基于中医理论的健康状态监控装置、系统及方法

专利主权项内容

1.基于中医理论的健康状态监控方法，所述监控方法采用的监控装置包括中央处理器(1)，所述监控装置还包括声纹识别模块(2)、语音播放模块(3)、气味获取模块(4)、显示模块(5)、脉诊模块(6)、图像获取模块(7)、光源探测模块(8)和补光模块(9)；所述声纹识别模块(2)与所述中央处理器(1)建立连接关系，声纹识别模块(2)配置有电声学仪(10)，声纹识别模块(2)用于通过所述电声学仪(10)获取监控用户的声音信息；所述语音播放模块(3)与所述中央处理器(1)建立连接关系，语音播放模块(3)配置有语音播放器(11)，语音播放模块(3)用于通过所述语音播放器(11)播放语音信息；所述气味获取模块(4)与所述中央处理器(1)建立连接关系，气味获取模块(4)配置有气味扫描仪(12)，气味获取模块(4)用于通过所述气味扫描仪(12)获取监控用户的气味信息；所述显示模块(5)与所述中央处理器(1)建立连接关系，显示模块(5)配置有触控显示屏(13)，显示模块(5)用于监控用户通过所述触控显示屏(13)进行健康问卷调查，显示模块(5)还用于向监控用户反馈健康状态数据信息；所述脉诊模块(6)与所述中央处理器(1)建立连接关系，脉诊模块(6)配置有脉诊仪(14)，脉诊模块(6)用于通过所述脉诊仪(14)获取监控用户的脉搏波数据；所述图像获取模块(7)与所述中央处理器(1)建立连接关系，图像获取模块(7)配置有摄像头(15)，图像获取模块(7)用于通过所述摄像头(15)获取监控用户的面部图像数据和舌质图像数据；所述光源探测模块(8)与所述中央处理器(1)建立连接关系，光源探测模块(8)配置有光源探测仪(16)，光源探测模块(8)用于获取所述摄像头(15)所处摄像环境的光源信息；所述补光模块(9)与所述中央处理器(1)建立连接关系，补光模块(9)配置有补光灯(17)，补光模块(9)用于通过所述补光灯(17)对所述摄像头(15)的拍摄对象进行补光，通过监控系统实现，所述监控系统还包括管理服务器(22)，所述管理服务器(22)与监控装置建立连接关系，所述管理服务器(22)包括问卷存储模块(23)、数据编码模块(24)、诊疗决策模块(25)、结果鉴别模块(26)和结果评价模块(27)，所述问卷存储模块(23)用于存储健康状态测评问卷；所述数据编码模块(24)用于对获取的监控用户的监控数据通过神经网络数据编码算法进行数据特征编码；所述诊疗决策模块(25)用于根据中医健康及诊疗决策知识库对监控用户进行疾病诊断和处方推荐；所述结果鉴别模块(26)用于通过对抗强化学习算法对健康状态监控结果进行鉴别；所述结果评价模块(27)用于根据专家预设规则对健康状态监控结果进行评价；其特征在于：所述监控方法包括以下步骤：调用图像获取模块(7)通过摄像头(15)获取监控用户的面部图像数据和舌质图像数据；调用气味获取模块(4)通过气味扫描仪(12)获取监控用户的气味信息；调用声纹识别模块(2)通过电声学仪(10)获取监控用户的声音信息；调用显示模块(5)对监控用户通过触控显示屏(13)进行健康问卷调查；调用脉诊模块(6)通过脉诊仪(14)获取监控用户的脉搏波数据；调用数据编码模块(24)，将获取的面部图像数据、舌质图像数据、气味信息、声音信息、健康问卷调查信息和脉搏波数据通过神经网络数据编码算法进行数据特征编码；调用诊疗决策模块(25)根据中医健康及诊疗决策知识库对监控用户进行疾病诊断和处方推荐；调用结果鉴别模块(26)通过对抗强化学习算法对健康状态监控结果进行鉴别；调用结果评价模块(27)根据专家预设规则对健康状态监控结果进行评价；所述神经网络数据编码算法采用BP网络，首先将获取的面部图像数据、舌质图像数据、气味信息、声音信息、健康问卷调查信息和脉搏波数据图像分层n个小块，对应于输入的n个神经元，压缩后的数据对应于隐含层m个神经元，m≦n，通过训练算法在网络学习过程中调整网络的权重，使训练集图像的重建误差E＝||X-Z||均值达到最小，X为输入层样本集，Z为输出层样本集；所述神经网络数据编码算法采用自组织映射神经网络，输入层神经元(x，x，…，x)，在输出层中，m个神经元排布成二维网络，其中每个神经元j接收两类输入：来自输入层神经元i的输入x，权重为w，来自输出层神经元的固定权重，对每一个外界输入矢量x＝(x，x，…, x)，当有一个同该输入的距离d＝f(x, w), w＝(w, w, …, w)为最小的神经元j才被激发。12niij12nijj1j2jnj