[发明专利]基于边缘计算的医疗数据处理方法和系统

权利要求书

1.一种基于边缘计算的医疗数据处理方法，其特征在于，所述方法区分地域为用户部署边缘节点，所述边缘节点部署智能评估模型，所述智能评估模型经所对应地域的医疗数据训练得到；

所述方法包括：

将所述用户的外部访问连接至所适用地域的边缘节点，所述边缘节点获得所述用户的医疗数据；

通过所述边缘节点对所述医疗数据提取特征数据；

对所述特征数据，经所述边缘节点上部署的智能评估模型执行用户所属健康状态评估。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述用户的外部访问连接至所适用的边缘节点，所述边缘节点获得所述用户的医疗数据，包括：

通过用户所适用地域确定对应的容器或虚拟机，所述容器或虚拟机分散部署于不同地域且用于运行所述地域的边缘节点；

将所述用户的外部访问连接至确定的所述容器或虚拟机，通过所述容器或虚拟机为用户连接至运行的边缘节点；

所述边缘节点获得用户发送的医疗数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还为所述边缘节点的集中控制部署中心节点，所述方法包括：

通过所述中心节点监测所述边缘节点相关的资源使用率；

根据监测得到的所述资源使用率，所述中心节点控制执行所对应地域之上的边缘节点调度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述医疗数据包括脉搏波信号，所述通过所述边缘节点对所述医疗数据提取特征数据，包括：

分割所述医疗数据中的脉搏波信号得到心跳数据；

对所述心跳数据分别提取特征值，提取的所述特征值在维度上包括心跳最大值、心跳最小值、重搏波波峰、重搏波峰的宽度；

对提取的特征值，按所对应的维度分别执行平均计算得到用户所有心跳对应的特征数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分割所述医疗数据中的脉搏波信号得到心跳数据，包括：

计算所述脉搏波信号的纵向平均值；

在所述脉搏波信号查找峰值不小于纵向平均值的波峰，取相邻波峰之间的数据为一次心跳数据。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述重搏波波峰所对应维度上，所述对所述心跳数据分别提取特征值的步骤包括：

对所述心跳数据中的后一半数据，遍历查找峰值最大的波峰；

如果查找得到峰值最大的波峰，则将所述峰值最大的波峰置为重搏波波峰；

如果未查找得到峰值最大的波峰，则将所述后一半数据的中间点作为重搏波波峰。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述重搏波波峰的宽度所对应维度上，所述对所述心跳数据分别提取特征值的步骤包括：

根据得到的重搏波波峰，获得所对应重搏波波峰的宽度，所述重搏波波峰为所述后一半数据的中间点时所述宽度记为0。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述边缘节点在进入空闲状态时提取存储的医疗数据，存储的所述医疗数据是对应地域且标记的模型训练数据；

通过提取的所述医疗数据训练所述边缘节点上部署的智能评估模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述边缘节点上部署的智能评估模型，是对相应中心节点的预训练模型适用所在地域医疗数据训练得到的；

所述方法还包括：

所述边缘节点接收所述中心节点下发的预训练模型数据，以部署预训练模型；

通过所在地域医疗设备上传的医疗数据，对所述预训练模型执行训练，获得所述边缘节点上部署的智能评估模型。

10.一种基于边缘计算的医疗数据处理系统，其特征在于，所述系统区分地域为用户部署边缘节点，所述边缘节点部署智能评估模型，所述智能评估模型经所对应地域的医疗数据训练得到；

所述系统包括：

访问处理模块，用于将所述用户的外部访问连接至所适用地域的缘节点，所述边缘节点获得所述用户的医疗数据；

特征提取模块，用于通过所述边缘节点对所述医疗数据提取特征数据；

评估模块，用于对所述特征数据，经所述边缘节点上部署的智能评估模型执行用户所属健康状态评估。