一种基于网格技术的新生儿出生缺陷预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于网格技术的新生儿出生缺陷预警方法，包括如下步骤：区域划分、区域排除、区域标注和标注区域预警；本发明专利技术可以克服现有网络技术中可靠性低、传输过程复杂和成本高的缺陷，以实现可靠性高、传输过程简单和成本低的优点，因为网格技术的应用使得细化环境因素对出生缺陷的影响成为可能，在一个可以实际操作的水平上，提高对疾病空间分布的了解，通过确定目标区域的多个区域中的每一个的地理位置元数据，通过在考虑目标区域的地理位置的同时跨多个地理区域划分多次区域来计算目标区域的区域地理熵，以及提供目标区域的所计算的区域地理熵以便在作为目标区域的分析报告的一部分的视觉显示中呈现，准确快捷。

An early warning method for neonatal birth defects based on Grid Technology

The invention discloses an early warning method for newborn birth defects based on grid technology, including the following steps: region division, region elimination, region annotation and region annotation early warning; the invention can overcome the defects of low reliability, complex transmission process and high cost in the existing network technology, so as to realize high reliability and transmission. The process is simple and the cost is low, because the application of grid technology makes it possible to refine the impact of environmental factors on birth defects, improve understanding of the spatial distribution of disease at a practical level, by identifying geographic metadata for each of the multiple regions in the target region, by Considering the geographic location of the target region and dividing multiple regions across multiple geographic regions to calculate the regional geographic entropy of the target region, and providing the calculated regional geographic entropy of the target region for presentation in visual display as part of the analysis report of the target region, it is accurate and fast.

【技术实现步骤摘要】
一种基于网格技术的新生儿出生缺陷预警方法
本专利技术涉及网络
，具体为一种基于网格技术的新生儿出生缺陷预警方法。
技术介绍
出生缺陷也称先天异常，是指胚胎发育紊乱引起的形态、结构、功能、代谢、精神、行为等方面的异常，包括先天畸形、智力障碍、代谢性疾病等。根据国家卫生部发布的全国出生缺陷检测结果，全国出生缺陷总发生率为1.1％。我国每年约有20-30多万肉眼可见的先天畸形儿出生。出生缺陷给家庭和社会造成沉重的负担，找到出生缺陷和哪些因素，提前做好预防措施，将在很大程度上遏制其发生。地理信息系统是用于对地表相关信息数据进行收集、检查、处理、集成和分析的计算机系统。而现有的对新生儿出生缺陷预警不够快捷和准确，进而已不能满足现有市场的需求。所以，如何设计一种基于网格技术的新生儿出生缺陷预警方法，成为我们当前要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于网格技术的新生儿出生缺陷预警方法，可以克服现有网络技术中可靠性低、传输过程复杂和成本高的缺陷，以实现可靠性高、传输过程简单和成本低的优点，因为网格技术的应用使得细化环境因素对出生缺陷的影响成为可能，在一个可以实际操作的水平上，提高对疾病空间分布的了解，找出暗藏的危险因素，在新生儿出生缺陷的预警和干预中有很大应用前景，通过确定目标区域的多个区域中的每一个的地理位置元数据，通过在考虑目标区域的地理位置的同时跨多个地理区域划分多次区域来计算目标区域的区域地理熵，以及提供目标区域的所计算的区域地理熵以便在作为目标区域的分析报告的一部分的视觉显示中呈现，准确快捷，可以有效解决上述
技术介绍
中的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于网格技术的新生儿出生缺陷预警方法，包括如下步骤：1)区域划分：由计算机接收具有元数据的新生儿生成的目标区域，元数据指示用户生成的目标区域的地理位置；由计算机来确定目标区域的多次收到中的每一个的地理位置元数据；由计算机通过在考虑目标区域的地理位置的同时跨多个地理区域划分多次收到来计算目标区域的收到地理熵；以及由计算机来提供目标区域的计算的收到地理熵以便在作为目标区域的分析报告的一部分的区域显示中呈现，指示目标区域的地理位置的元数据由上传目标区域的用户提供，最后将待预警区域的地图根据经、纬度进行网格划分，划分成多个方格区域，即可；2)区域排除：选取步骤1)中的方格区域进行筛选区域；对初步选取筛选区域进行两级网格划分，缩小筛选区域的面积；在完成上述的基础上，对该筛选区域进行二次圆域筛选，进一步缩小筛选区域的面积；筛选区域实现先大后小的筛选方式，同时保证搜索时间的快速性和筛选区域内路段信息简单，统计每个所述方格区域的人口分布数量，对人口分布数量低于预设值的方格区域进行排除；3)区域标注：对筛选后的区域，采用模糊K-均值方法进行分割，获得区域区域描述，并利用信度传播方法，使标注字在区域近邻间传播，将区域描述转换标注字权值；获得所需的区域特征后，利用概率潜在语义分析模型对预警用的标注区域进行自动场景语义分类，即合理地运用区域的区域和标注字之间高、低级语义信息的互补性，有效地自动构建出区域语义类别；生成区域概念：在确定了区域的场景语义类别后，按高斯混合模型对场景内的区域分布进行建模，模型个数由场景内标注字个数指导确定，每个区域高斯分布模型对应一个区域概念；对非标注区域进行语义内容分析时，待分析区域每个区域的区域描述激活多个语义概念，采用信度传播方法让可能的标注在激活的语义网络中传播，收敛后获得分割区域的标注结果，将人口分布量高于预设值的方格区域内的具有出生缺陷的新生儿的地址与相应的经、纬度点进行对应，即可；4)标注区域预警：将标注后的方格区域内的所有新生儿出生总数和具有出生缺陷的新生儿总数，将第y个人口分布量高于预设值的方格区域内的新生儿出生总数记作x，将第y个人口分布量高于预设值的方格区域内的具有出生缺陷的新生儿出生总数记为z，计算出人口分布量高于预设值的方格区域内的新生儿出生缺陷的患病率为R＝z/x；设定患病率阈值，将单个人口分布量高于预设值的方格区域内的新生儿出生缺陷的患病率与患病率阈值进行对比，并对新生儿出生缺陷高于患病率阈值的人口分布量高于预设值的方格区域进行标记；将标记过的人口分布量高于预设值的方格区域与当地环境因素相关联，实现新生儿出生缺陷预警。根据上述
，所述步骤1)中目标区域的区域地理熵与目标区域的预定距离内的一个或多个其他目标区域的区域地理熵相比较。根据上述
，所述步骤1)中计算机包括存储器，用以存储用于多个目标区域的元数据和用于多个目标区域的区域历史数据；处理器，被耦合到存储器，其中处理设备被配置成：从存储器检索与用户生成的目标区域相关联的元数据，元数据指示用户生成的目标区域的地理位置。根据上述
，所述步骤2)中二次筛选的区域的面积为一次筛选区域面积的二分之一。根据上述
，所述步骤3)中还包括：构建不同场景间的区域概念近邻图：近邻图中的每个节点对应一个区域概念，区域概念分布的相似性采用彼此的KL距离；场景间区域概念的标注传播：利用数据字典在不同场景间寻找相同或同义的标注字，令其在区域相似的区域间传播；场景下的贝叶斯网络构造：构造场景内区域概念的贝叶斯网络结构，通过场景内概念间的贝叶斯推理，获得确切的标注信息。根据上述
，所述步骤3)中还包括区域语义网络的建立：将区域近邻图中具有连接关系、并最终具有一致标注的区域概念合并成一个节点，形成一个区域语义网络图。根据上述
，所述患病率阈值为平均患病率。与现有技术相比，本专利技术的有益效果：可以克服现有网络技术中可靠性低、传输过程复杂和成本高的缺陷，以实现可靠性高、传输过程简单和成本低的优点，因为网格技术的应用使得细化环境因素对出生缺陷的影响成为可能，在一个可以实际操作的水平上，提高对疾病空间分布的了解，找出暗藏的危险因素，在新生儿出生缺陷的预警和干预中有很大应用前景，通过确定目标区域的多个区域中的每一个的地理位置元数据，通过在考虑目标区域的地理位置的同时跨多个地理区域划分多次区域来计算目标区域的区域地理熵，以及提供目标区域的所计算的区域地理熵以便在作为目标区域的分析报告的一部分的视觉显示中呈现，准确快捷。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1是本专利技术的框图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例：如图1所示，本专利技术提供一种基于网格技术的新生儿出生缺陷预警方法，包括如下步骤：1)区域划分：由计算机接收具有元数据的新生儿生成的目标区域，元数据指示用户生成的目标区域的地理位置；由计算机来确定目标区域的多次收到中的每一个的地理位置元数据；由计算机通过在考虑目标区域的地理位置的同时跨多个地理区域划分多次收到来计算目标区域的收到地理熵；以及由计算机来提供目标区域的计算的收到地理熵以便在作为目标区域的分析报告的一部分的区域显示中呈现，指示目标区域的地理位置的元数据由上传目标区域的用户提供，最后将待预警区域的地图根据经、纬度进行网格划分，划分成多个方格区域，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于网格技术的新生儿出生缺陷预警方法，其特征在于：包括如下步骤：1)区域划分：由计算机接收具有元数据的新生儿生成的目标区域，元数据指示用户生成的目标区域的地理位置；由计算机来确定目标区域的多次收到中的每一个的地理位置元数据；由计算机通过在考虑目标区域的地理位置的同时跨多个地理区域划分多次收到来计算目标区域的收到地理熵；以及由计算机来提供目标区域的计算的收到地理熵以便在作为目标区域的分析报告的一部分的区域显示中呈现，指示目标区域的地理位置的元数据由上传目标区域的用户提供，最后将待预警区域的地图根据经、纬度进行网格划分，划分成多个方格区域，即可；2)区域排除：选取步骤1)中的方格区域进行筛选区域；对初步选取筛选区域进行两级网格划分，缩小筛选区域的面积；在完成上述的基础上，对该筛选区域进行二次圆域筛选，进一步缩小筛选区域的面积；筛选区域实现先大后小的筛选方式，同时保证搜索时间的快速性和筛选区域内路段信息简单，统计每个所述方格区域的人口分布数量，对人口分布数量低于预设值的方格区域进行排除；3)区域标注：对筛选后的区域，采用模糊K‑均值方法进行分割，获得区域区域描述，并利用信度传播方法，使标注字在区域近邻间传播，将区域描述转换标注字权值；获得所需的区域特征后，利用概率潜在语义分析模型对预警用的标注区域进行自动场景语义分类，即合理地运用区域的区域和标注字之间高、低级语义信息的互补性，有效地自动构建出区域语义类别；生成区域概念：在确定了区域的场景语义类别后，按高斯混合模型对场景内的区域分布进行建模，模型个数由场景内标注字个数指导确定，每个区域高斯分布模型对应一个区域概念；对非标注区域进行语义内容分析时，待分析区域每个区域的区域描述激活多个语义概念，采用信度传播方法让可能的标注在激活的语义网络中传播，收敛后获得分割区域的标注结果，将人口分布量高于预设值的方格区域内的具有出生缺陷的新生儿的地址与相应的经、纬度点进行对应，即可；4)标注区域预警：将标注后的方格区域内的所有新生儿出生总数和具有出生缺陷的新生儿总数，将第y个人口分布量高于预设值的方格区域内的新生儿出生总数记作x，将第y个人口分布量高于预设值的方格区域内的具有出生缺陷的新生儿出生总数记为z，计算出入口分布量高于预设值的方格区域内的新生儿出生缺陷的患病率为R＝z/x；设定患病率阈值，将单个人口分布量高于预设值的方格区域内的新生儿出生缺陷的患病率与患病率阈值进行对比，并对新生儿出生缺陷高于患病率阈值的人口分布量高于预设值的方格区域进行标记；将标记过的人口分布量高于预设值的方格区域与当地环境因素相关联，实现新生儿出生缺陷预警。...

【技术特征摘要】
1.一种基于网格技术的新生儿出生缺陷预警方法，其特征在于：包括如下步骤：1)区域划分：由计算机接收具有元数据的新生儿生成的目标区域，元数据指示用户生成的目标区域的地理位置；由计算机来确定目标区域的多次收到中的每一个的地理位置元数据；由计算机通过在考虑目标区域的地理位置的同时跨多个地理区域划分多次收到来计算目标区域的收到地理熵；以及由计算机来提供目标区域的计算的收到地理熵以便在作为目标区域的分析报告的一部分的区域显示中呈现，指示目标区域的地理位置的元数据由上传目标区域的用户提供，最后将待预警区域的地图根据经、纬度进行网格划分，划分成多个方格区域，即可；2)区域排除：选取步骤1)中的方格区域进行筛选区域；对初步选取筛选区域进行两级网格划分，缩小筛选区域的面积；在完成上述的基础上，对该筛选区域进行二次圆域筛选，进一步缩小筛选区域的面积；筛选区域实现先大后小的筛选方式，同时保证搜索时间的快速性和筛选区域内路段信息简单，统计每个所述方格区域的人口分布数量，对人口分布数量低于预设值的方格区域进行排除；3)区域标注：对筛选后的区域，采用模糊K-均值方法进行分割，获得区域区域描述，并利用信度传播方法，使标注字在区域近邻间传播，将区域描述转换标注字权值；获得所需的区域特征后，利用概率潜在语义分析模型对预警用的标注区域进行自动场景语义分类，即合理地运用区域的区域和标注字之间高、低级语义信息的互补性，有效地自动构建出区域语义类别；生成区域概念：在确定了区域的场景语义类别后，按高斯混合模型对场景内的区域分布进行建模，模型个数由场景内标注字个数指导确定，每个区域高斯分布模型对应一个区域概念；对非标注区域进行语义内容分析时，待分析区域每个区域的区域描述激活多个语义概念，采用信度传播方法让可能的标注在激活的语义网络中传播，收敛后获得分割区域的标注结果，将人口分布量高于预设值的方格区域内的具有出生缺陷的新生儿的地址与相应的经、纬度点进行对应，即可；4)标注区域预警：将标注后的方格区域内的所有新生儿出生总数和具有出生缺陷的新生儿总数，将第y个人口分布量高于预设值的方格区域内的新生儿出生总数记...

【专利技术属性】
技术研发人员：王秀丽，杨明，
申请(专利权)人：王秀丽，
类型：发明
国别省市：山东,37