CN113643804A - 心功能检测数据分析方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种心功能检测数据分析方法、装置、电子设备和介质。其中方法包括：根据输入的判断规则，创建预设诊断模板；获取心功能检测数据；根据所述心功能检测数据中的参数与所述预设诊断模板中的判断规则，将所述心功能检测数据与所述预设诊断模板进行匹配，确定所述心功能检测数据所对应的目标诊断模板；根据所述目标诊断模板生成所述心功能检测数据的分析结果，可以依据预先创建的诊断模板，对人体心功能检测数据进行分析以得出结论，从而快速生成分析结果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种心功能检测数据分析方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
在医学领域，对疾病的诊断分析常依靠各类指标检查，根据各种检测设备对人体的各种检测数据进行医学方面的分析，可以给出更加专业的诊断结论。
但是这类人体检测数据量大、种类较多，尤其是心功能检测数据指标参数较多，对于心功能检测数据的分析比较复杂。并且，对分析报告常按照专门的科室进行分类，例如：在体检科室测量时需要的数据只需要了解人体基本的健康问题，所用的分析比较全面、简单；但在用于重症监护时，为方便医务人员更加细致的了解患者身体情况，所用的分析常需要深入和详细。
可见，目前需要医务人员结合实际解读数据以得出结论给出报告，对心功能检测数据的分析麻烦，处理效率不高。
发明内容
本申请提供了一种心功能检测数据分析方法、装置、电子设备和介质。
第一方面，提供了一种心功能检测数据分析方法，包括：
根据输入的判断规则，创建预设诊断模板；
获取心功能检测数据；
根据所述心功能检测数据中的参数与所述预设诊断模板中的判断规则，将所述心功能检测数据与所述预设诊断模板进行匹配，确定所述心功能检测数据所对应的目标诊断模板；
根据所述目标诊断模板生成所述心功能检测数据的分析结果。
第二方面，提供了一种心功能检测数据分析装置，包括：
模板创建模块，用于根据输入的判断规则，创建预设诊断模板；
获取模块，用于获取心功能检测数据；
匹配模块，用于根据所述心功能检测数据中的参数与所述预设诊断模板中的判断规则，将所述心功能检测数据与所述预设诊断模板进行匹配，确定所述心功能检测数据所对应的目标诊断模板；
生成模块，用于根据所述目标诊断模板生成所述心功能检测数据的分析结果。
第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如第一方面及其任一种可能的实现方式的步骤。
第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由处理器加载并执行如上述第一方面及其任一种可能的实现方式的步骤。
本申请通过根据输入的判断规则，创建预设诊断模板；获取心功能检测数据；根据所述心功能检测数据中的参数与所述预设诊断模板中的判断规则，将所述心功能检测数据与所述预设诊断模板进行匹配，确定所述心功能检测数据所对应的目标诊断模板；根据所述目标诊断模板生成所述心功能检测数据的分析结果，能够通过建立预设诊断模板，自行对各参数表现的原因进行归纳保存，比如医务人员可根据其所在科室的需求设定预先创建的诊断模板，从而对于待分析的心功能检测数据，依据模板进行匹配分析以得出相应结论，快速生成针对性高的心功能分析结果，减少了人工进行判断和结果书写的步骤，数据处理效率高。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。
图1为本申请实施例提供的一种心功能检测数据分析方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种心功能检测数据分析方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种判断规则的内容示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种判断规则的内容示意图；
图5为本申请实施例提供的一种心功能检测数据分析装置的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请实施例中涉及到的血流动力学或称血液动力学，是血液在循环系统中运动的物理学表现，通过多种因素的分析，观察并研究血液在循环系统中的平衡状态；血流动力学检测是指依据物理学的定律，结合生理和病理学概念，对循环系统中血液运动的规律定量的、动态的、连续的测量和分析，并将这些数据反馈用于对病情发展的了解和对临床治疗的指导。
下面结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。
请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种心功能检测数据分析方法的流程示意图。该方法可包括：
101、根据输入的判断规则，创建预设诊断模板。
本申请实施例的执行主体可以为一种心功能检测数据分析装置，可以为电子设备，具体实现中，上述电子设备为一种终端，也可称为终端设备，包括但不限于的膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，上述设备并非便携式通信设备，而是台式计算机。
本申请实施例中的心功能检测数据分析装置，可以根据预设诊断模板的判断规则对采集的数据进行自动分析并给出相应结论。其中，上述预设诊断模板可以由用户根据需要建立。用户可以输入判断规则，以创建预设诊断模板。上述判断规则可以理解为用于对心功能检测数据进行分析的判断规则，具体可以包括判断条件与对应的判断结论。
上述判断条件和判断结论可以根据需要进行设置，比如判断条件可以为各种参数与预设阈值的大小关系，还可以为不同参数之间的大小关系，即可以通过相应的公式表达。根据所涉及的判断内容和具体领域，可以选择不同的参数，以及根据用户的判断准则来设定对应的判断结论。具体还可以参见图2所示实施例中的具体描述。
本申请实施例中可以将用户输入的判断规则，转换为编码文件，从而建立预设诊断模板用于之后的数据分析。可以根据需要建立一个或者多个预设诊断模板，可选的，在数据分析时还可以指定选择一个或者多个预设诊断模板用于本次数据分析。
上述预设诊断模板可以存储在后台的编码器文件数据库中。本申请中的方法主要可以应用于，在获得测量的人体参数后，与数据库中的预设诊断模板进行对比分析，然后确定与其相对应的结论(对数据的评语)，结合得出供医生参考的分析报告。
102、获取心功能检测数据。
本申请实施例中的心功能检测数据可以是任意检测设备采集的人体心功能数据，比如心功能心输出量、心功能心搏量、体循环阻力、收缩变力性、血管弹性、心率、收缩压、舒张压、血管容积等，心功能检测数据分析装置可以从一个或者多个检测设备获取上述心功能检测数据，进行分析处理。相应地，判断规则中涉及到的判断条件中的参数也可以包括：上述心功能心输出量、心功能心搏量、体循环阻力、收缩变力性、血管弹性、心率、收缩压、舒张压、血管容积中的一个或者多个参数。
可选的，上述心功能检测数据可以通过无线传输或者有线传输的方式从检测设备获得。
103、根据上述心功能检测数据中的参数与上述预设诊断模板中的判断规则，将上述心功能检测数据与上述预设诊断模板进行匹配，确定上述心功能检测数据所对应的目标诊断模板。
具体的，根据获得的心功能检测数据，可以进行模板匹配，以确定当前心功能检测数据对应的目标诊断模板。
104、根据上述目标诊断模板生成上述心功能检测数据的分析结果。
通过模板匹配的方式可以确定当前的心功能检测数据所对应的目标诊断模板，从而根据该目标诊断模板中给出的判断结论，生成该心功能检测数据的分析结果。
在一种可选的实施方式中，每个上述预设诊断模板包括至少一组上述判断规则，每组上述判断规则包括判断条件与上述判断条件对应的判断结论；
上述步骤103包括：
将上述心功能检测数据中的参数与第一诊断模板中的判断条件进行比对，确定上述心功能检测数据中的参数是否满足上述第一诊断模板中的判断条件，上述第一诊断模板为上述预设诊断模板中的一个；
若上述心功能检测数据中的参数满足上述第一诊断模板中的至少一个判断条件，确定上述第一诊断模板为上述心功能检测数据所对应的上述目标诊断模板。
本申请实施例中，可以根据需要保存一个或者多个预设诊断模板。对于任意一个诊断模板A，可以将心功能检测数据中的参数与诊断模板A中的判断条件进行比对，确定该心功能检测数据中的参数是否满足该诊断模板A中的判断条件；若满足该诊断模板A中的至少一个判断条件，则可以确定该诊断模板A为心功能检测数据所对应的一个目标诊断模板P。
可以通过上述方法筛选出该心功能检测数据对应的全部诊断模板。
进一步可选的，上述步骤104包括：
从上述目标诊断模板中获取目标判断条件所对应的目标判断结论，上述目标判断条件为上述心功能检测数据中的参数满足的判断条件；
生成上述心功能检测数据的分析结果，上述分析结果包括上述目标判断结论。
对于通过上述方法匹配到的一个目标诊断模板P，该目标诊断模板P中包括了预先设定的判断规则，即至少一组判断条件和判断结论。具体的，在模板匹配时，若确定心功能检测数据符合该诊断模板中的目标判断条件m，则可以获取该目标判断条件m所对应的目标判断结论s；则可以生成该心功能检测数据的分析结果，该分析结果包括上述目标判断结论s。
针对心功能检测数据分析，上述判断条件对应的判断结论可以包括以下三方面中的一个或多个方面的结论：对心功能动力、心功能阻力或者心功能容量的判断结论，具体的描述语言可以在创建预设诊断模板时输入并存储，本申请实施例对此不做限制。
本申请通过根据输入的判断规则，创建预设诊断模板；获取心功能检测数据；根据所述心功能检测数据中的参数与所述预设诊断模板中的判断规则，将所述心功能检测数据与所述预设诊断模板进行匹配，确定所述心功能检测数据所对应的目标诊断模板；根据所述目标诊断模板生成所述心功能检测数据的分析结果，能够通过建立预设诊断模板，自行对各参数表现的原因进行归纳保存，比如医务人员可根据其所在科室的需求设定预先创建的诊断模板，从而对于待分析的心功能检测数据，依据模板进行匹配分析以得出相应结论，快速生成针对性高的心功能分析结果，减少了人工进行判断和结果书写的步骤，数据处理效率高。
可以参考图2所示的一种心功能检测数据分析方法的流程示意图，如图2所示，该方法可包括：
201、响应于用户触发的模板创建指令，显示模板创建界面，上述模板创建界面包括规则编辑区域。
本申请实施例的执行主体可以为一种心功能检测数据分析装置，可以为电子设备，具体实现中，上述电子设备为一种终端，也可称为终端设备，包括但不限于的膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，上述设备并非便携式通信设备，而是台式计算机。
本申请实施例中的心功能检测数据分析方法适用于辅助业务人员对心功能检测数据进行分析。具体的，医务人员可以通过终端设备发起模板创建指令，则在终端设备中显示模板创建界面，其中包括规则编辑区域，医务人员可以根据需要编辑设置模板的判断规则。即本申请实施例中的步骤201和步骤202，可选的，可以有其他具体的交互界面形式用于输入以创建诊断模板，此处不做限制。
202、获取在上述规则编辑区域输入的至少一个上述判断规则，生成描述上述至少一个判断规则的编码文件，作为预设诊断模板。
本申请实施例中涉及到的编码器可以实现用于医务人员的自主编程，将心功能检测报告(心功能检测数据)转换为医务人员能直接看的懂的报告内容。具体的，医务人员可以在规则编辑区域输入判断条件和判断结论，终端设备可以获取输入的至少一个上述判断规则，以生成编程文件的形式，创建预设诊断模板。其中，上述判断条件可以各种参数与预设阈值的大小关系，如CI>110、DBP(舒张压)>＝60、(SBP>140or DBP>90)AND CI>5.0等，还可以为不同参数之间的大小关系，可包括两个参数值的比值大小或者差值大小等，如(SV1/SV2)<1.1；对于每个判断条件，其判断结论可以为文字描述。
在一种可选的实施方式中，心功能检测数据是利用无创血流动力检测系统检测获得，将得到的检测数据与预设诊断模板(具体可以理解为上述编程文件)进行对比，然后将得出的结论进行总结分析得出分析报告。
在这基础之上需要建立一个完善的各项参数数据的分析库，即上述编码器的文件数据库，包含对医务人员所需的各参数不同值所代表的问题进行说明。其中，具体的模板匹配步骤可以参考图1所示实施例中的具体描述，此处不再赘述。
203、获取心功能检测数据。
204、根据上述心功能检测数据中的参数与上述预设诊断模板中的判断规则，将上述心功能检测数据与上述预设诊断模板进行匹配，确定上述心功能检测数据所对应的目标诊断模板。
205、从上述目标诊断模板中获取目标判断条件所对应的目标判断结论，上述目标判断条件为上述心功能检测数据中的参数满足的判断条件。
206、生成上述心功能检测数据的分析结果，上述分析结果包括上述目标判断结论。
其中，上述步骤203-步骤206可以参考图1所示实施例的步骤101-步骤104中的具体描述，此处不再赘述。
207、显示预浏览界面，上述预浏览界面至少包括结论编辑区域，上述结论编辑区域显示上述目标判断结论，上述结论编辑区域用于对上述目标判断结论进行编辑，以获得编辑后的结论。
本申请实施例中还可以对自动分析获得的目标判断结论进行手动调整。在获得目标判断结论之后，可以显示预浏览界面，并可以在其中显示该目标判断结论。上述目标判断结论可以显示在特定的结论编辑区域，从而可以根据需要选择是否对当前的目标判断结论进行编辑。通过该方法可以对自动化分析的结果进行进一步的编辑，使给出的结论结合机器与人工分析，提高分析的准确性。
若对目标判断结论进行编辑之后则获得编辑后的结论。无论是否编辑，都可以触发结果生成指令以生成最终的分析结果，即执行步骤208。
208、响应于在上述预浏览界面的结果生成指令，生成上述心功能检测数据的分析结果，上述分析结果包括上述编辑后的结论。
具体的，在预浏览界面通过结果生成指令可以保存编辑状态的结论并生成分析结果，所获得的分析结果可包括编辑后的结论。
本申请实施例中诊断模板中的判断规则可以智能分析参数范围划分，比如在每个参数的不同范围阶段具有不同的解释说明(结论)，确保使用时得出的分析报给能够给医生准确的参考。另外，还可以包括各个参数之间轻重度区域的划分，如测得结果值达到了多少是较高，低了多少是较低，什么时候是正常等，可以根据每项参数的正常范围来进行划分。
通过上述判断规则的设置，医务人员可以根据需要选择所需的参数，从而将想要的参数分析结果智能的显示出来，对于在正常范围的参数简单的说明，较为与正常范围偏高或者偏低的情况进行全面的分析解答。简化了医务人员每次对病人报告或体检结果数据的大量分析工作。
前述已经提到上述判断条件可以为各种参数与预设阈值的大小关系，还可以为不同参数之间的大小关系，即可以通过相应的公式表达。为了更清楚地描述本申请实施例中的方法，举例来讲，具体如图3所示的一种判断规则的内容示意图，其中，结合了代码形式对心功能心输出量(CI)和初始状态的心功能心搏量(SV1)进行判断，比如在测得的CI值>5时，可以获得对应结论“(初始状态)：心功能心输出量较高”，在测得的SV1值>120时，可以获得对应结论“(初始状态)：心功能心搏量较高”；以此类推。
比如，当测量获得的心功能检测数据中CI(心输出量)：4.8，SV(心搏量)：60的时候，可以直接通过诊断模板的判断规则中的公式进行对比分析，可以得出该测试者心功能心输出量和心搏量正常的结论。
当然为了适用于不同检测科室等场景，对于同样的参数可以根据需要更换不同的专业术语，比如图4所示的另一种判断规则的内容示意图，其中判断条件与图3中的判断条件一致，但判断结论的表述不同，比如在测得的CI值>5时，可以获得对应结论“心排量(灌注)：灌注高”。不同的医务人员也可以根据自身习惯或诊断需要进行便捷的调整。
可选的，一个判断结论所对应的判断条件中可以包括多种参数的判断，比如，(SBP<90or DBP<60)AND CI<2.0|(初始状态)血压管理：低动力型低血压。其中SBP为收缩压。
同时经过测量的每个参数进行计算对比分析，最后会得出各项参数的对应的判断结论，并显示在分析结果中，比如：
心血管泵血系统动力、阻力、容量功能储备评估结果：
1.(初始状态)：心功能心输出量正常，心肌动力储备正常，血管阻力储备正常，心率较慢，心血管系统容量储备正常。
2.(初始状态)血压管理：收缩压正常，舒张压王常，
3.容量管理：容量负荷试验后，心搏量升高，心肌收缩变力性减少。心脏容量耐受性(反应性)正常。
通过判断规则中的判断条件和判断结果，可以根据判断条件进行参数范围划分，在每个参数范围阶段准确设置对应的判断结果，确保使用时得出的分析结论给能够给医生准确的参考。比如通过判断条件中各个参数之间轻重度区域的划分，可以分析一个参数达到了多少是较高，低了多少是较低，什么时候是正常。
一般对所分析的参数报告按照专门的科室进行分类，例如在体检科室测量时需要的参数数据只需要了解基本健康问题，所用的分析比较全面但又比较简单，不够深入；但在用于重症监护时，为方便医用人员更加细致的了解患者身体情况，所用的分析就要深入和详细以便于医护人员的使用。本申请中的方法可以解决之前的常规报告操作麻烦，处理问题太繁琐需要医生对参数分析结合实际才能得出结论打出报告的问题，医务人员可以结合自身需要和科室类别创建预设诊断模板，生成针对性高的心功能分析结果，并可以进一步修改确认，简化了医生解读报告的问题，普通的报告描述也变成了编码描述，不需要医生再结合参数数据人工得出报告单，减少了人工进行判断和结果书写的步骤，数据处理效率高。
基于上述心功能检测数据分析方法实施例的描述，本申请实施例还公开了一种心功能检测数据分析装置。请参见图5所示的一种心功能检测数据分析装置的结构示意图，心功能检测数据分析装置500包括：
模板创建模块510，用于根据输入的判断规则，创建预设诊断模板；
获取模块520，用于获取心功能检测数据；
匹配模块530，用于根据上述心功能检测数据中的参数与上述预设诊断模板中的判断规则，将上述心功能检测数据与上述预设诊断模板进行匹配，确定上述心功能检测数据所对应的目标诊断模板；
生成模块540，用于根据上述目标诊断模板生成上述心功能检测数据的分析结果。
根据本申请的一个实施例，图1和图2所示的方法所涉及的各个步骤均可以是由图5所示的心功能检测数据分析装置500中的各个模块执行的，此处不再赘述。
本申请实施例中的心功能检测数据分析装置500，可以根据输入的判断规则，创建预设诊断模板；获取心功能检测数据；根据所述心功能检测数据中的参数与所述预设诊断模板中的判断规则，将所述心功能检测数据与所述预设诊断模板进行匹配，确定所述心功能检测数据所对应的目标诊断模板；根据所述目标诊断模板生成所述心功能检测数据的分析结果，能够通过建立预设诊断模板，自行对各参数表现的原因进行归纳保存，比如医务人员可根据其所在科室的需求设定预先创建的诊断模板，从而对于待分析的心功能检测数据，依据模板进行匹配分析以得出相应结论，快速生成针对性高的心功能分析结果，减少了人工进行判断和结果书写的步骤，数据处理效率高。
基于上述方法实施例以及装置实施例的描述，本申请实施例还提供一种电子设备。请参见图6，该电子设备600至少包括处理器601、输入设备602、输出设备603以及计算机存储介质604。其中，电子设备600内的处理器601、输入设备602、输出设备603以及计算机存储介质604可通过总线或其他方式连接。
计算机存储介质604可以存储在电子设备600的存储器中，上述计算机存储介质604用于存储计算机程序，上述计算机程序包括程序指令，上述处理器601用于执行上述计算机存储介质604存储的程序指令。处理器601(或称CPU(Central Processing Unit，中央处理器))是电子设备600的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或多条指令，具体适于加载并执行一条或多条指令从而实现相应方法流程或相应功能；在一个实施例中，本申请实施例上述的处理器601可以用于进行一系列的处理，包括如图1所示实施例中的部分或全部方法等等。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质(Memory)，上述计算机存储介质是电子设备600中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机存储介质既可以包括电子设备600中的内置存储介质，当然也可以包括电子设备600所支持的扩展存储介质。计算机存储介质提供存储空间，该存储空间存储了电子设备600的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器601加载并执行的一条或多条的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器；可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器的计算机存储介质。
在一个实施例中，可由处理器601加载并执行计算机存储介质中存放的一条或多条指令，以实现上述实施例中的相应步骤；具体实现中，计算机存储介质中的一条或多条指令可以由处理器601加载并执行图1或图2中所示方法的任意步骤，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，该模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。所显示或讨论的相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。该计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过该计算机可读存储介质进行传输。该计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是只读存储器(read-onlymemory，ROM)，或随机存储存储器(random access memory，RAM)，或磁性介质，例如，软盘、硬盘、磁带、磁碟、或光介质，例如，数字通用光盘(digital versatile disc，DVD)、或者半导体介质，例如，固态硬盘(solid state disk，SSD)等。
Claims (10)
1.一种心功能检测数据分析方法，其特征在于，包括：
根据输入的判断规则，创建预设诊断模板；
获取心功能检测数据；
根据所述心功能检测数据中的参数与所述预设诊断模板中的判断规则，将所述心功能检测数据与所述预设诊断模板进行匹配，确定所述心功能检测数据所对应的目标诊断模板；
根据所述目标诊断模板生成所述心功能检测数据的分析结果。
2.根据权利要求1所述的心功能检测数据分析方法，其特征在于，每个所述预设诊断模板包括至少一组所述判断规则，每组所述判断规则包括判断条件与所述判断条件对应的判断结论；
所述根据所述心功能检测数据中的参数与所述预设诊断模板中的判断规则，将所述心功能检测数据与所述预设诊断模板进行匹配，确定所述心功能检测数据所对应的目标诊断模板，包括：
将所述心功能检测数据中的参数与第一诊断模板中的判断条件进行比对，确定所述心功能检测数据中的参数是否满足所述第一诊断模板中的判断条件，所述第一诊断模板为所述预设诊断模板中的一个；
若所述心功能检测数据中的参数满足所述第一诊断模板中的至少一个判断条件，确定所述第一诊断模板为所述心功能检测数据所对应的所述目标诊断模板。
3.根据权利要求2所述的心功能检测数据分析方法，其特征在于，所述根据所述目标诊断模板生成所述心功能检测数据的分析结果，包括：
从所述目标诊断模板中获取目标判断条件所对应的目标判断结论，所述目标判断条件为所述心功能检测数据中的参数满足的判断条件；
生成所述心功能检测数据的分析结果，所述分析结果包括所述目标判断结论。
4.根据权利要求1-3任一项所述的心功能检测数据分析方法，其特征在于，所述根据输入的判断规则，创建预设诊断模板之前，所述方法还包括：
响应于用户触发的模板创建指令，显示模板创建界面，所述模板创建界面包括规则编辑区域；
所述根据输入的判断规则，创建预设诊断模板，包括：
获取在所述规则编辑区域输入的至少一个所述判断规则，生成描述所述至少一个判断规则的编码文件，作为所述预设诊断模板。
5.根据权利要求4所述的心功能检测数据分析方法，其特征在于，所述判断条件包括：参数与预设阈值的大小关系，和/或，不同参数之间的大小关系；
所述判断条件对应的判断结论包括：对心功能动力、心功能阻力或者心功能容量的判断结论。
6.根据权利要求5所述的心功能检测数据分析方法，其特征在于，所述判断条件中的参数包括：
心功能心输出量、心功能心搏量、体循环阻力、收缩变力性、血管弹性、心率、收缩压、舒张压、血管容积中的一个或者多个参数。
7.根据权利要求3所述的心功能检测数据分析方法，其特征在于，在从所述目标诊断模板中获取目标判断条件所对应的目标判断结论之后，在所述生成所述心功能检测数据的分析结果之前，所述方法还包括：
显示预浏览界面，所述预浏览界面至少包括结论编辑区域，所述结论编辑区域显示所述目标判断结论，所述结论编辑区域用于对所述目标判断结论进行编辑，以获得编辑后的结论；
所述生成所述心功能检测数据的分析结果，包括：
响应于在所述预浏览界面的结果生成指令，生成所述心功能检测数据的分析结果，所述分析结果包括所述编辑后的结论。
8.一种心功能检测数据分析装置，其特征在于，包括：
模板创建模块，用于根据输入的判断规则，创建预设诊断模板；
获取模块，用于获取心功能检测数据；
匹配模块，用于根据所述心功能检测数据中的参数与所述预设诊断模板中的判断规则，将所述心功能检测数据与所述预设诊断模板进行匹配，确定所述心功能检测数据所对应的目标诊断模板；
生成模块，用于根据所述目标诊断模板生成所述心功能检测数据的分析结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的心功能检测数据分析方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的心功能检测数据分析方法的步骤。
Priority Applications (1)
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| CN202110825323.4A CN113643804A (zh) | 2021-07-21 | 2021-07-21 | 心功能检测数据分析方法、装置、电子设备和介质 |
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| CN202110825323.4A CN113643804A (zh) | 2021-07-21 | 2021-07-21 | 心功能检测数据分析方法、装置、电子设备和介质 |
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|---|---|
| CN113643804A true CN113643804A (zh) | 2021-11-12 |
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ID=78417908
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| CN202110825323.4A Pending CN113643804A (zh) | 2021-07-21 | 2021-07-21 | 心功能检测数据分析方法、装置、电子设备和介质 |
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Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107451417A (zh) * | 2017-09-08 | 2017-12-08 | 北京蓬阳丰业医疗设备有限公司 | 动态心电分析智能诊断系统及方法 |
| CN108056762A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-05-22 | 曹亮明 | 一种心功能数据获取系统 |
| CN108074649A (zh) * | 2016-11-10 | 2018-05-25 | 辽宁蓝卡医疗投资管理有限公司 | 一种基于心电检测数据获取分析系统及方法 |
| CN108968950A (zh) * | 2018-07-13 | 2018-12-11 | 无锡太湖学院 | 一种数字化心电采集方法、装置及系统 |
| CN109102848A (zh) * | 2018-07-11 | 2018-12-28 | 上海夏先机电科技发展有限公司 | 基于web的心电数据管理系统 |
| CN110148462A (zh) * | 2018-02-10 | 2019-08-20 | 广州百家医道健康管理股份有限公司 | 一种基于app、微信、网页客户端的远程慢病检测系统 |
| CN111177176A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-05-19 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 数据检测方法、装置及存储介质 |
| CN111616696A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-04 | 联想(北京)有限公司 | 一种心电信号检测方法、装置及存储介质 |
| CN111655142A (zh) * | 2018-01-18 | 2020-09-11 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 心律失常实时分析方法、心电监护设备及存储介质 |
| WO2021010734A1 (ko) * | 2019-07-17 | 2021-01-21 | 사회복지법인 삼성생명공익재단 | 건강검진 결과지 생성 시스템 |
| CN112528783A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-19 | 深圳邦健生物医疗设备股份有限公司 | 心电图心搏数据聚类方法、装置、电子设备和介质 |
-
2021
- 2021-07-21 CN CN202110825323.4A patent/CN113643804A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108074649A (zh) * | 2016-11-10 | 2018-05-25 | 辽宁蓝卡医疗投资管理有限公司 | 一种基于心电检测数据获取分析系统及方法 |
| CN107451417A (zh) * | 2017-09-08 | 2017-12-08 | 北京蓬阳丰业医疗设备有限公司 | 动态心电分析智能诊断系统及方法 |
| CN108056762A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-05-22 | 曹亮明 | 一种心功能数据获取系统 |
| CN111655142A (zh) * | 2018-01-18 | 2020-09-11 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 心律失常实时分析方法、心电监护设备及存储介质 |
| CN110148462A (zh) * | 2018-02-10 | 2019-08-20 | 广州百家医道健康管理股份有限公司 | 一种基于app、微信、网页客户端的远程慢病检测系统 |
| CN109102848A (zh) * | 2018-07-11 | 2018-12-28 | 上海夏先机电科技发展有限公司 | 基于web的心电数据管理系统 |
| CN108968950A (zh) * | 2018-07-13 | 2018-12-11 | 无锡太湖学院 | 一种数字化心电采集方法、装置及系统 |
| WO2021010734A1 (ko) * | 2019-07-17 | 2021-01-21 | 사회복지법인 삼성생명공익재단 | 건강검진 결과지 생성 시스템 |
| CN111177176A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-05-19 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 数据检测方法、装置及存储介质 |
| CN111616696A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-04 | 联想(北京)有限公司 | 一种心电信号检测方法、装置及存储介质 |
| CN112528783A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-19 | 深圳邦健生物医疗设备股份有限公司 | 心电图心搏数据聚类方法、装置、电子设备和介质 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| DAI HH等: "Atrial activity extraction from single lead ECG recordings:Evaluation of two novel methods", COMPUTERS, pages 176 - 183 * |
| 李世锋;李中健;邢适颖;井艳;潘运萍;吕聪敏;: "心功能检查在高血压分型诊断中的作用", 医药论坛杂志, no. 24, pages 79 * |
| 李永洪 主编: "心力衰竭原理及其研究进展", 31 July 2007, 青岛：中国海洋大学出版社, pages: 176 - 177 * |
| 汪曾炜 等: "手术学全集：心脏血管外科卷", 31 October 1995, 北京：人民军医出版社, pages: 52 * |
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