摘要
本发明公开了用于内分泌患者的智能营养管理方法,涉及智能健康管理技术领域,包括利用无线传输技术将收集的生理参数发送至移动应用设备的移动应用程序中;收集用户的心理数据,采用深度学习算法对收集到的生理参数和心理数据进行分析;利用移动应用设备的机器学习算法对传输的脑电波模式进行转化,完成对用户健康的智能营养管理。本发明通过多模态数据融合和脑电波传输技术,显著提高了生理参数和心理数据的采集和分析精度,实现了对用户健康状态的全面实时监测和智能管理,相比现有技术,本发明能够更准确地识别用户的情绪状态和生理状况,提供个性化的健康建议和预警,有效提升了用户的健康管理水平和生活质量。
技术关键词
营养管理方法
背景噪声
深度学习模型
心率监测装置
内分泌
血压监测装置
多模态数据融合
生理
补偿算法
动态校准功能
心理
压力传感器读数
血糖监测装置
深度学习算法
机器学习算法
降噪算法
光电容积脉搏波描记法
参数
展示界面