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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种妊娠风险预警管理系统，涉及医疗信息处理技术领域，其采用基于深度学习的人工智能技术对孕妇的生理状态进行实时监测和数据分析，以捕捉到孕妇的心率、血压和脉搏频率的时序变化特性，进而基于孕妇各项生理状态参数的时序多模态融合特征来智能判断孕妇的生理状态是否存在异常。这样，减轻医疗人员的工作负担，保障母婴的健康安全。

主权项：1.一种妊娠风险预警管理系统，其特征在于，包括：孕妇生理状态监测模块，用于获取由可穿戴设备采集的被监控孕妇对象的生理状态参数的时间序列，其中，所述生理状态参数包括心率值、血压值、脉搏频率值；生理状态参数时序编码模块，用于对所述生理状态参数的时间序列进行参数样本级时序特征提取以得到心率值时序关联隐含特征向量、血压值时序关联隐含特征向量和脉搏频率值时序关联隐含特征向量；生理状态参数规整模块，用于对所述生理状态参数的时间序列进行数据规整以得到心率值时序输入向量、血压值时序输入向量和脉搏频率值时序输入向量；多尺度特征门控融合模块，用于将所述心率值时序关联隐含特征向量和所述心率值时序输入向量、所述血压值时序关联隐含特征向量和所述血压值时序输入向量以及所述脉搏频率值时序关联隐含特征向量和所述脉搏频率值时序输入向量输入基于门控响应的特征动态交互融合模块以得到心率多尺度门控融合特征向量、血压多尺度门控融合特征向量和脉搏频率多尺度门控融合特征向量；生理状态预警管理模块，用于基于所述血压多尺度门控融合特征向量、所述心率多尺度门控融合特征向量和所述脉搏频率多尺度门控融合特征向量的多模态融合特征，判断所述被监控孕妇对象的生理状态是否存在异常；其中，所述多尺度特征门控融合模块，包括：特征联合单元，用于将所述心率值时序关联隐含特征向量和所述心率值时序输入向量输入特征联合模块以得到心率多尺度时序特征联合表示向量；信息融合门控响应计算单元，用于将所述心率多尺度时序特征联合表示向量输入门控响应函数以得到信息融合的响应门；信息融合单元，用于计算一与所述信息融合的响应门的差值，并以所述信息融合的响应门和所述差值作为权重，来计算所述心率值时序关联隐含特征向量和所述心率值时序输入向量的按位置加权和以得到所述心率多尺度门控融合特征向量。

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权利要求：

百度查询： 吉林大学 妊娠风险预警管理系统