一种智能手术麻醉管理系统的制作方法

本发明属于麻醉管理技术领域，尤其涉及一种智能手术麻醉管理系统。

背景技术

麻醉(anesthesia)一词源于希腊文narkosis，顾名思义，麻为麻木麻痹，醉为酒醉昏迷。因此，麻醉的含义是用药物或其他方法使患者整体或局部暂时失去感觉，以达到无痛的目的进行手术治疗。麻醉学(anesthesiology)是运用有关麻醉的基础理论、临床知识和技术以消除患者手术疼痛，保证患者安全，为手术创造良好条件的一门科学。现在，麻醉学已经成为临床医学中一个专门的独立学科，主要包括临床麻醉学、急救复苏医学、重症监测治疗学、疼痛诊疗学和其他相关医学及其机制的研究，是一门研究麻醉、镇痛、急救复苏及重症医学的综合性学科。其中临床麻醉是现代麻醉学的主要部分。然而，现有手术麻醉过程容易产生废气，容易对手术室造成污染；同时麻醉相关设备一旦故障，则加大手术安全风险。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有手术麻醉过程容易产生废气，容易对手术室造成污染；同时麻醉相关设备一旦故障，则加大手术安全风险。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能手术麻醉管理系统。

本发明是这样实现的，一种智能手术麻醉管理系统包括：

视频监控模块，与单片机控制模块连接，用于通过摄像头对手术进行监控；

所述视频监控模块高效密文图像检索方法进一步包括：

genkey(λ):输入安全参数λ，输出密钥sk，对图像内容进行加密，由图像拥有者随机生成一个l×j维的矩阵m，矩阵中的每一列都服从高斯分布，随机生成一个比特串s，(m,s)用来加密特征向量的密钥，密钥key＝(sk,(m,s))由图像拥有者秘密保存；

genindex({f1,...,fn})：为加快检索的进程，使用分层k-means聚类算法建立树形索引；所有特征向量作为输入，输出为tree；在树的每一层，利用k-means算法将所有的特征向量分成t类，递归执行k-means算法，直到最后的叶子节点包含的特征向量少于t个；每一个叶子结点关联一个加密图像；

gencrypt(key):以主密钥key作为输入，包含两个具体过程，其中密钥sk用来图像加密，另一个密钥(m,s)用来加密tree输出ctree；

decimg(ck,sk)：云服务器返回前k个相关的加密图像给图像拥有者，其使用sk对其进行解密；收到的用户请求，数据拥有者将提供对用户的认证，认证通过后，用户从数据拥有者收到解密后的图像；

生命体征检测模块，与单片机控制模块连接，用于通过脑电波扫描仪、动脉收缩压测定设备、体温检测设备、脉搏检测设备、肌肉张力检测设备和痛觉检测设备检测患者生命特征信息；

室内环境监测模块，与单片机控制模块连接，用于对环境参数包括室内温湿度、静压差、气流速度、空气洁净度、送风系统阻力参数、医用气体压力、室内co2/o2浓度、新风比等参数进行监测；

单片机控制模块，与视频监控模块、生命体征检测模块、室内环境监测模块、气体供输模块、麻醉药剂注射模块、麻醉深度监测模块、故障报警模块、显示模块连接，用于控制调度各个模块正常工作；

所述单片机控制模块利用调频斜率k构造解调参考信号将其与原信号r(t)相乘得到r1(t)，然后对r1(t)进行广义fourier变换，并利用最大值的位置估计起始频率可以表述为；

利用调频斜率k构造解调参考信号将其与原信号r(t)相乘得到r1(t)，

计算r1(t)的广义fourier变换：

lfm信号的起始频率估计值为：

其中，δf1为广义fourier变换的频域采样间隔；

气体供输模块，与单片机控制模块连接，用于对患者供输呼吸气体；

麻醉药剂注射模块，与单片机控制模块连接，用于注射麻醉药剂；

麻醉深度监测模块，与单片机控制模块连接，用于对患者的麻醉深度进行监测；

故障报警模块，与单片机控制模块连接，用于对设备电路进行安全检测并及时报警；

显示模块，与单片机控制模块连接，用于显示检测信息。

进一步，所述生命体征检测模块包括机械手臂、脑电波扫描仪、红外线热感应仪、压力传感器、频率检测仪。所述脑电波扫描仪通过螺丝固定于机械手臂上，所述红外线热感应仪通过螺丝连接于脑电波扫描仪左侧下部内侧，右侧内侧为螺丝固定的频率检测仪，所述压力传感器通过螺丝连接于脑电波扫描仪右侧下部。

室内环境监测模块，与单片机控制模块连接，用于对环境参数包括室内温湿度、静压差、气流速度、空气洁净度、送风系统阻力参数、医用气体压力、室内co2/o2浓度、新风比等参数进行监测；

单片机控制模块，与视频监控模块、生命体征检测模块、室内环境监测模块、气体供输模块、麻醉药剂注射模块、麻醉深度监测模块、故障报警模块、显示模块连接，用于控制调度各个模块正常工作；

气体供输模块，与单片机控制模块连接，用于对患者供输呼吸气体；

麻醉药剂注射模块，与单片机控制模块连接，用于注射麻醉药剂；

麻醉深度监测模块，与单片机控制模块连接，用于对患者的麻醉深度进行监测；

故障报警模块，与单片机控制模块连接，用于对设备电路进行安全检测并及时报警；

显示模块，与单片机控制模块连接，用于显示检测信息。

进一步，所述麻醉药剂注射模块包括夹持控制模块、麻醉剂蒸发模块；

夹持控制模块，用于对注射器进行夹持控制；

麻醉剂蒸发器，用于将麻醉药物变成饱和蒸发气体，与麻醉机引入的外部气体相混合成为具有一定浓度的麻醉蒸气气流，进入呼吸回路输送到人体。

进一步，所述麻醉剂蒸发器包括麻醉机、发热二极管、麻醉液盛装箱、通气连接管。所述麻醉机焊接连接于麻醉剂蒸发器内部左侧，所述发热二极管通过螺丝固定于麻醉剂盛装箱底部，所述麻醉剂盛装箱通过焊接固定于麻醉剂蒸发器内部右侧，所述通气连接管位于麻醉盛装箱上部连接至麻醉机。

进一步，所述麻醉深度监测模块监测方法如下：

首先，对需要麻醉手术的人员，采集整个手术过程中患者的脑电信号，并在间隔时间内对麻醉的状态根据实际需要进行标定；

接着，对采集的脑电信号，去除脑电信号中的伪迹和噪音；

其次，对上步获得的无干扰的脑电信号计算频域指标、复杂度和爆发抑制指标；

然后，根据指标参数，将信号分为清醒、浅麻、中麻、深麻和过深麻醉五类；

最后，将指标参数进行分配权重，将指标进行整合成ai指数，根据ai指数进行麻醉深度的判断；所述ai指数为：

indexi为指标参数，wi为指标参数的权重。

本发明的优点及积极效果为：本发明通过废气清除模块有效的将麻醉废气排出室外，防止其排放不当对手术室造成污染或对医务人员及患者身体造成伤害；通过视频监控模块并将整个麻醉过程中的监控信息实时显示在监控显示屏，能实时反馈病人身体状况，减少医疗事故发生；同时通过故障报警模块可以及时发现设备故障信息，并通知工作人员做好防护措施，提高手术的安全性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的智能手术麻醉管理系统结构框图。

图中：1、视频监控模块；2、生命体征检测模块；3、室内环境监测模块；4、单片机控制模块；5、气体供输模块；6、麻醉药剂注射模块；7、麻醉深度监测模块；8、故障报警模块；9、显示模块。

图2是本发明实施例提供的智能手术麻醉管理系统生命体征检测模的结构框图。

图中：10、机械手臂；11、脑电波扫描仪；12、红外线热感应仪；13、压力传感器；14、频率检测仪。

图3是本发明实施例提供的智能手术麻醉管理系统麻醉剂蒸发器的结构框图。

图中：15、麻醉机；16、发热二极管；17、麻醉液盛装箱；18、通气连接管。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明提供的智能手术麻醉管理系统包括：视频监控模块1、生命体征检测模块2、室内环境监测模块3、单片机控制模块4、气体供输模块5、麻醉药剂注射模块6、麻醉深度监测模块7、故障报警模块8、显示模块9。

视频监控模块1，与单片机控制模块4连接，用于通过摄像头对手术进行监控；

生命体征检测模块2，与单片机控制模块4连接，用于通过脑电波扫描仪、动脉收缩压测定设备、体温检测设备、脉搏检测设备、肌肉张力检测设备和痛觉检测设备检测患者生命特征信息；

室内环境监测模块3，与单片机控制模块4连接，用于对环境参数包括室内温湿度、静压差、气流速度、空气洁净度、送风系统阻力参数、医用气体压力、室内co2/o2浓度、新风比等参数进行监测；

单片机控制模块4，与视频监控模块1、生命体征检测模块2、室内环境监测模块3、气体供输模块5、麻醉药剂注射模块6、麻醉深度监测模块7、故障报警模块8、显示模块9连接，用于控制调度各个模块正常工作；

气体供输模块5，与单片机控制模块4连接，用于对患者供输呼吸气体；

麻醉药剂注射模块6，与单片机控制模块4连接，用于注射麻醉药剂；

麻醉深度监测模块7，与单片机控制模块4连接，用于对患者的麻醉深度进行监测；

故障报警模块8，与单片机控制模块4连接，用于对设备电路进行安全检测并及时报警；

显示模块9，与单片机控制模块4连接，用于显示检测信息。

所述视频监控模块高效密文图像检索方法进一步包括：

genkey(λ):输入安全参数λ，输出密钥sk，对图像内容进行加密，由图像拥有者随机生成一个l×j维的矩阵m，矩阵中的每一列都服从高斯分布，随机生成一个比特串s，(m,s)用来加密特征向量的密钥，密钥key＝(sk,(m,s))由图像拥有者秘密保存；

genindex({f1,...,fn})：为加快检索的进程，使用分层k-means聚类算法建立树形索引；所有特征向量作为输入，输出为tree；在树的每一层，利用k-means算法将所有的特征向量分成t类，递归执行k-means算法，直到最后的叶子节点包含的特征向量少于t个；每一个叶子结点关联一个加密图像；

gencrypt(key):以主密钥key作为输入，包含两个具体过程，其中密钥sk用来图像加密，另一个密钥(m,s)用来加密tree输出ctree；

decimg(ck,sk)：云服务器返回前k个相关的加密图像给图像拥有者，其使用sk对其进行解密；收到的用户请求，数据拥有者将提供对用户的认证，认证通过后，用户从数据拥有者收到解密后的图像。

所述单片机控制模块利用调频斜率k构造解调参考信号将其与原信号r(t)相乘得到r1(t)，然后对r1(t)进行广义fourier变换，并利用最大值的位置估计起始频率可以表述为；

利用调频斜率k构造解调参考信号将其与原信号r(t)相乘得到r1(t)，

计算r1(t)的广义fourier变换：

lfm信号的起始频率估计值为：

其中，δf1为广义fourier变换的频域采样间隔。

本发明提供的麻醉药剂注射模块6包括夹持控制模块、麻醉剂蒸发模块；

夹持控制模块，用于对注射器进行夹持控制；

麻醉剂蒸发器，用于将麻醉药物变成饱和蒸发气体，与麻醉机引入的外部气体相混合成为具有一定浓度的麻醉蒸气气流，进入呼吸回路输送到人体。

本发明提供的麻醉深度监测模块7监测方法如下：

首先，对需要麻醉手术的人员，采集整个手术过程中患者的脑电信号，并在间隔时间内对麻醉的状态根据实际需要进行标定；

接着，对采集的脑电信号，去除脑电信号中的伪迹和噪音；

其次，对上步获得的无干扰的脑电信号计算频域指标、复杂度和爆发抑制指标；

然后，根据指标参数，将信号分为清醒、浅麻、中麻、深麻和过深麻醉五类；

最后，将指标参数进行分配权重，将指标进行整合成ai指数，根据ai指数进行麻醉深度的判断；所述ai指数为：

indexi为指标参数，wi为指标参数的权重。

如图2所示，所述生命体征检测模块2包括机械手臂10、脑电波扫描仪11、红外线热感应仪12、压力传感器13、频率检测仪14；所述脑电波扫描仪11通过螺丝固定于机械手臂10上，所述红外线热感应仪12通过螺丝连接于脑电波扫描仪11左侧下部内侧，右侧内侧为螺丝固定的频率检测仪14，所述压力传感器13通过螺丝连接于脑电波扫描仪11右侧下部；在生命体征检测模块2中，通过机械手臂10的操作将脑电波扫描仪罩11于患者头部进行脑部电波扫描，同时频率检测仪14位于患者脖颈处探测患者脉搏频率，红外线热感应仪12位于患者面部检测患者体温特征，压力传感器13位于患者手臂检测患者肌肉压力程度；最后将数据传送至单片机控制系统。

如图3所示，麻醉剂蒸发器包括麻醉机15、发热二极管17、麻醉液盛装箱、17通气连接管18；所述麻醉机15焊接连接于麻醉剂蒸发器内部左侧，所述发热二极管16通过螺丝固定于麻醉剂盛装箱17底部，所述麻醉剂盛装箱17通过焊接固定于麻醉剂蒸发器内部右侧，所述通气连接管18位于麻醉盛装箱17上部连接至麻醉机15；通过通电使发热二极管16发热蒸发位于麻醉盛装箱17内的麻醉液，通过通气连接管18将气体与麻醉机15内部空气混合，通过上部出气口输送气体至患者体内。

本发明工作时，通过视频监控模块1对手术进行监控；通过生命体征检测模块2在生命体征检测模块中，通过机械手臂10的操作将脑电波扫描仪11罩于患者头部进行脑部电波扫描，同时频率检测仪12位于患者脖颈处探测患者脉搏频率，红外线热感应仪13位于患者面部检测患者体温特征，压力传感器14位于患者手臂检测患者肌肉压力程度。最后将数据传送至单片机控制系统检测患者生命特征信息；通过室内环境监测模块3对环境参数包括室内温湿度、静压差、气流速度、空气洁净度、送风系统阻力参数、医用气体压力、室内co2/o2浓度、新风比等参数进行监测；单片机控制模块4调度气体供输模块5对患者供输呼吸气体；通过麻醉药剂注射模块6注射麻醉药剂，通过通电使发热二极管16发热蒸发位于麻醉盛装箱17内的麻醉液，通过通气连接管18将气体与麻醉机15内部空气混合，通过上部出气口输送气体至患者体内；接着，通过麻醉深度监测模块7对患者的麻醉深度进行监测；通过故障报警模块8对设备电路进行安全检测并及时报警；最后，通过显示模块9显示检测信息。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。