一种基于云边协同的电阻抗成像及远程监测方法

本发明涉及电阻抗成像领域，具体涉及一种基于云边协同的电阻抗成像及远程监测方法。

背景技术：

1、肺脏是呼吸系统的主要器官，肺部疾病如慢肺阻、呼吸窘迫综合症等会引起患者呼吸困难，甚至死亡。目前肺部疾病的诊断主要依赖于ct，但由于ct具有放射性不宜于频繁使用，对危重症患者无法进行临床实时监测。电阻抗成像(electricalimpedancetomography，eit)是一种能将被测区域内部电导率的变化通过图像直观呈现出来的一种新兴功能性成像技术。它能非侵入性地研究肺内不同区域的通气分布情况，对于需要进行机械通气的患者，可利用肺部阻抗图形变化来监测气道通气情况、观察肺部膨胀和收缩，帮助医生调整呼吸机参数，提高机械通气的效果。通过对比正常肺组织和异常组织的电阻抗分布，可以及早发现肺部病变位置。eit技术不使用放射性元素，对人体无害，并且价格低、体积小，利用它可对肺部进行连续监测，从而帮助医生进行疾病诊断或优化治疗方案。

2、电阻抗成像是利用采集到的电压数据通过一定的图像重构算法来重构出被测区域的电阻抗(或电导率)分布并将其以图像的形式在屏幕上呈现。图像重构的算法有很多，如反投影法、高斯牛顿法、共轭梯度法、d-bar法等，这些传统算法虽然能够识别出目标物的位置，但图像重构时间较长，重构的图像含有大量的伪影、目标不清晰。随着智能技术的快速发展，深度学习算法能够实现输入和输出量之间的非线性映射关系，具有优秀的自动抽取特征信息的能力，因此近年来各种深度卷积神经网络被广泛地应用到eit图像重构之中。深度学习模型训练好后，实际的图像重构可以在毫秒内完成，满足电阻抗成像对速度的要求。

3、然而，深度学习不仅需要大量高质量的数据集，而且模型参数多、占用内存大，难以部署在边缘终端设备中。云集中式是将网络模型的训练或测试放在服务器或云端进行，但频繁的数据传输不仅增加了网络的传输时延，加大了网络带宽的压力，有可能造成医疗数据泄露的风险，而且网络中断也有可能导致数据丢失，同时会增大医院设备投入，从而难以实现电阻抗成像的在医学监测方面所要求的准确性、实时性和安全性。另外，目前的电阻抗系统都是单机版，对于危重患者需要连续实时监测，这增加了医护人员的工作量，医疗资源也没有得到充分利用，而且也缺少对普通患者的常规检测和个性化医疗服务。

技术实现思路

1、本发明针对以上问题提供了一种基于云边协同的电阻抗成像及远程监测方法。

2、为了解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

3、一种云边协同的电阻抗成像系统架构，其特征在于，该架构分为公共云、医院云、边和端四个部分组成，从终端采集的数据不需要完全传输到云端而是在缘端进行处理，将需要高性能计算的电阻抗成像模型的训练放在云端进行，而存储和计算能力较弱的缘端只进行数据处理、模型推理和多用户监测；云端设计为中心云和医院云两层分级结构，医院云和缘端、终端的数据传输在内部局域网内进行，在对处理后的数据传输到中心云时对敏感医疗数据进行加密处理，以更好的保护患者隐私，减少医疗数据被窃取的风险。

4、一种基于云边协同的电阻抗成像模型优化方法，其特征在于，由各边端接收终端传送的电压数据，经过模型测试得到电阻抗重构图像，专业人员定期对存储的电压—重构图像样本进行筛选和标注，选出高质量的数据样本发送到医院云，而后上传到中心云对深度学习数据集进行有效补充，定期对网络模型进行训练和优化，优化后的网络模型发送到医院云和各边端进行图像重构，以能够持续改进图像重构的质量。

5、一种基于云边协同的电阻抗远程监测方法，其特征在于，远程监测分为医院内多终端远程监测和家用远程监测两种，其中医院内多终端远程监测部署在边端可同时监测设在病房或专用监护室的多个终端，医生或护士通过实时监测患者的电阻抗变化来实现对患者病情变化的掌控，帮助医生进行医疗诊断和制定治疗方案；家用远程监测是由患者在家对自己进行日常检测，将检测结果通过手机连接到医院云，并定制个性化医疗服务。

6、从技术方案上可以看出，本发明有以下优点：

7、本发明可以实现电阻抗成像数据在云、边、端之间的高效传输，解决了传统深度学习训练和测试在实际运用中存在的问题；可实现数据的持续更新和模型的不断优化，不断提高图像重构的准确度；可降低医院对基础设置的投入，并能有效防止数据传输过程中的数据丢失和泄密问题；可完成对患者的远程监测，优化了医疗资源，提高了医疗服务质量。

1.一种基于云边协同的电阻抗成像及远程监测方法，其特征在于，包括：

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