医护装备穿脱可解释智能监测方法及系统

本发明涉及计算机，尤其涉及一种医护装备可解释智能穿脱监测方法及系统。

背景技术：

1、个人医疗防护装备(personal protective equipment，简称ppe)是用于保护医护人员免受感染的一种重要设备。在医疗环境中，这些装备可以帮助降低病毒、细菌等病原体的传播风险。个人医疗防护装备通常包括以下几个部分：(1)防护服：用于保护身体免受污染的密闭式防护服，可以阻挡液体和空气中的病原体；(2)口罩：医用口罩、n95口罩或其他等级的口罩，用于过滤空气中的微粒，防止病毒和细菌的吸入；(3)护目镜或防护面罩：用于保护眼睛和面部免受飞溅物和气溶胶的污染；(4)手套：医用手套，通常为一次性乳胶或无粉手套，用于保护手部不受污染；(5)头套：用于保护头发和头皮免受污染；(6)鞋套：用于保护鞋子和脚部不受污染；(7)隔离衣：用于覆盖防护服，以降低污染的风险。个人医疗防护装备对于保护需要参与高度传染性疾病治疗照护的一线医护人员至关重要。然而，个人医疗防护装备的穿脱过程十分复杂，存在许多可能由于操作失误或非标准流程穿脱导致的暴露风险，比如在穿上或脱下防护装备时，可能会意外地将病原体转移到自己的皮肤、衣物或黏膜上，导致的自我污染；以及在穿脱过程中，可能会将病原体传播到其他人或物体表面，导致交叉污染。相关研究表明，个人医疗防护装备在真实使用场景中一线医疗工作者的穿脱操作与标准流程方案产生偏差的情况十分常见；此外穿脱指导方案根据不同场景的复杂性和可变性，以及对于使用人员的培训不足也可能导致这种暴露情况。在相关个人医疗防护装备穿脱指南中，以美国疾病控制与预防中心文件为例，其建议在辅助个人医疗防护装备穿脱监测时使用经过培训的观察员或镜子。然而，有经验的医务人员进行人工监测成本高昂，同时为了更好地保障医务工作者的健康，对人医疗防护装备穿脱进行示教的需求也在不断增加。

2、应用计算机视觉和认知计算等人工智能技术，可以从两个方面降低医护人员的污染风险和工作负担：(1)作为陪伴助手，在穿脱过程中提供口头指令和错误行为的风险警告；(2)作为低劳动力成本的教练，提供穿脱安全规程的最新知识。现有公开报道已有部分基于人工智能技术的辅助防护服监控系统和设备能够提升个人医疗防护装备使用场景的安全性，但存在以下几个主要缺陷：(1)仅仅对于穿脱的各个部分(如口罩、护目镜或防护面罩、鞋套等)完整性进行检测，只能评估穿个人医疗防护装备的完整性，但有很多研究表明脱防护服阶段才是暴露错误风险最主要的阶段；(2)可以对于穿脱过程的正确性基于机器视觉模型进行分类或错误检测，但缺少细粒度的错误归类和定位可视化，这使得设备使用人员无法准确评估机器建议的可靠性，同时也无法知悉自己暴露风险的程度和应急处理的必要性；(3)在辅助进行风险监测的功能时，由于缺少对于穿脱阶段的判断，无法给出下一阶段的建议，对于真实场景的实用性有限。

技术实现思路

1、本发明提供的医护装备可解释智能穿脱监测方法及系统，用于解决现有技术中存在的仅仅对于穿脱医护装备的各个部分(如口罩、护目镜或防护面罩、鞋套等)完整性进行检测，只能评估穿医疗防护装备的完整性，无法对脱医疗防护装备的完整性进行检测，缺少细粒度的错误归类、定位和判断的问题。

2、本发明提供的一种医护装备可解释智能穿脱监测方法，包括：

3、获取采集到的穿脱医疗防护装备的用户的全身视野的图像，所述图像为穿脱医疗防护装备的用户的全身视野的连续单帧或多帧的图片序列；

4、将所述图像输入到目标监测模型，对所述用户穿脱医疗防护装备过程进行监测，所述目标监测模型至少包括穿脱错误风险识别模块和可解释归因计算模块；

5、其中，对所述用户穿脱医疗防护装备过程进行监测，包括：

6、基于所述穿脱错误风险识别模块，对所述图像进行穿脱错误行为识别，获取所述用户穿脱医疗防护装备过程中的错误行为类别；

7、基于所述可解释归因计算模块，确定第一视野区域和第二视野区域的吻合程度，所述第一视野区域是所述穿脱错误风险识别模块对所述图像做出所述错误行为类别识别所依据的视野区域，所述第二视野区域是依据经验对所述图像做出所述错误行为类别识别所依据的视野区域。

8、根据本发明提供的一种医护装备可解释智能穿脱监测方法，所述基于所述可解释归因计算模块，确定第一视野区域和第二视野区域的吻合程度，包括：

9、基于归因算法，确定所述穿脱错误风险识别模块对所述图像做出所述错误行为类别识别所依据的目标像素点集合；

10、将覆盖所述目标像素点集合的最小矩形区域作为用于认知归因计算的关键像素区域；

11、获取所述关键像素区域对应的定位框，并将所述定位框作为所述第一视野区域；

12、根据所述第一视野区域和所述第二视野区域的交并比，并根据所述交并比确定所述第一视野区域和所述第二视野区域的吻合程度。

13、根据本发明提供的一种医护装备可解释智能穿脱监测方法，在所述目标监测模型包括穿脱阶段推理模块和穿脱阶段提示模块的情况下，对所述用户穿脱医疗防护装备过程进行监测，包括：

14、基于所述穿脱阶段推理模块，获取所述图像对应的穿脱阶段标签；

15、基于所述穿脱阶段提示模块中存储的预定义提示词字典，获取所述穿脱错误标签对应的阶段提示信息和关键风险提示信息，所述预定义提示词字典存储有不同穿脱错误标签对应的阶段提示信息和关键风险提示信息。

16、根据本发明提供的一种医护装备可解释智能穿脱监测方法，在所述目标监测模型包括穿脱风险提示模块的情况下，对所述用户穿脱医疗防护装备过程进行监测，包括：

17、基于所述穿脱风险提示模块，生成针对所述错误行为类别的提示信息。

18、根据本发明提供的一种医护装备可解释智能穿脱监测方法，在所述目标监测模型包括风险操作存储与复核模块的情况下，对所述用户穿脱医疗防护装备过程进行监测，包括：

19、基于所述风险操作存储与复核模块，对所述穿脱风险提示模块记录的所述错误行为类别对应的错误帧、所述目标像素点集合和所述图像进行存储；

20、基于所述风险操作存储与复核模块，对发生过的风险进行判断或紧急处理。

21、根据本发明提供的一种医护装备可解释智能穿脱监测方法，所述获取采集到的穿脱医疗防护装备的用户的全身视野的图像，包括：

22、获取所述穿脱医疗防护装备的用户的全身视野的视频；

23、对所述视频进行的连续单帧或多帧的采样处理，获取连续单帧或多帧的图片序列；

24、根据所述连续单帧或多帧的图片序列，确定所述图像。

25、本发明还提供一种医护装备可解释智能穿脱监测系统，包括：获取模块以及监测模块；

26、所述获取模块，用于获取采集到的穿脱医疗防护装备的用户的全身视野的图像，所述图像为穿脱医疗防护装备的用户的全身视野的连续单帧或多帧的图片序列；

27、所述监测模块，用于将所述图像输入到目标监测模型，对所述用户穿脱医疗防护装备过程进行监测，所述目标监测模型至少包括穿脱错误风险识别模块和可解释归因计算模块；

28、其中，对所述用户穿脱医疗防护装备过程进行监测，包括：

29、基于所述穿脱错误风险识别模块，对所述图像进行穿脱错误行为识别，获取所述用户穿脱医疗防护装备过程中的错误行为类别；

30、基于所述可解释归因计算模块，确定第一视野区域和第二视野区域的吻合程度，所述第一视野区域是所述穿脱错误风险识别模块对所述图像做出所述错误行为类别识别所依据的视野区域，所述第二视野区域是依据经验对所述图像做出所述错误行为类别识别所依据的视野区域。

31、本发明还提供一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述医护装备可解释智能穿脱监测方法。

32、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述医护装备可解释智能穿脱监测方法。

33、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述医护装备可解释智能穿脱监测方法。

34、本发明提供的医护装备可解释智能穿脱监测方法及系统，基于目标监测模型中的穿脱错误风险识别模块和可解释归因计算模块，能够对穿脱医疗防护装备进行更细粒度的暴露风险监测，有别于仅仅对于医疗防护装备例如口罩、面罩等具体物件进行穿过程的完备性检测，基于该穿脱错误风险识别模块对穿脱医疗防护装备过程中的错误行为进行归类，并基于该可解释归因计算模块对穿脱错误风险识别模块做出该认知所依据的第一视野区域进行定位和判断，提供对于防护服医疗行为场景中更加具有可解释能力和安全性的监测解决方案。