本技术介绍了一种心脏电生理的综合分析技术,包括系统、设备及存储解决方案。该技术涉及收集心电图、超声心动图图像和临床指标数据,并进行数据预处理;进一步提取特征,建立模型,实现对心脏电生理状态的准确分析。
背景技术
心律失常是常见的心血管疾病,严重威胁人类健康。心脏电生理检查是诊断和治疗心律失常的“金标准”,通过记录和分析心脏的电活动数据,可以精准定位病灶、明确病因、评估病情以及指导治疗方案。
传统技术中,心电图分析主要依赖医生人工进行判读,这种方式存在以下不足:
1、主观性强,依赖医生经验:心律失常类型复杂多样,人工判读易受医生主观因素影响,导致诊断结果的一致性和准确性难以保证。
2、效率低下,难以处理海量数据:随着可穿戴设备的普及,心脏电生理数据呈爆炸式增长,传统人工分析方法难以应对海量数据的处理需求。
3、信息利用率低,忽略多模态数据:传统方法主要关注心电信号本身,忽略了其他生理信号(如血压、血氧等)以及患者临床信息,无法进行全面的综合分析。
近年来,深度学习在医学影像分析领域取得了突破性进展,例如图像识别、目标检测和语义分割等方面。然而,深度学习在心脏电生理领域的应用仍存在如下问题:
1、准确率不够:心脏电生理信号具有高采样率、高噪声、个体差异大等特点,现有的分析模型规模受限,难以充分利用海量数据,在有效提取特征和学习规律方面性能差强人意,导致分析结果的准确率不够。此外,现有的模型仅仅分析心电信号本身,没有有效融合其他生理信号以及患者临床信息,缺乏多模态数据融合能力,分析结果的准确性和可靠性仍有待提高。
2、解释性不足,难以获得临床信任:深度学习模型通常被认为是“黑盒”,其决策过程难以解释,难以获得临床医生的信任,阻碍了其在临床诊断中的应用。
实现思路