【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医疗，特别是涉及一种心拍分类系统。
技术介绍
1、通常，通过对心电数据进行分类，能够准确判断心电数据是否存在异常。随着人工智能的飞速发展，使用深度学习算法对心电数据进行分类被广泛应用。
2、但是，传统技术中，在使用深度学习算法对心电数据进行分类时，需要将深度学习算法使用的深度学习模型部署在云计算平台，通过云计算平台接收用户发送的心电数据，实现对心电数据的心拍分类，再将分类结果传输给用户。
3、然而，云计算平台中央化的数据存储管理方式对数据传输效率有较大的限制，使得传统技术中对心电数据的分类存在时延较高的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低对心电数据分类的时延的心拍分类系统。
2、本申请提供了一种心拍分类系统，该心拍分类系统包括：云端、边缘处理终端和客户终端，客户终端和云端均与边缘处理终端通信连接，边缘处理终端包括数据分析单元；
3、云端，用于基于预设的样本心电数据集训练得到通用分类模型，并将通用...
【技术保护点】
1.一种心拍分类系统，其特征在于，所述心拍分类系统包括：云端、边缘处理终端和客户终端，所述客户终端和所述云端均与所述边缘处理终端通信连接，所述边缘处理终端包括数据分析单元；
2.根据权利要求1所述的心拍分类系统，其特征在于，所述客户终端包括用户终端和标注终端；
3.根据权利要求2所述的心拍分类系统，其特征在于，所述边缘处理终端还包括个性化训练单元，
4.根据权利要求2所述的心拍分类系统，其特征在于，所述边缘处理终端还包括筛选单元；
5.根据权利要求4所述的心拍分类系统，其特征在于，所述筛选单元，还用于向所述云端发送所述待
【技术特征摘要】
1.一种心拍分类系统，其特征在于，所述心拍分类系统包括：云端、边缘处理终端和客户终端，所述客户终端和所述云端均与所述边缘处理终端通信连接，所述边缘处理终端包括数据分析单元；
2.根据权利要求1所述的心拍分类系统，其特征在于，所述客户终端包括用户终端和标注终端；
3.根据权利要求2所述的心拍分类系统，其特征在于，所述边缘处理终端还包括个性化训练单元，
4.根据权利要求2所述的心拍分类系统，其特征在于，所述边缘处理终端还包括筛选单元；
5.根据权利要求4所述的心拍分类系统，其特征在于，所述筛选单元，还用于向所述云端发送所述待标注心电数据；
6.根据权利要求5所述的心拍分类系统，其特征在于，所述云端...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶志刚，高飞，王涛，付洺宇，许锡晨，
申请(专利权)人：武汉联影智融医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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