围术期患者非接触式生理信息监测装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种围术期患者非接触式生理信息监测装置、计算机设备和存储介质，装置包括信号采集及预处理模块，用于利用生命体征监测雷达实时采集患者的生命体征信号，并对信号进行预处理滤除杂波和噪声；生理信息获取模块，用于对预处理后的信号进行分离获得患者的生理信息，包括呼吸、心跳、脉搏和血压；生理信息异常报警模块，用于实时监测所述生理信息，在出现异常时进行报警。本发明专利技术能够实时监测患者四类生理信息包括呼吸、心跳、脉搏和血压，并提供异常报警功能，有效可行，性能可靠。

【技术实现步骤摘要】
围术期患者非接触式生理信息监测装置、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及生命体征监测领域，特别涉及一种围术期患者非接触式生理信息监测装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
围术期指护士从迎接病人进入外科病房到病人术后痊愈回家这段时期，包括术前、术中和术后的全段时间。研究表明，重视对围术期患者的处理可以使得手术安全性得到了巨大的提高。目前围术期患者的生理信息监测装置主要为接触式，而接触式的监测装置在使用上会受到很多限制，患者不可避免的会受限于电极和线缆的束缚，其正常的身体活动也会受到限制，甚至对于一些非常规的场合例如烧伤患者和传染病患者，接触式手段无法实施，这使接触式监测的应用范围受到限制。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述现有技术存在的问题，提供一种围术期患者非接触式生理信息监测装置、计算机设备和存储介质。实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种围术期患者非接触式生理信息监测装置，所述装置包括：信号采集及预处理模块，用于利用生命体征监测雷达实时采集患者的生命体征信号，并对信号进行预处本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.围术期患者非接触式生理信息监测装置，其特征在于，所述装置包括：/n信号采集及预处理模块，用于利用生命体征监测雷达实时采集患者的生命体征信号，并对信号进行预处理滤除杂波和噪声；/n生理信息获取模块，用于对预处理后的信号进行分离获得患者的生理信息，包括呼吸、心跳、脉搏和血压；/n生理信息异常报警模块，用于实时监测所述生理信息，在出现异常时进行报警。/n

【技术特征摘要】
1.围术期患者非接触式生理信息监测装置，其特征在于，所述装置包括：
信号采集及预处理模块，用于利用生命体征监测雷达实时采集患者的生命体征信号，并对信号进行预处理滤除杂波和噪声；
生理信息获取模块，用于对预处理后的信号进行分离获得患者的生理信息，包括呼吸、心跳、脉搏和血压；
生理信息异常报警模块，用于实时监测所述生理信息，在出现异常时进行报警。


2.根据权利要求1所述的围术期患者非接触式生理信息监测装置，其特征在于，所述信号采集及预处理模块包括：
信号采集单元，用于将生命体征监测雷达架设于患者腹部上方，采集雷达回波信号x(t)即生命体征信号，包括呼吸、脉搏波、心跳和杂波；所述生命体征监测雷达为连续波雷达；
滤波单元，用于引入两个带通滤波器h1(n)和h2(n)，对所述雷达回波信号x(t)进行带通滤波以滤除杂波和噪声，其中h1(n)的频率范围为0.15～0.4Hz，该频率范围为基本呼吸频段；h2(n)的频率范围是0.83～5Hz，该频率范围包括基本心跳频段和脉搏波频段；
求和单元，用于将经由带通滤波器h1(n)和h2(n)滤除后的信号相加，获得预处理后信号g(t)。


3.根据权利要求1或2所述的围术期患者非接触式生理信息监测装置，其特征在于，所述生理信息获取模块包括：
呼吸信号获取单元，用于对预处理后的信号g(t)进行频率范围为0.15～0.4Hz的带通滤波，得到呼吸信号为g1(t)；
心跳信号获取单元，用于对预处理后的信号g(t)进行频率范围为0.83～1.5Hz的带通滤波，得到心跳信号为g2(t)；
主动脉搏波信号获取单元，用于对预处理后的信号g(t)进行频率范围为0.7～3Hz的带通滤波，得到主动脉搏波信号为f(t)；
脉搏波传导时间获取单元，用于利用经验小波变换算法对所述主动脉搏波信号f(t)进行特征点提取，并根据特征点求解脉搏波传导时间PTT；
血压获取单元，用于建立血压与脉搏波传导时间PTT的高斯过程回归算法模型，由此模型获取与脉搏波传导时间PTT相对应的血压值，血压值包括收缩压与舒张压。


4.根据权利要求3所述的围术期患者非接触式生理信息监测装置，其特征在于，所述脉搏波传导时间获取单元用于利用经验小波变换算法对所述主动脉搏波信号f(t)进行特征点提取，并根据特征点求解脉搏波传导时间PTT，具体过程包括：
(1)对主动脉搏波信号f(t)进行快速傅里叶变换得到信号频谱ω为频率；
(2)对主动脉搏波信号频谱进行频谱检测，检测频谱中的局部极大值且以降序的方式进行排序并归一化得到极大值序列，极大值序列记为
(3)在极大值序列中，设置阈值Mmin+α(Mmax-Mmin)，其中Mmin为极大值序列中的最小值，Mmax为极大值序列中的最大值，α＝0.3为常数，保留极大值序列中大于阈值的数，此时得到极大值序列的个数为N，将N作为主动脉搏波分离的模式数；
(4)对主动脉搏波信号频谱进行频谱检测，遵照香农定理将频谱范围限定在[0,π]，将频谱划分为N个相邻区域，产生N+1个分界线ωp，p表示第p个分界线，0≤p≤N，其中ω0＝0，ωN＝π，在每条分界线周围定义一个过渡区间Tp，区间宽度为2τp；
(5)确定分割区间Λp＝[ωp-1,ωp]，添加小波窗口系数β(x)：



得到小波经验尺度函数



得到经验小波



(6)确定细节系数



式中，<·>表示内积，为第p个分割区间内经验小波的时域表示，表示共轭，为第p个分割区间内经验小波的频谱，F-1表示傅里叶逆变换；
(7)确定逼近系数



式中，<·>表示内积，φ1(t)为第1个分割区间内小波经验尺度函数的时域表示，表示共轭，为第1个分割区间内小波经验尺度函数的频谱；
(8)利用经验小波变换将主动脉搏波信号f(t)分解为N个固有模态分量，分解的各个频率尺度的模态时域函数表示为：






式中，fp(t)为第p个模态时域函数，主动脉搏波信号f(t)可表示为
(9)对N个模态时域函数按能量大小进行降序排列，得到序列Model_1,Model_2,…,Model_N；
(10)提取主动脉脉搏波波形信号的特征点：去除序列中的后m个模态分量，并将剩余的N-m个模态分量相加得到重构后的信号波形g3(t)；提取Model_1分量中的极大值，Model_2分量中的极小值，代入所述信号波形g3(t)，得到主动脉脉搏波波形信号的特征点，m的取值为3至5；
(11)建立特征点与主动脉搏波各时间段的映射关系：
A、主动脉搏波波谷：主动脉脉搏波波形最低点，预示着心脏快速射血期的开始；

【专利技术属性】
技术研发人员：王锷，王露，叶春艳，郭立哲，郭曲练，庄中旭，洪弘，
申请(专利权)人：中南大学湘雅医院，南京理工大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43