申请/专利权人：郑州大学

申请日：2023-10-08

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN117612713B

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G16H10/60;G06V10/56;G06T11/00;G06T11/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开了一种基于云计算的脑卒中行为的智能分析系统及方法，包括步骤一：获取脑卒中患者的行为数据，基于脑卒中患者的行为数据得到脑卒中患者的行为状态值，行为获取模块将得到的行为状态值传送至服务器；步骤二：接收服务器传送的行为状态值，根据行为状态值与行为状态极值进行比较处理，得到行为类型，并根据行为类型，X‑Y二维坐标系形成行为状态图像，基于对行为状态图像进行处理，获得个人行为状态；本发明通过对脑卒中患者的行为数据进行获取，即通过周运动数据、工作维度数据和饮食数据进行数据处理得到脑卒中患者的行为状态值，使行为状态值的数值大小对脑卒中患者的表征更加局面，行为状态值对脑卒中患者的表征更加具体和可靠。

主权项：1.一种基于云计算的脑卒中行为的智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤一：获取脑卒中患者的行为数据，基于脑卒中患者的行为数据得到脑卒中患者的行为状态值，行为获取模块将得到的行为状态值传送至服务器；步骤二：接收服务器传送的行为状态值，根据行为状态值与行为状态极值进行比较处理，得到行为类型，并根据行为类型，X-Y二维坐标系形成行为状态图像，基于对行为状态图像进行处理，获得个人行为状态；行为数据包括脑卒中患者的周运动数据、工作维度数据和饮食数据；通过脑卒中患者的周运动数据得到脑卒中患者运动因子Y；通过脑卒中患者的工作维度数据得到脑卒中患者工作因子E；通过脑卒中患者的饮食数据得到脑卒中患者饮食因子N；脑卒中患者的行为状态值XW的获取过程为：通过公式获取得到脑卒中患者的行为状态值XW，其中，d1、d2、d3均为预设比例系数；脑卒中患者运动因子Y的获取过程为：周运动数据包括脑卒中患者的周运动强度、周运动频率和周运动时长；将周运动强度标记为Y1；将周运动频率标记为Y2；将周运动时长标记为Y3；对周运动数据的周运动强度Y1、周运动频率Y2和周运动时长Y3进行数据处理，获取脑卒中患者的运动因子Y，其中∈为特定比例系数，且∈0；脑卒中患者工作因子E的获取过程为：工作维度数据包括脑卒中患者的周工作时长、周工作强度和周休息指数；将周工作时长标记为E1；将周工作强度标记为E2；将周休息指数标记为E3；对工作维度数据的周工作时长E1、周工作强度E2和周休息指数E3进行数据处理，通过公式E＝E2×e-θ×E1+E3获取得到脑卒中患者的工作因子E；脑卒中患者饮食因子N的获取过程为：饮食数据包括脑卒中患者的周饮酒次数、周食盐摄入比、周胆固醇含量比；将周饮酒次数标记为N1；将周食盐摄入比标记为N2；将周胆固醇含量比标记为N3；对饮食数据的周饮酒次数N1、周食盐摄入比N2和周胆固醇含量比N3进行数据处理，通过公式获取得到脑卒中患者的饮食因子N；预设行为状态值的第一行为状态极值为XW1，行为状态值的第二行为状态极值XW2，其中，第一行为状态极值为XW1第二行为状态极值XW2；在XWXW1时，得到第一行为信号，对第一行为信号范围内脑卒中患者的人数进行统计；当XW1XWXW2时，得到第二行为信号，对并第二行为信号范围所述内脑卒中患者的人数进行统计；当XWXW2时，得到第三行为信号，对并第三行为信号范围内脑卒中患者的人数进行统计；将脑卒中患者的人数最多的行为信号的行为类型定为第一危险类型；将脑卒中患者的人数次之的行为信号的行为类型定为第二危险类型；将脑卒中患者的人数最少的行为信号的行为类型定为第三危险类型；获取第三危险类型所有脑卒中患者行为状态值的均值；建立X-Y二维坐标系，将第三危险类型所对应的行为状态值的均值在X-Y二维坐标系内构建一条基准线；分别获取将第一危险类型和第二危险类型的所有人的行为状态值，将所有人的行为状态值按连续周在X-Y二维坐标系内进行连线，形成行为状态图像；将每个人的行为状态图像的两端分别垂直与基准线作辅助线，使行为状态图像形成封闭的图像；对每个人的行为状态图像进行上色，对上色后的行为状态图像进行拍照得到行为状态照片，对行为状态照片放大若干倍形成像素表格照片，统计像素表格照片中上色的像素格个数；将位于基准线上部的像素格个数记为+Xg，将位于基准线下部的像素格个数记为-Xg；对基准线上部的像素格个数与基准线下部的像素格个数进行求和处理，得到行为状态像素格值XGg；若行为状态像素格值XGg＞0，则表示该个人的行为状态值整体向好；若行为状态像素格值XGg≤0，则表示该个人的行为状态值整体向差。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 郑州大学 一种基于云计算的脑卒中行为的智能分析系统及方法

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