【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种人工智能辅助的自适应病床控制系统及方法。
技术介绍
1、随着人口老龄化的加剧和慢性病患者数量的增加，对于长期卧床患者的护理需求日益突出。传统的手动调节病床存在操作繁琐、调节不及时、难以满足个性化需求等问题，严重影响了患者的舒适度和康复效果。近年来，智能病床系统的研究取得了一定进展，但现有技术仍存在感知能力有限、控制策略单一、适应性不足等不足。大多数智能病床只能根据预设的固定模式进行调节，难以根据患者的实时状态和环境变化做出灵活调整。此外，由于缺乏有效的多模态数据融合和分析手段，现有系统难以准确把握患者的潜在需求，导致调节效果不尽如人意。
2、为了解决这些问题，研究人员开始探索将人工智能技术引入病床控制系统。然而，如何有效利用多源异构数据，实现对患者状态的精确感知和预测，仍然是一个巨大挑战。同时，考虑到不同患者的个体差异和病情变化，如何设计出具有自适应能力的控制算法，使病床能够根据患者的实时需求进行智能调节，也是亟待解决的关键问题。此外，由于医疗环境的特殊性，智能病床系统还需要具备较强的泛化能力和鲁棒性，以适应不同的应用场景和患者群体。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种人工智能辅助的自适应病床控制系统及方法，本专利技术能够综合利用多模态传感数据，具备自适应学习能力，并能实现精确控制的智能病床，提升了智能病床的性能和应用效果。
2、第一方面，本专利技术提供了一种人工智能辅助的自适应病床控制方法，所述人工智能辅助的自适应病
3、对多模态传感器采集的原始生理数据进行降噪和归一化预处理，得到标准化多模态数据；
4、对所述标准化多模态数据进行时间序列融合，并通过主成分分析进行降维，得到低维融合特征；
5、将所述低维融合特征输入多分支卷积神经网络进行特征提取，并通过对抗训练实现域自适应，得到泛化特征表示；
6、将所述泛化特征表示作为输入，通过带有注意力机制的长短时记忆网络模型预测病人的最佳姿势需求，得到最佳姿势需求预测结果；
7、针对所述最佳姿势需求预测结果，通过包含优先体验回放机制的双时间尺度强化学习网络，生成分层病床调节策略；
8、基于所述分层病床调节策略，结合模型预测控制和自适应pid控制器，执行实时病床调节并进行在线学习更新，输出优化的病床控制指令。
9、第二方面，本专利技术提供了一种人工智能辅助的自适应病床控制系统，所述人工智能辅助的自适应病床控制系统包括：
10、预处理模块，用于对多模态传感器采集的原始生理数据进行降噪和归一化预处理，得到标准化多模态数据；
11、融合模块，用于对所述标准化多模态数据进行时间序列融合，并通过主成分分析进行降维，得到低维融合特征；
12、提取模块，用于将所述低维融合特征输入多分支卷积神经网络进行特征提取，并通过对抗训练实现域自适应，得到泛化特征表示；
13、预测模块，用于将所述泛化特征表示作为输入，通过带有注意力机制的长短时记忆网络模型预测病人的最佳姿势需求，得到最佳姿势需求预测结果；
14、生成模块，用于针对所述最佳姿势需求预测结果，通过包含优先体验回放机制的双时间尺度强化学习网络，生成分层病床调节策略；
15、输出模块，用于基于所述分层病床调节策略，结合模型预测控制和自适应pid控制器，执行实时病床调节并进行在线学习更新，输出优化的病床控制指令。
16、本专利技术第三方面提供了一种计算机设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述计算机设备执行上述的人工智能辅助的自适应病床控制方法。
17、本专利技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的人工智能辅助的自适应病床控制方法。
18、本专利技术提供的技术方案中，通过对多种传感器采集的数据进行降噪、归一化和时间序列融合，结合主成分分析进行降维，有效提取了患者状态的关键特征，减少了数据冗余，提高了后续处理的效率。采用多分支卷积神经网络和对抗训练实现域自适应，获得了具有较强泛化能力的特征表示，使系统能够适应不同的患者群体和应用环境。使用带有注意力机制的长短时记忆网络模型，能够更好地捕捉患者状态的时间依赖性，提高了对最佳姿势需求的预测准确性。通过双时间尺度的强化学习网络，实现了粗调和微调相结合的分层控制策略，既保证了大尺度调节的准确性，又实现了小尺度的精细调整。通过优先体验回放缓冲区，提高了重要样本的利用率，加速了强化学习的收敛过程，提升了学习效率。将模型预测控制与自适应pid控制器相结合，既考虑了未来状态的预测，又能根据实时反馈进行参数调整，提高了控制的精度和鲁棒性。通过增量学习算法实时更新病床动力学模型，使系统能够持续适应患者状态的变化和环境的干扰，保持长期的控制效果。
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1.一种人工智能辅助的自适应病床控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的人工智能辅助的自适应病床控制方法，其特征在于，所述对多模态传感器采集的原始生理数据进行降噪和归一化预处理，得到标准化多模态数据，包括：
3.根据权利要求1所述的人工智能辅助的自适应病床控制方法，其特征在于，所述对所述标准化多模态数据进行时间序列融合，并通过主成分分析进行降维，得到低维融合特征，包括：
4.根据权利要求1所述的人工智能辅助的自适应病床控制方法，其特征在于，所述将所述低维融合特征输入多分支卷积神经网络进行特征提取，并通过对抗训练实现域自适应，得到泛化特征表示，包括：
5.根据权利要求4所述的人工智能辅助的自适应病床控制方法，其特征在于，所述将所述图像数据特征输入多分支卷积神经网络中的图像分支网络，所述图像分支网络包含5个二维卷积层，卷积核大小依次为7×7、5×5、3×3、3×3、3×3，通道数依次为64、128、256、512、512，每层后接ReLU激活函数和最大池化层，最后通过自适应平均池化，得到图像特征向量，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种人工智能辅助的自适应病床控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的人工智能辅助的自适应病床控制方法，其特征在于，所述对多模态传感器采集的原始生理数据进行降噪和归一化预处理，得到标准化多模态数据，包括：
3.根据权利要求1所述的人工智能辅助的自适应病床控制方法，其特征在于，所述对所述标准化多模态数据进行时间序列融合，并通过主成分分析进行降维，得到低维融合特征，包括：
4.根据权利要求1所述的人工智能辅助的自适应病床控制方法，其特征在于，所述将所述低维融合特征输入多分支卷积神经网络进行特征提取，并通过对抗训练实现域自适应，得到泛化特征表示，包括：
5.根据权利要求4所述的人工智能辅助的自适应病床控制方法，其特征在于，所述将所述图像数据特征输入多分支卷积神经网络中的图像分支网络，所述图像分支网络包含5个二维卷积层，卷积核大小依次为7×7、5×5、3×3、3×3、3×3，通道数依次为64、128、256、512、512，每层后接relu激活函数和最大池化层，最后通过自适应平均池化，得到图像特征向量，包括：
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：周滔，李玲龙，
申请(专利权)人：深圳大因医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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