CN107233204B - 一种心脏骤停急救一体化装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种心脏骤停急救一体化装置，所述装置包括：微处理器同时向体外除颤模块、胸外按压模块、辅助呼吸模块发出开始工作的指令：胸外按压模块、辅助呼吸模块按照30:2的比例进行胸外按压和辅助通气；体外除颤模块采集心电信号，微处理器对心电信号进行干扰噪声滤除、辨识心电节律类型，微处理器判断是否可以电击除颤，如果是，微处理器控制体外除颤模块自动发出电击；整个分析和电击过程中，连续胸外按压与电除颤前心电信号分析同步实施，无须在实施电除颤前暂停胸外按压；胸外按压模块、辅助呼吸模块实施不间断胸外按压和辅助通气。急救人员利用该装置，可实现心肺复苏一键化操作，将大大简化施救难度，提高心脏骤停患者的存活率。
Description
技术领域
本发明涉及急救装置领域，尤其涉及一种心脏骤停急救一体化装置。
背景技术
心脏骤停每年都在我国造成近百万的人口死亡，其中大部分病例都发生在院外。心肺复苏是针对心脏骤停患者最有效的救治措施，主要包括：胸外按压、人工通气和电除颤三个主要环节。根据2015心肺复苏指南的要求，针对心脏骤停患者的胸外按压频率要维持在100～120次/分，深度在5～6cm，且每进行30次胸外按压还要同时给予2次人工通气；当检测到心电信号出现室颤时，及时实施电除颤。
目前的院外急救中，胸外按压和人工通气往往需要施救者人工实施，而大量报告表明，绝大多数院外心脏骤停急救中的胸外按压质量不合格，且难以按照适当的比例进行人工通气，施救者仅在连续实施2分钟的胸外按压后，按压质量就会出现显著下降；更为严重的是，由于我国公众心肺复苏意识匮乏，目击者心肺复苏实施率仅为4.48％，绝大多数患者根本没有得到及时的心肺复苏救治，在医护人员到达前就已经死亡。
近年来，国内外出现了一些心肺复苏自动化装置。例如：公开号为CN104434493A公开的“心肺复苏胸外按压装置”，用机械按压代替人工胸外按压；公开号为CN203815857U公开的“心肺复苏除颤监护一体机”，将胸外按压与电除颤装置集成在了一起；公开号为CN204709363U公开的“心肺复苏一体化自动装置”将胸外按压与辅助呼吸装置集成在了一起；公开号为CN106390257A公开的“一种智能型心肺复苏装置”，将辅助通气与电除颤装置集成在了一起；公开号为CN204501574U公开的“一种多功能自动化心肺复苏急救设备”，将电除颤装置、胸外按压和辅助通气装置三者集成在了一起，但其仅仅是硬件的堆砌，并未实现电路及控制的一体化。
上述现有技术虽在心脏骤停急救一体化上作了一些有益的尝试，但均未实现心肺复苏过程中按压、通气与电除颤三个关键环节的一体化、自动化、智能化设计，无法满足实际应用中的多种需要。
发明内容
本发明提供了一种心脏骤停急救一体化装置，本发明克服传统心肺复苏体力耗费大、按压与除颤无法同时实施等缺点，综合利用生理信号实时电击除颤、胸外按压、辅助呼吸自动化、一体化技术，设计心肺复苏自动控制程序，研发心脏骤停急救一体化装置，实现心脏骤停患者急救过程一键化操作，施救人员可直接使用该装置，根据语音提示对患者进行急救，过程中无需人为干预，详见下文描述：
一种心脏骤停急救一体化装置，所述装置包括：微处理器、体外除颤模块、胸外按压模块、辅助呼吸模块、语音提示模块，
所述微处理器同时向所述体外除颤模块、所述胸外按压模块、所述辅助呼吸模块发出开始工作的指令：所述胸外按压模块、所述辅助呼吸模块按照30:2的比例进行胸外按压和辅助通气；
所述体外除颤模块采集心电信号，所述微处理器对心电信号进行干扰噪声滤除、辨识心电节律类型，所述微处理器判断是否可以电击除颤，如果是，所述微处理器控制所述体外除颤模块自动发出电击；
整个分析和电击过程中，连续胸外按压与电除颤前心电信号分析同步实施，无须在实施电除颤前暂停胸外按压；所述胸外按压模块、所述辅助呼吸模块实施不间断胸外按压和辅助通气。
其中，所述微处理器对心电信号进行干扰噪声滤除、辨识心电节律类型的步骤具体为：
对受胸外按压噪声干扰的心电信号进行经验模态分解，获得一系列本征模函数组；
计算本征模函数组中每一个本征模函数分量的功率谱密度函数，标记每个本征模函数分量的最大功率谱密度对应的频率，即该本征模函数分量的主频率，选择所有主频率小于等于阈值的本征模函数分量，重新合成一个新信号；
标记该新信号的每一个极小值点，计算对应的相位函数，并构造同步参考信号和正交参考信号；
设定向量，通过向量、同步参考信号和正交参考信号获取真实的信号，并作为残差信号；每一阶谐波指定一个不同的步长，组成一个对角矩阵；
根据向量、残差信号、对角矩阵、同步参考信号和正交参考信号获取更新后的滤波器系数；通过迭代，还原得到过滤干扰后真实心电信号；
计算滤除干扰后真实心电信号的幅度谱面积、二进制复杂度、短时自相关函数、多分辨率熵、阈值穿越间隔标准差、辅助计数值、二进制频率及曲线下面积、第二幅度占比9个特征值，作为BP神经网络的输入向量；
BP神经网络的输出即为心电信号是否为可电击节律信号。
进一步地，所述装置还包括：
电击后，所述微处理器判断患者是否恢复了自主循环；
如果是，停止急救过程，并通过所述语音提示模块提示施救人员进行后续处理；
如果否，继续进行急救。
进一步地，所述装置还包括：
若心电信号为不可电击节律，所述微处理器通过对胸外按压模块、辅助呼吸模块不间断进行胸外按压和辅助通气实施的同时，所述微处理器继续分析，直到信号类型发生变化。
本发明提供的技术方案的有益效果是：该急救装置根据检测到的患者生理信息，自动实施胸外按压、辅助呼吸、体外电除颤等心肺复苏措施，直到患者恢复自主循环。急救人员利用该装置，可实现心肺复苏一键化操作，将大大简化施救难度，提高心脏骤停患者的存活率，本发明具有以下几个优点：
1、心肺复苏一键化操作，降低心脏骤停急救操作难度，提高普通施救者施救意愿；
2、语音提示施救者正确使用装置，且使其在装置开始实施心肺复苏后与患者保持距离，保护了施救人员的安全；
3、自动实施胸外按压，避免施救者因经验、体力不足或过度劳累，导致胸外按压深度浅、频率低，从而无法建立有效血流灌注；
4、胸外按压和电除颤前心电信号分析同步实施，避免胸外按压中断，提高血流灌注时长，有利于自助循环建立；
5、胸外按压和辅助呼吸按照国际指南标准30:2持续实施，保证心肺复苏过程中患者的氧气供应，避免了施救者与患者口对口人工呼吸导致的交叉感染。
附图说明
图1为一种心脏骤停急救一体化装置的结构示意图；
图2为一种心脏骤停急救一体化装置的工作流程图。
附图中，各部件的列表如下：
1：微处理器； 2：体外除颤模块；
3：胸外按压模块； 4：辅助呼吸模块；
5：语音提示模块。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例1
一种心脏骤停急救一体化装置，参见图1，该装置包括：微处理器1、体外除颤模块2、胸外按压模块3、辅助呼吸模块4、语音提示模块5。
整个装置由微处理器1控制，操作体外除颤模块2、胸外按压模块3、辅助呼吸模块4对患者进行急救，并利用语音提示模块5指示施救人员。其中，患者的生理信号、按压、呼吸相关参考信号由对应模块中的集成传感器上传到微处理器1中，由微处理器1进行分析，决定下一步措施。
整个装置的工作流程如图2所示，施救人员根据语音提示模块5将患者放置在正确位置后，一键开启急救过程；并且连接好各个模块，之后语音提示模块5提示施救人员停止接触患者并与其保持一定距离。
此时，微处理器1同时向体外除颤模块2、胸外按压模块3、辅助呼吸模块4发出开始工作的指令：胸外按压模块3、辅助呼吸模块4按照30:2的比例进行胸外按压和辅助通气。
体外除颤模块2采集心电信号，供微处理器1分析患者心电信号；微处理器1对该心电信号进行干扰噪声滤除和心电节律类型辨识后，判断是否可以电击除颤，当微处理器1判断应当电击除颤时，微处理器1控制体外除颤模块2自动发出电击；整个分析和电击过程中，微处理器1通过对胸外按压模块3、辅助呼吸模块4不间断进行胸外按压和辅助通气的实施。
电击后，微处理器1判断患者是否恢复了自主循环，如果恢复，则停止急救过程，并通过语音提示模块5提示施救人员进行后续处理，如果没有恢复，则按照上述流程继续进行急救。
若心电信号为不可电击节律，微处理器1通过对胸外按压模块3、辅助呼吸模块4进行不间断胸外按压和辅助通气实施的同时，微处理器1继续分析，直到心电信号类型发生变化。
具体实现时，微处理器1的型号为BPC-7940，PCMB-6700；体外除颤模块2的型号为HeartStart OnSite，AED Plus；胸外按压模块3的型号为AutoPulse，LUCAS2；辅助呼吸模块4的型号为IMPACT 706，MEDUMAT Easy；语音提示模块5的型号为XF-S4240，SpeechSynthesis Shield。
本发明实施例仅给出了上述器件的部分型号，具体实现时，根据实际应用中的需要进行器件的选择，本发明实施例对此不作限制。
综上所述，该急救一体化装置根据检测到的患者生理信息，自动实施胸外按压、辅助呼吸、体外电除颤等心肺复苏措施，直到患者恢复自主循环。急救人员利用该装置，可实现心肺复苏一键化操作，将大大简化施救难度，提高心脏骤停患者的存活率。
实施例2
下面结合具体的计算公式、实例对实施例1中的微处理器1对心电信号进行干扰噪声滤除、以及心电节律类型辨识的过程作进一步地介绍，详见下文描述：
由于胸外按压过程会在心电图中引入严重的噪声干扰，使得心电分析算法无法准确对心电节律进行分类，因此，本发明实施例的目的在于滤除心电信号中的胸外按压干扰噪声，使连续胸外按压与电除颤前心电信号分析可以同步实施，而无须在实施电除颤前暂停胸外按压。
1)以250Hz为采样频率，采样10s的心电信号，共2500个采样点；
具体实现时，本发明实施例对采样频率、采样时间、以及采样点的个数不做限制，根据实际应用中的需要进行设定，本发明实施例仅以上述数值为例进行说明。
2)对受胸外按压噪声干扰的心电信号SECG_MIXED进行经验模态分解，获得一系列本征模函数组(本征模函数组为本领域技术人员所公知的技术术语，本发明实施例对此不做赘述)；
其中，上述模态分解、以及获取本征模函数组的步骤为本领域技术人员所公知，本发明实施例对此不做赘述。
3)计算本征模函数组中每一个本征模函数分量的功率谱密度函数，标记每个本征模函数分量的最大功率谱密度对应的频率，即该本征模函数分量的主频率fIMF，设定阈值Tf＝2.5HZ，选择所有fIMF≤Tf的本征模函数分量，重新合成一个新信号；
具体实现时，本发明实施例对阈值Tf的取值不做限制，根据实际应用中的需要进行设定，本发明实施例仅以上述数值为例进行说明。
4)标记该新信号的每一个极小值点，记作ni，计算ni的相位函数φ(n)；
其中，n为采样点；ni+1为相邻的下一个极小值点；Δni为两个相邻极小值点间的距离。
5)设定向量a(n)和b(n)分别作为滤波器的同步系数和正交系数：
a(n)＝[a1(n),……，aN(n)]T (2)
b(n)＝[b1(n),……，bN(n)]T (3)
其中，a1(n),……，aN(n)、b1(n),……，bN(n)分别为向量中的元素；N为滤波器谐波总数；T为转置。
带入步骤4)中得到的相位函数φ(n)，构造同步参考信号sI(n)和正交参考信号sQ(n)分别表示为：
sI(n)＝[cos(φ(n)),……，cos(kφ(n))] (4)
sQ(n)＝[sin(φ(n)),……，sin(kφ(n))] (5)
其中，k为谐波阶数。
进一步地，胸外按压干扰噪声SCPR(n)和真实的信号SECG(n)便可分别表示为：
SCPR(n)＝sI(n)a(n)+sQ(n)b(n) (6)
SECG(n)＝SECG_MIXED(n)-SCPR(n) (7)
其中，每一阶谐波指定一个不同的步长μk，多个步长μk组成一个对角矩阵M：
M＝diag(μ1,……，μk……μN) (8)
其中，μ0为初始学习步长。
将真实的信号SECG(n)作为残差信号带入滤波器系数a、b的更新方程，获得更新后的新值：
其中，a(n+1)、b(n+1)分别为滤波器系数a、b在每一步更新后产生的新值。
将滤波器系数a、b的初值a(0),b(0)均设为0，最优化参数N＝2，μ0＝0.52。具体实现时，本发明实施例对上述参数的取值不做限制，根据实际应用中的需要进行设定，本发明实施例仅以上述数值为例进行说明。
6)将步骤5)中的式(6)、式(7)、式(10)和式(11)四式联立，迭代，还原得到过滤干扰后的真实心电信号SECG(n)；
7)计算步骤6)中还原出的真实心电信号SECG(n)的幅度谱面积、二进制复杂度、短时自相关函数、多分辨率熵、阈值穿越间隔标准差、辅助计数值、二进制频率及曲线下面积、第二幅度占比[1](上述9个术语均为本领域专业术语，具体的计算步骤为本领域技术人员所公知，本发明实施例对此不做赘述)等9个特征值，作为BP神经网络的输入向量；BP神经网络的输出即为该真实心电信号SECG(n)是否为可电击节律信号。
其中，上述计算心电信号SECG(n)9个特征值的步骤、运用BP神经网络的步骤，以及如何通过BP神经网络训练的过程为本领域技术人员所公知，本发明实施例对此不做赘述。
微处理器1对上述BP神经网络输出的可电击节律信号进行判断，判断是否可以电击除颤，当判断应当除颤时，微处理器1控制体外除颤模块2自动发出电击。
后续微处理器1处理的步骤参见实施例1，本发明实施例对此不做赘述。
综上所述，该急救一体化装置根据检测到的患者生理信息，自动实施胸外按压、辅助呼吸、体外电除颤等心肺复苏措施，直到患者恢复自主循环。急救人员利用该装置，可实现心肺复苏一键化操作，将大大简化施救难度，提高心脏骤停患者的存活率。
参考文献
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本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种心脏骤停急救一体化装置，所述装置包括：微处理器、体外除颤模块、胸外按压模块、辅助呼吸模块、语音提示模块，其特征在于，
所述微处理器同时向所述体外除颤模块、所述胸外按压模块、所述辅助呼吸模块发出开始工作的指令：所述胸外按压模块、所述辅助呼吸模块按照30:2的比例进行胸外按压和辅助通气；
所述体外除颤模块采集心电信号，所述微处理器对心电信号进行干扰噪声滤除、辨识心电节律类型，所述微处理器判断是否可以电击除颤，如果是，所述微处理器控制所述体外除颤模块自动发出电击；
整个分析和电击过程中，连续胸外按压与电除颤前心电信号分析同步实施，无须在实施电除颤前暂停胸外按压；所述胸外按压模块、所述辅助呼吸模块不间断实施胸外按压和辅助通气；
其中，所述微处理器对心电信号进行干扰噪声滤除、辨识心电节律类型的步骤具体为：
对受胸外按压噪声干扰的心电信号进行经验模态分解，获得一系列本征模函数组；
计算本征模函数组中每一个本征模函数分量的功率谱密度函数，标记每个本征模函数分量的最大功率谱密度对应的频率，即该本征模函数分量的主频率，选择所有主频率小于等于阈值的本征模函数分量，重新合成一个新信号；
标记该新信号的每一个极小值点，计算对应的相位函数，并构造同步参考信号和正交参考信号；
设定向量，通过向量、同步参考信号和正交参考信号获取真实的信号，并作为残差信号；每一阶谐波指定一个不同的步长，组成一个对角矩阵；
根据向量、残差信号、对角矩阵、同步参考信号和正交参考信号获取更新后的滤波器系数；通过迭代，还原得到过滤干扰后真实心电信号；
计算滤除干扰后真实心电信号的幅度谱面积、二进制复杂度、短时自相关函数、多分辨率熵、阈值穿越间隔标准差、辅助计数值、二进制频率及曲线下面积、第二幅度占比9个特征值，作为BP神经网络的输入向量；
BP神经网络的输出即为心电信号是否为可电击节律信号。
2.根据权利要求1所述的一种心脏骤停急救一体化装置，其特征在于，所述装置还包括：
电击后，所述微处理器判断患者是否恢复了自主循环；
如果是，停止急救过程，并通过所述语音提示模块提示施救人员进行后续处理；
如果否，继续进行急救。
3.根据权利要求1所述的一种心脏骤停急救一体化装置，其特征在于，所述装置还包括：
若心电信号为不可电击节律，所述微处理器通过对胸外按压模块、辅助呼吸模块不间断胸外按压和辅助通气的实施的同时，继续分析，直到信号类型发生变化。
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