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龙图腾网恭喜吉林大学;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于人体三维温度场无损重构技术低温手术辅助诊疗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：CN111329454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-07-23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：202010261534.5，技术领域涉及：A61B5/01；该发明授权基于人体三维温度场无损重构技术低温手术辅助诊疗系统是由梁航;田浩;孟繁峥设计研发完成，并于2020-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体三维温度场无损重构技术低温手术辅助诊疗系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗设备技术领域，且公开了基于人体三维温度场无损重构技术低温手术辅助诊疗系统，包括软硬件两部分：软件部分主要包括：基于有限元仿真计算得到的人体生物组织三维温度场数据库，存储在主机中；硬件部分主要包括：低温手术过程冷刀温度自动采集系统内包括冷刀刀头和供液管路，人体生物组织，数据采集仪，主机，显示器，热敏电阻内含温度信号线，压力传感器内含压力信号线，信号输入端口内含冷刀温度数据输入端口，冷刀驻留时间数据输入端口以及受控手动输入端口。在实施冷冻手术过程中，将有效辅助医生进行临床综合判断和手术方案的实时调整，有效提高冷冻手术的效率。

本发明授权基于人体三维温度场无损重构技术低温手术辅助诊疗系统在权利要求书中公布了：1.基于人体三维温度场无损重构技术低温手术辅助诊疗系统，其特征在于，包括软硬件两部分：软件部分主要包括：基于有限元仿真计算得到的人体生物组织三维温度场数据库，存储在主机（7）中；硬件部分主要包括：低温手术过程冷刀温度自动采集系统内包括冷刀刀头（1）和供液管路（16），低温手术过程冷刀温度自动采集系统中的冷刀刀头（1）贴合在人体生物组织（2）表面，供液管路（16）是与冷刀刀头（1）固定连接，热敏电阻（4）是与冷刀刀头（1）表面贴合，热敏电阻（4）的输出端是通过温度信号线（15）与数据采集仪（6）的输入端电连接，数据采集仪（6）的输出端是通过温度信号线（15）与输入端口（8）的输入端电连接，输入端口（8）的输出端是与主机（7）的输入端电连接，供液管路（16）为冷刀刀头（1）提供冷媒，对冷刀刀头（1）进行冷冻降温，热敏电阻（4）按照设定的采样频率对冷刀刀头（1）的温度进行实时采集，并通过温度信号线（15）将采集到的刀头温度实时传送到数据采集仪（6），经过数据采集仪（6）对采集到的温度信号进行变送处理后送入输入端口（8），再由输入端口（8）将温度数据送入主机（7）进行数值运算，人体生物组织（2），数据采集仪（6），主机（7），显示器（12），信号输出端口（11）和显示器（12）构成了低温手术过程人体组织三维温度场实时显示系统，信号输出端口（11）的输出端是与显示器（12）的输入端电连接，这使得动态重构的低温手术过程人体组织三维温度场数据和预测的细胞结晶区域数据通过信号输出端口（11）送入显示器（12），按照一定的频率实时更新和实时显示，供医生在手术过程中随时观看和参考，热敏电阻（4）内含温度信号线（15），热电偶（5），压力传感器（3）内含压力信号线（14），低温手术过程冷刀温度自动采集系统中的冷刀刀头（1）通过一定压力贴合在人体生物组织（2）表面，人体生物组织（2）的表面贴合有热电偶（5），压力传感器（3）位于冷刀刀头（1）与人体生物组织（2）之间，压力传感器（3）的输出端是通过压力信号线（14）与数据采集仪（6）的输入端电连接，数据采集仪（6）的输出端是与冷刀驻留时间数据输入端口（9）的输入端电连接，冷刀驻留时间数据输入端口（9）的输出端是与主机（7）的输入端电连接，主机（7）的输出端是与信号输出端口（11）的输入端电连接，信号输出端口（11）的输出端是通过信号线（14）与压力传感器（3）的输入端电连接，热电偶（5）的输出端是与数据采集仪（6）的输入端电连接，压力传感器（3）按照设定的采样频率对冷刀刀头（1）与人体生物组织（2）之间的贴合压力进行实时采集，并通过压力信号线（14）将采集到的压力数据和时间信号实时传送到数据采集仪（6），再由数据采集仪（6）对采集到的时间信号进行预处理，变送成统一的时间信号序列，通过冷刀驻留时间数据输入端口（9）送入主机（7）进行数值运算，并将修正后的时间采样频率通过信号输出端口（11）经由信号线（14）发送回压力传感器（3），用于校准压力传感器（3）的采样频率，信号输入端口内含冷刀温度数据输入端口（8），冷刀驻留时间数据输入端口（9）以及受控手动输入端口（10），主机（7）是与冷刀温度数据输入端口（8）、冷刀驻留时间数据输入端口（9）构成了低温手术过程人体组织三维温度场动态重构系统，主机（7）的输入端是与冷刀温度数据输入端口（8）的输出端电连接，这使得冷刀温度数据输入端口（8）采集到的温度采样点信号与冷刀驻留时间数据输入端口（9）采集到的时间序列信号输入到主机（7）内，主机（7）对接收到的0～t时间段内人体组织（2）表面若干典型位置的温度采样点信号和时间序列信号进行自动匹配处理，通过kNN邻近算法与主机中存储的温度场数据库进行快速比对，找到时间序列和温度场匹配度最高的数据集作为基础样本，将基础样本数据与t+1时刻采集到的时间序列信号和温度信号的数据进行初次修正，将初次修正后的温度场数据作为训练样本，采用神经网络算法对t+2时刻的温度场进行预测，再根据t+2时刻采集的新时间序列信号和新温度信号对t+2时刻的预测数据进行二次修正，将二次修正后的温度场数据作为新的训练样本，对t+3时刻的温度数据进行预测，如此反复迭代，根据优化后的kNN邻近算法和神经网络机器学习算法，经过5～10轮迭代，即可完成对后续冷冻手术过程中人体生物组织（2）内部肉眼不可见区域的温度场以及细胞结晶区域的精准预测，预测温度误差0.5℃，预测结晶区域半径误差2mm，信号输出端口（11）以及通讯端口（13）；本方案人体组织基础温度数据库，是基于下面的传热方程，运用有限元仿真分析计算得到：Pennes微分形式的生物组织传热方程： ；其中，T代表生物组织温度，℃；t代表时间，s；为生物组织质量密度，kgm3；c为生物组织比热容，Jkg.℃，在冷冻手术过程组织温度T变化范围内，近似为温度T的单值函数cT；K为生物组织传热系数，Wm.K，一般来说，人体多层组织的热导率是各向异性的，在冷冻手术传热过程的计算中，K近似取肿瘤表面法向（即垂直于多层组织放心）的热导率，且在冷冻手术过程组织温度T变化范围内，近似为温度T的单值函数KT；wb为血液灌注率，kgs.m3，与组织温度T强相关，因此在冷冻手术过程组织温度T变化范围内，近似为温度T的单值函数wbT；cb为血液比热容，Jkg.℃，在冷冻手术过程组织温度T变化范围内，近似为温度T的单值函数cbT；Tb为动脉血温度，℃，认为是以近似恒定温度输入冷冻手术区域，即恒定温度边界；Qm为人体组织新城代谢率，Wm3，在冷冻手术区域内近似认为是恒定的，即恒定热流边界；为梯度算子。

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