[發(fā)明專利]心律失常檢測的方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410832069.0
• 申請日: 2014-12-26
• 公開（公告）號: CN105769171B
• 公開（公告）日: 2019-01-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王博;張志鵬;許利群
• 申請（專利權(quán)）人: 中國移動(dòng)通信集團(tuán)公司
• 主分類號: A61B5/0402
• 分類號: A61B5/0402
• 代理公司: 北京銀龍知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;黃燦

本發(fā)明提供了一種心律失常檢測的方法及裝置，該方法包括：采集第一用戶在一個(gè)采樣周期內(nèi)的心電數(shù)據(jù)和個(gè)性化特征數(shù)據(jù)，其中，個(gè)性化特征數(shù)據(jù)包括年齡、性別、身高、體重、每日步數(shù)、血壓、血脂和血氧中的兩種以上；分析并提取心電數(shù)據(jù)中的多項(xiàng)特征數(shù)據(jù)，計(jì)算得到每項(xiàng)特征數(shù)據(jù)在一個(gè)采樣周期內(nèi)的平均值和方差；將平均值、方差、多項(xiàng)特征數(shù)據(jù)和個(gè)性化特征數(shù)據(jù)組合，得到第一用戶對應(yīng)的第一多維向量；將第一多維向量與預(yù)先確定的用戶心律失常類型的統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行匹配，確定第一用戶的心律失常類型。本發(fā)明通過采集用戶的多項(xiàng)數(shù)據(jù)來進(jìn)行心律失常類型的檢測，提高了檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及移動(dòng)健康領(lǐng)域，尤其涉及一種心律失常檢測的方法及裝置。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)的心律失常檢測方法為心電圖檢查，醫(yī)生再根據(jù)心電圖診斷心律失常情況。近年來，一些醫(yī)療機(jī)構(gòu)推出遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)服務(wù)，用戶在家中采集心電，上傳遠(yuǎn)程診斷平臺(tái)，在平臺(tái)上使用智能算法自動(dòng)分析心電圖，判斷心律失常種類。

已有的心律失常預(yù)測方法較少，在申請?zhí)枮?01310103295.0的專利《用于預(yù)測室性快速型心律失常的方法、設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品》中，公開了通過在連續(xù)時(shí)間段中確定指示對象的心臟中心室復(fù)極化的復(fù)極化參數(shù)的集合，產(chǎn)生指示心臟的心室復(fù)極化的變化的至少一個(gè)變化指示變量，并且基于至少一個(gè)變化指示變量預(yù)測潛在的室性快速型心律失常的風(fēng)險(xiǎn)。

心律失常與很多因素有關(guān)，年齡較大、肥胖、高血壓、糖尿病等人群的心律失?；疾”壤^高，傳統(tǒng)的方法由于采集不便、可采集數(shù)據(jù)類型有限等因素難以對心律失常進(jìn)行預(yù)測。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服預(yù)測心律失常時(shí)可采集數(shù)據(jù)類型有限和數(shù)據(jù)采集方法較少，造成的心律失常難以預(yù)測的問題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種心律失常檢測的方法及裝置。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例采用如下技術(shù)方案：

依據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種心律失常檢測的方法，該方法包括：采集第一用戶在一個(gè)采樣周期內(nèi)的心電數(shù)據(jù)和個(gè)性化特征數(shù)據(jù)，其中，所述個(gè)性化特征數(shù)據(jù)包括年齡、性別、身高、體重、每日步數(shù)、血壓、血脂和血氧中的兩種以上；分析并提取所述心電數(shù)據(jù)中的多項(xiàng)特征數(shù)據(jù)，計(jì)算得到每項(xiàng)特征數(shù)據(jù)在所述采樣周期內(nèi)的平均值和方差；將所述平均值、方差、多項(xiàng)特征數(shù)據(jù)和所述個(gè)性化特征數(shù)據(jù)組合，得到所述第一用戶對應(yīng)的第一多維向量；將所述第一多維向量與預(yù)先確定的用戶心律失常類型的統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行匹配，確定所述第一用戶的心律失常類型。

可選的，進(jìn)一步通過以下步驟來獲得所述用戶心律失常類型的統(tǒng)計(jì)模型：采集多個(gè)樣本用戶中每個(gè)樣本用戶在多個(gè)采樣周期內(nèi)的心電數(shù)據(jù)、所述個(gè)性化特征數(shù)據(jù)和所患心律失常類型；分析并提取每個(gè)樣本用戶的所述心電數(shù)據(jù)中的所述多項(xiàng)特征數(shù)據(jù)，計(jì)算得到每個(gè)樣本用戶的所述心電數(shù)據(jù)中每項(xiàng)特征數(shù)據(jù)在各個(gè)采樣周期內(nèi)的平均值和方差；將每個(gè)樣本用戶在一個(gè)采樣周期內(nèi)的所述平均值、方差、多項(xiàng)特征數(shù)據(jù)和所述個(gè)性化特征數(shù)據(jù)組合，得到與該樣本用戶的心律失常類型相對應(yīng)的多維向量；針對每種心律失常類型，分別利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對該心律失常類型對應(yīng)的多個(gè)多維向量進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，獲得該心律失常類型對應(yīng)的多維向量模型。

可選的，所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法為支持向量機(jī)算法。

可選的，所述所患心律失常類型包括竇房結(jié)異常、心房異常、心室異常、房室結(jié)異常和正常中的兩者以上。