针对NC膜吸附胰岛素漏液的血糖波动的分析方法及系统

针对nc膜吸附胰岛素漏液的血糖波动的分析方法及系统
技术领域
1.本公开大体涉及健康相关的信息系统的医疗领域，具体涉及一种针对nc膜吸附胰岛素漏液的血糖波动的分析方法及系统。


背景技术：

2.糖尿病是以胰岛素抵抗和胰岛功能降低为主要特征的终身性慢性内分泌疾病，可引发高蛋白、高脂肪等一系列代谢紊乱综合征。糖尿病发病率逐年增加并呈现年轻化趋势，且常常诱发一系列并发症(例如，糖尿病足和糖尿病肾病等)，严重影响着患者的生活质量和生命健康，增加社会和家庭经济负担，已经成为世界范围内的公共健康问题。
3.目前，研究学者们在饮食、用药和运动等方面已经做了许多研究以寻找控制患者血糖稳定性的方案。例如，在用药方面，胰岛素注射已经成为治疗糖尿病(例如，2型糖尿病)的重要的降糖方式，通过注射一定剂量的胰岛素，患者可以控制自身的血糖水平。
4.然而，相关的医学临床研究显示，在胰岛素注射过程中，容易出现注射后药物残留在注射装置的出口处或药液漏出等问题，这导致注入到患者体内的胰岛素剂量减少，容易引起患者血糖控制不稳定，进而降低血糖控制效果，而如何定量地确定漏液情况以及漏液量与血糖波动之间是否存在关联未见有相关的研究。


技术实现要素：

5.本公开是鉴于上述的状况而提出的，其目的在于提供一种能够有效、便捷且非侵入性地获取漏液量以分析漏液量对血糖波动的影响的分析方法及分析系统。
6.为此，本公开的第一方面提供了一种针对硝酸纤维素膜吸附胰岛素漏液的血糖波动的分析方法，包括采集漏液图像，其中，在患者注射胰岛素后，利用硝酸纤维素膜吸附目标位置的漏液，在吸附完成所述漏液后，对吸附所述漏液后的所述硝酸纤维素膜与已知尺寸的参照物进行拍摄以获取所述漏液图像；对所述漏液图像进行图像分析以确定所述漏液图像中针对所述漏液的区域并作为漏液区域；基于所述漏液图像的分辨率、所述漏液区域和所述漏液图像中的参照物图案确定漏液面积；基于所述硝酸纤维素膜吸附胰岛素的吸附能力和所述漏液面积确定所述漏液面积对应的漏液量；并且基于注射剂量、所述漏液量、患者的第一血糖水平和患者的第二血糖水平确定所述漏液量对患者的血糖波动的影响，其中，所述第一血糖水平为患者注射胰岛素前的血糖水平，所述第二血糖水平为患者注射胰岛素后的血糖水平。在这种情况下，利用硝酸纤维素膜有效地收集漏液量，并通过图像分析智能且方便地确定漏液区域，基于参照物方便地确定漏液区域对应的漏液面积，基于漏液面积和硝酸纤维素膜的吸附能力定量地确定漏液情况。由此，能够有效、便捷且非侵入性地获取量化的漏液情况以分析漏液量对血糖波动的影响。
7.另外，在本公开的第一方面所涉及的分析方法中，可选地，所述目标位置包括用于注射胰岛素的注射装置的胰岛素出口处和患者的注射位置周围的皮肤表面，所述注射装置包括无针注射装置和有针注射装置中的至少一种。在这种情况下，目标位置的漏液能够大
体囊括未注射入患者体内的药液，进而后续能够有效地评估漏液量对患者的血糖波动的影响和/或评估注射行为的有效性。
8.另外，在本公开的第一方面所涉及的分析方法中，可选地，在利用所述硝酸纤维素膜持续吸附第一预设时间以确定吸附完成所述漏液后，在第二预设时间内采集所述漏液图像，所述第一预设时间由所述吸附能力确定，所述第二预设时间由胰岛素针对所述硝酸纤维素膜的挥发时间确定。在这种情况下，基于较严格的时间控制，能够有效地吸附漏液并且减少漏液挥发的概率，进而能够获得更加准确表示漏液情况的漏液图像，有利于提高漏液面积计算的准确性。
9.另外，在本公开的第一方面所涉及的分析方法中，可选地，在确定所述漏液量对患者的血糖波动的影响中，获取针对患者多次注射胰岛素的多个目标数据，所述多个目标数据中的各个目标数据包括所述注射剂量、所述漏液量、所述第一血糖水平和所述第二血糖水平，基于所述多个目标数据确定漏液量变化与患者的血糖波动之间的相关性。在这种情况下，能够通过比较多次注射对应的漏液量和相应的血糖指标，确定漏液量对血糖波动的影响。
10.另外，在本公开的第一方面所涉及的分析方法中，可选地，基于所述漏液图像的分辨率确定所述漏液区域中的像素点数量，基于所述漏液图像中所述参照物图案确定像素点面积，基于所述像素点数量和所述像素点面积确定所述漏液面积。由此，能够基于参照物确定漏液面积。
11.另外，在本公开的第一方面所涉及的分析方法中，可选地，所述分析方法还包括基于所述漏液量确定注射行为的有效性，进而创建第一指导消息并向实施该注射行为的对象输出所述第一指导消息以规范该注射行为；和/或所述分析方法还包括基于所述漏液量确定所述漏液量与患者的血糖波动之间的相关性，进而创建第二指导消息并向实施注射行为的对象输出所述第二指导消息以规范该注射行为。在这种情况下，确定注射行为的有效性，能够减少患者未足量注射胰岛素的风险，还能够减少不良反应发生，并且通过及时规范注射行为，能够提高后续注射行为的有效性，降低因胰岛素射不足导致的经济问题，具有重要临床价值。另外，确定漏液量与患者的血糖波动之间的相关性能够对胰岛功能较差患者的血糖波动具有实际指导意义。
12.另外，在本公开的第一方面所涉及的分析方法中，可选地，还包括对不同注射装置的漏液量或不同注射剂量的漏液量进行分析。在这种情况下，通过分析能够确定漏液量相对少的注射装置，进而能够指导患者的注射行为。另外，能够获得注射剂量与漏液量的关系，进而能够指导患者的注射剂量。
13.另外，在本公开的第一方面所涉及的分析方法中，可选地，所述参照物为标尺。在这种情况下，能够通过标尺上的刻度方便地确定像素点面积。
14.另外，在本公开的第一方面所涉及的分析方法中，可选地，所述硝酸纤维素膜的颜色为白色，在所述图像分析中，对所述漏液图像进行对比度增强以获取增强图像，对所述增强图像中的像素点进行分类以获取第一类像素和第二类像素，将所述第一类像素和所述第二类像素中灰度均值大的一类像素对应的区域作为背景区域，另一类像素对应的区域作为所述漏液区域。在这种情况下，能够基于硝酸纤维素膜吸附胰岛素以后的颜色变化确定漏液区域，进而能够获得更加准确的漏液区域。
15.本公开第二方面提供了一种针对硝酸纤维素膜吸附胰岛素漏液的血糖波动的分析系统，包括：处理器；以及存储器，其用于存储指令，所述处理器执行所述指令以执行本公开的第一方面所涉及的分析方法。
16.根据本公开，能够提供一种能够有效、便捷且非侵入性地获取漏液量以分析漏液量对血糖波动的影响的分析方法及分析系统。
附图说明
17.现在将仅通过参考附图的例子进一步详细地解释本公开，其中：
18.图1是示出了本公开示例所涉及的分析环境的示例的示意图。
19.图2是示出了本公开示例所涉及的血糖波动的分析方法的示例性的流程图。
20.图3是示出了本公开示例所涉及的基于参照物的采集漏液图像的示例性的流程图。
21.图4是示出了本公开示例所涉及的采用参照物的漏液图像的示意图。
22.图5是示出了本公开示例所涉及的图像分析方法的示例性的流程图。
23.图6a是示出了本公开示例所涉及的明度分量的灰度值在直方图均衡化前的直方图。
24.图6b是示出了本公开示例所涉及的明度分量的灰度值在直方图均衡化后的直方图。
25.图7a是示出了本公开示例所涉及的有针和无针的漏液面积的对比图。
26.图7b是示出了本公开示例所涉及的不同注射剂量下有针和无针的漏液面积的对比图。
具体实施方式
27.以下，参考附图，详细地说明本公开的优选实施方式。在下面的说明中，对于相同的部件赋予相同的符号，省略重复的说明。另外，附图只是示意性的图，部件相互之间的尺寸的比例或者部件的形状等可以与实际的不同。需要说明的是，本公开中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，例如所包括或所具有的一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可以包括或具有没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本公开所描述的所有方法可以以任何合适的顺序执行，除非在此另有指示或者与上下文明显矛盾。
28.如上文所提及的，在胰岛素注射过程中，容易出现注射后药物残留在注射装置的出口处(即药液的出口处)或药液漏出等问题。引起该问题的主要原因有：注射装置的出口处较纤细，推注药液时药液注入体内时间相对较长；而且随着胰岛素注射剂量不断增加，注射部位(也可以称为注射位置)的药液吸收速度也会逐渐减慢；注射完胰岛素后未及时卸下注射部件(例如，有针注射装置的针头或无针注射装置的喷嘴)，当外界温度发生变化时(由冷到热)，出口处会有药液漏出。
29.发明人经过研究发现漏液量与注射装置和注射剂量均有密切关系。另外，漏液量可以对血糖波动具有影响。因此，提出了一种针对nc膜吸附胰岛素漏液的血糖波动的分析方法及系统。本公开示例涉及的针对nc膜吸附胰岛素漏液的血糖波动的分析方法及系统能
够有效、便捷且非侵入性地获取漏液量。另外，还能够分析漏液量对血糖波动的影响。本公开示例涉及的血糖波动的分析方法有时也可以简称为分析方法、指导方法或评估方法等，以下可以简称为分析方法。本公开示例涉及的血糖波动的分析系统有时也可以简称为分析系统、指导系统、或评估系统等，以下可以简称为分析系统。
30.图1是示出了本公开示例所涉及的分析环境的示例的示意图。本公开的示例描述的场景是为了更加清楚的说明本公开的技术方案，并不构成对于本公开提供的技术方案的限定。
31.如图1所示，分析环境可以包括用于吸附胰岛素的吸附材料10。吸附材料10可以是能够吸附胰岛素这种蛋白质的任何材料。在患者注射完成胰岛素后，可以将吸附材料10贴于目标位置(图1中示出的是吸附材料10贴于患者的注射位置周围的皮肤表面的示意)以收集漏液，将收集好漏液的吸附材料10放置在位于与吸附材料10同一平面上的参照物20的附近，进而可以由计算设备30采集吸附材料10与参照物20的图像作为漏液图像。
32.继续参考图1，分析环境可以包括计算设备30。计算设备30可以实施分析方法，该分析方法可以采集吸附材料10与参照物20的图像作为漏液图像，基于漏液图像获取漏液量，并确定漏液量对患者的血糖波动的影响。在一些示例中，计算设备30还可以接收动态血糖监测系统40传输的血糖数据。由此，能够结合血糖数据确定漏液量对患者的血糖波动的影响。
33.在一些示例中，分析方法可以以计算机程序指令的方式存储在计算设备30上，并由计算设备30执行。在一些示例中，计算设备30可以包括一个或多个处理器和一个或多个存储器。处理器可以执行计算机程序指令。存储器可以用于存储计算机程序指令。计算设备30的处理器通过执行存储器上的计算机程序指令可以实现分析方法。
34.在一些示例中，计算设备30可以包括但不限于笔记本电脑、平板电脑、手机、台式机或虚拟计算机(虚拟计算机可以指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的且运行在一个完全隔离环境中的虚拟机)等。在一些示例中，计算设备30的数量可以是多个。在一些示例中，多个计算设备30中可以一部分用于采集漏液图像，另一部分用于执行分析方法中除采集漏液图像以外的步骤。例如，可以利用一个为手机的计算设备30采集漏液图像，并传输给另一个为台式机或虚拟计算机的计算设备30进行处理。
35.继续参考图1，分析环境可以包括动态血糖监测系统40。动态血糖监测系统40可以采集患者的血糖数据并传输给计算设备30。具体地，动态血糖监测系统40中的传感器可以被部分或全部地置于患者的皮下以采集患者的血糖数据，血糖数据经由位于患者体外的接收器可以传输给计算设备30。
36.本公开示例涉及的针对nc膜吸附胰岛素漏液的血糖波动的分析方法及系统，在患者注射胰岛素后，利用吸附材料10吸附与漏液量相关的目标位置的漏液，在吸附完成漏液后，对针对吸附漏液后的吸附材料10的漏液图像进行图像分析以确定漏液区域，基于漏液区域确定漏液面积，进而基于吸附材料10吸附胰岛素的吸附能力和漏液面积确定漏液面积对应的漏液量，最终确定漏液量对患者的血糖波动的影响。在这种情况下，利用吸附材料10有效地收集漏液，并通过图像分析智能且方便地确定漏液区域，基于漏液区域和吸附材料10的吸附能力定量地确定漏液情况。由此，能够有效、便捷且非侵入性地获取量化的漏液情况(也即漏液量)以分析漏液量对血糖波动的影响。
37.本公开示例涉及的吸附材料10可以载有吸附剂。吸附剂可以是任何具有吸附胰岛素的能力的物质。优选地，吸附剂可以为硝酸纤维素。在一些示例中，载有硝酸纤维素的吸附材料10可以为硝酸纤维素膜(也可以称为nc膜)。硝酸纤维素膜是一种微孔滤膜，可以吸附蛋白质，而胰岛素是一种蛋白质激素。在这种情况下，硝酸纤维素膜对胰岛素具有较强的吸附性，能够有效地吸附胰岛素。在一些示例中，硝酸纤维素膜可以具有大体均一的孔径。在这种情况下，能够均匀地吸附胰岛素，进而降低后续基于漏液面积计算漏液量的难度。
38.在一些示例中，硝酸纤维素膜可以在胶体金试纸中用做c/t线的承载体。在这种情况下，吸附材料10可以为胶体金试纸，漏液图像可以是针对胶体金试纸的。
39.另外，硝酸纤维素膜获取方便，能够进一步提高获取漏液量的便捷性。发明人经过研究和验证，硝酸纤维素膜应用于人体皮肤表面的胰岛素的吸附具有安全性且是非侵入性的，并且能够有效地吸附注射胰岛素后产生的漏液(即稍后描述的目标位置的漏液)。
40.本公开示例涉及的分析方法可以定量评估漏液情况，并且可以分析漏液量对血糖波动的影响。以下以吸附材料10为硝酸纤维素膜为例描述本公开的示例，并不表示对本公开的限制。图2是示出了本公开示例所涉及的血糖波动的分析方法的示例性的流程图。
41.如图2所示，在一些示例中，分析方法可以包括采集漏液图像(步骤s102)、对漏液图像进行图像分析以确定漏液图像中针对漏液的区域并作为漏液区域(步骤s104)、基于漏液区域确定漏液面积(步骤s106)、基于漏液面积确定漏液量(步骤s108)、和确定漏液量对患者的血糖波动的影响(步骤s110)。
42.参考图2，本实施方式中，在步骤s102中，可以采集漏液图像。
43.在一些示例中，漏液图像可以为彩色图像或灰度图像。优选地，漏液图像可以为彩色图像。彩色的漏液图像能够获得更多漏液情况的细节。
44.另外，用于采集漏液图像的采集设备可以是任何具有成像功能的设备。例如，采集设备可以包括不限于手机、电脑或相机等。在一些示例中，采集设备可以为上述的计算设备30。优选地，采集设备可以为手机。在这种情况下，由于手机操作简单，容易被患者或实施注射行为的对象接纳，进而能够进一步提高获取漏液量的便捷性。在一些示例中，手机可以集成用于实施本公开示例涉及的分析方法的应用以采集漏液图像，并基于漏液图像获取漏液量。在一些示例中，手机上集成的应用还可以用于确定漏液量对患者的血糖波动的影响。
45.本实施方式中，漏液图像可以是在患者注射胰岛素后，硝酸纤维素膜吸附漏液后的图像。具体地，在患者注射胰岛素后，可以利用硝酸纤维素膜吸附与漏液量相关的目标位置的漏液，在吸附完成漏液后，可以采集吸附漏液后的硝酸纤维素膜对应的图像作为漏液图像。
46.在一些示例中，在利用硝酸纤维素膜持续吸附第一预设时间以确定吸附完成漏液后，可以在第二预设时间内采集漏液图像。另外，第一预设时间可以由硝酸纤维素膜的吸附能力确定。第二预设时间可以由胰岛素针对硝酸纤维素膜的挥发时间确定。在这种情况下，基于较严格的时间控制，能够有效地吸附漏液并且减少漏液挥发的概率，进而能够获得更加准确表示漏液情况的漏液图像，有利于提高漏液面积计算的准确性。
47.在一些示例中，第一预设时间可以是与硝酸纤维素膜的吸附能力相关的第一固定值(例如经验值)。另外，第一固定值可以是一个范围。在一些示例中，可以通过多次硝酸纤维素膜吸附漏液的试验获取第一预设时间。在另一些示例中，可以基于硝酸纤维素膜的吸
附能力估算第一预设时间。
48.在一些示例中，第二预设时间可以是与胰岛素针对硝酸纤维素膜的挥发时间相关的第二固定值(例如经验值)。另外，第二固定值可以是一个范围。在一些示例中，可以通过多次验证硝酸纤维素膜吸附的胰岛素的挥发时间的试验获取第二预设时间。在一些示例中，第二预设时间可以小于30秒。在一些示例中，可以通过提高硝酸纤维素膜吸附胰岛素的稳定性以降低对第二预设时间的要求。
49.如上所述，可以采集吸附漏液后的硝酸纤维素膜对应的图像作为漏液图像。在一些示例中，可以采集吸附漏液后的硝酸纤维素膜与参照物20对应的图像作为漏液图像。也即，漏液图像中可以同时包括漏液图案(也即，针对漏液的区域的图案)和参照物20的图案(也可以简称为参照物图案)。在这种情况下，后续能够方便地基于参照物20确定漏液面积。另外，由于具有参照物20，对采集条件(例如，采集设备的分辨率、焦距以及拍摄距离等)的一致性要求较低，能够提高采集漏液图像的便捷性。
50.在一些示例中，参照物20的尺寸可以已知的。也即，参照物20可以是已知尺寸的任意物品。例如，参照物20可以包括但不限于是硬币和标尺等。优选地，参照物20可以为标尺。在这种情况下，能够通过标尺上的刻度方便地确定像素点面积(也即单个像素点的面积)。
51.在一些示例中，在采集中，可以对吸附漏液后的硝酸纤维素膜与已知尺寸的参照物20进行拍摄以获取漏液图像。在一些示例中，在拍摄时，硝酸纤维素膜可以与参照物20位于同一平面上。在这种情况下，硝酸纤维素膜和参照物20与采集设备的距离大体相同，能够降低后续计算漏液面积的难度。
52.图3是示出了本公开示例所涉及的基于参照物20的采集漏液图像的示例性的流程图。图4是示出了本公开示例所涉及的采用参照物20的漏液图像的示意图。
53.具体地，图3示出了基于参照物20的采集漏液图像的流程，可以包括以下步骤：
54.步骤s202：患者注射胰岛素。
55.步骤s204：完成胰岛素注射后，可以利用硝酸纤维素膜收集目标位置的漏液。例如，可以将硝酸纤维素膜贴于目标位置以收集漏液。
56.步骤s206：可以将收集好漏液的硝酸纤维素膜放置在位于与硝酸纤维素膜同一平面上且已知尺寸的参照物20附近。参照物20附近例如可以为参照物20的上方、下方、左方或右方等。
57.步骤s208：可以对收集漏液后的硝酸纤维素膜与参照物20进行拍摄以获取漏液图像。作为示例，图4是示出了参照物20为标尺，吸附材料10为硝酸纤维素膜，且硝酸纤维素膜放置在标尺上方的漏液图像的示意，其中，图4示出了表示硝酸纤维素膜的硝酸纤维素膜图案11、硝酸纤维素膜图案11中的漏液图案111、表示标尺的标尺图案21和表示背景布的背景布图案50。背景布可以用于抑制拍摄环境带来的噪声，有利于从漏液图像中区分出吸附材料10和参照物20对应的区域。
58.在一些示例中，漏液图像中漏液图案和参照物图案之间可以存在间隙。在这种情况下，能够降低漏液图案与参照物图案的相互影响，并且有利于获取相应的区域的图像分别进行图像分析。
59.但本公开的示例不限于此，在另一些示例中，也可以不使用参照物20(也即，漏液图像中也可以不包括参照物图案)，稍后在确定漏液面积中详细描述。
60.如上文所提及的，可以利用硝酸纤维素膜吸附目标位置的漏液。在一些示例中，目标位置可以是与漏液相关的任意的一个或多个位置。在一些示例中，目标位置可以包括用于注射胰岛素的注射装置的胰岛素出口处和患者的注射位置周围的皮肤表面。在这种情况下，目标位置的漏液能够大体囊括未注射入患者体内的药液，进而后续能够有效地评估漏液量对患者的血糖波动的影响和/或评估注射行为的有效性。
61.在一些示例中，目标位置中不同位置对应的漏液可以分布在硝酸纤维素膜的不同位置。在这种情况下，在一次采集获得的漏液图像中能够区分不同位置的漏液情况，进而能够同时获取各个位置的漏液量和多个位置的总漏液量。
62.在另一些示例中，目标位置也可以是注射装置的胰岛素出口处和患者的注射位置周围的皮肤表面中的一个位置。由此，能够获取各个位置的漏液量。具体可以根据检测漏液量的用途选择目标位置。
63.在一些示例中，注射装置可以包括无针注射装置(也可以称为射流注射装置)和有针注射装置中的至少一种。在这种情况下，能够获得不同注射装置对应的漏液量，进而有利于患者选择适合的注射装置。无针注射装置可以利用特定装置产生瞬间高压，瞬间高压通过一个很细的喷嘴将药液射流至皮肤表面并形成微孔，使药液直接弥散至皮下组织。另外，对于无针注射装置，胰岛素出口处可以为喷嘴。对于有针注射装置，胰岛素出口处可以为针尖。
64.另外，硝酸纤维素膜的颜色可以为任意能够使吸附胰岛素以后存在漏液的区域与未存在漏液的区域形成颜色差的颜色。优选地，硝酸纤维素膜可以为白色。在这种情况下，白色的硝酸纤维素膜吸附胰岛素以后，外观上颜色会变暗，有利于在后续图像分析中区分出漏液区域。
65.另外，对于吸附胰岛素以后能够形成颜色差的硝酸纤维素膜，漏液图像中针对不存在漏液的区域(可以简称为背景区域)与针对存在漏液的区域(也即漏液区域)之间可以具有颜色差。也即，漏液图像中背景区域和漏液区域中像素点的灰度值可以分别属于不同的灰度区间。在这种情况下，利用硝酸纤维素膜吸附胰岛素以后的颜色变化区分出漏液区域，相较于需要利用试剂反应产生颜色强度的方案更便捷。
66.返回参考图2，本实施方式中，在步骤s104中，可以对漏液图像进行图像分析以确定漏液图像中针对漏液的区域并作为漏液区域。
67.在一些示例中，在图像分析中，可以对漏液图像进行分割以获取漏液区域。例如，可以利用图像分割算法对漏液图像进行分割以提取漏液区域。图像分割算法可以包括但不限于主动轮廓、grabcut(图割)或阈值分割法等。
68.除了上述提到的图像分割算法。本公开的示例还提供了一种图像分析方法。该图像分析方法可以对漏液图像进行对比度增强以获取增强图像，并对增强图像中的像素点进行分类以确定漏液区域。图5是示出了本公开示例所涉及的图像分析方法的示例性的流程图。图6a是示出了本公开示例所涉及的明度分量的灰度值在直方图均衡化前的直方图。图6b是示出了本公开示例所涉及的明度分量的灰度值在直方图均衡化后的直方图。
69.参考图5，图像分析方法可以包括对漏液图像进行对比度增强以获取增强图像(步骤s302)。由此，能够提高增强图像中漏液区域与其他区域的对比度。
70.在一些示例中，在对比度增强中，可以将漏液图像的颜色空间转为具有明度分量
(也可以称为亮度分量)的目标颜色空间，对目标颜色空间中明度分量的灰度值进行直方图均衡化，并将明度分量的灰度值经由直方图均衡化后的目标颜色空间转回rgb(red:红，green:绿，blue:蓝)空间以获取增强图像。
71.作为示例，图6a和图6b分别示出了明度分量的灰度值在直方图均衡化前后的直方图。可以看出，直方图均衡化前，图6a中明显看到两个波峰(可以对应背景区域和漏液区域)，灰度分布在较窄的区间(也即漏液图像的对比度不高)。直方图均衡化后，图6b中灰度分布较均匀，增加了像素点之间的灰度值差别的范围，从而达到增强图像中的对比度的效果。
72.在一些示例中，对于明度分量的灰度值，直方图均衡化对应的累积分布函数可以满足公式：
[0073][0074]
其中，k可以表示明度分量的灰度值，nk可以表示漏液图像中明度分量的灰度值为k的像素点的数量，n可以表示漏液图像的像素点的总数量，sk可以表示为k的明度分量的灰度值经过直方图均衡化后的灰度值。在一些示例中，对于8位的灰度图像，k∈[0,255]。
[0075]
在一些示例中，目标颜色空间还可以包括色调分量和饱和度分量。例如，目标颜色空间可以为hsv(hue:色相，saturation:饱和度，value:明度)空间或hsi(hue:色相，saturation:饱和度，intensity:亮度)空间。由此，能够通过hsv空间或hsi空间生成增强图像。
[0076]
在一些示例中，对于存在其他图案(例如，参照物图案或背景布图案)的漏液图像，可以获取漏液图像中针对漏液的区域的图像进行对比度增强以获取增强图像。例如，可以截取漏液图像中针对漏液的区域的图像，并对该图像进行对比度增强以获取增强图像。
[0077]
返回参考图5，图像分析方法还可以包括对增强图像中的像素点进行分类以确定漏液区域(步骤s304)。
[0078]
在一些示例中，可以对增强图像中的像素点进行分类以获取两种类别的像素点，并从两种类别的像素点中选择目标类别的像素点，基于目标类别的像素点对应的区域确定漏液区域。
[0079]
如上所述，白色的硝酸纤维素膜吸附胰岛素以后，外观上颜色会变暗，在增强图像上则以较低的灰度值来显示，因此增强图像上灰度值较低的区域可以为漏液区域。具体地，可以对增强图像中的像素点进行分类以获取第一类像素和第二类像素，将第一类像素和第二类像素中灰度均值大的一类像素对应的区域作为背景区域，另一类像素对应的区域作为漏液区域。在这种情况下，能够基于硝酸纤维素膜吸附胰岛素以后的颜色变化确定漏液区域，进而能够获得更加准确的漏液区域。
[0080]
在一些示例中，上述获取第一类像素和第二类像素点的分类可以为k均值聚类。具体地，在k均值聚类中，可以令k为2，增强图像中的像素点为样本，各个样本中rgb空间的三个通道(也可以称为三个空间)的灰度值为特征，对样本进行无监督聚类以获取第一类像素和第二类像素。由此，能够基于k均值聚类获取两种类别的像素点。
[0081]
在一些示例中，在图像分析方法中，还可以通过凸包拟合对漏液区域进行调整。在
这种情况下，能够降低孤立的像素点的影响，进一步提高计算漏液区域的准确性。另外，还能够使漏液区域尽可能规整，有利于观察漏液情况。具体地，可以对上述的漏液区域进行连通性分析以确定至少一个连接组分，获取至少一个连接组分中的各个连接组分的凸包，将漏液区域调整为至少一个连接组分对应的凸包。在一些示例中，凸包可以为各个连接组分的最小凸多边形。
[0082]
另外，各个连接组分可以包括相互连通的多个像素点，在一些示例中，连通性分析可以为八邻域连通性分析。具体地，在目标类别的像素点对应的区域的像素点中，可以分析该像素点与周围八邻域的像素点的连通性，以确定相互连通的多个像素点。在另一些示例中，连通性分析也可以为四邻域连通性分析。
[0083]
在一些示例中，在进行凸包拟合之前还可以对漏液区域进行拉普拉斯算子滤波以调整漏液区域的边缘。由此，能降低后续凸包拟合的计算量。
[0084]
返回参考图2，本实施方式中，在步骤s106中，可以基于漏液区域确定漏液面积(也即，硝酸纤维素膜吸附的胰岛素的实际面积)。
[0085]
在一些示例中，可以基于漏液图像的分辨率和漏液区域确定漏液面积。漏液图像的分辨率可以用于确定漏液图像中相应区域的像素点数量。
[0086]
如上所述，可以采集吸附漏液后的硝酸纤维素膜和参照物20对应的图像作为漏液图像。在一些示例中，可以基于漏液图像的分辨率、漏液区域和漏液图像中的参照物图案确定漏液面积。
[0087]
具体地，对于尺寸已知的参照物20，可以基于漏液图像的分辨率确定漏液区域中的像素点数量，基于漏液图像中参照物图案确定像素点面积(也即单个像素点的面积)，基于漏液区域中的像素点数量和像素点面积确定漏液面积。由此，能够基于参照物20确定漏液面积。
[0088]
以参照物20为标尺为例，由于标尺上带有刻度，可以基于图像处理算法对漏液图像中包括标尺图案的部分进行边缘检测以获得标尺图案上刻度较清晰的区域，进而可以获取该区域对应的刻度范围，基于该刻度范围和该刻度范围之间的像素点个数可以获得像素点的边长，基于像素点的边长可以获取像素点面积，进而基于漏液区域中的像素点数量和像素点面积可以确定漏液面积。在一些示例中，可以将该刻度范围除以该刻度范围之间的像素点数量以获得像素点的边长。
[0089]
如上所述，在另一些示例中，也可以不使用参照物20。例如，可以固定采集条件以使所有漏液图像中像素点的像素点面积大体固定，进而能够基于已知的像素点面积和像素点数量可以将漏液区域转成漏液面积。又例如，可以基于dicom(digital imaging and communications in medicine，医学数字成像与通讯)格式的漏液图像获取像素间隔(漏液图像中两个像素点之间距离代表的实际尺寸大小)，将像素间隔作为像素点的边长，基于像素点的边长可以获取像素点面积，进而基于漏液区域中的像素点数量和像素点面积可以确定漏液面积。
[0090]
继续参考图2，本实施方式中，在步骤s108中，可以基于漏液面积确定漏液量。
[0091]
在一些示例中，可以基于硝酸纤维素膜吸附胰岛素的吸附能力(以下可以简称为吸附能力)和漏液面积确定漏液面积对应的漏液量。一般而言，硝酸纤维素膜的粒度、孔径和孔隙率等可以对吸附能力具有影响。在一些示例中，吸附能力可以是固定值。在一些示例
中，可以通过试验获取吸附能力。在一些示例中，吸附能力可以是硝酸纤维素膜已知的参数。在一些示例中，可以利用硝酸纤维素膜的单位面积吸附的胰岛素的剂量表示吸附能力。
[0092]
在一些示例中，吸附能力可以根据漏液区域中像素点的像素值进行调整。例如，可以基于饱和度分量的灰度值确定权重，该权重可以用于调整吸附能力。在这种情况下，结合像素点的像素值对吸附能力进行调整，考虑了漏液区域中可能存在胰岛素剂量上的细微差异，进而能够获得更加精确的漏液量。
[0093]
在一些示例中，可以基于吸附能力建立将漏液面积与漏液量进行转换的公式以自动将漏液面积转为漏液量。由此，能够方便地将漏液面积转为漏液量。在一些示例中，可以基于吸附能力和漏液区域中像素点的像素值建立将漏液面积与漏液量进行转换的公式以自动将漏液面积转为漏液量。
[0094]
继续参考图2，本实施方式中，在步骤s110中，可以确定漏液量对患者的血糖波动的影响。在另一些示例中，也可以基于漏液区域或漏液面积确定漏液情况对患者的血糖波动的影响。
[0095]
本实施方式中，血糖波动也可以称为血糖变异性。由于糖尿病患者自身控制血糖的能力较低，血糖波动往往会超出正确血糖范围。在进行胰岛素注射过程中，若注入到患者身体内的胰岛素剂量不足，也容易引起患者血糖控制不稳定而造成血糖波动。
[0096]
在一些示例中，在步骤s110中，可以分析患者注射胰岛素前后血糖指标的变化以确定漏液量对患者的血糖波动的影响。另外，发明人考虑到随着胰岛素的注射剂量的增加，注射部位的药液的吸收速度也会逐渐减慢，进而影响漏液量。换言之，漏液量可以与患者每次注射的胰岛素的剂量相关。在一些示例中，可以综合注射剂量对患者的血糖波动的影响进行分析。由此，能够更全面地对血糖波动的影响进行分析。
[0097]
具体地，可以基于注射剂量、漏液量和患者注射胰岛素前后的血糖水平确定漏液量对患者的血糖波动的影响。在这种情况下，能够获得患者在相应注射剂量(也即胰岛素用量)的下，漏液量对血糖波动的影响，进而能够及时进行干预(例如，调整剂量或者通过指导规范注射行为)。
[0098]
另外，患者的注射胰岛素前后的血糖水平可以包括患者的第一血糖水平和第二血糖水平，第一血糖水平可以为患者注射胰岛素前的血糖水平，第二血糖水平可以为患者注射胰岛素后的血糖水平。另外，血糖水平也可以称为血糖浓度。
[0099]
在一些示例中，患者的血糖水平(也即，第一血糖水平和/或第二血糖水平)可以由指血采集设备和/或动态血糖监测系统40确定。例如，患者可以通过佩戴动态血糖监测系统40来获取患者随时间变化的血糖水平。在这种情况下，能够方便且及时地获取患者的血糖数据，从而能够更好地分析漏液量对血糖波动的影响。
[0100]
在一些示例中，在确定漏液量对患者的血糖波动的影响中，可以获取针对患者多次注射胰岛素的多个目标数据(也即，患者多次注射胰岛素对应的多个目标数据)，基于多个目标数据确定漏液量变化与患者的血糖波动之间的相关性。每次注射胰岛素对应的目标数据(也即，各个目标数据)可以包括注射剂量、漏液量、第一血糖水平和第二血糖水平。在这种情况下，能够通过比较多次注射对应的漏液量和相应的血糖指标，确定漏液量对血糖波动的影响。
[0101]
在一些示例中，在确定漏液量对患者的血糖波动的影响中，还可以获取患者多日
注射胰岛素对应的多个目标数据，基于多个目标数据获取多日的血糖指标，并基于每日的注射剂量、漏液量和血糖指标分析漏液量对患者的血糖波动的影响。在这种情况下，能够获得患者在相应注射剂量下，漏液量对多日血糖波动的影响。也即，漏液量对血糖波动的持续影响。在一些示例中，可以连续监测预设天数(例如7天)以获取多日的血糖指标。
[0102]
在一些示例中，多日的血糖指标可以包括但不限于血糖标准差(standard deviation，sd)、日间血糖平均绝对差(mean of daily differences，modd)、平均血糖波动幅度(mean amplitude of glycemic excursion，mage)和血糖目标范围内的时间(tir)等。
[0103]
在一些示例中，还可以记录患者发生的不良反应情况。由此，能够综合不良反应情况分析漏液量对血糖波动的影响。在一些示例中，不良反应情况可以包括但不限于注射部位疼痛、注射部位过敏或低血糖等。
[0104]
如上所述，目标位置可以包括用于注射胰岛素的注射装置的胰岛素出口处和患者的注射位置周围的皮肤表面。在这种情况下，目标位置的漏液能够大体囊括未注射入患者体内的药液，进而后续能够有效地评估注射行为的有效性。
[0105]
在一些示例中，分析方法还可以包括基于漏液量规范注射行为。在一些示例中，可以基于漏液量确定注射行为的有效性，进而创建相应的指导消息以规范注射行为。具体地，可以基于漏液量确定注射行为的有效性，进而创建第一指导消息并向实施该注射行为的对象输出第一指导消息以规范该注射行为。在这种情况下，能够减少患者未足量注射胰岛素的风险，还能够减少不良反应发生，并且通过及时规范注射行为，能够提高后续注射行为的有效性，降低因胰岛素射不足导致的经济问题，具有重要临床价值。
[0106]
例如，在获得注射装置的胰岛素出口处和注射位置周围的皮肤表面的漏液量后，可以基于漏液量判断患者的本次注射是否是有效注射，在确定是无效注射时，创建第一指导消息并通知实施注射的对象，该对象可以接收第一指导消息并基于第一指导消息规范注射操作行为。
[0107]
在一些示例中，可以基于漏液量确定漏液量与患者的血糖波动的相关性，进而创建相应的指导消息以规范注射行为。具体地，可以基于漏液量确定漏液量与患者的血糖波动之间的相关性，进而创建第二指导消息并向实施注射行为(也即实施注射胰岛素)的对象输出第二指导消息以规范该注射行为。在这种情况下，能够对胰岛功能较差患者(例如，1型糖尿病患者)的血糖波动具有实际指导意义。
[0108]
例如，可以确定漏液量是否超过对患者的血糖波动具有影响的阈值，若超过该阈值，则可以创建第二指导消息并通知实施注射的对象，该对象可以接收第二指导消息并基于第二指导消息规范注射行为(例如，该对象可以基于第二指导消息确定是否补充注射胰岛素以稳定地控制患者的血糖)。
[0109]
图7a是示出了本公开示例所涉及的有针和无针的漏液面积的对比图。图7b是示出了本公开示例所涉及的不同注射剂量下有针和无针的漏液面积的对比图。
[0110]
在一些示例中，分析方法还可以包括对不同注射装置的漏液量进行分析。在这种情况下，通过分析能够确定漏液量相对少的注射装置，进而能够指导患者的注射行为。具体地，在分析中，可以获取不同注射装置对应的漏液量，对不同注射装置对应的漏液量进行对比。在一些示例中，可以基于相同注射剂量的条件下，对不同注射装置的漏液量进行分析。作为示例，以漏液面积表示漏液量的大小，图7a示出了在相同注射剂量下，有针(也即有针
注射装置)和无针(也即无针注射装置)的漏液面积的对比，其中，若p小于0.05可以表示有针和无针之间有差异。
[0111]
在一些示例中，分析方法还可以包括对不同注射剂量的漏液量进行分析。在这种情况下，能够获得注射剂量与漏液量的关系，进而能够指导患者的注射剂量。由此，能够提高注射胰岛素的疗效。具体地，在分析中，可以获取不同注射剂量的胰岛素对应的漏液量，对不同注射剂量对应的漏液量进行对比。在一些示例中，可以基于相同注射装置的条件下，对不同注射剂量的漏液量进行分析。作为示例，以漏液面积表示漏液量的大小，图7b示出了在不同注射剂量(例如图7b中示出的10单位、20单位和30单位)下，有针和无针的漏液面积的对比，其中，若p小于0.05可以表示有针和无针之间有差异，u表示胰岛素剂量的单位。
[0112]
本公开还涉及一种血糖波动的分析系统，包括：处理器以及存储器。存储器用于存储指令，处理器执行指令以执行上述的分析方法中的一个或多个步骤。
[0113]
本公开还涉及一种电子设备，电子设备可以包括至少一个处理电路。至少一个处理电路被配置为执行上述的分析方法或图像分析方法中的一个或多个步骤。
[0114]
本公开还涉及一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以存储有至少一个指令，至少一个指令被处理器执行时实现上述的分析方法或图像分析方法中的一个或多个步骤。
[0115]
本公开示例所涉及的针对硝酸纤维素膜吸附胰岛素漏液的血糖波动的分析方法、分析系统、设备及介质，在患者注射胰岛素后，利用硝酸纤维素膜吸附与漏液量相关的目标位置的漏液，在吸附完成漏液后，对吸附漏液后的硝酸纤维素膜与已知尺寸的参照物20对应的漏液图像进行图像分析以确定漏液区域，基于漏液区域和参照物图案确定漏液面积，进而基于硝酸纤维素膜吸附胰岛素的吸附能力和漏液面积确定漏液面积对应的漏液量，最终基于注射剂量、漏液量和患者注射胰岛素前后的血糖指标的变化确定漏液量对患者的血糖波动的影响。在这种情况下，利用硝酸纤维素膜有效地收集漏液量，并通过图像分析智能且方便地确定漏液区域，基于参照物20方便地确定漏液区域对应的漏液面积，基于漏液面积和硝酸纤维素膜的吸附能力定量地确定漏液情况。由此，能够有效、便捷且非侵入性地获取量化的漏液情况以分析漏液量对血糖波动的影响。
[0116]
另外，本公开示例涉及的方案，将硝酸纤维素膜作为测量注射装置注射胰岛素的漏液量的工具，有利于形成规范的胰岛素漏液评估流程，为临床应用打下坚实基础，对患者良好血糖管理所带来的获益。
[0117]
虽然以上结合附图和实施方式对本发明进行了具体说明，但是可以理解，上述说明不以任何形式限制本发明。本领域技术人员在不偏离本发明的实质精神和范围的情况下可以根据需要对本发明进行变形和变化，这些变形和变化均落入本发明的范围内。