【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的输液安全预警系统
[0001]本申请涉及输液预警系统领域,尤其是一种基于人工智能的输液安全预警系统。
技术介绍
[0002]输液是以连续输入的方式将医用液体和药物经一定的途径注入体内的给药方法。最普遍而重要的途径是经静脉输液,其优点是输液量、质、速度易控制、调节,疗效迅速,每个医院均配有输液大厅,由于输液时,药液直接进入患者的血液循环系统,如果由于医护人员的工作疏忽,导致输入药液存在着患者过敏物质,或者输液过程中未及时换药或者拔针头,导致空气进入血管形成栓塞,将会造成极为严重的后果,甚至患者会出现生命危险。
[0003]现有专利文献“CN114173297A一种智能输液监护管理系统”中,公开了一种输液监护管理系统,系统采用的是自动扣重原理,应用现代物联网技术,具有系统集成、高精度、稳定可靠、组网灵活、多项提前预警、统一分配和管理等优势。然而,这种解决方案需要在每一个输液点位上增加一套装置,会给医院增加庞大的费用开支;
[0004]也即,现有技术存在如下的技术问题,普通的输液监护系统成本较大,难以维护。因此,针对上述问题提出一种基于人工智能的输液安全预警系统。
技术实现思路
[0005]在本实施例中提供了一种基于人工智能的输液安全预警系统用于解决现有技术中的普通的输液监护系统成本较大,难以维护的问题。
[0006]根据本申请的一个方面,提供了一种基于人工智能的输液安全预警系统,包括输液袋支撑模块、摄像模块、边缘分析模块、告警模块、输液袋固定模块和图像处理模块;< ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的输液安全预警系统,其特征在于:包括输液袋支撑模块(1)、摄像模块(2)、边缘分析模块(3)、告警模块(4)、输液袋固定模块(5)和图像处理模块(6);所述输液袋支撑模块(1)为可升降式输液架,所述输液袋支撑模块(1)处设置有用于悬挂输液袋的输液袋固定模块(5),所述输液袋支撑模块(1)处安装设置有摄像模块(2),所述摄像模块(2)为摄像机,所述摄像模块(2)与边缘分析模块(3)之间电性连接,所述边缘分析模块(3)和告警模块(4)之间电性连接,所述边缘分析模块(3)的内部设置有图像处理模块(6),所述边缘分析模块(3)的内部设置有液位检测模型(7),所述告警模块(4)包括屏幕(8)和语音播报模块(9)。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的输液安全预警系统得到一种基于人工智能的输液安全预警方法,其特征在于:所述基于人工智能的输液安全预警方法包括如下步骤:1)、通过摄像模块(2)获取输液室中的实时图像;2)、把得到的图像送入边缘分析模块(3),对输液室中的每个输液点位的输液器进行检测,得到每个输液器的位置信息和类别;3)、扣取每个输液器的区域图像,送入液位检测模型,得到每个输液器中当前实际的液位位置信息;4)、当液位位置达到预设报警阈值点位后,通过告警模块(4)进行告警上报,把告警的输液位置号显示在屏幕上,并进行语音播报,提醒护理人员及时更换输液器。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的输液安全预警方法,其特征在于:所述步骤1中,所述摄像模块(2)支持拍摄的图像分辨率最小为1080p。4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的输液安全预警方法,其特征在于:所述的步骤2中的对输液室中的每个输液点位的输液器进行检测,还包括如下步骤:步骤2.1,图像预处理操作,对摄像模块(2)抓拍的图像进行了预处理操作,预处理操作时,包括但不限于图像任意角度旋转、图像亮度和饱和度增强等操作。步骤2.2,数据标定,对步骤2.1中的图像进行输液器的位置标定,标出悬挂在输液架上的输液器的外接矩形框,同时标定出当前图像中的输液器是输液瓶还是输液袋,当是输液瓶时标定为0,当是输液袋时标定为1;步骤2.3,网络结构搭建,所述网络用于来检测图像中的输液器的位置信息,即输液器在图像中的矩形区域坐标,所述网络结构采用优化后的MobileNet
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V2+CenterNet相结合的网络结构,所述相关的优化操作包括如下方面:(1)、修改原始的网络输入的图像的大小,根据需要的实际大小,针对性修改网络层中的信息,对池化层以及特征输出层等进行修改,确保在连接到CenterNet前的特征层的尺寸大小为输入图像宽高的各四分之一;(2)、在现有网络结构基础上添加属性分支,属性分支和CenterNet分支的输入确保来自同一个特征层,该属性分支用来输出当前是输液瓶还是输液袋,通过该属性的输出,便于护理人员在更换药水时更加便捷方便,同时减少错拿药水等现象的发生。步骤2.4,模型训练,所述模型训练在训练过程中采用int8数据进行训练,把带有标签的数据送入到设定好的网络中,使用caffe框架进行训练,在整个模型训练过程中,网络数据流均为int8类型,当loss收敛到一定程度保持不变时,即可得到稳定的网络模型。
步骤2.5,获取图像中的输液瓶(袋)的位置信息和类别,为了确保实际使用时模型的效果和训练时一致,在实际使用过程中,还所述获取图像中的输液瓶(袋)的位置信息和类别包括如下步骤:(1)、对摄像机抓拍的图像进行图像缩放和图像格式转换,缩放到模型训练时的网络输入大小,图像格式转换到模型训练时的输入格式,确保推理和模型训练时处理的图像大小和格式一致,包括但不限于图像大小为320*512,图像格式为YUV等;(2)、把处理好的图像,送入到模型中进行推理,检测分支输出三个信息,属性分支输出一个结果,其中,检测分支输出的信息为检测框中心点热度图、偏移量和大小,属性分支输...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙婷,张丽娟,俞晨,周美红,
申请(专利权)人:苏州市中医医院,
类型:发明
国别省市:
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