[發明專利]一種智能臨產監測系統

有效

• 申請號: 201910162216.0
• 申請日: 2019-03-05
• 公開（公告）號: CN109875556B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 宋立國;張金區;羅虎
• 申請（專利權）人: 廣州愛聽貝科技有限公司
• 主分類號: A61B5/389
• 分類號: A61B5/389;A61B5/00
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 胡輝

1.一種智能臨產監測系統，其特征在于，包括子宮肌電采集處理裝置和智能終端，所述子宮肌電采集處理裝置和智能終端通訊連接；

所述子宮肌電采集處理裝置，用于采集肌電信號，從采集到的肌電信號中提取得到第一宮縮信號數據；

所述智能終端，包括：

至少一個處理器；

至少一個存儲器，用于存儲至少一個程序；

當所述至少一個程序被所述至少一個處理器執行，使得所述至少一個處理器實現一種智能臨產預測方法步驟，所述方法步驟包括：

根據第一宮縮信號數據，進行臨產狀態預測處理和/或臨產時間預測處理；

其中，所述臨產狀態預測處理，其包括：

對獲取得到的第一宮縮信號數據做第一預處理后得到第一待測數據快照，將第一待測數據快照輸入臨產鑒別模型網絡進行預測處理，從而輸出臨產狀態；

所述臨產時間預測處理，其包括：

對獲取得到的第一宮縮信號數據做第二預處理后得到第二待測數據快照，將第二待測數據快照輸入臨產時間預測模型網絡進行預測，從而輸出預測臨產時間；

所述臨產鑒別模型網絡是通過以下模型訓練步驟而得到：

構建臨產鑒別模型網絡，獲取第二宮縮信號數據，將所述第二宮縮信號數據輸入至臨產鑒別模型網絡進行網絡訓練；

和/或，所述臨產時間預測模型網絡是通過以下模型訓練步驟而得到：

構建臨產時間預測模型網絡，獲取第三宮縮信號數據，將所述第三宮縮信號數據輸入至臨產時間預測模型網絡進行網絡訓練；

所述構建臨產時間預測模型網絡這一步驟，其具體包括：

構建第一層模型網絡，所述第一層模型網絡包括：第四卷積層、第四歸一化層和第五函數激勵層，所述第四卷積層的輸出端經過第四歸一化層與第五函數激勵層的輸入端連接；

構建第二層模型網絡，所述第二層模型網絡包括：第五卷積層、第四歸一化層、第六函數激勵層、第二隨機失活層和第六卷積層，所述第五卷積層的輸出端依次經過第四歸一化層、第六函數激勵層、第二隨機失活層與第六卷積層的輸入端連接，所述第五函數激勵層的輸出端與第五卷積層的輸入端連接；

構建第三層模型網絡，所述第三層模型網絡包括由多個相同的第二殘差塊層連接組成的殘差塊層組，其中，每個第二殘差塊層包括：第五歸一化層、第七函數激勵層、第三隨機失活層、第七卷積層、第六歸一化層、第八函數激勵層、第四隨機失活層和第八卷積層，所述第五歸一化層的輸入端依次經過第七函數激勵層、第三隨機失活層、第七卷積層、第六歸一化層、第八函數激勵層、第四隨機失活層與第八卷積層的輸出端連接，所述第六卷積層的輸出端與殘差塊層組的輸入端連接；

構建第四層模型網絡，所述第四層模型網絡包括：第七歸一化層、第九函數激勵層、第二全連接層和第十函數激勵層，所述歸一化層的輸入端依次經過第七歸一化層、第九函數激勵層、第二全連接層與第十函數激勵層的輸出端連接，所述殘差塊層組的輸出端與第七歸一化層的輸入端連接。

2.根據權利要求1所述一種智能臨產監測系統，其特征在于，所述構建臨產鑒別模型網絡這一步驟，其具體包括：

構建第一層模型網絡，所述第一層模型網絡包括：第一卷積層、第一歸一化層和第一函數激勵層，所述第一卷積層的輸出端經過第一歸一化層與第一函數激勵層的輸入端連接；

構建第二層模型網絡，所述第二層模型網絡包括：第二卷積層、第二歸一化層、第二函數激勵層、第一隨機失活層和第三卷積層，所述第二卷積層的輸出端依次經過第二歸一化層、第二函數激勵層、第一隨機失活層與第三卷積層的輸入端連接，所述第一函數激勵層的輸出端與第二卷積層的輸入端連接；

構建第三層模型網絡，所述第三層模型網絡包括由若干個記憶單元層串聯連接而成的記憶單元層組，所述第三卷積層的輸出端與記憶單元層組的輸入端連接；

構建第四層模型網絡，所述第四層模型網絡包括：第三歸一化層、第三函數激勵層、第一全連接層和第四函數激勵層，所述第二卷積層的輸出端依次經過第三歸一化層、第三函數激勵層、第一全連接層與第四函數激勵層的輸入端連接，所述記憶單元層組的輸出端與第三歸一化層的輸入端連接。