一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，应用于辅助和优化医院手术器械检查装配环节，通过实时捕捉手术器械上的特征，匹配手术器械包数据库中的信息，生成实时的增强现实图像和提示，帮助医务人员更好地识别手术器械包中的器械，提高配包正确性和效率，解决现有技术中包括过程不一致以及配包器械易出错的技术问题。器械易出错的技术问题。器械易出错的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统


[0001]本专利技术属于信息识别领域，具体涉及一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统。

技术介绍

[0002]在医院重复处理的手术器械过程中，医务人员需要对器械进行分类、清洗、消毒、检查、包装等步骤。然而，由于操作人员的经验不同，第一可能导致手术器械包装配过程的不一致性和错误。第二传统的配包通过人脑记忆识别器械方法容易出错，影响配包的正确性和效率。因此，如何提高器械包的正确率和效率是本领域技术人员一直在思考的难题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，解决上述现有技术中包括过程不一致以及配包器械易出错的技术问题。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0005]一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，应用于辅助和优化医院手术器械检查装配环节，通过实时捕捉手术器械上的特征，匹配手术器械包数据库中的信息，生成实时的增强现实图像和提示，帮助医务人员更好地识别手术器械包中的器械，提高配包正确性和效率，包括以下步骤：
[0006]S1制作专用手术器械包照片，并对专用手术器械包照片进行标注；
[0007]S2、将专用手术器械包标注数据集进行图像识别并录入数据库，系统自动小样本主动学习专用手术器械包，基于强化学习进行识别模型迭代；
[0008]S3、对训练后的数据集进行质量检验，如果质量达标进行下一步，如果不达标再进行继续训练，直至形成识别模型；
[0009]S4、对待识别手术器械包进行图象采集并通过识别模型进行识别；
[0010]S5、如果对待识别手术器械的识别结果为正确则显示正确结果及手术器械包相关信息，如果识别结果为错误则显示错误提示并返回步骤S2进行数据更新，并进行人工比对确认和信息反馈；
[0011]S6、操作人员根据识别正确的手术器械的种类及数量，在显示的手术器械包相关信息的指引下进行包装操作。
[0012]本专利技术的一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，所述步骤S5中如果人工核对发现识别有误则进行反馈，系统将基于用户反馈，形成奖励机制，对识别模型自主进化。
[0013]本专利技术的一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，所述步骤S2中手术器械包标注数据包括：名称、型号、序列号、厂家、使用说明和外形特征
[0014]本专利技术的一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，所述步骤S5中识别结果为正确时显示的信息为：手术器械名称列表、对应图片、辩识要点，配包顺序，配包视频和
配包操作要点。
[0015]本专利技术的一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，所述步骤S5中的识别结果信息为实时的增强现实图像和信息，并通过智能眼镜、智能手机或平板电脑进行显示。
[0016]本专利技术的一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，所述步骤S3数据集进行质量检验合格后形成小样本自主训练专用手术器械识别模型，并进行评估。
[0017]本专利技术的一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，所述评估结果为合格则进行部署更新性能达标的手术器械包识别模型。
[0018]本专利技术的一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，所述评估结果为不合格，进行基于强化学习的识别模型迭代，然后进行更换数据集或识别模型，然后再次形成小样本自主训练专用手术器械识别模型。
[0019]本专利技术产生的有益效果是：提出一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，过实时捕捉手术器械上的特征，匹配手术器械包数据库中的信息，生成实时的增强现实图像和提示，可以帮助医务人员更好地识别手术器械包中的器械，从而提高配包正确性和效率，将现实世界与数字信息相融合，通过增强现实技术，将手术器配包的图像信息转化为可视化的信息，方便医护人员对手术器配包进行快速、准确的识别和管理，为医护人员配包提供了实时、直观的指导；提供了一种智能化的方法来辅助和优化医院手术器械检查装配环节，提高了配包过程的正确性和效率。
附图说明
[0020]图1为本专利技术实施例的流程图。
具体实施方式
[0021]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，应用于辅助和优化医院手术器械检查装配环节，通过实时捕捉手术器械上的特征，匹配手术器械包数据库中的信息，生成实时的增强现实图像和提示，帮助医务人员更好地识别手术器械包中的器械，提高配包正确性和效率，包括以下步骤：
[0023]S1制作专用手术器械包照片，并对专用手术器械包照片进行标注；
[0024]S2、将专用手术器械包标注数据集进行图像识别并录入数据库，系统自动小样本主动学习专用手术器械包，基于强化学习进行识别模型迭代；
[0025]S3、对训练后的数据集进行质量检验，如果质量达标进行下一步，如果不达标再进行继续训练，直至形成识别模型；
[0026]S4、对待识别手术器械包进行图象采集并通过识别模型进行识别；
[0027]S5、如果对待识别手术器械的识别结果为正确则显示正确结果及手术器械包相关信息；如果识别结果为错误则显示错误提示，返回步骤S2进行数据更新，并进行人工比对确
认和信息反馈；
[0028]S6、操作人员根据识别正确的手术器械的种类及数量，在显示的手术器械包相关信息的指引下进行包装操作。
[0029]为了进一步理解本专利技术，所述步骤S5中如果人工核对发现识别有误则进行反馈，系统将基于用户反馈，形成奖励机制，对识别模型自主进化。
[0030]为了进一步理解本专利技术，所述步骤S2中手术器械包标注数据包括：名称、型号、序列号、厂家、使用说明和外形特征
[0031]为了进一步理解本专利技术，所述步骤S5中识别结果为正确时显示的信息为：手术器械名称列表、对应图片、辩识要点，配包顺序，配包视频和配包操作要点。
[0032]为了进一步理解本专利技术，所述步骤S5中的识别结果信息为实时的增强现实图像和信息，并通过智能眼镜、智能手机或平板电脑进行显示。
[0033]为了进一步理解本专利技术，所述步骤S3数据集进行质量检验合格后形成小样本自主训练专用手术器械识别模型，并进行评估。
[0034]为了进一步理解本专利技术，所述评估结果为合格则进行部署更新性能达标的手术器械包识别模型。
[0035]为了进一步理解本专利技术，所述评估结果为不合格，进行基于强化学习的识别模型迭代，然后进行更换数据集或识别模型，然后再次形成小样本自主训练专用手术器械识别模型。
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，其特征在于，应用于辅助和优化医院手术器械检查装配环节，通过实时捕捉手术器械上的特征，匹配手术器械包数据库中的信息，生成实时的增强现实图像和提示，帮助医务人员更好地识别手术器械包中的器械，提高配包正确性和效率，包括以下步骤：S1制作专用手术器械包照片，并对专用手术器械包照片进行标注；S2、将专用手术器械包标注数据集进行图像识别并录入数据库，系统自动小样本主动学习专用手术器械包，基于强化学习进行识别模型迭代；S3、对训练后的数据集进行质量检验，如果质量达标进行下一步，如果不达标再进行继续训练，直至形成识别模型；S4、对待识别手术器械包进行图象采集并通过识别模型进行识别；S5、如果对待识别手术器械的识别结果为正确则显示正确结果及手术器械包相关信息，如果识别结果为错误则显示错误提示并返回步骤S2进行数据更新，并进行人工比对确认和信息反馈；S6、操作人员根据识别正确的手术器械的种类及数量，在显示的手术器械包相关信息的指引下进行包装操作。2.根据权利要求1所述的一种手术器械装配环节的增强现实智能识别系统，其特征在于，所述步骤S5中如果人工核对发现识别有误则进行反馈，系统将基于用户反馈，形成奖励机制，对识别模型自主进化。3...

【专利技术属性】
技术研发人员：易敏，严士玲，赵清，林英，张兴华，
申请(专利权)人：四川省医学科学院，
类型：发明
国别省市：