公开(公告)号：CN117292787A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311354312.8

申请日：2023-10-19

Applicant: 中国人民解放军总医院

Inventor： 石金龙 ,  关家伟 ,  何昆仑 ,  白骏北 ,  王艳 ,  田亚平

IPC: G16H20/30 ,  G06Q10/0639

Abstract: 本发明提供了一种针对高原环境下习服人群体能刻画分型的方法及其装置，分型包括：心肺耐力亚型、上肢力量亚型、力量耐力亚型、下肢爆发力亚型、协调性亚型、灵敏综合亚型、柔韧性亚型；获取受试者在高原习服后的体能测试数据，该体能测试内容包括：3000米跑、俯卧撑、T型跑、握力、胸前跪抛球、立定跳远、垂直纵跳、30米冲刺、坐位体前屈、六边形跳；根据群体体能测试的数据，建立体能要素评分表，实现对个体进行体能刻画以及亚型划分。本发明方法及装置可以对高原环境下习服人群体能进行精准刻画，以便有针对性地指导高原环境下习服人群的体能锻炼和持续提升。

公开(公告)号：CN117198393A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311150467.X

申请日：2023-09-07

Applicant: 中国人民解放军总医院

Inventor： 石金龙 ,  贾志龙 ,  杨晶 ,  何昆仑 ,  关家伟

IPC: G16B20/20

Abstract: 本申请提出一种基于粪便肠道菌群和血液代谢物区分个体体能耐力的方法及其装置，通过将受试者的粪便肠道菌群组学特征和血液代谢物组学特征作为输入特征输入经训练的预测模型，由该经训练的预测模型计算得到个体体能耐力的分类；其中所述经训练的预测模型为xgboost模型；本申请充分利用了粪便肠道菌群和血液代谢物组学特征之间的互作关系，抓住与体能耐力相关的关键特征，融合肠道菌群微生物和血液代谢组学特征实现体能耐力表型的分类。

公开(公告)号：CN117198392A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311150449.1

申请日：2023-09-07

Applicant: 中国人民解放军总医院

Inventor： 石金龙 ,  何昆仑 ,  李沛 ,  孙金秀 ,  关家伟

IPC: G16B20/20

Abstract: 本申请提出一种融合表型及多组学特征的多维体能水平表征，其通过如下方法获得：多源数据的获取；该多源数据包括：结构化体能表型、生物医学检测数据、非结构化的组学数据；冗余数据处理和规范化表达；针对每一类数据，建立矢量化、矩阵化表征并进行归一化处理，得到经处理的各类多源特征；多维特征矢量或矩阵的聚合；对经处理的各类多源特征进行评估和对齐，建立多维数据的统一表征作为多维体能水平表征。该统一的表征能够支撑下游的多维刻画评估应用任务，可在一定程度上实现体能水平个体化特征的动态变化表征和分析。

公开(公告)号：CN117171703A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311154068.0

申请日：2023-09-08

Applicant: 中国人民解放军总医院

Inventor： 石金龙 ,  何昆仑 ,  关家伟 ,  贾志龙 ,  孙金秀

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/21 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0985

Abstract: 本申请提出一种面向多源数据融合分析的预训练方法，其包括以下步骤：多源数据获取及融合；围绕体能力量评估，汇聚整合多种数据类型，形成多源数据集；基于多源数据集训练神经网络模型；基于采用的神经网络学习方法，利用随机化参数设置形成网络学习的起始状态，在此基础上，持续输入多源数据集中的数据，进行多轮次迭代学习，确定神经网络的联接权值，由此得到经训练的神经网络模型，该经训练的神经网络模型可用于体能力量水平分类。该方法能够有效抽取群体数据特征，形成体能力量水平分类的神经网络模型，可用于个体的体能力量水平分类，为开展健康评估和能力水平测试提供参考。