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申请/专利权人：大连辉越高新科技发展有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种甲状腺手术过程中患者体征监测方法及系统，包括：采集甲状腺手术过程中患者体征的体征数据获得原始数据；根据原始数据中每个体征的体征数据周期获得原始数据中每个体征的若干个体征数据分段；根据原始数据中不同体征的体征数据分段之间的匹配关系获得待降维数据；对待降维数据进行降维获得预测参考数据；使用预测参考数据实现甲状腺手术过程中患者的体征监测。本发明旨在解决ARIMA预测算法对多种体征的体征数据分别预测时存在计算复杂度较高的问题，达到降低复杂度提高实时预测效率的目的。

主权项：1.一种甲状腺手术过程中患者体征监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集甲状腺手术过程中患者体征的体征数据获得原始数据；根据原始数据中每个体征的体征数据周期获得原始数据中每个体征的若干体征数据分段；根据原始数据中每个体征的体征数据周期获得原始数据的基准体征和相对体征；根据原始数据中基准体征和相对体征的体征数据分段的匹配关系，获得每个相对体征的相邻两个体征数据分段的待归属分段区间；根据每个相对体征的相邻两个体征数据分段的待归属分段区间，获得每个相对体征的每个体征数据分段在基准体征中的匹配体征数据分段区间；根据每个相对体征的每个体征数据分段在基准体征中的匹配体征数据分段区间获得待降维数据；对待降维数据进行降维获得待降维数据的主成分体征，待降维数据的主成分体征的体征数据构成预测参考数据；将预测参考数据输入到ARIMA预测算法预测获得下一采集时刻的预测数据，根据下一时刻采集的实际数据与预测数据的差异实现甲状腺手术过程中患者的体征监测，并根据主成分体征的周期更新监测模型；其中，根据原始数据中每个体征的体征数据周期获得原始数据中每个体征的若干体征数据分段包括：使用时间序列分解算法将原始数据中每个体征的体征数据序列分解，获得每个体征的体征数据序列的季节分量，计算每个体征的体征数据序列的季节分量的自相关函数，获得每个体征的体征数据序列季节分量的ACF图，选取每个体征的体征数据序列季节分量的ACF图中第一个峰值或谷值所对应的周期作为每个体征的体征数据序列的周期；使用原始数据中每个体征的体征数据序列的周期作为分割长度，将所述体征的体征数据序列分为若干个体征数据分段，每个体征的每个体征数据分段的长度为每个体征的周期长度，获得原始数据中所有体征的所有体征数据分段；其中，将原始数据的所有体征中周期最短的体征记为基准体征，将原始数据中除基准体征以外的所有体征记为相对体征；其中，待归属分段区间的获取方法为：将原始数据的基准体征记为第个体征，将原始数据中任意一个相对体征记为第个体征，对于第个体征的第个体征数据分段和第个体征数据分段，将第个体征的第个体征数据分段中处于中点的体征数据对应的采集时刻记为，将第个体征的第个体征数据分段中处于中点的体征数据对应的采集时刻记为，在第个体征的所有体征数据分段中获取包含采集时刻的体征数据的体征数据分段记为第个体征的第个体征数据分段，在第个体征的所有体征数据分段中获取包含采集时刻的体征数据的体征数据分段记为第个体征的第个体征数据分段，将第个体征的第个体征数据分段和第个体征数据分段之间所有体征数据分段，记为第个体征的第个体征数据分段和第个体征数据分段的待归属分段区间；其中，匹配体征数据分段区间的获取方法为：在第个体征的第个体征数据分段和第个体征数据分段的待归属分段区间中，计算以每个体征数据分段作为归属划分点的划分评价；在第个体征的第个体征数据分段和第个体征数据分段的待归属分段区间中以每一个体征数据分段作为归属划分点计算划分评价，选取待归属分段区间中划分评价最大的体征数据分段，作为第个体征的第个体征数据分段和第个体征数据分段的待归属分段区间的最终归属划分点；获取原始数据中每个相对体征的每相邻两个体征数据分段的待归属分段区间的最终归属划分点，根据原始数据中每个相对体征的每相邻两个体征数据分段的待归属分段区间的最终归属划分点，获得原始数据中每个相对体征的每个体征数据分段在基准体征中的匹配体征数据分段区间；其中，匹配体征数据分段区间的获取方法，还包括：将第个体征的第个体征数据分段和第个体征数据分段的待归属分段区间的最终归属划分点之后一个体征数据分段，记为第个体征的第个体征数据分段的匹配体征数据分段起始点；将第个体征的第个体征数据分段和第个体征数据分段的待归属分段区间的最终归属划分点，记为第个体征的第个体征数据分段的匹配体征数据分段终止点；将第个体征的第个体征数据分段的匹配体征数据分段起始点和匹配体征数据分段终止点之间，包括第个体征数据分段的匹配体征数据分段起始点和匹配体征数据分段终止点在内的所有体征数据分段，记为第个体征数据分段在基准体征中的匹配体征数据分段区间；其中，选取原始数据的体征中所有体征中周期最大的体征的周期记为预测周期，当采集时刻每经过一次预测周期时进行一次预测。

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