[發(fā)明專利]基于虧缺灌溉的心梗預測方法、系統(tǒng)、設備及介質在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111347382.1 | 申請日: | 2021-11-15 |
| 公開(公告)號: | CN114098662A | 公開(公告)日: | 2022-03-01 |
| 發(fā)明(設計)人: | 常松;盛建東;武紅旗;陳冰;石書兵;康定明;馬英杰;張紅忠;程軍回;張凱;石秀楠;楊靖 | 申請(專利權)人: | 新疆海貍農牧業(yè)軟件有限公司 |
| 主分類號: | A61B5/02 | 分類號: | A61B5/02;A61B5/33;A61B5/024;A61B5/00;G06K9/00;G06K9/62;G16H50/30 |
| 代理公司: | 北京酷愛智慧知識產權代理有限公司 11514 | 代理人: | 趙中富 |
| 地址: | 830000 新疆維吾爾自治區(qū)烏魯木齊*** | 國省代碼: | 新疆;65 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 虧缺 灌溉 預測 方法 系統(tǒng) 設備 介質 | ||
1.基于虧缺灌溉的心梗預測方法,其特征在于,包括以下步驟:
獲取用戶的生理健康信號;
利用平衡緩沖機制對生理健康信號進行緩沖或者延遲,輸出滿足平衡細致條件的獨立優(yōu)化結果;或者,
計算生理健康信號的特征和噪聲,利用轉移機制對特征或者噪聲進行轉移,輸出滿足細致平衡條件的獨立優(yōu)化結果;
加權融合所述獨立優(yōu)化結果得到用戶的心梗預測值,完成心梗預測。
2.根據(jù)權利要求1所述的基于虧缺灌溉的心梗預測方法,其特征在于,計算生理健康信號的特征的方法包括人工輔助方法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,計算所述生理健康信號的噪聲的方法包括最大似然法,變分法和MCMC采樣法。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于虧缺灌溉的心梗預測方法,其特征在于,利用平衡緩沖機制對信號的緩沖和延遲,并不斷輸出滿足細致平衡條件的獨立優(yōu)化結果的方法包括:
基于虧缺灌溉機制建立平衡緩沖系統(tǒng),所述平衡緩沖系統(tǒng)包含多層次結構;
將所述特征或者噪聲在平衡緩沖系統(tǒng)中進行多層次的轉移,輸出滿足細致平衡條件的獨立優(yōu)化結果。
4.根據(jù)權利要求1所述的基于虧缺灌溉的心梗預測方法,其特征在于,利用轉移機制對噪聲進行轉移,輸出滿足細致平衡條件的獨立優(yōu)化結果的方法包括:
基于虧缺灌溉機制建立特征轉移模型;
基于特征轉移模型對特征進行特征轉移,輸出滿足細致平衡條件的獨立優(yōu)化結果。
5.根據(jù)權利要求1所述的基于虧缺灌溉的心梗預測方法,其特征在于,利用轉移機制對噪聲進行轉移,輸出滿足細致平衡條件的獨立優(yōu)化結果的方法包括:
基于虧缺灌溉機制建立噪聲轉移模型;
基于噪聲轉移模型對噪聲進行噪聲轉移,輸出滿足細致平衡條件的獨立優(yōu)化結果;
其中,基于噪聲轉移模型進行噪聲轉移的過程包括噪聲內部和噪聲之間的轉移;
噪聲內部的轉移指借助最大似然法和變分法對噪聲轉移模型參數(shù)的估計,利用參數(shù)的變化做噪聲轉移;
噪聲之間的轉移指用MCMC采樣法,完成不同噪聲采樣的切換。
6.基于虧缺灌溉的心梗預測系統(tǒng),其特征在于,包括:
傳感器模塊,用于獲取生理健康信號;
優(yōu)化模塊,用于對生理健康信號進行處理,得到獨立優(yōu)化結果;
預測模塊,用于加權融合所述獨立優(yōu)化結果得到心梗預測值,完成心梗預測。
7.根據(jù)權利要求6所述的基于虧缺灌溉的心梗預測系統(tǒng),其特征在于,所述優(yōu)化模塊包括:
優(yōu)化單元一,用于利用平衡緩沖機制對生理健康信號進行緩沖或者延遲,并不斷調試,輸出滿足細致平衡條件的獨立優(yōu)化結果;
預處理單元,用于計算生理健康數(shù)據(jù)的特征或者噪聲;
優(yōu)化單元二,用于利用轉移機制對特征進行優(yōu)化,并不斷調試,輸出滿足細致平衡條件的獨立優(yōu)化結果;
優(yōu)化單元三,用于利用轉移機制對噪聲進行優(yōu)化,并不斷調試,輸出滿足細致平衡條件的獨立優(yōu)化結果。
8.一種電子設備,其特征在于,包括處理器、輸入設備、輸出設備和存儲器,所述處理器、輸入設備、輸出設備和存儲器相互連接,所述存儲器用于存儲計算機程序,所述計算機程序包括程序指令,所述處理器被配置用于調用所述程序指令時執(zhí)行權利要求1-5中的任一項方法。
9.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述計算機可讀存儲介質存儲計算機程序,所述計算機程序包括程序指令,所述程序指令在計算機上運行時執(zhí)行權利要求1-5中的任一項方法。
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