医用设备的数据分类处理方法及系统

1.一种医用设备的数据分类处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
A.接收医用设备传送的生理信号数据；
B.根据生理信号数据的数值不同，将生理信号数据进行分类产生分类数据；
C.存储分类数据；
所述步骤C包括按分类的不同，将分类数据做对应的标记，及存储分类数据；该数据分类处理方法还包括：
D.根据触发信号及标记，读取对应的分类数据；
E.显示对应的分类数据；
在步骤B中包括如下步骤：
B1.判断生理信号数据是否为有效数据，如果是有效数据、那么执行B2步骤，如果不是有效数据、那么执行A步骤；
B2.判断生理信号数据是否为正常数据，如是正常数据、那行执行正常数据分类步骤，如是异常数据、那么执行异常数据分类步骤。
2.根据权利要求1所述的数据分类处理方法，其特征在于:
正常数据分类步骤包括：将分类数据分类为正常数据，然后执行C步骤；
异常数据分类步骤包括步骤Y1至步骤Y3：
Y1.将分类数据分类为异常数据；
Y2.判断异常数据是否为高级报警，如是高级报警、那么将异常数据分类为高危数据，如不是高级报警、那么将异常数据分类为低危数据；
Y3.执行C步骤。
3.根据权利要求2所述的数据分类处理方法，其特征在于，所述步骤D与步骤E之间包括步骤Q；在步骤Q中，根据标记判断分类数据的类型。
4.根据权利要求3所述的数据分类处理方法，其特征在于，所述步骤Q包括如下步骤：
Q1.读取已存储的分类数据；
Q2.根据标记判断出是正常数据或低危数据或高危数据。
5.根据权利要求4所述的数据分类处理方法，其特征在于，所述步骤D与步骤Q之间包括调用预设图表显示模式步骤。
6.根据权利要求5所述的数据分类处理方法，其特征在于，所述步骤E中，根据预设图表显示模式对分类数据进行显示；所述医用设备包括监护仪。
7.一种医用设备的数据分类处理系统，其特征在于：包括数据接收模块、数据分类模块、数据标记模块、数据存储模块、数据读取模块、数据显示模块；所述数据接收模块用于接收监护仪传送的生理信号数据；所述数据分类模块用于根据生理信号数据的数值不同，将生理信号数据进行分类产生分类数据；所述数据标记模块用于按分类的不同，将分类数据做对应的标记；所述数据存储模块用于存储分类数据；所述数据读取模块用于根据触发信号及标记，读取对应的分类数据；所述数据显示模块用于显示对应的分类数据；
在所述数据分类模块中，还包括判断生理信号数据是否为有效数据，如果是有效数据、那么执行数据类型判断模块，如果不是有效数据、那么执行数据接收模块；
在所述数据类型判断模块中，判断生理信号数据是否为正常数据，如是正常数据、那行进行正常数据分类，如是异常数据、那么进行异常数据分类。
8.根据权利要求7所述的数据分类处理系统，其特征在于：该数据分类处理系统还包括数据类型判断模块和模式调用模块，所述数据类型判断模块用于根据标记判断出是正常数据或低危数据或高危数据；所述模式调用模块分别与所述数据读取模块和所述数据显示模块相连；所述医用设备包括监护仪。

医用设备的数据分类处理方法及系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及医用诊断测量领域，尤其涉及一种医用设备的数据分类处理方法及系统。\n背景技术\n[0002] 在医疗诊断领域，多参数监护仪等医疗诊断设备已经得到广泛的应用。多参数监护仪用于实时地采集、显示和监视病人的生理参数，如心率、血压、体温等，这些生理参数的测量值就是行业里称呼的“趋势值”。在临床应用中，如果被监护的病人发生了生理上的异常，比如：体温过高、心跳过快，多参数监护仪必须以明显、突出的方式来将这些信息告知医护人员，临床上常见的方式有产生声音信号、产生灯光信号、产生文字信号、等等，所以报警信息是病人监护仪中非常重要的一类信息。各个病人监护仪制造厂家都围绕报警信息实现了很多的功能，为的就是让医护人员尽早发现病人的生理异常，及时作出下一步的判断和处理。\n[0003] 市场上的众多制造商的病人监护仪产品，在进行病人监护时所产生的报警信息都是突出显示实时的监护信息，比如此刻病人产生了生理上的异常，并触发了报警信息，则病人监护仪会用较为突出的形式将该报警信息显示出来，当病人自动恢复了生理异常的状态，报警信息就会消失，但是，在回顾病人整个监护过程中的整体趋势值的信息时，却并不能很明显地根据危重报警等级，显示出曾经采集到的该病人过去曾经发生过生理异常的参数信息状态，因为现有的医疗监护仪不具备趁势值数据处理的功能，影响了医疗监护仪的整体性能，所以医护人员不能够对病人曾经出现的体温过高或心跳过快的级别进行快速定位和查看，影响了医护人员对病人的病情快速及时的了解和掌握。\n发明内容\n[0004] 为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种医用设备的数据分类处理方法。\n[0005] 本发明提供了一种医用设备的数据分类处理方法，包括如下步骤：\n[0006] A.接收监护仪传送的生理信号数据；\n[0007] B.根据生理信号数据的数值不同，将生理信号数据进行分类产生分类数据；\n[0008] C.存储分类数据。\n[0009] 作为本发明的进一步改进，所述步骤C包括按分类的不同，将分类数据做对应的标记，及存储分类数据；该数据分类处理方法还包括：\n[0010] D. 根据触发信号及标记，读取对应的分类数据；\n[0011] E. 显示对应的分类数据。\n[0012] 作为本发明的进一步改进，在步骤B中包括如下步骤：\n[0013] B1. 判断生理信号数据是否为有效数据，如果是有效数据、那么执行B2步骤，如果不是有效数据、那么执行A步骤；\n[0014] B2. 判断生理信号数据是否为正常数据，如是正常数据、那行执行正常数据分类步骤，如是异常数据、那么执行异常数据分类步骤。\n[0015] 作为本发明的进一步改进，正常数据分类步骤包括：将分类数据分类为正常数据，然后执行C步骤；\n[0016] 异常数据分类步骤包括步骤Y1至步骤Y3：\n[0017] Y1. 将分类数据分类为异常数据；\n[0018] Y2. 判断异常数据是否为高级报警，如是高级报警、那么将异常数据分类为高危数据，如不是高级报警、那么将异常数据分类为低危数据；\n[0019] Y3. 执行C步骤。\n[0020] 作为本发明的进一步改进，所述D与步骤E之间包括步骤Q；在步骤Q中，根据标记判断分类数据的类型。\n[0021] 作为本发明的进一步改进，所述步骤Q包括如下步骤：\n[0022] Q1. 读取已存储的分类数据；\n[0023] Q2. 根据标记判断出是正常数据或低危数据或高危数据。\n[0024] 作为本发明的进一步改进，所述步骤D与步骤Q之间包括调用预设图表显示模式步骤。\n[0025] 作为本发明的进一步改进，所述步骤E中，根据预设图表显示模式对分类数据进行显示；所述医用设备包括监护仪。\n[0026] 本发明还公开了一种医用设备的数据分类处理系统，包括数据接收模块、数据分类模块、数据标记模块、数据存储模块、数据读取模块、数据显示模块；所述数据接收模块用于接收监护仪传送的生理信号数据；所述数据分类模块用于根据生理信号数据的数值不同，将生理信号数据进行分类产生分类数据；所述数据标记模块用于按分类的不同，将分类数据做对应的标记；所述数据存储模块用于存储分类数据；所述数据读取模块用于根据触发信号及标记，读取对应的分类数据；所述数据显示模块用于显示对应的分类数据。\n[0027] 作为本发明的进一步改进，该数据分类处理系统还包括数据类型判断模块和模式调用模块，所述数据类型判断模块用于根据标记判断出是正常数据或低危数据或高危数据；所述模式调用模块分别与所述数据读取模块和所述数据显示模块相连；所述医用设备包括监护仪。\n[0028] 本发明的有益效果是：本发明通过对医用设备所采集的生理信号数据进行筛选、分类、判断，对监护仪所采集的生理信号数据进行整合，使原有繁杂的生理信号数据得到了梳理，并且本发明对生理信号数据的筛选、分类、判断更加准确，显著的提高了对生理信号数据处理的能力，提升了监护仪的性能，使得医护人员的使用更加方便和高效。\n附图说明\n[0029] 图1是本发明的方法流程图。\n[0030] 图2是本发明的具体实施例的方法流程图。\n[0031] 图3是本发明的第一种显示方式。\n[0032] 图4是本发明的第二种显示方式。\n[0033] 图5是本发明的第三种显示方式。\n[0034] 图6是本发明的第四种显示方式。\n[0035] 图7是本发明的第五种显示方式。\n[0036] 图8是本发明的第六种显示方式。\n[0037] 图9是本发明的系统原理框图。\n[0038] 图10是本发明的一实施例的系统原理框图。\n具体实施方式\n[0039] 如图1所示，本发明公开了一种医用设备的数据分类处理方法，包括步骤S1至S6：\n在步骤S1中，接收医用设备传送的生理信号数据。在步骤S2中，根据生理信号数据的数值不同，将生理信号数据进行分类产生分类数据。在步骤S3中，按分类的不同，将分类数据做对应的标记。在步骤S4中，存储分类数据。在步骤S5中，根据触发信号及标记，读取对应的分类数据。在步骤S6中，显示对应的分类数据。\n[0040] 如图2所示，在步骤S2中包括步骤S21至步骤S22：在步骤S21中，判断生理信号数据是否为有效数据，如果是有效数据、那么执行S22步骤，如果不是有效数据、那么执行S1步骤。在步骤S22中，判断生理信号数据是否为正常数据，如是正常数据、那行执行正常数据分类步骤，如是异常数据、那么执行异常数据分类步骤。\n[0041] 正常数据分类步骤包括将分类数据分类为正常数据，然后执行S3步骤。\n[0042] 异常数据分类步骤包括步骤H1至步骤H3：在步骤H1中，将分类数据分类为异常数据。在步骤H2中，判断异常数据是否为高级报警，如是高级报警、那么将异常数据分类为高危数据，如不是高级报警、那么将异常数据分类为低危数据。在步骤H2中的判断异常数据是否为高级报警，可以通代阈值比较的方式得出，如大于设定阈值便是高级报警。在步骤H3中，执行S3步骤。\n[0043] 所述步骤S5与步骤S6之间包括步骤W；在步骤W中，根据标记判断分类数据的类型。所述步骤W包括步骤W1至步骤W2：在步骤W1中，读取已存储的分类数据；在步骤W2中，根据标记判断出是正常数据或低危数据或高危数据。\n[0044] 所述步骤S5与步骤W之间包括调用预设图表显示模式步骤。\n[0045] 在所述步骤S6中，根据预设图表显示模式对分类数据进行显示。所述医用设备包括监护仪，该医用设备还包括其他能够进行数据采集的设备。\n[0046] 下面对本发明的实施例进行具体描述：在步骤S1中，首先从监护仪将原始的生理信号采集成所需要的数据，并将这些数据通过硬件通道上发给监护仪的主控软件。\n[0047] 在步骤S21中，对这些原始的数据进行最初的筛选，过滤掉并无效的数据，这些无效的数据有可能是在监护仪还未进入正常监护状态所采集到的干扰数据。\n[0048] 在步骤S22中，对生理信号数据根据预设的报警限来判断进行第一次判断，用来识别这些生理信号数据是正常的数据，还是异常数据（表示病人此时的生理数据异常，需要医护人员关注），正常的数据会被分类为正常数据；如果是异常数据，那么执行步骤H1，在步骤H1中，将分类数据分类为异常数据；在步骤H2中，再进行根据预设的危重等级的第二次判断，识别这些数据是低危数据，还是高危数据（需要医护人员特别关注）。\n[0049] 在步骤S3中，将正常数据、高危数据、低危数据全部进行记录，并为以上三个数据分别做分类标记。\n[0050] 步骤S1至步骤S3完成了对原始数据的读取、过滤和分类，已经满足本专利对数据源的要求了，步骤S4就是将这些已经处理完成的数据存储起来，以备后来的查看。\n[0051] 在步骤S5中，用户后期如果想查看这些已经存储的数据，需要通过操作菜单的方式进入数据回顾界面。\n[0052] 在调用预设图表显示模式步骤中，数据的程序方式优选可以分为表格和图形，上位机的软件会根据步骤S5中用户选择的调用出预设的显示模式，表格模式，或者图形模式。\n[0053] 在步骤W1中，开始读取步骤S4中已经分类并且标记好的数据。在步骤W2中，根据步骤S3的标记将数据分别识别出来，并根据分类的不同，分类为正常数据、低危数据、高危数据。\n[0054] 在步骤S6中，调用对应不同类别的预设数据显示模式，并结合预设图表模式进行显示。\n[0055] 在步骤W中已经将数据根据步骤S3中对数据的不同标记识别并分类出来了，然后上位机软件会根据数据类型的不同自动选择不同特点的界面; 比如，如果数据是低危数据或者高危数据，在数据的回顾界面下面会显示出一个如图3所示的可操作的图形条来当指示图，图3中的图形条的A端到B端指示出的数据包括了所有的监护数据，其中颜色不同的条块，比如a、b和c段，指示的就是低危或者高危的数据段，用户可以通过操作直接跳转到该段，回顾异常数据。\n[0056] 在调用预设图表显示模式步骤中选择了表格的显示模式，如果遇到了低危数据，上位机软件会自动调用如图4所示的表格，在图4的表格中用不同的背景色的方式来将低危数据通过不同的背景色标示出来，或者自动调用图5所示的表格，在图5的表格中用不同的文字颜色的方式来将低危数据通过不同的前景色标示出来。如果遇到了高危的数据，上位机软件会自动调用图6的表格，在图6的表格中用不同的动画效果的方式来将低危数据通过闪烁前景色或者闪烁背景色的方式标示出来。以上调用预设图表显示模式仅是本发明的一个实施例而已，本发明中也可以在图5的表格中用不同的文字颜色的方式来将高危数据通过不同的前景色标示出来；当然可以在图6的表格中用不同的动画效果的方式来将高危数据通过闪烁前景色或者闪烁背景色的方式标示出来。\n[0057] 如果在调用预设图表显示模式步骤中选择了图形的显示模式，如果数据段中最危重的数据只有低危数据，上位机软件会自动调用图7的图形，在图7的坐标图中用不同的线条颜色的方式来显示低危数据，例如图7中的深色数据段（ab、cd、ef）是低危数据，而浅色的数据段（bc、de）是正常数据段。如果数据段中最危重的数据只是高危数据，上位机软件会自动调用图8的图形，在图8的坐标图中用不同的背景色的方式来显示高危数据，例如深色的A区标示出正常数值的范围，在该范围内的数据段（bc、de）是正常的数据段，而不在该区域的数据段（ab、cd、ef）就是高危数据段。以上调用预设图表显示模式仅是本发明的另一个实施例而已，低危数据段及正常数据段完全可以用其他的显示方式进行显示，可以根据医护人员需要进行选择；例如可以用图4至图6的表格方式进行显示。\n[0058] 如图9所示，本发明还公开了一种医疗监护仪的数据分类处理系统，包括数据接收模块1、数据分类模块2、数据标记模块3、数据存储模块4、数据读取模块5、数据显示模块\n6；所述数据接收模块1用于接收监护仪传送的生理信号数据；所述数据分类模块2用于根据生理信号数据的数值不同，将生理信号数据进行分类产生分类数据；所述数据标记模块\n3用于按分类的不同，将分类数据做对应的标记；所述数据存储模块4用于存储分类数据；\n所述数据读取模块5用于根据触发信号及标记，读取对应的分类数据；所述数据显示模块6用于显示对应的分类数据。\n[0059] 如图10所示，该数据分类处理系统还包括数据类型判断模块7和模式调用模块8，所述数据类型判断模块7用于根据标记判断出是正常数据或低危数据或高危数据；所述模式调用模块8分别与所述数据读取模块5和所述数据显示模块6相连；所述医用设备包括监护仪。\n[0060] 在数据类型判断模块中，数据的程序方式可以分为表格和图形，上位机软件会根据步骤S5中用户选择的调用出预设的显示模式，表格模式，或者图形模式。\n[0061] 数据读取模块会用模式调用模块来启动数据回顾功能，并最终触发对数据的读取动作，数据显示模块也会用模式调用模块来根据判断的结果来调用相对应的显示模式。\n[0062] 有益效果：因为现有的监护仪不具备数据处理的功能，影响了医疗监护仪的整体性能，所以医护人员不能够对病人曾经出现的体温过高或心跳过快的级别进行快速定位和查看，影响了医护人员对病人的病情快速及时的了解和掌握，本发明通过对监护仪所采集的生理信号数据进行筛选、分类、判断，对监护仪所采集的生理信号数据进行整合，使原有繁杂的生理信号数据得到了梳理，并且本发明对生理信号数据的筛选、分类、判断更加准确，显著的提高了对生理信号数据处理的能力，提升了监护仪的性能，使得医护人员的使用更加方便和高效。\n[0063] 为了让医护人员在回顾病人监护仪中的历史监护趋势数据时，也可以很直观地发现该病人曾经发生过的报警信息，并且可以在众多生理指标中精确定位到是哪个指标，在什么时候发生了报警，产生该报警时其他生理指标有什么关联的异常，我们需要将所有这些报警信息都保存下来，并且在回顾的时候还要将其以一种直观、醒目的方式，按照时间的发生顺序呈现在生理参数趋势值信息中。综上所述，在巨量的趋势值回顾数据中，本发明的技术方案，对整体趋势数据进行分类，根据不同的危重报警等级对报警数据进行不同模式的突出显示，使得使用者可以快速、清晰的查看趋势数据，特别是危重异常数据，方便其尽快做出下一步的判断和处理。\n[0064] 以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。