[发明专利]一种基于视频测量心肌细胞收缩能力的方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于视频测量心肌细胞收缩能力的方法，其特征在于：包括以下步骤，

对视频进行处理，获得所述视频中每一帧图像的帧间视差图和3D深度图；

从任一帧图像的3D深度图中选取至少一个峰点；

根据所述至少一个峰点，确定所述任一帧图像的帧间视差图中与所述至少一个峰点相对应的像素；

将所述像素在相邻帧图像的帧间视差图中进行搜索，并确定所述像素在相邻帧图像的帧间视差图中的位置；

根据所述像素在相邻帧图像的帧间视差图中的位置，确定所述像素在相邻帧图像的3D深度图中的深度；

重复上两步，获取所述像素在全部帧图像的3D深度图中的深度；

根据所述像素和所述像素在全部帧图像的3D深度图中的深度，得到至少一个心肌细胞的收缩能力。

2.根据权利要求1所述的基于视频测量心肌细胞收缩能力的方法，其特征在于：所述根据所述像素和所述像素在全部帧图像的3D深度图中的深度，得到至少一个心肌细胞的收缩能力的步骤包括，

以时间、所述像素和所述像素在全部帧图像的3D深度图中的深度为坐标轴，构建至少一个心肌细胞的跳动数据图；

根据所述至少一个心肌细胞的跳动数据图，获得一个或者多个心肌细胞跳动频率及跳动强度变化曲线。

3.根据权利要求1所述的基于视频测量心肌细胞收缩能力的方法，其特征在于：所述从任一帧图像的3D深度图中选取至少一个峰点的步骤包括，

将任一帧图像的3D深度图分割为多个待选区域；

确认每一所述待选区域中深度最大的区域高点；

以每一所述区域高点为中心，确定所述区域高点是否为以其为中心的预设范围内深度最大的点，是则确定为待选峰点，否则弃用；

按照从大到小的顺序，从所述待选峰点中确定出所述至少一个峰点。

4.根据权利要求1所述的基于视频测量心肌细胞收缩能力的方法，其特征在于：所述视频为单目相机拍摄的视频，所述对所述视频进行处理，获得所述视频中每一帧图像的帧间视差图和3D深度图的步骤包括，

将视频按帧率拆分为RGB图片，所述RGB图片包括一起始帧图像和多个后续帧图像；

将所述RGB图片全部转化为灰度图；

以所述起始帧图像的灰度图为基础，计算每一所述后续帧图像的帧间视差图，所述帧间视差图为任一后续帧图像的灰度图与前一帧图像的灰度图之间的视差图；

根据所述后续帧图像的帧间视差图获得所述后续帧图像的3D深度图。

5.一种基于视频测量心肌细胞收缩能力的装置，其特征在于：包括，

视频处理模块，所述视频处理模块用于对视频进行处理并获得视频中每一帧图像的帧间视差图和3D深度图；

峰点选取模块，所述峰点选取模块用于从任一帧图像的3D深度图中选取至少一个峰点；

转换确定模块，所述转换确定模块用于将3D深度图中的峰点与帧间视差图中的像素进行相互确定；

搜索确认模块，所述搜索确认模块用于根据任一帧图像的帧间视差图中的像素，搜索并确认所述像素在相邻帧图像的帧间视差图中的位置；

数据处理模块，所述数据处理模块用于对所述像素和所述像素在全部帧图像的3D深度图中的深度进行处理，获得心肌细胞的收缩能力。

6.根据权利要求5所述的基于视频测量心肌细胞收缩能力的装置，其特征在于：所述视频处理模块包括，

视频拆分单元，所述视频拆分单元用于根据帧率将视频拆分为多帧图像；

灰度图单元，所述灰度图单元用于对每一帧图像进行处理并获得灰度图；

视差图单元，所述视差图单元用于对每一帧图像的灰度图进行处理并获得帧间视差图；

3D深度图单元，所述3D深度图单元用于对每一帧图像的帧间视差图进行处理并获得3D深度图。