CN115064264B - 基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的方法及系统，涉及医疗技术领域。本发明通过将超声探头固定在被测人员身上的方式，实时采集被测人员的胃窦及肠系膜上动脉血流变化情况，根据采集的超声图像实时与标准图像对比以便校正超声探头的位置与角度，得到标准的胃窦短轴切面。如被测人员体位变化，提示医护人员对应调整超声探头的固定位置，确保后续监测得到的超声图像的合格率及胃窦和肠系膜上动脉血流变化的准确度，动态展示胃窦运动、胃窦面积、胃窦壁厚度及血流的趋势图表，根据不同胃窦运动表现形式结合胃窦运动指数的变化对被测人员胃肠功能进行评估，辅助医生对被测人员胃肠功能状态做出准确地判断，从而指导临床治疗。

Description

基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的方法及系统

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，更具体地说涉及一种基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的方法及系统。

背景技术

胃肠道被认为是重症人员多器官功能障碍的发动机，重症人员出现胃肠功能障碍将影响肠内营养实施、增加反流误吸风险、延长住院时间甚至影响预后。同样，临床各种疾病、焦虑情绪、抑郁、腹部术后等等也会影响胃肠道功能从而表现出不同的胃肠运动节律，且当患者出现休克、大剂量使用血管活性药物、肠内营养等等因素均可影响胃肠道血流速度及阻力变化，从而影响患者胃肠功能。因此，早期对患者胃肠功能、运动节律及血流进行评估，并指导针对性早期干预对于改善患者胃肠功能、改善预后显得尤为重要，对于重症人员而言更甚。

目前，临床工作中多根据回抽胃液评估胃残余量（gastric residual volume，GRV）、听诊肠鸣音、评估恶心、呕吐、腹痛、腹胀、腹泻等症状来判断胃肠功能。但是通过回抽胃液评估胃残余量判断患者胃肠功能，受胃管深度、位置和患者体位等影响，从而导致GRV并不能准确反应患者胃肠功能，且反复操作增加护士的工作量。重症患者大多使用镇静药物或昏迷，恶心、呕吐与腹部不适感等主观指标并不适用；听诊肠鸣音亦依赖于医务人员的经验。

可见临床上急需简单、安全、科学且客观的适用于患者的胃肠功能及运动节律监测和评估的手段。

随着重症超声的发展，经过培训的医护人员通过胃窦单切面法可以定性和定量准确地评估胃肠内容物、胃残余量以及监测胃肠动力，动态的进行个体化肠内营养方案的调整。可应用胃肠道超声联合多种方式引导重症患者鼻肠管置入，同时持续观察肠内营养的并发症。多普勒超声可以通过监测肠系膜上动脉血流速度及阻力指数反应胃肠血流灌注情况，可视化评估胃肠道结构、厚度、运动等情况。

赵明熙、孙建华、李若祎、侯锦、李尊柱、罗红波、奉爱萍、李欣、李奇等发表在《护理学报》2021年1月第28卷第1期中的“床旁超声在重症患者肠内营养的应用进展”文章中指出，床旁超声打破了传统护理模式的局限性，使得能够可视化、可量化评估胃肠道，科学地制定与实施肠内营养方案，实时地监测效果与并发症。

上述研究中，仍有些研究处于探索阶段，需要对医护人员应用床旁超声评估胃肠道进行规范化培训，也需要将零碎的步骤整合，形成以医护人员为主导的，系统化、流程化的超声目标导向性重症患者应用方案。

上述方案中，采用手动方法测量胃窦横截面积，即医生或护士手动标出胃窦区域的长短轴并用椭圆面积近似，或者医生或护士手动描出胃窦边界获得胃窦面积。然而，这种操作对医生或护士的操作要求比较高，需要比较精确的标记，容易误操作，而且耗时较长。

上述现有技术，均是需要医生或护士定期或不定期主动通过超声仪器对重症患者进行超声监测，从而才可以得到患者的胃窦变化情况，做出有针对性的处理。这种方式过于被动，无法做到对患者的实时监测，而目前医护资源缺乏，没有条件指定一名医生或护士实时对患者进行检查。此外，对于重症患者而言，由于各种原因导致应激、休克存在、使用大剂量血管活性药物等可能导致患者胃肠道血流动力学改变，从而导致胃肠道缺血缺氧，超声可以发现胃窦运动减弱、胃窦壁增厚或变薄、肠系膜上动脉流速及阻力指数变化等改变。对于自主神经功能紊乱、焦虑、抑郁或功能性肠病、预激综合征等患者胃肠道表现出非规律的运动形式。每一位患者的疾病不同，其胃肠功能及运动节律变化也是不相同的，若定期对患者的胃肠进行超声检测，则一部分胃肠功能变化情况无法被监测到，而这些被漏掉的胃肠功能变化情况，则会影响到医生对患者病情变化的判断，不利于对患者的治疗。

因此，亟需一种可以对胃肠功能、胃肠道血流灌注及运动节律进行实时监测评估的方法及系统，以实时监测被测人员胃窦面积、运动表现形式、血流变化情况，以便医生可以及时根据被测人员的胃窦运动及血流变化情况做出相应的处置。

发明内容

为了克服上述现有技术中存在的缺陷和不足，本发明提供了一种基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的方法及系统，本发明的发明目的在于解决上述现有技术中无法对胃肠功能进行实时监测，一部分胃肠功能变化情况无法被监测到，这些被漏掉的胃肠功能变化情况，会影响到医生对被测人员病情变化的判断，不利于对被测人员的处置的问题；且不同被测人员不同的疾病状态，胃窦运动及肠系膜上动脉可能表现出不同的表现模式，反应被测人员不同的胃肠功能状态，后续治疗亦不相同。本发明通过将超声探头固定在被测人员身上的方式，实时采集被测人员的胃窦及肠系膜上动脉血流变化情况，根据采集的超声图像实时与标准图像对比以便校正超声探头的位置与角度，从而得到标准的胃窦短轴切面。如被测人员体位变化，提示医护人员对应调整超声探头的固定位置，以确保后续监测得到的超声图像的合格率及胃窦和肠系膜上动脉血流变化的准确度，以动态展示胃窦运动、胃窦面积、胃窦壁厚度及血流的趋势图表，根据不同胃窦运动表现形式结合胃窦运动指数的变化对被测人员胃肠功能进行评估，辅助医生对被测人员胃肠功能状态做出准确地判断，从而指导临床治疗。

实现本发明的具体思路是：将超声探头固定置于被测人员上腹正中剑突部位，实时采集被测人员胃窦及肠系膜上动脉连续多个运动周期的图像；对采集到的超声图像进行预处理，判断预处理后的图像是否为合格图像，若设定采集到的超声图像合格率达到设定合格率阈值，则说明采集位置正确，若未达到设定合格率阈值，则重新调整探头位置；探头位置正确后，对预处理后的图像进行分类和参数计算，计算得到合格图像中的胃窦收缩及舒张期面积、胃窦壁厚度，得到随时间变化的胃窦面积及厚度变化波形图，计算得出胃窦运动指数，同时实时记录肠系膜上动脉血流，根据多普勒原理计算得到肠系膜上动脉峰流速及阻力指数，得到随时间变化的肠系膜上动脉血流速度和阻力指数变化的波形图。根据胃窦面积变化及胃窦壁厚度变化曲线的波形的稳定性、节律规则性、厚度、峰峰值、肠系膜上动脉血流速度及阻力指数参数，经胃窦运动分为不同的运动表现模式。不同的胃窦运动表现模式反应了被测人员不同的胃肠功能状态，亦将导向不同的治疗方向，因此，将胃窦运动不同表现形式结合胃窦运动指数与设定胃窦运动指数阈值进行对比，根据对比结果对被测人员胃肠功能进行评估。

为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明是通过下述技术方案实现的。

本发明第一方面提供了一种基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的方法，该方法包括以下步骤：

S1、将超声探头固定置于被测人员身上，实时采集被测人员胃窦切面连续多个运动周期的胃窦切面超声图像；

S2、对采集到的胃窦切面连续多个运动周期的胃窦切面超声图像逐帧进行图像数据预处理；

S3、根据设定采集时间周期内经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率，判定超声探头位置是否准确，若合格率不符合要求则重新调整超声探头位置，直至设定采集时间周期内经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率达到要求；

S4、从经图像数据预处理后的合格胃窦切面超声图像中确定出胃窦区域及肠系膜上动脉区域；并从确定的胃窦区域中计算得到胃窦动态参数数据；同时利用多普勒原理从合格胃窦切面超声图像中计算得到肠系膜上动脉峰流速及阻力指数；

S5、实时记录连续设定时间段内的胃窦动态参数数据和肠系膜上动脉峰流速及阻力指数；根据胃窦动态参数数据中的胃窦面积数据生成随时间变化的胃窦面积、胃窦壁厚度、肠系膜上动脉血流速度及阻力指数波形图；

根据不同胃窦面积、胃窦壁厚度变化波形图的稳定性、周期性、节律规则性、峰峰值范围和胃窦壁厚度，以及肠系膜上动脉血流速度及阻力指数对胃窦运动形式进行分类；所述峰峰值是指设定时间段内胃窦最大面积与最小面积的差值；

根据胃窦运动形式的分类结果，及该分类结果对应的胃窦运动指数对被测人员胃肠功能进行评估。

进一步优选的，S5步骤中，根据胃窦运动形式的分类结果及该分类结果对应的胃窦运动指数对胃窦运动形式进行分级，当胃窦运动表现形式的分级结果与设定级别阈值不一致时，则发出报警。

更进一步优选的，S5步骤中，根据胃窦运动形式的分类结果及该分类结果对应的胃窦运动指数，与该分类结果对应的胃窦运动指数阈值范围进行比较，当胃窦运动指数超出胃窦运动指出阈值范围，则发出报警。

进一步优选的，S5步骤中，胃窦运动形式的分类包括但不限于以下六类分类结果，即A型、B型、C型、D型、E型和F型；

其中，A型为正常稳定型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值正常，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度及阻力指数正常；

B型为平坦变薄型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值下降，胃窦壁厚度变薄且分层不正常，肠系膜上动脉血流速度增快及阻力指数升高；

C型为平坦增厚型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值下降，胃窦壁厚度增厚且分层不正常，肠系膜上动脉血流速度增快及阻力指数升高；

D型为激进型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值升高，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度及阻力指数正常或下降；

E型为不规律型，具体是指，胃窦收缩舒张节律不规则，胃窦面积变化波形不稳定，峰峰值不规则，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度及阻力指数正常；

F型为规则激进型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值间断正常或激进，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度正常及阻力指数正常。

需要说明的是：上述的节律规则是指胃窦面积随时间变化曲线波形表现为规则的正弦波形；上述的胃窦面积变化波形稳定是指在指定时间内胃窦面积变化曲线的波峰位于同一水平线上，波谷位于同一水平线上；同时也代表峰峰值固定。

进一步优选的，S5步骤中，根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成相应的控制指令并向相关设备发出对应的控制指令。

更进一步优选的，S5步骤中，根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成对营养泵的控制指令，并将生成的控制指令发送至营养泵控制端，营养泵控制端根据接收到的控制指令调整被测人员当天肠内营养输注速度。

更进一步优选的，若胃窦运动形式的分类为A型，则生成加量肠内营养泵输入速度的控制指令；

若胃窦运动形式的分类为B型，提示胃肠道缺血，生成减量肠内营养泵输入速度并发出一级报警信息，提示临床医生评估胃肠道缺血风险及反流误吸风险；

若胃窦运动形式的分类为C型，则提示胃肠道淤血，生成减量肠内营养泵输入速度并发出二级报警信息，提示临床医生评估胃肠道淤血风险及反流误吸风险；

若胃窦运动形式的分类为D型，提示胃肠高动力，生成减量肠内营养泵输入速度或增加镇痛镇静药物泵速的控制指令，并发出三级报警信息，提示临床医生评估全身炎症反应、应激、肠梗阻、反流等风险；

若胃窦运动形式的分类为E型，提示消化道溃疡、神经官能症或抑郁情绪，生成根据胃窦运动规律调整进食周期的控制指令；并发出四级报警信息，提示临床医生评估被测人员溃疡风险、自主神经功能紊乱、抑郁焦虑情绪状态。

进一步的，若胃窦运动指数小于0.4，则生成将营养泵输注速度调整为20ml/h~30ml/h的控制指令；若胃窦运动指数为0.4~0.8，则生成将营养泵输注速度调整为40ml/h~60ml/h的控制指令；若胃窦运动指数大于0.8，则生成将营养泵输注速度调整为大于70ml/h的控制指令。

更进一步优选的，S5步骤中，根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成对药物泵的控制指令，并将生成的控制指令发送至药物泵控制端，药物泵控制端根据接收到的控制指令调整胃肠动力药的加量或减量。

更进一步优选的，若胃窦运动形式的分类为D型，提示胃肠高动力，生成减量胃肠动力药或加量镇痛镇静药物泵速的控制指令，并发出三级报警信息；

若胃窦运动形式的分类为E型，提示消化道溃疡、神经官能症、自主神经功能紊乱或抑郁情绪，生成根据胃窦运动规律调整肠内营养泵输入速度的控制指令；并发出四级报警信息，提示临床医生评估被测人员溃疡风险、情绪状态；

进一步的，若胃窦运动指数小于0.4则生成加量胃肠动力药的控制指令；若胃窦运动指数大于0.8则生成减量胃肠动力药或加量肠内营养速度的控制指令。

进一步优选的，S4步骤是将合格胃窦切面超声图像输入到图像分割模型中，从图像分割模型输出的图像分割结果中确定出胃窦区域及肠系膜上动脉区域。

所述胃窦动态参数数据是通过下述方式获取得到的：

收集连续n*T时间内的合格胃窦切面超声图像的图像分割结果，在一个时间周期T内记录一次胃窦最大面积和胃窦最小面积，胃窦面积及胃窦壁厚度均根据图像分割结果中识别到的胃窦区域计算得到的；

记录一个时间周期T内胃窦收缩次数，计算连续n个时间周期T的胃窦收缩频率的平均值ACF；

根据一个时间周期T内记录的胃窦最大面积和胃窦最小面积，计算连续n个时间周期T内的平均舒张面积和平均收缩面积；

从而计算胃窦面积变化、胃窦收缩幅度ACA和胃窦运动指数MI，计算公式如下：

；

；

。

更进一步优选的，以T=2min为一个时间周期，连续收集n=3，6分钟内合格胃窦切面超声图像的图像分割结果数据，以计算胃窦面积变化、胃窦收缩幅度ACA和胃窦运动指数MI。

上述S3步骤对设定采集时间周期内的经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率的判断，贯穿整个评估过程，当评估过程中，被测人员体位发生变化，导致采集到的胃窦切面超声图像的合格率不满足要求，则重新调整超声探头位置。

进一步优选的，所述S3步骤具体是，对图像数据预处理后的胃窦切面超声图像与金标准胃窦切面超声图像进行对比，判断图像数据预处理后的胃窦切面超声图像是否合格；

若设定采集时间周期内的连续胃窦切面超声图像的合格率达到设定合格率阈值，则表示超声探头位置正确；

若设定采集时间周期内的连续胃窦切面超声图像的合格率未达到设定合格率阈值，则重新调整探头的固定位置；直至设定采集时间周期内的连续胃窦切面超声图像的合格率达到设定合格率阈值。

更进一步优选的，S3步骤中，将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像输入到图像分类模型中，经图像分类模型的分类，将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像分类为合格图像和不合格图像。

更进一步优选的，S3步骤中，所述的金标准超声图像是指胃窦切面超声图像中可以清晰的显示处胃窦、腹主动脉、肠系膜上动脉和肝左叶的轮廓。

进一步优选的，S2步骤中，图像数据预处理包括图像降噪处理和图像数据增强处理。

更进一步的，所述图像数据增强处理包括旋转和缩放处理、高斯加噪处理、高斯模糊处理、亮度和对比度处理和低分辨率仿真处理。

本发明第二方面提供了一种基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，该系统包括：

超声探头，用于固定置于被测人员身上，实时采集被测人员胃窦切面连续多个运动周期的胃窦切面超声图像；

超声图像获取模块，用于与超声探头建立数据连接，实时接收超声探头采集的被测人员胃窦切面连续多个运动周期的超声图像；

超声图像预处理模块，用于对采集到的胃窦切面连续多个运动周期的胃窦切面超声图像逐帧进行图像数据预处理；

图像分类模块，用于将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像进行分类，将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像分类为合格图像和不合格图像；

图像质控模块，根据图像分类模块的分类结果，计算设定采集时间周期内经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率，判定超声探头位置是否准确，若合格率不符合要求则重新调整超声探头位置，直至设定采集时间周期内经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率达到要求；

图像分割模块，用于从经图像数据预处理后的合格胃窦切面超声图像中确定出胃窦区域及肠系膜上动脉区域；并从确定的胃窦区域中计算得到胃窦动态参数数据；

超声图像处理模块，用于利用多普勒原理从合格胃窦切面超声图像中计算得到肠系膜上动脉峰流速及阻力指数；

胃肠功能评估模块，用于实时记录连续设定时间段内的胃窦动态参数数据和肠系膜上动脉峰流速及阻力指数；根据胃窦动态参数数据中的胃窦面积数据生成随时间变化的胃窦面积、胃窦壁厚度、肠系膜上动脉血流速度及阻力指数的波形图；

根据不同胃窦面积、胃窦壁厚度变化波形图的稳定性、周期性、节律规则性、峰峰值范围和胃窦壁厚度，以及肠系膜上动脉血流速度及阻力指数对胃窦运动形式进行分类；所述峰峰值是指设定时间段内胃窦最大面积与最小面积的差值；

根据胃窦运动形式的分类结果，及该分类结果对应的胃窦运动指数对被测人员胃肠功能进行评估。

还包括报警模块，根据胃窦运动形式的分类结果及该分类结果对应的胃窦运动指数对胃窦运动形式进行分级，当胃窦运动表现形式的分级结果与设定级别阈值不一致时，则发出报警；

根据胃窦运动形式的分类结果及该分类结果对应的胃窦运动指数，与该分类结果对应的胃窦运动指数阈值范围进行比较，当胃窦运动指数超出胃窦运动指出阈值范围，则发出报警。

还包括显示模块，用于显示胃肠功能评估模块得到的胃窦面积变化波形图、胃窦运动形式的分类结果和/或胃窦运动表现形式的分级结果。

还包括指令生成模块，用于根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成相应的控制指令并向相关设备发出对应的控制指令，并将生成的控制指令显示在显示模块上。

更进一步优选的，所述指令生成模块根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成对营养泵的控制指令，并将生成的控制指令发送至营养泵控制端，营养泵控制端根据接收到的控制指令调整被测人员当天肠内营养输注速度。

更进一步优选的，所述指令生成模块根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成对药物泵的控制指令，并将生成的控制指令发送至药物泵控制端，药物泵控制端根据接收到的控制指令调整胃肠动力药的加量或减量。

与现有技术相比，本发明所带来的有益的技术效果表现在：

1、本发明通过将探头固定在被测人员身体上的方式，实时采集被测人员的胃窦变化情况，根据采集的超声图像得到被测人员体位是否发生变化，从而提醒操作人员对应调整探头的固定位置，以确保后续检测得到的图像的合格率及胃窦变化的准确度，以动态展示胃窦面积及胃窦壁厚度变化趋势图表及肠系膜上动脉流速及阻力指数变化趋势表，根据胃窦运动表现形式（胃窦运动分型）辅助医生对被测人员胃肠功能情况做出准确地判断，指导肠内营养实施、胃肠动力药物调整、误吸风险评估、胃肠道缺血或淤血风险评估、进食周期及速度调整等。

2、本发明的评估方法中根据设定采集时间周期（一般为1min或者是2min）内的胃窦切面超声图像合格率，对实时采集的超声图像进行质量控制处理，若被测人员体位发生变化，则会影响到采集到的超声图像的图像质量；护士或医生不能一直守在被测人员身边，若不能及时发现被测人员的体位变化，则会影响到后续的胃肠功能评估的结果。本发明中通过对胃窦切面超声图像合格率的判断，可以监测到被测人员体位变化，当被测人员体位变化之后影响到超声图像的采集质量时，就可以发出相应的提示，使得临床医生或护士可以注意到被测人员的超声图像质量变化，从而提示临床医生或护士调整超声探头位置，以确保采集到的超声图像的质量，保障后续的胃肠功能评估的结果更具参考性。

3、本发明中“实时记录连续设定时间段内的胃窦动态参数数据，生成胃窦面积随时间变化波形图；根据胃窦面积变化波形图不同类型（不同表现模式）对应不同的病症，帮助临床医师对被测人员身体情况做出判断。例如了解植物神经系统功能紊乱、辅助胃肠道疾病的判断、辅助早期发现胃肠道缺血或淤血、早期发现全身应激在胃肠道的表现、指导肠内营养实施、指导进食周期及进食量以及治疗效果的评价，并同步指导健康管理、反映其他系统疾病对胃肠的影响等。胃肠功能评价以信息输出方式输出评价结果、状态。

4、本发明的评估系统中，图像分类模块和图像分割模块可同时对超声图像数据预处理模块中预处理后的胃窦切面超声图像进行处理，可以提高图像处理效率；相较于先进行图像分类之后，再将合格图像进行图像分割的方式相比，二者同时进行，从二者的结果中直接进行匹配筛选，效率更快，时间更短。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明对胃肠功能及运动节律进行实时评估的方法流程图；

图2为本发明对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统框架图；

图3为本发明中不合格的胃窦超声图像；

图4为本发明中标准的胃窦超声图像；

图5为本发明中图像分割确定胃窦区域的超声图像；

图6为本发明中胃窦面积随时间变化曲线波形节律规则示意图；

图7为本发明中胃窦面积随时间变化曲线波形节律不规则示意图；

图8为本发明中胃窦面积随时间变化曲线波形稳定示意图；

图9为本发明中胃窦面积随时间变化曲线波形不稳定示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明说明书附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

作为本发明一较佳实施例，参照说明书附图1所示，本实施例公开了一种基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的方法，该方法包括以下步骤：

S1、将超声探头固定置于被测人员身上，实时采集被测人员胃窦切面连续多个运动周期的胃窦切面超声图像；

S2、对采集到的胃窦切面连续多个运动周期的胃窦切面超声图像逐帧进行图像数据预处理；

S3、根据设定采集时间周期内经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率，判定超声探头位置是否准确，若合格率不符合要求则重新调整超声探头位置，直至设定采集时间周期内经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率达到要求；

S4、从经图像数据预处理后的合格胃窦切面超声图像中确定出胃窦区域及肠系膜上动脉区域；并从确定的胃窦区域中计算得到胃窦动态参数数据；同时利用多普勒原理从合格胃窦切面超声图像中计算得到肠系膜上动脉峰流速及阻力指数；

S5、实时记录连续设定时间段内的胃窦动态参数数据和肠系膜上动脉峰流速及阻力指数；根据胃窦动态参数数据中的胃窦面积数据生成随时间变化的胃窦面积、胃窦壁厚度、肠系膜上动脉血流速度及阻力指数波形图；

根据不同胃窦面积、胃窦壁厚度变化波形图的稳定性、周期性、节律规则性、峰峰值范围和胃窦壁厚度，以及肠系膜上动脉血流速度及阻力指数对胃窦运动形式进行分类；所述峰峰值是指设定时间段内胃窦最大面积与最小面积的差值；

根据胃窦运动形式的分类结果，及该分类结果对应的胃窦运动指数对被测人员胃肠功能进行评估。

实施例2

作为本发明又一较佳实施例，本实施例是上述实施例1中S5步骤的具体实施方式的阐述，具体的，作为本实施例的一种实施方式，S5步骤中，根据胃窦运动形式的分类结果及该分类结果对应的胃窦运动指数对胃窦运动形式进行分级，当胃窦运动表现形式的分级结果与设定级别阈值不一致时，则发出报警。

作为本实施例的又一种实施方式，S5步骤中，根据胃窦运动形式的分类结果及该分类结果对应的胃窦运动指数，与该分类结果对应的胃窦运动指数阈值范围进行比较，当胃窦运动指数超出胃窦运动指出阈值范围，则发出报警。

作为本实施例的又一种实施方式，S5步骤中，胃窦运动形式的分类包括但不限于以下六类分类结果，即A型、B型、C型、D型、E型和F型；

其中，A型为正常稳定型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值正常，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度及阻力指数正常；

B型为平坦变薄型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值下降，胃窦壁厚度变薄且分层不正常，肠系膜上动脉血流速度增快及阻力指数升高；

C型为平坦增厚型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值下降，胃窦壁厚度增厚且分层不正常，肠系膜上动脉血流速度增快及阻力指数升高；

D型为激进型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值升高，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度及阻力指数正常或下降；

E型为不规律型，具体是指，胃窦收缩舒张节律不规则，胃窦面积变化波形不稳定，峰峰值不规则，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度及阻力指数正常；

F型为规则激进型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值间断正常或激进，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度正常及阻力指数正常。

需要说明的是：上述的节律规则是指胃窦面积随时间变化曲线波形表现为规则的正弦波形，如图6所示，为节律规则波形，如图7所示，为节律不规则波形；上述的胃窦面积变化波形稳定是指在指定时间内胃窦面积变化曲线的波峰位于同一水平线上，波谷位于同一水平线上；同时也代表峰峰值固定，如图8所示，为波形稳定示意图，如图9所示，为波形不稳定示意图。

实施例3

作为本发明又一较佳实施例，本实施例是上述实施例1和实施例2中根据胃窦运动形式的分类结果，及该分类结果对应的胃窦运动指数对胃肠功能进行评估的具体实施方式。

在本实施例中，本发明中根据胃窦运动形式的分类结果，及该分类结果对应的胃窦运动指数对被测人员胃肠功能进行评估的具体实施方式并不限定与下述具体实施方式，根据实施例1的评估方法，本领域技术人员可根据实际情况对评估实施方式作出相应的调整，本实施例中列举处的实施方式，仅仅作为举例说明。

作为本实施例的一种实施方式，S5步骤中，根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成相应的控制指令并向相关设备发出对应的控制指令。

更进一步优选的，S5步骤中，根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成对营养泵的控制指令，并将生成的控制指令发送至营养泵控制端，营养泵控制端根据接收到的控制指令调整被测人员当天肠内营养输注速度。

具体的，若胃窦运动形式的分类为B型，提示胃肠道缺血，生成减量肠内营养泵输入速度并发出一级报警信息，提示临床医生评估胃肠道缺血风险及反流误吸风险；

若胃窦运动形式的分类为C型，则提示胃肠道淤血，生成减量肠内营养泵输入速度并发出二级报警信息，提示临床医生评估胃肠道淤血风险及反流误吸风险；

若胃窦运动形式的分类为D型，提示胃肠高动力，生成减量肠内营养泵输入速度或增加镇痛镇静药物泵速的控制指令，并发出三级报警信息，提示临床医生评估全身炎症反应、应激、肠梗阻、反流等风险；

若胃窦运动形式的分类为E型，提示消化道溃疡、神经官能症或抑郁情绪，生成根据胃窦运动规律调整进食周期的控制指令；并发出四级报警信息，提示临床医生评估被测人员溃疡风险、自主神经功能紊乱、抑郁焦虑情绪状态。

进一步的，若胃窦运动指数小于0.4，则生成将营养泵输注速度调整为20ml/h~30ml/h的控制指令；若胃窦运动指数为0.4~0.8，则生成将营养泵输注速度调整为40ml/h~60ml/h的控制指令；若胃窦运动指数大于0.8，则生成将营养泵输注速度调整为大于70ml/h的控制指令。

作为本实施例的又一种实施方式，S5步骤中，根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成对药物泵的控制指令，并将生成的控制指令发送至药物泵控制端，药物泵控制端根据接收到的控制指令调整胃肠动力药的加量或减量。

具体的，若胃窦运动形式的分类为D型，提示胃肠高动力，生成减量胃肠动力药或加量镇痛镇静药物泵速的控制指令，并发出三级报警信息；

若胃窦运动形式的分类为E型，提示消化道溃疡、神经官能症、自主神经功能紊乱或抑郁情绪，生成根据胃窦运动规律调整肠内营养泵输入速度的控制指令；并发出四级报警信息，提示临床医生评估被测人员溃疡风险、情绪状态；

进一步的，若胃窦运动指数小于0.4则生成加量胃肠动力药的控制指令；若胃窦运动指数大于0.8则生成减量胃肠动力药或加量肠内营养速度的控制指令。

实施例4

作为本发明又一较佳实施例，本实施例是上述实施例1中S4步骤的具体实施方式的阐述，具体的，S4步骤是将合格胃窦切面超声图像输入到图像分割模型中，从图像分割模型输出的图像分割结果中确定出胃窦区域及肠系膜上动脉区域。

作为本实施例的一种实施方式，对合格胃窦切面超声图像进行图像分割，从而确定胃窦区域及肠系膜上动脉区域。图像分割的方法可以是基于深度学习、或者传统机器学习的分割方法。

其中，深度学习的检测方法可以为基于FCN 、U-Net、RCNN 、YOLO 、Inception、ResNet、DenseNet等的CNN模型。示例性地，可以将合格胃窦切面超声图像输入至CNN模型获取输出，该输出包括胃窦区域和肠系膜上动脉区域。

其中，传统机器学习方法包括特征提取方法和分割方法，特征提取方法可为CNN模型或PCA、HOG、LDA等传统方法，分割方法可为FCM、SVM、ACM等方法。

在另一个实施方式中，可以对合格胃窦切面超声图像进行识别，从而确定出胃窦区域边界上的多个点；基于多个点进行坐标插值，确定出多个点所在的胃窦区域边界，进而确定出胃窦区域。

示例性地，可以采用深度学习模型对合格胃窦切面超声图像进行识别，从而回归出边界上的多个点。

其中，坐标插值的方式可以例如线性插值、样条曲线插值、多项式插值等，本申请对此不限定。

在另一个实施方式中，可以对合格胃窦切面超声图像进行识别，从而确定出胃窦区域边界上的多个点；将多个点进行曲线拟合，从而确定出胃窦区域。

示例性地，可以采用深度学习模型对合格胃窦切面超声图像进行识别，从而回归出边界上的多个点。

其中，曲线拟合的方式可以是二次曲线拟合方式，作为一例，可以通过椭圆拟合方式确定胃窦区域，也就是说，通过曲线拟合所确定的胃窦区域是椭圆形状的。

在一个实施方式中，如果所确定的胃窦区域是椭圆形的，则可以计算椭圆的面积并作为胃窦区域的面积。

假设椭圆的长轴为a，短轴为b，则该椭圆的面积为π×a×b/4。

在另一实施方式中，可以基于胃窦区域确定相互垂直的长轴和短轴，并根据相互垂直的长轴和短轴来确定面积。

示例性地，可以确定胃窦区域的边界上任意两点的线段中最长的一条为长轴；基于长轴确定短轴，其中短轴与长轴相互垂直并且短轴所在的线段的两个端点位于胃窦区域的边界上。

例如，可以将连接胃窦区域的边界上两点并与长轴的中垂线重合的线段确定为短轴。或者，例如，将连接胃窦区域的边界上两点并与长轴垂直的线段中最长的一条确定为短轴。

可见，长轴的两端在胃窦区域的边界上，短轴的两端也在胃窦区域的边界上，长轴和短轴相互垂直，因此，长轴和短轴将胃窦区域划分为四个子区域。那么进一步地，可以计算四个子区域中每个子区域的面积，并将四个子区域的面积之和作为胃窦区域的面积。

作为一例，可以根据与子区域关联的半长轴和半短轴，拟合得到四分之一椭圆，并将四分之一椭圆的面积作为子区域的面积。

假设长轴长度为a，短轴长度为b。短轴将长轴分为两段，长度分别为a1和a2，且a1+a2＝a。长轴将短轴分为两段，长度分别为b1和b2，且b1+b2＝b。那么四个子区域的面积分别为π×a1×b1/4，π×a1×b2/4，π×a2×b1/4和π×a2×b2/4。从而通过求和可以得到胃窦区域的面积。

在另一实施方式中，可以基于胃窦区域中所包含的像素点的数量来确定胃窦区域的面积。具体地，可以统计胃窦区域内的像素点的总数量；根据总数量以及单个像素点所代表的实际面积，确定胃窦区域的面积。

其中，单个像素点所代表的实际面积与超声装置的属性有关，例如，超声装置得到的超声图像的尺寸(宽度和高度)、分辨率等。假设统计得出的总数量为N0，单个像素点所代表的实际面积为A0，那么可以通过两者的乘积确定胃窦区域的面积为N0×A0。

作为一例，如图5所示，可以以线条形式标记出该胃窦区域和肠系膜上动脉区域的边界。例如，可以用线条描出合格胃窦切面超声图像中的胃窦区域的轮廓，其中，线条可以为实线或虚线或其他线型，并且本申请对线条的宽度、颜色、透明度等不限定，例如用户可以通过选择框进行自定义。

作为另一例，可以以蒙版形式覆盖该胃窦区域。可选地，可以将胃窦区域近似为椭圆形，并以蒙版形式覆盖该椭圆形。例如，可以用色块覆盖测量帧图像中的胃窦区域，并且本申请对色块的颜色、透明度、羽化程度等不限定，例如用户可以进行自定义。

作为再一例，可以以椭圆标注出该胃窦区域，且标记出椭圆长轴和椭圆短轴。例如，可以将胃窦区域近似为椭圆形，并用第一线条标记出椭圆的轮廓。第一线条可以为实线或虚线，并且第一线条的宽度、颜色、透明度等可以由用户自定义。例如，可以用第二线条标记出椭圆的长轴和短轴。第二线条可以为实线或虚线，并且第二线条的宽度、颜色、透明度等可以由用户自定义。并且可以理解的是，第一线条和第二线条可以具有相同或不同的形式，本申请对此不限定。

其中，可以基于训练数据集进行训练，从而得到该深度学习模型。训练数据集中可以包括多个样本，每个样本为带标记的超声图像。具体地，该超声图像中包括胃窦区域，且被标记出胃窦区域的面积。该深度学习模型的输入为超声图像，输出为胃窦区域的面积。该深度学习模型可以包括卷积层、反卷积层、池化层、全连接层等，本申请对此不限定。

可以理解的是，尽管上述实施例里中描述了确定合格胃窦切面超声图像中胃窦区域的面积的过程，实际上，可以针对任一帧图像通过类似的过程，确定任一帧图像中胃窦区域的面积。

作为本实施例的一种实施方式，所述胃窦动态参数数据是通过下述方式获取得到的：

收集连续n*T时间内的合格胃窦切面超声图像的图像分割结果，在一个时间周期T内记录一次胃窦最大面积和胃窦最小面积，胃窦面积及胃窦壁厚度均根据图像分割结果中识别到的胃窦区域计算得到的；

记录一个时间周期T内胃窦收缩次数，计算连续n个时间周期T的胃窦收缩频率的平均值ACF；

根据一个时间周期T内记录的胃窦最大面积和胃窦最小面积，计算连续n个时间周期T内的平均舒张面积和平均收缩面积；

从而计算胃窦面积变化、胃窦收缩幅度ACA和胃窦运动指数MI，计算公式如下：

；

；

。

更进一步的，以T=2min为一个时间周期，连续收集n=3，6分钟内合格胃窦切面超声图像的图像分割结果数据，以计算胃窦面积变化、胃窦收缩幅度ACA和胃窦运动指数MI。

实施例5

作为本发明又一较佳实施例，本实施例是对上述实施1中S3步骤的具体实施方式的阐述，具体的，上述S3步骤对设定采集时间周期内的经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率的判断，贯穿整个评估过程，当评估过程中，被测人员体位发生变化，导致采集到的胃窦切面超声图像的合格率不满足要求，则重新调整超声探头位置。

作为本实施例的一种实施方式，所述S3步骤具体是，对图像数据预处理后的胃窦切面超声图像与金标准胃窦切面超声图像进行对比，判断图像数据预处理后的胃窦切面超声图像是否合格；如图3所示，为不合格图像，如图4所示，为合格图像；

若设定采集时间周期内的连续胃窦切面超声图像的合格率达到设定合格率阈值，则表示超声探头位置正确；

若设定采集时间周期内的连续胃窦切面超声图像的合格率未达到设定合格率阈值，则重新调整探头的固定位置；直至设定采集时间周期内的连续胃窦切面超声图像的合格率达到设定合格率阈值。

作为本实施例的一种实施方式，S3步骤中，将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像输入到图像分类模型中，经图像分类模型的分类，将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像分类为合格图像和不合格图像。

其中图像分类的方法，可以为是基于深度学习、或者传统机器学习的分割方法。其中，深度学习的检测方法可以为基于FCN 、U-Net、RCNN 、YOLO 、Inception、ResNet、DenseNet等的CNN模型。传统机器学习方法包括特征提取方法和分类方法，特征提取方法可为CNN模型或PCA、HOG、LDA等传统方法，分类方法可为FCM、SVM、ACM等方法。

S3步骤中，所述的金标准超声图像是指胃窦切面超声图像中可以清晰的显示处胃窦、腹主动脉、肠系膜上动脉和肝左叶的轮廓。

实施例6

作为本发明的又一较佳实施例，本实施例是对实施例1中S2步骤的具体实施方式的阐述，具体的，S2步骤中，图像数据预处理包括图像降噪处理和图像数据增强处理。更进一步的，所述图像数据增强处理包括旋转和缩放处理、高斯加噪处理、高斯模糊处理、亮度和对比度处理和低分辨率仿真处理。

实施例7

作为本发明又一较佳实施例，参照说明书附图2所示，本实施例公开了一种基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，该系统包括：

超声探头，用于固定置于被测人员身上，实时采集被测人员胃窦切面连续多个运动周期的胃窦切面超声图像；

超声图像获取模块，用于与超声探头建立数据连接，实时接收超声探头采集的被测人员胃窦切面连续多个运动周期的超声图像；

超声图像预处理模块，用于对采集到的胃窦切面连续多个运动周期的胃窦切面超声图像逐帧进行图像数据预处理；

图像分类模块，用于将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像进行分类，将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像分类为合格图像和不合格图像；

图像质控模块，根据图像分类模块的分类结果，计算设定采集时间周期内经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率，判定超声探头位置是否准确，若合格率不符合要求则重新调整超声探头位置，直至设定采集时间周期内经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率达到要求；

图像分割模块，用于从经图像数据预处理后的合格胃窦切面超声图像中确定出胃窦区域及肠系膜上动脉区域；并从确定的胃窦区域中计算得到胃窦动态参数数据；

超声图像处理模块，用于利用多普勒原理从合格胃窦切面超声图像中计算得到肠系膜上动脉峰流速及阻力指数；

胃肠功能评估模块，用于实时记录连续设定时间段内的胃窦动态参数数据和肠系膜上动脉峰流速及阻力指数；根据胃窦动态参数数据中的胃窦面积数据生成随时间变化的胃窦面积、胃窦壁厚度、肠系膜上动脉血流速度及阻力指数的波形图；

根据不同胃窦面积、胃窦壁厚度变化波形图的稳定性、周期性、节律规则性、峰峰值范围和胃窦壁厚度，以及肠系膜上动脉血流速度及阻力指数对胃窦运动形式进行分类；所述峰峰值是指设定时间段内胃窦最大面积与最小面积的差值；

根据胃窦运动形式的分类结果，及该分类结果对应的胃窦运动指数对被测人员胃肠功能进行评估。

作为本实施例的一种实施方式，该系统进一步包括报警模块，根据胃窦运动形式的分类结果及该分类结果对应的胃窦运动指数对胃窦运动形式进行分级，当胃窦运动表现形式的分级结果与设定级别阈值不一致时，则发出报警；

根据胃窦运动形式的分类结果及该分类结果对应的胃窦运动指数，与该分类结果对应的胃窦运动指数阈值范围进行比较，当胃窦运动指数超出胃窦运动指出阈值范围，则发出报警。

作为本实施例的又一种实施方式，该系统进一步还包括显示模块，用于显示胃肠功能评估模块得到的胃窦面积变化波形图、胃窦运动形式的分类结果和/或胃窦运动表现形式的分级结果。

作为本实施例的又一种实施方式，该系统进一步还包括指令生成模块，用于根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成相应的控制指令并向相关设备发出对应的控制指令，并将生成的控制指令显示在显示模块上。

所述指令生成模块根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成对营养泵的控制指令，并将生成的控制指令发送至营养泵控制端，营养泵控制端根据接收到的控制指令调整被测人员当天肠内营养输注速度。

所述指令生成模块根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成对药物泵的控制指令，并将生成的控制指令发送至药物泵控制端，药物泵控制端根据接收到的控制指令调整胃肠动力药的加量或减量。

Claims (17)

1.基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：该系统包括

超声探头，用于固定置于被测人员身上，实时采集被测人员胃窦切面连续多个运动周期的胃窦切面超声图像；

超声图像获取模块，用于与超声探头建立数据连接，实时接收超声探头采集的被测人员胃窦切面连续多个运动周期的超声图像；

超声图像预处理模块，用于对采集到的胃窦切面连续多个运动周期的胃窦切面超声图像逐帧进行图像数据预处理；

图像分类模块，用于将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像进行分类，将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像分类为合格图像和不合格图像；

图像质控模块，根据图像分类模块的分类结果，计算设定采集时间周期内经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率，判定超声探头位置是否准确，若合格率不符合要求则重新调整超声探头位置，直至设定采集时间周期内经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率达到要求；

图像分割模块，用于从经图像数据预处理后的合格胃窦切面超声图像中确定出胃窦区域及肠系膜上动脉区域；并从确定的胃窦区域中计算得到胃窦动态参数数据；

超声图像处理模块，用于利用多普勒原理从合格胃窦切面超声图像中计算得到肠系膜上动脉峰流速及阻力指数；

胃肠功能评估模块，用于实时记录连续设定时间段内的胃窦动态参数数据和肠系膜上动脉峰流速及阻力指数；根据胃窦动态参数数据中的胃窦面积数据生成随时间变化的胃窦面积波形图；

根据不同胃窦面积变化波形图的稳定性、周期性、节律规则性、峰峰值范围和胃窦壁厚度，以及肠系膜上动脉血流速度及阻力指数对胃窦运动形式进行分类；所述峰峰值是指设定时间段内胃窦最大面积与最小面积的差值；

根据胃窦运动形式的分类结果，及该分类结果对应的胃窦运动指数对被测人员胃肠功能进行评估；

胃窦运动形式的分类包括但不限于以下六类分类结果，即A型、B型、C型、D型、E型和F型；

其中，A型为正常稳定型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值正常，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度及阻力指数正常；

B型为平坦变薄型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值下降，胃窦壁厚度变薄且分层不正常，肠系膜上动脉血流速度增快及阻力指数升高；

C型为平坦增厚型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值下降，胃窦壁厚度增厚且分层不正常，肠系膜上动脉血流速度增快及阻力指数升高；

D型为激进型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值升高，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度及阻力指数正常或下降；

E型为不规律型，具体是指，胃窦收缩舒张节律不规则，胃窦面积变化波形不稳定，峰峰值不规则，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度及阻力指数正常；

F型为规则激进型，具体是指，胃窦收缩舒张节律规则，胃窦面积变化波形稳定，峰峰值间断正常或激进，胃窦壁厚度及分层正常，肠系膜上动脉血流速度正常及阻力指数正常。

2.如权利要求1所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：该系统还包括报警模块，根据胃窦运动形式的分类结果及该分类结果对应的胃窦运动指数对胃窦运动形式进行分级，当胃窦运动表现形式的分级结果与设定级别阈值不一致时，则发出报警；

根据胃窦运动形式的分类结果及该分类结果对应的胃窦运动指数，与该分类结果对应的胃窦运动指数阈值范围进行比较，当胃窦运动指数超出胃窦运动指数阈值范围，则发出报警。

3.如权利要求1或2所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：该系统还包括显示模块，用于显示胃肠功能评估模块得到的胃窦面积变化波形图、胃窦运动形式的分类结果和/或胃窦运动表现形式的分级结果。

4.如权利要求1或2所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：该系统还包括指令生成模块，用于根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成相应的控制指令并向相关设备发出对应的控制指令，并将生成的控制指令显示在显示模块上。

5.如权利要求4所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：所述指令生成模块根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成对营养泵的控制指令，并将生成的控制指令发送至营养泵控制端，营养泵控制端根据接收到的控制指令调整被测人员当天肠内营养输注速度。

6.如权利要求5所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：若胃窦运动形式的分类为A型，则生成加量肠内营养泵输入速度的控制指令；

若胃窦运动形式的分类为B型，提示胃肠道缺血，生成减量肠内营养泵输入速度并发出一级报警信息，提示临床医生评估胃肠道缺血风险及反流误吸风险；

若胃窦运动形式的分类为C型，则提示胃肠道淤血，生成减量肠内营养泵输入速度并发出二级报警信息，提示临床医生评估胃肠道淤血风险及反流误吸风险；

若胃窦运动形式的分类为D型，提示胃肠高动力，生成减量肠内营养泵输入速度或增加镇痛镇静药物泵速的控制指令，并发出三级报警信息，提示临床医生评估全身炎症反应、应激、肠梗阻或反流风险；

若胃窦运动形式的分类为E型，提示消化道溃疡、神经官能症或抑郁情绪，生成根据胃窦运动规律调整进食周期的控制指令；并发出四级报警信息，提示临床医生评估被测人员溃疡风险、自主神经功能紊乱、抑郁焦虑情绪状态；

若胃窦运动指数小于0.4，则生成将营养泵输注速度调整为20ml/h~30ml/h的控制指令；若胃窦运动指数为0.4~0.8，则生成将营养泵输注速度调整为40ml/h~60ml/h的控制指令；若胃窦运动指数大于0.8，则生成将营养泵输注速度调整为大于70ml/h的控制指令。

7.如权利要求4所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：所述指令生成模块根据胃窦运动形式的分类结果及其对应的胃窦运动指数，生成对药物泵的控制指令，并将生成的控制指令发送至药物泵控制端，药物泵控制端根据接收到的控制指令调整胃肠动力药的加量或减量。

8.如权利要求7所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：若胃窦运动形式的分类为D型，提示胃肠高动力，生成减量胃肠动力药或加量镇痛镇静药物泵速的控制指令，并发出三级报警信息；

若胃窦运动形式的分类为E型，提示消化道溃疡、神经官能症、自主神经功能紊乱或抑郁情绪，生成根据胃窦运动规律调整肠内营养泵输入速度的控制指令；并发出四级报警信息，提示临床医生评估被测人员溃疡风险、情绪状态；

若胃窦运动指数小于0.4则生成加量胃肠动力药的控制指令；若胃窦运动指数大于0.8则生成减量胃肠动力药或加量肠内营养速度的控制指令。

9.如权利要求1所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：图像分割模块是将合格胃窦切面超声图像输入到图像分割模型中，从图像分割模型输出的图像分割结果中确定出胃窦区域及肠系膜上动脉区域。

10.如权利要求9所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：所述胃窦动态参数数据是通过下述方式获取得到的：

收集连续n*T时间内的合格胃窦切面超声图像的图像分割结果，在一个时间周期T内记录一次胃窦最大面积和胃窦最小面积，胃窦面积及胃窦壁厚度均根据图像分割结果中识别到的胃窦区域计算得到的；

记录一个时间周期T内胃窦收缩次数，计算连续n个时间周期T的胃窦收缩频率的平均值ACF；

根据一个时间周期T内记录的胃窦最大面积和胃窦最小面积，计算连续n个时间周期T内的平均舒张面积 和平均收缩面积；

从而计算胃窦面积变化、胃窦收缩幅度ACA和胃窦运动指数MI，计算公式如下：

；

；

。

11.如权利要求10所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：以T=2min为一个时间周期，连续收集n=3，6分钟内合格胃窦切面超声图像的图像分割结果数据，以计算胃窦面积变化、胃窦收缩幅度ACA和胃窦运动指数MI。

12.如权利要求1所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：图像质控模块对设定采集时间周期内的经图像数据预处理后的连续胃窦切面超声图像的合格率的判断，贯穿整个评估过程，当评估过程中，被测人员体位发生变化，导致采集到的胃窦切面超声图像的合格率不满足要求，则重新调整超声探头位置。

13.如权利要求1或12所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：图像质控模块对图像数据预处理后的胃窦切面超声图像与金标准胃窦切面超声图像进行对比，判断图像数据预处理后的胃窦切面超声图像是否合格；

若设定采集时间周期内的连续胃窦切面超声图像的合格率达到设定合格率阈值，则表示超声探头位置正确；

若设定采集时间周期内的连续胃窦切面超声图像的合格率未达到设定合格率阈值，则重新调整探头的固定位置；直至设定采集时间周期内的连续胃窦切面超声图像的合格率达到设定合格率阈值。

14.如权利要求1或12所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：图像分类模块将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像输入到图像分类模型中，经图像分类模型的分类，将图像数据预处理后的胃窦切面超声图像分类为合格图像和不合格图像。

15.如权利要求13所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：金标准胃窦切面超声图像是指胃窦切面超声图像中可以清晰的显示处胃窦、腹主动脉、肠系膜上动脉和肝左叶的轮廓。

16.如权利要求1所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：超声图像预处理模块包括图像降噪处理和图像数据增强处理。

17.如权利要求16所述的基于超声对胃肠功能及运动节律进行实时评估的系统，其特征在于：所述图像数据增强处理包括旋转和缩放处理、高斯加噪处理、高斯模糊处理、亮度和对比度处理和低分辨率仿真处理。

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