用於創面評估與管理的方法和系統與流程

2023-08-03 14:16:16

根據35U.S.C.§119(e)，本申請基於2013年12月3日遞交的美國申請No.61/911,162和2014年4月23日遞交的美國申請No.61/983,022的專利要求優先權，其中每一個的所有內容都通過引用併入本文。

背景技術：

包括靜脈、糖尿病和褥瘡的慢性和複雜創面、外科手術創面、造口術和其它複雜的創面，僅在美國就影響數百萬患者。在美國，每年花費在治療慢性創面的費用高達數十億美元，其中上十億美元的費用花費在創面護理產品上。由於人口老齡化和糖尿病與肥胖症的發病率不斷上升，治療慢性創面的費用逐年持續增長。治療慢性創面的費用已成為個人和社會的一項重要財政負擔。

雖然醫療技術的進步幫助為各種類型的創面帶來了新的治療方法，但對於創面及創面癒合進展的準確和客觀評估仍有大量未滿足的需求，其中包括創面的深度、體積、面積、周長測量和創面的分類。創面癒合進展的客觀評估是確定治療途徑的有效性的基礎，也是選擇最佳治療方案的關鍵。然而，在臨床上，這樣的測量通常是不準確、主觀且不一致(用尺子、透明度追蹤和深度的Q提示來手動地進行)的。由於缺乏標準和可靠性，這些測量結果通常難以應用於醫療決策作出的臨床實踐中。此外，對創面評估的不一致也導致遠程管理或多學科創面護理協調難以實施。為了解決這一問題，已開發了使用結構光以及立體成像技術的多種創面測量工具。然而，這些系統需要使用專業/昂貴的設備，這樣的設備難以使用、缺乏與病歷管理系統的整合，並且準確評估創面的整體效率不高。因此，這些創面測量工具在即時(point-of-care)環境中並不實用。

在創面和諸多其他疾病管理領域(包括但不限於皮膚科、美容、化妝品、腫瘤科、眼科和耳鼻喉科)中另一個未被滿足的需求是越來越需要一個用於管理可視化和其他多媒體信息的高效、安全和協作的系統。

本文所提供的「背景技術」的描述是為了概要介紹本公開文本的來龍去脈。當前點名的發明人在此背景介紹的敘述範圍內的工作以及在遞交時可能算不上現有技術的描述都不被明確地或暗示地承認其是針對本發明的現有技術。

附圖說明

因為通過在參考以下詳細說明的同時結合附圖考慮更易於理解本公開實施例和其中所附許多優點，所以很容易得出對本公開實施例和其中所附許多優點的更完整評價，其中：

圖1示出了基於一個實施例的系統示意圖示例；

圖2示出了基於一個實施例的另一個系統示意圖示例；

圖3示出了根據一個實施例的使用從成像傳感器和結構傳感器獲得的信息在伺服器處執行的處理的概要；

圖4示出了使用2D圖像信息來顯示創面分割處理的流程圖；

圖5示出了基於一個實施例的創面示例，其中對應於創面的前景區域和背景區域已被指定；

圖6示出了基於一個實施例的實施示例；

圖7示出了流程圖，顯示從結構傳感器數據和所獲得的分割圖像計算3D測量結果的處理；

圖8示出了用成像傳感器為結構傳感器校準的一個示例；

圖9示出了前景掩模應用到深度數據使得只獲得該區域內的深度信息；

圖10示出了對創面中組織進行分類的處理；

圖11示出了手動與自動分割之間的比較

圖12示出了基於一個實施例的系統接口的示例；以及

圖13示出了基於一個實施例的示例計算系統。

具體實施方式

本公開描述了用於確定醫療損傷的特徵的系統。該系統包括用來獲得感興趣區域的成像信息和拓撲信息的一個或多個成像傳感器，以及電路，其被配置為確定感興趣區域的成像信息內的損傷部分的邊界，將成像信息與拓撲信息相關聯，並且將成像信息內指定的損傷部分的邊界應用到拓撲信息以指定掩模區域，和根據拓撲信息和成像信息確定掩模區域內的損傷部分的特徵。

該系統還包括一個實施例，其中，電路被進一步配置為：從感興趣區域的成像信息指定感興趣區域的代表性背景部分，從感興趣區域的成像信息指定感興趣區域的代表性損傷部分，並根據指定的代表性背景和損傷部分確定感興趣區域的成像信息內的損傷部分的邊界。

該系統還包括一個實施例，其中，電路被進一步配置為根據用戶輸入或像素特性差異從感興趣區域的成像信息指定感興趣區域的代表性損傷部分。

系統還包括一個實施例，其中，電路被進一步配置為根據成像信息在掩模區域內對損傷部分進行分類。

系統還包括一個實施例，其中，電路被進一步配置為通過被進行以下配置來對掩模區域內的損傷部分進行分類：將損傷部分劃分成拼貼片，計算每個拼貼片成像值的集中趨勢的度量，並且使用由先前訓練的分類器所生成的損傷類型信息對每一個拼貼片進行分類。

系統還包括一個實施例，其中，損傷類型信息包括健康、腐肉和焦痂組織。

系統還包括一個實施例，其中，先前訓練的支持向量機使用已被進行以下配置的電路生成損傷類型信息：針對一組帶有注釋的圖像，將每個圖像劃分成拼貼片，計算每個拼貼片成像值的集中趨勢的度量，根據損傷類型指定每個拼貼片，並且使用獨立的測試集應用交叉驗證。

系統還包括一個實施例，其中，掩模區域內的損傷部分的特徵包括損傷的深度、寬度和長度。

系統還包括一個實施例，其中，掩模區域內的損傷部分的特徵包括損傷的周長、面積和體積。

系統還包括一個實施例，其中，電路被配置為利用自動圖像分割算法來確定感興趣區域的成像信息內的損傷部分的邊界。

系統還包括一個實施例，其中，電路被配置為通過檢測感興趣區域的代表性損傷部分中的輪廓來確定感興趣區域的成像信息內的損傷部分的邊界。

系統還包括一個實施例，其中，電路被配置為通過檢測感興趣區域的代表性損傷部分中的輪廓和迭代所有輪廓來確定感興趣區域的成像信息內的損傷部分的邊界。

系統還包括一個實施例，其中，醫療損傷是創面。

還描述了一種用於確定醫療損傷的特徵的設備的一個實施例。該設備包括電路，被配置為：確定在感興趣區域的成像信息內的損傷部分的邊界，將由一個或多個成像傳感器得到的成像信息與拓撲信息相關聯，並且將成像信息內指定的損傷部分的邊界應用到拓撲信息中以指定掩模區域，和根據拓撲信息和成像信息確定掩模區域內的損傷部分的特徵。

該設備還包括一個實施例，其中，電路被配置為從感興趣區域的成像信息指定一個感興趣區域的代表性背景部分，從感興趣區域的成像信息指定一個感興趣區域的代表性損傷部分，並且根據指定的代表性背景和損傷部分確定感興趣區域的成像信息內損傷部分的邊界。

該設備還包括一個實施例，其中，電路被配置為根據用戶輸入或像素特性差異，從感興趣區域的成像信息指定一個感興趣區域的代表性損傷部分。

該設備還包括一個實施例，其中，電路被配置為根據成像信息對掩模區域內的損傷部分進行分類。

該設備還包括一個實施例，其中，電路被配置為通過被進行以下配置來對掩模區域內的損傷部分進行分類：將損傷部分分成拼貼片，計算每個拼貼片成像值的集中趨勢度量，並且使用由先前訓練的支持向量機生成的損傷類型信息對每個拼貼片進行分類。

該設備還包括一個實施例，其中，損傷類型信息包括健康、腐肉和焦痂組織。

該設備還包括一個實施例，其中，先前訓練的支持向量機使用已被進行以下配置的電路生成損傷類型信息：針對一組帶有注釋的圖像，將每個圖像劃分成拼貼片，計算每個拼貼片成像值的集中趨勢的度量，根據損傷類型指定每個拼貼片，並且使用獨立的測試集應用交叉驗證。

該設備還包一個實施例，其中，掩模區域內的損傷部分的特徵包括損傷的深度、寬度和長度。

該設備還包括一個實施例，其中，掩模區域內的損傷部分的特徵包括損傷的周長、面積和體積。

該設備還包括一個實施例，其中，電路被配置為通過利用抓取切割算法確定感興趣區域的成像信息內的損傷部分的邊界。

該設備還包括一個實施例，其中，電路被配置為通過檢測感興趣區域的代表性損傷部分的輪廓確定在感興趣區域的成像信息內的損傷部分的邊界。

該設備還包括一個實施例，其中，電路被配置為通過檢測感興趣區域的代表性損傷部的輪廓和迭代所有輪廓來確定感興趣區域的成像信息內損傷部分的邊界。

該設備還包括一個實施例，其中，醫療損傷是創面。

還描述了一種用於確定醫療損傷的特徵的方法的一個實施例。該方法包括：利用處理電路確定感興趣區域的成像信息內的損傷部分的邊界，利用處理電路將由一個或多個成像傳感器獲得的成像信息和拓撲信息相關聯，利用處理電路將成像信息內指定的損傷部分的邊界應用到拓撲信息中以指定掩模區域，以及利用處理電路，根據拓撲信息和成像信息確定掩模區域內損傷部分特徵的步驟。

該方法還包括一個實施例，包括以下步驟：從感興趣區域的成像信息指定感興趣區域的一個代表性背景部分，從感興趣區域的成像信息指定感興趣區域的一個代表性損傷部分，以及根據指定的代表性背景和損傷部分確定感興趣區域的成像信息內的損傷部分邊界。

該方法還包括一個實施例，包括以下步驟：根據用戶輸入或像素特性差異，從感興趣區域的成像信息指定一個感興趣區域的代表性損傷部分。

該方法還包括一個實施例，包括根據成像信息對掩模區域內損傷部分進行分類的步驟。

該方法還包括一個實施例，包括以下步驟：通過將損傷部分分成拼貼片，計算每個拼貼片成像值的集中趨勢度量，以及使用由先前培訓的支持向量機生成的損傷類型信息對每個拼貼片進行分類，來進一步對掩模區域內損傷部分進行分類。

該方法還包括一個實施例，其中，損傷類型信息包括健康、腐肉和焦痂組織。

該方法還包括一個實施例，其中，先前訓練的支持向量機使用已被進行以下配置的電路生成損傷類型信息：針對一組帶有注釋的圖像，將每個圖像劃分成拼貼片，計算每個拼貼片成像值的集中趨勢的度量，根據損傷類型指定每個拼貼片，並且使用獨立的測試集應用交叉驗證。

該方法還包括一個實施例，其中，掩模區域內損傷部分特徵包括損傷的深度、寬度和長度。

該方法還包括一個實施例，其中，掩模區域內損傷部分特徵包括損傷的周長、面積和體積。

該方法還包括一個實施例，其中，包括通過利用抓取分割算法確定感興趣區域的成像信息內損傷部分邊界的步驟。

該方法還包括一個實施例，其中，包括通過檢測感興趣區域代表性損傷部分的輪廓來確定感興趣區域的成像信息內損傷部分邊界的步驟。

該方法還包括一個實施例，其中，包括通過檢測感興趣區域代表性損傷部分的輪廓和迭代所有輪廓來確定感興趣區域的成像信息內損傷部分邊界的步驟。

該方法還包括一個實施例，其中，醫療損傷是創面。

現在參照的附圖，其中相同的附圖標記可指定幾個視圖內完全相同或對應的零部件，圖1示出了用於慢性和複雜創面(例如但不限於褥瘡、糖尿病潰瘍、動脈供血不足潰瘍、靜脈淤滯性潰瘍和燒傷)的體積評估的系統。慢性創面往往需要不斷的監測和關注。除了可以通過傳統的單2D照相機來獲得可視信息外，三維表面數據具有特別的臨床意義。因此，使用行動裝置、具有結構化傳感器能力的專用相機和雲/網絡基礎設施來捕獲、分析和傳輸臨床數據和圖像，可以提供相對於已有技術的明顯改善。本實施例結合上述要素，以提供完整的平臺，以為了預防和治療創面的目的來捕獲、評估、記錄和交流臨床信息。

圖1為基於一個實施例的系統圖。在圖1中，包括行動裝置1，該行動裝置具有附接/連接到其上的2D成像傳感器2和結構性傳感器3。本實施例不限於行動裝置1，但也可以是能夠在傳感器2和3以及網絡20之間傳輸信息的任何計算設備。行動裝置1經由網絡連接到伺服器10。伺服器10還連接到門戶(portal)11和信息學部(informatics)12。

行動裝置1可以是具有處理能力和經由成像傳感器2的嵌入2D拍照功能的蜂窩/無線使能的可攜式設備。行動裝置1可以包括通過觸控螢幕、觸筆、滑鼠、鍵盤或其他輸入手段的用戶互動。行動裝置1還可以通過與結構傳感器3連接而具有(3D)結構感應功能，該結構傳感器3經由輸入/輸出口(例如USES埠)或其他連接方法(如經由藍牙或近場通信(「NFC」))連接到行動裝置1。該行動裝置可以是蘋果電腦公司生產的IpadTM或三星公司生產的Galaxy TabTM或任何其他適當的有輸入/輸出能力的移動或平板設備。

成像傳感器2可以是嵌入或包括在行動裝置1內的數字CCD傳感器，比如蘋果公司生產的iSight cameraTM產品。成像傳感器2可以具有任何適當的解析度(如640x480解析度)和任何適當的像素數(如8百萬像素)。然而，使用2D照相機對創面做出測量的挑戰是缺乏縮放比例信息和失真校正。在實踐中，攝影師往往在要拍攝照片的同一場景中放置參考物體(直尺或已知尺寸的物體，比如一個便士)，所以測量結果可以隨後推導出。然而，這種方法需要相機垂直於測量平面，並且是繁瑣和不準確的。然而，已開發出解決這個問題的一些技術，其中包括除了成像傳感器2外還包括和使用結構傳感器3的實施例，，以及不配備結構傳感器3並且利用屏幕嚮導與來自成像傳感器2的信息一起提供縮放比例信息和失真校正的實施例。

結構傳感器3可以是3D成像傳感器，比如由Occipital公司開發的Occipital結構傳感器TM。由於成像傳感器2和結構傳感器3的空間關係已知，所以從成像傳感器2拍攝的2D圖像可以被映射到由結構傳感器3獲取的3D結構數據。因此，當獲得一個創面信息時，傳感器2和結構傳感器3二者來得到圖像。在一個替代實施例中，可以只從結構傳感器3或只從成像傳感器2來獲得成像信息。

在沒有任何其他專門設備或不需要任何複雜處理的條件下，結構傳感器3使得使用行動裝置1進行準確的3D測量成為可能。使用支架可以將結構傳感器3安裝到行動裝置1上。除了使用Occipital結構傳感器TM來實現之外，結構傳感器3還可以通過3D立體照相機實現。或者，結構傳感器3可以是可以與現有行動裝置串聯使用，使得能夠進行立體圖像捕獲的裝置，可以與現有照相機一起使用來產生結構光的裝置(比如由J.Ryan Kruse在「three-dimensional scanner for hand-held phones」中教導的，US20I20281087A1)、小型雷射測距儀或可以與行動裝置1串聯使用來獲取創面部位的三維信息的任何可能裝置。

可以使用例如支架將結構傳感器3安裝到行動裝置1上。或者，結構傳感器3可以是在行動裝置1外部並且不連接到行動裝置1。

當使用成像傳感器2和結構傳感器3獲得圖像信息和3D信息時，可以提供指導取得圖像的用戶拍攝最佳可能畫面的屏幕嚮導。當用戶試圖拍攝照片時，可以顯示屏幕嚮導，並將提醒用戶關於設備是否處於捕獲圖像的最佳位置。此外，除了有關照明和傾斜信息外，嚮導可以指導用戶例如更多地向上、向下、向左或向右等信息。

除了通過成像傳感器2和結構傳感器3得到的2D可視化信息和3D測量結果外，其他生理信息也可以是臨床診斷的重要部分。這種其他生理信息可以使用其他裝置與行動裝置1一起測量。例如，近紅外熱成像可以用於檢測指示感染的發熱；高光譜成像技術可以適於移動平臺，並用於測量組織灌流和壞死；傳感器可用於檢測和記錄氣味；以及其它化學傳感器或細菌檢測器可與當前移動平臺串聯使用。這些附加傳感器可以被包括在與結構傳感器3相同的附件配備中，或可以做作為不同結構實現。這些附加傳感器也可以作為經由有線或無線通信連接到行動裝置1的外部設備實現。

伺服器10可以在醫生辦公室內或在醫院中局部實施，或可以經由實施如AmazonTMAWS的雲服務的伺服器在雲中實施。處理私人醫療信息的任何伺服器都可以作為一個安全的HIPAA兼容伺服器實施。HIPAA兼容伺服器是符合1996年的健康保險流通與責任法案(The Health Insurance Portability and Accountability Act，HIPAA；Pub.L.104-191,110Stat.1936,1996年8月21日頒布)的伺服器。該伺服器可以包括資料庫或連接到在其中存儲關於創面信息的資料庫。伺服器10可以執行處理，以分析由行動裝置1獲得的信息。該處理將在下面進行詳細說明。

從業者門戶11被連接到伺服器10，並且被設計為向從業者提供有關患者創面的信息。可以將創面信息與從業者現有的患者電子病歷結合和集成起來。

信息學部12為訪問資料庫中的匿名臨床數據提供了一種途徑，以支持臨床研究和衛生信息學，來促進創面護理。

圖2示出了基於一個實施例的說明系統的流程的圖。在這個過程中，通過行動裝置1捕獲患者的圖像，從而生成圖像信息。該信息可以包括來自成像傳感器2和結構傳感器3或如上述討論的其他傳感器的信息。

使用行動裝置1以及相關的成像傳感器2和結構傳感器3的功能，通過行動裝置1捕獲創面的2D和3D信息。如下所示的表1提供了由結構傳感器3獲得3D測量值的例子。

寬度(cm)

長度(cm)

周長(cm)

面積(cm^2)

深度(最深處，cm)

體積(cm^3)

分割：肉芽、腐肉、壞死

百分比(％)

面積(cm^2)

測量日期

表1

從業者5經由行動裝置輸入信息，以擴充從患者4得到的圖像信息。在一個替代實施例中，從業者可以經由與捕獲成像信息的行動裝置1不同的界面輸入信息。

表2顯示由從業者處獲得的相關臨床參數的示例。

表2

將表1和表2中找到的信息從行動裝置1(或其他設備)轉移至伺服器10，在伺服器10處與先前生成的創面參數一起存儲在資料庫中。然後對轉移的信息進行圖像分析。該圖像分析可以在伺服器10中執行，或者在一個替代實施例中，圖像分析也可以在行動裝置1上本地進行。

圖3示出了使用從成像傳感器2和結構傳感器3得到的信息在伺服器處進行處理的概述。特別是使用2D圖像信息進行創面分割以得到創面邊界信息，將結果與計算的3D網格信息相結合。因此，2D圖像中分割的創面邊界可以被映射到3D空間，從3D結構數據中可以計算3D測量結果。伺服器10並不局限於使用來自成像傳感器2的成像數據或來自結構傳感器3的3D數據進行處理。伺服器10還可以使用保存的圖像或遠程地獲得和轉發到伺服器10的圖像進行處理。如上所述，圖像處理也可以在行動裝置1上進行，並且在這種情況下，可以通過使用內置的攝像頭、從網際網路(專用伺服器)上下載圖像，或通過如USB接口使用USB快閃記憶體驅動器的輸入/輸出接口(如可行)進行圖像採集。

圖4示出了流程圖，其示出了利用2D圖像信息進行創面分割處理。採用半自動算法進行圖像分割。圖像的處理可以包括在圖像分割處理中用戶或從業者的互動。或者，該處理可以在沒有任何用戶互動的條件下進行，使得在圖4中所描述的任何用戶輸入將用自動預測或輸入替代。

在步驟S100中，在伺服器10或行動裝置1處獲得2D圖像信息。在步驟S101中，將得到的圖像進行縮放。由於計算時間取決於圖像大小，為了確保「實時」(動態(on-the-fly))分割，圖像被縮小。在步驟S102中，所獲得的圖像被裁剪，並且裁剪後的區域被保存。具體地，為了能夠更近地看到創面，系統變焦(如x2)到圖像裡，以便聚焦到圖像中心中的預定區域。這假定圖像將創面放在大約圖像中心的位置。圖像的不可見部分限定了裁剪區域。或者，例如，當創面不在圖像的中心時，在裁剪處理中，系統可包括創面檢測步驟以對於環境檢測創面的位置。在步驟S103中，用定義感興趣區域(ROI)的矩形對抓取分割算法(grab cut algorithm)進行初始化。在從邊界偏移20像素處定義ROI，或者，ROI可以被定義為任何數量的不同形狀或創面位置，或從邊界偏移任何像素數。

在步驟S104中，向用戶展示獲取的圖像和分割方向。具體地，向用戶展示經裁剪和縮放的圖像。用戶首先使用他/或她的手指或手寫筆在觸控螢幕上、用滑鼠或觸摸板指出物體的部分和背景的部分，或者反之亦然。因此，創面(前景區)和背景由用戶交互來識別。圖5示出了其中對應創面的前景區51和背景區50已被用戶指定的示例性創面。如圖5中所示，區域53已被指定為背景區，以確保該區域不被檢測作為創面的一部分。然而，在一個替代實施例中，系統基於距離圖片中心的距離和基於圖像中存在其他創面和/或創面之間的相對尺寸，將該區域從主要創面區分出來。正如前面所指出的，圖像的前景和背景部分的檢測可以在伺服器10或行動裝置1處自動進行。鑑於創面的形狀、顏色、位置、患者體位和圖像中的其他物體(毛毯、手等)的多樣性，創面的檢測是一項艱巨的任務，需要像能夠用邊界檢測來權衡創面的同質化的抓取分割算法的智能算法或學習將像素區域分類為創面或非創面的機器學習方法。這兩種方法都可以被調整為在沒有用戶互動的條件下自動工作，以提供一個初始結果。分割創面的內在困難通常要求分割處理利用可以由用戶實施來校正分割不足和/或過度分割或由另一種算法實施的後期處理。

此處的描述了進行自動創面圖像分割的兩種示例性算法。也可以使用其他算法。第一個示例性算法是基於向用戶展示的創面和在圖像中心的矩形重疊區的抓取分割算法。要求用戶將創面對齊在矩形內並取得圖像。矩形之外的一切都被視為背景，矩形之內的一切有可能被分配為背景或前景。在抓取分割算法初始化後，將自動計算初始結果，並向用戶顯示。

第二個示例性途徑是基於機器學習的，這需要系統從幾百個圖像中學習作為背景的皮膚、手或其他物體以及作為前景的肉芽、腐肉的焦痂組織等。在訓練機器學習算法後，將新圖像分成數個拼貼片，並分類為背景或前景。

兩種示例性方法還可以給予用戶校正最終誤差和事後調整分割的能力。

在分別對物體(前景)和背景二者分別做出定義之後或者響應於該定義，自動開始進一步圖像處理。或者，在用戶給出指定完成的指示後，執行進一步圖像處理。

進一步圖像處理在步驟S105中開始，在該步驟中，得到在前景定義內的中心像素位置。抓取分割算法可以將幾個不連接的面塊(patch)作為創面。當用戶將一個區域定義為創面時，這表明用戶的意圖是將該區域分割為創面，從而使用該區域之內的一個像素作為前景。然後，系統可以迭代創面面塊，並丟棄不包含前景像素的面塊。第S107步後，迭代開始，這取決於是否已發現一個以上的輪廓。

在步驟S106中，對於前景像素過濾輸出掩模。在每次迭代後，抓取分割算法輸出定義背景為0、前景為1、或者背景為2、或者前景為3的掩模。該掩模只針對前景像素過濾。所有其他分配(0,2,3)用0代替。結果是包含針對前景像素的1和針對背景像素的0的二進位掩模。

在步驟S107中，檢測前景掩模中的輪廓，確定在前景掩模中是否有一個以上的輪廓。當發現一個以上的輪廓時，在步驟S109中，系統迭代所有的輪廓，並檢測每個輪廓是否包含前景像素。如上所述，一次分割迭代的結果可能是圖像上的幾個前景面塊。在步驟S107中，二進位掩模被用於檢測這些面塊的輪廓。在步驟S109中，確定前景像素是否在輪廓之一的內部，如果是，則該輪廓被定義為感興趣的創面，否則如果前景像素不在該輪廓之內，則該區域被確定為不是創面。

對於不包含前景像素的每個輪廓，該輪廓在步驟S111中都被填充背景值。為了確保只有一個輪廓進入步驟S112，系統以修改的二進位掩模再次檢測輪廓，並通過再次迭代這些輪廓來解決任何額外的輪廓。在只有一個輪廓被留下的情況下，流程進入步驟S112。

在步驟S112中，執行抓取分割算法的下一次迭代。此處理生成使用突出的多邊形疊加(prominent polygon overlay)來劃定物體邊界的初始分割。

在步驟S113中，判斷用戶對結果是否滿意。如果不滿意，則流程返回步驟S104，從而用戶可以通過使用對象或背景或這二者的附加指示來細化分割，直到滿意為止。

在步驟S114中，使用保存的被裁剪區域，使生成圖像不被裁剪。生成圖像作為經分割的圖像輸出。

這種半自動分割算法可以使用抓取分割算法或諸如圖割算法(graph cut algorithm)的其他分割算法來實施，抓取分割算法由Carsten Rother,Vladimir Kolmogorov,和Andrew Blake在2004年在以下文獻中描述，通過引用將其結合在這裡："GrabCut"：interactive foreground extraction using iterated graph cuts，在ACM SIGGRAPH2004論文(SIGGRAPH'04)中，Joe Marks(Ed).ACM,New York,NY,USA,309-314.DO1＝10.1145/1186562.1015720。在這個處理中，用戶在觸控螢幕上使用一個簡單的手指滑動，指定創面和非創面區的種子區。分割結果被實時地顯示，用戶還可以具有如果需要的話微調分割的靈活性。該算法需要最小的監督，但提供了一個非常快速的性能。

使用選擇的被用於驗證的60個創面圖像，得到圖像分割有效性的示例性證據。5位醫生被要求在運行Matlab程序的視窗平板上使用手寫筆來跟蹤創面邊界。使用標準化重疊得分，將結果與本創面邊界分割處理相比較。如圖6所示，分割算法的當前實施顯示處與專家手動分割有很好的重疊(重疊得分90％左右)。該算法也將任務時間從40秒左右縮短到80％)，如圖11所示。在該圖中，元素A表示原始創面圖像，元素B表示與分類算法輸出的疊加，元素C表示針對肉芽的自動分類，元素D表示針對腐肉組織分類，元素E表示由專家針對肉芽進行的手動分類，以及元素F表示由專家針對腐肉組織進行手動分類。

在圖10的步驟S300中，由圖像傳感器2獲得的彩色圖像連同前景掩模都被獲得。

在步驟S301中，得到對應前景掩模的彩色圖像區域內的顏色信息。

在步驟S302中，具有掩模的顏色信息被分成拼貼片，比如正方形拼貼片。也可以使用其他形狀的拼貼片。在步驟S303中，計算每個拼貼片的特徵。特徵是所提取的元素。特別地，在一個例子中，當圖像以RGB彩色格式給出時，可以從RGB轉換成HSV、LAB和/或灰度格式，並提取以下特徵：a)每個拼貼片中的H和S值各自的平均值和標準偏差；b)每個拼貼片中的L、A和B值各自的平均值和標準偏差；和c)灰度值各自的平均值和標準偏差。在步驟S304中，使用經過訓練的支持向量機對每個拼貼片進行分類。訓練流程如步驟S400-S406所示。

在步驟S400中，得到注釋了創面中的健康、腐肉和/或焦痂組織的區域的一組圖像。然後，在步驟S401中對這些圖像進行進一步處理，使得在注釋區域內的各自的顏色信息被與各自的注釋聯繫起來。在步驟S402中，圖像分別被劃分成正方形拼貼片。然後在步驟S403中，對於每個拼貼片計算上面提到的特徵。在步驟S404中，根據它所屬的組織類別，將每個拼貼片做出標記。在步驟S405中，通過使用單獨的測試集(test set)，應用交叉驗證來找出支持向量機的最佳參數。在步驟S406a中，生成SVM模型。

將在步驟S406中生成的模型用於步驟S304中，以對每個拼貼片進行分類。在步驟S305中，根據所屬的類別，將每個拼貼片用預定顏色塗色，使得每個類別有不同的顏色。在步驟S306中，輸出其上具有突出顯示的顏色的分類圖像。

當在伺服器10處進行處理時，伺服器10將數據傳回行動裝置1以向從業者展示。該數據也可以被傳遞給替代行動裝置1的不同設備。

圖12示出了提供給從業者的界面的示例。填充這一界面的信息可以在行動裝置1內生成的，或者從伺服器10發送到行動裝置1或其他替代設備的。

該界面顯示彩色圖像60，並向用戶提供通過選擇切換61標記創面51和通過選擇切換62標記背景50的能力。按鈕63使用戶能夠抹掉標記。一旦放置了標記50和51，用戶便可以選擇分割按鈕64，從而啟動如圖4所示的處理。一旦該處理完成，則創面邊界信息被返回將如邊界72所顯示的界面。

然後，用戶可選擇測量按鈕65，從而啟動如圖7所示的處理。一旦該處理完成，得到處理結果，則顯示最小圍繞矩形71和顯示創面測量結果66。

用戶也可以選擇創面組織分類按鈕67，該按鈕使用不同顏色基於類別68對創面的不同部分進行分類。一旦選定按鈕67，則會執行如圖10所示的處理。處理結果被覆蓋到創面上。

由伺服器10生成的數據，除了被轉發到行動裝置1外，也被保存在資料庫中。資料庫可以對於伺服器10是本地的或遠程的或雲端位置。由於數據可能具有醫學敏感性，所以數據可以用加密形式和/或用保護方式保存，以確保隱私得到保護。

由伺服器10生成的或在行動裝置1處本地生成的數據都可以保存在資料庫中。該數據包括創面圖像以及相關臨床數據，該相關臨床數據既是手動輸入也是利用圖像處理方法自動生成的。使用特定患者資料庫中的歷史數據，可以分析患者創面癒合進程，以輸出類似於如下表3所列出的參數。因此，接著將該信息與創面的其他視覺特徵整合在一起，以支持臨床決策。從資料庫中可以訪問包括表1、2和3中所列出的信息的臨床信息，以便於在創面管理或從業者門戶11中報告。存儲在資料庫中的信息可以被納入由從業者管理的患者電子病歷中。利用管理門戶11，醫生、護士、研究人員或任何具有適當授權和證書的從業者都可以訪問此信息，以提供符合HIPAA方式的創面管理。這個門戶網站也可用於治療協調工作。

變化％(/周，相比於最後一次測量，相比於具體測量日期)：

面積

體積

深度(最深處)

組織分類

絕對變化(/周，相比於最後一次測量，相比於具體測量日期)：

面積

體積

深度(最深處)

組織分類

基準範圍：個體、實踐、機構、地區、國家

表3

同樣，可經由信息學界面12訪問資料庫中的匿名臨床數據，以支持臨床研究和健康信息學，來推進創面護理。

本實施例可提供明顯的優勢。例如，本系統能夠有效確保創面被統一地測量。該系統的統一性使諮詢和交叉引用更加可行。該系統的另一個優勢是對醫療保險和醫療保險/醫療補助(Medicare/Medicaid)財政中介機構的文件的審核流程在提供圖表審計服務的情況下得到顯著增強。存儲的圖像證明治療計劃、皮膚代替應用和癒合的進展(或缺乏)。該系統的另一個優勢是補充關於創面基準癒合程序的內部組織審計能力。

此外，行動裝置1還可以包括患者的培訓材料和保健提供者的參考資料，如創面分類和一線治療方式指南、用於皮膚替代的現行CPT編碼指南、與創面管理/感染控制相關的藥物的補充資料和確保連接到現有電子病歷(HER)系統上的能力。

為了支持護理者之間的合作，該系統還能夠使患者能夠在不同的機構之間轉換時被授予訪問病歷資料的權利，並允許醫療小組與患者自身通過自我監督和自我報告一起共同撰寫患者病歷。

本實施例也可應用於除了創面管理以外的其他應用。

在另一個實施例中，本實施例也可以用作發生慢性創面風險較高人群的預防措施，該人群例如是易於發生糖尿病足潰瘍的糖尿病患者、易於發生褥瘡的臥床不起的患者和患有周圍血管疾病的患者。發生潰瘍的主要原因是供血不足，從而導致組織局部缺血，這最終發展成壞死和潰瘍。將多光譜成像或其他先進成像技術和/或圖像分析算法合併於其中的本實施例可以被用於評估身體表面的血供或血液灌注。例如，帶通、帶阻、低通或高通濾波器可用於在不同波長的光下拍攝圖像，這些圖像可以用於分析皮膚表層的血氧含量，與用於脈搏血氧儀的技術類似。例如，可以使用具有兩種不同波長的近紅外區域的光源。光濾波器連同光源可以被結合在一起，並配備到現有的照相手機，以增強其對測量血液灌注的多光譜成像能力。

在另一個實施例中，本實施例可用於監測耳、鼻、喉、口和眼部等疾病。為了增強視覺圖像，可以使用輔助光源。導光管也可以用於拍攝難以到達位置的圖像，或在某些情況或狀況下，也可以使用穩定和放大。這些特徵也可以發展而被配備到現有的行動裝置上，以允許患者拍攝質量更好的圖象，從而使計算機能夠更準確地提取臨床信息，使護理者能夠更好地監測疾病進展以及檢測和解決併發症的風險。

在另一個實施例中，本實施例可用於監測有身體表面上的可見膨出、腫脹或突出特徵的疾病狀況，其中包括但不限於：周圍血管疾病、皮膚腫塊、疝和痔瘡。這些病變的大小和形狀具有臨床相關性，使用本實施例可以很容易地測定和跟蹤。

在另一個實施例中，本實施例可用於整形重建手術或減肥治療方案，其中體形的變化可以被測量和記錄。

在另一個實施例中，本實施例可用於監測患者排洩，如排便和排尿，其中的視覺特性可能具有臨床相關性。

在另一個實施例中，本實施例可用於針對其中流體和固體攝入必須要監控的若干醫療條件監測患者的熱量攝入，該熱量攝入以體積和所識別的食物類別為基礎。

總之，本公開文本可以應用於使用行動裝置、基於患者自我監測和自我報告的慢性疾病管理的方法和系統。具體地說，本公開利用具有照相機功能的行動裝置(配備或不配備特殊的附加設備，如立體照相機、結構光、多光譜光成像器或其他光源或光導管)，來獲得感興趣的部位的視覺信息，感興趣的部位包括但不限於造口、創面、潰瘍、皮膚疾病、牙齒、耳、鼻、喉和眼睛。或者，該任務可以通過利用具有網絡攝像頭功能的筆記本電腦，或照相機與計算機系統的結合來實現。視覺信息在監測疾病進展方面具有重要的臨床價值，該視覺信息包括但不限於尺寸、形狀、顏色、色調、飽和度、對比度、紋理、圖案、3D表面或體積的信息。本實施例公開了一項技術，技術利用具有照相機功能的行動裝置(配備或不配備增強、改善或添加成像能力的附加設備)獲取圖像、分析和提取所獲取圖像中的臨床相關特徵，這些臨床相關特徵隨後被發送到的遠程伺服器。或者，所有的圖像分析和特徵識別可以在遠程伺服器站點進行。醫療專業人士或計算機自動算法可以訪問這些患者的數據，並確定疾病惡化的風險、早期併發症的警告信號或者患者對治療的依從性。在一個實施例中，計算機自動化技術將作為防禦的第一道防線。該系統能夠篩查所有患者的數據來尋找早期警告信號。風險一旦被識別，當某些指標超出正常範圍或趨勢不利時，護理者和/或患者都可以得到警告。於是護理者可以評估這個情況，證實或解除警告，並採取適當的行動解決該警告，其中包括與患者溝通、調整治療方案或提醒患者堅持治療。根據從圖像提取的臨床信息、患者溝通和患者的疾病簡報以及提供者的治療計劃，該系統可以用於放置有針對性的廣告和進行產品推薦。

在一個替代實施例中，深度信息和圖像信息可以通過單個成像裝置或傳感器獲得。在本實施例中，成像裝置或傳感器，除了捕獲創面圖像外，還能夠捕獲創面的深度信息。此外，也可能基於自動聚焦信息的確定圖像的部分(諸如創面)的距離。例如，通過識別創面與背景之間的距離差，能夠確定創面的深度信息。

至少在如上所述處理的某些部分，如圖4、7和10所示的這些處理例如可以通過使用某種形式的具有至少一個微處理器的嵌入或外部的計算機或通過使用一個電路/處理電路來實現或輔助。任何上述處理都可以使用計算機或電路或處理電路來實現。如本領域技術人員所認識的，計算機處理器可以被實施作為離散的邏輯門、作為一個專用集成電路(ASIC)、現場可編程門陣列(FPGA)或其它複雜的可編程邏輯器件(CPLD)。FPGA或CPLD的實現可以用VHDL、Verilog或任何其他硬體描述語言編碼，並且該編碼可以被直接存儲在FPGA或CPLD內的電子存儲器中，或作為一個單獨的電子存儲器。此外，電子存儲器可以是非易失性的，如ROM、EEPROM或FLASH存儲器。電子存儲器也可以是易失性，比如靜態或動態RAM，並且可以提供一個處理器(如微控制器或微處理器)來管理電子存儲器，以及管理FPGA或CPLD與電子存儲器之間的交互。

或者，計算機處理器可以執行包括執行本文所描述功能的一組計算機可讀指令的電腦程式，該程序被存儲在任何上述非易失性電子存儲器和/或硬碟驅動器、CD、DVD、快閃記憶體驅動器或任何其它已知的存儲介質中。另外，計算機可讀指令可作為一個實用程序、後臺守護進程或作業系統的組成部分或它們的組合來提供，結合處理器和作業系統來執行，該處理器例如是美國英特爾的志強處理器或美國AMD的皓龍處理器，該作業系統例如是微軟VISTA、UNIX、Solaris、Linux或蘋果MAC-OSX和對本領域技術人員來說已知的其他作業系統。

此外，該實施例的某些功能可以利用基於計算機的系統來實現(圖13)。計算機1000包括總線B或用於傳送信息的其他通信機構，以及與總線B耦合的用於處理信息的處理器/CPU 1004。計算機1000還包括耦合到總線B用於存儲由處理器/CPU 1004執行的信息和指令的主存儲器/存儲單元1003，比如隨機存取存儲器(RAM)或其它動態存儲設備(例如，動態RAM(DRAM)、靜態RAM(SRAM)和同步DRAM(SDRAM))。此外，存儲單元1003可以用於在執行由CPU 1004發出的指令期間，存儲臨時變量或其它中間信息。計算機1000還可以進一步包括耦合到總線B用於存儲CPU 1004的靜態信息和指令的只讀存儲器(ROM)或其它靜態存儲設備(例如，可編程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)和電可擦除PROM(EEPROM))。

計算機1000還可以包括耦合到總線B來控制一個或多個用於存儲信息和指令的存儲設備的盤控制器，該存儲設備例如是大容量存儲器1002和驅動裝置1006(例如，只讀緊湊型盤驅動器、讀/寫緊湊型盤驅動器、緊湊型盤點唱機和可移動的磁-光碟機動器)。該存儲設備可以使用適當的設備接口(例如，小型計算機系統接口(SCSI)、集成設備電路(IDE)、增強IDE(E-IDE)、直接存貯器存取(DMA)或超DMA)添加到計算機1000。

計算機1000還可以包括專用邏輯設備(例如，專用集成電路(ASIC))或可配置邏輯設備(例如，簡單可編程邏輯設備(SPLD)、複雜可編程邏輯設備(CPLD)和現場可編程門陣列(FPGA))。

計算機1000還可以包括顯示控制器，該顯示控制器耦合到總線B，以控制用於向計算機用戶顯示信息的顯示器。該計算機系統包括用於與計算機用戶互動和向處理器提供信息的輸入設備，比如鍵盤和指示裝置。指點裝置，例如，可以是滑鼠、軌跡球或指點杆，用於將方向信息和命令選擇傳遞給處理器和用於控制顯示器上的光標移動。此外，印表機可以提供由計算機系統存儲和/或生成的數據的列印的列表。

響應於CPU 1004執行一個存儲器(比如存儲單元1003)所包含的一個或多個序列的一個或多個指令，計算機1000執行至少本發明處理步驟的一部分。這樣的指令可以從另一臺計算機可讀介質(如大容量存儲1002或可移動介質1001)讀入存儲單元。在一個多處理布置中的一個或多個處理器也可以被用於執行在存儲單元1003中所包含的指令序列。在替代實施例中，硬連線電路可以用於代替軟體指令或與軟體指令結合使用。因此，實施例不限於硬體電路和軟體的任何特定組配。

如上所述，計算機1000包括至少一個計算機可讀介質1001或存儲器，它們用於支持根據本發明的教導而編程的指令和用於在其中容納本文所描述的數據結構、表、記錄或其他數據。計算機可讀介質的示例為緊湊型盤、硬碟、磁-光碟、PROM(EPROM、EEPROM、快閃記憶體EPROM)、DRAM、SRAM、SDRAM或任何其它磁介質、緊湊型盤(例如，CD-ROM)或計算機可以從其進行讀取的任何其它介質。

通過存儲在計算機可讀介質中的任何一個或組合中，本發明包括用於控制主處理單元1004的軟體，該軟體用於驅動實現本發明的一個或多個設備或設備和用於使主處理單元1004能夠與人類用戶交互。這樣的軟體可包括但不限於，設備驅動器、作業系統、開發工具和應用軟體。這種計算機可讀介質還包括本發明的電腦程式產品，其用於執行全部或一部分(如果處理是分布式的)在實現本發明中所執行的處理。

在本發明介質上的計算機代碼元素可以是任何可解釋或可執行的代碼機制，包括但不限於腳本、可解釋程序、動態連結庫(DLL)、Java類和完整的可執行程序。此外，為了實現更好的性能、可靠性和/或成本，本發明的處理部分可以是分布式的。

如本文所用的術語「計算機可讀介質」，指的是參與提供供CPU1004所執行指令的任何介質。計算機可讀介質可以採取許多形式，包括但不限於非易失性介質和易失性介質。非易失性介質包括例如光碟、磁碟和磁光碟，比如大容量存儲器1002或可移動介質1001。易失性介質包括動態存儲器，比如存儲單元1003。

各種形式的計算機可讀介質可涉及將一個或多個序列的一個或多個指令攜帶到CPU 1004以進行執行。例如，指令最初可以在遠程計算機的磁碟中承載。耦合到總線B的輸入可以接收數據，並將數據放到總線B上。總線B將數據攜帶到存儲單元1003，CPU 1004從存儲單元1003中獲取數據並執行指令。由存儲單元1003接收的指令在由CPU 1004執行之前或之後可以被選擇性地存儲在大容量存儲單元1002。

計算機1000還包括耦合到總線B的通信接口1005。通信接口1004提供耦合到網絡的雙向數據通信，該網絡被連接到例如區域網(LAN)或如網際網路的其他通信網絡。例如，通信接口1005可以是連接到任何分組交換LAN的網絡接口卡。作為另一個例子，通信接口1005可以是非對稱數字用戶線路(ADSL)卡、綜合業務數字網(ISDN)卡或提供到相應類型通信線路的數據通信連接的數據機。也可以實現無線鏈路。在任何這種實現中，通信接口1005發送和接收攜帶代表各種類信息的數字數據流的電、電磁或光信號。

該網絡通常通過一個或多個網絡提供與其他數據設備的數據通信。例如，網絡可以通過本地網絡(例如，LAN)或通過由服務商操作的通過通信網絡提供通信服務的設備，提供與另一臺計算機的連接。例如，本地網絡和通信網絡使用例如攜帶數字數據流的電、電磁或光信號和相關的物理層(例如，CAT5電纜、同軸電纜、光纖等)。此外，網絡可以提供與比如手提電腦或蜂窩式電話的行動裝置的連接。

在上述說明中，流程圖中的任何過程、描述或區塊都應該被理解為代表代碼的模塊、片段或部分，其包括在過程中執行特定邏輯功能或步驟的一個或多個可執行指令，並且替代實現方式被包括在本進展的示例性實施例的範圍內，其中根據所涉及的功能，功能可以不按所展示或討論的順序執行，包括基本上同時或以相反的順序進行，正如被本領域技術人員所理解的一樣。

雖然某些實施例已被描述，但這些實施例僅以舉例的方式介紹，並且不旨在限制本發明的範圍。實際上，這裡所描述的新穎的方法、設備和系統可以以其他各種形式體現；此外，本文中所描述的方法、設備和系統可以在不脫離本發明精神的情況下作出各種省略、替換和形式改變。所附權利要求及其等價物旨在涵蓋將落入本發明範圍和精神內的形式或修改。