[发明专利]基于图像识别和反馈控制的血管穿刺角度获取和穿刺方法

说明书

本发明涉及一种基于图像识别和反馈控制的血管穿刺角度获取和穿刺方法，角度方法获取包括：1)获取同一区域不同水平角度的多张血管图像；2)通过卷积神经网络模型中，获取每张血管图像的评分；卷积神经网络模型在训练过程中以血管图像中血管方向与该血管图像纵切方向倾斜度以及血管的清晰度作为评分指标进行训练；3)根据评分，获取合格的血管图像；并选取最佳图像；4)根据最佳图像对应的水平角度获取待验证图像，判断是否合格，若合格，则进行步骤5)；否则重新执行本方法；5)根据最佳图像获取血管穿刺水平角度。与现有技术相比，本发明提高了血管穿刺的自动化水平，且能有效规避了病人突然移动手臂等意外状况，降低扎错风险。

技术领域

本发明涉及血管穿刺领域，尤其是涉及基于图像识别和反馈控制的血管穿刺角度获取和穿刺方法。

背景技术

静脉血流输液或者抽血是临床最常见的，已有相关机器能够做到半自动扎针。半自动扎针技术需要用到超声探头，通过其产生的纵切图像来获取血管信息。

现阶段超声成像的技术并不能做到每一张都易于分辨血管的粗细和流向，因此需要使用多组照片择优的方式，找到最适合作为采样点的图片。传统的择优方法往往是操作员手动选择，这样既费时费力，又降低了整个系统的自动化水平；况且在选择的同时病人的手臂有可能会转动，导致前功尽弃。

综上，现有的扎针技术存在以下缺陷：

1、只能做到半自动进行，其扎针位置与角度的选取与校准主要依靠人工根据采集到的的血管图片进行判断，对于血管不明显的病人，人工难以获取血管的深度以及流向这一重要指标，极容易造成因扎针不到位或者刺穿血管而导致的医疗事故。

2、人工根据血管图片选择扎针位置与角度的同时，病人的手臂有可能会转动，导致前功尽弃，存在扎错风险。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在人工选取扎针位置与角度不准确，选取血管图像后病人手臂可能转动导致偏移的缺陷而提供一种基于图像识别和反馈控制的血管穿刺角度获取和穿刺方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于图像识别和反馈控制的血管穿刺角度获取方法，包括以下步骤：

S1：获取同一区域不同水平角度的多张血管图像；

S2：将所述多张血管图像依次载入预先建立并训练好的卷积神经网络模型中，获取每张血管图像的评分；所述卷积神经网络模型在训练过程中以血管图像中血管方向与该血管图像纵切方向倾斜度以及血管的清晰度作为评分指标进行训练；

S3：基于每张血管图像的评分，根据预设的血管图像合格条件，获取合格的血管图像；根据预设的最佳图像选取方法从所述合格的血管图像中选取一张最佳图像；

S4：再次根据所述最佳图像对应的水平角度获取待验证图像，将该待验证图像载入所述卷积神经网络模型中，获取该待验证图像的评分，最后根据所述血管图像合格条件判断待验证图像是否合格，若合格，则进行步骤S5；否则重新执行步骤S1至S4；

S5：将所述最佳图像对应的水平角度作为血管穿刺水平角度。

进一步地，所述步骤S4中，若判断出所述待验证图像不合格，则重新执行步骤S1至S4，具体为：

在所述最佳图像对应的水平角度附近的领域内，获取同一区域不同水平角度的多张血管图像，并依次载入预先建立并训练好的卷积神经网络模型中，获取每张血管图像的评分，基于每张血管图像的评分，根据预设的血管图像合格条件，判断是否存在合格的血管图像，若存在，则根据所述最佳图像选取方法从合格的血管图像中选取一张最佳图像，并执行步骤S5；否则重新执行步骤S1至S4。

进一步地，在所述最佳图像对应的水平角度附近的领域内，获取同一区域不同水平角度的多张血管图像具体为：