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申请/专利权人：长沙心诺医疗器械有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种半导体激光氧疗仪及呼吸状态检测方法，氧疗仪包括制氧模块、激光模块以及呼吸状态检测模块；所述呼吸状态检测模块用于实现如下检测过程：获取氧疗仪运行过程中每个时刻氧气浓度数据和患者的呼吸频率数据，获得不同的呼吸状态时间段；在对每个呼吸状态时间段进行层次聚类的过程中，根据每个呼吸状态时间段内每两个不同的时刻之间所有时刻的呼吸频率数据的趋势分布情况以及氧气浓度数据的趋势分布情况确定相似度表征值；根据所述相似度表征值的分布情况确定聚类终止条件，获得层次聚类的聚类结果；根据聚类结果确定氧疗仪呼吸状态检测结果。本发明可以获得更加准确的呼吸状态检测结果。

主权项：1.一种半导体激光氧疗仪的呼吸状态检测方法，其特征在于，所述氧疗仪包括制氧模块、激光模块以及呼吸状态检测模块；所述呼吸状态检测模块包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令以实现如下检测过程：获取氧疗仪运行过程中每个时刻氧气浓度数据和相同时刻患者的呼吸频率数据；根据每个时刻与相邻时刻的呼吸频率数据之间的变化趋势，对所有时刻进行划分，得到不同的呼吸状态时间段；在对每个呼吸状态时间段进行层次聚类的过程中，根据每个呼吸状态时间段内每两个不同的时刻之间所有时刻的呼吸频率数据的趋势分布情况以及氧气浓度数据的趋势分布情况，确定每两个不同的时刻之间的相似度表征值；根据每层聚类结果中所述相似度表征值的分布情况确定聚类终止条件，获得层次聚类的聚类结果；根据聚类结果确定氧疗仪呼吸状态检测结果；所述根据每个时刻与相邻时刻的呼吸频率数据之间的变化趋势，对所有时刻进行划分，得到不同的呼吸状态时间段，具体包括：将相邻两个时刻的呼吸频率数据之间的分布情况满足划分条件的对应时刻划分到同一个呼吸状态时间段内；所述呼吸状态时间段包括上升状态时间段、下降状态时间段和平稳状态时间段；所述根据每个呼吸状态时间段内每两个不同的时刻之间所有时刻的呼吸频率数据的趋势分布情况以及氧气浓度数据的趋势分布情况，确定每两个不同的时刻之间的相似度表征值，具体包括：对于任意一个平稳状态时间段，根据每任意两个时刻之间所有时刻的呼吸频率数据和对应的直线拟合数据之间的差异情况，以及氧气浓度数据和对应的直线拟合数据之间的差异情况，得到平稳状态时间段内每任意两个时刻之间的相似度表征值；将上升状态时间段和下降状态时间段均记为变化状态时间段，对于任意一个变化状态时间段，根据每任意两个时刻之间所有时刻的呼吸频率数据和呼吸频率数据的第一趋势函数拟合值之间的差异，以及氧气浓度数据和氧气浓度数据的第二趋势函数拟合值之间的差异，得到变化状态时间段内每任意两个时刻之间的相似度表征值；所述平稳状态时间段内每任意两个时刻之间的相似度表征值的获取方法具体为：将任意一个平稳状态时间段内任意两个时刻分别记为第一特征时刻和第二特征时刻，基于第一特征时刻和第二特征时刻的呼吸频率数据进行直线拟合得到第一拟合直线数据；基于第一特征时刻和第二特征时刻之间的每个时刻的呼吸频率数据和相同时刻的第一拟合直线数据之间的差异的均值，得到第一特征系数；基于第一特征时刻和第二特征时刻的氧气浓度数据进行直线拟合得到第二拟合直线数据，基于第一特征时刻和第二特征时刻之间的每个时刻的氧气浓度数据和相同时刻的第二拟合直线数据之间的差异的均值，得到第二特征系数；根据所述第一特征系数和所述第二特征系数得到第一特征时刻和第二特征时刻之间的相似度表征值；所述第一特征系数和所述第二特征系数均与相似度表征值呈负相关关系；所述变化状态时间段内每任意两个时刻之间的相似度表征值的获取方法具体为：将任意一个变化状态时间段内任意两个时刻记为第三特征时刻和第四特征时刻，基于第三特征时刻和第四特征时刻之间所有时刻的呼吸频率数据进行正弦函数的拟合得到第一趋势函数拟合值；基于第三特征时刻和第四特征时刻之间每个时刻的呼吸频率数据与相同时刻的第一趋势函数拟合值之间的差异的均值，得到第三特征系数；将第三特征时刻和第四特征时刻之间的每个时刻均作为初始分段时刻；基于每个初始分段时刻，对第三特征时刻和第四特征时刻之间所有时刻的氧气浓度数据进行分段函数的拟合得到每个初始分段时刻对应的第二趋势函数拟合值；对于任意一个初始分段时刻，基于第三特征时刻和第四特征时刻之间每个时刻的氧气浓度数据与相同时刻的第二趋势函数拟合值之间的差异的均值，得到所述初始分段时刻的数据特征因子；将所有初始分段时刻的数据特征因子的最小值作为第四特征系数；根据所述第三特征系数和第四特征系数得到第三特征时刻和第四特征时刻之间的相似度表征值，所述第三特征系数和第四特征系数均与该相似度表征值呈负相关关系。

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