[发明专利]一种基于近红外成像的静脉血管识别定位方法和系统

权利要求书

1.一种基于近红外成像的静脉血管识别定位方法，其特征在于，包括：

S1、通过近红外成像相机分别拍摄在第一红外线波长和第二红外线波长下的红外成像图片，分别为第一红外成像图片和第二红外成像图片；

S2、对第一红外成像图片进行预处理，对静脉血管的特征进行增强，得到增强图像；

S3、将增强图像输入至第一静脉血管分割网络模型中，进行血管分布识别，得到分割图像；

S4、将分割图像输入至第二静脉血管分割网络模型中，进行适宜穿刺的血管标注，得到标注血管；同时，对标注血管进行连通域位置提取，得到标注血管中各个连通域的中心点，以每个中心点为中心旋转存在多条以不同角度穿过连通域的直线，在上述直线中选取出与连通域相交最多的直线，则选取出的直线对应的中心点为目标穿刺点，直线的斜率为最佳穿刺角度；

S5、根据第一红外成像图片和第二红外成像图片中标注血管处的光强变化，计算标注血管处的人体体表脂肪层深度，即标注血管的深度信息；

所述的第一静脉血管分割网络模型和第二静脉血管分割网络模型均采用TransUNet神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于近红外成像的静脉血管识别定位方法，其特征在于，所述标注血管的深度信息计算表达式为：

其中，χ表示形变系数，I₁表示第一红外线波长的强度，ΔI₁表示第一红外线波长下的脂肪吸收光强，即为第一红外线波长下发射光强与反射光强之差，I₂表示第二红外线波长的强度，ΔI₂表示第二红外线波长下的脂肪吸收光强，即为第二红外线波长下发射光强与反射光强之差，η为光强吸收修正系数，μ₁和μ₂表示I₁和I₂两种光强下的脂肪对于光的吸收系数。

3.根据权利要求2所述的一种基于近红外成像的静脉血管识别定位方法，其特征在于，μ₁和μ₂采用通用式μ_a表示：

其中，k为水的折射率的虚部，为组织中水的体积分数，λ为入射光波长。

4.根据权利要求1所述的一种基于近红外成像的静脉血管识别定位方法，其特征在于，所述预处理包括对图像进行灰度处理，然后通过最大类间方差法进行二值化处理，最后采用基于Hessian矩阵的多尺度滤波方法对图像中静脉血管的特征进行增强。

5.根据权利要求1所述的一种基于近红外成像的静脉血管识别定位方法，其特征在于，所述第一红外线波长采用850nm，所述第二红外线波长采用940nm。

6.根据权利要求1所述的一种基于近红外成像的静脉血管识别定位方法，其特征在于，所述步骤S1中，红外成像相机分别拍摄多张在第一红外线波长和第二红外线波长下的红外成像图片，选取最清晰的图像作为第一红外成像图片和第二红外成像图片。