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智能黃疸治療監(jiān)護系統(tǒng)

型號:

產品時間: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(IOT)、機器視覺等技術集成運用在新生兒黃疸治療中。可輸出新生兒身體不同部位的 藍光光譜輻照度;輻照度均勻性;經皮膽紅su濃度;溫度;呼吸;心率;濕度等 實時參數,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(心率、血氧飽和度、呼吸、睡眠)等,通過 CNN 和 MLP 算法對新生兒

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詳細介紹

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。早產兒出生后一周內黃疸的發(fā)生率為80%,足月嬰兒則為60%。當前,黃疸治療“金標準"是美國兒科學會發(fā)布的“ Management of hyperbilirubinemia in the newborn infant 35 or more weeks of gestation"。

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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,限制了新生兒黃疸治療科學的發(fā)展;

5、醫(yī)護人員檢查工作繁重,存在事故風險;

6、存在對醫(yī)護人員藍光輻射危害。

智能黃疸治療監(jiān)護系統(tǒng)



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(IOT)、機器視覺等技術集成運用在新生兒黃疸治療中。可輸出新生兒身體不同部位的 藍光光譜輻照度;輻照度均勻性;經皮膽紅su濃度;溫度;呼吸;心率;濕度等 實時參數,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(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,實現風險預警、治療效果評價和病理性黃疸預警等功能。

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物聯(lián)網化硬件布局

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院屬數百個數據節(jié)點布置

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特制納米防藍光膜

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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范圍內的藍光輻射量值進行精準測試。


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多波段經皮膽紅su測試儀(額頭部位)

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膚色修正

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多波長與膽紅su濃度關系

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監(jiān)控各項參數匯總

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)經皮膽紅su檢測儀器通常使用 460nm 和 550nm 的光源對經皮膽紅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,對經皮膽紅su的測試都存在影響。英諾維科技研制多波段經皮膽紅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濃度變化無關的基準波長對測試結果進行修正,以提高經皮膽紅su的測試精度。應用三層皮膚模型、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皮膽數據模型基于兒童生理參數、藍光輻照度和經皮膽紅su濃度的綜合分析。通過 CNN 算法構建神經網絡,運用 MLP 算法判斷治療效果。該神經網絡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)現治療效果不明顯的兒童進行相關預警行為。

通過有效性分析模型,預測新生兒接受藍光輻射能量及經皮膽紅su濃度的變化,獲得藍光輻射能量與經皮膽紅su濃度相關性曲線,并根據藍光輻射能量照射時間與經皮膽紅su濃度變化曲線,完成治療效果預測模型的建立。該模型可以直觀有效地預測患兒的治療過程。如果治療效果明顯偏離模型預期,可以及時發(fā)現兒童的其他隱性疾病,真正意義上實現智能、精準光liao。

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