[发明专利]用于使用融合方法来检测人中的冠状动脉疾病的方法和系统在审
| 申请号： | 201810149380.3 | 申请日： | 2018-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN108523869A | 公开（公告）日： | 2018-09-14 |
| 发明（设计）人： | 罗翰·班纳吉;阿尼班·杜塔·乔杜里;阿尔帕恩·帕尔;帕瑞亚特·迪利普·德什潘德;卡亚潘达·穆萨纳·曼达纳;拉穆·雷迪·温帕达 | 申请（专利权）人： | 塔塔咨询服务有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/024 | 分类号： | A61B5/024 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 王小衡;任庆威 |
| 地址： | 印度马哈*** | 国省代码： | 印度;IN |
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| 摘要： | 已经描述了用于使用融合方法检测人中的冠状动脉疾病(CAD)的方法和系统。本发明通过从人捕获诸如心音图(PCG)、血管容积图(PPG)、ECG、皮肤电反应(GSR)、等等的多个生理信号来检测人中的CAD。从生理信号提取多个特征。独立地使用特征中的每个将人分类为CAD或正常。分类基于监督式机器学习技术来完成。分类的输出之后被融合并且用于使用预定义准则来检测人中的CAD。 | ||
| 搜索关键词： | 冠状动脉疾病 检测 生理信号 融合 分类 机器学习技术 皮肤电反应 预定义准则 心音图 捕获 血管 输出 监督 | ||
【主权项】：
1.一种用于检测人中的冠状动脉疾病(CAD)的无创方法，所述方法包括实施以下步骤的处理器：使用多个生理传感器捕获来自人的多个生理信号；使用信号处理模块处理所述多个生理信号以移除多个噪声；使用特征提取模块从经处理的生理信号中的每个提取时间域特征、频率域特征、时间‑频率域特征以及统计特征；使用生理信号分类器独立地根据所述特征中的每个将所述人分类为CAD或正常，其中，所述分类使用监督式机器学习技术来完成；融合所述生理信号分类器的输出；以及基于预定义准则使用所述生理信号分类器的经融合的输出来检测人中的冠状动脉疾病的存在。
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