基于边缘设备的心电数据的监测方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于边缘设备的心电数据的监测方法、装置、设备和介质。该基于边缘设备的心电数据的监测方法包括：针对目标群体，获取时间单元内ECG设备采集到的心电数据；根据所述心电数据计算所述时间单元内的QTc序列；将所述QTc序列和预设的标准QTc阈值输入至预设的神经网络模型进行运算，得到所述QTc序列偏离所述标准QTc阈值的偏差；对多个所述时间单元对应的偏差进行加权平均，得到综合偏差；利用所述综合偏差调整所述标准QTc阈值，得到所述目标群体对应的特定QTc阈值；以及将所述特定QTc阈值下发至所述目标群体对应的边缘端进行心电数据监测。通过本发明专利技术，能够提升心电数据监测的准确性。电数据监测的准确性。电数据监测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘设备的心电数据的监测方法、装置、设备和介质


[0001]本专利技术涉及医学数据监测
，尤其涉及一种基于边缘设备的心电数据的监测方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]传统医疗设备中的心电数据采集和监测，主要场景在医院，例如用户感觉不舒服需要做相关ECG测量的时候，主要解决方案是去医院进行检测，因此采集数据并不能做到及时采集和有效采集。而ECG相关数据需要连续性，并且同时间周期采样多份数据进行跨周期比对，所以才会有Holter。但是Holter的局限性在于穿戴不方便，并且需要采集后再回到医院预约医生来分析相关数据，很难达到实时性。
[0003]随着智能穿戴设备相关技术的发展，现有技术中出现诸如智能手表等设备，可实时采集心电相关数据，但这类设备并不能对数据进行监测分析。例如，对基于标准QTc阈值的长QT周期基于边缘设备的心电数据的监测，由于个性化差异的存在，仍然需要医生结合用户的个性化特点进行监测分析，仍然会给用户的心电数据监测带来不便，而如果基于统一的标准QTc阈值进行监测分析，忽略个性化差异，则会导致基于边缘设备的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘设备的心电数据的监测方法，其特征在于，包括：针对目标群体，获取时间单元内ECG设备采集到的心电数据；根据所述心电数据计算所述时间单元内的QTc序列；将所述QTc序列和预设的标准QTc阈值输入至预设的神经网络模型进行运算，得到所述QTc序列偏离所述标准QTc阈值的偏差；对多个所述时间单元对应的偏差进行加权平均，得到综合偏差；利用所述综合偏差调整所述标准QTc阈值，得到所述目标群体对应的特定QTc阈值；以及将所述特定QTc阈值下发至所述目标群体对应的边缘端进行心电数据监测。2.根据权利要求1所述的基于边缘设备的心电数据的监测方法，其特征在于，根据所述心电数据计算所述时间单元内的QTc序列的步骤包括：根据所述心电数据计算QT序列{Q
n
T
n
}和RR序列{R
n
‑1R
n
}，其中，n为自然数，Q
n
T
n
为所述时间单元内第n个Q波和第n个T波之间的时间间隔，R
n
‑1R
n
为第n
‑
1个R波和第n个R波之间的时间间隔；以及根据所述QT序列{Q
n
T
n
}和所述RR序列{R
n
‑1R
n
}计算QTc序列{QTc
n
}。3.根据权利要求2所述的基于边缘设备的心电数据的监测方法，其特征在于，采用以下公式根据所述QT序列{Q
n
T
n
}和所述RR序列{R
n
‑1R
n
}计算QTc序列{QTc
n
}：4.根据权利要求1所述的基于边缘设备的心电数据的监测方法，其特征在于，对多个所述时间单元对应的偏差进行加权平均，得到综合偏差的步骤包括：根据所述时间单元所属的时间周期确定所述时间单元对应的加权权重；以及根据每个所述时间单元对应的偏差和加权权重进行加权平...

【专利技术属性】
技术研发人员：李梓铭，梁勋州，宋耀华，吴德周，李辉，
申请(专利权)人：象一象科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：