[发明专利]自动心电图诊断方法

说明书

本发明公开了一种自动心电图诊断方法，包含有下列的步骤，首先读取多个心脏疾病数据，并根据心脏疾病数据，取得对应病患的特定心电图量测记录，并排除对应病患的非特定心电图量测记录。利用机械学习，根据心脏疾病数据，在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。然后，读取待鉴定的心电图量测记录，并利用所述的特征数据，判断待鉴定的心电图量测记录是否具有心脏疾病，借此，可有效地提升心脏疾病判断的正确性。

技术领域

本发明是有关于一种心电图诊断方法，特别是有关于一种自动心电图诊断方法。

背景技术

随着科技日益的进步以及医疗技术的进步，人类的寿命也逐渐增加。目前我国已逐渐迈入高龄化社会，老年人口比例逐年攀升，而心脏疾病也成为银发族头号隐形杀手之一。

心律不整是心脏相关疾病中很常出现的病征，是以心脏相关疾病的监控对于年长者而言是个重要议题。而目前对于心率/心电图的侦测，主要是使用心电图量测设备监测，然后由医生进行判读。

然而，由于每个人天生体质不同，依赖传统的心电图比对方法，判读心电图以及作为疾病诊断的依据，常常会做出不合适的判断。

此外，传统上利用大数据分析，解读用户的心电图的方式，不仅需要庞大的数据，且常常因为数据的差异，造成判读上的错误，以致于降低了心电图解读的正确率。而利用计算机所获得的心电图判断结果，亦与医生判断结果以不同的方式呈现，其亦造成医生与病患的困扰。

发明内容

有鉴于此，本发明公开了一种自动心电图诊断方法，可以减少学习所需的时间与软硬件资源，进而快速且正确地进行心电图的疾病标示与诊断，进而提升医疗质量。

根据本发明所公开的一实施方式，是有关于一种自动心电图诊断方法，包含有下列的步骤，首先读取多个心脏疾病数据，并根据所述的心脏疾病数据，取得对应病患的特定心电图量测记录，并排除对应病患的非特定心电图量测记录。利用机械学习，根据心脏疾病数据，在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。然后，读取待鉴定的心电图量测记录，并利用所述的特征数据，判断待鉴定的心电图量测记录是否具有心脏疾病。

在一些实施例中，前述的排除对应病患的非特定心电图量测记录，是根据大数据分析，将心脏疾病数据相关性较低的导程的心电图量测记录排除。

在一些实施例中，前述的根据大数据分析，将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。

在一些实施例中，前述的根据大数据分析，将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有，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。

在一些实施例中，利用特征数据，判断待鉴定的心电图量测记录是否具有心脏疾病，仅根据待鉴定的心电图量测记录的特定心电图量测记录，判断待鉴定的心电图量测记录是否具有心脏疾病。

在一些实施例中，利用机械学习还包含有标记对应的特征数据。其中，标记该对应的特征数据是将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。

在一些实施例中，标记对应的特征数据还包含有将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，以作为对应的特征数据的标记区间。

在一些实施例中，标记对应的特征数据还包含有在标记区间小于2.5秒时，向前后平均增加一时间，以使标记区间等于2.5秒。

在一些实施例中，标记对应的特征数据还包含有将标记区间的时间坐标随机乘以0.75至1.25的任一值，以产生辅助的特征数据，且当辅助的特征数据的标记区间小于2.5秒时，将辅助的特征数据后续的数据补零至2.5秒。