一种创伤智能评估方法及其诊断系统技术方案

本发明专利技术公开了一种创伤智能评估方法及其诊断系统，该方法包括如下步骤：获取患者的伤口图像信息，所述伤口图像信息包括伤口平面图像信息和伤口三维图像信息；在所述伤口平面图像信息的基础上结合图像识别技术和算法，获取到伤口的最大长度信息，最大宽度信息和颜色信息；在所述伤口三维图像信息的基础上结合三维成像算法，获取到伤口的三维立体矩阵信息，获取到伤口的深度信息；根据最大长度信息、最大宽度信息以及深度信息，计算伤口的面积信息和容积信息。该发明专利技术不仅对伤口的外部信息进行测量，如颜色、面积等，还对伤口的内部信息进行测量，如深度、容积等，实现了对伤口的全方位测量，提高了测量的精确度，同时为以后的诊断奠定了良好的基础。

【技术实现步骤摘要】
一种创伤智能评估方法及其诊断系统
本专利技术涉及医护
，特别是涉及一种创伤智能评估系统及其诊断系统。
技术介绍
目前临床上对于创伤伤口的评估，采用目测或使用标尺，消毒棉球等外部工具对伤口的长，宽，面积，颜色和深度进行辅助的测量，根据测量的值进行伤口的评估，选择当前阶段伤口所需要的辅料进行治疗。这种手工的测量方法，非常繁琐，而且医患人员直接接触病人的患处，容易产生交叉感染，而且手工的测量方法只能对本次测量的数据进行评估，对于历史的数据无法追溯。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种创伤智能评估系统及其诊断系统，以实现对伤口进行立体全方位的分析，对伤口的深度进行精确的测量，给出有效的伤口评估数据的技术目的。为实现上述目的，一种创伤智能评估方法，包括如下步骤：通过智能评估设备对患者的伤口进行测量，并获取患者的伤口图像信息，所述伤口图像信息包括伤口平面图像信息和伤口三维图像信息；在所述伤口平面图像信息的基础上结合图像识别技术和算法，获取到伤口的最大长度信息，最大宽度信息和颜色信息；在所述伤口三维图像信息的基础上结合三维成像算法，获取到伤口的三维立体矩阵信息，进而获取到伤口的深度信息；根据最大长度信息、最大宽度信息以及深度信息，计算伤口的面积信息和容积信息；将上述各检测信息输送至检测数据界面中展示给用户，并记录至该患者的本次测量记录中，同时对本次测量进行标号。可选的，在进行首次测量时，在获取所述伤口图像信息之后，所述方法还包括：提取出所获得的伤口图像信息中的伤口图像的伤口轮廓；在伤口轮廓内，以若干1平方毫米的小方块均匀排列在创面上的方式，计算得到伤口的面积。可选的，在对患者的伤口进行非首次测量时，先获取上次测量所获取的患者伤口的标号信息，然后拍摄得到本次所述患者的伤口图像信息，并记录至该患者的本次测量记录中，同时对本次测量进行标号，最后通过对伤口数据的对比，计算出差值，并给出伤口的面积扩散值，容积的增大值以及颜色变化值；并通过面积扩散值，容积的增大值以及颜色变化值，结合人工智能学习算法，判断伤口的发展趋势和愈合度。可选的，所述患者包括多个，所述方法还包括：根据多个患者的身份标识生成患者列表；将多个患者中各所述患者的多个测量记录进行归档得到归档信息，并将所述归档信息与该患者的身份标识进行关联并存储。可选的，将各所述患者的归档信息上传至云服务器以保存在所述云服务器中。可选的，所述智能评估设备包括电联接的图像处理终端和3D成像采集器，所述3D成像采集器上设置有红外激光发生器和摄像头，所述3D成像采集器通过所述红外激光发生器发射结构光到患者的创伤伤口，通过摄像头拍摄在被测物体上形成的三维结构光图形，并传输到所述图像处理终端；所述图像处理终端根据拍摄的带有结构光的平面图像，获得被测物体表面数据，根据摄像头和红外激光发生器相对位置一定时，投射在被测物体上的光线畸变程度，利用三维成像算法获取到伤口的三维立体矩阵信息，结合平面图像的分析算法，获取到伤口的最大长度信息，最大宽度信息、深度信息和颜色信息。可选的，所述摄像头对称布置在所述红外激光发生器的两侧。可选的，所述摄像头为高清摄像头。可选的，所述图像处理终端和所述3D成像采集器通过USB连接线相连接。本专利技术还提供一种基于上述创伤智能评估方法的诊断系统，包括诊断显示界面，所述诊断显示界面包括伤口图像显示区、评估结果显示区、用药显示区以及诊断人员显示区，所述伤口图像显示区显示智能评估设备获取患者的伤口图像，所述评估结果显示显示诊断人员根据评估诊断标准，给出创伤伤口的评估诊断结果，所述用药显示区显示诊断人员根据评估诊断结果，给出用药信息，所述诊断人员显示区显示诊断医务人员的信息。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：在整体上来看，本专利技术公开的创伤智能评估方法中使用双目摄像头采集患者伤口信息，快速准确的对患者的伤口进行评估，记录患者的历史信息，全程无接触操作，大大减轻了医护人员的工作难度，具有很强的临床意义；在具体的特征来看，本专利技术中不仅对伤口的外部信息进行测量，如颜色、面积等，还对伤口的内部信息进行测量，如深度、容积等，实现了对伤口的全方位测量，提高了测量的精确度，同时为以后的诊断奠定了良好的基础。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的测试流程图；图2为本专利技术中智能评估设备的结构示意图；图3为检测数据界面示意图；图4为诊断系统的诊断显示界面示意图；其中，1-图像处理终端，2-3D成像采集器，3-USB连接线，4-红外激光发生器，5-摄像头。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。如图1-4所示，本实施例一种创伤智能评估方法，包括如下步骤：通过智能评估设备对患者的伤口进行测量，并获取患者的伤口图像信息，伤口图像信息包括伤口平面图像信息和伤口三维图像信息；在伤口平面图像信息的基础上结合图像识别技术和算法，获取到伤口的最大长度信息，最大宽度信息和颜色信息；在伤口三维图像信息的基础上结合三维成像算法，获取到伤口的三维立体矩阵信息，进而获取到伤口的深度信息；根据最大长度信息、最大宽度信息以及深度信息，计算伤口的面积信息和容积信息；将上述各检测信息输送至检测数据界面中展示给用户，并记录至该患者的本次测量记录中，同时对本次测量进行标号。其中，伤口图像信息为采用现有技术中的结构光成像技术，包括红外激光发射器、红外激光接收器及普通2D彩色摄像头等，红外激光发射器即结构光发射器，其原理为：激光器发出各种角度的红外激光，经准直镜准直成平行光束，再由光学衍射元件(DOE)下表面的衍射微结构将平行光束衍射成具有特定角度的散斑点云图；具体的最大长度信息，最大宽度信息、深度信息、颜色信息以及面积信息和容积信息，见附图3。本专利技术中在进行首次测量时，在获取伤口图像信息之后，方法还包括：提取出所获得的伤口图像信息中的伤口图像的伤口轮廓；在伤口轮廓内，以若干1平方毫米的小方块均匀排列在创面上的方式，计算得到伤口的面积。本专利技术中在对患者的伤口进行非首次测量时，先获取上次测量所获取的患者伤口的标号信息，然后拍摄得到本次患者的伤口图像信息，并记录至该患者的本次测量记录中，同时对本次测量进行标号，最后通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种创伤智能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：/n通过智能评估设备对患者的伤口进行测量，并获取患者的伤口图像信息，所述伤口图像信息包括伤口平面图像信息和伤口三维图像信息；/n在所述伤口平面图像信息的基础上结合图像识别技术和算法，获取到伤口的最大长度信息，最大宽度信息和颜色信息；在所述伤口三维图像信息的基础上结合三维成像算法，获取到伤口的三维立体矩阵信息，进而获取到伤口的深度信息；/n根据最大长度信息、最大宽度信息以及深度信息，计算伤口的面积信息和容积信息；/n将上述各检测信息输送至检测数据界面中展示给用户，并记录至该患者的本次测量记录中，同时对本次测量进行标号。/n

【技术特征摘要】
1.一种创伤智能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
通过智能评估设备对患者的伤口进行测量，并获取患者的伤口图像信息，所述伤口图像信息包括伤口平面图像信息和伤口三维图像信息；
在所述伤口平面图像信息的基础上结合图像识别技术和算法，获取到伤口的最大长度信息，最大宽度信息和颜色信息；在所述伤口三维图像信息的基础上结合三维成像算法，获取到伤口的三维立体矩阵信息，进而获取到伤口的深度信息；
根据最大长度信息、最大宽度信息以及深度信息，计算伤口的面积信息和容积信息；
将上述各检测信息输送至检测数据界面中展示给用户，并记录至该患者的本次测量记录中，同时对本次测量进行标号。


2.根据权利要求1所述的创伤智能评估方法，其特征在于，在进行首次测量时，在获取所述伤口图像信息之后，所述方法还包括：提取出所获得的伤口图像信息中的伤口图像的伤口轮廓；在伤口轮廓内，以若干1平方毫米的小方块均匀排列在创面上的方式，计算得到伤口的面积。


3.根据权利要求1或2所述的创伤智能评估方法，其特征在于，在对患者的伤口进行非首次测量时，先获取上次测量所获取的患者伤口的标号信息，然后拍摄得到本次所述患者的伤口图像信息，并记录至该患者的本次测量记录中，同时对本次测量进行标号，最后通过对伤口数据的对比，计算出差值，并给出伤口的面积扩散值，容积的增大值以及颜色变化值；并通过面积扩散值，容积的增大值以及颜色变化值，结合人工智能学习算法，判断伤口的发展趋势和愈合度。


4.根据权利要求3所述的创伤智能评估方法，其特征在于，所述患者包括多个，所述方法还包括：根据多个患者的身份标识生成患者列表；将多个患者中各所述患者的多个测量记录进行归档得到归档信息，并将所述归档信息与该患者的身份标识进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：王根生，李涛，卫有良，
申请(专利权)人：青岛浦利医疗技术有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37