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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；使用预测参考数据获得甲状腺手术过程中患者的每个主成分体征的预测数据，根据主成分体征的预测数据进行监测，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；使用原始数据中任意一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，获得原始数据中所有体征的所有体征数据分段。

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