CN111317463A - 心搏的插入方法、心搏自动插入装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种心搏的插入方法，包括以下步骤：获取心电数据中选中的目标位置；对所述目标位置进行特征分析，得到量化分析特征值，其中，所述量化分析特征值为所述目标位置各项特征值的数值；对所述心电数据进行全程扫描，搜索符合所述量化分析特征值的所有心搏位置；在所述所有心搏位置插入漏检心搏。本发明还公开了一种心搏自动插入装置及计算机可读存储介质。本发明可以对长时间心电记录的心电数据分析时，针对漏检心搏进行智能插入，以解决对受检者动态心电数据的分析结果不正确以及医生工作效率低的技术问题。

Description

心搏的插入方法、心搏自动插入装置及存储介质
技术领域
本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及一种心搏的插入方法、心搏自动插入装置及计算机可读存储介质。
背景技术
在动态心电检查中，检查时间一般都在24h，甚至长达72h以上，记录的心搏数最少也有10W个左右，而目前市场上对心搏的自动分析算法，由于分析导联、分析效率及运算量的限制，会有大量的漏检心搏，即大量的心电信号没有被自动心电算法识别到，这样会导致对受检者动态心电数据的分析结果不正确，尤其在心律失常及异常的判定上会出现错误，导致对病人的错诊和误诊，从而具有极大的临床风险。
此外，医生在进行动态心电的数据分析时，会花费大量的精力和时间来检查是否有心搏漏检，并进行人为的补充插入漏掉的心搏操作，有时针对一些特殊病例的数据，可能会花费几个小时的时间来进行心搏补充。如此，医生会进行大量琐碎的重复操作，耗时耗力，严重降低了医生的工作效率，且心搏的漏检识别，也需要医生的高度注意力集中，如果有肉眼判断失误，则会引起误诊或漏诊，风险大幅提高。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种心搏的插入方法、心搏自动插入装置及计算机可读存储介质，旨在对长时间心电记录的心电数据分析时，针对漏检心搏进行智能插入，以解决对受检者动态心电数据的分析结果不正确以及医生工作效率低的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种心搏的插入方法，包括以下步骤：
获取心电数据中选中的目标位置；
对所述目标位置进行特征分析，得到量化分析特征值，其中，所述量化分析特征值为所述目标位置各项特征值的数值；
对所述心电数据进行全程扫描，搜索符合所述量化分析特征值的所有心搏位置；
在所述所有心搏位置插入漏检心搏。
优选地，所述对所述心电数据进行全程扫描，搜索符合所述量化分析特征值的所有心搏位置的步骤包括：
对所述心电数据进行全程扫描，计算每一个心电波形对应所述量化分析特征值的误差值；
在所述误差值满足预设阈值范围时，确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
优选地，所述对所述心电数据进行全程扫描，计算每一个心电波形对应所述量化分析特征值的误差值的步骤包括：
对所述心电数据进行全程扫描，获取所述量化分析特征值中的初筛值；
计算每一个心电波形对应所述初筛值的误差值；
在所述心电波形对应所述初筛值的误差值满足对应的预设阈值范围时，筛选出待定心搏位置；
再次对所述心电数据进行全程扫描，计算所述待定心搏位置处的心电波形对应所述量化分析特征值中除去所述初筛值的其他特征值的误差值；
其中，所述在所述误差值满足预设阈值范围时，确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置的步骤进一步包括：
在所述其他特征值的误差值满足对应的预设阈值范围时，确定所述待定心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
优选地，所述在所述其他特征值的误差值满足对应的预设阈值范围时，确定所述待定心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置的步骤包括：
根据所述其他特征值的误差值统计匹配指数；
从所述待定心搏位置中，筛选出满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置；
计算所述满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置处的RR间期，对应所述量化分析特征值的RR间期的误差值；
在所述RR间期的误差值满足对应的所述预设阈值范围时，确定满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置，为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
优选地，所述根据所述其他特征值的误差值统计匹配指数的步骤之后还包括：
从所述待定心搏位置中，筛选出所述匹配指数小于所述预定值的心搏位置；
将所述匹配指数小于所述预定值的心搏位置删除。
优选地，所述获取所述量化分析特征值中的初筛值的步骤包括：
判断所述量化分析特征值中是否存在目标特征值；
若存在，则将所述目标特征值作为初筛值；
若不存在，则自动将预设特征值作为初筛值。
优选地，所述在所述误差值满足预设阈值范围时，确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置的步骤之前还包括：
获取用户基于显示界面选择的用户类型；
根据所述用户类型，确定与所述用户类型对应的所述预设阈值范围。
优选地，所述在所述所有心搏位置插入漏检心搏的步骤之后还包括：
在所述漏检心搏插入完成时，对所述心电数据进行更新。
为实现上述目的，本发明还提供一种心搏自动插入装置，所述心搏自动插入装置包括处理器以及存储在所述处理器内并可在所述处理器上运行的心搏的插入程序，其中，所述心搏的插入程序被所述处理器执行时实现如上所述的心搏的插入方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种所述计算机可读存储介质上存储有心搏的插入程序，所述心搏的插入程序被处理器执行实现如上所述的心搏的插入方法的步骤。
本发明提供的心搏的插入方法、心搏自动插入装置及计算机可读存储介质，通过获取心电数据中选中的目标位置，然后对所述目标位置进行特征分析，得到量化分析特征值，再对所述心电数据进行全程扫描，搜索符合所述量化分析特征值的所有心搏位置，最后在所述所有心搏位置插入漏检心搏。这样，在对长时间心电记录的心电数据分析时，可以针对漏检心搏进行智能插入，从而解决对受检者动态心电数据的分析结果不正确以及医生工作效率低的技术问题。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的心搏自动插入装置的结构示意图；
图2为本发明心搏的插入方法一实施例的流程示意图；
图3为图2中步骤S3一实施例的细化流程示意图；
图4为图3中步骤S31一实施例的细化流程示意图；
图5为图4中步骤S320一实施例的细化流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明的心搏自动插入装置包括：处理器1001，例如CPU，用户接口1002，存储器1003，通信总线1004。其中，通信总线1004用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1002可以包括显示屏(Display)、输入单元。存储器1003可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1003可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的心搏自动插入装置结构并不构成对心搏自动插入装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1003中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及心搏的插入程序。
在图1所示的心搏自动插入装置中，用户接口1002主要用于接收用户通过触摸显示屏或在输入单元输入指令触发用户指令；处理器1001用于调用存储器1003中存储的心搏的插入程序，并执行以下操作：
获取心电数据中选中的目标位置；
对所述目标位置进行特征分析，得到量化分析特征值，其中，所述量化分析特征值为所述目标位置各项特征值的数值；
对所述心电数据进行全程扫描，搜索符合所述量化分析特征值的所有心搏位置；
在所述所有心搏位置插入漏检心搏。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的心搏的插入程序，还执行以下操作：
对所述心电数据进行全程扫描，计算每一个心电波形对应所述量化分析特征值的误差值；
在所述误差值满足预设阈值范围时，确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的心搏的插入程序，还执行以下操作：
对所述心电数据进行全程扫描，获取所述量化分析特征值中的初筛值；
计算每一个心电波形对应所述初筛值的误差值；
在所述心电波形对应所述初筛值的误差值满足对应的预设阈值范围时，筛选出待定心搏位置；
再次对所述心电数据进行全程扫描，计算所述待定心搏位置处的心电波形对应所述量化分析特征值中除去所述初筛值的其他特征值的误差值；
其中，所述在所述误差值满足预设阈值范围时，确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置的步骤进一步包括：
在所述其他特征值的误差值满足对应的预设阈值范围时，确定所述待定心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的心搏的插入程序，还执行以下操作：
根据所述其他特征值的误差值统计匹配指数；
从所述待定心搏位置中，筛选出满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置；
计算所述满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置处的RR间期，对应所述量化分析特征值的RR间期的误差值；
在所述RR间期的误差值满足对应的所述预设阈值范围时，确定满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置，为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的心搏的插入程序，还执行以下操作：
从所述待定心搏位置中，筛选出所述匹配指数小于所述预定值的心搏位置；
将所述匹配指数小于所述预定值的心搏位置删除。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的心搏的插入程序，还执行以下操作：
判断所述量化分析特征值中是否存在目标特征值；
若存在，则将所述目标特征值作为初筛值；
若不存在，则自动将预设特征值作为初筛值。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的心搏的插入程序，还执行以下操作：
获取用户基于显示界面选择的用户类型；
根据所述用户类型，确定与所述用户类型对应的所述预设阈值范围。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的心搏的插入程序，还执行以下操作：
在所述漏检心搏插入完成时，对所述心电数据进行更新。
参照图2，在第一实施例中，本发明提供一种心搏的插入方法，包括以下步骤：
步骤S1、获取心电数据中选中的目标位置；
本实施例中，当心搏自动插入装置启动动态心电分析软件系统时，即会自动执行初始化命令。在接收到自动分析命令时，进行心电数据的自动分析并呈现分析结果。
医生通过软件界面查看分析结果，在浏览心电数据识别的过程中，会进行心搏漏检的审查。当发现有心搏被漏检时，医生会操作鼠标在软件界面上选中这个漏检心搏的位置，即目标位置，从而触发一个心搏插入命令。此时，系统会记录所述目标位置，并在接收到心搏插入命令时，在医生选择的所述目标位置处进行漏检心搏插入操作，所述漏检心搏的位置和前后的RR间期都会在显示界面上进行显示。
步骤S2、对所述目标位置进行特征分析，得到量化分析特征值，其中，所述量化分析特征值为所述目标位置各项特征值的数值；
本实施例中，在医生完成一次手动插入漏检心搏后，系统启动自动学习流程，以医生手动插入心搏的目标位置作为学习模板，对已插入所述漏检心搏的所述目标位置进行特征分析，得到量化分析特征值，并以所述量化分析特征值作为搜索符合所述量化分析特征值的所有心搏位置的筛选条件。
其中，所述量化分析特征值为所述目标位置各项特征值的数值，具体地，所述量化分析特征值可以包括心搏形态特征值以及RR间期特征值，当然，在其他实施例中，还可以包括其他特征值。
所述心搏形态特征值包括P波的幅值PA、时限PT和面积PS，QRS波群的幅值QRS-A、时限QRS-T和面积QRS-S，T波的幅值TA、时限TT和面积TS，PR间期PR，QT间期QT，以及P-QRS-T波群的总时限PQT-T和总面积PQT-S中的至少一种。
所述RR间期是指，在所述目标位置插入漏检心搏时，系统会识别该目标位置作为一个心搏R，原来该目标位置前后的两个心搏R1和R2之间的RR间期RaRb，则会由于有新的心搏插入而发生改变，系统会重新计算此心搏片段的RR间期值，RaR和RRb；原RR间期值RaRb和后来重新计算的RR间期值RaR和RRb会被系统记录。
步骤S3、对所述心电数据进行全程扫描，搜索符合所述量化分析特征值的所有心搏位置；
本实施例中，在得到所述目标位置处的量化分析特征值后，可以将所有特征值作为筛选匹配条件，进行一次全程扫描，搜索与所述量化分析特征值高度一致的类似心搏位置，标记并记录此位置。当然，也可以先选其中的一个或多个特征值作为初筛条件，进行一次全程扫描，搜索与所述一个或多个特征值高度一致的类似心搏位置并记录，然后再进行一次全程扫描，从已筛选出的心搏位置中，搜索与所述量化分析特征值中的其他特征高度一致的类似心搏位置。也即，本发明并不限定具体的全程扫描次数，可以根据实际需要合理选择一次或多次。
步骤S4、在所述所有心搏位置插入漏检心搏。
本实施例中，系统在获取到所有符合各项特征值的心搏位置后，可以自动在所有心搏位置插入之前医生选择的漏检心搏，并将插入的所述漏检心搏的位置和前后的RR间期在界面上进行显示。此外，每完成一个漏检心搏的插入操作时，则对所述心电数据的心搏总数N进行N+1统计，对所述漏检心搏的心搏类型X进行X+1统计。
在完成所述漏检心搏的自动插入后，系统会对所述心电数据进行自动更新，并自动更新对应的分析结果以及报告结论。自动更新的信息，包括但不限于心搏总数N，插入的所述漏检心搏的心搏类型统计数X，以及RR间期等。
本发明提供的心搏的插入方法，通过获取心电数据中选中的目标位置，然后对所述目标位置进行特征分析，得到量化分析特征值，再对所述心电数据进行全程扫描，搜索符合所述量化分析特征值的所有心搏位置，最后在所述所有心搏位置插入漏检心搏。这样，在对长时间心电记录的心电数据分析时，可以针对漏检心搏进行智能插入，从而解决对受检者动态心电数据的分析结果不正确以及医生工作效率低的技术问题。
参照图3，在第二实施例中，基于第一实施例，所述步骤S3包括：
步骤S31、对所述心电数据进行全程扫描，计算每一个心电波形对应所述量化分析特征值的误差值；
步骤S32、在所述误差值满足预设阈值范围时，确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
本实施例中，可以对所述心电数据进行一次全程扫描，计算每一个心电波形对应所述量化分析特征值的误差值，也即对所述量化分析特征值中的每一个特征值进行匹配比对。当某一个心电波形的各项特征值均满足对应的预设阈值范围时，则可以确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。也可以对所述心电数据进行两次全程扫描，在第一次扫描时，选择其中的一个特征值作为初筛条件，计算每一个心电波形对应该特征值的误差值，在某一个心电波形的该特征值满足对应的预设阈值范围时，确定与该特征值高度一致的类似心搏位置，然后再进行一次全程扫描，从已筛选出的心搏位置中，计算每一个心电波形对应其他特征值的误差值，在其他特征值的误差值满足对应的所述预设阈值范围时，则可以确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
其中，每一个心电波形对应所述量化分析特征值的各项特征值，可以包括一个预设阈值范围，各项特征值对应的预设阈值范围可以相同，也可以不同。
所述误差值的计算方法可以为：以P波幅值PA为例，量化分析特征值中对应的特征值为PA0，实际扫描得到的特征值为PA，则计算得到的误差值为(PA-PA0)/PA0*100％。所述预设阈值范围可以为所述量化分析特征值中各项特征值的±3％(此预设阈值范围可能在各项特征值的判断上不一样，不一定都是±3％，具体可以根据实际需要合理设置)，即可得到各项特征值的两个阈值，阈值1和阈值2，其中阈值2大于阈值1。以P波幅值PA为例，对PA进行误差扩展，可得到两个阈值PA1＝PA(1-3％)和PA2＝PA(1+3％)；同时对PT，PS，QRS-A，QRS-T，QRS-S，TA，TT，TS，PR，QT，PQT-T，PQT-S等参误差值扩展，获得每个特征值的两个阈值。
作为一种优选实施方式，在异常波形的阈值判断时，可以根据当前病人的年龄来进行特异性的阈值判断。例如，根据年龄分为儿童和成人，其中儿童的年龄为0-16岁，成人的年龄为大于16岁，判断当前病人为儿童时，各项的阈值1和阈值2均根据儿童标准进行判断；判断当前病人为成人时，则各项的阈值1和阈值2均根据成人标准进行判断。
本实施例中，可以获取用户如医生基于显示界面选择的用户类型，当医生通过显示界面选择的用户类型是儿童时，则所述预设阈值范围会根据儿童标准对应改变，得到的是与所述儿童标准对应的预设阈值范围。如此，使得心电数据的分析结果更加精确。
当计算得到的误差值在对应的所述预设阈值范围内时，则可以确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
参照图4，在第三实施例中，基于第二实施例，所述步骤S31包括：
步骤S311、对所述心电数据进行全程扫描，获取所述量化分析特征值中的初筛值；
本实施例中，对所述心电数据进行第一次全程扫描，可以选择所述量化分析特征值中的QRS波群的幅值QRS-A作为初筛值。当然，在其他实施例中，也可以选择其他特征值为所述初筛值。
由于存在特殊心搏，因此，可能存在无初筛值的情况。针对此种情况，可以先判断所述量化分析特征值中是否存在目标特征值，如QRS-A，若存在，则将所述目标特征值如QRS-A作为初筛值；若不存在，则自动将预设特征值如P波时限PT作为初筛值。
作为一种优选实施方式，当漏检心搏为特殊心搏情况，如无QRS波的房早未下传情况时，若系统判断医生选中的所述心搏位置的QRS幅值QRS-A值为0时，则自动切换为计算每一个心电波形对应所述量化分析特征值中的P波时限PT的误差值。
步骤S312、计算每一个心电波形对应所述初筛值的误差值；
本实施例中，对每一个心电波形的QRS波群的幅值QRS-A进行比对，也即计算每一个心电波形对应所述初筛值如QRS-A与所述量化分析特征值中的所述QRS-A的误差值。具体误差值的计算方法，参见上文说明，此处不再赘述。
步骤S313、在所述心电波形对应所述初筛值的误差值满足对应的预设阈值范围时，筛选出待定心搏位置；
本实施例中，对应的所述预设阈值范围可以设置为所述QRS波群的幅值QRS-A的±3％，当然，也可为其他数值。当所述QRS-A的误差值满足对应的所述预设阈值范围时，可以确定当前心电波形所处位置为待定心搏位置，并进行记录标记。
步骤S314、再次对所述心电数据进行全程扫描，计算所述待定心搏位置处的心电波形对应所述量化分析特征值中除去所述初筛值的其他特征值的误差值；
本实施例中，再次对所述心电数据进行全程扫描，对已筛选出来的符合QRS-A范围内的所述待定心搏位置进行精确匹配比对，需要逐一比对所述量化分析特征值中除去所述初筛值的其他特征值的阈值范围，此时比对的各个特征值参数包括PA，PT，PS，QRS-T，QRS-S，TA，TT，TS，PR，QT，PQT-T，PQT-S在内的共12个特征值。当然，其他特征值并不仅限于列举的具体特征值参数，还可以为其他合理的特征值。
此时，所述步骤S32进一步包括：
步骤S320、在所述其他特征值的误差值满足对应的预设阈值范围时，确定所述待定心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
本实施例中，所述其他特征值对应的预设阈值范围可以相同或不同，当其他特征值如上述的12个特征值均满足各自对应的预设阈值范围时，则可以确定所述待定心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
参照图5，在第四实施例中，基于第三实施例，所述步骤S320包括：
步骤S321、根据所述其他特征值的误差值统计匹配指数；
本实施例中，在对任意一个所述待定心搏位置进行特征值判断时，要进行一个匹配指数Score的定义：当每符合一个特征值的预设阈值范围，如当前判断的所述待定心搏位置的P波时限PT值的误差值，符合所述量化分析特征值中的P波时限值的预设阈值范围，如±3％，即P波时限PT值∈PT(1-3％)～PT(1+3％)，则此时匹配指数Score+1，即Score＝1；然后逐一进行特征值的比对，得到该待定心搏位置的总匹配指数Score，并记录各个待定心搏位置的Score值。
步骤S322、从所述待定心搏位置中，筛选出满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置；
本实施例中，所述预定值可以设置为10，从所述待定心搏位置中筛选出Score值≥10的所有待定心搏位置，并对所述Score值≥10的所有待定心搏位置进行保存并标记；从所述待定心搏位置中筛选出Score值＜10的所有待定心搏位置，并删除，不计入后续筛选步骤。
步骤S323、计算所述满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置处的RR间期，对应所述量化分析特征值的RR间期的误差值；
步骤S324、在所述RR间期的误差值满足对应的所述预设阈值范围时，确定满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置，为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
步骤S325、从所述待定心搏位置中，筛选出所述匹配指数小于所述预定值的心搏位置；
步骤S326、将所述匹配指数小于所述预定值的心搏位置删除。
本实施例中，对所有总匹配指数Score值≥10的待定心搏位置进行RR间期的判断，可以将所述Score值≥10的待定心搏位置的特征值RR间期值与所述量化分析特征值中的RR间期值进行比较，具体可以计算RR间期值的误差值，然后在所述误差值满足对应的预设阈值范围时，确定所述待定心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置；在所述误差值不满足对应的所述预设阈值范围时，将所述待定心搏位置删除。其中，所述RR间期对应的预设阈值范围可以为对应特征值RR间期值的±10％或±20％，如在所述RR间期值∈RR(1-20％)～RR(1+20％)时，确定所述待定心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
其中，当在所述目标位置插入漏检心搏时，系统会识别该目标位置作为一个心搏R，原来该目标位置前后的两个心搏Ra和Rb之间的原RR间期RaRb，则会由于有新的心搏插入而发生改变，系统会重新计算此心搏片段的RR间期值，RaR和RRb。原RR间期值RaRb和后来重新计算的RR间期值RaR和RRb会被系统记录，也即所述量化分析特征值中的原RR间期为RaRb，重新计算的RR间期值为RaR和RRb。
本实施例中，同样获取所述待定心搏位置处的前后心搏R1和R2，并得到原RR间期值R1R2，以及所述待定心搏位置处的当前的前后RR间期值R1R和RR2。计算所述待定心搏位置处的原RR间期值R1R2与所述量化分析特征值中的原RR间期值RaRb之间的第一误差值。对应的预设阈值范围为所述原RR间期值RaRb的±10％，当所述第一误差值满足对应的所述预设阈值范围时，计算当前的前RR间期值R1R与所述量化分析特征值中的前RR间期值RaR之间的第二误差值。对应的预设阈值范围为所述量化分析特征值中的前RR间期值RaR的±10％，在所述第二误差值满足对应的预设阈值范围时，确定所述待定心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
本发明还提供一种心搏自动插入装置，所述心搏自动插入装置包括处理器以及存储在所述处理器内并可在所述处理器上运行的心搏的插入程序，其中，所述心搏的插入程序被所述处理器执行时实现如上所述的心搏的插入方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有心搏的插入程序，所述心搏的插入程序被处理器执行实现如上所述的心搏的插入方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，被控终端，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种心搏的插入方法，其特征在于，所述心搏的插入方法包括以下步骤：
获取心电数据中选中的目标位置；
对所述目标位置进行特征分析，得到量化分析特征值，其中，所述量化分析特征值为所述目标位置各项特征值的数值；
对所述心电数据进行全程扫描，搜索符合所述量化分析特征值的所有心搏位置；
在所述所有心搏位置插入漏检心搏。
2.如权利要求1所述的心搏的插入方法，其特征在于，所述对所述心电数据进行全程扫描，搜索符合所述量化分析特征值的所有心搏位置的步骤包括：
对所述心电数据进行全程扫描，计算每一个心电波形对应所述量化分析特征值的误差值；
在所述误差值满足预设阈值范围时，确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
3.如权利要求2所述的心搏的插入方法，其特征在于，所述对所述心电数据进行全程扫描，计算每一个心电波形对应所述量化分析特征值的误差值的步骤包括：
对所述心电数据进行全程扫描，获取所述量化分析特征值中的初筛值；
计算每一个心电波形对应所述初筛值的误差值；
在所述心电波形对应所述初筛值的误差值满足对应的预设阈值范围时，筛选出待定心搏位置；
再次对所述心电数据进行全程扫描，计算所述待定心搏位置处的心电波形对应所述量化分析特征值中除去所述初筛值的其他特征值的误差值；
其中，所述在所述误差值满足预设阈值范围时，确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置的步骤进一步包括：
在所述其他特征值的误差值满足对应的预设阈值范围时，确定所述待定心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
4.如权利要求3所述的心搏的插入方法，其特征在于，所述在所述其他特征值的误差值满足对应的预设阈值范围时，确定所述待定心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置的步骤包括：
根据所述其他特征值的误差值统计匹配指数；
从所述待定心搏位置中，筛选出满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置；
计算所述满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置处的RR间期，对应所述量化分析特征值的RR间期的误差值；
在所述RR间期的误差值满足对应的所述预设阈值范围时，确定满足所述匹配指数大于或等于预定值的心搏位置，为符合所述量化分析特征值的心搏位置。
5.如权利要求4所述的心搏的插入方法，其特征在于，所述根据所述其他特征值的误差值统计匹配指数的步骤之后还包括：
从所述待定心搏位置中，筛选出所述匹配指数小于所述预定值的心搏位置；
将所述匹配指数小于所述预定值的心搏位置删除。
6.如权利要求3所述的心搏的插入方法，其特征在于，所述获取所述量化分析特征值中的初筛值的步骤包括：
判断所述量化分析特征值中是否存在目标特征值；
若存在，则将所述目标特征值作为初筛值；
若不存在，则自动将预设特征值作为初筛值。
7.如权利要求2所述的心搏的插入方法，其特征在于，所述在所述误差值满足预设阈值范围时，确定对应的心搏位置为符合所述量化分析特征值的心搏位置的步骤之前还包括：
获取用户基于显示界面选择的用户类型；
根据所述用户类型，确定与所述用户类型对应的所述预设阈值范围。
8.如权利要求1至7中任一项所述的心搏的插入方法，其特征在于，所述在所述所有心搏位置插入漏检心搏的步骤之后还包括：
在所述漏检心搏插入完成时，对所述心电数据进行更新。
9.一种心搏自动插入装置，其特征在于，所述心搏自动插入装置包括处理器以及存储在所述处理器内并可在所述处理器上运行的心搏的插入程序，其中，所述心搏的插入程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的心搏的插入方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有心搏的插入程序，所述心搏的插入程序被处理器执行实现如权利要求1至8中任一项所述的心搏的插入方法的步骤。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0310216A2 (en) * 1987-09-30 1989-04-05 Chinese Pla General Hospital Apparatus for detecting heart characteristics using electrical stimulation
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
CN103006210A (zh) * 2013-01-11 2013-04-03 山东师范大学 基于分段线性化的窦性心率震荡趋势检测方法
CN106037720A (zh) * 2015-12-04 2016-10-26 贵州大学 混合连续信息分析技术在医学上的应用方法
CN107951485A (zh) * 2017-11-27 2018-04-24 乐普（北京）医疗器械股份有限公司 基于人工智能自学习的动态心电图分析方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0310216A2 (en) * 1987-09-30 1989-04-05 Chinese Pla General Hospital Apparatus for detecting heart characteristics using electrical stimulation
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
CN103006210A (zh) * 2013-01-11 2013-04-03 山东师范大学 基于分段线性化的窦性心率震荡趋势检测方法
CN106037720A (zh) * 2015-12-04 2016-10-26 贵州大学 混合连续信息分析技术在医学上的应用方法
CN107951485A (zh) * 2017-11-27 2018-04-24 乐普（北京）医疗器械股份有限公司 基于人工智能自学习的动态心电图分析方法和装置

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