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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种用于高危孕产妇的孕期监测管理系统及方法，涉及智能监测领域，其通过高危孕产妇穿戴的智能穿戴设备实时监测采集孕产妇的生理参数数据，包括心率、血压、体重、血氧饱和度、宫缩频率和胎心率，并在后端引入数据处理和分析算法来进行这些生理参数数据的时序协同分析，以此基于不同生理参数时序特征之间的协同作用和相关性关系来更为准确地进行高危孕产妇的孕期健康状况监测，这有利于帮助医生识别异常情况，并采取相应的干预措施，提高孕产妇和胎儿的安全性。

主权项：1.一种用于高危孕产妇的孕期监测管理系统，其特征在于，包括：生理参数数据采集模块，用于获取由被监测高危孕产妇穿戴的智能穿戴设备采集的所述被监测高危孕产妇的生理参数数据的时间序列，其中，所述生理参数数据包括心率、血压、体重、血氧饱和度、宫缩频率和胎心率；生理参数数据时序规整模块，用于将所述被监测高危孕产妇的生理参数数据的时间序列按照时间维度和生理参数样本维度排列为生理参数时序矩阵；生理参数实体内容聚焦模块，用于对所述生理参数时序矩阵进行基于实体内容的聚焦以得到聚焦生理参数时序矩阵；生理参数时序关联特征提取模块，用于通过基于深度神经网络模型的生理参数时序模式关联特征提取器对所述聚焦生理参数时序矩阵进行特征提取以得到生理参数时序关联特征图；多尺度生理状态表征模块，用于将所述生理参数时序关联特征图通过基于Res2Net模块的生理参数时序多尺度特征增强表达器以得到生理参数时序多尺度关联特征图作为生理参数时序多尺度关联特征；生理状态异常检测模块，用于基于所述生理参数时序多尺度关联特征，确定所述被监测高危孕产妇是否存在异常情况；其中，所述生理参数实体内容聚焦模块，用于：将所述生理参数时序矩阵通过基于实体内容注意力机制的生理参数聚焦模块以如下聚焦公式进行处理以得到所述聚焦生理参数时序矩阵；其中，所述聚焦公式为： ； ；其中，为所述生理参数时序矩阵中第位置的参数值，为权重向量中第个位置的数值，为所述权重向量，为所述生理参数时序矩阵，为所述聚焦生理参数时序矩阵；其中，所述多尺度生理状态表征模块，包括：通道变换单元，用于将所述生理参数时序关联特征图通过基于1×1卷积核的第一卷积层以得到通道变换生理参数时序关联特征图；特征图拆分单元，用于将所述通道变换生理参数时序关联特征图沿着通道维度进行拆分以得到第一分支特征图、第二分支特征图、第三分支特征图和第四分支特征图；第一分支特征提取单元，用于将所述第一分支特征图通过卷积神经网络模型以得到第一分支输出特征图；第二分支特征提取单元，用于将所述第二分支特征图通过基于3×3卷积核的第二卷积层进行处理以得到第二分支输出特征图；第三分支特征提取单元，用于将所述第二分支输出特征图和所述第三分支特征图进行融合后通过基于3×3卷积核的第三卷积层进行处理以得到第三分支输出特征图；第四分支特征提取单元，用于将所述第三分支输出特征图和所述第四分支特征图进行融合后通过基于3×3卷积核的第四卷积层进行处理以得到第四分支输出特征图；多分支特征融合单元，用于融合所述第一分支输出特征图、所述第二分支输出特征图、所述第三分支输出特征图和所述第四分支输出特征图以得到多分支融合特征图；降维单元，用于将所述多分支融合特征图通过基于1×1卷积核的第五卷积层进行处理以得到通道变换多分支融合特征图；生理参数时序多尺度特征表达单元，用于融合所述通道变换多分支融合特征图和所述生理参数时序关联特征图以得到所述生理参数时序多尺度关联特征图。

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百度查询： 吉林大学 用于高危孕产妇的孕期监测管理系统及方法