[發明專利]室性激動識別方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201911349549.0
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111214225B
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發明（設計）人: 朱玉奎;馬傳龍;裴振濤
• 申請（專利權）人: 北京超思電子技術有限責任公司
• 主分類號: A61B5/349
• 分類號: A61B5/349;A61B5/366
• 代理公司: 北京市蘭臺律師事務所 11354
• 代理人: 張峰

本申請提供了一種室性激動識別方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，應用于計算機技術領域，其中該方法包括：基于預訓練的位置確定模型自動確定QRS波群的起點位置與終點位置，然后根據確定的所述QRS波群的起點位置與終點位置確定所述QRS波群的波群特征，進而根據確定的QRS波群的波群特征通過預訓練的二叉樹模型自動識別出心電信號數據是否為室性激動。從而實現了室性激動的自動識別，與人工定位心臟電激動起源部位相比，提升了室性激動識別的效率，此外，基于提取的多個維度的QRS波群的波群特征進行室性激動的識別，提升了室性激動識別的準確性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，具體而言，本申請涉及一種室性激動識別方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。

背景技術

心電圖的臨床應用已經有100多年的歷史，能夠診斷心律失常、冠心病、先心病等心臟疾病，是臨床上不可或缺的檢查手段之一，具有無創、便捷、準確可靠的優點。心電圖在臨床上的重要性是不言而喻的，例如：心導管檢查過程中需要心電圖監測，冠狀動脈造影術、PTCA術也時刻需要心電圖監視，沒有心電圖標測，射頻消融心律失常就不可能成功。

目前，我國專業的心電圖技師數量匱乏，特別是在老、少、邊、窮地區，這種現象更加嚴重。對于一些較為疑難的心電圖，很多臨床醫生都不能正確判讀，因此基于計算機技術的常規心電圖和動態心電圖自動診斷技術應運而生。心電圖是檢出和診斷心律失常最佳的無創性檢查方法，大多數心律失常根據心電圖特征即可做出診斷，準確定位心臟電激動起源部位是診斷心律失常的關鍵一步。目前的心電圖自動診斷技術對于心臟電激動的起源部位的判定不盡如人意，其準確度亟待提高。

發明內容

本申請提供了一種室性激動識別方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，用于準確定位心臟電激動起源部位，提升室性激動識別的準確性，本申請采用的技術方案如下：

第一方面，提供了一種室性激動識別方法，該方法包括，

獲取一個完整心動周期的心電信號數據；

基于心電信號數據截取預定長度的待識別心電信號數據；

基于待識別心電信號數據與預訓練的位置定位模型確定QRS波群的起點位置與終點位置；

基于確定的QRS波群的起點位置與終點位置確定QRS波群的波群特征；

基于QRS波群的波群特征通過預訓練的二叉樹模型識別確定心電信號數據是否為室性激動。

可選地，波群特征包括QRS波群時限特征、R波電壓特征、S波電壓特征。

可選地，預訓練的位置定位模型包括預訓練的起點位置定位模型、預訓練的終點位置定位模型。

可選地，基于待識別心電信號數據與預訓練的位置定位模型確定QRS波群的起點位置與終點位置，包括：

基于待識別心電信號數據以及預訓練的起點位置定位模型或預訓練的終點位置定位模型，確定QRS波群起點或QRS波群終點距離R波頂點的相對距離；

基于R波頂點的位置以及QRS波群起點或QRS波群終點距離R波頂點的相對距離，確定QRS波群的起點位置或終點位置。

可選地，預訓練的位置定位模型為機器核學習模型，機器核學習模型如下所示：

其中，H_K表示由核函數K所生成的再生核Hilbert空間，||·||_K表示H_K中的范數，λ∈(0，1)為懲罰系數，λ是m的函數：

其中，核函數K選取高斯核函數建模，高斯核形式如下：

其中，||·||₂表示歐式范數。