[发明专利]一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析系统及其方法

权利要求书

1.一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析系统，其特征在于，所述系统包括：

加速度传感器，用于采集患者行为信息数据；

患者客户端，用于采集患者个人信息，对获取的患者行为信息进行特征选择；

数据收集模块，用于收集患者行为信息及个人信息，对患者行为信息进行提取、计算处理；

数据库服务器，用于存储患者个人信息及日常行为信息记录；

计算服务器，用于对患者行为信息数据进行计算识别处理；

医生客户端，用于根据患者就诊号查询到患者行为记录。

2.根据权利要求1所述的一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析系统，其特征在于，所述患者客户端包括：

数据选择单元，用于采集患者个人信息、行为信息数据和特征子集选择；

统计单元，用于向数据库服务器发送请求患者行为信息数据的统计情况；

展示单元，用于获取展示数据库服务器将统计情况计算好的患者行为信息数据；

反馈单元，用于获取医生针对患者每日行为评价的反馈信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析系统，其特征在于，所述数据收集模块包括：

预处理单元，用于对获取的行为信息数据提取空值，进行分离、过滤噪声、计算合成处理；

数据分段单元，用于对采样行为信息数据按照2秒大小进行分段；

特征值提取单元，用于对通过预处理单元的合成行为信息数据值进行计算、提取处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析系统，其特征在于，所述数据库服务器还用于对每个患者每日行为信息数据进行分类获得活动报告。

5.根据权利要求1所述的一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析系统，其特征在于，所述医生客户端包括：

检索单元，用于搜索患者就诊号，获取相应的住院期间活动情况统计；

评价单元，用于针对患者的行为信息统计数据对其活动情况进行评价。

6.根据权利要求1所述的一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析系统，其特征在于，还可以通过医生客户端请求患者每日活动报告，结合患者恢复情况给予反馈建议信息。

7.一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析方法，其特征在于，该方法包括：

采集患者行为信息数据；

采集患者个人信息，对获取的患者行为信息数据进行特征选择；

收集采集到的行为信息数据，对其行为信息数据进行提取、计算处理；

存储患者个人信息及日常活动记录；

对患者行为信息数据进行计算识别处理；

获取展示数据库服务器将统计情况计算好的患者行为信息数据；

获取医生针对患者每日行为评价的反馈信息。

8.根据权利要求7所述的一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析方法，其特征在于，所述进行特征选择的步骤包括：

将采集到的行为信息数据转为35维特征向量进行分析过滤处理，获得特征子集；

获取特征子集，通过判断准确率评价所述特征子集的优劣进行选择。

9.根据权利要求7所述的一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析方法，其特征在于，所述对其行为信息数据进行提取、计算处理包括：

对获取的行为信息数据提取空值，进行分离、过滤噪声、计算合成处理；

对采样行为信息数据按照2秒大小进行分段；

对合成的行为信息数据值进行计算、提取处理。

10.根据权利要求7所述的一种基于可穿戴设备进行行为识别的患者活动情况分析方法，其特征在于，所述进行分离、过滤噪声、计算合成处理包括：

获取采集的行为信息数据，当采集到行为信息数据值为空时，则复制该值前一个采样加速度数据值；

当检测到连续五个空值时不再进行复制操作接下来的连续空，改为丢弃该采样数据。

采用滤波系数为0.5的一阶低通滤波器分离采集的行为信息数据中重力加速度分量和运动产生的线性加速度分量；

获取重力加速度分量及线性加速度分量，进行过滤处理；

将处理后的数据进行计算合成，合成行为信息数据和x轴、y轴和z轴加速度数据值一一对应；

对采样加速度数据值按段进行分割，每段采样加速度数据值大小为40个采样点，采样加速度数据段之间保持50％的数据重叠率；

分别对每个x轴数据段、y轴数据段、z轴数据段及合成加速度数据段计算均值、方差、标准差、均方根、偏度、峰度、最大值、最小值，同时，并计算x轴和y轴、y轴和z轴、z轴和x轴之间的相关度，共35个特征。