[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

本發明涉及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，該測量裝置中，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，并將得到的光譜數字信號輸入到系統微處理器中，在系統微處理器中先對光譜數字信號進行預處理，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。該測量裝置的系統微處理器通過預訓練的機器學習模型中自動補償對測得的信號進行處理，使其數據可靠性強，誤差小，受溫度干擾小，從而保證了比傳統的顱壓監護儀有更高的精度。

技術領域

本發明涉及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，屬于腦壓測量技術領域。

背景技術

顱內壓監測是顱腔內容物對顱腔壁的壓力，需要將顱內壓檢測探測儀探頭置于顱內，將探頭置于額部及枕部，通過傳感器將顱內壓的波形傳至工作站，從而完整的了解顱內壓的變化情況，通過分析病人顱內壓的變化，可以幫助判斷患者的病情以及接下來的治療，目前常用的是顱內壓監護儀，它的原理是光纖探頭以光傳感信息，用光纖作為傳輸信息媒介，監護時把探頭感受到的患者顱內壓轉換為差動光信號傳遞給監護儀，監護儀經光電轉換，信號反饋，測量后將患者顱內壓在監護儀面板上加以顯示。

然而，目前的儀器通常都需要主機、供電電源、顯示器以及報警系統等組成，都不同程度地存在諸如操作復雜，占據大量有限空間，醫務人員需要經常性到不同病床前觀察各種監護儀的使用情況，需要消耗大量精力等問題。非常不夠集成化，儀器比較復雜，靈活性不強。另外，在光信號處理方面傳統的光譜分析方法誤差較大，步驟較為繁瑣，另外也存在溫度因素的干擾。

隨著嵌入式技術的發展和進步，處理器的功能日益強大，現代醫療技術也開始朝著微型化、智能化發展。但目前還沒有將基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型與嵌入式腦壓測量儀器結合起來的實例。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供了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，該裝置不僅具有小型化、輕量化、低功耗等特點。

本發明還提供了上述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，該顱內壓測量裝置搭載了基于遺傳算法的BP神經網絡，從串集開始搜索，覆蓋面大，利于全局擇優，避免傳統方法陷入局部最優解的問題，而且能夠最大限度的降低外界環境的噪聲以及儀器本身噪聲，得到最真實的腦壓數據。

術語說明：

1.BP神經網絡模型：BP(back propagation)神經網絡是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是應用最廣泛的神經網絡。

2.遺傳算法：遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)最早是由美國的John holland于20世紀70年代提出,該算法是根據大自然中生物體進化規律而設計提出的。是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。該算法通過數學的方式,利用計算機仿真運算,將問題的求解過程轉換成類似生物進化中的染色體基因的交叉、變異等過程。在求解較為復雜的組合優化問題時,相對一些常規的優化算法,通常能夠較快地獲得較好的優化結果。

本發明的技術方案為：

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，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；