[发明专利]基于RBF神经网络的心电图机的导联脱落检测系统及方法

说明书

本发明提供了一种基于RBF神经网络的心电图机的导联脱落检测系统及方法，该系统包括：数据采集模块，获取来自若干患者的生物电信号和对应的患者信息，并将其作为人体数据样本传递给中央控制模块；中央控制模块，构建RBF神经网络模型，将预处理后的人体数据样本输入RBF神经网络模型中进行多次训练，获得最终检测模型；导联监测模块，用于对当前患者进行实时监测，获取监测数据，将监测数据输入到最终检测模型中，获得十二导联的实时连接状况；终端显示模块，用于将十二导联的连接状况显示出来，若出现导联脱落状况则进行报警提示。本发明通过导联监测模块实时监测心电图机十二导联的连接状况，实现了导联脱落的有效检测，提升了检测的准确率和效率。

技术领域

本发明涉及生物医学与计算机技术领域，尤其涉及一种基于RBF神经网络的心电图机的导联脱落检测系统及方法。

背景技术

导联是用于反映两个肢体之间的电位差，在心脏除极和复极过程中产生的心电向量通过容积导电传至身体各部，并产生电位差，将两电极置于人体的任何两点，通过心电图导联与心电图机连接，就可以描记出心电图。为了便于分析、比较心电图，对于导联就作了一个统一的规定，临床常用的导联有12个，常用的标准导联包括三个，分别是Ⅰ导联将两个电极分别放在右臂和左臂，Ⅱ导联放在右臂和左腿，以及Ⅲ导联放在左臂和左腿。在连接导联的过程中，有些导联可能会出现脱落的情况，如果心电图机的导联脱落将无法正常的监测患者的心电，影响诊断结果的准确性。

传统的心电图机通常采用直流导联脱落检测和交流导联脱落检测，能够有效的判断导联脱落，但是硬件检测通常电路复杂且功耗高，当检测信号在正常范围内时，导联脱落不容易被检测出来。为了能够实时监测导联脱落状态，保证监护的正常运行，本发明提出了一种基于RBF神经网络的心电图机的导联脱落检测系统及方法。

发明内容

有鉴于此，本申请提出了一种基于RBF神经网络的心电图机的导联脱落检测系统及方法，用于解决传统的心电图机导联脱落检测方法因检测信号识别度不高而导致检测结果不准确的问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提出了一种基于RBF神经网络的心电图机的导联脱落检测系统，所述系统包括：

数据采集模块，用于通过心电图机的十二导联与人体相连接，采集人体的生物电信号，获取来自若干患者的生物电信号和对应的患者信息，并将其作为人体数据样本传递给中央控制模块；

中央控制模块，对所述人体数据样本进行预处理，将预处理后的人体数据样本分为训练样本集和测试样本集；构建RBF神经网络模型，将训练样本集输入RBF神经网络模型中进行多次训练，得到训练好的RBF神经网络模型；将测试样本集输入训练好的RBF神经网络模型进行测试，获得最终检测模型；

导联监测模块，用于对当前患者进行实时监测，获取当前患者的通过十二导联采集到的生物电信号状态以及患者信息，组成监测数据；将监测数据输入到最终检测模型中，获得心电图机十二导联的实时连接状况；

终端显示模块，用于在导联检测模块的调配下将心电图机十二导联的实时连接状况显示出来，若心电图机出现导联脱落状况则进行报警提示。

在以上技术方案的基础上，优选的，所述数据采集模块包括信号采集模块和信息采集模块；信号采集模块用于通过十二导联采集来自若干患者的生物电信号；信息采集模块用于获取来自若干患者的患者信息；

所述十二导联包括导联I、导联II和导联III三个标准双极肢体导联，导联aVR、导联aVL和导联aVF三个加压肢体导联，导联V1、导联V2、导联V3、导联V4、导联V5以及导联V6六个胸导联；

所述患者信息包括患者姓名、患者年龄、患者性别、心律失常的类型以及发作时间。