【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术揭示一种以深度学习算法为基础生成复数个标准心电图数据的方法，具体地，揭示一种利用基于样式转换的算法从单一电极或两个电极的信息生成复数个标准心电图数据的方法。
技术介绍
1、心电图从身体体表以图形记录有关心动的电位，除了标准12导联心电图以外，还有运动心电图、动态心电图等。心电图用于循环系统疾病的检诊与诊断，其简单、相对低廉、属于非侵入式，还能轻易地反复记录。
2、医院使用的标准12导联心电图在前胸连接6个电极并且在四肢也分别连接3个电极(把接地电极包含在内的话是4个电极)后把12导联信息全部收集并且将其予以综合后诊断疾病。12导联心电图以心脏为中心在12个电气方向记录心脏的电位，可凭此正确地判读限于一个部位的心脏的疾病。
3、然而，拍摄12导联时为了连接前胸电极而需要露出胸部，一般人较难把9个电极(四肢3个，胸前6个)连接到正确位置而较难在家庭或日常生活中测量，连接10个电极后难以运动而较难适用于实时监测。
4、最近揭示了诸如智能手表之类的利用单导联心电图机构测量复数个心电图的技术。然而，利用单导联心电图机构测量心电图时由于不是同一时刻测量的心电图而无法掌握心脏的真正状态。
5、本专利技术的
技术介绍
被韩国公开专利第10-2022-0008447号(2022.01.21.公开)揭示。
技术实现思路
1、技术问题
2、如前所述，本专利技术的目的是提供一种利用基于样式转换的算法从单一电极或两个电极的信息生成复数个标准心
3、技术方案
4、为了实现所述技术课题，依据本专利技术的实施例，利用心电图生成装置的复数个标准心电图数据的生成方法包括下列步骤：收集标准12导联心电图数据，根据测量者的特性及特定方式把所收集的标准12导联心电图数据分类为复数个样式；把所述分类为复数个样式的心电图数据输入心电图生成模型使其学习以便生成复数个导联心电图；接收从测量对象测量出来的单一导联心电图数据或两个导联心电图数据的输入；以及把所述单一导联心电图数据或两个导联心电图数据输入心电图生成模型后生成复数个导联心电图。
5、还可包括下述步骤，即，把所述分类为复数个样式的心电图数据输入心电图分类模型，以判别所输入的心电图数据是哪个导联的心电图的方式学习。
6、在把所述标准12导联心电图数据分类为复数个样式的步骤中，可收集心电图数据、示出所述心电图数据相当于哪个导联的心电图的样式信息、示出个人身体及精神状态的个别信息及健康状态信息。
7、在所述以判别是哪个导联的心电图的方式学习的步骤中，利用所分类的复数个心电图数据和与其对应的样式信息提取关于导联心电图的各个特征后，能把所述心电图数据作为输入的数据而把所提取的特征作为输出的数据让所述心电图分类模型学习。
8、在所述为生成复数个导联心电图而学习的步骤中，建构混合了生成对抗网络与自编码器方法的心电图生成模型，能把随机变量与对于心电图的索引以附带条件的方式输入所述建构的心电图生成模型而使其学习。
9、在所述生成复数个导联心电图的步骤中，把所输入的导联心电图数据或两个导联心电图数据输入所述心电图分类模型而提取所输入的心电图数据的特征，能根据所述提取的特征判断所输入的导联心电图数据或两个导联心电图数据是标准12导联心电图中的哪个导联心电图。
10、在所述生成复数个导联心电图的步骤中，能把判断结果和导联心电图数据或两个导联心电图数据输入心电图生成模型而生成复数个除了相应的导联心电图以外的其余样式的心电图。
11、所述心电图分类模型与所述心电图生成模型可以是相同的学习模型，也可以是互相相异地建构的学习模型。
12、专利技术的效果
13、如前所述，依据本专利技术，利用深度学习算法从两个导联的心电图信息生成复数个标准心电图信息，因此能提供不受被测者年龄、性别、患病与否及电极连接位置影响而正确度高的心电图。
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1.一种生成标准心电图数据的方法，利用标准心电图生成装置生成复数个标准心电图数据，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的标准心电图数据生成方法，其特征在于，还包括下述步骤，即，把分类为复数个样式的所述心电图数据输入心电图分类模型，以判别所输入的心电图数据是哪个导联的心电图的方式学习。
3.根据权利要求1所述的标准心电图数据生成方法，其特征在于，在把所述标准12导联心电图数据分类为复数个样式的步骤中，收集心电图数据、示出所述心电图数据相当于哪个导联的心电图的样式信息、示出个人身体及精神状态的个别信息及健康状态信息。
4.根据权利要求2所述的标准心电图数据生成方法，其特征在于，在所述以判别是哪个导联的心电图的方式学习的步骤中，利用所分类的复数个心电图数据和与其对应的样式信息提取关于导联心电图的各个特征后，把所述心电图数据作为输入的数据而把所提取的特征作为输出的数据让所述心电图分类模型学习。
5.根据权利要求4所述的标准心电图数据生成方法，其特征在于，在为生成所述复数个导联心电图而学习的步骤中，建构混合了生成对抗网络与自编码
6.根据权利要求1所述的标准心电图数据生成方法，其特征在于，在生成所述复数个导联心电图的步骤中，把所输入的导联心电图数据或两个导联心电图数据输入所述心电图分类模型而提取所输入的心电图数据的特征，根据提取的所述特征判断所输入的导联心电图数据或两个导联心电图数据是标准12导联心电图中的哪个导联心电图。
7.根据权利要求6所述的标准心电图数据生成方法，其特征在于，在生成所述复数个导联心电图的步骤中，把判断结果和导联心电图数据或两个导联心电图数据输入心电图生成模型而生成复数个除了相应的导联心电图以外的其余样式的心电图。
8.根据权利要求1或2所述的标准心电图数据生成方法，其特征在于，
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种生成标准心电图数据的方法，利用标准心电图生成装置生成复数个标准心电图数据，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的标准心电图数据生成方法，其特征在于，还包括下述步骤，即，把分类为复数个样式的所述心电图数据输入心电图分类模型，以判别所输入的心电图数据是哪个导联的心电图的方式学习。
3.根据权利要求1所述的标准心电图数据生成方法，其特征在于，在把所述标准12导联心电图数据分类为复数个样式的步骤中，收集心电图数据、示出所述心电图数据相当于哪个导联的心电图的样式信息、示出个人身体及精神状态的个别信息及健康状态信息。
4.根据权利要求2所述的标准心电图数据生成方法，其特征在于，在所述以判别是哪个导联的心电图的方式学习的步骤中，利用所分类的复数个心电图数据和与其对应的样式信息提取关于导联心电图的各个特征后，把所述心电图数据作为输入的数据而把所提取的特征作为输出的数据让所述心电图分类模型学习。
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