摘要
本发明公开了一种压疮风险预测方法和智能防压疮床垫,获取分布式压力传感器阵列采集的压力分布数据,对压力分布数据进行信号滤波和标准化处理,得到标准化压力分布矩阵;应用二进制随机前向算法进行特征选择,输出最优特征子集;获取患者体征参数,将患者体征参数与所述最优特征子集进行融合,使用具有激活函数的增强型卷积神经网络进行训练,生成压力负荷分布图谱;应用具有邻域突变的差分进化算法计算各身体区域风险评估参数,输出压疮风险评分和发展趋势预测;通过智能决策算法计算最优气囊充放气参数,生成执行指令至气囊控制系统,同时生成护理干预建议。本发明实现了对压疮风险的精准预测和主动防护,提高了压疮预防的效果。
技术关键词
气囊控制系统
风险预测方法
区域风险评估
智能防压疮
生成执行指令
分布式压力传感器
参数
进化算法
特征选择
生成压力
决策算法
多层次特征
信号滤波
深度神经网络架构
高风险
图谱
气囊单元
时间序列预测模型
系统为您推荐了相关专利信息
多模态
神经网络模型
强化学习策略
多参数
水下推进器控制
脑血管疾病
风险预测模型
空间金字塔池化
卷积模型
风险预测系统
GBDT模型
风险预测模型
样本
风险预测方法
标签
风险预测方法
风险预测模型
诊疗数据
计算机可读取存储介质
电子病历档案
楼宇门禁
智能门锁
指标
风险预测方法
应急供电接口