基于指纹特征的患者身份自动识别系统研究

谭庭强,李黎,黄仁炳

四川省肿瘤医院 放疗中心,四川 成都 610041

[摘 要]目的 研究基于指纹特征的患者身份自动识别系统,该系统主要应用于肿瘤放射治疗领域,提高医务人员对患者身份识别的准确性,保障患者安全。方法 结合放射治疗流程和患者身份识别需求,研究自动患者身份识别的流程,设计相应的硬件系统,研发基于自动指纹识别技术的患者身份识别软件程序。结果 对500名患者进行了12500次自动身份识别测试,结果表明系统的误识率为0,误拒率为1.2%。结论 基于指纹特征的自动患者身份识别系统易于整合到现行的放射治疗工作流程中,能有效保证患者身份识别的准确性,在保障患者安全方面具有极高的实用价值。

[关键词]患者身份识别;自动指纹识别;放射治疗;患者安全

引言

患者身份识别是指医务人员在医疗活动中对患者的身份进行查对、核实,以确保正确的治疗用于正确患者的过程[1]。准确识别患者身份对防止误诊、误治,减少医疗纠纷,保障患者安全具有重要意义。在卫计委下发的《患者十大安全目标》里,第一条就是“严格执行核查制度,提高医务人员对患者身份识别的准确性”,足见其重要性。在放射治疗领域治疗患者身份识别错误是引起放射治疗事故的直接原因之一[2],这可能与目前普遍采用人工核对患者姓名和腕带信息作为放射治疗患者身份识别的方法有关。 这一识别方法应用在放射治疗患者身份识别中容易出现纰漏和存在隐患的地方:① 人工识别可能因为医务人员的疏忽或者在识别过程中被打断而造成识别不准确;② 作为患者身份识别的依据不严谨,例如可能同时会有两个同姓名的患者在同一治疗设备接受治疗、患者佩戴的腕带信息丢失、患者未佩戴腕带等;③ 患者身份识别过程是在患者进入治疗室前完成,存在患者交换的风险。

本研究基于人类指纹具有唯一性、无法借用与仿冒、不怕丢失、不用专门携带、不会遗忘和容易采集等特点[3-4],利用自动指纹识别技术[5],结合放射治疗流程,研究易于整合到现有放射治疗流程的患者身份自动识别方法,设计基于指纹特征的放射治疗患者身份自动识别系统,旨在消除现行放射治疗患者识别方法的纰漏和存在的隐患。本研究设计的患者身份自动识别系统包含硬件系统和软件程序两个部分。硬件系统具有患者指纹采集、产生外部连锁信号和为软件程序提供运行平台的功能;软件程序的主要功能是通过对患者指纹的自动识别来验证患者的身份是否正确。

1 总体思路

为了消除现行患者身份识别方法的纰漏和隐患,基于指纹特征的患者身份自动识别系统需具备以下特点: ① 以指纹特征作为患者身份识别的依据;② 患者身份识别过程是自动执行的;③ 患者身份识别是在患者进入治疗室后执行;④ 患者身份识别失败时,系统能够发出连锁信号,阻止治疗设备继续为当前患者治疗;⑤ 患者身份自动识别流程要易于整合到现有的放射治疗流程,作为放射治疗的步骤之一。

自动指纹识别的工作模式宜采用验证模式[6],即预先在系统样本库中登记患者的指纹样本,并且与患者的ID关联起来。进行身份识别时先通过患者的ID从指纹库中获取样本指纹特征值,然后与现场采集到的患者的指纹特征值进行比对,以验证患者的身份是否正确。患者身份自动识别流程与放射治疗流程整合后的工作流程示意图,见图1。

图1 放射治疗患者身份自动识别流程图

流程图中实线部分是患者信息的登记注册流程。患者到放射治疗机房登记治疗时,由放射治疗技术员录入患者的ID和采集指纹样本,存入指纹数据库中,以备后续身份识别时调用;虚线部分是患者接受治疗时的身份识别流程以及根据患者身份识别结果系统决定是否为当前患者执行后续治疗程序。患者信息登记注册成功后,每次接受治疗时只需在治疗室的指纹采集器上出示自己登记的指纹,系统便可自动完成身份识别,无需医务人员参与。

2 系统设计

2.1 硬件设计

基于指纹特征的患者身份自动识别系统硬件由工作站和外围设备构成,见图2。工作站提供软件程序运行平台和外围设备的接口,最低配置要求是:CPU双核主频3 GHz,硬盘容量500 GB,独立显卡,显存容量1 GB,DDR3内存4 GB容量,Windows7操作系统,4个USB接口,1个串口,1个VGA接口;外围设备主要是:指纹采集器2个,串口继电器1个,显示器2台,一分二VGA转接线1根,鼠标、键盘1套,VGA延长器1套。指纹采集器采用深圳市中控生物识别技术有限公司的ZK7000A型工业级指纹采集器,此产品能够自动读取指纹图像,并通过USB接口把数字化的指纹图像传送到工作站,支持ZKFinger SDK开发工具在Windows操作系统下进行应用开发。ZK7000A指纹采集器采用业界领先的指纹识别技术,很好的解决了干、湿、老、幼、粗糙、脏指纹比对的问题,支持360°指纹旋转比对。串口继电器采用深圳市粤豫电子科技有限公司的YYE-1型,可以通过软件程序向工作站的串口发送命令来控制继电器触点的断开和导通状态,从而产生外部连锁信号,控制放射治疗设备。

图2 系统硬件架构框图

2.2 软件设计

2.2.1 设计思路

基于指纹特征的患者身份自动识别系统的软件程序核心功能是实现患者指纹的自动识别。本系统指纹识别的工作模式为1对1的验证模式[7],所以,可以采用传统的基于细节点比对的方法,即提取指纹的细节点作为特征来表征指纹图像,通过比对这些细节点来进行识别[8],基于这一方法的患者身份自动识别系统软件流程图,见图3。指纹识别流程中主要步骤是图像预处理、指纹细节特征值提取和指纹匹配,以下是本系统软件程序实现指纹识别的算法。

2.2.2 图像预处理

(1)有效区域估计。首先,将指纹采集器采集到的指纹图像应用图像处理技术去除图像边缘和灰度变化不大的部分,然后将指纹图像划分为16×16的方格,对每个方格统计其均值与方差。如果二者均满足条件,则当前方格被定为有效方格,将所有的有效方格组合起来进行开运算(先腐蚀后膨胀),就得到了指纹的有效区域。

(2)方向场估计。利用不同方向的滤波器对指纹图像进行滤波得到指纹的方向场[9]。首先指纹图像的有效区域划分为大小相同的小块,然后对每个小块用偶对称的Gabor滤波器组进行滤波,滤波器响应最大的方向视为每个小块的方向。Gabor滤波器空域表达形式为:

图3 患者身份自动识别系统软件流程图

θ∈[0,π]是当前点的方向场垂直的方向;x、y为掩膜中心点的坐标;f是沿着方向θ脊线变化的频率,设置为两条相邻脊线之间的距离的倒数;δx、δy分别表示x轴和y轴高斯函数标准差。

(3)脊线增强与提取。脊线提取采用Gabor滤波器对指纹原始图像的每个点进行自适应滤波[10]。首先计算Gabor滤波结果:

然后计算临时统计量:

公式中,I是指纹灰度图像;θ是与点(i,j)脊线防线垂直的方向;D是一个常量;若F(i,j) > f (i,j),则点(i,j)位于谷线(背景),否则位于脊线(前景)。

(4)脊线细化。采用骨架细化算法[11]分别对(3)中求出的前景和背景进行细化,得到脊线和谷线细化图。

2.2.3 指纹细节特征点提取

指纹的细节特点提取基于脊线和谷线图。脊线细化图中端点对应谷线细化图中的分叉点;谷线细化图中的端点对应脊线细化图中的分叉点。每张细化图中的端点只与一条脊线连接,而分叉点与三条脊线连接。提取细节点后进行后续处理:连接正对着的两个端点和成环的两个分叉点;去除短棒、部分分叉点附近的细节点、短小的分叉点及一些毛刺和有效区域边缘的细节点。最终得到的细节点用如下格式存储:H={x,y,θ},其中x是细节点横坐标,y是细节点纵坐标,θ是该点的脊线方向。指纹的细节点点集可表示为F={Hk| k =1,2,…,n},其中n是该枚指纹中的细节点个数。

2.2.4 指纹匹配

指纹匹配分两步实现,首先将现场采集的患者指纹细节点特征做哈夫变换[12],然后将注册指纹和变换后的现场采集指纹的细节点进行比较。如果两个细节点的x、y坐标之间的差值小于给定的阈值Δx、Δy,且他们的角度差值也小于给定的阈值Δθ,则认为两者匹配。计算两幅指纹图像在其公共区域Ω内匹配上的细节点对数N,再除以两幅指纹图像各自在公共区域内的细节点的数的乘积,得到匹配得分[13],带入细节点配准的信息,用公式表示为

其中,Ne表示注册指纹在两幅指纹公共区域内的细节点个数;Nc表示现场采集指纹在两幅指纹公共区域内的细节点个数,T为经验阈值,v是哈夫变换中的峰值。按照上式计算的比对分数表明了两幅指纹的相似度,根据实际应用的需要设定相似度的阈值,系统就可以得出指纹识别的结果是匹配或不匹配的结论。

3 应用测试

3.1 测试方案

患者身份自动识别的准确率是本系统最重要的参数之一,生物特征识别 系统的准确率可以通过误识率(False Acceptance Rate, FAR)和误拒率(False Reject Rate,FRR)两个指标来描述。所以,主要测试系统的FAR和FRR。测试选用的放疗设备是医科达公司生产的Axesse型直线加速器。患者身份自动识别系统的外部连锁信号线与直线加速器Client PCB板的1脚和2脚连接,同时将Client PCB板上的短路线LK1取下,当患者身份识别结果为患者身份不正确时,串口继电器常闭触点断开,直线加速器产生一个EXT TERM连锁信号,阻止继续为当前患者治疗。测试时,患者身份自动识别系统作为被测试的患者身份识别方案,传统的人工核实身份方法仍作为标准方案。随机选取500位患者,做12500次患者身份自动识别测试,然后计算FAR和FRR。

3.2 测试结果

在12500次身份自动识别中,系统将非授权患者错误地判断为授权患者的次数为0,即系统的FAR为0;系统将授权患者错误地判断为非授权患者的次数为151次,FRR为1.2%。

4 讨论

本研究采用患者自身的指纹特征作为接受放射治疗时身份识别的依据,排除了现行识别方法因患者姓名相同或相近等因素造成的人工识别错误的隐患;患者身份自动识别的过程被整合到现有的放射治疗的流程中强制执行,不会出现遗漏识别带来的风险;患者的身份识别过程是在患者进入治疗室后执行的,杜绝了患者交换的可能性。系统测试结果显示系统的FAR为0,即不具有合法身份的患者是不可能被治疗的,充分保证了患者的安全;系统的FRR为1.2%,属于可接受的范围,在实际应用中可以通过人工核实的方法,辅助确定被误拒的患者身份是否正确。在患者身份识别领域,有专家提出采用患者唯一电子身份标识作为患者身份识别的依据,医护人员可以对患者的身份进行人工和计算机双重管理与控制[14],这种方案比只用人工识别有更高的准确率,但仍然需要就诊卡或条码腕带等作为患者身份信息的载体;也有身份验证设备采用患者照片及条码来验证放射治疗患者的身份,验证过程主要是人工比对患者照片[15]。而使用患者自身的指纹作为身份识别的依据,可以有效避免患者身份信息载体交换、丢失、仿冒等情况。本研究可以为同行在患者身份识别领域的研究提供新的思路和参考,例如可以扩展开来研究其它生物特征识别技术在患者身份识别中的应用。

5 结论

基于指纹特征的患者身份自动识别系统的实现,对于提高医务人员对患者身份识别的准确性,保障患者安全具有重要意义。本研究设计了将自动指纹识别技术应用于放射治疗患者身份自动识别的工作流程,搭建了硬件平台,研发了患者身份自动识别的软件程序。经测试,系统满足应用要求,具有极大的应用前景。后续研究还需进一步优化系统和流程,特别是在通过ID选择患者这一步骤,如果能够实现与放疗设备的患者信息管理系统联网,共享患者信息,实现扫描一次条码就能够同时在放射治疗系统中和患者身份自动识别系统中选中同一患者,将会极大减少操作的繁琐度、提高工作效率。另外,还可以将患者的肖像特征录入数据库,显示在治疗室内的显示器上,作为人工核对患者身份的依据。

[参考文献]

[1] 杨卉,黄会.患者身份确认的研究进展[J].中国护理管理,2008, 8(1):50-51.

[2] 张起虹.医用电离辐射防护与安全[M].南京:江苏人民出版社,2009:118-121.

[3] 孙立波,赵志勇,王柳哲.指纹的唯一性和指纹鉴定误识率研究[J].大科技,2015,(20):262-263.

[4] 冯国进,顾国华,张保民.指纹图像预处理与特征提取[J].计算机应用研究,2004,(5):183-185.

[5] 尹义龙,宁新宝,张晓梅.自动指纹识别技术的发展与应用[J].南京大学学报:自然科学版,2002,38(1):29-35.

[6] 尹义龙.自动指纹识别系统研究[D].吉林:吉林工业大学,吉林大学,2000.

[7] 杨小冬.自动指纹识别系统原理与实现[M].北京:科学出版社, 2013.

[8] 傅景广,许刚,王裕国.基于细节点方向分布的指纹特征匹配[J].计算机工程,2003,29(19):17-19.

[9] Jain AK,Prabhakar S,Hong L.A Multichannel Approach to Fingerprint Classification[J].IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell,1999,21(4):348-359.

[10] 胡德文,陈芳林.生物特征识别技术与方法[M].北京:国防工业出版社,2013.

[11] Pavlidis T.A thinning algorithm for discrete binary images [J]. Comp Graph Image Proc,1980,13(2):142-157.

[12] Stockman G,Kopstein S,Benett S.Matching images to models for registration and object detection via clustering[J].IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell,1982,4(3):229-241.

[13] Jain A,Hong L,Bolle e IR.On-line fingerprint verification[J]. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell,1996,19(4):302-314.

[14] 季新华,陈磊,陈宇.移动临床信息系统在患者安全管理中的应用[J].中国卫生事业管理,2010,27(4):233-234.

[15] 时飞跃,陈成,刘莹,等.患者身份验证系统在放疗工作中的应用[J].中国医疗设备,2013,28(12):10-11.

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

Abstract: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.

Key words:patient identification; automatic fingerprint identification; radiotherapy; patient safety

[中图分类号]R318

[文献标识码]A

doi:10.3969/j.issn.1674-1633.2016.11.010

[文章编号]1674-1633(2016)11-0046-04

收稿日期:2016-07-01

修回日期:2016-07-21