[发明专利]基于神经网络算法的心电图导联数据模拟重建方法有效
| 申请号： | 201811200358.3 | 申请日： | 2018-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN109431492B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 刘畅;田亮;曹君;陈娟;汪嘉雨;吴超;李宇宏;石博;张成胜;胡友芝;彭雪梅;王玲 | 申请（专利权）人： | 上海乐普云智科技股份有限公司;乐普（北京）医疗器械股份有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/346 | 分类号： | A61B5/346 |
| 代理公司： | 北京慧诚智道知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11539 | 代理人： | 李楠 |
| 地址： | 201612 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及一种基于神经网络算法的心电图导联数据模拟重建方法，包括：获取被监测者的心电监测数据；所述心电监测数据包括至少一个肢体导联的导联数据和至少一个胸导联的导联数据；根据基于神经网络机器学习算法训练多导联心电信号重构的多元神经网络回归预测模型；所述多元神经网络回归预测模型的自变量为已知的至少一个肢体导联的导联数据和至少一个胸导联的导联数据，因变量是除所述至少一个肢体导联和至少一个胸导联的导联数据之外的其余未知导联的导联数据；其中所述多元神经网络回归预测模型包含权重系数和偏置系数，由神经网络机器学习算法训练的结果确定；根据所述训练得到权重系数和偏置系数，预测所述其余未知导联的导联数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 算法 心电图 数据 模拟 重建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络算法的心电图导联数据模拟重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取被监测者的心电监测数据；所述心电监测数据包括至少一个肢体导联的导联数据和至少一个胸导联的导联数据；根据基于神经网络机器学习算法训练多导联心电信号重构的多元神经网络回归预测模型；所述多元神经网络回归预测模型的自变量为已知的至少一个肢体导联的导联数据和至少一个胸导联的导联数据，因变量是除所述至少一个肢体导联和至少一个胸导联的导联数据之外的其余未知导联的导联数据；其中所述多元神经网络回归预测模型包含权重系数和偏置系数，由神经网络机器学习算法训练的结果确定；根据所述训练得到的权重系数和偏置系数，预测所述其余未知导联的导联数据。
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