本公開涉及臨床監(jiān)護(hù)設(shè)備，尤其涉及一種護(hù)理人員動脈血管移動檢測終端和檢測方法和電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、動脈血管震顫頻率和強(qiáng)度的臨床監(jiān)測具有重要意義，主要體現(xiàn)在對心血管疾病的早期發(fā)現(xiàn)和病情評估上。震顫是器質(zhì)性心血管疾病的特征性體征之一，通常由于血流經(jīng)過狹窄的瓣膜口或異常的通道，流至較寬廣的部位時產(chǎn)生湍流，導(dǎo)致瓣膜、心壁或血管壁震動。這種震顫的頻率和強(qiáng)度能夠反映出血流動力學(xué)狀態(tài)以及心臟或血管結(jié)構(gòu)的異常。

2、因此，動脈血管震顫頻率和強(qiáng)度的臨床監(jiān)測對于心血管疾病的早期發(fā)現(xiàn)和病情評估具有重要意義。

3、而現(xiàn)有監(jiān)測方法主要包括物理檢查、儀器監(jiān)測以及新型監(jiān)測設(shè)備的使用，但是又存在相應(yīng)的應(yīng)用缺陷：

4、1.物理檢查主要通過醫(yī)生的觸診來感知動脈血管的震顫。例如，在心臟觸診中，醫(yī)生會用手掌或指腹觸診心臟各瓣膜區(qū)，感受震顫的存在，并判斷其頻率和強(qiáng)度。這種方法簡便易行，但依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗和主觀判斷。此方法需要豐富的臨床經(jīng)驗和專業(yè)知識，具有很高的技能和專業(yè)入門門檻，難度高。

5、2.儀器監(jiān)測則使用特殊設(shè)備對動脈血管震顫進(jìn)行客觀評估。多普勒超聲是一種常用的無創(chuàng)監(jiān)測方法，能夠?qū)崟r顯示血流速度和方向，從而間接反映血管震顫的情況。磁共振血管檢查則能夠提供更詳細(xì)的血管結(jié)構(gòu)和血流動力學(xué)信息，有助于發(fā)現(xiàn)血管狹窄、動脈瘤等病變。多普勒超聲儀器一般在彩超室進(jìn)行，其設(shè)備昂貴，代價成本高，且固定使用，無法移動檢測。

6、3.動靜脈血管震顫監(jiān)測用手環(huán)等設(shè)備能夠通過振動傳感器實(shí)時監(jiān)測血管震顫的頻率和強(qiáng)度，并將監(jiān)測信息以數(shù)字化形式顯示出來，提高了監(jiān)測的準(zhǔn)確性和客觀性。目前手環(huán)可以顯示血管震顫的頻率和強(qiáng)度，但都是數(shù)值型數(shù)據(jù)，不方便直觀監(jiān)控異常信息。

7、4.上述方式，無法在檢測動脈血管之時給出異常信號的癥狀預(yù)測提示方案，只能簡單進(jìn)行信號監(jiān)督，臨床應(yīng)用性不高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述問題：

2、本技術(shù)一方面，提出一種護(hù)理人員動脈血管移動檢測終端，包括移動載體，所述移動載體上集成有：

3、超聲模組，用于采集動脈血管的原始信號數(shù)據(jù)并反饋至mcu；

4、mcu，用于按照預(yù)設(shè)采樣頻率控制所述超聲模組進(jìn)行采樣，并對所述原始信號數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分離出動脈血管震顫音頻信號，以及基于頻域分析算法對所述動脈血管震顫音頻信進(jìn)行頻譜分析，提取得到其中對應(yīng)的震顫頻率和震顫強(qiáng)度并發(fā)送至fpga；

5、fpga，用于實(shí)時接收所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度，并將所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度分別輸入至預(yù)設(shè)的x函數(shù)和y函數(shù)中，擬合生成對應(yīng)所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度的x-y曲線函數(shù)；

6、無線模組，用于將所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度上傳至護(hù)士站后臺，由護(hù)士站后臺進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析之后，反饋對應(yīng)的動脈血管預(yù)診護(hù)理策略并下發(fā)至所述無線模組，并由所述無線模組轉(zhuǎn)發(fā)至mcu，經(jīng)mcu解析處理之后發(fā)送至電子屏；

7、電子屏，用于讀取所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度的x-y曲線函數(shù)并在xy坐標(biāo)系中顯示所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度的x-y曲線函數(shù)圖像；和/或讀取并顯示所述動脈血管預(yù)診護(hù)理策略；

8、控制面板，用于輸入控制參數(shù)；

9、電源，用于供電；

10、所述超聲模組、fpga、無線模組、電子屏、控制面板和電源，分別與mcu電連接。

11、優(yōu)選地，所述移動載體為手環(huán)或者腕帶。

12、優(yōu)選地，所述震顫強(qiáng)度的計算方法：

13、采集每一所述震顫頻率下所采樣得到的若干個原始信號值并進(jìn)行頻譜分析，得到若干個對應(yīng)的震顫強(qiáng)度值；

14、去掉若干個所述震顫強(qiáng)度值中最大值和最小值，并對剩余的所述震顫強(qiáng)度值進(jìn)行均值計算，生產(chǎn)當(dāng)前所述震顫頻率下采集得到的所述震顫強(qiáng)度。

15、本技術(shù)另一方面，提出一種護(hù)理人員動脈血管移動檢測終端的檢測方法，包括如下步驟：

16、激活所述護(hù)理人員動脈血管移動檢測終端，并與護(hù)士站后臺之間建立通信鏈接，在護(hù)士站后臺上綁定終端編號與醫(yī)護(hù)人員信息；

17、通過護(hù)士站后臺下發(fā)采樣指令至所述護(hù)理人員動脈血管移動檢測終端；

18、所述護(hù)理人員動脈血管移動檢測終端接收并響應(yīng)：

19、無線模組接收并轉(zhuǎn)發(fā)所述采樣指令至mcu；

20、mcu按照預(yù)設(shè)采樣頻率控制超聲模組進(jìn)行采樣，采集動脈血管的原始信號數(shù)據(jù)，并對所述原始信號數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分離出動脈血管震顫音頻信號，以及基于頻域分析算法對所述動脈血管震顫音頻信進(jìn)行頻譜分析，提取得到其中對應(yīng)的震顫頻率和震顫強(qiáng)度并發(fā)送至fpga；同時將所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度通過無線模組上報至護(hù)士站后臺；

21、fpga實(shí)時接收所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度，并將所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度分別輸入至預(yù)設(shè)的x函數(shù)和y函數(shù)中，擬合生成對應(yīng)所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度的x-y曲線函數(shù)；

22、mcu將所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度的x-y曲線函數(shù)轉(zhuǎn)發(fā)至電子屏，由電子屏讀取所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度的x-y曲線函數(shù)并在xy坐標(biāo)系中顯示所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度的x-y曲線函數(shù)圖像；

23、護(hù)士站后臺再接收所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度之后，將其寫入患者的電子病歷檔案中，并對所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，預(yù)測并反饋對應(yīng)的動脈血管預(yù)診護(hù)理策略并下發(fā)至所述無線模組，并由所述無線模組轉(zhuǎn)發(fā)至mcu，經(jīng)mcu解析處理之后發(fā)送至電子屏；

24、電子屏讀取并顯示所述動脈血管預(yù)診護(hù)理策略。

25、優(yōu)選地，對所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，預(yù)測并反饋對應(yīng)的動脈血管預(yù)診護(hù)理策略，包括：

26、預(yù)先基于動脈血管震顫診斷歷史數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練構(gòu)建一個動脈血管預(yù)診分析ai模型并部署在護(hù)士站后臺上；

27、護(hù)士站后臺將患者的所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度輸入所述動脈血管預(yù)診分析ai模型，由所述動脈血管預(yù)診分析ai模型識別所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度的特征值，并輸出與所述震顫頻率和所述震顫強(qiáng)度的特征值相匹配的所述動脈血管預(yù)診護(hù)理策略；

28、將所述動脈血管預(yù)診護(hù)理策略寫入患者的所述電子病歷檔案。

29、優(yōu)選地，所述動脈血管預(yù)診分析ai模型的生成方法，包括：

30、采集若干患者的動脈血管震顫診斷歷史數(shù)據(jù)并預(yù)處理，構(gòu)建得到所述動脈血管震顫診斷歷史數(shù)據(jù)集，其中，所述動脈血管震顫診斷歷史數(shù)據(jù)包括：

31、患者的血管超聲圖像、血管震顫數(shù)據(jù)、血管異常癥狀信息以及相應(yīng)由醫(yī)護(hù)人員根據(jù)所述血管超聲圖像、血管震顫數(shù)據(jù)和/或血管異常癥狀信息所開具的護(hù)理策略信息；

32、進(jìn)行特征工程，提取各個患者的所述動脈血管震顫診斷歷史數(shù)據(jù)中有關(guān)血管異常的關(guān)聯(lián)特征：有關(guān)血管異常的圖像頻譜圖像特征、所述血管震顫數(shù)據(jù)中的特征值和/或血管異常癥狀特征關(guān)鍵詞；

33、對各個患者的所述動脈血管震顫診斷歷史數(shù)據(jù)中有關(guān)血管異常的關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行特征標(biāo)注，標(biāo)注信息包括：對應(yīng)所述關(guān)聯(lián)特征的護(hù)理策略信息；

34、由標(biāo)注后的各個所述關(guān)聯(lián)特征組成特征集，并按照預(yù)設(shè)比例劃分為訓(xùn)練集和驗證集；

35、將訓(xùn)練集輸入預(yù)設(shè)的隨機(jī)深林模型，進(jìn)行特征訓(xùn)練學(xué)習(xí)，生成所述動脈血管預(yù)診分析ai模型的生成方法；

36、使用驗證集驗證所述動脈血管預(yù)診分析ai模型的生成方法的識別性能：

37、若驗證通過，則將所述動脈血管預(yù)診分析ai模型的生成方法部署在護(hù)士站后臺；

38、反之重復(fù)上述步驟，重新構(gòu)建所述動脈血管預(yù)診分析ai模型的生成方法。

39、本技術(shù)另一方面，還提出一種電子設(shè)備，包括：

40、處理器；

41、用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

42、其中，所述處理器被配置為執(zhí)行所述可執(zhí)行指令時實(shí)現(xiàn)所述的檢測方法。

43、本發(fā)明的技術(shù)效果：

44、本發(fā)明提供一種智能動脈血管移動檢測終端，能夠佩戴在護(hù)士手腕上對患者血管進(jìn)行移動護(hù)理檢測，且能夠分析并生成有關(guān)血管震顫頻率和震顫強(qiáng)度的x-y曲線函數(shù)圖像，便于可視化監(jiān)控動脈血管的震顫波動數(shù)據(jù)，便于護(hù)理人員分析癥狀。且本發(fā)明能夠結(jié)合后臺進(jìn)行震顫頻率和震顫強(qiáng)度的異常分析，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析并判斷患者的動脈血管震顫轉(zhuǎn)改是否異常并給出對應(yīng)的異常識別監(jiān)督結(jié)論和對應(yīng)異常的臨床預(yù)診護(hù)理策略，能夠下發(fā)策略智終端顯示，引導(dǎo)護(hù)士對患者動脈血管進(jìn)行預(yù)先臨床護(hù)理，提升終端設(shè)備的臨床應(yīng)用性，加強(qiáng)對患者異常血管的護(hù)理質(zhì)量。

45、根據(jù)下面參考附圖對示例性實(shí)施例的詳細(xì)說明，本公開的其它特征及方面將變得清楚。