-
公开(公告)号：CN114611563A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210525623.5
申请日：2022-05-16
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种跨部位识别针极肌电图神经源性损害的方法，该方法包括以下步骤：第一步，先对输入系统的原始肌电信号进行一定的预处理；第二步，对预处理后的针极肌电图数据进行特征提取，将提取后的特征级联构成特征向量；第三步，对某一部位的针极肌电图特征数据，输入到集成分类器中，进行集成学习，采用加权集成策略，实现对多个分类器的输出结果进行集成学习，实现对每个个体所有样本数据的预测输出；第四步，在分类阶段，将多个分类器的预测概率进行加权求和得到最终的预测概率，以0.5为阈值判断患病与否，从而实现对肌电信号进行分类；其中，wi为每个分类器的概率权重。
-
公开(公告)号：CN114611563B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210525623.5
申请日：2022-05-16
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种跨部位识别针极肌电图神经源性损害的方法，该方法包括以下步骤：第一步，先对输入系统的原始肌电信号进行一定的预处理；第二步，对预处理后的针极肌电图数据进行特征提取，将提取后的特征级联构成特征向量；第三步，对某一部位的针极肌电图特征数据，输入到集成分类器中，进行集成学习，采用加权集成策略，实现对多个分类器的输出结果进行集成学习，实现对每个个体所有样本数据的预测输出；第四步，在分类阶段，将多个分类器的预测概率进行加权求和得到最终的预测概率，以0.5为阈值判断患病与否，从而实现对肌电信号进行分类；其中，wi为每个分类器的概率权重。
-
Search Results
2
records
(took 0.042 seconds)
