CN116688272A - 一种重症患者血压血氧维持方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种重症患者血压血氧维持方法，涉及监测调节控制领域，包括：构建ECMO系统；构建并训练ECMO泵氧合联动控制模型；采集重症患者血压和血氧值，并根据血压和血氧目标值，通过ECMO泵氧合联动控制模型，控制ECMO系统，维持重症患者血压血氧。本发明考虑到ECMO中动力泵对血氧存在附加影响的因素，设计并训练了ECMO泵氧合联动控制模型，对动力泵和氧合器进行联动控制，精确维持重症患者血压血氧，降低了医护工作者的操作难度，也极大地提升了重症患者的救治率。
Description
技术领域
本发明涉及监测调节控制领域，具体涉及一种重症患者血压血氧维持方法。
背景技术
危重症患者的病情危急、复杂，往往需要接受生命支撑治疗。ICU（Intensive CareUnit，重症监护室）配有床边监护仪、中心监护仪、多功能呼吸治疗机、心电图机、除颤仪、起搏器和输液泵等设备，大大提高了重症患者的生病挽救率。同时，随着ECMO（Extracorporeal Membrane Oxygenation，体外膜肺氧合）设备的发展，急性严重心功能衰竭患者和急性严重呼吸功能衰竭患者的血压和血氧能够得到持续的维持，因此生存几率也被大大提高。
ECMO主要包括血管内插管、连接管、动力泵（人工心脏）、氧合器（人工肺）、供氧管和监测系统等部分。动力泵（人工心脏），提供动力驱动血液在管道中流动；氧合器（人工肺），将输入的血液进行氧合，并输出氧合后的血液。
虽然ECMO已有几十年的发展，但目前重症患者的血压和血氧的维持仍主要依赖于ECMO中动力泵和氧合器功率的人工调节，而现有常规PID算法也无法完全适配于ECMO的控制，使得调节精度不佳，收敛时间过长，因此大大增加了医护人员的操作难度。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种重症患者血压血氧维持方法解决了现有ECMO在维持重症患者血压和血氧的过程中，由于常规PID算法无法完全适配于ECMO的控制，因此ECMO核心部件仍主要依赖于人工调节，操作难度大的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
一种重症患者血压血氧维持方法，包括以下步骤：
S1、构建ECMO系统，其包括：
电控离心泵，作为ECMO系统的动力泵，用于维持重症患者血压；
压差可调膜式氧合器，用于维持重症患者血氧；
血压血氧监测单元，用于采集重症患者血压和血氧值；
S2、构建并训练ECMO泵氧合联动控制模型；
S3、采集重症患者血压和血氧值，并根据血压和血氧目标值，通过ECMO泵氧合联动控制模型，控制ECMO系统，维持重症患者血压血氧。
本发明的有益效果为：考虑到ECMO中动力泵对血氧存在附加影响的因素，设计并训练了ECMO泵氧合联动控制模型，对动力泵和氧合器进行联动控制，精确维持重症患者血压血氧，降低了医护工作者的操作难度，也极大地提升了重症患者的救治率。
进一步地，所述血压血氧监测单元采集的血压值为重症患者的动脉压值，血氧值为重症患者的动脉血氧分压值。
进一步地，所述S2构建的ECMO泵氧合联动控制模型包括：
ECMO泵氧合联动控制目标计算子模型，采用自适应IIR（Infinite ImpulseResponse，无限长脉冲响应）、FIR（Finite Impulse Response，有限长脉冲响应）混合网络，用于计算电控离心泵输出压强和氧合器压差目标值；
ECMO泵氧合联动控制执行子模型，采用双独立PID（Proportional IntegralDerivative，比例积分微分）环路，用于根据电控离心泵输出压强和氧合器压差目标值，控制电控离心泵和压差可调膜式氧合器。
进一步地，所述ECMO泵氧合联动控制目标计算子模型中，计算电控离心泵输出压强的表达式包括：
，
，
其中，为第时刻的电控离心泵输出压强，为第
时刻的血压偏差值，为第一FIR网络第参数，为第一FIR网络时间抽头长度，为第时刻的血压偏差值，为血压目标值，为第时刻的血压值。
上述进一步方案的有益效果为：FIR网络可实现离散的卷积运算，相当于在离散域建立了血压偏差值多阶导数加权求和的微分方程，可充分描述泵输出压强与血压的动力学关系，将复杂动力过程离散化、系数化、可训练化和简化。
进一步地，所述ECMO泵氧合联动控制目标计算子模型中，计算氧合器压差目标值的表达式包括：
，
，
，
其中，为第时刻的氧合器压差目标值，为第时刻的氧
合器压差目标值，为IIR网络第记忆参数，为IIR网络记忆长度，为
第时刻血氧偏差值，为第时刻的血压特征值，为
IIR网络第更新参数，为IIR网络时间抽头长度，为第时刻血氧偏差值，为
血氧目标值，为第时刻的血氧值，为第时刻的血压特征值，
为第时刻的电控离心泵输出压强，为第二FIR网络第参数，为第二
FIR网络时间抽头长度。
上述进一步方案的有益效果为：ECMO中动力泵不仅直接影响血压，还会间接影响血氧，且血氧情况不仅取决于动力泵和氧合器的当前动作，还取决于血氧的过往状况，因此，设计了具有高阶过往记忆功能IIR网络描述氧合器动力学过程，并利用高阶的血氧偏差和血压特征更新氧合器压差目标值；血压特征则通过第二FIR网络从电控离心泵输出压强提取，建立了氧合器和动力泵的联动关系，充分利用了两者间的数学物理关系，构建了准确的离散模型，为精确血样血压维持奠定了基础。
进一步地，所述ECMO泵氧合联动控制执行子模型包括：
第一PID环路，用于根据电控离心泵输出压强，调节电控离心泵的功率；
第二PID环路，用于根据氧合器压差目标值，控制压差可调膜式氧合器的功率。
进一步地，所述第一PID环路的表达式为：
，
，
其中，为第时刻电控离心泵第次调节功率，为第时
刻电控离心泵第次调节功率，为第一PID环路第增量式系数，为第时
刻电控离心泵第次调节时输出压强误差，为第时刻电控离心泵第次调节时输出压强。
进一步地，所述第二PID环路的表达式为：
，
，
其中，为第时刻压差可调膜式氧合器第次调节功率，为
第时刻压差可调膜式氧合器第次调节功率，为第二PID环路第增量式系数，为第时刻压差可调膜式氧合器第次调节时压差误差，为第时刻压差可调膜式氧合器第次调节时压差值。
上述进一步方案的有益效果为：采用两个独立的增量式PID算法进行电控离心泵（ECMO动力泵）和压差可调膜式氧合器的功率调节，极大的减少了系统运算的复杂度，且易于训练环节的参数迭代，并降低了PID环路收敛难度，增强稳定性。
进一步地，所述S2通过遗传算法训练ECMO泵氧合联动控制模型，所述遗传算法的适应度函数为：
，
其中，为适应度函数，为第一PID环路收敛时间，为第二PID环路收敛
时间，为求取两自变量中最大值的函数。
上述进一步方案的有益效果为：环路控制类型的模型参数训练与神经网络的训练不同，前者是模糊控制，参数决定控制误差的收敛速度，后者是确定性映射，参数决定映射关系的准确性。因此，以两路PID之间的最长收敛时间的倒数作为适应度函数，以两路PID之间的最长收敛时间尽可能小作为训练目的，使ECMO的控制在尽可能短的时间内完成，使重症患者快速获得稳定的血压血氧维持，最大程度提高生存几率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种重症患者血压血氧维持方法的流程图；
图2为本发明实施例的ECMO系统和ECMO泵氧合联动控制模型的结构图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，在本发明的一个实施例中，一种重症患者血压血氧维持方法，包括以下步骤：
S1、构建ECMO系统。
S2、构建并训练ECMO泵氧合联动控制模型。
本实施例的ECMO系统和ECMO泵氧合联动控制模型如图2所示。ECMO系统包括：
电控离心泵，作为ECMO系统的动力泵，用于维持重症患者血压。
压差可调膜式氧合器，用于维持重症患者血氧。
血压血氧监测单元，用于采集重症患者血压和血氧值。
本实施例为了更好地分析患者的血压和血氧状况，血压血氧监测单元采集的血压值为重症患者的动脉压值，血氧值为重症患者的动脉血氧分压值。
S2构建的ECMO泵氧合联动控制模型包括：
ECMO泵氧合联动控制目标计算子模型，采用自适应IIR（Infinite ImpulseResponse，无限长脉冲响应）、FIR（Finite Impulse Response，有限长脉冲响应）混合网络，用于计算电控离心泵输出压强和氧合器压差目标值；
ECMO泵氧合联动控制执行子模型，采用双独立PID（Proportional IntegralDerivative，比例积分微分）环路，用于根据电控离心泵输出压强和氧合器压差目标值，控制电控离心泵和压差可调膜式氧合器。
ECMO泵氧合联动控制目标计算子模型中，计算电控离心泵输出压强的表达式包括：
，
，
其中，为第时刻的电控离心泵输出压强，为第
时刻的血压偏差值，为第一FIR网络第参数，为第一FIR网络时间抽头长度，为第时刻的血压偏差值，为血压目标值，为第时刻的血压值。
FIR网络可实现离散的卷积运算，相当于在离散域建立了血压偏差值多阶导数加权求和的微分方程，可充分描述泵输出压强与血压的动力学关系，将复杂动力过程离散化、系数化、可训练化和简化。
ECMO泵氧合联动控制目标计算子模型中，计算氧合器压差目标值的表达式包括：
，
，
，
其中，为第时刻的氧合器压差目标值，为第时刻的氧
合器压差目标值，为IIR网络第记忆参数，为IIR网络记忆长度，为
第时刻血氧偏差值，为第时刻的血压特征值，为
IIR网络第更新参数，为IIR网络时间抽头长度，为第时刻血氧偏差值，为
血氧目标值，为第时刻的血氧值，为第时刻的血压特征值，
为第时刻的电控离心泵输出压强，为第二FIR网络第参数，为第二
FIR网络时间抽头长度。
ECMO中动力泵不仅直接影响血压，还会间接影响血氧，且血氧情况不仅取决于动力泵和氧合器的当前动作，还取决于血氧的过往状况，因此，设计了具有高阶过往记忆功能IIR网络描述氧合器动力学过程，并利用高阶的血氧偏差和血压特征更新氧合器压差目标值；血压特征则通过第二FIR网络从电控离心泵输出压强提取，建立了氧合器和动力泵的联动关系，充分利用了两者间的数学物理关系，构建了准确的离散模型，为精确血样血压维持奠定了基础。
ECMO泵氧合联动控制执行子模型包括：
第一PID环路，用于根据电控离心泵输出压强，调节电控离心泵的功率；
第二PID环路，用于根据氧合器压差目标值，控制压差可调膜式氧合器的功率。
第一PID环路的表达式为：
，
，
其中，为第时刻电控离心泵第次调节功率，为第时
刻电控离心泵第次调节功率，为第一PID环路第增量式系数，为第时
刻电控离心泵第次调节时输出压强误差，为第时刻电控离心泵第次调节时输出压强。
第二PID环路的表达式为：
，
，
其中，为第时刻压差可调膜式氧合器第次调节功率，为
第时刻压差可调膜式氧合器第次调节功率，为第二PID环路第增量式系数，为第时刻压差可调膜式氧合器第次调节时压差误差，为第时刻压差可调膜式氧合器第次调节时压差值。
本发明采用两个独立的增量式PID算法进行电控离心泵（ECMO动力泵）和压差可调膜式氧合器的功率调节，极大的减少了系统运算的复杂度，且易于训练环节的参数迭代，并降低了PID环路收敛难度，增强稳定性。
S2通过遗传算法训练ECMO泵氧合联动控制模型，遗传算法的适应度函数为：
，
其中，为适应度函数，为第一PID环路收敛时间，为第二PID环路收敛
时间，为求取两自变量中最大值的函数。
环路控制类型的模型参数训练与神经网络的训练不同，前者是模糊控制，参数决定控制误差的收敛速度，后者是确定性映射，参数决定映射关系的准确性。因此，以两路PID之间的最长收敛时间的倒数作为适应度函数，以两路PID之间的最长收敛时间尽可能小作为训练目的，使ECMO的控制在尽可能短的时间内完成，使重症患者快速获得稳定的血压血氧维持，最大程度提高生存几率。
由于遗传算法的种群生成过程、遗传过程、交叉过程、变异过程均有大量公开资料，本领域技术人员易得到，且易想到如何使用遗传算法，利用本实施例的适应度函数，基于血压和血氧数据对ECMO泵氧合联动控制模型进行训练，因此本文不再赘述。
S3、采集重症患者血压和血氧值，并根据血压和血氧目标值，通过ECMO泵氧合联动控制模型，控制ECMO系统，维持重症患者血压血氧。
综上，本发明考虑到ECMO中动力泵对血氧存在附加影响的因素，设计并训练了ECMO泵氧合联动控制模型，对动力泵和氧合器进行联动控制，精确维持重症患者血压血氧，降低了医护工作者的操作难度，也极大地提升了重症患者的救治率。
本发明中应用了具体实施例对本发明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发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，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发明的限制。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (9)
1.一种重症患者血压血氧维持方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、构建ECMO系统，其包括：
电控离心泵，作为ECMO系统的动力泵，用于维持重症患者血压；
压差可调膜式氧合器，用于维持重症患者血氧；
血压血氧监测单元，用于采集重症患者血压和血氧值；
S2、构建并训练ECMO泵氧合联动控制模型；
S3、采集重症患者血压和血氧值，并根据血压和血氧目标值，通过ECMO泵氧合联动控制模型，控制ECMO系统，维持重症患者血压血氧。
2.根据权利要求1所述的重症患者血压血氧维持方法，其特征在于，所述血压血氧监测单元采集的血压值为重症患者的动脉压值，血氧值为重症患者的动脉血氧分压值。
3.根据权利要求1所述的重症患者血压血氧维持方法，其特征在于，所述S2构建的ECMO泵氧合联动控制模型包括：
ECMO泵氧合联动控制目标计算子模型，采用自适应IIR、FIR混合网络，用于计算电控离心泵输出压强和氧合器压差目标值；
ECMO泵氧合联动控制执行子模型，采用双独立PID环路，用于根据电控离心泵输出压强和氧合器压差目标值，控制电控离心泵和压差可调膜式氧合器。
4.根据权利要求3所述的重症患者血压血氧维持方法，其特征在于，所述ECMO泵氧合联动控制目标计算子模型中，计算电控离心泵输出压强的表达式包括：
，
，
其中，为第/>时刻的电控离心泵输出压强，/>为第/>时刻的血压偏差值，/>为第一FIR网络第/>参数，/>为第一FIR网络时间抽头长度，/>为第/>时刻的血压偏差值，/>为血压目标值，/>为第/>时刻的血压值。
5.根据权利要求4所述的重症患者血压血氧维持方法，其特征在于，所述ECMO泵氧合联动控制目标计算子模型中，计算氧合器压差目标值的表达式包括：
，
，
，
其中，为第/>时刻的氧合器压差目标值，/>为第/>时刻的氧合器压差目标值，/>为IIR网络第/>记忆参数，/>为IIR网络记忆长度，/>为第时刻血氧偏差值，/>为第/>时刻的血压特征值，/>为IIR网络第/>更新参数，/>为IIR网络时间抽头长度，/>为第/>时刻血氧偏差值，/>为血氧目标值，/>为第/>时刻的血氧值，/>为第/>时刻的血压特征值，/>为第/>时刻的电控离心泵输出压强，/>为第二FIR网络第/>参数，/>为第二FIR网络时间抽头长度。
6.根据权利要求5所述的重症患者血压血氧维持方法，其特征在于，所述ECMO泵氧合联动控制执行子模型包括：
第一PID环路，用于根据电控离心泵输出压强，调节电控离心泵的功率；
第二PID环路，用于根据氧合器压差目标值，控制压差可调膜式氧合器的功率。
7.根据权利要求6所述的重症患者血压血氧维持方法，其特征在于，所述第一PID环路的表达式为：
，
，
其中，为第/>时刻电控离心泵第/>次调节功率，/>为第/>时刻电控离心泵第/>次调节功率，/>为第一PID环路第/>增量式系数，/>为第/>时刻电控离心泵第/>次调节时输出压强误差，/>为第/>时刻电控离心泵第/>次调节时输出压强。
8.根据权利要求7所述的重症患者血压血氧维持方法，其特征在于，所述第二PID环路的表达式为：
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其中，为第/>时刻压差可调膜式氧合器第/>次调节功率，/>为第/>时刻压差可调膜式氧合器第/>次调节功率，/>为第二PID环路第/>增量式系数，/>为第/>时刻压差可调膜式氧合器第/>次调节时压差误差，/>为第/>时刻压差可调膜式氧合器第/>次调节时压差值。
9.根据权利要求8所述的重症患者血压血氧维持方法，其特征在于，所述S2通过遗传算法训练ECMO泵氧合联动控制模型，所述遗传算法的适应度函数为：
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其中，为适应度函数，/>为第一PID环路收敛时间，/>为第二PID环路收敛时间，为求取两自变量中最大值的函数。
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