【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及物聯(lián)網(wǎng)，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制系統(tǒng)及方法。
技術(shù)介紹
1、目前的智能醫(yī)療診斷床往往存在功能單一、精度不足、實時性差等問題，難以對患者的多維度生理數(shù)據(jù)進行全面準確的采集和分析。
2、此外，現(xiàn)有的醫(yī)療診斷床普遍缺乏智能化控制和自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，無法根據(jù)患者的實時狀態(tài)進行及時調(diào)整，容易造成患者不適或影響診療效果。另一個突出問題是，大多數(shù)醫(yī)療設(shè)備的數(shù)據(jù)處理能力有限，難以應(yīng)對復(fù)雜的非線性生理信號，導(dǎo)致診斷結(jié)果的可靠性和準確性受到影響。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制系統(tǒng)及方法，本專利技術(shù)實現(xiàn)了控制指令的動態(tài)調(diào)整，能夠根據(jù)患者的實時反饋進行精細化控制。
2、第一方面，本專利技術(shù)提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，所述基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法包括：
3、基于智能醫(yī)療診斷床的傳感器組對目標患者進行多維度生理數(shù)據(jù)采集，得到第一生理信號數(shù)據(jù)集；
4、對所述第一生理信號數(shù)據(jù)集進行三階擴展狀態(tài)觀測分析，得到生命體征狀態(tài)估計數(shù)據(jù)；
5、對所述生命體征狀態(tài)估計數(shù)據(jù)進行非線性跟蹤微分處理，得到平滑化生理信號數(shù)據(jù)；
6、對所述平滑化生理信號數(shù)據(jù)進行智能診斷點規(guī)劃建模，得到優(yōu)化診斷節(jié)點序列；
7、基于所述優(yōu)化診斷節(jié)點序列進行自適應(yīng)非線性控制律計算，得到所述智能醫(yī)療診斷床的第一調(diào)節(jié)控制指令；
8、執(zhí)行所述第一調(diào)節(jié)控制指令并采集所述目標
9、第二方面，本專利技術(shù)提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制系統(tǒng)，所述基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制系統(tǒng)包括：
10、采集模塊，用于基于智能醫(yī)療診斷床的傳感器組對目標患者進行多維度生理數(shù)據(jù)采集，得到第一生理信號數(shù)據(jù)集；
11、分析模塊，用于對所述第一生理信號數(shù)據(jù)集進行三階擴展狀態(tài)觀測分析，得到生命體征狀態(tài)估計數(shù)據(jù)；
12、處理模塊，用于對所述生命體征狀態(tài)估計數(shù)據(jù)進行非線性跟蹤微分處理，得到平滑化生理信號數(shù)據(jù)；
13、建模模塊，用于對所述平滑化生理信號數(shù)據(jù)進行智能診斷點規(guī)劃建模，得到優(yōu)化診斷節(jié)點序列；
14、計算模塊，用于基于所述優(yōu)化診斷節(jié)點序列進行自適應(yīng)非線性控制律計算，得到所述智能醫(yī)療診斷床的第一調(diào)節(jié)控制指令；
15、調(diào)整模塊，用于執(zhí)行所述第一調(diào)節(jié)控制指令并采集所述目標患者的第二生理信號數(shù)據(jù)集，并對所述第二生理信號數(shù)據(jù)集進行深度學(xué)習(xí)分析和控制指令動態(tài)調(diào)整，得到第二調(diào)節(jié)控制指令。
16、本專利技術(shù)提供的技術(shù)方案中，通過集成多種傳感器，實現(xiàn)對患者體壓分布、生物電信號、體表溫度、微動行為和呼吸心音等多維度生理數(shù)據(jù)的全面采集，為后續(xù)分析提供豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。采用三階擴展狀態(tài)觀測分析技術(shù)，能夠更準確地估計患者的生命體征狀態(tài)，包括難以直接測量的高階導(dǎo)數(shù)信息，提高了狀態(tài)估計的精度和可靠性。通過非線性跟蹤微分處理，有效去除生理信號中的噪聲和干擾，保留信號的關(guān)鍵特征。利用多目標優(yōu)化和時序約束檢驗，實現(xiàn)診斷節(jié)點的智能規(guī)劃，在保證診斷效率的同時降低風(fēng)險，基于滑模控制和自適應(yīng)律設(shè)計，實現(xiàn)診斷床的精確控制，能夠快速響應(yīng)患者狀態(tài)變化，提高控制的魯棒性和適應(yīng)性。結(jié)合多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)和注意力機制，對生理信號進行深入分析，提取復(fù)雜的時空特征，提高診斷的準確性和可解釋性。通過貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理，實現(xiàn)控制指令的動態(tài)調(diào)整，能夠根據(jù)患者的實時反饋進行精細化控制，提高診療過程的舒適性和安全性。綜合利用多種傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)信息的互補和協(xié)同，通過并行處理和高效算法設(shè)計，確保系統(tǒng)的實時響應(yīng)能力，滿足醫(yī)療診斷的時效性要求。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護點】
1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述基于智能醫(yī)療診斷床的傳感器組對目標患者進行多維度生理數(shù)據(jù)采集，得到第一生理信號數(shù)據(jù)集，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述對所述第一生理信號數(shù)據(jù)集進行三階擴展狀態(tài)觀測分析，得到生命體征狀態(tài)估計數(shù)據(jù)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述對所述生命體征狀態(tài)估計數(shù)據(jù)進行非線性跟蹤微分處理，得到平滑化生理信號數(shù)據(jù)，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述對所述隨機項進行小波閾值去噪，得到降噪后的隨機信號，并根據(jù)所述平滑周期信號和所述降噪后的隨機信號進行信號重構(gòu)，得到初步平滑化信號，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述對所述平滑化生理信號數(shù)據(jù)進行智能診斷點規(guī)劃建模，得到優(yōu)化診斷節(jié)點序列，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述基于智能醫(yī)療診斷床的傳感器組對目標患者進行多維度生理數(shù)據(jù)采集，得到第一生理信號數(shù)據(jù)集，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述對所述第一生理信號數(shù)據(jù)集進行三階擴展狀態(tài)觀測分析，得到生命體征狀態(tài)估計數(shù)據(jù)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述對所述生命體征狀態(tài)估計數(shù)據(jù)進行非線性跟蹤微分處理，得到平滑化生理信號數(shù)據(jù)，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述對所述隨機項進行小波閾值去噪，得到降噪后的隨機信號，并根據(jù)所述平滑周期信號和所述降噪后的隨機信號進行信號重構(gòu)，得到初步平滑化信號，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能醫(yī)療診斷床控制方法，其特征在于，所述對所述平滑...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周滔，李玲龍，
申請(專利權(quán))人：深圳大因醫(yī)療科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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