公开(公告)号：CN118197621A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410309858.X

申请日：2024-03-19

Applicant: 东北大学

Inventor： 杨金柱 ,  齐怡秋 ,  吴淼 ,  于琪 ,  李洪赫 ,  瞿明军 ,  覃文军 ,  曹鹏 ,  冯朝路

IPC: G16H50/30 ,  A61B5/349 ,  A61B5/364 ,  A61B5/00 ,  G16H50/70 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的LBBB及左心收缩功能障碍自动检测方法，涉及医学辅助检测技术领域。使用深度神经网络自动识别真性LBBB患者并进一步识别出LBBB患者中是否伴有左心室射血分数减低，计算出LVEF整数值，自动评估左心室收缩功能下降程度，实现心功能障碍的早期筛查和实时监测，为临床诊疗提供可靠的参考信息。本发明使用深度学习的方法实现了LBBB患者及其LVEF的自动检测，在多个LBBB心电图中进行测试，结果表明该方法在不同的心电图上，能够较为准确地预测LVEF值，运算速度满足实时性要求。本发明实现方法简单，运算速度快，结果准确性高，且处理过程不需要人工交互，达到了临床应用的要求。