基于人工智能技术的微波无创颅内压连续监测系统和用途技术方案

本发明专利技术提供了基于人工智能技术的微波无创颅内压连续监测系统和用途，属于颅内压监测技术领域，该基于人工智能技术的微波无创颅内压连续监测系统包括信号处理系统和计算机，信号处理系统被配置用于发射第一微波信号和接收返回的第二微波信号并进行滤波处理；计算机被配置包括特征分析模块、智能分析模块、处理模块和影响分析模块；特征分析模块用于对所述第一微波信号和接收反射的第二微波信号进行频率范围的分析，得到相关参数；智能分析模块用于将所述相关参数与第一颅内压值进行训练，得到监测模型；本发明专利技术既能保证第二颅内压值的准确性，又能获得影响第二颅内压值的相关因素，便于科学技术的进步。便于科学技术的进步。便于科学技术的进步。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能技术的微波无创颅内压连续监测系统和用途


[0001]本专利技术属于颅内压监测
，具体而言，涉及基于人工智能技术的微波无创颅内压连续监测系统和用途。

技术介绍

[0002]颅内压是颅脑疾病临床诊断中的一个重要监测指标，准确测量患者的颅内压水平对于治疗具有积极意义。现行颅内压检测是通过脑室内有创性置管，操作困难且风险较大。近年来发展了一些颅内压的无创检测方法，比如：眼内压评估法、生物电阻抗法、经颅多普勒超声检查和耳鼓膜位移法等等，但是这些方法都存在一定的局限性，或者是测量颅内压的准确性不高，或者是会对人体造成一定的伤害，即使这种伤害和有创的方法相比小得多。
[0003]为此，我们希望寻找一种能够准确测定颅内压水平，同时对人体几乎无害的技术。经过调查研究，我们发现微波测量具有辐射小的特点，并且近年来在成像、定位等领域有很多应用，且具有较高的准确性，可以很好地满足我们的要求。同时，瑞典Chalmers大学一研究组利用微波技术成功地对颅内血肿的大小进行了分类以及区分了出血性脑卒中和缺血性脑卒中，为微波技术在医疗监测领域的应用提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人工智能技术的微波无创颅内压连续监测系统，其特征在于，包括：信号处理系统，被配置用于发射第一微波信号和接收返回的第二微波信号并进行滤波处理；计算机，被配置包括：特征分析模块，其用于对所述第一微波信号和接收反射的第二微波信号进行频率范围的分析，得到相关参数；智能分析模块，其用于将所述相关参数与第一颅内压值进行训练，得到监测模型；或将所述相关参数输入所述监测模型进行分析，得到第二颅内压值；处理模块，其用于将所述第二颅内压值与预测区间进行比较根据比较结果执行相应的处理；影响分析模块，其用于根据所述比较结果进行影响因素分析，得到分析结果并输出。2.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的微波无创颅内压连续监测系统，其特征在于，所述第一微波信号的功率为1mW。3.根据权利要求1或2所述的基于人工智能技术的微波无创颅内压连续监测系统，其特征在于，所述第一微波信号的频率范围为0.3～3GHz。4.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的微波无创颅内压连续监测系统，其特征在于，所述信号处理系统，具体包括：信号发射/接收单元，其用于向受测者的头部发射的第一微波信号和接收返回的第二微波信号；增益单元，其用于对所述第一微波信号和所述第二微波信号进行增益放大；滤波单元，其用于识别所述第一微波信号和所述第二微波信号中的杂波，并将所述杂波滤除；信号转化单元，其用于将所述第一微波信号转化为第一数字信号，将所述第二微波信号转换为第二数字信号。5.根据权利要求4所述的基于人工智能技术的微波无创颅内压连续监测系统，其特征在于，所述相关参数包含微波反射参数和传输参数。6.根据权利要求5所述的基于人工智能技术的微波...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛庆岗，郑曙昕，韦石，
申请(专利权)人：郑曙昕韦石，
类型：发明
国别省市：