[發明專利]一種心電術語語義匹配方法

在審

• 申請號: 202011254133.3
• 申請日: 2020-11-11
• 公開（公告）號: CN112633005A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 朱俊江;呂金濤;陳紅巖;潘黎光
• 申請（專利權）人: 上海數創醫療科技有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 蘇州知途知識產權代理事務所(普通合伙) 32299
• 代理人: 馬剛強

本發明涉及一種心電術語語義匹配方法，本發明通過收集標準心電術語，構成標準心電術語庫，針對每一類標準心電術語均訓練深度學習模型，得到與各標準心電術語對應的N個深度學習模型，將待匹配的心電術語輸入訓練好的N個深度學習模型中，根據各深度學習模型輸出的數據大小來預測待匹配心電術語對應的標準心電術語，從而使得心電結論中均為標準心電術語，避免診斷過程中的歧義和理解偏差，提高診斷的準確性。

技術領域

本申請屬于心電圖診斷技術領域，尤其是涉及一種心電術語語義匹配方法。

背景技術

心電圖是一種無創、非植入的檢測方法，并且可以反映出心臟內各種組織的電信號活動情況，因此成為臨床檢測心臟健康情況的常用手段。臨床上多采用標準12導聯心電信號檢查病人心臟是否出現器質性病變。

標準12導聯心電圖結論常常由一條或者多條心電圖描述術語組成。但由于醫院規定、醫生習慣不同，可能經常出現不同的心電術語表達了相同的內容(例如某些醫院內，如果僅有竇性心律一條術語作為結論，其含義等同于正常心電圖，II度I型傳導阻滯又稱為文氏現象等等)，甚至有些術語是一些高度個性化的術語(例如T波高聳等等)，造成不同醫院、不同科室醫生會診中的歧義或者不理解，同時，還為開發人工智能算法的工程師帶來困擾。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：為解決現有技術中心電結論中的心電術語因醫生習慣或醫院規定不同，經常不同的心電術語表述相同的內容，從而導致會診中的歧義或理解偏差的問題。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

本發明第一方面提供一種心電術語語義匹配方法，包括：

構建由N類不同標準心電術語構成的標準心電術語庫，采集若干靜息12導聯心電數據，為各所述靜息12導聯心電數據設置用于表示其心電結論包含對應標準心電術語的標簽，并將各所述靜息12導聯心電數據組成心電數據集；

針對每一類標準心電術語，將所述心電數據集中的靜息12導聯心電數據作為輸入，將所述靜息12導聯心電數據的心電結論是否包含對應標準心電術語作為輸出，分別訓練對應的深度學習模型，得到與N類標準心電術語對應的N個深度學習模型；

按順序獲取心電圖結論中的待匹配心電術語，并與所述標準心電術語庫中的標準心電術語進行比對，并輸出比對結果；

若比對結果為當前待匹配心電術語沒有包含在標準心電術語庫中，則將該待匹配心電術語對應的心電數據分別輸入訓練好的N個所述深度學習模型，預測當前待匹配心電術語對應的標準心電術語；否則，獲取下一個待匹配心電術語，直到心電圖結論中的所有待匹配心電術語均匹配完成。

本發明第二方面提供一種計算機存儲介質，其上設置有計算機程序，所述計算機程序在被處理執行時，用于實現本發明第一方面所述的方法。

本發明的有益效果是：本發明通過收集標準心電術語，構成標準心電術語庫，針對每一類標準心電術語均訓練深度學習模型，得到與各標準心電術語對應的N個深度學習模型，將待匹配的心電術語輸入訓練好的N個深度學習模型中，根據各深度學習模型輸出的數據大小來預測待匹配心電術語對應的標準心電術語，從而使得心電結論中均為標準心電術語，避免診斷過程中的歧義和理解偏差，提高診斷的準確性。

附圖說明

下面結合附圖和實施例對本申請的技術方案進一步說明。

圖1是本發明實施例的方法流程圖。

具體實施方式

需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。

下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本申請的技術方案。

實施例1

本實施例提供一種心電術語語義匹配方法，如圖1所示，包括：