皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的控制方法及系统

本申请属于医疗器械，特别涉及一种皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的控制方法及系统。

背景技术：

1、皮瓣移植与再植术是显微外科修复组织缺损的关键技术，但其术后静脉回流障碍导致的皮瓣静脉淤血，是手术失败的主要并发症。静脉淤血发生时，皮瓣微循环受阻，表现为肿胀、紫绀，若未在术后数小时的“黄金抢救期”内有效处理，极易进展为不可逆的组织坏死，严重影响患者预后并增加医疗负担。

2、目前临床处理静脉淤血皮瓣主要依赖皮下药物注射与表面抗凝湿敷的联合操作。然而，这两种核心操作均存在显著的技术缺陷。皮下注射完全依赖医生经验进行“盲打”，现有注射器械无法实现对注射深度、剂量与布点的精确控制，导致药物分布不均、操作效果不稳定且效率低下。表面抗凝则采用普通纱布湿敷，药物释放速率不可控、无法维持有效浓度，且敷料不透明、贴合性差，妨碍了对皮瓣状态的实时观察与持续干预。

3、更为根本的局限性在于，现有的皮下注射与表面抗凝是两个相互独立的操作环节，两者之间缺乏基于皮瓣实时生理状态的协同机制与反馈闭环。操作参数的选择依赖静态经验，无法根据淤血区域的动态变化进行智能调整，导致参数控制的精准性不足、操作协同性差，整体操作效果存在较大不确定性。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的在于提供一种皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的控制方法及系统。用以解决上述背景技术中提出的现有操作中皮下注射与表面抗凝环节脱节、参数控制不精确、缺乏动态反馈，导致精准性与标准化不足的核心问题。

2、为达到上述目的，本申请采用以下技术方案：

3、第一方面，提供了一种皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的控制方法，用于生成控制所述皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的控制指令，包括以下步骤：

4、s1、参数采集步骤：实时采集目标皮瓣区域的数字化表征数据，所述数字化表征数据至少包括表征淤血形态的图像特征参数和表征组织状态的生理传感参数；

5、s2、智能决策步骤：将所述数字化表征数据输入至预构建的智能决策模型，由该模型输出对应的设备控制参数集，所述设备控制参数集包括皮下注射控制参数和表面抗凝控制参数；

6、s3、协同执行步骤：根据所述皮下注射控制参数，控制一皮下精准注射装置对所述目标皮瓣区域进行阵列式多点注射；同时，根据所述表面抗凝控制参数，控制一表面抗凝敷料系统对所述目标皮瓣区域进行持续的药物释放与物理贴合；

7、s4、动态调控步骤：在所述协同执行步骤进行期间及之后，重复执行所述参数采集步骤，并将新采集的数字化表征数据与预设的目标状态阈值进行比对；

8、根据比对结果，通过所述智能决策模型对所述设备控制参数集进行动态调整，并依据调整后的参数重复执行所述协同执行步骤，直至生成用于控制所述皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的目标控制指令集。

9、在一种可能的实现方式中，所述数字化表征数据中的图像特征参数通过分析皮瓣区域的rgb与hsv颜色空间特征值获得，所述数字化表征数据中的生理传感参数至少包括通过激光多普勒测得的血运流速和通过超声测得的组织厚度。

10、在一种可能的实现方式中，在所述智能决策步骤中，所述智能决策模型为基于卷积神经网络与强化学习算法融合训练的模型，其训练数据来源于不同皮瓣类型及不同淤血等级的临床案例。

11、在一种可能的实现方式中，所述皮下注射控制参数包括注射深度、注射点阵列的密度与布局、单点注射剂量及注射速率；其中，所述注射深度的调节范围为0.3mm至1.5mm，所述注射点阵列的密度根据实时评估的淤血严重程度进行自适应调整。

12、在一种可能的实现方式中，在所述动态调控步骤中，采用以皮瓣血运流速恢复率和组织肿胀消退率为核心反馈指标的自适应控制算法；当任一核心反馈指标偏离其对应目标状态阈值超过预设百分比时，即触发对所述设备控制参数集的调整。

13、第二方面，提供了一种皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备控制系统，用于实现第一方面所述的方法，用于生成控制所述皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的控制指令，包括：

14、参数采集模块，用于采集目标皮瓣区域的数字化表征数据；

15、智能决策模块，其内置有智能决策模型，用于根据所述数字化表征数据生成设备控制参数集；

16、皮下精准注射模块，用于接收所述设备控制参数集中的皮下注射控制参数，并执行阵列式多点注射操作；

17、表面协同抗凝模块，用于接收所述设备控制参数集中的表面抗凝控制参数，并执行持续的药物释放与贴合；

18、中央控制模块，分别与所述参数采集模块、智能决策模块、皮下精准注射模块及表面协同抗凝模块通信连接，用于控制各模块的启停与协同工作，并实现所述设备控制参数集的动态调整，且当所述设备控制参数集满足预设的收敛条件时，输出用于控制所述皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的目标控制指令集。

19、在一种可能的实现方式中，所述皮下精准注射模块包括注射座、设置在所述注射座上的阵列式注射针组、以及与所述阵列式注射针组连通的微流量推注单元；所述阵列式注射针组中的每个注射针均配备有独立的机械式或电控式深度限位机构。

20、在一种可能的实现方式中，所述表面协同抗凝模块包括透明柔性敷料基材、复合在所述敷料基材上的药物缓释层、以及用于调节所述敷料基材与皮瓣表面贴合压力的压力调节单元；所述药物缓释层为具有多孔结构的载药薄膜。

21、在一种可能的实现方式中，所述压力调节单元为集成于所述敷料基材边缘或背面的微型充气囊，通过可控气泵调节内部压力，以实现0.01mpa至0.04mpa的连续贴合压力控制。

22、在一种可能的实现方式中，还包括数据管理与交互模块，用于加密存储操作全过程的数据，所述数据至少包括采集的原始参数、生成的控制参数、设备操作日志及阶段评估结果；所述数据管理与交互模块支持与外部医疗信息系统进行标准化数据交换。

23、与现有技术相比，本申请具有以下有益效果：

24、本申请提供的一种皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的控制方法，该方案通过实时采集目标皮瓣区域的数字化表征数据实现了对淤血形态与组织状态的客观量化，避免了传统依赖主观经验的评估方式；基于预构建的智能决策模型输出设备控制参数集，使得皮下注射控制参数与表面抗凝控制参数能够同步生成，解决了现有技术中双路操作脱节的问题；借助协同执行步骤中皮下精准注射装置与表面抗凝敷料系统的同步操作，实现了阵列式多点注射与持续药物释放的物理协同，显著提升了参数执行的均匀性；通过动态调控步骤中对数字化表征数据与目标状态阈值的持续比对，触发智能决策模型对设备控制参数集的动态调整，形成了闭环负反馈机制，使参数控制过程能够随皮瓣状态变化自适应优化，并最终生成经过充分迭代验证的目标控制指令集。该设计改善了操作参数静态预设的局限性，确保了皮瓣微循环状态的稳定恢复，最终在提升操作成功率的同时降低了参数不确定性。

1.一种皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的控制方法，其特征在于，用于生成控制所述皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的控制指令，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述参数采集步骤中，所述数字化表征数据中的图像特征参数通过分析皮瓣区域的rgb与hsv颜色空间特征值获得，所述数字化表征数据中的生理传感参数至少包括通过激光多普勒测得的血运流速和通过超声测得的组织厚度。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述智能决策步骤中，所述智能决策模型为基于卷积神经网络与强化学习算法融合训练的模型，其训练数据来源于不同皮瓣类型及不同淤血等级的临床案例。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述皮下注射控制参数包括注射深度、注射点阵列的密度与布局、单点注射剂量及注射速率；其中，所述注射深度的调节范围为0.3mm至1.5mm，所述注射点阵列的密度根据实时评估的淤血严重程度进行自适应调整。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述动态调控步骤中，采用以皮瓣血运流速恢复率和组织肿胀消退率为核心反馈指标的自适应控制算法；

6.一种皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备控制系统，用于实现权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，用于生成控制所述皮瓣术后静脉淤血智能协同干预设备的控制指令，包括：

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述皮下精准注射模块包括注射座、设置在所述注射座上的阵列式注射针组、以及与所述阵列式注射针组连通的微流量推注单元；

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述表面协同抗凝模块包括透明柔性敷料基材、复合在所述敷料基材上的药物缓释层、以及用于调节所述敷料基材与皮瓣表面贴合压力的压力调节单元；所述药物缓释层为具有多孔结构的载药薄膜。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述压力调节单元为集成于所述敷料基材边缘或背面的微型充气囊，通过可控气泵调节内部压力，以实现0.01mpa至0.04mpa的连续贴合压力控制。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括数据管理与交互模块，用于加密存储操作全过程的数据，所述数据至少包括采集的原始参数、生成的控制参数、设备操作日志及阶段评估结果；所述数据管理与交互模块支持与外部医疗信息系统进行标准化数据交换。