[发明专利]异常位置的确定方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及一种异常位置的确定方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：基于心电数据，提取预设的检测位置对应的检测点的导联数据；将所述导联数据进行拼接，获得与所述检测位置对应的心电导联特征数据；根据所述心电导联特征数据和定位模型，确定所述心电数据对应的异常位置，其中，所述定位模型中包括与每一所述检测位置一一对应的定位子模型，每一所述定位子模型用于根据与所述检测位置对应的心电导联特征数据确定所述检测位置是否异常。由此，可以根据不同的检测位置从心电数据中确定出不同的心电导联特征数据，从而可以针对每一检测位置采用与该检测位置对应的数据进行异常判断，从而可以有效保证确定出的异常检测结果的准确性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种异常位置的确定方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

心电数据是指对心脏进行监测后得到的心电信号，通过对心电数据的分析，能够获知对应的心脏跳动规律，能够作为诊断各种心脑血管疾病的辅助信息。

目前，在心电数据的处理方法中，通常需要专业人员对该心电数据进行查看，从而确定该心电数据中的异常位置，对使用人员的专业要求较高，且所需时间长，需要的工作量较大，并且普通用户难以使用。

发明内容

本公开的目的是提供一种可以自动且准确的用于心电数据的异常位置的确定方法、装置、存储介质及电子设备。

为了实现上述目的，根据本公开的第一方面，提供一种异常位置的确定方法，所述方法包括：

基于心电数据，提取预设的检测位置对应的检测点的导联数据；

将所述导联数据进行拼接，获得与所述检测位置对应的心电导联特征数据；

根据所述心电导联特征数据和定位模型，确定所述心电数据对应的异常位置，其中，所述定位模型中包括与每一所述检测位置一一对应的定位子模型，每一所述定位子模型用于根据与所述检测位置对应的心电导联特征数据确定所述检测位置是否异常。

可选地，所述定位子模型包括双重注意力网络模块；

其中，所述双重注意力网络模块包括位置注意力部分和通道注意力部分，所述位置注意力部分用于对所述心电导联特征数据的位置特征进行增强，以获得第一目标特征数据，所述通道注意力部分用于对所述心电导联特征数据的通道特征进行增强，以获得第二目标特征数据；所述定位子模型用于根据所述第一目标特征数据和所述第二目标特征数据进行特征融合后所得的融合特征数据确定所述检测位置是否异常。

可选地，所述通道注意力部分对应的通道特征的维度与所述心电导联特征数据的通道的数量相同。

可选地，所述定位子模型还包括残差网络子模型，其中，所述残差网络子模型的输出与所述双重注意力网络模块的输入耦合；

所述根据所述心电导联特征数据和定位模型，确定所述心电数据对应的异常位置，包括：

将所述心电导联特征数据输入与所述检测位置对应的残差网络子模型，获得目标特征数据；

将所述目标特征数据输入与所述检测位置对应的双重注意力网络模块，获得所述定位子模型输出的分类结果，其中所述分类结果用于指示所述检测位置是否异常；

根据每一所述定位子模型输出的分类结果，将分类结果指示异常的检测位置确定为所述心电数据对应的异常位置。

可选地，所述基于心电数据，提取预设的检测位置对应的检测点的导联数据，包括：

对接收到的心电数据进行高斯滤波，获得去噪心电数据；

根据所述去噪心电数据，提取预设的检测位置对应的检测点的导联数据。

根据本公开的第二方面，本公开提供一种异常位置的确定装置，所述装置包括：