[发明专利]一种胎儿健康预警系统及方法在审
申请号: | 201810233426.X | 申请日: | 2018-03-20 |
公开(公告)号: | CN108742599A | 公开(公告)日: | 2018-11-06 |
发明(设计)人: | 文振焜 | 申请(专利权)人: | 深圳大学;深圳市一路健康科技有限公司 |
主分类号: | A61B5/0444 | 分类号: | A61B5/0444 |
代理公司: | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人: | 赵勍毅 |
地址: | 518000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 胎儿健康 数学分析模型 预警系统 数据分析模块 胎心率减速 胎心率数据 建立模块 预警信息 减速 数据挖掘技术 监护技术 胎儿安全 下降幅度 胎心 申请 测量 输出 预测 保证 | ||
1.一种胎儿健康预警系统,其特征在于,包括数学分析模型建立模块和数据分析模块;所述数学分析模型建立模块用于收集胎心测量仪的数据,建立数学分析模型;所述数据分析模块用于根据建立的数学分析模型,利用数据挖掘技术,达到输出值与目标值更接近,并根据胎心率数据给出胎儿健康预警信息,其中,所述胎心率数据为胎心率减速数据,包括胎心率减速变异减速下降幅度和变异减速持续时间。
2.根据权利要求1所述的胎儿健康预警系统,其特征在于,所述建立的数学分析模型包括胎心率加速的数学模型、胎心率减速的数学模型、胎心率变异的数学模型、宫缩曲线的数学模型、胎心率平滑曲线数学模型和宫缩平滑曲线数学模型。
3.根据权利要求2所述的胎儿健康预警系统,其特征在于,所述数据分析模块的数据挖掘技术包括:决策树算法、神经网络算法、聚类分析算法以及时序算法,具体为:从输入的数据中,利用聚类分析算法及时序算法,对数据进行分类,生成决策树需要的数据样本,根据决策树算法对数据样本进行检验、校正,生成神经网络的数据节点,每个节点的连接加入权重值,根据神经网络算法,不断调整权重,达到输出值与目标值更接近。
4.根据权利要求2或3所述的胎儿健康预警系统,其特征在于,所述根据胎心率减速变异减速下降幅度和变异减速持续时间给出胎儿健康预警信息包括:如果胎心率减速变异减速下降幅度<30bpm,且变异减速持续时间<30s,则胎心率减速为轻度;如果胎心率减速变异减速下降幅度在30-60bpm,且变异减速持续时间在30-60s,则胎心率减速为中度;如果胎心率减速变异减速下降幅度>60bpm,且变异减速持续时间>60s,则胎心率减速为重度。
5.根据权利要求1所述的胎儿健康预警系统,其特征在于,还包括数据管理模块,所述数据管理模块包括关系型和非关系型数据管理模块、数据融合和集成模块、数据抽取模块和数据过滤模块。
6.一种胎儿健康预警方法,包括:
步骤a:利用胎心仪监测胎儿的胎心及胎动数据;
步骤b:根据监测数据,计算变异减速下降幅度和变异减速持续时间,根据变异减速下降幅度和变异减速持续时间将胎心率减速进行分类;
步骤c:根据胎心率减速分类以及所处的周期,给出胎儿健康预警信息,其中,所述胎心率数据为胎心率减速数据,包括胎心率减速变异减速下降幅度和变异减速持续时间。
7.根据权利要求6所述的胎儿健康预警方法,其特征在于,所述步骤a之后还包括:根据获取胎心率基线判断是否存在基线变异,如果存在基线变异则进入步骤b,如果不存在基线变异则返回步骤a,继续进行监测。
8.根据权利要求7所述的胎儿健康预警方法,其特征在于,在所述步骤b中,根据变异减速下降幅度和变异减速持续时间将胎心率减速进行分类具体为:如果胎心率减速变异减速下降幅度<30bpm,且变异减速持续时间<30s,则胎心率减速为轻度;如果胎心率减速变异减速下降幅度在30-60bpm,且变异减速持续时间在30-60s,则胎心率减速为中度;如果胎心率减速变异减速下降幅度>60bpm,且变异减速持续时间>60s,则胎心率减速为重度。
9.根据权利要求6所述的胎儿健康预警方法,其特征在于,在所述步骤c中,所述胎心率减速所处的周期包括早期减速和晚期减速。
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