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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院申請(qǐng)的專利一種基于圖像識(shí)別的醫(yī)療器械使用監(jiān)管系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119314647B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411858567.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H40/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖像識(shí)別的醫(yī)療器械使用監(jiān)管系統(tǒng)是由謝宏俊;楊昭;張靜茹;任浩敏設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-17向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于圖像識(shí)別的醫(yī)療器械使用監(jiān)管系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于圖像識(shí)別的醫(yī)療器械使用監(jiān)管系統(tǒng)，具體涉及醫(yī)療器械監(jiān)管領(lǐng)域，用于解決內(nèi)窺鏡污染物監(jiān)測(cè)與使用狀態(tài)預(yù)警問題，是通過動(dòng)態(tài)時(shí)間劃分技術(shù)，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整時(shí)間單位，消除非操作階段的干擾；通過計(jì)算相鄰時(shí)間單位污染物區(qū)域的重復(fù)性指數(shù)和擴(kuò)散規(guī)律性指數(shù)，并將其綜合生成決策指數(shù)，從而有效評(píng)估污染物影響的預(yù)警等級(jí)；同時(shí)，結(jié)合短期與長期決策指數(shù)的變化趨勢(shì)，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確判斷內(nèi)窺鏡的使用狀態(tài)是否處于穩(wěn)定衰變或突變惡化階段；實(shí)現(xiàn)了對(duì)醫(yī)療器械表面污染物的實(shí)時(shí)、精細(xì)監(jiān)控，顯著提升了污染檢測(cè)的敏感性與準(zhǔn)確性，能夠提前預(yù)警設(shè)備性能下降和感染風(fēng)險(xiǎn)，從而優(yōu)化清潔與維護(hù)策略，確保醫(yī)療操作的安全性與精準(zhǔn)性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖像識(shí)別的醫(yī)療器械使用監(jiān)管系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖像識(shí)別的醫(yī)療器械使用監(jiān)管系統(tǒng)，其特征在于，包括：影像預(yù)處理模塊、特征提煉模塊、規(guī)律識(shí)別模塊和趨勢(shì)推斷模塊；影像預(yù)處理模塊：獲取內(nèi)窺鏡使用過程中的成像數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)劃分時(shí)間單位以消除非操作階段的干擾圖像，輸出標(biāo)準(zhǔn)化后的成像數(shù)據(jù)及時(shí)間單位劃分結(jié)果傳遞給特征提煉模塊；特征提煉模塊：基于每個(gè)時(shí)間單位內(nèi)的圖像數(shù)據(jù)提取污染物的關(guān)鍵特征，輸出每個(gè)時(shí)間單位的污染物特征傳遞給規(guī)律識(shí)別模塊；規(guī)律識(shí)別模塊：根據(jù)相鄰時(shí)間單位的污染物重疊面積和擴(kuò)散特征，計(jì)算污染物區(qū)域的重復(fù)性指數(shù)和擴(kuò)散規(guī)律性指數(shù)，并結(jié)合這兩項(xiàng)指數(shù)生成決策指數(shù)，輸出計(jì)算得到的決策指數(shù)傳遞給趨勢(shì)推斷模塊；趨勢(shì)推斷模塊：基于短期和長期的綜合決策指數(shù)變化趨勢(shì)，分析內(nèi)窺鏡的使用狀態(tài)為穩(wěn)定衰變或突變惡化；特征提煉模塊包括以下內(nèi)容：污染物的關(guān)鍵特征提取過程分為以下幾個(gè)步驟，包括污染物區(qū)域分割和污染物區(qū)域特征提取；污染物區(qū)域分割：首先，通過圖像分割算法對(duì)每個(gè)時(shí)間單位的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，識(shí)別并提取污染物區(qū)域；采用基于閾值化與邊緣檢測(cè)的復(fù)合方法，結(jié)合局部區(qū)域自適應(yīng)閾值算法，自動(dòng)識(shí)別出污染物區(qū)域；此過程通過計(jì)算局部區(qū)域的灰度均值及標(biāo)準(zhǔn)差，動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值，以識(shí)別不同光照條件下的污染物區(qū)域；具體步驟如下：局部灰度差異檢測(cè)：計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值與局部區(qū)域均值的差異，利用自適應(yīng)閾值公式：；其中，是用于調(diào)整閾值靈敏度的系數(shù)，為局部區(qū)域灰度標(biāo)準(zhǔn)差；若，則對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)為污染物區(qū)域；邊緣增強(qiáng)與區(qū)域連通性分析：應(yīng)用Canny邊緣檢測(cè)算法對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行細(xì)化，增強(qiáng)污染物邊界的清晰度；然后，使用連通域分析算法檢測(cè)污染區(qū)域的連通性，確保污染物區(qū)域被完整分割；污染物區(qū)域特征提取：在成功分割污染物區(qū)域后，提取其幾何形狀、面積、邊界輪廓和中心位置；規(guī)律識(shí)別模塊包括以下內(nèi)容：重復(fù)性指數(shù)與擴(kuò)散規(guī)律性指數(shù)的計(jì)算過程包括污染物區(qū)域重疊檢測(cè)、擴(kuò)散特征提取、指數(shù)計(jì)算與標(biāo)準(zhǔn)化以及決策指數(shù)定義；污染物區(qū)域重疊檢測(cè)包括污染物區(qū)域匹配和重疊率計(jì)算；首先，基于特征提煉模塊提取的每個(gè)時(shí)間單位內(nèi)的污染物區(qū)域特征，確定相鄰時(shí)間單位之間污染物區(qū)域的匹配關(guān)系；通過計(jì)算相鄰時(shí)間單位污染物區(qū)域的幾何重疊程度，識(shí)別出相同或相似的污染熱點(diǎn)區(qū)域；幾何重疊檢測(cè)：對(duì)于時(shí)間單位和，提取其污染物區(qū)域的邊界輪廓和；采用多邊形相交算法計(jì)算重疊區(qū)域面積，其中：；其中表示交集面積；重疊率計(jì)算：基于重疊區(qū)域面積，計(jì)算污染物區(qū)域的重疊率，反映污染物的重復(fù)性：；其中，和分別為時(shí)間單位和的污染物區(qū)域面積；基于重疊率，定義重復(fù)性指數(shù)；擴(kuò)散特征提取包括幾何中心位移向量計(jì)算、面積增長率計(jì)算和擴(kuò)散規(guī)律性指數(shù)計(jì)算；幾何中心位移向量計(jì)算：污染物區(qū)域的幾何中心位置提供了污染物擴(kuò)散方向和速度的信息；計(jì)算時(shí)間單位和的幾何中心位置和，得到位移向量；面積增長率計(jì)算：通過比較相鄰時(shí)間單位的污染物區(qū)域面積，評(píng)估污染物擴(kuò)散的速率：；其中，表示從時(shí)間單位和的面積增長率；擴(kuò)散規(guī)律性指數(shù)計(jì)算：結(jié)合位移向量的方向一致性與面積增長率，定義擴(kuò)散規(guī)律性指數(shù)；其中，為兩個(gè)相鄰位移向量之間的夾角，反映擴(kuò)散方向的一致性；指數(shù)計(jì)算與標(biāo)準(zhǔn)化包括重復(fù)性指數(shù)計(jì)算和擴(kuò)展規(guī)律指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化；決策指數(shù)定義：將重復(fù)性指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化后的擴(kuò)散規(guī)律性指數(shù)進(jìn)行綜合計(jì)算，生成決策指數(shù)；根據(jù)決策指數(shù)的值，設(shè)定以下預(yù)警等級(jí)：根據(jù)決策指數(shù)的值，與設(shè)定的第一閾值和第二閾值進(jìn)行比較，得出不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；當(dāng)綜合指數(shù)低于第一閾值時(shí)，表示污染物的重復(fù)性和擴(kuò)散規(guī)律性較低，屬于低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，此時(shí)無需立即干預(yù)；當(dāng)綜合指數(shù)介于第一閾值和第二閾值之間時(shí)，表示污染物存在一定程度的累積或擴(kuò)散，需要關(guān)注其發(fā)展趨勢(shì)，并進(jìn)行適度的檢查和評(píng)估；當(dāng)綜合指數(shù)高于第二閾值時(shí)，表明污染物的重復(fù)性和擴(kuò)散規(guī)律性顯著，存在較高的風(fēng)險(xiǎn)，需立即采取清潔或維護(hù)措施，以避免對(duì)使用過程產(chǎn)生不良影響。

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