[发明专利]一种血液透析过程的监测方法在审

专利信息
申请号: 201910318751.0 申请日: 2019-04-19
公开(公告)号: CN110152087A 公开(公告)日: 2019-08-23
发明(设计)人: 刘璠娜;胡波;余宗超;龚文玉;闫冰;尹良红;陈宇 申请(专利权)人: 暨南大学
主分类号: A61M1/16 分类号: A61M1/16;G06N3/08
代理公司: 广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙) 44446 代理人: 凌衍芬
地址: 510632 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明涉及一种血液透析过程的监测方法。所述方法包括:采集包括患者历史透析数据在内的历史透析数据进行预处理得到总样本集;将总样本集划分为训练集和测试集;利用BP神经网络对训练集进行训练得到红细胞压积预测模型,利用测试集对预测模型进行测试;患者进行透析前,提取上一次透析后的体重、采集患者当前的体重及红细胞压积,将这些数据进行预处理后输入到预测模型中进行预测得到透析后的红细胞压积;将预测的红细胞压积作为域值对患者血液透析过程进行红细胞压积的监测。本发明由于红细胞压积域值是利用BP网路预测得到的,鲁棒性好,基于预测的红细胞压积域值进行血液透析的智能化监测,可以有效降低血液透析过程患者出现低血压概率。
搜索关键词: 红细胞压积 透析 血液透析过程 预测模型 预处理 预测 测试集 训练集 总样本 监测 低血压 采集 智能化监测 患者血液 透析过程 血液透析 次透析 鲁棒性 网路 测试 概率
【主权项】:
1.一种血液透析过程的监测方法,其特征在于,包括:采集包括患者历史透析数据在内的历史透析数据进行预处理得到总样本集;历史透析数据包括透析前后的体重值以及红细胞压积;将总样本集按照一定的比例随机划分为训练样本集和测试样本集;利用BP神经网络对训练样本集进行训练得到红细胞压积预测模型,然后利用测试样本集对预测模型进行测试;患者进行透析前,提取上一次透析后的体重、采集患者当前的体重以及当前的红细胞压积,将提取和采集的数据进行预处理后输入到预测模型中进行预测得到透析后的红细胞压积;将预测到的红细胞压积作为域值对患者血液透析过程进行红细胞压积的监测。
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