[发明专利]一种数据处理方法和装置

说明书

本发明提供了一种数据处理方法和装置，涉及数据处理领域。其中，所述方法包括：获取第一预设时长的心电信号；对所述心电信号进行采样，获得采样数据；根据所述采样数据及预先获得的分析模型，获得所述采样数据对应的变异向量；根据所述变异向量的空间分布确定所述心电信号对应的空间区域。本发明实施例可以对心电信号进行采样，然后可以根据采样得到的采样数据个预先获得的分析模型，获得采样数据对应的变异向量，进而可以根据变异向量的空间分布确定心电信号对应的空间区域，从而能够得到更多的针对心电信号的处理结果，以满足更多的数据分析需求。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据处理方法和装置。

背景技术

近年来，随着数据处理技术的不断发展，数据处理应用的领域也越来越广泛，例如在医学领域中，可以对心电信号数据、医学图像数据等进行处理，得到的处理结果能够辅助临床分析。

心血管疾病的患病率逐年上升，为了应对心血管疾病临床分析需求，通常可以采集心电信号，并根据心电信号的波形确定心电信号的R-R间隔，进而可以得到多个R-R间隔的标准差。然而，上述对心电信号数据的处理过程较为简单，相应的处理结果较为单一，仅能够辅助确定心率的变异性是否异常，因此无法满足更多的数据分析需求。

发明内容

本发明提供一种数据处理方法和装置，以解决现有的对心电信号的数据处理过程处理结果单一，无法满足更多的数据分析需求的问题。

为了解决上述问题，本发明公开了一种数据处理方法，包括：

获取第一预设时长的心电信号；

对所述心电信号进行采样，获得采样数据；

根据所述采样数据及预先获得的分析模型，获得所述采样数据对应的变异向量；

根据所述变异向量的空间分布确定所述心电信号对应的空间区域。

可选的，所述根据所述采样数据及预先获得的分析模型，获得所述采样数据对应的变异向量之前，还包括：

获取样本数据和所述样本数据对应的样本属性；

依据所述样本数据和所述样本属性，对预先构建的卷积神经网络模型进行训练，获得所述分析模型。

可选的，所述根据所述采样数据及预先获得的分析模型，获得所述采样数据对应的变异向量，包括：

将具有第一维度的所述采样数据输入所述分析模型，获得具有第二维度的变异向量，所述第一维度大于所述第二维度。

可选的，所述第二维度为3。

可选的，所述根据所述变异向量的空间分布确定所述心电信号对应的空间区域，包括：

确定每两个变异向量之间的空间距离；

确定各个空间距离的平均空间距离，作为各个变异向量的空间密度；

当所述空间密度大于预设空间密度时，根据所述变异向量的空间分布确定所述心电信号对应的空间区域。

为了解决上述问题，本发明还公开了一种数据处理装置，包括：

第一获取模块，被配置为获取第一预设时长的心电信号；

采样模块，被配置为对所述心电信号进行采样，获得采样数据；

第一确定模块，被配置为根据所述采样数据及预先获得的分析模型，获得所述采样数据对应的变异向量；

第二确定模块，被配置为根据所述变异向量的空间分布确定所述心电信号对应的空间区域。

可选的，所述装置还包括：