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申请/专利权人：呼和浩特市大旗网络有限公司
摘要：本发明涉及动态心电图分析技术领域，具体为一种动态心电图数据处理方法及系统，包括以下步骤；对获取的动态心电图数据进行分段，调整每段信号强度，同时对每段的能量分布进行计算，并判断其稳定性，生成稳定性调整后的心电图数据段。本发明，通过对心电图信号进行基于深度学习的生物信息学特征提取，在早期心律异常的检测中，能够识别心电图信号中的复杂模式和特征，提高了心律异常识别的准确性和灵敏度。为心律异常的精确分类提供了强大的支持。采用分形维数理论对动态心电图数据进行深入分析，揭示了心电信号的非线性特性和自相似性。增强了对心电图分析的理论深度。
主权项：1.一种动态心电图数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：对获取的动态心电图数据进行分段，调整每段信号强度，同时对每段的能量分布进行计算，并判断其稳定性，生成稳定性调整后的心电图数据段；针对所述稳定性调整后的心电图数据段，设置每段动态心电图数据的参数初始值，并根据每段特性进行参数调整，反映心电信号的变化，生成参数更新记录；利用所述参数更新记录，针对多种心律异常情况设定特征，分析心电信号的变化趋势，并将信号变化与特征匹配，识别潜在心律异常，生成心律异常分析记录；基于所述心律异常的识别记录，对心电图数据段进行模式匹配，将其与已知心律异常模式进行对比，通过计算每个匹配结果的相似度，识别与心电信号同类的心律异常模式，生成心律异常模式相似度分析结果；利用所述心律异常模式相似度分析结果，分析具有相似度的心律异常模式，构建每种心律异常的特征向量，并识别心电信号中的心律异常特征，生成心律异常类型的分析结果；对所述心律异常类型的分析结果进行分析，测定心电信号在每个区段的变异性指标，分析指标的变化规律，揭示信号中的非线性特征及隐藏的异常模式，生成信号复杂度分析结果。
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