CN107945844A - 检测报告数据生成方法 - Google Patents
检测报告数据生成方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107945844A CN107945844A CN201711202991.1A CN201711202991A CN107945844A CN 107945844 A CN107945844 A CN 107945844A CN 201711202991 A CN201711202991 A CN 201711202991A CN 107945844 A CN107945844 A CN 107945844A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- fragment
- event
- information
- heartbeat
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims abstract description 110
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 claims description 13
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 9
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 7
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 4
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims description 3
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims description 3
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims description 3
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims description 3
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 6
- 206010003658 Atrial Fibrillation Diseases 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000000718 qrs complex Methods 0.000 description 2
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 description 1
- 208000003734 Supraventricular Tachycardia Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000000205 computational method Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000001121 heart beat frequency Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02405—Determining heart rate variability
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/0245—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
- A61B5/372—Analysis of electroencephalograms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7221—Determining signal validity, reliability or quality
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7282—Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
- A61B5/743—Displaying an image simultaneously with additional graphical information, e.g. symbols, charts, function plots
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/02—Preprocessing
- G06F2218/04—Denoising
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Psychology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
本发明实施例涉及一种检测报告数据生成方法，包括：获取心电图事件数据对应的心电图事件的事件类型信息；心电图事件数据具有一个或多个事件类型信息；根据信号质量评价参数对心电图事件数据进行筛选，得到报告结论数据和报告表项数据；根据信号质量评价参数对心电图事件数据包含的事件片段进行质量评估，根据质量评估结果确定预选样本片段；确定预选样本片段中事件心搏的位置信息，并确定片段截取参数；片段截取参数包括起始位置信息和截取宽度信息；根据片段截取参数对预选样本片段进行截取处理得到典型数据片段；根据典型数据片段生成报告图形数据；输出报告表项数据、报告图形数据和报告结论数据。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析处理技术领域，尤其涉及一种检测报告数据生成方法。
背景技术
心电监测是心血管患者病情观察及诊疗的一项重要措施，可以实时监测有无心律失常、心脏搏动的频率等，并根据心电活动采取及时有效的措施。而心电监测的结果输出，通常是以生成心电诊断报告的方式来实现的。
然而，心电监测，尤其是动态心电监测，数据量非常大，如何在这些数据中获取到所需要的典型数据值和能够最明显反映不同心电图事件的最典型数据段输出心电图波形，就显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的是提供一种检测报告数据生成方法，能够结合信号质量评估，自动从心搏分析数据中识别所需要的能代表事件类型的典型样本片段，并结合事件类型信息等，生成检测报告数据。
为实现上述目的，本发明提供了一种检测报告数据生成方法，包括：
获取心电图事件数据对应的心电图事件的事件类型信息；所述心电图事件数据具有一个或多个事件类型信息；
根据信号质量评价参数对所述心电图事件数据进行筛选，得到报告结论数据和报告表项数据；
根据所述信号质量评价参数对所述心电图事件数据包含的事件片段进行质量评估，根据所述质量评估结果确定预选样本片段；
确定所述预选样本片段中事件心搏的位置信息，并确定片段截取参数；所述片段截取参数包括起始位置信息和截取宽度信息；
根据所述片段截取参数对所述预选样本片段进行截取处理得到典型数据片段；
根据所述典型数据片段生成报告图形数据；
输出所述报告表项数据、报告图形数据和报告结论数据。
优选的,所述根据所述片段截取参数对所述预选样本片段进行截取处理得到典型数据片段具体为：
根据所述起始位置信息、截取宽度信息和所述事件心搏的位置信息对所述预选样本片段进行截取，使得所述事件心搏的位置处于所述截取得到的典型数据片段的中部。
优选的,所述确定片段截取参数具体包括：
确定所述预选样本片段中的第一个心搏的心率数据；
当所述心率数据大于预设阈值上限时，根据事件心搏的位置信息前移第一预设位移参数，得到所述起始位置信息；
当所述心律数据小于预设阈值下限时，根据事件心搏的位置信息前移第二预设位移参数，得到所述起始位置信息。
进一步优选的,所述确定所述预选样本片段中事件心搏的位置信息，并确定片段截取参数具体包括：
当所述事件类型信息为特定事件类型信息时，根据所述质量评价参数计算所述预选样本片段中各数据片段的无干扰信号占比，并根据所述无干扰信号占比确定所述事件心搏的位置信息，并根据所述特定事件类型信息对应的片段截取规则确定所述截取宽度信息和起始位置信息。
进一步优选的,所述根据所述片段截取参数对所述预选样本片段进行截取处理得到典型数据片段具体为：
确定所述无干扰信号的占比是否达到占比阈值；
对达到或高于所述占比阈值的多个数据片段进行事件类型单一性筛选；
将筛选得到的除目标事件类型信息外的其余事件类型信息中，对应心搏计数最少的数据片段确定为所述典型数据片段。
本发明实施例提供的检测报告数据生成方法，对每种心律事件，通过计算噪音干扰数据进行质量评估，选取数据质量最高的事件片段，同时分析片段中的包含的事件种类数量，优先选取最具代表性的片段，即仅含有单一心律事件的片段，优选片段的开始位置，尽量保证事件心搏位于所选取片段的中部。对于特定心电图事件的片段优选有特殊规则。
附图说明
图1为本发明实施例提供的检测报告数据生成方法的示意图。
具体实施方式
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
本发明实施例提供的检测报告数据生成方法，提供了一种全面、准确的心电图检测报告数据的生成方式。
图1为本发明实施例提供的检测报告数据生成方法的示意图。如图1所示，本发明的检测报告数据生成方法主要包括如下步骤：
步骤110，获取心电图事件数据对应的心电图事件的事件类型信息；
具体的，心电监测设备将电信号转换为数字信号输出，具体可以是单导联或多导联的时间序列数据，通过数据存储传输装置进行原始数据的存储，并可以通过WIFI、蓝牙，USB，3G/4G/5G移动通信网络，物联网等方式进行传输。
在心电信号质量评估之前，通过传输接收到的原始数据需要先进行重采样并通过数据格式转换为预设标准数据格式，由此可以解决不同心电图设备在使用的导联，采样频率和传输数据格式差异，并对转换后的预设标准数据格式的数据通过数字信号滤波去除高频，低频的噪音干扰和基线漂移，得到心搏数据，并对心搏数据进行干扰识别，并将心搏数据根据干扰识别结果和时间规则，依据心搏数据的导联参数进行合并，生成心搏分析数据。然后将心搏分析数据根据心搏分类信息和心电图基本规律参考数据生成心电图事件数据。
心电图事件数据具有一个或多个事件类型信息。
步骤120，根据信号质量评价参数对心电图事件数据进行筛选，得到报告结论数据和报告表项数据；
具体的，报告结论数据和报告表项数据中包括对心率参数计算得到的数据等等，比如包括计算平均心率、及最大、最小心率等。在计算最大和最小心率时，以固定长度片段为统计单位，逐个心搏进行全程扫描和统计比较。片段的长度一般为8-10秒，也可以根据需要自由设定。计算心率时，针对窦性心律占主体和异位心律占主体采用不同的心搏类型统计计算方法。在计算最大最小心率时：针对窦性心律占主体的心电图，仅计算窦性分类心搏；针对房扑房颤类占主体的异位心律心电图，仅计算房扑房颤类心搏；针对非房扑房颤的其他异位心搏占主体的异位心律心电图，除伪差外所有类型心搏均参与计算。
步骤130，根据信号质量评价参数对心电图事件数据包含的事件片段进行质量评估，质量评估结果确定预选样本片段；
具体的，对心电图事件数据，根据信号质量评价参数进行质量评估，选取数据信号质量最高的事件片段。
其中，信号质量评价参数基于心搏数据分析，由RR间期内相对于QRS波群的噪声水平来表征。具体可以通过根据QRS波群的功率和噪声信号的平均功率计算得到。
步骤140，确定预选样本片段中事件心搏的位置信息，并确定片段截取参数；
其中，片段截取参数具体是确认典型数据片段所需的起始位置信息和截取宽度信息。这与事件心搏的起始位置也是相关的。
起始位置信息和截取宽度信息可以根据心电图事件类型来确定。
当事件类型信息为一般事件类型信息时，可以先确定预选样本片段中的第一个心搏的心率数据，然后根据第一个心搏的心率数据来确定相应的起始位置信息。比如当心率数据大于预设阈值上限时，根据事件心搏的位置信息前移第一预设位移参数，得到起始位置信息；当心律数据小于预设阈值下限时，根据事件心搏的位置信息前移第二预设位移参数，得到起始位置信息。
而当事件类型信息为特定事件类型信息时，则要先根据质量评价参数计算预选样本片段中各数据片段的无干扰信号占比，并根据无干扰信号占比确定事件心搏的位置信息，并根据特定事件类型信息对应的片段截取规则确定截取宽度信息和起始位置信息。
在这里可以理解的，所说的样本片段，可以是仅对应一个心搏周期，也可以是对应多个心搏周期的。
下面以具体例子说明。
对于非特殊规则的心电图事件和特殊规则的心电图事件，可以分为两种情况处理。
第一种，针对非特殊规则心电图事件，只选取单个片段。因为事件心搏在预选样本片段中的位置是可知的，因此，根据起始位置信息和事件心搏的位置信息就可以得到中选样本片段截取的终止位置信息。
比如当片段第一个心搏心率大于等于100时，片段起始点位置距离第一个心搏距离为0.3秒。当片段第一个心搏心率小于等于45时，片段起始点位置距离第一个心搏距离为0.37秒。
第二种，针对特殊规则心电图事件，可以规定截取两个或多个片段。
本发明中所说的特殊规则心电图事件，可以具体包括3种事件：室速事件，室上速事件，时间长度大于预设时间阈值的长RR间期事件；预设时间阈值优选为8秒。对于此3种事件，可以截取两个或多个片段。第一个片段向前延3个心搏，第二个片段向后延2个心搏，每个片段的起始位置可以按上述非特殊规则的方式进行处理。
此外，在处理特殊规则心电图事件时，除了可以根据无干扰信号的占比确定占比最高的中选样本片段为典型数据片段之外，还可以设定阈值，对于达到设定阈值的样本片段，再进行筛选，选择包含其他事件种类数量最少的作为典型数据片段，具体方法包括：确定无干扰信号的占比是否达到占比阈值(优选的在60％-95％范围中确定阈值)；然后，对达到或高于占比阈值的数据片段进行事件类型单一性筛选，将筛选得到的除目标事件类型信息外的其余事件类型信息中，对应心搏计数最少的数据片段确定为典型数据片段。
这里单一性筛选的目的是得到尽可能单一的反映片段对应的事件的样本片段，即尽量不要存在其他事件。
如果通过上述步骤获得的对应心搏计数最少的样本片段依然为多个时，确定多个中选样本片段中无干扰信号占比最高的中选样本片段为报告样本片断。如片段数量仍不唯一，则选取其中的第一个作为最终优选。
步骤150，根据片段截取参数对预选样本片段进行截取处理得到典型数据片段；
具体的，根据前步骤确定的起始位置信息、截取宽度信息和事件心搏的位置信息对预选样本片段进行截取，使得事件心搏的位置处于截取得到的中选样本片段的中部。
步骤160，根据典型数据片段生成报告图形数据。
步骤170，输出报告表项数据、报告图形数据和报告结论数据。
其中，可按照预设数据输出格式对报告表项数据、报告图形数据和报告结论数据进行输出。
本发明实施例提供的检测报告数据生成方法，对每种心律事件，通过计算噪音干扰数据进行质量评估，选取数据质量最高的事件片段，同时分析片段中的包含的事件种类数量，优先选取最具代表性的片段，即仅含有单一心律事件的片段，通过合理定位片段的开始位置，尽量保证事件心搏位于所选取片段的中部，并对于特定心电图事件的片段优选设置有特殊规则。最终结合选取得到的典型数据片段、事件类型信息等，生成检测报告数据。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种检测报告数据生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取心电图事件数据对应的心电图事件的事件类型信息；所述心电图事件数据具有一个或多个事件类型信息；
根据信号质量评价参数对所述心电图事件数据进行筛选，得到报告结论数据和报告表项数据；
根据所述信号质量评价参数对所述心电图事件数据包含的事件片段进行质量评估，根据所述质量评估结果确定预选样本片段；
确定所述预选样本片段中事件心搏的位置信息，并确定片段截取参数；所述片段截取参数包括起始位置信息和截取宽度信息；
根据所述片段截取参数对所述预选样本片段进行截取处理得到典型数据片段；
根据所述典型数据片段生成报告图形数据；
输出所述报告表项数据、报告图形数据和报告结论数据。
2.根据权利要求1所述的检测报告数据生成方法，其特征在于，所述根据所述片段截取参数对所述预选样本片段进行截取处理得到典型数据片段具体为：
根据所述起始位置信息、截取宽度信息和所述事件心搏的位置信息对所述预选样本片段进行截取，使得所述事件心搏的位置处于所述截取得到的典型数据片段的中部。
3.根据权利要求2所述的检测报告数据生成方法，其特征在于，所述确定片段截取参数具体包括：
确定所述预选样本片段中的第一个心搏的心率数据；
当所述心率数据大于预设阈值上限时，根据事件心搏的位置信息前移第一预设位移参数，得到所述起始位置信息；
当所述心律数据小于预设阈值下限时，根据事件心搏的位置信息前移第二预设位移参数，得到所述起始位置信息。
4.根据权利要求2所述的检测报告数据生成方法，其特征在于，所述确定所述预选样本片段中事件心搏的位置信息，并确定片段截取参数具体包括：
当所述事件类型信息为特定事件类型信息时，根据所述质量评价参数计算所述预选样本片段中各数据片段的无干扰信号占比，并根据所述无干扰信号占比确定所述事件心搏的位置信息，并根据所述特定事件类型信息对应的片段截取规则确定所述截取宽度信息和起始位置信息。
5.根据权利要求4所述的检测报告的生成方法，其特征在于，所述根据所述片段截取参数对所述预选样本片段进行截取处理得到典型数据片段具体为：
所述起始位置信息和所述截取宽度信息对所述预选样本片段中各数据片段的无干扰信号占比为最高的数据片段进行截取，确定所述典型数据片段。
6.根据权利要求4所述的检测报告的生成方法，其特征在于，所述根据所述片段截取参数对所述预选样本片段进行截取处理得到典型数据片段具体为：
确定所述无干扰信号的占比是否达到占比阈值；
对达到或高于所述占比阈值的多个数据片段进行事件类型单一性筛选；
将筛选得到的除目标事件类型信息外的其余事件类型信息中，对应心搏计数最少的数据片段确定为所述典型数据片段。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711202991.1A CN107945844B (zh) | 2017-11-27 | 2017-11-27 | 检测报告数据生成方法 |
| EP18881963.5A EP3693973A4 (en) | 2017-11-27 | 2018-01-12 | DETECTION REPORT DATA GENERATION PROCESS |
| US16/755,113 US11452476B2 (en) | 2017-11-27 | 2018-01-12 | Detection report data generation method |
| PCT/CN2018/072358 WO2019100564A1 (zh) | 2017-11-27 | 2018-01-12 | 检测报告数据生成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711202991.1A CN107945844B (zh) | 2017-11-27 | 2017-11-27 | 检测报告数据生成方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107945844A true CN107945844A (zh) | 2018-04-20 |
| CN107945844B CN107945844B (zh) | 2021-07-16 |
Family
ID=61949062
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711202991.1A Active CN107945844B (zh) | 2017-11-27 | 2017-11-27 | 检测报告数据生成方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11452476B2 (zh) |
| EP (1) | EP3693973A4 (zh) |
| CN (1) | CN107945844B (zh) |
| WO (1) | WO2019100564A1 (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108875575A (zh) * | 2018-05-12 | 2018-11-23 | 鲁东大学 | 基于多通道信号融合深度神经网络自动心律失常分析方法 |
| CN109745037A (zh) * | 2019-02-14 | 2019-05-14 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 一种图像处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN113223650A (zh) * | 2020-01-20 | 2021-08-06 | 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 | 心电图报告的显示方法、心电图机及存储装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102138789A (zh) * | 2011-01-24 | 2011-08-03 | 无锡微感科技有限公司 | 一种动态心电和运动记录与分析系统 |
| CN102697492A (zh) * | 2012-05-25 | 2012-10-03 | 长春华讯信息科技有限公司 | 一种实时心电信息分析系统及其分析方法 |
| CN105232028A (zh) * | 2015-09-29 | 2016-01-13 | 滕大志 | 一种用于监测心血管检测数据的方法和装置 |
| CN105411567A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-03-23 | 北京世纪今科医疗器械有限公司 | 一种心电图数据分析方法及系统 |
| US20160188823A1 (en) * | 2014-12-31 | 2016-06-30 | General Electric Company | System for providing electrocardiogram (ecg) analytics for electronic medical records (emr) |
| CN106264499A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-04 | 中山大学 | 一种量化心肺系统交互作用的分析方法 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6217525B1 (en) | 1998-04-30 | 2001-04-17 | Medtronic Physio-Control Manufacturing Corp. | Reduced lead set device and method for detecting acute cardiac ischemic conditions |
| CN1180746C (zh) * | 2001-06-26 | 2004-12-22 | 陈士良 | 心电频谱图检测仪 |
| US9492096B2 (en) * | 2009-11-03 | 2016-11-15 | Vivaquant Llc | ECG sensing apparatuses, systems and methods |
| US8620418B1 (en) * | 2013-01-04 | 2013-12-31 | Infobionic, Inc. | Systems and methods for processing and displaying patient electrocardiograph data |
| BR112015031454A2 (pt) | 2013-06-18 | 2017-07-25 | Koninklijke Philips Nv | dispositivo de eletrocardiograma (ecg), e método para atualização automática de gravidade para um eletrocardiograma (ecg) |
| US10251576B2 (en) * | 2013-09-25 | 2019-04-09 | Bardy Diagnostics, Inc. | System and method for ECG data classification for use in facilitating diagnosis of cardiac rhythm disorders with the aid of a digital computer |
| WO2017182622A1 (en) | 2016-04-21 | 2017-10-26 | Koninklijke Philips N.V. | Adaptive visualization of electrocardiogram |
| US10918295B2 (en) * | 2016-05-19 | 2021-02-16 | Btl Medical Technologies S.R.O. | System and method for ECG signal processing |
-
2017
- 2017-11-27 CN CN201711202991.1A patent/CN107945844B/zh active Active
-
2018
- 2018-01-12 WO PCT/CN2018/072358 patent/WO2019100564A1/zh unknown
- 2018-01-12 EP EP18881963.5A patent/EP3693973A4/en not_active Withdrawn
- 2018-01-12 US US16/755,113 patent/US11452476B2/en active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102138789A (zh) * | 2011-01-24 | 2011-08-03 | 无锡微感科技有限公司 | 一种动态心电和运动记录与分析系统 |
| CN102697492A (zh) * | 2012-05-25 | 2012-10-03 | 长春华讯信息科技有限公司 | 一种实时心电信息分析系统及其分析方法 |
| US20160188823A1 (en) * | 2014-12-31 | 2016-06-30 | General Electric Company | System for providing electrocardiogram (ecg) analytics for electronic medical records (emr) |
| CN105232028A (zh) * | 2015-09-29 | 2016-01-13 | 滕大志 | 一种用于监测心血管检测数据的方法和装置 |
| CN105411567A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-03-23 | 北京世纪今科医疗器械有限公司 | 一种心电图数据分析方法及系统 |
| CN106264499A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-04 | 中山大学 | 一种量化心肺系统交互作用的分析方法 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108875575A (zh) * | 2018-05-12 | 2018-11-23 | 鲁东大学 | 基于多通道信号融合深度神经网络自动心律失常分析方法 |
| CN108875575B (zh) * | 2018-05-12 | 2021-05-11 | 鲁东大学 | 基于多通道信号融合深度神经网络自动心律失常分析方法 |
| CN109745037A (zh) * | 2019-02-14 | 2019-05-14 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 一种图像处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN113223650A (zh) * | 2020-01-20 | 2021-08-06 | 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 | 心电图报告的显示方法、心电图机及存储装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3693973A1 (en) | 2020-08-12 |
| EP3693973A4 (en) | 2021-06-30 |
| WO2019100564A1 (zh) | 2019-05-31 |
| US20200253494A1 (en) | 2020-08-13 |
| CN107945844B (zh) | 2021-07-16 |
| US11452476B2 (en) | 2022-09-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7596405B2 (en) | Atrial fibrillation detection | |
| WO2019100563A1 (zh) | 心电信号质量评估方法 | |
| EP2704628A2 (en) | Signal averaging | |
| CN107945844A (zh) | 检测报告数据生成方法 | |
| JP2017529917A (ja) | 迅速な診断のための心電図データ分析方法およびシステム | |
| CA2584503A1 (en) | Monitoring physiological activity using partial state space reconstruction | |
| WO2012051320A2 (en) | Motion and noise artifact detection for ecg data | |
| Arunachalam et al. | Real-time estimation of the ECG-derived respiration (EDR) signal using a new algorithm for baseline wander noise removal | |
| KR101366101B1 (ko) | 개인별 ｅｃｇ 신호의 정상 신호 분류 시스템 및 방법 | |
| CN108652613B (zh) | 信号时频图生成的方法及装置 | |
| US11399727B2 (en) | Non-invasive analysis of sinoatrial node and autonomic nervous input to heart function | |
| US20150012222A1 (en) | Method and system for analyzing noise in an electrophysiology study | |
| US9962103B2 (en) | Systems and methods for assessing electrocardiogram reliability | |
| Eguchi et al. | RR interval outlier processing for heart rate variability analysis using wearable ECG devices | |
| Wang | A new method for evaluating ECG signal quality for multi-lead arrhythmia analysis | |
| CN107890347B (zh) | 滤除工频干扰信号的控制方法及系统 | |
| JP6839680B2 (ja) | 瞬時心拍信頼性評価装置、方法およびプログラム | |
| CN113543710A (zh) | 心房颤动解析装置、心房颤动解析方法以及程序 | |
| Rieta et al. | Applications of signal analysis to atrial fibrillation | |
| Vega-Martínez et al. | Wavelet packet based algorithm for QRS region detection and R/S wave identification | |
| Censi et al. | Time‐domain and morphological analysis of the P‐wave. Part I: Technical aspects for automatic quantification of P‐wave features | |
| Messaoud et al. | Analysis and Parameter Extraction of P Wave Using Correlation Method. | |
| Lenis et al. | Post extrasystolic T wave change in subjectswith structural healthy ventricles-measurement and simulation | |
| Biviano et al. | Frequency domain and time complex analyses manifest low correlation and temporal variability when calculating activation rates in atrial fibrillation patients | |
| Bachi et al. | Knowledge-based QRS detection performed by a cascade of moving average filters |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20190103 Address after: 518108 North of 9 buildings and 4 floors of Baiwangxin Industrial Zone, Songbai Road, Xili Street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province Applicant after: Kai Woer Electronics Co., Ltd. of Shenzhen Address before: 102200 Building No. 37 Qianqian Road, Changping Science and Technology Park, Changping District, Beijing Applicant before: Lepu (Beijing) Medical Equipment Co.,Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20190613 Address after: 102200 Building No. 37 Qianqian Road, Changping Science and Technology Park, Changping District, Beijing Applicant after: Lepu (Beijing) Medical Equipment Co.,Ltd. Address before: 518108 North of 9 buildings and 4 floors of Baiwangxin Industrial Zone, Songbai Road, Xili Street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province Applicant before: Kai Woer Electronics Co., Ltd. of Shenzhen |
|
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20200511 Address after: 16th Floor, Block A, 668 Shenzhuan Highway, Songjiang District, Shanghai, 20112 Applicant after: YOCALY INFORMATION SCIENCE & TECHNOLOGY Co.,Ltd. Address before: 102200, Beijing Changping Changping District science and Technology Park, super Road, No. 3, building 37 Applicant before: Lepu Medical Technology (Beijing) Co.,Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 201612 16 / F, block a, no.668, Xinzhuan Road, Songjiang District, Shanghai Applicant after: Shanghai Lepu Yunzhi Technology Co.,Ltd. Address before: 201612 16 / F, block a, no.668, Xinzhuan Road, Songjiang District, Shanghai Applicant before: YOCALY INFORMATION SCIENCE & TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |