一种对时间连续数据进行分析查询的SQL扩展语言.pdf

在现代医疗领域中，电子信息技术的应用大大提高了诊疗工作的效率与准确性，尤其在家庭电子医疗平台方面，生理学时间连续数据的分析与查询成为了数据利用的基础。生理学时间连续数据通常指的是随时间变化的生理信号数据，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、持续测量的体温和血压等。这些数据类型与时间维度紧密相关，不同于单次测量的血压、心率体温等单值数据和医学影像类的图像数据（如CT和核磁共振图像）。 由于时间连续数据在存储和管理方面与普通单值数据存在较大差异，其高效的数据挖掘和分析研究具有很高的价值。针对生理学时间序列数据的特点，本研究提出了在关系型数据库的结构化查询语言SQL基础上进行扩展，实现对其的分析查询功能。具体来说，文章设计了一种相似查询算法，该算法可以快速而有效地从给定信号序列中找出符合某一相似度等级的相似子序列。在相似度匹配过程中，应用了分段聚合近似法和小波变换这两种算法，便于对子序列进行相似度分级。 分段聚合近似法主要基于将信号序列分段，然后对每段数据进行聚合处理，以近似出整个信号的趋势和特征。这种方法在处理大规模时间序列数据时，能够减少数据量，提高查询效率。而小波变换是一种多分辨率的时间序列分析工具，它可以用来揭示信号在不同频率下的局部特征，特别适合于时间连续数据的特征提取和分析。 通过扩展结构化查询语言SQL来实现对时间连续数据的分析查询功能，可以让医疗研究人员和医生更加快速和精确地进行生理数据的查询工作，进而有助于发现和预测疾病。结构化查询语言SQL作为数据库系统中用于存取数据以及进行数据查询、更新和管理的一种标准编程语言，其功能的扩展意味着用户可以利用更加丰富和灵活的查询语句来处理复杂的查询需求。 根据文章所述，时间序列数据不同于传统的单值数据，其存储和管理需要特别的处理方式。时间序列数据通常涉及到时间点的连续性和数据量的庞大性，因此在设计数据库结构和查询算法时，需要考虑数据的时序特性和查询效率。采用分段聚合近似法和小波变换等算法，可以在不损失过多信息的情况下，有效地提取和分析时间序列数据中的特征，实现快速的相似性匹配和查询。 在医疗卫生领域，时间连续数据的分析查询不仅可以应用于疾病发现和预测，还可以广泛用于健康监测、医疗质量评估和医学研究。通过电子信息技术和高级数据分析技术的结合，可以为医生和患者提供更加个性化、精确的医疗服务。此外，时间序列数据的分析还能够帮助医疗机构在疾病预防、早期诊断和治疗方案制定等方面取得新的突破，从而提高整体的医疗服务水平。