本發(fā)明涉及心率異常監(jiān)測(cè)方法，具體涉及一種基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、隨著人們對(duì)健康監(jiān)測(cè)需求的不斷增加，心率監(jiān)測(cè)技術(shù)作為健康管理和疾病預(yù)防的重要手段之一，受到了廣泛關(guān)注。傳統(tǒng)的心率監(jiān)測(cè)方法大多依賴(lài)于固定閾值的監(jiān)測(cè)設(shè)備或簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析算法，無(wú)法提供個(gè)性化、動(dòng)態(tài)的心率異常監(jiān)測(cè)服務(wù)。同時(shí)，不同人群的心率變化模式存在差異，傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確捕捉并預(yù)測(cè)個(gè)體的心率變化趨勢(shì)，導(dǎo)致心率異常監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性不足。

2、近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，特別是長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(lstm)等深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用，為心率異常監(jiān)測(cè)提供了新的解決方案。lstm模型具有處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的能力，能夠捕捉心率數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴(lài)性和變化趨勢(shì)，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)心率數(shù)據(jù)。然而，現(xiàn)有的基于lstm的心率監(jiān)測(cè)方法大多側(cè)重于通用的心率預(yù)測(cè)模型，未能充分考慮個(gè)體的心率變化特性，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度和個(gè)性化程度有待提高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有心率預(yù)測(cè)模型未能充分考慮個(gè)體的心率變化特性的技術(shù)問(wèn)題，而提供一種基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供的技術(shù)解決方案如下：

3、一種基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法，應(yīng)用于心率監(jiān)測(cè)儀器，包括如下步驟：

4、s1、通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊采集用戶(hù)一段時(shí)間的心率數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊將其轉(zhuǎn)換為歷史時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)；

5、s2、lstm模型識(shí)別歷史時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)的心率變化特征和心率變化的趨勢(shì)，并基于此訓(xùn)練，獲取初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型；

6、s3、通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊采集用戶(hù)的當(dāng)前心率數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊將其轉(zhuǎn)換為當(dāng)前時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)，lstm模型識(shí)別當(dāng)前時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)心率變化特征和心率變化的趨勢(shì)，并以此訓(xùn)練初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型，使初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型進(jìn)化并獲得個(gè)性化預(yù)測(cè)模型；

7、同時(shí)，由初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型依據(jù)當(dāng)前時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)，輸出與當(dāng)前時(shí)間對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)心率數(shù)據(jù)；

8、s4、閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊調(diào)取連續(xù)多天同一時(shí)刻的歷史心率數(shù)據(jù)，對(duì)連續(xù)多天同一時(shí)刻的歷史心率數(shù)據(jù)進(jìn)行由小到大排列；

9、基于該排列取中位數(shù)，并將該中位數(shù)與其余心率數(shù)據(jù)求差值，將差值的眾數(shù)作為實(shí)時(shí)閾值；

10、s5、由實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊計(jì)算用戶(hù)當(dāng)前心率數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)心率數(shù)據(jù)的誤差，判斷誤差是否在超出實(shí)時(shí)閾值；若誤差位于實(shí)時(shí)閾值內(nèi)，由實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊判定當(dāng)前心率數(shù)據(jù)正常；

11、否則，由實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊判定當(dāng)前心率數(shù)據(jù)異常，并由異常報(bào)警模塊報(bào)警。

12、進(jìn)一步地，步驟s1具體為：

13、s1.1、通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊采集用戶(hù)一段時(shí)間的心率數(shù)據(jù)，并將心率數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊；

14、s1.2、通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)一段時(shí)間的心率數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和歸一化處理，生成歷史時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)。

15、進(jìn)一步地，步驟s2具體為：

16、s2.1、將歷史時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)按時(shí)間段分割為多段歷史時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)；

17、s2.2、將分割后的多段歷史時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)輸入lstm模型；

18、s2.3、lstm模型識(shí)別各個(gè)時(shí)間段的歷史時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)的心率變化特征，并捕捉心率變化的趨勢(shì)；

19、s2.4、根據(jù)各個(gè)時(shí)間段的心率變化趨勢(shì)和心率變化特征建立各個(gè)時(shí)間段對(duì)應(yīng)的初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型；

20、s2.5、將各個(gè)時(shí)間段對(duì)應(yīng)的初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型進(jìn)行組合可獲得初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型；

21、s2.6、重復(fù)步驟s2.1至步驟s2.5多次，利用梯度下降法優(yōu)化初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型，并獲得最終的初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型。

22、進(jìn)一步地，步驟s3具體為：

23、s3.1、通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊采集用戶(hù)的當(dāng)前心率數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前心率數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊；

24、s3.2、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)當(dāng)前心率數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和歸一化處理，生成當(dāng)前時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)；

25、s3.3、lstm模型識(shí)別當(dāng)前時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)的心率變化特征，并捕捉心率變化的趨勢(shì)；

26、s3.4、lstm模型根據(jù)當(dāng)前時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)的心率變化特征和心率變化的趨勢(shì)訓(xùn)練初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型的進(jìn)化并獲得個(gè)性化預(yù)測(cè)模型；

27、同時(shí)，由初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型依據(jù)當(dāng)前時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)，輸出與當(dāng)前時(shí)間對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)心率數(shù)據(jù)。

28、進(jìn)一步地，步驟s1和s3中，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括ppg傳感器和數(shù)據(jù)傳輸單元；

29、所述ppg傳感器采集用戶(hù)一段時(shí)間的心率數(shù)據(jù)或當(dāng)前心率數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸單元將一段時(shí)間的心率數(shù)據(jù)或當(dāng)前心率數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。

30、進(jìn)一步地，步驟s1和s3中，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包括低通濾波器和歸一化處理模塊；

31、低通濾波器對(duì)一段時(shí)間的心率數(shù)據(jù)或當(dāng)前心率數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波；濾波后的一段時(shí)間的心率數(shù)據(jù)或當(dāng)前心率數(shù)據(jù)由歸一化處理模塊進(jìn)行歸一化處理，即可獲得歷史時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)或當(dāng)前時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)。

32、進(jìn)一步地，步驟s2中，所述時(shí)間段包括凌晨0:00-3:00、黎明3:00-6:00、清晨6:00-8:00、早上8:00-10:00、上午10:00-12:00、中午12:00-14:00、下午14:00-16:00、傍晚16:00-18:00、晚間18:00-20:00、夜晚20:00-22:00和深夜22:00-24:00。

33、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：

34、本發(fā)明提供的基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法，通過(guò)采集用戶(hù)的歷史心率數(shù)據(jù)，并利用lstm模型進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建個(gè)性化的心率預(yù)測(cè)模型，該模型能夠充分考慮個(gè)體的心率變化特性，提高心率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和個(gè)性化程度；而且也能夠通過(guò)持續(xù)采集用戶(hù)的當(dāng)前心率數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)性化預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)訓(xùn)練和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型的進(jìn)化，這種機(jī)制使得模型能夠隨著用戶(hù)心率變化模式的變化而動(dòng)態(tài)調(diào)整，保持預(yù)測(cè)性能的穩(wěn)定性；采用動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整模塊，根據(jù)用戶(hù)連續(xù)多天同一時(shí)刻的歷史心率數(shù)據(jù)，計(jì)算并調(diào)整實(shí)時(shí)閾值；這種動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制能夠更好地適應(yīng)個(gè)體心率變化的不確定性，提高心率異常監(jiān)測(cè)的靈敏度和準(zhǔn)確性；通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊計(jì)算用戶(hù)當(dāng)前心率數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)心率數(shù)據(jù)的誤差，并基于動(dòng)態(tài)閾值判斷心率數(shù)據(jù)是否異常，一旦檢測(cè)到異常心率數(shù)據(jù)，立即觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，及時(shí)提醒用戶(hù)或醫(yī)療人員關(guān)注心率變化，避免潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)特征：

1.一種基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法，應(yīng)用于心率監(jiān)測(cè)儀器，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，步驟s1具體為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，步驟s2具體為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，步驟s3具體為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，步驟s1和s3中，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括ppg傳感器和數(shù)據(jù)傳輸單元；

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，步驟s1和s3中，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包括低通濾波器和歸一化處理模塊；

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于lstm的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，步驟s2中，所述時(shí)間段包括凌晨0:00-3:00、黎明3:00-6:00、清晨6:00-8:00、早上8:00-10:00、上午10:00-12:00、中午12:00-14:00、下午14:00-16:00、傍晚16:00-18:00、晚間18:00-20:00、夜晚20:00-22:00和深夜22:00-24:00。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及心率異常監(jiān)測(cè)方法，具體涉及一種基于LSTM的個(gè)性化心率異常監(jiān)測(cè)方法,包括：采集用戶(hù)一段時(shí)間的心率數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為歷史時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)；以歷史時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)訓(xùn)練LSTM模型，獲取初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型；采集用戶(hù)的當(dāng)前心率數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為當(dāng)前時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)，以當(dāng)前時(shí)間序列心率數(shù)據(jù)訓(xùn)練初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型；同時(shí)，由初始個(gè)性化預(yù)測(cè)模型依據(jù)時(shí)間輸出與時(shí)間相應(yīng)的預(yù)測(cè)心率數(shù)據(jù)；閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊獲取實(shí)時(shí)閾值；由實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊判斷誤差是否在超出實(shí)時(shí)閾值；若誤差超出實(shí)時(shí)閾值，由實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊判定當(dāng)前心率數(shù)據(jù)異常，并由異常報(bào)警模塊報(bào)警。本發(fā)明能夠充分考慮個(gè)體的心率變化特性，提高心率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和個(gè)性化程度。

技術(shù)研發(fā)人員：崔強(qiáng),戴威,陳嘉屹,李洪吉,魏雯婷
受保護(hù)的技術(shù)使用者：西安云脈智能技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/11/14

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