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申请/专利权人：浙江大学医学院附属邵逸夫医院
摘要：本发明涉及心脏康复设备控制方法，具体地说是基于多数据融合的心脏康复设备控制方法。利用传感器从患者体内外收集包括心电图ECG、血压、心率变异性HRV和动作传感器数据在内的多种数据，并对收集到的数据进行清洗、归一化及时间序列同步处理；使用深度学习或传统机器学习技术对各种数据进行特征提取，并采用基于图神经网络的多数据融合算法，以实现不同源数据的整合并提高预测准确性，其中所述的多数据融合算法采用多层次结构，每层处理不同类型的数据，合成统一的数据表示；基于多数据融合的结果，利用强化学习生成个性化的心脏康复控制策略，并引入实时反馈调整机制，根据患者的即时反馈和设备运行状态调整控制策略。
主权项：1.基于多数据融合的心脏康复设备控制方法，其特征在于包括以下步骤：利用传感器从患者体内外收集包括心电图ECG、血压、心率变异性HRV和动作传感器数据在内的多种数据，并对收集到的数据进行清洗、归一化及时间序列同步处理；使用深度学习或传统机器学习技术对各种数据进行特征提取，并采用基于图神经网络的多数据融合算法，以实现不同源数据的整合并提高预测准确性，其中所述的多数据融合算法采用多层次结构，每层处理不同类型的数据，合成统一的数据表示；基于多数据融合的结果，利用强化学习生成个性化的心脏康复控制策略，并引入实时反馈调整机制，根据患者的即时反馈和设备运行状态调整控制策略；将控制算法集成到心脏康复设备中，并使用统计和机器学习方法评估系统的性能，包括预测准确性、响应时间和患者康复效果，根据评估结果调整和优化数据融合和控制策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学医学院附属邵逸夫医院 基于多数据融合的心脏康复设备控制方法
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