本技术涉及数据调节技术领域,本发明提供的一种麻醉弹的流量调节系统及方法,通过获取麻醉弹调节历史数据,进行预处理和特征提取,然后利用深度学习模型进行训练,得到优化的麻醉弹流量调节模型。在实际应用中,系统能够实时接收麻醉弹调节终端的数据,与预设的流量调节参数进行对比,计算调节误差,并通过遗传算法对模型参数进行优化,以实现更准确地流量控制。本发明解决了现有麻醉机流量调节方式无法得到准确调节控制参数的问题,提高了麻醉过程的精确性,有助于提升医疗手术的效率。
背景技术
麻醉机是一种半开放式麻醉装置,麻醉机主要由麻醉蒸发罐、流量计、呼吸机、呼吸回路等部件组成。麻醉机通过机械回路将麻醉药送入患者的肺泡,形成麻醉药气体分压,弥散到血液后,对中枢神经系统产生抑制作用,从而实现全身麻醉的效果。现代麻醉机还配备了安全监测系统和残气清除系统,以提高麻醉过程中的安全性。
麻醉弹的流量调节指的是在麻醉过程中,通过调节麻醉机上的控制面板,控制麻醉气体(包括氧气、氦气等)和麻醉蒸气(由麻醉药物经挥发罐生成)的流量,以满足不同麻醉深度和呼吸需求的变化,调节过程对于维持患者的稳定麻醉状态。
麻醉弹流量调节系统在实际使用过程中,存在如下技术痛点,由于麻醉机的调节精度低,麻醉弹的流量可调节范围有限,并且缺乏有效的数据采集与处理手段,造成流量调节过程中的控制参数无法实现预期的流量调节需求,导致现有的麻醉机流量调节方式无法根据调节需求得到准确的调节控制参数。
实现思路