[发明专利]一种基于机器学习的人体疾病检测方法及检测产品在审
| 申请号： | 201910198044.2 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN110090012A | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 徐赤坤;李伟;王云霞;何毅钒 | 申请（专利权）人： | 上海图灵医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402;A61B5/0452;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200241 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习的人体疾病检测方法及检测产品，包括：提取心电向量数据内在的数据特征及其量化指标数据，构建心电向量数据特征的机器学习分类模型，并对模型识别的不同分类结果赋以相应权重值，获得人体疾病检测的综合判定结果。本发明提供的人体疾病的检测方法，解决了心电连续动态信号的模型处理、数据特征量化数据的模型化分析及人体疾病的辅助诊断等方面的技术难题。本发明所述人体疾病的检测方法及检测产品提升了人体疾病检测的准确率和检测效率，随着扩充进数据库中心电向量数据特征的量化信息的增多，诊断效果会随之不断提升。 | ||
| 搜索关键词： | 人体疾病 检测 数据特征 基于机器 心电向量 模型化分析 数据库中心 产品提升 分类结果 分类模型 辅助诊断 机器学习 技术难题 连续动态 量化数据 量化信息 量化指标 模型处理 模型识别 判定结果 向量数据 准确率 构建 权重 心电 诊断 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的人体疾病检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1. 对心电向量数据进行特征提取，得到心电向量数据特征；步骤S2. 对步骤S1所述的心电向量数据特征进行提取，形成所述的心电向量数据特征的量化指标数据；步骤S3. 根据步骤S2得到的心电向量数据特征的量化指标数据进行机器学习，建立特定人体疾病的机器学习分类模型。
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