12、生物医学传感器分析与基因相似度测量相关性探索

生物医学传感器分析与基因相似度测量相关性探索

1. 生物医学传感器在疾病识别中的数据收集

在疾病识别领域，尤其是针对严重疾病的情况，在患者生活的地方收集数据至关重要，且信息理想情况下应实时更新和获取。通过智能手机、个人数字助理（PDA）或移动电话进行数据收集，比基于纸质的调查更高效可靠。纸质调查需要亲自提交并手动输入中央健康数据库。

目前，数据收集项目已在多个发展中国家部署，主要作为试点项目。一些成功的项目正在扩大规模，并开始在多个国家或地区推广。其目的在于缩小患者数据方面存在的信息差距，使公共官员能够评估医疗保健计划的有效性，更有效地分配资源，并相应地调整计划和政策。

2. 基于逻辑推理的疾病识别

为了存储推理规则，采用描述逻辑语言，它是一阶逻辑的一个子集。其中，本体网络语言被用作语义网标准来描述领域模型。疾病识别方法依赖于知识相关的识别机制，具体步骤如下：
1. 恢复基本传感器数据，这些数据通常以相对数据的形式存储。
2. 通过计算QRS段值来识别心电图（ECG）信号的特征，并将该信息以实例本体数据的形式存储。
3. 使用描述逻辑类构造函数和语义网规则语言（SWRL）规则，将数据与可接受的估计极限进行比较。
4. 当推理规则被激活时，会发生推理链，将传感器数据测量结果分类为正常情况、可能的威胁或生命危险。
5. 识别的测量结果包含其他传感器状态的适当信息，如三轴加速度计、温度计等，这些信息用作最后阶段的验证器。
6. 验证后，推理器将信息以事件实例的形式放置，系统根据健康状态的严重程度进行相应解释。

本体模型从疾病、病因和人类特征等方面表示医学领域的语义。推理在多个方面进行