[发明专利]一种呼吸数据处理方法在审

专利信息
申请号: 202210610264.3 申请日: 2022-05-31
公开(公告)号: CN114938951A 公开(公告)日: 2022-08-26
发明(设计)人: 刘孝波;朱辉球;贾秀成 申请(专利权)人: 南京佗道医疗科技有限公司
主分类号: A61B5/08 分类号: A61B5/08;A61B5/00
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 梁天彦
地址: 210000 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 呼吸 数据处理 方法
【权利要求书】:

1.一种呼吸数据处理方法,其特征在于:包括:

获取患者呼吸数据;

遍历患者呼吸数据识别得到潜在波峰和波谷;

对比相邻波峰、波谷的间隔和幅值剔除伪波峰和伪波谷,得到患者呼吸数据的真实的波峰波谷;

在真实波谷处识别呼气末停留阶段。

2.根据权利要求1所述的呼吸数据处理方法,其特征在于:在识别潜在波峰和波谷之前包括异常值检测替换步骤:

检测的异常值Xout范围如下:

xi>Q3+c*(IQR)∪xi<Q1-c*(IQR)

其中,xi表示采集的患者呼吸数据中第i个采样点的呼吸数据,i=1,2,…,n;n表示采集的患者呼吸数据总的采样点数量;Q1、Q3分别表示患者呼吸数据中的幅值通过四分位差得到的第一和第三个四分位数;c为阈值因数,c0,IQR=Q3-Q1;

对异常值进行插值替换,异常值范围的两端点以近邻点替换,异常值范围内的点以线性插值替换,如下式:

其中,k表示第k个采样点,m代表中间异常点个数。

3.根据权利要求2所述的呼吸数据处理方法,其特征在于:在所述异常值检测替换步骤之前包括滤波步骤。

4.根据权利要求1~3任一所述的呼吸数据处理方法,其特征在于:在识别潜在波峰和波谷之前还包括基准校准步骤:

通过下式拟合一阶多项式;

得到线性趋势:

f(i)=w*i+b

其中,w、b分别表示一阶多项式的系数;

对呼吸数据进行基准校准:xi′=xi-f(i)。

5.根据权利要求4所述的呼吸数据处理方法,其特征在于:遍历患者呼吸数据识别得到潜在波峰和波谷具体为:

根据呼吸数据采样点数设置若干滑窗和滑窗起始位置,采用每个滑窗依次遍历患者呼吸数据,若其中某一采样点的呼吸数据中的呼吸幅值满足波峰和波谷的接受阈值,则认为其为波峰或波谷,从而得到每个滑窗遍历完呼吸数据之后的波峰数目和波谷数目;

依次计算每个滑窗相对于上一个滑窗遍历完呼吸数据得到波峰数目和波谷数目的增量,并计算得到增量对应的多个波峰和多个波谷对应的呼吸幅值的平均值,并以两平均值的均值作为分割阈值;

以呼吸数据中呼吸幅值大于该分割阈值的波峰作为潜在波峰,以呼吸数据中呼吸幅值小于该分割阈值的波谷作为潜在波谷。

6.根据权利要求5所述的呼吸数据处理方法,其特征在于:所述接受阈值计算如下:

计算呼吸数据的均值M和均方差S,设置波峰接受阈值为T1M+S/2、波谷接受阈值为T2M-S/2。

7.根据权利要求5所述的呼吸数据处理方法,其特征在于:按照斐波那契数列设置各个滑窗尺寸,且至少存在一个尺寸大于呼吸周期的滑窗。

8.根据权利要求5所述的呼吸数据处理方法,其特征在于:还包括对呼吸数据进行镜像扩展的步骤:

镜像扩展的尺寸为呼吸数据的采样尺寸和该滑窗遍历至呼吸数据末端时用于补足该滑窗尺寸所需要的尺寸中的较小值。

9.根据权利要求1所述的呼吸数据处理方法,其特征在于:剔除伪波峰和伪波谷具体为:

计算相邻波峰和波谷之间的间隔和相邻波峰和波峰之间的间隔,若后者大于前者,则认为当前波峰为真波峰,否则认为存在伪波峰;若当前波峰对应的呼吸幅值小于下一波峰对应的呼吸幅值,则认为当前波峰为伪波峰;否则认为下一波峰为伪波峰;将伪波峰直接删除;

计算相邻波谷和波峰之间的间隔和相邻波谷和波谷之间的间隔,若后者大于前者,则认为当前对应的波谷为真波谷,否则认为存在伪波谷;若当前波谷对应的呼吸幅值大于下一波谷对应的呼吸幅值,则认为当前波谷为伪波谷;否则认为下一波谷为伪波谷;将伪波谷直接删除。

10.根据权利要求1所述的呼吸数据处理方法,其特征在于:所述在真实波谷处识别呼气末停留阶段具体为:

截取相邻两波峰中间部分区段的呼吸数据,以呼吸幅值为纵坐标,以采样点频数为横坐标进行直方图统计;

某一直方图每个数组bin的范围内的采样点频数为Nbin和其呼吸幅值的中心值为Vbin,计算直方图内采样点频数最大的数组的采样点频数Nmaxbin和其呼吸幅值的中心值Vmaxbin,以Vmaxbin<facmag*range(Vbin)+min(Vbin)及Nmaxbin>facbin1*T(Nbin)作为存在呼气末停留阶段的筛选条件;其中,range(Vbin)表示所有截取的部分呼吸数据的幅值范围,facmag表示直方图中幅值的缩放因子;min(Vbin)表示直方图所有数组的中心值的最小值;T(Nbin)为根据采样频率设置的阈值;facbin1表示直方图数组bin数量的缩放因子;

若不满足以上条件,则认为不存在所需要识别的呼气末停留阶段;

若满足以上条件,则对某一数组bin的采样点数量Nbin在直方图中向上检索,得到满足Nbin>facbin2*Nmaxbin所在数组bin对应的中心值Tbin作为对呼吸数据分割的阈值,facbin2表示直方图数组bin数量的缩放因子;凡是呼吸幅值小于Tbin的呼吸数据认定为呼气末所在阶段点,从而得到呼气末停留阶段。

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