用于药液推注的预测自适应控制系统

摘要

本发明公开了一种用于药液推注的预测自适应控制控制系统，涉及临床手术推药自控技术领域。系统包括包括主控制模块和药液推注模块，药液推注模块包括微控制器和医用注射器，微控制器连接于主控制模块的预测控制算法模块，预测控制算法模块将下一个心动周期的推注时刻发送至微控制器，微控制器控制微推进器进而控制医用注射器的推进速度、推注时刻和推注停止时刻。本发明中药液推注模块中的推药速度、推注时刻、推注停止时刻以及推药量通过主控制模块来控制，提高了药液推注模块的反应速度和实时控制能力，实现了科学、合理、安全用药，即以较少的药物剂量，在局部器官获得最大的药物浓度并停留足够长的时间而无返流，减少伤害健康组织。

主权项

一种用于药液推注的预测自适应控制系统，包括主控制模块和药液推注模块，其特征在于，所述主控制模块包括用于采集人体血压值的检测模块，所述检测模块包括血压传感器；所述检测模块将该血压值传递至内存区进行储存，形成血压值数组，所述内存区连接有识别模块，所述识别模块识别内存区的血压值数组得到实时的心动周期及周期中的特征参数，所述识别模块还连接有预测控制算法模块，所述预测控制算法模块通过对特征参数的计算得到下一个心动周期的推注时刻；所述药液推注模块连接于主控制模块的预测控制算法模块，所述药液推注模块包括微控制器和医用注射器，所述药液推注模块通过微控制器连接于预测控制算法模块，所述预测控制算法模块将下一个心动周期的推注时刻发送至微控制器，所述微控制器连接有微推进器，所述微推进器连接有医用注射器，所述微控制器控制微推进器的推进速度、推注时刻和推注停止时刻，进而控制医用注射器的注射速度、推注时刻和推注停止时刻；所述系统按照以下步骤处理信号：(1)采集血压值：通过主控制模块中的检测模块实时采集人体血压值，以递推的方式储存至主控制模块中的内存区形成血压值数组；(2)得到相关参数：主控制模块中的识别模块通过识别血压值数组得到实时的心动周期及周期中的特征参数；通过体检得到患者的病征参数；(3)计算推药时刻：根据病征参数设置推药时刻；主控制模块根据推药时刻、实时的心动周期及周期中的特征参数，通过预测控制算法计算出下一个心动周期中的推药时刻；(4)启动药液推注模块：主控制模块将计算出的下一个心动周期中的推药时刻发送至药液推注模块中的微控制器，所述微控制器根据该推药时刻并提前t_delay,启动药液推注模块中微推注器进行药液推注，所述t_delay为药液推注模块的时延；(5)推注的自适应：检测模块采集新的血压值，将新得到的采样血压值、新识别出的心动周期及周期中的特征参数与之前采集的血压值、心动周期及周期中的特征参数加权平均，更新预测控制算法的参数，实现药液预测控制推注的自适应性；步骤(1)中，递推的方式是指采样新血压值进入血压值数组时，同时丢掉一组最早的采样血压值，使血压值数组的维数保持不变；步骤(2)中，心动周期中的特征参数包括收缩压，舒张压，心舒张期时长、心收缩期时长；病征参数包括肿瘤直径、肿瘤供血动脉、肿瘤距预设的药液推注点距离；步骤(3)中，推药时刻是指心动周期的特征参数中的一个时相的起始时刻；下一个心动周期中的推药时刻t_r(k+1)通过等式t_r(k+1)'＝t_r(k)+T_m(k)+ξ[(t_r(k)‑t_r(k)',t_r(k‑1)‑t_r(k‑1)',Lt_r(k‑m)‑t_r(k＝m)']^T来计算，其中，t_r(k)为当前心动周期中该时相的起始时刻，即当前的推药时刻；t_r(k)'为预测控制算法根据上一次心动周期中的特征参数计算得出的当前心动周期中该时相的起始时刻；T_m(k)为灰色预测模型GM(1,1)根据之前的心动周期波动规律计算出的当前心动周期的时长；m为预测时域长度，且m>0；ξ为误差系数向量，决定各误差分量的权重,ξ＝[ξ₁ ξ₂ L ξ_n]，0＜ξ_n＜1，n＝1，2，3，…，m；灰色预测模型GM(1,1)的具体实现如下：设心动周期原始数据列为T⁰(k)(k＝1,2,Ln),T¹(k)(k＝1,2,Ln)为T⁰(k)一次累加和,即$T^1\left(k\right)=\underset{j=1}{\overset{k}{\Sigma }}{T}^0\left(j\right);$灰度模型微分方程为T⁽⁰⁾(k)+aT⁽¹⁾(k)＝b k＝1,2,Ln；n>0；令$Y=\left[\begin{array}{c}{T}^0\left(2\right)\\ T^0\left(3\right)\\ M\\ T^0\left(n\right)\end{array}\right],$而待辨识的参数为θ＝[a,b]^T，令$B=\left[\begin{array}{cc}-(T^0\left(1\right)+T^0\left(2\right))/2& 1\\ -(T^0\left(2\right)+T^0\left(3\right))/2& 1\\ M& \\ -(T^0(n-1)+T^0\left(n\right))/2& 1\end{array}\right],$θ＝(B^TB)^‑1B^TY，得到预测表达式T⁰(k+1)＝T¹(k+1)‑T¹(K)＝(1‑exp(a))[T⁰(1)‑b/a]exp(‑ak)，上式中当k<n时,预测输出T原始数据列的还原值T⁰(k)，当k＝n时,预测输出T下一时刻的预测输出值，当k>n时,预测输出T的k+n个心动周期之后的预测输出值。