CN112353400A

CN112353400A - 心拍分类方法、装置、计算机设备和存储介质

Info

Publication number: CN112353400A
Application number: CN202011155958.XA
Authority: CN
Inventors: 周昱; 王涛; 陈义峰
Original assignee: Wuhan United Imaging Zhirong Medical Technology Co Ltd
Current assignee: Wuhan United Imaging Zhirong Medical Technology Co Ltd
Priority date: 2020-10-26
Filing date: 2020-10-26
Publication date: 2021-02-12

Abstract

本申请涉及一种心拍分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：展示疑问心拍界面；其中，所述疑问心拍界面中设置有心拍特征信息展示区和心拍类型选择区；基于所述疑问心拍界面获取目标心拍，并在所述心拍特征信息展示区中展示所述目标心拍的QRS波特征信息；其中，所述目标心拍为存在疑问的心搏；基于所述心拍类型选择区，接收用户根据所述QRS波特征信息对所述目标心拍进行重新分类的重分类操作，并根据所述重分类操作确定所述目标心拍所对应的目标心拍类型。采用本方法能够避免对目标心拍的误分类和漏分类，提高诊断结果的准确性。

Description

心拍分类方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及心电技术领域，特别是涉及一种心拍分类方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

Holter软件是一款动态心电分析软件，能够帮助临床医生快速分析心电信号，并对心脏的异常活动做出诊断。

相关技术中，Hotler软件中预先设置心拍分类算法，在进行心拍分类时，先分析出患者心电数据中QRS波的特征信息；然后根据QRS波的特征信息和心拍分类算法得到患者的心拍类型。其中，心拍类型主要包括：窦性、室上性早搏、室性早搏、起搏、伪差和疑问型心搏。

但是，由于心拍分类算法存在参数种类和分类阈值的限制，因此对于某些形态相对特殊的QRS波，可能会出现误分类、漏分类的情况，导致诊断结果准确性较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够避免误分类和漏分类、提高诊断结果准确性的心拍分类方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种心拍分类方法，该方法包括：

展示疑问心拍界面；其中，疑问心拍界面中设置有心拍特征信息展示区和心拍类型选择区；

基于疑问心拍界面获取目标心拍，并在心拍特征信息展示区中展示目标心拍的QRS波特征信息；其中，目标心拍为存在疑问的心搏；

基于心拍类型选择区，接收用户根据QRS波特征信息对目标心拍进行重新分类的重分类操作，并根据重分类操作确定目标心拍所对应的目标心拍类型。

在其中一个实施例中，上述疑问心拍界面还设置有分类判据编辑区，该方法还包括：

基于分类判据编辑区，获取对目标心拍进行重新分类的目标分类判据；

根据目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新。

在其中一个实施例中，基于分类判据编辑区，获取对目标心拍进行重新分类的目标分类判据，包括：

基于分类判据编辑区，接收针对第一分类特征量和第一权重的选取指令，并根据第一分类特征量和第一权重得到目标分类判据。

基于分类判据编辑区，接收输入的第二分类特征量和第二权重，并根据第二分类特征量和第二权重得到目标分类判据。

在其中一个实施例中，根据目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新处理，包括：

将目标分类判据发送至云端服务器，以供云端服务器根据目标分类判据得到算法更新信息；

接收云端服务器发送的算法更新信息，并根据算法更新信息对心拍分类算法进行更新处理。

在其中一个实施例中，疑问心拍界面中还设置有心率散点展示区、十二导波形图展示区和三导波形图展示区；

心率散点展示区展示有心电监测对象在预设时段内的心率散点图；

十二导波形图展示区展示有预设时长的十二导心电波形；十二导心电波形包括目标心拍；

三导波形图展示区展示有三导心电波形；三导心电波形包括目标心拍。

在其中一个实施例中，在上述展示疑问心拍界面之前，该方法还包括：

展示心电图界面；心电图界面中展示有心电监测对象对应的全程心电波形图和心拍分类结果；

基于心电图界面，接收针对心拍分类结果的编辑指令，并根据编辑指令将心电监测对象的心拍标记为存在疑问的心搏。

在其中一个实施例中，在上述展示心电图界面之前，该方法还包括：

获取心电监测对象的心电数据；

对心电监测对象的心电数据进行特征提取，得到心电监测对象的QRS波特征信息；

根据预先设置的心拍分类算法和心电监测对象的QRS波特征信息进行心拍分类，得到心电监测对象对应的心拍分类结果。

一种心拍分类装置，该装置包括：

第一界面展示模块，用于展示疑问心拍界面；其中，所述疑问心拍界面中设置有心拍特征信息展示区和心拍类型选择区；

特征信息展示模块，用于基于所述疑问心拍界面获取目标心拍，并在所述心拍特征信息展示区中展示所述目标心拍的QRS波特征信息；其中，所述目标心拍为存在疑问的疑问心搏；

重分类模块，用于基于所述心拍类型选择区，接收用户根据所述QRS波特征信息对所述目标心拍进行重新分类的重分类操作，并根据所述重分类操作确定所述目标心拍所对应的目标心拍类型。

在其中一个实施例中，上述疑问心拍界面还设置有分类判据编辑区，该装置还包括：

判据获取模块，用于基于分类判据编辑区，获取对目标心拍进行重新分类的目标分类判据；

算法更新模块，用于根据目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新。

在其中一个实施例中，判据获取模块，具体用于基于分类判据编辑区，接收针对第一分类特征量和第一权重的选取指令，并根据第一分类特征量和第一权重得到目标分类判据。

在其中一个实施例中，判据获取模块，具体用于基于分类判据编辑区，接收输入的第二分类特征量和第二权重，并根据第二分类特征量和第二权重得到目标分类判据。

在其中一个实施例中，算法更新模块，具体用于将目标分类判据发送至云端服务器，以供云端服务器根据目标分类判据得到算法更新信息；接收云端服务器发送的算法更新信息，并根据算法更新信息对心拍分类算法进行更新处理。

在其中一个实施例中，该装置还包括：

第二界面展示模块，用于展示心电图界面；心电图界面中展示有心电监测对象对应的全程心电波形图和心拍分类结果；

标记模块，用于基于心电图界面，接收针对心拍分类结果的编辑指令，并根据编辑指令将心电监测对象的心拍标记为存在疑问的心搏。

在其中一个实施例中，该装置还包括：

心电数据获取模块，用于获取心电监测对象的心电数据；

特征提取模块，用于对心电监测对象的心电数据进行特征提取，得到心电监测对象的QRS波特征信息；

分类模块，用于根据预先设置的心拍分类算法和心电监测对象的QRS波特征信息进行心拍分类，得到心电监测对象对应的心拍分类结果。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

上述心拍分类方法、装置、计算机设备和存储介质，终端展示疑问心拍界面；基于疑问心拍界面获取目标心拍，并在心拍特征信息展示区中展示目标心拍的QRS波特征信息；基于心拍类型选择区，接收用户根据QRS波特征信息对目标心拍进行重新分类的重分类操作，并根据重分类操作确定目标心拍所对应的目标心拍类型。通过本公开实施例，医生可以详细浏览目标心拍对应的QRS波特征信息，然后对目标心拍进行重分类，不仅可以避免对目标心拍的误分类和漏分类，还可以提高诊断结果的准确性。

附图说明

图1为一个实施例中心拍分类方法的应用环境图；

图2为一个实施例中心拍分类方法的流程示意图之一；

图3为一个实施例中疑问心拍界面的示意图；

图4为一个实施例中心拍分类方法的流程示意图之二；

图5为一个实施例中心拍分类算法更新步骤的流程示意图；

图6为一个实施例中对存在疑问的心搏标记步骤的流程示意图；

图7为另一个实施例中心拍分类方法的流程示意图；

图8为一个实施例中心拍分类装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的心拍分类方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境可以包括终端102，也可以包括终端102和服务器104。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。上述终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，上述服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种心拍分类方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：

步骤201，展示疑问心拍界面。

其中，疑问心拍界面中设置有心拍特征信息展示区和心拍类型选择区。

在实际应用中，可以预先在终端安装Holter软件，并在Holter软件中插入重分类模块。用户开启Holter软件后，可以对重分类模块进行操作，从而使终端展示疑问心拍界面。

如图3所示，疑问心拍界面中设置有心拍特征信息展示区，用于展示疑问心拍的QRS波特征信息。例如，在心拍特征信息展示区中展示QRS波的幅度、宽度等时频域特征量。本公开实施例对QRS波特征信息不做限定。

疑问心拍界面中还设置有心拍类型选择区，用于展示多个可供选择的心拍类型。例如，在心拍类型选择区展示窦性、室上性早搏、室性早搏、起搏和伪差等心拍类型。本公开实施例对心拍类型不做限定。

步骤202，基于疑问心拍界面获取目标心拍，并在心拍特征信息展示区中展示目标心拍的QRS波特征信息。

其中，目标心拍为存在疑问的心搏。

终端展示疑问心拍界面后，基于疑问心拍界面获取目标心拍。具体地，终端基于疑问心拍界面接收心拍选取操作，根据心拍选取操作从预先存储的多个存在疑问的心搏中选取出目标心拍。

其中，心拍选取操作可以是点击操作，例如，终端接收到针对疑问心拍界面中存在疑问的心搏A的点击操作，则根据点击操作将该心搏A确定为目标心拍。心拍选取操作还可以勾选操作，本公开实施例对心拍选取操作不做限定。

在获取到目标心拍后，在心拍特征信息展示区中展示目标心拍的QRS波特征信息。

步骤203，基于心拍类型选择区，接收用户根据QRS波特征信息对目标心拍进行重新分类的重分类操作，并根据重分类操作确定目标心拍所对应的目标心拍类型。

终端在心拍特征信息展示区中展示目标心拍的QRS波特征信息，用户根据目标心拍的QRS波特征信息进行分析。如果需要对目标心拍进行重新分类，则用户可以在心拍类型选择区中输入重分类操作。对应地，终端接收用户输入的重分类操作，并根据重分类操作确定目标心拍所对应的目标心拍类型。

例如，心拍类型选择区展示窦性、室上性早搏、室性早搏、起搏和伪差等多个可供选择的心拍类型；终端在心拍类型选择区接收到类型选择操作，根据类型选择操作确定对目标心拍进行重新分类后所对应的目标心拍类型。

其中，类型选择操作可以是勾选操作，例如，终端接收到针对心拍类型选择区中窦性的勾选操作，则根据勾选操作确定对目标心拍进行重新分类后的目标心拍类型为窦性。本公开实施例对类型选择操作不做限定。

上述心拍分类方法中，终端展示疑问心拍界面；基于疑问心拍界面获取目标心拍，并在心拍特征信息展示区中展示目标心拍的QRS波特征信息；基于心拍类型选择区，接收用户根据QRS波特征信息对目标心拍进行重新分类的重分类操作，并根据重分类操作确定目标心拍所对应的目标心拍类型。通过本公开实施例，医生可以详细浏览目标心拍对应的QRS波特征信息，然后对目标心拍进行重分类，不仅可以避免对目标心拍的误分类和漏分类，还可以提高诊断结果的准确性。

在一个实施例中，如图4所示，在上述实施例的基础上，心拍分类方法还可以包括：

步骤204，基于分类判据编辑区，获取对目标心拍进行重新分类的目标分类判据。

如图3所示，疑问心拍界面还设置有分类判据编辑区，用于接收并展示用户输入的目标分类判据。其中，目标分类判据可以由至少一个分类特征量和至少一个分类特征量所对应的权重组成。分类特征量可以包括将目标心拍重新分类为目标心拍类型所对应的心拍特征信息。其中，心拍特征信息可以包括QRS波特征信息、P波特征信息、T波特征信息，以及RR间期类特征等。

终端在心拍特征信息展示区中展示目标心拍的QRS波特征信息，用户根据目标心拍的QRS波特征信息进行分析。如果需要对目标心拍进行重新分类，则用户对重新分类的分类判据进行编辑。对应地，终端在分类判据编辑区中获取用户输入的目标分类判据。

其中一种获取方式可以包括：基于分类判据编辑区，接收针对第一分类特征量和第一权重的选取指令，并根据第一分类特征量和第一权重得到目标分类判据。

分类判据编辑区中可以展示有多个分类特征量和多个权重，用户从多个分类特征量中选取第一分类特征，从多个权重中选取第一权重，终端根据选取出的第一分类特征量和第一权重形成新的分类判据，即得到了目标心拍重新分类的目标分类判据。

其中一个获取方式还可以包括：基于分类判据编辑区，接收输入的第二分类特征量和第二权重，并根据第二分类特征量和第二权重得到目标分类判据。

分类判据编辑区中可以展示空白区域，用户在空白区域输入第二分类特征和第二权重，终端根据输入的第二分类特征量和第二权重形成新的分类判据，即得到了目标心拍重新分类的目标分类判据。用户还可以在空白区域中填写简要的临床说明，本公开实施例对此不做限定。

步骤205，根据目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新。

终端获取到目标分类判据后，存储目标分类判据。之后，用户将终端中存储的多个目标分类判据拷贝到服务器中，由服务器根据多个目标分类判据对预先设置的心拍分类算法进行更新，得到新的心拍分类算法。然后，用户再将新的心拍分类算法从服务器中拷贝到终端中，对终端中设置的心拍分类算法进行更新。

上述心拍分类方法中，终端基于分类判据编辑区，获取对目标心拍进行重新分类的目标分类判据；根据目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新。通过本公开实施例，医生可以修改心拍分类判据也可以增加新的心拍分类判据，并且，根据目标分类判据对心拍分类算法进行更新，可以改善现有技术中心拍分类算法在分析疑问心拍时分类特征量不显著的缺陷，同时也可以发掘更多的心拍分类的临床依据，从而使心拍分类算法更加完善，进而提高心拍分类的准确度。

在一个实施例中，如图5所示，上述根据目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新处理的步骤，可以包括：

步骤301，将目标分类判据发送至云端服务器，以供云端服务器根据目标分类判据得到算法更新信息。

终端可以预先与云端服务器建立连接，在获取到目标分类判据后，将目标分类判据发送到云端服务器。云端服务器接收一个终端发送的多个目标分类判据，或者接收到多个终端发送的至少一个目标分类判据。然后，云端服务器根据接收到的目标分类判据对心拍分类算法进行更新，得到算法更新信息。接着，云端服务器将算法更新信息发送到终端。

步骤302，接收云端服务器发送的算法更新信息，并根据算法更新信息对心拍分类算法进行更新处理。

终端接收云端服务器发送的算法更新信息，并根据算法更新信息对预先设置的心拍分类算法进行更新处理。

上述根据目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新处理的过程中，终端将目标分类判据发送至云端服务器，以供云端服务器根据目标分类判据得到算法更新信息；接收云端服务器发送的算法更新信息，并根据算法更新信息对心拍分类算法进行更新处理。本公开实施中，终端与云端服务器建立连接，可以及时向云端服务器发送目标分类判据，云端服务器在获得算法更新信息后也可以及时发送到终端，加快了终端对心拍分类算法进行更新处理的速度，同时，减少了人工操作，提高了算法更新效率。

在一个实施例中，如图3所示，疑问心拍界面中还设置有心率散点展示区、十二导波形图展示区和三导波形图展示区；心率散点展示区展示有心电监测对象在预设时段内的心率散点图；十二导波形图展示区展示有预设时长的十二导心电波形；十二导心电波形包括目标心拍；三导波形图展示区展示有三导心电波形；三导心电波形包括目标心拍。

在本公开实施例中，心率散点展示区中可以展示心电监测对象在24小时之内的心率散点图，并且，每个被用户标记的存在疑问的心搏在心率散点图中的位置高亮显示。可以理解地，心率散点展示区方便用户快速浏览各疑问心搏附近的心率趋势。

十二导波形图展示区中展示一个疑问心搏前后各5s的十二导心电波形。用户可以通过翻页操作浏览不同疑问心搏的十二导心电波形。同时，三导波形展示区中展示三导心电波形。并且，十二导波形图展示区展示的十二导心电波形和三导波形展示区展示的三导心电波形均包括目标心拍。可以理解地，十二导波形图展示区和三导波形图展示区可供用户浏览疑问心搏的心电波形，辅助用户对疑问心搏进行重分类。

可以理解地，图3所示的疑问心拍界面，心拍特征信息展示区、心拍类型选择区、心率散点展示区、十二导波形图展示区和三导波形图展示区的位置和大小仅为示意，可以根据实际情况进行设置，本公开实施例对此不做限定。

在一个实施例中，如图6所示，在展示疑问心拍界面之前，本公开实施例还可以包括：

步骤401，展示心电图界面。

其中，心电图界面中展示有心电监测对象对应的全程心电波形图和心拍分类结果。

终端预先获得心电监测对象对应的心拍分类结果，并在心电图界面中展示该心拍分类结果。

步骤402，基于心电图界面，接收针对心拍分类结果的编辑指令，并根据编辑指令将心电监测对象的心拍标记为存在疑问的心搏。

用户浏览心电监测对象对应的心拍分类结果，如果对心拍分类结果存在疑问，可以输入编辑指令。终端接收输入的编辑指令，并将心电监测对象的心拍标记为存在疑问的心搏。

例如，用户可以通过鼠标右键点击心拍分类结果，将心拍分类结果标记为存在疑问的心搏；也可以通过快捷键将心拍分类结果标记为存在疑问的心搏。本公开实施例对标记方式不做限定。

在将心电监测对象标记为存在疑问的心搏之后，终端将心电监测对象的心拍和该疑问心搏对应存储，以便后续可以基于疑问心拍界面展示心电监测对象的心拍，并对心电监测对象的心拍进行重分类。

上述实施例中，终端展示心电图界面；基于心电图界面，接收针对心拍分类结果的编辑指令，并根据编辑指令将心电监测对象的心拍标记为疑问心搏。通过本公开实施例，医生可以心电监测对象的心拍标记为存在疑问的心搏，从而基于疑问心拍界面对心电监测对象的心拍进行重分类，进而可以避免误分类和漏分类，提高诊断结果的准确性。

在一个实施例中，如图7所示，提供了一种心拍分类方法，以该方法应用于图1所示的终端为例进行说明，可以包括如下步骤：

步骤501，获取心电监测对象的心电数据。

采用心电记录仪采集心电监测对象的ECG(Electrocardiogram，心电图)信号，之后，终端通过Holter软件导入心电监测对象的ECG信号。由于采集过程中会受到一些噪声和伪迹的影响，例如工频干扰、基线漂移和其他高频噪声等。因此，终端导入ECG信号后，对ECG信号进行去基线处理、去工频处理和高频滤波处理，得到处理后的心电数据。经过上述处理，能够去除噪声干扰，改善采集到的心电数据的质量，减少出现因噪声影响而造成的心拍误分类的情况。

步骤502，对心电监测对象的心电数据进行特征提取，得到心电监测对象的QRS波特征信息。

对经过预处理的心电数据进行特征提取，提取出QRS波的幅度、宽度等QRS波时频域特征信息。特征提取可以采用模板匹配、小波变换、和阈值差分等算法，本公开实施例对此不做限定。

步骤503，根据预先设置的心拍分类算法和心电监测对象的QRS波特征信息进行心拍分类，得到心电监测对象对应的心拍分类结果。

终端中预先设置有心拍分类算法，在心拍分类算法中，不同的心拍类型对应不同的QRS波特征信息。终端得到心电监测对象的QRS波特征信息之后，将心电监测对象的QRS波特征信息与心拍分类算法中的QRS波特征信息一一进行比对。如果在心拍分类算法中查找到与心电监测对象的QRS波特征信息匹配的目标QRS波特征信息，则将目标QRS波特征信息所对应的心拍类型，确定为心电检测对象的心拍分类结果。

步骤504，展示心电图界面。

步骤505，基于心电图界面，接收针对心拍分类结果的编辑指令，并根据编辑指令将心电监测对象的心拍标记为存在疑问的心搏。

步骤506，展示疑问心拍界面。

步骤507，基于疑问心拍界面获取目标心拍，并在心拍特征信息展示区中展示目标心拍的QRS波特征信息。

其中，目标心拍为用户存在疑问的心搏。

步骤508，基于分类判据编辑区，获取对目标心拍进行重新分类的目标分类判据。

在其中一个实施例中，基于分类判据编辑区，接收针对第一分类特征量和第一权重的选取指令，并根据第一分类特征量和第一权重得到目标分类判据。

在其中一个实施例中，基于分类判据编辑区，接收输入的第二分类特征量和第二权重，并根据第二分类特征量和第二权重得到目标分类判据。

步骤509，基于心拍类型选择区，接收用户根据QRS波特征信息对目标心拍进行重新分类的重分类操作，并根据重分类操作确定目标心拍所对应的目标心拍类型。

步骤510，将目标分类判据发送至云端服务器，以供云端服务器根据目标分类判据得到算法更新信息。

步骤511，接收云端服务器发送的算法更新信息，并根据算法更新信息对心拍分类算法进行更新处理。

上述心拍分类算法中，终端获取心电监测对象的心电数据，并对心电数据进行特征提取，得到心电监测对象的QRS波特征信息；之后，利用预先设置的心拍分类算法和心电监测对象的QRS波特征信息进行心拍分类，得到心电监测对象所对应的心拍分类结果。在心电图界面中展示心电监测对象的心拍分类结果，用户可以将心电监测对象的心拍标记为存在疑问的心搏，从而基于疑问心拍界面对心电监测对象的心拍进行重分类。这样，可以避免误分类和漏分类，还可以提高诊断结果的准确性。进一步地，终端基于疑问心拍界面接收目标分类判据，并根据目标分类判据对心拍分类算法进行更新，从而改善现有技术中心拍分类算法在分析疑问心拍时分类特征量不显著的缺陷，同时也可以发掘更多的心拍分类的临床依据，使心拍分类算法更加完善。

应该理解的是，虽然图2-图7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-图7中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种心拍分类装置，包括

第一界面展示模块601，用于展示疑问心拍界面；其中，所述疑问心拍界面中设置有心拍特征信息展示区和心拍类型选择区；

特征信息展示模块602，用于基于所述疑问心拍界面获取目标心拍，并在所述心拍特征信息展示区中展示所述目标心拍的QRS波特征信息；其中，所述目标心拍为存在疑问的心搏；

重分类模块603，用于基于所述心拍类型选择区，接收用户根据所述QRS波特征信息对所述目标心拍进行重新分类的重分类操作，并根据所述重分类操作确定所述目标心拍所对应的目标心拍类型。

在其中一个实施例中，该装置还包括：

心电数据获取模块，用于获取心电监测对象的心电数据；

关于心拍分类装置的具体限定可以参见上文中对于心拍分类方法的限定，在此不再赘述。上述心拍分类装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种心拍分类方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

在一个实施例中，上述疑问心拍界面还设置有分类判据编辑区，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

在一个实施例中，疑问心拍界面中还设置有心率散点展示区、十二导波形图展示区和三导波形图展示区；

获取心电监测对象的心电数据；

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

在一个实施例中，上述疑问心拍界面还设置有分类判据编辑区，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取心电监测对象的心电数据；

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种心拍分类方法，其特征在于，所述方法包括：

展示疑问心拍界面；其中，所述疑问心拍界面中设置有心拍特征信息展示区和心拍类型选择区；

基于所述疑问心拍界面获取目标心拍，并在所述心拍特征信息展示区中展示所述目标心拍的QRS波特征信息；其中，所述目标心拍为存在疑问的心搏；

基于所述心拍类型选择区，接收用户根据所述QRS波特征信息对所述目标心拍进行重新分类的重分类操作，并根据所述重分类操作确定所述目标心拍所对应的目标心拍类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疑问心拍界面还设置有分类判据编辑区，所述方法还包括：

基于所述分类判据编辑区，获取对所述目标心拍进行重新分类的目标分类判据；

根据所述目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述分类判据编辑区，获取对所述目标心拍进行重新分类的目标分类判据，包括：

基于所述分类判据编辑区，接收针对第一分类特征量和第一权重的选取指令，并根据所述第一分类特征量和所述第一权重得到所述目标分类判据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述分类判据编辑区，获取对所述目标心拍进行重新分类的目标分类判据，包括：

基于所述分类判据编辑区，接收输入的第二分类特征量和第二权重，并根据所述第二分类特征量和所述第二权重得到所述目标分类判据。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标分类判据，对预先设置的心拍分类算法进行更新处理，包括：

将所述目标分类判据发送至云端服务器，以供云端服务器根据所述目标分类判据得到算法更新信息；

接收所述云端服务器发送的算法更新信息，并根据所述算法更新信息对所述心拍分类算法进行更新处理。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述疑问心拍界面中还设置有心率散点展示区、十二导波形图展示区和三导波形图展示区。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述展示疑问心拍界面之前，所述方法还包括：

展示心电图界面；所述心电图界面中展示有心电监测对象对应的全程心电波形图和心拍分类结果；

基于所述心电图界面，接收针对所述心拍分类结果的编辑指令，并根据所述编辑指令将所述心电监测对象的心拍标记为所述存在疑问的心搏。

8.一种心拍分类装置，其特征在于，所述装置包括：

特征信息展示模块，用于基于所述疑问心拍界面获取目标心拍，并在所述心拍特征信息展示区中展示所述目标心拍的QRS波特征信息；其中，所述目标心拍为存在疑问的心搏；

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。