智能系统在医疗中的应用

1智能系统的应用随着科学技术的发展，各学科之间正在相互渗透和促进，控制领域的研究范围已经不仅仅局限于工业过程控制、航空航天技术等自动化发展领域，而是扩展到广阔的应用领域，其中运用控制领域的理论知识与技术手段，实现智能医疗诊断系统，完成准确的医学诊断，也是控制方向研究的一个分支。智能医疗诊断系统的研究是涉及信息处理技术、人工智能、医学诊断等多学科领域的综合性研究。其研究目的是实现医疗诊断仪器的自动化，以定量、形象的方式提供人体的各种相关信息，并且能够得出较为准确的诊断结果。医疗诊断智能化是人工智能的一部分，即用现代化的技术和手段放大人类的感知能力，模拟人类的判断和推理能力。可见，智能诊断系统能够扩大医生的诊断能力，提高诊断效率，成为医疗诊断的重要辅助工具。2研究问题的描述2.1问题研究的背景随着社会各方面的的发展，人类肢体残障的发病率也逐年升高。然而，偏瘫、脑瘫和事故等造成的人肢体运动障碍，严重影响患者的生活质量，给社会和家庭带来沉重负担。肢残是指人的四肢残疾或四肢、躯干麻痹、畸形，导致人体运动系统不同程度的功能丧失或功能障碍。但是，康复医学专家指出，60%左右的肢体残疾患者可以通过系统的康复治疗和功能锻炼减轻或避免肢体残障，恢复生活自理能力甚至工作能力，来达到提高生活质量的目的。所以，为了避免肢体残障，做好后期家庭康复是必不可少的。在肢体残障患者的康复中，采用活动分析法将其某一活动分解成若干个动作成分，对存在的问题进行仔细研究比较，并给以针对性的训练加以纠正是康复治疗中发现问题、解决问题所采取的重要手段。于是辅助患者实施功能康复训练的智能系统研究引起了人们的极大兴趣。2.2研究的方向随着肢体残障人数的增加，智能康复系统已经成为研究热点。为了使患者恢复正常的运动功能，其行动需要不断的被监控和校正。基于人体运动跟踪的智能康复系统是近年来计算机视觉领域和临床医学领域广受关注的一个研究热点，其目的是准确地跟踪肢体残障患者的动作并迅速识别和校正其错误动作来辅助患者进行康复训练，以获得最大的功能恢复可能性从而使患者恢复生活自理能力甚至工作能力，来达到提高生活质量的目的。所以，人体运动跟踪是智能康复系统研究中的关键技术。因而研究人体运动跟踪技术具有重要的理论意义和潜在的应用价值。肢体残障患者的功能康复训练，并非随意乱练，必须在专业医生或治疗师的帮助和指导下进行科学的训练，否则会造成关节脱位或肢体损伤。因此，患者家属应该在医生和护士的指导下对病人进行康复训练时留心多看一看，学一些康复训练的手法，也可读一些有关康复的科普书籍，以达到帮助病人康复的目的。这样做会给家属和医师都带来一定的负担。因此，开发一种“家居智能康复系统”来辅助患者进行功能康复训练是非常必要的。3人体运动跟踪3.1人体运动跟踪的介绍人体运动跟踪是指通过各类跟踪技术来获得人体的运动学数据，如各关键点的运动轨迹和关节角的角度等，可以为人体运动分析提供数据来源。人体运动跟踪在很多领域有着广泛的应用，在影视业中常用于电影、动画的制作，在体育科研中用于运动员运动能力的分析，在医学领域中医生借助人体运动跟踪进行医疗诊断。此外，人体运动跟踪还广泛用于监视、基于内容的视频存储和检索、感知用户界面、视频会议等。鉴于此，人体运动跟踪在近些年来越来越多地得到相关领域研究者的关注。在临床医学领域的研究中，常常需要获取患者准确的运动姿态，以辅助患者进行康复训练。人体运动跟踪可以实时捕捉和记录人体真实的三维（或二维）运动数据，为临床医学中的定量研究和实时交互提供了有效的解决方法。人体运动跟踪属于计算机视觉的内容，但是其本身又是以数字图像处理为基础，内容涉及数字图像处理、模式识别、计算机视觉、人工智能等诸多领域和学科。作为一个跨多学科的研究课题，其本身就存在很大的挑战性，同时由于计算机视觉领域远还没有达到成熟，而且还需要直接面对复杂的外界环境，这些都给人体运动跟踪的研究带来了许多挑战，这也是我们要进行这方面内容研究的原因。3.2人体运动跟踪在医学的应用人体运动跟踪技术是临床医学和计算机视觉领域的研究热点。它是从图像序列中提取并描述人体轮廓的运动，然后进行跟踪，更高级的处理是对人的行为进行识别和理解。在临床医学方面，利用视频图像对肢体残障患者的运动康复过程进行自动的识别与跟踪，并借助计算机对患者的动作进行分析，将对患者的病症诊断和康复情况的评定起到很好的辅助作用。其操作简单，专家通过得到的患者的运动数据来指导患者进行康复训练，而不需要面对面的辅导，肢体残障患者自己就可以进行正确的训练操，减轻患者的家人护理负担，能使患者足不出户，得到及时有效的康复训练；节省了大量的人力物力。因而研究人体运动跟踪技术具有重要的理论意义和潜在的应用价值。4跟踪方法在肢体残障患者的康复过程中，分析患者的动作行为是临床医学家和生物研究者的研究的重点。所以，获取患者肢体的运动学特征至关重要。人体运动跟踪有多种方法，下面是一些方法的简单介绍和举例。4.1非视觉跟踪方法非视觉跟踪主要是指基于传感器的跟踪，将传感器附着在患者身体表面来采集人体运动数据，并利用患者肢体的运动学模型，得到肢体准确的位置，达到准确跟踪患肢运动的目的。从而，识别并校正患者的肢体动作。常用的传感器主要包括：惯性传感器、磁传感器、机械传感器、声传感器和微波传感器等。其中，惯性传感器的应用最为广泛。4.1.1非视觉跟踪的优缺点在肢体残障患者康复训练的研究过程中，非视觉跟踪方法已经得到了广泛应用。非视觉跟踪系统不受光照、温度和空间等的局限，有更高的准确性，可以在很多环境中被应用。然而，非视觉跟踪的缺点在于传感器在使用过程中的漂移现象。由于漂移现象的存在，导致不能准确地决定惯性传感器的位置和角度，从而不能精确估计患者肢体的位置。因此设计无漂移的惯性跟踪系统是以后研究的主要目标。同时基于传感器的跟踪影响人体的活动自由，不适于高速的人体运动，而且系统昂贵，结果也容易受到患者肢体抖动的影响。因此设计基于传感器的精确跟踪系统，并且能精确跟踪人体的任何部位，是非视觉跟踪的发展趋势。4.1.2应用举例惯性传感器的跟踪是非视觉跟踪中的主要方法，是将惯性传感器附着在患者肢体的关节点处来采集患肢的运动数据。惯性传感器包括加速度传感器和陀螺仪，可以有很高的灵敏度和很大的捕获区域。放置在患者肢体上的惯性传感器可以获得准确的加速度和旋转速率，从而使运动学模型准确地估计肢体的位置，对肢体的运动加以更正。磁传感器的跟踪，则是通过在人体各部位安装磁传感器用于接受磁场信号，将磁信号转化成为电信号输出，并通过计算得到各传感器在空间中的位置和方向，从而实现对人体的跟踪。由于磁传感器具有合适的尺寸、高采样速率、无遮挡等优点，基于磁传感器的人体运动跟踪系统在虚拟现实中被广泛应用。但是基于磁传感器的跟踪系统也有其自身的缺陷，比如周围环境中含铁设备或电子设备等的存在及测量中的噪声都会造成系统的不稳定，达不到准确跟踪的目的。4.2视觉跟踪方法视觉跟踪方法主要模仿人类视觉系统，可以适应更复杂的环境，利用位置、速度、形状、纹理和颜色等属性，在相邻图像帧之间建立图像结构的对应，从而实现跟踪。视觉跟踪系统在肢体残障患者康复训练过程中，可以准确地跟踪和分析患者的肢体运动，并能够自动地指导患者运动。视觉跟踪的智能康复系统主要由以下部分组成：摄像机、个人计算机和跟踪对象（患者）。视觉跟踪方法的跟踪过程：首先，将视频摄像机摄取的患者行动的图像序列等输入到个人计算机中。然后，计算机自动地处理和跟踪人体动作，并把治疗指令反馈给患者来指导患者进行正确的运动康复训练。4.2.1视觉跟踪的优缺点视觉跟踪的智能康复系统能使患者具有更高的运动自由度且价格低廉，成为目前研究的热点。然而，视觉跟踪系统在对计算机视觉人体运动的处理过程中，现有系统一般都限于简单场景，仅能捕捉单人或几个人的简单动作，其鲁棒性、精确性和速度还不大尽人意，还有很多方面的难题有待解决。4.2.2视觉跟踪举例这一辅助系统是基于非接触式视觉跟踪技术构建的。该系统的运行步骤为：首先，利用摄像头采集眼睛角膜上反射的红外光源图像；然后，根据屏幕四个边角的参考坐标和瞳孔中心的坐标计算出用户注视到屏幕上的位置；最后，系统通过图像处理的方法识别是否闭眼从而判断出用户的意图并执行相应操作。本辅助系统是针对残疾人在行动上的缺陷而设计的，通过本辅助系统，残疾人可以获得行动上的自由；同时，本系统还为残疾人提供一定的娱乐功能，使残疾人能享受正常人的生活。系统的主要功能如下：（1）用户可以通过眼睛注视屏幕上相应的按钮，实现轮椅动力系统的前进、左转、右转、停止等操作，从而实现自由“移动”；（2）用户可以通过眼睛注视相应的音乐播放按钮，启动音频播放器，享受美妙的音乐；（3）用户可以通过视线的移动和眼睛的眨动的，实现电子文档或网页的翻阅。用户只需通过短时间的适应性训练即可掌握系统的操作，轻松自由地通过眼睛来控制整个系统。4.3机器人跟踪机器人辅助跟踪系统，指的是康复训练机器人跟踪患者患肢的运动并带动其完成大范围、大幅度的动作训练从而辅助肢体残障患者的康复。机器人本身是一种专为改变某一目标而研制的一种可操作设施，与外部真实世界有丰富的传感器联接方式，其传感器包括视觉、触觉和位置等方面的传感器。机器人辅助跟踪系统目前已经应用到很多领域，它以相当低廉的价格实现远程监视与操作，进行远程教学、远程医疗以及远程作业等，所以研究机器人辅助跟踪系统具有深远的意义。机器人辅助跟踪系统应用到肢体残障患者的康复训练中，可以实时的跟踪患者患肢的运动，并指导和带动患者完成正确和到位的患肢康复训练，帮助患者尽快的康复。5总结智能康复系统的研究是涉及信息处理技术、跟踪方法、人工智能、医学等多学科领域的综合性研究。本文提出的智能康复系统是在结合人体运动跟踪技术基础上进行研究的。随着智能化信息处理技术的发展，人体运动跟踪技术越来越受到重视，如何将它们应用到智能康复、人机交互等实际生活领域和临床医学领域，已成为临床医学与计算机视觉领域的一个研究热点。同时，我们也要看到，人体运动跟踪技术是公认的难点技术，在本文中提出的几种跟踪方法还有它们的不足之处，这就需要我们新一代人努力的探索。