本發明屬于醫療器械技術領域，公開了一種利用超聲波治療肛瘺的控制系統，設置有：噴片和噴頭座；噴片的末端安裝有攝像頭；噴頭座上通過螺栓安裝有顯示屏；攝像頭與顯示屏有線連接。使藥液通過噴片的噴嘴沖擊超聲波振動片，產生了超聲波，超聲波的空化效應使藥液中的細小顆粒被粉碎，通過粉碎瓶和超聲波發生器使得藥液中的顆粒又被進一步粉碎，粉碎效果好，能耗低；不會造成肌肉神經損傷而導致肛門變形，漏液漏氣和大便失禁，確保肛門全部功能，且可快速讓患者恢復正常生活，擺脫肛瘺手術給患者帶來的痛苦和難堪；修復效果牢固，不會復發，患者在手術治療后立即得到解脫，還可避免終生不適和持續引流帶來的痛苦。

1.一種利用超聲波治療肛瘺的控制系統，其特征在于，所述利用超聲波治療肛瘺的控制系統設置有：噴片和噴頭座；所述噴片的末端安裝有攝像頭；所述攝像頭的聯合稀疏表示字典D∈R^Jm×(J+1)n表示為： 其中J表示傳感器的數量，圖像的維度為m×n；冗余字典D_c∈R^m×n和D_j∈R^m×n分別是信號公共部分和專有部分的稀疏表示字典；轉化為下式求解稀疏表示系數： 所述噴頭座上通過螺栓安裝有顯示屏；所述顯示屏使用K-均值算法得到均值μ和協方差Σ，然后初始化變量，設置變量η＝1，精度Λ＝(ηΣ)^-1，v＝1，利用近鄰關系求得像素中的每個像素的均值像素的平均值的求解按下面公式進行求解： 式中表示近鄰系統，N_n表示近鄰系統中近鄰的個數；所述攝像頭的圖像變換包括：自動確定灰度受限的閾值L_l,L_r以后，能夠最優劃分圖像的低灰度區、過渡區、高灰度區三類像素，在此基礎上實施圖像變換；對于任意給定的像素x，計算像素x灰度值f(x)對于每個區域云模型的確定度，分別記作μ_l(x),μ_m(x),μ_r(x)；當且僅當μ_l(x)在μ_l(x),μ_m(x),μ_r(x)中取最大值時，像素x被劃分為低灰度的背景區域，設f_RC:x→{L_l,...,L_r}為變換后的圖像，變換后的圖像確定原則形式化如下公式： 所述顯示屏生成概率邊界圖的方法包括：將圖像轉換到LAB空間，構建亮度L、顏色A、顏色B、紋理多個特征通道，然后采用梯度方法來表示圖像特征；所述梯度方法為：對圖像的每個像素點，構建8個方向的半圓對掩膜，在每個半掩膜區域，使用直方圖對其中每個像素的亮度，顏色和紋理特征進行統計，得到各類特征的統計分布，然后使用χ²距離計算中心像素點兩個半圓形區域的差異作為特征輸出；獲得一個像素點的多特征表示后，Pb算子采用二項Logistic回歸模型對200幅訓練圖像進行統計學習，模型參數通過極大似然法進行估計后，由該模型獲得圖像每一像素點屬于邊界的概率，生成概率邊界圖；所述攝像頭與顯示屏有線連接；所述顯示屏內置檢測優化模塊，該檢測優化模塊用于：將采集到的圖像建立圖像的顯著模型，所述建立圖像的顯著性模型包括：利用預定過分割算法對所述圖像進行過分割和模板參數提取，對整個輸入圖像，以8*8個像素為單元，計算每個單元的平均灰度值和每個單元的最大灰度值，得到至少一個區域，同一個所述區域中各個像素點的顏色值相同；確定每個所述區域的顏色值和質心；根據各個區域所對應的顏色值以及各個區域的質心，建立所述顯著性模型；所述顯著性模型為：其中，S_i1為區域R_i中任一像素點的顯著性值，w(R_j)為區域R_j中的像素點的個數，D_S(R_i,R_j)用于表征所述區域R_i和所述區域R_j之間空間位置差異的度量值，D_C(R_i,R_j)用于表征所述區域R_i和所述區域R_j之間顏色差異的度量值，N為對所述圖像進行過分割后得到的區域的總個數，D_S(R_i,R_j)為：Center(R_i)為所述區域R_i的質心，Center(R_j)為所述區域R_j的質心，當所述圖像中各個像素點的坐標均歸一化到[0,1]時；利用下列公式運行PCNN模型：F_ij[n]＝S_ijL_ij[n]＝VLΣ_wijklY_kl[n-1]U_ij[n]＝F_ij[n](1+βL_ij[n]) I_ij[n]＝N-n式中：U_ij[n]為內部活動項，Y_ij[n]為PCNN脈沖輸出，I_ij[n]為索引值；當n＝1時，L_ij[1]＝0，則U_ij[1]＝F_ij[1]＝Sij，θ_ij[1]＝LT(N-1)＝S_{ij_max}，對應的反饋輸入中值為S_{ij_max}的神經元將自然點火；神經元點火后，輸出Y_ij[1]＝1，θ_ij[2]變為V_θ，點火神經元的索引值標記為I_ij＝N-1；所述顯示屏的圖像去噪具體方法為：步驟一、將含噪圖像f(x，y)進行平穩小波變換鄰域系數萎縮的圖像去噪，分別獲得子帶系數：低頻系數、水平細節系數、垂直細節系數和對角細節系數；步驟二、對第一層的低頻系數利用PCNN進行區域分割；步驟三、將低頻系數保持不變，對各層的水平細節系數、垂直細節系數和對角細節系數分別進行鄰域閾值處理；步驟四、采用脈沖耦合神經網絡對噪聲圖像進行處理，得到熵序列En，將En作為邊緣檢測算子；步驟五、進行閾值尋優，得到最優去噪閾值k；步驟六、根據求得的邊緣檢測算子En和最優去噪閾值k，采用改進的各向異性擴散模型對圖像進行去噪。2.如權利要求1所述的利用超聲波治療肛瘺的控制系統，其特征在于，所述噴頭座的端部安裝有噴片，噴片上設置有噴嘴。3.如權利要求2所述的利用超聲波治療肛瘺的控制系統，其特征在于，振動片固定座與噴頭座固定在一起，超聲波振動片安裝在振動片固定座上，安裝在噴嘴后方。4.如權利要求3所述的利用超聲波治療肛瘺的控制系統，其特征在于，所述振動片固定座下方設置有粉碎瓶，粉碎瓶頂端安裝有超聲波發生器。5.如權利要求4所述的利用超聲波治療肛瘺的控制系統，其特征在于，所述超聲波發生器設置有無線傳感器網絡，所述無線網絡傳感器網絡覆蓋的分布式方法具體包括以下步驟：步驟一，節點si的鄰居，覆蓋的點位置，預設網絡壽命L，電池壽命Bi，si的標記類型UPD，ii＝1；步驟二，判斷是否ii＜L/l，若是，則直接進行下一步，否，則標記類型，標記為LAB的節點的最優工作時間安排，然后結束；步驟三，計算最大額外有效覆蓋時間和工作優先度，并向鄰居廣播mes(i,Null,UPD,ΔP_i)；步驟四，判斷若，是，s_i的ΔP_i在鄰居中是否最大，若s_i的ΔP_i在鄰居中是最大，s_i標記自己為LAB并向鄰居廣播mes(i,LAB,sch,ΔP_i)d_i＝d_i-b_i,s_iexits.；若s_i的ΔP_i在鄰居中不是最大，判斷s_i是否接收到鄰居s_k的mes(k,LAB,sch,ΔP_k)；若s_i是接收到鄰居s_k的mes(k,LAB,sch,ΔP_k)，則s_i更新鄰居s_k的信息，重新計算ΔP_i,并且向鄰居廣播mes(i,UPD,Null,ΔP_i)；若s_i沒有接收到鄰居s_k的mes(k,LAB,sch,ΔP_k)，則，判斷s_i是否接收到鄰居s_k的mes(k,UPD,Null,ΔP_k)，若s_i是接收到鄰居s_k的mes(k,UPD,Null,ΔP_k)，s_i更新鄰居s_k的工作優先度；若s_i沒有接收到鄰居s_k的mes(k,UPD,Null,ΔP_k)，則返回判斷