一种基于深度学习的多时相多模块心脏泵控制系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于深度学习的多时相多模块心脏泵控制系统及方法。该控制方法在建立了心脏泵数学模型的基础上，设置双时相和三时相等控制模式，存储于多时相驱动模块中。通过深度学习模块分析人体生理数据实现多种控制模式的切换和泵转速的改变，以满足患者不同生理状态的辅助需求。二时相模式可同时满足高辅助需求和同步性需求，或者同时满足高辅助需求和搏动性需求，而三时相模式则可同时满足高搏动性和高同步性需求。本发明专利技术可根据患者的生理状态实时调整心脏泵的输出，以适应患者的生理需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生物医学工程领域，涉及一种人工心脏辅助装置，具体涉及一种基于深度学习的多时相多模块心脏泵控制方法。

技术介绍

1、心力衰竭是指由心脏结构或功能异常导致心室充盈或泵血能力受损的一组临床综合征，是各类心脏疾病发展的终末阶段。心力衰竭已成为世界公共健康领域的重点问题，发病率和死亡率极高，严重影响了世界6430万人的生命健康，而我国的心力衰竭患者更是达到了近千万，成为全球最大的患者群国家。以左心室辅助装置(lvad)为代表的人工心脏的出现和使用则为等待心脏移植的患者提供了福音，无论是作为心脏移植的过渡治疗还是永久性治疗，人工心脏都发挥了重要的作用。

2、心脏泵的临床应用中，医生根据患者状况设置转速，但患者的身体状况会变化，设置固定转速会出现与患者生理需求不匹配的情况，影响到患者的治疗和恢复。现有的生理控制都可根据患者的活动水平来进行相应泵转速的变化，这些生理控制可以提供辅助但并不是最佳的。

3、针对这些问题，本专利技术在心脏泵前端加入深度学习模块和数据采集模块。深度学习模块可选择为卷积神经网络或递归神经网络等。以卷积神经网络为本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的多时相多模块心脏泵控制系统，其特征在于，包括人体数据采集模块和泵采集模块，人体数据采集模块采集患者数据，泵采集模块采集人工心脏泵体数据，然后均通过数据处理模块依次送入深度学习模块、多时相驱动模块，多时相驱动模块发出驱动信号控制心脏泵；所述人工心脏泵体按照是否植入体内分为可植入式和非植入式；植入式指将泵体部分或全部植入病人体内，非植入式则将仪器置于病人体外，通过引流管道穿过皮肤与患者的心脏和血管相连；所述人工心脏泵体与泵采集模块电气连接，设置在人体内；深度学习模块、多时相驱动模块、数据处理模块与电源电路电气连接，设置于体外；电气连接也可通过非接触式无线方式进行连接。<...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的多时相多模块心脏泵控制系统，其特征在于，包括人体数据采集模块和泵采集模块，人体数据采集模块采集患者数据，泵采集模块采集人工心脏泵体数据，然后均通过数据处理模块依次送入深度学习模块、多时相驱动模块，多时相驱动模块发出驱动信号控制心脏泵；所述人工心脏泵体按照是否植入体内分为可植入式和非植入式；植入式指将泵体部分或全部植入病人体内，非植入式则将仪器置于病人体外，通过引流管道穿过皮肤与患者的心脏和血管相连；所述人工心脏泵体与泵采集模块电气连接，设置在人体内；深度学习模块、多时相驱动模块、数据处理模块与电源电路电气连接，设置于体外；电气连接也可通过非接触式无线方式进行连接。

【专利技术属性】
技术研发人员：王芳群，何辰杨，徐凡，吴琴，周钰，刘艳蕊，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：