[发明专利]心电监护与自适应模糊推理网络的冠心病自诊断系统

权利要求书

1.一种心电监护与自适应模糊推理网络的冠心病自诊断系统，包括心电采集终端和医院监护中心计算机系统；所述心电采集终端由心电监护采集仪（1）和基于有线或无线数据传输的数据传输模块（2）构成；所述医院监护中心计算机系统由接收来自所述心电采集终端的心电数据并存储至系统存储器的数据通信模块（3）、为系统使用者统一分配登录ID、密码和权限并对患者身份进行鉴别的用户信息管理模块（4）、为患者用户建立个人档案并交由医护人员用户进行管理的患者信息管理模块（5）、装有计算机程序、提取患者心电数据特征点并运算出冠心病诊断数据的数据分析模块（6）、接收来自患者或其他咨询人员的邮件、并提供回复的Email收发模块（7）和将诊断结果回馈患者的SMS管理模块（8）构成。

2.根据权利要求1所述心电监护与自适应模糊推理网络的冠心病自诊断系统，其特征在于所述数据分析模块（6）包括下列执行步骤：

第一步、利用小波变换进行心电数据滤波、特征点提取；

从所述系统存储器提取患者的心电数据，按多孔算法对该心电数据进行二次样条小波5尺度分解；以2秒心电数据为一段，在4尺度上的小波分解高频系数分段，并计算小波分解正、负模极值点；对检测到的每一对模极值点进行时移修正，根据修正后的模极值对的位置，消除幅值较小的波峰值点位置，选择具有最大幅值的波峰值点作为波峰值点；

第二步、利用自适应模糊推理网络运算出冠心病诊断数据；

首先利用MATLAB工具，依据第一步运算出的特征点作为输入集进行训练，所述训练采用自适应模糊推理网络方法，其步骤为：

第一层选择使用10个钟形隶属度函数，每个钟形隶属度函数有3个非线性参数；第二层，32个节点都是固定节点，它们中的每个节点将各自系统的输入变量与对应的隶属度相乘后输出到下一层；第三层也是固定节点，每个节点输出第一层数据的权值平均值，给出各自对于网络的贡献力大小，第四层，使用Sugeno模糊系统中的“如果……则”规则；

将经过上述训练获得的运算数据，与按照上述步骤、依据正常型、水平型压低、下垂型压低、上斜型压低、弓背向下型抬高、弓背向上型抬高六种心动周期的特征量与事先构建的六种心电图ST段形态模型分别进行对比，即得患者的心电图ST段形态。