[發明專利]嵌入式醫療數據圖像識別及集成方法

有效

• 申請號: 201710291370.9
• 申請日: 2017-04-28
• 公開（公告）號: CN107103320B
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 劉永俊;秦立浩;錢振江;謝從華;王義
• 申請（專利權）人: 常熟理工學院
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 張俊范

本發明公開了一種嵌入式醫療數據圖像識別及集成方法，包括以下步驟：由攝像頭采集醫療數據圖像，對采集的醫療數據圖像進行預處理；字符切割：將預處理的醫療數據圖像的前景與背景分割開，再將前景中待識別的字符串切割成一個個的待識別字符；將待識別字符的HOG描述子作為訓練后的判別模型的輸入參數進行字符識別，將識別數據發送至上位機，判別模型的訓練樣本由字符切割后的樣本字符以一度為步長分別進行左右各轉動n次得到樣本集樣本；提取每個樣本的HOG描述子，將最終得到一個描述子集作為訓練樣本來求SVM的判別模型。本發明方法不需要根據設備廠商協議去解析和集成數據，可以自動采集集成數據。

技術領域

本發明涉及一種數據圖像識別及集成方法，尤其是涉及一種嵌入式醫療數據圖像識別及集成方法，屬于模式識別、圖像處理領域。

背景技術

隨著醫療信息化水平的逐漸提高，醫院設備錯綜復雜，接口不一。如果沒有設備廠商的協議，部分信息化廠商也無法去解析數據。由于醫療器械接口不一、部分設備陳舊導致的數據集成困難，使得醫護人員必需定時得查看設備數據并手工填寫。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明的目的是提供一種嵌入式醫療數據圖像識別及集成方法，解決不同廠商的醫療設備數據接口不一難以自動采集集成數據的問題。

本發明技術方案如下：一種嵌入式醫療數據圖像識別及集成方法，依次包括以下步驟：S1、由攝像頭采集醫療數據圖像，對采集的醫療數據圖像進行預處理；

S2、字符切割：將預處理的醫療數據圖像的前景與背景分割開，再將前景中待識別的字符串切割成一個個的待識別字符；

S3、將待識別字符的HOG描述子作為訓練后的判別模型的輸入參數進行字符識別；

S4、將字符識別數據發送至上位機，

所述訓練后的判別模型通過以下步驟進行訓練：

S101、對采集的醫療數據圖像進行預處理；

S102、字符切割：按閾值i將預處理的醫療數據圖像前景與背景分割開，再將前景中待識別的字符串切割成一個個的樣本字符，所述樣本字符為0～9共10個字符，所述i取不同的值m次，共獲得10m個樣本字符；

S103、對樣本字符以一度為步長分別進行左右各轉動n次，得到20*m*n個樣本；

S104、提取每個樣本的HOG描述子，將最終得到一個描述子集作為訓練樣本來求SVM的判別模型。

進一步的，所述待識別字符的HOG描述子以及樣本的HOG描述子通過以下方法得到：對圖像進行網格化，在每個單元格內利用梯度方向直方圖統計梯度信息，每四個單元格為一塊，在塊內四個單元格內像素點進行加權投影得到4*9共36維的特征矢量，最終圖像內所有塊內特征矢量集合即為HOG描述子。

進一步的，所述S1和S101的對采集的醫療數據圖像進行預處理是對醫療數據圖像進行傾斜校正，所述傾斜校正包括以下步驟：

S301、應用canny算子進行邊緣檢測；

S302、計算傾斜角，通過霍夫變換公式將圖像空間中像素點變換到檢測參數空間中，參數空間中一個點還原到圖像空間中即為一條直線，圖像空間中每個像素點，經過變換公式得到一條在參數空間中的曲線，同一條直線上的點在參數空間中的變換曲線相交于一點，在參數空間里統計每個位置上曲線相交次數，相交次數最多的位置在還原后的圖中也就是最長的一條直線，由該直線的斜率獲得傾斜角；

S303、檢測出傾斜角后進行空間坐標變換和插值運算對圖像進行旋轉來完成傾斜校正。

進一步的，所述字符切割包括以下步驟：