皮肤拉紧辅助装置制造方法及图纸

本申请涉及智能控制领域，其具体地公开了一种皮肤拉紧辅助装置，其通过基于患者的皮肤张紧状态特征来自适应地调控伺服电机驱动吸附组件的工作。这样，能够智能地根据患者的实际皮肤张紧状态情况来进行伺服电机驱动吸附组件的自适应控制，以提高穿刺的质量。以提高穿刺的质量。以提高穿刺的质量。

【技术实现步骤摘要】
皮肤拉紧辅助装置


[0001]本申请涉及智能控制领域，且更为具体地，涉及一种皮肤拉紧辅助装置。

技术介绍

[0002]胸腔穿刺是指用消毒过的针刺经皮肤、肋间组织、壁层胸膜穿刺进入胸膜腔的操作，在肺科的临床工作中，胸腔穿刺是一个比较常见，又是方便简易的一种诊断和治疗方法，在进行胸腔穿刺的时候，需要把皮肤拉紧，便于插入针刺。
[0003]现有的穿刺用皮肤拉紧装置，结构复杂，不易操作，而且在对患者皮肤拉紧后需要人员进行扶持，不仅浪费人力，而且拉紧的设备和扶持人员还会对穿刺医护人员的视野造成遮挡，存在安全隐患。
[0004]针对上述技术问题，中国专利CN 113729986公开了一种呼吸科胸腔腔穿刺皮肤拉紧装置，其包括用于对患者的皮肤进行快速吸附的吸附组件、用于通过吸附组件带动患者的皮肤进行扩张，进而将患者皮肤拉紧的扩张机构以及用于对扩张机构的张角进行调节及锁定的驱动锁定机构。这样，通过驱动锁定机构对扩张机构进行扩张后的锁定，避免在医护人员在穿刺时，因扩张机构收缩导致皮肤出现松弛的现象发生，提高穿刺的成功率。
[0005]在上述设备的实际运行中，发现医护人员在通过旋转手柄来驱动吸附组件从而带动患者的皮肤进行扩张时，往往会驱动过度或者驱动不足。这里驱动过度指的是将皮肤拉得过于紧，导致患者在穿刺时产生额外的疼痛和损伤，而驱动不足指的是没有将皮肤完全拉紧，这回导致在穿刺时皮肤发生松弛，而影响穿刺质量。
[0006]因此，期待一种优化的皮肤拉紧辅助装置。

技术实现思路

[0007]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种皮肤拉紧辅助装置，其通过基于患者的皮肤张紧状态特征来自适应地调控伺服电机驱动吸附组件的工作。这样，能够智能地根据患者的实际皮肤张紧状态情况来进行伺服电机驱动吸附组件的自适应控制，以提高穿刺的质量。
[0008]根据本申请的一个方面，提供了一种皮肤拉紧辅助装置，其包括：
[0009]数据监控与采集模块，用于获取伺服电机在预定时间段的驱动电压信号以及由摄像头采集的所述预定时间段的皮肤张紧状态监控视频；
[0010]驱动特征提取模块，用于将所述预定时间段的驱动电压信号的波形图通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到驱动电压特征向量；
[0011]采样模块，用于对所述预定时间段的皮肤张紧状态监控视频进行采样处理以得到多个皮肤张紧状态监控关键帧；
[0012]皮肤浅层纹理提取模块，用于提取所述多个皮肤张紧状态监控关键帧中各个皮肤张紧状态监控关键帧的方向梯度直方图以得到多个方向梯度直方图；
[0013]皮肤纹理特征提取模块，用于将所述多个方向梯度直方图中各个方向梯度直方图
分别通过金字塔网络以得到多个皮肤纹理状态特征图；
[0014]皮肤纹理变化特征提取模块，用于将所述多个皮肤纹理状态特征图通过使用可分离卷积核的第二卷积神经网络模型以得到皮肤纹理状态变化特征图；
[0015]降维模块，用于对所述皮肤纹理状态变化特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行全局均值处理以得到皮肤纹理状态变化特征向量；
[0016]响应性估计模块，用于计算所述驱动电压特征向量相对于所述皮肤纹理状态变化特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵；
[0017]特征分布校正模块，用于对所述分类特征矩阵的特征分布进行局部异常校正以得到校正后分类特征矩阵；以及
[0018]控制结果生成模块，用于将所述校正后分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否停止伺服电机的驱动。
[0019]在上述皮肤拉紧辅助装置中，所述驱动特征提取模块，进一步用于：使用所述作为过滤器的第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到池化特征图；以及，对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述作为过滤器的第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述驱动电压特征向量，所述作为过滤器的第一卷积神经网络的第一层的输入为所述预定时间段的驱动电压信号的波形图。
[0020]在上述皮肤拉紧辅助装置中，所述采样模块，进一步用于以预定采样频率从所述预定时间段的皮肤张紧状态监控视频提取所述多个皮肤张紧状态监控关键帧。
[0021]在上述皮肤拉紧辅助装置中，所述皮肤纹理特征提取模块，包括：特征图提取单元，用于从所述金字塔网络的各层提取多个特征图；特征图尺度校正单元，用于通过线性变换将所述多个特征图调整为同一尺度；以及，特征图融合单元，用于将所述多个特征图进行级联以得到所述皮肤纹理状态特征图。
[0022]在上述皮肤拉紧辅助装置中，所述皮肤纹理变化特征提取模块，包括：特征图排列单元，用于将所述多个皮肤纹理状态特征图沿着通道维度进行级联以得到三维特征张量；可分离卷积编码单元，用于使用所述第二卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行基于所述可分离卷积核的卷积处理、池化处理和非线性激活处理以由所述第二卷积神经网络模型的最后一层输出所述皮肤纹理状态变化特征图。
[0023]在上述皮肤拉紧辅助装置中，所述响应性估计模块，包括：以如下公式计算所述驱动电压特征向量相对于所述皮肤纹理状态变化特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵；
[0024]其中，所述公式为：
[0025]V2＝M*V1[0026]其中V2表示所述驱动电压特征向量，V1表示所述皮肤纹理状态变化特征向量，M表示所述分类特征矩阵。
[0027]在上述皮肤拉紧辅助装置中，所述特征分布校正模块，进一步用于：以如下公式对所述分类特征矩阵的特征分布进行局部异常校正以得到所述校正后分类特征矩阵；
[0028]其中，所述公式为：
[0029][0030]其中m
i,j
表示所述分类特征矩阵的第(i,j)位置的特征值，m
i,j
′
表示所述校正后分类特征矩阵的第(i,j)位置的特征值,log是以2为底的对数函数值。
[0031]在上述皮肤拉紧辅助装置中，所述控制结果生成模块，包括：展开单元，用于将所述校正后分类特征矩阵基于行向量或列向量展开为分类特征向量；全连接编码单元，用于使用所述分类器的多个全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及，分类结果生成单元，用于将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。
[0032]根据本申请的另一方面，提供了一种皮肤拉紧辅助装置的使用方法，其包括：
[0033]获取伺服电机在预定时间段的驱动电压信号以及由摄像头采集的所述预定时间段的皮肤张紧状态监控视频；
[0034]将所述预定时间段的驱动电压信号的波形图通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到驱动电压特征向量；
[0035]对所述预定时间段的皮肤张紧状态监控视频进行采样处理以得到多个皮肤张紧状态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种皮肤拉紧辅助装置，其特征在于，包括：数据监控与采集模块，用于获取伺服电机在预定时间段的驱动电压信号以及由摄像头采集的所述预定时间段的皮肤张紧状态监控视频；驱动特征提取模块，用于将所述预定时间段的驱动电压信号的波形图通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到驱动电压特征向量；采样模块，用于对所述预定时间段的皮肤张紧状态监控视频进行采样处理以得到多个皮肤张紧状态监控关键帧；皮肤浅层纹理提取模块，用于提取所述多个皮肤张紧状态监控关键帧中各个皮肤张紧状态监控关键帧的方向梯度直方图以得到多个方向梯度直方图；皮肤纹理特征提取模块，用于将所述多个方向梯度直方图中各个方向梯度直方图分别通过金字塔网络以得到多个皮肤纹理状态特征图；皮肤纹理变化特征提取模块，用于将所述多个皮肤纹理状态特征图通过使用可分离卷积核的第二卷积神经网络模型以得到皮肤纹理状态变化特征图；降维模块，用于对所述皮肤纹理状态变化特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行全局均值处理以得到皮肤纹理状态变化特征向量；响应性估计模块，用于计算所述驱动电压特征向量相对于所述皮肤纹理状态变化特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵；特征分布校正模块，用于对所述分类特征矩阵的特征分布进行局部异常校正以得到校正后分类特征矩阵；以及控制结果生成模块，用于将所述校正后分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否停止伺服电机的驱动。2.根据权利要求1所述的皮肤拉紧辅助装置，其特征在于，所述驱动特征提取模块，进一步用于：使用所述作为过滤器的第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述作为过滤器的第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述驱动电压特征向量，所述作为过滤器的第一卷积神经网络的第一层的输入为所述预定时间段的驱动电压信号的波形图。3.根据权利要求2所述的皮肤拉紧辅助装置，其特征在于，所述采样模块，进一步用于以预定采样频率从所述预定时间段的皮肤张紧状态监控视频提取所述多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：董利利，
申请(专利权)人：河南省儿童医院郑州儿童医院，
类型：发明
国别省市：