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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了一种心率监测数据自动采集分析系统及方法，涉及心率监测技术领域，包括以下步骤：基于正常生理条件下心率监测的需求，为心率监测系统设定一个初始采集频率，以该初始采集频率进行心率数据采集，并将采集的数据传输至中央处理单元；中央处理单元在采集到心率数据后，对心率数据进行特征提取。本发明通过动态、智能化的采集频率调整，有效提升了心率异常波动的检测敏感性和及时性。在心率快速变化或潜在异常时，系统能自动提高采集频率，及时捕捉关键数据，减少延迟检测的风险，显著提高心律异常的早期发现率，为高风险用户提供了更精准的健康监测，帮助在最早的干预时机采取措施，从而提升用户的安全性和心脏健康管理的有效性。

主权项：1.一种心率监测数据自动采集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于正常生理条件下心率监测的需求，为心率监测系统设定一个初始采集频率，以该初始采集频率进行心率数据采集，并将采集的数据传输至中央处理单元；中央处理单元在采集到心率数据后，对心率数据进行特征提取，并对提取的特征进行分析，将分析后的特征通过机器学习模型进行预测，对心率数据的变化情况进行综合评估；基于预测的结果，将心率变化划分为不同的模式，其中包括正常变化状态和快速变化状态；针对正常变化状态下的心率变化，继续以初始采集频率进行心率数据采集，一旦心率监测系统判断用户心率变化处于快速变化状态，以初始采集频率为基础，对实际采集频率进行动态调控，满足快速变化状态下的心率数据采集需求；在完成动态调整策略的制定后，心率监测系统立即执行该策略，将采集频率从初始采集频率调整至实际采集频率，并以实际采集频率对用户的心率数据进行采集；当心率监测系统检测到用户的心率波动已经恢复到正常变化状态后，自动将采集频率恢复至初始采集频率；提取的心率数据包括当前心率与用户正常基线心率的偏离程度和心率在短时间内的剧烈突变情况，获取后，在检测的时间窗口内，对当前心率与用户正常基线心率的偏离程度和心率在短时间内的剧烈突变情况进行分析后，分别生成心率偏移指数和心率突变指数，将心率偏移指数和心率突变指数输入至预先训练好的机器学习模型中，通过模型生成心率动态变化系数，通过心率动态变化系数对心率数据的变化情况进行综合评估；在检测的时间窗口内，对当前心率与用户正常基线心率的偏离程度进行分析后生成心率偏移指数的具体步骤如下：在检测窗口内，首先采集用户的当前心率数据，记为，表示当前采集到的心率值，同时，获取用户的正常基线心率，记为，表示用户正常情况下的基线心率，代表用户在稳定状态下的心率，将这些数据用于后续的分析；计算当前心率与基线心率之间的心率偏离值，计算的表达式为：；表示加权后的心率偏离值，反映当前心率与基线心率的差异，表示基线心率的对数加权因子；引入时间权重因子，根据心率偏离持续的时间长度进行调整，时间权重因子的计算表达式为：，表示时间权重因子，表示心率偏离持续的时间长度，表示检测窗口的总时长；计算心率偏移指数，计算的表达式为：，式中，表示心率偏移指数；在检测的时间窗口内，对用户心率在短时间内的剧烈突变情况进行分析后生成心率突变指数的具体步骤如下：在检测窗口内，对每两个连续的心率数据点计算心率变化梯度，心率变化梯度的计算表达式为：，式中，表示在时间点i处的心率变化梯度，和分别表示在时间点i和i+1处的心率值，表示时间点i和i+1之间的时间间隔，在检测窗口内，通过梯度计算出每一个时间点的心率变化后，计算这些变化的瞬时累积效应，以捕捉心率波动的整体剧烈程度，计算的表达式为：，表示在时间点i处的累积效应值，表示在时间点k处计算出的心率变化梯度，表示衰减系数，其用于控制累积效应的时间敏感性，表示检测窗口内的总数据点数；计算整个检测窗口内的心率突变指数，计算的表达式为：，式中，表示心率突变指数，即表示整个检测窗口内心率剧烈波动的程度，表示时间点i的累积效应值。

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