[发明专利]一种应用基于神经网络反馈的遗传算法进行稳定性校准的方法和系统

权利要求书

1.一种应用基于神经网络反馈的遗传算法进行稳定性校准的系统，所述系统包括机械通气设备、气道压力调节器、与所述机械通气设备连接的呼吸机；所述气道压力调节器连接所述机械通气设备，并控制所述机械通气设备的通气参数；其特征在于：

所述系统还包括神经网络控制器，所述神经网络控制器控制所述气道压力调节器的调节参数；

所述系统包括患者自主模式与自适应控制模式，

在所述患者自主模式下，所述系统开启故障预测功能，并基于遗传算法提取气道压力调节器输出的调节参数的特征向量，从而实现故障预警；

在所述自适应控制模式下，所述神经网络控制器利用患者实时监测的呼吸参数以及所述机械通气设备的通气参数，输出所述调节参数；

其中，所述患者实时监测的呼吸参数，包括当前地区的海拔、气压、面罩漏气压以及无增压参数；

所述机械通气设备的通气参数通过双向流量传感器检测，所述双向流量传感器包括一个T型靶标和两个以不同模式运行的LED指示灯组成；所述双向流量传感器置于软管中，工作温度为20-40℃；

所述双向流量传感器设置为多个通道采集，基于多个通道采集的流量参数，采用基于多通道模型的患者脱机预拔管决策法进行呼吸机支持解除的预测；

所述基于遗传算法提取气道压力调节器输出的调节参数的特征向量，具体包括：提取调节参数中的气压、流量波形、振荡频率，分别进行向量化。

2.如权利要求1所述的系统，其中，所述双向流量传感器为固态硅集成式双向流量传感器，所述固态硅集成式双向流量传感器输入流量范围为-50～+60L/min，上升时间≤40ms，下降时间≤50ms。

3.如权利要求1所述的系统，其中，在所述患者自主模式下，不执行所述患者脱机预拔管决策法。

4.如权利要求1所述的系统，其中，在所述自适应控制模式下，执行所述患者脱机预拔管决策法。

5.如权利要求1所述的系统，其中，如果在所述患者自主模式下，检测到故障预警，则自动切换为所述自适应控制模式。

6.一种应用基于神经网络反馈的遗传算法进行稳定性校准的方法，所述方法基于权利要求1-2任何一项所述的系统实现，所述方法包括：

S101：提取气道压力调节器输出的调节参数的特征向量；

S103：基于特征向量，采用患者脱机预拔管决策法执行呼吸机支持解除的预测；

S105：如果预测结果为支持解除，则进入步骤S107；否则，进入步骤S109；

S107：进入患者自主模式；

S109：进入自适应控制模式。

7.如权利要求6所述的方法，其中，步骤S107进一步包括：

S1071：判断是否检测到故障预警，如果是，则进入步骤S109。

8.一种呼吸机监控服务站，所述呼吸机监控服务站包括权利要求1-5任一项所述的系统，所述服务站包括多台计算机控制器，所述计算机控制器包含存储器与处理器，用于实现权利要求6-7任一项所述的方法。