[發(fā)明專利]一種基于靜脈分割和角點(diǎn)檢測(cè)的指尖采血點(diǎn)定位方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110648681.2
• 申請(qǐng)日: 2021-06-10
• 公開（公告）號(hào): CN113408386A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黎希;李駿;吳文竹;王婷;唐俊銓
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶醫(yī)藥高等專科學(xué)校
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06T7/00;G06T7/11;A61B5/151;A61B5/15;A61B5/00
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務(wù)所 50215
• 代理人: 盧勝斌

本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于靜脈分割和角點(diǎn)檢測(cè)的指尖采血點(diǎn)定位方法，該方法包括獲取指尖靜脈圖像；提取指尖靜脈圖像的特征，并將提取的特征進(jìn)行融合，得到融合特征圖；對(duì)融合特征圖進(jìn)行分割處理，得到指尖靜脈區(qū)域；對(duì)指尖靜脈區(qū)域進(jìn)行靜脈網(wǎng)絡(luò)細(xì)化和角點(diǎn)檢測(cè)處理，根據(jù)處理的結(jié)果定位采血點(diǎn)；本發(fā)明采用指靜脈圖像局部差分激勵(lì)自適應(yīng)設(shè)置Gabor濾波器組參數(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整空頻分辨率，在避免噪音干擾的同時(shí)能提取到更多的靜脈網(wǎng)絡(luò)特征細(xì)節(jié)；且本發(fā)明采用的角點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別處?kù)o脈交匯處作為采血點(diǎn)，在指尖采血時(shí)無擠壓出血量更多，有效提高了指尖血液檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于靜脈分割和角點(diǎn)檢測(cè)的指尖采血點(diǎn)定位方法。

背景技術(shù)

指尖末梢采血是一種很常見的采集血液檢驗(yàn)方式，傳統(tǒng)的指尖采血方式主要通過醫(yī)護(hù)人員對(duì)指尖靜脈進(jìn)行判斷后人工采血。與醫(yī)護(hù)人員人工采血相比，智能指尖采血能大幅降低醫(yī)護(hù)人員工作量、提升工作效率，同時(shí)能避免醫(yī)護(hù)人員感染傳染病。在指尖血液采集過程中，由于指尖毛細(xì)血管較少，出血量不夠時(shí)常需要對(duì)指尖進(jìn)行擠壓，組織液會(huì)滲入到血液中導(dǎo)致血液樣本被稀釋使得檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。選擇指尖靜脈交匯處作為采血點(diǎn)將大幅提升無擠壓出血量，從而提升血液檢測(cè)準(zhǔn)確率。如何獲取指尖靜脈交匯處是目前亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

為解決以上現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提出了一種基于靜脈分割和角點(diǎn)檢測(cè)的指尖采血點(diǎn)定位方法，該方法包括：獲取指尖靜脈圖像；提取指尖靜脈圖像的特征，并將提取的特征進(jìn)行融合，得到融合特征圖；對(duì)融合特征圖進(jìn)行分割處理，得到指尖靜脈區(qū)域；對(duì)指尖靜脈區(qū)域進(jìn)行靜脈網(wǎng)絡(luò)細(xì)化和角點(diǎn)檢測(cè)，選取距離指尖采血區(qū)域中心點(diǎn)最近的角點(diǎn)作為采血點(diǎn)。

優(yōu)選的，得到融合特征圖的過程包括：對(duì)指尖靜脈圖像進(jìn)行邊緣補(bǔ)0操作，使得圖像的像素為256×256；將補(bǔ)0后的指尖靜脈圖像分割成16×16個(gè)子圖像，計(jì)算各個(gè)子圖像的差分激勵(lì)；根據(jù)差分激勵(lì)設(shè)置Gabor濾波器的中心窗寬，并采用設(shè)置好中心窗寬的Gabor濾波器對(duì)各個(gè)子圖像進(jìn)行濾波處理，得到不同方向和窗寬的指靜脈區(qū)域特征值數(shù)據(jù)；對(duì)得到的特征值進(jìn)行加權(quán)求和處理，得到融合相同濾波器窗寬上不同方向上的特征值，將所有的融合特征值進(jìn)行聚合，得到融合特征圖。

進(jìn)一步的，計(jì)算各個(gè)子圖形的差分激勵(lì)的過程包括：選取一個(gè)靜脈子圖像塊I₀(u，v)，其中，I₀(u，v)表示第u行、第v列個(gè)子圖像塊，采用梯度模板W_x和W_y分別與選取的靜脈子圖像塊卷積得到每個(gè)像素點(diǎn)水平方向和垂直方向上的梯度分量g_x和g_y；根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)水平方向梯度分量g_x和垂直方向上的梯度分量g_y計(jì)算子圖像塊的差分激勵(lì)；計(jì)算差分激勵(lì)的表達(dá)式為：

其中，dif(u，v)表示第u行、第v列個(gè)子圖像塊的差分激勵(lì)，g_x表示像素點(diǎn)水平方向上的梯度分量，g_y表示像素點(diǎn)垂直方向上的梯度分量，I₀(u，v)表示第u行、第v列個(gè)子圖像塊。

進(jìn)一步的，根據(jù)差分激勵(lì)設(shè)置Gabor濾波器的中心窗寬的公式為：

其中，W表示Gabor濾波器組的中心窗寬，dif(u，v)表示第u行、第v列個(gè)子圖像塊的差分激勵(lì)。

進(jìn)一步的，采用設(shè)置好中心窗寬的Gabor濾波器組對(duì)各個(gè)子圖像進(jìn)行濾波處理的過程包括：采用8個(gè)不同方向Gabor濾波器以及5個(gè)不同窗寬的Gabor濾波器連接，構(gòu)成Gabor濾波器組；采用Gabor濾波器組對(duì)指靜脈子圖像塊進(jìn)行卷積濾波，提取特征參數(shù)，每個(gè)像素點(diǎn)可以獲取40個(gè)特征參數(shù)，其中Gabor濾波器組中的5個(gè)不同窗寬的Gabor濾波器的窗寬分別為W、W±2以及W±4。