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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明涉及一种用于吞咽肠内营养喂食的智能决策系统及方法，涉及肠内营养喂食技术领域。该方法包括：获取由可穿戴监测设备采集的患者吞咽压力的时间序列；对所述患者吞咽压力的时间序列进行吞咽压力隐含关联分析以得到吞咽压力局部时序隐含关联特征向量的集合；将所述吞咽压力局部时序隐含关联特征向量的集合输入自监督特征序列显著性增强模块以得到吞咽压力全时域显著化融合表示向量；基于所述吞咽压力全时域显著化融合表示向量来确定吞咽决策意见。这样，可以利用深度学习算法从中学习患者的吞咽模式，并引入自监督显著增强机制对吞咽特征进行全时域显著化处理，从而根据经过显著化处理后的吞咽特征分布模式来对进食速度进行自适应调整。

主权项：1.一种用于吞咽肠内营养喂食的智能决策系统，其特征在于，包括：吞咽压力数据采集模块，用于获取由可穿戴监测设备采集的患者吞咽压力的时间序列；吞咽压力隐含关联分析模块，用于对所述患者吞咽压力的时间序列进行吞咽压力隐含关联分析以得到吞咽压力局部时序隐含关联特征向量的集合；自监督显著增强模块，用于将所述吞咽压力局部时序隐含关联特征向量的集合输入自监督特征序列显著性增强模块以得到吞咽压力全时域显著化融合表示向量；吞咽决策生成模块，用于基于所述吞咽压力全时域显著化融合表示向量来确定吞咽决策意见；其中，所述自监督显著增强模块，包括：自监督打分单元，用于计算所述吞咽压力局部时序隐含关联特征向量的集合中各个吞咽压力局部时序隐含关联特征向量的自监督打分权重以得到自监督打分权重的集合；显著性增强单元，用于以所述自监督打分权重的集合对所述吞咽压力局部时序隐含关联特征向量的集合进行显著性增强以得到所述吞咽压力全时域显著化融合表示向量；其中，所述吞咽压力隐含关联分析模块，包括：序列切分单元，用于基于预定时间尺度对所述患者吞咽压力的时间序列进行序列切分以得到吞咽压力局部时间序列的集合；吞咽压力序列编码单元，用于将所述吞咽压力局部时间序列的集合中的各个吞咽压力局部时间序列分别通过吞咽压力序列编码器以得到所述吞咽压力局部时序隐含关联特征向量的集合；其中，所述吞咽压力序列编码器为基于双向长短期记忆神经网络模型的吞咽压力序列编码器；其中，所述自监督打分单元，用于：计算所述吞咽压力局部时序隐含关联特征向量的集合的全局均值特征向量；将各个所述吞咽压力局部时序隐含关联特征向量通过全连接层后，将得到的特征向量与所述全局均值特征向量的转置向量进行相乘以得到所述自监督打分权重的集合；其中，所述显著性增强单元，包括：归一化子单元，用于对所述自监督打分权重的集合进行归一化处理以得到归一化自监督打分权重的集合；全时域显化子单元，用于以所述归一化自监督打分权重的集合作为权重序列，计算所述吞咽压力局部时序隐含关联特征向量的集合的逐向量加权和以得到所述吞咽压力全时域显著化融合表示向量；其中，所述归一化子单元，用于：使用函数对所述自监督打分权重的集合进行归一化处理以得到所述归一化自监督打分权重的集合；其中，所述吞咽决策生成模块，用于：将所述吞咽压力全时域显著化融合表示向量通过基于分类器的吞咽决策意见生成器以得到所述吞咽决策意见，所述吞咽决策意见用于表示增大进食速度或降低进食速度。

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