Patent ES-2648902-T3 (ES)
Title: Clasificación de datos de dispersión de microondas
Inventor: PERSSON MIKAEL
IPC: G06K9/62
Filed: 2010-07-23
Granted: 2018-01-08
Abstract: Dispositivo para determinar un estado interno de un sujeto mediante análisis de un volumen cerrado, comprendiendo el dispositivo: un puerto de comunicación (307) configurado para recibir datos de medición de dispersión de microondas (105) relativos a dicho volumen cerrado; una unidad de procesamiento (311) configurada para realizar un mapeo de los datos de medición de dispersión de microondas (105) con respecto a un conjunto de datos de aprendizaje (101), en el que dicho conjunto de datos de aprendizaje (101) comprende datos de dispersión de microondas de sujetos de prueba que se sabe que están sanos, para calcular la matriz de ponderación, Ψ, donde dichos datos de dispersión de microondas de sujetos de prueba que se sabe que están sanos es un espacio base (103) con un tamaño de m +1 muestras de aprendizaje que describe una variación normal en las mediciones de sujetos de prueba que se sabe que están sanos, por lo que la distancia, d, de cada punto de prueba, xt, a partir de una media muestral, Χ de dichas m + 1 muestras de aprendizaje de dicho espacio base (103) se escribe como: donde la media muestral de dichas m + 1 muestras de aprendizaje de dicho espacio base (103) viene dada**Fórmula** por lo que una matriz de datos de muestra, X, viene dada por:**Fórmula** y cada columna de dicho la matriz de datos de muestra comprende una muestra de los datos base centrados alrededor de dicha media muestral, , y una descomposición en valores singulares de la matriz de datos de muestra, X es:**Fórmula** donde U es una matriz ortonormal n por n cuyas columnas forman un conjunto de vectores ortogonales para X, S es una matriz diagonal n por m + 1 que comprende los valores singulares de X en la diagonal, y V es una matriz ortonormal m + 1 por m + 1, por lo que el reparto de los factores da:**Fórmula** donde **Fórmula** y **Fórmula** representan los m primeros valores singulares distintos de cero y es una matriz cero, por lo que para cualquier punto de datos xi desde dicho espacio base (103) existe un tal que**Fórmula** donde U 1es una base que describe el espacio dentro de los datos base y varía alrededor de dicha media muestral, Χ por lo que cualquier punto de prueba xt en el espacio n-dimensional se puede descomponer como:**Fórmula** por lo que la distancia, d, entre el punto de prueba xt y la media muestral de dichas m + 1 muestras de aprendizaje de dicho espacio base (103) se calcula mediante diferentes opciones de la matriz de ponderación Ψ y se utiliza la distancia al subespacio (dSD) en el espacio perpendicular del espacio base (103) o dentro de un rango cercano a 90°; por lo que el punto de prueba xt y la media muestral de dichas m + 1 muestras de aprendizaje de dicho espacio base (103) se proyectan en el espacio base (103) y, a continuación, se calcula la distancia desde el subespacio, la unidad de procesamiento (311) se configura para estimar el estado interno (109) en base a la correspondencia en la que la distancia al subespacio (dSD) es indicativa de desviaciones de sujetos sanos.