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    基于物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽的高值醫(yī)療設(shè)備全局定位方法

    2021-10-16 07:03:36黃載全吳凱盧廣文
    關(guān)鍵詞:高值全局部署

    黃載全,吳凱,盧廣文

    1.南方醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院,廣東廣州,510515;2.華南理工大學(xué)生物醫(yī)學(xué)科學(xué)與工程學(xué)院,廣東廣州511442;3.廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第六醫(yī)院/清遠(yuǎn)市人民醫(yī)院,廣東清遠(yuǎn),511518

    前言

    為加強(qiáng)對高值醫(yī)療設(shè)備的管理,需要運(yùn)用不同的技術(shù)手段,實(shí)現(xiàn)高值醫(yī)療設(shè)備的優(yōu)化管理。高值醫(yī)療設(shè)備定位技術(shù)的研究迎合了高值醫(yī)療設(shè)備的信息化管理需求,因此,醫(yī)療設(shè)備部署方法在相關(guān)研究領(lǐng)域受到了極大關(guān)注[1]。

    已有研究者提出了一系列的醫(yī)療設(shè)備部署方法。萬志遠(yuǎn)等[2]提出了醫(yī)院應(yīng)急資源冗余配置優(yōu)化模型,基于效用理論對應(yīng)急資源冗余進(jìn)行定義和分類,結(jié)合粒子群算法和序列二次規(guī)劃法構(gòu)建模型,該模型提高了醫(yī)院應(yīng)急資源的利用效率。劉偉軍等[3]通過M/M/C 模型分析了醫(yī)技排程與醫(yī)療設(shè)備配置的量化關(guān)系,對兩者的部署方案進(jìn)行了統(tǒng)籌規(guī)劃。該模型可高效統(tǒng)籌并優(yōu)化門診部門的醫(yī)療設(shè)備配置。以上兩種醫(yī)療設(shè)備的部署模型具有一定的可行性,但僅針對醫(yī)院局部醫(yī)療設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)籌部署,未考慮全局設(shè)備的定位與部署情況。

    針對當(dāng)前高值醫(yī)療設(shè)備部署模型研究方面的不足,本文提出基于物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽的高值醫(yī)療設(shè)備全局定位方法。運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)新技術(shù),識別高值醫(yī)療設(shè)備全局定位的標(biāo)簽,對高值醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽進(jìn)行聚類和融合處理。將參數(shù)融合結(jié)果與物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽的屬性類別分析相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)高值醫(yī)療設(shè)備全局定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文方法在提高高值醫(yī)療設(shè)備全局定位能力方面具有較高的準(zhǔn)確性,且對醫(yī)療設(shè)備的利用率較高。

    1 高值醫(yī)療設(shè)備全局定位的標(biāo)簽特征提取

    1.1 物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽參數(shù)辨識

    采用分塊檢測技術(shù)[4],得到高值醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽識別的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫綖椋?/p>

    其中,Ha為分支接口數(shù),k為標(biāo)簽數(shù)據(jù)的鏈路數(shù)量,ca為標(biāo)簽間最短路徑長度,l為數(shù)據(jù)冗余值。

    基于高值醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽識別的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫?,在網(wǎng)絡(luò)連通狀態(tài)下,高值醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽識別的模糊隸屬度函數(shù)描述為:

    其中,t為物聯(lián)網(wǎng)識別的醫(yī)療設(shè)備節(jié)點(diǎn)個數(shù)。結(jié)合RFID(Radio Frequency Identification)[5]實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽與目標(biāo)設(shè)備間的非接觸式數(shù)據(jù)通信,計(jì)算公式如式(3)所示:

    其中,d為設(shè)備標(biāo)簽的輸出穩(wěn)態(tài)參數(shù),M為存儲器載波信號。基于非接觸式數(shù)據(jù)通信結(jié)構(gòu),得出層次化基站輸出信號為:

    其中,β表示物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)出的信號波長。

    對醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽定位數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理,得到醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽定位的控制器信號輸出為:

    其中,p為樣本數(shù)據(jù)總體采集時長,pk為第k條鏈路上的標(biāo)簽數(shù)據(jù)采集時長,X為標(biāo)簽信號的幅度。通過用戶-標(biāo)簽方法[6],得到高值醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)信標(biāo)輸出為:

    其中,Ik是第n條信道上高值醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽識別的特征分布值,據(jù)上述分析,采用網(wǎng)格分塊方法[7],進(jìn)行輸出負(fù)載線傳感器智能標(biāo)簽的網(wǎng)絡(luò)定位得到標(biāo)簽識別輸出為:

    其中,rt為物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽的擴(kuò)展帶寬。綜上分析,得到醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽定位的輸出負(fù)載線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位,實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽參數(shù)辨識。

    1.2 標(biāo)簽特征提取

    在高值醫(yī)療設(shè)備表面粘貼高值設(shè)備定位/運(yùn)行監(jiān)控標(biāo)簽,通過對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,得到高值醫(yī)療設(shè)備全局定位物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽序列的頻射信號為:

    其中,φ為物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽序列的負(fù)載調(diào)制頻率,實(shí)時監(jiān)測高值醫(yī)療設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),得到設(shè)備定位的時長特征編碼為:

    其中,μ表示信號傳輸?shù)礁鱾€區(qū)域的幾何中心位置的時刻,λi為空間采樣時間尺度。ηi為設(shè)備標(biāo)簽的時域分布特征點(diǎn)。以時長特征編碼為基礎(chǔ),在高值醫(yī)療設(shè)備的部件表面粘貼高值設(shè)備定位/運(yùn)行監(jiān)控標(biāo)簽,計(jì)算固定時間段內(nèi)設(shè)備定位標(biāo)簽的開機(jī)頻率特征編碼為:

    其中,Lj為控制器信息系統(tǒng)的輸入信號波長,θ為調(diào)解電路中傳輸?shù)男盘栴l率?;谀:垲惙治龇椒ǎ?],得到聯(lián)合時間序列的模糊聚類函數(shù),輸出高值醫(yī)療設(shè)備的運(yùn)行速率為:

    其中,?為標(biāo)簽返回的響應(yīng)信號。根據(jù)上述分析,采用RFID 標(biāo)簽識別方法[9],得到控制器的協(xié)同識別率為:

    其中,v為微處理器信號傳輸率,l為邏輯控制電路的響應(yīng)時間,ε為標(biāo)簽無線電射頻率,d為解讀器解碼率。通過解碼標(biāo)簽定位的信號頻率,得到物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽特征分布概率為:

    式(14)中,τ為類標(biāo)簽中的頂點(diǎn)值,在融合標(biāo)簽的多種特征編碼后,得到設(shè)備全局定位的物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽綜合特征編碼為:

    其中,ω表示設(shè)備全局定位的傳感器節(jié)點(diǎn)的通信距離,αi為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備標(biāo)簽的數(shù)據(jù)總量。

    在普通醫(yī)療設(shè)備表面粘貼普通設(shè)備定位標(biāo)簽,通過特征分解法[10],實(shí)現(xiàn)了對高值醫(yī)療設(shè)備的特征編碼提取。

    2 高值醫(yī)療設(shè)備標(biāo)簽全局定位優(yōu)化

    2.1 定位設(shè)備節(jié)點(diǎn)部署

    為了實(shí)現(xiàn)基于物聯(lián)網(wǎng)智能高值醫(yī)療設(shè)備的全局部署,采用全局混合式組網(wǎng)控制方法定位高值醫(yī)療設(shè)備[11]。

    在平衡性邊界條件下,得到組網(wǎng)控制的設(shè)備節(jié)點(diǎn)部署為:

    其中,E為數(shù)據(jù)信道的覆蓋率。

    至此根據(jù)高值醫(yī)療設(shè)備全局定位的數(shù)據(jù)存儲節(jié)點(diǎn)分布特征,實(shí)現(xiàn)了組網(wǎng)控制下的設(shè)備節(jié)點(diǎn)部署。

    2.2 標(biāo)簽部署優(yōu)化

    采用分塊檢測技術(shù)[12],實(shí)現(xiàn)對高值醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽特征編碼的聚類和融合處理,得到聚類后的高值醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備節(jié)點(diǎn)距離為:

    其中,ωb表示聚類后的設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽的最短通信路徑,根據(jù)節(jié)點(diǎn)分布距離計(jì)算高值醫(yī)療設(shè)備全局定位物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備部署的重構(gòu)模型為:

    綜上分析,得到醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能定位實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)圖如圖1 所示,圖1 實(shí)時顯示設(shè)備位置,可檢索特定設(shè)備,提供設(shè)備軌跡跟蹤功能,至此,完成了醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能定位標(biāo)簽的部署優(yōu)化。

    圖1 醫(yī)療設(shè)備的全局定位實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of global positioning of medical equipments

    3 仿真測試分析

    為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)高值醫(yī)療設(shè)備全局定位中的應(yīng)用性能,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試分析,高值醫(yī)療設(shè)備分布的網(wǎng)格區(qū)域?yàn)椋?00×500)m2,對高值醫(yī)療設(shè)備監(jiān)測的節(jié)點(diǎn)數(shù)為400 個,信息采樣的時間長度為1 024,訓(xùn)練樣本集為8,采用統(tǒng)計(jì)分析方法,實(shí)時查看設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)以及運(yùn)行時長,得到統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如圖2所示。

    圖2 醫(yī)療設(shè)備的全局定位檢測的統(tǒng)計(jì)值Fig.2 Statistical values of global positioning detection of medical equipments

    3.1 設(shè)備定位準(zhǔn)確率測試

    通過3種醫(yī)療設(shè)備定位方法對醫(yī)療設(shè)備的進(jìn)行全局定位,得到醫(yī)療設(shè)備定位的準(zhǔn)確率對比結(jié)果如圖3所示。

    如圖3 所示,本文方法在設(shè)備定位方面具有較高的準(zhǔn)確率,平均準(zhǔn)確率在95%左右,而文獻(xiàn)[2]與文獻(xiàn)[3]方法的準(zhǔn)確率相對較低,主要因?yàn)楸疚姆椒ㄔ谠O(shè)計(jì)模型的過程中考慮了設(shè)備部署的全局性,因此在全局定位過程中準(zhǔn)確率較高。

    圖3 設(shè)備定位準(zhǔn)確率Fig.3 Equipment positioning accuracy

    3.2 設(shè)備利用效率測試

    通過3種醫(yī)療設(shè)備定位方法進(jìn)行院內(nèi)醫(yī)療設(shè)備的全局部署配置后,統(tǒng)計(jì)設(shè)備的利用效率,對3種方法部署的設(shè)備利用率進(jìn)行對比,得到對比結(jié)果如圖4所示。

    圖4 3種方法部署的設(shè)備利用率Fig.4 Utilization rates of equipments deployed by 3 methods

    分析圖4得知,采用本文方法進(jìn)行醫(yī)療設(shè)備的部署后,設(shè)備的利用率較高,文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[3]方法部署的設(shè)備利用率較低。因?yàn)楸疚姆椒ú捎昧司垲惾诤系膮?shù)優(yōu)化方法,使部署后的設(shè)備利用率得到提升。

    4 結(jié)語

    本文提出基于物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽的高值醫(yī)療設(shè)備全局定位方法。采用RFID 聯(lián)合特征分解,得到醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽定位輸出。采用用戶-標(biāo)簽方法,提取高值醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)簽特征。利用分塊檢測技術(shù),實(shí)現(xiàn)對高值醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽聚類和融合處理,提高了醫(yī)療設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)定位的準(zhǔn)確率與設(shè)備利用率,增強(qiáng)了醫(yī)療設(shè)備的管理能力。但本文方法仍存在一定的局限性,未根據(jù)醫(yī)療設(shè)備在各個部門的不同特性進(jìn)行全局性的部署,在后續(xù)研究中可通過分析各部門需求,設(shè)計(jì)更完善的高值醫(yī)療設(shè)備全局定位方法。

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