计算机视觉在供应室质量追溯管理中的应用

张 亮

[文章编号] 1672-8270(2015)03-0048-03 [中图分类号] R197.324 [文献标识码] A

计算机视觉在供应室质量追溯管理中的应用

张 亮①

[文章编号] 1672-8270(2015)03-0048-03 [中图分类号] R197.324 [文献标识码] A

目的：使基于软件测试设备(STF)检测的质量追溯管理流程实现自动化，从而减少人工视觉误差导致的误评价，提高质量追溯系统的公正性与可靠性。方法：使用图像采集系统，在STF清洁度检测过程中引入计算机视觉处理技术，使其对STF清洁度结果的评价实现自动化，减少对人工的依赖，提高公正性和可靠性。结果：与以往以人工视察为主的评价方法比较，可自动生成检测结果，更加高效、准确。结论：在STF检测中采用视觉处理技术，可减少人工视察的主观性导致的误判，提高检测结论的公正性和可靠性。

消毒供应室；清洁度检测；计算机视觉技术

DOI∶ 10.3969/J.ISSN.1672-8270.2015.03.016

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

消毒供应中心(central supply service department，CSSD)在医院承担着各科室所有重复使用的诊疗器械和物品的清洗、消毒、灭菌以及无菌物品的供应[1-3]。卫生部于2009年发布了针对医院消毒供应中心的三项行业规范和标准，即医院管理规范、清洗消毒及灭菌技术操作规范和清洗消毒及灭菌效果检测标准，用来确保完善供应室的质量控制和物品安全，更好地保证医院每日所使用的各种器械、设备达到标准要求的安全性。

目前，多数消毒供应流程仍以手工记录为主，由于人工操作存在许多不可控因素，致使信息具有随意性，且记录的信息容易损坏和被修改，致使在后续的追踪过程中信息的准确性、完整性和公正性无法得到保证[4]。尽管少数医院已经开始使用信息化手段来规范消毒供应流程，在一定程度上保证了信息的准确性和完整性，但在某些流程尤其是在清洁度检测流程中仍以记录结果为主要依据，对于清洁度的评价这一重要环节，仍主要以人工评价为主，在一定程度上降低了系统的准确性和公正性[5-7]。为此，本研究通过信息化手段，利用消毒供应室质量追溯系统严格规范器械在医院内部全流程的追溯和质量监控，以提高工作效率和质量，减少医院感染的发生。

1 消毒供应室质量追溯系统功能

1.1 系统功能模块

(1)业务处理功能模块。①回收：供应室操作人员回收手术器械包；②清洗：操作人员使用清洗机对器械包进行清洗操作；③灭菌：操作人员使用灭菌器对器械包进行灭菌操作；④打包：操作人员根据手术需要对器械包进行搭配，并对配包进行审核；⑤发放：操作人员根据其他科室申请单对器械包进行发放。

(2)供应室科室管理模块。①人员考核：定期记录本科室人员的培训考试结果；②绩效考核：定时统计一段时间内工作人员执行业务的数量，以及各种业务对应的百分比；③人员排班：系统管理人员可以通过排班模块对本科室工作人员一周内的工作进行安排，包括在哪个时间段内执行哪种类型的业务操作；④设备管理：统计一段时间内的设备使用情况，以供管理人员找出哪些设备使用频率较多，哪些设备使用频率较低，从而使管理人员根据情况分配设备给使用人员，降低设备的磨损，并及时的安排设备的维护；⑤科室库存管理：记录器械的出库与入库信息，供后续查询。

(3)清洁度检测模块。软件测试设备(software test facility，STF)清洁度检测：通过观察STF卡片在清洁器械前后的颜色分配状况，得出当前清洗结果是否合格。

(4)系统配置模块。对当前系统中的常用数据以及常量信息进行配置。

1.2 系统架构

供应室质量追溯管理系统由数据库、信息追溯模块、业务处理模块及医院其他系统等组成，其构架如图1所示[8-9]。

图1 供应室质量追溯管理系统构架图

2 基于计算机视觉技术的自动化清洁度检测

2.1 医疗器械清洗效果STF检测卡[10]

(1)检测卡功能。STF检测卡[11-13]主要用于检测消毒的效果，采用标准制造的模拟有机物中的蛋白质、脂肪和多聚糖的污染物。并设计网状结构模拟器械关节和阻挡物来测试清洗消毒机能力，测试水和清洗剂是否进入器械的关节及缝隙中(如图2所示)。

图2 STF医疗器械清洗效果检测卡

(2)检测卡的应用。将检测卡装在网状结构的卡架内，放入清洗筐内执行使用程序，过程结束后目视检测结果。如使用超声波清洗器则直接将检测卡放入超声清洗槽即可。

2.2 基于颜色分拣的图像处理技术

由于STF检测卡上的颜色标记区域采用同样的标准，因此通过对多帧检测卡片图像像素的统计分析，获得标记区域内像素值的范围，PR1＜PR＜PR2，PG1＜PG＜PG2，PB1＜PB＜PB2，其中，PR1表示统计出的R分量的最低值，PR2表示统计出的R分量的最高值，PG1表示统计出的G分量的最低值，PG2表示统计出的G分量的最高值，PB1表示统计出的G分量的最低值，PB2表示统计出的G分量的最高值。得出颜色标记区域分布的概率为(公式1)：

式中COUNT表示统计所有符合条件的像素的个数，W×H表示统计的总像素数。

2.3 自动评估算法

设定判定清洗合格的标记区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，根据评估算法得到的评估结果如图3所示。

图3 STF检测结果

3 结语

通过在STF清洁度检测过程中引入计算机视觉处理技术后，可在不经过人工干预的情况下由计算机对清洗结果自动做出评价，从而保证系统评价结果的正确性、有效性以及完整性。同时可以将图像数据直接保存入库，为日后追溯提供更多维度的数据，以确保数据的正确性，使各种医疗器械达到安全标准的要求，从而减少医院感染的发生[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

张亮,男,(1974- ),本科学历，高级工程师。解放军第81医院设备科主任，研究方向：医疗设备、耗材采购与管理。

2014-10-15

①解放军第81医院设备科 江苏 南京 210000