[发明专利]一种基于近红外成像的血管穿刺条件评估方法及终端

权利要求书

1.一种基于近红外成像的血管穿刺条件评估方法，其特征在于，包括步骤：

获取原始近红外血管图像；

使用卷积算法对所述原始近红外血管图像进行预处理，得到血管增强图像；

基于所述血管增强图像使用人工智能算法确定血管的形态参数；

基于所述形态参数对所述血管进行评估，得到评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于近红外成像的血管穿刺条件评估方法，其特征在于，所述使用卷积算法对所述原始近红外血管图像进行预处理，得到血管增强图像包括：

获取所述原始近红外血管图像对应的灰度数据和预设感兴趣矩阵；

按照所述预设感兴趣矩阵对所述灰度数据进行遍历，得到多个第一矩阵；

获取不同方向对应的预设卷积核矩阵，得到多个预设卷积核矩阵；

从所述多个预设卷积核矩阵中确定一目标预设卷积核矩阵，并将所述多个第一矩阵中的每一目标第一矩阵与所述目标预设卷积核矩阵进行卷积运算，得到多个矩阵元素；

根据所述多个矩阵元素生成第二矩阵，并返回执行所述从所述多个预设卷积核矩阵中确定一目标预设卷积核矩阵步骤，直至每一所述预设卷积核矩阵均已确定为目标预设卷积核矩阵；

从多个所述第二矩阵中确定相同坐标上的矩阵元素，并从所述相同坐标上的矩阵元素中确定最大值；

根据所述最大值得到血管增强图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于近红外成像的血管穿刺条件评估方法，其特征在于，所述形态参数包括深度、数量、宽度和长度；

所述基于所述血管增强图像使用人工智能算法确定血管的形态参数包括：

基于所述血管增强图像使用血管深度算法确定血管的所述深度；

基于所述血管增强图像使用血管轮廓提取算法得到血管轮廓图像，并基于所述血管轮廓图像使用血管中心线提取算法确定所述血管的所述数量；

基于所述血管轮廓图像使用血管宽度计算算法确定所述血管的所述宽度；

基于所述血管轮廓图像使用血管长度计算算法确定所述血管的所述长度。

4.根据权利要求3所述的一种基于近红外成像的血管穿刺条件评估方法，其特征在于，所述基于所述血管增强图像使用血管深度算法确定血管的所述深度包括：

获取所述血管增强图像的像素点个数以及每一所述像素点的灰度值；

根据所述像素点个数和所述每一所述像素点的灰度值得到血管平均灰度；

根据所述血管平均灰度确定血管的所述深度。

5.根据权利要求4所述的一种基于近红外成像的血管穿刺条件评估方法，其特征在于，所述根据所述像素点个数和所述每一所述像素点的灰度值得到血管平均灰度包括：

根据所述每一所述像素点的灰度值得到灰度值总和；

根据所述像素点个数和所述灰度值总和得到血管平均灰度；

所述血管平均灰度d_avg为：

d_avg＝(d₁₁+d₂₂+…+d_mn)/mn；

式中，mn表示所述像素点个数，d_mn表示第mn个所述像素点的灰度值。

6.根据权利要求3所述的一种基于近红外成像的血管穿刺条件评估方法，其特征在于，所述基于所述血管增强图像使用血管轮廓提取算法得到血管轮廓图像，并基于所述血管轮廓图像使用血管中心线提取算法确定所述血管的所述数量包括：

对所述血管增强图像进行高斯模糊处理，得到处理后的血管增强图像；

对所述处理后的血管增强图像使用血管轮廓提取算法进行轮廓提取，得到血管轮廓图像；

从所述血管轮廓图像中确定目标轮廓以及所述目标轮廓对应的轮廓点；

确定每一所述轮廓点的预设像素领域；

根据所述预设像素领域中的像素点从所述血管轮廓图像中提取血管中心线；

将所述血管中心线的数量确定为所述血管的所述数量。