基于指紋特征的患者身份自動識別系統研究

譚庭強，李黎，黃仁炳

四川省腫瘤醫院 放療中心，四川 成都 610041

基于指紋特征的患者身份自動識別系統研究

譚庭強，李黎，黃仁炳

四川省腫瘤醫院 放療中心，四川 成都 610041

目的 研究基于指紋特征的患者身份自動識別系統，該系統主要應用于腫瘤放射治療領域，提高醫務人員對患者身份識別的準確性，保障患者安全。方法 結合放射治療流程和患者身份識別需求，研究自動患者身份識別的流程，設計相應的硬件系統，研發基于自動指紋識別技術的患者身份識別軟件程序。結果 對500名患者進行了12500次自動身份識別測試，結果表明系統的誤識率為0，誤拒率為1.2%。結論 基于指紋特征的自動患者身份識別系統易于整合到現行的放射治療工作流程中，能有效保證患者身份識別的準確性，在保障患者安全方面具有極高的實用價值。

患者身份識別；自動指紋識別；放射治療；患者安全

引言

患者身份識別是指醫務人員在醫療活動中對患者的身份進行查對、核實，以確保正確的治療用于正確患者的過程[1]。準確識別患者身份對防止誤診、誤治，減少醫療糾紛，保障患者安全具有重要意義。在衛計委下發的《患者十大安全目標》里，第一條就是“嚴格執行核查制度，提高醫務人員對患者身份識別的準確性”，足見其重要性。在放射治療領域治療患者身份識別錯誤是引起放射治療事故的直接原因之一[2]，這可能與目前普遍采用人工核對患者姓名和腕帶信息作為放射治療患者身份識別的方法有關。 這一識別方法應用在放射治療患者身份識別中容易出現紕漏和存在隱患的地方：① 人工識別可能因為醫務人員的疏忽或者在識別過程中被打斷而造成識別不準確；② 作為患者身份識別的依據不嚴謹，例如可能同時會有兩個同姓名的患者在同一治療設備接受治療、患者佩戴的腕帶信息丟失、患者未佩戴腕帶等；③ 患者身份識別過程是在患者進入治療室前完成，存在患者交換的風險。

本研究基于人類指紋具有唯一性、無法借用與仿冒、不怕丟失、不用專門攜帶、不會遺忘和容易采集等特點[3-4]，利用自動指紋識別技術[5]，結合放射治療流程，研究易于整合到現有放射治療流程的患者身份自動識別方法，設計基于指紋特征的放射治療患者身份自動識別系統，旨在消除現行放射治療患者識別方法的紕漏和存在的隱患。本研究設計的患者身份自動識別系統包含硬件系統和軟件程序兩個部分。硬件系統具有患者指紋采集、產生外部連鎖信號和為軟件程序提供運行平臺的功能；軟件程序的主要功能是通過對患者指紋的自動識別來驗證患者的身份是否正確。

1 總體思路

為了消除現行患者身份識別方法的紕漏和隱患，基于指紋特征的患者身份自動識別系統需具備以下特點： ① 以指紋特征作為患者身份識別的依據；② 患者身份識別過程是自動執行的；③ 患者身份識別是在患者進入治療室后執行；④ 患者身份識別失敗時，系統能夠發出連鎖信號，阻止治療設備繼續為當前患者治療；⑤ 患者身份自動識別流程要易于整合到現有的放射治療流程，作為放射治療的步驟之一。

自動指紋識別的工作模式宜采用驗證模式[6],即預先在系統樣本庫中登記患者的指紋樣本，并且與患者的ID關聯起來。進行身份識別時先通過患者的ID從指紋庫中獲取樣本指紋特征值，然后與現場采集到的患者的指紋特征值進行比對，以驗證患者的身份是否正確。患者身份自動識別流程與放射治療流程整合后的工作流程示意圖，見圖1。

圖1 放射治療患者身份自動識別流程圖

流程圖中實線部分是患者信息的登記注冊流程。患者到放射治療機房登記治療時，由放射治療技術員錄入患者的ID和采集指紋樣本，存入指紋數據庫中，以備后續身份識別時調用；虛線部分是患者接受治療時的身份識別流程以及根據患者身份識別結果系統決定是否為當前患者執行后續治療程序。患者信息登記注冊成功后，每次接受治療時只需在治療室的指紋采集器上出示自己登記的指紋，系統便可自動完成身份識別，無需醫務人員參與。

2 系統設計

2.1 硬件設計

基于指紋特征的患者身份自動識別系統硬件由工作站和外圍設備構成，見圖2。工作站提供軟件程序運行平臺和外圍設備的接口，最低配置要求是：CPU雙核主頻3 GHz，硬盤容量500 GB，獨立顯卡，顯存容量1 GB，DDR3內存4 GB容量，Windows7操作系統，4個USB接口，1個串口，1個VGA接口；外圍設備主要是：指紋采集器2個，串口繼電器1個，顯示器2臺，一分二VGA轉接線1根，鼠標、鍵盤1套，VGA延長器1套。指紋采集器采用深圳市中控生物識別技術有限公司的ZK7000A型工業級指紋采集器，此產品能夠自動讀取指紋圖像，并通過USB接口把數字化的指紋圖像傳送到工作站，支持ZKFinger SDK開發工具在Windows操作系統下進行應用開發。ZK7000A指紋采集器采用業界領先的指紋識別技術，很好的解決了干、濕、老、幼、粗糙、臟指紋比對的問題，支持360°指紋旋轉比對。串口繼電器采用深圳市粵豫電子科技有限公司的YYE-1型，可以通過軟件程序向工作站的串口發送命令來控制繼電器觸點的斷開和導通狀態，從而產生外部連鎖信號，控制放射治療設備。

圖2 系統硬件架構框圖

2.2 軟件設計

2.2.1 設計思路

基于指紋特征的患者身份自動識別系統的軟件程序核心功能是實現患者指紋的自動識別。本系統指紋識別的工作模式為1對1的驗證模式[7]，所以，可以采用傳統的基于細節點比對的方法，即提取指紋的細節點作為特征來表征指紋圖像，通過比對這些細節點來進行識別[8]，基于這一方法的患者身份自動識別系統軟件流程圖，見圖3。指紋識別流程中主要步驟是圖像預處理、指紋細節特征值提取和指紋匹配，以下是本系統軟件程序實現指紋識別的算法。

2.2.2 圖像預處理

（1）有效區域估計。首先，將指紋采集器采集到的指紋圖像應用圖像處理技術去除圖像邊緣和灰度變化不大的部分，然后將指紋圖像劃分為16×16的方格，對每個方格統計其均值與方差。如果二者均滿足條件，則當前方格被定為有效方格，將所有的有效方格組合起來進行開運算（先腐蝕后膨脹），就得到了指紋的有效區域。

（2）方向場估計。利用不同方向的濾波器對指紋圖像進行濾波得到指紋的方向場[9]。首先指紋圖像的有效區域劃分為大小相同的小塊，然后對每個小塊用偶對稱的Gabor濾波器組進行濾波，濾波器響應最大的方向視為每個小塊的方向。Gabor濾波器空域表達形式為：

圖3 患者身份自動識別系統軟件流程圖

θ∈[0，π]是當前點的方向場垂直的方向；x、y為掩膜中心點的坐標；f是沿著方向θ脊線變化的頻率，設置為兩條相鄰脊線之間的距離的倒數；δx、δy分別表示x軸和y軸高斯函數標準差。

（3）脊線增強與提取。脊線提取采用Gabor濾波器對指紋原始圖像的每個點進行自適應濾波[10]。首先計算Gabor濾波結果：

然后計算臨時統計量：

公式中，I是指紋灰度圖像；θ是與點(i，j)脊線防線垂直的方向；D是一個常量；若F(i，j) ＞ f (i，j)，則點(i，j)位于谷線（背景），否則位于脊線（前景）。

（4）脊線細化。采用骨架細化算法[11]分別對（3）中求出的前景和背景進行細化，得到脊線和谷線細化圖。

2.2.3 指紋細節特征點提取

指紋的細節特點提取基于脊線和谷線圖。脊線細化圖中端點對應谷線細化圖中的分叉點；谷線細化圖中的端點對應脊線細化圖中的分叉點。每張細化圖中的端點只與一條脊線連接，而分叉點與三條脊線連接。提取細節點后進行后續處理：連接正對著的兩個端點和成環的兩個分叉點；去除短棒、部分分叉點附近的細節點、短小的分叉點及一些毛刺和有效區域邊緣的細節點。最終得到的細節點用如下格式存儲：H={x，y，θ}，其中x是細節點橫坐標，y是細節點縱坐標,θ是該點的脊線方向。指紋的細節點點集可表示為F={Hk| k =1，2，…，n}，其中n是該枚指紋中的細節點個數。

2.2.4 指紋匹配

指紋匹配分兩步實現，首先將現場采集的患者指紋細節點特征做哈夫變換[12]，然后將注冊指紋和變換后的現場采集指紋的細節點進行比較。如果兩個細節點的x、y坐標之間的差值小于給定的閾值Δx、Δy，且他們的角度差值也小于給定的閾值Δθ，則認為兩者匹配。計算兩幅指紋圖像在其公共區域Ω內匹配上的細節點對數N，再除以兩幅指紋圖像各自在公共區域內的細節點的數的乘積，得到匹配得分[13]，帶入細節點配準的信息，用公式表示為

其中，Ne表示注冊指紋在兩幅指紋公共區域內的細節點個數；Nc表示現場采集指紋在兩幅指紋公共區域內的細節點個數，T為經驗閾值，v是哈夫變換中的峰值。按照上式計算的比對分數表明了兩幅指紋的相似度，根據實際應用的需要設定相似度的閾值，系統就可以得出指紋識別的結果是匹配或不匹配的結論。

3 應用測試

3.1 測試方案

患者身份自動識別的準確率是本系統最重要的參數之一，生物特征識別 系統的準確率可以通過誤識率（False Acceptance Rate, FAR）和誤拒率(False Reject Rate，FRR)兩個指標來描述。所以，主要測試系統的FAR和FRR。測試選用的放療設備是醫科達公司生產的Axesse型直線加速器。患者身份自動識別系統的外部連鎖信號線與直線加速器Client PCB板的1腳和2腳連接，同時將Client PCB板上的短路線LK1取下，當患者身份識別結果為患者身份不正確時，串口繼電器常閉觸點斷開，直線加速器產生一個EXT TERM連鎖信號，阻止繼續為當前患者治療。測試時，患者身份自動識別系統作為被測試的患者身份識別方案，傳統的人工核實身份方法仍作為標準方案。隨機選取500位患者，做12500次患者身份自動識別測試，然后計算FAR和FRR。

3.2 測試結果

在12500次身份自動識別中，系統將非授權患者錯誤地判斷為授權患者的次數為0，即系統的FAR為0；系統將授權患者錯誤地判斷為非授權患者的次數為151次，FRR為1.2%。

4 討論

本研究采用患者自身的指紋特征作為接受放射治療時身份識別的依據，排除了現行識別方法因患者姓名相同或相近等因素造成的人工識別錯誤的隱患；患者身份自動識別的過程被整合到現有的放射治療的流程中強制執行，不會出現遺漏識別帶來的風險；患者的身份識別過程是在患者進入治療室后執行的，杜絕了患者交換的可能性。系統測試結果顯示系統的FAR為0，即不具有合法身份的患者是不可能被治療的，充分保證了患者的安全；系統的FRR為1.2%，屬于可接受的范圍，在實際應用中可以通過人工核實的方法，輔助確定被誤拒的患者身份是否正確。在患者身份識別領域，有專家提出采用患者唯一電子身份標識作為患者身份識別的依據，醫護人員可以對患者的身份進行人工和計算機雙重管理與控制[14]，這種方案比只用人工識別有更高的準確率，但仍然需要就診卡或條碼腕帶等作為患者身份信息的載體；也有身份驗證設備采用患者照片及條碼來驗證放射治療患者的身份，驗證過程主要是人工比對患者照片[15]。而使用患者自身的指紋作為身份識別的依據，可以有效避免患者身份信息載體交換、丟失、仿冒等情況。本研究可以為同行在患者身份識別領域的研究提供新的思路和參考，例如可以擴展開來研究其它生物特征識別技術在患者身份識別中的應用。

5 結論

基于指紋特征的患者身份自動識別系統的實現，對于提高醫務人員對患者身份識別的準確性，保障患者安全具有重要意義。本研究設計了將自動指紋識別技術應用于放射治療患者身份自動識別的工作流程，搭建了硬件平臺，研發了患者身份自動識別的軟件程序。經測試，系統滿足應用要求，具有極大的應用前景。后續研究還需進一步優化系統和流程，特別是在通過ID選擇患者這一步驟，如果能夠實現與放療設備的患者信息管理系統聯網，共享患者信息，實現掃描一次條碼就能夠同時在放射治療系統中和患者身份自動識別系統中選中同一患者，將會極大減少操作的繁瑣度、提高工作效率。另外，還可以將患者的肖像特征錄入數據庫，顯示在治療室內的顯示器上，作為人工核對患者身份的依據。

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Research on a Fingerprint-Based Automatic Patient Identif cation System

TAN Ting-qiang, LI Li, HUANG Ren-bing
Radiotherapy Center, Sichuan Cancer Hospital, Chengdu Sichuan 610041, China

Objective To make a research on a fingerprint-based automatic patient identification system, which was mainly used in the field of tumor radiotherapy, to improve the identification accuracy of patients' identity for the medical staff and to ensure the safety of patients. Methods According to the radiation therapy process and the demand of the patient identity automatic identification, a research on the process of the patient identification was made so as to design a related hardware system and develop a patient identification system based on automatic fingerprint identification technology. Results Altogether 12500 times of automatic identification tests in 500 patients were carried out. The results showed that the false acceptance rate was 0, and the false rejection rate was 1.2%. Conclusion The automatic patient identification system based on fingerprint was easy to be integrated into existing radiation treatment process and could effectively improve the accuracy of identification of patients' identify, which has high practical value in ensuring the patients' safety.

patient identification; automatic fingerprint identification; radiotherapy; patient safety

R318

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2016.11.010

1674-1633(2016)11-0046-04

2016-07-01

2016-07-21

作者郵箱：tanrenq@126.com