一种用于估算呼吸频率的视频处理技术制造技术

本发明专利技术公开一种用于估算呼吸频率的视频处理技术，具体公开了一种系统和方法，通过分析捕获的包含被测主体胸部区域的图像中结构照明图案在反射过程中的失真来估算呼吸频率。在一个实施方式中，接收到被测主体的躯体目标区域的视频图像。通过对视频数据帧的处理估算目标区域的3D时间序列数据。本发明专利技术进一步披露利用3D时间序列数据估算被测主体的呼吸频率。检测过程可以在一系列的光照条件下完成。本教导提供了一种对病人呼吸功能的非接触式监测方法，适用于重症监护病房以及家庭监控，用于帮助检测病人由于呼吸频率的变化引起的生理条件的迅速恶化。本教导为非接触式呼吸功能研究和分析提供了一种有效的手段。

【技术实现步骤摘要】
一种用于估算呼吸频率的视频处理技术
本专利技术总体上涉及用于估算呼吸频率的视频处理技术。
技术介绍
监测呼吸状况对于早期发现潜在致命情况具有重要的临床意义。目前的技术包括病人必须持续佩戴的接触式传感器。这样的要求可能导致患者的不适感、依赖性、尊严丧失，并进一步由于种种原因，包括病人拒绝佩戴监测装置，导致监测失败。老年患者和新生婴儿更容易由于持续监测的副作用而受到伤害。无干扰的、非接触性的、基于成像的方法越来越成为理想的呼吸功能监测手段。在此之前的方法通过捕获被测主体上相关区域的视频图像并对视频进行处理以获得与心脏和呼吸系统功能相关的生理测量值。这些系统跟踪由裸露的皮肤区域反射的照片体积描记信号。对这些反射信号进行处理以识别和分离与脉动血容量相关的信息。如果不存在裸露的皮肤区域，则摄像机将无法注册这些信号。虽然非皮肤区域的2D视频的记录包含运动相关的信息，但之前关于单纯根据运动来分离呼吸信号的尝试未能成功。本专利技术的目的是克服这些缺点。
技术实现思路
本专利技术公开一种用于估算被测主体的呼吸频率的系统和方法，该被测主体被捕获在包含被测主体的胸部区域的图像的视频中。在一个实施方式中，接收被测主体躯体的目标区域的视频。本专利技术进一步披露，被测主体的胸部区域的运动被视频记录下来。通过对视频图像帧进行处理以获得连续的时间序列信号。然后对此信号进行处理以得到频率信息，从该频率信息可以分离出被测主体的呼吸频率。有利地，测量结果可以在一系列多样化的光照条件得到，而不会对病人造成干扰。本教导提供了一种非接触式呼吸功能监测方法，尤其适用于重症监护病房以及家庭监测，以帮助检测由于呼吸频率的变化造成的生理条件的迅速恶化。本专利技术披露的系统和方法为非接触式呼吸功能分析提供了有效的手段。更具体地，本专利技术提供了一种在非接触的、远程感测环境中对进行呼吸功能监测的被测主体的呼吸频率进行估算的方法，该方法包括：接收进行呼吸功能监测的被测主体的躯体上的目标区域的视频；对所述视频图像进行处理从而重构场景中的3D深度信息以及根据所述目标区域的所述3D深度信息估算3D时间序列数据；以及根据所述3D时间序列数据估算所述主体的呼吸频率。在进一步的实施方式中，所述视频是通过使用摄像机和被配置为照射结构照明的图案的光源捕获的，所述摄像机对在所述结构照明的波长的电磁辐射是灵敏的，所捕获的所述视频的每幅图像包括通过来自所述目标区域的表面的对所述结构照明的反射所发射的辐射的采样，来自所述表面的所述照射的图案的反射造成空间失真。在更进一步的实施方式中，其中估算所述3D时间序列数据包括：针对所述视频的每幅图像：将所述空间失真的空间属性与已知的未失真的照射图案的空间属性进行比较，使得所述失真能够表征在所述图像中；根据所表征的所述失真计算在所述目标区域的所述表面的不同位置处的深度地图；并根据所述深度地图估算3D体积；并将所估算得到的所述3D体积并置起来从而得到所估算的所述3D时间序列数据。在替代的进一步的实施方式中，所述方法进一步包括监测所述呼吸频率在下列任一情况下的递增变化量：医院意外死亡模式I（PUHDTypeI）和医院意外死亡模式II（PUHDTypeII）。本专利技术还提供了一种在非接触的、远程感测环境中对进行呼吸功能监测的被测主体的呼吸频率进行估算的系统，所述系统包括：被配置为照射结构照明的图案的光源；用于捕获进行呼吸功能监测的被测主体的目标区域的视频的摄像机，所述摄像机至少对在所述结构照明的波长的电磁辐射是灵敏的；和与所述摄像机和显示装置通信的处理器，所述处理器执行机器可读程序指令以实施以下操作：接收由所述摄像机捕获的视频，所述视频的每幅图像包括通过来自所述目标区域的表面的对所述结构照明的反射所发射的辐射的采样，来自所述表面的所述照射的图案的反射造成空间失真；处理所述视频从而估算所述目标区域的3D时间序列数据；根据所述3D时间序列数据估算呼吸频率；和将所估算的所述呼吸频率传送给所述显示装置。在一种实施方式中，所述摄像机包括在可见光波长范围内灵敏的摄像机和在红外光波长范围内灵敏的IR摄像机中的一种。附图说明图1所示为成年人的前视图和后视图。图2所示为测量进行7次潮汐呼吸，随后进行深呼吸的正常人的肺活量计的输出。图3为根据本教导所示的用结构光源照射的示例场景和主动捕获被测主体的胸部区域的视频以估测呼吸频率的摄像机。图4所示为图像传感器、结构光投影仪以及目标表面点之间的以三角形表达的几何关系。图5所示为三种投影图案和示例条纹图像的相变换。图6所示为相位展开过程的示例性实施方式。图7所示为根据本专利技术的一种实施方式采用图像传感器感测图案化源投影仪所发射的反射光的系统。图8所示为从男性被测主体的测量得到的持续60秒的样本归一化零平均体积的时间序列信号，以及去趋势的所述时间序列信号。图9A所示为去趋势前的呼吸信号的功率谱密度曲线。图9B所示为去趋势(λ=80)后的呼吸信号的功率谱密度曲线。图10为图解本专利技术方法的示例性实施方式的流程图，该方法对进行呼吸功能监测的被测主体的呼吸频率进行判定。图11所示为用于实施根据图10的流程图所描述的本专利技术方法的各个方面的一种示例性视频处理系统的模块图。具体实施方式“被测主体”是指根据本教导进行呼吸功能监测的以确定其呼吸频率的主体。图1所示为成年人的前视图101（正面图）和后视图102（背面图）。目标区域103描绘了被测主体的胸前区域轮廓线。目标区域104描绘了被测主体的胸后区域轮廓线。此处所使用的目标区域也指被测主体的躯体执行呼吸功能的区域的任意视图。应当理解，在本文中使用的术语“人类”，“人”，或“患者”不应当被视为是将所附权利要求的范围限制成仅仅针对被测人类主体。本教导对其他具有呼吸功能的被测主体同样适用。这样的其他的主体包括，例如，哺乳类动物、鸟类、鱼类及爬行类动物。“呼吸功能”是一个多阶段过程，其包括将空气吸入肺中（吸气），气体交换以及将空气呼出肺（呼气），接着是呼气后暂停。吸气使胸腔内的肺部被空气充满从而引起胸腔体积增大。“吸气”由隔膜肌引起并由肋间肌支持完成。在正常情况下，隔膜是吸气的基本驱动器。当隔膜收缩时，胸腔体积增大，腹腔内其他器官向下移动。从而导致胸廓体积增大和胸腔内的负压（与大气压相比）。气体交换是呼吸系统的基本功能。气体分子在外部环境与肺循环中的血液循环系统之间进行交换。气体交换过程促进了血液的氧合作用进而促进了组织的氧合作用，并且除去体内的二氧化碳以及其他代谢产物。气体交换过程也帮助维持体内的酸碱平衡。气体交换过程的细胞机理可以通过简单的气压差异现象来解释。当外部大气压较低时，肺部气体流出进入外部环境中。而当肺部气压低时，相反的情况发生。呼气通常是由于肺部组织的自然弹性引起的被动过程，肺部组织的弹性使其从吸气过程的舒张状态发生收缩从而迫使气体排出直至胸内气压与外部大气压达到平衡。在强迫呼气过程中（如吹灭蜡烛时），包括腹部肌肉和内部肋间肌的呼气肌肉引起腹部与胸部的压力，从而帮助将气体从肺部压出。在强迫吸气过程中（如深呼吸时），外部肋间肌以及辅助呼吸肌帮助扩充胸腔并使更多气体充入肺部。在较强的呼吸过程（每分钟呼吸超过35次的频率）中或在接近呼吸衰竭时，比如胸锁乳突肌、颈阔肌、颈部斜角肌以及胸肌和背阔肌等辅助呼吸肌将参与本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在非接触的、远程感测环境中对进行呼吸功能监测的被测主体的呼吸频率进行估算的方法，该方法包括：接收进行呼吸功能监测的被测主体的躯体上的目标区域的视频；对所述视频图像进行处理从而重构场景中的3D深度信息以及根据所述目标区域的所述3D深度信息估算3D时间序列数据；以及根据所述3D时间序列数据估算所述主体的呼吸频率。

【技术特征摘要】
2012.06.01 US 13/486,637;2012.06.21 US 13/529,6481.一种在非接触的、远程感测环境中对进行呼吸功能监测的被测主体的呼吸频率进行估算的方法，该方法包括：接收进行呼吸功能监测的被测主体的躯体上的目标区域的视频，其中，所述视频是通过使用摄像机和被配置为照射结构照明的图案的光源捕获的，所述摄像机对在所述结构照明的波长的电磁辐射是灵敏的，所捕获的所述视频的每幅图像包括通过来自所述目标区域的表面的对所述结构照明的反射所发射的辐射的采样，来自所述表面的所述照射的图案的反射造成空间失真；对所述视频图像进行处理从而重构场景中的3D深度信息以及根据所述目标区域的所述3D深度信息估算3D时间序列数据；以及根据所述3D时间序列数据估算所述主体的呼吸频率，其中估算所述3D时间序列数据包括：针对所述视频的每幅图像：将所述空间失真的空间属性与已知的未失真的照射图案的空间属性进行比较，使得所述失真能够表征在所述图像中；根据所表征的所述失真计算在所述目标区域的所述表面的不同位置处的深度地图；并根据所述深度地图估算3D体积；并将所估算得到的所述3D体积并置起来从而得到所估算的所述3D时间序列数据。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述摄像机包括在可见光波长范围内灵敏的摄像机和在红外光波长范围内灵敏的IR摄像机中的一种。3.如权利要求1所述的方法，其进一步包括监测所述呼吸频率在下列任一情况下的递增变化量：医院意外死亡模式I和医院意外死亡模式II。4.一种在非接触的、远程感测环境中对进行呼吸功能监测的被...

【专利技术属性】
技术研发人员：埃德加·伯纳尔，拉利特·K·梅斯塔，许蓓蕾，
申请(专利权)人：施乐公司，
类型：发明
国别省市：