纸质心电图分析方法技术

本公开提供一种纸质心电图分析方法

【技术实现步骤摘要】
纸质心电图分析方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开的实施例涉及纸质心电图分析
，具体涉及纸质心电图分析方法
、
装置
、
电子设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]特发性室性心律失常
(idiopathic ventricular arrhythmias
，
IVAs)
多为局灶性起源，最常见于右室流出道
(right ventricular outflow tract
，
RVOT)
和左室流出道
(left ventricular outflow tract
，
LVOT)。
目前已明确导管射频消融是治疗流出道室性心律失常
(outflow tract ventricular arrhythmias
，
OT
‑
VAs)
的一线方法，但实际操作中左右心室的血管入路明显不同且不同来源
IVAs
手术成功率差距较大
。
而左
、
右心室流出道毗邻关系较为复杂，仅通过肉眼观察心电图特征很难准确定位
。
既往研究提出的多种判断方法有以下缺陷：第一，这些方法仅关注体表心电图胸前导联鉴别作用
。
第二，这些方法需要专业的心内科知识，会花费很多人力及时间，临床应用较为局限
。

技术实现思路

[0003]本公开的实施例提出了纸质心电图分析方法
、
装置
、
电子设备和存储介质
。
[0004]第一方面，本公开的实施例提供了一种纸质心电图分析方法，该方法包括：
[0005]获取对目标用户进行心电图检查得到的目标纸质心电图图像，所述目标用户确诊患有室性心律失常；
[0006]对所述目标纸质心电图图像进行二值化处理，得到目标纸质心电图二值化图像；
[0007]将所述目标心电图二值化图像输入预先训练的第一室性心律失常起源部位确定模型，得到用于指示室性心律失常起源部位的第一起源部位确定结果；
[0008]对所述目标纸质心电图图像进行心电图数字化处理，得到目标数字心电图；
[0009]基于所述目标数字心电图，提取预设室性心律失常相关特征集合中每个相关特征的特征值；
[0010]将提取得到的各所述室性心律失常相关特征的特征值以及所述第一起源部位确定结果输入预先训练的第二室性心律失常起源部位确定模型，得到所述目标用户所患室性心律失常起源部位的第二起源部位确定结果
。
[0011]在一些可选的实施方式中，所述对所述目标纸质心电图图像进行心电图数字化处理，得到目标数字心电图，包括：
[0012]截取所述目标纸质心电图图像中预设中心区域的图像，得到目标纸质心电图中心区域图像；
[0013]对于所述目标纸质心电图中心区域图像中的各个纵坐标所在行以及横坐标所在列，分别计算对应的行像素均值以及列像素均值；
[0014]按照预设纸质心电图网格分布规则，基于各所述行像素均值以及列像素均值，确定所述目标纸质心电图图像对应背景网格线中单元网格的横向像素点数和纵向像素点数；
[0015]对于预设心电图导联标识集合中的每个导联标识，执行以下导联信号生成操作：在所述目标纸质心电图二值化图像中截取该导联标识对应导联的心电图波形二值化图像；对于该导联标识对应导联的心电图波形二值化图像中的各个前景像素点，按照横坐标对应采集时间从早到晚的顺序，根据横纵坐标
、
所述目标纸质心电图图像对应背景网格线中单元网格的横向像素点数和纵向像素点数以及预设纸质心电图单元网格对应的横向单元网格时长和纵向单元网格电压，生成该导联标识对应导联的心电信号序列中相应前景像素点对应的心电信号时间和电压
。
[0016]在一些可选的实施方式中，所述预设室性心律失常相关特征集合，包括以下至少一项：
V1
导联
R
波时限指数
、V2
导联
R
波时限指数
、V1
导联
R
波振幅指数
、V2
导联
R
波振幅指数
、V2
导联移行比
、V1
导联的
TZ
指数
、V2
导联的
TZ
指数
、V3
导联的
TZ
指数
、V4
导联的
TZ
指数
、V5
导联的
TZ
指数
、V6
导联的
TZ
指数
、V2
和
V3
导联的
SV2/RV3
指数
。
[0017]在一些可选的实施方式中，在所述对所述目标纸质心电图图像进行二值化处理，得到目标纸质心电图二值化图像之前，所述方法还包括：
[0018]对所述目标纸质心电图图像进行角度校正处理
。
[0019]在一些可选的实施方式中，所述对所述目标纸质心电图图像进行二值化处理，得到目标纸质心电图二值化图像，包括：
[0020]对所述目标纸质心电图图像进行灰度图处理，得到目标纸质心电图灰度图像；
[0021]利用自适应阈值算法计算预设灰度值阈值集合中与所述目标纸质心电图灰度图像对应的二值化灰度值阈值；
[0022]按照所确定的二值化灰度值阈值对所述目标纸质心电图灰度图像进行二值化处理，得到所述目标纸质心电图二值化图像
。
[0023]在一些可选的实施方式中，在所述将所述目标纸质心电图二值化图像输入预先训练的第一室性心律失常起源部位确定模型之前，所述方法还包括：
[0024]对所述目标纸质心电图二值化图像进行降噪处理
。
[0025]在一些可选的实施方式中，所述对所述目标纸质心电图二值化图像进行降噪处理，包括：
[0026]对所述目标纸质心电图二值化图像进行腐蚀和膨胀处理
。
[0027]在一些可选的实施方式中，所述第一室性心律失常起源部位确定模型和所述第二室性心律失常起源部位确定模型是通过如下训练步骤预先训练得到的：
[0028]获取样本纸质心电图图像集合和每个样本纸质心电图图像对应的室性心律失常起源部位标签，其中，样本纸质心电图图像为对确诊患有室性心律失常的患者进行心电图检查得到的纸质心电图图像；
[0029]对每个样本纸质心电图图像进行二值化处理，得到对应的样本纸质心电图二值化图像；
[0030]对每个样本纸质心电图图像进行心电图数字化处理，得到对应的样本数字心电图，以及基于所得到的样本数字心电图，提取所述预设室性心律失常相关特征集合中每个相关特征的特征值，得到与相应样本纸质心电图图像对应的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种纸质心电图分析方法，所述方法包括：获取对目标用户进行心电图检查得到的目标纸质心电图图像，所述目标用户确诊患有室性心律失常；对所述目标纸质心电图图像进行二值化处理，得到目标纸质心电图二值化图像；将所述目标心电图二值化图像输入预先训练的第一室性心律失常起源部位确定模型，得到用于指示室性心律失常起源部位的第一起源部位确定结果；对所述目标纸质心电图图像进行心电图数字化处理，得到目标数字心电图；基于所述目标数字心电图，提取预设室性心律失常相关特征集合中每个相关特征的特征值；将提取得到的各所述室性心律失常相关特征的特征值以及所述第一起源部位确定结果输入预先训练的第二室性心律失常起源部位确定模型，得到所述目标用户所患室性心律失常起源部位的第二起源部位确定结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述目标纸质心电图图像进行心电图数字化处理，得到目标数字心电图，包括：截取所述目标纸质心电图图像中预设中心区域的图像，得到目标纸质心电图中心区域图像；对于所述目标纸质心电图中心区域图像中的各个纵坐标所在行以及横坐标所在列，分别计算对应的行像素均值以及列像素均值；按照预设纸质心电图网格分布规则，基于各所述行像素均值以及列像素均值，确定所述目标纸质心电图图像对应背景网格线中单元网格的横向像素点数和纵向像素点数；对于预设心电图导联标识集合中的每个导联标识，执行以下导联信号生成操作：在所述目标纸质心电图二值化图像中截取该导联标识对应导联的心电图波形二值化图像；对于该导联标识对应导联的心电图波形二值化图像中的各个前景像素点，按照横坐标对应采集时间从早到晚的顺序，根据横纵坐标
、
所述目标纸质心电图图像对应背景网格线中单元网格的横向像素点数和纵向像素点数以及预设纸质心电图单元网格对应的横向单元网格时长和纵向单元网格电压，生成该导联标识对应导联的心电信号序列中相应前景像素点对应的心电信号时间和电压
。3.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述预设室性心律失常相关特征集合，包括以下至少一项：
V1
导联
R
波时限指数
、V2
导联
R
波时限指数
、V1
导联
R
波振幅指数
、V2
导联
R
波振幅指数
、V2
导联移行比
、V1
导联的
TZ
指数
、V2
导联的
TZ
指数
、V3
导联的
TZ
指数
、V4
导联的
TZ
指数
、V5
导联的
TZ
指数
、V6
导联的
TZ
指数
、V2
和
V3
导联的
SV2/RV3
指数
。4.
根据权利要求1所述的方法，其中，在所述对所述目标纸质心电图图像进行二值化处理，得到目标纸质心电图二值化图像之前，所述方法还包括：对所述目标纸质心电图图像进行角度校正处理
。5.
根据权利要求1‑4中任一所述的方法，其中，所述对所述目标纸质心电图图像进行二值化处理，得到目标纸质心电图二值化图像，包括：对所述目标纸质心电图图像进行灰度图处理，得到目标纸质心电图灰度图像；利用自适应阈值算法计算预设灰度值阈值集合中与所述目标纸质心电图灰度图像对应的二值化灰度值阈值；
按照所确定的二值化灰度值阈值对所述目标纸质心电图灰度图像进行二值化处理，得到所述目标纸质心电图二值化图像
。6.
根据权利要求1所述的方法，其中，在所述将所述目标纸质心电图二值化图像...

【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，陈星月，卢伟，刘瑞欣，王悦，傅兆吉，周荣博，俞杰，鄂雁祺，
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：