一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法与流程

本发明涉及呼吸监测，尤其涉及一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法。

背景技术：

1、随着医疗技术的发展，呼吸重症患者的监测与管理成为临床治疗中的重要环节，呼吸监测通过采集患者的呼吸频率、呼吸深度、呼吸节律等数据，帮助医护人员及时发现呼吸异常，从而采取适当的干预措施，目前的呼吸监测设备通常使用单一模态的数据，如呼吸机的压力传感器、血氧监测仪或肺功能测试仪等，来评估患者的呼吸状况，这些设备主要用于重症监护室或急救环境下，通过连续监测患者的呼吸功能，为临床治疗提供支持。

2、然而，现有的呼吸监测方法和设备存在诸多局限性，单一模态的数据源往往无法全面、准确地反映患者的实际呼吸状态，尤其在患者体位变化、呼吸模式不稳定或环境干扰的情况下，监测精度会显著降低，此外，现有技术对于多模态数据的融合分析较为有限，无法有效整合来自不同传感器的数据(如图像、音频、生物阻抗等)，这使得异常检测的可靠性受到影响，尤其是在呼吸重症患者的动态监测中，姿态变化等因素常常导致数据偏差，从而影响监测的准确性和连续性。

3、为了解决现有技术的不足，本发明提出了一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，能够提高临床干预的效率和患者的安全性，克服了现有技术在监测精度和数据融合方面的不足。

技术实现思路

1、本发明提供了一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法。

2、一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，包括以下步骤：

3、s1，多模态数据采集与预处理：利用摄像设备、音频传感器和生物阻抗传感器同步采集患者的呼吸图像数据、呼吸音频数据和生物阻抗数据，形成多模态呼吸信号数据，并对多模态呼吸信号数据进行预处理，包括去噪处理和信号增强；

4、s2，患者姿态自动识别及校正：对预处理后的多模态呼吸信号数据进行分析，实时识别患者的姿态信息，包括平躺、侧卧以及坐起，并根据识别的姿态结果，对多模态呼吸信号数据进行姿态校正，补偿因姿态变化引起的数据偏差；

5、s3，多模态特征提取与融合：基于校正后的多模态呼吸信号数据，提取各模态的呼吸特征参数，包括图像特征、音频特征以及生物阻抗特征，并将各模态的呼吸特征参数进行融合，获取综合呼吸特征参数；

6、s4，异常检测：基于融合得到的综合呼吸特征参数，通过呼吸异常检测模型进行分析，检测患者的呼吸是否存在异常，包括呼吸频率异常、呼吸节律紊乱和呼吸深度不足；

7、s5，预警生成：当检测到呼吸异常时，通过监护设备以声音警报、视觉提示或远程通知的方式即时告知医护人员，提醒其采取相应的干预措施。

8、可选的，所述s1中的多模态数据采集与预处理包括：

9、s11，数据采集：利用摄像设备采集患者胸部和腹部的呼吸图像数据，通过音频传感器采集患者的呼吸音频数据，通过生物阻抗传感器监测患者的肺容积变化和呼吸阻抗；

10、s12，去噪处理：对采集到的多模态呼吸信号数据进行去噪处理，包括：

11、图像数据去噪：采用基于高斯滤波器的去噪算法进行去噪处理；

12、音频数据去噪：采用带通滤波器去除呼吸音频信号中的环境噪声，带通滤波器的频率范围设定为0.1hz到1khz；

13、生物阻抗数据去噪：采用卡尔曼滤波算法对生物阻抗数据进行去噪；

14、s13，信号增强：对去噪后的多模态呼吸信号数据进行信号增强，包括：

15、图像数据增强：采用直方图均衡化算法，通过调整图像的灰度分布，增强呼吸图像的对比度；

16、音频数据增强：对呼吸音频信号进行频谱增强，利用预加重滤波器放大高频分量；

17、生物阻抗数据增强：采用滑动窗口均值滤波器对生物阻抗数据进行平滑增强。

18、可选的，所述s2中的患者姿态自动识别及校正包括：

19、s21，姿态识别：对预处理后的多模态呼吸信号数据进行分析，采用卷积神经网络(cnn)对患者的图像数据进行姿态识别，包括平躺、侧卧和坐起；

20、s22，姿态变化检测与追踪：在识别到患者姿态的基础上，持续监测患者的姿态变化，利用连续帧之间的图像差异检测和时间序列分析，实时追踪姿态的变化趋势；

21、s23，多模态数据校正：根据实时识别的姿态信息，通过计算姿态变化对图像数据、音频数据及生物阻抗数据的影响，应用姿态补偿模型校正数据偏差。

22、可选的，所述s21中的姿态识别包括：

23、s211，姿态识别：利用卷积神经网络(cnn)对患者的图像数据进行姿态识别，通过卷积层对输入的图像数据进行特征提取；

24、s212，姿态分类与输出：卷积神经网络(cnn)通过全连接层将提取到的特征映射到姿态分类空间，通过softmax函数进行分类，识别患者的姿态状态，包括平躺、侧卧和坐起。

25、可选的，所述s22中的姿态变化检测与追踪包括：

26、s221，姿态变化检测：在识别出患者当前姿态的基础上，使用图像帧差分算法分析连续图像帧之间的像素差异，检测患者姿态的变化；

27、s222，姿态变化趋势追踪：基于当前的姿态状态，计算出姿态变化的速度和方向，利用卡尔曼滤波器，对检测到的姿态变化进行趋势预测；

28、s223，姿态追踪结果输出：根据姿态变化检测和追踪的结果，实时更新患者的姿态状态。

29、可选的，所述s23中的多模态数据校正包括：

30、s231，姿态变化对多模态信号的影响分析：根据实时识别的姿态信息，计算姿态变化对不同模态数据的影响，包括：

31、图像数据的姿态变化影响分析：通过透视投影变换算法，计算姿态变化对图像中呼吸特征的位置和角度的影响；

32、音频数据的姿态变化影响分析：通过声波传播算法，估算姿态变化对音频数据传播的影响；

33、生物阻抗数据的姿态变化影响分析：通过姿态角度与阻抗值的关系，量化姿态变化对生物阻抗数据的影响；

34、s232，姿态补偿模型的应用：基于计算出的姿态变化对多模态信号的影响，应用姿态补偿模型对信号进行校正，包括：

35、图像数据校正：采用基于透视投影的几何校正模型，对图像数据进行校正；

36、音频数据校正：采用自适应滤波器调整音频信号的幅度，对音频数据进行校正；

37、生物阻抗数据校正：采用基于姿态的阻抗补偿算法，对生物阻抗数据进行校正；

38、s233，多模态数据校正结果输出：实时多模态数据校正后，输出校正后的图像数据、音频数据和生物阻抗数据。

39、可选的，所述s3中的多模态特征提取与融合包括：

40、s31，图像特征提取：基于校正后的图像数据，提取与患者呼吸相关的图像特征，包括呼吸幅度和呼吸频率，具体包括：

41、呼吸幅度提取：通过计算胸腹部在连续帧中的运动幅度，提取呼吸幅度；

42、呼吸频率提取：通过傅里叶变换提取呼吸频率；

43、s32，音频特征提取：通过对校正后的音频数据进行频谱分析，采用快速傅里叶变换(fft)提取音频特征，包括呼吸音强以及音频呼吸频率；

44、s33，生物阻抗特征提取：基于校正后的生物阻抗数据，提取肺容积变化、呼吸阻抗；

45、s34，多模态特征融合：采用归一化和加权融合将提取出的图像特征、音频特征和生物阻抗特征进行融合分析，获取综合呼吸特征参数。

46、可选的，所述s4中的异常检测包括：

47、s41，数据分析：通过呼吸异常检测模型对融合得到的综合呼吸特征参数(包括图像特征、音频特征和生物阻抗特征)进行分析，获得呼吸频率预测值呼吸节律预测值以及呼吸深度预测值

48、s42，呼吸频率异常检测：基于获得的呼吸频率预测值通过与正常范围的呼吸频率阈值进行比较，若呼吸频率预测值低于呼吸频率下限阈值fmin或超过呼吸频率上限阈值fmax，则判定为呼吸频率异常；

49、s43，呼吸节律紊乱检测：基于获得的呼吸节律预测值通过与呼吸节律阈值tmax进行比较，若呼吸节律预测值高于呼吸节律阈值tmax，则判定为呼吸节律紊乱；

50、s44，呼吸深度不足检测：基于获得的呼吸深度预测值通过与呼吸深度阈值dmin进行比较，若呼吸深度预测值低于呼吸深度阈值dmin，则判定为呼吸深度不足。

51、可选的，所述s41中的呼吸异常检测模型采用图注意力网络(gat)模型，所述图注意力网络(gat)模型包括：

52、s411，输入数据构建：将多模态的呼吸特征参数(包括图像特征、音频特征和生物阻抗特征)组织为图结构，设定各模态的呼吸特征参数作为图中的节点，每个节点对应不同的特征向量，图像特征节点为呼吸图像特征，音频特征节点为呼吸音频特征，生物阻抗特征节点为生物阻抗特征，节点特征表示为hi，其中i代表不同的模态特征；

53、s412，图结构定义：建立节点之间的连接关系，代表不同模态数据之间的相互影响，通过定义边的方式，构建模态间依赖关系的图结构，其中节点i与节点j之间的边定义为(i,j)，表示两个模态特征间的关联性；

54、s413，注意力系数计算：使用图注意力机制为每个节点之间的连接分配注意力权重(权重的大小反映了节点之间的重要性)，通过学习邻近节点对当前节点的贡献度，计算注意力系数αij；

55、s414，节点特征更新：根据注意力系数αij对节点的特征进行加权更新，聚合邻近节点的信息以更新每个节点的特征；

56、s415，全局特征融合与分类：经过多层注意力机制后，所有节点的特征被更新为包含多模态信息的特征表示，将更新后的特征向量作为输入，进行全局特征融合，随后进行呼吸异常检测分类；

57、s416，模型训练：使用带标注的呼吸数据训练图注意力网络(gat)模型，使用交叉熵损失函数来优化模型的权重。

58、可选的，所述s5中的预警生成包括：

59、s51，异常检测触发：当检测到呼吸异常时，自动生成预警信号；

60、s52，预警通知：根据生成的预警信号，通过监护设备即时向医护人员发出警报，包括声音警报、视觉提示或远程通知；

61、s53，干预提醒：通过预警通知提醒医护人员及时采取相应的干预措施，包括氧气疗法、呼吸机调整、体位调整、药物干预以及吸痰或清理气道。

62、本发明的有益效果：

63、本发明，通过多模态数据采集与预处理、患者姿态识别与校正等步骤，解决了传统单一数据源监测中的精度不足问题，通过整合图像、音频和生物阻抗信号，并实时校正姿态变化引起的监测数据偏差，确保在不同姿态下仍然能够获得一致、准确的呼吸监测数据，这一过程提高了对患者呼吸状态的全面性和精确性，有效提升了系统对患者动态状态的适应能力，特别是在姿态变化频繁的情况下，减少了监测误差，保证了连续的呼吸数据监测。

64、本发明，通过采用图注意力网络模型对多模态呼吸特征进行融合分析，通过动态学习不同模态特征之间的依赖关系，自动分配特征权重，实现了多模态呼吸特征的精准融合分析，gat模型能够全面、灵活地捕捉图像、音频和生物阻抗等不同特征的相互关联性，从而提高了呼吸异常检测的鲁棒性和准确性，尤其在复杂或动态的临床环境中具有明显优势，确保呼吸异常能够被及时、准确地识别并预警。

65、本发明，通过多种预警生成方式，包括声音警报、视觉提示和远程通知，确保医护人员能够在第一时间获知呼吸异常情况，并根据预警的提示迅速采取干预措施，如氧气疗法、呼吸机调整、体位调整等，该预警机制提高了呼吸异常的应急反应速度，降低了延迟处理的风险，从而提升了整体临床监测和干预的效率，确保患者能够得到及时、有效的治疗，显著提高了患者的安全性。

技术特征：

1.一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，其特征在于，所述s1中的多模态数据采集与预处理包括：

3.根据权利要求1所述的一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，其特征在于，所述s2中的患者姿态自动识别及校正包括：

4.根据权利要求3所述的一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，其特征在于，所述s21中的姿态识别包括：

5.根据权利要求4所述的一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，其特征在于，所述s22中的姿态变化检测与追踪包括：

6.根据权利要求5所述的一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，其特征在于，所述s23中的多模态数据校正包括：

7.根据权利要求1所述的一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，其特征在于，所述s3中的多模态特征提取与融合包括：

8.根据权利要求1所述的一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，其特征在于，所述s4中的异常检测包括：

9.根据权利要求8所述的一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，其特征在于，所述s41中的呼吸异常检测模型采用图注意力网络模型，所述图注意力网络模型包括：

10.根据权利要求9所述的一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，其特征在于，所述s5中的预警生成包括：

技术总结
本发明涉及呼吸监测技术领域，具体涉及一种用于呼吸重症患者的呼吸监测预警方法，包括以下步骤：S1，多模态数据采集与预处理：采集患者的呼吸图像数据、呼吸音频数据和生物阻抗数据；S2，患者姿态自动识别及校正：对多模态呼吸信号数据进行姿态校正；S3，多模态特征提取与融合：提取各模态的呼吸特征参数，获取综合呼吸特征参数；S4，异常检测：通过呼吸异常检测模型进行分析，检测患者的呼吸是否存在异常；S5，预警生成：当检测到呼吸异常时，提醒其采取相应的干预措施。本发明，提升了系统对患者动态状态的适应能力，在姿态变化频繁的情况下，减少监测误差，保证了连续的呼吸数据监测。

技术研发人员：梁晔,张巍巍
受保护的技术使用者：创润联科（青岛）医疗器械有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5