[发明专利]基于机器学习的去极化识别和心律失常定位可视化

权利要求书

1.一种医疗设备系统，其包含：

医疗设备，其被配置成：

经由多个电极感测患者的心电描记图，和

存储发作的发作数据，其中所述发作与时间段相关联，并且所述发作数据包含在所述时间段期间通过所述医疗设备感测到的所述心电描记图；和

处理电路系统，其被配置成：

接收所述发作数据，

对所述发作数据应用一个或多个机器学习模型，所述一个或多个机器学习模型被配置成输出多个心律失常类型分类中的每一个的相应可能性值，所述可能性值中的每一个表示所述相应心律失常类型分类在所述时间段期间的任一点发生的可能性，

基于对所述发作数据应用所述一个或多个机器学习模型，对于所述心律失常类型分类中的每一个导出分类激活数据，其指示所述相应心律失常类型分类在所述时间段内的变化可能性，和

向用户显示所述心律失常类型分类在所述时间段内的所述变化可能性的曲线图。

2.根据权利要求1所述的医疗设备系统，其中所述处理电路系统被配置成与所述心电描记图结合显示所述曲线图。

3.根据权利要求1或2所述的医疗设备系统，其中所述处理电路系统被配置成在所述曲线图上指示相对于所述心律失常类型分类中的至少一个在所述曲线图上的其它时间，所述至少一个心律失常类型分类的至少一个较高可能性的时间。

4.根据权利要求3所述的医疗设备系统，其中所述处理电路系统被配置成：

基于所述一个或多个机器学习模型的所述输出来指示所述至少一个心律失常类型分类在所述时间段期间的任一点发生；和

响应于指示所述至少一个心律失常类型分类在所述时间段期间的任一点发生来在所述曲线图上指示所述至少一个心律失常类型分类的至少一个较高可能性的时间。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的医疗设备系统，其中所述多个心律失常类型分类包括多个心动过缓、停顿、室性心动过速、心室颤动、室上性心动过速、心房颤动、心房扑动、窦性心动过速、室性早搏、房性早搏、宽波群心动过速和房室传导阻滞。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的医疗设备系统，其中所述一个或多个机器学习模型中的每一个包含多个层，并且其中导出所述激活数据包含从所述多个层的中间层的输出导出所述激活数据。

7.根据权利要求6所述的医疗设备系统，其中所述中间层包含全局平均池化层。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的医疗设备系统，

其中所述一个或多个机器学习模型包含一个或多个心律失常分类机器学习模型，所述一个或多个心律失常分类机器学习模型被配置成输出所述多个心律失常类型分类中的每一个的相应心律失常类型可能性值的集合，所述集合的所述心律失常类型可能性值中的每一个表示所述相应心律失常类型分类在所述时间段期间的相应时间发生的可能性，且

其中所述处理电路系统被配置成：

对所述发作数据应用一个或多个去极化检测机器学习模型，所述一个或多个去极化检测机器学习模型被配置成输出去极化可能性值的集合，所述集合的所述去极化可能性值中的每一个表示去极化在所述时间段期间的相应时间发生的可能性；和

基于所述心律失常类型可能性值和所述去极化可能性值识别在所述发作期间的一个或多个去极化。

9.根据权利要求8所述的医疗设备系统，其中所述一个或多个心律失常分类机器学习模型中的每一个包含多个层，并且所述处理电路系统被配置成从所述多个层的中间层的输出导出心律失常类型可能性值的所述集合。

10.根据权利要求8或9所述的医疗设备系统，其中为了基于所述心律失常类型可能性值和所述去极化可能性值识别所述一个或多个去极化，所述处理电路系统被配置成对所述发作数据和所述心律失常类型可能性值应用所述一个或多个去极化检测机器学习模型。