预测胎心率曲线异常度的方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种预测胎心率曲线的异常度的方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取目标胎心率曲线，并确定目标胎心率曲线的缺失数据，得到对应的初始掩码；将目标胎心率曲线划分为若干个目标胎心率曲线段，并基于初始掩码确定每一目标胎心率曲线段的目标掩码；通过目标深度学习模型对每一目标胎心率曲线段以及对应的目标掩码进行分析，得到目标基线胎心率；基于目标基线胎心率得到每一目标胎心率曲线段的目标变异数值和目标加速个数，并基于目标变异数值和目标加速个数得到目标胎心率曲线的目标异常度。本申请实施例旨在通过分段预测的方法确定胎心率曲线的异常度，不但提高了预测效率，且提高了预测过程中的可解释性。释性。释性。

【技术实现步骤摘要】
预测胎心率曲线异常度的方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及数字医疗领域，尤其涉及一种预测胎心率曲线的异常度的方法、异常度的预测装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在临床上医护人员主要通过判读胎心率曲线的基线和变异情况来评估子宫内胎儿的氧合情况。由于胎心监护需要长时间连续检测胎儿心率，因此可能会遇到探头位置不准或胎儿处于睡眠周期等情况，导致胎心率曲线出现数据缺失、曲线个体差异大的问题，进而给人工判读带来困难，导致判读结果一致性差、假阳性率高。
[0003]目前基于临床指南判读的方法，在胎儿活动活跃、或者基线变异等情形时，不易准确判读胎心率基线。而监督学习算法的辅助诊断模型，例如基于深度学习、决策树等机器学习的分类算法，缺乏胎心率曲线一致的标注信息，预测效率较慢且结果也缺乏可解释性。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种预测胎心率曲线的异常度的方法、异常度的预测装置、计算机设备及计算机可读存储介质，旨在通过分段预测的方法确定胎心率曲线的异常度，不但提高了预测效率，且提高了预测过程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预测胎心率曲线的异常度的方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标胎心率曲线，并确定所述目标胎心率曲线的缺失数据，得到对应的初始掩码；将所述目标胎心率曲线划分为若干个第一预设时长的目标胎心率曲线段，并基于所述初始掩码确定每一所述目标胎心率曲线段的目标掩码；通过目标深度学习模型对每一所述目标胎心率曲线段以及对应的所述目标掩码进行分析，得到目标基线胎心率；基于所述目标基线胎心率得到每一所述目标胎心率曲线段的目标变异数值和目标加速个数，并基于所述目标变异数值和所述目标加速个数得到所述目标胎心率曲线的目标异常度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标胎心率曲线，并确定所述目标胎心率曲线的缺失数据，得到对应的初始掩码，包括：获取所述目标胎心率曲线，并基于第一预设阈值以及第一预设条件将所述目标胎心率曲线划分至若干个初始胎心率曲线段；基于若干个所述初始胎心率曲线段，通过线性插值得到线性插值后的初始胎心率曲线；基于所述线性插值后的初始胎心率曲线，通过第二预设阈值以及第二预设条件确定所述初始掩码。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于第一预设阈值以及第一预设条件将所述目标胎心率曲线划分至若干个初始胎心率曲线段之前，还包括：通过第二预设时长的中值滤波器对所述目标胎心率曲线进行过滤，得到过滤后的所述目标胎心率曲线；所述基于所述线性插值后的初始胎心率曲线，通过第二预设阈值以及第二预设条件确定所述初始掩码之前，还包括：通过第三预设时长的中值滤波器对所述线性插值后的初始胎心率曲线进行过滤，得到过滤后的所述初始胎心率曲线。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标胎心率曲线段包括第一胎心率曲线段以及第二胎心率曲线段，所述目标掩码包括对应于所述第一胎心率曲线段的第一掩码和对应于所述第二胎心率曲线段的第二掩码；所述基于所述初始掩码确定每一所述目标胎心率曲线段的目标掩码通过以下表达式实现：心率曲线段的目标掩码通过以下表达式实现：其中，所述Mask
i
(t)为所述第一掩码；所述为所述第二掩码；所述Mask
missing
(t)为所述初始掩码；所述为所述目标胎心率曲线段。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标基线胎心率包括第一基线胎心率以及第二基线胎心率，所述第一基线胎心率对应所述第一掩码；所述第二基线胎心率对应所述第二掩码，所述基于所述目标基线胎心率得到每一所述目标胎心率曲线段的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴开源，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：