[發明專利]一種非接觸式生命體征預測監測設備及監測方法

在審

• 申請號: 202011024174.3
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112022133A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 張廣淵;王康;高曉楠;趙峰;王朋;謝振華;李克峰
• 申請（專利權）人: 山東交通學院
• 主分類號: A61B5/024
• 分類號: A61B5/024;G06N3/04
• 代理公司: 北京艾皮專利代理有限公司 11777
• 代理人: 李德勝

本發明公開的一種非接觸式生命體征預測監測設備，包括床板和醫用床墊，醫用床墊位于床板上方，床板和醫用床墊之間設有薄膜壓電傳感器，還包括處理器，所述處理器通過FFC排線與薄膜壓電傳感器連接。能夠對生命體征進行分析預測，使監測具有更高的準確度和靈敏度，避免不良事件的產生。

技術領域

本發明涉及醫療器械技術領域，具體地說是一種非接觸式生命體征預測監測設備及檢測方法。

背景技術

生命體征就是用來判斷病人的病情輕重和危急程度的指征。主要有心率、脈搏、血壓、呼吸、疼痛、血氧、瞳孔和角膜反射的改變等等。

但是醫院資源有限，不可能給每一位病人都單獨配一名護士。按照國際標準，一名護士平均需護理4-6名病人。但在我國，一些大醫院的夜班護士甚至需要同時照看40-60名病人。所以，對于很多轉入普通病房的住院患者以及一些需要長期臥床的慢病患者而言，他們是缺少實時、持續的監護的。這就意味著，當他們出現緊急情況(如心肌梗死)時，醫生很難在第一時間對其進行搶救。

發明內容

本發明的目的在于解決上述問題，提供一種非接觸式生命體征預測監測設備及監測方法，能夠對生命體征進行分析預測，使監測具有更高的準確度和靈敏度，避免不良事件的產生。

本發明解決其技術問題所采取的技術方案是：

一種非接觸式生命體征預測監測設備，包括床板和醫用床墊，醫用床墊位于床板上方，床板和醫用床墊之間設有薄膜壓電傳感器，還包括處理器，所述處理器通過FFC排線與薄膜壓電傳感器連接。

進一步地，所述處理器側面設有顯示屏、蜂鳴器、開關和電源接頭。

進一步地，所述處理器包括模數轉換模塊、神經網絡模塊和報警模塊，所述模數轉換模塊用于將從薄膜壓電傳感器采集到的模擬量轉換為數字量；神經網絡模塊采用遞歸神經網絡對薄膜壓電傳感器采集到的壓力N信號進行分析；報警模塊用于在監測到異常變化趨勢時向護士站發送警報，并控制蜂鳴器蜂鳴報警。

神經網絡模塊中設有神經網絡模型，所述神經網絡模型包括輸入層、殘差層、雙向長短期記憶網絡層、注意力層、單向長短期記憶網絡層和全連接層。

一種非接觸式生命體征預測監測方法，利用所述的監測設備，具體步驟如下；

(1)啟動裝置，等待系統初始化完成；

(2)患者上床躺臥，此時床墊底部的薄膜壓電傳感器陣列將其上各個部分的壓力(N)信息通過FFC排線傳輸給ARM處理器；

(3)ARM處理器中的模數轉換模塊將采集到的壓力模擬信號轉化為數字信號；

(4)ARM處理器中的神經網絡模塊通過分析得到的薄膜壓電傳感器陣列上壓力(N)變化的趨勢，提前預測出患者的生命體征變化趨勢；

(5)ARM處理器將神經網絡模塊的預測監測到的各項生命體征數據實時傳輸到顯示屏；

(6)當監測到患者生命體征有發生異常的趨勢時，ARM處理器中的報警模塊提前向護士站發送警報，使醫護人員可提前做好必要的準備，并且開啟蜂鳴器蜂鳴報警。

進一步地，步驟(4)中，ARM處理器的神經網絡模塊中設有神經網絡模型，該神經網絡模型采用預訓練與推理的方式進行布署，其中預訓練階段包括以下兩部分：

數據采集階段：在時刻t處，使用薄膜壓力傳感器采集患者的壓力(N)信息，并且使用接觸式生命體征測量設備獲取t時刻患者的生命體征；