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申请/专利权人：上海大学

摘要：本发明提供一种基于LSTM模型的智能血压管理分析系统，包括依次连接的硬件平台、云平台及数据分析平台；硬件平台用于对血压及脉搏进行测量并将测量结果及测量时间数据上传到所述云平台；云平台用于将硬件平台的传来的所述测量结果及所述测量时间进行存储；数据分析平台用于对测量结果进行分析及比较。本发明能够根据血压及脉搏数据，拟合形成曲线图，并使用机器学习LSTM模型为每个用户建立一个专属的血压预测模型，能够有效进行预警提示；且本发明将用户与同年龄段用户的血压动态均值、血压负荷值、夜间血压下降率等评价指标进行比较，有助于用户了解同类用户的健康状况，并据此对自身健康状况进行改善。

主权项：1.一种基于LSTM模型的智能血压管理分析系统，其特征在于，包括依次连接的硬件平台、云平台及数据分析平台；所述硬件平台用于对血压及脉搏进行测量并将所述测量结果及测量时间数据上传到所述云平台；所述云平台用于将所述硬件平台传来的所述测量结果及所述测量时间进行存储；所述数据分析平台用于对所述测量结果进行分析及比较；所述数据分析平台包括用户注册登陆模块及与所述用户注册登录模块依次连接的数据录入存储模块、数据分析可视化模块、模型预测模块以及同类用户比较模块；所述数据录入模块与所述硬件平台相连，并分别与所述数据分析可视化模块、所述模型预测模块及所述同类用户比较模块连接；所述数据分析可视化模块与所述模型预测模块及所述同类用户比较模块相连；所述用户注册登录模块用于用户进行注册及登录；所述数据录入模块用于接收所述硬件平台及用户自身录入的血压及脉搏信息并进行录入存储，对一定时间段内的录入的数据添加标签并进行单独分析，并对异常数据进行过滤；所述数据分析可视化模块用于对血压及脉搏信息进行分析及显示；所述模型预测模块用于预测用户未来的血压状况；所述同类用户比较模块用于与同类用户的血压及脉搏信息进行比较；使用最邻近插值的方法，选用与缺失数据最近的数据进行填充；所述模型预测模块通过构建LSTM血压预测模型对用户血压进行预测；所述LSTM血压预测模型的样本数据包括血压负荷值、夜间血压下降率以及血压数值特征；所述LSTM血压预测模型的输入数据包括样本数量、时间步长和特征数量；所述同类用户比较模块根据同类用户的血压数据得到血压负荷率、夜间血压下降率、方差和动态均值，并与用户血压数据进行比较，得到用户在同类用户中的健康状况；对特定标签下：饭后、晨起、运动后的血压及脉搏数据进行单独分析，在分析一段时间内的血压状况时将这些标签数据筛除；根据用户的历史血压数据，并采用机器学习LSTM模型为每个用户建立一个专属的血压预测模型；LSTM模型的输入是三维的，三个输入的维度分别为：样本数量、时间步长和特征数量；为了符合LSTM模型的输入数据模式，需要对初始收集到的血压数据进行处理；其中，样本数量为使用的数据样本数量；时间步长为24小时；特征数量是对血压值进行特征处理后的特征数量；最后将数据转化为样本数量，时间步长，特征数量形式的三维数组作为模型的输入；模型预测模块根据LSTM模型预测未来24小时血压值的大致变化范围；将三维数组作为LSTM模型的输入量进行模型训练，通过对模型参数进行调参并使用交叉验证的方法验证模型优劣性；使用训练好的模型进行拟合得到血压变化趋势，进而预测未来时间内的血压变化，并进一步得到用户未来时间里出现临界高血压、高血压的可能性，进行预警提示。

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