一种输液管路的压力检测方法及装置与流程

本发明涉及计算机，特别是涉及一种输液管路的压力检测装置、一种输液管路的压力检测方法、一种计算机设备及一种计算机可读存储介质。

背景技术：

1、在输液的过程中，输液泵需要检测输液管路中的压力，防止在输液时发生管路阻塞从而对患者产生伤害；输液泵检测到的压力实际上包含两个部分的力，一个是来自泵门对管路挤压发生形变的力，另一个部分才是来自管路中液体的压力。在这两个力形成的合力中，前一部分的力占据了更多的比重，而且因为结构设计和操作的原因，在输液泵开始工作之前需要关上泵门，这时会对输液管路施加一个瞬间的冲力，导致输液管路产生一个突然的形变，在泵门关上之后，该形变会随着时间逐渐恢复，且恢复到一个相对稳态的时间会长达七八个小时甚至更多。现有输液管路压力检测技术只考虑了一个静态的过程，未考虑实际使用过程中管路形变压力的动态变化过程，导致实际使用时不同时间点对管路压力检测的结果会有较大误差。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种输液管路的压力检测方法、一种输液管路的压力检测装置、一种计算机设备及一种计算机可读存储介质。

2、为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种输液管路的压力检测方法，所述输液管路对应设置有输液泵门，所述方法包括：

3、获取到输液泵门启停时的速度及位移；

4、根据所述速度及位移计算出所述输液泵门的振动系数；

5、获取所述输液管路中流动液体的浓度参数；

6、获取到所述输液泵门对应的输液管路位置的形变压力值；

7、将所述振动系数、浓度参数及对应的形变压力值输入至循环神经网络模型，得到训练后的循环神经网络模型；

8、将输液管路的新的振动系数、浓度参数输入至所述训练后的循环神经网络模型，输出对应的形变压力值；

9、将所述形变压力值与输液管路基础压力值进行合并，得到输液管路的总压力值。

10、优选地，所述输液泵门设置有图像传感器；所述获取到输液泵门启停时的速度及位移，包括：

11、通过图像传感器获取到针对所述输液泵门开启时的第一移动图像及停止时的第二移动图像；

12、通过第一移动图像及第二移动图像提取出两个输液泵门的像素变化位置；

13、通过所述两个输液泵门的像素变化位置计算出所述输液泵门启停时的位移。

14、优选地，所述输液泵门设置有红外传感器；所述获取到输液泵门启停时的速度及位移，包括：

15、通过所述红外传感器获取到针对所述输液泵门开启时的第一位置及第二位置，以及停止时的第一位置及第二位置；

16、根据所述第一位置及第二位置计算出所述输液泵门启停时的速度。

17、优选地，所述根据所述速度及位移计算出所述输液泵门的振动系数，包括：

18、将所述速度输入至预设函数模型，得到输液泵门的第一振动系数；

19、根据所述位移与输液泵门的纵向长度计算得到第二振动系数；

20、通过所述第一振动系数及第二振动系数进行按比例进行加成计算，得到振动系数。

21、优选地，所述循环神经网络模型包括输入层、隐藏层、激活层和输出层；所述将所述振动系数、浓度参数及对应的形变压力值输入至循环神经网络模型，得到训练后的循环神经网络模型，包括：

22、将所述振动系数、浓度参数及对应的形变压力值输入于所述循环神经网络模型的输入层，得到第一特征向量；将所述第一特征向量输入至所述隐藏层，得到第二特征向量；

23、将所述振动系数与激活层进行重新设置，并将第二特征向量输入至所述重新设置后的隐藏层，得到第三特征向量；

24、将所述第三特征向量输入至输出层，调整循环神经网络模型的权值与偏置，往复迭代直到模型收敛，完成循环神经网络模型的训练，得到训练后的循环神经网络模型。

25、优选地，输液泵门、输液管路及压力传感器依次；所述将所述形变压力值与输液管路基础压力值进行合并，得到输液管路的总压力值，包括：

26、获取到压力传感器上的输液管路基础压力值；

27、将所述输液管路基础压力值与形变压力值相加，得到输液管路的总压力值。

28、本发明实施例公开了一种输液管路的压力检测装置，所述输液管路对应设置有输液泵门，所述装置包括：

29、第一获取模块，用于获取到输液泵门启停时的速度及位移；

30、振动系数计算模块，用于根据所述速度及位移计算出所述输液泵门的振动系数；

31、第二获取模块，用于获取所述输液管路中流动液体的浓度参数；

32、形变压力值模块，用于获取到所述输液泵门对应的输液管路位置的形变压力值；

33、训练模块，用于将所述振动系数、浓度参数及对应的形变压力值输入至循环神经网络模型，得到训练后的循环神经网络模型；

34、输出模块，用于将输液管路的新的振动系数、浓度参数输入至所述训练后的循环神经网络模型，输出对应的形变压力值；

35、合并模块，用于将所述形变压力值与输液管路基础压力值进行合并，得到输液管路的总压力值。

36、优选地，所述输液泵门设置有图像传感器；所述第一获取模块包括：

37、第一获取子模块，用于通过图像传感器获取到针对所述输液泵门开启时的第一移动图像及停止时的第二移动图像；

38、提取子模块，用于通过第一移动图像及第二移动图像提取出两个输液泵门的像素变化位置；

39、第一计算子模块，用于通过所述两个输液泵门的像素变化位置计算出所述输液泵门启停时的位移。

40、本发明实施例公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的输液管路的压力检测方法的步骤。

41、本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的输液管路的压力检测方法的步骤。

42、本发明实施例包括以下优点：

43、本发明实施例中，该输液管路的压力检测方法包括：获取到输液泵门启停时的速度及位移；根据所述速度及位移计算出所述输液泵门的振动系数；获取所述输液管路中流动液体的浓度参数；获取到所述输液泵门对应的输液管路位置的形变压力值；将所述振动系数、浓度参数及对应的形变压力值输入至循环神经网络模型，得到训练后的循环神经网络模型；将新的输液管路的振动系数、浓度参数输入至所述训练后的循环神经网络模型，输出对应的形变压力值；将所述形变压力值与输液管路基础压力值进行合并，得到输液管路的总压力值，不仅考虑了不同输液管路不同形变特性产生的误差，也考虑也输液管路随时间变化产生的误差，还考虑也每次输液泵门开启或关闭时产生的误差，能够显著减小这些误差对压力传感器测量输液管路内液体压力的误差，提高压力检测精度，使压力预测的结果更加的准确，提高预测准确性，从而提高用户的使用安全。