一种基于大数据的输液瓶换液顺序推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于大数据的输液瓶换液顺序推荐方法及系统，该方法采用神经网络中的DNN网络对实时采集的吊瓶图像进行语义分割，准确分割出吊瓶的原始图像，然后对吊瓶的原始图像中能表征输液进度的液位面分界线进行检测，利用设定时间间隔内液位面分界面的下降高度，计算出吊瓶药液输完所需的剩余时间，按照各吊瓶药液输完所需的剩余时间的长短进行排序，相当于根据各床病人的真实输液进度进行换液的紧急程度排序，使护士能够及时掌握各病床输液进度，从而有效提升换液效率。并且，无需病人持续关注输液进度，降低人力资源消耗和因呼叫不及时造成的危险情况的发生。叫不及时造成的危险情况的发生。叫不及时造成的危险情况的发生。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的输液瓶换液顺序推荐方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能及大数据
，具体涉及一种基于大数据的输液瓶换液顺序推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，病人在住院过程中往往需要进行输液治疗，与此同时需要配备护士进行相关的辅助工作。然而，住院部的每个护士站配置的护士数量有限，往往只配备有两到三名护士，在病人较多，尤其是多个病人输液比较密集时，护士的工作量就会成倍数增加，由于需要换液的病人较多，护士只能根据病人的呼叫情况进行处理，然而有些病人由于疏忽，当需要更换输液瓶时没有及时呼叫护士，而护士可能忙于其他病人的护理工作，导致不能对一些病人的输液瓶进行及时更换处理。并且，还有一些病人可能在输液即将结束时才开始呼叫护士，而此时由于护士忙不开而容易造成病人出现跑针，血液倒流等危险情况的发生。
[0003]另一方面，很多病人为了防止护士在忙碌时段顾不上自己或者响应时间较慢，往往会在输液快要结束时提前五分钟左右进行呼叫，这就会增加护士的紧迫感，并影响到对其他病床更紧急情况下病人的响应时间。除此之外，由于各病床的呼叫时间不同，且各病床的位置不同，很容易造成护士来回往返进行换液操作，不仅造成护士体力上的浪费和透支，也会增加其他待换液工作的响应时间，使换液效率下降。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的输液瓶换液顺序推荐方法及系统，用于解决待换液病人较多时病人漏呼叫、晚呼叫导致更换输液瓶不及时的问题，以及当待换液病人较多时护士的换液不合理导致换液效率较低的问题。
[0005]因此，所采用的技术方案具体如下：
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种基于大数据的输液瓶换液顺序推荐方法，包括：
[0007]步骤S1，实时采集各病房内含有吊瓶的图像，利用神经网络对采集各病房内含有吊瓶的图像进行处理，获取各个吊瓶的原始图像；
[0008]步骤S2，检测各个吊瓶原始图像中的液位面分界线；吊瓶原始图像包含液体区域和空瓶区域，所述液位面分界线为区分液体区域和空瓶区域的液面分界线；
[0009]步骤S3，利用设定时间间隔内液位面分界面的下降高度，计算出吊瓶药液输完所需的剩余时间；按此方法分别计算得到各个病床的吊瓶中药液输完所需的剩余时间后，按照剩余时间的长短进行排序，将排序结果作为换液的优先处理顺序进行推荐。
[0010]优选的，所述的神经网络为DNN网络，利用该神经网络对采集各病房内含有吊瓶的图像进行处理具体包括：
[0011]1)将采集到的含有输液装置的图像作为训练数据集，对数据集进行标注，标注的标签为：输液装置中的吊瓶标注为1，剩余非吊瓶部分标注为0；标注完成后，随机选择数据集的训练集，剩余的数据集作为验证集；
[0012]2)将图像数据和标签数据输入DNN网络中，网络的编码器用于抽取图像特征，并将通道数变换为类别个数；网络的解码器用于将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸，从而输出特征图像中每个像素的类别；
[0013]3)使用损失函数进行训练，得到吊瓶语义分割图；
[0014]4)将获得的吊瓶语义分割图与原始图像对应的像素值相乘，从而获得吊瓶的原始图像。
[0015]优选的，步骤S2中，检测吊瓶原始图像中的液位面分界线的步骤如下：
[0016]1)将吊瓶的原始图像转换为灰度图，确定各像素点的灰度值。
[0017]2)遍历灰度图像中各像素点，根据当前像素点与上一行相邻n(n≥2)个像素点之间的灰度差值和方位角，确定当前像素点的灰度调整值；该灰度调整值的计算式如下：
[0018][0019]其中，Δp
i
为灰度调整值，θ为相邻像素与当前像素之间的夹角，Δg
j
为相邻像素与当前像素之间的灰度差值，n为当前像素点的相邻像素个数；
[0020]3)将灰度调整值叠加到当前像素点的灰度值上，以更新当前像素点的灰度值；
[0021]4)获得灰度调整后的灰度图像，在灰度值进行更新的像素点中，计算该像素点与上一行相邻像素点的灰度值梯度，确定出待选择的分界线；结合已知的液面分界线宽度和水平方向，最终确定出图像中的液面分界线。
[0022]优选的，步骤3)中，更新当前像素点的灰度值的具体步骤包括：
[0023]当当前像素点与其相邻像素之间的灰度差值Δg
j
均大于零时，灰度值更新的公式如下：
[0024]p
i,new
＝p
i
‑
Δp
i
[0025]其中，p
i,new
为叠加后更新的当前像素点的灰度值，p
i
为当前像素点的灰度值，Δp
i
为灰度调整值；
[0026]当当前像素点与其相邻像素之间的灰度差值Δg
j
均小于零时，灰度值更新的公式如下：
[0027]p
i,new
＝p
i
+Δp
i
[0028]其中，p
i,new
为叠加后更新的当前像素点的灰度值，p
i
为当前像素点的灰度值，Δp
i
为灰度调整值。
[0029]优选的，步骤4)中，确定出图像中的液面分界线包括：
[0030](1)根据连通域分析法计算相互连通的被调整后的像素点长度，将其中连通域长度小于吊瓶宽度的集合判定为噪声点，对此类噪声点进行滤除，其中，吊瓶宽度的确定方法为：通过对吊瓶的语义分割图像进行连通域分析，选取水平方向相连通的最长边长，作为吊瓶宽度；
[0031](2)对经上一步筛选后的连通域集合，继续基于水平方向进行筛选，对各像素点进行遍历，计算其与相邻像素之间的斜率方向，若不为水平方向则进行像素点滤除；
[0032](3)根据灰度值梯度信息进行筛选，筛选灰度值梯度相同的像素点，被筛选的像素点所在直线作为最终的液位面分界线；所述的灰度值梯度为对应上下两行像素点的灰度差
值，表示为p
i,j
‑
p
i+1,j
，i和i+1表示行，j表示列；
[0033]若此时还有不止一个连通域集合满足要求，则计算上下两行相邻像素点之间灰度值梯度的均方差，取其中最小的均方差对应的像素点所在直线作为最终的液位面分界线。
[0034]优选的，步骤S3中，计算出吊瓶药液输完所需的剩余时间的步骤如下：
[0035]根据设定时间间隔的周期T，以及吊瓶体积为V
i
，计算出当前吊瓶的输液速率再结合当前液位面分界线处所对应的非药液区域体积V0，计算剩余药液输完所需时间
[0036]本专利技术具有如下有益效果：
[0037]采用神经网络中的DNN网络对实时采集的吊瓶图像进行语义分割，准确分割出吊瓶的原始图像，然后对吊瓶的原始图像中能表征输液进度的液位面分界线进行检测，利用设定时间间隔内液位面分界面的下降高度，计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的输液瓶换液顺序推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，实时采集各病房内含有吊瓶的图像，利用神经网络对采集各病房内含有吊瓶的图像进行处理，获取各个吊瓶的原始图像；步骤S2，检测各个吊瓶原始图像中的液位面分界线；吊瓶原始图像包含液体区域和空瓶区域，所述液位面分界线为区分液体区域和空瓶区域的液面分界线；步骤S3，利用设定时间间隔内液位面分界面的下降高度，计算出吊瓶药液输完所需的剩余时间；按此方法分别计算得到各个病床的吊瓶中药液输完所需的剩余时间后，按照剩余时间的长短进行排序，将排序结果作为换液的优先处理顺序进行推荐。2.根据权利要求1所述的基于大数据的输液瓶换液顺序推荐方法，其特征在于，步骤S2中，检测吊瓶原始图像中的液位面分界线的步骤如下：1)将吊瓶的原始图像转换为灰度图，确定各像素点的灰度值；2)遍历灰度图像中各像素点，根据当前像素点与上一行相邻n(n≥2)个像素点之间的灰度差值和方位角，确定当前像素点的灰度调整值；该灰度调整值的计算式如下：其中，Δp
i
为灰度调整值，θ为相邻像素与当前像素之间的夹角，Δg
j
为相邻像素与当前像素之间的灰度差值，n为当前像素点的相邻像素个数；3)将灰度调整值叠加到当前像素点的灰度值上，以更新当前像素点的灰度值；4)获得灰度调整后的灰度图像，在灰度值进行更新的像素点中，计算该像素点与上一行相邻像素点的灰度值梯度，确定出待选择的分界线；结合已知的液面分界线宽度和水平方向，最终确定出图像中的液面分界线。3.根据权利要求2所述的基于大数据的输液瓶换液顺序推荐方法，其特征在于，步骤3)中，更新当前像素点的灰度值的具体步骤包括：当当前像素点与其相邻像素之间的灰度差值Δg
j
均大于零时，灰度值更新的公式如下：p
i,new
＝p
i
‑
Δp
i
其中，p
i,new
为叠加后更新的当前像素点的灰度值，p
i
为当前像素点的灰度值，Δp
i
为灰度调整值；当当前像素点与其相邻像素之间的灰度差值Δg
j
均小于零时，灰度值更新的公式如下：p
i,new
＝p
i
+Δp
i
其中，p
i,new
为叠加后更新的当前像素点的灰度值，p
i
为当前像素点的灰度值，Δp
i
为灰度调整值。4.根据权利要求2所述的基于大数据的输液瓶换液顺序推荐方法，其特征在于，步骤4)中，确定出图像中的液面分界线包括：(1)根据连通域分析法计算相互连通的被调整后的像素点长度，将其中连通域长度小于吊瓶宽度的集合判定为噪声点，对此类噪声点进行滤除，其中，吊瓶宽度的确定方法为：通过对吊瓶的语义分割图像进行连通域分析，选取水平方向相连通的最长边长，作为吊瓶宽度；(2)对经上一步筛选后的连通域集合，继续基于水平方向进行筛选，对各像素点进行遍
历，计算其与相邻像素之间的斜率方向，若不为水平方向则进行像素点滤除；(3)根据灰度值梯度信息进行筛选，筛选灰度值梯度相同的像素点，被筛选的像素点所在直线作为最终的液位面分界线；所述的灰度值梯度为对应上下两行像素点的灰度差值，表示为p
i,j
‑
p
i+1,j
，i和i+1表示行，j表示列；若此...

【专利技术属性】
技术研发人员：张来娣，
申请(专利权)人：江苏富恩日化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：