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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属同济医院
摘要：本发明涉及一种肌松信号识别方法及无线肌松监测仪，包括前端数据采集和发送装置以及后端模式控制和数据接收装置，前端装置主要负责产生刺激信号，采集肌电数据，并通过无线蓝牙将肌电数据传输给后端，后端主要负责对肌电数据进行分析处理，包括对肌电数据的预处理、提取提取多个频域特征、以及基于L1正则化逻辑回归模型的损失函数定义评价函数，用评价函数的值从多个频域特征中选取最优频域特征并构建特征向量训练XGBoost模型；获取待识别肌松信号并提取所述最优频域特征，送入训练好的模型进行肌松信号状态类型识别。本发明提供的识别方法与监测仪，能够有效的进行肌松信号的分类识别。
主权项：1.一种无线肌松监测仪，其特征在于，所述无线肌松监测仪包括前端数据采集和发送装置以及后端模式控制和数据接收装置，所述前端数据采集和发送装置包括电刺激模块、肌电采集模块、微控制器和蓝牙模块，所述后端模式控制和数据接收装置包括数据预处理模块、特征提取模块、特征选取模块和肌松分类模块；所述电刺激模块，用于产生刺激电流，使人体肌肉产生收缩；所述肌电采集模块，用于采集肌肉表面的肌电数据；所述微控制器，用于从所述肌电采集模块读取肌电数据，并通过串口将所述肌电数据发送到蓝牙缓冲区；以及根据所述后端模式控制和数据接收装置的指令控制所述电刺激模块进行电刺激和控制所述肌电采集模块采集肌电数据；所述蓝牙模块，用于将蓝牙缓冲区中的肌电数据发送给所述后端模式控制和数据接收装置；所述数据预处理模块，用于去除所述肌电数据中的工频干扰；所述特征提取模块，用于从预处理后的肌电数据中提取多个频域特征，所述多个频域特征包括平均功率频率、中值频率MF、功率谱比值和肌电信号的自回归模型系数；所述特征选取模块，用于基于L1正则化逻辑回归模型的损失函数定义评价函数，基于评价函数的值从多个频域特征中选取至少一个最优频域特征；所述肌松分类模块，用于根据选取的所述至少一个最优频域特征，进行肌松残留深度分类，得到肌电数据的类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学同济医学院附属同济医院 一种无线肌松监测仪
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