[发明专利]一种用于脑卒中延续护理的用户终端及其系统

权利要求书

1.一种用于脑卒中延续护理的用户系统，其特征在于，包括用户平台、信息采集模块、通信监测模块、状态预测模块、服务器、医疗平台、优化反馈模块、语音播报模块以及显示模块；

其中，所述用户平台用于对患者身份信息进行验证并反馈相关护理方案；

所述信息采集模块用于实时采集患者体征信息；

所述通信监测模块用于对用户平台上传的患者信息进行监测拦截；

所述状态预测模块用于接收各组患者信息并对其进行预测分析；

所述服务器用于接收分析结果并生成对应的医护方案；

所述医疗平台用于接收生成医护方案并由相关医疗人员进行查看调整；

所述优化反馈模块用于对服务器运行性能进行检测优化；

所述语音播报模块用于将患者状态以及医护方案进行实时播报；

所述显示模块用于显示当前患者各项体征信息以及医护方案信息。

2.根据权利要求1所述的一种用于脑卒中延续护理的用户系统，其特征在于，所述通信监测模块监测拦截具体步骤如下：

步骤一：通信监测模块接收各组上传的患者信息，之后通过独立编码器对各组患者信息中非二进制的信息转换为二进制，再对各组信息通过归一化处理转换至规定检测区间内；

步骤二：筛选处理完成的各组患者信息中所需的特征参数，依据筛选出的各组特征参数对外部病毒数据库进行检索对比，若存在对比结果一致的数据，则判断相对应的患者信息为病毒数据，并记录该患者信息所属IP地址，同时对其进行拦截；

步骤三：若不存在对比结果一致的数据，则将该患者信息上传至外部云端虚拟机进行传染模拟，同时通信监测模块根据网络病毒定义而确立传染标准，并将模拟结果与该传染标准进行对比，并对存在病毒的患者信息进行阻隔查杀，并记录其所属IP地址。

3.根据权利要求2所述的一种用于脑卒中延续护理的用户系统，其特征在于，所述状态预测模块预测分析具体步骤如下：

步骤(1)：状态预测模块接收医疗平台发送的脑卒中医疗信息，并构建一组分析神经网络，再通过接收的各组医疗信息对该分析神经网络进行训练优化以获取最优参数；

步骤(2)：然后分析神经网络接收各组患者信息，并对其进行特征降维处理，之后筛选出能够表示患者信息的特征参数，筛除对于表征能力差的特征参数；

步骤(3)：将当前数据所对应的患者信息的归一化值作为患者状态标签，将患者信息划分为训练集以及测试集，并对训练集进行标准化处理以获取训练样本，之后将训练样本输送到分析神经网络；

步骤(4)：将最优参数设置为神经网络具体参数，并采用长期迭代法训练该分析神经网络，并将测试集输入到训练好的分析神经网络中，画出患者身体状态预测曲线，并加以分析。

4.根据权利要求1所述的一种用于脑卒中延续护理的用户系统，其特征在于，所述优化反馈模块检测优化具体步骤如下：

步骤Ⅰ：优化反馈模块为服务器各端口生成一个启动链表，并按照端口的LRU顺序对各组启动链表头部进行进一步链接，收集交互频率最少的端口信息，并将该端口的启动链表安排在LRU链表的首位，并依次进行排序；

步骤Ⅱ：在端口启动之前清除所有更新页表项的访问位，优化反馈模块在端口启动时间结束之前，重新检查所有页面的访问位，检查完成后对启动链表中的各组页面信息进行数据更新，再从LRU链表的头部依次选择最不活跃的端口，并从相应启动链表中选择受害页面，直到获得足够的页面；

步骤Ⅲ：将选择的受害页面合并为一个块，并对该块进行标记，再唤醒一个压缩驱动程序以解析被标记的块，并获得属于该块的物理页，之后将物理页复制到缓冲区中，然后调用压缩算法将缓冲区中的该物理页压缩到压缩块中，并将压缩块存储至优化反馈模块中；

步骤Ⅳ：之后优化反馈模块依据系统默认或人工设定的循环时间值对自身缓存的压缩块数量进行统计，并对压缩块回收率进行计算更新，之后依据计算出的回收率对缓存的压缩块进行释放清除。