【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及呼吸机数据监控，尤其涉及一种麻醉呼吸机监控系统。
技术介绍
1、麻醉呼吸机监控系统是指专门用于麻醉呼吸机的实时监控与数据分析系统，通过持续监控麻醉呼吸机的操作参数和患者的呼吸状态，能够实时反馈气道压力、潮气量、呼吸频率、气流等数据，还能通过报警功能及时发现异常情况，如呼吸机故障或患者呼吸不适，有助于医生实时掌握患者的呼吸状态。
2、现有技术难以对监控数据进行深度分析，仅能提供实时监测数据的反馈，例如，在气道压力发生异常时，系统只能给出实时异常值，无法进一步分析异常的持续性或变化趋势，同时系统难以根据监测数据分析出数据逐步异常变化是否会持续加剧或趋于稳定，容易在关键数据节点的变化上出现滞后，此外，对于异常响应，在同一时段内的短时异常和预测偏差难以快速有效区分，增加了医疗人员对数据解读和决策的负担，进而可能影响患者监护质量和设备监控效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种麻醉呼吸机监控系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种麻醉呼吸机监控系统包括：
3、实时数据异常监测模块实时收集麻醉呼吸机的患者监控数据，包括患者的气道压力、患者的潮气量，以及患者的呼吸频率，将患者监控数据与预设的安全阈值比较，生成异常数据监测结果；
4、异常波动评估模块将全部患者监控数据转换为时间序列信号，从时间序列信号中提取所述异常数据监测结果中标记的异常数据，分析异常数据对应的异常数据时
5、呼吸状态预测模块提取当前全部患者监控数据以构建贝叶斯网络模型，通过将当前患者监控数据定义为贝叶斯网络模型的输入节点，提取所述异常波动评估结果中与输入节点同类的异常数据，并定义为贝叶斯网络模型的观测节点，通过计算输入节点的状态变化概率，分析未来时段内输入节点的趋势变化情况，生成呼吸状态预测结果；
6、呼吸状态预警模块根据所述异常数据监测结果，当异常数据出现时，生成第一预警信号，同时将呼吸状态预测结果中，预测的未来时段内同类输入节点的趋势变化情况与该时段内实际监测观测节点的数值比较，根据比较结果生成第二预警信号，对不同类型的预警信号进行分类，生成麻醉呼吸机数据监控预警报告。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述异常数据监测结果的获取步骤具体为：
8、基于实时收集麻醉呼吸机的患者监控数据，通过将每个时间点的患者监控数据与预设的安全阈值进行比较，将超出安全阈值的时间点对应的患者监控数据标记为异常数据，表示患者生命体征存在异常，生成筛选后的异常数据；
9、基于实时收集麻醉呼吸机的患者监控数据，将未超过安全阈值的时间点对应的患者监控数据标记为正常数据，使正常数据与所述筛选后的异常数据区分，生成异常数据监测结果。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述异常波动复杂度分析结果的获取步骤具体为：
11、将全部患者监控数据转换为时间序列信号并进行归一化处理，从时间序列信号中提取所述异常数据监测结果中标记的异常数据，生成异常数据时间序列信号；
12、基于所述异常数据时间序列信号，采用公式：
13、；
14、计算异常数据时间序列信号的分形维数，得到分形维数信息；
15、其中，是在尺度下，为了覆盖异常数据时间序列信号所需的最小区间数量，表示不同异常数据时间序列信号划分区域的尺度，是基于不同异常数据设定的权重参数，是基于异常数据时间序列信号波动设置的调整系数，是自然对数，用于线性化异常数据时间序列信号，表示尺度倒数的自然对数；
16、基于所述分形维数信息，分析目标异常数据时间序列信号的复杂性与异常波动特征，异常波动特征包括异常数据时间序列信号的波动幅度大小和异常值的分布密集度，生成异常波动复杂度分析结果。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述异常波动评估结果的获取步骤具体为：
18、基于所述异常波动复杂度分析结果，评估异常数据时间序列信号的稳定性，通过判断异常数据时间序列信号的波动特征对整体趋势的影响，生成稳定性评估结果；
19、基于所述稳定性评估结果，整合异常数据时间序列信号的全部信息，并通过可视化的方式展示，生成异常波动评估结果。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述输入节点的状态变化概率的获取步骤具体为：
21、提取当前全部患者监控数据，结合所述异常波动评估结果中的异常数据，分析输入节点和观测节点之间的关联性与因果关系，构建贝叶斯网络模型；
22、基于所述贝叶斯网络模型中的数据，采用公式：
23、；
24、计算观测节点对应的异常数据出现后，同类输入节点的状态变化概率，生成输入节点的状态变化概率；
25、其中，表示在同类输入节点的已知状态下，根据观测节点记录的异常数据出现的概率，表示未开始观察观测节点的情况下同类输入节点的状态变化的概率，表示观测节点对应的异常数据的出现概率，是根据观测节点和与其同类输入节点设定的动态关联系数。
26、作为本专利技术的进一步方案，所述呼吸状态预测结果的获取步骤具体为：
27、将每个所述输入节点的状态变化概率按照时间序列排序，并划分为异常状态和正常状态，构建变化趋势曲线图，明确未来异常状态出现的潜在时段，生成输入节点变化趋势分析结果；
28、基于所述输入节点变化趋势分析结果，通过将输入节点与时间变化的趋势相结合，记录即时的异常状态和正常状态的起始时段、持续时间和影响范围，生成呼吸状态预测结果。
29、作为本专利技术的进一步方案，所述第一预警信号和第二预警信号的获取步骤具体为：
30、根据所述异常数据监测结果，获取超出安全阈值范围的异常数据，生成第一预警信号；
31、将所述呼吸状态预测结果与到达预测时段实际监测输入节点的状态进行比较，判断比较结果是否超出预设的预警范围阈值，若超出则生成第二预警信号。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述麻醉呼吸机数据监控预警报告的获取步骤具体为：
33、基于所述第一预警信号和第二预警信号的信息，将与第一预警信号和第二预警信号对应的输入节点进行匹配整合，生成信号汇总结果；
34、基于所述信号汇总结果，对不同类型的预警信号进行分类，将第一预警信号归为实时监测的预警数据，将第二预警信号归为预测偏差的预警数据，生成麻醉呼吸机数据监控预警报告。
35、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：
36、本专利技术中，通过实时监控患者的气道压力、潮气量和呼吸频率，结合安全阈值对比，能够及时识别异常状态并生成异常数据的时间序列信号，对时间序列信号的分形维数计算和波动特征分析，量化了异常状态的复杂性与稳定性，以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述异常数据监测结果的获取步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述异常波动复杂度分析结果的获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述异常波动评估结果的获取步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述输入节点的状态变化概率的获取步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述呼吸状态预测结果的获取步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述第一预警信号和第二预警信号的获取步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述麻醉呼吸机数据监控预警报告的获取步骤具体为：
【技术特征摘要】
1.一种麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述异常数据监测结果的获取步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述异常波动复杂度分析结果的获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的麻醉呼吸机监控系统，其特征在于，所述异常波动评估结果的获取步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈霄，陈勉，
申请(专利权)人：陕西润之宸实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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