一种远程展示呼吸机实时治疗数据的波形图绘制方法与流程

本发明属于呼吸机的技术领域，特别是涉及一种远程展示呼吸机实时治疗数据的波形图绘制方法，以通过云平台便可远程了解患者实时的治疗效果(包括治疗相关参数、报警信息以及实时流量和压力波形图)。

背景技术：

虽然在呼吸机设备上便可以直接看到患者进行治疗时的相关治疗参数及波形图，但在互联网时代的今天，可以通过互联网使用户、医生更便捷地了解患者的治疗情况。专利号201120274134.4公开的一种远程睡眠呼吸监测系统，包括睡眠呼吸，其中，还包括计算机或服务器，所述睡眠呼吸机采集心电数据、血氧数据、呼吸数据经由无线网络或计算机将数据传输到服务器。其可实现对心电、血氧、呼吸数据进行采集，并通过无线网络传到服务器，采集到的所有数据都被存储在服务器，医护人员可以随时随地访问服务器，获得病人心电、血氧、呼吸数据，对病人的病情发展情况和趋势做出统计分析和判断。然而该远程睡眠呼吸监测系统是将呼吸机设备使用时产生的数据传输到服务器进行存储，并没有对其进行实时在线展示，没有将呼吸机治疗的数据实时展示出来，使得用户和医生无法得知呼吸机的使用情况，以及了解患者的治疗情况，给出治疗建议或调整治疗参数

技术实现要素：

本发明的目的就在于克服现有技术的不足，提供了一种远程展示呼吸机实时治疗数据的波形图绘制方法，其通过云平台对在线呼吸机绘制实时流量和压力波形图，并显示相关的治疗参数和报警信息，其实时波形图的形式能直观地显示用户的使用情况，使医生及其他用户可查看呼吸机使用时的实时流量和压力波形图，治疗参数以及报警信息，方便医生更便捷地了解患者的治疗情况，给出治疗建议或调整治疗参数。且云平台通过WebSocket与服务器建立连接，建立连接后服务器便会持续不断地向云平台发送数据，直至连接断开，其云平台不用定时向服务器发送请求建立连接，以尽可能的降低资源的损耗，加快响应速度，且更稳定。

为了实现上述目的，本发明提供了一种远程展示呼吸机实时治疗数据的波形图绘制方法，包括如下步骤：

步骤(1)，呼吸机在线时，所述呼吸机将其在线状态的实时数据传输给服务器；

步骤(2)，云平台根据所述服务器接收到的实时数据判断所述呼吸机是否在线，当判断所述呼吸机在线时，所述云平台发送接收实时数据指令给所述服务器，并与所述服务器建立WebSocket连接，所述服务器有所述呼吸机的实时数据时，便会主动将实时数据传输给所述云平台，所述云平台以对在线所述呼吸机进行实时监测；

步骤(3)，所述云平台接收到实时数据后，通过画图框架绘制所述呼吸机的实时波形图，并且显示信息包括呼吸机治疗参数和报警信息；

步骤(4)，所述云平台可随时停止或结束对所述呼吸机的实时监测，如想重新对所述呼吸机进行实时监测，重复步骤(2)～(3)。

进一步地，在步骤(1)中，呼吸机在线时，呼吸机将其在线状态的实时数据传输给服务器的过程如下：

a、呼吸机向云平台发送连接请求，云平台收到呼吸机发送的连接请求后，云平台会向呼吸机发送传递实时数据指令；

b、呼吸机收到云平台发送的传递实时数据指令后，将其在线状态的实时数据发送给云平台，云平台对接收到的实时数据进行分类处理并保存；

c、呼吸机关闭治疗并向云平台发送关机指令和该次治疗的报告数据，云平台收到呼吸机发送的关机指令后断开与呼吸机的连接；

d、当呼吸机重新开启治疗时，呼吸机与云平台重新建立连接，以进行实时数据的传输。

云平台在接收呼吸机传输的数据采取了websocket框架supersocket。SuperSocket是一个轻量级,跨平台而且可扩展的Net/Mono Socket服务器程序框架。无须了解如何使用Socket,如何维护Socket连接和Socket如何工作，但是却可以使用SuperSocket很容易地开发出一款Socket服务器端软件，例如游戏服务器，GPS服务器,工业控制服务和数据采集服务器等等。

呼吸机和SuperSocket服务器建立连接后，服务器会对收到的数据进行过滤，过滤掉不符合协议的数据。服务器会对数据进行判断，并对不同的信息分别进行不同的命令处理。

云平台会根据所收到的实时数据的格式，设计相关的数据协议，接收到的数据会根据设计的数据协议进行过滤。同时云平台也会根据接收到的数据类型设计相关的命令方法，也便对不同的数据类型进行不同的处理，如对实时数据和治疗报告数据，需要进行不同的处理。以治疗报告数据为例，云平台在判断该数据为治疗报告类型的数据后，会进入到该类型下的命令处理方法下进行处理。如图4所示，需进行如下处理：

1、对数据进行校验，判断数据是否完整且格式正确等；

2、判断该数据的设备类型，不同的设备类型的治疗报告解析的方法不同，因而判断其设备类型后，对其进行对应的报告解析；

3、将解析后的报告进行保存，将其保存至服务器的数据库中。

同理，云平台将会对不同的数据类型进行对应的处理。

进一步地，步骤(1)中，所述呼吸机在线使用时产生的实时数据包括呼吸机流量、呼吸机压力、呼吸机治疗参数和报警信息，所述呼吸机定时将其在线状态的实时数据传输给所述服务器，所述服务器接收实时数据后将数据保存于所述服务器的数据库中。

进一步地，步骤(2)中，在线所述呼吸机定时将其最后在线时间传输给所述服务器，所述服务器更新其数据库内所述呼吸机的最后在线时间，所述云平台从所述服务器的数据库中获取所述呼吸机的最后在线时间，以及所述服务器的当前时间，并进行比较以判断所述呼吸机是否在线。

进一步地，步骤(2)中，当所述云平台判断所述呼吸机在线时，所述云平台向所述服务器发送WebSocket请求建立连接，并通过WebSocket的框架SignalR与所述服务器建立连接。

进一步地，所述云平台与所述服务器建立WebSocket连接后，所述服务器会持续不断地向云平台发送所述呼吸机的实时数据，直至所述云平台与所述服务器的连接断开。

进一步地，所述云平台与所述服务器建立WebSocket连接的具体步骤包括如下：客户端通过JavaScript发送连接请求，所述服务器收到请求后，会针对不同的客户端生成对应的连接ID，并将ID返回给客户端，以告知客户端连接已建立成功，连接建立成功后，所述服务器会定时向其数据库获取实时数据，并将实时数据定时发送给所述客户端，所述客户端接收实时数据。

进一步地，所述服务器在向其数据库获取实时数据时，会记录每次获取实时数据中的最后一条实时数据的ID，当下一次获取实时数据时，将从该ID后的实时数据进行获取。

进一步地，步骤(3)中，所述云平台通过RGraph框架对接收到的实时数据绘制所述呼吸机的实时波形图；所述RGraph绘制所述呼吸机的实时波形图时，先建立坐标轴，并设置各参数及纵坐标的值，实时治疗波形图会随着时间和接收到的实时数据从左向右动态移动，以生成所述呼吸机的动态实时波形图。

进一步地，所述RGraph绘制所述呼吸机的实时波形图的过程中，首先运用javascript进行实时波形图的参数的初始化设置，包括纵坐标、横坐标和标题，所述云平台获取实时数据后对实时数据进行处理，并将处理后的实时数据进行赋值更新，在绘制实时波形图时，实时波形图的数据为固定长度的数组，数组会根据获取的实时数据进行更新，即移除数组最前面的数据，并将数组中每个数据均向前移位，在数组最后补充最新接收到的实时数据，对于所述呼吸机的治疗参数及报警信息进行赋值即可更新。

进一步的，步骤(3)中，所述云平台通过包括百度Echarts对接收到的实时数据绘制所述呼吸机的实时波形图。ECharts开源来自百度商业前端数据可视化团队，基于html5Canvas，是一个纯Javascript图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。同时还可通过其他的画图框架进行实时波形图的绘制。

本发明的有益效果：本发明通过云平台对在线呼吸机绘制实时流量和压力波形图，并显示相关的治疗参数和报警信息，其实时波形图的形式能直观地显示用户的使用情况，且实时波形图仅延误1-3秒，使医生及其他用户可查看呼吸机使用时的实时流量和压力波形图，治疗参数以及报警信息，方便医生更便捷地了解患者的治疗情况，给出治疗建议或调整治疗参数。且云平台通过WebSocket与服务器建立连接，建立连接后服务器便会持续不断地向云平台发送数据，直至连接断开，其云平台不用定时向服务器发送请求建立连接，以尽可能的降低资源的损耗，加快响应速度，且更稳定。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的流程图。

图2为本发明实施例中云平台绘制实时波形图和显示信息图示例。

图3为本发明实施例中呼吸机向服务器传输数据过程的流程图。

图4为本发明实施例中云平台对接收到的呼吸机实时数据的处理流程图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明提供的一种远程展示呼吸机实时治疗数据的波形图绘制方法，包括如下步骤：

步骤(1)，呼吸机在线时，所述呼吸机将其在线状态的实时数据传输给服务器；

步骤(2)，云平台根据所述服务器接收到的实时数据判断所述呼吸机是否在线，当判断所述呼吸机在线时，所述云平台发送接收实时数据指令给所述服务器，并与所述服务器建立WebSocket连接，所述服务器有所述呼吸机的实时数据时，便会主动将实时数据传输给所述云平台，所述云平台以对在线所述呼吸机进行实时监测；

步骤(3)，所述云平台接收到实时数据后，通过画图框架绘制所述呼吸机的实时波形图，并且显示信息包括呼吸机治疗参数和报警信息；

步骤(4)，所述云平台可随时停止或结束对所述呼吸机的实时监测，如想重新对所述呼吸机进行实时监测，重复步骤(2)～(3)。

在本发明的远程展示呼吸机实时波形图绘制方法中，云平台监测一台或多台呼吸机，其中云平台只对在线呼吸机进行实时监测。

如图3所示，在步骤(1)中，呼吸机在线时，呼吸机将其在线状态的实时数据传输给服务器的过程如下：

a、呼吸机向云平台发送连接请求，云平台收到呼吸机发送的连接请求后，云平台会向呼吸机发送传递实时数据指令；

b、呼吸机收到云平台发送的传递实时数据指令后，将其在线状态的实时数据发送给云平台，云平台对接收到的实时数据进行分类处理并保存；

c、呼吸机关闭治疗并向云平台发送关机指令和该次治疗的报告数据，云平台收到呼吸机发送的关机指令后断开与呼吸机的连接；

d、当呼吸机重新开启治疗时，呼吸机与云平台重新建立连接，以进行实时数据的传输。

云平台在接收呼吸机传输的数据采取了websocket框架supersocket。SuperSocket是一个轻量级,跨平台而且可扩展的Net/Mono Socket服务器程序框架。无须了解如何使用Socket,如何维护Socket连接和Socket如何工作，但是却可以使用SuperSocket很容易地开发出一款Socket服务器端软件，例如游戏服务器，GPS服务器,工业控制服务和数据采集服务器等等。

呼吸机和SuperSocket服务器建立连接后，服务器会对收到的数据进行过滤，过滤掉不符合协议的数据。服务器会对数据进行判断，并对不同的信息分别进行不同的命令处理。

云平台会根据所收到的实时数据的格式，设计相关的数据协议，接收到的数据会根据设计的数据协议进行过滤。同时云平台也会根据接收到的数据类型设计相关的命令方法，也便对不同的数据类型进行不同的处理，如对实时数据和治疗报告数据，需要进行不同的处理。以治疗报告数据为例，云平台在判断该数据为治疗报告类型的数据后，会进入到该类型下的命令处理方法下进行处理。如图4所示，需进行如下处理：

a、对数据进行校验，判断数据是否完整且格式正确等；

b、判断该数据的设备类型，不同的设备类型的治疗报告解析的方法不同，因而判断其设备类型后，对其进行对应的报告解析；

c、将解析后的报告进行保存，将其保存至服务器的数据库中。

同理，云平台将会对不同的数据类型进行对应的处理。

步骤(1)中，所述呼吸机在线使用时产生的实时数据包括呼吸机流量、呼吸机压力、呼吸机治疗参数和报警信息，所述呼吸机定时将其在线状态的实时数据传输给所述服务器，所述服务器接收实时数据后将数据保存于所述服务器的数据库中。呼吸机需定时将其在线状态的实时数据传输给服务器，因此呼吸机内需安装通讯模块，通过通讯模块与服务器通过网络连接或有线连接，以实现呼吸机与服务器进行数据交互，服务器接收呼吸机的实时数据后，将实时数据存储于服务器的数据库中。

如图2示例中，云平台接收到呼吸机的实时数据后，通过画图框架绘制呼吸机的实时波形图，并且显示信息包括呼吸机治疗参数和报警信息，其实时波形图为实时流量波形图和实时压力波形图，呼吸机治疗参数包括呼吸机型号、呼吸机编号、用户姓名、患者治疗时间、患者的治疗模式、患者的呼吸频率的数据、呼吸机运行时IPAP和EPAP的目标压力(其中目标压力不等同于呼吸机运行时的实际压力)、患者单次呼吸的漏气量、患者单次呼吸周期内的峰流速、患者单次呼吸的潮气量、分钟通气量、患者单次呼吸的吸呼比、患者单次呼吸的吸气努力、患者的血氧数据和患者的心率数据。通过云平台展示患者治疗过程中的实时流量波形图和实时压力波形图、以及呼吸机治疗参数和报警信息，方便医生和其他用户更便捷地了解用户的治疗情况，给出治疗建议或调整治疗参数等。

步骤(2)中，在线所述呼吸机定时将其最后在线时间传输给所述服务器，所述服务器更新其数据库内所述呼吸机的最后在线时间，所述云平台从所述服务器的数据库中获取所述呼吸机的最后在线时间，以及所述服务器的当前时间，并进行比较以判断所述呼吸机是否在线。具体地，在线呼吸机每3秒定时将其最后在线时间传输给服务器，服务器更新其数据库内呼吸机的最后在线时间，云平台从服务器的数据库中获取呼吸机的最后在线时间，以及服务器的当前时间，并进行比较以判断呼吸机是否在线。当服务器接收到呼吸机实时数据后，只要服务器内有呼吸机的实时数据便会主动将其发送给云平台，提高响应速度，更快速地更新云平台上呼吸机的治疗参数，展示更新的实时流量和实时压力，以更快地速度知道用户的治疗情况，以便医生能及时处理用户发生的紧急问题。

步骤(2)中，当所述云平台判断所述呼吸机在线时，所述云平台向所述服务器发送WebSocket请求建立连接，并通过WebSocket的框架SignalR与所述服务器建立连接。

WebSocket protocol是HTML5的一种新协议，它实现了浏览器与服务器全双工通信。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要要做一个握手的动作后，浏览器和服务器之间就形成了一条快速通道。两者之间就直接可以数据互相传送，能更好地节省服务器资源和带宽并达到实时通讯。而现很多网站为了实现即时通讯，所用的技术都是轮询(polling)。轮询是在特定的时间间隔(如每1秒)，由浏览器对服务器发出HTTP request，然后由服务器返回最新的数据给客服端的浏览器。这种传统的HTTP request的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断地向服务器发出请求，然而HTTP request的header是非常长的，里面包含的有用数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽。而最新AJAX轮询，其虽能达到全双工通信，但浏览器依然需不断向服务器发送请求。而本发明云平台与服务器建立WebSocket连接后，服务器会持续不断地向云平台发送所述呼吸机的实时数据，直至云平台与所述服务器的连接断开，云平台不用定时向服务器发送请求建立连接，以尽可能的降低资源的损耗。

具体地，所述云平台与所述服务器建立WebSocket连接的具体步骤包括如下：客户端通过JavaScript发送连接请求，所述服务器收到请求后，会针对不同的客户端生成对应的连接ID，并将ID返回给客户端，以告知客户端连接已建立成功，连接建立成功后，所述服务器会定时向其数据库获取实时数据，并将实时数据定时发送给所述客户端，所述客户端接收实时数据。

所述服务器在向其数据库获取实时数据时，会记录每次获取实时数据中的最后一条实时数据的ID，当下一次获取实时数据时，将从该ID后的实时数据进行获取。

步骤(3)中，所述云平台通过RGraph框架对接收到的实时数据绘制所述呼吸机的实时波形图；所述RGraph绘制所述呼吸机的实时波形图时，先建立坐标轴，并设置各参数及纵坐标的值，实时治疗波形图会随着时间和接收到的实时数据从左向右动态移动，以生成所述呼吸机的动态实时波形图。

RGraph是一款开源类的绘制函数图像软件，它可以帮助用户在坐标系统绘制数学图形，并且该程序绘制的图形可以很容易地粘贴到其它应用程序。

所述RGraph绘制所述呼吸机的实时波形图的过程中，首先运用javascript进行实时波形图的参数的初始化设置，包括纵坐标、横坐标和标题，所述云平台获取实时数据后对实时数据进行处理，并将处理后的实时数据进行赋值更新，在绘制实时波形图时，实时波形图的数据为固定长度的数组，数组会根据获取的实时数据进行更新，即移除数组最前面的数据，并将数组中每个数据均向前移位，在数组最后补充最新接收到的实时数据，对于所述呼吸机的治疗参数及报警信息进行赋值即可更新。

步骤(3)中，所述云平台通过包括百度Echarts对接收到的实时数据绘制所述呼吸机的实时波形图。ECharts开源来自百度商业前端数据可视化团队，基于html5Canvas，是一个纯Javascript图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。同时还可通过其他的画图框架进行实时波形图的绘制。

本发明通过云平台对在线呼吸机绘制实时流量和压力波形图，并显示相关的治疗参数和报警信息，其实时波形图的形式能直观地显示用户的使用情况，且实时波形图仅延误1-3秒，使医生及其他用户可查看呼吸机使用时的实时流量和压力波形图，治疗参数以及报警信息，方便医生更便捷地了解患者的治疗情况，给出治疗建议或调整治疗参数。且云平台通过WebSocket与服务器建立连接，建立连接后服务器便会持续不断地向云平台发送数据，直至连接断开，其云平台不用定时向服务器发送请求建立连接，以尽可能的降低资源的损耗，加快响应速度，且更稳定。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。