CN112365972A - 一种基于人体模型识别的医疗辅助系统 - Google Patents

一种基于人体模型识别的医疗辅助系统 Download PDF

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CN112365972A CN202011083643.9A CN202011083643A CN112365972A CN 112365972 A CN112365972 A CN 112365972A CN 202011083643 A CN202011083643 A CN 202011083643A CN 112365972 A CN112365972 A CN 112365972A
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Abstract

本发明公开了一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，包括影像采集模块、影像接收模块、模型生成模块、总控模块与辅助模块；所述影像采集模块用于采集病患人体影像信息，所述影像接收模块用于接收病患人体影像信息，并将病患人体影像信息发送到模型生成骨架模块，所述骨架模型生成后总控模块控制辅助模块生成医疗辅助数据；所述影像采集模块采集病患人体影像信息时进行了骨骼跟踪，骨骼跟踪要经历获取深度图像、发现人体、识别人体部位、识别人体关节四个阶段最终才能形成骨架模型，完成骨骼识别过程，所述深度图像包括站在机器前的人物及其场景。本发明能够通过进行人体模型识别减少医生在医疗诊断中的工作量，更加值得推广使用。

Description

一种基于人体模型识别的医疗辅助系统
技术领域
本发明涉及医疗辅助领域，具体涉及一种基于人体模型识别的医疗辅助系统。
背景技术
人体识别是近些年来的研究热点，被广泛运用在人机智能交互、虚拟现实和智能监控等领域。在医疗康复领域，使用现有的机器人辅助康复成本高、代价大且需要指定康复地点，而传统的人工康复又出现供不应求的现象。利用动作识别技术的进行医疗辅助成为大势所趋，它通过患者完成指定动作进行病情信息获取，在进行该医生镜进行医疗诊断时即使用到医疗辅助系统件辅助数据采集。
现有的医疗辅助统，在使用过程中起到的辅助作用较小，没有有效减少医生工作量，给该系统的使用带来了一定影响，因此，提出一种基于人体模型识别的医疗辅助系统。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的医疗辅助统，在使用过程中起到的辅助作用较小，没有有效减少医生工作量，给该系统的使用带来了一定影响的问题，提供了一种基于人体模型识别的医疗辅助系统。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括影像采集模块、影像接收模块、模型生成模块、总控模块与辅助模块；
所述影像采集模块用于采集病患人体影像信息，所述影像接收模块用于接收病患人体影像信息，并将病患人体影像信息发送到模型生成骨架模块，所述骨架模型生成后总控模块控制辅助模块生成医疗辅助数据；
所述影像采集模块采集病患人体影像信息时进行了骨骼跟踪，骨骼跟踪要经历获取深度图像、发现人体、识别人体部位、识别人体关节四个阶段最终才能形成骨架模型，完成骨骼识别过程，所述深度图像包括站在机器前的人物及其场景，通过人物与环境的分割发现人物，用“像素级”的分析推测出人体的每个部位，再识别每个部位的关节，先局部再整体，最终形成人体骨骼模型。
优选的，所述辅助模块在进行病情信息获取时需要进行动作识别，识别出两个动作是否是同一动作，比较这两个动作的特征表示，利用得到的人体骨骼模型的预设数量的关节点，常用的动作表示有关节点角度、关节点向量方向角度和骨骼节点位置差。
优选的，所述关节点角度位置差的具体处理过程如下：选取人体骨骼模型中的左肩关节p4、肘关节p6和腕关节p8，设三个关节点在三维坐标中的坐标为 p4(x4,y4,z4),p6(x6,y6,z6),p8(x8,y8,z8)，那么，关节点p4、p6、p8的角度θ可表示为
Figure RE-GDA0002865387220000021
其中，p6p4＝(x4-x6,y4-y6,z4-z6)，p6p8＝ (x8-x6,y8-y6,z8-z6)，得到关节角度后，可通过比较每个关节的最大角度确定关节的可动性，进而进行动作的相似性分析，以关节点角度为特征表示，通过比较肩关节、肘关节、髋关节、膝关节等设定的最大(小)角度和实验中最大(小)角度，来判定病患疾病程度，设置了关节点角度的判断条件，包括两个关节点的名称、关节点角度、关节点角度阈值和权重，同时一个动作可赋予多组条件进行确定。
优选的，所述关节点角度的具体处理过程如下：选定肘关节p6和腕关节p8做关节点向量p8p6，该向量会与X轴、Y轴、Z轴产生夹角α、β、γ，用此角度可确定这段关节的空间位置，该关节点向量可表示为p8p6＝(x6-x8)i+ (y6-y8)j+(z6-z8)k，向量方向角度可表示为：
与X轴的夹角：
Figure RE-GDA0002865387220000031
与Y轴的夹角：
Figure RE-GDA0002865387220000032
与Z轴的夹角：
Figure RE-GDA0002865387220000033
通过关节点角度的变化来对病患进行数据获取。
优选的，所述骨骼节点位置差的具体处理过程如下：建立归一化坐标体系的第一步是找参考关节点，将参考关节点作为坐标原点，然后对选定某一关节作为归一化关节参考，对全身关节进行归一化，若选定关节点p11作为参考关节点，关节点p2到p11的这段关节长度作为归一化参考，则其余关节点可表示为
x′i＝xi-x11 1≤i≤20
y′j＝yj-y11 1≤j≤20
z′k＝zk-z11 1≤k≤20
由此可得20个关节点的新的位置坐标(x′,y′,z′),关节点空间位置差为 D＝(x′1,y′1,z′1,…,x′20,y′20,z′20)，关节点p2到p11的这段关节长度可表示为
Figure RE-GDA0002865387220000034
则归一后的骨骼关节点可表示为
Figure RE-GDA0002865387220000035
这样就做到了骨骼关节点的标准化，对骨骼关节点的变化进行分析来判定病患的并且程度。
优选的，所述模型生成模块在生产模型时同时得到关节点，所述关节点中有预设数量的特征点，关节点从人体骨骼的头部到脚的编号为，特征向量分为上身部分的结构特征向量、下身部分的结构特征向量和躯干部分的结构特征向量。
优选的，所述上身部分的结构具体如下：
上身部分的结构特征向量主要指胳膊手臂的向量，以手臂延伸的方向做向量，共得预设数量个向量，人体上身的结构可完成由手臂伸屈的动作，如手臂弯曲、手臂上举、手臂前后摆动、双手叉腰、耸肩等,主要依靠左右肩膀、左右肘、左右腕、左右手的关节点来实现的，以下是上身部分的特征向量：
Shoulder_Left＝P2P3 Shoulder_Right＝P2P4；
Upper Arm_Left＝P3P5 Upper Arm_Right＝P4P6；
Lower Arm_Left＝P5P7 Lower Arm_Right＝P6P8；
Hand_Left＝P7P9 Han_Right＝P8P10。
优选的，所述下身部分的结构特征向量具体入下：
下身部分的结构特征向量主要指腿脚的向量，以腿延伸的方向做向量，共得8个向量，人体下身的结构可完成由腿脚弯曲的动作，如大腿上抬、腿的前后伸展、左右伸展等,主要依靠左右跨部、左右膝盖、左右脚的关节点来实现，以下是下身部分的特征向量：
Hip_Left＝P12P13 Hip_Right＝P12P14；
Upper Leg_Left＝P13P15 Upper Leg_Right＝P14P16；
Lower Leg_Left＝P15P17 Lower Leg_Right＝P16P18；
Foot_Left＝P17P19 Foot_Right＝P18P20。
优选的，躯干部分的特征向量主要是由头、脖子、尾巴骨的关节点实现的，主要可以完成头部左右摆动，弯腰等动作，使用躯干部分的特征向量可以进一步划分人体的空间结构，以下是下身部分的特征向量：
Neck＝P1P2 Upper Trunk＝P2P11；
Lower Trunk＝P11P12。
优选的，所述辅助模块在进行辅助数据获取时提取出标准动作后，将实时生成的人体模型与标准动作进行比对进行病情信息获取。
本发明相比现有技术具有以下优点：该基于人体模型识别的医疗辅助系统，通过从人体影像中实时获取到病患的人体骨骼模型，并对人体骨骼模型进行处理与预设模型进行比对处理，可以减少医生对病人病情的分析处理，并且通过一个动作赋予多组条件能够确保该系统进行辅助医生工作判定的精确性，并且多种判定方式的设置，更有效的减少了医生误判病情的状况发生，让该系统提供的辅助数据更加准确，让该系统更加值得推广使用。
附图说明
图1是本发明的系统框图图；
图2是本发明的骨架模型结构图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1～2所示，本实施例提供一种技术方案：一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，包括影像采集模块、影像接收模块、模型生成模块、总控模块与辅助模块；
所述影像采集模块用于采集病患人体影像信息，所述影像接收模块用于接收病患人体影像信息，并将病患人体影像信息发送到模型生成骨架模块，所述骨架模型生成后总控模块控制辅助模块生成医疗辅助数据；
所述影像采集模块采集病患人体影像信息时进行了骨骼跟踪，骨骼跟踪要经历获取深度图像、发现人体、识别人体部位、识别人体关节四个阶段最终才能形成骨架模型，完成骨骼识别过程，所述深度图像包括站在机器前的人物及其场景，通过人物与环境的分割发现人物，用“像素级”的分析推测出人体的每个部位，再识别每个部位的关节，先局部再整体，最终形成人体骨骼模型。
所述辅助模块在进行病情信息获取时需要进行动作识别，识别出两个动作是否是同一动作，比较这两个动作的特征表示，利用得到的人体骨骼模型的预设数量的关节点，常用的动作表示有关节点角度、关节点向量方向角度和骨骼节点位置差。
所述关节点角度位置差的具体处理过程如下：选取人体骨骼模型中的左肩关节p4、肘关节p6和腕关节p8，设三个关节点在三维坐标中的坐标为 p4(x4,y4,z4),p6(x6,y6,z6),p8(x8,y8,z8)，那么，关节点p4、p6、p8的角度θ可表示为
Figure RE-GDA0002865387220000061
其中，p6p4＝(x4-x6,y4-y6,z4-z6)，p6p8＝ (x8-x6,y8-y6,z8-z6)，得到关节角度后，可通过比较每个关节的最大角度确定关节的可动性，进而进行动作的相似性分析，以关节点角度为特征表示，通过比较肩关节、肘关节、髋关节、膝关节等设定的最大(小)角度和实验中最大(小)角度，来判定病患疾病程度，设置了关节点角度的判断条件，包括两个关节点的名称、关节点角度、关节点角度阈值和权重，同时一个动作可赋予多组条件进行确定。
所述关节点角度的具体处理过程如下：选定肘关节p6和腕关节p8做关节点向量p8p6，该向量会与X轴、Y轴、Z轴产生夹角α、β、γ，用此角度可确定这段关节的空间位置，该关节点向量可表示为p8p6＝(x6-x8)i+(y6-y8)j+ (z6-z8)k，向量方向角度可表示为：
与X轴的夹角：
Figure RE-GDA0002865387220000062
与Y轴的夹角：
Figure RE-GDA0002865387220000063
与Z轴的夹角：
Figure RE-GDA0002865387220000064
通过关节点角度的变化来对病患进行数据获取。
所述骨骼节点位置差的具体处理过程如下：建立归一化坐标体系的第一步是找参考关节点，将参考关节点作为坐标原点，然后对选定某一关节作为归一化关节参考，对全身关节进行归一化，若选定关节点p11作为参考关节点，关节点p2到p11的这段关节长度作为归一化参考，则其余关节点可表示为
x′i＝xi-x11 1≤i≤20
y′j＝yj-y11 1≤j≤20
z′k＝zk-z11 1≤k≤20
由此可得20个关节点的新的位置坐标(x′,y′,z′),关节点空间位置差为 D＝(x′1,y′1,z′1,…,x′20,y′20,z′20)，关节点p2到p11的这段关节长度可表示为
Figure RE-GDA0002865387220000071
则归一后的骨骼关节点可表示为
Figure RE-GDA0002865387220000072
这样就做到了骨骼关节点的标准化，对骨骼关节点的变化进行分析来判定病患的并且程度。
所述模型生成模块在生产模型时同时得到关节点，所述关节点中有预设数量的特征点，关节点从人体骨骼的头部到脚的编号为，特征向量分为上身部分的结构特征向量、下身部分的结构特征向量和躯干部分的结构特征向量。
所述上身部分的结构具体如下：
上身部分的结构特征向量主要指胳膊手臂的向量，以手臂延伸的方向做向量，共得预设数量个向量，人体上身的结构可完成由手臂伸屈的动作，如手臂弯曲、手臂上举、手臂前后摆动、双手叉腰、耸肩等,主要依靠左右肩膀、左右肘、左右腕、左右手的关节点来实现的，以下是上身部分的特征向量：
Shoulder_Left＝P2P3 Shoulder_Right＝P2P4；
Upper Arm_Left＝P3P5 Upper Arm_Right＝P4P6；
Lower Arm_Left＝P5P7 Lower Arm_Right＝P6P8；
Hand_Left＝P7P9 Han_Right＝P8P10。
所述下身部分的结构特征向量具体入下：
下身部分的结构特征向量主要指腿脚的向量，以腿延伸的方向做向量，共得8个向量，人体下身的结构可完成由腿脚弯曲的动作，如大腿上抬、腿的前后伸展、左右伸展等,主要依靠左右跨部、左右膝盖、左右脚的关节点来实现，以下是下身部分的特征向量：
Hip_Left＝P12P13 Hip_Right＝P12P14；
Upper Leg_Left＝P13P15 Upper Leg_Right＝P14P16；
Lower Leg_Left＝P15P17 Lower Leg_Right＝P16P18；
Foot_Left＝P17P19 Foot_Right＝P18P20。
躯干部分的特征向量主要是由头、脖子、尾巴骨的关节点实现的，主要可以完成头部左右摆动，弯腰等动作，使用躯干部分的特征向量可以进一步划分人体的空间结构，以下是下身部分的特征向量：
Neck＝P1P2 Upper Trunk＝P2P11；
Lower Trunk＝P11P12。
所述辅助模块在进行辅助数据获取时提取出标准动作后，将实时生成的人体模型与标准动作进行比对进行病情信息获取。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，其特征在于，包括影像采集模块、影像接收模块、模型生成模块、总控模块与辅助模块；
所述影像采集模块用于采集病患人体影像信息，所述影像接收模块用于接收病患人体影像信息，并将病患人体影像信息发送到模型生成骨架模块，所述骨架模型生成后总控模块控制辅助模块生成医疗辅助数据；
所述影像采集模块采集病患人体影像信息时进行了骨骼跟踪，骨骼跟踪要经历获取深度图像、发现人体、识别人体部位、识别人体关节四个阶段最终才能形成骨架模型，完成骨骼识别过程，所述深度图像包括站在机器前的人物及其场景，通过人物与环境的分割发现人物，用“像素级”的分析推测出人体的每个部位，再识别每个部位的关节，先局部再整体，最终形成人体骨骼模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，其特征在于：所述辅助模块在进行病情信息获取时需要进行动作识别，识别出两个动作是否是同一动作，比较这两个动作的特征表示，利用得到的人体骨骼模型的预设数量的关节点，常用的动作表示有关节点角度、关节点向量方向角度和骨骼节点位置差。
3.根据权利要求1所述的一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，其特征在于：所述关节点角度位置差的具体处理过程如下：选取人体骨骼模型中的左肩关节p4、肘关节p6和腕关节p8，设三个关节点在三维坐标中的坐标为p4(x4，y4，z4)，p6(x6，y6，z6)，p8(x8，y8，z8)，那么，关节点p4、p6、p8的角度θ可表示为
Figure FDA0002719534820000011
其中，p6p4＝(x4-x6，y4-y6，z4-z6)，p6p8＝(x8-x6，y8-y6，z8-z6)，得到关节角度后，可通过比较每个关节的最大角度确定关节的可动性，进而进行动作的相似性分析，以关节点角度为特征表示，通过比较肩关节、肘关节、髋关节、膝关节等设定的最大(小)角度和实验中最大小角度，来判定病患疾病程度，设置了关节点角度的判断条件，包括两个关节点的名称、关节点角度、关节点角度阈值和权重，同时一个动作可赋予多组条件进行确定。
4.根据权利要求1所述的一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，其特征在于：所述关节点角度的具体处理过程如下：选定肘关节p6和腕关节p8做关节点向量p8p6，该向量会与X轴、Y轴、Z轴产生夹角α、β、γ，用此角度可确定这段关节的空间位置，该关节点向量可表示为p8p6＝(x6-x8)i+(y6-y8)j+(z6-z8)k，向量方向角度可表示为：
与X轴的夹角：
Figure FDA0002719534820000021
与Y轴的夹角：
Figure FDA0002719534820000022
与Z轴的夹角：
Figure FDA0002719534820000023
通过关节点角度的变化来对病患进行数据获取。
5.根据权利要求1所述的一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，其特征在于：所述骨骼节点位置差的具体处理过程如下：建立归一化坐标体系的第一步是找参考关节点，将参考关节点作为坐标原点，然后对选定某一关节作为归一化关节参考，对全身关节进行归一化，若选定关节点p11作为参考关节点，关节点p2到p11的这段关节长度作为归一化参考，则其余关节点可表示为
x′i＝xi-x11 1≤i≤20
y′j＝yj-y11 1≤j≤20
z′k＝zk-z11 1≤k≤20
由此可得20个关节点的新的位置坐标(x′，y′，z′)，关节点空间位置差为D＝(x′1，y′1，z′1，...，x′20，y′20，z′20)，关节点p2到p11的这段关节长度可表示为
Figure FDA0002719534820000031
则归一后的骨骼关节点可表示为
Figure FDA0002719534820000032
这样就做到了骨骼关节点的标准化，对骨骼关节点的变化进行分析来判定病患的并且程度。
6.根据权利要求1所述的一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，其特征在于：所述模型生成模块在生产模型时同时得到关节点，所述关节点中有预设数量的特征点，关节点从人体骨骼的头部到脚的编号为，特征向量分为上身部分的结构特征向量、下身部分的结构特征向量和躯干部分的结构特征向量。
7.根据权利要求6述的一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，其特征在于：所述上身部分的结构具体如下：
上身部分的结构特征向量主要指胳膊手臂的向量，以手臂延伸的方向做向量，共得预设数量个向量，人体上身的结构可完成由手臂伸屈的动作，如手臂弯曲、手臂上举、手臂前后摆动、双手叉腰、耸肩等，主要依靠左右肩膀、左右肘、左右腕、左右手的关节点来实现的，以下是上身部分的特征向量：
Shoulder_Left＝P2P3 Shoulder_Right＝P2P4；
Upper Arm_Left＝P3P5 Upper Arm_Right＝P4P6；
Lower Arm_Left＝P5P7 Lower Arm_Right＝P6P8；
Hand_Left＝P7P9 Han_Right＝P8P10。
8.根据权利要求6所述的一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，其特征在于：所述下身部分的结构特征向量具体入下：
下身部分的结构特征向量主要指腿脚的向量，以腿延伸的方向做向量，共得8个向量，人体下身的结构可完成由腿脚弯曲的动作，如大腿上抬、腿的前后伸展、左右伸展等，主要依靠左右跨部、左右膝盖、左右脚的关节点来实现，以下是下身部分的特征向量：
Hip_Left＝P12P13 Hip_Right＝P12P14；
Upper Leg_Left＝P13P15 Upper Leg_Right＝P14P16；
Lower Leg_Left＝P15P17 Lower Leg_Right＝P16P18；
Foot_Left＝P17P19 Foot_Right＝P18P20。
9.根据权利要求6所述的一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，其特征在于：躯干部分的特征向量主要是由头、脖子、尾巴骨的关节点实现的，主要可以完成头部左右摆动，弯腰等动作，使用躯干部分的特征向量可以进一步划分人体的空间结构，以下是下身部分的特征向量：
Neck＝P1P2 Upper Trunk＝P2P11；
Lower Trunk＝P11P12。
10.根据权利要求6所述的一种基于人体模型识别的医疗辅助系统，其特征在于：所述辅助模块在进行辅助数据获取时提取出标准动作后，将实时生成的人体模型与标准动作进行比对进行病情信息获取。
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