放射医疗过程规范性的检测系统

技术领域

本申请涉及放射医疗领域，尤其涉及一种放射医疗过程规范性的检测系统。

背景技术

随着核科学技术的不断发展，其在医疗领域的应用也不断扩展，目前已与普通公众的生活密不可分。核科学技术的应用主要包括放射性诊断和放射治疗两个方面，即使用放射性核素、射线装置进行临床医学诊断、治疗和健康检查。放射治疗利用射线直接治疗，比如杀死病灶细胞。放射性诊断则是利用射线来发现、诊断病及病情，为进一步治疗提供支持或辅助。放射诊断技术主要包括X光机、CR和DR、CT、乳腺机、牙片机、DSA和SPECT等。

在对患者进行放射性检查的过程中，放射医疗医生需要确保患者和陪护人员得到必要的防护，减少患者和陪护人员受到的放射性伤害。目前，部分患者在进行放射医疗检查的过程中并未得到有效的防护。

对此，在检测过程中，相关机构需要检查放射医疗医生的操作规范性。但是，由于放射医疗科室的普遍性和特殊性，人员巡检的方法显然不太现实。随着检测技术和信息技术的快速发展，相关机构开始利用多传感器对放射医疗医护人员的行为进行判断。多传感器的检测方法成为本领域的一个发展方向。

在实现现有技术的过程中，发明人发现：

多传感器在对医疗人员的行为判断过程并不规范，采集的图像数据不够完整和精确，处理图像数据的操作复杂。

所以，本申请提出了一种放射医疗过程规范性的检测系统，用以解决现有的检测放射医疗过程系统的不规范，会威胁放射医疗安全性的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供一种放射医疗过程规范性的检测系统，用以解决现有的检测放射医疗过程系统的不规范，会威胁放射医疗安全性的技术问题。

具体的，一种放射医疗过程规范性的检测系统，包括：

图像采集模块，用于采集放射医疗过程中分类对象的图像；

运算模块，用于计算各分类对象之间的空间关系；

判断模块，用于根据预设的判断策略和各分类对象之间的空间关系，判断放射医疗过程中是否存在违规；

输出模块，用于当放射医疗过程中存在违规时，发出违规通知；

其中，所述分类对象包括放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象、放射防护装置。

进一步的，所述运算模块用于计算各分类对象之间的空间关系，具体用于：

标注放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象和放射防护装置的边界框；

计算各分类对象对应的边界框的距离，以表征各分类对象之间的空间关系。

进一步的，所述边界框的距离通过边界框中心点距离来表征。

进一步的，所述判断模块用于根据预设的判断策略和各分类对象之间的空间关系，判断放射医疗过程中是否存在违规，具体用于：

当放射医疗设备启动时，放射医疗设备针对对象和放射防护装置之间的空间位置大于预设阈值，则判断放射医疗过程中存在违规。

进一步的，所述判断模块用于根据预设的判断策略和各分类对象之间的空间关系，判断放射医疗过程中是否存在违规，具体用于：

当放射医疗设备启动时，具有超过预设数量的放射医疗设备针对对象，则判断放射医疗过程中存在违规。

进一步的，所述放射医疗设备启动条件为：

放射医疗设备启动指示灯的亮度不小于预设亮度阈值。

进一步的，所述输出模块还用于：

当分类对象为放射医疗设备操作者和/或放射医疗设备针对对象时，对放射医疗设备操作者和/或放射医疗设备针对对象面部图像进行处理，以保护隐私。

进一步的，所述图像采集模块至少具有针对标注放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象和放射防护装置的重点监控区，以防止图像采集遗漏。

进一步的，所述图像采集模块至少包括可见光相机、红外相机和深度相机中一种。

进一步的，所述图像采集模块与所述运算模块之间设有有线或无线传输通道。

本申请实施例提供的技术方案，至少具有如下有益效果：

综上所述，本申请提出的一种放射医疗过程规范性的检测系统，采用相机包括可见光相机、红外相机和深度相机等对放射医疗相关设备及人员进行图像采集，提高了图像采集的完整性和采集的准确率；通过对放射医疗设备操作者和/或放射医疗设备针对对象的面部图像进行马赛克处理，保护了医患人员的隐私；通过设置图像采集重点监控区，以防止图像采集遗漏，提高图像数据的精准性；通过计算各分类对象对应的边界框的距离，以表征各分类对象之间的空间关系，可以提高数据处理的准确性；通过设定阈值，判断放射医疗设备是否启动，提高整个智能检测系统的规范性；通过对违规操作行为进行报警，确保相关人员得到了有效的防护。本申请的放射医疗过程规范性的检测系统大幅度提高检测效率，减少人力成本，并对违规过程进行记录，方便查阅和管理，进一步规范医护人员的操作流程。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的放射医疗过程规范性的检测系统的结构示意图。

图2为本申请实施例提供的一种放射医疗检测方法流程图。

图3为本申请实施例提供的一种放射医疗图像采集和检测方法流程图。

图4为本申请实施例提供的启动放射医疗设备的判断流程图。

100 检测系统

11 图像采集模块

12 运算模块

13 判断模块

14 输出模块。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

请参照图1，为本申请提供的一种放射医疗过程规范性的检测系统，包括：

图像采集模块11，用于采集放射医疗过程中分类对象的图像；

运算模块12，用于计算各分类对象之间的空间关系；

判断模块13，用于根据预设的判断策略和各分类对象之间的空间关系，判断放射医疗过程中是否存在违规；

输出模块14，用于当放射医疗过程中存在违规时，发出违规通知；

其中，所述分类对象包括放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象、放射防护装置。

在本申请提出的放射医疗过程规范性的检测系统中，图像采集模块11，用于采集放射医疗过程中分类对象的图像。

放射医疗过程规范性的检测系统中，利用视频监控设备，对放射医疗环境进行图像采集。为了尽可能尽可让监控相机没有死角，防止视觉死角存在不能检测的人员，本申请提出的放射医疗过程规范性的检测系统，将图像采集模块放置在放射医疗设备的正面上方位置，保证能够完整的拍到放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象以及放射防护装置。

在具体放射医疗场景中，图像采集模块安装相机，保证画面可以采集到：放射医疗成像等检查设备、移动式检测床、铅衣等防护服、患者活动区域、医生操作区域、陪同人员区域。同时，相机保证视频流数据，可以实时传入到高性能计算平台中，用于获取在线视频图像。可以利用其他类型的成像设备、利用多路视频监控，按照检测需求对放射医疗科室图像进行采集。

可以理解的是，分类对象包括放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象、放射防护装置。放射医疗设备操作者包括医生、医护等相关人员。可以理解的是，采集放射医疗设备的图像包括：放射医疗设备移动床、放射医疗设备工作区域等。采集放射医疗设备操作者的图像包括：医护人员的面部、肢体动作等。采集放射医疗设备针对对象的图像包括：病人的面部、待检测部位、肢体动作等。采集放射防护装置的图像包括：铅衣等防护服。

其中，防辐射服是采用金属纤维混合织物制成、具有减少或屏蔽电磁辐射、电波辐射作用的特殊服装。

进一步的，所述图像采集模块11至少具有针对标注放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象和放射防护装置的重点监控区，以防止图像采集遗漏。

可以理解的是，图像采集模块11通过多种相机拍摄整个放射室的图像。但是，在具体实施例中，重点区域的图像采集会有遗漏，所以所需要处理的图像数据需要设有重点监控区。在本申请中，重点监控区为以下部分：放射医疗成像等检查设备、移动式检测床、铅衣等防护服、患者活动区域、医生操作区域、陪同人员区域。

在图像采集模块11中设置具有针对标注放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象和放射防护装置的重点监控区，可以防止图像采集遗漏，提高重点监控区的图像完整性，以提高图像数据判断的精确性。

进一步的，所述图像采集模块11至少包括可见光相机、红外相机和深度相机中一种。

可以理解的是，放射医疗场景中，图像采集模块11至少需要安装相机，用于采集放射医疗过程中分类对象的图像。

可见光相机传感器是一种成像器，它收集可见光（400~700nm）并将其转换为电信号，然后组织该信息以渲染图像和视频流。可见光相机利用（400~700nm）波长的光，这与人眼感知的光谱相同。可见光相机旨在创建复制人类视觉的图像，捕捉红色、绿色和蓝色波长的光，以实现准确的颜色表示。现代安全和监控摄像机以高清或更高的分辨率执行此操作，并配备多种镜头选项，用于广角或远摄视图，以识别场景中的目标和物体。

当光线较好的情况下，可以适用可见光相机来进行放射医疗场景的图像采集。但是，在具体应用场景中，放射医疗场景中会存在光线较弱或者光线电磁波波长较长的区域。针对以上问题，该场景需要配备红外相机。

具体的，人的眼睛能看到的可见光按波长从长到短依次为红、橙、黄、绿、青、蓝、紫。其中，比紫光波长更短的光叫紫外线；比红光波长更长的光叫红外线。可知，人的肉眼是看不到红外线的。此时，红外相机是至关重要的。为了解决这个问题，数码摄像机对镜头做出一定的处理，包括加装一个红外滤光镜，其作用就是预设波段内的红外光通过，吸收或反射可见光和紫外线。大多数的红外相机采用红外发光二极管作为红外摄像机的主要材料。

深度相机包括3D相机。其可以通过相机检测出拍摄空间的距离信息，这是与普通相机最大的区别。普通的彩色相机拍摄到的图片能看到相机视角内的所有物体并记录下来。但是其所记录的数据不包含这些物体距离相机的距离，仅仅能通过图像的语义分析来判断哪些物体比较远，哪些比较近，并没有确切的数据。

而本申请中提出的深度相机能够解决该问题。通过深度相机获取到的图像数据，能准确知道图像中每个点离相机距离。这样加上该点在2D图像中的坐标，就能获取图像中每个点的三维空间坐标。通过三维坐标就能还原真实场景，实现场景建模等应用。

在具体实施例中，如果患者穿戴防护服，但是由于防护服比较薄，深度相机有可能采集不到明显的防护服特征，所以多种相机采集图像是必要的。

具体的，在本申请的应用场景中，图像采集模块11至少包括可见光相机、红外相机和深度相机中一种。更进一步讲，采用可见光相机、红外相机和深度相机中至少两种可以获取更精确的图像。这样的交叉设计设计可以保证画面可以采集到：放射医疗成像等检查设备、移动式检测床、铅衣等防护服、患者活动区域、医生操作区域、陪同人员区域，提高了图像数据的准确率。同时，还可以保证相机所拍摄的图像视频流数据，可以实时传入到高性能计算平台中，用于获取在线视频图像。

本申请的一个实施例中，利用一个可见光成像相机视频监控为例子进行放射环境采集方法进行说明。在实际使用中，可以利用其他类型的成像设备、利用多路视频监控，按照检测需求对放射医疗科室图像进行采集。

进一步的，所述图像采集模块11与所述运算模块12之间设有有线或无线传输通道。

可以理解的是，对于多个放射科室的多路视频，可以通过网络将采集的图像视频数据通过有线或者无线的方式传输到同一个服务器进行检测。通过以上有线或者无线的方式传输数据，提高了数据传输的便捷性，不用单独设置复杂的结构来传输数据。

在本申请的具体实施例中，利用视频监控设备，对放射医疗环境进行图像采集，并对视频图像进行检测设备、医生、患者和防护服的目标识别。通过对各个目标的位置关系进行计算，判断出设备的工作状态和医护人员的行为，并将检测结果进行保存，从而指导管理者对医护人员在患者放射检查过程中操作行为的感知和管理。

医疗放射操作规范性视频检测方法主要分为两个部分：医疗放射场景图像采集和目标检测方法，目标人员行为规范性判断方法。

本申请提供一种医疗放射场景图像采集具体实施例，如图2所示：

图像采集主要使用相机完成，图像采集模块11中的相机安装在检测设备正面上方位置，保证能够完整的拍到检测设备、患者以及防护铅衣，以及尽可让监控相机没有死角，防止视觉死角存在不能检测的人员。

将采集的视频数据通过有线或者无线的方式进行传输，对于多个放射科室多路视频，可以通过网络将视频数据传入同一个服务器进行检测。

间隔抽取视频数据中的帧图像，减少运算开支。将所得图像通过深度学习或图像处理等目标检测算法对图像数据中检测设备、医生、患者和防护服定位和分类，利用目标边界框进行标记，并对检测结果进行记录。

针对多种放射医疗目标的检测，对于可见光相机，可以利用深度学习或特征识别等图像处理算法实现；对于红外相机，可以利用不同目标的热成像数据分割实现；对于深度相机，可以利用在场景中的深度位置信息分割实现。

从图2中可以看出，在具体实施例中，以采集图像中预设一点为原点建立坐标系。其中，多种目标的边界框定义为：患者为A

最后，检测结果以文本格式保存，节省储存开支，记录检测时间点并与视频监控数据绑定，便于后续处理和查阅。

运算模块12，用于计算各分类对象之间的空间关系。

可以理解的是，空间关系是指各实体空间之间的关系，包括拓扑空间关系，顺序空间关系和度量空间关系。运算模块12运用深度学习或图像处理等目标检测算法对图像数据中分类对象进行定位和分类。

本申请的应用场景是针对室内场景的图像采集、多种目标对象识别，然后利用位置关系判断是否违规操作。

进一步的，所述运算模块12用于计算各分类对象之间的空间关系，具体用于：

标注放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象和放射防护装置的边界框；

计算各分类对象对应的边界框的距离，以表征各分类对象之间的空间关系。

可以理解的是，所述标注放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象和放射防护装置的边界框，包括：以采集图像中预设一点为原点建立坐标系。

其中，多种目标的边界框定义为：患者为A

得到坐标空间位置后，利用目标边界框进行标记，并对检测结果进行记录。利用视频图像识别算法，检测出相机采集的多种目标边界框区域。

计算各分类对象对应的边界框的距离，以表征各分类对象之间的空间关系。

空间关系可以通过目标之间的距离来计算，有以下两种计算方式。

或者使用中心点距离作为指标：

式中，(x

通过边界框来标定分类对象可以更精确地定位分类对象之间的位置关系。同时，通过这种可视化的边界框可以更好地计算各分类对象对应的边界框之间的距离。

进一步的，所述边界框的距离通过边界框中心点距离来表征。

可以理解的是，各分类对象的边界框大小不一。在具体复杂应用场景中，通过目标之间的距离来计算距离计算效率还有待提高。对此，采用中心点之间的距离作为指标。

具体的，使用中心点距离作为指标公式表示为：

式中，(x

值得注意的是，边界框是把目标用四边形给框选出来，是一种定义对象的方法。本申请中也可以用不规则的封闭边界更加精准的分割出对象，也可以利用对象的中心来粗略定义对象位置，不局限于边界框，能定义分类对象的特征都可以使用，例如对象中心、边界等。

进一步的，所述图像采集模块11与所述运算模块12之间设有有线或无线传输通道。

可以理解的是，对于多个放射科室的多路视频，可以通过网络将采集的图像视频数据通过有线或者无线的方式传输到同一个服务器进行检测。通过以上有线或者无线的方式传输数据，提高了数据传输的便捷性，不用单独设置复杂的结构来传输数据。

判断模块13，用于根据预设的判断策略和各分类对象之间的空间关系，判断放射医疗过程中是否存在违规。

可以理解的是，在放射医疗过程中，判断操作的规范性需要设定一个预设地判断策略。

在具体实施例种，较为重要的各分类对象之间的空间关系包含放射医疗设备和放射医疗设备操作者之间、放射医疗设备针对对象和放射防护装置之间、放射医疗设备和放射医疗设备针对对象之间、放射医疗设备操作者和放射医疗设备针对对象之间等。

利用视频图像识别算法，检测出相机采集的多种目标边界框区域：患者为A

分类对象包括放射医疗设备、放射医疗设备操作者、放射医疗设备针对对象、放射防护装置。在具体实施例中，如图3所示，放射医疗设备包括：检测设备为C

通过在场人员和检测设备的位置关系，判断其是否为患者。如果患者A与检测设备的床D重合，例如两者目标框A

通过患者A和防护铅衣E的位置关系，判断患者是否穿戴防护服。如果防护铅衣目标框E

判断检测设备是否启动。对检测设备进行判断，可以通过患者A

其中，Device

放射医疗过程中医护人员操作规范性检查，如果监测到设备启动，则进行操作规范性判断。如果在设备启动后除患者A

其中，Alert表示警报。当Alert=1时，不发出警报；当Alert=0时，发出警报。

通过对放射医疗过程中操作的规范性检查，对于违规操作进行数据统计，并进行违规操作报警，确保患者A和陪护人员B得到有效防护。同时可以建立信息管理系统，对违规行为进行记录，协同视频监控数据，方便后续查阅和管理。

进一步的，所述判断模块13用于根据预设的判断策略和各分类对象之间的空间关系，判断放射医疗过程中是否存在违规，具体用于：

当放射医疗设备启动时，放射医疗设备针对对象和放射防护装置之间的空间位置大于预设阈值，则判断放射医疗过程中存在违规。

进一步的，所述判断模块13用于根据预设的判断策略和各分类对象之间的空间关系，判断放射医疗过程中是否存在违规，具体用于：

当放射医疗设备启动时，具有超过预设数量的放射医疗设备针对对象，则判断放射医疗过程中存在违规。

值得注意的是，当放射医疗设备启动时，放射医疗设备针对对象必须佩戴了防护设备，才会被检测是否超过预设数量。

在本申请的另一种实施例中，启动在线视频流数据智能处理软件，从相机中获取在线视频图像，并保存放射医疗成像等检查设备照片、移动式检测床照片、铅衣等防护服照片、患者照片、医生照片、陪同人员照片，用于生成样本数据库（如果智能识别算法，不需要样本数据就可以完成识别，则不用保存以上数据）。

利用视频图像识别算法，检测出相机采集的多种目标边界框区域：患者为A，其他人员为B

多种目标边界框的检测，对于可见光相机，可以利用深度学习或特征识别等图像处理算法实现；对于红外相机，可以利用不同目标的热成像数据分割实现；对于深度相机，可以利用在场景中的深度位置信息分割实现。

对放射医疗设备检测造影过程进行智能判断。当检测的患者区域A

当患者区域A

当患者区域A

若此时，检测到铅衣等防护服区域E

当患者区域A

当患者区域A

当相机视频图像中，无检测到患者区域A

在此过程中，如果判断放射医疗成像设备工作中，存在异常行医状态，可以将关键视频图像保存用于回放，可以利用语音等传感器播放预警提示信息。

进一步的，所述放射医疗设备启动条件为：

放射医疗设备启动指示灯的亮度不小于预设亮度阈值。

可以理解的是，放射医疗过程中放射医疗设备启动后，才开始进行操作性规范性判断。具体参照图4，为本申请实施例提供的启动放射医疗设备的判断流程图。

判断检测设备是否启动需要对放射医疗检测设备先进行判断，可以通过患者A

其中，Device

放射医疗过程中医护人员操作规范性检查，如果监测到设备启动，则进行操作规范性判断。如果在设备启动后除患者A

其中，Alert表示警报。当Alert=1时，不发出警报；当Alert=0时，发出警报。

值得说明的是，放射医疗设备启动条件除了放射医疗设备启动指示灯的亮度不小于预设亮度阈值，还可以利用放射医疗针对对象与放射医疗设备之间的位置关系来判断。例如，患者进入放射设备中，如果此时没有佩戴防护装置，也可以判定违规，可以不用判断反射设备指示灯。

通过对放射医疗过程中操作的规范性检查，对于违规操作进行数据统计，并进行违规操作报警，确保患者和陪护人员得到有效防护。同时可以建立信息管理系统，对违规行为进行记录，协同视频监控数据，方便后续查阅和管理。

通过将设备启动指示灯的亮度和预定的阈值进行判断是否启动放射医疗设备，可以更及时地显示操作过程，提高放射医疗操作过程地精确性。

输出模块14，用于当放射医疗过程中存在违规时，发出违规通知。

可以理解的是，本申请中输出模块14对违规操作进行数据统计，并进行违规操作报警，确保患者和陪护人员得到有效防护。同时可以建立信息管理系统，对违规行为进行记录，协同视频监控数据，方便后续查阅和管理。

对违规操作发出违规通知，确保相关人员得到了有效的防护。这种自动的放射医疗操作规范性检查方法可以大幅度提高检测效率，减少人力成本，并对违规过程进行记录，方便查阅和管理，进一步规范医护人员的操作流程。

进一步的，所述输出模块14还用于：

当分类对象为放射医疗设备操作者和/或放射医疗设备针对对象时，对放射医疗设备操作者和/或放射医疗设备针对对象面部图像进行处理，以保护隐私。

可以理解的是，对于视频图像中的医护人员、病人、家属或陪护人员，检测出其面部并在展示过程中使用马赛克遮盖，确保在后期调取查阅视频的过程中保护患者隐私。

综上所述，本申请提出的一种放射医疗过程规范性的检测系统，采用相机包括可见光相机、红外相机和深度相机等对放射医疗相关设备及人员进行图像采集，提高了图像采集的完整性和采集的准确率；通过对放射医疗设备操作者和/或放射医疗设备针对对象的面部图像进行马赛克处理，保护了医患人员的隐私；通过设置图像采集重点监控区，以防止图像采集遗漏，提高图像数据的精准性；通过计算各分类对象对应的边界框的距离，以表征各分类对象之间的空间关系，可以提高数据处理的准确性；通过设定阈值，判断放射医疗设备是否启动，提高整个智能检测系统的规范性；通过对违规操作行为进行报警，确保相关人员得到了有效的防护。本申请的放射医疗过程规范性的检测系统大幅度提高检测效率，减少人力成本，并对违规过程进行记录，方便查阅和管理，进一步规范医护人员的操作流程。

需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，有语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。此处不限于检测对象边界框、中心位置的判断方法，对于利用图像数据中目标对象的轮廓数据、语义分割数据，来判断对象间位置关系的方法也在保护范围内。对于直接利用相机获取图像数据，对放射医疗设备开机工作与检测对象是否穿戴防护设备的检测识别方法，同样在本发明保护范围内。对于图像中多种目标对象识别区域，例如：边界框、轮廓、语义分割区域等，多种目标这些区域的位置关系判断，重叠或者融合关系判断方法，同样在本发明的保护范围内。