基于AI图像识别的皮肤接触毒物快速鉴别方法及系统与流程

本发明涉及毒物检测，尤其涉及一种基于 ai 图像识别的皮肤接触毒物快速鉴别方法及系统。

背景技术：

1、化学毒物经皮肤接触导致的中毒事件在工业生产、医疗美容、实验室操作及日常生活中广泛存在。毒物接触皮肤后，会引发色泽改变、水疱、组织坏死或特定分布模式等形态学损伤。在临床急救中，快速鉴别毒物种类是制定解毒方案、防止毒物进一步吸收、降低全身性中毒风险的关键前提。

2、目前，皮肤接触毒物的鉴别主要依赖形态学观察法与实验室化学分析法。形态学观察法由临床医生根据皮损颜色、分布、形态及临床症状进行经验性推断；实验室法则采集皮肤拭子或血液样本，利用液相色谱-质谱联用仪（lc-ms）或气相色谱-质谱联用仪（gc-ms）等高精度设备进行定性定量分析。

3、然而，现有技术存在显著缺陷。第一，形态学观察高度依赖医师个人经验，主观性强。不同毒物在接触初期的皮损表象高度相似，且皮损特征易受患者肤色、年龄、毒物浓度、接触时长等变量影响，导致人工识别鲁棒性差，复杂环境下极易误诊或漏诊。第二，实验室化学分析法虽准确度高，但流程繁琐——样本采集、转运、分析周期长达数小时甚至数天，无法满足急救“黄金救治时间窗”的实时性要求。第三，高端分析设备体积庞大、维护成本高昂，无法在中毒现场实现快速筛查，导致前端处置与后端检测之间存在严重的时空断层。

4、这种鉴别滞后直接导致救治方案延迟或偏差。严重中毒病例中，若无法第一时间准确鉴别毒物种类，可能采取错误的中和处理或错过最佳洗消时机，使毒物持续经皮肤进入血液循环，进而引发急性肾损伤、多器官功能衰竭等不可逆的严重全身性损害。

5、因此，亟需开发一种非侵入、脱离大型实验室设备、可在现场或诊室环境下快速、客观、精准识别皮肤接触毒物特征的鉴别方法及系统，以实现化学中毒的早期精准诊断与快速干预。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种基于ai图像识别的皮肤接触毒物快速鉴别方法及系统，用以克服现有在非侵入的前提下有效鉴别皮肤接触毒物类型，导致易因误判或检测延迟而错过最佳救治时机的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于ai图像识别的皮肤接触毒物快速鉴别方法，包括：

3、基于移动端采集的皮肤病变区域图像，确定图像质量参数，当所述图像质量参数满足预设采集阈值时，执行预处理策略，所述预处理策略包括根据图像噪声水平确定去噪算法的核函数尺寸，根据病变区域与健康皮肤的色差对比度确定图像增强的增益系数，以及根据皮肤纹理的梯度分布确定病变区域的分割边界；

4、完成预处理后，提取皮肤病变区域的形态学特征集，所述形态学特征集包括颜色空间分量、纹理周期参数以及疱疹结构的边缘曲率特征；

5、将所述形态学特征集上传至云端ai模型，并基于毒物知识库进行多标签匹配，所述多标签匹配包括：根据特征相似度系数确定候选毒物列表，并基于各候选毒物的置信度评分确定输出优先级；

6、根据匹配结果生成包含毒物类型、中毒程度分级以及急救建议的结构化报告，所述中毒程度分级根据病变区域的色度偏移量、水肿范围指数以及特征融合权重确定。

7、进一步地，所述图像质量参数包括光照均匀度、对焦清晰度以及运动模糊系数；

8、当光照均匀度低于预设光照阈值时，启用局部直方图均衡化进行补偿；

9、当对焦清晰度低于预设清晰度阈值时，触发移动端的自动对焦重采指令；

10、当运动模糊系数大于预设模糊阈值时，执行反卷积复原算法，并根据模糊核的估计长度确定反卷积的迭代次数。

11、进一步地，确定病变区域的分割边界的过程包括：

12、基于u-net架构的轻量化分割网络，根据皮肤纹理的梯度变化率生成初始候选区域；

13、根据初始候选区域的边缘置信度图，确定连通域的生长种子点；

14、根据相邻像素间的色差欧氏距离以及纹理差异度，确定区域生长的停止准则；

15、当停止准则被触发时，输出闭合的病变区域分割掩膜。

16、进一步地，所述颜色空间分量在rgb、hsv及cielab三个颜色空间中联合提取；

17、所述纹理周期参数基于灰度共生矩阵确定，包括能量值、对比度值、逆差矩值以及相关性系数；

18、所述疱疹结构的边缘曲率特征通过计算病变区域边界点的曲率极值确定，并根据曲率极值的分布密度区分为单房性疱疹结构或多房性融合疱疹结构。

19、进一步地，所述特征相似度系数的计算方式为：将提取的形态学特征集映射至高维特征空间，计算与毒物知识库中各标准特征向量的余弦相似度；

20、若余弦相似度大于第一相似度阈值，则将对应毒物加入候选毒物列表；

21、若余弦相似度介于第二相似度阈值与第一相似度阈值之间，则激活辅助判别网络，根据病变区域的形态演化时序特征确定是否加入候选列表；

22、所述辅助判别网络为基于长短时记忆网络的时序预测模型。

23、进一步地，所述置信度评分的确定方式为：根据候选毒物的特征相似度系数、毒物知识库中的流行病学先验概率以及病变区域的接触面积指数，加权计算各候选毒物的综合置信度；

24、所述输出优先级按照综合置信度从高到低排序；

25、当最高综合置信度与次高综合置信度的差值小于预设差异阈值时，输出并列毒物提示，并标记需补充临床症状信息。

26、进一步地，所述中毒程度分级包括轻度、中度和重度三个等级；

27、所述色度偏移量为病变区域相对于健康皮肤区域的肤色向量夹角差；

28、所述水肿范围指数为病变区域凸起部分的面积占比；

29、所述特征融合权重根据毒物类型自适应调整，腐蚀性毒物对应的色度偏移量权重高于水肿范围指数权重，起疱性毒物对应的疱疹结构特征权重高于色度偏移量权重。

30、进一步地，所述急救建议包括洗消操作指引和拮抗剂使用提示；

31、所述洗消操作指引根据鉴别的毒物酸碱性质确定冲洗液类型，所述冲洗液类型为中性缓冲液、弱酸性溶液或弱碱性溶液；

32、所述拮抗剂使用提示根据鉴别的毒物特异性解毒剂生成，并同步输出解毒剂的给药途径与剂量参考范围。

33、进一步地，所述结构化报告还包含图像采集时间戳、gps定位信息以及匿名化处理的病变区域缩略图；

34、所述结构化报告通过hl7/fhir医疗信息交换标准协议，同步至预绑定的医疗机构终端；

35、当鉴别结果对应的毒物属于剧毒名录时，自动触发紧急预警推送，所述紧急预警推送的接收方包括就近急救中心及注册的联系人终端。

36、本发明还提供一种基于ai图像识别的皮肤接触毒物快速鉴别系统，包括：

37、移动端采集模块，其配置为通过摄像头采集皮肤病变区域图像，并对图像进行质量评估与预处理，所述预处理包括去噪、增强及基于u-net的病变区域分割；

38、云端ai分析模块，其与所述移动端采集模块通信连接，所述云端ai分析模块内设有毒物知识库及多标签分类模型，所述多标签分类模型用于根据接收的形态学特征集输出候选毒物列表及综合置信度；

39、结果输出模块，其与所述云端ai分析模块相连，配置为根据综合置信度生成结构化报告，并根据中毒程度分级匹配对应的急救建议；

40、数据反馈模块，其分别与所述移动端采集模块和所述云端ai分析模块相连，配置为收集实际诊断结果与模型输出的差异数据，并基于差异数据触发所述多标签分类模型的增量学习更新。

41、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

42、本发明通过移动端采集皮肤病变区域图像并结合云端ai模型进行实时分析，无需采集血液或皮肤拭子样本，无需依赖液相色谱-质谱联用仪等大型实验室设备，即可在中毒现场或诊室环境下完成毒物类型的快速鉴别，从图像采集到结构化报告生成仅需数十秒至数分钟，显著缩短了鉴别周期，满足了急救“黄金救治时间窗”的时效要求，克服了现有实验室分析法周期过长的技术缺陷。

43、本发明通过提取皮肤病变区域在rgb、hsv、cielab三个颜色空间中的颜色分量、灰度共生矩阵纹理参数以及疱疹边缘曲率特征等量化指标，与毒物知识库进行标准化比对，完全摒弃了传统形态学观察法中依赖医师个人经验的主观判断方式，结合特征相似度系数的余弦距离计算、双阈值候选毒物筛选机制以及综合置信度的加权评分，使鉴别结果具有可重复性和客观性，从而提升了毒物鉴别的可靠性。

44、本发明针对不同毒物在接触初期皮损表象高度相似的技术难题，通过设置第一相似度阈值与第二相似度阈值构成的双层筛选机制，对于相似度介于二者之间的模糊样本激活基于长短时记忆网络的辅助判别网络，利用病变区域的形态演化时序特征进行二次判别，并在最高综合置信度与次高置信度差值小于预设差异阈值时输出并列毒物提示，避免了单一输出可能导致的误判，从而进一步提升了毒物鉴别的可靠性。

45、本发明通过根据鉴别的毒物类型自适应调整特征融合权重，对于腐蚀性毒物提高色度偏移量的权重占比，对于起疱性毒物提高疱疹结构特征的权重占比，使中毒程度分级更加贴合不同毒物的病理损伤特点，从而进一步提升了毒物鉴别的可靠性。

46、本发明通过同步生成包含洗消操作指引和拮抗剂使用提示的急救建议，根据毒物的酸碱性质自动确定冲洗液类型，根据特异性解毒剂生成给药途径与剂量参考范围，形成了从毒物鉴别到处置方案的完整闭环，降低了现场急救人员或非专科医生的决策门槛，在提升了毒物鉴别的可靠性的同时，增强了鉴别的时效性。

47、本发明通过设置数据反馈模块收集实际临床诊断结果与模型输出之间的差异数据，并基于差异数据触发多标签分类模型的增量学习更新，使系统对少见毒物、变异皮损的识别能力随临床病例积累持续增强，解决了传统静态模型难以适应临床多样性的问题，实现了鉴别性能的自我进化，从而进一步提升了毒物鉴别的可靠性。

48、本发明通过在被鉴别的毒物属于剧毒名录时自动触发紧急预警推送，将结构化报告同步至就近急救中心及注册的联系人终端，并通过hl7/fhir医疗信息交换标准协议与预绑定的医疗机构终端实现数据互通，使接诊医院能够提前获知毒物类型与中毒程度，做好解毒剂调配与急救准备，形成了从现场到院前的无缝衔接，从而进一步增强了毒物鉴别的时效性。