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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明属于医疗设备维护技术领域，具体涉及一种基于物联网数据的CT设备异常预测方法和系统。本发明的方法包括如下步骤：步骤1，输入医疗物联网采集的CT设备运行数据；步骤2，对所述CT设备运行数据进行数据预处理，采用滑动窗算法构建特征；步骤3，将所述特征输入机器学习模型，得到CT设备发生异常的预测结果；其中，所述机器学习模型选自朴素贝叶斯模型、K‑近邻模型或决策树模型。本发明还构建了应用上述CT设备异常预测方法的系统。本发明的方法相比于现有技术中的其他机器学习方法具有更好的预测性能，因而在CT设备异常监控中具有很好的应用前景。

主权项：1.一种基于物联网数据的CT设备异常预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，输入医疗物联网采集的CT设备运行数据；所述CT设备运行数据每日采集若干次，每次采集如下数据：油温、阳极电压、累计管扫描时间、累计电能消耗和每日打火次数；步骤2，对所述CT设备运行数据进行数据预处理，采用滑动窗算法构建特征；步骤3，将所述特征输入机器学习模型，得到CT设备发生异常的预测结果；其中，所述机器学习模型选自朴素贝叶斯模型，所述特征包括IdMax和AOTMax；或，所述机器学习模型选自K-近邻模型，所述特征包括AOTMax和AAVMax；或，所述机器学习模型选自决策树模型，所述特征包括AOTMax和AAVMax；AOTMax为时间窗口的若干个连续的时间周期T中，T内平均油温的最大值，所述T内平均油温是将时间周期T内的油温求平均得到的结果；AAVMax为时间窗口的若干个连续的时间周期T中，T内平均阳极电压的最大值，所述T内平均阳极电压是将时间周期T内的阳极电压求平均得到的结果；IdMax的定义为：对所述T内平均电流进行一阶差分得到T内平均电流斜率，取时间窗口的若干个连续的时间周期T中T内平均电流斜率的最大值，若所述T内平均电流斜率的最大值超过预设的阈值则IdMax取值为1，否则为0；所述预处理包括按照如下步骤计算所述设备电流I：步骤a，对医疗物联网采集的数据累计管扫描时间和累计电能消耗量进行一阶差分，得到每个时间周期T内管扫描时间DTST和每个时间周期T内电能消耗DCE；步骤b，采用如下公式计算设备电流 其中，AAV为T内平均阳极电压。

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