一种呼吸设备数据处理方法

本发明公开了一种呼吸设备数据处理方法，包括：通过呼吸设备内置传感器同步采集多通道生理信号，进行噪声处理和数据标准化，按时间窗口切分形成数据片段；提取每个数据片段的呼吸幅度、频率和形态变异性特征，组合生成多维度动态特征向量序列；构建基于隐马尔可夫模型的呼吸状态建模系统，通过Baum‑Welch算法训练模型参数，利用前向算法计算前瞻性风险跃迁分值；基于风险跃迁分值建立自适应阈值策略，对原始呼吸数据进行结构化标注，生成包含前瞻性风险预警标签的处理数据。本发明能够为呼吸治疗设备的智能化升级和个性化治疗提供技术支撑，提高呼吸异常检测的准确性、预测性和临床实用性。