[發(fā)明專利]心電圖圖像識別方法、裝置及服務終端

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710023150.8
• 申請日: 2017-01-12
• 公開（公告）號: CN106778685A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發(fā)明（設計）人: 馬兆遠;李蕊;殷小雷
• 申請（專利權）人: 司馬大大（北京）智能系統(tǒng)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F19/00
• 代理公司: 北京超凡志成知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙)11371
• 代理人: 梁斌

1.一種心電圖圖像識別方法，應用于服務終端，其特征在于，所述服務終端包括心電圖深度學習模型，所述服務終端用于心電圖圖像的輸入，所述方法包括：

將輸入的心電圖圖像分成多個圖像片段；

利用所述心電圖深度學習模型對所述多個圖像片段進行特征提取；

根據(jù)提取的所述特征，利用心電圖深度學習模型識別所述多個圖像片段中每一個圖像片段以獲得所述輸入的心電圖圖像的信息。

2.如權利要求1所述的心電圖圖像識別方法，其特征在于，所述將輸入的心電圖分成多個圖像片段之前還包括步驟：

預設深度學習模型；

根據(jù)多個種類的已有的心電圖圖像，利用深度學習方法，對所述深度學習模型進行訓練，獲取心電圖深度學習模型。

3.如權利要求2所述的心電圖圖像識別方法，其特征在于，所述對所述深度學習模型進行訓練，獲取心電圖深度學習模型的步驟包括：

將所述已有的心電圖圖像分成多個圖像數(shù)據(jù)；

利用深度學習模型，提取所述多個圖像數(shù)據(jù)的特征；

根據(jù)提取的所述多個圖像數(shù)據(jù)的特征，利用所述深度學習模型，對所述多個圖像數(shù)據(jù)進行分類以獲得心電圖深度學習模型。

4.如權利要求1所述的心電圖圖像識別方法，其特征在于，所述根據(jù)提取的所述特征，利用心電圖深度學習模型識別所述多個圖像片段中每一個圖像片段以獲得所述輸入的心電圖圖像的信息的步驟包括：

根據(jù)提取的所述特征，利用心電圖深度學習模型匹配出所述特征所屬的分類；

根據(jù)所述特征所屬的分類得到心電圖圖像的信息。

5.一種心電圖圖像識別裝置，應用于服務終端，其特征在于，所述服務終端包括心電圖深度學習模型，所述服務終端用于心電圖圖像的輸入，所述裝置包括：

拆分模塊，用于將輸入的心電圖圖像分成多個圖像片段；

第一提取模塊，用于利用所述心電圖深度學習模型對所述多個圖像片段進行特征提取；

識別模塊，用于根據(jù)提取的所述特征，利用心電圖深度學習模型識別所述多個圖像片段中每一個圖像片段以獲得所述輸入的心電圖圖像的信息。

6.如權利要求5所述的心電圖圖像識別裝置，其特征在于，所述心電圖圖像識別裝置還包括：

預設模塊，用于預設深度學習模型；

訓練模塊，用于根據(jù)多個種類的已有的心電圖圖像，利用深度學習方法，對所述深度學習模型進行訓練，獲取心電圖深度學習模型。

7.如權利要求6所述的心電圖圖像識別裝置，其特征在于，所述訓練模塊包括：

分割模塊，用于將所述已有的心電圖圖像分成多個圖像數(shù)據(jù)；

第二提取模塊，用于利用深度學習模型，提取所述多個圖像數(shù)據(jù)的特征；

分類模塊，用于根據(jù)提取的所述多個圖像數(shù)據(jù)的特征，利用所述深度學習模型，對所述多個圖像數(shù)據(jù)進行分類以獲得心電圖深度學習模型。

8.如權利要求5所述的心電圖圖像識別裝置，其特征在于，所述識別模塊還包括：

匹配模塊，用于根據(jù)提取的所述特征，利用心電圖深度學習模型匹配出所述特征所屬的分類；

獲取模塊，用于根據(jù)所述特征所屬的分類得到心電圖圖像的信息。

9.一種服務終端，其特征在于，所述服務終端包括心電圖深度學習模型，所述服務終端用于心電圖圖像的輸入，所述服務終端包括：

存儲器；

處理器；以及

心電圖圖像識別裝置，所述心電圖圖像識別裝置安裝于所述存儲器并包括一個或多個由所述處理器執(zhí)行的軟件功能模塊，所述心電圖圖像識別裝置包括：

拆分模塊，用于將輸入的心電圖圖像分成多個圖像片段；

第一提取模塊，用于利用所述心電圖深度學習模型對所述多個圖像片段進行特征提取；

識別模塊，用于根據(jù)提取的所述特征，利用心電圖深度學習模型識別所述多個圖像片段中每一個圖像片段以獲得所述輸入的心電圖圖像的信息。

10.如權利要求9所述的服務終端，其特征在于，所述心電圖圖像識別裝置還包括預設模塊、訓練模塊，所述預設模塊用于預設深度學習模型，所述訓練模塊用于根據(jù)多個種類的已有的心電圖圖像，利用深度學習方法，對所述深度學習模型進行訓練，獲取心電圖深度學習模型；所述訓練模塊還包括分割模塊、第二提取模塊和分類模塊，所述分割模塊用于將所述已有的心電圖圖像分成多個圖像數(shù)據(jù)，所述第二提取模塊用于利用深度學習模型，提取所述多個圖像數(shù)據(jù)的特征，所述分類模塊用于根據(jù)提取的所述多個圖像數(shù)據(jù)的特征，利用所述深度學習模型，對所述多個圖像數(shù)據(jù)進行分類以獲得心電圖深度學習模型，所述識別模塊還包括匹配模塊和獲取莫夸，所述匹配模塊用于根據(jù)提取的所述特征，利用心電圖深度學習模型匹配出所述特征所屬的分類，所述獲取模塊用于根據(jù)所述特征所屬的分類得到心電圖圖像的信息。