- European Journal of Engineering and Applied Sciences
- Vol: 2 Issue: 1
- Time and Cost Efficient Vein Pattern Recognition and Injection Point Suggestion using Machine Vision...
Time and Cost Efficient Vein Pattern Recognition and Injection Point Suggestion using Machine Vision Technology
Authors : Zakria Qadir, Cem Direkoğlu
Pages : 58-64
View : 18 | Download : 4
Publication Date : 2019-07-18
Article Type : Research
Abstract :Damar tespiti veneponksiyon için önemli bir görevdir. Aşırı venopunktur, deneyimli bir tıbbi personelin bulunmaması nedeniyle acil durumlarda ciddi sorunlara neden olabilir. Bu yazıda, zaman ve düşük maliyetli portatif ven örüntü tanıma sistemi önerilmiştir. Near Infrared Light (NIR) görüntüsü elde etmek için bir ven kamera mobil uygulaması kullanılır ve daha sonra ven desenini ve enjeksiyon noktasını bulmak için NIR görüntüsüne bir dizi makine görme algoritması uygulanır. Kızılötesi Radyasyona (IR) duyarlı kamera, belirli bir dalga boyu aralığında bir Yakın Kızılötesi ışık (NIR) üretmek için kullanılabilir. Bu kamera, çekilen görüntüdeki damar bölgesi ve etrafındaki dokular arasında kabaca bir parlaklık farkı yaratır. Damar bölgeleri, görüntüdeki çevre dokulara kıyasla daha koyu görünüyor. Geçmişte yapılan çalışmalar, maliyet, zaman ve taşınabilirliğin, bu tür kamera sistemlerinin uygulanması sırasında karşılaşılan başlıca zorluklar olduğunu gösteriyor. Pahalı bir IR kamera tasarlamak ve kullanmak yerine kızılötesi bir görüntü elde etmek için bir ven kamera mobil uygulaması kullanılarak bu zorlukların üstesinden gelinebilir. Bir ven kamera uygulaması tarafından yakalanan görüntülerin kalitesi, pahalı bir IR kamera tarafından çekilen görüntülerin kalitesi ile hemen hemen aynıdır. Yakalanan görüntü, ortanca filtreleme, Kontrast sınırlı uyarlamalı histogram eşitleme (CLAHE) işlemi, adaptif eşikleme, morfolojik Yakalanan görüntü, ortanca filtreleme, Kontrast sınırlı uyarlamalı histogram eşitleme (CLAHE) işlemi, adaptif eşikleme, morfolojik işlemler, çevre çıkarma ve damar bölgesini belirlemek için mesafe dönüşümü gibi işlemler dizisi ile işlenir ve enjeksiyon için bir yer önerir . Özellikle, CLAHE kontrast geliştirme için kullanılan kilit işlemdir. Damar paterni tespit problemini çözecek teknikler olmasına rağmen, ilk defa damar paterni tanıma için Yakın Kızılötesi Işığa (NIR) görüntülere CLAHE işlemini içeren bir makine vizyon algoritması uygulanır. Önerilen algoritma aynı zamanda damar delinmesi için çok önemli olan enjeksiyon noktası önerisi de yapabilir. Yaklaşımımız MATLAB yazılımında uygulanmıştır ve hem açık hem de koyu ten tonlarına uygulanabilir. Değişken cilt tonlarına (açık ve koyu) 21 katılımcıyla yapılan değerlendirmeler, önerilen yaklaşımın özellikle el arkasındaki (% 95.24 doğrulukla) ve el bileğinde (% 76.19 doğrulukla) damar desenlerini tespit etmede etkili olduğunu göstermektedir.Keywords : Damar örüntü tanıma, Maliyet ve zaman açısından verimli, Makine görüşü, NIR, MATLAB, Venopunktur