[發(fā)明專利]一種心電數(shù)據(jù)的重構(gòu)方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710236488.1
• 申請日: 2017-04-12
• 公開（公告）號: CN108694409B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周明星;陳嵐
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院微電子研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

本發(fā)明提供了一種心電數(shù)據(jù)的重構(gòu)方法及裝置，通過在判斷出個性化過完備字典生成后，利用個性化過完備字典和現(xiàn)有OMP算法對接收到的用戶的壓縮心電數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)重構(gòu)，能夠獲取到第一重構(gòu)心電數(shù)據(jù)，以便醫(yī)護人員利用重構(gòu)后的心電數(shù)據(jù)實現(xiàn)對患者的遠程心電診斷，可見，利用依據(jù)用戶個人的原始心電數(shù)據(jù)訓(xùn)練所得的個性化過完備字典完成對該用戶的壓縮心電數(shù)據(jù)的重構(gòu)操作，可以提高重構(gòu)后所得心電數(shù)據(jù)的精準度，從而有效降低醫(yī)護人員誤診的機率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)領(lǐng)域，更具體的說，是涉及一種心電數(shù)據(jù)的重構(gòu)方法及裝置。

背景技術(shù)

近年來，隨著心臟類疾病的發(fā)病率逐年上升，傳統(tǒng)的患者與醫(yī)護人員之間面對面的診斷模式已經(jīng)不能滿足人們對健康的需求，因此利用無線傳感網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對患者的心電數(shù)據(jù)進行遠程監(jiān)控漸漸成為人們所青睞的心電監(jiān)護手段。

目前，通過對采集到的患者的心電數(shù)據(jù)進行壓縮，再由無線傳感網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)结t(yī)護人員所持終端設(shè)備上，可以減少所需傳輸?shù)男碾姅?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量，以避免出現(xiàn)延遲和丟包現(xiàn)象，之后由醫(yī)護人員所持終端設(shè)備對接收到的心電數(shù)據(jù)進行解碼操作，即數(shù)據(jù)重構(gòu)，從而獲得未經(jīng)壓縮前的原始心電數(shù)據(jù)，以便醫(yī)護人員進行診斷。然而現(xiàn)有的利用醫(yī)護人員所持終端設(shè)備對心電數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)重構(gòu)的方法主要是直接利用該終端設(shè)備內(nèi)預(yù)置的過完備字典和現(xiàn)有的OMP算法完成重構(gòu)操作，但由于現(xiàn)有的過完備字典是基于大量不同用戶的歷史心電數(shù)據(jù)訓(xùn)練所得，會導(dǎo)致利用該過完備字典重構(gòu)出來的心電數(shù)據(jù)與單個用戶的原始心電數(shù)據(jù)存在差異，進而降低重構(gòu)后的心電數(shù)據(jù)的準確度，容易造成醫(yī)護人員誤診。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提供了一種心電數(shù)據(jù)的重構(gòu)方法及裝置，以提高重構(gòu)后所得的心電數(shù)據(jù)的準確度，從而有效避免醫(yī)護人員誤診情況的發(fā)生。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種心電數(shù)據(jù)的重構(gòu)方法，包括：

接收用戶的壓縮心電數(shù)據(jù)；

判斷個性化過完備字典是否生成，所述個性化過完備字典為依據(jù)所述用戶的原始心電數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成的過完備字典，所述原始心電數(shù)據(jù)為未經(jīng)過壓縮的心電數(shù)據(jù)；

若所述個性化過完備字典生成，利用所述個性化過完備字典和OMP算法，對所述壓縮心電數(shù)據(jù)進行重構(gòu)，獲得第一重構(gòu)心電數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，所述個性化過完備字典生成的過程包括：

接收預(yù)設(shè)時間內(nèi)的所述用戶的原始心電數(shù)據(jù)；

將所述原始心電數(shù)據(jù)按照接收時間進行分組，獲得第一初始化過完備字典和第一訓(xùn)練樣本；

利用所述第一訓(xùn)練樣本對所述第一初始化過完備字典進行訓(xùn)練，生成所述個性化過完備字典。

優(yōu)選地，所述利用所述第一訓(xùn)練樣本對所述第一初始化過完備字典進行訓(xùn)練，生成所述個性化過完備字典，包括：

將所述第一初始化過完備字典進行矩陣轉(zhuǎn)化，生成第二初始化過完備字典；

按照所述第二初始化過完備字典的矩陣屬性，生成對應(yīng)所述第二初始化過完備字典的目標迭代次數(shù)，所述矩陣屬性為所述第二初始化過完備字典的行個數(shù)與列個數(shù)；

生成所需原子個數(shù)參數(shù)，其中，所述所需原子個數(shù)參數(shù)為表示所述原始心電數(shù)據(jù)所需的所述第二初始化過完備字典中列的個數(shù)；

將所述第一訓(xùn)練樣本進行矩陣轉(zhuǎn)化，生成第二訓(xùn)練樣本；

將所述第二初始化過完備字典作為傳感矩陣，所述所需原子個數(shù)參數(shù)作為第一稀疏度，并利用所述OMP算法，計算所述第二訓(xùn)練樣本的稀疏系數(shù)矩陣，其中，所述傳感矩陣和所述第一稀疏度為所述OMP算法中所采用的傳感矩陣與稀疏度；