CN116616708A - 一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法和系统 - Google Patents

一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法和系统，涉及智能穿戴设备技术领域，所述方法能够人体生理信号进行预处理，对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征；将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量，所述生理状态评估量用于表征各个生理特征对生理状态的影响程度；将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级。本发明不仅能是实现血压、血氧测量等常规功能，还能实现对人体生理状态的分类判别以及状态等级的可视化显示，使得用户对于自身状态的变化感知更加直观，便于用户理解和接受，并依据结果而对自身情况做出决定。

Description

一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法和系统
技术领域
本发明涉及智能穿戴设备技术领域，具体涉及一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法和系统。
背景技术
随着社会的发展、通信技术的进步，人们生活水平的不断提高，人们对生活质量的要求也不断提高，越来越多的穿戴设备已经进入到人们的日常生活之中，这些穿戴设备集成了多个传感器的设备可以从多个维度来实时感知用户的物理活动，采集人体不同的生命体征数据。例如蓝牙心率带：佩戴于人体胸部的利用蓝牙进行无线传输的可穿戴设备，内置心率传感器，可以实时检测人体的心率变化。臂式血压袖带：佩戴于人体上臂肱动脉处，内置血压传感器，可以实时测量人体血压的变化。
然而，更多的产品是对生命体征体征数据的直接显示，没有对人体的生理状态变化做出判别和评价，更面临着如何处理海量的生命体征数据的问题。例如：Jawbone Up手环、Nike fuel band手环、华为手环提供的只是用户的计步功能、卡路里和睡眠质量显示；POLYGON智能手表在此基础上增加了心率和血压显示的测量功能；dido智能手环能够提供心电的显示和记录功能，但不能实现状态的诊断。而随着人们对于可穿戴体域网产品需求的增加和使用场景的扩展，人体生理状态的分类判别已经逐渐成为当前使用者的主流需求。
现有可穿戴的技术都是对生命体征数据的测量和显示，如血压、心率、血氧等，但毕竟这类产品是面向于日常生活，没有达到医学标准，所以也不能作为疾病等状态的判断依据，只能给用户以感知和提醒。但单纯的体征数据并不能使使用者十分敏感，有的用户不具备这些体征数据的认知常识，且此类产品没有给出使用者生理状态的变化判别。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法、系统、设备及介质。
一方面，一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法，包括：
通过嵌入到智能穿戴设备上的多种生理信号传感器采集人体生理信号；
对所述人体生理信号进行预处理，按照预设的特征提取方法对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征；
将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量；
将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级，使用户可以根据自身生理状态所处的生理状态等级高低对自身情况进行选择性关注和感知。
优选地，所述生理信号传感器包括心率传感器、血压传感器、血氧传感器、计步器、睡眠传感器的一种或者多种，所述人体生理信号包括心率信号、血氧信号、运动信号、睡眠信号的一种或者多种。
优选地，对所述人体生理信号进行预处理包括：
对所述人体生理信号进行滤波处理，所述滤波处理包括均值滤波、带通滤波、尖峰滤波中的一种或者多种；
对滤波处理后的人体生理信号进行归一化处理，所述归一化处理包括时间对齐、采样率归一化、幅度归一化中的一种或者多种。
优选地，按照预设的特征提取方法对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征包括：
按照第一预设算法提取所述人体信号的统计特征，按照第二预设算法提取所述人体信号的熵特征；
将所述统计学特征和所述熵特征进行特征融合得到生理特征量。
优选地，将所述生理特征输入生理特征评估模块之前包括：
获取数据库中存储的既往用户的历史生理状态评估量以及既往用户的历史生理状态评估结果；
基于所述历史生理状态评估量和所述历史生理状态评估结果，确定所述生理特征评估模型。
优选地，基于所述历史生理状态评估量和所述历史生理状态评估结果，确定所述生理特征评估模型包括：
构建生理特征评估模型，所述生理特征评估模型用于基于生理特征的取值范围确定对应的生理状态评估量；
基于所述历史生理状态评估量和所述历史生理状态评估结果，确定所述历史生理状态评估量与生理状态评估结果的对应关系数据；
基于所述对应关系数据，确定取值范围的调整幅度，根据所述调整幅度优化所述生理特征评估模型。
优选地，将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级之前包括：构建生理状态评估模型，所述生理状态评估模型包括由输入层、隐藏层、输出层和softmax函数组成，其中，隐藏层有两层，每层分别有7和8个神经元，输出层由5个神经元组成，分别对应5个生理状态等级。
第二方面，一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理系统，包括：
获取模块，用于通过嵌入到可穿戴设备上的多种生理信号传感器采集人体生理信号；
数据处理模块，用于对所述人体生理信号进行预处理，按照预设的特征提取方法对所述人体信号进行特征提取，得到生理特征；
特征处理模块，用于将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量；
状态评估模块，用于将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级，使用户可以根据自身生理状态所处的生理状态等级高低对自身情况进行选择性关注和感知。
第三方面，一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被所述至少一个处理器执行时实现如上述任意一项所述的方法。
第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如上述任意一项所述的方法。
本发明的有益效果体现在：本发明不仅能是实现人体血氧、血压测量等常规功能，还能实现对人体生理状态的分类判别以及状态等级的可视化显示，使得用户对于自身状态的变化感知更加直观，便于用户理解和接受，并依据结果而对自身情况做出决定。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本发明实施例提供的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法的流程图；
图2为本发明实施一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法的原理图；
图3为本发明实施例提供的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理系统的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
实施例1
如图1-2所示，本发明实施例提供了一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法，包括：
步骤1，通过嵌入到智能穿戴设备上的多种生理信号传感器采集人体生理信号；
其中，所述智能穿戴设备包括但不限于智能手表、头盔等配置有多种生理信号传感器的设备，所述生理信号传感器包括心率传感器、血压传感器、血氧传感器、计步器、睡眠传感器的一种或者多种，所述人体生理信号包括心率信号、血氧信号、运动信号、睡眠信号的一种或者多种。
步骤2，对所述人体生理信号进行预处理，按照预设的特征提取方法对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征；
在本发明实施例中，对所述人体生理信号进行预处理包括：对所述人体生理信号进行滤波处理，所述滤波处理包括均值滤波、带通滤波、尖峰滤波中的一种或者多种；对滤波处理后的人体生理信号进行归一化处理，所述归一化处理包括时间对齐、采样率归一化、幅度归一化中的一种或者多种。
其中，带通滤波用于滤除带外噪声信号，得到仅保留了带内信息的所述人体生理信号；中值滤波用于对去噪后的所述人体生理信号进行基线偏移消除；平滑滤波用于对进行基线偏移消除后的所述人体生理信号进行去噪处理，以消除信号带内的噪声得到真实的人体生理信号；差分滤波用于对消除信号带内噪声的所述人体生理信号进行滤波，得到待分析的人体生理信号。
其中，由于不同的人体生理信号所进行的滤波过程存在一定的时延差异，通过时间对齐保证不同的人体生理信号所时间起点对齐，进而保证了该些人体生理信号在物理上的发生时间与显示的先后顺序相同。具体的，采用最小二乘法对同类型的人体生理信号进行时间对齐；
其中，采样率归一化用于将不同采样率的人体生理信号通过插值或者抽点的方式，转换为相同采样率的人体生理信号，以此避免不同采样率的人体生理信号需要采用不同的计算公式进行测量值的计算，不同采样率的人体生理信号之间进行对比则需要进行换算的问题。
通过对人体生理信号进行滤波处理，可有效滤波异常数据，对滤波后的数据进行归一化处理，可保证人体生理信号所对应的数据同步性，有利于在相同条件下对人体生理信号进行分析处理，以进一步保证生理状态等级评估的准确性和可靠性。
在本发明实施例中，按照预设的特征提取方法对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征包括：按照第一预设算法提取所述人体信号的统计特征，按照第二预设算法提取所述人体信号的熵特征；将所述统计学特征和所述熵特征进行特征融合得到生理特征量。
人体生理信号在预处理完成后需要进行特征提取和选择，由于人体生理信号均可以转换为波形信号，因此，在本发明实施例选择对这些信号进行统计特征提取和熵特征提取。
具体的，统计特征包括均值、方差、偏度、峭度、均方根，熵特征包括样本熵和排列熵。
计算排列熵首先利用相位空间重构延迟坐标法对人体生理信号进行重构，可以对应的相位空间矩阵X＝{X1，X2，...，Xn-(m-1)r}T，其中m为重构的维数，τ为时间时延，计算样本熵的公式如下，其中，pi为第i种排列出现的概率。
计算排列熵的公式为：
SampEn(m，r，n)＝-log[Bm+1(r)/Bm(r)]
通过上述方法对不同类型的人体生理信号均可获取7个维度的生理特征，为后续的特征识别提供了数据支持。
步骤3，将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量；
人体生理信号在特征提取完成后需要进行特征识别，由于用户个体的差异性以及用户自身生理机能的不同，导致对应的正常生理状态指标参数阈值范围也存在一定的差异，虽然这种差异是相对微观的，但是要实现对人体生理状态的高精度检测，对其进行细致分析是十分必要的。因此，本实施例构建了不同的生理状态特征评估模型，并且根据用户自身的数据对该生理状态评估模型进行优化调正，具体的方法如下：将所述生理特征输入生理特征评估模块之前包括：获取数据库中存储的既往用户的历史生理状态评估量以及既往用户的历史生理状态评估结果；基于所述历史生理状态评估量和所述历史生理状态评估结果，确定所述生理特征评估模型。
进一步的，基于所述历史生理状态评估量和所述历史生理状态评估结果，确定所述生理特征评估模型包括：构建生理特征评估模型，所述生理特征评估模型用于基于生理特征的取值范围确定对应的生理状态评估量；基于所述历史生理状态评估量和所述历史生理状态评估结果，确定所述历史生理状态评估量与生理状态评估结果的对应关系数据；基于所述对应关系数据，确定取值范围的调整幅度，根据所述调整幅度优化所述生理特征评估模型。
具体的，根据所述调整幅度调整取值范围的公式如下：
其中，f式中表示调整幅度，m表示生理状态评估量的标准取值范围，δ表示历史生理状态评估量与生理状态评估结果的变化率。
本实施例能够结合历史数据，针对性地识别用户的生理状态评估量，将其作为判断的依据，大大提高了对人体生理状态评估的可靠性。
步骤4，将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级，使用户可以根据自身生理状态所处的生理状态等级高低对自身情况进行选择性关注和感知。
人体生理信号在特征识别完成后还需要进行综合分析计算，以确定生理状态等级，在本发明实施例中，采用神经网络模型进行综合分析。对于神经网络来说，其输入、输出变量是由输入、输出层神经元确定的，因此考虑评估的复杂性和评价规模，为保证模型的工作效率，预测输出用户的生理状态等级。而网络的输入层、输出层之间存在的隐含层，能够逼近任意函数，实现对生理状态评估量的映射，而神经网络隐含层数，又可以降低误差，隐含层神经个数，是神经网络执行预测时最为关键的步骤，因此，本发明实施例采用如下公式确定隐藏神经元的数量：
式中，u为隐含层中的神经元个数，i为输入层神经元个数；o为输出层神经元个数；γ∈[1,10]为其中的一个常数；v为训练样本个数；p为[0,i]之间的常数。
具体的，本发明实施例构建的基于神经网络的生理状态评估模型包括输入层、隐藏层、输出层和softmax函数，其中，隐藏层有两层，每层分别有7和8个神经元，输出层由5个神经元组成，分别对应5个生理状态等级。
综上，本发明实施例提供的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法，通过嵌入到智能穿戴设备上的多种生理信号传感器采集人体生理信号；对所述人体生理信号进行预处理，按照预设的特征提取方法对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征；将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量，所述生理状态评估量用于表征各个生理特征对生理状态的影响程度；将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级。本发明不仅能是实现人体血氧、血压测量等常规功能，还能实现对人体生理状态的分类判别以及状态等级的可视化显示，使得用户对于自身状态的变化感知更加直观，便于用户理解和接受，并依据结果而对自身情况做出决定。
实施例2
如图2所示，一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理系统，包括：获取模块，用于通过嵌入到可穿戴设备上的多种生理信号传感器采集人体生理信号；数据处理模块，用于对所述人体生理信号进行预处理，按照预设的特征提取方法对所述人体信号进行特征提取，得到生理特征；特征处理模块，用于将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量，所述生理状态评估量用于表征各个生理特征对生理状态的影响程度；状态评估模块，用于将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级，使用户可以根据自身生理状态所处的生理状态等级高低对自身情况进行选择性关注和感知。
应当理解，本发明实施例提供的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理系统与上述实施例所提供的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法出于相同的发明构思，关于本发明实施例中各个模块更加具体的工作原理可参考上述实施例，在本发明实施例中不做赘述。
如图4所示，本发明实施例还提供了一种计算机设备，该电计算机设备可以包括：处理器(processor)1401、通信接口(Communications Interface)1402、存储器(memory)1403和通信总线1404，其中，处理器1401，通信接口1402，存储器1403通过通信总线1404完成相互间的通信。处理器1401可以调用存储器1403中的逻辑指令，以执行如下方法：通过嵌入到智能穿戴设备上的多种生理信号传感器采集人体生理信号；对所述人体生理信号进行预处理，按照预设的特征提取方法对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征；将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量，所述生理状态评估量用于表征各个生理特征对生理状态的影响程度；将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级。
此外，上述的存储器1403中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：通过嵌入到智能穿戴设备上的多种生理信号传感器采集人体生理信号；对所述人体生理信号进行预处理，按照预设的特征提取方法对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征；将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量，所述生理状态评估量用于表征各个生理特征对生理状态的影响程度；将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级。
本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：通过嵌入到智能穿戴设备上的多种生理信号传感器采集人体生理信号；对所述人体生理信号进行预处理，按照预设的特征提取方法对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征；将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量，所述生理状态评估量用于表征各个生理特征对生理状态的影响程度；将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法，其特征在于，包括：
通过嵌入到智能穿戴设备上的多种生理信号传感器采集人体生理信号；
对所述人体生理信号进行预处理，按照预设的特征提取方法对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征；
将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量；
将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级，使用户可以根据自身生理状态所处的生理状态等级高低对自身情况进行选择性关注和感知。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法，其特征在于，所述生理信号传感器包括心率传感器、血压传感器、血氧传感器、计步器、睡眠传感器的一种或者多种，所述人体生理信号包括心率信号、血氧信号、运动信号、睡眠信号的一种或者多种。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法，其特征在于，对所述人体生理信号进行预处理包括：
对所述人体生理信号进行滤波处理，所述滤波处理包括均值滤波、带通滤波、尖峰滤波中的一种或者多种；
对滤波处理后的人体生理信号进行归一化处理，所述归一化处理包括时间对齐、采样率归一化、幅度归一化中的一种或者多种。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法，其特征在于，按照预设的特征提取方法对预处理后的人体信号进行特征提取，获取生理特征包括：
按照第一预设算法提取所述人体信号的统计特征，按照第二预设算法提取所述人体信号的熵特征；
将所述统计学特征和所述熵特征进行特征融合得到生理特征量。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法，其特征在于，将所述生理特征输入生理特征评估模块之前包括：
获取数据库中存储的既往用户的历史生理状态评估量以及既往用户的历史生理状态评估结果；
基于所述历史生理状态评估量和所述历史生理状态评估结果，确定所述生理特征评估模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法，其特征在于，基于所述历史生理状态评估量和所述历史生理状态评估结果，确定所述生理特征评估模型包括：
构建生理特征评估模型，所述生理特征评估模型用于基于生理特征的取值范围确定对应的生理状态评估量；
基于所述历史生理状态评估量和所述历史生理状态评估结果，确定所述历史生理状态评估量与生理状态评估结果的对应关系数据；
基于所述对应关系数据，确定取值范围的调整幅度，根据所述调整幅度优化所述生理特征评估模型。
7.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理方法，其特征在于，将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级之前包括：构建生理状态评估模型，所述生理状态评估模型包括由输入层、隐藏层、输出层和softmax函数组成，其中，隐藏层有两层，每层分别有7和8个神经元，输出层由5个神经元组成，分别对应5个生理状态等级。
8.一种基于智能穿戴设备的生命体征数据处理系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于通过嵌入到可穿戴设备上的多种生理信号传感器采集人体生理信号；
数据处理模块，用于对所述人体生理信号进行预处理，按照预设的特征提取方法对所述人体信号进行特征提取，得到生理特征；
特征处理模块，用于将所述生理特征输入生理特征评估模型，获取每个生理特征的生理状态评估量；
状态评估模块，用于将所述生理状态评估量输入生理状态评估模型，获取生理状态等级，使用户可以根据自身生理状态所处的生理状态等级高低对自身情况进行选择性关注和感知。
9.一种计算机设备，其特征在于，该计算机设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被所述至少一个处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的方法。
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