[发明专利]一种指尖末梢智能刺血的方法

说明书

本发明涉及医学图像处理领域，特别涉及一种指尖末梢智能刺血的方法，包括双目摄像机拍摄手指双目照片，根据双目立体匹配算法获取图像三维点云数据，将点云数据存储于存储模块中；采用均值迭代分割分割获取指尖轮廓图并计算轮廓中心距，结合轮廓中心矩智能识别刺血针扎针坐标点；采用质点‑弹簧法建立刺血针扎破指尖过程中的形变模型，采用弹簧‑阻尼器模型建立刺血过程中的力反馈模型；根据指尖形变模型及力反馈模型结合指尖三维重建图像计算出最佳刺血针角度、力量和进针长度；本发明能有效降低医护人员工作量，避免医护人员与采血者接触感染传染病，与现有采血方法相比，本发明能够更加准确进行采血，为用户提供更加舒适的采血体验。

技术领域

本发明涉及医学图像处理领域，特别涉及一种指尖末梢智能刺血的方法。

背景技术

查血时通过指尖末梢采血检验是一种很常见的采集血液方式，指尖末梢采血需要医护人员根据被采集人员手指情况调整刺血针长度和扎挣力度，然后扎破手指采集血液，扎针的长度和力度会直接影响被采血者的疼痛感，医护人员需要长期经验才能总结出一套相对合适的方法，效率低下，刺血过程中医护人员也容易被传染病患者感染，人工刺血方式对被采血者和医护人员都不利。

在指尖自动刺血时采用传统刺血针，不同采血者手指粗细、形状等差异性较大，刺血针进针长度、角度与力度有所不同，不能快速精准地进行采血；现有的一些利用机器采血的方法同样存在不能精确寻找较好的采血点，并且采血针的深度、力度等控制不佳，造成采血体验不佳的状况。

发明内容

为了解决现有刺血方式的缺陷和不足，本发明提出一种指尖末梢智能刺血的方法，包括以下步骤：

双目摄像机拍摄手指双目照片，根据双目立体匹配算法获取图像三维点云数据，将点云数据存储于存储模块中；

采用均值迭代分割分割获取指尖轮廓中心距，结合轮廓中心矩智能识别刺血针扎针坐标点；

采用质点-弹簧法建立刺血针扎破指尖过程中的形变模型，采用弹簧-阻尼器模型建立刺血过程中的力反馈模型；

根据指尖形变模型及力反馈模型结合指尖三维重建图像计算出最佳刺血针角度、力量和进针长度。

进一步的，采用均值迭代分割获取指尖轮廓包括：

初始化一个阈值T，该阈值取图像平均灰度值；

根据阈值将灰度图像进行分割，分隔为手指图像和背景图像，并分别计算两个图像灰度均值；

更新阈值T，使得手指灰度均值加上背景图像灰度均值的均值等于T；

使用阈值对灰度图像进行二值化分割，获得指尖轮廓图。

进一步的，指尖轮廓中心矩表示为：

其中，u_ij表示行像素为i，列像素为j的图像中心矩；array(x，y)表示图像在坐标点(x，y)处的灰度值；m_pq为图像对应几何矩。

进一步的，结合轮廓中心矩智能识别刺血针扎针坐标点表示为：

P_(x，y)＝[(u_ij.x0+x₁)/2，(u_ij.y0+y₁)/2]

其中，u_ij.x0为图像中心矩横坐标，u_ij.y0为图像中心矩纵坐标，x₁为指尖顶点横坐标，y₁为指尖顶点纵坐标。

进一步的，刺血针扎破指尖过程中的形变表示为：