【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及麻醉气体，尤其涉及一种麻醉气体识别方法、装置、系统及介质。
技术介绍
1、临床常用的麻醉气体主要有氟烷、恩氟烷、七氟烷、异氟烷和地氟烷五种，为了方便临床医生的使用，需要对不同的麻醉气体进行自动识别。由于麻醉气体对红外光的吸收波段主要集中于8-10um且全部交杂在一起，因此想要实现准确的自动识别功能比较困难，一方面需要使用不同的探测器滤光片，另一方面则需要对多个探测器测量到的信号进行处理。使得识别模块在硬件电路与算法上均有较高的复杂度，导致其体积较大，在某些空间较小的使用场景中可能受限。
2、因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种麻醉气体识别方法，旨在实现简单、快速、准确的识别麻醉气体的种类。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一种麻醉气体识别方法，包括：
4、设置具有不同中心波长红外滤光片的第一测量通道和第二测量通道，对所述第一测量通道和第二测量通道进行校零处理，记录对应测量通道的校零值；
5、在所述第一测量通道和第二测量通道中通入待识别麻醉气体，记录对应测量通道的ad值；
6、根据所述第一测量通道的校零值与ad值，计算若所述待识别麻醉气体为氟烷时的参考浓度值；
7、根据所述第一测量通道的校零值与ad值、所述第二测量通道的校零值与ad值以及所述参考浓度值，计算所述待识别麻醉气体的特征值；
8、按预设识别策
9、在一个实施例中，所述根据所述第一测量通道的校零值与ad值，计算若所述待识别麻醉气体为氟烷时的参考浓度值，包括：
10、获取预先生成的浓度拟合曲线集合，所述浓度拟合曲线集合包括若干种麻醉气体的浓度拟合曲线，所述浓度拟合曲线用于描述ad值变化参数与麻醉气体的浓度值之间的关系；
11、根据所述第一测量通道的校零值与ad值，计算当前所述第一测量通道的ad值变化参数；
12、从所述浓度拟合曲线集合中调取氟烷的浓度拟合曲线，计算当前的ad变化参数对应的参考浓度值。
13、在一个实施例中，所述浓度拟合曲线通过以下步骤生成：
14、在所述第一测量通道中通入不同浓度的指定麻醉气体，采集不同浓度下所述第一测量通道的ad值；
15、根据所述第一测量通道的校零值以及不同浓度下的ad值，计算得到不同浓度下的ad值变化量；
16、对所述ad值进行指定倍数的放大处理和自然对数处理，得到不同浓度下的ad值变化参数；
17、以所述ad值变化参数为自变量、浓度值为因变量进行曲线拟合，得到指定麻醉气体的浓度拟合曲线。
18、在一个实施例中，所述按预设识别策略对所述特征值进行匹配识别，确认所述待识别麻醉气体的种类之后，方法还包括：
19、从所述浓度拟合曲线集合中调取所述待识别麻醉气体的浓度拟合曲线，计算当前的ad变化参数对应所述待识别麻醉气体的浓度值。
20、在一个实施例中，所述根据所述第一测量通道的校零值与ad值、所述第二测量通道的校零值与ad值以及所述参考浓度值，计算所述待识别麻醉气体的特征值，包括：
21、根据所述第一测量通道的校零值与ad值以及所述参考浓度值，计算所述第一测量通道的第一特征参数；
22、根据所述第二测量通道的校零值与ad值以及所述参考浓度值，计算所述第二测量通道的第二特征参数；
23、根据所述第一特征参数和第二特征参数，计算所述待识别麻醉气体的特征值。
24、在一个实施例中，所述按预设识别策略对所述特征值进行匹配识别，确认所述待识别麻醉气体的种类，包括：
25、将所述特征值与第一阈值进行比较；
26、当所述特征值小于所述第一阈值时，则确认所述待识别麻醉气体为七氟烷；
27、当所述特征值不小于所述第一阈值时，获取预先生成的特征拟合曲线集合，所述特征拟合曲线集合包括若干种麻醉气体的特征拟合曲线，所述特征拟合曲线用于描述参考浓度值与特征值之间的关系；
28、根据所述若干种麻醉气体的特征拟合曲线，计算得到当前的参考浓度值对应的若干个理论特征值；
29、计算所述特征值与若干理论特征值之间的差值，将所述差值最小的理论特征值对应的麻醉气体确认为所述待识别麻醉气体。
30、在一个实施例中，当计算得到多个时间点下的特征值时，所述计算所述特征值与若干理论特征值之间的差值，将所述差值最小的理论特征值对应的麻醉气体确认为所述待识别麻醉气体，包括：
31、计算每个时间点下所述特征值与若干理论特征值之间的差值，记录每个时间点下差值最小的麻醉气体；
32、统计全部时间点下每种麻醉气体的记录次数，将记录次数最多的麻醉气体确认为所述待识别麻醉气体。
33、一种麻醉气体识别装置，所述装置包括：
34、校零模块，用于设置具有不同中心波长红外滤光片的第一测量通道和第二测量通道，对所述第一测量通道和第二测量通道进行校零处理，记录对应测量通道的校零值；
35、测量模块，用于在所述第一测量通道和第二测量通道中通入待识别麻醉气体，记录对应测量通道的ad值；
36、第一计算模块，用于根据所述第一测量通道的校零值与ad值，计算若所述待识别麻醉气体为氟烷时的参考浓度值；
37、第二计算模块，用于根据所述第一测量通道的校零值与ad值、所述第二测量通道的校零值与ad值以及所述参考浓度值，计算所述待识别麻醉气体的特征值；
38、识别模块，用于按预设识别策略对所述特征值进行匹配识别，确认所述待识别麻醉气体的种类。
39、一种麻醉气体识别系统，所述系统包括至少一个处理器；以及，
40、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
41、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任一项所述的麻醉气体识别方法。
42、一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行如上述任一项所述的麻醉气体识别方法。
43、有益效果：本专利技术公开了一种麻醉气体识别方法、装置、系统及介质，相比于现有技术，本专利技术实施例通过使用两种不同属性的测量通道对麻醉气体进行测量，根据测量得到的数据值按照预设识别策略对麻醉气体进行识别，提高麻醉气体识别的准确性以及简单性。
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1.一种麻醉气体识别方法，其特征在于，包括:
2.根据权利要求1所述的麻醉气体识别方法，其特征在于，所述根据所述第一测量通道的校零值与AD值，计算若所述待识别麻醉气体为氟烷时的参考浓度值，包括：
3.根据权利要求2所述的麻醉气体识别方法，其特征在于，所述浓度拟合曲线通过以下步骤生成：
4.根据权利要求2所述的麻醉气体识别方法，其特征在于，所述按预设识别策略对所述特征值进行匹配识别，确认所述待识别麻醉气体的种类之后，方法还包括：
5.根据权利要求1所述的麻醉气体识别方法，其特征在于，所述根据所述第一测量通道的校零值与AD值、所述第二测量通道的校零值与AD值以及所述参考浓度值，计算所述待识别麻醉气体的特征值，包括：
6.根据权利要求5所述的麻醉气体识别方法，其特征在于，所述按预设识别策略对所述特征值进行匹配识别，确认所述待识别麻醉气体的种类，包括：
7.根据权利要求6所述的麻醉气体识别方法，其特征在于，当计算得到多个时间点下的特征值时，所述计算所述特征值与若干理论特征值之间的差值，将所述差值最小的理论特征值对应的
8.一种麻醉气体识别装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种麻醉气体识别系统，其特征在于，所述系统包括至少一个处理器；以及，
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-7任一项所述的麻醉气体识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种麻醉气体识别方法，其特征在于，包括:
2.根据权利要求1所述的麻醉气体识别方法，其特征在于，所述根据所述第一测量通道的校零值与ad值，计算若所述待识别麻醉气体为氟烷时的参考浓度值，包括：
3.根据权利要求2所述的麻醉气体识别方法，其特征在于，所述浓度拟合曲线通过以下步骤生成：
4.根据权利要求2所述的麻醉气体识别方法，其特征在于，所述按预设识别策略对所述特征值进行匹配识别，确认所述待识别麻醉气体的种类之后，方法还包括：
5.根据权利要求1所述的麻醉气体识别方法，其特征在于，所述根据所述第一测量通道的校零值与ad值、所述第二测量通道的校零值与ad值以及所述参考浓度值，计算所述待识别麻醉气体的特征值，包括：
6.根据权利要求5所述的麻醉气体...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵锡达，李桂林，何静，卜祥南，谢超成，尹鹏，
申请(专利权)人：深圳市科曼医疗设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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