【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)涉及康復(fù)數(shù)據(jù)管理，具體為基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、海量醫(yī)學(xué)信息的數(shù)字化和就診流程的電子化，適應(yīng)了現(xiàn)代人口迅速增多、老齡化趨勢(shì)加快、慢性病患者群體增長(zhǎng)的社會(huì)現(xiàn)狀。與此同時(shí)，各種醫(yī)療數(shù)據(jù)迅猛增長(zhǎng)，肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)就是其中之一。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)康復(fù)訓(xùn)練變得越來(lái)越有價(jià)值，對(duì)肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行較為有效的管理，能夠?qū)ζ溥M(jìn)行全面的分析和挖掘有用的價(jià)值信息來(lái)促進(jìn)醫(yī)療康復(fù)水平的進(jìn)步。
2、公開(kāi)號(hào)為cn117558449a的中國(guó)專(zhuān)利公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：獲取模塊，獲取監(jiān)測(cè)過(guò)程中的實(shí)時(shí)體征數(shù)據(jù)；選擇模塊根據(jù)實(shí)時(shí)體征數(shù)據(jù)獲取目標(biāo)患者的初步醫(yī)療診斷信息，根據(jù)初步醫(yī)療診斷信息選擇實(shí)時(shí)體征數(shù)據(jù)中的目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)量小于實(shí)時(shí)體征數(shù)據(jù)的數(shù)量；提取模塊提取目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)值，確定目標(biāo)患者在當(dāng)前監(jiān)測(cè)周期內(nèi)的健康狀態(tài)；預(yù)測(cè)模塊根據(jù)健康狀態(tài)和目標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)在下一監(jiān)測(cè)周期內(nèi)的待檢查項(xiàng)目；管理終端根據(jù)待檢查項(xiàng)目鎖定對(duì)應(yīng)的檢查器械，以在下一監(jiān)測(cè)周期內(nèi)使用檢查器械完成目標(biāo)患者的待檢查項(xiàng)目，提高了患者就診的及時(shí)性。
3、上述專(zhuān)利在實(shí)際使用過(guò)程中，并沒(méi)有根據(jù)患者的肌肉康復(fù)情況來(lái)調(diào)整患者的康復(fù)訓(xùn)練計(jì)劃，使得最終的康復(fù)策略與患者不適配從而功虧一簣甚至產(chǎn)生負(fù)面影響；因此，不滿足現(xiàn)有的需求，對(duì)此我們提出了基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專(zhuān)利技術(shù)的目的在于提供基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，包括：
3、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于采集患者的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)，并根據(jù)肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)的類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)，并對(duì)獲取的患者肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，刪除無(wú)效數(shù)據(jù)，保留有效數(shù)據(jù)；
4、數(shù)據(jù)管理模塊，用于對(duì)所獲取的患者肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行康復(fù)指標(biāo)分析，生成異常部位指標(biāo)變化數(shù)據(jù)，根據(jù)分析結(jié)果評(píng)估患者肌肉的康復(fù)情況；
5、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊，用于對(duì)康復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，得到待壓縮字符串，根據(jù)待壓縮字符串中各字符的編碼結(jié)果得到壓縮完成的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)，并將壓縮完成的肌肉康復(fù)信息封裝為肌肉康數(shù)據(jù)包，將數(shù)據(jù)包傳輸至智能芯片進(jìn)行儲(chǔ)存。
6、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)獲取模塊，包括；
7、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集患者的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)，并根據(jù)肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)的類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)，具體分為?患者基本數(shù)據(jù)、患者的?診斷數(shù)據(jù)、日常生理數(shù)據(jù)、?治療方案、?康復(fù)過(guò)程以及?治療效果；
8、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)獲取的患者肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，刪除無(wú)效數(shù)據(jù)，保留有效數(shù)據(jù)。
9、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)處理模塊，具體包括：
10、對(duì)獲取肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，讀取肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)量記為異常值，將異常值與預(yù)設(shè)的標(biāo)定值進(jìn)行比較；
11、當(dāng)異常值大于等于標(biāo)定值時(shí)，將該肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)標(biāo)記為無(wú)效，并從清洗中刪除；
12、當(dāng)異常值小于標(biāo)定值時(shí)，將該肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)標(biāo)記為有效，并重復(fù)肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)在當(dāng)前清洗中的進(jìn)程。
13、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)處理模塊，具體還包括：
14、第一數(shù)量提取模塊，用于提取所述異常值對(duì)應(yīng)的總個(gè)數(shù)；
15、第二數(shù)量提取模塊，用于提取所述異常值中的無(wú)效數(shù)值的個(gè)數(shù)；
16、時(shí)間間隔時(shí)長(zhǎng)調(diào)取模塊，用于調(diào)取無(wú)效數(shù)值中每相鄰兩個(gè)采集時(shí)刻對(duì)應(yīng)的無(wú)效數(shù)值之間的采集間隔時(shí)長(zhǎng)；
17、無(wú)效值異常程度系數(shù)獲取模塊，用于利用所述異常值對(duì)應(yīng)的總個(gè)數(shù)、異常值中的無(wú)效數(shù)值的個(gè)數(shù)和每相鄰兩個(gè)采集時(shí)刻對(duì)應(yīng)的無(wú)效數(shù)值之間的采集間隔時(shí)長(zhǎng)獲取無(wú)效值異常程度系數(shù)；
18、其中，所述無(wú)效值異常程度系數(shù)通過(guò)如下公式獲取：
19、
20、其中，e表示無(wú)效值異常程度系數(shù)；n表示所述異常值對(duì)應(yīng)的總個(gè)數(shù)；n表示所述異常值中的無(wú)效數(shù)值的個(gè)數(shù)；t表示第i個(gè)無(wú)效數(shù)值與第i+1個(gè)無(wú)效數(shù)值之間的采集間隔時(shí)長(zhǎng)；tmin和tmax表示n個(gè)異常值中的無(wú)效數(shù)值對(duì)應(yīng)的采集間隔時(shí)長(zhǎng)的最小值和最大值；tb表示n個(gè)異常值中的無(wú)效數(shù)值對(duì)應(yīng)的采集間隔時(shí)長(zhǎng)的標(biāo)準(zhǔn)差；
21、系數(shù)比較模塊，用于將所述無(wú)效值異常程度系數(shù)與預(yù)設(shè)的異常程度系數(shù)閾值進(jìn)行比較；
22、標(biāo)定值調(diào)控模塊，用于當(dāng)所述無(wú)效值異常程度系數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)的異常程度系數(shù)閾值時(shí)，則對(duì)標(biāo)定值進(jìn)行調(diào)整，并按照調(diào)整后的標(biāo)定值進(jìn)行無(wú)效值篩選。
23、優(yōu)選的，標(biāo)定值調(diào)控模塊，包括：
24、標(biāo)定值調(diào)取模塊，用于當(dāng)所述無(wú)效值異常程度系數(shù)超過(guò)預(yù)設(shè)的異常程度系數(shù)閾值時(shí)，調(diào)取預(yù)設(shè)的標(biāo)定值；
25、第一數(shù)據(jù)信息提取模塊，用于提取異常值中被標(biāo)記為有效的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)和數(shù)據(jù)數(shù)值，作為第一數(shù)據(jù)信息；
26、第二數(shù)據(jù)信息提取模塊，用于提取異常值中被判定為無(wú)效的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)和數(shù)據(jù)數(shù)值，作為第二數(shù)據(jù)信息；
27、標(biāo)定值調(diào)節(jié)系數(shù)獲取模塊，用于利用所述第一數(shù)據(jù)信息和第二數(shù)據(jù)信息獲取標(biāo)定值調(diào)節(jié)系數(shù)；
28、其中，所述標(biāo)定值調(diào)節(jié)系數(shù)通過(guò)如下公式獲取：
29、
30、其中，c表示標(biāo)定值調(diào)節(jié)系數(shù)；m表示異常值中被標(biāo)記為有效的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；n表示所述異常值中的無(wú)效數(shù)值的個(gè)數(shù)；r表示異常值中有效數(shù)據(jù)的平均值與無(wú)效數(shù)據(jù)的平均值之差；v表示預(yù)設(shè)的標(biāo)定值；xmin表示無(wú)效數(shù)值中的數(shù)值最小值；ymax表示有效數(shù)值中的數(shù)值最大值；
31、標(biāo)定值調(diào)整模塊，用于利用所述標(biāo)定值調(diào)節(jié)系數(shù)結(jié)合預(yù)設(shè)的標(biāo)定值獲取調(diào)整后的標(biāo)定值；
32、其中，所述調(diào)整后的標(biāo)定值通過(guò)如下公式獲取：
33、
34、其中，vt表示調(diào)整后的標(biāo)定值；v表示預(yù)設(shè)的標(biāo)定值；xb表示無(wú)效數(shù)值的數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)差；yb表示有效數(shù)值的數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)差；c表示標(biāo)定值調(diào)節(jié)系數(shù)；
35、數(shù)據(jù)處理控制模塊，用于利用調(diào)整后的標(biāo)定值對(duì)所述肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值的數(shù)據(jù)處理。
36、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)管理模塊，包括：
37、數(shù)據(jù)分析模塊，用于對(duì)所獲取的患者肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行康復(fù)指標(biāo)分析，生成異常部位指標(biāo)變化數(shù)據(jù)；
38、數(shù)據(jù)評(píng)估模塊，用于根據(jù)數(shù)據(jù)分析模塊分析的結(jié)果評(píng)估患者肌肉的康復(fù)情況。
39、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)分析模塊，包括：
40、對(duì)患者的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常康復(fù)指標(biāo)提取，得到患者肌肉異常康復(fù)指標(biāo)；
41、根據(jù)患者肌肉異常康本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)獲取模塊，包括；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)處理模塊，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)處理模塊，具體還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：標(biāo)定值調(diào)控模塊，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)管理模塊，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)分析模塊，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)評(píng)估模塊，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述根據(jù)高異常部位數(shù)據(jù)和低異常部位數(shù)據(jù)分別生成高異常部位康復(fù)調(diào)整決策數(shù)據(jù)
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)獲取模塊，包括；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)處理模塊，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)處理模塊，具體還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其特征在于：標(biāo)定值調(diào)控模塊，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能芯片的肌肉康復(fù)數(shù)據(jù)管理...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李冬梅，高月明，唐佩福，李春寶，羅小波，陳紅龍，林希圣，于樂(lè)，張瀟，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院第四醫(yī)學(xué)中心，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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