使用机器学习模型的左心室容积和心脏输出估计

摘要

本发明公开了用于创建和使用神经网络模型来估计患者的心脏参数，以及使用所估计的参数来提供血泵支持以改善患者心脏性能和心脏健康的方法和系统。特定适配包括调整血泵参数，以及确定是否以及如何增加或减少支持，或者使患者完全脱离血泵。该模型基于对来自第一患者集的数据的神经网络处理来创建，并且与原位测量的心脏参数相比包括所测量的血流动力学参数和泵参数，例如通过米勒导管(在动物中)或印加导管(在人类中)测量的左心室容积。在基于第一患者集开发模型之后，将模型应用于第二集中的患者以估计心脏参数而不使用附加导管或直接测量。