[發明專利]一種基于高精度ADC的血氧監測系統有效
| 申請號: | 202210344060.X | 申請日: | 2022-04-02 |
| 公開(公告)號: | CN114469084B | 公開(公告)日: | 2022-06-24 |
| 發明(設計)人: | 莫堅成 | 申請(專利權)人: | 劍博微電子(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | A61B5/145 | 分類號: | A61B5/145;A61B5/0205;G16H50/20;G16H20/00;G16H40/20;G16H10/60;G06F16/9535;G06F16/9537 |
| 代理公司: | 深圳華企匯專利代理有限公司 44735 | 代理人: | 崔亞軍 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市南山區粵海街道高新*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 高精度 adc 監測 系統 | ||
1.一種基于高精度ADC的血氧監測系統,包括監測平臺,其特征在于,所述監測平臺通信連接有血氧采集模塊、飽和分析模塊、存儲模塊、匹配模塊以及治療推薦模塊;
所述血氧采集模塊用于通過AC/DC轉換器對用戶的血氧飽和度進行采集并將采集到的血氧飽和度發送至飽和分析模塊;
飽和分析模塊接收到血氧飽和度之后,通過血氧飽和度對用戶的血氧飽和情況進行分析,通過病癥分析模型對血氧濃度不合格的用戶進行血氧曲線分析并進行特征判定;
匹配模塊接收到匹配信號后對特征為病癥的診斷用戶進行用戶匹配;
治療推薦模塊接收到就醫信號后為診斷用戶進行就診醫院推薦。
2.根據權利要求1所述的一種基于高精度ADC的血氧監測系統,其特征在于,飽和分析模塊對用戶的血氧飽和情況進行分析的具體過程包括:將接收到的血氧飽和度標記為XB,通過存儲模塊獲取到血氧范圍的最小值XYmin,將血氧飽和度XB與血氧范圍的最小值XYmin進行比較:若XB小于等于XYmin,則判定用戶血氧濃度不合格;若XB大于XYmin,則判定用戶血氧濃度合格。
3.根據權利要求2所述的一種基于高精度ADC的血氧監測系統,其特征在于,病癥分析模型對血氧濃度不合格的用戶進行血氧曲線分析:將血氧濃度不合格的用戶標記為診斷用戶,獲取診斷用戶的歷史血氧檢測數據,將診斷用戶的歷史血氧檢測次數標記為i,i=1,2,…,n,將每次檢測的血氧飽和度的數值標記為XBi,將血氧飽和度XBi中最大的數值標記為血氧峰值XF,將血氧峰值CF與血氧范圍的最小值XYmin進行比較:若血氧峰值CF小于等于血氧范圍的最小值XYmin,則判定診斷用戶為先天性用戶,若血氧峰值CF大于血氧范圍的最小值XYmin,則判定診斷用戶為非先天性用戶;針對非先天性用戶進行特征分析:將用戶歷史檢測的血氧飽和度XBi建立飽和集合{XB1,XB2,…,XBn},對飽和集合進行方差計算并將得到的數值標記為偏離系數PL,通過存儲模塊獲取到偏離閾值PLmin、PLmax,將偏離系數PL與偏離閾值PLmin、PLmax進行比較:
若PL≤PLmin,則判定診斷用戶的特征為不規律;
若PLmin<PL<PLmax,則判定診斷用戶的特征為病癥;
若PL≥PLmax,則判定診斷用戶的特征為病疾。
4.根據權利要求3所述的一種基于高精度ADC的血氧監測系統,其特征在于,針對特征為不規律的診斷用戶,通過飽和分析模塊向診斷用戶的手機終端發送規律信號;
針對特征為病癥的診斷用戶,通過飽和分析模塊向匹配模塊發送匹配信號;
針對特征為病疾的診斷用戶,通過飽和分析模塊向治療推薦模塊發送就醫信號。
5.根據權利要求1所述的一種基于高精度ADC的血氧監測系統,其特征在于,用戶匹配的過程包括:獲取診斷用戶的心率數據XL、氧分壓數據YF以及肺活量數據FH,對診斷用戶的心率數據XL、氧分壓數據YF以及肺活量數據FH進行分析得到診斷用戶的綜合系數ZH;
對綜合系數ZH進行比例換算得到綜合范圍的最大值ZHmax與最小值ZHmin,其中ZHmax=t1×ZH,t1為比例系數,1.15≤t1≤1.25,ZHmin=t2×ZH,t2為比例系數,0.75≤t2≤0.85;將存儲模塊中綜合系數位于綜合范圍之內的所有用戶標記為初篩用戶,將血氧飽和度與診斷用戶的血氧飽和度最接近的m個初篩用戶標記為次篩用戶,將次篩用戶中恢復效率最高的用戶標記為匹配用戶,將匹配用戶的治療方案與診斷用戶相匹配。
6.根據權利要求5所述的一種基于高精度ADC的血氧監測系統,其特征在于,診斷用戶的心率數據獲取過程包括:通過存儲模塊獲取到心率范圍的最大值與最小值,將心率范圍的最大值與最小值進行求和取平均數得到心率標準值,將診斷用戶心率檢測的數值減去心率標準值并取其絕對值得到心率數據XL;
診斷用戶的氧分壓數據獲取過程包括:通過存儲模塊獲取到氧分壓的最小閾值,將診斷用戶氧分壓檢測的數值減去氧分壓的最小閾值得到氧分壓數據YF;
診斷用戶的肺活量數據獲取過程包括:通過存儲模塊獲取到肺活量的最小閾值,將診斷用戶肺活量檢測的數值減去肺活量的最小閾值得到肺活量數據FH。
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