摘要
本发明公开了一种基于图像识别的手术器械异常状态识别方法,具体涉及图像识别领域,用于解决现有的手术器械结构异常滞留问题;是通过采集覆盖术野空间的图像流数据执行器械识别;依据图像遮挡形态划分术野内遮挡区域,结合医疗手术事故资料统计器械结构的高风险部位;识别器械进入与退出遮挡区域的起止图像帧,基于其主轴方向与中心构建极坐标系,并在该坐标系下对器械边缘进行角度排序与滑动比对,聚焦识别高风险部位的结构缺损;将识别出的结构丢失异常与术野遮挡区域进行交叠分析,输出部件可能滞留的封闭区域集合。本方案实现了术中器械断裂事件的异常聚焦与部件滞留风险空间定位,提升术中风险管控的精度与效率。
技术关键词
异常状态
识别方法
坐标系
高风险
包络
手术器械结构
序列
识别图像帧
资料
统计器械
器械类别
纹理
图像配准
语义特征
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形态
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