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申请/专利权人：吉林大学
申请日：2024-05-31
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118299075A
主分类号：G16H80/00
分类号：G16H80/00;G16H50/20;G16H50/70;G06F18/24;A61B5/0205;A61B5/00;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本申请公开了一种昏迷患者的实时体征监测系统及其方法，涉及医疗信息处理技术领域，其采用基于深度学习的人工智能技术对昏迷患者的生命体征数据进行持续监测分析，捕捉到患者生命体征的时序变化模式，挖掘出患者生命体征的时序稳定性信息，从而智能判断患者病情是否发生恶化。这样，可以及时掌握患者的病情变化以便采取相应的治疗措施，从而提高昏迷患者的医疗护理效率和质量。
主权项：1.一种昏迷患者的实时体征监测系统，其特征在于，包括：生命体征监测模块，用于通过生命体征监测设备采集被监控昏迷患者的生命体征数据的时间序列，其中，所述生命体征数据包括心率值、血压值、体温值和脉搏值；生命体征时域分析模块，用于对所述生命体征数据的时间序列进行时域特征分析以得到生命体征时序局部关联特征图；局部特征分解模块，用于将所述生命体征时序局部关联特征图分解为生命体征局部时序关联特征向量的序列；生命体征稳定性表征模块，用于提取所述生命体征局部时序关联特征向量的序列的语义波动特征以得到生命体征时序稳定性表征特征向量；病情状态识别模块，用于基于所述生命体征时序稳定性表征特征向量，确定患者病情的识别结果；其中，所述生命体征稳定性表征模块，包括：锚定参考特征构造单元，用于计算所述生命体征局部时序关联特征向量的序列的按位置均值向量作为锚定参考特征向量；语义波动度量单元，用于计算所述生命体征局部时序关联特征向量的序列中的各个所述生命体征局部时序关联特征向量相对于所述锚定参考特征向量的生命体征时序语义波动系数以得到由多个生命体征时序语义波动系数组成的所述生命体征时序稳定性表征特征向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 昏迷患者的实时体征监测系统及其方法
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