【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療信息處理領域，具體是指基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統。
技術介紹
1、神經外科血管護理監測系統是一種先進的醫療設備與數據分析結合的系統，專注于神經外科患者腦血管狀態的實時監測和護理評估。它通過整合多模態數據和智能化分析技術，為醫護人員提供精準的病情評估和個性化護理建議，幫助改善患者預后并優化護理資源配置。但是一般神經外科血管護理監測系統存在缺乏動態異常檢測，對異常信號依賴的特征篩選不足，進而導致護理狀態評估準確性低，護理監測效果差的問題；一般神經外科血管護理監測系統存在對動態生理信號捕捉能力差，協同分析能力不足，導致護理狀態評估不準確，對護理數據分布變化不夠敏感，導致護理監測效果差的問題。
技術實現思路
1、針對上述情況，為克服現有技術的缺陷，本專利技術提供了基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統，針對一般神經外科血管護理監測系統存在缺乏動態異常檢測，對異常信號依賴的特征篩選不足，進而導致護理狀態評估準確性低，護理監測效果差的問題，本方案通過滑動窗口的動態閾值機制和異常路徑長度評分，排除由傳感器故障和數據波動引起的偽異常，基于類別加權邊際貢獻機制增加對輕度異常和嚴重異常護理狀態的敏感性，引入互信息和相關性冗余正則化的組合指標進行特征選擇，通過異常檢測、篩選和特征選擇對歷史醫療護理數據進行優化，進而提高后續護理狀態評估準確性，提高護理監測效果；針對一般神經外科血管護理監測系統存在對動態生理信號捕捉能力差，協同分析能力不足，導致護理狀態評估不準確，對護
2、本專利技術采取的技術方案如下：本專利技術提供的基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統，包括醫療信息采集模塊、醫療數據優化模塊、神經外科血管護理評估模型建立模塊和神經外科血管護理監測模塊；
3、所述醫療信息采集模塊采集歷史醫療護理數據；
4、所述醫療數據優化模塊通過動態異常檢測、特征篩選和最優特征選擇，構建用于護理狀態評估的數據輸入；
5、所述神經外科血管護理評估模型建立模塊通過殘差網絡、卷積門控循環單元、多頭注意力機制提取和融合時間依賴及空間交互特征，最終實現護理狀態預測；
6、所述神經外科血管護理監測模塊基于建立完成的神經外科血管護理評估模型對實時采集的數據實現狀態評估，進而實現護理監測。
7、進一步地，在醫療信息采集模塊中，所述歷史醫療護理數據包括動態生理信號、化學代謝數據、時間和護理狀態；所述護理狀態包括正常、輕度異常和嚴重異常；將護理狀態作為數據標簽。
8、進一步地，所述醫療數據優化模塊具體包括以下內容：
9、初步異常檢測；針對動態生理信號數據，檢測由傳感器故障引起的異常值，并引入基于滑動窗口的動態閾值機制，表示為：；；；針對初步異常去除后的歷史醫療護理數據構建歷史序列特征；其中，if(·)是異常檢測得分；x是數據點；mt是時間步數，t是時間步索引；e(·)是異常路徑長度；n是樣本數量；c是歸一化系數；是動態異常權重；是時間步t的數據點值；k是鄰域大小，ik是鄰居索引；d(·)是歐氏距離；是近鄰點；是最大近鄰距離；是滑動窗口[]內的中位數值；和分別是標準差和中位數絕對偏差；
10、初步特征篩選；在醫療數據中，不同特征對腦血管異常的貢獻不同，因此量化每個特征的邊際貢獻，并引入類別加權邊際貢獻；從而進行初步特征篩選；表示為：；；；其中，是第i1個特征的貢獻值；是特征子集s的大小；是特征全集n的大小；是類別權重；和分別是異常狀態增權重；f1、f2和f3分別是正常狀態、輕度異常狀態和嚴重異常狀態；是表現度量，基于預訓練的回歸模型得到；是樣本權重；i1是特征索引；i是數據點索引；是所屬類別包含的數據點數量；是數據點所屬類別；
11、最優特征選擇；對初步特征篩選的相關性特征，進一步選擇最優特征子集，表示為：；；；；；其中，是平衡權重；bz是特征選擇的最終結果；m是被選擇的特征數量；和是特征權重；是當前特征子集；是第i個樣本的真實護理狀態標簽；是第i個樣本基于特征子集的預測標簽；f是單個特征；c是目標護理狀態；i(·)是互信息；fi1和fj1是特征子集中的兩個特征；var(·)是方差；y和分別是真實標簽和預測標簽；是kl散度；是歸一化常數；是平衡因子。
12、進一步地，所述神經外科血管護理評估模型建立模塊是基于醫療數據優化模塊處理后的歷史醫療護理數據，具體包括以下內容：
13、特征提取；生理信號和化學數據具有明顯的時間依賴性，異常的短期波動會是腦血管調節功能受損的前兆，而長期的趨勢變化則反映病情惡化；因此通過殘差網絡提取生理信號之間的空間關聯，用于捕捉不同監測信號之間的交互關系，表示為：；通過卷積門控循環單元并基于卷積操作提取動態時間特征，用于捕捉生理信號的時間依賴性，表示為：；；其中，是t-i時間步輸入的歷史醫療護理數據；wa是輸入權重矩陣；是偏置向量；softmax(·)是softmax函數；是殘差網絡輸出；是空間關聯特征，反映不同生理信號間的交互關系；是更新門；和分別是卷積權重矩陣和循環權重矩陣；是卷積門控循環單元偏置向量；是sigmoid激活函數；是當前時間步的候選狀態；是最終隱藏狀態；是隱藏狀態；
14、特征融合；不同生理信號在時間維度上的變化對腦血流異常的預測具有不同的重要性，通過多頭注意力機制并行的注意力操作捕捉特征間的關系，表示為：；；基于自適應池化進行全局池化，表示為：；增加特征正則化項，表示為：；最終通過全連接層預測護理狀態；模型使用交叉熵損失函數，采用梯度下降法優化參數；其中，mhd(·)是多頭注意力機制輸出；q、k和v分別是查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣；、和分別是第1個、第2個和第n2個注意力頭的輸出；、和是對應權重；是線性映射權重；是拼接操作；和是第i2個線性變換結果；和是第j2個線性變換結果；sim(·)是；是池化后的特征；是自適應池化操作；是輸出特征的大小；x是輸入特征矩陣，包括短期波動和長期趨勢特征；是全連接層的特征正則化項；是全連接層的權重矩陣；是正則化強度；是l2范數。
15、進一步地，所述神經外科血管護理監測模塊是基于建立完成的神經外科血管護理評估模型，實時采集醫療護理數據，將模型輸出作為對采集的醫療護理數據的評估結果，當評估結果為嚴重異常時，對護理人員進行預警處理。
16、采用上述方案本專利技術取得的有益效果如下：
17、（1）針對一般神經外科血管護理監測系統存在缺乏動態異常檢測，對異常信號依賴的特征篩選不足，進而導致護理狀態評估準確性低，護理監測效果差的問題，本方案通過滑動窗口的動態閾值機制和異常路徑長度評分，排除由傳感器故障和數據本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統，其特征在于：系統包括醫療信息采集模塊、醫療數據優化模塊、神經外科血管護理評估模型建立模塊和神經外科血管護理監測模塊；
2.根據權利要求1所述的基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統，其特征在于：所述醫療數據優化模塊具體包括以下內容：
3.根據權利要求2所述的基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統，其特征在于：所述神經外科血管護理評估模型建立模塊是基于醫療數據優化模塊處理后的歷史醫療護理數據，具體包括以下內容：
4.根據權利要求3所述的基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統，其特征在于：在醫療信息采集模塊中，所述歷史醫療護理數據包括動態生理信號、化學代謝數據、時間和護理狀態；所述護理狀態包括正常、輕度異常和嚴重異常；將護理狀態作為數據標簽。
5.根據權利要求4所述的基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統，其特征在于：所述神經外科血管護理監測模塊是基于建立完成的神經外科血管護理評估模型，實時采集醫療護理數據，將模型輸出作為對采集的醫療護理數據的評估結果，當評估結果為嚴重異常
...【技術特征摘要】
1.基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統，其特征在于：系統包括醫療信息采集模塊、醫療數據優化模塊、神經外科血管護理評估模型建立模塊和神經外科血管護理監測模塊；
2.根據權利要求1所述的基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統，其特征在于：所述醫療數據優化模塊具體包括以下內容：
3.根據權利要求2所述的基于醫療信息處理的神經外科血管護理監測系統，其特征在于：所述神經外科血管護理評估模型建立模塊是基于醫療數據優化模塊處理后的歷史醫療護理數據，具體包括以下內容：
4.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：康文婷，郭雪蓮，覃勤樸，
申請(專利權)人：首都醫科大學宣武醫院，
類型：發明
國別省市：
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