一种基于WSN和深度学习的医疗设备定位管理方法

摘要

目的 为实现医疗设备的科学管理,及时对医疗设备进行定位,快速获取医疗设备的位置,本文开发设计了一种医疗器械相对定位方法,实现了对医疗设备的相对定位.方法 通过无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)定位技术利用位置已知的少量传感器节点构建WSN来确定网络中目标节点位置信息,采用窄带低功耗的LoRaWAN技术构建WSN,利用基于深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)的医疗设备定位方法,通过多层的神经网络提取特征,最后通过Softmax得到定位结果.结果 通过实验,分析了多种其他定位方法的定位结果、4种DBN的定位结果、不同数量的传感器对定位结果影响.本文设计的DBN_10定位方法在训练集上取得了99％的准确率,在测试集上取得了97％的准确率.结论 本文提出的设备定位管理方法有利于实现医疗设备的精细化管理,充分发挥医疗设备最大利用价值,助力医院长远健康发展.