一种疾病数据采集分析方法及采集分析系统与流程

本发明涉及疾病数据采集分析，具体而言，涉及一种疾病数据采集分析方法及采集分析系统。

背景技术：

1、随着科技的高速发展，数据采集和分析的应用领域变得更加广泛，其中最为显著的便是疾病的数据采集和数据分析，因其具备的智能化、高效化等特征，为患者提供更加方便有效的诊断结果，成为了保持人口健康的重要的诊断方式。

2、由于社会工作环境和生活环境的影响，许多患者对自身的鼻炎并不重视，导致患者鼻炎加重，进而引发一系列的疾病，由此凸显了对鼻炎数据采集分析的重要性。

3、目前对患者的鼻炎数据进行采集时，主要通过对患者的鼻腔内部进行检测，并基于患者的鼻腔内部数据对患者进行鼻炎类型诊断，检查过程较为繁琐，无法实现对患者对应鼻炎类型分析的智能化和高效化，进一步延长了患者的诊断周期。

4、目前对患者的鼻炎严重程度分析时，主要通过医生对患者的鼻腔数据进行诊断和分析，忽略了对患者的呼吸状态数据进行分析，不仅造成了患者鼻炎严重程度分析的片面性和主观性，同时还缺乏了科学的数据支撑，在一定程度上为患者后续治疗产生了一定的影响。

技术实现思路

1、为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种疾病数据采集分析方法及采集分析系统,能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：本发明第一方面提供一种疾病数据采集分析方法，包括如下步骤：一、患者鼻腔分泌物信息采集分析：对目标患者对应设定周期的面部状态视频进行采集，并由此得到目标患者对应各次流涕行为的面部状态子视频，同时对目标患者对应各次流涕行为的鼻腔分泌物信息进行提取和分析，得到目标患者对应的指定鼻炎类型。

3、二、患者鼻粘膜状态采集分析：对目标患者对应设定周期中各采集时间点的鼻腔内部信息进行采集，得到目标患者对应各采集时间点的鼻腔内部信息集合，并由此分析目标患者对应各采集时间点的鼻腔内部状态评估指数。

4、三、患者呼吸信息采集分析：对目标患者对应设定周期中各采集时间点的呼吸信息进行采集，得到目标患者对应各采集时间点的呼吸信息集合，并由此分析目标患者对应各采集时间点的呼吸状态评估指数。

5、四、患者鼻炎严重程度分析：对目标患者对应的鼻炎严重程度评估系数进行分析，得到目标患者对应的鼻炎严重程度评估系数，并由此对目标患者对应的鼻炎严重等级进行分析。

6、五、鼻炎严重程度显示与处理：对目标患者对应的鼻炎严重等级进行显示，并进行相应的处理。

7、作为本发明的优选方案，所述第一步中对目标患者对应各次流涕行为的鼻腔分泌物信息进行提取和分析，其具体提取和分析步骤如下：101：将目标患者对应各次流涕行为的面部状态子视频进行图像分割，得到目标患者对应各次流涕行为的面部状态子图像集合，并对目标患者对应各次流涕行为中面部状态子图像集合的鼻腔部位进行聚焦放大，得到目标患者对应各次流涕行为中聚焦放大后的鼻腔部位子图像集合。

8、102：从目标患者对应各次流涕行为中聚焦放大后的鼻腔部位子图像集合内提取目标患者对应各次流涕行为的鼻腔分泌物图像，并从目标患者对应各次流涕行为的鼻腔分泌物图像中提取目标患者对应首次流涕行为的鼻腔分泌物图像，同时将目标患者对应首次流涕行为的鼻腔分泌物图像与存储的各种分泌物状态对应的鼻腔分泌物图像进行匹配，得到目标患者对应首次流涕行为的分泌物状态，若目标患者对应首次流涕行为的分泌物状态为浓稠状态，则执行103，若目标患者对应首次流涕行为的分泌物状态为清水状态，则执行104。

9、103：将目标患者对应首次流涕行为的浓稠状态与存储的首次鼻腔分泌物对应浓稠状态的指定鼻炎类型进行匹配，得到目标患者对应首次流涕行为的指定鼻炎类型，作为目标患者对应的指定鼻炎类型。

10、104：将目标患者对应首次流涕行为的鼻腔分泌物图像与目标患者对应各次流涕行为的鼻腔分泌物图像进行相互对比，若目标患者对应某次流涕行为的鼻腔分泌物图像与其对应的首次流涕行为的鼻腔分泌物图像存在不一致，则执行105，若目标患者对应各次流涕行为的鼻腔分泌物图像与其对应的首次流涕行为的鼻腔分泌物图像存在一致，则执行106。

11、105：提取该次流涕行为的鼻腔分泌物图像，并记为后续流涕行为的鼻腔分泌物图像，同时将其与存储的各种分泌物状态对应的鼻腔分泌物图像进行匹配，得到目标患者对应后续流涕行为的分泌物状态，若目标患者对应后续流涕行为的分泌物状态为浓稠状态，则将目标患者对应后续流涕行为的浓稠状态与存储的后续鼻腔分泌物对应浓稠状态的指定鼻炎类型进行匹配，得到目标患者对应后续流涕行为的指定鼻炎类型，作为目标患者对应的指定鼻炎类型。

12、106：将目标患者对应各次流涕行为的鼻腔分泌物图像记为一致鼻腔分泌物图像，并将目标患者对应首次流涕行为的分泌物状态作为目标患者对应后续流涕行为的分泌物状态，同时将其与存储的后续鼻腔分泌物对应清水状态的指定鼻炎类型进行匹配，得到目标患者对应后续流涕行为的指定鼻炎类型，作为目标患者对应的指定鼻炎类型。

13、作为本发明的优选方案，所述第二步中对目标患者对应设定周期中各采集时间点的鼻腔内部信息进行采集，其具体采集方式如下：通过电子鼻咽喉镜对目标患者对应设定周期中各采集时间点的鼻腔内部图像进行采集，得到目标患者对应设定周期中各采集时间点的鼻腔内部图像。

14、从目标患者对应设定周期中各采集时间点的鼻腔内部图像内提取目标患者对应设定周期中各采集时间点的鼻粘膜形状轮廓、鼻腔分泌物分布面积和鼻腔内部异常凸起面积，并将目标患者对应设定周期中各采集时间点的鼻粘膜形状轮廓与存储的参考鼻粘膜形状轮廓进行重合对比，得到目标患者对应各采集时间点的鼻粘膜重合面积。

15、由目标患者对应各采集时间点的鼻粘膜重合面积、鼻腔分泌物分布面积和鼻腔内部异常凸起面积构成目标患者对应各采集时间点的鼻腔内部信息集合。

16、作为本发明的优选方案，所述第二步中分析目标患者对应各采集时间点的鼻腔内部状态评估指数，其具体分析方式如下：将目标患者对应的指定鼻炎类型与设定的各指定鼻炎类型对应的允许鼻腔分泌物分布面积和允许鼻腔内部异常凸起面积进行匹配，得到目标患者对应的允许鼻腔分泌物分布面积和允许鼻腔内部异常凸起面积，并分别记为s1′和s2′。

17、将目标患者对应的指定鼻炎类型与设定的各指定鼻炎类型对应的参考鼻粘膜重合面积进行匹配，得到目标患者对应的参考鼻粘膜重合面积，记为s′。

18、依据公式计算出目标患者对应各采集时间点的鼻腔内部状态评估指数，φi表示为目标患者对应第i个采集时间点的鼻腔内部状态评估指数，i表示为各采集时间点的编号，i＝1,2,......,n，e表示为自然常数，分别表示为目标患者对应第i各采集时间点的鼻粘膜重合面积、鼻腔分泌物分布面积、鼻腔内部异常凸起面积，a1、a2、a3分别表示为设定的鼻粘膜重合面积、鼻腔分泌物分布面积、鼻腔内部异常凸起面积对应的影响因子。

19、作为本发明的优选方案，所述第三步中对目标患者对应设定周期中各采集时间点的呼吸信息进行采集，其具体采集方式如下：通过鼻阻力计对目标患者对应设定周期中各采集时间点的左鼻腔的鼻呼气阻力值、左鼻腔的鼻吸气阻力值、右鼻腔的鼻呼气阻力值和右鼻腔的鼻吸气阻力值进行采集，得到目标患者对应各采集时间点的左鼻腔的鼻呼气阻力值、左鼻腔的鼻吸气阻力值、右鼻腔的鼻呼气阻力值和右鼻腔的鼻吸气阻力值。

20、通过鼻呼吸量仪对目标患者对应设定周期中各采集时间点的左鼻腔的鼻腔通气流量和右鼻腔的鼻腔通气流量进行采集，得到目标患者对应各采集时间点的左鼻腔的鼻腔通气流量和右鼻腔的鼻腔通气流量。

21、由目标患者对应各采集时间点的左鼻腔的鼻呼气阻力值、左鼻腔的鼻吸气阻力值、左鼻腔的鼻腔通气流量、右鼻腔的鼻呼气阻力值、右鼻腔的鼻吸气阻力值、右鼻腔的鼻腔通气流量构成目标患者对应各采集时间点的呼吸信息集合。

22、作为本发明的优选方案，所述第三步中分析目标患者对应各采集时间点的呼吸状态评估指数，其具体分析方式如下：将目标患者对应的指定鼻炎类型与设定的各指定鼻炎类型对应的参考呼吸信息集合进行匹配，得到目标患者对应的参考呼吸信息集合，并从中提取目标患者对应参考左鼻腔的鼻呼气阻力值、参考左鼻腔的鼻吸气阻力值、参考左鼻腔的鼻腔通气流量、参考右鼻腔的鼻呼气阻力值、参考右鼻腔的鼻吸气阻力值、参考右鼻腔的鼻腔通气流量，分别记为hq′左、xq′左、tq′左、hq′右、xq′右和tq′右。

23、依据公式计算目标患者对应各采集时间点的左鼻腔呼吸状态评估指数，表示为目标患者对应第i个采集时间点的左鼻腔呼吸状态评估指数，分别表示为目标患者对应第i个采集时间点的左鼻腔鼻呼气阻力值、鼻吸气阻力值、鼻腔通气流量，a4、a5、a6分别表示为设定的左鼻腔鼻呼气阻力值、左鼻腔鼻吸气阻力值、左鼻腔鼻腔通气流量对应的影响因子。

24、依据公式计算目标患者对应各采集时间点的右鼻腔呼吸状态评估指数，记为

25、依据公式计算目标患者对应各采集时间段的呼吸状态评估指数，γi表示为目标患者对应第i个采集时间段的呼吸状态评估指数，b1、b2分别表示为设定的左鼻腔呼吸状态评估指数、右鼻腔呼吸状态评估指数对应的权值因子。

26、作为本发明的优选方案，所述第四步中对目标患者对应的鼻炎严重程度评估系数进行分析，其具体分析公式为：θ表示为目标患者对应的鼻炎严重程度评估系数，b3、b4分别表示为设定的鼻腔内部状态评估指数、呼吸状态评估指数对应的权值因子。

27、作为本发明的优选方案，所述第四步中对目标患者对应的鼻炎严重等级进行分析，其具体分析方式为：将目标患者对应的鼻炎严重程度评估系数与设定的各种鼻炎严重等级对应的鼻炎严重程度评估系数阈值进行匹配，得到目标患者对应的鼻炎严重等级。

28、本发明第二方面提供一种疾病数据采集分析系统，包括：患者鼻腔分泌物信息采集分析模块，用于对目标患者对应设定周期的面部状态视频进行采集，得到目标患者对应各次流涕行为的面部状态子视频，并对目标患者对应的指定鼻炎类型进行分析。

29、患者鼻粘膜状态采集分析模块，用于对目标患者对应设定周期中各采集时间点的鼻腔内部信息进行采集，并由此分析目标患者对应各采集时间点的鼻腔内部状态评估指数。

30、患者呼吸信息采集分析模块，用于对目标患者对应设定周期中各采集时间点的呼吸信息进行采集，并由此分析目标患者对应各采集时间点的呼吸状态评估指数。

31、患者鼻炎严重程度分析模块，用于对目标患者对应的鼻炎严重程度评估系数进行分析，并由此对目标患者对应的鼻炎严重等级进行分析。

32、鼻炎严重程度显示与处理模块，用于对目标患者对应的鼻炎严重等级进行显示，并进行相应的处理。

33、存储库，用于存储各种分泌物状态对应的鼻腔分泌物图像，存储首次鼻腔分泌物对应浓稠状态的指定鼻炎类型，存储后续鼻腔分泌物对应清水状态的指定鼻炎类型，存储参考鼻粘膜形状轮廓。

34、相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：本发明通过对目标患者对应各次流涕行为的面部状态子视频进行采集，并由此对目标患者对应的指定鼻炎类型进行分析，实现了对患者对应鼻炎类型分析的智能化和高效化，弥补了当前技术中对患者对应鼻炎类型诊断的不足。

35、本发明通过对目标患者对应设定周期中各采集时间点的鼻腔内部信息进行采集，并由此对目标患者对应各采集时间点的鼻腔内部状态评估指数进行分析，不仅在极大限度上保障了目标患者对应鼻腔内部状态评估结果的准确性和可靠性，同时还提高了目标患者对应鼻腔内部状态分析结果的说服力，为后续目标患者对应鼻炎严重程度的分析提供了准确直观的数据。

36、本发明通过对目标患者对应设定周期中各采集时间点的呼吸信息进行采集，并由此对目标患者对应各采集时间点的呼吸状态评估指数进行分析，有效解决了当前技术中对患者对应鼻炎严重程度监测分析的单一性和片面性，增加了患者鼻炎严重程度分析的可靠的和精准度。

37、本发明通过对目标患者对应的鼻炎严重程度评估系数进行分析，并由此分析得到目标患者对应的鼻炎严重等级，提高了患者鼻炎严重程度分析的说服力，促进了后续对患者进行针对性治疗的开展。