CN116369931B - 基于QTd的心电信号处理方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医疗信息处理技术领域，具体公开了基于QTd的心电信号处理方法、装置及存储介质。通过获取目标对象在不同时段的若干组心电信号及对应的状态校正系数，对各组心电信号进行QT间期计算及QT间期离散度计算，得到各组心电信号的QT间期离散度，根据各组心电信号的QT间期离散度及对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度，并确定相应的离散度等级，便于医护人员根据目标QT间期离散度及离散度等级进行目标对象的心率诊断。本发明可以实现多组心电信号的同步高效处理，以获得不同组的QT间期离散度来进行状态校正汇总，确定出最终准确、有效的目标QT间期离散度及相应的离散度等级，提高医护人员的心电诊断效率和质量。
Description
技术领域
本发明属于医疗信息处理技术领域，具体涉及基于QTd的心电信号处理方法、装置及存储介质。
背景技术
心电信号是目前监测心脏状况最重要的手段之一，可以记录心脏每一心动周期所产生的电活动变化。心电信号可以协助医生判断目标对象是否心率失常、心肌缺血、心肌梗死、心脏扩大、心脏肥厚等。目前，对心电信号的分析过程包括：将各导联心电波形进行自动检测分析，获取平均模板，根据平均模块获得QT间期值等，通过多导联体系获取心电信号在体表的分布，来反映心脏的运动变化情况，能对多种心脏疾病进行诊断。而12导联心电是目前临床所广泛使用的心电监测方法，通过10个电极来获取被检测者3个肢体导联，3个加压导联和6个胸导联的心电信号，能全面、准确的反应心脏运动变化情况，全面的获取心脏各种参数信息。
研究表明，12导联心电的QTd(QT间期离散度)具有一定的临床应用价值，QTd能间接反映心室肌复极的不均一性，可代表心室肌兴奋性恢复时间不一致的程度，或心室肌不应期差异的程度。相邻心肌复极时间的差异或心肌不应期的差异是形成折返的重要条件，而折返是大多数严重心律失常的发生机制，如室速、室朴及室颤等恶性心律失常，甚至猝死。但传统的心电图机对心电图分析的过程中并不会分析QT间期离散度，QT间期离散度一般由医生根据每个导联心电波形的报告人工分析获得，很容易出现分析偏差，且效率也不高，借此进行后续心电诊断的质量也不高。
发明内容
本发明的目的是提供基于QTd的心电信号处理方法、装置及存储介质，用以解决现有技术中存在的上述问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，提供基于QTd的心电信号处理方法，包括：
获取若干组心电信号及对应的状态校正系数，且各组心电信号为针对同一目标对象在不同时间段获取的，所述心电信号包括12导联体表心电信号；
对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期；
确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，并根据12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，计算获得各组心电信号的QT间期离散度；
根据各组心电信号的QT间期离散度及各组心电信号对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度；
将目标QT间期离散度导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到目标QT间期离散度对应的离散度等级；
将目标QT间期离散度及对应的离散度等级进行关联保存及展示。
基于上述技术内容，通过获取目标对象在不同时段的若干组心电信号及对应的状态校正系数，然后对各组心电信号进行QT间期计算及QT间期离散度计算，得到各组心电信号的QT间期离散度，再根据各组心电信号的QT间期离散度及对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度，并确定相应的离散度等级，最后将目标QT间期离散度及对应的离散度等级进行关联保存及展示，便于医护人员调取查看目标QT间期离散度及离散度等级后，借此进行目标对象的心率诊断。本发明可以实现对目标对象多组心电信号的同步高效计算处理，以获得不同时间段下的QT间期离散度来进行状态校正汇总，确定出最终准确、有效的目标QT间期离散度及相应的离散度等级，来供医护人员诊断参考，提高了医护人员的心电诊断效率和质量。
在一个可能的设计中，在得到各组心电信号对应各导联的QT间期后，所述方法还包括：
对各导联的QT间期进行心率校正，得到心率校正后的QT间期；
利用各导联心率校正后的QT间期确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期。
在一个可能的设计中，所述对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期，包括：采用12SL心电算法对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期。
在一个可能的设计中，所述根据12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，计算获得各组心电信号的QT间期离散度，包括：用12导联之间的最大QT间期减去最小QT间期，得到QT间期离散度。
在一个可能的设计中，所述根据各组心电信号的QT间期离散度及各组心电信号对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度，包括：
各组心电信号的QT间期离散度分别乘以各组心电信号对应的状态校正系数，得到各状态校正后的QT间期离散度；
将各状态校正后的QT间期离散度总和相加后取平均值，得到目标QT间期离散度。
在一个可能的设计中，所述方法还包括：
将各状态校正后的QT间期离散度分别导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到各状态校正后的QT间期离散度所对应的离散度等级；
将得到的数量最多，且超过总数量50％的离散度等级作为目标离散度等级；
将目标离散度等级及各状态校正后的QT间期离散度进行保存及展示。
在一个可能的设计中，所述方法还包括：
判断目标QT间期离散度对应的离散度等级是否达到设定的提示等级；
在目标QT间期离散度对应的离散度等级是达到设定的提示等级时，生成告警提示信息进行展示。
第二方面，提供一种基于QTd的心电信号处理装置，包括获取单元、第一计算单元、第二计算单元、第三计算单元、比对单元和交互单元，其中：
获取单元，用于获取若干组心电信号及对应的状态校正系数，且各组心电信号为针对同一目标对象在不同时间段获取的，所述心电信号包括12导联体表心电信号；
第一计算单元，用于对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期；
第二计算单元，用于确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，并根据12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，计算获得各组心电信号的QT间期离散度；
第三计算单元，用于根据各组心电信号的QT间期离散度及各组心电信号对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度；
比对单元，用于将目标QT间期离散度导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到目标QT间期离散度对应的离散度等级；
交互单元，用于将目标QT间期离散度及对应的离散度等级进行关联保存及展示。
第三方面，提供另一种基于QTd的心电信号处理装置，包括：
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行上述第一方面中任意一种所述的方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述第一方面中任意一种所述的方法。
第五方面，提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行上述第一方面中任意一种所述的方法。
有益效果：本发明通过获取目标对象在不同时段的若干组心电信号及对应的状态校正系数，然后对各组心电信号进行QT间期计算及QT间期离散度计算，得到各组心电信号的QT间期离散度，再根据各组心电信号的QT间期离散度及对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度，并确定相应的离散度等级，最后将目标QT间期离散度及对应的离散度等级进行关联保存及展示，便于医护人员调取查看目标QT间期离散度及离散度等级后，借此进行目标对象的心率诊断。本发明可以实现对目标对象多组心电信号的同步高效计算处理，以获得不同时间段下的QT间期离散度来进行状态校正汇总，确定出最终准确、有效的目标QT间期离散度及相应的离散度等级，来供医护人员诊断参考，提高了医护人员的心电诊断效率和质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中的方法步骤示意图；
图2为本发明实施例中第一种装置的构成示意图；
图3为本发明实施例中第二种装置的构成示意图。
具体实施方式
在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解，术语第一、第二等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。尽管本文可以使用术语第一、第二等来描述各种特征，这些特征不应当受到这些术语的限制。例如，可以将第一单元称作第二单元，并且类似地可以将第二单元称作第一单元，同时不脱离本发明的示例实施例的范围。
在下面的描述中提供了特定的细节，以便于对示例实施例的完全理解。然而，本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出***，以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实施例中，可以不以非必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术，以避免使得实施例不清楚。
实施例1：
本实施例提供基于QTd的心电信号处理方法，如图1所示，方法包括以下步骤：
S101.获取若干组心电信号及对应的状态校正系数，且各组心电信号为针对同一目标对象在不同时间段获取的，所述心电信号包括12导联体表心电信号。
具体实施时，针对同一目标对象，可在一天中的不同时间段，如早上、中午和晚上，分别采集获取其一组心电信号，以获得多组心电信号，在不同时间段获取的心电信号，分别赋予不同的状态校正系数，因为人的心电信号在一天中的不同时段有不同的状态表现，每组心电信号均赋予相对应的状态校正系数，便于后续汇总处理各组心电信号时，得到的结果更具有全面性和可靠性，状态校正系数可由专业医护人员根据对应的时间段及目标对象的生理状态进行设定，如设为0.95、1、1.05等，每组心电信号均包含12导联体表心电信号。
S102.对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期。
具体实施时，在获得各组心电信号后，可采用GE MUSE间期编辑器，以500赫兹的频率用数字计算的方法测量和存储十秒钟的间期和振幅，并应用12SL心电算法，标记各导联相应参数，计算得到各导联的QT间期。还可在采集获取12导联体表心电信号时，每个导联均连续测量三个或以上心动周期的QT间期，在计算各导联的QT间期时，取其平均值，以减少测量误差。
S103.确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，并根据12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，计算获得各组心电信号的QT间期离散度。
具体实施时，在得到各组心电信号12导联的QT间期后，比较确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，然后用12导联之间的最大QT间期减去最小QT间期，得到该组心电信号对应的QT间期离散度。
在得到各组心电信号12导联的QT间期后，还可以对各导联的QT间期进行心率校正，得到心率校正后的QT间期，利用各导联心率校正后的QT间期确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，然后用最大QT间期减去最小QT间期，得到该组心电信号对应心率校正后的QT间期离散度，用心率校正后的QT间期离散度进行后续的处理，可以提高数据的准确性和可靠性。
S104.根据各组心电信号的QT间期离散度及各组心电信号对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度。
具体实施时，在获得各组心电信号的QT间期离散度后，将各组心电信号的QT间期离散度分别乘以各组心电信号对应的状态校正系数，得到各状态校正后的QT间期离散度，将各状态校正后的QT间期离散度总和相加后取平均值，得到目标QT间期离散度。
S105.将目标QT间期离散度导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到目标QT间期离散度对应的离散度等级。
具体实施时，在得到目标QT间期离散度后，即可将目标QT间期离散度导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到目标QT间期离散度对应的离散度等级，所述QTd梯度等级表可由专业医护人员根据实际情况进行设定，举例说明，QTd梯度等级表如下表所示：
| QTd梯度区间 | 离散度等级 |
| [50,55)ms | 一级 |
| [55,60)ms | 二级 |
| [60,65)ms | 三级 |
| ··· | ··· |
若目标QT间期离散度为，则对应的离散度等级为，以此类推。
S106.将目标QT间期离散度及对应的离散度等级进行关联保存及展示。
具体实施时，在得到目标QT间期离散度及对应的离散度等级后，可将两者进行关联保存及展示，便于医护人员调取查看。
还可以在得到目标QT间期离散度对应的离散度等级后，判断目标QT间期离散度对应的离散度等级是否达到设定的提示等级，在目标QT间期离散度对应的离散度等级是达到设定的提示等级时，生成提示信息进行展示，如将三级设定为提示等级，如果离散度等级达到三级，则生成相应提示信息进行着重展示。
作为可选的方案，还可在上述步骤中得到各状态校正后的QT间期离散度后，将各状态校正后的QT间期离散度分别导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到各状态校正后的QT间期离散度所对应的离散度等级；再将得到的数量最多，且超过总数量50％的离散度等级作为目标离散度等级；然后将目标离散度等级及各状态校正后的QT间期离散度进行保存及展示。
本实施例方法可以实现对目标对象多组心电信号的同步高效计算处理，以获得不同时间段下的QT间期离散度来进行状态校正汇总，确定出最终准确、有效的目标QT间期离散度及相应的离散度等级，来供医护人员诊断参考，提高了医护人员的心电诊断效率和质量。
实施例2：
本实施例提供基于QTd的心电信号处理装置，如图2所示，包括获取单元、第一计算单元、第二计算单元、第三计算单元、比对单元和交互单元，其中：
获取单元，用于获取若干组心电信号及对应的状态校正系数，且各组心电信号为针对同一目标对象在不同时间段获取的，所述心电信号包括12导联体表心电信号；
第一计算单元，用于对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期；
第二计算单元，用于确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，并根据12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，计算获得各组心电信号的QT间期离散度；
第三计算单元，用于根据各组心电信号的QT间期离散度及各组心电信号对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度；
比对单元，用于将目标QT间期离散度导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到目标QT间期离散度对应的离散度等级；
交互单元，用于将目标QT间期离散度及对应的离散度等级进行关联保存及展示。
实施例3：
本实施例提供另一种基于QTd的心电信号处理装置，如图3所示，在硬件层面，包括：
数据接口，用于建立处理器与心电图机的数据对接，以获取相应的心电信号；
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行实施例1中的基于QTd的心电信号处理方法：
S101.获取若干组心电信号及对应的状态校正系数，且各组心电信号为针对同一目标对象在不同时间段获取的，所述心电信号包括12导联体表心电信号；
S102.对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期；
S103.确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，并根据12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，计算获得各组心电信号的QT间期离散度；
S104.根据各组心电信号的QT间期离散度及各组心电信号对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度；
S105.将目标QT间期离散度导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到目标QT间期离散度对应的离散度等级；
S106.将目标QT间期离散度及对应的离散度等级进行关联保存及展示。
可选地，该计算机设备还包括内部总线。处理器与存储器和显示器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
所述存储器可以但不限于包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、闪存(Flash Memory)、先进先出存储器(First InputFirst Output，FIFO)和/或先进后出存储器(First In Last Out，FILO)等。所述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
实施例4：
本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行实施例1中的基于QTd的心电信号处理方法：
S101.获取若干组心电信号及对应的状态校正系数，且各组心电信号为针对同一目标对象在不同时间段获取的，所述心电信号包括12导联体表心电信号；
S102.对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期；
S103.确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，并根据12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，计算获得各组心电信号的QT间期离散度；
S104.根据各组心电信号的QT间期离散度及各组心电信号对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度；
S105.将目标QT间期离散度导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到目标QT间期离散度对应的离散度等级；
S106.将目标QT间期离散度及对应的离散度等级进行关联保存及展示。
其中，所述计算机可读存储介质是指存储数据的载体，可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒(Memory Stick)等，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程***。
本实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行实施例1中的基于QTd的心电信号处理方法。其中，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程***。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.基于QTd的心电信号处理方法，其特征在于，包括：
获取若干组心电信号及对应的状态校正系数，且各组心电信号为针对同一目标对象在不同时间段获取的，所述心电信号包括12导联体表心电信号；
对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期；
确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，并根据12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，计算获得各组心电信号的QT间期离散度；
根据各组心电信号的QT间期离散度及各组心电信号对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度，包括用各组心电信号的QT间期离散度分别乘以各组心电信号对应的状态校正系数，得到各状态校正后的QT间期离散度，将各状态校正后的QT间期离散度总和相加后取平均值，得到目标QT间期离散度；
将目标QT间期离散度导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到目标QT间期离散度对应的离散度等级；
将目标QT间期离散度及对应的离散度等级进行关联保存及展示。
2.根据权利要求1所述的基于QTd的心电信号处理方法，其特征在于，在得到各组心电信号对应各导联的QT间期后，所述方法还包括：
对各导联的QT间期进行心率校正，得到心率校正后的QT间期；
利用各导联心率校正后的QT间期确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期。
3.根据权利要求1所述的基于QTd的心电信号处理方法，其特征在于，所述对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期，包括：采用12SL心电算法对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期。
4.根据权利要求1所述的基于QTd的心电信号处理方法，其特征在于，所述根据12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，计算获得各组心电信号的QT间期离散度，包括：用12导联之间的最大QT间期减去最小QT间期，得到QT间期离散度。
5.根据权利要求1所述的基于QTd的心电信号处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
将各状态校正后的QT间期离散度分别导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到各状态校正后的QT间期离散度所对应的离散度等级；
将得到的数量最多，且超过总数量50％的离散度等级作为目标离散度等级；
将目标离散度等级及各状态校正后的QT间期离散度进行保存及展示。
6.根据权利要求1所述的基于QTd的心电信号处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断目标QT间期离散度对应的离散度等级是否达到设定的提示等级；
在目标QT间期离散度对应的离散度等级是达到设定的提示等级时，生成提示信息进行展示。
7.基于QTd的心电信号处理装置，其特征在于，包括获取单元、第一计算单元、第二计算单元、第三计算单元、比对单元和交互单元，其中：
获取单元，用于获取若干组心电信号及对应的状态校正系数，且各组心电信号为针对同一目标对象在不同时间段获取的，所述心电信号包括12导联体表心电信号；
第一计算单元，用于对各组心电信号进行QT间期计算，得到各组心电信号对应各导联的QT间期；
第二计算单元，用于确定各组心电信号12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，并根据12导联之间的最大QT间期和最小QT间期，计算获得各组心电信号的QT间期离散度；
第三计算单元，用于根据各组心电信号的QT间期离散度及各组心电信号对应的状态校正系数，计算获得目标QT间期离散度，包括用各组心电信号的QT间期离散度分别乘以各组心电信号对应的状态校正系数，得到各状态校正后的QT间期离散度，将各状态校正后的QT间期离散度总和相加后取平均值，得到目标QT间期离散度；
比对单元，用于将目标QT间期离散度导入预置的QTd梯度等级表中进行比对，得到目标QT间期离散度对应的离散度等级；
交互单元，用于将目标QT间期离散度及对应的离散度等级进行关联保存及展示。
8.基于QTd的心电信号处理装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行权利要求1-6任意一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1-6任意一项所述的方法。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5792065A (en) * | 1997-03-18 | 1998-08-11 | Marquette Medical Systems, Inc. | Method and apparatus for determining T-wave marker points during QT dispersion analysis |
| CN113221595A (zh) * | 2020-01-20 | 2021-08-06 | 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 | 心电图的分析方法、分析装置、心电图机及存储装置 |
| CN113317799A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-31 | 海南视联大健康智慧医疗科技有限公司 | 一种心电数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113786200A (zh) * | 2020-05-28 | 2021-12-14 | 深圳邦健生物医疗设备股份有限公司 | 心电信号处理方法、装置、设备及可读介质 |
| CN115590524A (zh) * | 2022-09-14 | 2023-01-13 | 苏州大学（Cn） | 基于卷积神经网络的qt间期延长识别方法及*** |
-
2023
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5792065A (en) * | 1997-03-18 | 1998-08-11 | Marquette Medical Systems, Inc. | Method and apparatus for determining T-wave marker points during QT dispersion analysis |
| CN113221595A (zh) * | 2020-01-20 | 2021-08-06 | 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 | 心电图的分析方法、分析装置、心电图机及存储装置 |
| CN113786200A (zh) * | 2020-05-28 | 2021-12-14 | 深圳邦健生物医疗设备股份有限公司 | 心电信号处理方法、装置、设备及可读介质 |
| CN113317799A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-31 | 海南视联大健康智慧医疗科技有限公司 | 一种心电数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN115590524A (zh) * | 2022-09-14 | 2023-01-13 | 苏州大学（Cn） | 基于卷积神经网络的qt间期延长识别方法及*** |
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