多参数监护数据分析方法和多参数监护系统.pdf

1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810157364.9 (22)申请日 2018.02.24 (71)申请人 乐普 （北京） 医疗器械股份有限公司 地址 102200 北京市昌平区昌平科技园区 超前路37号3号楼 (72)发明人 刘畅 赵子方 胡传言 张玥 卢海涛 薛腾辉 曹君 (74)专利代理机构 北京慧诚智道知识产权代理 事 务 所( 特 殊 普 通 合 伙 ) 11539 代理人 李楠 (51)Int.Cl. A61B 5/0205(2006.01) A61B 5/1455(2006.01) A61

2、B 5/0402(2006.01) A61B 5/0452(2006.01) A61B 5/00(2006.01) (54)发明名称 多参数监护数据分析方法和多参数监护系 统 (57)摘要 本发明实施例涉及一种多参数监护数据分 析方法和多参数监护系统， 该方法包括： 对被测 对象进行体征监护数据采集并对采集到的心电 图数据进行波群特征识别， 对心电图数据进行心 搏分类， 结合心电图基本规律参考数据得到心搏 分类信息并生成心电图事件数据； 根据心电图事 件数据确定对应的心电图事件信息， 确定心电图 事件信息是否为心电异常事件信息； 当为心电异 常事件信息时输出第一报警信息； 以及确定采集 到的脉

3、搏数据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度 数据和体温数据中的一个或多个是否存在超出 相应的设定阈值的异常数据， 并根据异常数据生 成其他异常事件信息； 当超出设定阈值时， 输出 第二报警信息， 并将第一报警信息和/或第二报 警信息发送至工作站。 权利要求书4页 说明书23页 附图8页 CN 108309263 A 2018.07.24 CN 108309263 A 1.一种多参数监护数据分析方法， 其特征在于， 所述方法包括： 监护仪接收用户输入的或者工作站下发的监测基准数据； 所述监测基准数据包括被测 对象信息， 以及所述被测对象信息对应的体征数据阈值及心电异常事件信息； 所述监护仪对被

4、测对象进行体征监护数据采集， 得到所述被测对象的体征监护数据； 所述体征监护数据具有时间属性信息和监护仪ID信息， 所述体征监护数据包括： 心电图数 据、 脉搏数据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度数据和体温数据； 所述监护仪对所述心电图数据进行波群特征识别， 得到所述心电图数据的特征信号， 根据所述特征信号对所述心电图数据进行心搏分类， 结合心电图基本规律参考数据得到心 搏分类信息， 并生成心电图事件数据； 所述心电事件数据包括所述监护仪ID信息； 所述监护仪根据所述心电图事件数据确定对应的心电图事件信息， 并确定所述心电图 事件信息是否为所述心电异常事件信息； 当为所述心电异常事件信息

5、时， 输出第一报警信 息； 所述第一报警信息包括所述心电异常事件信息、 报警时间信息和所述监护仪ID信息； 以 及 所述监护仪确定所述脉搏数据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度数据和体温数据中的 一个或多个是否存在超出相应的设定阈值的异常数据， 并根据所述异常数据生成其他异常 事件信息； 当超出所述设定阈值时， 输出第二报警信息； 所述第二报警信息包括所述其他异 常事件信息、 报警时间信息和所述监护仪ID信息； 所述监护仪将所述第一报警信息和/或所述第二报警信息发送至工作站， 使所述工作 站根据所述第一报警信息和/或所述第二报警信息产生相应的报警输出信号。 2.根据权利要求1所述的多参数监

6、护数据分析方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 所述监护仪根据所述体征监护数据的时间属性信息对所述体征监护数据进行汇总， 生 成所述体征监护数据的时间序列数据， 并进行存储。 3.根据权利要求1所述的多参数监护数据分析方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 当为预设的心电异常事件信息时， 根据所述时间属性信息获取所述心电图数据对应时 间的前后预设时段内的心电图数据， 生成异常事件记录数据； 所述监护仪生成所述异常事件记录数据与所述第一报警信息的关联信息， 并发送给所 述工作站。 4.根据权利要求3所述的多参数监护数据分析方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 所述监护仪或所述工作站接收对所述

7、第一报警信息或第二报警信息的查阅指令， 获取 相应的异常事件记录数据并进行输出， 和/或对所述异常事件记录数据进行分析处理， 生成 并输出异常事件报告数据。 5.根据权利要求1所述的多参数监护数据分析方法， 其特征在于， 所述对所述心电图数 据进行波群特征识别， 得到所述心电图数据的特征信号， 根据所述特征信号对所述心电图 数据进行心搏分类， 结合心电图基本规律参考数据得到心搏分类信息， 并生成心电图事件 数据具体包括： 将所述心电图数据的数据格式经过重采样转换为预设标准数据格式， 并对转换后的预 设标准数据格式的心电图数据进行第一滤波处理； 对所述第一滤波处理后的心电图数据进行心搏检测处理，

8、 识别所述心电图数据包括的 多个心搏数据， 每个所述心搏数据对应一个心搏周期， 包括相应的P波、 QRS波群、 T波的幅值 权 利 要 求 书 1/4 页 2 CN 108309263 A 2 和起止时间数据； 根据所述心搏数据确定每个心搏的检测置信度； 根据干扰识别二分类模型对所述心搏数据进行干扰识别， 得到心搏数据是否存在干扰 噪音， 以及用于判断干扰噪音的一个概率值； 根据所述检测置信度确定心搏数据的有效性， 并且， 根据确定有效的心搏数据的导联 参数和心搏数据， 基于所述干扰识别的结果和时间规则合并生成心搏时间序列数据； 根据 所述心搏时间序列数据生成心搏分析数据； 根据心搏分类模型对

9、所述心搏分析数据进行幅值和时间表征数据的特征提取和分析， 得到所述心搏分析数据的一次分类信息； 对所述一次分类信息结果中的特定心搏的心搏分析数据输入到ST段和T波改变模型进 行识别， 确定ST段和T波评价信息； 根据所述心搏时间序列数据， 对所述心搏分析数据进行P波和T波特征检测， 确定每个 心搏中P波和T波的详细特征信息， 详细特征信息包括幅值、 方向、 形态和起止时间的数据； 对所述心搏分析数据在所述一次分类信息下根据所述心电图基本规律参考数据、 所述 P波和T波的详细特征信息以及所述ST段和T波评价信息进行二次分类处理， 得到心搏分类 信息； 对所述心搏分类信息进行分析匹配， 生成所述心

10、电图事件数据。 6.一种多参数监护数据分析方法， 其特征在于， 所述方法包括： 所述监护仪对被测对象进行体征监护数据采集， 得到所述被测对象的体征监护数据并 获取被测对象信息， 将所述体征监护数据和被测对象信息发送给所述工作站； 所述体征监 护数据具有时间属性信息和监护仪ID信息， 所述体征监护数据包括： 心电图数据、 脉搏数 据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度数据和体温数据； 所述工作站对所述心电图数据进行波群特征识别， 得到所述心电图数据的特征信号， 根据所述特征信号对所述心电图数据进行心搏分类， 结合心电图基本规律参考数据得到心 搏分类信息， 并生成心电图事件数据； 所述心电事件数

11、据包括所述监护仪ID信息； 所述工作站根据所述被测对象信息确定监测基准数据； 所述监测基准数据包括所述被 测对象信息对应的体征数据阈值及心电异常事件信息； 所述工作站根据所述心电图事件数据确定对应的心电图事件信息， 并确定所述心电图 事件信息是否为预设的心电异常事件信息； 当为预设的心电异常事件信息时， 生成第一报 警信息； 所述第一报警信息包括所述心电异常事件信息、 报警时间信息和所述监护仪ID信 息； 以及 所述工作站确定所述脉搏数据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度数据和体温数据中的 一个或多个是否存在超出相应的设定阈值的异常数据， 并根据所述异常数据生成其他异常 事件信息； 当超出

12、所述设定阈值时， 生成第二报警信息； 所述第二报警信息包括所述其他异 常事件信息、 报警时间信息和所述监护仪ID信息； 所述工作站输出所述第一报警信息和/或所述第二报警信息， 并根据所述监护仪ID信 息将所述第一报警信息和/或所述第二报警信息发送至所述监护仪， 使所述监护仪根据所 述第一报警信息和/或所述第二报警信息产生相应的报警输出信号。 7.根据权利要求6所述的多参数监护数据分析方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 权 利 要 求 书 2/4 页 3 CN 108309263 A 3 所述工作站根据所述体征监护数据的时间属性信息对所述体征监护数据进行汇总， 生 成所述体征监护数据的时间序

13、列数据， 并进行存储。 8.根据权利要求6所述的多参数监护数据分析方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 当为预设的心电异常事件信息时， 所述工作站根据所述时间属性信息获取所述心电图 数据对应时间的前后预设时段内的心电图数据， 生成异常事件记录数据； 所述工作站生成所述异常事件记录数据与所述第一报警信息的关联信息。 9.根据权利要求8所述的多参数监护数据分析方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 所述工作站接收对所述第一报警信息或第二报警信息的查阅指令， 获取相应的异常事 件记录数据并进行输出， 和/或对所述异常事件记录数据进行分析处理， 生成并输出异常事 件报告数据。 10.根据权利要求9所

14、述的多参数监护数据分析方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 所述监护仪接收对所述第一报警信息或第二报警信息的查阅指令； 将所述查阅指令发送给所述工作站； 所述工作站获取所述异常事件记录数据， 和/或对所述异常事件记录数据进行分析处 理， 生成异常事件报告数据； 将所述异常事件记录数据和/或异常事件报告数据发送给所述监护仪。 11.根据权利要求6所述的多参数监护数据分析方法， 其特征在于， 所述对所述心电图 数据进行波群特征识别， 得到所述心电图数据的特征信号， 根据所述特征信号对所述心电 图数据进行心搏分类， 结合心电图基本规律参考数据得到心搏分类信息， 并生成心电图事 件数据具体包括： 将

15、所述心电图数据的数据格式经过重采样转换为预设标准数据格式， 并对转换后的预 设标准数据格式的心电图数据进行第一滤波处理； 对所述第一滤波处理后的心电图数据进行心搏检测处理， 识别所述心电图数据包括的 多个心搏数据， 每个所述心搏数据对应一个心搏周期， 包括相应的P波、 QRS波群、 T波的幅值 和起止时间数据； 根据所述心搏数据确定每个心搏的检测置信度； 根据干扰识别二分类模型对所述心搏数据进行干扰识别， 得到心搏数据是否存在干扰 噪音， 以及用于判断干扰噪音的一个概率值； 根据所述检测置信度确定心搏数据的有效性， 并且， 根据确定有效的心搏数据的导联 参数和心搏数据， 基于所述干扰识别的结果

16、和时间规则合并生成心搏时间序列数据； 根据 所述心搏时间序列数据生成心搏分析数据； 根据心搏分类模型对所述心搏分析数据进行幅值和时间表征数据的特征提取和分析， 得到所述心搏分析数据的一次分类信息； 对所述一次分类信息结果中的特定心搏的心搏分析数据输入到ST段和T波改变模型进 行识别， 确定ST段和T波评价信息； 根据所述心搏时间序列数据， 对所述心搏分析数据进行P波和T波特征检测， 确定每个 心搏中P波和T波的详细特征信息， 详细特征信息包括幅值、 方向、 形态和起止时间的数据； 对所述心搏分析数据在所述一次分类信息下根据所述心电图基本规律参考数据、 所述 P波和T波的详细特征信息以及所述ST

17、段和T波评价信息进行二次分类处理， 得到心搏分类 权 利 要 求 书 3/4 页 4 CN 108309263 A 4 信息； 对所述心搏分类信息进行分析匹配， 生成所述心电图事件数据。 12.一种多参数监护系统， 其特征在于， 所述多参数监护系统包括权利要求1-5任一所 述的监护仪和工作站； 所述监护仪包括： 存储器和处理器； 所述存储器用于存储程序， 所述处理器用于执行如 权利要求1至5任一项所述的方法。 13.一种包含指令的计算机程序产品， 当其在计算机上运行时， 使得计算机执行如权利 要求1至5任一项所述的方法。 14.一种计算机可读存储介质， 包括指令， 当所述指令在计算机上运行时，

18、 使所述计算 机执行根据权利要求1至5任一项所述的方法。 15.一种多参数监护系统， 其特征在于， 所述多参数监护系统包括权利要求6-11任一所 述的工作站和一个或多个监护仪； 所述工作站包括： 存储器和处理器； 所述存储器用于存储程序， 所述处理器用于执行如 权利要求6至11任一项所述的方法。 16.一种包含指令的计算机程序产品， 当其在计算机上运行时， 使得计算机执行如权利 要求6至11任一项所述的方法。 17.一种计算机可读存储介质， 包括指令， 当所述指令在计算机上运行时， 使所述计算 机执行根据权利要求6至11任一项所述的方法。 权 利 要 求 书 4/4 页 5 CN 108309

19、263 A 5 多参数监护数据分析方法和多参数监护系统 技术领域 0001 本发明涉及数据处理技术领域， 尤其涉及一种多参数监护数据分析方法和多参数 监护系统。 背景技术 0002 多参数监护仪是一种常用的临床医疗设备。 这种监护设备的特点是具有多组传感 器， 可以同时监测心电、 血压、 血氧、 脉搏、 呼吸、 体温等生命体征指标。 在病房监护中， 多参 数监护仪可以成为医生的对病人监护的重要参考， 使医生能及时发现病人出现的问题并及 时进行处理， 从而保证了病人的生命安全。 监护仪临床应用可见于： 手术中、 手术后、 外伤护 理、 冠心病、 危重病人、 新生儿、 早产儿、 高压氧舱、 分娩室

20、等。 0003 在医院的床旁监护系统中， 通常会在一个系统中存在有多个多参数床旁监护仪， 用于多个病患人员的监控。 最常见的应用场景是， 当床旁监护仪发生报警的时候， 在护士站 会产生相应的床位号的报警提示， 通知多参数监护仪监护到异常发生， 提醒医护人员处理。 医护人员需要到病人床旁才能得到异常信息， 无法及时获得报警消息和数据， 对于异常和 紧急程度的无法进行预判， 容易造成紧急情况的处置延误。 0004 此外， 市场上大多数多参数监控仪采用设置阈值的方式进行报警事件的触发。 比 如在心率过快的时候进行报警或是在心率过缓的时候进行报警。 这种设置阈值的方法虽然 简单直观， 但准确性比较差，

21、 因为心电信号是心肌细胞的电活动在体表反映出的微弱电流， 通过体表电极和放大记录系统记录下来。 在记录过程中同时还会记录到其他非心源性的电 信号， 比如骨骼肌活动带来的肌电信号干扰等等。 这些信号可能会导致不正确心搏信号检 测， 从而触发警报。 这些频繁发生的误报， 久而久之导致病人和医护人员放松对警报事件的 警惕， 而在真正的需要临床处理的事件出现时病人得不到有效的关注和处理。 同时， 医生和 护士会花费大量的精力在处理误报事件上， 浪费医院的医疗资源。 根据美国心脏协会的数 据， 在发生心脏骤停的住院患者中， 只有不到四分之一可以存活下来。 0005 此外， 心电信号是心肌电活动过程的体现

22、， 因此心电信号除了可以用来检测心率 以外， 还可以体现出大量的心脏状态的信息。 在心脏状态出现问题的时候， 心电信号会出现 相应的改变， 很多时候不一定体现在心率上。 目前的多参数监护设备只能对心电信号进行 非常有限的分析和报警， 这也导致有大量的漏报事件发生， 病人的生命健康不能得到有效 的保护。 发明内容 0006 本发明的目的是提供一种为解决现有技术缺陷而提出的多参数监护数据分析方 法和多参数监护系统。 0007 本发明实施例第一方面提供了一种多参数监护数据分析方法， 包括： 0008 监护仪接收用户输入的或者工作站下发的监测基准数据； 所述监测基准数据包括 被测对象信息， 以及所述被

23、测对象信息对应的体征数据阈值及心电异常事件信息； 说 明 书 1/23 页 6 CN 108309263 A 6 0009 所述监护仪对被测对象进行体征监护数据采集， 得到所述被测对象的体征监护数 据； 所述体征监护数据具有时间属性信息和监护仪ID信息， 所述体征监护数据包括： 心电图 数据、 脉搏数据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度数据和体温数据； 0010 所述监护仪对所述心电图数据进行波群特征识别， 得到所述心电图数据的特征信 号， 根据所述特征信号对所述心电图数据进行心搏分类， 结合心电图基本规律参考数据得 到心搏分类信息， 并生成心电图事件数据； 所述心电事件数据包括所述监护仪

24、ID信息； 0011 所述监护仪根据所述心电图事件数据确定对应的心电图事件信息， 并确定所述心 电图事件信息是否为所述心电异常事件信息； 当为所述心电异常事件信息时， 输出第一报 警信息； 所述第一报警信息包括所述心电异常事件信息、 报警时间信息和所述监护仪ID信 息； 以及 0012 所述监护仪确定所述脉搏数据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度数据和体温数据 中的一个或多个是否存在超出相应的设定阈值的异常数据， 并根据所述异常数据生成其他 异常事件信息； 当超出所述设定阈值时， 输出第二报警信息； 所述第二报警信息包括所述其 他异常事件信息、 报警时间信息和所述监护仪ID信息； 0013

25、 所述监护仪将所述第一报警信息和/或所述第二报警信息发送至工作站， 使所述 工作站根据所述第一报警信息和/或所述第二报警信息产生相应的报警输出信号。 0014 优选的， 所述方法还包括： 0015 所述监护仪根据所述体征监护数据的时间属性信息对所述体征监护数据进行汇 总， 生成所述体征监护数据的时间序列数据， 并进行存储。 0016 优选的， 所述方法还包括： 0017 当为预设的心电异常事件信息时， 根据所述时间属性信息获取所述心电图数据对 应时间的前后预设时段内的心电图数据， 生成异常事件记录数据； 0018 所述监护仪生成所述异常事件记录数据与所述第一报警信息的关联信息， 并发送 给所述

26、工作站。 0019 进一步优选的， 所述方法还包括： 0020 所述监护仪或所述工作站接收对所述第一报警信息或第二报警信息的查阅指令， 获取相应的异常事件记录数据并进行输出， 和/或对所述异常事件记录数据进行分析处理， 生成并输出异常事件报告数据。 0021 优选的， 所述对所述心电图数据进行波群特征识别， 得到所述心电图数据的特征 信号， 根据所述特征信号对所述心电图数据进行心搏分类， 结合心电图基本规律参考数据 得到心搏分类信息， 并生成心电图事件数据具体包括： 0022 将所述心电图数据的数据格式经过重采样转换为预设标准数据格式， 并对转换后 的预设标准数据格式的心电图数据进行第一滤波处

27、理； 0023 对所述第一滤波处理后的心电图数据进行心搏检测处理， 识别所述心电图数据包 括的多个心搏数据， 每个所述心搏数据对应一个心搏周期， 包括相应的P波、 QRS波群、 T波的 幅值和起止时间数据； 0024 根据所述心搏数据确定每个心搏的检测置信度； 0025 根据干扰识别二分类模型对所述心搏数据进行干扰识别， 得到心搏数据是否存在 干扰噪音， 以及用于判断干扰噪音的一个概率值； 说 明 书 2/23 页 7 CN 108309263 A 7 0026 根据所述检测置信度确定心搏数据的有效性， 并且， 根据确定有效的心搏数据的 导联参数和心搏数据， 基于所述干扰识别的结果和时间规则合

28、并生成心搏时间序列数据； 根据所述心搏时间序列数据生成心搏分析数据； 0027 根据心搏分类模型对所述心搏分析数据进行幅值和时间表征数据的特征提取和 分析， 得到所述心搏分析数据的一次分类信息； 0028 对所述一次分类信息结果中的特定心搏的心搏分析数据输入到ST段和T波改变模 型进行识别， 确定ST段和T波评价信息； 0029 根据所述心搏时间序列数据， 对所述心搏分析数据进行P波和T波特征检测， 确定 每个心搏中P波和T波的详细特征信息， 详细特征信息包括幅值、 方向、 形态和起止时间的数 据； 0030 对所述心搏分析数据在所述一次分类信息下根据所述心电图基本规律参考数据、 所述P波和T

29、波的详细特征信息以及所述ST段和T波评价信息进行二次分类处理， 得到心搏 分类信息； 0031 对所述心搏分类信息进行分析匹配， 生成所述心电图事件数据。 0032 本发明实施例提供的多参数监护数据分析方法， 实现了基于人工智能的多参数监 护的数据分析和报警流程， 能够对监护仪监测得到的测量数据进行自动、 快速、 完整的分 析， 对异常的心电状态和其他生命体征参数给出预警， 并上传至工作站。 通过本方法能够减 少干扰带来的误报现象， 报警准确度高， 可检测的异常种类特别是心电异常的种类多， 具有 良好的应用前景。 0033 本发明实施例第二方面提供了一种多参数监护数据分析方法， 包括： 003

30、4 所述监护仪对被测对象进行体征监护数据采集， 得到所述被测对象的体征监护数 据并获取被测对象信息， 将所述体征监护数据和被测对象信息发送给所述工作站； 所述体 征监护数据具有时间属性信息和监护仪ID信息， 所述体征监护数据包括： 心电图数据、 脉搏 数据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度数据和体温数据； 0035 所述工作站对所述心电图数据进行波群特征识别， 得到所述心电图数据的特征信 号， 根据所述特征信号对所述心电图数据进行心搏分类， 结合心电图基本规律参考数据得 到心搏分类信息， 并生成心电图事件数据； 所述心电事件数据包括所述监护仪ID信息； 0036 所述工作站根据所述被测对象

31、信息确定监测基准数据； 所述监测基准数据包括所 述被测对象信息对应的体征数据阈值及心电异常事件信息； 0037 所述工作站根据所述心电图事件数据确定对应的心电图事件信息， 并确定所述心 电图事件信息是否为预设的心电异常事件信息； 当为预设的心电异常事件信息时， 生成第 一报警信息； 所述第一报警信息包括所述心电异常事件信息、 报警时间信息和所述监护仪 ID信息； 以及 0038 所述工作站确定所述脉搏数据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度数据和体温数据 中的一个或多个是否存在超出相应的设定阈值的异常数据， 并根据所述异常数据生成其他 异常事件信息； 当超出所述设定阈值时， 生成第二报警信息

32、； 所述第二报警信息包括所述其 他异常事件信息、 报警时间信息和所述监护仪ID信息； 0039 所述工作站输出所述第一报警信息和/或所述第二报警信息， 并根据所述监护仪 ID信息将所述第一报警信息和/或所述第二报警信息发送至所述监护仪， 使所述监护仪根 说 明 书 3/23 页 8 CN 108309263 A 8 据所述第一报警信息和/或所述第二报警信息产生相应的报警输出信号。 0040 优选的， 所述方法还包括： 0041 所述工作站根据所述体征监护数据的时间属性信息对所述体征监护数据进行汇 总， 生成所述体征监护数据的时间序列数据， 并进行存储。 0042 优选的， 所述方法还包括： 0

33、043 当为预设的心电异常事件信息时， 所述工作站根据所述时间属性信息获取所述心 电图数据对应时间的前后预设时段内的心电图数据， 生成异常事件记录数据； 0044 所述工作站生成所述异常事件记录数据与所述第一报警信息的关联信息。 0045 优选的， 所述方法还包括： 0046 所述工作站接收对所述第一报警信息或第二报警信息的查阅指令， 获取相应的异 常事件记录数据并进行输出， 和/或对所述异常事件记录数据进行分析处理， 生成并输出异 常事件报告数据。 0047 进一步优选的， 所述方法还包括： 0048 所述监护仪接收对所述第一报警信息或第二报警信息的查阅指令； 0049 将所述查阅指令发送给

34、所述工作站； 0050 所述工作站获取所述异常事件记录数据， 和/或对所述异常事件记录数据进行分 析处理， 生成异常事件报告数据； 0051 将所述异常事件记录数据和/或异常事件报告数据发送给所述监护仪。 0052 优选的， 所述对所述心电图数据进行波群特征识别， 得到所述心电图数据的特征 信号， 根据所述特征信号对所述心电图数据进行心搏分类， 结合心电图基本规律参考数据 得到心搏分类信息， 并生成心电图事件数据具体包括： 0053 将所述心电图数据的数据格式经过重采样转换为预设标准数据格式， 并对转换后 的预设标准数据格式的心电图数据进行第一滤波处理； 0054 对所述第一滤波处理后的心电图

35、数据进行心搏检测处理， 识别所述心电图数据包 括的多个心搏数据， 每个所述心搏数据对应一个心搏周期， 包括相应的P波、 QRS波群、 T波的 幅值和起止时间数据； 0055 根据所述心搏数据确定每个心搏的检测置信度； 0056 根据干扰识别二分类模型对所述心搏数据进行干扰识别， 得到心搏数据是否存在 干扰噪音， 以及用于判断干扰噪音的一个概率值； 0057 根据所述检测置信度确定心搏数据的有效性， 并且， 根据确定有效的心搏数据的 导联参数和心搏数据， 基于所述干扰识别的结果和时间规则合并生成心搏时间序列数据； 根据所述心搏时间序列数据生成心搏分析数据； 0058 根据心搏分类模型对所述心搏分

36、析数据进行幅值和时间表征数据的特征提取和 分析， 得到所述心搏分析数据的一次分类信息； 0059 对所述一次分类信息结果中的特定心搏的心搏分析数据输入到ST段和T波改变模 型进行识别， 确定ST段和T波评价信息； 0060 根据所述心搏时间序列数据， 对所述心搏分析数据进行P波和T波特征检测， 确定 每个心搏中P波和T波的详细特征信息， 详细特征信息包括幅值、 方向、 形态和起止时间的数 据； 说 明 书 4/23 页 9 CN 108309263 A 9 0061 对所述心搏分析数据在所述一次分类信息下根据所述心电图基本规律参考数据、 所述P波和T波的详细特征信息以及所述ST段和T波评价信息

37、进行二次分类处理， 得到心搏 分类信息； 0062 对所述心搏分类信息进行分析匹配， 生成所述心电图事件数据。 0063 本发明实施例提供的多参数监护数据分析方法， 实现了基于人工智能的多参数监 护的数据分析和报警流程， 能够对监护仪监测得到的测量数据上传工作站进行自动、 快速、 完整的分析， 对异常的心电状态和其他生命体征参数给出预警， 下发报警信息到监护仪， 通 过本方法能够减少干扰带来的误报现象， 报警准确度高， 可检测的异常种类特别是心电异 常的种类多， 具有良好的应用前景。 0064 本发明实施例第三方面提供了一种多参数监护系统， 该设备包括上述第一方面所 述的监护仪和工作站； 00

38、65 所述监护仪包括： 存储器和处理器； 所述存储器用于存储程序， 所述处理器用于执 行上述第一方面所述的方法。 0066 本发明实施例第四方面提供了一种包含指令的计算机程序产品， 当计算机程序产 品在计算机上运行时， 使得计算机执行第一方面及第一方面的各实现方式中的方法。 0067 本发明实施例第五方面提供了一种计算机可读存储介质， 计算机可读存储介质上 存储有计算机程序， 计算机程序被处理器执行时实现第一方面及第一方面的各实现方式中 的方法。 0068 本发明实施例第六方面提供了一种多参数监护系统， 该设备包括上述第二方面所 述的监护仪和工作站； 0069 所述工作站包括： 存储器和处理器

39、； 所述存储器用于存储程序， 所述处理器用于执 行上述第二方面所述的方法。 0070 本发明实施例第七方面提供了一种包含指令的计算机程序产品， 当计算机程序产 品在计算机上运行时， 使得计算机执行第二方面及第二方面的各实现方式中的方法。 0071 本发明实施例第八方面提供了一种计算机可读存储介质， 计算机可读存储介质上 存储有计算机程序， 计算机程序被处理器执行时实现第二方面及第二方面的各实现方式中 的方法。 附图说明 0072 图1为本发明实施例提供的一种多参数监护数据分析方法流程图； 0073 图2为本发明实施例提供的心电图数据的处理方法的流程图； 0074 图3为本发明实施例提供的干扰识

40、别二分类模型的示意图； 0075 图4为本发明实施例提供的心搏分类模型的示意图； 0076 图5为本发明实施例提供的ST段和T波改变模型的示意图； 0077 图6为本发明实施例提供的一种多参数监护仪的结构示意图； 0078 图7为本发明实施例提供的另一种多参数监护数据分析方法流程图； 0079 图8为本发明实施例提供的另一种多参数监护仪的结构示意图。 具体实施方式 说 明 书 5/23 页 10 CN 108309263 A 10 0080 下面通过附图和实施例， 对本发明的技术方案做进一步的详细描述。 0081 本发明涉及用于临床监护的多参数监护数据分析方法,以及执行该方法的多参数 监护系统

41、。 该多参数监护系统包括一台或多台多参数监护仪以及与多参数监护仪相连接的 工作站。 多参数监护仪与工作站之间可以通过有线或无线方式连接， 其中无线连接包括但 不限于基于IEEE 802.11b标准的无线局域网(WIFI)， 蓝牙， 3G/4G/5G移动通信网络， 物联网 等方式。 0082 多参数监护仪是一种临床医疗监护设备。 这种监护设备的特点是具有多组传感 器， 可以同时监测心电、 血压、 血氧、 脉搏、 呼吸、 体温等生命体征指标， 通过实时处理从各个 传感器传入的数据， 在相应指标出现异常的时候给出报警信号， 使医生护士可以及时对病 情进行处理。 0083 多参数监护仪检测的心电、 血

42、压、 血氧、 脉搏、 呼吸、 体温等生命体征指标中， 心电 的监测是不同于其他各项参数的， 通过传感器得到的心电信号需要通过一系列复杂的算法 计算才能提取出其中的有效信息， 相对其他信号而言处理过程比较复杂困难， 也是容易出 现检测错误的环节。 0084 心电信号是心肌细胞的电活动在体表反映出的微弱电流， 通过体表电极和放大记 录系统记录下来。 在记录过程中同时还会记录到其他非心源性的电信号， 比如骨骼肌活动 带来的肌电信号干扰等等。 因此我们认为需要对心电信号进行有效的干扰识别和排除， 才 能够有效降低因为干扰信号造成的误报。 0085 此外， 心电信号是心肌电活动过程的体现， 因此心电信号

43、除了可以用来检测心率 以外， 还可以体现出大量的心脏状态的信息。 在心脏状态出现问题的时候， 心电信号会出现 相应的改变。 在对业内现有的多参数监护设备进行研究的过程中我们发现， 现有的监护设 备只能对心电信号进行非常有限的分析和报警。 对此， 除了对心电信号进行有效的干扰识 别和排除， 以降低因为干扰信号造成的误报之外， 我们认为还可以从以下几点进行改进： 0086 第一， 心搏监测过程中使用合理的滤波参数设置和阈值设置， 可以避免心搏检测 的多检和漏检， 比如对一些特殊心电图信号， 例如心律比较缓慢患者的高大T波， 或者T波肥 大的信号的多检。 0087 第二， 对心搏的分类进行更加细致的

44、划分， 而不能仅停留在窦性、 室上性和室性这 三种分类， 从而满足临床心电图医生复杂全面的分析要求。 0088 第三， 准确识别房扑房颤和ST-T改变， 从而能够有助于提供对ST段和T波改变对心 肌缺血分析的帮助。 0089 第四， 对心搏和心电事件的准确识别。 0090 在本发明中， 我们针对上述几点， 通过对心电数据的分析计算， 特别是引入人工智 能(AI)技术， 对采集的数字信号进行心律失常分析、 长间歇停搏， 扑动和颤动， 传导阻滞， 早 搏和逸搏， 心动过缓， 心动过快， ST段改变检测、 心电事件的分析与归类， 以达到产生准确报 警信号的目的， 从而有效的进行病人生命体征的监护。

45、0091 为此， 本发明在实施例一中提出了一种多参数监护数据分析方法， 其方法步骤流 程如图1所示， 该方法主要包括如下步骤： 0092 步骤100， 监护仪接收用户输入的或者工作站下发的监测基准数据； 0093 具体的， 监测基准数据包括被测对象信息， 以及被测对象信息对应的体征数据阈 说 明 书 6/23 页 11 CN 108309263 A 11 值及心电异常事件信息； 0094 对于脉搏数据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度数据和体温数据， 可以具体设置 对应于不同类别被测对象的相应的参数阈值。 在监测基准数据选取时， 可以根据被监测者 的实际情况进行选择。 0095 比如， 对

46、于新生儿的脉搏数据、 呼吸数据的参数阈值的设定， 比普通成年人的要 高， 在实际应用中可以根据需要选择相应的适合的参数阈值， 使得多参数监护仪能够很好 的匹配被监测者， 达到有效监测、 准确报警的目的。 0096 心电异常事件信息是指需要产生报警的异常心电事件。 0097 监测基准数据可以在监护仪上输入， 可以是从监护仪的本地存储单元内选取已有 的参数阈值， 或者直接输入数据进行设置； 也可以是通过网络或连接线由工作站获取， 即可 以是工作站主动分发， 也可以是由监护仪发出数据请求。 0098 步骤110， 监护仪对被测对象进行体征监护数据采集， 得到被测对象的体征监护数 据； 0099 具体

47、的， 被测对象是指由多参数监护仪进行床旁监护的生命体， 其中， 最常规的被 测对象是指人。 0100 监护仪具有与被测对象相接触的电极、 探头、 袖带等体征信号采集装置， 通过体征 信号采集装置采集被测对象的体征信号， 并通过数字化处理得到体征监护数据。 体征监护 数据可以具体包括： 心电图数据、 脉搏数据、 血压数据、 呼吸数据、 血氧饱和度数据和体温数 据等。 体征监护数据具有时间属性信息， 每个数据点都有对应的数据采集时间， 这个时间即 是时间属性信息。 在进行数据采集的同时， 这个数据采集时间也被记录下来， 并作为体征监 护数据的时间属性信息进行存储。 体征监护数据还具有监护仪ID信息

48、， 在进行体征监护数 据采集的时候， 在采集得到的体征监护数据中同时记录有用以采集该数据的监护仪的信 息， 即监护仪ID信息。 0101 为更好地理解本发明的意图和实现方式， 下面对各类体征监护数据的采集方法和 原理进行简要介绍说明： 0102 心电图数据： 通过无创心电图检查的心电信号采集记录仪队心脏细胞电生理活动 产生的信号以单导联或多导联的形式进行采集记录。 0103 脉搏数据： 脉搏是动脉血管随心脏舒缩而周期性博动的现象， 脉搏包含血管内压、 容积、 位移和管壁张力等多种物理量的变化。 我们优选的采用光电容积式脉搏测量， 传感器 由光源和光电变换器两部分组成， 可夹在被测者的指尖或耳廓

49、上。 光源选择对动脉血中氧 合血红蛋白有选择性的波长， 比如采用光谱在700-900nm的发光二极管。 这束光透过人体外 周血管， 当动脉充血容积变化时， 改变了这束光的透光率， 由光电变换器接收经组织透射或 反射的光， 转变为电信号送放大器放大和输出， 由此反映动脉血管的容积变化。 脉搏是随心 脏的搏动而周期性变化的信号， 动脉血管容积也周期性地变化， 光电变换器的信号变化周 期就是脉搏率， 即脉搏数据。 0104 血压数据： 心脏收缩时所达到的最高压力称为收缩压， 它把血液推进到主动脉， 并 维持全身循环。 心脏扩张时所达到的最低压力称为舒张压， 它使血液能回流到右心房。 血压 波形在一周内的积分除以心周期T称为平均压。 血压数据的测量有多种方法可实现， 具体可 分为有创测量和无创测量。 在多参数监护仪中我们优选采用柯氏音法和测振法两类无创测 说 明 书 7/23 页