[发明专利]特征参数与脉象要素的关联在审
| 申请号： | 201110316998.2 | 申请日： | 2011-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN103034837A | 公开（公告）日： | 2013-04-10 |
| 发明（设计）人： | 郭松;王颖;谭思黎 | 申请（专利权）人： | GE医疗系统环球技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08;A61B5/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 唐立;朱海煜 |
| 地址： | 美国威*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本发明提供特征参数与脉象要素的关联，属于中医脉象量化技术领域。该特征参数与脉象要素的关联方法中，包括步骤：计算脉搏每个特征参数的重要度；按重要度对特征参数进行排序；基于人工神经网络对训练样本集的脉搏波信号进行学习；利用测试样本集对所述人工神经网络进行测试，并计算得出对测试样本集关于该脉象要素判断脉象的第一分类准确率；去除所述重要度排序相对最低的特征参数后，计算得出对测试样本集关于该脉象要素判断脉象的第二分类准确率；基于第一分类准确率和第二分类准确率之间的差值判断，实现特征参数与所述脉象要素的关联选取。该关联方法可以准确获取中医中的每个脉象要素与相应特征参数的对应关系。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 参数 脉象 要素 关联 | ||
【主权项】：
一种特征参数与脉象要素的关联方法，其特征在于，包括以下步骤：按规则计算脉搏波信号的每个特征参数的重要度；按所述重要度的大小对特征参数进行由高到低的相应排序；基于人工神经网络对训练样本集的脉搏波信号进行学习；利用测试样本集的脉搏波信号对所述人工神经网络进行测试，并计算得出对所述测试样本集关于该脉象要素判断脉象的第一分类准确率；去除所述重要度排序相对最低的特征参数后，计算得出对所述测试样本集关于该脉象要素判断脉象的第二分类准确率；以及判断所述第一分类准确率和第二分类准确率之间的差值的绝对值是否小于预定阈值，如果判断为“是”，进而返回至所述去除步骤，直至判断为“否”，如果判断为“否”，则选择该特征参数以及排序高于该特征参数的其它特征参数与所述脉象要素相关联。
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