一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及医疗设备技术领域，具体为一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查方法及装置，包括步骤一：采集设备采集用户的体征数据；步骤二：采集设备将体征数据的信息转变为数字信号，并由网络模块向云端发送数据；步骤三：云端接收数据之后，对数据进行格式转化后传送至深度神经网络模型；步骤四：深度神经网络模型根据数据进行分类，并将分类的结果由云端反馈给采集设备，并在采集设备的显示设备上进行展示。本发明专利技术无需通过测温枪或者核酸检测的方式来进行识别，通过用户的咳嗽、声音、症状等基本体态数据，通过数据分析对用户进行特征提取，可以快速进行新冠患者的识别，并且可以快速检测出无症状感染者，成本低的同时，检测的效率大大的提升。大大的提升。大大的提升。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种新型新冠辅助筛查方法及装置，特别是涉及一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查方法及装置，属于医疗设备


技术介绍

[0002][0003]疫情监测方式主要是测体温与核酸检测，这两种传统的监测方式是耗时耗力的工作，并且效率并不高。
[0004]核酸检测的物质是病毒的核酸，核酸检测是查找患者的呼吸道标本、血液或粪便中是否存在外来入侵的病毒的核酸，来确定是否被新冠病毒感染，因此一旦检测为核酸“阳性”，即可证明患者体内有病毒存在，但是核酸检测在效率和成本上存在一定缺陷：首先，一次完整的核酸检测过程包括采集、保存、转运，样本核酸的提取和检测、结果的判读，整个流程的执行时间最快也需2个小时，无法做到实时出结果，此外，核酸检测需要专业人员在现场进行样本采集操作，这个过程需要投入固定的场地以及一定量的人力，这就极大降低了用户自发前往监测点的积极性。
[0005]因此，亟需对新型新冠辅助筛查方法及装置进行改进，以解决上述存在的问题。
专利技术内容
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：通过采集设备(1)采集用户的体征数据(2)；步骤二：所述采集设备(1)将所述体征数据(2)的信息转变为数字信号，并由网络模块(3)向云端(4)发送数据；步骤三：所述云端(4)接收数据之后，对数据进行格式转化后传送至深度神经网络模型(5)；步骤四：所述深度神经网络模型(5)根据数据进行分类，并将分类的结果由所述云端(4)反馈给所述采集设备(1)，并在所述采集设备(1)的显示设备(7)上进行展示。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查方法，其特征在于：所述采集设备(1)的系统形式包括APP、Web服务以及微信小程序中的一种或多种。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查方法，其特征在于：所述云端(4)包括后端服务(8)、数据预处理服务(9)以及数据格式处理模块(10)，所述步骤二还包括以下步骤：所述采集设备(1)向所述云端(4)发送http请求；所述后端服务(8)首先对所述http请求进行解析，然后调用相关的数据预处理服务(9)对数据进行清洗、过滤；再将数据送入到所述数据格式处理模块(10)，所述数据格式处理模块(10)对数据进行变换，形成压缩文件。4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的新型新冠辅助筛查方法，其特征在于：所述深度神经网络模型(5)的数据处理流程包括数据接收(12)、模型加载(13)以及模型预测(14)，具体步骤包括：所述数据接收(12)接收所述压缩文件，并通过所述模型加载(13)进行模型加载；加载完成后通过模型预测(14)进行预测；预测结束后，所述模型预测(14)将数据反馈到所述云端(4)。5.根据权利要求1所述的一种基于深度...

【专利技术属性】
技术研发人员：章恒靖，刘永昌，
申请(专利权)人：讯达律科苏州计算机信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：