CN119423930A 一种基于心电图引导的置管尖端精确定位方法以及系统 （天津符讯科技发展有限公司）

园大唐总部基地东区7号楼1单元301-一种基于心电图引导的置管尖端精确定位本申请提供了一种基于心电图引导的置管构建患者的P波基线特征；在导管插入患者的预基线特征和波形信息获取第一变化信息和第二根据P波变异性信息确认在导管插入时P波显著2获取待定位的患者对应的标准心电图，根据所述标准心电图构建所述患者的P波基线在所述导管插入所述患者的预设区域时，获取所述心电传感模块发送的心电检测信根据所述幅度基线与所述幅度信息获取第一变化信息，并根根据所述第一变化信息和第二变化信息获取所述导管对应若根据所述P波变异性信息确认在所述导管插入时P波显著增根据所述位置调整信息调整所述导管的位置，再次完成基于心电获取所述患者对应的疾病信息和所述预设区域对应的区域类括心脏导管和中枢静脉导管中的任一项；根据所述疾病信息和区域类型确定所述患者对应的移动权重根据所述移动权重信息和差异信息计算所述方向调整信息对应3根据所述生理状态信息和疾病信息确定所述患者对应在放大后的所述心电检测信息中获取心动周期的起始点信息，基于预设的自动检测算法根据所述R波位置信息和预设的P波形态特征在所述心电检根据所述开始位置和结束位置在所述心电检测信息中获取根据所述形态基线和形态信息获取波形宽度变化信息和峰根据所述幅度变化比例生成所述第一变化信息，并根据所述波形根据所述生理状态信息和疾病信息生成所述患者对应的每个心脏区域对应的P波影响根据所述P波影响因素、第一变化信息和第二变化信息获取所述导管对应的第一位置身高；所述根据所述生理状态信息和疾病信息生成所述患者对应的每个心脏区域对应的P根据所述生理状态信息和所述疾病信息生成所述患者的心脏异常将所述生理状态信息和心脏异常类型输入至预设的影响因4根据所述疾病信息获取所述患者对应的相关疾病信息；所述相关疾病信息为会影响P将所述生理状态信息、心脏异常类型和相关疾病信息输入至预设的影响因素预测模基线构建单元，用于获取待定位的患者对应的标准心电图，根据所检测获取单元，用于在所述导管插入所述患者的预设区域时，获变化获取单元，用于根据所述幅度基线与所述幅度信息获取第一变位置获取单元，用于根据所述第一变化信息和第二变化信息定位完成单元，用于若根据所述P波变异性信息确认在所述导管插入时P波显著增高，和根据所述第一位置信息确定为与右心房的距离小于预设距离时，停止所述导管的推进，5[0002]经外周静脉穿刺中心静脉置管(PeripherallyInsertedCentralCatheter，丁格(Seldinger)穿刺法(或其改良型)将细长的导管置入核心静脉，因其避免了对表皮的然而快速识读当导管头端进入右心房时高尖的P波识读当导管头端进入右心房时高尖的P波存在较[0007]获取待定位的患者对应的标准心电图，根据所述标准心电图构建所述患者的P波6态信息和疾病信息确定所述患者对应的生理因素系数；获取所述导管插入对应的惯性信据所述R波位置信息和预设的P波形态特征在所述心电检测信息中识别所述P波的开始位置7述疾病信息获取所述患者对应的相关疾病信息；所述相关疾病信息为会影响P波的疾病信算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于心电图引导的置管尖端精确定位方8幅度和形态的第一变化信息和第二变化信息。利用P波变化信息(尤其是显著增高的信息)来评估导管尖端与右心房的相对位置。当检测到P波显著增高且导管与右心房之间的距离[0043]图2为本申请实施例示出的基于心电图引导的置管尖端精确定位方法的流步骤示[0045]图4为本申请实施例示出的基于心电图引导的置管尖端精确定位系统的结构示意9[0054]经外周静脉穿刺中心静脉置管(PeripherallyInsertedCentralCatheter，丁格(Seldinger)穿刺法(或其改良型)将细长的导管置入核心静脉，因其避免了对表皮的然而快速识读当导管头端进入右心房时高尖的P波通过MCU能够实现对本申请所提供的方法对应的任一实感模块12采集到的心电信号需要通过导管11内部的电缆或其他传输介质传输到控制模块增强信号的清晰度。经过初步处理的电信号被控制模块13中的模数转换器(A/D转换器)转如图2所示，本实施例的基于心电图引导的置管尖端精确定位方法包括步骤S101至步骤包括当前P波的幅度和形态特征。如使用数字处理技术对心电传感模块发送的心电信号进[0082](dx,dy,dz)可以是第一位置信息和第二位置信息对应的三维坐标进行求差得通过生成位置调整信息时包括方向调整信息。利用患者疾病信息和导管插入的区域类型态信息和疾病信息确定所述患者对应的生理因素系数；获取所述导管插入对应的惯性信据所述R波位置信息和预设的P波形态特征在所述心电检测信息中识别所述P波的开始位置[0094]进而通过幅度和形态两个维度的细致分析，能够更全面型，该模型能够结合输入的生理状态信息和心脏异常类型，输出心脏各区域的P波影响因行心电诊断的重要进步。从预测模型中获得的P波影响因素有助于指导医生调整导管的置述疾病信息获取所述患者对应的相关疾病信息；所述相关疾病信息为会影响P波的疾病信块获取实时心电检测信息，并解析这些信息以提取导管插入后的P波波形，包括幅度和形息和第二变化信息。利用P波变化信息(尤其是显著增高的信息)来评估导管尖端与右心房的置管尖端精确定位系统200的结构框图。系统应用于如本申请任一实施例所提供的置管[0118]位置获取单元205，用于根据所述第一变化信息和第二变化信息获取所述导管对[0119]定位完成单元206，用于若根据所述P波变异性信息确认在所述导管插入时P波显R波位置信息；基于预设的自动检测算法根据所述R波位置信息和预设的P波形态特征在所述心电检测信息中识别所述P波的开始位置和结束位置；根据所述开始位置和结束位置在[0132]上述的基于心电图引导的置管尖端精确定位的系统200可实施上述方法实施例的基于心电图引导的置管尖端精确定位方法。上述方法实施例中的可选项也适用于本实施分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器[0136]所述存储器131在一些实施例中可以是所述控制模块13的内部存储单元，例如控制模块13的硬盘或内存。所述存储器131在另一些实施例中也可以