一种脑部血氧饱和度监测方法及系统与流程

本发明涉及一种血氧饱和度监测，具体为一种脑部血氧饱和度监测方法及系统。

背景技术：

1、近红外光谱法监测脑氧供应情况为近年来发展起来的一种技术，它为临床无创检测提供了一种便捷、廉价、时效强、成本低的测量方法，广泛用于脑氧监测的各种场合。近红外光谱法测量血氧饱和度以朗伯-比尔定律和光散射理论为基础，利用还原和氧和血红蛋白的光吸收系数的差别来进行。

2、但是，有证据表明，血氧仪在监测深肤色患者时其准确性较低。术后血氧饱和度的监测，或者家庭监测对准确性要求并不高，只要能够确定血氧饱和度的总的趋势即可。但是，在紧急医疗护理中，医生或护理人员需要准确监测病人的血氧饱和度，错误的测量结果将严重影响病人的治疗与康复，因此，如何提高不同肤色人血氧测量准确度具有十分重要的意义。

3、目前，或者对肤色分区间，或者根据肤色区间对红外或近红外光的吸收率或者反射率进行校正等方式，以提高检测的准确性，但是上述方式并不是针对目标用户客观测量皮肤色素沉着度。此外，现有的使用bp神经网络进行血氧饱和度预测的方法，并未考虑环境光强度对血氧饱和度的影响，且现有方法还存在样本不足以及直接使用bp神经网络进行血氧饱和度预测准确率低的技术问题。最后，通过脑部血氧饱和度监测系统集成看护摄像头实现患者的智能看护也是目前护理领域较为关注的方向。

4、基于此，如何在实现脑部血氧饱和度监测系统智能看护的基础之上，考虑节约成本的情况下，实现血氧饱和度监测的准确性，是本领域迫切需要解决的难题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种脑部血氧饱和度监测方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题，具体方案如下：

2、一种脑部血氧饱和度监测方法，应用于具有看护功能的脑部血氧饱和度监测系统，包括如下步骤：

3、步骤s1，获取目标用户额头区域的皮肤色素沉着度；

4、步骤s2，通过脑部血氧饱和度监测仪获取目标用户额头区域的实时测量血氧饱和度；

5、步骤s3，采集与实时测量血氧饱和度同时刻的目标用户所在区域的环境图像，记为第一图像，所述第一图像通过血氧饱和度监测系统的摄像头获取，将第一图像划分为若干图像块，对每个图像块进行dct变换，然后将所有图像块的直流分量求平均，得到能够表征环境光亮度的亮度参数；

6、步骤s4，将目标用户额头区域的皮肤色素沉着度、能够表征环境光亮度的亮度参数、额头区域的实时测量血氧饱和度输入到bp神经网络模型，得到目标用户实际的血氧饱和度。

7、所述步骤s3中将第一图像划分为16*16的图像块。

8、其中bp神经网络模型通过如下方式获得：

9、步骤s40，获取原始样本集，每个样本包括皮肤色素沉着度、能够表征环境光亮度的亮度参数、额头区域的实时测量血氧饱和度，样本标签为血气分析仪检验得到的真实的血氧饱和度；

10、步骤s41，对原始生成对抗网络进行改进，得到改进后生成对抗网络；

11、步骤s42，使用改进后生成对抗网络对原始样本集进行扩充，得到真实样本和扩充样本混合组成的扩充后样本集；

12、步骤s43，利用改进后粒子群算法对bp神经网络的网络参数进行优化，得到优化后bp神经网络，使用扩充后样本集对优化后bp神经网络进行训练，得到训练好的优化后bp神经网络。

13、改进后粒子群算法通过如下方式获得：采用非线性调节方式对固定的惯性权重进行自适应调整，从而得到改进后粒子群算法的惯性权重计算方式：，其中和分别表示惯性权重最大值和最小值，它们的最优取值分别为0.19及-0.29，调节系数,t表示最大迭代次数，t表示当前迭代次数；将上述改进后惯性权重代入标准的粒子群算法中速度迭代公式，即可得到改进后粒子群算法。

14、所述标准的粒子群算法中速度迭代公式如下：，其中，i=1,2,…,n，其中n表示粒子总数，t表示当前迭代次数，表示惯性权重，表示粒子的速度，r1、r2表示随机数，表示粒子i当前位置，表示粒子i当前的个体最优位置，表示粒子群当前最优位置，c1、c2表示学习因子。

15、一种脑部血氧饱和度监测系统，包括看护功能，包括脑部血氧饱度监测仪、皮肤色素检测仪、显示器、中央处理器和摄像头；

16、所述中央处理器与脑部血氧饱和度监测仪、皮肤色素检测仪、显示器、摄像头通信连接；

17、所述皮肤色素检测仪，用于获取目标用户额头区域的皮肤色素沉着度，并将目标用户额头区域的皮肤色素沉着度的数值传输给中央处理器；

18、所述脑部血氧饱和度监测仪，用于获取目标用户额头区域的实时测量血氧饱和度，并将获取目标用户额头区域的实时测量血氧饱和度传输给中央处理器；

19、摄像头，用于采集与实时测量血氧饱和度同时刻的目标用户所在区域的环境图像，记为第一图像；

20、中央处理器，将第一图像划分为16*16的图像块，对每个图像块进行dct变换，然后将所有图像块的直流分量求平均，得到能够表征环境光亮度的亮度参数；

21、将目标用户额头区域的皮肤色素沉着度、能够表征环境光亮度的亮度参数、额头区域的实时测量血氧饱和度输入到bp神经网络模型，得到目标用户实际的血氧饱和度；

22、显示器，用于实时显示中央处理器得到的目标用户实际的血氧饱和度。

23、摄像头还用于目标用户的喂药监测。

24、一种脑部血氧饱和度监测系统，看护功能主要通过如下步骤实现：

25、（1）使用摄像头捕获包含目标用户和床的图像，记为第二图像；使用边缘检测算法对第二图像中床的左右边缘进行检测，拟合得到左右边缘所在直线l1和l2；在直线l1和l2的外延一定距离设置与上述两条直线平行的警戒线l3和l4；

26、（2）使用深度学习算法对第二图像中目标用户的头部、手臂、腿部进行检测和定位；

27、（3）判断头部、单侧手臂和腿部所在检测框中心点是否均超过警戒线l3或l4，若判断结果为是，则表明目标用户存在从床上跌落的风险，中央处理器向医护台的警告单元传输警告信息。

28、脑部血氧饱和度监测系统还具有看护功能启闭的开关。

29、所述脑部血氧饱度监测仪包括脑部血氧饱和度探头，所述脑部血氧饱和度探头左右方向依次包括左光接收单元、左发光单元、右发光单元和右光接收单元，所述左光接收单元包括浅光感受器以及深光感受器，右光接收单元包括浅光感受器以及深光感受器。

30、本发明与现有技术相比，存在如下有益效果：

31、本发明实现了脑部血氧饱和度监测与用户看护的智能结合，实现了医疗服务的智能化；

32、皮肤色素沉着度以及环境光亮度是影响脑部血氧饱和度检测的重要因素，而现有技术中，常常通过皮肤分级或者根据皮肤颜色对血氧饱和度进行校正，虽然考虑了肤色对血氧饱和度的影响，但是准确性仍然不高；另外，现有技术中，脑部血氧饱和度的监测甚少考虑环境亮度的影响，本发明创造性地将皮肤色素沉着度作为血氧饱和度预测的考虑因素，同时用图像的直流分量来作为表征环境光亮度的亮度参数用于对血氧饱和度预测；

33、现有技术中虽然存在使用神经网络对脑部血氧饱和度进行预测，但是其未考虑样本不足导致训练准确性较低的问题，也未考虑直接使用原始bp神经网络进行预测存在的准确性差的问题。本发明对原始生成对抗网络进行改进，得到改进后生成对抗网络，使用改进后生成对抗网络对样本进行扩充，此外，还使用改进后的粒子群算法对bp神经网络进行优化，使用优化后的bp神经网络模型对实际的脑部血氧饱和度进行预测，从而提高实际的脑部血氧饱和度预测的准确性。

34、（4）本发明在进行环境光亮度获取时，通过已有的摄像头实现对光亮度的获取，不需要重新设置光亮度监测装置，在实现获取环境光亮度参数的同时，节约了成本。