【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療設備，具體涉及一種超聲刀工作狀態識別模型的訓練方法、識別方法、功率控制方法及設備。
技術介紹
1、目前超聲手術設備采用恒功率輸出，在不同組織狀態下恒定功率，該狀態下即使組織已經完成切割或者即將完成切割，也會恒定功率輸出，使得超聲刀刀頭產生大量的熱量，而超聲刀桿采用的材質為鈦合金(ti-6al-4v)，其導熱率(7.955w/m·k)比較低,在切割的過程中超聲刀產生的大量熱量無法通過刀桿傳出，使得切割過程中大量的熱量擴散到組織，對組織造成嚴重的熱損傷。此外，由于超聲刀刀桿采用的鈦合金材料力學性能包括拉伸強度和屈服強度隨溫度升高而減弱，如未及時減少熱量產生，容易導致超聲刀刀桿斷裂。
技術實現思路
1、本申請通過提供一種超聲刀工作狀態識別模型的訓練方法、識別方法、功率控制方法及設備，以解決現有恒功率輸出的超聲刀會對組織造成嚴重的熱損傷，以及容易導致超聲刀刀桿斷裂的技術問題。
2、為達到上述目的，本申請采用如下技術方案。
3、一方面，提供一種超聲刀工作狀態識別模型的訓練方法，該方法包括如下步驟：
4、s101、采集超聲刀在特定電流下工作時的電壓信號；
5、s102、對所述電壓信號進行時間序列特征提取，得到時序特征；所述時序特征包括離群值、局部極小值、子區間上功率譜密度均值的相對變異性、擬合曲線的最大值與核平滑分布曲線最大值之間的差距、極值分布模型擬合數據與核平滑分布之間的相對熵中的至少一種；
6、s103、根據所
7、通過上述方法得到的超聲刀工作狀態識別模型可實現對超聲刀工作狀態的識別，從而識別超聲刀是否已完成切割，為超聲刀功率的調整提供技術支撐，從而避免超聲刀對組織造成嚴重的熱損傷，還使得超聲刀刀桿不易斷裂。
8、在一些實施例中，所述離群值通過如下公式獲取：
9、
10、其中，yi是電壓信號的時間序列數據y中的第i個數據點，l＜yi＜u，nrem是非異常值數據點的數量；l和u分別為上、下限分位數；
11、局部極小值ymeanabsmin通過如下公式獲取：
12、
13、其中，nw為局部窗口數量，yw表示第j個窗口中的所有數據；
14、子區間上功率譜密度均值的相對變異性ystatav2通過如下公式獲取：
15、
16、其中，s為功率譜密度，將其均分為等長的子區間分別記為s1、s2，σs1為子區間s1的標準差σs1，σs1為總區間s的標準差σs1；
17、擬合曲線的最大值與核平滑分布曲線最大值之間的差距ykscn_peaksepy通過如下公式獲取：
18、
19、其中，epeak,y是電壓信號的時間序列數據y的高斯擬合的峰值誤差，是去趨勢化時間序列yd的高斯擬合的峰值誤差；
20、極值分布模型擬合數據與核平滑分布之間的相對熵yrelent通過如下公式獲取：
21、
22、其中，電壓信號的時間序列數據y中包含n個觀測值，yk為y中的第k個觀測值，kh為核函數，h為帶寬，y為隨機變量，用y的經驗分布的核密度估計來近似真實分布的y的概率密度分布，對于擬合的極端值分布，其概率密度函數用fev(y；θ)表示，θ為分布參數。
23、又一方面，提供一種超聲刀工作狀態識別方法，該方法包括如下步驟：
24、s201、采集超聲刀在特定電流下工作時的電壓信號；
25、s202、對所述電壓信號進行時間序列特征提取，得到時序特征；所述時序特征包括線性離群值特征、局部極值最小值、子區間上功率譜密度均值的相對變異性、擬合曲線的最大值與核平滑分布曲線最大值之間的差距、極值分布模型擬合數據與核平滑分布之間的相對熵中的至少一種；
26、s203、將所述時序特征輸入到上述的超聲刀工作狀態識別模型，得到識別結果。
27、在一些實施例中，所述電壓信號為超聲刀在切割不同對象時的電壓信號。
28、在一些實施例中，所述識別結果包括血管-切斷、其它組織-切斷、血管-未切斷和其它組織-未切斷；優選地，所述識別結果還包括墊片。
29、又一方面，提供一種超聲刀功率控制方法，該方法包括如下步驟：
30、當識別結果為血管-切斷或其它組織-切斷時，將所述超聲刀的功率調整為0；
31、當識別結果為血管-未切斷時，將所述超聲刀的功率調整為第一設定值；
32、當識別結果為其它組織-未切斷時，將所述超聲刀的功率調整為大于初始設定值；
33、其中，第一設定值小于初始設定值；所述識別結果通過上述工作狀態識別方法獲取。
34、在一些實施例中，當識別結果為墊片時，將所述超聲刀的功率調整為第二設定值；其中，第一設定值小于第二設定值，第二設定值小于初始設定值。
35、又一方面，提供一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序以實現上述方法的步驟。
36、又一方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執行時實現上述方法的步驟。
37、又一方面，提供一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執行時實現上述方法的步驟。
38、本申請至少具有如下技術效果或優點：通過超聲刀工作狀態識別模型識別出超聲刀的工作狀態，根據超聲刀的工作狀態對超聲刀的功率進行調整，不僅避免了超聲刀對組織造成嚴重的熱損傷，還使得超聲刀刀桿不易斷裂。
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1.一種超聲刀工作狀態識別模型的訓練方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的超聲刀工作狀態識別模型的訓練方法，其特征在于：
3.一種超聲刀工作狀態識別方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的超聲刀工作狀態識別方法，其特征在于：所述電壓信號為超聲刀在切割不同對象時的電壓信號。
5.根據權利要求4所述的超聲刀工作狀態識別方法，其特征在于：所述識別結果包括血管-切斷、其它組織-切斷、血管-未切斷和其它組織-未切斷；優選地，所述識別結果還包括墊片。
6.一種超聲刀功率控制方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：
7.根據權利要求6所述超聲刀功率控制方法，其特征在于，該方法還包括如下步驟：
8.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序以實現權利要求1-7任一項所述方法的步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執行時實現權利要求
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執行時實現權利要求1-7任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種超聲刀工作狀態識別模型的訓練方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的超聲刀工作狀態識別模型的訓練方法，其特征在于：
3.一種超聲刀工作狀態識別方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的超聲刀工作狀態識別方法，其特征在于：所述電壓信號為超聲刀在切割不同對象時的電壓信號。
5.根據權利要求4所述的超聲刀工作狀態識別方法，其特征在于：所述識別結果包括血管-切斷、其它組織-切斷、血管-未切斷和其它組織-未切斷；優選地，所述識別結果還包括墊片。
6.一種超聲刀功率控制方法，其...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李益民，李益，
申請(專利權)人：湖南瀚德微創醫療科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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