[發明專利]一種用于AMS風險評估的數字仿真器

有效

• 申請號: 202110693771.3
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113851224B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 史大威;陳婧;朱玲玲;肖融;王磊;王軍政
• 申請（專利權）人: 北京理工大學;中國人民解放軍軍事科學院軍事醫學研究院
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G16H50/30;G06F17/11
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 田亞琪

1.一種用于AMS風險評估的數字仿真器，其特征在于，包括人群模擬模塊、測量干擾模擬模塊以及AMS風險評估模塊；

人群模擬模塊，通過應用人體低氧應激系統的數學模型以及多個實例實驗數據，創建具備不同低氧耐受能力的模擬人群；

所述人體低氧應激系統的數學模型通過利用實例實驗數據并采取系統辨識理論辨識得出；

測量干擾模擬模塊，用于模擬SpO₂信息內的測量干擾與深呼吸生理干擾，并將模擬的干擾信號疊加到所模擬人群的SpO₂生成曲線上；

AMS風險評估模塊，獲取用于評估AMS風險的指標，該指標設計基于所辨識模型的參數，用于表征不同虛擬人群的真實低氧適應能力；

所述人群模擬模塊包括數據采集與處理單元、模型辨識與參數確定單元和SpO₂曲線生成單元；

所述數據采集與處理單元，采集N名實驗實例在IHT期間所通入的氧氣濃度數據{O^j(h)},h＝1,2,...,l^j，j＝1,2,...,N，h表示采樣時刻，l^j表示第j個實驗人員的總采樣次數，以及SpO₂測量數據{S^j(h)},h＝1,2,...,l^j，對SpO₂測量數據進行缺失值處理，得到序列后對其進行低通濾波，預處理后的數據為

所述模型辨識與參數確定單元，分別以N名實驗實例在IHT期間所通入的氧氣濃度{O^j(h)},h＝1,2,...,l^j為輸入，預處理后的SpO₂測量數據為輸出，利用離散系統的辨識方法確定各實例的離散低氧應激系統模型；

根據所確定的各實例的離散低氧應激系統模型參數，結合3σ原則確定模擬人群的離散低氧應激系統模型的模型參數取值范圍；

所述SpO₂曲線生成單元，對于辨識出來的模型結構，通過在所述模型參數取值范圍內選取不同數值，創建一個模擬人群，并對其通入IHT氧濃度曲線后，得到多個存在低氧耐受差異的模擬人群的低通濾波后SpO₂曲線其中，h′表示模擬的采樣時刻，表示第j_s個虛擬受試者的SpO₂的總采樣次數。

2.如權利要求1所述的一種用于AMS風險評估的數字仿真器，其特征在于，所述測量干擾模擬模塊，對缺失值處理后的SpO₂序列進行高頻濾波，獲取各實例的噪聲序列后，得到總噪聲序列并在人群模擬模塊中生成的SpO₂曲線的基礎上隨機疊加總干擾序列{S_d(h^o)}中的任意等長段序列得到最終的模擬人群的生成序列

3.如權利要求1所述的一種用于AMS風險評估的數字仿真器，其特征在于，所述AMS風險評估模塊，根據所辨識的離散模型的特征方程計算極點值，記為p_i,i＝1,2,...,N_p，N_p為極點的總數，各極點在復平面中距離單位圓的垂直距離為d_i＝1-|p_i|,i＝1,2,...N_p，其中，|·|表示模值；AMS風險評估指標定義為通過計算模擬人群的AMS風險評估指標得到其真實的低氧耐受水平。