【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能数据处理领域，具体来说，尤其涉及一种具备线路管理功能的智能监护系统及监护装置。
技术介绍
1、监护仪是一种用于实时监测患者生理参数的医疗设备；它通常用于医院的重症监护病房（icu）、手术室、急诊室等场所，以及家庭护理中；监护仪可以持续监测和记录多种生理指标，如心率、血压、呼吸率、血氧饱和度、体温等，通过传感器和电极连接到患者身上，并实时显示患者生理数据。
2、监护仪能够实时监测患者的生理参数，并在异常情况出现时及时发出警报。早期预警可以帮助医护人员迅速采取措施，防止病情恶化，对于重症患者，病情可能在短时间内迅速变化，监护仪提供连续监测，确保患者在整个治疗过程中都在严密观察下，在手术和麻醉过程中，患者的生理参数可能发生剧烈变化，监护仪帮助麻醉师和外科医生实时了解患者的生理状态，确保手术的安全进行。
3、传统的生理信号处理技术往往只能提取部分特征，无法同时捕捉高频和低频成分，导致对信号的突变点、瞬态特征以及稳态频谱特征分析不够全面，容易遗漏重要信息；现有的异常检测方法对生理信号噪声处理不充分，状态估计精度低，导致异常检测的准确性和实时性不高，无法提供及时和可靠的异常信号识别；传统的预警机制缺乏灵活性，预设阈值不够科学，无法根据个体差异进行个性化设定，预警形式单一，无法有效提升响应能力和应急处理效率，传统的线缆管理需要人工整理，容易导致线缆缠绕、磨损和损坏，增加了维护成本和更换频率，同时使用便捷性和用户体验较差，无法保证线缆的整洁和有序。
4、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效
技术实现思路
1、为了克服以上问题，本专利技术旨在提出一种具备线路管理功能的智能监护系统及监护装置，目的在于解决传统的预警机制缺乏灵活性，预设阈值不够科学，无法根据个体差异进行个性化设定，预警形式单一，无法有效提升响应能力和应急处理效率，传统的线缆管理需要人工整理，容易导致线缆缠绕、磨损和损坏，增加了维护成本和更换频率，同时使用便捷性和用户体验较差，无法保证线缆的整洁和有序的问题。
2、为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：
3、根据本专利技术的一个方面，提供了一种具备线路管理功能的智能监护系统，该智能监护系统包括：线缆长度调整模块、生理信号采集模块、多域特征提取模块、异常信号识别模块及异常数据预警模块；
4、线缆长度调整模块、生理信号采集模块、多域特征提取模块、异常信号识别模块及异常数据预警模块依次保持连接；
5、线缆长度调整模块，用于通过预先配置在监护仪本体一侧的自动卷线装置调整线缆长度；
6、生理信号采集模块，用于利用预先部署的传感器采集并获取生理信号数据；
7、多域特征提取模块，用于利用频谱解析法提取生理信号中的多域特征数据；
8、异常信号识别模块，用于利用预先标注的生理信号数据建立状态空间模型，并对提取的多域特征数据进行分类，识别正常与异常的生理信号数据；
9、异常数据预警模块，用于将分类为异常的生理信号数据与预设的生理信号阈值进行比对，对超过预设的生理信号阈值的异常数据进行预警；
10、其中，异常信号识别模块包括：状态空间模型构建模块、状态估计模块、特征提取模块、异常判断模块及分类标识模块；
11、状态空间模型构建模块、状态估计模块、特征提取模块、异常判断模块及分类标识模块依次保持连接；
12、状态空间模型构建模块，用于利用预先标注的生理信号数据建立状态空间模型，并确定状态空间模型的参数；
13、状态估计模块，用于利用kalman滤波算法对状态空间模型进行状态估计，通过迭代预测和更新状态向量，处理噪声并获取生理信号数据的状态估计值；
14、特征提取模块，用于对状态估计值进行特征提取，并利用提取的特征构建异常指标；
15、异常判断模块，用于利用异常指标对生理信号数据进行判断，判断生理信号数据是否异常；
16、分类标识模块，用于根据生理信号数据的识别结果进行分类，标识为正常或异常的生理信号数据。
17、可选地，多域特征提取模块在利用频谱解析法提取生理信号中的多域特征数据时包括：
18、获取采集的生理信号数据，并对生理信号数据进行多尺度小波分解，并记录高频小波系数和低频小波系数；
19、通过分析高频小波系数，捕捉生理信号数据中的突变点和瞬态特征，并通过模极大值法识别瞬态变化的起始和终止时刻，提取瞬态特征数据；
20、对低频小波系数进行重构，得到代表稳态成分和基线漂移的低频信号，并利用傅里叶变换提取稳态频谱特征数据；
21、将瞬态特征数据与稳态频谱特征数据进行整合，形成完整的时频特征数据，并选择与监护分类最相关的多域特征数据，同时利用线性判别法进行降维处理，生产最终的多域特征数据。
22、可选地，获取采集的生理信号数据，并对生理信号数据进行多尺度小波分解，并记录高频小波系数和低频小波系数包括：
23、获取采集的生理信号数据，对采集的生理信号数据进行滤波处理，去除噪声；
24、根据生理信号数据的信号长度和频率特性选择小波基函数，并根据分析需求和信号特性确定小波分解的层数；
25、基于选定的小波基函数和小波分解的层数，对预处理后的生理信号数据进行多尺度小波分解，记录分解得到的高频小波系数和低频小波系数。
26、可选地，通过分析高频小波系数，捕捉生理信号数据中的突变点和瞬态特征，并通过模极大值法识别瞬态变化的起始和终止时刻，提取瞬态特征数据包括：
27、对高频小波系数计算模极大值；
28、通过检测模极大值的变化，捕捉生理信号数据中的突变点和瞬态特征，并确定瞬态变化的起始和终止时刻；
29、基于瞬态变化的起始和终止时刻，提取瞬态特征数据；
30、验证瞬态特征数据，并记录符合生理信号预期的瞬态特征数据；
31、其中，计算模极大值的公式为：
32、；
33、式中，表示模极大值；
34、 c( n)表示第 n个小波系数；
35、表示小波系数 c( n)的绝对值。
36、可选地，对低频小波系数进行重构，得到代表稳态成分和基线漂移的低频信号，并利用傅里叶变换提取稳态频谱特征数据包括：
37、对低频小波系数进行重构，得到低频信号；
38、对低频信号进行去均值处理，去除直流成分；
39、对去均值处理后的低频信号应用傅里叶变换；
40、获取傅里叶变换后的频域信号，并提取稳态频谱特征。
41、可选地，将瞬态特征数据与稳态频谱特征数据进行整合，形成完整的时频本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，该智能监护系统包括：线缆长度调整模块（100）、生理信号采集模块（200）、多域特征提取模块（300）、异常信号识别模块（400）及异常数据预警模块（500）；
2.根据权利要求1所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述多域特征提取模块（300）在利用频谱解析法提取生理信号中的多域特征数据时包括：
3.根据权利要求2所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述获取采集的生理信号数据，并对生理信号数据进行多尺度小波分解，并记录高频小波系数和低频小波系数包括：
4.根据权利要求3所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述通过分析高频小波系数，捕捉生理信号数据中的突变点和瞬态特征，并通过模极大值法识别瞬态变化的起始和终止时刻，提取瞬态特征数据包括：
5.根据权利要求4所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述对低频小波系数进行重构，得到代表稳态成分和基线漂移的低频信号，并利用傅里叶变换提取稳态频谱特征数据包括：
7.根据权利要求1所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述状态估计模块在利用Kalman滤波算法对状态空间模型进行状态估计，通过迭代预测和更新状态向量，处理噪声并获取生理信号数据的状态估计值时包括：
8.根据权利要求7所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述计算卡尔曼增益的公式为：
9.根据权利要求8所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述特征提取模块对状态估计值进行特征提取，并利用提取的特征构建异常指标时包括：
10.一种具备线路管理功能的监护装置，用于实现权利要求1-9中任一项智能监护系统的监护分析，其特征在于，该监护装置包括监护仪本体（1），所述监护仪本体（1）的一侧设置有自动卷线装置（110），所述自动卷线装置（110）的外侧设置有线缆（120），所述线缆（120）远离所述自动卷线装置（110）的一端设置有袖带（130）；
...【技术特征摘要】
1.一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，该智能监护系统包括：线缆长度调整模块（100）、生理信号采集模块（200）、多域特征提取模块（300）、异常信号识别模块（400）及异常数据预警模块（500）；
2.根据权利要求1所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述多域特征提取模块（300）在利用频谱解析法提取生理信号中的多域特征数据时包括：
3.根据权利要求2所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述获取采集的生理信号数据，并对生理信号数据进行多尺度小波分解，并记录高频小波系数和低频小波系数包括：
4.根据权利要求3所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述通过分析高频小波系数，捕捉生理信号数据中的突变点和瞬态特征，并通过模极大值法识别瞬态变化的起始和终止时刻，提取瞬态特征数据包括：
5.根据权利要求4所述的一种具备线路管理功能的智能监护系统，其特征在于，所述对低频小波系数进行重构，得到代表稳态成分和基线漂移的低频信号，并利用傅里叶变换提取稳态频谱特征数据包括：
6.根据权利要求5所述的一种具备线路管理功能的...
【专利技术属性】
技术研发人员：冒小平，许容芳，缪明，岳增军，徐燕飞，孟云，
申请(专利权)人：南通市肿瘤医院南通市第五人民医院，
类型：发明
国别省市：
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