一种连续麻醉装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种连续麻醉装置，包括麻醉剂注射模块、生命体征采集模块、个体特征录入模块、信息处理模块、麻醉状态评价模块、麻醉剂注射控制模块及危险警报模块。通过将病人的生命体征信息和个体特征信息以及期望的麻醉目标作为输入向量，构建麻醉剂注射的BP神经网络预测模型，通过从真实手术中麻醉实施的样本集中选取局部样本集对预测模型进行训练，并以检验样本集进行验证，直至预测误差的平方和最小，从而实现麻醉剂注射种类、注射剂量和注射速率的准确预测和智能连续麻醉控制。本发明专利技术还能对麻醉过程中的非正常状态进行危险预警，从而提高麻醉过程的安全性和可操作性。

A continuous anesthesia device

The invention provides a continuous anesthesia device, which comprises an anaesthetic injection module, a vital sign acquisition module, an individual feature input module, an information processing module, an anaesthetic state evaluation module, an anaesthetic injection control module and a danger alarm module. By taking the vital sign information, individual characteristic information and desired anesthesia target of patients as input vector, the BP neural network prediction model of anesthesia injection is constructed. The prediction model is trained by selecting local sample set from the sample set of anesthesia implementation in real operation, and verified by the test sample set until the square sum of prediction error is minimum, so as to achieve the goal Accurate prediction of the type, dose and rate of anesthesia injection and intelligent continuous anesthesia control. The invention can also give danger warning to the abnormal state in the anesthesia process, so as to improve the safety and operability of the anesthesia process.

【技术实现步骤摘要】
一种连续麻醉装置
本专利技术属于医疗器械
，尤其涉及一种连续麻醉装置。
技术介绍
据临床统计，大约只有60％的病人能够享受到完全优质的麻醉服务，约14％的患者被过度麻醉，16％的患者麻醉过浅，10％的患者处于时浅时深。镇静麻醉过深，药物过量会引起呼吸变慢，至呼吸停止，大脑缺氧，大脑长期缺氧，引起病人心脏停止，造成病人死亡。麻醉过浅，引起术中知晓，病人可能对手术有记忆甚至感到疼痛，严重的还会引起精神或睡眠障碍，术中可能引发的“恐怖回忆”成为术后生活的又一痛苦；术中知晓也即在全麻下手术过程中发生意识的恢复。为了降低麻醉用药过浅或过深的发生率，就需要通过实时监测麻醉状态，实现自动注射和连续麻醉，从而降低医务人员的工作强度和病人的痛苦，并通过对注射量的监测和控制，保证安全性，提高使用效果。例如，申请号为CN201210591264.X的专利技术专利公开了一种闭环的智能麻醉控制系统，包括监控屏幕、生命体征采集端、工作站端和麻醉药剂注射装置；生命体征采集端与工作站端相连，生命体征采集端通过传感器、生命体征检测装置采集病人的生命体征传感信息，并将获得的传感信息传输至工作站端；工作站端连接到麻醉药剂注射装置的输出，工作站端通过贝叶斯网络分析器推断出病人所需的麻醉药物种类、注射药剂量和注射速度，并通过麻醉剂注射装置对病人进行麻醉剂的注射，实现了麻醉剂智能控制和注射，应用效果非常安全。然而，上述现有技术还存在以下问题：(1)该智能麻醉控制系统仅根据病人麻醉前的生命体征信息构建贝叶斯网络，忽略了病人个体特征信息与麻醉剂注射种类、剂量和注射速率的关系，因此，推断出的麻醉剂注射种类、注射剂量和注射速率缺乏一定的准确性和合理性。(2)该智能麻醉控制系统缺乏对术中麻醉剂失效状况的智能注射控制，无法实现连续注射控制。(3)该智能麻醉控制系统缺乏对麻醉剂注射的阈值控制，当出现误判时，将给病人生命带来严重的危害。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种连续麻醉装置，通过将病人的生命体征信息和个体特征信息以及期望的麻醉目标作为输入向量，构建麻醉剂注射的预测模型，通过真实手术中麻醉实施的样本集对预测模型进行迭代训练，并以检验样本集进行验证，直至预测误差的平方和最小，从而实现麻醉剂注射种类、注射剂量和注射速率的准确预测和智能连续麻醉控制。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案实现：一种连续麻醉装置，包括麻醉剂注射模块、生命体征采集模块、个体特征录入模块、信息处理模块、麻醉状态评价模块、麻醉剂注射控制模块及危险警报模块，其中：所述麻醉剂注射模块包括麻醉剂注射装置和麻醉剂注射信息接收端，麻醉剂注射信息接收端接收麻醉剂注射控制模块推断出的麻醉剂种类、注射剂量和注射速率，然后控制麻醉剂注射装置对病人进行麻醉剂的注射；所述生命体征采集模块与信息处理模块相连，用于采集病人的生命体征信息，并将采集的生命体征信息传输至信息处理模块；所述个体特征录入模块与信息处理模块相连，用于录入病人的个体特征信息，并将录入的个体特征信息传输至信息处理模块；所述信息处理模块对病人的生命体征信息和病人的个体特征信息进行分析和处理，提取病人的生命体征信息参数和个体特征信息参数，构建麻醉剂注射的预测特征向量；所述麻醉剂注射控制模块根据麻醉剂注射的预测特征向量，构建麻醉剂注射的预测模型，通过预测模型推断麻醉剂种类、注射剂量和注射速率；所述麻醉状态评价模块根据病人的生命体征信息对病人麻醉剂注射后的麻醉状态进行评价，并将评价结果分别传输至麻醉剂注射控制模块和危险警报模块；所述危险警报模块根据麻醉状态评价结果进行状态警报。进一步的，所述病人的生命体征信息包括脑电双频指数BIS、动脉收缩压、心跳、痛觉指数、肌音描计指数；所述病人的个体特征信息包括病人的性别、年龄、体重、饮食习惯、生活习性、病史、过敏史。进一步的，所述病人的生命体征信息参数包括催眠深度指数C、痛觉指数P和肌音描计指数M，所述个体特征信息参数包括病人的性别S、年龄A、身高H、体重W和身体状态指数R，所述麻醉剂注射的预测特征向量为X＝[S,A,H,W,R,C,P,M]。进一步的，所述身体状态指数R根据病人的饮食习惯、生活习性、病史、过敏史与麻醉剂注射的相关性确定。进一步的，所述麻醉状态评价模块根据病人的生命体征信息对病人的催眠深度、痛觉丧失程度和肌肉放松程度进行评价。进一步的，所述麻醉剂注射控制模块还包括数据库、领域知识库、麻醉剂知识库和注射阈值控制，其中：所述数据库用于保存生命体征采集模块采集的病人生命体征信息和个体特征录入模块录入的病人的个体特征信息，以及信息处理模块处理得到的麻醉剂注射的预测特征向量；所述领域知识库用于存储麻醉剂注射的预测模型，及以规则形式存储的针对不同类型手术的麻醉剂注射方案，供预测模型推断麻醉剂种类、注射剂量和注射速率；所述麻醉剂知识库用于存储麻醉剂相关知识，作为预测模型推断麻醉剂种类、注射剂量和注射速率的依据；所述注射阈值控制用于对预测模型推断出的麻醉剂种类、注射剂量和注射速率进行阈值判断，当确定麻醉剂种类、注射剂量和注射速率在阈值范围内时，再将其传输至麻醉剂注射信息接收端。进一步的，所述麻醉剂相关知识包括麻醉剂种类、药效、药效时长、不良反应。进一步的，所述麻醉剂注射的预测模型的构建方法如下：S1.构建包含1个输入层、1个隐含层和1个输出层的BP神经网络预测模型；S2.将所述预测特征向量及期望的麻醉目标向量作为预测模型的输入层，则输入层的节点个数为预测特征向量的元素个数，隐含层节点个数根据专家建议设为输入层节点个数×2+1，输出层节点个数设为3个，分别代表麻醉剂种类、注射剂量和注射速率；S3.获取真实手术中麻醉实施的样本集，将样本集分为历史训练样本集合检验样本集，其中，麻醉实施的样本集由病人的生命体征信息、个体特征信息、期望的麻醉目标及其对应的麻醉剂种类、注射剂量和注射速度的相关特征参数组成；S4.采用局部样本数据对预测模型进行训练，并以检验样本集对预测模型进行验证，直至麻醉剂注射的预测误差平方和最小。进一步的，所述期望的麻醉目标包括期望的麻醉深度及麻醉时间TE，所述期望的麻醉深度包括期望的催眠深度CE、痛觉丧失程度PE和肌肉放松程度ME，所述期望的麻醉目标向量XE＝[CE，PE，ME，TE]。进一步的，所述连续麻醉装置的连续麻醉方法如下：SA1.生命体征采集模块采集病人的生命体征信息，个体特征录入模块录入病人的个体特征信息；SA2.信息处理模块对病人的生命体征信息和病人的个体特征信息进行分析和处理，提取病人的生命体征信息参数和个体特征信息参数，构建麻醉剂注射的预测特征向量；SA3.麻醉剂注射控制模块根据麻醉剂注射的预测特征向量，通过麻醉剂注射的预测模型推断麻醉剂种类、注射剂量和注射速率，并将其传输至麻醉剂注射模块的麻醉剂注射信息接收端；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种连续麻醉装置，其特征在于：包括麻醉剂注射模块、生命体征采集模块、个体特征录入模块、信息处理模块、麻醉状态评价模块、麻醉剂注射控制模块及危险警报模块，其中：/n所述麻醉剂注射模块包括麻醉剂注射装置和麻醉剂注射信息接收端，麻醉剂注射信息接收端接收麻醉剂注射控制模块推断出的麻醉剂种类、注射剂量和注射速率，然后控制麻醉剂注射装置对病人进行麻醉剂的注射；/n所述生命体征采集模块与信息处理模块相连，用于采集病人的生命体征信息，并将采集的生命体征信息传输至信息处理模块；/n所述个体特征录入模块与信息处理模块相连，用于录入病人的个体特征信息，并将录入的个体特征信息传输至信息处理模块；/n所述信息处理模块对病人的生命体征信息和病人的个体特征信息进行分析和处理，提取病人的生命体征信息参数和个体特征信息参数，构建麻醉剂注射的预测特征向量；/n所述麻醉剂注射控制模块根据麻醉剂注射的预测特征向量，构建麻醉剂注射的预测模型，通过预测模型推断麻醉剂种类、注射剂量和注射速率；/n所述麻醉状态评价模块根据病人的生命体征信息对病人麻醉剂注射后的麻醉状态进行评价，并将评价结果分别传输至麻醉剂注射控制模块和危险警报模块；/n所述危险警报模块根据麻醉状态评价结果进行状态警报。/n...

【技术特征摘要】
1.一种连续麻醉装置，其特征在于：包括麻醉剂注射模块、生命体征采集模块、个体特征录入模块、信息处理模块、麻醉状态评价模块、麻醉剂注射控制模块及危险警报模块，其中：
所述麻醉剂注射模块包括麻醉剂注射装置和麻醉剂注射信息接收端，麻醉剂注射信息接收端接收麻醉剂注射控制模块推断出的麻醉剂种类、注射剂量和注射速率，然后控制麻醉剂注射装置对病人进行麻醉剂的注射；
所述生命体征采集模块与信息处理模块相连，用于采集病人的生命体征信息，并将采集的生命体征信息传输至信息处理模块；
所述个体特征录入模块与信息处理模块相连，用于录入病人的个体特征信息，并将录入的个体特征信息传输至信息处理模块；
所述信息处理模块对病人的生命体征信息和病人的个体特征信息进行分析和处理，提取病人的生命体征信息参数和个体特征信息参数，构建麻醉剂注射的预测特征向量；
所述麻醉剂注射控制模块根据麻醉剂注射的预测特征向量，构建麻醉剂注射的预测模型，通过预测模型推断麻醉剂种类、注射剂量和注射速率；
所述麻醉状态评价模块根据病人的生命体征信息对病人麻醉剂注射后的麻醉状态进行评价，并将评价结果分别传输至麻醉剂注射控制模块和危险警报模块；
所述危险警报模块根据麻醉状态评价结果进行状态警报。


2.根据权利要求1所述的一种连续麻醉装置，其特征在于，所述病人的生命体征信息包括脑电双频指数BIS、动脉收缩压、心跳、痛觉指数、肌音描计指数；所述病人的个体特征信息包括病人的性别、年龄、体重、饮食习惯、生活习性、病史、过敏史。


3.根据权利要求2所述的一种连续麻醉装置，其特征在于，所述病人的生命体征信息参数包括催眠深度指数C、痛觉指数P和肌音描计指数M，所述个体特征信息参数包括病人的性别S、年龄A、身高H、体重W和身体状态指数R，所述麻醉剂注射的预测特征向量为X＝[S，A，H，W，R，C，P，M]。


4.根据权利要求3所述的一种连续麻醉装置，其特征在于，所述身体状态指数R根据病人的饮食习惯、生活习性、病史、过敏史与麻醉剂注射的相关性确定。


5.根据权利要求1所述的一种连续麻醉装置，其特征在于，所述麻醉状态评价模块根据病人的生命体征信息对病人的催眠深度、痛觉丧失程度和肌肉放松程度进行评价。


6.根据权利要求1所述的一种连续麻醉装置，其特征在于，所述麻醉剂注射控制模块还包括数据库、领域知识库、麻醉剂知识库和注射阈值控制，其中：
所述数据库用于保存生命体征采集模块采集的病人生命体征信息和个体特征录入模块录入的病人的个体特征信息，以及信息处理模块处理得到的麻醉剂注射的预测特征向量；
所述领域知识库用于存储麻醉剂注射的预测模型，及以规则形式存储的针对不同类型手术的麻醉剂注射方案，供预测模型推断麻醉剂种类、注射剂量和注射速率；
所述麻醉剂知识库用于存储麻醉剂...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾其友，
申请(专利权)人：栾其友，
类型：发明
国别省市：福建;35