基于PDA掃碼技術的醫(yī)院手術室管理系統(tǒng)的研究

【作 者】 薛菊琴，王玉吟

1 上海市胸科醫(yī)院，上海市，200030

2 上海交通大學附屬胸科醫(yī)院 手術室，上海市，200030

0 引言

在發(fā)展中國家和發(fā)達國家，人口正在快速老齡化。對于人們來說，保持良好的藥物治療計劃依從性對于成功治療慢性病非常重要[1]。自1994年以來，掃碼系統(tǒng)由于其快速的可讀性和強大的存儲容量而受到各個領域關注，其中包括制造、倉儲和物流、零售、醫(yī)療保健、生命科學、運輸和辦公自動化。如今，隨著智能設備的爆炸式增長，個人數(shù)字助理（personal digital assistant,PDA）掃碼現(xiàn)在正進入醫(yī)療保健的臨床領域。然而，許多醫(yī)院掃描設備比較老化，導致其監(jiān)測識別效率大大降低[2-3]。

對于目前有關醫(yī)院掃碼技術存在的問題，文獻[4]提出了一種基于二維碼檢測技術的新型醫(yī)療掃描系統(tǒng)，通過各種二維碼檢測算法從成像設備中掃描，并采用所羅門糾錯技術檢測二維碼的真實性，但其二維碼掃描監(jiān)測時間過長，系統(tǒng)內(nèi)部計算效率低，處理緩慢。在此基礎上，文獻[5]采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutional neural network,CNN）分割算法解析圖像碼，CNN模型可以自動提取圖像特征，但當網(wǎng)絡層次太深時，靠近輸入層的參數(shù)改動緩慢，并且池層會丟失大量信息，導致圖像碼識別容易出錯。

1 總體方案

本研究總結(jié)了上述學者研究項目的優(yōu)缺點，設計了一種醫(yī)院手術室管理系統(tǒng)，系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

如圖1所示，醫(yī)院手術室管理系統(tǒng)由三層架構(gòu)組成：前端層、移動層和云層。在前端層，醫(yī)院藥劑師使用二維碼或條形碼生成器，將患者的藥物列表附加在藥包中，并對條形碼與二維碼進行編碼，其中的掃描圖像碼包括：藥包ID、藥包類型、患者姓名、患者性別、患者年齡、藥物名稱、外觀、臨床用途、藥品劑量以及可能的副作用。移動層將托管個性化的藥物安全支持應用程序，該應用程序提供一些主要功能，包括手術提醒、協(xié)助配藥、藥物記錄、醫(yī)療方案以及老年慢性病門診患者忘記藥物的通知[6]。云服務位于云層，如：用于存儲用戶用藥記錄的云數(shù)據(jù)庫服務器、用于定位老年人的谷歌地圖服務器以及用于檢索用戶預期藥物信息以提高其用藥安全性的藥物信息網(wǎng)站。手術室PDA掃碼流程如圖2所示。

圖2展示了手術室PDA掃碼的大致流程：第一步，患者必須通過移動端醫(yī)院應用程序系統(tǒng)編輯其個人信息，使醫(yī)護人員能夠通過PDA查詢手術資料；第二步，應用程序系統(tǒng)會根據(jù)老年患者服藥后的照片和位置生成個性化的移動用藥記錄，并將用藥記錄自動上傳到云數(shù)據(jù)庫服務器；第三步，在患者進行手術前，通過移動系統(tǒng)提供的手術多種藥物檢查，如：藥物圖像顯示、藥物與劑量、藥物過敏檢查和累積劑量檢查，應用程序系統(tǒng)將自動生成個性化手術藥物記錄，可大大提高手術效率[7]；第四步，老年門診患者離開醫(yī)院時，會攜帶一個附有二維碼的藥包。通過智能手機內(nèi)置的攝像頭，家庭成員或護理人員可以從藥包中提取每個二維碼，對應所有內(nèi)容將自動傳輸?shù)綉贸绦蛳到y(tǒng)中。

2 自主設計技術部分

2.1 PDA掃描裝置硬件

在醫(yī)院手術室管理系統(tǒng)中，PDA掃描裝置的硬件設計是核心部分。本研究所設計的PDA掃描硬件由一個創(chuàng)新的醫(yī)院急救智能帶和一個智能掃描系統(tǒng)組成，主要功能包括：設有用于體溫測量、心率測量、血氧水平測量和血壓測量的傳感器；通過一組多色LED燈顯示分配給患者分診組的顏色；擁有通過適當?shù)穆酚善飨蛑悄軖呙柘到y(tǒng)服務器發(fā)送/接收數(shù)據(jù)的無線通信能力。此外，醫(yī)院急救智能帶與智能掃描系統(tǒng)持續(xù)通信，實現(xiàn)對患者狀態(tài)的實時監(jiān)控[8]。相關監(jiān)控信息顯示在用戶端的屏幕中，通過可視化展示不同狀態(tài)的患者分組（就診、等待和等待分診）情況。圖3為醫(yī)院急救智能帶示意。

本研究設計用于識別編碼符號的原始掃描設備，掃描條形碼與二維碼圖像傳輸至控制模塊，以便通過專用程序?qū)斎氲挠涗浶畔⑦M行解碼。醫(yī)院手術室掃描系統(tǒng)的一般框架基于美國國家儀器（National Instruments,NI）技術，可以使用帶有高分辨率傳感器的數(shù)碼相機模塊作為寄存器[9]，醫(yī)院手術室掃描系統(tǒng)的硬件框架如圖4所示。

圖4中包括組件：控制對象1、照明設備2、光學系統(tǒng)3、PDA裝置4、控制模塊5、數(shù)據(jù)采集裝置6、計算機系統(tǒng)7、外部存儲器8。其中，數(shù)碼相機必須具有與計算機的有線高速USB接口、遙控接口。功能模塊實現(xiàn)軟件包括組件：數(shù)碼相機軟件9、數(shù)碼相機控制虛擬設備10、當前圖像獲取模塊11、圖像處理和分析模塊12、測量模塊13、結(jié)果形成和顯示模塊14、NI視覺助手15、霧化模塊16，提供以指定的時間間隔獲取圖像，在屏幕上顯示圖像并選擇圖像處理算法。

在醫(yī)院手術室掃描系統(tǒng)中，PDA被用作APP條形碼與二維碼的掃描儀，并通過無線方式連接到主系統(tǒng)，以更新有關手術藥品、醫(yī)療器材賬單和其使用記錄的信息。本研究PDA掃描裝置采用PIC16F877A芯片的8位微控制器（micro controller unit,MCU）用于控制每個過程，藍牙模塊接口用于提供MCU和掃描儀（PDA）之間的通信。視差PLX-DAQ是一種計算機應用程序，用于通過串行端口與MCU通信來維護筆記本電腦上的數(shù)據(jù)庫。其保存藥物的跟蹤記錄、單個藥品的價格、手術所需購買藥品的總價、患者名稱、手術的日期和時間等。射頻識別（radio frequency identification,RFID）閱讀器用于基于卡的支付系統(tǒng)，因為此原型中使用RFID卡進行支付。數(shù)字液晶顯示器（liquid crystal display,LCD）用于顯示手術藥品中的賬單信息。PDA掃描模塊硬件框架如圖5所示。

如圖5所示，PIC16F877A微控制器屬于PIC16系列，是采用微芯片技術開發(fā)的8位微控制器，源代碼是使用嵌入式C語言開發(fā)的。采用Mikroelektronika產(chǎn)品中的MikroC Pro for PIC編譯器，其提供了大量存儲空間，有助于更快地開發(fā)系統(tǒng)。整個掃描硬件包含了MCU模塊、藍牙模塊、RFID閱讀器、字母數(shù)字LCD和Max232接口。藍牙模塊采用的是HC-05，其需要UART與MCU進行通信，因此HC-05可配置為主或從通信模式。此外，藍牙模塊的配置需要AT命令，如設置波特率、藍牙模塊名稱等；RFID模塊采用的是EM-18[10-11]，即125 kHz RFID閱讀器。讀卡器是能夠與RFID標簽通信的設備，其可以識別RFID標簽的存在并與之通信。RFID閱讀器通信協(xié)議通常在RFID標準中規(guī)定；Max232接口是一種電平轉(zhuǎn)換器，其能將TTL信號轉(zhuǎn)換為RS-232，以便在MCU和筆記本電腦之間進行適當?shù)耐ㄐ拧４送?，Max232接口還需要UART進行通信，RFID、Max232接口和藍牙模塊一共需要3個UART，但PIC16F877A僅支持一個內(nèi)部UART端口，因此使用適用于PIC的MikroC Pro的UART軟件庫制作了另外兩個UART端口。

2.2 手術室管理系統(tǒng)中的圖像處理算法

在本研究中，為了提高手術室管理系統(tǒng)對手術藥品圖像數(shù)據(jù)處理與分析的精度，采用基于能量驅(qū)動采樣優(yōu)化的分類算法（energy driven sampling-classification algorithm,EDS-CA），對經(jīng)過PDA掃描接收到的醫(yī)療數(shù)據(jù)信息進行恰當?shù)念A處理，之后構(gòu)建函數(shù)分類器，并根據(jù)EDS-CA減少進程提高圖像處理效率。假設存在不同類型的醫(yī)療圖像碼集y(t)為：

式中，dn(t)是指不同類型的醫(yī)療圖像碼，下標n指序號。進行數(shù)據(jù)整合計算后，計算式可變?yōu)閇12]：

式中，di(t)為第i種醫(yī)療圖像在t時間輸出的圖像碼，i=1，2，…，n。數(shù)據(jù)整合計算后進行分類算法，按照不同的屬性訓練出不同的分類器，通過迭代訓練產(chǎn)生新的圖像碼樣本權(quán)值，之后，將所有醫(yī)療圖像碼進行權(quán)重歸一化，即：

式中，WLi表示第L次訓練的第i個醫(yī)療圖像碼類型的誤差權(quán)重值。從中得到需要的最弱的分類器WLi，通過WLi來決定首次權(quán)值：

式中，若ei=0，醫(yī)療圖像碼樣本xi被正確分類；若ei=1，則醫(yī)療圖像碼樣本被錯誤分類。其中，強分類器H(x)可以表示為：

通過式(3)～式(6)，可以區(qū)分出來一些權(quán)值低的分類器，即強分類器。通過上述分類，用戶能夠快速對多種類型的醫(yī)療圖像碼分類，提高了數(shù)據(jù)分選能力。分類算法流程如圖6所示。

在圖6應用到的分類算法中，為了使醫(yī)療圖像碼分類更加精確，需要不斷地進行數(shù)據(jù)訓練，使用的初級分類器會很弱，隨著訓練次數(shù)的增加會得到多個強分類器，多個強分類器組合得到聯(lián)合分類器，這對于提升分類精確很有幫助，能使醫(yī)療圖像碼集合中的不同數(shù)據(jù)按照設定的數(shù)據(jù)屬性進行分類[13-14]。

此外，為了減少處理醫(yī)療圖像碼的進程數(shù)目，提高計算效率，本研究采用能量驅(qū)動采樣（energy driven sampling,EDS）方法進行優(yōu)化。EDS的原理基于簡單的爬山算法優(yōu)化，通過迭代求精移動圖像邊界來完成分割聚類，而不是在分割的醫(yī)療圖像碼上構(gòu)建算法框架。假設s表示醫(yī)療圖像碼數(shù)據(jù)，根據(jù)EDS原理，所有的優(yōu)化都基于能量的函數(shù)[15]，如式(7)所示。

式中，M(s)是基于醫(yī)療圖像碼的像素尺度分布；G(s)是醫(yī)療圖像碼的邊界形狀；度量γ用于控制這兩項之間的平衡。用H(s)計算每個簇的色密度分布，可用式(8)～式(10)表示：

式中，醫(yī)療圖像碼分割含有k個的像素；v表示直方圖中的一組像素尺度特征點；δ表示圖像碼的指示函數(shù)；Z表示直方圖的歸一化因子；Ck(j)是醫(yī)療圖像碼的分布函數(shù)，分布量T的測量質(zhì)量可用于確定直方圖集中的特征點。

G(s)用于計算醫(yī)療圖像碼的邊界形狀，可用式(11)和式(12)表示。

綜上所述，EDS的兩個主要步驟是：第一步，對圖像進行規(guī)則網(wǎng)格的均勻粗分割初始化；第二步，當E(s)＞E(st)時，圖片被移動到相鄰的醫(yī)療圖像碼上，其中s是建議的分區(qū)，st是最低的能量分區(qū)。在塊級移動階段，將多個像素同時移動到鄰域中，使邊界被新的醫(yī)療圖像碼重新調(diào)整[16]。這些過程保證了EDS-CA算法比其他數(shù)據(jù)處理方法有更好的性能和更快的計算效率。

3 實驗與分析

為了驗證本研究采用PDA掃碼技術的實用性與可靠性，本研究在某醫(yī)療手術室搭建多聯(lián)機計算機集群進行測試實驗，成功實現(xiàn)了醫(yī)院手術管理系統(tǒng)。系統(tǒng)采用工具包OpenAI Gym進行仿真，其計算機操作系統(tǒng)為Windows10，64位，計算機的開發(fā)工具為Visual Studio 2019，OpenCV 3.0。計算機的硬件環(huán)境為CPU：intel CORETMi7；主頻為2.59 GHz；內(nèi)存16 GB。本研究設計的醫(yī)院手術管理系統(tǒng)界面如圖7所示。

在構(gòu)建實驗系統(tǒng)后，本研究調(diào)取了醫(yī)院的手術藥物，其中包含了共2 100張不同類型藥物的二維碼與條形碼。實驗中打開PDA中的醫(yī)院APP，該PDA掃碼裝置控制模塊為PIC16系列的PIC16F877A芯片8位微控制器，并采用了Mikroelektronika產(chǎn)品中的MikroC Pro for PIC編譯器，通過該裝置對所有醫(yī)療圖像碼進行監(jiān)測識別工作，掃碼示意如圖8所示。

為了彰顯本研究所用PDA掃碼裝置的優(yōu)勢，本研究以文獻[4]中所采用的基于二維碼檢測技術的新型醫(yī)療掃描系統(tǒng)作為參照，掃描識別300～2 100張不同種類的醫(yī)療圖像碼，并測試本研究方法與文獻[4]方法掃描總共消耗的時間，如圖9所示。

從圖9中不難看出，本研究所采用的基于PIC16F877A芯片8位微控制器掃描裝置能夠顯著地提高監(jiān)測識別醫(yī)療圖像碼的效率，相比于文獻[4]所采用的基于二維碼檢測技術，本研究設計的掃碼裝置效率優(yōu)先20%。

為了表現(xiàn)出本研究所用EDS-CA的性能優(yōu)勢，以文獻[5]中所采用的基于CNN圖像分割算法為實驗參照對象，進行仿真對比實驗。將所用醫(yī)療圖像碼區(qū)分為條形碼（1 284張）與二維碼（816張）兩類，分別作為實驗數(shù)據(jù)庫，將所有具有image、txt、height、width、number屬性的圖像碼進行標記。隨后通過兩種算法將這些標記的集群分類為5個同種屬性信息集合（S1～S5）。統(tǒng)計EDS-CA與CNN兩種算法的分類精度，統(tǒng)計結(jié)果如表1所示，并綜合計算分類的平均精度，繪制柱狀圖，如圖10所示。

表1 兩種算法分類精度對比（%）Tab.1 Comparison of classification accuracy between the two algorithms（%）

從表1結(jié)果可以看出，無論是條形碼還是二維碼，運用本研究EDS-CA處理醫(yī)療圖像碼的分類精度要高于文獻[5]所采用的基于CNN圖像分割算法，說明本方法在處理圖像識別時錯誤率極低，監(jiān)測的圖像數(shù)據(jù)精度高，表明本算法框架更具有可靠性。

4 結(jié)束語

本研究的主要目標是解決醫(yī)院掃碼裝置老化出現(xiàn)的各種問題，為此，本研究設計用于識別編碼符號的原始掃描設備，掃描條形碼與二維碼圖像傳輸至控制模塊，采用PIC16F877A芯片8位微控制器用于控制每個過程，藍牙模塊接口用于提供MCU和PDA之間的通信，采用Mikroelektronika產(chǎn)品中的MikroC Pro for PIC編譯器，為醫(yī)院手術室掃描系統(tǒng)提供了大量存儲空間，有助于更快地開發(fā)軟件。本研究還采用EDS-CA對醫(yī)療圖像碼進行規(guī)則網(wǎng)格的均勻粗分割，保證了EDS-CA算法比其他數(shù)據(jù)處理方法具有更好的性能和更快的計算效率，并設計實驗證實了該算法的性能優(yōu)勢。然而，移動云醫(yī)療系統(tǒng)中最具挑戰(zhàn)性的方面是保證用戶隱私和提供使用云資源的移動應用程序安全，為此，未來將繼續(xù)改進與數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)保密相關的若干問題，加強系統(tǒng)的安全性。