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申请/专利权人：中山大学·深圳;中山大学
摘要：本发明公开了基于暴露风险的呼吸道传染病新增病例预测方法及装置，方法包括：获取人群中任意个人的个人运动信息和感染者呼吸活动产生的液滴运动信息；根据所述个人运动信息和液滴运动信息确定个人呼吸道传染病暴露风险；根据所述个人呼吸道传染病暴露风险，分析高暴露风险个人数量和新增病例数量的关系；根据所述高暴露风险个人数量和新增病例数量的关系，生成呼吸道传染病新增病例的预测结果。本发明提高了准确性和扩宽了适用范围，可广泛应用于数据处理技术领域。
主权项：1.基于暴露风险的呼吸道传染病新增病例预测方法，其特征在于，包括：获取人群中任意个人的个人运动信息和感染者呼吸活动产生的液滴运动信息；根据所述个人运动信息和液滴运动信息确定个人呼吸道传染病暴露风险；根据所述个人呼吸道传染病暴露风险，分析高暴露风险个人数量和新增病例数量的关系；根据所述高暴露风险个人数量和新增病例数量的关系，生成呼吸道传染病新增病例的预测结果；其中，所述根据所述个人运动信息和液滴运动信息确定个人呼吸道传染病暴露风险，包括：根据在某一时刻最大程度接触到的感染者咳嗽产生液滴的质量，确定个人的瞬时暴露风险；所述根据在某一时刻最大程度接触到的感染者咳嗽产生液滴的质量，确定个人的瞬时暴露风险，包括：计算行人i暴露于感染者j第g次咳嗽的瞬时暴露风险Ei,j,gt，如下式所示： 其中，表示行人i在t时刻位置pit时，最大程度接触到的感染者j第g次咳嗽在开始后扩散到与开始点距离di,j,gt位置时的液滴质量，是t时刻与时刻的时间间隔；如果满足di,j,gt∈[s-0.1，s+0.1且则的数学表达式如下式所示： 其中，s为一个典型咳嗽的液滴在时刻tcg通过的沿y轴的距离，Tinf为一个典型咳嗽的感染时间，as、bs和cs是平面φs高斯分布函数拟合的参数，平面φs为一个典型咳嗽的液滴在时刻tcg通过的具有代表性的x-z平面，tcg≤Tinf。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学·深圳 中山大学 基于暴露风险的呼吸道传染病新增病例预测方法及装置
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