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CN119607399B - 一种基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统 - Google Patents

一种基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统

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CN119607399B
CN119607399B CN202510092389.5A CN202510092389A CN119607399B CN 119607399 B CN119607399 B CN 119607399B CN 202510092389 A CN202510092389 A CN 202510092389A CN 119607399 B CN119607399 B CN 119607399B
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microneedle
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Sepli Shenzhen Medical Technology Co ltd
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Abstract

本发明涉及医疗器械技术领域，提供一种基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，射频黄金微针设有用于阻抗断层成像的电极阵列，包括：阻抗分布重构模块将电极阵列采集的皮下组织的电压信号通过基于遗传算法的阻抗分布重构模型生成重构阻抗分布；阻抗成像模块将重构阻抗分布通过基于UNet架构的阻抗率分割模型生成用于反映皮下组织阻抗分布的阻抗分布图像；深度控制模块根据阻抗分布图像确定射频黄金微针的推荐深度；射频能量控制模块根据多个阻抗分布图像调整控制所述射频黄金微针的射频能量的控制算法的控制参数。本发明实现了对于阻抗分布的准确分割判断和更优成像效果，进而实现了使阻抗成像应用于对射频黄金微针的深度和能量脉冲控制。

Description

一种基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域，尤其涉及一种基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统。
背景技术
射频黄金微针，又称黄金微针射频技术，其结合了微针和射频技术。射频黄金微针深入皮肤表皮的特定层次后，发射射频能量，使射频能量达到位于表皮之下的真皮层，进而直接将能量完整注入真皮层。真皮层的组织受到射频能量时，由于组织对电磁波的阻抗作用，带电粒子在电磁波的作用下会剧烈振荡摩擦而产热进而刺激胶原蛋白的收缩和新生，促使蛋白质有效变性、重组和增生，以实现面部皮肤的年轻化与紧致，改善鱼尾纹、抬头纹、法令纹、颈纹等。
阻抗成像(Electrical Impedance Tomography，EIT)技术是在面部表面以设定的形状安放多个电极，并往电极上施加适当的安全的激励电流，采集电极的电压，并将电压和电流数据通过图像重建算法来重建出生物组织内部阻抗分布的图像。
目前，真皮层的皮下组织的阻抗是射频黄金微针治疗中需要考虑的关键因素。阻抗的大小受到多种因素的影响包括组织的含水量、离子浓度、温度以及射频的频率等。在射频黄金微针治疗中，微针插入的深度会直接影响射频能量在皮下组织中的分布和加热效果。随着微针插入深度的增加，射频能量需要穿过的组织层增厚，电阻抗也相应增加，导致射频能量的传递效率降低，加热效果减弱，然而，射频能量可以更深入地作用于皮下组织，刺激更深层的胶原蛋白收缩和新生更有助于改善深层组织导致的皮肤松弛、皱纹等问题，提高治疗效果。因此，在射频黄金微针的治疗过程中，需要根据皮下组织的阻抗确定合适的射频黄金微针的深度和
因此，在治疗过程中，医生需要根据患者的皮肤状况和需求，精确调节微针的插入深度，以确保射频能量能够准确作用于目标组织层，同时避免对周围组织的损伤。
因此，如何改进阻抗成像使其应用于对基于皮下阻抗识别的射频黄金微针的深度和能量脉冲控制是目前有待解决的技术问题。
发明内容
为此，本发明提供一种基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，通过遗传算法的全局搜索能力和射频能量和UNet架构引入样本集的先验知识，实现了对于阻抗分布的准确分割判断和更优成像效果，进而实现了使阻抗成像应用于对基于皮下阻抗识别的射频黄金微针的深度和能量脉冲控制。
为实现上述目的，本发明提出一种基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，射频黄金微针上设有用于阻抗断层成像的电极阵列，包括：
阻抗分布重构模块，用以将所述电极阵列采集的皮下组织的电压信号通过基于遗传算法的阻抗分布重构模型生成重构阻抗分布；
阻抗成像模块，用以将所述重构阻抗分布通过基于UNet架构的阻抗率分割模型生成用于反映皮下组织阻抗分布的阻抗分布图像；
深度控制模块，用以根据所述阻抗分布图像确定所述射频黄金微针的推荐深度；
射频能量控制模块，用以根据设定时间间隔的多个所述阻抗分布图像调整控制算法的控制参数，所述控制算法用于控制所述射频黄金微针的射频能量。
进一步地，所述阻抗分布重构模块包括编码单元、初始种群生成单元和遗传操作单元；
所述编码单元，用以将多个所述电压信号的映射阻抗根据其激励位置序列进行染色体编码生成染色体序列；
所述初始种群生成单元，用以对所述染色体序列采用初始化策略生成阻抗分布初始种群；
所述遗传操作单元，用以对所述阻抗分布初始种群通过所述阻抗分布重构模型进行遗传操作生成所述重构阻抗分布。
进一步地，所述电压信号包括激励电压信号、接地电压信号和平均电压信号，所述染色体序列包括第一层电压信号序列和第二层位置序列，所述编码单元包括电压采集编码子单元、电压位置编码子单元和染色体序列生成子单元；
所述电压采集子单元，用以控制所述电极阵列中的每个电极均进行相邻激励，并构建用以对应所有相邻激励产生的所述激励电压信号、所述接地电压信号和所述平均电压信号的电压序列；
所述序列生成子单元，用以根据所述电压信号的种类生成构建对应的第一层阻抗序列，并根据所述电压序列构建对应的第二层位置序列；
所述染色体序列生成子单元，用以根据所述第一层阻抗序列和所述第二层位置序列生成所述染色体序列。
进一步地，所述阻抗分布重构模块还包括适应度设定单元；
所述适应度设定单元，与所述初始种群生成单元连接，用以根据所述电压序列和所述染色体序列的余弦相似度和曼哈顿范数的差值构建所述阻抗分布重构模型的适应度函数。
上述方案中，通过遗传算法以设定的方式对电极阵列采集的电压信号进行编码、生成初始种群、进行适应度评估和遗传操作，实现了通过遗传算法的全局搜索能力生成更准确的阻抗分布，进而实现了更优的成像效果。
进一步地，所述阻抗成像模块包括数据拓展单元和断层图像生成单元；
所述数据拓展单元，用以将所述重构阻抗分布通过全连接网络进行数据扩展生成扩展阻抗分布；
所述断层图像生成单元，用以将所述扩展阻抗分布通过所述阻抗率分割模型进行阻抗特征的分割生成所述阻抗分布图像。
进一步地，所述断层图像生成单元包括判断子单元；
所述判断子单元，用以通过独热编码算法将所述阻抗率分割模型的输出层的阻抗特征进行分割生成所述阻抗分布图像。
进一步地，所述阻抗率分割模型采用改进混合损失函数；
所述改进混合损失函数，用以对交叉熵损失项和Dice损失项进行加权平方和计算所述改进混合损失函数。
上述方案中，实现了通过改进基于UNet架构的阻抗率分割模型实现了引入样本集的先验知识对阻抗分布进行分割分层，尤其通过改进混合损失函数结合交叉熵损失项的全局优化能力和Dice损失项的局部重叠优化能力，使其放大了皮下组织阻抗分布中较为不明显的损失项差异，进而实现了更优的成像效果。
进一步地，所述深度控制模块包括深度范围确定模块和深度确定模块；
所述深度范围确定模块，用以根据所述阻抗分布图像确定与设定射频能量的传递效率匹配的安全深度范围；
所述深度确定模块，用以根据所述设定射频能量的工作时长计算在所述安全深度范围内的所述推荐深度。
进一步地，所述控制算法为动态PID控制算法，所述控制参数为微分系数和积分系数，所述射频能量控制模块包括调整单元和控制单元；
所述调整单元，用以根据多个所述阻抗分布图像的多个阻抗中间值调整所述微分系数和所述积分系数；
所述控制单元，用以通过所述动态PID控制算法对所述射频黄金微针的射频能量进行控制。
进一步地，所述控制算法为动态PID控制算法，所述控制参数为微分系数和积分系数，所述射频能量控制模块包括调整单元和控制单元；
所述调整单元，用以根据多个所述阻抗分布图像的多个阻抗中间值调整所述微分系数和所述积分系数；
所述控制单元，用以通过所述动态PID控制算法对所述射频黄金微针的射频能量进行控制。
进一步地，所述调整单元包括中间值计算子单元和调整量计算子单元；
所述中间值计算子单元，用以根据所述阻抗分布图像反映的阻抗中位数和中位面积阻抗计算所述阻抗中间值；
所述调整量计算子单元，用以根据多个所述阻抗中间值的差值确定所述微分系数和所述积分系数的调整量。
上述方案中，实现了根据更优的阻抗分布成像在安全深度范围内计算射频黄金微针的推荐深度，以及通过动态PID控制算法，实现了对于射频黄金微针的射频能量进行精细的、灵敏度可调的更为安全的调整。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，
1、通过遗传算法的全局搜索能力和射频能量和UNet架构引入样本集的先验知识，实现了对于阻抗分布的准确分割判断和更优成像效果，进而实现了使阻抗成像应用于对基于皮下阻抗识别的射频黄金微针的深度和能量脉冲控制。
2、通过遗传算法以设定的方式对电极阵列采集的电压信号进行编码、生成初始种群、进行适应度评估和遗传操作，实现了通过遗传算法的全局搜索能力生成更准确的阻抗分布，进而实现了更优的成像效果。
3、实现了通过改进基于UNet架构的阻抗率分割模型实现了引入样本集的先验知识对阻抗分布进行分割分层，尤其通过改进混合损失函数结合交叉熵损失项的全局优化能力和Dice损失项的局部重叠优化能力，使其放大了皮下组织阻抗分布中较为不明显的损失项差异，进而实现了更优的成像效果。
4、实现了根据更优的阻抗分布成像在安全深度范围内计算射频黄金微针的推荐深度，以及通过动态PID控制算法，实现了对于射频黄金微针的射频能量进行精细的、灵敏度可调的更为安全的调整。
附图说明
图1为本发明实施例的基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统的结构示意图；
图2为本发明实施例的基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统的阻抗分布图像生成流程示意图；
图3为本发明实施例的基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统的阻抗分布图像生成原理框架示意图；
图4为本发明实施例的基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统的基于UNet架构的阻抗率分类模型的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1至图4所示，本发明提供一种基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，通过遗传算法的全局搜索能力和射频能量和UNet架构引入样本集的先验知识，实现了对于阻抗分布的准确分割判断和更优成像效果，进而实现了使阻抗成像应用于对基于皮下阻抗识别的射频黄金微针的深度和能量脉冲控制。
如图1至图4所示，本实施例提出一种基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，射频黄金微针上设有用于阻抗断层成像的电极阵列，包括：阻抗分布重构模块，用以将所述电极阵列采集的皮下组织的电压信号通过基于遗传算法的阻抗分布重构模型生成重构阻抗分布；阻抗成像模块，用以将所述重构阻抗分布通过基于UNet架构的阻抗率分割模型生成用于反映皮下组织阻抗分布的阻抗分布图像；
深度控制模块，用以根据所述阻抗分布图像确定所述射频黄金微针的推荐深度；射频能量控制模块，用以根据设定时间间隔的多个所述阻抗分布图像调整控制算法的控制参数，所述控制算法用于控制所述射频黄金微针的射频能量。
需要说明的是，参见图3，图中圆圈内的阵列表示射频黄金微针，圆圈上的阵列表示电极阵列，电极阵列优选围绕所述射频黄金微针设置，电极阵列优选为圆圈形设置，所述电极阵列和所述射频黄金微针之间优选设置电磁隔离罩以避免互相作用的电磁干扰。
进一步地，如图2所示，所述阻抗分布重构模块包括编码单元、初始种群生成单元和遗传操作单元；所述编码单元，用以将多个所述电压信号的映射阻抗根据其激励位置序列进行染色体编码生成染色体序列；所述初始种群生成单元，用以对所述染色体序列采用初始化策略生成阻抗分布初始种群；所述遗传操作单元，用以对所述阻抗分布初始种群通过所述阻抗分布重构模型进行遗传操作生成所述重构阻抗分布。
可以理解的是，阻抗成像(Electrical Impedance Tomography，EIT)的电极阵列场域满足麦克斯韦方程和电磁场理论，那么基于阻抗成像的图像重建可视作场域内相对电导率(即阻抗)分布与电压信号分布之间映射关系的探究。
基于此，对所述染色体序列采用有效的初始化策略生成高质量的阻抗分布初始种群，具体为：通过采用随机数生成器的随机排列第一层阻抗序列和第二层位置序列的操作顺序生成阻抗分布初始种群。因此，可以拓宽初始种群的多样性，生成高质量、多样的初始种群可以确保算法能够迅速且有效地收敛到最优解，进而通过遗传算法计算出更真实的重构阻抗分布。
进一步地，如图2所示，所述电压信号包括激励电压信号、接地电压信号和平均电压信号，所述染色体序列包括第一层电压信号序列和第二层位置序列，所述编码单元包括电压采集编码子单元、电压位置编码子单元和染色体序列生成子单元；
所述电压采集子单元，用以控制所述电极阵列中的每个电极均进行相邻激励，并构建用以对应所有相邻激励产生的所述激励电压信号、所述接地电压信号和所述平均电压信号的电压序列；
所述序列生成子单元，用以根据所述电压信号的种类生成构建对应的第一层阻抗序列，并根据所述电压序列构建对应的第二层位置序列；
所述染色体序列生成子单元，用以根据所述第一层阻抗序列和所述第二层位置序列生成所述染色体序列。
具体地，相邻激励的过程为：首先，明确激励和测量的方式：例如有10个电极，标记为1到10；获取包括所有电极的接地电压信号后，每次选择相邻的两个电极作为激励电极对，获取激励电极对的1个激励电压信号、8个其他电极的平均电压信号，进而使10个电极依次作为激励电极，因此一个位置的电极可以获取1个接地电压信号、1个激励电压信号和8个平均电压信号共计10个电压信号，总计获取100个电压信号的电压序列。
具体地，所述第一层阻抗序列和所述第二层位置序列分别位于两层向量模型，第一层阻抗序列为将如图3所示的圆圈内区域按照设定角度的圆弧进行等分的多个阻抗区域，第二层位置序列为与电压序列表示的相邻激励顺序相同的阻抗区域的顺序，以使其通过编码生成符合格式的、多个可能解的染色体序列。
进一步地，如图2所示，所述适应度设定单元，与所述初始种群生成单元连接，用以根据所述电压序列和所述染色体序列的余弦相似度和曼哈顿范数的差值构建所述阻抗分布重构模型的适应度函数。
具体地，所述适应度函数表示为：
式中，f表示适应度函数，P表示染色体序列，V表示电压序列，||表示序列的余弦相似度、其映射到非负区间，|| ||表示曼哈顿范数、对其取平方可以在放大差值的同时防止其落入负区间。
因此，所述适应度函数结合了余弦相似度和曼哈顿范数，其中余弦相似度关注向量的方向，曼哈顿范数衡量向量的绝对差值的总和，使遗传算法可以找到与目标向量方向相似的解的同时，在数值上与目标向量保持一定的差异，通过将余弦相似度和曼哈顿范数进行线性组合进而可以实现略带容错的重构阻抗分布，符合皮下组织阻抗受多种因素影响的情况。
具体地，所述基于Pareto的遗传算法框架。
上述方案中，通过遗传算法以设定的方式对电极阵列采集的电压信号进行编码、生成初始种群、进行适应度评估和遗传操作，实现了通过遗传算法的全局搜索能力生成更准确的阻抗分布，进而实现了更优的成像效果。
进一步地，如图4所示，所述阻抗成像模块包括数据拓展单元和断层图像生成单元；所述数据拓展单元，用以将所述重构阻抗分布通过全连接网络进行数据扩展生成扩展阻抗分布；所述断层图像生成单元，用以将所述扩展阻抗分布通过所述阻抗率分割模型进行阻抗特征的分割生成所述阻抗分布图像。
具体地，如图4所示，全连接网络(Fully Connected Network，FCN)的输入层、隐藏层和输出层的节点数分别为5、6和8，将输入层作为特征提取器，从输入的重构阻抗分布中提取有用的特征，通过隐藏层和输出层的非线性变换能力将其映射到新的特征空间进而生成新的数据表示，实现数据扩展。
进一步地，如图4所示，所述断层图像生成单元包括判断子单元；所述判断子单元，用以通过独热编码算法将所述阻抗率分割模型的输出层的阻抗特征进行分割生成所述阻抗分布图像。
具体地，如图4所示，通过独热编码算法对阻抗特征进行准确的分割分级：确定其阻抗等级为极低、低、中等、高、极高中的一项，并通过独热编码算法进行向量表示，将该向量表示确定像素值生成阻抗分布图像。
因此，阻抗分布图像实现了阻抗数据的可视化。
进一步地，所述阻抗率分割模型采用改进混合损失函数；所述改进混合损失函数，用以对交叉熵损失项和Dice损失项进行加权平方和计算所述改进混合损失函数。
可以理解的是，所述改进混合损失函数也可替换为常规的损失函数，其对于预测分布和真实分布的差异表示较为直接和不敏感因而优化效果略差，其表示为：
LC＝α·LCE+β·LDice
式中，LC表示改进混合损失函数，α、β表示两个加权系数，LCE表示交叉熵损失项，LDice表示Dice损失项。
具体地，改进混合损失函数表示为：
式中，LC表示改进混合损失函数，α、β表示两个加权系数、优选为0.6和0.4以使预测分布与真实分布的差异更突出，LCE表示交叉熵损失项，LDice表示Dice损失项。
交叉熵损失项的表达式为：
式中，LCE表示交叉熵损失项，N表示像素总数，C表示类别数，yi,c表示第i个像素第c个类别的真实标签，表示第i个像素第c个类别的预测标签。因此交叉熵损失项可衡量预测分布与真实分布之间的分类差异。
Dice损失项的表达式为：
式中，LDice表示Dice损失项，N表示像素总数，yi表示第i个像素的真实标签，表示第i个像素的预测标签，表示第im+1个像素的预测标签，ε为防止分母取零的平滑项。因此，Dice损失项用于衡量预测分布与真实分布的重叠程度，Dice损失项越接近1，说明预测结果越接近真实值。
上述方案中，实现了通过改进基于UNet架构的阻抗率分割模型实现了引入样本集的先验知识对阻抗分布进行分割分层，尤其通过改进混合损失函数结合交叉熵损失项的全局优化能力和Dice损失项的局部重叠优化能力，使其放大了皮下组织阻抗分布中较为不明显的损失项差异，进而实现了更优的成像效果。
进一步地，如图3所示，所述深度控制模块包括深度范围确定模块和深度确定模块；
所述深度范围确定模块，用以根据所述阻抗分布图像确定与设定射频能量的传递效率匹配的安全深度范围，可表示为：
Hmax＝H+Zmaxη,Zmaxη≤T1
Hmin＝H-Zminη,Zminη≥T2
式中，Hmin、Hmax分别为安全深度范围的下限和上限，H为设定深度、其根据患者进行浅层治疗、中层治疗还是深层治疗以及治疗方式由医生确定、在0.5mm至5.0mm之间，Zmax、Zmin分别为所述阻抗分布图像的阻抗最大值和面积大于设定限值的阻抗最小值，T1、T2分别为上限安全值和下限安全值、优选为8*10-3欧姆每平方米和5*10-5欧姆每平方米。
可以理解的是，在射频黄金微针的射频治疗过程中，皮下组织的阻抗可能会随着治疗深度的增加而发生变化，识别阻抗的极值可以帮助医生了解射频能量在皮下组织中的分布情况。避免当射频能量遇到高阻抗组织时，能量集中在该组织层，导致该层组织的温度升高，发生过热和潜在的损伤。
所述深度确定模块，用以根据所述设定射频能量的工作时长计算在所述安全深度范围内的所述推荐深度，可表示为：
Hrec＝Hmin+(Hmax-Hmin)(Tw-Trec)
式中，Hrec、Trec分别表示推荐深度和推荐工作时长，Hmin、Hmax分别为安全深度范围的下限和上限，Tw表示所述工作时长。
因此，上述方案可根据阻抗分布图像对医生设定的射频黄金微针的深度进行精细化调整控制。
进一步地，如图3所示，所述控制算法为动态PID控制算法，所述控制参数为微分系数和积分系数，所述射频能量控制模块包括调整单元和控制单元；所述调整单元，用以根据多个所述阻抗分布图像的多个阻抗中间值调整所述微分系数和所述积分系数；所述控制单元，用以通过所述动态PID控制算法对所述射频黄金微针的射频能量进行控制。
可以理解的是，通过动态PID控制算法构成了具有实时智能反馈系统(real-timeintelligent feedback system,IFS)的射频黄金微针控制，通过实时测定组织阻抗，反馈控制包括射频频率和射频功率的射频能量，以向患者皮下真皮层的组织输送恒定能量，维持真皮层组织所处的温度，使治疗过程与个体阻抗变化无关，达到精确控制组织反应的目的。并且，随着治疗的进行，皮下组织的阻抗特性会发生变化，动态PID参数调整可以根据这些变化自动优化控制参数，使反应过程更加稳定和高效。
进一步地，所述调整单元包括中间值计算子单元和调整量计算子单元；
所述中间值计算子单元，用以根据所述阻抗分布图像反映的阻抗中位数和中位面积阻抗计算所述阻抗中间值，可表示为：
式中，p′med、pmed、pmeds分别表示阻抗中间值、阻抗率中位数和中位面积阻抗，||表示取绝对值。
所述调整量计算子单元，用以根据多个所述阻抗中间值的差值确定所述微分系数和所述积分系数的调整量，可表示为：
式中，Ki′、K′d分别表示调整后的微分系数和积分系数，Ki、Kd分别表示调整的微分系数和积分系数，ΔKi、ΔKd分别表示微分系数的调整量和所述积分系数的调整量，p′medi-p′medi-1表示两个阻抗中间值的差值，R为阻抗中间值的个数，0.1和0.125为调整系数，以使所述动态PID更灵敏，且微分系数和积分系数成比例调整。
上述方案中，实现了根据更优的阻抗分布成像在安全深度范围内计算射频黄金微针的推荐深度，以及通过动态PID控制算法，实现了对于射频黄金微针的射频能量进行精细的、灵敏度可调的更为安全的调整。
本实施例中，通过遗传算法的全局搜索能力和射频能量和UNet架构引入样本集的先验知识，实现了对于阻抗分布的准确分割判断和更优成像效果，进而实现了使阻抗成像应用于对基于皮下阻抗识别的射频黄金微针的深度和能量脉冲控制。通过遗传算法以设定的方式对电极阵列采集的电压信号进行编码、生成初始种群、进行适应度评估和遗传操作，实现了通过遗传算法的全局搜索能力生成更准确的阻抗分布，进而实现了更优的成像效果。实现了通过改进基于UNet架构的阻抗率分割模型实现了引入样本集的先验知识对阻抗分布进行分割分层，尤其通过改进混合损失函数结合交叉熵损失项的全局优化能力和Dice损失项的局部重叠优化能力，使其放大了皮下组织阻抗分布中较为不明显的损失项差异，进而实现了更优的成像效果。实现了根据更优的阻抗分布成像在安全深度范围内计算射频黄金微针的推荐深度，以及通过动态PID控制算法，实现了对于射频黄金微针的射频能量进行精细的、灵敏度可调的更为安全的调整。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，其特征在于，射频黄金微针上设有用于阻抗断层成像的电极阵列，包括：
阻抗分布重构模块，用以将所述电极阵列采集的皮下组织的电压信号通过基于遗传算法的阻抗分布重构模型生成重构阻抗分布；
阻抗成像模块，用以将所述重构阻抗分布通过基于UNet架构的阻抗率分割模型生成用于反映皮下组织阻抗分布的阻抗分布图像；
深度控制模块，用以根据所述阻抗分布图像确定所述射频黄金微针的推荐深度；
射频能量控制模块，用以根据设定时间间隔的多个所述阻抗分布图像调整控制算法的控制参数，所述控制算法用于控制所述射频黄金微针的射频能量；
所述阻抗分布重构模块包括编码单元、初始种群生成单元和遗传操作单元；
所述编码单元，用以将多个所述电压信号的映射阻抗根据其激励位置序列进行染色体编码生成染色体序列；
所述初始种群生成单元，用以对所述染色体序列采用初始化策略生成阻抗分布初始种群；
所述遗传操作单元，用以对所述阻抗分布初始种群进行遗传操作生成所述重构阻抗分布；
所述电压信号包括激励电压信号、接地电压信号和平均电压信号，所述染色体序列包括第一层电压信号序列和第二层位置序列，所述编码单元包括电压采集编码子单元、电压位置编码子单元和染色体序列生成子单元；
所述电压位置编码子单元，用以控制所述电极阵列中的每个电极均进行相邻激励，并构建用以对应所有相邻激励产生的所述激励电压信号、所述接地电压信号和所述平均电压信号的电压序列；
所述染色体序列生成子单元，用以根据所述电压信号的种类生成构建对应的第一层阻抗序列，并根据所述电压序列构建对应的第二层位置序列，并且根据所述第一层阻抗序列和所述第二层位置序列生成所述染色体序列；
所述阻抗分布重构模块还包括适应度设定单元；
所述适应度设定单元，用以根据所述电压序列和所述染色体序列的余弦相似度和曼哈顿范数的差值构建所述阻抗分布重构模型的适应度函数。
2.根据权利要求1所述的基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，其特征在于，所述阻抗成像模块包括数据拓展单元和断层图像生成单元；
所述数据拓展单元，用以将所述重构阻抗分布通过全连接网络进行数据扩展生成扩展阻抗分布；
所述断层图像生成单元，用以将所述扩展阻抗分布通过所述阻抗率分割模型进行阻抗特征的分割生成所述阻抗分布图像。
3.根据权利要求2所述的基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，其特征在于，所述断层图像生成单元包括判断子单元；
所述判断子单元，用以通过独热编码算法将所述阻抗率分割模型的输出层的阻抗特征进行分割生成所述阻抗分布图像。
4.根据权利要求1所述的基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，其特征在于，所述阻抗率分割模型采用改进混合损失函数；
所述改进混合损失函数，用以对交叉熵损失项和Dice损失项进行加权平方和计算确定所述改进混合损失函数。
5.根据权利要求1至4任一项所述的基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，其特征在于，所述深度控制模块包括深度范围确定模块和深度确定模块；
所述深度范围确定模块，用以根据所述阻抗分布图像确定与设定射频能量的传递效率匹配的安全深度范围；
所述深度确定模块，用以根据所述设定射频能量的工作时长计算确定在所述安全深度范围内的所述推荐深度。
6.根据权利要求5所述的基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，其特征在于，所述控制算法为动态PID控制算法，所述控制参数为微分系数和积分系数，所述射频能量控制模块包括调整单元和控制单元；
所述调整单元，用以根据多个所述阻抗分布图像的多个阻抗中间值调整所述微分系数和所述积分系数；
所述控制单元，用以通过所述动态PID控制算法对所述射频黄金微针的射频能量进行控制。
7.根据权利要求6所述的基于皮下阻抗识别的射频黄金微针控制系统，其特征在于，所述调整单元包括中间值计算子单元和调整量计算子单元；
所述中间值计算子单元，用以根据所述阻抗分布图像反映的阻抗中位数和中位面积阻抗计算确定所述阻抗中间值；
所述调整量计算子单元，用以根据多个所述阻抗中间值的差值确定所述微分系数和所述积分系数的调整量。
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