[發(fā)明專利]一種分娩疼痛評(píng)估系統(tǒng)及方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011354901.2
• 申請(qǐng)日: 2020-11-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112366006A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉志強(qiáng);杜唯佳;徐振東;趙青松;沈富毅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海市第一婦嬰保健院
• 主分類號(hào): G16H80/00
• 分類號(hào): G16H80/00;G16H50/20
• 代理公司: 上海卓陽(yáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31262
• 代理人: 周春洪

本發(fā)明涉及一種分娩疼痛評(píng)估系統(tǒng)及方法。所述系統(tǒng)設(shè)有NRS量表實(shí)物或含有NRS量表電子圖像的人機(jī)交互設(shè)備，還設(shè)有胎心監(jiān)護(hù)儀、計(jì)時(shí)器、分娩疼痛管理判定模塊、異常宮縮痛判定模塊、報(bào)警器、分娩疼痛評(píng)分顯示模塊、輸入設(shè)備、存儲(chǔ)設(shè)備和顯示器。所述方法為：間隔地采集產(chǎn)婦NRS評(píng)分、一次宮縮持續(xù)時(shí)間和兩次宮縮間隔時(shí)間三個(gè)參數(shù)，將NRS評(píng)分、一次宮縮持續(xù)時(shí)間和兩次宮縮間隔時(shí)間以二維分?jǐn)?shù)表示法展示；根據(jù)三個(gè)參數(shù)判定分娩疼痛等級(jí)或程度；并根據(jù)三個(gè)參數(shù)判定是否存在異常疼痛(非正常宮縮引起的疼痛，比如：子宮破裂、恥骨聯(lián)合分離等)。本發(fā)明有助于更簡(jiǎn)便、快速、精確地反映產(chǎn)婦分娩疼痛程度，優(yōu)化個(gè)體化分娩期間疼痛管理和分娩期間母嬰安全。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及產(chǎn)科分娩疼痛管理領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種分娩疼痛評(píng)估系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

從疼痛性質(zhì)來(lái)看，分娩痛是一種急性銳痛。目前國(guó)際上最常用的評(píng)估分娩痛的量表為疼痛數(shù)字評(píng)估量表(Numerical Rating Scale，NRS)和視覺(jué)模擬量表(VisualAnalogue Scale，VAS)。NRS(圖1)曾被美國(guó)疼痛協(xié)會(huì)視為疼痛評(píng)估的金標(biāo)準(zhǔn)，要求患者在4種類別、共11種評(píng)分(0～10)中選擇，即：無(wú)疼痛(0)、輕度疼痛(1～3)、中度疼痛(4～6)、重度疼痛(7～10)。VAS(圖2)主要由一條100mm的直線組成，該直線的一端表示“完全無(wú)痛”，另一端表示“能夠想象到的最劇烈的疼痛”或“疼痛到極點(diǎn)”等，患者會(huì)被要求在這條直線上相應(yīng)的位置做標(biāo)記以代表她們體會(huì)到的疼痛強(qiáng)烈程度。

NRS和VAS都屬于單維度量表，最初用于評(píng)估患者術(shù)后疼痛，都僅能評(píng)估疼痛的強(qiáng)度，通過(guò)數(shù)字、文字、圖像等形式使患者將主觀疼痛感受客觀地表達(dá)出來(lái)。然而，分娩疼痛是一種復(fù)雜的、多維度的疼痛體驗(yàn)。用以上量表來(lái)評(píng)估分娩疼痛存在一定的局限性。曾有研究報(bào)道了使用多維度量表麥吉爾疼痛指數(shù)(McGill pain questionnaire，MPQ)來(lái)評(píng)估分娩疼痛，可以對(duì)疼痛性質(zhì)、特點(diǎn)、強(qiáng)度、情緒狀態(tài)及心理感受等方面進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。但是，MPQ耗時(shí)較長(zhǎng)(需要5～15min)，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，還會(huì)受患者的文化程度、情感、性別和種族等因素影響。因此使用MPQ評(píng)估分娩疼痛在臨床上不具備實(shí)際可操作性。

專利文獻(xiàn)中也報(bào)道了其他一些疼痛評(píng)估方法。專利文獻(xiàn)CN110321827A，公開(kāi)日2019.10.11，公開(kāi)了一種基于人臉疼痛表情視頻的疼痛水平評(píng)估方法，其特征在于：它包括訓(xùn)練階段和識(shí)別階段；其中訓(xùn)練階段包括以下步驟：(1)從人臉疼痛表情視頻庫(kù)中提取人臉疼痛表情視頻，按照設(shè)定的時(shí)間段和不同的疼痛水平進(jìn)行剪輯，獲得若干級(jí)不同疼痛水平的視頻片段；(2)對(duì)不同疼痛水平的視頻片段進(jìn)行預(yù)處理，訓(xùn)練構(gòu)建包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的疼痛水平評(píng)估網(wǎng)絡(luò)；識(shí)別階段包括以下步驟：采集患者在設(shè)定的時(shí)間段內(nèi)的人臉疼痛表情視頻片段，將其作為疼痛水平評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的輸入，由疼痛水平評(píng)估網(wǎng)絡(luò)評(píng)估輸出該人臉疼痛表情視頻片段對(duì)應(yīng)的疼痛水平值。專利文獻(xiàn)CN110338777A，公開(kāi)日2019.10.18，公開(kāi)了一種融合心率變異特征和面部表情特征的疼痛評(píng)估方法，將所述的表情特征信息與心率變異特征信息融合成疼痛融合特征集，并輸入SVR回歸分類器中進(jìn)行訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，再采集待評(píng)估的患者的表情圖像序列和心率數(shù)據(jù)生成待測(cè)疼痛融合特征集，并送入訓(xùn)練好的SVR分類器進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)，完成疼痛水平的評(píng)估。專利文獻(xiàn)CN111210907A，公開(kāi)日2020.05.29，公開(kāi)了一種基于空時(shí)注意力機(jī)制的疼痛強(qiáng)度估計(jì)方法。首先將人臉圖像映射到預(yù)訓(xùn)練模型VGG-16中得到一個(gè)深度特征圖譜，將該特征圖譜輸入到空間注意力模塊中得到空間注意力圖譜，并將空間注意力圖譜作用到深度特征圖譜上得到空間注意力特征。然后，將空間注意力特征提取網(wǎng)絡(luò)固定，每幅圖像生成相應(yīng)的空間注意力特征，將該特征輸入到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，后接時(shí)間注意力模塊，生成時(shí)間注意力特征，并利用該特征估計(jì)視頻序列的疼痛強(qiáng)度。

以上報(bào)道的疼痛評(píng)估方法均是基于大數(shù)據(jù)，采集人臉部表情或心率特征，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)得到疼痛評(píng)估模型。但在訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏的情況下是難以實(shí)現(xiàn)的。

總的來(lái)說(shuō)，有必要開(kāi)發(fā)能更簡(jiǎn)便、快速、精確地識(shí)別產(chǎn)婦分娩疼痛程度的方法和裝置。

發(fā)明內(nèi)容