[发明专利]一种基于视觉智能识别的心血管疾病预防诊断系统

说明书

本发明提出一种基于视觉智能识别的心血管疾病预防诊断系统，通过结合可见光图像与红外热图像自动提取预设的患者特定观察区域（ROI），并智能分析区域中图像的分布特征，根据红外热图像反映出的人体温度分布推算心血管疾病的潜在风险，实现对心血管疾病的预防、诊断。

技术领域

本发明属于智能医疗器械领域，特别地，涉及一种基于视觉智能识别的心血管疾病预防诊断系统。

背景技术

高血压是罹患脑卒中、心肌梗死等心血管死亡疾病的首要危险因素。我国高血压患者知晓率、控制率均较低，导致心血管疾病发病率高、心血管并发症高发，严重威胁到居民的健康与生命安全。资料显示一半的高血压患者不知道自己患有高血压，仅有不到四分之一的患者血压可以得到有效控制。可见血压监测对心血管疾病的预防诊断具有关键性作用，亟需得到推广应用。

患者对血压异常的防范意识差是我国心血管疾病高发的主观因素，而血压监测手段和设备复杂、专业化，结合我国居民整体医疗基础知识薄弱是相应的客观因素。因此，有必要探索研发一种无接触、易操作、智能化的血压监测与心血管疾病预防诊断方法。随着技术的进步，基于红外热图像的特定观察区(ROI)的监测方法可以有效实现对心血管疾病患者的血压水平监测。通过捕捉、计算患者面部等特定部位的红外热图像分布特征可以建立与疾病潜在风险的关联，进而对心血管疾病实现预防、诊断。

然而，现有技术中对于能够指征高血压的ROI区域的确定更多依赖于经验，即由医生在采集图像中进行圈定，这使得整个系统难以在家中使用，且依赖于经验，可靠性不高。也有一些技术中使用算法进行ROI区域圈定，但这些算法并不是针对指征高血压的ROI区域，也难以准确圈定出指征高血压的区域，这使得进一步的处理变得困难。

此外，对于指征高血压的图像区域，目前最新的技术是采用神经网络进行处理，但并未有成熟的网络结构，导致最终风险判断的误差较大，且运算负担较重，只能使用服务器进行，无法在现场实时反馈预测信息。

发明内容

为解决上述一个或多个问题，本发明提出一种基于视觉智能识别的心血管疾病预防诊断方法，通过结合可见光图像与红外热图像自动提取预设的患者特定观察区域(ROI)，并智能分析区域中图像的分布特征，根据红外热图像反映出的人体温度分布推算心血管疾病的潜在风险，实现对心血管疾病的预防、诊断。

一种基于视觉智能识别的心血管疾病预防诊断系统，包括红外摄像机、可见光摄像机和处理器；处理器执行如下操作：

步骤1：

其中，A_α(u，v)为患者脸部的可见光图像；和分别为沿图像行、列方向的滤波器窗口，i，j表示任一像素相对于窗口中心的位置坐标；2^k为滤波器窗口大小，2≤k≤6；根据式(7)的值Θ(u，v)映射到内的八个等分区间，并在每个映射集合中分别取Γ(u，v)最大的前κ个像素，其中κ＝16；至此在原图像A_α(u，v)中选出κ*8个像素，作为可见光图像的特征点，组成集合记为对上述集合中任一点根据线性映射模型通过其在可见光图像中的坐标计算其在红外热图像中对应的坐标，相应在红外图像中的对应像素记为f′；选取f′周围固定大小的邻域记为N_f′，由此所有邻域组成的集合标记为红外图像中ROI；

步骤2：利用4组独立通道卷积核对红外热图像ROI进行局部特征建模；建模时，使用的激励函数为：

进行全局特征建模，表示如下：

其中Δ(θ，n，u′，v′)为根据上述4组独立通道局部特征建模结果的加权值；b₁表示全局线性偏移；

根据全局特征对心血管疾病的风险进行建模，表示如下：