CN111513745B - 一种用于高危环境下的智能化无接触ct体位识别装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于高危环境下的智能化无接触CT体位识别装置，包括摄像头，身份验证装置，音频提示装置，CT扫描装置，控制系统，控制系统包含基于改进的Openpose人体姿态识别模块，姿态分析模块，器官定位模块，远程确认模块，通过摄像头输入图像，确定测试者的姿态，控制音频提示装置，CT扫描装置，辅助其正确摆位，并正确进行CT扫描，最终技师远程确认，本发明可用于高危环境下的CT检测，技师无需进入扫描间，最大限度地减小医护人员被病毒感染的风险，通过使用机器视觉，解决了因患者身着口罩或防护服等导致技师视线受限等问题，本发明设备简单，可以附加在原有的CT设备上，构成智能化无接触CT体位识别装置，从而保护操作人员的安全。

Description

一种用于高危环境下的智能化无接触CT体位识别装置
技术领域
本发明涉及高危环境下的智能化无接触CT检测技术领域，具体为一种 用于高危环境下的智能化无接触CT体位识别装置。
背景技术
CT装置在当代以其扫描时间快，图像清晰等特点，广泛应用于临床， 可用于多种疾病的检测，但传统的CT装置需要技师人工辅助摆正测试者的 位姿，对于高危险性的病毒，这很容易产生接触感染。并且在这种环境下， 患者大多身着厚重的防护服，脸戴口罩等遮挡物，影响技师的视线，传统 的方法技师通过摄像头观察，并人工语言提示的方法，受此限制。已有的 CT装置安全系数较低，不利于病毒传播的控制，在一定程度上会对医护工 作人员的安全造成伤害。
专利“一种自动摆位和防辐射的CT检查床”，申请号： CN201820345701.2，该专利通过设计检查床来达到自动摆位的功能，但设 计相较之比较繁琐，不利于在危险环境中快速应用；专利“一种自动化CT 摆位和扫描装置及其操作方法”，申请号：CN201910665856.3，该专利的 精度受图像识别限制，本专利通过使用改进的Openpose模型，提高了识别 精度，并简化了模型，提高了运行速度，使其能够用于实时检测中。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于高危环境下的智能化无接触CT体位识 别装置，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于高危环境下的 智能化无接触CT体位识别装置,其无接触检测包括以下步骤：
A、测试者进入扫描间，由身份验证装置验证个人信息，正确无误后 进入CT扫描装置；
B、位于扫描间上方的摄像头以一定帧率持续拍摄测试者的测试图像， 获取图像，并对图像使用基于改进的Openpose人体姿势识别模型识别人 体关键点；
C、通过人体关键点对测试者进行姿态识别，通过姿态分析模块进行 分类，结合测试者所需检测的部位，对于不同的姿态类别输出对应的语音 播报提示音，辅助测试者达到CT检测所要求的躺姿或侧姿；
D、通过器官定位模块，控制移床移动进行CT检测；
E、完成CT检测后，输出图像，由技师确认无误后，音频提示装置播 报结束音。
优选的，所述根据步骤A身份验证模块通过人脸识别，信息核对来确 认被测者身份，身份核对无误后进入CT扫描装置。
优选的，所述根据步骤C姿态分析模块通过对人体姿态识别模块所识 别的人体关键部分的分析，对姿态进行分类，对于脸部特征，仰卧能提取 出2个眼部关节点，侧卧则为1个或2个，俯卧则无关节点，所述姿态分 析模块对体态特征，仰卧和俯卧时，两臂通常位于身体两侧，侧卧时两臂 位于身体同一侧。
优选的，所述根据步骤D器官定位模块通过对人体姿态识别模块所识 别的人体关键部分以及姿态分析模块所确定姿态的分析，确认所需检测的 器官部分的位置，进行检测。
优选的，所述根据步骤B基于改进的Openpose人体姿势识别模块， 人体姿势识别模块使用残差网络提取底层特征。
优选的，所述添加软阈值处理分支，软阈值处理是信号降噪算法中常 用方法，所述软阈值处理公式为：
Figure BDA0002460000690000031
其中：其中x是输入值，y是输出值，软阈值处理将绝对值小于阈值 的值置零，将绝对值大于阈值的值朝零方向缩小。
优选的，所述残差块在经过两层卷积得到尺寸为W*H*C的特征图后引 出一个分支获取阈值，该分支首先进行W*H尺寸的全局平均池化，计算方 公式为：
Figure BDA0002460000690000032
其中，W是输入特征图的宽；H是输入特征图的高；W与H是特征图 中(i，j)点对应像素点的绝对值；y是池化结果，它是一个1*1*C的向 量。
优选的，所述根据步骤B基于改进的Openpose人体姿势识别模块， 评估连接贡献度的方法为计算该连接对应卷积核的L2范数，计算方式如 公式：
Figure BDA0002460000690000033
其中
Figure BDA0002460000690000041
代表第l条通路第k个连接的贡献度，
Figure BDA0002460000690000042
该连接对应的卷积 核，h、w分别为该卷积核参数矩阵的高、宽，n为该卷积核参数数量，αij为该卷积核参数矩阵第i行j列对应的参数。
优选的，所述基于改进的Openpose人体姿势识别模型，所述人体姿势 识别模型主要分为外部结构和内部结构两部分，人体姿势识别模块的外部 结构上包含4个阶段8个人体姿势识别模块。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)基于改进的Openpose人体姿势识别模块，使用权值修剪的方式 对模型进行压缩以在保持检测精度的情况下降低运算量，加快检测速度， 提高实时性；
(2)本发明可用于高危环境下的CT检测，技师无需进入扫描间，最 大限度地减小医护人员被病毒感染的风险，通过使用机器视觉，解决了因 患者身着口罩或防护服等导致技师视线受限等问题；
(3)本发明设备简单，可以附加在原有的CT设备上，构成智能化无 接触CT体位识别装置，从而保护操作人员的安全。
附图说明
图1为本发明智能化无接触CT体位识别装置结构框图；
图2为本发明Openpose与改进的OpenPose模型结构对比结 构示意图；
图3为本发明是添加二阶项融合的残差块结构图；
图4为本发明智能化无接触CT体位识别装置流程图；
图5为本发明身着口罩与厚重衣物仰卧识别图；
图6为本发明身着口罩与厚重衣物侧卧识别图。
图1中：1、摄像头；2、探测器；3、音频提示装置；4、身 份验证装置；5、控制系统；6、移床。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进 行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没 有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的 范围。
请参阅图1-6,本发明提供一种技术方案：一种用于高危环境下的智能 化无接触CT体位识别装置包括摄像头1，探测器2，音频提示装置3，身 份验证装置4，控制系统5，移床6，基于改进的Openpose人体姿势识别 模块，该模型使用残差网络提取底层特征，以提升改进模型的检测精度和 训练速度。
一种用于高危环境下的智能化无接触CT体位识别装置，其特征在于： 所述基于改进的Openpose人体姿势识别模块，该模型使用残差网络提取底 层特征，以提升改进模型的检测精度和训练速度。该网络结构参照Res-18 网络前10层，这10层网络构成5个残差块，如表1所示。
Figure BDA0002460000690000051
Figure BDA0002460000690000061
一种用于高危环境下的智能化无接触CT体位识别装置，残差块为了在 提取底层特征时优化提取结果，去除与当前任务无关的信息，进一步提升 检测精度，本模型改进了网络中残差块结构，为其添加软阈值处理分支， 软阈值处理是信号降噪算法中常用方法，软阈值处理公式，其中x是输入 值，y是输出值，τ是阈值。软阈值处理将绝对值小于阈值的值置零， 将绝对值大于阈值的值朝零方向缩小，从而滤去无用信息。
Figure BDA0002460000690000062
残差块在经过两层卷积得到尺寸为W*H*C的特征图后引出一个分支获 取阈值，该分支首先进行W*H尺寸的全局平均池化，计算方法如公式所示：
Figure BDA0002460000690000063
式中，W，H是输入特征图的宽和高，|xij|是特征图中(i，j)点对应像 素点的绝对值，y是池化结果，它是一个1*1*C的向量，随后，池化结果 通过一层1*1卷积以学习阈值系数，再使用sigmoid函数对该系数进行归 一化，使其位于0和1之间，此系数同样是一个1*1*C的向量，再将阈值 系数与池化结果对应位置元素相乘，便可得到特征图中每个通道对应的不 同阈值，最后，根据所获得的阈值对特征图进行软阈值处理即可。
一种用于高危环境下的智能化无接触CT体位识别装置，基于改进的 Openpose人体姿势识别模块，该模型使用权值修剪的方式对模型进行压缩 以在保持检测精度的情况下降低运算量，加快检测速度，提高实时性。该 方式通过对评估某连接对最终输出结果的贡献度，删除贡献度较小的连接， 即可在尽量不影响检测精度的情况下减少网络参数和计算量，缩小模型大 小，加快检测速度。评估某条连接贡献度的方法为计算该连接对应卷积核
Figure BDA0002460000690000071
的L2范数，计算方式如公式(3)所示：
Figure BDA0002460000690000072
其中
Figure BDA0002460000690000073
代表第l条通路第k个连接的贡献度，
Figure BDA0002460000690000074
该连接对应的卷积核， h、w分别为该卷积核参数矩阵的高，宽，n为该卷积核参数数量，αij为该 卷积核参数矩阵第i行j列对应的参数。
一种用于高危环境下的智能化无接触CT体位识别装置，基于改进的 Openpose人体姿势识别模块，该模型主要分为外部结构和内部结构两部 分，在外部结构上包含4个阶段8个模块，参照DenseNet的连接机制，为 每个模块的输入增加了所有在它之前的对应模块的输出，以融合低层特征 和高层特征，减少信息损失增加检测精度，在内部结构上为卷积块同样添 加跨层连接机制，它由一层1X1卷积构成，其目的是在进行后续卷积前先 将特征降维处理，以减少后续卷积过程的所需的参数数量及花费的计算量， 从而加快检测速度，而且还可以缓和原模型的降维过程。
一种用于高危环境下的智能化无接触CT体位识别装置,其无接触检测 包括以下步骤：
A、测试者进入扫描间，由身份验证装置验证个人信息，正确无误后进 入CT扫描装置；
B、位于扫描间上方的摄像头以一定帧率持续拍摄测试者的测试图像， 获取图像，并对图像使用基于改进的Openpose人体姿势识别模型识别人体 关键点；
C、通过人体关键点对测试者进行姿态识别，通过姿态分析模块进行分 类，结合测试者所需检测的部位，对于不同的姿态类别输出对应的语音播 报提示音，辅助测试者达到CT检测所要求的躺姿或侧姿；
D、通过器官定位模块，控制移床移动进行CT检测；
E、完成CT检测后，输出图像，由技师确认无误后，音频提示装置播 报结束音。
本发明可用于高危环境下的CT检测，技师无需进入扫描间，最大限度 地减小医护人员被病毒感染的风险，通过使用机器视觉，解决了因患者身 着口罩或防护服等导致技师视线受限等问题，本发明设备简单，可以附加 在原有的CT设备上，构成智能化无接触CT体位识别装置，从而保护操作 人员的安全。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员 而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例 进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等 同物限定。

Claims (1)

1.一种用于高危环境下的智能化无接触CT装置,其无接触检测包括以下步骤：
A、测试者进入扫描间，由身份验证装置验证个人信息，正确无误后进入CT扫描装置；
B、位于扫描间上方的摄像头(1)以一定帧率持续拍摄测试者的测试图像，获取图像，并对图像使用基于改进的Openpose人体姿势识别模型识别人体关键点；
C、通过人体关键点对测试者进行姿态识别，通过姿态分析模块进行分类，结合测试者所需检测的部位，对于不同的姿态类别输出对应的语音播报提示音，辅助测试者达到CT检测所要求的躺姿或侧姿；
D、通过器官定位模块，控制移床移动进行CT检测；
E、完成CT检测后，输出图像，由技师确认无误后，音频提示装置播报结束音；
根据步骤A所述的身份验证装置通过人脸识别，信息核对来确认测试者身份，身份核对无误后进入CT扫描装置；
根据步骤C所述的姿态分析模块通过对人体姿势识别模型所识别的人体关键点的分析，对姿态进行分类，对于脸部特征，仰卧能提取出2个眼部关键点，侧卧则为1个或2个，俯卧则无关键点，所述姿态分析模块对不同的姿态分类，仰卧和俯卧时，两臂位于身体两侧，侧卧时两臂位于身体同一侧；
根据步骤D所述的器官定位模块根据人体姿势识别模型所识别的人体关键点以及姿态分析模块所确定姿态的分类结果，确认所需检测的器官部分的位置，控制移床移动进行CT检测；
根据步骤B所述的基于改进的Openpose人体姿势识别模型，人体姿势识别模型使用残差网络提取底层特征；
其中，改进了残差网络中的残差块结构，为其添加软阈值处理分支，所述软阈值处理公式为：
Figure FDA0003264035250000021
其中：其中x是输入值，y是输出值，τ是阈值，软阈值处理将绝对值小于阈值的值置零，将绝对值大于阈值的值朝零方向缩小；
所述残差块在经过两层卷积得到尺寸为W*H*C的特征图后引出一个分支获取阈值，该分支首先进行W*H尺寸的全局平均池化，计算方公式为：
Figure FDA0003264035250000022
其中，W是输入特征图的宽；H是输入特征图的高；W与H是特征图中(i，j)点对应像素点的绝对值；y是池化结果，它是一个1*1*C的向量；
根据步骤B所述的基于改进的Openpose人体姿势识别模型，该模型使用阈值修剪的方式对模型进行压缩,该方式通过评估某连接对最终输出结果的贡献度，删除贡献度较小的某连接，评估某连接贡献度的方法为计算该连接对应卷积核
Figure FDA0003264035250000023
的L2范数，计算方式如公式：
Figure FDA0003264035250000024
其中
Figure FDA0003264035250000025
代表第l层网络中第k个连接的贡献度，
Figure FDA0003264035250000026
该连接对应的卷积核，h、w分别为该卷积核参数矩阵的高、宽，n为该卷积核参数数量，αij为该卷积核参数矩阵第i行j列对应的参数；
所述基于改进的Openpose人体姿势识别模型，所述人体姿势识别模型主要分为外部结构和内部结构两部分，人体姿势识别模块的外部结构上包含4个阶段8个人体姿势识别模块。
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