CN117323558B - 一种心室辅助设备的自适应控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种心室辅助设备的自适应控制方法及装置，涉及医疗器械技术领域，上述方法包括：确定表征主动脉压力变化趋势的第一压力曲线，并确定表征左心室压力变化趋势的第二压力曲线；基于第一压力曲线与第二压力曲线，确定表征主动脉压力与左心室压力之间的压差变化趋势的压差曲线，并确定表征电机电流变化趋势的电流曲线；分别提取第一压力曲线、第二压力曲线、压差曲线以及电流曲线的特征，基于所提取的各个特征，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量；确定目标状态变化量对应的目标转速调整量，基于目标转速调整量，调整心室辅助设备的当前转速。应用本实施例提供的方案，能够实现对心室辅助设备的自适应精确控制。
Description
技术领域
本申请涉及医疗器械技术领域，特别是涉及一种心室辅助设备的自适应控制方法及装置。
背景技术
心室辅助设备是针对患有心脏相关疾病的患者，如心衰患者，提供支撑或辅助功能的装置，用于辅助心脏将血液泵送至身体其他各部位。
心室辅助设备的主要问题是控制。控制合理有助于心室卸载、满足心输出、脉压差和血流搏动性；控制不当则会出现抽吸、血栓、溶血等异常状态。当前是由医护人员手动设定设备转速，采用这种方式不能实时适应设备当前情况。因此，亟需一种心室辅助设备的自适应控制方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种心室辅助设备的自适应控制方法及装置，以实现对心室辅助设备的自适应精确控制。具体技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供了一种心室辅助设备的自适应控制方法，所述方法包括：
确定表征主动脉压力变化趋势的第一压力曲线，并确定表征左心室压力变化趋势的第二压力曲线；
基于所述第一压力曲线与第二压力曲线，确定表征主动脉压力与左心室压力之间的压差变化趋势的压差曲线，并确定表征电机电流变化趋势的电流曲线；
分别提取所述第一压力曲线、第二压力曲线、压差曲线以及电流曲线的特征，基于所提取的各个特征，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量；
基于预设的状态变化量与转速调整量之间的对应关系，确定所述目标状态变化量对应的目标转速调整量，基于所述目标转速调整量，调整所述心室辅助设备的当前转速，以使得所述心室辅助设备按照调整后的转速运行。
本申请的一个实施例中，上述基于所提取的各个特征，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量，包括：
基于所提取的第一压力曲线的特征与第二压力曲线的特征，计算所述第一压力曲线与第二压力曲线之间的相关度，作为第一相关度；
基于所提取的压差曲线的特征与电流曲线的特征，计算所述压差曲线与电流曲线之间的相关度，作为第二相关度；
基于所述第一相关度与第二相关度，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
本申请的一个实施例中，上述基于所述第一相关度与第二相关度，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量，包括：
计算所述第一相关度与预设相关度阈值之间的第一相关度差值，并计算所述第一相关度与所述预设相关度阈值之间的第二相关度差值；
按照预设的相关度差值与状态变化量之间的对应关系，确定所述第一相关度差值对应的状态变化量，作为第一状态变化量；
按照预设的相关度差值与状态变化量之间的对应关系，确定所述第二相关度差值对应的状态变化量，作为第二状态变化量；
基于所述第一状态变化量和/或第二状态变化量，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
本申请的一个实施例中，上述基于所述第一状态变化量和/或第二状态变化量，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量，包括：
若所述第一相关度、第二相关度均大于所述预设相关度阈值，在所述第一相关度大于第二相关度情况下，将所述第二状态变化量确定为所述目标状态变化量，在所述第一相关度小于第二相关度情况下，将所述第一状态变化量确定为所述目标状态变化量；
若所述第一相关度小于所述预设相关度阈值、且所述第二相关度大于所述预设相关度阈值，将所述第一状态变化量确定为所述目标状态变化量；
若所述第一相关度大于所述预设相关度阈值、且所述第二相关度小于所述预设相关度阈值，将所述第二状态变化量确定为所述目标状态变化量；
若所述第一相关度、第二相关度均小于所述预设相关度阈值，融合所述第一状态变化量与第二状态变化量，将融合后得到的状态变化量确定为目标状态变化量。
本申请的一个实施例中，上述基于所述第一相关度与第二相关度，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量，包括：
将所述第一相关度与第二相关度输入预先训练的状态预测模型，得到所述状态预测模型输出的状态变化量，作为表征所述心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量；其中，所述预先训练的状态预测模型为：采用样本相关度作为训练样本，以样本心室辅助设备的状态变化量作为训练基准，对初始神经网络模型进行训练得到的，用于预测心室辅助设备的状态变化量。
第二方面，本申请实施例提供了一种心室辅助设备的自适应控制装置，所述装置包括：
第一曲线确定模块，用于确定表征主动脉压力变化趋势的第一压力曲线，并确定表征左心室压力变化趋势的第二压力曲线；
第二曲线确定模块，用于基于所述第一压力曲线与第二压力曲线，确定表征主动脉压力与左心室压力之间的压差变化趋势的压差曲线，并确定表征电机电流变化趋势的电流曲线；
状态确定模块，用于分别提取所述第一压力曲线、第二压力曲线、压差曲线以及电流曲线的特征，基于所提取的各个特征，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量；
设备控制模块，用于基于预设的状态变化量与转速调整量之间的对应关系，确定所述目标状态变化量对应的目标转速调整量，基于所述目标转速调整量，调整所述心室辅助设备的当前转速，以使得所述心室辅助设备按照调整后的转速运行。
本申请的一个实施例中，上述状态确定模块，包括：
第一相关度计算子模块，用于基于所提取的第一压力曲线的特征与第二压力曲线的特征，计算所述第一压力曲线与第二压力曲线之间的相关度，作为第一相关度；
第二相关度计算子模块，用于基于所提取的压差曲线的特征与电流曲线的特征，计算所述压差曲线与电流曲线之间的相关度，作为第二相关度；
状态确定子模块，用于基于所述第一相关度与第二相关度，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
本申请的一个实施例中，上述状态确定子模块，包括：
相关度计算单元，用于计算所述第一相关度与预设相关度阈值之间的第一相关度差值，并计算所述第一相关度与所述预设相关度阈值之间的第二相关度差值；
第一状态变化量计算单元，用于按照预设的相关度差值与状态变化量之间的对应关系，确定所述第一相关度差值对应的状态变化量，作为第一状态变化量；
第二状态变化量计算单元，用于按照预设的相关度差值与状态变化量之间的对应关系，确定所述第二相关度差值对应的状态变化量，作为第二状态变化量；
状态确定单元，用于基于所述第一状态变化量和/或第二状态变化量，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
本申请的一个实施例中，上述状态确定单元，具体用于若所述第一相关度、第二相关度均大于所述预设相关度阈值，在所述第一相关度大于第二相关度情况下，将所述第二状态变化量确定为所述目标状态变化量，在所述第一相关度小于第二相关度情况下，将所述第一状态变化量确定为所述目标状态变化量；若所述第一相关度小于所述预设相关度阈值、且所述第二相关度大于所述预设相关度阈值，将所述第一状态变化量确定为所述目标状态变化量；若所述第一相关度大于所述预设相关度阈值、且所述第二相关度小于所述预设相关度阈值，将所述第二状态变化量确定为所述目标状态变化量；若所述第一相关度、第二相关度均小于所述预设相关度阈值，融合所述第一状态变化量与第二状态变化量，将融合后得到的状态变化量确定为目标状态变化量。
本申请的一个实施例中，上述状态确定模块，具体用于将所述第一相关度与第二相关度输入预先训练的状态预测模型，得到所述状态预测模型输出的状态变化量，作为表征所述心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量；其中，所述预先训练的状态预测模型为：采用样本相关度作为训练样本，以样本心室辅助设备的状态变化量作为训练基准，对初始神经网络模型进行训练得到的，用于预测心室辅助设备的状态变化量。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面所述的方法步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法步骤。
由以上可见，应用本申请实施例提供的方案，基于目标转速调整量调整心室辅助设备的当前转速，由于目标转速调整量是基于心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量确定的，又由于目标状态变化量是基于主动脉压力曲线的特征、左心室压力曲线的特征、主动脉压力与左心室压力之间的压差曲线的特征以及电流曲线的特征确定的，主动脉压力曲线、左心室压力曲线以及压差曲线均针对患者的心脏压力情况，电机电流则是针对心室辅助设备的电机情况，因此，所确定的目标状态变化量综合考虑了患者的心脏压力情况以及心室辅助设备的电机情况，从而使得目标状态变化量能够更加准确地反映心室辅助设备的状态变化情况，这样，基于上述目标状态变化量所确定的当前转速的目标转速调整量，能够更加贴合当前心室辅助设备的状态变化情况，那么，按照目标转速调整量所调整的转速能够更好地符合心室辅助设备当前状态变化情况，从而实现心室辅助设备的自适应控制。
当然，实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的实施例。
图1为本申请实施例提供的一种轴流泵的结构示意图；
图2为本申请实施例提供的第一种心室辅助设备的自适应控制方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的第二种心室辅助设备的自适应控制方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种心室辅助设备的自适应控制装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员基于本申请所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的心室辅助设备可被附接到心脏的左心室、右心室或者两个心室的心尖上。心室辅助设备可以是轴流泵、离心泵或磁悬浮泵。
以下结合图1以轴流泵为例，对心室辅助设备的结构进行说明。图1示出了轴流泵的结构示意图，包括依次连接固定的猪尾管106、血液流入口105、血液流道104、血液流出口103、电机壳体102和导管101，电机壳体102内部安装有电机，电机的转轴贯穿电机壳体，与在血液流道104内部的轴流叶轮固定连接。
电机带动轴流叶轮旋转，在此驱动作用下，心脏中的血液从血液流入口105流入，经过血液流道104，从血液流出口103流出。
在图1所示的结构中，心室辅助设备置于患者体内时，电机位于心脏内。除了这种结构之外，还可以将电机通过柔性驱动轴与叶轮连接，这样当心室辅助设备置于患者体内时，电机位于心脏外，从而缩小心室辅助设备的尺寸，电机通过柔性驱动轴驱动叶轮旋转，实现心室辅助设备的辅助泵血功能。
本申请各实施例的执行主体可以是心室辅助设备的控制器，控制器用于检测心室辅助设备/患者的相关参数、以及控制心室辅助设备的运行。
参见图2，图2为本申请实施例提供的第一种心室辅助设备的自适应控制方法的流程示意图，上述方法包括以下步骤S201-S204。
步骤S201：确定表征主动脉压力变化趋势的第一压力曲线，并确定表征左心室压力变化趋势的第二压力曲线。
第一压力曲线用于表征主动脉压力变化趋势，第一压力曲线可以按照时序顺序组合每一时刻的主动脉压力。第二压力曲线用于表征左心室压力变化，第二压力曲线可以按照时序顺序组合每一时刻的左心室压力。
心室辅助设备上可以集成多个压力传感器，包含用于采集主动脉压力的压力传感器以及左心室压力的压力传感器，控制器可以实时采集每一时刻的主动脉压力、左心室压力，并将所采集的数据存入存储器内，基于此，控制器可以从存储器中读取每一时刻的主动脉压力、左心室压力，并按照时序顺序组合每一时刻的主动脉压力，生成第一压力曲线；并按照时序顺序组合每一时刻的左心室压力，生成第二压力曲线。
步骤S202：基于第一压力曲线与第二压力曲线，确定表征主动脉压力与左心室压力之间的压差变化趋势的压差曲线，并确定表征电机电流变化趋势的电流曲线。
上述压差曲线表征主动脉压力与左心室压力之间的压差变化趋势。在确定压差曲线时，一种实施方式中，可以针对每一时刻，计算该时刻的主动脉压力与左心室压力之间的压力差，按照时序顺序组合每一时刻对应的压力差，生成压差曲线。
上述电流曲线表用于表征电机电流变化趋势。电流曲线可以按照时序顺序组合每一时刻的电机电流。
控制器可以实时采集每一时刻的电机电流，并将所采集的电机电流存入存储器内，基于此，控制器可以从存储器中读取每一时刻的电机电流，并按照时序顺序组合每一时刻的电机电流，生成第一压力曲线；
步骤S203：分别提取第一压力曲线、第二压力曲线、压差曲线以及电流曲线的特征，基于所提取的各个特征，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
在提取特征时，可以采用预设的特征提取算法，分别对上述各个压力曲线进行特征提取。
在确定目标状态变化量时，一种实施方式中，可以融合所提取的各个特征，将融合特征输入预先训练的状态预测模型，得到状态预测模型输出的状态变化量。上述状态预测模型用于基于压力曲线与电流曲线的融合特征预测心室辅助设备的状态变化。
确定目标状态变化量的其他实施方式可以参见后续图3对应的实施例，在此不进行详述。
步骤S204：基于预设的状态变化量与转速调整量之间的对应关系，确定目标状态变化量对应的目标转速调整量，基于目标转速调整量，调整心室辅助设备的当前转速，以使得心室辅助设备按照调整后的转速运行。
上述对应关系是预先构建的，可以是基于大量测试数据确定的状态变化量与转速调整量之间的关系。
在确定目标转速调整量时，若对应关系中包含目标状态变化量，可以直接将目标状态变化量对应的转速调整量，作为目标转速调整量；若对应关系中不包含目标状态变化量，可以确定对应关系所包含的状态变化量中与目标状态变化量最为接近的状态变化量，将所确定的状态变化量对应的转速调整量，确定为目标转速调整量。
在调整当前转速时，可以计算目标转速调整量与当前转速之间的和值，将计算的和值确定为调整后的转速，并且按照调整后的转速控制心室辅助设备。
由以上可见，应用本实施例提供的方案，基于目标转速调整量调整心室辅助设备的当前转速，由于目标转速调整量是基于心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量确定的，又由于目标状态变化量是基于主动脉压力曲线的特征、左心室压力曲线的特征、主动脉压力与左心室压力之间的压差曲线的特征以及电流曲线的特征确定的，主动脉压力曲线、左心室压力曲线以及压差曲线均针对患者的心脏压力情况，电机电流则是针对心室辅助设备的电机情况，因此，所确定的目标状态变化量综合考虑了患者的心脏压力情况以及心室辅助设备的电机情况，从而使得目标状态变化量能够更加准确地反映心室辅助设备的状态变化情况，这样，基于上述目标状态变化量所确定的当前转速的目标转速调整量，能够更加贴合当前心室辅助设备的状态变化情况，那么，按照目标转速调整量所调整的转速能够更好地符合心室辅助设备当前状态变化情况，从而实现心室辅助设备的自适应控制。
在前述图2对应的实施例的步骤S203中，除了采用所提及的方式确定目标状态变化量时，还可以采用下述图3对应的步骤S303-S306实现。基于此，本申请的一个实施例中，参见图3，图3为本申请提供的第二种心室辅助设备的自适应控制方法的流程示意图，上述方法包括以下步骤S301-S306。
步骤S301：确定表征主动脉压力变化趋势的第一压力曲线，并确定表征左心室压力变化趋势的第二压力曲线。
步骤S302：基于第一压力曲线与第二压力曲线，确定表征主动脉压力与左心室压力之间的压差变化趋势的压差曲线，并确定表征电机电流变化趋势的电流曲线。
上述步骤S301-S302与前述图2对应的实施例的步骤S201-S202相同，在此不再赘述。
步骤S303：基于所提取的第一压力曲线的特征与第二压力曲线的特征，计算第一压力曲线与第二压力曲线之间的相关度，作为第一相关度。
上述第一相关度表示第一压力曲线与第二压力曲线之间的相关程度，第一相关度越高，表示相关程度越高；第一相关度越低，表示相关程度越低。
在计算第一相关度时，一种实施方式中，可以计算第一压力曲线的特征与第二压力曲线的特征之间的距离，基于预设的距离与相关度之间的关系，将计算得到的距离转换为相关度，作为第一相关度，距离越小，表示相关程度越高，距离越大，表示相关程度越低。
步骤S304：基于所提取的压差曲线的特征与电流曲线的特征，计算压差曲线与电流曲线之间的相关度，作为第二相关度。
上述第二相关度表示压差曲线与电流曲线之间的相关程度，第二相关度越高，表示相关程度越高；第二相关度越低，表示相关程度越低。
在计算第二相关度时，一种实施方式中，可以计算压差曲线的特征与电流曲线的特征之间的距离，基于预设的距离与相关度之间的关系，将计算得到的距离转换为相关度，作为第二相关度，距离越小，表示相关程度越高，距离越大，表示相关程度越低。
步骤S305：基于第一相关度与第二相关度，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
在确定目标状态变化量时，第一种实施方式中，可以将第一相关度与第二相关度输入预先训练的状态预测模型，得到状态预测模型输出的状态变化量，作为表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
上述预先训练的状态预测模型为：采用样本相关度作为训练样本，以样本心室辅助设备的状态变化量作为训练基准，对初始神经网络模型进行训练得到的，用于预测心室辅助设备的状态变化量。
由于状态预测模型是采用大量训练样本进行训练得到的，状态预测模型学习到基于相关度预测状态变化量的特性，因此，基于状态预测模型，能够准确地确定目标状态变化量。
在确定目标状态变化量时，第二种实施方式中，可以计算第一相关度与预设相关度阈值之间的第一相关度差值，并计算第一相关度与预设相关度阈值之间的第二相关度差值；按照预设的相关度差值与状态变化量之间的对应关系，确定第一相关度差值对应的状态变化量，作为第一状态变化量；按照预设的相关度差值与状态变化量之间的对应关系，确定第二相关度差值对应的状态变化量，作为第二状态变化量；基于第一状态变化量和/或第二状态变化量，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
在基于第一状态变化量和/或第二状态变化量，确定目标状态变化量时，可以基于第一相关度、第二相关度之间的大小关系，以及第一相关度、第二相关度与预设相关度阈值之间的大小关系，选择作为确定目标状态变化量的状态变化量。
相关度与预设相关度阈值之间的差值能够表征相关度的偏移量，基于上述差值所确定的状态变化量，考虑了相关度的偏移量，由于相关度的偏移量是与心室辅助设备的状态变化相关，因此，所确定的状态变化量能够较为准确地反映心室辅助设备的状态变化。
基于此，本申请的一个实施例中，若第一相关度、第二相关度均大于预设相关度阈值，在第一相关度大于第二相关度情况下，将第二状态变化量确定为目标状态变化量，在第一相关度小于第二相关度情况下，将第一状态变化量确定为目标状态变化量。
上述预设相关度阈值可以是预先确定的。
当第一相关度、第二相关度均大于预设相关度阈值，表示第一相关度、第二相关度所表征的相关程度较高，当其中一个相关度小于另一个相关度时，表示较低相关度所表征的曲线相关程度相对较低。在这种情况下，将较低相关度对应的状态变化量确定为目标状态变化量，由于较低相关程度的曲线与心室辅助设备的状态变化相关联，因此，所确定的目标状态变化量能够精确贴合心室辅助设备当前状态变化，从而提高了所确定的目标状态变化量。
若第一相关度小于预设相关度阈值、且第二相关度大于预设相关度阈值，将第一状态变化量确定为目标状态变化量。
若第一相关度大于预设相关度阈值、且第二相关度小于预设相关度阈值，将第二状态变化量确定为目标状态变化量。
当相关度大于预设相关度阈值，表示相关度所表征的相关程度较高，当另一相关度较低，表示所表征的曲线相关程度较低。在这种情况下，将较低相关度对应的状态变化量确定为目标状态变化量，由于较低相关度的曲线与心室辅助设备的状态变化相关联，因此，所确定的目标状态变化量能够精确贴合心室辅助设备当前状态变化，从而提高了所确定的目标状态变化量。
若第一相关度、第二相关度均小于预设相关度阈值，融合第一状态变化量与第二状态变化量，将融合后得到的状态变化量确定为目标状态变化量。
在融合第一状态变化量与第二状态变化量时，可以计算第一状态变化量与第二状态变化量的平均值，将计算得到的平均值确定为融合后的状态变化量。
当相关度均小于预设相关度阈值，表示相关度所表征的相关程度均较低。在这种情况下，将两类相关度对应的状态变化量确定为目标状态变化量，由于相关程度较低的曲线影响心室辅助设备的状态变化，因此，所确定的目标状态变化量能够准确地精确贴合心室辅助设备当前状态变化，从而提高了所确定的目标状态变化量。
步骤S306：基于预设的状态变化量与转速调整量之间的对应关系，确定目标状态变化量对应的目标转速调整量，基于目标转速调整量，调整心室辅助设备的当前转速，以使得心室辅助设备按照调整后的转速运行。
上述步骤S306与前述图2对应的实施例的步骤S204相同，在此不再赘述。
由以上可见，基于第一相关度与第二相关度确定目标状态变化量，由于第一相关度表示第一压力曲线与第二压力曲线之间的相关度，第二相关度表示压差曲线与电流曲线之间的相关度，因此，目标状态变化量是综合考虑了心脏压力的相关性、以及心脏压力与设备电流之间的相关性，由于心脏压力的相关性、心脏压力与设备电流之间的相关性与心室辅助设备的状态变化相关联，这样，使得目标状态变化量能够准确地反映心室辅助设备的状态变化情况。
与上述心室辅助设备的自适应控制方法相对应，本申请实施例还提供了一种心室辅助设备的自适应控制装置。
参见图4，图4为本申请实施例提供的一种心室辅助设备的自适应控制装置的结构示意图，上述装置包括401-404。
第一曲线确定模块401，用于确定表征主动脉压力变化趋势的第一压力曲线，并确定表征左心室压力变化趋势的第二压力曲线；
第二曲线确定模块402，用于基于所述第一压力曲线与第二压力曲线，确定表征主动脉压力与左心室压力之间的压差变化趋势的压差曲线，并确定表征电机电流变化趋势的电流曲线；
状态确定模块403，用于分别提取所述第一压力曲线、第二压力曲线、压差曲线以及电流曲线的特征，基于所提取的各个特征，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量；
设备控制模块404，用于基于预设的状态变化量与转速调整量之间的对应关系，确定所述目标状态变化量对应的目标转速调整量，基于所述目标转速调整量，调整所述心室辅助设备的当前转速，以使得所述心室辅助设备按照调整后的转速运行。
由以上可见，应用本实施例提供的方案，基于目标转速调整量调整心室辅助设备的当前转速，由于目标转速调整量是基于心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量确定的，又由于目标状态变化量是基于主动脉压力曲线的特征、左心室压力曲线的特征、主动脉压力与左心室压力之间的压差曲线的特征以及电流曲线的特征确定的，主动脉压力曲线、左心室压力曲线以及压差曲线均针对患者的心脏压力情况，电机电流则是针对心室辅助设备的电机情况，因此，所确定的目标状态变化量综合考虑了患者的心脏压力情况以及心室辅助设备的电机情况，从而使得目标状态变化量能够更加准确地反映心室辅助设备的状态变化情况，这样，基于上述目标状态变化量所确定的当前转速的目标转速调整量，能够更加贴合当前心室辅助设备的状态变化情况，那么，按照目标转速调整量所调整的转速能够更好地符合心室辅助设备当前状态变化情况，从而实现心室辅助设备的自适应控制。
本申请的一个实施例中，上述状态确定模块403，包括：
第一相关度计算子模块，用于基于所提取的第一压力曲线的特征与第二压力曲线的特征，计算所述第一压力曲线与第二压力曲线之间的相关度，作为第一相关度；
第二相关度计算子模块，用于基于所提取的压差曲线的特征与电流曲线的特征，计算所述压差曲线与电流曲线之间的相关度，作为第二相关度；
状态确定子模块，用于基于所述第一相关度与第二相关度，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
由以上可见，基于第一相关度与第二相关度确定目标状态变化量，由于第一相关度表示第一压力曲线与第二压力曲线之间的相关度，第二相关度表示压差曲线与电流曲线之间的相关度，因此，目标状态变化量是综合考虑了心脏压力的相关性、以及心脏压力与设备电流之间的相关性，由于心脏压力的相关性、心脏压力与设备电流之间的相关性与心室辅助设备的状态变化相关联，这样，使得目标状态变化量能够准确地反映心室辅助设备的状态变化情况。
本申请的一个实施例中，上述状态确定子模块，包括：
相关度计算单元，用于计算所述第一相关度与预设相关度阈值之间的第一相关度差值，并计算所述第一相关度与所述预设相关度阈值之间的第二相关度差值；
第一状态变化量计算单元，用于按照预设的相关度差值与状态变化量之间的对应关系，确定所述第一相关度差值对应的状态变化量，作为第一状态变化量；
第二状态变化量计算单元，用于按照预设的相关度差值与状态变化量之间的对应关系，确定所述第二相关度差值对应的状态变化量，作为第二状态变化量；
状态确定单元，用于基于所述第一状态变化量和/或第二状态变化量，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
相关度与预设相关度阈值之间的差值能够表征相关度的偏移量，基于上述差值所确定的状态变化量，考虑了相关度的偏移量，由于相关度的偏移量是与心室辅助设备的状态变化相关，因此，所确定的状态变化量能够较为准确地反映心室辅助设备的状态变化。
本申请的一个实施例中，上述状态确定单元，具体用于若所述第一相关度、第二相关度均大于所述预设相关度阈值，在所述第一相关度大于第二相关度情况下，将所述第二状态变化量确定为所述目标状态变化量，在所述第一相关度小于第二相关度情况下，将所述第一状态变化量确定为所述目标状态变化量；若所述第一相关度小于所述预设相关度阈值、且所述第二相关度大于所述预设相关度阈值，将所述第一状态变化量确定为所述目标状态变化量；若所述第一相关度大于所述预设相关度阈值、且所述第二相关度小于所述预设相关度阈值，将所述第二状态变化量确定为所述目标状态变化量；若所述第一相关度、第二相关度均小于所述预设相关度阈值，融合所述第一状态变化量与第二状态变化量，将融合后得到的状态变化量确定为目标状态变化量。
当第一相关度、第二相关度均大于预设相关度阈值，表示第一相关度、第二相关度所表征的相关程度较高，当其中一个相关度小于另一个相关度时，表示较低相关度所表征的曲线相关程度相对较低。在这种情况下，将较低相关度对应的状态变化量确定为目标状态变化量，由于较低相关程度的曲线与心室辅助设备的状态变化相关联，因此，所确定的目标状态变化量能够精确贴合心室辅助设备当前状态变化，从而提高了所确定的目标状态变化量；当相关度大于预设相关度阈值，表示相关度所表征的相关程度较高，当另一相关度较低，表示所表征的曲线相关程度较低。在这种情况下，将较低相关度对应的状态变化量确定为目标状态变化量，由于较低相关度的曲线与心室辅助设备的状态变化相关联，因此，所确定的目标状态变化量能够精确贴合心室辅助设备当前状态变化，从而提高了所确定的目标状态变化量；当相关度均小于预设相关度阈值，表示相关度所表征的相关程度均较低。在这种情况下，将两类相关度对应的状态变化量确定为目标状态变化量，由于相关程度较低的曲线影响心室辅助设备的状态变化，因此，所确定的目标状态变化量能够准确地精确贴合心室辅助设备当前状态变化，从而提高了所确定的目标状态变化量。
本申请的一个实施例中，上述状态确定模块，具体用于将所述第一相关度与第二相关度输入预先训练的状态预测模型，得到所述状态预测模型输出的状态变化量，作为表征所述心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量；其中，所述预先训练的状态预测模型为：采用样本相关度作为训练样本，以样本心室辅助设备的状态变化量作为训练基准，对初始神经网络模型进行训练得到的，用于预测心室辅助设备的状态变化量。
由于状态预测模型是采用大量训练样本进行训练得到的，状态预测模型学习到基于相关度预测状态变化量的特性，因此，基于状态预测模型，能够准确地确定目标状态变化量。
与上述心室辅助设备的自适应控制方法相对应，本申请实施例还提供了一种电子设备。
参见图5，图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，包括处理器501、通信接口502、存储器503和通信总线504，其中，处理器501，通信接口502，存储器503通过通信总线504完成相互间的通信，
存储器503，用于存放计算机程序；
处理器501，用于执行存储器503上所存放的程序时，实现本申请实施例提供的心室辅助设备的自适应控制方法。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准（Peripheral ComponentInterconnect，PCI）总线或扩展工业标准结构（Extended Industry StandardArchitecture，EISA）总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括非易失性存储器（Non-Volatile Memory，NVM），例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）等；还可以是数字信号处理器（Digital SignalProcessor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，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。
在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的心室辅助设备的自适应控制方法。
在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行时实现本申请实施例提供的心室辅助设备的自适应控制方法。
由以上可见，应用本实施例提供的方案，基于目标转速调整量调整心室辅助设备的当前转速，由于目标转速调整量是基于心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量确定的，又由于目标状态变化量是基于主动脉压力曲线的特征、左心室压力曲线的特征、主动脉压力与左心室压力之间的压差曲线的特征以及电流曲线的特征确定的，主动脉压力曲线、左心室压力曲线以及压差曲线均针对患者的心脏压力情况，电机电流则是针对心室辅助设备的电机情况，因此，所确定的目标状态变化量综合考虑了患者的心脏压力情况以及心室辅助设备的电机情况，从而使得目标状态变化量能够更加准确地反映心室辅助设备的状态变化情况，这样，基于上述目标状态变化量所确定的当前转速的目标转速调整量，能够更加贴合当前心室辅助设备的状态变化情况，那么，按照目标转速调整量所调整的转速能够更好地符合心室辅助设备当前状态变化情况，从而实现心室辅助设备的自适应控制。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。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个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（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取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。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本申请的保护范围内。
Claims (3)
1.一种心室辅助设备的自适应控制装置，其特征在于，所述装置包括：
第一曲线确定模块，用于确定表征主动脉压力变化趋势的第一压力曲线，并确定表征左心室压力变化趋势的第二压力曲线；
第二曲线确定模块，用于基于所述第一压力曲线与第二压力曲线，确定表征主动脉压力与左心室压力之间的压差变化趋势的压差曲线，并确定表征电机电流变化趋势的电流曲线；
状态确定模块，用于分别提取所述第一压力曲线、第二压力曲线、压差曲线以及电流曲线的特征，基于所提取的各个特征，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量；
设备控制模块，用于基于预设的状态变化量与转速调整量之间的对应关系，确定所述目标状态变化量对应的目标转速调整量，基于所述目标转速调整量，调整所述心室辅助设备的当前转速，以使得所述心室辅助设备按照调整后的转速运行；
所述状态确定模块，包括：
第一相关度计算子模块，用于基于所提取的第一压力曲线的特征与第二压力曲线的特征，计算所述第一压力曲线与第二压力曲线之间的相关度，作为第一相关度；
第二相关度计算子模块，用于基于所提取的压差曲线的特征与电流曲线的特征，计算所述压差曲线与电流曲线之间的相关度，作为第二相关度；
状态确定子模块，用于基于所述第一相关度与第二相关度，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量；
所述状态确定子模块，包括：
相关度计算单元，用于计算所述第一相关度与预设相关度阈值之间的第一相关度差值，并计算所述第二相关度与所述预设相关度阈值之间的第二相关度差值；
第一状态变化量计算单元，用于按照预设的相关度差值与状态变化量之间的对应关系，确定所述第一相关度差值对应的状态变化量，作为第一状态变化量；
第二状态变化量计算单元，用于按照预设的相关度差值与状态变化量之间的对应关系，确定所述第二相关度差值对应的状态变化量，作为第二状态变化量；
状态确定单元，用于基于所述第一状态变化量和/或第二状态变化量，确定表征心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述状态确定单元，具体用于若所述第一相关度、第二相关度均大于所述预设相关度阈值，在所述第一相关度大于第二相关度情况下，将所述第二状态变化量确定为所述目标状态变化量，在所述第一相关度小于第二相关度情况下，将所述第一状态变化量确定为所述目标状态变化量；若所述第一相关度小于所述预设相关度阈值、所述第二相关度大于所述预设相关度阈值，将所述第一状态变化量确定为所述目标状态变化量；若所述第一相关度大于所述预设相关度阈值、所述第二相关度小于所述预设相关度阈值，将所述第二状态变化量确定为所述目标状态变化量；若所述第一相关度、第二相关度均小于所述预设相关度阈值，融合所述第一状态变化量与第二状态变化量，将融合后得到的状态变化量确定为目标状态变化量。
3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述状态确定模块，具体用于将所述第一相关度与第二相关度输入预先训练的状态预测模型，得到所述状态预测模型输出的状态变化量，作为表征所述心室辅助设备当前状态变化的目标状态变化量；其中，所述预先训练的状态预测模型为：采用样本相关度作为训练样本，以样本心室辅助设备的状态变化量作为训练基准，对初始神经网络模型进行训练得到的，用于预测心室辅助设备的状态变化量。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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