[发明专利]一种面向心电数据的数据处理系统

说明书

本发明实施例涉及一种面向心电数据的数据处理系统，所述系统包括：数据集成模块、心电数据库、数据清洗模块、数据分割模块、和数据转换模块。本发明实施例提供的数据处理系统，通过数据集成模块对收集来的心电数据按受干扰程度进行分类存储；通过数据清洗模块对不具备训练价值的心电数据进行过滤，提高了心电数据的质量；通过数据分割模块，根据心电数据计算模型的数据需求，对心电数据进行片段分割，拓宽了心电数据的适用性；通过数据转换模块，对心电数据选定片段经由左右移位或者子片段划分等转换得到新的训练数据，增加了心电信号数据的多样性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种面向心电数据的数据处理系统。

背景技术

随着大数据、深度学习等技术的推广，以人工智能(Artificial Intelligence，AI)模型为基础，面向心电数据的心电数据计算模型开始在传统心电数据分析领域里得到应用。对于心电数据计算模型来说，在正式投入商用之前，需要使用大量心电数据进行训练迭代，训练到其分析精度与分析稳定性都趋于可靠时，才可对其进行正式产品化输出。在训练过程中，如果训练数据的质量或者数量不够，会直接影响心电数据计算模型的迭代效率。

发明内容

本发明的目的，就是针对现有技术的缺陷，提供一种面向心电数据的数据处理系统，通过数据集成模块对收集来的心电数据按受干扰程度进行分类，控制干扰数据的影响；通过数据清洗模块对不具备训练价值的心电数据进行过滤，提高心电数据的质量；通过数据分割模块，根据心电数据计算模型的数据需求，对心电数据进行片段分割，拓宽心电数据的适用性；通过数据转换模块，对心电数据选定片段经由心电数据左右移位、心搏左右移位或者子片段划分等转换得到新的训练数据，增加心电信号数据的多样性。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种面向心电数据的数据处理系统，所述数据处理系统包括：数据集成模块、心电数据库、数据清洗模块、数据分割模块和数据转换模块；所述数据处理系统分别与心电数据源、第一心电数据计算模型和第二心电数据计算模型连接；

所述数据集成模块分别与所述心电数据源和所述心电数据库连接；所述数据集成模块用于从所述心电数据源获取心电数据序列及对应的心电信息集合；并根据所述心电信息集合，进行心电数据分类处理，生成分类数据；再根据所述分类数据，将所述心电数据序列和所述心电信息集合存入所述心电数据库中对应的数据子集；

所述数据清洗模块与所述心电数据库和所述数据分割模块分别连接；所述数据清洗模块用于在准备所述第一心电数据计算模型的计算数据时，从所述心电数据库中获取所述心电数据序列及对应的所述心电信息集合；并根据设定的第一清洗类型数据和所述心电信息集合，进行可用数据标注处理；再将标注为可用数据的所述心电数据序列及对应的所述心电信息集合，向所述数据分割模块发送；

所述数据分割模块与所述第一心电数据计算模型连接；所述数据分割模块用于对所述心电数据序列与所述心电信息集合，根据设定的分割长度数据和滑窗长度数据，进行心电数据片段划分处理，生成多个心电片段数据序列与对应的心电片段信息集合；再将多个所述心电片段数据序列与对应的所述心电片段信息集合向所述第一心电数据计算模型发送；

所述数据清洗模块还与所述数据转换模块连接；所述数据清洗模块还用于在准备所述第二心电数据计算模型的计算数据时，从所述心电数据库中获取所述心电数据序列及对应的所述心电信息集合；并根据设定的第二清洗类型数据和所述心电信息集合，对所述心电数据序列，进行可用数据标注处理；再将标注为所述可用数据的所述心电数据序列及对应的所述心电信息集合，向所述数据转换模块发送；

所述数据转换模块还与所述第二心电数据计算模型连接；所述数据转换模块用于对所述心电数据序列进行片段标记处理，得到选定片段；再以所述选定片段为基础，根据设定的转换模式数据与所述心电信息集合，进行数据转换处理，生成转换片段数据序列及对应的转换片段心电信息集合；再将所述转换片段数据序列及对应的所述转换片段心电信息集合，向所述第二心电数据计算模型发送。

优选的，