13、智能医疗:哮喘预警与云端医疗系统的创新应用

智能医疗双系统创新应用

智能医疗:哮喘预警与云端医疗系统的创新应用

1. 哮喘症状与现有管理问题

哮喘是一种常见且顽固的疾病,其症状包括喘息、咳嗽、胸部发紧和呼吸急促等。喘息是由于气道变窄,空气进出狭窄气道时产生的可听见的声音,而气道变窄通常是由炎症导致气道周围肌肉收紧引起的。夜间咳嗽也与哮喘密切相关。

目前哮喘管理存在缺陷,促使人们重新评估个性化医疗保健方法。现有的一些哮喘监测设备存在不足:
- ADAM :自动化哮喘监测设备,根据预设的症状声音算法(如咳嗽和喘息声)量化症状,但缺乏触发预测能力。
- 肺功能仪(Spirometry) :通过让患者用力、快速且长时间吹气,与健康人的早期观察结果进行比较,以检查肺部功能。在使用打开气道的药物后再次测试,如果结果改善,则可能是哮喘的迹象。
- 一氧化氮传感器 :用于测量体内(包括肺部)产生的一氧化氮,高水平的呼出一氧化氮可能意味着气道发炎,是哮喘的一个迹象。然而,这些设备都无法感知环境触发因素。

2. 哮喘发作的诱因

识别哮喘发作的诱因有助于避免接触它们,或在无法避免时抵消其影响。常见的环境过敏诱因包括:
- 香烟烟雾
- 一氧化氮
- 灰尘
- 草或花粉
- 宠物或蟑螂皮屑等

保持清洁卫生的环境可以减少草、花粉、宠物或蟑螂皮屑的影响,但香烟烟雾、一氧化氮和灰尘往往容易被患者忽视,从而导致严重的哮喘发作。这些发作通常开始缓慢,但随着接触这些过敏诱因会迅速加剧。对于哮喘患者来说,吸入这些诱因可能会引发全面的哮喘发作,而普通人

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【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定区间卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论Matlab实现,涵盖了非线性系统状态估计、多源数据融合、目标跟踪及传感器优化等应用场景。文中通过Matlab代码实例演示了各类滤波方法在动态系统中的性能对比适用条件,尤其强调在复杂噪声环境和非线性系统中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论基础的研究生、科研人员及从事自动化、导航、机器人、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于动态系统的状态估计噪声抑制,如目标跟踪、无人机姿态估计、电池SOC估算等;②为科研项目提供主流滤波算法的Matlab实现参考,支持算法复现性能对比;③辅助教学课程设计,帮助理解滤波算法的核心原理编程实现。; 阅读建议:建议结合Matlab代码实践操作,重点关注不同滤波算法在非线性、非高斯环境下的表现差异,建议读者按章节顺序学习,并参考文档中提供的网盘资源获取完整代码仿真模型以加深理解。
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