[發(fā)明專利]體征信號的解析方法、裝置以及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210326024.0
• 申請日: 2022-03-30
• 公開（公告）號: CN114587301A
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王劃;崔修濤;劉露;李龍;其他發(fā)明人請求不公開姓名
• 申請（專利權(quán)）人: 畢威泰克（上海）醫(yī)療器材有限公司;畢威泰克（浙江）醫(yī)療器械有限公司
• 主分類號: A61B5/0205
• 分類號: A61B5/0205;A61B5/00
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司 11240
• 代理人: 張文華

本申請公開了一種體征信號的解析方法、裝置以及存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取采集到的目標對象對應的光纖的光功率信號；將所述光功率信號輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到所述目標對象的目標體征信號，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為通過多組訓練數(shù)據(jù)訓練得到，所述多組數(shù)據(jù)中的每組數(shù)據(jù)包括：樣本對象的光功率信號，以及用于標識所述樣本對象的光功率信號所對應的體征信號；在顯示界面展示所述目標體征信號。本申請解決了由于相關(guān)技術(shù)中的體征檢測設(shè)備在檢測體征信號時，易受電磁干擾，檢測結(jié)果準確性差，以及影響用戶使用體驗的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及生命體征檢測領(lǐng)域，具體而言，涉及一種體征信號的解析方法、裝置以及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和數(shù)字醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的到來，健康和健康監(jiān)測已成為一個日益關(guān)注的領(lǐng)域。監(jiān)控生命體征諸如心率、心沖擊信號以及呼吸率，在醫(yī)療保健機構(gòu)內(nèi)外都是需要的。在醫(yī)療機構(gòu)內(nèi)，生命體征跟蹤是必不可少的，生命體征跟蹤對于確保患者安全、診斷疾病、監(jiān)測病人的進展、規(guī)劃病人的護理有著重要作用。在醫(yī)療機構(gòu)外，跟蹤生命體征及姿態(tài)使個人能將他們的健康狀況量化和概念化，幫助個人保持關(guān)注他們的健康和健康需要、明確進度、保持實現(xiàn)健康和健身目標是一種趨勢。

當前消費品市場上的生命體征追蹤器大多是很不準確的，其他更精確的設(shè)備，結(jié)構(gòu)復雜，需要連接到插座和用導線連接到患者，這些設(shè)備使用步驟繁瑣，會引起病人的焦慮，而且設(shè)備昂貴，不易攜帶，容易產(chǎn)生電磁干擾(EMI)，不易部署。另外體征信號的檢測方法采用傅里葉變換計算心電圖的QRS波，然而這種方法極容易被噪聲信號干擾，且這種基于先驗知識的方法，準確率很難超過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)訓練出來的模型的準確率。即相關(guān)技術(shù)中的體征信號檢測設(shè)備存在使用步驟繁瑣，成本高，易受電磁干擾，檢測結(jié)果準確性較差，影響用戶體驗的技術(shù)問題。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提供了一種體征信號的解析方法、裝置以及存儲介質(zhì)，以至少解決由于相關(guān)技術(shù)中的體征檢測設(shè)備在檢測體征信號時，易受電磁干擾，檢測結(jié)果準確性差，以及影響用戶使用體驗的技術(shù)問題。

根據(jù)本申請實施例的一個方面，提供了一種體征信號的解析方法，包括：獲取采集到的目標對象對應的光纖的光功率信號；將光功率信號輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到目標對象的目標體征信號，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為通過多組訓練數(shù)據(jù)訓練得到，多組數(shù)據(jù)中的每組數(shù)據(jù)包括：樣本對象的光功率信號，以及用于標識樣本對象的光功率信號所對應的體征信號；在顯示界面展示目標體征信號。

可選地，獲取目標對象的光纖的光功率信號，包括：接收接觸目標對象肢體的有感采集設(shè)備傳輸?shù)墓夤β市盘枴?/p>

可選地，獲取目標對象的光纖的光功率信號，包括：接收與監(jiān)測目標對象不發(fā)生肢體接觸的無感采集設(shè)備傳輸?shù)墓夤β市盘枴?/p>

可選地，將光功率信號輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：對光功率信號進行預處理，得到處理后的光功率信號，其中，預處理的方式包括：濾波以及降噪。

可選地，在對光功率信號進行預處理，得到處理后的光功率信號之后，上述方法還包括：對處理后的光功率信號進行傅里葉變換；根據(jù)傅里葉變換得到光功率信號對應的目標頻域信號；將目標頻域信號以及未處理的光功率信號同時輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

可選地，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型集成在嵌入式設(shè)備中，在顯示界面展示目標體征信號，包括：在嵌入式設(shè)備對應的顯示界面展示目標體征信號；或者將目標體征信號發(fā)送至其他對象所持有的終端，其中，其他對象為與目標對象具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的對象。

可選地，其中，體征信號包括：呼吸頻率與心率，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓練的過程中，共用淺層卷積層對樣本對象的光功率信號進行特征提取，且共用卷積參數(shù)，并分為兩路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，兩路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別用于預測呼吸頻率與心率。