一种基于不完全周期性呼吸系统的肺内压预测方法

本发明公开了一种基于不完全周期性呼吸系统的肺内压预测方法，包括以下步骤：获取人体的呼吸数据，包括呼吸过程中的压力、容积和流量数据；对呼吸数据进行预处理，包括数据划分、去除误差数据和数据平滑处理；使用非线性最小二乘法对预处理后的呼吸数据和呼吸系统的压力‑体积曲线进行拟合，得到呼吸系统的特性曲线；基于拟合得到的特性曲线构建肺内压预测模型，通过肺内压预测模型，预测患者的肺内压。本发明构建的肺内压预测模型不依赖于严格的周期性假设，能够适应不完全周期性的呼吸数据，具有较强的泛化能力，可适用于不同个体和复杂多变的环境条件。