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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明提供了一种心脏监测信息分析方法及系统，涉及医疗数据处理技术领域。方法包括：获取心脏康复患者的健康监测数据，进行特征提取以生成多个第一特征向量；通过特征融合模型生成每个第一特征向量对应的第二特征向量，对多个第二特征向量进行特征分类，得到多个静态特征和时空特征；对多个静态特征和时空特征进行特征融合，生成静态特征融合向量和时空特征融合向量；对静态特征融合向量和时空特征融合向量进行合并生成目标特征向量，对目标特征向量中的多个特征进行个性化分析生成个性化特征向量，将个性化特征向量输入到健康状态分析模型中，生成心脏康复患者的健康分析结果。本发明实现了为心脏康复患者提供精确的健康状态评估。

主权项：1.一种心脏监测信息分析方法，其特征在于，包括：获取心脏康复患者的健康监测数据并进行数据清洗得到心脏康复数据，对多组心脏康复数据进行特征提取，生成每组心脏康复数据对应的第一特征向量；将多个第一特征向量输入到特征融合模型中，生成每个第一特征向量对应的第二特征向量，对多个第二特征向量进行特征分类，构建得到静态特征集合和时空特征集合，分别存储有多个静态特征和时空特征；静态特征是与患者个体特征相关的静态参数，包括年龄、性别、既往病史，以及阶段性的检验项目数据；时空特征是与动态的健康监测数据相关的动态参数，包括心率波动、血压变化趋势；通过静态特征融合模型对静态特征集合中的多个静态特征进行特征融合，生成静态特征融合向量；通过时空特征融合模型对时空特征集合中的多个时空特征进行特征融合，生成时空特征融合向量；对静态特征融合向量和时空特征融合向量进行合并生成目标特征向量，对目标特征向量中的多个特征进行个性化分析，生成个性化特征向量，将个性化特征向量输入到健康状态分析模型中，生成心脏康复患者的健康分析结果；将多个第一特征向量输入到特征融合模型中，生成每个第一特征向量对应的第二特征向量，包括：特征融合模型包括静态特征处理网络、时空特征处理网络和共享表示层，其中，静态特征处理网络包括输入层、全连接层和输出层，时空特征处理网络包括输入层、多个特征提取层和输出层；多个第一特征向量中的静态特征向量被静态特征处理网络的输入层接收，被全连接层处理后通过输出层映射到共享空间，多个第一特征向量中的时空特征向量被时空特征处理网络的输入层接收，被多个特征提取层处理后通过输出层映射到共享空间，最终输出多个第二特征向量；特征融合模型的总损失函数为： ；其中，为总损失，为静态特征处理网络的任务损失，为时空特征处理网络的任务损失，为共享损失，、、分别为静态特征处理网络的任务损失、时空特征处理网络的任务损失和共享损失的权重；对于静态特征融合模型和时空特征融合模型，还包括：通过静态特征融合模型对静态特征集合中的多个静态特征进行特征融合，包括：计算静态特征集合中每个静态特征的方差，对多个静态特征的方差进行归一化处理后作为静态特征集合中对应的静态特征的融合权重，根据每个静态特征的融合权重对静态特征集合中多个静态特征进行加权融合，得到静态特征融合向量；通过时空特征融合模型对时空特征集合中的多个时空特征进行特征融合，包括：根据时空特征集合中每个时空特征对应的目标评价值计算时空特征集合中每个时空特征与时空特征对应的目标评价值之间的协方差，并采用如下公式计算得到每个时空特征的权重参考因子： ；式中，为第个时空特征的权重参考因子，为第个时空特征与第个时空特征对应的目标评价值之间的协方差，、分别为第个时空特征和目标评价值的标准差；将多个时空特征对应的权重参考因子进行归一化处理后确定时空特征集合中每个时空特征的融合权重，根据时空特征的融合权重对时空特征集合中多个时空特征进行加权融合，得到时空特征融合向量；对目标特征向量中的多个特征进行个性化分析，生成个性化特征向量，包括：根据阶段健康状态评分对每位心脏康复参考患者的历史健康监测数据进行分类，提取多组心脏康复参考数据并构建得到第一参考集合和第二参考集合，第一参考集合包括对应的阶段健康状态评分均大于预设健康阈值的多组心脏康复参考数据，第二参考集合包括对应的阶段健康状态评分均不大于预设健康阈值的多组心脏康复参考数据；分别计算第一参考集合和第二参考集合中每个特征的均值，根据目标特征向量分别计算心脏康复患者在每个特征上与第一参考集合和第二参考集合之间的距离，根据心脏康复患者在每个特征上与第一参考集合和第二参考集合之间的距离对目标特征向量中的多个特征进行个性化分析，生成个性化特征向量，具体包括： ；式中，为个性化特征向量，为心脏康复患者在第个特征上与第一参考集合之间的距离，为心脏康复患者在第个特征上与第二参考集合之间的距离，为目标特征向量中的第个特征，为目标特征向量中特征的总数；其中，对于和： ； ；其中，为第一参考集合中第个患者在特征上的值，为第一参考集合中患者的总数，为第二参考集合中第个患者在特征上的值，为第二参考集合中患者的总数。

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