CN119073917A - 意识障碍病程监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及意识障碍病程监测系统。多维度数据采集模块，通过设置于患者身体的多个传感器，用于实时采集患者的脑电图EEG、心率变异性HRV、皮肤电导EDA生理信号数据，并通过边缘计算设备对采集的数据进行预处理；自适应病程预测模型基于所述多维度数据采集模块采集的生理信号数据，并结合患者的历史病程数据，利用自适应算法训练个性化病程预测模型，在患者病程发展过程中，通过机器学习算法自适应更新模型参数，实现对意识障碍病程进展的动态预测；连续病程监测模块通过高频采样技术，连续获取患者生理信号，并通过异常检测算法实时识别病程中的关键事件，包括意识突然下降、癫痫发作，生成预警信号，并触发应急响应机制。

Description

意识障碍病程监测系统

技术领域

本发明涉及病程监测系统，具体的说是意识障碍病程监测系统。

背景技术

目前用于意识障碍病程监测系统的技术，如中国发明公开号CN110269611A所描述的系统，尽管在脑电信号采集和分析方面取得了显著进展，但在实际应用中仍然存在一些不足和弊端。首先，在数据处理的精确性方面，CN110269611A的发明虽然能够通过脑电电极采集人体脑电信号并进行滤波和数字化处理，但其数据分析的核心仍然依赖于预设的滤波器和传统的频谱分析方法。这些方法在处理非平稳、非线性脑电信号时存在局限性。脑电信号具有高度的动态性和复杂性，单纯依靠固定的滤波处理可能无法充分捕捉信号中的关键特征，特别是在患者意识障碍的早期阶段或病情变化迅速的情况下。对于一些非线性特征，包括癫痫发作前的微小电活动变化，传统的频谱分析可能无法有效检测，这会导致误判或漏判。此外，数字化处理的分辨率和精度受限于硬件设备和采样率的限制，会导致信号细节的丢失或分析结果的偏差，影响对患者病情的准确评估。

其次，CN110269611A中的监测系统主要依赖于单一的脑电信号，这种单模态的信号分析方法虽然可以提供一定程度的病情监测，但忽略了其他关键生理信号如心率变异性HRV和皮肤电导EDA对患者整体状态的影响。意识障碍通常伴随着复杂的多系统变化，单一的脑电信号无法全面反映患者的健康状况。HRV信号可以提供自主神经系统功能的信息，EDA信号则与情绪、压力和交感神经活动密切相关。这些信号的综合分析可以更准确地反映患者的生理状态和意识水平。CN110269611A中的系统缺乏对多模态生理信号的整合分析能力，无法全面监测患者的整体健康状况，从而影响病情判断的准确性和治疗方案的制定。

最后，系统的整体智能化水平仍有提升空间。尽管CN110269611A的系统在一定程度上实现了对患者意识障碍程度的持续监测和预警，但其依赖于传统的数据分析方法和预警机制，未能充分利用现代人工智能技术，包括机器学习、深度学习和贝叶斯网络。这些技术可以更好地处理大规模、多模态数据，识别复杂的病情模式，预测病情发展趋势，并根据实时数据优化决策过程。智能化水平的不足意味着系统在处理复杂数据和应对突发情况时表现出一定的局限性，无法充分发挥数据的潜在价值，也难以实现真正意义上的精准医疗。

发明内容

本发明的目的是提供意识障碍病程监测系统，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：

意识障碍病程监测系统，包括多维度数据采集模块、自适应病程预测模型、连续病程监测模块及病程阶段性分布与状态转移模型：

S1.所述多维度数据采集模块，通过设置于患者身体的多个传感器，用于实时采集患者的脑电图EEG、心率变异性HRV、皮肤电导EDA生理信号数据，并通过边缘计算设备对采集的数据进行预处理；

S2.所述自适应病程预测模型基于所述多维度数据采集模块采集的生理信号数据，并结合患者的历史病程数据，利用自适应算法训练个性化病程预测模型，在患者病程发展过程中，通过机器学习算法自适应更新模型参数，实现对意识障碍病程进展的动态预测；

S3.所述连续病程监测模块通过高频采样技术，连续获取患者生理信号，确保病程监测的连续性和完整性，并通过异常检测算法实时识别病程中的关键事件，包括意识突然下降、癫痫发作，生成预警信号，并触发应急响应机制；

S4.所述病程阶段性分布与状态转移模型通过分析连续病程监测模块获取的病程数据。

进一步地，所述脑电图EEG采集利用高密度电极阵列技术，通过头戴式EEG传感器获取电活动波形，心率变异性HRV通过胸部或手腕的传感器采集，皮肤电导EDA通过手掌或手指的传感器采集，信号的整体描述可以表示为：

其中，Φ(t)为多模态信号的整体融合，α_n和κ_n分别表示EEG和EDA的波幅，ω_n和分别为其角频率，φ_n和θ_n分别为相位，β_n为时间衰减因子，综合表示意识状态的生理信号变化；

所述边缘计算设备通过实时处理上述多模态数据，提取与意识状态相关的特征信号，并进行异常波形检测。

进一步地，所述利用自适应算法进行模型的初始构建是根据患者的基线数据和历史病程数据，应用自适应滤波算法，通过以下公式确定模型的初始状态：

其中，Ψ(t)为个性化病程预测模型的输出信号，Γ_i(s)为第i个生理信号的权重函数，Φ_i(s)为与信号相关的自适应系数，T_i为信号的周期性参数，φ_i为相位，∈_i(s)为噪声项，α_i为与信号衰减相关的二次时间系数；

在患者病程发展过程中，动态参数更新模块通过实时采集并输入新的生理数据，利用基于变阶梯函数和非线性最小二乘优化方法，最小化预测误差，动态调整模型参数；

最后通过集成深度学习技术，包括卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM，对模型进行特征提取和时间序列分析。

进一步地，所述异常检测算法是基于多层次特征提取，通过在边缘计算设备中引入多层次特征提取算法，对连续采集的生理信号进行实时分析；具体包括如下步骤：

S1、利用小波变换WaveletTransform和傅里叶变换FourierTransform方法对不同频段的特征信息进行提取，其数学表示为：

其中，Θ(f,t)为提取的特征信号，x(t′)为输入的原始生理信号，为小波函数，s(f)为频率相关的尺度参数，α为时间衰减因子；

S2、所述异常事件识别通过卷积神经网络CNN和孤立森林算法IsolationForest实时分析提取的特征信号，以识别关键的异常事件；

S3、所述应急响应机制采用贝叶斯更新BayesianUpdating方法，根据实时数据动态调整异常检测的阈值，公式表示为：

其中，τ(t)为时间t时刻的自适应阈值，γ为学习速率，μ和σ分别为实时数据的均值和标准差；

进一步地，预警信号生成与应急响应机制基于异常事件的严重程度生成多级预警信号，预警信号的生成过程表示为：

其中，S(t)为时间t的预警信号强度，δ_k为预警权重系数，Θ_k(t)为第k个特征信号，I{·}为指示函数，当特征信号超过自适应阈值τ_k时触发预警。

进一步地，所述病程阶段性分布与状态转移模型包括病程阶段划分模块、状态转移模型和病程预测与临床决策支持模块，其特征在于：

S1、所述病程阶段划分模块基于实时采集的多模态生理信号数据，利用时间序列分析方法，动态划分病程包括稳定期、恶化期、恢复期的多个阶段；

S2、所述状态转移模型通过隐马尔可夫模型HMM分析各病程阶段之间的状态转移概率，处理病程数据中的不确定性；通过贝叶斯网络建模，根据实时数据更新阶段之间的关联性，优化病程预测；

S3、所述病程预测与临床决策支持模块基于状态转移模型的分析，提供个性化病程预测，并为临床提供实时决策支持。

进一步地，所述病程阶段划分模块包括自适应时间序列分析模块、多层次特征识别模块和动态阶段划分模块，其特征在于：

所述自适应时间序列分析模块基于实时采集的生理信号，利用动态分析方法，对生理信号的时间变化模式进行实时识别；通过自适应函数，表示为：

其中，F(t)为时间序列分析的输出信号，α(s)和β(s)为自适应权重函数，x(s)为输入的生理信号，ω为频率参数，λ为时间衰减因子；

所述多层次特征识别算法通过以下公式，识别出EEG信号中的频谱变化、HRV中的时域与频域特征以及EDA中的电导波动的各类生理信号关键特征：

其中，G(t)为多层次特征识别的输出信号，γ_i(s)为第i层的权重函数，f_i(x(s))为第i层特征提取函数，θ_i和φ_i为相位和频率偏移量，μ_i为特征信号的时间衰减因子；

基于时间序列分析和多层次特征识别的结果，通过以下公式划分病程阶段：

其中，D(t)为动态阶段划分的结果，F_j(t)和G_j(t)分别为时间序列分析和特征识别的输出信号，ρ_k为第k个阶段的惩罚系数。

进一步地，所述隐马尔可夫模型HMM用于多状态分析，通过观察到的生理信号序列包括EEG、HRV、EDA，推断患者当前所处的病程阶段及其转移路径；

所述贝叶斯网络用于因果关系建模，描述病程阶段之间的多变量因果关系；贝叶斯网络的节点间概率依赖关系通过以下更新公式进行实时优化：

其中，Π(t)为贝叶斯网络的节点间依赖关系，B_i(s)为第i个节点的权重函数，f_i(X(s))为第i个生理信号的特征函数，α_i为时间衰减系数通过实时观测数据。

本发明的有益效果：

首先，通过集成多模态生理信号的实时采集与分析，该系统不仅限于传统的单一脑电信号监测，而是结合了EEG、HRV和EDA等多种关键生理信号，全面反映患者的意识状态和生理变化。这种多维度的数据整合分析，显著提高了病情监测的准确性，使医护人员能够获得更全面的患者健康信息。

其次，本系统采用自适应时间序列分析、多层次特征识别和隐马尔可夫模型HMM等先进算法，能够动态分析和预测病程发展。系统实时更新病程阶段的划分，捕捉到意识障碍患者在不同阶段的细微变化，为个性化的治疗方案提供数据支持。此外，系统通过贝叶斯网络建模病程阶段之间的因果关系，帮助识别潜在的病因和关键病程节点，使得治疗方案更具针对性。

附图说明

图1为本发明意识障碍病程监测系统流程图。

图2为本发明利用自适应算法进行模型的初始构建流模块图。

图3为本发明异常检测算法模块图。

图4为本发明病程阶段性分布与状态转移模型流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做一个详细的说明。

结合附图1，意识障碍病程监测系统包括四个主要组件，每个组件针对的是病程监测的不同方面和需求：首先，多维度数据采集模块利用植入患者身上的多种传感器，包括脑电图EEG传感器、心率变异性HRV传感器和皮肤电导EDA传感器，实时采集生理信号。这些数据随后被传输至边缘计算设备，进行初步的过滤和预处理，包括去噪、归一化和特征提取，以优化数据质量和减少后续处理的计算负担。

接下来，自适应病程预测模型利用预处理后的生理信号数据，并结合患者的历史医疗记录和病程数据，采用自适应机器学习算法，包括支持向量机或深度学习网络，训练出个性化的病程预测模型。这个模型能够在患者病程发展过程中实时更新其参数，例如通过在线学习策略调整权重，以适应患者状态的变化和新数据的输入，从而提供动态且精确的病程预测。

连续病程监测模块则使用高频采样技术持续捕捉患者的生理信号，以保证数据的连续性和完整性。该模块利用实时异常检测算法分析这些数据，实时识别病程中的关键事件，例如意识水平的急剧变化或癫痫发作。一旦检测到这些关键事件，系统会立即生成预警信号，并触发应急响应机制，如通知医疗人员进行紧急干预。

最后，病程阶段性分布与状态转移模型通过分析连续监测模块提供的详尽数据，识别病程中的各个阶段和状态转换。这个模型运用统计分析和模式识别技术，如隐马尔可夫模型或序列分析，来确定病程的不同阶段和转变点，帮助医疗团队更好地理解患者的病情进展，从而制定更为针对性和有效的治疗计划。

实施例1：

本实施例对出现意识昏障碍的患者，使用意识障碍病程监测系统进行24小时不间断的监测和预测。监测设备包括高密度电极阵列的头戴式EEG传感器，用于实时采集脑电图，记录患者在不同意识状态下的脑电波活动；胸部配备心率变异性HRV传感器，持续监测心率变化；手掌佩戴皮肤电导EDA传感器，通过测量皮肤电导反映其自主神经系统的激活情况。对于采集的生理信号，可以用以下公式来表示：

Φ(t)表示在时间t下多模态信号的融合输出，是EEG、HRV和EDA信号的综合描述。N表示信号的数量或分量；α_n和κ_n分别表示EEG和EDA信号的波幅，取值范围在0.5至2.0之间；ω_n和分别是EEG和EDA信号的角频率，取值范围为0.1至10.0rad/s；φ_n和θ_n分别表示EEG和EDA信号的相位，取值范围为0到2π；β_n是时间衰减因子，反映了信号随时间的衰减趋势，范围在0.001到0.01之间。

设定t＝10秒时，采集到参数值：α₁＝1.2,κ₁＝0.8,ω₁＝1.5, β₁＝0.005。代入公式，计算得到此时刻的信号融合值：

经过计算Φ(10)的值约为1.65。这一融合信号值将用于下一步的模型预测和监测。

实施例进一步通过边缘计算设备对实时采集的多模态信号进行处理，特征提取与异常检测的公式为：

在这个公式中，Ω(t)表示提取的意识状态特征信号与检测出的异常波形的融合输出；是多模态信号的时间一阶导数，反映了信号变化的速度；是HRV信号的时间二阶导数，用于捕捉信号的加速度变化，这通常与病情的急剧变化相关；而η是异常检测的时间常数，决定了异常信号的检测灵敏度，取值范围通常在0.001到0.01之间。

在时间点t＝10秒时，的计算结果为0.05，HRV信号的二阶导数的计算结果为-0.02，且异常检测时间常数η设为0.005。代入公式计算：

计算积分项

接着，计算这一部分：

由于exp(-0.005·t′)是随着时间指数衰减的函数，近似计算得到：

所以，结合所有的计算结果，Ω(10)的最终值为：

Ω(10)≈0.5+(-0.0049)≈0.4951

这个计算出的Ω(10)值表明，在时间点10秒时，提取出的意识状态特征信号和检测出的异常波形融合值接近0.4951。

接下来，系统将这一值与预设的异常阈值进行比较，设定阈值为0.4，由于Ω(10)＝0.4951大于0.4，因此系统检测到存在的异常状态。

实施例2：

结合附图2，实施例在意识障碍病程监测系统中，根据患者的基线数据和历史病程数据来构建个性化的病程预测模型。基线数据包括患者在健康状态下采集到的EEG、HRV和EDA生理信号，而历史病程数据则包括患者在此前的意识障碍期间所记录的生理信号变化情况。利用这些数据，应用自适应滤波算法，构建患者的病程预测模型，初始状态由以下公式确定：

Ψ(t)是个性化病程预测模型在时间t时刻的输出信号，Γ_i(s)是第i个生理信号包括EEG、HRV或EDA的权重函数，表示信号对病程预测的相对重要性，范围在0.1到1.0之间；Φ_i(s)是与信号相关的自适应系数，代表信号随时间的变化特征，取值范围在0.5到2.0之间；T_i是信号的周期性参数，取值范围为1到20秒；φ_i是相位，取值范围为0到2π；∈_i(s)是噪声项，用于模拟测量噪声，取值范围为-0.05到0.05；α_i是与信号衰减相关的二次时间系数，取值范围在0.001到0.01之间。

选择三个生理信号：EEG(i＝1)、HRV(i＝2)和EDA(i＝3)。在时间t＝5秒时，设定以下参数值：对于EEG信号，Γ₁(s)＝0.8，Φ₁(s)＝1.2，T₁＝8秒，α₁＝0.005；对于HRV信号，Γ₂(s)＝0.5，Φ₂(s)＝1.0，T₂＝12秒，α₂＝0.003；对于EDA信号，Γ₃(s)＝0.7，Φ₃(s)＝0.9，T₃＝15秒，α₃＝0.007。噪声项∈_i(s)对于三个信号分别取0.02，-0.01，和0.03。

将这些参数代入公式，对t＝5秒进行计算：

对于EEG信号(i＝1)：

计算这一部分积分项时，可以近似处理：

对于HRV信号(i＝2)：

类似的计算方法得到：

Ψ₂(5)≈0.41

对于EDA信号(i＝3)：

计算结果为：

Ψ₃(5)≈0.54

最后，将各部分结果相加得到在t＝5秒时的个性化病程预测模型输出信号：

Ψ(5)≈Ψ₁(5)+Ψ₂(5)+Ψ₃(5)＝0.72+0.41+0.54＝1.67

Ψ(5)＝1.67的值将作为模型在时间点t＝5秒时的初始预测输出，用于进一步指导对患者病程的动态监测和预测。

实施例采用基于变阶梯函数和非线性最小二乘优化方法的动态参数更新策略，通过最小化预测误差来优化模型参数。设定在时间t＝15秒时采集到了新的生理数据，包括EEG信号、HRV信号和EDA信号的最新读数，使用这些数据来更新之前构建的病程预测模型。更新过程的数学表示如下：

其中，Ω(t)表示在时间t时的当前模型参数向量；η(t)是时间相关的自适应学习率函数，取值范围在0.001到0.01之间；ζ(s)是影响参数更新的非线性变阶梯函数，其取值范围在0.0001到0.001之间。

设定在时间点t＝15秒时，得到的生理信号导致模型输出Ψ(15)为1.85，Ω(t-1)为先前时间点的模型参数向量，设为[0.9,0.7,0.5]。设定自适应学习率η(15)为0.005，非线性变阶梯函数ζ(s)在t＝15秒时的取值为0.0005。

首先计算积分项

由于exp(-0.0005·s³)是随时间指数衰减的函数，使用数值积分方法计算该积分。设定经过数值积分，得到积分值为12.3。

接着，计算模型参数的梯度对上述积分的导数，这个梯度计算得到的值为[0.03,0.02,0.01]。更新后的模型参数向量Ω(15)计算如下：

Ω(15)＝[0.9,0.7,0.5]-0.005·[0.03,0.02,0.01]

计算得出：

Ω(15)＝[0.9-0.00015,0.7-0.0001,0.5-0.00005]＝[0.89985,0.6999,0.49995]

这一更新过程在患者病程发展中的每个时间点都进行，使得模型能够动态适应新的生理信号输入。此时，更新后的模型参数向量Ω(15)＝[0.89985,0.6999,0.49995]将反映出患者当前的生理状态，并用于后续的病程预测。

最后实施例引入集成深度学习技术，使用CNN对实时采集的EEG信号、HRV信号和EDA信号进行特征提取。在时间t＝20秒时，通过多层卷积提取出代表患者当前意识状态的高维特征向量。然后，这些特征被输入到LSTM中，以分析信号在时间序列上的变化趋势，LSTM可以有效地记忆长时间跨度上的数据依赖关系，预测未来几个时间点上患者的病程发展。为了进一步提高模型的预测精度，通过多目标优化机制对模型输出进行个性化调优，使用的优化公式如下：

其中，Δ(t)是个性化调优后的模型输出；π表示多目标优化策略；R(π,S)是时间s上的奖励函数，取值范围为0.1至1.0；λ为正则化系数，取值范围在0.001至0.01之间；是状态价值函数的梯度模，用于衡量模型在不同状态下的价值变化速率；γ是折扣因子，取值为0.8至1.0；V(s′)为未来状态的价值函数；T′为未来状态的周期性参数，取值范围在5至20秒之间。

设定参数：R(π,S)＝0.8，λ＝0.005，的积分在s＝20秒时为0.02，γ＝0.9，V(s′)＝1.5，T′＝10秒。将这些参数代入公式，计算在时间t＝20秒时个性化调优后的模型输出Δ(20)：

首先，计算结果为0.02：

简化后，表达式为：

继续计算上式，设定在区间内的均值为0.5，则积分近似为：

因此，在时间点t＝20秒时，个性化调优后的模型输出Δ(20)约为29.5，这一结果反映了通过集成深度学习技术和多目标优化后的病程预测模型在时间t＝20秒时的输出状态。

实施例3：

结合附图3，实施例在意识障碍病程监测系统中，使用小波变换和傅里叶变换对连续采集的生理信号进行实时分析，以提取不同频段的特征信息。数学公式表示为：

Θ(f,t)是提取的特征信号；x(t′)是输入的原始生理信号，包括EEG、HRV、EDA； 是小波函数，用于局部信号的时频分析；s(f)是与频率相关的尺度参数，决定了小波的压缩或扩展；α是时间衰减因子，取值范围在0.001到0.01之间。

在t＝30秒时，采集到患者的EEG信号x(t′)为一个高频率信号的组合，其主要频率分量在8到12Hz范围内。为提取不同频段的特征信息，设定小波函数的尺度参数s(f)为0.1，并选择时间衰减因子α为0.005。

将这些参数代入公式进行计算，设定x(t′)＝sin(2π·10·t′)为EEG信号的主要频率分量，计算如下：

设定小波函数，具体形式为那么积分可以表示为：

设定通过数值计算积分，得到结果Θ(10,30)≈0.85。这个值Θ(10,30)代表在频率为10Hz时，在时间点t＝30秒采集到的EEG信号的特征信息。

接着实施例使用卷积神经网络CNN和孤立森林算法IsolationForest对提取的特征信号进行实时分析，以识别患者病程中出现的关键异常事件，CNN负责从特征信号中学习到复杂的模式和特征，而孤立森林算法则用于检测异常数据点。为了提高异常检测的准确性，使用了以下优化函数来训练和优化模型：

Φ(X)是异常检测的损失函数；W和b分别为模型的权重和偏差；y_i是第i个样本的目标标记，取值范围为-1(正常)或1(异常)；λ是正则化参数，取值范围在0.001到0.01之间，用于防止过拟合；R(X,W)是区域约束函数，帮助限制模型在特征空间Ω内的过度复杂化。

通过CNN提取的特征信号矩阵X_i包含了5个样本数据，其中每个样本有3个主要特征：EEG信号的波幅、HRV信号的频率和EDA信号的电导值。设定目标标记y_i分别为1、-1、1、-1、1，表示其中三个样本被标记为异常，其余两个为正常。

设定初始权重W为0.5,-0.3,0.8，偏差b为0.1，正则化参数λ设为0.005。将这些参数代入优化函数进行计算：

计算每个样本的对数损失项，设定特征矩阵X的第一行样本数据为0.6,0.2,-0.4，则其线性组合结果为：

W^TX₁+b＝0.5×0.6+(-0.3)×0.2+0.8×(-0.4)+0.1＝0.3-0.06-0.32+0.1＝0.02

然后计算损失函数的对数部分：

接着计算正则化项λ|W|²：

0.005×(0.5²+(-0.3)²+0.8²)＝0.005×(0.25+0.09+0.64)＝0.005×0.98＝0.0049

对于区域约束函数R(X,W)，设定其积分在特征空间Ω上为0.03。那么整体损失函数的值为：

通过最小化该损失函数，更新权重W和偏差b以优化异常检测模型，使其能够更好地识别出病程中的关键异常事件。

实施例下一步采用贝叶斯更新方法，根据实时数据动态调整异常检测的阈值，确保在病情突然变化时能够及时发出预警，公式如下：

在这个公式中，τ(t)为时间t时刻的自适应阈值；γ是学习速率，取值范围为0.01到0.1；μ和σ分别为实时数据的均值和标准差；x(t)是在时间t采集到的生理信号数据。

在t＝40秒，采集到患者的生理信号数据x(t)＝1.8。在之前的时间点t-1＝39秒，异常检测阈值τ(39)为0.6。设定实时数据的均值μ＝1.5，标准差σ＝0.3，学习速率γ＝0.05。

将这些参数代入贝叶斯更新公式，计算在t＝40秒时的自适应阈值τ(40)：

首先，计算高斯分布项：

接着，使用贝叶斯更新公式计算新的阈值：

τ(40)＝0.6+0.05·(0.32-0.6)＝0.6+0.05·(-0.28)＝0.6-0.014＝0.586

在t＝40秒时的异常检测阈值更新为τ(40)＝0.586。

然后实施例实时评估这些特征信号是否超过相应的阈值，并根据异常的严重程度生成多级预警信号，采用公式：

在这个公式中，S(t)是在时间t生成的预警信号强度；δ_k是第k个特征信号的预警权重系数，取值范围在0.1到1.0之间，反映了该信号对整体预警的重要性；Θ_k(t)为第k个特征信号，包括EEG、HRV或EDA的实时值；I{·}为指示函数，当特征信号超过自适应阈值τ_k时触发预警。

设定在某个时刻t＝50秒，监测到以下生理信号：

EEG信号Θ₁(t)为1.7，阈值τ₁为1.5，预警权重系数δ₁为0.7；

HRV信号Θ₂(t)为0.9，阈值τ₂为1.0，预警权重系数δ₂为0.5；

EDA信号Θ₃(t)为2.0，阈值τ₃为1.8，预警权重系数δ₃为0.8。

首先计算每个信号是否触发预警：

对于EEG信号：Θ₁(t)＝1.7，超过了阈值τ₁＝1.5，因此触发预警。

对于HRV信号：Θ₂(t)＝0.9，未超过阈值τ₂＝1.0，不触发预警。

对于EDA信号：Θ₃(t)＝2.0，超过了阈值τ₃＝1.8，因此触发预警。

接着，根据预警权重系数计算预警信号强度：

S(50)＝0.7·1.7·1+0.5·0.9·0+0.8·2.0·1

计算结果为：

S(50)＝1.19+0+1.6＝2.79

因此，在t＝50秒时，系统生成的预警信号强度S(50)＝2.79，这一值反映患者在该时刻的整体异常程度。

实施例4：

实施例在意识障碍病程监测系统中，构建自适应时间序列分析模块，基于实时采集的生理信号，包括EEG、HRV和EDA，利用动态分析方法识别这些信号的时间变化模式，通过自适应函数：

F(t)是时间序列分析的输出信号，用于识别病程阶段；α(s)和β(s)是自适应权重函数，取值范围为0.1到1.0，用于调整导数项和信号项在分析中的权重；x(s)是输入的生理信号；ω是频率参数，取值范围为0.5到2.0rad/s；λ是时间衰减因子，取值范围为0.001到0.01，用于对信号的历史影响进行衰减。

在t＝60秒，设定自适应权重函数α(s)＝0.8和β(s)＝0.5，频率参数ω＝1.0rad/s，时间衰减因子λ＝0.005。EEG信号在s时刻的导数为并且x(s)＝1.5在s的范围内表现为一个相对稳定的信号。

计算在t＝60秒时的时间序列分析输出信号F(60)：

对于导数项

对于信号项设定sin(1.0·s)在此区间内的均值为0.5，简化计算为：

因此，最终时间序列分析输出信号为：

F(60)≈0.829+19.44＝20.27

这一时间序列分析输出信号F(60)的值被用于识别患者在该时刻的病程阶段。若在接下来的时间段内，系统持续检测到F(t)值呈现上升趋势，表示患者的病情进入了一个更为严重的阶段，系统将会标记这一阶段，并建议增加监测频率或调整治疗方案。

接着实施例识别EEG信号中的频谱变化、HRV中的时域与频域特征以及EDA中的电导波动，通过以下公式计算得到多层次特征识别的输出信号：

G(t)是多层次特征识别的输出信号；γ_i(s)是第i层的权重函数，取值范围为0.1到1.0，用于调整不同特征在识别过程中的重要性；f_i(x(s))是第i层特征提取函数，对EEG信号的频谱分析、对HRV信号的时域或频域分析，或者对EDA信号的电导变化分析；θ_i和φ_i是相位和频率偏移量，θ_i的取值范围为0.01到0.1，φ_i的取值范围为0到2π；μ_i是特征信号的时间衰减因子，取值范围为0.001到0.01。

在t＝80秒，识别患者EEG信号中的频谱变化、HRV信号中的时域特征以及EDA信号中的电导波动。将三个主要特征层分别设为：

第1层：EEG频谱分析，设定γ₁(s)＝0.8，f₁(x(s))＝sin(2π·10s)表示EEG信号的主频率为10Hz，θ₁＝0.05，μ₁＝0.005；

第2层：HRV时域分析，设定γ₂(s)＝0.6，f₂(x(s))＝x(s)表示HRV信号的直接时域值，θ₂＝0.03，μ₂＝0.007；

第3层：EDA电导波动分析，设定γ₃(s)＝0.9，f₃(x(s))＝cos(2π·0.2s)表示EDA信号的电导波动，θ₃＝0.02，μ₃＝0.003。

将这些参数代入公式，计算在t＝80秒时的多层次特征识别输出信号G(80)：

对于第1层EEG信号的特征识别项：

对于第2层HRV信号的特征识别项：

对于第3层EDA信号的特征识别项：

然后将时间衰减因子应用于每一层：

G(80)≈(2.5·e^-0.005·80)+(1.8·e^-0.007·80)+(3.2·e^-0.003·80)

具体计算得：

G(80)≈(2.5·e^-0.4)+(1.8·e^-0.56)+(3.2·e^-0.24)≈(2.5·0.67)+(1.8·0.57)+(3.2·0.79)最终结果为：

G(80)≈1.675+1.026+2.528≈5.229

当G(80)＝5.229时，系统识别出患者在此时刻的生理信号有显著的变化，预示着病情的进一步发展或潜在的恶化风险。

在系统对患者的EEG、HRV和EDA信号进行时间序列分析和多层次特征识别之后，实施例进一步根据这些分析结果划分病程阶段，使用以下公式来进行动态阶段划分：

D(t)是时间t时刻的病程阶段划分结果；F_j(t)和G_j(t)分别是时间序列分析和多层次特征识别的输出信号，第j层的信号；ρ_k是第k个阶段的惩罚系数，通常取值范围在0.01到0.1之间，用于调整阶段划分时对信号差异的敏感度；M表示分析的信号层数。

t＝100秒时对生理信号进行分析，得到了以下输出：

时间序列分析输出：F₁(100)＝2.5，F₂(100)＝3.0，F₃(100)＝1.8；

多层次特征识别输出：G₁(100)＝5.2，G₂(100)＝4.5，G₃(100)＝2.7；

惩罚系数ρ₁＝0.05、ρ₂＝0.07、ρ₃＝0.1。

首先计算F_j(t)·G_j(t)的累加和：

具体计算为：

＝13.0+13.5+4.86＝31.36

接下来，计算积分项设定在之前的时间序列分析和特征识别过程中，和的差异积分结果为：

j＝1层：积分结果为1.2；

j＝2层：积分结果为0.8；

j＝3层：积分结果为1.5。

因此，考虑惩罚系数的惩罚项为：

ρ₁×1.2+ρ₂×0.8+ρ₃×1.5＝0.05×1.2+0.07×0.8+0.1×1.5

具体计算为：

＝0.06+0.056+0.15＝0.266

然后，计算动态阶段划分的得分：

根据最大得分对应的阶段k划分患者的病程阶段。ρ_k的选取是根据不同病程阶段的经验值设置的，此时系统识别患者处于病程的第二阶段，这一阶段与意识障碍加重相关，需要加强监控和调整治疗方案。

实施例5：

结合附图4，实施例在意识障碍病程监测系统中，利用隐马尔可夫模型HMM对其生理信号序列(包括EEG、HRV和EDA)进行多状态分析，以推断患者当前所处的病程阶段以及未来的转移路径。状态转移概率矩阵P(t)由以下动态调整的公式表示：

P(t)是时间t时的状态转移概率矩阵；A(s)是状态转移权重矩阵，表示不同状态之间的转移权重，其元素取值范围为0到1；λ是时间衰减因子，取值范围为0.001到0.01；ω是频率参数，取值范围为0.5到2.0rad/s；φ是相位偏移量，取值范围为0到2π。

设定在时间t＝120秒时，观察到的生理信号序列如下：

1.EEG信号显示高频活动；

2.HRV信号显示显著的低频波动；

3.EDA信号显示皮肤电导的急剧上升。

这些信号表明患者处于病程状态转移期。设定状态转移权重矩阵A(s)的元素值为：

设定时间衰减因子λ＝0.005，频率参数ω＝1.0rad/s，相位偏移量

将这些参数代入状态转移概率矩阵公式，计算在t＝120秒时的状态转移概率矩阵P(120)：

首先，计算积分项：

分别计算矩阵中的元素：

设定通过数值积分计算得到P₁₁(120)≈0.12。

同样的方法计算其他元素：

P₁₂(120)≈0.18,P₂₁(120)≈0.24,P₂₂(120)≈0.06

因此，状态转移概率矩阵P(120)为：

当系统检测到EEG、HRV和EDA信号的联合模式显示出患者从稳定状态转移到不稳定状态时，系统会根据计算出的P(120)值判断患者即将进入的下一个状态。

最后实施例使用贝叶斯网络，通过节点和边来表示不同生理信号和病程阶段之间的依赖关系。每个节点代表一个生理信号或病程阶段，边的方向表示因果关系。贝叶斯网络的节点间概率依赖关系通过以下更新公式进行实时优化：

Π(t)表示时间t时贝叶斯网络中节点间的依赖关系；B_i(s)是第i个节点的权重函数，反映了该节点在网络中的重要性，取值范围为0.1到1.0；f_i(X(s))是第i个生理信号的特征函数，包括EEG、HRV、EDA的特征信号；α_i是时间衰减系数，取值范围为0.001到0.01。

在t＝150秒有以下生理信号数据：

1.EEG信号：频率特征f₁(X(s))＝sin(2π·10s)；

2.HRV信号：时域特征f₂(X(s))＝X(s)；

3.EDA信号：电导波动特征f₃(X(s))＝cos(2π·0.5s)。

设定贝叶斯网络中对应节点的权重函数为：

B₁(s)＝0.8·s,B₃(s)＝0.9·log(s+1)

设定时间衰减系数为α₁＝0.003，α₂＝0.005，α₃＝0.007。

将这些参数代入公式，计算在t＝150秒时贝叶斯网络节点间依赖关系的输出信号Π(150)：

对于第1个节点(EEG信号)的依赖关系项：

这里，并且设定通过数值积分计算得到的结果为0.12。

对于第2个节点(HRV信号)的依赖关系项：

其中，设定积分结果为0.09。

对于第3个节点(EDA信号)的依赖关系项：

其中，设定积分结果为0.15。

最终，贝叶斯网络的节点间依赖关系Π(150)计算为：

Π(150)＝0.12·0.09·0.15≈0.00162

在t＝150秒时，系统识别出较低的依赖关系值Π(150)，表明各生理信号之间的因果关系较弱，病程状态处于稳定阶段。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.意识障碍病程监测系统，包括多维度数据采集模块、自适应病程预测模型、连续病程监测模块及病程阶段性分布与状态转移模型，其特征在于：

S1.所述多维度数据采集模块，通过设置于患者身体的多个传感器，用于实时采集患者的脑电图EEG、心率变异性HRV、皮肤电导EDA生理信号数据，并通过边缘计算设备对采集的数据进行预处理；

S2.所述自适应病程预测模型基于所述多维度数据采集模块采集的生理信号数据，并结合患者的历史病程数据，利用自适应算法训练个性化病程预测模型，在患者病程发展过程中，通过机器学习算法自适应更新模型参数，实现对意识障碍病程进展的动态预测；

S3.所述连续病程监测模块通过高频采样技术，连续获取患者生理信号，确保病程监测的连续性和完整性，并通过异常检测算法实时识别病程中的关键事件，包括意识突然下降、癫痫发作，生成预警信号，并触发应急响应机制；

S4.所述病程阶段性分布与状态转移模型通过分析连续病程监测模块获取的病程数据。

2.根据权利要求1所述的意识障碍病程监测系统，其特征在于所述脑电图EEG采集利用高密度电极阵列技术，通过头戴式EEG传感器获取电活动波形，心率变异性HRV通过胸部或手腕的传感器采集，皮肤电导EDA通过手掌或手指的传感器采集，信号的整体描述可以表示为：

其中，Φ(t)为多模态信号的整体融合，α_n和κ_n分别表示EEG和EDA的波幅，ω_n和φ_n分别为其角频率，φ_n和θ_n分别为相位，β_n为时间衰减因子，综合表示意识状态的生理信号变化；

所述边缘计算设备通过实时处理上述多模态数据，提取与意识状态相关的特征信号，并进行异常波形检测。

3.根据权利要求1所述的意识障碍病程监测系统，其特征在于所述利用自适应算法进行模型的初始构建是根据患者的基线数据和历史病程数据，应用自适应滤波算法，通过以下公式确定模型的初始状态：

其中，Ψ(t)为个性化病程预测模型的输出信号，Γ_i(s)为第i个生理信号的权重函数，Φ_i(s)为与信号相关的自适应系数，T_i为信号的周期性参数，φ_i为相位，∈_i(s)为噪声项，α_i为与信号衰减相关的二次时间系数；

在患者病程发展过程中，动态参数更新模块通过实时采集并输入新的生理数据，利用基于变阶梯函数和非线性最小二乘优化方法，最小化预测误差，动态调整模型参数；

最后通过集成深度学习技术，包括卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM，对模型进行特征提取和时间序列分析。

4.根据权利要求1所述的意识障碍病程监测系统，其特征在于所述异常检测算法是基于多层次特征提取，通过在边缘计算设备中引入多层次特征提取算法，对连续采集的生理信号进行实时分析；具体包括如下步骤：

S1、利用小波变换WaveletTransform和傅里叶变换FourierTransform方法对不同频段的特征信息进行提取，其数学表示为：

其中，Θ(f,t)为提取的特征信号，x(t^′)为输入的原始生理信号，为小波函数，s(f)为频率相关的尺度参数，α为时间衰减因子；

S2、所述异常事件识别通过卷积神经网络CNN和孤立森林算法IsolationForest实时分析提取的特征信号，以识别关键的异常事件；

S3、所述应急响应机制采用贝叶斯更新BayesianUpdating方法，根据实时数据动态调整异常检测的阈值，公式表示为：

其中，τ(t)为时间t时刻的自适应阈值，γ为学习速率，μ和σ分别为实时数据的均值和标准差；

进一步地，预警信号生成与应急响应机制基于异常事件的严重程度生成多级预警信号，预警信号的生成过程表示为：

其中，S(t)为时间t的预警信号强度，δ_k为预警权重系数，Θ_k(t)为第k个特征信号，I{·}为指示函数，当特征信号超过自适应阈值τ_k时触发预警。

5.根据权利要求1所述的意识障碍病程监测系统，其特征在于所述病程阶段性分布与状态转移模型包括病程阶段划分模块、状态转移模型和病程预测与临床决策支持模块，其特征在于：

S1、所述病程阶段划分模块基于实时采集的多模态生理信号数据，利用时间序列分析方法，动态划分病程包括稳定期、恶化期、恢复期的多个阶段；

S2、所述状态转移模型通过隐马尔可夫模型HMM分析各病程阶段之间的状态转移概率，处理病程数据中的不确定性；通过贝叶斯网络建模，根据实时数据更新阶段之间的关联性，优化病程预测；

S3、所述病程预测与临床决策支持模块基于状态转移模型的分析，提供个性化病程预测，并为临床提供实时决策支持。

6.根据权利要求5所述的意识障碍病程监测系统，所述病程阶段划分模块包括自适应时间序列分析模块、多层次特征识别模块和动态阶段划分模块，其特征在于：

所述自适应时间序列分析模块基于实时采集的生理信号，利用动态分析方法，对生理信号的时间变化模式进行实时识别；通过自适应函数，表示为：

其中，F(t)为时间序列分析的输出信号，α(s)和β(s)为自适应权重函数，x(s)为输入的生理信号，ω为频率参数，λ为时间衰减因子；

所述多层次特征识别算法通过以下公式，识别出EEG信号中的频谱变化、HRV中的时域与频域特征以及EDA中的电导波动的各类生理信号关键特征：

其中，G(t)为多层次特征识别的输出信号，γ_i(s)为第i层的权重函数，f_i(x(s))为第i层特征提取函数，θ_i和φ_i为相位和频率偏移量，μ_i为特征信号的时间衰减因子；

基于时间序列分析和多层次特征识别的结果，通过以下公式划分病程阶段：

其中，D(t)为动态阶段划分的结果，F_j(t)和G_j(t)分别为时间序列分析和特征识别的输出信号，ρ_k为第k个阶段的惩罚系数。

7.根据权利要求5所述的意识障碍病程监测系统，其特征在于所述隐马尔可夫模型HMM用于多状态分析，通过观察到的生理信号序列包括EEG、HRV、EDA，推断患者当前所处的病程阶段及其转移路径；

所述贝叶斯网络用于因果关系建模，描述病程阶段之间的多变量因果关系；贝叶斯网络的节点间概率依赖关系通过以下更新公式进行实时优化：

其中，Π(t)为贝叶斯网络的节点间依赖关系，B_i(s)为第i个节点的权重函数，f_i(X(s))为第i个生理信号的特征函数，α_i为时间衰减系数通过实时观测数据。