【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗信息监控领域，更具体地说，本专利技术涉及一种病患生理信息监控系统。
技术介绍
1、在现代医疗环境中，病房内的监护仪器通常通过网线与中心监护仪进行连接。这种配置使得中心监护仪可以收集并处理来自各个病房监护仪器的生理数据。进一步地，中心监护仪通过无线通信方式与医护人员的腕表连接，实现数据的无缝传输。这种设置允许医护人员随时随地通过腕表查看患者的生理特征，如心率、血压等关键生命体征，从而提高了对患者状态的实时监控能力，确保能够及时响应各种医疗需求。尽管这种监护系统设计上具有高度的便捷性和实效性，但在实际应用中仍存在一些技术不足，特别是与监测传感器的佩戴和数据准确性相关的问题。
2、在初始设定时，电极或其他传感器的微小佩戴错误，如位置偏差或接触不良，可能不会立即被发现。这种初始的佩戴失误随着时间的推移可能逐渐在监测数据中显现，如数据异常波动或偏离正常范围，影响数据的准确性和可靠性。此外，噪声干扰和信号不稳定性也是当前系统面临的挑战，影响了生理数据的清晰度和准确性。
3、在护理人员的工作压力管理方面，现有系统也缺乏实时的生理数据解析和压力状态评估手段，无法动态调整任务分配，进而影响护理质量和工作效率。传统的任务分配方式未能充分考虑任务的时间敏感性、护理人员的技能匹配度和即时工作压力状态，导致资源分配不均衡和工作负担不合理。
4、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种病患生理信息监控系统，包括：数据汇总模块、信号净化模块、特征分析模块、压力解析模块、任务适配模块和任务分配模块；
4、数据汇总模块：通过心电监护仪实时获取患者的心电数据，并将数据传输至中心监护仪，然后传递至信号净化模块；
5、信号净化模块：在中心监护仪中应用综合性异常检测技术，对心电信号进行噪声抑制和净化分析，自动识别并校正电极佩戴状态，决定是否出具使用预警信号，将净化后的心电信号和决定结果传递至特征分析模块；
6、特征分析模块：在数据采集期间未获得使用预警提醒时，利用自适应基线校正技术和自适应带通滤波器确保信号的清晰和稳定性，通过心率变异性分析和st段动态变化检测提取深度特征，并对提取的特征进行预警信号出示，将提取的心电特征数据传递至压力解析模块；
7、压力解析模块：通过腕表实时监测护士生理参数，并基于多参数集成的压力评估模型进行动态生理数据解析，生成即时压力指数以评估护士的当前工作压力状态，将护士的即时压力指数传递至任务适配模块；
8、任务适配模块：运用规则引擎和多因子调度算法，基于预警信号的时间敏感性、护士技能矩阵及即时工作压力状态，构建任务适配度指数模型，分析任务与护士的适配性，将任务适配度指数传递至任务分配模块；
9、任务分配模块：通过对所有任务和护士的组合进行排序，并基于任务适配度指数优先分配适配度最高的任务给对应护士，实时更新护士的工作压力状态和技能矩阵，动态优化任务分配过程，将更新后的护士工作压力状态和技能矩阵数据反馈至压力解析模块和任务适配模块。
10、在一个优选的实施方式中，步骤s1包括以下内容：
11、s1-1，通过心电监护仪实时获取患者的心电数据；
12、s1-2，中心监护仪对获取的心电数据进行噪声频域特征分析；
13、s1-3，对净化后的信号进行幅度波动评估，计算信号的均方根值和峰值因子，并应用动态分段方法识别异常幅度变化；
14、s1-4，进一步对信号进行小波变换，获取信号的时频分布信息，通过分析小波系数识别瞬态干扰；
15、s1-5，应用一致性检测算法评估信号的周期性和稳定性，自动识别并校正电极佩戴状态，确保数据完整性，具体步骤包括：
16、通过一致性检测算法评估信号的周期性和稳定性，判断电极的佩戴状态；
17、使用以下公式计算信号的一致性指标：
18、其中，c是一致性指标；x(ti)表示第i个采样点的信号值；|x(ti)-μ|表示信号值与均值的绝对差；n是采样点的总数；σ是信号的标准差；
19、将一致性指标转换为稳定性指标，范围在0到1之间：
20、其中，s是稳定性指标；max(c)是一致性指标的最大值；
21、当稳定性指标接近1时，表示信号稳定，电极佩戴状态良好；当稳定性指标明显低于1时，表示信号波动较大，发出使用预警提醒。
22、在一个优选的实施方式中，步骤s2包括以下内容：
23、s2-1，在数据采集期间未获得使用预警提醒时，使用采集到的心电数据进行多层次预处理与噪声过滤：
24、s2-1-1，利用自适应基线校正技术，将原始心电信号进行处理，通过计算局部平均值并减去信号中的低频成分，去除基线漂移；
25、s2-1-2，接着，对去除基线漂移后的信号，应用自适应带通滤波器去除高频和低频噪声；
26、s2-2，对预处理后的信号进行心率变异性和st段动态变化检测：
27、s2-2-1，在心率变异性分析中，通过计算rr间期，并进行自适应修正和特征提取；
28、接着，计算rr间期的标准差和极差；
29、s2-2-2，检测心电信号中的st段，通过计算st段相对于pr段的电压抬高值；
30、s2-3，利用分类算法，对提取的特征进行深度分析和多维预警评估：
31、s2-3-1，将心率变异性综合指标和st段特征的时间加权平均值组合成一个向量；
32、s2-3-2，使用阈值函数对特征进行变换和归一化处理，通过综合评估生成预警信号，获得心电信号动态异常预示因子：
33、
34、其中，capf是心电信号动态异常预示因子；θ是阈值函数，用于产生预警信号，表示是否触发预警；a表示特征归一化系数，表示对hrv综合指标的归一化；b表示特征归一化系数，表示对st段特征的归一化；
35、s2-4，心电信号动态异常预示因子本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种病患生理信息监控系统，其特征在于，包括：数据汇总模块、信号净化模块、特征分析模块、压力解析模块、任务适配模块和任务分配模块；
2.根据权利要求1所述的一种病患生理信息监控系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种病患生理信息监控系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种病患生理信息监控系统，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种病患生理信息监控系统，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种病患生理信息监控系统，其特征在于：
7.根据权利要求5所述的一种病患生理信息监控系统，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的一种病患生理信息监控系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种病患生理信息监控系统，其特征在于，包括：数据汇总模块、信号净化模块、特征分析模块、压力解析模块、任务适配模块和任务分配模块；
2.根据权利要求1所述的一种病患生理信息监控系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种病患生理信息监控系统，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种病患生...
【专利技术属性】
技术研发人员：张春英，陈庆娟，卢红艳，李琼，程满花，
申请(专利权)人：济宁医学院附属医院，
类型：发明
国别省市：
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