一种基于深度学习的生理指标检测系统及方法与流程
本发明涉及生理指标检测，特别涉及一种基于深度学习的生理指标检测系统及方法。
背景技术：
1、目前，生理指标检测可以实现对如心率、血糖以及血压等的检测，为人体健康状态的检测具有重要意义，深度学习是一种模仿人类大脑神经元网络的机器学习技术，通过多层次的神经网络学习特征实现对复杂数据模型的挖掘和学习；
2、然而，目标对生理指标检测需要复杂的特征提取，数据监测以及根据认为经验实现对生理指标数据的分析，从而无法很好的适应不同情况的生理指标监测，进而提高了对生理指标监测的复杂度和成本，而且，现如今无法智能化识别生理指标的类型，因此，使得生理指标检测不具备智能性；
3、因此，本发明提供了一种基于深度学习的生理指标检测系统及方法。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于深度学习的生理指标检测系统及方法，用以通过获取生理指标的指标类型以及不同指标类型对应的生理指标样本数据集，并分别对指标类型和生理指标样本数据集进行第一深度学习和第二深度学习，实现对生理指标识别模型和生理指标评估模型进行准确有效的构建，从而便于对患者的生理指标数据的指标类型以及指标是否正常进行准确有效的分析和评估，其次，将构建的生理指标识别模型和生理指标评估模型进行封装，得到生理指标检测机制，从而实现通过集成模型对指标类型以及指标类型进行同步分析，提升了模型的简洁性，最后，将患者的实时生理指标数据输入至生理指标检测机制中进行检测分析，实现对患者的生理指标数据进行准确有效的检测，便于患者和医生对检测结果进行直观的读取，也便于根据检测结果对患者的治疗计划进行及时有效的制定和修正，实现对生理指标检测的智能化。
2、一种基于深度学习的生理指标检测系统，包括：
3、数据获取模块，用于获取生理指标的若干指标类型以及每个指标类型的生理指标样本数据集；
4、模型构建模块，用于对生理指标的若干指标类型进行第一深度学习，构建生理指标识别模型，同时，分别对每个指标类型的生理指标样本数据集进行第二深度学习，构建生理指标评估模型；
5、机制构建模块，用于将生理指标识别模型与生理指标评估模型进行封装，构建生理指标检测机制；
6、检测模块，用于采集患者实时生理指标数据，并将实时生理指标数据输入至生理指标检测机制中进行检测，并输出对实时生理指标数据的检测结果。
7、优选的，一种基于深度学习的生理指标检测系统，数据获取模块，包括：
8、数据库获取单元，用于获取生理指标检测领域，并根据生理指标检测领域调取目标医疗数据库；
9、类型提取单元，用于对目标医疗数据库中的指标类型进行读取，获取生理指标的若干指标类型；
10、生理指标样本数据集提取单元，用于基于若干指标类型生成类型标识，并将类型标识输入至目标医疗数据库中进行识别，并根据识别结果在目标医疗领域数据库中提取与类型标识一致的生理指标样本数据集。
11、优选的，一种基于深度学习的生理指标检测系统，模型构建模块，包括：
12、第一学习单元，用于对生理指标的若干指标类型进行第一深度学习，并根据第一深度学习结果构建生理指标识别模型；
13、第二学习单元，用于分别对每个指标类型的生理指标样本数据集进行第二深度学习，并根据第二深度学习结果构建生理指标评估模型。
14、优选的，一种基于深度学习的生理指标检测系统，第一学习单元，包括：
15、参数调整子单元，用于将生理指标的指标类型作为学习参数，并根据学习参数对卷积层进行参数调整，构建深度学习网络；
16、生理指标识别模型构建子单元，用于将生理指标的指标类型输入深度学习网络进行第一深度学习，直至学习结果达到预设收敛条件时，完成深度学习，并根据学习结果构建生理指标识别模型。
17、优选的，一种基于深度学习的生理指标检测系统，第二学习单元，包括：
18、节点获取子单元，用于读取每个指标类型的生理指标样本数据集，并将指标类型作为深度学习的主节点，同时，每个指标类型对应的生理指标样本数据集作为深度学习的支节点；
19、区间获取子单元，用于对深度学习的支节点进行读取，确定支节点中生理指标样本数据集的数据取值分布区间，并根据当前指标类型调取预设的健康取值判定区间；
20、划分子单元，用于：
21、根据预设的健康取值判定区间对支节点中生理指标样本数据集的数据取值分布区间进行划分，获得第一数据取值分布区间、第二数据分布取值区间以及第三数据取值分布区间；
22、其中，第二数据取值分布区间与预设的健康判定区间一致，第一数据取值分布区间小于第二数据取值分布区间，且第二数据取值分布区间小于第三数据取值分布区间；
23、学习因子确定子单元，用于将第一数据取值区间作为第一学习因子、第二数据取值区间作为第二学习因子以及将第三数据取值区间作为第三学习因子；
24、深度学习子单元，用于对第二学习因子进行深度学习，构建支节点中的健康深度学习网络，对第一学习因子进行深度学习，构建支节点中的第一非健康深度学习网络，同时，对第三学习因子进行深度学习，构建支节点中的第二非健康深度学习网络；
25、子生理指标评估模型构建子单元，用于基于支节点的健康深度学习网络、第一非健康深度学习网络以及第二非健康深度学习网络构建主节点的子生理指标评估模型；
26、生理指标评估模型构建子单元，用于将多个主节点的子生理指标评估模型进行综合，构建生理指标评估模型。
27、优选的，一种基于深度学习的生理指标检测系统，机制构建模块，包括：
28、模型输入输出端口获取单元，用于获取生理指标识别模型的输入端与生理指标识别模型的输出端，同时，获取生理指标评估模型的输入端与生理指标评估模型的输出端；
29、封装单元，用于：
30、构建数据窗口，并将数据窗口的输出端与生理指标识别模型的输入端进行第一连接，同时，将生理指标识别模型的输出端与生理指标评估模型的输入端进行第二连接；
31、基于第一连接结果与第二连接结果完成对生理指标识别模型与生理指标评估模型的封装；
32、生理指标检测机制确定单元，用于基于封装结果生成生理指标检测机制。
33、优选的，一种基于深度学习的生理指标检测系统，生理指标检测机制的输入端为输出窗口的输入端，生理指标检测机制的输出端为生理指标评估模型的输出端。
34、优选的，一种基于深度学习的生理指标检测系统，检测模块，包括：
35、数据读取单元，用于读取患者的实时生理指标数据；
36、检测分析单元，用于将患者的实时生理指标数据输入至生理指标检测机制中进行检测，具体过程为：
37、基于生理指标检测机制中数据窗口的输入端对实时生理指标数据进行接收，并基于数据窗口对实时生理指标数据进行数据处理，获得目标待检测生理指标数据；
38、将目标待检测生理指标数据基于数据窗口的输出端传输至生理指标识别模型的输入端；
39、基于生理指标识别模型对目标待检测生理指标数据进行类型识别，并根据生理指标识别模型的输出端输出目标待检测生理指标数据的目标指标类型；
40、将目标指标类型以及目标待检测生理指标输出同时输入至生理指标评估模型，基于生理指标评估模型根据目标指标类型对目标待检测生理指标进行健康评估，并在生理指标评估模型的输出端输出健康评估结果；
41、其中，健康评估结果即为生理指标检测机制输出的实时生理指标数据的检测结果。
42、优选的，一种基于深度学习的生理指标检测系统，检测模块，包括：
43、结果处理单元，用于对实时生理指标数据的检测结果进行文本转换，得到检测结果对应的检测文本，并基于语法规则对检测文本进行词汇及语句拆分；
44、文本特征获取单元，用于基于词汇及语句拆分结果确定语句结构特征和文本词汇在检测文本中的语法对象，并基于语句结构特征和语法对象确定检测结果的文本特征；
45、生理指标数据库构建单元，用于基于文本特征对检测结果进行结果归类，并基于结果归类结果构建生理指标数据库；
46、数据等级获取单元，用于获取生理指标数据库的数据等级结构，并获取生理指标数据库的授权账号，同时，获取生理指标数据库的授权账号信息，确定授权账号的账号级别；
47、数据拆分单元，用于：
48、将授权账号的账号级别与生理指标数据库的数据等级结构进行匹配，并根据匹配结果输出每个授权账号可读取的数据范围；
49、根据每个授权账号可读取的数据范围对生理指标数据库中数据进行区间拆分，获得多个数据区间对应的数据集；
50、加密单元，用于：
51、基于授权账号为数据区间进行第一加密，获得第一加密结果；
52、基于预设的加密密钥为每个数据区间对应的数据集进行第二加密，获得第二加密结果；
53、基于第一加密结果与第二加密结果完成对生理指标数据库的加密。
54、一种基于深度学习的生理指标检测方法，包括：
55、步骤1：获取生理指标的若干指标类型，以及每个指标类型的生理指标样本数据集；
56、步骤2：对生理指标的若干指标类型进行第一深度学习，构建生理指标识别模型，同时，分别对每个指标类型的生理指标样本数据集进行第二深度学习，构建生理指标评估模型；
57、步骤3：将生理指标识别模型与生理指标评估模型进行封装，构建生理指标检测机制；
58、步骤4：采集患者实时生理指标数据，并将实时生理指标数据输入至生理指标检测机制中进行检测，并输出对实时生理指标数据的检测结果。
59、与现有技术相比，本发明的有益效果为：
60、1、通过获取生理指标的指标类型以及不同指标类型对应的生理指标样本数据集，并分别对指标类型和生理指标样本数据集进行第一深度学习和第二深度学习，实现对生理指标识别模型和生理指标评估模型进行准确有效的构建，从而便于对患者的生理指标数据的指标类型以及指标是否正常进行准确有效的分析和评估，其次，将构建的生理指标识别模型和生理指标评估模型进行封装，得到生理指标检测机制，从而实现通过集成模型对指标类型以及指标类型进行同步分析，提升了模型的简洁性，最后，将患者的实时生理指标数据输入至生理指标检测机制中进行检测分析，实现对患者的生理指标数据进行准确有效的检测，便于患者和医生对检测结果进行直观的读取，也便于根据检测结果对患者的治疗计划进行及时有效的制定和修正，实现对生理指标检测的智能化。
61、2、通过将生理指标的指标类型作为深度学习的主节点，将每个指标类型对应的生理指标样本数据集作为深度学习的支节点，从而便于根据主节点和支节点的对应关系进行规范可靠的训练，其次，通过对支节点的数据取值分布区间进行确定，并根据预设的健康取值判定区间对数据取值分布区间进行划分，从而便于对不同情况下的生理指标取值情况进行准确有效的限定，并根据划分结果构建不同数据取值区间对应的深度学习网络，实现对不同情况下的生理指标内容的判定工具进行准确有效的构建，最后，将每一主节点对应的深度学习网络进行第一汇总以及将不同主节点对应的子生理指标评估模型进行第二汇总，实现对生理指标评估模型进行准确有效的构建，保障了对生理指标数据评估的准确性以及可靠性，也便于医生和患者对自身情况进行准确有效的了解。
62、3、通过对检测结果进行分析，实现对检测结果的文本特征进行准确有效的确定，并根据文本特征对不同患者的检测结果进行归类，实现根据归类结果对生理指标数据库进行准确有效的构建，其次，通过确定生理指标数据库的数据等级结构，以及相应的授权账号，实现根据生理指标数据库的数据等级结构与授权账号的账号级别的匹配结果对不同授权账号的可读取的数据范围进行准确有效的确定，最后，根据每个授权账号可读取的数据范围对生理指标数据库进行区间拆分，实现对不同授权账号的数据范围进行锁定，并根据授权账号对数据区间以及数据区间内包含的检测结果分别进行加密，确保了不同患者的检测结果的安全可靠性。
63、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在本技术文件中所特别指出的结构来实现和获得。
64、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
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