一种基于混合模型的呼吸系统建模方法及电子设备技术方案

本发明专利技术公开一种基于混合模型的呼吸系统建模方法及电子设备，涉及呼吸系统模拟技术领域

【技术实现步骤摘要】
一种基于混合模型的呼吸系统建模方法及电子设备


[0001]本专利技术涉及呼吸系统模拟
，特别是涉及一种基于混合模型的呼吸系统建模方法及电子设备
。

技术介绍

[0002]在呼吸系统机械通气研究中，肺组织具有一定路径依赖粘弹性
、
异质性和阶跃响应特性，尤其是压力控制通气模式中路径依赖粘弹性
、
异质性明显，而在容量控制通气模式中阶跃特性明显，经典基于微分方程的集总参数模型难以较好描述体现这些特性
。
此类问题研究有助于深入理解呼吸系统特性并减少呼吸机带来的通气损伤
。

技术实现思路

[0003]为解决现有技术存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于混合模型的呼吸系统建模方法及电子设备
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0005]一种基于混合模型的呼吸系统建模方法，包括：
[0006]基于分数阶微积分与双重指数函数混合模型构建呼吸系统力学初始模型；
[0007]获取实测数据；所述实测数据包括实时采集的呼吸回路的压力值
、
流速值和累计气量值；
[0008]确定矩阵形式数据；所述矩阵形式数据为与分数阶微积分与双重指数函数混合模型形式对应的矩阵数据；
[0009]在指定一组初始化指数参数的条件下，将所述矩阵形式数据输入所述呼吸系统力学初始模型得到各项系数的拟合结果；
[0010]在所述各项系数的拟合结果基础上，将所述实测数据代入所述呼吸系统力学初始模型中，进行优化迭代，直至得到的呼吸系统力学初始模型的残差平方或均方根误差为最小值时，确定此时的指数参数为最优指数参数；
[0011]将所述最优指数参数代入所述呼吸系统力学初始模型，得到呼吸系统力学优化模型
。
[0012]可选地，确定矩阵形式数据，具体包括：
[0013]在指定一组分数阶次和指数参数的条件下，根据所述实测数据得到所述分数阶微积分与双重指数函数混合模型的分数阶微积分项的值以及双重指数总项数的值；
[0014]基于所述分数阶微积分项的值以及双重指数总项数的值，将所述实测数据整理为所述矩阵形式数据
。
[0015]可选地，采用粒子群算法进行优化迭代
。
[0016]可选地，所述呼吸系统力学初始模型为：
[0017]；
[0018]式中，为时刻的呼吸气压，为呼吸系统弹性，为时刻的呼吸量，为气道阻力，为时刻的气体流速，为呼吸末正压，为分数阶微积分项与双重指数项常系数，为指数参数，为呼吸气量的阶分数阶导数，为以自然底数
e
为底的双重指数形式，为呼吸气量的阶分数阶导数
。
[0019]可选地，简化后的所述呼吸系统力学初始模型为：
[0020]。
[0021]可选地，当采集呼吸回路的数值为
n
个时间点时，所述矩阵形式数据包括
n
维的气压向量和
n
行
m+3
列的数据矩阵
。
[0022]一种电子设备，包括：
[0023]存储器，用于存储计算机程序；
[0024]处理器，与所述存储器连接，用于调取并执行所述计算机程序，以实施上述提供的基于混合模型的呼吸系统建模方法
。
[0025]可选地，所述存储器为计算机可读存储介质
。
[0026]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0027]本专利技术使用分数阶微积分项与双重指数函数项进行呼吸系统的力学建模，并通过优化迭代的方式得到呼吸系统力学优化模型，能够体现呼吸系统的路径依赖粘弹性
、
异质性和阶跃响应性质，相较经典呼吸力学（单室）模型更易得到更好的拟合度，并且，本专利技术数据采集不要求特定呼吸模式，更加有助于深入理解呼吸系统特性并减少呼吸机带来的通气损伤
。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0029]图1为本专利技术提供的基于混合模型的呼吸系统建模方法的流程图；
[0030]图2为本专利技术提供的不同模型仿真与实测数据比较结果示意图
。
具体实施方式
[0031]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
[0032]本专利技术的目的是提供一种基于混合模型的呼吸系统建模方法及电子设备，在实测数据中体现出比经典模型更优的拟合度，能够同时适于描述呼吸系统的路径依赖粘弹性
、
异质性和阶跃响应特性，有助于深入理解呼吸系统特性并减少呼吸机带来的通气损伤
。
[0033]为使本专利技术的上述目的
、
特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明
。
[0034]如图1所示，本专利技术提供的基于混合模型的呼吸系统建模方法，包括：
[0035]步骤
100
：基于分数阶微积分与双重指数函数混合模型构建呼吸系统力学初始模型；其中，所述呼吸系统力学初始模型的一般形式为：
[0036]；
[0037]式中，为时刻的呼吸气压，为呼吸系统弹性，为时刻的呼吸量，为气道阻力，为时刻的气体流速，为呼吸末正压，为分数阶微积分项与双重指数项常系数
。
为指数参数，例如
1.6、8.5
等
。
为呼吸气量的阶分数阶导数，其可能为
1.51、6.37
这种非整数次的求导
。
为为呼吸气量的阶分数阶导数
。
为以自然底数
e
为底的双重指数形式，其中，是以自然底数
e
为底的双重指数形式，为指数参数中的待估计系数，例如的意思是先计算最右上角即自然底数
e
的平方约为
7.389
，然后再去计算
。
[0038]在实际应用中，也可简化用少数分数阶微积分项与双重指数项体现呼吸系统路径依赖粘弹性
、
异质性和阶跃响应性质（一般几处呼吸气量出现阶跃跳变就对应有几个双重指数项），基于此，简化后的所述呼吸系统力学初始模型为：
[0039]。
[0040]步骤
101
：获取实测数据；例如，对于有
m
项分数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于混合模型的呼吸系统建模方法，其特征在于，包括：基于分数阶微积分与双重指数函数混合模型构建呼吸系统力学初始模型；获取实测数据；所述实测数据包括实时采集的呼吸回路的压力值
、
流速值和累计气量值；确定矩阵形式数据；所述矩阵形式数据为与分数阶微积分与双重指数函数混合模型形式对应的矩阵数据；在指定一组初始化指数参数的条件下，将所述矩阵形式数据输入所述呼吸系统力学初始模型得到各项系数的拟合结果；在所述各项系数的拟合结果基础上，将所述实测数据代入所述呼吸系统力学初始模型中，进行优化迭代，直至得到的呼吸系统力学初始模型的残差平方或均方根误差为最小值时，确定此时的指数参数为最优指数参数；将所述最优指数参数代入所述呼吸系统力学初始模型，得到呼吸系统力学优化模型
。2.
根据权利要求1所述的基于混合模型的呼吸系统建模方法，其特征在于，确定矩阵形式数据，具体包括：在指定一组分数阶次和指数参数的条件下，根据所述实测数据得到所述分数阶微积分与双重指数函数混合模型的分数阶微积分项的值以及双重指数总项数的值；基于所述分数阶微积分项的值以及双重指数总项数的值，将所述实测数据整理为所述矩阵形式数据
。3.
根据权利要求1所述的基于混合模型的呼吸系统建模方法，其特征在于，采用粒子群算法进行优化迭代

【专利技术属性】
技术研发人员：田庆，李宗玮，裴延斌，何东伦，刘阳，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：