[發(fā)明專利]一種創(chuàng)傷智能評(píng)估方法及其診斷系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010740845.X
• 申請(qǐng)日: 2020-07-29
• 公開（公告）號(hào): CN112107291A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王根生;李濤;衛(wèi)有良
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 青島浦利醫(yī)療技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): A61B5/00
• 分類號(hào): A61B5/00;A61B5/107;G16H50/20;G06T7/00;G06T7/62;G06T7/90
• 代理公司: 北京匯捷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11531
• 代理人: 宋鶴

本發(fā)明公開了一種創(chuàng)傷智能評(píng)估方法及其診斷系統(tǒng)，該方法包括如下步驟：獲取患者的傷口圖像信息，所述傷口圖像信息包括傷口平面圖像信息和傷口三維圖像信息；在所述傷口平面圖像信息的基礎(chǔ)上結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)和算法，獲取到傷口的最大長度信息，最大寬度信息和顏色信息；在所述傷口三維圖像信息的基礎(chǔ)上結(jié)合三維成像算法，獲取到傷口的三維立體矩陣信息，獲取到傷口的深度信息；根據(jù)最大長度信息、最大寬度信息以及深度信息，計(jì)算傷口的面積信息和容積信息。該發(fā)明不僅對(duì)傷口的外部信息進(jìn)行測(cè)量，如顏色、面積等，還對(duì)傷口的內(nèi)部信息進(jìn)行測(cè)量，如深度、容積等，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傷口的全方位測(cè)量，提高了測(cè)量的精確度，同時(shí)為以后的診斷奠定了良好的基礎(chǔ)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種創(chuàng)傷智能評(píng)估系統(tǒng)及其診斷系統(tǒng)。

背景技術(shù)

目前臨床上對(duì)于創(chuàng)傷傷口的評(píng)估，采用目測(cè)或使用標(biāo)尺，消毒棉球等外部工具對(duì)傷口的長，寬，面積，顏色和深度進(jìn)行輔助的測(cè)量，根據(jù)測(cè)量的值進(jìn)行傷口的評(píng)估，選擇當(dāng)前階段傷口所需要的輔料進(jìn)行治療。

這種手工的測(cè)量方法，非常繁瑣，而且醫(yī)患人員直接接觸病人的患處，容易產(chǎn)生交叉感染，而且手工的測(cè)量方法只能對(duì)本次測(cè)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，對(duì)于歷史的數(shù)據(jù)無法追溯。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種創(chuàng)傷智能評(píng)估系統(tǒng)及其診斷系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)傷口進(jìn)行立體全方位的分析，對(duì)傷口的深度進(jìn)行精確的測(cè)量，給出有效的傷口評(píng)估數(shù)據(jù)的技術(shù)目的。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種創(chuàng)傷智能評(píng)估方法，包括如下步驟：

通過智能評(píng)估設(shè)備對(duì)患者的傷口進(jìn)行測(cè)量，并獲取患者的傷口圖像信息，所述傷口圖像信息包括傷口平面圖像信息和傷口三維圖像信息；

在所述傷口平面圖像信息的基礎(chǔ)上結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)和算法，獲取到傷口的最大長度信息，最大寬度信息和顏色信息；在所述傷口三維圖像信息的基礎(chǔ)上結(jié)合三維成像算法，獲取到傷口的三維立體矩陣信息，進(jìn)而獲取到傷口的深度信息；

根據(jù)最大長度信息、最大寬度信息以及深度信息，計(jì)算傷口的面積信息和容積信息；

將上述各檢測(cè)信息輸送至檢測(cè)數(shù)據(jù)界面中展示給用戶，并記錄至該患者的本次測(cè)量記錄中，同時(shí)對(duì)本次測(cè)量進(jìn)行標(biāo)號(hào)。

可選的，在進(jìn)行首次測(cè)量時(shí)，在獲取所述傷口圖像信息之后，所述方法還包括：提取出所獲得的傷口圖像信息中的傷口圖像的傷口輪廓；在傷口輪廓內(nèi)，以若干1平方毫米的小方塊均勻排列在創(chuàng)面上的方式，計(jì)算得到傷口的面積。

可選的，在對(duì)患者的傷口進(jìn)行非首次測(cè)量時(shí)，先獲取上次測(cè)量所獲取的患者傷口的標(biāo)號(hào)信息，然后拍攝得到本次所述患者的傷口圖像信息，并記錄至該患者的本次測(cè)量記錄中，同時(shí)對(duì)本次測(cè)量進(jìn)行標(biāo)號(hào)，最后通過對(duì)傷口數(shù)據(jù)的對(duì)比，計(jì)算出差值，并給出傷口的面積擴(kuò)散值，容積的增大值以及顏色變化值；并通過面積擴(kuò)散值，容積的增大值以及顏色變化值，結(jié)合人工智能學(xué)習(xí)算法，判斷傷口的發(fā)展趨勢(shì)和愈合度。

可選的，所述患者包括多個(gè)，所述方法還包括：根據(jù)多個(gè)患者的身份標(biāo)識(shí)生成患者列表；將多個(gè)患者中各所述患者的多個(gè)測(cè)量記錄進(jìn)行歸檔得到歸檔信息，并將所述歸檔信息與該患者的身份標(biāo)識(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)并存儲(chǔ)。

可選的，將各所述患者的歸檔信息上傳至云服務(wù)器以保存在所述云服務(wù)器中。

可選的，所述智能評(píng)估設(shè)備包括電聯(lián)接的圖像處理終端和3D成像采集器，所述3D成像采集器上設(shè)置有紅外激光發(fā)生器和攝像頭，所述3D成像采集器通過所述紅外激光發(fā)生器發(fā)射結(jié)構(gòu)光到患者的創(chuàng)傷傷口，通過攝像頭拍攝在被測(cè)物體上形成的三維結(jié)構(gòu)光圖形，并傳輸?shù)剿鰣D像處理終端；所述圖像處理終端根據(jù)拍攝的帶有結(jié)構(gòu)光的平面圖像，獲得被測(cè)物體表面數(shù)據(jù)，根據(jù)攝像頭和紅外激光發(fā)生器相對(duì)位置一定時(shí)，投射在被測(cè)物體上的光線畸變程度，利用三維成像算法獲取到傷口的三維立體矩陣信息，結(jié)合平面圖像的分析算法，獲取到傷口的最大長度信息，最大寬度信息、深度信息和顏色信息。