[发明专利]基于多变量残差的用于人体健康监视的健康指数

权利要求书

1.一种用于监视人体健康的方法，包括：

从人体监视传感器数据；

用经编程的微处理器从所述传感器数据生成表征所述人体的生理健康的多个特征；

用经编程的微处理器使用多变量模型基于所生成的多个特征的值来估计表征正常人体生理机能的所述特征的值；

用经编程的微处理器求出所估计的值与所生成的值之间的差值以提供所述特征的残差；

用经编程的微处理器使用高斯混合模型基于正常残差参考模式集合来确定所述残差表示正常残差模式的似然性；以及

用经编程的微处理器对所述似然性应用测试以给出所生成的特征是否表征正常生理行为的决定以提供对所述人体的生理健康偏离正常的早期指示。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用测试的步骤包括推导所述似然性的指数作为所述似然性的逆的对数，以及将所述指数与阈值作比较。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括用经编程的处理器为所述特征不表征正常生理行为的决定的持久性测试一系列所述给出的决定的步骤。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述估计值的步骤还包括对特征向量与示例性向量的库中的至少一些进行基于内核的比较，以将所述估计生成为关于所述比较加权了的那些示例性向量的线性组合，其中所述特征向量包括所述特征信号的值并且所述示例性向量中的每一个包括表示已知健康状态下的所述特征信号。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述特征向量与包括所述库的所述示例性向量相比较以选择所述示例性向量的子集供在所述基于内核的比较中用于生成所述估计。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据下式将所述估计生成为关于所述比较加权了的所述示例性向量的线性组合：

其中X_新是所述特征向量，x_i是所述示例性向量，X_估计是所述估计，并且K是所述基于内核的比较。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据下式将所述估计生成为关于所述比较加权了的所述示例性向量的线性组合：

其中X_新是所述特征向量，D是所述示例性向量中的至少一些的矩阵，X_估计是所述估计，并且是用于执行矩阵之间的所述基于内核的比较的运算符。

8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于内核的比较采取以下形式：

Kh(xa,xb)∝e-||xa-xb||pnh]]>

其中Xa和Xb是被比较的向量，h是常数，p是范数的阶数，并且n是提升范数的幂，以及K是比较的标量结果。