CN115177860B - 性能调整方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种性能调整方法及装置，该方法包括：获取左心室辅助系统的目标运行模式；获取第一前负荷和预设前负荷，第一前负荷为体外模拟循环系统测量得到的前负荷，预设前负荷为在目标运行模式下设定的前负荷；计算第一差值，第一差值为预设前负荷与第一前负荷的差值；根据第一差值对目标性能进行调整，目标性能为左心室辅助系统在目标运行模式下运行以及体外模拟循环系统在第一前负荷条件下测量得到的任一性能。通过根据前负荷的变化量来对左心室辅助系统的可靠性测试性能进行调整，以减小或避免心房腔内液体的蒸发对可靠性测试的影响，从而提高可靠性测试的精确性。

Description

性能调整方法及装置
技术领域
本申请涉及测试技术领域，尤其涉及一种性能调整方法及装置。
背景技术
左心室辅助系统是目前除了心脏移植以外治疗心衰的最有效手段。左心室辅助系统包括心室辅助装置（即血泵），而像血泵之类的医疗器械通常需要对其进行各种性能测试。其中对医疗器械的使用寿命的测试需要特定的测试装置来对医疗器械进行长期的测试。目前用于测试血泵使用寿命的测试系统包括体外模拟循环系统和左心室辅助系统。其体外模拟循环系统通过模拟人体自然血液循环系统的生理特征，包括人体各种状态下的心率、前负荷（心房压）、后负荷（主动脉压）、心室压脉动量等，将心室辅助装置放入体外模拟循环系统中可为左心室辅助系统的可靠性测试提供测试环境。
但是在可靠性测试实验运行过程中，随着时间的延长，体外模拟循环系统中模拟左心房的心房腔内的液体会蒸发，导致心房腔内的液面高度发生变化，从而导致左心室辅助装置的前负荷发生变化，影响可靠性测试的性能，进而影响测试的精确性。
发明内容
本申请实施例提供了一种性能调整方法及装置，能够降低因前负荷变化对可靠性性能参数的影响，提高可靠性测试的精确度。
第一方面，本申请实施例提供一种性能调整方法，所述方法包括：
获取左心室辅助系统的目标运行模式；
获取第一前负荷和预设前负荷，所述第一前负荷为体外模拟循环系统测量得到的前负荷，所述预设前负荷为在所述目标运行模式下设定的前负荷；
计算第一差值，所述第一差值为所述预设前负荷与所述第一前负荷的差值；
根据所述第一差值对目标性能进行调整，所述目标性能为所述左心室辅助系统在所述目标运行模式下运行以及所述体外模拟循环系统在所述第一前负荷条件下运行测量得到的任一性能。
第二方面，本申请实施例提供的一种性能调整装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取左心室辅助系统的目标运行模式；
所述获取单元，还用于获取第一前负荷和预设前负荷，所述第一前负荷为体外模拟循环系统测量得到的前负荷，所述预设前负荷为在所述目标运行模式下设定的前负荷；
计算单元，用于计算第一差值，所述第一差值为所述预设前负荷与所述第一前负荷的差值；
调整单元，用于根据所述第一差值对目标性能进行调整，所述目标性能为所述左心室辅助系统在所述目标运行模式下运行以及所述体外模拟循环系统在所述第一前负荷条件下运行测量得到的任一性能。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，所述车载设备包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行上述第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤的指令。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行上述第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
通过实施本申请实施例，本申请提供的技术方案获取左心室辅助系统的目标运行模式；获取第一前负荷和预设前负荷，第一前负荷为体外模拟循环系统测量得到的前负荷，预设前负荷为在目标运行模式下设定的前负荷；计算第一差值，第一差值为预设前负荷与第一前负荷的差值；根据第一差值对目标性能进行调整，目标性能为左心室辅助系统在目标运行模式下运行以及体外模拟循环系统在第一前负荷条件下测量得到的任一性能。通过根据前负荷的变化量来对左心室辅助系统的可靠性测试性能进行调整，以减小或避免心房腔内液体的蒸发对可靠性测试的影响，从而提高可靠性测试的精确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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是本申请实施例提供的一种测试系统的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种性能调整方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种性能调整神经网络模型的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的一种性能调整装置的功能单元组成框图;
图5是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了本技术领域人员更好理解本申请的技术方案，下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的部分实施例，而并非全部的实施例。基于本申请实施例的描述，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请所保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、软件、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是还包括没有列出的步骤或单元，或还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
请参阅图1，图1是本申请实施例提出的一种测试系统。如图1所示，该测试系统包括体外模拟循环系统、左心室辅助系统（Left Ventricular Assist Device，LVAD）、控制柜/数据采集（Data Acquisition，DAQ）系统和上位机。体外模拟循环系统是一种主要模拟人体的血管外周阻力、血管顺应性等生理信号，用于测试心室辅助装置性能的测试系统。体外模拟循环系统包括用于模拟人体心室的心室模拟装置，如图1所示，体外模拟循环系统包括：心室腔、心房腔、顺应腔、单向阀、伺服电机、电控节流阀、加热棒等。其中体外模拟循环系统以伺服电机为动力源，模拟心脏动作；利用单向阀模拟心室二尖瓣，控制溶液流向；利用电控节流阀模拟全身阻尼；利用顺应腔模拟血管顺应性；通过加热棒、温度传感器、温度控制器组成温度控制系统模拟人体体温。
其中，控制柜/DAQ系统用于将流量计、压力传感器、温度传感器等采集装置采集的模拟信号量化成数字信号，并将其发送给上位机进行显示、分析和存储。上述上位机可以是包括各种具有有线或无线通信功能的计算机设备（如手机、平板电脑、台式电脑等）、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备（user equipment，UE），移动台（mobile station，MS），终端设备（terminal device）等等。为方便描述，上面提到的设备统称为计算机设备。
左心室辅助系统包括心室辅助装置、控制器、电池和通讯适配器。心室辅助装置放置于体外模拟循环系统的心室腔中，通过在模拟左心室的心室腔中运行来测试左心室辅助系统的性能。心室辅助装置通过经皮线缆与控制器相连，控制器分别与电池和通讯适配器相连，进而通过通讯适配器与上位机USB接口连接，实现通过上位机控制和监视心室辅助装置的运行状态。
在左心室辅助系统和体外模拟循环系统的运行过程中，可通过在体外模拟循环系统中的装置上设置流量计、压力传感器、温度传感器等采集装置，可获取心室压力（P1）、主动脉压（P2）、心房压（P3）、系统流量（F1）和泵流量（F2）、系统温度（T1），泵工作温度（T2）等信号的采集、伺服电机的控制、温度控制等性能参数，并通过将该性能参数发送给上位机进行性能分析，可实现对左心室辅助系统的可靠性测试。
但是在可靠性测试运行期间，心房腔内的液体会随着时间逐渐蒸发，导致心房腔内的液面高度发生变化，从而导致左心室辅助泵的前负荷（心房压）发生变化，影响后负荷（主动脉压）和泵流量等性能的测试精度，进而影响左心室辅助系统的可靠性测试精确性。
针对上述问题，本申请提出了一种性能调整方法，通过根据前负荷的变化量来对左心室辅助系统可靠性测试的性能进行调整，以减小或避免心房腔内液体的蒸发对可靠性测试的影响，从而提高可靠性测试的精确性。
结合上述描述，下面从方法示例的角度描述本申请。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种性能调整方法流程示意图，应用于如图1所示的测试系统。如图2所示，该方法包括如下步骤。
S210、获取左心室辅助系统的目标运行模式。
随着用户运动状态的改变，用户的生理条件也会发生改变。例如，人体在运动时，其心脏跳动速度会增加，全身阻尼也会变大。因此为了模拟左心室辅助系统在人体处于不同运动状态下时其运行的性能，本申请将人体的运动状态分成三种运行模式，即上述的目标运行模式可以为日常模式、运动模式或睡觉模式。体外模拟循环系统通过改变伺服电机的脉动频率以及后周阻尼来模拟患者在不同运行模式下的生理条件，从而实现对不同运行模式下左心室辅助系统的泵流量、主动脉压、功耗等性能的测试。
S220、获取第一前负荷和预设前负荷，所述第一前负荷为体外模拟循环系统测量得到的前负荷，所述预设前负荷为在所述目标运行模式下设定的前负荷。
其中，不同运行模式下设置的心房压不同，当设置好左心室辅助系统的运行模式以及在该运行模式下的运行参数后，获取在该运行模式下设置的前负荷，即预设前负荷。同时通过设置在心房腔的底部的压力传感器测量的数值来获取当前的前负荷，即第一前负荷。通过将第一前负荷与预设前负荷进行比较来判断心房腔内的液面是否发生变化。
具体为当心房腔内的液体蒸发减少后，前负荷会减小；前负荷减小会使得后负荷（主动脉压）和泵流量也会相应减小。因此随着心房腔内液体的蒸发，测试的主动脉压、泵流量、功耗等性能会逐渐减小，从而影响左心室辅助系统可靠性性能的测试。
S230、计算第一差值，所述第一差值为所述预设前负荷与所述第一前负荷的差值。
当获取到第一前负荷和预设前负荷后，通过计算预设前负荷与第一前负荷的差值可以检测心房腔内的液体是否蒸发导致心房压降低。具体地，当第一差值大于0时，则认为心房腔内的心房压因液体高度的变化而发生了变化。
示例的，为了减少在测试过程中外界因素和/或测试系统的振动导致心房压波动的影响，本申请在计算出第一差值后，再将第一差值与心房压的波动差值进行比较，若第一差值大于该波动差值，则认为心房压的变化主要是由心房腔内液面高度的降低所导致的；若第一差值等于或小于该波动差值，则认为此次心房压的变化主要是外界因素和/或测试系统的振动导致的。
又示例的，在预设时间内，周期性地分别计算多个第一差值，若该多个第一差值均大于0，则认为该心房压的变化是由心房腔内液面高度的降低所导致的。又或者，再次计算该多个第一差值中相邻的两个第一差值的值，若任一相邻第一差值的差值大于零，则认为该心房压的变化是由心房腔内液面高度的降低所导致的。
S240、根据所述第一差值对目标性能进行调整，所述目标性能为所述左心室辅助系统在所述目标运行模式下运行以及所述体外模拟循环系统在所述第一前负荷条件下运行测量得到的任一性能。
在本申请中，当心房腔的液面的高度减小变化导致心房压减小时，可通过预设前负荷与当前测量的前负荷的第一差值来对左心室辅助系统可靠性测试的性能参数进行调整，以减小或避免心房腔内液体的蒸发对可靠性测试的影响，从而提高可靠性测试的精确性。
可以看出，本申请提出了一种性能调整方法，获取左心室辅助系统的目标运行模式；获取第一前负荷和预设前负荷，第一前负荷为体外模拟循环系统测量得到的前负荷，预设前负荷为在目标运行模式下设定的前负荷；计算第一差值，第一差值为预设前负荷与第一前负荷的差值；根据第一差值对目标性能进行调整，目标性能为左心室辅助系统在目标运行模式下运行以及体外模拟循环系统在第一前负荷条件下测量得到的任一性能。通过根据前负荷的变化量来对左心室辅助系统的可靠性测试性能进行调整，以减小或避免心房腔内液体的蒸发对可靠性测试的影响，从而提高可靠性测试的精确性。
在一可能的示例中，所述方法还包括：获取第一运行参数集和第二运行参数集，所述第一运行参数集为在所述目标运行模式下预设的所述左心室辅助系统运行参数的集合，所述第二运行参数集为在所述目标运行模式下预设的所述体外模拟循环系统运行参数的集合；根据所述第一运行参数集和所述第二运行参数集，测量第一性能、第二性能和第三性能，所述第一性能为所述左心室辅助系统按照所述第一运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能，所述第二性能为所述按照所述体外模拟循环系统第二运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能，所述第三性能为所述左心室辅助系统和所述体外模拟循环系统同时分别按照所述第一运行参数集和所述第二运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能。
为了便于对可靠性测试的性能进行分析，可设置可靠性测试初始状态下，左心室辅助系统及体外模拟循环系统在每个运行模式下设置的运行参数，及在该设置的运行参数下运行时的性能，从而可以以该性能为参照性能对可靠性测试过程中的性能进行分析。
其中，计算机设备可事先存储每个运行模式下设置的运行参数集，该运行参数可包括左心室辅助系统的运行参数集和体外模拟循环系统的运行参数集。左心室辅助系统的运行参数可包括泵转速、电机功率等；体外模拟循环系统的运行参数可包括伺服电机的搏动频率和振幅、电控节流阀的开度、心房腔内液体的高度、前负压等。
具体地，在确定左心室辅助系统当前运行的目标运行模式后，可从存储的运行参数集中获取目标运行模式下对应的第一运行参数集和第二运行参数集。然后分别纪录下左心室辅助系统在第一运行参数集和/或体外模拟循环系统在第二运行参数集运行下的性能。具体为：停止体外模拟循环系统的搏动，在体外模拟循环系统不工作的情况下，记录左心室辅助系统在第一运行参数集下运行的第一性能S1，该第一性能可包括泵流量、总流量、功耗等）。然后停止左心室辅助系统的运转，记录体外模拟循环系统在第二运行参数集下运行的第二性能S2，该第二性能可包括后负荷、泵流量、总流量、功耗等。再同时启动左心室辅助系统和体外模拟循环系统，记录左心室辅助系统在第一运行参数集和体外模拟循环系统在第二运行参数集下运行的第三性能S3。从而可以分别得到左心室辅助系统和体外模拟循环系统的运行性能，通过将第一性能S1、第二性能S2和第三性能S3作为性能参考值，从而可对在测试系统运行过程中测量的性能进行比较分析，进而确定左心室辅助系统的可靠性。
可选的，所述根据所述第一差值对目标性能进行调整，包括：根据第一公式对所述目标性能进行调整，得到调整性能，所述第一公式表示为：
Figure 83162DEST_PATH_IMAGE001
，其中所述S为所述目标性能，所述
Figure 678092DEST_PATH_IMAGE002
为前负荷的变化对性能参数的影响系数，所述
Figure 408150DEST_PATH_IMAGE003
为所述伺服电机和所述左心室辅助系统的测量误差对所述性能参数的影响系数，所述
Figure 608187DEST_PATH_IMAGE004
，所述
Figure 132710DEST_PATH_IMAGE005
为所述第一差值，所述
Figure 418197DEST_PATH_IMAGE006
为所述目标性能与所述目标性能的差值，所述
Figure 951947DEST_PATH_IMAGE007
，所述l1为所述第三性能与所述第一性能的差值，所述l2为所述目标性能与所述第二性能的差值，所述P为所述第一性能与所述第二性能之和。
其中，心房腔内的液体会随着时间的延长逐渐蒸发，而测试系统中的压力、流量温度等测量参数的准确性也会随着时间的延长而出现偏差。当时间越长时，心房腔内液体蒸发的越多，在相同运行模式下心房腔内的前负荷会逐渐越小，从而导致测量出的性能如泵流量、总流量、后负荷等会逐渐减小；且随着时间的延长，外界因素和/或测量误差的问题导致测量参数的准确性逐渐下降，从而使得测量出的性能如泵流量、总流量、后负荷等也会逐渐减小。因此为了减小或避免心房腔内液体蒸发和外界因素、测量误差等因素导致的性能精确性降低的问题，本申请计算前负荷的变化对性能参数的影响系数以及伺服电机和左心室辅助系统的测量误差对性能参数的影响系数，通过该影响系数来减小或消除上述问题。
具体地，上述前负荷的变化对性能参数的影响系数
Figure 507955DEST_PATH_IMAGE002
=
Figure 203379DEST_PATH_IMAGE005
/（S3-S0）,S0为目标性能；上述伺服电机和左心室辅助系统的测量误差对性能参数的影响系数
Figure 976163DEST_PATH_IMAGE008
。通过在当前测量性能的基础上加上因前负荷的变化使目标性能降低的量以及因伺服电机和左心室辅助系统的测量误差使目标性能降低的量，对目标性能进行调整，使得调整后的目标性能准确性更高，从而提高左心室辅助系统可靠性测试的精确度。
在一可能的示例中，所述方法还包括：获取第一目标总流量和第二目标总流量，所述第一目标总流量为在将所述第一前负荷调整至第一预设值且所述左心室辅助系统按照所述第一运行参数集运行时测量的总流量，所述第二目标总流量为在将所述第一前负荷调整至第二预设值且所述左心室辅助系统按照所述第一运行参数集运行时测量的总流量，所述第二预设值小于所述第一预设值；计算第二差值，所述第二差值为所述第一目标总流量和所述第二目标总流量的差值；若所述第二差值大于预设差值，执行故障排除策略。
可靠性测试还包括在极端条件下对性能的测试。具体为在极端条件下确认测量的总流量是否在合格范围内，若总流量在合格范围内，则认为该左心室辅助系统符合设计要求，否则认为左心室辅助系统出现故障，可根据故障排除策略尽快排除故障恢复测试。
其中，上述极端条件可包括心房腔内的液面高度处于最大值和最小值的两种状态，即当前负荷最大时，测量左心室辅助系统在目标运行模式的运行参数下运行时的总流量（第一目标总流量）；当前负荷最小时，测量左心室辅助系统在目标运行模式的运行参数下运行时的总流量（第二目标总流量）。通过将第一目标总流量和第二目标总流量的第二差值与预设差值进行比较，来判断左心室辅助系统是否可满足极端条件下的设计要求。
具体地，若第二差值小于或等于预设差值时，则表示左心室辅助系统在极端条件下的总流量在合格范围内，其满足设计要求；若第二差值大于预设差值，可先根据故障排除策略来检查左心室辅助系统在运行过程中是否出现故障，若出现故障，则在排除故障后继续进行可靠性测试，否则表示该左心室辅助系统不符合设计要求。
其中，上述的故障排除策略可包括：检测左心室辅助泵平均转速是否超出预设范围内，如设定值±100RPM；若未超出预设范围，则检测伺服电机动作、温度控制、心房压、顺应腔液面等是否有异常；若均无异常，则检测平均主动脉压或泵流量是否超出既定规格。
进一步地，在检测平均主动脉压或泵流量是否超出既定规格时，需要确保入口压以及顺应腔内液面高度均在要求范围内，同时需要对试验设备上的流量计以及压力传感器进行校准测量，若校准发现流量计以及压力传感器异常，则需重新校准，若流量计以及压力传感器无异常，则需停止搏动运动。然后读取左心室辅助泵流量以及压力传感器（平均主动脉压-实时心室压 ），并与上述的第一性能进行比较，在流量相同的条件下若压差在初期的80%以上，则初步可判断左心室辅助系统无异常。
示例的，在获取到第一目标总流量和第二目标总流量后，可直接将第一目标总流量和第二目标总流量分别与左心室辅助系统在目标运行模式下前负荷最大时的设定值和最小时的设定值进行比较，若第一目标总流量在最大时的设定值±1L/min范围内，以及第二目标总流量在最小时的设定值±1L/min范围内，则认为左心室辅助系统在极端环境下满足设定要求，否则认为不满足。
在一可能的示例中，所述方法还包括：按照第i采样参数采集多个第i采样性能，所述i为正整数；计算所述多个第i采样性能的平均性能，得到第i平均性能；若所述第i平均性能的所述
Figure 48024DEST_PATH_IMAGE003
大于或等于第一阈值，则将所述i=i+1，并重复上述步骤。
为进一步减少测试过程中性能的数据波动和采集数据的准确性，本申请可先对采集的性能进行采样，再对采样的数据进行处理，进而根据处理后的性能数据的分析结构的反馈来调整采样参数，使得采样的性能的波动在预设范围内。
其中，所述采集参数可包括采样周期、采样数量等，计算机设备可按照第一采集参数对流量计或压力传感器测量的数据进行采样，得到多个第i采样性能。然后计算该多个第i采样性能的平均性能，进而将第i平均性能带入
Figure 957074DEST_PATH_IMAGE003
的计算公式中计算出第i平均性能的
Figure 88978DEST_PATH_IMAGE009
，若
Figure 286742DEST_PATH_IMAGE009
大于或等于性能波动设定的第一阈值，则表示当前采样的性能数据波动较大，对可靠性测试的影响较大，因此可调整采样参数，如增加采样数量、减小采样周期等。使用调整后的采样参数继续上述方法直至采集的多个采样性能的平均性能的
Figure 162294DEST_PATH_IMAGE003
小于第一阈值。
举例说明，先使用采样周期为10ms、采样数量为1000的采样参数对泵流量进行采样，得到1000个第一采样性能。计算该1000个第一采样性能的平均性能，得到第一平均性能。再将该第一平均性能带人
Figure 925850DEST_PATH_IMAGE003
计算公式中计算出
Figure 523929DEST_PATH_IMAGE010
；若
Figure 756458DEST_PATH_IMAGE010
大于或等于第一阈值，则将采样参数进行调整，使用采样周期为5ms、采样数量为2000的采样参数对泵流量再次进行采样，得到2000个第二采样性能，计算该2000个第二采样性能的平均性能，得到第二平均性能。再将该第二平均性能带人
Figure 170122DEST_PATH_IMAGE003
计算公式中计算出
Figure 53764DEST_PATH_IMAGE011
；若
Figure 527471DEST_PATH_IMAGE011
大于或等于第一阈值，则将采样参数进行调整，使用调整后的采样参数进行采样，直至采样的性能计算出的
Figure 496564DEST_PATH_IMAGE003
小于第一阈值。
可选的，所述方法还包括：若所述第i平均性能的所述
Figure 713918DEST_PATH_IMAGE003
小于所述第一阈值且大于第二阈值，则对所述第i平均性能进行矫正，得到第j矫正性能，所述j为正整数；若所述第j矫正性能的所述
Figure 950602DEST_PATH_IMAGE003
大于所述第二阈值，令所述j=j+1，并重复上述动作；若所述第j矫正性能的所述
Figure 595210DEST_PATH_IMAGE003
小于或等于所述第二阈值，将所述第j矫正性能为所述目标性能；若所述第i平均性能的所述
Figure 51600DEST_PATH_IMAGE003
小于或等于所述第二阈值，将所述第i平均性能作为所述目标性能。
在本申请中，为提高采集数据的精确性，可先对采集的数据进行粗调节，然后在进行细调节。具体为：若上述的
Figure 10328DEST_PATH_IMAGE011
小于第一阈值，则再对采样性能进行细调节，以降低数据采集的测量误差。将
Figure 868563DEST_PATH_IMAGE011
与测量误差对应的第二阈值进行比较，若
Figure 418493DEST_PATH_IMAGE011
小于或等于第二阈值，则表示流量计或压力传感器采集的性能数据较准确，可直接将上述的第二平均性能作为目标性能进行分析。若
Figure 362178DEST_PATH_IMAGE011
大于第二阈值，则表示流量计或压力传感器采集的性能数据存在偏差，可对第二平均性能进行矫正，得到矫正后的第一矫正性能。然后再将第一矫正性能带人
Figure 921335DEST_PATH_IMAGE003
计算公式中计算出
Figure 634077DEST_PATH_IMAGE012
，若
Figure 387531DEST_PATH_IMAGE012
小于或等于第二阈值，则将第一矫正性能作为目标性能进行后续的分析。若
Figure 552933DEST_PATH_IMAGE012
仍大于第二阈值，则再对第一矫正性能进行矫正，得到第二矫正性能，计算第二矫正性能的
Figure 650202DEST_PATH_IMAGE013
，若
Figure 483029DEST_PATH_IMAGE013
大于第二阈值，则再对第二矫正性能进行矫正，得到第三矫正性能，依照此方法持续对第二平均性能进行矫正，直至矫正后的
Figure 640341DEST_PATH_IMAGE003
小于或等于第二阈值。
其中，所述矫正方法可包括按照矫正步
Figure 293039DEST_PATH_IMAGE014
进对第i平均性能依次进行矫正。具体为：第一矫正性能可以为第i平均性能+
Figure 193999DEST_PATH_IMAGE014
，若第一矫正性能的
Figure 881332DEST_PATH_IMAGE015
小于第i平均性能的
Figure 708081DEST_PATH_IMAGE009
，且仍大于第二阈值，则矫正后的第二矫正性能可为第一矫正性能+2
Figure 848075DEST_PATH_IMAGE014
；若第一矫正性能的
Figure 287147DEST_PATH_IMAGE015
大于第i平均性能的
Figure 32249DEST_PATH_IMAGE009
，且仍大于第二阈值，则矫正后的第二矫正性能可为第i平均性能-
Figure 531363DEST_PATH_IMAGE014
。若第二矫正性能的
Figure 158654DEST_PATH_IMAGE015
小于第一矫正性能的
Figure 198154DEST_PATH_IMAGE015
，且仍大于第二阈值，则矫正后的第三矫正性能可为第i平均性能-
Figure 797762DEST_PATH_IMAGE016
。
示例的，本申请还可以通过神经网络模型对流量计或压力传感器采集的性能数据进行矫正。将预设时间段内流量计或压力传感器采集的所有性能数据输入训练好的性能调整神经网络模型中，输出调整好的性能，进而将调整好的性能作为目标性能进行后续的分析。
性能调整神经网络模型的结构如图3所示，其包括第一神经网络模型和第二神经网络模型，该第一神经网络模型用于输出小于第一阈值的平均性能，该第二神经网络模型用于输出小于第二阈值的校准性能。第一神经网络模型的输出端连接第二神经网络的输入端，将流量计和/或压力传感器在预设时间内采集的第一数据均输入第一神经网络模型，由第一神经网络模型对其进行数据采样，进而输出第一数据的最优平均值和
Figure 765981DEST_PATH_IMAGE009
，然后将该最优的平均值作为第二神经网络模型的输入，输出矫正后的平均值和
Figure 880567DEST_PATH_IMAGE017
，并将矫正后的平均值作为目标性能进行后续的处理。
其中，该性能调整神经网络模型的训练方法包括：获取第一训练数据集和第二训练数据集。该第一训练数据集用于训练第一神经网络模型，其包括多组流量计或压力传感器采集的性能数据，且每组性能数据均标注了其对应的
Figure 927021DEST_PATH_IMAGE018
值。该第二训练数据集用于训练第二神经网络模型，其包括多组流量计或压力传感器采集的性能数据，每个性能值均标注了其对应的
Figure 381136DEST_PATH_IMAGE018
值。
将第一训练数据集中的一组性能数据输入第一神经网络模型，得到该组性能数据的平均性能和通过该平均性能计算出的
Figure 222053DEST_PATH_IMAGE019
。将
Figure 823935DEST_PATH_IMAGE019
与第一阈值进行比较，若
Figure 205238DEST_PATH_IMAGE019
大于或等于第一阈值，则基于该
Figure 576177DEST_PATH_IMAGE019
计算第一神经网络模型的损失函数loss1，根据损失函数loss1对第一神经网络模型的参数进行更新，直至
Figure 791257DEST_PATH_IMAGE019
小于第一阈值，从而得到训练好的第一神经网络模型。然后使用训练好的第一神经网络模型和第二训练数据集对第二神经网络模型进行训练，将第二训练数据集中的一组性能数据输入训练好的第一神经网络模型，得到该组性能数据的平均性能，将该平均性能作为第二神经网络模型的输入，对平均性能进行矫正后输出矫正性能以及根据该矫正性能计算出的
Figure 175709DEST_PATH_IMAGE020
值。将
Figure 501648DEST_PATH_IMAGE020
与第二阈值进行比较，若
Figure 727093DEST_PATH_IMAGE020
大于第二阈值，则基于该
Figure 175392DEST_PATH_IMAGE020
计算第二神经网络模型的损失函数loss2，根据损失函数loss2对第二神经网络模型的参数进行更新，直至
Figure 486287DEST_PATH_IMAGE020
小于或等于第二阈值，从而得到训练好的第二神经网络模型。
其中，损失函数loss值可以用于反向更新模型权重，所述损失函数loss的计算公式为：
Figure 412655DEST_PATH_IMAGE021
，其中
Figure 758186DEST_PATH_IMAGE022
为每组对应标注的
Figure 377386DEST_PATH_IMAGE018
值，
Figure 677043DEST_PATH_IMAGE023
表示当前输入的一组性能数据
Figure 407101DEST_PATH_IMAGE024
计算得到的
Figure 607138DEST_PATH_IMAGE025
值或
Figure 131661DEST_PATH_IMAGE026
值。因此根据损失函数loss值的计算公式可分别计算出loss1和loss2。
需要说明的是，在对第一神经网络模型进行训练时，保持第二神经网络模型的参数不变；在对第二神经网络模型进行训练时，第一神经网络模型已训练好且保持第一神经网络模型的参数不变。
上述第一神经网络模型和第二神经网络模型可以包括但不限于深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）中的任意一种，本申请实施例对此不做限定。
在一可能的示例中，所述方法还包括：根据性能类型对多个所述目标性能进行分类，得到n个第一数据组，每一第一数据组对应一种性能，所述n为大于1的正整数；确定每组所述第一数据组的至少一个参考性能；根据所述至少一个参考性能，分别对所述n个第一数据组进行筛选，得到m个第二数据组，所述m小于或等于所述n；将所述m个第二数据组分别生成成m张数据异常表。
在本申请实施例中，在可靠性测试过程中，计算机设备还需实时记录测试过程中产生的数据，并对该数据进行分析，生成每个性能（如转速、系统总流量、泵流量、主动脉压以及心室压等）的曲线图，同时生成一份电子表格文件。若分析有异常数据，则需将异常数据记录在表格中进行报警显示。
具体地，在对数据分析过程中，计算机设备首先将获取的多个目标性能按照性能类型进行分类，使得同一性能数据划分在同一数据组中。其中性能类型可分为转速类型、系统总流量类型、泵流量类型、主动脉压类型、心室压类型等。然后获取预先存储的每一性能类型对应的最大数据值和/或最小数据值，进而将每组数据组中的目标性能分别与该组对应的最大数据值和/或最小数据值进行比较，若其目标性能超出该最大数据值和/或最小数据值的范围，则认为该目标性能异常，将其划分到第二数据组中。按照此方法将n组数据组筛选后，将得到m组第二数据组中的数据分别记录在异常数据表中，从而得到m张异常数据表，每张异常数据表中可记录性能的名称、数值、时间戳、左心室辅助系统的运行模式等，以方便用户查看异常数据和对异常数据进行分析。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，网络设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
请参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种性能调整装置300的功能单元组成框图，所述装置400包括：获取单元410、计算单元420和调整单元430。
所述获取单元410，用于获取左心室辅助系统的目标运行模式；
所述获取单元410，还用于获取第一前负荷和预设前负荷，所述第一前负荷为体外模拟循环系统测量得到的前负荷，所述预设前负荷为在所述目标运行模式下设定的前负荷；
所述计算单元420，用于计算第一差值，所述第一差值为所述预设前负荷与所述第一前负荷的差值；
所述调整单元430，用于根据所述第一差值对目标性能进行调整，所述目标性能为所述左心室辅助系统在所述目标运行模式下运行以及所述体外模拟循环系统在所述第一前负荷条件下运行测量得到的任一性能。
可选的，所述装置400还包括测量单元440；
所述获取单元410，还用于获取第一运行参数集和第二运行参数集，所述第一运行参数集为在所述目标运行模式下预设的所述左心室辅助系统运行参数的集合，所述第二运行参数集为在所述目标运行模式下预设的所述体外模拟循环系统运行参数的集合；
所述测量单元440，用于根据所述第一运行参数集和所述第二运行参数集，测量第一性能、第二性能和第三性能，所述第一性能为所述左心室辅助系统按照所述第一运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能，所述第二性能为所述按照所述体外模拟循环系统第二运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能，所述第三性能为所述左心室辅助系统和所述体外模拟循环系统同时分别按照所述第一运行参数集和所述第二运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能。
可选的，在根据所述第一差值对目标性能进行调整方面，所述调整单元430具体用于：根据第一公式对所述目标性能进行调整，得到调整性能，所述第一公式表示为：
Figure 417148DEST_PATH_IMAGE027
，其中所述S为所述目标性能，所述
Figure 888581DEST_PATH_IMAGE002
为前负荷的变化对性能参数的影响系数，所述
Figure 943125DEST_PATH_IMAGE003
为所述伺服电机和所述左心室辅助系统的测量误差对所述性能参数的影响系数，所述
Figure 904127DEST_PATH_IMAGE028
，所述
Figure 676911DEST_PATH_IMAGE029
为所述第一差值，所述
Figure 981729DEST_PATH_IMAGE030
为所述第三性能与所述目标性能的差值，所述
Figure 156358DEST_PATH_IMAGE031
，所述l1为所述目标性能与所述第一性能的差值，所述l2为所述目标性能与所述第二性能的差值，所述P为所述第一性能与所述第二性能之和。
可选的，所述获取单元410，还用于获取第一目标总流量和第二目标总流量，所述第一目标总流量为在将所述第一前负荷调整至第一预设值且所述左心室辅助系统按照所述第一运行参数集运行时测量的总流量，所述第二目标总流量为在将所述第一前负荷调整至第二预设值且所述左心室辅助系统按照所述第一运行参数集运行时测量的总流量，所述第二预设值小于所述第一预设值；
所述计算单元420，还用于计算第二差值，所述第二差值为所述第一目标总流量和所述第二目标总流量的差值；若所述第二差值大于预设差值，执行故障排除策略。
可选的，所述装置400还包括采集单元450，所述采集单元450用于按照第i采样参数采集多个第i采样性能，所述i为正整数；
所述计算单元420，还用于计算所述多个第i采样性能的平均性能，得到第i平均性能；若所述第i平均性能的所述
Figure 288262DEST_PATH_IMAGE003
大于或等于第一阈值，则将所述i=i+1，并重复上述步骤。
可选的，所述装置400还包括矫正单元460，所述矫正单元460用于若所述第i平均性能的所述
Figure 548342DEST_PATH_IMAGE003
小于所述第一阈值且大于第二阈值，则对所述第i平均性能进行矫正，得到第j矫正性能，所述j为正整数；若所述第j矫正性能的所述
Figure 158315DEST_PATH_IMAGE003
大于所述第二阈值，令所述j=j+1，并重复上述动作；若所述第j矫正性能的所述
Figure 187451DEST_PATH_IMAGE003
小于或等于所述第二阈值，将所述第j矫正性能作为所述目标性能；若所述第i平均性能的所述
Figure 490256DEST_PATH_IMAGE003
小于或等于所述第二阈值，将所述第i平均性能作为所述目标性能。
可选的，所述装置还包括报警单元470，所述报警单元470用于根据性能类型对多个所述目标性能进行分类，得到n个第一数据组，每一第一数据组对应一种性能，所述n为大于1的正整数；确定每组所述第一数据组的至少一个参考性能；根据所述至少一个参考性能，分别对所述n个第一数据组进行筛选，得到m个第二数据组，所述m小于或等于所述n；将所述m个第二数据组分别生成成m张数据异常表。
应理解，这里的装置400以功能单元的形式体现。这里的术语“单元”可以指应用特有集成电路（application specific integrated circuit，ASIC）、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器（例如共享处理器、专有处理器或组处理器等）和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。在一个可选例子中，本领域技术人员可以理解，装置400可以具体为上述实施例中的车载设备，装置400可以用于执行上述方法实施例中与车载设备对应的各个流程和/或步骤，为避免重复，在此不再赘述。
上述各个方案的装置400具有实现上述方法中计算机设备执行的相应步骤的功能；所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块；例如获取单元410可以由接收机替代，计算单元420和调整单元430可以由处理器代替，分别执行各个方法实施例中的收发操作以及相关的处理操作。
在本申请的实施例，装置400也可以是芯片或者芯片系统，例如：片上系统（systemon chip，SoC）。对应的，处理单元可以是该芯片的CPU，在此不做限定。
请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，该车载设备包括：处理器、存储器和通信接口，所述存储器存储有一个或多个程序，并且所述一个或多个程序被配置由所述处理器执行。
上述程序包括用于执行以下步骤的指令：获取左心室辅助系统的目标运行模式；获取第一前负荷和预设前负荷，所述第一前负荷为体外模拟循环系统测量得到的前负荷，所述预设前负荷为在所述目标运行模式下设定的前负荷；计算第一差值，所述第一差值为所述预设前负荷与所述第一前负荷的差值；根据所述第一差值对目标性能进行调整，所述目标性能为所述左心室辅助系统在所述目标运行模式下运行以及所述体外模拟循环系统在所述第一前负荷条件下运行测量得到的任一性能。
其中，上述方法实施例涉及的各场景的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。
应理解，上述存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
在本申请实施例中，上述装置的处理器可以是中央处理单元（CentralProcessing Unit，CPU），该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（DSP）、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
应理解，本申请实施例中涉及的“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项（个）或复数项（个）的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项（个），可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。
以及，除非有相反的说明，本申请实施例提及“第一”、“第二”等序数词是用于对多个对象进行区分，不用于限定多个对象的顺序、时序、优先级或者重要程度。例如，第一信息和第二信息，只是为了区分不同的信息，而并不是表示这两种信息的内容、优先级、发送顺序或者重要程度等的不同。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器执行存储器中的指令，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
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述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅是示意性的，例如上述单元的划分，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，可以是电性或其它的形式。
上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申请实施例方案的目的。
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。
上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器中。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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者TRP等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccess Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、ROM、RAM、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种性能调整方法，其特征在于，所述方法包括：
获取左心室辅助系统的目标运行模式；
获取第一前负荷和预设前负荷，所述第一前负荷为体外模拟循环系统测量得到的前负荷，所述预设前负荷为在所述目标运行模式下设定的前负荷；
计算第一差值，所述第一差值为所述预设前负荷与所述第一前负荷的差值；
根据所述第一差值对目标性能进行调整，所述目标性能为所述左心室辅助系统在所述目标运行模式下运行以及所述体外模拟循环系统在所述第一前负荷条件下运行测量得到的任一性能；
获取第一运行参数集和第二运行参数集，所述第一运行参数集为在所述目标运行模式下预设的所述左心室辅助系统运行参数的集合，所述第二运行参数集为在所述目标运行模式下预设的所述体外模拟循环系统运行参数的集合；
根据所述第一运行参数集和所述第二运行参数集，测量第一性能、第二性能和第三性能，所述第一性能为所述左心室辅助系统按照所述第一运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能，所述第二性能为所述按照所述体外模拟循环系统第二运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能，所述第三性能为所述左心室辅助系统和所述体外模拟循环系统同时分别按照所述第一运行参数集和所述第二运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一差值对目标性能进行调整，包括：
根据第一公式对所述目标性能进行调整，得到调整性能，所述第一公式表示为：(1+α+β)S，其中所述S为所述目标性能，所述α为前负荷的变化对性能参数的影响系数，所述β为伺服电机和所述左心室辅助系统的测量误差对所述性能参数的影响系数，所述α＝Δ1/Δ2，所述Δ1为所述第一差值，所述Δ2为所述第三性能与所述目标性能的差值，所述β＝(l1+l2)/P，所述l1为所述目标性能与所述第一性能的差值，所述l2为所述目标性能与所述第二性能的差值，所述P为所述第一性能与所述第二性能之和。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第一目标总流量和第二目标总流量，所述第一目标总流量为在将所述第一前负荷调整至第一预设值且所述左心室辅助系统按照所述第一运行参数集运行时测量的总流量，所述第二目标总流量为在将所述第一前负荷调整至第二预设值且所述左心室辅助系统按照所述第一运行参数集运行时测量的总流量，所述第二预设值小于所述第一预设值；
计算第二差值，所述第二差值为所述第一目标总流量和所述第二目标总流量的差值；
若所述第二差值大于预设差值，执行故障排除策略。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
按照第i采样参数采集多个第i采样性能，所述i为正整数；
计算所述多个第i采样性能的平均性能，得到第i平均性能；
若所述第i平均性能的所述β大于或等于第一阈值，则将所述i＝i+1，并重复上述步骤。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述第i平均性能的所述β小于所述第一阈值且大于第二阈值，则对所述第i平均性能进行矫正，得到第j矫正性能，所述j为正整数；
若所述第j矫正性能的所述β大于所述第二阈值，令所述j＝j+1，并重复上述动作；
若所述第j矫正性能的所述β小于或等于所述第二阈值，将所述第j矫正性能作为所述目标性能；
若所述第i平均性能的所述β小于或等于所述第二阈值，将所述第i平均性能作为所述目标性能。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据性能类型对多个所述目标性能进行分类，得到n个第一数据组，每一第一数据组对应一种性能，所述n为大于1的正整数；
确定每组所述第一数据组的至少一个参考性能；
根据所述至少一个参考性能，分别对所述n个第一数据组进行筛选，得到m个第二数据组，所述m小于或等于所述n；
将所述m个第二数据组分别生成m张数据异常表。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将预设时间内流量计或压力传感器采集的所有性能数据输入性能调整神经网络模型中，输出所述目标性能，所述性能调整神经网络模型包括第一神经网络模型和第二神经网络模型，所述第一神经网络模型用于输出小于第一阈值的平均性能，所述第二神经网络模型用于输出小于第二阈值的校准性能。
8.一种性能调整装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取左心室辅助系统的目标运行模式；
所述获取单元，还用于获取第一前负荷和预设前负荷，所述第一前负荷为体外模拟循环系统测量得到的前负荷，所述预设前负荷为在所述目标运行模式下设定的前负荷；
计算单元，用于计算第一差值，所述第一差值为所述预设前负荷与所述第一前负荷的差值；
调整单元，用于根据所述第一差值对目标性能进行调整，所述目标性能为所述左心室辅助系统在所述目标运行模式下运行以及所述体外模拟循环系统在所述第一前负荷条件下运行测量得到的任一性能；
所述获取单元，还用于获取第一运行参数集和第二运行参数集，所述第一运行参数集为在所述目标运行模式下预设的所述左心室辅助系统运行参数的集合，所述第二运行参数集为在所述目标运行模式下预设的所述体外模拟循环系统运行参数的集合；
测量单元，用于根据所述第一运行参数集和所述第二运行参数集，测量第一性能、第二性能和第三性能，所述第一性能为所述左心室辅助系统按照所述第一运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能，所述第二性能为所述按照所述体外模拟循环系统第二运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能，所述第三性能为所述左心室辅助系统和所述体外模拟循环系统同时分别按照所述第一运行参数集和所述第二运行参数集运行测量的与所述目标性能对应的性能。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器、存储器和通信接口，所述存储器存储有一个或多个程序，并且所述一个或多个程序由所述处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法中的步骤的指令。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-7任一项所述的方法的步骤。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116404940B (zh) * 2023-06-07 2023-08-29 深圳核心医疗科技股份有限公司 体外模拟循环系统的电机控制方法及装置
CN116943015B (zh) * 2023-09-21 2023-12-15 安徽通灵仿生科技有限公司 一种心室辅助设备的控制方法及装置
CN116994739B (zh) * 2023-09-27 2024-01-30 深圳核心医疗科技股份有限公司 心室辅助装置的工况偏离确定方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009025734A1 (en) * 2007-08-20 2009-02-26 Cardiac Pacemakers, Inc. Method, apparatus, and system to optimize cardiac preload based on measured pulmonary artery pressure
CN102620383A (zh) * 2012-04-09 2012-08-01 青岛海尔空调电子有限公司 空调设备的控制方法和装置、以及空调系统
CN105784406A (zh) * 2016-05-12 2016-07-20 北京精密机电控制设备研究所 一种心室辅助装置体外综合测试系统
CN113440674A (zh) * 2021-06-25 2021-09-28 清华大学 用于体外膜肺氧合ecmo的模拟循环测试系统及其用途
CN114166494A (zh) * 2021-12-02 2022-03-11 航天泰心科技有限公司 心室辅助装置用测试系统
CN114699646A (zh) * 2022-03-25 2022-07-05 上海东心生物医疗科技有限公司 心室辅助装置性能测试系统

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4004299A (en) * 1976-02-12 1977-01-25 Runge Thomas M Cardiac replacement and assist devices
JP4521547B2 (ja) * 2004-04-15 2010-08-11 株式会社サンメディカル技術研究所 血液ポンプの流量推定装置
US20080097226A1 (en) * 2005-06-09 2008-04-24 Mcconnell Patrick I Evaluation of cardiac function using left ventricular pressure during LVAD support
GB201311494D0 (en) * 2013-06-27 2013-08-14 Univ Oslo Hf Monitoring of a cardiac assist device
CN103990191B (zh) * 2014-06-06 2016-03-02 中国医学科学院阜外医院 一种循环辅助泵的水力学性能测试系统
EP3213781A1 (en) * 2016-03-02 2017-09-06 ETH Zurich Biomedical apparatus with a pressure-regulated blood pump
CN206103035U (zh) * 2016-06-28 2017-04-19 清华大学 一种血液泵测试系统
US11517740B2 (en) * 2018-03-15 2022-12-06 Tc1 Llc Methods for controlling a left ventricular assist device
CN111084674A (zh) * 2020-01-06 2020-05-01 清华大学 用于人工心脏测试的体外模拟循环系统
US20240066281A1 (en) * 2021-02-02 2024-02-29 Heartware, Inc. Account for preload changes in the left ventricle
CN113769262B (zh) * 2021-08-04 2022-11-08 浙江迪远医疗器械有限公司 一种控制血泵的装置
CN113674600B (zh) * 2021-08-10 2023-04-28 哈尔滨理工大学 一种左心房可控式体外模拟循环系统
CN113925647A (zh) * 2021-11-23 2022-01-14 兰州理工大学 人工心脏瓣膜体外循环脉动流实验系统及实验方法
CN114858494A (zh) * 2022-04-08 2022-08-05 中国食品药品检定研究院 一种心室辅助装置测试方法及心室辅助装置测试系统
CN114822804B (zh) * 2022-06-30 2022-09-20 深圳核心医疗科技有限公司 数据存储方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115016246B (zh) * 2022-08-04 2022-12-02 深圳核心医疗科技有限公司 切换控制方法、切换控制电路、电子设备及存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009025734A1 (en) * 2007-08-20 2009-02-26 Cardiac Pacemakers, Inc. Method, apparatus, and system to optimize cardiac preload based on measured pulmonary artery pressure
CN102620383A (zh) * 2012-04-09 2012-08-01 青岛海尔空调电子有限公司 空调设备的控制方法和装置、以及空调系统
CN105784406A (zh) * 2016-05-12 2016-07-20 北京精密机电控制设备研究所 一种心室辅助装置体外综合测试系统
CN113440674A (zh) * 2021-06-25 2021-09-28 清华大学 用于体外膜肺氧合ecmo的模拟循环测试系统及其用途
CN114166494A (zh) * 2021-12-02 2022-03-11 航天泰心科技有限公司 心室辅助装置用测试系统
CN114699646A (zh) * 2022-03-25 2022-07-05 上海东心生物医疗科技有限公司 心室辅助装置性能测试系统

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