典型文献
基于改进剪枝算法的入针点位置决策
文献摘要：
新冠肺炎疫情暴发以来,全球已有超过23万名医护人员感染新冠病毒,非人工接触手背静脉自动注射方式因其良好的隔离性受到众多医护工作者的欢迎,而实现非接触式手背静脉自动注射的关键是实现手背静脉检测与分割及入针点位置的决策.针对手背静脉检测问题,提出了一种基于U-Net改进的指导注意力机制的图像处理算法(AT-U-Net),并基于自建手背静脉数据库进行了实验,其准确率达到93.6％.根据手背静脉检测的结果,提出了一种基于剪枝算法的手背静脉入针点位置决策方法(PT-Pruning).通过PT-Pruning提取手背静脉主干线,综合考虑每条静脉血管入针点区域的血管截面积及弯曲值,最终获得手背静脉最优入针点.与自建的手背静脉入针点数据库进行对比,有效入针点注射区域检测准确率达到96.73％,最优入针点注射区域检测准确率达到96.5％,为后续机械自动注射奠定了基础.
文献关键词：
机器视觉;图像处理;手背静脉;自动注射;入针点;位置决策
中图分类号：
作者姓名：
高晓楠;张广渊;周风余;于德新
作者机构：
山东交通学院信息科学与电气工程学院,山东济南250375;山东大学控制科学与工程学院,山东济南250000;山东大学齐鲁医院放射科,山东济南250000
文献出处：
引用格式：
[1]高晓楠;张广渊;周风余;于德新-.基于改进剪枝算法的入针点位置决策)[J].激光与光电子学进展,2022(24):146-158
A类：
位置决策
B类：
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AB值：
0.213726
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