【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及慢阻肺，具体为慢阻肺智能吸氧装置。
技术介绍
1、慢性阻塞性肺疾病(慢阻肺)是一种具有气流阻塞特征的慢性支气管炎和(或)肺气肿，可进一步发展为肺心病和呼吸衰竭的常见慢性疾病，与有害气体及有害颗粒的异常炎症反应有关，致残率和病死率很高，全球40岁以上发病率已高达13.7％，我国慢阻肺总患病人数近1亿。
2、公开号为cn113907741a的中国专利公开了一种慢阻肺监测管理系统，通过呼气末二氧化碳检测模块检测患者的呼气末二氧化碳情况；通过血氧检测模块检测患者的血氧、脉率情况；并且通过肺活量检测模块检测患者的肺活量情况，以此能够较为全面地检测患者的肺功能情况，以方便患者获知自身情况，有利于慢阻肺患者进行自我管理。但是该专利存在以下缺陷：
3、现有的慢阻肺患者在进行吸氧时，不能根据慢阻肺患者的不同阶段对不同程度的吸氧方式进行调节，导致慢阻肺患者智能吸氧效果差。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供慢阻肺智能吸氧装置，能根据慢阻肺患者的不同阶段对不同程度的吸氧方式进行动态调节提供智能帮助，可提升慢阻肺患者的智能吸氧效果,减少co2潴留风险，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、慢阻肺智能吸氧装置，包括：
4、参数采集模块，用于采集慢阻肺患者的脉率、血氧饱和度、灌注指数、肺活量及呼吸状况，基于采集的慢阻肺患者的脉率、血氧饱和度、灌注指数、肺活量及呼吸状况，确定出基于
5、数据处理模块，用于对基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据进行检索，确定出对慢阻肺智能吸氧有价值的多模态临床实时数据，且对多模态临床实时数据进行变换、排序及特征提取，确定出基于慢阻肺患者的多模态临床特征数据；
6、阶段划分模块，用于根据基于慢阻肺患者的多模态临床特征数据，且参照基于慢阻肺患者的多模态临床标准数据，对慢阻肺患者的患病阶段进行智能划分，确定出基于慢阻肺患者的患病阶段情况；
7、吸氧分析模块，用于对基于慢阻肺患者的患病阶段情况进行挖掘分析，确定出基于慢阻肺患者的智能吸氧分析结果，制定出基于慢阻肺患者的慢阻肺智能吸氧决策；
8、吸氧管控模块，用于根据基于慢阻肺患者的慢阻肺智能吸氧决策，对慢阻肺患者的吸氧流量、吸氧浓度及吸氧时间进行调节，为慢阻肺患者吸氧提供指导；
9、反馈调整模块，用于及时了解慢阻肺患者的反馈意见，基于慢阻肺患者的反馈意见对慢阻肺智能吸氧决策进行智能调整，确定出更适合慢阻肺患者的慢阻肺智能吸氧决策。
10、优选的，所述参数采集模块包括：
11、血氧采集单元，用于采集慢阻肺患者的脉率、血氧饱和度及灌注指数；
12、肺活量采集单元，用于采集慢阻肺患者肺部吸气和呼气的空气量，确定出慢阻肺患者的肺活量；
13、柔性压力传感器，用于采集慢阻肺患者呼吸时的胸部压力，确定出慢阻肺患者的呼吸状况；
14、其中，基于采集的慢阻肺患者的脉率、血氧饱和度、灌注指数、肺活量及呼吸状况，确定出基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据。
15、优选的，所述数据处理模块包括：
16、数据检索单元，用于对基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据进行检索；
17、获取基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据；
18、基于顺序检索方法，对基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据进行检索，处理基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据中的无效值和缺失值；
19、过滤掉基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据中包含的对慢阻肺智能吸氧无价值的无效数据或缺失数据；
20、确定出对慢阻肺智能吸氧有价值的多模态临床实时数据；
21、数据变换单元，用于对检索后剩余的多模态临床实时数据进行变换；
22、获取检索后剩余的对慢阻肺智能吸氧有价值的多模态临床实时数据；
23、基于数据标准化的变换方法，对检索后剩余的对慢阻肺智能吸氧有价值的多模态临床实时数据进行变换，消除多模态临床实时数据的量纲差异，使多模态临床实时数据具有可比性；
24、确定出基于数据标准化的多模态临床实时数据；
25、数据排序单元，用于对基于数据标准化的多模态临床实时数据进行排序；
26、获取基于数据标准化的多模态临床实时数据；
27、基于内部排序方法，对基于数据标准化的多模态临床实时数据进行有效地排序；
28、确定出具有排列次序的多模态临床实时数据；
29、特征提取单元，用于对具有排列次序的多模态临床实时数据进行特征提取；
30、获取具有排列次序的多模态临床实时数据；
31、对具有排列次序的多模态临床实时数据进行特征提取，确定出基于慢阻肺患者的多模态临床特征数据。
32、优选的，所述数据处理模块还包括：
33、第一数据量提取模型，用于提取过滤掉基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据中包含的对慢阻肺智能吸氧无价值的无效数据或缺失数据之后的模态临床实时数据的数据量，作为第一数据量信息；
34、第二数据量提取模型，用于提取过滤掉基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据中包含的对慢阻肺智能吸氧无价值的无效数据或缺失数据之前的模态临床实时数据的数据量，作为第二数据量信息；
35、第一数据量偏差系数获取模块，用于利用所述第一数据量信息和第二数据量信息结合第一偏差系数模型获取第一数据量偏差系数；其中，所述第一偏差系数模型的模型结构如下：
36、
37、其中，p01表示第一偏差系数模型获取的第一数据量偏差系数；c01和c02分别表示第一数据量信息和第二数据量信息；cs表示无效数据中的重复数据所占数据量；ce表示慢阻肺患者的多模态临床实时数据在不包含无效数据以及不存在缺失数据情况下的理论数据量；
38、数据填充模块，用于当所述第一数据量偏差系数超过预设的第一偏差阈值时，则提取缺失数据对应位置，对所述缺失数据进行填充；其中，缺失值所对应的填充方法包括但不限制于：对于数据集中存在的缺失值，根据数据的特点和分布情况，采用合适的填充方法，如使用均值、中位数、众数或插值法等进行填充。
39、数据质量异常判断模块，用于根据数据填充后的基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据的数据量结合第二偏差系数模型判断数据填充后的基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据是否存在异常；
40、数据异常报警模块，用于当判定当前数据填充后的基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据存在数据质量异常时，则进行数据质量异常报警。
41、优选的，数据质量异常判断模块，包括：
42、第三数据量提取模型，用于当缺失数据完成填充之后，获取完成数据填充之后的基于慢阻肺患者的多模态临床实时数据所对应的数据量，作为第三数据量信息；
43、第二数据量本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，所述参数采集模块包括：
3.根据权利要求2所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，所述数据处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，所述数据处理模块还包括：
5.根据权利要求4所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，数据质量异常判断模块，包括：
6.根据权利要求3所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，所述阶段划分模块包括：
7.根据权利要求6所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，对慢阻肺患者的患病阶段进行智能划分，执行以下操作：
8.根据权利要求7所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，所述吸氧分析模块包括：
9.根据权利要求8所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，所述吸氧管控模块包括：
10.根据权利要求9所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，所述反馈调整模块包括：
【技术特征摘要】
1.慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，所述参数采集模块包括：
3.根据权利要求2所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，所述数据处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，所述数据处理模块还包括：
5.根据权利要求4所述的慢阻肺智能吸氧装置，其特征在于，数据质量异常判断模块，包括：
6.根据权利要求3所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：童佳兵，李泽庚，杨勤军，杨程，方莉，童祥丽，高雅婷，王新汝，张西安，张念志，
申请(专利权)人：安徽中医药大学第一附属医院安徽省中医院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。