申请/专利权人：吉林大学

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117594195B

主分类号：G16H20/60

分类号：G16H20/60;G16H10/60;G16H50/20;G16H50/70;G06N3/0442;G06F18/21;G06F18/2411;G06F18/25;G06F18/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本发明公开了一种基于大数据的肾病患者饮食情况分析系统及方法，涉及饮食管理领域。其首先获取肾病患者对象的饮食数据以及所述肾病患者对象的身体数据时间序列，接着，提取所述身体数据时间序列的身体数据指标时序语义特征以得到身体数据指标时序波动语义编码特征向量，然后，提取所述饮食数据的语义特征以得到饮食数据全连接编码特征向量，接着，使用饮食‑身体状态响应性分析模块对所述身体数据指标时序波动语义编码特征向量和所述饮食数据全连接编码特征向量进行处理以得到饮食‑身体状态时序响应性交互融合特征向量，最后，基于所述饮食‑身体状态时序响应性交互融合特征向量，确定饮食是否合理。这样，可以帮助患者更好地管理饮食。

主权项：1.一种基于大数据的肾病患者饮食情况分析系统，其特征在于，包括：患者数据获取单元，用于获取肾病患者对象的饮食数据以及所述肾病患者对象的身体数据时间序列；身体数据编码分析单元，用于提取所述身体数据时间序列的身体数据指标时序语义特征以得到身体数据指标时序波动语义编码特征向量；饮食数据编码分析单元，用于提取所述饮食数据的语义特征以得到饮食数据全连接编码特征向量；响应性交互融合单元，用于使用饮食-身体状态响应性分析模块对所述身体数据指标时序波动语义编码特征向量和所述饮食数据全连接编码特征向量进行处理以得到饮食-身体状态时序响应性交互融合特征向量；饮食情况判断单元，用于基于所述饮食-身体状态时序响应性交互融合特征向量，确定饮食是否合理；其中，所述响应性交互融合单元，用于：使用如下响应性交互融合公式对所述身体数据指标时序波动语义编码特征向量和所述饮食数据全连接编码特征向量进行处理以得到所述饮食-身体状态时序响应性交互融合特征向量；其中，所述响应性交互融合公式为： ； ； ；其中，为所述饮食-身体状态时序响应性交互融合特征向量，为所述身体数据指标时序波动语义编码特征向量，为所述饮食数据全连接编码特征向量，为所述身体数据指标时序波动语义编码特征向量的转换矩阵，为所述饮食数据全连接编码特征向量的转换矩阵，为显著化身体数据指标时序波动语义编码特征向量，为显著化饮食数据全连接编码特征向量；其中，所述身体数据编码分析单元，包括：身体数据划分子单元，用于对所述身体数据时间序列进行基于预定时间尺度的数据划分以得到身体数据局部时间序列的序列；身体数据局部时序特征提取子单元，用于利用深度学习网络模型对所述身体数据局部时间序列的序列进行特征提取以得到身体数据指标时序关联特征向量的序列；身体数据应语义关联特征提取子单元，用于提取所述身体数据指标时序关联特征向量的序列的语义关联特征以得到所述身体数据指标时序波动语义编码特征向量；其中，所述饮食数据编码分析单元，用于：将所述饮食数据通过基于全连接层的饮食数据编码器以得到所述饮食数据全连接编码特征向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 基于大数据的肾病患者饮食情况分析系统及方法

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