[发明专利]一种无监督式自主神经功能量化评估方法

摘要

本发明提供一种无监督式自主神经功能量化评估方法，将心电信号分割成若干个5min片段，对于各5min片段，逐拍提取其心跳间期并构成心率变异性序列；对心率变异性序列提取多个特征参数并输入模糊c‑均值聚类算法中进行聚类，记录聚类后每一5min片段的最大隶属度对应的目标函数值；计算评估对象各5min片段的最大隶属度对应的目标函数值的均值，作为该评估对象的自主神经量化值。本发明利用基于模糊c‑均值聚类算法的无监督式模糊聚类评估方法，可以构建一个简单有效的模型来实现对于自主神经功能的量化评估。本发明不限定数据采集过程中评估对象必须处于静息状态；同时，因为本发明设计的运算较为简单，聚类算法常见，因此在实现方面较为可行。

主权项

一种无监督式自主神经功能量化评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集评估对象的一段时间的体表心电信号，并将该信号分割成若干个5min片段，对于各5min片段，逐拍提取其心跳间期并构成心率变异性序列{RR_i,i＝1,2,…N}，其中N为心跳间期的数目；S2：对每一个5min片段的心率变异性序列{RR_i,i＝1,2,…N}，提取多个特征参数；S3：将计算出来的多个特征参数输入模糊c‑均值聚类算法中进行聚类，记录聚类后每一5min片段的最大隶属度对应的目标函数值；S4：计算评估对象各5min片段的最大隶属度对应的目标函数值的均值，作为该评估对象的自主神经量化值；S5：根据评估对象的自主神经量化值的大小评估评估对象自主神经系统功能量化等级。