基于深度学习的静脉注射滴速测量系统设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

临床医疗工作中，静脉输液因其给药迅速、刺激小、见效快、操作方便、适用面广等优点，使其成为最常用的辅助治疗手段。而静脉输液的速度对于治疗效果有着重要影响。医院在对病人进行输液治疗过程中,需要根据输液的药物和患者病情选择适合病人的静脉输液滴液滴速。目前,静脉输液得监控方式主要采用传统的人工监控的方式,当输液开始后,需要医护人员根据自身的医护经验控制输液管上的滚轮,调节输液流量的大小以此来改变滴速。不仅检测速度慢，检测结果也不够精确。而且输液耗时较多，白天夜晚均可进行，在现场工作中，需要医护人员不断的监测滴管以及及时拔针，患者或患者家属也较多地参与了输液监控，在有需求时呼叫护士，双方共同监控输液进程，避免输液带来的危害。这给患者、患者家属以及医护工作人员带来了沉重的负担。因此实现静脉滴注自动测速对于临床治疗和日常生活具有显著意义。

近年来随着计算机、自动化、人工智能等专业技术的日新月异，输液监测设备也处在不断发展中，目前国内外广泛采用嵌入式技术、传感器技术及物联网技术对静脉输液滴速、液位等进行自动监测，通过网络远程传输信号，实现输液异常进行报警的系统做了大量的研究。如智能输液监控管理系统，基于单片机或其他硬件设备的液滴滴速测量等。

输液泵是日前市场上最为成熟的输液监控设备，它不仅可以精确地控制输液的滴速，保证药物匀速准确安全的进入到病人体内，而且可以实现输液异常自动报警。例如德国研制生产的凝胶色谱输液泵，美国研制的迈瑞输液泵，日本top株式会社研究生产的7100型输液泵等输液监控产品，都能在输液过程中实现精确控制药物滴速、远程通信、输液信息存储等功能。但由于输液泵的成本较高，体积较大，使用不便等原因普通的医院一般不愿支出大量的金额去采购这些高智能的输液检测设备。仅有的少量设备也一般应用在重症病房，或对药品注射有特殊要求的场合，这对大部分病人不具有实际意义。

2. 研究的基本内容与方案

本设计是基于深度学习的移动端滴速快速测量方法研究，运用深度学习算法对液滴进行分类的图像识别以及将训练的模型移植到移动端实现液滴的滴速测量。生成的app能准确测量静脉注射的滴速，当用户将摄像头对准静脉输液滴管时能实时显示滴速，能避免阳光、遮挡和液滴颜色等外界因素的干扰，能达到较高的准确率。拟采用的技术方法如下：

1.在windows10系统进行开发。安装anaconda开发环境，安装tensorflow2.0及相关库，并完成相关环境变量的配置。安装android studio并能成功运行。

2.对样本进行采集，用手机拍摄不同情况下液滴的滴速视频，然后对样本进行分帧处理生成液滴图像的小样本数据集，并按照帧图像中滴管中间有无液滴进行标签分类。

3. 研究计划与安排

第1周-第3周，收集资料，撰写开题报告；

第4周-第5周 论文开题；

第6周-第12周 撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]刘玉忠,严荣国,赵伟兵,刘亚萍,孙琦.基于无线蓝牙的静脉输液监控器的设计[j].电子测量技术,2019,42(21):21-26.

[2]唐建华. 基于物联网技术的临床医疗护理监测系统的研究与设计[d].浙江工业大学,2019.

[3]余翠,李立,龙凡,张原.基于模板匹配的静脉注射滴速测量[j].小型微型计算机系统,2018,39(10):2291-2295.