[发明专利]基于散点图的心电图智能分析方法及系统在审
| 申请号： | 201810224730.8 | 申请日： | 2018-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN108784680A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 林凡;刘娟;贺立群;余跃;刘心 | 申请（专利权）人： | 武汉海星通技术股份有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402 |
| 代理公司： | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人： | 刘琳 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市江汉区武汉中*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于散点图的心电图智能分析方法及系统，所述方法包括训练阶段和检测阶段；训练阶段包括采集长时动态心电图的原始训练数据；绘制训练散点图；对训练散点图标注心率失常类型标签；训练得到卷积神经网络模型；检测阶段包括：采集长时动态心电图的原始检测数据；绘制检测散点图；将检测散点图输入至卷积神经网络模型，计算得到检测散点图的分类结果，即得到心电图的心律失常类型分析。本发明利用散点图分类的方法，可以有效提高动态心电的分析速度以及提高诊断的准确度，节省心电诊断医师的时间，减少误诊率。 | ||
| 搜索关键词： | 散点图 检测 心电图 卷积神经网络 动态心电图 训练阶段 智能分析 长时 心律失常类型 原始检测数据 原始训练数据 采集 绘制 准确度 动态心电 分类结果 心电诊断 心率失常 误诊 标注 标签 分析 医师 诊断 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于散点图的心电图智能分析方法，其特征在于：所述方法包括训练阶段和检测阶段；所述训练阶段包括如下步骤：A1)采集若干份长时动态心电图的原始训练数据，并过滤质量过低的信号段；A2)根据每一份所述心电图的原始训练数据绘制训练散点图；A3)对每一份所述训练散点图标注心率失常类型标签；A4)将所有所述训练散点图和对应的心率失常类型标签作为卷积神经网络的输入，训练得到卷积神经网络模型；所述检测阶段包括如下步骤：B1)采集待检测的长时动态心电图的原始检测数据，并过滤质量过低的信号段；B2)根据所述心电图的原始检测数据绘制检测散点图；B3)将所述检测散点图输入至卷积神经网络模型，计算得到检测散点图的分类结果，即得到心电图的心律失常类型分析。
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