本發明涉及物聯網,尤其涉及一種基于物聯網的智能醫療診斷床控制系統及方法。
背景技術:
1、目前的智能醫療診斷床往往存在功能單一、精度不足、實時性差等問題,難以對患者的多維度生理數據進行全面準確的采集和分析。
2、此外,現有的醫療診斷床普遍缺乏智能化控制和自適應調節能力,無法根據患者的實時狀態進行及時調整,容易造成患者不適或影響診療效果。另一個突出問題是,大多數醫療設備的數據處理能力有限,難以應對復雜的非線性生理信號,導致診斷結果的可靠性和準確性受到影響。
技術實現思路
1、本發明提供了一種基于物聯網的智能醫療診斷床控制系統及方法,本發明實現了控制指令的動態調整,能夠根據患者的實時反饋進行精細化控制。
2、第一方面,本發明提供了一種基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,所述基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法包括:
3、基于智能醫療診斷床的傳感器組對目標患者進行多維度生理數據采集,得到第一生理信號數據集;
4、對所述第一生理信號數據集進行三階擴展狀態觀測分析,得到生命體征狀態估計數據;
5、對所述生命體征狀態估計數據進行非線性跟蹤微分處理,得到平滑化生理信號數據;
6、對所述平滑化生理信號數據進行智能診斷點規劃建模,得到優化診斷節點序列;
7、基于所述優化診斷節點序列進行自適應非線性控制律計算,得到所述智能醫療診斷床的第一調節控制指令;
8、執行所述第一調節控制指令并采集所述目標患者的第二生理信號數據集,并對所述第二生理信號數據集進行深度學習分析和控制指令動態調整,得到第二調節控制指令。
9、第二方面,本發明提供了一種基于物聯網的智能醫療診斷床控制系統,所述基于物聯網的智能醫療診斷床控制系統包括:
10、采集模塊,用于基于智能醫療診斷床的傳感器組對目標患者進行多維度生理數據采集,得到第一生理信號數據集;
11、分析模塊,用于對所述第一生理信號數據集進行三階擴展狀態觀測分析,得到生命體征狀態估計數據;
12、處理模塊,用于對所述生命體征狀態估計數據進行非線性跟蹤微分處理,得到平滑化生理信號數據;
13、建模模塊,用于對所述平滑化生理信號數據進行智能診斷點規劃建模,得到優化診斷節點序列;
14、計算模塊,用于基于所述優化診斷節點序列進行自適應非線性控制律計算,得到所述智能醫療診斷床的第一調節控制指令;
15、調整模塊,用于執行所述第一調節控制指令并采集所述目標患者的第二生理信號數據集,并對所述第二生理信號數據集進行深度學習分析和控制指令動態調整,得到第二調節控制指令。
16、本發明提供的技術方案中,通過集成多種傳感器,實現對患者體壓分布、生物電信號、體表溫度、微動行為和呼吸心音等多維度生理數據的全面采集,為后續分析提供豐富的數據基礎。采用三階擴展狀態觀測分析技術,能夠更準確地估計患者的生命體征狀態,包括難以直接測量的高階導數信息,提高了狀態估計的精度和可靠性。通過非線性跟蹤微分處理,有效去除生理信號中的噪聲和干擾,保留信號的關鍵特征。利用多目標優化和時序約束檢驗,實現診斷節點的智能規劃,在保證診斷效率的同時降低風險,基于滑模控制和自適應律設計,實現診斷床的精確控制,能夠快速響應患者狀態變化,提高控制的魯棒性和適應性。結合多通道卷積神經網絡、長短時記憶網絡和注意力機制,對生理信號進行深入分析,提取復雜的時空特征,提高診斷的準確性和可解釋性。通過貝葉斯神經網絡和模糊推理,實現控制指令的動態調整,能夠根據患者的實時反饋進行精細化控制,提高診療過程的舒適性和安全性。綜合利用多種傳感器數據,實現信息的互補和協同,通過并行處理和高效算法設計,確保系統的實時響應能力,滿足醫療診斷的時效性要求。
1.一種基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根據權利要求1所述的基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,其特征在于,所述基于智能醫療診斷床的傳感器組對目標患者進行多維度生理數據采集,得到第一生理信號數據集,包括:
3.根據權利要求1所述的基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,其特征在于,所述對所述第一生理信號數據集進行三階擴展狀態觀測分析,得到生命體征狀態估計數據,包括:
4.根據權利要求1所述的基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,其特征在于,所述對所述生命體征狀態估計數據進行非線性跟蹤微分處理,得到平滑化生理信號數據,包括:
5.根據權利要求4所述的基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,其特征在于,所述對所述隨機項進行小波閾值去噪,得到降噪后的隨機信號,并根據所述平滑周期信號和所述降噪后的隨機信號進行信號重構,得到初步平滑化信號,包括:
6.根據權利要求1所述的基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,其特征在于,所述對所述平滑化生理信號數據進行智能診斷點規劃建模,得到優化診斷節點序列,包括:
7.根據權利要求1所述的基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,其特征在于,所述基于所述優化診斷節點序列進行自適應非線性控制律計算,得到所述智能醫療診斷床的第一調節控制指令,包括:
8.根據權利要求1所述的基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,其特征在于,所述執行所述第一調節控制指令并采集所述目標患者的第二生理信號數據集,并對所述第二生理信號數據集進行深度學習分析和控制指令動態調整,得到第二調節控制指令,包括:
9.根據權利要求8所述的基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,其特征在于,所述將所述標準化數據集輸入多通道卷積神經網絡層進行特征提取,得到多維特征圖,并將所述多維特征圖輸入長短時記憶網絡和門控循環單元網絡層進行時間序列分析,得到動態特征序列,包括:
10.一種基于物聯網的智能醫療診斷床控制系統,其特征在于,用于執行如權利要求1-9中任一項所述的基于物聯網的智能醫療診斷床控制方法,所述系統包括: