[發明專利]一種基于人工智能的十二導聯標準心電圖急性心肌梗死智能判別系統

在審

• 申請號: 201810065498.8
• 申請日: 2018-01-23
• 公開（公告）號: CN109754877A
• 公開（公告）日: 2019-05-14
• 發明（設計）人: 徐亞偉;陳維;朱夢云;張毅;唐愷;趙逸凡;高梓桓;徐亞文;趙宇;徐瀟;李昕
• 申請（專利權）人: 上海移視網絡科技有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;A61B5/0402
• 代理公司: 上海宣宜專利代理事務所(普通合伙) 31288
• 代理人: 劉君

本發明提供一種基于人工智能的十二導聯標準心電圖急性心肌梗死智能判別系統，包括：數據采集系統、云平臺數據存儲系統，所述數據采集系統通信連接于云平臺數據存儲系統，云平臺數據存儲系統連接于數據建模分析系統，所述數據建模分析系統上連接有數據顯示系統；所述數據采集系統包括心電圖采集系統、血管造影裝置、臨床試驗觀察表、胸痛發生至心電圖獲取的時間；本發明依托大數據云平臺，建立基于體表十二導聯標準心電圖的特征識別急性心肌梗死(定性、定位、定時期)的人工智能算法，建立整體的心肌梗死自動判別智能系統平臺，可以快速實現急性心肌梗死自動判別，提高診斷效率。

技術領域

本發明涉及數據自動智能化處理判別系統，具體為一種基于人工智能的十二導聯標準心電圖急性心肌梗死智能判別系統。

背景技術

急性心肌梗死是冠狀動脈急性、持續性缺血缺氧所引起的心肌壞死。臨床上多有劇烈而持久的胸骨后疼痛，休息及硝酸酯類藥物不能完全緩解，伴有血清心肌酶活性增高及進行性心電圖變化，可并發心律失常、休克或心力衰竭，常可危及生命。本病在歐美最常見，美國每年約有150萬人發生心肌梗死。中國近年來呈明顯上升趨勢，每年新發至少50萬，現患至少200萬。目前，急性心肌梗死目前臨床診斷根據胸痛癥狀+心電圖+心肌酶指標，例如，中國專利ZL 201020185781.3公開了一種快速定量檢測心肌肌鈣蛋白I的試條裝置，其包括基體，基體上由左向右依次設有加樣區、過濾層區、試劑存儲區、微溝道和廢液區，微溝道上設有檢測區，檢測區的上、下方分別設有熒光檢測裝置和磁力裝置。該專利只能實現一種心梗標志物心肌肌鈣蛋白I的檢測，無法對心肌梗死發展階段及梗死面積做出更為準確的判斷。但心電圖在急性ST段抬高性心肌梗死(STEMI)中診斷有重要意義。

發明內容

本發明所解決的技術問題在于提供一種基于人工智能的十二導聯標準心電圖急性心肌梗死智能判別系統，以解決上述背景技術中的問題。

本發明所解決的技術問題采用以下技術方案來實現：一種基于人工智能的十二導聯標準心電圖急性心肌梗死智能判別系統，包括：數據采集系統、云平臺數據存儲系統，所述數據采集系統通信連接于云平臺數據存儲系統，云平臺數據存儲系統連接于數據建模分析系統，所述數據建模分析系統上連接有數據顯示系統；

所述數據采集系統包括心電圖采集系統、血管造影裝置、臨床試驗觀察表、胸痛發生至心電圖獲取的時間；

所述心電圖采集系統獲取原始心電圖數據，其包括12個導聯：QRS波的Q 波波幅、ST段波幅，T波波幅。

所述云平臺數據存儲系統采用原始心電圖讀入自動識別系統，利用波形識別算法及傅里葉變換，解卷積法，將識別的波形轉換為量化的指標，將DSA圖像作為金標準標記，整理和搜集相應患者的心電圖。

所述數據建模分析系統使用回顧性的心電圖及DSA圖像，利用深度卷積神經網絡(CNN)訓練急性心肌梗死的定性及定位模型；DSA數據作為發生心梗部位的金標準，提供了發生心梗區域的準確位置，通過DSA金標準的標記，將問題轉化為人工智能建模的多分類問題，利用改進的多分類算法，將轉化的二進制原始心電數據進行訓練建模，形成判斷心梗部位的自動判別人工智能模型。

所述數據建模分析系統其包括以下步驟

(1)定性：判斷是否為心梗；

(2)定位：判斷心梗部位，其包括前降支、回旋支、右冠、D1對角支，OM 支，AM支，左室后支、后降支；

(3)定時期：通過回顧性數據訓練，預測心梗發生的時間，對病人進行實時監護預警，加入時間相關的數據進行深度神經網絡學習，需要使用循環神經網絡(RNN)進行模型訓練，該模型可以根據該時間序列上的大數據進行更加精準的建模，最后得到急性心肌梗死的定性及定位模型。