异常判定模型的生成方法、异常判定装置、异常判定方法以及已学习模型制造方法及图纸

异常判定模型的生成方法包括：通过配置于床(BD)的载荷传感器(LS1、LS2、LS3、LS4)来检测受检者(S)的载荷；制作将基于检测到的载荷而得到的多种特征量分别与异常状态建立对应而得到的示教数据；通过使用所述示教数据进行的有监督机器学习，制作基于所述多种特征量来将所述受检者的状态分类为所述异常状态的模型，并基于该模型来将所述多种特征量中的至少一种确定为解释变量；以及通过使用所述解释变量进行的机器学习，生成基于所述解释变量来判定所述受检者处于所述异常状态的异常判定模型。所述多种特征量包括通过对所述受检者的载荷进行短时傅里叶变换而计算出的频率特征量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术涉及异常判定模型的生成方法、异常判定装置、异常判定方法以及已学习模型。

技术介绍

1、一种在医疗、护理的现场以不在床上的受检者的身体上装配测量设备的方式判定受检者的状态的系统已被提出。具体而言，例如已知如下系统，其通过载荷检测器来检测床上的受检者的载荷，并基于检测到的载荷来进行在床/离床的判定、呼吸状态的判定等。

2、专利文献1公开了一种生物体信息监测系统，其基于载荷检测器的检测值来判定床上的受检者的数量、受检者的呼吸次数等。专利文献2公开了一种生物体信息监测系统，其基于载荷检测器的检测值来求出受检者的体轴方向等。

3、现有技术文献

4、专利文献

5、专利文献1：日本专利第6321719号说明书

6、专利文献2：日本专利第6594399号说明书

技术实现思路

1、专利技术所要解决的问题

2、在专利文献1、2所记载的系统中，在进行床上的受检者的状态判定时，需要考虑受检者的体动对载荷变动产生的影响。此外，即使在希望消除由受检者的体动本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种异常判定模型的生成方法，所述异常判定模型判定床上的受检者处于异常状态，其中，所述异常判定模型的生成方法包括：

2.根据权利要求1所述的异常判定模型的生成方法，其中，

3.根据权利要求1或2所述的异常判定模型的生成方法，其中，

4.根据权利要求3所述的异常判定模型的生成方法，其中，

5.根据权利要求4所述的异常判定模型的生成方法，其中，

6.根据权利要求4或5所述的异常判定模型的生成方法，其中，

7.根据权利要求1～6中任一项所述的异常判定模型的生成方法，其中，

8.根据权利要求1～7中任一项所述的...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种异常判定模型的生成方法，所述异常判定模型判定床上的受检者处于异常状态，其中，所述异常判定模型的生成方法包括：

2.根据权利要求1所述的异常判定模型的生成方法，其中，

3.根据权利要求1或2所述的异常判定模型的生成方法，其中，

4.根据权利要求3所述的异常判定模型的生成方法，其中，

5.根据权利要求4所述的异常判定模型的生成方法，其中，

6.根据权利要求4或5所述的异常判定模型的生成方法，其中，

7.根据权利要求1～6中任一项所述的异常判定模型的生成方法，其中，

8.根据权利要求1～7中任一项所述的异常判定模型的生成方法，其中，

9.一种异常判定装置，其判定床上的受检者处于异常状态，其中，所述异常判定装置具备：

10.根据权利要求9所述的异常判定装置，其中，

11.根据权利要求10所述的异常判定装置，其中，

12.根据权利要求11所述的异常判定装置，其中，

13.根据权利要求11或12所述的异常判定装置，其中，

14.根据权利要求9～13中任一项所述的异常判定装置，其中，

...

【专利技术属性】
技术研发人员：布施透，财津裕介，
申请(专利权)人：美蓓亚三美株式会社，
类型：发明
国别省市：