CN104042208B - 心电监护系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种心电监护系统，包括心电采集模块和云计算平台，心电采集模块与云计算平台通讯连接；心电采集模块，用于实时采集用户的体征信息；云计算平台，用于根据体征信息，进行智能算法，得到预判断结果；云计算平台，还用于检测预判断结果；当预判断结果异常时，云计算平台还用于将预判断结果和体征信息推送至医护终端进行再次判断得到最终判断结果，并将最终判断结果反馈给用户。其通过由云计算平台将预判断结果和体征信息推送至医护终端。医护终端根据预判断结果和用户的体征信息，进行再次判断，并将得到的最终判断结果反馈给用户，实现了用户体征实时监测及处理意见双向传递，达到了用户体征实时监护的目的。

Description

心电监护系统

技术领域

本发明涉及医疗器械领域，特别是涉及一种心电监护系统。

背景技术

随着日益恶化的生活环境和日益增大的生活压力，慢性病的发生率日渐增多。通常，针对慢性病的治疗多是在发病之后再进行诊治，这样往往错过了治疗的最佳时机。并且，对于特殊人群(如：老年人，观察期内的重病患者)，其身体状况较差，采用现有的心电监护系统只能够实现监测，不能实现监测结果与诊断意见的双向传递，从而达不到真正的实时监护的目的。

同时，有限的医疗设施和日渐增长的就医需求之间的不平衡，严重影响了医疗资源的利用率。

发明内容

基于此，有必要针对现有的监护系统不能达到真正的实时监护的目的和有限的医疗设施和日渐增长的就医需求之间的不平衡影响医疗资源利用率的问题，提供一种心电监护系统。

为实现本发明目的提供的一种心电监护系统，包括心电采集模块和云计算平台，所述心电采集模块与所述云计算平台通讯连接；

所述心电采集模块，用于实时采集用户的体征信息；

所述云计算平台，用于根据所述体征信息，进行智能算法，得到预判断结果；

所述云计算平台，还用于检测所述预判断结果；

当所述预判断结果异常时，所述云计算平台还用于将所述预判断结果和所述体征信息推送至医护终端进行再次判断得到最终判断结果，并将所述最终判断结果反馈给所述用户。

在其中一个实施例中，还包括FEMTOCELL移动基站，所述心电采集模块与所述FEMTOCELL移动基站通讯连接，所述FEMTOCELL移动基站与所述云计算平台通过移动核心网连接；

当所述预判断结果为突发性疾病时，所述FEMTOCELL移动基站，用于对所述用户进行定位，得到所述用户的定位信息；

所述云计算平台，还用于将所述定位信息和所述预判断结果以最高优先级推送至所述医护终端。

在其中一个实施例中，所述云计算平台包括计算模块、滑动截取模块、分析模块和判断模块；

所述计算模块，用于对所述体征信息进行全局智能扫描算法，得到所述用户一次心电周期内的所述体征信息的所有数据，作为本周期数据；

所述滑动截取模块，用于分别对本次扫描到的所述本周期数据和上一次扫描到的上一周期数据设定预设长度的窗，并分别以预设步长滑动截取所述窗长度的第一数据组和第二数据组；

所述分析模块，用于分别对所述第一数据组和所述第二数据组进行时域分析和功率谱分析，得到第一分析结果和第二分析结果；

所述判断模块，用于将所述第一分析结果和所述第二分析结果放入采用支持向量机建立的判断模型进行分类判断，得到所述预判断结果。

在其中一个实施例中，所述心电采集模块包括心电传感单元、心电变送单元、数据采集单元和主控制器单元；

所述心电传感单元，用于采集所述用户的心电物理信号，并将所述心电物理信号转换为心电电信号；

所述心电变送单元，用于将所述心电电信号转换为心电模拟信号；

所述数据采集单元，用于接收所述心电模拟信号，并将所述心电模拟信号转换为心电数字信号；

所述主控制器单元，用于接收所述心电数字信号，通过智能整合模型对所述心电数字信号进行整合运算，得到所述用户的所述体征信息。

在其中一个实施例中，所述心电传感单元为由三个电极片组成的三点检测结构。

在其中一个实施例中，所述云计算平台还包括调度模块、推送模块和反馈模块；

所述调度模块，用于当所述预判断结果异常时，将所述预判断结果与医护信息进行匹配和调度；

所述推送模块，用于将所述预判断结果和所述体征信息推送至所述医护信息相应的所述医护终端；

所述反馈模块，用于将所述医护终端根据所述预判断结果和所述体征信息进行再次判断得到的所述最终判断结果和处理意见反馈给所述用户。

在其中一个实施例中，所述云计算平台还包括云存储平台；

所述云存储平台，用于将所述最终判断结果和所述处理意见存储至数据库。

上述心电监护系统的有益效果：其通过心电采集模块实时采集用户的体征信息，并由云计算平台根据采集到的体征信息，进行智能算法，得到预判断结果。云计算平台检测预判断结果，当预判断结果异常时，将该预判断结果和用户的体征信息推送至医护终端。医护终端根据预判断结果和用户的体征信息，进行再次判断，得到最终判断结果。并将得到的最终判断结果反馈给用户，实现了用户体征实时监测及处理意见双向传递，从而达到了用户体征的实时监护的目的。

并且，其首先由云计算平台根据采集到的体征信息，进行智能算法得到预判断结果，既实现了用户体征的实时监护的目的，同时还减少了医护人员排查判断的工作，从而节省了医护人员的判断时间，提高了医护人员的工作效率，进而有效地提高了医疗资源的利用率。

附图说明

图1为心电监护系统一具体实施例架构图；

图2为采用心电监护系统进行心电监护的一具体实施例流程图；

图3为采用心电监护系统进行心电监护的另一具体实施例流程图；

图4为采用心电监护系统进行心电监护的又一具体实施例流程图。

具体实施方式

为使本发明技术方案更加清楚，以下结合附图及具体实施例对本发明做进一步详细说明。

参见图1，作为一具体实施例的心电监护系统100，包括心电采集模块110和云计算平台120，心电采集模块110与云计算平台120通讯连接。

心电采集模块110，用于实时采集用户的体征信息。

云计算平台120，用于根据体征信息，进行智能算法，得到预判断结果。

云计算平台120，还用于检测预判断结果。

当预判断结果异常时，云计算平台120还用于将预判断结果和体征信息推送至医护终端130进行再次判断得到最终判断结果，并将最终判断结果反馈给用户。

作为一具体实施例的心电监护系统100，其通过心电采集模块110实时采集用户的体征信息。并由云计算平台120根据心电采集模块110采集到的用户的体征信息进行智能算法，得到表征用户体征状况的预判断结果。通过检测该预判断结果，当该预判断结果异常时，云计算平台120还通过将预判断结果和体征信息推送至医护终端130，医护终端130根据云计算平台120推送的预判断结果和体征信息进行再次判断，从而得到最终判断结果，并将得到的最终判断结果反馈给用户。实现了用户体征的实时监测和实时处理的双向传递，从而实现了真正的实时监护的目的。

并且，通过云计算平台120根据心电采集模块110采集到的用户的体征信息，进行智能算法，得到表征用户体征的预判断结果。既实现了对用户体征的实时判断，同时还减少了医护人员的排查判断的工作，进而缩短了医护人员进行判断的时间，提高了医护人员的工作效率，最终有效地提高了医疗资源的利用率。

参见图2，采用上述心电监护系统100的一具体实施例进行心电监护的流程图。具体为：

步骤S100，采用心电采集模块110实时采集用户的体征信息。

步骤S200，与心电采集模块110通讯连接的云计算平台120根据体征信息，进行智能算法，得到预判断结果。

步骤S300，同时，云计算平台120检测预判断结果。

步骤S400，当预判断结果异常时，云计算平台120将预判断结果和体征信息推送至医护终端进行再次判断得到最终判断结果，并将最终判断结果反馈给用户。

其通过心电采集模块110实时采集用户的体征信息，云计算平台120根据心电采集模块110采集到的用户的体征信息，进行智能算法得到预判断结果。并检测预判断结果，当预判断结果异常时，即预判断结果表明用户体征可能为患病时，将预判断结果和体征信息推送至医护终端130。医护终端130根据预判断结果和用户的体征信息进行再次判断，进而得到最终判断结果，并将得到的最终判断结果反馈给用户，实现用户体征的实时监测与处理意见的双向传递，达到了用户体征的实时监护的目的。

并且，云计算平台120通过根据用户的体征信息，进行智能算法得到预判断结果，减少了医护人员排查判断的工作，进而缩短了医护人员排查判断的时间，提高了医护人员的工作效率，最终有效地提高了医疗资源的利用率。

其中，需要说明的是，心电采集模块110包括心电传感单元、心电变送单元、数据采集单元和主控制器单元(图中未示出)。

心电传感单元，用于采集用户的心电物理信号，并将心电物理信号转换为心电电信号。

心电变送单元，用于将心电电信号转换为心电模拟信号。

数据采集单元，用于接收心电模拟信号，并将心电模拟信号转换为心电数字信号。

主控制器单元，用于接收心电数字信号，通过智能整合模型对心电数字信号进行整合运算，得到用户的体征信息。

作为一种可实施方式，心电传感单元为由三个电极片组成的三点检测结构。

通过由三个电极片组成三点检测结构的心电传感单元，将三个电极片均贴合于用户的心脏附近，通过三点检测方式对用户的心电物理信号进行采集。其结构简单，功耗低，减少了更换电池的频率。

同时，由心电采集模块110中的主控制器单元通过智能整合模型对经过一系列转换后的心电数字信号进行整合运算，得到用户的体征信息，提高了心电采集模块110的鲁棒性。

其中，通过智能整合模型对转换得到的心电数字信号进行整合运算，具体可为：对心电数字信号添加时间标签，并进行编码和压缩等，从而得到用户的体征信息。

待心电采集模块110实时采集到用户的心电物理信号，并对心电物理信号进行一系列转换得到心电数字信号，即用户的体征信息后，云计算平台120可根据用户的体征信息进行智能算法，得到预判断结果。其中：

云计算平台120包括计算模块、滑动截取模块、分析模块和判断模块(图中未示出)。

计算模块，用于对体征信息进行全局智能扫描算法，得到用户一次心电周期内的体征信息的所有数据，作为本周期数据。

滑动截取模块，用于分别对本次扫描到的本周期数据和上一次扫描到的上一周期数据设定预设长度的窗，并分别以预设步长滑动截取所述窗长度的第一数据组和第二数据组。

分析模块，用于分别对第一数据组和第二数据组进行时域分析和功率谱分析，得到第一分析结果和第二分析结果。

判断模块，用于将第一分析结果和第二分析结果放入采用支持向量机建立的判断模型进行分类判断，得到预判断结果。

其通过在云计算平台120设置计算模块、滑动截取模块、分析模块和判断模块，实现基于时域分析、功率谱分析和支持向量机的智能算法，通过该智能算法用户进行实时监护与判断，节省了医护人员排查判断工作，从而提高了判断效率。

具体的，参见图3，采用上述心电监护系统的另一具体实施例进行心电监护的流程图。首先执行步骤S020，读取上一周期数据。并通过执行步骤S210，对采集到的体征信息进行全局智能扫描算法，找出用户一次心电过程周期内的所有数据，作为本周期数据(即识别一个周期内的心电数据作为本周期数据)。将上一次进行全局智能扫描算法扫描出的周期数据作为上一周期数据。

其次，执行步骤S220，分别对本周期数据和上一周期数据设定预设长度的窗(分别对本周期数据和上一周期数据设定的预设长度的窗的个数为一个即可。)，并以预设步长滑动或移动截取所设定的窗长度的第一数据组和第二数据组(即设定预设长度的窗，并分别截取两组心电信号。其中一组心电信号为第一数据组，另外一组心电信号为第二数据组)。

其中，预设长度的窗可为长度为100点的窗。第一数据组为对本周期数据设定长度为100点的窗，以预设步长滑动或移动截取的长度为100点的多组数据；第二数据组为对上一周期数据设定长度同样为100点的窗，并以同样的预设步长滑动或移动截取的相同的长度为100点的多组数据。

然后，执行步骤S230，分别对第一数据组和第二数据组进行时域分析和功率谱分析(即对两组心电信号进行时域分析和功率谱分析)，得到第一分析结果和第二分析结果。即通过对第一数据组进行时域分析和功率谱分析，得到第一分析结果；对第二数据组进行时域分析和功率谱分析，得到第二分析结果。

最后，执行步骤S240，将第一分析结果和第二分析结果放入采用支持向量机建立的判断模型进行分类判断，得到预判断结果。

其中，通过执行步骤S300，检测预判断结果。当预判断结果异常时，则执行步骤S400，对用户进行定位，并将预判断结果和用户的体征信息推送至医护终端。

当预判断结果正常时，则执行步骤S400’’，将本周期数据作为上一周期数据保存，并返回执行步骤S020，重新读取上一周期数据。

其通过基于时域分析、功率谱分析和支持向量机的智能算法对用户体征进行实时判断，节省了医护人员排查判断的工作，缩短了医护人员进行排查的时间，从而提高了判断效率。

云计算平台120通过根据体征信息，进行基于时域分析、功率谱分析和支持向量机的智能算法，得到预判断结果。由于用户体征状况存在多种，如：异常(即用户体征可能为患病)，突发性疾病(即用户体征为患上突发性疾病)和正常(即用户体征为良好)。其中：

当用户体征为突发性疾病时，参见图1，作为一种可实施方式，心电监护系统100还包括FEMTOCELL(飞蜂窝)移动基站140，心电采集模块110与FEMTOCELL移动基站140通讯连接，FEMTOCELL移动基站140与云计算平台120通过移动核心网连接。

当预判断结果为突发性疾病时，FEMTOCELL移动基站140，用于对用户进行定位，得到用户的定位信息。

云计算平台120，还用于将定位信息和预判断结果以最高优先级推送至医护终端130。

其通过设置与心电采集模块110通讯连接的FEMTOCELL移动基站140对用户进行定位，得到用户的定位信息。并通过设置FEMTOCELL移动基站140与云计算平台120通过移动核心网连接，云计算平台120与医护终端130通讯连接，实现将用户的定位信息和预判断结果以最高优先级推送至医护终端130。以提示医护人员进行应急救助。其有效地提高了救援效率，将突发性疾病对用户造成的损害降到最低，为用户的人身安全提供了可靠保障。

需要说明的是，采用GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)等定位系统对用户进行定位时，当室内信号覆盖较差时，很难进行准确的定位。由于FEMTOCELL移动基站140为根据3G发展和移动宽带变化趋势推出的超小型移动化基站，能够很好地改善室内信号覆盖质量，因此可通过FEMTOCELL移动基站140对用户进行实时无障碍定位，保证了用户的定位信息的准确性和及时性。

其中，FEMTOCELL移动基站140可由FEMTOCELLCPE141和FEMTOCELL网关142构成。FEMTOCELLCPE141与FEMTOCELL网关142通过宽带连接。

具体的，参见图4，当用户体征为突发性疾病时，通过执行步骤S400’，通过对用户进行定位，得到用户的定位信息；和步骤S500’，将用户的定位信息和预判断结果以最高优先级推送至医护终端。以提示医护人员进行应急救助。其实现了突发疾病发生时的立即响应，立即判断的目的，避免了救助延缓的现象，有效地提高了救援效率，将突发性疾病对用户造成的损害降到最低，为用户的人身安全提供了可靠保障。

当用户体征可能为患病时，即云计算平台120根据体征信息，进行智能算法得到的预判断结果异常时，可由云计算平台120将预判断结果和体征信息推送至医护终端130，进行再次判断得到最终判断结果，并将得到的最终判断结果反馈给用户。具体的，作为一种可实施方式，云计算平台120还包括调度模块、推送模块和反馈模块(图中未示出)；

调度模块，用于当预判断结果异常时，将预判断结果与医护信息进行匹配和调度。

推送模块，用于将预判断结果和体征信息推送至与预判断结果相匹配的医护终端。

反馈模块，用于将医护终端根据预判断结果和体征信息进行再次判断得到的最终判断结果和处理意见反馈给用户。

当预判断结果异常时，通过调度模块将预判断结果与医护信息(医生主治专业方向、医生当前忙碌程度、医生所处地理位置)进行匹配，并根据医生主治专业方向、医生当前忙碌程度、医生所处地理位置对预判断结果与医护信息进行调度，实现对预判断结果和医护信息进行最优化智能匹配的目的，从而为用户选择出最适合的诊断医生，有效地提高了医疗资源的利用率。同时，节省了用户选择的时间。

当调度模块将预判断结果与医护信息进行匹配和调度之后，推送模块将预判断结果和体征信息推送至与之相匹配的医护终端130。通过医护终端130根据预判断结果和体征信息进行再次判断，得到最终判断结果及与最终判断结果相应的处理意见。

医护终端130根据预判断结果和体征信息得到最终判断结果和处理意见后，反馈模块将得到的最终判断结果和处理意见反馈给用户，实现了用户体征监测及处理的双向传递，有助于用户根据医护终端130反馈的处理意见及时进行处理，防止了延误处理时机的现象。

同时，反馈模块将最终判断结果和处理意见反馈给用户时，作为一种可实施方式，云计算平台120还包括云存储平台(图中未示出)。云存储平台，用于将最终判断结果和处理意见存储至数据库中。

通过云存储平台将最终判断结果和处理意见存储至数据库中，为用户永久的保留历史信息，实现为用户保留和管理历史数据的目的，以便于日后用户进行查找和调用等相关操作。当用户再次遇到同样的预判断结果时，可直接由数据库中调出相应的处理意见，节省了时间，提高了效率。

具体的，参见图4，采用上述心电监护系统进行心电监护的又一具体实施例流程图。当预判断结果异常时，通过执行步骤S040，提取用户的体征信息，并执行步骤S410，将预判断结果与医护信息(医生主治专业方向、医生当前忙碌程度、医生所处地理位置)进行匹配和调度，对预判断结果和医护信息进行最优化的智能匹配，从而为用户选择出最适合的治疗医生，有效地提高了医疗资源的利用率。同时，节省了用户选择的时间。

将预判断结果与医护信息进行匹配和调度之后，执行步骤S420，将预判断结果和体征信息推送至与之相匹配的医护终端。通过医护终端根据预判断结果和体征信息进行再次判断得到最终判断结果，以及与最终判断结果相应的处理意见。

医护终端根据预判断结果和体征信息得到最终判断结果和处理意见后，通过执行步骤S430，提交得到的最终判断结果和处理意见，进而执行步骤S440，将得到的最终判断结果和处理意见反馈给用户。以及步骤S450，实时向用户下发提示信息。其可通过语音提示模式进行下发。实现了用户体征的实时监测及处理意见的双向传递，有助于用户根据医护终端反馈的处理意见及时进行处理，防止了延误处理时机的现象。

同时，将最终判断结果和处理意见反馈给用户时，还可执行步骤S440’，将最终判断结果和处理意见存储至数据库中。为用户永久的保留历史信息，以便于日后用户进行查找等相关操作。当用户再次遇到同样的预判断结果时，可直接由数据库中调出相应的处理意见，节省了时间，提高了效率。

作为一具体实施例的心电监护系统，通过心电采集模块实时采集用户的体征信息。并由云计算平台根据心电采集模块采集到的用户的体征信息进行智能算法，得到表征用户体征状况的预判断结果。通过检测该预判断结果，当该预判断结果异常时，云计算平台还通过将预判断结果和体征信息推送至医护终端，医护终端根据云计算平台推送的预判断结果和体征信息进行再次判断，从而得到最终判断结果，并将得到的最终判断结果反馈给用户。实现了用户体征的实时监测和实时处理的双向传递，从而实现了真正的实时监护的目的。

并且，通过云计算平台根据用户的体征信息，进行智能算法，得到表征用户体征的预判断结果。既实现了对用户体征的实时判断，同时还减少了医护人员的排查判断的工作，进而缩短了医护人员进行判断的时间，提高了医护人员的工作效率，最终有效地提高了医疗资源的利用率。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (6)

1.一种心电监护系统，其特征在于，包括心电采集模块和云计算平台，所述心电采集模块与所述云计算平台通讯连接；

所述心电采集模块，用于实时采集用户的体征信息；

所述云计算平台，用于根据所述体征信息，进行智能算法，得到预判断结果；

所述云计算平台，还用于检测所述预判断结果；

当所述预判断结果异常时，所述云计算平台还用于将所述预判断结果和所述体征信息推送至医护终端进行再次判断得到最终判断结果，并将所述最终判断结果反馈给所述用户；

其中，所述云计算平台包括计算模块、滑动截取模块、分析模块和判断模块；

所述计算模块，用于对所述体征信息进行全局智能扫描算法，得到所述用户一次心电周期内的所述体征信息的所有数据，作为本周期数据；

所述滑动截取模块，用于分别对本次扫描到的所述本周期数据和上一次扫描到的上一周期数据设定预设长度的窗，并分别以预设步长滑动截取所述窗长度的第一数据组和第二数据组；

所述分析模块，用于分别对所述第一数据组和所述第二数据组进行时域分析和功率谱分析，得到第一分析结果和第二分析结果；

所述判断模块，用于将所述第一分析结果和所述第二分析结果放入采用支持向量机建立的判断模型进行分类判断，得到所述预判断结果。

2.根据权利要求1所述的心电监护系统，其特征在于，还包括FEMTOCELL移动基站，所述心电采集模块与所述FEMTOCELL移动基站通讯连接，所述FEMTOCELL移动基站与所述云计算平台通过移动核心网连接；

当所述预判断结果为突发性疾病时，所述FEMTOCELL移动基站，用于对所述用户进行定位，得到所述用户的定位信息；

所述云计算平台，还用于将所述定位信息和所述预判断结果以最高优先级推送至所述医护终端。

3.根据权利要求1所述的心电监护系统，其特征在于，所述心电采集模块包括心电传感单元、心电变送单元、数据采集单元和主控制器单元；

所述心电传感单元，用于采集所述用户的心电物理信号，并将所述心电物理信号转换为心电电信号；

所述心电变送单元，用于将所述心电电信号转换为心电模拟信号；

所述数据采集单元，用于接收所述心电模拟信号，并将所述心电模拟信号转换为心电数字信号；

所述主控制器单元，用于接收所述心电数字信号，通过智能整合模型对所述心电数字信号进行整合运算，得到所述用户的所述体征信息。

4.根据权利要求3所述的心电监护系统，其特征在于，所述心电传感单元为由三个电极片组成的三点检测结构。

5.根据权利要求1至4任一项所述的心电监护系统，其特征在于，所述云计算平台还包括调度模块、推送模块和反馈模块；

所述调度模块，用于当所述预判断结果异常时，将所述预判断结果与医护信息进行匹配和调度；

所述推送模块，用于将所述预判断结果和所述体征信息推送至所述医护信息相应的所述医护终端；

所述反馈模块，用于将所述医护终端根据所述预判断结果和所述体征信息进行再次判断得到的所述最终判断结果和处理意见反馈给所述用户。

6.根据权利要求5所述的心电监护系统，其特征在于，所述云计算平台还包括云存储平台；

所述云存储平台，用于将所述最终判断结果和所述处理意见存储至数据库。