[發(fā)明專利]一種基于Kinect的呼吸運動監(jiān)測方法及監(jiān)測系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111833308A
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發(fā)明（設計）人: 周正東;劉傳樂;魏士松;賈峻山;章栩苓;毛玲
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/246;G06T7/33;G06T7/44;G06T7/62;G06T7/90;G06T7/13;G06T5/00;G16H10/20
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 張弛

本發(fā)明公開了一種基于Kinect的呼吸運動監(jiān)測方法及監(jiān)測系統(tǒng)，包括圖像采集、圖像配準、目標識別、目標跟蹤及深度數據處理模塊。圖像采集模塊利用KinectSDK獲取彩色圖像和深度圖像；圖像配準模塊利用Kinect的彩色相機和深度相機的坐標變換矩陣生成配準圖像；目標識別模塊利用中值濾波算法降低配準圖像中的噪點，利用霍夫圓檢測算法反饋目標區(qū)域，最后結合區(qū)域內的RGB值獲取目標所在位置；目標跟蹤模塊利用目標檢測算法反饋的位置信息，應用Camshift目標跟蹤算法實時反饋目標區(qū)域的深度數據；深度數據處理模塊將目標跟蹤算法反饋的深度數據進行降噪處理，輸出穩(wěn)定的呼吸運動信號。

技術領域

本發(fā)明屬于計算機視覺領域，具體涉及一種基于Kinect的呼吸運動監(jiān)測方法及監(jiān)測系統(tǒng)。

技術背景

目前，在臨床診療過程中，呼吸運動監(jiān)測應用廣泛；例如，腫瘤放射，肺部穿刺，計算機斷層掃描等。因為肺癌和乳腺癌發(fā)病率的不斷提升，所以呼吸監(jiān)測系統(tǒng)在臨床應用中的需求也不斷提升。在臨床應用中多數情況會采用傳統(tǒng)的接觸式的呼吸帶監(jiān)測設備或者是高昂成本的NDI非接觸式的呼吸監(jiān)測設備；由于呼吸帶設備需要緊貼病人胸腔周圍，這在長時間的呼吸監(jiān)測過程中會引起病人身體的不適；而NDI設備價格昂貴，其帶來的醫(yī)療成本也會相應的提升；針對上述問題，文獻“Tahavoria,F,Adams,E,et al.Combining Marker-less Patient Setup and Respiratory Motion Monitoring Using Low Cost 3D CameraTechnology.Spie Medical Imaging International Society for Optics andPhotonics,2015,9415,94152I.”提出一種基于Kinect深度相機的呼吸運動監(jiān)測方法，但其僅利用深度圖像通過自定義ROI的方式獲取平均深度信息，其監(jiān)測方式較為單一，不利于實際操作；文獻“Silverstein,Evan,Snyder,M,et al.Comparative analysis ofrespiratory motion tracking using Microsoft Kinect v2 sensor.Journal ofApplied Clinical Medical Physics,2018,19,193-204.”提出的呼吸運動監(jiān)測方法雖然也結合Kinect彩色圖像和深度圖像進行自定義ROI區(qū)域跟蹤呼吸運動，但病人的稍微偏移運動就會造成監(jiān)測的不可逆，不利于臨床使用。

發(fā)明內容

發(fā)明目的：本發(fā)明針對現階段臨床醫(yī)用呼吸監(jiān)測設備價格高昂以及現有呼吸監(jiān)測方法存在的問題，提出了一種基于Kinect的呼吸運動監(jiān)測方法，具有較高的性價比和測量精度。

對應上述監(jiān)測方法，本發(fā)明還提供一種基于Kinect的呼吸運動監(jiān)測系統(tǒng)。

技術方案：為達到上述目的，本發(fā)明提供的基于Kinect的呼吸運動監(jiān)測方法采用以下技術方案，包含以下步驟：

步驟1：通過Kinect傳感器，利用應用程序編程接口KinectSDK連接設備，并獲取感興趣區(qū)域的彩色圖像和深度圖像；Kinect傳感器包括彩色相機和深度相機；

步驟2：對獲取的彩色圖像和深度圖像進行圖像配準，獲取彩色相機到深度相機的旋轉和平移變換矩陣，基于矩陣變換生成配準圖像，記為I_c；

步驟3：對步驟2中的配準圖像I_c進行預處理，運用目標識別算法，對配準圖像中的圓形目標進行自動識別并反饋目標位置R_i；

步驟4：對步驟3中的圓形目標區(qū)域R_i運用Camshift目標跟蹤算法進行自動跟蹤，并實時反饋圓形目標區(qū)域內的深度信息；

步驟5：對步驟4中獲取的深度信息進行降噪處理，獲取穩(wěn)定的深度數據，實現對呼吸運動的實時監(jiān)測。