使用人工智能进行连续无创血压监测的校准制造技术

一种用于连续无创血压监测的系统可以包括处理电路，该处理电路被配置为在校准点确定连续无创血压模型的校准数据，在校准点之后的特定时间从氧饱和度感测装置接收PPG信号，从PPG信号导出患者的一组指标的值，并使用连续无创血压模型并至少部分基于输入在校准点确定的校准数据、所述一组指标的值以及在所述特定时间自校准点进入连续无创血压模型以来经过的时间，确定患者在所述特定时间的血压。确定患者在所述特定时间的血压。确定患者在所述特定时间的血压。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用人工智能进行连续无创血压监测的校准
[0001]本申请要求2019年12月20日提交的和名称为“CALIBRATION FOR CONTINUOUS NON
‑
INVASIVE BLOOD PRESSURE MONITORING USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE(使用人工智能进行连续无创血压监测的校准)”的美国专利申请号16/723,678的优先权。

技术介绍

[0002]与标准闭塞袖带技术不同，连续无创血压(CNIBP)监测系统允许连续跟踪患者的血压。在一些实例中，脉搏血氧饱和度传感器可以放置在患者身上以测量光容积描记(PPG)信号，并且这样的PPG信号可以用于估计患者的血压。CNIBP监测系统可以基于由诸如充气袖带式血压监测系统的无创血压监测系统测量的血压定期重新校准CNIBP监测系统。

技术实现思路

[0003]本公开描述了用于通过使用PPG信号以可以提高连续无创血压监测的准确性的方式对患者进行这种连续无创血压监测的示例装置、系统和技术。不是仅使用PPG信号确定患者的血压，本公开描述了用于在定期重新校准连续无创血压监测系统时确定校准数据并使用最近确定的校准数据以及PPG信号确定(例如，导出)患者的血压的示例技术。此外，在一些方面，本公开描述了一种连续无创血压模型，该模型通过机器学习使用这种确定的校准数据进行训练，使得所述模型能够接收最近确定的校准数据以及PPG信号以更准确地确定患者的血压。
[0004]通过在定期重新校准连续无创血压监测系统时确定校准数据，并通过使用这种校准数据来训练连续无创血压模型和作为连续无创血压模型的输入，本公开的装置、系统和技术可以提高连续无创血压监测算法的准确性，并且可以使连续无创血液监测装置能够呈现关于患者血压的更准确信息。与不使用此类校准数据的连续无创监测系统相比，更准确信息的呈现可导致临床医生做出更明智的决策。
[0005]在一些实例中，一种方法包括在校准时确定连续无创血压模型的校准数据，其中所述校准数据包括：在校准点从血压感测装置接收患者的血压测量值，在校准点从氧饱和度感测装置接收第一光容积描记(PPG)信号，并从第一PPG信号导出患者的一组指标的第一值。该方法还包括在校准点之后的特定时间从氧饱和度感测装置接收第二PPG信号。该方法还包括从第二PPG信号导出患者的所述一组指标的第二值。该方法还包括使用连续无创血压模型并至少部分地基于输入在校准点确定的校准数据、所述一组指标的第二值以及在所述特定时间自校准点进入连续无创血压模型中经过的时间，确定在所述特定时间的患者血压。
[0006]在一些实例中，一种系统包括血压感测装置、氧饱和度感测装置和处理电路，所述处理电路被配置为：通过至少以下方式在校准点确定连续无创血压模型的校准数据：从所述血压感测装置，在校准点接收患者的血压测量值，从所述氧饱和度感测装置，在校准点接收第一光容积描记(PPG)信号，并从第一PPG信号，导出患者的一组指标的第一值；在校准点之后的特定时间，从所述氧饱和度感测装置，接收第二PPG信号；从第二PPG信号，导出患者
的所述一组指标的第二值；并且使用所述连续无创血压模型并至少部分地基于输入在校准点确定的校准数据、所述一组指标的第二值以及在所述特定时间自校准点进入连续无创血压模型中经过的时间，确定在所述特定时间的患者血压。
[0007]在一些实例中，一种包括指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令在被执行时使处理电路：通过至少以下方式在校准点确定连续无创血压模型的校准数据：在校准点接收患者的血压测量值，在校准点接收第一光容积描记(PPG)信号，并从第一PPG信号，导出患者的一组指标的第一值；在校准点之后的特定时间，接收第二PPG信号；从第二PPG信号，导出患者的所述一组指标的第二值；并且使用所述连续无创血压模型并至少部分地基于输入在校准点确定的校准数据、所述一组指标的第二值以及在所述特定时间自校准点进入连续无创血压模型中经过的时间，确定在所述特定时间的患者血压。
[0008]在随附的附图和以下描述中阐述了一个或多个实例的细节。其它特征、目标和优点将从描述和图式以及权利要求书而显而易见。
附图说明
[0009]图1是图示示例连续无创血压(CNIBP)监测装置的概念框图。
[0010]图2图示了示例训练系统200的细节，该训练系统可以执行由图1所示的CNIBP装置使用的CNIBP模型的训练。
[0011]图3A和3B图示了血压测量值和PPG信号的示例偏差。
[0012]图4图示了使用CNIBP监测算法确定的随时间变化的血压的示例图，该算法用通过无创血压监测系统测量的血压定期校准。
[0013]图5图示了图1和图2的CNIBP模型的示例深度学习架构。
[0014]图6A和6B图示了可用于训练图1和图2的示例CNIBP模型的示例特征。
[0015]图7A和7B图示了示例图，其描绘了通过使用图1和图2的CNIBP模型确定患者的血压来提高准确性。
[0016]图8图示了图1和图2的CNIBP模型的深度学习架构的替代实例。
[0017]图9是图示使用图1和图2的CNIBP模型124确定患者血压的示例方法的流程图。
具体实施方式
[0018]图1是图示示例连续无创血压监测装置100的概念框图。连续无创血压(CNIBP)监测装置100包括处理电路110、存储器120、控制电路122、用户界面130、感测电路140和142，以及感测装置150和152。在图1所示的实例中，用户界面130可以包括显示器132、输入装置134和/或扬声器136，它们可以是被配置为产生和输出噪声的任何合适的音频装置。在一些实例中，CNIBP监测装置100可以被配置为确定和输出(例如，用于在显示器132上显示)患者101的连续血压，例如，在医疗程序期间或用于更长期的监测，例如重症监护室(ICU)和一般的术后监测。临床医生可以通过用户界面130接收关于患者的连续无创血压的信息，并基于连续无创血压信息，调整对患者101的治疗或疗法。
[0019]本文所述的处理电路110以及其他处理器、处理电路、控制器、控制电路等可以包括一个或多个处理器。处理电路110可以包括集成电路、离散逻辑电路、模拟电路(例如一个或多个微处理器)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列
(FPGA)的任何组合。在一些实例中，处理电路110可以包括多个组件，例如一个或多个微处理器，一个或多个DSP，一个或多个ASIC，或一个或多个FPGA，以及其它分立或集成逻辑电路，和/或模拟电路的任何组合。
[0020]控制电路122可以是可操作地耦合的处理电路110。控制电路122被配置为控制感测装置150和152的操作。在一些实例中，控制电路122可以被配置为提供定时控制信号以协调感测装置150和152的操作。例如，感测电路140和142可以从控制电路122接收一个或多个定时控制信号，该定时控制信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种系统，其包含：血压感应装置；氧饱和度感测装置；和处理电路，所述处理电路被配置成：至少通过以下方式确定校准点处连续无创血压模型的校准数据：在所述校准点从所述血压感测装置接收患者的血压测量值，在所述校准点从所述氧饱和度感测装置接收第一光容积描记(PPG)信号，以及从第一PPG信号导出患者的一组指标的第一值；在所述校准点之后的特定时间从所述氧饱和度感测装置接收第二PPG信号；从第二PPG信号导出患者的所述一组指标的第二值；和使用所述连续无创血压模型并至少部分地基于输入在所述校准点确定的所述校准数据、所述一组指标的第二值以及在所述特定时间自校准点进入所述连续无创血压模型中经过的时间，确定在所述特定时间的患者血压。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述连续无创血压模型包括通过机器学习在训练数据上进行训练的神经网络算法，所述训练数据至少包括在患者群体的最近校准点处的校准数据集、自所述最近校准点以来经过的时间集、患者群体的PPG信号集以及患者群体的目标血压值集。3.根据权利要求1或2所述的系统，其中所述连续无创血压模型包括通过机器学习在训练数据上进行训练的神经网络算法，所述训练数据至少包括所述患者的在校准点处的校准数据集、自所述校准点以来经过的时间集、所述患者的PPG信号集以及所述患者的目标血压值集。4.根据权利要求1
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3的任一组合的系统，其中：所述一组指标的第一值包括随着时间的第一多个值序列；和所述一组指标的第二值包括随着时间的第二多个值序列。5.根据权利要求1
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4的任一组合的系统，其中所述患者的所述一组指标包括以下一项或多项：PPG脉冲持续时间、收缩压上升的最大上行斜率的PPG相对位置、PPG峰值位置和幅度、PPG灌注指数、PPG基线趋势、PPG呼吸周期信息、PPG上行区域、PPG下行区域、PPG上行斜率的最大梯度或PPG基线值。6.根据权利要求1到5的任一组合的系统，其中所述处理电路系统被进一步配置成：至少通过以下方式定期确定多个校准点的所述连续无创血压模型的校准数据：从所述血压感测装置定期接收患者的所述血压测量值，从所述氧饱和度感测装置定期接收患者的PPG信号，以及从所述PPG信号定期导出患者的所述一组指标的值；和其中患者在所述校准点处的所述血压测量值和患者的所述一组指标的第一值包括在所述多个校准点中的特定时间的最近校准点处的校准数据。7.根据权利要求6所述的系统，其中所述血压测量值包括第一血压测量值，所述校准点包括所述多个校准...

【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：柯惠有限合伙公司，
类型：发明
国别省市：