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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明提供一种基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测模型和方法，构建了基于VCG的STT段以及CDG来共同表征预测冠状动脉循环障碍的模型，整合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，整合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VCG特征集和CDG特征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，基于输出值预测受试者是否存在冠状动脉循环障碍，可以准确、客观地实现冠状动脉循环障碍的早期检测。
主权项：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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于VCG和CDG的冠状动脉循环障碍早期检测模型和方法
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