[发明专利]袖带式无创血流动力学人工智能云端监测系统及方法

摘要

本发明提出了一种袖带式无创血流动力学人工智能云端监测系统及方法，包括：袖带式电极、数据采集盒、信息监控终端、人工智能云端远程服务器，袖带式电极包括：袖带式血压测量、内置于血压袖带内的袖带隐藏式ECG及ICG电极；数据采集盒对血压数据、ECG及ICG信号进行同步数据初步处理，生成人体ECG及ICG无创心脏血流动力学状态原始数据，发送至人工智能云端远程服务器进行存储滤波运算；信息监控终端数据呈现给用户。本发明的袖带式ICG内置电极，使被测者不需他人帮助即可完成ICG检测。数据采集盒只负责完成数据采集及传输，而数据处理及人工智能等复杂运算在分离的人工智能云端服务器完成，大幅降低本地的数据采集盒硬件要求，降低体积及成本。

主权项

1.一种袖带式无创血流动力学人工智能云端监测系统，其特征在于，包括：袖带式电极、至少一个数据采集盒、至少一个信息监控终端、人工智能云端远程服务器，其中，所述袖带式电极包括：袖带隐藏式ICG电极，其中，启动ICG检测，所述袖带式隐藏ICG电极通过袖带产生的固定压力采集被测人的ICG数据，并将所述ICG数据发送至所述数据采集盒；每个所述数据采集盒用于对ICG信号进行采集和预处理，然后将ICG原始信号，通过网络发送至所述人工智能云端远程服务器；所述人工智能云端远程服务器用于对所述数据采集盒发送来的经过预处理的ICG原始信号进行存储、滤波运算、深度机器学习，将结果发送至信息监控终端，其中，所述人工智能云端远程服务器包括：数据获取模块、标准化处理模块、模型构建模块、算法优化模块和模型训练模块，所述人工智能云端远程对发送来的经过预处理的ICG原始信号进行存储、滤波运算、深度机器学习，包括如下步骤：(1)所述数据获取模块数据获取：由所述数据获取模块保存心血管ICG大数据，包括：ICG、血压、患者个体信息、诊断合并症及用药信息；(2)所述标准化处理模块对数据进行如下标准化处理：由所述标准化处理模块将原始ICG数字信号进行标准化，在时间轴与幅度都做标准化；信号特征提取以及分析，应用小波阈值去燥法和小波熵算法，对预存的患者诊断信息及用药信息进行结构化；(3)所述模型构建模块进行模型构建：由所述模型构建模块构建多层卷积神经网络，其中模型最后一层是处理多分类任务的softmax层；(4)所述算法优化模块执行优化算法：所述算法优化模块采用残差网络，对每个卷积层，使用DropOut、MaxPooling和修正线性激活函数技术，以优化该网络，使数据能够适应网络；(5)所述模型训练模块执行模型训练：所述模型训练模块将处理后的数据导入深度学习模型，经过多个训练周期，搜索优化目标函数的参数，达到多种优化目标函数，包括：最佳心血管病变的分类模型或降压幅度最大用药选择；所述信息监控终端将接收到的人体心脏血流动力学状态数据呈现给被测人或其监护人查看，以对被测人的身体状态实时监控。