一种用于心内科的可穿戴设备心律失常监测系统

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1.一种用于心内科的可穿戴设备心律失常监测系统，其特征在于：包括：环境检测单元、处理单元、通信单元、数据识别单元及修正单元，其中，由环境检测单元对可穿戴设备所处的运行区域内的环境条件进行检测，由检测结果构建运行条件集合，将运行条件集合发送至处理单元，由运行条件集合生成运行条件系数，若所获取的运行条件系数/>超过条件阈值，通信单元向外部发出预警指令；其中，由运行条件集合生成运行条件系数/>，其具体方式如下：将温度、湿度及电磁干扰度做线性归一化处理，将相应的数据值映射至区间/>内，再依据如下方式：TrHRd
，其中，，为大于1的正整数，为检测周期的个数，为温度的均值，/>为湿度的均值，/>为电磁干扰度的均值；权重系数：/>，/>，/>，且；i=1, 2，...，mm接收可穿戴设备发出的监测数据，经过预处理后，获取若干个监测数据列；由数据识别单元对监测数据列做数据质量分析，由分析结果搭建监测数据的数据质量集合，将数据质量集合发送至处理单元，由数据质量集合生成当前接收周期内的数据质量系数，若所获取的数据质量系数/>低于质量阈值，通信单元发出验证指令；其中，由各个监测数据列的质量评估值/>获取数据质量系数/>，具体方式如下：
，其中，为权重系数，/>/>，且/>，/>为质量评估值的均值，为监测数据列的个数，是大于1的正整数，/>；，n其中，由获取的数据质量集合生成当前接收周期内的数据质量系数，具体的方式如下：将相对极差、偏态系数和峰度做线性归一化处理，并将相应的数据值映射至区间/>内，并依照如下方式：获取各个监测数据列的质量评估值/>，具体方式如下：RrCoKo
，权重系数：，/>，且/>；由处理单元构建可穿戴设备的运行状态预测模型，使用训练后的运行状态预测模型对监测数据的数据质量进行预测，并由预测结果生成若干个有序排列的数据质量系数，若数据质量系数/>呈下降趋势，通信单元向外部发出分析指令；其中，采集可穿戴设备的使用数据，使用神经网络搭建初始模型，对初始模型进行训练和测试，将训练后的初始模型作为可穿戴设备的运行状态预测模型；Bp由处理单元构建回归方程，并由回归方程内自变量的回归系数生成环境条件对可穿戴设备的影响系数，其中，从回归方程内分别获取与温度、湿度及电磁干扰度相应的回归系数，并以所述回归系数作为相应的影响因子/>及/>，依照如下公式：TrHRd
，权重系数取值为：，/>；若影响系数/>超过影响阈值，通信单元向外部发出调整指令；在接收到调整指令后，对运行区域内的环境条件做适应性调整，若调整效果未能达到预期，对可穿戴设备做质检，修正单元对数据质量系数低于质量阈值的监测数据列内的异常数据做修正，将修正后的监测数据列输出。