[发明专利]一种CPAP参数的调控方法和装置

权利要求书

1.一种CPAP参数的调控方法，其特征在于，包括：

获取第一数据集；其中，所述第一数据集包括若干早产儿的呼吸频率数据、经皮血氧饱和度数据以及预设的CPAP参数；所述CPAP参数包括氧浓度、呼吸末压和送气流量；

根据所述第一数据集，构建CPAP参数调控模型，并对所述CPAP参数调控模型进行训练直至符合预设收敛条件；

实时获取待测早产儿的呼吸频率数据和经皮血氧饱和度数据，将所述待测早产儿的呼吸频率数据和经皮血氧饱和度数据输入至收敛的CPAP参数调控模型，获得所述待测早产儿的CPAP参数，并相应调节CPAP的氧浓度、呼吸末压和送气流量。

2.如权利要求1所述的一种CPAP参数的调控方法，其特征在于，所述根据所述第一数据集，构建CPAP参数调控模型，并对所述CPAP参数调控模型进行训练直至符合预设收敛条件，具体为：

将所述第一数据集划分为第一样本数据集和第二样本数据集；

通过所述第一样本数据集构建基础分类模型，将所述第二样本数据集输入所述基础分类模型，获得所述第二样本数据集的分类标签的设置概率，并基于所述设置概率确定所述第二样本数据集的权重；

根据所述第一样本数据集、第二样本数据集和所述第二样本数据集的权重，构建目标分类模型；

对所述目标分类模型进行训练直至符合预设的聚类条件，获得CPAP参数调控模型。

3.如权利要求2所述的一种CPAP参数的调控方法，其特征在于，所述分类标签包括第一标签、第二标签、第三标签和第四标签；其中，所述第一标签设置为氧浓度up，呼吸末压up，送气流量up；所述第二标签设置为氧浓度up，呼吸末压down，送气流量down；所述第三标签设置为氧浓度down，呼吸末压down，送气流量down；所述第四标签设置为氧浓度down，呼吸末压up，送气流量up。

4.如权利要求1所述的一种CPAP参数的调控方法，其特征在于，所述根据所述第一数据集，构建CPAP参数调控模型，并对所述CPAP参数调控模型进行训练直至符合预设收敛条件，具体为：

将第一数据集中的经皮血氧饱和度作为横坐标，呼吸频率作为纵坐标，时间参数作为颜色输入，将各早产儿的呼吸频率数据和经皮血氧饱和度数据转换为图像集；

将所述图像集结合所述第一数据集中各早产儿的CPAP参数，按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集；

基于所述训练集构建卷积神经网络模型，并通过所述训练集和所述测试集对所述卷积神经网络模型进行迭代优化，直到所述卷积神经网络模型收敛，得到CPAP参数调控模型。

5.如权利要求1所述的一种CPAP参数的调控方法，其特征在于，在构建CPAP参数调控模型之前，还包括：对所述第一数据集进行分段处理，具体地：

当早产儿的经皮血氧饱和度在70％和99％之间，占总时长70％以上，且早产儿的呼吸频率波动小于每分钟20次，将所述第一数据集以每五分钟进行分段；否则，将所述第一数据集以每三分钟进行分段。

6.如权利要求1至5任意一项所述的一种CPAP参数的调控方法，其特征在于，所述调控方法还包括：当所述待测早产儿的氧浓度大于30％，呼吸末压大于8mmHg，且送气流量大于8L/min时，发送报警信号给医护人员终端。

7.一种CPAP参数的调控装置，其特征在于，包括数据获取模块、模型构建模块和调控模块；其中，

所述数据获取模块用于获取第一数据集；其中，所述第一数据集包括若干早产儿的呼吸频率数据、经皮血氧饱和度数据以及预设的CPAP参数；所述CPAP参数包括氧浓度、呼吸末压和送气流量；

所述模型构建模块用于根据所述第一数据集，构建CPAP参数调控模型，并对所述CPAP参数调控模型进行训练直至符合预设收敛条件；

所述调控模块用于实时获取待测早产儿的呼吸频率数据和经皮血氧饱和度数据，将所述待测早产儿的呼吸频率数据和经皮血氧饱和度数据输入至收敛的CPAP参数调控模型，获得所述待测早产儿的CPAP参数，并相应调节CPAP的氧浓度、呼吸末压和送气流量。