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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种病房智能化护理管理系统及方法，涉及智能管理技术领域，其采用基于深度学习的人工智能技术对患者的体位图像进行多层次分析处理，提取出不同深度的体位图像语义特征，并基于多深度的语义融合特征来智能识别患者的体位类型，进而响应于异常的体位类型实时生成护理警报。这样，可以实现对患者体位状态的智能化监测和护理管理，从而提高了护理工作的效率和质量，减轻了护理人员工作负担。

主权项：1.一种病房智能化护理管理系统，其特征在于，包括：患者监测模块，用于收集和显示患者对象的生命体征数据、药物管理数据和护理记录数据，其中，所述生命体征数据包括心率、呼吸频率和血氧饱和度，所述药物管理数据包括药物剂量和给药时间，所述护理记录数据包括患者体位图像；自动化护理警报模块，用于在智能化病房管理服务器中分析所述护理记录数据以自动化生成护理警报；护理计划管理模块，用于管理和跟踪护理计划；药物管理模块，用于集成电子病历，提供实时药物信息、剂量计算信息和药物管理跟踪信息；通信模块，用于建立所述患者对象与护理人员之间的通信；护理文书模块，用于记录电子护理记录；其中，所述自动化护理警报模块，包括：数据传输单元，用于将所述患者体位图像通过无线通信模块传输至所述智能化病房管理服务器；图像多层次特征分析单元，用于在所述智能化病房管理服务器，对所述患者体位图像进行多层次特征分析以得到体位图像表征浅层特征图和体位图像表征语义特征图；本质语义特征筛选单元，用于对所述体位图像表征语义特征图进行本质语义特征筛选以得到体位本质语义特征向量；护理管理单元，用于基于所述体位本质语义特征向量和所述体位图像表征浅层特征图之间的语义指导融合特征，确定是否生成所述护理警报；其中，所述本质语义特征筛选单元，用于：将所述体位图像表征语义特征图通过体位本质语义特征提取网络以得到所述体位本质语义特征向量；其中，所述本质语义特征筛选单元，包括：特征图拆分子单元，用于将所述体位图像表征语义特征图拆分为多个行向量以得到体位图像表征语义特征向量的序列；语义差异度量子单元，用于计算所述体位图像表征语义特征向量的序列中各个体位图像表征语义特征向量相对于其他体位图像表征语义特征向量的语义差异系数以得到语义差异系数的序列；归一化子单元，用于对所述语义差异系数的序列进行归一化处理以得到归一化语义差异系数的序列；掩码化子单元，用于使用门控单元对所述归一化语义差异系数的序列进行掩码化处理以得到掩码化语义差异系数的序列；特征加权筛选子单元，用于以所述掩码化语义差异系数的序列作为权重，计算所述体位图像表征语义特征向量的序列的加权和以得到所述体位本质语义特征向量；其中，所述语义差异度量子单元，用于：以如下语义差异度量公式计算所述体位图像表征语义特征向量的序列中各个体位图像表征语义特征向量相对于其他体位图像表征语义特征向量的语义差异系数以得到所述语义差异系数的序列，其中，所述语义差异度量公式为： ；其中，是所述体位图像表征语义特征向量的序列中第个体位图像表征语义特征向量，是第个体位图像表征语义特征向量，为所述体位图像表征语义特征向量的序列的表示，表示特征向量中位置的特征值，为所述体位图像表征语义特征向量的长度，表示以2为底的对数函数运算，的值为所述体位图像表征语义特征向量的个数减一，为所述第个体位图像表征语义特征向量的语义差异系数；其中，所述护理管理单元，包括：语义信息指导融合子单元，用于将所述体位本质语义特征向量和所述体位图像表征浅层特征图通过语义信息指导特征增强融合网络以得到体位语义信息指导体位状态融合特征图；体位类型识别子单元，用于将所述体位语义信息指导体位状态融合特征图通过基于分类器的体位识别器以得到体位类型标签；护理警报生成子单元，用于响应于所述体位类型标签和期待体位类型不一致，生成所述护理警报；其中，所述语义信息指导融合子单元，用于：基于所述体位本质语义特征向量，以如下语义信息指导增强公式对所述体位图像表征浅层特征图进行强化处理以得到增强体位图像表征浅层特征图；其中，所述语义信息指导增强公式为： ； ；其中，为所述体位本质语义特征向量，为权重系数矩阵，为偏置向量，为非线性激活函数，为权重概率向量，为所述体位图像表征浅层特征图，表示利用所述权重概率向量对所述体位图像表征浅层特征图进行加权处理，为所述增强体位图像表征浅层特征图；融合所述增强体位图像表征浅层特征图和所述体位本质语义特征向量以得到所述体位语义信息指导体位状态融合特征图。

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