CN117679591A - 一种雾化系统及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种雾化系统及其控制方法，雾化系统包括参数生成单元、输送单元、雾化单元和控制单元，参数生成单元被配置为获取待治疗对象的治疗部位相关信息和介入位置，并使用人工智能算法生成药物输送参数数值，其中，人工智能算法是使用包含治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、待治疗对象的呼吸节奏中的至少一种来进行学习而得到的；控制单元被配置为接收药物输送参数数值，并发出控制指令；雾化单元被配置为接收控制单元的控制指令雾化待雾化药物；输送单元被配置为接收来自控制单元的控制指令向待治疗对象的介入位置输送雾化单元所雾化的药物。该雾化系统能够有效控制雾化药物的输送，从而有助于提高治疗效果。
Description
技术领域
本说明书涉及医疗器械技术领域，具体涉及一种雾化系统及其控制方法。
背景技术
雾化治疗是用于治疗鼻咽喉部位以及呼吸系统疾病的主要治疗手段之一，其一般是通过雾化吸入的方式，使药物到达治疗部位来缓解患者的症状，以及促进患者的身体恢复。
在相关技术中，一般通过雾化器向治疗部位输送雾化药物，但该雾化器不能有效控制雾化药物的输送，导致对患者的治疗效果不佳。
发明内容
本说明书提供了一种雾化系统及其控制方法，该雾化系统能够有效控制雾化药物的输送，从而有助于提高治疗效果。
第一方面，本说明书的实施方式提供了一种雾化系统，包括参数生成单元、控制单元、雾化单元和输送单元。参数生成单元被配置为获取待治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置，并使用人工智能算法生成药物输送参数数值，其中，人工智能算法是使用包含治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、呼吸节奏中的至少一种来进行学习而得到的；控制单元被配置为接收药物输送参数数值，并发出控制指令；雾化单元被配置为接收控制单元的控制指令雾化待雾化药物；输送单元被配置为接收来自控制单元的控制指令向待治疗对象的介入位置输送雾化单元所雾化的药物。
根据本说明书的一些可选实施方式，人工智能算法是使用包含介入位置的有关信息来进行学习而得到的，其中，介入位置的有关信息包括介入部位、介入部位的面积、介入的深度以及介入部位至治疗部位的路径中的至少一种。
根据本说明书的一些可选实施方式，使用人工智能算法生成药物输送参数数值，其中，药物输送参数数值包括药量、流量、湿度和温度中的至少一种。
根据本说明书的一些可选实施方式，人工智能算法包括神经网络算法和/或深度学习算法。
根据本说明书的一些可选实施方式，人工智能算法还包括模式匹配算法。
根据本说明书的一些可选实施方式，雾化系统还包括输入单元，被配置为输入参数生成单元所要获取的治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置。
根据本说明书的一些可选实施方式，雾化系统还包括存储单元，被配置为存储过往治疗对象的治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、呼吸节奏的信息及其对应的药物输送参数数值的信息中的至少一种，参数生成单元被配置为使用人工智能算法生成与当前治疗对象相适配的药物输送参数数值。
根据本说明书的一些可选实施方式，雾化系统还包括：加湿单元，被配置为根据控制单元发出的控制指令对雾化单元所喷出的雾化药物进行加湿；和/或，加温单元，被配置为根据控制单元发出的控制指令对对雾化单元所喷出的雾化药物进行升温。
第二方面，本说明书的实施方式还提供了一种雾化系统的控制方法，雾化系统包括参数生成单元、控制单元、输送单元和雾化单元，控制方法包括：
通过参数生成单元获取待治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置，并使用人工智能算法生成药物输送参数数值，其中，人工智能算法是使用包含治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、呼吸节奏中的至少一种来进行学习而得到的；
基于药物输送参数数值，通过控制单元向雾化单元和输送单元发出控制指令；
基于控制指令，通过雾化单元雾化待雾化药物；
基于控制指令，通过输送单元向待治疗对象输送雾化单元所雾化的药物。
根据本说明书的一些可选实施方式，雾化系统还包括加湿单元和/或加温单元，控制方法还包括：基于控制指令，通过加湿单元对雾化单元所喷出的雾化药物进行加湿；和/或，基于控制指令，通过加温单元对雾化单元所喷出的雾化药物进行升温。
本说明书实施方式提供的雾化系统及其控制方法，该雾化系统包括包括参数生成单元、控制单元、雾化单元和输送单元。参数生成单元被配置为获取待治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置，并使用人工智能算法生成药物输送参数数值，其中，人工智能算法是使用包含治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、呼吸节奏中的至少一种来进行学习而得到的；控制单元被配置为接收药物输送参数数值，并发出控制指令；雾化单元被配置为接收控制单元的控制指令雾化待雾化药物；输送单元被配置为接收来自控制单元的控制指令向待治疗对象的介入位置输送雾化单元所雾化的药物。由此可知，通过参数生成单元的人工智能算法生成药物输送参数数值，进而能够有助于有效控制雾化药物的输送，使雾化药物能够有效达到治疗部位，从而有助于提高治疗效果。
附图说明
通过阅读对下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本说明书的限制。而且在全部附图中，用相同的附图标号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本说明书一些实施例提供的雾化系统的结构示意图；
图2示出了本说明书一些实施例提供的雾化系统的控制方法的流程示意图；
图3示出了本说明书另一些实施例提供的雾化系统的控制方法的流程示意图。
具体实施方式中的附图标号如下：
10-雾化系统；
100-参数生成单元；
200-控制单元；
300-雾化单元；
400-输送单元。
具体实施方式
下面将结合附图对本说明书技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本说明书的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本说明书的保护范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本说明书的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本说明书；本说明书的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
在本说明书实施例的描述中，技术术语“第一”“第二”等仅用于区别不同对象，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量、特定顺序或主次关系。在本说明书实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本说明书的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
在本说明书实施例的描述中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在本说明书实施例的描述中，术语“多个”指的是两个以上(包括两个)。
本说明书实施方式提供的雾化系统，能够应用于鼻咽喉部位、呼吸系统等需要雾化药物的疾病治疗中，通过该参数生成单元获取待治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置，并使用人工智能算法生成药物输送参数数值，这样能够准确生成药物输送参数数值，再通过控制单元、雾化单元和输送单元的配合，有效控制药物的输送，使雾化药物能够有效达到治疗部位，从而有助于提高治疗效果。
请参阅图1所示，在本说明书提供的实施方式中，雾化系统10包括参数生成单元100、控制单元200、雾化单元300和输送单元400。参数生成单元100被配置为获取待治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置，并使用人工智能算法生成药物输送参数数值，其中，人工智能算法是使用包含治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、呼吸节奏中的至少一种来进行学习而得到的；控制单元200被配置为接收药物输送参数数值，并发出控制指令；雾化单元300被配置为接收控制单元200的控制指令雾化待雾化药物；输送单元400被配置为接收来自控制单元200的控制指令向待治疗对象的介入位置输送雾化单元300所雾化的药物。
在上述实施方式中，参数生成单元100能够将获取待治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置与人工智能算法结合，使其生成适配治疗部位的药物输送参数数值，而且人工智能算法还能够通过待治疗对象的呼吸节奏，降低雾化药物的损失，进一步提高参数生成单元100所生成药物输送参数数值的准确性。
在本说明书中，治疗部位的相关信息可以包括治疗部位的过往治疗史、目前症状信息、位置信息、面积信息中的至少一种。这样通过人工智能算法经过对上述治疗部位的相关信息的学习，使生成的药物输送参数数值更加适合治疗部位，从而有助于提高治疗效果。
介入位置的不同也会对药物输送参数数值产生影响，因此，需要根据介入位置的有关信息去生成药物输送参数数值，这样能够提高药物输送参数数值的准确性和可靠性。
在本说明书的一些可选实施方式，人工智能算法是使用包含介入位置的有关信息来进行学习而得到的，其中，介入位置的有关信息包括介入部位、介入部位的面积、介入的深度以及介入部位至治疗部位的路径中的至少一种。
在上述可选实施方式中，介入部位可以包括咽喉部、鼻腔部、静脉、口部中的至少一种，具体介入部位需要根据不同治疗部位的相关信息进行选择，例如，治疗部位为咽喉部时，可以通过口部或咽喉部输送雾化药物。参数生成单元100可以根据上述介入位置的有关信息生成药物输送参数数值，能够降低药物经介入部位输入对其产生不良影响的概率，以及进一步有助于使雾化药物到达治疗部位时还具有较好的治疗效果。
其中，人工智能算法通过对介入部位至治疗部位的路径学习，可以预测到所要的药物输送参数数值，使雾化药物能够从介入部位至治疗部位并发挥较好的治疗效果，从而实现提高治疗效果的目的。而且，通过选择合适的介入部位以及介入部位至治疗部位的路径，能够减少输送过程中对雾化药物的影响，进一步提高治疗效果。
在本说明书的实施方式中，介入部位(x1，y1)至治疗部位(x2，y2)、……(xn，yn)的路径可以按照如下公式计算得到：
根据上述实施方式，合适的人工智能算法能够进一步提高参数生成单元100所生成药物输送参数数值的准确性以及提高雾化系统10的治疗效果。
在说明书的一些可选实施方式，人工智能算法包括神经网络算法和/或深度学习算法。
在本说明书中，神经网络和深度学习一般是指将神经网络并入在若干层中以迭代方式从数据中学习的机器学习方法。神经网络能够将如治疗部位的相关信息变量、介入位置的有关信息变量、呼吸节奏变量等不同的数据输入视为被称为人工神经元的连接单元或节点的集合，该人工神经元与脑中的神经元一样具有多种相互作用。这些相互作用生成所需的药物输送参数数值。
在上述可选实施方式中，通过神经网络算法和深度学习算法能够使人工智能算法生成的药物输送参数数值更加适合治疗部位的治疗需求，从而进一步提高治疗效果。
在本说明书的一些可选实施方式，人工智能算法还包括模式匹配算法。通过模式匹配算法，能够进一步提高参数生成单元100的生成效率，进而可以快速生成合适的药物输送参数数值，从而有助于提高治疗效率。
在本说明书的实施方式中，合适的药物输送参数数值能够进一步提高治疗效果。
在本说明书的一些可选实施方式，使用人工智能算法生成药物输送参数数值，其中，药物输送参数数值包括药量、流量、湿度和温度中的至少一种。
在上述可选实施方式中，药物输送参数数值包括上述参数数值，能够充分满足治疗部位的治疗需求，进一步促进治疗部位的恢复。
在本说明书的一些可选实施方式中，人工智能算法可以通过中央处理器或其他计算机等生成。
以治疗部位为肺炎以及介入位置为口腔等进行学习而生成的人工智能算法为例进行详细说明。在人工智能算法的生成中，首先，中央处理器读入存储单元中存储的以往治疗肺炎的相关信息、介入位置的有关信息和呼吸节奏等信息，并以这些信息作为训练数据，即预测药物输送参数。
人工智能算法可以使用神经网络算法，该算法可以使用U-net、Seg-net、DenseNet等人工智能算法。在一些示例中，使用U-net人工智能算法以存储单元中存储的以往治疗的肺炎症状、雾化药物、药量、流量、温度、湿度、口腔作为介入位置和呼吸节奏中的至少一种作为训练数据，通过这些训练数据生成预测的药量、流量、湿度和温度。具体地，呼吸节奏为25次/min时，使用U-net人工智能算法预测的药物药量数值为50、流量数值为5、温度数值为40、湿度为35，再使用平均绝对误差(Mean Absolute Error)成为最小的方式进行学习，其中，平均绝对误差按照如下公式计算：
其中，xi表示为药物输送参数，m(x)为平均值，当按照上述公式计算得到的平均绝对误测小于预定值时，则以该算法作为已学习的人工智能算法进行输出。
在本说明书的一些可选实施方式，雾化系统10还包括输入单元，被配置为输入参数生成单元100所要获取的治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置。
在本说明书的一些可选实施方式，雾化系统10还包括存储单元，被配置为存储过往治疗对象的治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、呼吸节奏的信息及其对应的药物输送参数数值的信息中的至少一种，参数生成单元100被配置为使用人工智能算法生成与当前治疗对象相适配的药物输送参数数值。
在上述可选实施方式中，通过存储单元存储往治疗对象的介入位置的有关信息、呼吸节奏的信息及其对应的药物输送参数数值的信息中的至少一种，而参数生成单元100能够调用存储单元所存储的信息，这样可有助于参数生成单元100快速生成药物输送参数，从而进一步提高治疗效率。
在本说明书的一些可选实施方式，雾化系统10还包括：加湿单元，被配置为根据控制单元200发出的控制指令对雾化单元300所喷出的雾化药物进行加湿；和/或，加温单元，被配置为根据控制单元200发出的控制指令对对雾化单元300所喷出的雾化药物进行升温。
在上述可选的实施方式中，通过加湿单元和加温单元对雾化单元300所喷出的雾化药物进行加湿和升温，进而有助于降低雾化药物在输送过程中由于湿度或温度的变化而导致药效下降的发生。
基于同样的发明构思，本说明书的实施方式还提供了一种雾化系统的控制方法。该控制方法所提供的解决问题的实现方案与上述系统中所记载的实现方案相似，故下面所提供的雾化系统实施例中的具体限定可以参见上文中对于其的限定，在此不再赘述。
请参阅图2所示，在本说明书的实施方式中，雾化系统包括参数生成单元、控制单元、输送单元和雾化单元，控制方法包括：
S100、通过参数生成单元获取待治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置，并使用人工智能算法生成药物输送参数数值，其中，人工智能算法是使用包含治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息和、呼吸节奏中的至少一种来进行学习而得到的；
S200、基于药物输送参数数值，通过控制单元向雾化单元和输送单元发出控制指令；
S300、基于控制指令，通过雾化单元雾化待雾化药物；
S400、基于控制指令，通过输送单元向待治疗对象输送雾化单元所雾化的药物。
在本说明书的一些可选实施方式中，雾化系统还包括输入单元，在S100之前，还可以包括：
通过输入单元输入治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置。
在S100中，治疗部位的相关信息可以包括治疗部位的过往治疗史、目前症状信息、位置信息、面积信息中的至少一种。这样通过人工智能算法经过对上述治疗部位的相关信息的学习，使生成的药物输送参数数值更加适合治疗部位，从而有助于提高治疗效果。介入位置的有关信息包括介入部位、介入部位的面积、介入的深度以及介入部位至治疗部位的路径中的至少一种。药物输送参数数值包括药量、流量、湿度和温度中的至少一种。
请参阅图3所示，在本说明书的一些可选实施方式，雾化系统还包括存储单元，S200具体包括：
S210、获取输入单元输入的治疗部位的相关信息和介入位置，调用存储过往治疗对象的治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、呼吸节奏的信息及其对应的药物输送参数数值的信息中的至少一种；
S220，参数生成单元使用人工智能算法生成与当前治疗对象相适配的药物输送参数数值。
在本说明书的一些可选实施方式，雾化系统还包括加湿单元和/或加温单元，在S300和S400之间，控制方法还包括：
基于控制指令，通过加湿单元对雾化单元所喷出的雾化药物进行加湿；和/或，基于控制指令，通过加温单元对雾化单元所喷出的雾化药物进行升温。
在本说明的一些具体实施方式中，雾化系统的控制方法包括：
通过输入单元输入待治疗对象的治疗部位的过往治疗史、目前症状信息、位置信息和面积信息以及介入位置；
基于输入单元输入的信息，参数生成单元调用存储过往治疗对象的治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、呼吸节奏的信息及其对应的药物输送参数数值的信息，并使用神经网络算法生成药物输送参数；
基于药物输送参数数值，通过控制单元向雾化单元和输送单元发出控制指令；
基于控制指令，雾化单元雾化待雾化药物；
基于控制指令，加湿单元和加温单元分别对雾化单元所雾化的药物进行加湿和升温；
基于控制指令，通过输送单元向待治疗对象输送雾化单元所雾化的药物。
本说明书提供的雾化系统的控制方法，能够使雾化药物能够有效达到治疗部位，从而有助于提高治疗效果。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施方式所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本说明书的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述各实施例对本说明书进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本说明书各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种雾化系统，其特征在于，包括：
参数生成单元，被配置为获取待治疗对象的治疗部位相关信息和介入位置，并使用人工智能算法生成药物输送参数数值，其中，所述人工智能算法是使用包含所述治疗部位的相关信息、所述介入位置的有关信息、呼吸节奏中的至少一种来进行学习而得到的；
控制单元，被配置为接收所述药物输送参数数值，并发出控制指令；
雾化单元，被配置为接收所述控制单元的控制指令雾化待雾化药物；
输送单元，被配置为接收来自所述控制单元的控制指令向所述待治疗对象的介入位置输送所述雾化单元所雾化的药物。
2.根据权利要求1所述的雾化系统，其特征在于，所述人工智能算法是使用包含介入位置的有关信息来进行学习而得到的，其中，所述介入位置的有关信息包括介入部位、所述介入部位的面积、介入的深度以及介入部位至治疗部位的路径中的至少一种；
其中，介入部位(x1，y1)至治疗部位(x2，y2)、……(xn，yn)的路径由如下公式计算得到：
其中，D表示介入部位到治疗部位的路径总和，dn表示第n个路径的长度。
3.根据权利要求1所述的雾化系统，其特征在于，所述使用人工智能算法生成与所述介入位置对应的药物输送参数数值，其中，所述药物输送参数数值包括药量、流量、湿度和温度中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的雾化系统，其特征在于，所述人工智能算法包括神经网络算法和/或深度学习算法；
使用U-net人工智能算法，以存储单元中存储的以往治疗的肺炎症状、雾化药物、药量、流量、温度、湿度、口腔作为介入位置和呼吸节奏中的至少一种作为训练数据进行训练，生成预测的药量、流量、湿度和温度，再使用平均绝对误差(Mean Absolute Error)成为最小的方式进行学习，其中，平均绝对误差按照如下公式计算：
其中，xi表示为药物输送参数，m(x)为平均值，当按照上述公式计算得到的平均绝对误测小于预定值时，则以该算法作为已学习的人工智能算法进行输出。
5.根据权利要求4所述的雾化系统，其特征在于，所述人工智能算法还包括模式匹配算法。
6.根据权利要求1所述的雾化系统，其特征在于，所述雾化系统还包括：
输入单元，被配置为输入所述参数生成单元所要获取的所述治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置。
7.根据权利要求1所述的雾化系统，其特征在于，所述雾化系统还包括：
存储单元，被配置为存储过往治疗对象的治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、呼吸节奏的信息及其对应的药物输送参数数值的信息中的至少一种，所述参数生成单元被配置为使用人工智能算法生成与当前治疗对象相适配的所述药物输送参数数值。
8.根据权利要求1所述的雾化系统，其特征在于，所述雾化系统还包括：
加湿单元，被配置为根据所述控制单元发出的控制指令对所述雾化单元所喷出的雾化药物进行加湿；
和/或，加温单元，被配置为根据所述控制单元发出的控制指令对对所述雾化单元所喷出的雾化药物进行升温。
9.一种雾化系统的控制方法，其特征在于，所述雾化系统包括参数生成单元、控制单元、输送单元和雾化单元，所述控制方法包括：
通过所述参数生成单元获取待治疗对象的治疗部位的相关信息和介入位置，并使用人工智能算法生成药物输送参数数值，其中，所述人工智能算法是使用包含所述治疗部位的相关信息、介入位置的有关信息、呼吸节奏中的至少一种来进行学习而得到的；
基于所述药物输送参数数值，通过所述控制单元向所述雾化单元和所述输送单元发出控制指令；
基于所述控制指令，通过所述雾化单元雾化待雾化药物；
基于所述控制指令，通过所述输送单元向所述待治疗对象输送所述雾化单元所雾化的药物。
10.根据权利要求9所述的控制方法，其特征在于，所述雾化系统还包括加湿单元和/或加温单元，所述控制方法还包括：
基于所述控制指令，通过所述加湿单元对所述雾化单元所喷出的雾化药物进行加湿；
和/或，基于所述控制指令，通过所述加温单元对所述雾化单元所喷出的雾化药物进行升温。
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