[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

本發(fā)明涉及醫(yī)療檢測領(lǐng)域，具體涉及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，通過對采集到的具有多種人機(jī)不同現(xiàn)象的呼吸波形，基于模糊熵的特征提取方法，對多通道呼吸波形進(jìn)行模糊熵特征提取，分別以一定的參數(shù)進(jìn)行模糊熵特征計(jì)算，然后將三個(gè)維度的模糊熵特征扁平化到一維構(gòu)成一個(gè)呼吸周期的特征樣本，重復(fù)的將所有的呼吸周期波形進(jìn)行特征提取計(jì)算，最后得到一個(gè)可同時(shí)分類多種人機(jī)不同步的現(xiàn)象的模型。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)療檢測領(lǐng)域，具體而言，涉及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。

背景技術(shù)

在重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)機(jī)械通氣過程中，呼吸機(jī)與患者之間的交互出現(xiàn)不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象稱為人機(jī)不同步。經(jīng)過醫(yī)學(xué)界和學(xué)術(shù)界長時(shí)間的研究報(bào)道，目前發(fā)現(xiàn)的人機(jī)不同步類型大致有以下四類八種：(1)觸發(fā)類型：無效觸發(fā)、重復(fù)觸發(fā)、自動(dòng)觸發(fā)和反向觸發(fā)。(2)吸氣階段：流速不匹配。(3)切換階段：提前切換和延遲切換。(4)呼氣階段：內(nèi)源性呼氣末正壓(PEEPi)。

當(dāng)床旁醫(yī)生及時(shí)發(fā)現(xiàn)以上任一現(xiàn)象發(fā)生時(shí)，可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)知識進(jìn)行判斷分類，而后更改呼吸機(jī)呼吸力學(xué)參數(shù)的設(shè)置。但是要求醫(yī)生24小時(shí)注意留心患者呼吸機(jī)的波形會(huì)占用極大的人力資源且也是不現(xiàn)實(shí)的。因此，提高呼吸機(jī)自動(dòng)識別與檢測人機(jī)不同步的能力便是呼吸機(jī)功能的一項(xiàng)重要內(nèi)容，隨之而來的就是對機(jī)械通氣過程中人機(jī)不同步波形檢測的研究日益增多。

經(jīng)過調(diào)查，現(xiàn)有的關(guān)于人機(jī)不同步波形檢測的研究主要集中在機(jī)械通氣過程中多發(fā)的無效吸氣努力和雙重觸發(fā)，如針對無效吸氣努力提出的基于小波特征的識別方法。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的方法逐漸成熟其應(yīng)用的觸角也延伸到了該領(lǐng)域，如基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械通氣人機(jī)不同步檢測方法。

目前基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的分類人機(jī)不同步現(xiàn)象的過程可以概括為：(1)獲取從呼吸機(jī)導(dǎo)出的呼吸力學(xué)波形數(shù)據(jù)；(2)經(jīng)過專業(yè)醫(yī)師對人機(jī)不同步的波形進(jìn)行標(biāo)注；(3)數(shù)據(jù)預(yù)處理以及劃分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；(4)將預(yù)處理的數(shù)據(jù)輸入到已經(jīng)定義好的模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練；(5)保存訓(xùn)練好的模型加以應(yīng)用。

現(xiàn)有方案在解決機(jī)械通氣過程中人機(jī)不同步方法時(shí)往往只針對一種不同步現(xiàn)象(常見的是無效吸氣努力)進(jìn)行分類，而現(xiàn)實(shí)情況正如前文所述，患者在一次機(jī)械通氣過程中可能發(fā)生的人機(jī)不同步現(xiàn)象有多種，而非一成不變的如無效吸氣努力。此外，醫(yī)生在實(shí)施通氣治療的過程中會(huì)根據(jù)患者病情發(fā)展變化而會(huì)呼吸機(jī)通氣模式作出調(diào)整，這個(gè)時(shí)候又有可能出現(xiàn)其它種類的不同步現(xiàn)象，而目前的解決方案無法適應(yīng)實(shí)際的臨床需要，因此，需要可以同時(shí)分類多種人機(jī)通氣不同步現(xiàn)象的檢測方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了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，以至少解決現(xiàn)有技術(shù)無法同時(shí)用于檢測多種人機(jī)提取不同步現(xiàn)象。

根據(jù)本發(fā)明的一實(shí)施例，提供了一種基于模糊熵特征提取的人機(jī)通氣異步檢測模型，包括以下步驟：

S1：采集當(dāng)前呼吸周期的呼吸波形，選取呼吸波形中合適的通道數(shù)據(jù)，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，以形成呼吸周期內(nèi)兩個(gè)窗口子序列；

S4：依次對兩個(gè)窗口子序列構(gòu)造嵌入矩陣；

S5：基于構(gòu)造的兩個(gè)嵌入矩陣計(jì)算模糊熵；

S6：對氣道壓力時(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，通過對特征矩陣進(jìn)行扁平化處理，得到模糊熵特征向量，模糊熵特征向量為一個(gè)呼吸周期的訓(xùn)練樣本；