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一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统设计方法
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申请号:201711316801.9 申请日:2017-12-12
摘要:本发明是一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统设计方法,从优化物联网边缘设备的资源优化存储、处理和传输等角度出发,解决边缘计算环境下海量类型化医疗资源在有限带宽条件下的传输优化问题。属于物联网与软件工程交叉领域。关键在于基于数据图谱、信息图谱和知识图谱资源处理架构转化医疗资源的类型,同时建立带宽资源利用限制模型,以均衡网络负载。本发明在本地节点提供医疗诊断、存储和传输服务,并允许用户投入和相关效益比决定系统优化的资源方法,使系统保持相对稳定的状态。系统将计算任务分散到边缘设备,缓解云计算环境下事务处理高度集中引发重要医疗资源无法实时传输的压力。
Abstract: The present invention provides a typed medical resource processing system design method facing edge calculation. The transmission optimization problem of a lot of typed medical resources in a limitedbandwidth condition in an edge calculation environment is solved starting from angles such as optimization of resource optimization storage, processing and transmission of an internet-of-things edge device. The typed medical resource processing system design method facing edge calculation belongs to the internet-of-things and software engineering crossing field. The type of a medical resource is converted based on a resource processing configuration of data mapping, information mapping and knowledge domain map, and a bandwidth resource utilization limitation model is established to balance a network load. Medical diagnosis, storage and transmission services are provided at local nodes, and an optimized resource method is determined according to the user input and related cost-effectivenessratio to allow the system to keep a relatively stable state. The system is distributed a calculation risk to edge devices so as to relieve pressure that important medical resources cannot be transmitted in real time caused by high centralization of transaction processing in a cloud calculation environment.
申请人: 海南大学
Applicant:
地址: 570225 海南省海口市美兰区********(隐藏)
发明(设计)人: 段玉聪 宋正阳 邵礼旭
Inventor:
主分类号: G16H50/70(20180101)
分类号: G16H50/70(20180101) G16H50/20(20180101) G06F16/36(20190101) G06N5/04(20060101) H04L29/08(20060101)
  • 法律状态
2020-05-15  授权
2018-05-15  实质审查的生效IPC(主分类):G16H 50/70申请日:20171212
2018-04-20  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  1.一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统设计方法,其特征在于转化医疗资源的类型,建立带宽资源利用限制模型;基于数据图谱、信息图谱和知识图谱资源处理架构处理资源,通过用户投入和相关效益比决定系统优化的资源方法,将计算任务分散到边缘设备,具体实施步骤如下:/n步骤1)部署系统节点群,并在节点上部署底层传感器采集类型化的医疗资源TMR,具体为数据、信息和知识形式存在的医疗资源;/n系统的资源采集部分是可进行大量计算的类型化医疗资源采集终端群TMRg,其中一个节点子系统的硬件结构是底层的传感器采集资源,处理器处理资源,借助上位机的软件分析数据,采用传输模块传输资源,搭建服务器并利用D3.js技术在云端做健康状态数据、信息和知识的可视化展示;/n步骤2)从以下27种 TMR的资源组合情形中依次取出其中一种资源组合情形,/n资源组合情形如下:/nTMRD={DataDIK|InformationDIK|KnowledgeDIk}/nTMRI={DataDIK|InformationDIK|KnowledgeDIk}/nTMRK={DataDIK|InformationDIK|KnowledgeDIk};/n步骤3)转换TMR的资源类型,根据公式(1)和(2)计算存储代价STCtmr和处理代价PRCtmr,其中PRTtmri为单位TMR的处理代价,μ为待处理资源规模占比,RSi为资源规模,D,I,K分别为数据资源,信息资源,知识资源:/n (1),/n (2),/n转换资源类型,将资源存储在数据图谱、信息图谱和知识图谱的资源处理架构上;/n资源在网络边缘进行处理,并提供相关的服务;/n步骤4)建立网络资源利用限制模型,并根据公式(3)和(4)计算带宽空闲率IRban和带宽使用均衡度BEbuse/n (3),/n (4),/n其中Bij表示从节点i到节点j的链路的带宽,Fij表示链路上的流量,l表示平均分组长度;/n根据公式(5)和(6)计算在节点i上资源转发的等待时间Tnfwai,等待时间包括转发等待率FRwait和等待均衡度BEwequ:/n (5),/n (6),/n其中Ni表示第i个节点需转发的资源的平均分组个数,Hi表示节点i的缓冲区长度;/n根据公式(7)计算网络资源限制利用的目标函数:/n (7),/n经过对传输时网络资源的传输限制,优化有限带宽下的稳定传输,均衡资源负载,提升资源传输的实时性保障能力,系统将提供对所有节点的传输优化服务;/n步骤5)根据公式(8)计算不同资源处理和传输方案的用户所需投入:/n (8),/n其中表示资源存储代价所需单位投入,表示单位资源传输代价所需单位投入,表示资源元素类型转换所需单位投入;/n步骤6)基于步骤5,根据公式(9)计算对应的效益比Rei:/n (9);/n步骤7),获取用户可接受投入范围{IVuserD,IVuserU}和预期效益比Re0/n步骤8)基于步骤5和步骤6,判断每种可行方案的用户投入和效益比与预期的大小,其中IVuserD表示投入的最低值、IVuserU表示投入的最高值、表示用户投入:;/n步骤9)基于步骤8,若符合条件,则更新用户投入和效益比为当前用户投入和效益比;/n步骤10)基于步骤9,根据当前的IVuserRe0调整TMR和AAC,其中ACC为报警规则集合,可在系统自动更新和假如新规则,也可根据实际情况手动添加规则;/n步骤11),经过调整后的TMR与报警规则集合AAC进行匹配,AAC的资源集合是通过将医疗健康规则映射到数据、信息和知识资源上,并通过自学习更新规则集合,也可以在特例情况下有人工设置,判断TMR与报警规则集合AAC是否匹配,若出现了不匹配的资源则表示超出健康状态阈值,报警系统由报警规则集合、信号提示装置和规则动态更新装置组成;/n步骤12)若不匹配则启动报警系统,本地报警系统由本地医疗设备诊断发出,云端报警系统则是通过在数据中心产生报警后将报警信号远程传输至本地设备,并且报警后系统将定位报警位置,反馈具体报警的原因及相关资源。/n
公开号  107945880B
公开日  2020-05-15
专利代理机构  
代理人  
颁证日  
优先权  
 
国别 优先权号 优先权日 类型
CN  201711316801  20171212 
国际申请  
国际公布  
进入国家日期  
  • 专利对比文献
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  • 附加信息
同族专利
CN107945880A
 
引用文献
US2009254572A1CN105191407ACN107332721A
 
被引用文献
CN108877915ACN109740026ACN110225086A