CN116886106B - 一种血液透析数据智能编码管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种血液透析数据智能编码管理系统，所述系统包括：采集血压数据序列；获取各异常血压数据的脉压异常因子和平均动脉压异常因子；根据各异常血压数据的异常血压组及左右相邻的异常血压组得到各异常血压数据的异常距离；根据各异常血压数据的脉压异常因子、平均动脉压异常因子、异常距离及对应异常血压组得到各异常血压数据的参考贡献度；根据各异常血压数据的参考贡献度进行霍夫曼编码，实现血液透析数据智能编码管理。解决了传统霍夫曼编码方式在出现位错误时对重要参考价值数据影响较大的问题，能够提高数据压缩效果，实现血液透析数据智能编码管理。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种血液透析数据智能编码管理系统。
背景技术
血液透析是一种肾脏替代治疗方法，用于处理肾功能衰竭或严重肾损伤导致的体内废物与多余液体无法正常排除的情况。在血液透析过程中，需要持续监测血液透析数据，例如尿素、肌酐等废物物质的浓度变化、水分的平衡状况、透析膜透析效果以及病患的血压、心率数据等，医生可在患者血液透析数据的辅助下，及时调整患者透析方案，评估透析效果，帮助改善患者的肾功能代偿以及减少透析相关并发症的风险。
霍夫曼编码作为一种常用的数据压缩算法，相比较其它的数据压缩算法来说，霍夫曼编码拥有高压缩比率、数据压缩高速的优点，能够有效地减少整体数据的存储空间，实现较高的压缩比率。本实施例取患者血液透析数据的血压数据作为研究方向。对于血压数据，其中的异常血压数据更具备参考价值，它可以辅助医生尽快确定患者的血液透析过程中是否产生透析并发症，并进一步提供治疗指导，使得患者的血液透析获得更加安全的治疗效果。
而传统霍夫曼编码是按照某一数据在整个数据中出现的频率来确定编码码长，出现频率越高的数据码长越短，出现频率越低的数据码长越长；虽然这种编码方式能够使得参考价值高的数据在血液透析数据中的占比较大，但是在数据压缩、传输等一系列过程中，血液透析数据较容易出现比特流数据的异常，即随机差错、突发差错等，这些情况会造成比特流数据中的某些比特位出现错误，尤其对于编码码长较长的高参考价值的数据，这些数据一旦出现错误，就会极易丢失重要信息，导致医生的诊断结果出现差错，影响治疗效果。
综上所述，本发明提出一种血液透析数据智能编码管理系统，通过采集患者血液透析过程中的血压数据序列，结合各血压数据超出正常范围的程度、异常血压组出现频率以及持续时间进行分析，改进霍夫曼编码中高参考价值数据的编码长度，完成血液透析数据智能编码管理。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供一种血液透析数据智能编码管理系统，所述系统包括：
数据采集模块：采集患者血液透析过程中的血压数据序列；
数据分析模块：获取血压数据序列中的异常血压数据，将连续时刻的异常血压数据组成异常血压组；获取各异常血压数据的脉压差和平均动脉压；根据各异常血压数据的脉压差和平均动脉压得到各异常血压数据的脉压异常因子和平均动脉压异常因子；
根据各异常血压数据的异常血压组及左右相邻的异常血压组得到各异常血压数据的异常距离；根据各异常血压数据的脉压异常因子、平均动脉压异常因子及异常距离得到各异常血压数据的血压异常指数；根据各异常血压数据的血压异常指数及对应异常血压组得到各异常血压数据的参考贡献度；
数据传输模块：根据各异常血压数据的参考贡献度进行霍夫曼编码；利用霍夫曼编码对血压数据序列进行压缩，实现血液透析数据智能编码管理。
优选的，所述采集患者血液透析过程中的血压数据序列，包括：
血压数据序列中各血压数据包含一个二元组，所述二元组的两个数据元素分别为收缩压和舒张压。
优选的，所述获取血压数据序列中的异常血压数据，包括：
设置高压阈值和低压阈值；
对于血压数据序列各血压数据，当血压数据的收缩压大于高压阈值或舒张压小于低压阈值时，将血压数据作为异常血压数据。
优选的，所述获取各异常血压数据的脉压差和平均动脉压，包括：
对于各异常血压数据，将异常血压数据的收缩压与舒张压的差值作为异常血压数据的脉压差；
将异常血压数据的收缩压与两倍的舒张压的均值作为异常血压数据的平均动脉压。
优选的，所述根据各异常血压数据的脉压差和平均动脉压得到各异常血压数据的脉压异常因子和平均动脉压异常因子，包括：
设置正常脉压差的上限值和下限值；
对于各异常血压数据，计算异常血压数据的脉压差分别与正常脉压差的上限值、下限值的差值绝对值得到第一差值绝对值、第二差值绝对值，将所述第一差值绝对值与所述第二差值绝对值的最大值作为异常血压数据的脉压异常因子；
设置正常平均动脉压的上限值和下限值；
对于各异常血压数据，计算异常血压数据的平均动脉压分别与正常平均动脉压的上限值、下限值的差值绝对值得到第三差值绝对值、第四差值绝对值，将所述第三差值绝对值与所述第四差值绝对值的最大值作为异常血压数据的平均动脉压异常因子。
优选的，所述根据各异常血压数据的异常血压组及左右相邻的异常血压组得到各异常血压数据的异常距离，包括：
对于各异常血压数据的异常血压组，将异常血压组的左侧、右侧相邻的异常血压组记为第一异常组、第二异常组；
将异常血压组第一个数据时刻值与所述第一异常组最后一个数据时刻值的差值作为第一差值，将所述第二异常组第一个数据时刻值与异常血压组最后一个数据时刻值的差值作为第二差值；
计算所述第一差值与所述第二差值的平均值，将所述平均值取整后的数值作为异常血压数据的异常距离。
优选的，所述根据各异常血压数据的脉压异常因子、平均动脉压异常因子及异常距离得到各异常血压数据的血压异常指数，包括：
根据各异常血压数据的脉压异常因子、平均动脉压异常因子得到各异常血压数据的异常变化因子；
对于各异常血压数据，将异常血压数据的异常变化因子与异常距离的比值作为异常血压数据的血压异常指数。
优选的，所述根据异常血压数据的脉压异常因子、平均动脉压异常因子得到异常血压数据的异常变化因子，包括：
对于各异常血压数据，计算异常血压数据的异常血压组的脉压异常因子均值和平均动脉压异常因子均值；
将异常血压数据的脉压异常因子与所述脉压异常因子均值的差值绝对值作为第五差值绝对值，将异常血压数据的平均动脉压异常因子与所述平均动脉压异常因子均值的差值绝对值作为第六差值绝对值；
将所述第五差值绝对值与所述第六差值绝对值的和值作为异常变化因子。
优选的，所述根据各异常血压数据的血压异常指数及对应异常血压组得到各异常血压数据的参考贡献度，包括：
对于各异常血压数据，计算异常血压数据的异常血压组内的异常血压数据数量与血压数据序列中所有的异常血压数据数量的比值；
将所述比值与异常血压数据的血压异常指数的乘积的归一化数值作为异常血压数据的参考贡献度。
优选的，所述根据各异常血压数据的参考贡献度进行霍夫曼编码，包括：
将血压数据序列中各血压数据出现的频率作为各血压数据的权值；
设置参考贡献阈值；当异常血压数据的参考贡献度大于参考贡献阈值时，将所述参考贡献度作为异常血压数据的权值；
根据血压数据序列中各血压数据的权值进行霍夫曼编码。
本发明至少具有如下有益效果：
本发明通过分析异常血压数据的脉压差以及平均动脉压与正常范围的偏离程度，评估各异常血压数据自身的参考价值，使得对异常血压数据的异常进行初步判别；接着分析了各异常血压数据所在的异常血压组与左右相邻异常血压组之间的时间间隔的长短，间接表现了在这段时间内血压异常变化的频率，进一步评估了患者血压在一段时间内持续出现的异常状况，对异常血压数据自身的异常程度基础上又考虑了血压异常变化频率的问题，有助于在时间层面帮助识别患者的异常血压；
同时又考虑到异常血压数据在异常血压组内的异常变化情况，从更深的角度挖掘血压数据不断变化的特性，而这种不断变化的特性在各异常血压组内也会反映出一些异常表现，结合各异常血压数据的异常距离，更准确评估了异常血压数据的参考价值；
通过结合异常血压数据的血压异常指数，同时判断该异常血压数据所在的异常血压组的持续时长，综合反映了该异常血压组在整体层面上的血压异常程度，并通过参考贡献度确定各血压数据的编码权值，解决了传统霍夫曼编码方式只考虑数据出现频率多少的问题，改进后的霍夫曼编码方式能够使得患者血液透析数据中的参考价值较高的数据码长较短，使得在数据出现位错误时对重要参考价值数据的信息影响较小，同时也考虑到出现频率较大的血压数据也会占据存储空间，并没有单一考虑各血压数据的参考贡献度进行编码，更准确地反映了数据的特征，提高数据压缩效果，实现血液透析数据智能编码管理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明提供的一种血液透析数据智能编码管理系统的流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种血液透析数据智能编码管理系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种血液透析数据智能编码管理系统的具体方案。
本发明一个实施例提供的一种血液透析数据智能编码管理系统，该系统包含数据采集模块、数据分析模块、数据传输模块。
具体的，本实施例的一种血液透析数据智能编码管理系统提供了如下的一种血液透析数据智能编码管理系统，请参阅图1，该系统包括以下模块：
数据采集模块101，本实施例主要通过数据处理技术对血液透析数据的编码进行优化管理。在患者进行血液透析过程中，通过透析机内部自带的血压监测器获取患者的血压数据，采集区间为该患者血液透析时间，采集间隔为1min，根据上述方式可获得该患者该次血液透析过程中以各时间间隔采集的血压数据的血压数据序列。
其中，血压数据序列中的每一个数据元素都为一个二元组，包括患者该时刻的收缩压SBP和舒张压DBP，例如（120,80），其中120表示收缩压，80表示舒张压；将血压数据序列记为，其中，T为患者血液透析时间采集数据元素的数量。
为防止在血液透析数据采集的过程中产生数据值缺失从而影响后续精度的情况，对采集的患者血压数据进行缺失值填充处理，将填充后的血压数据序列记为，/>为t时刻患者的血压数据，/>表示t时刻患者的收缩压，表示t时刻患者的舒张压。
本实施例使用的缺失值填充预处理算法为三次样条插值方法，它能够更好地拟合血压数据趋势，并在整个数据范围内提供平滑的差值结果，且可以通过调整插值节点的数量来控制插值的精细程度。实施者也可根据实际情况选择其它算法对患者的血液透析数据进行预处理操作。
至此，可通过上述方法获取患者血液透析过程中的血压数据序列。
数据分析模块102，在血液透析之前，由于患者的肾功能不全引起体内液体与废物的积累，使得患者的血压通常在正常范围之外进行浮动；在血液透析过程中，体内多余液体与废物逐渐被移除，血容量减少，血管得到舒张、血流量降低，此时患者可能会随着血压的下降出现低血压症；在血液透析结束后，患者血压会因体内液体平衡而出现回升。同时，在血液透析过程中由于钠离子摄入过多，透析后体液排出不畅导致患者出现透析相关性高血压现象。
基于上述非正常的血压数据，在患者进行血液透析过程中更具备参考价值，它可以辅助医生尽快确定患者在血液透析过程中是否产生透析并发症，并辅助后续治疗过程。相应的异常血压数据更应该以短码优先进行编码，避免出现长码的比特位异常导致异常结果识别不准确，从而错过最佳治疗时间。
根据上述血液透析过程中患者血压变化特征进行分析，构建异常血压数据的参考贡献度，用于后续确定数据编码方式。
正常人的收缩压范围在90-140mmHg之间，舒张压范围在60-90mmHg之间，脉压是指血液在心脏收缩和舒张之间对动脉壁产生的压力差异，其正常范围在30-40mmHg之间。
设置高压阈值与低压阈值/>，对血压数据序列中的每个二元组进行划分，当其满足收缩压大于高压阈值/>或舒张压小于低压阈值/>的任一条件时，将该时刻的数据元素划分为异常血压数据；同时，将相邻时刻的异常血压数据归为一组，如此可获得拥有多个异常血压组的血压数据序列，例如，划分异常血压组之后的血压数据序列为等，其中，/>中包含的数据为异常血压数据，每一个/>都是一个异常血压组，设该血压数据序列中共有Z个血压异常组。其中，本实施例将/>、/>分别取经验值140、60，实施者可自行设定。
正常脉压差范围为30-40mmHg，正常平均动脉压范围为70-105mmHg，基于划分得到的异常血压数据计算其中各个数据元素的脉压差以及平均动脉压：
，
，
式中，表示 t时刻患者的脉压差，/>表示 t时刻患者的收缩压，/>表示t时刻患者的舒张压，/>表示t时刻患者的平均动脉压。
需要说明的是，的正常范围为30-40mmHg，/>偏离正常范围越大时，患者的心脏泵血状况越差、透析循环容量越应该及时做出调整，该异常数据可提供的患者透析信息越多，越应该优先短码编码；/>的正常范围为70-105mmHg，/>偏离正常范围越大时，患者的血容量以及血管阻力也随之偏离正常范围越大，该异常数据可提供的患者透析信息越多，越应该优先短码编码。
基于上述数据可获得基于各时刻的异常血压数据的脉压异常因子以及平均动脉压异常因子：
，
，
式中，表示为t时刻患者的脉压异常因子，/>为t时刻患者的脉压差，/>、/>为正常脉压差的上限值、下限值，本实施例取经验值分别为30、40，/>为t时刻患者的平均动脉压异常因子，/>表示t时刻患者的平均动脉压，/>、/>为正常平均动脉压的上限值、下限值，本实施例取经验值分别为70、105；其中，/>为第一差值绝对值，为第二差值绝对值，/>为第三差值绝对值，/>为第四差值绝对值。
需要说明的是，与/>越大，表示t时刻患者的脉压差与平均动脉压与正常范围的偏离程度越大，其血压数据异常程度越高，该异常血压数据越具备参考价值。
如果在一段时间内异常血压组出现的频率越高，即相邻的异常血压组之间出现的间隔时间较短，则说明在该时间段内，患者的血压水平越有可能发生异常。
根据t时刻的异常血压组左侧、右侧的血压异常组记为t时刻异常血压组的第一异常组、第二异常组，由此得到各异常血压数据的异常距离：
，
式中，为t时刻异常血压数据的异常血压组i的异常距离，/>为取整函数，表示异常血压组i的第一个数据元素的时刻值，/>表示异常血压组i-1的最后一个数据元素的时刻值，/>表示异常血压组i+1的第一个数据元素的时刻值，/>表示异常血压组i的最后一个数据元素的时刻值，其中，/>为t时刻异常血压数据的第一差值，为t时刻异常血压数据的第二差值。
需要说明的是，与/>越小时，表示第i个异常血压组与左右相邻的异常血压组之间间隔的数据数量越少，即第i个异常血压组与左右相邻的异常血压组之间间隔的时间越短，相应的，表示这段时间内血压异常变化的频率越高，患者血压异常状况越差，则说明该异常血压组中的异常血压数据越具备参考价值。
由于异常血压数据都是在不断变化的，且在一个异常血压组的时间段内，其血压数据也是一直在变化的，这种变化与该异常血压组的变化均值之间会存在一些差异，这种差异越明显表征该异常血压数据的变化越异常。
根据这种变化差异，同时结合各异常血压数据所在组与左右相邻组之间的异常距离，可以计算出各异常血压数据的血压异常指数：
，
式中，表示为t时刻异常血压数据的血压异常指数，/>、/>分别为t时刻患者的脉压异常因子、平均动脉压异常因子，/>、/>分别为t时刻血压异常数据所属异常血压组中的脉压异常因子均值、平均动脉压异常因子均值，/>为t时刻异常血压数据的异常血压组i的异常距离，其中，/>为t时刻异常血压数据的第五差值绝对值，为t时刻异常血压数据的第六差值绝对值，/>为t时刻异常血压数据的异常变化因子。
需要说明的是，越大时，表示t时刻患者的脉压异常因子与该异常血压数据所属的异常血压组中的脉压异常因子均值相差越大，该血压异常数据的异常偏离平均水平程度越高，该数据的血压异常指数越大，具备参考价值；同理，/>越大时，表示t时刻患者的平均动脉压异常因子与该异常血压数据所属的异常血压组的平均动脉异常因子均值相差越大，该数据的血压异常指数越大，越具备参考价值。/>越小时，表示该异常血压数据所属的异常血压组与左右两侧异常血压组相隔越近，表示一段时间内血压发生异常变化的频率越高，异常血压数据所属异常血压组的参考价值越大。
若t时刻的血压数据为一异常数据，则该异常血压数据对应的时刻必然属于一个异常血压组，当该异常血压组在所有的异常血压组中的权重占比越大时，表示该异常血压组所反映的血压异常状况越严重，血压异常状况持续时间越长，时刻t的异常血压数据参考价值越大。
根据上述特征获得各异常血压数据的参考贡献度：
，
式中，为t时刻异常血压数据的参考贡献度，/>为t时刻异常血压数据的异常血压组中包含的异常血压数据数量，/>为血压数据序列中异常血压组的数量，/>为t时刻血压异常数据的血压异常指数，/>为线性归一化函数。
需要说明的是，越大时，表示该异常血压数据所属的异常血压组内的数据数量在所有异常血压数据中的权重占比越大，则该异常血压组提供的血液透析数据更具参考价值，对应时刻的参考贡献度越大；/>越大时，表示该异常血压数据的异常程度相比较平均水平差异较大，且该时刻邻近时间内血压发生异常变化的频率越高，其所提供的患者透析信息越多，该异常血压数据越具备参考价值，对应时刻的参考贡献度越大，越应该优先短码编码。
数据传输模块103，在上述模块中已获得各个异常血压数据的参考贡献度。通过设置参考贡献阈值Q，本实施例取经验值为0.7，实施者可自行设定，将参考贡献度大于参考贡献阈值的异常血压数据按照其参考贡献度作为权值进行编码，将其余血压数据按照传统霍夫曼编码方式即按照血压数据出现频率作为权值进行编码，得到血压数据序列中各血压数据的编码。需要说明的是，霍夫曼编码为现有公知技术，不在本实施例保护范围内，在此不做阐述。
通过上述方法获得所有血压数据的霍夫曼编码，对血压数据序列进行压缩得到压缩数据，将压缩后的患者血压数据上传到云端服务器进行存档，用于后续辅助医生治疗血液透析患者，实现了血液透析数据智能编码管理系统。
综上所述，本发明实施例提出一种血液透析数据智能编码管理系统，通过采集患者血液透析过程中的血压数据序列，结合各血压数据超出正常范围的程度、异常血压组出现频率以及持续时间进行分析，改进霍夫曼编码中高参考价值数据的编码长度，完成血液透析数据智能编码管理。
本发明实施例通过分析异常血压数据的脉压差以及平均动脉压与正常范围的偏离程度，评估各异常血压数据自身的参考价值，使得对异常血压数据的异常进行初步判别；接着分析了各异常血压数据所在的异常血压组与左右相邻异常血压组之间的时间间隔的长短，间接表现了在这段时间内血压异常变化的频率，进一步评估了患者血压在一段时间内持续出现的异常状况，对异常血压数据自身的异常程度基础上又考虑了血压异常变化频率的问题，有助于在时间层面帮助识别患者的异常血压；
同时又考虑到异常血压数据在异常血压组内的异常变化情况，从更深的角度挖掘血压数据不断变化的特性，而这种不断变化的特性在各异常血压组内也会反映出一些异常表现，结合各异常血压数据的异常距离，更准确评估了异常血压数据的参考价值；
通过结合异常血压数据的血压异常指数，同时判断该异常血压数据所在的异常血压组的持续时长，综合反映了该异常血压组在整体层面上的血压异常程度，并通过参考贡献度确定各血压数据的编码权值，解决了传统霍夫曼编码方式只考虑数据出现频率多少的问题，改进后的霍夫曼编码方式能够使得患者血液透析数据中的参考价值较高的数据码长较短，使得在数据出现位错误时对重要参考价值数据的信息影响较小，同时也考虑到出现频率较大的血压数据也会占据存储空间，并没有单一考虑各血压数据的参考贡献度进行编码，更准确地反映了数据的特征，提高数据压缩效果，实现血液透析数据智能编码管理。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种血液透析数据智能编码管理系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块：采集患者血液透析过程中的血压数据序列；
数据分析模块：获取血压数据序列中的异常血压数据，将连续时刻的异常血压数据组成异常血压组；获取各异常血压数据的脉压差和平均动脉压；根据各异常血压数据的脉压差和平均动脉压得到各异常血压数据的脉压异常因子和平均动脉压异常因子；
根据各异常血压数据的异常血压组及左右相邻的异常血压组得到各异常血压数据的异常距离；根据各异常血压数据的脉压异常因子、平均动脉压异常因子及异常距离得到各异常血压数据的血压异常指数；根据各异常血压数据的血压异常指数及对应异常血压组得到各异常血压数据的参考贡献度；
数据传输模块：根据各异常血压数据的参考贡献度进行霍夫曼编码；利用霍夫曼编码对血压数据序列进行压缩，实现血液透析数据智能编码管理。
2.如权利要求1所述的一种血液透析数据智能编码管理系统，其特征在于，所述采集患者血液透析过程中的血压数据序列，包括：
血压数据序列中各血压数据包含一个二元组，所述二元组的两个数据元素分别为收缩压和舒张压。
3.如权利要求1所述的一种血液透析数据智能编码管理系统，其特征在于，所述获取血压数据序列中的异常血压数据，包括：
设置高压阈值和低压阈值；
对于血压数据序列各血压数据，当血压数据的收缩压大于高压阈值或舒张压小于低压阈值时，将血压数据作为异常血压数据。
4.如权利要求1所述的一种血液透析数据智能编码管理系统，其特征在于，所述获取各异常血压数据的脉压差和平均动脉压，包括：
对于各异常血压数据，将异常血压数据的收缩压与舒张压的差值作为异常血压数据的脉压差；
将异常血压数据的收缩压与两倍的舒张压的均值作为异常血压数据的平均动脉压。
5.如权利要求1所述的一种血液透析数据智能编码管理系统，其特征在于，所述根据各异常血压数据的脉压差和平均动脉压得到各异常血压数据的脉压异常因子和平均动脉压异常因子，包括：
设置正常脉压差的上限值和下限值；
对于各异常血压数据，计算异常血压数据的脉压差分别与正常脉压差的上限值、下限值的差值绝对值得到第一差值绝对值、第二差值绝对值，将所述第一差值绝对值与所述第二差值绝对值的最大值作为异常血压数据的脉压异常因子；
设置正常平均动脉压的上限值和下限值；
对于各异常血压数据，计算异常血压数据的平均动脉压分别与正常平均动脉压的上限值、下限值的差值绝对值得到第三差值绝对值、第四差值绝对值，将所述第三差值绝对值与所述第四差值绝对值的最大值作为异常血压数据的平均动脉压异常因子。
6.如权利要求1所述的一种血液透析数据智能编码管理系统，其特征在于，所述根据各异常血压数据的异常血压组及左右相邻的异常血压组得到各异常血压数据的异常距离，包括：
对于各异常血压数据的异常血压组，将异常血压组的左侧、右侧相邻的异常血压组记为第一异常组、第二异常组；
将异常血压组第一个数据时刻值与所述第一异常组最后一个数据时刻值的差值作为第一差值，将所述第二异常组第一个数据时刻值与异常血压组最后一个数据时刻值的差值作为第二差值；
计算所述第一差值与所述第二差值的平均值，将所述平均值取整后的数值作为异常血压数据的异常距离。
7.如权利要求1所述的一种血液透析数据智能编码管理系统，其特征在于，所述根据各异常血压数据的脉压异常因子、平均动脉压异常因子及异常距离得到各异常血压数据的血压异常指数，包括：
根据各异常血压数据的脉压异常因子、平均动脉压异常因子得到各异常血压数据的异常变化因子；
对于各异常血压数据，将异常血压数据的异常变化因子与异常距离的比值作为异常血压数据的血压异常指数。
8.如权利要求7所述的一种血液透析数据智能编码管理系统，其特征在于，所述根据异常血压数据的脉压异常因子、平均动脉压异常因子得到异常血压数据的异常变化因子，包括：
对于各异常血压数据，计算异常血压数据的异常血压组的脉压异常因子均值和平均动脉压异常因子均值；
将异常血压数据的脉压异常因子与所述脉压异常因子均值的差值绝对值作为第五差值绝对值，将异常血压数据的平均动脉压异常因子与所述平均动脉压异常因子均值的差值绝对值作为第六差值绝对值；
将所述第五差值绝对值与所述第六差值绝对值的和值作为异常变化因子。
9.如权利要求1所述的一种血液透析数据智能编码管理系统，其特征在于，所述根据各异常血压数据的血压异常指数及对应异常血压组得到各异常血压数据的参考贡献度，包括：
对于各异常血压数据，计算异常血压数据的异常血压组内的异常血压数据数量与血压数据序列中所有的异常血压数据数量的比值；
将所述比值与异常血压数据的血压异常指数的乘积的归一化数值作为异常血压数据的参考贡献度。
10.如权利要求1所述的一种血液透析数据智能编码管理系统，其特征在于，所述根据各异常血压数据的参考贡献度进行霍夫曼编码，包括：
将血压数据序列中各血压数据出现的频率作为各血压数据的权值；
设置参考贡献阈值；当异常血压数据的参考贡献度大于参考贡献阈值时，将所述参考贡献度作为异常血压数据的权值；
根据血压数据序列中各血压数据的权值进行霍夫曼编码。
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