TWI706386B - 傷口護理教學系統 - Google Patents

Abstract

一種傷口護理教學系統，用以解決習知護理教學系統無法輔助教學傷口換藥處理流程的問題。係包含：一攝影單元，用以朝傷口拍攝，以產生一傷口影像；一儲存單元，用以儲存數個影音檔案，該數個影音檔案係為不同傷口類型的護理流程影片；一影音播放單元，用以播放一影音檔案；及一處理器，耦接該攝影單元、該儲存單元及該影音播放單元，該處理器以一傷口辨識模型對該傷口影像進行分析，以取得該傷口影像的一傷口類型，該處理器由該儲存單元中取得對應於該傷口類型的影音檔案，並控制該影音播放單元播放該影音檔案。

Description

傷口護理教學系統

本發明係關於一種護理教學系統，尤其是一種對傷員進行傷口檢測分類，並提供傷口換藥流程訓練的傷口護理教學系統。

請參照第1圖，其係一種習知的護理教學作業系統9，該習知的護理教學作業系統9具有一影像模組91、一資料庫92、一評估模組93及一處理模組94，該影像模組91用以擷取一傷口影像；該資料庫92用以儲存數筆傷口資料；該評估模組93用以供醫護人員評估並手動輸入一傷口種類；該處理模組94電性連接該影像模組91、該資料庫92及該評估模組93，該處理模組94由該資料庫92中取得相對於該傷口影像的傷口資料，並將該傷口資料傳送至該評估模組93，以使該評估模組93依據該傷口資料評估出該傷口影像的傷口種類。類似於該習知的護理教學作業系統9的一實施例已揭露於中華民國公開第201503870號「傷口監測系統」專利案當中。

上述習知的護理教學作業系統9，由於只能藉由醫護人員本身判斷出傷患受傷的傷口種類，導致醫護人員實際在對傷口進行處理時，仍必須依靠自身經驗。

有鑑於此，習知的護理教學作業系統確實仍有加以改善之必要。

為解決上述問題，本發明的目的是提供一種傷口護理教學系統，係能夠對傷員進行傷口檢測分類，並提供傷口換藥流程訓練者。

本發明全文所記載的元件及構件使用「一」或「一個」之量詞，僅是為了方便使用且提供本發明範圍的通常意義；於本發明中應被解讀為包括一個或至少一個，且單一的概念也包括複數的情況，除非其明顯意指其他意思。

本發明的傷口護理教學系統，包含：一攝影單元，用以朝傷口拍攝，以產生一傷口影像；一儲存單元，用以儲存數個影音檔案，該數個影音檔案係為不同傷口類型的護理流程影片；一影音播放單元，用以播放一影音檔案；及一處理器，耦接該攝影單元、該儲存單元及該影音播放單元，該處理器係採用深度學習網路架構的一傷口辨識模型自動對該傷口影像進行分析，以取得該傷口影像的一傷口類型，該處理器由該儲存單元中取得對應於該傷口類型的影音檔案，並控制該影音播放單元播放該影音檔案。

據此，本發明的傷口護理教學系統，係能夠在治療人員對病患的傷口進行換藥時，藉由播放相對於該傷口的護理流程影片，以供該治療人員可以依據該護理流程影片對該傷口進行換藥。如此，本發明的傷口護理教學系統，係具有提升傷口換藥品質及提高傷口辨識率的功效。

其中，該影音播放單元係為一擴增實境裝置。如此，係具有透過以三維虛擬方式呈現傷口的護理流程影片的功效。

其中，若該傷口辨識模型於該傷口影像中偵測出數個傷口區域，則以該數個傷口區域中具有最高辨識率的一傷口區域進行分析，以取得該傷口類型。如此，係具有提升傷口類別判斷正確性的功效。

其中，該處理器由該傷口辨識模型取得該傷口影像被判定為該 傷口類型的辨識率，並判斷該辨識率是否小於一辨識門檻值，若判斷結果為是，則將該傷口影像設定為非該傷口類型，並作為該傷口辨識模型的訓練資料，以重新訓練該傷口辨識模型。如此，係具有提升傷口辨識模型辨識率的功效。

其中，該處理器將該傷口影像進行資料擴增，以產生數個幾何變換傷口影像，該處理器將該數個幾何變換傷口影像一併輸入至該傷口辨識模型，以作為該傷口辨識模型的訓練資料。如此，能夠增加該傷口辨識模型的訓練資料變易性，係具有提升傷口辨識模型容許度的功效。

其中，該儲存單元儲存數個教學提問檔案，該數個教學提問檔案係為不同傷口類型的測驗題目，該處理器由該儲存單元中一併取得對應於該傷口類型的教學提問檔案，並控制該影音播放單元於播放該影音檔案時，穿插播放該教學提問檔案。如此，係具有提升使用者對於傷口換藥護理流程熟悉度的功效。

本發明傷口護理教學系統，還可以另包含一體感偵測裝置，耦接該處理器，該體感偵測裝置用以偵測使用者的體感動作，以產生一控制指令，該處理器確認該控制指令所對應的回答，是否與該測驗題目相的答案訊息符合，若確認結果為否，則控制該影音播放單元播放一正確解答檔案。如此，使用者在回答問題時，不須因接觸操作裝置(如電腦)，而反覆穿脫醫療手套及清潔手部，係具有減少污染機率及提高換藥流暢性等功效。

〔本發明〕

1:攝影單元

2:儲存單元

3:影音播放單元

4:處理器

41:傷口辨識模型

42:教學解答模型

5:體感偵測裝置

〔習用〕

9:護理教學作業系統

91:影像模組

92:資料庫

93:評估模組

94:處理模組

〔第1圖〕一種習知傷口護理教學系統的系統方塊圖。

〔第2圖〕本發明一較佳實施例的系統方塊圖。

為讓本發明之上述及其他目的、特徵及優點能更明顯易懂，下文特舉本發明之較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下：

請參照第2圖所示，其係本發明傷口護理教學系統的一較佳實施例，係包含一攝影單元1、一儲存單元2、一影音播放單元3及一處理器4，該攝影單元1、該儲存單元2及該影音播放單元3耦接該處理器4。

該攝影單元1用以朝傷口拍攝，以產生一傷口影像，舉例而言，該攝影單元1可以為裝設有一電荷耦合元件(CCD)或一互補式金屬氧化物半導體(CMOS)等感光元件的攝影機。

該儲存單元2係可以為任何用以儲存電子資料的一電子儲存媒體，例如：一機械式硬碟(HDD)、一固態硬碟(SSD)或一快閃記憶體(Flash Memory)等非揮發性記憶體，惟不以此為限。該儲存單元2用以儲存數個影音檔案，該數個影音檔案係為不同傷口類型的護理流程影片，該護理流程影片較佳係為一三維虛擬影像。又，該儲存單元2還可以儲存數個教學提問檔案，該數個教學提問檔案係為不同傷口類型的測驗題目，以供考驗使用者對於護理流程的熟悉及了解程度。

該影音播放單元3用以播放一影音檔案，舉例而言，該影音播放單元3可以為一擴增實境(AR)裝置，或是採用全息投影技術(Front-Projected Holographic Display)的虛擬成像設備。

該處理器4耦接該攝影單元1、該儲存單元2及該影音播放單元3，該處理器4可以為任何具有資料處理運算、資料存取、計時及訊號輸入輸出等功能的電子裝置，例如：可程式邏輯控制器(PLC)、數位訊號處理器(DSP)、微控制器(MCU)或具上述功能的嵌入式元件之電路板等。該處 理器4以一傷口辨識模型41自動對該傷口影像進行分析，以取得該傷口影像的一傷口類型。該處理器4由該儲存單元2中取得對應於該傷口類型的影音檔案，並控制該影音播放單元3播放該影音檔案。較佳地，該處理器4還可以由該儲存單元2中一併取得對應於該傷口類型的教學提問檔案，並控制該影音播放單元3於播放該影音檔案時，穿插播放該教學提問檔案。

具體而言，該傷口辨識模型係採用深度學習網路架構，以由該傷口影像中偵測出數個傷口區域，以及由該數個傷口區域中分析出該傷口類型，例如但不限制地，該傷口辨識模型的檢測算法係可以為SSD(Single Shot MultiBox Detector)、YOLO(You Only Look Once)或Faster RCNN，該傷口辨識模型的基本網路架構係可以為VGG、GoogleNet或Resnet101，在本實施例中，該傷口辨識模型的檢測算法係為YOLO，並以GoogleNet作為基本網路架構，係具有提高傷口辨識率的作用。

本發明傷口護理教學系統，當該處理器4以該傷口辨識模型41分析取得該傷口影像的傷口類型時，該處理器4可以由該傷口辨識模型41取得該傷口影像被判定為該傷口類型的辨識率，該處理器4可判斷該辨識率是否小於一辨識門檻值，該辨識門檻值可以依所需辨識精確度設定，例如90%，若判斷結果為是，則將該傷口影像設定為非該傷口類型，並作為該傷口辨識模型41的訓練資料，以重新訓練該傷口辨識模型41；若判斷結果為否，則將該傷口影像設定為該傷口類型，並作為該傷口辨識模型41的訓練資料而重新進行訓練。

該處理器4可以將該傷口影像進行資料擴增(Data Augmentation)，以創造出更多的圖片影像供該傷口辨識模型41進行學習，舉例而言，該處理器4可藉由對該傷口影像執行包含上下映射、左右映射、旋轉及移動位置中的至少一種影像幾何變換，對該傷口影像進行資料擴增， 以進一步產生數個幾何變換傷口影像。該處理器4將該數個幾何變換傷口影像一併輸入至該傷口辨識模型41，以作為該傷口辨識模型41的訓練資料。

承上述，當該處理器4以該傷口辨識模型41對該傷口影像進行分析時，若該傷口辨識模型41於該傷口影像中偵測出數個傷口區域，則該傷口辨識模型41能夠以該數個傷口區域中具有最高辨識率的一傷口區域進行分析，以取得該傷口類型。

本發明傷口護理教學系統，還可以另包含一體感偵測裝置5，該體感偵測裝置5耦接該處理器4，該體感偵測裝置5可用以偵測使用者的手勢動作、眼球轉動或聲音等體感動作，以產生一控制指令，例如但不限制地，該體感偵測裝置5可以為一光學感測器、一聲學感知器或具有深度感測器及彩色攝影機的多功能設備。該處理器4可透過與該體感偵測裝置5搭配的體感辨識API，以確認該控制指令所對應的回答是否與該測驗題目的答案訊息相符合，若確認結果為是，則不須執行額外的作動；若確認結果為否，則控制該影音播放單元3播放一正確解答檔案，該正確解答檔案可儲存於該儲存單元2。其中，該體感辨識API係為本發明所屬技術領域中的通常知識，在此不多加贅述。較佳地，該處理器4可以統計使用者對於測驗題目的回答正確率，並記錄儲存於該儲存單元2。

另一方面，亦可透過該體感偵測裝置5偵測使用者的體感動作，以產生用以操作該影音撥放單元3的一操作指令，該處理器4可透過該體感辨識API確認該操作指令所對應的操作動作，如：開始撥放影音檔案、暫停撥放影音檔案、控制影音檔案的音量大小等操作動作，並控制該影音撥放單元3對該影音檔案執行相對應的操作。

具體而言，該處理器4可透過一教學解答模型42判斷該控制指令所對應的回答，是否與該測驗題目的答案訊息相符合。舉例而言，該教 學解答模型42係可以基於神經網路、支持向量機(SVM)或深度學習進行構建，以匹配關於所有教學提問答案的測驗題目與所相對應的答案訊息，進而可以得知使用者對於測驗題目的回答正確與否。該教學解答模型42的構建係本發明所屬技術領域中具有通常知識者可以理解，在此不多加以贅述。

據由前述系統架構，本發明的傷口護理教學系統可應用在輔助實習醫學生對於傷口換藥的處理，首先，當該實習醫學生欲對病患進行傷口換藥時，可透過該攝影單元1對該傷口進行拍攝，以產生該傷口的一傷口影像；該處理器4透過該傷口辨識模型41分析該傷口影像，以得知該傷口影像的傷口類型後，該處理器4由該儲存單元2中取得對應於該傷口類型的影音檔案，並控制該影音播放單元3播放該影音檔案，使該實習醫學生能夠藉由該影音檔案所播放的護理流程影片，以對該傷口進行換藥處理。

綜上所述，本發明的傷口護理教學系統，係能夠在治療人員對病患的傷口進行換藥時，藉由播放相對於該傷口的護理流程影片，以供該治療人員可以依據該護理流程影片對該傷口進行換藥。如此，本發明的傷口護理教學系統，係具有提升傷口換藥品質及提高傷口辨識率的功效。

雖然本發明已利用上述較佳實施例揭示，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者在不脫離本發明之精神和範圍之內，相對上述實施例進行各種更動與修改仍屬本發明所保護之技術範疇，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

1:攝影單元

2:儲存單元

3:影音播放單元

4:處理器

41:傷口辨識模型

42:教學解答模型

5:體感偵測裝置

Claims (7)

1. 一種傷口護理教學系統，包含：一攝影單元，用以朝傷口拍攝，以產生一傷口影像；一儲存單元，用以儲存數個影音檔案，該數個影音檔案係為不同傷口類型的護理流程影片；一影音播放單元，用以播放一影音檔案；及一處理器，耦接該攝影單元、該儲存單元及該影音播放單元，該處理器係採用深度學習網路架構的一傷口辨識模型自動對該傷口影像進行分析，以取得該傷口影像的一傷口類型，該處理器由該儲存單元中取得對應於該傷口類型的影音檔案，並控制該影音播放單元播放該影音檔案。
2. 如請求項1之傷口護理教學系統，其中，該影音播放單元係為一擴增實境裝置。
3. 如請求項1之傷口護理教學系統，其中，若該傷口辨識模型於該傷口影像中偵測出數個傷口區域，則以該數個傷口區域中具有最高辨識率的一傷口區域進行分析，以取得該傷口類型。
4. 如請求項1之傷口護理教學系統，其中，該處理器由該傷口辨識模型取得該傷口影像被判定為該傷口類型的辨識率，並判斷該辨識率是否小於一辨識門檻值，若判斷結果為是，則將該傷口影像設定為非該傷口類型，並作為該傷口辨識模型的訓練資料，以重新訓練該傷口辨識模型。
5. 如請求項4之傷口護理教學系統，其中，該處理器將該傷口影像進行資料擴增，以產生數個幾何變換傷口影像，該處理器將該數個幾何變換傷口影像一併輸入至該傷口辨識模型，以作為該傷口辨識模型的訓練資料。
6. 如請求項1之傷口護理教學系統，其中，該儲存單元儲存 數個教學提問檔案，該數個教學提問檔案係為不同傷口類型的測驗題目，該處理器由該儲存單元中一併取得對應於該傷口類型的教學提問檔案，並控制該影音播放單元於播放該影音檔案時，穿插播放該教學提問檔案。
7. 如請求項6之傷口護理教學系統，另包含一體感偵測裝置，耦接該處理器，該體感偵測裝置用以偵測使用者的體感動作，以產生一控制指令，該處理器確認該控制指令所對應的回答，是否與該測驗題目相的答案訊息符合，若確認結果為否，則控制該影音播放單元播放一正確解答檔案。

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