[发明专利]单导心贴数据智能诊断云计算系统及其处理方法

权利要求书

1.一种单导心贴数据智能诊断云计算系统，其特征在于：包括客户端采集模块、存储服务模块、消息队列服务模块和计算服务模块，所述存储服务模块、消息队列服务模块和计算服务模块置于云服务器中；

所述客户端采集模块：用于采集单导心贴长时动态心电图数据并上传至存储服务模块以及从存储服务模块下载所需数据；

所述存储服务模块：用于存储长时动态心电图数据、心电分析报告，供客户端采集模块、计算服务模块下载；

所述消息队列服务模块：用于在客户端采集模块、存储服务模块和计算服务模块之间进行消息传递，实现功能解耦；

所述计算服务模块：用于提供计算所需要的硬件资源，由单导心贴长时动态心电图数据绘制心电散点图，运用AI模型对散点图进行人工智能诊断，计算得到心电散点图的分类结果，形成心电分析报告发送至存储服务模块。

2.根据权利要求1所述的单导心贴数据智能诊断云计算系统，其特征在于：所述单导心贴长时动态心电图数据为连续采集的超过6小时的动态心电图数据。

3.根据权利要求1所述的单导心贴数据智能诊断云计算系统，其特征在于：所述存储服务模块将数据存储于公有云或/和私有云或/和私有部署。

4.根据权利要求1所述的单导心贴数据智能诊断云计算系统，其特征在于：所述计算服务模块由单导心贴长时动态心电图数据绘制心电散点图的过程为：对心电信号数据标记所有的QRS波；取得的R波所处的位置，相邻两个R波之间的间隔即RR间期，如此便可得到一系列的RR间期序列，把每个QRS波的前周期的RR间期作为横坐标、后周期的RR间期作为纵坐标，绘制散点图。

5.根据权利要求1所述的单导心贴数据智能诊断云计算系统，其特征在于：所述计算服务模块运用的AI模型为超过10000份单导心贴长时动态心电图数据样本训练的卷积神经网络模型。

6.一种基于权利要求1～5中任一权利要求所述的单导心贴数据智能诊断云计算系统的处理方法，其特征在于：所述方法包括部署步骤和运行步骤：所述部署步骤包括：A1)搭建存储服务；A2)配置事件通知机制；A3)配置计算服务；A4)配置AI模型；所述运行步骤包括：

B1)客户端采集模块采集单导心贴长时动态心电图数据；

B2)客户端采集模块将单导心贴长时动态心电图数据上传至存储服务模块；

B3)存储服务模块向消息队列服务模块触发事件通知；

B4)计算服务模块通过消息队列服务模块获得单导心贴长时动态心电图数据文件存储地址和文件编号，选择调用AI模型所在的容器，调用容器对应的API接口，将文件存储地址和文件编号传入API接口；

B5)计算服务模块对单导心贴长时动态心电图数据绘制散点图，执行AI模型，对散点图进行分析，计算得到心电散点图的分类结果，形成心电分析报告发送至存储服务模块；

B6)存储服务模块将心电分析报告发送至客户端采集模块。

7.根据权利要求6所述的单导心贴数据智能诊断云计算系统的处理方法，其特征在于：所述步骤A2)配置事件通知机制的具体过程为：安装消息队列服务器RabbitMQ，编辑minio服务各节点的配置文件，将事件通知消息的端点指向消息队列服务器相应的网络地址和端口，并配置对应的事件通知类型。

8.根据权利要求6所述的单导心贴数据智能诊断云计算系统的处理方法，其特征在于：所述步骤A3)配置AI模型的具体过程为：根据容器运行环境的硬件配置，分别安装CPU和GPU版本的TensorFlow基础镜像，将人工智能AI模型拷贝到基础镜像中，确保模型能够在镜像环境下执行并给出人工智能模型的推理结果。使用容器编排工具，将包含前述人工智能模型的容器镜像发布到前述容器运行环境中。