CN112336307A - 一种基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统，包括：局部受压刺激检测模块，用以利用铺设在床垫上的光学传感器阵列来检测由卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位所引起的局部受压刺激信息；患者活动反馈检测模块，用以利用所述光学传感器阵列来采集该卧床患者主动发出的和/或响应于所述局部受压刺激信息而相继发出的活动信息；压疮风险分析模块，其包括不适感知分析单元、肢体协调分析单元以及身体机能分析单元，所述压疮风险分析模块可基于所述局部受压刺激信息和所述活动信息并结合存储的医疗数据库来分析得出该卧床患者的压疮易发概率。

Description

一种基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统

技术领域

本发明涉及医疗器械技术领域，尤其涉及一种基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统。

背景技术

压疮(又称为褥疮、压力性溃疡、压力性损伤和褥疮溃疡)是通常发生在骨隆突处(如臀部或足跟部)的皮肤或皮下组织的局部损伤。压疮是由压力，或压力联合剪切力(挤压和拉伸位于骨组织和皮肤之间的软组织的力)导致的。压疮好发于行动不便或神经受损的人群，例如老年人、脊髓损伤患者或长期住院患者。在压力性损伤预防这一过程中，压力性损伤风险评估表作为评估个体发生压力性损伤风险的工具，是压力性损伤预防程序中的重要组成部分，也是不可或缺的部分。目前尚无相关的装置和系统能有效地主动检测卧床患者的压疮易发概率。

现有技术中如公开号为CN110742578A的专利文献所提出的一种压疮评估方法、装置以及系统，属于计算机技术领域。所述方法包括：在检测到Barden评估对应的新建评估控件被触发时，展示至少一个评估项目以及所述至少一个评估项目中每个评估项目对应的具体指标；获取被选中的具体指标，以及计算所有被选中具体指标对应评分数值的总和；根据所述总和确定压疮风险程度；解决了相关技术中护士通过根据个人经验判定病人的压疮风险程度，容易出现误判的问题；达到了提高压疮风险程度的评估准确性的效果。然而，该技术方案仅仅是将Barden压疮风险评估表转化为电子系统，并不能真正地帮助医护人员了解卧床患者的压疮易发概率，无法有效实现压疮预防目的。

此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。

发明内容

针对本领域中目前尚无相关的装置和系统能有效地主动检测卧床患者的压疮易发概率的问题，现有技术中如公开号为CN110742578A的专利文献提出了一种压疮评估方法、装置以及系统，然而该技术方案仅仅是将Barde n压疮风险评估表转化为电子系统，并不能真正地帮助医护人员了解卧床患者的压疮易发概率，无法有效实现压疮预防目的。

针对现有技术之不足，本发明提供了一种基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统，包括：局部受压刺激检测模块，用以利用铺设在床垫上的光学传感器阵列来检测由卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位所引起的局部受压刺激信息；患者活动反馈检测模块，用以利用所述光学传感器阵列来采集该卧床患者主动发出的和/或响应于所述局部受压刺激信息而相继发出的活动信息；压疮风险分析模块，其包括不适感知分析单元、肢体协调分析单元以及身体机能分析单元，所述压疮风险分析模块可基于所述局部受压刺激信息和所述活动信息并结合存储的医疗数据库来分析得出该卧床患者的压疮易发概率。

本申请通过对卧床患者的不适感知能力、肢体协调能力以及身体机能等存在诱导压疮风险的多个维度进行检测分析，可得到卧床患者在院期间的压疮易发概率，有助于医护及时地了解不同卧床患者的护理辅助需求，可有效实现压疮预防目的。对于卧床患者而言，尤其针对不能强行用力的患者而言，可及时地了解到其在受压不适时自己强行调整体位的危险性，强行自行调整体位可能加重其他疾病的病情或引发并发症等，对此，此类患者可避免强行自行调整体位而及时地寻求医护辅助。本申请通过检测分析卧床患者的不适感知能力、肢体协调能力以及身体机能，可直接地与例如Barden等压疮风险评估量表中的关于患者感知不适的或关于患者移动能力等若干项评估项目相对应，即本申请所得到的压疮易发概率可直接辅助医护更加准确地完成现已有的压疮相关量表。

根据一种优选实施方式，所述不适感知分析单元、所述肢体协调分析单元以及所述身体机能分析单元可基于所述局部受压刺激信息和所述活动信息并结合存储的医疗数据库分别计算得出不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据，所述压疮风险分析模块对所述不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据进行多变量相关性分析后得出压疮易发概率。针对现有技术中如公开号为CN110742578A的专利文献所提出的压疮评估方法，其仅仅是将Barden压疮风险评估表转化为电子系统而无法实现有效的评估辅助作用，对此，本申请通过对不适感知能力、肢体协调能力以及身体机能进行综合评估，可在大数据统计分析的基础上融合个体病例差异的计算方式下得到更可靠更有针对性的压疮易发概率。

根据一种优选实施方式，所述系统还包括：光学传感器阵列，其可将其采集到的具有多个频域的压力变化数据通过筛选频域的方式，处理得出其中与心跳频率信号相关的第一压力变化数据、与呼吸频率信号相关的第二压力变化数据以及与受压信号相关的第三压力变化数据，其可通过筛选频域而间断式地分别向所述局部受压刺激检测模块和/或所述患者活动反馈检测模块发送第一至第三压力变化数据。本申请中提及的筛选频域可以是指通过限定不同频域区段的方式将分别与心跳信号、呼吸信号以及受压信号从检测到的压力变化数据中区分开来。在该设置下光学传感器阵列可以有选择地来将特定的压力变化数据传输至不同的检测模块进行处理。通过光学传感器阵列对压力变化数据的预先处理，可以避免如现有技术中将大量压力变化数据传输至各模块分别进行处理分析而导致总数据处理量增大系统反应速度慢的问题。通过光学传感器阵列筛选频域的方式来有选择性地发送压力变化数据，使得数据传输量大幅减少而可大幅提升系统的数据处理效率。

根据一种优选实施方式，所述光学传感器阵列可将其通过筛选频域所得到的与第一时刻相关的第三压力变化数据发送至局部受压刺激检测模块，以使得局部受压刺激检测模块可基于其接收到的第三压力变化数据与非开放环境下的局部温湿度计算式而以非近人体感知的方式处理得出该卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位的至少包括第三压力变化数据与温湿度变化数据的局部受压刺激信息。

针对现有技术中如公开号为CN108888440A的专利文献以及公开号为CN107019373A的专利文献，其均提出了用于防压疮的床垫，其通过在床垫底垫层中设置多个温度传感器、压力传感器、湿度传感器等传感设备，来感知关键部位的受压情况、温度和湿度，然而目前如上述现有技术所提出的防压疮床垫，不仅成本高且结果误差大：一方面，由于床垫面积较大，需要配置大量的温度传感器、湿度传感器，现有温度传感器和湿度传感器价格高，使得智能设备的成本增加，现已有的此类智能设备产品例如由上海迈动医疗器械股份有限公司所生产的迈动Meddo防压疮海绵床垫、由深圳市大耳马科技有限公司所生产的DRAMA体征监测垫等产品价格动辄上万元；另一方面，就目前应用最广泛的热电偶温度传感器为例，不仅灵敏度比较低，容易受到环境的信号干扰，也容易受到前置放大器温漂的影响，不适合测量微小的温度变化，并且，温度传感器与湿度传感器的阈值均是固定的，无法满足彼此间个体差异大且温湿度变化微小的卧床患者的使用需求；此外，由温度传感器与湿度传感器所采集到的数据量大且呈复杂的高离散型，智能设备还需要对其进一步处理分析，不仅需要判断患者卧床姿态，并且还需要分析温湿度数据与当前卧床姿态下的多个身体部位之间的对应关系，数据处理量大且复杂，对CPU及其他硬件设备的要求高，导致智能设备的成本进一步增加。

对此，在本申请所提出的系统中，在与卧床患者直接接触的床垫上仅设置有光学传感器阵列，该系统利用人体热平衡、温湿度传递过程与人体通过神经中枢系统所实现的人体生理调节与控制过程之间的密切关联，即可实现对卧床患者在术中环境下的关键部位的包括温湿度参数的受压情况的预测。在本申请所提出的系统中，摒弃了传统的利用大量温湿度传感器采集的方式，结合由光学传感器阵列所获取到的压力数据信号，可得到人体温湿度变化数据。在本申请所提出的系统中，大幅降低了传感设备的数量，系统配置成本低且维护难度小，有利于推广应用。本申请所提出的系统无需考虑温湿度传感器的灵敏度及受外界干扰的问题，可根据不同卧床患者的使用需求来自主调节温湿度检测的阈值，能够满足彼此间个体差异大且温湿度变化微小的卧床患者的使用需求。在本申请所提出的系统中，温湿度变化数据是通过计算关联权重的处理方式得到的，避免了现有技术中温湿度传感器采集到的数据量大且呈复杂的高离散型的问题，相对地本申请所提出的系统的数据处理量小，即对CPU及其他硬件设备的要求低，可以进一步地降低系统配置成本。

根据一种优选实施方式，所述光学传感器阵列可将其通过筛选频域所得到的与第二时刻相关的第一至第三压力变化数据输出至患者活动反馈检测模块，以使得患者活动反馈检测模块采集到该卧床患者主动发出的和/或响应于所述局部受压刺激信息而相继发出的至少包括心跳数据、呼吸数据及压力变化数据的活动信息。针对现有技术中采用传统压力传感器而仅能够获取到压力相关数据的技术方案，本申请所提出的系统中通过采用光学传感器阵列，可以同时获取到患者的心跳数据、呼吸数据以及压力变化数据，并基于得到的多类型数据进一步分析处理得到患者相关的不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据，实现对患者全面地压力性创伤检测。

根据一种优选实施方式，所述压力变化数据可以是由彼此压力测量方式不同的第一传感器阵列与第二传感器阵列分别通过变换在床垫上的工作密度的方式所得到的。在本申请所提出的系统中，压力变化数据是基于不同类型的若干光学传感器阵列并在不同工作密度变换下所得到的，极大地提高了压力变化数据的精准度。

根据一种优选实施方式，来自于所述第一传感器阵列和/或所述第二传感器阵列中的压力变化数据可包括正应力变化数据和/或剪切力变化数据，以使得所述局部受压刺激检测模块可根据所述正应力变化数据和/或所述剪切力变化数据处理得到至少一个受压部位所受到的应力和/或剪切力。本申请所提出的光学传感器阵列不仅可以处理受压部位的正应力变化，并且还可以处理易被医护忽略的受压部位所受的剪切力变化。

本申请还提出了一种基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测的方法，所述方法至少包括以下步骤中的一个或几个：利用铺设在床垫上的光学传感器阵列，由局部受压刺激检测模块检测由卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位所引起的局部受压刺激信息；利用所述光学传感器阵列，由患者活动反馈检测模块采集该卧床患者主动发出的和/或响应于所述局部受压刺激信息而相继发出的活动信息；基于所述局部受压刺激信息和所述活动信息并结合存储的医疗数据库，不适感知分析单元、肢体协调分析单元以及身体机能分析单元可分别计算得出不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据；由压疮风险分析模块对所述不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据进行多变量相关性分析，得出压疮易发概率。

根据一种优选实施方式，所述压力变化数据至少包括与心跳频率信号相关的第一压力变化数据、与呼吸频率信号相关的第二压力变化数据以及与受压信号相关的第三压力变化数据，第一至第三压力变化数据可以是由光学传感器阵列通过筛选频域而间断式地分别发送至局部受压刺激检测模块和/或患者活动反馈检测模块。

根据一种优选实施方式，所述局部受压刺激信息至少包括由局部受压刺激检测模块基于其接收到的第三压力变化数据与非开放环境下的局部温湿度计算式而以非近人体感知的方式所处理得出的该卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位的温湿度变化数据。

附图说明

图1是本发明提供的基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统的简化模块连接关系示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例及附图，对本申请所提出的基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统及方法进行描述。应当理解的是，本申请中所描述的实施例仅为本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。此外，本申请中所提及的术语如“包括”和“包含”可解释为用于指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。在本申请中所提及的术语“和/或”可以解释为用于指示相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如图1所示出的是本申请所提出的基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统。该系统可以主要包括局部受压刺激检测模块、患者活动反馈检测模块和压疮风险分析模块。本发明中的模块是指：能够执行其相关步骤的硬件、软件或者结合的数据处理器。各模块可均设置在床垫上或智能终端上，也可部分设置在床垫上或智能终端上。智能终端可装配在床体上，可以用以显示与该床位的卧床患者相关的护理信息。该床垫可铺在床体上，可以用以采集和处理与该床位的卧床患者相关的护理信息。该床垫与该智能终端之间可以是有线连接或是无线连接。该床垫上主要设置有至少一个光学传感器阵列。本申请所提及的光学传感器阵列可以包括第一传感器阵列和第二传感器阵列。第一传感器阵列或第二传感器阵列并不仅限于光学型压力传感器，其可以包括光学型压力传感器和/或非光学型压力传感器(包括传统的如电阻应变片压力传感器、半导体应变片压力传感器、压阻式压力传感器、电感式压力传感器、电容式压力传感器、谐振式压力传感器及电容式加速度传感器等)。在本申请中可以选用非光学型压力传感器和光学型压力传感器交互使用或选用两种相同类型或两种不同类型的光学型压力传感器交互使用。光学型压力传感器可以是指用于测量剪切力的光纤力传感器、用于测量正应力的光纤力传感器和可同时测量剪切力与正应力的光纤力传感器中的一种或几种。

关于本申请所提出的局部受压刺激检测模块：利用铺设在床垫上的光学传感器阵列，该局部受压刺激检测模块可检测得到局部受压刺激信息。该局部受压刺激信息可以是由卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位所引起的。本申请中所提及的局部受压刺激检测可以是指在当前体位下该患者与床垫相接触的某一部位中受到超出预设受压阈值而存在压疮风险的情况，也可以是指在第二时刻检测到患者试图调整体位时而确定的在此之前的第一时刻的该患者与床垫相接触的某一部位的受压情况。

该光学传感器阵列可将其采集到的具有多个频域的压力变化数据通过筛选频域的方式，处理得出第一至第三压力变化数据。其中，第一压力变化数据与心跳频率信号相关。第二压力变化数据与呼吸频率信号相关。第三压力变化数据与受压信号相关。

该局部受压刺激检测模块可获取到与第一时刻相关的第三压力变化数据。该局部受压刺激检测模块可基于其接收到的第三压力变化数据与非开放环境下的局部温湿度计算式处理得到局部受压刺激信息。该局部受压刺激信息是以非近人体感知的方式处理得出的。该局部受压刺激信息与该卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位相关联。该局部受压刺激信息至少包括第三压力变化数据与温湿度变化数据。该非近人体感知可以是指热电偶、电阻式、热阻电阻、红外线和半导体等各种接触式或非接触式温湿度传感器，因此该非近人体感知的方式即为排除上述温度测量方式以外的方式。在本申请中，该非近人体感知可以是指基于人体热平衡相关的经验式处理得到温湿度变化数据的方式。

该局部温湿度计算式可以为(下式中，T_sk,i可以指该患者的该受压部位的节点温度，基于T_sk,i可计算得到该患者的该受压部位的皮肤湿度指标sw_i)：

关于本申请所提出的皮肤湿度指标：该皮肤湿度指标sw_i可以是指i节段的出汗量(g/min，≤30g/min)或称卧床患者的皮肤湿度指标，可基于由局部温湿度计算式所得到的第i节段处皮肤平均温度T_sk,i，利用下式计算Δsw_i：Δsw＝[0.65tanh(0.82×ΔT_sk,i-0.47)+1.15]×ΔT_sk,i。或利用下式计算sw_i：sw＝[0.65tanh(0.82×T_sk,i-0.47)+1.15]×T_sk,i。

该患者活动反馈检测模块可获取到与第二时刻相关的第一至第三压力变化数据。该患者活动反馈检测模块可采集到该卧床患者主动发出的和/或响应于所述局部受压刺激信息而相继发出的至少包括心跳数据、呼吸数据及压力变化数据的活动信息。该活动信息可以是卧床患者主动发出的和/或响应于所述局部受压刺激信息而相继发出的。此处的压力变化数据不同于受压状态下的静态压力变化数据，而是指由于患者试图调整体位而产生的动态的压力变化数据。本申请中所提及的患者活动反馈可以是指在第一时刻检测到局部受压刺激后的第二时刻内患者的行为活动，也可以是指在第二时刻所检测到的患者试图调整体位的行为活动。即至少在以下两种情况下可对当前患者的压疮易发概率进行评估：一个是利用局部受压刺激条件，在第一时刻检测到至少一个受压部位的受压及温湿度情况存在压力性损伤的情况下。另一个是在第二时刻检测到患者试图调整体位的情况下。

该压疮风险分析模块中包括不适感知分析单元、肢体协调分析单元以及身体机能分析单元。本申请中所提及的不适感知可以是指基于局部受压刺激信息与活动信息，可以分析得到的用于评估患者对不适的感知能力的数据。在出现局部受压刺激时，若在预设时间段内出现患者活动信息，或者当出现患者活动信息，进而获取到局部受压刺激信息时，不适感知分析单元可根据局部受压刺激信息中受压及温湿度的大小来确定至少一个不适感知能力等级。

本申请中所提及的肢体协调可以是指在患者感知到不适的情况下，根据患者试图调整体位的过程可以分析得到的用于评估患者自行调整体位时肢体协调程度的数据。肢体协调分析单元可在患者试图调整体位时，根据活动信息中患者的受力点、受力点变化及受力大小变化，可分析得到患者调整体位时主要施力肢干，进而可对患者的肢体协调能力进行分析，确定得出至少一个肢体协调能力等级。

本申请中所提及的身体机能可以是指根据患者试图调体位的过程可分析得到的用以评估患者完成某一项活动的所需体能消耗，即患者完成自行体位调整的难易程度。身体机能分析单元可在患者试图调整体位时，根据活动信息中患者的行为活动程度，以及与之相对应的心跳呼吸变化，来评估该患者完成该项活动的所需体能消耗，确定得出至少一个身体机能等级。

所述压疮风险分析模块对所述不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据进行多变量相关性分析后得出压疮易发概率。本申请中所提及的压疮易发概率可以是指通过对患者的不适感知能力、肢体协调能力以及身体机能等多维度进行综合分析后得出的在家无陪护、在家有陪护或是在院有陪护中之一的情况下的存在压疮的参考数据。所述多变量相关性分析可以是指将所述不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据中的一个或几个数据进行标准化或归一化后根据预设的权重配比进行加权计算，以得到压疮易发概率的计算结果。根据当前患者的年龄身高体重性别等信息可以从预设的多组权重配比中确定得到其中一组与之对应的权重配比，预设的多组权重配比可以是根据大数据病例统计分析所得到的通用参数。

如下针对本申请中提及的局部温湿度计算式的建立步骤进行说明：

S1：将预储的模拟人体躯干划分为至少一个区块。首先从数据库中调取出预储的常规模拟人体躯干，再利用该卧床患者的相关信息，对该模拟人体躯干进行调整，使其与该卧床患者相匹配。这里的相关信息，包括与患者相关的身高体重年龄等，还可包括历史压力变化数据。通过历史压力变化数据，可分析得到该患者的体重分布情况，可以使得该模拟人体躯干仿真度更高。其次，根据模拟人体躯干上已预先标注的多个受压部位，将该模拟人体躯干划分为多个区块，例如头部、颈部、手部、左侧/右侧/中间胸部等等。

S2：根据划分得到的区块，获取与之对应的与其受压部位的温湿度相关的至少一个热量参数。该热量参数可包括：新陈代谢产热量q_m0、新陈代谢产热偏移量dq_m0、活动量产热q_w、皮肤水分隐性带走的热量q_diff、皮肤显性出汗带走的热量q_sw中的一个或几个。

关于本申请所提及的新陈代谢产热量q_m0：优选地，各组织的新陈代谢产热量q_m0为可以预先设定的已知常数，例如肌肉组织的新陈代谢产热量q_m0为684W/m³、脂肪的新陈代谢产热量q_m0为58W/m³、皮肤组织的新陈代谢产热量q_m0为368W/m³等。

关于本申请所提及的新陈代谢产热偏移量dq_m0：优选地，该新陈代谢产热偏移量dq_m0可通过下式计算:

其中T₀为各部位组织的调定点温度且为已知常数，例如胸腹部核心的调定点温度T₀为37.11℃、胸腹部肌肉的调定点温度T₀为36.83℃、手部脂肪的调定点温度T₀为35.33℃等。

关于本申请所提及的活动量产热q_w：优选地，该活动量产热q_w可借助于下式进行计算

式中act可以为活动量，M_bas可以是基础代谢值，η可以为与活动量相关的卧床患者活动效率。关于该活动量act例如平躺时活动量act为0.7Met(1Met＝58.2W/m²)、斜躺时活动量act为0.8Met等。关于卧床患者活动效率η例如头部节段的活动效率η为0、颈部节段的活动效率η为0.03、肩膀节段的活动效率η为0.05等。基础代谢值M_bas可以是根据人体新陈代谢随年龄身高体重变化的经验计算公式计算得到：

M_bas＝(72.91-2.03×Y+0.0437×Y²-0.00031×Y³)×A。式中Y可以是指当前对象的年龄。根据人体总表面积A可进一步基于表面积分配系数分配到各节段，从而计算得到各节段的长度和半径。A可以是指与患者身高体重相关联的人体表面积，人体总表面积A可利用下述经验计算公式来计算得到：A＝0.0127×m+0.00607×H-0.0698，式中H可以是指患者身高(cm)，m可以是指患者体重(kg)。

关于本申请所提出的皮肤水分隐性扩散带走的热量q_diff：由于人体皮肤的水分蒸气压和环境空气的水分蒸气压的差异，人体皮肤会以扩散的方式散失水分，皮肤水分隐性扩散带走的热量q_diff可以通过下式计算：q_diff＝0.03W/(m²·Pa)(p_sk-p_a)，式中p_sk可以是皮肤温度下水分的饱和蒸气压，p_a可以是与相对湿度有关的环境空气中水分的分压。

关于本申请所提出的皮肤显性出汗带走的出汗热量q_sw：对于某节段i，皮肤显性出汗带走的出汗热量q_sw可以通过以下公式来计算得到：

式中，q_sw可以是指i节段的出汗热量，2256KJ/kg可以是指汗液蒸发热，ΔT_sk,i可以是指第i节段处皮肤平均温度的变化，A可以是指i节段的面积，dt可以是指时间。A可以是指与患者身高体重相关联的人体表面积，利用下述经验计算公式来计算得到：A＝0.0127×m+0.00607×H-0.0698，式中H可以是指患者身高(cm)，m可以是指患者体重(kg)。根据人体总表面积A可进一步基于表面积分配系数分配到各节段，从而计算得到各节段的长度和半径。

S3：将各热量参数代入预储的局部温湿度计算式，更新得到与区块中各受压部位相对应的局部温湿度计算式。预储的局部温湿度计算式：

其中，ρ可以是指该患者的该受压部位的常规组织密度。c可以是指该患者的该受压部位的常规比热容。进一步地，

可以主要是指各部位的人体蓄热量。T_sk,i可以是指该患者的该受压部位的节点温度。t可以是时间。

将各热量参数代入预储的局部温湿度计算式后：

第一传感器阵列与第二传感器阵列彼此的压力测量方式可以互不相同。作为一种优选方式，第一传感器阵列可以是光纤式柔性传感器，第二传感器阵列可以是电感式柔性传感器。优选地，两者可以均为光纤式柔性传感器。第一传感器阵列与第二传感器阵列可以是以并列的方式间隔布置。优选地，针对相邻的第一传感器阵列与第二传感器阵列，第一传感器阵列上的多个传感器阵列的位置，与第二传感器阵列上的多个传感器阵列的位置相互交错。以达到有效压力检测区域的最大化。

该局部受压刺激检测模块可以指示传感器阵列的工作密度的变换。在本申请中，由于并非所有压力传感器所采集到的压力变化数据都需要发送至局部受压刺激检测模块，而该工作密度就是指被选中的需要将其所采集到的压力变化数据发送至局部受压刺激检测模块的多个压力传感器在床垫上的布置方式。该工作密度可以是指局部区域内或是整个床垫上多个压力传感器的布置方式。例如，当系统根据所述压力变化数据，处理得出该卧床患者处于卧床体位保持状态下系统可指示传感器阵列变换为第一工作密度。由于卧床患者现在的体位相对固定，也就需要对其受压部位进行预防检测。系统可根据压力变化数据，处理得出卧床患者的当前体位，以及与该体位相对应的至少一个受压部位。受压部位确定后，可以结合采集到的压力变化数据，划分出该床垫上与受压部位相对应的至少一个局部区域。指示该局部区域内的多个传感器阵列转换为第一工作密度。例如，当局部受压刺激检测模块根据压力变化数据，得出该卧床患者处于卧床体位变化状态下时，由于正在调整体位，因此无需进行预防检测，此时可指示传感器阵列变换为第二工作密度。所述第一工作密度大于第二工作密度，也就是至少在与受压部位对应的局部区域内，当需要进行预防检测时传感器阵列的工作密度增加，当无需预防检测时传感器阵列的工作密度降低。

第一传感器阵列和/或所述第二传感器阵列可以同时检测正应力变化和剪切力变化。剪切力变化数据可以是医护搬动患者时，因患者身体与床垫之间相互摩擦所引起的，也可以是由于患者不稳定与床垫发生滑移所引起的。在常用于评估压疮发生危险性的braden量表中，其中一条目就是要求医护对患者所受的摩擦力剪切力进行评估，然而医护仅能够依赖于自身感受来判断该患者是否存在该问题。对此，本申请可以处理得到在护理过程中出现摩擦力剪切力的情况，为医护进行braden量表评估提供了可靠的依据。

所述局部受压刺激条件中包括与所述压力变化数据相关的第一阈值、与温湿度变化数据相关的第二阈值、与时间序列相关的第三阈值。所述局部受压刺激条件中还包括具有第一至第三阈值中的一个或几个的多变量阈值组合。此处的阈值，可以是指包括若干阈值的集合。基于此，在过大压力下、或是过高温度下、或是过大湿度下、或是过长体位保持时间下，都可以生成用以警示医护的提示信息。并且，即使压力温湿度及时长未达到一定阈值，但当在一定压力及一定温湿度下保持一定时长，也会引起压疮风险，对此本申请也会生成相应的警示信息。该局部受压刺激条件可包括，无压疮风险阶段、低压疮风险阶段、中压疮风险阶段及高压疮风险阶段。当不同阈值被触发，可转换至不同局部受压刺激条件。

当检测到该卧床患者进行体位调整后或是以某一体位躺床后，该局部受压刺激检测模块可在所述物理模型中模拟各受压部位在调整体位后的受压过程，获得各受压部位在调整体位后的局部受压刺激条件。该局部受压刺激检测模块即可基于获取到的局部受压刺激条件，来检测局部受压刺激信息。

优选地，该局部受压刺激检测模块可用于对卧床患者相关的护理信息进行处理，获取到其中的至少一个刺激因子。该局部受压刺激检测模块可用于获取历史压力变化数据以及分别与之相对应的与卧床患者相关的患者信息、与卧床环境相关的环境信息以及与患者卧床姿态相关的姿态信息中的一个或几个刺激因子。

优选地，刺激因子可以是指在与卧床患者相关的护理信息中，存在对卧床部位的压力、湿度、温度等受压部位环境参数的负面性引导或正面性引导的特征。本申请中提及的负面性引导或正面性引导，可以是指可能影响卧床部位的压力、湿度、温度等受压部位环境参数的升高或降低的特性。

优选地，历史压力变化数据可以是指由布置在床垫上的至少一个压力传感器所采集到的压力变化数据。该历史压力变化数据可以具有时间属性以及受压部位属性。

优选地，该局部受压刺激检测模块可以是对分别与之相对应的与卧床患者相关的患者信息、与卧床环境相关的环境信息以及与患者卧床姿态相关的姿态信息进行处理，得到的至少一个刺激因子。

优选地，所述与卧床患者相关的患者信息，可以是指从医疗系统中所调取到的可包括患者年龄、性别、体重、身高、受压部位、营养状况、病历、是否吸烟等中的一个或几个。

优选地，所述与卧床环境相关的环境信息，可以是指由医护等人员录入到医疗系统中的当前床垫型号、当前床上用品型号等中的一个或几个。由于医院内采购的床垫及床上用品均是大批量采购，统一使用，并且此类设备参数明确可查。该当前床垫型号可以是指当前使用的床垫的型号，其还包括床垫的材质、厚度、面料等参数中的一个或几个。该当前床上用品型号可以是指当前使用的被子、枕头、病员服的型号，其还包括被子和/或枕头和/或病员服的材质、厚度、面料等参数中的一个或几个。

优选地，所述与卧床环境相关的环境信息，还可以包括基于局部受压刺激检测模块中设置的环境温湿度传感器所确定的患者所在环境的温度和/或湿度。

优选地，该局部受压刺激检测模块可用于：对获取到的可用以指示对卧床患者受压大小和/或受压环境存在负面性引导的刺激因子与可用以表示卧床患者实际受压情况的所述历史压力变化数据进行受压风险分析，获得与刺激因子相对应的压力风险值、温度风险值、湿度风险值中的一个或几个。

优选地，该局部受压刺激检测模块可用于：对各刺激因子进行处理，得出与各刺激因子相对应的压力风险值。本申请所提出的刺激因子包括压力相关刺激因子和温湿度相关刺激因子。本申请中所提及的压力相关刺激因子，可以是指(预设的)存在对受压部位所受压力的负面性引导以及正面性引导的刺激因子。本申请中所提及的温湿度相关刺激因子，可以是指(预设的)存在对患者受压部位的温湿度的负面性引导以及正面性引导的刺激因子。

优选地，该局部受压刺激检测模块可以是用于对压力相关刺激因子进行处理，得出与压力相关刺激因子相对应的压力风险值。

优选地，该压力相关刺激因子，可以指用以指示对卧床患者受压大小存在负面性引导和/或正面性引导的刺激因子。该压力相关刺激因子可以例如是所述与卧床患者相关的患者信息中所包含的患者体重、身高、受压部位中的一个或几个，和/或所述与卧床环境相关的环境信息中所包含的床垫材质/厚度/面料、被子材质/厚度/面料、枕头材质/厚度/面料、病员服材质/厚度/面料中的一个或几个。该历史压力变化数据可以是指可用以表示卧床患者实际受压情况的历史压力变化数据。

优选地，该局部受压刺激检测模块对所述压力相关刺激因子与所述历史压力变化数据进行受压风险分析，可获得在不同受压部位的与各压力相关刺激因子相对应的压力风险值。第一至第三风险值可以分别为压力风险值、温度风险值和湿度风险值。第二及第三风险值可以是在结合预处理得到的人体温湿度模拟模型的基础上进行关联度分析得到的。

关于本申请中所提及的受压风险分析：由于不同患者的身体重量分布不同，即不同受压部位与多个压力相关刺激因子之间的关联度不同。尤其是当受压部位自身对床垫的压力作用过大时，例如人体主要承重区域臀部，往往该区域对床垫施加的压力作用过大而导致床垫无法起到缓解压力的作用，并且当受压部位自身对床垫的压力作用较小时，例如人体非主要承重区域手臂，往往该区域对床垫施加的压力作用较小而使得床垫可以很大程度上缓解其受压。基于此，需要对不同患者的不同受压部位与多个压力相关刺激因子之间的关联度进行计算，即计算压力风险值。

在进行受压风险分析之前，本系统中预设有分别与至少一个刺激因子相对应的常规权重系数。该常规权重系数可包括与床垫材质/厚度/面料、患者体重、身高中一个或几个相对应的常规权重系数。在床垫材质/厚度/面料已经确定的情况下，可以得到与之对应的缓压比例与承压数据。缓压比例可以是指在受重的情况下床垫可以缓解患者受压情况的比例。承压数据可以是指在该床垫所能够提供缓压作用的临界压力值。该局部受压刺激检测模块，可获取到其中一受压部位(主要是指在患者某一体位下处于受压状态的身体部位)的历史压力变化数据，同时可确定位于患者身下的床垫的缓压比例与承压数据。当历史压力变化数据明显大于承压数据，则将该受压部位的与为床垫材质/厚度/面料的压力相关刺激因子相对应的压力风险值设置为第一缓压比例。当历史压力变化数据明显小于承压数据，则将该受压部位的与为床垫材质/厚度/面料的压力相关刺激因子相对应的压力风险值设置为第二缓压比例。第一缓压比例小于第二缓压比例。

优选地，该局部受压刺激检测模块可结合人体温湿度模拟模型，处理得到与各温湿度相关刺激因子相对应的温度风险值和/或湿度风险值。

该温湿度相关刺激因子可以例如是所述与卧床环境相关的环境信息中所包含的床垫材质/厚度/面料、被子材质/厚度/面料、枕头材质/厚度/面料、病员服材质/厚度/面料中的一个或几个。该温湿度相关刺激因子可用以指示对卧床患者受压环境存在负面性引导和/或正面性引导。

优选地，该局部受压刺激检测模块可基于温湿度相关刺激因子以及在不同受压部位的与各压力相关刺激因子相对应的压力风险值，结合预处理得到的人体温湿度模拟模型进行受压风险分析。获得在不同受压部位的与各温湿度相关刺激因子相对应的温度风险值和/或湿度风险值。

该压力相关刺激因子中所包含的刺激因子与温湿度相关刺激因子中所包含的刺激因子之间部分相同。针对刺激因子中只被纳入压力相关刺激因子的部分，温度风险值与湿度风险值均设置为0，即该部分刺激因子仅仅对受压部位的压力起到负面性引导作用或正面性引导作用。针对刺激因子只被纳入温湿度相关刺激因子的部分，压力风险值设置为0，即该部分刺激因子仅仅对受压环境的温度和湿度起到负面性引导作用或正面性引导作用。基于此，该局部受压刺激检测模块可获得在不同受压部位的与刺激因子相对应的压力风险值PRW(％)、温度风险值TRW(％)、湿度风险值HRW(％)中的一个或几个。

优选地，该局部受压刺激检测模块基于更新后的局部温湿度计算式，可计算得到式中作为变量的所得到的第i节段处皮肤平均温度T_sk,i，不同部位节段分别对应有T_sk,i，此处得到的该T_sk,i是在未考虑受压状态的影响的基础上得到的。结合在不同受压部位的与刺激因子m相对应的压力风险值PRW_m(％)以及转换后的局部温湿度计算式进行受压风险分析，可得到在不同受压部位的与刺激因子m相对应的温度风险值TRW_m(％)、湿度风险值HRW_m(％)。

在卧床患者有覆盖衣物时，由于卧床患者覆盖有衣物，卧床患者通过热辐射、热对流和环境换热会受到衣物的影响，由此热辐射、热对流、衣物形成一个综合换热过程，其传热性能用综合传热系数k表示。基于刺激因子m中与衣物相关的与患者环境相关的环境信息(例如床垫和病员服)，将其等同至受压部位所覆盖的衣物，例如假设卧床患者穿着m层衣物，第i层衣物具有可通过预设确定的保暖值I_clo,I，则综合传热系数k可以用以下公式计算：

式中f_cl可以是最外层衣物的有效面积因子，h_c可以是可通过预设确定的对流换热系数，h_r可以是可通过预设确定的辐射换热系数。由于上述过程计算的仅是在无施压状态下的衣物覆盖所带来的影响，结合在不同受压部位的与刺激因子m相对应的压力风险值PRW_m，可得到在施压状态下的衣物覆盖所带来的影响。利用下述公式可计算得出在不同受压部位的、与刺激因子m相对应的温度风险值TRW_m：TRW_m＝PRW_m+k。利用下述公式可计算得出在不同受压部位的、与刺激因子m相对应的湿度风险值HRW_m：HRW_m＝TRW_m(当肤湿度指标sw_i≠0时)，以及HRW_m＝0(当肤湿度指标sw_i＝0时)。

优选地，该局部受压刺激检测模块可构建关于受压部位的模拟模型，在该模拟模型中可通过以下公式来计算受压部位的温度以及湿度情况：第i节段处皮肤平均温度T_sk,i：

第i节段处皮肤湿度指标sw_i：

第i节段处皮肤所受压力P_sk,i可以是基于历史压力变化数据对该患者调整后或是以某一体位躺床后的体位的受压情况进行预测所得到的。

优选地，该局部受压刺激检测模块可根据患者调整后或是以某一体位躺床后的体位，在所述物理模型中模拟各受压部位在体位调整后或是以某一体位躺床后的受压过程。基于历史压力变化数据以及调整后或是以某一体位躺床后的体位，可直接模拟得到关于各受压部位的受压预测数据，其包括第i节段处皮肤所受压力P_sk,i。再基于P_sk,i与物理模型，可模拟得到T_sk,i与sw_i。即，根据患者调整后或是以某一体位躺床后的体位，可提取到至少一个刺激因子，并获得与该刺激因子相对应的PRW_m(％)、TRW_m(％)以及HRW_m(％)。该局部受压刺激检测模块可通过模拟，得到在体位调整后或是以某一体位躺床后的第i节段处皮肤所受压力P_sk,i、T_sk,i以及sw_i中至少一个随时间距离增长而变化的变化情况。

需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。本发明说明书包含多项发明构思，诸如“优选地”、“根据一个优选实施方式”或“可选地”均表示相应段落公开了一个独立的构思，申请人保留根据每项发明构思提出分案申请的权利。

Claims (10)

1.一种基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测系统，

其特征是，包括：

局部受压刺激检测模块，用以利用铺设在床垫上的光学传感器阵列来检测由卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位所引起的局部受压刺激信息；

患者活动反馈检测模块，用以利用所述光学传感器阵列来采集该卧床患者主动发出的和/或响应于所述局部受压刺激信息而相继发出的活动信息；

压疮风险分析模块，其包括不适感知分析单元、肢体协调分析单元以及身体机能分析单元，所述压疮风险分析模块可基于所述局部受压刺激信息和所述活动信息并结合存储的医疗数据库来分析得出该卧床患者的压疮易发概率。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征是，所述不适感知分析单元、所述肢体协调分析单元以及所述身体机能分析单元可基于所述局部受压刺激信息和所述活动信息并结合存储的医疗数据库分别计算得出不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据，所述压疮风险分析模块对所述不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据进行多变量相关性分析后得出压疮易发概率。

3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征是，所述系统还包括：

光学传感器阵列，其可将其采集到的具有多个频域的压力变化数据通过筛选频域的方式，处理得出其中与心跳频率信号相关的第一压力变化数据、与呼吸频率信号相关的第二压力变化数据以及与受压信号相关的第三压力变化数据，其可通过筛选频域而间断式地分别向所述局部受压刺激检测模块和/或所述患者活动反馈检测模块发送第一至第三压力变化数据。

4.根据权利要求1～3任一项所述的系统，其特征是，所述光学传感器阵列可将其通过筛选频域所得到的与第一时刻相关的第三压力变化数据发送至局部受压刺激检测模块，以使得局部受压刺激检测模块可基于其接收到的第三压力变化数据与非开放环境下的局部温湿度计算式而以非近人体感知的方式处理得出该卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位的至少包括第三压力变化数据与温湿度变化数据的局部受压刺激信息。

5.根据权利要求1～4任一项所述的系统，其特征是，所述光学传感器阵列可将其通过筛选频域所得到的与第二时刻相关的第一至第三压力变化数据输出至患者活动反馈检测模块，以使得患者活动反馈检测模块采集到该卧床患者主动发出的和/或响应于所述局部受压刺激信息而相继发出的至少包括心跳数据、呼吸数据及压力变化数据的活动信息。

6.根据权利要求1～5任一项所述的系统，其特征是，所述压力变化数据可以是由彼此压力测量方式不同的第一传感器阵列与第二传感器阵列分别通过变换在床垫上的工作密度的方式所得到的。

7.根据权利要求1～6任一项所述的系统，其特征是，来自于所述第一传感器阵列和/或所述第二传感器阵列中的压力变化数据可包括正应力变化数据和/或剪切力变化数据，以使得所述局部受压刺激检测模块可根据所述正应力变化数据和/或所述剪切力变化数据处理得到至少一个受压部位所受到的应力和/或剪切力。

8.一种基于光学传感器对压力性损伤实时动态预防检测的方法，其特征是，所述方法至少包括以下步骤中的一个或几个：

利用铺设在床垫上的光学传感器阵列，由局部受压刺激检测模块检测由卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位所引起的局部受压刺激信息；

利用所述光学传感器阵列，由患者活动反馈检测模块采集该卧床患者主动发出的和/或响应于所述局部受压刺激信息而相继发出的活动信息；

基于所述局部受压刺激信息和所述活动信息并结合存储的医疗数据库，不适感知分析单元、肢体协调分析单元以及身体机能分析单元可分别计算得出不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据；

由压疮风险分析模块对所述不适感知能力数据、肢体协调能力数据以及身体机能数据进行多变量相关性分析，得出压疮易发概率。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征是，所述压力变化数据至少包括与心跳频率信号相关的第一压力变化数据、与呼吸频率信号相关的第二压力变化数据以及与受压信号相关的第三压力变化数据，第一至第三压力变化数据可以是由光学传感器阵列通过筛选频域而间断式地分别发送至局部受压刺激检测模块和/或患者活动反馈检测模块。

10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征是，所述局部受压刺激信息至少包括由局部受压刺激检测模块基于其接收到的第三压力变化数据与非开放环境下的局部温湿度计算式而以非近人体感知的方式所处理得出的该卧床患者与床垫相接触的至少一个受压部位的温湿度变化数据。

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