本發明專利技術公開了用于腔鏡手術視頻管控的系統及方法。該用于腔鏡手術視頻管控的方法，包括以下步驟：獲取腔鏡手術視頻中的每個視頻幀、關鍵幀，提取每個視頻幀和關鍵幀對應像素個數以及像素值；得出腔鏡手術關鍵幀特性評估值；得到每個視頻幀卷積后特征矩陣，進行腔鏡手術視頻幀圖像識別，得出視頻幀相似評定值；通過每一次腔鏡手術時的操作時間、出血量、患者生理參數值得出腔鏡手術異常系數和腔鏡手術檢測參數矩陣。本發明專利技術通過得出腔鏡手術關鍵幀特性評估值、卷積后特征矩陣、視頻幀相似評定值，達到了更精確地通過視頻對腔鏡手術過程監測，解決了現有技術中存在通過視頻對腔鏡手術過程監測不準確的問題。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及視頻處理，尤其涉及用于腔鏡手術視頻管控的系統及方法。
技術介紹
1、隨著數字化技術和醫學的發展，逐步開始在手術過程中，對于手術操作視頻進行多次存儲，便于后續學習和使用。其中，對腔鏡手術視頻進行記錄，便于日后對腔鏡手術過程進行實時監測和回看，同時可以通過腔鏡手術視頻準確監測出腔鏡手術過程，因此需要對腔鏡手術視頻進行管控，實現實時監測腔鏡手術的手術過程，是一個值得研究的問題。
2、現有的用于腔鏡手術視頻管控的方法通過對每個視頻片段對應的峰度和偏態進行判斷，確定腔鏡手術視頻中的多個場景節點。
3、例如公開號為：cn116030397b的專利技術專利公開的一種基于時序信息交互的腔鏡手術視頻分割方法，包括：通過視頻幀特征交互的方式，可以通過輔助幀的特征對分割幀進行特征修復或者抑制不正確的特征表達，可以有效提高腔鏡手術視頻全場景分割的精度。該方法得到的分割結果可以進一步用于手術導航和手術技能評估，并且可以作為參考進行手術路徑的規劃，作為腔鏡機器人手術的輔助技術，實現智能化的機器人手術。
4、例如公開號為：cn114882415a的專利技術專利公開的一種腔鏡手術視頻的處理方法及電子設備，包括：確定腔鏡手術視頻中每個視頻幀對應的直方圖差值，基于每個視頻幀對應的直方圖差值，從該腔鏡手術視頻中確定出多個視頻片段，每個視頻片段對應一個潛在視頻幀，基于該多個視頻片段包括的視頻幀對應的直方圖差值，確定每個視頻片段對應的峰度和偏態，基于該多個視頻片段對應的峰度和偏態，確定所述腔鏡手術視頻中的多個場景節點。</p>5、但本申請在實現本申請實施例中專利技術技術方案的過程中，發現上述技術至少存在如下技術問題：
6、現有技術中，用于腔鏡手術視頻管控的方法在對腔鏡手術的視頻處理判斷手術過程方面，是通過腔鏡手術每個視頻片段對應的峰度和偏態確定腔鏡手術視頻中的場景節點，但是人為的隨意設置閾值來判斷手術視頻中的場景節點，并不能準確地分割各個場景節點，綜上所述，現有技術中存在通過視頻對腔鏡手術過程監測不準確的問題。
技術實現思路
1、本申請實施例通過提供用于腔鏡手術視頻管控的系統及方法，解決了現有技術中，存在通過視頻對腔鏡手術過程監測不準確的問題，實現了更精確地通過視頻對腔鏡手術過程監測。
2、本申請實施例提供了用于腔鏡手術視頻管控的系統，所述用于腔鏡手術視頻管控的系統包括：視頻獲取模塊、關鍵幀模塊、視頻幀模塊和腔鏡手術異常檢測模塊；其中，所述視頻獲取模塊用于獲取腔鏡手術視頻，獲取腔鏡手術視頻中的每個視頻幀、標注出關鍵幀，并提取每個視頻幀和關鍵幀對應像素個數以及像素值；所述關鍵幀模塊用于根據每次腔鏡手術每個關鍵幀對應的紅色、白色、綠色、肉色四種顏色對應的像素的數量，得出腔鏡手術關鍵幀特性評估值，根據每一個關鍵幀的腔鏡手術關鍵幀特性評估值評價對應的關鍵幀特性；所述視頻幀模塊用于根據每個視頻幀紅、綠、藍三種顏色通道,得到卷積后特征矩陣，進行腔鏡手術視頻幀圖像識別，根據每兩個相鄰視頻幀得出視頻幀相似評定值，評價出兩個相鄰視頻幀相似度；所述腔鏡手術異常檢測模塊用于通過每一次腔鏡手術時的操作時間、出血量、患者生理參數值，得出腔鏡手術異常系數和腔鏡手術檢測參數矩陣，根據腔鏡手術異常檢測方法判斷腔鏡手術正常或者腔鏡手術異常。
3、本申請實施例提供了用于腔鏡手術視頻管控的方法，包括以下步驟：獲取腔鏡手術視頻，獲取腔鏡手術視頻中的每個視頻幀、標注出關鍵幀，并提取每個視頻幀和關鍵幀對應像素個數以及像素值；根據每次腔鏡手術每個關鍵幀對應的紅色、白色、綠色、肉色四種顏色對應的像素的數量，得出腔鏡手術關鍵幀特性評估值，根據每一個關鍵幀的腔鏡手術關鍵幀特性評估值評價對應的關鍵幀特性；根據每個視頻幀紅、綠、藍三種顏色通道,得到卷積后特征矩陣，進行腔鏡手術視頻幀圖像識別，根據每兩個相鄰視頻幀中像素的值得出視頻幀相似評定值，評價出兩個相鄰視頻幀相似度；通過每一次腔鏡手術時的操作時間、出血量、患者生理參數值，得出腔鏡手術異常系數和腔鏡手術檢測參數矩陣，根據腔鏡手術異常系數發出異常預警，根據腔鏡手術異常檢測方法判斷腔鏡手術正常或者腔鏡手術異常。
4、進一步的，所述腔鏡手術關鍵幀特性評估值的方法為：對于每個關鍵幀，從rgb顏色空間中提取出紅色、白色、綠色、肉色四種顏色對應的像素的數量，其中紅色代表的是血液顏色，綠色代表的是腔鏡手術中為了增強對組織的可視性使用的染料顏色，白色代表的是醫療用品顏色，肉色代表的是內臟器官和組織顏色，構建腔鏡手術關鍵幀特性評估值分析公式，據其分析得出腔鏡手術關鍵幀特性評估值，所述腔鏡手術關鍵幀特性評估值分析公式為：式中，ηm表示第m個腔鏡手術關鍵幀特性評估值，m表示關鍵幀編號，m＝1,2,3...n，n表示關鍵幀總數，表示第m個關鍵幀的紅色對應像素個數，表示第m個關鍵幀的白色對應像素個數，表示第m個關鍵幀的綠色對應像素個數，表示第m個關鍵幀的肉色對應像素個數，b1、b2、b3和b4分別表示紅色、白色、綠色、肉色四種顏色對應的像素各在紅色、白色、綠色、肉色四種顏色對應的像素的數量之和中所占的權重，γ表示腔鏡手術關鍵幀特性評估值對應的修正系數。
5、進一步的，所述卷積后特征矩陣分析方法為：將每個腔鏡手術視頻幀的紅、綠、藍三種顏色通道對應的參數矩陣分別與卷積核進行卷積，得到紅色通道卷積后特征矩陣、綠色通道卷積后特征矩陣和藍色通道卷積后特征矩陣，所述參數矩陣中的各個元素表示視頻幀所對應的不同位置像素分布值，所述卷積核中的各個元素表示視頻幀所對應的不同位置像素所對應的權重，卷積后特征矩陣為：式中，表示第u個腔鏡手術視頻幀的第g個編號對應顏色通道對應的卷積后特征矩陣，f為卷積核的行數和列數，a11,a12,...af,f,af,f+1,...,af+1,f,...表示第u個腔鏡手術視頻幀的第g個編號對應顏色通道對應的參數矩陣中元素值，b11,...,bff表示第u個腔鏡手術視頻幀的第g個編號對應顏色通道對應的卷積核中元素值，u表示視頻幀編號，u＝1,2,3...,l，l表示視頻幀總數，g＝1,2,3，分別表示紅、綠、藍三種顏色通道。
6、進一步的，所述腔鏡手術視頻幀圖像識別的分析方法為：將紅色通道、綠色通道和藍色通道三種卷積后特征矩陣中每個取值對應位置加在一起得到一個綜合特征矩陣，通過綜合特征矩陣的信息對腔鏡手術視頻幀圖像進行識別。
7、進一步的，所述視頻幀相似評定值的分析方法為：根據每兩個相鄰視頻幀中像素的值得出的視頻幀亮度評估系數和視頻幀對比度評估系數得出視頻幀相似評定值，視頻幀相似評定值越大說明兩個相鄰視頻幀相似度越高，當視頻幀相似評定值為1時，說明兩個相鄰視頻幀完全相同，構建視頻幀亮度評估系數，據其分析得出視頻幀亮度評估系數，所述視頻幀亮度評估系數分析公式為：式中，表示第u個視頻幀的視頻幀亮度評估系數，xu,p表示第u個視頻幀的第p個像素的灰度值，xu+1,p表示第u+1個視頻幀的第p個像素的灰度值，p表示像素的編號，p＝1,2,3,...q，q表示本文檔來自技高網
...
【技術保護點】
1.用于腔鏡手術視頻管控的系統，其特征在于，所述用于腔鏡手術視頻管控的系統包括：視頻獲取模塊、關鍵幀模塊、視頻幀模塊和腔鏡手術異常檢測模塊；
2.用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，包括以下步驟：
3.如權利要求2所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述腔鏡手術關鍵幀特性評估值的方法為：
4.如權利要求2所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述卷積后特征矩陣分析方法為：
5.如權利要求2所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述腔鏡手術視頻幀圖像識別的分析方法為：
6.如權利要求4所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述視頻幀相似評定值的分析方法為：
7.如權利要求2所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述腔鏡手術異常系數的分析方法為:
8.如權利要求7所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述腔鏡手術檢測參數矩陣的分析方法為：
9.如權利要求8所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述腔鏡手術檢測因素矩陣第一行的各個值對應的是每次腔鏡手術所對應的操作時間，第二行的各個值對應的是每次腔鏡手術所對應的出血量，第三行的各個值對應的是每次腔鏡手術所對應的患者生理參數值。
10.如權利要求2所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述腔鏡手術異常檢測方法為：如果某次腔鏡手術的操作時間、出血量、患者生理參數值中任何一個值大于該次所對應的腔鏡手術檢測參數矩陣中對應的值，說明腔鏡手術出現異常，如果某次腔鏡手術的操作時間、出血量、患者生理參數值均未大于該次所對應的腔鏡手術檢測參數矩陣中對應的值，說明腔鏡手術正常。
...
【技術特征摘要】
1.用于腔鏡手術視頻管控的系統，其特征在于，所述用于腔鏡手術視頻管控的系統包括：視頻獲取模塊、關鍵幀模塊、視頻幀模塊和腔鏡手術異常檢測模塊；
2.用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，包括以下步驟：
3.如權利要求2所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述腔鏡手術關鍵幀特性評估值的方法為：
4.如權利要求2所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述卷積后特征矩陣分析方法為：
5.如權利要求2所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述腔鏡手術視頻幀圖像識別的分析方法為：
6.如權利要求4所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述視頻幀相似評定值的分析方法為：
7.如權利要求2所述用于腔鏡手術視頻管控的方法，其特征在于，所述腔鏡手術異常系...
【專利技術屬性】
技術研發人員：曾建，莊瑜，趙俊凱，謝凱帆，劉艷玲，張梓鴻，陳俊友，蔡湘怡，
申請(專利權)人：中山大學腫瘤防治中心中山大學附屬腫瘤醫院，中山大學腫瘤研究所，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。