基于非均匀离散傅里叶变换的呼吸试验预测医疗辅助系统
信号处理
2025-03-19 v1
摘要
自发呼吸试验（SBT）是机械通气患者逐出过程中的关键环节，其目标是评估患者恢复独立呼吸的准备情况，从而实现及时脱机并缩短机械通气（MV）的持续时间。然而，在临床实践中准确预测SBT的成功或失败仍是一个重大挑战。本研究提出一种医疗保健系统，采用机器学习技术预测SBT的结果。该模型训练于呼吸流和心电图（ECG）信号，采用非均匀离散傅里叶变换（NUDFT）进行频域分析。SBT预测模型有望通过早期识别SBT失败的高风险患者，从而显著提升临床决策，实现84.4%的准确率。
关键词
引用
@article{arxiv.2503.13471,
title = {Medical Support System for Spontaneous Breathing Trial Prediction Using Nonuniform Discrete Fourier Transform},
author = {Hernando Gonzalez and Carlos Julio Arizmendi and Beatriz F. Giraldo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.13471},
year = {2025}
}