本发明涉及生物医学，特别是一种产妇产前状态智能分析系统及方法。
背景技术：
1、近年来，影像学数据、生理数据和心理数据的综合应用在产前状态评估中显示出巨大的潜力。影像学数据，如超声波图像，可以提供胎儿发育和胎位的详细信息；生理数据，如心率、血压和血氧饱和度，反映了产妇的身体状况；心理数据，如情绪指数，揭示了产妇的心理状态。这些多模态数据的融合不仅提高了评估的准确性，还为个性化干预提供了基础。然而，现有的产前状态评估方法仍然存在诸多不足之处，尤其是在数据处理和模型构建方面。
2、现有的产前状态评估方法主要依赖于单一数据源，如传统的超声波检查或简单的生理参数监测，这些方法往往无法全面反映产妇的整体状态。首先，单一数据源的局限性导致评估结果的片面性和不准确性。其次，现有的数据处理方法通常较为简单，缺乏对多模态数据的深度融合和高级特征提取能力。此外，现有的评估模型大多基于传统的统计方法，如逻辑回归和支持向量机，这些方法在处理高维、复杂的多模态数据时表现不佳，难以捕捉到数据中的深层次特征。最后，现有的干预方案生成方法缺乏动态性和个性化，通常是一次性的静态建议，无法根据实时数据和反馈信息进行动态调整。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明提供了一种产妇产前状态智能分析系统及方法，解决现有产前状态评估方法中单一数据源局限性、数据处理粗糙及干预方案缺乏动态性和个性化的问题。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
4、第一方面，本发明实施例提供了一种产妇产前状态智能分析方法，其包括：
5、实时采集产妇的多模态数据，并进行预处理；
6、将预处理后的多模态数据进行融合，生成多模态特征向量；
7、构建深度学习模型，进行产前状态评估，得到评估结果；
8、根据评估结果，生成个性化的干预方案；
9、收集产妇的实时数据和反馈信息，监测干预效果，评估干预方案的有效性；
10、其中，所述多模态数据包括影像学数据、生理数据和心理数据；
11、所述生理数据指的是产妇的心率、血压和血氧饱和度；
12、所述心理数据指的是产妇的情绪指数；
13、所述预处理包括噪声去除、边缘检测、数据清洗和量化处理；
14、其中，将预处理后的多模态数据进行融合，生成多模态特征向量包括以下步骤：
15、从预处理后的超声波图像中提取特征图，形成影像特征向量；
16、从归一化后的生理数据中提取时间序列特征，形成生理特征向量；
17、从量化后的情绪指数中提取情绪变化特征，形成心理特征向量；
18、将每个产妇视为图中的一个节点；
19、根据产妇之间的社交支持关系，建立边，并基于互动频率和情感支持程度定义边的权重；
20、将影像特征向量、生理特征向量和心理特征向量作为节点特征输入到图神经网络中；
21、通过图卷积层对节点特征进行聚合，并考虑邻近节点的特征，提取社交网络中相关产妇的影响；
22、通过图神经网络的传播机制，将各个节点的信息进行融合，得到一个新的特征表示；
23、将图神经网络处理后的特征表示与各个模态的特征向量拼接，生成最终的多模态特征向量。
24、作为本发明所述产妇产前状态智能分析方法的一种优选方案，其中，构建深度学习模型，进行产前状态评估，得到评估结果包括以下步骤：
25、从每个产妇的多模态数据中随机抽取多个时间点的数据作为正样本对；
26、从不同产妇的多模态数据中随机抽取数据作为负样本对；
27、使用对比损失函数来训练模型，拉近正样本对之间的距离，推远负样本对之间的距离；
28、设计一个共享编码器，在编码器之后添加一个投影头，将编码器的多模态数据输出投影到低维度的空间；
29、根据产妇的具体情况，动态调整特征权重；
30、根据动态调整后的特征权重，将低维空间的多模态数据输入到模型中，输出产前评估状态结果，表达式为：；其中，为产前状态评估向量，为影像特征，为生理特征，为心理特征，为影像特征的权重，为生理特征的权重，为心理特征的权重；
31、根据评估向量中的特定成分，计算分娩难度指数和情绪稳定指数，表达式为：；；其中，为分娩难度指数，为情绪稳定指数，为评估结果中分娩难度的分数，为评估结果中情绪稳定的分数，为评估结果中的第个元素，为评估结果中的元素索引。
32、作为本发明所述产妇产前状态智能分析方法的一种优选方案，其中，根据评估结果，生成个性化的干预方案包括以下步骤：
33、对计算得到的分娩难度指数和情绪稳定指数进行综合评分，评估是否适合生成干预方案，表达式为：；其中，为分娩难度指数和情绪稳定指数的综合评分，为时间时的分娩难度指数，为时间时的情绪稳定指数，为衰减系数，为时间变量，为评估的时间跨度；
34、根据综合评分设定阈值，当综合评分大于阈值时，则认为需要生成个性化的干预方案；
35、定义产妇的当前健康状况、历史记录、分娩难度指数和情绪稳定指数为状态空间，各种可能的干预措施为动作空间；
36、调用基因组学分析模块，获取产妇的遗传信息；
37、根据产妇的当前状态和遗传信息，设计奖励函数；
38、当某项干预措施能够显著改善产妇的情绪稳定指数，并且符合其遗传特征，将获得较高的正向奖励；
39、使用深度q网络中的多层感知机，将状态空间和遗传信息输入，得到每个干预措施的价值；
40、将分娩难度指数和情绪稳定指数的综合评分输入到训练好的模型中，生成个性化干预方案，表达式为：；其中，为个性化干预方案的强度，为干预措施的数量，为干预措施索引，为调整干预方案生成对综合评分变化的敏感度，为第种干预措施的阈值，为第种干预措施的权重，为激活函数。
41、作为本发明所述产妇产前状态智能分析方法的一种优选方案，其中，收集产妇的实时数据和反馈信息，监测干预效果，评估干预方案的有效性包括以下步骤：
42、通过移动应用程序收集产妇的反馈信息；
43、结合实时数据和反馈信息，评估干预方案的有效性，表达式为：；其中， 为干预方案的有效性预测值，为有效性指标的数量，为有效性预测的敏感度参数，为第种有效性指标的验证阈值，是第种有效性指标的权重，为有效性指标索引。
44、第二方面，本发明提供了一种产妇产前状态智能分析系统，包括：
45、采集与预处理模块，实时采集产妇的多模态数据，并进行预处理；
46、特征融合模块，将预处理后的多模态数据进行融合，生成多模态特征向量；
47、评估模块，构建深度学习模型，进行产前状态评估，得到评估结果；
48、干预方案生成模块，根据评估结果，生成个性化的干预方案；
49、效果监测与优化模块，收集产妇的实时数据和反馈信息，监测干预效果，评估干预方案的有效性；
50、其中，所述多模态数据包括影像学数据、生理数据和心理数据；所述生理数据指的是产妇的心率、血压和血氧饱和度；所述心理数据指的是产妇的情绪指数；所述预处理包括噪声去除、边缘检测、数据清洗和量化处理；
51、其中，所述特征融合模块具体用于：
52、从预处理后的超声波图像中提取特征图，形成影像特征向量；
53、从归一化后的生理数据中提取时间序列特征，形成生理特征向量；
54、从量化后的情绪指数中提取情绪变化特征，形成心理特征向量；
55、将每个产妇视为图中的一个节点；
56、根据产妇之间的社交支持关系，建立边，并基于互动频率和情感支持程度定义边的权重；
57、将影像特征向量、生理特征向量和心理特征向量作为节点特征输入到图神经网络中；
58、通过图卷积层对节点特征进行聚合，并考虑邻近节点的特征，提取社交网络中相关产妇的影响；
59、通过图神经网络的传播机制，将各个节点的信息进行融合，得到一个新的特征表示；
60、将图神经网络处理后的特征表示与各个模态的特征向量拼接，生成最终的多模态特征向量。
61、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的产妇产前状态智能分析方法的任一步骤。
62、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的产妇产前状态智能分析方法的任一步骤。
63、本发明有益效果为：通过实时采集产妇的多模态数据，实现了对产妇状态的全面监测，能够从不同角度反映产妇的健康状况，提高评估的全面性和准确性；通过将预处理后的多模态数据进行融合，生成多模态特征向量，实现了对多种数据源的综合处理；通过构建深度学习模型，进行产前状态评估，得到了全面、准确的评估结果，捕捉到产妇状态的复杂变化；通过根据评估结果生成个性化的干预方案，实现了对产妇的精准干预，提高了干预的针对性和有效性，保障了母婴的安全和健康。
1.一种产妇产前状态智能分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的产妇产前状态智能分析方法，其特征在于，构建深度学习模型，进行产前状态评估，得到评估结果包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的产妇产前状态智能分析方法，其特征在于，根据评估结果，生成个性化的干预方案包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的产妇产前状态智能分析方法，其特征在于，收集产妇的实时数据和反馈信息，监测干预效果，评估干预方案的有效性包括以下步骤：
5.一种产妇产前状态智能分析系统，基于权利要求1至4任一所述的产妇产前状态智能分析方法，其特征在于，包括：
6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一所述的产妇产前状态智能分析方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一所述的产妇产前状态智能分析方法的步骤。
