CN117850601B 用于手持式pda可自动检测生命体征的系统及方法 （南昌大学第二附属医院）

号US2008162352A1,2008.07.03US2011004110A1,2011.01.06用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统体为用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统参数的识别能力，Q学习算法和深度Q网络的应2所述生命体征智能识别模块基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用信号处理所述深度洞察分析模块基于优化预警阈值和能效优化策略，所述自适应决策支持模块基于生命体征识别结果，结合医疗记录和环所述健康状态预测模块基于健康洞察分析结果，采用随机森林和支持所述特征识别子模块基于去噪后生命体征数据，采用卷积神经网络3所述模式分析子模块基于生命体征特征信息，采用长短期记忆网络算法在特征识别子模块中，根据心跳波形和呼吸模式的特征将所述心率编码值、心率变异性编码值、心率波形形态编码值以及基于所述优化后心率编码值数据集以及所述优化后呼吸编码值数据集，所述健康数据分析子模块基于生命体征识别结果，采用统计分析方法，所述参数调整子模块基于阈值学习结果，采用增强学习算法，利用深其中，通过分析心率和呼吸频率指标与患者健康状通过相关性分析方法，分析心率和呼吸频率指标与患者健康状况之间的构建用于连续动作空间的深度确定性策略梯度模型将心率项关联性系数以及呼吸项关联性系数输入至深度确定性策略梯度模型进行训部署实时监测系统，以动态监测收集患者的实时心率监测数据4当判断到模型输出数据中的心率项输出数据与实时心率监测数据的差值符合第一预所述执行策略子模块基于能耗操作和流程识别结果，采用动态规划算法，所述特征提取子模块基于优化预警阈值和能效优化策略，采用深度信所述趋势预测子模块基于健康数据特征，采用循环神经网络，分析所述风险评估子模块基于健康趋势与风险预测结果，利用支持向量机所述策略分析子模块基于生命体征识别结果，结合医疗记录和环境信所述警报设置子模块基于监测策略调整方案，采用模糊逻辑控制算求和环境变化匹配的警报机制进行设置，通过定义警报级别的模糊集合和匹配的规则库，所述模型建立子模块基于健康洞察分析结果，结合随机森林和支持向量5所述风险分析子模块基于健康预测模型，采用梯度提升树算法，对患所述预测输出子模块基于健康风险分析结果，采用数据可视化技术所述建议制定子模块基于健康预测结果，结合患者的健康档案，采所述方案定制子模块基于干预建议，运用决策树分析和用户画像所述实施评估子模块基于健康管理干预方案，采用蒙特卡洛模拟和2.用于手持式PDA可自动检测生命体征的方法，其特征基于所述能效优化策略，结合深度信念网络和循环神经网络对健6[0001]本发明涉及生物医学信号处理技术领域，尤其涉及用于手持式PDA可自动检测生[0002]生物医学信号处理领域专注于利用各种算法和数学模型处理和分析生物医学信[0005]本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的用于手持式PDA可自动检[0007]所述生命体征智能识别模块基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用信号7[0010]所述深度洞察分析模块基于优化预警阈值和能效优化策[0012]所述健康状态预测模块基于健康洞察分析结果，采用随机森林和支持向量机算[0016]所述信号去噪子模块基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用小波变换算89[0036]所述模型建立子模块基于健康洞察分析结果，结合随机[0042]所述实施评估子模块基于健康管理干预方案，采用蒙特卡洛模拟和风险评估模示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限[0065]生命体征智能识别模块基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用信号处理监测策略和警报机制能够灵活应对医疗需求和环境变化，提高系统的自适应性和响应效[0078]在健康状态预测模块中，综合利用深度洞察分析模块所提供的健康洞察分析结是通过计算呼吸模式的特征信息中呼吸频率和呼吸深度的统计值最后[0091]在信号去噪子模块中，通过小波变换算法对PDA毫米波雷达收集到的生命体征数别子模块提取的生命体征特征信息作为输入，长短期记忆网络通过其独特的门控制机[0102]S2014，将心率项关联性系数以及呼吸项关联性系数输入至深度确定性策略梯度[0104]S2016，当判断到模型输出数据中的心率项输出数据与实时心率监测数据的差值求和环境变化匹配的警报机制进行设置，通过定义警报级别的模糊集合和匹配的规则库，[0128]而全局模型则是通过联邦学习过程中各个本地节点模型更新的聚合形成的模提高模型的泛化能力和在多源信息上的决策分析性能。并将全局模型被分发回各个节点，[0129]监测调整子模块基于综合决策分析结果，采用深度Q网络技术对环境变化和医疗[0135]在模型建立子模块中，采用随机森林和支持向量机算法建立健康状态预测模[0143]方案定制子模块利用决策树分析和用户画像技术对干预建议进行细化和个性化[0144]实施评估子模块通过蒙特卡洛模拟和风险评估模型对健康管理干预方案的实施检测生命体征的方法基于上述用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统执行，包括以下精确监测和评估个体健康状态提供了强有力的技术支持。通过Q学习算法动态调整预警阈有效的治疗和管理计划。本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施