服務(wù)熱線
86-0769-83110798
型號:
產(chǎn)品時間:2024-06-27
簡要描述:
醫(yī)用智能黃疸治療監(jiān)護系統(tǒng),系統(tǒng)將人工智能、光電檢測、毫米波檢測、物聯(lián)網(wǎng)(IOT)、機器視覺等技術(shù)集成運用在新生兒黃疸治療中??奢敵鲂律鷥荷眢w不同部位的 藍光光譜輻照度;輻照度均勻性;經(jīng)皮膽紅su濃度;溫度;呼吸;心率;濕度等 實時參數(shù),綜合 個人信息(時間、年齡、體重、皮膚特征),治療信息(波長,輻照度,治療時間),生理參數(shù)(心率、血氧飽和度、呼吸、睡眠)等,通過 CNN 和 MLP 算法對新生兒
智能黃疸治療監(jiān)護系統(tǒng):
新生兒黃疸是新生兒期的常見病。早產(chǎn)兒出生后一周內(nèi)黃疸的發(fā)生率為80%,足月嬰兒則為60%。當前,黃疸治療“金標準"是美國兒科學(xué)會發(fā)布的“ Management of hyperbilirubinemia in the newborn infant 35 or more weeks of gestation"。
黃疸治療金標準
但當前黃疸的藍光治liao仍存在諸多問題:
1、生理性黃疸與病理性黃疸難以區(qū)分;
2、TCB的臨界值難以確定;
3、過度診斷和過度治療問題;
4、缺乏定量參數(shù),限制了新生兒黃疸治療科學(xué)的發(fā)展;
5、醫(yī)護人員檢查工作繁重,存在事故風(fēng)險;
6、存在對醫(yī)護人員藍光輻射危害。
醫(yī)用智能黃疸治療監(jiān)護系統(tǒng),系統(tǒng)將人工智能、光電檢測、毫米波檢測、物聯(lián)網(wǎng)(IOT)、機器視覺等技術(shù)集成運用在新生兒黃疸治療中??奢敵鲂律鷥荷眢w不同部位的 藍光光譜輻照度;輻照度均勻性;經(jīng)皮膽紅su濃度;溫度;呼吸;心率;濕度等 實時參數(shù),綜合 個人信息(時間、年齡、體重、皮膚特征),治療信息(波長,輻照度,治療時間),生理參數(shù)(心率、血氧飽和度、呼吸、睡眠)等,通過 CNN 和 MLP 算法對新生兒黃疸狀態(tài)進行分類,實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警、治療效果評價和病理性黃疸預(yù)警等功能。
物聯(lián)網(wǎng)化硬件布局
院屬數(shù)百個數(shù)據(jù)節(jié)點布置
特制納米防藍光膜
微型藍光輻射監(jiān)測模塊
研制量子點納米防藍光膜有效利用反射藍光,守護醫(yī)護人員視覺健康。微型藍光輻射照度監(jiān)測模塊,對380~500nm范圍內(nèi)的藍光輻射量值進行精準測試。
多波段經(jīng)皮膽紅su測試儀(額頭部位)
膚色修正
多波長與膽紅su濃度關(guān)系
監(jiān)控各項參數(shù)匯總
皮下毛細血管叢中,血紅蛋白的吸收起著主要的作用,傳統(tǒng)經(jīng)皮膽紅su檢測儀器通常使用 460nm 和 550nm 的光源對經(jīng)皮膽紅su進行測試。但血管分布、體征(膚溫)、血液中離子濃度、以及皮膚的反射與吸收波長差異性等,對經(jīng)皮膽紅su的測試都存在影響。英諾維科技研制多波段經(jīng)皮膽紅su測試儀通過朗伯比爾定律和蒙特卡洛模擬尋找吸光度與膽紅su濃度變化無關(guān)的基準波長對測試結(jié)果進行修正,以提高經(jīng)皮膽紅su的測試精度。應(yīng)用三層皮膚模型、皮膚各層折射率為1.4,表皮層厚度為70um,真皮層為130um,皮下組織為無窮,建立皮膚模型以提高經(jīng)皮膽數(shù)據(jù)模型基于兒童生理參數(shù)、藍光輻照度和經(jīng)皮膽紅su濃度的綜合分析。通過 CNN 算法構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),運用 MLP 算法判斷治療效果。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可有效判斷生理性黃疸或病理性黃疸,并基于藍光輻射能量、經(jīng)皮膽紅su的變化分析治liao效果,避免對兒童過度治療。及時發(fā)現(xiàn)治療效果不明顯的兒童進行相關(guān)預(yù)警行為。
通過有效性分析模型,預(yù)測新生兒接受藍光輻射能量及經(jīng)皮膽紅su濃度的變化,獲得藍光輻射能量與經(jīng)皮膽紅su濃度相關(guān)性曲線,并根據(jù)藍光輻射能量照射時間與經(jīng)皮膽紅su濃度變化曲線,完成治療效果預(yù)測模型的建立。該模型可以直觀有效地預(yù)測患兒的治療過程。如果治療效果明顯偏離模型預(yù)期,可以及時發(fā)現(xiàn)兒童的其他隱性疾病,真正意義上實現(xiàn)智能、精準光liao。
聯(lián)系方式
郵件:gaoshengkeji@163.com