【技术实现步骤摘要】
本公开涉及生理信号数据处理相关，具体地说，是涉及一种基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，并不必然构成在先技术。
2、冠心病是最常见的心血管致死疾病之一，是由于冠状动脉粥样硬化导致心肌缺血、缺氧而坏死的心脏疾病。临床上，若对患者只做有无冠心病的判断是远远不够的，需对不同程度冠脉狭窄患者采取不同的治疗方案。有充分的证据表明只有那些存在明显限制血流狭窄的患者，需要进行支架置入术的治疗，以降低冠心病发病率。相反，支架治疗对于非缺血性血管狭窄患者可能产生有害的影响。因此，准确评估不同程度冠状动脉狭窄程度从而给予指导治疗是至关重要的。
3、心脏是非线性的系统，存在兴奋-收缩耦联和机械-电反馈。心脏的机械和电活动通过心脏内的调节环(即为机电耦合)紧密相连，单独分析一种生理信号并不能捕获心脏运行的重要信息。常用的分析生理信号耦合特性的方法有皮尔逊相关系数和相干函数，互信息，联合分布熵，交叉熵，递归图以及联合符号动力学等方法。其中，递归图是一种分析非线性时间序列的有效工具，它刻画了状态与相位空间中的前一状态之间的相似性，这种相似性是动态系统的基本属性。递归图能够揭示较短时间序列的复杂性和非平稳性，并能展示隐藏在标量时间序列中较详细的信息，是一种强大的图形技术。常用的有交叉递归图、模糊联合递归图、排序递归图、联合递归图(joint recurrence plot，jrp)等用以分析不同类型的数据。jrp用于识别两个不同系统间复杂的同步化现象，可以
技术实现思路
1、本公开为了解决上述问题，提出了一种基于改进联合递归图(refined jointrecurrence plot，rjrp)的冠脉狭窄程度识别方法及系统，提出了改进联合递归图结合局部二值化模式方法(local binary pattern,lbp)捕获不同程度冠脉狭窄患者的心脏电-机械耦合信息，用以准确检测冠脉狭窄程度，为临床医生诊断提供准确的信息。
2、为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
3、一个或多个实施例提供了基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别方法，包括如下步骤：
4、获取待识别的同步采集的心电和心音信号，并进行预处理；
5、基于改进的联合递归图将预处理后的生理信号转化为二维空间图形；
6、所述改进的联合递归图引入物理模糊隶属函数，对阈值设定环节进行改进，以减少递归函数值在阈值附近的振荡；
7、采用局部二值化模式对得到的二维空间图像进行特征提取；
8、根据提取的图像特征进行选择和分类，得到待识别数据对应的冠脉狭窄程度分类结果。
9、一个或多个实施例提供了基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，包括：
10、数据获取模块：被配置为获取待识别的同步采集的心电和心音信号，并进行预处理；
11、转化模块：被配置为基于改进的联合递归图将预处理后的生理信号转化为二维空间图形；
12、所述改进的联合递归图引入物理模糊隶属函数，对阈值设定环节进行改进，以减少递归函数值在阈值附近的振荡；
13、特征提取模块：被配置为采用局部二值化模式对得到的二维空间图像进行特征提取；
14、分类模块：被配置为根据提取的图像特征进行选择和分类，得到待识别数据对应的冠脉狭窄程度分类结果。
15、一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别方法中的步骤。
16、一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别方法中的步骤。
17、与现有技术相比，本公开的有益效果为：
18、本公开为有效获取患者的心脏电-机械耦合信息，在联合递归图中引入了物理模糊隶属函数，构建了改进的联合递归图，同时结合局部二值化模式进行分析。然后，利用特征选择和分类方法，可以准确捕获患者心脏电-机械耦合信息，对不同程度冠脉狭窄情况进行高效分类。
19、公开的优点以及附加方面的优点将在下面的具体实施例中进行详细说明。
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1.基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于：物理模糊隶属函数构建为相空间中点之间距离与递归阈值比值相关的指数函数。
4.如权利要求2所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于：转化模块中，改进的联合递归图，利用假最近邻算法确定最优嵌入维数m，通过互信息算法确定时间延迟τ；
5.如权利要求1所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于：
6.如权利要求1所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于：采用支持向量机递归特征消除进行特征选择；
7.基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
8.如权利要求7所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别方法，其特征在于：基于改进的联合递归图将预处理后的信号转化为二维空间图形，包括如下步骤：
9.一种电子设
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求7-8任一项所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于：
3.如权利要求2所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于：物理模糊隶属函数构建为相空间中点之间距离与递归阈值比值相关的指数函数。
4.如权利要求2所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于：转化模块中，改进的联合递归图，利用假最近邻算法确定最优嵌入维数m，通过互信息算法确定时间延迟τ；
5.如权利要求1所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于：
6.如权利要求1所述的基于改进联合递归图的冠脉狭窄程度识别系统，其特征在于：采用支...
【专利技术属性】
技术研发人员：张焕，王吉阔，王新沛，李远洋，李丽萍，常德险，
申请(专利权)人：山东中医药大学，
类型：发明
国别省市：
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