[發(fā)明專利]一種基于模糊熵特征提取的人機(jī)通氣異步檢測模型及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111461918.2 | 申請日： | 2021-12-02 |
| 公開（公告）號： | CN114288500A | 公開（公告）日： | 2022-04-08 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 馬良;顏延;熊富海;仲為;王磊;李慧慧 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院 |
| 主分類號： | A61M16/00 | 分類號： | A61M16/00;A61B5/08;A61B5/00 |
| 代理公司： | 深圳市科進(jìn)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 孟潔 |
| 地址： | 518055 廣東省深圳*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 模糊 特征 提取 人機(jī) 通氣 異步 檢測 模型 裝置 | ||
1.一種基于模糊熵特征提取的人機(jī)通氣異步檢測模型，其特征在于，包括以下步驟：
S1：采集當(dāng)前呼吸周期的呼吸波形，選取所述呼吸波形中合適的通道數(shù)據(jù)，所述呼吸波形包括潮氣量波形、氣道壓力時(shí)間波形及流速時(shí)間波形；
S2：對選取的所述呼吸波形進(jìn)行標(biāo)注；
S3：依次對所述潮氣量波形、氣道壓力時(shí)間波形及流速時(shí)間波形進(jìn)行加窗處理，以形成呼吸周期內(nèi)兩個(gè)窗口子序列；
S4：依次對兩個(gè)所述窗口子序列構(gòu)造嵌入矩陣；
S5：基于構(gòu)造的兩個(gè)所述嵌入矩陣計(jì)算模糊熵；
S6：對所述氣道壓力時(shí)間波形及流速時(shí)間波形進(jìn)行模糊熵提取，得到特征矩陣，通過對所述特征矩陣進(jìn)行扁平化處理，得到模糊熵特征向量，所述模糊熵特征向量為一個(gè)呼吸周期的訓(xùn)練樣本；
S7：將所有的呼吸周期波形重復(fù)S1-S6的過程，得到數(shù)量為N的訓(xùn)練樣本，表示為(N，6)大小的矩陣，同時(shí)對應(yīng)得到N個(gè)樣本的標(biāo)簽，存入(N，1)大小的列向量中，其中，將雙重觸發(fā)、無效吸氣努力及正常通氣分別標(biāo)記為[1，2，3]，生成人機(jī)通氣異步檢測模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊熵特征提取的人機(jī)通氣異步檢測模型，其特征在于，所述對選取的所述呼吸波形進(jìn)行標(biāo)注具體為：
對每個(gè)呼吸周期的呼吸波形均進(jìn)行人機(jī)通氣異步的類型標(biāo)記，類型包括雙重觸發(fā)、無效吸氣努力及正常通氣。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊熵特征提取的人機(jī)通氣異步檢測模型，其特征在于，所述依次對所述潮氣量波形、氣道壓力時(shí)間波形及流速時(shí)間波形進(jìn)行加窗處理，以形成呼吸周期內(nèi)兩個(gè)窗口子序列具體為：
所述窗口大小為40，步長為40。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊熵特征提取的人機(jī)通氣異步檢測模型，其特征在于，所述依次對兩個(gè)所述窗口子序列構(gòu)造嵌入矩陣具體為：
通過矩陣計(jì)算公式構(gòu)造所述嵌入矩陣，所述矩陣計(jì)算公式為：
其中1iN-m+1，m為計(jì)算熵特征而嵌入的維度，N是子窗口下時(shí)間序列的長度。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊熵特征提取的人機(jī)通氣異步檢測模型，其特征在于，所述基于構(gòu)造的兩個(gè)所述嵌入矩陣計(jì)算模糊熵中，計(jì)算模糊熵的具體過程為：
通過無窮范數(shù)計(jì)算公式分別對構(gòu)造的兩個(gè)所述嵌入矩陣計(jì)算嵌入維度向量之間的無窮范數(shù)，所述無窮范數(shù)計(jì)算公式為：
其中k＝1,2,…，m；
計(jì)算相似度，定義其為如下表達(dá)式：
其中r為閾值，通常為r＝0.25*std，std為該輸入波形片段的標(biāo)準(zhǔn)差，n為超參數(shù)；
計(jì)算模糊函數(shù)Φm(n,r)：
其中，取m:＝m+1；
根據(jù)模糊熵公式計(jì)算模糊熵，所述模糊熵公式為：
FuzzyEn(m,n,r)＝ln(Φm(n,r))-ln(Φm+1(n,r))。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊熵特征提取的人機(jī)通氣異步檢測模型，其特征在于，所述對所述氣道壓力時(shí)間波形及流速時(shí)間波形進(jìn)行模糊熵提取，得到特征矩陣，通過對所述特征矩陣進(jìn)行扁平化處理，得到模糊熵特征向量具體為：
對每個(gè)呼吸周期的每個(gè)通道的呼吸波形進(jìn)行提取，得到兩個(gè)模糊熵特征，形狀為(2，1)特征矩陣；
重復(fù)對所述氣道壓力時(shí)間波形及流速時(shí)間波形進(jìn)行相同的模糊熵提取，得到(2，3)的特征矩陣；
將所得到的所述特征矩陣進(jìn)行扁平化后得到形如(1，6)的模糊熵特征向量。
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