摘要
本申请涉及智能控制领域,具体公开了一种麻药推注智能控制系统,其通过深度整合患者个体信息、手术部位及麻药类型等多源异构数据来预测并生成个性化的初始推注参数,在实际推注过程中,通过高频采集组织压力、推注位移等生理与过程信号,系统能够精确计算当前实际压力、压力变化趋势、实时流速及已注射总量。这些实时监测数据将与前述生成的个性化阈值及预设目标进行持续比较与评估,从而智能判断当前推注是否顺畅、有无异常阻力或是否接近目标,并据此生成反映当前注射状态的标志;最终,系统依据此状态标志,结合预设控制逻辑与优化算法,动态调整推注泵的输出,自适应修正当前的目标流速。
技术关键词
编码向量
语义
智能控制系统
手术
掩码矩阵
流速
数据采集模块
压力
患者
信息编码
个性化阈值
卷积神经网络模型
融合特征
数据输入模块
参数
实时监测数据
标志
机器学习模型
系统为您推荐了相关专利信息
时间序列预测方法
信号
变量
编码向量
时间序列预测模型
虚拟腹腔镜手术
机器人平台
系统集成模块
机械臂
模拟腹腔镜手术