摘要
本发明涉及医疗设备监测技术领域,具体为一种智能化麻醉雾化设备状态监测方法及系统。首先,本发明采集雾化流量、粒径分布、电机振动频率、药液温度和管路压力,构建设备状态特征集;同步采集患者脑电信号并构建脑电状态向量;将特征集输入支持向量机模型识别设备运行状态,判断是否存在异常;在设备状态正常时,基于连续数据构建雾化效能衰减方程,预测未来效能趋势;将预测结果与脑电状态输入麻醉深度指数动态平衡模型,评估雾化输出对患者镇静反应的适配性;当效能衰减速率过高或动态误差超出阈值时,生成提示信号并上传至远程平台。本发明实现设备状态监测、效能预测与神经反馈联动控制,提升术中安全性和术后评估精度。
技术关键词
状态监测系统
雾化设备
支持向量机分类
患者脑电信号
远程监控平台
医疗设备监测技术
状态监测方法
识别设备运行状态
效能预测
指数
统计特征参数
动态误差值
药液
支持向量机模型
设备状态监测
设备状态信息
系统为您推荐了相关专利信息
支持向量机分类算法
雷达信号特征提取
小波变换去噪
隧道掌子面
偏移特征
状态监测系统
计轴技术
远程运维管理
构建预测模型
远程运维平台
状态监测方法
大数据
数值
计算机程序指令
飞行器飞行状态
预警系统
高斯混合模型
小波变换算法
特征提取单元
人工神经网络
漏油故障
风力发电机
预警方法
贝叶斯网络模型
油液