CN104662559A - 用于估计液体罐中的血液成分的量的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于估计液体罐中血液成分的量的方法的变型包括：在罐的图像内识别罐上的参考标记；基于参考标记选择图像区域；将选定区域的一部分与罐内液体高度相关联；基于液体高度估计罐内液体体积；从选定区域提取特征；将提取的特征与罐内血液成分的浓度相关联；以及基于估计的罐内体积和血液成分的浓度估计罐内血液成分的量。

Description

用于估计液体罐中的血液成分的量的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求2012年9月19日提交的编号为61/703,179的美国临时专利申请的权益，该申请通过引用整体并入。本申请还要求2012年5月12日提交的编号为61/646,822的美国临时专利申请和2012年11月5日提交的编号为61/722,780的美国临时专利申请的权益，这两个申请都通过引用整体并入。
本申请与2012年7月9日提交的编号为13/544,646的美国专利申请相关，该申请通过引用整体并入。
技术领域
本发明主要涉及外科领域，且更特别涉及估计用于外科实践的罐中的体外血体积的新的且有用的系统和方法。
背景技术
患者失血量的高估和低估是医院、诊所和其他医疗设施的高运营费用和高手术费用的重要因素。特别地，患者失血量的高估引起医疗机构的输血级血的浪费及较高的手术费用且可导致血荒。患者失血量的低估是苏醒延迟和出血情况下的输血延迟的关键因素，并已经涉及每年数十亿美元的患者感染、再住院和诉讼，而这些本是可以避免的。
因此，外科领域需要用于估计液体罐中的血液成分的量新的且有用的方法。本发明提供这种新的且有用的系统和方法。
附图说明
图1是一个实施方式的方法的代表性流程图；
图2是该方法的一个变型的代表性流程图；
图3是该方法的一个变型的代表性流程图；
图4A和图4B是依照该方法的一个变型的图示；
图5A、5B、5C和5D是依照该方法的变型的图示；
图6A和图6B是依照该方法的一个变型的图示；
图7A和图7B是依照该方法的一个变型的图示；
图8是依照该方法的一个变型的图示；以及
图9是一个实施方式的系统的示意图。
具体实施方式
以下本发明的优选实施方式的描述不是意图将本发明限制于这些优选的实施方式，而是使本领域任何技术人员能够制造和使用本发明。
1.方法
如图1和2中所示，用于估计液体罐中的血液成分的量的方法S100包括：在步骤(block)S110中，在液体罐的图像内识别罐上的参考标记；在步骤S120中基于参考标记选择图像区域；在步骤S130中将选定区域的一部分与罐内液体高度(fluid level)相关联；在步骤S140中基于液体高度估计罐内液体体积；在步骤S150中从选定区域提取特征；在步骤S160中将提取的特征与罐内血液成分的浓度相关联；以及在步骤S170中基于估计的罐内血液成分的体积和浓度估计罐内血液成分的量。
如图3中所示，方法S100的一个变型包括：在步骤S112中将背景从液体罐图像中去除；在步骤S120中将图像一个分段与含有液体的罐的一部分相关联；在步骤S140中基于图像分段估计罐内液体的体积；在步骤S150中从图像分段内的像素提取颜色特征；在步骤S160中将颜色特征与罐内血液成分的浓度相关联；以及在步骤S170中基于估计的液体罐内的液体体积和血液成分的浓度估计罐内血液成分的含量。
方法S100起实施机器视觉以估计液体罐内的血液成分的含量的作用。一般来说，方法S100可在步骤S140中分析液体罐的图像以确定罐内的液体体积并在步骤S160中确定血液成分的浓度，这些数据可在步骤S170中进行组合以得到罐内的血液成分的含量。因此方法S100可包括编号为13/544,646的美国专利申请中的变型和/或实现技术，该申请通过引用并入本文。
血液成分可以是全血、红细胞、血红蛋白、血小板、血浆或白血细胞中的任一种。但是，方法S100还可实施步骤S180，其包括基于估计罐内非血液成分的体积和浓度估计罐内非血液成分的量。非血液成分可以是盐水、腹水、胆汁、冲洗口水(irrigant saliva)、胃液、黏液、胸膜液、尿液、粪便物或患者的任何其他体液。
液体罐可以是外科或其他医疗、临床或医院环境中实施以收集血液和其它体液的抽吸罐，其中该液体罐可以是半透明或基本透明的，使得方法S100可识别和分析罐内所含的液体。液体罐也可以可选地为血液回收罐、静脉输液袋、或用于收集手术废物或回收生物液体的任何其他合适的承载血液的容器或承载液体的容器。例如，这种罐可以是手术液体罐，其包括：经配置保持液体的半透明容器，该容器包括壁和一系列沿着壁布置且从容器外部可见的水平液体体积指示符标识(marking)；以及布置在壁外表面上的防眩条(anti-glare strip)。防眩条可布置在容器上使得在方法S100的步骤S120中从液体罐的图像中选定的区域包括防眩条的至少一部分。因此防眩条可定位在容器上以减少与图像的选定区域相应的容器部分的眩光，于是降低罐内血液成分的估计含量中的眩光引起的误差。防眩条可以是粘合带，诸如3M公司的透明胶带(Scotch tape)或印刷在手术液体罐的外表面上的标识(marking)，且该防眩带可以包括无光泽、哑光、缎子似的或其他合适的防眩表面装饰(finish)。防眩条也可以是从手术液体罐底部的近端延伸到手术液体罐顶部的近端的窄条，但该防眩条可以是任何其他的形式、几何形状、材料或表面装饰，并且可以任何其他方式应用到手术液体罐。但是，液体罐可以是任何其他合适类型的罐，包括任何其他合适的特征。
因为上述血液液体和非血液液体中的任何一种都可在外科手术或其他医疗事件期间以任何量和浓度收集在液体罐中，并且因为液体含量和浓度基本上不可实时地只通过罐体积读数估计，所以方法S100在量化血液成分(例如，血红蛋白)和/或其他液体(例如，盐水)的量和/或浓度方面可是有用的。此外，根据这些得到的数据，可估计液体罐内体外血液的体积，因此基本上使基本上全面的失血量监测成为可能，特别是当与编号为13/544,646的美国专利申请中所描述的方法S100中的任何一种一起实施时能更好的实现，该申请通过引用并入本文，其描述了估计手术海绵内、手术巾内和/或其他表面上的体外血液体积。
方法S100可通过作为液体罐分析仪的计算机系统实施，该液体罐分析仪分析摄影图像以估计液体罐内的含量。计算机系统可是基于云(例如，亚马逊EC2或EC3)的大型计算机系统、网格计算机系统或任何其他合适的计算机系统。方法S100因此可通过手持(例如，移动)计算设备，如通过图1和图4A中所示的、执行原生血液成分分析应用程序的智能手机、数字音乐播放器、或平板电脑实施。例如，与计算设备整合的照相机可捕获液体罐的图像，而与计算设备集成的处理器实施步骤S110、S120、S130等。另外或可选地，计算设备可与远程服务器通信，诸如通过无线连接在因特网上进行通信，其中服务器至少执行方法S100的一些步骤，并且其中至少方法S100的某些输出传输回计算设备用于进一步的分析和/或后续发布给用户。计算设备还可包括或耦合到数字显示器，使得方法S100可通过显示器向用户(例如，护士或麻醉师)显示信息。
方法S100可以可选地被实施为独立的血液体积估计系统，该系统包括液体罐、液体罐支架、照相机、经配置支撑与液体罐相邻的照相机的照相机支架、数字显示器、经配置执行方法S100的至少一部分的处理器、和/或经配置与执行方法S100中的至少一部分的远程服务器通信的通信模块。在该实现中，照相机相对于液体罐支架可以是基本非瞬时定位的，使得照相机保持处于合适的位置，以便基本上贯穿整个外科手术或其他医疗事件和/或直到罐被装满而始终捕获罐的图像。这可使照相机能够按时地捕获和分析液体罐的图像，诸如每三十秒或每两分钟捕获一次。实施方法S100的系统可进一步与另外的一个或多个实施编号为13/544,646的美国专利申请中的任意一种或多种方法的系统通信(例如，经由蓝牙)，以实现体外血液体积的基本全面估计且因此实现患者总失血量的基本全面估计。但是，方法S100可在任何其他计算机系统、计算设备或其组合内实施或通过它们实施。
如图3所示，方法S100的一个变型包括步骤S102，其包括捕获罐的图像。步骤S102可与照相机或其他合适的光学传感器接口连接以捕获照相机或光学传感器的视野中的图像，其中液体罐处于照相机或光学传感器的视野中。如图5A所示，步骤S102可捕获这样的图像，其为包括液体罐的至少一部分的静态单帧图像。步骤S102可以可选地捕获这样的图像，其为包括液体罐的多个静态图像的多帧视频馈送。图像可以是彩色图像、黑白图像、灰度图像、红外图像、光学传感器的视野、光学传感器视野的指纹、点云或任何其他合适类型的图像。
在一个实现中，步骤S102根据时间表捕获罐的图像，诸如在手术过程中每三十秒或每两分钟进行捕获。步骤S102可以可选地实施机器视觉和/或机器识别技术以识别光学传感器视野内的罐，并且一旦检测到罐(或其他含有血液的物品)就触发图像捕获。例如，每次用户将照相机(例如，包括照相机的计算设备)握向罐，步骤S102就可捕获罐视野的图像。类似地，一旦阈值增加，步骤S102就可与步骤S140合作以捕获罐的图像，检测罐的液体体积。因此，步骤S112可自动捕获罐的图像，诸如基于计时器、罐的液体体积变化或用于成像的罐的可用性，这可使方法S100能够随着时间跟踪液体罐内的液体收集，如图7A和7B所示。这在绘制患者液体损失趋势和/或预测未来患者液体(例如，血液)损失方面可能是有用的。可选择地，步骤S102可以根据诸如来自护士或麻醉师的人工输入捕获罐的图像。
在上述的实现中，步骤S102可进一步指导用户捕获液体罐的图像。例如，如图4A和图4B中所示，步骤S102可显示计算设备的显示器上的对齐图形(alignment graphic)，其中显示器还充当并入计算设备中的照相机的取景器。在该实例中，步骤S102可提示用户将照相机视野中的罐的边缘与呈现在显示器上的对齐图形对齐，如图4A中所示。对齐图形可包括要与侧面、特征、贴纸和/或液体罐的或在液体罐上的参考标记对齐的点、线和/或形状(例如，罐的轮廓)。因此步骤S102可以在准备成像时指导用户将罐正确地相对于照相机(或其他光学传感器)定位。对齐图形可另外或可选地包括建议性的液体罐透视图的曲线，其可以指导用户以优选的取向(例如，垂直和/或水平间距)相对于照相机和/或远离照相机定位罐。步骤S102还可与光源或闪光系统联系以在罐图像捕获期间控制罐的照明。如果罐的照明不足或太差不能实现罐内血液成分的液体体积的基本上准确的估计，步骤S102则可另外地或可选地警告用户，诸如以可听警报或可视警报的形式。因此步骤S102可凭借可预知的罐定位、照明补偿等以相当高的精确度和可重复性实现液体罐的图像捕获，这可进一步使在步骤S170中的大致精确和可重复的血液成分含量估计成为可能。
当罐被填充、替换和/或清空时，步骤S102还可以时间标记每张罐图像，这可进一步使方法S100能够跟踪液体罐内的液体高度变化、绘制患者失血量(和液体损失)的趋势等。但是，步骤S102可以任何其他方式来起捕获罐图像的作用。
方法S100的步骤S110包括在液体罐的图像内识别罐的参考标记。一般来说，步骤S110起在图像内识别罐相关标记的作用。通过识别标记，步骤S110可实现后续步骤中的图像特定部分的分析。步骤S110可实施任何合适的机器视觉技术和/或机器学习技术以识别参考标记。例如，步骤S120可以实施目标定位、分割(如边缘检测，背景消除，基于grab-cut的算法等)、计量、聚类、模式识别、模板匹配、特征提取、描述符提取(例如，基元图提取、彩色直方图、HOG、SIFT、MSER(用于从选定的区域去除斑点-特征的最大稳定极值区域)等)、特征维数降低(例如，PCA、K均值、线性判别分析等)、特征选择、阈值处理、定位处理、色彩分析、参数回归、非参数回归、无监督或半监督参数或非参数回归、或用于估计罐的实际尺寸的任何其他类型的机器学习技术或机器视觉技术。步骤S110可进一步补偿变化的罐照明条件、罐液体组成变化(例如，广泛变化的颜色、透明度、折射率等)、图像中基于透镜或基于软件的光学畸变、或者普遍存在于任何使用场景中的任何其他的不一致或变化量。
在一个实现中，步骤S110识别作为罐和背景之间的边界的参考标记，这可使步骤S110能够去除与背景相对应的图像部分。在另一个实现中，步骤S110识别作为布置在罐中的符号的参考标记，如图5B中所示。例如，符号可是印刷在罐上的制造商的标签、印刷在罐上的液体体积刻度、粘附到罐外部的彩色的点(例如，张贴物)、印刷在外科手术罐上的常见的(例如，标准化的)不同制造商的标识、或任何其他合适的参考标记。在另外的实现中，步骤S110基于罐上的表面装饰识别标记。例如，步骤S110可识别作为罐的一部分的标记，而不是包括哑光或其他基本上无眩光的装饰的标记。
步骤S110可另外或可选地实施机器视觉技术以识别液体罐的类型。例如，步骤S110可实施模板匹配以确定罐的类型，诸如通过访问参考标记的模板库，每个参考标记与特定类型的罐(诸如来自特定的制造商、具有特定大小、和/或具有特定形状)相关联。在该实现中，可以可选择地为具体类型的液体罐定制方法S100的更多后继步骤，其中步骤S110起根据特定的罐类型为后续步骤设定特定的实现路径的作用。但是，步骤S110可以任何其他方式起识别罐图像中的任何其他合适的参考标记和/或罐的类型的作用。
方法S100的步骤S112包括将背景从罐图像中去除。因为背景不大可能包含与液体罐中的液体的体积和/或性质(quality)相关的有用信息，所以步骤S112排除基本上不需要的图像部分，从而使方法S100的后续步骤能够将分析集中在(更可能)含有与罐中液体的性质和量相关的信息的图像部分上，如图5B和5C中所示。在一个实现中，步骤S112应用机器视觉，诸如边缘检测、grab-cut、前景检测或者任何其他合适的技术，以分离与实际的罐相关联的图像部分，并丢弃落到检测到的罐边界之外的图像的剩余部分。
在另一个实现中，步骤S112使用识别的参考标记来将预先确定的罐周界固定到图像。然后，步骤S112可丢弃落在预先确定的罐周界之外的图像区域。例如，步骤S112可以根据在步骤S110中识别的图像中的罐尺寸和/或几何形状选择特定的预先确定的罐状边界。步骤S112可以可选地从用户接收识别液体罐类型的输入，并随后根据所输入的罐类型应用预先确定的边界滤波器。但是，步骤S112可以任何其他方式起将背景部分从液体罐图像中去除的作用。
方法S100的步骤S120包括基于参考标记选择图像的区域，如图5D中所示。通常，步骤S120起选择与感兴趣的罐表面的特定区域相对应的特定区域图像的作用。感兴趣的区域可以是罐内容物的特殊特性，诸如基本上低眩光(例如，包括哑光涂层或防眩贴纸或防眩带)的区域、基本上最靠近照相机视平面的区域、基本上居中于罐的感知面(perceived side)之间的区域、和/或基本上不含附加标识、标签等的罐区域。所选定的区域可进一步二等分罐中液体的表面，使得步骤S130可随后基于选择区域的分析基本上识别罐内液体的高度。因此，选定区域可以是图像内的一个或多个连续和/或不连续的像素，并且包含基本上显示罐内容物特征的信息。此外，所选定的区域可对应于这样的罐表面(例如，垂直的白色条纹)，即不足够透明以消除背景噪声却表现出最接近液体表面的基本上急剧的颜色过渡的表面，因此使步骤S130能够估计罐内液体高度。
在一个示例实现中，如图5C和图5D中所示，步骤S110实施机器视觉以识别布置于罐上的标准位置处的参考标记，且步骤S120根据参考标记和罐上感兴趣区域之间的标准距离选择图像区域，其中选定的图像区域与罐上的感兴趣区域相对应。例如，步骤S120可选择这样的图像区域，其为二十个像素宽和一百个像素高，其中几何中心从参考标记(例如，从确定的参考标记中心像素)沿图像的+x轴线偏移五十个像素且沿图像的+y轴线偏移七十个像素。
在另一个示例实现中，步骤S110识别作为罐上的体积标记的参考标记，且步骤S120选择这样的图像区域，其为与对应于体积标记的图像部分相邻的一组像素。在该示例实现中，步骤S130可以识别该组像素内的液体弯月面(meniscus)并将该液体弯月面与体积标记相比较以估计罐中的液体高度。例如，步骤S120可选择这样的矩形图像区域，其为二十个像素宽和一百个像素高，其中该区域的右上角从体积标记的左边缘沿图像的-x轴线偏移十个像素且沿图像的+y轴线偏移二十个像素。
在又一示例实现中，步骤S110识别液体罐上的水平体积指示符标识，且步骤S120限定与该体积指示符标识的公共水平端点对齐的选定区域的第一水平端点。步骤S120进一步限定选定区域的第二水平端点为与水平体积指示符标识相关联的像素的中值水平坐标，限定选定区域的第一垂直端点为液体罐的含有液体部分的底部边界，以及限定液体罐内液体的识别表面上的选定区域的第二垂直端点。根据这四个端点，步骤S120可以选择并固定直线围成的图像区域。因此，该选定区域可捕获沿着液体罐内液体的整个垂直高度的图像颜色信息，并基本上水平居中于分离的液体罐的含有液体部分的图像内。
在另外的示例实现中，步骤S120可限定基本上完全与步骤S110中识别的参考标记重叠的选定区域。例如，步骤S110可识别作为罐上的防眩表面的参考标记(例如，防眩带)，且步骤S120可限定基本上完全与参考标记重叠的选定区域。
步骤S120可类似地包括将图像分段与含有液体的罐部分相关联，如图5D中所示。例如，步骤S120可识别图像内的罐的周界，并与步骤130协作以识别罐内的液体表面。然后，步骤S130可选择由罐的周界和液体的表面界定的图像分段(即图像区域)，因此该图像分段与含有液体的罐的一部分相关联。步骤S120可以可选地表征与罐相关联的图像的一部分内的各个像素的颜色，并选择包含表征为基本上红色的像素的分段(例如，含有血液的分段)。但是，步骤S120可以任何其他方式起基于参考标记选择图像区域和/或将图像分段与含有液体的罐的一部分相关联的作用。
方法S100的步骤S130包括将选定区域的一部分与罐内液体高度相关联。步骤S130通常起识别罐中的液体表面和罐的基部(base)(例如，罐内液体的最低范围)，以及由该数据估计罐中液体的高度(level)的作用，如图6A中所示。如上所述，选定的区域可二等分液体表面，并且步骤S130因此可分析选定的区域以识别液体表面。在一个示例实现中，步骤S120可对与液体罐上防眩条相对应的选定区域的强度分布拟合参数函数(例如S函数)，以估计其中的液体高度。在另一个示例实现中，步骤S130可将选定区域中的像素(例如基本上红色的像素)与液体相关联，并基于相关像素的y坐标分布计算罐中液体的上界和下界。在该示例中，步骤S130可以限定上界为y坐标的第95百分位，或步骤S130可以从相关像素y坐标的第99百分位开始并递减该百分位直到两个相邻像素的红度的改变不超过预定阈值，但是步骤S130也可以任何其他方式起识别和/或忽略不与罐内的液体相对应的“虚假的”“红”像素的作用。
在一个示例实现中，步骤S130确定沿选定区域内的像素的竖直线的每个像素的颜色的特征(例如，每个像素的红度值)。通过从底部的像素线(即，从罐基部的近端)向上扫描像素线，步骤S130可识别像素颜色的第一突然变化(shift)，其可与液体表面的下界相关联。通过进一步从顶部的像素线(即，从罐顶部的近端)向下扫描像素线，步骤S130可识别像素颜色的第二突然变化，其可与液体表面的上界相关联。步骤S130可以计算液体表面的上界和下界的平均值以估计罐内的液体的高度。步骤S130可以可选地将另外的分析集中于上界和下界之间的缩短的像素线上，诸如通过向上和/或向下扫描缩短的像素线，以确定沿着该线的像素颜色更细微的变化。例如，步骤S130可将更高像素的像素颜色的不明显变亮与液体弯月面相关联。在另一个示例中，步骤S130可以通过重新分析后续缩短的像素线内的像素而提高估计的液体表面的分辨率。
步骤S130可类似地分析选定区域内的两条或多于两条相邻像素线，并比较(例如，平均)每条像素线分析的结果以提高液体表面位置的估计值的准确度。例如，步骤S130可比较选定区域内的一组像素线中每条像素线中的一个边缘像素的位置以提取罐中填充液体的部分和罐中没有液体的部分之间的弯曲边缘，且步骤S130可将该弯曲边缘与液体弯月面相关联。步骤S130可以可选地估计液体弯月面。例如，步骤S130可实施弯月面尺寸和几何形状的查找表，其中查找表说明罐类型、液体特性(例如，与罐中的血液和水含量相关的红度值)、照相机和罐之间的角度、照相机和罐之间的距离、罐内锥形的液体高度、和/或任何其他合适的变量。
步骤S130可另外地或可选地分析像素簇，诸如像素区域内的4个像素宽的像素线内的4像素乘4像素的像素簇。步骤S130可分析离散簇或像素或重叠簇或像素，且步骤S130可计算每个像素簇内的像素的特性(诸如红度值或颜色属性)的平均值，诸如以便减少误差。但是，步骤S130可以任何其他方式起识别罐中液体表面的作用。
步骤S130可通过实施类似于比较像素特性的方法来确定罐中液体的下界。步骤可以可选地估计液体的下界处于或接近确定的液体罐下边界。但是，步骤S130可以任何其他方式起识别罐内液体下界的作用。
一旦步骤S130同时识别了罐内液体的上界和下界，步骤S130就可以计算出液体罐中液体基于像素的高度，诸如通过计数下界和上界之间的大约在与罐相关联的图像部分的中心处的像素数目进行计算。步骤S130随后可将基于像素的距离测量结果转化为实际距离测量结果(例如，以英寸、毫米为单位)，诸如通过根据罐类型和/或照相机和罐之间的实际或估计的角度、照相机和罐之间距离、罐的几何形状(例如，在罐基部和在液体表面处的直径)、和/或罐和照相机之间的任何其他相关度量来进行转化。可选地，步骤S140可以直接将基于像素的液体高度测量结果转化成所估计的罐内液体体积。
步骤S120可另外地或可选地接收选择或识别参考标记的人工输入，且类似地，步骤S130可以另外地或可选地接收选择或识别罐内液体表面或液体高度的人工输入。例如，方法S100可实施人工检查，以教导或改正参考标记的自动选择和/或罐液体高度的估计。步骤S120和步骤S130可因此用随后的样品(即，一个或多个罐的图像)实施监督或半监督的机器学习以提高参考标记的选择和/或罐液体高度的估计。但是，步骤S120和步骤S130可以任何其他的方式分别起选择参考标记和/或估计罐液体高度的作用。
方法S100的步骤S140基于液体高度估计罐内的液体体积。通常，步骤S140起基于罐类型和/或几何形状将步骤S130中的液体高度估计值转化成液体体积估计值的作用，如图1和图7A中所示。例如，罐可以是在手术室和/或临床环境中用于收集患者体液的各种类型的具有各种几何参数(例如，底部直径、侧壁角度、最大液体高度)的截头圆锥体液体罐中的一种。因此，一旦罐的类型和/或几何参数(其通过机器视觉技术确定、和/或从罐类型和/或几何参数数据库获取)由用户输入，步骤S140就可将液体高度估计值转换成液体体积估计值。另外，在步骤S140将基于像素的液体高度测量结果转化成真正的液体体积测量结果的实现中，步骤S140可进一步考虑照相机和罐之间的实际或估计的角度、照相机和罐之间的实际或估计的距离、罐的实际或估计的几何参数(例如，在罐基部和在液体表面处的直径)、和/或罐和照相机之间的任何其他相关度量。
在一个示例实现中，步骤S110实施对象识别以确定图像中罐的特定类型，步骤S130识别估计的液体表面和估计的液体罐底部之间的最大像素数目，且步骤S140访问特定类型的罐的查找表。查找表可将罐底部和液体表面之间的最大像素数目与罐液体体积相关联，使得步骤S140可以输入步骤S130中计算的最大像素数目并返回罐内的液体体积。
在另一示例实现中，步骤S120实施机器视觉技术(例如，边缘检测)以确定液体罐的形状和/或几何参数，且步骤S130确定液体表面和液体罐底部之间的最大像素数目，并将像素数目转化为罐内液体高度的实际尺寸(例如，以英寸、毫米为单位)。步骤S140随后根据基于步骤S130中确定的液体罐的形状和/或几何参数估计的罐的实际横截面，将估计的液体高度转换成估计的罐内的总液体体积。
在又一个示例实现中，步骤S110实施机器视觉技术以识别印刷(或压印、粘贴等)在液体罐上的液体高度标识，且步骤S130识别罐内的液体表面。步骤S140随后基于液体表面和与液体表面相邻的一个或多个液体高度标识推断罐内液体体积。
步骤S140可以可选地从连接到液体罐(例如，布置在液体罐中)的液体高度传感器获得直接的液体高度测量结果。步骤S140也可以接收罐中液体高度的人工读数的人工输入。例如，方法S100可实施人工检查以教导或改正自动液体体积估计值。步骤S140因此可实施监督或半监督机器学习以随着时间的推移改善罐液体体积估计。但是，步骤S140可以任何其他方式起估计或另外获得罐内液体体积的测量结果的作用。
方法S100的步骤S150包括从选定的区域提取特征。通常，步骤S150起在罐图像的选定区域中识别指示罐内液体性质的特征的作用。对于实施参数技术以将所提取的特征与罐中血液成分的浓度相关联的步骤S160，步骤S150可从选定区域内的一个或多个像素提取特征，该特征是颜色(红)、颜色强度(例如，红度值)、光度、色度、饱和度值、亮度值、光泽度值、或一个或多个成分空间(component space)(诸如红色、蓝色、绿色、青色、品红色、黄色、灰色(key)和/或Lab成分空间)内的其他颜色相关值。步骤S150可另外地或可选地提取一个或多个特征，其为选定区域内一组像素中的各种颜色或颜色相关值的直方图。如图6B中所示，对于实施参数技术以将所提取的特征与罐内血液成分的浓度相关联的步骤S160，步骤S150可提取这样的特征，其是选定区域内的像素簇且与含有液体的罐的一部分相关联，诸如可以与具有已知血液成分浓度的模板图像的库中的模板图像比较的像素簇。但是，步骤S150可从选定区域内的一个或多个像素提取任何其他合适的特征。
因此，如图6A和图6B中所示，步骤S150可从选定的区域内的多个像素提取特征以收集指示与包含液体的液体罐的一部分相关联的选定区域的(整个)高度、宽度和/或面积上的液体性质的一组特征。例如，步骤S150可将选定区域划分为m像素乘n像素的像素簇，其中选定区域基本上由o乘p的像素簇阵列填充。则步骤S150可以分析每个像素簇以便每个像素簇提取一个特征。步骤S150可进一步将来自像素簇的特征取平均或以其他方式结合以从选定区域提取指示液体性质的单个特征。在另一个示例中，步骤S150可将选定区域划分为延伸穿过选定区域整个宽度的非重叠单像素厚度(水平的)的行。在该示例中，步骤S150可以将每个行中的像素属性取平均以从每行像素提取单个特征。类似地，步骤S150可将选定区域划分为延伸穿过选定区域整个宽度的三像素厚度的行组，其中每个行组的外部单行(除最下面和最上面的行组)被相邻的行组共享，并且其中每个行组中的像素被取平均以从一组像素中提取单个特征。步骤S150可另外地或可选地将选定区域划分为非重叠三角像素簇、重叠十字形五像素阵列(示于图6A和图6B中)、重叠的圆形像素簇、或任何其他合适形状和多个重叠的像素簇和/或离散的像素簇，并且根据这些像素簇，从像素的组中提取一个或多个相同或不同类型的特征。步骤S150可以可选地从选定区域内的每个单独的像素中提取特征或以任何其他方式从储存在由选定区域界定的图像的像素内的信息提取任何其他数目的特征。
步骤S150可另外地或可选地从选定区域中提取一个或多个特征，如在编号为13/544,646的美国专利申请中所描述的，该申请通过引用将其整体并入本文。但是，步骤S150可以任何其他方式起从选定区域中提取特征的作用。
如编号为13/544,646的美国专利申请中所描述的，步骤S150可进一步获得非图像特征，诸如实际或估计的当前患者血管内血细胞比容、估计的患者血管内血细胞比容、患者历史血管内血细胞比容、液体罐重量或罐液体体积的直接测量结果、临床医生估计的罐液体体积、先前液体罐的液体体积和/或性质、液体罐的先前液体体积和/或性质、环境照明条件、液体罐的类型或其他标识符、液体罐内液体的直接测量属性、患者生命体征、患者病史、外科医生的身份、进行的手术或操作的类型或任何其他合适的非图像特征。例如，如下文和编号为13/544,646的美国专利申请中所描述的，方法S100的步骤S160和/或其他步骤可以随后实施任何这些非图像特征以便选择模板图像用于与选定区域内的像素簇的比较、以便选择参数模型或函数以将提取的特征(多个特征)转换成血液成分的估计值、以便为过量液体损失或失血量定义报警(alarm)触发器、以便将一个或多个提取的特征转换为血液量指示符、或以便将一个或多个提取的特征转换为液体罐中的其他液体或固体的量或性质。但是，方法S100可实施任何这些非图像特征来修改、实现或通知方法S100的任何其他功能。
如图2中所示，方法S100的步骤S160包括将提取的特征与罐内血液成分的浓度相关联。如图3中所示，步骤S160可类似地包括将颜色特征与罐内血液成分的浓度相关联。通常，步骤S160起将步骤S150中从图像提取到的一个或多个特征(例如，颜色特征)转换为估计的罐中液体内血液成分的浓度的作用。如上所述，血液成分可以是全血、红细胞、血红蛋白、血小板、血浆、白血细胞或任何其他血液成分中的任一种。例如，步骤S160可实现参数分析技术和/或非参数分析技术，如在编号为13/544,646的美国专利申请中所描述的，以估计罐中液体内的血液成分浓度。
在一个实现中，步骤S150从图像选定区域内的像素簇中提取特征，且步骤S160基于每个像素簇与具有已知血液成分浓度的模板图像的库中的模板图像的非参数相关性用血液体积指示符标记每个像素簇。例如，如图6A所示，步骤S150可从一组像素簇中提取红色成分空间中的颜色强度，且步骤S160可实施K最近邻法以将每个提取的特征与模板图像的红度值进行比较。在该示例中，每个模板图像可包括用已知液体性质，诸如每单位液体体积或每像素单位的血红蛋白体积或质量(例如，血红蛋白浓度)标记的像素簇。每个模板图像可另外地或可选地包括用每单位液体体积或每像素单位的任何其他液体罐中的流体或固体的体积、质量、密度等标记的像素簇。一旦步骤S160识别特定的像素簇和特定的模板图像之间的适当匹配，步骤S160就可以将已知的液体性质信息从特定的模板图像投射到特定的像素簇。然后，步骤S160可将像素簇标签累计、取平均和/或以其他方式结合以估计输出罐中液体的总血液成分浓度。但是，步骤S160可通过任何其他适合的非参数方法或技术将提取的特征与罐内血液成分的浓度相关联。
在另一个实现中，步骤S150从图像选定区域内的像素簇提取特征，且步骤S160实施参数模型或函数以便用血液成分浓度标记每个像素簇。如编号为13/544,646的美国专利申请中所描述的，步骤S160可将来自一个像素簇的一个或多个提取的特征插入到参数函数中以基本上直接将自像素簇提取的特征(多个特征)转换为血液成分浓度。然后，步骤S160可以对选定区域内的每个其他像素簇重复此操作。在一个示例中，所提取的特征(多个特征)可包括红色成分空间中的颜色强度、蓝色成分空间中的颜色强度和/或绿色成分空间中的颜色强度中的任何一种或多种。在该示例中，参数函数可以是将颜色强度与每单位液体体积的血红蛋白质量联系起来的数学运算或算法。如编号为13/544,646的美国专利申请中所描述的，氧化血红蛋白(HbO2)在特定波长的光下的反射率可以指示每单位液体体积的血红蛋白的浓度。因此，在另一示例中，步骤S150可对选定区域内的一组像素簇中的每个像素提取在特定波长下的反射率值，且步骤S160可通过实施参数模型将每个反射率值转化为血红蛋白浓度值。然后，步骤S160可结合血红蛋白浓度值来估计罐中总(即平均)血红蛋白浓度。此外，由于湿(水合)红细胞的血红蛋白含量通常为约35％，所以可基于静态估计的血红蛋白含量(例如，35％)从血红蛋白浓度推断红细胞浓度。此外，步骤S150可获得最新测量的血细胞比容或估计当前患者血细胞比容(如编号为61/646,822的美国临时申请中所描述的)，且步骤S160可实施测量的或估计的血细胞比容以将估计的红细胞浓度转换成估计的体外血液浓度。但是，步骤S160可实施选定区域内的单个像素或像素簇的任何其他参数和/或非参数分析以估计罐内液体中的任一种或多种血液成分的浓度。
方法S100的步骤S170包括基于估计的罐内体积和血液成分的浓度估计罐内血液成分的量。通常，步骤S170通过将估计的罐中液体体积体乘以估计的罐内液体中血液成分浓度来计算血液成分的量(例如，质量、重量、体积、细胞计数等)的作用，如图7A和图7B中所示。例如，步骤S170可以估计罐内红细胞计数或液体罐中总体外血液体积。步骤S170可进一步与编号为13/544,646的美国专利申请的方法相联系来将估计的罐中血液体积与估计的外科纱布海绵、手术巾、手术单和/或外科敷料中的血液体积相结合以估计患者总失血量，诸如步骤S190中所描述的。但是，步骤S170可以任何其他方式起估计液体罐内血液成分的量的作用。
如图3中所示，方法S100的一个变型包括步骤S180，其包括从选定区域提取第二特征，将提取的第二特征与罐内非血液成分浓度相关联，并基于估计的罐内体积和非血液成分浓度估计罐内非血液成分的量。通常，步骤S180实施类似于步骤S150、S160、和/或S170的那些方法来估计罐内非血液成分的含量(例如，量)。如上所述，非血液成分可以是液体罐中的盐水、腹水、胆汁、冲洗口水、胃液、黏液、胸膜液、尿液、粪便物或患者的任何其他体液、手术液体、颗粒、或物质。
在一个实现中，类似于根据液体罐中液体的颜色属性(例如，“红度”)估计液体罐中血液成分含量的步骤S150、S160、以及S170，步骤S180分析液体的其他颜色属性以估计罐中其他物质的含量。例如，步骤S180可分析罐中液体的清晰度并将估计的液体清晰度与液体罐中水或盐水的浓度或含量相关联。在另一个示例中，步骤S180可以提取液体的“黄度”(例如，黄色成分空间中的颜色强度)，并将该黄度与液体罐中血浆和/或尿的浓度或含量相关联。步骤S150可以类似地提取液体的“绿度”(例如，绿色和黄色成分空间中的颜色强度)，并将该绿度与液体罐中胆汁的浓度或含量相关联。但是，步骤S180可以估计液体罐中任何其他液体、颗粒或物质的量和/或浓度。
如图3中所示，方法S100的一种变型包括步骤S190，其包括基于估计的罐中的血液体积而估计患者总失血量。例如，步骤S190可以总计估计的血液体积和估计的一个或多个先前的罐的血液体积，如图8所示。此外，如上所述，步骤S190可以将步骤S170的罐血液体积估计值与估计的外科纱布海绵、手术巾、手术单和/或外科敷料中的血液体积相结合，如编号为13/544,646的美国专利申请中所描述的。步骤S190还可以将液体罐血液体积数据添加到患者的病历，一旦达到阈值体外血液体积估值就触发警报，或基于患者初始血细胞比容、液体IV、输液和估计的总失血量，估计病患者当前血细胞比容，诸如在编号为61/646,822的美国临时申请中所描述的。步骤S190还可以估计患者的内循环(intracirculatory)血体积、内循环血细胞比容、内循环血液粘度和/或内循环红细胞含量等将落在可接受的窗口之外的未来时刻。例如，步骤S190可以确定当前患者总失血量和患者内循环血细胞比容在可接受的范围内，但增加的失血速率将导致在未来的特定时间(例如，在大约5分钟内)的失血量过多。步骤S160可以基于患者血液相关参数的趋势相应地确定对于自体或异体输血、生理盐水点滴等的未来患者需求。因此，步骤S190可基于估计的失血量而估计患者风险，一旦达到失血量阈值就触发输血执行，和/或基于估计的失血趋势而估计未来患者的需求或风险。但是，步骤S190可以任何其他方式起保持(诸如在外科手术或其他医疗事件期间的)患者总失血量(和液体损失)的基本全面估计的作用。
如图3中所示，方法S100的一个变型包括步骤S192，其包括显示液体罐分析结果，诸如液体罐中的总液体体积、估计的血红蛋白含量、红细胞含量、体外血液体积等。如图1、图7A和图7B中所示，步骤S192可控制叠加在液体罐的静态图像顶部的增强现实或者实况视频馈送也呈现在显示器上。例如，在方法S100的步骤由移动计算设备(例如，智能手机、平板电脑)实施的实现中，与该计算设备集成的显示器可以显示估计的罐中的当前血液体积和/或罐中血细胞比容量。显示器也可以呈现一段时间内估计的液体罐中的血液体积和/或血细胞比容量、估计的当前液体罐及扫描的外科海绵中的总血液体积和/或血细胞比容量、和/或过去、当前及预测的未来液体罐及扫描的外科海绵中的估计的总血液体积和/或血细胞比容量。步骤S192可以另外地通知用户单个过去的液体性质和/或体积、多个过去的液体性质和/或体积、和/或液体性质和/或体积随着时间的趋势。但是，步骤S192可以任何其他方式起将任何液体罐(和海绵)内容物相关的信息显示给用户的作用。
2.系统
如图9中所示，用于估计液体罐中的血液成分的量的系统100包括：光学传感器110；耦合到光学传感器110的处理器120；在处理器120上执行并指示光学传感器110来捕获罐图像的软件模块122，该软件模块122还指示处理器120选择与含有液体的罐的一部分相关联的图像区域，以便基于该选定的区域估计罐内的液体体积，以便从选定区域提取特征，并以便基于该提取的特征估计罐内血液成分的量；和显示器130，其耦合到处理器120并从软件模块122接收指令以显示罐内血液成分的量。
系统100起实施上述方法S100的作用，其中光学传感器(例如，照相机)实施步骤S102以捕获罐的图像，处理器实施上述步骤S110、S120、S130、S140、S150、S160、S170等以估计手术抽吸罐中液体的量和性质。系统100、光学传感器、处理器和显示器可以包括和/或充当编号为13/544,646的美国专利申请中所述的任何一个或多个部件。外科医生、护士、麻醉师、妇科医生、医生、军人或者其他用户可以使用系统100来估计诸如手术、分娩或其他医疗事件过程中收集在液体罐中的液体的量和/或性质。系统100还可以检测液体罐中血液的存在、计算患者失血速率、估计患者的风险级别(例如，低血容量性休克)、和/或确定患者的出血类别。但是，系统100可以执行任何其他适当的功能。
系统100可经配置作为手持(例如，移动)电子设备，诸如智能手机或平板电脑，其运行基于图像的血液估计应用软件(或应用程序)，并包括光学传感器110、处理器120和显示器130。或者，系统100的部件可基本上精心布置(discreet)且不同(即，不包含在单个壳体内)。例如，光学传感器110可是基本上永久地布置在手术室内的照相机，其中该照相机与罐图像在其上进行分析(例如，根据方法S100)的本地网络或远程服务器(包括处理器120)进行通信，并且其中为计算机监视器、电视机或手持(移动)电子设备的显示器130访问和显示处理器120的输出。但是，系统100可是任何其他形式或包括任何其他部件。
系统100可以在各种环境中使用，包括在医院环境中(诸如在外科手术室中)、在临床环境中(诸如在产房中)、在军事环境中(诸如在战场上)、或者在住宅环境中(诸如协助消费者监控由于月经过多(严重的月经出血)或鼻衄(鼻出血)的失血)使用。但是，系统100可以在任何其他环境中使用。
系统100的光学传感器110起捕获罐图像的作用。光学传感器110起实施方法S100的步骤S102的作用，并且可以由软件模块122控制。在一个示例实现中，光学传感器110是捕获罐彩色图像的数字照相机或捕获红色、绿色和蓝色域中的独立图像成分的RGB照相机。但是，光学传感器110可以是任何数量和/或类型的照相机、电荷耦合设备(CCD)传感器、互补金属氧化物半导体(CMOS)有源像素传感器、或任何其他类型的光学传感器。但是，光学传感器110可以任何其他方式，诸如以任何合适的形式或跨越任何合适的可见或不可见光谱，起捕获罐图像的作用。
在一个实现中，光学传感器110是布置在手持电子设备中的照相机。在另一个实现中，光学传感器110是照相机或其他传感器，其经配置安装在基座上用于放置在手术室中，经配置安装到手术台之上的天花板，经配置用于附接到战地护士的战场头盔，经配置安装到包括处理器120、显示器130以及支撑用于成像的罐的平台托盘的独立血液体积估计系统，或经配置用于放置在或附连到任何其他物体或结构上。
软件模块122还可以控制光学传感器110，例如通过自动聚焦或自动曝光光学传感器进行控制。软件模块122可另外地或可选地过滤掉罐的劣质图像并选择性地将高质量或合格质量的图像传递到处理器120以供分析。
根据软件模块122的指令，系统100的处理器120接收罐的图像，估计罐内液体的体积，从与液体体积相关的图像区域中提取特征，将提取的特征与罐内血液成分的浓度相关联，并基于估计的罐内体积和血液成分的浓度估计罐内血液成分的量。因此，处理器120可根据来自软件模块122的指令实施上述方法S100的步骤。处理器120还可以分析不同类型(例如，静态图像、视频流、.MPEG、.JPG、.GIFF)的图像和/或来自一个或多个不同的照相机或光学传感器的图像。
处理器120可耦合到光学传感器110，诸如经由有线连接(例如，共享PCB上的迹线)或无线连接(例如，Wi-Fi或蓝牙连接)，使得处理器120可访问由光学传感器110捕获的或在光学传感器110的视野中可见的罐图像。在一个变型中，处理器120布置在也包含光学传感器110和显示器130的手持电子设备内。在另一个变型中，处理器120是远程服务器的一部分或绑定到远程服务器，其中来自光学传感器110的图像数据(例如，经由因特网或本地网络连接)传输到远程处理器120，其中处理器120通过分析罐图像估计在罐的至少一部分中的体外血液体积，并且其中血液成分体积估计值被传输到显示器130。
在一个实现中并如上所述，处理器120可以通过模板匹配将该罐图像部分与模板图像配对，并且该模板图像是在模板图像库的一幅模板图像。例如，系统可进一步包括数据储存模块160，其经配置存储具有已知血液成分浓度的模板图像的库。在该实现中，如上所述，处理器可通过将提取的特征与模板图像库中的模板图像相比较而将提取的特征与血液成分浓度相关联。可选地并如上所述，处理器120实施参数模型以基于从图像提取的特征估计罐中血液成分的量。
系统100的软件模块122起控制光学传感器110、处理器120、以及显示器130来捕获照相机图像、分析该图像、以及显示分析结果的作用。软件模块122可作为小程序、本机应用程序、固件、软件或任何其他合适形式的代码在处理器上执行以控制系统100的过程。通常，软件模块控制上述方法S100的步骤的应用，但是该软件模块122也可控制和/或实施系统100上或系统100内的任何其他适当过程或方法。
在一个示例应用中，软件模块122是安装在系统100上的本机应用程序，该系统100是手持(即移动)计算设备，诸如智能手机或平板电脑。当从在计算设备上执行的操作系统内的菜单上选择时，软件模块122打开，与用户交互以初始化新案例，控制集成到计算设备中的光学传感器110以捕获图像，实施机器视觉并执行处理器上的数学算法以估计血液成分的量，以及控制显示器130来呈现估计的血液成分的量。但是，软件模块122可是任何其他形式或类型并且可以任何其他方式来实施。
系统100的显示器130描绘估计的罐中的血液成分的量。显示器130可以布置在也包含光学传感器110和处理器120的手持电子设备(例如，智能手机、平板电脑、个人数据助理)内。显示器可以可选地为计算机监视器、电视屏幕或任何其他合适的与任何其他设备物理同延的显示器。显示器130可以是LED、OLED、等离子、点阵、分段显示、电子墨水或视网膜显示器、对应于估计的血液成分的量的一系列的普通灯、或任何其他合适类型的显示器中的任一种。最后，显示器130可经由任何有线和无线连接与处理器120通信。
显示器130可通过描绘估计的罐中和/或多个罐中的血液成分的量至少执行方法S100的步骤S192。血液体积估计值可以诸如“ccs”(立方厘米)的普通形式来描述。如上所述，该数据可以叠加在罐的实况视频流顶部的动态增强现实的形式呈现，罐的实况视频流也在显示器130上示出，其中来自光学传感器110的图像基本上实时地通过处理器120转发到显示器130。该数据可以可选地以描绘在随着时间分析的多个样品之上的估计的时间流逝累计的血液成分的量和用于每个样品的单独血液体积估计值中的至少一个的表、图表或曲线图呈现。显示器130还可以呈现先前的罐图像、诸如患者的风险级别(例如，低血容量性休克)的警告或患者的出血类别、或诸如开始输液的建议中的任一种。任何这些数据、警告和/或建议也可以在多个屏幕上示出或者可接入多个显示器中的任一个而获得。
系统100的一个变型进一步包括手持壳体140，其经配置包含光学传感器110、处理器120和显示器130。具有光学传感器110、处理器120和显示器130的手持壳体140可以定义这样的手持(移动)电子设备，其能够估计在任何数目的合适环境(诸如在手术室或产房中)中的一个或多个罐中的血液体积。壳体140可以是医用级材料，使得系统100是可适合在手术室或其他医疗或临床环境中使用的手持电子设备。例如，壳体可以是医用级不锈钢(诸如316L不锈钢)、医用级聚合物(诸如高密度聚乙烯(HDPE))、或医疗级硅橡胶。但是，壳体可以是任何其他材料或材料的组合。
在系统100的一个变型中，系统100进一步包括将估计的罐中的血液成分的量传达到经配置存储患者电子病历的远程服务器的无线通信模块150。系统还可以用随着时间估计的失血量、患者的风险级别、出血类别和/或其他血液相关的度量更新病历。因此患者病历可以在医疗事件诸如手术或分娩过程中基本上自动地更新。
优选实施方式的系统及方法可至少部分地表现和/或实施为这样的机器，其经配置接收存储计算机可读指令的计算机可读介质。这些指令由与系统、光学传感器、处理器、显示器、系统或手持计算装置的硬件/固件/软件元件或任何其合适的组合集成的计算机可执行部件执行。优选实施方式的其他系统及方法可至少部分地表现和/或实施为这样的机器，其经配置接收存储计算机可读指令的计算机可读介质。这些指令由与上述类型的器件及网络集成的计算机可执行部件集成的计算机可执行部件执行。计算机可读介质可以存储在任何合适的计算机可读介质诸如RAM、ROM、闪存、EEPROM、光学设备(CD或DVD)、硬盘驱动器、软盘驱动器或任何合适的设备上。计算机可执行部件是处理器，但任何合适的专用硬件设备也可以(可选地或另外地)执行这些指令。
本领域技术人员在估计罐中体外血液体积时将认识到，根据先前的详细描述以及根据附图和权利要求书，可以对本发明的优选实施方式做出修改和变化而不脱离以下权利要求书限定的本发明的范围。

Claims (21)

1.一种方法，包括：
在罐的图像内识别所述罐上的参考标记；
基于所述参考标记选择所述图像的区域；
将所选定的区域的一部分与所述罐内的液体高度相关联；
基于所述液体高度估计所述罐内的液体体积；
从所选定的区域提取特征；
将所提取的特征与所述罐内的血液成分的浓度相关联；以及
基于所估计的体积和所述罐内的所述血液成分的浓度估计所述罐内的所述血液成分的量。
2.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述罐上的所述参考标记包括识别所述图像内的手术液体罐以及从所述图像去除与所述罐邻近的背景。
3.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述罐上的所述参考标记包括实施机器视觉以识别布置于所述罐上的标准位置处的所述参考标记，且其中选择所述图像的区域包括根据所述参考标记和所述罐上的感兴趣区域之间的标准距离选择所述区域，所述图像的所选定的区域与所述罐上的所述感兴趣区域相对应。
4.根据权利要求3所述的方法，其中选择所述图像的区域包括选择所述罐上与包括防眩表面的感兴趣区域相对应的区域。
5.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述罐上的所述参考标记包括实施机器视觉以识别所述罐上的体积标记，其中选择所述图像的区域包括选择与对应于所述体积标记的所述图像的部分相邻的一组像素，并且其中将所选定的区域的部分与所述液体高度相关联包括识别所述一组像素内的液体弯月面并将所述液体弯月面与所述体积标记相比较。
6.根据权利要求1所述的方法，其中提取所述特征包括从所选定的区域提取红度值，且其中估计所述血液成分的量包括估计所述罐内的红细胞的量。
7.根据权利要求1所述的方法，其中从所选定的区域提取所述特征包括提取所选定的区域内的一组像素的平均红度值，且其中将所提取的特征与血液成分的浓度相关联包括将所述平均红度值与所述血液成分的已知浓度的模板图像的红度值相比较。
8.根据权利要求1所述的方法，其中从所选定的区域提取所述特征包括提取所选定的区域内的一组像素的颜色强度值，且其中将所提取的特征与血液成分的浓度相关联包括根据参数模型将所述颜色强度值转换成所述血液成分的浓度。
9.根据权利要求1所述的方法，其中估计所述罐内的血液成分的量包括估计所述罐内的红细胞计数。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括从所选定的区域提取第二特征，将所提取的第二特征与所述罐内的非血液成分的浓度相关联，并基于所估计的体积和所述罐内的所述非血液成分的浓度来估计所述罐内的非血液成分的量。
11.根据权利要求10所述的方法，其中估计所述非血液成分的量包括估计所述罐内的盐水的量。
12.根据权利要求1所述的方法，其中估计所述罐内的所述血液成分的量包括估计所述罐中的血液体积，并还包括基于所估计的所述罐中的血液体积估计患者总失血量。
13.根据权利要求1所述的方法，还包括实施模板匹配以确定所述罐的类型，其中估计所述罐内的所述液体体积包括基于所述罐的类型估计所述液体体积。
14.一种方法，包括：
将背景从罐的图像中去除；
将所述图像的分段与含有液体的所述罐的部分相关联；
基于所述分段估计所述罐内的液体的体积；
从所述分段内的像素提取颜色特征；
将所述颜色特征与所述罐内的血液成分的浓度相关联；以及
基于所估计的液体的体积和所述液体罐内的所述血液成分的浓度估计所述罐内的血液成分的含量。
15.根据权利要求14所述的方法，其中估计所述罐内的所述血液成分的含量包括估计所述罐内的血红蛋白含量。
16.根据权利要求14所述的方法，其中从所述分段内的像素提取所述颜色特征包括提取红色成分空间中的红度值、成分空间中的蓝度值和绿色成分空间中的绿度值，其中将所述颜色特征与所述血液成分的浓度相关联包括将所述红度值、蓝度值和绿度值与所述血液成分的已知浓度的模板图像相比较。
17.根据权利要求14所述的方法，其中从所述分段内的像素提取所述颜色特征包括提取所选定区域内的一组像素的颜色强度值，且其中将所提取的特征与所述血液成分的浓度相关联包括根据参数模型将所述颜色强度值转换成所述血液成分的浓度。
18.根据权利要求14所述的方法，还包括接收所述罐的所述图像，所述罐包括手术抽吸罐、血液回收罐、静脉输液袋中的一个。
19.一种系统，包括：
光学传感器；
处理器，其耦合到所述光学传感器；
软件模块，其在所述处理器上执行并指示所述光学传感器来捕获罐的图像，所述软件模块还指示所述处理器选择与含有液体的所述罐的部分相关联的所述图像的区域，基于所选定的区域估计所述罐内的液体体积，从所选定的区域提取特征，并基于所提取的特征估计所述罐内的血液成分的量；以及
显示器，其耦合到所述处理器并从所述软件模块接收指令以显示所述罐内的所述血液成分的量。
20.根据权利要求19所述的系统，其中所述光学传感器包括被配置为与所述罐相邻安装的照相机。
21.根据权利要求19所述的系统，还包括数据储存模块，其配置为存储所述血液成分的已知浓度的模板图像的库，其中所述软件模块指示所述处理器通过将所提取的特征与所述模板图像的库中的模板图像相比较而将所提取的特征与所述血液成分的浓度相关联。
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