CN112914696B - 一种基于物联网的颅脑术后引流方法、系统及可读存储介质 - Google Patents

一种基于物联网的颅脑术后引流方法、系统及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开的一种基于物联网的颅脑术后引流方法、系统及可读存储介质，包括：获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型；建立神经网络模型，通过所述的颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流；获取引流管内液体流速信息，将所述的流速信息与预设信息进行比较，得到偏差率；判断所述偏差率是否小于偏差率阈值；若小于，则生成堵塞信息，将堵塞信息发送到疏通设备，所述疏通设备通过控制引流管内压强，实现对引流管的疏通。

Description

一种基于物联网的颅脑术后引流方法、系统及可读存储介质
技术领域
本发明涉及一种颅脑术后引流方法，更具体的，涉及一种基于物联网的颅脑术后引流方法、系统和可读存储介质。
背景技术
外科引流是指将人体组织间或体腔中积集的脓、血或其他液体导流于体外的技术，需要根据手术部位深浅、流液量多少及性质等选用合适的引流物。引流管可将人体积血、积气、脓血、及胃内容物等引出体外，对引流物量、颜色及性质的观察，可判定术后又有无大出血及病人恢复情况。
神经外科开颅术后病人，需常规放置头部引流管，以引流出创面的渗血、渗液，但临床上如果护理操作不当，就会导致血凝块堵塞引流系统而出现引流不畅,甚至导致颅内压增高而威胁病人生命。为了避免出现上述后果，确保整个引流装置流畅，需要开发一款颅脑术后引流装置进行实现，该颅脑术后引流装置获取颅脑医学影像信息，将所述的医学影像信息进行预处理生成三维模型，通过神经网络模型得到最佳穿刺位置，获取引流管内液体流速信息，将所述的流速信息与预设信息进行比较，则生成堵塞信息，将堵塞信息发送到疏通设备，所述所述疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的疏通。在颅脑引流装置使用过程中，如何获取引流管内液体流速信息，以及疏通设备如何通过控制引流管内压强实现对引流管的疏通都是亟不可待需要解决的问题。
发明内容
为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种基于物联网的颅脑术后引流方法、系统和可读存储介质。
本发明第一方面提供了一种基于物联网的颅脑术后引流方法，包括：
获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型；
建立神经网络模型，通过所述的颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流；
获取引流管内液体流速信息，根据所述流速信息判断是否发生堵塞；
若发生堵塞，则生成堵塞信息，并将所述堵塞信息发送到疏通设备；
所述疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的疏通。
本方案中，所述的通过颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流，其中神经网络生成穿刺引流方案，具体为：
建立用于生成穿刺引流方案的神经网络模型；
将颅脑术后穿刺引流相关数据库及历史病例数据库导入神经网络模型，对所述神经网络模型进行训练；
获取目标对象的颅脑医学影像信息，将所述医学影像信息进行预处理导入神经网络模型；
由所述神经网络模型生成穿刺引流方案，确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流。
本方案中，所述的获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型，具体为：将获取的颅脑医学影像信息进行预处理，进行图像格式的转换、图像质量的改善；确定视点位置和实现方向进行投影变换，计算得到可见面二维影像的明暗值，显示形成颅脑模型的浓淡渲染图，通过光线跟踪算法进行消隐，同时进行纹理映射，最终形成颅脑三维模型。
本方案中，所述的获取引流管内液体流速信息，根据所述流速信息判断是否发生堵塞，具体为：
获取引流管内液体流速信息；
将所述流速信息与预设正常流速信息进行比较，得到堵塞流速偏差率；
判断所述堵塞流速偏差率是否小于预设堵塞流速偏差率阈值；
若小于，则生成堵塞信息，并将所述的堵塞信息发送到疏通设备。
本方案中，所述的疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的的疏通，具体为：
疏通设备收到堵塞信息后，通过引流管末端的抽吸气模块控制引流管内压强；
所述抽吸气模块在减小引流管内压强时同时获取引流管内液体流速信息；
将所述流速信息与预设流速信息进行比较，得到疏通流速偏差率；
判断所述疏通流速偏差率是否大于预设疏通流速偏差率阈值；
若大于，则抽吸气模块减慢减小引流管内压强速率；
采集引流管内正常流速信息，将所述正常流速信息设为预设流速阈值；
判断所述引流管内液体流速信息是否大于或等于预设流速阈值；
若大于或等于，则所述抽吸气模块停止减小引流管内压强。
本方案中，所述的获取引流管内液体流速信息通过超声波在在流体中传播时间的差值获取，引流管上方超声波换能器发射超声波信号，超声波信号在引流管内的传播方向与流体流动方向夹角为α，引流管下方超声波换能器接收到超声波信号后，记录超声波信号的传播时间T1，引流管下方超声波换能器发射超声波信号，引流管上方超声波换能器接收超声波信号，记录超声波信号的传播时间T2，计算引流管内液体流速信息的公式具体为：
Figure BDA0002986672270000031
其中，v表示所求引流管内液体流速信息，s表示引流管直径，T2表示引流管下方超声波换能器发送超声波信号到引流管上方超声波换能器的传播时间，T1表示引流管上方超声波换能器发送超声波信号到引流管下方超声波换能器的传播时间。
本发明第二方面还提供了一种基于物联网的颅脑术后引流系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于物联网的颅脑术后引流方法程序，所述基于物联网的颅脑术后引流方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型；
建立神经网络模型，通过所述的颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流；
获取引流管内液体流速信息，根据所述流速信息判断是否发生堵塞；
若发生堵塞，则生成堵塞信息，并将所述堵塞信息发送到疏通设备；
所述疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的疏通。
所述的通过颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流，其中神经网络生成穿刺引流方案，具体为：
建立用于生成穿刺引流方案的神经网络模型；
将颅脑术后穿刺引流相关数据库及历史病例数据库导入神经网络模型，对所述神经网络模型进行训练；
获取目标对象的颅脑医学影像信息，将所述医学影像信息进行预处理导入神经网络模型；
由所述神经网络模型生成穿刺引流方案，确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流。
本方案中，所述的获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型，具体为：将获取的颅脑医学影像信息进行预处理，进行图像格式的转换、图像质量的改善；确定视点位置和实现方向进行投影变换，计算得到可见面二维影像的明暗值，显示形成颅脑模型的浓淡渲染图，通过光线跟踪算法进行消隐，同时进行纹理映射，最终形成颅脑三维模型。
本方案中，所述的获取引流管内液体流速信息，根据所述流速信息判断是否发生堵塞，具体为：
获取引流管内液体流速信息；
将所述流速信息与预设正常流速信息进行比较，得到堵塞流速偏差率；
判断所述堵塞流速偏差率是否小于预设堵塞流速偏差率阈值；
若小于，则生成堵塞信息，并将所述的堵塞信息发送到疏通设备。
本方案中，所述的疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的的疏通，具体为：
疏通设备收到堵塞信息后，通过引流管末端的抽吸气模块控制引流管内压强；
所述抽吸气模块在减小引流管内压强时同时获取引流管内液体流速信息；
将所述流速信息与预设流速信息进行比较，得到疏通流速偏差率；
判断所述疏通流速偏差率是否大于预设疏通流速偏差率阈值；
若大于，则抽吸气模块减慢减小引流管内压强速率；
采集引流管内正常流速信息，将所述正常流速信息设为预设流速阈值；
判断所述引流管内液体流速信息是否大于或等于预设流速阈值；
若大于或等于，则所述抽吸气模块停止减小引流管内压强。
本方案中，所述的获取引流管内液体流速信息通过超声波在在流体中传播时间的差值获取，引流管上方超声波换能器发射超声波信号，超声波信号在引流管内的传播方向与流体流动方向夹角为α，引流管下方超声波换能器接收到超声波信号后，记录超声波信号的传播时间T1，引流管下方超声波换能器发射超声波信号，引流管上方超声波换能器接收超声波信号，记录超声波信号的传播时间T2，计算引流管内液体流速信息的公式具体为：
Figure BDA0002986672270000051
其中，v表示所求引流管内液体流速信息，s表示引流管直径，T2表示引流管下方超声波换能器发送超声波信号到引流管上方超声波换能器的传播时间，T1表示引流管上方超声波换能器发送超声波信号到引流管下方超声波换能器的传播时间。
本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于物联网的颅脑术后引流方法程序，所述基于物联网的颅脑术后引流方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于物联网的颅脑术后引流方法的步骤。
本发明公开的一种基于物联网的颅脑术后引流方法、系统和可读存储介质，包括：获取颅脑医学影像信息，将所述的医学影像信息进行预处理生成三维模型，通过神经网络模型得到最佳穿刺位置，进行穿刺插管，获取引流管内液体流速信息，将所述的流速信息与预设信息进行比较，得到偏差率；判断所述偏差率是否小于偏差率阈值；若小于，则生成堵塞信息，将堵塞信息发送到疏通设备，所述疏通设备通过控制引流管内压强，实现对引流管的疏通。
附图说明
图1示出了本发明一种基于物联网的颅脑术后引流方法流程图；
图2示出了本发明根据流速信息判断是否发生堵塞的方法流程图；
图3示出了本发明通过减小引流管内压强，实现对引流管的的疏通方法流程图；
图4示出了本发明一种基于物联网的颅脑术后引流系统的框图。
具体实施方法
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了本发明一种基于物联网的颅脑术后引流方法流程图。
如图1所示，本发明第一方面提供了一种基于物联网的颅脑术后引流方法，包括：
S102，获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型；
S104，建立神经网络模型，通过所述的颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流；
S106，获取引流管内液体流速信息，根据所述流速信息判断是否发生堵塞；
S108，若发生堵塞，则生成堵塞信息，并将所述堵塞信息发送到疏通设备；
S110，所述疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的疏通。
需要说明的是，所述的通过颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流，其中神经网络生成穿刺引流方案，具体为：
建立用于生成穿刺引流方案的神经网络模型；
将颅脑术后穿刺引流相关数据库及历史病例数据库导入神经网络模型，对所述神经网络模型进行训练；
获取目标对象的颅脑医学影像信息，将所述医学影像信息进行预处理导入神经网络模型；
由所述神经网络模型生成穿刺引流方案，确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流。
需要说明的是，所述的获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型，具体为：将获取的颅脑医学影像信息进行预处理，进行图像格式的转换、图像质量的改善；确定视点位置和实现方向进行投影变换，计算得到可见面二维影像的明暗值，显示形成颅脑模型的浓淡渲染图，通过光线跟踪算法进行消隐，同时进行纹理映射，最终形成颅脑三维模型。颅脑三维模型的建立配合神经网络模型实现了穿刺引流方案的确定，根据颅脑血肿位置、大小确定最佳穿刺路径，同时颅脑三维模型还可实现穿刺的提前预演，降低了穿刺的风险。
图2示出了本发明根据流速信息判断是否发生堵塞的方法流程图；
根据本发明实施例，所述的获取引流管内液体流速信息，根据所述流速信息判断是否发生堵塞，具体为：
S202，获取引流管内液体流速信息；
S204，将所述流速信息与预设正常流速信息进行比较，得到堵塞流速偏差率；
S206，判断所述堵塞流速偏差率是否小于预设堵塞流速偏差率阈值；
S208，若小于，则生成堵塞信息，并将所述的堵塞信息发送到疏通设备。
需要说明的是，所述的获取引流管内液体流速信息通过超声波在在流体中传播时间的差值获取，引流管上方超声波换能器发射超声波信号，超声波信号在引流管内的传播方向与流体流动方向夹角为α，引流管下方超声波换能器接收到超声波信号后，记录超声波信号的传播时间T1，引流管下方超声波换能器发射超声波信号，引流管上方超声波换能器接收超声波信号，记录超声波信号的传播时间T2，则超声波传播时间与引流管内液体流速关系方程具体为：
Figure BDA0002986672270000081
Figure BDA0002986672270000082
其中，s表示引流管直径，c表示超声波速度，v表示引流管内液体流速信息；
环境温度一定时，超声波的传播速度c是确定的，引流管内的液体速度变化速率不大，几乎不会影响传播时间差，由上述关系方程可得，计算引流管内液体流速信息的公式具体为：
Figure BDA0002986672270000091
其中，v表示所求引流管内液体流速信息，s表示引流管直径，T2表示引流管下方超声波换能器发送超声波信号到引流管上方超声波换能器的传播时间，T1表示引流管上方超声波换能器发送超声波信号到引流管下方超声波换能器的传播时间。
图3示出了本发明通过减小引流管内压强，实现对引流管的的疏通方法流程图。
根据本发明实施例，疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的的疏通，具体为：
S302，疏通设备收到堵塞信息后，通过引流管末端的抽吸气模块控制引流管内压强；
S304，所述抽吸气模块在减小引流管内压强时同时获取引流管内液体流速信息；
S306，将所述流速信息与预设流速信息进行比较，得到疏通流速偏差率；
S308，判断所述疏通流速偏差率是否大于预设疏通流速偏差率阈值；
S310，若大于，则抽吸气模块减慢减小引流管内压强速率；
S312，采集引流管内正常流速信息，将所述正常流速信息设为预设流速阈值；
S314，判断所述引流管内液体流速信息是否大于或等于预设流速阈值；
S316，若大于或等于，则所述抽吸气模块停止减小引流管内压强。
需要说明的是，流速监测模块在获取流速信息后，根据流速信息判断生成堵塞信息，疏通设备在收到堵塞信息后，位于引流管末端的抽吸气模块进行抽气减小引流管内压强，抽吸气模块逐渐增大抽气速率，所述抽吸气模块进行抽气的过程中，在引流管前端会打开辅助引流管，辅助引流管联通大气，以确保颅内气压稳定，防止发生并发状况；在进行负压化过程中流速监测模块实时监测引流管内液体流速，将所监测的流速信息与预设流速信息进行比较，得到疏通流速偏差率；判断所述疏通流速偏差率是否大于预设疏通流速偏差率阈值；若大于，则抽吸气模块减慢减小引流管内压强速率；当引流管内液体速率达到预设流速阈值时，则证明堵塞清除，抽吸气模块停止减小引流管内压强。
图4示出了本发明一种基于物联网的颅脑术后引流系统的框图。
本发明第二方面还提供了一种基于物联网的颅脑术后引流系统4，该系统包括：存储器41、处理器42，所述存储器中包括基于物联网的颅脑术后引流方法程序，所述基于物联网的颅脑术后引流方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型；
建立神经网络模型，通过所述的颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流；
获取引流管内液体流速信息，根据所述流速信息判断是否发生堵塞；
若发生堵塞，则生成堵塞信息，并将所述堵塞信息发送到疏通设备；
所述疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的疏通。
需要说明的是，所述的通过颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流，其中神经网络生成穿刺引流方案，具体为：
建立用于生成穿刺引流方案的神经网络模型；
将颅脑术后穿刺引流相关数据库及历史病例数据库导入神经网络模型，对所述神经网络模型进行训练；
获取目标对象的颅脑医学影像信息，将所述医学影像信息进行预处理导入神经网络模型；
由所述神经网络模型生成穿刺引流方案，确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流。
需要说明的是，所述的获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型，具体为：将获取的颅脑医学影像信息进行预处理，进行图像格式的转换、图像质量的改善；确定视点位置和实现方向进行投影变换，计算得到可见面二维影像的明暗值，显示形成颅脑模型的浓淡渲染图，通过光线跟踪算法进行消隐，同时进行纹理映射，最终形成颅脑三维模型。颅脑三维模型的建立配合神经网络模型实现了穿刺引流方案的确定，根据颅脑血肿位置、大小确定最佳穿刺路径，同时颅脑三维模型还可实现穿刺的提前预演，降低了穿刺的风险。
根据本发明实施例，所述的获取引流管内液体流速信息，根据所述流速信息判断是否发生堵塞，具体为：
获取引流管内液体流速信息；
将所述流速信息与预设正常流速信息进行比较，得到堵塞流速偏差率；
判断所述堵塞流速偏差率是否小于预设堵塞流速偏差率阈值；
若小于，则生成堵塞信息，并将所述的堵塞信息发送到疏通设备。
需要说明的是，所述的获取引流管内液体流速信息通过超声波在在流体中传播时间的差值获取，引流管上方超声波换能器发射超声波信号，超声波信号在引流管内的传播方向与流体流动方向夹角为α，引流管下方超声波换能器接收到超声波信号后，记录超声波信号的传播时间T1，引流管下方超声波换能器发射超声波信号，引流管上方超声波换能器接收超声波信号，记录超声波信号的传播时间T2，则超声波传播时间与引流管内液体流速关系方程具体为：
Figure BDA0002986672270000111
Figure BDA0002986672270000112
其中，s表示引流管直径，c表示超声波速度，v表示引流管内液体流速信息；
环境温度一定时，超声波的传播速度c是确定的，引流管内的液体速度变化速率不大，几乎不会影响传播时间差，由上述关系方程可得，计算引流管内液体流速信息的公式具体为：
Figure BDA0002986672270000121
其中，v表示所求引流管内液体流速信息，s表示引流管直径，T2表示引流管下方超声波换能器发送超声波信号到引流管上方超声波换能器的传播时间，T1表示引流管上方超声波换能器发送超声波信号到引流管下方超声波换能器的传播时间。
根据本发明实施例，疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的的疏通，具体为：
疏通设备收到堵塞信息后，通过引流管末端的抽吸气模块控制引流管内压强；
所述抽吸气模块在减小引流管内压强时同时获取引流管内液体流速信息；
将所述流速信息与预设流速信息进行比较，得到疏通流速偏差率；
判断所述疏通流速偏差率是否大于预设疏通流速偏差率阈值；
若大于，则抽吸气模块减慢减小引流管内压强速率；
采集引流管内正常流速信息，将所述正常流速信息设为预设流速阈值；
判断所述引流管内液体流速信息是否大于或等于预设流速阈值；
若大于或等于，则所述抽吸气模块停止减小引流管内压强。
需要说明的是，流速监测模块在获取流速信息后，根据流速信息判断生成堵塞信息，疏通设备在收到堵塞信息后，位于引流管末端的抽吸气模块进行抽气减小引流管内压强，抽吸气模块逐渐增大抽气速率，所述抽吸气模块进行抽气的过程中，在引流管前端会打开辅助引流管，辅助引流管联通大气，以确保颅内气压稳定，防止发生并发状况；在进行负压化过程中流速监测模块实时监测引流管内液体流速，将所监测的流速信息与预设流速信息进行比较，得到疏通流速偏差率；判断所述疏通流速偏差率是否大于预设疏通流速偏差率阈值；若大于，则抽吸气模块减慢减小引流管内压强速率；当引流管内液体速率达到预设流速阈值时，则证明堵塞清除，抽吸气模块停止减小引流管内压强。
本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于物联网的颅脑术后引流方法程序，所述基于物联网的颅脑术后引流方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于物联网的颅脑术后引流方法的步骤。
本发明公开的一种基于物联网的颅脑术后引流方法、系统和可读存储介质，包括：获取颅脑医学影像信息，将所述的医学影像信息进行预处理生成三维模型，通过神经网络模型得到最佳穿刺位置，进行穿刺插管，获取引流管内液体流速信息，将所述的流速信息与预设信息进行比较，得到偏差率；判断所述偏差率是否小于偏差率阈值；若小于，则生成堵塞信息，将堵塞信息发送到疏通设备，所述疏通设备通过控制引流管内压强，实现对引流管的疏通。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于物联网的颅脑术后引流系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于物联网的颅脑术后引流程序，所述基于物联网的颅脑术后引流程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型；
建立神经网络模型，通过所述的颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流；
获取引流管内液体流速信息，根据所述流速信息判断是否发生堵塞；
若发生堵塞，则生成堵塞信息，并将所述堵塞信息发送到疏通设备；
所述疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的疏通；
所述的疏通设备通过减小引流管内压强，实现对引流管的疏通，具体为：
疏通设备收到堵塞信息后，通过引流管末端的抽吸气模块控制引流管内压强；
所述抽吸气模块在减小引流管内压强时同时获取引流管内液体流速信息；
将所述流速信息与预设流速信息进行比较，得到疏通流速偏差率；
判断所述疏通流速偏差率是否大于预设疏通流速偏差率阈值；
若大于，则抽吸气模块减慢减小引流管内压强的速率；
采集引流管内正常流速信息，将所述正常流速信息设为预设流速阈值；
判断所述引流管内液体流速信息是否大于或等于预设流速阈值；
若大于或等于，则所述抽吸气模块停止减小引流管内压强；
所述的获取引流管内液体流速信息通过超声波在流体中传播时间的差值获取，引流管上方超声波换能器发射超声波信号，超声波信号在引流管内的传播方向与流体流动方向夹角为α，引流管下方超声波换能器接收到超声波信号后，记录超声波信号的传播时间T1，引流管下方超声波换能器发射超声波信号，引流管上方超声波换能器接收超声波信号，记录超声波信号的传播时间T2，计算引流管内液体流速信息的公式具体为：
Figure FDA0003789506170000021
其中，v表示所求引流管内液体流速信息，s表示引流管直径，T2表示引流管下方超声波换能器发送超声波信号到引流管上方超声波换能器的传播时间，T1表示引流管上方超声波换能器发送超声波信号到引流管下方超声波换能器的传播时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的颅脑术后引流系统，其特征在于，所述的通过颅脑三维模型和神经网络模型确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流，具体为：
建立用于生成穿刺引流方案的神经网络模型；
将颅脑术后穿刺引流相关数据库及历史病例数据库导入神经网络模型，对所述神经网络模型进行训练；
获取目标对象的颅脑医学影像信息，将所述医学影像信息进行预处理导入神经网络模型；
由所述神经网络模型生成穿刺引流方案，确定最佳穿刺路径，进行穿刺引流。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的颅脑术后引流系统，其特征在于，所述的获取引流管内液体流速信息，根据所述流速信息判断是否发生堵塞，具体为：
获取引流管内液体流速信息；
将所述流速信息与预设正常流速信息进行比较，得到堵塞流速偏差率；
判断所述堵塞流速偏差率是否小于预设堵塞流速偏差率阈值；
若小于，则生成堵塞信息，并将所述的堵塞信息发送到疏通设备。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的颅脑术后引流系统，其特征在于，所述的获取颅脑医学影像信息，建立颅脑三维模型，具体为：将获取的颅脑医学影像信息进行预处理，进行图像格式的转换、图像质量的改善；确定视点位置和视线方向进行投影变换，计算得到可见面二维影像的明暗值，显示形成颅脑模型的浓淡渲染图，通过光线跟踪算法进行消隐，同时进行纹理映射，最终形成颅脑三维模型。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括基于物联网的颅脑术后引流程序，所述基于物联网的颅脑术后引流程序被处理器执行时，实现如权利要求1至4中任一项所述的基于物联网的颅脑术后引流系统的步骤。
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