一种体外反搏装置的自适应调节系统的制作方法

本发明涉及医疗设备，尤其涉及一种体外反搏装置的自适应调节系统。

背景技术：

1、在医疗设备和治疗技术的发展中，自适应调节系统是一种高度先进的技术，旨在实时监测患者的生理状态，并根据监测到的数据自动调整治疗参数，以达到最佳的治疗效果。这种系统特别适用于需要精密控制和个性化治疗方案的医疗领域，如心脏疾病治疗、呼吸支持设备、血糖管理系统等。自适应调节系统通过集成传感器、数据处理单元和反馈控制机制，能够对患者的即时需求作出响应，优化治疗过程。

2、然而，现有的监测设备往往受限于传感器的精度和算法的局限性，无法提供足够精确的数据以支持精细化的自适应调节；在数据采集、处理到执行调节指令的过程中，存在延迟，这在需要即时反应的医疗场景中导致治疗效果不佳；尽管移动医疗设备的发展提高了便携性，但高能耗仍限制了设备长时间运行的能力，影响连续监测和治疗的可行性；许多现有系统在遇到复杂的生理状态变化时，其自适应调节能力受限，不能精确调整治疗参数以适应患者的即时需求；现有技术在遇到患者生理状态变化时，无法实时自适应调节，影响治疗效果和患者的舒适度。

3、因此，急需一种体外反搏装置的自适应调节系统。

技术实现思路

1、本发明提供一种体外反搏装置的自适应调节系统，以解决现有技术中存在的上述问题。

2、为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种体外反搏装置的自适应调节系统，包括：

4、数据采集单元，用于基于实时监测技术，采集患者的生理参数，并对生理参数进行校准与实时监测，其中，生理参数包括血氧、心电和气压数据；

5、数据处理单元，用于对生理参数采用卡尔曼滤波技术进行数据融合处理，通过低功耗蓝牙无线技术将处理后的生理参数传输到电脑端；

6、数据分析单元，用于电脑端接收到生理参数后，运用机器学习算法对生理参数进行分析，提取血氧和心电的特征信息，计算出对应的血氧饱和度和心率值，电脑端基于提取的特征信息和计算结果，下发控制信号；

7、自适应调节单元，用于微处理器接收到控制信号后，通过神经元pid算法进行自适应调节，以实现对体外反搏装置的精准控制。

8、其中，数据采集单元包括：

9、传感模块，用于实时采集患者的血氧饱和度、心电信号和气压数据；

10、数据校准模块，用于采用32位微处理器，对传感模块采集到的数据进行初步校准，包括信号放大、滤波和去噪，以确保数据的准确性和可靠性；

11、实时监测模块，用于基于微处理器分析校准后的数据，包括心率计算、血氧饱和度分析和气罐压强变化对生理状态的影响评估。

12、其中，数据处理单元包括：

13、数据融合处理模块，用于通过卡尔曼滤波算法，结合实时采集的生理参数数据和模型预测，优化生理参数的估计值，基于估计值，动态调整滤波参数，对生理参数数据进行融合处理；

14、无线传输模块，用于利用低功耗蓝牙技术，负责将处理后的生理参数数据无线传输到电脑端。

15、其中，运用机器学习算法对生理参数进行分析，包括：

16、电脑端接收到来自生理监测设备的生理参数数据，运用预设的机器学习算法对生理参数数据进行分析处理，其中，该机器学习算法经训练识别并提取血氧信号和心电信号的关键特征信息，特征信息包括信号的波形、频率、幅度；

17、基于所提取的特征信息，计算对应的血氧饱和度和心率值，电脑端基于提取的特征信息和计算出的血氧饱和度及心率值，制定下发控制信号的策略，该策略包括评估血氧饱和度和心率值是否在正常范围内，以及是否需要采取措施调整监测设备的工作状态或向用户发出健康建议或警告；

18、根据制定的策略，电脑端下发控制信号至生理监测设备或直接通知用户，控制信号或通知的内容包括调整监测频率、提示用户进行对应活动或就医建议。

19、其中，通过神经元pid算法进行自适应调节，包括：

20、获取微处理器接收控制信号的执行阶段；

21、当微处理器接收到控制信号时，识别该控制信号作为第一触发执行阶段；

22、获取与第一触发执行阶段相关的神经元pid算法处理策略，该策略包括：参数自适应调整机制；

23、当微处理器的执行阶段与第一触发执行阶段一致时，将对应的神经元pid算法处理策略作为第二触发执行阶段；

24、获取第二触发执行阶段对应的自适应调节策略，基于该策略，通过神经元pid算法对体外反搏装置的控制参数进行自适应调节；

25、获取第二触发执行阶段对应的控制参数标准库，将自适应调节后的控制参数与控制参数标准库中的标准控制参数进行匹配，若匹配不符合，将匹配不符合的控制参数作为待调整控制参数；

26、获取待调整控制参数对应的调节策略和异常确认策略；

27、基于调节策略，对待调整控制参数进行再次自适应调节，确保与标准控制参数匹配；

28、基于异常确认策略，根据再次自适应调节的结果，进行异常确认；

29、若确认成功，获取体外反搏装置控制的精准调节项，确保在实际应用中达到预期的控制效果。

30、其中，传感模块，包括高精度血氧饱和度传感器、心电图传感器和气压传感器；

31、高精度血氧饱和度传感器采用双波长光源，通过红外和红光的吸收比率变化来测量血氧饱和度；

32、心电图传感器采用高灵敏度电极，捕捉心脏电活动产生的微小电信号；

33、气压传感器用于检测气罐压强变化，以评估气罐压强变化对患者生理状态的影响。

34、其中，对生理参数数据进行融合处理，包括：

35、对生理参数数据应用卡尔曼滤波算法，去除噪声和平滑数据，得到多种类型的优化后生理参数估计值；

36、构建基于卡尔曼滤波算法的动态调整模型，根据实时采集的生理参数数据和先前的估计值，动态调整滤波参数，以适应生理参数的变化特性；

37、将优化后的生理参数估计值作为输入，利用动态调整的滤波参数，对生理参数数据进行进一步的融合处理，以提高参数估计的准确性和可靠性。

38、其中，对生理参数数据应用卡尔曼滤波算法，包括：

39、对于心电和气压参数数据，分别应用卡尔曼滤波算法，根据实时数据和历史数据的变化趋势，调整估计值，以减少偶发性噪声的影响；

40、对于血氧饱和度参数数据，应用卡尔曼滤波算法，利用实时测量数据和模型预测值，优化估计结果，以应对生理状态的快速变化。

41、其中，构建基于卡尔曼滤波算法的动态调整模型，包括：

42、利用实时采集的生理参数数据和先前的估计值，评估滤波参数的当前效能，根据评估结果，动态调整滤波参数，以反映生理参数的实际变化情况。

43、其中，电脑端接收到来自生理监测设备的生理参数数据，包括：

44、通过电脑端的显示屏幕显示计算结果、数据波形和健康预测的信息，实现数据可视化。

45、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

46、一种体外反搏装置的自适应调节系统，包括：数据采集单元，用于基于实时监测技术，采集患者的生理参数，并对生理参数进行校准与实时监测，其中，生理参数包括血氧、心电和气压数据；数据处理单元，用于对生理参数采用卡尔曼滤波技术进行数据融合处理，通过低功耗蓝牙无线技术将处理后的生理参数传输到电脑端；数据分析单元，用于电脑端接收到生理参数后，运用机器学习算法对生理参数进行分析，提取血氧和心电的特征信息，计算出对应的血氧饱和度和心率值，电脑端基于提取的特征信息和计算结果，下发控制信号；自适应调节单元，用于微处理器接收到控制信号后，通过神经元pid算法进行自适应调节，以实现对体外反搏装置的精准控制。

47、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

48、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。