[发明专利]一种静脉血管深度识别方法和提示系统

摘要

本发明涉及一种静脉血管深度识别方法和提示系统，以解决现有技术无法进行血管深度判断的问题。本发明从静脉血管图像本身，通过机器视觉学习中的机器学习回归模型，建立图像模态与血管深度之间的映射关系，从而实现基于图像的血管深度自动识别，并以声音与投影的方式提示血管深度信息，使得医务人员在定位血管的同时，还可以明确血管深度，准确掌握入针角度，提高静脉穿刺的成功率，减少患者因静脉穿刺所带来的痛苦。

主权项

一种静脉血管深度识别方法，其实现步骤包括：1)基于机器学习的回归模型训练：1.1)构建训练图像集和训练图像深度标记集：利用近红外光照射皮肤，并用摄像机接受反射图像，采集人体不同位置、不同深度的静脉血管图像，构建训练图像集；利用超声仪测量从血管顶部到皮肤表层的厚度，从而得到血管的深度数据值，构建相应的训练图像深度标记集；1.2)提取感兴趣区域：从上述步骤1.1)构建的训练图像集中的每幅图像提取设定区域作为感兴趣区域；1.3)从上述步骤1.2)中的感兴趣区域中提取图像的特征；所述特征包括图像的全局均值、全局方差、局部均值和局部方差；1.4)用上述步骤1.3)中提取到的特征与步骤1.1)中构建的训练图像深度标记集共同训练一个可以反映静脉血管深度与图像特征之间关系的机器学习回归模型；2)血管深度预测：2.1)利用近红外光照射待测位置的皮肤，并用摄像机接受反射图像，采集到待测位置图像，并从待测位置图像提取与步骤1.2)中一致的设定区域作为感兴趣区域；2.2)从上述步骤2.1)中的感兴趣区域中提取特征，提取特征的类型和方式与步骤1.3)相同；2.3)将上述步骤2.2)中提取到的特征输入步骤1.4)中的机器学习回归模型中，对步骤2.1)中的待测图像感兴趣区域的血管深度进行预测，得到血管深度值；2.4)对上述步骤2.3)中的血管深度值进行量化，并分N个血管档次值表示。