[發明專利]一種小兒外科刀口清潔裝置

在審

• 申請號: 201711029820.3
• 申請日: 2017-10-30
• 公開（公告）號: CN107802446A
• 公開（公告）日: 2018-03-16
• 發明（設計）人: 薛媛
• 申請（專利權）人: 薛媛
• 主分類號: A61G13/00
• 分類號: A61G13/00;A61G13/10;A61M19/00;A61M3/02;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙)11350
• 代理人: 湯東鳳

技術領域

本發明屬于醫療器械技術領域，尤其涉及一種小兒外科刀口清潔裝置。

背景技術

醫學護理是醫療手術之后患者康復必不可少的步驟，當今醫學護理發展較為完備，各種護理器械和護理手段配合相得益彰，為方便醫護用品的運送、攜帶，醫護人員在巡視病房時多使用護理車；然而，現有的小兒清潔護理車，僅僅提供護理藥物或器材存放使用，不能提供護理床功能；同時在清潔兒童刀口時，小孩容易哭鬧，影響清潔工作。

人體在皮膚軟組織撕裂傷后，需要行清創縫合術，局部麻醉往往在清洗傷口后才實施。病人會因此再次承收傷口清洗過程中的巨大痛苦；尤其是兒童，忍收能力會更差些。

對人臉圖像輪廓的認知與理解是人類獲取人臉信息并做出判斷和反映的重要基礎。其中，自動識別人臉圖像輪廓的相似性是實現提高人類視覺認知效率和拓展智能化認知領域的重要技術之一。它廣泛應用于人臉圖像處理、模式識別和人工智能領域，對我們的日常生活起著未知的深遠影響。隨著計算機數字化和圖形技術的日益發展，人臉圖像輪廓幾何特征信息的數字化處理效率也得到了很大提高。

現有的人臉圖像輪廓相似度常用方法有概率統計算法、特征值的最小均方誤差和幾何外觀特征必要條件的加權平均算法等。雖然取得了一定的效率，但也存在一些不足：算法的實現過程和視覺分辨的匹配性不直觀；算法復雜，導致數據處理量大，運行成本高；算法的平均性分析導致人臉圖像輪廓中重要幾何特征的變化對整體相似度的影響，導致準確性和穩定性存在一定偏差。

手術過程中的疼痛是導致病患者產生術中恐懼的主要原因之一，其中實施局部麻醉注射所導致的疼痛尤為顯著。由于人體自身體質的局限性，以傳統注射器實施慢速注射很難精確的控制麻醉劑劑量的推進速度，通過減慢注射速度達到減少疼痛的目的也難以完全實現。

患者在接收手術過程中，身體機能出現不斷的微變化，不同體質和患者患病情況在不同麻醉部位的情況下，進行慢速注射麻醉劑，往往快速麻醉的效果會很顯著，可是會這樣形成不同體質的人還沒有反應過來，麻醉劑劑量實際的臨床效果需要一個緩沖時間讓患者的患病部位感知。在現實的醫學臨床手術過程中，麻醉劑、患者和麻醉師、臨床主治醫生和手術醫師不能形成一個可視化的閉環數據反饋系統，從而使得患者麻醉過深或過淺，造成藥物的浪費，延遲患者麻醉蘇醒時間，增加術中管理強度，增加麻醉風險及術中術后并發癥。

綜上所述，現有技術存在的問題是：現有的小兒清潔護理車，僅僅提供護理藥物或器材存放使用，不能提供護理床功能；功能單一，同時在清潔兒童刀口時，小孩容易哭鬧，影響清潔工作；現有麻醉劑不能在污染傷口既能使用，也可混在清洗液；不能讓患者完全享收無痛清創；而且現有麻醉劑用量的控制沒有結合不同體質的兒童進行實施，不能避免麻醉劑用量過多會發生的意外，造成安全性差。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種小兒外科刀口清潔裝置。

本發明是這樣實現的，一種小兒外科刀口清潔裝置，所述小兒外科刀口清潔裝置設置有：

清潔護理柜體；

清潔護理柜體右端頂部通過螺絲固定有活動桿；

活動桿通過活動夾夾持平板電腦；

清潔護理柜體頂層套裝有活動板；

清潔護理柜體正面左邊開設有滑動槽；

活動板左端設置有提手。

所述活動板通過折合扣連接清潔護理柜體；

所述活動板上面設有可伸縮人體型軟墊；

所述折合扣通過滑塊套裝在滑動槽；

所述活動桿上鑲裝有用于捕獲人臉圖像的攝像頭；所述可伸縮人體型軟墊下部縫制有重量感應器；所述攝像頭、重量感應器通過有線連接平板電腦；

所述清潔護理柜體內安裝有麻醉劑存儲罐；所述麻醉劑存儲罐連通有麻醉劑施藥裝置；所述麻醉劑施藥裝置內置有麻醉劑用量控制模塊；所述麻醉劑用量控制模塊通過無線連接平板電腦；

所述平板電腦內置有數據接收模塊，所述數據接收模塊通過導線連接用于儲存患者姓名、性別、體征相關信息的儲存模塊；所述儲存模塊通過網絡無線連接醫院就診登記信息中心；

所述儲存模塊通過導線還連接數據比對模塊，所述數據比對模塊用于對采集的患者的體重、人臉圖像與儲存模塊儲存的信息進行比對后，提出合理施用麻醉劑用量；

所述數據比對模塊通過導線連接平板電腦的顯示模塊，用于對數據比對模塊傳輸的合理施用麻醉劑用量進行顯示和提醒；

所述攝像頭內置有人臉圖像識別模塊；人臉圖像識別的方法中，對人臉特征進行提取，具體包括：采集到N個樣本用作訓練集X，采用下式求出樣本平均值m：