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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明提供了一种泌尿术后体征监测数据处理方法及系统，涉及数据处理技术领域。方法包括：获取患者的体征监测数据和体征影响数据，提取出多组体征参数序列并构建体征数据集合；确定多个体征异常分析节点并提取每个体征异常分析节点的第一体征数据；提取出每个体征异常分析节点的阶段体征数据，通过体征影响分析模型生成每个体征异常分析节点的第二体征数据；根据第一体征数据和第二体征数据确定每个体征异常分析节点的异常值并计算体征数据集合中多组体征参数序列的异常因子；根据异常因子确定患者的体征监测数据的异常检测结果。本发明实现了提高对泌尿术后体征监测数据异常检测的准确性。

主权项：1.一种泌尿术后体征监测数据处理方法，其特征在于，包括：获取患者的体征监测数据和体征影响数据，体征影响数据包括患者身体基础数据和饮水数据，从体征监测数据中提取出多组体征参数序列并构建体征数据集合；根据体征数据集合中多组体征参数序列对应的时间范围和预设分割时长确定多个体征异常分析节点，提取每个体征异常分析节点的第一体征数据；从体征影响数据中提取出每个体征异常分析节点的阶段体征数据，将多组阶段体征数据输入到体征影响分析模型中，生成每组阶段体征数据对应的体征异常分析节点的第二体征数据；根据第一体征数据和第二体征数据确定每个体征异常分析节点的异常值，根据每个体征异常分析节点的异常值计算体征数据集合中多组体征参数序列的异常因子；根据异常因子确定患者的体征监测数据的异常检测结果，其中，若体征数据集合中多组体征参数序列的异常因子大于预设异常阈值，则将患者的体征监测数据标记为异常数据；否则，将体征数据集合输入到体征异常分析模型中，通过体征异常分析模型对多组体征参数序列进行异常分析，生成患者的体征监测数据的异常检测结果；根据第一体征数据和第二体征数据确定每个体征异常分析节点的异常值，根据每个体征异常分析节点的异常值计算体征数据集合中多组体征参数序列的异常因子，包括：对于任意一个体征异常分析节点，根据第一体征数据和第二体征数据计算得到异常分析节点的体征波动向量，根据体征波动向量分别对第一体征数据和第二体征数据进行波动校正，并根据每项体征参数对应的参考特征范围分别确定第一体征数据和第二体征数据的波动影响向量，对第一体征数据和第二体征数据的波动影响向量进行相似性分析，计算得到体征异常分析节点的异常值；采用如下公式对多个体征异常分析节点的异常值进行分析，得到体征数据集合中多组体征参数序列的异常因子： ；式中，为异常因子，为第个体征异常分析节点的异常值，为第个体征异常分析节点的异常值的权重参数，为体征异常分析节点的数量；根据第一体征数据和第二体征数据计算得到异常分析节点的体征波动向量，根据体征波动向量分别对第一体征数据和第二体征数据进行波动校正，并根据每项体征参数对应的参考特征范围分别确定第一体征数据和第二体征数据的波动影响向量，包括：对第一体征数据和第二体征数据中每项体征参数进行作差并取绝对值，构建得到异常分析节点的体征波动向量，包括每项体征参数对应的波动参数；通过每项体征参数对应的波动参数分别确定第一体征数据和第二体征数据中的每项体征参数的参数波动范围，根据每项体征参数对应的参考特征范围确定第一体征数据和第二体征数据中每项体征参数的波动影响因子，构建得到包括每项体征参数的波动影响因子的波动影响向量；其中，对于第一体征数据和第二体征数据中任意一项体征参数，若体征参数的参数波动范围不属于体征参数对应的参考特征范围，则该项体征参数的波动影响因子记为1，否则记为0。

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