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一种基于精准健康管理的智能健康评估分析方法及系统与流程

2021-11-05 22:45:00 来源:中国专利 TAG:


1.本发明属于智能健康信息处理技术领域,尤其涉及一种基于精准健康管理的智能健康评估分析方法及系统。


背景技术:

2.目前,医疗机构及健康体检机构对居民健康管理,尤其是居民定期的健康体检结果,存在以下问题:

针对体检项目结果,只能给出单一的体检结论,提示体检指标的异常情况,未能进行个人综合性的评估体检者的健康状况;

体检结论无法获知个体生活习惯、遗传状况及地域性的差异性特征;

未实现体检结果的深层次挖掘与分析,给出个性化的健康管理解决方案,体检结果未达到有效的利用和服务。
3.随着老百姓医疗服务需求的不断提升等诸多问题,当前我国医改已进入深水区,在医疗资源配置、医疗服务模式转变、增强医疗卫生中心管理运营绩效等方面都面临新挑战。与此同时,随着信息技术的发展,以云计算、大数据、物联网、移动互联网为代表的新一代信息技术与传统产业的融合渗透,必将给人类生产生活带来深刻变革。
4.大数据处理在医疗行业的应用包含诸多方向,如临床操作的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析;定价环节的自动化系统、基于卫生经济学和疗效研究;研发阶段的预测建模、提高临床试验设计、临床实验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析;新商业模式的汇总患者临床记录和医疗保险数据集、网络平台和社区。
5.健康评估大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对医疗健康领域有意义的数据进行专业化处理。传统的技术在采集方法、内容分类、采集标准等方面都已存在既有规则,并且分析标本多以个体或者少量群体为主,对于标本的外因内果关联性深度较弱,分析和预测的结果相对模糊,不够精确,仅能诠释宏观、整体的状况。
6.健康意识的发展和跟上自身健康状况的习惯使得各种医疗器械的发展和推广迫在眉睫。如果您使用医疗设备附带的软件来了解和分析您的健康状况,不仅会使用户遇到麻烦,而且还无法将各种健康数据联系起来,从而为用户提供更加三维的健康分析。
7.随着科学技术的进步,社会经济的发展,人民生活水平不断提高。在日常生活中,他们也更注重自己的健康。与此同时,全球社会人口结构正在迅速进入老龄化阶段,对健康监测和检查的需求也越来越明显。在实际情况下很难满足大量人口的正常监测需求。仅通过现有医院的资源分配难以达到要求。因此,有必要建立一个简单有效的家庭健康监测系统。随着移动计算技术的发展,家庭卫生系统将逐步形成,有望满足人们日常体检和远程医疗的需求。家庭健康监测系统包括各种健康智能设备,如血压计,心电监护设备,血氧监测仪,环境温湿度传感器,照明调节器等。这些设备中的一些由可穿戴形式的用户携带,而其他设备在家庭环境中固定。虽然功能不同,但它们通常被认为是用于收集用户的生理数据或环境数据的传感器设备。收购完成后,这些设备将数据发送到家庭健康网络中的主机,主机将收集数据并进行分析。
8.现有的家庭卫生系统存在一些明显的缺陷。一方面,现有系统中的主机大多是pc机,系统中通常只有一台主机。用户可以通过该主机查看设备数据并获取远程服务。然后,随着智能设备的快速发展,智能手机和平板电脑的普及在家庭环境中大大增加。用户希望通过手机,平板电脑或其他便携式设备直接检查自己的血压,心电图和其他信息,而不是限制使用pc。这要求新的家庭健康系统包括pc,健康机顶盒,平板电脑,智能手机和其他主机,并支持血压计,血氧计和其他健康设备可以链接到windows,linux,android和其他操作系统跨平台。另一方面,不同公司和组织采用的不同通信接口采用不同的通信接口。使用不同的通信协议,这使得现有系统更加封闭。一台设备只能在一个系统中使用。例如,使用公司的终端设备来测量用户肺活量的数据只能通过公司自己的通信接口传输。如果用户使用公司血压测量的设备,则需要使用另一组通信系统来传输数据。这无疑增加了设备使用的复杂性,增加了用户的使用成本。如果家庭健康系统可以包括运行多个操作系统的主机平台,并支持设备与不同平台之间的通信连接,并解决相关问题在不同系统之间关闭,不需要为不同的系统平台设计专用终端设备,这将大大节省成本,提高人们的生活和工作效率,为现实生活带来更多便利。
9.有许多专家和学者研究健康的家庭系统。邓宇通过分析现代城市居住人口,生活方式和系统设计等健康家庭系统的要素,提出了健康家庭系统的概念。实施了健康家庭系统的理论初步建设,模块建设和相关服务建设。并进一步阐明健康家庭系统的发展趋势和设计方向。孙磊研究了基于ssh框架技术的国家体质健康管理软件。将数据库技术与java语言相结合,设计并实现了个人健康管理系统,以健康为观察点,在调查,评估和干预三个过程中提供全面,有效的工具和手段。上述研究存在一定的不足,而不是数据收集的低效率或单次使用设备。
10.综上所述,现有技术存在的问题是:
11.现有健康系统无法与个人信息连接起来,同时现有身份识别方法识别精度不高。
12.现有技术的健康评估数据未实现体检结果的深层次挖掘与分析,不能给出个性化的健康管理解决方案,体检结果未达到有效的利用和服务。


技术实现要素:

13.针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于精准健康管理的智能健康评估分析方法。
14.本发明是这样实现的,一种基于精准健康管理的智能健康评估分析方法,包括:
15.第一步,分析涉及各级医疗卫生中心互联互通网络建设情况、数据中心建设情况、应用系统建设情况的分析结果,以及针对健康评估的业务需求和信息化应用需求的分析结果,进行健康评估大数据系统总体架构的设计;
16.第二步,获取健康评估大数据系统包括的大数据应用层、大数据平台层以及基础设施体系数据;根据健康评估大数据系统总体架构组成进行平台的建设与应用,建立满足健康评估大数据应用的机房环境需求、网络需求、处理及存储需求、安全需求的基础硬件平台,并使该平台应用于惠民服务、医疗业务、综合业务管理;
17.第三步,通过风险分析、需求分析以及总体分析,建立大数据安全体系,确立安全等级,设立安全技术保障体系,保障区域边界安全、通信网络安全,设立安全管理中心,实现
隐私安全保护、物理安全保护、不同等级系统互通互联;设立管理运行机制,确保系统运行的安全性、稳定性和可靠性,设立运维管理小组,管理日常运行及维护工作,保证平台稳定运行;
18.第四步,利用健康评估大数据系统搭载的数据库存储用户各项健康数据以及用户的个人资料信息;用户可在手机端完成个人资料的修改,服务器端数据库将同步修改,用户也可在手机端随时删除自己的某条健康状况,删除操作不可逆;
19.第五步,获取第四步个人资料信息对应的个人的图像,并对获取到的图像进行比例调整、选择性裁剪、去除背景;
20.通过灰度化,二值化,图像降噪,图像增强和过滤对个人图像进行图像预处理,划分个人图像中的文本和肖像区域及有用信息区域;
21.第六步,对预处理后的图像进行字符分割,对分割获得的字符图像进行归一化处理和字符特征统计从而提取个人字符特征;
22.第七步,使用统一网格特征,粗糙边缘特征和主特征描述字符图像,并使用cnn对字符图像进行分类;利用分类器对个人的不同信息进行分类识别,同时分别利用系统字体库、经过训练的字体库识别进行个人识别;
23.第八步,接收和解析医疗设备的健康数据,将数据存储到手机的本地数据库中,并以图形的方式显示用户的健康数据统计;同时,用户同步本地到远程中心的数据,进行跨设备应用。
24.进一步,所述第二步针对应用系统建设情况进行分析时,需要涵盖医疗服务领域、公共卫生服务领域、医疗监管服务领域以及数据交换与共享领域;针对所述业务需求进行分析时,需要涵盖居民个人、医疗卫生服务机构、公共卫生专业机构、卫生行政部门、其他卫生相关单位与部门;针对信息化应用需求进行分析时,需要涵盖中医领域、临床医疗领域、公共卫生服务领域、管理决策领域。
25.进一步,所述第五步获取个人信息个人的图像对个人图像中,首先进行预处理和去噪,然后识别图像上的文本;使用字体库进行识别,再用训练过的字体库识别个人图像。
26.进一步,所述第七步个人的不同信息识别包括:
27.1)个人信息字符特征提取:在特征提取前需对字符分割后获得的字符图像进行归一化;分割后的字符大小为m*n,则重心的位置用下式表示:
[0028][0029]
在从上式获得图像的重心之后,将图像的重心转移到图像的中心以标准化字符图像的位置;
[0030]
2)字符特征统计:采用不变矩统计、全局投影特征统计、背景特征统计;
[0031]
3)个人信息识别:进行数据采集,预处理,特征提取和选择,以及分类决策。
[0032]
进一步,步骤1)实现图像尺寸的标准化方法采用通过图像的边框将图像放大或缩小到指定的比例;
[0033]
或采用图像的分布方差,计算式为:
[0034][0035]
步骤2)使用统计决策方法进行分类和区分时,利用距离d和相似度r进行分类和识别,订单s的minkowski距离:
[0036][0037]
当s=1时,是绝对距离:
[0038][0039]
当s=2时,获得欧几里德距离:
[0040][0041]
步骤3)分类决策中利用人工神经网络方法进行特征的提取和分类。
[0042]
本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于精准健康管理的智能健康评估分析系统包括:
[0043]
健康评估大数据系统构建模块,用于分析涉及各级医疗卫生中心互联互通网络建设情况、数据中心建设情况、应用系统建设情况的分析结果,以及针对健康评估的业务需求和信息化应用需求的分析结果,进行健康评估大数据系统总体架构的设计;
[0044]
还用于获取健康评估大数据系统包括的大数据应用层、大数据平台层以及基础设施体系数据;根据健康评估大数据系统总体架构组成进行平台的建设与应用,建立满足健康评估大数据应用的机房环境需求、网络需求、处理及存储需求、安全需求的基础硬件平台,并使该平台应用于惠民服务、医疗业务、综合业务管理;
[0045]
健康评估大数据分析模块,用于通过风险分析、需求分析以及总体分析,建立大数据安全体系,确立安全等级,设立安全技术保障体系,保障区域边界安全、通信网络安全,设立安全管理中心,实现隐私安全保护、物理安全保护、不同等级系统互通互联;设立管理运行机制,确保系统运行的安全性、稳定性和可靠性,设立运维管理小组,管理日常运行及维
护工作,保证平台稳定运行;
[0046]
健康评估大数据修改操作模块,用于利用健康评估大数据系统搭载的数据库存储用户各项健康数据以及用户的个人资料信息;用户可在手机端完成个人资料的修改,服务器端数据库将同步修改,用户也可在手机端随时删除自己的某条健康状况,删除操作不可逆;
[0047]
个人资料信息健康分析模块,用于获取个人资料信息对应的个人的图像,并对获取到的图像进行比例调整、选择性裁剪、去除背景;
[0048]
还用于通过灰度化,二值化,图像降噪,图像增强和过滤对个人图像进行图像预处理,划分个人图像中的文本和肖像区域及有用信息区域;
[0049]
个人不同健康信息评估模块,用于对预处理后的图像进行字符分割,对分割获得的字符图像进行归一化处理和字符特征统计从而提取个人字符特征;
[0050]
使用统一网格特征,粗糙边缘特征和主特征描述字符图像,并使用cnn对字符图像进行分类;利用分类器对个人的不同信息进行分类识别,同时分别利用系统字体库、经过训练的字体库识别进行个人识别;
[0051]
还用于接收和解析医疗设备的健康数据,将数据存储到手机的本地数据库中,并以图形的方式显示用户的健康数据统计;同时,用户同步本地到远程中心的数据,进行跨设备应用。
[0052]
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行所述基于精准健康管理的智能健康评估分析方法。
[0053]
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行所述基于精准健康管理的智能健康评估分析方法。
[0054]
综上所述,本发明的优点及积极效果为:
[0055]
本发明为了更好地处理个人图像中的文本和肖像区域,执行图像预处理,包括灰度化,二值化,图像增强和过滤,以有效地划分个人的有用信息区域。
[0056]
本发明在个人信息字符识别方面,设计了图像预处理,字符分割,特征提取和字符识别等功能模块。在本文中,我们使用统一网格特征,粗糙边缘特征和猪特征来描述字符图像,并使用cnn对字符图像进行分类。鉴于个人信息上携带信息的特点,设计了不同的人物识别方法。分类器对个人上的不同信息进行分类识别,大大提高了字符识别的速度。
[0057]
本发明在android平台下设计并实现客户端和服务器的开发。客户端程序通过jni调用本文实现的ieee11073标准的核心部分,接收和解析医疗设备的健康数据,将数据存储到手机的本地数据库中,并以图形的方式显示用户的健康数据统计。同时,用户可以同步本地到远程中心的数据,以更好地实现客户端系统的跨设备使用。
[0058]
本发明能够有效地划分个人的有用信息区域。利用分类器对个人上的不同信息进行分类识别,大大提高了字符识别的速度。
[0059]
本发明在健康数据测量的模块中可以直观地向用户呈现健康数据,或者可以将信息同步到远程数据中心以进行进一步分析。
[0060]
本发明提供的个人信息识别对现有方法进行了改进,基本行为的识别准确性也得
到了提高,同时提高了精度,降低了复杂度,识别准确性和资源利用率良好,可以实现个人健康信息的识别。
附图说明
[0061]
图1是本发明实施例提供的基于精准健康管理的智能健康评估分析方法流程图。
[0062]
图2是本发明实施例提供的个人的不同信息识别流程图。
[0063]
图3是本发明实施例提供的基于精准健康管理的智能健康评估分析系统示意图。
[0064]
图中:1、健康评估大数据系统构建模块;2、健康评估大数据分析模块;3、健康评估大数据修改操作模块;4、个人资料信息健康分析模块;5、个人不同健康信息评估模块。
具体实施方式
[0065]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
[0066]
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于精准健康管理的智能健康评估分析方法,下面结合附图对本发明作详细的描述。
[0067]
如图1所示,本发明实施例提供的基于精准健康管理的智能健康评估分析方法包括:
[0068]
s101,分析涉及各级医疗卫生中心互联互通网络建设情况、数据中心建设情况、应用系统建设情况的分析结果,以及针对健康评估的业务需求和信息化应用需求的分析结果,进行健康评估大数据系统总体架构的设计;
[0069]
s102,获取健康评估大数据系统包括的大数据应用层、大数据平台层以及基础设施体系数据;根据健康评估大数据系统总体架构组成进行平台的建设与应用,建立满足健康评估大数据应用的机房环境需求、网络需求、处理及存储需求、安全需求的基础硬件平台,并使该平台应用于惠民服务、医疗业务、综合业务管理;
[0070]
s103,通过风险分析、需求分析以及总体分析,建立大数据安全体系,确立安全等级,设立安全技术保障体系,保障区域边界安全、通信网络安全,设立安全管理中心,实现隐私安全保护、物理安全保护、不同等级系统互通互联;设立管理运行机制,确保系统运行的安全性、稳定性和可靠性,设立运维管理小组,管理日常运行及维护工作,保证平台稳定运行;
[0071]
s104,利用健康评估大数据系统搭载的数据库存储用户各项健康数据以及用户的个人资料信息;用户可在手机端完成个人资料的修改,服务器端数据库将同步修改,用户也可在手机端随时删除自己的某条健康状况,删除操作不可逆;
[0072]
s105,获取第s104步个人资料信息对应的个人的图像,并对获取到的图像进行比例调整、选择性裁剪、去除背景;
[0073]
通过灰度化,二值化,图像降噪,图像增强和过滤对个人图像进行图像预处理,划分个人图像中的文本和肖像区域及有用信息区域;
[0074]
s106,对预处理后的图像进行字符分割,对分割获得的字符图像进行归一化处理和字符特征统计从而提取个人字符特征;
[0075]
s107,使用统一网格特征,粗糙边缘特征和主特征描述字符图像,并使用cnn对字符图像进行分类;利用分类器对个人的不同信息进行分类识别,同时分别利用系统字体库、经过训练的字体库识别进行个人识别;
[0076]
s108,接收和解析医疗设备的健康数据,将数据存储到手机的本地数据库中,并以图形的方式显示用户的健康数据统计;同时,用户同步本地到远程中心的数据,进行跨设备应用。
[0077]
所述第s102步针对应用系统建设情况进行分析时,需要涵盖医疗服务领域、公共卫生服务领域、医疗监管服务领域以及数据交换与共享领域;针对所述业务需求进行分析时,需要涵盖居民个人、医疗卫生服务机构、公共卫生专业机构、卫生行政部门、其他卫生相关单位与部门;针对信息化应用需求进行分析时,需要涵盖中医领域、临床医疗领域、公共卫生服务领域、管理决策领域。
[0078]
所述第s105步获取个人信息个人的图像对个人图像中,首先进行预处理和去噪,然后识别图像上的文本;使用字体库进行识别,再用训练过的字体库识别个人图像。
[0079]
如图2所示,所述第s107步个人的不同信息识别包括:
[0080]
s201,个人信息字符特征提取:在特征提取前需对字符分割后获得的字符图像进行归一化;分割后的字符大小为m*n,则重心的位置用下式表示:
[0081][0082]
在从上式获得图像的重心之后,将图像的重心转移到图像的中心以标准化字符图像的位置;
[0083]
s202,字符特征统计:采用不变矩统计、全局投影特征统计、背景特征统计;
[0084]
s203,个人信息识别:进行数据采集,预处理,特征提取和选择,以及分类决策。
[0085]
步骤s201实现图像尺寸的标准化方法采用通过图像的边框将图像放大或缩小到指定的比例;
[0086]
或采用图像的分布方差,计算式为:
[0087][0088]
步骤s202使用统计决策方法进行分类和区分时,利用距离d和相似度r进行分类和识别,订单s的minkowski距离:
[0089][0090]
当s=1时,是绝对距离:
[0091][0092]
当s=2时,获得欧几里德距离:
[0093][0094]
步骤s203分类决策中利用人工神经网络方法进行特征的提取和分类。
[0095]
如图3所示,本发明提供一种应用所述基于精准健康管理的智能健康评估分析系统包括:
[0096]
健康评估大数据系统构建模块1,用于分析涉及各级医疗卫生中心互联互通网络建设情况、数据中心建设情况、应用系统建设情况的分析结果,以及针对健康评估的业务需求和信息化应用需求的分析结果,进行健康评估大数据系统总体架构的设计;
[0097]
还用于获取健康评估大数据系统包括的大数据应用层、大数据平台层以及基础设施体系数据;根据健康评估大数据系统总体架构组成进行平台的建设与应用,建立满足健康评估大数据应用的机房环境需求、网络需求、处理及存储需求、安全需求的基础硬件平台,并使该平台应用于惠民服务、医疗业务、综合业务管理;
[0098]
健康评估大数据分析模块2,用于通过风险分析、需求分析以及总体分析,建立大数据安全体系,确立安全等级,设立安全技术保障体系,保障区域边界安全、通信网络安全,设立安全管理中心,实现隐私安全保护、物理安全保护、不同等级系统互通互联;设立管理运行机制,确保系统运行的安全性、稳定性和可靠性,设立运维管理小组,管理日常运行及维护工作,保证平台稳定运行;
[0099]
健康评估大数据修改操作模块3,用于利用健康评估大数据系统搭载的数据库存储用户各项健康数据以及用户的个人资料信息;用户可在手机端完成个人资料的修改,服务器端数据库将同步修改,用户也可在手机端随时删除自己的某条健康状况,删除操作不可逆;
[0100]
个人资料信息健康分析模块4,用于获取个人资料信息对应的个人的图像,并对获取到的图像进行比例调整、选择性裁剪、去除背景;
[0101]
还用于通过灰度化,二值化,图像降噪,图像增强和过滤对个人图像进行图像预处理,划分个人图像中的文本和肖像区域及有用信息区域;
[0102]
个人不同健康信息评估模块5,用于对预处理后的图像进行字符分割,对分割获得的字符图像进行归一化处理和字符特征统计从而提取个人字符特征;
[0103]
使用统一网格特征,粗糙边缘特征和主特征描述字符图像,并使用cnn对字符图像进行分类;利用分类器对个人的不同信息进行分类识别,同时分别利用系统字体库、经过训练的字体库识别进行个人识别;
[0104]
还用于接收和解析医疗设备的健康数据,将数据存储到手机的本地数据库中,并以图形的方式显示用户的健康数据统计;同时,用户同步本地到远程中心的数据,进行跨设备应用。
[0105]
下面结合具体实施例及实验数据对本发明的技术方案作进一步描述。
[0106]
个人信息图像的预处理:为了相对于整个图像所在的区域检测目标文件,必须首先预处理图像。图像预处理是利用图像处理技术来获得当前工作所需的功能,从而抑制不需要的功能。减少图像噪声并提高图像质量,以便后续工作不会受到不必要的功能的干扰。典型的图像制备技术包括灰度,二值化,膨胀和腐蚀。图像处理将改善原始图像的质量或将其降低到下一次操作的最佳质量。处理的效果直接影响是否可以毫无问题地提取目标文件所在的区域。
[0107]
个人信息识别:在模式识别中,通常存在噪声干扰或输入模式的部分丢失,而神经网络将信息分布存储在链路的全系数中,使得网络具有高度容错性和鲁棒性。此功能也是成功解决模式识别问题的原因之一。此外,神经网络的自组织和自适应学习功能在识别问题方面表现出很大的优势。该方法的显着特点是训练后的神经网络可以并行完成模式特征的提取和分类。
[0108]
个人信息图像识别与分析:
[0109]
表1不同方法识别结果的比较
[0110]
methodcomprehensiveaccuracypca svm82.1%pca rf83.4%pca cnn98.8%
[0111]
本发明使用的算法和比较算法的识别结果如表1。随机森林是由多个决策树随机建立的森林,每个决策树之间没有相关性。对于可以通过单个决策树解决的识别问题,它无疑会在不改善结果的情况下造成严重的资源浪费。因此,该实验的设计对于智能手机环境中的资源开销更为合理。总之,与现有的方法和应用相比,该方法得到了改进,基本行为的识别准确性也得到了提高。总之,该方法提高了精度,降低了复杂度,达到了预期目的,证明了该方法的有效性。识别准确性和资源利用率良好,可以实现个人信息的识别。
[0112]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
再多了解一些

本文用于企业家、创业者技术爱好者查询,结果仅供参考。

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