沈俊杰 呂勇 朱東瑩

摘 要：為了提高改進(jìn)近紅外靜脈圖像中血管定位的準(zhǔn)確度，提出一種不局限于二維的血管定位方案，在平面上，利用對(duì)靜脈圖像特征的提取，經(jīng)灰度圖像修正、邊緣提取細(xì)化等操作，完成其在二維上的定位。且將RGB-D數(shù)據(jù)集的深度信息與算法取得圖像的信息相匹配，在不借助其他硬件設(shè)備輔助的條件下從單張圖片轉(zhuǎn)換、推測(cè)出其三維特征信息。最后對(duì)圖像進(jìn)行平滑、細(xì)化等處理，仿真結(jié)果顯示，能夠得到更為精確的靜脈血管定位圖像。

關(guān)鍵詞：近紅外靜脈圖像；二值化；深度估計(jì)；定位

中圖分類號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2018）22-0044-03

Abstract： In order to improve the accuracy of vessel localization in improved near infrared vein images， a method of vessel localization is proposed， which is not limited to two dimensions. On the plane， the features of vein images are extracted， and the gray-scale images are corrected and the edges are extracted and thinned. To complete its positioning in two dimensions. The depth information of the RGB-D dataset is matched with the image information obtained by the algorithm. Without the aid of other hardware devices， the 3D feature information of the RGB-D dataset is transformed and deduced from the single image. Finally， the image is smoothed and thinned， and the simulation results show that more accurate positioning images can be obtained.

Keywords： near infrared vein image； binarization； depth estimation； location

引言

靜脈穿刺是臨床最為常見(jiàn)的基礎(chǔ)護(hù)理操作，是臨床護(hù)理工作的重要內(nèi)容，也是醫(yī)院治療搶救患者的重要手段。然而，在日常護(hù)理操作過(guò)程中，要通過(guò)醫(yī)護(hù)人員眼看和手觸來(lái)判斷血管的位置。醫(yī)護(hù)人員也會(huì)因?yàn)楦鞣N客觀因素致使判斷患者靜脈血管位置失誤，從而導(dǎo)致穿刺失敗不得不反復(fù)穿刺，既加重了醫(yī)療工作者的作業(yè)量，同時(shí)也給患者帶來(lái)了痛苦。為了更好的完成靜脈血管穿刺的工作，血管可視化技術(shù)得到了發(fā)展。

目前靜脈血管成像儀器多為采用紅外線投影式設(shè)備，近紅外成像原理是在720～1100nm近紅外光的照射下，血管血液中的血紅蛋白對(duì)近紅外光的吸收能力強(qiáng)于周圍組織對(duì)近紅外光的吸收，通過(guò)光成像系統(tǒng)可以觀察到血管部分對(duì)應(yīng)的光強(qiáng)度低于非血管區(qū)域，形成了靜脈血管圖像。圖1為紅外光穿透示意圖。

而靜脈穿刺的難點(diǎn)不僅限于準(zhǔn)確查找定位靜脈血管位置，還依賴于醫(yī)護(hù)人員的臨床經(jīng)驗(yàn)判斷進(jìn)針深度，因此投影式血管成像設(shè)備功能不應(yīng)簡(jiǎn)單的局限于呈現(xiàn)靜脈血管位置形狀，但紅外圖像沒(méi)有色彩和陰影效果，缺乏立體感，其實(shí)質(zhì)是灰度圖像，對(duì)比度較低，故對(duì)人眼而言，分辨率較低，視覺(jué)效果偏模糊。因此，將取得的皮下靜脈血管圖像信息經(jīng)過(guò)適當(dāng)且便捷的算法標(biāo)注出推薦進(jìn)針點(diǎn)，并通過(guò)不同的色彩區(qū)分各點(diǎn)深度，將大大提高紅外圖像的視覺(jué)理解效果。目前可見(jiàn)定位深度設(shè)備基本為高分辨超聲定位設(shè)備，使得靜脈血管成像設(shè)備復(fù)雜化、生產(chǎn)難度制造成本上升，同時(shí)使得操作繁瑣化，基于目前設(shè)備特點(diǎn)，本文提出一種更有效率的方案。

1 紅外靜脈圖像在二維上的定位識(shí)別

對(duì)靜脈紅外圖像的形態(tài)特征提?。?/p>

確定紅外圖像中靜脈的位置還受到采集時(shí)的光線、皮膚鱗片的反射、手臂靜脈的圖像灰度分布不均勻影響，采集的圖像不一定全部都可以識(shí)別出來(lái)靜脈位置，此時(shí)必須進(jìn)行灰度標(biāo)準(zhǔn)化。目前常用的圖像灰度修正方法主要有以下3種[1]：

（1）針對(duì)不均勻圖像對(duì)圖像逐點(diǎn)進(jìn)行灰度級(jí)調(diào)整，使

得目標(biāo)圖像灰度級(jí)均勻。

（2）針對(duì)圖像某部分或整體曝光不足的情況下而進(jìn)行灰度級(jí)校正，目的是增強(qiáng)圖像的灰度對(duì)比度。

（3）直方圖修正，直方圖修正使圖像具有期望的灰度分布，從而有選擇的突出所需要的圖像特征。

為了使圖像灰度值分布均勻，針對(duì)圖像進(jìn)行不同程度的灰度級(jí)調(diào)整。由于血管圖像的特殊性，圖像灰度值均勻后，還需要提取邊緣，采用一般的增強(qiáng)算子如平滑算法效果不佳，故采用效果較為良好的微分直方圖法二值化。微分直方圖法閾值的選擇要考慮到有關(guān)靜脈血管圖像與背景之間的關(guān)系，在目標(biāo)較為突出，背景單一的情況下匹配效果較為理想。閾值確定[2]分為兩步：（1）運(yùn)用Laplacian算子計(jì)算其直方圖。（2）用p-參數(shù)法選出閾值t。由于二值化后的血管圖像周圍充滿毛刺，需要再對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波，消除毛刺，使邊界光滑。最后對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)化處理，將二值化圖像輪廓邊界上的點(diǎn)逐層剝?nèi)?，變成只有一個(gè)像素點(diǎn)的骨架圖像。在更具骨架圖像建立分類器，以方便尋找目標(biāo)的特征點(diǎn)?？紤]到算法的時(shí)間復(fù)雜度[3]和空間復(fù)雜度，在處理過(guò)程中通過(guò)設(shè)定算子（Operator）和函數(shù)來(lái)求得感興趣區(qū)域（ROI），繼而減少處理時(shí)間，增加精度，如圖2為本文相關(guān)算法運(yùn)行效果圖。

2 基于紅外靜脈圖像的血管深度分析

2.1 紅外靜脈圖像的深度特征提取與匹配

紅外圖像具有對(duì)比度低、 局部信息量少的特點(diǎn)。如圖3深度不同的靜脈血管在紅外圖像上呈現(xiàn)不同特點(diǎn)。本文利用輸入圖像中提取的Gist特征[4]來(lái)衡量與數(shù)據(jù)圖集中的圖像的全局相似度，進(jìn)而完成匹配，同時(shí)采用SIFT特征匹配算法[5]來(lái)描述圖像中的局部特征，該算法由于其對(duì)視角變換、仿射變換、噪聲有一定抗干擾能力，在旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化等情況下能夠基本保持不變等優(yōu)點(diǎn)。

Gist特征能夠反映圖像的全局輪廓信息，其運(yùn)算方法是通過(guò)幾種尺度的多個(gè)方向的Gabor濾波器[6]組實(shí)現(xiàn)的，Gabor濾波器是一種在二維空間使用一個(gè)三角函數(shù)與Gaussian函數(shù)疊加而成，其表達(dá)式為：

針對(duì)適合紅外圖像局部深度估計(jì)的深度特征的篩選結(jié)果，每個(gè)像素用一個(gè)10維的特征向量fi來(lái)表示，選取像素點(diǎn)i，將i所屬圖像塊A0，和其所屬圖像塊上下左右相同大小的4個(gè)圖像塊A1、A2、A3、A4 5個(gè)圖像塊的清晰度值作為紅外圖像的深度特征，如圖4所示，單尺度取得能夠用于計(jì)算機(jī)識(shí)別的深度線索類型有所不足，本文采用“多尺度”信息提取的方法來(lái)崎嶇圖像特征，取得紅外圖像中的某個(gè)像素點(diǎn)。確保每個(gè)像素點(diǎn)都與相鄰近的點(diǎn)進(jìn)行比較，同時(shí)為了確保其在同尺度空間和二維圖像空間都檢測(cè)到相應(yīng)特征點(diǎn)，將在該像素點(diǎn)同尺度空間的8個(gè)相鄰點(diǎn)和上下相鄰尺度兩個(gè)3×3個(gè)點(diǎn)相比較。如圖4中的尺度1、尺度2。

2.2 靜脈血管紅外圖像深度信息提取試驗(yàn)效果

靜脈血管近紅外圖由于其特殊性，目前尚缺少完善的RGBD數(shù)據(jù)集，這一原因?qū)е律疃刃畔⑵ヅ洳⒉粶?zhǔn)確，所得深度估計(jì)模型有其不完善性，從圖6中可以觀察得出，相關(guān)深度估計(jì)的樣本取到較少，手臂與地面的深度關(guān)系并沒(méi)有很清楚地展現(xiàn)出來(lái)，但本文著重靜脈血管紅外圖像的計(jì)算機(jī)算法分析，由圖中可較為直觀的觀察到圖中臂靜脈血管紅外圖像中主血管與其分支的深度特征關(guān)系，因缺少可靠訓(xùn)練用紅外圖集，導(dǎo)致得出深度數(shù)據(jù)模型準(zhǔn)確度受到影響，雖然圖中部分場(chǎng)景圖像深度信息有一定的失真，就該方法在識(shí)別靜脈血管在單張紅外圖中深度信息而言， 其反映信息還是較為準(zhǔn)確的。但本文論述匹配算法時(shí)間成本較大，仍有優(yōu)化空間，且此方案對(duì)RGBD數(shù)據(jù)集有一定的依賴性，在RGBD數(shù)據(jù)集不完善的情況下，如適當(dāng)?shù)脑黾涌扇藶榭刂茀?shù)變量因子可大大提高該算法的可行性，以上問(wèn)題為文本所述方案指明了今后進(jìn)一步研究改進(jìn)方向。

3 結(jié)束語(yǔ)

圖7為本文所述方案流程示意圖，較目前使用超聲判別靜脈血管深度的設(shè)備，本文所述方案利用軟件算法替代了高分辨超聲設(shè)備，將深度信息判斷和靜脈定位判斷集成于軟件系統(tǒng)中，降低了靜脈血管成像設(shè)備的生產(chǎn)成本，同時(shí)也利于量產(chǎn)。在設(shè)備操作方面，由于功能的集成度提高，更易于在實(shí)際生活中應(yīng)用，為此類設(shè)備在生產(chǎn)實(shí)踐中的推廣打下了良好的基礎(chǔ)。

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