[发明专利]一种心电术语语义匹配方法

说明书

本发明涉及一种心电术语语义匹配方法，本发明通过收集标准心电术语，构成标准心电术语库，针对每一类标准心电术语均训练深度学习模型，得到与各标准心电术语对应的N个深度学习模型，将待匹配的心电术语输入训练好的N个深度学习模型中，根据各深度学习模型输出的数据大小来预测待匹配心电术语对应的标准心电术语，从而使得心电结论中均为标准心电术语，避免诊断过程中的歧义和理解偏差，提高诊断的准确性。

技术领域

本申请属于心电图诊断技术领域，尤其是涉及一种心电术语语义匹配方法。

背景技术

心电图是一种无创、非植入的检测方法，并且可以反映出心脏内各种组织的电信号活动情况，因此成为临床检测心脏健康情况的常用手段。临床上多采用标准12导联心电信号检查病人心脏是否出现器质性病变。

标准12导联心电图结论常常由一条或者多条心电图描述术语组成。但由于医院规定、医生习惯不同，可能经常出现不同的心电术语表达了相同的内容(例如某些医院内，如果仅有窦性心律一条术语作为结论，其含义等同于正常心电图，II度I型传导阻滞又称为文氏现象等等)，甚至有些术语是一些高度个性化的术语(例如T波高耸等等)，造成不同医院、不同科室医生会诊中的歧义或者不理解，同时，还为开发人工智能算法的工程师带来困扰。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为解决现有技术中心电结论中的心电术语因医生习惯或医院规定不同，经常不同的心电术语表述相同的内容，从而导致会诊中的歧义或理解偏差的问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明第一方面提供一种心电术语语义匹配方法，包括：

构建由N类不同标准心电术语构成的标准心电术语库，采集若干静息12导联心电数据，为各所述静息12导联心电数据设置用于表示其心电结论包含对应标准心电术语的标签，并将各所述静息12导联心电数据组成心电数据集；

针对每一类标准心电术语，将所述心电数据集中的静息12导联心电数据作为输入，将所述静息12导联心电数据的心电结论是否包含对应标准心电术语作为输出，分别训练对应的深度学习模型，得到与N类标准心电术语对应的N个深度学习模型；

按顺序获取心电图结论中的待匹配心电术语，并与所述标准心电术语库中的标准心电术语进行比对，并输出比对结果；

若比对结果为当前待匹配心电术语没有包含在标准心电术语库中，则将该待匹配心电术语对应的心电数据分别输入训练好的N个所述深度学习模型，预测当前待匹配心电术语对应的标准心电术语；否则，获取下一个待匹配心电术语，直到心电图结论中的所有待匹配心电术语均匹配完成。

本发明第二方面提供一种计算机存储介质，其上设置有计算机程序，所述计算机程序在被处理执行时，用于实现本发明第一方面所述的方法。

本发明的有益效果是：本发明通过收集标准心电术语，构成标准心电术语库，针对每一类标准心电术语均训练深度学习模型，得到与各标准心电术语对应的N个深度学习模型，将待匹配的心电术语输入训练好的N个深度学习模型中，根据各深度学习模型输出的数据大小来预测待匹配心电术语对应的标准心电术语，从而使得心电结论中均为标准心电术语，避免诊断过程中的歧义和理解偏差，提高诊断的准确性。

附图说明

下面结合附图和实施例对本申请的技术方案进一步说明。

图1是本发明实施例的方法流程图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请的技术方案。

实施例1

本实施例提供一种心电术语语义匹配方法，如图1所示，包括：