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申请/专利权人：中国人民解放军总医院第一医学中心

摘要：本发明涉及生命体征监测系统，具体的说是一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统。采用集成智能预测算法，基于深度学习和时序分析技术，包括对心率、血压、体温和血氧多种生命体征数据进行实时分析，并识别潜在的健康问题或疾病风险；生命体征监测系统还包括多模态数据融合算法，通过机器学习技术融合并深入分析不同传感器的数据，提供全面的健康评估；此外利用基于异常检测的算法，实时监测并识别与常规生命体征数据相比的变化；最后引入环境自适应算法，根据外部环境因素调整监测参数和分析模型，确保在不同环境条件下数据的准确性和可靠性。

主权项：1.一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于包括：集成智能预测算法，基于深度学习和时序分析技术，包括对心率、血压、体温和血氧多种生命体征数据进行实时分析，并识别潜在的健康问题或疾病风险；生命体征监测系统还包括多模态数据融合算法，通过机器学习技术融合并深入分析不同传感器的数据，提供全面的健康评估；此外利用基于异常检测的算法，实时监测并识别与常规生命体征数据相比的变化；最后引入环境自适应算法，根据外部环境因素调整监测参数和分析模型，确保在不同环境条件下数据的准确性和可靠性；所述的集成智能预测算法包括：S1、利用融合卷积神经网络CNN和递归神经网络RNN的深度学习架构，同时处理和分析心率、血压、体温和血氧多种生命体征数据，实现数据间的深层次融合和动态特征捕捉；S2、通过长短时记忆网络LSTM或变换器Transformer模型对时序数据进行分析，识别生命体征数据中的异常模式和趋势；S3、然后再通过个性化健康风险评估模型，根据每个用户的历史数据和特征调整预测模型，实现个性化健康评估；S4、最后引入数据驱动的健康风险评分系统，综合考虑生命体征和个人健康历史，生成动态的健康风险评分，以提供全面生命体征监测和健康风险预警；所述的深层次融合和动态特征捕捉包括以下步骤：S1、利用非线性变换与时间序列分析方法来处理和分析心率、血压、体温和血氧多种生命体征数据；在预处理阶段，应用非线性变换公式： 用于预处理生命体征数据；其中，x，y，z分别代表包括包括心率、血压、体温原始生命体征数据的不同方面；表示对数据进行指数衰减和周期性变换，以提取关键特征并减少噪声；c·lnd·x+e·y+f用于增强数据的特定区间；a，b，c，d，e，f用于根据具体生命体征特性调整变换；S2、接着通过融合卷积神经网络CNN来提取各种生命体征数据的空间特征，采用激活函数： 用于引入非线性，使得网络学习的特征；h·tan-1i·y是处理数据中的非线性关系；用于强调或减弱特征；h，i，j，k，l用以优化模型的表现；S3、然后利用递归神经网络RNN，特别是长短时记忆网络LSTM，使用时间序列处理函数： 用于处理和分析随时间变化的生命体征数据，其中，m·tn·sinp·t+q用于捕捉数据随时间的动态周期性变化；而用于平滑和调整时间序列数据，减少异常值的影响；m，n，p，q，r是针对时间依赖性的可调整参数；S4、在深层次数据融合阶段，应用融合函数：Iu，v，w＝s·u·vt·ln|v-w|+1+u·exp-v·w用于将不同生命体征数据源的特征融合在一起；其中，s·u·vt·ln|v-w|+1用于结合和调整多个数据源的特征，确保在融合过程中互相增强；u·exp-v.w用于平衡融合特征，避免某个数据源过度主导；s，t是用于调整融合程度的系数；S5、最后引入特征融合层及分类网络采用评分公式： 用于健康状态或疾病风险识别的；其中是定积分，用于综合考虑随时间变化的特征；是序列求和，用于加权不同特征和数据点；u，v，w，x，y，z是基于网络输出特征参数的可调整系数；所述识别生命体征数据中的异常模式和趋势方法包括采用定制化的长短时记忆网络LSTM和基于Transformer的时序分析模型，用于处理和分析心率、血压、体温和血氧生命体征数据；首先采用长短时记忆网络LSTM结构通过应用递归关系公式：Rn＝an·Rn-1+bn·sincn·Rn-1用于在LSTM网络中处理生命体征数据；其中LSTM单元用于捕捉时间序列数据中的模式；而an，bn，cn用于控制LSTM单元对前时刻状态Rn-1的响应，其中sincn·Rn-1部分增加了非线性处理，有助于捕捉时间依赖性；然后引入Transformer模型采用自注意力函数： 用于评估输入序列中各个元素之间的关系；其中，f，g，h是对输入的不同变换函数，分别对应于查询query，键key，值value，用于提取输入数据的不同特征；用于平衡注意力机制的缩放效果；最后通过结合LSTM和Transformer的输出，使用综合分析公式： 进行综合分析；其中，是对LSTM输出的持续累积和平滑处理，有助于捕捉时间序列数据的长期趋势；是对Transformer输出的加权组合，用于强调关键时刻的数据点；u，v，wi用于根据具体的时序数据特性调整分析的重点和方式；所述的个性化健康评估采用机器学习技术，结合迁移学习和强化学习，以适应士兵在野战环境中的独特健康需求；首先使用自定义健康风险评估模型，根据每个士兵的历史健康数据和当前环境条件实时调整；健康风险评估模型采用函数： 用于评估士兵的健康风险；采用指数衰减积分，表示对士兵历史健康数据ht的加权平均，其中e-βt表示随时间衰减的权重，用于强调最近的健康数据；采用求和公式，用于评估当前的环境因素ei和士兵的即时健康数据hi如何交互影响健康风险；然后采用实时监测与反馈机制，使用在线学习算法： 是逻辑回归模型，用于实时分析士兵的生命体征数据；通过组合不同的生命体征数据dk和学习参数θk来计算士兵当前的健康状况的概率，用于生成即时的健康反馈或预警；最后引入适应极端环境的算法，该算法通过函数： 用于评估环境因素和生理数据对士兵健康的综合影响；是表示环境因素ej和相应生命体征hj之间相互作用的影响；是用于平滑和整合各个环境因素ej的综合影响；所述的健康风险评分系统包括：采用动态风险评分算法使用函数： 用于计算士兵的实时健康风险评分；在这里，xi代表从生命体征监测中得到包括心率、血压的实时数据；θi，ai，bi是根据士兵的历史健康数据和当前的生命体征动态调整；是确定每个生命体征指标对总体健康风险评分的贡献度；而表示将实时数据xi以指数ai放大或缩小，而是对数据进行指数衰减处理，以平衡和调整对最终评分的影响；然后采用个性化健康模型则利用公式： 用于生成基于个人健康历史的定制化健康评分；yj表示个人的健康历史数据，包括过去的医疗记录或长期的生命体征趋势；而是逻辑回归模型，用于根据个人历史数据评估健康风险；而是对数函数，用于平滑处理历史健康数据并提取关键趋势；λ，μj，vk，ρk是调整系数，用于根据个人的健康状况调整模型；所述的多模态数据融合算法包括：S1、采用多模态数据融合框架，采用函数： 用于融合和处理来自不同传感器的生命体征数据；在这里，x，y，z分别代表不同传感器收集的生命体征数据，包括心率x、血压y和体温z；而采用指数函数处理数据，以突出或抑制某些特征，其中αi，βi，γi是调整指数衰减速度和强度的参数；通过对数函数处理类型的生命体征数据，其中δi，∈i是调整对数函数特性的参数；S2、采用健康评估模型利用公式： 用于生成基于融合数据的健康风险评分；w表示经过融合处理的生命体征数据；而是用于根据融合数据评估健康风险；而是幂函数，用于进一步分析和加权不同生命体征指标的影响，其中vk，ξk是调整系数；所述的异常检测的算法包括：S1、异常检测算法采用函数： 用于实时识别生命体征数据中的异常模式；在这里，x代表从传感器收集包括心率、血压的生命体征数据，ωi是权重参数，用于调整每个数据点的影响力；是用于处理和分析数据点xi，以捕捉其波动性和异常特征；是用于平滑数据并减少噪声的影响，其中βi是衰减系数；S2、实时数据流处理能力通过公式： 用于处理和分析实时数据流；y表示实时处理的生命体征数据流；γ是用于调整处理结果的整体强度；是用于捕捉和强调实时数据的关键变化，其中δj和∈j是调整每个数据点影响力的系数；S3、引入适应性强的机器学习模型，使用增量学习策略： 用于描述随时间适应和学习的机器学习模型；z代表随时间收集包括历史生命体征和环境数据的数据；λ是用于调整学习模型的整体响应度；是用于根据收集的数据调整模型的参数，其中μk是调整系数；所述的环境自适应算法采用包括：S1、采用环境自适应算法的函数： 用于调整生命体征数据处理，包括考虑外部环境因素的影响；其中，v代表从包括温度、湿度、气压环境传感器收集的数据，而w代表生命体征包括心率、血压的数据；φi是缩放因子，用于调整环境数据vi对生命体征数据处理的影响程度；是用于根据生命体征数据的大小调整环境影响的强度，其中ψi是衰减系数；S2、然后采用动态数据校准机制则通过公式： 用于实时校准生命体征数据；u表示实时生命体征数据；θ调整校准的总体影响；是用于根据实时数据uj和预设阈值κj的偏差调整数据校准的程度，λj是调整系数；S3、最后采用模型优化策略，使用公式： 用于优化生命体征监测模型，以适应不断变化的环境条件；其中，z代表历史环境和生命体征数据；ξ是缩放因子，调整模型优化的总体影响；sinvk·zk是用于根据历史数据zk的周期性特征进行模型调整，μk和vk是调整系数。

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