【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及长鞘管内气泡检测定位，更具体地说，涉及基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法。
技术介绍
1、在介入手术领域，长鞘管的使用是常见且关键的，它们用于将治疗工具引导至人体内部特定位置。这些手术过程中，对长鞘管内部情况的监测至关重要，尤其是对气泡的检测，因为气泡的存在可能导致严重的并发症，甚至危及患者生命。传统的方法上，气泡的检测主要依赖于声学方法，如超声波技术，或光学方法，如内窥镜。
2、近年来，随着技术的发展，这些方法在灵敏度和精确度上有了显著提高。例如，改进的超声波技术能够更清晰地显示血管内部结构，而高分辨率的内窥镜则提供了更详细的视觉信息。此外，一些新兴技术，如基于计算机的图像处理和数据分析，也开始被应用于这一领域。
3、尽管现有技术在某些方面取得了进步，但仍存在一些显著的弊端：
4、单一数据源的局限性：传统方法通常依赖于单一的声学或光学数据源，这限制了检测的全面性和准确性。例如，超声波可能无法清晰地显示气泡的全部细节，而内窥镜则可能错过一些不在视野范围内的气泡。
5、实时监测能力不足：现有技术在实时监测方面存在局限，尤其是在动态和复杂的手术环境中。这可能导致对气泡的检测和响应不够及时，增加了手术风险。
6、数据解读的复杂性：即使现有技术能够提供详细的数据，医生和技术人员解读这些数据也面临挑战，特别是在紧张和复杂的手术环境中。
7、鉴于现有技术的这些弊端，本专利技术的必要性显而易见。
技术实现思路>
1、1.要解决的技术问题
2、针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法,通过融合声学和光学数据，提供了一种更全面、更精确的气泡检测方法；这种多源数据融合不仅提高了检测的准确性，还增强了系统的实时监测能力；此外，本专利技术还包括三维动态显示和智能报警系统，这些特性使得医生能够更直观、更快速地理解和响应手术中的情况，从而显著提高了手术的安全性和效率，总之，本专利技术通过创新的技术方法，克服了现有技术的多个弊端，为介入手术中的气泡检测提供了一种更为先进、可靠的解决方案。
3、2.技术方案
4、为解决上述问题，本专利技术采用如下的技术方案：
5、基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
6、步骤1：系统模型构建
7、首先建立管腔内声场与光场的数学模型，分析气泡对声光传播的扰动效应，为气泡探测提供理论基础；
8、步骤2:声光组合探测单元优化配置
9、通过绕管螺旋分布声光组合传感器，提高三维立体覆盖度，避免探测死角；
10、步骤3:气泡声学特性算法识别
11、利用傅里叶变换提取气泡的时频特征，再通过支持向量机分析得到气泡的大小和速度；
12、步骤4：气泡光学散射模拟与检测
13、运用蒙特卡洛方法获得气泡的散射特征，相位检测确定气泡的运动轨迹；
14、步骤5:声光多源数据融合定位框架构建
15、通过相关性分析获得最优数据结构，迭代计算获得气泡的精确三维坐标；
16、步骤6:立体显示气泡运动及报警
17、动态显示气泡运动轨迹模型，并根据气泡的体积及速度进行智能报警，提高手术安全性；
18、步骤7：气泡数字孪生建模
19、建立管腔与气泡的三维数学模型，用于气泡检测系统优化。
20、所述步骤1采用公式(1.1)和(1.2)建立一个声场和光场在长鞘管内传播的数学模型模型，具体公式如下：
21、
22、
23、
24、
25、
26、公式(1.1)中，表示声波的压力场，c是声速，是声源项，和t分别代表空间位置和时间；
27、公式(1.2)中，和分别是电场和磁场，和分别是电位移场和磁强场，ρ是电荷密度，是电流密度；
28、首先，根据长鞘管的物理特性，比如材料、尺寸和声光传感器的技术规格，初始化模型参数，比如声速c、电磁波的传播速度；然后根据声学波动方程和麦克斯韦方程组，建立声波和光波在长鞘管内传播的数学模型；最后使用数值方法，比如有限元分析对声波和光波的传播进行模拟，以预测在特定条件下的传播特性。通过这一步骤，为声光组合探测技术奠定了坚实的理论基础，为后续的气泡检测和定位提供了关键的前提条件。
29、步骤2中采用公式(2)优化声光组合传感器的布局，以实现长鞘管内全方位无死角的探测，具体公式如下：
30、
31、其中，表示传感器的位置向量，是传感器i和j之间的距离函数，wij是权重系数，表示传感器i和j之间的相对重要性；首先根据步骤1的输出(声波和光波的传播特性)，初始化传感器网络的参数；然后使用优化算法(如遗传算法、粒子群优化)来确定传感器的最优位置，以最大化覆盖范围并最小化死角，最后在计算机模拟环境中验证优化后的传感器布局，确保其在实际应用中的有效性。
32、通过步骤2的实施，能够确保声光组合探测系统在长鞘管内部的有效性和准确性，为后续的气泡检测和定位提供了坚实的基础。这一步骤的成功实施对于整个系统的性能至关重要。
33、所述步骤3依次采用公式(3.1),(3.2)和(3.3)从优化布局的声光组合传感器收集到的数据，识别和分析长鞘管内气泡的声学特性，具体过程如下：
34、4.1声学特征提取：傅里叶变换用于将声波信号从时域转换到频域：
35、
36、其中，s(f)是频域信号，s(t)是时域信号，表示傅里叶变换；
37、4.2特征向量构建：从频域信号中提取特征向量：
38、
39、其中，vi是从频域信号中提取的特征量；
40、4.3 svm分类：使用svm对特征向量进行分类，以识别气泡的大小和速度：
41、
42、其中，y是分类结果；
43、首先从步骤2中配置的传感器收集声波信号；然后进行信号预处理。包括滤波、去噪，以提高信号质量；对预处理后的声波信号进行傅里叶变换，提取频域特征，接着根据提取的频域特征构建特征向量，最后使用svm对特征向量进行分类，识别气泡的特性。
44、通过步骤3的实施，能够准确地识别和分析长鞘管内气泡的声学特性，为后续的气泡定位和处理提供关键信息。这一步骤的成功实施对于整个系统的性能和准确性至关重要。
45、所述步骤4的采用公式(4)，利用从优化布局的声光组合传感器收集到的光学数据，模拟并检测长鞘管内气泡的光学散射特性，具体公式如下：
46、
47、其中，其中，i(θ,φ)是在方向(θ,φ)上的散射光强度，i0是入射光强度，f(θ′,φ′)是散射幅度函数，k是波数，r是观察点到散射中心的距离，ω是角频率，θ′和φ′分别是散射角和方位本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于:所述步骤1采用公式(1.1)和(1.2)建立一个声场和光场在长鞘管内传播的数学模型模型，具体公式如下：
3.根据权利要求2所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：步骤2中采用公式(2)优化声光组合传感器的布局，以实现长鞘管内全方位无死角的探测，具体公式如下：
4.根据权利要求3所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：所述步骤3依次采用公式(3.1),(3.2)和(3.3)从优化布局的声光组合传感器收集到的数据，识别和分析长鞘管内气泡的声学特性，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：所述步骤4的采用公式(4)，利用从优化布局的声光组合传感器收集到的光学数据，模拟并检测长鞘管内气泡的光学散射特性，具体公式如下：
6.根据权利要求5所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定
7.根据权利要求6所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：所述步骤6采用公式(6)，利用步骤5中融合得到的气泡位置数据，实现气泡运动的立体显示，并根据气泡的特性和行为实现智能报警，具体公式如下：
8.根据权利要求7所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：所述步骤7中，采用公式(7)，建立一个气泡的数字孪生模型，该模型能够在虚拟环境中模拟气泡的行为和特性，用于系统性能的进一步优化和预测，具体公式如下：
...【技术特征摘要】
1.基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于:所述步骤1采用公式(1.1)和(1.2)建立一个声场和光场在长鞘管内传播的数学模型模型，具体公式如下：
3.根据权利要求2所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：步骤2中采用公式(2)优化声光组合传感器的布局，以实现长鞘管内全方位无死角的探测，具体公式如下：
4.根据权利要求3所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：所述步骤3依次采用公式(3.1),(3.2)和(3.3)从优化布局的声光组合传感器收集到的数据，识别和分析长鞘管内气泡的声学特性，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于声光组合探测的长鞘管内气泡检测定位方法，其特征在于：所述步骤4的采用公式...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢江徽，陈焱，曾迪，刘民，李军，冯媛媛，刘志涛，盛斌，何雨庭，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军第九七一医院，
类型：发明
国别省市：
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