[發明專利]一種數據處理方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202111507858.3
• 申請日: 2021-12-10
• 公開（公告）號: CN114171151A
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發明（設計）人: 韋敏;羅靜靜;祝興
• 申請（專利權）人: 季華實驗室
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G16H50/20;G06V20/40;A61B5/00;A61B5/02
• 代理公司: 北京開陽星知識產權代理有限公司 11710
• 代理人: 姚金金

本公開提供了一種數據處理方法、裝置和電子設備，解決了現有技術中的風險預測模型的風險評分的準確度較低的問題。該方法包括：獲取當前用戶的視頻圖像；對視頻圖像中的每幀圖片進行紅R綠G藍B通道分離，確定每幀圖片的G通道的圖像；根據圖像光電容積脈搏波描記法iPPG對每幀圖片的G通道的圖像進行處理，以確定每幀圖片的iPPG時域信號；將iPPG時域信號輸入至預先配置的回歸預測模型中，以確定當前用戶的冠心病發病風險數值；其中，回歸預測模型包括iPPG時域信號與冠心病發病風險數值的對應關系。

技術領域

本公開涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種數據處理方法、裝置和電子設備。

背景技術

冠心病的風險因素十分復雜，且發病過程較為緩慢，對其發病風險進行預測評估，有利于識別高危人群，從而實現合理干預。常見的風險預測模型，包括弗明漢(Framingham)風險評分、首次嚴重動脈粥樣硬化心血管疾病(atherosclerotic cardiovasculardisease，ASCVD)風險評分、英國前瞻性糖尿病研究(United Kingdom ProspectiveDiabetes Study，UKPDS)糖尿病心血管風險評價等等。

但上述風險預測模型需根據生活習慣問卷調查與生化指標檢查來獲取相應的評估指標，并根據得到的評估指標計算風險評分。然而，由于用戶在填寫生活習慣問卷調查的過程中，存在瞞報或者隨意填寫的現象，導致風險預測模型的風險評分的準確度較低。

發明內容

本公開提供了一種數據處理方法、裝置和電子設備，解決了現有技術中的風險預測模型的風險評分的準確度較低的問題。

為了解決上述技術問題，本公開實施例采用如下技術方案：

第一方面、本公開提供了一種數據處理方法，包括：獲取當前用戶的視頻圖像；對視頻圖像中的每幀圖片進行紅R綠G藍B通道分離，確定每幀圖片的G通道的圖像；根據圖像光電容積脈搏波描記法iPPG對每幀圖片的G通道的圖像進行處理，以確定每幀圖片的iPPG時域信號；將iPPG時域信號輸入至預先配置的回歸預測模型中，以確定當前用戶的冠心病發病風險數值；其中，回歸預測模型包括iPPG時域信號與冠心病發病風險數值的對應關系。

在一些可實施的示例中，將iPPG時域信號輸入至預先配置的回歸預測模型中，以確定當前用戶的冠心病發病風險數值前，本公開提供的一種數據處理方法還包括：對每幀圖片的iPPG時域信號進行去趨勢化處理，得到處理后的每幀圖片的iPPG時域信號；根據處理后的每幀圖片的iPPG時域信號，確定指標特征；其中，指標特征至少包括在靜息狀況下每分鐘心跳的次數Bpm、RR時間間隔IBI、每分鐘呼吸的次數breathingrate、RR區間標準差、相鄰RR差值的標準差、相鄰RR差值的均方根、相鄰RR差值的絕對值大于第一閾值的第一比例、相鄰RR差值的絕對值大于第二閾值的第二比例、RR序列的功率譜密度圖中第一頻率區間對應所對應的第一面積LF、RR序列的功率譜密度圖中第二頻率區間對應所對應的第二面積HF、LF與HF的比值、Poincare散點圖的定量化描述橢圓的長軸SD1、Poincare散點圖的定量化描述橢圓的短軸SD2、SD1與SD2的比值、主峰幅值Hb、下降支幅值Hc、反射峰幅值Hd、持續時間T、全波出現時間Tab和主波到重搏波峰的間隔時間Tbd；將iPPG時域信號輸入至預先配置的回歸預測模型中，以確定當前用戶的冠心病發病風險數值，包括：將指標特征輸入至預先配置的回歸預測模型中，以確定當前用戶的冠心病發病風險數值。

在一些可實施的示例中，第一閾值為20毫秒，第二閾值為50毫秒，第一頻率區間為[0.04Hz，0.15Hz]，第一頻率區間為[0.15Hz，0.4Hz]。