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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种基于监护仪屏幕波形摄像的医疗辅助监测方法及装置。本发明利用移动终端上的摄像头实时录制监护仪屏幕，识别提取有创动脉波形以估计高级血流动力学参数，从而实现移动终端对高级血流动力学参数的连续、自动、前瞻性监测，能够根据患者监护仪屏幕图像估计高级血流动力学参数，并且得出与唯捷流测量的心输出量和每搏输出量之间是否存在一致性及互换性。本发明创新性地提出将视频波形识别监测作为麻醉医生进行患者管理及远程指导的辅助，可应用于资源有限的地区。

主权项：1.一种基于监护仪屏幕波形摄像的医疗辅助监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，通过移动终端上的摄像头实时录制监护仪屏幕，以获取监护仪的有创动脉波形视频；步骤S2，对所述步骤S1中获取的监护仪的有创动脉波形视频进行实时采样，得到有创动脉波形采样图像；步骤S3，对所述步骤S2中得到的有创动脉波形采样图像进行倾斜校正处理，得到有创动脉波形倾斜校正图像；步骤S4，对所述步骤S3中得到的有创动脉波形倾斜校正图像进行刻度线检测处理，得到血压值参考的刻度值；步骤S5，提纯所述步骤S3中得到的有创动脉波形倾斜校正图像的红色血压波形部分，得到红色血压波形图像；步骤S6，将所述步骤S5中得到的红色血压波形图像从像素块转换为血压波形相对值数组，基于所述步骤S4中得到的血压值参考的刻度值，将所述血压波形相对值数组转换为血压波形真实值数组；步骤S7，在所述步骤S3至所述步骤S5中任意一个步骤执行过程中发生意外时，将所述步骤S2中得到的有创动脉波形采样图像输入到通用视觉分割大模型中，并在所述通用视觉分割大模型中输入图像分割条件，输出红色血压波形图像，将所述红色血压波形图像转换为血压波形真实值数组；将所述血压波形真实值数组实时输入血流动力学分析系统；所述血流动力学分析系统包括血流动力学上位机软件，所述血流动力学上位机软件内嵌血流动力学参数计算的血压波形真实值数组特征点识别算法以及血流动力学参数计算模型；所述血压波形真实值数组特征点识别算法用于识别血压波形真实值数组数据中的特征点，所述特征点包括收缩压点、舒张压点和降中峡点；所述血流动力学参数计算模型采用深度学习算法对长期收集的患者数据进行训练，学习出心输出量预测模型和每搏输出量预测模型；所述血压波形真实值数组特征点识别算法识别血压波形真实值数组数据中的特征点作为所述血流动力学参数计算模型的输入，输出高级血流动力学参数，包括心输出量CO和每搏输出量SV。

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权利要求：

百度查询： 浙江大学 基于监护仪屏幕波形摄像的医疗辅助监测方法及装置