[發明專利]基于人工智能的心電圖心搏自動識別分類方法

有效

• 申請號: 201711203546.7
• 申請日: 2017-11-27
• 公開（公告）號: CN107981858B
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 胡傳言;張雪;田亮;劉濤;曹君;劉暢
• 申請（專利權）人: 上海優加利健康管理有限公司
• 主分類號: A61B5/0402
• 分類號: A61B5/0402;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京慧誠智道知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11539
• 代理人: 李楠

本發明實施例涉及一種基于人工智能的心電圖心搏自動識別分類方法，包括：處理接收到的原始心電圖數字信號，得到心搏時間序列數據和導聯心搏數據；根據心搏時間序列數據，對導聯心搏數據進行切割生成導聯的心搏分析數據；對導聯的心搏分析數據進行數據組合，得到一維心搏分析數組；根據一維心搏分析數組，進行數據維度擴增轉換，得到四維張量數據；輸入四維張量數據到訓練得到的LepuEcgCatNet心搏分類模型，得到心搏分類信息。本方法改進了傳統方法僅僅依靠單個導聯獨立分析進行結果匯總統計比較容易得出的分類錯誤的缺陷，極大地提高了心電圖心搏分類的準確率。

技術領域

本發明涉及人工智能輔助數據分析處理的技術領域，尤其涉及一種基于人工智能的心電圖心搏自動識別分類方法。

背景技術

心血管疾病是威脅人類健康的主要疾病之一，利用有效的手段對心血管疾病進行檢測是目前全世界關注的重要課題。心電圖(ECG)現代醫學中診斷心血管疾病的主要方法，利用ECG診斷各種心血管疾病，本質上就是提取ECG的特征數據對ECG進行分類的過程。專家醫生在心電圖的閱讀分析過程中，都是需要同時比較各個導聯(單導數據除外)的信號在時間順序上的前面變化，導聯之間的相關性(空間關系)和變異，然后才能夠做出一個比較準確的判斷。而這種依賴于醫生經驗的方式，準確率無法得到保障。

隨著科技的進步，利用計算機對ECG進行自動準確的分析已經得到了快速的發展。但是，雖然市場上大多數的心電圖分析軟件都可以對數據進行自動分析，但由于心電圖信號本身的復雜與變異性，目前自動分析軟件的準確率遠遠不夠，無法達到臨床分析使用的要求。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于人工智能的心電圖心搏自動識別分類方法，改進了傳統方法僅僅依靠單個導聯獨立分析進行結果匯總統計比較容易得出的分類錯誤的缺陷，極大地提高了心搏分類的準確率。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于人工智能的心電圖心搏自動識別分類方法，包括：

處理接收到的原始心電圖數字信號，生成心搏時間序列數據和導聯心搏數據；

根據心搏時間序列數據，以設定數據量對導聯心搏數據進行切割生成導聯的心搏分析數據；

將導聯的心搏分析數據進行數據組合，得到一維心搏分析數組；

根據一維心搏分析數組，進行數據維度擴增轉換，得到四維張量數據；

將四維張量數據輸入到訓練好的LepuEcgCatNet心搏分類模型，得到所述心搏分析數據所對應的心搏分類信息。

優選的，所述根據心搏時間序列數據，以設定數據量對導聯心搏數據進行切割生成導聯的心搏分析數據具體包括：

依據所述心搏時間序列數據，確定所述導聯心搏數據的中心采樣點；

以所述導聯中心采樣點為中心，按照時間表征數據和預設數據采樣頻率，對所述導聯心搏數據以設定數據量向兩側進行數據取樣，得到所述導聯的心搏分析數據。

優選的，所述導聯心搏分析數據為單導聯心搏分析數據，所述將導聯的心搏分析數據進行數據組合，得到一維心搏分析數組具體包括：

對所述單導聯心搏分析數據，按照心搏時間序列數據，組合為一維心搏分析數組。

優選的，所述導聯心搏分析數據為多導聯心搏分析數據，所述將導聯的心搏分析數據進行數據組合，得到一維心搏分析數組具體包括：

對所述多導聯心搏分析數據，按照所述導聯參數和心搏時間序列數據，組合為一維心搏分析數組。

優選的，所述一維心搏分析數組，進行數據維度擴增轉換，得到四維張量數據具體包括：