[发明专利]识别自动调节区的系统和方法在审
申请号: | 201680059959.X | 申请日: | 2016-10-14 |
公开(公告)号: | CN108348173A | 公开(公告)日: | 2018-07-31 |
发明(设计)人: | P·阿狄森;J·沃森;D·蒙哥马利 | 申请(专利权)人: | 柯惠有限合伙公司 |
主分类号: | A61B5/02 | 分类号: | A61B5/02;A61B5/021;A61B5/0205;A61B5/1455;A61B5/00;G06F19/00 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人: | 罗闻 |
地址: | 美国马*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 局部氧饱和度 处理器 群集 医疗传感器 血压信号 控制器 数据点 数据聚类 算法应用 信号确定 脑血氧 血压 输出 监控 应用 | ||
1.一种构造成监控自动调节的系统,其包括:
医疗传感器,所述医疗传感器构造成应用于患者并且产生局部氧饱和度信号;
控制器,所述控制器包括处理器,所述处理器构造成:
接收所述局部氧饱和度信号和血压信号;
基于所述血压信号和所述局部氧饱和度信号确定脑血氧指数(COX);
应用数据聚类算法以在血压范围内将CO X数据点聚类;
识别CO X数据点的第一群集,所述第一群集对应于所述患者的未损自动调节区;并且
提供指示所述患者的所述未损自动调节区的第一输出。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述处理器构造成识别CO X数据点的第二群集,所述第二群集对应于所述患者的受损自动调节区,并且所述处理器构造成提供指示所述患者的所述受损自动调节区的第二输出。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述处理器构造成识别所述第一群集和第二群集之间的边界并且提供指示所述边界的第二输出。
4.根据权利要求1所述的系统,其中,所述处理器构造成响应于阈值数量的CO X数据点的确定而应用所述数据聚类算法。
5.根据权利要求1所述的系统,其中,所述数据聚类算法包括k-均值聚类算法。
6.根据权利要求1所述的系统,其中,所述数据聚类算法包括高斯混合模型。
7.根据权利要求1所述的系统,其中,所述数据聚类算法包括以下的一种或多种:基于密度的带噪声空间聚类算法(DBSCAN)、主分量分析(PCA)、独立分量分析(ICA)、线性判别分析(LDA)、学习矢量量化(LVQ)、自组织映射(SOM或Kohonen网)或其任何组合。
8.根据权利要求1所述的系统,其中,所述处理器构造成基于所述第一群集的质心确定目标血压。
9.根据权利要求1所述的系统,其包括血压监控装置,所述血压监控装置构造成从所述患者获得所述血压信号。
10.一种构造成监控自动调节的系统,其包括:
控制器,所述控制器包括处理器,所述处理器构造成:
从一个或多个医疗传感器接收局部氧饱和度信号和血压信号;
基于所述血压信号和所述局部氧饱和度信号确定脑血氧指数(COX);
评估在血压范围内的COX数据点;并且
使用数据聚类算法识别COX数据点的第一群集,所述第一群集对应于所述患者的未损自动调节区,所述数据聚类算法构造成在所述血压范围内将COX数据点聚类。
11.根据权利要求10所述的系统,其中,所述处理器构造成基于所述第一群集的质心确定目标血压。
12.根据权利要求10所述的系统,其中,所述数据聚类算法包括以下的一种或多种:k均值聚类算法、高斯混合模型、基于密度的带噪声空间聚类算法(DBSCAN)、主分量分析(PCA)、独立分量分析(ICA)、线性判别分析(LDA)、学习矢量量化(LVQ)、自组织映射(SOM或Kohonen网)或其任何组合。
13.根据权利要求10所述的系统,其中,所述处理器构造成提供指示所述患者的所述未损自动调节区的输出。
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