[发明专利]基于人工智能的医疗数据变量测量监测方法及系统

说明书

本发明涉及基于人工智能的医疗数据变量测量监测方法及系统；其通过计算当前输液区域的液面下降速度；对所述液面下降速度进行修正，得到修正后的下降速度；根据实时获取的输液面高度以及修正后的下降速度，计算输液的剩余时间；当剩余时间小于预设阈值时，进行预警提示。即本发明的方案通过对输液区域的液面下降速度进行修正，能够对输液进度进行准确评估。

技术领域

本发明涉及电数据变量检测技术领域，具体涉及基于人工智能的医疗数据变量测量监测方法及系统。

背景技术

现有公开的采用视觉成像技术进行输液预警，其一般都是直接采用摄像头拍摄输液容器的图像，获取对应的输液线，根据输液线以及对应容器的输液预警线，进行相应的预警识别；

但是，需要说明的是，上述现有的方法存在以下问题：

1）当药品与输液容器颜色基本相近时，常规的RGB相机很难有效的拍摄到较为清晰的输液面，这样导致输液面不清晰，无法有效、准确地获得输液进度。

2）同时，基于目前医院使用的输液容器几乎均为聚乙烯等医用塑料材质，在输液过程中受外界压强的作用而产生形变，进而，导致输液容器体积的发生变化，那么，在输液速率不变的情况下，输液面的位置并不恒定下降的。因此，通过获取的输液面进行输液的预警，其存在不准确的问题。

基于上述分析，现有的输液预警识别方法是无法有效获取输液进度，存在监测不准确的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供基于人工智能的医疗数据变量测量监测方法及系统，用以解决现有输液监测方法无法有效获取输液进度，存在监测不准确的问题。

本发明提供的一种基于人工智能的医疗数据变量测量监测方法的技术方案，包括以下步骤：

计算当前输液区域的液面下降速度；

对所述液面下降速度进行修正，得到修正后的下降速度；

根据实时获取的输液面高度以及修正后的下降速度，计算输液的剩余时间；当剩余时间小于预设阈值时，进行预警提示；

其中，对所述液面下降速度进行修正的过程为：

获取输液区域对应的历史数据，所述历史数据包括输液容器的初始深度图像信息和当前深度图像信息；

将所述初始深度图像信息和当前深度图像信息分别转换到三维点云空间中，获取深度图像所在区域的初始位置坐标和当前位置坐标；

根据各像素点的初始位置坐标和当前位置坐标，计算各像素点在三维空间的欧氏距离，获得由各像素点的初始位置、当前位置以及对应的欧氏距离组成的三维位移差值块,并计算该三维位移差值块的质心；

根据所述质心，计算质心到当前气泡轨迹线的垂直距离，将所述垂直距离作为修正系数，对液面下降速度进行修正。

进一步地，所述液面下降速度的计算过程为：

获取任意两相邻周期内的多帧输液区域的图像；

对各周期内的多帧输液区域的图像进行处理，获取语义分割图，并将语义分割图与各输液区域的图像相乘，得到各输液装置的图像；

对各输液装置图像进行特征提取和图像融合，获取输液容器图像，并根据连通域分析法对所述输液容器图像进行特征提取，得到相邻两周期对应的气泡轨迹线以及对应的长度；根据相邻两周期的长度差值，得出当前输液区域的液面下降速度。

进一步地，所述输液容器图像的获取方法为：

对所述各周期对应的各输液装置的图像进行处理，获取各特征图像，并分别计算各特征图像的平均灰度；比较相邻两帧特征图像的平均灰度，分别筛选出平均灰度较小的特征图像，进行图像融合，得到背景图像；