CN108261169B - 一种智能化耳内医护系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能化耳内医护系统，包括：非球面摄像机构，设置在用户的耳朵内，用于对用户的耳朵的内部环境进行图像数据采集，以获得并输出时间上连续的多个高清图像帧；抖动平均值分析设备，用于获取当前高清图像帧，将所述当前高清图像帧与之前最近接收到的历史高清图像帧进行比较以获得当前高清图像帧对应的图像抖动平均值；建模处理设备，建立由输入层、输出层和多个隐含层组成的特征提取模型，其中，特征提取模型的输出层的输出量为耳膜凸凹等级。
Description
技术领域
本发明涉及医护设备领域，尤其涉及一种智能化耳内医护系统。
背景技术
在当前的耳内医护操作中，受检者正坐，上身可略偏，头转向对侧。检查者将头灯或额镜的反光集中于适当位置，轻轻地调整受检者头位使其外耳道口与灯光相适应。在成人需将耳廓稍向后向上牵拉，使耳道变直(在小儿则只需向后并略向下牵拉)，方可看到深部。牵拉时注意受检者是否有痛感。若耳道内有耵聍，应予清除。如拉直耳道仍不能窥见耳道底部的全貌，则可放入合适的耳镜或电耳镜仔细观察，重点察看鼓膜有无充血、肿胀、浑浊、瘢痕粘连、钙斑和穿孔。正常鼓膜紧张部略呈灰白色，光锥和各项标志清晰；如光锥散乱,槌骨短突过分突出,槌骨柄过度倾斜，几呈横位,状似变短,表示鼓膜内陷。
鼓膜检查时还应试验其是否可活动，可通过鼓气耳镜对外耳道加压和减压看到鼓膜活动情况。如鼓膜色泽昏暗，应注意能否透过鼓膜看到鼓室内有无渗液,在可疑时,通过咽鼓管吹张或鼓气可能显现出积液的液平面。
鼓膜的松弛部面积较小,高居于紧张部上方,不易窥视，需调整受检者头位和耳镜位置才能看清。松弛部如有穿孔，往往是中耳有潜在危险病变的象征。
上述检测方式过于依赖人工操作，同时需要相当有经验的医护人员的判断，因而智能化水平不高，检测结果不够精确。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种智能化耳内医护系统，采用深度神经网络获得用户的耳朵内的耳膜凸凹等级，同时还使用了压力补偿设备，设置在用户的耳朵内，用于在接收到的耳膜凸凹等级超限时，用于对用户的耳朵内进行空气压力补偿，以对用户的耳朵内的耳膜进行受压平衡。
更具体地，本发明至少具有以下三个重要发明点：
(1)采用图像抖动平均值对特征提取模型的输入量进行选择，在图像抖动量小时选择图像本身作为特征提取模型的输入量以保证图像的原本数据的使用，在输入图像的抖动量距离预设抖动阈值过远时，采用从图像中提取的具有与上述距离成正比的数据量的特征值作为特征提取模型的输入量，从而在图像识别时克服图像抖动带来的干扰；
(2)采用自适应深度神经网络对用户的耳膜的凸凹程度进行识别；
(3)采用压力补偿设备，用于耳膜的凸凹程度超限时，对用户的耳朵内进行空气压力补偿以对用户的耳朵内的耳膜进行受压平衡，从而有效地保护好用户的耳膜。
根据本发明的一方面，提供了一种智能化耳内医护系统，所述系统包括：非球面摄像机构，设置在用户的耳朵内，用于对用户的耳朵的内部环境进行图像数据采集，以获得并输出时间上连续的多个高清图像帧；抖动平均值分析设备，用于获取当前高清图像帧，将所述当前高清图像帧与之前最近接收到的历史高清图像帧进行比较以获得当前高清图像帧对应的图像抖动平均值。
优选地，所述系统还包括：特征选取设备，与所述抖动平均值分析设备连接，用于在接收到的图像抖动平均值大于等于预设抖动阈值时，从当前高清图像帧中提取数据量与所述图像抖动平均值对应的图像特征作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中，以及用于在接收到的图像抖动平均值小于预设抖动阈值时，将当前高清图像帧本身作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中。
优选地，所述系统还包括：
建模处理设备，建立由输入层、输出层和多个隐含层组成的特征提取模型，输入层采用所述特征选取设备所选择的输入量类型，多个隐含层用于逐层对输入层输入的输入量进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出，其中，特征提取模型的输出层的输出量为耳膜凸凹等级；
目标分析设备，分别与所述建模处理设备、所述特征选取设备和所述抖动平均值分析设备连接，用于接收所述当前高清图像帧，并依照所述特征选取设备选择的输入量类型通过对所述当前高清图像帧提取特征以将所述当前高清图像帧转换成与选择的输入量类型对应的图像特征量，基于所述建模处理设备建立的特征提取模型，将所述当前高清图像帧转换的图像特征量作为特征提取模型的输入层的输入，以获得用户的耳朵内的耳膜凸凹等级；
压力补偿设备，设置在用户的耳朵内，与所述目标分析设备连接，用于在接收到的耳膜凸凹等级超限时，用于对用户的耳朵内进行空气压力补偿以对用户的耳朵内的耳膜进行受压平衡；
其中，将所述当前高清图像帧与之前最近接收到的历史高清图像帧进行比较以获得当前高清图像帧对应的图像抖动平均值包括：将所述当前高清图像帧中每一个像素点的像素值与以所述历史高清图像帧对应位置像素点为中心的方形像素块内的各个像素点的像素值进行匹配以获取匹配到的像素点，确定所述当前高清图像帧中该像素点与匹配到的像素点的距离差值以作为所述当前高清图像帧中该像素点的实时抖动量，基于所述当前高清图像帧中所有像素点的实时抖动量确定所述当前高清图像帧中的图像抖动平均值；
其中，所述特征选取设备中，从当前高清图像帧中提取数据量与所述图像抖动平均值对应的图像特征作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中具体包括：所述图像抖动平均值距离所述预设抖动阈值越远，从当前高清图像帧中提取的与所述图像抖动平均值对应的图像特征的数据量越多；
其中，所述特征选取设备中，从当前高清图像帧中提取数据量与所述图像抖动平均值对应的图像特征作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中具体包括：所述图像抖动平均值距离所述预设抖动阈值越近，从当前高清图像帧中提取的与所述图像抖动平均值对应的图像特征的数据量越少。
优选地，所述系统还包括：第一WIFI通信设备，设置在所述目标分析设备上，用于建立所述目标分析设备与其他设备之间的WIFI通信链路。
优选地，所述系统还包括：第二WIFI通信设备，设置在所述压力补偿设备上，用于建立所述压力补偿设备与其他设备之间的WIFI通信链路。
优选地，所述第一WIFI通信设备与所述第二WIFI通信设备之间建立双向WIFI通信链路。
优选地，还包括：检测支架，伸入到用户的耳朵内，用于对用户的耳朵内部环境进行检测；其中，所述设置在所述检测支架上。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的智能化耳内医护系统的非球面摄像机构的结构示意图。
图2为根据本发明实施方案示出的智能化耳内医护系统的结构方框图。
附图标记：11第一高精度非球面透镜；12凹面透镜；13第二高精度非球面透镜；14凸面部分；20摄像头；30滤光片
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的智能化耳内医护系统的实施方案进行详细说明。
当前的耳内医护系统过于依赖人工操作和人工经验。为了克服上述不足，本发明搭建了一种智能化耳内操作方法，包括提供智能化耳内医护系统来对病人耳内环境实施医护操作。智能化耳内医护系统的具体实施方案如下。
图1为根据本发明实施方案示出的智能化耳内医护系统的非球面摄像机构的结构示意图。
其中，所述非球面摄像机构包括：设置于镜头座内部的非球面镜头组、摄像头20和滤光片30，摄像头连接于电路板上，便于将所拍摄的图像信息及时准确地传送到电路板上的控制电路中。
所述非球面镜头组，其前后由两个高精度非球面透镜11、13组成：前透镜11和后透镜13，两个非球面前透镜11都具有凸面部分14，两个非球面前透镜11和后透镜13的凹面部分都向内设置，中间配备有与前透镜11和后透镜13相适应的凹面透镜12，凹面透镜12的前凹面与前透镜11的投射弧度对应，且凹面透镜12的后凹面与后透镜13的投射弧度对应，这种非球面透镜的设置使得透镜之间的聚焦间距可以变得很小，由此可大大缩短镜头组的长度，使整个摄像头的体积可以非常小。
图2为根据本发明实施方案示出的智能化耳内医护系统的结构方框图，所述系统包括：
非球面摄像机构，设置在用户的耳朵内，用于对用户的耳朵的内部环境进行图像数据采集，以获得并输出时间上连续的多个高清图像帧；
抖动平均值分析设备，用于获取当前高清图像帧，将所述当前高清图像帧与之前最近接收到的历史高清图像帧进行比较以获得当前高清图像帧对应的图像抖动平均值。
接着，继续对本发明的智能化耳内医护系统的具体结构进行进一步的说明。
在所述智能化耳内医护系统中，还包括：
特征选取设备，与所述抖动平均值分析设备连接，用于在接收到的图像抖动平均值大于等于预设抖动阈值时，从当前高清图像帧中提取数据量与所述图像抖动平均值对应的图像特征作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中，以及用于在接收到的图像抖动平均值小于预设抖动阈值时，将当前高清图像帧本身作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中。
在所述智能化耳内医护系统中，还包括：
建模处理设备，建立由输入层、输出层和多个隐含层组成的特征提取模型，输入层采用所述特征选取设备所选择的输入量类型，多个隐含层用于逐层对输入层输入的输入量进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出，其中，特征提取模型的输出层的输出量为耳膜凸凹等级；
目标分析设备，分别与所述建模处理设备、所述特征选取设备和所述抖动平均值分析设备连接，用于接收所述当前高清图像帧，并依照所述特征选取设备选择的输入量类型通过对所述当前高清图像帧提取特征以将所述当前高清图像帧转换成与选择的输入量类型对应的图像特征量，基于所述建模处理设备建立的特征提取模型，将所述当前高清图像帧转换的图像特征量作为特征提取模型的输入层的输入，以获得用户的耳朵内的耳膜凸凹等级；
压力补偿设备，设置在用户的耳朵内，与所述目标分析设备连接，用于在接收到的耳膜凸凹等级超限时，用于对用户的耳朵内进行空气压力补偿以对用户的耳朵内的耳膜进行受压平衡；
其中，将所述当前高清图像帧与之前最近接收到的历史高清图像帧进行比较以获得当前高清图像帧对应的图像抖动平均值包括：将所述当前高清图像帧中每一个像素点的像素值与以所述历史高清图像帧对应位置像素点为中心的方形像素块内的各个像素点的像素值进行匹配以获取匹配到的像素点，确定所述当前高清图像帧中该像素点与匹配到的像素点的距离差值以作为所述当前高清图像帧中该像素点的实时抖动量，基于所述当前高清图像帧中所有像素点的实时抖动量确定所述当前高清图像帧中的图像抖动平均值；
其中，所述特征选取设备中，从当前高清图像帧中提取数据量与所述图像抖动平均值对应的图像特征作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中具体包括：所述图像抖动平均值距离所述预设抖动阈值越远，从当前高清图像帧中提取的与所述图像抖动平均值对应的图像特征的数据量越多；
其中，所述特征选取设备中，从当前高清图像帧中提取数据量与所述图像抖动平均值对应的图像特征作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中具体包括：所述图像抖动平均值距离所述预设抖动阈值越近，从当前高清图像帧中提取的与所述图像抖动平均值对应的图像特征的数据量越少。
在所述智能化耳内医护系统中，还包括：
第一WIFI通信设备，设置在所述目标分析设备上，用于建立所述目标分析设备与其他设备之间的WIFI通信链路。
在所述智能化耳内医护系统中，还包括：
第二WIFI通信设备，设置在所述压力补偿设备上，用于建立所述压力补偿设备与其他设备之间的WIFI通信链路。
在所述智能化耳内医护系统中：
所述第一WIFI通信设备与所述第二WIFI通信设备之间建立双向WIFI通信链路。
在所述智能化耳内医护系统中，还包括：
检测支架，伸入到用户的耳朵内，用于对用户的耳朵内部环境进行检测；
其中，所述设置在所述检测支架上。
采用本发明的智能化耳内医护系统，针对现有技术中耳内医护模式人工化的技术问题，通过设计基于深度神经网络的图像识别机制，准确获取用户的耳膜凸凹等级，尤为重要的是，引入了压力补偿设备用于在接收到的耳膜凸凹等级超限时，用于对用户的耳朵内进行空气压力补偿以对用户的耳朵内的耳膜进行受压平衡，从而提高了耳内医护设备的智能化水准。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (2)
1.一种智能化耳内医护系统，其特征在于，所述系统包括：
非球面摄像机构，设置在用户的耳朵内，用于对用户的耳朵的内部环境进行图像数据采集，以获得并输出时间上连续的多个高清图像帧；
抖动平均值分析设备，用于获取当前高清图像帧，将所述当前高清图像帧与之前最近接收到的历史高清图像帧进行比较以获得当前高清图像帧对应的图像抖动平均值；
特征选取设备，与所述抖动平均值分析设备连接，用于在接收到的图像抖动平均值大于等于预设抖动阈值时，从当前高清图像帧中提取数据量与所述图像抖动平均值对应的图像特征作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中，以及用于在接收到的图像抖动平均值小于预设抖动阈值时，将当前高清图像帧本身作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中；
建模处理设备，建立由输入层、输出层和多个隐含层组成的特征提取模型，输入层采用所述特征选取设备所选择的输入量类型，多个隐含层用于逐层对输入层输入的输入量进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出，其中，特征提取模型的输出层的输出量为耳膜凸凹等级；
目标分析设备，分别与所述建模处理设备、所述特征选取设备和所述抖动平均值分析设备连接，用于接收所述当前高清图像帧，并依照所述特征选取设备选择的输入量类型通过对所述当前高清图像帧提取特征以将所述当前高清图像帧转换成与选择的输入量类型对应的图像特征量，基于所述建模处理设备建立的特征提取模型，将所述当前高清图像帧转换的图像特征量作为特征提取模型的输入层的输入，以获得用户的耳朵内的耳膜凸凹等级；
压力补偿设备，设置在用户的耳朵内，与所述目标分析设备连接，用于在接收到的耳膜凸凹等级超限时，用于对用户的耳朵内进行空气压力补偿以对用户的耳朵内的耳膜进行受压平衡；
其中，将所述当前高清图像帧与之前最近接收到的历史高清图像帧进行比较以获得当前高清图像帧对应的图像抖动平均值包括：将所述当前高清图像帧中每一个像素点的像素值与以所述历史高清图像帧对应位置像素点为中心的方形像素块内的各个像素点的像素值进行匹配以获取匹配到的像素点，确定所述当前高清图像帧中该像素点与匹配到的像素点的距离差值以作为所述当前高清图像帧中该像素点的实时抖动量，基于所述当前高清图像帧中所有像素点的实时抖动量确定所述当前高清图像帧中的图像抖动平均值；
其中，所述特征选取设备中，从当前高清图像帧中提取数据量与所述图像抖动平均值对应的图像特征作为选择的输入量类型输入到特征提取模型中具体包括：所述图像抖动平均值距离所述预设抖动阈值越远，从当前高清图像帧中提取的与所述图像抖动平均值对应的图像特征的数据量越多；
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2.如权利要求1所述的系统，其特征在于：
所述第一WIFI通信设备与所述第二WIFI通信设备之间建立双向WIFI通信链路。
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Effective date of registration: 20190826 Address after: 130021 No. 71 Xinmin Street, Chaoyang District, Changchun City, Jilin Province Applicant after: JILIN UNIVERSITY FIRST Hospital Address before: 210046 No. 6 Xianxin Middle Road, Nanjing Economic and Technological Development Zone, Jiangsu Province Applicant before: Chen Qingmei |
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| GR01 | Patent grant | ||
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| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
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Granted publication date: 20190924 Termination date: 20211107 |