自然災(zāi)害救援過程中生命體征變化趨勢分析仿真*

吳義滿

(江蘇醫(yī)藥職業(yè)學(xué)院，江蘇 鹽城 224000)

自然災(zāi)害是地球上難以回避的災(zāi)難，常見的自然災(zāi)害有地震、火山、泥石流、海嘯、山洪、臺風(fēng)、龍卷風(fēng)等，隨著地球變暖和環(huán)境惡化，自然災(zāi)害發(fā)生的頻率增大，自然災(zāi)害給人類帶來巨大的生命和財(cái)產(chǎn)損失，許多自然災(zāi)害防不勝防，特別如地震、海嘯等自然災(zāi)害。由于預(yù)測預(yù)報(bào)機(jī)制還不夠完善，對地震的預(yù)測技術(shù)還不成熟，導(dǎo)致難以在有效的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行災(zāi)害預(yù)測，使得大地震等自然災(zāi)害會造成大量的人員傷亡，例如，唐山大地震導(dǎo)致242 769人死亡，16.4萬人重傷，位列20世紀(jì)世界地震史死亡人數(shù)第2。汶川大地震造成69 227人死亡，374 643人受傷，17 923人失蹤?？梢?，在自然災(zāi)害面前，人的生命顯得非常渺小，為了最大程度低降低自然災(zāi)害中死亡人數(shù)，需要救援隊(duì)員具有專業(yè)的救援設(shè)備和救援知識之外，還要對自然災(zāi)害中人體的生命體征進(jìn)行有效預(yù)測，分析人體生命體征變化的趨勢，有效把握黃金救援時(shí)間進(jìn)行救援，降低人員傷亡[1]，研究自然災(zāi)害中生命體征變化趨勢的預(yù)測方法，在自然災(zāi)害的搶險(xiǎn)救災(zāi)和突發(fā)事故生命救援中都具有很好的應(yīng)用意義，相關(guān)的預(yù)測模型研究受到人們的極大重視。

當(dāng)前方法中，多采用經(jīng)驗(yàn)分析方法，結(jié)合生命探測儀和救援犬進(jìn)行生命體征搜索[2-3]，但是，上述方法不能有效分析非常規(guī)個(gè)體的生命體征，且隨意性較大，難以實(shí)現(xiàn)對自然災(zāi)害中受困個(gè)體的生命體征的準(zhǔn)確分析，容易導(dǎo)致遺漏。

對此，提出基于氧脈搏和心臟功能變化特征聯(lián)合分析的自然災(zāi)害中生命體征變化趨勢分析預(yù)測模型。仿真實(shí)驗(yàn)，展示了本文方法在實(shí)現(xiàn)自然災(zāi)害中生命體征變化預(yù)測中的準(zhǔn)確性。

1　自然災(zāi)害中生命體征約束參量分析

為了實(shí)現(xiàn)對自然災(zāi)害中的生命體征預(yù)測，需要首先根據(jù)生命體征的相關(guān)機(jī)能指標(biāo)構(gòu)建約束參量模型，反應(yīng)人體生命體征的指標(biāo)參數(shù)主要有攝氧量、呼吸熵、通氣量、氧脈搏、心率以及無氧閥等[4]，建立自然災(zāi)害中生命體征變化評價(jià)的約束參量模型，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法和統(tǒng)計(jì)特征分析方法進(jìn)行生命體征的約束參量模型構(gòu)建，根據(jù)被困人體的心肺功能和有氧代謝進(jìn)行生命體征的整體分析評價(jià)，構(gòu)建自然災(zāi)害中生命體征的約束參量模型如圖1所示。

圖1　自然災(zāi)害中生命體征變化約束參量

在圖1所示的自然災(zāi)害中生命體征變化約束參量模型中，心率是最重要的生命體征分析指標(biāo)，其次為氧脈搏和攝氧量等，心率變化能通過生命探測儀進(jìn)行體現(xiàn)，生命探測儀通過頻譜分析方法進(jìn)行心率變化分析，結(jié)合氧脈搏分析方法，進(jìn)行生命體征變化趨勢預(yù)測[5-7]，生命體征評價(jià)的各個(gè)約束指標(biāo)參量描述如下。

(1)心率(HR)。心率表示人體心臟搏動的頻率，心率趨于零時(shí)表示人體已經(jīng)死亡，心率HR的最大值可以表示人體生命存活的最大期限，其中，最大心率的計(jì)算式為：

HRmax=220-Age。

(1)

式中：HRmax表示為在自然災(zāi)害中被困人員的心率的最大值，Age為自然災(zāi)害中被困人員的年齡。根據(jù)自然災(zāi)害中被搜救人員的年齡和被困時(shí)間，采用生命探測儀測試被困人員的心率，根據(jù)人體的心臟負(fù)荷進(jìn)行生命體征預(yù)測，提高生命體征分析的可靠性。

(2)氧脈搏O2P。氧脈搏O2P能描述在自然災(zāi)害中的心臟功能的流血通量和脈搏差，氧脈搏O2P能有效反應(yīng)自然災(zāi)害中人體的生命體征變化，其計(jì)算式為：

O2P=SV×OPD。

(2)

容易得出，O2P的指標(biāo)數(shù)值越高，表示在自然災(zāi)害中的受困人員的心肌功能受損嚴(yán)重，心肺功能負(fù)擔(dān)較重，生命體征薄弱，需要就是的救援和挖掘。

(3)無氧閥AT。無氧閥AT描述了在自然災(zāi)害中生命個(gè)體的脈搏情況和呼吸情況，能有效反應(yīng)受困人員的生命體征變化，無氧閥AT值越大，表示人體已經(jīng)逐漸進(jìn)入的生命體征代謝的臨界點(diǎn)，隨時(shí)有生命危險(xiǎn)，當(dāng)無氧閥AT值超過臨界點(diǎn)值，生命體征的邊緣趨勢出現(xiàn)突變，由于受困個(gè)體的心肺功能和心肌功能的差異性，表現(xiàn)出來的自然災(zāi)害中的生命體征變化也具有個(gè)體差異性[8]。

(4)呼吸熵RQ。呼吸熵能準(zhǔn)確描述在自然災(zāi)害中受困個(gè)體的呼吸和氧氣交換率，在受到大規(guī)模的泥石流和地震等自然災(zāi)害時(shí)，由于受困個(gè)體的氧氣供給不足，心肺功能的衰減較為明顯，通過生命探測儀已經(jīng)無法進(jìn)行生命個(gè)體的有效搜救，因此，需要結(jié)合頻譜分析儀進(jìn)行自然災(zāi)害中生命體征的變化預(yù)測分析，結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，進(jìn)行自然災(zāi)害中生命體征的變化約束參量分析，實(shí)現(xiàn)生命體征的變化準(zhǔn)確預(yù)測。

2　自然災(zāi)害中生命體征變化趨勢數(shù)學(xué)建模

(3)

(4)

(5)

根據(jù)生命體征的特征分布，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)分析和生命探測儀分析相結(jié)合的方法，對生命體征的預(yù)測過程為一個(gè)線性博弈過程，在生命體征脆弱的條件下，生命體征變化的動態(tài)過程函數(shù)為：

(6)

采用關(guān)聯(lián)規(guī)則約束方法[9]，聯(lián)合求解式Qi(i=1,2,…,N)，在進(jìn)行生命體征變化趨勢預(yù)測中構(gòu)建最優(yōu)決策函數(shù)，將U(Q)對Pi求一階偏導(dǎo)數(shù)后置0：

(7)

3　生命體征變化趨勢分析的實(shí)現(xiàn)

在上述進(jìn)行控制約束參量分析和預(yù)測模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，構(gòu)建反應(yīng)生命體征變化的身體機(jī)能參數(shù)，以氧脈搏、通氣量、攝氧量以及心率變化等因素為約束指標(biāo)，構(gòu)建生命體征綜合信息分析平臺，得到在自然災(zāi)害中生命提取變化預(yù)測的關(guān)聯(lián)規(guī)則函數(shù)描述為：

(8)

采用動態(tài)評價(jià)方法，進(jìn)行生命體征預(yù)測，得到生命體征預(yù)測的效用函數(shù)來表示：

(9)

式中：Q=(q1,…,qi,…,qM)為M個(gè)約束變量，Pi表示生命體征分布的解釋變量，ρ(0≤ρ≤1)表示生命體征變化趨勢預(yù)測的控制系數(shù)。根據(jù)上述分析，實(shí)現(xiàn)對自然災(zāi)害中生命體征變化趨勢分析預(yù)測，得到預(yù)測結(jié)果為：

(10)

s.t.AX≤g(S)；

(11)

X≥0。

(12)

式中：X是自然災(zāi)害中生命體征變化預(yù)測的決策變量xa,b,d,p，v是最大生命評估周期。

4　仿真實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)自然災(zāi)害中生命體征變化預(yù)測中的應(yīng)用性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)采用Matlab7 仿真工具設(shè)計(jì)，自然災(zāi)害中被困人員搜集的可能覆蓋面積為120 m×120 m，采用頻譜探測儀進(jìn)行自然災(zāi)害中受困人員生命特征的原始參量采集，采集的時(shí)間間隔為5 s，生命特征變化趨勢采集的起始頻率為120 kHz，終止頻率為360 kHz，根據(jù)上述仿真參量設(shè)定，進(jìn)行自然災(zāi)害中生命體征變化趨勢預(yù)測，采集人體的心率HR和攝氧量VO，得到原始數(shù)據(jù)采集結(jié)果如圖2所示。

圖2　人體生命體征HR數(shù)據(jù)采集結(jié)果

以圖2采集的人體生命體征數(shù)據(jù)為研究對象，采用本文方法進(jìn)行生命體征的特征分析，得到特征提取結(jié)果如圖3所示。

圖3　生命體征變化趨勢的特征提取結(jié)果

根據(jù)提取的受困人員的生命體征特征提取結(jié)果進(jìn)行變化趨勢預(yù)測，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對比，得到預(yù)測準(zhǔn)確性對比結(jié)果如圖4所示，分析圖4得知，采用本文方法進(jìn)行自然災(zāi)害中生命變化趨勢預(yù)測的準(zhǔn)確性更高，預(yù)測精度較好，具有很好的自然災(zāi)害生命搜救應(yīng)用價(jià)值。

圖4　生命體征變化趨勢預(yù)測準(zhǔn)確性對比

5　結(jié)語

為了最大程度低降低自然災(zāi)害中死亡人數(shù)，需要救援隊(duì)員具有專業(yè)的救援設(shè)備的救援知識之外，還要結(jié)合對自然災(zāi)害中人體的生命體征邊緣進(jìn)行有效預(yù)測，分析人體生命體征變化的趨勢，從而有效把握黃金救援時(shí)間進(jìn)行生命救援，降低人員傷亡，本文提出基于氧脈搏和心臟功能變化特征聯(lián)合分析的自然災(zāi)害中生命體征變化趨勢分析預(yù)測模型。以氧脈搏、通氣量、攝氧量以及心率變化等因素為約束指標(biāo)，構(gòu)建生命體征綜合信息分析平臺，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則預(yù)測方法進(jìn)行生命體征變化預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果實(shí)現(xiàn)對自然災(zāi)害中生命體征的量化評價(jià)，研究表明，采用該模型進(jìn)行自然災(zāi)害中生命體征探測和變化預(yù)測的準(zhǔn)確性較高，可靠性較好。