CN111685992B - 一种心肺复苏反馈系统 - Google Patents

Abstract

一种心肺复苏反馈系统，包含生理检测单元接口，可选择的外接生理检测单元，包含按压测量单元接口，外接第一按压测量单元及可选的第二按压测量单元，基于生理检测单元及按压检测单元的结果，通过训练优化的算法模型，确定按压频率及按压深度的目标，并将结果提供反馈单元。

Description

一种心肺复苏反馈系统

技术领域

本发明涉及一种心肺复苏反馈系统，尤其涉及一种可扩展多种检测接口，适于多场景适配的心肺复苏反馈系统。

背景技术

心脏骤停(CA)在中国及全世界均为死亡的主要原因之一。心脏停止跳动后，有效泵血功能消失，患者因有效循环的中止而引起全身组织细胞严重缺血、缺氧和代谢障碍。心脏骤停患者复律晚一分钟，生存率降低至少10％。若心搏停止超过5min常造成患者大脑及重要器官组织的不可逆损害，造成死亡，即使挽救回来也往往会遗留不同程度的后遗症。而心肺复苏(CPR)被认为是针对这一情况最有效和直接的医疗手段。CPR通过增加胸内压(胸泵机制)或直接挤压心脏(心泵机制)产生血流，使氧气输送到大脑和其他生命器官，从而建立临时性的人工循环。

心肺复苏(CPR)指南规定标准按压深度和频率，即以5cm的深度每分钟100次按压。但在芝加哥大学一份研究发现，CPR的实际施行情况中，36.9％的时间里，给予每分钟小于80次的按压，并且21.7％的时间里，给予每分钟小于70次的按压。心搏骤停后，胸部按压效果与与循环的自主恢复直接相关，尽管培训教程推荐“用力按”，但救助者经常没有充分地给胸部加压，无法充分的达到效果；在另一方面，太有力的按压也会导致问题，会造成CPR相关的肋骨断裂或软骨伤害。为了解决上述问题，医疗技术工作者们设计了机械式的心肺复苏设备，但是其功能简单，智能性不足，难以满足日常需要。因此目前的人工CPR非常依赖现有施救者的经验，但由于心脏骤停的突发性和治疗的及时性使得使用此类设备时很难有专业的急救人员在场，难以根据患者状态采取合适的按压频率及深度。

因此，为了使患者最佳地恢复，在过程中评估CPR的质量是必要的。

现有技术中，一种类型是根据病人的生理参数而进行提示和反馈。在实验环境中通过测量血流灌注压来实现，而在临床实践中，希望用无创和微创技术，例如呼气末二氧化碳监测。如果救助者是经过训练的，可以基于在生理参数中观测的趋势来修正CPR的过程，此种方法一是对于施救者要求较高，二是考虑到操作可能时常发生在公共场所中，未必具有必要的生理检测信号的条件，操作者为非医生概率更高，需要专门的医疗设备因素等实时反馈给救援者为心肺复苏过程提供参考和指示。

另一种评价方式是CPR本身的按压效果进行评价，例如检测胸部按压深度，通过传感器来评价CPR的质量；此种方式较为直接的反映了按压的深度和频率，但是其存在的问题是患者的个人条件各不相同，按压的相关参数也无法反应患者身体状况的实际效果。此外，实际临床工作中，经常会出现CPR过程中，病人恢复自主循环(ROSC)的现象，如果不能及时发现，CPR抢救过程持续进行，额外的胸外按压会增加病人的心脏负荷，甚至对病人的心脏和血流动力学造成负面影响。

另一方面，由于CPR发生的场景各有不同，其所具备的生理信号以及按压参数的检测条件各不相同，上述这些方法还存在可扩展性差，不能适配多场景。肯能对于某种指标已经进行了研究，但其信号处理算法仅能局限于单种指标监测，不能将指标进行结合判断(如胸部按压指标结合生理参数指标)，此外，医生仅通过自身经验进行CPR过程，其根据反馈所进行的操作，其中的经验智慧无法被有被非专业场景应用。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种心肺复苏反馈系统，主要包括以下模块：

生理检测单元接口，可选择的外接生理检测单元，所述生理检测单元用于获得患者生理参数有关的测量结果；

按压测量单元接口，连接第一按压测量单元，可选的外接一个或多个第二按压测量单元，所述第一按压测量单元与所述第二按压测量单元被布置为获得与胸部按压相关的测量结果；

反馈单元，所述反馈单元提供胸部按压相关的反馈指示；

存储器，用以存储指令，以及进行心肺复苏时的多个所述生理检测单元及所述按压测量单元所获得的测量数据；

处理器，连接到存储器，用以执行所述存储器中的指令，并被配置为，在进行心肺复苏过程中，基于第一按压测量单元的结果，以及基于所述可选的外接的生理检测单元及所述第二按压测量单元的测量结果，通过训练优化的模型，确定按压频率及按压深度的实时目标，并将结果提供反馈单元。

本发明的心肺复苏反馈装置具有检测单元的外接接口，因此扩展性较高，不局限于单一传感器，也不要求具备完整的检测条件，既可分利用如医院等多监测仪器环境，也可应对生活中临时场景。

其中，基本配置为第一按压测量单元，用以进行基本的按压参数测量及反馈，一种较常用的配置是采用常规的运动传感器，如加速计或压力传感器。也可以外接多个按压测量单元，例如阻抗传感器或更为复杂的运动传感器等，进一步检测例如胸部顺应性等复合指标。按压测量单元可包含检测CPR按压相关的传感器，包括但不限于加速计，压力传感器，位置传感器、阻抗传感器等。

对于生理检测单元的配置，更直接的以病人的生理参数恢复趋势来修正对病人的治疗，提高了系统的自适应性。生理检测单元检测指标包括但不限于以下：血氧饱和度、血压、通气量、二氧化碳分数、心电及血流灌注压等。

在一种情况下，单个测量的生理参数的反馈若可以很大程度上实时体现病人状态改善还是恶化，例如血压的瞬时变化等，则其在其它检测条件不变的情况下，其会以较大权重体现在反馈单元的指示结果中。

在另一种情况下，系统未外接生理检测单元，基于第一按压测量单元以及可选的第二按压单元的结果，计算后与系统所设定最优按压深度及按压频率进行计算，并通过所述反馈装置输出指示。

当系统连接生理检测单元，尤其是当生理检测单元可能包含较多、复杂、瞬时性以外的信息时，系统接收生理数据分析实时数据，采用生理检测单元相对于时间的函数、多个时间点采样或时域分析等方法，结合按压测量单元的检测参数，利用经验算法模型对当前按压深度及按压频率进行指示，并通过所述反馈装置输出指示。

优选的，还包括输入单元，用以输入当前患者的体征状态，旨在主动选择参数范围，尤其在未连接生理检测单元时可以给出较好的经验参数，例如体格健壮的男性默认值按压深度比体格较小的老人、小孩更大。体征状态可包括性别、年龄范围、体重范围、身高范围等，此外还包括胸部状态；其中胸部状态包含自气压性创伤、血胸、气胸、主支气管中插管、连枷胸，即选择特殊情况下的按压深度和按压频率标准体系。

本系统中对于第一按压测量单元、一个或多个第二按压测量单元，生理参数检测单元可以应用已建立的信号处理模型进行单个要素及要素常规组合的计算。但在具有多个且不确定按压测量单元及多个生理参数检测单元的情况下，以及积累了一定检测数据，尤其是当系统由经验丰富的医生使用后，其生理参数及按压参数的组合可作为训练标注数据，对于模型算法进行训练，并对当前处理器中算法进行优化。基于目前深度学习和智能化算法的发展较快，在一定量样本之上，可以引入深度学习执行所述训练和算法优化过程。

出于此种目的，本系统设置了上位机接口，所述上位机接口用于上传存储器中的多个所述生理检测单元及所述按压测量单元的数据，并用以接收经训练优化的分析模型。其中优化训练中的算法可采用但不限于1D-CNN，RNN，LSTM等。采用上位机进行数据训练和算法优化的过程。适配于本系统具有扩展性但不确定的检测单元的设置，可以充分自适应不同组合的检测参数以做出分析预测。

在上位机进行模型训练优化时，训练样本中包括医疗专家实行CPR的样本，且所述医疗专家施行CPR的样本作为已标注样本，模型自适应于不同生理检测单元及按压测量检测单元的组合。

优选的，所述反馈装置包含指示界面，包含按压深度反馈及按压频率反馈指示指标。深度反馈及按压反馈可以指示操作趋势，如通过箭头指示加快，加深或相反的操作指示，也可以以同时指示目标深度频率和当前深度频率的方式进行，例如用动态波形图。

优选的，所述指示界面上显示有生理检测单元的检测信号。

优选的，所述反馈装置还包括可选择开启的声音提示。

本发明的积极进步效果在于：检测单元以外接接口的形式接入，不局限于单一传感器或者要求具备完备检测条件，既可充分利用如医院等多监测仪器环境，也可应对生活中临时场景；引入生理体征和按压检测参数，对所实施的心肺复苏的质量进行整体评价并反馈给操作者；具有输入单元，给出经验参数，尤其是在缺少体征检测单元的场景下具有较好的限缩参数的效果。设置与上位机的接口单元，方便以历史数据及医生经验作为学习样本，通过包括深度学习在内的算法进行训练，进一步优化分析模型，并适配扩展性的检测单元接口设置，自适应的方式提升了CPR的性能。

本系统对于检测单元的扩展性较好，没有固定的检测单元，由于存在采用上位机尤其利用深度学习进行数据训练和算法优化的过程，消除了信号预处理的过程，适配于本系统扩展性检测单元的设置，可以根据CPR发生的场景需要，自适应不同组合的检测参数以做出分析预测。并且。例如医疗专家在生理检测单元较全的ICU中进行CPR的样本可以认为已标注的训练样本，整体上进一步优化计算模型。

附图说明

图1为心肺复苏反馈装置的模块设置流程图；

图2为模型优化训练的流程示意图；

图3a、3b为反馈单元的两种模式显示示意图

具体实施方式

结合附图以及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例。

图1示意出了一种典型的心肺复苏反馈系统(100)的模块框图，包括：

生理检测单元接口(101)，用以可选的外接生理检测单元(201)，所述生理检测单元用于获得患者生理参数有关的测量结果；

按压测量单元接口(102)，用以至少连接第一按压测量单元(202)，以及可选的一个或多个第二按压测量单元(203,204)，所述第一按压测量单元与所述可选的第二按压测量单元(203,204)被布置为获得与胸部按压相关的测量参数；

反馈单元(103)，所述反馈单元提供有关胸部按压的反馈指示；

存储器(104)，用以存储指令及进行心肺复苏时的多个所述生理检测单元(202)及按压测量单元(202，203，204)的数据；

处理器(105)，连接到存储器(104)，用以执行所述存储器(104)中的指令，并被配置为，基于第一按压测量单元(202)的结果，至少部分的基于所述外接的生理检测单元(201)的测量结果及第二所述按压测量单元(203,204)测量的数据，通过训练优化的模型，确定按压频率及按压深度的实时目标，并将结果提供反馈单元(103)。

关于生理检测单元

生理检测单元设置在生理检测装置中，用以检测患者包括但不限于以下的生理参数：血氧饱和度、血压、通气量、二氧化碳分数、心电及血流灌注压等。

在本发明的一个实施例中，在临床检测条件下，患者出现呼气末CO2下降的趋势，则可以通过反馈单元指示救助者，增加按压深度。

在一个实施例中，还可以通过血氧分数进行(SaO2)进行检测。对透过生物组织的红光或红外光的电信号进行实时采集，所得系列数据得到时点上的红外光脉搏血氧，以及脉搏血氧波形。血氧饱和度可以直接反应心肺复苏CPR的效果，并且血氧饱和度波形中的时序信息可以反应胸外按压的频率，深度、血流动力学等信息。

在一个实施例中，可以使用血压作为监测指标，用动脉血压针对时间的函数来作为质量评估的参数，血压相关的函数优点是实时性和高相关性，以及检测多场景应用性，在后续整体算法中可作为瞬时效应的参数，无需达到稳定状态的延迟或时间间隔。

关于按压测量相关单元

一个典型应用是使用加速计或者其他运动传感器来测量患者胸骨的运动。系统的处理器将加速度计随时间的运动转换为在每次按压期间移动的距离，从而提供对按压的速率和深度的实时估计。

在另一个实施例中，系统使用力传感器，通过假定患者的胸部顺应性的一些标称值并根据所测量到的力计算估计位移，来估计胸外按压运动参数。

在部分特殊场景中，如病人被运输过程中，例如在轮床上、救护车上或直升机上，这些外部运动会影响或破坏运动传感器对于胸部按压深度的测量，此时采用位置传感器，例如红外线或者利用电磁线圈的场发生器。以电磁线圈场发生器为例，在CPR期间根据病人的胸部运动而相对于基准传感器移动，追踪病人的胸部运动，对于按压深度及其它按压参数进行较为精确的测量。

在另一个实施例中，对于患者的胸部顺应性进行测量，顺应性改变是指在向下按压和向上拉起胸部时的位置/构象变化所引起的胸腔的结构变化，其能更精确的反应胸腔内容及的变化。一种检测方法是可以利用力传感器及加速传感器共同确定，加速度计感测CPR期间胸部的运动，并且力传感器测量所施加的力，对加速度计信号进行积分以确定位移，并且将力传感器的输出转换成标准的压力单位，从而进行顺应性检测。

在一个实施例中，上述运动传感器或力传感器或位置传感器可以使用多个，例个放置在患者的胸骨或者CPR辅助设备上，另一个放置在手上，根据反应胸骨上拉起时所施加的力和所施加的向下力的移动，来测定胸部按压相关参数。

在另一个实施例中，还可以利用阻抗阈值装置(ITD)测量测量胸阻抗(TTI)信号值，以得到胸外按压造成胸腔形变和血管内流变化引起的阻抗信号的综合信息，以得到按压相关参数。一个典型的阻抗测量包括电路，电极和引线，一部分引线电机将微电流注入患者身体，另外电极用于读取电压响应；电极可以布置在按压辅助装置或除颤装置中，也可以沿胸体垂直、跨胸体成角度或从病人正面的位置到病人背面的位置等。

本发明中的检测单元与系统的连接均以标准接口的形式存在，因此扩展性较高。基本配置单元为第一按压测量单元，一般配置为较常用的加速器或压力传感器。其中外接的多个按压测量单元中，可配置为阻抗传感器或设计复杂的运动传感器等，进一步检测胸部顺应性等指标。而生理检测单元的设置依照实施CPR的环境，例如重症监护室中有较全的生理检测单元，在救护车上具有一般的血氧血压监测仪等，日常使用场景中可能无生理检测单元接口。

此种与检测单元的连接方式，其扩展性和适配性较高，不局限于单一传感器或者要求具备多个检测条件，既可充分利用如医院等多监测仪器环境，也可应对生活中临时场景。

以下几个实施例分别对于不同情况下对于生理检测单元、按压检测单元及其反馈情况进行描述。

在一个实施例中，单个测量的生理参数的反馈可以向救援者提供有关病人的信息，并且帮助救援者确定病人状态改善还是恶化，例如血压的瞬时变化，呼气末CO2等参数。如果系统确定生理信息的趋势指示患者改善，则在其它检测条件不变的情况下，则反馈单元最终指示用户按照当前的频率和深度继续进行CPR；反之则需做出增加按压效果的指示。在一些其它的实例中，还可确定生理信息的趋势指示患者返回自主循环呼吸(ROSC)并且推荐停止按压。此类单个测量的生理参数的反馈依然在处理器中与其它参数进行综合计算，但其瞬时性且直接反应了患者生理情况的改善，其会以较大权重体现在反馈单元的指示结果中。

而在另一些实施例中，生理参数的变化可能以迭代和非实时的方式来确定是否要调整目标按压深度和按压频率，或者，生理参数以慢方式响应CPR按压深度的变化，还有部分生理参数的变化无法与反馈指示建立直接相关关系。因此需要通过模型算法提取其中特征，与按压检测的参数共同作用，输入系统的算法模型做出判断。一般在系统中采用生理检测单元相对于时间的函数，或多个时间点采样或时域分析等方法，或网络层数较少的卷积网络的方法，进行特征的初步提取。

一个实施例涉及系统不外接生理检测单元的场景。系统基于第一按压测量单元以及可选的第二按压单元的计算结果，指示用户按照最优按压深度及按压频率执行，并通过所述反馈装置输出指示。CPR最优按压深度，以及其相适应的按压频率被计算或内置，并被反馈单元示出，通过加速器或者压力传感器检测到的当前参数，通过计算或换算得到检测的当前深度和频率，根据与目标值的差距，给出反馈的指示如“按压更用力”或者“增加按压频率”。

在一个实施例中，其依赖运动传感器来提供每次按压的深度的测量结果。其实施按压深度同时被反馈至反馈单元中。利用脉冲条形图进行显示，胸部被按压时，其按压深度被体现为脉冲的下行，释放时体现为脉冲的上行，同时速率被显示。同时显示区域的给出最优参照水平的条状线用以帮助实现良好的按压深度及标准频率。在另外的实施例中，可以用颜色指示、面积指示、数字指示等多种方式进行显示的特定反馈。

在上述场景中，用以输入当前患者的体征状态的输入单元作用被凸显。如体格健壮的男性按压深度推荐为6.5厘米，而比体格较小推荐为5厘米，对于儿童及婴幼儿具有其更浅的特异性参数，输入单元的作用即为给系统提供上述参数范围。体征状态包括性别、年龄范围、体重范围、身高范围等，其输入可进行定量和定性。在日常场景中，做出定性的限缩即可，不需输入定量的体征参数。体征中还包括胸部状态；其中胸部状态包含自气压性创伤、血胸、气胸、主支气管中插管、连枷胸，提示在特殊情况下按压深度和按压频率的标准。在未连接生理检测单元的上述场景中时可以给出较好的经验参数，在连接生理检测单元时，上述体征状态参数也可以作为算法输入的一个特征，进一步优化得到的结果。

在另一个实施例中，系统结合按压测量单元的检测参数，结合生理信息的多个因素进行计算，基于包括生理信息和CPR按压质量的多个因素来确定是否要对目标按压深度进行调整。如前两个实施例所述，生理参数检测单元可以应用已建立的信号处理方法或模型进行单个要素的计算，按压测量单元也建立目标与检测参数的相关关系，系统可综合上述多个因素及相关关系，拼接或利用一般算法进行计算，做出对于按压频率和按压深度的指示。

上述拼接或利用算法做出计算并给出指示时，应对全局因素进行考虑。从一个方面来讲，按压频率和按压深度的并非相对独立的因素，部分业余使用者不能熟练掌握对深度的控制，此外例如深度距离目标差异太大，此时并不基于生理参数单个的变化和默认值来调整按压深度系统，而应考虑于在当前目标深度的基础上优化算法，优先对于频率进行调整达到整体效果上的较优。此外还应考虑算法的时序特征，在初始时间段中，系统基于与生理参数有关的信息来更新目标CPR按压深度、存储经更新的目标深度等进行调整，在稳定后相对于初始时间段，应尽量减少调整的幅度。

在另一个实施例中，也是本发明重要方面，具有多个按压测量单元及多个生理参数检测单元提供了数据的情况下，尤其是当系统由经验丰富的医生使用后，其生理参数检测数据及按压数据均可作为训练数据，通过算法进行训练优化，得到分析模型，并对当前处理器中算法进行优化。

基于目前深度学习和智能化算法的发展较快，在一定量样本之上，可以引入深度学习进行所述训练和算法优化过程。为了此，本系统设置了上位机接口(106)，所述上位机接口(106)用于上传存储器中的多个所述生理检测单元及所述按压测量单元的数据，并用以接收经训练优化的分析模型。

其中CNN(卷积神经网络)是一种多层的监督学习神经网络，典型的CNN由卷积层(Convolution)、池化层(Pooling)和全连接层(FullyConnection)组成。其中，低层一般由卷积层和池化层交替组成，卷积层的作用是通过卷积运算使图像的原信号特征增强并降低噪音，池化层的作用在于根据图像局部相关性的原理减少计算量同时保持图像旋转不变性。全连接层位于CNN的高层，其输入是由卷积层和池化层进行特征提取得到的特征图像，输出可连接分类器，通过采用逻辑回归、Softmax回归、或者是支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)对输入图像进行分类。CNN的训练过程一般采用梯度下降法最小化损失函数，通过全连接层后连接的损失层，对网络中各层的权重参数逐层反向调节，并通过频繁的迭代训练提高网络的精度。

CNN常用于2维的图像识别场景，针对本场景的特征，可以采用1D-CNN进行分类，此外还可以采用循环神经网络(Recurrent Neural Networks)和递归神经网络(RecursiveNeural Networks)，以及LSTM长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)等任何效果较好的算法模型。

采用上述训练学习的优点在于，本系统对于检测单元的扩展性较好，没有固定的检测单元，由于存在采用上位机尤其利用深度学习进行数据训练和算法优化的过程，消除了信号预处理的过程，适配于本系统扩展性检测单元的设置，可以充分自适应不同组合的检测参数以做出分析预测。并且。例如医疗专家在生理检测单元较全的ICU中进行CPR的样本可以认为已标注的训练样本，整体上进一步优化计算模型。

在一个优选的实施例中，如图2所示，实施CPR过程中，采集生理参数检测数据及按压检测数据(S1)，将多个上述数据存储至存储器中(S2)，对于有专业医生参与的CPR过程中的数据作为标注数据(S3)，存储器将数据通过上位机接口上传至上位机(S4)，上位机通过数据及标注数据进行训练，优化分析模型(S5)，通过上位机接口将优化后的分析模型更新至心肺复苏反馈装置的处理器(S6)，处理器用优化后的分析模型执行后续的CPR反馈过程。

在一个优选的实施例中，如图3所示，反馈装置包含指示界面，包含按压深度及按压频率指示指标。深度反馈及按压反馈可以指示操作趋势，如通过箭头指示加快，加深或相反的操作指示(见图3a)，也可以以同时指示目标深度频率和当前深度频率的方式进行，例如用动态波形图(见图3b)，所述指示界面上显示有生理检测单元的检测信号。

反馈单元可以采用各种形式的视觉指示方式，也可包括可选择开启的声音提示组成，其中部分具体实施方式已在前述实施方式中描述，本发明所包含的内容应覆盖不限于任何常规的交互方式。

在一些实施例中，处理器可以由一个或多个处理器组成。通信端口可以实现计算机与其他部件例如：外接设备、图像采集设备、数据库、外部存储以及图像处理工作站等之间进行数据通信。在一些实施例中，计算机可以通过通信端口从网络发送和接受信息及数据。输入/输出组件支持计算机与其他部件之间的输入/输出数据流。作为举例，输入/输出组件可以包括以下的组件的一种或多种：鼠标、轨迹球、键盘、触控组件、声音接收器等。用户界面可以实现计算机和用户之间的交互和信息交换。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行，实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。以上实施方式仅适于说明本公开，而并非对本公开的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本公开的范畴。

Claims (8)

1.一种心肺复苏反馈系统，其特征在于，包括：

生理检测单元接口，用于外接生理检测单元，所述生理检测单元用于获得患者的生理参数；

按压测量单元接口，连接第一按压测量单元，并外接一个或多个第二按压测量单元，所述第一按压测量单元与所述第二按压测量单元被布置为获得按压频率和按压深度；

反馈单元，包括指示界面，所述指示界面用于显示按压频率的实时目标及按压深度的实时目标；

存储器，用以存储指令、所述生理参数、按压频率和按压深度；

处理器，连接到存储器，用以执行所述存储器中的指令，并被配置为，在进行心肺复苏过程中，将生理参数、按压频率和按压深度输入通过训练优化的模型，得到按压频率的实时目标及按压深度的实时目标并将结果提供给反馈单元；

当所述按压深度的实时目标与按压深度的差值大于设定值时，所述通过训练优化的模型还用于将按压深度作为按压深度的实时目标，并基于所述生理参数和所述按压深度生成按压频率的实时目标。

2.一种如权利要求1所述的心肺复苏反馈系统，其特征在于，还包括输入装置，输入装置用以输入当前患者的体征状态。

3.一种如权利要求2所述的心肺复苏反馈系统，其特征在于，所述体征状态包括性别、体重范围、身高范围、胸部状态中的一种或几种，其中胸部状态包含自气压性创伤、血胸、气胸、主支气管中插管、连枷胸中的一种或几种。

4.一种如权利要求1或2所述的心肺复苏反馈系统，其特征在于，还包括上位机接口，所述上位机接口用于上传生理参数、按压频率和按压深度，并用以从上位机接收经训练优化的模型。

5.一种如权利要求1至3任一项所述的心肺复苏反馈系统，其特征在于，生理参数包括以下一种或几种：血氧饱和度、血压、通气量、二氧化碳分数、心电及血流灌注压。

6.一种如权利要求4所述的心肺复苏反馈系统，其特征在于，所述第一按压测量单元包含一种或几种以下传感器：运动传感器，压力传感器，位置传感器、阻抗传感器。

7.一种如权利要求1所述的心肺复苏反馈系统，其特征在于，所述指示界面还用于显示生理参数。

8.一种心肺复苏反馈装置，其特征在于，其包含权利要求1-7中任一项所述的心肺复苏反馈系统，以及第一按压测量装置，所述第一按压测量装置具有所述第一按压测量单元。

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