一种智能心血管内科护理监视系统及方法技术方案

本发明专利技术属于心血管内科护理监视技术领域，公开了一种智能心血管内科护理监视系统及方法，所述智能心血管内科护理监视系统包括：心电图采集模块、血氧采集模块、血压采集模块、中央控制模块、健康模型构建模块、阈值判断模块、病情评估模块、警报模块、云服务模块、显示模块。本发明专利技术通过健康模型构建模块将有创属性和无创属性的结合，得出的针对心血管病患者的健康分层模型，其准确性更高，效率也更高，克服了以往模型建立的缺点；同时，通过病情评估模块可以及时评估心血管疾病病情及发展趋势，用户体验好、成本低、易操作，便于心血管疾病患者实现控制病情发展。

An Intelligent Cardiovascular Nursing Monitoring System and Method

The invention belongs to the field of cardiovascular internal medicine nursing monitoring technology, and discloses an intelligent cardiovascular internal medicine nursing monitoring system and method. The intelligent cardiovascular internal medicine nursing monitoring system includes: electrocardiogram acquisition module, blood oxygen acquisition module, blood pressure acquisition module, central control module, health model construction module, threshold judgment module, disease assessment module, alarm module, and so on. Cloud service module, display module. The method combines the invasive and non-invasive attributes through the health model building module, and obtains a health stratified model for cardiovascular patients, which has higher accuracy and efficiency, overcomes the shortcomings of previous models, and can timely assess the condition and development trend of cardiovascular diseases through the disease evaluation module, with good user experience, low cost and easy operation. It is convenient for patients with cardiovascular diseases to control the development of the disease.

【技术实现步骤摘要】
一种智能心血管内科护理监视系统及方法
本专利技术属于心血管内科护理监视
，尤其涉及一种智能心血管内科护理监视系统及方法。
技术介绍
心脏是一个中空的肌性器官，位于胸腔的中部，由一间隔分为左右两个腔室，每个腔室又分为位于上部的心房和下部的心室两部分。心房收集入心血液，心室射血出心。心室的进口和出口都有瓣膜，保证血液单向流动。人体在不同的生理状况下，各器官组织的代谢水平不同，对血流量的需要也不同。心血管活动能在机体的神经和体液调解下，改变心排血量和外周阻力，协调各器官组织之间的血流分配，以满足各器官组织对血流量的需要。心血管是由心和血管组成，血管又包括动脉、静脉和毛细血管。然而，现有心血管内科护理过程对心血管的检测过程耗费时间，得到的结果指标却不多，导致结果不够准确；同时，不能及时对心血管病情进行评估。综上所述，现有技术存在的问题是：现有心血管内科护理过程对心血管的检测过程耗费时间，得到的结果指标却不多，导致结果不够准确；同时，不能及时对心血管病情进行评估。现有技术中数据对比效率低、质量差、系统的运行慢，降低分析结果的准确性；现有技术中存储系统中的异构模式以及缓存过程对数据的延误，无法高效准确的完成对采集的数据进行存储，降低数据存储的准确度；现有技术中心电图的清晰度较差，容易受到斑点噪声对初始心电图的影响，使得失真，影响进一步的医疗判断。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种智能心血管内科护理监视系统及方法。本专利技术是这样实现的，一种智能心血管内科护理监视方法包括以下步骤：步骤一，通过心电图采集模块利用心电监测设备采集患者心电图数据；通过血氧采集模块利用血氧测量仪器采集血氧饱和度数据信息；通过血压采集模块利用血压计采集患者血压数据信息；步骤二，中央控制模块通过健康模型构建模块利用模型构建程序构建心血管病患者健康分层模型；步骤三，通过阈值判断模块利用数据比较程序判断采集数据与设定正常的阈值进行对比分析；步骤四，通过病情评估模块利用评估程序根据采集的心电数据对心血管疾病病情进行评估；步骤五，通过警报模块利用警报器根据判断的超出阈值及评估结果进行及时警报通知；步骤六，通过云服务模块利用云服务器存储采集的数据，并集中大数据计算资源对采集数据进行处理；步骤七，显示模块利用显示器显示智能心血管内科护理监视系统界面及采集的心电图、血氧饱和度、血压数据信息。进一步，所述健康模型构建模块构建方法包括：(1)检测获得心血管病患者个体的有创属性和无创属性，并记录足够多个个体的数据；(2)将上述步骤中的有创属性带入疾病预报模型，从而得出对数据的评估结果；(3)将步骤(1)中的无创属性和步骤(2)中的评估结果保存至健康评估模型训练集；(4)分析计算健康评估模型训练集中的数据从而建立待测试健康分层模型；(5)使用步骤(1)中检测获得的数据测试上述待测试健康分层模型的外推精度，若外推精度未达到指标，则回到(3)步骤重新执行，直至外推精度达到指标。进一步，所述步骤(4)具体为：分析计算健康评估模型训练集中的数据，执行基于机器学习的数据挖掘从而建立待测试健康分层模型。进一步，所述病情评估模块评估方法包括：1)通过心电监测设备获取心电信号；所述根据心电信号，获取对应的心血管疾病病情评估结果包括：根据心电信号，计算心电信号的一个或多个特征指标，根据心电信号的特征指标，获取对应的心血管疾病病情评估结果；2)预先建立心电信号的特征指标与心血管疾病病情对应关系的模型函数，将心电信号的特征指标输入模型函数，得到对应的心血管疾病病情评估结果；3)根据所述心电信号，获取对应的心血管疾病病情评估结果。进一步，所述心电信号的特征指标，包括：对心电信号的pRRx序列进行线性分析以得到一个或多个线性的特征指标，和/或进行非线性分析，以得到一个或多个非线性的特征指标；其中任意一段心电信号的pRRx序列通过以下方式计算得到：计算该段心电信号中相邻RR间期之差大于阈值x毫秒的数量与全部RR间期的数量的比值，通过设置值不同的阈值x，得到每一个阈值x对应的比值，这些比值构成了所述pRRx序列；所述线性分析获得的特征指标：pRRx序列的均值AVRR、pRRx序列的标准差SDRR、pRRx序列中相邻pRRx差值的均方根rMSSD、pRRx序列中相邻pRRx差值的标准差SDSD中的至少一者；和/或，所述非线性的特征指标包括对所述pRRx序列进行熵值分析法所得到的特征指标，包括：pRRx序列直方分布信息熵Sdh、pRRx序列功率谱直方分布信息熵Sph、pRRx序列功率谱全频段分布信息熵Spf中的至少一者；和/或，所述非线性的特征指标包括所述pRRx序列进行分形维数计算分析所得到的特征指标，包括：结构函数法计算所得的分形维数Dsf、相关函数法计算所得的分形维数Dcf、变差法计算所得的分形维数Dvm、均方根法计算所得的分形维数Drms中的至少一者。进一步，所述预先建立心电信号的特征指标与心血管疾病病情对应关系的模型函数，包括：预先获取不同病情阶段心血管疾病患者的生理参数，以及采集所述生理参数时对应的时间点之前的心电信号；获取这些心电信号的特征指标；将这些心电信号的特征指标，以及这些心电信号对应的生理参数作为输入，进行机器学习，得到心电信号的特征指标与心血管疾病病情对应关系的模型函数。进一步，显示模块利用显示器显示智能心血管内科护理监视系统界面及采集的心电图、血氧饱和度、血压数据信息中，进行：1)提取高光谱图像每个像素的光谱曲线；2)将平滑后的光谱曲线结合CIE1931标准色度系统的色匹配函数计算至CIEXYZ三刺激值，根据显示设备的白点将每个像素的CIEXYZ三刺激值计算至均匀色彩感知空间CIEL*C*h*的明度、彩度和色调，并根据色彩复现需求设置明度系数、彩度系数和色调系数；3)将调制后的明度、彩度和色调结合显示设备三通道的伽马系数和原色三刺激值，计算至每个像素的数字驱动值，实现采集的心电图、血氧饱和度、血压数据显示。进一步，对于高光谱图像数据的每个像素，由各谱段的灰度值计算出辐亮度值，并进行归一化构成一条光谱曲线；针对每个像素在步骤一所获的光谱曲线，采用Savitzky-Golay滤波器进行平滑处理，在保留较多曲线特征的基础上消除光谱噪声，得到各像素平滑后的光谱曲线进一步，将所获各像素平滑后的光谱曲线结合CIE1931标准色度系统的色匹配函数采用下式计算得CIE1931标准色度系统下的CIEXYZ三刺激值(X,Y,Z)，其中Δλ是成像光谱仪器的光谱采样间隔；根据标准照明体D65的三刺激值(XD65,YD65,ZD65)，通过下式将步骤三所获每个像素的CIEXYZ三刺激值转换至均匀色彩感知空间CIEL*C*h*，获得三个色彩感知参量，即明度彩度及色调h1；其中，XD65＝95.047,YD65＝100,ZD65＝108.883；设置明度系数kL、彩度系数kC和色调系数kh的取值，通过下式调制步骤四所获各像素的明度彩度及色调h1，得到调制后的色彩感知参量，即明度彩度及色调h2，使可视化效果满足保真复现需求，则kL＝kC＝1，kh＝0，改变kL实现调节图像明暗的需求，改变kC实现调节图像鲜艳程度的需求，改变kh实现调节图像白平衡的需求；根据显示设备的白点三刺本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能心血管内科护理监视方法，其特征在于，所述智能心血管内科护理监视方法包括以下步骤：步骤一，通过心电图采集模块利用心电监测设备采集患者心电图数据；通过血氧采集模块利用血氧测量仪器采集血氧饱和度数据信息；通过血压采集模块利用血压计采集患者血压数据信息；步骤二，中央控制模块通过健康模型构建模块利用模型构建程序构建心血管病患者健康分层模型；步骤三，通过阈值判断模块利用数据比较程序判断采集数据与设定正常的阈值进行对比分析；步骤四，通过病情评估模块利用评估程序根据采集的心电数据对心血管疾病病情进行评估；步骤五，通过警报模块利用警报器根据判断的超出阈值及评估结果进行及时警报通知；步骤六，通过云服务模块利用云服务器存储采集的数据，并集中大数据计算资源对采集数据进行处理；步骤七，显示模块利用显示器显示智能心血管内科护理监视系统界面及采集的心电图、血氧饱和度、血压数据信息。

【技术特征摘要】
1.一种智能心血管内科护理监视方法，其特征在于，所述智能心血管内科护理监视方法包括以下步骤：步骤一，通过心电图采集模块利用心电监测设备采集患者心电图数据；通过血氧采集模块利用血氧测量仪器采集血氧饱和度数据信息；通过血压采集模块利用血压计采集患者血压数据信息；步骤二，中央控制模块通过健康模型构建模块利用模型构建程序构建心血管病患者健康分层模型；步骤三，通过阈值判断模块利用数据比较程序判断采集数据与设定正常的阈值进行对比分析；步骤四，通过病情评估模块利用评估程序根据采集的心电数据对心血管疾病病情进行评估；步骤五，通过警报模块利用警报器根据判断的超出阈值及评估结果进行及时警报通知；步骤六，通过云服务模块利用云服务器存储采集的数据，并集中大数据计算资源对采集数据进行处理；步骤七，显示模块利用显示器显示智能心血管内科护理监视系统界面及采集的心电图、血氧饱和度、血压数据信息。2.如权利要求1所述的智能心血管内科护理监视方法，其特征在于，所述健康模型构建模块构建方法包括：(1)检测获得心血管病患者个体的有创属性和无创属性，并记录足够多个个体的数据；(2)将上述步骤中的有创属性带入疾病预报模型，从而得出对数据的评估结果；(3)将步骤(1)中的无创属性和步骤(2)中的评估结果保存至健康评估模型训练集；(4)分析计算健康评估模型训练集中的数据从而建立待测试健康分层模型；(5)使用步骤(1)中检测获得的数据测试上述待测试健康分层模型的外推精度，若外推精度未达到指标，则回到(3)步骤重新执行，直至外推精度达到指标。3.如权利要求2所述的智能心血管内科护理监视方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：分析计算健康评估模型训练集中的数据，执行基于机器学习的数据挖掘从而建立待测试健康分层模型。4.如权利要求1所述的智能心血管内科护理监视方法，其特征在于，所述病情评估模块评估方法包括：1)通过心电监测设备获取心电信号；所述根据心电信号，获取对应的心血管疾病病情评估结果包括：根据心电信号，计算心电信号的一个或多个特征指标，根据心电信号的特征指标，获取对应的心血管疾病病情评估结果；2)预先建立心电信号的特征指标与心血管疾病病情对应关系的模型函数，将心电信号的特征指标输入模型函数，得到对应的心血管疾病病情评估结果；3)根据所述心电信号，获取对应的心血管疾病病情评估结果。5.如权利要求4所述的智能心血管内科护理监视方法，其特征在于，所述心电信号的特征指标，包括：对心电信号的pRRx序列进行线性分析以得到一个或多个线性的特征指标，和/或进行非线性分析，以得到一个或多个非线性的特征指标；其中任意一段心电信号的pRRx序列通过以下方式计算得到：计算该段心电信号中相邻RR间期之差大于阈值x毫秒的数量与全部RR间期的数量的比值，通过设置值不同的阈值x，得到每一个阈值x对应的比值，这些比值构成了所述pRRx序列；所述线性分析获得的特征指标：pRRx序列的均值AVRR、pRRx序列的标准差SDRR、pRRx序列中相邻pRRx差值的均方根rMSSD、pRRx序列中相邻pRRx差值的标准差SDSD中的至少一者；所述非线性的特征指标包括对所述pRRx序列进行熵值分析法所得到的特征指标，包括：pRRx序列直方分布信息熵Sdh、pRRx序列功率谱直方分布信息熵Sph、pRRx序列功率谱全频段分布信息熵Spf中的至少一者；和/或，所述非线性的特征指标包括所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：周巧莉，章卫平，贾敏，黄红英，郭洁，
申请(专利权)人：鄂东医疗集团市中心医院，
类型：发明
国别省市：湖北,42