一种肿瘤放疗护理用多功能喂药装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术属于肿瘤放疗护理技术领域，公开了一种肿瘤放疗护理用多功能喂药装置及方法，肿瘤放疗护理用多功能喂药装置包括：视频采集模块、时间设定模块、水温采集模块、主控模块、送药模块、送水模块、肿瘤判别模块、肿瘤预测模块、显示模块。本发明专利技术通过肿瘤判别模块能够大致排除来自自体荧光物质的荧光的影响，与以往相比能准确地进行肿瘤部位的判别；同时，通过肿瘤预测模块根据收集不同类型恶性肿瘤患者的历史肿瘤数据建立数据库，进而建立比例风险函数，再对受检测者的数据进行转换和缺失值填充，然后将填充后的数值代入比例风险函数中，建立肿瘤预测的模型，可以较准确的进行肿瘤的预测，满足用户的使用需求。

A multifunctional device and method for tumor radiotherapy and nursing

【技术实现步骤摘要】
一种肿瘤放疗护理用多功能喂药装置及方法
本专利技术属于肿瘤放疗护理
，尤其涉及一种肿瘤放疗护理用多功能喂药装置及方法。
技术介绍
肿瘤放射治疗是利用放射线治疗肿瘤的一种局部治疗方法。放射线包括放射性同位素产生的α、β、γ射线和各类x射线治疗机或加速器产生的x射线、电子线、质子束及其他粒子束等。大约70％的癌症患者在治疗癌症的过程中需要用放射治疗，约有40％的癌症可以用放疗根治。放射治疗在肿瘤治疗中的作用和地位日益突出，已成为治疗恶性肿瘤的主要手段之一。然而，现有肿瘤放疗护理用多功能喂药装置不能对肿瘤部位进行准确判别，降低了手术的成功率；同时现有肿瘤放疗护理用多功能喂药装置不能准确对肿瘤进行预测，无法医护人员提供相应的数据支持。综上所述，现有技术存在的问题是：现有肿瘤放疗护理用多功能喂药装置不能对肿瘤部位进行准确判别，降低了手术的成功率；同时现有肿瘤放疗护理用多功能喂药装置不能准确对肿瘤进行预测，无法医护人员提供相应的数据支持。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种肿瘤放疗护理用多功能喂药装置及方法。本专利技术是这样实现的，一种肿瘤放疗护理用多功能喂药方法，包括：步骤一，视频采集模块通过摄像器采集肿瘤患者视频，水温采集模块通过温度传感器采集水温数据；步骤二，根据采集的数据，主控模块进行处理；主控模块控制肿瘤判别模块通过判别程序对患者肿瘤部位进行判定，并通过医疗设备将所述激励光向所述检体照射而对所述卟啉类进行激励；步骤三，取得与所述检体发出的荧光中的经由滤光器Fc接受到的光Lc的强度分布对应的图像数据Ic，所述滤光器Fc使包含所述卟啉类发出的荧光的波长带的一部分在内的波长带λc的光透过；步骤四，取得与所述检体发出的荧光中的经由滤光器Fsi(i＝1,2,…,n)接受到的光Lsi(i＝1,2,…,n)的强度分布对应的图像数据Isi(i＝1,2,…,n)，所述滤光器Fsi(i＝1,2,…,n)使包含n个种类的所述自体荧光物质发出的荧光的波长带的一部分在内的波长带λsi(i＝1,2,…,n)的光透过；步骤五，基于在所述步骤三及四中得到的图像数据Ic及图像数据Isi(i＝1,2,…,n)，根据下述式(1)生成与所述检体发出的荧光中的所述卟啉类发出的荧光的强度分布对应的图像数据Ip，在式(1)中，Ac及Ai(i＝1,2,…,n)都为系数；根据下述(2)式生成与所述检体发出的荧光中的所述卟啉类发出的荧光的强度分布对应的图像数据Ip，在式(2)中，A0为系数。步骤六，步骤五获取图像数据Ic及图像数据Isi后，肿瘤预测模块通过预测程序对患者进行肿瘤预测；步骤七，根据步骤一～步骤六采集的数据，主控模块控制时间设定模块通过时间表设定喂药时间；送药模块通过送药机构对肿瘤患者送药操作，送水模块通过送水机构对肿瘤患者送水操作；步骤八，显示模块通过显示器显示采集的患者视频、设定喂药时间、水温数据、肿瘤位置判别结果、肿瘤预测结果；进一步，所述步骤一中，视频采集模块对肿瘤患者视频去噪的过程为：设定一个像素中心点，根据形像素中心点，确定一个圆形邻域；提取各个领域中的灰度值，并且对灰度值进行排序；取中间灰度值为中心像素灰度的新值；将圆形邻域设定为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。进一步，所述步骤一中，水温采集模块数据去噪的过程为：根据温度传感器采集的数据，建立相应的数据测试样本，并且设定一个权值；在测试样本中随机取出训练数据，将训练数据输入到BP网络中；计算BP网络中各个节点的输出值，直至输出层；同时求出各个网络层中各分量中的误差，若误差满足要求，计算停止；若误差超出范围，计算进行持续，将噪声去除。进一步，所述步骤三中利用的所述滤光器Fc及在所述步骤四中利用的所述滤光器Fsi(i＝1,2,…,n)由取得所述卟啉类发出的荧光的强度时的标准推定误差成为最小的滤光器的组合构成。进一步，所述步骤五中，基于得到的所述图像数据Ip进行肿瘤部位与非肿瘤部位的判别。进一步，所述步骤六中，肿瘤预测模块预测方法如下：1)通过构建程序对各种不同类型的恶性肿瘤患者进行历史肿瘤数据采集，建立肿瘤数据库，历史肿瘤数据在建立肿瘤数据库需要删除明显特殊的数据；2)根据肿瘤数据库通过卡尔曼滤波器、有限元和神经网络算法建立用于描述患者与死亡概率之间的比例风险函数，对不同的历史肿瘤数据设定不同的影响因子，各种影响因子的和为1；3)获取受检测者的基因表达数据、生活习惯和CT影像，对受检测者的数据进行转换，得到转换后的新检测样本数据；4)将转换后的新检测样本进行缺失值填充，得到不含缺失值的检测样本数据；5)将不含缺失值的检测样本数据代入比例风险函数中，得到肿瘤预测的风险数值，该数值越接近1风险越大，该数值越接近0风险越小。进一步，所述步骤1)中历史肿瘤数据包括患者的肿瘤基因表达数据、生活习惯、肿瘤位置、CT影像、穿刺活检的病理检查数据、患者的患者从发病到死亡的时间、生存或死亡数据。进一步，所述步骤3)受检测者的数据映射到矩阵形式，然后采用拉普拉斯变换，得到新检测样本数据。本专利技术额另一目的在于提供一种实施肿瘤放疗护理用多功能喂药装置包括：视频采集模块、时间设定模块、水温采集模块、主控模块、送药模块、送水模块、肿瘤判别模块、肿瘤预测模块、显示模块；视频采集模块，与主控模块连接，用于通过摄像器采集肿瘤患者视频；视频采集模块对肿瘤患者视频去噪的过程为：设定一个像素中心点，根据形像素中心点，确定一个圆形邻域；提取各个领域中的灰度值，并且对灰度值进行排序；取中间灰度值为中心像素灰度的新值；将圆形邻域设定为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理；时间设定模块，与主控模块连接，用于通过时间表设定喂药时间；水温采集模块，与主控模块连接，用于通过温度传感器采集水温数据；水温采集模块数据去噪的过程为：根据温度传感器采集的数据，建立相应的数据测试样本，并且设定一个权值；在测试样本中随机取出训练数据，将训练数据输入到BP网络中；计算BP网络中各个节点的输出值，直至输出层；同时求出各个网络层中各分量中的误差，若误差满足要求，计算停止；若误差超出范围，计算进行持续，将噪声去除；主控模块，与视频采集模块、时间设定模块、水温采集模块、送药模块、送水模块、肿瘤判别模块、肿瘤预测模块、显示模块连接，用于通过主控器控制各个模块正常工作；送药模块，与主控模块连接，用于通过送药机构对肿瘤患者送药操作；送水模块，与主控模块连接，用于通过送水机构对肿瘤患者送水操作；肿瘤判别模块，与主控模块连接，用于通过判别程序对患者肿瘤部位进行判定；肿瘤判别模块判别方法如下：通过医疗设备将所述激励光向所述检体照射而对所述卟啉类进行激励；取得与所述检体发出的荧光中的经由滤光器Fc接受到的光Lc的强度分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种肿瘤放疗护理用多功能喂药方法，其特征在于，所述肿瘤放疗护理用多功能喂药方法包括：/n步骤一，视频采集模块通过摄像器采集肿瘤患者视频，水温采集模块通过温度传感器采集水温数据；/n步骤二，根据采集的数据，主控模块进行处理；主控模块控制肿瘤判别模块通过判别程序对患者肿瘤部位进行判定，并通过医疗设备将所述激励光向所述检体照射而对所述卟啉类进行激励；/n步骤三，取得与所述检体发出的荧光中的经由滤光器F

【技术特征摘要】
1.一种肿瘤放疗护理用多功能喂药方法，其特征在于，所述肿瘤放疗护理用多功能喂药方法包括：
步骤一，视频采集模块通过摄像器采集肿瘤患者视频，水温采集模块通过温度传感器采集水温数据；
步骤二，根据采集的数据，主控模块进行处理；主控模块控制肿瘤判别模块通过判别程序对患者肿瘤部位进行判定，并通过医疗设备将所述激励光向所述检体照射而对所述卟啉类进行激励；
步骤三，取得与所述检体发出的荧光中的经由滤光器Fc接受到的光Lc的强度分布对应的图像数据Ic，所述滤光器Fc使包含所述卟啉类发出的荧光的波长带的一部分在内的波长带λc的光透过；
步骤四，取得与所述检体发出的荧光中的经由滤光器Fsi(i＝1,2,…,n)接受到的光Lsi(i＝1,2,…,n)的强度分布对应的图像数据Isi(i＝1,2,…,n)，所述滤光器Fsi(i＝1,2,…,n)使包含n个种类的所述自体荧光物质发出的荧光的波长带的一部分在内的波长带λsi(i＝1,2,…,n)的光透过；
步骤五，基于在所述步骤三及四中得到的图像数据Ic及图像数据Isi(i＝1,2,…,n)，根据下述式(1)生成与所述检体发出的荧光中的所述卟啉类发出的荧光的强度分布对应的图像数据Ip，



在式(1)中，Ac及Ai(i＝1,2,…,n)都为系数；
根据下述(2)式生成与所述检体发出的荧光中的所述卟啉类发出的荧光的强度分布对应的图像数据Ip，



在式(2)中，A0为系数。
步骤六，步骤五获取图像数据Ic及图像数据Isi后，肿瘤预测模块通过预测程序对患者进行肿瘤预测；
步骤七，根据步骤一～步骤六采集的数据，主控模块控制时间设定模块通过时间表设定喂药时间；送药模块通过送药机构对肿瘤患者送药操作，送水模块通过送水机构对肿瘤患者送水操作；
步骤八，显示模块通过显示器显示采集的患者视频、设定喂药时间、水温数据、肿瘤位置判别结果、肿瘤预测结果；


2.如权利要求1所述的肿瘤放疗护理用多功能喂药方法，其特征在于，所述步骤一中，视频采集模块对肿瘤患者视频去噪的过程为：
设定一个像素中心点，根据形像素中心点，确定一个圆形邻域；
提取各个领域中的灰度值，并且对灰度值进行排序；取中间灰度值为中心像素灰度的新值；
将圆形邻域设定为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。


3.如权利要求1所述的肿瘤放疗护理用多功能喂药方法，其特征在于，所述步骤一中，水温采集模块数据去噪的过程为：
根据温度传感器采集的数据，建立相应的数据测试样本，并且设定一个权值；
在测试样本中随机取出训练数据，将训练数据输入到BP网络中；计算BP网络中各个节点的输出值，直至输出层；
同时求出各个网络层中各分量中的误差，若误差满足要求，计算停止；若误差超出范围，计算进行持续，将噪声去除。


4.如权利要求1所述的肿瘤放疗护理用多功能喂药方法，其特征在于，所述步骤三中利用的所述滤光器Fc及在所述步骤四中利用的所述滤光器Fsi(i＝1,2,…,n)由取得所述卟啉类发出的荧光的强度时的标准推定误差成为最小的滤光器的组合构成。


5.如权利要求1所述的肿瘤放疗护理用多功能喂药方法，其特征在于，所述步骤五中，基于得到的所述图像数据Ip进行肿瘤部位与非肿瘤部位的判别。


6.如权利要求1所述的肿瘤放疗护理用多功能喂药方法，其特征在于，所述步骤六中，肿瘤预测模块预测方法如下：
1)通过构建程序对各种不同类型的恶性肿瘤患者进行历史肿瘤数据采集，建立肿瘤数据库，历史肿瘤数据在建立肿瘤数据库需要删除明显特殊的数据；
2)根据肿瘤数据库通过卡尔曼滤波器、有限元和神经网络算法建立用于描述患者与死亡概率之间的比例风险函数，对不同的历史肿瘤数据设定不同的影响因子，各种影响因子的和为1；
3)获取受检测者的基因表达数据、生活习惯和CT影像，对受检测者的数据进行转换，得到转换后的新检测样本数据；
4)将转换后的新检测样本进行缺失值填充，得到不含缺失值的检...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁彩玲，朱保静，
申请(专利权)人：青岛市城阳区人民医院，
类型：发明
国别省市：山东;37