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申请/专利权人：中国人民解放军总医院

摘要：本发明公开了一种用于皮肤移植的生命体征监测方法和装置，所述方法包括：获取生命体征监测信号集合；所述生命体征监测信号集合，包括心率信号序列、血氧饱和度信号序列、呼吸信号序列和脑电信号序列等；对所述生命体征监测信号集合进行预处理，得到预处理生命体征监测信号集合；利用预训练的生命体征监测模型，对所述预处理生命体征监测信号集合进行处理，得到生命体征监测结果值。

主权项：1.一种用于皮肤移植的生命体征监测方法，其特征在于，包括：S1，获取生命体征监测信号集合；所述生命体征监测信号集合，包括心率信号序列、血氧饱和度信号序列、呼吸信号序列和脑电信号序列；S2，对所述生命体征监测信号集合进行预处理，得到预处理生命体征监测信号集合；S3，利用预训练的生命体征监测模型，对所述预处理生命体征监测信号集合进行处理，得到生命体征监测结果值；所述生命体征监测模型，包括：第一特征提取网络、第二特征提取网络和体征识别网络；所述第一特征提取网络，包括第一输入模块、第一卷积模块、深度可分离卷积模块、第一升维卷积模块、第二升维卷积模块、第三升维卷积模块、第四升维卷积模块、第二卷积模块、第一池化模块、第三卷积模块和第一全连接模块；所述第二特征提取网络，包括第二输入模块、第四卷积模块、第五卷积模块、第六卷积模块、第二池化模块、第七卷积模块、第二全连接模块和第三全连接模块；所述体征识别网络包括第八卷积模块、第九卷积模块、第十卷积模块、第十一卷积模块、第一融合模块、第二融合模块、第三融合模块、第一归一化模块、第二归一化模块、第一激活模块；所述生命体征监测模型的训练过程，包括：获取训练信息集合；所述训练信息集合，包括心率信号序列、血氧饱和度信号序列、呼吸信号序列、脑电信号序列和对应的标签值；将所述训练信息集合划分为第一训练子集合和第二训练子集合；所述第一训练子集合，包括第一训练信息；所述第一训练信息，包括心率信号序列、血氧饱和度信号序列、脑电信号序列、呼吸信号序列和对应的标签值；所述第二训练子集合，包括第二训练信息；所述第二训练信息，包括心率信号序列、血氧饱和度信号序列、脑电信号序列、呼吸信号序列和对应的标签值；利用所述训练信息集合，对生命体征监测模型进行训练处理，得到训练完毕的生命体征监测模型；所述利用所述训练信息集合，对生命体征监测模型进行训练处理，得到训练完毕的生命体征监测模型，包括：S301，对第一训练次数值进行初始化；S302，从所述训练信息集合中获取第一训练信息，将所获取的第一训练信息输入生命体征监测模型的第二特征提取网络；所述获取的第一训练信息，在S301至S307中保持不变；S303，将所述训练信息集合中的第二训练信息输入生命体征监测模型中的第一特征提取网络；确定输入所述生命体征监测模型的第二训练信息对应的标签值，为标签信息；在每次执行S303中，输入生命体征监测模型中的第一特征提取网络的第二训练信息是不同的；S304，利用生命体征监测模型对输入信息进行处理，得到预测的生命体征监测结果值；S305，利用损失函数对所述预测的生命体征监测结果值和标签信息进行计算，得到差异值；S306，对所述第一训练次数值进行累加操作；S307，判断所述第一训练次数值是否超过预设的第一训练次数阈值，得到第一判断结果；当所述第一判断结果为是时，执行S308；当所述第一判断结果为否时，判断所述差异值是否小于设定的收敛阈值，得到第二判断结果；当所述第二判断结果为是时，执行S308；当所述第二判断结果为否时，利用更新模型对所述第一特征提取网络进行参数更新，执行S303；S308，对第二训练次数值进行初始化；S309，从所述训练信息集合中获取第二训练信息，将所获取的第二训练信息输入生命体征监测模型的第一特征提取网络；所述获取的第二训练信息，在S310至S314中保持不变；S310，将所述训练信息集合中的第一训练信息输入生命体征监测模型中的第二特征提取网络；确定输入所述生命体征监测模型的第一训练信息对应的标签值，为标签信息；在每次执行S310中，输入生命体征监测模型中的第二特征提取网络的第一训练信息是不同的；S311，利用生命体征监测模型对输入信息进行处理，得到预测的生命体征监测结果值；S312，利用损失函数对所述预测的生命体征监测结果值和标签信息进行计算，得到差异值；S313，对所述第二训练次数值进行累加操作；S314，判断所述第二训练次数值是否超过预设的第二训练次数阈值，得到第三判断结果；当所述第三判断结果为是时，完成训练过程，得到训练完毕的生命体征监测模型；当所述第三判断结果为否时，判断所述差异值是否小于设定的收敛阈值，得到第四判断结果；当所述第四判断结果为是时，完成训练过程，得到训练完毕的生命体征监测模型；当所述第四判断结果为否时，利用更新模型对所述第二特征提取网络和体征识别网络进行参数更新，执行S310；所述更新模型为： ， ，式中，为所述训练信息集合中的第i个输入信息输入生命体征监测模型后的差异值的计算函数，为参数更新值，为需要进行参数更新的网络的参数，为预设的初始参数学习率，为预设的动量角度参数，，表示针对变量求偏导数；所述第i个输入信息，包括第一训练信息和第二训练信息。

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