一种心电动力学数据量化分析方法技术

本发明专利技术公开了一种心电动力学数据图量化分析方法，属于心电检测技术领域；方法包括：步骤S1，采集得到心电数据；步骤S2，根据采集到的所述心电数据获取对应的心电动力学数据；步骤S3，提取所述心电动力学数据的空间离散量化特征，以及提取所述心电动力学数据的时间离散量化特征；步骤S4，根据所述空间离散量化特征和所述时间离散量化特征形成所述心电动力学数据的量化信息，并根据所述量化信息对所述心电动力学数据图进行量化分析。上述技术方案的有益效果是：能够对心电动力学数据进行定量描述，提供有效的量化指标，为医生采用心电动力学数据图进行病情诊断提供了便利。

【技术实现步骤摘要】
一种心电动力学数据量化分析方法
本专利技术涉及心电检测
，尤其涉及一种心电动力学数据量化分析方法。
技术介绍
长期以来，心血管疾病已被公认为是危害人类生命健康最严重的疾病之一，其中，由于心肌缺血导致的心肌梗塞的发病率和死亡率更是高居各类疾病之首。由于部分心肌缺血的患者在发病早期并没有明显的临床症状或者病症比较轻微，因此使得病情十分容易被忽视。现有技术中，对于心肌缺血，在理论上有一定的检测手段，即采用体表心电图(electrocardiogram，ECG)在临床上对心脏特征进行持续地观察和诊断。但是现有技术中对于心电图中的心电数据通常只做较为粗糙的图像化检测，并没有定量描述和检测的手段，因此使得心电检测结果的准确性不高，进而难以把握心电数据中的细微变化，从而有可能在检测过程中遗漏患者的一些心脏异常情况例如心肌缺血病症等。医生在观察心电图等心电数据的过程中，通常也只能做主观的定性判断，从而在一定程度上影响了最终结果的准确性。
技术实现思路
根据现有技术中存在的上述问题，现提供一种心电动力学数据量化分析方法的技术方案，旨在对心电动力学数据进行定量描述，提供了有效的量化指标，为医生采用心电向量图进行病情诊断提供了便利。上述技术方案具体包括：一种心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，包括：步骤S1，采集得到心电数据；步骤S2，根据采集到的所述心电数据获取对应的心电动力学数据；步骤S3，提取所述心电动力学数据的空间离散量化特征，以及提取所述心电动力学数据的时间离散量化特征；步骤S4，根据所述空间离散量化特征和所述时间离散量化特征形成所述心电动力学数据的量化信息，并根据所述量化信息对所述心电向量图进行量化分析。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S2中，获取所述心电动力学数据的步骤具体包括：步骤S21，采用确定学习方法，对所述心电数据进行动力学建模，以形成关联于所述心电数据的动力学模型；步骤S22，根据所述心电数据以及所述动力学模型获得关联于所述心电数据的所述心电动力学数据。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述心电动力学数据中包括以三维空间形式排布的多个数据点；则所述步骤S3中，获取所述心电动力学数据的所述空间离散量化特征的步骤具体包括：步骤S31a，将所述心电动力学数据按照时间顺序处理得到各个所述数据点的指数变化率；步骤S32a，将所有所述数据点的所述指数变化率整合成所述空间离散量化特征。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S31a具体包括：步骤S311a，处理得到所述心电动力学数据中所述数据点的初始距离集合；步骤S312a，处理得到所述数据点的对应的结束距离集合；步骤S313a，根据所述初始距离集合以及所述结束距离集合分别处理得到每个所述数据点的所述指数变化率。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S311a中，依照下述公式处理得到所述初始距离集合：其中，i＝1,2,…,Ik；xk用于表示当前第k个所述数据点；为xk的一临近点集，用于表示与xk在空间距离上最近的a1个点的点集；Ik用于表示第k步所述临近点集的元素总数，并且Ik≤a1；为所述初始距离集合，用于表示与xk之间的距离集合。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S312a中，依照下述公式处理得到所述结束距离集合：其中，i＝1,2,…,Ik，Δ∈N；xk用于表示当前第k个所述数据点；xk+Δ用于表示将xk的时间往前增加Δ步得到的所述数据点；为xk的一临近点集，用于表示与xk在空间距离上最近的a1个点的点集；用于表示将的时间往前增加Δ步得到的点集；Ik用于表示第k步所述临近点集的元素总数，并且Ik≤a1；为所述结束距离集合，用于表示与xk分别往前增加Δ步后的距离集合。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S313a中，将所述初始距离集合和所述结束距离集合中的每一对应项进行对数计算，以得到每个所述数据点的所述指数变化率。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S32a中，采用非负平均的方法将所有所述数据点的所述指数变化率整合成所述空间离散量化特征。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述心电动力学数据为多维度数据；则所述步骤S3中，获取所述心电动力学数据的所述时间离散量化特征的步骤具体包括：步骤S31b，分别将每一维度的所述心电动力学数据转换为对应的频域数据；步骤S32b，采用一预设的特征函数组分别与每一维度的所述频域数据进行拟合，以得到每一维度的时间离散度特征分量；步骤S33b，综合所有维度的所述时间离散度特征分量形成所述心电动力学数据的所述时间离散量化特征。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S31b中，采用快速傅里叶变化方法分别将每一维度的所述心电动力学数据转换为对应的频域数据。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S33b中，采用几何平均的方法综合所有维度的所述时间离散度特征分量形成所述心电动力学数据的所述时间离散量化特征。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S4中，于一XOY坐标平面中，采用所述时间离散量化特征和所述空间离散量化特征中的一个作为对应的所述心电动力学数据的X轴坐标，以及采用所述时间离散量化特征和所述空间离散量化特征中的另一个作为对应的所述心电动力学数据的Y轴坐标，以形成所述心电动力学数据的坐标信息；将所述坐标信息作为所述心电动力学数据的所述量化信息。优选的，该心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，预先将所述XOY坐标平面划分为第一区域、第二区域以及第三区域；当所述量化信息表示所述心电动力学数据落入所述第一区域中时，表示对应的所述心电向量图表示的心脏体征正常；当所述量化信息表示所述心电动力学数据落入所述第二区域中时，表示对应的所述心电向量图表示的心脏体征异常；当所述量化信息表示所述心电动力学数据落入所述第三区域中时，表示对应的所述心电向量图表示的心脏体征疑似异常。上述技术方案的有益效果是：提供一种心电动力学数据量化分析方法，能够对心电数据进行定量描述，提供有效的量化指标，为医生采用心电向量图进行病情诊断提供了便利。附图说明图1是本专利技术的较佳的实施例中，一种心电动力学数据量化分析方法的总体流程示意图；图2是本专利技术的较佳的实施例中，获取心电动力学数据的流程示意图；图3-4是本专利技术的较佳的实施例中，获取心电动力学数据中的空间离散量化特征的流程示意图；图5是本专利技术的较佳的实施例中，获取心电动力学数据中的时间离散量化特征的流程示意图；图6是本专利技术的一个具体的实施例中，心肌梗塞数据的心电动力学数据示意图；图7是本专利技术的一个具体的实施例中，对心肌梗塞的心电动力学数据进行分析的示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，包括：步骤S1，采集得到心电数据；步骤S2，根据采集到的所述心电数据获取对应的心电动力学数据；步骤S3，提取所述心电动力学数据的空间离散量化特征，以及提取所述心电动力学数据的时间离散量化特征；步骤S4，根据所述空间离散量化特征和所述时间离散量化特征形成所述心电动力学数据的量化信息，并根据所述量化信息对所述心电向量图进行量化分析。

【技术特征摘要】
1.一种心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，包括：步骤S1，采集得到心电数据；步骤S2，根据采集到的所述心电数据获取对应的心电动力学数据；步骤S3，提取所述心电动力学数据的空间离散量化特征，以及提取所述心电动力学数据的时间离散量化特征；步骤S4，根据所述空间离散量化特征和所述时间离散量化特征形成所述心电动力学数据的量化信息，并根据所述量化信息对所述心电向量图进行量化分析。2.如权利要求1所述的心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S2中，获取所述心电动力学数据的步骤具体包括：步骤S21，采用确定学习方法，对所述心电数据进行动力学建模，以形成关联于所述心电数据的动力学模型；步骤S22，根据所述心电数据以及所述动力学模型获得关联于所述心电数据的所述心电动力学数据。3.如权利要求1所述的心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述心电动力学数据中包括以三维空间形式排布的多个数据点；则所述步骤S3中，获取所述心电动力学数据的所述空间离散量化特征的步骤具体包括：步骤S31a，将所述心电动力学数据按照时间顺序处理得到各个所述数据点的指数变化率；步骤S32a，将所有所述数据点的所述指数变化率整合成所述空间离散量化特征。4.如权利要求3所述的心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S31a具体包括：步骤S311a，处理得到所述心电动力学数据中所述数据点的初始距离集合；步骤S312a，处理得到所述数据点的对应的结束距离集合；步骤S313a，根据所述初始距离集合以及所述结束距离集合分别处理得到每个所述数据点的所述指数变化率。5.如权利要求4所述的心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S311a中，依照下述公式处理得到所述初始距离集合：其中，i＝1,2,…,Ik；xk用于表示当前第k个所述数据点；为xk的一临近点集，用于表示与xk在空间距离上最近的a1个点的点集；Ik用于表示第k步所述临近点集的元素总数，并且Ik≤a1；为所述初始距离集合，用于表示与xk之间的距离集合。6.如权利要求4所述的心电动力学数据量化分析方法，其特征在于，所述步骤S312a中，依照下述公式处理得到所述结束距离集合：其中，i＝1,2,…,Ik，Δ∈N；xk用于表示当前第k个所述数据点；xk+Δ用于表示将xk的时间往前增加Δ步得到的所述数据点；为xk的一临近点集，用于表示与xk在空间距离上...

【专利技术属性】
技术研发人员：王聪，吴伟明，邓木清，徐赤坤，
申请(专利权)人：上海图灵医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31