【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗数据分析，具体涉及一种基于多算法融合的压力性损伤评估系统及方法。
技术介绍
1、压力性损伤是一种常见的慢性难愈性创面，多发于长期卧床病人，临床上护理人员需要采取预防措施防止住院病人压疮的产生。
2、目前，传统的压力性损伤等级判断通常是由医护人员现场诊断，存在诊断效率低以及诊断结果受医护人员经验影响，导致了压力性损伤等级诊断质量不统一等问题。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于多算法融合的压力性损伤评估系统及方法，通过获取病患编码、预定监测区域的电信号数据集和生理参数信息，根据电信号数据集通过数据集成得到时序电信号数据，根据时序电信号数据通过聚类处理得到时序数据矩阵，根据生理参数信息通过数据去异模型处理得到去异生理参数信息，根据时序压力值矩阵得到损伤风险系数，根据时序电压矩阵得到监测阻抗谱和监测阻抗，根据监测阻抗通过关联损伤风险系数得到损伤状态参数，通过自适应加权处理病患基础信息和去异生理参数信息得到生理特征预警系数，根据专业知识库构建压力性损伤评估模型，通过压力性损伤评估模型处理损伤状态参数和生理特征预警系数得到压力性损伤等级，根据压力性损伤等级和病患护理信息通过关联专业知识库发送护理方案推荐信息至终端，实现了辅助医护人员对压力性损伤等级的决策和个性化护理方案推荐，提高了医疗质量和安全性，进一步提高了医护人员的诊断效率。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于多算法融
4、s1：获取病患编码、预定监测区域的电信号数据集和生理参数信息，所述生理参数信息包括皮肤温度、皮肤湿度；
5、s2：根据所述电信号数据集通过数据集成得到时序电信号数据，根据所述时序电信号数据通过聚类处理得到时序数据矩阵，根据所述生理参数信息通过数据去异模型处理得到去异生理参数信息，所述时序数据矩阵包括时序压力值矩阵和时序电压矩阵，所述去异生理参数信息包括去异皮肤温度信息、去异皮肤湿度信息；
6、s3：根据所述时序压力值矩阵通过均值滤波得到去噪时序压力值矩阵，根据所述去噪时序压力值矩阵通过特征提取得到时序压力特征序列，根据所述时序压力特征序列得到损伤风险系数；
7、s4：获取健康皮肤阻抗谱，根据所述健康皮肤阻抗谱得到标准阻抗，根据所述时序电压矩阵得到参考电阻幅值矩阵，根据所述参考电阻幅值矩阵通过波形绘制得到监测阻抗谱，根据所述监测阻抗谱得到监测阻抗，根据所述监测阻抗通过关联所述损伤风险系数得到损伤状态参数，计算所述损伤状态参数，计算公式为：其中，bs表示所述损伤状态参数，zc表示所述监测阻抗，zb表示所述标准阻抗，p表示所述损伤风险系数；
8、s5：根据所述病患编码得到病患基础信息，根据所述病患基础信息和所述去异生理参数信息通过自适应加权处理得到生理特征预警系数，调用专业知识库，根据所述专业知识库构建压力性损伤评估模型，通过所述压力性损伤评估模型处理所述损伤状态参数和生理特征预警系数得到压力性损伤等级，所述病患基础信息包括病患年龄、病患身体状况；
9、s6：根据所述病患编码得到病患护理信息，根据所述压力性损伤等级和所述病患护理信息通过关联所述专业知识库发送护理方案推荐信息至终端。
10、优选地，所述步骤s2具体包括以下步骤：
11、s201：根据所述生理参数信息通过所述数据去异模型计算得到异常统计值，所述数据去异模型表示为：其中，α和β表示权重系数，ti表示第i个所述生理参数信息，wi为所述异常统计值；
12、s202：当所述异常统计值大于预设阈值时，将所述异常统计值对应的所述生理参数信息记为无效数据并删除，当所述异常统计值小于等于预设阈值时，将所述异常统计值对应的所述生理参数信息记为正常数据，根据所述正常数据得到去异生理参数信息。
13、优选地，所述步骤s3具体包括以下步骤：
14、s301：所述时序压力值矩阵表示为：其中，h表示所述时序压力值矩阵，k和j分别表示所述时序压力值矩阵的行数和列数，计算所述去噪时序压力值矩阵，计算公式为：其中，omn表示m行n列的所述去噪时序压力值矩阵，hkj表示k行j列的所述时序压力值矩阵，t表示所述时序压力值矩阵的元素个数；
15、s302：根据所述时序压力特征序列通过均值公式计算得到特征平均值，根据所述特征平均值得到所述损伤风险系数，计算所述特征平均值，计算公式为：其中，fi表示所述特征平均值，yn表示所述时序压力特征序列，n表示所述时序压力特征序列的特征数量。
16、优选地，所述步骤s5具体包括以下步骤：
17、s501：计算所述生理特征预警系数，计算公式为：其中，aer表示所述生理特征预警系数，n1、n2、n3和n4表示系数因子，ai表示所述去异皮肤温度信息，bi表示所述去异皮肤湿度信息，ci表示所述病患年龄，di表示所述病患身体状况；
18、s502：通过所述压力性损伤评估模型计算压力性损伤分数，计算公式为：ln＝dr×bs+aer×δ，其中，ln表示所述压力性损伤分数，dr表示所述损伤风险系数，bs表示所述损伤状态参数，aer表示所述生理特征预警系数，δ表示权重系数；
19、s503：当ln＜40时，所述压力性损伤等级为1期，当40≤ln＜60时，所述压力性损伤等级为2期，当60≤ln＜80时，所述压力性损伤等级为3期，当ln≥80时，所述压力性损伤为4期。
20、一种基于多算法融合的压力性损伤评估系统，包括：
21、信息采集模块，用于获取病患编码、预定监测区域的电信号数据集和生理参数信息，所述生理参数信息包括皮肤温度、皮肤湿度；
22、数据预处理模块，用于根据所述电信号数据集通过数据集成得到时序电信号数据，根据所述时序电信号数据通过聚类处理得到时序数据矩阵，根据所述生理参数信息通过数据去异模型处理得到去异生理参数信息，所述时序数据矩阵包括时序压力值矩阵和时序电压矩阵，所述去异生理参数信息包括去异皮肤温度信息、去异皮肤湿度信息；
23、数据分析模块，用于根据所述时序压力值矩阵通过均值滤波得到去噪时序压力值矩阵，根据所述去噪时序压力值矩阵通过特征提取得到时序压力特征序列，根据所述时序压力特征序列得到损伤风险系数，获取健康皮肤阻抗谱，根据所述健康皮肤阻抗谱得到标准阻抗，根据所述时序电压矩阵得到参考电阻幅值矩阵，根据所述参考电阻幅值矩阵通过波形绘制得到监测阻抗谱，根据所述监测阻抗谱得到监测阻抗，根据所述监测阻抗通过关联所述损伤风险系数得到损伤状态参数；
24、损伤评估模块，用于根据所述病患编码得到病患基础信息，根据所述病患基础信息和所述去异生理参数信息通过自适应加权处理得到生理特征预警系数，调用专业知识库，根据所述专业知识库构建压力性损伤评估模型，通过所述压力性损伤评估模型处理所述损伤状态参数和生理特征预警系数得到压力本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多算法融合的压力性损伤评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多算法融合的压力性损伤评估方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于多算法融合的压力性损伤评估方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于多算法融合的压力性损伤评估方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下步骤：
5.一种基于多算法融合的压力性损伤评估系统，该基于多算法融合的压力性损伤评估系统采用如权利要求1所述的基于多算法融合的压力性损伤评估方法，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于多算法融合的压力性损伤评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多算法融合的压力性损伤评估方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于多算法融合的压力性损伤评估方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括以...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜丽萍，史桂蓉，徐鑫，张培培，刘萍，姚文，刘海平，王霞，
申请(专利权)人：上海交通大学医学院附属新华医院，
类型：发明
国别省市：
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