[發明專利]一種基于圖像處理的傷口面積測量及輔助診療方法

在審

• 申請號: 202210220853.0
• 申請日: 2022-03-08
• 公開（公告）號: CN114627067A
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發明（設計）人: 黃偉紅;胡建中;于永福;吳瑞文;李靖;黃佳;高武強;高悅;劉碩;袁英;黃婧
• 申請（專利權）人: 中南大學湘雅醫院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/62;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/00;G06T5/30;G06T5/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;A61B5/107;G06K9/62
• 代理公司: 西安賽嘉知識產權代理事務所(普通合伙) 61275
• 代理人: 胡正耀

1.一種基于圖像處理的傷口面積測量及輔助診療方法，包括建立數據集模塊，圖像識別模塊，圖像增強模塊，圖像分割和輪廓提取模塊，面積計算模塊，其特征在于，包括以下具體步驟：

步驟1、建立數據集模塊

該步驟是圖像識別的基礎模塊，首先對于患者的傷口，使用一種顏色R在皮膚上繪制一個矩形，整個矩形能夠剛好將整個傷口包含住，最后用軟尺測量矩形長寬，計算得到真實面積為A1，然后對這個矩形進行拍照，作為數據集的基礎；

建立R的矩形外框相當于手工建立一個輪廓，輪廓的實質就是像素在局部內的突變，而R和正常皮膚顏色和傷口顏色均不同，則矩形外框就相當于一個外圍輪廓；

數據收集：數據總體包含2部分，一種是單因素造成的傷口，一種是多因素造成的復合型傷口，數據來源主要依據醫院外科；

建立第1個數據集，將患者的傷口類型劃分為皮膚軟組織縫線切口、化膿性感染、開放性損傷傷口、燒燙傷、咬蟄傷5個傷口類型，分別對圖像進行標注，標識5個不同分類，納入數據集dataset1；

建立第2個數據集：如果患者的傷口是復合型，就納入數據集，標識規則：類別依據上述的5種分類結果，只考慮2種傷口重疊的復合型傷口，因此有4+3+2+1＝10種類別，分別標注圖像，納入數據集dataset2；

步驟2、圖像識別模塊

以ResNet101為基本網絡骨架搭建卷積神經網絡模型，訓練一個用于圖像分類的深度學習模型，為了解決傷口圖像數據量小的問題，增強網絡分類能力，運用數據增強的方法，對每張傷口圖片分別進行處理，包括：圖像裁剪、翻轉、鏡像；

步驟3、圖像增強模塊(對圖像識別模塊的輸出圖片進行圖像增強處理)

A.去噪處理，由于傷口照片是經過硬件設備拍攝而來，而設備的成像傳感器會受到環境影響，使得最終拍攝照片包含干擾信息，運用自適應局部降噪濾波器降低圖像的噪聲；

B.直方圖均衡化，將降噪得到的圖像進行直方圖均衡化，以增強圖像的對比度，然后設定閾值，進行二值化處理，凸顯圖像的輪廓，

C.圖像銳化處理，進一步增強傷口的邊緣輪廓，

D.進行圖像的形態學處理，先膨脹，再腐蝕，由于傷口中間部分可能存在傷口結痂情況，而結痂部分顏色會和周圍細微區別，經過上面步驟處理，可能在傷口中間部分突出了傷口結痂組織的邊緣，因此需要去除這些小區域的邊緣線條，先膨脹后腐蝕實際是圖像形態學的閉運算，可以讓輪廓更加平滑，閉合較窄的間斷處，填充一些小孔洞，小溝壑，經過處理，最終保留了傷口圖像的最外圍最明顯的邊緣輪廓；

步驟4、圖像分割和輪廓提取模塊

A.首先利用自適應閾值分割算法，將正常區域和輪廓分割出來；

B.其次，進行輪廓提取，調用OpenCV的findContour()函數進行提取，mode選擇RETR_EXTERNAL，即只提取最外圍的輪廓，即矩形的邊框；

C.對輪廓進行顏色繪制，相當于是輪廓標記、凸顯輪廓，調用OpenCV函數drawContours()；

D.輪廓內面積計算，調用OpenCV函數contourArea()，得到的矩形面積＝A2；

E.對圖像進行裁剪，將最外層的矩形邊框丟棄，這樣之后，最外層的輪廓就是傷口的輪廓了；

F.再次調用findContour(mode＝RETR_EXTERNAL)進行最外層輪廓提取，即提取到傷口的邊緣輪廓，對輪廓進行特定顏色標記，計算傷口輪內面積＝B2；

步驟5、面積計算模塊

上述步驟，已經獲得了最外圍包含整個傷口的矩形真實的面積＝A1，在圖像上，得到了傷口輪廓內面積＝B2，得到了外圍矩形輪廓內面積＝A2，

則傷口的真實面積＝(B2/A2)*A1。