CN109977119A - 用于生物电子混合人造器官系统的数据分类及存储方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于生物电子混合人造器官系统的数据分类及存储方法，其考虑到影响人体器官表现的因素即影响人造器官控制算法计算结果的数据的多样性，通过对人造器官系统的数据进行分类，并将用户信息、生理信息、活动信息和环境信息按照特定方法进行存储，弥补了现有人造器官系统数据类型单一的缺点，提高了人造器官系统的仿生性，同时满足人造器官场景对数据存储灵活性和可扩展性的要求。采用本发明方法可以实现对个人信息、生理信息、活动信息和环境信息的数据存储和管理操作的解耦，减少数据冗余，节省数据存储的时间和空间开销。

Description

用于生物电子混合人造器官系统的数据分类及存储方法

技术领域

本发明属于数据存储技术领域，具体涉及一种用于生物电子混合人造器官系统的数据分类及存储方法。

背景技术

近年来人造器官经历了机械装置为主的体外应用人造器官、电子和机械结合的辅助应用人造器官和生物电子混合的人造器官系统的发展过程。生物电子混合人造器官系统是一个刚刚兴起的极具挑战性的前沿方向，属于计算机信息学与生物学、材料学相结合的交叉领域，有望解决新型人造器官研究和应用目前所面临的巨大挑战。生电混合人造器官在人体内长期存在，其目标是对实现真正意义上的器官替代甚至增强。如若在生电混合人造器官的智能化领域取得相关研究进展，将是计算机科学与生物医学交叉领域的重大突破，同时也将带来巨大的医疗价值。

生物电子混合人造器官系统的典型架构如图1所示，系统由人造器官体域网、Android客户端和云脑组成；人造器官系统中数据的来源有三个：人造器官体域网、智能手机和所处空间中的环境感知设备。

现有的人造器官系统存在以下问题：

(1)系统采集和管理的数据以生理传感数据为主，不能将运动数据、环境数据等信息囊括在内；人体器官的功能表现是人脑综合多种信息的决策结果，为了提高人造器官的仿生水平，必须增加人造器官系统采集和存储的数据种类，实现对所有可能影响人造器官表现的数据的采集和高效率存储。

(2)不同的人造器官用户对数据采集的需求是不同的，比如人造胰腺用户需要采集的数据包括血糖、体内胰岛素水平、运动量、饮食摄入量等与血糖控制相关的信息；而对于人造心脏用户来说，其需要采集的数据则包括心率、体温、呼吸速率、运动量等影响心脏泵血的信息。因此人造器官系统的数据存储具有数据结构灵活的特点，并且存在频繁的字段增删和修改操作；常用的关系型数据库需要预先定义表的结构，并且每次对表进行字段增删和修改操作都将造成较大的开销，这将造成人造器官系统存储性能的下降。

发明内容

鉴于上述，本发明提供了一种用于生物电子混合人造器官系统的数据分类及存储方法，其考虑到影响人体器官表现的因素即影响人造器官控制算法计算结果的数据的多样性，通过对人造器官系统的数据进行分类，并将用户信息、生理信息、活动信息和环境信息按照特定方法进行存储，弥补了现有人造器官系统数据类型单一的缺点，提高了人造器官系统的仿生性，同时满足人造器官场景对数据存储灵活性和可扩展性的要求。

一种用于生物电子混合人造器官系统的数据分类及存储方法，包括如下步骤：

首先将生物电子混合人造器官系统中的数据分为身份信息、生理信息、活动信息和环境信息四类；所有可能影响人造器官表现的数据都可以被划分为这四类数据之一；

然后根据上述数据分类方法将人造器官数据以二进制文档的形式分别独立存储于非关系型数据库的四个集合中。

进一步地，对于人造器官用户在某一时刻的状态，将人造器官数据通过如下四元组形式进行表示：

ArtificialOrganData＝{ProfileInfo，BioInfo，ActivInfo，EnvironInfo}

其中：ArtificialOrganData为人造器官数据，ProfileInfo为人造器官用户的身份信息，用以确定人造器官用户身份的唯一性；BioInfo为人造器官用户的生理信息，由置于人体体表或体内的生理传感器收集而来；ActivInfo为人造器官用户的活动信息，用以描述用户运动、饮食等行为；EnvironInfo为人造器官用户的环境信息，用以描述用户所处空间的状态。

进一步地，所述身份信息ProfileInfo用于描述人造器官用户的基本信息，包括用户编号、姓名、身份证号、性别、年龄、身高、体重、病史，用户编号信息用以确定该用户的唯一性，而性别、年龄、身高、体重、病史信息会对人造器官的决策造成影响。

进一步地，所述生理信息BioInfo用于描述人造器官用户的各种生理信息，包括体温、心率、脑电数据、心电数据、肌电数据、血糖、血压；对于不同的人造器官用户，BioInfo包含的数据属性是不一样的。比如对于一个人造胰腺用户，其BioInfo需要包括血糖、体内胰岛素水平等影响胰腺功能表现的生理传感数据；而对于一个人造心脏用户，其BioInfo包括体温、心率、心电数据、血压等影响心脏功能表现的生理传感数据。

进一步地，所述活动信息ActivInfo用于描述人造器官用户的活动信息，包括行走数据、跑步数据、热量摄入数据、药物服用信息、睡眠数据；人造器官的表现与活动信息密切相关，能帮助人造器官控制算法对人体状态进行评估和预判，因此必须对人造器官相关的人体活动信息进行存储和管理。

进一步地，所述环境信息EnviroInfo用于描述人造器官用户所处空间的环境状况，人体所处的环境会影响人体状态，EnviroInfo包括实时定位、环境温度、环境湿度、空气质量、海拔高度。

根据以上描述可以发现，四元组成员的属性具有数据结构多样的特点，不但包括整型、浮点型等基本数据类型，也包括自定义的数据类型，比如ActivInfo的属性Steps可以是步行数据的时间序列。

人造器官体域网和Android客户端实现对人造器官相关数据的采集，并将数据发送给云脑。云脑按照上述人造器官数据分类和描述方法，采用非关系型数据库，将ProfileInfo，BioInfo，ActivInfo，EnvironInfo以集合的方式进行独立存储，集合间通过时间戳建立关联，集合中存储按照上述规则进行排列的二进制文档。

本发明在非关系型数据库中采用二进制文档的方式存储人造器官数据，一方面满足了人造器官数据类型的多样性需求，另一方面对二进制文档进行字段增删和修改的开销很小，并且不会影响已有数据，这将大大提高人造器官系统的存储效率。此外，由于人造器官用户的个人信息、生理信息、活动信息和环境信息的更新频繁是不同的，比如生理信息BioInfo通常由人造器官体域网的生理传感器获取，其数据采集频率较高，生理信息每秒都会更新，而个人信息ProfileInfo则很长时间保持不变。采用本发明人造器官数据分类及存储方法，可以实现对个人信息、生理信息、活动信息和环境信息的数据存储和管理操作的解耦，减少数据冗余，节省数据存储的时间和空间开销。

附图说明

图1为人造器官系统的典型架构示意图。

图2为集合BioInfo的实例示意图。

具体实施方式

为了更为具体地描述本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。

本发明用于生物电子混合人造器官系统的数据分类及存储方法，首先将生电混合人造器官系统中的数据分为用户信息，生理信息，活动信息和环境信息，所有可能影响人造器官表现的数据都可以被划分为这四类数据之一，人造器官用户在某一时刻的状态可以用如下数据四元组来表示：

ArtificialOrganData＝{ProfileInfo，BioInfo，ActivInfo，EnvironInfo}

其中，用户信息ProfileInfo用于描述人造器官用户的基本信息，包括用户编号、姓名、身份证号、性别、年龄、体重、病史等，用户编号等信息可以确定该用户的唯一性，而性别、年龄、身高、体重、病史等信息会对人造器官的决策造成影响。

ProfileInfo＝{UID，Name，IdNumber，Gender，Age，Height，Weight，MedicalHistory，PhoneNumber，...}

生理信息BioInfo用于描述人造器官用户的各种生理信息，常见的生理信息包括体温、心率、脑电数据、心电数据、肌电数据、血糖、血压等。对于不同的人造器官用户，BioInfo包含的数据属性是不一样的，比如对于一个人造胰腺用户，其BioInfo需要包括血糖、体内胰岛素水平等影响胰腺功能表现的生理传感数据：

BioInfo＝{BloodGlucose，InsulinLevel，...}

而对于一个人造心脏用户，其BioInfo包括体温、心率、心电数据、血压等影响心脏功能表现的生理传感数据：

BioInfo＝{BodyTemp，HeartRate，ECG，BloodPressure，...}

活动信息ActivInfo用于描述人造器官用户的活动信息，比如行走数据、跑步数据、热量摄入数据、药物服用信息、睡眠数据等，人造器官的表现与活动信息密切相关，能帮助人造器官控制算法对人体状态进行评估和预判，因此必须对人造器官相关的人体活动信息进行存储和管理。

ActivInfo＝{Steps，Run，CarbIntake，PillIntake，SleepHours，...}

环境信息EnviroInfo用于描述人造器官用户所处空间的环境状况，人体所处的环境会影响人体状态，常见的环境信息包括实时定位、环境温度、环境湿度、空气质量、海拔高度等。

EnviroInfo＝{Location，Temper，Humid，AirQuality，Altitude...}

根据以上描述可以发现，四元组成员的属性具有数据结构多样的特点，不但包括整型、浮点型等基本数据类型，也包括自定义的数据类型，比如ActivInfo的属性Steps可以是步行数据的时间序列。

人造器官体域网和Android客户端实现对人造器官相关数据的采集，并将数据发送给云脑。云脑按照上述人造器官数据分类和描述方法，采用非关系型数据库，将ProfileInfo，BioInfo，ActivInfo，EnvironInfo以集合的方式进行独立存储，集合间通过时间戳建立关联，集合中存储按照上述规则进行排列的二进制文档。

在以下实施例中，人造器官体域网通过放置在体内或体表的生理传感器收集生理数据，并将数据打包以心跳数据包的形式定时发送到Android客户端，Android客户端再发送到云脑。选用MongoDB作为本实施方式中的非关系型数据库，在MongoDB中建立四个集合(collection)：ProfileInfo，BioInfo，ActivInfo，EnvironInfo，分别用来存储人造器官系统的个人信息、生物信息、活动信息和环境信息。

以人造器官用户的生理信息BioInfo为例，本实施方式中生理信息包括肌电信号、脑电信号、呼吸信号和体温信号，即：

BioInfo＝{EMG，ECG，Breathe，Bodytemp}

BioInfo在MongoDB数据库中的文档存储实例如图2所示，在该记录中，二进制文档的内容为：

FF078307DD00539B14CE000192080ADAB806F966034A41030AF50DC80F040005006A6B6A6A1414141400

其中文档开头的FF为同步标识位，用于数据传输过程中数据包的同步，文档结尾的00为校验位，用于检验数据的有效性。中间的数据为有效的生理信息，按照078307DD为体温信号数据，占3个字节；D00539B14CE000192080ADAB806F966034A41030AF50DC80F为脑电信号数据，由δ(1～3Hz)、θ(4～7Hz)、α(8～13Hz)、β(14～30Hz)四个波段组成，每个波段占3个字节；040005006A6B6A6A为呼吸信号数据，占3个字节；14141414为肌电信号数据，占3个字节；各种生理传感数据的格式由生理信号本身的特点和生理信号传感器决定。

按照这样的规则，BioInfo以二进制文档的形式存储在数据库中，类似地，其它三个集合也以这种方式进行数据存储，如果人造器官体域网添加了新的传感器类型或出现了其它需要修改数据结构的情况，可以直接修改文档的数据排列规则，不需要对数据库进行操作，从而满足人造器官系统对数据存储的灵活性和可扩展性需求，实现人造器官数据的高效存储。

上述对实施例的描述是为便于本技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对上述实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于上述实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，对于本发明做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种用于生物电子混合人造器官系统的数据分类及存储方法，其特征在于：首先将生物电子混合人造器官系统中的数据分为身份信息、生理信息、活动信息和环境信息四类；然后根据上述数据分类方法将人造器官数据以二进制文档的形式分别独立存储于非关系型数据库的四个集合中。

2.根据权利要求1所述的数据分类及存储方法，其特征在于：对于人造器官用户在某一时刻的状态，将人造器官数据通过如下四元组形式进行表示：

ArtificialOrganData＝{ProfileInfo，BioInfo，ActivInfo，EnvironInfo}其中：ArtificialOrganData为人造器官数据，ProfileInfo为人造器官用户的身份信息，用以确定人造器官用户身份的唯一性；BioInfo为人造器官用户的生理信息，由置于人体体表或体内的生理传感器收集而来；ActivInfo为人造器官用户的活动信息，用以描述用户运动、饮食行为；EnvironInfo为人造器官用户的环境信息，用以描述用户所处空间的状态。

3.根据权利要求2所述的数据分类及存储方法，其特征在于：所述身份信息ProfileInfo用于描述人造器官用户的基本信息，包括用户编号、姓名、身份证号、性别、年龄、身高、体重、病史，用户编号信息用以确定该用户的唯一性，而性别、年龄、身高、体重、病史信息会对人造器官的决策造成影响。

4.根据权利要求2所述的数据分类及存储方法，其特征在于：所述生理信息BioInfo用于描述人造器官用户的各种生理信息，包括体温、心率、脑电数据、心电数据、肌电数据、血糖、血压；对于不同的人造器官用户，BioInfo包含的数据属性是不一样的。

5.根据权利要求2所述的数据分类及存储方法，其特征在于：所述活动信息ActivInfo用于描述人造器官用户的活动信息，包括行走数据、跑步数据、热量摄入数据、药物服用信息、睡眠数据。

6.根据权利要求2所述的数据分类及存储方法，其特征在于：所述环境信息EnviroInfo用于描述人造器官用户所处空间的环境状况，人体所处的环境会影响人体状态，EnviroInfo包括实时定位、环境温度、环境湿度、空气质量、海拔高度。