[发明专利]一种基于大数据的医疗数据变量测量监测方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于大数据的医疗数据变量测量监测方法及系统，属于智能医疗监控技术领域。方法包括以下步骤：实时获取输液装置图像，划分得到吊瓶区域图像和滴管区域图像；将滴管区域帧差图像叠加后滴管区域图像中滴管内液滴连为一个连续的轨迹线的时间记为一个累积周期，统计一个累积周期对应的图像帧数；将吊瓶区域图像与吊瓶区域背景图像作差，得到背景帧差图像，将背景帧差图像进行叠加，根据叠加获得的吊瓶区域图像得到吊瓶内液体下降高度；根据吊瓶内液体下降高度计算吊瓶内剩余液体高度；根据吊瓶内剩余液体高度和构建的液位面差值模型，计算当前图像帧数下的输液剩余时间。本发明实现了对吊瓶内液体剩余时间的准确预测。

技术领域

本发明涉及数据变量测量技术领域，具体涉及一种基于大数据的医疗数据变量测量监测方法及系统。

背景技术

病人在住院时经常需要输液，为了避免危险，需要病人或者家属时刻关注吊瓶内液体何时会输完，从而提醒护士进行液体更换或者拔针。然而，病人由于身体虚弱很可能不适合持续关注输液进度，而家属由于各种日常事情的发生也很难一直陪护在病人身边，导致病人和家属不能及时提醒护士进行液体更换或者拔针，进而造成了医疗事故的发生。

现有的基于视觉感知技术的输液进度自动判断方法一般是基于摄像头拍摄的吊瓶图像直接判断吊瓶内液面变化情况，然而，吊瓶与吊瓶内液体颜色较为接近，且液面变化较为缓慢，直接根据拍摄的吊瓶图像很难准确判断液面变化情况，存在无法准确预测输液完成的剩余时间的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的医疗数据变量测量监测方法及系统，用于解决现有方法无法准确预测输液完成的剩余时间的问题。

为了解决上述问题，本发明的一种基于大数据的医疗数据变量测量监测方法的技术方案，包括以下步骤：

实时获取输液装置图像，对输液装置图像划分得到吊瓶区域图像和滴管区域图像；

对滴管区域图像进行相邻帧作差处理，得到相邻帧差图像，将相邻帧差图像进行叠加，将叠加后滴管区域图像中滴管内液滴连为一个连续的轨迹线的时间记为一个累积周期，统计一个累积周期对应的图像帧数；

将吊瓶区域图像与吊瓶区域背景图像作差，得到背景帧差图像，将背景帧差图像进行叠加，根据叠加获得的吊瓶区域图像得到吊瓶内液体下降高度；

根据吊瓶内液体下降高度计算吊瓶内剩余液体高度；根据吊瓶内剩余液体高度和构建的液位面差值模型，计算当前图像帧数下的输液剩余时间；所述液位面差值模型包括吊瓶内液体下降高度、图像帧数和时间之间的对应关系。

本发明还提供了一种基于大数据的医疗数据变量测量监测系统的技术方案，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述基于大数据的医疗数据变量测量监测方法。

上述监控方法和监控系统的有益效果是：本发明将滴管内液滴连为一个连续的轨迹线的时间记为一个累积周期，通过一个累积周期对应的图像帧数来反映输液速度：输液速度越快，液滴的拖行长度越长，一个累积周期对应的图像帧数越少；本发明通过将吊瓶区域图像与吊瓶区域背景图像作差得到了背景帧差图像，基于将背景帧差图像叠加得到的吊瓶区域图形，能够更准确地得到吊瓶内液体下降高度；根据吊瓶内液体下降高度能够更准确地计算吊瓶内剩余液体高度，进而基于构建的液位面差值模型，可以更准确地计算当前图像帧数下的输液剩余时间，解决现有方法无法准确预测输液完成的剩余时间的问题。

进一步地，所述将吊瓶区域图像与吊瓶区域背景图像作差，得到背景帧差图像的方法包括：

对所述图像帧数对应的第一个累积周期内的吊瓶区域图像进行求均值处理，得到所述图像帧数对应的吊瓶区域背景图像；

每隔设定倍数的累积周期选取一帧吊瓶区域图像，连续选取设定帧数的吊瓶区域图像；

将每一帧吊瓶区域图像与吊瓶区域背景图像作差，得到背景帧差图像。