一种基于呼出气体标志物检测的健康状态识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110926446.7
IPC分类号：G16H50/20;G16H50/30;G06K9/62
申请日期：
2021-08-12
申请人：
生态环境部华南环境科学研究所

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专利名称	一种基于呼出气体标志物检测的健康状态识别方法
申请号	CN202110926446.7	申请日期	2021-08-12
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-09	公开/公告号	CN113628741A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H50/20 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H50/00 专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病〔2018.01〕 G16H50/20 用于计算机辅助诊断，例如医疗专家系统〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;5;0;/;2;0;;;G;1;6;H;5;0;/;3;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	生态环境部华南环境科学研究所	申请人地址	广东省广州市天河区员村西街7号大院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	生态环境部华南环境科学研究所	当前权利人	生态环境部华南环境科学研究所
发明人	黄忠辉;谢丹平;聂鹏;刘旺;贺辉;杨迪;黄钟坤;康同曦;蒋炜玮
代理机构	广东省畅欣知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	耿佳

摘要

本发明公开了健康状态识别方法技术领域的一种基于呼出气体标志物检测的健康状态识别方法，识别方法的步骤为：与测量仪器通信获得测量样本因子、对测量样本因子进行标准化处理、结合历史数据，采用随机森林决策树的深度调整算法进行训练，得出特征因子和疾病程度的最优算法模型、采用该最优算法模型判定算法模型训练效果是否达到设定阈值，是则对测量样本进行实时快速预测，否则重新进行模型训练、测量样本预测后进行结果输出。本发明对人体健康状态识别，克服了传统慢性阻塞性肺疾病诊断方法的侵入性、损伤性和不适用早期诊断等局限性，可以服务于COPD早期筛查，及早发现病症，有效降低COPD死亡率，具有重要的应用价值和广阔的应用前景。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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