CN116564509B - 一种用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法 - Google Patents

一种用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法，包括以下步骤：S1、获取体征数据集合、用户ID信息集合和高压氧舱设备编码集合；S2、对体征数据集合、用户ID信息集合和高压氧舱设备编码集合进行匹配，确定用户ID对应的高压氧舱设备编码和体征数据；S3、对用户的体征数据进行预处理，生成体征数据样本集；S4：对各个用户ID对应的体征数据样本集和高压氧舱设备编码进行加密储存，完成体征数据处理。该用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法可以对体征数据进行处理，减少信号干扰的影响，避免数据冗余，确保用户的体征数据客观化，为医师诊断提供辅助决策。

Description

一种用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法。
背景技术
高压氧舱是进行高压氧疗法的专用医疗设备，其适用范围很广，临床主要用于厌氧菌感染、CO中毒、气栓病、减压病、缺血缺氧性脑病、脑外伤和脑血管疾病等治疗。用户在使用高压氧舱时需对其体征情况进行及时且周密的监控，避免出现意外情况，因此存在对体征数据监控预警的需要。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法。
本发明的技术方案是：一种用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法包括以下步骤：
S1、获取体征数据集合、用户ID信息集合和高压氧舱设备编码集合；
S2、对体征数据集合、用户ID信息集合和高压氧舱设备编码集合进行匹配，确定用户ID对应的高压氧舱设备编码和体征数据；
S3、对用户的体征数据进行预处理，生成体征数据样本集；
S4：对各个用户ID对应的体征数据样本集和高压氧舱设备编码进行加密储存，完成体征数据处理。
本发明的有益效果是：
（1）该用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法通过进行相似度匹配，确保用户ID获取的体征数据和高压氧舱设备准确，保证数据信息来源可靠，可有效避免误诊情况的出现；
（2）该用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法可以对体征数据进行处理，减少信号干扰的影响，避免数据冗余，确保用户的体征数据客观化，为医师诊断提供辅助决策。
进一步地，S1中，体征数据集合包括脑电波信号和脉象信号；用户ID信息集合包括若干个用户二维码；高压氧舱设备编码集合包括若干个实际高压氧舱设备编码。
进一步地，S2包括以下子步骤：
S21、根据用户二维码，从高压氧舱设备编码集合中获取实际高压氧舱设备编码，从电子病历中获取标准高压氧舱设备编码；
S22、将实际高压氧舱设备编码与标准高压氧舱设备编码进行匹配，确定用户ID对应的高压氧舱设备编码；
S23、根据用户ID对应的高压氧舱设备编码，确定体征数据集合。
进一步地，S22中，确定用户ID对应的高压氧舱设备编码的具体方法为：计算实际高压氧舱设备编码与标准高压氧舱设备编码之间的匹配相似度，若匹配相似度小于0.5，则将标准高压氧舱设备编码作为用户ID对应的高压氧舱设备编码，否则将实际高压氧舱设备编码作为用户ID对应的高压氧舱设备编码。
进一步地，实际高压氧舱设备编码与标准高压氧舱设备编码之间的匹配相似度S的计算公式为：
式中，L 1表示实际高压氧舱设备编码的长度，L 2表示标准高压氧舱设备编码的长度，μ m 表示实际高压氧舱设备编码中第m个字符串的权重，M表示实际高压氧舱设备编码的字符串个数，ρ n 表示标准高压氧舱设备编码中第n个字符串的权重，N表示标准高压氧舱设备编码的字符串个数，μ 0表示实际高压氧舱设备编码中所有字符串的权重均值，ρ 0表示标准高压氧舱设备编码中所有字符串的权重均值。
进一步地，S3包括以下子步骤：
S31、对各个时刻的脑电波信号进行傅里叶变换，得到不同频段的脑电波信号；
S32、根据不同频段的脑电波信号，构建频段能量处理模型；
S33、利用交替方向乘子法求解频段能量处理模型，得到各个频段的能量特征值；
S34、将脑电波信号各个频段的能量值与对应的能量特征值相乘，生成第一体征数据样本子集；
S35、根据不同时刻的脉象信号，建立脉象信号的脉象波形图，并根据脉象波形图确定正常时刻和异常时刻的脉象信号；
S36、剔除异常时刻的脉象信号，并其余时刻的脉象信号作为第二体征数据样本子集；
S37、将第一体征数据样本子集和第二体征数据样本子集作为体征数据样本集。
进一步地，S32中，频段能量处理模型F的表达式为：
式中，m表示脑电波信号的长度，σ 1表示α波频段的能量密度，σ 2表示β波频段的能量密度，σ 3表示θ波频段的能量密度，f 1表示α波频段的频率，f 2表示β波频段的能量密度，f 3表示θ波频段的能量密度，E 1表示α波频段的能量值，E 2表示β波频段的能量值，E 3表示θ波频段的能量值，exp(·)表示指数函数，j表示虚数。
进一步地，S35中，建立脉象波形图的具体方法为：以脉象信号的采集时刻作为横坐标，以脉象信号幅值作为纵坐标，建立二维坐标系，生成脉象波形图。
进一步地，S35中，确定异常时刻的脉象信号的具体方法为：将脉象波形图的横坐标均分为四份，得到第一时段脉象波形图、第二时段脉象波形图、第三时段脉象波形图和第四时段脉象波形图；
计算第一时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第一信号幅值均值；计算第二时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第二信号幅值均值；计算第一信号幅值均值与第二信号幅值均值之间的方差，作为第一信号特征值，将第一时段脉象波形图和第二时段脉象波形图中小于第一信号特征值的脉象信号幅值对应的时刻作为异常时刻；
计算第三时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第三信号幅值均值；计算第四时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第四信号幅值均值；计算第三信号幅值均值与第四信号幅值均值之间的方差，作为第二信号特征值，将第三时段脉象波形图和第四时段脉象波形图中小于第二信号特征值的脉象信号幅值对应的时刻作为异常时刻。
附图说明
图1为用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法，包括以下步骤：
S1、获取体征数据集合、用户ID信息集合和高压氧舱设备编码集合；
S2、对体征数据集合、用户ID信息集合和高压氧舱设备编码集合进行匹配，确定用户ID对应的高压氧舱设备编码和体征数据；
S3、对用户的体征数据进行预处理，生成体征数据样本集；
S4：对各个用户ID对应的体征数据样本集和高压氧舱设备编码进行加密储存，完成体征数据处理。
在本发明实施例中，S1中，体征数据集合包括脑电波信号和脉象信号；用户ID信息集合包括若干个用户二维码；高压氧舱设备编码集合包括若干个实际高压氧舱设备编码。
在本发明实施例中，S2包括以下子步骤：
S21、根据用户二维码，从高压氧舱设备编码集合中获取实际高压氧舱设备编码，从电子病历中获取标准高压氧舱设备编码；
S22、将实际高压氧舱设备编码与标准高压氧舱设备编码进行匹配，确定用户ID对应的高压氧舱设备编码；
S23、根据用户ID对应的高压氧舱设备编码，确定体征数据集合。
在实际应用场景中，由于高压氧舱数量限制，一个高压氧舱通常需要供多个患者使用，所以需要准确地确定每个用户使用的高压氧舱。在明确每个用户使用的高压氧舱设备编码后，即可确定该高压氧舱设备对应的体征采集仪采集的该用户的体征数据集合。
在本发明实施例中，S22中，确定用户ID对应的高压氧舱设备编码的具体方法为：计算实际高压氧舱设备编码与标准高压氧舱设备编码之间的匹配相似度，若匹配相似度小于0.5，则将标准高压氧舱设备编码作为用户ID对应的高压氧舱设备编码，否则将实际高压氧舱设备编码作为用户ID对应的高压氧舱设备编码。
一般会根据高压氧舱空闲数量以及空闲时间，为用户提前安排对应的高压氧舱（即电子病历中的标准高压氧舱设备）。但在实际使用中，可能根据现场高压氧舱使用情况临时调整，为用户安排等待时间最短的高压氧舱（即实际高压氧舱设备编码，实际高压氧舱设备编码存储在用户二维码的信息中，扫描用户二维码即可获得，方便查询）。因此，在确定用户ID对应的高压氧舱设备编码时，应确定标准高压氧舱设备与实际高压氧舱设备是否一致，在不一致时应将实际高压氧舱设备编码作为用户ID对应的高压氧舱设备编码，并更新电子病历。经过上述过程，可以保证用户ID对应的高压氧舱设备编码准确，便于获取用户信息。
在本发明实施例中，实际高压氧舱设备编码与标准高压氧舱设备编码之间的匹配相似度S的计算公式为：
式中，L 1表示实际高压氧舱设备编码的长度，L 2表示标准高压氧舱设备编码的长度，μ m 表示实际高压氧舱设备编码中第m个字符串的权重，M表示实际高压氧舱设备编码的字符串个数，ρ n 表示标准高压氧舱设备编码中第n个字符串的权重，N表示标准高压氧舱设备编码的字符串个数，μ 0表示实际高压氧舱设备编码中所有字符串的权重均值，ρ 0表示标准高压氧舱设备编码中所有字符串的权重均值。
通过对设备编码中字符串的权重值和长度进行运算，可得到实际高压氧舱设备编码与标准高压氧舱设备编码之间的匹配相似度，相似度可以客观且直接地反映用户是否使用电子病历中的标准高压氧舱设备编码，便于对电子病历进行实时更新，保证获取的体征数据准确，避免出现误诊情况。
在本发明实施例中，S3包括以下子步骤：
S31、对各个时刻的脑电波信号进行傅里叶变换，得到不同频段的脑电波信号；
S32、根据不同频段的脑电波信号，构建频段能量处理模型；
S33、利用交替方向乘子法求解频段能量处理模型，得到各个频段的能量特征值；
S34、将脑电波信号各个频段的能量值与对应的能量特征值相乘，生成第一体征数据样本子集；
S35、根据不同时刻的脉象信号，建立脉象信号的脉象波形图，并根据脉象波形图确定正常时刻和异常时刻的脉象信号；
S36、剔除异常时刻的脉象信号，并其余时刻的脉象信号作为第二体征数据样本子集；
S37、将第一体征数据样本子集和第二体征数据样本子集作为体征数据样本集。
交替方向乘子法是一种求解具有可分离的凸优化问题的计算框架, 由于其处理速度快，收敛性能好，ADMM适用于求解分布式凸优化问题，特别是统计学习问题。
由体征采集仪采集的体征数据可能存在干扰，所以需对脑电波信号进行预处理，剔除噪声干扰，保证获取的脑电波信号准确。通过频段能量处理模型对脑电波不同频段的能量进行处理。对于脉象信号，通过构建脉象波形图剔除异常时刻的脉象信号，减少错误信号对体征数据集合的影响。这里需注意的是，异常时刻的脉象信号并非指脉象信号不正常，而是指由于体征采集仪工作失误等原因导致的异常信号，不应剔除脉象信号峰谷值相差较大的信号，因为这些信号恰恰可能表示用户体征数据不稳定，需要引起重视。
在本发明实施例中，S32中，频段能量处理模型F的表达式为：
式中，m表示脑电波信号的长度，σ 1表示α波频段的能量密度，σ 2表示β波频段的能量密度，σ 3表示θ波频段的能量密度，f 1表示α波频段的频率，f 2表示β波频段的能量密度，f 3表示θ波频段的能量密度，E 1表示α波频段的能量值，E 2表示β波频段的能量值，E 3表示θ波频段的能量值，exp(·)表示指数函数，j表示虚数。
对脑电波数据进行傅里叶变换，可以得到不同频段的频段能量，频段能量包括：α波频段能量、β波频段能量和θ波频段能量。再根据α波频段能量、β波频段能量和θ波频段能量的脑电波信号以及参数，构建脑电波预处理模型，可以更好地反映信号特征情况。
在本发明实施例中，S35中，建立脉象波形图的具体方法为：以脉象信号的采集时刻作为横坐标，以脉象信号幅值作为纵坐标，建立二维坐标系，生成脉象波形图。
在本发明实施例中，S35中，确定异常时刻的脉象信号的具体方法为：将脉象波形图的横坐标均分为四份，得到第一时段脉象波形图、第二时段脉象波形图、第三时段脉象波形图和第四时段脉象波形图；
计算第一时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第一信号幅值均值；计算第二时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第二信号幅值均值；计算第一信号幅值均值与第二信号幅值均值之间的方差，作为第一信号特征值，将第一时段脉象波形图和第二时段脉象波形图中小于第一信号特征值的脉象信号幅值对应的时刻作为异常时刻；
计算第三时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第三信号幅值均值；计算第四时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第四信号幅值均值；计算第三信号幅值均值与第四信号幅值均值之间的方差，作为第二信号特征值，将第三时段脉象波形图和第四时段脉象波形图中小于第二信号特征值的脉象信号幅值对应的时刻作为异常时刻。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取体征数据集合、用户ID信息集合和高压氧舱设备编码集合；
S2、对体征数据集合、用户ID信息集合和高压氧舱设备编码集合进行匹配，确定用户ID对应的高压氧舱设备编码和体征数据；
S3、对用户的体征数据进行预处理，生成体征数据样本集；
S4：对各个用户ID对应的体征数据样本集和高压氧舱设备编码进行加密储存，完成体征数据处理；
所述S1中，所述体征数据集合包括脑电波信号和脉象信号；所述用户ID信息集合包括若干个用户二维码；所述高压氧舱设备编码集合包括若干个实际高压氧舱设备编码；
所述S3包括以下子步骤：
S31、对各个时刻的脑电波信号进行傅里叶变换，得到不同频段的脑电波信号；
S32、根据不同频段的脑电波信号，构建频段能量处理模型；
S33、利用交替方向乘子法求解频段能量处理模型，得到各个频段的能量特征值；
S34、将脑电波信号各个频段的能量值与对应的能量特征值相乘，生成第一体征数据样本子集；
S35、根据不同时刻的脉象信号，建立脉象信号的脉象波形图，并根据脉象波形图确定正常时刻和异常时刻的脉象信号；
S36、剔除异常时刻的脉象信号，并其余时刻的脉象信号作为第二体征数据样本子集；
S37、将第一体征数据样本子集和第二体征数据样本子集作为体征数据样本集；
所述S32中，频段能量处理模型F的表达式为：
；
式中，m表示脑电波信号的长度，σ 1表示α波频段的能量密度，σ 2表示β波频段的能量密度，σ 3表示θ波频段的能量密度，f 1表示α波频段的频率，f 2表示β波频段的能量密度，f 3表示θ波频段的能量密度，E 1表示α波频段的能量值，E 2表示β波频段的能量值，E 3表示θ波频段的能量值，exp(·)表示指数函数，j表示虚数。
2.根据权利要求1所述的用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法，其特征在于，所述S2包括以下子步骤：
S21、根据用户二维码，从高压氧舱设备编码集合中获取实际高压氧舱设备编码，从电子病历中获取标准高压氧舱设备编码；
S22、将实际高压氧舱设备编码与标准高压氧舱设备编码进行匹配，确定用户ID对应的高压氧舱设备编码；
S23、根据用户ID对应的高压氧舱设备编码，确定体征数据集合。
3.根据权利要求2所述的用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法，其特征在于，所述S22中，确定用户ID对应的高压氧舱设备编码的具体方法为：计算实际高压氧舱设备编码与标准高压氧舱设备编码之间的匹配相似度，若匹配相似度小于0.5，则将标准高压氧舱设备编码作为用户ID对应的高压氧舱设备编码，否则将实际高压氧舱设备编码作为用户ID对应的高压氧舱设备编码。
4.根据权利要求3所述的用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法，其特征在于，所述实际高压氧舱设备编码与标准高压氧舱设备编码之间的匹配相似度S的计算公式为：
；
式中，L 1表示实际高压氧舱设备编码的长度，L 2表示标准高压氧舱设备编码的长度，μ m 表示实际高压氧舱设备编码中第m个字符串的权重，M表示实际高压氧舱设备编码的字符串个数，ρ n 表示标准高压氧舱设备编码中第n个字符串的权重，N表示标准高压氧舱设备编码的字符串个数，μ 0表示实际高压氧舱设备编码中所有字符串的权重均值，ρ 0表示标准高压氧舱设备编码中所有字符串的权重均值。
5.根据权利要求1所述的用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法，其特征在于，所述S35中，建立脉象波形图的具体方法为：以脉象信号的采集时刻作为横坐标，以脉象信号幅值作为纵坐标，建立二维坐标系，生成脉象波形图。
6.根据权利要求1所述的用于高压氧舱内患者的体征数据处理方法，其特征在于，所述S35中，确定异常时刻的脉象信号的具体方法为：将脉象波形图的横坐标均分为四份，得到第一时段脉象波形图、第二时段脉象波形图、第三时段脉象波形图和第四时段脉象波形图；
计算第一时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第一信号幅值均值；计算第二时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第二信号幅值均值；计算第一信号幅值均值与第二信号幅值均值之间的方差，作为第一信号特征值，将第一时段脉象波形图和第二时段脉象波形图中小于第一信号特征值的脉象信号幅值对应的时刻作为异常时刻；
计算第三时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第三信号幅值均值；计算第四时段脉象波形图中峰值与谷值之间的平均值，作为第四信号幅值均值；计算第三信号幅值均值与第四信号幅值均值之间的方差，作为第二信号特征值，将第三时段脉象波形图和第四时段脉象波形图中小于第二信号特征值的脉象信号幅值对应的时刻作为异常时刻。
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