JP2020524065A - 人工知能に基づく心電図干渉識別方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、人工知能データ解析処理の技術分野に関し、特に、人工知能に基づく心電図干渉識別方法に関する。
心拍データの系列のうち、心拍間隔が予め設定された間隔判定閾値以上の心拍データセグメントを特定することと、
心拍間隔が予め設定された間隔判定閾値以上の心拍データセグメントについて信号異常判定を行い、異常信号であるか否かを判定することと、
異常信号でなければ、所定時間幅で設定時間値に基づいて前記心拍データセグメントにおけるスライドサンプリングの開始データ点及び終了データ点を特定し、前記開始データ点から前記終了データ点まで前記データセグメントをスライドサンプリングして複数のサンプルデータセグメントを取得することと、
前記サンプルデータセグメントをそれぞれ前記識別対象の心拍データとして前記干渉識別を行うことと、を含む人工知能に基づく心電図干渉識別方法を提供する。
前記心拍データのサンプリング中間点を特定することと、
前記サンプリング中間点を中心として、前記心拍データの時系列に沿って前記サンプリング中間点から両側へとデータの切り出しを行い、前記第1のデータ量のサンプルデータを得ることと、を含む。
シングルリード又はマルチリードの心拍データのサンプリング中間点を特定し、
第1のデータ量で、シングルリード又はマルチリードである心拍データのサンプリング中間点に基づいて前記カットサンプリングを行うことを含む。
前記干渉識別二項分類モデルに基づき、シングルリード又はマルチリードである前記識別対象の心拍データの干渉ノイズ確率値を確定し、
前記干渉ノイズ確率値に基づき、前記識別対象の心拍データが干渉データ又は非干渉データであると判定することを含む。
トレーニングデータをラベリングし、
前記トレーニングデータをデータフォーマット変換して記憶し、データフォーマットを予め設定された標準データフォーマットに変換し、
予め設定された標準データフォーマットを有するトレーニングデータに基づいてトレーニングを行うことを含む。
Claims (9)
- 第1のデータ量で心拍データをカットサンプリングし、カットサンプリングして得られた識別対象の心拍データを干渉識別二項分類モデルに入力して干渉識別を行うことと、
心拍データの系列のうち、心拍間隔が予め設定された間隔判定閾値以上の心拍データセグメントを特定することと、
心拍間隔が予め設定された間隔判定閾値以上の心拍データセグメントについて信号異常判定を行い、異常信号であるか否かを判定することと、
異常信号でなければ、所定時間幅で設定時間値に基づいて前記心拍データセグメントにおけるスライドサンプリングの開始データ点及び終了データ点を特定し、前記開始データ点から前記終了データ点まで前記データセグメントをスライドサンプリングして複数のサンプルデータセグメントを取得することと、
前記サンプルデータセグメントをそれぞれ前記識別対象の心拍データとして前記干渉識別を行うことと、を含む、ことを特徴とする人工知能に基づく心電図干渉識別方法である。 - 前記第1のデータ量で心拍データをカットサンプリングすることは、具体的には、
前記心拍データのサンプリング中間点を特定することと、
前記サンプリング中間点を中心として、前記心拍データの時系列に沿って前記サンプリング中間点から両側へとデータの切り出しを行い、前記第1のデータ量のサンプルデータを得ることと、を含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記心拍データのサンプリング中間点は、前記心拍データにおけるQRS群データのR点である、ことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記データの切り出しは、具体的には、データ点の数に応じて切り出し又は期間の長さに応じて切り出すことである、ことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記心拍データは、具体的には、シングルリード又はマルチリードの心拍データであり、前記第1のデータ量で心拍データをカットサンプリングすることは、具体的には、
シングルリード又はマルチリードの心拍データのサンプリング中間点を特定し、
第1のデータ量で、シングルリード又はマルチリードである心拍データのサンプリング中間点に基づいて前記カットサンプリングを行うことである、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記カットサンプリングして得られた識別対象の心拍データを干渉識別二項分類モデルに入力して干渉識別を行うことは、具体的には、
前記干渉識別二項分類モデルに基づき、シングルリード又はマルチリードである前記識別対象の心拍データの干渉ノイズ確率値を確定し、
前記干渉ノイズ確率値に基づき、前記識別対象の心拍データが干渉データ又は非干渉データであると判定することを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記方法は、前記干渉データをラベリングすることをさらに含む、ことを特徴とする請求項6に記載の方法。
- 前記方法は、人工知能に基づく自己学習トレーニングによって前記干渉識別二項分類モデルを形成することをさらに含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記トレーニングは、具体的には
トレーニングデータをラベリングし、
前記トレーニングデータをデータフォーマット変換して記憶し、データフォーマットを予め設定された標準データフォーマットに変換し、
予め設定された標準データフォーマットを有するトレーニングデータに基づいてトレーニングを行うことを含む、ことを特徴とする請求項8に記載の方法。
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