一种基于知识图谱的呼吸监测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于知识图谱的呼吸监测方法，其主要技术特点是：首先将传感器终端采集到的数据和相关疾病信息进行命名实体识别和关系抽取，构建呼吸监测数据知识图谱，然后通过图数据库Neo4j将其进行可视化。最后，在已有知识图谱的基础之上，建立呼吸监测指标与疾病关系的关联模型，实现对人体健康状态的感知分析，从而达到预测疾病的目的。本发明专利技术原理简单，实现简便，执行能力强，有大量数据依托，预测准确度高。本发明专利技术方案旨在能够效地为被监测者所患何种疾病提供合理的参考，同时也希望能够为预防呼吸方面的相关疾病提供一种行之有效的方法。效的方法。效的方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的呼吸监测方法


[0001]本专利技术涉及一种基于知识图谱的呼吸监测方法，基于Apriori算法构建呼吸监测指标与相关疾病的关联模型，对可能患有的疾病做出了预测，有效地为被监测者提供了合理的参考，为预防呼吸方面的相关疾病提供了一种行之有效的方法。

技术介绍

[0002]监测睡眠状态的技术在国内业界受到了广泛关注。在较早期研究中，有利用BP神经网络对睡眠呼吸暂停病症进行检测的技术方法。利用该方法开发的睡眠呼吸综合症智能检测系统，其预测的准确率能达到88.5％左右。近几年，常用多导睡眠图(Polysomnography，PSG)来监测睡眠呼吸暂停综合征。这种方法通过与身体各部位相连接的传感器对患者进行监测。
[0003]随着人们对睡眠监测技术需求量的增加，便携式睡眠监测系统应运而生。便携式睡眠监测系统分为脑电睡眠监测系统和非脑电睡眠监测系统。其中，非脑电睡眠监测系统以智能手环为代表，智能手环的工作原理是在智能手环内置三轴加速度传感器，根据人在睡眠时的活动幅度来判断睡眠状况。智能手环具有体积小、佩戴方便、功耗低、价格低廉等优点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的呼吸监测方法，其特征在于，包括：(1)确定呼吸监测指标；(2)采集呼吸监测指标的相关数据；(3)收集睡眠相关疾病的信息；(4)构建呼吸监测数据知识图谱；(5)数据离散化处理；(6)设计呼吸监测方法，实现对人体健康状态的感知。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述呼吸监测指标包括：呼吸强度、鼾声、心跳和脉搏。3.根据权利要求1
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2所述的方法，其特征在于，从传感器终端采集呼吸监测指标的相关数据，包括呼吸强度、鼾声大小、心跳频率和脉搏跳动次数。4.根据权利要求1
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3所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张翼英，王德龙，柳依阳，马彩霞，周保先，
申请(专利权)人：天津科技大学，
类型：发明
国别省市：