【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及伤口智能监测与管理系统。具体的说是一种用于野战的伤口智能监测与管理系统。
技术介绍
1、目前用于伤口智能监测与管理系统虽然在提高伤口治疗效率和效果方面取得了显著进展，但仍存在一些不足和弊端。首先，技术实现的复杂性是一个主要挑战。智能敷料和相关设备需要集成多种微型传感器、微控制单元(mcu)、通信模块和药物释放系统。这些组件的设计和集成需要高度的精确度和可靠性，以确保系统在实际使用中的稳定性和有效性。此外，这种复杂性也导致了系统成本的增加，可能会限制其在资源有限的环境中的普及和应用。其次，数据的准确性和可靠性是另一个重要问题。智能敷料收集的伤口环境参数(如温度、湿度和ph值)直接影响治疗方案的调整和决策。然而，传感器的精度、环境干扰、敷料位置的移动等因素都可能影响数据的准确性。错误或不准确的数据可能导致错误的治疗决策，影响伤口愈合进程和患者的安全。第三，系统的适应性和个性化程度也存在限制。虽然智能监测与管理系统设计旨在提供个性化的治疗方案，但实际上，算法的适应性和个性化能力受到已有医学数据、算法设计和训练过程中数据多样性的限制。特定患者的独特伤口类型、个体差异和特定环境条件可能未能得到充分考虑，导致治疗方案不够精确或个性化。第四，系统的用户友好性和医护人员的接受度也是需要考虑的问题。复杂的系统操作、数据解读和维护要求可能会对医疗人员造成额外的负担，尤其是在快节奏和资源有限的野战环境中。此外，医疗人员对新技术的接受度和培训情况也会影响系统的有效使用和治疗效果。第五，与所有医疗设备和系统一样，智能监测与管理系统在隐私和数
2、最后，智能监测与管理系统在法规、认证和市场接受度方面也面临挑战。医疗设备的开发和应用受到严格的法律法规和标准的约束。新技术的认证过程通常耗时长、成本高，且需要克服众多法规壁垒。此外，患者、医疗人员和保险公司等利益相关者对新技术的接受度和支付意愿也直接影响系统的市场推广和应用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，从而解决
技术介绍
中所指出的部分弊端和不足。
2、本专利技术解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：首先，引入基于深度学习的伤口图像识别与分析算法，利用卷积神经网络(cnn)识别伤口类型、估计伤口面积和深度，同时监测愈合过程，所述伤口图像识别与分析算法通过迁移学习技术提升在野战环境下的识别准确率；
3、接着采用多参数伤口环境监测算法，结合机器学习方法分析智能敷料收集包括温度、湿度、ph值的多参数数据，以评估伤口感染风险和愈合状态，实时数据处理和感染风险预警；
4、最后通过动态治疗调整算法，利用人工智能技术根据伤口监测数据和治疗反馈，动态调整治疗方案，采用基于强化学习的方法自动优化治疗方案，集成自适应学习机制以提升治疗效果。
5、进一步地，所述的伤口图像识别与分析算法包括以下实现步骤：
6、s1、通过伤口特性优化的卷积神经网络(cnn)架构，识别伤口类型并精确测量伤口面积和深度，同时监测愈合过程；
7、s2、引入迁移学习技术，利用预先训练好的模型并通过在野战环境下收集的伤口图像进行微调，以克服数据量少和多样性不足的挑战，提升模型在特定环境下的表现；
8、s3、采用数据增强技术增加训练数据的多样性，通过图像分割和深度估计算法，实现对伤口愈合过程的精确监测与评估，从而为每位伤员提供个性化的治疗建议。
9、进一步地，所述的识别伤口类型、监测愈合过程采用的方法包括：
10、首先定义特征提取函数为：
11、
12、其中，i为输入的伤口图像，θ＝{θ1,θ2,…,θk}为k个不同卷积层的参数集，convk代表第k个卷积操作，αk是学习到的权重，用于调整不同卷积层输出的重要性；这种结构允许模型从多个尺度捕获伤口的特征，全面地理解伤口的复杂性；
13、然后，采用面积估计方法，公式为：
14、a(v；φ)＝∫sφ(v(x,y))·δ(s(x,y))dxdy
15、其中，s代表伤口区域，φ(v(x,y))为基于伤口特征向量在位置(x,y)的复杂函数，δ是决策函数，根据伤口特征向量确定像素是否属于伤口区域，v(x,y)代表在位置(x,y)处的特征向量；
16、最后，伤口深度和愈合进度高阶动态模型：
17、定义深度估计和愈合监测为动态过程，采用函数：
18、
19、其中，γz是深度层次z的重要性权重，ωz(v)是基于特征向量的权重函数，σ是激活函数，βz和bz是深度层次z的学习参数；模型在估计伤口深度时考虑到深度层次的贡献和非线性特征的影响；
20、对于愈合进度，采用高阶时间序列模型：
21、h({at,dt}；ψ)＝λ·g({at,dt}；ψ)+(1-λ)·δg({at-1,dt-1}；ψ)
22、其中，g是基于当前和过去伤口面积和深度数据的函数，δg计算g的时序变化，λ是平衡当前状态和变化趋势的权重参数；模型能够不仅基于当前的伤口状态，也根据愈合过程的动态变化进行准确预测。
23、进一步地，所述的迁移学习技术首先通过定义微调函数：
24、
25、对预训练模型进行微调，其中i为输入图像，θ′为微调过程中调整的模型参数，φ′表示新环境下特有的参数，αi和β为调整权重，θi(i)表示从预训练模型继承的特征提取函数，而φ(φ′,i)代表新引入的特征提取函数，旨在捕获野战环境中特有的图像特征。
26、进一步地，所述的数据增强技术增加训练数据多样性的方法：
27、首先应用数据增强技术，通过函数e(i；α,β,γ)对采集到的原始伤口图像i进行处理，其中α,β,γ代表不同的增强参数，包括旋转角度、缩放比例和色彩调整值；
28、接着，利用图像分割算法s(i；θs)，基于深度学习模型参数θs对增强后的图像进行精确分割，提取伤口区域；
29、深度估计算法：
30、d(i；θd)＝∫wω(w；θd)dw
31、其中w表示伤口区域，ω(w；θd)是基于深度学习参数θd的深度估计函数，用于计算伤口的深度信息；
32、结合以上计算方法，通过综合分析函数：
33、
34、对愈合过程进行评估，其中n是伤口图像的数量，sn和dn分别是第n个图像的分割结果和深度估计值，ψ代表评估模型的参数。
35、进一步地，所述的采用多参数伤口环境监测算法和机器学习方法分析智能敷料收集的包括温度t、湿度h、ph值p在内的多参数数据；
36、首先定义复合函数：
37、f(t,h,p本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于包含以下集成技术要素：首先，引入基于深度学习的伤口图像识别与分析算法，利用卷积神经网络(CNN)识别伤口类型、估计伤口面积和深度，同时监测愈合过程，所述伤口图像识别与分析算法通过迁移学习技术提升在野战环境下的识别准确率；
2.根据权利要求1所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的伤口图像识别与分析算法包括以下实现步骤：
3.根据权利要求2所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的识别伤口类型、监测愈合过程采用的方法包括：
4.根据权利要求2所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的迁移学习技术首先通过定义微调函数：
5.根据权利要求2所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的数据增强技术增加训练数据多样性的方法：
6.根据权利要求1所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的采用多参数伤口环境监测算法和机器学习方法分析智能敷料收集的包括温度T、湿度h、pH值P在内的多参数数据；p>
7.根据权利要求6所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的智能敷料，包含微型传感器用于实时监测伤口的温度、湿度、pH值关键参数，微控制单元(MCU)处理传感器数据并执行数据分析，通信模块通过无线技术将处理后的数据发送至外部设备，包括智能手机或医疗监测系统，以及药物释放系统，根据微控制单元分析结果调节药物释放，促进伤口愈合或预防感染。
8.根据权利要求7所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的药物释放系统，过集成的微型传感器实时监测伤口环境参数包括温度T、湿度H、pH值P，并利用微控制单元(MCU)分析这些参数，以依据算法A(T,H,P；Θalg)的结果调节药物释放，促进伤口愈合或预防感染；
9.根据权利要求1所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的动态治疗调整算法，根据伤口监测数据和治疗反馈自动优化治疗方案；定义状态空间S为伤口监测数据向量V＝[v1,v2,…,vn]，其中vi代表从智能敷料收集的伤口参数，包括温度、湿度和pH值；
...【技术特征摘要】
1.一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于包含以下集成技术要素：首先，引入基于深度学习的伤口图像识别与分析算法，利用卷积神经网络(cnn)识别伤口类型、估计伤口面积和深度，同时监测愈合过程，所述伤口图像识别与分析算法通过迁移学习技术提升在野战环境下的识别准确率；
2.根据权利要求1所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的伤口图像识别与分析算法包括以下实现步骤：
3.根据权利要求2所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的识别伤口类型、监测愈合过程采用的方法包括：
4.根据权利要求2所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的迁移学习技术首先通过定义微调函数：
5.根据权利要求2所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的数据增强技术增加训练数据多样性的方法：
6.根据权利要求1所述的一种用于野战的伤口智能监测与管理系统，其特征在于所述的采用多参数伤口环境监测算法和机器学习方法分析智能敷料收集的包括温度t、湿度h、p...
【专利技术属性】
技术研发人员：张修平，刘荣，胡明根，肖朝辉，林昭屹，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：
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