[发明专利]基于多参数的颅内压无创检测方法及装置有效

专利信息
申请号: 201110233593.2 申请日: 2011-08-15
公开(公告)号: CN102429651A 公开(公告)日: 2012-05-02
发明(设计)人: 季忠 申请(专利权)人: 重庆大学;重庆中力医疗器械有限公司
主分类号: A61B5/03 分类号: A61B5/03
代理公司: 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 代理人: 张先芸
地址: 400044 *** 国省代码: 重庆;85
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摘要:
搜索关键词: 基于 参数 颅内压无创 检测 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本发明涉及生物医学工程技术和信息处理技术领域,特别涉及一种基于多参数的颅内压无创检测方法及装置。

背景技术

颅内高压是继发性脑损伤的一个主要原因,其程度和持续时间已被证明与存活率、永久性功能障碍的程度有关,特别是当颅内体积-压力曲线达到临界点时,只要颅内体积发生少许变化,颅内压就会急剧增高,加重脑移位与脑疝,发生中枢衰竭危象。因此临床颅内压(Intracranial Pressure,ICP)监测非常重要,是预防和控制颅内高压、确定治疗方案的基础,同时也提供了一种客观衡量成功治疗的方法,但仍有非常多的医院并没有进行ICP监护。主要的原因是ICP监护是有创的,而且需要专业人员解释临床数据。另外一个原因,是有创颅内压监测的费用昂贵,而医院从患者那里收取的费用远低于颅内压有创监测成本。因此,虽然颅内压监护已经因为其临床应用价值而被广泛接受,但有创颅内压监测的临床应用仅限于神经外科ICU及某些专科医院使用,而不能应用于综合医院、急诊室、门诊和事故现场。国内的现况是很多条件比较好的三甲医院神经外科都没有临床使用颅内压的有创监测。因此无创颅内压监测分析方法及设备就提供了一个比较好的选择。

然而在目前,颅内压的无创监测仍然是世界性的难题,国内、外虽然有很多颅内压无创监测的专利和文献出现,但目前还没有美国FDA以及欧洲CE认证的成熟产品,其市场前景广大;国内虽有两家推出基于闪光视觉诱发电位的颅内压无创检测分析仪,但由于这两家的仪器都是基于单一颅内压无创检测方法的,因而不可避免存在单一颅内压无创检测方法的原理缺陷。而且现有技术还存在如下不足:(a)信号处理方法较单纯,仪器重复性程度不高,需人工干预诊断结果;(b)理论研究不足,数学模型粗糙,因而对不同疾病引起的颅内压增高情况的鲁棒性不强;(c)仪器开放性程度不够,信息管理和交流能力较弱;(d)已有方法在颅内压无创监测方面存在的缺陷不在于它们没有找到与颅内压相关的变量,而在于缺乏一个校准这些变量来获取颅内压真实波形数值的数据处理装置。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足,本发明为提供一种基于多参数的颅内压无创检测方法,以提高颅内压无创定量检测的精度、增强其临床适用性。

为实现上述目的,本发明采用了如下的技术手段:

基于多参数的颅内压无创检测方法,具体包括以下步骤:在计算机中预先设置颅内压评估函数模型,所述颅内压评估函数模型用于记录颅内压的变化与心电信号、视觉诱发电位信号、脑阻抗信号以及经颅多普勒超声信号的变化之间的函数映射关系;然后,通过与计算机数据通信连接的心电信号采集模块、视觉诱发电位采集模块、脑阻抗采集模块和经颅多普勒超声检测模块同步采集被检测对象的心电信号、视觉诱发电位信号、脑阻抗信号和经颅多普勒超声信号至计算机;最后,计算机将同步采集的心电信号、视觉诱发电位信号、脑阻抗信号和经颅多普勒超声信号一起作为颅内压评估函数模型的输入,得到被检测对象的颅内压动态变化过程波形,通过计算机进行显示。

上述的颅内压无创检测方法中,进一步,所述颅内压评估函数模型通过训练建立后设置在计算机中,训练建立颅内压评估函数模型的方法包括如下步骤:

a1)通过与计算机数据通信连接的心电信号采集模块、视觉诱发电位采集模块、脑阻抗采集模块和经颅多普勒超声检测模块同步采集训练样本对象的心电信号、视觉诱发电位信号、脑阻抗信号和经颅多普勒超声信号至计算机,同时通过与计算机数据通信连接的有创颅内压监测仪同步采集训练样本对象实际的颅内压动态变化过程波形至计算机,

a2)选择多个患有不同颅内压相关病症的病人分别作为训练样本对象,通过步骤a1)所述的方法利用计算机获取这多个训练样本对象的心电信号、视觉诱发电位信号、脑阻抗信号、经颅多普勒超声信号以及颅内压动态变化过程波形;

a3)通过分析提取出步骤a2)中获取的多个训练样本对象的心电信号、视觉诱发电位信号、脑阻抗信号和经颅多普勒超声信号中各种信号参数的变化与颅内压的变化之间的函数映射关系,并根据所述各种信号参数的变化对颅内压变化影响的大小程度确定相应的权值,然后根据相应的权值对所述各种信号参数的变化与颅内压的变化之间的函数映射关系进行加权求和,即得到颅内压评估函数模型。

上述的颅内压无创检测方法中,进一步,所述颅内压评估函数模型为:

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