[发明专利]一种多功能耳鼻喉科探入治疗一体系统

说明书

本发明属于医疗设备技术领域，公开了一种多功能耳鼻喉科探入治疗一体系统，设置有电源模块、探照模块、主控模块、按摩模块、治疗模块、耳鸣检测模块、空气净化模块、语音提示模块、显示模块及耳鼻喉检测单元。本发明通过按摩模块可以缓解患者在治疗过程中的疲劳，提高治疗过程的舒适度；同时本发明通过耳鸣检测模块用于耳鸣频率的匹配，每次给予三个各持续500ms、间隔1s的短音，将初始测试步长拉大至两倍频，并快速从两倍频程缩短至1/3倍频程，而且基本每个最终的耳鸣频率至少有两种到达途径；本发明大大缩短了耳鸣频率的匹配时间，增加了容错能力，解决了现有技术中存在的耳鸣频率被漏检的可能。

技术领域

本发明属于医疗设备技术领域，尤其涉及一种多功能耳鼻喉科探入治疗一体系统。

背景技术

“耳鼻咽喉科”是诊断治疗耳、鼻、咽、喉、及其相关头颈区域的外科学科。随着科技的进步与发展，医学各科相互渗透和促进，拓展了耳鼻咽喉科的范畴，耳显微外科，耳神经外科，侧颅底外科，听力学及平衡科学，鼻内镜外科，鼻神经外科(鼻颅底外科)，头颈外科，喉显微外科，嗓音与言语疾病科，小儿耳鼻咽喉科等的出现，大大丰富了耳鼻咽喉科的内容。然而，现有治疗仪在治疗过程中如果时间长，患者容易出现疲劳状况，不利于治疗的继续进行；同时现有耳鸣检测容易出现耳鸣频率被漏检，影响检测结果。

鼻、咽、喉治疗中，模糊图像的目标物检测识别及捕捉技术具有直接、方便、快捷的特点，在治疗中具有重要意义，极具研究价值和潜力。

但由于目前视频检测模糊图像的识别率不高，缺乏有效的信息技术支撑，仍然面临图像调取及格式不统一、视频信息管理及协同难、效率不高等问题，

神经网络在工程中的应用是从20世纪90年代才开始的，一般为多层前馈的BP神经网络，但BP神经网络存在局部最优问题，并且训练速度慢、效率低，而模糊神经网络在一定程度上克服了这些问题，它在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP神经网络。而Rough Sets理论(简称RS理论)在操作时无须提供除问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息，可以直接对多维数据实施基于属性和元组两个方向上的一致数据浓缩或不一致数据浓缩，从中发现隐含的或潜在的问题。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有治疗仪在治疗过程中如果时间长，患者容易出现疲劳状况，不利于治疗的继续进行；同时现有耳鸣检测容易出现耳鸣频率被漏检，影响检测结果；鼻、咽、喉治疗中，图像散焦模糊、噪声及分辨率低。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种多功能耳鼻喉科探入治疗一体系统。

本发明是这样实现的，一种多功能耳鼻喉科探入治疗一体系统利用耳鼻喉检测单元对采集耳鼻喉检查部位图像进行自动运动匹配、噪声干扰处理及超分辨率辨认，融合处理有效信息并提取相关特征进行捕捉。

进一步，所述自动运动匹配包括：

利用靠高斯模糊建立尺度空间，通过尺度参数不同的变化，分析图像在不同尺度空间中的特性，确立高斯卷积核为尺度空间内核唯一合理的线性核，

在一个图像的尺度空间为：

L(x，y，σ)＝G(x，y，σ)*I(x，y)

其中，G(x，y，σ)表示一个变化尺度的高斯函数，I(x，y)表示原图像，σ为尺度参数，m，n表示高斯模板的维度，(x，y)b表示图像的像素位置,通过对尺度参数的改变，分析图像特性；

图像关键点的确立方法为：

利用高斯差分函数：

D(x，y，σ)＝(G(x，y，kσ)-G(x，y，σ))*I(x，y)＝L(x，y，kσ)-L(x，y，σ)