【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物识别，尤其涉及一种智能化的瞳孔实时监测报警系统。
技术介绍
1、目前临床实际工作中，意识障碍患者瞳孔的大小、形状、对光直接及间接反射灵敏度的判断主要依赖于临床医护人员借用手持光学瞳孔笔的主观判断，存在主观性强、误差较大的问题，并且部分意识障碍患者，如脑出血、脑梗死或颅脑术后急性期等意识障碍患者，病情变化迅速，需要医护人员及时发现瞳孔大小、形状及对光反射灵敏度的变化，但是频繁观察瞳孔大幅增加了医护人员的工作量，同时可能存在因为医护人员没有及时发现瞳孔变化而导致患者致死致残的结局。再则，目前的瞳孔大小、形状及对光反射灵敏度变化的临床意义均是建立在临床医学研究人员主观性判断的基础之上，没有客观的标准，应用现代化智能设备精准判断上述数据，进而将其与临床病情相结合建立客观性的标准有较强的意义。
2、中国专利申请公开号：cn113397477a公开了一种瞳孔监测方法及系统，包括如下步骤：设置一支撑件，在支撑件上设置一取像监测器；所述支撑件使得取像监测器对于患者的瞳孔进行持续性的监测得到监测录像；瞳孔的监测录像经处理得到监测数据，并对于监测数据设置有监测阈值；当在持续性监测的过程当中，若监测数据超过监测阈值，则通过取像监测器拍照得到若干监测图片；对于监测图片进行分析，得到进一步分析的数据，进行报警处理。该申请通过设置取像监测器对于患者的瞳孔进行持续的监测，然后通过两级判断，得到更加准确的监测数据，第一级判断实质上是粗判，使得可以不放过任何一个瞳孔监测数据，第二级判断则是可以通过参数判定的方式进行，从而得到更加准确
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种智能化的瞳孔实时监测报警系统，用以克服现有技术中未对瞳孔监测数据的分析过程进行监测和调整，以致于对瞳孔监测数据的分析结果的准确度不高，导致预警结果的准确率降低的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种智能化的瞳孔实时监测报警系统，包括：
3、数据采集模块，其用以采集患者的瞳孔图像；
4、图像分析方式确定模块，其用以根据监测过程中患者瞳孔直径的最大值和最小值的差值确定对所述患者的瞳孔图像进行动态分析或静态分析；
5、异常状态确定模块，其用以分别确定动态分析或静态分析情况下瞳孔的异常状态评价值；
6、预警模式确定模块，其用以根据所述异常状态评价值和预设异常状态评价值的对比结果确定对瞳孔异常状态的预警等级，以在相应预警等级下确定发出不预警提示或根据患者瞳孔的收缩速率确定患者瞳孔对光反应的灵敏度，以确定对相应分析情况下的瞳孔图像数量或监测周期的调节；
7、调整模块，其用以根据监测过程中瞳孔收缩速率的差值确定瞳孔收缩状态的稳定程度，以基于稳定程度确定对预警参数标准的调整，其中预警参数标准包括预设异常状态评价值。
8、进一步地，所述图像分析方式确定模块用以基于所述患者瞳孔直径的最大值和最小值的差值小于或等于预设差值的条件下，对所述瞳孔图像进行静态分析，所述静态分析为对单张瞳孔图像进行分析。
9、进一步地，所述图像分析方式确定模块用以基于所述患者瞳孔直径的最大值和最小值的差值大于预设差值的条件下，对所述瞳孔图像进行动态分析，所述动态分析为同时分析若干张瞳孔图像。
10、进一步地，所述异常状态确定模块用以确定在静态分析的条件下，基于单张图像中瞳孔的边缘平滑程度和瞳孔的直径确定所述瞳孔的异常状态评价值。
11、进一步地，所述异常状态确定模块用以确定在动态分析的条件下，基于若干张图像中瞳孔的边缘平滑程度的平均值和瞳孔的直径的平均值确定所述瞳孔的异常状态评价值。
12、进一步地，所述预警模式确定模块在所述异常状态评价值小于或等于第一预设异常状态评价值的条件下确定不进行预警。
13、进一步地，所述预警模式确定模块在所述异常状态评价值大于第一预设异常状态评价值且小于第二预设异常状态评价值的条件下，确定发出预警提示医生患者情况存在异常，并基于瞳孔对光反应的灵敏度确定对分析图像数量的调整或对监测周期的调整。
14、进一步地，所述预警模式确定模块在所述异常状态评价值大于或等于第二预设异常状态评价值的条件下，确定发出预警提示医生对患者进行人工干预处理。
15、进一步地，所述调整模块根据稳定程度评价值大于预设稳定程度评价值的对比结果确定对所述预警模式的调整。
16、进一步地，所述调整模块在所述稳定程度评价值小于或等于预设稳定程度评价值的条件下，根据调整系数对所述预设异常状态评价值进行调整，其中预设异常状态评价值包括第一预设异常状态评价值和第二预设异常状态评价值。
17、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于，本专利技术通过设置所述数据采集模块，能够对患者的瞳孔图像数据进行实时采集，进而实现对瞳孔数据的实时监测。
18、进一步地，本专利技术通过设置所述图像分析方式确定模块，根据监测过程中患者瞳孔直径的最大值和最小值的确定对所述患者的瞳孔图像进行动态分析或静态分析，在所述患者瞳孔直径的最大值和最小值的差值和预设差值的对比结果不同的情况下，选择对所述瞳孔图像选择不同图像分析方式，能够提高对监测数据分析的准确度。
19、进一步地，本专利技术通过设置所述异常状态确定模块，用以确定不同图像分析方式下的瞳孔的异常状态评价值，能够进一步提高对监测数据分析的准确度。
20、进一步地，本专利技术通过设置所述预警模式确定模块，根据异常状态评价值和预设异常状态评价值的对比结果确定预警模式，在对比结果不同的情况下，选择不同的预警模式，能够提高预警结果的准确度。
21、进一步地，本专利技术通过设置所述预警模式确定模块，在所述异常状态评价值大于第一预设异常状态评价值且小于第二预设异常状态评价值的条件下，系统发出预警提示医生患者情况存在异常，并基于瞳孔对光反应的灵敏度以及瞳孔的大小确定分析图像数量的调整或对监测周期的调整，在患者情况存在异常时，对分析图像数量或监测周期的调整，能够进一步提高预警结果的准确度。
22、进一步地，本专利技术通过设置所述调整模块，根据稳定程度评价值和预设稳定程度评价值的对比结果确定对所述预警模式的调整，能够进一步提高对监测数据的分析结果的准确度，进而提高预警结果的准确度。
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1.一种智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述图像分析方式确定模块用以基于所述患者瞳孔直径的最大值和最小值的差值小于或等于预设差值的条件下，对所述瞳孔图像进行静态分析，所述静态分析为对单张瞳孔图像进行分析。
3.根据权利要求1所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述图像分析方式确定模块用以基于所述患者瞳孔直径的最大值和最小值的差值大于预设差值的条件下，对所述瞳孔图像进行动态分析，所述动态分析为同时分析若干张瞳孔图像。
4.根据权利要求2所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述异常状态确定模块用以确定在静态分析的条件下，基于单张图像中瞳孔的边缘平滑程度和瞳孔的直径确定所述瞳孔的异常状态评价值。
5.根据权利要求3所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述异常状态确定模块用以确定在动态分析的条件下，基于若干张图像中瞳孔的边缘平滑程度的平均值和瞳孔的直径的平均值确定所述瞳孔的异常状态评价值。
6.根据权利要求4或
7.根据权利要求4或5所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述预警模式确定模块在所述异常状态评价值大于第一预设异常状态评价值且小于第二预设异常状态评价值的条件下，确定发出预警提示医生患者情况存在异常，并基于瞳孔对光反应的灵敏度确定对分析图像数量的调整或对监测周期的调整。
8.根据权利要求4或5所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述预警模式确定模块在所述异常状态评价值大于或等于第二预设异常状态评价值的条件下，确定发出预警提示医生对患者进行人工干预处理。
9.根据权利要求1所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述调整模块根据稳定程度评价值大于预设稳定程度评价值的对比结果确定对所述预警模式的调整。
10.根据权利要求1所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述调整模块在所述稳定程度评价值小于或等于预设稳定程度评价值的条件下，根据调整系数对所述预设异常状态评价值进行调整，其中预设异常状态评价值包括第一预设异常状态评价值和第二预设异常状态评价值。
...【技术特征摘要】
1.一种智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述图像分析方式确定模块用以基于所述患者瞳孔直径的最大值和最小值的差值小于或等于预设差值的条件下，对所述瞳孔图像进行静态分析，所述静态分析为对单张瞳孔图像进行分析。
3.根据权利要求1所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述图像分析方式确定模块用以基于所述患者瞳孔直径的最大值和最小值的差值大于预设差值的条件下，对所述瞳孔图像进行动态分析，所述动态分析为同时分析若干张瞳孔图像。
4.根据权利要求2所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述异常状态确定模块用以确定在静态分析的条件下，基于单张图像中瞳孔的边缘平滑程度和瞳孔的直径确定所述瞳孔的异常状态评价值。
5.根据权利要求3所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，所述异常状态确定模块用以确定在动态分析的条件下，基于若干张图像中瞳孔的边缘平滑程度的平均值和瞳孔的直径的平均值确定所述瞳孔的异常状态评价值。
6.根据权利要求4或5所述的智能化的瞳孔实时监测报警系统，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿杰峰，周剑，
申请(专利权)人：天津蓝本数据有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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