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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请提供了一种卒中患者早期运动康复护理的智能监测系统及方法，涉及智能监测领域，其获取由可穿戴式设备采集的被监控卒中患者对象的运动康复数据的队列，并采用基于深度学习的数据处理和分析算法来对这些运动康复数据进行时序特征提取和信息传播聚合，以此根据所述运动康复数据在全时域上聚合的多模态融合特征来自动判断被监控卒中患者对象是否存在生理异常。这样，能够通过可穿戴式设备实时采集被监控卒中患者对象的运动康复数据，并结合深度学习算法对多种生理参数进行实时分析和时序关联特征捕获，以此更全面地反映患者的生理状态变化。

主权项：1.一种卒中患者早期运动康复护理的智能监测系统，其特征在于，包括：被监控卒中患者对象运动康复数据获取模块，用于获取由可穿戴式设备采集的被监控卒中患者对象的运动康复数据的队列，其中，所述运动康复数据包括血氧饱和度、心率值、血压值、呼吸频率值；运动康复数据重组模块，用于将所述运动康复数据的队列按照参数样本维度进行数据重组以得到血氧饱和度的队列、心率值的队列、血压值的队列和呼吸频率值的队列；运动康复数据序列编码模块，用于将所述血氧饱和度的队列、所述心率值的队列、所述血压值的队列和所述呼吸频率值的队列分别输入序列编码器以得到血氧饱和度局部时序关联隐含特征向量的序列、心率局部时序关联隐含特征向量的序列、血压局部时序关联隐含特征向量的序列、呼吸频率局部时序关联隐含特征向量的序列；运动康复数据时序传播模块，用于将所述血氧饱和度局部时序关联隐含特征向量的序列、所述心率局部时序关联隐含特征向量的序列、所述血压局部时序关联隐含特征向量的序列、所述呼吸频率局部时序关联隐含特征向量的序列输入基于节点能量衰减机制的节点特征传播网络以得到血氧饱和度时序传播聚合表示向量、心率时序传播聚合表示向量、血压时序传播聚合表示向量和呼吸频率时序传播聚合表示向量；运动康复数据多模态融合模块，用于将所述血氧饱和度时序传播聚合表示向量、所述心率时序传播聚合表示向量、所述血压时序传播聚合表示向量和所述呼吸频率时序传播聚合表示向量进行嵌入融合以得到运动康复多模态时序表示特征；生理异常判断模块，用于基于所述运动康复多模态时序表示特征，得到监测结果，所述监测结果用于表示是否存在生理异常。

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权利要求：

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