[发明专利]一种尿动力学检查诊断装置

说明书

本发明涉及计算机技术领域，提供了一种尿动力学检查诊断装置。其中包括操作处理终端、尿动力组件和用于支撑尿动力组件的固定支撑组件；所述操作处理终端包括采集模块、处理模块和诊断模块；所述采集模块用于控制所述尿动力组件采集当前患者的排尿生理参数和逼尿肌压力曲线；所述处理模块用于根据历史患者的排尿生理参数、逼尿肌压力曲线和医师的最终诊断结果进行机器学习；所述诊断模块用于根据所述机器学习的结果、当前患者的排尿生理参数和逼尿肌压力曲线进行逼尿肌过度活动和下尿路梗阻的诊断。本发明通过先对逼尿肌过度活动进行诊断，再选择使用相应的机器学习结果进行下尿路梗阻的诊断，以提高诊断的正确率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种尿动力学检查诊断装置。

背景技术

下尿路梗阻是指患者在排尿过程中由于前列腺增大(男性)、尿道过度活 动或尿道异常狭窄导致尿液流经尿道时阻力异常升高的症状，是用于评估患者 排尿功能的重要指标之一。现阶段，对于男性患者的下尿路梗阻诊断主要通过 绘制患者排尿期的压力——尿流曲线，并借助Shaefer列线图(又称线性被动 尿道阻力图，LinPURR图)来进行诊断；而对于女性患者，目前主要通过医生的 经验来协同观察逼尿肌压力曲线和尿流曲线的原始图像来进行诊断。

目前，因为患者个体间存在差异，对于下尿路是否发生梗阻难以划分明确 的界限。因此，现阶段的下尿路梗阻诊断主要依靠医师丰富的专业知识和诊断 经验，对患者的尿动力学检查诊断曲线进行仔细地分析后给出诊断结果。这种 诊断效果极大程度取决于专业医师的专业水平，人工识图成本大，但由于医生 水平参差不齐，同时优秀的医生的个数又不能满足与日增长的患者数量，所以 开发基于人工智能算法的诊断模型来降低医生的人工诊断负担具有重要意义。

医院现有的尿动力检查设备及配套软件虽然能够提取出下尿路梗阻诊断相 关的一些特征参数，但现有的数据获取方法主要依靠人为分类，不能实现智能 化分类，并且现有的智能化处理过程均存在数据过拟合的问题，导致数据处理 结果不够准确。

在下尿路梗阻症状患者中，通常还伴有逼尿肌过度活动，而逼尿肌过度活 动(Detrusor Overactivity，DO)与尿失禁和膀胱活动有着重要关联，是尿动 力学疾病诊断的重要指标之一。逼尿肌过度活动DO主要是通过观察膀胱充盈期 逼尿肌不自主收缩来诊断的。一般来说，DO可能与尿失禁和膀胱活动有关，这 为尿动力学疾病的诊断提供了重要的指标。然而，目前临床上对DO缺乏国际标 准的定义。因此，DO的识别主要依赖于对尿动力检查过程中膀胱压曲线、腹压 曲线的协同观察，需一定的专业知识和专家经验。

下尿路梗阻和逼尿肌过度活动是尿动力学检查诊断尤其是良性前列腺增生 诊断的重要指标，但在现有技术中，均需依赖于专家经验进行检查诊断。且在 存在下尿路梗阻的患者中，还存在一些患者存在代偿性的逼尿肌过度活动，这 种情况下，患者的尿流率曲线等排尿生理参数可能会发生改变，从而呈现与单 纯的下尿路梗阻患者不同的生理参数，但存在逼尿肌过度活动的患者并非一定 存在下尿路梗阻，若不加辨别，根据这两类患者统一进行下尿路梗阻的诊断， 则可能导致诊断结果不准确。

鉴于此，克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是现有技术中的下尿路梗阻诊断主要依赖于医师 的经验，其诊断结果的准确率取决于医师的专业水平，且诊断效率低下。

本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种尿动力学检查诊断装置，包括操作处理终端1、 尿动力组件2和用于支撑尿动力组件2的固定支撑组件3；

所述操作处理终端1包括采集模块11、处理模块12和诊断模块13；

所述采集模块11用于控制所述尿动力组件2采集当前患者的排尿生理参数 和逼尿肌压力曲线；