一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法及系统，涉及电数字数据处理技术领域，本发明专利技术采用高精度传感设备和参数校准模型对数据进行校准，通过加权融合算法实现时间同步与误差补偿，提高生理参数的准确性；同时，利用闭环反馈机制对疲劳指数与压力指数进行实时校正，并基于评估结果生成综合状态指数用于进一步分析与预测；通过机器学习技术预测综合状态指数的变化趋势，结合用户的生理数据提供针对性的动态康复方案，包括训练强度优化、饮食调整和休息周期规划等；建立定时反馈机制，使用户实时获取健康状态变化及调整建议，从而提高康复方案的科学性和及时性，显著优化康复效果及效率，同时实现智能健康管理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电数字数据处理，具体为一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法及系统。

技术介绍

1、锻炼康复状态估算方法起源于运动医学，旨在评估患者康复进度。随着运动生理学和生物力学的发展，逐渐形成科学的评估工具，如功能评估标准和生物标志物，推动康复治疗的个性化和精确化。

2、现有技术中的，公开号为cn106570346a，名称为生理状况评估因子确定方法、生理状况评估因子确定系统。该生理状况评估因子确定方法，包括步骤：获取基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子；获取基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子；对第二风险分子进行逻辑回归模型分析；计算第一风险分子与逻辑回归模型分析后的第二风险分子的相关系数，以确定第一风险分子与第二风险分子之间的相关性；根据第一风险分子与第二风险分子的相关性筛选出对某一生理状况的评估因子，以确定对某生理状况有价值的评估因子。其能够有效地提高风险因子质量，减少风险预测模型建模维度，提供行之有效的风险因子评估，为生理状况的风险预测提供有效依据。

3、以上技术方案在应用于术后康复的生理状态评估本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于，具体步骤包括：

2.根据权利要求1所述的一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于：步骤一具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于：步骤一具体还包括：

4.根据权利要求3所述的一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于：步骤二具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于：步骤三具体包括：

6.根据权利要求5所述的一种多维生理数据的时序融合与健...

【技术特征摘要】

1.一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于，具体步骤包括：

2.根据权利要求1所述的一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于：步骤一具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于：步骤一具体还包括：

4.根据权利要求3所述的一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于：步骤二具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种多维生理数据的时序融合与健康状态预测方法，其特征在于：步骤三具体包括：

6.根据权利要求5所述的一种多维生...

【专利技术属性】
技术研发人员：许蕊，吴贞，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第二医学中心，
类型：发明
国别省市：