[发明专利]一种基于前馈神经网络拟合的三导联心电电极连接判别方法有效
申请号: | 201611129585.2 | 申请日: | 2016-12-09 |
公开(公告)号: | CN106725447B | 公开(公告)日: | 2017-12-12 |
发明(设计)人: | 姚剑;赵晓鹏;耿晨歌;姚志邦 | 申请(专利权)人: | 浙江铭众科技有限公司;浙江铭众医疗器械有限公司;浙江铭众生物医用材料与器械研究院 |
主分类号: | A61B5/0408 | 分类号: | A61B5/0408;A61B5/0402;G06N3/08 |
代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司33224 | 代理人: | 胡红娟 |
地址: | 312099 浙江省绍*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 神经网络 拟合 三导联心电 电极 连接 判别 方法 | ||
技术领域
本发明属于医疗器械技术领域,具体涉及一种基于前馈神经网络拟合的三导联心电电极连接判别方法。
背景技术
现有医院所使用的医疗设备结构复杂,操作步骤繁琐,需要专业人员进行操作,对于个人消费者来说很难在社区医疗、养老、乃至远程诊疗中进行长期使用。尤其是复杂的设备,众多的连线,会造成病人心理上的压力和紧张情绪,可能会影响病人身体状况,使得诊断所得到的数据与真实情况有一定差距,可能会影响对病情的正确诊断。
动态心电图是心脏疾病预防和诊断的重要方式之一,以常见于中老年人的心脏疾病为例来说,为了提前预防及早诊断,一般都需要采用专业的心电采集设备来检测心电数据,也就是一般人直观认识的所谓测心电图,其最基本的操作是在被检测对象身上准确安装心电电极。
图1显示的是现有技术常用的三导联心电检测中的电极位置示意图,三导联心电检测包括七个电极,其中,第一导联的正极表示为CH1+,负极表示为CH1-。它模拟标准十二导联体系中的V5导联;第二导联的正极表示为CH2+,负极表示为CH2-。它模拟标准十二导联体系中的V1导联;第三导联的正极表示为CH3+,负极表示为CH3-。它模拟标准十二导联体系中的V3导联;第七个电极RL为无干电极。这些电极的标准位置为CH1+电极在左腋前线第五肋间隙,CH1-电极位置为右锁骨与胸骨交界处,CH2+位置为胸骨右缘第四肋间隙,相当于胸导联V1位置,CH2-位置为左锁骨与胸骨交界处,CH3+位置为左侧第五肋骨中线位置,CH3-位置为胸骨柄上,位于CH1-电极和CH2-电极之下,RL位置为右侧肋弓下缘位置。
现行通用标准规范中,对于每个电极的电极线的颜色也有明确的规定。按照AHA(美国心脏协会)的标准,CH1+、CH1-、CH2+、CH2-、CH3+、CH3-、RL的电极线颜色分别为:红色,白色,棕色,黑色,橙色,蓝色,绿色。按照IEC(国际电工委员会)的标准,CH1+、CH1-、CH2+、CH2-、CH3+、CH3-、RL的电极线颜色分别为:绿色,红色,白色,黄色,橙色,蓝色,黑色。
从图1显示的电极位置可以看出,每个电极的颜色、位置都是不一样的,需要相当的专业知识才能正确操作复杂的电极定位,由于线路较多,定位复杂,非专业的检测医生无法胜任,因此,普通个人很难完成专业的心电检测。在判断三导联心电检测过程中的电极位置是否接错之前,考虑到七个电极错位的复杂排列组合结果太大,一般需要进行简化电极位置判断,即首先排除远离其余六个电极的接地电极RL的位置接错,参照图1可见,电极RL远离其余六个电极,非常容易连接,接错的概率是很低的,因此将该电极RL位置接错的可能性排除;另外位于最上方的三个邻近位置的负电极CH1-、CH2-和CH3-,它们相互之间的位置错接对实际结果没有任何影响,故真正的心电电极检测判断主要集中在于三个正电极CH1+、CH2+和CH3+相互之间的连接,它们之间共有6种连接位置状态可能,其中只有一种是正确的连接形式。
虽然目前市场上出现了一些专为个人设计的心电检测设备,但结构复杂,操作也非常麻烦,更重要的是一旦电极位置放置错误,获得的心电数据就是不准确的,以此作为心脏疾病的诊疗基础将会带来不可预料的严重后果。
发明内容
针对现有技术所存在的上述技术问题,本发明提供了一种基于前馈神经网络拟合的三导联心电电极连接判别方法,能够有效的判断心电电极是否接错以及具体接错的电极,进而降低医生对心电图读图的错判率。
一种基于前馈神经网络拟合的三导联心电电极连接判别方法,包括如下步骤:
(1)在电极连接正确导联输入正常的情况下,通过采集得到m组三通道心电标准信号段组成样本集,m为大于1的自然数;进而通过三个正电极之间连接位置的遍历组合变换将每组信号段扩展成6组,对应得到6m组三通道心电训练信号段;
(2)基于m组三通道心电标准信号段通过前馈神经网络学习算法进行训练,得到三通道心电信号之间的重构关系模型;
(3)将m组三通道心电标准信号段代入上述重构关系模型进行遍历计算,对应得到m组三通道心电重构信号段;使所述的三通道心电训练信号段与对应的三通道心电重构信号段进行相关系数运算,共得到6m组由三个相关系数为特征值组成的特征序列;
(4)根据6m组特征序列通过人工神经网络学习算法进行训练,得到关于电极连接位置的判别模型;进而根据用户日常检测得到的三通道心电信号段利用该判别模型对用户的电极连接形式进行判别,判别出该电极连接形式为哪种连接位置状态,且该连接位置状态是否正确。
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