[发明专利]一种烧伤整形外科术后辅助系统

权利要求书

1.一种烧伤整形外科术后辅助系统，其特征在于，所述烧伤整形外科术后辅助系统包括：

夹持模块，用于对烧伤处进行夹持固定；

所述夹持模块与消毒模块连接用于对患者术后的生活环境进行消毒；

所述消毒模块连接有检测模块，所述检测模块连接有检测控制模块，用于对检测到的数据进行分析；

所述检测控制模块采用RSA算法进行加解密运算，采用L-R二进制扫描模幂算法进行RSA算法的大数模幂运算，所述模取幂算法将大数模幂运算转化成大数模乘运算，具体为：从左到右扫描幂指数的每一个二进制比特位，每扫描一个比特位，进行一次大数模平方，如果当前比特位为1，则继续进行一次大数模乘，否则，扫描下一比特位，采用改进的基于同余数系统的Montgomery算法进行大数模乘运算，所述改进的Montgomery算法具体为：将1024bit的大数表示成同余数系统下的数，即两组33个32bit的小数，以及1个冗余基下表示的32bit的数，表示过程即求模过程，分解成的32bit小数分别独立参与32bit的模乘、模乘累加、模加运算，并且各个32bit数据之间不存在依赖，进行并行执行运算；

所述加解密运算具体包括下列步骤：输入：x,y,N在两组基和在冗余基mr下的表示,M′＝(M′1,M′2,...,M′k)B′,Mr＝Mmodmr；

输出：r＝xyM-1(mod N)在两组基和冗余基下的表示,r＜(k+2x)N；

(1)1:zi＝(xi×yi)modmi；

(2):(q1,q2,…,qk)B→(q′1,q′2,…,q′k)B′andqr；

(3)rr＝(xr×yr+qr×Nr)×Mr(modmr)；

r′i＝(x′i×y′i+q′i×N′i)×M′i(modm′i)(i＝1,2,…,k)；

z′i＝(x′i×y′i)modm′i；

w′i＝(z′i+q′i×N′i)modm′i；

r′i＝(w′i×M′i)modm′i；

(4)(r′1,r′2,…,r′k)B′→(r1,r2,…,rk)B；其中，(1)和(3)是模乘和模加运算，进行并行执行；(2)和(4)是两组基下的转换，其分解步骤如下：

第一次基转换算法：由基B到基B’的转换算法；输入：(q1,q2,...,qk)B；输出：(q′1,q′2,...,q′k)B′andqr；

第二次基转换算法：

由基B’到基B的转换算法：

输入：(r′1,r′2,...,r′k)B′andrr；

输出：(r1,r2,...,rk)B；

其中，B＝(m1,m2,...,mk),B是一组基，其中mi是基的元素，每一个mi32bit，M是所有mi的乘积，Mi是M除以mi得到的结果；

k是一组基中元素的个数；

B′是另一组基，其中mi′是基的元素，每一个mi′32bit，是所有m′i的乘积，是除以m′i得到的结果；

r是一个32bit的冗余基，xr、yr、qr、Nr、Mr分别是x、y、q、N、M对mr取同余；

N是RSA算法中的模数，Ni是N对mi取同余，Ni′是N对mi′取同余，是N对mi求逆并取负值；

M′＝(M1′,M2′…,Mk′)B′，M'是M在基B'下的表示，M′i是M对每一个mi′取同余；

xi＝xmodmi(0≤x≤M其中x是1024bit的数据，xi是x对mi取同余；

xi′＝xmodmi′其中x是1024bit的数据，xi′是x对mi′取同余；

其中Mi＝M/mi，代表Mi模mi并求逆；

qi、zi、z′i、w′i、li、β分别是32bit的中间数据；

r是结果，其中ri是r在mi下的表示，ri′是r在mi′下的表示，rr是r在mr下的表示；

Mi′,Mr是Mj对mi′取同余，是对mi′求逆，是对mi取同余，是对mr取同余，是对mi取同余；

所述检测控制模块与数据发送模块连接，用于将检测到的数据发送出去；

所述数据发送模块反复递归调用FSFP-Tree算法直到完成建立事物数据集T中的所有事物项；FSFP-Tree插入算法包括以下步骤：

输入：第一项p，coreItems，附加到coreItems的剩余项q，当前事务T；

输出：更新后的FSFP树；

BEGIN；

T有子项n，并且n的项目名和p的项目名相同；

那么countNumber(n)加1，计算SUP(n)；

否则，创建新的节点n，设置countNumber(n)的值为1，重新计算SUP(n)，链接它的父节点，并且通过节点链路的结构将节点连接到同一个项目名称；

如果p∈coreItems；

从当前分支中选择coreItems，并标记为p’；

如果T有子项n’，并且n’的项目名和p’的项目名相同；

那么countNumber(n)加1，调整具有相coreItems的这些分支，并将这些分支指向这个共同的coreItems，且该[coreItems]为这些剩余节点的父节点；

否则，如果事务T有子项n”，并且n”∩p’≠Null；

那么[coreItems]为该路径中这些剩余节点的父节点；

如果q≠Null；

那么递归地调用Insert_FSFP-Tree(q，T)函数；

END；

所述数据发送模块与显示模块连接，用于显示患者此时烧伤处的温度、湿度以及患者的基本情况；

所述显示模块设置有无线传感器网络，所述无线传感器网络中每个簇覆盖面积为L²/W，半径为的圆形区域，并且成员节点在簇内均匀分布，则成员节点的分布密度函数为成员节点到簇头的距离为d_toCH，其平方的数学期望为：

$\begin{array}{c}E\left(d_{toCH}^2\right)=\∫\∫(x^2+y^2)\mathrm{\ρ}(x,y)dxdy\\ =\∫\∫r^2\mathrm{\ρ}(r,\mathrm{\θ})rdrd\mathrm{\θ}\\ =\frac{L^2}{2\mathrm{\π}W}\end{array};$

利用一阶无线电模型和d_toCH，计算可得整个网络的能耗为：

$E_{total}=\[3p_{tx}(K-W)+W\]{\mathrm{lE}}_{elec}+\[p_{tx}(K-W)+W\]{\mathrm{l\ϵ}}_{mp}{d}_{toFC}^4+\frac{p_{tx}{L}^2}{2\mathrm{\π}}(\frac{K}{W}-1){\mathrm{l\ϵ}}_{fs};$

上式，看到E_total存在最小值，对其求W的偏导，并令则得到当W与p_tx满足如下关系时，整个网络的能耗最小：

$W^2=\frac{p_{tx}{\mathrm{KL}}^2{\mathrm{l\ϵ}}_{fs}}{2\mathrm{\π}\[(1-3p_{tx}){\mathrm{lE}}_{elec}+(1-p_{tx}){\mathrm{l\ϵ}}_{mp}\]};$

所述显示模块与时间控制模块连接，所述时间控制模块与烤灯模块连接，所述时间控制模块用于计时并且控制烤灯模块是否开始工作；所述烤灯模块用于促进患者手术处的血液循环；

所述烤灯模块与通风模块连接，所述通风模块用于向患者烧伤处吹风以促进烧伤处的空气循环；

所述检测模块包括温度检测模块和湿度检测模块，所述温度检测模块用于患者手术处的温度检测，所述湿度检测模块用于空气中的湿度检测；

所述烤灯模块包括转向模块和灯具模块，所述灯具模块用于发出所需要的热量来促进烧伤处的血液循环，所述灯具模块连接有转向模块，所述转向模块用于改变灯具模块的灯光和热量的发射方向；

所述检测控制模块与转向模块连接，所述转向模块根据检测控制模块发送的信号调节灯具模块的角度。