[发明专利]一种心血管插管影像辅助检测装置及检测方法

说明书

本发明属于医疗器械技术领域，公开了一种心血管插管影像辅助检测装置及检测方法，心血管插管影像辅助检测装置包括：图像采集模块、心率检测模块、呼吸频率检测模块、中央控制模块、分类模块、数据管理模块、数据存储模块、显示模块。本发明通过分类模块建立新的优化CNN模型，然后将边界图和分割图进行叠加构成完整的组织结构图，弥补了输出图像分辨率降低带来的图像信息损失，组织结构还原度高，图像显示效果更好；同时通过数据管理模块根据不同阶段的数据特点和数据使用目的建立不同的数据质量评估模型，确保对数据质量进行准确、有效的评估，克服了现有技术中缺乏有效的数据质量评估模型的缺点。

技术领域

本发明属于医疗器械技术领域，尤其涉及一种心血管插管影像辅助检测装置及检测方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

心脏是一个中空的肌性器官，位于胸腔的中部，由一间隔分为左右两个腔室，每个腔室又分为位于上部的心房和下部的心室两部分。心房收集入心血液，心室射血出心。心室的进口和出口都有瓣膜，保证血液单向流动。人体在不同的生理状况下，各器官组织的代谢水平不同，对血流量的需要也不同。心血管活动能在机体的神经和体液调解下，改变心排血量和外周阻力，协调各器官组织之间的血流分配，以满足各器官组织对血流量的需要。然而，现有当血管发生病变时，血管内则会包含不同类型组织，对这些组织的检测以及分类还主要依赖人工，非常的费时；同时对心血管远程监测系统的数据质量缺乏有效的评估模型；不同阶段的数据质量控制技术各自为政，没有进行有效的集成。

综上所述，现有技术存在的问题是：

现有当血管发生病变时，血管内则会包含不同类型组织，对这些组织的检测以及分类还主要依赖人工，非常的费时；同时对心血管远程监测系统的数据质量缺乏有效的评估模型。

传统彩色图像轮廓提取方法在提取目标边界时易受初始轮廓点干扰及收敛速度慢，从而导致提取的彩色图像轮廓噪声大，影响到了图像分割的效果。

现有的图形相似度常用识别方法有概率统计算法、特征值的最小均方误差和几何外观特征必要条件的加权平均算法等。虽然取得了一定的效率，但也存在一些不足：算法的实现过程和视觉分辨的匹配性不直观；算法复杂，导致数据处理量大，运行成本高；算法的平均性分析导致图形中重要几何特征的变化对整体相似度的影响，导致准确性和稳定性存在一定偏差。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种心血管插管影像辅助检测装置及检测方法。

本发明是这样实现的，一种心血管插管影像辅助检测方法，所述心血管插管影像辅助检测方法包括：

采集用户心血管图像数据，其中，以Sobel算子或基于颜色空间聚类方法计算用户心血管图像目标轮廓的预测值：

将图像目标轮廓视为由N个单元线段构成的集{dl_i}_{1，2，…，N}，对于i＝1， 2，…，N；

在C₀中找到与dl_i对应的位置，依据C₀中对应位置的切线作为dl_i的采样基准值，生成初始粒子集；按照状态转移模型引导粒子不断的向已知的最佳解方向聚集，避免标准粒子滤波过程中退化的方法实现粒子状态转移，并计算每个粒子对应的轮廓点集合；按照建立的观测模型计算粒子权重；以粒子集的加权平均计算本次迭代得到的参数dl_j⁽ⁱ⁾＝(k_j⁽ⁱ⁾，b_j⁽ⁱ⁾)；