摘要
本发明公开了一种医用雾化器检定系统,涉及医疗器械检测技术领域,包括环境感知采集模块、环境数据预处理与结构化模块、冷凝风险特征提取与风险值量化模块、深度学习驱动的冷凝风险智能判定模块以及颗粒动态识别与冷凝液滴排除模块:环境感知采集模块,在医用雾化器检定过程中,通过布设于检测舱体内部的多类型高灵敏度传感器阵列,实时获取环境条件的多维物理参数。本发明通过多传感器阵列实时监控环境变化,提取冷凝风险特征并利用深度学习智能预判,提前触发干预机制;结合超声波激励与激光干涉仪采集颗粒振动特征,配合机器学习快速区分药物颗粒与冷凝液滴,有效剔除误差,提升雾化器检定准确性和系统智能化水平,确保检测可靠与临床安全。
技术关键词
医用雾化器
冷凝
相对湿度
高灵敏度传感器
深度学习模型
药物颗粒
激光干涉仪
风险
机器学习模型
特征工程技术
液滴
气流
医疗器械检测技术
超声波激励装置
速率
机器学习算法
超声波发生器
传感器节点
模块