一种面向肺不张评估的多模态穿戴式监测系统和方法

本发明涉及呼吸系统疾病监测，尤其涉及一种面向肺不张评估的多模态穿戴式监测系统和方法。

背景技术：

1、当前，医疗监测技术正朝着无创、实时、连续监测及早期预警方向快速发展，在呼吸系统疾病领域，慢性阻塞性肺疾病、肺炎及其他肺部疾病的发病率持续上升，及时、精确地检测并评估患者肺部功能成为临床诊疗中的重大挑战。传统肺部检测方法主要依赖放射成像和常规超声检查，存在辐射风险、设备大型化、检测频率受限等不足，难以及时捕捉病程早期病变。随着可穿戴技术、传感器技术及数据处理智能化水平的提升，医疗检测设备向着便携化、低耗能和多模态融合方向迈进，为肺不张等呼吸系统异常状态的无创、连续检测提供了新的技术途径。

2、肺不张是部分或全部肺组织因气体供应不足而塌陷的状态，早期发现对于临床治疗和预后至关重要。现有技术中，生物电阻抗检测和超声成像各自存在优势但也有局限性：穿戴式生物电阻抗检测通过四电极技术采集胸部组织电流传导动态变化，能反映局部组织含水量、通气状态等信息，但受表皮状态、电极接触情况及运动干扰影响，数据分辨率不足且误判风险大；穿戴式超声设备通过观察胸膜滑动判别肺组织状态，可实现分布式实时监测，但单一使用易受操作者经验和局部组织分布影响，定位精度和信号一致性不足。

3、现有肺不张监测技术大多依赖单一检测手段，不仅存在信号不稳定、定位不准确、连续监测难度大的问题，且为提高数据采集精度往往需要复杂的信号处理和高精度设备，增加了制造和维护成本，限制了临床普及应用，无法满足临床对肺不张早期、精准、持续监测的需求。

技术实现思路

1、有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是现有肺不张监测技术依赖单一检测手段，存在信号不稳定、定位不准确、连续监测难度大的缺陷，无法满足临床对肺不张早期、精准、持续监测的需求。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种面向肺不张评估的多模态穿戴式监测系统，其特征在于，包括生物电阻抗测量模块、穿戴式超声监测模块、数据采集及初步处理单元、中央处理单元以及数据传输与远程监控模块；所述生物电阻抗测量模块与所述穿戴式超声监测模块分别与所述数据采集及初步处理单元连接，所述数据采集及初步处理单元与所述中央处理单元连接，所述中央处理单元与所述数据传输与远程监控模块连接；所述生物电阻抗测量模块用于采集胸腔内生物电阻抗动态信号，所述穿戴式超声监测模块用于采集胸膜滑动图像信号，所述数据采集及初步处理单元用于双模态信号的同步采集、预处理及初步融合，所述中央处理单元用于数据存储、动态信号分析及肺不张判定与定位，所述数据传输与远程监控模块用于数据传输及实时报警。

3、优选地，所述生物电阻抗测量模块包括电极单元、信号激励与检测单元以及初步放大与滤波模块；所述电极单元包括两个激励电极和两个检测电极，所述激励电极与检测电极贴附于受试者胸部左右侧；所述信号激励与检测单元用于施加交流电流并捕捉阻抗变化信号，所述初步放大与滤波模块用于对采集的模拟信号进行低噪声放大及多级滤波处理。

4、优选地，所述生物电阻抗测量模块还包括自校准模块，所述自校准模块通过周期性硬件校准和软件动态校准，自动检测并补偿信号偏差；所述硬件校准通过内置精密电阻网络实现，所述软件动态校准基于信号质量指数进行参数调节。

5、优选地，所述穿戴式超声监测模块包括超声探头单元和超声信号处理单元；所述超声探头单元采用多点布局设计，根据受试者姿态贴附于胸前、后背或侧边；所述超声信号处理单元用于超声信号的接收、放大、数字化处理及胸膜滑动特征提取。

6、优选地，所述超声探头单元的成像模式为m模式，所述超声信号处理单元内置数字信号处理器，用于对回波信号进行实时包络检测和降噪处理。

7、优选地，所述数据采集及初步处理单元包括多通道数据采集器和预处理与数据融合模块；所述多通道数据采集器支持多路模拟信号同时采样，保证双模态数据的时间同步性；所述预处理与数据融合模块通过嵌入式处理芯片，对数据进行滤波、降噪处理，并利用时域和频域特征融合技术构建联合数据模型。

8、优选地，所述中央处理单元包括数据存储与管理模块、动态信号分析模块；所述数据存储与管理模块用于多模态数据的缓存与存储，所述动态信号分析模块基于多模态数据融合算法，对生物电阻抗变化曲线与超声图像中胸膜滑动特征进行实时分析，完成肺不张的风险评估与定位。

9、优选地，所述多模态数据融合算法采用特征级融合与决策级融合相结合的混合模型，包括数据对齐、特征标准化、特征级加权融合及决策级分类判定步骤；所述决策级分类判定采用支持向量机分类器，输出肺不张的二元判断及异常程度评分。

10、优选地，所述数据传输与远程监控模块支持蓝牙和/或wi-fi无线通信协议，用于将处理结果传输至远程监控终端，并根据肺不张判定结果触发不同级别报警。

11、本发明另一方面提供了一种面向肺不张评估的多模态穿戴式监测方法，所述方法包括以下步骤：

12、步骤1、通过生物电阻抗测量模块采集胸腔内生物电阻抗动态信号，通过穿戴式超声监测模块采集胸膜滑动图像信号；

13、步骤2、通过数据采集及初步处理单元对双模态信号进行同步采集、预处理及初步融合，获得预处理后的双模态特征数据；

14、步骤3、通过中央处理单元对预处理后的双模态特征数据进行多模态融合分析，判定是否存在肺不张及异常位置；

15、步骤4、通过数据传输与远程监控模块将判定结果传输至远程监控终端，并根据异常程度触发相应报警。

16、优选地，所述步骤1中，生物电阻抗动态信号的采集通过4电极技术实现，激励电极施加交流电流，检测电极捕捉阻抗变化信号；胸膜滑动图像信号的采集根据受试者姿态，通过多点布局的超声探头单元实现。

17、优选地，所述步骤2中的预处理包括：对生物电阻抗信号进行低噪声放大、多级滤波及数字化处理，提取平均阻抗变化率、频谱熵特征参数；对超声图像信号进行去噪、对比度增强及边缘检测处理，提取平均胸膜滑动速度、胸膜滑动幅度的变异系数特征参数。

18、优选地，所述步骤2中的初步融合通过时域和频域特征融合技术实现，构建双模态联合数据模型；所述步骤3中的多模态融合分析包括数据对齐、特征标准化、加权融合及分类判定步骤。

19、优选地，所述数据对齐基于时间戳实现双模态数据的时空匹配；所述特征标准化采用z-score标准化方法；所述加权融合通过线性加权模型计算综合异常分数，权重根据信号质量指数动态调整；所述分类判定通过支持向量机分类器实现肺不张的二元判断及定位。

20、优选地，所述步骤4中的报警包括一级报警和二级报警，当综合异常分数超过第一阈值且分类判定为肺不张时触发一级报警；当综合异常分数超过第二阈值且异常定位一致时触发二级报警。

21、本发明的技术效果：通过生物电阻抗与穿戴式超声多模态融合，克服了单一技术在抗干扰性、数据精度及局部定位方面的局限性，提高了肺不张检测的准确性与实时性；系统采用穿戴式设计，无创、便携，支持长期连续监测，适应多种临床及家庭应用场景；通过合理的传感器布局及数据融合算法，在复杂人体环境下保持较高稳定性和响应速度；结构设计简化，降低了制造和维护成本，便于临床推广应用。

22、以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。