[发明专利]心脑血管疾病检测装置有效

专利信息
申请号: 201810655810.9 申请日: 2018-06-23
公开(公告)号: CN108968933B 公开(公告)日: 2021-04-20
发明(设计)人: 苏强;吕祥威;叶自亮;孔炳辉;覃振柏;戴玮然 申请(专利权)人: 桂林医学院附属医院
主分类号: A61B5/0205 分类号: A61B5/0205;A61B5/01;A61B7/00;A61B5/145
代理公司: 昆明合众智信知识产权事务所 53113 代理人: 唐雪琴
地址: 541001 广*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 脑血管 疾病 检测 装置
【权利要求书】:

1.一种心脑血管疾病检测装置,其特征在于,该装置包括:

ECG传感器,用于感测ECG信号;

血压传感器,用于感测血压信号;

血氧传感器,用于感测血氧信号;

脉搏传感器,用于感测脉搏信号;

心音传感器,用于感测心音信号;

体温传感器,用于感测体温信号;

第一及第二光电容积传感器,用于感测光电容积波,以得到脉搏波传播速度;

处理器,对ECG、血压、血氧、脉搏、心音、体温、光电容积信号进行处理,提取特征值,对特征值信号进行分类,根据分类结果,结合心脑血管疾病预测模型,确定心脑血管健康状况;所述的提取特征值,包括提取ECG信号的特征值,包括:ECG信号的能量值、熵值、ECG波形的功率值、RR间隔、S-T波段长度、S-T波段信号斜率、ECG信号功率谱的能量子段、对ECG信号进行小波分类时的小波基;所述的提取特征值,进一步包括提取血压传感器测量到的血压信号的特征值,包括收缩压值、舒张压值、平均动脉压;还提取血氧传感器测量得到的血氧浓度值、氧合血红蛋白含量值、脱氧血红蛋白含量值;提取脉搏传感器得到的脉搏信号,包括提取平均脉率、脉搏波形的主波幅度、降中峡幅度、重搏波幅度、主波出现的时刻t1、降中峡出现的时刻t2、重搏波出现的时刻t3、降中峡幅度/主波波幅、重搏波幅度/主波幅度、脉搏周期T;对光电容积进行特征提取,包括提取光电容积波的一阶导数、光电容积波的二阶导数、脉搏波传播速度、踝臂指数、动脉顺应性;对心音信号进行体征提取,包括提取心音信号的幅值、幅值变异性、归一化平均香农能量值,心音信号出现某一事件的频率、心率变异性;对体温信号进行特征提取,包括提取体温信号的幅值、温度的平均值;在提取特征值之后,进行特征值筛选;所述的特征值筛选后筛选出的特征值为:ECG信号的能量值、熵值、ECG波形的功率值、RR间隔、S-T波段长度、S-T波段信号斜率、ECG信号功率谱的能量子段、对ECG信号进行小波分类时的小波基、收缩压值、舒张压值、平均动脉压、血氧浓度值、氧合血红蛋白含量值、平均脉率、脉搏波形的主波幅度、降中峡幅度、重搏波幅度、主波出现的时刻t1、降中峡出现的时刻t2、重搏波出现的时刻t3、降中峡幅度/主波波幅、重搏波幅度/主波幅度、脉搏周期T、光电容积波的一阶导数、光电容积波的二阶导数、脉搏波传播速度、踝臂指数、动脉顺应性、心音信号的幅值、幅值变异性、归一化平均香农能量值,心音信号出现某一事件的频率、心率变异性、温度的平均值;进行特征值筛选后,使用统计学方法,利用方差变异性对筛选出的特征值进行排序,计算同一生理特性下,不同特征值之间的F-分布,高的F值表明特征的排序靠前,低的特征值表明排序靠后;对排序后的特征值,利用分类器进行分类,排序靠前的特征值先进入分类器,所述的分类器为KNN分类器,KNN分类器使用K最邻近邻域对数据进行分类,根据数据的远近确定数据贡献的大小,K取值在5-10之间;对特征值进行分类后,得到与心脑血管疾病密切相关的参数集合X、与心脑血管疾病次相关的参数集合Y、与心脑血管疾病关系相关,但是联系不密切的参数结合Z;建立心脑血管疾病发病概率模型P=aX+bY+cZ,其中a,b,c为经验系数;利用神经网络训练对心脑血管疾病发病概率模型进行训练,对模型进行修正,得到准确心脑血管疾病发病概率模型为:

P=0.7215X+0.2039Y+0.0746Z。

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