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申请/专利权人：长春中医药大学

摘要：一种用于评估妇科微创手术安全的智能监测系统，涉及智能监测技术领域，包括监控中心，所述监控中心通信连接有特征提取模块、数据采集模块、实时监测模块、多层感知分析模块和智能预警模块；特征提取模块用于提取各操作流程序列关联特征和非关联特征；数据采集模块用于采集监测数据；实时监测模块用于生成妇科微创手术安全警报信号；多层感知分析模块基于多层感知预警模型获取采集周期剩余时间段内各操作流程序列的关联监测指标对应的预测数据时序序列；智能预警模块用于生成手术操作流程序列复查信号，实现了并发症产生条件成熟之前的早期征兆的预测，从而在并发症产生条件成熟之前采取预防措施。

主权项：1.一种用于评估妇科微创手术安全的智能监测系统，包括监控中心，其特征在于，所述监控中心通信连接有特征提取模块、数据采集模块、实时监测模块、多层感知分析模块和智能预警模块；所述特征提取模块用于获取妇科微创手术的标准化操作流程，提取标准化操作流程中各操作流程序列关联特征和非关联特征；所述特征提取模块获取妇科微创手术的标准化操作流程，提取标准化操作流程中各操作流程序列关联特征和非关联特征的过程包括：根据妇科微创手术的标准化操作流程提取操作流程序列，对操作流程序列进行关联特征提取；利用大数据技术检索妇科微创手术对应的所有监测指标以及若干历史医疗记录，将妇科微创手术对应的所有监测指标标记为判研指标，并根据若干历史医疗记录采集到历史完成妇科微创手术且术中无并发症记录的患者对应的各操作流程序列的判研指标的数值范围，同时采集到历史完成妇科微创手术且术中产生并发症记录的患者对应的各操作流程序列的判研指标的数值范围，将历史完成妇科微创手术且术中无并发症记录的患者对应的各操作流程序列的判研指标的数值范围与历史完成妇科微创手术且术中产生并发症记录的患者对应的各操作流程序列的判研指标的数值范围进行比较；若历史完成妇科微创手术且术中无并发症记录的患者对应的各操作流程序列的判研指标的数值范围与历史完成妇科微创手术且术中产生并发症记录的患者对应的各操作流程序列的判研指标的数值范围一致，则获取各操作流程序列的数值范围一致的判研指标对应的监测指标，并将其标记为无关联监测指标；若历史完成妇科微创手术且术中无并发症记录的患者对应的各操作流程序列的判研指标的数值范围与历史完成妇科微创手术且术中产生并发症记录的患者对应的各操作流程序列的判研指标的数值范围不一致，则获取各操作流程序列的数值范围不一致的判研指标对应的监测指标，并将其标记为关联监测指标；所述数据采集模块用于采集各操作流程序列的监测数据并标记采集时间，设置采集周期；所述数据采集模块采集各操作流程序列的监测数据并标记采集时间，设置采集周期的过程包括：设置数据监测点位，所述数据监测点位根据各操作流程序列的无关联监测指标采集各操作流程序列的无关联监测指标对应的监测数据标记采集时间，设置采集周期；所述数据监测点位根据各操作流程序列的关联监测指标采集各操作流程序列的关联监测指标对应的监测数据标记采集时间，设置采集周期；所述实时监测模块用于判断各操作流程序列的是否位于对应的合格阈值区间中，并根据判断结果生成妇科微创手术安全警报信号；所述实时监测模块判断的各操作流程序列的是否位于对应的合格阈值区间中，并根据判断结果生成妇科微创手术安全警报信号的过程包括：预设妇科微创手术各操作流程序列的无关联监测指标的对应的合格阈值区间，以及各操作流程序列的关联监测指标对应的合格阈值区间；获取采集周期内数据监测点位已采集的若干操作流程序列的无关联监测指标对应的监测数据以及若干操作流程序列的关联监测指标对应的监测数据，判断所述无关联监测指标对应的监测数据以及所述关联监测指标对应的监测数据是否位于对应的合格阈值区间内；若位于对应的合格阈值区间的监测数据，则对若干操作流程序列的关联监测指标对应的监测数据进行趋势表征分析；若存在不位于对应的合格阈值区间的监测数据，则生成妇科微创手术安全警报信号并发送至监控中心；所述多层感知分析模块基于深度学习构建多层感知预警模型，基于多层感知预警模型获取采集周期剩余时间段内各操作流程序列的关联监测指标对应的预测数据时序序列；所述多层感知分析模块基于深度学习构建多层感知预警模型的过程包括：基于深度学习构建多层感知预警模型，通过若干历史医疗记录获取训练数据，利用所述训练数据对多层感知预警模型进行训练；将训练数据输入到所述多层感知预警模型中进行训练，直至损失函数训练平稳，并保存模型参数，通过测试集对所述多层感知预警模型进行测试，直至符合预设要求，输出所述多层感知预警模型；所述多层感知分析模块获取采集周期剩余时间段内各操作流程序列的关联监测指标对应的预测数据时序序列的过程包括：获取采集周期内已采集的若干操作流程序列的关联监测指标对应的监测数据，对若干操作流程序列的关联监测指标对应的监测数据分别进行时间特征和空间特征的提取，生成若干操作流程序列的监测数据的时空特征序列；将若干操作流程序列的监测数据以及若干操作流程序列的监测数据的时空特征序列输入多层感知预警模型，通过所述多层感知预警模型生成采集周期剩余时间段内各操作流程序列的关联监测指标对应的预测数据时序序列；所述多层感知分析模块对若干操作流程序列的关联监测指标对应的监测数据分别进行时间特征和空间特征的提取的过程包括：获取各操作流程序列之间的实施顺序和实施关系，将各操作流程序列作为拓扑有向图的节点，将各操作流程序列之间的实施顺序和实施关系作为节点之间的连接关系，构建拓扑有向图；获取采集周期已采集的若干操作流程序列的关联监测指标对应的监测数据，对若干操作流程序列的监测时间段内采集的每个时刻的关联监测指标对应的监测数据根据时序关系进行拼接，生成二维特征矩阵，构建时间卷积神经网络对若干操作流程序列的二维特征矩阵进行学习，根据完成学习后的时间卷积神经网络获取监测数据变化特征；构建图注意力网络对拓扑有向图进行学习，将若干操作流程序列的监测数据的变化特征输入图注意力网络，通过注意力机制获取拓扑有向图中各节点的相邻节点对自身的注意力权重，利用图注意力网络的邻居聚合机制根据注意力权重以及各节点的监测数据的时间特征，生成各节点的监测数据的时空特征；所述智能预警模块对采集周期剩余时间段内各操作流程序列的关联监测指标对应的预测数据时序序列分析，并根据分析结果生成手术操作流程序列复查信号；所述智能预警模块对采集周期剩余时间段内各操作流程序列的关联监测指标对应的预测数据时序序列分析，并根据分析结果生成手术操作流程序列复查信号的过程包括：获取各操作流程序列的关联监测指标对应的合格阈值区间，获取各操作流程序列的关联监测指标对应的预测数据时序序列的数值波动系数以及各操作流程序列的关联监测指标对应的预测数据时序序列的数值不位于对应的合格阈值区间的频次，根据所述数值波动系数和所述频次获取预测数据时序序列的预警表征系数；预设预警表征系数阈值，当操作流程序列的关联监测指标对应的预测数据时序序列的预警表征系数小于预警表征系数阈值时，则生成手术正常信号并发送至监控中心；当操作流程序列的关联监测指标对应的预测数据时序序列的预警表征系数大于等于预警表征系数阈值时，则生成手术操作流程序列复查信号并发送至监控中心。

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