[發明專利]一種基于物聯網的心血管內科康復中交互系統及方法

在審

• 申請號: 201810997046.3
• 申請日: 2018-08-29
• 公開（公告）號: CN108962385A
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 高路
• 申請（專利權）人: 高路
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H20/40;A61B5/02;A61B5/00
• 代理公司: 北京修典盛世知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11424
• 代理人: 楊方成

1.一種基于物聯網的心血管內科康復中交互方法，其特征在于，所述基于物聯網的心血管內科康復中交互方法包括：

中央控制模塊通過振蕩器信號的功率譜模型，利用信號功率譜測量數據，采用非線性最小二乘法進行曲線擬合，得到功率譜模型中的參數初值，并編寫正則方程組對參數進行修正，最終得到滿足既定要求的參數；再根據信號功率譜與其相位噪聲冪律模型的關系，將求得的參數代入相位噪聲冪律模型中，進而得到被測信號的相位噪聲測量結果，進行調度參數計算模塊；

參數計算模塊分析所述動脈壓波形數據，從而確定所述用戶是否正在經歷非正常狀態，確定用戶心血管準確參數；

通過康復計劃提醒模塊從醫護終端接收康復計劃，制定康復計劃并提醒用戶進行實施康復計劃；

通過數據存儲模塊存儲檢測的數據信息及康復計劃內容后顯示檢測數據及康復計劃內容。

2.如權利要求1所述基于物聯網的心血管內科康復中交互方法，其特征在于，

采用非線性最小二乘法確定參數初值的方法具體包括：

依據式采用非線性最小二乘法，確定參數的初值，取(β＝0,1,2,3,4)，即需要選擇a_β的初值，將式表示為如下的矩陣形式：

FA＝S；

其中：

A＝[a₀ a₁ … a₄]^T S＝[S₀ S₁ … S₄]^T；

矩陣F中所要用的數據點是從N個{(f_i,S_i)}i＝1,2,…,N中選取五個頻率點，選取的數值應保證矩陣F是滿秩可逆；

由此得表示參數a_β初值的矩陣A的初值為：

以為初始值進行迭代對矩陣A的值進行估計，l表示迭代次數，此時l＝0。

3.如權利要求1所述基于物聯網的心血管內科康復中交互方法，其特征在于，

參數估計的誤差由以下方程估算：

其中系數和為：

其中S_k表示頻率f_k處的功率譜測量值，表示頻率f_k處對應的功率譜的第l次迭代值，即：

噪聲模型參數估計的判斷方法為：

判斷如不滿足誤差要求，令：

l＝l+1；

并將修正后的和對應的功率譜測量數據代入正則方程組進行求解，得到各參數的修正值重新判斷直至誤差滿足測量要求或達到設定的迭代次數。

滿足誤差要求，則將參數值作為(β＝0,1,2,3,4)的值代入式中，即得到被測信號的相位噪聲，并由此繪制相位噪聲曲線。

4.如權利要求1所述基于物聯網的心血管內科康復中交互方法，其特征在于，參數計算模塊計算方法包括：

首先，提供來自用戶的動脈壓波形數據；

然后，分析所述動脈壓波形數據，從而確定所述用戶是否正在經歷非正常狀態；

最后，如果所述用戶被確定為正在經歷所述非正常狀態，那么將第二多元統計模型應用于所述動脈壓波形數據，從而確定所述用戶的心血管參數；如果所述用戶未被確定為在經歷所述非正常狀態，將第三多元統計模型應用于所述動脈壓波形數據，確定所述用戶的心血管參數；

所述確定所述用戶是否正在經歷非正常狀態包含將第一多元統計模型應用于所述動脈壓波形數據，從而確定所述用戶是否正在經歷所述非正常狀態，所述第一多元統計模型是根據來自正在經歷所述非正常狀態的第一組測試用戶的第一組動脈壓波形數據和來自未在經歷所述非正常狀態的第二組測試用戶的第二組動脈壓波形數據來建立的，所述第一多元統計模型提供對應于所述第一組動脈壓波形數據的動脈壓波形第一值和所述第二組動脈壓波形數據的動脈壓波形第二值的輸出值，其中如果所述輸出值大于所述第一值和第二值之間的閾值時，那么所述用戶被確定為正在經歷所述非正常狀態。