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[發(fā)明專利]單導(dǎo)心貼數(shù)據(jù)智能診斷云計(jì)算系統(tǒng)及其處理方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201810224388.1 申請(qǐng)日: 2018-03-19
公開(公告)號(hào): CN108597600A 公開(公告)日: 2018-09-28
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 萬軍;陳靜;劉劍芳;劉娟;柯凱;張海斌 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 武漢大學(xué)人民醫(yī)院
主分類號(hào): G16H50/20 分類號(hào): G16H50/20;G16H15/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 武漢開元知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42104 代理人: 劉琳
地址: 430060 *** 國(guó)省代碼: 湖北;42
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 存儲(chǔ)服務(wù)模塊 動(dòng)態(tài)心電圖 計(jì)算服務(wù) 散點(diǎn)圖 長(zhǎng)時(shí) 消息隊(duì)列服務(wù) 云計(jì)算系統(tǒng) 采集模塊 數(shù)據(jù)智能 心電分析 客戶端 診斷 心電 人工智能診斷 存儲(chǔ)服務(wù) 動(dòng)態(tài)心電 分類結(jié)果 消息傳遞 硬件資源 準(zhǔn)確度 云服務(wù) 解耦 上傳 下載 存儲(chǔ) 架構(gòu) 繪制 采集 分析
【權(quán)利要求書】:

1.一種單導(dǎo)心貼數(shù)據(jù)智能診斷云計(jì)算系統(tǒng),其特征在于:包括客戶端采集模塊、存儲(chǔ)服務(wù)模塊、消息隊(duì)列服務(wù)模塊和計(jì)算服務(wù)模塊,所述存儲(chǔ)服務(wù)模塊、消息隊(duì)列服務(wù)模塊和計(jì)算服務(wù)模塊置于云服務(wù)器中;

所述客戶端采集模塊:用于采集單導(dǎo)心貼長(zhǎng)時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)并上傳至存儲(chǔ)服務(wù)模塊以及從存儲(chǔ)服務(wù)模塊下載所需數(shù)據(jù);

所述存儲(chǔ)服務(wù)模塊:用于存儲(chǔ)長(zhǎng)時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)、心電分析報(bào)告,供客戶端采集模塊、計(jì)算服務(wù)模塊下載;

所述消息隊(duì)列服務(wù)模塊:用于在客戶端采集模塊、存儲(chǔ)服務(wù)模塊和計(jì)算服務(wù)模塊之間進(jìn)行消息傳遞,實(shí)現(xiàn)功能解耦;

所述計(jì)算服務(wù)模塊:用于提供計(jì)算所需要的硬件資源,由單導(dǎo)心貼長(zhǎng)時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)繪制心電散點(diǎn)圖,運(yùn)用AI模型對(duì)散點(diǎn)圖進(jìn)行人工智能診斷,計(jì)算得到心電散點(diǎn)圖的分類結(jié)果,形成心電分析報(bào)告發(fā)送至存儲(chǔ)服務(wù)模塊。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的單導(dǎo)心貼數(shù)據(jù)智能診斷云計(jì)算系統(tǒng),其特征在于:所述單導(dǎo)心貼長(zhǎng)時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)為連續(xù)采集的超過6小時(shí)的動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的單導(dǎo)心貼數(shù)據(jù)智能診斷云計(jì)算系統(tǒng),其特征在于:所述存儲(chǔ)服務(wù)模塊將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于公有云或/和私有云或/和私有部署。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的單導(dǎo)心貼數(shù)據(jù)智能診斷云計(jì)算系統(tǒng),其特征在于:所述計(jì)算服務(wù)模塊由單導(dǎo)心貼長(zhǎng)時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)繪制心電散點(diǎn)圖的過程為:對(duì)心電信號(hào)數(shù)據(jù)標(biāo)記所有的QRS波;取得的R波所處的位置,相鄰兩個(gè)R波之間的間隔即RR間期,如此便可得到一系列的RR間期序列,把每個(gè)QRS波的前周期的RR間期作為橫坐標(biāo)、后周期的RR間期作為縱坐標(biāo),繪制散點(diǎn)圖。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的單導(dǎo)心貼數(shù)據(jù)智能診斷云計(jì)算系統(tǒng),其特征在于:所述計(jì)算服務(wù)模塊運(yùn)用的AI模型為超過10000份單導(dǎo)心貼長(zhǎng)時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

6.一種基于權(quán)利要求1~5中任一權(quán)利要求所述的單導(dǎo)心貼數(shù)據(jù)智能診斷云計(jì)算系統(tǒng)的處理方法,其特征在于:所述方法包括部署步驟和運(yùn)行步驟:所述部署步驟包括:A1)搭建存儲(chǔ)服務(wù);A2)配置事件通知機(jī)制;A3)配置計(jì)算服務(wù);A4)配置AI模型;所述運(yùn)行步驟包括:

B1)客戶端采集模塊采集單導(dǎo)心貼長(zhǎng)時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù);

B2)客戶端采集模塊將單導(dǎo)心貼長(zhǎng)時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)上傳至存儲(chǔ)服務(wù)模塊;

B3)存儲(chǔ)服務(wù)模塊向消息隊(duì)列服務(wù)模塊觸發(fā)事件通知;

B4)計(jì)算服務(wù)模塊通過消息隊(duì)列服務(wù)模塊獲得單導(dǎo)心貼長(zhǎng)時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)地址和文件編號(hào),選擇調(diào)用AI模型所在的容器,調(diào)用容器對(duì)應(yīng)的API接口,將文件存儲(chǔ)地址和文件編號(hào)傳入API接口;

B5)計(jì)算服務(wù)模塊對(duì)單導(dǎo)心貼長(zhǎng)時(shí)動(dòng)態(tài)心電圖數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖,執(zhí)行AI模型,對(duì)散點(diǎn)圖進(jìn)行分析,計(jì)算得到心電散點(diǎn)圖的分類結(jié)果,形成心電分析報(bào)告發(fā)送至存儲(chǔ)服務(wù)模塊;

B6)存儲(chǔ)服務(wù)模塊將心電分析報(bào)告發(fā)送至客戶端采集模塊。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的單導(dǎo)心貼數(shù)據(jù)智能診斷云計(jì)算系統(tǒng)的處理方法,其特征在于:所述步驟A2)配置事件通知機(jī)制的具體過程為:安裝消息隊(duì)列服務(wù)器RabbitMQ,編輯minio服務(wù)各節(jié)點(diǎn)的配置文件,將事件通知消息的端點(diǎn)指向消息隊(duì)列服務(wù)器相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)地址和端口,并配置對(duì)應(yīng)的事件通知類型。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的單導(dǎo)心貼數(shù)據(jù)智能診斷云計(jì)算系統(tǒng)的處理方法,其特征在于:所述步驟A3)配置AI模型的具體過程為:根據(jù)容器運(yùn)行環(huán)境的硬件配置,分別安裝CPU和GPU版本的TensorFlow基礎(chǔ)鏡像,將人工智能AI模型拷貝到基礎(chǔ)鏡像中,確保模型能夠在鏡像環(huán)境下執(zhí)行并給出人工智能模型的推理結(jié)果。使用容器編排工具,將包含前述人工智能模型的容器鏡像發(fā)布到前述容器運(yùn)行環(huán)境中。

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