申请/专利权人：杭州英诺维科技有限公司

申请日：2021-10-21

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN113975643B

主分类号：A61N5/06

分类号：A61N5/06;A61B5/0205;A61B5/1455;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.02.18#实质审查的生效;2022.01.28#公开

摘要：本发明公开了一种蓝光箱在线监测方法及在线监测蓝光箱系统，本方法及系统集成多个深度学习模型，可对新生儿黄疸治疗效果进行评估，也可对治疗效果进行预测；同时该系统还具备预警功能，对于箱体内的温度、湿度、噪声、以及生命体征参数的异常情况进行预警，同时通过图像识别算法可对防护眼罩脱落情预警并及时通知到医护人员；系统通过预期数据模型可以预期经皮胆红素的浓度变化，并对治疗效果进行评估。

主权项：1.一种蓝光箱在线监测方法，其特征在于：包括数据采集：建立数据采集层，以每组蓝光箱为单位采集蓝光光源辐射功率、环境数据以及人体生理数据；数据上传：所述的数据采集层通过有线或无线传输将采集的数据发送至本地或远端的数据处理层，建立数据库；数据处理层：利用数据库的数据基于机器语言建立数据分析反馈模型；利用数据分析模型实现数据的处理反馈，建立数据管理、数据监控反馈的中央工作站；利用中央工作站实现黄疸治疗箱的无间断监控反馈，所述的数据分析反馈模型包括：异常预警模型：建立实时参数预警模型以及实时图像预警模型，实时参数预警模型：利用数据库的数据获得有效参数阈值，通过实时参数与参数阈值进行比对获得参数预警模型，实时图像预警模型：利用图像识别技术识别对患者姿势以及医疗器材穿戴情况，当监控参数异常或姿势或穿戴器材掉落向医护人员的终端机发出预警有效保护治疗的新生儿；治疗有效性分析模型：利用数据采集层采集的数据信息通过CNN算法构建神经网络，再经过MLP算法对治疗的有效性进行判断基于神经网络算法构建治疗有效性分析模型；治疗效果预测模型：通过有效性分析模型对新生儿的接收蓝光辐射能量与经皮胆红素的浓度变化进行预测，获得蓝光辐射能量-经皮胆红素浓度曲线，并根据箱体的蓝光辐射照度，获得时间-经皮胆红素浓度变化曲线，完成对治疗效果预测模型的建立；数据调用反馈：数据分析反馈模型获得有效数据反馈至PC或无线移动智能设备；其中经皮胆红素浓度的测量方法：利用胆红素浓度与检测光谱吸收率的线性相关性来建立数据模型，再根据建立数据模型通过采集不同波长的光辐射吸收率预测经皮胆红素浓度，利用浮动基准法测量理论获得不随胆红素浓度变化的基准波长；在所述的数据模型中使用该基准波长的吸光度与数据模型设定的其他波长处的吸光度做差分，获得消除人体状态变化影响的经皮胆红素浓度预测值，其中所述的基准波长采用524nm，数据模型设定的其他波长采用460nm；通过测试460nm和550nm不同浓度的血红蛋白吸收率的变化，通过最小二乘法建立数学模型表征460nm下的血红蛋白对光辐射的吸收率变化与550nm下的吸收率的关系，通过测试550nm下的血红白的吸收率，预测出460nm的血红蛋白的吸收率，从而修正血红蛋白对经皮胆红素测试的影响；通过测试660nm、740nm的辐射吸收率带入黑色素吸收数据模型计算出460nm下的黑色素吸收率，修正黑色素对经皮胆红素测试的影响；数据模型中人体黑色素的影响修正：通过测试660nm、740nm的辐射吸收率带入黑色素吸收数据模型计算出460nm下的黑色素吸收率，修正黑色素对经皮胆红素测试的影响。

全文数据：

权利要求：

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