[发明专利]个性化心电图智能辅助诊断装置与方法无效

专利信息
申请号: 201210290454.8 申请日: 2012-08-15
公开(公告)号: CN103584852A 公开(公告)日: 2014-02-19
发明(设计)人: 周树民;王思闵;邵伟;樊建平 申请(专利权)人: 深圳中科强华科技有限公司
主分类号: A61B5/0402 分类号: A61B5/0402
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 518172 广东省深圳市龙岗区龙城街道清*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 个性化 心电图 智能 辅助 诊断 装置 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及心电图诊断领域,尤其涉及一种个性化心电图智能辅助诊断装置与方法。

背景技术

心电图对于心脏基本功能的研究以及心脏病的诊断具有重要的参考价值。然而,由于个体的先天差异,即使在心脏健康的情况下,每个正常人心电图单个心搏的各个参数指标都各不相同。现有技术中的一些心电图诊断系统直接利用既往心电图进行学习分类,但忽略了个体差异对于心电图的影响,使得对于每名患者采用了相同指标来进行诊断,这样的心电图诊断方法并不科学。

因此,设计一种可对不同个体实施个性化诊断的心电图诊断装置,将会有效地克服现有技术中存在的诊断指标不因个体差别而异的缺陷,有助于提高心电图诊断的准确率。

发明内容

本发明旨在解决上述现有技术中存在的问题,提出一种个性化心电图智能辅助诊断装置与方法。一方面,本发明提出的个性化心电图智能辅助诊断装置包括:特征向量提取模块、心脏状态分类器生成模块、用户身份识别模块、心脏状态分类器存储模块以及诊断模块。其中,

特征向量提取模块接收用户待训心电图并提取所述待训心电图中若干单一心搏的特征向量,心脏状态分类器生成模块对所述待训心电图特征向量进行训练,生成心脏状态分类器,其中,所述特征向量提取模块还接收用户待诊心电图并提取所述待诊心电图中若干单一心搏的特征向量,所述心脏状态分类器根据输入的所述待诊心电图特征向量,输出所述待诊心电图特征向量对应的心脏状态类别;用户身份识别模块获取用户身份标识;心脏状态分类器存储模块根据所述用户身份标识存储相应用户的所述心脏状态分类器;诊断模块根据所述用户身份标识获取相应用户的所述心脏状态分类器,并通过所述心脏状态分类器对所述待诊心电图特征向量进行诊断,得出所述待诊心电图特征向量对应的心脏状态类别;其中,所述特征向量提取模块还接收反馈心电图并提取所述反馈心电图中若干单一心搏的特征向量,所述心脏状态分类器生成模块还对所述反馈心电图特征向量进行训练,并更新所述心脏状态分类器。

另一方面,本发明提出的个性化心电图智能辅助诊断装置包括:接收用户待训心电图并提取所述待训心电图中若干单一心搏的特征向量;对所述待训心电图特征向量进行训练,生成心脏状态分类器,所述心脏状态分类器用于根据输入的所述待诊心电图特征向量,输出所述待诊心电图特征向量对应的心脏状态类别;获取用户身份标识;根据所述用户身份标识存储相应用户的所述心脏状态分类器;根据所述用户身份标识获取相应用户的所述心脏状态分类器,并通过所述心脏状态分类器对所述待诊心电图特征向量进行诊断,得出所述待诊心电图特征向量对应的心脏状态类别;接收反馈心电图并提取所述反馈心电图中若干单一心搏的特征向量;对所述反馈心电图特征向量进行训练,并更新所述心脏状态分类器。

本发明实施例的个性化心电图智能辅助诊断装置与方法通过对居民既往心电图训练生成属于该居民的心脏状态分类器,通过所述心脏状态分类器对该居民待诊心电图进行诊断,实现了对不同患病个体的个性化诊断,有助于提高诊断率,从而为医生诊断提供参考,有助于减轻医生的医疗负担。

附图说明

下面结合附图对本发明进行详细说明,其中:

图1是本发明一实施例的个性化心电图智能辅助诊断装置结构图;

图2是本发明另一实施例的个性化心电图智能辅助诊断装置结构图。

图3是本发明一实施例的个性化心电图智能辅助诊断方法流程图;

图4是本发明另一实施例的个性化心电图智能辅助诊断方法流程图;

具体实施方式

下面通过附图和实施例,对本发明技术方案做进一步的详细描述。

本发明一方面提出一种个性化心电图智能辅助诊断装置,图1为本发明一实施例的个性化心电图智能辅助诊断装置结构图。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳中科强华科技有限公司,未经深圳中科强华科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201210290454.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top