一种无创式颅内脑压检测系统及方法

摘要

本发明公开了一种无创式颅内脑压检测系统及方法，其特征在于，包括：获取模块，获取人体温度信息及人体健康状态信息；判断拟合模块，依据所述人体温度信息拟合得到颅内脑压信息；输出显示模块，输出所述颅内脑压信息。其中，所述判断拟合模块通过下述步骤进行颅内脑压信息拟合：S1、通过所述人体温度信息及所述人体健康状态信息获取拟合模型；S2、依据所述拟合模型获得颅内脑压信息。本方案可实现无创式脑压检测，完全规避了患者出血、感染等风险，方法简单，可做快速全面的推广，并降低患者的经济负担。

说明书

技术领域

本发明涉及医学电子信息领域，涉及一种检测系统及方法，尤其涉及一种无创式颅内脑压检测系统及方法。

背景技术

目前市场上的颅内脑压的检测方法分为创伤式和无创伤式，出于精确度和有效性的考量，多数医学实践会采用创伤式的脑压检测方法；其中创伤式检测方法主要分为腰椎穿刺法、脑实质内监测、蛛网膜下腔监测、神经内镜监测等。无创性颅内脑压监测方法主要有近红外光谱技术、临床表现和影像学检测、视网膜静脉压或动脉压法、鼓膜移位法、前囱测压等。

在创伤式中，颅内压力感受器：通过开颅手术的方式，将颅内压力感受器植入大脑内，通过压力感受器的读数获得脑内压力。该方法有如下缺点：1、为有创方式，即需要开颅手术方式，将压力感受器种植如大脑内，风险包括手术导致的出血，脑组织损伤，感染；2、费用较高，所有的压力感受器均为植入型医疗器械，费用较高；3、放置时间较短，由于所有颅内压力感受器的植入均为开颅手术，所以其破坏了人体大脑的生理屏障，使得脑组织暴露在细菌和病毒感染的风险之下。因而，在常规临床工作中，脑内压力传感器植入时间不超过一周，一周后必须拔除。如一周后临床医师还需检测患者脑内压力，则需再次开颅手术植入新的感受器；4、存在脱落风险，由于脑压升高患者需经常进行头颅CT检查，在转运患者过程中，脑内压力传感器极易从脑中被牵拉出啦，导致脱落。而作为一次性的医疗器械，脱落后的导管无法再次被使用；5、清醒患者及家属较为抗拒，对于清醒的患者，患者及患者家属的接受度极低，导致颅内压力无法检测；6、无法在门诊，家里，社区医院等地随访进行检测。

腰椎穿刺法是最原始的方法，主要通过将细针穿透过皮肤、皮下组织、脊上韧带、脊间韧带，黄韧带、硬脊膜、进入蛛网膜下腔，接上试管，进而探测颅内压力；该有创方式，虽然相比较颅内压力传感器植入创伤较小，但仍需破坏中枢神经系统的正常生理屏障，将颅腔和外界相通，可能导致感染，出血，脊髓损伤等并发症出现，在病情严重或怀疑颅内压极高时会有形成脑疝的危险而对患者造成二次伤害，严重的会造成脑干功能衰竭，甚至引起呼吸心跳停止等后果。并且无法在门诊、家里、社区医院等地随时进行检测。

脑实质内监测法只能反映局部颅内脑压，在检测的过程中有传感器脱落移位的风险。蛛网膜下腔监测是以通过螺栓传递到压力换能器进行测压，虽然操作简便减少对脑组织物理影响，但是易引发螺栓松动或堵塞等影响测量结果，或者造成患者感染。神经内镜监测是借由工作通道中放置微型传感器，实现术中、术后的实时监控，但检测过程中易受到冲洗、吸引和脑脊液流失等因素影响，干扰检测结果，目前未有成熟技术克服上述缺点。影像学监测具有客观、准确，具有走位定性等优点，但价格较贵，无法实现病患床旁和连续监测。鼓膜移位因其检测原理的受限，对于有脑干和中耳病变的病人，因铿骨肌反射缺陷不能连续监测，不安静、不合作人员及老年人均不宜监测。前囱测压主要用于新生儿和婴儿监测，该方法不能使用于成年人。

在现有有创检测的方式中无法避免的会伤害患者对患者造成二次损伤，并且植入器械为一次性存在无法持续使用的问题，而在无创式中有价格昂贵使用不便捷的问题。

因此，本领域的技术人员致力于开发更为便捷可靠的一种无创式颅内脑压检测系统及方法。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是如何实现无创式的颅内压的检测，同时避免给患者造成额外的负担，并具有持续使用性，使用便捷性、和使用稳定性的特点。本发明也可以只解决上述技术问题中的一个或多个。

为实现上述目的，本发明提供了一种无创式颅内脑压检测系统。在一个具体实施方式中，该系统包括：

获取模块，获取人体温度信息及人体健康状态信息；

判断拟合模块，依据所述人体温度信息拟合得到颅内脑压信息；

输出显示模块，输出所述颅内脑压信息。

进一步地，所述的获取人体温度信息包括：从体外获取人体体温信息/或从体外获取人体特定部位温度信息。

进一步地，所述从体外获取人体特定部位温度信息包括：从体外获取耳腔温度/或鼻腔温度/或口腔温度。

进一步地，所述判断拟合模块通过下述步骤进行颅内脑压信息拟合：

S1、通过所述人体温度信息及所述人体健康状态信息获取拟合模型；

S2、依据所述拟合模型获得颅内脑压信息。

进一步地，所述拟合模型包括：

一元一次方程拟合模型即y＝a-b*x，其中x为指代所述颅内脑压信息，其中y指代为所述人体特定部位温度信息，a、b为常数；

一元三次方程拟合模型y＝c-d*x-e*x

进一步地，包括：

所述一元一次方程拟合模型中，设置常数a取值范围为[0.007，0.009]，设置常数b取值范围为∈[97，100]；

通过对方程y＝m-v*(x-n)-h*(x-n)

进一步地，所述一元一次方程拟合模型为y＝0.00863*x+98，即其中a＝0.00863，b＝98；对方程y＝101.4-0.016*(x-287.98)-0.00022*(x-287.98)

进一步地，所述步骤S1包括下述一步或多步：

S11、依据所述人体温度信息为常数a、b、c、d、e、f预取固定值；

S12、通过所述人体健康状态信息判断是否健康状态为正常；

S13、若所述健康状态为正常则获取所述一元一次方程拟合模型，若所述人体状态为非正常则获取所述一元三次方程拟合模型。

进一步地，所述步骤S1具体包括：

A1、依据所述人体温度信息为常数a、b、c、d、e、f预取固定值；

A2、依据所述一元三次方程拟合模型获得拟合数据集并依据所述人体健康状态信息从所述所述拟合数据集确定所述颅内脑压信息。

进一步地，其中所述输出显示模块可以文字/或静态图像/或动态图形的方式输出所述颅内脑压信息，或者同时输出所述颅内脑压信息对应的所述人体温度信息。

进一步地，还包括预警模块：当所述颅内脑压信息超过阈值时，进行预警。

本发明的另一个方面提供了一种无创式颅内脑压检测方法。在一个具体实施方式中，该方法包括如下步骤：

F1、获取人体温度信息及人体健康状态信息；

F2、依据所述人体温度信息拟合得到颅内脑压信息；

F3、输出所述颅内脑压信息。

进一步地，所述的获取人体温度信息包括：从体外获取人体体温信息/或从体外获取人体特定部位温度信息。

进一步地，所述从体外获取人体特定部位温度信息包括：从体外获取耳腔温度/或鼻腔温度/或口腔温度。

进一步地，所述步骤F2具体包括如下步骤：

F21、通过所述人体温度信息及所述人体健康状态信息获取拟合模型；

F22、依据所述拟合模型获得颅内脑压信息。

进一步地，所述拟合模型包括：

所述的一元一次方程拟合模型即y＝a-b*x，其中x为指代所述颅内脑压信息，其中y指代为所述人体特定部位温度信息，a、b为常数；

所述的一元三次方程拟合模型y＝c-d*x-e*x

进一步地，包括：

所述一元一次方程拟合模型中，设置常数a取值范围为[0.007，0.009]，设置常数b取值范围为∈[97，100]；

通过对方程y＝m-v*(x-n)-h*(x-n)

进一步地，所述一元一次方程拟合模型为y＝0.00863*x+98，即其中a＝0.00863，b＝98；对方程y＝101.4-0.016*(x-287.98)-0.00022*(x-287.98)

进一步地，所述步骤F21具体包括下述一步或多步：

F211、依据所述人体温度信息为常数a、b、c、d、e、f预取固定值；

F212、通过所述人体健康状态信息判断是否健康状态为正常；

F213、若所述健康状态为正常则获取所述一元一次方程拟合模型，若所述人体状态为非正常则获取所述一元三次方程拟合模型。

进一步地，所述步骤F21具体包括如下步骤：

B1、依据所述人体温度信息为常数a、b、c、d、e、f预取固定值；

B2、依据所述一元三次方程拟合模型获得拟合数据集并依据所述人体健康状态信息从所述所述拟合数据集确定所述颅内脑压信息。

进一步地，其中所述的步骤F3包括如下一步或多步：

F31：通过文字/或静态图像/或动态图形的方式输出所述颅内脑压信息；

F32：同时输出所述颅内脑压信息对应的所述人体温度信息。

进一步地，还包括：

步骤F4：判断当所述颅内脑压信息超过阈值时，进行预警。

本发明的第三个方面提供了一种介质，所述介质存储有计算机可执行指令，所述指令在被处理器执行时能用于实现如权利要求12-22中任一项所述的无创式颅内脑压检测方法。

本发明的无创式颅内脑压检测系统及方法，具有如下优势：

1)无创伤检测安全性高，减少患者二次伤害，降低出血，脑组织损伤，感染等风险。现在多数的颅内压的测量都是通过手术方式，将一部分器具植入患者体内或者导入患者体内，这种方式必然伴随一定的生理风险，本技术方案则完全摒弃了原来的手术介入的方式，仅通过患者外部人体信息的采集，并对采集的信息进行处理获得颅内脑压的情况。对于任何医疗场景均可以迅速使用该方式，及时安全高效且实时地获得患者脑压的情况，同时该技术方案由于其安全高效性更易被患者及其家属接受，减少抵触情绪，增加了患者配合治疗的可能性。由于患者无创检测，对于医生和患者而言，可以随时进行脑压测量，则帮助医生和患者实时了解患者身体的情况做更精确及时的信息采集，从而辅助判断患者健康状况或者康复状况等。

2)治疗方式简单且廉价，对于现有市场上的多数无论是有创或者无创，都存在费用高昂的情况。其中部分有创式手术所需压力感受器均为植入型医疗器械，不仅需要承担手术费，同时器械也价格不菲，这对于患者而言是个巨大的负担。大部分的器械为了安全考量是一次性的，存在脱落风险，而脑压升高患者需经常进行头颅CT检查，在转运患者过程中，脑内压力传感器极易从脑中被牵拉出来，导致脱落。而作为一次性的医疗器械，脱落后的导管无法再次被使用。此时不仅增加患者的风险也需要进行二次手术增加了不必要的成本。本方案则完全避免了手术操作的中存在的风险。同时避免了使用一次性植入式设备，减少了风险的承担，对于具有简单生理常识的非专业人士，就可以轻松掌握学习，针对需要对脑压进行检测预警的疾病场景，提供了居家式或轻器械化检测的可能，本方案自带的预警功能，也能及时提醒患者因脑压不正常所存在的潜在风险的可能，帮助患者及早发现及早治疗，或在患者诊治过程中，对于医生可以免除使用复杂的器械的必要或者不需进行相对而言高风险的手术，傻瓜式的检测方式提高了患者的健康管理的能力的专业程度，同时减轻了医生的工作负担，提高医疗工作的效率。

3)操作简单易于推广而方便患者进行自测，无需大型或植入式器械，在任何场景下都可以使用，高效便捷。对于具有特定疾病或者老年人，其身体具有居多隐形病症无法通过血压或者体温进行精准的识别并预警。尤其是部分脑部疾病，如果到后期已经表现到体征时，可能已经错过了预防或者最佳治疗期，甚至直接引起患者晕倒或者脑出血等症状，危及患者的生命。多数无创仪器设备体积大、使用复杂、价格昂贵，不适用于个人居家使用。

实践中对于检测仪器小型化和简便化的研究始终未取得相应的进展，因此，对于患者在家进行脑压检测的应用场景一直无法得到技术支持，本技术则通过特定部位的温度以及和脑压情况的拟合匹配，实现了随时随地的脑压检测，对于多数工作压力巨大人群或者老年人而言都能简易上手，操作便利。帮助进行脑部状况的监控管理，从而降低了突发疾病迸发的危险，提高了部分脑部疾病的预防可能。医生的实际诊断或者复诊的过程中，对于部分脑部疾病需要借助脑压信息才能进行进一步判断，但是通过影像等检查增加治疗诊断的时间和患者检测的经济及时间成本，同时在康复过程后，需要对脑压的实时检测也存在不便性的难题。

就现有技术存在的诸多问题的多方考量，本方案提供的脑压检测方法基于人体外部特定部位的温度检测，并进行技术的匹配拟合得到患者颅内脑压的信息，避免了对患者进行创伤式手术检测的必要，降低了对患者身体的伤害感染，因此完全无需患者承担现在颅内压检测所需承担的手术费以及一次性植入设备的费用，紧接着无需担心患者植入设备脱落的风险。由于设备的简单便携，则可以允许患者或者医生随时携带使用或者居家使用，轻松实时的监测自身的脑压状况，及时预防和脑部相关的一些疾病。

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1是本发明的一个实施例的一种无创式颅内脑压检测系统。

具体实施方式

以下参考说明书附图介绍本发明的多个优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。

本发明的一个方面提供了一种无创式颅内脑压检测系统(如图1)，包括获取模块，判断拟合模块，输出显示模块和预警模块，在实施例1中展示，包括如下：

获取模块，获取人体温度信息及人体健康状态信息；

判断拟合模块，依据所述人体温度信息拟合得到颅内脑压信息；

输出显示模块，输出所述颅内脑压信息。

进一步地，所述的获取人体温度信息包括：从体外获取人体体温信息/或从体外获取人体特定部位温度信息。

进一步地，所述从体外获取人体特定部位温度信息包括：从体外获取耳腔温度/或鼻腔温度/或口腔温度。

进一步地，所述判断拟合模块通过下述步骤进行颅内脑压信息拟合：

S1、通过所述人体温度信息及所述人体健康状态信息获取拟合模型；

S2、依据所述拟合模型获得颅内脑压信息。

进一步地，所述拟合模型包括：

一元一次方程拟合模型即y＝a-b*x，其中x为指代所述颅内脑压信息，其中y指代为所述人体特定部位温度信息，a、b为常数；

一元三次方程拟合模型y＝c-d*x-e*x

进一步地，包括：

所述一元一次方程拟合模型中，设置常数a取值范围为[0.007，0.009]，设置常数b取值范围为∈[97，100]；

通过对方程y＝m-v*(x-n)-h*(x-n)

进一步地，所述一元一次方程拟合模型为y＝0.00863*x+98，即其中a＝0.00863，b＝98；对方程y＝101.4-0.016*(x-287.98)-0.00022*(x-287.98)

进一步地，所述步骤S1具体包括下述一步或多步：

S11、依据所述人体温度信息为常数a、b、c、d、e、f预取固定值；

S12、通过所述人体健康状态信息判断是否健康状态为正常；

S13、若所述健康状态为正常则获取所述一元一次方程拟合模型，若所述人体状态为非正常则获取所述一元三次方程拟合模型。

进一步地，所述步骤S1具体包括：

A1、依据所述人体温度信息为常数a、b、c、d、e、f预取固定值；

A2、依据所述一元三次方程拟合模型获得拟合数据集并依据所述人体健康状态信息从所述所述拟合数据集确定所述颅内脑压信息。

进一步地，其中所述输出显示模块可以文字/或静态图像/或动态图形的方式输出所述颅内脑压信息，或者同时输出所述颅内脑压信息对应的所述人体温度信息。

进一步地，还包括预警模块：当所述颅内脑压信息超过阈值时，进行预警。

在实施例1的场景应用1中采用从耳腔内获取获取温度并进行匹配获得颅内脑压情况。

其中方案1中首先测得人体的温度为36.3℃，并选择从耳腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.007，b＝97，m＝100，n＝286，v＝0.013，h＝0.0002，k＝0.00000095。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.007*x+97，通过带入部分耳腔部分数据获得耳腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得耳腔温度为97.91℉，则对应的颅内压为130mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.007*x+97获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代耳腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。

带入常数得y＝100-0.013*(x-286)-0.0002*(x-286)

在实施例1的场景应用1中采用从耳腔内获取获取温度并进行匹配获得颅内脑压情况。

实施例1场景应用1的其中方案2中，首先测得人体的温度为38.8℃，并选择从耳腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.009，b＝100，m＝102，n＝289，v＝0.2，h＝0.00025，k＝0.000001。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.009*x+100，通过带入部分耳腔部分数据获得耳腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得耳腔温度为101.08℉，则对应的颅内压为120mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.009*x+100获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代耳腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝102-0.2*(x-289)-0.00025*(x-289)

实施例1场景应用1的其中方案3中，首先测得人体的温度为36.7℃，并选择从耳腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.008，b＝98.5，m＝101，n＝287.5，v＝0.0165，h＝0.000225，k＝0.000000975。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.008*x+98.5，通过带入部分耳腔部分数据获得耳腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得耳腔温度为99.14℉，则对应的颅内压为80mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.008*x+98.5获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代耳腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝101-0.0165*(x-287.5)-0.000225*(x-287.5)

实施例1场景应用1的其中方案4中，首先测得人体的温度为37.3℃，并选择从耳腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.00863，b＝98，m＝101.4，n＝287.98，v＝0.016，h＝0.00022，k＝0.00000098。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.00863*x+98，通过带入部分耳腔部分数据获得耳腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得耳腔温度为99.3℉，则对应的颅内压为150mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.00863*x+98获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代耳腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝101.4-0.016*(x-287.98)-0.00022*(x-287.98)

在实施例1的场景应用2中采用从鼻腔或口腔内获取获取温度并进行匹配获得颅内脑压情况。

实施例1的场景应用2其中方案1中首先测得人体的温度为36.5℃，并选择从鼻腔或口腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.007，b＝97，m＝100，n＝286，v＝0.013，h＝0.0002，k＝0.00000095。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.007*x+97，通过带入部分耳腔部分数据获得鼻腔或口腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得鼻腔或口腔温度为97.91℉，则对应的颅内压为130mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.007*x+97获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代鼻腔或口腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。

带入常数得y＝100-0.013*(x-286)-0.0002*(x-286)

在实施例1的场景应用2中采用从鼻腔或口腔内获取获取温度并进行匹配获得颅内脑压情况。

实施例1场景应用2的其中方案2中，首先测得人体的温度为38.9℃，并选择从鼻腔或口腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.0089，b＝99.9，m＝102，n＝289，v＝0.2，h＝0.00025，k＝0.000001；当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.0089*x+99.9，通过带入部分鼻腔或口腔部分数据获得鼻腔或口腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得鼻腔或口腔温度为100.345℉，则对应的颅内压为50mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.0089*x+99.9获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代鼻腔或口腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝102-0.2*(x-289)-0.00025*(x-289)

实施例1场景应用2的其中方案3中，首先测得人体的温度为36.6℃，并选择从鼻腔或口腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.0082，98.3，m＝101.2，n＝287.5，v＝0.0163，h＝0.000223，k＝0.000000975。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.0082*x+98.3，通过带入部分鼻腔或口腔部分数据获得鼻腔或口腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得鼻腔或口腔温度为99.06℉，则对应的颅内压为70mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.0082*x+98.3获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代鼻腔或口腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝101.2-0.0163*(x-287.5)-0.000223*(x-287.5)

实施例1场景应用2的其中方案4中，首先测得人体的温度为37.3℃，并选择从鼻腔或口腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.0085，b＝98.5；m＝101.5，n＝287.98，v＝0.0165，h＝0.00022，k＝0.00000098。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.0085*x+98.5，通过带入部分鼻腔或口腔部分数据获得耳腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得鼻腔或口腔温度为99.18℉，则对应的颅内压为80mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.0085*x+98.5获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代鼻腔或口腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝101.5-0.0165*(x-287.98)-0.00022*(x-287.98)

在实施例1的场景应用3中采用从耳腔或鼻腔或口腔内获取获取温度并进行匹配获得颅内脑压情况。

A1、依据所述人体温度信息为常数a、b、c、d、e、f预取固定值；

A2、依据所述一元三次方程拟合模型获得拟合数据集并依据所述人体健康状态信息从所述所述拟合数据集确定所述颅内脑压信息。

设置其中设置常数m取值范围为[99，101]，对应的设置常数n取值范围为[219，224]或0，对应的设置常数v取值范围为[-0.017，0.05]，对应的设置常数h取值范围为[-0.0004，0.00009]，对应的设置常数k取值范围为[-0.0000007，-0.0000004]。以此获得一元三次方程拟合模型，并通过上述步骤拟合获得脑压信息。

实施例1场景应用3的其中方案1中，首先测得人体的温度为37.3℃，并选择从耳腔或口腔或鼻腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数m＝100，n＝219，v＝-0.013，h＝0.00009，k＝-0.0000007。

带入常数得y＝100+0.013*(x-219)-0.00009*(x-219)

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则确定颅内压50mmH2O，当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则确定颅内压130mmH2O。

实施例1场景应用3的其中方案2中，首先测得人体的温度为36℃，并选择从耳腔或口腔或鼻腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数m＝101，n＝0，v＝0.05，h＝0.00004，k＝-0.0000004。

带入常数得y＝101-0.05*(x)-0.00004*(x)

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则确定颅内压70mmH2O，当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则确定颅内压90mmH2O。

实施例1场景应用3的其中方案3中，首先测得人体的温度为38.2℃，并选择从耳腔或口腔或鼻腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数m＝101，n＝224，v＝-0.017，h＝0.00009，k＝-0.0000007。

带入常数得y＝101+0.017*(x-224)-0.00009*(x-224)

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则确定颅内压190mmH2O，当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则确定颅内压170mmH2O。

对于上述任一应用场景的任意方案中，输出显示模块03通过文字/或静态图像/或动态图形的方式输出所述颅内脑压信息，例如在场景1方案4中测得耳腔温度为100.4，则输出：耳腔温度为100.4，颅内脑压为200，或者为配以大脑的图形表现颅内脑压情况，或者该大脑图像会显示出不同的颜色的变化。

对于上述任一应用场景的任意方案中，预警模块04判断当所述颅内脑压信息超过阈值时，进行预警，例如在场景1方案4中测得耳腔温度为98.2，颅内脑压为400，超过预设值180，则输出预警提示。

本发明的另一方面提供了一种无创式颅内脑压检测方法。在实施例2中，该无创式颅内脑压检测方法包括如下步骤：

本发明的另一个方面提供了一种无创式颅内脑压检测方法。在一个具体实施方式中，该方法包括：

F1、获取人体温度信息及人体健康状态信息；

F2、依据所述人体温度信息拟合得到颅内脑压信息；

F3、输出所述颅内脑压信息。

进一步地，所述的获取人体温度信息包括：从体外获取人体体温信息/或从体外获取人体特定部位温度信息。

进一步地，所述从体外获取人体特定部位温度信息包括：从体外获取耳腔温度/或鼻腔温度/或口腔温度。

进一步地，所述步骤F2具体包括如下步骤：

F21、通过所述人体温度信息及所述人体健康状态信息获取拟合模型；

F22、依据所述拟合模型获得颅内脑压信息。

进一步地，所述拟合模型包括：

所述的一元一次方程拟合模型即y＝a-b*x，其中x为指代所述颅内脑压信息，其中y指代为所述人体特定部位温度信息，a、b为常数；

所述的一元三次方程拟合模型y＝c-d*x-e*x

进一步地，包括：

所述一元一次方程拟合模型中，设置常数a取值范围为[0.007，0.009]，设置常数b取值范围为∈[97，100]；

通过对方程y＝m-v*(x-n)-h*(x-n)

进一步地，所述一元一次方程拟合模型为y＝0.00863*x+98，即其中a＝0.00863，b＝98；对方程y＝101.4-0.016*(x-287.98)-0.00022*(x-287.98)

进一步地，所述步骤F21具体包括下述一步或多步：

F211、依据所述人体温度信息为常数a、b、c、d、e、f预取固定值；

F212、通过所述人体健康状态信息判断是否健康状态为正常；

F213、若所述健康状态为正常则获取所述一元一次方程拟合模型，若所述人体状态为非正常则获取所述一元三次方程拟合模型。

进一步地，所述步骤F21具体包括如下步骤：

B1、依据所述人体温度信息为常数a、b、c、d、e、f预取固定值；

B2、依据所述一元三次方程拟合模型获得拟合数据集并依据所述人体健康状态信息从所述所述拟合数据集确定所述颅内脑压信息。

进一步地，其中所述的步骤F3包括如下一步或多步：

F31：通过文字/或静态图像/或动态图形的方式输出所述颅内脑压信息；

F32：同时输出所述颅内脑压信息对应的所述人体温度信息。

进一步地，还包括：

步骤F4：判断当所述颅内脑压信息超过阈值时，进行预警。

在实施例2的场景应用1中采用从耳腔内获取获取温度并进行匹配获得颅内脑压情况。

其中实施例2应用场景1方案1中首先测得人体的温度为36.3℃，并选择从耳腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.007，b＝97，m＝100，n＝286，v＝0.013，h＝0.0002，k＝0.00000095。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.007*x+97，通过带入部分耳腔部分数据获得耳腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得耳腔温度为97.91℉，则对应的颅内压为130mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.007*x+97获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代耳腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。

带入常数得y＝100-0.013*(x-286)-0.0002*(x-286)

在实施例2的场景应用1中采用从耳腔内获取获取温度并进行匹配获得颅内脑压情况。

实施例2场景应用1的其中方案2中，首先测得人体的温度为38.8℃，并选择从耳腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.009，b＝100，m＝102，n＝289，v＝0.2，h＝0.00025，k＝0.000001。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.009*x+100，通过带入部分耳腔部分数据获得耳腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得耳腔温度为101.08℉，则对应的颅内压为120mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.009*x+100获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代耳腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝102-0.2*(x-289)-0.00025*(x-289)

实施例2场景应用1的其中方案3中，首先测得人体的温度为36.7℃，并选择从耳腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.008，b＝98.5，m＝101，n＝287.5，v＝0.0165，h＝0.000225，k＝0.000000975。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.008*x+98.5，通过带入部分耳腔部分数据获得耳腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得耳腔温度为99.14℉，则对应的颅内压为80mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.008*x+98.5获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代耳腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝101-0.0165*(x-287.5)-0.000225*(x-287.5)

实施例2场景应用1的其中方案4中，首先测得人体的温度为37.3℃，并选择从耳腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.00863，b＝98，m＝101.4，n＝287.98，v＝0.016，h＝0.00022，k＝0.00000098。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.00863*x+98，通过带入部分耳腔部分数据获得耳腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得耳腔温度为99.3℉，则对应的颅内压为150mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.00863*x+98获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代耳腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝101.4-0.016*(x-287.98)-0.00022*(x-287.98)

在实施例2的场景应用2中采用从鼻腔或口腔内获取获取温度并进行匹配获得颅内脑压情况。

其中实施例2的场景应用2的方案1中首先测得人体的温度为36.5℃，并选择从鼻腔或口腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.007，b＝97，m＝100，n＝286，v＝0.013，h＝0.0002，k＝0.00000095。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.007*x+97，通过带入部分耳腔部分数据获得鼻腔或口腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得鼻腔或口腔温度为97.91℉，则对应的颅内压为130mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.007*x+97获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代鼻腔或口腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。

带入常数得y＝100-0.013*(x-286)-0.0002*(x-286)

在实施例2的场景应用2中采用从鼻腔或口腔内获取获取温度并进行匹配获得颅内脑压情况。

实施例2的场景应用2的其中方案2中，首先测得人体的温度为38.9℃，并选择从鼻腔或口腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.0089，b＝99.9，m＝102，n＝289，v＝0.2，h＝0.00025，k＝0.000001；当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.0089*x+99.9，通过带入部分鼻腔或口腔部分数据获得鼻腔或口腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得鼻腔或口腔温度为100.79℉，则对应的颅内压为100mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.0089*x+99.9获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代鼻腔或口腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝102-0.2*(x-289)-0.00025*(x-289)

实施例2的场景应用2的其中方案3中，首先测得人体的温度为36.6℃，并选择从鼻腔或口腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.0082，98.3，m＝101.2，n＝287.5，v＝0.0163，h＝0.000223，k＝0.000000975。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.0082*x+98.3，通过带入部分鼻腔或口腔部分数据获得鼻腔或口腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得鼻腔或口腔温度为99.06℉，则对应的颅内压为70mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.0082*x+98.3获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代鼻腔或口腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝101.2-0.0163*(x-287.5)-0.000223*(x-287.5)

实施例2的场景应用2的其中方案4中，首先测得人体的温度为37.3℃，并选择从鼻腔或口腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即作为一元一次方程拟合模型或所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数a＝0.0085，b＝98.5；m＝101.5,n＝287.98，v＝0.0165，h＝0.00022，k＝0.00000098。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则选择获取所述一元一次方程拟合模型进行拟合。

带入设置的常数值得一元一次方程拟合模型为y＝0.0085*x+98.5，通过带入部分鼻腔或口腔部分数据获得耳腔温度及颅内压之间关系如下表所示，若此测得鼻腔或口腔温度为99.18℉，则对应的颅内压为80mmH2O。或可直接一元一次方程拟合模型为y＝0.0085*x+98.5获得颅内压，其中x指代所述颅内脑压信息，其中y指代鼻腔或口腔温度。

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则选择获取所述一元三次方程拟合模型进行拟合。带入常数得y＝101.5-0.0165*(x-287.98)-0.00022*(x-287.98)

在实施例2的场景应用3中采用从耳腔或鼻腔或口腔内获取获取温度并进行匹配获得颅内脑压情况。

依据所述人体温度信息为常数a、b、c、d、e、f预取固定值；

依据所述一元三次方程拟合模型获得拟合数据集并依据所述人体健康状态信息从所述所述拟合数据集确定所述颅内脑压信息。

设置其中设置常数m取值范围为[99，101]，对应的设置常数n取值范围为[219，224]或0，对应的设置常数v取值范围为[-0.017，0.05]，对应的设置常数h取值范围为[-0.0004，0.00009]，对应的设置常数k取值范围为[-0.0000007，-0.0000004]。以此获得一元三次方程拟合模型，并通过上述步骤拟合获得脑压信息。

实施例2场景应用3的其中方案1中，首先测得人体的温度为37.3℃，并选择从耳腔或口腔或鼻腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数m＝100，n＝219，v＝-0.013，h＝0.00009，k＝-0.0000007。

带入常数得y＝100+0.013*(x-219)-0.00009*(x-219)

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则确定颅内压50mmH2O，当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则确定颅内压130mmH2O。

实施例2场景应用3的其中方案2中，首先测得人体的温度为36℃，并选择从耳腔或口腔或鼻腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数m＝101，n＝0，v＝0.05，h＝0.00004，k＝-0.0000004。

带入常数得y＝101-0.05*(x)-0.00004*(x)

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则确定颅内压70mmH2O，当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则确定颅内压90mmH2O。

实施例2场景应用3的其中方案3中，首先测得人体的温度为38.2℃，并选择从耳腔或口腔或鼻腔中获取的温度作为人体特定部位温度信息，即所述一元三次方程拟合模型中的y输入值，此时随机确定常数m＝101，n＝224，v＝-0.017，h＝0.00009，k＝-0.0000007。

带入常数得y＝101+0.017*(x-224)-0.00009*(x-224)

当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为非正常状态，即身体存在疾病尤其是脑部疾病，则确定颅内压190mmH2O，当获得人体健康状态信息例如体检报告或者疾病诊断网络数据显示可能患者为正常状态，即身体健康，则确定颅内压170mmH2O。

对于上述任一应用场景的任意方案中，输出显示模块03通过文字/或静态图像/或动态图形的方式输出所述颅内脑压信息，例如在场景1方案4中测得耳腔温度为100.4，则输出：耳腔温度为100.4，颅内脑压为200，或者为配以大脑的图形表现颅内脑压情况，或者该大脑图像会显示出不同的颜色的变化。

对于上述任一应用场景的任意方案中，预警模块04判断当所述颅内脑压信息超过阈值时，进行预警，例如在场景1方案4中测得耳腔温度为98.2，颅内脑压为400，超过预设值300，则输出预警提示。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。