[发明专利]一种可穿戴设备数据的处理方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种可穿戴设备数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取可穿戴设备采集的生理参数，并根据所述生理参数确定临床参数特征，其中，所述临床参数特征与呼吸道的临床参数相关；

对所述生理参数进行截短，并根据所述生理参数确定截短信号的统计特征，根据所述统计特征和所述临床特征确定特征样本；

将所述特征样本输入测试模型，以获取与所述临床参数特征相对应的指数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述生理参数进行截短，并根据所述生理参数确定截短信号的统计特征，根据所述统计特征和所述临床特征确定特征样本包括：

利用预设的时间窗函数对所述生理参数进行截短，并根据所述生理参数确定与所述时间窗对应的统计特征；

将与所述时间窗对应的临床参数特征加入到所述统计特征中，生成所述时间窗内的特征样本。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测试模型采用随机森林分类器，训练所述测试模型包括：

从数据库中获取特征样本集，并将所述特征样本集分为训练样本集和测试样本集；

利用所述训练样本集进行所述随机森林分类器的训练，以确定所述随机分类器中各个决策树的训练模型；

利用所述测试样本集对各个所述训练模型进行测试，以确定所述测试样本集在各个所述训练模型上的测试结果，并根据所述测试结果的平均值计算公式确定所述测试模型的评估函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述训练样本集包括：训练集和验证集，且所述训练集和所述验证集，按照预设的比例进行数量的分配；

所述利用所述训练样本集进行所述随机森林分类器的训练，以确定所述随机分类器中各个决策树的训练模型之前，所述训练所述测试模型的方法还包括：

将所述训练样本集进行十折交叉验证，以生成二次验证样本集，利用包含有所述二次验证样本集的所述训练样本集进行所述随机森林分类器的训练。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生理参数通过安装在穿戴设备上的传感器获得；其中，所述传感器至少包括光电传感器，所述光电传感器检测经过人体血液和组织吸收后的反射光强度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述临床参数特征至少包括心率变异性、呼吸频率；

所述获取生理参数，并根据所述生理参数确定临床参数特征包括：

对所述光电传感器采集的所述生理参数利用时域分析方法或者频域分析方法确定所述心率变异性；

根据滤波器对所述光电传感器采集的所述生理参数进行分解、过滤，确定所述呼吸频率。

7.一种可穿戴设备数据的处理装置，其特征在于，所述装置包括获取模块、特征样本提取模块和指数生成模块；

所述获取模块，用于获取可穿戴设备采集的生理参数，并根据所述生理参数确定临床参数特征，其中，所述临床参数特征与呼吸道的临床参数相关；

所述特征样本提取模块，用于对所述生理参数进行截短，并根据所述生理参数确定截短信号的统计特征，根据所述统计特征和所述临床特征确定特征样本；

所述指数生成模块，用于将所述特征样本输入测试模型，以获取与所述临床参数特征相对应的指数。

8.一种可穿戴设备数据的处理系统，其特征在于，所述系统包括可穿戴设备和中央处理器；

所述可穿戴设备，用于获取生理参数；

所述中央处理器，用于根据所述生理参数确定临床参数特征，其中，所述临床参数特征与呼吸道的临床参数相关，用于对所述生理参数进行截短，并根据所述生理参数确定截短信号的统计特征，根据所述统计特征和所述临床特征确定特征样本，用于将所述特征样本输入测试模型，以获取与所述临床参数特征相对应的指数。

9.一种可穿戴设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的可穿戴设备数据的处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的可穿戴设备数据的处理方法。