[发明专利]用于心磁图分类的机器学习的使用无效
| 申请号： | 200480018683.8 | 申请日： | 2004-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN1816303A | 公开（公告）日： | 2006-08-09 |
| 发明（设计）人： | 卡斯滕·斯特尼克尔;马克·J·恩布克斯;伯勒斯洛·K·希曼斯基 | 申请（专利权）人： | 卡迪尔马格成像公司 |
| 主分类号： | A61B5/08 | 分类号： | A61B5/08 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 | 代理人： | 韩宏 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 此处公开了在心磁图中使用机器学习进行图形识别，所述心磁图用于测量由心脏的电生理学活动发射的磁场。使用直接内核方法来把异常的MCG心脏图形与正常的图形分开。对于无监督学习来说，引入了基于直接内核的自组织映射。对于有监督的学习来说，使用了直接内核部分最小平方以及(直接)内核脊回归。然后把这些结果与标准的支持向量机以及内核部分最小平方相比较。在测试以前，对于训练数据的有效子集来调整用于这些方法的超参数。而且使用本地、垂直、水平以及二维(全局)马氏缩放、小波变换以及通过过滤进行变量选择来探查是最有效的预处理。对于所有三种方法来说类似的是，所述结果促进、超出了通过已训练专家实现的分类质量。由此，公开了一种用于分类心动描记数据的设备以及相关联的方法，包括把内核变换应用于从用来感测电磁心脏活动的传感器获取的感测数据，产生变换数据，之后使用机器学习分类已变换数据。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 心磁图 分类 机器 学习 使用 | ||
【主权项】：
1.一种用于分类心动描记数据的方法，所述方法包括如下步骤：在使用机器学习来分类所述变换数据之前，把内核变换应用于从感测电磁心脏活动的传感器获取的感测数据，产生变换数据。
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