一种基于深度学习的高血压老年人运动处方推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的高血压老年人运动处方推荐方法，收集健康数据；测试高血压老年人安静状态下的心功能状态，评估心率、血压和心率变异性；识别高血压老年人的日常动作；根据运动‑血压风险等级与运动风险贡献度，结合由心率变异性、能量消耗、心率评估高血压老年人的心肺功能，以及BMI、年龄、临床诊断、运动喜好参照FITT规则制定个性化的老年人运动处方。本发明提出的深度学习方案，更好的提取了运动方式、强度等运动参数、心率、心电图、实时血压等时序数据的特征表示，结合人口信息学充分学习挖掘运动与高血压波动规律关系，生成个性化运动处方。