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[智能机器人资料] 基于人工智能的数字X线机自助检查系统的设计

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发表于 2022-4-1 09:55:20 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 广东省深圳市
摘要:为了实现数字X线机检查的体位识别智能化与摆位自助化,采用自主研发的基于堆叠沙漏网络的体位识别装置、应用动作相关关系模型的体位判断装置和加入语音提示功能的数字X线机 "自助检香" 装置,解决了如今影像摄片体位精准度不高、影像科技术人员数量不足、传统摄片耗时较长等问题;经多次实验结果表明,系统将原本人均将近6分钟的摄影时间缩短到大约三分半,将甲级片出片率的不足 40%提升到将近 80%,进而将误诊率减少 30%,同时能够有效地减少医患接触,减低院内感染的风险,系统实现了缩短摄片时间、提高摄影质量、降低院内感染的目标。
摆位作为影像摄片中的核心环节,一直以来都是医学生学习的重难点,而摆位不当也一直是影响医生诊断、导致误诊漏诊的罪魁祸首。近年来,影像科医学生成长速度慢、临床影像科医生水平良莠不齐、临床诊断对影像摄片的依赖性增高等问题逐渐凸显,摆位不当、医疗资源紧张和影像科技术人员压力大成为传统摆位的三大弊端。因此,研究出一款能实现辅助受检者摆位、提高摄影准确性、缩短摄影时间这三大功能的产品具有十分重要的现实意义。
近年来,新冠肺炎疫情在世界范围内蔓延,发现并控制疫情传染源至关重要,尤其是出现无症状感染者时,利用数字X线机精准筛查可疑人员就成为医院排查的一项重要措施,但由于部分地区防疫物资的不足,医护人员的保护不尽人意。2019年底全球大规模爆发的新型冠状病毒肺炎(NCP)和 2003 年的非典型肺炎(SARS),对人类生命和健康产生了重大的威胁,医护人员也付出了沉重的代价。此外,临床上摆位不当还是影响X线摄片质量、造成非甲级片出现的主要原因,非甲级片往往会干扰影像医师做出准确判断,有时甚至会误导医师,造成耽误患者病情延误治疗时间的严重后果。另一方面,据不完全统计,影像技师每天的工作量平均 60~80份磁共振或者120~150 个超声检查。由于数字X线机在医院临床任务重,同时又具有射线辐射,不适合用于医学生实践教学。由此造成相关医学专业实践教学效果并不理想,医学生动手机会少,动手能力差,特别是在乡镇医院里低年资医师实际操作的机会较少,专科医师培养周期较长。据悉,每年国内放射科医疗工作量增速达 18.8%,而放射科医生增速为4.1%,两者增长速率相差甚远,医疗资源相对不足间接激化医患矛盾。

1、"自助检查"系统的结构及原理
1.1 "自助检查"系统的结构
"自助检查"系统由图像采集装置、体位识别装置、体位判断装置和语音提示纠正装置 4 个部分组成。整套系统可以快速准确辅助受检者"自助检查",减轻影像科工作压力。"自助检查"系统结构如图1所示。
1.jpg

1.2 "自助检查"系统的原理
该系统采用软硬件结合技术,首先利用摄像头对受检者进行图像采集,接着利用基于堆叠沙漏模型的体位识别系统检测受检者姿态关键点,然后通过体位判断装置,将大数据中的正确体位与受检者体位对比,通过语音提示装置提示影像技术人员可以摄片或者提示受检者纠正体位。

2、基于人工智能的数字 X 线机"自助检查"系统的设计与实现
2.1 "自助检查"系统的设计
"自助检查"系统设计主要有一下几个步骤∶
1)图像采集∶首先令受检者在诊断床上或荧光板前就位,用 PC端摄像头对受检者体位进行拍摄采集,最后将得到的图像命名并存储到特定文件夹。
2)体位识别∶提取采集到的图像,利用添加了可变形卷积和注意力机制的堆叠沙漏模型检测受检者头、颈、胸、腹及四肢等大约 20 个姿态特征点并反馈坐标信息。
3)体位判断∶提取受检者姿态关键点及坐标信息后,对比标准体位数据库里的姿态关键点信息,在 95%的容错率下,判断受检者体位是否标准。
4)语音提示纠正装置将体位判断的结果通过播放器播放,从而对患者的不当体位进行实时纠错或者提示影像技师可以摄片。
2.1.1 图像采集
采用一个正对诊断床或荧光板的 PC端摄像头对受检者体位进行拍摄采集,利用opencv得到照片的灰度图,以及再对灰度图进行二值化处理和腐蚀处理,最后将得到的图像命名并存储到特定文件夹。

2.1.2 体位识别
人工智能体位识别系统采用添加了可变形卷积和自注意力机制的堆叠沙漏网络(Stacked Hourglass Networks),通过提取采集到的图像,精确检测受检者头、颈、胸、腹及四肢等大约20个 X线摄片姿态特征点并反馈坐标信息。
1)堆叠沙漏网络∶
堆叠沙漏模型的目标是在推理阶段就尽量在所有尺寸的特征图上捕获信息。首先通过若干个池化层和卷积层执行下采样程序,并通过反卷积进行上采样处理。然后将这两个过程中尺寸相同的特征图相加,正如 ResNet 中所做的相加一样,重复这种"先下后上"的处理来建立"堆叠沙漏"网络,并且在每个"沙漏"后进行中间监督训练。

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