自动校准方法、心排量的监测方法、装置及监护设备与流程

1.本发明涉及医疗设备技术领域，具体涉及自动校准方法、心排量的监测方法、装置及监护设备。


背景技术：

2.目前，基于脉搏波指示剂连续心排出量监测(pluseindicator continuous cardiac output，简称为picco)技术的微创脉搏轮廓心输出量监测技术是目前血流动力学监测领域的主流产品，有较高的临床认可度和市场认可度。但随着临床研究和报告文献发现，采用该技术的同产品仍不能替代肺动脉导管等临床“金标准”，而且在血流动力学状态不稳定的情况下，易受各种因素的干扰，上述方法均无法有效的解决准确度、相关性较低等问题，性能表现较差。
3.在实际临床应用中，医护人员只能根据个人经验和产品说明书的建议来确认自动重新校准的时刻，以重新校准系统校正因子，提高监测的可靠性。具体地，通过校准因子对采集到的脉搏信号进行处理，得到心输出量的测量值。若校准因子不可靠的话，相应地，所得到的心输出量的测量值也是不可靠的。然而，由于每个监护对象其脉搏信号不同，若通过说明书的建议进行确定重新校准的话，会存在很大的偏差，导致监测结果的可靠性较低。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例提供了一种自动校准方法、心排量的监测方法、装置及监护设备，以解决重新校准的时机所导致的监测结果可靠性较低的问题。
5.根据第一方面，本发明实施例提供了一种自动校准方法，应用于监护设备中，所述方法包括：
6.获取目标监护对象的脉搏波信号；
7.提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；
8.基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子。
9.本发明实施例提供的自动校准方法，利用目标监护对象的脉搏波信号确定信号特征，且在校准过程中，结合至少一个信号特征进行处理，实现目标校准因子自动校准，从而在此基础上可以提高监测结果的可靠性。
10.结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子，包括：
11.基于所述至少一个信号特征确定当前校正因子的可信度；
12.当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子。
13.本发明实施例提供的自动校准方法，在校准时机的判断过程中，通过对当前校正因子的可信度进行判断，确定出当前校正因子的校准时机，对当前校正因子进行自动校准，提高了对当前校正因子的校准时机的准确性。
14.结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述基于所述至少一个信号特征确定所述监护设备的当前校正因子的可信度，包括：
15.基于所述至少一个信号特征，分别计算各个所述信号特征对应的可信赖值；
16.基于各个所述信号特征的可信赖值与第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度。
17.本发明实施例提供的自动校准方法，分别计算各个特征的对应的可信赖值，再依次与第一阈值进行大小比较，确定出当前校正因子的可信度，在可信度的确定时结合了所有信号特征，保证了所得到的当前校正因子的可信度的准确性。
18.结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，所述基于各个所述信号特征的可信赖值与第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度，包括：
19.利用各个所述信号特征确定各个所述信号特征之间的相关性；
20.基于所述相关性对各个所述信号特征进行筛选，确定目标信号特征；
21.基于所述目标信号特征的可信赖值与所述第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度。
22.本发明实施例提供的自动校准方法，通过确定各个特征之间的相关性对特征进行筛选，一方面可以减少数据处理量，另一方面提高了计算得到的可信度的准确性。
23.结合第一方面第三实施方式，在第一方面第四实施方式中，所述基于所述目标信号特征的可信赖值与所述第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度，包括：
24.获取所述目标信号特征的权重；
25.基于所述目标信号特征的权重对所述目标信号特征的可信赖值进行修正，得到修正后的可信赖值；
26.统计所有所述目标信号特征的修改后的可信赖值中大于所述第一阈值的数量，以确定所述当前校正因子的可信度。
27.本发明实施例提供的自动校准方法，由于不同的特征对监测结果的影响不同，因此，利用各个目标信号特征的权重对目标信号特征的可信赖值进行修正，以区分各个特征对监测结果的影响，进一步保证可信度的准确性。
28.结合第一方面第一实施方式，在第一方面第五实施方式中，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子，包括：
29.当所述当前校正因子的可信度小于第二阈值时，确定当前时刻为所述当前校正因子的校准时机，并对所述当前校正因子进行自动校准，确定所述目标校正因子。
30.本发明实施例提供的自动校准方法，在确定出当前校正因子需要校准时，直接对其进行自动校准，保证了校准的实时性。
31.结合第一方面第一实施方式，在第一方面第六实施方式中，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子，包括：
32.当所述当前校正因子的可信度小于第二阈值时，确定当前时刻为所述当前校正因子的校准时机；
33.在所述监护设备的监护界面上显示校准提醒信息；
34.响应于对所述校准提醒信息的选择结果；
35.当所述选择结果为确认校准时，对所述当前校正因子进行自动校准，确定所述目标校正因子。
36.本发明实施例提供的自动校准方法，在确定出当前校正因子需要校准时，显示校准提醒信息，以提醒用户确认，从而可以避免由于测量误差带来的误校准操作，进一步提高了监测结果的准确性。
37.结合第一方面第六实施方式，在第一方面第七实施方式中，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定目标校正因子，还包括：
38.当所述选择结果为不校准时，确定所述当前校正因子为所述目标校正因子。
39.根据第二方面，本发明实施例还提供了一种心排量的监测方法，包括：
40.获取目标监护对象的脉搏波信号；
41.提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；
42.基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子；
43.基于所述目标校正因子对所述目标监护对象的当前心排量进行校正，确定目标监测结果。
44.本发明实施例提供的心排量的监测方法，利用目标监护对象的脉搏波信号确定信号特征，且结合至少一个信号特征进行处理，确定目标校准因子，并利用目标校准因子对当前心排量进行校正，提高了目标监测结果的可靠性。
45.结合第二方面，在第二方面第一实施方式中，监护界面包括脉搏波信号显示区、监测结果显示区以及校准提醒区，所述方法还包括：
46.在所述脉搏波信号显示区显示所述脉搏波信号，在所述监测结果显示区显示监测结果，在所述校准提醒区显示校准提醒信息。
47.本发明实施例提供的心排量的监测方法，在监护界面上同时显示脉搏波信号、监测结果以及校准提醒信息，以便于用户能够直观了解目标监护对象的情况，做出准确的校准选择。
48.根据第三方面，本发明实施例还提供了一种自动校准装置，包括：
49.第一获取模块，用于获取目标监护对象的脉搏波信号；
50.第一提取模块，用于提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；
51.第一确定模块，用于基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子。
52.根据第四方面，本发明实施例还提供了一种心排量的监测装置，包括：
53.第二获取模块，用于获取目标监护对象的脉搏波信号；
54.第二提取模块，用于提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；
55.第二确定模块，用于基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子；
56.校正模块，用于基于所述目标校正因子对所述目标监护对象的当前心排量进行校正，确定目标监测结果。
57.根据第五方面，本发明实施例提供了一种监护设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的自
动校准方法。
58.根据第六方面，本发明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存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的自动校准方法。
59.需要说明的是，本发明实施例提供的自动校准装置、心排量的监测装置、监护设备以及计算可读存储介质的相应有益效果，请参见上文中自动校准方法以及心排量的监测方法的对应效果，在此不再赘述。
附图说明
60.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
61.图1是根据本发明实施例的自动校准方法的流程图；
62.图2是根据本发明实施例的自动校准方法的流程图；
63.图3是根据本发明实施例的心排量的监测方法的流程图；
64.图4是根据本发明实施例的监护界面的示意图；
65.图5是根据本发明实施例的心排量的监测的模块框图；
66.图6是根据本发明实施例的自动校准装置的结构框图；
67.图7是根据本发明实施例的心排量的监测装置的结构框图；
68.图8是本发明实施例提供的监护设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
69.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
70.本发明实施例提供的自动校准方法，是通过对目标监护对象的脉搏波信号进行分析，确定其血流状态。当确定血流状态改变时，表示需要对该监护设备的校正因子进行修正。因此，在本方法中血流状态的改变为自动校准的时机。
71.其中，血流状态的改变与否是通过对脉搏波信号的特征进行分析得到的。具体地，对于校正因子的自动校准而言，由于该监护设备是用于对目标监护对象的心输出量，而心输出量的监测是与校正因子相关，当血流状态发生改变时，对应的心输出量也会发生改变。若此时不修正校正因子的话，则会导致所测量的心输出量与实际的心输出量之间存在较大的误差。关于具体心输出量的测量方式，在本发明实施例中并不做任何限定，具体可以根据实际需求进行设置即可。
72.需要说明的是，对于监护设备而言，其系统内可以内置有校正因子的标准值。当监护设备确定需要对校正因子进行校正时，确定出目标校正因子，该目标校正因子可以理解为相对于标准值的校正系数。对于未内置有校正因子的标准值的监护设备而言，本发明实
施例中的目标校正因子即为用于确定心输出量的校正因子，而并非上述的校正系数。
73.根据本发明实施例，提供了一种自动校准方法以及心排量的监测方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
74.在本实施例中提供了一种自动校准方法，可用于监护设备，图1是根据本发明实施例的自动校准方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
75.s11，获取目标监护对象的脉搏波信号。
76.目标监护对象的脉搏波信号可以是光电脉搏波、压力脉搏波、动脉压力波等脉搏波波形等脉搏波波形，是由监护设备测得的，也可以是其他设备测得之后发送给该监护设备的，在此对脉搏波信号的来源并不做任何限定。其中，本发明实施例中所述的监护设备可以是床旁监护设备，也可以是中央站等等。当监护设备为中央站时，中央站与各个床旁监护设备连接，用于接收各个床旁监护设备所测得的脉搏波信号，中央站对其进行分析后，确定该床旁监护设备对应的目标监护对象的血流状态是否发生改变。当确定其血流状态发生改变时，则表示此时需要对该床旁监护设备的校正因子进行修正。此时，中央站可以是直接确定出修正后的校正因子，将其发送给床旁监护设备；也可以是中央站向该床旁监护设备发送修正提醒，由用户在该床旁监护设备上确定是否需要将进行校正因子的修正，等等。在此对其具体应用场景并不做任何限定，具体可以根据实际需求进行设置即可。
77.s12，提取脉搏波信号的至少一个信号特征。
78.监护设备对脉搏波信号进行分析，提取至少一个信号特征。对于所提取的特征，可以是脉压、收舒压、舒张压等血液压力特征，或者反映血管适应性等特性的血流动力学特征，其可以数值或者波形面积、斜率等波形特征形式。具体采用哪种或哪些特征再次对其并不做任何限定。需要说明的是，对于各个特征而言，其特征值并不限定为一个数值，也可以是一个特征向量，等等。对于特征向量的维度，在此对其并不做任何限定。
79.监护设备在对脉搏波信号进行至少一个信号特征提取时，可以对脉搏波信号进行图像分析，提取对应信号特征；也可以是采用特征提取网络，提取对应信号特征等等。
80.s13，基于至少一个信号特征确定目标校正因子。
81.如上文所述，对于监护设备而言，可以内置有校正因子的标准值。对应于各个标准值而言，相应设置有各个特征的目标特征值，将信号特征与目标特征值进行比较，即可确定目标校正因子。
82.对于监护设备而言，可以无内置的标准值。此时，监护设备将当前信号特征，与上一次确定校正因子对应的历史信号特征进行比较，即可确定出目标校正因子。
83.关于该步骤具体将在下文中进行详细描述。
84.本实施例提供的自动校准方法，利用目标监护对象的脉搏波信号确定信号特征，且在校准过程中，结合至少一个信号特征进行处理，实现目标校准因子自动校准，从而在此基础上可以提高监测结果的可靠性。
85.本实施例中提供了一种自动校准方法，可用于监护设备，图2是根据本发明实施例的自动校准方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
86.s21，获取目标监护对象的脉搏波信号。
87.详细请参见图1所示实施例的s11，在此不再赘述。
88.s22，提取脉搏波信号的至少一个信号特征。
89.详细请参见图1所示实施例的s12，在此不再赘述。
90.s23，基于至少一个信号特征确定目标校正因子。
91.具体地，上述s23包括：
92.s231，基于至少一个信号特征确定当前校正因子的可信度。
93.在监护设备中可以设置有各个特征对应的目标特征值，该目标特征值用于表征血流状态的改变。基于此，监护设备在得到至少一个信号特征之后，将各个信号特征与对应的目标特征值进行比较，确定两者的相似度，将该相似度作为当前校正因子的可信度，以确定目标患者的血流状态是否发生改变。
94.或者，在监护设备中设置有可信度的预设条件，监护设备利用至少一个信号特征计算监护设备的当前校正因子的可信度。具体地，对于各个信号特征而言，分别计算对应特征的可信度，从而得到当前校正因子的可信度。其中，特征的可信度的计算，其原理为基于各个信号特征对当前校正因子进行打分，若特征值与目标信号特征值较为接近，则表示当前校正因子的得分值较低；反之，则较高。
95.关于该步骤具体将在下文中进行详细描述。
96.s232，当当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定当前校正因子的校准时机，以确定目标校正因子。。
97.在确定出当前校正因子的可信度之后，将可信度与预设条件进行比较，若不满足该预设条件，表示需要对当前校正因子进行校准，即确定出校准时机；若满足该预设条件时，表示不需要对当前校正因子进行校准。
98.监护设备在确定出当前校正因子的校准时机，可以直接对当前校正因子进行校准；也可以提供校准提醒，以便用户确定是否需要对当前校正因子进行校准。
99.当对当前校正因子进行校准时，则该监护设备利用校准后的校正因子确定监护结果；当未对当前校正因子进行校准时，则该监护设备继续利用当前校正因子确定监护结果。
100.本实施例提供的自动校准方法，利用目标监护对象的脉搏波信号确定当前校正因子的校准时机，且在校准判断过程中，结合至少一个信号特征进行处理，实现当前校准因子的及时准确的校准。
101.作为本实施例的一种可选实施方式，上述s231可以包括：
102.(1)基于至少一个信号特征，分别计算各个特征对应的可信赖值。
103.例如，上述s22中所提取出的所有信号特征为m*n的特征矩阵，则所得到的可信赖值为m*n的可信赖值。即，对应于各个特征均对应有相同维度的可信赖值。
104.对于可信赖值的计算，可以是在特征值的基础上利用相应的公式计算得到；也可以是如上文所述，将各个信号特征与目标信号特征值进行比较，将比较结果作为对应的可信赖值，等等。
105.(2)基于各个特征的可信赖值与第一阈值的大小关系，确定当前校正因子的可信度。
106.具体地，所有特征的可信赖值为m*n矩阵，将其称之为可信赖矩阵。该m*n的可信赖矩阵中的每个元素分别与第一阈值进行大小比较，统计大于该第一阈值的元素个数，将其
作为当前校正因子的可信度。例如，可信赖矩阵为3*4的矩阵，若将该3*4的矩阵与第一阈值进行大小比较，统计出大于第一阈值的元素个数为3，则确定当前校正因子的可信度为3。
107.在本实施例的一些可选实施方式中，上述s231的步骤(2)可以包括：
108.(2.1)利用各个信号特征确定各个特征之间的相关性。
109.(2.2)基于相关性对各个特征进行筛选，确定目标信号特征。
110.(2.3)基于目标信号特征的可信赖值与第一阈值的大小关系，确定当前校正因子的可信度。
111.在进行当前校正因子的可信度计算之前，监护设备还利用s22中提取得到的各个信号特征进行相关性分析，将相关性较低的特征排除。例如，在s22中提取出了4个信号特征，通过相关性分析，排除了1个特征，则确定出的目标信号特征为3个。后续就利用这3个目标信号特征计算对应的可信赖值，确定当前校正因子的可信度。
112.通过确定各个特征之间的相关性对特征进行筛选，一方面可以减少数据处理量，另一方面提高了计算得到的可信度的准确性。
113.作为本实施例的一种可选实施方式，上述s231的步骤(2)中步骤2.3)可以包括：
114.2.3.1)获取目标信号特征的权重。
115.2.3.2)基于目标信号特征的权重对目标信号特征的可信赖值进行修正，得到修正后的可信赖值。
116.2.3.3)统计所有目标信号特征的修改后的可信赖值中大于第一阈值的数量，以确定当前校正因子的可信度。
117.由于在血流状态分析过程中，不同的血流状态对不同特征的影响不同。具体地，对于影响较小的特征，其特征值的变化不明显；对于影响较大的特征，其特征值的变化较为明显。因此，通过对各个目标信号特征进行权重调整，以减小由于上述影响带来的分析误差。
118.具体地，监护设备获取各个目标信号特征对应的权重，利用该权重对目标信号特征对应的可信赖值进行修正，得到修正后的可信赖值。再将修正后的可信赖值与第一阈值进行大小比较，统计大于第一阈值的数量，从而确定出当前校正因子的可信度。
119.由于不同的特征对监测结果的影响不同，因此，利用各个目标信号特征的权重对目标信号特征的可信赖值进行修正，以区分各个特征对监测结果的影响，进一步保证可信度的准确性。通过分别计算各个特征的对应的可信赖值，再依次与第一阈值进行大小比较，确定出当前校正因子的可信度，在可信度的确定时结合了所有信号特征，保证了所得到的当前校正因子的可信度的准确性。
120.在本实施例的一些可选实施方式中，上述s232可以包括：当当前校正因子的可信度小于第二阈值时，确定当前时刻为当前校正因子的校准时机，确定目标校正因子。
121.预设条件为小于第二阈值，监护设备在确定出当前校正因子的可信度之后，将其与预设条件进行比较。若当前校正因子的可信度小于第二阈值时，则确定当前时刻为当前校正因子的校准时机，同时对当前校正因子进行自动校准。
122.在本实施例的一些可选实施方式中，上述s232还可以包括：
123.(1)当当前校正因子的可信度小于第二阈值时，确定当前时刻为当前校正因子的校准时机。
124.(2)在监护设备的监护界面上显示校准提醒信息。
125.(3)响应于对校准提醒信息的选择结果。
126.(4)当选择结果为确认校准时，对当前校正因子进行自动校准，确定目标校正因子。
127.监护设备在确定出需要对当前校正因子进行修正时，在监护设备的监护界面上显示校准提醒信息，以提醒用户此时需要对当前校正因子进行修正。用户在该监护界面上进行选择，相应地，监护设备即可确定该选择结果。当选择结果为确认校准时，则监护设备对当前校正因子进行自动校准，确定目标校正因子。在确定出当前校正因子需要校准时，直接对其进行自动校准，保证了校准的实时性。
128.或者，当选择结果为不校准时，确定当前校正因子无需校准，确定当前校正因子为目标校正因子。
129.在确定出当前校正因子需要校准时，显示校准提醒信息，以提醒用户确认，从而可以避免由于测量误差带来的误校准操作，进一步提高了监测结果的准确性。
130.作为本实施例的一种可选实施方式，所述监护界面包括脉搏波信号显示区、监测结果显示区以及校准提醒区。该监测方法还可以包括：在脉搏波信号显示区显示脉搏波信号，在监测结果显示区显示基于所述监测结果，在校准提醒区显示校准提醒信息。
131.如图4所示，该监护设备的监护界面包括3个区域，分别为脉搏波信号显示区、监测结果显示区以及校准提醒区。具体地，正常监护时，在该监护界面上可以仅显示脉搏波信号显示区以及监测结果显示区；当确定需要对当前校正因子进行校正时，再在监护界面上显示校准提醒区。当然，关于脉搏波信号显示区、监测结果显示区以及校准提醒区的具体布局并不限于图4所示，具体可以根据实际需求进行设置即可。当确定需要对当前校正因子进行修正时，在校准提醒区显示校准提醒信息。
132.在监护界面上同时显示脉搏波信号、监测结果以及校准提醒信息，以便于用户能够直观了解目标监护对象的情况，做出准确的校准选择。
133.为了更好地解释本发明实施例中所述的心排量的监测方法，如图5所示，从软件模块的角度对其进行详细描述。该软件模块包括：脉搏波测量模块、特征计算及选择模块、可信赖值计算模块、系统反馈应对模块、脉搏轮廓心排监测模块、cco界面显示模块、重新校准提醒模块以及内部系统校准模块。
134.具体地，脉搏波测量模块用于测量目标患者的脉搏波信号，例如，脉搏波(ppg)或动脉压力波(abp)等等。
135.特征计算及选择模块，用于对脉搏波进行预处理、特征计算以及特征选择。
136.可信赖值计算模块，用于计算当前校正因子的可信度并将其与预设条件进行比较，判定可信度是否低于第二阈值：若是，则当前校正因子不可信，需要重新校准血流状态改变；若否，则当前校正因子可信，无需重新校准。
137.系统反馈应对模块：存在两种应对方式，针对需要外部操作进行重新校准的系统，设置重新校准界面提醒模块；针对不需要外部操作进行重新校准的系统，设置内部系统校准模块进行系统校正因子的计算。
138.脉搏轮廓心排监测模块：用于主要实现连续心排的计算。
139.co界面显示模块：所述模块承接脉搏轮廓心排监测模块，对计算的结果进行显示。
140.作为本实施例的一个具体应用实例，该方法基于脉搏波、abp等波形的特征值计算
interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。通信总线62可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8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。
157.其中，存储器64可以包括易失性存储器(英文：volatile memory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：ram)；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)，硬盘(英文：hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(英文：solid-state drive，缩写：ssd)；存储器64还可以包括上述种类的存储器的组合。
158.其中，处理器61可以是中央处理器(英文：central processing unit，缩写：cpu)，网络处理器(英文：network processor，缩写：np)或者cpu和np的组合。
159.其中，处理器61还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文：application-specific integrated circuit，缩写：asic)，可编程逻辑器件(英文：programmable logic device，缩写：pld)或其组合。上述pld可以是复杂可编程逻辑器件(英文：complex programmable logic device，缩写：cpld)，现场可编程逻辑门阵列(英文：field-programmable gate array，缩写：fpga)，通用阵列逻辑(英文：generic array logic,缩写：gal)或其任意组合。
160.可选地，存储器64还用于存储程序指令。处理器61可以调用程序指令，实现如本技术任一实施例中所示的自动校准方法，或心排量的监测方法。
161.本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的自动校准方法，或心排量的监测方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
162.虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

技术特征：
1.一种自动校准方法，其特征在于，包括：获取目标监护对象的脉搏波信号；提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子，包括：基于所述至少一个信号特征确定当前校正因子的可信度；当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个信号特征确定当前校正因子的可信度，包括：基于所述至少一个信号特征，分别计算各个所述信号特征对应的可信赖值；基于各个所述信号特征的可信赖值与第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述信号特征的可信赖值与第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度，包括：利用各个所述信号特征确定各个所述信号特征之间的相关性；基于所述相关性对各个所述信号特征进行筛选，确定目标信号特征；基于所述目标信号特征的可信赖值与所述第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标信号特征的可信赖值与所述第一阈值的大小关系，确定所述当前校正因子的可信度，包括：获取所述目标信号特征的权重；基于所述目标信号特征的权重对所述目标信号特征的可信赖值进行修正，得到修正后的可信赖值；统计所有所述目标信号特征的修改后的可信赖值中大于所述第一阈值的数量，以确定所述当前校正因子的可信度。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子，包括：当所述当前校正因子的可信度小于第二阈值时，确定当前时刻为所述当前校正因子的校准时机，并对所述当前校正因子进行自动校准，确定所述目标校正因子。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定所述目标校正因子，包括：当所述当前校正因子的可信度小于第二阈值时，确定当前时刻为所述当前校正因子的校准时机；在所述监护设备的监护界面上显示校准提醒信息；响应于对所述校准提醒信息的选择结果；当所述选择结果为确认校准时，对所述当前校正因子进行自动校准，确定所述目标校正因子。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述当所述当前校正因子的可信度不满足预设条件时，确定所述当前校正因子的校准时机，以确定目标校正因子，还包括：当所述选择结果为不校准时，确定所述当前校正因子为所述目标校正因子。9.一种心排量的监测方法，其特征在于，包括：获取目标监护对象的脉搏波信号；提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子；基于所述目标校正因子对所述目标监护对象的当前心排量进行校正，确定目标监测结果。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，监护界面包括脉搏波信号显示区、监测结果显示区以及校准提醒区，所述方法还包括：在所述脉搏波信号显示区显示所述脉搏波信号，在所述监测结果显示区显示监测结果，在所述校准提醒区显示校准提醒信息。11.一种自动校准装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取目标监护对象的脉搏波信号；第一提取模块，用于提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；第一确定模块，用于基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子。12.一种心排量的监测装置，其特征在于，包括：第二获取模块，用于获取目标监护对象的脉搏波信号；第二提取模块，用于提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；第二确定模块，用于基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子；校正模块，用于基于所述目标校正因子对所述目标监护对象的当前心排量进行校正，确定目标监测结果。13.一种监护设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-8中任一项所述的自动校准方法，或执行权利要求9或10所述的心排量的监测方法。14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-8中任一项所述的自动校准方法，或执行权利要求9或10所述的心排量的监测方法。

技术总结
本发明涉及医疗设备技术领域，具体涉及自动校准方法、心排量的监测方法、装置及监护设备，该方法包括获取目标监护对象的脉搏波信号；提取所述脉搏波信号的至少一个信号特征；基于所述至少一个信号特征确定目标校正因子。利用目标监护对象的脉搏波信号确定信号特征，且在校准过程中，结合至少一个信号特征进行处理，实现目标校准因子自动校准，从而在此基础上可以提高监测结果的可靠性。上可以提高监测结果的可靠性。上可以提高监测结果的可靠性。


技术研发人员：马梦楠
受保护的技术使用者：深圳市理邦精密仪器股份有限公司
技术研发日：2022.02.16
技术公布日：2023/8/28