一种跨部位识别针极肌电图神经源性损害的方法

    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

    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。

    一种跨部位识别针极肌电图神经源性损害的方法

    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

    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。

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