[發(fā)明專利]一種智能醫(yī)療綜合檢測系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611105547.3
• 申請日: 2016-12-05
• 公開（公告）號: CN106777937A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 不公告發(fā)明人
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳大圖科創(chuàng)技術(shù)開發(fā)有限公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G06F17/30;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)療領(lǐng)域，具體涉及一種智能醫(yī)療綜合檢測系統(tǒng)。

背景技術(shù)

現(xiàn)在市面上已有體溫檢測模塊，可遠程監(jiān)控，數(shù)字顯示，無線傳輸功能，也有類似智能血糖測試模塊，電子體重稱，心電圖機，心率檢測模塊等，但是它們都只能實現(xiàn)單一的功能，使用時只能測量得到即時數(shù)據(jù)。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種智能醫(yī)療綜合檢測系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

提供了一種智能醫(yī)療綜合檢測系統(tǒng)，包括：PC終端和智能綜合檢測儀組成，所述PC終端上集成有指紋識別器和面部識別器；所述智能綜合檢測儀由體溫檢測模塊、心率檢測模塊、血壓檢測模塊、血糖檢測模塊、體重檢測模塊、身高檢測模塊和血氧檢測模塊組成，且體溫檢測模塊、心率檢測模塊、血壓檢測模塊、血糖檢測模塊、體重檢測模塊、身高檢測模塊和血氧檢測模塊檢測到的數(shù)據(jù)經(jīng)由藍牙通訊模塊傳輸?shù)絇C終端中處理。

本發(fā)明的有益效果為：解決了產(chǎn)品功能單一問題。

附圖說明

利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)連接示意圖。

附圖標記：

PC終端1、智能綜合檢測儀2。

具體實施方式

結(jié)合以下實施例對本發(fā)明作進一步描述。

參見圖1，本實施例的一種智能醫(yī)療綜合檢測系統(tǒng)，包括：PC終端1和智能綜合檢測儀2組成，所述PC終端1上集成有指紋識別器和面部識別器；所述智能綜合檢測儀2由體溫檢測模塊、心率檢測模塊、血壓檢測模塊、血糖檢測模塊、體重檢測模塊、身高檢測模塊和血氧檢測模塊組成，且體溫檢測模塊、心率檢測模塊、血壓檢測模塊、血糖檢測模塊、體重檢測模塊、身高檢測模塊和血氧檢測模塊檢測到的數(shù)據(jù)經(jīng)由藍牙通訊模塊傳輸?shù)絇C終端1中處理。

優(yōu)選地，所述PC終端1內(nèi)置查詢系統(tǒng)，所述查詢系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分類模塊、分類檢測模塊和檢測融合模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊用于采集需要進行檢測的數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)分類模塊用于將由數(shù)據(jù)采集模塊輸出的數(shù)據(jù)劃分為圖像數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)，并對分類后的數(shù)據(jù)進行過濾處理；所述分類檢測模塊用于對分類后的數(shù)據(jù)進行分析檢測；所述檢測融合模塊用于根據(jù)檢測需求篩選所需的圖像數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)。

本優(yōu)選實施例便于客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢。

優(yōu)選地，所述PC終端1為平板電腦或筆記本電腦，且集成藍牙通訊模塊，PC終端1通過以太網(wǎng)連接至互聯(lián)網(wǎng)云端，所述智能綜合檢測儀2上集成藍牙通訊模塊。

本優(yōu)選實施例實現(xiàn)了PC終端1和智能綜合檢測儀2之間藍牙通訊。

優(yōu)選的，所述采集需要進行檢測的數(shù)據(jù)，包括：

a、采集一定時間段內(nèi)需要進行檢測的數(shù)據(jù)，按設(shè)定的過濾規(guī)則對該數(shù)據(jù)進行初步過濾處理，所述設(shè)定的過濾規(guī)則包括刪除包含特殊字符、推廣相關(guān)的特殊漢字和網(wǎng)頁鏈接的內(nèi)容的數(shù)據(jù)；設(shè)所述一定時間段的時間范圍為[Y_B,Y_E]，將[Y_B,Y_E]按照時間順序平均分為n個子時間段，對每個子時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)進行重要度評估，評估公式定義為：

公式中，V_i為第i個子時間段的重要程度，V_Ti為設(shè)定的第i個子時間段的重要程度值，C_i為第i個子時間段的數(shù)據(jù)的數(shù)量，C為在[Y_B,Y_E]內(nèi)的數(shù)據(jù)的數(shù)量；b、將各重要度按照由小到大進行排序，按照重要度的排列順序，將數(shù)據(jù)依次發(fā)送至數(shù)據(jù)分類模塊。

本優(yōu)選實施例通過設(shè)定過濾規(guī)則，將不需要進行檢測的數(shù)據(jù)進行刪除，減少了檢測后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量；通過對各子時間段的數(shù)據(jù)進行重要度評估，并按照重要度的排列順序，將數(shù)據(jù)依次發(fā)送至數(shù)據(jù)分類模塊，使后續(xù)的模塊能夠預(yù)先處理重要程度高的數(shù)據(jù)，提高了檢測的速度。

優(yōu)選的，所述對分類后的數(shù)據(jù)進行過濾處理，包括：

a、提取文本數(shù)據(jù)，對該文本數(shù)據(jù)進行聚類處理，形成多個類別的文本數(shù)據(jù)集；b、計算每個類別的文本數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)的數(shù)量，按照數(shù)量由少到大的順序?qū)Χ鄠€文本數(shù)據(jù)集進行排序；c、刪除前19％的文本數(shù)據(jù)集，將剩余的文本數(shù)據(jù)集以及圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至分類檢測模塊。