[發明專利]一種24小時監測的腕表在審
| 申請號: | 201910655768.5 | 申請日: | 2019-07-19 |
| 公開(公告)號: | CN110236502A | 公開(公告)日: | 2019-09-17 |
| 發明(設計)人: | 強星;樂衛清;花月明 | 申請(專利權)人: | 南京梅花軟件系統股份有限公司 |
| 主分類號: | A61B5/02 | 分類號: | A61B5/02;A61B5/00;G04B47/06;G04G21/02 |
| 代理公司: | 北京思創大成知識產權代理有限公司 11614 | 代理人: | 尹慧晶 |
| 地址: | 210000 江蘇省南京市高*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 貼片陶瓷天線 光電傳感器 信號輸入端 微處理器 放大器 脈搏波信號 信號輸出端 云端服務器 健康狀況 腕表 顯示屏 顯示信號輸出端 采集 脈象 健康信息數據 健康狀態指標 數據信號發送 多類分類器 人體生物鐘 信號放大器 放大信號 連接信號 脈象數據 實時監測 數據分解 移動模塊 靶器官 監測 疾病 解讀 輸出 檢測 展示 | ||
1.一種24小時監測的腕表,其特征在于,包括光電傳感器(1)、信號放大器(2)、微處理器(3)、貼片陶瓷天線(4)和顯示屏(5);所述的光電傳感器(1)用于檢測采集脈搏波信號數據,光電傳感器(1)的信號輸出端連接信號放大器(2)的信號輸入端,放大器(2)的放大信號端連接微處理器(3)的信號輸入端,微處理器(3)的信號輸出端連接貼片陶瓷天線(4)的信號輸入端;貼片陶瓷天線(4)通過移動模塊將數據信號發送至云端服務器,云端服務器的顯示信號輸出端與顯示屏(5)相連,輸出脈象展示健康狀況。
2.根據權利要求1所述的24小時監測的腕表,其特征在于,所述的24小時監測的腕表包括電池模塊(6),電池模塊(6)分別與光電傳感器(1)、信號放大器(2)和微處理器(3)的電源輸入端電連接。
3.根據權利要求1所述的24小時監測的腕表,其特征在于,所述的24小時監測的腕表包括微型撥動開關(7)。
4.根據權利要求1-3所述的24小時監測的腕表,其特征在于,所述的顯示屏(5)兩端分別設置表帶,所述的光電傳感器(1)、信號放大器(2)和微處理器(3)設置于一側的表帶上,微處理器(3)上設置貼片陶瓷天線(4);所述的電池模塊(6)和微型撥動開關(7)設置于另一側的表帶上。
5.根據權利要求1所述的24小時監測的腕表,其特征在于,所述的微處理器(3)通過AD轉換為數字量讀入。
6.根據權利要求1所述的24小時監測的腕表,其特征在于,所述的貼片陶瓷天線(4)以藍牙方式和移動模塊連接,通過移動模塊將采集到的脈搏波信號數據發送到云端服務器。
7.一種權利要求1所述腕表的監測方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1,采用光電傳感器檢測采集人體手腕的脈搏波信號,并將采集到的脈搏波信號數據發送至信號放大器放大信號;
S2,信號放大器將放大的信號發送到微處理器,由微處理器通過AD轉換為數字量讀入,并發送至貼片陶瓷天線;
S3,貼片陶瓷天線通過移動模塊將數據信號發送至云端服務器,并通過多類分類器進行分解訓練得到輸出脈象信息,云端服務器將輸出脈象信息發送至顯示屏,輸出脈象展示健康狀況。
8.根據權利要求7所述腕表的監測方法,其特征在于,所述步驟S3中多類分類器分解訓練得到輸出脈象信息的步驟為:
S31,云端服務器以預先采集的多種脈搏波信號數據作為樣本數據,將各樣本數據分為K種類型脈象信息;
S32,上述K種類型脈象信息在多類分類器中進行訓練,訓練得到k(k-1)/2個兩類分類器;
S33,將實時接收到的24小時監測的腕表的脈搏波信號數據傳送到上述k(k-1)/2個兩類分類器中,得到k(k-1)/2個脈象類型的分類結果,統計全部分類結果的脈象類型,相同脈象最多的類型即為輸出脈象信息。
9.根據權利要求8所述腕表的監測方法,其特征在于,所述步驟S32中,K種類型脈象信息在多類分類器中進行訓練的步驟為:
S321,將第1類脈象信息的數字信號作為正樣本,將第2類到第K類脈象信息的數字信號分別作為負樣本,每次將正樣本和其中一個負樣本輸入svm二分類模型中進行訓練并得到1個兩類分類器,直到完成正樣本和第2類到第K類脈象信息的數字信號的K-1個負樣本的svm二分類模型訓練后,共得到K-1個兩類分類器;
S322,將第2類脈象信息的數字信號作為正樣本,將第1類和第3類到第K類脈象信息的數字信號分別作為負樣本,每次將正樣本和其中一個負樣本輸入svm二分類模型中進行訓練并得到1個兩類分類器,直到完成正樣本和第1類、第3類到第K類脈象信息的數字信號的K-1個負樣本的svm二分類模型訓練后,共得到K-1個兩類分類器;依此類推,直到第K類脈象信息的數字信號作為正樣本,第1類到第K-1類脈象信息的數字信號分別作為負樣本完成svm二分類模型訓練,共得到k(k-1)/2個兩類分類器。
10.根據權利要求9所述腕表的監測方法,其特征在于,所述步驟S33中得到k(k-1)/2個脈象類型的分類結果步驟具體為:將實時接收到的24小時監測的腕表的脈搏波信號數據分別傳送到上述的每個兩類分類器中,輸入的脈搏波信號數據分別經每個兩類分類器分析后確定為當前兩類分類器中的一種脈象類型,經k(k-1)/2個兩類分類器分析后共得到k(k-1)/2個脈象類型的分類結果。
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