一种供气管路的离取检测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种供气管路的离取检测方法和系统，所述方法包括如下步骤：检测供气管路的压力数据，并将所述压力数据进行保存生成检测样本数据；对检测样本数据进行滤波，建立多个不同的判断准则，计算不同判断准则的概率；获取每一次呼吸后，计算每一个判断准则的概率后根据贝叶斯公式计算每一准则下供气管路离取事件概率；采用投票原则将供气管理离取事件判断准则数高的判定为存在供气管路离取事件。所述方法和系统通过测量呼吸数据建立至少一个判断准则，且通过贝叶斯公式计算不同判断准则的概率，用于判断供气管路被取下的的精确检测，减少供气管路噪音带来的影响。减少供气管路噪音带来的影响。减少供气管路噪音带来的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种供气管路的离取检测方法和系统


[0001]本专利技术涉及医疗供气
，特别涉及一种供气管路的离取检测方法和系统。

技术介绍

[0002]目前，在吸入笑气镇痛设备领域内，护士在取下患者的供气管路后，还需要手工关停设备，才能中止设备的供气，很少有设备可以智能的监测到供气管路已经脱离患者。现有供气技术中如果护士没有及时关停设备，设备会释放大量的笑气到空气中，造成室内空气的污染。如果手术过程中，由于偶然的外力，供气气路的连接处断开，但患者的鼻罩或面罩仍然贴合良好的情况下，医生或患者并不一定能及时的发现供气气路断开，这样就会影响患者的镇痛效果，使患者由于疼痛最终影响到治疗效果，同时也会释放大量的镇痛气体，造成室内空气的污染。

技术实现思路

[0003]本专利技术其中一个专利技术目的在于提供一种供气管路的离取检测方法和系统，所述方法和系统通过测量呼吸数据建立多个准则，且通过贝叶斯公式计算不同准则的概率，用于判断供气管路被取下的的精确检测，减少供气管路噪音带来的影响。
[0004]本专利技术其中一个专利技术目的在于提供一种供气管路的离取检测方法和系统，所述方法和系统提供智能的检测和供气方式，通过多个准则的投票，以获取最终的呼气供气的离取检测数据，从而可以精确判断是否存在患者取下供气管路的事件。
[0005]本专利技术其中一个专利技术目的在于提供一种供气管路的离取检测方法和系统，所述方法和系统对供气管路的气压进行检测，并将检测数据进行缓存，采用二阶IIR算法对缓存数据进行滤波，根据滤波后的数据计算预设的准则概率，从而可以减少检测噪音，提高检测的精确性。
[0006]为了实现至少一个上述专利技术目的，本专利技术进一步提供一种供气管路的离取检测方法，所述方法包括如下步骤：
[0007]检测供气管路的压力数据，并将所述压力数据以固定时间长度和采集频率进行缓存生成检测样本数据；
[0008]对所述检测样本数据进行滤波，建立至少一个判断准则，计算所述判断准则的概率；
[0009]获取每一检测样本数据后，计算每一个判断准则的概率后根据贝叶斯公式计算每一准则下供气管路离取事件概率；
[0010]采用投票原则将符合判断准则数高于投票阈值的判定为存在供气管路离取事件。
[0011]根据本专利技术其中一个较佳实施例，所述判断准则包括计算所述检测样本数据的平均值，检测样本数据的均方差、高于平均值的累积值、低于平均值的累积值和样本检测数据的最小值。
[0012]根据本专利技术另一个较佳实施例，所述判断准则包括第一判断准则，其中所述第一
判断准则包括：计算滤波后的所述检测样本数据的平均值，且计算滤波后数据和所述平均值的交越点个数，所述第一判断准则设置标准交越点阈值，并计算当前样本检测数据交越点个数大于所述交越点阈值的概率。
[0013]根据本专利技术另一个较佳实施例，所述判断准则包括第二判断准则，其中所述第二判断准则包括：计算滤波后所述检测样本数据的均方差，所述第二判断准则设置标准均方差阈值，计算当前检测样本数据在所述均方差阈值之上的概率。
[0014]根据本专利技术另一个较佳实施例，所述判断准则包括第三判断准则，其中所述第三判断准则包括：计算滤波后的所述检测样本数据的平均值，所述第三判断准则设置第一累积值阈值，计算所述检测样本数据高于所述平均值的累积值，并计算当前检测样本数据中高于所述第一累积值阈值的概率。
[0015]根据本专利技术另一个较佳实施例，所述判断准则包括第四判断准则，其中所述第四判断准则包括：计算滤波后的所述检测样本数据的平均值，所述第四判断准则设置第二累积值阈值，计算所述检测样本数据低于所述平均值的累积值，并计算当前检测样本数据中高于所述第二累积值阈值的概率。
[0016]根据本专利技术另一个较佳实施例，所述判断准则包括第五判断准则，其中所述第五判断准则包括：计算检测样本数据的最小值，设置最小值阈值，并计算当前检测样本数据中最小值高于所述最小值阈值的概率。
[0017]根据本专利技术另一个较佳实施例，所述判断准则概率的计算方法包括：获取检测样本数据，计算检测样本数据满足判断准则的样本个数，其中所述准则概率为检测样本数据中满足准则的样本个数/总样本个数。
[0018]根据本专利技术另一个较佳实施例，采用贝叶斯公式计算每一准则下供气管路离取事件概率方法为：
[0019][0020]其中所述B1表示为存在供气管理离取事件，A1表示为符合某一准则的正面检测条件，其中P(B1)表示存在离取事件的行为概率，而P(A1|B1)表示在满足某一准则检测条件下存在供气管理离取事件的概率。
[0021]为了实现至少一个上述专利技术目的，本专利技术进一提供一种供气管路的离取系统，所述离取系统执行上述种一种供气管路的离取检测方法。
[0022]本专利技术进一步提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行上述一种供气管路的离取检测方法。
附图说明
[0023]图1显示的是本专利技术一种供气管路的离取检测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0024]以下描述用于揭露本专利技术以使本领域技术人员能够实现本专利技术。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定
的本专利技术的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本专利技术的精神和范围的其他技术方案。
[0025]可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。
[0026]请结合图1，本专利技术提供了一种供气管路的离取检测方法和系统，其中所述检测方法包括如下步骤：首先需要在供气管路上安装气压传感器，所述气压传感器优选安装于所述供气管路的出气口上，当供气管路正常运转时，所述气压传感器在患者呼吸下出现气压检测数据的波动，当供气管路离开患者口鼻后，气压波动将会消失，因此本专利技术基于患者呼吸产生的气压波动建立一套完整的供气管路离取检测方法，可以同时兼顾医疗气体的节约和患者的使用体验。
[0027]具体的，本专利技术将检测供气管路一段长度时间作为气压的缓存数据，其中所述气压缓存数据作为气压的检测样本数据，在本专利技术中可以以10Hz的频率采集10s的气压数据作为检测样本数据缓存，也就是说系统只缓存10秒的检测样本数据，并且采用环形缓存队列的方式缓存检测样本数据。进一步读取缓存的检测样本数据，对所述缓存的检测样本数据进行滤波，其中本专利技术对所述检测样本数据首先采用二阶IIR算法进行滤波，滤波器的截止频率设置为2Hz,需要说明的是，在完成所述二阶IIR算法滤波后，进一步对所述检测样本数据采用滑动平均滤波器进行滤波，所述滑动平均滤波器的阶数优选为5阶，需要说明的是，上述滤波算法均为现有技术，本专利技术对此不在赘述，并且本领域技术人员可以采用包括但不仅限于上述滤波方法执行。
[002本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种供气管路的离取检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：检测供气管路的压力数据，并将所述压力数据以固定时间长度和采集频率进行缓存生成检测样本数据；对所述检测样本数据进行滤波，建立至少一个判断准则，计算所述判断准则的概率；获取每一检测样本数据后，计算每一个判断准则的概率后根据贝叶斯公式计算每一准则下供气管路离取事件概率；采用投票原则将符合判断准则数高于投票阈值的判定为存在供气管路离取事件。2.根据权利要求1所述的一种供气管路的离取检测方法，其特征在于，所述准则概率的计算方法包括：获取检测样本数据，计算检测样本数据满足判断准则的样本个数，其中所述判断准则概率为检测样本数据中满足准则的样本个数/总样本个数。3.根据权利要求2所述的一种供气管路的离取检测方法，其特征在于，所述判断准则包括第一判断准则，其中所述第一判断准则包括：计算滤波后的所述检测样本数据的平均值，且计算滤波后数据和所述平均值的交越点个数，所述第一判断准则设置标准交越点阈值，并计算当前样本检测数据交越点个数大于所述交越点阈值的概率。4.根据权利要求2所述的一种供气管路的离取检测方法，其特征在于，所述判断准则包括第二判断准则，其中所述第二判断准则包括：计算滤波后所述检测样本数据的均方差，所述第二判断准则设置标准均方差阈值，计算当前检测样本数据在所述均方差阈值之上的概率。5.根据权利要求2所述的一种供气管路的离取检测方法，其特征在于，所述判断准则包括第三判断准则，其中所述第三判断准则包括：计算滤波后的所述检测样本数据的平均值，所述第三判断准则...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖琨，刘俊峰，吴幸垚，
申请(专利权)人：杭州圣王医疗设备有限公司，
类型：发明
国别省市：