一种基于机器视觉的术后护理方法及系统与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的术后护理方法及系统。


背景技术：

2.术后护理作为重要的恢复阶段，需严格进行病况监测与调整，基于病患的病情及手术情况进行针对性具体安排，以最大化保障恢复能效。常规的术后护理方法主要通过具体手术状况进行术后护理指导规划，进而基于既定规划进行固定执行，定期进行检测调整，当前的术后护理方法执行过程中，针对护理过程中存在的异常状况无法及时采取针对性措施进行调整，以影响后续患者的恢复状态。
3.现有技术中，对于患者的术后护理方法存在着较为明显的弊端，执行进程不够灵活且与患者的状态契合度不足，对于护理监管较为片面，以影响患者的术后恢复。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种基于机器视觉的术后护理方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的护理方法的执行进程不够灵活且与患者的状态契合度不足，对于护理监管较为片面，以影响患者的术后恢复的技术问题。
5.鉴于上述问题，本技术提供了一种基于机器视觉的术后护理方法及系统。
6.第一方面，本技术提供了一种基于机器视觉的术后护理方法，所述方法包括：
7.基于目标用户信息，确定用户术后监测部位，在所述用户术后监测部位设置传感器；
8.通过传感器获得用户监测信息，根据所述用户监测信息、所述用户术后监测部位，确定用户体态信息；
9.当所述用户体态信息满足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，所述图像启动信息用于启动图像采集设备；
10.根据所述用户监测信息，确定采集角度信息，基于所述采集角度信息通过图像采集设备对目标用户进行图像采集，获得用户采集视频信息；
11.对所述用户采集视频信息按照用户预设护理要求进行特征提取，获得护理特征信息；
12.根据所述护理特征信息、预设护理要求，发送护理指导信息。
13.第二方面，本技术提供了一种基于机器视觉的术后护理系统，所述系统包括：
14.设置模块，所述设置模块用于基于目标用户信息，确定用户术后监测部位，在所述用户术后监测部位设置传感器；
15.用户体态信息确定模块，所述用户体态信息确定模块用于通过传感器获得用户监测信息，根据所述用户监测信息、所述用户术后监测部位，确定用户体态信息；
16.图像启动信息获取模块，所述图像启动信息获取模块用于当所述用户体态信息满
足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，所述图像启动信息用于启动图像采集设备；
17.图像采集模块，所述图像采集模块用于根据所述用户监测信息，确定采集角度信息，基于所述采集角度信息通过图像采集设备对目标用户进行图像采集，获得用户采集视频信息；
18.特征提取模块，所述特征提取模块用于对所述用户采集视频信息按照用户预设护理要求进行特征提取，获得护理特征信息；
19.信息发送模块，所述信息发送模块用于根据所述护理特征信息、预设护理要求，发送护理指导信息。
20.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
21.本技术实施例提供的一种基于机器视觉的术后护理方法，基于目标用户信息，确定用户术后监测部位并设置传感器，获得用户监测信息，结合所述用户术后监测部位确定用户体态信息，若满足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，用于启动图像采集设备，根据所述用户监测信息确定采集角度信息，控制图像采集设备对目标用户进行图像采集，获得用户采集视频信息，按照用户预设护理要求进行特征提取获得护理特征信息，根据所述护理特征信息、预设护理要求，发送护理指导信息，解决了现有技术中存在的护理方法的执行进程不够灵活且与患者的状态契合度不足，对于护理监管较为片面，以影响患者的术后恢复的技术问题，基于用户术后护理实况进行精准定位监测，以确定护理特征进行实时护理的预警与处理变通，同时进行关联用户的连接建立，以进行护理信息的交互共享与指导。
附图说明
22.图1为本技术提供了一种基于机器视觉的术后护理方法流程示意图；
23.图2为本技术提供了一种基于机器视觉的术后护理方法中图像启动信息获取流程示意图；
24.图3为本技术提供了一种基于机器视觉的术后护理方法中用户护理同步连接建立流程示意图；
25.图4为本技术提供了一种基于机器视觉的术后护理系统结构示意图。
26.附图标记说明：设置模块11，用户体态信息确定模块12，图像启动信息获取模块13，图像采集模块14，特征提取模块15，信息发送模块16。
具体实施方式
27.本技术通过提供一种基于机器视觉的术后护理方法及系统，在用户术后监测部位设置传感器，采集用户监测信息，以确定用户体态信息，若满足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，控制图像采集设备对目标用户进行图像采集，获得用户采集视频信息按照用户预设护理要求进行特征提取，根据护理特征信息、预设护理要求，发送护理指导信息，用于解决现有技术中存在的护理方法的执行进程不够灵活且与患者的状态契合度不足，对于护理监管较为片面，以影响患者的术后恢复的技术问题。
28.实施例一
29.如图1所示，本技术提供了一种基于机器视觉的术后护理方法，所述方法应用于智
能术后护理系统，所述智能术后护理系统与图像采集设备、传感器连接，所述方法包括：
30.步骤s100：基于目标用户信息，确定用户术后监测部位，在所述用户术后监测部位设置传感器；
31.具体而言，术后护理作为重要的恢复阶段，需严格进行病况监测与调整，基于病患的病情及手术情况进行针对性具体安排，以最大化保障恢复能效。本技术提供的一种基于机器视觉的术后护理方法应用于所述智能术后护理系统，所述系统为进行用户的术后监测与护理指导全周期的总控系统，所述系统与所述图像采集设备与所述传感器连接，所述图像采集设备用于对待护理用户进行实时恢复信息采集，所述传感器用于感知用户的体能参数，以作用户适配性护理指导。
32.具体的，所述目标用户为待进行术后护理管理的用户，对所述目标用户的病例、手术信息等基本医疗信息进行采集，作为所述目标用户信息，对所述目标用户进行直接手术部位、间接手术部位的确定，所述间接手术部位为影响直接手术部位术后恢复的关联部位，确定为所述用户术后监测部位，于所述用户术后监测部位设置所述传感器，示例性的，所述传感器可以是传感器贴片，即进行监测部位状态感知的信息辅助采集设备，以确定所述目标用户的肢体动态变化，其中，所述传感器带有唯一编号标识，用于进行感知数据源的区分，基于监测需求配置传感器类型置于对应监测部位，以进行目标用户术后恢复状况的监测分析。
33.步骤s200：通过传感器获得用户监测信息，根据所述用户监测信息、所述用户术后监测部位，确定用户体态信息；
34.进一步而言，所述通过传感器获得用户监测信息，根据所述用户监测信息、所述用户术后监测部位，确定用户体态信息，本技术步骤s200还包括：
35.步骤s210：根据所述用户监测信息，获得各传感器的监测信息，所述监测信息包括传感器识别编号、监测位置信息、位置变化持续时间；
36.步骤s220：根据所述传感器识别编号、所述用户术后监测部位进行比对，确定监测部位对应参数；
37.步骤s230：将所述监测部位对应参数、监测位置信息、位置变化持续时间输入体态分析模型，获得所述用户体态信息。
38.具体而言，基于所述传感器进行所述用户术后监测部位进行状态感知，以针对用户的不良动作进行感知提醒。例如具体监测部位、肢体动作变化等，作为所述监测位置信息；基于所述检测位置信息的动态演变，确定所述监测位置信息存在的波动时间节点，以计量所述位置变化持续时间，即该监测位置保持同状态的时间区间；所述传感器带有唯一编号用于进行感知数据区分，确定所述传感器识别编号，所述传感器识别编号、所述监测位置信息与所述位置变化持续时间存在映射关联，集成规整作为各传感器的所述监测信息。对所述传感器识别编号与所述用户术后监测部位进行匹配识别，确定各用户术后监测部位对应的所述传感器识别编号，用于进行监测部位感知数据源确定。
39.进一步的，搭建所述体态分析模型，所述体态分析模型为自建的用于进行用户体态判定的辅助分析工具，如下为一种可行性建模方式，具体的，连接智能护理系统，即进行术后护理管理与信息存储的系统，调取预定数量的病患护理记录，进行记录解析确定样本监测部位对应参数、样本监测位置信息、样本位置变化持续时间，作为识别样本数据，确定
样本异常体态信息，作为决策样本数据，包括异常体态与恢复影响度，基于所述识别样本数据与所述决策样本数据确定等级识别节点与层级决策节点，进行节点的层级关联生成训练样本，基于所述训练样本进行神经网络训练生成所述体态分析模型，基于所述体态分析模型，可高效精准执行用户体态分析。进一步的，将所述监测部位对应参数、所述监测位置信息与所述位置变化持续时间输入所述体态分析模型中，进行数据识别决策生成所述用户体态信息进行模型输出。
40.步骤s300：当所述用户体态信息满足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，所述图像启动信息用于启动图像采集设备；
41.进一步而言，如图2所示，当所述用户体态信息满足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，本技术步骤s300还包括：
42.步骤s310：基于所述目标用户信息，提取目标用户手术信息、病历信息；
43.步骤s320：根据所述目标用户手术信息、病历信息，获得用户护理项目、护理部位康复趋势、护理目标分解信息；
44.步骤s330：根据所述用户护理项目、护理部位康复趋势、护理目标分解信息，进行护理阶段划分及各阶段项目特征分析，构建用户护理项目分解列表；
45.步骤s340：基于所述用户护理项目分解列表，设定目标用户护理周期及护理启动体态信息；
46.步骤s350：利用当前护理时间与所述目标用户护理周期进行匹配，确定护理启动体态信息设定为预设术后监测要求，其中，所述预设术后监测要求与当前护理时间、目标用户护理周期相对应，进行动态调整。
47.具体而言，所述目标用户信息包括了所述目标用户的基本医疗信息，提取手术类型、手术等级等作为所述目标用户手术信息，并识别确定所述病例信息。所述目标用户手术信息与所述病例信息为进行所述目标用户术后护理的参考数据。基于所述目标用户手术信息与所述病例信息，确定多阶段护理项目，包括伤口康复阶段、复健阶段等，不同阶段的规划护理项目不同，例如穿刺输液、心理、生理康复训练等，作为所述用户护理项目；针对所述用户护理项目，确定护理阶段的护理部位康复趋势，即预期状态下用户各护理部位的康复演变状况，可基于理论护理部位康复趋势进行确定；对护理对象进行剖析确定，例如部位专项护理、综合护理等，作为所述护理目标分解信息。
48.对所述用户护理项目、所述护理部位康复趋势与所述护理目标分解信息进行映射关联，生成多条护理序列并基于护理阶段进行划分，进而进行各阶段项目特征分析，例如项目启停状态等，基于护理时序推进进行上述数据的序列化调整，生成所述用户护理项目分解列表。针对所述用户护理项目分解列表，确定不同护理项目应用于对应护理阶段的具体时间段及进行护理项目启用时所述目标用户的体态信息，确定所述目标用户护理周期与所述护理启动体态信息，其中，所述用户护理周期与所述护理启动体态信息相对应，所述护理启用体态信息为进行护理周期起始与护理项目启动的依据，同一护理周期可能存在至少一项护理项目。进一步的，对当前护理时间与所述目标用户护理周期进行匹配，确定匹配结果对应的护理启用体态信息，作为所述预设术后监测要求，例如该护理周期用于进行肌肉萎缩训练，监测确定前期护理达标，确定对应的训练部位及体态标准度、监测复健内容、监测时间等，确定为所述预设术后监测要求，所述预设术后监测要求为阶段性护理监测需求，与
当前护理时间、目标用户护理周期相对应，随着护理的周期性变动进行动态调整。
49.进一步的，当所述用户体态信息满足所述预设术后监测要求时，表明达到当前周期阶段的监测标准，获取所述图像启动信息，即用于启用所述图像采集设备的执行信息。
50.步骤s400：根据所述用户监测信息，确定采集角度信息，基于所述采集角度信息通过图像采集设备对目标用户进行图像采集，获得用户采集视频信息；
51.步骤s500：对所述用户采集视频信息按照用户预设护理要求进行特征提取，获得护理特征信息；
52.具体而言，所述用户监测信息为分析确定的与当前周期阶段相契合的监测需求，基于所述用户监测信息确定所述图像采集设备的采集角度，包括静态采集角度与动态采集角度，例如针对复健训练等存在角度转换状况采用动态监测，否则采用静态监测，以保障监测采集的信息完备性，同时避免无效做功。将所述采集角度作为图像采集控制参数，控制所述图像采集设备对所述目标用户进行图像采集，基于角度顺序切换与时序推进，对采集结果进行排序规整，生成所述用户采集视频集合，所述用户采集视频集合为进行护理实况评判的源数据。
53.进一步的，设定所述预设护理要求，即进行用户护理的限制条件，例如复健动作、护理时间等，以用于判定动作标准度等执行效果，统计确定所述护理特征信息。同时，基于所述护理特征信息，可识别提取异常护理信息，例如不良动作，对其进行预警警示，以及时进行调整，避免影响护理能效。
54.步骤s600：根据所述护理特征信息、预设护理要求，发送护理指导信息。
55.进一步而言，如图3所示，本技术步骤s600还包括：
56.步骤s610：通过大数据获取关联用户信息；
57.步骤s620：基于所述关联用户信息建立数据连接，获得关联用户监测信息；
58.步骤s630：根据所述关联用户监测信息获得关联用户护理特征，当所述关联用户护理特征与目标用户的护理特征信息具有关联性时，建立用户护理同步连接。
59.进一步而言，所述用户护理同步连接之后，本技术还存在步骤s640，包括：
60.步骤s641：通过图像采集设备、传感器分别采集同步用户护理监测信息、目标用户监测信息；
61.步骤s642：根据所述同步用户护理监测信息、目标用户监测信息进行护理特征分析，确定护理特征比对结果；
62.步骤s643：根据所述护理特征比对结果发送同步用户护理共享数据。
63.进一步而言，本技术还存在步骤s650，包括：
64.步骤s651：基于所述关联用户信息，提取关联用户病情信息、关联用户护理记录集，所述关联用户信息包括病情、手术具有相似性的多个用户信息；
65.步骤s652：根据所述关联用户病情信息、所述关联用户护理记录集，进行护理信息聚类，构建多护理数据列表；
66.步骤s653：基于所述多护理数据列表进行护理效果评价，利用评价结果对所述多护理数据列表进行标注。
67.进一步而言，所述利用评价结果对所述多护理数据列表进行标注之后，本技术还存在步骤s654，包括：
68.步骤s6541：根据所述护理特征信息与所述多护理数据列表进行特征识别匹配，确定匹配护理记录信息；
69.步骤s6542：基于所述匹配护理记录信息的护理效果评价标注，选择护理效果最佳的护理记录信息，生成所述护理指导信息。
70.具体而言，针对具有相同术后恢复需求的病患，进行连线关联以同步进行护理交流，进行护理进度与护理方法的共享。基于大数据进行术后护理用户识别统计，筛选存在同术后恢复需求的用户作为所述关联用户信息，包括同步进行同手术的用户与历史同手术用户的对应信息，所述关联用户信息可能存在护理阶段等的差异，基于所述关联用户信息，进行各关联用户的数据交互连接建立，生成所述关联用户监测信息，示例性的，搭建数据交互共享平台，即开辟的用于进行用户关联与数据传输的管理平台，所述数据交互共享平台为进行数据交互辅助管控的执行空间，同时便于进行数据交互记录与存储。基于所述关联用户监测信息，提取关联用户护理项目、护理表征状态等，作为所述关联用户护理特征，对与所述目标用户的护理特征信息存在关联的关联用户护理特征进行筛选，针对同步进行该项手术的用户进行同步连接建立，可进行术后护理信息共享与激励督促，例如进行复健训练时可营造良好的执行范围，互相带动。优选的，基于关联用户筛选康复积极或效果较好的用户进行推荐，进行术后鼓励以最大化保障用户心理下限。
71.进一步的，建立用户护理同步连接后，基于所述图像采集设备、所述传感器分别对连接的同步用户与所述目标用户进行实时护理监测，生成所述同步用户护理监测信息与所述目标用户监测信息。对所述同步用户护理监测信息与所述目标用户监测信息进行护理特征提取，例如护理时限、护理频次、体征状态等，进一步进行同护理特征的映射对应，基于映射结果进行特征比对，将理论护理特征作为参照，确定特征比对差值并进行特征差异化标识，作为所述护理特征比对结果。将所述护理特征比对结果发送至所述同步用户护理共享数据，用于进行护理方法共享与交流。
72.进一步的，基于所述关联用户信息，对各关联用户的病症、治疗方案手术类型等进行提取，作为所述关联用户病情信息；提取各关联用户的术后护理记录，进行用户标识统计，作为所述关联用户护理记录集。所述关联用户病情信息与所述关联用户护理记录集一一对应，确定多个数据组进行护理信息聚类，例如基于k均值聚类算法进行数据聚类处理，具体的，基于所述多个数据组随机提取多个作为聚类中心，通过进行聚类距离计量与就近聚类簇划分，确定初级聚类结果，基于所述初级聚类结果重新确定聚类中心，再次进行聚类划分，重复多次直至达到聚类需求，获取信息聚类结果。进一步基于所述信息聚类结果，将聚类簇作为行，将各聚类簇包含用户作为列，进行所述多个数据组的匹配填入，生成所述多护理数据列表。进一步对所述多护理数据列表进行护理效果评价，例如将对应关联用户的恢复速率、恢复状态、与理论恢复标准差值等作为评价依据，确定护理评价结果，所述护理评价结果为基于历史同手术用户的康复记录确定的评价结果，以确保评价结果的事实贴合度。于所述多护理数据列表中进行评价结果的映射标识，进一步保障信息覆盖完备性。
73.进一步的，将所述护理特征信息作为匹配识别数据，对标注后的所述多护理数据列表进行匹配，筛选提取特征契合性数据用于进行护理指导参考，将其作为所述匹配护理记录信息。识别提取所述匹配护理记录信息标识的护理效果评价，进行护理效果评价校对择优，将最佳护理效果评价对应的护理记录信息，即指导价值最高者，作为所述护理指导信
息。
74.实施例二
75.基于与前述实施例中一种基于机器视觉的术后护理方法相同的发明构思，如图4所示，本技术提供了一种基于机器视觉的术后护理系统，所述系统包括：
76.设置模块11，所述设置模块11用于基于目标用户信息，确定用户术后监测部位，在所述用户术后监测部位设置传感器；
77.用户体态信息确定模块12，所述用户体态信息确定模块12用于通过传感器获得用户监测信息，根据所述用户监测信息、所述用户术后监测部位，确定用户体态信息；
78.图像启动信息获取模块13，所述图像启动信息获取模块13用于当所述用户体态信息满足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，所述图像启动信息用于启动图像采集设备；
79.图像采集模块14，所述图像采集模块14用于根据所述用户监测信息，确定采集角度信息，基于所述采集角度信息通过图像采集设备对目标用户进行图像采集，获得用户采集视频信息；
80.特征提取模块15，所述特征提取模块15用于对所述用户采集视频信息按照用户预设护理要求进行特征提取，获得护理特征信息；
81.信息发送模块16，所述信息发送模块16用于根据所述护理特征信息、预设护理要求，发送护理指导信息。
82.进一步而言，所述系统还包括：
83.关联用户信息获取模块，所述关联用户信息获取模块用于通过大数据获取关联用户信息；
84.连接建立模块，所述连接建立模块用于基于所述关联用户信息建立数据连接，获得关联用户监测信息；
85.用户护理连接模块，所述用户护理连接模块用于根据所述关联用户监测信息获得关联用户护理特征，当所述关联用户护理特征与目标用户的护理特征信息具有关联性时，建立用户护理同步连接。
86.进一步而言，所述系统还包括：
87.关联用户信息获取模块，所述关联用户信息获取模块用于基于所述关联用户信息，提取关联用户病情信息、关联用户护理记录集，所述关联用户信息包括病情、手术具有相似性的多个用户信息；
88.列表构建模块，所述列表构建模块用于根据所述关联用户病情信息、所述关联用户护理记录集，进行护理信息聚类，构建多护理数据列表；
89.列表标注模块，所述列表标注模块用于基于所述多护理数据列表进行护理效果评价，利用评价结果对所述多护理数据列表进行标注。
90.进一步而言，所述系统还包括：
91.特征匹配模块，所述特征匹配模块用于根据所述护理特征信息与所述多护理数据列表进行特征识别匹配，确定匹配护理记录信息；
92.信息选择模块，所述信息选择模块用于基于所述匹配护理记录信息的护理效果评价标注，选择护理效果最佳的护理记录信息，生成所述护理指导信息。
93.进一步而言，所述系统还包括：
94.信息采集模块，所述信息采集模块用于通过图像采集设备、传感器分别采集同步用户护理监测信息、目标用户监测信息；
95.特征分析模块，所述特征分析模块用于根据所述同步用户护理监测信息、目标用户监测信息进行护理特征分析，确定护理特征比对结果；
96.结果发送模块，所述结果发送模块用于根据所述护理特征比对结果发送同步用户护理共享数据。
97.进一步而言，所述系统还包括：
98.监测信息获取模块，所述监测信息获取模块用于根据所述用户监测信息，获得各传感器的监测信息，所述监测信息包括传感器识别编号、监测位置信息、位置变化持续时间；
99.参数确定模块，所述参数确定模块用于根据所述传感器识别编号、所述用户术后监测部位进行比对，确定监测部位对应参数；
100.体态分析模块，所述体态分析模块用于将所述监测部位对应参数、监测位置信息、位置变化持续时间输入体态分析模型，获得所述用户体态信息。
101.进一步而言，所述系统还包括：
102.信息提取模块，所述信息提取模块用于基于所述目标用户信息，提取目标用户手术信息、病历信息；
103.护理信息获取模块，所述护理信息获取模块用于根据所述目标用户手术信息、病历信息，获得用户护理项目、护理部位康复趋势、护理目标分解信息；
104.项目特征分析模块，所述项目特征分析模块用于根据所述用户护理项目、护理部位康复趋势、护理目标分解信息，进行护理阶段划分及各阶段项目特征分析，构建用户护理项目分解列表；
105.护理参数设定模块，所述护理参数设定模块用于基于所述用户护理项目分解列表，设定目标用户护理周期及护理启动体态信息；
106.要求设定模块，所述要求设定模块用于利用当前护理时间与所述目标用户护理周期进行匹配，确定护理启动体态信息设定为预设术后监测要求，其中，所述预设术后监测要求与当前护理时间、目标用户护理周期相对应，进行动态调整。
107.本说明书通过前述对一种基于机器视觉的术后护理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于机器视觉的术后护理方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
108.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种基于机器视觉的术后护理方法，其特征在于，所述方法应用于智能术后护理系统，所述智能术后护理系统与图像采集设备、传感器连接，所述方法包括：基于目标用户信息，确定用户术后监测部位，在所述用户术后监测部位设置传感器；通过传感器获得用户监测信息，根据所述用户监测信息、所述用户术后监测部位，确定用户体态信息；当所述用户体态信息满足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，所述图像启动信息用于启动图像采集设备；根据所述用户监测信息，确定采集角度信息，基于所述采集角度信息通过图像采集设备对目标用户进行图像采集，获得用户采集视频信息；对所述用户采集视频信息按照用户预设护理要求进行特征提取，获得护理特征信息；根据所述护理特征信息、预设护理要求，发送护理指导信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：通过大数据获取关联用户信息；基于所述关联用户信息建立数据连接，获得关联用户监测信息；根据所述关联用户监测信息获得关联用户护理特征，当所述关联用户护理特征与目标用户的护理特征信息具有关联性时，建立用户护理同步连接。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述关联用户信息，提取关联用户病情信息、关联用户护理记录集，所述关联用户信息包括病情、手术具有相似性的多个用户信息；根据所述关联用户病情信息、所述关联用户护理记录集，进行护理信息聚类，构建多护理数据列表；基于所述多护理数据列表进行护理效果评价，利用评价结果对所述多护理数据列表进行标注。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用评价结果对所述多护理数据列表进行标注之后，还包括：根据所述护理特征信息与所述多护理数据列表进行特征识别匹配，确定匹配护理记录信息；基于所述匹配护理记录信息的护理效果评价标注，选择护理效果最佳的护理记录信息，生成所述护理指导信息。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户护理同步连接之后，包括：通过图像采集设备、传感器分别采集同步用户护理监测信息、目标用户监测信息；根据所述同步用户护理监测信息、目标用户监测信息进行护理特征分析，确定护理特征比对结果；根据所述护理特征比对结果发送同步用户护理共享数据。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过传感器获得用户监测信息，根据所述用户监测信息、所述用户术后监测部位，确定用户体态信息，包括：根据所述用户监测信息，获得各传感器的监测信息，所述监测信息包括传感器识别编号、监测位置信息、位置变化持续时间；根据所述传感器识别编号、所述用户术后监测部位进行比对，确定监测部位对应参数；
将所述监测部位对应参数、监测位置信息、位置变化持续时间输入体态分析模型，获得所述用户体态信息。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述用户体态信息满足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，包括：基于所述目标用户信息，提取目标用户手术信息、病历信息；根据所述目标用户手术信息、病历信息，获得用户护理项目、护理部位康复趋势、护理目标分解信息；根据所述用户护理项目、护理部位康复趋势、护理目标分解信息，进行护理阶段划分及各阶段项目特征分析，构建用户护理项目分解列表；基于所述用户护理项目分解列表，设定目标用户护理周期及护理启动体态信息；利用当前护理时间与所述目标用户护理周期进行匹配，确定护理启动体态信息设定为预设术后监测要求，其中，所述预设术后监测要求与当前护理时间、目标用户护理周期相对应，进行动态调整。8.一种基于机器视觉的术后护理系统，其特征在于，所述系统与图像采集设备、传感器连接，所述系统包括：设置模块，所述设置模块用于基于目标用户信息，确定用户术后监测部位，在所述用户术后监测部位设置传感器；用户体态信息确定模块，所述用户体态信息确定模块用于通过传感器获得用户监测信息，根据所述用户监测信息、所述用户术后监测部位，确定用户体态信息；图像启动信息获取模块，所述图像启动信息获取模块用于当所述用户体态信息满足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，所述图像启动信息用于启动图像采集设备；图像采集模块，所述图像采集模块用于根据所述用户监测信息，确定采集角度信息，基于所述采集角度信息通过图像采集设备对目标用户进行图像采集，获得用户采集视频信息；特征提取模块，所述特征提取模块用于对所述用户采集视频信息按照用户预设护理要求进行特征提取，获得护理特征信息；信息发送模块，所述信息发送模块用于根据所述护理特征信息、预设护理要求，发送护理指导信息。

技术总结
本发明提供了一种基于机器视觉的术后护理方法及系统，涉及数据处理技术领域，在用户术后监测部位设置传感器，采集用户监测信息，以确定用户体态信息，若满足预设术后监测要求时，获得图像启动信息，控制图像采集设备对目标用户进行图像采集，获得用户采集视频信息按照用户预设护理要求进行特征提取，根据护理特征信息、预设护理要求，发送护理指导信息，解决了现有技术中护理方法的执行进程不够灵活且与患者的状态契合度不足，对于护理监管较为片面，以影响患者的术后恢复的技术问题，基于用户术后护理实况进行精准定位监测，以确定护理特征进行实时护理的预警与处理变通，同时进行关联用户的连接建立，以进行护理信息的交互共享与指导。享与指导。享与指导。


技术研发人员：张志凡 陈红梅 邓巍然 丁宇
受保护的技术使用者：中国人民解放军总医院第六医学中心
技术研发日：2023.04.10
技术公布日：2023/9/14