【技术实现步骤摘要】
本专利技术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。
技术介绍
1、当前用于生命体征监测的系统虽然在医疗和健康管理方面具有重要作用，但仍存在诸多不足和弊端。首先，这些系统的监测范围相对有限，通常只能监测基本的生命体征如心率、血压和体温，而对于更复杂的生物标志物或睡眠质量等则无法监测，限制了其在诊断和治疗上的应用范围。其次，准确性和可靠性问题在极端环境下或剧烈运动时尤为突出，例如运动产生的振动可能导致心率监测手环的读数不准确。此外，长时间佩戴某些监测设备可能会造成不适，尤其是需要紧贴皮肤的传感器，而一些设备的体积和重量限制了其便携性。电池续航和能源效率也是一个问题，很多设备依赖电池供电，但电池续航时间通常有限。数据安全和隐私问题也不容忽视，生命体征数据的收集、传输和存储涉及用户敏感信息的保护。用户接受度和遵从性方面，由于对技术的不信任、对隐私的担忧或简单的忘记，用户可能不愿意或不一致地使用生命体征监测设备。此外，大量收集的生命体征数据需要有效的分析和解读，不正确的数据解析可能导致误诊或漏诊。成本和可及性问题也不容忽视，高级的生命体征监测系统往往价格昂贵，限制了其普及和使用，特别是在资源有限的地区。环境适应性也是一个挑战，在极端天气条件或特殊环境下，许多设备可能无法正常工作。设备的维护和耐用性也是需要考虑的因素，尤其是在面对日常磨损或极端条件时。技术兼容性和集成问题也是一个挑战，需要有效整合和兼容多设备和平台之间的数据。用户教育和培训对于正确使用生命体征监测设备并理解其输出是必要的。最后，用于医疗目的的
2、综上所述，尽管生命体征监测系统在医疗和健康监测方面具有巨大潜力，但它们在监测范围、准确性、舒适性、电池续航、数据安全、用户接受度、数据解读、成本、环境适应性、设备维护、技术兼容性、用户教育以及临床验证和法规遵从等方面仍面临诸多挑战和限制。为了克服这些问题，需要进行持续的技术创新、用户教育、法规制定以及对隐私和数据安全的重视。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，从而解决
技术介绍
中所指出的部分弊端和不足。
2、本专利技术解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：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。
3、进一步地，所述的集成智能预测算法包括：
4、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；
5、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；
6、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；
7、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。
8、进一步地，所述的深层次融合和动态特征捕捉包括以下步骤：
9、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：
10、
11、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·ln(d·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；
12、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：
13、
14、用于引入非线性，使得网络学习的特征；h·tan-1(i·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；
15、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：
16、
17、用于处理和分析随时间变化的生命体征数据，其中，m·tn·sin(p·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；
18、s4、在深层次数据融合阶段，应用融合函数：
19、i(u，v，w)＝s·(u·v)t·ln(|v-w|+1)+u·exp(-v·w)
20、用于将不同生命体征数据源的特征融合在一起；其中，s·(u·v)t·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；
21、s5、最后引入特征融合层及分类网络采用评分公式：
22、
23、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。
24、进一步地，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；
25、首先采用长短时记忆网络(lstm)结构通过应用递归关系公式：
26、r(n)＝an·r(n-1)+bn·sin(cn·r(n-1))
27、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r(n-1)的响应，其中sin(cn·r(n-1))部分增加了非线性处理，有助于捕捉时间依赖性；
28、然后引入transformer模型采用自注意力函数：
29、
30、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；
31、最后通过结合lstm和transfo本文档来自技高网...
【技术保护点】
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。
2.根据权利要求1所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于所述的集成智能预测算法包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于所述的深层次融合和动态特征捕捉包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于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
5.根据权利要求2所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于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；
6.根据权利要求2所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于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：
7.根据权利要求1所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于所述的多模态数据融合算法包括：
8.根据权利要求1所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于所述的异常检测的算法包括：
9.根据权利要求1所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于所述的环境自适应算法采用包括：
...【技术特征摘要】
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。
2.根据权利要求1所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于所述的集成智能预测算法包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于所述的深层次融合和动态特征捕捉包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种用于野战的可穿戴式生命体征监测系统，其特征在于所述识别生命体征数据中...
【专利技术属性】
技术研发人员：张修平，刘荣，胡明根，王兆海，林昭屹，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：
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