[发明专利]一种自动良肢位控制方法及设备

权利要求书

1.一种自动良肢位控制方法，其特征在于，所述方法包括：

床垫的控制器将用户的良肢位使用请求发送至医护节点，以便于所述医护节点调用所述用户的病例信息，其中，所述请求包括用户身份标识和身体特征信息；

当所述医护节点确认所述良肢位使用请求时，良肢位控制平台根据所述用户的病例信息和所述身体特征信息，确定出所述用户的良肢位控制方案，其中，所述良肢位控制方案包括待控制区域的充气量、良肢位摆放位置信息以及对应所述良肢位摆放位置的时间；

所述良肢位控制平台根据所述良肢位控制方案确定床垫待控制区域和控制指令，其中，所述控制指令包括所述待控制区域充气或放气操作、待控制区域充气时间或放气时间以及所述待控制区域充气量；

所述良肢位控制平台将所述良肢位控制方案发送至所述床垫的控制器，以便于所述床垫的控制器根据所述控制指令控制所述床垫待控制区域，以便辅助所述用户完成良肢位控制。

2.根据权利要求1所述的一种自动良肢位控制方法，其特征在于，所述将所述良肢位控制方案发送至所述床垫的控制器之前，所述方法还包括：

将所述床垫待控制区域设置身体放置区域与身体临近区域，以便所述床垫的控制器控制所述身体临近区域执行所述控制指令，辅助所述用户完成良肢位控制；其中所述待控制区域包括：

左肩部区域、右肩部区域、左上肢区域、右上肢区域、左下肢区域以及右下肢区域，各个区域均包括一个或多个所述身体放置区域和至少一个所述身体临近区域。

3.根据权利要求1所述的一种自动良肢位控制方法，其特征在于，所述根据所述用户的病例信息和所述身体特征信息确定出所述用户的良肢位控制方案，具体包括：

构建初始的神经网络模型，基于网络爬虫技术采集医疗机构病例信息、身体特征信息与良肢位控制方案的相关数据，根据所述医疗机构病例信息、身体特征信息与良肢位控制方案的相关数据，训练所述初始的神经网络模型，得到符合要求的良肢位控制模型；

将所述用户的病例信息和所述身体特征信息，输入至所述符合要求的良肢位控制模型，确定出所述用户的良肢位控制方案。

4.根据权利要求3所述的一种自动良肢位控制方法，其特征在于，所述根据所述医疗机构病例信息、身体特征信息与良肢位控制方案的相关数据，训练所述初始的神经网络模型，得到符合要求的良肢位控制模型，具体包括：

将多组医疗机构病例信息、身体特征信息以及良肢位控制方案的数据构建数据集，并按照预先设定的比例将所述数据集划分为训练集和验证集；

构建卷积神经网络模型的网络结构，其中，所述卷积神经网络的0-95层为深度卷积层，由卷积块和单层卷积层构成，所述卷积神经网络的96-126层为特征交互层；

预先设置训练参数，其中训练参数包括：初始学习率、权重衰减率以及最大迭代次数，将训练集中的所述医疗机构病例信息、身体特征信息与良肢位控制方案的相关数据输入至所述卷积神经网络模型中进行循环迭代训练；

将验证集中的医疗机构病例信息、身体特征信息以及良肢位控制方案输入至良肢位控制模型中，记录所述模型训练过程中的损失函数值，根据所述损失函数值，调整神经网络模型中各神经元之间的连接权重，当所述损失函数值达到预设的损失函数阈值或训练次数达到预设的最大迭代次数时，得到符合要求的良肢位控制模型；其中，所述损失函数为交叉熵损失函数。