物联网类型化医疗资源处理系统
简介：一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统设计方法，从优化物联网边缘医疗设备的资源优化存储、处理和传输角度出发，解决边缘计算环境下海量类型化医疗资源在有限带宽下的传输优化问题。关键在于转化医疗资源的类型，并合理化利用带宽资源。系统基于数据图谱、信息图谱和知识图谱资源处理架构处理资源，并允许用户投入和相关效益比决定系统优化的资源方法。最终将大量存储、医疗诊断计算等任务分散到边缘网络，提升本地医疗设备服务质量。
1. 系统服务框架
一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统设计方法的服务框架
2. 资源存储、处理和传输的优化
2.1 基于数据图谱、信息图谱和知识 图谱的资源处理架构
数据图谱可以通过数组、链表、队列、树、栈、图等数据结构来表达，数据图谱能记录关键词出现的频度，包括结构、时间和空间三个层次的频度。 信息图谱可以通过关系数据库来表达。知识图谱可以通过包含结点和结点之间关系的有向图来表达，知识图谱对需求语义的映射更完整，覆盖范围更宽，如图2所示。
2.2 资源传输优化模型
对节点间的资源传输建立限制利用模型，实现在有限带宽资源的资源动态分配，以均衡网络负载，如图3所示。
3. 单个节点的子系统结构
对一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统的一个节点子系统进行模块介绍：
（1）类型化医疗资源采集终端群（MRCg）：由部署的物联网节点群组成，每一个节点是用于处理类型化医疗资源的物联网边缘设备，其中一个节点子系统的终端结构是由传感器（心率、心电和肌肉电等传感器）、处理器（树莓派和Arduino）和传输设备（WIFI和SIM800模块）组成。静态对象将由WIFI传输资源，动态对象由SIM800传输资源，对于便携式终端采用蓝牙技术与手机终端配合远程传输资源。资源村存储、处理和传输方案采用本方法提出的优化方案。
（2）节点设备的上位机分析软件（MATLAB）：MATLAB提供了丰富的函数库，已实现必要的本地诊断计算任务，用于分析和处理心电波并给出诊断结果，提供相关算法。处理优化使用本方法提出的资源处理优化方案。
（3）资源可视化模块（D3.js）：针对类型化的医疗资源，我们搭建了服务器，本地或云端可视化展示健康状态数据、信息和知识；
（4）提供一个节点子系统的系统服务：在此节点上，子系统提供心率诊断、心电诊断、肌肉疾病诊断和自动报警服务。诊断在本地处理器和上位机MATLAB软件上分析和处理。对于本地的诊断提供本地报警服务，云端数据中心的诊断结果，并提供远程报警服务。