[发明专利]混合机械通气模式下人机不同步波形识别方法及相关设备

说明书

本发明公开了一种混合机械通气模式下人机不同步波形识别方法及相关设备，所述方法包括：采集定压型通气模式和定容型通气模式下包含人机不同步的机械通气波形，所述机械通气波形选取气道压力、流量和潮气量三个通道；将所述机械通气波形进行数据分割、数据标注和数据变换后得到呼吸周期波形；构建相空间重建‑卷积神经网络模型，基于所述相空间重建‑卷积神经网络模型根据输入的所述呼吸周期波形识别定压型与定容量型通气模式混合下的人机不同步现象。本发明构建的相空间重建‑卷积神经网络模型具有良好的泛化性能，可以准确识别定压型与定容量型通气模式混合下的人机不同步现象，对呼吸机的智能化和生理闭环控制具有重要的意义。

技术领域

本发明涉及电生理检测监护技术领域，尤其涉及一种混合机械通气模式下人机不同步波形识别方法、系统、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

在呼吸机和患者的交互过程称为机械通气，即呼吸机给患者输送氧气，患者通过管路将二氧化碳排出的过程。人机不同步（Patient-Ventilator Asynchrony，PVA）现象是呼吸机与患者之间的交互过程中的一种不协调，过程的这种不协调可能会延长机械通气的时间甚至危害患者的生命。因此及时发现并采取有效措施防止PVA的发生对患者的临床治疗有着重要的意义。

目前人机不同步类型大致有以下四类八种：

（1）触发类型：无效触发、重复触发、自动触发和反向触发。

（2）吸气阶段：流速不匹配。

（3）切换阶段：提前切换和延迟切换。

（4）呼气阶段：内源性呼气末正压（PEEPi）。

在机械通气的临床实践中，医生往往根据患者病情及经验来确定通气模式（Ventilation Mode, VM）。传统的通气模式主要分为两大类，（一）定压型通气模式（包括压力控制模式（Pressure Controlled Ventilation，PCV）和压力支持模式（PressureSupport Ventilation，PSV）等）和（二）定容型通气模式（包括容量控制通气（VolumeControlled Ventilation，VCV）和容量控制辅助通气（Volume Control AssistedVentilation，VC-AV）等），如图1所示，图1中（a）和（d）为正常的通气周期波形，图1中（b）和（e）为无效吸气努力周期波形，如箭头所示，图1中（c）和（f）为提前切换周期波形，如箭头所示，图1中(a)-(c) 为定容型通气模式下的波形；图1中(d)-(f)为定压型通气模式下的波形。

两种类型的通气模式各有优缺点。定压型通气模式的优势是峰压较低，较少出现气压伤；但潮气量受系统顺应性和粘性组织的影响较大；与之相反的是定容型通气模式能够保证潮气量的供给有利于呼吸肌的休息，但是易导致气压伤。两种通气模式均有一定概率造成人机交互的不同步，且迄今没有关于哪种模式更优的定论。

然而，现在市场上已经有许多呼吸机应用了具有肺保护通气策略的通气模式，如压力控制同步间歇指令通气模式（Pressure Controlled - Synchronized IntermittentMandatory ventilation，PC-SIMV）、可变压力支持通气模式和容量控制同步间歇指令通气模式，这些模式产生的波形的一个特点是它们从形态学上考虑更像是定压型和定容型通气模式的混合。因此探索识别分类在混合通气模式下的PVA分类的算法模型对呼吸机的智能化和生理闭环控制具有重要的意义。

目前的PVA分类过程可以概括为：（1）获取从呼吸机导出的呼吸力学波形数据；（2）经过专业医师对人机不同步的波形进行标注；（3）数据预处理以及划分数据集为训练集、验证集和测试集；（4）将预处理的数据输入到已经定义好的模型中进行模型训练；（5）保存训练好的模型加以应用。