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申请/专利权人：西安云脉智能技术有限公司
摘要：本发明涉及心率异常监测方法，具体涉及一种基于LSTM的个性化心率异常监测方法,包括：采集用户一段时间的心率数据，并将其转换为历史时间序列心率数据；以历史时间序列心率数据训练LSTM模型，获取初始个性化预测模型；采集用户的当前心率数据，并将其转换为当前时间序列心率数据，以当前时间序列心率数据训练初始个性化预测模型；同时，由初始个性化预测模型依据时间输出与时间相应的预测心率数据；阈值动态调整模块获取实时阈值；由实时监测模块判断误差是否在超出实时阈值；若误差超出实时阈值，由实时监测模块判定当前心率数据异常，并由异常报警模块报警。本发明能够充分考虑个体的心率变化特性，提高心率预测的准确性和个性化程度。
主权项：1.一种基于LSTM的个性化心率异常监测方法，应用于心率监测仪器，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过数据采集模块采集用户一段时间的心率数据，并通过数据预处理模块将其转换为历史时间序列心率数据；S2、LSTM模型识别历史时间序列心率数据的心率变化特征和心率变化的趋势，并基于此训练，获取初始个性化预测模型；S3、通过数据采集模块采集用户的当前心率数据，并通过数据预处理模块将其转换为当前时间序列心率数据，LSTM模型识别当前时间序列心率数据心率变化特征和心率变化的趋势，并以此训练初始个性化预测模型，使初始个性化预测模型进化并获得个性化预测模型；同时，由初始个性化预测模型依据当前时间序列心率数据，输出与当前时间对应的预测心率数据；S4、阈值动态调整模块调取连续多天同一时刻的历史心率数据，对连续多天同一时刻的历史心率数据进行由小到大排列；基于该排列取中位数，并将该中位数与其余心率数据求差值，将差值的众数作为实时阈值；S5、由实时监测模块计算用户当前心率数据与预测心率数据的误差，判断误差是否在超出实时阈值；若误差位于实时阈值内，由实时监测模块判定当前心率数据正常；否则，由实时监测模块判定当前心率数据异常，并由异常报警模块报警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安云脉智能技术有限公司 一种基于LSTM的个性化心率异常监测方法
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