一种中心动脉压推算方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提出一种中心动脉压推算方法、装置、建立中心动脉压推算模型的方法及装置，涉及医疗仪器技术领域。该方法及装置根据预存储的初始敏感参数，并利用预建立的初始人体循环模型进行仿真获得初始模拟血压波形，然后以获取的实测血压波形为基准利用预设定的修正算法不断调整初始敏感参数以获得当前模拟血压波形，直至当前模拟血压波形满足预设条件为止，最后利用实际人体循环模型仿真获得模拟中心动脉压；由于初始人体循环模型通过具有实际物理意义的一维动脉网络模型模拟动脉网络，能够准确模拟不同个体的真实连续血压波形，从而能够在成功模拟真实连续血压波形后，直接模拟得到具备个体适应性的模拟中心动脉压。

【技术实现步骤摘要】
一种中心动脉压推算方法及装置
本专利技术涉及医疗仪器
，具体而言，涉及一种中心动脉压推算方法、装置、建立中心动脉压推算模型的方法及装置。
技术介绍
中心动脉压是指主动脉根部的血压，也就是血液刚从左心室泵出时的压力。研究表明，中心动脉压与心血管疾病风险因子之间的关联非常紧密，它可以非常准确地反映降压药等药物的实际作用，因此如何测量中心动脉压具有重大的意义。最直接的获取中心动脉压方式即为向人体内插入带有压力传感器的导管，然而方式虽然精确然而是有创的，无法应用于日常生活。现有技术中的无创获取中心动脉压的方法，大多依据人体外周动脉压力波与中心动脉压力波之间的关联，提出了以广义传递函数为代表的映射方法，然而该方法是基于统计数据得到的，个体化能力不足，通过该方法不能精确得到每个人的中心动脉压。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种中心动脉压推算方法、装置、建立中心动脉压推算模型的方法及装置，以解决上述问题。为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了中心动脉压推算方法，所述中心动脉压推算方法包括：根据预存储的初始敏感参数，并利用预建立的初始人体循环模型进行仿真获得初始模拟血压波形，其中，所述初始人体循环模型包含一维动脉网络模型、心脏模型以及动脉末端模型，所述一维动脉网络模型的入口与所述心脏模型耦合，所述一维动脉网络模型的出口与所述动脉末端模型耦合；以获取的实测血压波形为基准，利用预设定的修正算法不断调整所述初始敏感参数以获得当前模拟血压波形，直至所述当前模拟血压波形满足预设条件为止；利用实际人体循环模型仿真获得模拟中心动脉压，其中，所述实际人体循环模型的实际敏感参数为所述当前模拟血压波形满足所述预设条件时对应的敏感参数。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种建立中心动脉压推算模型的方法，所述建立中心动脉压推算模型的方法包括：利用第一方面提供的方法获取多个实测血压对应的模拟中心动脉压；通过所述多个实测血压及所述多个实测血压对应的模拟中心动脉压对预建立的神经网络模型以建立中心动脉压推算模型。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种中心动脉压推算装置，所述中心动脉压推算装置包括：仿真单元，用于根据预存储的初始敏感参数，并利用预建立的初始人体循环模型进行仿真获得初始模拟血压波形，其中，所述初始人体循环模型包含一维动脉网络模型、心脏模型以及动脉末端模型，所述一维动脉网络模型的入口与所述心脏模型耦合，所述一维动脉网络模型的出口与所述动脉末端模型耦合；参数调整单元，用于以获取的实测血压波形为基准，利用预设定的修正算法不断调整所述初始敏感参数以获得当前模拟血压波形，直至所述当前模拟血压波形满足预设条件为止；所述仿真单元还用于利用实际人体循环模型仿真获得模拟中心动脉压，其中，所述实际人体循环模型的实际敏感参数为所述当前模拟血压波形满足所述预设条件时对应的敏感参数。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种建立中心动脉压推算模型的装置，所述建立中心动脉压推算模型的模型建立装置包括：样本获取单元，用于第一方面提供的方法获取多个实测血压对应的模拟中心动脉压；训练单元，用于通过所述多个实测血压及所述多个实测血压对应的模拟中心动脉压对预建立的神经网络模型以建立中心动脉压推算模型。本专利技术实施例提供的中心动脉压推算方法及装置，根据预存储的初始敏感参数，并利用预建立的初始人体循环模型进行仿真获得初始模拟血压波形，然后以获取的实测血压波形为基准利用预设定的修正算法不断调整初始敏感参数以获得当前模拟血压波形，直至当前模拟血压波形满足预设条件为止，最后利用实际人体循环模型仿真获得模拟中心动脉压；由于初始人体循环模型通过具有实际物理意义的一维动脉网络模型模拟动脉网络，能够准确模拟不同个体的真实连续血压波形，从而能够在成功模拟真实连续血压波形后，直接模拟得到具备个体适应性的模拟中心动脉压。本专利技术实施例提供的建立中心动脉压推算模型的方法及装置，利用上述方法获取多个实测血压对应的模拟中心动脉压，再通过多个实测血压及多个实测血压对应的模拟中心动脉压对预建立的神经网络模型以建立中心动脉压推算模型；由于对神经网络进行训练的实测血压及模拟中心动脉压具备个体适应性，从而训练得到的中心动脉压推算模型也具备个体适应性；同时通过上述方法直接获取训练数据，避免了人工自行采集训练样本，节约了人力成本及时间成本。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本专利技术实施例提供的医疗设备的方框示意图。图2为本专利技术实施例提供的中心动脉压推算方法的流程图。图3为本专利技术实施例提供的一维动脉网络模型的示意图。图4为本专利技术实施例提供的心脏模型的示意图。图5为本专利技术实施例提供的动脉末端模型的示意图。图6为图2中S202的具体流程图。图7为调节敏感参数过程中实测血压波形与模拟血压波形的对比图。图8为利用本专利技术提供的中心动脉压推算方法得到的模拟中心动脉压的波形图。图9为本专利技术实施例提供的一种中心动脉压推算装置的功能模块图。图10为本专利技术实施例提供的一种建立中心动脉压推算模型的方法的流程图。图11为本专利技术实施例提供的一种建立中心动脉压推算模型的装置的功能模块图。图标：100-医疗设备；111-存储器；112-处理器；200-中心动脉压推算装置；210-仿真单元；220-参数调整单元；300-建立中心动脉压推算模型的装置；310-样本获取单元；320-训练单元。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。请参照图1，是医疗设备100的方框示意图。所述医疗设备100包括中心动脉压推算装置200、存储器111及处理器112。存储器111与处理器112之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。所述中心动脉压推算装置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种中心动脉压推算方法，其特征在于，所述中心动脉压推算方法包括：根据预存储的初始敏感参数，并利用预建立的初始人体循环模型进行仿真获得初始模拟血压波形，其中，所述初始人体循环模型包含一维动脉网络模型、心脏模型以及动脉末端模型，所述心脏模型与所述一维动脉网络模型模拟的一部分动脉的入口耦合，所述动脉末端模型与所述一维动脉网络模型模拟的另一部分动脉的出口耦合；以获取的实测血压波形为基准，利用预设定的修正算法不断调整所述初始敏感参数以获得当前模拟血压波形，直至所述当前模拟血压波形满足预设条件为止；利用实际人体循环模型仿真获得模拟中心动脉压，其中，所述实际人体循环模型的实际敏感参数为所述当前模拟血压波形满足所述预设条件时对应的敏感参数。

【技术特征摘要】
1.一种中心动脉压推算方法，其特征在于，所述中心动脉压推算方法包括：根据预存储的初始敏感参数，并利用预建立的初始人体循环模型进行仿真获得初始模拟血压波形，其中，所述初始人体循环模型包含一维动脉网络模型、心脏模型以及动脉末端模型，所述心脏模型与所述一维动脉网络模型模拟的一部分动脉的入口耦合，所述动脉末端模型与所述一维动脉网络模型模拟的另一部分动脉的出口耦合；以获取的实测血压波形为基准，利用预设定的修正算法不断调整所述初始敏感参数以获得当前模拟血压波形，直至所述当前模拟血压波形满足预设条件为止；利用实际人体循环模型仿真获得模拟中心动脉压，其中，所述实际人体循环模型的实际敏感参数为所述当前模拟血压波形满足所述预设条件时对应的敏感参数。2.根据权利要求1所述的中心动脉压推算方法，其特征在于，所述一维动脉网络模型是基于流体控制方程及弹性腔方程建立的；其中，所述流体控制方程为：所述弹性腔方程为：其中，A为血管横截面积，U为血液流动速度，P为血液压强，z为沿着血管长轴的方向的位置信息，ρ为血液密度，KR为粘性系数，P0为预设定的参考血压，A0为预设定的参考血压P0下的血管横截面积，r0为血管横截面积A0对应的半径，E为弹性模量，h为血管厚度，σ为泊松比。3.根据权利要求1所述的中心动脉压推算方法，其特征在于，所述心脏模型的控制方程为：PLV＝E(t)VLV，其中，PLV为左心房压力，E(t)时变弹性，VLV为左心室容积。4.根据权利要求1所述的中心动脉压推算方法，其特征在于，所述动脉末端模型的控制方程为：其中，P为血液压强，Q为血流量，Rp及Rd为预设定的阻抗，C为预设定的容抗。5.根据权利要求1所述的中心动脉压推算方法，其特征在于，所述实测血压波形包含N个第一采样点，所述初始模拟血压波形包含N个第二采样点，所述N个第一采样点与所述N个第二采样点一一对应，所述初始敏感参数为M个；所述以获取的实测血压波形为基准，利用预设定的修正算法不断调整所述初始敏感参数以获得当前模拟血压波形，直至所述当前模拟血压波形满足预设条件为止的步骤包括：基于在所述N个第一采样点采集到的实测血压及在所述N个第二采样点采集到的初始模拟血压得到N个血压差；将所述M个初始敏感参数逐一扩大预设倍数，并分别仿真获得对应的M个第一当前模拟血压波形，每个所述第一当前模拟血压波形均包含N个第三采样点，所述N个第三采样点与所述N个第二采样点一一对应；基于在所述M个第一当前模拟血压波形的N个第三采样点采集到的第一当前模拟血压及在所述N个第二采样点采集到的初始模拟血压得到M×N个误差变化率；基于所述N个血压差、所述M×N个误差变化率，并利用Levenberg-Marquardt算法确定M个敏感参数调节量；利用基于所述M个敏感参数调节量调节所述M个初始敏感参数后得到的人体循环模型仿真获得第二当前模拟血压波形；计算所述第二当前模拟血压波形与所述实测血压波形的均方差；若所述均方差小于或等于预设定的第一阈值，则将所述第二当前模拟血压波形确定为所述当前模拟血压波形，否则，重新以所述实测血压波形为基准，利用预设定的修正算法不断调整所述第二当前模拟血压波形对应的敏感参数以获得当前模拟血压波形，直至所述当前模拟血压波形与所述实测血压波形的均方差小于或等于预设定的第一阈值为止。6.根据权利要求5所述的中心动脉压推算方法，其特征在于，所述基于所述N个血压差、所述M×N个误差变化率，并利用Levenber...

【专利技术属性】
技术研发人员：张湘栋，吴丹，李烨，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44