[發明專利]一種基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型的顱內壓測量裝置及其工作方法

在審

• 申請號: 202011080912.6
• 申請日: 2020-10-11
• 公開（公告）號: CN112274129A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 李康;宋娜
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: A61B5/03
• 分類號: A61B5/03
• 代理公司: 濟南金迪知識產權代理有限公司 37219
• 代理人: 趙龍群

1.一種基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型的顱內壓測量裝置，其特征在于，包括LED光源、光纖耦合器、光纖壓力傳感器、光譜儀、系統微處理器、LCD顯示屏和電源，

LED光源的輸出端與光纖耦合器的第一輸入端相連接，光纖耦合器的輸出端分別與光纖傳感器及光開關的一端相連接，且光開關的另一端依次與光譜儀、系統微處理器和LCD顯示屏相連接；

LED光源發出的光信號經過光纖耦合器輸入光纖壓力傳感器中，經過光纖壓力傳感器發出的反射光信號再輸入到光纖耦合器中，再由光纖耦合器輸出，經過光開關輸入到光譜儀中；

當待測顱內壓作用在光纖壓力傳感器上時，改變光纖壓力傳感器的腔長，從而會改變反射光信號，光譜儀采集反射光信號，并將得到的光譜數據輸入到系統微處理器中，在系統微處理器中先對光譜數據進行預處理，再根據基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型分析得到顱內壓值，系統微處理器輸出顱內壓值，并在LCD顯示屏上顯示顱內壓值；

電源分別與LED光源、光纖壓力傳感器、光譜儀、系統微處理器和LCD顯示屏相連接，電源用于為所述測量裝置進行供電。

2.根據權利要求1所述的一種基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型的顱內壓測量裝置，其特征在于，所述系統微處理器為樹莓派。

3.根據權利要求1所述的一種基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型的顱內壓測量裝置，其特征在于，光纖壓力傳感器為法布里珀羅壓力傳感器。

4.根據權利要求1-3任一項所述的基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型的顱內壓測量裝置的工作方法，其特征在于，包括：

(1)通過光譜儀采集光譜數據，對采集的光譜數據進行歸一化處理，構建光譜數據集，并將光譜數據集分為訓練集和測試集；

(2)確定BP神經網絡模型，然后初始化BP神經網絡模型，得到權值與閾值的初始值；

(3)采用遺傳算法優化BP神經網絡模型，得到BP神經網絡模型的最優權值和閾值；

(4)訓練和測試步驟(3)得到的BP神經網絡模型；

(5)將待測光譜數據輸入到步驟(4)訓練好的BP神經網絡模型中，由BP神經網絡模型得到顱內壓值；

(6)將步驟(5)得到的顱內壓值輸入到LCD顯示屏，在LCD顯示屏中顯示顱內壓值。

5.根據權利要求4所述的基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型的顱內壓測量裝置的工作方法，其特征在于，步驟(1)中，歸一化處理的過程為：式中，I_i為第i個原始光強值,I_max為最大光強值,I_min為最小光強值，是歸一化后的第i個光強值。

6.根據權利要求5所述的基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型的顱內壓測量裝置的工作方法，其特征在于，步驟(2)中，BP神經網絡模型包括依次連接的輸入層、隱含層和輸出層，所述隱含層的激活函數為s型正切函數tansig(·)，所述輸出層的激活函數為pureline線型函數。

7.根據權利要求6所述的基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型的顱內壓測量裝置的工作方法，其特征在于，步驟(2)中，BP神經網絡模型中，輸入層的神經元個數與光譜數據的個數相同，輸出層的神經元的個數為一個，隱含層的神經元的個數為十個；將步驟(2)歸一化處理后的數據作為BP神經網絡的輸入層的輸入向量。