[發明專利]一種微創神經外科專用的多功能吸引器頭在審
| 申請號: | 201810324824.2 | 申請日: | 2018-04-12 |
| 公開(公告)號: | CN108815592A | 公開(公告)日: | 2018-11-16 |
| 發明(設計)人: | 閔曉黎;曹毅 | 申請(專利權)人: | 昆明醫科大學第二附屬醫院 |
| 主分類號: | A61M1/00 | 分類號: | A61M1/00 |
| 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 |
| 地址: | 650000 *** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 多功能吸引器 神經外科 專用的 微創 噪聲檢測模塊 檢測模塊 攝像模塊 單片機控制模塊 吸力 吸引 沖洗模塊 抽吸模塊 定量調節 負壓控制 實時監控 實時檢測 手術環境 數據信息 顯示模塊 醫療器具 噪音數據 噪聲 儲量 安全 | ||
1.一種微創神經外科專用的多功能吸引器頭,其特征在于,所述微創神經外科專用的多功能吸引器頭包括:
吸力檢測模塊,與單片機控制模塊連接,用于對吸引器的吸力數據進行檢測;
儲量檢測模塊,與單片機控制模塊連接,用于對吸引器的吸液存儲量進行檢測;
攝像模塊,與單片機控制模塊連接,用于通過攝像頭對吸液過程進行實時監控;
所述攝像模塊對圖像進行塊壓縮感知采樣處理表示為:
y=Φui=Aθi;
其中ui=Ψθi表示第i個交叉塊,i=1,...,N,Ψ是稀疏基,θi表示稀疏系數,A=ΦΨ,y表示處理所得的測量值即對原圖像壓縮采樣后所得的信息;
噪聲檢測模塊,與單片機控制模塊連接,用于通過噪聲檢測儀對吸引器的噪聲進行檢測;
單片機控制模塊,與吸力檢測模塊、儲量檢測模塊、攝像模塊、噪聲檢測模塊、負壓控制模塊、抽吸模塊、沖洗模塊、顯示模塊連接,用于調度各個模塊正常工作;
所述單片機控制模塊對攝像模塊的圖像的縫合線采用消除跨重疊區域遮擋求解最小連通域的方法,具體包括:
1)采用閾值分割的方法將圖像分為兩部分,高量值區和低量值區,閾值代價準則定義:
其中為Tcost求得的誤匹配度量矩陣,δ·THmax是圖像分割閾值,其中THmax為重疊區域的最大誤匹配量值,δ為固定常量,δ∈(0;Tcost為cost的二值化矩陣;
2)判斷縫合線的起點和終點是否均在低量值區(Tcost_b=0)且位于同一連通分量,即判斷起點終點間是否存在一條路徑;若不存在,表示圖中存在一條或多條跨重疊區域的遮擋;查找跨重疊區域的遮擋,并逐步減小此遮擋區域的量值,直到不存在跨重疊區域的遮擋,使起點和終點位于同一連通分量內;此時起點終點所在的連通區域,即求解的縫合線最小連通域;
負壓控制模塊,與單片機控制模塊連接,用于通過真空泵產生負壓提供吸引動力;
抽吸模塊,與單片機控制模塊連接,用于通過抽吸管進行抽吸;
沖洗模塊,與單片機控制模塊連接,用于吸液后進行沖洗操作;實時定量監控和調節;
顯示模塊,與單片機控制模塊連接,用于顯示檢測信息;
所述顯示模塊的圖像轉換成灰度圖像,對輸入圖像進行Gamma校正;計算灰度圖像中每個像素點(x,y)的水平方向和垂直方向梯度值gx(x,y)和gy(x,y);
gx(x,y)=I(x+1,y)-I(x-1,y);
gy(x,y)=I(x,y+1)-I(x,y-1);
式中,I(x,y)表示像素點(x,y)處的灰度值,根據下式計算像素點(x,y)處的梯度幅值g(x,y)和方向α(x,y);
2.如權利要求1所述微創神經外科專用的多功能吸引器頭,其特征在于,所述負壓控制模塊包括真空模塊、調壓模塊;
真空模塊,用于通過真空泵產生真空負壓動力;
調壓模塊,用于調節負壓的大小。
3.如權利要求1所述微創神經外科專用的多功能吸引器頭,其特征在于,所述顯示模塊包括指示燈模塊、顯示屏模塊;
指示燈模塊,用于通過狀態指示燈顯示設備工作狀態;
顯示屏模塊,用于通過顯示屏顯示檢測的數據信息。
4.如權利要求1所述微創神經外科專用的多功能吸引器頭,其特征在于,所述負壓控制模塊利用聚類算法估計每一跳的跳變時刻以及各跳對應的歸一化的混合矩陣列向量、跳頻頻率時,包括以下步驟:
第一步,在p(p=0,1,2,…P-1)時刻,對表示的頻率值進行聚類,得到的聚類中心個數表示p時刻存在的載頻個數,個聚類中心則表示載頻的大小,分別用表示;
第二步,對每一采樣時刻p(p=0,1,2,…P-1),利用聚類算法對進行聚類,同樣可得到個聚類中心,用表示;
第三步,對所有求均值并取整,得到源信號個數的估計即
第四步,找出的時刻,用ph表示,對每一段連續取值的ph求中值,用表示第l段相連ph的中值,則表示第l個頻率跳變時刻的估計;
第五步,根據第二步中估計得到的以及第四步中估計得到的頻率跳變時刻估計出每一跳對應的個混合矩陣列向量具體公式為:
這里表示第l跳對應的個混合矩陣列向量估計值;
第六步,估計每一跳對應的載頻頻率,用表示第l跳對應的個頻率估計值,計算公式如下:
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