(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211181928.5 (22)申请日 2022.09.27 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115252124 A (43)申请公布日 2022.11.01 (73)专利权人 山东博达医疗用品股份有限公司 地址 274300 山东省菏泽市单县单砀路东 端 (72)发明人 高宏宇　张玉福　张硕　 (74)专利代理 机构 深圳市广诺专利代理事务所 (普通合伙) 44611 专利代理师 刘伟 (51)Int.Cl. A61B 34/10(2016.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/70(2017.01) G06V 40/10(2022.01)(56)对比文件 CN 112053349 A,2020.12.08 CN 108814613 A,2018.1 1.16 CN 111184517 A,2020.0 5.22 CN 114066872 A,202 2.02.18 CN 203169176 U,2013.09.04 CN 113017570 A,2021.0 6.25 CN 113133802 A,2021.07.20 CN 216394154 U,202 2.04.29 WO 2021147435 A1,2021.07.2 9 US 20170764 46 A1,2017.0 3.16 US 201408 8402 A1,2014.0 3.27 CN 110719752 A,2020.01.21 CN 112107331 A,2020.12.2 2 CN 111225611 A,2020.0 6.02 CN 113393420 A,2021.09.14 DE 102015 003254 A1,2016.09.2 2 US 2015087948 A1,2015.0 3.26 US 2001029023 A1,20 01.10.11 审查员 刘洋洋 (54)发明名称 一种基于伤情图片数据分析的缝线用量预 估方法及系统 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 公开了一种 基于伤情图片数据分析的缝线用量预估方法及 系统， 包括： S1， 获取目标伤口的伤情标准图片和 伤情标签数据； S2， 根据所述伤情标签数据选择 对应的估计模型； S3， 将所述伤情标准图片输入 所述估计模型， 获得输 出的缝线用量估计值； S4， 设置缝线指导标记点； 所述伤情标签数据包括所 述目标伤口的身体部位和受伤时间以及伤口深 度， 可避免缝线估计量少导致缝线过程中断， 或 者医生取用过量的缝线却使用较少缝线但却不 通知患者的情况发生， 而且 缝线估计量的计算也 有利于更加透明且公开的给患者家属直观的伤 口危险感受； 缝线指导标记点则可以给实习医生以缝线指导 参考， 还能方便带教老师指导纠错。 权利要求书1页 说明书6页 附图1页 CN 115252124 B 2022.12.20 CN 115252124 B 1.一种基于伤情图片数据分析的缝线用量预估方法， 其特征在于， 包括： S1， 获取目标 伤口的伤情标准图片和伤情标签数据； S2， 根据所述伤情标签数据选择对应的估计模型； S3， 将所述伤情标准图片输入所述估计模型， 获得输出的缝线用量估计值； S4， 设置缝线指 导标记点； 其中， 所述伤情标签数据包括所述 目标伤口的身体部位和受伤时间以及伤口深 度； 所述S1包括： 获取所述目标伤口的起始端和终点端； 获取所述起始端和所述 终点端之间 的所述伤口深度变化情况和所述身体部位变化情况； 根据所述目标伤口所涉及的所述身体 部位数量进行分段， 并计算所述目标伤口的每个分段的平均深度； 所述估计模型包括： ； 其中，L为所述目标伤口的所述缝线用量估计值， n为所述目标伤口的分段数， 为第i段的缝线系数， 为第i段的表面伤口长度， 为第i 段的平均伤口深度， 为第i段的标准伤口深度， K为比例系数， 为补偿系数。 2.根据权利要求1所述的基于伤情图片数据分析的缝线用量预估方法， 其特征在于， 所 述伤情标签数据包括所述目标伤口的严重程度， 所述严重程度越高， 所述补偿系数 越 大， 反之， 所述补偿系数 越小。 3.根据权利要求1所述的基于伤情图片数据分析的缝线用量预估方法， 其特征在于， 所 述S1还包括： 将拍摄距离恒定， 所述拍摄距离为拍摄点距离所述目标伤口所在身体轮廓面 的垂直距离； 从所述 目标伤口的所述起始端开始拍摄， 到所述终点端结束拍摄， 得到m张采 样图片； m至少为2； 将m 张所述终点端按照拍摄顺序进 行衔接合并， 得到伤情实图； 对所述伤 情实图中的所述目标伤口进行伤口描边和并按照所 处身体部位区域划分， 得到反映目标伤 口轮廓的黑白型的所述伤情标准图片。 4.根据权利要求1所述的基于伤情图片数据分析的缝线用量预估方法， 其特征在于， 根 据所述目标伤口轮廓， 确定畸形轮廓数量p； 所述畸形轮廓为： 所述目标伤口轮廓的轮廓线 上的预设范围内， 轮廓线实际展开长度大于所述预设范围最大长度s倍。 5.根据权利要求3所述的基于伤情图片数据分析的缝线用量预估方法， 其特征在于， 所 述缝线指导标记点 为设置在所述伤情实图上的多个有缝线顺序和位置提 示的标记 物。 6.一种采用如权利要求1所述方法的基于伤情图片数据分析的缝线用量预估系统， 其 特征在于， 包括： 采样获取模块， 用于获取目标伤口的伤情标准图片和伤情标签数据； 选择 模块， 用于根据所述伤情标签数据选择对应的估计模型； 算法库， 包括多个估计模型， 所述 估计模型用于根据所述伤情标准图片和所述伤情标签数据输出的所述目标伤口的缝线用 量估计值； 指示模块， 用于提供 缝线指导标记点。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115252124 B 2一种基于伤情图片数据分析的缝线用量预估方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及 一种基于伤情图片数据分析的缝线用量 预估方法及系统。 背景技术 [0002]由于数字化技术的飞速发展， 使得用户的生活发生巨大的变化， 医疗健康也随进 入数字化时代， 相应的是数字城市， 数字健康， 数字医疗， 进而是智慧城市， 智慧健康， 智慧 医疗。 [0003]智慧医疗是智 慧城市的一个重要组成部分， 是综合应用医疗物联网、 数据融合传 输交换、 云计算、 城域网等技术， 通过信息技术将医疗基础设施与IT基础设施进行融合， 以 医疗云数据中心 为核心， 跨越原有医疗系统的时空限制， 并在此基础上进 行智能决策， 实现 医疗服务最优化的医疗体系。 通过移动通信、 移动互联网等技术将远程挂号、 在线咨询、 在 线支付等医疗服 务推送到每 个人的手中， 缓解看病难问题。 [0004]当患者被送至医院时， 医生无须亲临现场， 可根据对患处的拍 摄图片经验远程对 伤口的情况进 行评估， 给出相关的诊断和治疗方案， 对于遍布设置的不同智慧医疗终端 （如 设置在医疗服务机构的终端） 而言， 对于在线咨询过程， 需要与用户进行多次交互互动， 能 够按照最新的医疗业务词条为用户准确推送医疗业务的医疗响应信息， 以便于用户针对所 需的信息继续进行咨询导航； 当有些属于受伤患者进 行咨讯诊断时， 若伤口较长、 较深需要 进行缝合时， 需要对缝线的用量进行 预估和记录， 方便对医疗耗材的管理。 [0005]然而， 现有的对患者伤口缝线进行用量估计的方式多依赖医生经验， 由于不 同医 生对相同伤口所持意见和经验的不同， 对缝线的用量估计也不同， 因此容易出现标准无法 统一， 导致耗材管理混乱的情况， 不利于 透明化和公开 化的管理。 发明内容 [0006]本发明的目的在于提供一种基于伤情图片数据分析的缝线用量预估方法及系统， 解决以下技 术问题： [0007]如何能够提供一种能够根据伤口情况， 智能的给 出缝线用量估计的方法及系统。 [0008]本发明的目的可以通过以下技 术方案实现： [0009]一种基于伤情图片数据分析的缝线用量预估方法， 包括： [0010]S1， 获取目标伤口 的伤情标准图片和伤情标签数据； [0011]S2， 根据所述伤情标签数据选择对应的估计模型； [0012]S3， 将所述伤情标准图片输入所述估计模型， 获得输出的缝线用量估计值； [0013]S4， 设置缝线指导标记点； [0014]其中， 所述伤情标签数据包括所述目标伤口的身体部位和受伤时间以及伤口深 度。 [0015]通过上述技术方案， 若目标伤口沿头部、 面颊、 脖子、 肩膀等 处出现， 因为皮肤松紧说　明　书 1/6 页 3 CN 115252124 B 3