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其中单个beat（即，心拍）的图像，即目标心电图心拍图像，再将目标心电图心拍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，由于心拍图像中包括了整个beat的心电图图像，且包括了PR间期的心电图图像，相对于仅有PR间期的心电图图像而言，可提高房颤概率生成的准确性。另外，相对于利用整个心电图图像进行房颤概率生成模型训练而言，由于训练数据维度更低，可减少模型复杂性，提高模型训练效率和收敛时间，以及可提高房颤概率生成过程的执行速度。度。度。

【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
/>[0004]本公本文档来自技高网...

【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：获取目标心电图心拍图像，所述目标心电图心拍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；将所述目标心电图心拍图像输入预先训练的房颤患病概率生成模型，得到与所述目标心电图心拍图像对应的房颤患病概率。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标心电图心拍图像，包括：获取目标心电图波形图像，所述目标心电图波形图像中像素点的像素值为用于表征心电图波形的波形像素值或用于表征背景的背景像素值，所述目标心电图波形图像基于对所述目标用户进行心电图采集得到的纸质心电图图像得到；确定所述目标心电图波形图像中的心拍图像位置；按照所述心拍图像位置在所述目标心电图波形图像中截取图像，得到所述目标心电图心拍图像。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获取目标心电图波形图像，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；对所述目标心电图波形区域图像进行波形分割，得到波形分割结果，所述波形分割结果用于区分所述目标心电图波形区域图像中的波形和背景部分；基于所述波形分割结果和所述目标心电图波形区域图像，生成所述目标心电图波形图像。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述目标心电图波形区域图像进行波形分割，得到波形分割结果，包括：将所述目标心电图波形区域图像输入心电图波形分割模型，得到波形分割结果。5.根据权利要求3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；按照检测到的心电图波形区域在所述目标纸质心电图图像中截取图像，得到所述目标心电图波形区域图像。6.根据权利要求5述的方法，其中，在检测所述目标纸质心电图图像中的心电图波形区域之前，所述方法还包括：对所述目标纸质心电图图像进行倾斜校正处理。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述对所述目标纸质心电图图像进行倾斜校正处理，包括：对于预设倾斜角度集合中的每个倾斜角度，计算将所述目标纸质心电图像旋转该倾斜角度后的图像中每行像素点的像素值之和，以及将计算得到的各行像素点的像素值之和中的最小值确定为该倾斜角度对应的导联基线像素值之和；将所述预设倾斜角度集合中对应的导联基线像素值之和最小的倾斜角度确定为校正角度；将所述目标纸质心电图图像旋转所述校正角度。
8.根据权利要求5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。9.根据权利要求2所述的方法，其中，所述目标心电图波形图像中的心电图导联基线沿所述目标心电图波形图中的横坐标方向延伸；以及所述确定所述目标心电图波形图像中的心拍图像位置，包括：对于所述目标心电图波形图像的每个横坐标，确定该横坐标对应的背景像素点数量，其中，该横坐标对应的背景像素点数量为所述目标心电图波形图像中横坐标与该横坐标之间的距离小于第一预设像素距离的像素点中的背景像素点数量；对所述目标心电图波形图像的各横坐标对应的背景像素点数量进行峰值检测，得到至少一个背景像素点数量峰值和相应横坐标；将各所述背景像素点数量峰值对应的横坐标确定为R波峰值横坐标；将各所述R波峰值横坐标按照从小到大的顺序排序后生成R波峰值横坐标序列；根据所述R波峰值横坐标序列确定所述目标心电图波形图像中的心拍图像位置。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述根据所述R波峰值横坐标序列确定所述目标心电图波形图像中的心拍图像位置，包括：将所述R波峰值横坐标序列确定为所述目标心电图波形图像中的心拍图像位置。11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述按照所述心拍图像位置在所述目标心电图波形图像中截取图像，得到所述目标心电图心拍图像，包括：对于所述R波峰值横坐标序列中两相邻R波峰值横坐标，在所述目标心电图波形图像中截取横坐标在该两相邻R波峰值横坐标之间的图像，以及将截取得到的图像确定为所述目标心电图心拍图像。12.根据权利要求9所述的方法，其中，所述根据所述R波峰值横坐标序列确定所述目标心电图波形图像中的心拍图像位置，包括：对于所述目标心电图波形图像的每个纵坐标，确定该纵坐标对应的波形像素点数量，其中，该纵坐标对应的波形像素点数量为所述目标心电图波形图像中纵坐标与该纵坐标之间的距离小于第二预设像素距离的像素点中的波形像素点数量；对所述目标心电图波形图像的各纵坐标对应的波形像素点数量进行峰值检测，得到至少一个波形像素点数量峰值和相应纵坐标；将各所述波形像素点数量峰值对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：章德云，刘兴鹏，洪申达，蒋晨阳，耿世佳，周杨，魏国栋，陈来特，王凯，施海峰，傅兆吉，谭琛，周荣博，胡福莉，俞杰，徐伟伦，鄂雁祺，齐新宇，陈健楠，
申请(专利权)人：北京哈特瑞姆医疗技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：