一种宫腔镜液体管理漏液检测方法及系统与流程

本发明涉及宫腔镜手术液体管理领域，更具体地说，本发明涉及一种宫腔镜液体管理漏液检测方法及系统。

背景技术：

1、在宫腔镜手术过程中，精确的液体管理对于手术的成功和患者的安全至关重要。手术需要通过灌注液体扩张宫腔，以确保清晰的手术视野和操作空间。然而，手术过程中可能出现体液渗出、管路阻塞或设备故障等问题，这些因素会导致液体流动的异常变化，影响手术效果和患者安全。因此，实时监控液体管理系统的状态并及时识别潜在的风险至关重要。

2、现有方式主要通过灌注的液体和收集的液体重量来计算液体平衡情况。这种方法虽然简单直接，但在动态手术环境中，其准确性和及时性受到限制。液体的渗出、局部滞留以及瞬时流量变化等复杂情况无法通过简单的重量差来准确反映。此外，这种方法对系统内部无序性和异常压力波动的识别不足，难以提供全面和深层次的风险评估，无法及时预警潜在的漏液风险，导致手术过程中可能出现的突发问题难以及时处理，从而影响手术的顺利进行和患者的安全。

3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种宫腔镜液体管理漏液检测方法及系统，通过设定采样频率和移动平均法，实时采集并平滑处理压力数据，利用交叉相关函数和滑动窗口法动态更新滞后时间，构建自适应预测模型采用扩展卡尔曼滤波算法提高压力预测精度，通过比例－积分-微分控制算法动态调整灌注泵输出，持续监测和实时计算压力差值和滞后时间，生成相应信号，分割滞后时间序列并计算近似熵和多尺度熵，得到滞后时间复杂性指数，结合压力波动不对称性指数，通过交叉熵和几何平均计算漏液风险预警指数，全面量化系统无序性和异常压力波动，提供深层次风险评估，确保手术安全。通过多层次、多维度的综合评估和实时调节，系统能够精准监测液体管理状态，识别潜在漏液风险，确保手术顺利进行和患者安全，提升系统可靠性和手术质量，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、s1，在灌注液体前，对进出液管端口的传感器和灌注系统进行自检和校准，并记录每次校准数据；

4、s2，设定采样频率，采集并平滑处理进液管和出液管的压力数据，计算交叉相关函数确定滞后时间，构建自适应预测模型预测出液管压力，通过pid控制算法调整灌注泵输出，持续监测和更新模型，生成相应的指示信号，若获得的指示信号为待处理信号，则同步执行步骤s3以及步骤s4；

5、s3，将滞后时间序列按照设定的窗口大小进行分割，计算每个子序列的近似熵和多尺度熵，通过几何平均和归一化计算滞后时间复杂性指数，量化序列的无序性和复杂性；

6、s4，实时采集并平滑处理压力数据，将时间序列分割为多个窗口，计算每个窗口的正向和负向波动差异，归一化得到压力波动不对称性指数，量化压力变化的对称性；

7、s5，基于滞后时间复杂性指数和压力波动不对称性指数，使用交叉熵结合几何平均的方法综合计算漏液风险预警指数，量化系统的不稳定性和异常压力波动，评估漏液风险并采取相应措施。

8、在一个优选的实施方式中，s2包括以下内容：

9、s2.1，设定采样频率，通过传感器实时采集进液管压力数据和出液管压力数据，形成时间序列；

10、s2.2，采用移动平均法，对采集到的压力数据进行噪声滤波，获得经过平滑处理后的进液管压力数据和经过平滑处理后的出液管压力数据；

11、s2.3，计算进液管和出液管压力的交叉相关函数，以确定两者之间的滞后时间；

12、采用滑动窗口法，选取最大交叉相关系数对应的实时滞后时间，作为进液管和出液管压力的时间滞后；

13、s2.4，基于实时滞后时间和实时压力数据，构建自适应预测模型，采用扩展卡尔曼滤波算法，预测出液管压力；

14、s2.5，计算实际出液管压力与预测压力的差值；

15、根据压力差值调整灌注泵输出，采用比例－积分-微分控制算法，通过调节比例增益、积分增益和微分增益，实现对液体流量的动态调节和精确控制；

16、s2.6，若实际出液管压力与预测压力的差值在压力差阈值范围内，生成正常信号；

17、若实际出液管压力与预测压力的差值超过压力差阈值的下限但未达到上限，生成待分析信号；

18、若实际出液管压力与预测压力的差值超过压力差阈值的上限，生成异常信号。

19、在一个优选的实施方式中，步骤s3包括以下内容：

20、对于待分析信号，将生成的滞后时间序列按照设定的窗口大小进行分割，形成多个子序列；

21、s3.1，对每个子序列，计算近似熵；

22、s3.2，对每个子序列，计算多尺度熵；

23、s3.3，使用几何平均将近似熵和多尺度熵综合计算并归一化得到滞后时间复杂性指数。

24、在一个优选的实施方式中，步骤s4包括以下内容：

25、对于待分析信号，采用移动平均法对数据进行噪声滤波和平滑处理，获得经过平滑处理的压力数据；

26、s4.1，将压力时间序列分割为多个时间窗口；

27、对每个时间窗口，计算压力序列中的正向波动，即数据点上升部分的总和；

28、对每个时间窗口，计算压力序列中的负向波动，即数据点下降部分的总和；

29、s4.2，计算每个时间窗口内正向波动和负向波动的差异，得到波动不对称性；

30、对所有时间窗口的波动不对称性进行平均，并进行归一化计算得到整体的压力波动不对称性指数。

31、在一个优选的实施方式中，步骤s5包括以下内容：

32、将漏液风险预警指数与风险阈值进行比较，如果漏液风险预警指数大于或等于风险阈值，需要立即采取相应的检查和干预措施；反之，如果漏液风险预警指数小于风险阈值。

33、在一个优选的实施方式中，步骤s3.1具体计算步骤如下：

34、对于每个嵌入向量，计算其与其他嵌入向量的距离；

35、如果每个嵌入向量与其他嵌入向量的距离小于预设的相似度阈值，则认为两者是相似向量；

36、统计与每个嵌入向量相似的其他嵌入向量的数量，除以总的嵌入向量数量，得到相似性比例；

37、对所有嵌入向量的相似性比例取对数，然后求平均值，得到近似熵。

38、在一个优选的实施方式中，步骤s3.2具体计算步骤如下：

39、对滞后时间序列进行多尺度分解，根据给定的一个时间尺度，将序列按照时间尺度进行分段，每段取平均值，形成新的子序列；

40、对每一个多尺度分解得到的子序列，计算其熵值，具体步骤如下：

41、统计子序列中每种不同状态出现的概率；

42、对每一个状态，计算其概率乘以其对数概率，标记为第一结果；

43、将所有状态的第一结果求和，取负值，即为对应子序列的熵值，即多尺度熵。

44、一种宫腔镜液体管理漏液检测系统，包括：自检校准模块、数据采集模块、滞后分析模块、复杂性分析模块、波动分析模块和风险评估模块；

45、自检校准模块在灌注液体前，对进出液管端口的传感器和灌注系统进行自检和校准，并记录每次校准数据，校准数据传递给数据采集模块；

46、数据采集模块设定采样频率，采集并平滑处理进液管和出液管的压力数据，平滑处理后的压力数据传递给滞后分析模块和波动分析模块；

47、滞后分析模块计算交叉相关函数确定滞后时间，构建自适应预测模型预测出液管压力，通过pid控制算法调整灌注泵输出，持续监测和更新模型，生成相应的指示信号，若获得的指示信号为待处理信号，则将数据传递给复杂性分析模块和波动分析模块；

48、复杂性分析模块将滞后时间序列按照设定的窗口大小进行分割，计算每个子序列的近似熵和多尺度熵，通过几何平均和归一化计算滞后时间复杂性指数，量化序列的无序性和复杂性，滞后时间复杂性指数传递给风险评估模块；

49、波动分析模块实时采集并平滑处理压力数据，将时间序列分割为多个窗口，计算每个窗口的正向和负向波动差异，归一化得到压力波动不对称性指数，量化压力变化的对称性，压力波动不对称性指数传递给风险评估模块；

50、风险评估模块基于滞后时间复杂性指数和压力波动不对称性指数，使用交叉熵结合几何平均的方法综合计算漏液风险预警指数，量化系统的不稳定性和异常压力波动，评估漏液风险并采取相应措施。

51、本发明一种宫腔镜液体管理漏液检测方法及系统的技术效果和优点：

52、1.本发明通过设定采样频率和移动平均法，实时采集并平滑处理进液管和出液管的压力数据，确保数据的准确性和一致性。利用交叉相关函数和滑动窗口法，动态计算并更新滞后时间，精准反映实时压力变化。基于此，构建自适应预测模型，采用扩展卡尔曼滤波算法，提高压力预测的精度。通过比例－积分-微分控制算法，根据实际压力与预测压力的差值，动态调整灌注泵输出，实现液体流量的精准控制和调节。持续监测并实时计算压力差值和滞后时间，更新预测模型和反馈调节参数。根据实际出液管压力与预测压力的差值，系统生成正常、待分析和异常信号，确保及时识别和响应潜在问题，有效保障宫腔内液体管理的精确性和手术的安全性。

53、2.本发明通过对滞后时间序列进行分割并计算近似熵和多尺度熵，综合得出滞后时间复杂性指数，再结合压力数据的实时采集与平滑处理，通过分割时间窗口计算正向和负向波动差异，得到压力波动不对称性指数，最后使用交叉熵结合几何平均的方法综合计算漏液风险预警指数，全面量化系统的无序性和异常压力波动，提供了更深层次的风险评估。这一系列处理步骤和综合分析，不仅能够实时监测和调节系统状态，还能通过更全面的数据分析和综合评估，识别潜在的漏液风险。通过进一步计算漏液风险预警指数，能够结合多个维度的数据，量化系统的复杂动态变化，从而提供对系统状态的更深层次理解和提前预警的能力。这种多层次、多维度的综合评估机制，有助于医护人员及时识别和响应潜在的风险，采取相应措施，确保手术的顺利进行和患者的安全，进一步提升系统的可靠性和手术质量。