一种心血管急救网络系统及其分类预警方法技术方案

本发明专利技术公开了一种心血管急救网络系统及其分类预警方法，包括医生客户端、急救中心服务器系统、12导联心电图采集模块，所述12导联心电图采集模块通过蓝牙将采集的信息发送给医用平板电脑，并通过4G无线网传送给急救中心服务器系统，所述急救中心服务器系统通过网络和医生客户端相连。本发明专利技术能够对患者心电异常病状按紧急状况进行分类预警，帮助医疗专家对心血管早期判断，使得心血管病患者的医疗救治时间大大缩短。

【技术实现步骤摘要】
一种心血管急救网络系统及其分类预警方法
本专利技术属于医学信号处理领域，尤其涉及一种心血管急救网络系统及其分类预警方法。
技术介绍
急性心血管病(AcuteCardiovascularDiseases，ACVD)是一组累及心脏及周围循环系统的急性临床综合征，我国现有心血管病患者2.7亿，每年300万人死于ACVD，占据人口总死亡的30％；到2030年死于心血管疾病的人数将增加至2000万人；进一步提升ACVD救治能力刻不容缓。目前，我国现有医疗体制下医疗资源及技术分布的极端不平衡；医疗技术水平低下，医疗质量不能满足患者基本需求，公众对ACVD的临床表现缺乏必要的警觉与认识，最终导致多数患者不能在时间窗内得到快速有效的救治而致死和致残。快速有效的早期识别、诊断ACVD至关重要。心电图能直接反映人体心脏的健康状况，且对一些心血管疾病如心肌缺血、房室肥大、各种心率失常的诊断有较大的准确性，但是存在着以下问题：临床医生在读图和诊断过程中，需要精确测量大量的波形参数，同时还要具有丰富的临床诊断经验及理论知识，这势必影响医疗单位对临床心脏疾病的正确诊断，经验不丰富的医务工作者判读困难且可能做出错误决策。另外，由于需要有专业知识的医务工作者人工进行心电图阅读，所以不利于患者进行家庭自我检测，也不便于对一些特殊地区如交通不便的山区的患者及时做出诊断。物联网是近年来基于互联网发展起来的新的信息技术实用平台，通过该平台可以将患者的生命体征等常用监护、检验信息及病史通过4G网络实时传输到区域医疗中心，中心专家可以在院内多个电脑终端或手机上进行远程会诊和指导抢救。该系统可以覆盖周边地区基层及社区医院，网络医院使用该系统对ACVD患者进行实时监测时，可以现场远程指导需要转诊救治的患者。120急救车上也可安装该系统，不间断将病人监护信息传向区域医疗中心，专家对患者进行现场评估，患者进入救护车即可启动胸痛中心，做到ACVD救治的“无缝链接”。
技术实现思路
基于以上所提出的问题，本专利技术提供了一种规范流程化、快速化、方便有效的心血管急救网络系统及其分类预警方法。为了实现以上方法，本专利技术系统所采用的技术方案为：一种心血管急救网络系统，包括医生用户终端、急救中心服务器系统、12导联心电图采集模块，所述12导联心电图采集模块通过蓝牙将采集的信息发送给医用平板电脑，并通过4G无线网传送给急救中心服务器系统，所述急救中心服务器系统完成信息数据的分类处理，并通过网络和医生用户终端相连；所述急救中心服务器系统包括数据库服务器、网络服务器、数据处理模块、医生客户端，所述数据库服务器接收到4G无线网发送的患者的相关采集数据后，分别和网络服务器、数据处理模块实现互联，所述网络服务器、数据处理模块均和医生客户端相连；所述网络服务器用于执行控制指令操作和执行查询监测操作，医生能够查看患者的个人信息、救治状态、急救信息以及患者所处的具体位置；所述数据库服务器用于传输、存取建立患者个人信息、医生基本信息、医疗监控数据、警告参数设置、诊断记录和GPS定位信息；所述数据处理模块用于心电信号去噪、提取去噪后信号的时域特征并压缩重构、对重构后的信号分类以及对常见病状按照紧急情况进行预警。进一步，所述急救中心服务器系统设置在一级网络医院，能够获取一级网络医院、二级网络医院，三级网络医院、120急救车、高危易发群体和高危易发个体所处位置的GPS定位信息，且一级网络医院具有最高的决策权；所述12导联心电图采集模块能够设置在一级网络医院，或者二级网络医院，或者三级网络医院；或者120急救平台、或者高危易发群体和高危易发个体中。进一步，所述医生用户终端为监护仪，或医用PDA，或手机。进一步，所述网络服务器包括登录界面、主功能界面，其开发环境为Visualstudio2010，动态网页交互方式采用asp.net技术；网页编写采用脚本语言结合Ajax技术异步刷新页面，嵌入ActiveX控件以连接医生客户端，执行相应的控制指令。进一步，所述数据库服务器运行于win7环境,采用Microsoft公司的SQLServer2000数据库管理系统作为开发工具，Microsoft的VC+6.0作为数据库前端，CPU：AMDXP1800+，内存kingston3GDDR，硬盘戴尔600G。本专利技术的方法的技术方案为：一种根据权利要求1所述的心血管急救网络系统分类预警方法，包括以下步骤：步骤一，首先对常见的心电信号中夹杂的低频干扰、电极片接触噪声进行滤波，采用中值滤波滤除低频基线漂移干扰，公式如下：其中，x(i)为心电信号序列，k为窗口宽度，C为窗口长度，y(i)为去噪后的信号，x为原始信号，y为滤波后的信号，分别为原始信号和滤波后信号的平均值；在对高频噪声滤除的过程中，采用软阈值函数对小波系数进行处理，公式如下：其中，b、bt、T分别为心电信号原始小波系数、处理后的小波系数以及给定阈值，sign()为函数，SNR为信噪比，MSE为均方根误差；步骤二，对预处理后的心电信号提取其时域特征，生成训练样本集，对心电数据训练样本集数据特征的基原子进行稀疏编码，确定字典基原子的个数P，随机从心电数据训练样本集中抽取训练样本组成初始字典D0∈RN×P，并进行初始字典的优化，随机仿真生成某个心电数据测试信号f∈RM×1，对该测试信号进行压缩降a维u＝Φf，最后对心电数据测试信号f的重构；D0为字典、R为样本、M为每个训练样本的采样点数、μ为心电数据在采样时获得的信号，Φ为观测矩阵；步骤三，采用特征迁移算法对重构后的心电信号进行分类处理，得出常见心电异常病状，并采用模糊算法对常见心电异常病状按照紧急情况进行预警。进一步，所述步骤二包括以下步骤：步骤2.1，仿真建立心电数据信号模型包含正常P波、QRS波群、T波、PR间期、RR间期、QT间期、ST段；仿真产生大量的心电数据信号组成训练样本集为E＝[E1,E1,…,E7]∈RM×W，其中W为总的训练样本个数，M为每个训练样本的采样点数，R为样本；步骤2.2，确定字典基原子的个数P，随机从心电数据训练样本集中抽取72个训练样本组成初始字典D0∈RN×P，初始字典优化的目标函数为：其中A0为训练样本集E在字典D0上的稀疏表示矩阵，λ为正则化参数；步骤2.3，观测矩阵Φ∈RN×M(N＜＜M)采用独立同分布的高斯随机变量组成的随机高斯矩阵实现，对该测试信号进行压缩降维u＝Φf，获得该测试信号的低维压缩观测信号u∈RN×1，完成测试信号的压缩采样；步骤2.4，对心电数据测试信号f的重构，采用基于l0范数下的信号重构的非凸优化求解算法中的正交匹配追踪算法求解方程ΦDa＝u，获取测试信号在字典下的稀疏表示矩阵a∈RP×1；反解重构心电数据测试信号进一步，所述步骤三采用特征迁移算法对重构后的心电信号进行分类处理，得出常见心电异常病状的具体过程为：输入：将重构后的心电数据测试信号作为源领域数据集DS，其标签集为YS，将RR间期、QRS波群、P波、T波、PR间期、QT间期、ST段作为目标领域数据集DT，低维子空间维数k，参数α、β、γ、λ，基准分类器f，最大迭代次数Tmax；输出：低维投影矩阵W1；步骤3.1：通过分布差异矩阵的元素：构建边缘分布差异矩阵L0，构建拉普拉斯矩阵M1，求本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种心血管急救网络系统，其特征在于：包括医生用户终端、急救中心服务器系统、12导联心电图采集模块，所述12导联心电图采集模块通过蓝牙将采集的信息发送给医用平板电脑，并通过4G无线网传送给急救中心服务器系统，所述急救中心服务器系统完成信息数据的分类处理，并通过网络和医生用户终端相连；所述急救中心服务器系统包括数据库服务器、网络服务器、数据处理模块、医生客户端，所述数据库服务器接收到4G无线网发送的患者的相关采集数据后，分别和网络服务器、数据处理模块实现互联，所述网络服务器、数据处理模块均和医生客户端相连；所述网络服务器用于执行控制指令操作和执行查询监测操作，医生能够查看患者的个人信息、救治状态、急救信息以及患者所处的具体位置；所述数据库服务器用于传输、存取建立患者个人信息、医生基本信息、医疗监控数据、警告参数设置、诊断记录和GPS定位信息；所述数据处理模块用于心电信号去噪、提取去噪后信号的时域特征并压缩重构、对重构后的信号分类以及对常见病状按照紧急情况进行预警。

【技术特征摘要】
1.一种心血管急救网络系统，其特征在于：包括医生用户终端、急救中心服务器系统、12导联心电图采集模块，所述12导联心电图采集模块通过蓝牙将采集的信息发送给医用平板电脑，并通过4G无线网传送给急救中心服务器系统，所述急救中心服务器系统完成信息数据的分类处理，并通过网络和医生用户终端相连；所述急救中心服务器系统包括数据库服务器、网络服务器、数据处理模块、医生客户端，所述数据库服务器接收到4G无线网发送的患者的相关采集数据后，分别和网络服务器、数据处理模块实现互联，所述网络服务器、数据处理模块均和医生客户端相连；所述网络服务器用于执行控制指令操作和执行查询监测操作，医生能够查看患者的个人信息、救治状态、急救信息以及患者所处的具体位置；所述数据库服务器用于传输、存取建立患者个人信息、医生基本信息、医疗监控数据、警告参数设置、诊断记录和GPS定位信息；所述数据处理模块用于心电信号去噪、提取去噪后信号的时域特征并压缩重构、对重构后的信号分类以及对常见病状按照紧急情况进行预警。2.根据权利要求1所述的一种心血管急救网络系统，其特征在于：所述急救中心服务器系统设置在一级网络医院，能够获取一级网络医院、二级网络医院，三级网络医院、120急救车、高危易发群体和高危易发个体所处位置的GPS定位信息，且一级网络医院具有最高的决策权；所述12导联心电图采集模块能够设置在一级网络医院，或者二级网络医院，或者三级网络医院；或者120急救平台、或者高危易发群体和高危易发个体中。3.根据权利要求1所述的一种心血管急救网络系统，其特征在于：所述医生用户终端为监护仪，或医用PDA，或手机。4.根据权利要求1所述的一种心血管急救网络系统，其特征在于：所述网络服务器包括登录界面、主功能界面，其开发环境为Visualstudio2010，动态网页交互方式采用asp.net技术；网页编写采用脚本语言结合Ajax技术异步刷新页面，嵌入ActiveX控件以连接医生客户端，执行相应的控制指令。5.根据权利要求1所述的一种心血管急救网络系统，其特征在于：所述数据库服务器运行于win7环境，采用Microsoft公司的SQLServer2000数据库管理系统作为开发工具，Microsoft的VC+6.0作为数据库前端，CPU：AMDXP1800+，内存kingston3GDDR，硬盘戴尔600G。6.一种根据权利要求1所述的心血管急救网络系统分类预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，首先对常见的心电信号中夹杂的低频干扰、电极片接触噪声进行滤波，采用中值滤波滤除低频基线漂移干扰，公式如下：其中，x(i)为心电信号序列，k为窗口宽度，C为窗口长度，y(i)为去噪后的信号，x为原始信号，y为滤波后的信号，分别为原始信号和滤波后信号的平均值；在对高频噪声滤除的过程中，采用软阈值函数对小波系数进行处理，公式如下：其中，b、bt、T分别为心电信号原始小波系数、处理后的小波系数以及给定阈值，sign()为函数，SNR为信噪比，MSE为均方根误差；步骤二，对预处理后的心电信号提取其时域特征，生成训练样本集，对心电数据训练样本集数据特征的基原子进行稀疏编码，确定字典基原子的个数P，随机从心电数据训练样本集中抽取训练样本组成初始字典D0∈RN×P，并进行初始字典的优化，随机仿真生成某个心电数据测试信号f∈RM×1，对该测试信号进行压缩降a维u＝Φf，最后对心电数据测试信号f的重构；D0为字典、R为样本、M为每个训练样本的采样点数、μ为心电数据在采样时获得的信号，Φ为观测矩阵；步骤三，采用特征迁移算法对重...

【专利技术属性】
技术研发人员：严金川，王中群，陈蕊，梁仪，王翠平，袁伟，仇苓苓，邵晨，
申请(专利权)人：江苏大学附属医院，
类型：发明
国别省市：江苏,32