一种机械通气驱动压与呼吸机相关事件的相关性检测系统技术方案

本公开公开了一种机械通气驱动压与呼吸机相关事件的相关性检测系统，包括：数据预处理模块，通过样本熵插值法得到48小时内机械通气驱动压起始值、最终值以及机械通气驱动压变化值，并填充至获取的待测病例指标中；特征选择模块，从呼吸机相关事件发生病例中筛选与呼吸机相关事件发生有关的病理特征作为训练集；模型构建与检测模块，基于训练集采用逻辑回归算法构建相关性检测模型，基于相关性检测模型对待测病例指标进行预测，判断机械通气驱动压变化值与呼吸机相关事件发生的相关性概率。基于机器学习的逻辑回归算法，将呼吸机相关事件VAE与机械通气驱动压变化值建立联系，监测机械通气驱动压变化对呼吸机相关事件VAE的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种机械通气驱动压与呼吸机相关事件的相关性检测系统
本公开涉及医疗数据挖掘
，特别是涉及一种机械通气驱动压与呼吸机相关事件的相关性检测系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。对于危重病和呼吸衰竭患者，机械通气是一种必要的救生疗法。接受机械通气的患者有可能会出现机械通气治疗后的并发症，如呼吸机相关性肺炎VAP、败血症、急性呼吸窘迫综合征ARDS、肺栓塞、气压伤和肺水肿等，所以观测机械通气驱动压的变化是非常必要的。目前，由于呼吸机相关事件VAE在临床上难于及时诊断，而且目前检测方法涉及较多主观成分，如影像学、分泌物和听诊等，这些指标均无特异性，造成VAE检测方式的不统一、混乱等问题，因此应寻找客观的替代监测方法；而且，依据专利技术人了解，基于数据挖掘和机器学习相关方法，尚未出现探索机械通气驱动压变异与呼吸机相关事件VAE发生相关性检测系统。
技术实现思路
为了解决上述问题，本公开提出了一种机械通气驱动压与呼吸机相关事件的相关性检测系统，基于机器学习的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机械通气驱动压与呼吸机相关事件的相关性检测系统，其特征在于，包括：数据预处理模块、特征选择模块和模型构建与检测模块；/n所述数据预处理模块，通过样本熵插值法得到48小时内机械通气驱动压起始值、最终值以及机械通气驱动压变化值，将机械通气驱动压变化值填充至获取的待测病例指标中；/n所述特征选择模块，从呼吸机相关事件发生病例中筛选与呼吸机相关事件发生有关的病理特征作为特征样本；/n所述模型构建与检测模块，基于特征样本采用逻辑回归算法构建相关性检测模型，基于相关性检测模型对待测病例指标进行预测，判断机械通气驱动压变化值与呼吸机相关事件发生的相关性概率。/n

【技术特征摘要】
1.一种机械通气驱动压与呼吸机相关事件的相关性检测系统，其特征在于，包括：数据预处理模块、特征选择模块和模型构建与检测模块；
所述数据预处理模块，通过样本熵插值法得到48小时内机械通气驱动压起始值、最终值以及机械通气驱动压变化值，将机械通气驱动压变化值填充至获取的待测病例指标中；
所述特征选择模块，从呼吸机相关事件发生病例中筛选与呼吸机相关事件发生有关的病理特征作为特征样本；
所述模型构建与检测模块，基于特征样本采用逻辑回归算法构建相关性检测模型，基于相关性检测模型对待测病例指标进行预测，判断机械通气驱动压变化值与呼吸机相关事件发生的相关性概率。


2.如权利要求1所述的一种机械通气驱动压与呼吸机相关事件的相关性检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块中，样本熵SampEn为：



其中，N为以等时间间隔采样获得的N维时间序列u(1),u(2),...,u(N)；k、m为整数，表示向量的长度；r为实数，表示相似度的度量值；Ak(r)为对所有i值的平均值，Bm(r)为对所有i值的平均值，和为向量个数。


3.如权利要求1所述的一种机械通气驱动压与呼吸机相关事件的相关性检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块中，机械通气驱动压变化值DPV为：



其中，DPs是48小时内机械通气驱动压DP起始值，DPe是48小时内机械通气驱动压DP最终值，DPm是48小时内机械通气驱动压DP均值。


4.如权利要求1所述的一种机械通气驱动压与呼吸机相关事件的相关性检测系统，其特征在于，在所述数据预处理模块中，对所述机械通气驱动压变化值进行归一化...

【专利技术属性】
技术研发人员：王红，韩书，张慧，李威，庄鲁贺，胡斌，张伟，闫晓燕，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：山东;37