基于神经网络算法的心电图导联数据模拟重建方法

    公开(公告)号:CN109431492B

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN201811200358.3

    申请日:2018-10-16

    IPC分类号: A61B5/346

    摘要: 本发明实施例涉及一种基于神经网络算法的心电图导联数据模拟重建方法,包括:获取被监测者的心电监测数据;所述心电监测数据包括至少一个肢体导联的导联数据和至少一个胸导联的导联数据;根据基于神经网络机器学习算法训练多导联心电信号重构的多元神经网络回归预测模型;所述多元神经网络回归预测模型的自变量为已知的至少一个肢体导联的导联数据和至少一个胸导联的导联数据,因变量是除所述至少一个肢体导联和至少一个胸导联的导联数据之外的其余未知导联的导联数据;其中所述多元神经网络回归预测模型包含权重系数和偏置系数,由神经网络机器学习算法训练的结果确定;根据所述训练得到权重系数和偏置系数,预测所述其余未知导联的导联数据。

    基于神经网络算法的心电图导联数据模拟重建方法

    公开(公告)号:CN109431492A

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201811200358.3

    申请日:2018-10-16

    IPC分类号: A61B5/0402

    摘要: 本发明实施例涉及一种基于神经网络算法的心电图导联数据模拟重建方法,包括:获取被监测者的心电监测数据;所述心电监测数据包括至少一个肢体导联的导联数据和至少一个胸导联的导联数据;根据基于神经网络机器学习算法训练多导联心电信号重构的多元神经网络回归预测模型;所述多元神经网络回归预测模型的自变量为已知的至少一个肢体导联的导联数据和至少一个胸导联的导联数据,因变量是除所述至少一个肢体导联和至少一个胸导联的导联数据之外的其余未知导联的导联数据;其中所述多元神经网络回归预测模型包含权重系数和偏置系数,由神经网络机器学习算法训练的结果确定;根据所述训练得到权重系数和偏置系数,预测所述其余未知导联的导联数据。

    心电图动态实时分析数据中室性心搏典型数据的识别方法

    公开(公告)号:CN109431487B

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN201811140714.7

    申请日:2018-09-28

    摘要: 本发明实施例涉及一种心电图动态实时分析数据中室性心搏典型数据的识别方法,包括:对被监测者的动态心电图数据进行心搏检测处理,确定动态心电图数据包括的多个心搏数据;基于AI心搏分类模型对动态心电图数据包括的多个心搏数据进行识别,得到多个室性心搏数据;以各室性心搏数据的QRS波群起点为基准点建立基线;以基准点和基线为基准,对多个室性心搏数据进行数据叠加处理,得到室性心搏的第一心搏数据集合;确定第一心搏数据集合中,各心搏数据中特征点所在的中心数据区域;在中心数据区域进行样本数据选取,得到所需数量的心搏数据作为样本数据;对每个样本数据进行心搏片断截取处理,得到心电图动态实时分析数据中室性心搏的典型数据。

    一种基于多线程的图形绘制处理方法和装置

    公开(公告)号:CN115456859A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211174626.5

    申请日:2022-09-26

    发明人: 吕友超 石博

    摘要: 本发明实施例涉及一种基于多线程的图形绘制处理方法和装置,所述方法包括:获取第一监护设备列表;创建第一窗体对象、第一设备空间、第一导联图像对象、第一渲染目标对象;为每个第一监护设备分配一个第一通讯接口;并为每个第一监护设备创建第一设备缓存队列;为每个第一设备导联标识创建第一导联缓存队列;为每个第一监护设备创建第一设备通讯线程用于进行数据缓存;为每个第一设备缓存队列创建第一数据处理线程于定期进行导联缓存队列数据迁移;为每个第一导联图像对象创建第一绘图线程用于定期进行导联缓存数据获取、图形绘制、图像渲染和图像显示处理。通过本发明可以对CPU/内存资源进行有效释放。