压力蒸汽灭菌器灭菌期临界点的时间定点方法

本发明涉及一种压力蒸汽灭菌器灭菌期临界点的时间定点方法。

背景技术：

1、压力蒸汽灭菌器灭菌过程中物理参数监测是保障灭菌效果的必要手段，对于医疗机构避免交叉感染以及重大医疗事故具有重要意义。与此同时，国家卫生行业标准ws310.3-2016规定：压力蒸汽灭菌器灭菌有效期温度波动范围在+3℃内，时间满足最低灭菌时间的要求，同时应记录所有临界点的时间、温度与压力值，结果应符合灭菌的要求。国家标准gb/t 30690—2014中明确规定灭菌时间实测值不低于设定值，且不超过设定值的10％。基于以上可知，灭菌期时间的起始点和结束点的物理参数监测尤为重要。

2、现有技术主要是基于传统的手动选点方法，需要人工观察监测信号，根据经验和主观判断进行选点，存在以下问题和缺点：1、选点效率低：需要人工逐个点进行观察和判断，耗时耗力；2、选点准确度低：受到人工主观判断的影响，存在一定的误差和不确定性，无法准确定点，所引起的误差高达40％；3、选点经验要求高：需要有丰富的经验和专业知识，对于监管新手人员来说较为困难；4、选点结果不稳定：受到人工因素和不确定性的影响，选点结果可能会有较大的差异和波动；5、选点难以量化：手动选点方法往往难以量化和标准化，难以进行统计分析和比较。

技术实现思路

1、本发明提供了一种压力蒸汽灭菌器灭菌期临界点的时间定点方法，以解决上述问题中的一种或几种。

2、根据本发明的一个方面，提供了一种压力蒸汽灭菌器灭菌期临界点的时间定点方法，其中，包括步骤：a、信号采集：通过布拉格光纤光栅传感器获取压力蒸汽灭菌器的温度原始信号；

3、b、截取所述原始信号中判断灭菌期的最佳数据处理区域，获得待处理信号；

4、c、对所述待处理信号进行平滑处理以去除噪声，得到平滑处理后的温度数据；

5、d、确定输入数据和目标数据：输入数据是判断灭菌期的最佳数据处理区域的时间序列，对应着fbg所采集信号的时间数据；目标数据是对应时间数据的、通过步骤c处理后的温度数据；

6、e、信号拟合：将所述输入数据映射到对应的经过步骤d处理后的所述温度数据，计算拟合信号和目标信号之间的平均绝对误差来量化拟合误差；

7、f、确定灭菌期临界点：灭菌期的起点为温度第一次大于等于灭菌器的温度阈值的点，结束点为温度最后一次大于等于灭菌器的温度阈值的点，且满足起点到结束点期间温度均大于温度阈值。

8、本发明的压力蒸汽灭菌器灭菌期临界点的时间定点方法，自动化程度高，可以实现信号的自动平滑和自动选点，大大减少了人工操作的主观性和误差；精度高，拟合系数高且误差小；适用性广，不仅可以用于监测温度，还可以应用于其他需要选点的领域，具有广泛的应用前景；提高工作效率和降低成本，可以实现信号的自动处理和自动选点，可以大大缩短选点的时间，提高工作效率，数据处理及选点时间缩减至1s，同时也可以减少人工选点的人力成本。

9、综上所述，本发明提出的自动选点方法具有高自动化程度、高精度、适用性广以及提高工作效率和降低成本等多重优点和有益效果。

10、在一些实施方式中，本发明在步骤b，原始信号中第一次大于等于灭菌器温度阈值的时刻设为t，灭菌器所设定的灭菌时间设为t，本发明所设定的判断灭菌期的最佳数据处理区域起点为tb＝t-t*30％，判断灭菌期的最佳数据处理区域终点为te＝tb+t*(1+30％)，因此本发明中判断灭菌期的最佳数据处理区域为[tb,te]。

11、在一些实施方式中，本发明在步骤c采用emd(经验模态分解，empirical modedecomposition，简称emd)算法对步骤b所得待处理信号进行分解，得到多个imf(本征模态分量，intrinsic mode function，简称imf)分量，再将imf分量进行小波阈值去噪，得到平滑处理后的温度数据。

12、在一些实施方式中，本发明在步骤c采用移动平均、加权平均、中值滤波或小波变换对所述待处理信号进行平滑处理。

13、在一些实施方式中，本发明在步骤e，信号拟合的方法为创建用于函数拟合的前馈神经网络；划分数据集：将步骤c处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，训练神经网络。

14、在一些实施方式中，本发明的神经网络的隐藏层的大小为10。

15、在一些实施方式中，本发明的经步骤c处理后的数据70％的被划入训练集，15％被划入验证集，15％被划入测试集。

16、在一些实施方式中，本发明的传感器为布拉格光纤光栅传感器(fiber bragggrating,简称fbg)。

17、通过emd分解原始信号、小波阈值去噪和神经网络拟合方法等多种信号处理技术的有机组合，本申请提出的算法可以实现高精度的选点，准确判断灭菌期的起点和结束点，拟合系数高且拟合误差小。

技术特征：

1.压力蒸汽灭菌器灭菌期临界点的时间定点方法，其中，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤b，原始信号中第一次大于等于灭菌器温度阈值的时刻设为t，灭菌器所设定的灭菌时间设为t，本发明所设定的判断灭菌期的最佳数据处理区域起点为tb＝t-t*30％，判断灭菌期的最佳数据处理区域终点为te＝tb+t*(1+30％)，因此本发明中判断灭菌期的最佳数据处理区域为[tb,te]。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤c采用emd算法对步骤b所得待处理信号进行分解，得到多个imf分量，再将imf分量进行小波阈值去噪，将去噪后的imf分量叠加得到平滑处理后的温度数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤c采用移动平均、加权平均、中值滤波或小波变换对所述待处理信号进行平滑处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤e，信号拟合的方法为：创建用于函数拟合的前馈神经网络；划分数据集，将步骤c处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，训练神经网络。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，神经网络的隐藏层的大小为10。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，经步骤c平滑处理后的温度数据70％被划入训练集，15％被划入验证集，15％被划入测试集。

8.根据权利要求1～7任一项所述的方法，其中，所述传感器为布拉格光纤光栅传感器。

技术总结
本发明提供了一种压力蒸汽灭菌器灭菌期临界点的时间定点方法，其中，包括步骤：信号采集、截取原始信号中判断灭菌期的最佳数据处理区域以获得待处理信号、对待处理信号进行平滑处理得到平滑处理后的温度数据、确定选点方法的训练数据和目标数据、信号拟合、选点。本发明提出的压力蒸汽灭菌器灭菌期临界点的时间选点方法具有高自动化程度、高精度、适用性广以及提高工作效率和降低成本等多重优点和有益效果。

技术研发人员：陈鹏,饶春芳,王跃翔,闫晓丽,阮一鸣,胡友德,卢海波,余文鑫,熊文婷,马移铭,谌子滢
受保护的技术使用者：江西师范大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15