用于创面评估与管理的方法和系统技术方案

用于确定创面的特征的系统和方法，包括获得创面区域的成像信息的第一成像传感器和获得创面区域的拓扑信息的第二成像传感器，包括电路，该电路从创面区域的成像信息指定创面区域的代表性背景部分，从创面区域的成像信息指定创面区域的代表性创伤部分，根据指定的代表性背景和创伤部分，确定创面部分的成像信息内的创面部分的边界，将成像信息与拓扑信息关联起来，将成像信息内指定的创面部分的边界应用到拓扑信息以指定掩模区域，和根据拓扑信息和成像信息确定掩模区域内的创面部分的特征。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】相关申请的交叉引用根据35U.S.C.§119(e)，本申请基于2013年12月3日递交的美国申请No.61/911,162和2014年4月23日递交的美国申请No.61/983,022的专利要求优先权，其中每一个的所有内容都通过引用并入本文。
技术介绍
包括静脉、糖尿病和褥疮的慢性和复杂创面、外科手术创面、造口术和其它复杂的创面，仅在美国就影响数百万患者。在美国，每年花费在治疗慢性创面的费用高达数十亿美元，其中上十亿美元的费用花费在创面护理产品上。由于人口老龄化和糖尿病与肥胖症的发病率不断上升，治疗慢性创面的费用逐年持续增长。治疗慢性创面的费用已成为个人和社会的一项重要财政负担。虽然医疗技术的进步帮助为各种类型的创面带来了新的治疗方法，但对于创面及创面愈合进展的准确和客观评估仍有大量未满足的需求，其中包括创面的深度、体积、面积、周长测量和创面的分类。创面愈合进展的客观评估是确定治疗途径的有效性的基础，也是选择最佳治疗方案的关键。然而，在临床上，这样的测量通常是不准确、主观且不一致(用尺子、透明度追踪和深度的Q提示来手动地进行)的。由于缺乏标准和可靠性，这些测量结果通常难以应用于医疗决策作出的临床实践中。此外，对创面评估的不一致也导致远程管理或多学科创面护理协调难以实施。为了解决这一问题，已开发了使用结构光以及立体成像技术的多种创面测量工具。然而，这些系统需要使用专业/昂贵的设备，这样的设备难以使用、缺乏与病历管理系统的整合，并且准确评估创面的整体效率不高。因此，这些创面测量工具在即时(point-of-care)环境中并不实用。在创面和诸多其他疾病管理领域(包括但不限于皮肤科、美容、化妆品、肿瘤科、眼科和耳鼻喉科)中另一个未被满足的需求是越来越需要一个用于管理可视化和其他多媒体信息的高效、安全和协作的系统。本文所提供的“
技术介绍
”的描述是为了概要介绍本公开文本的来龙去脉。当前点名的专利技术人在此背景介绍的叙述范围内的工作以及在递交时可能算不上现有技术的描述都不被明确地或暗示地承认其是针对本专利技术的现有技术。附图说明因为通过在参考以下详细说明的同时结合附图考虑更易于理解本公开实施例和其中所附许多优点，所以很容易得出对本公开实施例和其中所附许多优点的更完整评价，其中：图1示出了基于一个实施例的系统示意图示例；图2示出了基于一个实施例的另一个系统示意图示例；图3示出了根据一个实施例的使用从成像传感器和结构传感器获得的信息在服务器处执行的处理的概要；图4示出了使用2D图像信息来显示创面分割处理的流程图；图5示出了基于一个实施例的创面示例，其中对应于创面的前景区域和背景区域已被指定；图6示出了基于一个实施例的实施示例；图7示出了流程图，显示从结构传感器数据和所获得的分割图像计算3D测量结果的处理；图8示出了用成像传感器为结构传感器校准的一个示例；图9示出了前景掩模应用到深度数据使得只获得该区域内的深度信息；图10示出了对创面中组织进行分类的处理；图11示出了手动与自动分割之间的比较图12示出了基于一个实施例的系统接口的示例；以及图13示出了基于一个实施例的示例计算系统。具体实施方式本公开描述了用于确定医疗损伤的特征的系统。该系统包括用来获得感兴趣区域的成像信息和拓扑信息的一个或多个成像传感器，以及电路，其被配置为确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界，将成像信息与拓扑信息相关联，并且将成像信息内指定的损伤部分的边界应用到拓扑信息以指定掩模区域，和根据拓扑信息和成像信息确定掩模区域内的损伤部分的特征。该系统还包括一个实施例，其中，电路被进一步配置为：从感兴趣区域的成像信息指定感兴趣区域的代表性背景部分，从感兴趣区域的成像信息指定感兴趣区域的代表性损伤部分，并根据指定的代表性背景和损伤部分确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界。该系统还包括一个实施例，其中，电路被进一步配置为根据用户输入或像素特性差异从感兴趣区域的成像信息指定感兴趣区域的代表性损伤部分。系统还包括一个实施例，其中，电路被进一步配置为根据成像信息在掩模区域内对损伤部分进行分类。系统还包括一个实施例，其中，电路被进一步配置为通过被进行以下配置来对掩模区域内的损伤部分进行分类：将损伤部分划分成拼贴片，计算每个拼贴片成像值的集中趋势的度量，并且使用由先前训练的分类器所生成的损伤类型信息对每一个拼贴片进行分类。系统还包括一个实施例，其中，损伤类型信息包括健康、腐肉和焦痂组织。系统还包括一个实施例，其中，先前训练的支持向量机使用已被进行以下配置的电路生成损伤类型信息：针对一组带有注释的图像，将每个图像划分成拼贴片，计算每个拼贴片成像值的集中趋势的度量，根据损伤类型指定每个拼贴片，并且使用独立的测试集应用交叉验证。系统还包括一个实施例，其中，掩模区域内的损伤部分的特征包括损伤的深度、宽度和长度。系统还包括一个实施例，其中，掩模区域内的损伤部分的特征包括损伤的周长、面积和体积。系统还包括一个实施例，其中，电路被配置为利用自动图像分割算法来确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界。系统还包括一个实施例，其中，电路被配置为通过检测感兴趣区域的代表性损伤部分中的轮廓来确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界。系统还包括一个实施例，其中，电路被配置为通过检测感兴趣区域的代表性损伤部分中的轮廓和迭代所有轮廓来确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界。系统还包括一个实施例，其中，医疗损伤是创面。还描述了一种用于确定医疗损伤的特征的设备的一个实施例。该设备包括电路，被配置为：确定在感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界，将由一个或多个成像传感器得到的成像信息与拓扑信息相关联，并且将成像信息内指定的损伤部分的边界应用到拓扑信息中以指定掩模区域，和根据拓扑信息和成像信息确定掩模区域内的损伤部分的特征。该设备还包括一个实施例，其中，电路被配置为从感兴趣区域的成像信息指定一个感兴趣区域的代表性背景部分，从感兴趣区域的成像信息指定一个感兴趣区域的代表性损伤部分，并且根据指定的代表性背景和损伤部分确定感兴趣区域的成像信息内损伤部分的边界。该设备还包括一个实施例，其中，电路被配置为根据用户输入或像素特性差异，从感兴趣区域的成像信息指定一个感兴趣区域的代表性损伤部分。该设备还包括一个实施例，其中，电路被配置为根据成像信息对掩模区域内的损伤部分进行分类。该设备还包括一个实施例，其中，电路被配置为通过被进行以下配置来对掩模区域内的损伤部分进行分类：将损伤部分分成拼贴片，计算每个拼贴片成像值的集中趋势度量，并且使用由先前训练的支持向量机生成的损伤类型信息对每个拼贴片进行分类。该设备还包括一个实施例，其中，损伤类型信息包括健康、腐肉和焦痂组织。该设备还包括一个实施例，其中，先前训练的支持向量机使用已被进行以下配置的电路生成损伤类型信息：针对一组带有注释的图像，将每个图像划分成拼贴片，计算每个拼贴片成像值的集中趋势的度量，根据损伤类型指定每个拼贴片，并且使用独立的测试集应用交叉验证。该设备还包一个实施例，其中，掩模区域内的损伤部分的特征包括损伤的深度、宽度和长度。该设备还包括一个实施例，其中，掩模区域内的损伤部分的特征包括损伤的周长、面积和体积。该设备还包括一个实施例，其中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于确定医疗损伤的特征的系统，包括：一个或多个成像传感器，该成像传感器用于获得感兴趣区域的成像信息和拓扑信息；和电路，被配置为：确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界，将成像信息与拓扑信息相关联，将成像信息内指定的损伤部分的边界应用到拓扑信息以指定掩模区域，和根据拓扑信息和成像信息确定掩模区域内的损伤部分的特征。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2013.12.03 US 61/911,162;2014.04.23 US 61/983,0221.一种用于确定医疗损伤的特征的系统，包括：一个或多个成像传感器，该成像传感器用于获得感兴趣区域的成像信息和拓扑信息；和电路，被配置为：确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界，将成像信息与拓扑信息相关联，将成像信息内指定的损伤部分的边界应用到拓扑信息以指定掩模区域，和根据拓扑信息和成像信息确定掩模区域内的损伤部分的特征。2.根据权利要求1所述的系统，其中，电路被进一步配置为：从感兴趣区域的成像信息指定感兴趣区域的代表性背景部分，从感兴趣区域的成像信息指定感兴趣区域的代表性损伤部分；和根据指定的代表性背景和损伤部分确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界。3.根据权利要求2所述的系统，其中，电路被进一步配置为根据用户输入或像素特征差异，从感兴趣区域的成像信息指定感兴趣区域的代表性损伤部分。4.根据权利要求1所述的系统，其中，电路被进一步配置为根据成像信息对掩模区域内的损伤部分进行分类。5.根据权利要求4所述的系统，其中，电路被进一步配置为通过被进行以下配置来对掩模区域内的损伤部分进行分类：将损伤部分划分成拼贴片，计算每个拼贴片的成像值的集中趋势的度量，以及使用由先前训练的分类器生成的损伤类型信息对每个拼贴片进行分类。6.根据权利要求5所述的系统，其中，损伤类型信息包括健康、腐肉和焦痂组织。7.根据权利要求5所述的系统，其中，先前训练的支持向量机使用已被进行以下配置的电路生成损伤类型信息：针对一组带有注释的图像，将每个图像划分成拼贴片，计算每个拼贴片的成像值的集中趋势的度量，根据损伤类型指定每个拼贴片，以及使用独立的测试集应用交叉验证。8.根据权利要求1所述的系统，其中，掩模区域内的损伤部分的特征包括损伤的深度、宽度和长度。9.根据权利要求1所述的系统，其中，掩模区域内的损伤部分的特征包括损伤的周长、面积和体积。10.根据权利要求1所述的系统，其中，电路被配置为通过利用自动图像分割算法确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界。11.根据权利要求1所述的系统，其中，电路被配置为通过检测感兴趣区域的代表性损伤部分中的轮廓，确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界。12.根据权利要求1所述的系统，其中，电路被配置为通过检测感兴趣区域的代表性损伤部分中的轮廓和迭代所有轮廓，确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界。13.根据权利要求1所述的系统，其中，医疗损伤是创面。14.一种用于确定医疗损伤的特征的设备，包括：电路，被配置为：确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界，将由一个或多个成像传感器获得的成像信息和拓扑信息相关联，将成像信息内指定的损伤部分的边界应用到拓扑信息以指定掩模区域，和根据拓扑信息和成像信息确定掩模区域内的损伤部分的特征。15.根据权利要求14所述的设备，其中，电路被进一步配置为：从感兴趣区域的成像信息指定感兴趣区域的代表性背景部分，从感兴趣区域的成像信息指定感兴趣区域的代表性损伤部分，以及根据指定的代表性背景和损伤部分，确定感兴趣区域的成像信息内的损伤部分的边界。16.根据权利要求15所述的设备，其中，电路被进一步配置为根据用户输入或像素特征差异，从感兴趣区域的成像信息指定感兴趣区域的代表性损伤部分。17.根据权利要求14所述的设备，其中，电路被进一步配置为根据成像信息对掩模区域内的损伤部分进行分类。18.根据权利要求17所述的设备，其中，电路被进一步配置为通过被进行以下配置来对掩模区域内的损伤部分进行分类：将损伤...

【专利技术属性】
技术研发人员：K·吴，P·吉姆，P·程，O·古勒，
申请(专利权)人：儿童国家医疗中心，
类型：发明
国别省市：美国;US