CN107427210B - 用于颅内压的无创评估的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
用于颅内压的无创评估的方法。该方法包括以下步骤：提供图像记录装置，使用所述图像记录装置记录(101)人的眼睛的视网膜部分的至少一个图像，在所述至少一个图像中识别(104、108)至少一个动脉和与所述动脉相关联的至少一个静脉，在所述图像中确定(106)针对所述识别的动脉的第一特征直径值，在所述图像中确定(106)针对所述识别的静脉的第二特征直径值，基于所述第一特征直径值和所述第二特征直径值来计算(107)动静脉比，A/V比，并将所述动静脉比与阈值进行比较以估计(109)颅内压。
Description
本发明涉及一种用于颅内压的无创评估的方法和设备。
颅内压(ICP)的测量是诊断诸如头部受伤、中风水肿、颅内出血的不同健康疾病的重要工具，因为超压是潜在致命的。传统上，颅内压已经通过在颅骨中钻孔并插入压力计来确定。不言而喻，这种有创方法潜在是危险的，不仅如此，而且还间接地归因于感染的风险。因此，用于ICP的无创测量的各种现有技术方法已经被提出，其中的一些依赖于向眼睛供血的眼动脉的检查。这些动脉从颅骨内部流至眼睛，因此受到颅骨内的压力影响。
这种无创方法的一种类型被公开在WO-A-99/18386中。在WO-A-99/18386中，使超声换能器与眼睛接触，眼睛被置于轻微压力下，并且使用多普勒测量在动脉的颅内部分和颅外部分测量血液速度。
另一种无创方法被公开在WO-A-2006/091811中。在这种方法中在对眼睛渐增地施加压力观察动脉，并且确定在压力下动脉何时萎缩。
尽管是无创的，但是这些方法涉及对眼睛的压力，这对患者而言是很不舒服，而且不是完全无风险的。
基于这种现有技术，本发明的目的是要提供一种没有现有技术方法的风险和不适的用于评估颅内压(ICP)的无创方法。
根据本发明的第一方面，该目的通过一种用于颅内压的无创评估的方法来实现，所述方法包括：提供图像记录装置，使用所述图像记录装置来记录人的眼睛的视网膜部分的至少一个图像，在所述至少一个图像中识别至少一个动脉和与所述动脉相关联的至少一个静脉，在所述图像中确定针对所述识别的动脉的第一特征直径值，在所述图像中确定针对所述识别的静脉的第二特征直径值，基于所述第一特征直径值和所述第二特征直径值来计算动静脉比(A/V比)，将所述动静脉比与阈值进行比较以估计(109)颅内压。
这允许评估是否有需要被处置的异常高的颅内压。然而，处置本身将取决于由医生诊断的颅内压增加的实际原因。
根据本发明的第二方面，该目的通过提供一种用于执行无创颅内压测量的设备来实现，所述设备包括：图像记录装置，其适于记录人的眼睛的视网膜部分的至少一个图像；图像处理装置，其适于在所述至少一个图像中识别至少一个动脉和与所述动脉相关联的至少一个静脉，并且适于在所述图像中确定针对所述识别的动脉的第一特征直径值和针对所述识别的静脉的第二特征直径值；数据处理装置，其适于基于所述第一特征直径值和所述第二特征直径值来计算动静脉比，并将所述动静脉比与预定阈值进行比较；以及输出装置，其用于输出信息，所述输出装置能够基于所述信息来确定是否超过所述预定阈值。
因此，提供允许容易地执行潜在颅内超压的无创评估的设备。该评估可以例如由护理人员在怀疑有头部创伤的事故现场处执行。
在这方面，当然应当注意，用于基于记录的眼睛图像的动静脉比的自动检测的现有技术方法存在，并且在诸如WO-A-2012/100221、JP-A-2000-166876和JP-A-10-71125的专利公开中进行描述。
根据本发明的第一方面的优选实施例，所述视网膜部分包括视盘。扫描视盘得到关于眼睛的尺寸的有价值的信息，并且可以用作用于确定静脉和动脉上的感兴趣位置的参考。
根据本发明的第一方面的另一优选实施例，该方法还包括：记录关于人的至少一个心脏脉搏周期的信息以及基于在所述人的脉搏周期期间的预定时间处记录的图像来执行所述计算。在动脉经受可能增加动脉的直径的增加的压力的情况下识别心跳的发生的时间将允许这被抑制为潜在的错误源。
根据本发明的第一方面的又一优选实施例，通过使用所述图像记录装置记录所述人的所述眼睛的所述视网膜部分的多个图像来记录关于所述至少一个心脏脉搏周期的所述信息。这允许单独基于来自图像记录装置的图像数据来执行对心跳的发生的检测，继而避免了对外部装置(诸如电极)和用于记录心电图的其他装置的需要。
根据本发明的第一方面的又一优选实施例，该方法还包括记录关于针对所述人的至少一个呼吸周期的信息以及基于在所述人的呼吸周期期间处的预定时间记录的图像来执行所述计算。在呼吸周期期间的预定时间处执行测量允许可以源自呼吸的颅内压的任何变化被抑制为潜在错误源。这继而允许颅内压的评估在不必须要求患者屏住呼吸的情况下被执行。优选地，通过使用所述图像记录装置记录所述人的所述眼睛的所述视网膜部分的多个图像来记录关于所述至少一个呼吸周期的所述信息，以便避免对外部装置(诸如电极)和用于记录心电图的其他装置的需要。
根据本发明的第二方面的优选实施例，该设备还包括用于确定人的心脏脉搏周期的装置，并且所述数据处理装置还适于当将所述动静脉比与所述预定阈值进行比较时考虑关于心脏脉搏周期的时间信息和至少一个图像的记录。这允许单独基于来自图像记录装置的图像数据来执行对心跳的发生的检测，继而避免了对外部装置(诸如电极)和用于记录心电图的其他装置的需要。
根据本发明的第二方面的另一优选实施例，该设备包括用于确定患者的呼吸周期的装置，并且所述数据处理装置还适于当将所述动静脉比与所述预定阈值进行比较时考虑关于呼吸周期的时间信息和图像的记录。这允许在呼吸周期期间的预定时间处执行颅内压的评估，其中没有颅内压的变化可能源自呼吸，并且由此被抑制为潜在错误源。这继而允许颅内压的评估在不必须要求患者屏住呼吸的情况下被执行。
现在将基于非限制性示例实施例并且参考附图更详细地描述本发明，其中：
图1是示出了执行根据本发明的方法的步骤的框图，
图2是示出了解剖特征的眼睛的示意性部分图像，以及
图3a和图3b示出了执行瓦式动作的两个测试对象在不同颅内压下的静脉直径和动脉直径的实验数据，以及
图4是图示了用于执行根据本发明的方法的装置的示意图。
首先转到图1的框图，根据本发明的方法开始于准备怀疑有增加的颅内压(ICP)的患者的框100。更具体地，期望使患者的眼睛的瞳孔扩张以便记录患者眼睛的眼底的良好质量图像1。虽然增加的颅内压的原因不是能够通过该方法这样诊断的，但是怀疑的原因并且特别是环境可能会影响在作为用于图像1的记录的准备的使患者的瞳孔扩张中的可能性。特别地，医生和护士在医院环境中具有的可能性可以与事故现场处的救护人员、护理人员等的可能性不同。在医院环境中，可能有用于通过例如用颠茄滴患者的眼睛以化学方式使瞳孔扩张的时间和人员。例如，这可能是在已知患者遭受特定病症，诸如脑积水患者、患有神经外科病症患者、肝脏患者、肾脏患者或脑震荡观察患者时的情况。另一方面，如果患者是事故的受害者并且几乎没有时间可用，但救护人员或护理人员怀疑头部创伤，诸如发展中的血肿，则可能仅有将患者置于黑暗的环境中并且例如要求他向记录图像的人的肩膀上的黑暗中看的时间。
准备好患者后，下一步是在框101中记录患者的眼睛8的一个或多个图像1。原则上，眼睛8的单个图像1将足够。更具体地，图像应当是具有视盘3的眼睛8的眼底2的图像，在视盘3的中间，动脉4和静脉5分别沿着视神经进入和离开，并且它们穿过眼底2从视盘3分支到各个方向。如随后将说明的，在一定时间间隔内记录多个序列图像1可以是有利的，以便使错误源最小化，但是原则上，良好质量的单一图像1，主要是清晰的图像1，就足够了。
原则上，图像1可以使用任何适当的装置来记录。这能够是用于该特定目的的专用装置。它也可以是带有适当的光学器件的数码相机，优选与数据处理装置组合，诸如个人计算机PC，用于特别地根据该方法来处理图像数据，并且可能至少暂时提供针对记录的图像1的存储容量。然而，特别地，图像记录装置可以是装配有如图4所示的适当的镜头适配器7的智能手机6的内置相机。因此，智能手机6既可以被用于图像1的记录，以及根据该方法的后续图像数据处理，并且也提供针对记录的图像1的存储容量。用于记录眼睛图像1的适当的镜头适配器7是商业上可买到的，诸如来自美国、Skaneateles Falls的NY 13153的4341国道的Welch Allyn公司的iExaminerTM。一般来说，但是特别地，当使用智能手机6作为图像记录装置时，应当注意，图像记录装置应当以未压缩格式来记录图像1，未压缩格式诸如位图(.bmp)、标记图像文件(.tiff)、采用无损设置的JPEG2000(.JP2、.JPF、.JPX)等。压缩可以使图像1模糊并且因此不利地影响根据本发明的方法的后续图像数据处理，因此是不期望的。
为了确保图像1的质量，在框102中执行图像质量预估计以便确定图像1是否是清晰的。这可以通过在图像1中分类区域来完成。正常图像1将包括不同的区域和特征。更具体地，在眼睛8的记录的图像1中，通常会存在过度曝光的区域、曝光不足的区域、眼底2的背景区域、视盘3和血管，即静脉4和动脉5。如果图像1是清晰的，则转换将能够很容易识别。这可以由视觉上检查图像1的人完成，但是根据本发明，这优选地通过在专用装置上、在相关联的计算机上或在智能手机6上运行的图像处理软件在自动化过程中来执行。这样做的优选方法是使用边缘滤波方法，其使边缘滤波的图像仅显示边缘。这是不想要压缩图像1的原因之一，因为显然希望在图像1中具有清晰的转换边缘，而不是通过压缩人为地模糊。由于相同的原因，相机中的任何自动滤波和边缘增强都应当被处理、抑制或以其他方式避免。这在相机是智能手机6的内置相机时尤其如此，其中这种特征是常见的。
然后均值滤波被应用到边缘滤波的图像。在均值滤波中，边缘滤波的图像以例如50x50像素的块进行分解。在这些块中，图像处理软件确定每个块内的边缘的频率。然后图像可以根据具有边缘的低频率的块和具有边缘的高频率的块之间的分布来分类。如果记录的图像1是模糊的，则边缘滤波的图像1将得到很少或没有具有边缘的高频率的块，并且因此在框103中被图像处理软件拒绝。因此，该方法返回到框101，其中新的图像1被记录。然后在框102中在新图像1上执行预估计，并且该过程根据需要经常重复，直到在框103中接受图像1为止。
已经确定记录的图像1的质量是合适的之后，在框104中，在记录的图像1的其他特征之中识别血管。像图像质量预估计，血管的这种识别也可以由视觉上检查图像1的人完成。然而，根据本发明，该识别优选地通过在专用装置上、在相关联的计算机上或在智能手机6上运行的图像处理软件在自动化过程中来执行。
在其他特征之中对血管的识别可以以各种方式基于已知的图像分析方法或通过图像1的视觉检查来执行。人通常不会在记录的图像1中识别血管时有问题。在图像质量的预估计中图像1的不同区域已经被确定，并且当人在显示器上观看记录的图像1时，由人识别为血管的区域可以简单地通过鼠标点击或类似物来标记。然而，由于可以被实现在装置中的全自动化方法是期望的，因此目前优选使用高斯线分析。高斯线分析是众所周知的，并被实现在现有图像处理软件(诸如来自MVTec软件GmbH的Halcon 12)中。
高斯线分析可以是完全自动化的，并且通过图像处理软件来执行以在图像1中找到线。应当注意，术语线不应在狭义的数学意义上被理解为一维直线，而是被理解为具有一定宽度的线以及曲线和其他特征。宽度对应于该方法最终需要确定以便计算A/V比的血管的直径。因为有动脉4和静脉两者，并且这两种类型的血管都是分支的，所以具有更多或更少的恒定宽度而不是连续线的线段将被识别。高斯线分析得到在沿着所有这些线段的每个点处的宽度。然而，高斯线分析不会区别动脉4和静脉，并且这必须在单独的步骤中被执行。
作为高斯线分析的第一备选方案，具有如WO-2006/042543中所描述的后续的判别分析的纹理分析可以用于识别主要和次要血管以及其他特征，诸如眼底2、视盘3、图像区域之外(例如，视盘3和眼底2之间的边缘)等。因此，应当理解，在框104中，视盘3的识别不需要作为根据本发明的方法的单独的后续步骤来执行。除了纹理之外，其他参数，颜色(R，G，B)的均值和颜色(R，G，B)的方差可以用于将图像数据转换成类别。然而，这种纹理分析本身将不会得到动脉4和静脉之间的任何区别，并且这仍然必须在单独的步骤中被执行。
第二备选方案是在框104中由在屏幕上视觉检查图像1的人并且使用本身已知的适当的标记(诸如计算机鼠标和指针、触摸屏上的触笔等)标记血管进行手动选择。
更多的备选方案存在，而实际上，Halcon 12软件的库包括用于血管检测的多个预编程软件算法。
用于在图像1中找到血管的各种图像处理方法的效率和可靠性可以取决于实际的图像1，或其质量。也就是说，当在一个图像1上使用时，一种方法可以提供可靠的结果，并且当在另一图像1上使用时，可以得到不太可靠的结果(诸如模糊的结果，或者甚至完全失败)。因此，优选使每个图像1进行几个可用的图像分析方法，并且将结果组合以增加可靠性。
已经这样识别了血管，在框105中，视盘3能够使用标记以类似的方式来识别。视盘3是可很容易区分的，因为如此它比眼底2亮得多。显然，在这种情况下，图1的图的框104和框105的顺序可以被交换，即，视盘3首先被识别，血管第二个被识别。
因为视盘3比眼底2的其余部分亮得多，所以识别它也很容易在使用图像处理软件的自动化过程中区分。
在第一备选方案中，视盘3或至少其代表性位置能够基于血管来识别，该血管全部在视盘3的中心处沿着视神经进入眼睛8。
在第二备选方案中，视盘3可以通过由图像处理软件进行的形状搜索来找到。
在第三备选方案中，视盘3可以通过图像相关来找到，其中，图像处理软件在图像1中利用圆盘的图像搜索最佳相关。
与血管的识别一样，对每个图像1使用几种不同的图像处理方法，并且使用组合的结果。
在识别血管的过程中，有经验的人将同时能够在静脉5和动脉4之间进行区别，并且识别对应的动脉4和静脉5的对。在这样做的时候，存在不仅在视觉检查中而且在任何自动化过程中有用的几个总体规则。在图像1中最大的一对静脉5和动脉4将在大多数人中从中心视盘3在大体垂直方向向上延伸，其中静脉5动脉4沿着视神经进入眼睛8，并且第二大的一对将从视盘3的中心向下延伸。这是总体规则，并且在人与例外之间存在个体差异。在静脉5和动脉4的相应对中，静脉5一般将具有比动脉4大的直径，并且因此在图像1中更宽。动脉4和静脉5都以某种扇形的方式分支出来，意味着动脉血管在图像1中不会相互交叉，并且静脉血管在图像1中不会相互交叉。因此，如果血管交叉，则一个必须是动脉4，并且另一个是静脉5，反之亦然。至于从视盘3的中心在垂直方向上向上和向下延伸到视盘3的中心上方和下方的主静脉5和动脉4，一般在至少一段上彼此相对地接近，并且很容易被识别为一对。
然而，对于自动化系统，从静脉5一般有比其对应的动脉4大的直径的事实开始是方便的。因此，在框106中，在距视盘3的中心(或备选地，距静脉5和动脉4大体聚集的视神经处的点)的一个或多个距离处确定血管的直径。
基于所确定的静脉5动脉4的血管直径，可以计算在距视盘3的给定距离处的(一个或多个)直径比。这些比中的一些将是A/V比，如框107中所指示的。其他将会是错误结果，诸如A/A比、V/V比和V/A比，并且这些中的一些可以来自静脉5和动脉4的非匹配对。
然而，为了区别静脉5和动脉4，如框108中所指示的，比的简单评估通常将足够。如果比太接近1.0，则两个血管都可能是静脉5或动脉4，如果比远高于或低于1.0，则血管不太可能是匹配对。如果比适当地高于1.0，则结果可能是匹配对的V/A比，因为静脉5一般具有比动脉4大的直径。在这种情况下，互逆值会得到期望的A/V比。如果比适当地低于1.0并且适当地高于0.0，则结果可能是有用的A/V比。当在图像1中适当数量的位置重复时，可以对可能的匹配对进行统计分析，从而得到适当的A/V比。
如果在短时间(例如一秒或两秒钟)内拍摄多个序列图像1，并且确定优选在相同位置处记录的A/V比，在序列图像1中，可以验证静脉5和动脉4的识别，因为静脉5和动脉4在心跳周期期间对压力变化做出不同的反应，导致A/V比以特征化的方式随时间变化。当今的相机以及甚至标准智能手机相机功能非常好，因为高速相机每秒可达30张图像，给出足够数量的图像1来识别这些A/V比变化。诸如iPhone 6的高端智能手机甚至能够每秒记录240个图像，这远远超出了这个目的所需要的。此外，如果最终确定的A/V比基于来自所有图像1中的所有点的中值，而不是平均值，则来自心跳的A/V比的变化可以是可忽略的。
具有正常颅内压的人内的A/V比的统计学正态分布对于群体大体是已知的，并且因此所确定的A/V比可以与该统计学正态分布进行比较。发明人已经发现颅内超压是对眼睛8中的A/V比的单一最大影响因素，远远超过其他因素，诸如酒精、尼古丁和其他药物的摄入、高血压、脉搏和呼吸。因此，在框109中，通过将A/V比与已知统计学正态分布进行比较，则在框110中，在最终确定的A/V比低于例如一般群体的正态分布的预定较低百分位数中的给定阈值时，可以给出高于给定阈值的潜在颅内超压的指示或警报。警报可以是听觉的或视觉的，例如，以实现根据本发明的方法的装置的显示器上(例如，在智能手机6的显示器上)的文本格式。
至于其他因素，在更长时间跨度(例如10-15)内拍摄图像1将足够包括可以容易被识别的至少一个呼吸周期，并且以类似心跳的方式排除为错误源。
现在转到图3a和图3b，描绘了示出针对执行多次瓦式动作的两个测试对象A和B的静脉直径和动脉直径的变化的测试结果。多个照片已经被分析，从而引起距利用水平条指示的中值的检测到的动脉直径和静脉直径的特定偏差。
图3a示出分别当正常颅内压存在时和当由于测试对象执行瓦式动作而存在高颅内压时的针对两个测试对象的静脉直径。可以看出，静脉直径随着针对两个测试对象的增加的压力而增加。将注意，对于测试对象B，增加比测试对象A更显著。
类似地，图3b明显示出分别当正常颅内压存在时和当由于瓦式动作而存在高颅内压时的针对两个测试对象的动脉直径。如将注意到的，随着增加的颅内压，动脉直径减小而不是增加。还将注意，在测试对象A中，减小比在测试对象B中更显著。
然而，不管对于测试对象B，静脉直径的增加更显著，以及对于测试对象A，动脉减小的减小更显著的事实，得到的A/V比证明对于两者基本相同。更具体地，对于两个测试对象，基于中值计算的A/V比证明对于高压情况约为0.54，并且对于低压情况约为0.61。这是显著差别，其在一般群体中将容易与正态分布中的正常值区分开，这些都不会与测试对象碰巧共享的正常A/V比0.61相同。
尽管如此，然而，对潜在颅内超压进行警报并不总是足够的。首先，显然将存在具有较低的百分位数中的完全正常的A/V比的人，这将给出假阳性。其次，在某些情况下，例如，在交通事故中头部受伤，颅内超压在救护车或医护人员到达时可能还没有发展，因为颅内超压需要时间来演变。
因此，根据上述方法的A/V比测量优选在稍后被执行一次或多次，例如在到达医院之后，以及在监测期间的几个小时之后。根据本发明的方法特别适用于这点，与现有技术方法相比，因为它是无创的，并且几乎不为患者提供任何不适。出于同样的原因，本发明使其本身适合于监测其他患者，例如，具有诊断性疾病的慢性患者，诸如脑积水患者、具有神经外科疾病的患者、肝脏患者、肾脏患者。这种患者可以通过以定期间隔(例如每天一次、两次或三次)记录和监测A/V比来监测。这样，可以确定颅内压是否上升，并且因此潜在致命颅内压是否可能演变。
技术人员将认识到，即使在示例性优选实施例的上述描述中，对如下实施例进行参考，其中方法尤其是被实现在具有适当的镜头适配器的智能手机上执行的软件中，在权利要求的范围内，许多其他变型和实现方式将是可能的。特别地，相信智能手机可能已经存在市场上，具有足够的图像质量以避免对镜头适配器的需要。找到这样的手机将不要求创造性技能。此外，技术人员将认识到，在缺乏计算能力的情况下，数据可以从智能手机上传到远程处理和存储站点，可以从远程处理和存储站点下载关于警报的结果信息。
Claims (7)
1.一种用于颅内压的无创评估的方法，所述方法包括，
提供图像记录装置，
使用所述图像记录装置来记录人的眼睛的视网膜部分的至少一个图像，
在所述至少一个图像中识别至少一个动脉和与所述动脉相关联的至少一个静脉，
在所述图像中确定针对所述识别的动脉的第一特征直径值，
在所述图像中确定针对所述识别的静脉的第二特征直径值，
基于所述第一特征直径值和所述第二特征直径值来计算动静脉比，
将所述动静脉比与阈值进行比较；
其中，所述方法还包括：
使用记录关于所述人的至少一个心脏脉搏周期的信息，以及
基于在所述人的所述脉搏周期期间的预定时间处记录的图像来执行所述计算。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述视网膜部分包括视盘。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，通过使用所述图像记录装置记录所述人的所述眼睛的所述视网膜部分的多个图像来记录关于所述至少一个心脏脉搏周期的所述信息。
4.根据权利要求1或2中任一项所述的方法，还包括：
记录关于针对所述人的至少一个呼吸周期的信息，以及
基于在所述人的所述呼吸周期期间的预定时间处记录的图像来执行所述计算。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，通过使用所述图像记录装置记录所述人的所述眼睛的所述视网膜部分的多个图像来记录关于至少一个呼吸周期的所述信息。
6.一种用于执行无创颅内压测量的设备，所述设备包括：
图像记录装置，其适于记录人的眼睛的视网膜部分的至少一个图像，
图像处理装置，其适于在所述至少一个图像中识别至少一个动脉和与所述动脉相关联的至少一个静脉并且适于在所述图像中确定针对所述识别的动脉的第一特征直径值和针对所述识别的静脉的第二特征直径值，
数据处理装置，其适于基于所述第一特征直径值和所述第二特征直径值来计算动静脉比，并将所述动静脉比与预定阈值进行比较，
输出装置，其用于输出信息，所述输出装置能够基于所述信息来确定是否超过所述预定阈值，以及
用于确定所述人的心脏脉搏周期的装置，并且其中，所述数据处理装置还适于当将所述动静脉比与所述预定阈值进行比较时考虑关于所述心脏脉搏周期的时间信息和所述至少一个图像的所述记录。
7.根据权利要求6所述的设备，还包括用于确定所述人的呼吸周期的装置，并且其中，所述数据处理装置还适于当将所述动静脉比与所述预定阈值进行比较时考虑关于所述呼吸周期的时间信息和所述图像的所述记录。
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