【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗器械，具体为智能多模态医用氧气流量监测系统、装置及方法。
技术介绍
1、随着现代医学的不断进步，吸氧治疗在重症监护、急救、术后恢复等领域发挥着关键作用，对患者的氧气供给提出了更高的精准性和实时性要求。然而，传统的氧气供应系统通常仅配备基础的流量监测功能，缺乏对氧气流量、温湿度和压力等多维数据的实时分析和动态监测能力。这种局限性使医护人员难以根据患者的具体需求及时调整供氧策略，导致供氧不足或过氧现象，进而影响治疗效果和医疗资源的利用效率。
2、现有技术解决方案中，氧气流量监测设备多采用单一的传感器采集数据，通常依赖机械式或低灵敏度电子式流量传感器进行监测，其监测精度在低流速条件下（如≤1l/min）表现较差，且无法适应温度、湿度、压力等环境因素的动态变化。同时，这些设备往往缺乏深度数据分析与预测能力，仅能提供即时数据的显示功能，难以通过时间序列分析预测患者的氧气需求趋势。交互方式上，大部分设备仅依赖单一的显示屏展示数值，缺乏多模态交互功能，远程监控能力不足，且操作过程中存在交叉感染的隐患。
3、现...
【技术保护点】
1.智能多模态医用氧气流量监测系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能多模态医用氧气流量监测系统，其特征在于，所述多物理场传感模块包括：
3.根据权利要求1所述的智能多模态医用氧气流量监测系统，其特征在于，所述多物理场耦合建模单元通过以下建模方法建立流场、热场与压力场的动态耦合关系：
4.根据权利要求1所述的智能多模态医用氧气流量监测系统，其特征在于，所述动态流量预测单元采用递归神经网络模型训练时间序列数据，所述递归神经网络通过以下方式进行训练：
5.根据权利要求1所述的智能多模态医用氧气流量监测系...
【技术特征摘要】
1.智能多模态医用氧气流量监测系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能多模态医用氧气流量监测系统，其特征在于，所述多物理场传感模块包括：
3.根据权利要求1所述的智能多模态医用氧气流量监测系统，其特征在于，所述多物理场耦合建模单元通过以下建模方法建立流场、热场与压力场的动态耦合关系：
4.根据权利要求1所述的智能多模态医用氧气流量监测系统，其特征在于，所述动态流量预测单元采用递归神经网络模型训练时间序列数据，所述递归神经网络通过以下方式进行训练：
5.根据权利要求1所述的智能多模态医用氧气流量监测系统，其特征在于，所述最优控制单元通过最优控制算法动态调整以下参数：
6.根据权利要求1所述的智能多模...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶小洁，杜芹，
申请(专利权)人：广州市桂勤器械设备工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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