一、现代医学监护仪的应用特点及发展趋势（论文文献综述）
邹永杰[1]（2021）在《脑出血患者预后因素分析及生物电阻抗技术用于脑出血监测的基础和临床研究》文中认为研究背景:据Lancet发布的《2019年全球疾病负担研究》报道,脑卒中是全世界仅次于缺血性心脏病致死的第二高发疾病,出血性卒中在所有卒中类型中致死致残率最高,发病率占卒中类型的10-15%。脑出血（Intracerebral Hemorrhage,ICH）是出血性脑卒中的主要类型,在我国,ICH发病率高达17-51%,近年来,随着中国社会经济的快速发展,国民饮食结构的改变以及工作生活压力剧增,ICH发病率不降反增,给社会和家庭带来了严重的经济与精神负担。针对ICH治疗的研究层出不穷,但目前的手段并不能有效改善ICH患者的神经功能预后。所以寻找决定预后的关键因素,并采取针对性措施是提高ICH疗效的希望所在。本研究首先通过对我院收治的1598例ICH患者的临床资料进行回顾性研究分析,发现2010-2014年患者死亡率较2000-2004年患者下降,而存活患者预后没有明显改善。多因素分析显示,患者入院时病情严重程度是决定预后的关键因素,因此如何客观实时评估ICH入院时病情,是决定后续治疗方案和患者预后的第一环节。目前病情评估主要通过医护人员的观察,结合现有的评分量表进行,均有不同程度的主观性。更为重要的是,绝大多数脑出血患者第一次入院地点往往在基层医院,很多基层医院缺乏CT、MRI等客观检测设备,甚至连是否为脑出血的诊断难以明确,严重影响脑出血患者及时有效的救治。因此,本研究先将生物电阻抗技术与猕猴脑出血模型相结合,初步评估了生物电阻抗技术在脑出血病情监测与辅助诊断中的作用和价值。进一步,我们将生物电阻抗技术应用于临床脑出血患者的诊疗过程中,以探讨该技术是否可以帮助临床进行脑出血的辅助鉴别诊断、病情严重程度评估及患者的预后预测。具体内容如下:第一部分单中心大样本脑出血患者预后危险因素的回顾性分析研究目的:通过回顾性研究分析我院收治的ICH患者数据,从流行病学、临床特征等方面入手进行比较,寻找影响我院ICH患者预后的主要危险因素,为后续的临床研究提供基础和思路。研究方法:通过回顾性研究方法,依据纳入和排除标准,对2000年至2014年我院收治入院的脑出血患者的人口学资料、疾病发病情况、既往病史、个人史、入院时生命体征、影像学资料、住院经过与病情评估,并发症,以及随访资料等进行评估入组。根据时间段分为A组2000-2004年、B组2010-2014年,对两组分别进行流行病学研究和临床特征研究,同时根据90天m RS评分结果将预后情况分为预后良好组（m RS<3）和预后不良组（m RS≥3）进行预后因素分析。研究结果:1.两个时间段收治患者的高血压史、吸烟史、饮酒史等有显着差异（P<0.05）;2.高血压、吸烟和饮酒依然是ICH发病的主要危险因素;3.我院收治患者的死亡率较前有了明显的变化,由2000-2004年的26.9%降至2010-2014年的18.9%,具有统计学差异（P<0.05）;4.GCS评分、NIHSS评分、脑血肿量、年龄、再出血、脑疝、上消化道出血和肺炎等均为ICH患者预后不良的主要危险因素。结论:ICH患者的病情严重程度（GCS评分、NIHSS评分、脑血肿量）和脑出血后并发症（再出血、脑疝、上消化道出血和肺炎）是判断患者预后的预测因素;进一步加强ICH患者病情评估的技术与方法,是未来ICH研究的重要方向。第二部分生物电阻抗技术在猕猴脑出血模型中的实验研究研究目的:我们前期研究发现,患者入院时病情严重程度是影响脑出血患者预后的重要危险因素,因此我们拟建立猕猴脑出血模型,模拟临床脑出血及血肿扩大的整个病理生理过程,观察生物电阻抗技术在脑内出血量增多过程中的参数变化规律,以明确该技术在脑出血病情严重程度评估和监测中的应用价值和意义。研究方法:采取自体血注入法建立猕猴脑出血模型,采用自身对照的方法,同时对造模动物进行有创颅内压和生物电阻抗技术监测,观察脑出血后出血量增加过程中及不同出血量时两种监测数值的变化情况,术后通过MRI确认模型稳定性。研究结果:1.建立了稳定的猕猴ICH模型,术中动物生命体征平稳,术后1、2、3和7天,动物的神经功能评分为28.67±0.89、27.33±1.11、25.33±1.11、23.67±0.89;2.MRI扫描可见左侧基底节区T1稍低信号影,T2稍高信号影,中线向右侧稍偏移,左侧脑室受压明显;3.ICH造模后,有创颅内压监测值由9.2±0.5mm Hg升高到27.2.±1.3mm Hg;扰动系数由102.5±6.0升高到146.5±5.3;全频相位斜率值由-0.9558±0.0038升高到-0.9445±0.0043。研究结论:在猕猴脑出血模型中,生物电阻抗技术监测指标（扰动系数、全频相位斜率）变化的趋势与有创颅内压监测指标的变化趋势基本一致,说明该技术可以反映脑出血量的多少和脑内血肿量增多的过程,在ICH的辅助诊断及病情严重程度的评估中具有一定的应用价值。第三部分生物电阻抗技术在脑出血患者辅助鉴别诊断中的应用研究研究目的:本实验拟将生物电阻抗技术应用到脑出血患者的早期病情监测中,探讨该技术在脑出血患者辅助鉴别诊断中的应用价值。研究对象和方法:采用前瞻性临床研究设计,入组162例脑出血和脑梗死患者。所有患者使用便携式无创脑水肿动态监护仪监护,测定扰动系数值,统计患者的性别、年龄、入院GCS昏迷评分、NIHSS评分、脑病变部位等指标。最后经头颅CT/MRI影像学检查确诊。研究结果:1.脑出血组患者扰动系数值为80.29±7.80,脑梗死组患者扰动系数值为71.64±7.81,两组扰动系数差异有统计学意义（P<0.01）;2.受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve,ROC曲线）显示扰动系数大于78.5时,提示脑出血的可能性大（敏感度52.4%,特异度88.9%）,其曲线下面积为0.778。在4.5-24h之间测得的扰动系数具有鉴别脑出血和脑梗死类型的价值。研究结论:生物电阻抗技术对脑出血和脑梗死的早期鉴别诊断有一定的辅助应用价值。第四部分生物电阻抗技术在脑出血患者病情评估和预后预测中的应用研究研究目的:本实验拟将生物电阻抗技术应用到脑出血患者的急性期诊疗过程中,探讨该技术在脑出血患者病情评估及预后预测中的应用价值。研究对象和方法:对我院2017年10月至2020年10月收治的脑出血患者进行前瞻性无创脑水肿监测,对监测患者的人口学资料、疾病发病情况、既往病史、个人史,观察并收集患者入院时生命体征、影像学资料、入院诊疗以及随访资料进行评估入组,根据监测患者的年龄、性别、血肿量,血肿部位进行回顾性匹配对照组患者,每组内再根据是否行手术治疗分为手术治疗组和保守治疗组。同时根据30天m RS评分结果将预后情况分为预后良好组（m RS<3）和预后不良组（m RS≥3）进行预后因素分析。研究结果:1.手术治疗的脑出血患者术后扰动系数较术前明显降低,且差异有统计学意义;保守治疗的患者,扰动系数在急性期有随着水肿面积增大而降低的趋势;2.无创颅内压指数与患者的血肿量,绝对水肿体积呈正相关;死亡患者的无创颅内压指数高于存活患者,且差异有统计学意义;手术患者的无创颅内压指数高于保守治疗的患者,且差异有统计学意义;3.ROC曲线分析显示无创颅内压指数大于11.55时,提示患者应当行手术治疗（敏感性:73.63%,特异性:70.93%）,其曲线下面积:0.78;无创颅内压指数大于13.65时,提示患者死亡可能性大（敏感性:74.07%,特异性:60%）,其曲线下面积:0.70;4.监测组患者的死亡率（11.79%）低于对照组患者的死亡率（17.56%）,且差异有统计学意义。监测组瞳孔变化发现时间早于对照组2小时,监测组发现血肿扩大时间早于对照组2小时,脑积水发现时间早于对照组23小时,癫痫发现时间早于对照组6小时,监测组术后脑水肿发现时间早于对照组2小时,监测组术后脑梗死发现时间早于对照组3小时,监测组术后颅内感染发现时间早于对照组12小时,但差异无统计学意义。研究结论:对于脑出血患者,生物电阻抗技术可以用于评估患者的病情严重程度,及时发现患者病情变化,协助判断患者手术时机,预测患者预后,是一种新的病情监测方法。
闫妍[2]（2021）在《基于人-机任务的ICU护士工作心理负荷及影响因素研究》文中研究表明研究背景及目的:当前,计算机技术、互联网技术、人工智能等新兴技术在卫生保健领域广泛渗透,护士作为临床一线工作者必须面对大量人-机任务带来的诸多变革,尤其ICU中各种医疗仪器设备种类和数量都越来越多,仪器的精密性及自动化程度不断提升,由此带给护士工作心理负荷的变化值得关注。因此,本研究拟在相关理论的指导下,聚焦ICU护士,探究基于人-机任务的护士工作心理负荷及影响因素,在此基础上分析任务难度、系统可用性及自我效能对ICU护士工作心理负荷影响的作用路径,以期为制定基于人-机任务的ICU护士工作心理负荷应对策略提供参考。研究方法与内容:本研究包括如下四部分研究内容:1、基于人-机任务的ICU护士工作心理负荷体验的质性研究:通过对14名ICU护士进行半结构式访谈,了解ICU护士在执行护理人-机任务时的工作心理负荷体验并分析可能的影响因素,归纳总结ICU常见护理人-机任务。2、典型护理人-机任务筛选的调查研究:依据前期研究结果形成护理人-机任务调查表初稿,并通过专家论证形成最终的护理人-机任务调查表;采用便利抽样法对7所三级甲等医院的159名ICU护士进行问卷调查,并根据ICU护士对调查表中护理人-机任务的重要性、执行频率和困难程度的评价结果筛选出典型护理人-机任务。3、基于典型人-机任务的ICU护士工作心理负荷及影响因素研究:根据前期研究形成的基于人-机任务的护士工作心理负荷影响因素理论框架,应用一般自我效能感量表、护士版NASA任务负荷指数量表、护理操作技术难度评价表、系统可用性量表等工具,采用多阶段抽样的方法选取9所三级甲等医院的427名ICU护士进行调查,应用多重线性回归分析基于人-机任务的ICU护士工作心理负荷的影响因素。4、基于结构方程模型的ICU护士工作心理负荷研究:在前期研究基础上,采用结构方程模型进一步分析任务难度、系统可用性及自我效能对ICU护士工作心理负荷影响的作用路径。研究结果:1、本研究采用质性研究中的描述现象学研究法,通过对14名ICU护士的半结构式访谈,析出“面临种类繁多的护理人-机任务”、“认可人-机任务普及的优势”、“面对新的负荷挑战”“工作心理负荷呈现阶段变化的趋势”以及“工作心理负荷受多种因素共同影响”五大主题。2、本研究通过专家论证,形成最终的护理人-机任务调查表,根据159名ICU护士对护理人-机任务重要性、执行频率、困难程度的评价结果,筛选出8项ICU典型护理人-机任务:j使用护理工作站进行护理评估与记录;k使用护理工作站处理医嘱;l微量注射泵推注药液;?血气分析仪分析血气;n呼吸机的使用;o除颤仪除颤;p监护仪监测生命体征;q血糖仪测量血糖。3、本研究针对427名ICU护士调查结果的分析显示:（1）ICU护士执行护理人-机任务时工作心理负荷总分为（52.04±16.48）,负荷感受、自我评价两个维度得分为（59.71±21.56）、（36.70±18.16）。8项典型护理人-机任务按照心理负荷得分由高至低依次为除颤仪除颤（58.48±14.66）、呼吸机的使用（58.45±15.02）、使用护理工作站处理医嘱（54.23±14.61）、使用护理工作站进行护理评估与记录（53.89±13.88）、监护仪监测生命体征（51.17±16.23）、血气分析仪分析血气（50.45±15.72）、微量注射泵推注药液（45.88±16.70）、血糖仪测量血糖（43.77±18.41）。（2）ICU护士工作心理负荷影响因素多重线性回归分析结果显示:ICU护士执行不同人-机任务时其工作心理负荷影响因素不同,其中任务难度、系统可用性在ICU护士执行不同人-机任务时都会影响其工作心理负荷,而职称、工作科室、自我效能、新技术接受度和机器接受度等因素仅在某些护理人-机任务执行过程中会影响ICU护士的工作心理负荷。4、采用结构方程模型分析任务难度、系统可用性和自我效能感对ICU护士工作心理负荷的作用路径发现,8项典型护理人-机任务执行过程中,任务难度对ICU护士执行人-机任务工作心理负荷具有直接的正向预测作用,系统可用性对ICU护士工作心理负荷起间接的负向预测作用,而护士自我效能对ICU护士工作心理负荷有间接的正向预测作用。研究结论:1、ICU护士认可人-机任务普及带来工作量减少等优势,其在执行人-机任务时工作心理负荷处于中等水平,但脑力要求越来越高,在特殊情境中护士容易产生受挫感,且ICU护士执行人-机任务时的工作心理负荷呈现阶段变化的趋势,会经历磨合期、适应期、谨慎期三个阶段。2、护理人-机任务分为常规治疗、急救及生命支持、监测、信息化四大类,从中筛选出8项典型护理人-机任务。ICU护士执行急救及生命支持类护理任务时负荷感受最高,而自我评价最差,其次是信息化类护理任务,而监测类和常规治疗类任务给护士带来的负荷感受较低,自我评价较好。3、ICU护士执行护理人-机任务时其工作心理负荷受到多种因素共同影响,包括个体因素（职称、工作科室、自我效能、新技术接受度、机器接受度）、任务因素（任务难度、任务中断、多任务）、机器因素（系统可用性）等。4、本研究构建了“基于人-机任务的护士工作心理负荷影响因素模型”。任务难度直接影响ICU护士执行人-机任务时的工作心理负荷,护士的自我效能和机器的系统可用性通过任务难度间接ICU护士执行人-机任务时的工作心理负荷。
项勇[3]（2020）在《基于嵌入式Linux+Qt的多参数监护系统设计》文中提出随着软硬件技术迅速发展,跨学科知识之间的互相结合,使得新型应用层出不穷,传统医疗行业与电子、计算机技术的结合,极大地方便了医护人员以及使用者,不仅提升了监护诊断效率与精度,同时也慢慢的融入到正常家庭生活中去。嵌入式系统应用技术在现如今的生活中随处可见,尤其是与监护仪的结合已经十分常见。本次课题所研究的内容主要是将嵌入式Linux+QT的技术应用到多参数监护仪系统的开发。Linux与QT的开源特性不仅降低开发成本,也在一定程度上降低开发难度。本次开发过程主要有以下几点:（1）PC端的交叉编译环境搭建,为后续嵌入式移植开发做好前期准备;裁剪移植Linux内核、系统引导程序u-boot、根文件系以及QT等辅助库,配合监护仪硬件系统实现初步监护。（2）远程PC端监护软件系统设计以及移动Android端APP设计,解决定点采集的局限,实现多方式监护,为后期的应用拓展提供规范。（3）编写监护仪应用程序系统,实现对血氧、血压、脑电、心电、呼吸、温度、有创血压以及呼吸末二氧化碳模块的数据监视。整个嵌入式系统界面主要由一下几个线程实现:主线程,负责整个应用程序框架运行;采集线程负责数据采集,将数据解析后处理成波形数据以及实时参数;分析回放线程,负责将存储的数据再次回放显示。最终实现效果:在Exynos4412主控板上成功运行Linux3.0.15内核操作系统,并且实现基于Qt5.7的Qt应用程序的运行,实现数据采集波形显示在7.2寸的LCD触摸屏上;Wi Fi模块实现数据传递到PC端的上位机,且上位机同时也可以实现对监护仪的控制;BLE蓝牙模块实现与Android移动端的APP通信。
曹欣雨[4]（2019）在《自我健康监护仪软件系统设计及实现》文中研究表明现代生活工作节奏快、压力大、饮食结构不合理,缺乏锻炼等因素使健康问题频发。同时,随着人民生活水平的不断改善,健康意识不断增强。人们迫切需求通过规律的健康监护来对自我状况进行观察与评估。通过LabVIEW设计自我健康监护软件系统对其硬件采集到的心电、血糖、血压、脉搏、体温数据进行串口读取,使用户可以通过姓名密码登录自我健康监护系统,查看监护结果,包括心电,血压,血糖,脉搏,体温的数值及部分波形显示,历史趋势,阈限报警及健康建议。由于心电信号复杂多变且蕴含丰富信息,是进行心血管系统疾病诊断的重要依据,故着重分析了不同噪声强度的心电信号去噪效果。其中,根据小波分解第1层系数进行噪声层的估计来调整阈值的无偏似然估计阈值方法去噪效果最好;同时,分析了正常窦性心律、房颤、室性快速性心律失常、充血性心力衰竭这四种典型心电信号的时域频域特征;通过多分辨率小波峰检测实现R波定位以及RR间期、心率计数、心动过速和心动过缓的诊断,其中R波定位的灵敏度和阳性预测率分别可以达到99.92%和99.93%。系统的检测精度:心率≤±5bpm,血压≤±5mmHg,血糖≤±0.3mmol/L,脉率≤±5bpm,体温≤±0.1℃,可满足用户对自我健康监护需求,同时为医生的诊断提供依据。
邹威[5]（2019）在《麻醉深度监护系统设计与实现》文中进行了进一步梳理麻醉主要是在医学诊断或治疗的过程中,利用药物等手段抑制患者的不适感,从而达到手术无痛的目的,故麻醉现已成为手术成功的关键环节之一。目前国内主要是采用侵入式方法通过生命体征间接的监测麻醉深度,和传统监测方法相比,脑电信号以它采用非侵入式的方法、较高的分辨率和反映意识状态更为直接的特点作为一种新的技术亟待突破,因此本文设计了一套基于多导联脑电信号的麻醉深度监护仪。针对麻醉脑电信号微弱的特点,同时也针对采集术中麻醉脑电信号伴随着大量的干扰,采集到有效的脑电信号是本文的首要工作,为了实现采集到的麻醉脑电信号准确和抗干扰,本文设计了基于专用采集芯片ADS1299的硬件采集电路,其中模拟前端电路可以做到通用性和兼容性以及具有较高的输入阻抗,ADS1299和右腿驱动电路可以减少滤波器的使用,获得较高的共模抑制比和低噪声增益稳定的脑电信号,提高了采样精度。通过采集8通道的脑电信号测试,最终确定各通道电压放大倍数约为12、共模抑制比均达到了100dB以上、电压的相对误差小于5.47%、噪声测试小于2.215uVp-p、功耗测试确定可以正常采集7小时、带宽测试也符合要求,故本文设计的采集电路能满足麻醉脑电信号采集的基本要求。针对麻醉脑电信号微弱、处理难度大以及提取脑电信号特征值不统一的问题,本文进行了麻醉脑电信号进行多域特征分析,具体分析了反映麻醉脑电信号非线性特征参数爆发抑制比（BSR）、高频能量所占比例的特征参数以及EEG各分量相位耦合信息的特征参数同步快慢比,针对各麻醉监护仪监护指数不统一的问题,本文对麻醉脑电信号预处理和特征参数提取后,将组合参数通过自适应模糊神经网络模型计算出麻醉深度指数值,并与参考设备IoC监护仪进行对比。本文得出的麻醉深度指数与IoC监护仪的相关性为68.60%,一定程度上证明了本文提出算法的有效性。
安家宝[6]（2017）在《医学监护数据系统集成与标准化关键技术研究》文中认为近10年来医院信息系统迅猛发展,DICOM标准的全面推行极大地促进了医学影像设备网络化管理和影像数据的网络化集成,HL7标准的广泛应用也促进了患者电子病例以及医疗护理和临床检验数据的集成,但目前重症监护室（ICU）数据受限于监护仪数据信息集成的落后而发展缓慢。医用床边监护仪是用来监测病人实时生理指标的重要医用设备,在医疗系统中具有分布广泛,数量庞大,种类繁多,流动性强,更新换代快,接口不一,数据无法共享等特点,加上知识产权等原因,造成医疗监护系统数据信息无法整合到医院信息系统之中,形成信息孤岛,造成病人日常生理参数的数据真空。本课题设计了一套医学监护数据系统标准化集成解决方案,以改变医疗监护设备的以上局面,为医学研究提供更广泛的临床监护数据。首先通过视频编码器等硬件设备获取监护仪实时显示图像,并对图像特定显示区域进行基于支持向量机技术的字符识别。通过字符识别提取监护仪生理参数信息并将这些信息按照标准HL7接口协议进行封装、传输。随后搭建了性能可靠的服务器硬件与服务器软件集群环境,其中包括基于完成端口技术进行收发数据的接口服务器,基于SQL Server2012的数据库服务器与基于Web Service技术提供网络数据服务的Web服务器。最后,针对数据对外交互的需要,设计了基于B/S架构的用户展示方案,以实现用户与系统数据的交互以及医院信息系统其他部分与监护仪数据的共享。为验证本文设计的解决方案的技术可行性,本课题以高性价比的树莓派嵌入式系统配合海康威视多路视频采集器采集多款监护设备图像信息,运行自主设计的识别算法进行监护信息实时获取,将封装后的HL7数据包发送到由7台服务器搭建的数据中心平台。在中心数据平台上,部署一套某三甲医院HIS系统原型,其中含全部基础数据库（患者数据均为模拟）,针对其中监护数据缺失的现状扩展设计了数据表、存储过程并以HL7推荐的网络服务框架形式实现了监护数据的Web展示。通过实践初步验证方案识别准确,运行稳定,性能优良,体系完整,充分验证了本课题设计的监护系统集成和标准化方案各项关键技术的可行性。
方勇军,骆星九,邓恺[7]（2013）在《监护仪在社区医疗模式中的发展与应用》文中进行了进一步梳理分析了目前社区医疗服务对监护仪的潜在需求,简要介绍了社区医疗监护仪的发展现状,预测了监护仪在社区医疗模式下的发展趋势,提出了一个适应于社区医疗模式下的远程多参数监护仪总体设计方案。
黄澍涛[8]（2011）在《医用监护仪的临床应用与发展特点》文中研究说明本文详细介绍了医用监护仪监测的几个主要的生理参数及其在临床上的应用。概述了现代医用监护仪的发展特点。
沈建雷[9]（2010）在《从三大传统诊查产品向国际一流挺进的生理信息诊查仪器产业》文中认为0概述生理信息诊查是指对人体的心电、脑电、肌电等电生理信息,以及体温、血压、呼吸、脉搏、血氧等非电生理信息进行检测、记录、分析,以对人体进行医学诊断、疾病救治和健康状况识别。生理信息诊查
吴莹,谢家祺,张彩萍[10]（2009）在《智能多参数监护仪的特点及其临床应用》文中认为多参数监护仪是临床常用的医疗设备,尤其是ICU不可或缺的设备之一。它主要通过提供心电、呼吸、血压、体温、动脉血氧饱和度、呼吸末CO2、血流动力学监护等多项生理参数,为临床医护人员对危重患者的病情提供连续、动态的定性和定量了解,以采取及时、有针对性的治疗。目前,多参数监护仪正朝着智能化方向发展,监护设备的无线化、网络化是未来的发展趋势,具有无线移动联网功能的监护设备将会在临床中发挥越来越重要的作用。
二、现代医学监护仪的应用特点及发展趋势（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、现代医学监护仪的应用特点及发展趋势（论文提纲范文）
（1）脑出血患者预后因素分析及生物电阻抗技术用于脑出血监测的基础和临床研究（论文提纲范文）
| 英文缩写一览表 |
| Abstract |
| 中文摘要 |
| 第一部分 单中心大样本脑出血患者预后危险因素的回顾性分析 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 第二部分 生物电阻抗技术在猕猴脑出血模型中的实验研究 |
| 前言 |
| 实验材料 |
| 实验方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 第三部分 生物电阻抗技术在脑出血患者辅助鉴别诊断中的应用研究 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 第四部分 生物电阻抗技术在脑出血患者病情评估和预后预测中的应用研究 |
| 前言 |
| 材料和方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 全文结论 |
| 参考文献 |
| 文献综述 一生物电阻抗技术在神经疾病临床应用的现状及展望 |
| 参考文献 |
| 文献综述 二脑出血后脑水肿的研究进展 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于人-机任务的ICU护士工作心理负荷及影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第一部分 研究背景及问题提出 |
| 一、研究背景 |
| 二、国内外文献分析 |
| 三、相关理论及借鉴 |
| 四、研究问题和研究目的 |
| 五、研究内容及技术路线图 |
| 第二部分 基于人-机任务的ICU护士工作心理负荷体验的质性研究 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究对象与方法 |
| 三、研究结果 |
| 四、小结 |
| 第三部分 典型护理人-机任务筛选的调查研究 |
| 一、护理人-机任务调查表的专家论证 |
| 二、典型护理人-机任务筛选的调查研究 |
| 三、小结 |
| 第四部分 基于典型人-机任务的ICU护士工作心理负荷及影响因素研究 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究对象与方法 |
| 三、研究结果 |
| 四、小结 |
| 第五部分 基于结构方程模型的ICU护士工作心理负荷研究 |
| 一、研究目的 |
| 二、统计学方法 |
| 三、研究结果 |
| 四、小结 |
| 第六部分 讨论 |
| 第七部分 研究结论、创新点及局限性 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 专家小组会议咨询表 |
| 附录二 护理人-机任务调查表 |
| 附录三 典型人-机任务情境下ICU护士工作心理负荷调查问卷 |
| 综述 基于CiteSpace的医护人员工作心理负荷研究的可视化分析 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表论文和参加科研工作情况 |
| 致谢 |
（3）基于嵌入式Linux+Qt的多参数监护系统设计（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 课题设计背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 2 嵌入式Linux+Qt软件系统开发 |
| 2.1 嵌入式系统选择 |
| 2.2 嵌入式图形用户界面选择 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 多参数监护仪系统设计 |
| 3.1 系统设计分析 |
| 3.2 功能设计分析 |
| 3.3 监护仪系统工作原理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多参数监护仪系统硬件系统平台介绍 |
| 4.1 系统硬件平台介绍 |
| 4.1.1 ARM处理器简介 |
| 4.1.2 处理器选型 |
| 4.1.3 主控板选择 |
| 4.2 本章小结 |
| 5 多参数监护系统软件系统开发环境搭建 |
| 5.1 开发平台介绍 |
| 5.1.1 搭建嵌入式Linux开发环境-Windows |
| 5.2 交叉编译工具 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 源码移植 |
| 6.1 Boot Loader编译移植 |
| 6.1.1 Boot Loader,u-boot简介 |
| 6.1.2 u-boot移植 |
| 6.1.2.1 u-boot一阶段分析 |
| 6.1.2.2 u-boot二阶段分析 |
| 6.1.2.3 u-boot移植 |
| 6.2 Linux内核源码编译移植 |
| 6.2.1 Linux内核源码获取 |
| 6.2.2 Linux内核源码移植 |
| 6.2.2.1 Linux内核介绍 |
| 6.2.2.2 Linux内核裁剪移植 |
| 6.3 文件系统镜像 |
| 6.3.1 Linux文件系统简介 |
| 6.3.2 嵌入式Linux文件系统建立 |
| 6.4 QtE5.7以及辅助库编译 |
| 6.4.1 tslib编译 |
| 6.4.2 QtE镜像编译 |
| 7 监护仪应用程序开发 |
| 7.1 Qt环境搭建 |
| 7.2 Qt运行机制分析 |
| 7.2.1 QtMVD架构分析 |
| 7.2.2 Qt信号槽机制分析 |
| 7.3 系统开发 |
| 7.3.1 提示区开发 |
| 7.3.2 参数显示模块开发设计 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 Android以及PC端软件设计 |
| 8.1 PC端软件系统设计 |
| 8.2 Android端开发设计 |
| 9 系统测试分析 |
| 9.1 嵌入式主控板系统测试 |
| 9.2 PC上位机以及Android应用程序测试 |
| 9.3 本章小结 |
| 10 总结与展望 |
| 10.1 总结 |
| 10.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 1 个人简历 |
| 2 在读期间参加的科研课题 |
| 3 在读期间发表的论文 |
| 4 在读期间所获得的奖励 |
| 致谢 |
| 综述 基于嵌入式 Linux+QT 的多参数监护系统设计研究进展 |
| 1 引言 |
| 2 多参数监护仪的发展历程 |
| 3 嵌入式Linux+Qt的监护系统开发分析 |
| 4 多参数监护仪应用现状 |
| 5 研究展望 |
| 参考文献 |
（4）自我健康监护仪软件系统设计及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自我健康监护仪硬件的研究现状 |
| 1.2.2 自我健康监护仪软件的研究现状 |
| 1.3 本论文的主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 自我健康监护仪硬件 |
| 2.1 硬件方案 |
| 2.2 体征信号 |
| 2.2.1 心电 |
| 2.2.2 血压 |
| 2.2.3 血糖 |
| 2.2.4 脉搏 |
| 2.2.5 体温 |
| 2.3 串口读取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 心电信号预处理 |
| 3.1 MIT-BIH数据库介绍 |
| 3.2 小波阈值去噪基本原理 |
| 3.2.1 分解尺度选择 |
| 3.2.2 小波函数选择 |
| 3.2.3 阈值函数 |
| 3.2.4 阈值选择 |
| 3.3 小波阈值去噪算法实现 |
| 3.3.1 MATLAB GUI实现 |
| 3.3.2 LabVIEW实现 |
| 3.4 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 心电信号特征分析及提取 |
| 4.1 四种典型心率介绍 |
| 4.2 时域特征分析 |
| 4.2.1 时域分析原理 |
| 4.2.2 时域分析结果 |
| 4.3 频域特征分析 |
| 4.3.1 频域分析原理 |
| 4.3.2 频域分析结果 |
| 4.4 特征提取 |
| 4.4.1 小波峰检测原理 |
| 4.4.2 R波定位 |
| 4.4.3 动态ECG诊断系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 自我健康监护仪软件系统总体设计 |
| 5.1 软件总体方案 |
| 5.2 用户注册登录 |
| 5.2.1 用户注册 |
| 5.2.2 用户登录 |
| 5.3 自我健康监护 |
| 5.3.1 历史趋势 |
| 5.3.2 阈限报警 |
| 5.3.3 健康建议 |
| 5.4 可执行程序生成 |
| 5.4.1 项目浏览器 |
| 5.4.2 应用程序生成 |
| 5.4.3 安装程序生成 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（5）麻醉深度监护系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.2 麻醉深度监护仪研究现状 |
| 1.2.1 非脑电类麻醉监护仪研究现状 |
| 1.2.2 基于EEG信号麻醉深度监护仪研究现状 |
| 1.2.3 存在的技术问题 |
| 1.3 麻醉深度算法研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容以及论文结构 |
| 第2章 麻醉信号采集方案设计 |
| 2.1 系统总体设计方案 |
| 2.2 麻醉信号采集电极选取方案 |
| 2.3 麻醉信号采集电极位置选取方案 |
| 2.4 麻醉信号硬件采集选取方案 |
| 2.5 麻醉信号算法方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 EEG信号采集系统硬件设计与验证 |
| 3.1 EEG信号采集系统硬件设计 |
| 3.1.1 电源电路设计 |
| 3.1.2 硬件采集模块设计 |
| 3.1.3 无线发送模块设计 |
| 3.1.4 静电保护设计 |
| 3.2 采集系统硬件性能测试 |
| 3.2.1 增益测试 |
| 3.2.2 共模抑制比测试 |
| 3.2.3 电压测试 |
| 3.2.4 噪声测试 |
| 3.2.5 带宽测试 |
| 3.2.6 功耗测试 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于EEG信号的麻醉监测算法设计 |
| 4.1 原始EEG信号预处理 |
| 4.1.1 基线漂移处理 |
| 4.1.2 电刀干扰处理 |
| 4.1.3 高低频干扰处理 |
| 4.1.4 工频干扰 |
| 4.1.5 眼电伪迹处理 |
| 4.2 EEG信号特征值提取 |
| 4.2.1 爆发抑制比提取 |
| 4.2.2 比例β提取 |
| 4.2.3 同步快慢比提取 |
| 4.3 基于BP神经网络的EEG信号检测麻醉深度分类 |
| 4.4 基于自适应模糊神经网络模型的麻醉深度评价指数计算 |
| 4.4.1 模糊推理 |
| 4.4.2 模糊神经网络 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验结果分析 |
| 5.1 实验概述 |
| 5.1.1 实验准备 |
| 5.1.2 实验样本要求 |
| 5.1.3 采集方案 |
| 5.1.4 采集过程 |
| 5.2 清醒与麻醉状态监测对比分析 |
| 5.3 麻醉深度值对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）医学监护数据系统集成与标准化关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 医院信息系统及其发展与现状 |
| 1.1.1 医院信息系统 |
| 1.1.2 医院信息系统的历史与现状 |
| 1.1.3 医院信息系统发展趋势 |
| 1.2 监护仪数据集成现状 |
| 1.3 医疗信息标准化通讯协议与技术 |
| 1.3.1 HL7卫生信息交换标准 |
| 1.3.2 DICOM标准 |
| 1.3.3 完成端口技术 |
| 1.4 本文结构与论文组织 |
| 第二章 医学监护系统标准化集成架构 |
| 2.1 监护信息集成解决方案 |
| 2.2 系统架构与分层功能规划 |
| 第三章 医学监护信息采集系统设计 |
| 3.1 监护仪数据综述 |
| 3.1.1 监护仪分类 |
| 3.1.2 主流厂商型号 |
| 3.1.3 监护生理参数 |
| 3.2 监护仪信息提取 |
| 3.2.1 数据采集硬件设备 |
| 3.2.2 ROI（感兴趣区域）模板 |
| 3.2.3 前端数据处理平台 |
| 3.3 监护仪二次数据接口 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 医学监护数据识别算法设计 |
| 4.1 算法方案 |
| 4.2 输入图像预处理 |
| 4.2.1 字符分割算法 |
| 4.2.2 单字符归一化算法 |
| 4.3 分类特征选取 |
| 4.3.1 图像点阵特征提取 |
| 4.3.2 方向梯度直方图特征提取 |
| 4.4 支持向量机训练 |
| 4.5 监护信息提取识别 |
| 第五章 医学监护系统数据中心设计 |
| 5.1 数据中心基础设施平台的设计与实现 |
| 5.2 高性能监护数据并发接收子系统 |
| 5.3 分布式监护数据存储方案 |
| 5.4 基于WebService 2.0 的监护数据展示 |
| 5.4.1 服务器端程序开发 |
| 5.4.2 用户端平台开发 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）监护仪在社区医疗模式中的发展与应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 社区医疗模式下对监护仪的潜在需求 |
| 2 国内社区医疗监护仪研究进展 |
| 3 监护仪在社区医疗模式下的发展趋势 |
| 4 探讨一个适应于社区医疗模式的远程多参数监护仪设计方案 |
| 5 结语 |
（8）医用监护仪的临床应用与发展特点（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 医用监护仪的临床应用 |
| 2 医用监护仪的发展特点和趋势 |
| 2.1 功能更加强大,性能更加卓越,趋于智能化[4] |
| 2.2 监测的生理参数不断增加,功能模块化 |
| 2.3 监护仪在技术上由有创向无创发展 |
| 2.4 专用监护仪迅速发展 |
| 2.5 安全性和可靠性大幅提高 |
| 2.6 无线监护技术成为重要的发展方向 |
| 2.7 家庭监护日益普及 |
| 2.8 中央监护仪向网络化和信息化发展 |
（9）从三大传统诊查产品向国际一流挺进的生理信息诊查仪器产业（论文提纲范文）
| 0概述 |
| 1 建国初期30年 (1949年～1979年) 传统产品巩固基础，新兴领域开始起步 |
| 2 近三十年来技术进步成绩可喜，产业腾飞，市场主导作用发挥 |
| 2.1 改革开放为诊查仪器行业发展腾飞提供良好机遇，国际技术交流合作促进产品技术进步和新产品开发 |
| 2.2 生理检测记录及监护为主的医用电子仪器发展加快 |
| 2.3 产品品种系列更加丰富，临床适用性增强 |
| (1) 医用监护装置 |
| (2) 心脏除颤器和心脏起搏器 |
| (3) 军工、航天技术向医疗产品转化，相关工业技术交叉渗透，促进了电生理诊查技术发展 |
| (4) 产品向智能化、多功能方向发展 |
| 3 部分主要产品发展概述 |
| 3.1 心电图机类 |
| 3.2 监护仪类 |
| 3.3 脑电图仪类 |
| 3.4 胃/肠电图仪 |
| 3.5 眼震图仪 |
| 4 现阶段生理参数监测、诊查设备研究开发势态简要介绍 |
| 4.1 心电图机 |
| 4.2 血压计 |
| 4.3 监护仪 |
| 4.4 动态监护分析系统 |
| 4.5 机体功能代谢早期预警设备 |
| 4.6 脑电图 |
| 5 生理信息诊查技术发展的若干方向 |
（10）智能多参数监护仪的特点及其临床应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 学术背景 |
| 2 目的 |
| 3 资料和方法 |
| 3.1 文献检索 |
| 3.2 检索方法 |
| 4 文献证据综合提炼 |
| 4.1 多参数监护仪的测量原理及性能 |
| 4.2 多参数监护仪的网络系统研究 |
| 5 结论 |
四、现代医学监护仪的应用特点及发展趋势（论文参考文献）
- [1]脑出血患者预后因素分析及生物电阻抗技术用于脑出血监测的基础和临床研究[D]. 邹永杰. 中国人民解放军陆军军医大学, 2021(01)
- [2]基于人-机任务的ICU护士工作心理负荷及影响因素研究[D]. 闫妍. 中国人民解放军海军军医大学, 2021(09)
- [3]基于嵌入式Linux+Qt的多参数监护系统设计[D]. 项勇. 安徽医科大学, 2020(02)
- [4]自我健康监护仪软件系统设计及实现[D]. 曹欣雨. 长春理工大学, 2019(01)
- [5]麻醉深度监护系统设计与实现[D]. 邹威. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [6]医学监护数据系统集成与标准化关键技术研究[D]. 安家宝. 天津大学, 2017(06)
- [7]监护仪在社区医疗模式中的发展与应用[J]. 方勇军,骆星九,邓恺. 医疗卫生装备, 2013(01)
- [8]医用监护仪的临床应用与发展特点[J]. 黄澍涛. 中国医疗设备, 2011(02)
- [9]从三大传统诊查产品向国际一流挺进的生理信息诊查仪器产业[J]. 沈建雷. 中国医疗器械信息, 2010(01)
- [10]智能多参数监护仪的特点及其临床应用[J]. 吴莹,谢家祺,张彩萍. 中国组织工程研究与临床康复, 2009(09)