一种基于视频监控的呼吸科患者管理系统及方法与流程

本发明涉及医疗管理领域，尤其涉及一种基于视频监控的呼吸科患者管理系统及方法。

背景技术：

1、呼吸系统疾病是全球范围内常见的公共健康问题，尤其是在慢性阻塞性肺疾病、哮喘和肺炎等疾病发病率逐年上升的今天，对于呼吸科患者，医疗机构需要有效的管理手段，不仅要及时监测患者的病情，还要确保急性发作时能够迅速提供应急措施。传统的医疗监控方式依靠医护人员巡视病房，容易受到人力资源限制，无法实现全天候实时监测；同时，使用机械监测设备需要患者主动配合，且连续性和非接触性监控的能力弱。在信息技术与人工智能快速发展的背景下，基于视频监控的呼吸科患者管理系统逐渐成为一种新兴的解决方案，能够通过视频数据监测患者的生理状态和行为模式，从而提高呼吸疾病患者管理的精准性、智能性和时效性。

2、随着技术的不断进步，基于视频监控的呼吸科患者管理系统将成为未来医疗管理的重要组成部分，为医疗管理带来深远的变革。

3、但上述技术存在如下技术问题：在视频监控中，患者的身体会产生非呼吸相关运动，如手臂摆动、头部转动，导致呼吸检测结果不准确；呼吸频率在不同状态下变化较大，如在休息时较为平稳，而在活动或病理状态下可能变得加快或不规则，呼吸信号的短时剧烈波动容易导致误报，如偶发的咳嗽或打鼾；不同患者的呼吸模式存在显著个体差异，同时呼吸频率受到昼夜节律的影响，容易导致误报。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于视频监控的呼吸科患者管理系统及方法，以解决在视频监控中，患者的身体会产生非呼吸相关运动，如手臂摆动、头部转动，会导致呼吸检测结果不准确；呼吸频率在不同状态下变化较大，如在休息时较为平稳，而在活动或病理状态下可能变得加快或不规则，呼吸信号的短时剧烈波动容易导致误报，如偶发的咳嗽或打鼾；不同患者的呼吸模式存在显著个体差异，同时呼吸频率受到昼夜节律的影响，容易导致误报的技术问题。

2、本发明的一种基于视频监控的呼吸科患者管理系统及方法，具体包括以下技术方案：

3、一种基于视频监控的呼吸科患者管理方法，包括以下步骤：

4、s1、实时采集患者影像，得到视频帧像素矩阵；基于视频帧像素矩阵，通过呼吸区域检测与提取算法计算得到像素变化量及呼吸区域矩阵；

5、s2、基于像素变化量及呼吸区域矩阵，通过自适应递归平滑算法计算得到呼吸活动指标；

6、s3、基于呼吸活动指标，通过分段混合变换算法计算得到呼吸频率；

7、s4、通过个性化呼吸异常检测算法计算得到个性化检测阈值；基于个性化检测阈值，对呼吸频率进行判断，得到判断结果；根据判断结果采取干预策略。

8、优选的，所述s1，具体包括：

9、在呼吸区域检测与提取算法的实现过程中，引入非线性压缩和高斯权重增强，得到像素变化量，像素变化量的具体计算公式为：

10、，

11、其中，表示在位置处的像素变化量；表示用于压缩像素变化的幅度的双曲正切函数；表示在位置处的高斯权重；表示视频帧的高度；表示视频帧的宽度；表示高斯函数的标准差；表示时刻在位置处的像素值；表示时刻在位置处的像素值；

12、引入阈值筛选机制，得到呼吸区域矩阵。

13、优选的，所述s2，具体包括：

14、所述自适应递归平滑算法，引入自适应平滑系数与递归记忆系数，计算得到呼吸活动指标；具体计算公式为：

15、，

16、其中，表示在时刻的呼吸活动指标；表示自适应平滑系数；表示呼吸区域矩阵；表示在位置处的像素变化量；表示在时刻的呼吸活动指标；表示递归记忆系数。

17、优选的，所述s2，具体包括：

18、引入灵敏度系数，结合前一时刻的呼吸活动指标，调整自适应平滑系数。

19、优选的，所述s2，具体包括：

20、引入权重系数，对前一时刻的呼吸活动指标进行缩放，得到递归记忆系数。

21、优选的，所述s3，具体包括：

22、在分段混合变换算法的实现过程中，引入分段变换函数，动态适配患者的呼吸状态变化，计算呼吸活动指标随时间的变化率，得到呼吸频率；分段变换函数的具体公式为：

23、，

24、其中，表示在时刻的呼吸活动的分段变换函数；和分别表示第一权重参数和第二权重参数，分别对应于不同的呼吸状态；和分别表示第一振幅系数和第二振幅系数，分别用于调整正弦函数和余弦函数的振幅；和分别表示第一频率参数和第二频率参数，分别用于控制正弦函数和余弦函数的周期；表示呼吸活动强弱阈值。

25、优选的，所述s4，具体包括：

26、在个性化呼吸异常检测算法的实现过程中，引入生理节律调制项和自适应调节项，得到个性化检测阈值；基于个性化检测阈值，对呼吸模式进行实时监控与异常检测；个性化检测阈值的计算公式为：

27、，

28、其中，表示在时刻的个性化检测阈值；表示基础检测阈值；表示生理节律调制项；表示生理节律的调制系数；表示昼夜周期长度；表示自适应调节项；表示历史平均呼吸活动指标；表示灵敏度参数。

29、一种基于视频监控的呼吸科患者管理系统，包括以下部分：

30、视频采集模块、呼吸区域检测与提取模块、呼吸活动指标计算模块、呼吸频率计算模块、个性化异常检测与干预模块；

31、视频采集模块，实时采集患者影像，得到视频帧像素矩阵；将视频帧像素矩阵输出至呼吸区域检测与提取模块；

32、呼吸区域检测与提取模块，基于视频帧像素矩阵，通过呼吸区域检测与提取算法计算得到像素变化量及呼吸区域矩阵；将像素变化量及呼吸区域矩阵输出至呼吸活动指标计算模块；

33、呼吸活动指标计算模块，基于像素变化量及呼吸区域矩阵，通过自适应递归平滑算法计算得到呼吸活动指标；将呼吸活动指标输出至呼吸频率计算模块；

34、呼吸频率计算模块，基于呼吸活动指标，通过分段混合变换算法计算得到呼吸频率；将呼吸频率输出至个性化异常检测与干预模块；

35、个性化异常检测与干预模块，基于呼吸频率，通过个性化呼吸异常检测算法计算得到个性化检测阈值；基于个性化检测阈值，对当前呼吸频率进行判断，得到判断结果，根据判断结果采取干预策略。

36、本发明的技术方案的有益效果是：

37、1、构建视频帧像素矩阵，通过呼吸区域检测与提取算法，实现了呼吸相关区域的精准识别，通过分析视频帧像素矩阵，采用非线性压缩和高斯权重增强，精准提取呼吸区域，减少了手臂、头部等无关区域的干扰，确保了检测过程的专注性，能捕捉胸部等核心区域的运动特征，避免因微小动作和环境噪声导致的误报，提高了检测的准确性和鲁棒性。

38、2、通过自适应递归平滑算法，实现了呼吸活动的精确跟踪与波动平滑，结合自适应平滑系数与递归记忆系数，不仅捕捉到短期内的突发性呼吸变化，还能保留历史状态，减少因偶然波动造成的误判，使基于视频监控的呼吸科患者管理系统在突发状态下能够快速响应，同时避免因一时的干扰因素（如轻微的体动或设备抖动）导致错误判断，为呼吸状态评估提供高稳定性和灵活性。

39、3、通过分段混合变换算法，计算不同呼吸状态下的个性化的呼吸频率，根据呼吸活动指标的变化，动态切换不同算法处理平稳呼吸与复杂呼吸状态（如急促呼吸），通过二次函数、正弦函数、对数函数等实现频率计算的精准适配，适应患者呼吸的实时变化，能够准确反映自然呼吸周期或突发呼吸异常，特别适用于患者在睡眠和活动期间的不同呼吸模式，保证了个性化和动态适配能力。

40、4、通过个性化呼吸异常检测算法，实现了对个性化检测阈值的实时调整，根据患者的历史呼吸活动和昼夜节律，通过生理节律调制项与自适应更新机制，动态调整个性化检测阈值，使检测结果贴合个体的呼吸规律，避免了单一阈值导致的漏报和误报现象，能够准确判断呼吸异常状态，为医护人员提供实时可靠的检测结果，从而提高了异常检测的精确性和响应效率。

41、5、通过智能化的干预策略，实现了及时干预与风险管理，将个性化检测阈值与当前呼吸频率和历史平均呼吸频率的差异进行比较，得到判断结果；根据判断结果，自动生成干预策略，在检测到呼吸异常时立即报警并触发紧急干预，否则定期观察，确保医护人员能够及时采取应对措施，避免呼吸异常未被及时发现带来的潜在风险，提高了基于视频监控的呼吸科患者管理系统在患者安全管理中的可靠性。