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龙图腾网获悉重庆市妇幼保健院(重庆市妇产科医院、重庆市遗传与生殖研究所)申请的专利一种用于麻醉管道连接紧密性的实时监测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118522465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410715343.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种用于麻醉管道连接紧密性的实时监测系统是由胡佳;徐茜设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于麻醉管道连接紧密性的实时监测系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于麻醉管道连接紧密性的实时监测系统，涉及智能检测领域，包括信息采集方法、模型预测方法与模型自学习方法；其中，信息采集方法测定连接管内液体的压力值及流速，模型预测方法采用预训练完成的脱落检测模型输出是否脱落的概率，模型自学习方法通过模型误差危害计算方法获得模型预测方法中模型误差的危害程度、实现自学习。该方法用于解决全身麻醉过程中连接管道脱落或连接不紧密不易观察、检测，且现有技术发现连接管道脱落或连接不紧密具有滞后性、时效性低的问题。

本发明授权一种用于麻醉管道连接紧密性的实时监测系统在权利要求书中公布了：1.一种用于麻醉管道连接紧密性的实时监测系统，其特征在于： 包括数据获取模块、数据处理模块、脱落检测模块、预警模块、数据存储模块与自学习模块； 数据获取模块包括压力传感器、压力传感模块、液体流量计与流速检测模块；压力传感器与压力传感模块电连接，获得多个压力传感器的测量值、并将其转换为对应周期内连接管的压力值，其采用智能检测全身麻醉静脉管道链接脱落的方法获取；液体流量计设置在麻醉连接管上，液体流量计与流速检测模块电连接、用于将液体流量转换为流速； 智能检测全身麻醉静脉管道链接脱落的方法包括信息采集方法、模型预测方法与模型自学习方法；模型预测方法为：采用预训练完成的脱落检测模型，对数据结构化的数据进行分类检测，输出；Oy表示连接头脱落概率，On表示连接头未脱落概率； 脱落检测模型采用深度神经网络模型，主要包括时间序列融合阶段与分类检测阶段； 时间序列融合阶段由网络结构相同的两个LSTM网络组成，分别定义为压力LSTM网络和流速LSTM网络，它们的输入分别为按时序输入的节点数据的测定压力值和测定流速、输出为相同维度的压力值特征和流速特征；之后，采用concat网络层，对压力值特征和流速特征进行拼接，得到第一阶段的输出时序特征； 压力传感模块与流速检测模块分别与数据处理模块电连接，用于将压力值与流速进行数据结构化； 脱落检测模块、即脱落检测模型，其通过通讯模块与数据处理模块连接，用于通过数据处理模块中的结构化数据； 脱落检测模块输出端分别与预警模块、数据存储模块输入端连接，分别用于预警输出及数据存入；监测系统中还包括显示模块，数据处理模块与预警模块输出端、显示模块输入端连接，用于实时显示数据处理模块得到的当前时刻下的管道压力值与流速，同时也用于显示预警信息； 数据存储模块输出端与自学习模块输入端连接、用于进行模型自学习；自学习模块输出端与脱落检测模块输入端连接、用于脱落检测模块更新； 模型自学习方法为：通过模型误差危害计算方法获得模型预测方法中模型误差的危害程度，模型误差危害计算方法为： 式中：wp、wn分别表示反馈结果记录为“连接管脱落”、“连接管未脱落”的事件权重；N表示当前记录数、Nr表示最小有效记录数； 若第i次记录结果为“连接管脱落”，则；反之，则； ； e表示模型误差危害因子，其值越大、表示模型误差产生的危害程度越高； 实时监测系统通过智能检测全身麻醉静脉管道链接脱落的方法获取各项数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆市妇幼保健院(重庆市妇产科医院、重庆市遗传与生殖研究所)，其通讯地址为：401147 重庆市渝北区龙山路120号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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