[发明专利]一种子宫收缩乏力监测方法、系统、智能终端和存储介质有效
| 申请号： | 201910130544.2 | 申请日： | 2019-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN109645996B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 宋立国;罗虎;张金区 | 申请（专利权）人： | 广州爱听贝科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/391 | 分类号： | A61B5/391;A61B5/22 |
| 代理公司： | 长沙睿翔专利代理事务所(普通合伙) 43237 | 代理人： | 孙建霞 |
| 地址： | 510000 广东省广州市南沙区黄阁镇*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 子宫 收缩 乏力 监测 方法 系统 智能 终端 存储 介质 | ||
【权利要求书】：
1.一种子宫收缩乏力监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集孕妇的实时子宫肌电数据；
S2、将所采集的孕妇实时子宫肌电数据输入至一预先训练的网络模型中进行预测；
S3、输出预测结果，根据所述预测结果得出孕妇子宫是否处于子宫收缩乏力状态；
所述步骤S2中网络模型的训练方法包括：
S21、按照一设定时间采集孕妇在正常时的若干个子宫肌电数据，并将该子宫肌电数据进行标记；
S22、按照一设定时间采集孕妇在宫缩乏力时的若干个子宫肌电数据，并将该子宫肌电数据进行标记；
S23、建立基于DenseNet思想的Bi-LSTM网络模型；
S24、采用Adam优化算法和binary_crossentropy损失函数将步骤S21和步骤S22中的子宫肌电数据输入至Bi-LSTM网络模型中进行模型训练；
采集孕妇的实时子宫肌电数据的步骤包括：采集孕妇子宫处的肌电数据，用于对肌电信号进行抗混叠处理，将抗混叠处理后的肌电数据转化为数字信号，进行通道选择切换并将各个通道的数据进行预处理分析，预处理分析包括自动增益、幅度分析、时域上平滑滤波和频域的功率谱分析。
2.根据权利要求1所述的子宫收缩乏力监测方法，其特征在于，所述步骤S23中的Bi-LSTM网络模型包括：
输入层，所述输入层为dropout层；
第一层，所述第一层为Bi-LSTM层，所述Bi-LSTM层中设置forget_gate_bias，所述Bi-LSTM中的statefule为true；
第一Concatenate层，用于将第一层的输入与第一层的输出结果进行拼接并作为第二层的输入；
第二层，所述第二层为Bi-LSTM层，所述Bi-LSTM层中设置forget_gate_bias，所述Bi-LSTM中的statefule为true；
第二Concatenate层，用于将第一Concatenate层的输出和第二层的输出进行拼接并作为第三层的输入；
第三层，所述第三层为Dense层，Dense层的输出维度为512；
BatchNormalization网络层；
ReLU激活层；
第四层，所述第四层为Dense层，输出维度为2，激活函数采用softmax。
3.根据权利要求2所述的子宫收缩乏力监测方法，其特征在于，所述第四层的Dense层为二分类器。
4.根据权利要求1所述的子宫收缩乏力监测方法，其特征在于，所述步骤S21中，将孕妇在正常时的子宫肌电数据标记为1，所述步骤S22中，将孕妇在宫缩乏力时的子宫肌电数据标记为0。
5.根据权利要求1所述的子宫收缩乏力监测方法，其特征在于，步骤S21和步骤S22中的设定时间为30min。
6.一种用于实现权利要求1-5任一项所述子宫收缩乏力监测方法的系统，其特征在于，包括：
肌电采集模块，用于采集孕妇的实时子宫肌电数据并进行预处理；
预测模块，用于将所预处理的孕妇实时子宫肌电数据输入至一预先训练的网络模型中进行预测；
输出模块，输出预测结果，根据所述预测结果得出孕妇子宫是否处于子宫收缩乏力状态。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述肌电采集模块包括：
肌电采集电极，用于贴合在孕妇的腹部，采集孕妇子宫处的肌电数据；
抗混叠滤波器，用于对肌电信号进行抗混叠处理；
ADC采样模块，用于将抗混叠处理后的肌电数据转化为数字信号；
DSP处理模块，用于通道选择切换并将各个通道的数据进行预处理分析；
存储模块，用于存储ADC采样后的数字信号；
连接模块，用于提供有线或无线连接链路；
以及，电源管理模块，用于为该肌电采集装置提供电源；
所述肌电采集电极、抗混叠滤波器、ADC采样模块、DSP处理模块依次连接，所述存储模块、蓝牙模块和电源管理模块均与DSP处理模块连接。
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