自动连续患者移动监测的制作方法_3

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。在步骤90中,基于先前识别的经分段的胸部和所产生的全身掩膜来进一步对身体部分进行分段。分段可以包括生成全身掩膜的身体比例或者单独地进一步对身体部分进行分段。
[0044]在图4中示出了示例性差值信号。如参考图3所述,差值信号识别由于呼吸而引起的移动。该差值信号基于所选择的任意参考帧。通过从视频图像段减去所选择的参考帧并且随后对差值图像进行求和(例如,对全部差值像素进行求和)来计算差值信号。所示出的差值信号被绘制为y轴上为差值信号值并且X轴上为时间。信号峰值对应于呼吸周期,例如峰峰值对应于一个呼吸周期。信号的周期性清楚地指示表示呼吸的移动。差值信号可以用于识别运动集群,所述运动集群代表与其它身体部分移动分开的胸部区域。
[0045]参考图5,示出了移动分析的方法的一个实施例的流程图,所述移动分析的方法包括在对象之上放置覆盖物。在步骤100中,使用返回具有速度和角度的运动矢量的两个连续的图像对运动进行估计。在步骤102中,计算运动集群的属性,例如:相邻集群之间的角度变化、集群的数量以及集群的大小。该步骤可以包括对象识别(例如,床)以及确定集群相对于所识别的目标的位置。
[0046]在步骤104中,基于运动集群的属性来确定是否存在覆盖物。例如,与在没有任何覆盖物的情况下的腿部移动相比,在毛毯下面的腿部移动存在紧邻的、大的、更加发散的集群。
[0047]在步骤106中,为未被覆盖的移动选择特征集,并且对移动进行分类。分类包括先前分段的经分段的身体部分50的记录历史。该步骤可以包括对经分段的身体部分的进一步精细化。例如,将未被覆盖的单个非重复性的手臂移动分类为正常的睡眠移动。可以对手臂进行进一步分段,例如上臂、前臂、手等以及身体部分分段中所记录的位置。
[0048]在步骤108中,估计覆盖物的位置。运动集群的范围连同边缘检测和/或织物识别表示覆盖物的位置。例如,可以使用具有容易由自动化装置识别的已知质地和/或颜色的毛毯。该步骤可以包括对覆盖数据储存器49中所储存的信息的精细化和/或修改。该步骤可以包括与经分段的身体部分的对比。例如,位于对象的经分段的头部之上的覆盖物的位置可以触发对医疗保健医生的警告。
[0049]在步骤110中,对可以包括基于覆盖物的属性的诸如腿部的身体部分进行分段。经分段的身体部分可以是附加的或者是对先前所记录的身体部分(例如,储存在经分段的身体部分数据储存器50中)的精细化。覆盖呈现的属性可以包括沿着覆盖物传播的运动矢量和较大的广义移动。在步骤112中,可以基于身体部分分段历史记录和身体轴线朝向来进一步修改身体部分分段。
[0050]在步骤114中,为被覆盖的移动选择特征集,并且对移动进行分类。例如,毛毯下面的腿部移动选择覆盖的特征集,所述特征集建立了与腿部移动相关联的运动集群的属性。将所选择的特征集属性与运动集群的属性(例如,大小、距离、方向、速度、朝向、频率等)以及与经分段的身体部分的关联进行比较,以对移动进行分类。例如,与表明诸如伸出腿等正常睡眠移动的一条腿平行于身体的轴线的单一移动相比,相对于身体轴线的重复性地从一边到另一边的运动结合头部重复性地从一边到另一边的运动可以表明精神错乱。
[0051]在图6A中,示出了仰卧在床上的患者的示例性视频图像帧。出于患者保密性,遮盖了头部(黑色方块),较小的圆圈注释基于呼吸运动在胸部处所识别的区域,而较大的圆圈注释被识别为腿部的运动的区域。床单覆盖了包括所注释的区域的两个对象。图像对比度示出了在指示处于弯曲状态的腿部或者处于升高的位置的膝盖的帐篷状位置处的床单的部分。
[0052 ]图6B注释由图6A的图像和参考图像构造的差值图像。三个圆圈注释与图6A中的胸部和腿部的圆圈注释以及没有掩膜的头部相对应的差值图像。腿部的运动集群识别了分段单元所分段的腿部的位置。覆盖扩展了容纳在所选择的特征集中的运动集群以对运动进行分类。可以从图6B的三个所注释的圆圈的朝向观察身体轴线的朝向。
[0053]在图7A中,示出了仅在图6A的对象腿部下弯之后的示例性视频图像帧。右边的圆圈注释了经分段的胸部区域的位置。左边的圆圈注释了同样被覆盖的足部移动的位置。
[0054]三个圆圈注释了由图7A的图像构造的图7B的差值图像。最左边的圆圈注释了被识别并被分段为足部的运动集群的位置。中心圆圈注释了胸部,并且最右边的圆圈注视了头部。未注释胸部与足部之间的运动集群,但是示出了伸直的腿部。
[0055]在图8A中,示出了在没有覆盖物的情况下的床上的对象的视频图像帧。图8B示出了通过身体部分来经识别并分段的并且被注释为腿部120、躯干122、和头部124的对应的运动集群。与包括覆盖物的图6B和图7B中的运动集群相比,未被覆盖的集群大小更小并且集群之间的间隔更大。身体轴线126的朝向由与集群拟合的线(例如最小二乘回归分析)示出。
[0056]参考图9A,示出了在没有覆盖物的情况下的对象的腿部移动。指示了运动矢量。在图9B中示出了相同的腿部移动,所示的对象具有覆盖物。指示了运动矢量,对于相同的腿部移动该运动矢量与图9A形成对比。具有覆盖物的运动矢量分布在覆盖物的区域上(例如,紧邻的较大集群),并且当覆盖物随着下面的腿部移动而移动时,运动矢量可以包括覆盖物的更小、更多方向的移动(例如,表示较短的或不同方向的移动的集群之间紧邻)。
[0057]参考图10,示出了包括第三方的单独运动的移动分析的方法的一个实施例的流程图。在步骤130中,计算差值图像并且识别运动集群。在步骤132中,计算先前第三方移动历史记录和患者移动历史记录的空间差值。在第三方数据储存器52中记录诸如医疗保健医生或访客的第三方移动历史记录。在对象历史记录数据储存器51中记录对象移动历史记录。
[0058]在步骤134中,基于床或图像的边缘处的运动信息、运动集群的大小增量、以及先前的第三方移动和对象移动的空间距离,例如历史图像和/或所记录的移动,将集群独立地分配给第三方或者对象。将图像和/或床的边缘处的运动以及对象移动历史记录的小半径范围分配给对象。例如,将患者先前位于图像的中心并且移动到边缘并且先前未检测到第三方的运动集群分配给患者。在另一个实施例中,将从先前的患者移动集群向边缘扩展但在时间邻域或空间距离中没有先前的第三方集群的运动集群分配给对象。将空间上紧邻先前第三方分配的集群的运动集群分配给第三方。集群增大的最大量(例如区域增长)允许第三方集群运动检测。例如,基于当前的呼吸运动将患者定位在图像的中心,并且将在边缘处检测到的并且未超过最大尺寸的运动分配给第三方。如果超出了集群增量的最大量,那么将集群分配给对象,例如患者已经移动到床的边缘。在适当的历史记录中记录所分配的集群。
[0059]要理解的是,结合本文所给出的具体说明性实施例,将某些结构和/或功能特征描述为包含在所定义的元件和/或部件中。然而,可以预期的是,在适当的情况下,对于相同或相似的权益,这些特征同样也可以包含在其它元件和/或部件中。还要理解的是,可以适当地、选择性地利用示例性实施例的不同方面,以获得适用于所需应用的其它替代实施例,因而其它替代实施例实现了包含在其中的方面的相应的优点。
[0060]还要理解的是,本文所描述的具体元件或部件的功能可以经由硬件、软件、固件或它们的组合适当地实施
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