CN113397477A - 一种瞳孔监测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

一种瞳孔监测方法及系统，包括如下步骤：设置一支撑件，在支撑件上设置一取像监测器；所述支撑件使得取像监测器对于患者的瞳孔进行持续性的监测得到监测录像；瞳孔的监测录像经处理得到监测数据，并对于监测数据设置有监测阈值；当在持续性监测的过程当中，若监测数据超过监测阈值，则通过取像监测器拍照得到若干监测图片；对于监测图片进行分析，得到进一步分析的数据，进行报警处理。本申请通过设置取像监测器对于患者的瞳孔进行持续的监测，然后通过两级判断，得到更加准备的监测数据，第一级判断实质上是粗判，使得可以不放过任何一个瞳孔监测数据，第二级判断则是可以通过参数判定的方式进行，从而得到更加准确的监测数据。

Description

一种瞳孔监测方法及系统
技术领域
本申请涉及一种瞳孔监测方法及系统。
背景技术
瞳孔监测在危重病人的监测过程中非常重要，在某些方面可以提供相对直观的参照依据，这已然引起了越来越多的关注，现有的测量方式有多种，最简易的是医生利用手电筒进行直观测定，现在也有一些便携设备可以排除经验进行直接测定，但是最终结果的测定一般还是依赖经验和一些特定的参数，且无法实现一种长时的实时监测。人即便处于昏迷或者其他状态下，眼睑依然可能有活动，此种情况的时常发生，实际上提供了另外一种非干涉参数监测的基础。
发明内容
为了解决上述问题，本申请一方面提出了一种瞳孔监测方法，包括如下步骤：
设置一支撑件，在支撑件上设置一取像监测器；
所述支撑件使得取像监测器对于患者的瞳孔进行持续性的监测得到监测录像；
瞳孔的监测录像经处理得到监测数据，并对于监测数据设置有监测阈值；
当在持续性监测的过程当中，若监测数据超过监测阈值，则通过取像监测器拍照得到若干监测图片；
对于监测图片进行分析，得到进一步分析的数据，若超过控制阈值，则进行报警处理。本申请通过设置取像监测器对于患者的瞳孔进行持续的监测，然后通过两级判断，得到更加准备的监测数据，第一级判断实质上是粗判，使得可以不放过任何一个瞳孔监测数据，第二级判断则是可以通过参数判定的方式进行，从而得到更加准确的监测数据。
优选的，所述监测录像按照如下方法处理：
从监测录像中按照5-10帧/s取出若干提取图片；
切取得到提取图像的眼睛部位得到待检图片，然后将待检图片的眼睛部位进行二值化处理，得到带有眼睛和/或眼球的待检二值化图像；
将待检二值化图像进行判断是否超过监测阈值。
优选的，所述监测录像按照如下方法处理：所述监测阈值包括若干二值化比对图像，所述二值化比对图像中包括若干正常瞳孔的二值化图像，还包括若干异常瞳孔的二值化图像，将得到的待检二值化图像与二值化比对图像进行对比。
优选的，若待检二值化图像对比之后与异常瞳孔的二值化图像近似，则进行监测图片的获取，若后期进行报警处理，则在报警处理之后，将待检二值化图像增添到检测阈值中的异常瞳孔的二值化图像当中，否则增添到检测阈值中的正常瞳孔的二值化图像当中。本申请对于原有的二值化图像的数据库持一种开放态度，在检测过程中，根据检测情况进行删减调整，这提高了二值化图像数据库的可扩充性和可参照性，使得虽然第一级的判断为粗判，也能快速的得到一个相对准确的结果，降低第二级的判断的难度。
优选的，若监测图片的二值化图像被认定为正常瞳孔的二值化图像，则将待检图片直接作为新的监测图片进行进一步分析。
优选的，若待检二值化图像对比之后与异常瞳孔的二值化图像近似也与正常瞳孔的二值化图像近似，则进行监测图片的获取，若后期进行报警处理，则将对应的正常瞳孔的二值化图像删除；若后期未进行报警处理，则将对应的异常瞳孔的二值化图像删除。
优选的，若待检二值化图像对比之后与异常瞳孔的二值化图像不近似也与正常瞳孔的二值化图像不近似，则进行监测图片的获取，若后期进行报警处理，则将待检二值化图像加入到异常瞳孔的二值化图像中，否则加入到正常瞳孔的二值化图像中。本申请的第一级判断采用的相似度判定的方式进行，而非采用参数判断方式，主要原因是前期的数据过多，若采用参数判定，容易存在误判，且效率较低，采用相似度的方式进行判断，可以迅速的进行类型判断，从而为下一步的精确判断提供基础。
优选的，所述控制阈值是瞳孔直径为2.5-3.5mm或得到的瞳孔直径相对于上一次的变化率为0.9-1.1倍。
优选的，所述支撑件包括一支撑底盘，在支撑底盘上设有一竖向支架，在竖向支架上背离支撑底盘的顶部设有一稳定支台，所述稳定支台上挂设有取像监测器。
另一方面，本申请还公开了一种瞳孔监测系统，包括：
取像监测器：设置在一支撑件上使得取像监测器对于患者的瞳孔进行持续性的监测得到监测录像；
数据获取模块：用于将瞳孔的监测录像经处理得到监测数据，并对于监测数据设置有监测阈值；
监测图像模块：用于当在持续性监测的过程当中，若监测数据超过监测阈值，则通过取像监测器拍照得到若干监测图片；
分析报警模块：用于对于监测图片进行分析，得到进一步分析的数据，若超过控制阈值，则进行报警处理。
本申请能够带来如下有益效果：
1、本申请通过设置取像监测器对于患者的瞳孔进行持续的监测，然后通过两级判断，得到更加准备的监测数据，第一级判断实质上是粗判，使得可以不放过任何一个瞳孔监测数据，第二级判断则是可以通过参数判定的方式进行，从而得到更加准确的监测数据；
2、本申请对于原有的二值化图像的数据库持一种开放态度，在检测过程中，根据检测情况进行删减调整，这提高了二值化图像数据库的可扩充性和可参照性，使得虽然第一级的判断为粗判，也能快速的得到一个相对准确的结果，降低第二级的判断的难度；
3、本申请的第一级判断采用的相似度判定的方式进行，而非采用参数判断方式，主要原因是前期的数据过多，若采用参数判定，容易存在误判，且效率较低，采用相似度的方式进行判断，可以迅速的进行类型判断，从而为下一步的精确判断提供基础。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为实施例1的示意图；
图2为实施例2的示意图。
具体实施方式
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本申请进行详细阐述。
如图中所示，为了更清楚的阐释本申请的整体构思，下面结合说明书附图以示例的方式进行详细说明。
另外，在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
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一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本申请中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接，还可以是通信；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
在本申请中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。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申请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。
在第一个实施例中，如图1所示，一种瞳孔监测方法，包括如下步骤：
S101.设置一支撑件，在支撑件上设置一取像监测器；所述支撑件使得取像监测器对于患者的瞳孔进行持续性的监测得到监测录像；
所述监测录像按照如下方法处理：
从监测录像中按照5-10帧/s取出若干提取图片；
切取得到提取图像的眼睛部位得到待检图片，然后将待检图片的眼睛部位进行二值化处理，得到带有眼睛和/或眼球的待检二值化图像；
将待检二值化图像进行判断是否超过监测阈值。
S102.通过瞳孔的监测录像经处理得到监测数据，并对于监测数据设置有监测阈值；
所述监测阈值包括若干二值化比对图像，所述二值化比对图像中包括若干正常瞳孔的二值化图像，还包括若干异常瞳孔的二值化图像，将得到的待检二值化图像与二值化比对图像进行对比。
若待检二值化图像对比之后与异常瞳孔的二值化图像近似，则进行监测图片的获取，若后期进行报警处理，则在报警处理之后，将待检二值化图像增添到检测阈值中的异常瞳孔的二值化图像当中，否则增添到检测阈值中的正常瞳孔的二值化图像当中。
若待检二值化图像对比之后与异常瞳孔的二值化图像近似也与正常瞳孔的二值化图像近似，则进行监测图片的获取，若后期进行报警处理，则将对应的正常瞳孔的二值化图像删除；若后期未进行报警处理，则将对应的异常瞳孔的二值化图像删除或加入到正常瞳孔的二值化图像中。
若监测图片的二值化图像被认定为正常瞳孔的二值化图像，则将待检图片直接作为新的监测图片进行进一步分析。
S103.当在持续性监测的过程当中，若监测数据超过监测阈值，则通过取像监测器拍照得到若干监测图片；
S104.对于监测图片进行分析，得到进一步分析的数据，若超过控制阈值，则进行报警处理。
可以理解的，所述控制阈值是瞳孔直径为2.5-3.5mm或得到的瞳孔直径相对于上一次的变化率为0.9-1.1倍。
可以理解的，支撑件可以采用许多中结构，如支撑件包括一支撑底盘，在支撑底盘上设有一竖向支架，在竖向支架上背离支撑底盘的顶部设有一稳定支台，所述稳定支台上挂设有取像监测器。
在第二个实施例中，一种瞳孔监测系统，如图2所示，包括：
取像监测器201：设置在一支撑件上使得取像监测器对于患者的瞳孔进行持续性的监测得到监测录像；
数据获取模块202：用于将瞳孔的监测录像经处理得到监测数据，并对于监测数据设置有监测阈值；
监测图像模块203：用于当在持续性监测的过程当中，若监测数据超过监测阈值，则通过取像监测器拍照得到若干监测图片；
分析报警模块204：用于对于监测图片进行分析，得到进一步分析的数据，若超过控制阈值，则进行报警处理。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，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。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种瞳孔监测方法，其特征在于：包括如下步骤：
设置一支撑件，在支撑件上设置一取像监测器；
所述支撑件使得取像监测器对于患者的瞳孔进行持续性的监测得到监测录像；
瞳孔的监测录像经处理得到监测数据，并对于监测数据设置有监测阈值；
当在持续性监测的过程当中，若监测数据超过监测阈值，则通过取像监测器拍照得到若干监测图片；
对于监测图片进行分析，得到进一步分析的数据，若超过控制阈值，则进行报警处理。
2.根据权利要求1所述的一种瞳孔监测方法，其特征在于：所述监测录像按照如下方法处理：
从监测录像中按照5-10帧/s取出若干提取图片；
切取得到提取图像的眼睛部位得到待检图片，然后将待检图片的眼睛部位进行二值化处理，得到带有眼睛和/或眼球的待检二值化图像；
将待检二值化图像进行判断是否超过监测阈值。
3.根据权利要求2所述的一种瞳孔监测方法，其特征在于：所述监测录像按照如下方法处理：所述监测阈值包括若干二值化比对图像，所述二值化比对图像中包括若干正常瞳孔的二值化图像，还包括若干异常瞳孔的二值化图像，将得到的待检二值化图像与二值化比对图像进行对比。
4.根据权利要求3所述的一种瞳孔监测方法，其特征在于：若待检二值化图像对比之后与异常瞳孔的二值化图像近似，则进行监测图片的获取，若后期进行报警处理，则在报警处理之后，将待检二值化图像增添到检测阈值中的异常瞳孔的二值化图像当中，否则增添到检测阈值中的正常瞳孔的二值化图像当中。
5.根据权利要求3所述的一种瞳孔监测方法，其特征在于：若监测图片的二值化图像被认定为正常瞳孔的二值化图像，则将待检图片直接作为新的监测图片进行进一步分析。
6.根据权利要求3所述的一种瞳孔监测方法，其特征在于：若待检二值化图像对比之后与异常瞳孔的二值化图像近似也与正常瞳孔的二值化图像近似，则进行监测图片的获取，若后期进行报警处理，则将对应的正常瞳孔的二值化图像删除；若后期未进行报警处理，则将对应的异常瞳孔的二值化图像删除。
7.根据权利要求3所述的一种瞳孔监测方法，其特征在于：若待检二值化图像对比之后与异常瞳孔的二值化图像不近似也与正常瞳孔的二值化图像不近似，则进行监测图片的获取，若后期进行报警处理，则将待检二值化图像加入到异常瞳孔的二值化图像中，否则加入到正常瞳孔的二值化图像中。
8.根据权利要求1所述的一种瞳孔监测方法，其特征在于：所述控制阈值是瞳孔直径为2.5-3.5mm或得到的瞳孔直径相对于上一次的变化率为0.9-1.1倍。
9.根据权利要求1所述的一种瞳孔监测方法，其特征在于：所述支撑件包括一支撑底盘，在支撑底盘上设有一竖向支架，在竖向支架上背离支撑底盘的顶部设有一稳定支台，所述稳定支台上挂设有取像监测器。
10.一种瞳孔监测系统，其特征在于：包括：
取像监测器：设置在一支撑件上使得取像监测器对于患者的瞳孔进行持续性的监测得到监测录像；
数据获取模块：用于将瞳孔的监测录像经处理得到监测数据，并对于监测数据设置有监测阈值；
监测图像模块：用于当在持续性监测的过程当中，若监测数据超过监测阈值，则通过取像监测器拍照得到若干监测图片；
分析报警模块：用于对于监测图片进行分析，得到进一步分析的数据，若超过控制阈值，则进行报警处理。
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