房颤患病概率生成方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供一种房颤患病概率生成方法、装置、电子设备和存储介质，该方法的一个实施方式通过首先基于对目标用户进行心电图采集得到的目标纸质心电图图像得到目标心电图波形区域图像，再将目标心电图波形区域图像输入预先训练的房颤患病概率生成模型，得到目标用户患有房颤的概率，实现了基于用户的纸质心电图进行房颤风险预测。进行房颤风险预测。进行房颤风险预测。

【技术实现步骤摘要】
房颤患病概率生成方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开的实施例涉及心电图分析
，具体涉及房颤患病概率生成方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人口老龄化，近年来心脏病的发病率持续增高，严重威胁着全球范围内人们的健康。心房颤动（Atrial Fibrillation，AF）作为心脏病中最普遍的一种病症，通常被简称为房颤，是临床上最常见的持续性心律失常，其发病率逐年升高。此外，房颤所引起的脑卒中、心功能恶化是患者致残、致死的重要原因。这使得房颤逐渐成为全球重要的健康负担。与此同时，房颤在发病初期的极强的隐匿性也导致其病情加重的潜在隐患更为严重，会影响到患者后续的及时就医和治疗过程。
[0003]传统的房颤检测方法中，最常用的就是通过动态心电图仪进行心电图（Electrocardiography，ECG）采集、再由医生进行判断。但由于动态心电图仪在检测时间方面的局限性，很容易造成“检测时未发病、发病时未检测”的漏检情况。因此，对房颤的风险预测显得尤为重要。

技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种房颤患病概率生成方法，所述方法包括：获取目标心电图波形区域图像，所述目标心电图波形区域图像基于对目标用户进行心电图采集得到的纸质心电图图像得到；将所述目标心电图波形区域图像输入预先训练的房颤患病概率生成模型，得到所述目标用户患有房颤的概率。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标心电图波形区域图像，包括：获取目标纸质心电图图像，所述目标纸质心电图图像为对所述目标用户进行心电图检查得到的纸质心电图图像；检测所述目标纸质心电图图像中的心电图波形区域；按照所述波形区域位置在所述目标纸质心电图图像中截取图像；基于所截取的图像得到所述目标心电图波形区域图像。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述检测所述目标纸质心电图图像中的心电图波形区域，包括：将所述目标纸质心电图图像输入预先训练的心电图波形区域检测模型，得到所述目标纸质心电图图像中的心电图波形区域。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述房颤患病概率生成模型是通过如下第一训练步骤预先训练得到的：获取第一训练数据集，其中，第一训练数据包括样本纸质心电图波形区域图像和相应标注房颤患病概率，样本纸质心电图波形区域图像为房颤窦律纸质心电图波形区域图像或正常窦律纸质心电图波形区域图像；基于所述第一训练数据集对初始房颤患病概率生成模型进行训练；将训练得到的所述初始房颤患病概率生成模型确定为所述预先训练的房颤患病概率生成模型。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第一训练数据集中的样本纸质心电图波形区域图像通过训练数据生成步骤得到：获取样本纸质心电图图像集合；提取各所述样本纸质心电图图像中的心电图波形区域图像，得到第一心电图波形区域图像集合；基于所述第一心电图波形区域图像集合，生成所述第一训练数据集中的样本纸质心电图波形区域图像，其中，样本纸质心电图波形区域图像的图像尺寸为预设图像尺寸。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘兴鹏，章德云，蒋晨阳，洪申达，周杨，耿世佳，陈来特，徐伟伦，魏国栋，施海峰，王凯，谭琛，傅兆吉，胡福莉，周荣博，俞杰，鄂雁祺，齐新宇，陈健楠，
申请(专利权)人：合肥心之声健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：