基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010507014.8 (22)申请日 2020.06.05 (71)申请人 哈尔滨工业大学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西 大直街92号 (72)发明人 王绍凯李昌其杨胜富李想 谭久彬 (74)专利代理机构 广州三环专利商标代理有限 公司 44202 代理人 郝传鑫 (51)Int.Cl. A61B 34/20(2016.01) A61B 8/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁 深度定位方法 (57)摘要 本发明公。

2、开了一种基于超声图像的穿刺针 针尖与血管壁深度定位方法, 属于智能医疗器械 技术领域, 本发明具体步骤包括: 通过对静脉穿 刺部位的血管皮下超声图像选取图像上方区域 作为感兴趣区域进行去噪、 自适应阈值二值化、 图像形态学开运算、 闭运算、 血管壁轮廓提取和 扫描提取血管腔内区域穿刺针轮廓, 计算得到血 管壁皮下深度、 医用穿刺针深度和穿刺角度。 本 发明能有效识别和探测血管壁皮下深度、 追踪和 探测医用穿刺针针尖的深度和穿刺角度, 根据穿 刺针针尖的实际深度和针穿刺角度, 解算穿刺针 推进距离, 应用在智能采血或输液机器人、 智能 手术机器人等领域能提高静脉穿刺的准确性、 安 全性和可靠性。。

3、 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 CN 112137721 A 2020.12.29 CN 112137721 A 1.一种基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 其特征在于, 包括扫描血 管过程和定位穿刺针过程; 所述扫描血管过程具体为: 选取超声血管图像的上方区域作为识别扫描皮下血管的感兴趣区域; 将所述皮下血管的感兴趣区域的图像转化为血管轮廓边缘平滑的二值化血管图像; 将所述二值化血管图像进行轮廓检测并提取血管轮廓, 扫描出图像中血管轮廓面积最 大的血管轮廓区域并分离, 得到血管轮廓图像; 扫描所述血管轮廓图像中血管轮廓的上下轮廓线上点的图像坐标, 得到血管上壁的深 度位置。

4、、 血管下壁的深度位置和血管腔的内壁直径; 所述定位穿刺针过程具体为: 根据所述血管上壁的深度位置、 所述血管下壁的深度位置和所述血管腔的内壁直径, 选取超声血管图像的血管腔内区域作为识别扫描穿刺针的感兴趣区域; 将所述穿刺针的感兴趣区域的图像转化为轮廓边缘平滑的二值化穿刺针图像; 将所述二值化穿刺针图像进行轮廓检测并提取穿刺针轮廓, 得到穿刺针轮廓图像; 根据穿刺针实际穿刺方向对应到所述超声血管图像的穿刺针倾斜方向, 扫描所述穿刺 针轮廓图像中穿刺针轮廓左右极点的图像坐标, 得到所述穿刺针针尖深度、 穿刺角度和推 进距离。 2.根据权利要求1所述的基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法。

5、, 其特征 在于, 所述将所述皮下血管的感兴趣区域的图像转化为血管轮廓边缘平滑的二值化血管图 像, 具体为: 将所述皮下血管的感兴趣区域的图像进行去噪和高斯滤波, 得到血管轮廓边缘平滑的 皮下血管图像; 将所述皮下血管图像进行自适应阈值二值化处理, 得到初步二值化血管图像; 将所述初步二值化血管图像进行图像形态学处理, 去除图像中的背景噪点和填充图像 中血管轮廓区域内的空洞, 使得血管轮廓边缘平滑, 得到血管轮廓边缘平滑的二值化血管 图像。 3.根据权利要求1所述的基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 其特征 在于, 所述将所述穿刺针的感兴趣区域的图像转化为轮廓边缘平滑的二值化穿刺针。

6、图像, 具体为: 将所述穿刺针的感兴趣区域的图像进行去噪和高斯滤波, 得到清晰的穿刺针去噪图 像; 将所述穿刺针去噪图像进行自适应阈值二值化处理, 得到初步二值化穿刺针图像; 将所述初步二值化穿刺针图像进行图像形态学处理, 去除图像中的背景噪点和填充图 像中轮廓区域内的空洞, 使得轮廓边缘平滑, 得到二值化穿刺针图像。 4.根据权利要求3所述的基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 其特征 在于, 所述将所述穿刺针的感兴趣区域的图像转化为轮廓边缘平滑的二值化穿刺针图像, 还包括: 当穿刺针执行动作时, 采用所述血管上壁的深度位置、 所述血管下壁的深度位置和所 述血管腔的内壁直径, 在所。

7、述二值化穿刺针图像中选取所述超声血管图像的血管腔内区域 权利要求书 1/3 页 2 CN 112137721 A 2 作为识别扫描穿刺针的感兴趣区域, 对所述超声血管图像重复去噪和高斯滤波、 自适应阈 值二值化处理以及图像形态学处理, 得到合适的二值化穿刺针图像。 5.根据权利要求1所述的基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 其特征 在于, 所述超声血管图像为皮下静脉血管的纵截面图像, 即超声沿血管方向探测血管图像, 超声探测面与血管中心轴线重合。 6.根据权利要求1所述的基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 其特征 在于, 所述扫描所述血管轮廓图像中血管轮廓的上下轮廓线上。

8、点的图像坐标, 得到血管上 壁的深度位置、 血管下壁的深度位置和血管腔的内壁直径, 具体为: 通过扫描所述血管轮廓图像每一列从上到下血管轮廓的第一个点的图像位置, 即血管 上轮廓线的图像像素点集的图像位置, 得到血管上壁深度信息; 通过扫描所述血管轮廓图像每一列的轮廓像素点个数, 得到血管轮廓各位置上的直径 信息; 通过所述血管上壁深度信息和所述血管直径信息, 得到血管下轮廓线上图像像素点集 的图像位置, 即血管下壁深度信息; 所述血管上壁深度信息具体是将血管上轮廓线上每一像素点图像行坐标求平均得到 血管上壁深度值; 所述血管下壁深度信息具体是将血管下轮廓线上每一像素点图像行坐标 求平均得到血。

9、管下壁深度值。 7.根据权利要求1所述的基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 其特征 在于, 所述将所述二值化穿刺针图像进行轮廓检测并提取穿刺针轮廓, 得到穿刺针轮廓图 像, 具体为: 所述二值化穿刺针图像为血管腔内区域的图像, 所述二值化穿刺针图像中穿刺针显示 为高亮轮廓, 轮廓提取按照最大轮廓面积来确定并识别所述穿刺针的轮廓。 8.根据权利要求1所述的基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 其特征 在于, 所述根据穿刺针实际穿刺方向对应到所述超声血管图像的穿刺针倾斜方向, 扫描所 述穿刺针轮廓图像中穿刺针轮廓左右极点的图像坐标, 得到所述穿刺针针尖深度、 穿刺角 度和推进。

10、距离, 具体为: 根据穿刺针在超声针尖图像的穿刺方向, 当穿刺针从图像左侧向右侧穿刺时, 所述穿 刺针的针尖位置是针尖轮廓的最右极限点, 该点同时也临近所述穿刺针轮廓的最下方区 域; 当穿刺针从图像右侧向左侧穿刺时, 所述穿刺针的针尖位置是针尖轮廓的最左极限点, 该点同时也临近穿刺针轮廓的最下方区域; 所述穿刺针针尖深度位置也可按照所述穿刺针 轮廓最下方位置点确定。 9.根据权利要求8所述的基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 其特征 在于, 所述穿刺针的穿刺角度根据穿刺针轮廓的最左极点像素位置和最右极点像素位置, 由两点连线求斜率方式确定, 其计算表达式如下所述: 其中 为穿刺针穿。

11、刺角度; x1、 y1为穿刺针轮廓最左位置点的图像坐标; x2、 y2为穿刺针轮 廓最右位置点的图像坐标。 10.根据权利要求9所述的基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 其特征 权利要求书 2/3 页 3 CN 112137721 A 3 在于, 所述穿刺针的推进距离根据当前穿刺针针尖深度与血管下壁深度的深度差, 结合穿 刺针穿刺角度共同确定, 其计算表达式如下所述: 其中s为穿刺针推进距离, h1为穿刺针针尖深度, h2为血管下壁深度, d为设定的安全阈 值, 为穿刺针穿刺角度。 权利要求书 3/3 页 4 CN 112137721 A 4 一种基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深。

12、度定位方法 技术领域 0001 本发明属于智能医疗器械技术领域, 尤其涉及一种基于超声图像的穿刺针针尖与 血管壁深度定位方法。 背景技术 0002 随着医疗技术的不断发展, 目前, 国内一些机构正在研发智能医疗设备用以替代 医护人员完成静脉输液、 采血等工作。 在实际静脉穿刺过程中, 检测和观察穿刺针在皮下血 管内的实时位置与姿态一直是一个难题。 0003 现有的自动识别技术难以准确获得待静脉穿刺血管的血管壁皮下深度信息, 不能 准确给出医护人员静脉穿刺所关心的穿刺针针尖在血管腔内当前深度位置、 穿刺针穿刺角 度和穿刺针穿刺距离等关键信息。 因此, 本领域当前需要一种可检测穿刺针针尖在血管腔 。

13、内当前深度位置、 穿刺针穿刺角度和穿刺针穿刺距离的方法, 满足智能采血、 输液、 手术机 器人领域精准定位穿刺针位置和监控穿刺针静脉穿刺过程的技术需求, 实现医疗全自动静 脉穿刺。 发明内容 0004 本发明实施例提出基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 能够检测 待穿刺血管壁深度、 穿刺针针尖在血管腔内当前深度位置、 穿刺针穿刺角度和穿刺针穿刺 距离的功能, 提高了血管穿刺精确性, 同时也提高了血管穿刺的安全性。 0005 为实现上述目的, 本发明提供了一种基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定 位方法, 0006 包括步骤S100扫描血管和步骤S200定位穿刺针; 0007 其中。

14、, 步骤S100扫描血管具体为: 0008 步骤S110: 选取超声血管图像的上方区域作为识别扫描皮下血管的感兴趣区域; 0009 步骤S120: 将所述皮下血管的感兴趣区域的图像转化为血管轮廓边缘平滑的二值 化血管图像; 0010 步骤S130: 将所述二值化血管图像进行轮廓检测并提取血管轮廓, 扫描出图像中 血管轮廓面积最大的血管轮廓区域并分离, 得到血管轮廓图像; 0011 步骤S140: 扫描所述血管轮廓图像中血管轮廓的上下轮廓线上点的图像坐标, 得 到血管上壁的深度位置、 血管下壁的深度位置和血管腔的内壁直径; 0012 其中, 步骤S200定位穿刺针具体为: 0013 步骤S210。

15、: 根据所述血管上壁的深度位置、 所述血管下壁的深度位置和所述血管 腔的内壁直径, 选取超声血管图像的血管腔内区域作为识别扫描穿刺针的感兴趣区域; 0014 步骤S220: 将所述穿刺针的感兴趣区域的图像转化为轮廓边缘平滑的二值化穿刺 针图像; 0015 步骤S230: 将所述二值化穿刺针图像进行轮廓检测并提取穿刺针轮廓, 得到穿刺 说明书 1/6 页 5 CN 112137721 A 5 针轮廓图像; 0016 步骤S240: 根据穿刺针实际穿刺方向对应到所述超声血管针尖图像的穿刺针倾斜 方向, 扫描所述穿刺针轮廓图像中穿刺针轮廓左右极点的图像坐标, 得到所述穿刺针针尖 深度、 穿刺角度和推。

16、进距离。 0017 具体地, 所述步骤S120具体为: 0018 步骤S121: 将所述皮下血管的感兴趣区域的图像进行去噪和高斯滤波, 得到血管 轮廓边缘平滑的皮下血管图像; 0019 步骤S122: 将所述皮下血管图像进行自适应阈值二值化处理, 得到初步二值化血 管图像; 0020 步骤S123: 将所述初步二值化血管图像进行图像形态学处理, 去掉图像中背景噪 点和填充血管轮廓区域内的空洞, 使得血管轮廓边缘平滑, 得到血管轮廓边缘平滑的二值 化血管图像。 0021 具体地, 所述步骤S220具体为: 0022 步骤S221: 将所述穿刺针的感兴趣区域的图像进行去噪和高斯滤波, 得到清晰的 。

17、穿刺针去噪图像; 0023 步骤S222: 将所述穿刺针去噪图像进行自适应阈值二值化处理, 得到初步二值化 穿刺针图像; 0024 步骤S223: 将所述初步二值化穿刺针图像进行图像形态学处理, 去掉图像中背景 噪点和填充血管轮廓区域内的空洞, 使得轮廓边缘平滑,得到二值化穿刺针图像; 0025 其中, 所述超声血管图像为皮下静脉血管的纵截面图像, 即超声沿血管方向探测 血管图像, 超声探测面与血管中心轴线重合。 0026 其中, 所述图像形态学处理图像, 为先开运算后闭运算, 或先闭运算后开运算。 0027 具体地, 所述步骤S140具体为: 0028 通过扫描所述血管轮廓图像每一列从上到下。

18、血管轮廓的第一个点的图像位置, 即 血管上轮廓线的图像像素点集的图像位置, 得到血管上壁深度信息; 0029 通过扫描所述血管轮廓图像每一列的轮廓像素点个数, 得到血管轮廓各位置上的 直径信息; 0030 通过所述血管上壁深度信息和所述血管直径信息, 得到血管下轮廓线上图像像素 点集的图像位置, 即血管下壁深度信息。 0031 其中, 所述血管上壁深度信息具体是将血管上轮廓线上每一像素点图像行坐标求 平均得到血管上壁深度值; 所述血管下壁深度信息具体是将血管下轮廓线上每一像素点图 像行坐标求平均得到血管下壁深度值。 0032 具体地, 在所述步骤S220中, 当穿刺针扎入血管时, 采用所述血管。

19、上壁的深度位 置、 所述血管下壁的深度位置和所述血管腔的内壁直径, 在所述二值化穿刺针图像中选取 所述超声血管图像的血管腔内区域作为识别扫描穿刺针的感兴趣区域, 对所述超声血管图 像重复所述步骤S220, 得到二值化穿刺针图像。 0033 具体地, 在所述步骤S230中, 所述二值化穿刺针图像为血管腔内区域的图像, 所述 二值化穿刺针图像中穿刺针显示为高亮轮廓, 轮廓提取按照最大轮廓面积来确定并识别所 述穿刺针的轮廓。 说明书 2/6 页 6 CN 112137721 A 6 0034 具体地, 在所述步骤S240中, 根据穿刺针在超声针尖图像的穿刺方向, 当穿刺针从 图像左侧向右侧穿刺时, 。

20、所述穿刺针的针尖位置是针尖轮廓的最右极限点, 该点同时也临 近所述穿刺针轮廓的最低区域; 当穿刺针从图像右侧向左侧穿刺时, 所述穿刺针的针尖位 置是针尖轮廓的最左极限点, 该点同时也临近穿刺针轮廓的最低区域; 所述穿刺针针尖深 度位置也可按照所述穿刺针轮廓最下方位置点确定。 0035 具体地, 在所述步骤S240中, 所述穿刺针的穿刺角度根据穿刺针轮廓的最左极点 像素位置和最右极点像素位置, 由两点连线求斜率方式确定, 其计算表达式如下所述: 0036 0037 其中 为穿刺针穿刺角度; x1、 y1为穿刺针轮廓最左位置点的图像坐标; x2、 y2为穿 刺针轮廓最右位置点的图像坐标。 0038。

21、 具体地, 在所述步骤S240中, 所述穿刺针的推进距离根据当前穿刺针针尖深度与 血管下壁深度的深度差, 结合穿刺针穿刺角度共同确定, 其计算表达式如下所述: 0039 0040 其中s为穿刺针推进距离, h1为穿刺针针尖深度, h2为血管下壁深度, d为设定的安 全阈值, 为(1)式计算得到的穿刺针穿刺角度。 0041 总体而言, 通过本发明所构思的以上算法方案与现有提取方法相比, 本发明提供 的一种基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法主要具有以下有益效果: 0042 (1)本发明针对超声血管穿刺针图像提出了一种基于超声图像的穿刺针针尖与血 管壁深度定位方法, 通过对穿刺针血管静脉穿。

22、刺前的超声血管图像进行检测, 得到待穿刺 血管的上、 下壁的皮下深度信息和血管直径信息。 0043 (2)通过对穿刺针血管静脉穿刺后的超声血管穿刺针图像进行检测, 并结合之前 得到的待穿刺血管的上、 下壁的皮下深度信息和血管直径信息, 扫描得到血管腔内穿刺针 针尖深度位置、 穿刺角度和穿刺针可推进距离。 本发明应用到智能医疗器械领域, 像智能静 脉输液、 静脉采血和手术机器人领域, 能提高静脉穿刺的准确性、 安全性和可靠性, 有助于 一些智能医疗仪器设备的推广应用。 附图说明 0044 图1为本发明实施例中基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法的流程 示意图; 0045 图2为本发明实施。

23、例中所用的超声血管图像提取血管上、 下壁深度方法的中间及 最终结果示意图; 0046 图3为本发明采用实施例所用的超声血管穿刺针图像实现穿刺针针尖与血管壁深 度定位的中间及最终结果示意图。 具体实施方式 0047 下面将结合本发明实施例中的附图, 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完 整地描述, 显然, 所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例, 而不是全部的实施例。 基于 说明书 3/6 页 7 CN 112137721 A 7 本发明中的实施例, 本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例, 都属于本发明保护的范围。 0048 为了使本发明的目的、 技术方案及优。

24、点更加清楚明白, 以下参照附图并举实例对 本发明进一步详细说明。 对本发明进行进一步详细说明。 应当理解, 此处所描述的具体实施 例仅仅用以解释本发明, 并不用于限定本发明。 此外, 下面所描述的本发明各个实施方式中 所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。 0049 请参阅图1-3。 0050 本发明较佳实施方式提供的基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 该穿刺针针尖与血管壁深度定位方法主要包括以下步骤: 0051 如图2所示, 在具体的实施例当中, 当穿刺针还未进行穿刺时: 0052 步骤一: 选取超声血管图像的上方区域作为识别扫描皮下血管感兴趣区域, 所选 区域。

25、图像深度应能涵盖常人皮下血管深度, 如图2(b)所示。 0053 具体地, 所述超声血管图像为皮下静脉血管的纵截面图像, 即超声沿血管方向探 测血管图像, 超声探测面与血管中心轴线重合, 如图2(a)所示。 0054 步骤二: 对选取的超声血管感兴趣区域图像, 进行去噪和高斯滤波得到血管轮廓 边缘平滑的皮下血管图像, 如2(b)所示。 由于超声血管图像中图像上方及血管区域附近存 在背景噪点, 针对这种情况, 对超声血管图像进行去噪和高斯滤波, 在去噪、 淡化噪点的同 时, 使得血管轮廓清楚、 平滑。 0055 步骤三: 采用自适应阈值二值化方法对所述血管轮廓边缘平滑的皮下血管图像, 如图2(b。

26、)所示, 进行图像二值化处理, 得到初步二值化血管图像, 如图2(c)所示。 由于不同 患者超声血管图像质量不同, 图像背景噪声因素直接影响图像中血管区域相对图像背景的 轮廓范围和轮廓清晰度, 针对这一问题, 采用自适应阈值二值化方法可有效提高提取血管 轮廓的准确度和通用性。 0056 步骤四: 分别采用图像形态学开、 闭运算对所述初步二值化血管图像, 如图2(c)所 示,先进行开运算, 再进行闭运算, 得到血管轮廓边缘平滑的二值化血管图像, 如图2(d)所 示。 其中形态学开、 闭运算卷积核尺寸为55。 图像形态学处理去除图像中的背景噪点和填 充血管轮廓区域内的空洞, 使得血管轮廓边缘平滑,。

27、 得到的清晰平滑的二值化血管图像。 0057 步骤五: 采用轮廓检测对步骤四处理后的图像进行血管轮廓提取, 对超声血管图 像进行血管轮廓提取后, 会得到多个大小不一的轮廓和一个面积最大的血管纵截面轮廓, 通过遍历血管轮廓面积最大的血管轮廓区域, 扫描出图像中轮廓面积最大的血管纵截面轮 廓区域并分离得到血管轮廓图像, 如图2(e)所示。 0058 步骤六: 扫描图2(e)血管轮廓图像中血管轮廓上下轮廓线上点的图像坐标, 解算 得到血管上下壁的深度位置和血管腔的内直径。 0059 具体地, 所述的步骤六中, 解算血管上壁深度信息是扫描所述步骤五得到的血管 轮廓图像的从上到下的每一列, 找到血管轮廓。

28、的上轮廓线上点集的图像坐标, 将血管上轮 廓线上每一像素点图像行坐标求平均得到血管上壁的深度值; 解算血管直径信息是通过扫 描超声血管轮廓上每一列像素点个数, 得到血管轮廓各位置上的直径信息; 解算血管下壁 深度信息是将所述血管上壁深度信息加上所述血管直径信息, 便得到血管下轮廓线上图像 像素点集的图像坐标位置, 将血管下轮廓线上每一像素点图像行坐标求平均得到血管下壁 说明书 4/6 页 8 CN 112137721 A 8 的深度值。 0060 优选的, 所述步骤六得到的血管上、 下壁深度信息可以绘制直线叠加到超声血管 图像原图, 即图2(a)中, 得到处理后更直观的含有血管上、 下壁深度信。

29、息的超声血管图像, 如图2(f)所示。 0061 如图3所示, 在具体的实施例当中, 当穿刺针进行穿刺血管时: 0062 步骤七: 根据步骤六得到的血管上、 下壁的深度位置和血管腔的内直径, 选取超声 血管图像,如图3(a)所示, 选取血管腔内区域作为识别扫描穿刺针的感兴趣区域(ROI), 然 后重复步骤二、 三、 四操作, 得到二值化穿刺针图像, 如图3(c)所示。 0063 具体地, 所述的步骤七中, 所述的ROI图像区域选取根据所述步骤六得到的血管 上、 下壁的图像深度位置和血管腔的内直径确定, 使得所选取的ROI图像为血管腔内区域的 图像, 在穿刺针进行穿刺血管时, 图像区域内仅有高亮。

30、的穿刺针轮廓。 0064 步骤八: 采用轮廓检测对步骤七处理后的二值化穿刺针图像, 如图3(c)所示, 进行 穿刺针轮廓提取, 得到穿刺针轮廓图像; 0065 具体地, 所述的步骤八中, 采用轮廓检测对步骤七处理后的图像进行穿刺针轮廓 提取, 穿刺针轮廓相比其他背景噪点轮廓, 轮廓面积最大且呈现长条型, 通过扫描遍历所述 二值化穿刺针图像得到轮廓面积最大的穿刺针轮廓区域, 得到穿刺针轮廓图像; 0066 步骤九: 根据穿刺针在超声针尖图像的穿刺方向, 扫描步骤八处理后的穿刺针轮 廓图像中穿刺针轮廓左右极点的图像坐标, 解算得到穿刺针针尖深度(穿刺针轮廓最右位 置点深度)、 穿刺针穿刺角度和穿刺。

31、针推进距离。 0067 具体地, 所述的步骤九中, 穿刺针针尖位置根据穿刺针在超声针尖图像的穿刺方 向, 如图3(c)所示, 当穿刺针从图像左侧向右侧穿刺时, 针尖位置是针尖轮廓的最右极限 点, 该点同时也临近穿刺针轮廓的最低区域。 图3(c)中穿刺针针尖深度位置按照穿刺针轮 廓最下方位置点确定。 0068 具体地, 所述的步骤九中, 穿刺针穿刺角度根据穿刺针轮廓的最左、 右极点像素位 置, 由两点连线求斜率方式确定, 其计算表达式如下所述: 0069 0070 其中 为穿刺针穿刺角度; x1、 y1为穿刺针轮廓最左位置点的图像坐标; x2、 y2为穿 刺针轮廓最右位置点的图像坐标。 0071。

32、 具体地, 所述的步骤九中, 穿刺针推进距离根据当前穿刺针针尖深度与血管下壁 深度的深度差, 结合穿刺针穿刺角度共同确定, 其计算表达式如下所述: 0072 0073 其中s为穿刺针推进距离; h1为穿刺针针尖深度, h2为血管下壁深度; d为设定的安 全阈值; 为(1)式计算得到的穿刺针穿刺角度。 0074 优选的, 将步骤九得到的穿刺针针尖深度位置在图3(a)超声血管穿刺针图像原图 中进行十字划线标注, 使得穿刺针针尖在血管腔内的实际深度位置更加清晰明显。 0075 本发明提供的一种基于超声图像的穿刺针针尖与血管壁深度定位方法, 通过对穿 刺针血管静脉穿刺前的超声血管图像进行检测, 得到扫。

33、描血管的上、 下壁的皮下深度信息 说明书 5/6 页 9 CN 112137721 A 9 和血管直径信息。 通过对穿刺针血管静脉穿刺后的超声血管穿刺针图像进行检测, 并结合 之前得到的扫描血管的上、 下壁的皮下深度信息和血管直径信息, 扫描得到血管腔内穿刺 针针尖深度位置、 穿刺角度和穿刺针可推进距离。 本发明提高穿刺针静脉穿刺的准确性、 安 全性和可靠性, 解决了静脉穿刺过程中穿刺针在血管腔内位置难以准确测量和实时监控的 问题。 0076 本领域的技术人员容易理解, 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已, 并不用以 限制本发明, 凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、 等同替换和改进等, 均应包含 在本发明的保护范围之内。 说明书 6/6 页 10 CN 112137721 A 10 图1 说明书附图 1/2 页 11 CN 112137721 A 11 图2 图3 说明书附图 2/2 页 12 CN 112137721 A 12 。

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