[发明专利]一种呼吸机人机异步分类方法、系统、终端以及存储介质

权利要求书

1.一种呼吸机人机异步分类方法，其特征在于，包括：

采集由模拟肺和呼吸机模拟的人机异步事件下的呼吸数据；

对所述呼吸数据进行置换偏离指数特征提取，并根据所提取的置换偏离指数特征为所述呼吸数据打上标签；

将所述打标签后的呼吸数据输入网络模型进行训练，得到训练好的人机异步分类模型；

通过所述训练好的人机异步分类模型对呼吸机人机异步事件进行分类。

2.根据权利要求1所述的呼吸机人机异步分类方法，其特征在于，所述采集由模拟肺和呼吸机模拟的人机异步事件下的呼吸数据包括：

所采集的人机异步事件下的呼吸数据包括正常呼吸、无效吸气努力呼吸和双触发呼吸三种人机异步事件下的呼吸数据。

3.根据权利要求2所述的呼吸机人机异步分类方法，其特征在于，所述采集由模拟肺和呼吸机模拟的人机异步事件下的呼吸数据还包括：

所采集的呼吸数据包括模拟流量通道、潮气量通道、气道压力、肺泡压、胸膜腔内压、心脏压力以及波纹管位置通道的呼吸数据。

4.根据权利要求3所述的呼吸机人机异步分类方法，其特征在于，所述采集由模拟肺和呼吸机模拟的人机异步事件下的呼吸数据后还包括：

对所述呼吸数据进行预处理，分别得到各人机异步事件对应的样本数据。

5.根据权利要求4所述的呼吸机人机异步分类方法，其特征在于，所述对所述呼吸数据进行预处理包括：

首先，对所述潮气量通道的呼吸数据进行波峰和波谷检测，获取呼吸数据中的呼吸周期，根据所述呼吸周期对呼吸数据进行分割处理，得到分割后的样本数据；所述分割的样本数据包括相同设定次数的正常呼吸周期、无效吸气努力呼吸周期以及双触发呼吸周期的呼吸数据；

然后，对所述分割后的样本数据进行补点操作，将每个呼吸周期的样本数据设为预设个数的数据点，对不够预设数据点个数的样本数据进行补零，并根据人机异步事件分别对每个样本数据进行标注。

6.根据权利要求4所述的呼吸机人机异步分类方法，其特征在于，所述对所述呼吸数据进行置换偏离指数特征提取具体为：

分别对所述正常呼吸、无效吸气努力呼吸、双触发呼吸的样本数据的前M列进行置换偏离指数特征提取，分别得到所述正常呼吸、无效吸气努力呼吸、双触发呼吸的样本数据的M-1列置换偏离指数特征值；

所述M-1列置换偏离指数特征值分别代表：气流和潮气量两通道之间的差异性、潮气量和肺泡压两通道之间的差异性、肺泡压和气道压力两通道之间的差异性、气道压力和波纹管的位置两通道之间的差异性、波纹管的位置和胸膜腔内压两通道之间的差异性以及胸膜腔内压和心脏压力两通道之间的差异性。

7.根据权利要求1至6任一项所述的呼吸机人机异步分类方法，其特征在于，所述网络模型包括决策树或随机森林分类器。

8.一种呼吸机人机异步分类系统，其特征在于，包括：

数据采集模块：用于采集由模拟肺和呼吸机模拟的人机异步事件下的呼吸数据；

特征提取模块：对所述呼吸数据进行置换偏离指数特征提取，并根据所提取的置换偏离指数特征为所述呼吸数据打上标签；

异步分类模块：用于将所述打标签后的呼吸数据输入网络模型进行训练，得到训练好的人机异步分类模型，通过所述训练好的人机异步分类模型对呼吸机人机异步事件进行分类。

9.一种终端，其特征在于，所述终端包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，

所述存储器存储有用于实现权利要求1-7任一项所述的呼吸机人机异步分类方法的程序指令；

所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以控制呼吸机人机异步分类。

10.一种存储介质，其特征在于，存储有处理器可运行的程序指令，所述程序指令用于执行权利要求1至7任一项所述呼吸机人机异步分类方法。