本技術(shu)屬于數(shu)據處理(li)，具體涉(she)及一種患者(zhe)術(shu)后監測數(shu)據處理(li)方法和(he)裝置(zhi)。

背景技術：

1、在醫療(liao)(liao)領域(yu)，患者的(de)(de)(de)生(sheng)理(li)傳感數據(ju)監(jian)測(ce)的(de)(de)(de)準確解(jie)讀對于疾病的(de)(de)(de)診斷和治(zhi)療(liao)(liao)至關重要(yao)。然而(er)，傳統的(de)(de)(de)數據(ju)標(biao)(biao)注(zhu)(zhu)方(fang)法往往僅基于數值(zhi)分析，缺乏直觀性(xing)和全局性(xing)的(de)(de)(de)視角，導致醫療(liao)(liao)人員難(nan)以迅速捕捉(zhuo)到數據(ju)背后(hou)的(de)(de)(de)關鍵(jian)信息。此外，現有的(de)(de)(de)標(biao)(biao)注(zhu)(zhu)系統很少考慮(lv)輔助信息與傳感監(jian)測(ce)數據(ju)的(de)(de)(de)深度融合，限(xian)制了(le)(le)標(biao)(biao)注(zhu)(zhu)結果的(de)(de)(de)精確度和決(jue)策支持(chi)能力。更為(wei)關鍵(jian)的(de)(de)(de)是，標(biao)(biao)注(zhu)(zhu)過程中可(ke)(ke)能產生(sheng)的(de)(de)(de)噪聲(sheng)或誤差，常常影響了(le)(le)標(biao)(biao)注(zhu)(zhu)結果的(de)(de)(de)可(ke)(ke)靠性(xing)，進而(er)可(ke)(ke)能誤導醫療(liao)(liao)判斷。

技術實現思路

1、本技(ji)術(shu)提供了一種(zhong)患者(zhe)(zhe)術(shu)后監(jian)測數據處理方(fang)法(fa)和裝置，能夠(gou)解決或者(zhe)(zhe)部分解決上述背景技(ji)術(shu)所涉及(ji)的技(ji)術(shu)問題。

2、本技術實施例(li)提供一種患者術后(hou)監測(ce)(ce)數據處(chu)理方法(fa)，應用于(yu)監測(ce)(ce)數據處(chu)理裝(zhuang)置，所述方法(fa)包括(kuo)：

3、獲取(qu)待進行分析處理的初(chu)始患者生理傳感監(jian)測數據(ju)；

4、獲取狀態標(biao)(biao)注(zhu)輔助(zhu)信息(xi)(xi)，并利用所(suo)述狀態標(biao)(biao)注(zhu)輔助(zhu)信息(xi)(xi)的引導特(te)征(zheng)將所(suo)述初始(shi)患者生理傳感監測數據與(yu)所(suo)述狀態標(biao)(biao)注(zhu)輔助(zhu)信息(xi)(xi)進(jin)行(xing)語(yu)(yu)義(yi)層面的融合，得(de)到狀態標(biao)(biao)注(zhu)融合決策(ce)語(yu)(yu)義(yi)；

5、基于所(suo)述狀(zhuang)(zhuang)態標注融合決策語義，對所(suo)述初(chu)始(shi)患者生理傳(chuan)感監測(ce)數(shu)據(ju)進行狀(zhuang)(zhuang)態標注操作，得(de)到所(suo)述初(chu)始(shi)患者生理傳(chuan)感監測(ce)數(shu)據(ju)的圖(tu)像化狀(zhuang)(zhuang)態標注結果(guo)；

6、獲取所(suo)(suo)述圖(tu)(tu)像化(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)注(zhu)(zhu)結果(guo)對應的(de)(de)標(biao)注(zhu)(zhu)噪聲評(ping)估觀點(dian)，并基于所(suo)(suo)述圖(tu)(tu)像化(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)注(zhu)(zhu)結果(guo)對應的(de)(de)標(biao)注(zhu)(zhu)噪聲評(ping)估觀點(dian)，對所(suo)(suo)述圖(tu)(tu)像化(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)注(zhu)(zhu)結果(guo)進行優化(hua)處理，得到(dao)所(suo)(suo)述初始患者生(sheng)理傳感監(jian)測數據的(de)(de)目(mu)標(biao)圖(tu)(tu)像化(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)注(zhu)(zhu)結果(guo)。

7、在一(yi)(yi)種實現(xian)方式中，所(suo)述(shu)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)(tai)標注輔(fu)(fu)助(zhu)信(xin)息包(bao)括第(di)(di)一(yi)(yi)局部輔(fu)(fu)助(zhu)信(xin)息集以(yi)及第(di)(di)二(er)局部輔(fu)(fu)助(zhu)信(xin)息集，所(suo)述(shu)第(di)(di)一(yi)(yi)局部輔(fu)(fu)助(zhu)信(xin)息集包(bao)括第(di)(di)一(yi)(yi)標注標簽；所(suo)述(shu)第(di)(di)一(yi)(yi)標注標簽用(yong)于表征初(chu)(chu)始患(huan)者生(sheng)理傳(chuan)感監(jian)測(ce)數(shu)據(ju)的(de)生(sheng)理狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)(tai)標簽以(yi)及所(suo)述(shu)初(chu)(chu)始患(huan)者生(sheng)理傳(chuan)感監(jian)測(ce)數(shu)據(ju)對(dui)應的(de)圖(tu)像化狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)(tai)標注結果的(de)生(sheng)理狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)(tai)標簽，所(suo)述(shu)第(di)(di)二(er)局部輔(fu)(fu)助(zhu)信(xin)息集用(yong)于融合初(chu)(chu)始患(huan)者生(sheng)理傳(chuan)感監(jian)測(ce)數(shu)據(ju)；

8、所述(shu)利用所述(shu)狀(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)注輔(fu)助(zhu)信息的引導特征將所述(shu)初始患者生理傳(chuan)感(gan)監測數據與所述(shu)狀(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)注輔(fu)助(zhu)信息進行語(yu)義(yi)層(ceng)面的融(rong)合(he)，得到(dao)狀(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)注融(rong)合(he)決策語(yu)義(yi)，包括：

9、利用所述第一(yi)標(biao)(biao)注標(biao)(biao)簽(qian)的(de)標(biao)(biao)簽(qian)特征，對(dui)所述第一(yi)局部輔助信息(xi)集、所述初始患者(zhe)生(sheng)(sheng)理傳(chuan)感監(jian)(jian)測數據(ju)(ju)的(de)生(sheng)(sheng)理狀態(tai)標(biao)(biao)簽(qian)以及所述初始患者(zhe)生(sheng)(sheng)理傳(chuan)感監(jian)(jian)測數據(ju)(ju)對(dui)應的(de)圖(tu)像化(hua)狀態(tai)標(biao)(biao)注結果的(de)生(sheng)(sheng)理狀態(tai)標(biao)(biao)簽(qian)進行融(rong)(rong)(rong)合，并對(dui)所述第二局部輔助信息(xi)集和初始患者(zhe)生(sheng)(sheng)理傳(chuan)感監(jian)(jian)測數據(ju)(ju)進行融(rong)(rong)(rong)合，得到所述狀態(tai)標(biao)(biao)注融(rong)(rong)(rong)合決(jue)策(ce)語義。

10、在一種(zhong)實(shi)現方式(shi)中，所(suo)述狀(zhuang)態(tai)標注融合決策語義用于表征對所(suo)述初始患者(zhe)生(sheng)理傳感監測(ce)數據進行(xing)狀(zhuang)態(tai)標注所(suo)得到的圖像化(hua)狀(zhuang)態(tai)標注結(jie)果進行(xing)監測(ce)噪聲分析；

11、所(suo)(suo)述獲取所(suo)(suo)述圖(tu)像化狀態(tai)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)結果(guo)對(dui)應的標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)噪(zao)(zao)聲(sheng)(sheng)評(ping)(ping)估(gu)觀點(dian)，包括(kuo)：基于(yu)所(suo)(suo)述狀態(tai)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)融合決策(ce)語義(yi)的噪(zao)(zao)聲(sheng)(sheng)檢測特征，對(dui)所(suo)(suo)述初始患者生理傳感(gan)監測數(shu)據的圖(tu)像化狀態(tai)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)結果(guo)進行監測噪(zao)(zao)聲(sheng)(sheng)分析，得到(dao)所(suo)(suo)述圖(tu)像化狀態(tai)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)結果(guo)對(dui)應的標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)噪(zao)(zao)聲(sheng)(sheng)評(ping)(ping)估(gu)觀點(dian)；所(suo)(suo)述標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)噪(zao)(zao)聲(sheng)(sheng)評(ping)(ping)估(gu)觀點(dian)包括(kuo)以(yi)下任一(yi)種(zhong)：第(di)一(yi)噪(zao)(zao)聲(sheng)(sheng)評(ping)(ping)估(gu)權(quan)重、第(di)二噪(zao)(zao)聲(sheng)(sheng)評(ping)(ping)估(gu)權(quan)重以(yi)及第(di)三噪(zao)(zao)聲(sheng)(sheng)評(ping)(ping)估(gu)權(quan)重。

12、在一種實現(xian)方式中，所(suo)述(shu)(shu)獲取所(suo)述(shu)(shu)圖像(xiang)化狀(zhuang)態標注結果對應的標注噪聲評估觀點，包括(kuo)：

13、獲(huo)取(qu)監測噪聲分析匹配框；

14、基于(yu)所述監(jian)測噪聲分(fen)析(xi)匹(pi)配框(kuang)(kuang)的可視分(fen)布特征，將所述初始患者生(sheng)理傳感(gan)監(jian)測數據的圖像(xiang)化狀(zhuang)態標注結果與所述監(jian)測噪聲分(fen)析(xi)匹(pi)配框(kuang)(kuang)進(jin)行融(rong)合，得到監(jian)測噪聲分(fen)析(xi)融(rong)合數據；

15、基于(yu)所述(shu)監(jian)測噪(zao)(zao)(zao)聲(sheng)分(fen)析(xi)融合數據，對所述(shu)初始患者生理(li)傳感監(jian)測數據的圖像化狀態標(biao)注結(jie)(jie)果進行監(jian)測噪(zao)(zao)(zao)聲(sheng)分(fen)析(xi)，得(de)到所述(shu)圖像化狀態標(biao)注結(jie)(jie)果對應的標(biao)注噪(zao)(zao)(zao)聲(sheng)評估觀(guan)點。

16、在一種實現(xian)方式中，所述基于所述圖像(xiang)化(hua)狀態(tai)標(biao)注(zhu)結果對應(ying)的標(biao)注(zhu)噪(zao)聲評估觀點，對所述圖像(xiang)化(hua)狀態(tai)標(biao)注(zhu)結果進行優化(hua)處理，得到所述初(chu)始(shi)患者(zhe)生理傳感(gan)監測數(shu)據的目(mu)標(biao)圖像(xiang)化(hua)狀態(tai)標(biao)注(zhu)結果，包(bao)括：

17、獲取標注優(you)化匹配框；

18、利(li)用所(suo)(suo)述(shu)(shu)標(biao)注(zhu)優(you)化匹配(pei)框的可視分布(bu)特(te)(te)征(zheng)，將所(suo)(suo)述(shu)(shu)初始(shi)患者生理傳感監(jian)測數(shu)據、所(suo)(suo)述(shu)(shu)圖像化狀態標(biao)注(zhu)結(jie)果(guo)以(yi)及所(suo)(suo)述(shu)(shu)圖像化狀態標(biao)注(zhu)結(jie)果(guo)對應(ying)的標(biao)注(zhu)噪聲評估觀點與所(suo)(suo)述(shu)(shu)標(biao)注(zhu)優(you)化匹配(pei)框進行匹配(pei)，得到標(biao)注(zhu)優(you)化建議特(te)(te)征(zheng)；

19、基于所(suo)述標注(zhu)(zhu)優化建議特(te)征，對所(suo)述圖像化狀(zhuang)態標注(zhu)(zhu)結(jie)果(guo)進行優化處理，得到(dao)所(suo)述初始患(huan)者生理傳感監測數據(ju)的目標圖像化狀(zhuang)態標注(zhu)(zhu)結(jie)果(guo)。

20、在(zai)一種實現方式中，所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)匹(pi)配(pei)(pei)框包(bao)括第(di)一標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)匹(pi)配(pei)(pei)子框、第(di)二(er)(er)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)匹(pi)配(pei)(pei)子框以及第(di)三(san)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)匹(pi)配(pei)(pei)子框，所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)第(di)一標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)匹(pi)配(pei)(pei)子框包(bao)括第(di)一標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)建(jian)議標(biao)簽；所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)第(di)一標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)建(jian)議標(biao)簽用(yong)于(yu)(yu)表(biao)征(zheng)融(rong)(rong)合(he)(he)初始患(huan)(huan)者生理傳感監(jian)測(ce)數(shu)據(ju)的(de)生理狀(zhuang)態標(biao)簽以及所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)初始患(huan)(huan)者生理傳感監(jian)測(ce)數(shu)據(ju)對應(ying)的(de)圖像化(hua)狀(zhuang)態標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)結(jie)果(guo)的(de)生理狀(zhuang)態標(biao)簽，所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)第(di)二(er)(er)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)匹(pi)配(pei)(pei)子框用(yong)于(yu)(yu)融(rong)(rong)合(he)(he)初始患(huan)(huan)者生理傳感監(jian)測(ce)數(shu)據(ju)；所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)第(di)三(san)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)匹(pi)配(pei)(pei)子框包(bao)括第(di)二(er)(er)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)建(jian)議標(biao)簽，所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)第(di)二(er)(er)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)優(you)(you)(you)化(hua)建(jian)議標(biao)簽用(yong)于(yu)(yu)表(biao)征(zheng)融(rong)(rong)合(he)(he)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)圖像化(hua)狀(zhuang)態標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)結(jie)果(guo)對應(ying)的(de)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)噪聲評估觀點；

21、所(suo)述利(li)用所(suo)述標(biao)(biao)注(zhu)優(you)(you)(you)化匹配框的可(ke)視(shi)分布特(te)征，將所(suo)述初始患(huan)者生理傳感(gan)監測數據、所(suo)述圖(tu)像化狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)注(zhu)結(jie)果以(yi)及所(suo)述圖(tu)像化狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)注(zhu)結(jie)果對應的標(biao)(biao)注(zhu)噪聲評估觀點與所(suo)述標(biao)(biao)注(zhu)優(you)(you)(you)化匹配框進行匹配，得到標(biao)(biao)注(zhu)優(you)(you)(you)化建議特(te)征，包括：

22、利用(yong)所述(shu)第一(yi)標(biao)注(zhu)優(you)化建議標(biao)簽(qian)的標(biao)簽(qian)特征，結合所述(shu)第一(yi)標(biao)注(zhu)優(you)化匹配子框(kuang)融合所述(shu)初始患(huan)者生(sheng)理傳(chuan)感監測數(shu)據的生(sheng)理狀態(tai)標(biao)簽(qian)以(yi)及(ji)所述(shu)初始患(huan)者生(sheng)理傳(chuan)感監測數(shu)據對應的圖(tu)像化狀態(tai)標(biao)注(zhu)結果的生(sheng)理狀態(tai)標(biao)簽(qian)；

23、結(jie)合(he)(he)所(suo)述第(di)(di)二標注(zhu)(zhu)優化匹(pi)配子框融合(he)(he)所(suo)述初始患(huan)者生理(li)傳(chuan)感監測數據，以(yi)及(ji)利用所(suo)述第(di)(di)二標注(zhu)(zhu)優化建議標簽的(de)標簽特征(zheng)(zheng)，結(jie)合(he)(he)所(suo)述第(di)(di)三標注(zhu)(zhu)優化匹(pi)配子框融合(he)(he)所(suo)述圖(tu)像化狀態標注(zhu)(zhu)結(jie)果以(yi)及(ji)對應的(de)標注(zhu)(zhu)噪聲評估觀點，得(de)到(dao)標注(zhu)(zhu)優化建議特征(zheng)(zheng)。

24、在一種實(shi)現方式中，所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)初始患(huan)(huan)者(zhe)生理(li)傳感(gan)監(jian)(jian)測(ce)數(shu)據(ju)的(de)目標(biao)圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)化狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)結果是調用圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)數(shu)據(ju)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)網絡對(dui)(dui)所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)初始患(huan)(huan)者(zhe)生理(li)傳感(gan)監(jian)(jian)測(ce)數(shu)據(ju)進(jin)行狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)得到(dao)的(de)，所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)數(shu)據(ju)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)網絡包括(kuo)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)處(chu)理(li)分支(zhi)，所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)處(chu)理(li)分支(zhi)包括(kuo)第一標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)處(chu)理(li)子(zi)網和第二標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)處(chu)理(li)子(zi)網；所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)第一標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)處(chu)理(li)子(zi)網用于生成所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)初始患(huan)(huan)者(zhe)生理(li)傳感(gan)監(jian)(jian)測(ce)數(shu)據(ju)對(dui)(dui)應(ying)(ying)的(de)圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)化狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)結果以(yi)及所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)目標(biao)圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)化狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)結果；所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)第二標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)處(chu)理(li)子(zi)網用于生成所(suo)(suo)(suo)述(shu)(shu)圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)化狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)結果對(dui)(dui)應(ying)(ying)的(de)標(biao)注(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)噪聲評估(gu)觀點。

25、在一種實現方式中，所(suo)述(shu)初始(shi)患者(zhe)(zhe)生理(li)傳(chuan)感監測數據的目標(biao)圖(tu)像(xiang)化狀態(tai)標(biao)注結果是調(diao)用圖(tu)像(xiang)數據標(biao)注網絡對所(suo)述(shu)初始(shi)患者(zhe)(zhe)生理(li)傳(chuan)感監測數據進行狀態(tai)標(biao)注得到的，所(suo)述(shu)方法還包括：

26、獲取網(wang)絡調(diao)試學(xue)習(xi)(xi)(xi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)；所(suo)(suo)述網(wang)絡調(diao)試學(xue)習(xi)(xi)(xi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)中包括第(di)一(yi)局(ju)部(bu)(bu)調(diao)試學(xue)習(xi)(xi)(xi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)、第(di)二局(ju)部(bu)(bu)調(diao)試學(xue)習(xi)(xi)(xi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)以(yi)及第(di)三局(ju)部(bu)(bu)調(diao)試學(xue)習(xi)(xi)(xi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)，所(suo)(suo)述第(di)一(yi)局(ju)部(bu)(bu)調(diao)試學(xue)習(xi)(xi)(xi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)包括多(duo)個(ge)(ge)第(di)一(yi)患者生理(li)(li)(li)傳感(gan)(gan)(gan)(gan)監測(ce)(ce)數(shu)據(ju)(ju)(ju)樣(yang)例(li)(li)(li)，各(ge)第(di)一(yi)患者生理(li)(li)(li)傳感(gan)(gan)(gan)(gan)監測(ce)(ce)數(shu)據(ju)(ju)(ju)樣(yang)例(li)(li)(li)對(dui)應的(de)先驗圖(tu)像(xiang)化(hua)(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)結(jie)(jie)果；所(suo)(suo)述第(di)二局(ju)部(bu)(bu)調(diao)試學(xue)習(xi)(xi)(xi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)包括多(duo)個(ge)(ge)第(di)二患者生理(li)(li)(li)傳感(gan)(gan)(gan)(gan)監測(ce)(ce)數(shu)據(ju)(ju)(ju)樣(yang)例(li)(li)(li)，各(ge)第(di)二患者生理(li)(li)(li)傳感(gan)(gan)(gan)(gan)監測(ce)(ce)數(shu)據(ju)(ju)(ju)樣(yang)例(li)(li)(li)對(dui)應的(de)認(ren)證(zheng)(zheng)調(diao)試依(yi)據(ju)(ju)(ju)，所(suo)(suo)述認(ren)證(zheng)(zheng)調(diao)試依(yi)據(ju)(ju)(ju)包括至少一(yi)個(ge)(ge)圖(tu)像(xiang)化(hua)(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)結(jie)(jie)果認(ren)證(zheng)(zheng)樣(yang)例(li)(li)(li)和每個(ge)(ge)圖(tu)像(xiang)化(hua)(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)結(jie)(jie)果認(ren)證(zheng)(zheng)樣(yang)例(li)(li)(li)的(de)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)噪聲認(ren)證(zheng)(zheng)觀(guan)點；所(suo)(suo)述第(di)三局(ju)部(bu)(bu)調(diao)試學(xue)習(xi)(xi)(xi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)包括多(duo)個(ge)(ge)第(di)三患者生理(li)(li)(li)傳感(gan)(gan)(gan)(gan)監測(ce)(ce)數(shu)據(ju)(ju)(ju)樣(yang)例(li)(li)(li)、每個(ge)(ge)第(di)三患者生理(li)(li)(li)傳感(gan)(gan)(gan)(gan)監測(ce)(ce)數(shu)據(ju)(ju)(ju)樣(yang)例(li)(li)(li)對(dui)應的(de)至少一(yi)個(ge)(ge)圖(tu)像(xiang)化(hua)(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)樣(yang)本結(jie)(jie)果以(yi)及各(ge)圖(tu)像(xiang)化(hua)(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)樣(yang)本結(jie)(jie)果的(de)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)噪聲預測(ce)(ce)觀(guan)點；所(suo)(suo)述每個(ge)(ge)第(di)三患者生理(li)(li)(li)傳感(gan)(gan)(gan)(gan)監測(ce)(ce)數(shu)據(ju)(ju)(ju)樣(yang)例(li)(li)(li)對(dui)應有歷史(shi)圖(tu)像(xiang)化(hua)(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)標(biao)(biao)(biao)注(zhu)(zhu)結(jie)(jie)果；

27、采用所(suo)述網絡(luo)調試學習數(shu)據(ju)集，對(dui)待調試標(biao)注網絡(luo)進行聯合分(fen)(fen)支(zhi)(zhi)訓練，得(de)到所(suo)述圖像數(shu)據(ju)標(biao)注網絡(luo)；其中(zhong)，所(suo)述聯合分(fen)(fen)支(zhi)(zhi)包括(kuo)：狀(zhuang)態標(biao)注分(fen)(fen)支(zhi)(zhi)、監測噪聲分(fen)(fen)析分(fen)(fen)支(zhi)(zhi)以及標(biao)注優化分(fen)(fen)支(zhi)(zhi)。

28、在(zai)一(yi)種實現方式中(zhong)，所述聯合分(fen)支包括：監測噪聲分(fen)析分(fen)支；

29、所述(shu)采(cai)用所述(shu)網(wang)(wang)絡調試(shi)學習數據集，對待調試(shi)標注網(wang)(wang)絡進行聯合分支訓(xun)練，得到所述(shu)圖像數據標注網(wang)(wang)絡，包括(kuo)：

30、獲取狀態標注(zhu)輔助信息(xi)；

31、基于所(suo)述(shu)(shu)狀態(tai)標注(zhu)(zhu)輔(fu)助(zhu)信息的(de)引導特(te)征，將所(suo)述(shu)(shu)各第(di)二患(huan)者(zhe)生理傳感(gan)監測數(shu)據樣例插入所(suo)述(shu)(shu)狀態(tai)標注(zhu)(zhu)輔(fu)助(zhu)信息，得(de)到所(suo)述(shu)(shu)各第(di)二患(huan)者(zhe)生理傳感(gan)監測數(shu)據樣例的(de)狀態(tai)標注(zhu)(zhu)融(rong)合決策語(yu)義；

32、調用待調試標(biao)注(zhu)網(wang)絡，基(ji)于所(suo)(suo)(suo)(suo)述各(ge)第二(er)患(huan)者(zhe)(zhe)生理(li)(li)傳(chuan)感監(jian)測(ce)(ce)數據(ju)樣(yang)例(li)的狀(zhuang)態(tai)(tai)標(biao)注(zhu)融合決策語(yu)義，對所(suo)(suo)(suo)(suo)述各(ge)第二(er)患(huan)者(zhe)(zhe)生理(li)(li)傳(chuan)感監(jian)測(ce)(ce)數據(ju)樣(yang)例(li)進(jin)行狀(zhuang)態(tai)(tai)標(biao)注(zhu)以(yi)(yi)及對所(suo)(suo)(suo)(suo)述各(ge)第二(er)患(huan)者(zhe)(zhe)生理(li)(li)傳(chuan)感監(jian)測(ce)(ce)數據(ju)樣(yang)例(li)進(jin)行狀(zhuang)態(tai)(tai)標(biao)注(zhu)所(suo)(suo)(suo)(suo)得(de)(de)到的圖(tu)(tu)像化狀(zhuang)態(tai)(tai)標(biao)注(zhu)結果進(jin)行監(jian)測(ce)(ce)噪聲分析，得(de)(de)到所(suo)(suo)(suo)(suo)述各(ge)第二(er)患(huan)者(zhe)(zhe)生理(li)(li)傳(chuan)感監(jian)測(ce)(ce)數據(ju)樣(yang)例(li)對應(ying)的圖(tu)(tu)像化狀(zhuang)態(tai)(tai)標(biao)注(zhu)結果以(yi)(yi)及所(suo)(suo)(suo)(suo)述各(ge)第二(er)患(huan)者(zhe)(zhe)生理(li)(li)傳(chuan)感監(jian)測(ce)(ce)數據(ju)樣(yang)例(li)的圖(tu)(tu)像化狀(zhuang)態(tai)(tai)標(biao)注(zhu)結果對應(ying)的標(biao)注(zhu)噪聲預測(ce)(ce)觀點；

33、基于所(suo)述(shu)(shu)各第(di)二(er)患(huan)者生(sheng)理傳感(gan)監(jian)測(ce)數據(ju)樣(yang)例對應的圖(tu)像(xiang)化狀態標(biao)注結果(guo)以(yi)及(ji)圖(tu)像(xiang)化狀態標(biao)注結果(guo)對應的標(biao)注噪(zao)聲預測(ce)觀點、所(suo)述(shu)(shu)各第(di)二(er)患(huan)者生(sheng)理傳感(gan)監(jian)測(ce)數據(ju)樣(yang)例對應的認證調(diao)試(shi)依據(ju)，對所(suo)述(shu)(shu)待調(diao)試(shi)標(biao)注網絡進行訓練調(diao)試(shi)，以(yi)得到圖(tu)像(xiang)數據(ju)標(biao)注網絡。

34、在一種實(shi)現方式中，所述聯合(he)分支包括(kuo)：

35、標注優化分(fen)支，所述采用所述網(wang)絡調試學習數(shu)據(ju)集，對待調試標注網(wang)絡進行聯合分(fen)支訓練，得(de)到所述圖像數(shu)據(ju)標注網(wang)絡，包括：

36、獲取標注優化匹(pi)配框(kuang)；

37、利用所(suo)述標注優化(hua)(hua)(hua)匹(pi)(pi)配框(kuang)的可(ke)視分(fen)布特征(zheng)，將各(ge)第三患者生(sheng)理傳(chuan)感(gan)監測(ce)數據樣(yang)(yang)(yang)例、所(suo)述各(ge)第三患者生(sheng)理傳(chuan)感(gan)監測(ce)數據樣(yang)(yang)(yang)例對應(ying)的圖(tu)像化(hua)(hua)(hua)狀態標注樣(yang)(yang)(yang)本(ben)結(jie)(jie)果(guo)以及圖(tu)像化(hua)(hua)(hua)狀態標注樣(yang)(yang)(yang)本(ben)結(jie)(jie)果(guo)對應(ying)的標注噪聲預測(ce)觀點與所(suo)述標注優化(hua)(hua)(hua)匹(pi)(pi)配框(kuang)進(jin)行匹(pi)(pi)配，得到各(ge)圖(tu)像化(hua)(hua)(hua)狀態標注樣(yang)(yang)(yang)本(ben)結(jie)(jie)果(guo)的標注優化(hua)(hua)(hua)建議特征(zheng)樣(yang)(yang)(yang)例；

38、調(diao)用待調(diao)試標(biao)(biao)注(zhu)網(wang)絡(luo)依據(ju)所述各圖像(xiang)化(hua)(hua)(hua)(hua)狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態標(biao)(biao)注(zhu)樣本(ben)結果(guo)(guo)的標(biao)(biao)注(zhu)優化(hua)(hua)(hua)(hua)建議特(te)征(zheng)樣例(li)，對(dui)相應圖像(xiang)化(hua)(hua)(hua)(hua)狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態標(biao)(biao)注(zhu)樣本(ben)結果(guo)(guo)進行(xing)優化(hua)(hua)(hua)(hua)處理，得到所述各圖像(xiang)化(hua)(hua)(hua)(hua)狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態標(biao)(biao)注(zhu)樣本(ben)結果(guo)(guo)的圖像(xiang)化(hua)(hua)(hua)(hua)狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態標(biao)(biao)注(zhu)優化(hua)(hua)(hua)(hua)結果(guo)(guo)；

39、基于所述(shu)(shu)各(ge)圖像(xiang)(xiang)化(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)標(biao)注樣本結(jie)果(guo)的圖像(xiang)(xiang)化(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)標(biao)注優化(hua)結(jie)果(guo)以(yi)及所述(shu)(shu)各(ge)圖像(xiang)(xiang)化(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)標(biao)注樣本結(jie)果(guo)對(dui)(dui)應的歷(li)史圖像(xiang)(xiang)化(hua)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)標(biao)注結(jie)果(guo)，對(dui)(dui)所述(shu)(shu)待調(diao)試標(biao)注網絡(luo)(luo)進行訓練調(diao)試，以(yi)得到所述(shu)(shu)圖像(xiang)(xiang)數據(ju)標(biao)注網絡(luo)(luo)。

40、本技術實施例提供一種監(jian)測(ce)數據(ju)處(chu)理(li)(li)裝置，包括至(zhi)少一個(ge)處(chu)理(li)(li)器(qi)(qi)和存(cun)儲器(qi)(qi)；所述(shu)存(cun)儲器(qi)(qi)存(cun)儲計算(suan)機執(zhi)行指(zhi)令；所述(shu)至(zhi)少一個(ge)處(chu)理(li)(li)器(qi)(qi)執(zhi)行所述(shu)存(cun)儲器(qi)(qi)存(cun)儲的計算(suan)機執(zhi)行指(zhi)令，使得(de)所述(shu)至(zhi)少一個(ge)處(chu)理(li)(li)器(qi)(qi)執(zhi)行上述(shu)的方法。

41、本技術(shu)實施例(li)提供(gong)一(yi)種可(ke)讀(du)存儲介質，所(suo)(suo)述可(ke)讀(du)存儲介質上存儲程序(xu)或指令，所(suo)(suo)述程序(xu)或指令被(bei)處理器執行時實現上述方法的步驟。

42、在(zai)本(ben)技術(shu)實施例中，通過(guo)結合狀態(tai)標(biao)(biao)注輔助(zhu)信息，實現(xian)(xian)語義層面的(de)(de)數據(ju)融合，不僅(jin)使得數據(ju)標(biao)(biao)注更(geng)為精準，還通過(guo)圖像(xiang)化的(de)(de)展現(xian)(xian)方(fang)式，大幅提(ti)升(sheng)了(le)數據(ju)的(de)(de)可讀性和直觀性。同時，還創新性地引入了(le)標(biao)(biao)注噪(zao)聲(sheng)評估(gu)觀點，對標(biao)(biao)注結果進(jin)行了(le)科學優(you)化，顯著提(ti)高了(le)標(biao)(biao)注的(de)(de)準確性和實用性。如此，為醫療專(zhuan)業人員(yuan)提(ti)供(gong)了(le)更(geng)為清晰、準確的(de)(de)患者生理狀態(tai)視覺呈現(xian)(xian)，進(jin)而提(ti)升(sheng)醫療服務的(de)(de)質量和效(xiao)率。