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摘要：本发明公开了一种呼吸机机械通气的人机异步检测方法、装置和相关设备，其中方法包括：构造GBDT模型和LR模型，获取第一训练数据集，将该第一训练数据集输入至该GBDT模型进行训练，得到第一叶子节点索引值集合后再输入至该LR模型中进行训练，得到训练后的LR模型，基于所述训练后的GBDT模型和所述训练后的LR模型，对所述呼吸机对应的待检测数据集进行处理，得到人机异步的检测结果。采用本申请实施例，可以降低人机异步检测的成本、提高人机异步检测的实时性和解释性。

主权项：1.一种呼吸机机械通气的人机异步检测方法，其特征在于，应用于呼吸机，包括：构造GBDT模型和LR模型；所述GBDT模型包括一个或多个树集合，每个树集合包括一个或多个决策树；获取原始历史数据集，所述原始历史数据集包括原始流量特征数据、原始气道压力特征数据、原始容量特征数据中的一种或多种；对所述原始历史数据集进行数据划分和数据预处理，得到第一训练数据集和第一测试数据集；所述数据预处理包括数据标注、数据标准化、补零对齐和矩阵展平中的一种或多种；所述第一训练数据集包括机械通气的第一流量特征数据、第一气道压力特征数据、第一容量特征数据中的一种或多种，所述第一测试数据集包括机械通气的第二流量特征数据、第二气道压力特征数据、第二容量特征数据中的一种或多种；其中，经过数据标注后的所述原始历史数据集包括流量特征数据序列Fx＝f1,f2,…,fx，气道压力特征数据序列Px＝p1,p2,…,px，容量特征数据序列Vx＝v1,v2,…,vx；所述数据标准化用于对所述Fx、Px和Vx进行处理，所述数据标准化的公式为其中，N表示F、P、V三者中的一种，μ是相应序列的均值，σ是相应序列的标准差；所述补零对齐用于对所述第一训练数据集和第一测试数据集进行长度控制，所述补零对齐的长度公式为maxLen＝maxlenP1,P2,…,PL，下标L＝lentrainset+lentestset；所述矩阵展平用于对经过所述补零对齐后的数据矩阵进行展平降维；将所述第一训练数据集输入至所述GBDT模型中，基于所述一个或多个决策树进行训练，创建新的决策树并更新所述一个或多个决策树，获得训练后的GBDT模型，并基于所述训练后的GBDT模型输出第一叶子节点索引值集合；将所述第一叶子节点索引值集合输入至所述LR模型中进行训练，得到训练后的LR模型；将所述第一测试数据集输入至所述训练后的GBDT模型中进行处理，得到第二叶子节点索引值集合；将所述第二叶子节点索引值集合输入所述训练后的LR模型中进行处理，直到基于所述训练后的LR模型的处理结果准确率达到预设阈值后，得到训练好的GBDT+LR模型；基于所述训练好的GBDT模型对所述呼吸机对应的待检测数据集进行特征提取和加工，并基于所述训练好的LR模型对提取和加工后的特征进行分类和匹配，得到人机异步的检测结果。

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