基于近紅外應用的手背靜脈顯影裝置的設計

周 柯，楊語芳，張建華

（鄭州大學 電氣工程學院生物工程系，鄭州 450001）

基于近紅外應用的手背靜脈顯影裝置的設計

周 柯，楊語芳，張建華

（鄭州大學 電氣工程學院生物工程系，鄭州 450001）

根據(jù)血紅蛋白對不同波長的紅外光相異的吸收特性，引入波長為850nm的紅外光源作為主動紅外光源，組裝、調試了一臺靜脈穿刺輔助裝置，用PC實現(xiàn)了圖像的采集、顯示，并用Matlab軟件對原始圖像進行了感興趣區(qū)域的裁剪，通過對裁剪后圖像的預處理、圖像分割、輪廓跟蹤以及二值化，最終得到了較為理想的二值圖像。

近紅外；主動紅外；靜脈穿刺；靜脈血管成像；Matlab圖像處理

0 引言

輸液是透皮給藥應用較為廣泛的方式之一，在臨床上可以實現(xiàn)藥物的大量、快速輸送，具有平衡人體內的水電解質及酸堿性的作用，在急救場合還可以擴充休克病人的血容量，及時挽救患者的生命[1]。然而，國內外的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)[2-6]表明：靜脈穿刺的失敗率普遍較高，這種現(xiàn)象在年齡小的兒童、肥胖或水腫病人、輸液部位發(fā)生過嚴重燒燙傷的病人以及周身循環(huán)衰竭和休克病人身上尤為突出。病人不僅要承受重復扎針的痛苦與折磨，還要承擔因針頭的反復刺激甚至血管刺穿等物理因素誘發(fā)靜脈炎的風險[7]，再加上我國國民輸液數(shù)量巨大[8]，使得靜脈穿刺失敗頻頻成為醫(yī)患糾紛的導火索[9]。

國內外相繼開展了對靜脈穿刺輔助設備的設計、研究[10]，從最早的溫敏貼紙到普通光源反射直接觀察儀器，又到目前研究最多的紅外靜脈顯示儀器，應用原理多種多樣，面世的產品也是品類繁多，性能更是各有千秋。也有相關人員開發(fā)了超聲定位引導系統(tǒng)，但是由于其體積大、操作復雜等特性未能得到推廣應用[11]。本項目組在指導老師的指導下，應用已經(jīng)學習的專業(yè)課知識，設計了一款經(jīng)濟實惠、操作簡單的靜脈穿刺輔助設備。

1 設計原理

自從Zemen[12-13]等首次發(fā)現(xiàn)靜脈血管在均勻近紅外下可以清晰顯示并通過對其機理進行探究，提出可以據(jù)此制作出靜脈穿刺操作輔助設備后，相關領域的專家學者就對此展開了深層次的研究，并取得了一定的成果。應用紅外技術進行血管顯示的原理可以總結為：血液中約占血細胞總數(shù)99%的紅細胞的主要蛋白組成是血紅蛋白，血紅蛋白具有較好的攜氧能力，與氧結合形成氧合血紅蛋白（HbO2），通過這種方式向組織提供正常生命活動所需的氧，隨后與氧脫離形成脫氧血紅蛋白（HbR）。氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白對紅外光的吸收峰值不同，前者在850nm左右，后者主要在760nm左右。靜脈血中的血紅蛋白主要是脫氧血紅蛋白，對紅外光的吸收峰值在760nm左右，因此通過對手背側850nm波長紅外光透射量的觀測比較便可找到靜脈血管的分布信息。

2 成像裝置

圖1 近紅外光譜中還原血紅蛋白、氧和血紅蛋白的吸收率曲線

成像裝置的主要作用是獲取有效的手背部靜脈分布圖像，并將其輸送至PC以完成后續(xù)的圖像處理。裝置的主要組成部件有：攝像機及鏡頭、紅外濾光片、紅外光源、儀器支架以及相應的連接線。裝置工作時，連通攝像機與PC并接通紅外光源電源，引導患者手心向下將手置于紅外光源正上方，患者手背上方的攝像機（鏡頭前置紅外濾光片）便將在手背部獲得的不同波長光的分布信息以圖片的形式在顯示設備（此處為PC）展現(xiàn)出來。裝置的實物圖和工作流程圖如圖2、圖3所示。

圖2 裝置實物圖

圖3 裝置工作流程圖

2.1 紅外光源設計

根據(jù)設計原理，實驗選擇發(fā)射波長為850nm的紅外LED燈珠，其發(fā)射波長誤差為±15nm。其主要的電學參數(shù)為：工作電壓VF=1.35-1.7V，最大發(fā)射功率Pmax=50mW。從使用方便的角度出發(fā)，采用普通手機電源適配器或者PC的USB接口輸出電壓（5V）為紅外光源供電，LED燈珠則三個串聯(lián)作為一組，以組為單位并聯(lián)擴充，如圖4所示。

采用反射式光源需要考慮手背側皮膚的鏡式反射和手掌各層組織的反射、吸收、散射等光學行為對入射光成分的復合影響，以及光源放置位置對光路計算復雜程度的影響[2]，因而采用了透射式主動紅外光源。將發(fā)射波長為850nm的紅外光源置于掌心側，在手背側對透射紅外光進行檢測采集與顯示。與反射式主動紅外相比，采用透射式紅外有下述三個特點。

圖4 自制光源實物圖

（1）降低了光源設計的難度。手背靜脈顯影區(qū)域的光照度會極大程度地影響成像質量及其信息量。其中，紅外LED的數(shù)量、排布、與手的距離和角度對反射式主動紅外的光照度具有極大影響[14]。透射式主動紅外光源與手掌直接接觸，距離和角度的影響可以不作考慮，在設計時主要考慮紅外LED燈珠的數(shù)量與排布的影響，從而降低了設計難度。

（2）有利于裝置整體空間布局的合理化。透射式主動紅外光源位于掌心側，可將其固定在裝置支架的底板上而不是鑲嵌在攝像機鏡頭周圍，充分利用了支架底板面積大的特點，使各模塊的放置更加緊湊，空間布局更加合理。

（3）有利于提高儀器的便攜性。將紅外光源固定在支架底板上也使得各模塊更加牢固，相互之間的機械作用減弱，有效地避免了在移動過程中的機械損傷，提高了儀器的便攜性，間接地延長了儀器的使用壽命。

2.2 攝像機的選型及使用

黑白攝像機不進行色度處理，只感知光線的強弱（亮度）信號，因此黑白攝像機具有較低的照度。在可見光照度比較低的情況下，若想攝取有效的紅外圖像，就要求攝像機感光器件對紅外光具有極好的敏感性，顯然，具有低照度的黑白攝像機更能滿足這種需求。為此，選用了CGimagetech的CGU2-130M型號的帶外觸發(fā)USB2.0 130W萬黑白工業(yè)相機，相機外形如圖5所示，主要參數(shù)如表1所示。

2.3 圖像采集軟件

圖像采集使用相機生產方提供的軟件CGUSBApp，連接相機后在菜單欄中會顯示已連接的設備信息以及播放、停止、參數(shù)設置和拍照等功能按鈕。在“參數(shù)設置”菜單欄中對相關參數(shù)進行相應設置，主要是輸出模式、分辨率、幀率、曝光設置和拍照選項等設置。

表1 CGimagetech USB2.0 130萬黑白外觸發(fā)工業(yè)相機性能參數(shù)

圖5 黑白攝像機實物圖

2.4 紅外濾光片的選擇

由設計原理分析可知，由于手背靜脈對760nm波長紅外光的吸收作用，在手背部需要觀察的主要是吸收率較低的850nm波長的紅外光的分布，即透過手背部的850nm波長的紅外光。選取帶通波長為850nm±15nm的紅外濾光片，通過一個內徑與鏡頭外徑相當?shù)男A筒固定于攝像機鏡頭前側，如圖4所示。實驗證明濾光片濾光效果良好。

2.5 支架的選擇

為了將成像裝置的各個組成模塊合理有效地組合成一個整體，并且滿足便攜等要求，需要設計一款支架來實現(xiàn)這項功能。參照生產商提供的顯微鏡支架模型，并結合成像裝置各組成模塊的形態(tài)學特征，設計出一款既滿足要求又具有充足改造空間的支架，主要參數(shù)如表2所示。

3 圖像處理

MATLAB具有強大的圖像處理功能，它自帶的圖像處理工具箱（Image Processing Toolbox）中有大量可直接使用的圖像處理函數(shù)，可以完成圖像的輸入、顯示、瀏覽、輸出和轉換，具有圖像幾何變換、空間參考與圖像配準、圖像增強、圖像分析、彩色圖像處理、代碼生成和GPU計算等幾大功能模塊。

表2 成像裝置支架主要參數(shù)

利用MATLAB出色的圖像處理功能，對上述成像裝置采集到的原始圖像進行剪裁、圖像增強、邊緣檢測和二值化處理等操作，得到能將手背靜脈與其他組織明顯地區(qū)分開來的二值圖像。

3.1 裁剪圖像

將成像裝置采集到的圖像輸入到MATLAB中，在原圖像上進行剪裁操作，選取血管比較清晰的圖像區(qū)域，獲取有效圖像，如圖6、圖7所示。圖像剪裁的基本原則為：

（1）選取血管顯示較明顯清晰的圖像區(qū)域，保證獲取圖像的質量；

圖6 采集到的原始圖像

圖7 剪裁后的圖像

（2）盡量選取在手背神經(jīng)分布較少的“乏神經(jīng)區(qū)”，在此區(qū)域內穿刺有利于減輕病人痛苦，提高穿刺成功率[15]。

3.2 圖像增強預處理

對圖像進行處理前，要先將待處理的灰度圖像轉換為二維矩陣形式，以便于圖像的存儲與進一步處理。

可以通過對比度調節(jié)、濾波和基于數(shù)學形態(tài)學方法之一或幾種方法組合處理來達到圖像增強的目的[17]。

（1）對比度轉換。通過對比度轉換可以增強圖像的明暗對比，改善圖像質量，使靜脈血相對手背更明顯，更易于辨認。觀察比較發(fā)現(xiàn)：剪裁后得到的圖像偏暗，通過對比度拉伸變換，使預處理后的圖像具有更高的對比度。處理結果如圖8、圖9所示。

圖8 處理前

圖9 處理后

（2）直方圖均衡化。直方圖均衡化是一種方便有效的圖像增強方法。其本質是通過特定的變換關系，將待處理圖像變換成具有均勻概率密度分布的圖像，擴展圖像的動態(tài)范圍，改善原圖像的質量[16]。剪裁后的圖像像素灰度集中分布于偏暗區(qū)域，通過直方圖均衡化可以得到灰度級分別相對適中、整體對比度更強、更為清晰明亮的圖像。

3.3 應用邊緣檢測方法對靜脈血管邊緣進行提取

圖像中周圍像素灰度發(fā)生階躍變化或屋頂變化的像素組成的集合被稱為圖像的邊緣[18-19]。其中，部分圖像邊緣連通后成為邊界或輪廓，因此邊緣可以稱為圖像的最基本特征，通過勾勒圖像的邊緣可以清晰地凸顯出該圖像的特征。

應用邊緣檢測技術可以有效地突出圖像的邊緣信息[21]。對經(jīng)圖像增強預處理后的灰度圖像進行邊緣檢測處理，以提取手背靜脈血管的邊緣，明確手背靜脈血管的具體分布，為后續(xù)的圖像處理操作奠定基礎。

對灰度圖像進行邊緣檢測的基本方法步驟為：

（1）平滑濾波處理。因為多數(shù)線性濾波在濾除噪聲的同時也會將圖像的邊緣變得模糊，但中值濾波在濾除噪聲的同時又可以極大地保護圖像的邊緣信息，因此這里選用中值濾波最為適合[16]。MATLAB圖像處理工具箱中的medfilt2函數(shù)可以實現(xiàn)二維中值濾波的功能。

（2）一階微分或二階微分。因為邊緣的特征是像素點的灰度值跳躍突變，也就是說邊緣像素點往往對應著微分值較大的點，所以對圖像進行微分操作可以有效地提取邊緣信息。經(jīng)典的邊緣檢測算子如Sobel一階微分算子，Prewitt一階微分算子和Laplacian二階微分算子等都具有較好的處理效果，其性能也各有千秋，很多研究者對不同算子的邊緣檢測性能進行了大量的比較和評價[17，19-21]。通過學習研究，發(fā)現(xiàn)MATLAB圖像處理工具箱中的fspecial函數(shù)能夠自動生成指定類型的二維濾波器，可以為本設計編寫算法實現(xiàn)邊緣檢測功能提供極大的便利。

3.4 灰度圖像二值化處理

圖像處理的最后一步是二值化處理，并從中獲取清晰的手背靜脈血管分布信息，便于圖像的存儲和更深層次的應用[23]。二值化處理的思路為：設一個灰度閾值T，當圖像的某像素點的灰度值大于T時，給該像素點賦值1，即該點處顯示為白色；反之，當像素值低于T時，賦值0，該點處顯示為黑色。應用MATLAB圖像處理工具箱中的im2bw函數(shù)，就可以根據(jù)設定的閾值在一定條件下將灰度圖像轉變?yōu)槎祱D像，獲得的圖像如圖10所示。。

圖10 處理后得到的二值圖像

4 結論

本文根據(jù)血紅蛋白不同的光譜吸收特性，引入波長為850nm的主動紅外光源，設計、組裝并調試了一套結構簡單、操作方便、穩(wěn)定可靠并且便于攜帶的手背部靜脈穿刺輔助設備。硬件設施的選用、調節(jié)已臻至成熟，對圖像圖形的處理也取得了顯著的成果，獲得了理想程度較高的二值圖像。

但是在實踐中發(fā)現(xiàn)還存在著一些亟待解決的問題，主要有下述三點。

（1）在操作過程中，人工干預成分較大，尤其是圖像裁剪部分，此外，實時處理技術還尚未攻克。因此，如何快速高效無人工干預地獲得理想部位的手背部靜脈分布圖像是需要解決的第一大難題；

（2）得到二值圖像后，如何實現(xiàn)圖像與手背的準確對應，使其能更準確地服務于臨床，更好地實現(xiàn)設計初衷，是必須考慮的問題；

（3）對于特殊情況的考慮還比較欠缺，對病患自身的胖瘦和膚色以及靜脈血回流不暢、因血管受熱血流加速、手部在水中長時間浸泡等由復雜環(huán)境因素引起的特殊生理狀態(tài)的考慮不夠詳細[23]。

［1］龍燕君.便攜式自動擠壓輸液器設計研究［D］.成都：西南交通大學，2014：1-3.

［2］趙青.皮下靜脈圖像增強儀的光路組合與評價［D］.武漢：華中科技大學，2009：1，15-20.

［3］Herbert.D.Zeman，Gunnar.Lovhoiden.Prototype vein contrast enhancer［J］.SPIE，2004，5：318.

［4］K.A.Lillis，D.M.Jaffe.Prehospital intravenous access in children［J］.Ann.Emerg.Med，1992，21（12）：1430-1434.

［5］D.D.Brunette，R.Fischer.Intravascular access in pediatric cardiac arrest［J］.Am.J.Emerg.Med，1988，6：577-579.

［6］J.C.Dale，D.A.Novis.Outpatient phlebotomy success and reasons for specimen rejection［J］.Arch.Pathol.Lab. Med，2002，126（4）：416-419.

［7］關桂華.靜脈給藥并發(fā)靜脈炎的原因及防治進展［J］.廣西醫(yī)學，2002，24（11）：1809-1811.

［8］Yuan S.China should reduce the overuse of intravenous infusion［J］.BMJ，2014，348：1262.

［9］李柳禪.小兒靜脈輸液的護理［J］.國際醫(yī)藥衛(wèi)生導報，2006，12（20）：78-79.

［10］洪安平.紅外淺靜脈成像系統(tǒng)的研究［D］.重慶：重慶理工大學，2014：1-6.

［11］陳瓊.超聲引導在小兒外周靜脈穿刺中的應用研究［D］.廣州：南方醫(yī)科大學，2011：11-14.

［12］HERBERT D Z，LOVHOIDEN G.Enhancing the contrast of subcutaneous vein［J］.Pro c，SPIE，1999（3595）：219 -230.

［13］HERBERT D Z，LOVHOIDEN G，HARSH AL D.Optimization of subcutaneous vein contrast enhancement［J］. Pro c，SPIE，2000（3911）：50-57.

［14］F.A.Jenkins，H.E.White Fundamentals of optics［M］. McGraw-Hill Higher Education，1990：3-7.

［15］張萍，侯之啟.手背靜脈與皮神經(jīng)的關系及靜脈穿刺部位的選擇［J］.中國臨床解剖學雜志，2000，18（2）：159-160.

［16］姚進.基于數(shù)學形態(tài)學的圖像邊緣檢測研究［D］.濟南：山東師范大學，2005.

［17］阮秋琦.數(shù)字圖像處理學［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2010：178-190.

［19］王智文.幾種邊緣檢測算子的性能比較研究［J］.制造業(yè)自動化，2012，34（6）：14-16.

［19］歐溫暖.幾種常見邊緣檢測算子的分析比較［J］.現(xiàn)代計算機，2010（5）：75-77.

［20］周道炳，朱衛(wèi)綱.幾種邊緣檢測算子的評估［J］.指揮技術學院學報，2000-02，11（1）：59-63.

［21］高朝陽，張?zhí)l(fā)，曲亞男.圖像邊緣檢測研究進展［J］.科技導報，2010，28（20）：112-117.

［22］張琪.結合邊緣檢測的圖像二值化算法［D］.長春：吉林大學，2011：4-5.

［23］吳微.手掌靜脈識別技術研究［D］.沈陽：沈陽工業(yè)大學，2013：25-26.

Design of Hand Vein Developing Device based on Near Infrared Application

ZHOU Ke,YANG Yu-fang,ZHANG Jian-hua

(The School of Electrical Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China)

According to the different absorption characteristics of hemoglobin to different wavelengths of infrared light, we introduced infrared light source with a wavelength of 850nm.After that we assembled and debugged a venipuncture auxiliary device,realized the collection and display of imagine with the help of PC,and cut the interested area of the original image.Then we did preprocessing,image segmentation,contour tracing and the ideal binarization pictures were got finally.

near infrared;active infrared;vein puncture; venous angiography;image procession by Matlab

TP391.41

A

1673-2022（2017）02-0058-05

2017－03－02

鄭州大學全國大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃資助項目（2016xjxm043）。項目組成員：周柯，楊語芳，李為琦，張帥，楊冰美

周柯（1995-），男，河南西峽人，研究方向為生物醫(yī)學工程；楊語芳（1996-），女，河北唐縣人，研究方向為生物醫(yī)學工程；張建華（1971-），男，河北唐山人，副教授，博士，主要研究方向為醫(yī)學工程技術與數(shù)據(jù)控制。