[發明專利]一種健康分析裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202010467053.X
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111588349A
• 公開（公告）日: 2020-08-28
• 發明（設計）人: 祖春山
• 申請（專利權）人: 京東方科技集團股份有限公司
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;A61B5/0205;A61B5/16
• 代理公司: 北京金信知識產權代理有限公司 11225
• 代理人: 崔家源

1.一種健康分析裝置，其特征在于，包括：

特征提取模塊，用于通過預定特征提取算法對按照預定采樣周期采集的生物信號進行特征提取，以得到時間序列特征，其中，所述時間序列特征包括多個健康維度，各個所述健康維度包括一個或多個子健康維度；

特征變換模塊，用于按照預定變換規則將所述時間序列特征變換為圖結構特征，其中，所述圖結構特征包括圖中節點之間的關聯關系及各個節點對應的向量特征；

健康分析模塊，用于根據預定健康分析算法確定所述圖結構特征對應的生物體的綜合健康指數。

2.如權利要求1所述的健康分析裝置，其特征在于，所述特征提取模塊包括：

第一提取單元，用于采用預設卷積神經網絡對所述生物信號進行一次特征提取，以得到向量特征序列；

第二提取單元，用于采用各個健康維度對應的第一預設多層感知機網絡將所述向量特征序列進行二次特征提取，以得到各個健康維度的節律特征序列。

3.如權利要求2所述的健康分析裝置，其特征在于，所述特征變換模塊包括：

節律合并單元，用于合并連續預定采樣周期中相同的節律特征序列，以得到每個健康維度的新節律特征序列，并記錄所述新節律特征序列中每個子健康維度對應的子節律特征序列所處的時間范圍；

向量處理單元，用于在向量特征序列中取出每個所述子節律特征序列所處的時間范圍內全部的向量特征，對所述全部的向量特征求平均值，以得到每個所述子節律特征序列對應的各個新向量特征，并根據全部的新向量特征得到每個健康維度的新向量特征序列；

拼接單元，用于將新節律特征序列與新向量特征序列進行向量拼接，以得到每個健康維度的綜合健康特征；

構建單元，用于將每個所述子節律特征序列確定為一個節點，并按照預定構建規則構建節點之間的結構邊，其中，所述預定構建規則包括：確定處于同一健康維度中且時間上首尾相連的兩個節點之間存在結構邊，確定不處于同一健康維度中且存在時間交集且時間交集時長大于預定閾值的兩個節點之間存在結構邊；

確定單元，用于根據確定的全部結構邊和綜合健康特征確定所述生物信號的圖結構特征。

4.如權利要求3所述的健康分析裝置，其特征在于，

所述健康分析模塊，具體用于根據預定健康分析算法確定所述圖結構特征對應的各個健康維度的健康指數；根據各個所述健康維度的健康指數以及預定算法確定生物體的綜合健康指數。

5.如權利要求4所述的健康分析裝置，其特征在于，所述健康分析模塊包括：

圖處理單元，用于采用預設圖神經網絡將圖結構特征處理為特征向量；

分析單元，用于采用預設線性回歸網絡對所述特征向量進行分析計算，以得到各個健康維度的健康指數。

6.如權利要求5所述的健康分析裝置，其特征在于，所述預設線性回歸網絡為第二預設多層感知機網絡。

7.如權利要求5所述的健康分析裝置，其特征在于，還包括：

構建模塊，用于據預定公式構建所述預設圖神經網絡，其中，預定公式包括：P＝D^-1*T，F＝P*Wⁱ，Hⁱ⁺¹＝ReLU{F}，H為圖結構特征矩陣，A為H的鄰接矩陣，I為與A維度相同的單位矩陣，D為的度矩陣，W為權重矩陣，ReLU為修正線性單元的非線性傳遞函數，i表示當前神經網絡層數。

8.如權利要求1至7中任一項所述的健康分析裝置，其特征在于，還包括：

采集模塊，用于按照預定采樣周期采集所述生物信號。

9.一種電子設備，其特征在于，至少包括：權利要求1至8中任一項所述的健康分析裝置。

10.如權利要求9所述的電子設備，其特征在于，還包括：

顯示器，用于顯示所述生物體的健康指數，其中，所述健康指數至少包括以下之一：各個健康維度的健康指數，綜合健康指數。