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文档简介

道长源社区学苑大道1001号南山智园本申请提出了一种心室辅助装置的抽吸检模型来对心室辅助装置的泵送流量曲线进行抽2获取目标泵送流量曲线,所述目标泵送流量曲线为所述心室获取训练数据集,所述训练数据集包括多个第一泵送流量曲线,根据所述分类标签计算第一比例和第二比例,所述第一比例为提取所述多个第一泵送流量曲线的所述目标特征将每个所述目标特征集输入待训练分类树模型中,得到每个所根据所述分类结果、所述第一比例和所述第二比例确定所述待训练获取目标平均流量,所述目标平均流量为所述心室辅助装置运3根据所述判别阈值确定所述心室辅助装置的若所述判别阈值大于或等于第二值、且小于或等于所述第一值,获取目标泵送流量曲线,所述目标泵送流量曲线为所述心室与所述电机连接的控制单元,所述控制单元用于执行如权利要求1_7任一项所述的方于执行如权利要求1_7任一项所述的方法中的4地检测心室辅助装置是否存在抽吸以及抽吸56可以连接到蓄电池,使得植入的心室辅助装置可以通过经由皮肤的线路由控制器提供电皮电缆300的近端穿过皮肤延伸进入心室辅助装置100,以传递用于心室辅助装置100运行脉或肺动脉上,这样使得心室辅助装置100可以有效地转移来自弱化心脏的血液并且将其[0022]控制器200用于实现对心室辅助装置100的监控,其可以实现对心室辅助装置100体合围形成有腔室10,壳体组件上还分别开设有连通腔室10的流体入口14和流体出口15,7可通过调节流经定子31的电流来控制转子32的旋转速100的泵送流量曲线输入到事先训练好的分类树模型中,根据输出的分类结果确实当前心本申请实施例提供的训练分类树模型的方法,涉及自然语言和计算机视觉的处定是否抽吸的方法是基于同一个构思产生的发明,也可以理解为一个系统中的两个部分,[0031]第一特征P1用于衡量数据的对称程度,是一种描述数据分布对称性的一种统计8数据根据某个特征值的判断结果分配到两个不[0039]在每个节点,选择一个特征以及该特征的某个阈值用于将数据集划分成两个子[0040]基尼系数的计算公式为其中,p9于1(40/60)^2(20/60)^2=0.44444;右分支的基尼系数等于1([0047]心室辅助装置100的电流可以通过设置的相电流检测电路或任何其他合适的手段装置100出厂前,可将其放置于测试系统分别测试该心室辅助装置100在不同转速下其泵送33可实时存储检测到的电流。[0052]为判断心室辅助装置100是否抽吸,控制单元33可根据目标泵送流量曲线所表征流量在时域上出现异常,仅通过泵送流量曲线在时域上的异常来判断心室辅助装置100是量采样点,然后将该n个泵送流量采样点代入到第一公式中计算出目标泵送流量曲线的第一特征P1、将该n个泵送流量采样点代入到第二公式中可计算出目标泵送流量曲线的第四[0060]为更好说明分类树模型的分类过程,取小部分的分类树进行举例说明,如图5所类结果为y=0;若第四特征P4大于或等于1.74075,则进入子节点2。若第二特征P2小于以心室辅助装置100泵送流量的突降程度作为判别依据来确定心室辅助装置100的抽吸程[0068]心室辅助装置100运行正常时的平均泵送流量时一个波动很小的数值,因此目标装置100是否发生抽吸,提高了抽吸检测的精确性,并在存在抽吸时进一步判断抽吸的程型能够根据泵送流量曲线准确的判断出心室辅助装置是助装置抽吸或运行正常时的泵送流量曲线;标记每个所述第一泵送流量曲线的分类标签;[0073]该多个第一泵送流量曲线包括心室辅助装置在运行正常时的泵送流量曲线以及心室辅助装置抽吸时的泵送流量曲线,每个第一泵送流量曲线为心室辅助装置100运行第别计算出在该多个第一泵送流量曲线中心室辅助装置100抽吸时的泵送流量曲线所占的比S以及平均值代入上述第一公式中计算出第一特征P1,将平均值代入上述第二公式中割后计算出y=1和y=0这两组数据的基尼系数与该多个第一泵送流量曲线的第一比例和第[0078]需要说明的是,本申请实施例中的分类树模型的训练过程就是分类树的构建过分类树模型分类泵送流量曲线后的分类结果与实际结果的误差在的是,网络设备为了实现上述功能,其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条[0085]在本申请的实施例,控制单元也可以是芯片或者芯片系统,例如:片上系统法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装[0101]上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备[0102]本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的

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