基于大数据的新生儿先心病智能筛查算法及自动升级系统技术方案

本发明专利技术公开了基于大数据的新生儿先心病智能筛查算法及自动升级系统，其技术方案要点是：包括心音数据模块、心音数据处理模块、血氧数据模块、血氧数据处理模块、网络升级模块、数据库、智能分析模块和先心病筛选结果评价模块；所述心音数据模块用于收集新生儿心音的各项数据，进行集中处理；所述心音数据处理模块用于处理所述心音数据模块中的数据，通过人工神经网络算法、支持向量机算法、HMM算法和k最近邻算法，使得智能筛查仪更加智能和精准，同时可以根据不断积累的数据机器不断学习，不断更新迭代，为最终以高精确度实现新生儿先心病“双指标法”筛查的集成化、自动化、智能化、同质化奠定基础。化奠定基础。化奠定基础。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的新生儿先心病智能筛查算法及自动升级系统


[0001]本专利技术涉及先心病筛查
，具体涉及基于大数据的新生儿先心病智能筛查算法及自动升级系统。

技术介绍

[0002]先天性心脏病是先天性畸形中最常见的一类，约占各种先天畸形的28％，指在胚胎发育时期由于心脏及大血管的形成障碍或发育异常而引起的解剖结构异常，或出生后应自动关闭的通道未能闭合(在胎儿属正常)的情形。先天性心脏病发病率不容小视，占出生活婴的0.4％～1％；
[0003]目前新生儿先心病筛查，一直采用人工进行筛查，随着人工智能技术的发展，传统医疗器械的数字化升级换代不断推动着临床医学的发展，现有的新生儿先心病“双指标”智能筛查仪样机的研制时，初步实现了双部位血氧和心音的同步、自动化采集和智能化识别，但该样机在生理信号智能识别的效率、精度方面尚存在诸多不足，需要在积累大量的临床筛查数据的基础上，改进算法，使得智能筛查仪更加智能和精准。
[0004]心音是伴随心脏的收缩和舒张而周期出现的随机非平稳信号，是反映心血管系统状态的一项重要生理信息。心音是微弱的生理信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的新生儿先心病智能筛查算法及自动升级系统，其特征在于：包括心音数据模块、心音数据处理模块、血氧数据模块、血氧数据处理模块、网络升级模块、数据库、智能分析模块和先心病筛选结果评价模块；所述心音数据模块用于收集新生儿心音的各项数据，进行集中处理；所述心音数据处理模块用于处理所述心音数据模块中的数据，对心音特征参数进行提取；所述血氧数据模块用于收集新生儿的双部位血氧的各项数据，进行集中处理；所述血氧数据处理模块用于处理所述血氧数据模块数据中的数据，对血氧特征参数进行提取；所述网络升级模块用于接收心音特征参数和血氧特征参数，对所述数据库内部数据进行实时更新；所述数据库与网络通讯连接，用于实时更新新生儿先心病的特征参数；所述智能分析模块内分别建立有人工神经网络算法、支持向量机算法、HMM算法和k最近邻算法，所述智能分析模块基于大数据分析基础上根据新生儿先心病筛查标准进行心音特征参数和血氧特征参数的分析，区分健康和患病者的信号；所述先心病筛选结果评价模块用于分析评价所述智能分析模块的先心病筛查结果并进行输出。2.根据权利要求1所述的基于大数据的新生儿先心病智能筛查算法及自动升级系统，其特征在于：所述心音数据处理模块包括心音小波去噪单元、包络提取单元和分割单元，所述心音小波去噪单元对心音含噪声信号进行小波变换，对变换得到的小波系数进行某种处理，以去除其中包含的噪声，对处理后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的信号；所述包络提取单元用于处理心音信号，得到了心音信号的包络数据点，基于滤波器对心音信号包络数据点进行光滑处理；所述分割单元用于分割心音信号。3.根据权利要求1所述的基于大数据的新生儿先心病智能筛查算法及自动升级系统，其特征在于：所述血氧数据处理模块中设置有血氧小波去噪单元，所述血氧小波去噪单元用于血氧含噪声信号进行去噪处理。4.根据权利要求1所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄国英，张成强，王春宇，胡晓静，
申请(专利权)人：复旦大学附属儿科医院，
类型：发明
国别省市：