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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112754465B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110049428.5
申请日：2021-01-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提供了一种压力控制机械通气下肺部准静态顺应性估测方法，针对获取的采样数据中每次呼吸的流速波形的吸气相数据用指数函数进行最小二乘法拟合获得流速波形曲线，再对流速波形曲线进行积分，获得潮气量，从而可以利用机械通气波形计算出准静态顺应性，该方法免去了需要人工频繁操作呼吸机测量静态顺应性的过程，减少医护人员的工作量。基于准静态顺应性的测量值的变化趋势，为临床医生能动态评估患者肺部病理状态提供了可能，可以更好地指导机械通气的实施。
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公开(公告)号：CN112915330A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110208037.3
申请日：2021-02-24
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提出了一种机械通气下平台压测量操作合规性检测方法，从呼吸机波形中识别出由医生屏气操作而得到的合规波形的方法，通过分析波形形态特征准确识别医生是否在做屏气操作而且屏气操作是否合规。具体为：通过连续压力和流速波形数据采样，在流速波形的一阶差分上找到极小值，再检测流速波形数据形态，判断是否为屏气操作，最后用滑窗斜率方法确定平台压以及合规性。本发明方法为医生做屏气操作后分析波形提供方便并且减少医护人员的工作量。如果应用到呼吸机上，可以实时地提醒医生刚刚做过的屏气操作是否符合要求。
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公开(公告)号：CN112819093A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110208054.7
申请日：2021-02-24
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于小数据集与卷积神经网络的机械通气人机不同步识别方法，该方法通过将原始呼吸信号转换成二维图像，并基于二维图像多分类的公开数据集训练出高精度的分类模型，然后冻结训练好的模型中全连接层以上层的权重参数，以迁移学习的方式，将本地呼吸波形图像输入模型中微调最后一层全连接层的权重参数；再将实际采集原始呼吸信号经过预处理后，输入微调后的深度学习模型里，即可获得当前呼吸信号的人机不同步识别结果；本发明采用二维卷积神经网络为核心的模型架构，以迁移学习的方式，在小数据集的条件下，不仅能达到较高精度自动化检测和识别人机不同步波形，且具有较好的可解释性。
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公开(公告)号：CN112754465A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110049428.5
申请日：2021-01-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提供了一种压力控制机械通气下肺部准静态顺应性估测方法，针对获取的采样数据中每次呼吸的流速波形的吸气相数据用指数函数进行最小二乘法拟合获得流速波形曲线，再对流速波形曲线进行积分，获得潮气量，从而可以利用机械通气波形计算出准静态顺应性，该方法免去了需要人工频繁操作呼吸机测量静态顺应性的过程，减少医护人员的工作量。基于准静态顺应性的测量值的变化趋势，为临床医生能动态评估患者肺部病理状态提供了可能，可以更好地指导机械通气的实施。
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公开(公告)号：CN111563451A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010371165.5
申请日：2020-05-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于多尺度小波特征的机械通气无效吸气努力识别方法，包括以下步骤：a读取呼吸波形数据，对其进行预处理，首先通过寻找流速波形第一个过零点来确定呼气开始点，并认为该点到呼气结束为该次呼吸的呼气相，然后通过去除呼气相波形中线性趋势来消除数据偏移对后期计算的影响；b通过离散小波变换对呼气相流速波形进行N层分解；c对各层小波系数进行特征提取；d利用序列前向选择算法选择最佳特征；e应用支持向量机分类器对最佳特征进行分类，进而得到人机不同步分类结果。本发明可以用于检测人机不同步中的无效吸气努力，可提示医护人员评估呼吸机与病人协同工作的情况。
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