Traitement en cours

Veuillez attendre...

Paramétrages

Paramétrages

Aller à Demande

1. WO2020114068 - PROCÉDÉ ET APPAREIL DE DÉTERMINATION AUTOMATIQUE DE SECTION ST DE SIGNAL D'ÉLECTROCARDIOGRAPHIE SUR LA BASE D'UNE TECHNOLOGIE D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Numéro de publication WO/2020/114068
Date de publication 11.06.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2019/109884
Date du dépôt international 08.10.2019
CIB
A61B 5/0452 2006.01
ANÉCESSITÉS COURANTES DE LA VIE
61SCIENCES MÉDICALE OU VÉTÉRINAIRE; HYGIÈNE
BDIAGNOSTIC; CHIRURGIE; IDENTIFICATION
5Mesure servant à établir un diagnostic; Identification des individus
04Mesure de signaux bioélectriques du corps ou de parties de celui-ci
0402Electrocardiographie, c. à d. ECG
0452Détection de paramètres spécifiques du cycle de l'électrocardiogramme
A61B 5/0472 2006.01
ANÉCESSITÉS COURANTES DE LA VIE
61SCIENCES MÉDICALE OU VÉTÉRINAIRE; HYGIÈNE
BDIAGNOSTIC; CHIRURGIE; IDENTIFICATION
5Mesure servant à établir un diagnostic; Identification des individus
04Mesure de signaux bioélectriques du corps ou de parties de celui-ci
0402Electrocardiographie, c. à d. ECG
0452Détection de paramètres spécifiques du cycle de l'électrocardiogramme
0472Détection de complexes QRS anormaux
CPC
A61B 5/0452
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Detecting, measuring or recording for diagnostic purposes
04Measuring bioelectric signals of the body or parts thereof
0402Electrocardiography, i.e. ECG
0452Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
A61B 5/7225
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Detecting, measuring or recording for diagnostic purposes
72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
7225Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
A61B 5/7253
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Detecting, measuring or recording for diagnostic purposes
72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
7235Details of waveform analysis
7253characterised by using transforms
Déposants
  • 上海数创医疗科技有限公司 SHANGHAI SID MEDICAL CO., LTD [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 朱俊江 ZHU, Junjiang
  • 张德涛 ZHANG, Detao
  • 伍尚实 WU, Shangshi
  • 汪朝阳 WANG, Zhaoyang
  • 陈广怡 CHEN, Guangyi
Mandataires
  • 苏州知途知识产权代理事务所(普通合伙) SUZHOU ZHITU INTELLECTUAL PROPERTY FIRM
Données relatives à la priorité
201811497524.007.12.2018CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) ELECTROCARDIOSIGNAL ST SECTION AUTOMATIC DETERMINATION METHOD AND APPARATUS BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGY
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE DÉTERMINATION AUTOMATIQUE DE SECTION ST DE SIGNAL D'ÉLECTROCARDIOGRAPHIE SUR LA BASE D'UNE TECHNOLOGIE D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
(ZH) 基于人工智能技术的心电信号ST段自动判断方法及装置
Abrégé
(EN)
Provided are an electrocardiosignal ST section automatic determination method and apparatus based on artificial intelligence technology. For a filtered human body electrocardiosignal, in conjunction with wavelet filtering and triangular area methods, key feature points of the electrocardiosignal are respectively extracted, comprising locating an S wave and a T wave, and the accurate recognition of initial point and slope features of an ST section is realized; subsequently, the use of a baseline removal method based on mean value filtering is put forward, and an extracted baseline sequence is subtracted to obtain a new electrocardiosignal; then, the ST section and each baseline section are extracted for the electrocardiosignal, a heart rate and the slope of each baseline section are calculated, and a standard baseline is selected comprehensively; and finally, an abnormal change in the ST section is recognized according to the standard baseline to obtain a qualitative and quantitative determination result regarding whether the ST section is lifted, lowered or normal. The method solves the problems of a baseline error being caused by a baseline shift, the selection of a standard baseline being inaccurate, and the number of abnormal heartbeats having a great difference, indirectly improves the ST section abnormal change determination accuracy, is simple for calculation and can be easily implemented.
(FR)
L'invention concerne un procédé et un appareil de détermination automatique de section ST de signal d'électrocardiographie sur la base d'une technologie d'intelligence artificielle. Pour un signal d'électrocardiographie filtré de corps humain, conjointement avec des procédés de filtrage d'ondelettes et de zone triangulaire, des points caractéristiques clés du signal d'électrocardiographie sont respectivement extraits, comprenant la localisation d'une onde S et d'une onde T, et la détection précise de caractéristiques de point initial et de pente d'une section ST est réalisée ; ensuite, l'utilisation d'un procédé d'élimination de ligne de référence sur la base d'un filtrage de valeur moyenne est amorcée, et une séquence de ligne de référence extraite est soustraite en vue d'obtenir un nouveau signal d'électrocardiographie ; la section ST et chaque section de ligne de référence sont alors extraites pour le signal d'électrocardiographie, une fréquence cardiaque et la pente de chaque section de ligne de référence sont calculées, et une ligne de référence standard est sélectionnée de façon complète ; enfin, un changement anormal dans la section ST est détecté selon la ligne de référence standard en vue d'obtenir un résultat de détermination qualitative et quantitative concernant le fait de savoir si la section ST est levée, abaissée ou normale. Le procédé résout les problèmes d'une erreur de ligne de référence provoquée par un décalage de ligne de référence, la sélection d'une ligne de référence standard étant imprécise, et le nombre de battements cardiaques anormaux différant largement, améliore indirectement la précision de détermination de changement anormal de section ST, présente un calcul simple et peut être facilement mis en œuvre.
(ZH)
基于人工智能技术的心电信号ST段自动判断方法及装置,针对滤波后的人体心电信号,结合小波滤波和三角形面积法分别提取心电信号各个重要特征点,包括定位S波和T波,实现ST段的起始点、斜率特征的准确识别,继而提出使用基于均值滤波的去除基线方法,将提取出的基线序列减去,得到新的心电信号,再针对此心电信号提取ST段、各段基线,计算心率及各段基线的斜率,综合选取标准基线,最后根据标准基线识别ST段的异常改变,得出定性定量的关于ST段的判断结果,是抬高、压低还是正常。该方法解决了基线漂移带来的基线误差、标准基线选取不准确、异常心拍个数差异大的问题,间接提高了ST段异常改变判断的准确率,计算简单、易于实现。
Également publié en tant que
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international