CN106037674A - 一种基于高光谱成像的静脉显像系统 - Google Patents

一种基于高光谱成像的静脉显像系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于高光谱成像的静脉显像系统，包括：近红外光源模块、图像采集模块、图像处理模块和原位投影模块；在自然光环境下，近红外模块均匀散射双波段近红外光于待测体表面，图像采集模块自动获取多光谱静脉图像，分别提取交于图像处理模块计算，最后由投影仪原位投影静脉虚拟图像至待测表面。本发明能够基于高光谱成像同时获取静脉双波段图像，经过图像处理后凸显血管信息，原位投影虚拟图像，从而协助医护人员定位静脉，指导穿刺。

Description

一种基于高光谱成像的静脉显像系统
技术领域
本发明涉及一种辅助医疗器械，特别涉及一种基于高光谱成像的静脉显像系统及方法。
背景技术
静脉注射是临床医疗的基本手段，在某些紧急情况下，例如大量出血、肾衰竭、血压过低、休克和心脏停止等，急需医护人员快速、准确地定位静脉。但是，即使经验丰富的抽血师和医生在静脉寻找中都存在困难，尤其是针对肥胖、浮肿、老年和少儿等血管不清晰人群。相关资料表明，全球每年5亿次静脉注射中，首次穿刺失败人数达1400万，每天甚至有15000患者将遭受4次以上的穿刺带来的痛苦。因此，医护人员急需一种能够辅助穿刺的静脉显像系统。
目前，主流的静脉定位系统多采用近红外静脉成像原理，提高静脉与周围组织对比程度，图像处理后屏显或投影，如中国专利《一种手背静脉显像仪》(专利申请号：201220580007.1)、《一种静脉显影成像系统》(专利申请号：201320064740.2)等。上述方案中，多采用单一红外光源进行成像，使得静脉血管与皮肤组织区分不明显，造成图像算法复杂，降低辅助效果。因此，部分研究人员将可见光图像与近红外图像协同处理，获取更为直接的静脉层图像信息，如中国专利《一种双光源静脉血管显像装置》(专利申请号：201320403264.2)、《一种静脉显像仪及其成像方法》(专利申请号：201410169207.1)等。此类显像仪可提升静脉显影效果，但该方法多采用双光源或投影仪替代双光源，图像需分时获取，临床实时性上有待检验。同时两种图像的融合处理方式也趋于简单，不利于静脉的最终显像。
发明内容
本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于高光谱成像的静脉显像系统，能够基于高光谱成像同时获取静脉双波段图像，经过图像处理后凸显血管信息，原位投影虚拟图像，从而协助医护人员定位静脉，指导穿刺。
本发明的技术方案为：提供基于高光谱成像的静脉显像系统，主要包括近红外光源模块、图像采集模块、图像处理模块和原位投影模块。在自然光环境下，近红外模块均匀散射双波段近红外光于待测体表面，图像采集模块自动获取多光谱静脉图像，分别提取交于图像处理模块计算，最后由投影仪原位投影静脉虚拟图像至待测表面。
所述近红外光源模块发射覆盖待检测区域的红外光源，主要包括菲涅尔透镜、反射杯和大功率近红外LED。两颗大功率近红外LED分别置于图像采集模块前段两侧，波段为850nm和940nm。两片菲涅尔透镜位于LED前侧，起到匀光作用。另外，940nmLED位于反射杯内，能够与外界自然光同时漫反射到待测区域。
所述图像采集模块用于采集待测区域的近红外图像和可见光图像，主要包括多光谱相机和自动光圈镜头。其中，多光谱相机为光束分离型2CCD相机，由滤光片、分光棱镜、可见光探测器(CCD)和近红外探测器构成。待测区域反射的复合光通过滤片后，经分光棱镜，2片CCD同时接收同一镜头入射的同轴光，从而获取近红外和可见光两种波段的图像数据。
所述图像处理模块用于提取图像采集后的待测原图中的静脉信息，主要包括中央控制单元和图像处理算法。中央控制单元是数字信号处理器(DSP)、可编程门阵列(FPGA)、微处理器(ARM)或工控机中的一种或几种的组合。图像处理算法是根据图像数据归一化处理后，利用对比度增强公式获取最终静脉图像。
所述图像处理模块中的对比度增强公式为fboost＝m(fnir-n fvis)。其中，fboost为增强后图像，fnir为近红外图像，fvis为可见光图像,m为缩放比例系数(根据图像像素值的最大不饱和度来确定)，n由公式n＝(hnir/hvis)[(Gboost-Gnir)/(Gboost-Gvis)]获取。n的计算公式中，hnir和hvis分别为近红外图像和可见光图像的灰度平均强度，Gboost为期望得到的增强图像中静脉与其它组织的灰度对比率(实验可调值)，Gnir和Gvis分别为近红外图像和可见光图像中静脉与其它组织的灰度对比率，由公式G＝|Kvein-Kskin|/(Kvein+Kskin)确定。该公式中，Kvein为相应图像中静脉区域的平均灰度值，Kskin为相应图像中邻近静脉的其它组织的平均灰度值。
所述原位投影模块用于将增强的虚拟图像原位投射至静脉待检测区域，主要包括微型投影仪和原位标定算法。其中，微型投影仪为数字光处理投影仪(DLP)，由DMD芯片、DLP电路、图像控制器、色轮、会聚透镜、高亮光源和投影镜头等构成。原位标定算法根据采集的投影标定件图像，自动确定标记点坐标，与投影仪输出的模拟标定图修正位置竖直，直至重合为止。
所示投影标定件以相片纸作为载体，印以标准图像后塑封而成。投影标定件取适当大小的矩形块(如64mm*48mm的长方形)，中间与四角位置分别印有适当大小的十字架图像(例如长10mm、刻度1mm的十字架图像)，用于标定算法。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明提出的基于高光谱成像的静脉显像系统，能够同时获取静脉双波段图像，提高仪器利用率，保证操作实时性。
(2)本发明提出的基于高光谱成像的静脉显像系统，采用定制化对比度增强公式，简化图像处理算法，提高静脉检测精度。
附图说明
图1是本发明静脉显像系统的结构图；
图2是本发明静脉显像系统的光束分离型2CCD相机示意图；
图3是本发明静脉显像系统的标定件示意图；
图4是本发明静脉显像方法的工作流程图；
图5是本发明原位投影方法的一种投影镜头结构图；(1)为该镜头组共有4块镜片，工作距离261mm，视场角16度，实际焦距25.9mm，相对照度90％以上。(2)为投影镜头位置分布，(3)为四块透镜；
图6是本发明静脉显像方法的标定过程示意图。
具体实施方式
本发明以下将结合实施案例(附图)作进一步描述。这些实施案例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动和修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求所限定的范围。
如图1所示。本发明中的静脉显像系统包括近红外光源模块101、图像采集模块102、图像处理模块103和原位投影模块104。
近红外光源模块101与外界自然光同时照射待测对象待检测区域，图像采集模块102采集近红外光源模块101照射区域的多光谱静脉图像，自动分离为近红外图像和可见光图像，图像采集模块102采集图像经图像处理模块103计算出静脉增强图像，最后由原位投影模块104将虚拟图像原位投影至待检测区域。
如图1所示，近红外光源模块101包括两片菲涅尔透镜111、一个反射杯112和两个大功率近红外LED113，近红外模块101位于图像采集模块102前侧。两个大功率近红外LED113相距约70mm，波段分别为850nm和960nm。菲涅尔透镜111安装在LED前侧，保证照射面光照一致。同时，960nmLED安装在60度反射杯内，发射角能够完全覆盖待检测区域。
如图1所示，图像采集模块102包括多光谱相机121和自动光圈镜头122；其中，多光谱相机121为光束分离型2CCD相机，2CCD表示2个CCD感光元件，2CCD相机即有两个感光元件的相机，保证同轴光路
图像采集模块102将同时获取近红外和可见光图像。图像采集模块102采集近红外光源模块101照射区域的多光谱静脉图像，自动分离为近红外图像和可见光图像。
本发明中的光束分离型2CCD相机结构如图2所示。所述2CCD相机，由滤光片201、分光棱镜202和可见光探测器203和近红外探测器204构成。待检测区域近红外光和自然光的复合光经滤光片201过滤后，筛除赘余波段，由分光棱镜202斜边入射，经两直角边垂直射出，可见光探测器203和近红外探测器204分别获取对应波段图像数据。
如图1所示，图像处理模块103包括中央控制单元131和图像处理算法。中央控制单元131为数字信号处理器(DSP)、可编程逻辑器件、微处理器中的一种或者几种的组合，其中微处理器可以采用多种架构类型如ARM架构、MIPS架构，可编程逻辑器件可以采用现场可编程门阵列(FPGA)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)等。图像处理算法是根据图像数据归一化处理后，经过必要的图像滤波、去噪后，利用对比度增强公式fboost＝m(fnir-n fvis)获取最终静脉图像。
如图1所示，原位投影模块104包括数字光处理投影仪(DLP)141和原位标定算法。原位标定算法根据相机采集的投影标定件图像，首先计算各处(例如5处)十字标记点坐标位置，然后与投影模块投影的模拟图中的标记位置进行比较，计算偏移数值，调整直至重合为止。
本发明中的投影标定件示意图如图2所示。所述标定件105以优质相片纸为载体，长度为64mm，宽度48mm。按照图中位置标记5个长度10mm、刻度1mm的十字图像，用于原位标定算法。
下面结合图1和图4对本实施案例的一种基于高光谱成像的静脉显像系统的工作步骤作进一步介绍：
1)设备开启，将待检测者需显像部分放于待测位；
2)打开近红外光源模块101(外界环境为可见光)；
3)图像采集模块102摄取检测图像，同时提取静脉可见光图像和近红外图像；
4)对上述图像数据，图像处理模块103根据对比度增强公式自动计算最终静脉图像；
5)用标定件标定后，原位投影模块104将虚拟图像显影在待检测区域；
6)医护人员根据检测投影虚拟图实施穿刺操作。

Claims (2)

1.一种基于高光谱成像的静脉显像系统，其特征在于包括：近红外光源模块、图像采集模块、图像处理模块和原位投影模块；在自然光环境下，近红外模块均匀散射双波段近红外光于待检测区域，图像采集模块自动获取多光谱静脉图像，分别提取交于图像处理模块计算，最后由投影仪原位投影静脉虚拟图像至待检测区域；
所述近红外光源模块能够发射覆盖待检测区域的近红外光，包括菲涅尔透镜、反射杯和大功率近红外LED；两个大功率近红外LED分别置于图像采集模块前段两侧，波段为850nm和940nm；两片菲涅尔透镜位于LED前侧，起到匀光作用；另外，940nmLED位于反射杯内，能够与外界自然光同时漫反射到待检测区域；
所述图像采集模块用于采集待测区域的近红外图像和可见光图像，包括多光谱相机和自动光圈镜头，其中，多光谱相机为光束分离型2CCD相机，即有两个感光元件的相机，由滤光片、分光棱镜、可见光探测器和近红外探测器构成，待检测区域反射的复合光通过滤光片后，经分光棱镜，2片CCD同时接收同一镜头入射的同轴光，从而获取近红外和可见光两种波段的图像数据；
所述图像处理模块用于提取图像采集后的待测原图中的静脉信息，主要包括中央控制单元和图像处理算法；中央控制单元是数字信号处理器(DSP)、可编程门阵列(FPGA)、微处理器(ARM)或工控机中的一种或几种的组合。图像处理算法是根据图像数据归一化处理后，利用对比度增强公式获取最终静脉图像；
所述图像处理模块中的对比度增强公式为fboost＝m(fnir-nfvis)，其中，fboost为增强后图像，fnir为近红外图像，fvis为可见光图像,m为缩放比例系数(根据图像像素值的最大不饱和度来确定)，n由公式n＝(hnir/hvis)[(Gboost-Gnir)/(Gboost-Gvis)]获取，hnir和hvis分别为近红外图像和可见光图像的灰度平均强度，Gboost为期望得到的增强图像中静脉与其它组织的灰度对比率(实验可调值)，Gnir和Gvis分别为近红外图像和可见光图像中静脉与其它组织的灰度对比率，由公式G＝|Kvein-Kskin|/(Kvein+Kskin)确定，Kvein为相应图像中静脉区域的平均灰度值，Kskin为相应图像中邻近静脉的其它组织的平均灰度值；
所述原位投影模块用于将增强的虚拟图像原位投射至静脉待检测区域，包括微型投影仪和原位标定算法；其中微型投影仪为数字光处理投影仪(DLP)，由DMD芯片、DLP电路、图像控制器、色轮、会聚透镜、高亮光源和投影镜头构成；原位标定算法根据采集的投影标定件图像，自动确定标记点坐标，与投影仪输出的模拟标定图修正位置竖直，直至重合为止。
2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像的静脉显像系统，其特征在于：所述投影标定件以优质相片纸作为载体，印以标准图像后塑封而成；标定件为适当大小的矩形块，中间与四角位置分别印有适当大小的十字架图像，用于标定算法。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106510730A (zh) * 2016-12-15 2017-03-22 北京迈纳士手术机器人技术股份有限公司 静脉血管深度测量装置及采血机
CN106510846A (zh) * 2016-11-24 2017-03-22 南方医科大学 一种多探头兼容式原位投影成像处理系统
CN107149462A (zh) * 2017-04-10 2017-09-12 东北大学 一种基于智能终端的静脉显像装置及方法
CN107174212A (zh) * 2017-06-20 2017-09-19 青岛浦利医疗技术有限公司 静脉曲张诊断装置及系统
CN107411705A (zh) * 2017-04-05 2017-12-01 展谱光电科技（上海）有限公司 多光谱摄像和投影装置及方法
CN107505268A (zh) * 2017-08-04 2017-12-22 中国科学院半导体研究所 血糖检测方法及系统
CN111249582A (zh) * 2020-02-04 2020-06-09 中国计量大学 基于nir-ⅱ光单像素成像的深层静脉可视装置与深层静脉可视方法
CN111562714A (zh) * 2020-05-22 2020-08-21 复旦大学 一种基于多波长led光源的多光谱调制成像装置
EP3653108A4 (en) * 2017-07-12 2021-04-14 BOE Technology Group Co., Ltd. VASCULAR IMAGING DEVICE AND VASCULAR IMAGING METHOD
CN113129243A (zh) * 2021-03-10 2021-07-16 同济大学 基于红外与可见光图像融合的血管图像增强方法和系统
CN114762590A (zh) * 2022-03-30 2022-07-19 深圳市贝斯曼精密仪器有限公司 一种基于智能终端的静脉显像仪装置
US11553863B2 (en) 2019-08-01 2023-01-17 Industrial Technology Research Institute Venous positioning projector

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6178340B1 (en) * 1998-08-24 2001-01-23 Eduardo Svetliza Three-dimensional infrared imager for subcutaneous puncture and study of vascular network
JP2010000218A (ja) * 2008-06-20 2010-01-07 Terumo Corp 静脈表示装置
JP2010092494A (ja) * 2009-11-26 2010-04-22 Hitachi Ltd 端末
CN103417196A (zh) * 2013-08-23 2013-12-04 中山大学 一种静脉显影仪及显影方法
CN203314943U (zh) * 2013-07-08 2013-12-04 深圳市中科微光医疗器械技术有限公司 一种双光源静脉血管显像装置
CN103584836A (zh) * 2013-10-25 2014-02-19 浙江大学 一种实时静脉定位显示装置和方法
CN103971351A (zh) * 2013-02-04 2014-08-06 三星泰科威株式会社 使用多光谱滤光器阵列传感器的图像融合方法和设备
CN104305957A (zh) * 2014-08-28 2015-01-28 中国科学院自动化研究所 头戴式分子影像导航系统
KR20150061793A (ko) * 2013-11-28 2015-06-05 주식회사 디앤디케이 피부 혈관 식별 제어 시스템
CN104771139A (zh) * 2015-02-15 2015-07-15 广州中国科学院先进技术研究所 一种彩色静脉眼镜显示系统
CN204562101U (zh) * 2015-02-06 2015-08-19 武汉工程大学 便携式静脉投影显像装置
US20150366487A1 (en) * 2013-04-11 2015-12-24 Yaroslav Ryabov Portable Biometric Identification Device Using a Dorsal Hand Vein Pattern
CN105662351A (zh) * 2016-03-24 2016-06-15 深圳大学 皮下静脉显影仪

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6178340B1 (en) * 1998-08-24 2001-01-23 Eduardo Svetliza Three-dimensional infrared imager for subcutaneous puncture and study of vascular network
JP2010000218A (ja) * 2008-06-20 2010-01-07 Terumo Corp 静脈表示装置
JP2010092494A (ja) * 2009-11-26 2010-04-22 Hitachi Ltd 端末
CN103971351A (zh) * 2013-02-04 2014-08-06 三星泰科威株式会社 使用多光谱滤光器阵列传感器的图像融合方法和设备
US20150366487A1 (en) * 2013-04-11 2015-12-24 Yaroslav Ryabov Portable Biometric Identification Device Using a Dorsal Hand Vein Pattern
CN203314943U (zh) * 2013-07-08 2013-12-04 深圳市中科微光医疗器械技术有限公司 一种双光源静脉血管显像装置
CN103417196A (zh) * 2013-08-23 2013-12-04 中山大学 一种静脉显影仪及显影方法
CN103584836A (zh) * 2013-10-25 2014-02-19 浙江大学 一种实时静脉定位显示装置和方法
KR20150061793A (ko) * 2013-11-28 2015-06-05 주식회사 디앤디케이 피부 혈관 식별 제어 시스템
CN104305957A (zh) * 2014-08-28 2015-01-28 中国科学院自动化研究所 头戴式分子影像导航系统
CN204562101U (zh) * 2015-02-06 2015-08-19 武汉工程大学 便携式静脉投影显像装置
CN104771139A (zh) * 2015-02-15 2015-07-15 广州中国科学院先进技术研究所 一种彩色静脉眼镜显示系统
CN105662351A (zh) * 2016-03-24 2016-06-15 深圳大学 皮下静脉显影仪

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
任泓宇: "近红外静脉图像特征增强及可视化算法", 《中国矿业大学》 *
孙磊: "手指静脉图像的特征提取算法", 《杭州电子科技大学》 *

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106510846A (zh) * 2016-11-24 2017-03-22 南方医科大学 一种多探头兼容式原位投影成像处理系统
CN106510846B (zh) * 2016-11-24 2019-10-11 南方医科大学 一种多探头兼容式原位投影成像处理系统
CN106510730B (zh) * 2016-12-15 2018-03-30 北京迈纳士手术机器人技术股份有限公司 静脉血管深度测量装置及采血机
CN106510730A (zh) * 2016-12-15 2017-03-22 北京迈纳士手术机器人技术股份有限公司 静脉血管深度测量装置及采血机
CN107411705A (zh) * 2017-04-05 2017-12-01 展谱光电科技（上海）有限公司 多光谱摄像和投影装置及方法
CN107149462A (zh) * 2017-04-10 2017-09-12 东北大学 一种基于智能终端的静脉显像装置及方法
CN107174212A (zh) * 2017-06-20 2017-09-19 青岛浦利医疗技术有限公司 静脉曲张诊断装置及系统
EP3653108A4 (en) * 2017-07-12 2021-04-14 BOE Technology Group Co., Ltd. VASCULAR IMAGING DEVICE AND VASCULAR IMAGING METHOD
US11207024B2 (en) 2017-07-12 2021-12-28 Boe Technology Group Co., Ltd. Vascular imaging apparatus and vascular imaging method
CN107505268A (zh) * 2017-08-04 2017-12-22 中国科学院半导体研究所 血糖检测方法及系统
US11553863B2 (en) 2019-08-01 2023-01-17 Industrial Technology Research Institute Venous positioning projector
CN111249582A (zh) * 2020-02-04 2020-06-09 中国计量大学 基于nir-ⅱ光单像素成像的深层静脉可视装置与深层静脉可视方法
CN111562714A (zh) * 2020-05-22 2020-08-21 复旦大学 一种基于多波长led光源的多光谱调制成像装置
CN113129243A (zh) * 2021-03-10 2021-07-16 同济大学 基于红外与可见光图像融合的血管图像增强方法和系统
CN114762590A (zh) * 2022-03-30 2022-07-19 深圳市贝斯曼精密仪器有限公司 一种基于智能终端的静脉显像仪装置

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