本公開涉及用于分析心臟活動的設備、方法和系統。

背景技術：

1、用于收集生物特征數據的監測設備在診斷和治療患者的醫療狀況時越來越普遍。例如，移動設備可用于監測患者的心臟數據。這種心臟監測可以給予醫生有關患者各種心臟病和不規則性的發生和規律的寶貴信息。對各個心跳進行分類可以有助于準確地識別和分類心臟事件（諸如心律異常），使得可以向患者、醫生或其他護理人員提供關鍵警報，并且可以對患者進行治療。

技術實現思路

1、在示例1中，一種方法包括一起顯示每個都與第一心跳分類相關聯的心跳圖；選擇所述心跳圖中的至少一個以識別至少一個所選擇的心跳；基于與所述第一心跳分類相關聯的心跳相對于所述至少一個所選擇的心跳的比較，創建所述心跳的子組；并將所述子組中的心跳重新分類為第二心跳分類。

2、在示例2中，根據示例1所述的方法，其中所述比較是基于所述心跳和所述至少一個所選擇的心跳的潛在空間表示的。

3、在示例3中，根據示例2所述的方法，其中所述潛在空間表示每個都包括針對每個心跳的4-16個數據點。

4、在示例4中，根據前述示例中任一示例所述的方法，還包括：計算針對與所述第一分類相關聯的所述心跳的相應數值，其中所述比較包括將所述相應數值與閾值進行比較。

5、在示例5中，根據示例4所述的方法，其中使用歐幾里德距離算法來計算所述相應數值。

6、在示例6中，根據示例5所述的方法，其中所述歐幾里德距離算法的輸入是所述潛在空間表示的值。

7、在示例7中，根據示例5或6所述的方法，其中所述至少一個所選擇的心跳包括針對所述歐幾里德距離算法的質心值。

8、在示例8中，根據示例4-7中任一示例所述的方法，所述方法還包括：增加所述閾值以增加所述子組中的心跳數。

9、在示例9中，根據前述示例中任一示例所述的方法，其中所述顯示包括將心跳圖一起顯示在用戶界面上的第一窗口中。所述方法還包括：從所述第一窗口中提取與所述子組相關聯的心跳圖；以及在第二窗口中顯示與所述子組相關聯的心跳圖。

10、在示例10中，根據前述示例中任一示例所述的方法，其中所述顯示包括顯示彼此疊加的心跳圖。

11、在示例11中，根據前述示例中任一示例所述的方法，其中所述子組中的心跳圖以與其余心跳圖不同的顏色、線型和/或線寬顯示。

12、在示例12中，根據前述示例中任一示例所述的方法，其中所述第一心跳分類為心室心跳，其中所述第二心跳分類為正常心跳。

13、在示例13中，計算機程序產品包括使得一個或多個處理器執行根據示例1-12所述的方法的步驟的指令。

14、在示例14中，一種計算機可讀介質，其上存儲有根據示例13所述的計算機程序產品。

15、在示例15中，一種計算機，其包括根據示例14所述的計算機可讀介質。

16、在示例16中，一種非暫時性計算機可讀存儲介質存儲指令，當所述指令在處理器上執行時，執行操作。所述操作包括使得心跳圖一起顯示，其中所述心跳圖每個都與第一心跳分類相關聯，并且其中所述第一心跳分類由與每個心跳相關聯的元數據指示。所述操作還包括接收對所述心跳圖中的至少一個的選擇，以識別所選擇的心跳；基于與所述第一心跳分類相關聯的心跳相對于所選擇的心跳的比較，創建心跳的子組；以及通過更新與所述子組中的心跳相關聯的所述元數據，將所述子組中的心跳重新分類為第二心跳分類。

17、在示例17中，根據示例16所述的計算機可讀存儲介質，其中所述比較是基于所述心跳和所選擇的心跳的潛在空間表示的。

18、在示例18中，根據示例17所述的計算機可讀存儲介質，其中所述潛在空間表示每個都包括針對每個心跳的4-16個數據點。

19、在示例19中，根據示例16所述的計算機可讀存儲介質，所述操作還包括：計算針對與所述第一分類相關聯的心跳的相應數值，其中所述比較包括將所述相應數值與閾值進行比較。

20、在示例20中，根據示例19所述的計算機可讀存儲介質，其中使用歐幾里德距離算法計算所述相應數值。

21、在示例21中，根據示例20所述的計算機可讀存儲介質，其中所述歐幾里德距離算法的輸入是所述潛在空間表示的值。

22、在示例22中，根據示例20所述的計算機可讀存儲介質，其中所選擇的心跳包括針對所述歐幾里德距離算法的質心值。

23、在示例23中，根據示例19所述的計算機可讀存儲介質，所述操作還包括：接收增加所述閾值的命令，以增加所述子組中的心跳數。

24、在示例24中，根據示例16所述的計算機可讀存儲介質，其中所述心跳圖最初被一起顯示在用戶界面上的第一窗口中，所述操作還包括：從所述第一窗口中提取與所述子組相關聯的心跳圖；并使得與所述子組相關聯的心跳圖被顯示在第二窗口中。

25、在示例25中，根據示例16所述的計算機可讀存儲介質，其中使得所述心跳圖被一起顯示包括使得所述心跳圖彼此疊加顯示。

26、在示例26中，根據示例16所述的計算機可讀存儲介質，所述操作還包括：使得所述子組中的心跳圖以與其余心跳圖不同的顏色、線型和/或線寬顯示。

27、在示例27中，根據示例16所述的計算機可讀存儲介質，其中所述第一心跳分類是心室心跳，其中所述第二心跳分類是正常心跳。

28、在示例28中，系統包括用于顯示用戶界面的顯示器、處理器和存儲指令的非暫時性計算機可讀存儲介質。當所述指令由所述處理器執行時，使得所述處理器執行一個或多個操作，所述一個或多個操作包括：使得心跳圖一起顯示在第一窗口的用戶界面上；從所述用戶界面接收對所述心跳圖中的至少一個的選擇，以識別所選擇的心跳；計算針對所述心跳的相應數值；以及基于所述心跳相對于所選擇的心跳的比較來創建所述心跳的子組。所述比較包括將所述相應數值與閾值進行比較。所述一個或多個操作還包括使得所述子組的所述心跳圖一起顯示在第二窗口中用戶界面上。

29、在示例29中，根據示例28所述的系統，所述一個或多個操作還包括將所述子組中的心跳重新分類為第二心跳分類。

30、在示例30中，根據示例28所述的系統，其中使用歐幾里德距離算法計算所述相應數值。

31、在示例31中，根據示例28所述的系統，其中計算針對所述心跳的所述相應數值不包括計算針對所選擇的心跳的數值。

32、在示例32中，一種方法包括：一起顯示每個都與第一心跳分類相關聯的心跳圖；選擇所述心跳圖中的至少一個以識別至少一個所選擇的心跳；基于與所述第一心跳分類相關聯的心跳相對于所述至少一個所選擇的心跳的比較，創建所述心跳的子組；并將所述子組中的心跳重新分類為第二心跳分類。

33、在示例33中，根據示例32所述的方法，其中所述比較基于所述心跳與所述至少一個所選擇的心跳的潛在空間表示。

34、在示例34中，根據示例23所述的方法，還包括：計算針對與所述第一分類相關聯的所述心跳的相應數值，其中所述比較包括將所述相應數值與閾值進行比較。

35、在示例35中，根據示例34所述的方法，其中使用歐幾里德距離算法計算所述相應數值。

36、雖然公開了多個實例，但本領域技術人員通過以下詳細描述將清楚本公開的其他實例，該詳細描述顯示并描述了本公開的說明性實例。因此，附圖和詳細描述本質上應被視為說明性的，而不是限制性的。