一种ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统技术方案

本发明专利技术属于急性呼吸窘迫综合征预警技术领域，公开了一种ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统，所述ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统包括：生理指数检测模块、呼吸频率检测模块、中央控制模块、分析模块、预测模块、健康评估模块、预警模块、显示模块。本发明专利技术通过呼吸频率检测模块根据检测区域的区域面积随时间变化的变化曲线确定出被检测ICU重症患者的呼吸频率，检测过程无需人工参与，能够更加方便地检测呼吸频率；同时，通过预测模块将机器学习应用于ARDS患者死亡率预测上，能通过机器学习训练的模型准确和客观地预测出ARDS患者的死亡率，为临床医师提供了更有效和可行的预测信息作为参考。有效和可行的预测信息作为参考。有效和可行的预测信息作为参考。

【技术实现步骤摘要】
一种ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统


[0001]本专利技术属于急性呼吸窘迫综合征预警
，尤其涉及一种ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统。

技术介绍

[0002]急性呼吸窘迫综合征(ARDS)是由肺内原因和/或肺外原因引起的，以顽固性低氧血症为显著特征的临床综合征，因高病死率而倍受关注。急性呼吸窘迫综合征的病因繁多，不同病因所致急性呼吸窘迫综合征发病机制也各有不同。临床表现多呈急性起病、呼吸窘迫、以及难以用常规氧疗纠正的低氧血症等；国际上多采用“柏林定义”对ARDS作出诊断及严重程度分层，并需与多种疾病进行鉴别诊断。临床检查内容涉及：诊断与鉴别诊断、治疗监测与指导治疗、危重程度及预后评测等；急性呼吸窘迫综合征治疗包括机械通气治疗与非机械通气治疗两大类，其有效治疗方法仍在继续探索；然而，现有ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统在检测呼吸频率时，需要人工一直观察被检测ICU重症患者的胸部或腹部起伏，非常不方便；同时，不能准确预测ARDS患者的死亡率。
[0003]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0004](1)现有ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统在检测呼吸频率时，需要人工一直观察被检测ICU重症患者的胸部或腹部起伏，非常不方便。
[0005](2)不能准确预测ARDS患者的死亡率。

技术实现思路

[0006]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统。
[0007]本专利技术是这样实现的，一种ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统包括：
[0008]生理指数检测模块、呼吸频率检测模块、中央控制模块、分析模块、预测模块、健康评估模块、预警模块、显示模块；
[0009]生理指数检测模块，与中央控制模块连接，用于通过医疗设备检测患者生理指数；
[0010]所述生理指数检测模块包括数据归一化处理单元，用于接收来自医疗设备检测患者生理指数的预处理操作，并且将数据进行归一化处理；
[0011]呼吸频率检测模块，与中央控制模块连接，用于检测患者呼吸频率；
[0012]中央控制模块，与生理指数检测模块、呼吸频率检测模块、分析模块、预测模块、健康评估模块、预警模块、显示模块连接，用于控制各个模块正常工作；
[0013]预测模块，与中央控制模块连接，用于对ICU重症患者急性呼吸窘迫综合征死亡率进行预测；
[0014]分析模块，与中央控制模块连接，基于呼吸频率检测模块和预测模块的结果，通过分析患者的呼吸频率和急性呼吸窘迫综合征死亡率的预测值，对ICU重症患者急性呼吸窘迫综合征进行综合分析；
[0015]健康评估模块，与中央控制模块连接，用于对患者健康进行评估；
[0016]预警模块，与中央控制模块连接，用于对ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征进行预警；
[0017]所述预警模块包括预警计算单元，将呼吸频率检测模块检测的患者呼吸频率值、急性呼吸窘迫综合征死亡率的预测值、分析模块的结果分别和所给健康的阈值比较，若是超过健康阈值，则发出警报信息；相反则将健康的信息反馈给中央控制模块，在显示模块中显示；
[0018]显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示患者生理指数、呼吸频率、分析结果、预测结果、健康评估结果。
[0019]进一步，所述呼吸频率检测模块检测方法如下：
[0020](1)获取多个包含被检测ICU重症患者的ICU重症患者影像；对ICU重症患者影像进行增强处理；从每个ICU重症患者影像中识别出所述被检测ICU重症患者的轮廓；从每个所述轮廓中确定出检测区域；
[0021]所述从每个所述轮廓中确定出检测区域包括：
[0022]针对每个ICU重症患者影像，从当前ICU重症患者影像中识别出所述被检测ICU重症患者的头部区域；
[0023]确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离；
[0024]确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线；确定在所述第一直线下方，与所述第一直线的距离为所述头部距离的第一预设值倍数的第二直线；
[0025]确定在所述第二直线下方，与所述第二直线的距离为所述头部距离的第二预设值倍数的第三直线；
[0026]确定在所述第二直线和所述第三直线之间的由所述第二直线、所述第三直线以及所述轮廓构成的封闭区域；
[0027]将所述封闭区域作为所述当前ICU重症患者影像对应的所述检测区域；
[0028](2)确定每个所述检测区域的区域面积；确定所述区域面积随时间变化的变化曲线；根据所述变化曲线确定所述被检测ICU重症患者的呼吸频率。
[0029]进一步，所述从当前ICU重症患者影像中识别出所述被检测ICU重症患者的头部区域，包括：
[0030]确定所述当前ICU重症患者影像中的每个像素点的R、G、B；
[0031]根据转换公式和每个像素点的R、G、B，确定每个像素点对应的参数Cb、参数Cr，其中，所述转换公式为：
[0032][0033]根据公式一，确定每个像素点的中间参数n1和n2，其中，公式一为：
[0034][0035]根据公式二，确定每个像素点的判断参数P，其中公式二为：
[0036][0037]判断每个像素点的所述判断参数是否小于等于1，如果是，则确定该像素点属于所述当前ICU重症患者影像对应的所述头部区域；否则，确定该像素点不属于所述当前ICU重症患者影像对应的所述头部区域；
[0038]根据属于所述头部区域的像素点，确定所述当前ICU重症患者影像对应的所述头部区域。
[0039]进一步，所述检测方法还包括：建立直角坐标系；
[0040]将每个所述ICU重症患者影像加载所述直角坐标系中；
[0041]所述确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离，包括：
[0042]将所述头部区域中纵轴坐标最小的点作为所述最低点；
[0043]确定所述头部区域中的最大纵轴坐标；
[0044]将所述最大纵轴坐标与所述最低点的纵轴坐标的差值作为所述头部距离；
[0045]所述确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线，包括：
[0046]将穿过所述最低点且平行于所述直角坐标系的横轴的直线作为所述第一直线。
[0047]进一步，所述预测模块预测方法如下：
[0048]1)构建医疗数据库，获取ICU重症患者的医疗数据；将获取的医疗数据存入医疗数据库中；对获取的医疗数据进行预处理，所述预处理包括样本筛选和特征提取；
[0049]2)根据患者生存天数对预处理后的数据进行分类，分别得到3个死亡率预测模型的阳性组和阴性组，所述3个死亡率预测模型包括住院死亡率预测模型、30天死亡率预测模型和一年死亡率预测模型；
[0050]3)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统，其特征在于，所述ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统包括：生理指数检测模块、呼吸频率检测模块、中央控制模块、分析模块、预测模块、健康评估模块、预警模块、显示模块；生理指数检测模块，与中央控制模块连接，用于通过医疗设备检测患者生理指数；所述生理指数检测模块包括数据归一化处理单元，用于接收来自医疗设备检测患者生理指数的预处理操作，并且将数据进行归一化处理；呼吸频率检测模块，与中央控制模块连接，用于检测患者呼吸频率；中央控制模块，与生理指数检测模块、呼吸频率检测模块、分析模块、预测模块、健康评估模块、预警模块、显示模块连接，用于控制各个模块正常工作；预测模块，与中央控制模块连接，用于对ICU重症患者急性呼吸窘迫综合征死亡率进行预测；分析模块，与中央控制模块连接，基于呼吸频率检测模块和预测模块的结果，通过分析患者的呼吸频率和急性呼吸窘迫综合征死亡率的预测值，对ICU重症患者急性呼吸窘迫综合征进行综合分析；健康评估模块，与中央控制模块连接，用于对患者健康进行评估；预警模块，与中央控制模块连接，用于对ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征进行预警；所述预警模块包括预警计算单元，将呼吸频率检测模块检测的患者呼吸频率值、急性呼吸窘迫综合征死亡率的预测值、分析模块的结果分别和所给健康的阈值比较，若是超过健康阈值，则发出警报信息；相反则将健康的信息反馈给中央控制模块，在显示模块中显示；显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示患者生理指数、呼吸频率、分析结果、预测结果、健康评估结果。2.如权利要求1所述ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统，其特征在于，所述呼吸频率检测模块检测方法如下：(1)获取多个包含被检测ICU重症患者的ICU重症患者影像；对ICU重症患者影像进行增强处理；从每个ICU重症患者影像中识别出所述被检测ICU重症患者的轮廓；从每个所述轮廓中确定出检测区域；所述从每个所述轮廓中确定出检测区域包括：针对每个ICU重症患者影像，从当前ICU重症患者影像中识别出所述被检测ICU重症患者的头部区域；确定所述头部区域的最低点，以及所述头部区域的最高点与所述最低点在竖直方向上的头部距离；确定穿过所述最低点的平行于水平方向的第一直线；确定在所述第一直线下方，与所述第一直线的距离为所述头部距离的第一预设值倍数的第二直线；确定在所述第二直线下方，与所述第二直线的距离为所述头部距离的第二预设值倍数的第三直线；确定在所述第二直线和所述第三直线之间的由所述第二直线、所述第三直线以及所述
轮廓构成的封闭区域；将所述封闭区域作为所述当前ICU重症患者影像对应的所述检测区域；(2)确定每个所述检测区域的区域面积；确定所述区域面积随时间变化的变化曲线；根据所述变化曲线确定所述被检测ICU重症患者的呼吸频率。3.如权利要求2所述ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征预警系统，其特征在于，所述从当前ICU重症患者影像中识别出所述被检测ICU重症患者的头部区域，包括：确定所述当前ICU重症患者影像中的每个像素点的R、G、B；根据转换公式和每个像素点的R、G、B，确定每个像素点对应的参数Cb、参数Cr，其中，所述转换公式为：根据公式一，确定每个像素点的中间参数n1和n2，其中，公式一为：根据公式二，确定每个像素点的判断参数P，其中公式二为：判断每个像素点的所述判断参数是否小于等于1，如果是，则确定该像素点属于所述当前ICU重症患者影像对应的所述头部区域；否则，确定该像素点不属于所述当前ICU重症患者影像对应的所述头部区域；根据属于所述头部区域的像素点，确定所述当前ICU重症患者影像对应的所述头部区域。4.如权利要求2所述ICU重症患者用的急性呼吸窘迫综合征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张胜睿，
申请(专利权)人：赣州市人民医院，
类型：发明
国别省市：