CN112826463B - 一种血压调控范围的确定装置和相关设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种血压调控范围的确定装置和相关设备,上述血压调控范围的确定装置包括读取模块,用于从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;设置模块,用于通过插值的方式将第一MAP信号的采样频率和第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;计算模块,用于利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算第二MAP信号和第二TOI信号的皮尔逊相关系数;获取模块,用于根据多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的第二MAP信号和第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;确定模块,用于根据脑氧合指数COx散点图,确定血压调控范围。可以提升确定血压调控范围时的准确率。
Description
技术领域
本申请涉及通信技术领域,尤其涉及一种血压调控范围的确定装置和相关设备。
背景技术
当人的平均动脉压(Mean arterial pressure,MAP)长时间低于自主调节下限(Lower Limit of Autoregulation,LLA)或者高于自主调节上限(Upper Limit ofAutoregulation,ULA)时,脑部会存在危险。在心肺转流术(Cardiopulmonary Bypass,CPB)手术中,当MAP长时间低于LLA时,会导致大脑长时间缺氧缺血,神经认知型损伤的风险增高;当MAP长时间高于ULA时,则会发生脑水肿等问题。因此,在CPB手术中,需要将患者的MAP控制在LLA与ULA之间来避免脑部损伤。
现有技术中,是使用一个固定数据切割范围计算组织氧饱和度(Tissue OxygenIndex,TOI)信号和MAP信号的皮尔逊相关性系数,进而根据计算得到的皮尔逊相关性系数确定LLA,ULA以及LLA至ULA之间的血压调控范围(Range of Optimal MAP,MAPrOPT)。但是使用固定数据切割范围计算皮尔逊相关性系数可能导致TOI信号和MAP信号的相关程度的误判,进而导致所确定的MAPrOPT的准确率较低。
发明内容
本申请提供了一种血压调控范围的确定装置和相关设备,以解决现有技术中,使用固定数据切割范围计算皮尔逊相关性系数可能导致TOI信号和MAP信号的相关程度的误判,进而导致所确定的MAPrOPT的准确率较低的问题。
第一方面,本发明提供了一种血压调控范围的确定装置,包括:
读取模块,用于从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;
设置模块,用于通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;
计算模块,用于利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;
获取模块,用于根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;
确定模块,用于根据所述脑氧合指数COx散点图,确定所述血压调控范围。
可选的,所述获取模块包括:
获取子模块,用于获取所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数与所述每种数据切割范围对应的权重矩阵的乘积,获得所述每种数据切割范围对应的第一结果矩阵;
计算子模块,用于计算所述每种数据切割范围对应的第一结果矩阵与所述每种数据切割范围对应的预设系数的乘积,获得所述每种数据切割范围对应的第二结果矩阵,其中,多种数据切割范围中的每种数据切割范围对应的预设系数的和为1;
相加子模块,用于将所述多种数据切割范围一一对应的多个第二结果矩阵相加,获得所述脑氧合指数COx散点图。
可选的,所述确定模块包括:
绘制子模块,用于根据所述脑氧合指数COx散点图,绘制脑氧合指数COx柱状图;
确定子模块,用于确定所述脑氧合指数COx柱状图中脑氧合指数COx的数值的绝对值低于预设阈值时的目标MAP范围为所述血压调控范围。
可选的,所述计算模块具体用于利用所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围,按照预设步长计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数。
可选的,所述数据切割范围为数据时间切割范围或者数据数量切割范围。
可选的,所述多种数据切割范围包括至少三种不同大小的数据切割范围。
可选的,所述数据切割范围为窗口。
可选的,所述预设阈值为0.3。
第二方面,本发明提供了一种电子设备,包括存储器、处理器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现所述功能:
从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;
通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;
利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;
根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;
根据所述脑氧合指数COx散点图,确定所述血压调控范围。
第三方面,本发明提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现所述功能:
从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;
通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;
利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;
根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;
根据所述脑氧合指数COx散点图,确定所述血压调控范围。
由以上技术方案可知,本发明实施例提供的一种血压调控范围的确定装置和相关设备,读取模块,用于从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;设置模块,用于通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;计算模块,用于利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;获取模块,用于根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;确定模块,用于根据所述脑氧合指数COx散点图,确定所述血压调控范围。这样,可以利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算皮尔逊相关系数,进而可以根据计算出的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图,并根据脑氧合指数COx散点图,确定血压调控范围。减少误判TOI信号和MAP信号的相关程度的几率,提升确定血压调控范围时的准确率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种血压调控范围的确定装置的示意图;
图2为本申请实施例提供的另一种血压调控范围的确定装置的示意图;
图3a为本申请实施例提供的一种MAP-TOI曲线示意图;
图3b为本申请实施例提供的一种COx散点图;
图4为本申请实施例提供的另一种血压调控范围的确定装置的示意图;
图5为本申请实施例提供的一种COx柱状图、血压时间分布图和血压调控范围结果示意图;
图6为本申请实施例提供的电子设备的实施例示意图;
图7为本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。
具体实施方式
下面将详细地对实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的系统和方法的示例。
参见图1,图1是本发明提供的一种血压调控范围的确定装置的示意图。如图1所示,该血压调控范围的确定装置100包含:
读取模块101,用于从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;
设置模块102,用于通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;
计算模块103,用于利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;
获取模块104,用于根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;
确定模块105,用于根据所述脑氧合指数COx散点图,确定所述血压调控范围。
示例性的,读取模块101可以从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号。然后,设置模块102可以通过插值的方式将第一MAP信号的采样频率和第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号。例如,假设第一TOI信号的采样频率为2秒一个数据点,第一MAP信号的采样频率为12秒一个数据点。则设置模块102可以通过插值的方式将第一MAP信号的采样频率设置为预设采样频率:2秒一个数据点。此时即可获得采样频率为预设采样频率:2秒一个数据点,即0.5Hz的第二MAP信号和第二TOI信号。
接下来,计算模块103可以利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算第二MAP信号和第二TOI信号的皮尔逊相关系数。然后,获取模块104可以根据多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的第二MAP信号和第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图。最后,确定模块105可以根据脑氧合指数COx散点图,确定血压调控范围。
需要说明的是,现有技术中,是使用一个固定数据切割范围计算TOI信号和MAP信号的皮尔逊相关性系数,进而根据计算得到的皮尔逊相关性系数确定LLA,ULA以及LLA至ULA之间的MAPrOPT。但是使用固定数据切割范围计算皮尔逊相关性系数可能导致TOI信号和MAP信号的相关程度的误判,进而导致所确定的MAPrOPT的准确率较低。
而在本申请中,可以利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算皮尔逊相关系数,进而可以根据计算出的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图,并根据脑氧合指数COx散点图,确定血压调控范围。减少误判TOI信号和MAP信号的相关程度的几率,提升确定血压调控范围时的准确率。
可选的,如图2所示,所述获取模块104包括:
获取子模块1041,用于获取所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数与所述每种数据切割范围对应的权重矩阵的乘积,获得所述每种数据切割范围对应的第一结果矩阵;
计算子模块1042,用于计算所述每种数据切割范围对应的第一结果矩阵与所述每种数据切割范围对应的预设系数的乘积,获得所述每种数据切割范围对应的第二结果矩阵,其中,多种数据切割范围中的每种数据切割范围对应的预设系数的和为1;
相加子模块1043,用于将所述多种数据切割范围一一对应的多个第二结果矩阵相加,获得所述脑氧合指数COx散点图。
示例性的,获取模块104可以包括获取子模块1041、计算子模块1042和相加子模块1043。
其中,获取子模块1041可以获取多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的第二MAP信号和第二TOI信号的皮尔逊相关系数与每种数据切割范围对应的权重矩阵的乘积,获得每种数据切割范围对应的第一结果矩阵。例如,假设一共有9种数据切割范围,每种数据切割范围对应一个权重矩阵。获取子模块1041可以获取9种数据切割范围中,每种数据切割范围计算出的第二MAP信号和第二TOI信号的皮尔逊相关系数与每种数据切割范围对应的权重矩阵的乘积,共获得9种数据切割范围对应的9个第一结果矩阵。
然后,计算子模块1042可以计算每种数据切割范围对应的第一结果矩阵与每种数据切割范围对应的预设系数的乘积,获得每种数据切割范围对应的第二结果矩阵。其中,多种数据切割范围中的每种数据切割范围对应的预设系数的和为1。例如,如前所述,假设一共有9种数据切割范围,每种数据切割范围对应一个预设系数。例如,第1种数据切割范围对应的预设系数为0.1;第2种数据切割范围对应的预设系数为0.15;第3种数据切割范围对应的预设系数为0.3等等。这9种数据切割范围对应的9个预设系数的和为1。
接下来,相加子模块1043可以将多种数据切割范围一一对应的多个第二结果矩阵相加,获得脑氧合指数COx散点图。如图3a所示,为一种MAP-TOI曲线示意图。在图3a中,显示了一条MAP信号曲线以及一条TOI信号曲线。如图3b所示,为一种COx散点图。在图3b中,显示了4个COx散点图。其中,TOI X MAP-180.0-w中的180可以表示对应的数据切割范围的范围长度为180/30=6分钟;TOI X MAP-300.0-w中的300可以表示对应的数据切割范围的范围长度为300/30=10分钟;TOI X MAP-420.0-w中的420可以表示对应的数据切割范围的范围长度为420/30=14分钟;TOI X MAP-780.0-w中的780可以表示对应的数据切割范围的范围长度为780/30=26分钟。这样,利用多数据切割范围与多权重矩阵的方式,分析多种数据切割范围下TOI信号和MAP信号的时域相关性,利用权重矩阵对多种数据切割范围对应的皮尔逊相关系数进行综合,得到兼顾信号低频、中频、高频部分的COx散点图,即COx曲线。可以提升确定血压调控范围时的准确率,增加MAPrOPT在整个时间段内的可使用性。
可选的,如图4所示,所述确定模块105包括:
绘制子模块1051,用于根据所述脑氧合指数COx散点图,绘制脑氧合指数COx柱状图;
确定子模块1052,用于确定所述脑氧合指数COx柱状图中脑氧合指数COx的数值的绝对值低于预设阈值时的目标MAP范围为所述血压调控范围。这样,确定子模块1052可以确定脑氧合指数COx柱状图中脑氧合指数COx的数值的绝对值低于预设阈值时的目标MAP范围为血压调控范围。确定血压调控范围的实现过程简单,方便快捷。
示例性的,确定模块105可以包括绘制子模块1051和确定子模块1052。其中,绘制子模块1051可以根据脑氧合指数COx散点图,绘制脑氧合指数COx柱状图。例如,可以利用MAP与COx散点图,以5mmHg为单位,绘制MAP与COx的柱状图。接下来,确定子模块1052可以确定脑氧合指数COx柱状图中脑氧合指数COx的数值的绝对值低于预设阈值时的目标MAP范围为血压调控范围。如图5所示,为一种COx柱状图、血压时间分布图和血压调控范围结果示意图。在图5中,示出了两个COx柱状图。COx柱状图的横轴为MAP,纵轴为脑氧合指数COx。血压时间分布图表示MAP信号各个区间基于时间分布的占比。例如,在10:00-10:30这个时间范围内,60mmHg的MAP信号出现的时长为5分钟,则该60mmHg的MAP信号对应的占比即为5分钟/30分钟=1/6;75mmHg的MAP信号出现的时长为6分钟,则该75mmHg的MAP信号对应的占比即为6分钟/30分钟=1/5。血压调控范围结果示意图中显示了血压调控范围评估结果:LLA为95mmHg、ULA为115mmHg、MAPrOPT为95mmHg-115mmHg、最优血压(Optimal MAP,MAPOPT)为100mmHg。
可选的,所述计算模块103具体用于利用所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围,按照预设步长计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数。
示例性的,计算模块103可以利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围,按照预设步长计算第二MAP信号和第二TOI信号的皮尔逊相关系数。例如,假设第二MAP信号和第二TOI信号一共包含600个数据点。可以利用数据切割范围从600个数据点中的第1个数据点开始计算第二MAP信号和第二TOI信号的皮尔逊相关系数。本次计算完成之后,可以以30个数据点为预设步长将数据切割范围向右移动,再次计算落入数据切割范围的第二MAP信号和第二TOI信号的皮尔逊相关系数。即可以采用重叠步进的方式,计算落入数据切割范围的第二MAP信号和第二TOI信号的皮尔逊相关系数,直至前述600个数据点均依次落入数据切割范围为止。
可选的,所述数据切割范围为数据时间切割范围或者数据数量切割范围。
示例性的,数据切割范围可以为数据时间切割范围或者数据数量切割范围。即数据切割范围可以通过时间计量,例如5分钟,8分钟等等;或者,数据切割范围也可以通过所包含的数据数量计量,例如包含10个数据点,20个数据点等等。
可选的,所述多种数据切割范围包括至少三种不同大小的数据切割范围。
示例性的,多种数据切割范围可以包括至少三种不同大小的数据切割范围。例如,多种数据切割范围可以至少包含第一数据切割范围、第二数据切割范围和第三数据切割范围。且第一数据切割范围、第二数据切割范围和第三数据切割范围的范围长度可以依次递增。
可选的,所述数据切割范围为窗口。
示例性的,数据切割范围可以为窗口。例如,可以定义3种类型的窗口,小窗口、中窗口和大窗口。小窗口的窗口长度可以有3种,分别为3分钟、4分钟和5分钟;中窗口的窗口长度可以有4种,分别为8分钟,15分钟,24分钟,30分钟;大窗口的窗口长度可以有2种,45分钟和60分钟。
小窗口可以用于捕获TOI信号和MAP信号的高频时域一致性,并计算该小窗口内的血压波动。可以给予中等波动,即大于13mmHg,且小于26mmHg较高的权重;给予较大波动,即大于26mmHg,和较小波动,即小于13mmHg较小的权重。目的是减少平稳波动和噪声波动对结果的影响。
中等窗口用于捕获TOI信号和MAP信号的从高频到低频的时域一致性变化趋势。高频一致性一般波动较大,分布离散。随着窗口的增大,COx数值曲线趋向于流线型。通过统计窗口从小到大变化时COx数值曲线的变化,挑选出兼顾高频与低频的COx数值曲线并设置大权重,其余则设置小权重。
大窗口用于捕获TOI信号和MAP信号的低频时域一致性,用于增强COx曲线的平滑性。大窗口的权重与小窗口的权重相同。
可选的,所述预设阈值为0.3。
示例性的,上述预设阈值可以为0.3。即可以确定脑氧合指数COx柱状图中脑氧合指数COx的数值的绝对值低于0.3时的目标MAP范围为血压调控范围。也即可以确定脑氧合指数COx柱状图中脑氧合指数COx的数值小于0.3,或者大于-0.3时的目标MAP范围为血压调控范围。
由以上技术方案可知,本发明实施例提供的一种血压调控范围的确定装置,读取模块,用于从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;设置模块,用于通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;计算模块,用于利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;获取模块,用于根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;确定模块,用于根据所述脑氧合指数COx散点图,确定所述血压调控范围。这样,可以利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算皮尔逊相关系数,进而可以根据计算出的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图,并根据脑氧合指数COx散点图,确定血压调控范围。减少误判TOI信号和MAP信号的相关程度的几率,提升确定血压调控范围时的准确率。
请参阅图6,图6为本申请实施例提供的电子设备的实施例示意图。
如图6所示,本申请实施例提供了一种电子设备600,包括存储器610、处理器620及存储在存储器610上并可在处理器620上运行的计算机程序611,处理器620执行计算机程序611时实现以下功能:
从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;
通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;
利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;
根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;
根据所述脑氧合指数COx散点图,确定所述血压调控范围。
在具体实施过程中,处理器620执行计算机程序611时,可以实现图1对应的实施例中任一实施方式。
由于本实施例所介绍的电子设备为实施本申请实施例中一种血压调控范围的确定装置所采用的设备,故而基于本申请实施例中所介绍的方法,本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式,所以在此对于该电子设备如何实现本申请实施例中的方法不再详细介绍,只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中的方法所采用的设备,都属于本申请所欲保护的范围。
请参阅图7,图7为本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。
如图7所示,本实施例提供了一种计算机可读存储介质700,其上存储有计算机程序711,该计算机程序711被处理器执行时实现如下功能:
从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;
通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;
利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;
根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;
根据所述脑氧合指数COx散点图,确定所述血压调控范围。
在具体实施过程中,该计算机程序711被处理器执行时可以实现图1对应的实施例中任一实施方式。
需要说明的是,在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详细描述的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digitalsubscriber line,DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk,SSD))等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修该或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种血压调控范围的确定装置,其特征在于,包括:
读取模块,用于从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;
设置模块,用于通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;
计算模块,用于利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;
获取模块,用于根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;
确定模块,用于根据所述脑氧合指数COx散点图,确定所述血压调控范围;
所述获取模块包括:
获取子模块,用于获取所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数与所述每种数据切割范围对应的权重矩阵的乘积,获得所述每种数据切割范围对应的第一结果矩阵;
计算子模块,用于计算所述每种数据切割范围对应的第一结果矩阵与所述每种数据切割范围对应的预设系数的乘积,获得所述每种数据切割范围对应的第二结果矩阵,其中,多种数据切割范围中的每种数据切割范围对应的预设系数的和为1;
相加子模块,用于将所述多种数据切割范围一一对应的多个第二结果矩阵相加,获得所述脑氧合指数COx散点图;
其中,所述多种数据切割范围用于指征所述TOI信号和所述MAP信号的时域相关性,所述权重矩阵用于对所述多种数据切割范围对应的皮尔逊相关系数进行综合以得到兼顾信号低频、中频、高频部分的COx散点图。
2.如权利要求1所述的装置,其特征在于,所述确定模块包括:
绘制子模块,用于根据所述脑氧合指数COx散点图,绘制脑氧合指数COx柱状图;
确定子模块,用于确定所述脑氧合指数COx柱状图中脑氧合指数COx的数值的绝对值低于预设阈值时的目标MAP范围为所述血压调控范围。
3.如权利要求2所述的装置,其特征在于,所述计算模块具体用于利用所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围,按照预设步长计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数。
4.如权利要求1至3中任一项所述的装置,其特征在于,所述数据切割范围为数据时间切割范围或者数据数量切割范围。
5.如权利要求4所述的装置,其特征在于,所述多种数据切割范围包括至少三种不同大小的数据切割范围。
6.如权利要求4所述的装置,其特征在于,所述数据切割范围为窗口。
7.如权利要求2或3所述的装置,其特征在于,所述预设阈值为0.3。
8.一种电子设备,包括存储器、处理器,其特征在于,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现:
从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;
通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;
利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;
根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;
根据所述脑氧合指数COx散点图,确定血压调控范围;
所述根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图包括:
获取所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数与所述每种数据切割范围对应的权重矩阵的乘积,获得所述每种数据切割范围对应的第一结果矩阵;
所述利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数包括:
计算所述每种数据切割范围对应的第一结果矩阵与所述每种数据切割范围对应的预设系数的乘积,获得所述每种数据切割范围对应的第二结果矩阵,其中,多种数据切割范围中的每种数据切割范围对应的预设系数的和为1;
将所述多种数据切割范围一一对应的多个第二结果矩阵相加,获得所述脑氧合指数COx散点图;
其中,所述多种数据切割范围用于指征所述TOI信号和所述MAP信号的时域相关性,所述权重矩阵用于对所述多种数据切割范围对应的皮尔逊相关系数进行综合以得到兼顾信号低频、中频、高频部分的COx散点图。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现:
从源数据库中读取第一MAP信号和第一TOI信号;
通过插值的方式将所述第一MAP信号的采样频率和所述第一TOI信号的采样频率均设置为预设采样频率,获得采样频率为所述预设采样频率的第二MAP信号和第二TOI信号;
利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数;
根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图;
根据所述脑氧合指数COx散点图,确定血压调控范围;
所述根据所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数,获取脑氧合指数COx散点图包括:
获取所述多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算出的所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数与所述每种数据切割范围对应的权重矩阵的乘积,获得所述每种数据切割范围对应的第一结果矩阵;
所述利用多种数据切割范围中的每种数据切割范围计算所述第二MAP信号和所述第二TOI信号的皮尔逊相关系数包括:
计算所述每种数据切割范围对应的第一结果矩阵与所述每种数据切割范围对应的预设系数的乘积,获得所述每种数据切割范围对应的第二结果矩阵,其中,多种数据切割范围中的每种数据切割范围对应的预设系数的和为1;
将所述多种数据切割范围一一对应的多个第二结果矩阵相加,获得所述脑氧合指数COx散点图;
其中,所述多种数据切割范围用于指征所述TOI信号和所述MAP信号的时域相关性,所述权重矩阵用于对所述多种数据切割范围对应的皮尔逊相关系数进行综合以得到兼顾信号低频、中频、高频部分的COx散点图。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104703534A (zh) * | 2012-08-28 | 2015-06-10 | 弗雷泽纽斯医疗保健控股有限公司 | 通过测量相对血容量、血压和心率来检测透析中病态事件的指示的方法 |
CN105705151A (zh) * | 2013-07-17 | 2016-06-22 | 低温药理Kf有限公司 | 一种用于治疗出血、休克和脑损伤的方法 |
TW201907965A (zh) * | 2017-07-12 | 2019-03-01 | 英屬開曼群島商怡忠國際有限公司 | 體外生命支持系統 |
CN110064086A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-07-30 | 暨南大学 | 一种血液透析过程中超滤监测方法 |
CN111902078A (zh) * | 2017-12-20 | 2020-11-06 | 爱德华兹生命科学公司 | 使用组织血氧饱和度和血压的自动调节系统及方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011057084A2 (en) * | 2009-11-05 | 2011-05-12 | Somanetics Corporation | Cerebral autoregulation indices |
US20170181649A1 (en) * | 2015-12-28 | 2017-06-29 | Amiigo, Inc. | Systems and Methods for Determining Blood Pressure |
US11419558B2 (en) * | 2017-05-24 | 2022-08-23 | Covidien Lp | Determining a limit of autoregulation |
-
2020
- 2020-12-31 CN CN202011626668.9A patent/CN112826463B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104703534A (zh) * | 2012-08-28 | 2015-06-10 | 弗雷泽纽斯医疗保健控股有限公司 | 通过测量相对血容量、血压和心率来检测透析中病态事件的指示的方法 |
CN105705151A (zh) * | 2013-07-17 | 2016-06-22 | 低温药理Kf有限公司 | 一种用于治疗出血、休克和脑损伤的方法 |
TW201907965A (zh) * | 2017-07-12 | 2019-03-01 | 英屬開曼群島商怡忠國際有限公司 | 體外生命支持系統 |
CN111902078A (zh) * | 2017-12-20 | 2020-11-06 | 爱德华兹生命科学公司 | 使用组织血氧饱和度和血压的自动调节系统及方法 |
CN110064086A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-07-30 | 暨南大学 | 一种血液透析过程中超滤监测方法 |
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