[发明专利]一种基于心脏功能动态监测与分析的智能芯片装置及应用方法

权利要求书

1.一种基于心脏功能动态监测与分析的智能芯片装置，其特征在于，被压缩、固化于芯片中或存储于片上闪存存储器里，包括：

传感器接口装置，用于采集来源于心脏功能监测传感器的数据；

数据压缩装置，用于数据的压缩处理，有利于数据的传输与应用；

人工智能算法装置，基于压缩感知计算、连续小波变换和卷积神经网络的端到端的嵌入式人工智能算法装置，用于对来自传感器信号的计算、分析、特征提取、模式识别与分类，实时给出推断结果；

人工智能诊断分析装置，用于采集临床心脏振动数据，每份数据都由多位心脏专家分析诊断确认，专家的意见和诊断结果是机器学习系统的目标，它基于心脏物理属性，通过学习得到模型，从而不断优化人工智能分析结果；

身份识别装置，用于提取心脏振动图谱特征，与数据库中存储的图谱特征进行对比，以确定使用者的身份；

数据加密装置，用于数据加密，防止数据被非法截获或篡改；

存储器装置，暂存采集信息及计算结果；

微处理器，承担计算任务及流程控制；

无线数据通讯装置，用于数据传输，基于“事件驱动”模式，即智能芯片一旦检测到心脏异常事件发生，就会记录下事件的类型和时间，发送给片上预警模块、存储事件，依据无线通讯协议传输到云端及后台服务云平台；并支持蓝牙等协议同步传输到就近的移动终端或服务器；

预警装置，基于片上预警逻辑电路，一旦收到人工智能算法的报警信号，就会驱动心脏功能智能监测预警装置上的LED报警灯和蜂鸣器；

电源管理装置，为纽扣型电池，用于为系统供电，使蓝牙等通讯模块在无预警时处于休眠状态，一旦出现预警，通讯模块将被唤醒并开始传输数据；

所述嵌入式人工智能算法装置采取压缩感知的采样方式，直接在压缩信号上进行数据处理操作；数字滤波和小波变换等预处理和特征提取技术可以转换为矩阵变换；原始信号为列向量x，变换矩阵为H，提取的特征向量为y，则有：；

所述嵌入式人工智能算法装置采取压缩感知+数据重建方式，基于心脏振动信号在小波变化基下的稀疏状态，采用压缩感知对数据进行压缩，过程如下：

步骤1：采集长度为N的原始信号，作为列向量x_N×1，即：

；

步骤2：构造观测矩阵Φ_M×N(MN)，采用二元置换块对角矩阵，该矩阵有2M个1元素，其余元素均为0：

；

步骤3：计算压缩信号Φx：

；

所述嵌入式人工智能算法装置采取压缩信号上直接进行滤波和特征提取操作，此时的变换矩阵可以由变换得到：

；

其中S和V为奇异值分解得到的矩阵：

；

将常规的滤波器矩阵根据上式进行转换后，即可实现在压缩域的滤波计算。

2.根据权利要求1所述的基于心脏功能动态监测与分析的智能芯片装置，其特征在于，所述无线数据通讯装置采用无线方式进行数据传输，将发现的预警事件的相关信息经过256位AES加密后传送给蓝牙模块，或WiFi、4G、5G、NFC、NB-IoT模块，将无线信号通过隐形式天线发送。

3.根据权利要求1所述的基于心脏功能动态监测与分析的智能芯片装置，其特征在于，所述微处理器采用片上系统SoC实现。

4.根据权利要求1或3所述的基于心脏功能动态监测与分析的智能芯片装置，其特征在于，所述微处理器为MCU、专用集成芯片ASIC或现场可编程门阵列FPGA；所述电源管理装置包括纽扣型电池，并通过相关插口对系统供电；所述预警装置通过相关插口启动外置蜂鸣器、LED灯或液晶显示屏报警。