[發明專利]一種生理數據的評分處理方法及裝置

在審

• 申請號: 201711009941.1
• 申請日: 2017-10-25
• 公開（公告）號: CN109712715A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 韓璐;侯國梁
• 申請（專利權）人: 普天信息技術有限公司
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70;G16H50/30
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;李相雨

本發明實施例公開了一種生理數據的評分處理方法及裝置，方法包括：對采集的生理數據進行特征提取，提取得到所述生理數據的波動劇烈度、均值震蕩指標和漂移差異度；根據所述波動劇烈度、所述均值震蕩指標和所述漂移差異度得到所述生理數據的若干個時序特征；根據所述若干個時序特征和各時序特征的權重值，計算得到所述生理數據的評分值。本發明實施例通過提取得到生理數據的波動劇烈度、均值震蕩指標和漂移差異度后，獲得多個時序特征，根據時序特征及其不同的權重值計算生理數據的評分值，不僅充分利用生理數據時序特征信息，而且將統計分析方法與機器學習算法相結合，簡單、高效地實現對生理數據的評分，降低健康狀況評判或預警時的錯誤報警率。

技術領域

本發明實施例涉及計算機技術領域，具體涉及一種生理數據的評分處理方法及裝置。

背景技術

近年來，隨著各類移動醫療健康設備的不斷發展，對用戶(尤其是老年病人)的心率、血氧飽和度、呼吸率、血壓等生理指標的特征提取與分析，在防止身體突發情況、病情惡化甚至死亡等方面具有重要意義。

現有監護系統對生理數據進行分析時，主要存在兩個問題：首先，通常只單純分析心率、呼吸率、血壓等時間序列數據的均值變化，而忽略其它特征，這些被檢測到的有限的生理指標信息未被充分的利用；其次，利用一種重要生理體征、結合簡單的門限閾值方法進行健康狀況評判或預警，錯誤報警率較高。

發明內容

由于現有方法存在上述問題，本發明實施例提出一種生理數據的評分處理方法及裝置。

第一方面，本發明實施例提出一種生理數據的評分處理方法，包括：

對采集的生理數據進行特征提取，提取得到所述生理數據的波動劇烈度、均值震蕩指標和漂移差異度；

根據所述波動劇烈度、所述均值震蕩指標和所述漂移差異度得到所述生理數據的若干個時序特征；

根據所述若干個時序特征和各時序特征的權重值，計算得到所述生理數據的評分值。

可選地，所述若干個時序指標包括瞬時波動的滑動平均值、變化率滑動平均線的離差值、滑動平均線離差值、漂移情況滑動平均值、漂移情況均線離差值、均值差異振蕩值和漂移差異振蕩值。

可選地，所述若干個時序指標為提取所述生理數據中的一階和二階差分時序特征后，根據離散時間序列得到。

可選地，各時序特征的權重值根據機器學習隨機森林特征選擇算法和所述歷史數據對各時序特征進行重要性排序后得到。

第二方面，本發明實施例還提出一種生理數據的評分處理裝置，包括：

特征提取模塊，用于對采集的生理數據進行特征提取，提取得到所述生理數據的波動劇烈度、均值震蕩指標和漂移差異度；

特征處理模塊，用于根據所述波動劇烈度、所述均值震蕩指標和所述漂移差異度得到所述生理數據的若干個時序特征；

評分計算模塊，用于根據所述若干個時序特征和各時序特征的權重值，計算得到所述生理數據的評分值。

可選地，所述若干個時序指標包括瞬時波動的滑動平均值、變化率滑動平均線的離差值、滑動平均線離差值、漂移情況滑動平均值、漂移情況均線離差值、均值差異振蕩值和漂移差異振蕩值。

可選地，所述若干個時序指標為提取所述生理數據中的一階和二階差分時序特征后，根據離散時間序列得到。

可選地，各時序特征的權重值根據機器學習隨機森林特征選擇算法和所述歷史數據對各時序特征進行重要性排序后得到。

第三方面，本發明實施例還提出一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與所述處理器通信連接的至少一個存儲器，其中：