基于多生理参数和CNN的体征信息监测方法和系统
专利汇可以提供基于多生理参数和CNN的体征信息监测方法和系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于多生理参数和CNN的体征信息监测方法和系统，包括：集成式手环终端、路由协调器、 服务器 、监护中心和体征信息监测模 块 ，集成式手环终端与路由协调器相连并传输采集到的血压、血 氧 饱和度 、体表 温度 和心率等，路由协调器与服务器相连并传输多项生理参数经过编码之后的数据 帧 ，服务器通过以太网口接收协调器传输的数据帧，解码之后可得到被测对象的各项生理参数，生理参数经过处理后通过监护中心实时显示，监护中心与服务器相连并实时显示多项生理参数的动态变化曲线，体征信息监测模块与服务器相连，服务器中存储的多项生理参数作为体征信息监测模块的输入。本 发明 能够自动的从采集到的生理参数中提取特征，并实现高 精度 的识别。，下面是基于多生理参数和CNN的体征信息监测方法和系统专利的具体信息内容。
1.一种基于多生理参数和CNN的体征信息监测系统，其特征在于，包括：集成式手环终端、路由协调器、服务器、监护中心和体征信息监测模块，其中：集成式手环终端与路由协调器相连并传输采集到的血压、血氧饱和度、体表温度和心率等，路由协调器与服务器相连并传输多项生理参数经过编码之后的数据帧，服务器通过以太网口接收协调器传输的数据帧，解码之后可得到被测对象的各项生理参数，生理参数经过处理后通过监护中心实时显示，监护中心与服务器相连并实时显示多项生理参数的动态变化曲线，体征信息监测模块与服务器相连，服务器中存储的多项生理参数作为体征信息监测模块的输入。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述的集成式手环终端包括：微处理器模块、血压测量模块、血氧饱和度测量模块、心率测量模块、体表温度测量模块、三轴加速度测量模块、模数转换器模块以及射频模块，其中：微处理器模块与模数转换器相连并接收多项生理参数模数转换后的数字信号，血压测量模块与被测对象相连并采集血压信号，血氧饱和度测量模块与被测对象相连并采集血氧信号，心率测量模块与被测对象相连并采集心率信号，体表温度测量模块与被测对象相连并采集体表温度信号，三轴加速度测量模块与被测对象相连并采集三轴加速度信号，模数转换器模块与血压测量模块、血氧饱和度测量模块、心率测量模块、体表温度测量模块以及三轴加速度测量模块相连并将所述模块采集到的模拟信号转换成数字信号，射频模块与微处理器模块相连并传输多项生理参数。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述的路由协调器包括：微处理器模块、射频模块和以太网接口，其中：微处理器控制射频模块接收来自手环终端的数据帧，当使用了多个手环终端进行多人的实时监测时，所有手环终端的采集到的数据都将直接或间接的转发至协调器，最后通过协调器的以太网口上传至服务器。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述的监护中心包括：信息录入单元、存储单元、手环终端的设备绑定单元以及各项生理参数的实时可视化单元，其中：信息录入单元、设备绑定单元嵌入在监护中心的软件界面，存储单元与服务器相连并存储被测对象以及设备信息，实时可视化单元作为显示界面与服务器相连并实时显示各项生理参数，一旦某项参数超过设定的阈值，监护界面会显示预警信息，方便监护人员和医护人员及时了解被测对象的生理状态。
5.一种基于上述任一权利要求所述系统的基于多生理参数和CNN的体征信息监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)实时的采集被测对象的多项生理参数，包括血压、血氧饱和度、心率、体表温度以及三轴加速度；
2)利用多项生理参数构造用于体征信息监测的特征向量；
3)利用CNN模型识别被测对象当前的身体状态，具体为：使用步骤2)中生成的特征向量对CNN模型进行训练，CNN将被测对象的体征信息监测为放松、身体压力、认知压力以及情绪压力4种状态之一；
所述的生理参数的采样频率为8Hz，且采集得到的生理参数为时间序列数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征是，所述的特征向量的构造过程包括以下步骤：
2.1)将身体多项生理参数分别执行Z-Score标准化；
2.2)将标准化的多项生理参数进行特征融合，具体操作为血压、血氧饱和度、心率、体表温度以及三轴加速度(x轴|y轴|z轴)7个维度的特征组成单个样例作为输入，输出为放松、身体压力、认知压力以及情绪压力4个状态之一；
2.3)利用窗口大小为40重叠率为50％的滑动窗口法对生理参数的时间序列数据进行处理，滑动窗口包含了5s的原始数据流，窗口的单次滑动生成一个训练样例，样例对应的输出为滑窗中出现得最高频的状态，生成的样例用作卷积神经网络的输入。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征是，所述的CNN模型包括：卷积层、池化层、批量归一化层(BatchNormalization，BN)、Dropout层、全连接层。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征是，所述的训练，采用基于梯度下降的反向传播算法，根据模型输出值与真实值之间的误差函数，从输出层依次计算当前层的梯度，并通过负梯度方向更新模型权重参数，从而使模型的损失函数逐渐逼近全局最优值，当模型的损失函数降低到可接受的程度或者迭代到设定的学习次数，停止模型训练。
9.根据权利要求5或8所述的方法，其特征是，所述的训练，具体步骤包括：
a)初始化CNN的权重参数和偏置；
b)输入滑动窗口法生成的特征向量，计算前向过程中CNN各层的输出；
c)根据CNN输出层的输出值与训练样本真实值计算CNN的损失函数；
d)基于梯度下降的反向传播算法，逐层计算网络各层的梯度值；
e)通过负梯度方向更新网络各层权重；
f)检查网络损失函数是否达到精度要求或者设定的迭代次数，若达到则停止网络训练，转向g)，否则转向步骤b)；
g)输出训练好的CNN模型。
10.根据权利要求5所述的方法，其特征是，所述的识别，即通过训练好的卷积神经网络模型识别身体状态，具体为：
3.1)输入测试样本，测试样本同样采用滑动窗口法进行构造特征向量，与训练样本的区别在于没有对应的输出，即无对应的身体状态；
3.2)采用训练好的CNN模型识别测试样本，输出测试样本的身体状态。
基于多生理参数和CNN的体征信息监测方法和系统
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 一种配送路线调整方法、装置、电子设备和存储介质 | 2021-01-06 | 1 |
| 一种植物功能性汽车顶棚 | 2021-08-26 | 0 |
| 基于Slitaz的轻量级Linux系统定制方法、装置计算机设备及存储介质 | 2021-12-23 | 0 |
| 一种基于站内多元辅助系统数据集成方法 | 2020-10-04 | 1 |
| 一种利用生物质促进废弃聚酯低温碳化的方法 | 2020-11-12 | 2 |
| 一种高营养价值的速冻蔬菜食品的制备方法 | 2021-06-08 | 0 |
| 一种安全式双向拉动的升降路灯 | 2023-06-16 | 1 |
| 一种激光发生器用恒温装置 | 2020-09-21 | 1 |
| 用于餐厨垃圾处理设备的发酵机构及应用其的餐厨垃圾处理设备 | 2022-08-14 | 0 |
| 一种具备防火性能的集装袋 | 2020-11-26 | 0 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
