基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统技术方案

本申请实施例提供一种基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统，涉及数据处理技术领域，所述图像处理模块，根据边缘检测算法，对所述第一体位图像进行检测，得到第二体位图像，所述第二体位图像为患者的人体轮廓图像；所述体位信息调整模块，根据所述手术类型信息和所述身体状态信息，确定患者的目标体位图像；以及将所述目标体位图像与所述第二体位图像进行相似度计算，得到相似度；根据所述相似度和预设值，调整患者的体位。这样将患者当前时刻的体位图像与目标体位图像进行相似度计算，而目标体位图像是根据手术类型信息和身体状态信息确定的，再根据相似度和预设值去调整患者的体位，从而实现了指示患者调整的体位的精准性。体位的精准性。体位的精准性。

【技术实现步骤摘要】
基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统。

技术介绍

[0002]神经外科手术简称手术，俗称开刀，凡指透过外科设备或外科仪器，经外科医师或其他专业人员的操作下，进入人体或其他生物组织，以外力方式排除病变、改变构造或植入外来物的处理过程。但在这一过程中，也不可避免的对人体造成一些损害。因此对于进行过外科手术的患者来说，术后的康复事项尤为关键，而术后的体位干预又是术后康复事项中最为关键的事项，体位在临床上是指病患在病床上的进行康复休养时需保持的身体姿势。
[0003]人体的每个部位都可能进行外科手术，而不同的人体部位在进行外科手术后需要采用不同的体位来进行休养康复，这需要具有专业医学知识的医务人员来判断应采用的正确体位信息，进而告知患者或患者家属应采用的正确体位，从而帮助患者采用正确的体位来进行康复休养。
[0004]但患者或患者家属在知道应采用的正确体位信息后，也存在根据正确体位信息，将患者调整成不正确的体位信息的可能性。
[0005]因此，现有技术中存在，手术后对患者的体位进行干预的精准性较差的问题。

技术实现思路

[0006]本申请实施例提供了一种基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统，用于解决相关技术中存在手术后对患者的体位进行干预的精准性较差的问题。
[0007]本申请实施例提供了一种基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统，所述系统包括：信息获取模块、图像采集模块、图像处理模块和体位信息调整模块；
[0008]所述信息获取模块，用于获取患者的手术类型信息和身体状态信息；以及将所述手术类型信息和所述身体状态信息发送至所述体位信息调整模块；
[0009]所述图像采集模块，用于采集患者当前时刻的第一体位图像；以及将所述第一体位图像发送至所述图像处理模块，所述第一体位图像包括至少一个拍摄方位的体位图像，所述体位图像为患者在病床上的进行康复休养时需保持的身体姿势的图像；
[0010]所述图像处理模块，用于接收来自所述图像采集模块的所述第一体位图像；以及根据边缘检测算法，对所述第一体位图像进行检测，得到第二体位图像，所述第二体位图像为患者的人体轮廓图像；以及将所述第二体位图像发送至所述体位信息调整模块；
[0011]所述体位信息调整模块，用于接收来自所述信息获取模块的所述手术类型信息和所述身体状态信息；以及接收来自所述图像处理模块所述第二体位图像；以及根据所述手术类型信息和所述身体状态信息，确定患者的目标体位图像；以及将所述目标体位图像与所述第二体位图像进行相似度计算，得到相似度；根据所述相似度和预设值，调整患者的体位。
[0012]可选地，所述信息获取模块接入医院就诊管理系统，所述获取患者的手术类型信息和身体状态信息包括：
[0013]通过所述信息获取模块，获取所述医院就诊管理系统中的患者的手术类型信息和身体状态信息。
[0014]可选地，所述边缘检测算法为canny边缘检测算法。
[0015]可选地，所述图像采集模块与多个摄像头进行通信，所述采集患者当前时刻的第一体位图像包括：
[0016]所述图像采集模块，通过所述摄像头，采集患者的第一体位图像。
[0017]可选地，所述根据边缘检测算法，对所述第一体位图像进行检测，得到第二体位图像包括：
[0018]利用高斯滤波器对所述第一体位图像进行滤波处理，得到第一滤波图像；
[0019]确定所述第一滤波图像中像素点的梯度强度和梯度方向；
[0020]根据所述像素点的梯度强度和梯度方向进行像素点增强，得到所述第一滤波图像对应的增强图像；
[0021]根据预设梯度阈值，对所述增强图像中的像素点进行像素点过滤，得到所述第二体位图像。
[0022]可选地，所述将所述目标体位图像与所述第二体位图像进行相似度计算，得到相似度的计算公式为：
[0023]SSIM(x,y)＝[l(x,y)].[c(x,y)].[s(x,y)]；
[0024]其中，x为所述目标体位图像，y为所述第二体位图像，SSIM(x,y)为所述目标体位图像和所述第二体位图像的相似度，l(x,y)为所述目标体位图像和所述第二体位图像的亮度相似度，c(x,y)为所述目标体位图像和所述第二体位图像的对比度相似度，s(x,y)为所述目标体位图像和所述第二体位图像的结构相似度。
[0025]可选地，所述l(x,y)的计算公式为：所述c(x,y)的计算公式为：所述s(x,y)的计算公式为：
[0026]其中,μ
x
为所述目标体位图像的平均灰度，μ
y
为所述第二体位图像的平均灰度，σ
x
为所述目标体位图像的标准差，σ
y
为所述第二体位图像的标准差，σ
xy
为所述目标体位图像和所述第二体位图像的标准差。
[0027]可选地，所述μ
x
的计算公式为所述μ
y
的计算公式为：所述σ
x
的计算公式为：所述σ
y
的计算公式为：
所述σ
xy
的计算公式为：
[0028]其中，H为所述目标体位图像或第二体位图像的横向像素点的数量，M为所述目标体位图像或第二体位图像的竖向像素点的数量，i为当前像素点的横坐标，j为当前像素点的纵坐标，x(i，j)为所述目标体位图像上坐标值为(i，j)的灰度值，y(i，j)为所述第二体位图像上坐标值为(i，j)的灰度值，C1为常数,C2为常数，C3为常数。
[0029]可选地，所述目标体位图像包括第一俯视图、第一侧视图和第一正视图，所述第二体位图像包括第二俯视图、第二侧视图和第二正视图，所述将所述目标体位图像与所述第二体位图像进行相似度计算，得到相似度包括：
[0030]将所述第一俯视图与所述第二俯视图进行相似度计算，得到第一子相似度；
[0031]将所述第一侧视图与所述第二侧视图进行相似度计算，得到第二子相似度；
[0032]将所述第一正视图与所述第二正视图进行相似度计算，得到第三子相似度；
[0033]根据所述第一子相似度、所述第二子相似度和所述第三子相似度，计算相似度。
[0034]可选地，所述根据所述第一子相似度、所述第二子相似度和所述第三子相似度，计算相似度的计算公式为：
[0035]SSIM(x,y)＝A
·
SSIM1(x,y)+B
·
SSIM2(x,y)+C
·
SSIM3(x,y)；
[0036]其中，A为所述第一子相似度的权重值，B为所述第一子相似度的权重值，C为所述第一子相似度的权重值，SSIM1(x,y)为第一子相似度，SSIM2(x,y)为第二子相似度，SSIM3(x,y)为第三子相似度。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统，其特征在于，所述系统包括：信息获取模块、图像采集模块、图像处理模块和体位信息调整模块；所述信息获取模块，用于获取患者的手术类型信息和身体状态信息；以及将所述手术类型信息和所述身体状态信息发送至所述体位信息调整模块；所述图像采集模块，用于采集患者当前时刻的第一体位图像；以及将所述第一体位图像发送至所述图像处理模块，所述第一体位图像包括至少一个拍摄方位的体位图像，所述体位图像为患者在病床上的进行康复休养时需保持的身体姿势的图像；所述图像处理模块，用于接收来自所述图像采集模块的所述第一体位图像；以及根据边缘检测算法，对所述第一体位图像进行检测，得到第二体位图像，所述第二体位图像为患者的人体轮廓图像；以及将所述第二体位图像发送至所述体位信息调整模块；所述体位信息调整模块，用于接收来自所述信息获取模块的所述手术类型信息和所述身体状态信息；以及接收来自所述图像处理模块所述第二体位图像；以及根据所述手术类型信息和所述身体状态信息，确定患者的目标体位图像；以及将所述目标体位图像与所述第二体位图像进行相似度计算，得到相似度；根据所述相似度和预设值，调整患者的体位。2.根据权利要求1所述的基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统，其特征在于，所述信息获取模块接入医院就诊管理系统，所述获取患者的手术类型信息和身体状态信息包括：通过所述信息获取模块，获取所述医院就诊管理系统中的患者的手术类型信息和身体状态信息。3.根据权利要求1所述的基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统，其特征在于，所述边缘检测算法为canny边缘检测算法。4.根据权利要求1所述的基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统，其特征在于，所述图像采集模块与多个摄像头进行通信，所述采集患者当前时刻的第一体位图像包括：所述图像采集模块，通过所述摄像头，采集患者的第一体位图像。5.根据权利要求1所述的基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统，其特征在于，所述根据边缘检测算法，对所述第一体位图像进行检测，得到第二体位图像包括：利用高斯滤波器对所述第一体位图像进行滤波处理，得到第一滤波图像；确定所述第一滤波图像中像素点的梯度强度和梯度方向；根据所述像素点的梯度强度和梯度方向进行像素点增强，得到所述第一滤波图像对应的增强图像；根据预设梯度阈值，对所述增强图像中的像素点进行像素点过滤，得到所述第二体位图像。6.根据权利要求1所述的基于数据处理的神经外科术后体位干预的姿态矫正系统，其特征在于，所述将所述目标体位图像与所述第二体位图像进行相似度计算，得到相似度的计算公式为：SSIM(x,y)＝[l(x,y)].[c(x,y)].[s(x,y)]；其中，x为所述目标体位图像，y为所述第二体位图像，SSIM(x,y)为所述目标体位图像
和所述第二体位图像的相似度，l(x,y)为所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：张明石，侯玉一，李明军，鲁艳梅，龙雨，
申请(专利权)人：佳木斯大学，
类型：发明
国别省市：