一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统及其判断方法技术方案

一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统，包括客户端、工作站、云端服务器、图像采集装置以及生理参数传感器，生理参数传感器通过短距离无线通信技术传输到网络协调器与客户端连接，客户端通过互联网与云端服务器连接，生理参数传感器为可穿戴设备，其通过加速度计的加速度数据判断患者的运动状态。

A diagnosis and monitoring integrated medical system and its judgment method for motion state judgment

【技术实现步骤摘要】
一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统及其判断方法
本专利技术属医疗系统领域，特别涉及一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统。
技术介绍
随着进入二十一世纪，智能化时代即将到来，患者的监护问题也将是智能化时代的一个重要的研究课题。患者经常会遇到各种意想不到的伤害，例如跌倒和心率不正常等，缺少对患者运动状态的实时监控。将自动化医疗设备引入现代医疗信息系统具有多种优势，患者护理、更安全、更智能以及减少人为错误的可能性。医疗设备之间的通信连接是保证患者安全的重要因素之一。医学图像融合技术在整合来自不同成像方式的解剖和功能信息方面提供了卓越的性能，这些信息甚至有助于在早期进行疾病的准确诊断。因此，多模态医学图像融合在医学领域的信息集成中起着至关重要的作用。传统上，国内外医学界的诊疗决策尤其是诊断决策方法大都是根据各种医疗仪器对病人的检查结果，由医生凭借自身的医学知识和多年积累的临床诊断经验，对病情进行分析判断，从而做出相应的决策。这种决策方法的有效性取决于医生的业务水平，主观因素影响较大。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是如何实现对患者实时的状态监控并进行识别，对此本专利技术提供一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统，包括客户端、工作站、云端服务器、图像采集装置以及生理参数传感器，生理参数传感器通过短距离无线通信技术传输到网络协调器与客户端连接，客户端通过互联网与云端服务器连接，图像采集装置与工作站连接，将采集到的图像上传至云端服务器，患者用户通过客户端上传患者用户的基本信息至云端服务器，决策用户通过工作站上传案例概况信息、患者用户主要症状和体征、化验结果、病理信息、患者用户病情的基本判断、治疗手段、手术后症状、护理建议和策略至云端服务器，云端服务器存储有诊疗案例库，云端服务器对上传的各类信息综合形成案例，决策用户通过工作站对诊疗案例库进行检索，在诊疗案例库中找到相似度匹配找到最相似的案例，图像采集装置包括CT机、超声仪和核磁共振仪，生理参数传感器包括心率采集传感器、血压计、血氧仪和加速度计，其为可穿戴设备，工作站使用图像融合对采集到的CT图像、超声图像和核磁共振图像进行两两图像融合，并将融合后的图像上至云端服务器，工作站与云端服务器之间使用加密算法进行通信。其中，生理参数传感器为可穿戴设备，其通过加速度计的加速度数据判断患者的运动状态，一种诊断监控综合医疗系统的运动状态判断方法，具体判断过程如下：步骤1，从加速度计获取加速度数据；步骤2，数据预处理，将获取的加速度数据生成为加速度时间序列数据，采用滑动窗口为加速度时间序列数据的时域加窗，对每个加窗得到的加速度时间序列数据进行处理和识别，滑动窗口使用时间轴来分段提取序列，定义窗口长度w以及重叠窗口长度o。对于一段加速度时间序列{x1，x2...xn...}，第一个窗口为{x1，x2...xw}，第二个窗口为{xw-o，xw-o+1...x2w-o-1}，第三个窗口为{x2w-2o-1，x2w-2o...x3w-2o-2}，第n各窗口为{xn(w-o)-n+1，xn(w-o)-n+2...xn(w-o)+w-n}，其中，w＝60，o＝10。xn为加速度时间序列数据。重叠的作用是减轻频谱泄漏，减少信号截断对信息的破坏。步骤3，数据特征生成，加速度数据特征包括时域特征和频域特征，时域特征包括加速的在窗口长度w内的平均值、均方根、方差和绝对平均差，频域特征为窗口长度w内的能量。均值为加速度数值的平均大小，是加速的直流分量，其计算公式为：均方根D为加速度值的总体大小，其计算公式如下：方差σx为加速度的分散程度，其计算公式如下：方差明显的反映了数据变化的剧烈程度，其中-是加速度的均值。绝对平均差K的计算为：能量E的计算方法是对信号做FFT之后，各个分量的幅值平方和，其公式为：Fi为加速度时间FFT之后第i个分量的幅度，N为分量个数。通过上述平均值、均方根、方差、绝对平均差、能量的计算分别得到多个窗口的平均值序列、均方根序列、方差序列、绝对平均差序列、能量序列。特征生成在模式识别的任务中是至关重要的，给定了测度集合，特征生成的目标是探索获取数据的固有模式和信息的重表示。一个良好的特征生成过程会将数据的基本信息压缩，同时剔除冗余的信息，从而减少原始数据空间的维数。步骤4匹配识别，生成样本序列，样本序列包括在行走状态、奔跑状态、跳跃状态、跌倒状态、静止状态下各个平均值序列、均方根序列、方差序列、绝对平均差序列、能量序列，样本序列为预先设置或者通过用户本身通过执行相应的状态进行设置；将上述得到的平均值序列、均方根序列、方差序列、绝对平均差序列、能量序列分别匹配不同状态下的样本序列，将匹配度最高的样本序列的状态作为当前用户的运动状态。本专利技术的有益效果：(1)通过运动状态的判断实现了患者姿态的识别，实时监控病人的状态；(2)通过图像融合实现了患者病灶图像的细节显示，为医生诊断提供有力的依据；(3)通过相似度匹配寻找与患者最为接近的案例，从而为医生诊断提供可靠的依据治疗方案以及病人治疗环境的选择提供依据，从而极大减少了医生的劳动强度。附图说明图1为本专利技术的系统框图；图2为本专利技术的判断患者的运动状态流程图；具体实施方式下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步的说明。本专利技术的实施例参考图1-2示。一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统及其判断方法，包括客户端、工作站、云端服务器、图像采集装置以及生理参数传感器，生理参数传感器通过短距离无线通信技术传输到网络协调器与客户端连接，客户端通过互联网与云端服务器连接，图像采集装置与工作站连接，将采集到的图像上传至云端服务器，患者用户通过客户端上传患者用户的基本信息至云端服务器，决策用户通过工作站上传案例概况信息、患者用户主要症状和体征、化验结果、病理信息、患者用户病情的基本判断、治疗手段、手术后症状、护理建议和策略至云端服务器，云端服务器存储有诊疗案例库，云端服务器对上传的各类信息综合形成案例，决策用户通过工作站对诊疗案例库进行检索，在诊疗案例库中找到相似度匹配找到最相似的案例，图像采集装置包括CT机、超声仪和核磁共振仪，生理参数传感器包括心率采集传感器、血压计、血氧仪和加速度计，其为可穿戴设备，工作站使用图像融合对采集到的CT图像、超声图像和核磁共振图像进行两两图像融合，并将融合后的图像上至云端服务器，工作站与云端服务器之间使用加密算法进行通信。其中，生理参数传感器为可穿戴设备，其通过加速度计的加速度数据判断患者的运动状态，具体判断过程如下：步骤1，从加速度计获取加速度数据；步骤2，数据预处理，将获取的加速度数据生成为加速度时间序列数据，采用滑动窗口为加速度时间序列数据的时域加窗，对每个加窗得到的加速度时间序列数据进行处理和识别，滑动窗口使用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统，包括客户端、工作站、云端服务器、图像采集装置以及生理参数传感器，生理参数传感器通过短距离无线通信技术传输到网络协调器与客户端连接，客户端通过互联网与云端服务器连接，图像采集装置与工作站连接，将采集到的图像上传至云端服务器，患者用户通过客户端上传患者用户的基本信息至云端服务器，决策用户通过工作站上传案例概况信息、患者用户主要症状和体征、化验结果、病理信息、患者用户病情的基本判断、治疗手段、手术后症状、护理建议和策略至云端服务器，云端服务器存储有诊疗案例库，云端服务器对上传的各类信息综合形成案例，决策用户通过工作站对诊疗案例库进行检索，在诊疗案例库中找到相似度匹配找到最相似的案例，图像采集装置包括CT机、超声仪和核磁共振仪，生理参数传感器包括心率采集传感器、血压计、血氧仪和加速度计，其为可穿戴设备，工作站使用图像融合对采集到的CT图像、超声图像和核磁共振图像进行两两图像融合，并将融合后的图像上至云端服务器，工作站与云端服务器之间使用加密算法进行通信，其特征在于：生理参数传感器为可穿戴设备，其通过加速度计的加速度数据判断患者的运动状态，具体判断过程如下：/n步骤1，从加速度计获取加速度数据；/n步骤2，数据预处理，/n步骤3，数据特征生成，/n步骤4匹配识别。/n...

【技术特征摘要】
1.一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统，包括客户端、工作站、云端服务器、图像采集装置以及生理参数传感器，生理参数传感器通过短距离无线通信技术传输到网络协调器与客户端连接，客户端通过互联网与云端服务器连接，图像采集装置与工作站连接，将采集到的图像上传至云端服务器，患者用户通过客户端上传患者用户的基本信息至云端服务器，决策用户通过工作站上传案例概况信息、患者用户主要症状和体征、化验结果、病理信息、患者用户病情的基本判断、治疗手段、手术后症状、护理建议和策略至云端服务器，云端服务器存储有诊疗案例库，云端服务器对上传的各类信息综合形成案例，决策用户通过工作站对诊疗案例库进行检索，在诊疗案例库中找到相似度匹配找到最相似的案例，图像采集装置包括CT机、超声仪和核磁共振仪，生理参数传感器包括心率采集传感器、血压计、血氧仪和加速度计，其为可穿戴设备，工作站使用图像融合对采集到的CT图像、超声图像和核磁共振图像进行两两图像融合，并将融合后的图像上至云端服务器，工作站与云端服务器之间使用加密算法进行通信，其特征在于：生理参数传感器为可穿戴设备，其通过加速度计的加速度数据判断患者的运动状态，具体判断过程如下：
步骤1，从加速度计获取加速度数据；
步骤2，数据预处理，
步骤3，数据特征生成，
步骤4匹配识别。


2.根据权利要求1所述的一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统，其特征在于步骤2具体为：
将获取的加速度数据生成为加速度时间序列数据，采用滑动窗口为加速度时间序列数据的时域加窗，对每个加窗得到的加速度时间序列数据进行处理和识别，滑动窗口使用时间轴来分段提取序列，定义窗口长度w以及重叠窗口长度o，
对于一段加速度时间序列{x1，x2...xn...}，第一个窗口为{x1，x2...xw}，第二个窗口为{xw-o，xw-o+1...x2w-o-1}，第三个窗口为{x2w-2o-1，x2w-2o...x3w-2o-2}，第n各窗口为{xn(w-o)-n+1，xn(w-o)-n+2...xn(w-o)+w-n}，其中，w＝60，o＝10，xn为加速度时间序列数据。


3.根据权利要求1所述的一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统，其特征在于步骤3具体为：
加速度数据特征包括时域特征和频域特征，时域特征包括加速的在窗口长度w内的平均值、均方根、方差和绝对平均差，频域特征为窗口长度w内的能量；
均值为加速度数值的平均大小，是加速的直流分量，其计算公式为：



均方根D为加速度值的总体大小，其计算公式如下：



方差σx为加速度的分散程度，其计算公式如下：



方差明显的反映了数据变化的剧烈程度，其中是加速度的均值；
绝对平均差K的计算为：



能量E的计算方法是对信号做FFT之后，各个分量的幅值平方和，其公式为：



Fi为加速度时间FFT之后第i个分量的幅度，N为分量个数；
通过上述平均值、均方根、方差、绝对平均差、能量的计算分别得到多个窗口的平均值序列、均方根序列、方差序列、绝对平均差序列、能量序列。


4.根据权利要求1所述的一种运动状态判断的诊断监控综合医疗系统，其特征在于步骤4具体为：
生成样本序列，样本序列包括在行走状态、奔跑状态、跳跃状态、跌倒状态、静止状态下各个平均值序列、均方根序列、方差序列、绝对平均差序列、能量序列，样本序列为预先设置或者通过用户本身通过执行相应的状态进行设置；
将上述得到的平均值序列、均方根序列、方差序列、绝对平均差序列、能量序列分别匹配不同状态...

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