基于心室辅助装置的显示界面的显示信息处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种基于心室辅助装置的显示界面的显示信息处理方法及装置，涉及医疗器械技术领域，上述方法包括：在心室辅助装置的显示界面动态显示信息的情况下，获取显示界面所显示的视频帧；基于视频帧中每一像素点的像素值，对视频帧进行分割，得到视频帧中的功能模块区域，作为待识别区域；对待识别区域进行图像特征提取，基于所提取的图像特征，确定待识别区域中的目标信息；对多张连续视频帧中目标信息进行分析，将分析结果确定为心室辅助装置的显示界面所显示信息的处理结果。应用本实施例提供的方案，能够提高信息处理的准确度。确度。确度。

【技术实现步骤摘要】
基于心室辅助装置的显示界面的显示信息处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及医疗器械
，特别是涉及基于心室辅助装置的显示界面的显示信息处理方法及装置。

技术介绍

[0002]心室辅助装置可以辅助心衰患者将血液从心室泵送到身体其他部位的装置。心室辅助装置的显示界面用于实时显示装置运行参数信息以及患者生理参数信息，装置运行参数信息包括：电机电流、泵血流量等，患者生理参数信息包括心脏输出量、主动脉压力等信息。
[0003]现有技术中，在心室辅助装置辅助患者过程中，通常由医护人员基于显示界面所显示的参数信息进行分析，基于分析结果确定当前参数信息是否异常，在发现异常情况下及时采取救助措施。然而，这种大量单调的重复工作易导致出现人为失误，从而影响分析结果的准确度。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种基于心室辅助装置的显示界面的显示信息处理方法及装置，以提高显示界面的分析结果的准确度。具体技术方案如下：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于心室辅助装置的显示界面的显示信息处理方法，所述方法包括：
[0006]在心室辅助装置的显示界面动态显示信息的情况下，获取显示界面所显示的视频帧；
[0007]基于视频帧中每一像素点的像素值，对视频帧进行分割，得到视频帧中的功能模块区域，作为待识别区域；
[0008]对待识别区域进行图像特征提取，基于所提取的图像特征，确定待识别区域中的目标信息；
[0009]对多张连续视频帧中目标信息进行分析，将分析结果确定为心室辅助装置的显示界面所显示信息的处理结果。
[0010]本专利技术的一个实施例中，上述对待识别区域进行图像特征提取，基于所提取的图像特征，确定待识别区域中的目标信息，包括：
[0011]提取待识别区域中目标信息的轮廓特征，
[0012]计算所提取的轮廓特征与预设目标的轮廓特征的匹配度，基于所计算的匹配度，确定待识别区域中的目标信息。
[0013]本专利技术的一个实施例中，上述计算所提取的轮廓特征与预设目标的轮廓特征的匹配度，包括：
[0014]按照以下表达式计算匹配度SIM：
[0015][0016]其中，a(i，j)表示所提取的轮廓特征，N(i，j)表示预设目标的轮廓特征，L表示待识别区域，S表示预设目标，i表示像素点的横坐标，j表示像素点的纵坐标。
[0017]本专利技术的一个实施例中，上述计算所提取的轮廓特征与预设目标的轮廓特征的匹配度，基于所计算的匹配度，确定待识别区域中的目标信息，包括：
[0018]将所述轮廓特征输入预先训练的特征识别模型，得到所述特征识别模型输出的特征分析结果，作为待识别区域中的目标信息，其中，所述特征识别模型为：以样本目标信息的轮廓特征作为训练样本、以样本目标信息的实际信息作为训练基准，对初始神经网络模型进行训练得到的、用于识别区域中信息的模型。
[0019]本专利技术的一个实施例中，上述基于视频帧中每一像素点的像素值，对视频帧进行分割，得到视频帧中的功能模块区域，作为待识别区域，包括：
[0020]按照视频帧中从最左列到最右列的顺序，基于视频帧中每一列像素点的像素值，确定视频帧中每一功能模块区域所在的第一区间；
[0021]按照视频帧从最上行到最下行的顺序，基于视频帧中每一行像素点的像素值，确定视频帧中每一功能模块区域所在的第二区间；
[0022]将第一区域与第二区间形成的封闭区域确定为功能模块所在区域，作为待识别区域。
[0023]第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于心室辅助装置的显示界面的显示信息处理装置，所述装置包括：
[0024]视频帧获取模块，用于在心室辅助装置的显示界面动态显示信息的情况下，获取显示界面所显示的视频帧；
[0025]视频帧分割模块，用于基于视频帧中每一像素点的像素值，对视频帧进行分割，得到视频帧中的功能模块区域，作为待识别区域；
[0026]信息识别模块，用于对待识别区域进行图像特征提取，基于所提取的图像特征，确定待识别区域中的目标信息；
[0027]信息分析模块，用于对多张连续视频帧中目标信息进行分析，将分析结果确定为心室辅助装置的显示界面所显示信息的处理结果。
[0028]本专利技术的一个实施例中，上述信息识别模块，包括：
[0029]特征提取子模块，用于提取待识别区域中目标信息的轮廓特征，
[0030]信息识别子模块，用于计算所提取的轮廓特征与预设目标的轮廓特征的匹配度，基于所计算的匹配度，确定待识别区域中的目标信息。
[0031]本专利技术的一个实施例中，上述信息识别子模块，具体用于按照以下表达式计算匹配度SIM：
[0032][0033]其中，a(i，j)表示所提取的轮廓特征，N(i，j)表示预设目标的轮廓特征，L表示待识别区域，S表示预设目标，i表示像素点的横坐标，j表示像素点的纵坐标。
[0034]本专利技术的一个实施例中，上述信息识别子模块，具体用于将所述轮廓特征输入预先训练的特征识别模型，得到所述特征识别模型输出的特征分析结果，作为待识别区域中的目标信息，其中，所述特征识别模型为：以样本目标信息的轮廓特征作为训练样本、以样本目标信息的实际信息作为训练基准，对初始神经网络模型进行训练得到的、用于识别区域中信息的模型。
[0035]本专利技术的一个实施例中，上述视频帧分割模块，包括：
[0036]第一区间确定子模块，用于按照视频帧中从最左列到最右列的顺序，基于视频帧中每一列像素点的像素值，确定视频帧中每一功能模块区域所在的第一区间；
[0037]第二区间确定子模块，用于按照视频帧从最上行到最下行的顺序，基于视频帧中每一行像素点的像素值，确定视频帧中每一功能模块区域所在的第二区间；
[0038]第三区域确定子模块，用于将第一区域与第二区间形成的封闭区域确定为功能模块所在区域，作为待识别区域。
[0039]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
[0040]存储器，用于存放计算机程序；
[0041]处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面所述的方法步骤。
[0042]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法步骤。
[0043]由以上可见，应用本专利技术实施例提供的方案对显示界面的显示信息进行处理时，由于是通过电子设备对显示信息进行处理，相较于现有技术中人工处理方式，显著提高了信息处理的准确度。并且，在本实施例中，首先对视频帧进行分割，得到视频帧中功能模块区域，进而基于每一功能模块区域的图像特征识别目标信息，从而对目标信息进行分析，得到信息处理结果，又由于图像特征能够准确地反映功能模块区域中图像信息，因此，信息分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于心室辅助装置的显示界面的显示信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：在心室辅助装置的显示界面动态显示信息的情况下，获取显示界面所显示的视频帧；基于视频帧中每一像素点的像素值，对视频帧进行分割，得到视频帧中的功能模块区域，作为待识别区域；对待识别区域进行图像特征提取，基于所提取的图像特征，确定待识别区域中的目标信息；对多张连续视频帧中目标信息进行分析，将分析结果确定为心室辅助装置的显示界面所显示信息的处理结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待识别区域进行图像特征提取，基于所提取的图像特征，确定待识别区域中的目标信息，包括：提取待识别区域中目标信息的轮廓特征；计算所提取的轮廓特征与预设目标的轮廓特征的匹配度，基于所计算的匹配度，确定待识别区域中的目标信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所提取的轮廓特征与预设目标的轮廓特征的匹配度，包括：按照以下表达式计算匹配度SIM：其中，a(i，j)表示所提取的轮廓特征，N(i，j)表示预设目标的轮廓特征，L表示待识别区域，S表示预设目标，i表示像素点的横坐标，j表示像素点的纵坐标。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述计算所提取的轮廓特征与预设目标的轮廓特征的匹配度，基于所计算的匹配度，确定待识别区域中的目标信息，包括：将所述轮廓特征输入预先训练的特征识别模型，得到所述特征识别模型输出的特征分析结果，作为待识别区域中的目标信息，其中，所述特征识别模型为：以样本目标信息的轮廓特征作为训练样本、以样本目标信息的实际信息作为训练基准，对初始神经网络模型进行训练得到的、用于识别区域中信息的模型。5.根据权利要求1
‑
3中任一项的方法，其特征在于，所述基于视频帧中每一像素点的像素值，对视频帧进行分割，得到视频帧中的功能模块区域，作为待识别区域，包括：按照视频帧中从最左列到最右列的顺序，基于视频帧中每一列像素点的像素值，确定视频帧中每一功能模块区域所在的第一区间；按照视频帧从最上行到最下行的顺序，基于视频帧中每一行像素点的像素值，确定视频帧中每一功能模块区域所在的第二区间；将第一区域与第二区间形成的封闭区域确定为功能模块所在区...

【专利技术属性】
技术研发人员：李修宝，戴明，殷安云，程洁，杨浩，王新宇，
申请(专利权)人：安徽通灵仿生科技有限公司，
类型：发明
国别省市：