一种心电数据智能分析学习方法技术

本发明专利技术提供了一种心电数据智能分析学习方法，能够有效提高心电监测系统对各种疾病特征的判断能力，提高工作效率。本发明专利技术的技术方案包括利用心电监测仪采集原始心电信号，对采集的心电信号进行自适应滤波处理，去除伪差，对处理后的心电信号进行智能学习和分析，对学习结果做出判断。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及心电数据分析
，具体涉及一种心电数据智能分析学习方法。
技术介绍
在临床中，心电监测系统需要对心电数据进行不断的学习和心电特征更新，才能提高对各种疾病的判断能力，而现有的心电数据分析学习方法都比较繁琐，不利于提高工作效率。
技术实现思路
本专利技术提供了一种心电数据智能分析学习方法，能够有效提高心电监测系统对各种疾病特征的判断能力，提高工作效率。本专利技术的技术方案在于，包括以下步骤：(1)利用心电监测仪采集原始心电信号；(2)对采集的心电信号进行自适应滤波处理，去除伪差；(3)对处理后的心电信号进行学习；(4)对学习结果做出判断，并根据判断结果分别做出以下两种处理：a、若学习成功，则更新原有的学习结果；然后利用更新后的学习结果获取心电信号中各种异常病情的特征，并生成分析结果；b、若学习失败，则直接利用原有的学习结果获取心电信号中各种异常病情的特征，并生成分析结果。作为上述方案的优选，上述步骤(3)还包括以下具体步骤：(1)对需要学习的心电信号进行评分处理；(2)对经过评分处理的心电信号进行判断，如果合格，则进行下一步，如果不合格，则忽略此次学习；(3)对上述判断合格的心电信号进行自适应信号处理，使该信号特征便于学习；(4)寻找该信号的基准特征；(5)总结所学习的信号的特征。上述专利技术的有益效果在于：相比于现有的学习方法，上述方法大大提高了心电监测系统对心电数据的学习能力，也大大提高了心电监测系统对疾病特征的识别能力，从而使医疗检测效率大大提高。具体实施方式以下结合详细描述本专利技术的实施例。本专利技术的步骤如下：(1)利用心电监测仪采集原始心电信号；(2)对采集的心电信号进行自适应滤波处理，去除伪差；(3)对处理后的心电信号进行学习；(4)对学习结果做出判断，并根据判断结果分别做出以下两种处理：a、若学习成功，则更新原有的学习结果；然后利用更新后的学习结果获取心电信号中各种异常病情的特征，并生成分析结果；b、若学习失败，则直接利用原有的学习结果获取心电信号中各种异常病情的特征，并生成分析结果。上述步骤(3)还包括一下具体步骤：(1)对需要学习的心电信号进行评分处理；(2)对经过评分处理的心电信号进行判断，如果合格，则进行下一步，如果不合格，则忽略此次学习；(3)对上述判断合格的心电信号进行自适应信号处理，使该信号特征便于学习；(4)寻找该信号的基准特征；(5)总结所学习的信号的特征。上述对心电数据的分析学习方法旨在通过对各种不同心电数据的分析学习及数据库更新来提高心电监测系统对不同疾病特征的识别能力，从而大大提高了疾病的诊断效率，也大大提高了疾病诊断的准确度。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种心电数据智能分析学习方法，其特征在于包括以下步骤：(1)利用心电监测仪采集原始心电信号；(2)对采集的心电信号进行自适应滤波处理，去除伪差；(3)对处理后的心电信号进行学习；(4)对学习结果做出判断，并根据判断结果分别做出以下两种处理：a、若学习成功，则更新原有的学习结果；然后利用更新后的学习结果获取心电信号中各种异常病情的特征，并生成分析结果；b、若学习失败，则直接利用原有的学习结果获取心电信号中各种异常病情的特征，并生成分析结果。

【技术特征摘要】
1.一种心电数据智能分析学习方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)利用心电监测仪采集原始心电信号；
(2)对采集的心电信号进行自适应滤波处理，去除伪差；
(3)对处理后的心电信号进行学习；
(4)对学习结果做出判断，并根据判断结果分别做出以下两种处理：
a、若学习成功，则更新原有的学习结果；然后利用更新后的学习结果获取心电信号中各
种异常病情的特征，并生成分析结果；
b、若学习失败，则直接利用原有的学习结果获取心电信号中...

【专利技术属性】
技术研发人员：方红兆，
申请(专利权)人：武汉朗迪远程医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42