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申请/专利权人：成都市凯瑞医疗科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的血管穿刺引导方法，属于医学影像技术领域；该方法首先通过传统图像处理技术增强红外图像中的血管形态学特征，结合深度学习模型自动识别并分割血管信号，以获取适宜穿刺的血管数据集，进而采用专家知识决策模型自动选择最佳穿刺血管，最后基于穿刺策略计算并可视化最佳穿刺点。该方法有效解决了血管穿刺中的定位不准确和高失败率问题，通过精准定位与引导，提高了穿刺成功率，降低了患者疼痛和手术风险。此外，该引导方法能自动适应不同患者的血管特征，提升了穿刺效率和安全性，显著改善了临床静脉穿刺的精确度和患者舒适度，具有重要的实用价值。
主权项：1.一种基于人工智能的血管穿刺引导方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、图像预处理：对目标穿刺部位进行红外成像，采用对比度增强、滤波去噪和形态学操作等传统图像处理技术对图像中的血管信号进行增强，以提高血管的可视度和识别精度；步骤二、血管特征增强：使用Hessian矩阵描述每个像素在主方向上的二维导数，从而增强图像中“管线状”血管结构的特征值，强化血管信号相对于周围组织的对比度，进一步优化血管的可视化效果，为后续的自动识别与分割提供更清晰的血管图像；步骤三、血管信号自动识别与分割：基于U-Net深度神经网络模型构建用于血管识别的网络模型VeinNet,利用VeinNet对增强后的血管图像进行处理，自动识别血管区域并进行精确分割，得到清晰定义的适宜穿刺的血管数据集，从而提升血管识别的准确性和效率；步骤四、最佳穿刺血管选择：采用基于专家知识的决策支持模型，结合临床指南和深度学习模型分割出的血管数据集，自动评估并选择最适宜穿刺的血管。该步骤考虑血管直径、深度、可视度和周围组织结构等多种因素，以确定最佳穿刺血管；步骤五、穿刺点计算与可视化：根据选定的最佳穿刺血管，使用主成分分析（PCA）算法对血管进行直线拟合，计算最佳穿刺进针点和角度，并利用图形可视化技术在显示屏上直观显示穿刺点位置。该步骤考虑血管走向、穿刺角度和深度，以优化穿刺路径，指导医生进行精准穿刺。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都市凯瑞医疗科技有限公司 一种基于人工智能的静脉穿刺引导方法
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