[發明專利]一種胎兒健康預警系統及方法在審
| 申請號: | 201810233426.X | 申請日: | 2018-03-20 |
| 公開(公告)號: | CN108742599A | 公開(公告)日: | 2018-11-06 |
| 發明(設計)人: | 文振焜 | 申請(專利權)人: | 深圳大學;深圳市一路健康科技有限公司 |
| 主分類號: | A61B5/0444 | 分類號: | A61B5/0444 |
| 代理公司: | 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙) 44316 | 代理人: | 趙勍毅 |
| 地址: | 518000 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 胎兒健康 數學分析模型 預警系統 數據分析模塊 胎心率減速 胎心率數據 建立模塊 預警信息 減速 數據挖掘技術 監護技術 胎兒安全 下降幅度 胎心 申請 測量 輸出 預測 保證 | ||
1.一種胎兒健康預警系統,其特征在于,包括數學分析模型建立模塊和數據分析模塊;所述數學分析模型建立模塊用于收集胎心測量儀的數據,建立數學分析模型;所述數據分析模塊用于根據建立的數學分析模型,利用數據挖掘技術,達到輸出值與目標值更接近,并根據胎心率數據給出胎兒健康預警信息,其中,所述胎心率數據為胎心率減速數據,包括胎心率減速變異減速下降幅度和變異減速持續時間。
2.根據權利要求1所述的胎兒健康預警系統,其特征在于,所述建立的數學分析模型包括胎心率加速的數學模型、胎心率減速的數學模型、胎心率變異的數學模型、宮縮曲線的數學模型、胎心率平滑曲線數學模型和宮縮平滑曲線數學模型。
3.根據權利要求2所述的胎兒健康預警系統,其特征在于,所述數據分析模塊的數據挖掘技術包括:決策樹算法、神經網絡算法、聚類分析算法以及時序算法,具體為:從輸入的數據中,利用聚類分析算法及時序算法,對數據進行分類,生成決策樹需要的數據樣本,根據決策樹算法對數據樣本進行檢驗、校正,生成神經網絡的數據節點,每個節點的連接加入權重值,根據神經網絡算法,不斷調整權重,達到輸出值與目標值更接近。
4.根據權利要求2或3所述的胎兒健康預警系統,其特征在于,所述根據胎心率減速變異減速下降幅度和變異減速持續時間給出胎兒健康預警信息包括:如果胎心率減速變異減速下降幅度<30bpm,且變異減速持續時間<30s,則胎心率減速為輕度;如果胎心率減速變異減速下降幅度在30-60bpm,且變異減速持續時間在30-60s,則胎心率減速為中度;如果胎心率減速變異減速下降幅度>60bpm,且變異減速持續時間>60s,則胎心率減速為重度。
5.根據權利要求1所述的胎兒健康預警系統,其特征在于,還包括數據管理模塊,所述數據管理模塊包括關系型和非關系型數據管理模塊、數據融合和集成模塊、數據抽取模塊和數據過濾模塊。
6.一種胎兒健康預警方法,包括:
步驟a:利用胎心儀監測胎兒的胎心及胎動數據;
步驟b:根據監測數據,計算變異減速下降幅度和變異減速持續時間,根據變異減速下降幅度和變異減速持續時間將胎心率減速進行分類;
步驟c:根據胎心率減速分類以及所處的周期,給出胎兒健康預警信息,其中,所述胎心率數據為胎心率減速數據,包括胎心率減速變異減速下降幅度和變異減速持續時間。
7.根據權利要求6所述的胎兒健康預警方法,其特征在于,所述步驟a之后還包括:根據獲取胎心率基線判斷是否存在基線變異,如果存在基線變異則進入步驟b,如果不存在基線變異則返回步驟a,繼續進行監測。
8.根據權利要求7所述的胎兒健康預警方法,其特征在于,在所述步驟b中,根據變異減速下降幅度和變異減速持續時間將胎心率減速進行分類具體為:如果胎心率減速變異減速下降幅度<30bpm,且變異減速持續時間<30s,則胎心率減速為輕度;如果胎心率減速變異減速下降幅度在30-60bpm,且變異減速持續時間在30-60s,則胎心率減速為中度;如果胎心率減速變異減速下降幅度>60bpm,且變異減速持續時間>60s,則胎心率減速為重度。
9.根據權利要求6所述的胎兒健康預警方法,其特征在于,在所述步驟c中,所述胎心率減速所處的周期包括早期減速和晚期減速。
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