CN110881955A - 一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统 - Google Patents

一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统 Download PDF

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Abstract

一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统，属于生机电一体化技术领域，为了解决现有的静脉穿刺极大的依赖医护人员的经验和熟练度以及对于特殊病人想要准确地进行静脉穿刺十分困难的问题。本发明的近红外光源模块用于提供近红外光；两个近红外图像采集模块用于分别采集静脉血管的近红外图像，并将获取的两个近红外图像分别发送至图像处理模块；图像处理模块用于对两个近红外图像分别进行图像处理，获取完整的静脉血管上表面点云图，并实时对静脉血管上表面点云图进行显示。有益效果为提高静脉穿刺成功率。

Description

一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统
技术领域
本发明属于生机电一体化技术领域。
背景技术
无论是在大型医院还是小型诊所，通过刺破静脉获取血液样本或者注射药液都是最常见的医疗程序之一。目前临床上静脉穿刺主要依靠熟练的医护人员进行，这些人员需经过专门的培训和大量的尝试。常用的静脉血管穿刺方法操作如下：给病人扎上止血带，然后让其握拳使静脉血管突出从而方便进行静脉穿刺。这种穿刺流程的成功率极大依赖医护人员的经验和熟练度，对于肤色较黑、静脉较深、覆盖伤症、纹身及毛发的病人，尤其是婴幼儿、老年人、肥胖者以及脱水病人等，由于难以准确定位静脉血管位置，想要准确地进行静脉穿刺十分困难。如果静脉穿刺失败，不但会为患者带来额外疼痛和精神上的压力，还有可能由于针头引入不当导致并发症，尤其对于少儿患者来说，如疼痛增加、内出血、血管损伤或静脉输液泄漏到血管外组织，引起严重的后果。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有的静脉穿刺极大的依赖医护人员的经验和熟练度以及对于特殊病人想要准确地进行静脉穿刺十分困难的问题，提出了一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统。
本发明所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统包括近红外光源模块、两个近红外图像采集模块和图像处理模块；
近红外光源模块用于提供近红外光；
两个近红外图像采集模块用于分别采集静脉血管的近红外图像，并将获取的两个近红外图像分别发送至图像处理模块；
图像处理模块用于对两个近红外图像分别进行图像处理，获取完整的静脉血管上表面点云图，并实时对静脉血管上表面点云图进行显示。
本发明基于静脉穿刺机器人设计的静脉血管识别系统；该静脉血管系统采用两个近红外图像采集模块，并利用生物组织在近红外光下，能够采集到清晰的皮下静脉血管图像的特性，获取静脉血管的近红外图像，并利用图像处理模块实时获取完整的静脉血管上表面点云图；为静脉穿刺机器人提供血管识别依据。
本发明的有益效果是：静脉穿刺机器人依据该静脉血管识别系统获取的完整的静脉血管上表面点云图，能够获得合适的穿刺位置，提高静脉穿刺成功率；为了提高安全性与可检测性，本发明可以在近红外图像处理模块中获得血管实时图像，监测血管情况及进针位置，降低穿刺风险。
附图说明
图1为具体实施方式一所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统的结构示意图。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，本实施方式所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统，其特征在于，该静脉血管识别系统包括近红外光源模块1、两个近红外图像采集模块和图像处理模块5；
近红外光源模块1用于提供近红外光；
两个近红外图像采集模块用于分别采集静脉血管的近红外图像，并将获取的两个近红外图像分别发送至图像处理模块5；
图像处理模块5用于对两个近红外图像分别进行图像处理，获取完整的静脉血管上表面点云图，并实时对静脉血管上表面点云图进行显示。
在本实施方式中，图像处理模块5有电脑装载VisualStudio2017、OpenCV4.0与Point Cloud Library实现；Point Cloud Library为点云库。
具体实施方式二：本实施方式是对具体实施方式一所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统进一步限定，在本实施方式中，所述近红外图像采集模块包括红外增强摄像头2、镜头3和近红外光窄带滤光片4；
镜头3设置在红外增强摄像头2外端，近红外光窄带滤光片4设置在镜头3上；近红外光窄带滤光片4用于消除外界环境光线的干扰，既而便于获得清晰的静脉血管近红外图像；
红外增强摄像头2的图像信号输出端与图像处理模块5的图像信号输入端相连。
在本实施方式中，红外增强摄像头2采集的图像通过USB传输至图像处理模块5。
在本实施方式中，镜头3的焦距为8mm；近红外光窄带滤光片4的中心波长为850nm；红外增强摄像头2的型号为：GS3-U3-41C6NIR-C；红外增强摄像头2配有CMOSIS CMV4000-3E12感光芯片(近红外增强)，每秒90帧图像，410万像素分辨率；镜头3的型号为：Kowa-LM8HC-SW。
具体实施方式三：本实施方式是对具体实施方式一所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统进一步限定，在本实施方式中，所述近红外光源模块1为：多颗波长为850nm的LED光源配上散光板组成面的光源。
具体实施方式四：本实施方式是对具体实施方式二所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统进一步限定，在本实施方式中，图像处理模块5对两个近红外图像分别进行图像处理，获取完整的静脉血管上表面点云图的具体方法为：
步骤一、对两个近红外图像采集模块中的红外增强摄像头2进行标定，获取内外参数；
步骤二、对两个近红外图像采集模块中的红外增强摄像头2采集到的手臂图像进行立体校正，消除图像畸变；
步骤三、对步骤二中校正后的图像采用Cross-Scale Stereo算法进行立体匹配，获得手臂双目视差图；
步骤四、对其中一个近红外图像采集模块获取的近红外图像进行灰度转换，实现同态滤波；该步骤用于消除噪声；
步骤五、对步骤四中同态滤波后的图像进行限制对比度自适应直方图均衡化处理；该步骤用于提升图像的对比度；
步骤六、对步骤五中的直方图均衡化后的静脉血管图像进行自适应阈值分割，获得静脉血管的二值图像；
步骤七、对步骤六中的二值图像进行后处理；该后处理为通过孔洞填充算法拓展前景不连通的部分，同时消除背景的噪点，然后对孔洞填充后的图像执行闭运算，填平小孔，弥合小裂缝，保持二值图像总的位置不变和形状不变；
步骤八、使用步骤七中后处理后的二值图像切割步骤二中的双目视差图，获得静脉血管的视差图；
步骤九、通过点云库对步骤八中获得的静脉血管视差图进行处理，获得完整的静脉血管上表面点云图。

Claims (4)

1.一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统，其特征在于，该静脉血管识别系统包括近红外光源模块(1)、两个近红外图像采集模块和图像处理模块(5)；
近红外光源模块(1)用于提供近红外光；
两个近红外图像采集模块用于分别采集静脉血管的近红外图像，并将获取的两个近红外图像分别发送至图像处理模块(5)；
图像处理模块(5)用于对两个近红外图像分别进行图像处理，获取完整的静脉血管上表面点云图，并实时对静脉血管上表面点云图进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统，其特征在于，所述近红外图像采集模块包括红外增强摄像头(2)、镜头(3)和近红外光窄带滤光片(4)；
镜头(3)设置在红外增强摄像头(2)外端，近红外光窄带滤光片(4)设置在镜头(3)上；
红外增强摄像头(2)的图像信号输出端与图像处理模块(5)的图像信号输入端相连。
3.根据权利要求1所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统，其特征在于，所述近红外光源模块(1)为：多颗波长为850nm的LED光源配上散光板组成面的光源。
4.根据权利要求2所述的一种基于静脉穿刺机器人的静脉血管识别系统，其特征在于，图像处理模块(5)对两个近红外图像分别进行图像处理，获取完整的静脉血管上表面点云图的具体方法为：
步骤一、对两个近红外图像采集模块中的红外增强摄像头(2)进行标定，获取内外参数；
步骤二、对两个近红外图像采集模块中的红外增强摄像头(2)采集到的手臂图像进行立体校正，消除图像畸变；
步骤三、对步骤二中校正后的图像采用Cross-Scale Stereo算法进行立体匹配，获得手臂双目视差图；
步骤四、对其中一个近红外图像采集模块获取的近红外图像进行灰度转换，实现同态滤波；
步骤五、对步骤四中同态滤波后的图像进行限制对比度自适应直方图均衡化处理；
步骤六、对步骤五中的直方图均衡化后的静脉血管图像进行自适应阈值分割，获得静脉血管的二值图像；
步骤七、对步骤六中的二值图像进行后处理；该后处理为通过孔洞填充算法拓展前景不连通的部分，同时消除背景的噪点，然后对孔洞填充后的图像执行闭运算，填平小孔，弥合小裂缝，保持二值图像总的位置不变和形状不变；
步骤八、使用步骤七中后处理后的二值图像切割步骤二中的双目视差图，获得静脉血管的视差图；
步骤九、通过点云库对步骤八中获得的静脉血管视差图进行处理，获得完整的静脉血管上表面点云图。
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