模型构建方法、参数配置方法以及相关装置制造方法及图纸

本申请提供了一种模型构建方法、参数配置方法以及相关装置。该方法包括：获取目标装置对应的用户个体数据；目标装置为用户所使用的供血驱动装置；用户个体数据包括用户的生理指标数据；将生理指标数据中各个指定时间段内的肌肉电数据采用行为规律拟合函数进行拟合处理，得到第一行为规律拟合数组；以第一行为规律拟合数组在各个指定时间段内的定积分，作为用户在各个指定时间段内的运动强度；基于运动强度构建个体化参数配置模型；个体化参数配置模型用于预测与用户所处身体状态匹配的目标设备参数。本申请能够构建个体化参数配置模型，使供血驱动装置能够在该模型的辅助配置下更为适配于用户身体状态，降低供血驱动装置的定制化成本。定制化成本。定制化成本。

【技术实现步骤摘要】
模型构建方法、参数配置方法以及相关装置


[0001]本申请的实施方式涉及驱动设备领域，更具体地，本申请的实施方式涉及一种模型构建方法、参数配置方法以及相关装置。

技术介绍

[0002]心血管疾病是威胁人类健康的主要杀手之一。多数心血管疾病最终会影响到左心室功能，导致心脏功能下降。心脏泵，又称为目标装置，可部分或全部替代心脏的泵血功能，减轻左心室负担，满足全身组织、器官的血液灌注需求，提高用户生存质量。
[0003]相关技术中，心脏泵通常为定速工作模式，即泵的转速和流量保持恒定。这种心脏泵虽然可以缓解用户的心脏负担，恢复一定心脏功能，然而，定速泵所产生的非搏动血流，会影响血液循环系统中微小动脉的自身调节，导致血液过度稀释，血液携氧能力下降，整个心动周期的血液动力学特性不稳定。
[0004]目前，对医疗器械、耗材、药物等医疗产品的定制化研发、生产、使用的费用均高居不下。相关技术中，通常是为用户装配使用相关的器械设备，并通过对用户的恢复训练使用户主动适应器械设备。因而，现有的心脏泵、动脉泵等设备缺乏对用户的适应性调整。此外，相关技术中，数据模型往往是针对于大规模人群建立的，建模难度大，周期长，研发成本高，难以应用于产品的定制化场景。
[0005]因此，亟待设计一种全新的技术方案，用以克服相关技术中存在的技术问题。

技术实现思路

[0006]在本上下文中，本申请的实施方式期望提供一种模型构建方法、参数配置方法以及相关装置，用以构建个体化参数配置模型，使供血驱动装置能够在个体化参数配置模型的辅助配置下更为适配于用户身体状态，降低供血驱动装置的定制化成本，有利于供血驱动装置的推广应用。
[0007]在本申请实施方式的第一方面中，提供了一种模型构建方法，包括：
[0008]获取目标装置对应的用户个体数据；目标装置为用户所使用的供血驱动装置；用户个体数据包括用户的生理指标数据；
[0009]将生理指标数据中各个指定时间段内的肌肉电数据采用行为规律拟合函数进行拟合处理，得到第一行为规律拟合数组；
[0010]以第一行为规律拟合数组在各个指定时间段内的定积分，作为用户在各个指定时间段内的运动强度；
[0011]基于运动强度构建个体化参数配置模型；其中，个体化参数配置模型用于预测与用户所处身体状态匹配的目标设备参数；目标设备参数包括目标装置在用户所处身体状态下相匹配的驱动部件运行参数。
[0012]在本申请实施方式的第二方面中，提供了一种模型构建装置，该装置包括：
[0013]获取单元，用于获取目标装置对应的用户个体数据；目标装置为用户所使用的供
血驱动装置；用户个体数据包括用户自身的生理指标数据、诊疗信息、目标装置属性中的至少一个；
[0014]拟合单元，用于将生理指标数据中各个指定时间段内的肌肉电数据采用行为规律拟合函数进行拟合处理，得到第一行为规律拟合数组；
[0015]定积分单元，用于以第一行为规律拟合数组在各个指定时间段内的定积分，作为用户在各个指定时间段内的运动强度；
[0016]构建单元，用于基于运动强度构建个体化参数配置模型；其中，个体化参数配置模型用于预测与用户所处身体状态匹配的目标设备参数；目标设备参数包括目标装置在用户所处身体状态下相匹配的驱动部件运行参数。
[0017]在本申请实施方式的第三方面中，提供了一种参数配置方法，包括：
[0018]获取目标装置对应的用户个体数据；目标装置为用户所使用的供血驱动装置；用户个体数据包括用户自身的生理指标数据；
[0019]基于用户个体数据通过个体化参数配置模型预测与用户身体状态匹配的目标设备参数；其中，个体化参数配置模型是基于运动强度构建的；运动强度是采用行为规律拟合函数第生理指标数据中各个指定时间段内的肌肉电数据进行拟合处理得到的；用户所处身体状态至少包括肌肉发力程度；目标设备参数包括目标装置在用户所处身体状态下相匹配的驱动部件运行参数；
[0020]基于目标设备参数配置目标装置。
[0021]在本申请实施方式的第四方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面中任一项所述的模型构建方法。
[0022]在本申请实施方式的第五方面中，提供了一种计算设备，所述计算设备包括：至少一个处理器、存储器和输入输出单元；其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的计算机程序来执行第一方面中任一项所述的模型构建方法。
[0023]本申请实施例中，提供了一种模型构建方法、参数配置方法以及相关装置。本申请实施例中，获取用户所使用的供血驱动装置(即目标装置)对应的用户个体数据，该用户个体数据包括用户的生理指标信息。此处，用户个体数据能够反映出用户当前所处身体状态，为后续对个体化的模型定制方式提供数据基础。获取用户个体数据之后，将生理指标数据中各个指定时间段内的肌肉电数据采用行为规律拟合函数进行拟合处理，得到第一行为规律拟合数组。进而，以第一行为规律拟合数组在各个指定时间段内的定积分，作为用户在各个指定时间段内的运动强度。最终，基于运动强度构建个体化参数配置模型，该个体化参数配置模型用于预测与用户所处身体状态匹配的目标设备参数。该目标设备参数包括目标装置在用户所处身体状态下相匹配的驱动部件运行参数。
[0024]本申请实施例中，通过行为规律拟合函数将生理指标数据中的肌肉电数据拟合为行为规律数组，得到用户在各个时间段内的运动强度，再结合各个时间段内的运动强度分析出该用户的运动强度变化规律，从而构建出符合用户个体情况的个体化参数配置模型，使供血驱动装置能够在该个体化参数配置模型的辅助配置下更为适配于用户身体状态，降低供血驱动装置的定制化成本，有利于供血驱动装置的推广应用。
附图说明
[0025]通过参考附图阅读下文的详细描述，本申请示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本申请的若干实施方式，其中：
[0026]图1为本申请一实施例提供的一种模型构建方法的流程示意图；
[0027]图2为本申请一实施例提供的一种肌肉电传感器的原始数据示意图；
[0028]图3为本申请一实施例提供的一种肌肉电传感器的定积分效果示意图；
[0029]图4为本申请一实施例提供的一种频域特征能量密度的示意图；
[0030]图5为本申请一实施例提供的一种频域特征能量密度的定积分效果示意图；
[0031]图6为本申请一实施例提供的一种加速度传感器和陀螺仪的原始数据示意图；
[0032]图7为本申请一实施例提供的一种加速度传感器和陀螺仪的滤波效果示意图；
[0033]图8为本申请一实施例提供的一种加速度传感器和陀螺仪的定积分效果示意图；
[0034]图9为本申请一实施例提供的一种供血驱动装置的参数配置方法的流程示意图；
[0035]图10为本申请一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型构建方法，其特征在于，包括：获取目标装置对应的用户个体数据；所述目标装置为用户所使用的供血驱动装置；所述用户个体数据包括用户的生理指标数据；将所述生理指标数据中各个指定时间段内的肌肉电数据采用行为规律拟合函数进行拟合处理，得到第一行为规律拟合数组；以所述第一行为规律拟合数组在各个指定时间段内的定积分，作为用户在各个指定时间段内的运动强度；基于所述运动强度构建个体化参数配置模型；其中，所述个体化参数配置模型用于预测与用户所处身体状态匹配的目标设备参数；所述目标设备参数包括所述目标装置在用户所处身体状态下相匹配的驱动部件运行参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述生理指标数据中各个指定时间段内的肌肉电数据采用行为规律拟合函数进行拟合处理，得到第一行为规律拟合数组之后，还包括：基于所述第一行为规律拟合数组，对用户在各个指定时间段内的肌肉运动情况进行标注，并获取被标注的指定时间段内的肌肉发力强度；其中，在被标注的指定时间段内用户使用肌肉进行的运动达到设定强度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一行为规律拟合数组，对用户在各个指定时间段内的肌肉运动情况进行标注，并获取被标注的指定时间段内的肌肉发力强度，包括：将所述第一行为规律拟合数组进行傅里叶变换，并以傅里叶变换结果的绝对值的平方，作为各个指定时间段内的频域特征能量密度；将各个指定时间段内的频域特征能量密度采用行为规律拟合函数进行拟合处理，得到第二行为规律拟合数组；根据所述第二行为规律拟合数组中各个指定时间段内的定积分，将定积分大于预设阈值的指定时间段采用发力标识进行标注；以所述第二行为规律拟合数组中对应的定积分，作为用户在被标注的指定时间段内的肌肉发力强度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述运动强度构建个体化参数配置模型，包括：基于各个指定时间段内的运动强度、以及被标注的指定时间段内的肌肉发力强度，构建出第二运动模式参数配置模型；其中，所述第二运动模式参数配置模型用于预测所述目标设备参数；所述第二运动模式参数配置模型表示为如下公式：其中，V
max
由用户当前行为状态下的最大设备参数，V
min
由用户当前行为状态下的最小设备参数，V
tar
为所述目标设备参数，S为当前指定时间段内的运动强度，S
max
为历史最大运动强度，w1为第一自定义权重，Spd为当前指定时间段内的肌肉发力强度，Spd
max
为历史最大
肌肉发力强度，w2为第二自定义权重。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标装置对应的用户个体数据之后，还包括：将所述生理指标数据中各个指定时间段内的加速度数据和/或陀螺仪数据采用行为规律拟合函数进行拟合处理，得到第三行为规律拟合数组；以所述第三行为规律拟合数组在各个指定时间段内的定积分，作为用户在各个指定时间段内的运动量。6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔元风，曾凡，孙德佳，朱江烽，阎昶安，王明刚，
申请(专利权)人：上海萱闱医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：