一种多设备协同的电生理数据监测与本地解析系统

本发明涉及云计算、生物电信号处理及远程监控交叉，尤其涉及一种多设备协同的电生理数据监测与本地解析系统。

背景技术：

1、生物电生理信号（如细胞电信号、脑电、心电、肌电等）的实时监测与分析，是神经科学研究、临床医学诊断及药物筛选的核心手段。微电极阵列（mea）等传感技术普及后，采集通量与采样频率明显提升，远程协同监测、多设备并行实验与多用户共享访问的需求随之增长。现有电生理监测与分析方案仍存在以下不足：

2、1、多设备远程组网与数据隔离能力不足。传统采集系统依赖本地专用计算机和物理连接，难以支持跨地域的远程协同记录与数据共享。早在 2006 年就出现了基于广域网的电生理数据远程移动监测装置，其后又出现通过浏览器接口在广域网内实时监测、分析、检索和存储生理数据的系统，但这类方案要么面向单台设备的远程传输与集中监测，要么把生理数据汇集到服务端统一处理、终端只负责展示，均没有面向多设备的云端隔离路由与定向组播，终端也不具备本地结构化解析能力。现有云端脑电监测方案虽然能远程传输和分析，但通常仍把原始波形全量上传到云端，缺少面向设备的隔离路由与组播机制；多台设备并发接入时容易互相串扰，带宽占用随设备数量线性增长。

3、2、云端解析负载与数据安全风险并存。 现有云平台多采用“原始数据全量上传、云端统一解析”的模式，多用户并发时容易造成网络带宽和服务器算力过载，全量传输也放大了科研敏感数据的泄露风险。浏览器端已有利用 webassembly（解析本地文件、避免上传的通用技术，但没有针对多通道电生理结构化数据形成包含采样参数解析、数值转换与通道重构的完整流程；由远程服务器按客户端视口降采样并传输静态图像，渲染计算仍在云端完成；现有浏览器波形显示方案同样没有解决高密度多通道数据在终端侧的解析与渲染负载问题。

4、3、实时观测维度冲突与坏道分析失真并存。 现有 web 监测系统难以同时满足全阵列放电拓扑追踪与特定通道特征捕获的实时协同，加载全局概览与局部放大视图时，常因数据分发链路负载失衡出现显示延迟或波形撕裂。针对电极失效产生的坏道数据，现有方案多按单通道质量简单剔除或校正；基于通道完整性检测自动识别坏道的方案停留在单次记录的通道质量判别层面，没有与放电事件统计筛选及空间插值补全结合；将心内电生理信息映射到复杂三维几何表面，属于心内标测的几何表面重建，并不针对电极阵列坏道缺失的二维时延矩阵补全。上述方案均缺少基于阵列统计特征的异常电极筛选和空间插值补全，生成的放电时序热力图容易出现断层与失真。

技术实现思路

1、发明目的：本发明的目的是提供一种多设备协同的电生理数据监测与本地解析系统，解决现有技术中多设备远程组网隔离能力不足、云端算力与带宽易过载、原始数据存在泄露风险、高频多通道数据在终端易引发渲染卡顿、全局与局部协同观测困难、电极失效导致放电热力图失真等问题。

2、技术方案：本发明所述的一种多设备协同的电生理数据监测与本地解析系统，包括云端服务器以及web交互终端；其中，

3、云端服务器包括数据处理模块、算法库模块以及数据库集群；数据处理模块用于对数据采集端进行身份校验，并在鉴权通过后为对应设备动态建立相互隔离的数据通信通道，对接收到的实时波形数据流进行隔离分发推送，和/或对上传的测量数据及实验报告进行结构化解析并存储至数据库集群；算法库模块用于对多通道波形数据执行信号分析处理并生成对应的电生理分析结果；所述数据库集群用于存储用户信息、设备元数据、原始测量数据以及分析结果报告；

4、web交互终端包括本地化算力组件以及复合图层渲染模块；本地化算力组件用于在终端本地对用户加载的结构化数据文件完成解析与数值转换并恢复多通道电生理信号，且不向云端服务器上传所述数据文件，并基于恢复的多通道电生理信号执行降噪、峰值检测及空间插值分析中的至少一种；复合图层渲染模块采用动静分离的渲染方式，对多通道波形进行高频增量刷新，以实现多通道电生理信号的实时可视化显示及波形缩放操作。

5、进一步的，系统还包括数据采集端，数据采集端用于通过前端电极采集生物或细胞样本产生的模拟电生理信号，并将模拟电生理信号转换为数字化多通道波形数据后发送至所述云端服务器。

6、进一步的，云端服务器的鉴权机制与数据通信通道管理方式具体如下：云端服务器为设备首次绑定时自动生成唯一设备识别码，云端服务器验证数据采集端上传的设备识别码并更新在线状态；当授权web交互终端发起订阅请求时，云端服务器为该设备创建专属虚拟房间并绑定终端连接，仅将该房间内的数据流定向组播至对应web交互终端；当多台设备同时在线时，各设备对应的虚拟房间相互隔离，各房间内数据流互不串扰。

7、进一步的，数据采集端的数据传输机制具体如下：将接收到的原始波形数据按时间戳组装为批次数据；在双向通信链路畅通时，将批次数据作为实时流推送至云端服务器；在链路中断时，将批次数据写入本地存储进行缓存，链路恢复后通过异步批量上传协议将缓存数据归档至云端服务器。

8、进一步的，云端服务器通过超文本传输安全协议接口接收数据采集端断网缓存并恢复连接后上传的测量数据及报告，并在数据库中记录文件存储路径、设备归属与时间戳，实现基于时间与通道特征的多维度历史数据检索。

9、进一步的，云端服务器基于登录会话鉴别web交互终端用户的设备访问权限；当数据库中新建或更新分析报告时，云端服务器通过双向通信链路主动向具备访问权限的在线web交互终端推送包含文件链接的实时通知信息。

10、进一步的，动静分离的渲染方式具体为：web交互终端先建立用于绘制时间坐标轴及电压刻度网格的静态背景容器，并在其上方叠加用于高频生物电信号波形实时绘制的动态渲染图层；在渲染过程中，所述动态渲染图层采用滑动窗口算法移除超限旧数据，仅对新增波形数据进行增量绘制，且静态背景容器不刷新，以降低前端渲染负载。

11、进一步的，web交互终端构建有多通道实时监测机制具体为：web交互终端监听云端广播的设备状态事件，并在目标设备上线时发送订阅指令以接收多通道实时波形数据；接收数据后，将各通道信号映射至多通道渲染容器，同步更新各通道缩略波形以实现全局总览；同时，web交互终端配置有单通道观察容器，当捕捉到目标通道选中事件时，系统基于独立时间窗模型在该单通道观察容器内对该通道波形进行局部放大与精细显示，从而实现多通道并发监测与单通道细节分析的协同展示。

12、本发明所述的一种多通道电生理数据终端本地解析方法，包括以下步骤：

13、步骤s100：web交互终端监听用户的文件选择事件以获取用户加载的结构化数据文件，拦截默认的文件上传请求，以字节数组形式将所述结构化数据文件存入内存，在无需将数据文件上传至云端服务器的情况下，直接在终端侧进入本地解析状态；

14、步骤s200：调用运行于浏览器环境中的数据解析模块，在端侧构建虚拟文件系统，并将所述字节数组映射为虚拟文件实体；

15、步骤s300：基于解析模块递归遍历解析虚拟文件，提取其中包含的多通道电生理波形数据及采样参数，然后根据采样参数对波形数据进行数值转换和通道重构，在内存中恢复多通道电生理信号；

16、步骤s400：利用终端内存中恢复的多通道电生理信号进行可视化或生物医学特征分析。

17、有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：

18、1、强化多设备组网隔离与并发能力： 云端为每台设备分配专属虚拟房间作为相互隔离的数据通信通道，实时数据流只向接入对应房间的授权终端定向组播，多设备并发时互不串扰。分析报告采用文件与索引分离存储：大体积实体文件存入服务器硬盘，数据库只记录文件路径等轻量索引；新报告产生时只推送轻量通知，由终端按需拉取，避免多并发场景下频繁读写大文件造成的云端网络拥堵。实测效果： 以 4～16 台数据采集端同时在线、每台 16 通道高采样率实时推送、多个授权终端并发订阅为测试条件，与无隔离组播的广播式分发方案相比，云端出入口带宽占用降低 50% 以上，房间间数据串扰 0 次，报告生成至在线终端收到通知的端到端推送时延小于 5 s。

19、2、降低云端负载并保障数据隐私： web 交互终端侧的本地化算力组件在浏览器本地完成大规模结构化数据文件的解包与结构化重建，原始数据不经过网络上传，敏感生物医疗数据在网络传输和云端存储环节的泄露风险从路径上被消除；分析结果只以脱敏报告形式按需同步，隐私保护与协作归档可以兼顾。实时云端通路所需上传的原始波形数据，则依托传输加密、设备鉴权、虚拟房间隔离、访问权限控制与云端加密存储进行保护。实测效果： 以 16 通道、采样率不低于 10 khz、时长 10 分钟的hdf5文件为测试样本，在同一浏览器环境与网络条件下执行终端本地解析：解析耗时小于 10 s，峰值内存占用小于 1gb，网络上传流量为 0（原始数据文件不离开终端）；与云端全量上传方案相比，传输耗时与带宽占用明显降低。

20、3、高频多通道波形流畅呈现与多视图协同： 动静分离渲染与滑动窗口增量刷新避免了常规浏览器全局文档流重绘造成的主线程阻塞；多通道渲染容器与单通道观察容器通过前端路由并行工作，宏观拓扑监测与单电极细节放大互不干扰，可满足高采样率电生理信号的实时可视化要求。实测效果： 在主流桌面浏览器加载 16 通道、采样率不低于 10khz 的实时数据流的条件下，与常规整表重绘方案相比，动态渲染帧率大于 10 fps，主线程最长阻塞时间小于 0.5 s，满足高采样率电生理信号的实时可视化要求。

21、4、提高放电时空分析的稳定性与鲁棒性： 两阶段异常电极筛查以”众数筛选 +归一化离群评分”为手段，依据全阵列放电统计特征识别坏道；基于邻域约束的二维空间插值对非完备时延矩阵补全，可消除坏道造成的热力图断层与失真，直观呈现放电在电极阵列上的空间传播方向。在此基础上，还可由完备时延矩阵输出放电传播速度场、波前等时线与主传播方向，完善传播特性的表征。上述传播速度与方向分析建立在坏道筛选和插值补全后的完备时延矩阵之上，并与 mea 阵列的终端本地解析链路相结合，区别于将分析集中于云端或几何表面重建的现有方案。实测效果： 在含已知坏道（如人为置入断路或强噪声通道）的标准数据集上，与基于单通道质量判别的方案相比，坏道漏检率小于5%。