一种针对信号的定量参数的报警触发方法及装置.pdf

本发明公开了一种针对信号的定量参数进行报警触发的方法及装置，用于医疗设备在生理参数的测量值达到最终报警限时触发报警，包括以下步骤：根据监测的生理参数的测量值计算至少两个报警因素的值；由至少两个报警因素的值经过模糊逻辑推理得出报警强度；将报警强度和预设的最终报警限比较，如果报警强度超过最终报警限，则进行报警触发，否则不进行报警触发。本发明采用至少两个报警因素，并利用模糊逻辑理论，尽可能满足及时报警和减少频繁误报警的要求。

1.  一种针对信号的定量参数进行报警触发的方法，用于医疗设备在生理参数的测量值达到最终报警限时触发报警，其特征在于包括以下步骤：
根据监测的生理参数的测量值计算至少两个报警因素的值；
由至少两个报警因素的值经过模糊逻辑推理得出报警强度；
将报警强度和预设的最终报警限比较，如果报警强度超过最终报警限，则进行报警触发，否则不进行报警触发。

2.  如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述由至少两个报警因素的值经过模糊逻辑推理得出报警强度的步骤包括以下步骤：
分别由所述至少两个报警因素的值和预设的该报警因素的隶属度函数确定所述至少两个报警因素的报警倾向和隶属度；
由至少两个报警因素的报警倾向和隶属度经过模糊逻辑推理得出报警强度。

3.  如权利要求2述的方法，其特征在于：所述将至少两个报警因素的报警倾向和隶属度通过模糊逻辑推理并得出报警强度步骤包括以下步骤：
将至少两个报警因素的报警倾向经过预设的语义法则确定预设在报警隶属度函数图上的报警状态；
得出根据每个语义法则确定的隶属度和报警状态曲线围合的面积；
计算所有围合面积的并集的重心，并得出报警强度。

4.  如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述报警状态包括报警、不报警和临界报警。

5.  如权利要求1所述的方法，其特征在于：所计算的报警因素中的至少两个选自于越界深度、越界宽度和越界比率。

6.  如权利要求5所述的方法，其特征在于：所述至少两个报警因素包括越界深度、越界宽度和越界比率。

7.  如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述至少两个报警因素的隶属度函数和报警隶属度函数为线性函数或非线性函数。

8.  一种针对信号的定量参数进行报警触发的装置，用于医疗设备在生理参数的测量值达到最终报警限时触发报警，其特征在于包括：
计算模块，用于根据监测的生理参数的测量值计算至少两个报警因素的值；
模糊推理模块，用于由至少两个报警因素的值经过模糊逻辑推理得出报警强度；
报警判断模块，用于将报警强度和预设的最终报警限比较，如果报警强度超过最终报警限，则进行报警触发，否则不进行报警触发。

9.  如权利要求8所述的装置，其特征在于：所述模糊推理模块包括：
用于分别由所述至少两个报警因素的值和预设的该报警因素的隶属度函数确定所述至少两个报警因素的报警倾向和隶属度的第一单元；和
用于由至少两个报警因素的报警倾向和隶属度经过模糊逻辑推理得出报警强度的第二单元。

10.  如权利要求9述的装置，其特征在于：所述第二单元用于将至少两个报警因素的报警倾向经过预设的语义法则确定预设在报警隶属度函数图上的报警状态，然后得出根据每个语义法则确定的隶属度和报警状态曲线围合的面积，最后计算所有围合面积的并集的重心，并得出报警强度。

11.  如权利要求8所述的装置，其特征在于：所计算的报警因素中的至少两个选自于越界深度、越界宽度和越界比率。

12.  如权利要求11所述的装置，其特征在于：所述至少两个报警因素包括越界深度、越界宽度和越界比率。

一种针对信号的定量参数的报警触发方法及装置
【技术领域】
本发明涉及一种针对信号的定量参数进行报警触发的方法及装置，尤其涉及一种针对信号的定量参数进行多尺度评价的报警触发方法及装置，用于医疗设备在生理参数的测量值达到报警要求时触发报警。
【背景技术】
目前，很多医疗设备(例如各种监护仪)在医院的检测过程、手术室、重症病房、病人及新生儿监护室和术后恢复室中获得了广泛的应用。由于大多数生理参数都有一定的生理范围，这些医疗设备通常需要设置报警限。当病人的参数超过生理接受范围时，设备将触发报警来引起医护人员的关注和干预，以避免意外的发生。但实际情况是，所监测病人的生理参数时常会有短时间在报警限外徘徊的情况，此时也将触发报警。例如当监测病人的血氧时，病人的手指或手臂移动导致血氧饱和度或者脉率的测量结果短时间内落到报警限外，从而触发报警；当监测病人呼吸时，病人进入睡眠、昏迷的状态时通常会误触发呼吸率低限报警；当病人叹气、咳嗽时，通常都会误触发呼吸率高限报警等等。
这样的报警必然干扰医护人员的工作，从而降低其效率。更有甚者，在病人发生多次误报警后，医护人员对其习以为常，在病人真的出现窒息或呼吸过频而发生报警时，未能做出及时响应，从而酿成悲剧。
而在所有涉及到各种参数监测相关的专标中(如：心电国标YY91079，EC13，呼吸气体监测标准ISO21647；EN749，EN740)，均说明涉及到病人生命安全的相关报警必须是高级报警，而且是不可更改其报警级别的，并要求其符合报警通用标准EN475及IEC60601-1-8。
可见关于准确的高低限报警是十分重要的。在IEC60601-1-8通用报警标准中对于危害到病人生命及不可恢复状况的报警，要求制造商基于风险分析确定报警状态优先级。这个风险分析主要要考虑如果报警状态发生后无人干预时，伤害开始的严重性和迅速性。还应该考虑其他因素(例如：对于病人或者设备实际情况下报警状态的灵敏度和特异性)报警信号的优先级级别只是建议操作者对报警状态的响应/注意的速度。实际需要的响应/注意速度最终基于操作者的评估。因此对于能否正确的反映出报警状况制造商提供的风险评估十分重要。
目前现有的技术针对各种参数报警的方法主要是设置高限和低限，当测量得到的参数频率超出报警限后，保持一定时间(这个时间根据不同的医疗制造商有不同的定义，有的可以手动设置，有的默认时间不能设置)从而触发报警。这种报警机制将超出报警限的所有频率视为同一情况进行报警，不做区分。
美国专利US5865736中提出了通过计算超限深度和超限时间的积分并设置积分限来控制报警的触发，从而减少误报警。该方法在一定程度上减少了临床上烦人的报警，并在绝大多数情况下保证了报警的及时性。
现有技术的不足在于很难取得迅速的触发有效报警和减少误报警之间的平衡。比如说，一般监护仪所用的高低限越界触发的报警方法，其报警响应是最快的，但同时也会引入最多的误报警；专利US5865736中的报警方法有效的抑制了烦人的误报警，但是在对报警的快速响应方面又略显不足。因此如何在准确及时的触发报警的同时又能减少误报警，是本领域技术人员一直在寻求解决的问题。
【发明内容】
本发明要解决的技术问题是，提供一种针对信号的定量参数进行报警触发的方法及装置，尽可能满足及时报警的同时又能减少误报警。
为实现上述目的，本发明提供一种针对信号的定量参数进行报警触发的方法，用于医疗设备在生理参数的测量值达到最终报警限时触发报警，包括以下步骤：
根据监测的生理参数的测量值计算至少两个报警因素的值；
由至少两个报警因素的值经过模糊逻辑推理得出报警强度；
将报警强度和预设的最终报警限比较，如果报警强度超过最终报警限，则进行报警触发，否则不进行报警触发。
在一种实施例中，所述由至少两个报警因素的值经过模糊逻辑推理得出报警强度的步骤包括以下步骤：
分别由所述至少两个报警因素的值和预设的该报警因素的隶属度函数确定所述至少两个报警因素的报警倾向和隶属度；
由至少两个报警因素的报警倾向和隶属度经过模糊逻辑推理得出报警强度。
本发明还提供一种针对信号的定量参数进行报警触发的装置，用于医疗设备在生理参数的测量值达到最终报警限时触发报警，包括：
计算模块，用于根据监测的生理参数的测量值计算至少两个报警因素的值；
模糊推理模块，用于由至少两个报警因素的值经过模糊逻辑推理得出报警强度；
报警判断模块，用于将报警强度和预设的最终报警限比较，如果报警强度超过最终报警限，则进行报警触发，否则不进行报警触发。
在一种实施例中，所述模糊推理模块包括：用于分别由所述至少两个报警因素的值和预设的该报警因素的隶属度函数确定所述至少两个报警因素的报警倾向和隶属度的第一单元；和用于由至少两个报警因素的报警倾向和隶属度经过模糊逻辑推理得出报警强度的第二单元。
【附图说明】
图1是越(下)界报警中特征参量的说明；
图2是应用于医疗设备的报警触发装置原理方框示意图；
图3是本发明触发报警的一种实施例的流程图；
图4是一种实施例中三个输入变量的隶属度函数；
图5是一种实施例中输出变量的隶属度函数；
图6是一种实施例中确定报警强度的示意图；
图7是另一种实施例中两个输入变量的隶属度函数；
图8是另一种实施例中输出变量的隶属度函数；
图9是另一种实施例中确定报警强度的示意图；
图10是血氧饱和度越(下)界报警触发示意图；
图11是心率越(上)界报警触发示意图。
【具体实施方式】
本申请的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。
医疗设备(例如监护仪)通常包括生理参数监测装置和报警触发装置，生理参数监测装置用于检测生物体的生理参数，通常情况下，大多数生理参数都有一定的生理范围，当生理参数处于生理范围之外时，可能是被监测的生物体出现了不良情况或危险情况，此时报警触发装置需要经过预设的规则来判断是否触发报警以通知医护人员。
现有技术中大都是对生理参数的监测结果做确定性的判断，即二值逻辑：报警/不报警，而实际上，报警本身只是意味着危险的概率较大，报警/不报警本身并没有一个明确的界限。
为能够对危险情况进行及时报警并减少误报警，本发明采用至少两个报警因素，并利用模糊逻辑理论基于若干条语义法则(反映其相互制约关系)进行模糊逻辑推理，并进一步在报警输出中反映出报警强度(优先级)的信息，从而最终尽可能满足及时报警和减少频繁误报警的要求。
在本发明的一种实施例中，报警触发装置如图2所示包括计算模块、模糊推理模块和报警判断模块。计算模块用于根据监测的生理参数的测量值计算至少两个报警因素的值。模糊推理模块用于由至少两个报警因素的值经过模糊逻辑推理得出报警强度。在一种实施例中，模糊推理模块包括用于分别由所述至少两个报警因素的值和预设的该报警因素的隶属度函数确定所述至少两个报警因素的报警倾向和隶属度的第一单元，和用于由至少两个报警因素的报警倾向和隶属度经过模糊逻辑推理得出报警强度的第二单元。所述第二单元用于将至少两个报警因素的报警倾向经过预设的语义法则确定预设在报警隶属度函数图上的报警状态，然后得出根据每个语义法则确定的隶属度和报警状态曲线围合的面积，最后计算所有围合面积的并集的重心，所述重心的横坐标即为报警强度。在其它实施例中，模糊推理模块也可采用其它模糊逻辑推理方法进行推理。报警判断模块用于将报警强度和预设的最终报警限比较，如果报警强度超过最终报警限，则进行报警触发，否则不进行报警触发。
在一种实施例中，以采用三个报警因素作为输入变量进行模糊逻辑推理为例进行说明。三个报警因素可以为越界深度(Depth)、越界宽度(Width)和越界比率(CrossRate)，也可以是越界深度、越界宽度和越界比率中的任意两个和一个其它报警因素。本实施例中，以报警因素是越界深度、越界宽度和越界比率为例进行说明。
图1给出了越下界报警的示意图。越界深度是当前位置的生理参数的测量值与预设的报警阀值的差值d(t)的函数，预设阀值规定了该生理参数的上(下)界，即
Depth＝f(±d(t))，
其中，+(-)对应越上(下)界深度。f()可设为一阶线形单调递增函数或其它递增函数。
越界宽度是从当前位置向前搜索生理参数的测量值持续在预设报警阀值外的时间长度的函数，即
Width＝g(w(t))，
g()可设为一阶线形单调递增函数或其它递增函数。
越界比率是指在过去的一定时间T0内正值报警差值d(t)对时间的积分与报警差值d(t)的绝对值对时间积分的比率，即
Crossrate=Σi(sign(d(ti))+1)×d(ti)2Σi(sign(d(ti))×d(ti)),]]>
也就是图1中面积比值(A1+A3)/(A1+A2+A3)。
报警触发装置触发报警的流程如图3所示，包括以下步骤：
在步骤31，根据监测的生理参数的测量值和上述公式计算越界深度、越界宽度和越界比率三个报警因素的值，然后执行步骤33。
在步骤33，分别由越界深度、越界宽度和越界比率三个报警因素的值和预设的该报警因素的隶属度函数确定所述至少两个报警因素的报警倾向和隶属度。越界深度、越界宽度和越界比率的隶属度函数曲线如图4所示，隶属度函数可以根据需要进行设置，隶属度函数可以为线性函数(如一次线形函数)或非线性函数(如三角函数、二次函数或梯形函数等)。如图4中(a)、(b)所示，越界深度和越界宽度的隶属度函数具有两种状态，代表两种报警倾向，“high”代表报警的概率高，“low”代表报警的概率低。越界比率的隶属度函数如图4中(c)所示具有三种状态，代表三种报警倾向。本步骤中，根据计算出的越界深度、越界宽度和越界比率三个报警因素的值在其对应的隶属度函数曲线图上确定三个报警因素的报警倾向，例如为“high”或“low”，或者既可能是“high”也可能是“low”。并根据计算出的越界深度、越界宽度和越界比率三个报警因素的值在其对应的隶属度函数曲线图上确定三个报警因素的隶属度，图4中，横坐标代表报警因素的值，纵坐标代表隶属度，不同的报警倾向可能具有不同的隶属度。然后执行步骤35。
在步骤35，将三个报警因素的报警倾向经过预设的语义法则在报警隶属度函数图上确定报警状态。语义法则反映的是输入变量之间相互制约的关系，可根据一个或多个输入变量之间相互制约的关系规定得出的输出变量状态，语义法则可人为进行设定。本实施例中，输入变量为越界深度、越界宽度和越界比率三个报警因素，输出变量为报警(Alarm)，优选的包含三个状态：报警(YES)，临界报警(Critical)和不报警(NO)，输出变量的隶属度函数如图5所示。报警状态也可以是包含两个状态：报警(YES)和不报警(NO)。报警隶属度函数也可以为线性函数(如一次线形函数)或非线性函数(如三角函数、二次函数或梯形函数等)。
本实施例中，优选的采用5条IF-THEN语义法则如下：
1.If(depth is high)and(width is high)then(alarm is Yes)；
2.If(width is low)then(alarm is No)；
3.If(depth is low)and(width is high)and(crossrate is low)then(alarm is No)；
4.If(depth is low)and(width is high)and(crossrate is high)then(alarm is Yes)；
5.If(depth is low)and(width is high)and(crossrate is medium)then(alarm is Critical)。
语义法则也可以根据需要设定为2条、3条或4条。
根据三个报警因素的报警倾向经过5条语义法则的推理，确定5个报警状态。然后执行步骤37。
在步骤37，得出根据每个语义法则确定的隶属度和报警状态曲线围合的面积。如果语义法则的逻辑为“与”逻辑，即“AND”，则选择该语义法则中所涉及的所有报警因素的隶属度中最小值为参与后面推理的隶属度，如果语义法则的逻辑为“或”逻辑，即“OR”，则选择该语义法则中所涉及的所有报警因素的隶属度中最大值为参与后面推理的隶属度，记录各语义法则对应的最小或最大隶属度和报警状态曲线围合的面积。本实施例中，语义法则的逻辑为“与”逻辑，所以应采用各语义法则中所涉及的所有报警因素的隶属度中的最小值。然后执行步骤38。
在步骤38，计算所有围合面积的并集的重心，可采用现有技术计算面积的重心，在二维坐标中，重心具有横、纵两个坐标，本实施例中，重心的横坐标为报警强度，然后执行步骤39。
在步骤39，将报警强度和预设的最终报警限(例如0.5)比较，如果报警强度超过最终报警限，则进行报警触发，否则不进行报警触发。
图6是一种实施例中确定报警强度的示意图，为说明目的，假设输入变量[depth，width，crossrate]＝[3.5，3.2，0.65]，其隶属度分别为：
越界深度为“high”，隶属度为0.28，
越界深度为“low”，隶属度为0.3，
越界宽度为“high”，隶属度为0.2，
越界宽度为“low”，隶属度为0.4，
越界比率为“high”，隶属度为0.18，
越界比率为“medium”，隶属度为0.25。
经过上述5条语义法则的推理，采用每条语义法则所涉及的隶属度中中最小的隶属度，如图6中a、b、c、d、e所示，所示的面积分别为隶属度为0.2和报警状态为“YES”的曲线围合的面积、隶属度为0.4和报警状态为“NO”的曲线围合的面积、隶属度为0和报警状态为“NO”的曲线围合的面积、隶属度为0.18和报警状态为“YES”的曲线围合的面积、隶属度为0.2和报警状态为“YES”的曲线围合的面积。
计算所有围合面积的并集的重心，重心的横坐标是0.411，得出报警强度等于0.411，当报警强度大于制定阀值(如0.5)时，启动报警。图中，由于0.411＜0.5，因此不触发报警。
在另一实施例中，以采用两个报警因素作为输入变量进行模糊逻辑推理为例进行说明，两个报警因素可以是越界深度、越界宽度和越界比率中的任意两个，本实施例中，以越界深度、越界宽度为例进行说明。
如图7(a)、(b)所示为输入变量越界深度和越界宽度的隶属度函数，其具有“high”、“low”两种状态，代表两种报警倾向。图8是输出变量的隶属度函数，报警状态包含两个状态：报警(YES)和不报警(NO)。
本实施例中，采用2条IF-THEN语义法则如下：
1.If(depth is high)and(width is high)then(alarm is Yes)
2.If(width is low)then(alarm is No)
语义法则的逻辑为“与”逻辑，选择该语义法则中所涉及的所有报警因素的隶属度中最小值为参与后面推理的隶属度。
图9是另一种实施例的确定报警强度的示意图，为说明目的，假设输入变量[depth，width]＝[7，4]，其隶属度分别为：
越界深度为“high”，隶属度为0.62，
越界宽度为“high”，隶属度为0.31，
越界宽度为“low”，隶属度为0.25。
经过上述2条语义法则的推理，采用每条语义法则中最小的隶属度，如图9中a、b所示，所示的面积分别为隶属度为0.31和报警状态为“YES”的曲线围合的面积、隶属度为0.25和报警状态为“NO”的曲线围合的面积。
计算所有围合面积的并集的重心，重心的横坐标为0.55，所以得出报警强度等于0.55，大于最终报警限0.5，所以触发报警。
本发明所选择的报警因素多于三个时，优选的方案是其中有至少两个报警因素选自于越界深度、越界宽度和越界比率。
以上输入变量和输出变量的隶属度函数应依据经验选择，也可在必要的时候进行调整。
在上述实施例中，计算所述面积时，所述至少两个报警因素的权重相等，例如权重都是1，如图4、图7中隶属度最大值都为1。也可以根据需要将权重设计为不相等的值，例如越界宽度的权重为2，其它报警因素的权重为1。权重越大，对计算所有围合面积的并集的重心的影响越大，也就是对报警强度的影响越大，所以通过设置报警因素的权重(即隶属度的最大值)，也可以调节报警的优先级别。
综上所述，由于报警需求有一定的主观性，本发明通过模糊集和模糊理论，更容易模拟人对报警的要求。通过定义合适的语义法则，本发明比现有方法更能及时地响应报警并减少误报警。报警强度的提出可以区分不同报警的优先级，可以让报警强度高的患者得到优先的干预，进一步减少危险的发生。
图10是应用本发明的血氧饱和度越(下)界报警触发示意图，图11是应用本发明的心率越(上)界报警触发示意图，可见对于超出报警阀值的生理参数，报警触发装置都能及时反映出报警强度(优先级)的信息，并根据预设的最终报警限进行报警触发。
本发明在PC上进行了离线测试，结果显示，在对报警正确识别的基础上，本发明比现有技术缩短了报警响应时间和恢复时间。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。