CN117473277A - 除颤电极片组件、设备及除颤电极片损耗估算方法、介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了除颤电极片组件、设备及除颤电极片损耗估算方法、介质。除颤电极片损耗估算方法包括：设置用于进行凝胶材料电化学衰减估计的环境容器，建立隐马尔可夫模型，对隐马尔可夫模型进行学习，对隐马尔可夫模型解码并对除颤电极片损耗进行估算；除颤电极片组件包括环境容器、除颤电极片、孤岛电极片、检测模块、显示模块；除颤设备包括除颤电极片组件、除颤仪。本方案能够让施救者从获得的除颤电极片损耗情况来使用正确的除颤电极片，以此来提高患者存活率，能快速、有效地对患者进行CPR急救，提高患者存活率和急救效果，以此进一步确保患者的生命安全、健康保障。

Description

除颤电极片组件、设备及除颤电极片损耗估算方法、介质

技术领域

本发明涉及心肺复苏设备技术领域，特别涉及可智能显示除颤电极片损耗的除颤电极片组件、设备及除颤电极片损耗估算方法、介质。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本申请相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

心脏骤停病人早期85％～90％是室颤，治疗室颤最有效的方法是及早使用AED（Automated External Defibrillator，自动体外心脏除颤器）除颤。室颤发生后，最有效的是在3-5分钟内除颤，除颤每推迟1分钟，存活率降低7％～10％。我国每年约54万人死于心脏骤停，在公共场合放置AED急救设备是降低心脏骤停猝死的重要措施。AED体外除颤是CPR（Cardio Pulmonary Resuscitation，心肺复苏术）当中的一个重要步骤。使用AED的人为AED，CPR的实施者（以下简称实施者），接受AED体外除颤的人为AED，CPR的接受者（以下简称患者）。

目前，AED已经被广泛应用在医院之外的公共场所配置中，用于及时救助由于突发心脏骤停的患者，AED主要结构分为电能存储、主控单元、放电单元、电极片等。AED电极片是自动体外除颤仪（AED）的重要组成部分，用于将电能传递到患者的心脏以恢复正常心律，AED电极片一般采用导电材料和凝胶材料制成，具有良好的导电性能和粘附性，能够紧密贴合在患者的胸部皮肤上。在对AED电极片的研发过程中发现，电极片的寿命（或保质期）大多是由凝胶材料的损耗程度来决定的，当一个AED设备放置在公共场所中时间长了，受外界环境影响以及AED设备自身的密闭性影响，AED电极片中的凝胶材料有可能失效，而实施者在需要使用AED时是不能知晓该AED电极片是否失效的，从而在对患者实施AED体外除颤时除颤效果打折扣，对患者的救治效果降低，如果是在使用后才发现该AED电极片已失效并进行更换，则会平白损失一两分钟的施救时间，降低患者存活率。

因此，如何解决目前缺失对除颤电极片寿命损耗进行持续测量及显示的技术手段，便成为本发明所要研究解决的课题。

发明内容

本发明的目的是提供一种除颤电极片组件、设备及除颤电极片损耗估算方法、介质。

为达到上述目的，本发明的第一方面提出了一种除颤电极片损耗估算方法，所述损耗估算方法包含以下步骤：

S100、设置用于进行凝胶材料电化学衰减估计的环境容器，该环境容器中配备用于观测湿度、气压序列的湿度传感器、气压传感器，并确定以环境变量和激活能失效机理变量作为凝胶材料电化学衰减估计的隐含气密性相关参数对除颤电极片损耗进行估算；

S200、建立隐马尔可夫模型，使用隐马尔可夫模型建立在观测的湿度、气压序列下的隐含气密性相关参数的隐马尔可夫过程，使用湿度、气压序列的观测值作为隐马尔可夫链的观测矢量并定义为湿度气压观测序列合集，使用隐含气密性相关参数作为隐马尔可夫链的隐状态矢量并定义为气密性隐状态序列；

S300、对隐马尔可夫模型进行学习，采集多组湿度气压观测序列来对模型参数进行调整，其中将各组湿度气压观测序列下获得最优的模型参数集合来做为确定模型参数；

S400、对隐马尔可夫模型解码并对除颤电极片损耗进行估算，使用设备时根据前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列以及确定模型参数进行解码，来获得当前对应气密性隐状态序列的隐含气密性相关参数，并以该隐含气密性相关参数对应的环境变量和激活能失效机理变量来估算凝胶材料的寿命度量，最终获得估算的当前除颤电极片损耗数值并显示。

本发明的第二方面提出了一种除颤电极片组件，用于智能显示除颤电极片损耗，该组件包括设于密封的环境容器内的除颤电极片、孤岛电极片，该环境容器中配备用于观测湿度、气压序列的湿度传感器、气压传感器以及用于观测温度数值的温度传感器，所示湿度传感器、气压传感器以及温度传感器连接至检测模块，检测模块通过湿度传感器、气压传感器以及温度传感器获得的参数来根据本发明第一方面所述的除颤电极片损耗估算方法来对除颤电极片的损耗进行估算，并将估算结果通过显示模块进行显示。

本发明的第三方面提出了一种除颤设备，该除颤设备包括本发明第二方面所述的除颤电极片组件，以及与该组件电性连接的除颤仪，该除颤设备可智能显示除颤电极片损耗。

本发明的第四方面提出了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有控制程序，所述控制程序被检测模块执行时，使得所述检测模块执行如第一方面所述除颤电极片损耗估算方法的步骤。

本发明的有关内容解释如下：

1.通过本发明的上述技术方案的实施，针对除颤电极片的寿命损耗与凝胶材料直接相关且受外界环境影响以及AED设备自身的密闭性影响的这一特性，先是设置了用于进行凝胶材料电化学衰减估计的环境容器，且在该环境容器中配备用于观测湿度、气压序列的湿度传感器、气压传感器，即在设备运行时进行连续且定时的湿度、气压观测并收集罗列为湿度、气压序列，然后选定了跟凝胶材料寿命相关的环境变量和激活能失效机理变量作为凝胶材料电化学衰减估计的隐含气密性相关参数对除颤电极片损耗进行估算，该步骤中，即考虑到对除颤电极片日常存储的密封需求、又考虑了密封性环境对凝胶材料寿命相关的环境变量和激活能失效机理变量的影响，以确保所能估算出来的电极片损耗的正确性和具备参考性；又由于除颤电极片的凝胶材料的寿命状态只取决于当前状态和外部环境因素，而与之前的状态无关，且环境变量和激活能失效机理变量不能直接观测，因此建立隐马尔可夫模型通过测定的观测湿度、气压序列对凝胶电化学加速衰减估计中受气密性影响的隐含气密性相关参数的隐含状态进行表示，建立湿度气压观测序列与气密性隐状态序列、隐含气密性相关参数的关联模型，以此来让电极片损耗估算的过程具备模型基础；然后通过对隐马尔可夫模型进行学习，以此来优化该模型，以此提供模型的性能、提高模型输出的准确性，最后则是在使用设备时根据前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列以及确定模型参数进行解码，以此来获得当前与除颤电极片的凝胶材料的寿命状态相关的对应气密性隐状态序列的隐含气密性相关参数，再以该参数估算凝胶材料的寿命度量，最终获得估算的当前除颤电极片损耗数值并显示，从而让施救者在使用该AED设备时，能够直接从显示模块中知晓除颤电极片损耗数值（或可换算为除颤电极片当前的有效期、使用寿命），以此来决定是否需要将该除颤电极片更换掉，从而为患者进行AED体外除颤时确保除颤电极片具有良好的导电性能和粘附性，确保电流能够准确地传递到心脏进行除颤，让施救者正确使用AED设备进行AED体外除颤的时间不被耽误，争分夺秒，以此来提高患者存活率，能快速、有效地对患者进行CPR急救，提高患者存活率和急救效果，以此进一步确保患者的生命安全、健康保障。

2.在上述技术方案的第一方面中，在步骤S100中，该环境容器中还配备用于观测温度数值的温度传感器，在步骤S400中，结合温度数值对除颤电极片损耗数值进行估算，添加加温度数值对除颤电极片的损耗估算，增加可靠性。

3.在上述技术方案的第一方面中，采用以下反应公式来对以凝胶材料激活能损失为主的电极片寿命损耗进行估计：

；式中，F表示为凝胶材料的化学反应率，除颤电极片的寿命可以凝胶 材料的化学反应率都倒数进行计算，即1/F；C表示为环境变量；e表示为自然对数底；E表示 为激活能失效机理变量；kB为波兹曼常数；M表示为温度。

4.在上述技术方案的第一方面中，在步骤S200中，包含以下步骤：

S210、定义隐马尔可夫模型中的各元组，各元组包括湿度气压观测序列集合、隐状态集合、状态概率矩阵、发射概率矩阵、初始概率矩阵；

S220、建立隐马尔可夫模型，建立与状态概率矩阵、发射概率矩阵、初始概率矩阵相关的隐马尔可夫模型；

S230、进行隐马尔可夫过程表示，隐马尔可夫过程表示为湿度气压观测序列在隐马尔可夫模型下的输出概率，即在隐马尔可夫模型下湿度气压观测序列和气密性隐含状态表示同时发生的联合概率。

通过以上建立隐马尔可夫模型的实施，可以为与除颤电极片的凝胶材料的寿命状态相关的对应气密性隐状态序列的隐含气密性相关参数与定时测量的湿度时序序列、气压时序序列的湿度气压观测序列有效关联起来，并且通过隐马尔可夫过程表示为隐马尔可夫模型下湿度气压观测序列和气密性隐含状态表示同时发生的联合概率，可为后续对模型的优化及模型的输出提供依据，以确保模型输出的准确性，确保获得的隐含气密性相关参数是与当前状态下的凝胶材料的相关变量是相符、正确的。

5.在上述技术方案的第一方面中，在步骤S200中，包含以下步骤：

S210、定义隐马尔可夫模型中的各元组：

S211、定义湿度气压观测序列集合，将定时测量的湿度时序序列、气压时序序列的 湿度气压观测序列作为隐马尔可夫链的观测矢量并定义湿度气压观测 序列集合，T表示为设备工作时湿度传感器、气压传感器定时启动进行测量的周期，t时刻的 测量气压和湿度的观测值为；

S212、定义隐状态集合，将气密性隐含状态表示作为马尔科夫链的气密性隐状态 序列，并且定义气密性隐状态序列表示为，则反应公式中时刻的隐含 气密性相关参数的隐表示为；

S213、定义状态概率矩阵：对于气密性隐状态的在不同时刻下的状态转移集合，表 示为状态概率矩阵A，其中状态概率矩阵A的各元素表示状态i至状态j的转移概率；

S214、定义发射概率矩阵：对于在气密性隐状态下的产生的可能湿度、气压测量值 的集合，表示为发射概率矩阵B，其中发射概率矩阵B的各元素表示从隐状态发射至观 测状态的发射概率；

S215、定义初始概率矩阵：对于出厂气密性初始化隐状态表达，表示为初始概率矩 阵，其中矩阵中的各元素表示隐状态的初始概率，即出厂概率分布；

S220、建立隐马尔可夫模型，建立的隐马尔可夫模型为；

S230、进行隐马尔可夫过程表示，隐马尔可夫过程表示为湿度气压观测序列在模 型的输出概率，为在模型下湿度气压观测序列和气密性隐状态序列同时发生的联合概率，其公式如下：

；

对于固定的隐含状态，得到湿度气压观测序列的 概率为。

通过以上建立隐马尔可夫模型的实施，进一步增强了模型的精度、准确性及效率，采用了更加合理、准确的模型建立过程来为后续损耗估算提供保证。

6.在上述技术方案的第一方面中，在步骤S300的对隐马尔可夫模型进行学习中，采用以下步骤：

S310、采集组湿度气压观测序列，其中 表示第组湿度气压观测序列；

S320、获得第组湿度气压观测序列O^k下联合概率的值最大的模型参数并定义为 最优；

S330、利用K组湿度气压观测序列训练，获得在给定的湿度气压观测序列O下最优的参数集合；

S340、通过调整，使得模型下湿度气压观测序列和气密性隐状态序列同时发生的联合概率最大，将各组湿度气压观测序列下获得最优的模型 参数做为确定模型参数。

通过以上对隐马尔可夫模型进行学习的流程的实施，可以有效提高后续模型解码时所获得隐含气密性相关参数的准确性，提高该模型性能。

7.在上述技术方案的第一方面中，在步骤S400的获得与之对应的隐含气密性相关参数的气密性隐含状态表示的参数中，采用以下步骤：

S410、在确定模型参数中，定义为时刻沿一条路径产生的最大概率；

S420、初始化；

S430、计算下个路径j上前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列下的 结果;

S440、取步骤S430路径中的最大值作为输出结果：，即为在气密性影响下的其环境变量C与激活能失效机理变量E的隐状态表示的参数。

通过以上获得与之对应的隐含气密性相关参数的气密性隐含状态表示的参数的具体流程的实施，可以根据除颤电极片的凝胶材料的寿命状态只取决于当前状态和外部环境因素地这一点，来有效正确地采用在使用设备时采集到的前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列，并且所取的输出结果为步骤S430路径中的最大值作为输出结果，以此使所获得的隐含气密性相关参数是最接近最符合凝胶材料的当前状态，最具有代表性，以此来进行估算所获得的电极片损耗数值也将是最接近真实的，从而为施救者提供尽可能准确、真实的除颤电极片的损耗数值，为患者的AED体外除颤提供保障。

8.在上述技术方案的第二方面中，所述检测模块包含控制器，所述湿度传感器经过数据处理模块连接到所述控制器，所述温度传感器串联电阻分压模块连接到所述控制器，所述气压传感器连接到所述控制器。以此来让检测模块能够获取正确、精准且有效的相关检测数值，来为除颤电极片损耗估算方法的实施提供硬件保障。

9.在上述技术方案的第二方面中，所述孤岛电极片包含材质与除颤电极片相同的两个测试片，两个测试片的除颤层对位叠合，两个测试片的阻抗测试点连接检测模块，以形成用于接入直流电的阻抗检测回路。除尺寸之外，测试片的构造、材料等均与除颤电极片相同，因此监测到的孤岛电极片的凝胶阻抗参数经过尺寸差异的换算，可以完全等效于除颤电极片的凝胶阻抗测试值。

10.在上述技术方案的第二方面中，检测模块上面有控制器，湿度传感器经过数据处理模块连接到控制器的IIC通信通道，温度传感器串联电阻分压模块连接到控制器的第二ADC通道，阻抗测试点串联阻抗测试电桥和仪表放大器连接到控制器的第三ADC通道，气压传感器连接到控制器的串口通信通道，显示屏连接到控制器的SPI通信口；其中，控制器将各个ADC通道的模拟信号转换为数字信号。

11.在上述技术方案的第二方面中，温度传感器采用热敏电阻，热敏电阻内置于环境容器内或者置于检测模块上。

12.在上述技术方案的第二方面中，孤岛电极片安装在环境容器内，通过检测连接线连接到检测模块上。

13.在上述技术方案的第二方面中，湿度传感器和/或气压传感器安装在环境容器内，通过检测连接线连接到检测模块上，或者直接安装在检测模块上。

14.在上述技术方案的第二方面中，孤岛电极片的面积小于除颤电极片。

15.在上述技术方案的第三方面中，所述显示模块设于检测模块、除颤仪、施救者移动端或急救平台端的至少一者上。

16.在上述技术方案的第三方面中，检测模块通过通信线连接电极片插头，再插入除颤仪内，除颤仪位于环境容器的外部，通信线从检测模块伸出通过电极片插头连接到除颤仪上。

由于上述方案的运用，本发明与现有技术相比具有以下优点和效果：

1、通过本发明技术方案的实施，设置了用于进行凝胶材料电化学衰减估计的环境容器，且在该环境容器中配备用于观测湿度、气压序列的湿度传感器、气压传感器，即在设备运行时进行连续且定时的湿度、气压观测并收集罗列为湿度、气压序列，然后选定了跟凝胶材料寿命相关的环境变量和激活能失效机理变量作为凝胶材料电化学衰减估计的隐含气密性相关参数对除颤电极片损耗进行估算，该步骤中，即考虑到对除颤电极片日常存储的密封需求、又考虑了密封性环境对凝胶材料寿命相关的环境变量和激活能失效机理变量的影响，以确保所能估算出来的电极片损耗的正确性和具备参考性。

2、通过本发明技术方案的实施，由于除颤电极片的凝胶材料的寿命状态只取决于当前状态和外部环境因素，而与之前的状态无关，且环境变量和激活能失效机理变量不能直接观测，因此建立隐马尔可夫模型通过测定的观测湿度、气压序列对凝胶电化学加速衰减估计中受气密性影响的隐含气密性相关参数的隐含状态进行表示，建立湿度气压观测序列与气密性隐状态序列、隐含气密性相关参数的关联模型，以此来让电极片损耗估算的过程具备模型基础，设计出正确、可靠的模型来为电极片损耗的估算提供助力，通过对隐马尔可夫模型进行学习，以此来优化该模型，以此提供模型的性能、提高模型输出的准确性。

3、通过本发明技术方案的实施，在使用设备时根据前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列以及确定模型参数进行解码，以此来获得当前与除颤电极片的凝胶材料的寿命状态相关的对应气密性隐状态序列的隐含气密性相关参数，再以该参数估算凝胶材料的寿命度量，最终获得估算的当前除颤电极片损耗数值并显示，从而让施救者在使用该AED设备时，能够直接从显示模块中知晓除颤电极片损耗数值（或可换算为除颤电极片当前的有效期、使用寿命），以此来决定是否需要将该除颤电极片更换掉。

4、综上所述，以上方案的实施，构建了稳定的环境，使用了准确、关联性高的参数作为模型建立的基础并进行优化学习，并且能够以除颤电极片的凝胶材料的寿命状态只取决于当前状态和外部环境因素这一要点来获取当前对应气密性隐状态序列的隐含气密性相关参数，以此来估算出与凝胶材料当前状态最接近的当前除颤电极片损耗数值，弥补了对除颤电极片寿命损耗进行持续测量及显示的技术空白，可以让为施救者对患者实施AED体外除颤时确保除颤电极片具有良好的导电性能和粘附性，确保电流能够准确地传递到心脏进行除颤，让施救者正确使用AED设备进行AED体外除颤的时间不被耽误，争分夺秒，以此来提高患者存活率，能快速、有效地对患者进行CPR急救，提高患者存活率和急救效果，以此进一步确保患者的生命安全、健康保障。

附图说明

图1为本发明实施例一除颤电极片损耗估算方法的流程示意图；

图2为本发明实施例一中建立隐马尔可夫过程的示意图；

图3为本发明实施例二除颤电极片组件的分布示意图；

图4为本发明实施例三除颤设备的线路连接示意图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似改进，因此本申请不受下面公开的具体实施例的限制。

本文的用语只为描述特定实施例，而无意为本案的限制。单数形式如“一”、“这”、“此”、“本”以及“该”，如本文所用，同样也包含复数形式。

关于本文中所使用的“第一”、“第二”等，并非特别指称次序或顺位的意思，亦非用以限定本案，其仅为了区别以相同技术用语描述的组件或操作。

关于本文中所使用的“连接”或“定位”，均可指二或多个组件或装置相互直接作实体接触，或是相互间接作实体接触，亦可指二或多个组件或装置相互操作或动作。

关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。

关于本文中所使用的用词（terms），除有特别注明外，通常具有每个用词使用在此领域中、在本案内容中与特殊内容中的平常意义。某些用以描述本案的用词将于下或在此说明书的别处讨论，以提供本领域技术人员在有关本案描述上额外的引导。

本发明旨在提供可定时检测、估算除颤电极片的损耗并在使用除颤设备时可由施救者直接获知电极片损耗情况的技术方案，以填补对除颤电极片寿命损耗进行持续测量及显示的技术空白，能让施救者知晓除颤电极片损耗数值后决定是否需要将该除颤电极片更换掉，从而为患者进行AED体外除颤时确保除颤电极片具有良好的导电性能和粘附性，确保电流能够准确地传递到心脏进行除颤，让施救者正确使用AED设备进行AED体外除颤的时间不被耽误，争分夺秒，以此来提高患者存活率，能快速、有效地对患者进行CPR急救，提高患者存活率和急救效果，以此进一步确保患者的生命安全、健康保障。

实施例一，针对除颤电极片的寿命损耗与凝胶材料直接相关且受外界环境影响以及AED设备自身的密闭性影响的这一特性，本发明实施例一提出了一种除颤电极片损耗估算方法，如图1所示，所述除颤电极片损耗估算方法包含以下步骤：

S100、设置用于进行凝胶材料电化学衰减估计的环境容器，该环境容器中配备用于观测湿度、气压序列的湿度传感器、气压传感器，并确定以环境变量和激活能失效机理变量作为凝胶材料电化学衰减估计的隐含气密性相关参数对除颤电极片损耗进行估算；

S200、建立隐马尔可夫模型，使用隐马尔可夫模型建立在观测的湿度、气压序列下的隐含气密性相关参数的隐马尔可夫过程，使用湿度、气压序列的观测值作为隐马尔可夫链的观测矢量并定义为湿度气压观测序列合集，使用隐含气密性相关参数作为隐马尔可夫链的隐状态矢量并定义为气密性隐状态序列；

S300、对隐马尔可夫模型进行学习，采集多组湿度气压观测序列来对模型参数进行调整，其中将各组湿度气压观测序列下获得最优的模型参数集合来做为确定模型参数；

S400、对隐马尔可夫模型解码并对除颤电极片损耗进行估算，使用设备时根据前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列以及确定模型参数进行解码，来获得当前对应气密性隐状态序列的隐含气密性相关参数，并以该隐含气密性相关参数对应的环境变量和激活能失效机理变量来估算凝胶材料的寿命度量，最终获得估算的当前除颤电极片损耗数值并显示。

在上述的S100设置用于进行凝胶材料电化学衰减估计的环境容器的步骤中，针对除颤电极片的寿命损耗与凝胶材料直接相关且受外界环境影响以及AED设备自身的密闭性影响的这一特性，在该环境容器中配备用于观测湿度、气压序列的湿度传感器、气压传感器，即在设备运行时进行连续且定时的湿度、气压观测并收集罗列为湿度、气压序列，然后选定了跟凝胶材料寿命相关的环境变量和激活能失效机理变量作为凝胶材料电化学衰减估计的隐含气密性相关参数对除颤电极片损耗进行估算，该步骤中，即考虑到对除颤电极片日常存储的密封需求、又考虑了密封性环境对凝胶材料寿命相关的环境变量和激活能失效机理变量的影响，以确保所能估算出来的电极片损耗的正确性和具备参考性。

在上述S200建立隐马尔可夫模型的步骤中，是考虑到由于除颤电极片的凝胶材料的寿命状态只取决于当前状态和外部环境因素，而与之前的状态无关，且环境变量和激活能失效机理变量不能直接观测，因此建立隐马尔可夫模型通过测定的观测湿度、气压序列对凝胶电化学加速衰减估计中受气密性影响的隐含气密性相关参数的隐含状态进行表示，建立湿度气压观测序列与气密性隐状态序列、隐含气密性相关参数的关联模型，以此来让电极片损耗估算的过程具备模型基础，设计出正确、可靠的模型来为电极片损耗的估算提供助力。

在上述S300对隐马尔可夫模型进行学习的步骤中，通过对隐马尔可夫模型进行学习，以此来优化该模型，以此提供模型的性能、提高模型输出的准确性。

在上述S400对隐马尔可夫模型解码并对除颤电极片损耗进行估算的步骤中，在使用设备时根据前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列以及确定模型参数进行解码，以此来获得当前与除颤电极片的凝胶材料的寿命状态相关的对应气密性隐状态序列的隐含气密性相关参数，再以该参数估算凝胶材料的寿命度量，最终获得估算的当前除颤电极片损耗数值并显示，从而让施救者在使用该AED设备时，能够直接从显示模块中知晓除颤电极片损耗数值（或可换算为除颤电极片当前的有效期、使用寿命），以此来决定是否需要将该除颤电极片更换掉。

在本发明实施例一中，在步骤S100中，该环境容器中还配备用于观测温度数值的温度传感器，在步骤S400中，结合温度数值对除颤电极片损耗数值进行估算，添加加温度数值对除颤电极片的损耗估算，增加可靠性。

在本发明实施例一中，在步骤S200中，包含以下步骤：

S210、定义隐马尔可夫模型中的各元组，各元组包括湿度气压观测序列集合、隐状态集合、状态概率矩阵、发射概率矩阵、初始概率矩阵；

S220、建立隐马尔可夫模型，建立与状态概率矩阵、发射概率矩阵、初始概率矩阵相关的隐马尔可夫模型；

S230、进行隐马尔可夫过程表示，隐马尔可夫过程表示为湿度气压观测序列在隐马尔可夫模型下的输出概率，即在隐马尔可夫模型下湿度气压观测序列和气密性隐含状态表示同时发生的联合概率。

通过以上建立隐马尔可夫模型的实施，可以为与除颤电极片的凝胶材料的寿命状态相关的对应气密性隐状态序列的隐含气密性相关参数与定时测量的湿度时序序列、气压时序序列的湿度气压观测序列有效关联起来，并且通过隐马尔可夫过程表示为隐马尔可夫模型下湿度气压观测序列和气密性隐含状态表示同时发生的联合概率，可为后续对模型的优化及模型的输出提供依据，以确保模型输出的准确性，确保获得的隐含气密性相关参数是与当前状态下的凝胶材料的相关变量是相符、正确的。

在本发明实施例一中，在步骤S300的对隐马尔可夫模型进行学习中，采用以下步骤：

S310、采集组湿度气压观测序列，其中 表示第组湿度气压观测序列；

S320、获得第组湿度气压观测序列O^k下联合概率的值最大的模型参数并定义为 最优；

S330、利用K组湿度气压观测序列训练，获得在给定的湿度气压观测序列O下最优的参数集合；

S340、通过调整，使得模型下湿度气压观测序列和气密性隐状态序列同时发生的联合概率最大，将各组湿度气压观测序列下获得最优的模型 参数做为确定模型参数。

通过以上对隐马尔可夫模型进行学习的流程的实施，可以有效提高后续模型解码时所获得隐含气密性相关参数的准确性，提高该模型性能。

在本发明实施例一中，在步骤S400的获得与之对应的隐含气密性相关参数的气密性隐含状态表示的参数中，采用以下步骤：

S410、在确定模型参数中，定义为时刻沿一条路径产生的最大概率；

S420、初始化；

S430、计算下个路径j上前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列下的 结果：;

S440、取步骤S430路径中的最大值作为输出结果：，即为在气密性影响下的其环境变量C与激活能失效机理变量E的隐状态表示的参数。

通过以上获得与之对应的隐含气密性相关参数的气密性隐含状态表示的参数的具体流程的实施，可以根据除颤电极片的凝胶材料的寿命状态只取决于当前状态和外部环境因素地这一点，来有效正确地采用在使用设备时采集到的前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列，并且所取的输出结果为步骤S430路径中的最大值作为输出结果，以此使所获得的隐含气密性相关参数是最接近最符合凝胶材料的当前状态，最具有代表性，以此来进行估算所获得的电极片损耗数值也将是最接近真实的，从而为施救者提供尽可能准确、真实的除颤电极片的损耗数值，为患者的AED体外除颤提供保障。

下面再以更加具体的其中一种详细实施例来对本发明实施例一进行进一步的说明。

该详细实施例中，是在设备的运行过程中，使用连续且定时测量的湿度、气压以及温度对以凝胶材料为主的除颤电极片寿命损耗进行估计。手段是建立隐马尔可夫模型通过测定的观测湿度、气压序列对电化学加速衰减公式中受气密性影响的超参数的隐含状态进行表示，并结合温度使用电化学加速衰减公式对电极片寿命进行估计。

对于该详细实施例的实现，本申请设计并使用湿度传感器和气压传感器用于检测环境容器的密封性环境。近一步的，使用隐马尔可夫模型建立在观测的湿度、气压序列下的隐含气密性相关参数的隐马尔可夫过程，计算Arrhenius公式中受到气密性影响的超参数（环境变量，激活能的失效机理变量）的隐含状态表示，实现对电极片寿命损耗的估计。

在除颤设备出厂前，使用Baum-Welch算法对隐马尔可夫模型进行学习，获得隐马尔可夫模型参数集合。

在除颤设备使用过程中，使用Viterbi算法对隐马尔可夫模型进行解码，即可获得在定时启动的传感器测量下的湿度、气压序列下的隐含气密性相关参数（环境变量，激活能的失效机理变量）的隐表示，进而近一步通过Arrhenius公式估计凝胶材料元器件寿命度量。

在该详细实施例的步骤S100设置用于进行凝胶材料电化学衰减估计的环境容器的流程中，凝胶激活能受除颤电极片的内部温度的直接影响，温度变化会导致电极片与人体结合粘度降低，造成元器件寿命损耗。我们使用Arrhenius公式对以凝胶材料激活能损失为主的电极片寿命损耗进行估计，Arrhenius加速模型广泛用于预计寿命，它将寿命表示为温度的函数。化学反应公式表达为：

;

其中，F表示为凝胶材料的化学反应率，元器件寿命度量可由材料的化学反应率的倒数进行计算，即1⁄F。C为环境变量，对于凝胶材料，其数值与元器件所处的密封性环境直接相关；e表示自然对数底；E表示凝胶激活能的失效机理变量，并且在气密度变化下产生衰减；kB为波兹曼常数，具体等于8.62×10e^(-5e) V/K；M表示温度。

根据以上公式，凝胶激活能除了受到温度的直接影响，其环境变量C与激活能失效机理变量E也受到密封性环境影响：在无密封的完全开放环境下，凝胶材料的有效性不断衰减，其激活能会在24小时内逐渐失效。

因此，在S100、设置用于进行凝胶材料电化学衰减估计的环境容器，该环境容器中配备用于观测湿度、气压序列的湿度传感器、气压传感器，该环境容器中还配备用于观测温度数值的温度传感器，并确定以环境变量和激活能失效机理变量作为凝胶材料电化学衰减估计的隐含气密性相关参数对除颤电极片损耗进行估算。

在该详细实施例的步骤S200建立隐马尔可夫模型的流程中，进行马尔科夫其次性假设，即Arrhenius公式中受到气密性影响的超参数（环境变量，激活能的失效机理变量）的隐含状态表示只与前一时刻的隐含状态以及观测到的气压、湿度测量值相关，建立马尔科夫模型如图2所示。具体步骤如下：

S210、定义隐马尔可夫模型中的各元组：

S211、定义湿度气压观测序列集合，将定时测量的湿度时序序列、气压时序序列的 湿度气压观测序列作为隐马尔可夫链的观测矢量并定义湿度气压观测 序列集合，T表示为设备工作时湿度传感器、气压传感器定时启动进行测量的周期，t时刻的 测量气压和湿度的观测值为；

S212、定义隐状态集合，将气密性隐含状态表示作为马尔科夫链的气密性隐状态 序列，并且定义气密性隐状态序列表示为，则反应公式中时刻的隐含 气密性相关参数（环境变量，激活能的失效机理变量）的隐表示为；

S213、定义状态概率矩阵：对于气密性隐状态的在不同时刻下的状态转移集合，表 示为状态概率矩阵A，其中状态概率矩阵A的各元素表示状态i至状态j的转移概率；

S214、定义发射概率矩阵：对于在气密性隐状态下的产生的可能湿度、气压测量值 的集合，表示为发射概率矩阵B，其中发射概率矩阵B的各元素表示从隐状态发射至观 测状态的发射概率；

S215、定义初始概率矩阵：对于出厂气密性初始化隐状态表达，表示为初始概率矩 阵，其中矩阵中的各元素表示隐状态的初始概率，即出厂概率分布；

S220、建立隐马尔可夫模型，建立的隐马尔可夫模型为；

S230、进行隐马尔可夫过程表示，隐马尔可夫过程表示为湿度气压观测序列在模 型的输出概率，为在模型下湿度气压观测序列和气密性隐状态序列同时发生的联合概率，其公式如下：

；

对于固定的隐含状态，得到湿度气压观测序列 的概率为。

在该详细实施例的步骤S300对隐马尔可夫模型进行学习的流程中，在设备出厂 前，对于定义的马尔科夫进行学习，获得观测序列下最优的模型参数，即是求解在给定的 观测序列下，最优的参数集合使得最大的过程。可由Baum-Welch算法 进行。具体包含有以下步骤：

S310、采集组湿度气压观测序列，其中 表示第组湿度气压观测序列；

S320、获得第组湿度气压观测序列O^k下联合概率的值最大的模型参数并定义为 最优，过程为：；

其中，隐马尔可夫观测值为连续变量，其发射概率的概率密度函数采用混合一维高斯概率密度函数表示，如下：

；

式中：分别为状态中第列高斯密度的混合权重、密度和方差，在气 密性隐状态仅收到湿度、气压的影响下，；

定义表示时刻处于状态，并且时刻处于状态的概率；表示 时刻处于状态的概率；表示时刻处于状态的第列的混合数概率，参数估计后 验概率表示如下：

；

；

；

其中，，为第个观测样本序列的前向-后向变量。

S330、利用K组湿度气压观测序列训练，获得在给定的湿度气压观测序列O下最优的参数集合；

S340、通过调整，使得模型下湿度气压观测序列和气密性隐状态序列同时发生的联合概率最大，将各组湿度气压观测序列下获得最优的模型 参数做为确定模型参数，使用Baum-Welch算法进行模型参数的估计如下：

计算初始概率分布为：

；

计算状态转移概率为：

；

计算发射概率密度中的混合一维高斯概率密度为：

；

；

。

在该详细实施例的步骤S400对隐马尔可夫模型解码并对除颤电极片损耗进行估 算的流程中，对于定义的马尔科夫进行解码，获得观测序列O下气密性Q的隐表示，即是求解 在给定的观测序列O，以及确定的模型模型参数下，最有可能的状态序列Q，使 得联合最大的过程。其具体步骤如下：

S410、在确定模型参数中，定义为t时刻沿一条路径产生的最大概率；

S420、初始化；

S430、计算下个路径j上前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列下的 结果;

S440、取步骤S430路径中的最大值作为输出结果：，即为在气密性影响下的其环境变量C与激活能失效机理变量E的隐状态表示的参数。

S450、使用步骤S440获得的环境变量C与激活能失效机理变量E都参数，以及温度传感器测得的温度数值，使用反应公式估算出化学反应率，除颤电极片的寿命可以凝胶材料的化学反应率都倒数进行计算，即1/F。

电极片的有效期是Y年，因为环境的变化，F值也在变化，经过算法分析之后得到的F数值，有效期YT=Y/F，就可以得到电极片当前的有效期，通过检测模块的显示模块把计算结果显示出来，或者除颤仪，或者施救者移动端，或者急救平台端，或者显示在以上中的至少一者上。

实施例二，本发明实施例二提出了一种除颤电极片组件，该除颤电极片组件可智能显示除颤电极片损耗，该组件包括环境容器、除颤电极片、孤岛电极片、检测模块，环境容器可采用密封的环境容器，该环境容器中配备用于观测湿度、气压序列的湿度传感器、气压传感器以及用于观测温度数值的温度传感器，所示湿度传感器、气压传感器以及温度传感器连接至检测模块，检测模块通过湿度传感器、气压传感器以及温度传感器获得的参数来根据本发明第一方面所述的除颤电极片损耗估算方法来对除颤电极片的损耗进行估算，并将估算结果通过显示模块进行显示。

在本发明实施例二中，除颤电极片和孤岛电极片位于同一个环境容器内，两个除颤电极片通过除颤放电高压线连接到电极片插头上，孤岛电极片连接检测模块上，检测模块用于监测孤岛电极片的各项参数，检测模块通过电极片插头插入除颤仪上，检测模块控制器从传感器获取发送的各项参数，进而算法分析或者直接读取到除颤电极片的性能参数，而温度、气压、密封性及凝胶阻抗均是判断除颤电极片有效性的性能参数。

在本发明的优选实施例中，孤岛电极片包含材质与除颤电极片相同的两个测试片，也就是说，除尺寸之外，测试片的构造、材料等均与除颤电极片相同，因此监测到的孤岛电极片的凝胶阻抗参数经过尺寸差异的换算，可以完全等效于除颤电极片的凝胶阻抗测试值。

凝胶阻抗检测的实现方式是将测试片的除颤层与不粘胶纸对位叠合，检测模块包括：设于测试片的除颤层上的阻抗测试点，两个测试片的阻抗测试点分别通过阻抗检测线连接检测模块上，以形成用于接入直流电的阻抗检测回路，接入直流电之后，可以依据电压和电流数据计算获得模拟信号，再由检测到的模拟信号推算出所要获取的凝胶层的阻抗，此种直流电检测阻抗的方式易实现、且结果更准确。

检测模块还包括：温度传感器检测回路和/或湿度传感器检测回路和/或气压传感器检测回路/显示屏，每个传感器检测回路和显示屏分别通过各自对应的连接线连接检测模块控制器；详细来说，温度传感器检测回路通过温度检测线检测检测信号，再连接到检测模块控制器；湿度传感器检测回路通过湿度检测线连接检测模块，再连接到检测模块控制器；气压传感器通过气压检测线连接检测模块，再连接到检测模块控制器。应当理解的是，本文中的检测线均设计有输入线和输出线以形成检测回路，即在图3中显示出来检测线是多条线。

设计温度传感器的原因是除颤电极片的内部温度会直接影响凝胶与人体结合的粘性，过高或过低的温度甚至会直接导致电极片失效，所以除颤电极片的所处温度，可以有效的反映除颤电极片的有效性。

设计湿度传感器和气压传感器的原因是除颤电极片通常是密封在环境容器内，在非密封状态下，除颤电极片通常只有24小时的有效期，所以除颤电极片包装的密封性，可以有效的反映除颤电极片的有效性，而密封环境下的湿度变化及气压变化能够判断环境容器的密封是否出现漏气等故障，即密封性可以通过环境容器内的湿度信息、气压信息来反映。

设计显示屏的原因是除颤电极片性能参数可以通过显示屏显示出来，也可以通过除颤仪的显示屏或者除颤仪云端显示出来，直观明了。

如图3、图4所示，在本发明的一些实施例中，检测模块连接包括温度传感器、湿度传感器以及气压传感器，检测模块上面有控制器和显示屏，湿度传感器经过数据处理模块连接到控制器的IIC通信通道，温度传感器串联第二电阻连接到控制器的第二ADC通道，经过第二ADC通道检测温度AD值，经过IIC通信通道检测湿度AD值，控制器再根据温湿度阻抗线性表就可以获得温度信息和湿度信息。阻抗测试点串联阻抗测试电桥和仪表放大器连接到控制器的第三ADC通道，控制器将第三ADC通道的AD值转换推算得到凝胶阻抗信息。气压传感器连接到控制器的串口通信通道，气压传感器将气压的变化转换成电信号，电信号放大之后，经过AD转换把模拟信号变成数字信号，最后通过串口通信传送到控制器，控制器与显示屏通过SPI通信，把除颤电极片参数显示出来。

在本发明的一些实施例中，温度传感器采用热敏电阻，热敏电阻内置于环境容器内或者检测模块上，以提高温度监测的准确性。

应当理解的是，由于孤岛电极片和除颤电极片位于同一个环境容器中，即两者处于相同的环境下，而且孤岛电极片的材质与除颤电极片相同，因此孤岛电极片的内部温度可以等同于除颤电极片的内部温度。

如图3所示，孤岛电极片和/或湿度传感器和/或气压传感器和/或温度传感器安装在环境容器内，优选方案是孤岛电极片、湿度传感器、温度传感器、气压传感器邻近设置，使得孤岛电极片、温度传感器、湿度传感器、和气压传感器完全独立于除颤电极片之外，除颤电极片仅设计除颤放电高压线，接线少且电极片更轻薄，而且由于除颤电极片未附加安装传感器，除颤工作时受到的干扰小，有效提升除颤效果。

如图3所示，除颤仪位于环境容器的外部，检测模块位于环境容器和除颤仪之间，检测线从环境容器内伸出并连接到检测模块上，电极片插头连接除颤电极片和检测模块，检测模块连接孤岛电极片和各个传感器，电极片插头插入除颤仪内部。应当理解的是，本文提到的“连接”可以是有线连接，例如上文记载的各种检测线，也可以是无线连接，本发明对连接的具体实现方式作为特殊限制，能够实现能量或者信号传递即可。

在此基础上，孤岛电极片的面积小于除颤电极片，减少孤岛电极片的占用空间，降低生产成本，除颤仪位于环境容器的一侧，孤岛电极片靠近检测模块设置，检测模块在孤岛电极片与除颤仪之间，缩短孤岛电极片与检测模块之间的检测线长度。

实施例三，本发明实施例三还提出了具有上述除颤电极片组件的除颤设备，该除颤设备包括除颤仪、除颤设备，除颤仪内部有除颤仪的控制器，除颤仪控制器通过检测模块实时获取除颤电极片的温度、湿度、包装密封性、阻抗数据，并对除颤电极片的有效性、损耗做出判断；检测模块的控制器也可以实时获取除颤电极片的温度、湿度、包装密封性、阻抗数据，并对除颤电极片的损耗进行估算。再通过检测模块的显示屏，除颤仪显示屏，除颤仪云端联网、语音播报或其他手段通知相关人员。

实施例四，本发明实施例四还提出了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有控制程序，所述控制程序被检测模块执行时，使得所述检测模块执行如本发明实施例一所述除颤电极片损耗估算方法的步骤。

上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种除颤电极片损耗估算方法，其特征在于，所述损耗估算方法包含以下步骤：

S100、设置用于进行凝胶材料电化学衰减估计的环境容器，该环境容器中配备用于观测湿度、气压序列的湿度传感器、气压传感器，并确定以环境变量和激活能失效机理变量作为凝胶材料电化学衰减估计的隐含气密性相关参数对除颤电极片损耗进行估算；

S200、建立隐马尔可夫模型，使用隐马尔可夫模型建立在观测的湿度、气压序列下的隐含气密性相关参数的状态转移过程，其中使用湿度、气压序列的观测值作为隐马尔可夫链的观测矢量并定义为湿度气压观测序列合集，使用隐含气密性相关参数作为隐马尔可夫链的隐状态矢量并定义为气密性隐状态序列；

S300、对隐马尔可夫模型进行学习，采集多组湿度气压观测序列来对模型参数进行调整，其中将各组湿度气压观测序列下获得最优的模型参数集合来做为确定模型参数；

S400、对隐马尔可夫模型解码并对除颤电极片损耗进行估算，使用设备时根据前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列以及确定模型参数进行解码，来获得当前对应气密性隐状态序列的隐含气密性相关参数，并以该隐含气密性相关参数对应的环境变量和激活能失效机理变量来估算凝胶材料的寿命度量，最终获得估算的当前除颤电极片损耗数值并显示。

2.根据权利要求1所述的除颤电极片损耗估算方法，其特征在于：在步骤S100中，该环境容器中还配备用于观测温度数值的温度传感器，在步骤S400中，结合温度数值对除颤电极片损耗数值进行估算。

3.根据权利要求2所述的除颤电极片损耗估算方法，其特征在于，采用以下反应公式来对以凝胶材料激活能损失为主的电极片寿命损耗进行估计：

；式中，F表示为凝胶材料的化学反应率，除颤电极片的寿命可以凝胶材料的化学反应率都倒数进行计算，即1/F；C表示为环境变量；e表示为自然对数底；E表示为激活能失效机理变量；kB为波兹曼常数；M表示为温度。

4.根据权利要求3所述的除颤电极片损耗估算方法，其特征在于，在步骤S200中，包含以下步骤：

S210、定义隐马尔可夫模型中的各元组，各元组包括湿度气压观测序列集合、隐状态集合、状态概率矩阵、发射概率矩阵、初始概率矩阵；

S220、建立隐马尔可夫模型，建立与状态概率矩阵、发射概率矩阵、初始概率矩阵相关的隐马尔可夫模型；

S230、进行隐马尔可夫过程表示，隐马尔可夫过程表示为湿度气压观测序列在隐马尔可夫模型下的输出概率，即在隐马尔可夫模型下湿度气压观测序列和气密性隐含状态表示同时发生的联合概率。

5.根据权利要求4所述的除颤电极片损耗估算方法，其特征在于：

在步骤S200中，包含以下步骤：

S210、定义隐马尔可夫模型中的各元组：

S211、定义湿度气压观测序列集合，将定时测量的湿度时序序列、气压时序序列的湿度气压观测序列作为隐马尔可夫链的观测矢量并定义湿度气压观测序列集合，T表示为设备工作时湿度传感器、气压传感器定时启动进行测量的周期，t时刻的测量气压和湿度的观测值为/>；

S212、定义隐状态集合，将气密性隐含状态表示作为马尔科夫链的气密性隐状态序列Q，并且定义气密性隐状态序列表示为，则反应公式中t时刻的隐含气密性相关参数的隐表示为/>；

S213、定义状态概率矩阵：对于气密性隐状态的在不同时刻下的状态转移集合，表示为状态概率矩阵A，其中状态概率矩阵A的各元素表示状态i至状态j的转移概率；

S214、定义发射概率矩阵：对于在气密性隐状态下的产生的可能湿度、气压测量值的集合，表示为发射概率矩阵B，其中发射概率矩阵B的各元素表示从隐状态/>发射至观测状态的发射概率；

S215、定义初始概率矩阵：对于出厂气密性初始化隐状态表达，表示为初始概率矩阵，其中矩阵中的各元素/>表示隐状态/>的初始概率，即出厂概率分布；

S220、建立隐马尔可夫模型，建立的隐马尔可夫模型为；

S230、进行隐马尔可夫过程表示，隐马尔可夫过程表示为湿度气压观测序列在模型的输出概率，/>为在模型/>下湿度气压观测序列/>和气密性隐状态序列同时发生的联合概率，其公式如下：

；

对于固定的隐含状态，得到湿度气压观测序列/>的概率为/>。

6.根据权利要求5所述的除颤电极片损耗估算方法，其特征在于：

在步骤S300的对隐马尔可夫模型进行学习中，采用以下步骤：

S310、采集组湿度气压观测序列/>，其中/>表示第/>组湿度气压观测序列；

S320、获得第组湿度气压观测序列O^k下联合概率的值最大的模型参数并定义为最优；

S330、利用K组湿度气压观测序列训练，获得在给定的湿度气压观测序列O下最优的参数集合；

S340、通过调整，使得模型下湿度气压观测序列O和气密性隐状态序列同时发生的联合概率最大，将各组湿度气压观测序列下获得最优的模型参数做为确定模型参数。

7.根据权利要求6所述的除颤电极片损耗估算方法，其特征在于：

在步骤S400的获得与之对应的隐含气密性相关参数的气密性隐含状态表示的参数中，采用以下步骤：

S410、在确定模型参数中，定义为t时刻沿一条路径/>产生/>的最大概率；

S420、初始化；

S430、计算下个路径j上前一时刻湿度、气压序列所对应的湿度气压观测序列下的结果;

S440、取步骤S430路径中的最大值作为输出结果：，/>即为在气密性影响下的其环境变量C与激活能失效机理变量E的隐状态表示的参数。

8.一种除颤电极片组件，用于智能显示除颤电极片损耗，其特征在于，该组件包括环境容器、除颤电极片、孤岛电极片、检测模块，所述除颤电极片、孤岛电极片置于环境容器内，所述检测模块包括置于环境容器中的湿度传感器、气压传感器以及温度传感器，所述检测模块通过湿度传感器、气压传感器以及温度传感器获得的参数来根据权利要求1至7任一项所述的除颤电极片损耗估算方法来对除颤电极片的损耗进行估算，并将估算结果通过显示模块进行显示。

9.根据权利要求8所述的除颤电极片组件，其特征在于：所述检测模块包含控制器，所述湿度传感器经过数据处理模块连接到所述控制器，所述温度传感器串联电阻分压模块连接到所述控制器，所述气压传感器连接到所述控制器。

10.根据权利要求9所述的除颤电极片组件，其特征在于：所述孤岛电极片包含材质与除颤电极片相同的两个测试片，两个测试片的除颤层对位叠合，两个测试片的阻抗测试点连接检测模块，以形成用于接入直流电的阻抗检测回路。

11.一种除颤设备，其特征在于：该除颤设备包括权利要求8所述的除颤电极片组件，以及与该除颤电极片组件电性连接的除颤仪。

12.根据权利要求11所述的除颤设备，其特征在于：所述显示模块设于检测模块、除颤仪、施救者移动端或急救平台端的至少一者上。

13.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有控制程序，所述控制程序被检测模块执行时，使得所述检测模块执行如权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。