基于计算机视觉的术中护理行为识别系统

本发明涉及术中护理行为识别系统,具体的说是基于计算机视觉的术中护理行为识别系统。

背景技术：

1、在分析中国专利cn2022117405245所描述的围术期手术护理管理系统时，可以发现该系统通过集成多个移动护理终端和一个系统服务器来处理和管理患者标识信息、器械包条码信息等，从而提高护理工作的效率和手术安全性。然而，尽管该系统在一些方面表现出显著优势，它在实际应用中仍存在若干不足和潜在的弊端，特别是当涉及到术中护理行为识别和实时监控时。首先，该系统的核心功能侧重于患者信息和手术器械信息的收集与核对，这确保了手术前的准备工作的正确性和完整性。系统依赖于条码扫描来获取信息，并将这些信息与预存的数据库进行比对，以验证患者身份和器械包的准确性。这种方法有效地减少了手术前错误的可能性，比如错误的患者身份确认或错误的手术器械的使用。然而，该系统对于手术过程中发生的动态和复杂的护理行为的识别和监控能力较为有限。

2、其次，专利描述中未提及系统对术中事件的实时响应和处理能力。在手术过程中，在出血量的监控、手术进度的评估、以及紧急情况下的快速响应方面，都需要高度的实时监控和智能化处理能力。该系统主要通过移动终端显示预先设定的护理提示信息，并记录护理人员的输入，这不足以处理那些需要即时决策和行动的术中情况。此外，系统的依赖于条码技术也成为其效率的瓶颈。条码扫描虽然在确保信息准确性方面表现良好，但在手术室这样一个需要快速反应的环境中，依赖条码扫描会导致操作延迟。例如，在紧急情况下，护理人员需要迅速获取器械或资材，此时任何由于扫描问题导致的延迟都会影响手术效果甚至患者安全。系统的另一个潜在问题是数据集成和通信的安全性。由于系统涉及到敏感的医疗信息和患者个人信息，数据传输和存储的安全性至关重要。然而，专利文档中缺乏对如何保障数据安全、防止数据泄露或未经授权访问的具体描述。在当前的网络安全环境下，没有充分的安全保护措施，系统的数据安全性难以得到保障。最后，系统也未能涵盖对护理人员行为模式的深入分析和优化建议。在术中护理过程中，护理人员的行为模式和操作习惯直接影响到手术的安全性和效率。一套高效的术中护理行为识别系统应当能够通过分析历史数据来识别最佳护理实践，发现风险行为，并提供改进建议。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于计算机视觉的术中护理行为识别系统，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

2、本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：首先在手术室内部署多角度高分辨率摄像头收集包括手术医生和护理人员行为的视频数据，并通过专业医护人员进行数据标注与分类；

3、其次采用深度学习模型，包括卷积神经网络cnn或递归神经网络rnn，结合多任务学习技术进行护理行为的识别与分类，并利用长短期记忆网络lstm对视频中的时间序列数据进行分析，以识别行为的时序模式；

4、进一步采用实现动态区域提取算法，根据场景中的动态变化调整关注区域，结合局部行为特征与全局场景信息；

5、最后通过行为意图分析和异常行为检测，建立行为预测模型，预测接下来发生的护理行为，并及时检测与常规手术流程不符的异常护理行为。

6、进一步地，所述手术室内部署多角度高分辨率摄像头，采用焦点调整函数：

7、

8、其中x,y,z代表摄像头与目标的相对位置坐标，t为时间，a,σ,ω为调节参数，以控制关键手术行为始终在最佳焦点和视角下捕捉；

9、随后采用深度学习模型进行视频数据的标注，标注优化模型采用：

10、

11、其中p(t)表示预测的行为概率分布，q(t)表示实际行为标注，λ为学习速率；

12、通过增强现实技术辅助标注过程，控制实时校正方程：

13、

14、其中u表示增强现实中的虚拟信息层级，v表示实际与虚拟信息的交互数据，n为项数，αn,βn为系数，用于控制优化标注过程的交互准确性。

15、进一步地，所述深度学习模型构建包括：

16、通过部署定制化的卷积神经网络cnn模型来识别手术室中特定的视觉特征，包括医疗工具、手术服装和手部动作，并结合长短期记忆网络lstm的递归神经网络rnn分析手术过程中行为的时间序列，以捕捉行为的发展流程和持续性，包括追踪手术工具的递送、使用和回收过程；

17、进一步通过构建多任务学习框架，利用共享的隐藏层来学习多个任务之间的通用特征，同时为每个特定的护理行为任务保留特定的网络分支，以控制对手术中常见的不同护理任务，包括消毒、器械递送、监测病人生命体征的识别和分类；

18、最后利用lstm网络控制对当前行为的识别及对未来行为趋势的预测，增强预警功能。

19、进一步地，所述识别手术室中特定的视觉特征涵盖了以下步骤：

20、首先采用特征提取公式：

21、

22、来优化图像中各个像素点的识别能力，其中x,y,z代表图像中的像素坐标，αi和βi是调节系数，n表示多级特征提取的深度；

23、然后利用长短期记忆网络lstm增强的递归神经网络rnn对识别到的特征进行时间序列分析，以此来跟踪手术过程中的行为动态，时间序列分析通过函数：

24、

25、实现，其中t表示时间步，h(t)是在时间t的输入特征，γj是权重系数，λ(t)是调制函数，t是考虑的时间窗口；

26、最后通过多任务学习mtl策略，同时处理多种护理行为的识别和分类，每种行为都通过学习函数：

27、

28、进行优化，其中k是任务数，lj是特定任务的特征，θj是学习参数，δ和∈调节学习的复杂度和正则化。

29、进一步地，所述构建多任务学习框架过程包括：

30、s1、首先部署多个共享隐藏层，利用高级特征提取公式：

31、

32、处理输入数据，其中x表示从手术视频和生命体征监控设备获取的输入向量，ωi和βi是调节参数，m表示输入特征的数量；

33、s2、接着为每个护理行为任务设置独立的网络分支，每个分支通过任务特定的处理公式：

34、

35、进行特定任务的识别和分类，其中y表示从共享层传递来的特征，θkj是任务特定的学习参数，nk是第k个任务的特征数量，αk是归一化常数；

36、s3、最后使用综合多任务的损失函数：

37、

38、来训练网络，其中λk和γk分别是第k个任务的权重和调节参数。

39、进一步地，所述利用lstm网络控制对当前行为的识别深度学习架构：

40、首先使用复合函数：

41、

42、来处理手术中的连续时间序列数据，其中xt表示在时间t的输入数据，whi和wxi是学习权重，ht-1是前一时刻的隐藏状态，σ是激活函数，用于捕捉手术行为中的长期依赖和短期变化；

43、接着利用实时行为识别公式：

44、

45、其中h(s)是在时刻s的lstm输出，λ是衰减系数，wc和bc是分类层的权重和偏置，用于实时识别当前的手术行为；

46、最后通过预测未来趋势的函数：

47、

48、其中δt是预测窗口长度，wp和bp是预测层的权重和偏置，用于预测手术中发生的未来事件，并增强预警功能。

49、进一步地，所述采用实现动态区域提取算法步骤包括：

50、s1、首先通过自适应焦点技术，利用实时分析函数：

51、

52、其中x,y表示图像平面上的空间坐标，t表示时间，α,β,γ,ω是调节参数，用于动态调整摄像头焦点以跟踪手术区域的关键活动；

53、s2、然后采用多尺度特征融合技术，通过多层次积分方程：

54、

55、其中z表示不同层次的特征输入，cn和dn是层特定的系数，n表示层数，控制从多尺度视角中提取关键事件的准确性；

56、s3、最后利用融合局部与全局信息的非线性处理函数：

57、

58、其中u表示局部行为特征集，v表示全局场景特征集，用于控制手术环境中确保全面理解手术过程的方面。

59、进一步地，所述建立行为预测模型过程包括：

60、首先利用行为意图分析模型，通过深度学习网络，尤其是长短期记忆网络lstm进行建模，使用函数：

61、f(st)＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)

62、计算遗忘门，其中st是在时间t的状态，ht-1是前一时间步的输出，xt是当前输入，wf,bf是学习参数，σ是sigmoid激活函数，以分析和预测接下来的护理行为；

63、紧接着引入异常行为检测模块，采用孤立森林算法加以改进的实时异常检测功能，通过高维空间映射：

64、

65、其中x表示从实时数据中提取的特征向量，θi,μi,σi分别为特征权重、均值和标准差，用于即时识别和警告与常规手术流程不符的异常护理行为。

66、本发明的有益效果：

67、1.系统通过持续监控手术过程中的视觉数据，实时识别护理行为和潜在的手术风险，包括错误的手术工具使用、非标准的手术操作。这种实时监控能力使得手术团队能够迅速响应任何异常情况，从而预手术错误，确保患者安全。

68、2.通过视觉识别技术，系统减少了对手动记录手术过程的依赖，记录详尽的手术数据，包括护理行为、工具使用、患者反应等。这些数据不仅提高了记录的准确性，还可以用于后续的数据分析和医疗质量改进。

69、3.系统通过优化信息流和减少冗余操作，提升了手术室的整体工作效率。护理人员可以更加专注于手术操作本身，而非记录和信息验证等辅助活动。

70、4.系统的数据共享能力可以加强不同专业间的合作，包括外科、麻醉科、护理等团队之间的信息流通和决策协调，从而优化整个手术流程，提高手术安全性和效率。