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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开一种血液透析过程中患者健康数据监测方法及系统，涉及数据监测领域。所述系统包括：数据获取模块、心率波动异常判别模块和异常处理模块。本发明通过实时监测患者的血压和心率数据，根据获取的心率数据计算出短期和长期的心率波动程度值，并基于长期心率波动程度计算出用于判断当前患者心率波动是否存在异常的调整阈值，根据短期心率波动程度值动态调整心率数据的分析频率；这种自适应的调整机制可以更精确地响应患者健康状况的变化，提高监测的时效性和连续性；与传统的固定频率相比，本发明能够更灵活地应对患者健康状况的波动，从而提供更为细致和个性化的监护。

主权项：1.一种血液透析过程中患者健康数据监测方法，其特征在于，包括：在第一监测时间点获取血压数据，血压数据包括收缩压和舒张压；同时判断获取的血压数据是否处于血压正常范围，若否，则发出警报，并执行血压异常处理措施；在当前第二监测时间点获取心率数据；在预设的分析时间点判断在当前分析时间段内获取的心率数据是否均处于心率正常范围，若否，则发出警报，并执行心率异常处理措施；每两个分析时间点之间的时间即为一个分析时间段，一个分析时间段内包括若干个第二监测时间点；针对任意一个分析时间点，获取当前短期时间窗口内的短期心率数据集，短期心率数据集包括在当前短期时间窗口内获取的心率数据，计算短期心率数据集的短期心率波动程度值；同时获取当前长期时间窗口内的长期心率数据集，长期心率数据集包括在当前长期时间窗口内获取的心率数据，计算长期心率数据集的长期心率波动程度值；基于当前获取的长期心率波动程度值设置第一调整阈值和第二调整阈值；若短期心率波动程度值大于第一调整阈值且小于第二调整阈值，则执行频率调整措施，即同时将分析时间段的时长和每两个第一监测时间点的时间间隔减半；若短期心率波动程度值大于第二调整阈值，则在执行频率调整措施的基础上，获取心率数据预测集，将心率数据预测集作为心率预测模型的输入，输出预测心率数据集；判断预测心率数据集是否均处于心率正常范围，若否，则发出警报，并执行心率异常预处理措施；计算短期心率波动程度值和长期心率波动程度值的具体操作如下：获取当前短期时间窗口内的短期心率数据集，i=1，2，…，n，n表示在当前短期时间窗口内获取的心率数据的数量；计算获取短期心率数据集的平均值，利用公式计算获取短期心率数据集的标准差A，即短期心率波动程度值；获取当前长期时间窗口内的长期心率数据集，j=1，2，…，m，m表示在当前长期时间窗口内获取的心率数据的数量；计算获取长期心率数据集的平均值，利用公式计算获取长期心率数据集的标准差B，即长期心率波动程度值；基于长期心率波动程度值设置第一调整阈值和第二调整阈值的具体操作如下：利用公式计算获取第一调整阈值利用公式计算获取第二调整阈值，其中k为调整系数，且在0，1之间，k的值通过遗传算法选择获取；在执行频率调整措施后，针对任意一个分析时间点，继续获取短期时间窗口内的短期心率数据集，并计算短期心率数据集的短期心率波动程度值；判断是否存在连续三个分析时间点获取的短期心率波动程度值均低于第一调整阈值，若是，则停止执行频率调整措施，即同时恢复分析时间段的时长和每两个第一监测时间点的时间间隔；若否，则继续执行频率调整措施；使用遗传算法选择获取k的值的具体操作如下：步骤一：设置种群大小，在0，1的范围内随机生成x个候选k值，将随机生成的候选k值组成初始种群，设置最大迭代次数；步骤二：针对任意一个候选k值，利用公式计算获取该候选k值的适应度D，其中F表示应用该候选k值进行心率异常监测的误报率，U表示应用该候选k值进行心率异常监测的漏报率，和分别为误报率F和漏报率U的权重系数；计算获取的适应度越低，则说明候选k值的表现越好；步骤三：应用轮盘赌选择方法，以预设的选择比例选择适应度表现最好的相应数量的候选k值，将选择出的候选k值组成选择个体集；步骤四：应用预设的交叉概率对选择个体集中的候选k值进行交叉操作，产生相应数量的新候选k值，将获取的新候选k值组成交叉个体集；在交叉个体集中随机选择候选k值，按照预设的变异概率对候选k值进行小范围调整，获取变异个体集；步骤五：将选择个体集和变异个体集进行合并，获取合并个体集，计算合并个体集中所有候选k值的适应度，将适应度表现最好的x个候选k值作为新一代种群；步骤六：重复执行步骤三-步骤五，对种群进行迭代更新，直至达到最大迭代次数，最后一代种群中适应度表现最好的即为最优k值。

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百度查询： 吉林大学 一种血液透析过程中患者健康数据监测方法及系统