一种基于冷刺激的糖尿病足筛查系统及方法技术方案

本发明专利技术适用于疾病筛查技术领域，提供了一种基于冷刺激的糖尿病足筛查系统及方法，所述基于冷刺激的糖尿病足筛查系统包括：冷刺激模块、图像获取模块、图像处理模块、糖尿病足风险评估模块；所述冷刺激模块，用于对受试者足部施加冷刺激，降低受试者足部温度；所述图像获取模块，用于获取受试者足部在施加冷刺激前的第一时间区间内的第一图像信息，以及获取受试者足部在施加冷刺激后的第二时间区间内的第二图像信息；所述第二图像信息在所述第二时间区间内的获取频率随时序降低。本发明专利技术通过受试者足部的温度变化率、热恢复率和热恢复时间信息，进行模型输入，减少了个体差异带来的误差，提高了糖尿病足早期筛查的准确性。提高了糖尿病足早期筛查的准确性。提高了糖尿病足早期筛查的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于冷刺激的糖尿病足筛查系统及方法


[0001]本专利技术属于疾病筛查
，尤其涉及一种基于冷刺激的糖尿病足筛查系统及方法。

技术介绍

[0002]糖尿病足(DiabetFoot,DF)是糖尿病(DiabetesMellitus,DM)患者因糖尿病所致的下肢远端神经病变或血管病变导致的足部溃疡或深层组织破坏。根据国际糖尿病联盟(IDF)的数据，2021年全世界估计有5.37亿人患有糖尿病，包括1.41亿中国人。糖尿病患者有可能出现一系列的并发症，包括心脏病、肾脏疾病(肾病)、眼部疾病(糖尿病视网膜病变)和周围神经病变(糖尿病足)。而糖尿病足是糖尿病并发症中致死、致残率最高的慢性并发症，并且具有高复发率、治疗周期长、费用高等特点。因此发现糖尿病足临床前征兆，并对其进行人为干预，是大幅度降低治疗成本，提高患者生活的关键。
[0003]近年来，出现了一些有价值的糖尿病足预防、检测方法，例如：中国专利“CN112562830A
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一种糖尿病足的预防系统及方法”提出通过获得受试者第一足部神经刺激强度信息；获得受试者的足部神经反射强度信息；获得足部神经反射强度信息与所述第一足部神经刺激强度信息的差值信息；以及血糖和足背动脉搏动，实现糖尿病足的预测；但是此类信息受受试者情绪、所处环境等因素的影响且实施复杂不便于开展。中国专利“CN202210217935X
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基于热成像的人工智能糖尿病足溃疡识别的鞋垫剪裁方法”提出通过获取糖尿病足溃疡红外热成像图像，通过计算机图像处理方法对获得的红外热成像图像进行图像增强处理，由医护人员确认图像质量，确定图像中的溃疡区域。然而此方法过度依赖医护人员主观经验、操作复杂，并不能够对糖尿病足的不同风险等级做出预测。因此，上述的现有技术具有一定的局限性，亟需改进。

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冷刺激的糖尿病足筛查系统，能够在不过度依赖医护人员经验的情况下，通过获取受试者足部的温度变化率、热恢复时间和热恢复率，来对早期糖尿病足患病风险进行筛查，减少了个体差异带来的误差，提高了糖尿病足早期筛查的准确性。
[0005]本专利技术实施例是这样实现的，一种基于冷刺激的糖尿病足筛查系统，所述基于冷刺激的糖尿病足筛查系统包括：冷刺激模块、图像获取模块、图像处理模块、糖尿病足风险评估模块；
[0006]所述冷刺激模块，用于对受试者足部施加冷刺激，降低受试者足部温度；
[0007]所述图像获取模块，用于获取受试者足部在施加冷刺激前的第一时间区间内的第一图像信息，以及获取受试者足部在施加冷刺激后的第二时间区间内的第二图像信息；所述第二图像信息在所述第二时间区间内的获取频率随时序降低；
[0008]所述图像处理模块，能够根据所述第一图像信息和第二图像信息获得受试者足部
的温度参数；所述温度参数包括温度变化率、热恢复时间及热恢复率；
[0009]所述糖尿病足风险评估模块，通过已训练好的早期糖尿病足风险评估模型对输入其中的所述受试者足部的温度参数进行处理，并输出糖尿病足风险评估结果，以实现糖尿病足的筛查。
[0010]进一步的，所述图像处理模块，还用于对所述第一图像信息、第二图像信息进行预处理；包括对图像进行增强、降噪等处理。
[0011]进一步的，所述图像获取模块包括红外热成像仪、足部固定支架；所述足部固定支架上设置有可支撑约束受试者足部的检测位，所述红外热成像仪与所述图像处理模块通信连接，并且所述红外热成像仪的成像视场朝向所述检测位的受试者足部；所述红外热成像仪用于获取所述第一图像信息和第二图像信息，并传输给所述图像处理模块。
[0012]进一步的，所述冷刺激模块包括冷压器、柔性隔热部，所述冷压器用于对受试者足部施加冷刺激，降低受试者足部温度至指定温度；所述柔性隔热部设置在所述受试者足部与检测位的接触处。
[0013]进一步的，所述第二图像信息在所述第二时间区间内的获取频率至少有两个，分别为第二获取频率、第三获取频率，所述第二获取频率大于所述第三获取频率。
[0014]进一步的，所述第一图像信息在所述第一时间区间内的获取频率为第一获取频率，所述第一获取频率小于等于所述第二获取频率。
[0015]本专利技术实施例的目的还在于提供一种基于冷刺激的糖尿病足筛查方法，用于如上任一所述的基于冷刺激的糖尿病足筛查系统，所述基于冷刺激的糖尿病足筛查方法包括以下步骤：
[0016]获取受试者足部在施加冷刺激前的第一时间区间内的第一图像信息；
[0017]获取受试者足部在施加冷刺激后的第二时间区间内的第二图像信息；所述第二图像信息在所述第二时间区间内的获取频率随时序降低；
[0018]根据所述第一图像信息和第二图像信息获得受试者足部的温度参数；所述温度参数包括温度变化率、热恢复时间及热恢复率；
[0019]通过已训练好的早期糖尿病足风险评估模型对输入其中的所述受试者足部的温度参数进行处理，并输出糖尿病足风险评估结果，以实现糖尿病足的筛查。
[0020]进一步的，通过采集受试者足部的足部红外热图获取所述第一图像信息、第二图像信息，并在采集足部红外热图后，对足部红外热图进行边缘检测、轮廓提取、分割算法计算处理。
[0021]进一步的，所述第二时间区间至少划分为第一时间段和第二时间段；所述第一时间段和第二时间段的划分点在2min至5min内。
[0022]进一步的，第一时间段和第二时间段的划分点是2min，在第一时间段的所述第二图像信息的获取频率为20Hz；在第二时间段的所述第二图像信息的获取频率为1Hz。
[0023]进一步的，所述基于冷刺激的糖尿病足筛查方法还包括：训练早期糖尿病足风险评估模型，具体包括以下步骤：
[0024]获取受试者足部的基准温度，获取受试者足部在冷刺激后一段时间的足部红外热图；
[0025]根据所述一段时间的足部红外热图获取每两帧图像间的温度差值，以获得受试者
足部的温度变化率；根据所述一段时间的足部红外热图获得受试者足部恢复到基准温度的时间，从而获得受试者足部的热恢复时间及热恢复率；
[0026]根据临床诊断意见设置糖尿病足的患病风险类型标签，构建初步的早期糖尿病足风险评估模型，所述患病风险类型标签至少包括：无风险、低风险、中风险、高风险；
[0027]根据受试者足部的温度变化率、热恢复率和足部热恢复时间，采用机器学习方法训练所述初步的早期糖尿病足风险评估模型，得到训练好的早期糖尿病足风险评估模型。
[0028]本专利技术实施例的另一目的在于提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述基于冷刺激的糖尿病足筛查方法的步骤。
[0029]本专利技术实施例提供的一种基于冷刺激的糖尿病足筛查系统，相比于现有技术，本专利技术通过获取/采集受试者冷刺激前的足部红外热图以及在冷刺激后十五分钟内的足本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于冷刺激的糖尿病足筛查系统，其特征在于，所述基于冷刺激的糖尿病足筛查系统包括：冷刺激模块、图像获取模块、图像处理模块、糖尿病足风险评估模块；所述冷刺激模块，用于对受试者足部施加冷刺激，降低受试者足部温度；所述图像获取模块，用于获取受试者足部在施加冷刺激前的第一时间区间内的第一图像信息，以及获取受试者足部在施加冷刺激后的第二时间区间内的第二图像信息；所述第二图像信息在所述第二时间区间内的获取频率随时序降低；所述图像处理模块，能够根据所述第一图像信息和第二图像信息获得受试者足部的温度参数；所述温度参数包括温度变化率、热恢复时间及热恢复率；所述糖尿病足风险评估模块，通过已训练好的早期糖尿病足风险评估模型对输入其中的所述受试者足部的温度参数进行处理，并输出糖尿病足风险评估结果，以实现糖尿病足的筛查。2.根据权利要求1所述的基于冷刺激的糖尿病足筛查系统，其特征在于，所述图像处理模块，还用于对所述第一图像信息、第二图像信息进行预处理。3.根据权利要求1所述的基于冷刺激的糖尿病足筛查系统，其特征在于，所述图像获取模块包括红外热成像仪、足部固定支架；所述足部固定支架上设置有可支撑约束受试者足部的检测位，所述红外热成像仪与所述图像处理模块通信连接，并且所述红外热成像仪的成像视场朝向所述检测位的受试者足部；所述红外热成像仪用于获取所述第一图像信息和第二图像信息，并传输给所述图像处理模块。4.根据权利要求3所述的基于冷刺激的糖尿病足筛查系统，其特征在于，所述冷刺激模块包括冷压器、柔性隔热部，所述冷压器用于对受试者足部施加冷刺激，降低受试者足部温度至指定温度；所述柔性隔热部设置在所述受试者足部与检测位的接触处。5.根据权利要求1所述的基于冷刺激的糖尿病足筛查系统，其特征在于，所述第二图像信息在所述第二时间区间内的获取频率至少有两个，分别为第二获取频率、第三获取频率，所述第二获取频率大于所述第二获取频率。6.根据权利要求5所述的基于冷刺激的糖尿病足筛查系统，其特征在于，所述第一图像信息在所述第一时间区间内的获取频率为第一获取频率，所述第一获取频率小于...

【专利技术属性】
技术研发人员：许杨，杨先军，孙怡宁，王辉，周旭，丁增辉，高理升，高峰，陈焱焱，孙少明，
申请(专利权)人：中科安徽G六零智慧健康创新研究院，
类型：发明
国别省市：