[發明專利]嬰兒發育情況預測方法、裝置、存儲介質及電子設備

在審

• 申請號: 201910346364.8
• 申請日: 2019-04-26
• 公開（公告）號: CN110236558A
• 公開（公告）日: 2019-09-17
• 發明（設計）人: 彭俊清;黃舒婷;王健宗
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: A61B5/11
• 分類號: A61B5/11
• 代理公司: 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448
• 代理人: 黃耀威

公開了一種嬰兒發育情況預測方法、裝置、存儲介質及電子設備，屬于計算機程序技術領域。該方法包括：獲取待測樣本的單次肢體運動數據及對應的月齡數據；進行數據處理，得到與月齡數據相對應的針對待測樣本單次肢體運動的特征值；將預定次數的與待測樣本相對應的單次肢體運動的特征值及對應的月齡數據帶入至堆疊式極限學習機的數學模型，進行邏輯運算；以堆疊式極限學習機的邏輯運算的輸出結果作為待測樣本發育正常或者發育遲緩的依據，得到嬰兒發育情況的預測結果。該裝置、存儲介質及電子設備能夠用于實現該方法。通過其能夠對嬰兒進行發育情況預測，進一步得到嬰兒發育遲緩的可能性，據此，能夠為嬰兒發育遲緩的早期干預提供可靠的依據。

技術領域

本發明涉及計算機程序技術領域，特別是涉及一種嬰兒發育情況預測方法、裝置、存儲介質及電子設備。

背景技術

現有技術通常是要等到嬰幼兒2歲以后才能確診嬰幼兒是否發育遲緩。然而，時至此時才確診嬰幼兒發育遲緩，對嬰幼兒的干預已經相對較晚，不利于發育遲緩的嬰幼兒恢復。因此，就需要一種能夠針對嬰兒發育情況進行預測的方法，從而能夠為發育遲緩的嬰幼兒的恢復進行干預提供依據。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種嬰兒發育情況預測方法、裝置、存儲介質及電子設備，通過其能夠對嬰兒進行發育情況預測，進一步得到嬰兒發育遲緩的可能性，據此，能夠為嬰兒發育遲緩的早期干預提供可靠的依據，從而更加適于實用。

為了達到上述第一個目的，本發明提供的嬰兒發育情況預測方法的技術方案如下：

本發明提供的嬰兒發育情況預測方法包括以下步驟：

獲取待測樣本的單次肢體運動數據及對應的月齡數據；

針對所述待測樣本的單次肢體運動數據進行數據處理，得到與月齡數據相對應的針對所述待測樣本單次肢體運動的特征值；

將預定次數的與所述待測樣本相對應的單次肢體運動的特征值及對應的月齡數據帶入至堆疊式極限學習機的數學模型，進行邏輯運算；

以所述堆疊式極限學習機的邏輯運算的輸出結果作為所述待測樣本發育正常或者發育遲緩的依據，得到所述嬰兒發育情況的預測結果。

本發明提供的嬰兒發育情況預測方法還可采用以下技術措施進一步實現。

作為優選，所述堆疊式極限學習機的數學模型的構建方法包括以下步驟：

獲取訓練樣本的單次肢體運動數據及對應的月齡數據，其中，所述訓練樣本為已知發育狀況的樣本；

針對所述訓練樣本的單次肢體運動數據進行數據處理，得到與月齡數據相對應的針對所述訓練樣本單次肢體運動的特征值；

將所述與月齡數據相對應的針對所述訓練樣本單次肢體運動的特征值帶入至邏輯運算公式：當所述訓練樣本為多個時，得到多個基于所述邏輯運算公式的表達式；

其中，

L-為單隱層神經網絡的節點數，

g(x)-為激活函數，

w_i＝[W_i1,w_i2,...,w_in]^T-為第i個隱層單元的輸入權重，

bi-為第i個隱層單元的偏置，

β_i＝[β_i1,β_i2,...,β_im]^T-為第i個隱層單元的輸出權重，

oj-為針對訓練樣本，應用堆疊式極限學習機進行分類后的邏輯運算輸出結果，其中，所述邏輯運算輸出結果包括發育正常和發育遲緩2個大類；