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申请/专利权人：自贡市第一人民医院

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于预防患者意外拔管的智能监测方法，包括：获取待预防患者的二氧化碳分压序列和若干个历史患者的二氧化碳分压序列；根据数据点的位置序号和二氧化碳含量，获取每个呼吸周期中每个数据点的目标位置特征向量集合；根据数据点的目标位置特征向量集合，获取第一类型患者和第二类型患者的变化特征向量集合；进而获取关键特征向量序列和每个呼吸周期的目标数据点；根据关键特征向量序列和目标数据点对待预防患者存在意外拔管进行预测。本发明提高了对于患者意外拔管监测的准确性。

主权项：1.一种用于预防患者意外拔管的智能监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待预防患者的二氧化碳分压序列和若干个历史患者的二氧化碳分压序列；历史患者包括第一类型患者和第二类型患者；二氧化碳分压序列包含若干个呼吸周期；每个呼吸周期包含若干个数据点，每个数据点对应一个位置序号和二氧化碳含量；根据数据点的位置序号和二氧化碳含量，获取每个呼吸周期中每个数据点的目标位置特征向量集合；根据数据点的目标位置特征向量集合，获取第一类型患者和第二类型患者的变化特征向量集合；根据第一类型患者和第二类型患者的变化特征向量集合，获取关键特征向量序列和每个呼吸周期的目标数据点；根据关键特征向量序列和目标数据点对待预防患者存在意外拔管进行预测；所述根据数据点的位置序号和二氧化碳含量，获取每个呼吸周期中每个数据点的目标位置特征向量集合，包括的具体方法为：对于任意一个二氧化碳分压序列的第k个呼吸周期，获取第k个呼吸周期的参考点序列；根据第k个呼吸周期的参考点序列，获取第k个呼吸周期中第i个数据点的位置特征向量；将第k个呼吸周期中第i个数据点的位置特征向量与第一个呼吸周期中第l个数据点的位置特征向量之间的差值向量的模，作为第i个数据点与第一个呼吸周期中第l个数据点的位置特征差异值；在第一个呼吸周期中所有数据点中，将位置特征差异值最小的数据点，作为第i个数据点在第一个呼吸周期的匹配数据点；将第i个数据点在所有呼吸周期的匹配数据点的位置特征向量构成的向量集合，作为第i个数据点的目标位置特征向量集合；所述根据数据点的目标位置特征向量集合，获取第一类型患者和第二类型患者的变化特征向量集合，包括的具体方法为：获取任意一个历史患者的二氧化碳分压序列的第k1个呼吸周期中第i1个数据点的变化特征向量序列；将所有第一类型患者的二氧化碳分压序列的第k1个呼吸周期中第i1个数据点的变化特征向量序列构成的集合，作为第一类型患者的变化特征向量集合；将所有第二类型患者的二氧化碳分压序列的第k1个呼吸周期中第i1个数据点的变化特征向量序列构成的集合，作为第二类型患者的变化特征向量集合；所述根据第一类型患者和第二类型患者的变化特征向量集合，获取关键特征向量序列和每个呼吸周期的目标数据点，包括的具体方法为：根据第一类型患者和第二类型患者的变化特征向量集合，获取第k1个呼吸周期中第i1个数据点的关键可能性向量序列；在第k1个呼吸周期中所有数据点中，将关键可能性向量序列的模最大的数据点，作为第k1个呼吸周期的目标数据点；将所有呼吸周期的目标数据点的位置特征向量的均值，作为关键特征向量；所述根据关键特征向量序列和目标数据点对待预防患者存在意外拔管进行预测，包括的具体方法为：根据关键特征向量序列和每个呼吸周期的目标数据点，获取第一模差值和第二模差值；若第一模差值与第二模差值的比值大于或等于1，则待预防患者存在气管漏气情况；若第一模差值与第二模差值的比值小于1，则待预防患者存在意外拔管情况；所述根据关键特征向量序列和每个呼吸周期的目标数据点，获取第一模差值和第二模差值，包括的具体方法为：对于待预防患者的二氧化碳分压序列中任意一个呼吸周期中任意一个数据点，若所述数据点的位置特征向量与关键特征向量相同，将所述数据点记为关键数据点；将所有关键数据点的位置特征向量构成的向量集合，作为待预防患者的第一位置特征向量集合；利用最小二乘算法对待预防患者的第一位置特征向量集合进行拟合，获得斜率参数向量和截距参数向量；将斜率参数向量和截距参数向量构成的向量序列，作为待预防患者的变化特征向量序列；将所有第一类型患者的二氧化碳分压序列的所有呼吸周期的目标数据点的变化特征向量序列的均值，作为第一类型患者的变化特征向量序列；将所有第二类型患者的二氧化碳分压序列的所有呼吸周期的目标数据点的变化特征向量序列的均值，作为第二类型患者的变化特征向量序列；将待预防患者的变化特征向量序列的模与第一类型患者的变化特征向量序列的模的差值，记为第一模差值；将待预防患者的变化特征向量序列的模与第二类型患者的变化特征向量序列的模的差值，记为第二模差值。

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百度查询： 自贡市第一人民医院 一种用于预防患者意外拔管的智能监测方法