[发明专利]一种心电图动态实时分析数据中典型数据的识别方法

权利要求书

1.一种心电图动态实时分析数据中典型数据的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

接收被监测者的动态心电图数据；

对所述动态心电图数据进行心搏检测处理，确定所述动态心电图数据包括的多个心搏数据；每个所述心搏数据对应一个心搏周期，其中包括相应的P波、QRS波群、T波的幅值和起止时间数据；

根据所述动态心电图数据包括的多个心搏数据提取各心搏的联律间期和代偿间歇的时间；

根据联律间期的时间和代偿间歇的时间为坐标构建时域象限，得到所述动态心电图数据包括的多个心搏数据在所述时域象限的位置坐标，并生成基于所述时域象限的心搏散点图像数据；

基于AI心搏分类模型对所述心搏散点图像数据进行识别，得到其中心搏类型同为第一心搏类型的第一心搏数据集合；所述第一心搏数据集合包括心搏类型为所述第一心搏类型的多个心搏数据；所述第一心搏类型包括房性早搏和室性早搏中的至少一种；

确定所述时域象限中的所述第一心搏数据集合的中心数据区域；

在所述中心数据区域选取所需数量的第一心搏类型的心搏数据作为样本数据；

对每个样本数据进行心搏片断截取处理，得到心电图动态实时分析数据中第一心搏类型的典型数据。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据联律间期的时间和代偿间歇的时间为坐标构建时域象限，得到所述动态心电图数据包括的多个心搏数据在所述时域象限的位置坐标，并生成基于所述时域象限的心搏散点图像数据具体包括：

根据预设统计周期的时长，对所述动态心电图数据按照时间顺序分时段的以各心搏的联律间期的时间和代偿间歇的时间为坐标构建时域象限，得到各时段内的所述动态心电图数据包括的多个心搏数据在所述时域象限的位置坐标，并生成各时段所对应的基于所述时域象限的心搏散点图像数据。

3.根据权利要求1或2所述的识别方法，其特征在于，在所述基于AI心搏分类模型对所述心搏散点图像数据进行识别之后，所述方法还包括：

对所述基于所述时域象限的心搏散点图像数据中不同心搏类型的心搏数据，按照心搏类型进行属性标注。

4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据标注的属性对所述基于所述时域象限的心搏散点图像数据进行可视化显示；其中，不同属性的心搏数据对应的显示属性不同。

5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述确定所述时域象限中的所述第一心搏数据集合的中心数据区域具体包括：

确定所述第一心搏数据集合中包括的心搏数据的总数量；

确定在所述时域象限中，具有第一数量个心搏数据的最小区域为所述中心数据区域；其中，第一数量与总数量的比值为预设固定值。

6.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述确定所述时域象限中的所述第一心搏数据集合的中心数据区域具体包括：

以设定的基准区域对所述时域象限中的第一心搏数据集合进行数据切割；

确定在所述时域象限中，具有心搏数据的数量最多的基准区域为所述中心数据区域。

7.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述对每个样本数据进行心搏片断截取处理具体为：

确定心搏片段的设定截取长度；所述设定截取长度包括第二数量个数据点；

确定每个样本数据中QRS波群的正向峰值点；

以所述正向峰值点置于所述截取长度中的预定参考位置，向所述正向峰值点的两侧进行样本截取，得到与所述截取长度相符的典型数据。

8.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述第一心搏类型的典型数据进行可视化显示。

9.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收待报告数据；所述待报告数据包括被监测者ID和选定典型心搏数据，所述选定典型心搏数据具有心搏类型和数据采集时间的信息；

根据所述被监测者ID和所述数据采集时间在心电图动态实时分析数据库中进行数据匹配，得到被监测者在与所述数据采集时间相对应时段的动态心电图数据；

根据所述选定典型心搏数据的心搏类型得到所述动态心电图数据中与所述心搏类型相对应的心搏数据集合；

确定所述选定典型心搏数据是否在所述的心搏数据集合的所述中心数据区域范围内；

当在所述中心数据区域范围内，将所述待报告数据确定为报告数据；

当不在所述中心数据区域范围内，在所述中心数据区域选取一个样本数据并进行心搏片断截取处理，将得到的典型数据替换所述待报告数据，并作为所述报告数据。