深度学习的亚健康识别算法的研究

资 源 简 介

深度学习的亚健康识别算法的研究

详 情 说 明

深度学习在亚健康识别领域的应用正逐渐成为健康监测技术的重要研究方向。亚健康状态介于健康和疾病之间，具有隐蔽性强、症状多样的特点，传统方法往往难以准确识别。

当前主流的亚健康识别算法主要基于多模态生理数据，通过深度神经网络提取关键特征。典型的架构包括卷积神经网络处理图像类体检数据，循环神经网络分析时序生理指标，以及融合多种特征的混合模型。其中关键挑战在于如何解决小样本学习问题，因为标注的亚健康案例数据通常较少。

算法优化的重点方向包括：改进损失函数设计以增强对亚健康特征的敏感性，引入注意力机制突出关键指标，以及采用迁移学习缓解数据不足问题。特征提取阶段需特别关注心率变异性、皮肤电反应等亚健康相关生理参数的深层模式挖掘。

随着可穿戴设备的普及，这类算法正逐步向边缘计算设备迁移，这对模型轻量化提出了新的要求。未来的发展趋势可能包括结合个性化健康基线评估、融合环境因素的多维度分析等方向。