一种基于慢特征分析和深度神经网络的AMS易感性评估系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于性能监控与深度神经网络的数据驱动AMS易感性评估系统，可以监控技术结合深度神经网络应用于低氧耐受能力动态性能评估中，学习SpO2慢特征和IHT过程采集的数据中关键信息，并对人体低氧耐受能力进行分类；利用慢特征分析和长短时记忆网络构建分类器，充分挖掘生理数据的本质特征，实现快速且高准确率地对个体耐低氧能力进行分类；本发明系统最突出的特征是引入性能监控与深度神经网络的思想对动态生理数据进行个体AMS易感性评估，同时，评估过程融合了由睡眠质量数据和LLS构成的低氧耐受适应域，以达到多角度全面评估效果；首次结合睡眠质量数据和LLS指标构建低氧耐受适应域，以消除LLS存在的主观性问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于慢特征分析和深度神经网络的AMS易感性评估系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114464319A
申请号 ：
CN202210037587.8
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2022-01-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
史大威王磊肖融陈婧王军政
申请人 ：
北京理工大学
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村南大街5号
代理机构 ：
北京理工大学专利中心
代理人 ：
李微微
优先权 ：
CN202210037587.8
主分类号 ：
G16H50/30
IPC分类号 ：
G16H50/30 G16H50/50 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H50/00
专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病
G16H50/30
用于计算健康指数; 个人健康风险评估
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16H 50/30
申请日 : 20220113
申请日 : 20220113
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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