CN109659011A - 利用移动设备采集处理十二导联ecg图像的方法以及移动设备和计算机可读存储介质 - Google Patents
利用移动设备采集处理十二导联ecg图像的方法以及移动设备和计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109659011A CN109659011A CN201811638091.6A CN201811638091A CN109659011A CN 109659011 A CN109659011 A CN 109659011A CN 201811638091 A CN201811638091 A CN 201811638091A CN 109659011 A CN109659011 A CN 109659011A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- mobile device
- lead ecg
- sampling area
- baseline
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/80—Geometric correction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本申请涉及一种利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法以及移动设备和计算机可读存储介质,其中方法包括:显示拍摄窗口,该拍摄窗口中至少带有边框标识、基线标识以及刻度标识,所述边框标识围成矩形的采样区域;所述基线标识沿采样区域长度方向延伸且处在采样区域宽度方向的中部;所述刻度标识为多条且间隔分布在所述基线标识上;以十二导联ECG图像中的其中一导联ECG图像作为当前样本,在调整移动设备与十二导联ECG图像的相对位置关系,且满足对正条件下获取当前样本的拍摄图像,所述对正条件包括:当前样本的基线与所述基线标识对正;当前样本中指定时间轴长度与相邻两刻度标识相对应;对所述拍摄图像进行校正处理,校正处理后提取得到ECG图像。
Description
技术领域
本申请涉及医学图像处理领域,特别是涉及一种利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法以及移动设备和计算机可读存储介质。
背景技术
心血管病作为威胁人类健康的常见疾病,其发病率和死亡率正在逐年上升,对心脏病的预防,诊断和治疗刻不容缓。
心电图(ECG)的诊断方法是心血管疾病诊断中应用广泛的一种方法。对ECG的诊断可靠而又简单,不会对病人造成任何损害,但不容忽视的一个现实是由于心电信号本身的复杂性和变异性,传统心电图分析技术存在一定局限性,无法真正做到自动、快速、准确地分析。
同时基层医疗机构心电图专业人员比较匮乏,诊断水平容易受经验影响,可能出现误诊和漏诊。尤其在救护车等硬件条件有限的场景中,如何获取有效的心电图数据图像以便于远程协助分析或利用智能程序进行识别,是急待解决的问题。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够方便快捷的、采集处理十二导联ECG图像的方法以及移动设备和计算机可读存储介质,在硬件设备有限的场景中,利用移动设备采集处理的图像更加规范清晰,例如后续的识别和分析。
本申请提供一种利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法,包括:
步骤(a),显示拍摄窗口,该拍摄窗口中至少带有边框标识、基线标识以及刻度标识,所述边框标识围成矩形的采样区域;所述基线标识沿采样区域长度方向延伸且处在采样区域宽度方向的中部;所述刻度标识为多条且间隔分布在所述基线标识上;
步骤(b),以十二导联ECG图像中的其中一导联ECG图像作为当前样本,在调整移动设备与十二导联ECG图像的相对位置关系,且满足对正条件下获取当前样本的拍摄图像,所述对正条件包括:
当前样本的至少一部分处在所述采样区域中,且当前样本的基线与所述基线标识对正;
当前样本中指定时间轴长度与相邻两刻度标识相对应;
步骤(c),对所述拍摄图像进行校正处理,校正处理后提取得到ECG图像。
其中一实施例中,所述边框标识为四个,分别对应采样区域的四角。
其中一实施例中,所述刻度标识中,至少一条位于采样区域长度方向的中点,其且作为基准标识,其他各刻度标识等间距的分布在基准标识的两侧。
其中一实施例中,所述对正条件中,当前样本的所有区域均处在所述采样区域中。
其中一实施例中,步骤(b)中,指定时间轴长度为100~500ms,该指定时间轴长度的两端分别与相邻两刻度标识对正。
其中一实施例中,步骤(b)中,在拍摄窗口中,相邻两刻度标识之间的距离为L,所述采样区域的总长度为L的8倍~20倍。
其中一实施例中,步骤(c)中,所述校正处理包括对所述拍摄图像依次进行灰度化、高斯滤波去噪、以及对采样区域中的图像进行透视变换。
本申请还提供一种移动设备,包括:
拍摄窗口模块,用于显示拍摄窗口,该拍摄窗口中至少带有边框标识、基线标识以及刻度标识,所述边框标识围成矩形的采样区域;所述基线标识沿采样区域长度方向延伸且处在采样区域宽度方向的中部;所述刻度标识为多条且间隔分布在所述基线标识上;
拍摄图像模块,用于以十二导联ECG图像中的其中一导联ECG图像作为当前样本,在调整移动设备与十二导联ECG图像的相对位置关系,且满足对正条件下获取当前样本的拍摄图像,所述对正条件包括:
当前样本的至少一部分处在所述采样区域中,且当前样本的基线与所述基线标识对正;
当前样本中指定时间轴长度与相邻两刻度标识相对应;
校正提取模块,用于对所述拍摄图像进行校正处理,校正处理后提取得到ECG图像。
本申请还提供一种移动设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请所述方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现本申请所述方法的步骤。
本申请可自动、快速、准确地输入采集ECG图像到移动设备中,并且可对ECG图像进行校正,便于请求远程人工协助分析或利用神经网络等方式自动识别。
附图说明
图1为一个实施例中利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法流程示意图;
图2为一个实施例中移动设备的拍摄窗口示意图;
图3为拍摄图像(局部)在透视变换前的示意图;
图4为图3中的拍摄图像经校正处理后提取得到ECG图像的示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请提供的利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法,主要场景是利用移动设备对纸档或其他显示设备所展示的图像进行拍摄并经过校正处理提取出相对规范的ECG图像。
获得ECG图像后可根据需要通过网络发送至远程或与其他处理设备通信,以便于对所提取的ECG图像进行准确的分析。
利用移动设备直接拍照时,图像格式、比例、角度等无法直接满足后续分析的要求。
尤其是如果后续利用人工智能程序进行识别,要求ECG图像都有其固定的格式大小,一般利用手机等移动设备很难直接拍摄出来要求的大小,即使进行剪切也很难达到一定的精度要求。同时在整个拍摄的过程中移动设备拍摄的视角与被拍摄的ECG图像很难保持恰好相平行,拍摄时镜头的倾斜会使拍摄出来的ECG图像发生变形而不能用于人工智能程序进行识别。
参见图1~图4,本实施例提供一种利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法,包括:
步骤(a),显示拍摄窗口,该拍摄窗口中至少带有边框标识、基线标识以及刻度标识,所述边框标识围成矩形的采样区域;所述基线标识沿采样区域长度方向延伸且处在采样区域宽度方向的中部;所述刻度标识为多条且间隔分布在所述基线标识上;
步骤(b),以十二导联ECG图像中的其中一导联ECG图像作为当前样本,在调整移动设备与十二导联ECG图像的相对位置关系,且满足对正条件下获取当前样本的拍摄图像,所述对正条件包括:
当前样本的至少一部分处在所述采样区域中,且当前样本的基线与所述基线标识对正;
当前样本中指定时间轴长度与相邻两刻度标识相对应;
步骤(c),对所述拍摄图像进行校正处理,校正处理后提取得到ECG图像。
移动设备可采用常见的智能手机、数码相机、数码摄像机等,至少带有图像拍摄和显示功能,移动设备的拍摄窗口可参见图1,拍摄窗口不仅实时显示图像,还叠加有标识信息或必要说明以及提示。
图2中带有边框标识A用于限定出采样区域,结合ECG图像特点,一般采样区域为矩形,且长度方向与ECG图像的横坐标方向一致,图中横轴是时间(ms),纵轴为电压(mV)。
其中一实施例中,边框标识A为四个,分别对应采样区域的四角。边框标识A本身为L形,且内角均朝向采样区域中心,四个边框标识A围成矩形的采样区域。采样区域可利用高亮或颜色变化与周边区域加以区分,也可是直接显示一矩形框。在整个拍摄的过程中尽量保证拍摄的视角与被拍摄的ECG图像垂直,减少图像的畸变,尽管后续可通过校正处理纠正,但如果畸变严重或图像不清晰以至于影响准确识别,移动设备还可以提示拍摄失败,给出提示重新进行拍摄。
一般拍摄的对象为十二导联ECG图像,或者十二导联ECG图像的其中一部分,十二导联ECG图像中每一导联ECG图像均有一基线,为了便于识别该基线,拍摄窗口中还显示基线标识B,用于对正ECG图像的基线,基线标识B沿采样区域长度方向延伸且处在采样区域宽度方向的中部。
十二导联ECG图像一般都带有方格坐标,为了便于比对图像大小以及评估拍摄距离,基线标识B上间隔分布多条刻度标识,例如图中的刻度标识C、刻度标识D、刻度标识E,刻度标识本身可以是着重显示的点或竖线(相对于基线标识B而言)。
其中一实施例中,为了进一步便于对中,其中刻度标识C位于采样区域长度方向的中点,其且作为基准标识,其他各刻度标识等间距的分布在基准标识的两侧,例如刻度标识D、刻度标识E对称分布在刻度标识C的两侧,刻度标识的数量可根据需要进一步增加,甚至布满整个基线标识B。
图2的实施例中,刻度标识为等距分布的三条竖线,其中一条位于采样区域长度方向的中点,其且作为基准标识,其他各刻度标识分布在基准标识的两侧,
每次拍摄一般针对十二导联ECG图像中的其中一导联ECG图像,图2中以长II导联ECG图像为例,即以长II导联ECG图像作为当前样本,拍摄其他导联ECG图像同理。
拍摄时调整移动设备与十二导联ECG图像的相对位置关系,使得当前样本与拍摄窗口的各个标识位置匹配,即符合对正条件,而后触发拍摄指令获取当前样本的拍摄图像。
本实施例步骤(b)中的对正条件包括:
(1)当前样本的至少一部分处在所述采样区域中,当前样本横坐标为时间轴,当检测时间较长时前样本横向(横坐标方向)尺寸较大,但实际上截取部分区域就可以满足基本要求。
在优选的实施例中,当前样本的所有区域均处在采样区域中,即长II导联ECG图像全部处在采样区域中。
(2)当前样本的基线与基线标识B对正。
图2中可见长II导联ECG图像的基线与基线标识B对齐重合。
(3)当前样本中指定时间轴长度与相邻两刻度标识相对应。
指定时间轴长度对应的一定的采样时间段,例如指定时间轴长度为100~500ms,该指定时间轴长度的两端分别与相邻两刻度标识对正。
作为优选,在其中一实施例中指定时间轴长度为200~300ms,例如图2中刻度标识D与刻度标识C之间的时间轴长度为200ms,时间轴长度可以根据十二导联ECG图像的方格坐标来识别,例如图2中刻度标识D与刻度标识C之间为五个小方格左右,每个小方格对应的时间轴长度为40ms,当然每个小方格对应的时间轴长度与走纸速度有关,图2仅作示意。
相邻两刻度标识对应了一定的时间轴长度,作为采样区域整体而言,总体上应该对应足够的时间轴长度,这样才能采集足够心动周期的心电变化,因此在其中一实施例中在拍摄窗口中,相邻两刻度标识之间的距离为L,采样区域的总长度为L的8倍~20倍。作为优选,在其中一实施例中采样区域的总长度为L的10倍~12倍。
例如相邻两刻度标识之间的指定时间轴长度为100~500ms,若采样区域的总长度为L的10倍,则采样区域总体上对应的时间轴长度则为1~5s,以保证采集足够心动周期的心电变化。
步骤(c)中,校正处理包括对拍摄图像依次进行灰度化、高斯滤波去噪、以及对采样区域中的图像进行透视变换。以下逐一对各操作进行说明。
灰度化:
采用加权平均灰度化算法对拍摄图像中的彩色图像进行图像灰度化处理,将图像中的每位像素的三原色通道值设置为相同的数值得到灰度化处理的ECG图像。
高斯滤波去噪:
由于拍摄图像的周围的拍摄环境和移动设备配置的影响,拍摄图像不可避免的存在高频噪音,通过采用高斯核对灰度化后的拍摄图像进行高斯去噪处理,以获得没有噪音影响的拍摄图像。
对采样区域中的图像进行透视变换:
由于拍摄角度问题,图像可能会发生畸变,因此需要透视变换,就透视变换本身而言可采用现有方式,当然本实施例结合十二导联ECG图像特点,提供以下方式。
本实施例中,十二导联ECG图像带有网格标识线,依照网格标识线的形变进行透视变换。
首先对高斯滤波去噪后的拍摄图像进行边缘检测处理,获取左、右边框,例如根据网格标识线与背景的差异可以检测到处在横向边缘的网格标识线,例如图2中加粗显示的底框F2以及左边框F1和右边框F3,左边框F1和右边框F3作为处在边缘的网格标识线,即边缘检测要确定的对象,由于拍摄时要求基线对正,所以畸变会仅导致左边框F1和右边框F3不再平行,所以后续仅针对网格标识线中的竖线进行透视变换,横线并不需要进行透视变换,简化了过程,提高处理速度。
参见图3,确定左边框F1和右边框F3后进行描点(每条直线上都有三个圆圈定位,分别在直线的两端点和中间点),以获取定位直线的四个顶点像素的坐标值,四个顶点分别为P1,P2,P3,P4。
为了防止背景环境影响边框的识别,需要对查找处理的图像边缘采用挑选面积最大的四边形轮廓进行过滤筛选。如果检测不到最大面积的四边形轮廓时,可返回提示信息给用户,进行第二次拍摄以获得符合边缘检测要求的图像。
以上可通过霍夫变换进行直线检测,得到四条直线上的4个交点即四个顶点P1,P2,P3,P4,四者坐标值分别为(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4),将这4个点的坐标和相应的ECG正视图边缘上的4个交点的坐标值(u1,v1),(u2,v2),(u3,v3),(u4,v4),一共8个坐标值数据作为解透视参数矩阵的已知量,同时变换式中共有8个独立参数(a,b,c,d,e,f,m,l),进行二维平面图像的透视变换计算以得到这8个独立的参数以进行后续的变换计算。
在此过程中,把在拍摄ECG图像时由于摄像头的角度造成的畸变图像中的各个像素点坐标记为(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4);相应的正视图中的各个像素点坐标记为(u1,v1),(u2,v2),(u3,v3),(u4,v4),通过透视转换矩阵(1)解出透视参数向量。
得到由该透视图变换到所需要的正视图的8个独立的透视参数(a,b,c,d,e,f,m,l),然后利用透视转换矩阵(1)转换源图像为所需要的没有畸变发生的图像,即完成校正处理。
校正处理后,根据拍摄窗口中各标识进行提取,得到Ⅱ导联的ECG图像,结果参见图4,进行提取时刻设定统一格式,例如图中的4300像素×515像素。
除非本文中有明确的说明,上述实施例中各步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,提供了一种移动设备,包括:
拍摄窗口模块,用于显示拍摄窗口,该拍摄窗口中至少带有边框标识、基线标识以及刻度标识,所述边框标识围成矩形的采样区域;所述基线标识沿采样区域长度方向延伸且处在采样区域宽度方向的中部;所述刻度标识为多条且间隔分布在所述基线标识上;
拍摄图像模块,用于以十二导联ECG图像中的其中一导联ECG图像作为当前样本,在调整移动设备与十二导联ECG图像的相对位置关系,且满足对正条件下获取当前样本的拍摄图像,所述对正条件包括:
当前样本的至少一部分处在所述采样区域中,且当前样本的基线与所述基线标识对正;
当前样本中指定时间轴长度与相邻两刻度标识相对应;
校正提取模块,用于对所述拍摄图像进行校正处理,校正处理后提取得到ECG图像。
关于上述移动设备以及各模块的具体限定可以参见上文中对于利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法的限定,在此不再赘述。上述各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种移动设备,该移动设备作为计算机设备可以是具有图像采集和处理能力,且便于移动的终端,例如手机,数码相机或移动式拍摄器材等,作为计算机设备而言可包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现采集处理十二导联ECG图像的方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
其中一实施例中,提供了一种移动设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法。具体可以包括:
步骤(a),显示拍摄窗口,该拍摄窗口中至少带有边框标识、基线标识以及刻度标识,所述边框标识围成矩形的采样区域;所述基线标识沿采样区域长度方向延伸且处在采样区域宽度方向的中部;所述刻度标识为多条且间隔分布在所述基线标识上;
步骤(b),以十二导联ECG图像中的其中一导联ECG图像作为当前样本,在调整移动设备与十二导联ECG图像的相对位置关系,且满足对正条件下获取当前样本的拍摄图像,所述对正条件包括:
当前样本的至少一部分处在所述采样区域中,且当前样本的基线与所述基线标识对正;
当前样本中指定时间轴长度与相邻两刻度标识相对应;
步骤(c),对所述拍摄图像进行校正处理,校正处理后提取得到ECG图像。
其中一实施例中,提供了计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法。具体可以包括:
步骤(a),显示拍摄窗口,该拍摄窗口中至少带有边框标识、基线标识以及刻度标识,所述边框标识围成矩形的采样区域;所述基线标识沿采样区域长度方向延伸且处在采样区域宽度方向的中部;所述刻度标识为多条且间隔分布在所述基线标识上;
步骤(b),以十二导联ECG图像中的其中一导联ECG图像作为当前样本,在调整移动设备与十二导联ECG图像的相对位置关系,且满足对正条件下获取当前样本的拍摄图像,所述对正条件包括:
当前样本的至少一部分处在所述采样区域中,且当前样本的基线与所述基线标识对正;
当前样本中指定时间轴长度与相邻两刻度标识相对应;
步骤(c),对所述拍摄图像进行校正处理,校正处理后提取得到ECG图像。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法,其特征在于,包括:
步骤(a),显示拍摄窗口,该拍摄窗口中至少带有边框标识、基线标识以及刻度标识,所述边框标识围成矩形的采样区域;所述基线标识沿采样区域长度方向延伸且处在采样区域宽度方向的中部;所述刻度标识为多条且间隔分布在所述基线标识上;
步骤(b),以十二导联ECG图像中的其中一导联ECG图像作为当前样本,在调整移动设备与十二导联ECG图像的相对位置关系,且满足对正条件下获取当前样本的拍摄图像,所述对正条件包括:
当前样本的至少一部分处在所述采样区域中,且当前样本的基线与所述基线标识对正;
当前样本中指定时间轴长度与相邻两刻度标识相对应;
步骤(c),对所述拍摄图像进行校正处理,校正处理后提取得到ECG图像。
2.如权利要求1所述的利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法,其特征在于,所述边框标识为四个,分别对应采样区域的四角。
3.如权利要求1所述的利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法,其特征在于,所述刻度标识中,至少一条位于采样区域长度方向的中点,且作为基准标识,其他各刻度标识等间距的分布在基准标识的两侧。
4.如权利要求1所述的利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法,其特征在于,所述对正条件中,当前样本的所有区域均处在所述采样区域中。
5.如权利要求1所述的利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法,其特征在于,步骤(b)中,指定时间轴长度为100~500ms,该指定时间轴长度的两端分别与相邻两刻度标识对正。
6.如权利要求5所述的利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法,其特征在于,步骤(b)中,在拍摄窗口中,相邻两刻度标识之间的距离为L,所述采样区域的总长度为L的8倍~20倍。
7.如权利要求1至6中任一项所述的利用移动设备采集处理十二导联ECG图像的方法,其特征在于,步骤(c)中,所述校正处理包括对所述拍摄图像依次进行灰度化、高斯滤波去噪、以及对采样区域中的图像进行透视变换。
8.一种移动设备,其特征在于,包括:
拍摄窗口模块,用于显示拍摄窗口,该拍摄窗口中至少带有边框标识、基线标识以及刻度标识,所述边框标识围成矩形的采样区域;所述基线标识沿采样区域长度方向延伸且处在采样区域宽度方向的中部;所述刻度标识为多条且间隔分布在所述基线标识上;
拍摄图像模块,用于以十二导联ECG图像中的其中一导联ECG图像作为当前样本,在调整移动设备与十二导联ECG图像的相对位置关系,且满足对正条件下获取当前样本的拍摄图像,所述对正条件包括:
当前样本的至少一部分处在所述采样区域中,且当前样本的基线与所述基线标识对正;
当前样本中指定时间轴长度与相邻两刻度标识相对应;
校正提取模块,用于对所述拍摄图像进行校正处理,校正处理后提取得到ECG图像。
9.一种移动设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811638091.6A CN109659011A (zh) | 2018-12-29 | 2018-12-29 | 利用移动设备采集处理十二导联ecg图像的方法以及移动设备和计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811638091.6A CN109659011A (zh) | 2018-12-29 | 2018-12-29 | 利用移动设备采集处理十二导联ecg图像的方法以及移动设备和计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109659011A true CN109659011A (zh) | 2019-04-19 |
Family
ID=66118439
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811638091.6A Pending CN109659011A (zh) | 2018-12-29 | 2018-12-29 | 利用移动设备采集处理十二导联ecg图像的方法以及移动设备和计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109659011A (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7424137B2 (en) * | 2003-04-24 | 2008-09-09 | A.M.P.S. L.L.C. | Method and system for converting paper ECG printouts to digital ECG files |
| CN102038498A (zh) * | 2011-01-20 | 2011-05-04 | 天津理工大学 | 一种纸质心电图数字化方法 |
| CN102902945A (zh) * | 2012-09-28 | 2013-01-30 | 南京汇兴博业数字设备有限公司 | 基于快速响应矩阵码外轮廓的畸变校正方法 |
| CN104239866A (zh) * | 2014-09-16 | 2014-12-24 | 科大讯飞股份有限公司 | 答题卡信息采集方法及设备 |
| CN106461644A (zh) * | 2014-04-10 | 2017-02-22 | 耶鲁大学 | 检测错误折叠蛋白的方法和组合物 |
-
2018
- 2018-12-29 CN CN201811638091.6A patent/CN109659011A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7424137B2 (en) * | 2003-04-24 | 2008-09-09 | A.M.P.S. L.L.C. | Method and system for converting paper ECG printouts to digital ECG files |
| CN102038498A (zh) * | 2011-01-20 | 2011-05-04 | 天津理工大学 | 一种纸质心电图数字化方法 |
| CN102902945A (zh) * | 2012-09-28 | 2013-01-30 | 南京汇兴博业数字设备有限公司 | 基于快速响应矩阵码外轮廓的畸变校正方法 |
| CN106461644A (zh) * | 2014-04-10 | 2017-02-22 | 耶鲁大学 | 检测错误折叠蛋白的方法和组合物 |
| CN104239866A (zh) * | 2014-09-16 | 2014-12-24 | 科大讯飞股份有限公司 | 答题卡信息采集方法及设备 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王稳: "("基于OpenCV的心电图数据提取研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107909622B (zh) | 模型生成方法、医学成像的扫描规划方法及医学成像系统 | |
| US11954860B2 (en) | Image matching method and device, and storage medium | |
| EP2499963A1 (en) | Method and apparatus for gaze point mapping | |
| JP2006155563A (ja) | 動作分析装置 | |
| CN119650104B (zh) | 基于增强现实的提升医患沟通体验的交互系统 | |
| CN114022554A (zh) | 一种基于yolo的按摩机器人穴位检测与定位方法 | |
| CN103295209A (zh) | Dr图像的拼接方法及系统 | |
| CN105869166A (zh) | 一种基于双目视觉的人体动作识别方法及系统 | |
| CN116974369A (zh) | 术中医学影像操作方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN109674463A (zh) | 判断心电导联错接的方法和装置 | |
| US10070049B2 (en) | Method and system for capturing an image for wound assessment | |
| CN113380385A (zh) | 一种图像显示方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN109934798A (zh) | 体内目标物信息标注方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| Lampreave et al. | Towards assisted electrocardiogram interpretation using an AI-enabled Augmented Reality headset | |
| CN112352289A (zh) | 提供ecg分析界面的方法及系统 | |
| EP2924610A2 (en) | Flesh color detection condition determining apparatus, and flesh color detection condition determining method | |
| CN109659011A (zh) | 利用移动设备采集处理十二导联ecg图像的方法以及移动设备和计算机可读存储介质 | |
| CN111833308B (zh) | 一种基于Kinect的呼吸运动监测方法及监测系统 | |
| CN110619621A (zh) | 识别图像中肋骨区域的方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN109907741B (zh) | 三维脉波的显示方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN108665471B (zh) | 一种基于摄像头的人体背部曲线获取方法及系统 | |
| NL2004878C2 (en) | System and method for detecting a person's direction of interest, such as a person's gaze direction. | |
| CN114140408A (zh) | 一种图像处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116919588A (zh) | 手术导航系统的误差检测方法及相关装置 | |
| CN120355931B (zh) | 面向孤独症儿童的社交干预训练方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190419 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |