申请/专利权人：吉林大学

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117643461B

主分类号：A61B5/024

分类号：A61B5/024;A61B5/00;G16H50/20;G06F18/213;G06F18/2433;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/08;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本申请公开了一种基于人工智能的心率智能监测系统及方法，涉及智能监测领域，其通过用户佩戴的智能手环实时监测采集被监测对象的心率值，并在后端引入数据处理和分析算法来进行该心率值的时序分析，以此来识别出被监测对象的心率模式和异常情况，以便于及时对心脏健康问题进行预警，从而采取相应措施预防心脏健康风险。这样，能够实现更为便携、实时和连续的心率监测和预警，从而为医疗专业人员提供辅助诊断和决策支持，并有利于提供更全面和个性化的心脏健康管理和预防措施。

主权项：1.一种基于人工智能的心率智能监测系统，其特征在于，包括：心率时序数据采集模块，用于获取由被监测对象佩戴的智能手环采集的所述被监测对象的心率值时间序列；心率时序规则模块，用于将所述心率值时间序列按照时间维度进行规整以得到心率时序输入向量；心率时序信息划分模块，用于对所述心率时序输入向量进行基于不同时间尺度的划分以得到第一心率局部时序输入向量的序列和第二心率局部时序输入向量的序列；多尺度心率时序动态关联编码模块，用于分别对所述第一心率局部时序输入向量的序列和所述第二心率局部时序输入向量的序列进行心率时序动态关联编码以得到第一时间尺度心率时序特征向量和第二时间尺度心率时序特征向量；心率模式时序特征表达模块，用于使用投影层融合所述第一时间尺度心率时序特征向量和所述第二时间尺度心率时序特征向量以得到心率模式时序特征向量作为心率模式时序特征；心率异常检测模块，用于基于所述心率模式时序特征，确定被监测对象的心率是否存在异常；其中，所述多尺度心率时序动态关联编码模块，用于：将所述第一心率局部时序输入向量的序列和所述第二心率局部时序输入向量的序列分别通过基于Bi-LSTM模型的心率时序模式特征提取器以得到所述第一时间尺度心率时序特征向量和所述第二时间尺度心率时序特征向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 基于人工智能的心率智能监测系统及方法

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