[发明专利]基于核函数分类算法的心电电极错误放置自动检测方法

权利要求书

1.一种基于核函数分类算法的心电电极错误放置自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

定义常规12导联心电波形特征向量x＝[x₁,x₂,…x₁₂]^T；

根据肢体电极正确放置和可能的六种错误放置类别，测量并记录抽样样本的12导联心电数字信号波形；

根据心电波形特征向量数据集，并依据上述肢体电极正确放置和可能的六种错误放置类别，来明确每个心电波形特征向量的类别，将每个心电波形特征向量x及其对应的类别构成输入输出对，即样本点，设共有m个样本点；

将上述m个样本点构成训练数据集，用于训练基于核函数的七个分类器，上述训练数据集包括所有七个类别心电信号，每个分类器以参数向量θ标识，θ有m+1个成分，即θ＝[θ₀ θ₁ θ₂ … θ_m]^T；

对于任意未知类别心电向量t，应用上述步骤中得到的七个分类器判别t的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述心电波形特征向量x中的各成分代表：

(1)P波电轴，单位为弧度，若没有P波则以零值计算，以变量x₁表示；

(2)II导联P波有效幅值，其中P、T波净幅值为最大正波峰幅值减去最大负波峰幅值的绝对值，单位为毫伏，若没有P波则以零值计算，以变量x₂表示；

(3)V6导联P波有效幅值，单位为毫伏，若没有P波则以零值计算，以变量x₃表示；

(4)QRS波群电轴，单位为弧度，以变量x₄表示；

(5)I导联QRS波群面积，即QRS波群与基线间的面积，可正可负，单位为毫秒毫米，以变量x₅表示；

(6)V6导联QRS波群面积，单位为毫秒毫米，以变量x₆表示；

(7)I导联QRS波群特征点群幅值，该幅值相对于基线数值可正可负，单位为毫伏，QRS特征点1、2、3幅值分别以变量x₇、x₈、x₉表示，若所述幅值与基线幅值的差值小于0.1mV)，则以零值计算；

(8)II导联T波有效幅值，单位为毫伏，以变量x₁₀表示；

(9)V6导联T波有效幅值，单位为毫伏，以变量x₁₁表示；

(10)胸导联V₁至V₆的R波幅度递增平均值，即以变量x12表示,其中AmpRi是胸导联Vi的R波幅度，i＝1,2,…,6。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征是，所述肢体电极正确放置和可能的六种错误放置类别具体为：

类别1，正常人心电波形，仅左右手交叉错误布放；

类别2：正常人心电波形，左手与左足、右手与右足交叉错误布放；

类别3：正常人心电波形，仅左手与左足交叉错误布放；

类别4：正常人心电波形，仅右手与左足交叉错误布放；

类别5：正常人心电波形，仅左手与右足交叉错误布放；

类别6：正常人心电波形，仅右手与右足交叉错误布放；

类别7：正常人心电波形，4个手、足电极均正确布放。