公开(公告)号：CN117257321A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311160586.3

申请日：2023-09-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘澄玉 ,  臧晓韩 ,  邢彦涛 ,  赵娜 ,  赵璐璐 ,  李建清

IPC: A61B5/318 ,  A61B5/346 ,  A61B5/366 ,  A61B5/355 ,  A61B5/353 ,  A61B5/358 ,  A61B5/352 ,  A61B5/36 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明属于信号识别技术领域，提供基于机器学习与高频心电的心肌缺血检测方法及装置。方法包括如下步骤：采集被测试者的高频心电信号数据；定位高频心电信号的Q、R、S、T、P波，并提取高频QRS段、ST段、P波段以及单个心拍；提取包括QTc间期、T波峰末间期、HFMI、高频QRS均方根、SKNA指标、高频心电信号熵指标的反映心肌缺血的指标特征；将上述特征输入到预先训练好的心肌缺血程度检测模型中，获取心肌缺血程度分类结果。装置包括：数据采集模块、数据传输模块、处理模块、特征提取模块、缺血程度检测模块、显示模块。本发明可以快速便捷地对心肌缺血程度进行检测，不受检测场地的限制，为心肌缺血的排查提供新的方法，减少恶性心脏疾病的发生率。