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申请/专利权人：中国人民解放军总医院第一医学中心

摘要：本申请涉及智能型护理设备领域，其具体地公开了一种智能型卧床护理防压疮臀部气垫设备，其采用基于深度学习的人工智能检测技术，以通过多尺度邻域特征提取模块来提取气囊的气压值和电磁阀的开度值中所蕴含的时序动态变化特征，并以转移矩阵的方式来揭示气囊充气的动态规律和机理，以优化电磁阀控制算法，进而实现更加精准和稳定的控制。通过这样的方式，使得气体流速控制能够适配于气囊内的压力均匀攀升，以实现均匀提高臀部的技术目的，从而避免对患者的睡眠产生干扰。

主权项：1.一种智能型卧床护理防压疮臀部气垫设备，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的气囊的气压值和所述多个预定时间点的电磁阀的开度值；气压特征提取模块，用于将所述多个预定时间点的气囊的气压值按照时间维度排列为气压输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到气压时序特征向量；开度特征提取模块，用于将所述多个预定时间点的电磁阀的开度值按照时间维度排列为阀门开度输入向量后通过所述多尺度邻域特征提取模块以得到阀门开度时序特征向量；数据增强模块，用于基于高斯密度图分别对所述气压时序特征向量和所述阀门开度时序特征向量进行特征级数据增强以得到气压时序特征矩阵和阀门开度时序特征矩阵；转移关联模块，用于计算所述气压时序特征矩阵相对于所述阀门开度时序特征矩阵的转移矩阵作为分类特征矩阵；特征分布优化模块，用于基于所述气压时序特征矩阵和所述阀门开度时序特征矩阵之间的矩阵粒度的转移性响应，对所述分类特征矩阵进行特征分布优化以得到优化分类特征矩阵；以及控制结果生成模块，用于将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的阀门开度值应增大、应减小或保持不变；所述特征分布优化模块，包括：卷积式字典对照响应学习单元，用于基于所述气压时序特征矩阵对于所述阀门开度时序特征矩阵进行卷积式字典对照响应学习以获得矩阵粒度的转移响应特征矩阵；以及融合与优化单元，用于将所述转移响应特征矩阵与所述分类特征矩阵进行融合以得到所述优化分类特征矩阵；所述卷积式字典对照响应学习单元，用于：基于所述气压时序特征矩阵对于所述阀门开度时序特征矩阵以如下优化公式进行卷积式字典对照响应学习以获得矩阵粒度的转移响应特征矩阵；其中，所述优化公式为： 其中，M1和M2分别表示所述气压时序特征矩阵和所述阀门开度时序特征矩阵，||·||F表示矩阵的Frobenius范数，表示按位置相减，表示矩阵乘法，表示矩阵加法，Mt表示所述转移响应特征矩阵。

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权利要求：

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