一种基于人工智能的电动医疗床智能控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的电动医疗床智能控制系统，包括人机交互模块

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的电动医疗床智能控制系统


[0001]本专利技术涉及电动医疗床领域，特别涉及一种基于人工智能的电动医疗床智能控制系统
。

技术介绍

[0002]电动医疗床不仅适用于医疗单位作为
I CU
护理床，而且可作为用于疗养院
、
养老院的家庭护理床
。
[0003]目前，市场上现有的电动医疗床的控制系统的智能化程度低，只能满足基本护理功能，功能简单，且在控制过程中，当医疗床进行屈腿或者起背等动作时，执行机构的运行平稳性较差，导致医疗床舒适性差，使用效果不佳，不利于患者的康复，为此，我们提出一种基于人工智能的电动医疗床智能控制系统
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种基于人工智能的电动医疗床智能控制系统，可以有效解决
技术介绍
中的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0006]一种基于人工智能的电动医疗床智能控制系统，包括人机交互模块
、
执行机构
、
数据采集模块
、
数据处理模块
、
评估模块
、
专家控制模块
、
驱动模块
、
能源供给模块；
[0007]所述人机交互模块用于患者或医护人员通过采用触摸
、
语音
、
指定行为或动作中的至少一种方式对医疗床下达控制指令；
[0008]所述数据采集模块用于采集电动医疗床运行过程中医疗床背板的运行数据以及患者的脚
、
腿
、
臀部及背部区域的受力数据，所述运行数据包括医疗床背板的转角值；
[0009]所述数据处理模块根据采集的运行数据构建电动医疗床参数化运动模型，并根据构建的运动模型计算
t
时刻时医疗床背板的角加速度值的最大值，其中，运动模型的表达式为：
[0010]σ
i
＝
f(
θ
i
,l
i
,t)
[0011]其中
,i
＝
1,2,3
，
...
，
n
；
σ
i
为
t
时刻时第
i
段医疗床背板的角加速度值，
θ
j
为
t
时刻时第
i
段医疗床背板的转角值，
l
j
为第
i
段医疗床背板的长度值；
[0012]所述评估模块根据采集的受力数据和医疗床背板的角加速度值的计算结果构建评估模型，对患者使用过程中的舒适度进行评估，获取舒适度的量化评估结果，其中，评估模型的表达式为：
[0013][0014]其中，
S(t)
为患者使用过程中
t
时刻时舒适度值；
σ
i
max
为固定时间间隔内医疗床背板的角加速度值的最大值；
Δ
Fmax
为固定时间间隔内患者的脚
、
腿
、
臀部及背部区域中的受力值变化量的最大值；
α
、
β
为权重系数；
max[F
jt
‑
F
jt
’
]为取
F
jt
‑
F
jt
’
中的最大值，
F
jt
为
t
时刻时患者的脚
、
腿
、
臀部及背部中任一区域的受力值；
F
jt
’
为与
t
时刻相距固定时间间隔时患者的脚
、
腿
、
臀部及背部中对应区域的受力值；
[0015]所述专家控制模块通过对患者使用过程中的舒适度评估结果进行分析，并根据分析结果生成控制策略；
[0016]响应专家控制模块生成的控制策略，所述驱动模块生成控制指令信号；
[0017]响应驱动模块生成的控制指令信号，所述执行机构带动医疗床背板进行动作，促使医疗床完成包括屈腿
、
起背
、
翻身中至少一项动作内容；
[0018]所述能源供给模块用于给所述系统中的所有用电单元提供电力资源
。
[0019]进一步的，所述舒适度评估结果的分析包括以下步骤：
[0020]步骤一，获取患者使用过程中
t
时刻时舒适度值
S(t)
，利用舒适度值
S(t)
的数值创建样本集，记作
{St1，
St2，
、、、
，
St
m
},
其中，
m
为舒适度值的总个数；
[0021]步骤二，获取样本集中的均值和标准差，利用均值和标准差对数据进行标准化，标准化公式为在此式中
z
为标准参量，
σ
为样本数据的方差，
μ
为样本数据的均值；
[0022]步骤三，在完成标准化后，将标准参量利用将数值区间调整至
[0,1]之间，利用
f(k)
的函数值对舒适度值进行分类，分类的机制为：
[0023]当
f(k)min≤f(k)
＜
f(k)1时，舒适度值的分类为一级；
[0024]当
f(k)1≤f(k)
＜
f(k)2时，舒适度值的分类为二级；
[0025]当
f(k)2≤f(k)
＜
f(k)3时，舒适度值的分类为三级；
[0026]以此类推，当
f(k)
t
≤f(k)
＜
f(k)max
时，舒适度值的分类为
t
级；
[0027]其中，
f(k)min
，
f(k)max
分别为
f(k)
的函数值的最小值和最大值，
f(k)1、f(k)2、、、f(k)
t
分别为
f(k)
的中间值，且
f(k)min
＜
f(k)1＜
f(k)2＜
、、、
＜
f(k)
t
＜
f(k)max
，
t
为正整数
。
[0028]进一步的，所述控制策略的生成原则为：
[0029]当舒适度值标准参量的
f(k)
函数值
f(k)q
的分类结果为一级时，生成保持执行机构运动速度的控制策略，其中
f(k)q
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于人工智能的电动医疗床智能控制系统，其特征在于：包括人机交互模块
、
执行机构
、
数据采集模块
、
数据处理模块
、
评估模块
、
专家控制模块
、
驱动模块
、
能源供给模块；所述人机交互模块用于患者或医护人员通过采用触摸
、
语音
、
指定行为或动作中的至少一种方式对医疗床下达控制指令；所述数据采集模块用于采集电动医疗床运行过程中医疗床背板的运行数据以及患者的脚
、
腿
、
臀部及背部区域的受力数据，所述运行数据包括医疗床背板的转角值；所述数据处理模块根据采集的运行数据构建电动医疗床参数化运动模型，并根据构建的运动模型计算
t
时刻时医疗床背板的角加速度值的最大值，其中，运动模型的表达式为：
σ
i
＝
f(
θ
i
,l
i
,t)
其中
,i
＝
1,2,3
，
...
，
n
；
σ
i
为
t
时刻时第
i
段医疗床背板的角加速度值，
θ
j
为
t
时刻时第
i
段医疗床背板的转角值，
l
j
为第
i
段医疗床背板的长度值；所述评估模块根据采集的受力数据和医疗床背板的角加速度值的计算结果构建评估模型，对患者使用过程中的舒适度进行评估，获取舒适度的量化评估结果，其中，评估模型的表达式为：其中，
S(t)
为患者使用过程中
t
时刻时舒适度值；
σ
i
max
为固定时间间隔内医疗床背板的角加速度值的最大值；
Δ
Fmax
为固定时间间隔内患者的脚
、
腿
、
臀部及背部区域中的受力值变化量的最大值；
α
、
β
为权重系数；
max[F
jt
‑
F
jt
’
]
为取
F
jt
‑
F
jt
’
中的最大值，
F
jt
为
t
时刻时患者的脚
、
腿
、
臀部及背部中任一区域的受力值；
F
jt
’
为与
t
时刻相距固定时间间隔时患者的脚
、
腿
、
臀部及背部中对应区域的受力值；所述专家控制模块通过对患者使用过程中的舒适度评估结果进行分析，并根据分析结果生成控制策略；响应专家控制模块生成的控制策略，所述驱动模块生成控制指令信号；响应驱动模块生成的控制指令信号，所述执行机构带动医疗床背板进行动作，促使医疗床完成包括屈腿
、
起背
、
翻身中至少一项动作内容；所述能源供给模块用于给所述系统中的所有用电单元提供电力资源
。2.
根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：柏乾，李伟帅，刘永新，魏欢，王云，李朝阳，凌全心，马必成，刘天予，韩桃，贾浩，张国忠，
申请(专利权)人：河北普康医疗设备有限公司，
类型：发明
国别省市：