本發明涉及輔助醫療，具體涉及一種基于呼吸節律感知的制氧機按需脈沖供氧控制方法。
背景技術：
1、人體呼吸過程具有穩定的節律特征，表現為周期性的吸氣與呼氣交替。基于這一生理特性，脈沖供氧技術被廣泛應用于便攜式制氧機中，其核心思想是：僅在用戶吸氣階段釋放高濃度氧氣，而在呼氣或非呼吸時段停止供氧，從而實現按需供氧、節約能耗、延長設備續航，并提升佩戴舒適性。
2、目前，主流的脈沖供氧控制方式通常采用呼吸事件觸發機制：通過壓力傳感器、流量傳感器或加速度傳感器實時監測用戶的呼吸氣流或胸腹運動信號，當系統識別到吸氣動作已發生時，立即啟動電磁閥釋放氧氣脈沖。該方法在一定程度上實現了按需供氧。然而，此類被動響應式控制策略存在以下固有缺陷：
3、由于呼吸信號檢測、算法處理及執行機構響應均存在時間延遲，導致氧氣脈沖的實際輸出時刻晚于吸氣起始點。而人體有效吸氣窗口有限，供氧滯后使得氧氣未能在吸氣初期進入肺泡，顯著降低氧合效率。
4、現有方法僅將呼吸視為離散事件進行響應，未充分利用呼吸過程固有的周期性與可預測性。即使用戶呼吸平穩，系統仍需等待每次吸氣發生后才決策供氧，無法實現主動預判與提前供氧，限制了人機協同的生理契合度。
5、當用戶呼吸頻率或深度發生變化，系統需重新學習新節律，在過渡期間易出現供氧過早或過晚的問題，影響氧療連續性與用戶體驗。
6、綜上，現有基于檢測到吸氣再供氧的脈沖控制方式，本質上是一種滯后響應機制，難以實現供氧動作與人體吸氣過程的精準時空同步，制約了脈沖供氧在高效性、舒適性與智能化方面的進一步提升。
技術實現思路
1、為了解決上述現有脈沖供氧控制方法因響應延遲，難以實現供氧動作與人體吸氣相的精準同步的技術問題，本發明的目的在于提供一種基于呼吸節律感知的制氧機按需脈沖供氧控制方法，所采用的技術方案具體如下：
2、本發明一個實施例提供了一種基于呼吸節律感知的制氧機按需脈沖供氧控制方法，該方法包括以下步驟：
3、獲取包含當前呼吸周期的若干歷史呼吸周期的呼吸壓力序列，并將所述呼吸壓力序列劃分為呼氣相與呼末過渡段；
4、分別針對于每個歷史呼吸周期，根據所述呼氣相與呼末過渡段在呼吸壓力序列中表現出的平穩性與規律性，確定每個歷史呼吸周期的信號置信度；
5、對于預測模型，在回歸損失函數中引入生理合理性約束的正則化項，并對模型細胞狀態更新過程施加時序平滑約束，得到優化后的呼吸節律預測模型；
6、將每個歷史呼吸周期的三維特征向量作為所述優化后的呼吸節律預測模型的輸入數據，得到當前呼吸周期的下一呼吸周期的呼末平穩段時長占比，所述三維特征向量包括呼末平穩段時長占比、呼氣階段總時長和所述信號置信度；
7、根據所述下一呼吸周期的呼末平穩段時長占比確定距離吸氣起始的預判窗口期，并將所述預判窗口期作為制氧機的脈沖觸發倒計時參數，控制所述制氧機的脈沖供氧。
8、進一步地，所述獲取包含當前呼吸周期的若干歷史呼吸周期的呼吸壓力序列，包括：
9、獲取當前預設時段下用戶的呼吸時序波形圖；
10、將所述呼吸時序波形圖轉換為呼吸壓力時間序列，并對所述呼吸壓力時間序列進行一階差分，確定壓力變化斜率由正轉負的拐點；
11、將所述拐點對應的時刻作為吸氣峰值位置，并以相鄰吸氣峰值之間的時間區間劃分相互獨立的呼吸周期，得到包含當前呼吸周期的若干歷史呼吸周期的呼吸壓力序列。
12、進一步地，所述分別針對于每個歷史呼吸周期，根據所述呼氣相與呼末過渡段在呼吸壓力序列中表現出的平穩性與規律性，確定每個歷史呼吸周期的信號置信度，包括：
13、分別針對于每個歷史呼吸周期，根據呼氣相在呼吸壓力序列中的表現數據，計算呼氣相壓力衰減平滑度；根據呼末過渡段在呼吸壓力序列中的表現數據，計算呼氣末過渡段壓力波動度；
14、根據每個歷史呼吸周期的所述呼氣相壓力衰減平滑度和所述呼氣末過渡段壓力波動度的變化協同性，確定每個歷史呼吸周期的信號置信度。
15、進一步地，所述根據每個歷史呼吸周期的所述呼氣相壓力衰減平滑度和所述呼氣末過渡段壓力波動度的變化協同性，確定每個歷史呼吸周期的信號置信度，包括：
16、將任一歷史呼吸周期確定為目標呼吸周期，計算目標呼吸周期的所述呼氣相壓力衰減平滑度和所述呼氣末過渡段壓力波動度的歸一化相對變化量；
17、基于兩個所述歸一化相對變化量確定幅度匹配度，所述幅度匹配度表征兩個特征變化量的相對均衡程度；
18、基于兩個所述歸一化相對變化量確定變化偏差度，所述變化偏差度表征兩個特征變化趨勢的一致性；
19、根據所述幅度匹配度和所述變化偏差度，綜合計算得到協同性系數，作為目標呼吸周期的信號置信度。
20、進一步地，所述得到優化后的呼吸節律預測模型，包括：
21、在回歸損失函數中引入生理合理性約束的正則化項得到改進的損失函數，所述正則化項用于抑制數據異常波動的預測輸出；
22、對模型細胞狀態更新過程施加時序平滑約束得到約束后的細胞狀態更新函數，所述時序平滑約束用于限制細胞狀態的瞬時變化幅度，使模型動態響應與呼吸信號的平緩漸變特性相匹配；
23、基于所述改進的損失函數與所述約束后的細胞狀態更新函數，構建優化后的呼吸節律預測模型。
24、進一步地，所述改進的損失函數的表達式為：
25、；式中，表示單目標生理趨勢正則化總損失，表示第x+1個周期實測呼末過渡段的時長占比值，表示第x+1個周期預測呼末過渡段的時長占比值，表示第x個周期實測呼末過渡段的時長占比值，表示預設的生理約束權重系數，max表示求最大值函數，表示預設的呼末占比變化率上限常數。
26、進一步地，所述約束后的細胞狀態更新函數的表達式為：
27、；式中，表示第t個時刻的特征合規細胞狀態值，表示第t個時刻的遺忘門輸出，表示第t-1個時刻的細胞狀態值，表示第t個時刻的輸入門輸出值，表示第t個時刻的候選細胞狀態值，表示預設的細胞狀態幅值上限閾值，表示裁剪函數，表示逐元素乘法。
28、進一步地，獲取所述呼末平穩段時長占比，包括：
29、分別針對于任一歷史呼吸周期，獲取呼末平穩段時長，計算呼末平穩段時長與對應歷史呼吸周期完整呼氣階段總時長的第一比值，作為所述呼末平穩段時長占比。
30、進一步地，所述根據所述下一呼吸周期的呼末平穩段時長占比確定距離吸氣起始的預判窗口期，包括：
31、基于歷史平均占比，利用當前呼吸周期的信號置信度對所述下一呼吸周期的呼末平穩段時長進行修正，得到修正預測時長占比；所述歷史平均占比為信號置信度最大的n個歷史呼吸周期的呼末平穩段時長占比的平均值，n為正整數；
32、基于呼吸周期中呼氣階段的時序構成，利用當前呼吸周期的呼氣衰減時長與所述修正預測時長占比之間的比例關系，計算距離吸氣起始的預判窗口期。
33、進一步地，所述計算距離吸氣起始的預判窗口期，包括：
34、將當前呼吸周期的呼氣衰減時長作為基準時間長度；
35、將所述修正預測時長占比作為第二比值的分子，并將1與所述修正預測時長占比的差值作為第二比值的分母；
36、將所述基準時間長度和所述第二比值的乘積作為所述距離吸氣起始的預判窗口期，所述預判窗口期用于表征從當前呼氣衰減結束時刻起至下一吸氣起始時刻的預判等待時長。
37、本發明具有如下有益效果：
38、為克服現有脈沖供氧技術中因響應滯后、缺乏前瞻性及動態適應性不足所導致的供氧不同步、氧合效率低與用戶體驗差等問題，本發明通過以下協同技術特征實現呼吸節律驅動的智能供氧控制：首先，獲取包含當前呼吸周期在內的若干歷史呼吸周期的呼吸壓力序列，并將其精確劃分為呼氣相與呼氣末過渡段，從而為后續精細化特征提取提供結構化時序基礎；在此基礎上，分別針對每個歷史呼吸周期，依據其呼氣相壓力衰減的平穩性與呼氣末過渡段波動的規律性，量化生成單周期信號置信度，有效識別并抑制受體動、噪聲等干擾影響的異常周期，確保節律建模的數據可靠性；進一步地，構建優化后的呼吸節律預測模型，即在回歸損失函數中引入生理合理性約束的正則化項以防止輸出超出人體呼吸極限，同時對模型細胞狀態更新過程施加時序平滑約束以匹配呼吸信號平緩漸變的生理特性，從而保障預測結果兼具數值精度與生理可信度；隨后，將每個歷史呼吸周期的三維特征向量作為該優化模型的輸入，精準預測下一呼吸周期的呼末平穩段時長占比，其中信號置信度還用于對預測結果進行動態修正，增強系統在干擾環境下的魯棒性；最終，基于該修正后的預測占比確定距離下一吸氣起始的預判窗口期，并將其直接用作制氧機脈沖觸發的倒計時參數，實現氧氣在吸氣初期的精準釋放。本發明不僅消除了傳統模式的固有延遲，還在一定程度上實現了供氧動作與生理吸氣過程的時空同步，能夠在呼吸頻率或深度突變時自適應調整供氧時機，顯著提升了氧療的高效性、連續性、舒適性與智能化水平。