[發明專利]多模態心臟數據檢測方法、裝置、存儲介質及終端設備在審
| 申請號： | 201910492798.9 | 申請日： | 2019-06-06 |
| 公開（公告）號： | CN110200620A | 公開（公告）日： | 2019-09-06 |
| 發明（設計）人： | 王景峰;陳樣新;張玉玲;杜崗;劉文浩;陳倩 | 申請（專利權）人： | 中山大學孫逸仙紀念醫院 |
| 主分類號： | A61B5/0402 | 分類號： | A61B5/0402;A61B5/145;A61B5/053;A61B7/04;A61B5/00 |
| 代理公司： | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人： | 顏希文;麥小嬋 |
| 地址： | 510030 廣東省廣州市*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 心臟數據 多模態 預處理 低通濾波處理 模數轉換 多維 檢測 誤差率 心臟 貝葉斯模型 心血管疾病 人工智能 存儲介質 低通濾波 實時采集 數據檢測 終端設備 患病率 學習 | ||
1.一種多模態心臟數據檢測方法，其特征在于，包括：
實時采集多模態心臟數據，并對所述心臟數據進行預處理；
將預處理后的心臟數據進行低通濾波處理；
對經過低通濾波處理后的心臟數據進行模數轉換，得到心臟數字數據；
通過人工智能再學習和貝葉斯模型對所述心臟數字數據進行判斷，確定異常情況。
2.如權利要求1所述的多模態心臟數據檢測方法，其特征在于，所述心臟數據包括十二導聯心電信號數據、胸阻抗信號數據、心肺音信號數據和血氧信號數據。
3.如權利要求1所述的多模態心臟數據檢測方法，其特征在于，所述對所述心臟數據進行預處理，包括：對所述心臟數據進行降維處理和數據清洗。
4.如權利要求1所述的多模態心臟數據檢測方法，其特征在于，所述通過人工智能再學習和貝葉斯模型對所述心臟數字數據進行判斷，確定異常情況，包括：
獲取心臟疾病發生參數，并組成疾病數據庫；
將所述心臟數字數據通過所述疾病數據庫進行對比，識別出相應的疾病病例。
5.一種多模態心臟數據檢測裝置，其特征在于，包括：
預處理模塊，用于實時采集多模態心臟數據，并對所述心臟數據進行預處理；
濾波處理模塊，用于將預處理后的心臟數據進行低通濾波處理；
模數轉換模塊，用于對經過低通濾波處理后的心臟數據進行模數轉換，得到心臟數字數據；
判斷模塊，用于通過人工智能再學習和貝葉斯模型對所述心臟數字數據進行判斷，確定異常情況。
6.如權利要求5所述的多模態心臟數據檢測裝置，其特征在于，所述心臟數據包括十二導聯心電信號數據、胸阻抗信號數據、心肺音信號數據和血氧信號數據。
7.如權利要求5所述的多模態心臟數據檢測裝置，其特征在于，所述對所述心臟數據進行預處理，包括：對所述心臟數據進行降維處理和數據清洗。
8.如權利要求5所述的多模態心臟數據檢測裝置，其特征在于，所述通過人工智能再學習和貝葉斯模型對所述心臟數字數據進行判斷，確定異常情況，包括：
獲取心臟疾病發生參數，并組成疾病數據庫；
將所述心臟數字數據通過所述疾病數據庫進行對比，識別出相應的疾病病例。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質包括存儲的計算機程序；其中，所述計算機程序在運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在的設備執行如權利要求1～4任一項所述的多模態心臟數據檢測方法。
10.一種終端設備，其特征在于，包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中且被配置為由所述處理器執行的計算機程序，所述處理器在執行所述計算機程序時實現如權利要求1～4任一項所述的多模態心臟數據檢測方法。
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