【摘 要】
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静脉穿刺是临床医学上最基本的医疗手段,同时,静脉穿刺的作业场景多、时间不固定,穿刺成功率主要依赖医护人员的个人经验,但目前没有在可移动设备上对静脉进行检测定位的相关研究,因此迫切需要开发一种利用图像处理、计算机视觉、深度学习等先进技术的静脉穿刺辅助设备,实现最佳穿刺血管的快速精准定位。首先,详细阐述了静脉穿刺辅助设备的发展现状以及静脉检测技术,以及基于近红外成像技术的原理和近红外静脉图像的成像特点
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静脉穿刺是临床医学上最基本的医疗手段,同时,静脉穿刺的作业场景多、时间不固定,穿刺成功率主要依赖医护人员的个人经验,但目前没有在可移动设备上对静脉进行检测定位的相关研究,因此迫切需要开发一种利用图像处理、计算机视觉、深度学习等先进技术的静脉穿刺辅助设备,实现最佳穿刺血管的快速精准定位。首先,详细阐述了静脉穿刺辅助设备的发展现状以及静脉检测技术,以及基于近红外成像技术的原理和近红外静脉图像的成像特点,研究了近红外静脉图像的预处理方法,并且对比分析了常用的目标检测方法。其次,设计了一套近红外静脉成像嵌入式系统,随机采集了80名实验对象的左右手手背静脉图像,经预处理和感兴趣区域（Region of Interest,ROI）提取后建立了手背静脉图像的数据库,并按7:3将数据库划分为训练集和测试集,随后进行标注和数据增强。再次,详细研究了Faster RCNN,YOLOv3和YOLO Nano三种目标检测算法的网络结构,在自建数据集上训练并不断优化网络参数,随后在提出的嵌入式设备上进行了测试,并且使用了平均准确率（Average Precision,AP）、参数量和检测时间等评价指标,结果表明YOLO Nano网络模型在检测速度上具有明显优势,但其检测准确率有待提升。为了进一步提升算法的准确率和检测速度,提出了一种改进的YOLO Nano网络模型,具体的措施包括:1)通过裁剪网络结构来减小模型大小;2)通过优化卷积通道数量进一步减少计算量;3)引入空洞空间金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP）结构提升模型的特征表达能力;4)缩减输出尺度以适应检测目标的尺寸,提升检测速度。最后,对改进的YOLO Nano网络模型在手背静脉检测系统中进行了测试和综合分析。结果表明:改进后的YOLO Nano的AP达到了93.23%;网络模型大小仅为3.4 M,检测耗时仅需542.254 ms,相比其它网络都有着明显的提升。改进后的YOLO Nano不仅提升了检测准确率而且有更高的检测效率,能够在嵌入式设备上实现穿刺静脉的快速准确检测与定位。
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