[发明专利]自动心电图诊断方法在审
申请号: | 202010119455.0 | 申请日: | 2020-02-26 |
公开(公告)号: | CN113303805A | 公开(公告)日: | 2021-08-27 |
发明(设计)人: | 卓志轩 | 申请(专利权)人: | 美商宇心生医股份有限公司 |
主分类号: | A61B5/318 | 分类号: | A61B5/318;A61B5/333;A61B5/355;A61B5/363;G16H50/20 |
代理公司: | 北京中原华和知识产权代理有限责任公司 11019 | 代理人: | 寿宁 |
地址: | 中国台湾台北市中*** | 国省代码: | 台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 自动 心电图 诊断 方法 | ||
1.一种自动心电图诊断方法,其特征在于,包含:
读取多个心脏疾病数据;
根据所述多个心脏疾病数据,取得对应病患的特定心电图量测记录,并排除所述对应病患的非特定心电图量测记录;
利用机械学习,根据所述多个心脏疾病数据,在所述对应病患的特定心电图量测记录中,辨识出对应的特征数据;
读取待鉴定的心电图量测记录;以及
利用所述多个特征数据,判断所述待鉴定的心电图量测记录是否具有心脏疾病。
2.如权利要求1所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,所述排除所述对应病患的非特定心电图量测记录,是根据大数据分析,将所述多个心脏疾病数据相关性较低的导程的心电图量测记录排除。
3.如权利要求2所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,所述根据大数据分析,将所述多个心脏疾病数据相关性较低的导程的心电图量测记录排除,是将辨识正确率低于50%的导程的心电图量测记录,记录为非特定心电图量测记录。
4.如权利要求3所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,所述根据大数据分析,将所述多个心脏疾病数据相关性较低的导程的心电图量测记录排除,还包含:将辨识正确率高于90%的导程的心电图量测记录,记录为特定心电图量测记录。
5.如权利要求4所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,所述利用所述多个特征数据,判断所述待鉴定的心电图量测记录是否具有心脏疾病,仅根据所述待鉴定的心电图量测记录的特定心电图量测记录,判断所述待鉴定的心电图量测记录是否具有心脏疾病。
6.如权利要求1所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,所述利用机械学习,还包含标记所述对应的特征数据。
7.如权利要求6所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,所述标记所述对应的特征数据,是将所述多个特定心电图量测记录,以每个心跳电压的绝对值的最大值的时间坐标进行切割。
8.如权利要求7所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,所述标记所述对应的特征数据,还包含:将所述多个特定心电图量测记录,以心脏疾病数据对应的心跳电压的绝对值的最大值所在的切割位置为原点,向前一个切割位置取三分之二,向后一个切割位置取三分之二,为所述对应的特征数据的标记区间。
9.如权利要求8所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,所述标记所述对应的特征数据,还包含:当所述标记区间小于2.5秒时,向前后平均增加一个时间,以使所述标记区间等于2.5秒。
10.如权利要求9所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,所述标记所述对应的特征数据,还包含:将所述标记区间随机乘以0.75至1.25的任一值,以产生辅助的特征数据,且当所述辅助的特征数据的标记区间小于2.5秒时,将所述辅助的特征数据后续的数据补零至2.5秒。
11.如权利要求1所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,所述辨识出对应的特征数据,是利用浅层神经网络模型,以辨识出所述多个对应的特征数据。
12.如权利要求1所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,还包含:以心跳、节律以及型态阶层分类,输出所述待鉴定的心电图量测记录的所述心脏疾病。
13.如权利要求12所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,还包含:利用多标签学习,同时对于多种心脏疾病进行学习与判断。
14.如权利要求13所述的自动心电图诊断方法,其特征在于,还包含:输出多个心脏疾病以及相对应的机率。
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