An automatic discriminant system for the location of acute myocardial infarction based on CNN neural network involves the technical field of the location and discrimination of myocardial infarction, including data acquisition system, cloud platform data storage system, location discriminant analysis system and data display system; wearable ECG monitor is connected with the person to be discriminated, and 12 leads are recorded and generated. Original ECG; ECG acquisition system obtains 12-lead original ECG data, including P wave amplitude, QRS wave group amplitude, ST band amplitude and T wave amplitude; Location discriminant analysis system uses the positioning discriminant model based on CNN neural network training to convolute to obtain discriminant intermediate data and discriminate the median. According to the sigmoid function mapping, the discriminant result data are obtained, so that the location of acute myocardial infarction can be determined. This application provides an automatic discriminant system for the location of acute myocardial infarction based on CNN neural network, which can accurately discriminate the location of acute myocardial infarction when the discriminator is the location of acute myocardial infarction.
【技术实现步骤摘要】
一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定位自动判别系统
本专利技术涉及心肌梗死定性判别
,具体涉及一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定位自动判别系统。
技术介绍
急性心肌梗死是冠状动脉急性、持续性缺血缺氧所引起的心肌坏死。临床上多有剧烈而持久的胸骨后疼痛,休息及硝酸酯类药物不能完全缓解,伴有血清心肌酶活性增高及进行性心电图变化,可并发心律失常、休克或心力衰竭,常可危及生命。本病在欧美最常见,美国每年约有150万人发生急性心肌梗死。中国近年来呈明显上升趋势,每年新发至少50万,现患至少200万,并且近20年来我国急性心肌梗死患者的死亡率持续上升,是威胁我国人民健康的重大公共卫生问题。急性心肌梗死救治最重要的关键点在于早期血运重建,越早开通梗死血管,患者的预后就越好,而导致目前我国急性心肌梗死死亡率居高不下的重要原因就在于急性心肌梗死患者的就诊延迟,从患者出现症状到患者接受血管再通治疗的时间,我国长达4-6小时,而欧美发达地区的就诊时间也超过3小时。值得注意的是,患者就诊延迟时间在近10年内,无论是我国还是欧美发达国家,均无明显改善,如何降低患者的就诊延迟成为了目前我国乃至全世界急需解决的问题。心电图是目前诊断急性心肌梗死,尤其是ST段抬高型心肌梗死最简便、最常用也是最重要的诊断手段。当心肌出现缺血情况时,心电图的ST段改变甚至早于患者出现症状。而目前临床上使用的心电图设备无法准确地自动识别心电图ST段变化。因此如果能实现心电设备的自动判读,自动判断患者心肌梗死的具体部位,从而实现自动预警,将大大降低心梗患者的就诊延迟,从而减少患者的总缺血时间,改善患者 ...
【技术保护点】
1.一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定位自动判别系统,其特征在于,包括数据采集系统、云平台数据存储系统、定位判别分析系统和数据显示系统;所述数据采集系统包括可穿戴心电监护仪、心电图采集系统,所述可穿戴心电监护仪与待判别人员连接,记录并生成待判别人员的心脏每一心动周期所产生的电活动变化的12导联原始心电图;所述心电图采集系统用于获取12导联原始心电图数据,该数据包括P波的波幅、QRS波群的波幅、ST段的波幅和T波的波幅;所述云平台数据存储系统自动识别并存储12导联原始心电图数据,经小波变换后将该数据转换成量化指标,转换成的量化指标发送给定位判别分析系统;所述定位判别分析系统接收转换成的量化指标,利用基于CNN神经网络训练获得的定位判别模型进行卷积计算获得判别中间数据,所述判别中间数据经过sigmoid函数映射获得判别结果数据,根据该判别结果数据做出待判别人员急性心肌梗死发生部位的定位判别;所述数据显示系统包括显示屏幕,其与可穿戴心电监护仪,用于显示待判别人员的12导联原始心电图;上述待判别人员进行定位判别的步骤为:第一步:采集并获取待判别人员的12导联原始心电信号fT(t),其即为获 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于CNN神经网络的急性心肌梗死定位自动判别系统,其特征在于,包括数据采集系统、云平台数据存储系统、定位判别分析系统和数据显示系统;所述数据采集系统包括可穿戴心电监护仪、心电图采集系统,所述可穿戴心电监护仪与待判别人员连接,记录并生成待判别人员的心脏每一心动周期所产生的电活动变化的12导联原始心电图;所述心电图采集系统用于获取12导联原始心电图数据,该数据包括P波的波幅、QRS波群的波幅、ST段的波幅和T波的波幅;所述云平台数据存储系统自动识别并存储12导联原始心电图数据,经小波变换后将该数据转换成量化指标,转换成的量化指标发送给定位判别分析系统;所述定位判别分析系统接收转换成的量化指标,利用基于CNN神经网络训练获得的定位判别模型进行卷积计算获得判别中间数据,所述判别中间数据经过sigmoid函数映射获得判别结果数据,根据该判别结果数据做出待判别人员急性心肌梗死发生部位的定位判别;所述数据显示系统包括显示屏幕,其与可穿戴心电监护仪,用于显示待判别人员的12导联原始心电图;上述待判别人员进行定位判别的步骤为:第一步:采集并获取待判别人员的12导联原始心电信号fT(t),其即为获取到的QRS波、ST段、T波在t时刻的相应波幅,其中T仅用于标记,表示为待判别人员;第二步:原始心电信号fT(t)在频率x下经小波变换获得WsfT(t),其中第三步:将s设定为s=1,将WsfT(t)带入定位判别模型进行卷积计算得到WsfT(x)∈R,然后WsfT(x)经过sigmoid函数映射得到:如果sigmoid(WsfT(x))≥0.75,则待判别人员判断为急性心肌梗死发生部位在前降支;如果0.5≤sigmoid(WsfT(x))<0.75,则待判别人员判断为急性心肌梗死发生部位在回旋支;如果0.25≤sigmoid(WsfT(x))<0.5,则待判别人员判断为急性心肌梗死发生部位在右冠;如果sigmoid(WsfT(x))<0.25,则待判别人员判断为急性心肌梗死发生部位在左主干。2.如权利要求1所述的基于CNN神经网络的急...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐亚伟,陈维,朱梦云,张毅,唐恺,赵逸凡,高梓桓,徐亚文,赵宇,徐潇,李昕,侯杨,
申请(专利权)人:上海移视网络科技有限公司,
类型:发明
国别省市:上海,31
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