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讓健康觀察更可靠:剛性內窺鏡等自動視覺檢查

虹科智能感知 ? 2023-09-07 08:07 ? 次閱讀
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內窺鏡技術在醫療中發揮著重要作用。為確保設備安全運行,我們需要可靠的檢測。Dovideq的LightControl系統提供了解決方案,結合了高效性和成本效益,以確保手術室內的完美狀態。友思特 IDS的LE相機為這一使命提供了可靠支持,為患者的幸福和醫院的效益保駕護航。

01

剛性內窺鏡的發展挑戰


剛性內窺鏡在醫學診斷和治療方面運用廣泛,可以用來檢查體腔和中空器官并進行微創手術。為了避免給患者和醫護人員帶來風險,保持設備完美運行狀態至關重要。可靠的高質量檢測的首要目的是排除感染和受傷風險,同時也會排除誤診風險。在許多國家,法律要求醫院定期檢查和維護內窺鏡,確保它們工作狀態正常,徹底消除任何有害健康的細菌。此外,歐洲制定了各項指南和標準,規范剛性內窺鏡的質量保證工作。這些檢查由經過專門培訓的工作人員進行,檢查項目包括內窺鏡測試、消毒測試以及各種目視檢查。

荷蘭Dovideq Medical Systems B.V.公司專門評估微創手術的各種儀器。當前產品系列的目標用戶包括醫院的中央消毒部門、內窺鏡制造商和內窺鏡維修公司。為了檢查剛性內窺鏡,Dovideq Medical Systems開發了各種自動化和網絡化系統。自動內窺鏡測試儀LightControl具備輕巧方便、成本低廉、速度快等諸多優點。它使用6項測試和測量參數,記錄和評估內窺鏡狀況的詳細數據。這樣可以確保只有處于完美狀態的內窺鏡才能進入手術室。

在友思特 IDS出品的LE相機家族的支持下,LightControl系統非常高效可靠。這可以為所有人提供安全保障,讓患者更加幸福安康,也可以大大提高醫院的效益。

在新冠疫情爆發后,人們更為重視內窺鏡和其他醫療設備的衛生無菌,充分意識到自動化檢查程序的必要性。如果內窺鏡沒有得到充分清潔和消毒,可能導致感染傳播,如果內窺鏡存在缺陷,就可能在患者檢查或治療期間帶來損傷。如果內窺鏡工作異常或發生損壞,圖像就會出現錯誤,會導致誤診或錯誤治療,后果也非常嚴重。

內窺鏡的質量缺陷和隨之而來的功能損傷可能有多種原因。除了處理失當和缺乏維護外,材料疲勞和污染等因素也會造成影響。運輸不當或儲存不當也會導致損壞,醫療設備的單純老化同樣會帶來影響。隨著時間的推移,鏡片和其他光學部件可能會磨損,導致圖像模糊或失真。如果細菌或其他病原體沉積在內窺鏡上,會給圖像質量造成不利影響,甚至有可能導致患者受到傷害,這是最糟糕的結果,因此定期對內窺鏡進行消毒非常重要。然而,消毒過程也會影響醫療設備的質量和準確性,因為操作時使用的高溫和化學物質可能對內窺鏡的敏感部件造成傷害。熱量和蒸汽可能導致鏡頭進入水汽,造成損壞。此外,甲醛等殺菌劑也會對金屬部件產生腐蝕作用。

由于原因多種多樣,對內窺鏡造成的損傷也各不相同。為了有效應對復雜的各項檢查標準,Dovideq Medical Systems開發了專利LightControl目視檢查系統。Dovideq Medical Systems董事總經理Chielant de Wit解釋道:“在相機的幫助下,這一系統比外科醫生的眼睛敏銳的多,可以準確觀察灰塵顆粒、鏡頭破裂、雜質或顏色偏差等諸多缺陷。”

圖2

02

解決方案


LightControl在友思特 IDS的uEye LE相機的幫助下進行自動視覺檢查。價格、傳感器和尺寸是選擇相機型號的決定性因素。內置USB3 Vision的工業相機 U3-3860LE Rev.1.2 配備對光線非常敏感的索尼傳感器,具備出色的基礎功能。即使照明條件不佳且不斷變化,集成了BSI技術(背面照明)的IMX290傳感器也能確保出色的圖像質量和干凈的分色,真實再現所觀察對象。

“鏡頭破裂”算法測量一個或多個內置鏡頭是否破裂。“粒子檢測”算法可查找微小塵粒、潮氣或其他污染物是否進入內窺鏡的內部區域。進行這兩種測量時,相機會拍攝多張照片,根據這些照片制作直方圖。系統會與先前相關圖像進行比較分析,將這些數據輸入到神經網絡中。

進行“光纖”測量時,系統根據發光情況,以勒克斯為單位進行測量。光纖測量根據參考值來確保內窺鏡的光纖或光纖束允許足夠的光通過。這可以保證內窺鏡提供的圖像足夠清晰。

鏡頭的“透光性”是根據所集成友思特 IDS相機的各幀圖像確定的。在操作時,測量設備使用校準光源照射像素平面。為每個像素分配一個特定的RGB值。將所有像素的合并結果轉換為亮度值,并在專門開發的算法的幫助下進行評估。

“焦點測量”使用科學的哈爾小波轉換來檢查鏡片是否完好無損且未被污染,并檢查內窺鏡能夠提供清晰圖像。在測量過程中,系統會拍攝幾張照片,以了解每個鏡頭的狀況。如果情況理想,相機通過內窺鏡觀察時會顯示出清晰的輪廓。

“顏色校正”的目的是檢測消毒過程是否導致變色。系統警告不要因顏色偏差而誤解圖像。這一過程使用HSV模型拍攝圖像并測量顏色傳輸的偏差,HSV模型基于Hue(色調)、Saturation(飽和度)和Value(亮度)這3個值描述像素的顏色。顏色準確性確保儀器可以再現器官或組織的實際顏色,避免診斷或治療出現錯誤。

03

應用前景


內窺鏡是重要的醫療設備,它們可以提供患者身體的清晰內部影像,幫助醫生診斷和治療各種疾病。然而,像任何醫療設備一樣,內窺鏡也會磨損,隨著時間的推移,它們可能需要維修或更換。目前,對內窺鏡自動化智能目視檢查的需求非常旺盛,預計在未來幾年還會進一步增長。由于內窺鏡檢查越來越多,人們也越來越擔心感染風險,對自動化檢查技術的需求將越來越大。此外,人工智能將有助于提高檢查過程的效率和準確性,并將人為錯誤降至最低。

衛生部門對檢查的需求高速增長,檢查領域使用的技術同樣也在快速發展。越來越多的友思特 IDS相機能夠為全球的人類健康做出貢獻,友思特 IDS相機的成功應用不斷證明自身價值。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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