基于生物特征识别的心内患者术后远程监护系统的制作方法

本发明涉及心内患者术后远程监护系统,具体的说是基于生物特征识别的心内患者术后远程监护系统。

背景技术：

1、目前用于心内患者术后远程监护系统，包括专利号：202211303650.4描述的基于数字化的胸外科患者术后远程监护及康复系统，尽管在提升康复效率、方便记录和共享康复案例等方面做出了积极的贡献，但仍存在一些不足和弊端。虽然专利号202211303650.4的系统通过其数据收集模块能够收集丰富的生理数据，但这些系统常常面临数据质量和完整性问题。生理数据的采集依赖于传感器的准确性和稳定性，而市面上许多传感器在连续长时间监测时容易出现数据漂移或丢失的问题。此外，生物信号如心电图(ecg)的解析和处理需要高度精准的算法来确保数据的正确解读，任何算法上的不足都导致误诊或漏诊。

2、尽管标准筛选模块的设计意在通过设定阈值来筛选和识别异常情况，但这一模块的效果受限于标准化和个体化设置的平衡。每位患者的生理状态和术后恢复情况都有独特性，单一的或过于通用的标准不适用于所有个体，这导致对某些患者的健康状况评估不足或过度干预。在专利中提到的分组观测模块虽然能够根据不同的康复阶段对患者进行分组管理，但这种分组往往缺乏足够的动态调整机制。患者的康复进程会因多种因素而发生变化，如并发症或康复过程中的意外情况，固定的分组策略无法及时反映这些变化，从而影响康复计划的实时更新和优化。虽然汇总分析模块可以提供宝贵的数据洞察，帮助医生总结经验，但数据解读的准确性依赖于所采用的统计方法和解析技术。错误的数据解读导致错误的医疗决策，尤其在复杂的医疗数据分析中，如何确保数据分析的准确性和可靠性仍是一大挑战。专利系统中的医生监测模块虽然允许医生监控患者的康复状态，但在实时反馈机制上存在不足。医生需要实时获得关键的警报和更新，以便迅速做出医疗决策。系统的延迟或不足够的警报机制导致对患者突发状况的响应不够及时。虽然云平台的使用促进了数据的共享与协作，提高了数据处理的效率，但同时也带来了数据安全和隐私保护的问题。患者的医疗数据极其敏感，如何确保这些数据在云平台上的安全存储和传输，防止未经授权的访问和数据泄露，是迫切需要解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于生物特征识别的心内患者术后远程监护系统，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

2、本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：

3、p1、系统架构包括前端、后端和云平台；前端由可穿戴设备和移动应用组成，用于实时采集患者的生物特征数据并进行初步处理；后端监护中心用于监控和分析数据；云平台用于数据的存储、处理和模型训练；

4、p2、使用可穿戴设备采集患者的心电图ecg、脉搏、血压和血氧饱和度生物特征数据；并且通过信号处理算法对数据进行预处理，包括滤波、去噪和归一化；并且采用加密标准aes对数据进行加密，并使用包括mqtt、http/2的低延迟、高带宽的通信协议进行数据传输；

5、p3、在云平台上建立分布式数据库，存储患者的历史生物特征数据，并使用influxdb的时序数据库管理连续时间数据；

6、进一步地，利用包括apachespark大数据处理技术对生物特征数据进行实时处理与分析，采用支持向量机的机器学习算法进行模型训练，预测患者的健康状态；

7、p4、在监护中心设置大屏幕实时监控系统，显示患者的生物特征数据及其变化趋势；

8、进一步地，开发智能监控软件，通过数据分析和模型预测实时评估患者的健康状况，并设定生物特征数据的阈值，当数据超过阈值时，触发报警，并采用多级报警机制以确保及时采取相应措施；

9、p5、开发远程控制模块，使医护人员通过系统对患者的治疗设备进行远程调节和控制，并提供远程咨询功能；并且建立反馈机制，收集患者和医护人员的使用意见和建议。

10、进一步地，所述生物特征数据处理过程包括：

11、s1、首先使用配备高精度传感器的可穿戴设备，连续采集心电图ecg、脉搏、血压和血氧饱和度数据，并通过蓝牙或wi-fi实时传输至移动应用或直接上传至云平台；

12、s2、同时，采用嵌入式信号处理算法，包括带通滤波器去除心电图中的高频噪声和基线漂移、自适应滤波和小波变换技术去除脉搏、血压和血氧饱和度数据中的噪声，并对所有数据进行归一化处理以保证数据的准确性和稳定性；

13、s3、在数据传输前，使用加密标准aes对数据进行加密，并结合动态密钥管理机制定期更新加密密钥；

14、s4、采用低延迟、高带宽的通信协议mqtt和http/2，确保数据传输的实时性和可靠性。

15、进一步地，所述采集心电图ecg、脉搏、血压和血氧饱和度数据过程包括：

16、首先使用配备高精度传感器的可穿戴设备，通过算法连续采集心电图ecg、脉搏、血压和血氧饱和度数据：

17、

18、其中s是积分变量，t代表采集时间，α和β是调整滤波强度和频率的参数；

19、通过蓝牙或wi-fi实时传输数据，采用数据流压缩函数：

20、

21、其中x代表数据点，λ,k,和c是调整数据压缩效率和级别的参数，λ是调节参数，控制函数的平移量,k是增益参数，影响指数项的变化速度和敏感度,c是中心点，表示输入数据的基准值。

22、进一步地，所述嵌入式信号处理算法构建方法如下：

23、首先，利用带通滤波器去除心电图ecg信号中的高频噪声和基线漂移，采用公式：

24、

25、其中t表示时间变量，f表示频率，α和β是调整滤波特性的参数，f0是中心频率，确保滤波器针对特定频段的精确度；

26、然后，使用自适应滤波：

27、

28、其中n代表延迟样本的数量，wn(t)表示时间t下的自适应滤波权重，x(t-n)为信号值；

29、接着，应用小波变换处理，通过变换函数：

30、

31、其中t表示时间，t′是积分变量，ψ为小波函数，a为尺度因子，以多尺度方式去除信号中的噪声；

32、最后，对所有处理后的数据进行归一化处理，归一化函数：

33、

34、其中x表示经过处理后的生物特征数据的原始值。

35、进一步地，所述对数据进行加密实现过程如下：

36、s1、在数据传输前通过加密标准aes对数据进行加密，使用基于时间序列的加密函数：

37、

38、其中x是积分变量，t表示加密时间，α和β是加密强度调节参数；

39、s2、同时，结合动态密钥管理机制，密钥更新基于非线性变换函数：

40、kn＝γ·tan-1(n)+δ·ln(1+n2)

41、其中n表示密钥更新的周期，γ和δ是密钥更新的调节参数；

42、s3、密钥生成与分发通过随机数生成函数：

43、

44、其中x1表示密钥生成时的随机输入，θ为调节参数。

45、进一步地，所述采用低延迟、高带宽的通信协议过程包括首先使用mqtt协议，采用延迟函数：

46、

47、其中x是积分变量，t表示传输时间，α和β为调节参数，利用质量服务qos等级和心跳机制保持连接的稳定性；

48、http/2协议则通过多路复用函数：

49、

50、其中s为并行传输的数据流，c表示并行连接数，γ和δ为优化参数；

51、同时结合智能切换和负载均衡策略，以切换函数：

52、

53、其中n为网络状态参数，k为调节系数。

54、进一步地，所述建立分布式数据库方法包括：在云平台上使用分布式数据库架构googlecloudspanner，以支持大规模数据的存储与管理，数据模型设计通过数据库优化函数：

55、

56、x代表数据写入频率，y代表最优查询频率，z代表数据存储和查询的平衡参数；

57、采用influxdb来存储并管理心电图ecg、脉搏、血压和血氧饱和度等时序生物特征数据，数据压缩与查询优化通过时序数据管理公式实施：

58、

59、其中t表示数据的时间戳。

60、进一步地，所述大数据处理技术应用过程如下：

61、首先利用apachespark大数据处理技术进行实时处理与分析，应用流量优化函数：

62、

63、其中x代表数据流的实时密度，t代表积分变量；

64、然后采用支持向量机的机器学习算法进行模型训练：

65、

66、其中t代表积分变量，v表示生物特征数据的维度向量，α是调整参数。

67、进一步地，所述开发智能监控软件构建过程如下：

68、s1、设定个性化的生物特征数据阈值，阈值设定基于动态调整函数：

69、

70、其中t为时间，γ是调节系数，决定时间积分部分ds在总阈值中的权重，α是积分项中的参数，直接影响sin(αs2)的振荡频率，控制时间积分的波动性和复杂性，s是积分变量，表示时间的瞬时值，δ是非线性对数项的调节系数，控制对数函数部分ln(1+βt2)对阈值的影响，β是对数项中的调节参数，控制时间t的平方在对数函数中的影响；

71、s2、当生物特征数据超出阈值时，系统触发报警，报警触发函数为：

72、

73、其中z是积分变量,y为超出阈值的偏差量，λ是衰减系数，控制偏差随时间的衰减速度，μ则调整偏差的振荡频率；

74、s3、采用多级报警机制，通过响应函数：

75、

76、其中z为偏差时间，η为调节系数，n表示报警级别数量。

77、本发明的有益效果：

78、通过持续监测心内患者的生物特征数据，包括心电图ecg、脉搏、血压和血氧饱和度，实时处理这些数据，确保医疗团队能够及时了解患者的生理状态。系统中的高级算法能够即时分析这些数据，提供关于患者当前健康状况的即时反馈，从而使医疗团队能够在必要时迅速作出反应；根据患者的具体生物特征数据定制个性化的康复计划。这些计划基于实时数据动态调整，确保康复活动与患者当前的健康状态和恢复进度相匹配，从而提高康复效率。

79、通过远程监控患者的生物特征，医疗提供者能够减少患者因紧急问题需要重新入院的情况。这不仅有助于降低医疗成本，还能提高患者的生活质量，使患者能在家中舒适环境下恢复。