本发明涉及数据处理领域，尤其是一种心律失常的个体化风险预测方法以及相关装置。
背景技术：
1、心律失常，是一种常见的心脏疾病，指的是心率节律的异常。这种疾病可能导致多种症状，从轻微心悸到严重的病症，如心力衰竭和心脏病发作。心律失常可以是暂时的，也可以是长期的，并且可以是生理性的或病理性的。
2、相关技术中，对心律失常的诊断主要依赖医生的临床经验。心电图(ecg)通过记录心脏的电活动来描绘心脏电信号，从中可以观察到不同的波形和间隔，这些波形和间隔有助于识别心脏活动的异常模式。然而，医生在分析心电图时，由于心电图需要长时间的监测，医生很难实时分析所有数据，特别是在出现复杂或偶发的心律失常时。心律失常的信号形态复杂且可能相似，使得在心电图上对这些信号的准确区分变得困难，从而增加了诊断错误的风险。心律失常有多种类型和表现形式，每种形式的电子特性可能不同，使得在心电图上区分这些类型变得更具挑战性。随着监测时间的延长和数据量的增加，心电图数据的处理复杂性也显著提高，尤其是在进行长程监测和连续监测时。这些问题导致了心律失常分类的准确性较低，需要新的技术方案来提高诊断的精确性。
3、因此，亟需设计一种技术方案，用于解决上述至少一个技术问题。
技术实现思路
1、本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种心律失常的个体化风险预测方法以及相关装置，用以通过综合分析个体化医疗数据和心脏图结构模型，实现了对目标对象心率变化的精准预测，有助于辅助降低患者的心律失常风险，提高健康管理的效果。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种心律失常的个体化风险预测方法，该方法包括：
3、获取目标对象的个体化医疗数据；
4、将所述个体化医疗数据输入到目标重建网络中，对目标对象进行心脏结构重建，得到目标对象的心脏图结构模型；所述心脏图结构模型用于表示目标对象的个体化心脏结构特征；
5、将所述个体化医疗数据以及所述心脏图结构模型输入到目标风险预测网络中，对目标对象进行心律预测，得到目标对象的心率变化预测特征；所述心率变化预测特征用于指示目标对象在个体化条件下预测得到的心率指标变化情况；
6、基于所述心率变化预测特征进行风险评估，以获得目标对象匹配的个体化风险预测信息。
7、第二方面，本申请实施例提供了一种心律失常的个体化风险预测系统，所述系统包括以下单元，其中，
8、获取单元，被配置为获取目标对象的个体化医疗数据；
9、重建单元，被配置为将所述个体化医疗数据输入到目标重建网络中，对目标对象进行心脏结构重建，得到目标对象的心脏图结构模型；所述心脏图结构模型用于表示目标对象的个体化心脏结构特征；
10、预测单元，被配置为将所述个体化医疗数据以及所述心脏图结构模型输入到目标风险预测网络中，对目标对象进行心律风险预测，得到目标对象的心率变化预测特征；所述心率变化预测特征用于指示目标对象在个体化条件下预测得到的心率指标变化情况；
11、评估单元，被配置为基于所述个体化心脏特征进行风险评估，以获得目标对象匹配的个体化风险预测信息。
12、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
13、至少一个处理器、存储器和输入输出单元；
14、其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的计算机程序来执行第一方面的心律失常的个体化风险预测方法。
15、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行该指令时，使得计算机执行第一方面的心律失常的个体化风险预测方法。
16、本发明的有益效果是：提供了一种心律失常的个体化风险预测方法以及相关装置。该技术方案中，首先，获取目标对象的个体化医疗数据。进而，将所述个体化医疗数据输入到目标重建网络中，对目标对象进行心脏结构重建，得到目标对象的心脏图结构模型。心脏图结构模型用于表示目标对象的个体化心脏结构特征。接着，将所述个体化医疗数据以及所述心脏图结构模型输入到目标风险预测网络中，对目标对象进行心律预测，得到目标对象的心率变化预测特征。其中，心率变化预测特征用于指示目标对象在个体化条件下预测得到的心率指标变化情况。最终，基于所述心率变化预测特征进行风险评估，以获得目标对象匹配的个体化风险预测信息。本申请技术方案，通过综合分析个体化医疗数据和心脏图结构模型，实现了对目标对象心率变化的精准预测，有助于辅助降低患者的心律失常风险，提高健康管理的效果。
1.一种心律失常的个体化风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的心律失常的个体化风险预测方法，其特征在于，所述目标重建网络至少包括以下结构：提取层、重建层；
3.根据权利要求2所述的心律失常的个体化风险预测方法，其特征在于，所述使用深度可分离卷积对所述个体化医疗数据进行自适应特征提取，以得到目标对象的多维心脏结构特征，包括：
4.根据权利要求3所述的心律失常的个体化风险预测方法，其特征在于，所述分别采用各个尺度的深度可分离卷积核，以匹配的卷积起始位置为起点，执行对各种待识别医疗数据的自适应卷积处理，得到所述多维心脏结构特征，包括：
5.根据权利要求4所述的心律失常的个体化风险预测方法，其特征在于，所述对目标待识别医疗数据进行多通道分离处理，得到多通道医疗数据，包括：
6.根据权利要求1所述的心律失常的个体化风险预测方法，其特征在于，所述目标风险预测网络至少包括以下结构：提取层、映射层、心率预测层；
7.根据权利要求1所述的心律失常的个体化风险预测方法，其特征在于，所述基于所述心率变化预测特征进行风险评估，以获得目标对象匹配的个体化风险预测信息，包括：
8.一种心律失常的个体化风险预测系统，其特征在于，所述系统包括以下单元，其中，
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机软件程序，所述计算机软件程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的心律失常的个体化风险预测方法。
