[发明专利]基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测模型和方法

权利要求书

1.一种基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测方法，其特征在于，包括：

采集受试者的12导联ECG信号；

将所述12导联ECG信号转换为3导联VCG信号，截取所述VCG信号每个导联的ST-T段；

组合VCG三个导联的ST-T段组成三维ST-T环，基于所述三维ST-T环计算VCG时间异质度和VCG空间异质度；逐拍拼接所述VGG信号的每个导联的ST-T段组成对应的时间序列，标准化处理每一所述时间序列得到对应的导联时间序列；计算每一所述导联时间序列的VCG样本熵、VCG近似熵和VCG异质度指数；整合所述VCG时间异质度、VCG空间异质度、VCG样本熵、VCG近似熵和VCG异质度指数作为VCG特征集；

采用确定学习算法处理所述三个导联的ST-T段得到三维CDG环，基于所述三维CDG环计算CDG时间异质度和CDG空间异质度，对所述三维CDG环的每个通道的信号进行标准化处理后得到通道时间序列，计算所述通道时间序列的CDG样本熵、CDG近似熵和CDG异质度指数；整合所述CDG时间异质度、CDG空间异质度、CDG样本熵、CDG近似熵和CDG异质度指数作为CDG特征集；

将所述VCG特征集和所述CDG特征集对应的有效特征子集输入到经训练得到的冠状动脉循环障碍早期检测模型中得到输出值，基于所述输出值预测所述受试者是否存在冠状动脉循环障碍。

2.根据权利要求1所述的基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测方法，其特征在于，从VCG特征集和所述CDG特征集的组合特征集中选择有效特征子集，将有效特征子集输入到冠状动脉循环障碍早期检测模型中得到输出值，其中所述有效特征子集包括VCGSHI，VGGTHI，VxApEn，VxCI，VyApen，VzSampEn，VzApen，VzCI，CDGSHI，CDGTHI，W₁S₁ApEn，

W₂S₂SampEn，W₂S₂Apen，W₃S₃Apen和W₃S₃CI。

3.根据权利要求1所述的基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测方法，其特征在于，计算每一导联时间序列的多尺度熵，并计算所述多尺度熵在时间尺度下的面积作为VCG异质度指数。

4.根据权利要求1所述的基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测方法，其特征在于，将三个导联的VCG ST-T段分别输入到确定学习模型的RBF神经网络中进行学习后得到该导联的心电动力学特征，三个导联的心电动力学特征组成三维CDG环。

5.根据权利要求1所述的基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测方法，其特征在于，选择多层感知机作为冠状动脉循环障碍早期检测模型，并在多层感知机中采用的麻雀算法上加入混动变量和高斯异化的方法。

6.一种基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立训练集：选择CMD患者和健康人的VCG特征集和CDG特征集作为训练集；

训练模型：将有效特征子集输入到多层感知层模型中进行训练得到冠状动脉循环障碍早期检测模型。

7.根据权利要求6所述的基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测模型的构建方法，其特征在于，有效特征子集包括VCGSHI，VGGTHI，VxApEn，VxCI，VyApen，VzSampEn，VzApen，VzCI，CDGSHI，CDGTHI，W₁S₁ApEn，W₂S₂SampEn，W₂S₂Apen，W₃S₃Apen和W₃S₃CI。