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申请/专利权人：常州市中医医院(常州市孟河医学研究院)

摘要：本发明公开了一种心衰护理检测环及其监控提醒系统，包括信息采集模块、数据分析模块和预警显示模块，其中，数据分析模块包括预处理子模块、综合分析子模块和深度预测子模块，通过心衰护理检测环实现对用户本人的及时提醒，保证心衰护理的监测防范与及时就医，并通过评估用户的睡眠状态对其心率状态的影响情况，从而通过监测与改变用户睡眠这一行为影响因素，来调整心衰的风险概率，进而降低心衰风险，系统基于患者的健康状况和历史数据，提供个性化的健康建议和生活方式改进方案，便于用户日常调整行为习惯从而实现对心衰状况的病情护理，提高心衰监测的针对性和精细度。

主权项：1.一种心衰护理检测监控提醒系统，其特征在于：包括信息采集模块、数据分析模块和预警显示模块，其中，数据分析模块包括预处理子模块、综合分析子模块和深度预测子模块；信息采集模块用于采集健康监测信息：健康监测信息包括心率参数和睡眠参数；心率参数包括用户的心率值；睡眠参数包括用户的睡眠音分贝值和睡眠音频率值；数据分析模块通过构建健康监测模型，用于分析健康监测信息，具体过程如下：先通过预处理子模块对睡眠参数进行预处理操作，同步构建睡眠音分贝值以及睡眠音频率值的动态曲线变化图，通过曲线分析获取相应的风险指数，进而综合测算获取睡眠表征系数，评估用户的当前睡眠状态；再通过综合分析子模块对用户的心率值和睡眠表征系数进行动态分析，分别获取心率状态评估指数和睡眠状态评估指数，评估用户的心率状态和整体睡眠状态，进而拟合构建睡眠状态评估指数与心率状态评估指数的变化函数，评估当前用户的睡眠状态对其心率状态的影响情况，生成用户健康评估系数及相应的提醒信号；进而通过深度预测子模块对用户健康评估系数进行深入分析，获取用户的心衰风险预测指数，从而预测用户的心衰风险程度，并输出相应的预警信号，再通过大数据分析全部用户的心衰风险预测指数，生成系统用户健康报告并输出相应的管理信号；预警显示模块用于接收信号并进行相应的处理；预处理子模块进行预处理操作的具体过程为：A1：构建睡眠音分贝值以及睡眠音频率值的动态曲线变化图：A1-1：设置睡眠采集周期Tm对用户的睡眠参数进行定时采集，将用户的睡眠音分贝值标记为FB、睡眠音频率值标记为PL；A1-2：以睡眠音分贝值FB为纵坐标、以睡眠采集周期Tm为横坐标，构建睡眠音分贝值FB-睡眠采集周期Tm的动态曲线变化图S1；以睡眠音频率值PL为纵坐标、以睡眠采集周期Tm为横坐标，构建睡眠音频率值PL-睡眠采集周期Tm的动态曲线变化图S2；A2：构建曲线预处理模型对动态曲线变化图S1和动态曲线变化图S2中的曲线进行曲线分析，标记曲线预处理模型的输入曲线为S0，曲线S0的曲线标准区间为Vs，通过曲线预处理模型进行分析处理，获取曲线S0的风险系数FXs；A3：分别设置动态曲线变化图S1和动态曲线变化图S2中的曲线对应的标准区间，再将动态曲线变化图S1和动态曲线变化图S2中的曲线及其相应的标准区间分别代入曲线预处理模型，从而获取相应曲线的风险系数FXs，并分别标记为睡眠音分贝风险系数FXFB和睡眠音频率风险系数FXpl；A4：提取当前睡眠采集周期的睡眠音分贝值FB和睡眠音频率值PL，并结合睡眠音分贝风险系数FXFB和睡眠音频率风险系数FXpl，生成睡眠表征系数Xsm；A5：设置睡眠表征系数Xsm的阈值，对比判定用户的当前睡眠状态；综合分析子模块进行动态分析的具体过程为：B1：构建用户的心率值和睡眠表征系数的动态曲线变化图：B1-1：以睡眠表征系数Xsm为纵坐标、以睡眠采集周期Tm为横坐标，构建睡眠状态系数Xsm-睡眠采集周期Tm的动态曲线图S3；B1-2：设置心率采集周期Tx对用户的心率值进行定时采集，将用户的心率值标记为XL，以用户的心率值XL为纵坐标、以心率采集周期Tx为横坐标，构建心率值XL-心率采集周期Tx的动态曲线图S4；B2：构建动态分析模型对用户的心率值和睡眠表征系数进行动态分析，标记动态分析模型的输入曲线为S5，通过动态分析模型进行分析处理，获取曲线S5的评估系数PGs；B3：将动态曲线图S3和动态曲线图S4中的曲线分别代入动态分析模型，从而获取相应曲线的评估系数PGs，并分别标记为睡眠状态评估指数PGsm和心率状态评估指数PGxl；B4：分别设置睡眠状态评估指数PGsm和心率状态评估指数PGxl的标准区间集，通过区间对比评估用户的心率状态和整体睡眠状态；生成用户健康评估系数的具体过程为：以睡眠状态评估指数PGsm为横坐标、以心率状态评估指数PGxl为纵坐标，拟合构建睡眠状态评估指数PGsm-心率状态评估指数PGxl的变化曲线Sf，进而构建变化曲线Sf的特征函数Ft，通过变化曲线Sf评估当前用户的睡眠状态对其心率状态的影响情况；再设置数据测算周期Ts定时测算获取用户健康评估系数JK，其中，通过睡眠状态评估指数PGsm和心率状态评估指数PGxl相结合，生成用户健康评估系数JK；设置用户健康评估系数JK的标准区间集，通过区间对比评估用户综合健康程度并输出相应的提醒信号；深度预测子模块对用户健康评估系数进行深入分析的具体过程为：以用户健康评估系数JK为纵坐标、以数据测算周期Ts为横坐标，构建用户健康评估系数JK-数据测算周期Ts的动态曲线图Sh；预设动态曲线图Sh中的曲线上有n2个点，获取动态曲线图Sh中的曲线上的n2个点的坐标值和斜率值；通过对曲线的n2个点的斜率值进行求和再取平均值，并将其标记为曲线的增率Kh；通过测算曲线的全部点的纵坐标平均值，并将其标记为曲线的整体系数H1，进而求取曲线的全部点的纵坐标标准差，并将其标记为曲线的浮动系数H2；提取曲线的末端点纵坐标并将其标记为Yh，再通过曲线的增率Kh、整体系数H1、浮动系数H2以及末端点纵坐标YH相结合，获取用户的心衰风险预测指数Zxs；设置用户的心衰风险预测指数Zxs的标准区间集，通过区间对比评估用户的心衰风险预测程度，并输出相应的预警信号；通过大数据分析全部用户的心衰风险预测指数，按照心衰风险预测程度测算相应区间的用户占比，再整合生成系统用户健康报告并输出相应的管理信号。

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