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申请/专利权人：重庆金山医疗技术研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种消化道生理数据采集导管折叠识别方法，包括以下步骤：1数据准备，对T秒长度的数据进行折叠状态评估，将导管折叠状态与标准折叠数据框的位置数据分成训练集和验证集，用于对深度学习网络模型进行离线训练和离线验证；2深度学习模型数据处理：将待识别数据带入经离线训练和验证过的深度学习模型，得到导管折叠概率state2和自动折叠数据框位置；3导管折叠识别：根据导管折叠概率state2与自动折叠数据框位置，确定导管是否发生折叠。本发明改善了目前仅能依靠人工识别导管折叠的技术现状，能及时识别导管折叠，减轻了操作人员阅读数据的负担并节约了数据采集时间。

主权项：1.一种消化道生理数据采集导管折叠识别方法，其特征是，包括以下步骤：1数据准备，对T秒长度的数据进行折叠状态评估，将导管折叠状态与标准折叠数据框的位置数据分成训练集和验证集，用于对深度学习网络模型进行离线训练和离线验证；2深度学习模型数据处理：将待识别数据带入经离线训练和验证过的深度学习模型，得到导管折叠概率state2和自动折叠数据框位置；3导管折叠识别：根据导管折叠概率state2与自动折叠数据框位置，确定导管是否发生折叠；所述步骤3中包括：33根据自动折叠数据框中的数据，判断是否发生折叠；所述步骤33中包括：33a分别归一化自动折叠数据框中各通道数值，计算各通道数值标准差Si，其中i为数据通道，以自动折叠数据框中间通道为对称位置，以下列公式计算对称位置两侧间隔相同长度通道之间的标准差相对值Smn，Smn＝Sm-SnSn；其中m为对称位置以上的通道，Sm为通道m的数值标准差，n为对称位置以下的通道，Sn为通道n的数值标准差；判断各标准差相对值Smn的绝对值是否均小于第一预设值S0，若是则进入步骤33b，若否，则不作任何提示与标记且退出T秒数据导管折叠识别；其中，所述第一预设值S0为至少30个折叠导管的标准差相对值Smn的均值；33b分别归一化自动折叠数据框中各通道数值，以步长预设值step0为步长，计算各通道上数值直方图分布Fij，其中i为数据通道，j为直方图划分区间，以自动折叠数据框中间通道为对称位置，计算对称位置两侧间隔相同长度的通道直方图分布之间的相关系数F_Rk，其中k＝1，2，…，n2，取整数；n为自动折叠数据框中数据通道数目，若相关系数F_Rk均大于相关系数预设值F_R0，则进入步骤33c，否则不作任何提示与标记且退出T秒数据导管折叠识别；其中，所述相关系数预设值F_R0大于等于0.9；其中，所述步长预设值step0根据直方图划分区间进行确定，取值为1j；33c分别计算各通道最大值或最小值所在位置，以自动折叠数据框中间通道为对称位置，用直线分别拟合对称位置两侧最大或最小位置值，分别得到对称位置两侧拟合线斜率即第一拟合线斜率Slope1和第二拟合线斜率Slope2，以下列公式计算斜率相对值Slope，Slope＝Slope1-Slope2Slope2，判断斜率相对值Slope绝对值是否小于斜率预设值Slope0并且Slope1与Slope2异号，若是，则导管发生折叠，且退出T秒数据导管折叠识别，若否则不作任何提示与标记并且退出T秒数据导管折叠识别；所述斜率预设值Slope0为至少30个折叠导管的相对于斜率值的均值。

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