本發明涉及醫學圖像處理與臨床護理輔助決策，具體涉及患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法及系統。
背景技術：
1、壓力性損傷，臨床上俗稱壓瘡，是由于局部組織長期受壓導致血液循環障礙，進而引發軟組織缺血缺氧、營養不良而致的皮膚及皮下組織損傷。壓瘡是長期臥床患者、老年患者、術后恢復期患者以及神經系統損傷患者面臨的主要并發癥之一，不僅嚴重影響患者的生活質量，延長住院時間，而且給醫療機構帶來沉重的護理負擔和經濟壓力。據國際壓瘡預防指南統計，住院患者壓瘡發生率可達3%至14%，而重癥監護病房患者的壓瘡發生率更是高達10%至40%。早期識別壓瘡風險并采取針對性預防措施，是降低壓瘡發生率、改善患者預后的關鍵環節。
2、目前，臨床上對于壓瘡風險的評估主要依賴標準化評估量表，如braden量表、norton量表和waterlow量表等。這些量表通過對患者感覺感知、活動能力、移動能力、營養狀況、摩擦力與剪切力以及皮膚潮濕程度等維度進行評分，得出壓瘡風險等級。然而，這類評估方法存在明顯的局限性：首先，評估結果在很大程度上依賴于護理人員的主觀判斷和臨床經驗，不同護士對同一患者的評估結果可能存在顯著差異，導致評估標準難以統一；其次，傳統量表側重于系統性風險因素的評估，而對局部皮膚狀態的直接觀察和量化分析不足，難以捕捉皮膚早期微觀變化；再者，量表評估通常需要耗費護理人員大量時間，在護理資源緊張的情況下，高危患者可能因評估不及時而發生漏評。
3、隨著計算機視覺和圖像處理技術的發展，基于圖像分析的壓瘡評估方法逐漸受到關注。現有技術中存在一些基于圖像識別的壓瘡分期判斷方法，例如公開號為cn119515853a的中國專利公開了一種基于圖像識別的壓瘡分期判斷方法及裝置。該技術方案主要包括：從采集的患處圖像中分割出壓瘡圖像；從壓瘡圖像中識別出壓瘡特征，包括壓瘡顏色、組織類型及面積、皮膚完整度；根據識別出的壓瘡特征確定壓瘡的分期。具體而言，該方法采用語義分割技術對患處圖像進行處理，通過rgb顏色直方圖分析壓瘡顏色特征，利用人工神經網絡識別組織類型，并采用分類器或k-means聚類方法進行壓瘡分期判斷。
4、然而，上述現有技術方案仍存在以下技術問題有待解決：第一，該方法主要針對已形成的壓瘡進行分期判斷，屬于事后診斷，而非事前預警，無法滿足臨床對壓瘡早期風險識別的需求；第二，采用rgb色彩空間進行顏色分析，易受光照條件和患者膚色差異的影響，紅斑檢測的準確性和穩定性有待提升；第三，缺乏對皮膚紋理特征的系統分析，無法識別皮膚干燥、脫屑等壓瘡早期前兆；第四，未涉及熱成像技術，無法檢測因局部血液循環障礙導致的皮膚溫度異常；第五，僅進行單次靜態評估，缺乏對皮膚狀態動態變化趨勢的追蹤分析能力。
5、因此，亟需開發一種能夠實現壓瘡風險早期預警、具有客觀量化評估能力、且能夠動態追蹤皮膚狀態變化的智能圖像評估方法和系統，以提高壓瘡預防工作的針對性和有效性。
技術實現思路
1、針對現有技術存在的上述問題，本發明提供患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法及系統，通過皮膚圖像多特征分析與風險量化評分實現壓瘡風險的智能化早期評估。
2、本發明第一方面提供患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，包括以下步驟：s1圖像采集與預處理步驟，采用配備環形均勻光源和色卡標定板的標準化采集裝置，對患者壓瘡好發部位進行定期拍攝獲取皮膚圖像，對皮膚圖像進行色彩校正處理以確保成像色彩一致性；s2色彩特征分析步驟，將校正后的皮膚圖像從rgb色彩空間轉換至lab色彩空間，提取皮膚區域在a通道的像素值分布，基于正常皮膚區域的a通道統計特征確定異常值判定閾值，識別紅斑區域并計算發紅程度指標和紅斑面積占比；s3皮膚紋理特征提取步驟，將皮膚圖像轉換為灰度圖像，基于灰度共生矩陣計算皮膚表面的紋理統計量，根據紋理統計量計算粗糙度指標和均勻性指標，用于識別早期皮膚干燥和脫屑等壓瘡前兆特征；s4溫度熱成像融合步驟，獲取與可見光圖像同步采集的紅外熱圖像，將可見光圖像與紅外熱圖像進行幾何配準和疊加融合，檢測局部血液循環障礙導致的溫度異常區域并量化異常程度；s5動態追蹤比對步驟，將當前采集的皮膚圖像與存儲的歷史記錄圖像進行配準對比，計算皮膚色彩特征和紋理特征的時序變化量，量化皮膚狀態變化趨勢；s6風險評估輸出步驟，將發紅程度指標、紅斑面積占比、粗糙度指標、均勻性指標、溫度異常程度和皮膚狀態變化趨勢進行多特征加權融合，計算壓瘡風險綜合評分，并根據評分輸出壓瘡分期預測和護理干預建議。
3、本發明第二方面提供患者皮膚壓瘡風險圖像評估系統，包括：圖像采集模塊，配備環形均勻光源、色卡標定板和紅外熱成像傳感器，用于對患者壓瘡好發部位進行定期拍攝獲取可見光皮膚圖像和紅外熱圖像，并對可見光皮膚圖像進行色彩校正處理；色彩特征分析模塊，用于將校正后的皮膚圖像從rgb色彩空間轉換至lab色彩空間，提取a通道異常值分布，計算發紅程度指標和紅斑面積占比；紋理特征提取模塊，用于將皮膚圖像轉換為灰度圖像并基于灰度共生矩陣計算紋理統計量，根據紋理統計量計算粗糙度指標和均勻性指標；熱成像融合模塊，用于將可見光圖像與紅外熱圖像進行幾何配準和疊加融合，檢測并量化溫度異常區域；動態追蹤模塊，用于將當前皮膚圖像與歷史記錄圖像進行配準對比，量化皮膚狀態變化趨勢；風險評估模塊，用于將各項特征指標進行多特征加權融合計算壓瘡風險綜合評分，并輸出壓瘡分期預測和護理干預建議。
4、與現有技術相比，本發明具有以下有益效果：第一，采用lab色彩空間進行紅斑區域分析，a通道能夠有效分離紅綠色度信息，消除光照變化和膚色差異的干擾，紅斑檢測準確率相比rgb方法提升35%以上；第二，引入灰度共生矩陣進行皮膚紋理分析，能夠識別皮膚干燥、脫屑等早期壓瘡前兆特征，將壓瘡風險識別時間提前24至48小時；第三，融合可見光與紅外熱成像技術，能夠檢測局部血液循環障礙導致的溫度異常，彌補了單一可見光成像的檢測盲區；第四，建立動態追蹤比對機制，通過量化皮膚狀態變化趨勢實現風險預警，而非僅依賴單次評估結果；第五，采用多特征加權融合的風險評分模型，綜合評估準確率達到92%以上，為臨床護理決策提供客觀、量化的參考依據。
1.患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，其特征在于，步驟s1中，所述壓瘡好發部位包括骶尾部、足跟、肩胛部、髖部和枕部；所述環形均勻光源的色溫范圍為5000k至6500k，顯色指數不低于95；所述色卡標定板包含至少24個標準色塊。
3.根據權利要求1所述的患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，其特征在于，步驟s2中，所述異常值判定閾值的確定方式為：計算正常皮膚區域a通道像素值的均值和標準差，將均值加上2.5至3.5倍標準差作為異常值判定閾值；當皮膚區域像素的a通道值超過異常值判定閾值時，判定該像素屬于紅斑區域。
4.根據權利要求1所述的患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，其特征在于，步驟s2中，所述發紅程度指標的計算方式為：將紅斑區域各像素a通道值與異常值判定閾值的差值進行累加，并除以紅斑區域像素總數和預設的歸一化系數；所述紅斑面積占比為紅斑區域像素數量與皮膚分析區域總像素數量的比值。
5.根據權利要求1所述的患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，其特征在于，步驟s3中，所述灰度共生矩陣的構建參數包括：像素間距設置為1至5個像素，計算方向包括0度、45度、90度和135度共四個方向；所述紋理統計量包括對比度、熵、能量和同質性。
6.根據權利要求5所述的患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，其特征在于，所述粗糙度指標的計算方式為：將四個方向上的對比度值和熵值分別進行加權平均后歸一化至0到1區間；所述均勻性指標的計算方式為：將四個方向上的能量值和同質性值分別進行加權平均后歸一化至0到1區間。
7.根據權利要求1所述的患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，其特征在于，步驟s4中，所述幾何配準采用基于特征點的仿射變換方法，配準誤差不超過3個像素；所述溫度異常區域的判定方式為：計算目標區域與周圍正常皮膚區域的溫度差異值，當溫度差異值的絕對值超過1.5℃至2.5℃時，判定為溫度異常區域。
8.根據權利要求1所述的患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，其特征在于，步驟s5中，所述歷史記錄圖像的采集時間間隔為4至24小時，存儲的歷史記錄圖像數量為最近3至7次采集的圖像；所述配準對比采用基于尺度不變特征變換的特征點匹配方法。
9.根據權利要求1所述的患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，其特征在于，步驟s6中，所述多特征加權融合采用自適應權重分配策略，其中發紅程度指標的權重為0.20至0.30，紅斑面積占比的權重為0.15至0.25，粗糙度指標的權重為0.10至0.20，均勻性指標的權重為0.10至0.15，溫度異常程度的權重為0.15至0.25，皮膚狀態變化趨勢的權重為0.10至0.20；所述壓瘡風險綜合評分的范圍為0至100分，其中0至30分對應正常狀態，31至50分對應低風險，51至70分對應中風險，71至100分對應高風險。
10.患者皮膚壓瘡風險圖像評估系統，用于實現權利要求1-9任一項所述的患者皮膚壓瘡風險圖像評估方法，其特征在于，包括：