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一种标准12导联心电信号重建方法，其特征在于：用来重建的已知导联数为m个，m＝3,4,…,7，记作重建导联组A＝{L<sub>1</sub>,L<sub>2</sub>,…,L<sub>m</sub>}，A中的2个导联从肢体导联I、II、III、aVR、aVL和aVF中的I、II、III任意选取，A中其他(m‑2)个导联从胸导联V1、V2、V3、V4、V5和V6中任意选取；待重建的其余4个肢体导联组成肢体导联组B＝{L<sub>m+1</sub>,L<sub>m+2</sub>,L<sub>m+3</sub>,L<sub>m+4</sub>}，待重建的其余(8‑m)个胸导联组成胸导联组C＝{L<sub>m+5</sub>,L<sub>m+6</sub>,…,L<sub>12</sub>}；所述重建方法包括以下步骤：a)肢体导联组B的信号重建采用公式计算方法，公式如下：I‑II+III＝0aVR＝‑(I+II)/2aVL＝I‑II/2aVF＝II‑I/2b)胸导联组C的信号重建采用基于遗传算法优化的BP神经网络的非线性方法，过程如下：1)采集用户的标准12导联心电信号作为个人数据库，作为非线性方法BP神经网络的训练数据集；2)建立BP神经网络，BP神经网络的输入神经元个数为m个，分别为A中的L<sub>1</sub>、L<sub>2</sub>、...、L<sub>m</sub>，输出神经元数目为(8‑m)个，分别为C中的L<sub>m+5</sub>、L<sub>m+6</sub>、…、L<sub>12</sub>，并通过传输函数将数据传输到隐含层，通过激活函数来输出神经元；3)用遗传算法来优化该网络的初始权值和阈值设置，过程如下：3.1)将BP神经网络的初始权值和阈值建模成一个染色体，对种群进行初始化；3.2)计算种群中每条染色体的适应度；3.3)根据适应度大小分配相应的概率来选择染色体进入下一步操作，染色体的适应度越大，选择的概率也越大，反之被选到的概率越小；3.4)对染色体进行交叉和变异操作，产生新的染色体个体和种群；3.5)返回第3.2)步，循环执行步骤3.2)～3.5)；循环过程的终止条件通过观察染色体适应度的变化来确定，当染色体的适应度收敛时，则停止染色体的进化过程；3.6)选出适应度最大的染色体作为遗传算法优化的结果，作为BP神经网络的初始权值和阈值设置；4)训练初始设置经3)优化的BP神经网络，直到训练误差满足要求为止；5)将完成训练的网络用于标准12导联心电信号中胸导联的重建。 |
