[发明专利]含穿刺针超声血管图像的穿刺针识别方法、系统和设备

说明书

本发明涉及一种含穿刺针超声血管图像的穿刺针识别方法、系统和设备，方法包括以下步骤：对原始超声图像进行降噪平滑处理，获得图像A；对原始超声图像进行滤波和调整对比度处理，得到图像B；将图像A、B及原始图像拼接成为增强图像；利用训练好的U‑Net网络对增强图像进行分割，选取血管区域，作为识别穿刺针的感兴趣区域；将识别穿刺针的感兴趣区域进行二值化处理，并进行高斯模糊处理；对处理后的识别穿刺针的感兴趣区域进行开运算，得出穿刺针的识别位置。与现有技术相比，本发明具有识别精度高、准确性高等优点。

技术领域

本发明涉及一种计算机识别技术领域，尤其是涉及一种含穿刺针超声血管图像的穿刺针识别方法，系统和设备。

背景技术

静脉穿刺，是临床中常用的一种治疗手段。然而，繁重的穿刺任务给医护人员带来了极大的负担；同时，穿刺失败给患者带来的风险也逐渐被大众所重视。而静脉穿刺采血/注射机器人的发明可以很好的解决这一切。随着智慧医疗的快速发展，市场对于静脉穿刺采血/注射机器人日益增加。而对于静脉采血机器人的自动化而言，穿刺针位置的识别是其中很重要的一步。

如中国专利CN202010507014.8公开了一种基于超声图像的穿刺针针尖识别定位方式。通过形态学运算与滤波等处理方式，识别探测皮下穿刺针针尖的深度与穿刺角度。然而，仅应用形态学方式判别穿刺针针尖所在的感兴趣区域，其识别准确率较低。

如中国专利CN201911203259.5公开了一种基于深度学习的医学影像增强方法，利用U-Net网络作为图像增强的方法的网络结构，找到医学影像中感兴趣的部位进行增强。但是此种方法主要针对于3D医学影像，如CT、MRI等；而超声平扫图像为2D格式。另外，此种方法的发明主要针对于医学分割，如器官、肿瘤等与周围组织密度相差不大的组织分割，如果应用于穿刺针这样的体积小的目标的识别，将会极大地减小识别精度，导致准确率下降。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种含穿刺针超声血管图像的穿刺针识别方法、系统和设备，提高超声血管图像中的穿刺针识别准确率。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种含穿刺针超声血管图像的穿刺针识别方法，包括以下步骤：

S1.对原始超声图像进行降噪平滑处理，获得图像A；

S2.对原始超声图像进行滤波和直方图正规化，得到图像B；

S3.将图像A、B及原始图像拼接成为增强图像；

S4、利用训练好的U-Net网络对增强图像进行分割，选取血管区域，作为识别穿刺针的感兴趣区域；

S5、将识别穿刺针的感兴趣区域进行二值化处理，并进行高斯模糊处理；

S6.对处理后的识别穿刺针的感兴趣区域进行开运算，得出穿刺针的识别位置。

进一步地，所述步骤S3包括：将原始超声图像、图像A和图像B转化为三个单通道图像，三个单通道图像分别为红通道图像、绿通道图像和蓝通道图像，然后将三个单通道图像叠加形成一个带有颜色的三通道增强图像。

进一步地，步骤S3中三个单通道图像的灰度值相同。

进一步地，所述步骤S1中，采用高斯模糊方式对原始超声图像进行处理。

进一步地，所述步骤S2中，采用Sobel算子与锐化方式进行滤波处理，滤波处理的表达式如下：

B_ij＝∑∑K(m，n)*A(i-m，j-n)

其中，B_ij为处理后图像在(i，j)位置的像素点的值，m和n为图像的尺寸。

进一步地，所述步骤S2中，直方图正规化的表达式如下：