【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及術后引流監測，尤其涉及一種用于引流管的術后引流量監測方法及系統。
技術介紹
1、在外科手術后，為了防止術后積液或積血引發感染等并發癥，通常會在手術部位置入引流管，通過引流管將多余的液體排出體外，以幫助患者恢復。這個過程中術后引流量的監測不僅關系到患者的恢復進度，還直接影響到引流管的拔除時機和術后并發癥的預防。
2、目前部分術后引流量的監測方法大多依賴于人工記錄和簡單的數值判斷，未能充分挖掘引流數據中的深層次信息。例如術后引流監測常通過護士或醫生定期記錄引流量，并基于經驗進行觀察判斷。這種方式在分析引流數據時，受限于引流總量和簡單的時間趨勢分析，難以準確識別術后不同恢復階段的特征，并且會受到一定主觀因素的影響。此外引流量的變化通常不僅僅是由手術部位的積液或出血情況決定，還與患者的整體生理狀態密切相關。例如心率、血壓和體溫等體征參數，不同術后恢復階段的引流量特征往往會受到這些體征數據的影響，比如高心率或發熱可能與引流量異常增加相關，而引流量減少、體征趨于平穩則可能是恢復期的表現。不結合體征數據等的變化而是孤立地分析引流量數據來深入判斷引流量波動的潛在原因，可能會導致一些細微的異常狀態未被及時發現，影響術后恢復過程中引流液監測的準確性。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術提出了一種用于引流管的術后引流量監測方法及系統，實現了引流量的多階段精細化監測和特征化分析，還通過體征數據的融合實現了對患者術后狀態更全面地評估，這種系統化的監測方案優化了引流管的
2、為實現上述目的，作為本專利技術的一個方面，提供了一種用于引流管的術后引流量監測方法，包括：
3、采集多位術后患者的引流液時序監測數據，對每位術后患者的引流液時序監測數據進行自適應小波包分解，得到每組引流液時序監測數據關于多個分解層分別對應的子頻段系數矩陣；
4、對多個子頻段系數矩陣進行能量特征提取和特征篩選，確定多個關鍵頻段能量特征，根據關鍵頻段能量特征確定每位術后患者的多個目標分界點；
5、根據每位術后患者的多個目標分界點確定每位術后患者的引流液監測階段劃分結果，對多位術后患者的引流液監測階段劃分結果進行融合生成目標階段劃分方案；
6、獲取每位術后患者的引流液時序監測數據對應的體征監測數據，基于目標階段劃分方案對每位術后患者的引流液時序監測數據和體征監測數據進行特征提取，生成每位術后患者的引流液階段監測特征和體征階段監測特征；
7、根據多位患者的引流液階段監測特征和體征階段監測特征構建術后引流監測模型，基于術后引流監測模型對目標患者進行術后引流量監測。
8、優選地，對多個子頻段系數矩陣進行能量特征提取和特征篩選，確定多個關鍵頻段能量特征，根據關鍵頻段能量特征確定每位術后患者的多個目標分界點，包括：
9、對每個子頻段系數矩陣中的多個子頻段分別進行能量特征提取，得到每個子頻段系數矩陣對應的能量特征，構建得到每位術后患者的包含多個頻段能量特征的第一頻段能量矩陣；
10、對每個第一頻段能量矩陣進行特征篩選生成第二頻段能量矩陣，第二頻段能量矩陣中包含多個關鍵頻段能量特征；
11、對每個第二頻段能量矩陣中的多個關鍵頻段能量特征進行滑窗分析，構建每個頻段能量特征的特征趨勢曲線并確定多個第一分界點；
12、提取出每個第一分界點的時序位置特征和多個頻段特征，構建得到每個第一分界點的候選特征向量，生成每位術后患者對應的候選特征矩陣；
13、通過多個候選特征矩陣分別對每位術后患者的多個第一分界點進行聚類得到多個分界點類簇，根據每位術后患者對應的多個分界點類簇確定每位術后患者的多個第二分界點作為每位術后患者的多個目標分界點。
14、優選地，通過多個候選特征矩陣分別對每位術后患者的多個第一分界點進行聚類得到多個分界點類簇，根據每位術后患者對應的多個分界點類簇確定每位術后患者的多個第二分界點作為每位術后患者的多個目標分界點，包括：
15、采用dbscan算法分別對每位術后患者的候選特征矩陣進行處理，基于每個第一分界點對應的候選特征向量對每位術后患者的多個第一分界點進行聚類，生成多個候選類簇；
16、根據第一分界點的時序位置特征對每個候選類簇中的多個第一分界點進行排序，計算每個候選類簇中每相鄰兩個第一分界點之間的時序位置距離，確定每個候選類簇中時序位置距離大于預設時間閾值的分界點組合；
17、基于分界點組合對多個候選類簇進行分割生成多個分界點類簇，根據第一分界點對應的能量特征對每個分界點類簇中的多個第一分界點進行基于能量特征的時序位置加權，確定每個分界點類簇的第二分界點，匯總多個第二分界點得到每位術后患者的多個目標分界點。
18、優選地，根據每位術后患者的多個目標分界點確定每位術后患者的引流液監測階段劃分結果，對多位術后患者的引流液監測階段劃分結果進行融合生成目標階段劃分方案，包括：
19、根據每位術后患者的多個目標分界點確定每位術后患者的多個候選引流液監測階段，基于每位術后患者的引流液時序監測數據提取出每個候選引流液監測階段的時域特征，基于每位術后患者的引流液時序監測數據關于多個分解層分別對應的子頻段系數矩陣提取出每個候選引流液監測階段的頻域特征；
20、將每個候選引流液監測階段的時域特征和頻域特征進行特征拼接生成每個候選引流液監測階段的監測階段特征向量，匯總每位術后患者的多個監測階段特征向量，構建多源特征融合矩陣，對多源特征融合矩陣進行特征聚類生成多個監測階段類簇，根據多個階段類簇確定目標階段劃分方案。
21、優選地，對每位術后患者的引流液時序監測數據進行自適應小波包分解，得到每組引流液時序監測數據關于多個分解層分別對應的子頻段系數矩陣，包括：
22、對多位術后患者進行隨機抽樣確定樣本患者集合，采用小波基候選集中的多個小波基函數分別對樣本患者集合中的每組引流液時序監測數據進行基于目標分解層數的小波包分解，計算每個小波基函數在不同子頻段的熵值，選擇熵值總和最小的小波基函數作為目標分解函數；
23、基于目標分解函數對樣本患者集合中的每組引流液時序監測數據進行基于多層迭代的小波包分解，在多層迭代分解的過程中，對每一層分解的子頻段計算熵值，在當前層的熵值與上一層的熵值之間的差異大于預設差值后，將當前層記為目標層；
24、基于目標層和目標分解函數對除樣本患者集合以外的多組引流液時序監測數據進行小波包分解，得到每組引流液時序監測數據關于多個分解層分別對應的子頻段系數矩陣。
25、優選地，在確定多個第一分界點的過程中，還包括：
26、對每個第一頻段能量矩陣進行多尺度分析，包括提取出每個第一頻段能量矩陣在每個頻段下的多個統計特征，構建得到每個第一頻段能量矩陣對應的多尺度頻段能量矩陣；
27、本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于引流管的術后引流量監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種用于引流管的術后引流量監測方法，其特征在于，對多個子頻段系數矩陣進行能量特征提取和特征篩選，確定多個關鍵頻段能量特征，根據關鍵頻段能量特征確定每位術后患者的多個目標分界點，包括：
3.根據權利要求2所述的一種用于引流管的術后引流量監測方法，其特征在于，通過多個候選特征矩陣分別對每位術后患者的多個第一分界點進行聚類得到多個分界點類簇，根據每位術后患者對應的多個分界點類簇確定每位術后患者的多個第二分界點作為每位術后患者的多個目標分界點，包括：
4.根據權利要求1所述的一種用于引流管的術后引流量監測方法，其特征在于，根據每位術后患者的多個目標分界點確定每位術后患者的引流液監測階段劃分結果，對多位術后患者的引流液監測階段劃分結果進行融合生成目標階段劃分方案，包括：
5.根據權利要求1所述的一種用于引流管的術后引流量監測方法，其特征在于，對每位術后患者的引流液時序監測數據進行自適應小波包分解，得到每組引流液時序監測數據關于多個分解層分別對應的子頻段系數矩陣
6.根據權利要求2所述的一種用于引流管的術后引流量監測方法，其特征在于，在確定多個第一分界點的過程中，還包括：
7.一種用于引流管的術后引流量監測系統，其特征在于，所述系統用于實現上述權利要求1-6任一項所述的一種用于引流管的術后引流量監測方法，包括：
8.根據權利要求7所述的一種用于引流管的術后引流量監測系統，其特征在于，對于分界點生成模塊，對多個子頻段系數矩陣進行能量特征提取和特征篩選，確定多個關鍵頻段能量特征，根據關鍵頻段能量特征確定每位術后患者的多個目標分界點，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種用于引流管的術后引流量監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種用于引流管的術后引流量監測方法，其特征在于，對多個子頻段系數矩陣進行能量特征提取和特征篩選，確定多個關鍵頻段能量特征，根據關鍵頻段能量特征確定每位術后患者的多個目標分界點，包括：
3.根據權利要求2所述的一種用于引流管的術后引流量監測方法，其特征在于，通過多個候選特征矩陣分別對每位術后患者的多個第一分界點進行聚類得到多個分界點類簇，根據每位術后患者對應的多個分界點類簇確定每位術后患者的多個第二分界點作為每位術后患者的多個目標分界點，包括：
4.根據權利要求1所述的一種用于引流管的術后引流量監測方法，其特征在于，根據每位術后患者的多個目標分界點確定每位術后患者的引流液監測階段劃分結果，對多位術后患者的引流液監測階段劃分結果進行融合...
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