[發明專利]患者緊急救護平臺

在審

• 申請號: 201910013687.5
• 申請日: 2019-01-08
• 公開（公告）號: CN109529147A
• 公開（公告）日: 2019-03-29
• 發明（設計）人: 王明霞;付愛榮;郭民艷
• 申請（專利權）人: 彭海濤
• 主分類號: A61M3/02
• 分類號: A61M3/02;G06T3/00;G06T7/136;G06T3/40
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

使用的電子計算機診斷模型中，具有代表性的有概率模型、序貫決策模型和專家系統模型等三種。其中，概率模型：他根據已知的在多種疾病中一些有鑒別意義的病象出現的概率來設計計算機程序，但在實用中卻要求計算機逆向回答問題，即回答在已知病象的前提下，患各種病的概率各為多少。這可以利用貝斯氏的逆概率公式來計算。當把診斷未明的病人的病象輸入計算機后，計算機就會按貝斯氏公式算出它在各種疾病中出現的概率，概率高的疾病就是可能性最大的診斷，但并非肯定結論。本發明涉及一種患者緊急救護平臺。通過本發明，能夠節省醫護人員的設備設定時間，提高患者的搶救效率。

技術領域

本發明涉及臨床醫療領域，尤其涉及一種患者緊急救護平臺。

背景技術

臨床上常用的電子計算機診斷模型中，具有代表性的有概率模型、序貫決策模型和專家系統模型等三種。

概率模型：他根據已知的在多種疾病中一些有鑒別意義的病象出現的概率來設計計算機程序，但在實用中卻要求計算機逆向回答問題，即回答在已知病象的前提下，患各種病的概率各為多少。這可以利用貝斯氏的逆概率公式來計算。當把診斷未明的病人的病象輸入計算機后，計算機就會按貝斯氏公式算出它在各種疾病中出現的概率，概率高的疾病就是可能性最大的診斷，但并非肯定結論。

序貫決策模型：概率模型要求提供與計算機中貯存的病象名稱和數量相同的資料。但臨床實踐中，在診斷的當時很難獲得齊全的資料，醫生只能根據既有資料先得出印象診斷，然后再進一步收集資料，來驗證或修改印象診斷，如此逐步積累資料，逐步修定印象診斷，乃至確定診斷。序貫決策模型就是模擬這一過程而建立的。其程序約略分為信息結構、推理功能和選擇功能等三部分。信息結構即在電子計算機內貯存的用以區分各個疾病的指標，推理功能就是基于這些指標所作出的即時判斷，選擇功能就是比較得失后作出的抉擇。信息結構準備好后，程序就可啟用。計算機首先提問的是最有鑒別意義的指標，醫生如實回答后，計算機又給出幾個不同的結果，并根據不同的結果選擇新指標，再提出新問題，讓醫生回答，然后再根據回答內容，給出肯定或否定某診斷的意見。如此不斷重復，最后得出診斷。

專家系統模型：以上兩種模型都需作較多的計算才能總結出診斷原則。由于醫學領域中的大量診斷問題難以用數學或系統學方法來表示，因此用以上模型對有的病例也就難以作出決斷。專家系統診斷模式是將醫生的知識、經驗以及對模糊數據的處理方法，編制成判別樹，存入計算機，使其能模擬醫生慣常的推理和判別過程，最后得出診斷。此法對數據分布無特殊要求，對同一疾病的不同患者所用的項目也不要求相同，不需要數學統計學計算，故容易被醫生接受。但編制一個效果好的判別樹并非易事，而且其優良性也不像上述兩個模型那樣有定量計算數字的保障。

發明內容

本發明至少具有以下三處關鍵的發明點：(1)對曲率調整圖像進行畸變度倒數解析操作，其中尤為重要的是，基于曲率調整圖像的各個像素點的各個像素值進行畸變度倒數的解析；(2)在畸變度倒數未滿足要求的情況下，采用校正處理設備執行失真校正處理以獲取畸變度倒數達標的失真校正圖像；(3)通過直方圖聚類分析對待處理圖像進行分塊，對分塊后的各個子圖像執行基于復雜度的自適應的目標分割閾值范圍的確定，從而能夠提高后續目標識別的可靠性。

根據本發明的一方面，提供了一種患者緊急救護平臺，所述平臺包括：

電動洗胃機主體，包括主機、電動泵、液管和洗胃管，所述主機與所述電動泵連接，所述液管和所述洗胃管連接。

更具體地，在所述患者緊急救護平臺中，還包括：

網絡攝像設備，設置在電動洗胃機主體的一側，用于對電動洗胃機主體所在位置進行攝像操作，以獲得網絡拍攝圖像。

更具體地，在所述患者緊急救護平臺中：

在所述網絡攝像設備中，所述攝像操作的開啟或關閉由接收到的網絡指令觸發。

更具體地，在所述患者緊急救護平臺中，還包括：