【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能分析，并且更具体地，涉及一种用于心电数据的ai智能分析方法及系统。
技术介绍
1、心电数据是反映人体心脏活动的重要指标，是评估心脏健康和诊断心脏疾病的重要数据来源。然而，传统的心电数据分析方法需要专业医生进行解读，且效率存在一定限制。因此，期待一种优化的用于心电数据的分析方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种用于心电数据的ai智能分析方法及系统，其获取由心电监测设备采集的被分析对象的心电数据；从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量；将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量；以及，基于所述心电筛选语义特征向量，确定所述被分析对象的心电状态是否存在异常。这样，可以提供自动化、高效、准确的心电状态判断，辅助医生进行诊断和决策，为患者的心脏健康管理和疾病预防提供有益的支持。
2、第一方面，提供了一种用于心电数据的ai智能分析方法，其包括：
3、获取由心电监测设备采集的...
【技术保护点】
1.一种用于心电数据的AI智能分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于心电数据的AI智能分析方法，其特征在于，从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量，包括：
3.根据权利要求2所述的用于心电数据的AI智能分析方法，其特征在于，所述心电统计特征包括心率、R波幅度、QRS波宽度和ST段偏移。
4.根据权利要求3所述的用于心电数据的AI智能分析方法，其特征在于，将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的用于心电数据的AI智能分析方法...
【技术特征摘要】
1.一种用于心电数据的ai智能分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于心电数据的ai智能分析方法，其特征在于，从所述心电数据中提取心电统计特征元输入向量，包括：
3.根据权利要求2所述的用于心电数据的ai智能分析方法，其特征在于，所述心电统计特征包括心率、r波幅度、qrs波宽度和st段偏移。
4.根据权利要求3所述的用于心电数据的ai智能分析方法，其特征在于，将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量进行跨模态融合以得到心电筛选语义特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的用于心电数据的ai智能分析方法，其特征在于，将所述心电数据和所述心电统计特征元输入向量通过基于meta-block模块的跨模态特征筛选器以得到所述心电筛选语义特征向量...
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