計算機視覺在供應室質量追溯管理中的應用

張 亮

[文章編號] 1672-8270(2015)03-0048-03 [中圖分類號] R197.324 [文獻標識碼] A

計算機視覺在供應室質量追溯管理中的應用

張 亮①

[文章編號] 1672-8270(2015)03-0048-03 [中圖分類號] R197.324 [文獻標識碼] A

目的：使基于軟件測試設備(STF)檢測的質量追溯管理流程實現自動化，從而減少人工視覺誤差導致的誤評價，提高質量追溯系統的公正性與可靠性。方法：使用圖像采集系統，在STF清潔度檢測過程中引入計算機視覺處理技術，使其對STF清潔度結果的評價實現自動化，減少對人工的依賴，提高公正性和可靠性。結果：與以往以人工視察為主的評價方法比較，可自動生成檢測結果，更加高效、準確。結論：在STF檢測中采用視覺處理技術，可減少人工視察的主觀性導致的誤判，提高檢測結論的公正性和可靠性。

消毒供應室；清潔度檢測；計算機視覺技術

DOI∶ 10.3969/J.ISSN.1672-8270.2015.03.016

[First-author’s address] The 81 Hospital of PLA, Nanjing 210000, China.

消毒供應中心(central supply service department，CSSD)在醫院承擔著各科室所有重復使用的診療器械和物品的清洗、消毒、滅菌以及無菌物品的供應[1-3]。衛生部于2009年發布了針對醫院消毒供應中心的三項行業規范和標準，即醫院管理規范、清洗消毒及滅菌技術操作規范和清洗消毒及滅菌效果檢測標準，用來確保完善供應室的質量控制和物品安全，更好地保證醫院每日所使用的各種器械、設備達到標準要求的安全性。

目前，多數消毒供應流程仍以手工記錄為主，由于人工操作存在許多不可控因素，致使信息具有隨意性，且記錄的信息容易損壞和被修改，致使在后續的追蹤過程中信息的準確性、完整性和公正性無法得到保證[4]。盡管少數醫院已經開始使用信息化手段來規范消毒供應流程，在一定程度上保證了信息的準確性和完整性，但在某些流程尤其是在清潔度檢測流程中仍以記錄結果為主要依據，對于清潔度的評價這一重要環節，仍主要以人工評價為主，在一定程度上降低了系統的準確性和公正性[5-7]。為此，本研究通過信息化手段，利用消毒供應室質量追溯系統嚴格規范器械在醫院內部全流程的追溯和質量監控，以提高工作效率和質量，減少醫院感染的發生。

1 消毒供應室質量追溯系統功能

1.1 系統功能模塊

(1)業務處理功能模塊。①回收：供應室操作人員回收手術器械包；②清洗：操作人員使用清洗機對器械包進行清洗操作；③滅菌：操作人員使用滅菌器對器械包進行滅菌操作；④打包：操作人員根據手術需要對器械包進行搭配，并對配包進行審核；⑤發放：操作人員根據其他科室申請單對器械包進行發放。

(2)供應室科室管理模塊。①人員考核：定期記錄本科室人員的培訓考試結果；②績效考核：定時統計一段時間內工作人員執行業務的數量，以及各種業務對應的百分比；③人員排班：系統管理人員可以通過排班模塊對本科室工作人員一周內的工作進行安排，包括在哪個時間段內執行哪種類型的業務操作；④設備管理：統計一段時間內的設備使用情況，以供管理人員找出哪些設備使用頻率較多，哪些設備使用頻率較低，從而使管理人員根據情況分配設備給使用人員，降低設備的磨損，并及時的安排設備的維護；⑤科室庫存管理：記錄器械的出庫與入庫信息，供后續查詢。

(3)清潔度檢測模塊。軟件測試設備(software test facility，STF)清潔度檢測：通過觀察STF卡片在清潔器械前后的顏色分配狀況，得出當前清洗結果是否合格。

(4)系統配置模塊。對當前系統中的常用數據以及常量信息進行配置。

1.2 系統架構

供應室質量追溯管理系統由數據庫、信息追溯模塊、業務處理模塊及醫院其他系統等組成，其構架如圖1所示[8-9]。

圖1 供應室質量追溯管理系統構架圖

2 基于計算機視覺技術的自動化清潔度檢測

2.1 醫療器械清洗效果STF檢測卡[10]

(1)檢測卡功能。STF檢測卡[11-13]主要用于檢測消毒的效果，采用標準制造的模擬有機物中的蛋白質、脂肪和多聚糖的污染物。并設計網狀結構模擬器械關節和阻擋物來測試清洗消毒機能力，測試水和清洗劑是否進入器械的關節及縫隙中(如圖2所示)。

圖2 STF醫療器械清洗效果檢測卡

(2)檢測卡的應用。將檢測卡裝在網狀結構的卡架內，放入清洗筐內執行使用程序，過程結束后目視檢測結果。如使用超聲波清洗器則直接將檢測卡放入超聲清洗槽即可。

2.2 基于顏色分揀的圖像處理技術

由于STF檢測卡上的顏色標記區域采用同樣的標準，因此通過對多幀檢測卡片圖像像素的統計分析，獲得標記區域內像素值的范圍，PR1＜PR＜PR2，PG1＜PG＜PG2，PB1＜PB＜PB2，其中，PR1表示統計出的R分量的最低值，PR2表示統計出的R分量的最高值，PG1表示統計出的G分量的最低值，PG2表示統計出的G分量的最高值，PB1表示統計出的G分量的最低值，PB2表示統計出的G分量的最高值。得出顏色標記區域分布的概率為(公式1)：

式中COUNT表示統計所有符合條件的像素的個數，W×H表示統計的總像素數。

2.3 自動評估算法

設定判定清洗合格的標記區域像素的分布概率最高位T，若R＜T表示清洗效果合格，若R＞T表示清洗效果不合格，根據評估算法得到的評估結果如圖3所示。

圖3 STF檢測結果

3 結語

通過在STF清潔度檢測過程中引入計算機視覺處理技術后，可在不經過人工干預的情況下由計算機對清洗結果自動做出評價，從而保證系統評價結果的正確性、有效性以及完整性。同時可以將圖像數據直接保存入庫，為日后追溯提供更多維度的數據，以確保數據的正確性，使各種醫療器械達到安全標準的要求，從而減少醫院感染的發生[14-15]。

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The application of computer vision in quality traceability management in CSSD

ZHANG Liang// China Medical Equipment,2015,12(3)∶48-50.

Objective∶ To make the quality of STF detection based on traceability management process realize automation, thereby reducing the error evaluation lead to artificial visual error, impartiality and improve the reliability of quality traceability system. Methods∶ Using image acquisition system, the introduction of computer vision technique in STF cleanliness testing process, so the evaluation results of cleanliness for STF automation, reduce the artificial dependence, improve the fairness and reliability. Results∶ compared with the previous manual evaluation method to inspect based, automatic generation of test results, more efficient, more accurate. Conclusion∶ Using the visual processing technology in STF inspection, can reduce the lead toartificial inspection subjective miscarriage of justice, fairness and improve the reliability of the detection conclusion.

Central supply service department; Cleanliness detection; Computer vision technology

張亮,男,(1974- ),本科學歷，高級工程師。解放軍第81醫院設備科主任，研究方向：醫療設備、耗材采購與管理。

2014-10-15

①解放軍第81醫院設備科 江蘇 南京 210000