CN110841143B - 一种用于预测输液管路状态的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种用于预测输液管路状态的方法及系统，包括：采集输液管路内的连续压力值；对连续压力值进行转换，得到向量数据；对向量数据进行预处理，得到输入数据；将输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值；将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态。通过将输液管路内的实时压力值进行预处理来降低环境、材料、药物等可变因素的影响，提高本方法的适用性和鲁棒性；利用卷积神经网络提取高级特征，提高了预测结果的稳定性和准确性；将卷积神经网络的输出作为循环神经网络的输入，充分利用循环神经网络对时间顺序的敏感性，根据数据的变化情况计算出更精准的管路堵塞时间点和管路疏通的时间点，确定管路未来状态。

Description

一种用于预测输液管路状态的方法及系统
技术领域
本申请涉及医疗器械领域，尤其涉及一种用于预测输液管路状态的方法及系统。
背景技术
注药泵类型的医疗器械产品在临床使用时会发生管路堵塞的情况，如果不能及时处理，对患者有一定的医疗风险存在。现有的堵塞报警方法较为传统，往往依据预设阈值，且只有在阻塞发生后才能报警，增加患者的医疗风险。
综上所述，需要提供一种能够预测输液管路状态的方法及系统。
发明内容
为解决以上问题，本申请提出了一种用于预测输液管路状态的方法及系统。
一方面，本申请提出一种用于预测输液管路状态的方法，包括：
采集输液管路内的连续压力值；
对连续压力值进行转换，得到向量数据；
对所述向量数据进行预处理，得到输入数据；
将所述输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值；
将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态。
优选地，所述将所述输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值，包括：
S1，提取输入数据的特征；
S2，使用激活函数对所述特征或子序列信息进行非线性变换，得到输出信号；
S3，将所述输出信号输入池化层进行池化，提取子序列信息；
S4，若所述子序列信息不是最后一个池化层输出的，则执行S2至S3，若所述子序列信息是最后一个池化层输出的，则所述子序列信息作为特征信息；
S5，计算特征信息的激活值；
S6，使用激活函数对所述激活值进行计算，得到卷积输出值。
优选地，所述将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态，包括：
使用隐藏层t时刻输入的所述卷积输出值和t-1时刻隐藏层的输出确定循环输出值；
将所述循环输出值发送至输出层，确定管路未来状态。
优选地，所述预处理包括：去噪、归一化和/或标准化。
优选地，所述管路未来状态包括：管路堵塞情况和管路疏通情况。
优选地，在所述将所述输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值之前，还包括：
对卷积神经网络进行训练。
优选地，在所述将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态之前，还包括：
对循环神经网络进行训练。
第二方面，本申请提出一种用于预测输液管路状态的系统，包括：
采集模块，用于采集输液管路内的连续压力值；
预处理模块，用于对连续压力值进行转换，得到向量数据，对所述向量数据进行预处理，得到输入数据；
第一预测模块，用于将所述输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值；
第二预测模块，用于将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态。
优选地，所述第一预测模块，具体用于提取输入数据的特征；使用激活函数对所述特征或子序列信息进行非线性变换，得到输出信号；将所述输出信号输入池化层进行池化，提取子序列信息；若所述子序列信息不是最后一个池化层输出的，则重复上述操作，若所述子序列信息是最后一个池化层输出的，则所述子序列信息作为特征信息；计算特征信息的激活值；使用激活函数对所述激活值进行计算，得到卷积输出值。
优选地，所述第二预测模块，具体用于使用隐藏层t时刻输入的所述卷积输出值和t-1时刻隐藏层的输出确定循环输出值；将所述循环输出值发送至输出层，确定管路未来状态。
本申请的优点在于：根据连续压力值，使用卷积神经网络和循环神经网络确定管路未来状态；根据管路未来的堵塞或疏通状态，能够提前采取相应措施进行处理，降低环境因素的影响，给患者和临床医生带来安全保护和便利。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选事实方案的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用同样的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是本申请提供的一种用于预测输液管路状态的方法的步骤示意图；
图2是本申请提供的一种用于预测输液管路状态的方法的示意图；
图3是本申请提供的一种用于预测输液管路状态的方法的卷积神经网络的结构示意图；
图4是本申请提供的一种用于预测输液管路状态的方法的循环神经网络的结构示意图；
图5是本申请提供的一种用于预测输液管路状态的系统的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
根据本申请的实施方式，提出一种用于预测输液管路状态的方法，如图1所示，包括：包括：
S101，采集输液管路内的连续压力值；
S102，对连续压力值进行转换，得到向量数据；
S103，对向量数据进行预处理，得到输入数据；
S104，将输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值；
S105，将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态。
将输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值，包括：
S1，提取输入数据的特征；
S2，使用激活函数对特征或子序列信息进行非线性变换，得到输出信号；
S3，将所述输出信号输入池化层进行池化，提取子序列信息；
S4，若所述子序列信息不是最后一个池化层输出的，则执行S2至S3，若所述子序列信息是最后一个池化层输出的，则所述子序列信息作为特征信息；
S5，计算特征信息的激活值；
S6，使用激活函数对激活值进行计算，得到卷积输出值。
将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态，包括：
使用隐藏层t时刻输入的卷积输出值和t-1时刻隐藏层的输出确定循环输出值；
将循环输出值发送至输出层，确定管路未来状态。
预处理包括：去噪、归一化和/或标准化。
管路未来状态包括：管路堵塞情况和管路疏通情况。
在将输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值之前，还包括：
对卷积神经网络进行训练。
在将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态之前，还包括：
对循环神经网络进行训练。
采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)相结合的技术，对电子注药泵、镇痛泵、化疗泵、输液装置等输液管路实时采集其输液管路内的连续压力值，对采集到的连续压力值进行智能分析并预测将来发生堵塞的时间和堵塞发生后管路疏通的时间分析。
下面，对本申请的实施方式进行进一步说明，如图2所示。
实时采集输液管路内的连续压力值，并将该连续压力值转化成向量数据I。
向量数据I包括：数据矩阵或数据集合。
采用标准化、归一化方法对一段时间内(例如10秒钟)的向量数据进行处理，得到输入数据向量数据I进行处理，此操作可以提高算法模型的鲁棒性。
一段时间的时长可以根据需要进行设定。
将标准化、归一化处理后的数据(输入数据)传送到卷积神经网络。
如图3所示，该卷积神经网络包含一系列的卷积层、池化层和全连接层，通过卷积层提取输入数据的特征，使用激活函数对所述特征或子序列信息进行非线性变换，得到输出信号。在每个池化层之前，可以包括一个或多个卷积层。先进行卷积运算可以学习到鲁棒性较高的特征(子序列信息)；然后对得到的特征进行池化操作，可以进一步缓解卷积层运算对位置的过渡敏感性并降低数据输出维度(减少下一层的计算量)。通过重复几次卷积和池化组合操作，可以得到更好的结果。
卷积层与池化层的数量可以根据需要设定。
卷积层将输入数据和该层若干个卷积核做卷积运算得到对应的特征输出：
Figure BDA0002242923720000051
其中Si,j为卷积运算得到的一个输出值(特征)，X为输入的数据，K为卷积核。
使用激活函数对得到的特征进行非线性变换，得到输出信号Fconv：
Fconv＝σ(S)＝σ(X*K)
其中σ是激活函数，*表示卷积运算。
对卷积层的输出信号Fconv进行池化操作，从Fconv中提取出子序列信息，此运算还可以降低数据长度。
使用激活函数对子序列信息进行非线性变换，得到输出信号，对输出信号进行池化，提取子序列信息；若所述子序列信息不是最后一个池化层输出的，，则对当前得到的子序列信息继续执行上述操作，提取子序列信息；若所述子序列信息是最后一个池化层输出的，则此子序列信息作为特征信息。特征信息更加抽象。
将得到的特征信息传入全连接层。
全连接层可以为多个，即卷积神经网络中可以包括多个全连接层。
全连接层先计算特征信息的激活值，然后通过激活函数得到全连接层的卷积输出值。
卷积神经网络将得到的卷积输出值(高级特征)传送到循环神经网络进行预测分析。
上述方法还能够用于卷积神经网络的训练。
如图4所示，循环神经网络将卷积输出值输入隐藏层，使用隐藏层t时刻输入的所述卷积输出值和t-1时刻隐藏层的输出确定循环输出值。
在隐藏层将t时刻的输入和t-1时刻隐藏层的输出一并进行运行，公式如下：
Ht＝σ(Xconv_tWxh+Ht-1Whh+bh)
其中Ht(如图4所示的H_t)为t时刻的隐藏层激活函数的输出，Wxh为t时刻与输入Xconv_t对应的权重矩阵；Ht-1为t-1时刻隐藏层激活函数的输出，Whh表示在t时刻如何使用Ht-1的权重参数，bh为偏移量，Xconv_t为卷积输出值。
将循环输出值发送至输出层，确定管路未来状态。
通过下式计算出输出层的输出(管路未来状态)：
Ot＝HtWhq+bq
其中，Whq为输出层的权重，bq为输出层的偏移量。
图4中，O_t表示在输出层的Ot，从输出层输出的各时刻数据为各时刻的循环输出值。
经过以上的步骤计算既可以预测输液管路堵塞，又可以预估输液管路疏通的情况。
管路未来状态包括未来某一时刻，管路堵塞情况和/或管路疏通情况。
上述步骤还能够用于循环神经网络的训练。
根据本申请的实施方式，还提出一种用于预测输液管路状态的系统，如图5所示，包括：
采集模块101，用于采集输液管路内的连续压力值；
预处理模块102，用于对连续压力值进行转换，得到向量数据，对向量数据进行预处理，得到输入数据；
第一预测模块103，用于将输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值；
第二预测模块104，用于将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态。
第一预测模块，具体用于提取输入数据的特征；使用激活函数对特征或子序列信息进行非线性变换，得到输出信号；将所述输出信号输入池化层进行池化，提取子序列信息；若所述子序列信息不是最后一个池化层输出的，则重复上述操作，若所述子序列信息是最后一个池化层输出的，则所述子序列信息作为特征信息；计算特征信息的激活值；使用激活函数对激活值进行计算，得到卷积输出值。
第二预测模块，具体用于使用隐藏层t时刻输入的所述卷积输出值和t-1时刻隐藏层的输出确定循环输出值；将循环输出值发送至输出层，确定管路未来状态。
本申请的方法中，通过将输液管路内的实时压力值通过一系列标准化、归一化的处理来降低环境、材料、药物等可变因素的影响，提高本方法的适用性和鲁棒性；利用卷积神经网络观察数据流中高级特征信息(卷积输出值)，支持大数据量的运算，提高了预测结果的稳定性和准确性；将卷积神经网络的输出作为循环神经网络的输入，充分利用循环神经网络对时间顺序的敏感性，根据数据的变化情况计算出更加准确的堵塞发生时间，同时可以计算管路堵塞时间点和管路疏通的时间点，确定管路未来状态；根据管路未来的堵塞或疏通状态，能够提前采取相应措施进行处理，降低环境因素的影响，给患者和临床医生带来安全保护和便利，具有很好的实用性和适用性。
以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种用于预测输液管路状态的方法，其特征在于，对输液管路内的连续压力值进行智能分析并预测将来发生堵塞的时间和堵塞发生后管路疏通的时间分析，包括：
采集输液管路内的连续压力值；
对连续压力值进行转换，得到向量数据；
对所述向量数据进行预处理，得到输入数据；
将所述输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值；卷积神经网络包含一系列的卷积层、池化层和全连接层，通过卷积层提取输入数据的特征，使用激活函数对所述特征或子序列信息进行非线性变换，得到输出信号；在每个池化层之前包括一个或多个卷积层；
将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态；
其中，将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态，包括：
使用隐藏层t时刻输入的所述卷积输出值和t-1时刻隐藏层的输出确定循环输出值；将所述循环输出值发送至输出层，确定管路未来状态；
确定循环输出值的公式为：
Figure FDA0003279380590000011
确定管路未来状态的公式为：Ot＝HtWhq+bq；
在上述公式中，Ht为t时刻的隐藏层激活函数的输出，Wxh为t时刻与输入
Figure FDA0003279380590000012
对应的权重矩阵；Ht-1为t-1时刻隐藏层激活函数的输出，Whh表示在t时刻如何使用Ht-1的权重参数，bh为偏移量，Xconv_t为卷积输出值；Whq为输出层的权重，bq为输出层的偏移量；Ot表示在输出层的管路未来状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值，包括：
S1，提取输入数据的特征；
S2，使用激活函数对所述特征或子序列信息进行非线性变换，得到输出信号；
S3，将所述输出信号输入池化层进行池化，提取子序列信息；
S4，若所述子序列信息不是最后一个池化层输出的，则执行S2至S3，若所述子序列信息是最后一个池化层输出的，则所述子序列信息作为特征信息；
S5，计算特征信息的激活值；
S6，使用激活函数对所述激活值进行计算，得到卷积输出值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：去噪、归一化和/或标准化。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述管路未来状态包括：管路堵塞情况和管路疏通情况。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值之前，还包括：
对卷积神经网络进行训练。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态之前，还包括：
对循环神经网络进行训练。
7.一种用于预测输液管路状态的系统，其特征在于，对输液管路内的连续压力值进行智能分析并预测将来发生堵塞的时间和堵塞发生后管路疏通的时间分析，包括：
采集模块，用于采集输液管路内的连续压力值；
预处理模块，用于对连续压力值进行转换，得到向量数据，对所述向量数据进行预处理，得到输入数据；
第一预测模块，用于将所述输入数据输入卷积神经网络，得到卷积输出值；卷积神经网络包含一系列的卷积层、池化层和全连接层，通过卷积层提取输入数据的特征，使用激活函数对所述特征或子序列信息进行非线性变换，得到输出信号；在每个池化层之前包括一个或多个卷积层；
第二预测模块，用于将输出值输入循环神经网络确定管路未来状态；
所述第二预测模块，具体用于使用隐藏层t时刻输入的所述卷积输出值和t-1时刻隐藏层的输出确定循环输出值；将所述循环输出值发送至输出层，确定管路未来状态；
确定循环输出值的公式为：
Figure FDA0003279380590000021
确定管路未来状态的公式为：Ot＝HtWhq+bq；
在上述公式中，Ht为t时刻的隐藏层激活函数的输出，Wxh为t时刻与输入
Figure FDA0003279380590000022
对应的权重矩阵；Ht-1为t-1时刻隐藏层激活函数的输出，Whh表示在t时刻如何使用Ht-1的权重参数，bh为偏移量，
Figure FDA0003279380590000031
为卷积输出值；Whq为输出层的权重，bq为输出层的偏移量；Ot表示在输出层的管路未来状态。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一预测模块，具体用于提取输入数据的特征；使用激活函数对所述特征或子序列信息进行非线性变换，得到输出信号；将所述输出信号输入池化层进行池化，提取子序列信息；若所述子序列信息不是最后一个池化层输出的，则重复上述操作，若所述子序列信息是最后一个池化层输出的，则所述子序列信息作为特征信息；计算特征信息的激活值；使用激活函数对所述激活值进行计算，得到卷积输出值。
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