摘要
本发明公开了一种昼夜节律基因调控心梗急救系统,通过信息采集单元多身体信号与环境参数的同步采集,为建立动态关联模型提供高信噪比数据基础。动态预测单元基于深度学习算法构建生物钟和基因节律映射关系,通过整合昼夜节律核心基因的表达规律,实现个体化生物钟相位的实时预测。数据验证单元引入历史行为数据,通过比对预测活跃期与用户实际心梗高发时段的匹配度,动态修正深度学习算法参数。数据优化单元通过持续迭代模型,适应个体作息变化,使系统在长期使用中保持预测精度,进而现有个体生物钟节律存在显著差异,且可穿戴设备难以建立基因节律与电生理信号的关联模型的技术问题。
技术关键词
深度学习算法
急救系统
身体
信息采集单元
基因
数据验证
动态关联模型
异常信号
标签
穿戴设备
信噪比数据
数据输入模块
数据随时间
信息采集模块
修正偏差
生理
心率
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