CN109118522B - 一种呼吸道纤毛运动特征分析方法和装置 - Google Patents
一种呼吸道纤毛运动特征分析方法和装置 Download PDFInfo
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Abstract
本申请公开了一种呼吸道纤毛运动特征分析方法和装置,涉及呼吸道检测技术领域,所述方法包括:获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。达到了实时获取试验数据,自动输出测量结果,大大提高了测量精度和准确率,且试验周期短,提高试验效率,增加患者舒适度的技术效果。
Description
技术领域
本申请涉及呼吸道检测技术领域,尤其涉及一种呼吸道纤毛运动特征分析方法和装置。
背景技术
通过医学统计发现,鼻粘液纤毛系统功能与鼻腔、鼻窦感染性疾病的发生和转归有密切关联,纤毛不动综合症的病人多患有难以治愈、反复发作的鼻窦炎就是典型病例。而那些经过了鼻窦根治性手术的病人中,脓性分泌物往往很难消退,这与粘液纤毛系统被破坏有一定的关联。因此,在临床实践中,鼻纤毛生理指标的测量对鼻腔鼻窦疾病的诊断和治疗具有重要的现实意义。
但本申请发明人在实现本申请实施例中技术方案的过程中,发现上述现有技术至少存在如下技术问题:
现有技术中通常采用糖精试验或染料法来测量鼻纤毛生理指标,存在测量方法复杂,影响因素多,试验周期长,且测量数据精度低、准确率差的技术问题。
申请内容
本申请实施例通过提供一种呼吸道纤毛运动特征分析方法和装置,解决了现有技术中通常采用糖精试验或染料法来测量鼻纤毛生理指标,存在测量方法复杂,影响因素多,试验周期长,且测量数据精度低、准确率差的技术问题。达到了实时获取试验数据,自动输出测量结果,大大提高了测量精度和准确率,且试验周期短,提高试验效率,增加患者舒适度的技术效果。
第一方面,为了解决上述问题,本申请实施例提供了一种呼吸道纤毛运动特征分析方法,所述方法包括:获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并根据所述运动指标实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
优选的,所述根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果之前,包括:获得合格图像标准;判断所述第一图像信息和所述第二图像信息是否符合所述合格图像标准;如果所述第一图像信息和所述第二图像信息符合所述合格图像标准,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
优选的,所述判断所述第一图像信息和所述第二图像信息是否符合所述合格图像标准之后,还包括:如果所述第一图像信息和所述第二图像信息不符合所述合格图像标准,发送报错信息,对所述被检测者重新进行呼吸道图像采集。
优选的,所述根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动特性指标,并实时输出检测结果之后,还包括:对正常人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得标准呼吸道纤毛运动指标范围;判断所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果是否在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内;如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,说明所述被检测者的呼吸道处于健康状态。
优选的,所述判断所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果是否在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,还包括:如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果不在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,说明所述被检测者的呼吸道处于患病状态。
优选的,所述如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果不在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,说明所述被检测者的呼吸道处于患病状态之后,包括:对第一患病人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得第一患病呼吸道纤毛运动指标范围;对第二患病人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得第二患病呼吸道纤毛运动指标范围;判断所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第一患病呼吸道纤毛运动指标范围或所述第二患病呼吸道纤毛运动指标范围;如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第一患病呼吸道纤毛运动指标范围,确定所述被检测者属于第一患病人群;如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第二患病呼吸道纤毛运动指标范围,确定所述被检测者属于第二患病人群。
优选的,所述检测试剂为水溶性染料。
第二方面,本申请还提供了一种呼吸道纤毛运动特征分析装置,所述装置包括:
第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;
第二获得单元,所述第二获得单元用于获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;
第一计算单元,所述第一计算单元用于根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并根据所述运动指标实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
优选的,所述第一计算单元包括:
第三获得单元,所述第三获得单元用于获得合格图像标准;
第一判断单元,所述第一判断单元用于判断所述第一图像信息和所述第二图像信息是否符合所述合格图像标准;
第二计算单元,所述第二计算单元用于如果所述第一图像信息和所述第二图像信息符合所述合格图像标准,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
优选的,所述第一判断单元还包括:
第一发送单元,所述第一发送单元用于如果所述第一图像信息和所述第二图像信息不符合所述合格图像标准,发送报错信息,对所述被检测者重新进行呼吸道图像采集。
优选的,所述第一计算单元还包括:
第四获得单元,所述第四获得单元用于对正常人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得标准呼吸道纤毛运动指标范围;
第二判断单元,所述第二判断单元用于判断所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果是否在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内;
第一说明单元,所述第一说明单元用于如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,说明所述被检测者的呼吸道处于健康状态。
优选的,所述第二判断单元还包括:
第二说明单元,所述第二说明单元用于如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果不在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,确定所述被检测者的呼吸道处于患病状态。
优选的,所述第二说明单元包括:
第五获得单元,所述第五获得单元用于对第一患病人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得第一患病呼吸道纤毛运动指标范围;
第六获得单元,所述第六获得单元用于对第二患病人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得第二患病呼吸道纤毛运动指标范围;
第三判断单元,所述第三判断单元用于判断所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第一患病呼吸道纤毛运动指标范围或所述第二患病呼吸道纤毛运动指标范围;
第一确定单元,所述第一确定单元用于如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第一患病呼吸道纤毛运动指标范围,确定所述被检测者属于第一患病人群;
第二确定单元,所述第二确定单元用于如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第二患病呼吸道纤毛运动指标范围,确定所述被检测者属于第二患病人群。
优选的,所述第一获得单元包括:所述检测试剂为水溶性染料。
第三方面,本申请还提供了一种呼吸道纤毛运动特征分析装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:
获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并根据所述运动指标实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
第四方面,本申请还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现以下步骤:
获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
本申请实施例中的上述一个或多个技术方案,至少具有如下一种或多种技术效果:
本申请实施例通过提供一种呼吸道纤毛运动特征分析方法和装置,所述方法包括:获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并根据所述运动指标实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。解决了现有技术中通常采用糖精试验或染料法来测量鼻纤毛生理指标,存在测量方法复杂,影响因素多,试验周期长,且测量数据精度低、准确率差的技术问题。达到了实时获取试验数据,自动输出测量结果,大大提高了测量精度和准确率,且试验周期短,提高试验效率,增加患者舒适度的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本发明实施例中一种呼吸道纤毛运动特征分析方法的流程示意图;
图2为本发明实施例中一种呼吸道纤毛运动特征分析装置的结构示意图;
图3为本发明实施例中另一种呼吸道纤毛运动特征分析装置的结构示意图。
附图标记说明:第一获得单元11,第二获得单元12,第一计算单元 13,总线300,接收器301,处理器302,发送器303,存储器304,总线接口306。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种呼吸道纤毛运动特征分析方法和装置,解决了现有技术中通常采用糖精试验或染料法来测量鼻纤毛生理指标,存在测量方法复杂,影响因素多,试验周期长,且测量数据精度低、准确率差的技术问题。
为了解决上述技术问题,本申请提供的技术方案总体思路如下:通过获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并根据所述运动指标实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。达到了实时获取试验数据,自动输出测量结果,大大提高了测量精度和准确率,且试验周期短,提高试验效率,增加患者舒适度的技术效果。
下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明,应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明,而不是对本申请技术方案的限定,在不冲突的情况下,本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A 和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
实施例一
本申请实施例提供了一种呼吸道纤毛运动特征分析方法,图1为本发明实施例中一种呼吸道纤毛运动特征分析方法的流程示意图。如图1所示,所述方法包括:
步骤110:获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;
步骤120:获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;
步骤130:根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并根据所述运动指标实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
进一步的,所述检测试剂为水溶性染料。
具体而言,当需要对被检测者进行测量鼻纤毛生理指标时,首先应用专用给药设备取适量检测试剂滴入所述被检测者的鼻腔下鼻甲前端,其中,所述检测试剂为水溶性染料,对被检测者无毒副作用,提高了被检测者的舒适度,由于鼻腔纤毛细胞的运动可使所述检测试剂在鼻腔黏膜表面形成图像,因而在所述鼻腔中放入与所述鼻腔大小相适应的高分辨率的鼻腔内窥镜,用来采集鼻腔纤毛细胞相对所述检测试剂的运动图像,在本发明实施例中,所述鼻腔内窥镜采用Storz公司或奥林巴斯公司的高清内镜系统,根据所述被检测者的鼻腔特点,可选择不同直径、不同角度的内窥镜进行图像信息采集,亦可对鼻腔不同部位进行多点测试,测定鼻腔不同部位的纤毛细胞功能。此外,所述鼻腔内窥镜可通过支架进行固定,其放置位置可根据所述被检测者的身高及体型特点进行调整,应用灵活,使用方便,达到了精确采集图像的目的。在使用所述鼻腔内窥镜采集到第一图像信息,所述第一图像信息为在所述被检测者呼吸道内滴入所述检测试剂后采集到的呼吸道内部图像,在经过20~30秒的第一时间差后,再次进行采集图像,获得第二图像信息,其中,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,所述第一图像信息和所述第二图像信息为呼吸道中所述检测试剂标记点随时间的精确变化图像,然后使用嵌入式处理器和人工智能软件对所述第一图像信息和所述第二图像信息进行高速处理,本申请实施例中,所述嵌入式处理器采用 ST公司STM32F405,用来测量呼吸道纤毛活性和纤毛传输速率,并计算所述被检测者呼吸道内所述检测试剂标记点的存在、运动速度、运动距离、运动方位和运动形式等,即就是呼吸道内纤毛细胞的运动指标,并以自定义格式实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果,进一步达到了实时获取试验数据,自动输出测量结果,大大提高了测量精度和准确率,且试验周期短,提高试验效率,增加患者舒适度的技术效果。
在步骤130中,在根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并根据所述运动指标实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果之前,首先要获得合格图像标准,所述合格图像标准可以根据实际情况进行设定,在获取所述合格图像标准后,进而判断所述第一图像信息和所述第二图像信息是否符合所述合格图像标准,如果所述第一图像信息和所述第二图像信息符合所述合格图像标准,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果;如果所述第一图像信息和所述第二图像信息不符合所述合格图像标准,则发送报错信息,重新放置所述鼻腔内窥镜,从而对所述被检测者重新进行呼吸道图像采集。进一步达到了实时精确地获得试验数据的技术效果。
在步骤130中,在根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动特性指标,并根据所述运动指标实时输出检测结果之后,还需要对正常人群和确诊为慢性鼻炎、慢性鼻窦炎、鼻腔肿瘤等疾病的患病人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,以确定正常或病理诊断的呼吸道纤毛运动指标范围,进而建立呼吸道纤毛运动指标数据库,接着将所述被检测者呼吸道纤毛的运动特性指标与正常或病理诊断的呼吸道纤毛运动指标范围进行比对,通过比较分析得出所述被检测者的呼吸道是处于健康或患病状态,还可针对同一被检测者在进行药物治疗、手术治疗前后的对比,分析出其呼吸道纤毛运动指标的变化情况,从而判断不同治疗方式对呼吸道纤毛细胞生理功能的影响及治疗效果。具体地,对所述正常人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得标准呼吸道纤毛运动指标范围,判断所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果是否在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,说明所述被检测者的呼吸道处于健康状态;如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果不在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,说明所述被检测者的呼吸道处于患病状态。当所述被检测者的呼吸道处于患病状态时,对第一患病人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得第一患病呼吸道纤毛运动指标范围,其中,所述第一患病人群是指确诊为慢性鼻炎、慢性鼻窦炎、鼻腔肿瘤等疾病的呼吸道患病人群,第一患病呼吸道纤毛运动指标范围即为确诊为慢性鼻炎、慢性鼻窦炎、鼻腔肿瘤等疾病的呼吸道患病人群的呼吸道纤毛运动指标范围,判断所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果是否处于所述第一患病呼吸道纤毛运动指标范围,如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第一患病呼吸道纤毛运动指标范围内,则确定所述被检测者属于第一患病人群,进一步达到了确诊所述被检测者患有某一种呼吸道疾病的技术效果;对第二患病人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得第二患病呼吸道纤毛运动指标范围,其中,所述第二患病人群指的是确诊为某一种呼吸道疾病的不同治疗阶段的患病人群,所述第二患病呼吸道纤毛运动指标范围即为确诊为某一种呼吸道疾病的不同治疗阶段的患病人群的呼吸道纤毛运动指标范围,判断所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果是否处于所述第二患病呼吸道纤毛运动指标范围,如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第二患病呼吸道纤毛运动指标范围内,则确定所述被检测者属于第二患病人群,进一步达到了确诊患有某一种呼吸道疾病的所述被检测者处于哪种治疗阶段的技术效果。
实施例二
本申请实施例还提供了一种呼吸道纤毛运动特征分析装置,所述装置包括:
第一获得单元11,所述第一获得单元11用于获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;
第二获得单元12,所述第二获得单元12用于获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;
第一计算单元13,所述第一计算单元13用于根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
进一步的,所述第一计算单元13包括:
第三获得单元,所述第三获得单元用于获得合格图像标准;
第一判断单元,所述第一判断单元用于判断所述第一图像信息和所述第二图像信息是否符合所述合格图像标准;
第二计算单元,所述第二计算单元用于如果所述第一图像信息和所述第二图像信息符合所述合格图像标准,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
进一步的,所述第一判断单元还包括:
第一发送单元,所述第一发送单元用于如果所述第一图像信息和所述第二图像信息不符合所述合格图像标准,发送报错信息,对所述被检测者重新进行呼吸道图像采集。
进一步的,所述第一计算单元13还包括:
第四获得单元,所述第四获得单元用于对正常人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得标准呼吸道纤毛运动指标范围;
第二判断单元,所述第二判断单元用于判断所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果是否在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内;
第一说明单元,所述第一说明单元用于如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,说明所述被检测者的呼吸道处于健康状态。
进一步的,所述第二判断单元还包括:
第二说明单元,所述第二说明单元用于如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果不在所述标准呼吸道纤毛运动指标范围内,说明所述被检测者的呼吸道处于患病状态。
进一步的,所述第二说明单元包括:
第五获得单元,所述第五获得单元用于对第一患病人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得第一患病呼吸道纤毛运动指标范围;
第六获得单元,所述第六获得单元用于对第二患病人群的呼吸道纤毛运动指标进行大数据样本采集,获得第二患病呼吸道纤毛运动指标范围;
第三判断单元,所述第三判断单元用于判断所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第一患病呼吸道纤毛运动指标范围或所述第二患病呼吸道纤毛运动指标范围;
第一确定单元,所述第一确定单元用于如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第一患病呼吸道纤毛运动指标范围,确定所述被检测者属于第一患病人群;
第二确定单元,所述第二确定单元用于如果所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果处于所述第二患病呼吸道纤毛运动指标范围,确定所述被检测者属于第二患病人群。
进一步的,所述第一获得单元包括:所述检测试剂为水溶性染料。
前述图1实施例一中的一种呼吸道纤毛运动特征分析方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种呼吸道纤毛运动特征分析装置,通过前述对一种呼吸道纤毛运动特征分析方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种呼吸道纤毛运动特征分析装置的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
实施例三
基于与前述实施例中一种呼吸道纤毛运动特征分析方法同样的发明构思,本发明还提供一种呼吸道纤毛运动特征分析装置,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现前文所述一种网络权限的认证方法的任一方法的步骤。
其中,在图3中,总线架构(用总线300来代表),总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥,总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件,即收发机,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
处理器302负责管理总线300和通常的处理,而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
实施例四
基于与前述实施例中一种呼吸道纤毛运动特征分析方法同样的发明构思,本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现以下步骤:
获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;
获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;
根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
在具体实施过程中,该程序被处理器执行时,还可以实现实施例一种的任一方法步骤。
本申请实施例中的上述一个或多个技术方案,至少具有如下一种或多种技术效果:
本申请实施例通过提供一种呼吸道纤毛运动特征分析方法和装置,所述方法包括:获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。解决了现有技术中通常采用糖精试验或染料法来测量鼻纤毛生理指标,存在测量方法复杂,影响因素多,试验周期长,且测量数据精度低、准确率差的技术问题。达到了实时获取试验数据,自动输出测量结果,大大提高了测量精度和准确率,且试验周期短,提高试验效率,增加患者舒适度的技术效果。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明 范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样,倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (3)
1.一种呼吸道纤毛运动特征分析装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;
第二获得单元,所述第二获得单元用于获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;
第一计算单元,所述第一计算单元用于根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并根据所述运动指标实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
2.一种呼吸道纤毛运动特征分析装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:
获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;
根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并根据所述运动指标实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
3.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现以下步骤:
获得第一图像信息,所述第一图像信息为在被检测者呼吸道内滴入检测试剂后采集的呼吸道内部图像;
获得第二图像信息,所述第二图像信息为所述第一图像信息之后采集的呼吸道内部图像,其中,采集所述第二图像信息与采集所述第一图像信息之间具有第一时间差;
根据所述第一图像信息和所述第二图像信息,计算所述被检测者呼吸道纤毛的运动指标,并根据所述运动指标实时输出所述被检测者呼吸道纤毛的运动检测结果。
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Citations (1)
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---|---|---|---|---|
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DE102009043633A1 (de) * | 2009-09-29 | 2011-03-31 | Siemens Aktiengesellschaft | Verbesserte Abtastung eines zyklisch bewegten Untersuchungsobjektes unter Einsatz eines Kontrastmittels im Rahmen einer Voruntersuchung mittels eines CT-Gerätes |
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