一种基于深度学习的血压检测系统

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专利权人:

武汉大学深圳研究院

发明人:

崔晓晖,肖蓉

申请号：

CN201811532271.6

公开号：

CN111317458A

申请日:

2018.14.12

申请国别(地区):

CN

年份:

2020

代理人:

摘要：

本发明涉及医疗检测领域,具体涉及一种基于深度学习的血压检测系统,其不同之处在于,其步骤包括:S1、获取用户近期的血压检测数据;S2、利用LSTM神经网络算法将血压检测数据按时间节点进行比较分析,生成专属于用户的血压状态时间序列模型;S3、将用户的血压状态时间序列模型在计算引擎中进行相似性匹配,得到用户的血压趋势预测;S4、当用户再次测量血压时,将测得的血压数据与血压趋势预测相比较;若超出预测范围,则判断血压异常,触发预警系统;S5、将步骤S4中测得的血压数据写入该用户的血压状态时间序列模型进行更新,并重新执行步骤S3。本发明实现更贴合用户个人情况的血压检测分析及预警。

来源网站：

中国工程科技知识中心

来源网址：

http://www.ckcest.cn/home/