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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了一种基于计算机视觉的患者伤情识别方法及系统，涉及了计算机视觉技术领域，通过采集患者伤口部位对应的伤口图像并进行图像预处理，进而生成相应的规范图像，获取规范图像对应的图像分析参数，并与其预设的重置采集参数阈值进行比对，根据比对结果决定是否重新进行伤口图像的采集以及图像预处理，通过计算机视觉技术对规范图像进行图像视觉特征处理，并提取出规范图像对应的图像特征信息，根据图像特征信息构建相应的视觉分析模型，对视觉分析模型进行模型训练，通过视觉分析模型进行伤口信息识别，对伤口信息识别的过程进行反馈干预，进而生成相应的患者伤情结果发送至医务人员对应的数据终端，由医务人员进行操作。

主权项：1.一种基于计算机视觉的患者伤情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集患者伤口部位对应的伤口图像，并对伤口图像进行图像预处理，进而在图像预处理后生成相应的规范图像；步骤S2：获取规范图像对应的图像分析参数，并将图像分析参数与预设的重置采集参数阈值进行比对，进而根据比对结果决定是否重新进行伤口图像的采集以及图像预处理；步骤S3：通过计算机视觉技术对规范图像进行图像视觉特征处理，进而提取出规范图像对应的图像特征信息；步骤S4：根据图像特征信息构建相应的视觉分析模型；步骤S5：对视觉分析模型进行模型训练，并通过视觉分析模型进行伤口信息识别，并对伤口信息识别的过程进行反馈干预，进而生成相应的患者伤情结果；步骤S6：将患者伤情结果发送至医务人员对应的数据终端，由医务人员进行操作；采集伤口图像进行图像预处理，并生成规范图像的过程包括：设置采集工作空间并布置医学影像设备、温度调节设备以及补光设备，当患者进入采集工作空间后，患者暴露自身的伤口部位于采集工作空间中，将医学影像设备对应的摄录镜头对准患者的伤口部位，医学影像设备包括红外温度感应单元和光感感应单元，通过红外温度感应单元获取摄录镜头和患者的伤口部位各自的实时温度，并分别记为C镜头和C伤口，设置摄录镜头和患者的伤口部位各自的最佳成像温度，并分别记为C1最佳和C2最佳，通过光感感应单元获取患者的伤口部位对应的实时光照强度，并记为I光照，设置医学影像设备对应摄录镜头采集伤口部位时的成像光照强度阈值，并记为I阈值，其中，C1最佳和C2最佳为温度区间；当C镜头∈C1最佳且C伤口∈C2最佳且I光照≥I阈值时，启动医学影像设备对应摄录镜头的采集工作，进而获取患者的伤口部位对应的伤口图像；当C镜头C1最佳或C伤口C2最佳时，通过温度调节设备投射对摄录镜头和患者的伤口部位各自的热源，进而对各自的实时温度进行调节，使其满足C镜头∈C1最佳，C伤口∈C2最佳，当I光照＜I阈值时，启动补光设备对患者的伤口部位进行打光操作，直至满足I光照≥I阈值时，停止打光操作；图像预处理包括图像去噪、图像分割和尺度标准化，通过图像去噪将伤口图像标记为低噪声图像，通过图像分割生成低噪声图像对应的若干个子图像片段，对子图像片段进行尺度标准化生成伤口图像对应的规范图像；获取规范图像的图像分析参数与预设的重置采集参数阈值比对，根据比对结果决定是否重新采集伤口图像和图像预处理的过程包括：图像分析参数包括一类分析参数和二类分析参数，预设的重置采集参数阈值包括一类阈值和二类阈值，将一类分析参数与一类阈值进行比对，根据比对结果决定是否重新采集伤口图像，一类分析参数包括图像分辨率、图像模糊面积以及图像残缺面积，一类阈值包括分辨率阈值、模糊面积阈值以及残缺面积阈值，当图像分辨率、图像模糊面积以及图像残缺面积有任一不满足对应的分辨率阈值、模糊面积阈值以及残缺面积阈值时，则重新进行伤口图像的采集，否则，则不进行任何操作，将二类分析参数与二类阈值进行比对，根据比对结果决定是否重新进行图像预处理，二类分析参数包括图像噪声分布、图像尺度参数以及图像片段灰度值，二类阈值包括噪声区域分布阈值，尺度阈值以及灰度阈值，当图像噪声分布、图像尺度参数以及图像片段灰度值不符合各自的对应的噪声区域分布阈值，尺度阈值以及灰度阈值时，则重新进行图像的预处理，否则，不进行任何操作。

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百度查询： 吉林大学 一种基于计算机视觉的患者伤情识别方法及系统