[发明专利]一种胎心率曲线分类系统、方法及装置在审
| 申请号: | 201810382930.6 | 申请日: | 2018-04-26 |
| 公开(公告)号: | CN108903930A | 公开(公告)日: | 2018-11-30 |
| 发明(设计)人: | 李坚强;黄陆祥;傅向华;明仲;李赛玲 | 申请(专利权)人: | 李坚强;傅向华;明仲 |
| 主分类号: | A61B5/024 | 分类号: | A61B5/024 |
| 代理公司: | 深圳青年人专利商标代理有限公司 44350 | 代理人: | 吴桂华 |
| 地址: | 518000 广东省深*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 胎心率曲线 健康类别 云服务器 用户设备 医疗采集设备 分类系统 卷积神经网络 人工智能技术 用户设备连接 准确度 有效地 智能化 胎儿 采集 返回 分类 输出 | ||
1.一种胎心率曲线分类系统,其特征在于,所述系统包括:
医疗采集设备,用于采集用户腹内胎儿的胎心率曲线,将所述胎心率曲线发送给连接的用户设备;
与云服务器和所述医疗采集设备连接的所述用户设备,用于将所述胎心率曲线发送给所述云服务器,并接收所述云服务器返回的、所述胎心率曲线的健康类别并输出;以及
与所述用户设备连接的所述云服务器,用于将所述胎心率曲线划分为预设数目个胎心率曲线段,通过训练好的卷积神经网络识别所述每个胎心率曲线段的健康类别,根据所述每个胎心率曲线段的健康类别,确定所述胎心率曲线的健康类别,将所述胎心率曲线的健康类别发送给所述用户设备。
2.如权利要求1所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:
与所述用户设备、所述云服务器连接的医生监护设备,用于接收所述用户设备发送的胎心率曲线,并接收医生对所述胎心率曲线的类别标记,将已进行所述类别标记的所述胎心率曲线设置为胎心率训练曲线,并将所述胎心率训练曲线的类别标记发送给所述用户设备和所述云服务器。
3.如权利要求2所述的系统,其特征在于,所述云服务器根据所述胎心率训练曲线的类别标记和预设的分类指标,对所述卷积神经网络进行有监督训练。
4.如权利要求1所述的系统,其特征在于,所述云服务器根据所述每个胎心率曲线段的健康类别,计算所述胎心率曲线的类别频率,根据所述胎心率曲线的类别频率,确定所述胎心率曲线的健康类别。
5.一种基于权利要求1-4任一所述胎心率曲线分类系统的胎心率曲线分类方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:
当接收到用户的采集指令时,通过医疗采集设备采集用户腹内胎儿的胎心率曲线,并将所述胎心率曲线发送给用户设备;
通过所述用户设备将所述胎心率曲线发送给云服务器,在所述云服务器上将所述胎心率曲线划分为预设数目个胎心率曲线段,并通过所述云服务器上训练好的卷积神经网络识别所述每个胎心率曲线段的健康类别;
根据所述每个胎心率曲线段的健康类别,确定所述胎心率曲线的健康类别,并通过所述云服务器将所述胎心率曲线的健康类别发送给所述用户设备;
在所述用户设备输出并显示所述胎心率曲线的健康类别。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,将所述胎心率曲线发送给用户设备的步骤之后,通过所述用户设备将所述胎心率曲线发送给云服务器的步骤之前,所述方法还包括:
通过所述用户设备将所述胎心率曲线发送给所述医生监护设备,通过所述医生监护设备输出所述胎心率曲线;
通过所述医生监护设备接收医生对所述胎心率曲线的类别标记,并将已进行所述类别标记的所述胎心率曲线设置为胎心率训练曲线;
通过所述医生监护设备将所述胎心率训练曲线的类别标记发送给所述用户设备和所述云服务器。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,通过所述医生监护设备将所述胎心率训练曲线的类别标记发送给所述用户设备和所述云服务器的步骤之后,所述方法还包括:
在所述云服务器上,根据所述胎心率训练曲线的类别标记和预设的分类指标,对所述卷积神经网络进行有监督训练。
8.如权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述每个胎心率曲线段的健康类别,确定所述胎心率曲线的健康类别的步骤,包括:
根据所述每个胎心率曲线段的健康类别,计算所述胎心率曲线的类别频率;
根据所述胎心率曲线的类别频率,确定所述胎心率曲线的健康类别。
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