申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117954109A

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G16H50/50;G16H10/60;G06N20/00;G16H40/63;G16H40/40;G16H20/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于边缘计算与云计算的实时透析中低血压预测系统，涉及边云协同的技术领域。该系统包括云端与边缘端，云端与所述边缘端无线连接；云端包括数据库模块、深度学习模型库模块及云服务器模块；边缘端包括边缘端开发板、主控模块、患者历史透析数据采集模块、血透机透析参数采集模块及生命体征数据采集模块；云服务器模块将训练完成的透析中低血压预测模型通过无线网的形式发送至边缘端开发板，边缘端开发板根据主控模块传输的透析数据，利用透析中低血压预测模型对透析治疗过程中的患者进行实时在线或离线的低血压预测，提高血液透析中低血压预测的实时性、稳定性及准确率，从而减少了患者在透析治疗过程中的工作量。

主权项：1.一种基于边缘计算与云计算的实时透析中低血压预测系统，其特征在于，包括云端与边缘端，所述云端与所述边缘端无线连接；所述云端包括数据库模块、深度学习模型库模块及云服务器模块；所述边缘端包括边缘端开发板、主控模块、患者历史透析数据采集模块、血透机透析参数采集模块及生命体征数据采集模块；所述数据库模块用于存储透析治疗历史数据，其中，所述透析治疗历史数据包括血透治疗数据及与透析中低血压预测相关的患者体检数据；所述深度学习模型库模块用于存储未训练和已完成训练的透析中低血压预测模型；所述云服务器模块用于从数据库模块中获取透析治疗历史数据，根据透析治疗历史数据对透析中低血压预测模型进行训练，得到训练好的透析中低血压预测模型，并存储至深度学习模型库模块，当云服务器模块收到边缘端发出的模型更新请求时，所述云服务器模块从深度学习模型库中提取训练好的透析中低血压预测模型，并将其发送至发出更新请求的边缘端；所述患者历史透析数据采集模块用于采集患者的治疗方案及体检数据；所述血透机透析参数采集模块用于实时采集患者透析治疗过程中，血透机的透析参数数据；所述生命体征数据采集模块用于实时采集患者透析治疗过程中，患者的生命体征数据；所述主控模块用于将患者历史透析数据采集模块、血透机透析参数采集模块及生命体征数据采集模块采集的患者的透析数据传输至边缘端开发板；所述边缘端开发板通过无线网络连接的方式，向云服务器模块发出透析中低血压预测模型更新请求，将云服务器模块发送的透析中低血压预测模型进行装载，利用所述透析中低血压预测模型根据主控模块传输的患者的透析数据，对透析治疗过程中的患者进行实时在线或离线的低血压预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 一种基于边缘计算与云计算的实时透析中低血压预测系统

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