CN106934774B - 一种利用超声波治疗肛瘘的控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于医疗器械技术领域，公开了一种利用超声波治疗肛瘘的控制系统，设置有：喷片和喷头座；喷片的末端安装有摄像头；喷头座上通过螺栓安装有显示屏；摄像头与显示屏有线连接。使药液通过喷片的喷嘴冲击超声波振动片，产生了超声波，超声波的空化效应使药液中的细小颗粒被粉碎，通过粉碎瓶和超声波发生器使得药液中的颗粒又被进一步粉碎，粉碎效果好，能耗低；不会造成肌肉神经损伤而导致肛门变形，漏液漏气和大便失禁，确保肛门全部功能，且可快速让患者恢复正常生活，摆脱肛瘘手术给患者带来的痛苦和难堪；修复效果牢固，不会复发，患者在手术治疗后立即得到解脱，还可避免终生不适和持续引流带来的痛苦。
Description
技术领域
本发明属于医疗器械技术领域，尤其涉及一种利用超声波治疗肛瘘的控制系统。
背景技术
肛管直肠瘘是肛管或直肠与肛周皮肤相通的肉芽肿性管道，主要侵犯肛管，很少涉及直肠，故常称为肛瘘，内口多位于齿状线附近，外口位于肛周皮肤处。整个瘘管壁由增厚的纤维组织组成，内复一层肉芽组织，经久不愈。发病率仅次于痔，多见于男性青壮年，可能与男性的性激素靶器官之一皮脂腺分泌旺盛有关。肛瘘一旦形成，一般无自愈可能，手术治疗便是惟一的治愈性手段。但近年来有人采用人工材料填充瘘管的办法治疗肛瘘，认为疗效较好而不须手术治疗。手术的原则是将瘘管切开或切除，使其成为开放的创面而达到逐渐愈合的目的。治疗中应强调弄清内口的部位及与外括约肌深部的关系，以避免损伤括约肌而致肛门失禁。常用的手术方式有以下几种。1.瘘管切开术适用于单纯性低位肛瘘，手术时用探针查清瘘管全程，循探针瘘管全部切开，刮去瘘管内肉芽组织，使创面呈V形。创面内填塞油纱布，2～3天后每天用1∶5000PP粉或热水坐浴，创面清洁。在整个治疗过程中，要注意保证切开创面的肉芽组织由基底部向浅表生长，最后全部愈合，因此经常性观察创面和换药就显得很重要。术后2～3天局部使用生肌膏或生长激素制剂换药可加速创面的愈合。2.挂线疗法适用于高位单纯性或复杂性肛瘘。此法可避免括约肌一次切开断裂收缩致术后肛门失禁，临床上应用广泛，操作简便，可在门诊施行。其缺点是术后复发率较高，这主要与术者探查分支及内口部位不彻底有关。高位复杂性肛瘘可经多次挂线使其变为单纯性肛瘘。手术方法：麻醉下先用探针从外口插入，顺瘘管经内口穿出，在内口端探针上缚一橡皮筋，然后将橡皮筋从内口经瘘管在外口引出。切开内外口之间的皮肤，拉紧橡皮筋予以结扎。术后3～5天可再紧线一次。一般在术后2周内橡皮筋脱落，留下敞开创面逐渐愈合，如2周后橡皮筋不脱落，此时可用剪刀将橡皮筋缚扎的组织剪断。3.肛瘘切除术一般适用于低位单纯性肛瘘，但近年来有许多学者将此法应用于高位肛瘘及复杂性肛瘘。方法为一次性将全部瘘管切除，创面为健康的正常组织，并呈内小外大状态。较浅表的创面可作全层缝合，5天后拆线，多可一期愈合，较深的创面宜敞开。高位肛瘘作切除术时，宜分出外括约肌深部，需切断者应注意将其缝合重建。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有的治疗肛瘘的方法存在依靠人工操作，精度较差，影响治疗效果。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种利用超声波治疗肛瘘的控制系统。
本发明是这样实现的，一种利用超声波治疗肛瘘的控制系统，所述利用超声波治疗肛瘘的控制系统设置有：
喷片和喷头座；
所述喷片的末端安装有摄像头；所述摄像头的联合稀疏表示字典D∈RJm×(J+1)n表示为：
其中J表示传感器的数量，图像的维度为m×n；冗余字典Dc∈Rm×n和Dj∈Rm×n分别是信号公共部分和专有部分的稀疏表示字典；
转化为下式求解稀疏表示系数：
所述喷头座上通过螺栓安装有显示屏；所述显示屏使用K-均值算法得到均值μ和协方差Σ，然后初始化变量，设置变量η＝1，精度Λ＝(ηΣ)-1，v＝1，利用近邻关系求得像素中的每个像素的均值
像素的平均值的求解按下面公式进行求解：
式中表示近邻系统，Nn表示近邻系统中近邻的个数；
所述摄像头的图像变换包括：
自动确定灰度受限的阈值Ll,Lr以后，能够最优划分图像的低灰度区、过渡区、高灰度区三类像素，在此基础上实施图像变换；对于任意给定的像素x，计算像素x灰度值f(x)对于每个区域云模型的确定度，分别记作μl(x),μm(x),μr(x)；当且仅当μl(x)在μl(x),μm(x),μr(x)中取最大值时，像素x被划分为低灰度的背景区域，设fRC:x→{Ll,...,Lr}为变换后的图像，变换后的图像确定原则形式化如下公式：
所述显示屏生成概率边界图的方法包括：
将图像转换到LAB空间，构建亮度L、颜色A、颜色B、纹理多个特征通道，然后采用梯度方法来表示图像特征；所述梯度方法为：对图像的每个像素点，构建8个方向的半圆对掩膜，在每个半掩膜区域，使用直方图对其中每个像素的亮度，颜色和纹理特征进行统计，得到各类特征的统计分布，然后使用χ2距离计算中心像素点两个半圆形区域的差异作为特征输出；
获得一个像素点的多特征表示后，Pb算子采用二项Logistic回归模型对200幅训练图像进行统计学习，模型参数通过极大似然法进行估计后，由该模型获得图像每一像素点属于边界的概率，生成概率边界图；
所述摄像头与显示屏有线连接。
所述显示屏内置检测优化模块，该检测优化模块用于：
将采集到的图像建立图像的显著模型，所述建立图像的显著性模型包括：
利用预定过分割算法对所述图像进行过分割和模板参数提取，对整个输入图像，以8*8个像素为单元，计算每个单元的平均灰度值和每个单元的最大灰度值，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；
确定每个所述区域的颜色值和质心；
根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立所述显著性模型；
所述显著性模型为：
其中，Si1为区域Ri中任一像素点的显著性值，w(Rj)为区域Rj中的像素点的个数，DS(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间空间位置差异的度量值，DC(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间颜色差异的度量值，N为对所述图像进行过分割后得到的区域的总个数，DS(Ri,Rj)为：Center(Ri)为所述区域Ri的质心，Center(Rj)为所述区域Rj的质心，当所述图像中各个像素点的坐标均归一化到[0,1]时；
利用下列公式运行PCNN模型：
Fij[n]＝Sij
Lij[n]＝VLΣwijklYkl[n-1]
Uij[n]＝Fij[n](1+βLij[n])
Iij[n]＝N-n
式中：Uij[n]为内部活动项，Yij[n]为PCNN脉冲输出，Iij[n]为索引值；
当n＝1时，Lij[1]＝0，则Uij[1]＝Fij[1]＝Sij，θij[1]＝LT(N-1)＝Sij_max，对应的反馈输入中值为Sij_max的神经元将自然点火；神经元点火后，输出Yij[1]＝1，θij[2]变为Vθ，点火神经元的索引值标记为Iij＝N-1；
所述显示屏的图像去噪具体方法为：
步骤一、将含噪图像f(x，y)进行平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪，分别获得子带系数：低频系数、水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数；
步骤二、对第一层的低频系数利用PCNN进行区域分割；
步骤三、将低频系数保持不变，对各层的水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数分别进行邻域阈值处理；
步骤四、采用脉冲耦合神经网络对噪声图像进行处理，得到熵序列En，将En作为边缘检测算子；
步骤五、进行阈值寻优，得到最优去噪阈值k；
步骤六、根据求得的边缘检测算子En和最优去噪阈值k，采用改进的各向异性扩散模型对图像进行去噪。
进一步，所述喷头座的端部安装有喷片，喷片上设置有喷嘴。
进一步，所述振动片固定座与喷头座固定在一起，超声波振动片安装在振动片固定座上，安装在喷嘴后方。
进一步，所述振动片固定座下方设置有粉碎瓶，粉碎瓶顶端安装有超声波发生器。
进一步，所述超声波发生器设置有无线传感器网络，所述无线网络传感器网络覆盖的分布式方法具体包括以下步骤：
步骤一，节点si的邻居，覆盖的点位置，预设网络寿命L，电池寿命Bi，si的标记类型UPD，ii＝1；
步骤二，判断是否ii＜L/l，若是，则直接进行下一步，否，则标记类型，标记为LAB的节点的最优工作时间安排，然后结束；
步骤三，计算最大额外有效覆盖时间和工作优先度，并向邻居广播mes(i,Null,UPD,ΔPi)；
步骤四，判断若，是，si的ΔPi.在邻居中是否最大，若si的ΔPi.在邻居中是最大，si标记自己为LAB并向邻居广播mes(i,LAB,sch,ΔPi)di＝di-bi,siexits.；若si的ΔPi.在邻居中不是最大，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)；若si是接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则si更新邻居sk的信息，重新计算ΔPi,并且向邻居广播mes(i,UPD,Null,ΔPi)；若si没有接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，若si是接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，si更新邻居sk的工作优先度；若si没有接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，则返回判断
本发明的优点及积极效果为：使药液通过喷片的喷嘴冲击超声波振动片，产生了超声波，超声波的空化效应使药液中的细小颗粒进一步被粉碎，通过粉碎瓶和超声波发生器使得药液中的颗粒又被粉碎，粉碎效果好，能耗低。设置有摄像头和显示屏，便于操作员及时了解治疗效果和治疗过程；不会造成肌肉神经损伤而导致肛门变形，漏液漏气和大便失禁，确保肛门全部功能，且可快速让患者恢复正常生活，摆脱肛瘘手术给患者带来的痛苦和难堪。本发明可实现一种完全自然肛瘘手术修复，且修复效果牢固，不会复发，患者在手术治疗后立即得到解脱，还可避免终生不适和持续引流带来的痛苦。
附图说明
图1是本发明实施例提供的利用超声波治疗肛瘘的控制系统结构示意图；
图中：1、喷头座；2、喷片；3、喷嘴；4、振动片固定座；5、超声波振动片；6、粉碎瓶；7、超声波发生器；8、摄像头；9、显示屏。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的利用超声波治疗肛瘘的控制系统包括：喷头座1、喷片2、喷嘴3、振动片固定座4、超声波振动片5、粉碎瓶6、超声波发生器7、摄像头8、显示屏9。
所述喷头座1的端部安装有喷片2，喷片2上设置有喷嘴3，振动片固定座4与喷头座1固定在一起，超声波振动片5安装在振动片固定座4上，安装在喷嘴3后方，振动片固定座4下方设置有粉碎瓶6，粉碎瓶6顶端安装有超声波发生器7。喷片2的末端安装有摄像头8，喷头座1上通过螺栓安装有显示屏9，摄像头8与显示屏9有线连接。
所述的喷嘴3与所述超声波振动片5的间距为2～160毫米，所述超声波振动片5的振动中心线与所述喷嘴3的中轴线在同一直线上。
所述喷片2和超声波振动片5的材料是金刚石或者立方氮化硼。
所述超声波振动片5的厚度为1-30毫米.
所述的粉碎瓶6上安装有实时监控装置和通讯接口，实时监控装置包括样品温度监控模块、超声振幅监控模块、超声时间监控模块。
所述摄像头的联合稀疏表示字典D∈RJm×(J+1)n表示为：
其中J表示传感器的数量，图像的维度为m×n；冗余字典Dc∈Rm×n和Dj∈Rm×n分别是信号公共部分和专有部分的稀疏表示字典；
转化为下式求解稀疏表示系数：
所述喷头座上通过螺栓安装有显示屏；所述显示屏使用K-均值算法得到均值μ和协方差Σ，然后初始化变量，设置变量η＝1，精度Λ＝(ηΣ)-1，v＝1，利用近邻关系求得像素中的每个像素的均值
像素的平均值的求解按下面公式进行求解：
式中表示近邻系统，Nn表示近邻系统中近邻的个数；
所述摄像头的图像变换包括：
自动确定灰度受限的阈值Ll,Lr以后，能够最优划分图像的低灰度区、过渡区、高灰度区三类像素，在此基础上实施图像变换；对于任意给定的像素x，计算像素x灰度值f(x)对于每个区域云模型的确定度，分别记作μl(x),μm(x),μr(x)；当且仅当μl(x)在μl(x),μm(x),μr(x)中取最大值时，像素x被划分为低灰度的背景区域，设fRC:x→{Ll,...,Lr}为变换后的图像，变换后的图像确定原则形式化如下公式：
所述显示屏生成概率边界图的方法包括：
将图像转换到LAB空间，构建亮度L、颜色A、颜色B、纹理多个特征通道，然后采用梯度方法来表示图像特征；所述梯度方法为：对图像的每个像素点，构建8个方向的半圆对掩膜，在每个半掩膜区域，使用直方图对其中每个像素的亮度，颜色和纹理特征进行统计，得到各类特征的统计分布，然后使用χ2距离计算中心像素点两个半圆形区域的差异作为特征输出；
获得一个像素点的多特征表示后，Pb算子采用二项Logistic回归模型对200幅训练图像进行统计学习，模型参数通过极大似然法进行估计后，由该模型获得图像每一像素点属于边界的概率，生成概率边界图；
所述显示屏内置检测优化模块，该检测优化模块用于：
将采集到的图像建立图像的显著模型，所述建立图像的显著性模型包括：
利用预定过分割算法对所述图像进行过分割和模板参数提取，对整个输入图像，以8*8个像素为单元，计算每个单元的平均灰度值和每个单元的最大灰度值，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；
确定每个所述区域的颜色值和质心；
根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立所述显著性模型；
所述显著性模型为：
其中，Si1为区域Ri中任一像素点的显著性值，w(Rj)为区域Rj中的像素点的个数，DS(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间空间位置差异的度量值，DC(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间颜色差异的度量值，N为对所述图像进行过分割后得到的区域的总个数，DS(Ri,Rj)为：Center(Ri)为所述区域Ri的质心，Center(Rj)为所述区域Rj的质心，当所述图像中各个像素点的坐标均归一化到[0,1]时；
利用下列公式运行PCNN模型：
Fij[n]＝Sij
Lij[n]＝VLΣwijklYkl[n-1]
Uij[n]＝Fij[n](1+βLij[n])
Iij[n]＝N-n
式中：Uij[n]为内部活动项，Yij[n]为PCNN脉冲输出，Iij[n]为索引值；
当n＝1时，Lij[1]＝0，则Uij[1]＝Fij[1]＝Sij，θij[1]＝LT(N-1)＝Sij_max，对应的反馈输入中值为Sij_max的神经元将自然点火；神经元点火后，输出Yij[1]＝1，θij[2]变为Vθ，点火神经元的索引值标记为Iij＝N-1；
所述显示屏的图像去噪具体方法为：
步骤一、将含噪图像f(x，y)进行平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪，分别获得子带系数：低频系数、水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数；
步骤二、对第一层的低频系数利用PCNN进行区域分割；
步骤三、将低频系数保持不变，对各层的水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数分别进行邻域阈值处理；
步骤四、采用脉冲耦合神经网络对噪声图像进行处理，得到熵序列En，将En作为边缘检测算子；
步骤五、进行阈值寻优，得到最优去噪阈值k；
步骤六、根据求得的边缘检测算子En和最优去噪阈值k，采用改进的各向异性扩散模型对图像进行去噪。
所述超声波发生器设置有无线传感器网络，所述无线网络传感器网络覆盖的分布式方法具体包括以下步骤：
步骤一，节点si的邻居，覆盖的点位置，预设网络寿命L，电池寿命Bi，si的标记类型UPD，ii＝1；
步骤二，判断是否ii＜L/l，若是，则直接进行下一步，否，则标记类型，标记为LAB的节点的最优工作时间安排，然后结束；
步骤三，计算最大额外有效覆盖时间和工作优先度，并向邻居广播mes(i,Null,UPD,ΔPi)；
步骤四，判断若，是，si的ΔPi·在邻居中是否最大，若si的ΔPi·在邻居中是最大，si标记自己为LAB并向邻居广播mes(i,LAB,sch,ΔPi)di＝di-bi,siexits.；若si的ΔPi·在邻居中不是最大，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)；若si是接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则si更新邻居sk的信息，重新计算ΔPi,并且向邻居广播mes(i,UPD,Null,ΔPi)；若si没有接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，若si是接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，si更新邻居sk的工作优先度；若si没有接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，则返回判断
本发明使药液通过喷片的喷嘴冲击超声波振动片，产生了超声波，超声波的空化效应使药液中的细小颗粒被粉碎，通过粉碎瓶和超声波发生器使得药液中的颗粒又被进一步粉碎，粉碎效果好，能耗低。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种利用超声波治疗肛瘘的控制系统，其特征在于，所述利用超声波治疗肛瘘的控制系统设置有：
喷片和喷头座；
所述喷片的末端安装有摄像头；所述摄像头的联合稀疏表示字典D∈RJm×(J+1)n表示为：
其中J表示传感器的数量，图像的维度为m×n；冗余字典Dc∈Rm×n和Dj∈Rm×n分别是信号公共部分和专有部分的稀疏表示字典；
转化为下式求解稀疏表示系数：
所述喷头座上通过螺栓安装有显示屏；所述显示屏使用K-均值算法得到均值μ和协方差Σ，然后初始化变量，设置变量η＝1，精度Λ＝(ηΣ)-1，v＝1，利用近邻关系求得像素中的每个像素的均值
像素的平均值的求解按下面公式进行求解：
式中表示近邻系统，Nn表示近邻系统中近邻的个数；
所述摄像头的图像变换包括：
自动确定灰度受限的阈值Ll,Lr以后，能够最优划分图像的低灰度区、过渡区、高灰度区三类像素，在此基础上实施图像变换；对于任意给定的像素x，计算像素x灰度值f(x)对于每个区域云模型的确定度，分别记作μl(x),μm(x),μr(x)；当且仅当μl(x)在μl(x),μm(x),μr(x)中取最大值时，像素x被划分为低灰度的背景区域，设fRC:x→{Ll,...,Lr}为变换后的图像，变换后的图像确定原则形式化如下公式：
所述显示屏生成概率边界图的方法包括：
将图像转换到LAB空间，构建亮度L、颜色A、颜色B、纹理多个特征通道，然后采用梯度方法来表示图像特征；所述梯度方法为：对图像的每个像素点，构建8个方向的半圆对掩膜，在每个半掩膜区域，使用直方图对其中每个像素的亮度，颜色和纹理特征进行统计，得到各类特征的统计分布，然后使用χ2距离计算中心像素点两个半圆形区域的差异作为特征输出；
获得一个像素点的多特征表示后，Pb算子采用二项Logistic回归模型对200幅训练图像进行统计学习，模型参数通过极大似然法进行估计后，由该模型获得图像每一像素点属于边界的概率，生成概率边界图；
所述摄像头与显示屏有线连接；
所述显示屏内置检测优化模块，该检测优化模块用于：
将采集到的图像建立图像的显著模型，所述建立图像的显著性模型包括：
利用预定过分割算法对所述图像进行过分割和模板参数提取，对整个输入图像，以8*8个像素为单元，计算每个单元的平均灰度值和每个单元的最大灰度值，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；
确定每个所述区域的颜色值和质心；
根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立所述显著性模型；
所述显著性模型为：
其中，Si1为区域Ri中任一像素点的显著性值，w(Rj)为区域Rj中的像素点的个数，DS(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间空间位置差异的度量值，DC(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间颜色差异的度量值，N为对所述图像进行过分割后得到的区域的总个数，DS(Ri,Rj)为：Center(Ri)为所述区域Ri的质心，Center(Rj)为所述区域Rj的质心，当所述图像中各个像素点的坐标均归一化到[0,1]时；
利用下列公式运行PCNN模型：
Fij[n]＝Sij
Lij[n]＝VLΣwijklYkl[n-1]
Uij[n]＝Fij[n](1+βLij[n])
Iij[n]＝N-n
式中：Uij[n]为内部活动项，Yij[n]为PCNN脉冲输出，Iij[n]为索引值；
当n＝1时，Lij[1]＝0，则Uij[1]＝Fij[1]＝Sij，θij[1]＝LT(N-1)＝Sij_max，对应的反馈输入中值为Sij_max的神经元将自然点火；神经元点火后，输出Yij[1]＝1，θij[2]变为Vθ，点火神经元的索引值标记为Iij＝N-1；
所述显示屏的图像去噪具体方法为：
步骤一、将含噪图像f(x，y)进行平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪，分别获得子带系数：低频系数、水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数；
步骤二、对第一层的低频系数利用PCNN进行区域分割；
步骤三、将低频系数保持不变，对各层的水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数分别进行邻域阈值处理；
步骤四、采用脉冲耦合神经网络对噪声图像进行处理，得到熵序列En，将En作为边缘检测算子；
步骤五、进行阈值寻优，得到最优去噪阈值k；
步骤六、根据求得的边缘检测算子En和最优去噪阈值k，采用改进的各向异性扩散模型对图像进行去噪。
2.如权利要求1所述的利用超声波治疗肛瘘的控制系统，其特征在于，所述喷头座的端部安装有喷片，喷片上设置有喷嘴。
3.如权利要求2所述的利用超声波治疗肛瘘的控制系统，其特征在于，振动片固定座与喷头座固定在一起，超声波振动片安装在振动片固定座上，安装在喷嘴后方。
4.如权利要求3所述的利用超声波治疗肛瘘的控制系统，其特征在于，所述振动片固定座下方设置有粉碎瓶，粉碎瓶顶端安装有超声波发生器。
5.如权利要求4所述的利用超声波治疗肛瘘的控制系统，其特征在于，所述超声波发生器设置有无线传感器网络，所述无线网络传感器网络覆盖的分布式方法具体包括以下步骤：
步骤一，节点si的邻居，覆盖的点位置，预设网络寿命L，电池寿命Bi，si的标记类型UPD，ii＝1；
步骤二，判断是否ii＜L/l，若是，则直接进行下一步，否，则标记类型，标记为LAB的节点的最优工作时间安排，然后结束；
步骤三，计算最大额外有效覆盖时间和工作优先度，并向邻居广播mes(i,Null,UPD,ΔPi)；
步骤四，判断若，是，si的ΔPi在邻居中是否最大，若si的ΔPi在邻居中是最大，si标记自己为LAB并向邻居广播mes(i,LAB,sch,ΔPi)di＝di-bi,siexits.；若si的ΔPi在邻居中不是最大，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)；若si是接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则si更新邻居sk的信息，重新计算ΔPi,并且向邻居广播mes(i,UPD,Null,ΔPi)；若si没有接收到邻居sk的mes(k,LAB,sch,ΔPk)，则，判断si是否接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，若si是接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，si更新邻居sk的工作优先度；若si没有接收到邻居sk的mes(k,UPD,Null,ΔPk)，则返回判断
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