一种妇产科临床辅助顺产信息处理方法及系统与流程

本发明涉及医疗信息，具体为一种妇产科临床辅助顺产信息处理方法及系统。

背景技术：

1、随着医疗科技的发展，妇产科临床辅助系统在医疗服务中起着越来越重要的作用。传统的妇产科临床辅助系统主要通过手动设备，如血压计、心电图机等，收集孕妇的生理参数，如心率、血压等。然而，这些设备的使用需要专业人员操作，无法实现连续、实时监测，而且只能获取有限的生理参数。

2、此外，传统的妇产科临床辅助系统主要依赖医生的经验进行决策，这可能会导致决策的准确性受到限制。尤其是在复杂的医疗情况下，仅依赖生理参数和医生的经验可能无法做出最优决策。

3、同时，传统的妇产科临床辅助系统的操作过程相对繁琐，医生需要通过键盘或鼠标等输入设备来操作系统，无法实现语音控制，这在一定程度上增加了医生的工作负担。

4、最后，传统的妇产科临床辅助系统通常不能监测和调整孕妇的情绪状态和环境参数。这些因素可能对孕妇和胎儿的健康有重要影响，但在传统的系统中往往被忽视。

5、因此，本发明提出一种妇产科临床辅助顺产信息处理方法及系统，来解决现有技术的不足。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种妇产科临床辅助顺产信息处理方法及系统，解决现有的妇产科临床辅助系统在数据收集、决策支持、操作便利性和孕妇体验等方面的不足。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种妇产科临床辅助顺产信息处理系统，该系统包括：

3、生物电信号采集模块，用于收集母体和胎儿的心电、脑电、肌电生物电信号，该模块使用了基于深度学习的信号处理算法，用于从噪声中分离出有意义的生物电信号，且根据实时数据调整采集参数以优化信号质量；

4、环境感知模块，用于收集环境温度、湿度、噪声、光线信息；

5、微表情识别模块，用于通过摄像头捕捉并分析孕妇的微表情，获取孕妇的情绪状态；

6、深度学习模块，用于对收集的多维度数据进行融合和深度学习，该模块包括自我调整功能以适应不断变化的数据和场景；

7、增强现实结果呈现模块，能将深度学习的结果以动态、三维和可交互的方式呈现给医生，并具有实时反馈功能，可根据医生的交互反馈优化结果展示；

8、语音交互模块，用于通过自然语言处理技术，实时解析和响应医生和孕妇的语音指令，该模块使用了基于深度学习的语言模型，用于理解和生成自然语言。

9、优选的，所述生物电信号采集模块包括一个无线电极贴片，用于非侵入性地收集生物电信号，并具有自我校准功能，以确保数据的准确性。

10、优选的，所述环境感知模块采用多传感器融合技术，以实现对环境的全方位感知，并包括一个预测模块，用于预测未来环境变化，以提供更准确的决策依据。

11、优选的，所述微表情识别模块采用深度学习算法，能够自动学习和识别微表情模式，并包括一个情绪预测模块，用于预测未来情绪变化，以提供更准确的决策依据。

12、优选的，所述深度学习模块采用强化学习算法，能够在连续的决策空间中找出最优策略，并具有自我学习和自我优化功能，以适应不断变化的数据和场景。

13、优选的，所述增强现实结果呈现模块能够生成具有交互性的三维模型，并能根据医生的反馈实时调整模型，以提供更准确的决策依据。

14、优选的，一种使用妇产科临床辅助顺产信息处理系统的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

15、收集母体和胎儿的生物电信号；

16、使用多传感器融合技术收集环境信息；

17、使用深度学习算法捕捉并分析孕妇的微表情；

18、对收集的数据进行融合，并使用强化学习算法进行深度学习；

19、将深度学习的结果以动态、三维和可交互的方式呈现给医生，并根据医生的反馈实时调整模型；

20、使用自然语言处理技术解析和响应医生和孕妇的语音指令。

21、优选的，所述生物电信号采集步骤包括：根据实时数据调整采集参数，使用无线电极贴片收集母体和胎儿的心电、脑电、肌电生物电信号，使用基于深度学习的信号处理算法从噪声中分离出有意义的生物电信号。

22、优选的，所述环境感知步骤包括：使用多传感器融合技术收集环境温度、湿度、噪声、光线信息，使用基于机器学习的环境预测模型预测环境变化对孕妇和胎儿的可能影响，基于预测结果自动调整环境感知参数；所述微表情识别步骤包括：使用深度学习算法通过摄像头捕捉并分析孕妇的微表情，使用基于深度学习的情绪预测模型预测孕妇未来的情绪变化，基于预测结果自动调整微表情识别参数。

23、优选的，所述深度学习步骤包括：对收集的生物电信号、环境信息、微表情数据进行融合，使用强化学习算法进行深度学习，以在连续的决策空间中找出最优策略；所述结果呈现步骤包括：将深度学习的结果以动态、三维和可交互的方式呈现给医生，根据医生的反馈实时调整模型，以提供更准确的决策依据；所述语音交互步骤包括：使用自然语言处理技术解析医生和孕妇的语音指令，使用基于深度学习的语言模型生成响应，以提供更直观和便捷的操作体验。

24、本发明提供了一种妇产科临床辅助顺产信息处理方法及系统。具备以下

25、有益效果：

26、1、该系统通过集成的生物电信号采集模块，能非侵入性地收集母体和胎儿的心电、脑电、肌电生物电信号，同时，环境感知模块通过多传感器融合技术，全面收集环境温度、湿度、噪声、光线信息，此外，微表情识别模块还能通过摄像头捕捉并分析孕妇的微表情，实时获取孕妇的情绪状态。这三个模块共同提供全方位的数据支持，全面监测母体和胎儿的状态。

27、2、本发明通过深度学习模块，该系统能对收集的多维度数据进行融合和深度学习。采用的强化学习算法能够在连续的决策空间中找出最优策略，自我学习和自我优化功能使其能适应不断变化的数据和场景，从而提供更准确的决策依据。

28、3、经过深度学习处理后，增强现实结果呈现模块得以将结果以动态、三维及交互式的方式展现给医生。该模块具备生成交互性三维模型的能力，并能实时根据医生的反馈调整模型，从而协助医生更直观地理解与分析数据，为医生提供更为精准的决策支持。

29、4、本发明语音交互模块通过自然语言处理技术，实时解析和响应医生和孕妇的语音指令。该模块使用了基于深度学习的语言模型，能理解和生成自然语言，提供更直观和便捷的操作体验。

30、5、由于该系统能自动收集和分析数据，提供决策支持，因此能极大地提升医疗效率，缓解医生的工作压力。同时，由于提供了更准确的决策依据，能帮助医生制定更合适的治疗方案，从而改善医疗效果，提高孕妇和胎儿的健康水平。

31、6、通过对孕妇情绪和环境的实时监测和预测，医生能提前采取必要的措施，改善孕妇的舒适度和整体体验。例如，调整环境参数以达到最佳的舒适度，或者通过识别孕妇的微表情，及时了解和调整孕妇的情绪状态。

技术特征：

1.一种妇产科临床辅助顺产信息处理系统，其特征在于，该系统包括：

2.根据权利要求1所述的一种妇产科临床辅助顺产信息处理系统，其特征在于，所述生物电信号采集模块包括一个无线电极贴片，用于非侵入性地收集生物电信号，并具有自我校准功能，以确保数据的准确性。

3.根据权利要求1所述的一种妇产科临床辅助顺产信息处理系统，其特征在于，所述环境感知模块采用多传感器融合技术，以实现对环境的全方位感知，并包括一个预测模块，用于预测未来环境变化，以提供更准确的决策依据。

4.根据权利要求1所述的一种妇产科临床辅助顺产信息处理系统，其特征在于，所述微表情识别模块采用深度学习算法，能够自动学习和识别微表情模式，并包括一个情绪预测模块，用于预测未来情绪变化，以提供更准确的决策依据。

5.根据权利要求1所述的一种妇产科临床辅助顺产信息处理系统，其特征在于，所述深度学习模块采用强化学习算法，能够在连续的决策空间中找出最优策略，并具有自我学习和自我优化功能，以适应不断变化的数据和场景。

6.根据权利要求1所述的一种妇产科临床辅助顺产信息处理系统，其特征在于，所述增强现实结果呈现模块能够生成具有交互性的三维模型，并能根据医生的反馈实时调整模型，以提供更准确的决策依据。

7.一种使用妇产科临床辅助顺产信息处理系统的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的一种妇产科临床辅助顺产信息处理方法，其特征在于，所述生物电信号采集步骤包括：根据实时数据调整采集参数，使用无线电极贴片收集母体和胎儿的心电、脑电、肌电生物电信号，使用基于深度学习的信号处理算法从噪声中分离出有意义的生物电信号。

9.根据权利要求7所述的一种妇产科临床辅助顺产信息处理方法，其特征在于，所述环境感知步骤包括：使用多传感器融合技术收集环境温度、湿度、噪声、光线信息，使用基于机器学习的环境预测模型预测环境变化对孕妇和胎儿的可能影响，基于预测结果自动调整环境感知参数；所述微表情识别步骤包括：使用深度学习算法通过摄像头捕捉并分析孕妇的微表情，使用基于深度学习的情绪预测模型预测孕妇未来的情绪变化，基于预测结果自动调整微表情识别参数。

10.根据权利要求7所述的一种妇产科临床辅助顺产信息处理方法，其特征在于，所述深度学习步骤包括：对收集的生物电信号、环境信息、微表情数据进行融合，使用强化学习算法进行深度学习，以在连续的决策空间中找出最优策略；所述结果呈现步骤包括：将深度学习的结果以动态、三维和可交互的方式呈现给医生，根据医生的反馈实时调整模型，以提供更准确的决策依据；所述语音交互步骤包括：使用自然语言处理技术解析医生和孕妇的语音指令，使用基于深度学习的语言模型生成响应，以提供更直观和便捷的操作体验。

技术总结本申请涉及医疗信息领域，公开了一种妇产科临床辅助顺产信息处理系统，包括生物电信号采集模块，用于收集母体和胎儿的心电、脑电、肌电生物电信号；环境感知模块，用于收集环境温度、湿度、噪声、光线信息；微表情识别模块，用于通过摄像头捕捉并分析孕妇的微表情，获取孕妇的情绪状态；深度学习模块，用于对收集的多维度数据进行融合和深度学习。该系统通过集成的生物电信号采集模块，能非侵入性地收集母体和胎儿的心电、脑电、肌电生物电信号，同时，环境感知模块通过多传感器融合技术，全面收集环境温度、湿度、噪声、光线信息，此外，微表情识别模块还能通过摄像头捕捉并分析孕妇的微表情，实时获取孕妇的情绪状态。技术研发人员：张艳丽,袁波受保护的技术使用者：海南省中医院技术研发日：技术公布日：2024/6/11