基于最优交换协议的医疗Kinect点云数据远程传输系统

徐琳 宋国明

关键词： 最优交换协议; Kinect点云数据; 数据传输; 远程传输系统; 智能诊断; 压缩方案

中图分类号： TN919?34; TP391                  文献标识码： A                   文章编号： 1004?373X（2019）14?0100?04

A medical Kinect point cloud data remote transmission system

based on optimal exchange protocol

XU Lin， SONG Guoming

（Chengdu Technological University， Chengdu 610000， China）

Abstract： The traditional data remote transmission system based on the heterogeneous network does not compress the Kinect point cloud data， and has a low remote data transmission accuracy. Therefore， a medical Kinect point cloud data remote transmission system based on the optimal exchange protocol is designed. The system includes two operation modes： intelligent diagnosis and real?time diagnosis. The data optimal exchange protocol IEEE 11073?20601 is set up on the transport layer， whose core part includes the domain model， communication model and service model. For the system software， the 16?nary tree based compression scheme is used to compress the Kinect point cloud data and eliminate redundant data. The remote transmission of the Kinect point cloud data is conducted by means of the two stages of feasibility judgment and data transmission. The network realization bandwidth is used to judge the transmission reliability of the Kinect point cloud data. The experimental results show that the designed system has a maximum data arrival rate of 98%， and the accuracy of all the arrived data is 100%， which indicates that the system has a high data remote transmission performance.

Keywords： optimal exchange protocol; Kinect point cloud data; data transmission; remote transmission system; intelligent diagnosis; compression scheme

0  引  言

當前，我国人口老龄化日趋明显，各种慢性病成为威胁中老年人健康的主要因素，慢性病的防治与长期治疗变得愈发重要[1]。远程医疗作为新的医疗手段，可以使病人足不出户即可进行远程医疗服务，给医生和患者带来便利[2]。因此，建立标准化的医疗远程传输系统具有重大意义。

Kinect应用于医疗具有三个功能，即3D影像检测、人体骨骼追踪和音频处理[3]。目前，对Kinect点云数据及其应用的研究还处于初始阶段，大部分调研属于算法研究，在系统设计层面和远程医疗数据传输领域还有很大的空缺。文献[4]提出异构网络制式下的3G点对点远程数据传输系统，缺乏点云数据压缩操作，系统到达数据准确率低。因此，设计基于最优交换协议的医疗Kinect点云数据远程传输系统，构建系统整体架构，设计点云数据远程传输方案，并进行仿真模拟验证其可行性，为传统医疗向互联网医疗发展提供必要的科学依据。

1  基于最优交换协议的医疗Kinect点云数据远程传输系统

基于最优交换协议的医疗Kinect点云数据远程传输系统具有智能诊断和实时诊断两种工作模式，该系统通过比较Kinect获取的患者运动信息和医生设定的判断标准，可以诊断患者的病情。如果患者对系统的诊断结果满意，便不需要医生对其进行实时监控，Kinect会把获取的数据生成视频文件存储在客户端，同时将备份传输到数据库，供医生查看[5]。若患者转入实时监控模式，则Kinect会将实时视频传输给医生所在的监控端进行人工诊断。系统智能诊断和实时诊断两种模式有效减少了医生的工作量，也减少了网络传输的数据量，节省带宽。

系统实时传输的点云数据需要进行压缩处理，以保证在有限带宽中的实时诊断效率和质量。系统设计以最优交换协议为基础，以点云数据压缩技术为核心，实现Kinect点云视频动态压缩和数据远程传输，从而降低对传输带宽的要求，同时保证传输质量，满足医疗诊断的需要。

1.1  IEEE 11073?20601最优交换协议

IEEE 11073?20601最优交换协议在传输层上设置了数据的组合方式和对应的交互方法，它使符合该交换标准的不同设备可以进行逻辑上的交互和数据的传输[6]。系统传输层上不同设备利用IEEE 11073?20601最优交换协议设计的域模型、通信模型以及服务方法完成数据交互。IEEE 11073?20601是设置在传输层上的数据交换协议，不受传输层制约，能够与传输层协议中的任何一种协议完成数据交互[7]。IEEE 11073?20601标准设定了设备之间交互的3个模型，分别为：域模型、通信模型和服务模型。这3个模型协调工作，共同构成了IEEE 11073?20601协议的核心部分。域模型采用面向对象的方法规定设备传输数据的类型和设备信息，如配置信息、设备地址等。通信模型利用状态机通过APDU完成主设备端与客设备端逻辑上的数据交互，并管理交互状态。服务模型通过服务规范实现相关属性的采集和数据的发送。

1.2  基于16叉树的Kinect点云数据压缩方案

系统在最优交换协议的基础上，为保证数据传输质量，需对点云数据进行压缩处理。一般情况下，相邻帧图像数据的变化部分远少于不变化部分，若采用8叉树压缩会将所有数据每过一帧传输一次，从而加大带宽压力[8]。为减小带宽压力，只对图像数据变化部分进行传输，不变化的部分则继续使用上一帧的图像数据，利用16叉树记录图像中变化部分的位置数据，并传输该位置数据的二进制编码。16叉树技术可以将Kinect点云数据中不变化的位置数据作为冗余数据加以消除。

1.3  医疗环境下的远程传输方案

1.3.1  Kinect点云数据的远程传输

在实际医疗环境中，患者行动相对不便，且时常需要医生实时监控，因此在系统设计压缩传输方案时，应去除冗余数据，降低复杂度，节省带宽，以满足医疗数据实时监控的需要[9]。Kinect点云数据的远程传输方案分为可行性判断和数据传输两个阶段，详细过程如下：

1） 对患者进行Kinect视频采集，获得Kinect点云数据;

2） 采用丢弃帧技术获得每秒帧的实际传输数预估值[Ptransport];

3） 利用[Ptransport]计算最低带宽要求[Drequire]和网络可实现带宽[Dreal];

4） 根据[Drequire]和[Dreal]求得最小压缩倍数N;

5） 对比N和医生设定的最大压缩倍数[Nh]，若[N≤Nh]，则继续下一步，否则终止传输;

6） 运用基于16叉树的压缩算法压缩Kinect点云数据;

7） 将压缩完成的Kinect点云数据传输到服务器，即医生监控端。

上述过程中，步骤1）～步骤5）是数据传输可行性判断阶段，步骤6）～步骤7）是数据传输阶段。

1.3.2  网络可实现带宽

系统每隔一段时间（30 s）会发送4个测试数据包到服务器并请求响应，收到响应后，系统根据测试包的大小和传输所用时间计算带宽并求出平均值，以确定网络可实现带宽[10]。设t时刻发送的数据包[i（i=1，2，3，4）]的大小是[Pi（t）]，傳输所用时间为[γi（t）]，那么此时的网络可实现带宽为：

[Dreal（t）=13[Dreal1（t）+Dreal2（t）+Dreal3（t）+Dreal4（t）]             =13P1（t）γ1（t）+P2（t）γ2（t）+P3（t）γ3（t）+P4（t）γ4（t）]    有别于服务商设置的名义带宽，网络可实现带宽是实时测量所得，代表网络实际数据传输的能力，其对于判断系统传输Kinect点云数据的可靠性尤为关键。

2  实验分析

2.1  仿真实验

利用C++编程模拟本文系统进行Kinect点云数据远程传输可行性判断阶段的工作情况。在[Drequire（Ptransport（t），N（t-1））]和[Dreal]一定的情况下，编程计算[t+1]时刻的压缩倍数[Nt+1]，以检验本文系统运行的终止条件。因为只模拟系统t时刻Kinect点云数据传输可行性判断阶段的工作情况，所以可设定[N（t-1）]为常数，不影响测试的准确性。

假设本文系统每秒最多传输30帧，每帧需要使用30 MB数据量，那么t时刻最低带宽要求预估值为750 Mb/s。根据实际医疗环境，设置压缩倍数最大值为[Nh=120]。在[Ptransport（t）]与[Dreal（t）]不同取值的情况下，计算压缩倍数预估值[Nt+1]，所得结果如表1所示。

由表1可以看出：随着实际传输数预估值[Ptransport]从1～20不断增加，当网络可实现带宽[Dreal]为5 Mb/s时，压缩倍数预估值从122逐渐减少至8;当实际传输数预估值[Ptransport]为1时，网络可实现带宽[Dreal]从5～30不断增加，压缩倍数预估值从122逐渐增加至722。因此可以得出，压缩倍数预估值随着实际传输数预估值的增加而减少，随着网络可实现带宽的增加而增加。在实际医疗诊断中，每秒传输的帧数范围为5～10之间，若带宽为10 Mb/s，则压缩倍数应为25～50。从该表可知，当实际传输数预估值[Ptransport]范围为5～10之间，本文系统此时的可实现带宽，也就是压缩倍数为28～45，在实际压缩倍数范围内，验证了本文系统进行医疗Kinect点云数据远程传输的有效性。

2.2  系统测试

实验为了检测本文系统中最优交换协议IEEE 11073?20601核心模块的正确性，采用模拟软件模拟血压计、血糖仪等数据，以正常速度多次发送，测试数据是否可以正确传输到IEEE 11073?20601核心模块并正确解析，测试结果如表2所示。通过该表可以看出，3个设备的数据到达率分别为98%，96%，97%，到达数据准确率均为100%，说明系统最优交换协议IEEE 11073?20601核心模块具有良好的解析能力，具有较高的正确性，进而也验证了本文系统具有较高的医疗Kinect点云数据远程传输性能。

实验为测试本文系统稳定性，在一定时间内采用模拟软件连续向IEEE 11073?20601核心模块发送血压、血糖数据，发送次数为60次，频率由慢到快，检验安卓端是否能正常接收数据，得到的结果如图1所示。由该图可以看出：5次实验所得的血压接收数据次数分别为57次、60次、58次、59次、58次;血糖接收数据次数分别为56次、57次、56次、57次、57次。血压和血糖正常接收数据次数所占百分比分别为98%和96%，说明本文系统具有较高的稳定性。

3  结  论

本文设计基于最优交换协议的医疗Kinect点云数据远程传输系统，其具有智能诊断和实时诊断两种工作模式，患者可通过智能诊断进行自我健康状态评估，或通过实时诊断由医生评估患者身体状态。实验结果表明：当带宽为10 Mb/s时，本文系统的数据压缩倍数为28～45，处于实际要求的压缩倍数范围内，验证了本文系统进行医疗Kinect点云数据远程传输的有效性;本文系统数据到达率分别为98%，96%，97%，到达数据准确率均为100%，说明系统具有较高的远程数据解析能力和传输性能。

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