本发明专利技术涉及医疗设备技术领域，具体涉及自动校准方法、心排量的监测方法、装置及监护设备，该方法包括获取目标监护对象的脉搏波信号；提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子。利用目标监护对象的脉搏波信号确定信号特征，且在校准过程中，结合至少一个信号特征进行处理，实现目标校准因子自动校准，从而在此基础上可以提高监测结果的可靠性。上可以提高监测结果的可靠性。上可以提高监测结果的可靠性。
【技术实现步骤摘要】
自动校准方法、心排量的监测方法、装置及监护设备
[0001]本专利技术涉及医疗设备
，具体涉及自动校准方法、心排量的监测方法、装置及监护设备。
技术介绍
[0002]目前，基于脉搏波指示剂连续心排出量监测(PluseIndicator Continuous Cardiac Output，简称为Picco)技术的微创脉搏轮廓心输出量监测技术是目前血流动力学监测领域的主流产品，有较高的临床认可度和市场认可度。但随着临床研究和报告文献发现，采用该技术的同产品仍不能替代肺动脉导管等临床“金标准”，而且在血流动力学状态不稳定的情况下，易受各种因素的干扰，上述方法均无法有效的解决准确度、相关性较低等问题，性能表现较差。
[0003]在实际临床应用中，医护人员只能根据个人经验和产品说明书的建议来确认自动重新校准的时刻，以重新校准系统校正因子，提高监测的可靠性。具体地，通过校准因子对采集到的脉搏信号进行处理，得到心输出量的测量值。若校准因子不可靠的话，相应地，所得到的心输出量的测量值也是不可靠的。然而，由于每个监护对象其脉搏信号不同，若通过说明书的建议进行确定重新校准的话，会存在很大的偏差，导致监测结果的可靠性较低。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种自动校准方法、心排量的监测方法、装置及监护设备，以解决重新校准的时机所导致的监测结果可靠性较低的问题。
[0005]根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种自动校准方法，应用于监护设备中，所述方法包括：
[0006]获取目标监护对象的脉搏波信号；
[0007]提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；
[0008]基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子。
[0009]本专利技术实施例提供的自动校准方法，利用目标监护对象的脉搏波信号确定信号特征，且在校准过程中，结合至少一个信号特征进行处理，实现目标校准因子自动校准，从而在此基础上可以提高监测结果的可靠性。
[0010]结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子，包括：
[0011]基于所述至少一个信号特征确定当前校正因子的可信度；
[0012]当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子。
[0013]本专利技术实施例提供的自动校准方法，在校准时机的判断过程中，通过对当前校正因子的可信度进行判断，确定出当前校正因子的校准时机，对当前校正因子进行自动校准，提高了对当前校正因子的校准时机的准确性。
[0014]结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述基于所述至少一个信号特征确定所述监护设备的当前校正因子的可信度，包括：
[0015]基于所述至少一个信号特征，分别计算各个所述信号特征对应的可信赖值；
[0016]基于各个所述信号特征的可信赖值与第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度。
[0017]本专利技术实施例提供的自动校准方法，分别计算各个特征的对应的可信赖值，再依次与第一阈值进行大小比较，确定出当前校正因子的可信度，在可信度的确定时结合了所有信号特征，保证了所得到的当前校正因子的可信度的准确性。
[0018]结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，所述基于各个所述信号特征的可信赖值与第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度，包括：
[0019]利用各个所述信号特征确定各个所述信号特征之间的相关性；
[0020]基于所述相关性对各个所述信号特征进行筛选，确定目标信号特征；
[0021]基于所述目标信号特征的可信赖值与所述第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度。
[0022]本专利技术实施例提供的自动校准方法，通过确定各个特征之间的相关性对特征进行筛选，一方面可以减少数据处理量，另一方面提高了计算得到的可信度的准确性。
[0023]结合第一方面第三实施方式，在第一方面第四实施方式中，所述基于所述目标信号特征的可信赖值与所述第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度，包括：
[0024]获取所述目标信号特征的权重；
[0025]基于所述目标信号特征的权重对所述目标信号特征的可信赖值进行修正，得到修正后的可信赖值；
[0026]统计所有所述目标信号特征的修改后的可信赖值中大于所述第一阈值的数量，以确定所述当前校正因子的可信度。
[0027]本专利技术实施例提供的自动校准方法，由于不同的特征对监测结果的影响不同，因此，利用各个目标信号特征的权重对目标信号特征的可信赖值进行修正，以区分各个特征对监测结果的影响，进一步保证可信度的准确性。
[0028]结合第一方面第一实施方式，在第一方面第五实施方式中，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子，包括：
[0029]当所述当前校正因子的可信度小于第二阈值时，确定当前时刻为所述当前校正因子的校准时机，并对所述当前校正因子进行自动校准，确定所述目标校正因子。
[0030]本专利技术实施例提供的自动校准方法，在确定出当前校正因子需要校准时，直接对其进行自动校准，保证了校准的实时性。
[0031]结合第一方面第一实施方式，在第一方面第六实施方式中，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子，包括：
[0032]当所述当前校正因子的可信度小于第二阈值时，确定当前时刻为所述当前校正因子的校准时机；
[0033]在所述监护设备的监护界面上显示校准提醒信息；
[0034]响应于对所述校准提醒信息的选择结果；
[0035]当所述选择结果为确认校准时，对所述当前校正因子进行自动校准，确定所述目标校正因子。
[0036]本专利技术实施例提供的自动校准方法，在确定出当前校正因子需要校准时，显示校准提醒信息，以提醒用户确认，从而可以避免由于测量误差带来的误校准操作，进一步提高了监测结果的准确性。
[0037]结合第一方面第六实施方式，在第一方面第七实施方式中，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定目标校正因子，还包括：
[0038]当所述选择结果为不校准时，确定所述当前校正因子为所述目标校正因子。
[0039]根据第二方面，本专利技术实施例还提供了一种心排量的监测方法，包括：
[0040]获取目标监护对象的脉搏波信号；
[0041]提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；
[0042]基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子；
[0043]基于所述目标校正因子对所述目标监护对象的当前心排量进行校正，确定目标监测结果。
[0044]本专利技术实施例提供的心排量的监测方法，利用目标监护对象的脉搏波信号确定信号特征，且结合至本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种自动校准方法，其特征在于，包括：获取目标监护对象的脉搏波信号；提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子，包括：基于所述至少一个信号特征确定当前校正因子的可信度；当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个信号特征确定当前校正因子的可信度，包括：基于所述至少一个信号特征，分别计算各个所述信号特征对应的可信赖值；基于各个所述信号特征的可信赖值与第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述信号特征的可信赖值与第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度，包括：利用各个所述信号特征确定各个所述信号特征之间的相关性；基于所述相关性对各个所述信号特征进行筛选，确定目标信号特征；基于所述目标信号特征的可信赖值与所述第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标信号特征的可信赖值与所述第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度，包括：获取所述目标信号特征的权重；基于所述目标信号特征的权重对所述目标信号特征的可信赖值进行修正，得到修正后的可信赖值；统计所有所述目标信号特征的修改后的可信赖值中大于所述第一阈值的数量，以确定所述当前校正因子的可信度。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子，包括：当所述当前校正因子的可信度小于第二阈值时，确定当前时刻为所述当前校正因子的校准时机，并对所述当前校正因子进行自动校准，确定所述目标校正因子。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子，包括：当所述当前校正因子的可信度小于第二阈值时，确定当前时刻为所述当前校正因子的校准时机；在所述监护设备...
【专利技术属性】
技术研发人员：马梦楠，
申请(专利权)人：深圳市理邦精密仪器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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