成果介绍
本发明公开了一种呼吸机机械通气的通气模式匹配方法、装置和相关设备,其中方法包括:获取第一训练数据集,将所述第一训练数据集输入至XGB模型进行训练,输出第一叶子节点索引值集合后再输入至LR模型中进行训练,得到训练后的LR模型,基于训练后的XGB模型和所述训练后的LR模型,对呼吸机的待检测数据集进行处理,匹配出与待检测数据集对应的通气模式。采用本申请实施例,可以降低通气模式匹配的成本、提高通气模式匹配的实时性和解释性。
成果亮点
1.一种呼吸机机械通气的通气模式匹配方法,其特征在于,应用于呼吸机,包括:获取第一训练数据集,所述第一训练数据集包括机械通气的第一流量数据集、第一气道压力数据集中的一种或多种;将所述第一训练数据集输入至XGB模型中进行训练,所述XGB模型基于一个或多个决策树创建新的决策树并更新所述一个或多个决策树,得到训练后的XGB模型,并基于所述训练后的XGB模型输出第一叶子节点索引值集合;将所述第一叶子节点索引值集合输入至LR模型中进行训练,得到训练后的LR模型;基于所述训练后的XGB模型和所述训练后的LR模型,对所述呼吸机的待检测数据集进行处理,匹配出与所述待检测数据集对应的通气模式。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力,推动我国自主知识产权新工业的建立,成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统,由九个研究平台,国科大深圳先进技术学院,多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究,促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
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