罗宁
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国人民解放军更多>>
- 相关领域：医药卫生电子电信更多>>
- 基于无线传感器网络的病房监控系统设计被引量：1
- 2014年
- 目前医院中对病人输液和血压心跳等生理特征的监测大多采用人工进行,且需病人配合,导致效率低下和一定程度的不安全性,造成了不能及时得到相关数据、及时发现异常情况和缺乏输液结束提示等问题。针对这些问题,设计了一种基于无线传感器网络、能对病人的状态,包括病人的输液状况和病人心跳、血压等数据自动进行采集和传输的监控系统。系统中的数据传输采用基于Zigbee技术的无线传感器网络,将各监测点作为无线传感器节点,定时将各个节点采集的信息通过自动路由传输给控制台中心机。在控制台中心机上,自动比较各项数据是否在正常范围内,并及时对异常情况发出警报;控制台中心机还能自动发送病人特征数据定时监测指令给监测点,以便监测点做出相应的处置。这就大大降低了护理强度,减小了人为疏忽造成的医疗事故率,从而极大地提高了医疗效率和质量。
- 罗宁杨宇红
- 关键词：无线传感网络ZIGBEE数据采集自动路由
- 基于CT影像特征的脑出血病人术后早期脑积水发生风险预测模型的效能评估被引量：1
- 2023年
- 目的:建立基于CT影像特征的脑出血病人术后早期脑积水发生风险预测模型,并评估其预测效能。方法:纳入我院2016年1月—2021年1月收治的235例拟行手术治疗的脑出血病人为研究对象;入组时所有受试者均接受CT扫描,收集病人影像特征;术后随访48 h,采用CT检查病人是否发生脑积水,并根据病人是否发生脑积水分为脑积水组和无脑积水组。使用Logistic回归方程建立基于影像特征的脑出血病人术后早期脑积水发生风险模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线及决策曲线图分析其预测效能及临床实用性。结果:235例脑出血病人在术后随访的48 h内共死亡23例,最终纳入212例,其中76例发生脑积水病人为脑积水组,136例未发生脑积水的病人为无脑积水组。多因素Logistic分析显示脑脊液循环压力(OR=1.087)、血浆凝血酶原时间(PT)(OR=0.820)、脑室扩张(OR=1.921)、血肿扩大(OR=1.330)是脑出血病人术后早期脑积水的ROC影响因素;ROC曲线显示模型预测脑出血病人术后发生早期脑积水的ROC曲线下面积(AUC)为0.836。结论:脑脊液循环压力、PT、脑室扩张、血肿扩大是脑出血病人术后早期脑积水发生的预测因素,基于此建立的预测模型能为临床医师识别脑出血病人术后发生早期脑积水的高危病人提供指导。
- 薛光白咏常小娜汤珍瑶罗宁陈鑫蓓张子文
- 关键词：脑出血脑积水CT影像特征
