CN117503567A - 基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统及方法 - Google Patents

基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统及方法，包括：脊柱脉冲治疗仪、传感器、人工智能控制器、显示器和操作模块；脊柱脉冲治疗仪用于根据脉冲参数向患者的脊柱施加周期性的冲击力；传感器用于采集患者的生理信号和机械信号；人工智能控制器用于分析患者的脊柱状态和人体固有频率，并输出最适合的脉冲参数；显示器用于显示系统的工作状态和治疗过程；操作模块用于设置系统的工作模式和参数；通过人工智能控制器对患者的生理信号和机械信号进行实时分析和优化，可以根据患者的个体差异和反馈，自动调节脉冲参数，提高了脊柱脉冲治疗仪的智能化水平，提高了治疗效果和安全性。

Description

基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统及方法
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域，具体涉及基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统及方法。
背景技术
脊柱是人体的重要支撑结构，也是神经系统的重要组成部分；脊柱疾病是影响人类健康和生活质量的常见疾病，如颈椎病、腰椎间盘突出症、脊柱侧弯等；脊柱疾病的治疗方法有多种，如药物治疗、物理治疗、手术治疗等，其中，物理治疗是一种非药物、非手术的保守治疗方法，主要通过机械、电磁、声波等物理因素对脊柱进行刺激和调节，以达到缓解症状、改善功能、促进康复的目的。
脊柱脉冲治疗仪是一种物理治疗设备，它通过向患者的脊柱施加周期性的机械冲击力，使脊柱产生微小的变形和振动，从而改善脊柱的血液循环、营养供应、代谢水平和生物电活动，增强脊柱的稳定性和弹性，缓解或消除脊柱压迫和刺激所引起的各种症状，脉冲治疗仪的优点是操作简单、安全无创、效果显著、副作用小。
然而，现有的脊柱脉冲治疗仪存在以下问题：
(1)脉冲参数的设置主要依靠操作者的经验和主观判断，缺乏客观依据和科学依据，导致治疗效果不稳定、不可控或者不理想；
(2)脉冲参数的设置没有考虑到患者的个体差异和反馈情况，不能根据患者的身体情况进行实时调节和优化，导致治疗过程中患者可能出现不适感或者并发症；
(3)脉冲参数的设置没有考虑到人体固有频率(即人体对外界振动的响应程度)的影响，导致治疗效果降低或者损伤正常组织。
因此，急需一种基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统，能够根据患者的身体情况自动分析最适合的脉冲参数，从而实现对脊柱的有效治疗。
发明内容
本发明解决了现有技术中脊柱脉冲治疗仪缺乏智能控制和个性化调节的技术问题，提供了一种基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统，包括：
脊柱脉冲治疗仪，用于根据脉冲参数向患者的脊柱施加周期性的冲击力；
传感器，用于采集患者的生理信号和机械信号，并将采集的信号传输给人工智能控制器；
人工智能控制器，用于接收传感器传输的生理信号和机械信号，并根据预设的算法分析患者的脊柱状态和人体固有频率，并输出最适合的脉冲参数，包括频率、幅度、持续时间，并将所输出的脉冲参数传输给脊柱脉冲治疗仪；
显示器，用于显示系统的工作状态和治疗过程，包括脉冲参数、生理信号和机械信号，并记录相关数据；
操作模块，用于设置系统的工作模式和参数，并将所设置的参数传输给人工智能控制器。
有益效果：通过人工智能控制器对患者的生理信号和机械信号进行实时分析和优化，可以根据患者的个体差异和反馈，自动调节脉冲参数，提高治疗效果和安全性；通过显示器可以直观地显示系统的运行情况和治疗过程，并保存相关数据，方便医生和患者进行监测和评估；通过操作模块可以方便地设置系统的工作模式和参数，满足不同患者和不同症状的需求。
在较佳实施例中，所述的传感器包括：
心电图传感器，用于采集患者的心电图信号；
血压传感器，用于采集患者的血压信号；
肌电图传感器，用于采集患者的肌电图信号；
应变计传感器，用于采集患者的脊柱变形信号；
加速度传感器，用于采集患者的脊柱振动信号。
有益效果：通过多种类型的传感器可以全面监测患者的生理信号和机械信号，为人工智能控制器提供更多的输入信息，提高分析和优化的准确性和效率，从而提高治疗效果和安全性。
在较佳实施例中，所述人工智能控制器包括：
数据处理模块，用于对接收的生理信号和机械信号进行滤波、放大和转换处理；
脊柱状态分析模块，用于根据处理后的机械信号计算得到患者的脊柱状态；
人体固有频率分析模块，用于根据处理后的生理信号计算得到患者的人体固有频率；
所述的生理信号通过心电图传感器、血压传感器、肌电图传感器得到；
心电图传感器，用于采集患者的心电图信号；
血压传感器，用于采集患者的血压信号；
肌电图传感器，用于采集患者的肌电图信号；
脉冲参数优化模块，用于根据患者的脊柱状态和人体固有频率，采用遗传算法对脉冲参数进行优化；
数据存储模块，用于存储所处理后的生理信号和机械信号，以及脊柱状态、人体固有频率和脉冲参数；
数据传输模块，用于将优化后的脉冲参数传输给脊柱脉冲治疗仪。
有益效果：对信号进行滤波、放大和转换处理，去除噪声和干扰，提高信号质量；采用遗传算法对脉冲参数进行优化，使得脉冲频率与人体固有频率相匹配，从而达到最佳的治疗效果；存储相关参数，为后续的分析和评估提供数据支持。
在较佳实施例中，所述系统还设置有自动保护装置，用于监测系统的运行情况，并在发现异常时报警，所述的自动保护装置包括：
超温保护装置，用于检测脊柱脉冲治疗仪的温度，当温度超过预设的安全温度设定值时，向人工智能控制器发送报警信号；
超压保护装置，用于检测脊柱脉冲治疗仪施加的冲击力，当冲击力超过预设的安全冲击力设定值时，向人工智能控制器发送报警信号；
超时保护装置，用于检测治疗时间，当治疗时间超过预设的安全时间设定值时，向人工智能控制器发送报警信号；
超频保护装置，用于检测人体固有频率和脉冲频率之间的差异，当差异超过预设的安全频率差设定值时，向人工智能控制器发送报警信号。
有益效果：通过设置自动保护装置，可以实时监测系统和患者的状态，并及时发出报警信号，从而提高系统和患者的安全性，防止因为温度过高、压力过大、时间过长或频率不匹配而导致的系统损坏或患者受伤。
在较佳实施例中，所述人工智能控制器在接收到自动保护装置的报警信号后，根据报警类型和程度，自动停止或调整系统的工作状态，并通过显示器提示用户。
有益效果：通过人工智能控制器可以根据不同的异常情况，采取不同的处理措施，如停止治疗、降低冲击力、延长治疗时间、调整脉冲频率等，避免对患者造成更大的伤害或不良影响。
在较佳实施例中，所述的工作模式包括手动和自动，其中：
手动模式下，操作者手动调节脉冲频率，在手动脉冲频率范围内进行选择；
自动模式下，人工智能控制器根据患者的生理信号和机械信号，自动输出最适合的脉冲参数，并将其传输给脊柱脉冲治疗仪。
有益效果：通过设置手动和自动两种工作模式，可以满足不同患者和不同症状的需求，提高系统的灵活性和适应性，提高患者的使用舒适度。
本发明提供了一种基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪的控制方法，包括以下步骤：
步骤101、启动系统，选择工作模式，并将其传输给人工智能控制器；
步骤102、将脊柱脉冲治疗仪固定在患者的脊柱上，并选择合适的治疗档位和治疗头，将传感器贴在患者的皮肤上；
步骤103、系统自动采集患者的生理信号和机械信号，并传输给人工智能控制器；
步骤104、人工智能控制器根据患者的生理信号和机械信号，分析患者的脊柱状态和人体固有频率，并输出最适合的脉冲参数，将其传输给脊柱脉冲治疗仪；
步骤105、脊柱脉冲治疗仪根据人工智能控制器的输出，调整脉冲参数，并向患者的脊柱施加周期性的冲击力；
步骤106、系统实时显示治疗过程和效果，并记录相关数据；
步骤107、系统自动停止并保存数据，将脊柱脉冲治疗仪和传感器取下。
本发明具有以下有益效果：通过本发明提供的使用方法，可以方便地操作和使用基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统，实现对患者的有效治疗；通过本发明提供的使用方法，可以充分发挥基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统的功能和优势，提高治疗效果和安全性；通过本发明提供的使用方法，可以实时监测和记录治疗过程和效果，为后续的分析和评估提供数据支持。
在较佳实施例中，所述生理信号包括心电图信号、血压信号和肌电图信号；所述机械信号包括脊柱变形信号和脊柱振动信号。
有益效果：为人工智能控制器提供更多的目标及反馈信息，提高治疗效果和安全性。
在较佳实施例中，所述的分析患者的脊柱状态和人体固有频率的步骤包括：
步骤401、对接收的生理信号和机械信号进行滤波、放大和转换处理；
步骤402、根据处理后的机械信号计算得到患者的脊柱状态，具体公式为：
其中，S是脊柱状态，∈i是第i个应变计传感器采集到的应变值，ai是第i个加速度传感器采集到的加速度值，n是传感器的数量；
步骤403、用于根据处理后的生理信号计算得到患者的人体固有频率特征，具体公式为：
其中，F是人体固有频率，f1是心电图传感器采集到的心率，f2是血压传感器采集到的脉搏，f3是肌电图传感器采集到的肌肉活动频率；
步骤404、根据患者的脊柱状态和人体固有频率，确定最适合的脉冲参数，使得脉冲频率与人体固有频率相匹配。
有益效果：通过对患者的生理信号和机械信号进行处理和分析，可以得到患者的脊柱状态和人体固有频率，从而根据这两个参数确定最适合的脉冲参数，使得脉冲治疗更加针对性和有效性，提高治疗效果和安全性。
在较佳实施例中，采用遗传算法确定最适合的脉冲参数，具体包括：
步骤901、初始化种群，随机生成一定数量的个体，每个个体由三个基因组成，分别表示脉冲参数中的频率、幅度和持续时间；
步骤902、根据每个个体与人体固有频率和脊柱状态之间的匹配程度，计算每个个体的适应度值，并保留其中的最优个体，更新种群代数；
步骤903、判断种群是否达到预设的进化代数，若是，执行步骤907，若否，执行步骤904～步骤906；
步骤904、判断当前代种群中的最优个体是否比上一代的最优个体好，若是，则最优解取当前代的最优个体，若否，用上一代最优个体取代当前代的最差个体；
步骤905、交叉操作，根据交叉概率，在两个相邻个体之间进行基因交换，产生新的个体；
步骤906、变异操作，根据变异概率，在每个个体中随机改变一个或多个基因的值，产生新的个体，执行步骤902；
步骤907、输出最优个体作为最适合的脉冲参数，包括频率、幅度、持续时间，并将所输出的脉冲参数传输给脊柱脉冲治疗仪。
有益效果：通过采用遗传算法对脉冲参数进行优化，可以在一定范围内寻找到最适合患者的脉冲参数，并保留最优解，使得系统具有更高的智能性和自适应性，能够根据患者不同的情况进行调整和改进。
附图说明
图1为本发明的系统图。
图2为本发明的方法图。
图3为本发明中采用遗传算法确定脉冲参数的流程图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好地理解技术方案，下面结合实施例对技术方案进行详细描述，本部分的描述仅是示范性和解释性，不应对本发明的保护范围有任何的限制作用。
如图1所示，本发明提供了一种基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统，该系统包括以下几个主要模块：
脊柱脉冲治疗仪，用于根据脉冲参数向患者的脊柱施加周期性的机械冲击力；
本实施例采用K8100型脊柱脉冲治疗仪或申请人已经提交公开并授权的“一种脊椎治疗用脉冲仪(CN202320128105.X)”，该仪器可以根据人工智能控制器的输出，自动调节脉冲参数，包括频率、幅度、持续时间，以及治疗档位和治疗头，该仪器还具有自动保护功能，可以在发生超温、超压、超时、超频等异常情况时，自动停止工作，并报警。
传感器，用于采集患者的生理信号和机械信号，并将采集的信号传输给人工智能控制器；
本实施例采用了以下五种传感器，分别用于采集患者的生理信号和机械信号：
心电图传感器，用于采集患者的心电图信号；
血压传感器，用于采集患者的血压信号；
肌电图传感器，用于采集患者的肌电图信号；
应变计传感器，用于采集患者的脊柱变形信号；
加速度传感器，用于采集患者的脊柱振动信号。
人工智能控制器，用于接收传感器传输的信号，并根据预设的算法分析患者的脊柱状态和人体固有频率，并输出最适合的脉冲参数，包括频率、幅度、持续时间，并将所输出的脉冲参数传输给脊柱脉冲治疗仪；
该控制器包括以下模块：
数据处理模块，用于对接收的生理信号和机械信号进行滤波、放大和转换处理。该模块采用了数字信号处理技术，对信号进行噪声消除、增益调节和模数转换，使得信号更加清晰和稳定，便于后续的分析和优化。
脊柱状态分析模块，用于根据处理后的机械信号计算得到患者的脊柱状态。机械信号包括脊柱脉冲治疗仪向患者的脊柱施加周期性冲击力时，产生的脊柱变形信号和脊柱振动信号，这些信号可以反映出患者的脊柱的形态、结构、功能和健康状况，即脊柱状态，通过对机械信号进行分析，可以得到一个表示脊柱状态的数值，从而为脉冲参数的优化提供依据。
人体固有频率分析模块，用于根据处理后的生理信号计算得到患者的人体固有频率。生理信号包括人体内部的电生理活动，如心电图信号、血压信号和肌电图信号，这些信号可以反映出人体的心血管系统、神经系统和肌肉系统的功能和状态，与人体的固有频率有密切的关系，通过对生理信号进行分析，可以得到一个表示人体固有频率的数值，从而为脉冲参数的优化提供依据。
脉冲参数优化模块，用于根据患者的脊柱状态和人体固有频率，采用遗传算法对脉冲参数进行优化。脉冲参数包括频率、幅度和持续时间，它们决定了脊柱脉冲治疗仪向患者的脊柱施加周期性冲击力时的特征；脉冲参数优化该模块的目标是找到一组最适合的脉冲参数，使得脉冲频率与人体固有频率相匹配，从而引起人体作用部位的共振，提高治疗效果和安全性；该模块采用了一种基于遗传算法的优化方法，通过模拟自然界中的生物进化过程，对脉冲参数进行搜索和更新。
数据存储模块，用于存储所处理后的生理信号和机械信号，以及脊柱状态、人体固有频率和脉冲参数。该模块采用了数据库技术，将数据按照不同的类别和时间进行分类和存储，便于后续的查询和分析。
数据传输模块，用于将优化后的脉冲参数传输给脊柱脉冲治疗仪。该模块采用了无线通信技术，通过无线网络将数据以数字信号的形式发送给脊柱脉冲治疗仪。
显示器，用于显示系统的工作状态和治疗过程，包括脉冲参数、生理信号和机械信号，并记录相关数据；
本实施例中，显示器为一种液晶显示屏，用于显示系统的工作状态和治疗过程，包括脉冲参数、生理信号和机械信号，并记录相关数据；该液晶显示屏还可以显示系统的自动保护装置的报警信息，并提示用户采取相应的措施。
操作模块，用于设置系统的工作模式和参数，所述参数包括治疗部位、治疗时间、治疗强度等，并将所设置的参数传输给人工智能控制器；
优选的，工作模式包括手动和自动，其中：
手动模式下，操作者手工调节脉冲频率，在手动脉冲频率范围内进行选择；操作者可直接通过脊柱脉冲治疗仪上的脉冲频率调节按钮对脉冲频率进行调节，或者通过移动终端远程调节脉冲频率。
自动模式下，人工智能控制器根据患者的生理信号和机械信号，自动输出最适合的脉冲参数，并将其传输给脊柱脉冲治疗仪。
优选的，该系统还设置有自动保护装置，用于监测系统的运行情况，并在发现异常时报警，所述的自动保护装置包括：
超温保护装置，用于检测脊柱脉冲治疗仪的温度，当温度超过预设的安全温度设定值时，向人工智能控制器发送报警信号；
超压保护装置，用于检测脊柱脉冲治疗仪施加的冲击力，当冲击力超过预设的安全冲击力设定值时，向人工智能控制器发送报警信号；
超时保护装置，用于检测治疗时间，当治疗时间超过预设的安全时间设定值时，向人工智能控制器发送报警信号；
超频保护装置，用于检测人体固有频率和脉冲频率之间的差异，当差异超过预设的安全频率差设定值时，向人工智能控制器发送报警信号；
而人工智能控制器在接收到上述四个自动保护装置的报警信号后，根据报警类型和程度，自动停止或调整系统的工作状态，并通过显示器提示用户。
实施例2：
如图2所示，本发明提供了一种基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪的控制方法，包括以下步骤：
步骤101、启动系统，选择工作模式，并将其传输给人工智能控制器；
本发明提供了两种治疗模式，分别为手动和自动，适用于不同的用户需求；用户可以根据自己的情况，通过触摸屏或者语音控制，选择合适的工作模式，并将其传输给人工智能控制器；手动模式下，用户可以自行调节脉冲参数，包括频率、幅度和持续时间；自动模式下，人工智能控制器会根据患者的生理信号和机械信号，自动确定最适合的脉冲参数。
步骤102、将脊柱脉冲治疗仪固定在患者的脊柱上，并选择合适的治疗档位和治疗头，将传感器贴在患者的皮肤上；
在本实施例中，提供了三个治疗档位，分别为60N、120N和200N，对应不同的冲击力大小，用户可以根据自己的耐受程度，通过触摸屏或者语音控制，选择合适的治疗档位，并将其传输给人工智能控制器；提供了三种治疗头，分别为颈椎、腰椎和通用治疗头，对应不同的脊柱部位，用户可以根据自己的脊柱部位，选择合适的治疗头，并将其安装在脊柱脉冲治疗仪上；提供了五种传感器，分别为心电图传感器、血压传感器、肌电图传感器、应变计传感器和加速度传感器，分别用于采集患者的心电图信号、血压信号、肌电图信号、脊柱变形信号和脊柱振动信号，用户可以根据人工智能控制器的提示，将相应的传感器贴在患者的皮肤上，并将其与人工智能控制器连接。
步骤103、系统自动采集患者的生理信号和机械信号，并传输给人工智能控制器；
在本实施例中，采用无线通信技术，实现了传感器与人工智能控制器之间的数据传输。
步骤104、人工智能控制器根据患者的生理信号和机械信号，分析患者的脊柱状态和人体固有频率，并输出最适合的脉冲参数，将其传输给脊柱脉冲治疗仪，具体包括以下步骤：
步骤401、对接收的生理信号和机械信号进行滤波、放大和转换处理；
步骤402、根据处理后的机械信号计算得到患者的脊柱状态，具体公式为：
其中，S是脊柱状态，∈i是第i个应变计传感器采集到的应变值，ai是第i个加速度传感器采集到的加速度值，n是传感器的总数；
步骤403、用于根据处理后的生理信号计算得到患者的人体固有频率特征，具体公式为：
其中，F是人体固有频率，f1是心电图传感器采集到的心率，f2是血压传感器采集到的脉搏，f3是肌电图传感器采集到的肌肉活动频率；
步骤404、根据患者的脊柱状态和人体固有频率，确定最适合的脉冲参数，使得脉冲频率与人体固有频率相匹配。
在本实施例中，采用了一种遗传算法实现了对最适合的脉冲参数的确定，如图3所示，具体步骤如下：
步骤901、初始化种群，随机生成一定数量的个体，每个个体由三个基因组成，分别表示脉冲参数中的频率、幅度和持续时间；
步骤902、根据每个个体与人体固有频率和脊柱状态之间的匹配程度，计算每个个体的适应度值，并保留其中的最优个体，更新种群代数；
步骤903、判断种群是否达到预设的进化代数，若是，执行步骤907，若否，执行步骤904～步骤906；
步骤904、判断当前代种群中的最优个体是否比上一代的最优个体好，若是，则最优解取当前代的最优个体，若否，用上一代最优个体取代当前代的最差个体；
步骤905、交叉操作，根据交叉概率，在两个相邻个体之间进行基因交换，产生新的个体；
步骤906、变异操作，根据变异概率，在每个个体中随机改变一个或多个基因的值，产生新的个体，执行步骤902；
步骤907、输出最优个体作为最适合的脉冲参数，包括频率、幅度、持续时间，并将所输出的脉冲参数传输给脊柱脉冲治疗仪。
步骤105、脊柱脉冲治疗仪根据人工智能控制器的输出，调整脉冲参数，并向患者的脊柱施加周期性的冲击力；
在本实施例中，采用一种电磁驱动器作为脊柱脉冲治疗仪的核心部件，该驱动器可以根据人工智能控制器传输过来的脉冲参数，产生相应的电磁场，并通过治疗头向患者的脊柱施加周期性的机械冲击力。
步骤106、系统实时显示治疗过程和效果，并记录相关数据。
在本实施例中，采用显示屏来实时显示治疗过程和效果；显示屏上可以显示以下信息：当前治疗模式、档位、头部、参数、时间、进度等，患者的心电图、血压、肌电图等生理信号，患者的脊柱变形量、固有频率等机械信号，治疗前后的脊柱形态对比图等。
步骤107、系统自动停止并保存数据，将脊柱脉冲治疗仪和传感器取下。
当治疗时间达到预设值或者用户主动结束治疗时，系统自动停止并保存数据，并提示用户将脊柱脉冲治疗仪和传感器取下，用户可以通过触摸屏或者语音控制，查看或者导出相关数据，并进行评价或者反馈。
实施例3：
本实施例以一名患有颈椎间盘突出症的患者为例，该患者利用基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统进行治疗的过程如下：
首先，在启动系统后，操作者通过操作模块选择自动模式，并将其传输给人工智能控制器；
然后，将K8100型号的脊柱脉冲治疗仪或一种脊椎治疗用脉冲仪固定在患者的颈部，选择适合颈部曲度的颈椎治疗头，并将心电图传感器、血压传感器、肌电图传感器、应变计传感器和加速度传感器分别贴在患者的胸前、手臂、颈部、颈椎和颅骨上；
接下来，系统自动采集患者的生理信号和机械信号，并传输给人工智能控制器，采集到的生理信号和机械信号如下：
心电图信号：R波峰之间的平均时间间隔为0.8秒，即心率为75次/分；
血压信号：收缩压峰值之间的平均时间间隔为0.8秒，即脉搏为75次/分；
肌电图信号：最大幅值之间的平均时间间隔为0.4秒，即肌肉活动频率为150次/分；
应变计传感器：采集到的应变值为0.01，即脊柱变形为1％；
加速度传感器：采集到的加速度值为0.1m/s2，即脊柱振动为0.1m/s2。
然后，人工智能控制器根据患者的生理信号和机械信号，分析患者的脊柱状态和人体固有频率，并输出最适合的脉冲参数，将其传输给脊柱脉冲治疗仪。具体地，人工智能控制器执行以下步骤：
对接收的生理信号和机械信号进行滤波、放大和转换处理，去除噪声和干扰，提高信号质量；
根据处理后的机械信号计算得到患者的脊柱状态：
根据处理后的生理信号和脊柱状态计算得到患者的人体固有频率：
根据患者的脊柱状态和人体固有频率，采用遗传算法对脉冲参数进行优化，具体包括以下步骤：
初始化种群，随机生成10个个体，每个个体由三个基因组成，分别表示脉冲参数中的频率、幅度和持续时间，如下表1所示：
表1
个体 频率(Hz) 幅度(N) 持续时间(s)
1 40 50 10
2 35 65 15
3 26 60 20
4 45 40 25
5 22 55 12
6 36 65 18
7 32 75 22
8 42 45 28
9 34 80 16
10 37 58 14
根据每个个体与人体固有频率和脊柱状态之间的匹配程度，计算每个个体的适应度值，并保留其中的最优个体，更新种群代数，适应度值的计算公式为：
其中，p是适应度值，F是人体固有频率，p1是脉冲参数中的频率，S是脊柱状态指数，适应度值越大，表示个体越优，将数据代入公式，得到下表2：
表2
由此可见，第3个个体的适应度值最大，为0.909，因此保留该个体作为最优个体，并将种群代数更新为1。
判断种群是否达到预设的进化代数，预设的进化代数为10，此时并未达到预设的进化代数，因此，判断当前代种群中的最优个体是否比上一代的最优个体好，由于当前代是初始种群，没有上一代的最优个体，因此跳过该步骤。
根据交叉概率，在两个相邻个体之间进行基因交换，产生新的个体，在本实施例中，交叉概率为0.8，则有80％的概率在两个相邻个体之间进行交叉操作，交叉点为随机选择的一个基因位置，则产生以下新的种群，如下表3所示：
表3
个体 频率(Hz) 幅度(N) 持续时间(s)
1 40 50 10
2 35 65 15
3 29 60 20
4 45 40 25
5 22 55 12
6 36 50 10
7 40 60 15
8 35 70 20
9 45 50 25
10 37 58 14
其中，加粗的数字表示发生了变异的基因。
根据每个个体与人体固有频率和脊柱状态之间的匹配程度，重新计算每个个体的适应度值，并保留其中的最优个体，更新种群代数，将数据代入公式，得到下表4：
表4：
个体 频率(Hz) 幅度(N) 持续时间(s) 适应度值
1 40 50 10 0.099
2 35 65 15 0.196
3 29 60 20 0.909
4 45 40 25 0.066
5 22 55 12 0.123
6 36 50 10 0.164
7 40 60 15 0.476
8 35 70 20 0.083
9 45 50 25 0.244
10 37 58 14 0.141
由此可见，第3个个体的适应度值最大，为0.909，因此保留该个体作为最优个体，并将种群代数更新为2。
由于当前种群代数为2，小于10，因此重复执行上述步骤，直到种群代数达到10为止。
经过10代的进化后，得到的最优个体如下表5所示：
表5
个体 频率(Hz) 幅度(N) 持续时间(s) 适应度值
3 29 60 20 0.909
由此可见，最适合的脉冲参数为：频率29Hz，幅度60N，持续时间20s。将这些参数传输给脊柱脉冲治疗仪。
最后，脊柱脉冲治疗仪根据人工智能控制器的输出，调整脉冲参数，并向患者的颈部施加周期性的冲击力；系统实时显示治疗过程和效果，并记录相关数据，系统会显示每次冲击力的频率、幅度、持续时间、以及患者的生理信号和机械信号的变化，系统会记录这些数据，并保存在数据存储模块中，以便后续分析和评估。
当治疗时间达到预设的安全时间设定值时，系统自动停止并保存数据，将脊柱脉冲治疗仪和传感器取下。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。本文中应用了具体个例对本发明技术方案的原理及实施方式进行了阐述，以上实例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，由于文字表达的有限性，而客观上存在无限的具体结构，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进、润饰或变化，也可以将上述技术特征以适当的方式进行组合；这些改进润饰、变化或组合，或未经改进将发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统，其特征在于，包括：
脊柱脉冲治疗仪，用于根据脉冲参数向患者的脊柱施加周期性的冲击力；
传感器，用于采集患者的生理信号和机械信号，并将采集的信号传输给人工智能控制器；
人工智能控制器，用于接收传感器传输的生理信号和机械信号，并根据预设的算法分析患者的脊柱状态和人体固有频率，并输出最适合的脉冲参数，包括频率、幅度、持续时间，并将所输出的脉冲参数传输给脊柱脉冲治疗仪；
显示器，用于显示系统的工作状态和治疗过程，包括脉冲参数、生理信号和机械信号，并记录相关数据；
操作模块，用于设置系统的工作模式和参数，并将所设置的参数传输给人工智能控制器。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统，其特征在于，所述的传感器包括：
应变计传感器，用于采集患者的脊柱变形信号；
加速度传感器，用于采集患者的脊柱振动信号。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统，其特征在于，所述人工智能控制器包括：
数据处理模块，用于对接收的生理信号和机械信号进行滤波、放大和转换处理；
脊柱状态分析模块，用于根据处理后的机械信号计算得到患者的脊柱状态；
人体固有频率分析模块，用于根据处理后的生理信号计算得到患者的人体固有频率；所述的生理信号通过心电图传感器、血压传感器、肌电图传感器得到；
脉冲参数优化模块，用于根据患者的脊柱状态和人体固有频率，采用遗传算法对脉冲参数进行优化；
数据存储模块，用于存储所处理后的生理信号和机械信号，以及脊柱状态、人体固有频率和脉冲参数；
数据传输模块，用于将优化后的脉冲参数传输给脊柱脉冲治疗仪。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统，其特征在于，所述系统还设置有自动保护装置，用于监测系统的运行情况，并在发现异常时报警，所述的自动保护装置包括：
超温保护装置，用于检测脊柱脉冲治疗仪的温度，当温度超过预设的安全温度设定值时，向人工智能控制器发送报警信号；
超压保护装置，用于检测脊柱脉冲治疗仪施加的冲击力，当冲击力超过预设的安全冲击力设定值时，向人工智能控制器发送报警信号；
超时保护装置，用于检测治疗时间，当治疗时间超过预设的安全时间设定值时，向人工智能控制器发送报警信号；
超频保护装置，用于检测人体固有频率和脉冲频率之间的差异，当差异超过预设的安全频率差设定值时，向人工智能控制器发送报警信号。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统，其特征在于，所述人工智能控制器在接收到自动保护装置的报警信号后，根据报警类型和程度，自动停止或调整系统的工作状态，并通过显示器提示用户。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪控制系统，其特征在于，所述的工作模式包括手动和自动，其中：
手动模式下，操作者手动调节脉冲频率，在手动脉冲频率范围内进行选择；
自动模式下，人工智能控制器根据患者的生理信号和机械信号，自动输出最适合的脉冲参数，并将其传输给脊柱脉冲治疗仪。
7.一种基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤101、启动系统，选择工作模式，并将其传输给人工智能控制器；
步骤102、将脊柱脉冲治疗仪固定在患者的脊柱上，并选择合适的治疗档位和治疗头，将传感器贴在患者的皮肤上；
步骤103、系统自动采集患者的生理信号和机械信号，并传输给人工智能控制器；
步骤104、人工智能控制器根据患者的生理信号和机械信号，分析患者的脊柱状态和人体固有频率，并输出最适合的脉冲参数，将其传输给脊柱脉冲治疗仪；
步骤105、脊柱脉冲治疗仪根据人工智能控制器的输出，调整脉冲参数，并向患者的脊柱施加周期性的冲击力；
步骤106、系统实时显示治疗过程和效果，并记录相关数据；
步骤107、系统自动停止并保存数据，将脊柱脉冲治疗仪和传感器取下。
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪的控制方法，其特征在于，
所述生理信号包括心电图信号、血压信号和肌电图信号；
所述机械信号包括脊柱变形信号和脊柱振动信号。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪的控制方法，其特征在于，所述的分析患者的脊柱状态和人体固有频率的步骤包括：
步骤401、对接收的生理信号和机械信号进行滤波、放大和转换处理；
步骤402、根据处理后的机械信号计算得到患者的脊柱状态，具体公式为：
其中，S是脊柱状态，∈i是第i个应变计传感器采集到的应变值，ai是第i个加速度传感器采集到的加速度值，n是传感器的数量；
步骤403、用于根据处理后的生理信号计算得到患者的人体固有频率特征，具体公式为：
其中，F是人体固有频率，f1是心电图传感器采集到的心率，f2是血压传感器采集到的脉搏，f3是肌电图传感器采集到的肌肉活动频率；
步骤404、根据患者的脊柱状态和人体固有频率，确定最适合的脉冲参数，使得脉冲频率与人体固有频率相匹配。
10.根据权利要求9所述的基于人工智能的脊柱脉冲治疗仪的控制方法，其特征在于，采用遗传算法确定最适合的脉冲参数，具体包括：
步骤901、初始化种群，随机生成一定数量的个体，每个个体由三个基因组成，分别表示脉冲参数中的频率、幅度和持续时间；
步骤902、根据每个个体与人体固有频率和脊柱状态之间的匹配程度，计算每个个体的适应度值，并保留其中的最优个体，更新种群代数；
步骤903、判断种群是否达到预设的进化代数，若是，执行步骤907，若否，执行步骤904～步骤906；
步骤904、判断当前代种群中的最优个体是否比上一代的最优个体好，若是，则最优解取当前代的最优个体，若否，用上一代最优个体取代当前代的最差个体；
步骤905、交叉操作，根据交叉概率，在两个相邻个体之间进行基因交换，产生新的个体；
步骤906、变异操作，根据变异概率，在每个个体中随机改变一个或多个基因的值，产生新的个体，执行步骤902；
步骤907、输出最优个体作为最适合的脉冲参数，包括频率、幅度、持续时间，并将所输出的脉冲参数传输给脊柱脉冲治疗仪。
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