一种用于医疗设备数据采集与分析的方法及系统技术方案

本申请提出了一种用于医疗设备数据采集与分析的方法及系统，特别是提出了一种新的神经网络算法来分析医疗设备产生的数据，该神经网络的特点在于利用已经采集到的的曝光秒次、球管用量情况，液氦用量情况和冷头耐受情况等关键数据利用回归模型预测将来任意时刻的上述数据，并根据预测数据分析医疗设备可能出现的故障类型，以在故障发生之前提前预测在将来任意时刻可能发生的故障类型。任意时刻可能发生的故障类型。任意时刻可能发生的故障类型。

【技术实现步骤摘要】
一种用于医疗设备数据采集与分析的方法及系统


[0001]本专利技术涉及医疗设备数据分析
，尤其涉及到一种用于医疗设备数据采集与分析的方法及系统。

技术介绍

[0002]在医疗设备的维护管理过程中，通常的方法是通过人员定期对其进行巡检，记录参数和医疗设备的运行情况等方法来达到了解设备情况的目的。这种方法在一定程度上保证了设备的正常运行。但这样的方式也存在严重的弊端，医疗机构对医疗设备运行的可靠性和稳定性的要求也达到了一个新的高度，其必须要能够保证相当多的医疗设备能够正常运行，而且也需要保证正在运行中的设备不允许出现任何异常，通过人工检验的方式是难以达到这样的效果的。

技术实现思路

[0003]基于目前存在的问题，本申请提出了一种用于医疗设备数据采集与分析的方法及系统，特别是提出了一种新的神经网络算法来分析医疗设备产生的数据，该神经网络的特点在于利用已经采集到的的曝光秒次、球管用量情况，液氦用量情况和冷头耐受情况等关键数据利用回归模型预测将来任意时刻的上述数据，并根据预测数据分析医疗设备可能出现的故障类型，以在故障发生之前提前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于医疗设备数据采集与分析的系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集子系统，其按照如下方式采集数据：以T为周期利用医疗设备内置的传感器从医疗设备中采集医疗设备运行数据至数据库；所述医疗设备运行数据包括曝光秒次数据，球管用量数据，液氦水平数据，液氦压力数据，冷头温度数据和故障类型；神经网络引擎，其按照如下方式分析医疗设备运行数据：从数据库中获取曝光秒次数据，球管用量数据，液氦水平数据，液氦压力数据，冷头温度数据利用回归模型对将来某时刻的上述数据进行预测；将所述预测数据表示为第一数据矢量α
i
；从数据库中获取故障类型并表示为第二数据矢量β
i
；将第一数据矢量α
i
输入训练好的长短期记忆网络lstm，得到所述第一数据矢量的第一隠矢量和所述第一数据矢量第二隠矢量融合第一隠矢量和第二隠矢量得到第三隠矢量；融合所述第二数据矢量和所述第三隠矢量得到第三数据矢量；对第三数据矢量进行逆编码，得到第一数据矢量的故障类型。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述融合第一隠矢量和第二隠矢量得到第三隠矢量具体为其中a，b，c为设定的权重。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，融合所述第二数据矢量和所述第三隠矢量得到第三数据矢量具体为其中K1，K2为人为规定的权重。4.如权利要求3所...

【专利技术属性】
技术研发人员：许仁祥，张智源，阳颖，范昊，张超，
申请(专利权)人：上海昆亚医疗器械股份有限公司，
类型：发明
国别省市：