[发明专利]一种无创血红蛋白浓度值的检测方法、装置、系统及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种无创血红蛋白浓度值的检测方法，其特征在于：

S1、获取多个光电脉搏波信号和多个与各个光电脉搏波信号相关的浓度值，基于每一组光电脉搏波信号的计算，获取多个与各个光电脉搏波信号相关的相关值，建立包含所有相关值的总参数集以及预设的目标子集；

S2、按照子集更新策略，更新目标子集，预设迭代值M，按照组合集生成策略，基于当前的目标子集从总参数集中生成元素数量为迭代值M且满足精度条件的组合子集，组合子集用于抽取可更新目标子集的精准元素；

S3、基于目标子集建立系统模型，将系统模型存储于模型库中，模型库用于存储多个对应于不同的迭代值M的系统模型，按照模型判断策略，判断当前模型库中的各个迭代值M中是否存在为满足系统精度条件的最小值，若是则执行S5；若否则执行S4；

S4、基于判断结果更新迭代值M，并返回S2；

S5、基于判断结果，获取对应的系统模型为最终模型；

S6、获取多个光电脉搏波信号，基于每一组光电脉搏波信号的计算，获取多个与各个光电脉搏波信号相关的输入值，建立包含所有输入值的总输入集；

S7、按照目标子集抽取策略，从总输入集中选取迭代值M个输入值，将各个输入值代入最终模型中，获得浓度输出值。

2.根据权利要求1所述的一种无创血红蛋白浓度值的检测方法，其特征在于：

在S2的步骤中，包括，

S21、按照子集更新策略，基于抽取的精准元素更新目标子集；

S22、预设迭代值M，基于目标子集内元素的数量，从目标子集在总参数集的补集中随机抽取补充子集，获取目标子集和补充子集的并集作为组合子集，组合子集的数量为预设的迭代值M；

S23、基于各个组合子集建立多个回归模型，判断当前的多个回归模型是否满足数量条件，若是则执行S24；若否则执行S21；

S24、按照精准值抽取策略，从补充子集中获取预设数量的精准元素；

S25、获取目标子集内元素的数量，基于目标子集建立回归模型并计算回归模型的均方差值，判断当前的目标子集是否满足模型精度条件，若是则执行S3；若否则执行S21。

3.根据权利要求2所述的一种无创血红蛋白浓度值的检测方法，其特征在于：

在S24的步骤中，包括，

S241、计算各个回归模型的均方差值，按照权值赋予策略，基于各个回归模型的均方差值，赋予各个补充子集中各个元素对应的权值，均方差值越小权值越大；

S242、预设更新值G，计算每一个元素对应的各个权值之和获取权值和，按照权值比较策略，获取更新值G个权值和较大的元素为精准元素。

4.根据权利要求1所述的一种无创血红蛋白浓度值的检测方法，其特征在于：

在S3的步骤中，包括，

S31、预设模型库，基于当前迭代值M的目标子集建立系统模型，按照模型对比策略，判断当前的模型库中是否存在待对比模型，若是则执行S33；若否则执行S32；

S32、将当前的系统模型作为判准模型,判断判准模型是否满足精度条件，并执行S4；

S33、将当前的系统模型作为判准模型；

S34、判断待对比模型是否满足精度条件，基于判断结果选取对应于判准模型的模型判断策略；

S35、基于选取的模型判断策略，判断判准模型是否满足当前的系统精度条件，若是则执行S5；若否则执行S4；

在S4的步骤中，基于判断结果，更新迭代值M，将当前的判准模型作为待对比模型存储于模型库，返回S2；

在S5的步骤中，获取当前的待对比模型为最终模型。