[发明专利]一种医疗护理用呼吸检测设备及其检测系统

权利要求书

1.一种医疗护理用呼吸检测方法，其特征在于，所述医疗护理用呼吸检测方法包括：

传出的电信号，将电信号加强，传递到报警模块和显示模块；

所述电信号y(t)为：

y(l)＝c(t)m(l)；

式中，c(t)为调整信号，m(t)为高斯噪声；

对于任意有限随机变量x₁，…，x_n，其中，n≥1，且为任意整数，与其对应的过程状态f(x₁)，f(x₂)，…，f(x_n)的联合概率分布服从n维高斯分布，具体过程可由均值m(x)与协方差函数确定：

给定训练D＝{(x_i，y_i)|i＝1，2，…，N}，其中，x_i∈R^d为输入量，y_i∈R是输出向量，则输出向量y由零均值函数m(x)和一个正定的协方差函数的高斯先验分布组成y～N(m，p)；输入新的向量x_＊∈R^d，K_N为训练样本的协方差矩阵，则对应的待预测数据的高斯分布函数为y～N(m_＊，p_＊)：

通过多分辨率离散小波变换将电信号y(t)分解：

为尺度函数，φ(t）为小波函数，尺度系数和小波系数的表达式为：

电信号对应的高斯分布函数为：

c_j～N(m_c，p_c)，d_j～N(m_d，pd)；

设备固定在患者的面部；

对患者的呼吸频率以及呼吸强度进行实时监测；

所述呼吸频率的状态值x(x∈Rⁿ)和预测值z(z∈Rⁿ)分贝满足离散时间过程差分方程：

式中，过程激励噪声w和测量噪声v为相互独立、正态分布的均值为0、协方差分别为Q和R的白噪声；矩阵A、B和H为状态变换系数矩阵，u为可选控制输入变量；卡尔曼滤波递推为：

式中，为在已知第k步之前的状态下，第k步的呼吸率先验状态估计，为给出第k步的呼吸率估计值后的呼吸率的后验状态估计；为先验估计误差的协方差，为后验估计误差的协方差；Q为过程激励噪声的协方差，R为测量噪声的协方差，为测量过程的残差，为残差的增益系数；

R＝R₀exp(1/SQI²-1)；

式中，SQI为信号质量指数；

当患者的呼吸频率不正常时，通过初筛模型及时提出警报；

对患者的呼吸频率，呼吸强弱信息进行显示。

2.如权利要求1所述的医疗护理用呼吸检测方法，其特征在于，所述通过初筛模型：y(n)＝x(n)-x(n-1)，当前接收到的心电数据为x(n)，且为S波峰的后一个采样值，x(m)为R波峰值，x(i)为Q波分值后的一个采样值，且满足：

S波辨认：

y(n)≥0，y(n-1)≤-1，y(n-2)|≤-1；

R波辨认：

y(m+3)≤-1，y(m+2)≤-3，y(m+1)≥1；

Q波辨认：

y(i)≥0，y(i-1)≤1，y(i-2)≤1。

3.一种实现权利要求1所述医疗护理用呼吸检测方法的医疗护理用呼吸检测系统，其特征在于，所述医疗护理用呼吸检测检测系统包括：

主控模块，用于将检测模块传出的电信号，将电信号加强，传递到报警模块和显示模块；

固定模块，与主控模块相连接，用于将该设备固定在患者的面部；

监测模块，与主控模块相连接，用于对患者的呼吸频率以及呼吸深度、节律进行实时的监测；

报警模块，与主控模块相连接，用于当患者的呼吸频率不正常的时候，及时的提出警报；

显示模块，与主控模块相连接，用于对患者的呼吸频率，呼吸强弱等信息进行显示。