CN119069101B 面向智慧医疗的传感监测数据优化方法及系统 （宁波芯联心医疗科技有限公司）

经贸大街558号（慈溪轻纺布料城1幢面向智慧医疗的传感监测数据优化方法及本申请公开了一种面向智慧医疗的传感监测数据优化方法及系统，属于数据处理技术领和/或调控处理等领域的深入研究和应用提供了2将所述原始植入式设备传感监测信息流输入预调试的基于所述数据优化策略匹配观点集确定所述原始植入式设备传感监测信息流中每个植入式设备传感监测信息对应的数据优化策略所述原始植入式设备传感监测信息流包括需执行预处理的目标体征监所述目标数据优化策略匹配网络是将过往学习信息输入待调试的原始数据优化策略式设备传感监测信息分别挖掘出的一批过往数据质量表征向量以及与每个过往数据质量量表征向量的异常状态关键词，所述投票权重反映与所述异常状态关键词对应的强化系述每个过往数据质量表征向量包括通过一个过往植入式设备传感监测信息和所述一个过往植入式设备传感监测信息的上一个过往植入式设备传感监测信息一并确定的数据质量所述数据优化策略匹配观点用于表示所述目标体征监测数据的预处理策略关键通过以下步骤分别确定与所述一批过往数据质量表征向量中每个过往数据质量表征将所述当前过往数据质量表征向量输入所述原始数据优化策略匹配基于所述当前数据缺陷状态和与所述当前过往数据质量表征向量对应的先验学习注所述将所述当前过往数据质量表征向量输入所述原始数据优化策略匹将预存的预处理策略关键词集合中的每个预处理策略关键词按序与所述当前过往数量化判别指标包括所述每个预处理策略关键词对应将所述第一批量化判别指标中指标数值最大的第一量化判别指标对应的备选预处理策略关键词确定为所述当前数据缺陷状态对应的当前预处理策略3在将预存的预处理策略关键词集合中的每个预处理策略关键词按序与所述当前过往确定所述热力特征变量是否符合设定的热力分在所述热力特征变量符合所述设定的热力分布规则的基处理策略关键词集合中的备选预处理策略关键词作为所述当前数据在所述热力特征变量未符合所述设定的热力分布规则的基础上所述将所述第一批量化判别指标中指标数值最大的第一量化判别指标对应的备选预在所述第一量化判别指标对应的备选预处理策略关键词和所述目标预处理策略关键所述原始数据优化策略匹配网络成功输出匹在所述第一量化判别指标对应的备选预处理策略关键词和所述目标预处理策略关键所述原始数据优化策略匹配网络没有成功输出匹所述方法还包括：基于所述目标体征监测数据的预处理策略关键词对所述一批过往植入式设备传感监测信息进行第一表征向量挖掘，过往植入式设备传感监测信息中的一个过往植入式设备传感监对所述一批过往植入式设备传感监测信息进行第二表征向量挖掘，式设备传感监测信息的上一帧植入式设备传感监测信息为第二过往植入式设备传感监测过往植入式设备传感监测信息之间的上下文嵌对所述第一批数据质量表征向量和所述第二批数据质量表征向量分别进行集通过以下步骤对所述一批过往植入式设备传感监测信息进行第二表征向量挖对所述当前过往植入式设备传感监测信息执行传感监测信息分析操作，4对所述当前过往植入式设备传感监测信息的上一个过往植入式设备传感监测信息执在所述上一个过往植入式设备传感监测信息中描述所述目标体征监测数据的基于所述第一批分布特征变量和所述第二批分布特征变量确定所述当前数据质量表从所述过往学习信息中筛选若干个过往联动监测记录，其中，所述若干测记录中的第i个过往联动监测记录包括第i个过往数据质量表征向量、与所述第i个过往数据质量表征向量对应的第i个数据缺陷状态、第i个投票权重以及第i+1个过往数据质量基于所述若干个过往联动监测记录对待调试的原始数据优化策略匹配网络进行调试，通过以下步骤基于多组过往联动监测记录对待调试的原始数据优化策略匹配网络进确定所述第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息是否为过往植入式设备传感监测信息流中最后一个过往植入式在所述第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息为所述最后一个过往植入式设备传感监测信息的基础上，基于所述第i个投票权重确定所述原始数在所述第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息不为所述最后一个过往植入式设备传感监测信息的基础上，基于所述第i个投票权重与关联数据优基于所述训练参量与所述原始数据优化策略匹配网络的输出确定所述训练误差表达在执行以上步骤的迭代次数达到所述设定迭代门限5所述基于所述第i个投票权重与关联数据优化策略匹配网络的输出确定所述训练参将预存的预处理策略关键词集合中的每个预处理策略关键词按序与所述第i+1个过往批量化判别指标包括所述每个预处理策略关键词对应将所述第二批量化判别指标中指标数值最大的第二量化判别指标与所述第i个投票权得所述至少一个处理器执行权利要求1_5任6[0006]将所述原始植入式设备传感监测信息流输入预调试的目标数据优化策略匹配网[0007]基于所述数据优化策略匹配观点集确定所述原始植入式设备传感监测信息流中每个植入式设备传感监测信息对应的数据优化[0010]所述目标数据优化策略匹配网络是将过往学习信息输入待调试的原始数据优化植入式设备传感监测信息分别挖掘出的一批过往数据质量表征向量以及与每个过往数据系数，所述一批过往植入式设备传感监测信息是一批不间断的植入式设备传感监测信息，所述每个过往数据质量表征向量包括通过一个过往植入式设备传感监测信息和所述一个过往植入式设备传感监测信息的上一个过往植入式设备传感监测信息一并确定的数据质[0011]所述数据优化策略匹配观点用于表示所述目标体征监测数据的预处理策略关键7量表征向量与所述一批过往植入式设备传感监测信息中的一个过往植入式设备传感监测植入式设备传感监测信息的上一帧植入式设备传感监测信息为第二过往植入式设备传感第二过往植入式设备传感监测信息之间的上下文嵌[0014]对所述第一批数据质量表征向量和所述第二批数据质量[0016]通过以下步骤对所述一批过往植入式设备传感监测信息[0018]对所述当前过往植入式设备传感监测信息的上一个过往植入式设备传感监测信用于在所述上一个过往植入式设备传感监测信息中描述所述目标体[0019]基于所述第一批分布特征变量和所述第二批分布特征变量确定所述当前数据质[0021]通过以下步骤分别确定与所述一批过往数据质量表征向量中每个过往数据质量对应的数据缺陷状态作为当前数据缺陷状态和当[0023]基于所述当前数据缺陷状态和与所述当前过往数据质量表征向量对应的先验学8[0025]将预存的预处理策略关键词集合中的每个预处理策略关键词按序与所述当前过一批量化判别指标包括所述每个预处理策略关键词对应[0026]将所述第一批量化判别指标中指标数值最大的第一量化判别指标对应的备选预处理策略关键词确定为所述当前数据缺陷状态对应的当前预处理策略关键判别指标对应的备选预处理策略关键词确定为所述当前数据缺陷状态对应的当前预处理[0033]在所述第一量化判别指标对应的备选预处理策略关键词和所述目标预处理策略表示所述原始数据优化策略匹配网络成功输出匹[0034]在所述第一量化判别指标对应的备选预处理策略关键词和所述目标预处理策略表示所述原始数据优化策略匹配网络没有成功输出匹动监测记录中的第i个过往联动监测记录包括第i个过往数据质量表征向量、与所述第i个过往数据质量表征向量对应的第i个数据缺陷状态、第i个投票权重以及第i+1个过往数据[0037]基于所述若干个过往联动监测记录对待调试的原始数据优化策略匹配网络进行9[0039]通过以下步骤基于多组过往联动监测记录对待调试的原始数据优化策略匹配网[0040]确定所述第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息是否为过往植入式设备传感监测信息流中最后一个[0041]在所述第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息为所述最后一个过往植入式设备传感监测信息的基础上，基于所述第i个投票权重确定所述原[0042]在所述第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息不为所述最后一个过往植入式设备传感监测信息的基础上，基于所述第i个投票权重与关联数原始数据优化策略匹配网络的神经网络权重存在区别；[0043]基于所述训练参量与所述原始数据优化策略匹配网络的输出确定所述训练误差[0045]在一种实现方式中，所述基于所述第i个投票权重与关联数据优化策略匹配网络[0046]将预存的预处理策略关键词集合中的每个预处理策略关键词按序与所述第i+1个第二批量化判别指标包括所述每个预处理策略关键词对应的[0047]将所述第二批量化判别指标中指标数值最大的第二量化判别指标与所述第i个投[0048]本申请实施例提供一种传感监测数据优化系统，包括至少一[0051]图1为本申请实施例所提供的一种面向智慧医疗的传感监测数据优化方法的流程的关系。[0055]图1示出一种面向智慧医疗的传感监测数据优化方法，应用于传感监测数据优化[0058]步骤120、将所述原始植入式设备传感监测信息流输入预调试的目标数据优化策过往植入式设备传感监测信息分别挖掘出的一批过往数据质量表征向量以及与每个过往个过往植入式设备传感监测信息的上一个过往植入式设备传感监测信息一并确定的数据[0060]步骤130、基于所述数据优化策略匹配观点集确定所述原始植入式设备传感监测信息流中每个植入式设备传感监测信息对应的数[0062]近年来，通过植入式脑机接口芯片进行神经监测和调控的传感数据采集是智慧/[0063]在步骤110中，传感监测数据优化系统首先获取来自慢性神经系统疾病患者脑内[0064]接下来在步骤120中，传感监测数据优化系统将原始植入式设备传感监测信息流[0071]步骤110步骤130所记载的技术方案通过获取原始植入式设备传感监测信息流、设备传感监测信息流的优化提供了创新性的解决方或调控处理和植入式设备等领域的发展提供了有力征向量中的一个数据质量表征向量与所述一批过往植入式设备传感监测信息中的一个过据质量表征向量与所述过往植入式设备传感监测信息中的第一过往植入式设备传感监测映原始植入式设备传感监测信息流中的数据特步骤为后续的数据优化策略匹配提供了基础的数据特征会了如何根据输入的数据质量表征向量来输出相应的数据优化策略始植入式设备传感监测信息进行深度挖掘和[0096]数据质量表征向量是对过往植入式设备传感监测信息的数据质量特征进行量化行所述第二表征向量挖掘的过往植入式设备传感监测信息作为当前过往植入式设备传感往植入式设备传感监测信息的上一个过往植入式设备传感监测信息执行传感监测信息分量表征向量用于表示所述第一批分布特征变量和所述第二批分布特征变量中对应分布特得到一个包含所有当前数据质量表征向量的第二批数据质量表征备传感监测信息中描述目标体征监测数据的区域。这些分布特征变量可能包括信号的均监测信息执行相同的传感监测信息分析操作。该步骤的目的是确定另一批分布特征变量，入式设备传感监测信息之间目标体征监测数据的[0121]在实际应用中，第二批数据质量表征向量的挖掘过程可能涉及复杂的算法和计当前投票权重：将所述当前过往数据质量表征向量输入所述原始数据优化策略匹配网络，前数据缺陷状态与所述目标预处理策略关键词[0125]在一种可替换的实施例中，所述方法不仅涵盖了之前提及的步每个过往数据质量表征向量相对应的数据缺陷状都将其视为当前过往数据质量表征向量，并为其确定一个对应的数据缺陷状态和投票权数据质量表征向量所代表的过往植入式设备传感监测信息在数据质量上存在的问题或缺过往植入式设备传感监测信息进行预处理时所期望据优化系统可以评估当前过往数据质量表征向量所代表的过往植入式设备传感监测信息前过往数据质量表征向量所代表的过往植入式设备传感监测信息在数据质量上与目标状态匹配程度的投票权重。该权重将在后续的数据优化策略选择和匹配过程中发挥重要作每个预处理策略关键词按序与所述当前过往数据质量表征向量一并输入第一判别算法分标对应的备选预处理策略关键词确定为所述当前数据缺陷状态对应的当前预处理策略关词集合中的每个预处理策略关键词按序与当前过往数据质量表征向量一并输入到第一判[0139]当传感监测数据优化系统将所有的预处理策略关键词都与当前过往数据质量表最大的量化判别指标对应的预处理策略关键词确定为当前数据缺陷状态对应的当前预处理策略关键词。[0141]该当前预处理策略关键词就是传感监测数据优化系统想它反映了当前过往数据质量表征向量所代表的过往植入式设备传感监测信息在数据质量能够准确反映数据质量表征向量与预处理策略关键词之间匹配程度的感监测数据优化系统可以定期使用新的过往植入式设备传感监测信息来训练和优化原始热力特征变量是否符合设定的热力分布规则来地反映出当前过往数据质量表征向量所代表的过往植入式设备传感监测信息在数据质量直接根据该规则动态抽取预存的预处理策略关键词集合中的备选预处理策略关键词作为代表了传感监测数据优化系统对过往植入式设备传感监测信息进行预处理时所应该采取练的网络模型，它能够根据输入的过往数据质量表征向量来输出一个对应的数据缺陷状一量化判别指标对应的备选预处理策略关键词确定为所述当前数据缺陷状态对应的当前标对应的备选预处理策略关键词确定为当前数据缺陷状态对应的当前预处理策略关键词低这个与目标预处理策略关键词不同的备选预处理策略关键词在当前数据缺陷状态确定据缺陷状态对应的预处理策略。当备选预处理策略关键词与目标预处理策略关键词相同为后续的数据优化策略选择和匹配提供了更加准确和第i个过往数据质量表征向量、与所述第i个过往数据质量表征向量对应的第i个数据缺陷监测记录包括第i个过往数据质量表征向量、与第i个过往数据质量表征向量对应的第i个配网络确定为目标数据优化策略匹配网络。这个目标网络已经具备了较高的准确性和效经网络权重。训练误差表达式是一个衡量网络输出与实际数据缺陷状态之间差异的函数，录：确定所述第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息是否为过往植入式设备传感监测信息流中最后一个过往植入式设备传感监测信息；在所述第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息为所述最后一个过往植入式设备传感监测信息的基础上，基于所述第i个投票权重确定所述原始数据优化策略匹配网络生成的训练参量；在所述第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息不为所述最后一个过往植入式设备传感监测信息的基础上，基于所述第i个投票[0174]接下来，传感监测数据优化系统需要确定第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息是否为过往植入式设备传感监测信息流中最后一个过往植测数据优化系统将基于第i个投票权重来确定原始数据优化策略匹配网络生成的训练参[0175]如果第i+1个过往数据质量表征向量对应的过往植入式设备传感监测信息不是最后一个过往植入式设备传感监测信息，那么传感监测数据优化系统需要基于第i个投票权匹配网络确定为目标数据优化策略匹配网络。这个目标网络已经经过了充分的训练和调化系统还可以根据实际需