用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统及方法

本发明涉及生物医学信号处理，尤其涉及用于手持式pda可自动检测生命体征的系统及方法。

背景技术：

1、生物医学信号处理领域专注于利用各种算法和数学模型处理和分析生物医学信号，以提取有关个体健康状况的重要信息。生物医学信号处理技术涵盖心电图、脑电图、磁共振成像等多种信号的采集、分析和解释，旨在支持疾病的早期诊断、治疗效果监测和健康状况评估。随着计算技术的发展，这一领域已经能够提供更精确的健康信息，从而显著改善医疗服务的质量和效率。

2、其中，用于手持式pda的自动检测生命体征系统集成了生物医学信号处理技术，旨在非接触式、连续监测和评估个人的生命体征，如心率、血压、呼吸频率等。该系统的开发目的是为了提高临床护理的效率和准确性，尤其是在夜间或在护士巡视病人时。通过及时、准确地获取生命体征数据，该系统能够帮助医疗工作者及时识别潜在的健康问题，进而采取相应的医疗措施，最终目的是提高患者的安全性和护理质量。

3、传统检测生命体征系统依赖较为基础的数据处理技术和静态的监测策略，缺乏足够的灵活性和自适应能力，未能有效准确提取关键特征，导致监测结果不准确，影响健康风险评估和预警系统的效能，传统系统在能效管理方面较为粗糙，缺乏针对性的优化措施，导致资源浪费，缺少对个体健康状况动态变化的准确预测和个性化干预，难以满足日益增长的个性化医疗需求，限制了患者获取及时、有效医疗服务的机会，导致健康问题未能得到及时发现或处理。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的用于手持式pda可自动检测生命体征的系统及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：用于手持式pda可自动检测生命体征的系统包括生命体征智能识别模块、阈值调整模块、能效优化模块、深度洞察分析模块、自适应决策支持模块、健康状态预测模块、干预建议模块；

3、所述生命体征智能识别模块基于pda毫米波雷达收集的生命体征数据，采用信号处理技术进行预处理，包括去噪和归一化处理，应用卷积神经网络，进行数据分析，识别生命体征的空间特征，利用长短期记忆网络，对时间序列数据进行分析，识别生命体征的动态变化模式，识别患者的心率、呼吸频率生命体征参数，生成生命体征识别结果；

4、所述阈值调整模块基于生命体征识别结果，采用q学习算法，分析患者的生命体征数据与历史健康记录，比较个体数据与群体统计数据，学习并调整预警阈值，根据患者的需求和健康状况动态调整，生成优化预警阈值；

5、所述能效优化模块基于系统运行能耗数据，通过主成分分析，对数据进行降维，简化能耗模式的识别过程，应用聚类分析技术，对简化后数据进行模式识别，识别耗能操作和流程，并调整数据采集频率和数据处理策略，优化系统能源消耗，生成能效优化策略；

6、所述深度洞察分析模块基于优化预警阈值和能效优化策略，利用深度信念网络，对生命体征数据进行特征提取，并通过循环神经网络，分析健康趋势和潜在风险，提取和识别健康指标的变化趋势，生成健康洞察分析结果；

7、所述自适应决策支持模块基于生命体征识别结果，结合医疗记录和环境信息，利用联邦学习，进行数据融合和同步处理，并采用深度q网络，进行环境与需求分析，学习并识别监测和响应策略，利用模糊逻辑控制算法，根据医疗需求和环境变化调整监测策略和警报机制，生成决策支持策略；

8、所述健康状态预测模块基于健康洞察分析结果，采用随机森林和支持向量机算法，建立健康状态预测模型，分析患者的历史生命体征数据和当前健康状况，预测未来的健康趋势，预测患者的健康风险，生成健康预测结果；

9、所述干预建议模块基于健康预测结果，结合患者健康档案，采用自然语言处理技术，分析患者的健康状况和健康预测结果，制定干预建议，包括健康管理和治疗建议，生成辅助管理建议。

10、作为本发明的进一步方案，所述生命体征识别结果包括心率值、呼吸频率、血压指标，所述优化预警阈值具体为心率预警阈值、血压预警阈值、呼吸频率预警阈值，所述能效优化策略包括监测频率调整参数、数据传输间隔、设备休眠策略，所述健康洞察分析结果包括健康趋势预测、潜在健康风险识别、健康指标变化，所述决策支持策略包括监测策略调整建议、警报优先级信息、响应策略优化，所述健康预测结果包括健康风险评估、健康状况发展趋势、预防建议信息，所述辅助管理建议包括健康管理建议、治疗方案调整建议、生活方式改善措施。

11、作为本发明的进一步方案，所述生命体征智能识别模块包括信号去噪子模块、特征识别子模块、模式分析子模块；

12、所述信号去噪子模块基于pda毫米波雷达收集的生命体征数据，采用小波变换算法，进行信号的去噪处理，通过将信号分解为差异化频率，去除非生命体征相关的噪声成分，保留对心率和呼吸频率生命体征信息，生成去噪后生命体征数据；

13、所述特征识别子模块基于去噪后生命体征数据，采用卷积神经网络算法，进行特征提取，通过构建多层卷积与池化层，从去噪后的数据中提取生命体征的空间特征，包括心跳波形和呼吸模式的特征信息，生成生命体征特征信息；

14、所述模式分析子模块基于生命体征特征信息，采用长短期记忆网络算法，分析时间序列数据，通过门控制机制，学习生命体征数据中的依赖关系，识别心率、呼吸频率生命体征的动态变化模式，生成生命体征识别结果。

15、作为本发明的进一步方案，所述阈值调整模块包括健康数据分析子模块、阈值学习子模块、参数调整子模块；

16、所述健康数据分析子模块基于生命体征识别结果，采用统计分析方法，对患者当前和历史的生命体征数据进行分析，通过对比分析个体数据与群体统计数据，识别患者生命体征的正常范围和异常模式，生成生命体征数据分析结果；

17、所述阈值学习子模块基于生命体征数据分析结果，采用q学习算法，对预警阈值进行学习和调整，通过奖励机制学习策略，动态调整阈值，匹配健康状况变化，生成阈值学习结果；

18、所述参数调整子模块基于阈值学习结果，采用增强学习算法，利用深度确定性策略梯度算法，进行预警阈值的动态调整，通过分析心率和呼吸频率指标与患者健康状况的关联性，应用深度确定性策略梯度算法学习阈值调整策略，根据实时监测数据与策略动态调整预警阈值，生成优化预警阈值。

19、作为本发明的进一步方案，所述能效优化模块包括能耗分析子模块、策略制定子模块、执行策略子模块；

20、所述能耗分析子模块基于系统运行能耗数据，采用主成分分析法，进行数据降维处理，通过转换数据到新的坐标系，识别并保留特征，通过筛选能耗因素，生成能耗因素识别结果；

21、所述策略制定子模块基于能耗因素识别结果，应用k-均值聚类分析技术，对数据进行模式识别，通过将数据分配到k个集群中，识别并归纳能耗操作和流程模式，生成能耗操作和流程识别结果；

22、所述执行策略子模块基于能耗操作和流程识别结果，采用动态规划算法，对数据采集频率和数据处理策略进行调整，通过构建多阶段决策过程模型，结合当前状态分析未来事件的可能性，进行能效优化，通过调整数据采集频率和处理策略，对系统能源消耗进行优化，生成能效优化策略。

23、作为本发明的进一步方案，所述深度洞察分析模块包括特征提取子模块、趋势预测子模块、风险评估子模块；

24、所述特征提取子模块基于优化预警阈值和能效优化策略，采用深度信念网络，对生命体征数据进行特征提取，识别并提取健康数据中的特征和模式，从生命体征数据中提取影响健康趋势预测的特征，生成健康数据特征；

25、所述趋势预测子模块基于健康数据特征，采用循环神经网络，分析健康趋势和潜在风险，识别时间序列数据的长度变化，通过分析健康指标随时间的变化，预测未来健康状态及潜在风险，生成健康趋势与风险预测结果；

26、所述风险评估子模块基于健康趋势与风险预测结果，利用支持向量机算法进行风险评估，定量分析和评估健康风险等级，通过构建健康风险的分类模型，对潜在的健康风险进行评估，生成健康洞察分析结果。

27、作为本发明的进一步方案，所述自适应决策支持模块包括策略分析子模块、监测调整子模块、警报设置子模块；

28、所述策略分析子模块基于生命体征识别结果，结合医疗记录和环境信息，采用联邦学习，进行数据的融合和同步处理，通过在多个本地节点上独立训练机器学习模型，并将模型更新聚合到全局模型中，集成多源信息，生成综合决策分析结果；

29、所述监测调整子模块基于综合决策分析结果，应用深度q网络，对环境变化和医疗需求进行综合分析，深度q网络通过与环境交互学习策略，并根据当前状态进行监测策略和响应策略动态调整，生成监测策略调整方案；

30、所述警报设置子模块基于监测策略调整方案，采用模糊逻辑控制算法，对当前医疗需求和环境变化匹配的警报机制进行设置，通过定义警报级别的模糊集合和匹配的规则库，进行对警报级别、响应机制和阈值的动态调整，生成决策支持策略。

31、作为本发明的进一步方案，所述健康状态预测模块包括模型建立子模块、风险分析子模块、预测输出子模块；

32、所述模型建立子模块基于健康洞察分析结果，结合随机森林和支持向量机算法，建立健康状态预测模型，利用随机森林，处理非线性关系，优化模型的泛化能力，通过支持向量机，优化模型对未见数据的预测准确性，生成健康预测模型；

33、所述风险分析子模块基于健康预测模型，采用梯度提升树算法，对患者的健康风险进行分析，通过梯度提升树算法，结合所述健康预测模型的输出，对数据特征进行加权学习，识别差异化的健康风险状态和趋势，生成健康风险分析结果；

34、所述预测输出子模块基于健康风险分析结果，采用数据可视化技术和自然语言生成算法，汇总并输出患者的未来健康趋势和潜在风险，利用数据可视化技术，展示健康风险的分布和趋势，通过自然语言生成算法，将数值数据转换为文本描述，生成健康预测结果。

35、作为本发明的进一步方案，所述干预建议模块包括建议制定子模块、方案定制子模块、实施评估子模块；

36、所述建议制定子模块基于健康预测结果，结合患者的健康档案，采用自然语言处理技术，分析和解析患者的健康状况及预测信息，通过提取信息点，制定匹配患者需求的健康管理建议，生成干预建议；

37、所述方案定制子模块基于干预建议，运用决策树分析和用户画像技术，细化定制干预方案，利用用户画像技术，结合患者的历史健康数据和生活习惯信息，构建患者个人健康档案，通过决策树分析评估患者的健康状态、偏好和生活习惯的差异化路径和结果，选择匹配的干预措施，生成健康管理干预方案；

38、所述实施评估子模块基于健康管理干预方案，采用蒙特卡洛模拟和风险评估模型，对方案的实施效果和可行性进行评估，利用蒙特卡洛模拟通过构建模拟场景，预测干预措施在多种情况下的效果，并提供实施的概率分布和预期成效，通过风险评估模型对方案带来的风险进行量化分析，评估风险水平，生成辅助管理建议。

39、用于手持式pda可自动检测生命体征的方法，所述用于手持式pda可自动检测生命体征的方法基于上述用于手持式pda可自动检测生命体征的系统执行，包括以下步骤：

40、s1：基于pda毫米波雷达收集的生命体征数据，采用小波变换算法去除噪声，并进行信号的归一化处理，通过小波变换的多尺度分解能力，分离生命体征信号与噪声，生成去噪和归一化的生命体征数据；

41、s2：基于所述去噪和归一化的生命体征数据，应用卷积神经网络，进行特征提取，并结合长短期记忆网络，分析生命体征数据的时间序列特性，识别心率、呼吸频率生命体征参数，生成生命体征特征分析结果；

42、s3：基于所述生命体征特征分析结果，采用q学习算法，对预警阈值进行调整，通过学习患者生命体征与历史健康记录的关联，动态调整阈值匹配个体差异，生成优化预警阈值；

43、s4：基于所述优化预警阈值和系统运行能耗数据，利用主成分分析法，优化能耗模式识别，并通过k-均值聚类分析，识别能耗操作和流程，生成能效优化策略；

44、s5：基于所述能效优化策略，结合深度信念网络和循环神经网络对健康趋势进行分析，识别潜在健康风险。通过深度学习模型，识别生命体征数据信息，预测健康状态的未来发展趋势，生成健康趋势与风险预测结果；

45、s6：基于所述健康趋势与风险预测结果，结合患者健康档案，采用自然语言处理技术，制定干预建议，通过分析预测结果和患者历史健康数据，生成辅助管理建议。

46、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

47、本发明中，通过采用信号处理技术、深度学习算法和联邦学习方法，显著提高了生命体征数据的处理精度和系统的智能化水平，小波变换和卷积神经网络的结合，有效去除噪声并提取生命体征数据中的关键空间特征，而长短期记忆网络则准确捕捉时间序列中的动态变化，增强了对心率和呼吸频率等参数的识别能力，q学习算法和深度q网络的应用，使预警阈值和监测策略能够根据实时数据和环境变化自动调整，主成分分析和聚类分析技术的引入，优化了能源消耗，而随机森林与支持向量机算法，构建了准确的健康状态预测模型，为制定个性化的干预建议提供了坚实基础，显著提高了生命体征监测的准确性、实时性和个性化水平，同时优化了能效，为患者和医疗团队提供了更高质量的健康管理服务。