申请/专利权人：山东大学

申请日：2019-11-21

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN110729056B

主分类号：G16H80/00

分类号：G16H80/00;G06F16/28;G06F16/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2020.02.25#实质审查的生效;2020.01.24#公开

摘要：本公开提供了一种基于分布式压力传感器的远程癫痫发作智能监测系统，包括相互通信连接的服务器端和客户端，服务器端包括信号采集装置和第一数据终端，信号采集装置包括基底和阵列式的布置在基底上的多个压力传感器，压力传感器用于将压力状态数据实时的传递给第一数据终端，客户端中的第二数据终端依据压力传感器在基底上的排列方式构建矩阵，绘制应力分布图来实时监测病人的姿态以及应力分布状态，实现对癫痫发作的实时远程监测；本公开以压力信号替代了EEG信号，基于分布式压力传感器、数据驱动模型以及数据库的增查操作实现远程癫痫发作智能监测，对潜在的异常进行警报，在提高医护人员工作效率的同时尽可能避免误诊或漏检。

主权项：1.一种基于分布式压力传感器的远程癫痫发作智能监测系统，其特征在于，包括至少一个服务器端和至少一个客户端，所述服务器端包括信号采集装置和第一数据终端，所述信号采集装置包括基底和阵列式的布置在基底上的多个压力传感器，所述压力传感器用于将压力状态数据实时的传递给第一数据终端；所述第一数据终端以分辨率为1100秒，小于视觉暂留时间124秒的时间为主键，把采集的压力状态数据序列化为二进制格式并通过Insert操作插入关系型数据库MySQL中，所述客户端中设有与第一数据终端通信连接的第二数据终端，所述第二数据终端通过Select操作循环读取数据库中最新记录的数据并反序列化为数值类型，并将反序列化后的数据实时的配置到矩阵式的应力分布图上，达到应力分布图的实时更新；所述第二数据终端在进行应力图的绘制时，将矩阵每个元素根据其数值的大小分别映射为不同的颜色块，并以0.01s的频率进行刷新；所述第二数据终端实时调取第一数据终端中的压力状态数据，并依据压力传感器在基底上的排列方式构建矩阵，使得传感器位置与矩阵元素形成一一对应关系，以组建的矩阵为基础绘制应力分布图来实时监测病人的姿态以及应力分布状态，直接对多维信号构建数据驱动模型，或者采用信息融合的方法首先对多维压力状态数据进行融合后再进行数据驱动模型建立，所述数据驱动模型为数据描述模型或者数据预测模型；基于分布式压力传感器、数据驱动模型以及数据库的增查操作实现对癫痫发作的实时远程监测；所述第二数据终端对获取的多维信号构建数据驱动模型，基于建立的数据驱动模型与当前时刻实际观测的信号进行比较完成异常分数的量化，并采用基于高斯分布的假设检验方法来对当前时刻病人状态做出预判并对异常发出告警信息，根据告警信息与应力分布图分析病人状态；对于数据描述模型，将实时观测到数据的模型与上一时刻模型之间的距离作为当前时刻的异常分数；对于数据预测模型，将模型输出的当前时刻预测值与实际观察值的绝对残差作为当前时刻的异常分数；采用基于高斯分布的假设检验来判断在当前时刻病人的状态，具体为： 其中，H0表示在此刻病人状态可能存在异常需要发出预警，H1表示此刻病人状态稳定，为历史异常分数序列的样本均值，为序列的标准差，表示为序列{s1,s2,...,st}的标准差，st为t时刻的异常分数，n=3。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 一种基于分布式压力传感器的远程癫痫发作智能监测系统

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