CN113303768A - 一种手部病情的诊断方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种手部病情的诊断方法和装置。在本发明实施例中，采集患者手部的手势光学图像，获取标准手势图像，将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度，根据所述手部匹配吻合度，诊断手部病情，从而实现了远程的医学诊断过程，避免医生触碰患者的手部而导致的二次伤害，也避免了医生与患者的近距离接触，有效降低传染疾病的传播，另外，自动定位手部产生症状的部位，能够辅助临床经验较浅的医生进行医学诊断，大大提升了医学诊断的效率。
Description
技术领域
本发明涉及手部病情技术领域，特别是涉及一种手部病情的诊断方法和装置。
背景技术
人类大部分活动都需要通过手部来实现。手部的功能有握、持和感觉(包括触觉、痛觉、温觉和空间感觉等等)。手部所有关节、肌腱、血管和神经结构必须保证健康，才能准确的完成各种动作。而当手的感觉、运动功能等出现障碍时，会严重影响患者的生活质量。
目前的手部伤病诊断方式主要分为直接诊断和医学影像诊断两大类。直接诊断是通过观察、触摸等方式判断患者手部的伤处或病灶和病情等，其缺点在于：第一，医生需要非常大量的临床经验，对医生的要求较高；第二，医生需要触碰患者的手部进行问诊，可能会对患者的手部造成二次伤害；第三，医生和患者需要近距离接触，在传染病疫情高风险、高发地区比较危险。
医学影像诊断则是借助各类放射性医学影像设备，对病人进行X光、CT或核磁共振诊断。这类医学影像诊断的缺点在于：第一，医院配置设备和专用病房的成本高；第二，病人求医费用高；第三，成像时间和诊断时间较长。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种手部病情的诊断方法和相应的一种手部病情的诊断装置。
为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种手部病情的诊断方法，所述方法包括：
采集患者手部的手势光学图像；
获取标准手势图像；
将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度；
根据所述手部匹配吻合度，诊断手部病情。
可选地，所述采集患者手部的手势光学图像的步骤包括:
采用双目摄像模块对患者手部进行拍摄，获得原始图像以及视差信息；
采用所述视差信息，生成图像深度信息；
采用所述原始图像与图像深度信息进行三维重建，生成手势光学图像。
可选地，将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度的步骤包括：
将所述手势光学图像进行图像拆分，得到多个第一子部位的光学图像；
将所述标准手势图像进行图像拆分，得到多个第二子部位的标准图像；
将所述多个第一子部位的光学图像与多个第二子部位的标准图像一一进行分析对比，得到多个子部位匹配吻合度；
采用所述多个子部位匹配吻合度，计算得到手部匹配吻合度。
可选地，根据所述匹配吻合度，诊断手部病情的步骤包括：
判断所述匹配吻合度是否超过第一预设阈值；
若是，则将所述手部病情诊断为健康状态；
若否，则从多个第一子部位中，确定子部位匹配吻合度低于第二预设阈值的第三子部位；
将所述第三子部位诊断为非健康状态。
本发明实施例还公开了一种手部病情的诊断装置，所述装置包括：
手势光学图像采集模块，用于采集患者手部的手势光学图像；
标准手势图像获取模块，用于获取标准手势图像；
手部匹配吻合度计算模块，用于将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度；
手部病情诊断模块，用于根据所述手部匹配吻合度，诊断手部病情。
可选地，所述手势光学图像采集模块包括:
原始图像与视差信息获取子模块，用于采用双目摄像模块对患者手部进行拍摄，获得原始图像以及视差信息；
图像深度信息生成子模块，用于采用所述视差信息，生成图像深度信息；
手势光学图像生成子模块，用于采用所述原始图像与图像深度信息进行三维重建，生成手势光学图像。
可选地，所述手部匹配吻合度计算模块包括：
手势光学图像拆分子模块，用于将所述手势光学图像进行图像拆分，得到多个第一子部位的光学图像；
标准手势图像拆分子模块，用于将所述标准手势图像进行图像拆分，得到多个第二子部位的标准图像；
匹配子模块，用于将所述多个第一子部位的光学图像与多个第二子部位的标准图像一一进行分析对比，得到多个子部位匹配吻合度；
手部匹配吻合度计算子模块，用于采用所述多个子部位匹配吻合度，计算得到手部匹配吻合度。
可选地，所述手部病情诊断模块包括：
匹配吻合度判断子模块，用于判断所述匹配吻合度是否超过第一预设阈值；
健康状态诊断子模块，用于若是，则将所述手部病情诊断为健康状态；
第三子部位确定子模块，用于若否，则从多个第一子部位中，确定子部位匹配吻合度低于第二预设阈值的第三子部位；
非健康状态诊断诊断模块，用于将所述第三子部位诊断为非健康状态。
本发明实施例包括以下优点：在本发明实施例中，采集患者手部的手势光学图像，获取标准手势图像，将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度，根据所述手部匹配吻合度，诊断手部病情，实现了远程的医学诊断过程，避免了医生触碰患者的手部而导致的二次伤害，也避免了医生与患者的近距离接触，有效降低传染疾病的传播，另外，自动定位手部产生症状的部位，能够辅助临床经验较浅的医生进行医学诊断，大大提升了医学诊断的效率。
附图说明
图1是本发明的一种手部病情的诊断方法实施例一的步骤流程图。
图2是本发明的一种手部病情的诊断装置实施例一的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参照图1，示出了本发明的一种手部病情的诊断方法实施例一的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101，采集患者手部的手势光学图像；
在本发明的实施例中，可以设置手势采集箱采集患者手部的手势光学图像。手势采集箱的内部顶部设置有双目摄像头。手势采集箱的内壁还设置有照射灯，作用是提供稳定光源，使拍摄效果更清晰。
另外，手势采集箱的外侧顶部安装有显示屏幕，而在所述采集患者手部的手势光学图像之前，还包括：
步骤S10,获取标准手势图像；
所述标准手势图像的作用是为患者的手势动作提供参考。在本发明实施例中，可由医生制定标准手势，由正常人做出标准手势后，对其进行拍摄，得到标准手势图像。所述标准手势可以为任意手势，例如，左手同时伸出无名指与食指的手势，或者，右手同时伸出拇指无名指的手势，本发明实施例对此不作进一步的限制。
步骤S11，采用所述显示屏幕显示所述标准手势图像。
在医生进行问诊过程中，患者在显示屏幕中观察到标准手势图像后，需要将手部伸进手势采集箱内，尽量做出与标准手势图像一模一样的手势，手势采集箱对进行手势光学图像的采集，具体的，其步骤可以包括：
子步骤1011，采用双目摄像模块对患者手部进行拍摄，获得原始图像以及视差信息；
在本发明实施例中，所述双目摄像模块具有左摄像头与右摄像头，因此，所述原始图像包括左摄像头拍摄的第一原始图像以及右摄像头拍摄的第二原始图像。利用预设算法，对所述第一原始图像与第二原始图像进行快速匹配，便可计算出视差信息。
子步骤1012，采用所述视差信息，生成图像深度信息；
具体的，采用所述视差信息，结合三角测距原理，便可计算出图像深度信息。
子步骤1013，采用所述原始图像与图像深度信息进行三维重建，生成手势光学图像。
具体的，将图像深度信息映射到原始图像上，实现三维重建，便可生成立体的手势光学图像。
步骤102，获取标准手势图像；
所述标准手势图像存储于预设存储路径上，可通过访问预设存储路径实现获取标准手势图像，本发明实施例对此不作进一步的限制。
步骤103，将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度；
在采集了患者手部的手势光学图像与获取标准手势图像后，对其进行对比，得到手部匹配吻合度，手部匹配吻合度越高，意味着患者的手部越健康，手部匹配吻合度越低，意味着患者的手部存在的病症越多。
具体的，将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度的步骤包括：
子步骤1031，将所述手势光学图像进行图像拆分，得到多个第一子部位的光学图像；
手部可以分为多个子部位，例如拇指，食指，中指等等，拇指也可以分为拇指近节指骨，拇指远指指骨。在采集了手势光学图像后，对其进行图像拆分，得到多个第一子部位的光学图像，例如，第一拇指近节指骨图像，第一食指远节指骨图像等等。
子步骤1032，将所述标准手势图像进行图像拆分，得到多个第二子部位的标准图像；
同理的，将所述标准手势图像进行图像拆分后，得到多个第二子部位的标准图像，例如，第二拇指近节指骨图像，第二食指远节指骨图像等等。
子步骤1033，将所述多个第一子部位的光学图像与多个第二子部位的标准图像一一进行分析对比，得到多个子部位匹配吻合度；
得到多个第一子部位的光学图像与多个第二子部位的标准图像后，对其一一进行分析对比，例如，第一拇指近节指骨图像与第二拇指近节指骨图像进行对比，得到拇指近节指骨匹配吻合度，第一食指远节指骨图像与第二食指远节指骨图像进行对比，得到食指远节指骨匹配吻合度。具体的，可针对指骨形状、弯曲形状进行对比等，本发明对此不作进一步的限制。
子步骤1034，采用所述多个子部位匹配吻合度，计算得到手部匹配吻合度。
在得到多个子部位匹配吻合度后，可以通过相关算法，计算得到手部匹配吻合度。
步骤104，根据所述手部匹配吻合度，诊断手部病情。
在本发明实施例中，手部匹配吻合度越高，意味着患者的手部与正常人的手部的差异越小，患者的手部存在的问题越少；而手部匹配吻合度越低，意味着患者的手部与正常人的手部的差异越大，患者不能完成正常人可以完成的标准手势。
具体地，所述根据所述手部匹配吻合度，诊断手部病情的步骤包括：
子步骤1041，判断所述匹配吻合度是否超过第一预设阈值；
子步骤1042，若是，则将所述手部病情诊断为健康状态；
所述第一预设阈值可由医生根据实际情况进行设置，例如，若将第一预设阈值设置为百分之90，当匹配吻合度超过百分之90，那么将手部病情诊断为健康状态。
子步骤1043，若否，则从多个第一子部位中，确定子部位匹配吻合度低于第二预设阈值的第三子部位；
子步骤1044，将所述第三子部位诊断为非健康状态。
若匹配吻合度低于第一预设阈值，那么意味着患者的手部存在着病症，需要确定出现病症的病症，因此，从多个第一子部位中，确定子部位匹配吻合度低于第二预设阈值的第三子部位，例如，若将第二预设阈值设置为百分之90，食指远节指骨匹配吻合度低于百分之90，那么便将食指远节指骨诊断为非健康状态。
在本发明实施例中，采集患者手部的手势光学图像，获取标准手势图像，将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度，根据所述手部匹配吻合度，诊断手部病情，实现了远程的医学诊断过程，避免了医生触碰患者的手部而导致的二次伤害，也避免了医生与患者的近距离接触，有效降低传染疾病的传播，另外，自动定位手部产生症状的部位，能够辅助临床经验较浅的医生进行医学诊断，大大提升了医学诊断的效率。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图2，示出了本发明的一种手部病情的诊断装置实施例一的结构框图，具体可以包括如下模块：
手势光学图像采集模块201，用于采集患者手部的手势光学图像；
标准手势图像获取模块202，用于获取标准手势图像；
手部匹配吻合度计算模块203，用于将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度；
手部病情诊断模块204，用于根据所述手部匹配吻合度，诊断手部病情。
在本发明实施例中，所述手势光学图像采集模块包括:
原始图像与视差信息获取子模块，用于采用双目摄像模块对患者手部进行拍摄，获得原始图像以及视差信息；
图像深度信息生成子模块，用于采用所述视差信息，生成图像深度信息；
手势光学图像生成子模块，用于采用所述原始图像与图像深度信息进行三维重建，生成手势光学图像。
在本发明实施例中，所述手部匹配吻合度计算模块包括：
手势光学图像拆分子模块，用于将所述手势光学图像进行图像拆分，得到多个第一子部位的光学图像；
标准手势图像拆分子模块，用于将所述标准手势图像进行图像拆分，得到多个第二子部位的标准图像；
匹配子模块，用于将所述多个第一子部位的光学图像与多个第二子部位的标准图像一一进行分析对比，得到多个子部位匹配吻合度；
手部匹配吻合度计算子模块，用于采用所述多个子部位匹配吻合度，计算得到手部匹配吻合度。
在本发明实施例中，所述手部病情诊断模块包括：
匹配吻合度判断子模块，用于判断所述匹配吻合度是否超过第一预设阈值；
健康状态诊断子模块，用于若是，则将所述手部病情诊断为健康状态；
第三子部位确定子模块，用于若否，则从多个第一子部位中，确定子部位匹配吻合度低于第二预设阈值的第三子部位；
非健康状态诊断诊断模块，用于将所述第三子部位诊断为非健康状态。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本发明实施例还提供了一种装置，包括：
包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种手部病情的诊断方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述一种手部病情的诊断方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种手部病情的诊断方法和一种手部病情的诊断装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种手部病情的诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
采集患者手部的手势光学图像；
获取标准手势图像；
将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度；
根据所述手部匹配吻合度，诊断手部病情。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集患者手部的手势光学图像的步骤包括:
采用双目摄像模块对患者手部进行拍摄，获得原始图像以及视差信息；
采用所述视差信息，生成图像深度信息；
采用所述原始图像与图像深度信息进行三维重建，生成手势光学图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度的步骤包括：
将所述手势光学图像进行图像拆分，得到多个第一子部位的光学图像；
将所述标准手势图像进行图像拆分，得到多个第二子部位的标准图像；
将所述多个第一子部位的光学图像与多个第二子部位的标准图像一一进行分析对比，得到多个子部位匹配吻合度；
采用所述多个子部位匹配吻合度，计算得到手部匹配吻合度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述匹配吻合度，诊断手部病情的步骤包括：
判断所述匹配吻合度是否超过第一预设阈值；
若是，则将所述手部病情诊断为健康状态；
若否，则从多个第一子部位中，确定子部位匹配吻合度低于第二预设阈值的第三子部位；
将所述第三子部位诊断为非健康状态。
5.一种手部病情的诊断装置，其特征在于，所述装置包括：
手势光学图像采集模块，用于采集患者手部的手势光学图像；
标准手势图像获取模块，用于获取标准手势图像；
手部匹配吻合度计算模块，用于将所述手势光学图像与所述标准手势图像进行对比，得到手部匹配吻合度；
手部病情诊断模块，用于根据所述手部匹配吻合度，诊断手部病情。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述手势光学图像采集模块包括:
原始图像与视差信息获取子模块，用于采用双目摄像模块对患者手部进行拍摄，获得原始图像以及视差信息；
图像深度信息生成子模块，用于采用所述视差信息，生成图像深度信息；
手势光学图像生成子模块，用于采用所述原始图像与图像深度信息进行三维重建，生成手势光学图像。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述手部匹配吻合度计算模块包括：
手势光学图像拆分子模块，用于将所述手势光学图像进行图像拆分，得到多个第一子部位的光学图像；
标准手势图像拆分子模块，用于将所述标准手势图像进行图像拆分，得到多个第二子部位的标准图像；
匹配子模块，用于将所述多个第一子部位的光学图像与多个第二子部位的标准图像一一进行分析对比，得到多个子部位匹配吻合度；
手部匹配吻合度计算子模块，用于采用所述多个子部位匹配吻合度，计算得到手部匹配吻合度。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述手部病情诊断模块包括：
匹配吻合度判断子模块，用于判断所述匹配吻合度是否超过第一预设阈值；
健康状态诊断子模块，用于若是，则将所述手部病情诊断为健康状态；
第三子部位确定子模块，用于若否，则从多个第一子部位中，确定子部位匹配吻合度低于第二预设阈值的第三子部位；
非健康状态诊断诊断模块，用于将所述第三子部位诊断为非健康状态。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的一种手部病情的诊断方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的一种手部病情的诊断方法的步骤。
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| CN202110641290.8A Withdrawn CN113303768A (zh) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 一种手部病情的诊断方法和装置 |
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| CN (1) | CN113303768A (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US20100256459A1 (en) * | 2007-09-28 | 2010-10-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Medical diagnosis support system |
| KR20120137327A (ko) * | 2012-11-05 | 2012-12-20 | (주)성삼 | 증강 현실을 이용한 운동 시스템 및 방법 |
| CN103927016A (zh) * | 2014-04-24 | 2014-07-16 | 西北工业大学 | 一种基于双目视觉的实时三维双手手势识别方法及其系统 |
| CN106503626A (zh) * | 2016-09-29 | 2017-03-15 | 南京信息工程大学 | 基于深度图像与手指轮廓匹配的并指手势识别方法 |
| CN110009722A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-07-12 | 成都四方伟业软件股份有限公司 | 三维重建方法及装置 |
| CN110459304A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-11-15 | 汕头大学 | 一种基于面部图像的健康状态诊断系统 |
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-
2021
- 2021-06-09 CN CN202110641290.8A patent/CN113303768A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (9)
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| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20210827 |