基于卷积网络和长短期记忆网络的二便预警系统及方法
阅读说明：本技术 基于卷积网络和长短期记忆网络的二便预警系统及方法 (Portable early warning system and method based on convolutional network and long-short term memory network ) 是由 李琳 柯煜威 张铁 于 2021-11-17 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于卷积网络和长短期记忆网络的二便预警系统及方法。所述方法包括以下步骤：采集人体生理参数数据；进行数据增强构建数据集；对数据集进行划分；构建卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型并利用划分的数据集对其进行训练,得到训练完成的组合模型；将训练完成的组合模型部署到嵌入式开发平台上；在嵌入式开发平台上利用传感设备构建人体生理参数实时监测部分；在嵌入式开发平台上获取人体实时生理参数数据并利用训练完成的组合模型判断是否产生二便预警信号,若否则返回持续获取生理参数,若是则驱动报警器进行报警。本发明实现对生理参数数据的实时分析,二便预警信号检测的准确率高,能够实时、鲁棒地实现大小便预警。(The invention discloses a binary early warning system and a binary early warning method based on a convolutional network and a long-short term memory network. The method comprises the following steps: collecting human physiological parameter data; carrying out data enhancement to construct a data set; dividing the data set; constructing a convolution neural network and long-short term memory network combined model and training the combined model by using the divided data set to obtain a trained combined model; deploying the trained combined model to an embedded development platform; constructing a human body physiological parameter real-time monitoring part by using sensing equipment on an embedded development platform; and acquiring real-time physiological parameter data of the human body on the embedded development platform, judging whether a defecation early warning signal is generated or not by using the trained combined model, if not, returning to continuously acquire the physiological parameter, and if so, driving an alarm to give an alarm. The invention realizes the real-time analysis of physiological parameter data, has high accuracy of the detection of the excrement and urine early warning signal and can realize excrement and urine early warning in real time and robustness.)
技术领域
本发明涉及信号检测预警领域，具体涉及一种基于卷积网络和长短期记忆网络的二便预警系统及方法。
背景技术
随着我国老龄化的加剧，老年人口越来越多。许多老人由于身体机能的下降，需要长期卧床休养，难于自行大小便，甚至有些失能老人如痴呆、瘫痪患者，无法自行感知大小便意，若照顾不周，大小便的污物若没有及时清理，容易出现各种并发症，严重影响老人的生活质量和寿命。
专利《一种穿戴式大小便坐便器及设有该坐便器的护理床》中提供了一种穿戴式大小便坐便器及设有该坐便器的护理床。穿戴式大小便坐便器通过包带包紧大便斗和小便斗，使坐便器主体内部形成密闭空间，使用者大小便的时候，大小便均在密闭空间中排出。但是上述大小便护理方式为便后处理，且长期穿戴不透气不舒适，还不利于血液流通。
因此，急需一种能实现便前预警，不需要长期穿戴的大小便处理系统。
发明内容
本发明为解决老人大小便护理不方便的技术问题，基于对人体生理信息数据的实时监测，利用卷积神经网络和长短期记忆网络（CNN-LSTM）组合模型，结合Jetson TX2嵌入式开发平台，提供了一种轻量型二便预警系统及其方法，能够实时、鲁棒地实现大小便预警。
本发明的目的至少通过如下技术方案之一实现。
基于卷积网络和长短期记忆网络的二便预警系统，包括人体生理参数实时监测模块、组合模型训练模块和嵌入式开发平台；
其中，人体生理参数实时监测模块采集人体生理参数数据，进行数据增强构建数据集并对数据集进行划分；组合模型训练模块构建卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型并利用划分的数据集对其进行训练，得到训练完成的卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型；嵌入式开发平台上部署训练完成的卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型，获取人体生理参数实时监测模块实时采集的人体生理参数数据并进行二便预警判断。
进一步地，人体生理参数数据包括脑电信号、胃电信号、心电信号和肠鸣音信号。
进一步地，人体生理参数实时监测模块包括脑电传感器、胃电传感器、心电传感器和肠鸣音听诊器，分别用于采集人体的脑电信号、胃电信号、心电信号和肠鸣音信号，具体如下：
被测者以躺姿采集数据，每次采集若干时长，按照被测者有无真实便意给数据添加有便意或无便意的标签；
使用带通滤波器对采集的人体生理参数数据进行零相位滤波，其幅度平方响应满足：
其中，为频率，为复数单位，为截止频率，N为阶数，A为常数，以去除基线 漂移和噪声；
将滤波后的每种人体生理参数数据分割成若干个样本段，其中，保留每个样本段内的时间序列的连续性。
进一步地，人体生理参数实时监测模块中，基于数据增强理论，对分割样本段后的若干个人体生理参数数据样本段进行数据增强，构建人体生理参数信息数据集，具体包括以下步骤：
S1、使用z变换，用随机确定的均值和标准偏差对分割样本段后的若干个人体生理 参数数据样本段进行重新归一化，公式为：
其中，为样本段原始数据值，为样本段原始数据均值，为样本段原始数据 标准差，为归一化后样本段数据值；
S2、生成起始相位随机从-180°到-90°，结束相位随机从90°到180°的正弦信号，正弦信号的振幅随机设置在归一化值±2之间，其 中t为时间，为初始相位，K为振幅，为角速度；
S3、产生一个随机高斯噪声信号p(x)，其概率密度函数满足：
其中，为均值，为标准差；
S4、将归一化信号、正弦信号和随机高斯噪声信号进行结 合产生新的信号，完成数据增强，产生的所有新的信号构成人体生理参数信息数据集。
进一步地，人体生理参数实时监测模块中，将人体生理参数信息数据集中80%的数据作为训练集，用于对卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型进行训练、验证和优化，20%的数据作为测试集，用于对训练后卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型进行评估；
其中，训练集和测试集中记录的数据是唯一的，即在卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型的训练过程中不包括测试集记录的数据。
进一步地，组合模型训练模块中，所述卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型包括依次连接的输入层、若干一维卷积层、若干长短期记忆网络层、结合丢失层和密集层；
其中，采用零填充使得输入层和一维卷积层保持相同的维数；丢失层用于避免在模型训练过程中的过拟合问题；密集层将长短期记忆网络层配置为用于序列预测，包括2个隐藏单元；
使用逻辑回归函数作为激活函数，将输入信号的样本赋值在0到1之间。
进一步地，组合模型训练模块中，对卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型进行训练时使用交叉熵损失函数作为损失函数：
其中，为第i个样本的真实标签，为第i个样本的预测标签，M为样本的总 数，i为样本的序号；
对卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型进行评估时，使用F分数作为评估标准：
其中，P为精确率，R为召回率，β为平衡精确率和召回率的权重。
进一步地，组合模型训练模块中，使用Adam优化法优化卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型的参数，具体公式为：
其中，，为一 阶矩估计的指数衰减率，为第k次迭代时的一阶矩估计的指数衰减率，为二阶矩估计 的指数衰减率，为第k次迭代时的二阶矩估计的指数衰减率，为当前梯度值，为 一阶矩估计，为一阶矩估计的修正，为二阶矩估计，为二阶矩估计的修正，为 学习率、为第k次迭代优化前的参数值，为不为0的常数。
进一步地，所述嵌入式开发平台采用英伟达Jetson TX2 嵌入式开发平台。
基于卷积网络和长短期记忆网络的二便预警方法，包括以下步骤：
S1、采集人体生理参数数据；进行数据增强构建数据集；
S2、对数据集进行划分；
S3、构建卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型并利用划分的数据集对其进行训练，得到训练完成的卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型；
S4、将训练完成的卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型部署到嵌入式开发平台上；
S5、在嵌入式开发平台上获取人体实时生理参数数据并利用训练完成的卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型判断是否产生二便预警信号，若否则返回步骤S5，若是则驱动报警器进行报警。
相比于现有技术，本发明发明的有益效果是：
(1)本发明可以有效适用于医院、养老机构、家庭等多场景应用，能够解决失能老人难以及时提供便前照顾的困难，具有重大的实用价值和社会效益；(2)本发明利用深度学习技术建立了受护理人的生理参数与二便预警的神经网络；(3)本发明基于Jetson TX2嵌入式开发板组成轻量型二便预警系统，设备布置简单轻便；(4)本发明作为二便预警信号检测方法，对生理参数数据进行实时分析，二便预警信号检测的准确率高。
附图说明
图1是本发明基于卷积网络和长短期记忆网络的二便预警系统的整体流程图。
图2是本发明实施例中基于卷积网络和长短期记忆网络的二便预警系统的框架原理图。
图3是本发明实施例中卷积神经网络和长短期记忆网络（CNN-LSTM）组合模型图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步详细描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例：
基于卷积网络和长短期记忆网络的二便预警系统，如图1和图2所示，包括人体生理参数实时监测模块、组合模型训练模块和嵌入式开发平台；
其中，人体生理参数实时监测模块采集人体生理参数数据，进行数据增强构建数据集并对数据集进行划分；组合模型训练模块构建卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型并利用划分的数据集对其进行训练，得到训练完成的卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型；嵌入式开发平台上部署训练完成的卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型，获取人体生理参数实时监测模块实时采集的人体生理参数数据并进行二便预警判断。
人体生理参数数据包括脑电信号、胃电信号、心电信号和肠鸣音信号。
本实施例中，人体生理参数实时监测模块包括Biosignals系列4通道生理记录监测仪配置的脑电传感器、胃电传感器、心电传感器和3M的Littmann3200型电子听诊器，分别用于采集人体的脑电信号、胃电信号、心电信号和肠鸣音信号，所述胃电传感器可记录胃的电活动，用来评估肠道运动和整体胃活动；所述心电信号与二便功能相关度达65%-70%；所述肠鸣音信号是在肠蠕动时肠管内气体和液体之间产生的一种气过水声，可以作为肠道运动的一个重要指标，具体如下：
被测者以躺姿采集数据，每次采集若干时长，按照被测者有无真实便意给数据添加有便意或无便意的标签；
使用带通滤波器对采集的人体生理参数数据进行零相位滤波，其幅度平方响应满足：
其中，为截止频率，N为阶数，A为常数，以去除基线漂移和噪声；
将滤波后的每种人体生理参数数据分割成若干个样本段，其中，保留每个样本段内的时间序列的连续性。
人体生理参数实时监测模块中，基于数据增强理论，对分割样本段后的若干个人体生理参数数据样本段进行数据增强，构建人体生理参数信息数据集，具体包括以下步骤：
S1、使用z变换，用随机确定的均值和标准偏差对分割样本段后的若干个人体生理参数数据样本段进行重新归一化，公式为：
其中，为样本段原始数据值，为样本段原始数据均值，为样本段原始数据 标准差，为归一化后样本段数据值；
S2、生成起始相位随机从-180°到-90°，结束相位随机从90°到180°的正弦信号，正弦信号的振幅随机设置在归一化值±2之间，其 中t为时间，为初始相位，K为振幅，为角速度；
S3、产生一个随机高斯噪声信号p(x)，其概率密度函数满足：
其中，为均值，为标准差；
S4、将归一化信号、正弦信号和随机高斯噪声信号进行结 合产生新的信号，完成数据增强，产生的所有新的信号构成人体生理参数信息数据集。
人体生理参数实时监测模块中，将人体生理参数信息数据集中80%的数据作为训练集，用于对卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型进行训练、验证和优化，20%的数据作为测试集，用于对训练后卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型进行评估；
其中，训练集和测试集中记录的数据是唯一的，即在卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型的训练过程中不包括测试集记录的数据。
如图3所示，组合模型训练模块中，所述卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型包括依次连接的输入层、若干一维卷积层（CNN）、若干长短期记忆网络层（LSTM）、结合丢失层（dropout）和密集层（dense）；
本实施例中，在三个一维卷积层（CNN）中使用M = 3的核大小，对应的三个卷积层分别使用32、64、128个滤波器(nfilters)。为了在输入层和卷积层保持相同的维数，采用了零填充。第一个的双向长短期记忆网络层（BiLSTM）具有250个隐藏单元，以最后一个卷积层的输出作为输入。第二个双向长短期记忆网络层（BiLSTM）具有125个隐藏单位。丢失层（dropout）的丢失概率设为0.2。
其中，采用零填充使得输入层和一维卷积层保持相同的维数；丢失层用于避免在模型训练过程中的过拟合问题；密集层将长短期记忆网络层配置为用于序列预测，包括2个隐藏单元；
使用逻辑回归函数（softmax）作为激活函数，将输入信号的样本赋值在0到1之间。
进一步地，组合模型训练模块中，对卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型进行训练时使用交叉熵损失函数作为损失函数：
其中，为第i个样本的真实标签，为第i个样本的预测标签，M为样本的总 数，i为样本的序号；
对卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型进行评估时，使用F分数作为评估标准：
其中，P为精确率，R为召回率，β为平衡精确率和召回率的权重。
组合模型训练模块中，使用Adam优化法优化卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型的参数，具体公式为：
其中，，为一 阶矩估计的指数衰减率，为第k次迭代时的一阶矩估计的指数衰减率，为二阶矩估计 的指数衰减率，为第k次迭代时的二阶矩估计的指数衰减率，为当前梯度值，为 一阶矩估计，为一阶矩估计的修正，为二阶矩估计，为二阶矩估计的修正，为 学习率、为第k次迭代优化前的参数值，为不为0的常数。
本实施例中，所述嵌入式开发平台采用英伟达Jetson TX2 嵌入式开发平台。
基于卷积网络和长短期记忆网络的二便预警方法，包括以下步骤：
S1、采集人体生理参数数据；进行数据增强构建数据集；
S2、对数据集进行划分；
S3、构建卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型并利用划分的数据集对其进行训练，得到训练完成的卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型；
S4、将训练完成的卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型部署到嵌入式开发平台上；
S5、在嵌入式开发平台上获取人体实时生理参数数据并利用训练完成的卷积神经网络和长短期记忆网络组合模型判断是否产生二便预警信号，若否则返回步骤S5，若是则驱动报警器进行报警。
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