CN114555004A - 用于跟踪外科手术物品的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本文描述了用于跟踪外科手术物品的方法和系统。方法可以由一个或多个处理器执行，并且可以包括接收外科手术物品的第一计数，接收一个或多个图像，其中每个图像是包括一个或多个外科手术物品的视场，至少部分地基于所述一个或多个接收到的图像确定外科手术物品的第二计数，并且基于外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数之间的比较来提供通知。

Description

用于跟踪外科手术物品的系统和方法

优先权要求

本申请要求于2019年6月3日提交的标题为“SYSTEMS AND METHODS FOR TRACKINGSURGICAL ITEMS”的美国临时专利申请No.62/856,701的优先权，该申请通过引用整体并入本文。

技术领域

本文公开的主题一般而言涉及医疗保健技术领域，并且更具体地涉及用于跟踪外科手术物品的新的且有用的系统和方法。此类系统包括促进跟踪外科手术物品的专用机器，包括此类专用机器的软件配置计算机化的变体和对此类变体的改进，以及对此类专用机器与促进跟踪外科手术物品的其它专用机器相比改进的技术的改进。

背景技术

在医疗规程期间跟踪外科手术物品对于降低物品被无意中遗留在患者体内的风险可以是重要的。当前确保外科手术物品不会遗留在患者体内的方法围绕外科手术物品的手动跟踪和计数。但是，由于医务人员的疲劳、使得难以跟踪外科手术物品的复杂操作手术、糟糕的计数系统以及物品粘在一起或以其它方式被遮挡，手动计数常常不正确。另外，符合既定协议可能不完善，特别是在漫长或复杂的规程期间。因此，遗留的外科手术物品在医疗规程中仍然是个重大问题。外科手术期间遗留在患者体内的物品会给患者带来重大的健康风险，并增加医疗护理的总时间和成本。因此，用于在医疗规程期间跟踪外科手术物品的新的且改进的方法和系统可以是期望的。

发明内容

附图说明

图1是描绘根据一些示例实施例的跟踪外科手术物品的方法的示意性框图。

图2是描绘根据一些示例实施例的跟踪外科手术物品的方法的示意性框图。

图3是描绘根据一些示例实施例的图形用户界面的图，该图形用户界面示出了与外科手术物品的第一计数相关的信息。

图4是描绘根据一些示例实施例的容器的示意图，该容器被配置为接纳外科手术物品以供计数。

图5是描绘根据一些示例实施例的被配置为保持成像设备的安装结构的示意图。

图6是描绘根据一些示例实施例的用于计数外科手术物品的协议的示意图。

图7是描绘根据一些示例实施例的用户操作移动设备以获得被配置为接纳外科手术物品的容器的图像的示意图。

图8是描绘根据一些示例实施例的考虑外科手术物品的方法的组件的示意框图。

图9是描绘根据一些示例实施例的由用于跟踪外科手术物品的方法生成的信息的显示的图。

图10是描绘根据一些示例实施例的由用于跟踪外科手术物品的方法生成的信息的显示的图。

图11是描绘根据一些示例性实施例的提示用户核实外科织物清点的图形用户界面的图。

图12是描绘根据一些示例实施例的分析外科手术织物的方法的示意图。

图13是描绘根据一些示例实施例的示出与跟踪外科手术物品相关的信息的图形用户界面的图。

图14是描绘根据一些示例实施例的图形用户界面的图，该图形用户界面示出与在外科手术规程期间的中间时间点跟踪外科手术物品相关的信息。

图15是描绘了根据一些示例实施例的包括外科手术物品的清点的总结报告的图形用户界面的图。

图16是描绘根据一些示例实施例的总结报告的图。

具体实施方式

示例方法(例如，算法)促进跟踪外科手术物品，并且示例系统(例如，由专用软件配置的专用机器)被配置为促进跟踪外科手术物品。示例仅代表可能的变化。除非另有明确说明，否则结构(例如，结构组件，诸如模块)是可选的并且可以被组合或细分，并且操作(例如，在过程、算法或其它函数中)可以顺序变化或者被组合或细分。在以下描述中，出于解释的目的，阐述了众多具体细节以提供对各种示例实施例的透彻理解。但是，对于本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本主题。

本文讨论的示例方法和系统中的任何一个或多个可以被用于跟踪(例如，识别、考虑、监视等)一个或多个外科手术物品。例如，此类方法和系统可以被用于比较不同时间点的外科手术物品的计数以确定是否考虑了所有外科手术物品。此类方法和系统可以利用诸如计算机视觉、机器学习、深度学习或其任何合适组合之类的计算机化技术来提供外科手术物品的准确识别和计数。例如，采用复杂的计算机化技术可以提高外科手术物品计数的准确性、提高对计数协议的依从性、简化外科手术物品的清点过程、减少与遗留的外科手术物品的风险相关联的总成本和时间，或其任何合适的组合。对引入医疗规程的外科手术物品的准确清点可以帮助避免在医疗规程之后无意中将外科手术物品遗留在患者体内。跟踪外科手术物品还可以提供关于规程期间外科手术物品的使用、符合既定协议或两者的有用信息，并且可以帮助用户在出现特定指征时触发各种响应。

本文描述的方法和系统可以用在多种环境(setting)中，包括医院或诊所环境(例如，手术或临床环境)、军事环境(例如，战场)或其它合适的医疗治疗环境。虽然本文描述的方法和系统主要参考跟踪外科手术物品(诸如外科手术织物(例如，外科手术海绵或外科手术纱布垫))进行描述，但应当理解的是，在其它变体中，此类方法和系统可以附加地或可替代地用于跟踪其它物品(例如，外科手术器械或装备)。

虽然示例方法在本文中主要就跟踪外科手术织物方面进行描述，但是此类方法可以应用于医疗规程中使用的任何物品。例如，此类方法可以包括识别、考虑或以其它方式跟踪其它外科手术物品，诸如手术刀、剪刀、缝合线、针、纱布、绷带或任何其它合适的物品。考虑各种类型的外科手术物品还可以涉及使用用于计数外科手术物品(诸如，外科手术织物)的多隔室容器。这种多隔室容器可以被称为“计数袋”。但是，在一些示例实施例中，跟踪外科手术物品的方法可以不使用计数袋。计算机化技术可以用于对物品进行计数而不使用计数袋，并且可以被用于以任何合适方式对分组或组织的物品进行计数。

示例的概述

本文描述的尤其是用于跟踪外科手术物品的示例方法。这些方法可以由一个或多个处理器执行。在一些示例实施例中，一种用于跟踪外科手术物品的方法包括接收外科手术物品的第一计数、接收一个或多个图像，其中每个图像描绘包括一个或多个外科手术物品的视野，以及至少部分地基于一个或多个接收到的图像确定外科手术物品的第二计数。本文讨论的方法的一些示例实施例还可以包括基于外科手术物品的第一计数、外科手术物品的第二计数或两者来提供通知。例如，可以基于外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数之间的比较来提供通知。在一些示例实施例中，第一计数一般可以在医疗规程之前确定，而第二计数一般可以在医疗规程期间或之后确定。

外科手术物品的第一计数的接收可以包括识别图像中描绘的一个或多个外科手术物品。例如，一个或多个外科手术物品的识别可以包括使用计算机视觉、机器学习、其它计算机化技术或其任何合适的组合。在一些示例实施例中，外科手术物品的第一计数的接收可以至少部分地基于检测一个或多个外科手术物品的重量。在某些示例实施例中，可以至少部分地基于用户输入来确定外科手术物品的第一计数。外科手术物品的第二计数的确定可以包括识别在一个或多个接收到的图像中描绘的一个或多个外科手术物品。接收到的图像中的一个或多个例如可以是深度图像(例如，红外深度图像)、彩色图像或其它合适种类的图像。在一些示例实施例中，一个或多个接收到的图像中描绘的一个或多个外科手术物品的识别包括识别和表征包括至少一个隔室并且在一个或多个图像中描绘的容器。容器的表征可以包括确定容器的一个或多个参数。容器的一个或多个参数的确定可以例如包括量化容器中的一个或多个隔室、确定容器中的一个或多个隔室的几何布置、确定在一个或多个隔室中的至少一些(例如，每一个)中外科手术物品的存在或不存在，或其任何合适的组合。在各种示例实施例中，外科手术物品的第二计数的确定可以附加地或可替代地至少部分地基于检测被配置为保持一个或多个外科手术物品的容器的重量改变。

外科手术物品的第二计数的确定可以包括更新外科手术物品的当前索引值。本文讨论的方法的一些示例实施例包括在显示器上(例如，在移动计算设备的图形用户界面上)显示外科手术物品的当前索引值。此类方法的某些示例实施例包括提示用户核实外科手术物品的第一计数、外科手术物品的第二计数或外科手术物品的这两个计数的准确性。这些方法的各种示例实施例包括在显示器(例如，显示屏)上显示外科手术物品的第一计数、外科手术物品的第二计数、通知，或其任何合适的组合。例如，本文讨论的方法的一些示例实施例包括提供被跟踪的外科手术物品的总结报告。在某些示例实施例中，该方法包括基于第一计数与第二计数之间的比较来提供通知，并且可以包括响应于第一计数与第二计数不匹配而生成提醒。提醒可以根据预定协议。例如，提醒可以显示预定协议、引导用户通过协议，或两者。

本文还特别描述了用于识别、跟踪和考虑外科手术物品的示例系统。用于跟踪外科手术物品的系统可以包括一个或多个处理器。例如，一个或多个处理器可以被配置为接收外科手术物品的第一计数，接收一个或多个图像，其中每个图像描绘包括一个或多个外科手术物品的视野，以及至少部分地基于一个或多个接收到的图像来确定外科手术物品的第二计数。一个或多个处理器还可以基于外科手术物品的第一计数、外科手术物品的第二计数或两者来提供通知。例如，可以基于外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数的比较来提供通知。一个或多个处理器还可以被配置为识别在一个或多个接收到的图像中描绘的一个或多个外科手术物品。一个或多个外科手术物品可以是外科手术织物(例如，手术海绵或一块手术纱布)。接收到的图像中的至少一个可以是深度图像。在一些示例实施例中，深度图像是红外图像。接收到的图像中的至少一个可以是彩色图像。一个或多个处理器还可以被配置为识别和表征包括至少一个隔室并且在一个或多个图像中描绘的容器。在一些示例实施例中，一个或多个处理器被配置为确定容器的一个或多个参数。示例参数包括容器中一个或多个隔室的几何布置、一个或多个隔室中的每一个中是否存在外科手术物品，或两者。容器可以是包括背衬和以网格(例如，矩形网格)布置的多个口袋的柔性容器。容器的口袋可以是透明的。容器的背衬可以由不透明材料、有色材料或其任何合适的组合构成。

本文讨论的系统的某些示例实施例还包括光学传感器，该光学传感器被配置为生成由一个或多个处理器接收的图像。在一些示例实施例中，系统包括被配置为显示所跟踪的外科手术物品的总结报告的显示屏。显示屏还可以被配置为例如基于第一计数与第二计数之间的比较来显示通知。根据一些示例实施例，如果第一计数与第二计数不匹配，那么通知包括根据预定协议的提醒。根据某些示例实施例，一个或多个处理器中的至少一个包括在移动计算设备中。移动计算设备可以可移除地安装到支架或其它合适的安装设备。

本文讨论的方法的某些示例实施例包括确定一个或多个外科手术物品的存在，并且此类方法可由一个或多个处理器执行。例如，外科手术物品的跟踪可以包括接收视场的图像，其中该视场包括一个或多个外科手术物品，确定一个或多个外科手术物品在图像中的存在，以及提供所确定的一个或多个外科手术物品在图像中的存在的指示。某些示例方法还包括基于至少一个机器学习模型来量化图像中的一个或多个外科手术物品。在一些示例实施例中，机器学习模型可以结合一种或多种深度学习技术。可以附加地或可替代地使用其它计算机化技术来确定图像中一个或多个外科手术物品的存在。示例方法可以包括检测容器的一个或多个隔室中的每一个中的物品。一个或多个外科手术物品的存在的确定可以包括检测图像中容器的存在，其中该容器包括多个隔室，并且每个隔室被配置为接收至少一个相应的外科手术物品。一个或多个外科手术物品可以包括一个或多个外科手术织物、一个或多个外科手术器械、或其任何合适的组合。根据一些示例实施例，本文讨论的方法包括基于外科手术物品的存在与否对容器的每个隔室进行分类。提供所确定的外科手术物品的存在的指示可以包括提供所确定的在图像中描绘的至少一个外科手术物品的存在的指示。

用于跟踪外科手术物品的示例方法

本文描述的是用于跟踪(例如，识别、检测、考虑、随时间推移检测对象等)外科手术物品的示例方法，诸如在医疗规程期间。此类用于跟踪外科手术物品的方法可以使用各种计算机化组件，诸如处理器、光学检测系统、计算机视觉、机器学习、深度学习算法或其任何合适的组合，以自动化和简化识别、跟踪和考虑外科手术物品的过程。图1提供了在医疗规程中跟踪外科手术物品的方法100的一些示例实施例的示意性描绘。方法100可以包括确定一个或多个外科手术物品的第一计数S110，确定一个或多个外科手术物品的第二计数S120，以及基于一个或多个外科手术物品的第一计数和一个或多个外科手术物品的第二计数中的至少一个来提供通知S130。例如，可以基于第一次计数与第二次计数之间的比较来提供通知(例如，确认第一次计数与第二次计数之间的核对、朝着逐步增加计数直到第一次计数和第二次计数被核对来跟踪进展、当第一和第二计数未能被核对(例如，未能匹配)时提醒用户，或其任何合适的组合)。

图2中示出了用于跟踪外科手术物品的方法200的附加示例实施例。方法200可以包括，在一个或多个处理器处，接收外科手术物品的第一计数S220，接收一个或多个图像S230，其中每个图像是包括一个或多个外科手术物品的视场，以及至少部分地基于一个或多个接收到的图像来确定外科手术物品的第二计数S240。方法200可以包括基于外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数之间的比较来提供通知S250。

在一些示例实施例中，外科手术物品的第一计数可以与第一时间相关联，而外科手术物品的第二计数可以与第一时间之后的第二时间相关联。例如，外科手术物品的第一计数可以是“初始计数”并且与引入手术室、从包装中取出或以其它方式准备以在医疗规程期间使用的外科手术物品的数量对应。外科手术物品的第二计数可以与在医疗规程期间使用的外科手术物品的数量对应。如本文所述，术语“使用过的”是指打算丢弃的物品，并且使用过的物品可能被弄脏或未弄脏(例如，带有血液、其它流体、其它内容物或其任何合适的组合)。第二计数可以在中间时间点测量或在规程结束时的“最终”时间点测量(例如，在规程完成之后但在外科手术闭合之前)作为“最终计数”。

维持(例如，更新)和比较医疗规程中各个时间点处的外科手术物品的计数可以促进对外科手术物品的准确清点。这可以提供防止外科手术物品被遗留在患者体内的情况的益处。在一些示例实施例中，比较计数的方法可以包括将外科手术物品的初始计数与外科手术物品的最终计数核对(例如，检查初始计数是否与最终计数匹配)。这种核对可以提供确定是否在手术闭合之前考虑了所有外科手术物品的益处。根据某些示例实施例，本文讨论的方法还可以包括基于第一计数是否与第二计数匹配来向用户提供通知。如果第一计数与第二计数不匹配，那么此类方法可以包括通知或以其它方式提醒用户采取一个或多个预定动作(例如，搜索未被考虑的外科手术物品)。

如上所述，可以使用一种或多种计算机化技术来实现本文描述的用于跟踪(例如，识别和/或检测)外科手术物品的方法中的任何一种或多种。在一些示例实施例中，跟踪外科手术物品的此类方法涉及使用计算机视觉、机器学习、深度学习算法或其任何合适的组合。例如，计算机视觉可以包括识别图像、图像系列或视频的帧中的物体的一种或多种计算机化技术。作为另一个示例，机器学习或深度学习技术可以涉及训练和使用计算机化数学模型来通过识别与图像中的外科手术物品相关联的复杂模式(例如，在静止图像中、在图像系列中或在视频的帧中)执行特定任务。在一些机器学习技术中，计算机算法通过在包括大量被标记图像(例如，用与外科手术物品相关联的特征标记)的不同数据集进行训练来“学习”执行复杂任务。被标记的数据集可以被用于训练机器学习模型以识别某些模式，这使模型能够以高级别的准确性执行被编程的任务。在一些实施方式中，即使模型正在使用中，它也可以通过基于随时间接收的真实世界数据更新算法并不断更新参数以改进对象跟踪、检测性能或两者来继续学习。例如，机器学习可以被用于生成识别一个或多个物品、计数一个或多个物品或两者的模型。深度学习是一种类型的机器学习，例如，它可以基于人工神经网络，该网络使用多层或分析从输入数据中提取相关特征以检测、识别或以其它方式跟踪外科手术物品。如本文所使用的，术语“计算技术”是指本文描述的方法中的任何一种或多种并且不应当限于描述一种技术。此外，在一些实施方式中，可以组合多种计算技术的方面。例如，一种或多种计算机视觉技术可以经由机器学习、深度学习或两者来实现。例如，用于识别外科手术物品的计算机视觉可以利用机器学习算法、深度学习算法或两者来执行外科手术物品的识别。

根据各种示例实施例，诸如移动电话或平板电脑之类的移动计算设备被用于执行本文讨论的用于跟踪外科手术物品的方法的一个或多个各种方面。例如，可由移动设备上的一个或多个处理器执行的软件应用可以被用于执行一个或多个操作，操作包括确定第一计数、确定第二计数、将第一计数与第二计数进行比较以及基于比较来通知用户。移动设备上的一个或多个处理器可以被配置为分析图像。移动设备的一个或多个处理器可以被配置为结合本文描述的方法中的任何一种或多种来执行机器学习算法、计算机视觉技术、深度学习算法或其任何合适的组合。在一些示例实施例中，移动应用被配置为执行跟踪外科手术物品的方法中的所有步骤并且基于所执行的方法中的操作(例如，步骤)中的一个或多个向一个或多个用户显示信息。在移动设备上实现跟踪外科手术物品的此类方法中的一种或多种可以提供自动化和简化用于外科手术物品的清点过程的益处，以及提供附加的虚拟存在来引导用户通过适当的清点协议以促进外科手术物品的准确清点。另外，在移动设备上实现计算机化技术可以帮助改进跟踪外科手术物品的方法，该方法高度可访问且使用是直观的。在其它示例实施例中，可以使用一个或多个外部处理器来执行方法的操作中的一些或全部。例如，移动设备可以被用于拍摄一个或多个图像、接收信息并显示信息，并且可以使用外部处理器来使用一种或多种机器学习算法执行对一个或多个图像的分析。

确定第一计数的示例

用于跟踪外科手术物品的方法的一些示例实施例包括接收外科手术物品的第一计数。在一些实施方式中，第一计数可以确立已被引入或以其它方式准备用于医疗规程中的预期使用(例如，引入手术室、从包装中取出，或两者)的一个或多个外科手术物品的对应数量。第一计数可以在规程期间的任何时候确立一次。在一些实施方式中，第一计数是或包括在外科手术之前或开始时引入的外科手术物品的数量。在一些实施方式中，随后在规程的整个过程中更新第一计数(例如，随着外科手术物品被引入手术室、从包装中取出，或两者)。例如，可以在规程开始时(例如，在对患者进行任何手术步骤之前)将一包外科手术物品引入手术室并从包装中取出。随后，在医疗规程期间的某个时间点，诸如在执行手术时，可以检索第二包外科手术物品，将其引入手术室，并且将其外科手术物品从包装中取出。因此，可以用第二包装中的外科手术物品的数量来更新(例如，递增)第一计数。可以在手术期间的任何时间点引入任何数量的外科手术物品，并且每次引入一套新的外科手术物品时可以更新第一计数。

确立物品的第一计数可以提供促进在规程结束时对所有外科手术物品进行清点的益处。例如，本文讨论的方法可以包括将在规程结束时存在的物品的计数与第一计数进行比较以确定是否所有外科手术物品都被清点(例如，与例如遗留在患者体内相对)。可以使用各种合适的方法来确立外科手术物品的第一计数，诸如下面描述的那些方法。在一些实施方式中，可以手动执行确立物品的第一计数。例如，外科手术物品的第一计数可以作为手动输入或其它用户输入被接收。作为另一个示例，外科手术物品的第一计数可以附加地或可替代地由一个或多个处理器确立(例如，通过一种或多种计算技术，如下所述)。例如，与手动方法相比，用于确立第一计数的计算技术可以提供以下益处：以增加的准确性和减少的用户错误确立第一计数，以及简化确定第一计数的过程。

在一些示例实施例中，如上所述，物品的第一计数可以作为用户输入被接收。例如，确立外科手术物品的第一计数可以涉及手动计数技术。用户可以手动计数多个外科手术物品以确定第一计数并通过用户界面提供第一计数。例如，用户可以接收包含一个或多个外科手术物品的包装，从包装中取出物品，并在他或她将织物彼此分开时(诸如将它们布置在诸如桌子之类的表面上时)对外科织物进行计数。在一些实施方式中，手动计数由用户输入到计算机化系统中(例如，在小键盘或触摸屏上手动录入、叙述等)。例如，用户可以经由在移动计算设备上可执行的移动应用将手动计数输入到计算系统中。在一些实施方式中，移动应用可以提示用户录入手动计数。

在一些示例实施例中，外科手术物品的第一计数的确定可以附加地或可替代地涉及使用计算机视觉、机器学习、深度学习、其它计算技术或其任何合适的组合。例如，确立第一计数可以包括分析图像以识别一个或多个外科手术物品、计数一个或多个外科手术物品，或两者。可以使用任何合适的成像设备获得要在第一计数中计数的一个或多个外科手术物品的图像。例如，诸如移动计算设备(例如，移动电话、平板电脑等)上的成像系统可以被用于捕获一个或多个外科手术物品的图像。图像可以是静止图像或来自视频馈送的帧。在一些实施方式中，处理多个图像(例如，来自视频馈送的多个帧)以确定外科手术物品的第一计数。虽然在一些实施方式中图像是或包括彩色图像，但在其它实施方式中，图像是或包括深度图像(例如，红外、立体、超声等)、高光谱图像或其它合适种类的图像。此外，一个或多个外科手术物品的多个图像可以同时、接近同时或顺序地获得，并且可以是不同类型的(例如，结合深度图像的彩色图像)。一般而言，一个或多个处理器可以被配置为接收一个或多个图像、分析一个或多个图像，或两者。此外，一个或多个处理器可以实现计算机化技术(例如，使用计算机视觉、机器学习、深度学习或其任何合适的组合)来识别一个或多个外科手术物品、计数一个或多个外科手术物品，或两者，其中在由一个或多个处理器接收的图像中描绘一个或多个外科手术物品。此类处理器可以在诸如移动计算设备之类的计算设备中实现。在一些实施方式中，可在计算设备上执行的移动应用可以与以下描述的任何变体结合使用以获得、接收和处理与外科手术物品的第一计数相关的数据。

在一些示例实施例中，使用图像分析确定外科手术物品的第一计数包括以下操作。用户获得包含一个或多个外科手术物品(诸如外科手术织物)的包装，并将该包装带入手术室。用户可以从它们的包装中取出一个或多个外科手术物品，分离外科手术物品，并将它们布置在诸如桌子之类的表面上。用户然后可以使用成像系统(诸如移动计算设备上的相机)来获得桌子上的外科手术物品的一个或多个图像。移动计算设备的处理器然后分析图像以识别图像中分离的外科手术物品、计数或以其它方式量化图像中的外科手术物品的数量，或两者。例如，可以使用诸如计算机视觉、机器学习、深度学习技术或其任何合适组合的计算技术来确定外科手术物品的第一计数，包括以下关于确定外科手术物品的第二计数进一步详细描述的那些技术中的任何一种或多种。处理器可以在存储器中存储关于外科手术物品的检测和计数的信息。在一些实施方式中，第一计数的确定包括通过将处理器在图像中计数的外科手术物品的数量添加到先前计数的外科手术物品的数量(例如，在先前时间点拍摄的图像中描绘的外科手术物品)来更新第一计数。附加地或可替代地，第一计数的确定可以包括对在一个时间点(例如，先前没有计数外科手术物品的情况)拍摄的图像中的外科手术物品的数量进行计数。

在一些示例实施例中，一个或多个计算机化技术包括检测用户的特征性手臂运动以确定外科手术物品的第一计数。可以以任何合适的方式表征特征性手臂运动。例如，检测特征性手臂运动可以包括在用户分离外科手术物品时识别用户的“处理”运动，因为在外科手术规程中常常出现这样的情况：医务人员会在他们从包装中取出外科手术织物时将手术织物“分发”到表面上以对其进行计数。具有相机的成像系统可以被定位成使得系统查看用户的手臂运动(例如，前视图、侧视图、俯视图，或其任何合适的组合)，并且处理器可以从成像系统接收静止帧图像或视频。可以使用成像系统和计算机化分析(例如，由处理器执行)来检测当用户从包装中取出外科手术织物以将外科手术织物放在表面上时的扫动(例如，分发)手臂运动。因此，处理器检测到的每个手臂运动可以与被计数的外科手术物品对应，并且可以有助于外科手术物品的第一计数。

在某些示例实施例中，一个或多个计算机化技术利用重量信息来确定第一计数。例如，外科手术物品可以被顺序地放置在秤上，并且增量重量改变可以由一个或多个处理器检测以便确定外科手术物品的第一计数。即，基于当附加外科手术物品放置在秤上时发生的增量重量改变，处理器可以能够检测附加外科手术物品的存在。每次处理器检测到增量重量改变时，处理器可以增加第一计数。

附加地或可替代地，根据一些示例实施例，多个外科手术物品可以放置在秤上，并且关于每个单独外科手术物品的重量的信息可以被用于确定外科手术物品的第一计数。例如，可以通过用户界面提示用户录入要称重的外科手术物品的类型。例如，通过搜索现有外科手术物品类型的数据库、导航外科手术物品类型的分层菜单或录入外科手术物品类型来录入外科手术物品的类型。外科手术物品类型可以被分类或以其它方式区分，例如，基于功能(例如，织物、外科手术器械的类型等)或特定于物品的特点(诸如品牌、尺寸、材料等)。附加地或可替代地，外科手术物品类型可以基于其它标识(例如，扫描与外科手术物品类型相关联的条形码或射频标识(RFID)标签)来确定。基于接收到的外科手术物品类型，与秤通信的处理器可以接收关于单个外科手术物品的重量的信息。因而，关于外科手术物品的重量的信息可以由用户手动输入、存储在存储器中的查找表中，或通过扫描外科手术物品上的诸如条形码或RFID标签之类的电子标签获得。基于关于单个外科手术物品的重量的信息，处理器可以通过将多个外科手术物品的总重量除以单个外科手术物品的已知重量来确定秤上外科手术物品的数量。

如上所述，移动应用可以与确定第一计数的一个或多个基于重量的方法结合使用。图3描绘了图形用户界面300的示例实施例，其描绘了与经由使用秤确定第一计数相关的信息。图3中的图形用户界面显示正被计数的外科手术物品310的类型，以及第一计数的当前确定320。图形用户界面300指示用户将新的外科手术物品放置在秤330上。另外，图形用户界面300提供可选择的图标340a和340b以允许用户手动覆盖(340a)第一计数并提供手动计数，并完成(340b)第一计数(例如，指示所选择的类型的所有外科手术物品至少目前已被计入第一计数)。

在一些示例实施例中，附加地或可替代地，确定第一计数的一种或多种计算技术涉及使用可扫描标签(例如，RFID、条形码或其任何合适的组合)。例如，外科手术物品可以包括单独的RFID标签，当外科手术物品被引入手术室时，当外科手术物品从包装中取出时，或者在使用前的某个其它时间点时，这些RFID标签可以被扫描。在其它情况下，一包外科手术物品可以包括可扫描标签，该标签被配置为使得可扫描标签的一次扫描可以清点多个外科手术物品。例如，一包外科手术物品可以包括一个可扫描标签，该标签将包装中的物品的数量传送给处理器以包括在第一计数中。因此，确定第一计数的方法可以包括扫描外科手术物品或外科手术物品的包装上的标签以确定第一计数。

第一计数的确定可以包括上述方法中的一种或多种。在一些示例实施例中，确定第一计数的多种方法被用于核实第一计数的准确性。可以以任何合适的方式组合确定第一计数的方法。例如，基于重量的方法(诸如检测秤中的增量重量改变或利用关于单个外科手术物品的已知重量信息)可以与基于图像的方法(诸如使用一种或多种计算机化技术来识别并计数图像中的外科手术物品)组合。作为另一个示例，基于图像的方法可以与涉及识别用户的特征性运动的一种或多种计算技术组合。可以使用一种或多种手动计数技术来核实本文描述的用于确定第一计数的方法中的任何一种或多种。在一些示例实施例中，移动应用提示用户核实使用计算技术生成的第一计数的确定。在一些示例实施例中，如上文关于图3所描述的，该方法包括如果用户确定第一计数不准确，那么允许用户覆盖第一计数的自动或计算机化确定。

在一些示例实施例中，外科手术物品的第一计数的确定包括对外科手术物品进行分类。第一计数的确定可以包括区分不同的外科手术物品、确定相同外科手术物品的不同类型，或两者。例如，不同类型的外科手术织物可以彼此区分(例如，通过材料、功能、尺寸、品牌，或其任何合适的组合)。作为另一个示例，两种不同类型的外科手术物品可以彼此区分(例如，区分手术刀与剪刀)。任何合适的方法，包括本文描述的任何一种或多种计算机化技术，可以被用于确定一种或多种外科手术物品的类型(诸如一种或多种外科织物的类型)。在一些实施方式中，除了所有被计数的外科手术物品的不管类型的第一总计数，第一计数的确定还包括指示第一计数的单独类别。例如，第一计数可以包括18英寸x 18英寸外科手术织物的特定于类型的第一计数，以及4英寸x 4英寸外科手术织物的另一个特定于类型的第一计数。

本文描述的用于确定第一计数的任何方法可以附加地或可替代地被用于确定第二计数。类似地，本文描述的用于确定第一计数的任何方法都可以附加地或可替代地用于执行外科手术物品的任何其它合适的分析(例如，跟踪使用过的物品、跟踪未使用的物品，或两者，如下所述)。

确定第二计数的示例

用于跟踪外科手术物品的方法的一些示例实施例还包括确定外科手术物品的第二计数。如上所述，可以将外科手术物品的第二计数与外科手术物品的第一计数进行比较。可以在规程(例如，医疗规程，诸如外科手术规程)中的任何合适的时间点确定第二计数。例如，第二计数可以是在规程期间在规程的开始时间点和结束时间点之间的中间时间点处确定的“中间计数”。中间计数的确定可以包括在规程过程期间(例如，贯穿该过程)更新外科手术物品的索引计数器(例如，当外科手术物品被使用或以其它方式被指定为打算丢弃时)。中间计数可以与第一计数进行比较，以帮助指示在规程过程期间还有多少剩余的“使用过的”外科手术物品留在现场。第二计数也可以是规程结束时的最终计数。可以期望将最终计数与第一计数进行比较以确定是否所有外科手术物品都已被清点，并限制外科手术物品遗留在接受手术的患者体内的风险。规程的结束可以以任何合适的方式表示。例如，规程的结束可以是在患者准备好从手术室中出来时(例如，在手术部位已经关闭之后)，或者在患者的手术部位已经关闭之前但是手术规程完成之后。

本文描述的用于确定第二计数的任何方法都可以附加地或可替代地用于确定第一计数。类似地，本文描述的用于确定第二计数的任何方法可以附加地或可替代地被用于执行外科物品的任何其它合适的分析(例如，跟踪使用过的物品、跟踪未使用的物品，或两者，如下所述)。

使用计数袋的示例

在一些示例性实施例中，计数外科手术物品涉及使用计数袋来清点外科手术织物。计数袋的使用可以促进外科手术织物的准确和有条理的计数，并降低外科手术物品被遗留在患者体内的风险。一个或多个用户可以将指定要丢弃的外科手术织物放入计数袋的口袋中，以促进高效且准确的计数。此外，在一些示例实施例中，丢弃外科手术织物或其它物品可以包括多步骤物品收集过程。例如，在一些手术室规程中，在规程中使用外科手术织物之后，它们可以被堆积在一个或多个收集容器中(例如，“踢桶”，“踢桶”为金属桶的示例形式，该金属桶内衬有塑料内衬并且放置在手术台附近或手术室内的另一个位置)。在规程期间或之后，一名或多名医务人员可以随后从一个或多个收集容器中取出手术织物，并将外科手术物品放入计数袋中进行计数。在其它示例实施例中，外科手术织物可以直接放入计数袋中，而不使用分离的收集容器。规程中使用的所有外科手术织物都可以使用计数袋来清点。如上所述，术语“使用过的”不限于用于吸收血液或其它流体的外科手术织物，而是可以指被引入手术室并随后被视为可丢弃或以其它方式被指定为丢弃的任何外科手术织物。根据一些示例性实施例，外科手术织物的手动计数涉及根据如下所述的特定方案将诸如外科手术织物之类的外科手术物品放入计数袋的隔室中。一种或多种清点外科手术物品的方法(诸如实现一种或多种计算机化技术的那些方法)可以被用于自动化并减少与使用一个或多个计数袋的手动计数相关联的错误。

在一些情况下，医务人员可以在使用一个或多个计数袋计数外科手术物品时采用标准化的规程或协议。图6描绘了一种在手术室中使用的这种协议。物品按照由数字表示的次序放置在计数袋600的口袋610中，例如从下到上和从右到左。因此，当正确遵循规程时，第一个被填充的口袋是右下角的口袋(口袋1)，并且最后一个被填充的口袋是左上角的口袋(口袋10)。根据其它协议，计数袋600可以从上到下和从左到右填充。但是，可以遵循任何其它合适的协议。

图4示意性地描绘了在医疗规程中使用的计数袋400。计数袋400包括背衬402和多个口袋410或其它隔室。在图4中，计数袋400包括以矩形阵列布置的十个口袋。如图4中所示，十个口袋410布置成五行，每行包括其中两个口袋410。例如，每行可以包括在背衬402材料和前部材料之间形成的较大口袋412，并且较大口袋412可以被划分成两个较小口袋410，密封件414在较大口袋412中形成接缝。但是，计数袋400可以包括任何合适数量的口袋410，并且口袋410可以以任何合适的方式配置。例如，口袋410中的一些或全部可以是分开的隔室，口袋410中的一些或全部可以由单个较大的口袋(例如，较大的口袋412)构成，每个口袋410由密封件分离，或其任何合适的组合。计数袋400可以安装到支架，诸如杆430(例如，静脉(IV)杆)。杆430可以包括横向安装杆431，该横向安装杆431包括一个或多个(例如，两个)钩子432。计数袋400可以包括一个或多个(例如，两个)开口404，其允许计数袋400从钩子432悬挂。虽然图4中描绘的计数袋400是矩形的并且包括十个矩形口袋410，但是计数袋400及其口袋410可以具有任何合适的构造。

计数袋400可以包括任何合适的材料(例如，由其制成)。例如，计数袋400的背衬402可以由柔性材料制成，诸如聚合物、塑料、硅树脂、尼龙、人造丝、任何其它合适的材料，或其任何合适的组合。作为另一个示例，计数袋400的背衬402可以由更刚性的材料构成，诸如刚性塑料、聚合物、金属、任何其它合适的材料，或其任何合适的组合。计数袋400的背衬402可以是透明的、半透明的、不透明的、有色的，或其任何合适的组合。例如，背衬402可以是不透明的蓝色。不透明且有色的背衬402(例如，不透明的蓝色)可以使计数袋400更容易在多个计数袋中被单独识别(例如，在多个计数袋在同一个杆430上在彼此前方层叠的情况下，或在多个杆(例如，杆430)在彼此前方层叠的情况下)，并且可以提供对比背景，对照其使手术织物脱颖而出。口袋410可以由与背衬402相同或不同的材料制成。例如，口袋410可以由柔性塑料、硅树脂或聚合物材料制成。由柔性材料制成的口袋410可以提供允许外科手术织物容易地放置在其中的益处。口袋410也可以是透明的或不透明的。在一些示例实施例中，一个或多个口袋410是透明的以允许外科手术物品的容易的可视化和计数。

虽然图4中描绘的计数袋400是矩形并且包括十个矩形口袋410，但计数袋400可以具有任何合适的构造。例如，计数袋400的背衬402可以是矩形、大致正方形、椭圆形、三角形或任何合适的形状。计数袋400不需要如图4中所描绘的那样具有十个口袋410并且可以包括任何合适数量的口袋410。例如，计数袋可以包括2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20或任何合适数量的口袋410。虽然图4描绘了被配置为悬挂在杆430上的计数袋400，但是计数袋400可以以任何合适的方式安装。例如，计数袋400可以在任何合适的位置具有一个或多个开口404或任何其它合适的附接机构。例如，计数袋可以被构造为安装到墙上的钩子，或者安装在被构造为放置在门或柜子的顶部上的钩子或安装杆上。作为另一个示例，计数袋400可以用粘合剂或其它合适的紧固件固定到壁上。另外，计数袋400的尺寸不需要适合杆(例如，IV杆)的维度，并且计数袋400、其口袋410或两者的尺寸可以与其它计数袋、其口袋或两者以不同方式确定尺寸，以适应不同类型的外科手术物品，诸如不同尺寸的外科手术织物。

在一些示例实施例中，杆430还可以包括用于安装成像设备的底座。一个或多个成像设备可以被用于生成一个或多个图像，以用于跟踪外科手术物品的方法的各种组件(例如，操作)，包括第一计数的确定、第二计数的确定，或两者。特别地，安装到计数袋400所安装到的杆430的一个或多个成像设备可以被用于确定计数袋400中的外科手术物品的第二计数。例如，用于成像设备的安装件可以使用户更容易拍摄(例如，捕获)计数袋400的图像，从而用户在拍摄图像时不必拿着成像设备。一个或多个安装件可以固定地附接到杆430或者可以可移除地固定到杆430。此外，安装件可以沿着杆430可调整(例如，被配置为沿着杆430上下垂直滑动)，围绕杆430可旋转地调整(例如，可调整到杆430的左侧或右侧)，或两者。图5示意性地描绘了计数袋支架500的示例实施例，包括附接到杆530的安装件540，杆530被构造为保持移动设备550(例如，平板电脑或智能电话)。在所示的示例实施例中，安装件540包括被构造为牢固且可释放地保持移动设备550的把手542。把手542可以使用任何合适的机构来保持移动设备550，例如，经由安装件540和移动设备550之间的摩擦配合、可调整夹具、与安装件540和移动设备上的配合部分的卡扣配合550、一个或多个磁体、附接到安装件540或移动设备550的可移除粘合剂层、或其任何合适的组合。在所示的示例实施例中，安装件540通过附接机构544固定到杆530。附接机构544可以包括任何合适的附接机构，诸如夹具、扣环、铰链、螺纹、一个或多个紧固件(例如，机械紧固件、粘合剂、两者)、或其任何合适的组合。例如，附接机构544可以包括被构造为附接到并调整到杆530的尺寸的可调整夹具(例如，可调整夹爪)或可膨胀套筒或其它插入物(例如，可膨胀的、泡沫等)。在一些示例实施例中，附接机构544包括一个或多个紧固件，该紧固件被构造为将安装件540耦合到杆530(例如，螺钉或螺栓插入穿过安装件540并穿过杆530中的开口，并用螺母、其它螺纹背衬或其它紧固件背衬固定)。虽然图5中的安装件540被描绘为从杆530水平延伸，但安装件540可以以任何合适的角度延伸，使得移动设备550的相机可以定位成捕获安装在杆530上的计数袋的图像(例如，计数袋400)。另外，安装件540可以固定到计数袋支架500的任何合适的部分。例如，安装件540可以固定到计数袋支架500的杆530、安装杆531或钩子532。另外，安装件540可以具有任何合适的构造。安装件540可以基本上是直的，或者安装件540可以包括弯曲的构造。另外，安装件540可以是长度可调的、角度可调的(例如，安装件540和杆530之间的角度是可调的)(诸如具有鹅颈结构)，或其任何合适的组合。这可以提供允许用户根据用户的特定需要或手头的规程来调整安装件540的定位的益处。

用于跟踪外科手术物品的示例计算机化技术

在一些示例实施例中，一种或多种计算机化技术被用于识别、计数或两者可能已放入一个或多个计数袋(例如，计数袋400)中的外科手术物品。将一种或多种此类计算机化技术与一个或多个计数袋结合使用对于自动化和简化外科手术物品清点的过程可以是期望的，并且可以提高一个或多个计数的准确性，从而符合使用一个或多个计数袋的协议。例如，可以拍摄计数袋400的一个或多个图像，并且可以使用一种或多种计算机化技术来识别和计数计数袋400中的任何外科手术织物(例如，使用计算机视觉、机器学习或深度学习，如本文其它地方所述)。例如，用户可以使用诸如移动设备550(例如，移动计算设备)的成像系统之类的成像系统来拍摄计数袋400的图像。图7示意性地描绘了用户710使用移动设备720拍摄计数袋730的图像。如图7中所示，用户710可以定位具有相机722的移动设备720的示例形式的成像系统，使得计数袋730在相机722的视场中，如图7中的虚线所描绘的。可以使用本文描述的一种或多种计算技术分析由移动设备720的相机722生成的一个或多个图像。虽然图7描绘了用户710将移动设备720保持在计数袋730前面以生成图像，但是成像系统(例如，移动设备720)可以以任何合适的方式相对于计数袋730定位，诸如经由靠近计数袋730的安装件(例如，图5中所示的安装件540)，或直接在朝着计数袋730的口袋(例如，口袋410)成角度的计数袋730上。

跟踪算法的示例模型

图8示意性地描绘了根据一些示例实施例的方法，并且示出了用于跟踪放置在一个或多个计数袋(例如，计数袋400)中的外科手术物品的方法800(例如，跟踪算法)的各种经训练的模型和其它可能组件之间的示例关系和数据流。方法800中包括的每个模型可以使用机器学习、深度学习或两者来实现其子目标。方法800的每个模型中的算法可以被组合(例如，以独特的方式)以达到一个或多个计数袋中的外科手术物品的准确清点，以及向用户提供附加信息。在一些示例实施例中，跟踪外科手术物品的方法依赖于两种或更多种独立的计数方法以及一种或多种错误减少技术，以达到对外科手术物品进行计数的稳健方法。虽然参考图8描述的方法800(例如，被认为是整体跟踪算法)是就计数袋方面来描述的，但是可以采用方法800对以任何合适方式构造或包含的物品(例如，外科手术物品)进行计数。另外，下面列出的方法800的步骤不需要按照它们在图8中所示的流程图中描述或描绘的次序来执行，并且可以以任何合适的次序来执行。

如图8中所描绘的，方法800的输入是一个或多个计数袋的图像(810)。可以使用任何合适的成像设备以任何合适的方式获得一个或多个计数袋810的图像。在一些示例实施例中，用户使用移动设备720(例如，移动电话或平板电脑)上的相机722获得计数袋730的图像。但是，可以使用各种成像系统中的任何一种或多种来获得输入图像，诸如数码相机、计算机上的相机、摄像机等。然后图像可以由处理器接收。图像可以被预处理820以用于后续分析。图像的预处理可以涉及例如亮度归一化、对比度校正、将图像尺寸减小到适合由一个或多个深度学习或计算机视觉模型处理的维度，或其任何合适的组合。被成像的计数袋(例如，计数袋400或730)中外科手术物品的计数(例如，第一计数、第二计数、进一步计数，或其任何合适的组合)的确定可以包括用各种计算机化技术中的一种或多种来分析图像，诸如用于检测图像中是否存在计数袋的计数袋检测模型840、对几何特征(例如，计数袋的尺寸和其它特征及其计数袋内的一个或多个口袋)进行编码的计数袋几何模型830、用于检测计数袋中任何物品的存在的外科手术物品检测模型850、用于确定每个口袋中外科手术物品的存在或不存在的空/满口袋分类器模型860(例如，一般或特定类型)，或用于合成关于成像的计数袋中的外科手术物品的信息的物品计数模型870、提供成像的计数袋中的外科手术物品的计数，或两者。在一些示例实施例中，在任何预处理操作之后，方法800利用两条或更多条途径的物品计数。例如，一条途径可以基于直接检测计数袋中的外科手术物品，而一条途径可以基于识别计数袋中的口袋并将口袋分类为空或满。方法800然后可以组合多条计数途径的结果并且可以采用一种或多种错误检测算法来达到外科手术物品的最终清点。

计数袋检测模型840可以接收一个或多个计数袋的预处理图像，或者可替代地，未经处理的图像，以用于分析。计数袋检测模型840可以至少部分地基于一个或多个经训练的机器学习或深度学习模型来识别图像中至少一个计数袋的存在。合适的对象检测模型的示例包括更快的基于区域的卷积神经网络(R-CNN)、单个短检测器(SSD)和基于区域的全卷积网络(R-FCN)，它们可以在对象检测任务上实现高性能。计数袋检测模型840还可以利用此类经训练的模型中的一个或多个来识别图像中每个计数袋的位置，识别或计数844计数袋的一个或多个边缘、拐角或两者，或其任何合适的组合。例如，如图9和10中所示的示例图形用户界面中所示，计数袋检测模型840可以检测计数袋910的存在并在显示的图像中指示计数袋910的位置、计数袋910的一个或多个边界或两者(例如，用对应的边界框指示)。在一些示例实施例中，计数袋检测模型840可以根据计数袋的标识对计数袋图像进行裁剪(例如，基本上隔离与识别出的计数袋对应的图像的部分)，并输出裁剪后的计数袋图像842供以后使用。

计数袋几何模型830可以对关于一个或多个计数袋的几何信息(诸如计数袋(例如，计数袋400或730)的垂直和水平尺寸、其口袋(例如，口袋410)的位置，或两者)进行编码，以帮助识别所识别出的计数袋的特定几何特征。计数袋几何模型830中编码的计数袋尺寸812(例如，具有或不具有其它几何信息)可以例如取决于计数袋的制作(例如，品牌或制造商)、型号或两者，并且可以被预编码(例如，手动录入，如与计数袋的特定制作或型号相关联的)或从训练数据中学习。在一些示例实施例中，计数袋几何模型830可以接收一个或多个输入，诸如计数袋拐角814或边缘的位置，具有或不具有可能有助于识别计数袋的几何形状的任何其它合适的信息、分析计数袋的几何形状，或两者。在一些示例实施例中，计数袋几何形状至少部分地基于计数袋的制作的知识被识别，该知识可以由用户作为用户录入输入(例如，通过移动应用上的用户界面)，经由扫描计数袋、其包装上的标识符码(例如，条形码、二维码等)被识别，或通过直接从计数袋的图像中识别计数袋的制作被识别(例如，基于标签的光学字符识别、特征性颜色特征、特征性几何特征，或其任何合适的组合)。例如，用户可以输入计数袋的制作，并且几何模型可以使用已知信息来帮助确定计数袋的几何信息。作为另一个示例，用户可以通过应用参考标记或调整一个或多个虚拟轮廓的尺寸以定义计数袋、其口袋或两者来在移动设备上手动识别计数袋、其口袋或两者的界限。计数袋几何模型可以使用单应性或一种或多种其它透视变换来自动识别计数袋的位置。基于这些位置，计数袋几何模型830裁剪每个计数袋口袋的图像以供空/满袋分类器模型860接收。因而，计数袋几何模型830可以提供口袋图像832(例如，与计数袋口袋的图像的部分的标识、裁剪的图像片段或其任何合适的组合对应)，其还可以包含关于口袋、其口袋拐角834或两者的位置的信息。例如，如图9中所示的示例图形用户界面中所示，计数袋几何模型830可以检测计数袋的位置、计数袋的口袋的形状或两者，并在显示的图像中指示计数袋的口袋(例如，口袋920A-920C)，口袋由对应的边界框指示。

如上所述，存在用于跟踪(例如，通过计数)外科手术物品的方法800的多个示例实施例(例如，变体)。在一些示例实施例中，外科手术物品检测模型850使用深度学习算法或其它合适的人工智能模型来识别每个外科手术物品(例如，每个外科手术织物)和外科手术物品在裁剪的计数袋图像842中的位置，如由计数袋检测模型840生成。在外科手术物品检测模型850中采用的深度学习算法可以在表示不同的计数袋图像阵列的数据集(例如，参考数据集或其它训练数据集)上进行训练，每个阵列都标记有图像中每个外科手术物品的标识。外科手术物品检测模型850的深度学习算法因此可以识别、定位或两者图像中的每个计数袋中的外科手术物品(例如，外科手术织物)。外科手术物品检测模型850可以生成关于计数袋中的每个外科手术物品的边界的数据。例如，在外科手术织物的情况下，这可以通过识别织物角852来执行。因此，外科手术物品检测模型850可以提供一个或多个计数袋内所有检测到的外科手术物品的位置，并且使得能够确定一个或多个计数袋中的外科手术物品的计数(例如，第一计数、第二计数、进一步计数，或其任何合适的组合)。

在某些示例实施例中，空/满口袋分类器模型860通过分析一个或多个计数袋的图像来识别每个口袋是满还是空，其中口袋已被计数袋几何模型830识别。如由计数袋几何模型830生成的，每个口袋的裁剪的图像由空/满口袋分类器模型860接收。空/满口袋分类器模型860可以使用深度学习算法，在标记有空/满口袋标识符的计数袋图像的数据集上进行训练，以识别哪些口袋是空的，哪些口袋是满的。合适的对象分类网络的示例包括：Inception、ResNet、MobileNet、MnasNet和EfficientNet，它们可以在对象分类任务上实现高性能。空/满口袋分类器模型860的输出862包括指示在一个或多个计数袋中哪些口袋是空的以及哪些口袋是满的信息。因此，空/满口袋分类器模型860使得能够确定一个或多个计数袋中的外科手术物品的计数(例如，第一计数、第二计数、进一步计数，或其任何合适的组合)。图9和10描绘了与空/满口袋分类器模型860的输出862对应的示例显示。基于信息的组合(例如，来自外科手术物品检测模型850、空/满口袋分类器模型860，或两者)，计数袋可以被识别为满计数袋(例如，如图9和10中所示)、部分满计数袋或空计数袋。此外，如图9和10中所示，计数袋的图像中的每个口袋可以被单独识别为包括检测到的外科手术物品(诸如手术海绵(例如，口袋920A和920B))，或者被识别为不包括检测到的外科手术物品(例如，口袋920C)。物品计数模型870合成由先前描述的模型中的一个或多个生成的信息以生成关于每个被分析图像的各种信息。例如，物品计数模型870可以利用先验信息(例如，确定的计数袋几何形状、外科手术物品检测，或两者)并执行后处理以到达或提供关于一个或多个外科手术物品(例如，外科手术织物)、一个或多个计数袋或两者的信息，诸如最终外科手术物品计数、计数袋位置、一个或多个外科手术物品位置、空口袋的一个或多个位置以及完整口袋的一个或多个位置。如图8中所示，物品计数模型870可以确定图像中每个计数袋872中的总物品计数。例如，物品计数模型870可以利用来自先前讨论的模型(诸如外科手术物品检测模型850、空/满口袋分类器模型860或两者)中的一个或多个的信息来确定每个计数袋872中外科手术物品的数量。此外，在一些示例实施例中，物品计数模型870以各种方式组合来自以上讨论的一个或多个其它模型的信息以使用多种方法的组合来确定物品计数，并且比较使用每种方法得出的计数(例如，相互核实计数)以确定最终的外科手术物品计数。

例如，物品计数模型870可以比较由如上所述的外科手术物品检测模型850生成的外科手术物品的第一估计和由空/满口袋分类器模型860生成的外科手术物品的第二估计，如上所述，以确定外科手术物品计数(例如，外科手术物品的第一计数或外科手术物品的第二计数)。换句话说，物品计数模型870可以比较使用两种不同类型的深度学习模型获得的计数袋内检测到的外科手术物品的位置(例如，通过比较由外科手术物品检测模型850进行的对象检测的结果与由空/满口袋分类器模型860进行的对象分类的结果)。在一些示例实施例中，物品计数模型870接收关于由外科手术物品检测模型850识别和检测的外科手术物品(例如，外科手术织物)的信息以确定外科手术物品计数的第一估计。物品计数模型870可以使用从空/满口袋分类器模型860生成的信息来生成外科手术物品计数的第二估计。如果使用两种方法生成的外科手术物品计数匹配，那么物品计数模型870可以使用匹配的计数作为输出，以提供每个计数袋872的物品的计数。如果两个计数不匹配，那么物品计数模型870可以通过采用组合外科手术物品检测模型850和空/满口袋分类器模型860的输出的独特且新颖的方法来响应，其可以包括利用计数袋几何形状的知识来校正计数并提高跟踪(例如，计数)准确性，诸如下面描述的方法。

物品计数模型870还可以执行核实一个或多个物品计数估计的一个或多个确定的一种或多种方法(例如，如果基于外科手术物品检测模型850和空/满口袋分类器模型860的计数不匹配)。例如，物品计数模型870可以采用由计数袋几何模型830识别或计数的口袋的总数和由空/满口袋分类器模型860识别或计数的满或空口袋的总数来确定有多少外科手术物品(例如，外科手术织物)位于计数袋的口袋中(例如，基于每个满口袋中只有一个外科手术物品的假设)。例如，如果计数袋几何模型830识别出十个口袋，并且一个口袋被标记为空或九个口袋被标记为满，那么物品计数模型870可以使用这个信息来确定外科手术物品计数为九。

如图8中所示，除了确定外科手术物品的一个或多个计数(例如，计数袋中的外科手术织物的第一或第二计数)，还可以基于从各种模型中的一个或多个获得的信息来根据方法800提供附加的有用信息。例如，物品计数模型870可以提供图像内的计数袋位置874，这对于自动突出显示所有计数袋以进行可视化可以是有用的。作为另一个示例，物品计数模型870可以提供在计数袋内识别或计数的外科手术物品的位置，诸如计数袋的哪些口袋包含外科手术物品的指示。这个信息可以用在例如一种或多种纠错方法中，如下所述。这个信息对于确定是否符合物品计数协议(例如，用于计数外科手术织物的协议)也可以是有用的。例如，如果计数袋的顶部口袋中有外科手术织物，但计数袋的底部口袋是空的，这可以指示用户没有遵循要求从下到上填充计数袋的口袋的批准的计数协议。作为有用信息的另一个示例，物品计数模型870可以提供计数袋图像中空和满口袋的位置。这对于确定是否符合计数协议也是有用的并且可以用作外科手术物品位置或外科手术物品的数量的核实、突出显示空口袋在计数袋中的位置以便最终用户进行评估，或两者。

通过组合模型减少计数错误的示例

方法800(例如，被认为是用于跟踪外科手术物品的整体跟踪算法)可以采用组合多个(例如，几个)模型(例如，深度学习模型)(诸如外科手术物品检测模型850和空/满口袋分类器模型860)以及利用计数袋几何形状的知识(例如，来自计数袋几何模型830)的独特且新颖的方法，以通过去除或以其它方式减轻不同类型的错误来改进跟踪(例如，计数)准确性。出于说明目的，下面描述用于组合多个模型的两种示例方法。

在组合多个模型以提高整体跟踪准确性的一个示例中，可以组合不同的模型以校正或以其它方式解决物品计数模型中常见的错误。例如，第一类型的错误在存在对外科手术物品的存在的错误检测(即，未能检测到外科手术物品的不存在)时发生，这导致外科手术物品的精确度降低和不正确计数。第二类型的错误在存在对外科手术物品的不存在的错误检测(即，未能检测到外科手术物品的存在)时发生，这导致召回率降低和外科手术物品计数不正确。

在方法800的一些示例实施例中，这些类型的错误中的一种或两种通过算法核对(例如，算法错误校正)来解决。例如，可以解决外科手术物品存在或不存在的错误检测，例如，至少部分地基于检测到的外科手术物品的位置应当与计数袋的检测到的口袋的位置很好地一致的假设。因此，一个或多个错误校正模型可以识别和拒绝其确定的位置与计数袋口袋的确定的位置不一致的“识别出的”外科手术物品。例如，纠错模型可以基于检测到的外科手术物品的中心(例如，质心)与从计数袋的几何形状获得的最近计数袋口袋的中心之间的欧几里德距离拒绝识别出的外科手术物品。即，如果检测到的外科手术物品的中心与最近的计数袋口袋的中心之间的欧几里德距离高于预定阈值，那么纠错模型可以将识别出的外科手术物品作为错误(例如，被错误地识别)而拒绝并相应地在外科手术物品计数中不包括这个识别。可以基于最短欧几里德距离确立剩余(未拒绝的)识别出的外科手术物品和计数袋口袋之间的对应关系。即，纠错模型可以通过确定最接近每个物品的识别出的口袋来将外科手术物品与特定口袋匹配(例如，以核实每个外科手术物品与口袋对应)。

一旦确立了对应关系，就可以将物品检测结果与空/满口袋分类结果进行比较。例如，如果外科手术物品检测模型850未能识别出实际存在的外科手术物品(上述第二类形的错误的实例)，那么该错误可以被校正(例如，通过纠错模型)，因为空/满口袋分类器模型860将把对应的口袋识别为已满。类似地，如果外科手术物品检测模型850不正确地识别出基于空/满分类器模型860被确定为空的口袋内的外科手术物品，那么可以拒绝检测的这个实例(例如，通过纠错模型)。

这种算法核对方法的一个优点是它要求较少的训练数据来实现，并且与单独使用任何单个模型(例如，仅使用外科手术物品检测模型850或仅使用空/满口袋分类器模型860)相比改进了外科手术物品跟踪的性能。

在其它示例实施例中，可以组合多个模型以形成跟踪集合网络，目的是提高整体跟踪准确性并减少计数错误。例如，除了使用一种或多种训练技术(诸如下面更详细描述的那些技术)之外，还可以使用一种或多种合适的集合学习技术(例如，快照集合)来训练外科手术物品检测网络的集合。

作为说明性示例，可以将惩罚项添加到外科手术物品检测模型850的训练中。具体而言，可以通过添加惩罚项来修改外科手术物品检测模型850的损失函数以自动惩罚其检测到的位置与其对应的(例如，最近的)口袋位置不接近(例如，在阈值距离内)的外科手术物品的检测。惩罚项可以例如与检测到的外科手术物品(例如，外科手术织物)的拐角和计数袋口袋的拐角(例如，如使用计数袋几何模型830确定的)之间的距离有关。将这个惩罚项直接添加到外科手术物品检测模型850的训练中结合了计数袋(例如，海绵袋或其它计数袋)的几何形状的先验知识，因此有效地将外科手术物品检测模型850的输出约束为靠近计数袋的口袋的位置(例如，口袋的网格)。此外，可以执行外科手术物品检测模型850的端到端训练以自动考虑在训练阶段期间可用的计数袋的几何信息。

此外，在这个示例中，不同类型的多个物品检测网络的集合可以通过改变训练数据集(例如，如下文进一步描述的数据集)(诸如随机地或以K折方式)、改变网络的一个或多个超参数(例如，诸如深度、正则化器、惩罚重量或其任何合适的组合之类的超参数)并执行集合学习技术(诸如快照集合)来训练。类似地，可以通过改变网络体系架构、改变网络的超参数(例如，如上所述)或其任何合适的组合来训练不同类型的多个空/满口袋分类网络的集合。

最后，来自所有不同物品检测网络和所有空/满口袋分类网络的结果可以用在新的堆叠的泛化网络中，该网络可以被称为跟踪集合网络。跟踪集合网络可以在一组不同的验证数据(例如，“保留”验证集)上分开训练，以学习如何最好地组合来自每个集合成员的预测。这种分开的训练可以帮助提高跟踪(例如，计数)的整体准确性，以及每个外科手术物品预测、每个空/满口袋预测或其任何合适组合的准确性。例如，跟踪集合网络可以评估10维占用向量(例如，对于10口袋的计数袋，其中“l”表示满口袋，“O”表示空口袋)，并相应地基于预测的占用向量(例如，来自竞争的集合物品检测网络和空/满口袋分类网络中的每一个)和地面实况占用向量的点积来计算损失函数。因而，当被训练时，跟踪集合网络可以对来自集合对象检测和对象分类网络中的每一个的预测进行加权，以便提高方法800(例如，总体跟踪算法)的整体准确性。因此，虽然上述网格惩罚和集合方法可以利用更多的训练数据来实现，但它可以进一步提高方法800的性能。

收集训练数据的示例

上述模型中的一个或多个的成功训练可以通过收集训练示例的代表性数据集并适当地针对期望的最终目标来标记数据集中的物品(例如，外科手术物品)来帮助。例如，此类数据集中的一个或多个可以是代表性的并且包括预期会在手术室或将使用经训练的模型的其它环境中找到的计数袋图像的变化。因此，用于训练模型(诸如上述方法800(例如，跟踪算法)中的一个或多个模型)的数据集可以包括“好”图像以及“坏”图像，如下所述。

在本文讨论的模型训练的一些示例实施例中，好图像可以从正确垂直定向的计数袋的完整正面视图(例如，不是侧视图、顶视图或斜视图)表征计数袋，袋子的任何部分都没有被其它物体挡住。好图像可以以足够的分辨率对焦以读取袋子上的文字。一些成像设备(诸如移动计算设备)默认情况下可以自动拍摄具有足够分辨率的图像。好图像中的计数袋可以具有完好的口袋分隔器(例如，分隔口袋的接缝不会被撕裂)，并且每个口袋可以包含或者零(0)或者一(1)个外科手术物品。方法800的一个或多个模型可以在好图像的集合上训练，包括描绘在各种医疗规程的过程中预期的变化的图像。例如，训练数据集可以包括计数袋中、图像的背景或设置中的一个或多个变化，或两者，如下面的表1中所列的。

表1

在本文讨论的模型训练的一些示例实施例中，坏图像可以包括一般难以分析的图像，诸如其中计数袋或外科手术物品的特征难以检测的图像(例如，由于光线不好、图像模糊，或两者)。用户在实践期间可能会发送坏图像，因此在坏图像的变化上训练一个或多个模型以创建对计数袋的不完美图像有弹性的一个或多个稳健的计数模型可以是有益的。这些坏图像还可以被用于帮助创建“护栏”算法，该算法可以警告用户使用计数袋的错误方式，并且可以在拍摄坏图像时提醒用户以通知用户提供更好的图像(例如，更清晰的新图像)。坏图像的示例包括袋子的一部分被前景物体(例如，被用户的手、轨道、管子或其任何合适的组合)遮挡的图像、从使得难以看到口袋的分隔线或口袋的密封(例如，在两个或更多个外科手术物品之间)的角度拍摄的图像、带有撕裂的口袋分隔线或撕裂的口袋密封的计数袋的图像(例如，这种撕裂形成单个大口袋，其中本应当是两个个体口袋)、单个口袋中有多个外科手术物品的图像、在错误照明条件或任何其它可能产生算法难以分析和提取特征的图像的条件下拍摄的图像，以及具有上述任何一个或多个方面的组合的图像。

用于计数的其它核实的示例

在一些示例实施例中，本文讨论的方法可以包括一个或多个附加核实步骤以提供对方法800的进一步检查(例如，独立的检查)。提供一种或多种附加的检查方法可以提高外科手术物品清点的准确性。此类附加方法可以包括提示用户手动核实计数袋中的外科手术物品的计数。此类附加方法可以包括请求用户核实由方法800中的各种子模型中的一个或多个生成的信息。例如，此类附加方法中的一种或多种可以包括要求用户核实方法800已正确识别出口袋、已正确识别出计数袋、已正确识别出满口袋、已正确识别出口袋中的外科手术织物，或其任何合适的组合。例如，图11描绘了移动设备上的显示的示例实施例，其中该显示提示用户核实由方法800识别出和计数的外科手术物品(例如，外科手术海绵)的数量是正确的。如图11中包围外科手术物品的方框所示，此类附加方法中的一种或多种可以包括向用户显示指示方法800已将什么识别为外科手术物品的信息。

在某些示例实施例中，本文讨论的方法可以包括使用重量信息来核实外科手术物品的计数。例如，安装有计数袋的杆可以耦合到秤。每次将外科手术织物放入计数袋中时，耦合到杆的秤就可以感测重量的改变，并相应地基于秤感测到的重量增加的次数对外科手术物品进行计数。秤可以以任何合适的方式耦合到杆。例如，安装杆、计数袋或两者都可以放在秤上(例如，安装杆、计数袋或两者都位于秤的顶部，以在物品添加到计数袋时测量重量的改变)。可替代地，秤可以采用耦合到安装杆并耦合到计数袋的应变计的示例形式(例如，应变计的一端悬挂在安装杆上并且计数袋悬挂在应变计的另一端)。在一些示例实施例中，代替经由一种或多种其它方法生成的重量信息或者作为其补充，可以从一个或多个外科手术物品收集容器生成重量信息。例如，收集容器可以包括重量测量系统。当用户从收集容器中取出外科手术物品时，重量测量系统感测到重量的减少并确定外科手术物品织物已经从收集容器中取出。处理器可以记录重量减少的次数以确定从收集容器中取出的外科手术物品的计数，并因此确定先前存在于收集容器中的外科手术物品的计数。因此，一个或多个收集容器的使用可以提供对外科手术物品(例如，外科手术织物)的计数的附加检查。

在各种示例实施例中，本文讨论的方法可以包括使用来自从收集容器取出外科手术物品的时间数据，并且将外科手术物品放置在计数袋中可以提供外科手术物品计数的附加核实。例如，每次重量测量系统感测到外科手术物品从收集容器中取出时，处理器可以生成时间戳。此外，每次重量测量系统感测到外科手术物品向计数袋添加时，处理器可以生成时间戳。一个或多个处理器可以被配置为比较从收集容器取出外科手术物品的时间戳(例如，取出时间戳)和将外科手术物品添加到计数袋的时间戳(例如，添加时间戳)以提供对外科手术物品计数的核实(例如，附加核实)。如果取出时间戳和添加时间戳基本一致，那么提供指示外科手术织物计数正确的信息。

确定中间计数的示例

在一些示例实施例中，第二计数的确定包括在医疗规程(例如，外科手术规程)的过程期间确定外科手术物品的中间计数。在替代示例实施例中，第二计数的确定包括在医疗规程完成之后确定外科手术物品的最终计数。例如，本文讨论的用于跟踪外科手术物品的方法(例如，方法800)可以包括将第二计数(例如，作为中间计数或作为最终计数)与第一计数进行比较以在医疗规程的过程期间的任何点清点外科手术物品。此类方法的各种示例实施例可以包括使用上述算法中的任何一种或多种来确定第二计数，无论它是中间计数还是最终计数。

外科手术物品的中间计数的确定可以包括更新外科手术物品的索引计数器。在一些示例实施例中，索引计数器的更新包括分析计数袋的图像，该计数袋在计数袋的一个或多个口袋中包括一个或多个外科手术物品(例如，外科手术织物)。当计数袋被用户填充有外科手术织物时，可以生成计数袋的一个或多个图像。一个或多个处理器可以接收计数袋的一个或多个图像，并且可以使用一种或多种计算机化技术，诸如上述技术中的一种或多种，来处理一个或多个图像以识别并计数一个或多个计数袋中的外科手术织物。

在一些示例实施例中，代替分析包括外科手术物品的计数袋的图像或作为其补充，本文讨论的方法包括将外科手术物品举到相机的视场中。例如，用户可以将外科手术物品(例如，外科手术织物，诸如外科手术海绵)举到相机前面，并且相机可以生成描绘外科手术物品的图像。该图像可以由被配置为检测图像内描绘的外科手术物品的存在的一个或多个处理器接收和分析。外科手术物品的图像可以被用于跟踪外科手术物品。例如，每次外科手术物品被举到相机前面并由一个或多个处理器识别时，可以更新索引计数器。在一些示例实施例中，可以将使用举到相机前面的外科手术物品的图像分析被更新的索引计数器与使用一个或多个计数袋中的外科手术物品的图像分析被更新的另一个索引计数器(例如，如上所述)进行比较以核实外科手术物品的索引计数。图13描绘了图形用户界面的示例，其中获得并分析个体外科手术物品(例如，外科手术织物)的图像以更新此类外科手术物品的计数。具体而言，用户1210在捕获图像(例如，深度图像、彩色图像或两者)的相机前举起外科手术织物1220，使得一个或多个处理组件(例如，处理器)可以识别图像中的外科手术织物1220并且将成像的外科手术织物1220包括在物品计数1230中。在美国专利No.8,897,523和美国专利公开No.2017/0186160中更详细地描述了用于实现上述目的的示例系统和方法，每个专利都通过引用整体并入本文。此外，如下所述，估计失血量的一种或多种方法可以与本文讨论的用于跟踪外科手术物品的一种或多种方法结合使用，并且相应地可以包括用户将一个或多个外科手术物品举到相机前面用于成像。

外科手术物品的中间计数的确定还可以包括在容器被填充和成像时用在一个或多个容器中(例如，在一个或多个计数袋中)的外科手术织物的数量来更新索引计数器。可以在整个医疗规程中重复这个过程以连续更新索引计数器并维持对在任何给定时间点已装载到一个或多个容器中的外科手术物品(例如，外科手术织物)的运行计数。在一些示例实施例中，可以期望将中间计数(例如，索引计数器的当前值)与外科手术物品的第一计数进行比较。例如，用户可能想知道有多少外科手术物品已装入计数袋的集合并已清点，以及当前有多少外科手术物品正在使用或未清点。

本文讨论的方法的某些示例实施例包括在医疗规程期间的任何合适的点向用户显示或以其它方式提供中间计数。显示中间计数可以向用户提供关于在特定时间点已经清点了多少外科手术织物的有用信息。图14描绘了显示关于中间计数的信息的图形用户界面1300的示例。图14中屏幕的方框1310示出了与海绵的第一计数(例如，“40”)相比，所清点的外科手术海绵的总数(例如，“17”)。另外，在方框1320、1330和1340中显示了与所清点的外科手术海绵的类型(例如，品牌、尺寸、功能类型等)相关的信息。图形用户界面1300还提供允许用户通过选择“计入”图标1350来更新第一计数并通过选择最终计数图标1360来确定最终计数的特征。

检测重复图像的示例

本文讨论的方法的一些示例实施例还可以包括确定特定计数袋之前是否已经被成像和分析。因为用户可以拍摄多个计数袋、多个外科手术物品或两者的图像，所以存在无意中多次对个体计数袋、个体外科手术物品或两者进行成像的可能性，这会导致外科手术物品的不准确计数。为了抵消无意中重复成像的这些后果，可以分析图像中的一个或多个以确定图像描绘了与另一个图像相同的计数袋的可能性的测量。用于确定计数袋是否已经被清点的方法的示例可以包括测量或以其它方式确定第一图像和第二图像具有各自描绘相同织物(例如，在同一个计数袋中)的至少一部分的图像区域的可能性。在PCT申请No.PCT/US2017/068234中详细描述了用于测量第一和第二图像具有各自描绘相同织物的至少一部分的图像区域的可能性的示例方法，该申请通过引用整体并入本文。用于确定特定计数袋的图像是否已经被接收和分析的示例方法可以包括接收其中第一图像区域描绘计数袋的第一图像、接收其中第二图像区域描绘计数袋的第二图像，以及至少部分地基于第一图像的第一方面、第二图像的第二方面或两者来定义至少一个分类特征。此类示例方法还可以包括测量第一和第二图像区域描绘同一个计数袋的至少一部分的可能性，其中可能性的测量至少部分地基于分类特征，诸如通过使用机器学习分类算法。此类示例方法可以包括将测得的重复成像的可能性与预定阈值进行比较，其中阈值是或包括用于将图像对分类为“不重复”或“潜在重复”的截止值。可以执行类似的过程来测量第一图像区域和第二图像区域描绘相同外科手术织物或另一个外科手术物品的至少一部分的可能性。

如果方法800确定重复成像的可能性高于预定阈值，那么可以提示后续动作。例如，虽然一般而言获得的计数袋或外科手术物品的每个新图像可以与外科手术物品(例如，已经从患者身上或从手术规程的无菌区域提取的用于第二次计数的外科手术物品)计数的增加对应，但是可以至少部分地基于测得的计数袋、外科手术物品或两者已被成像多于一次的可能性来调整计数。外科手术计数袋或外科手术物品的潜在重复图像的检测可以例如触发对用户的提示以确认计数袋、外科手术物品或两者是否已被成像多于一次。作为另一个示例，对计数袋或外科手术物品的潜在重复图像的检测可以自动阻止递增外科手术物品的计数。确定计数袋是否已被成像的示例方法可以包括使用标识标签。例如，计数袋、外科手术物品或两者可以包括可扫描标签(例如，RFID标签或条形码)，并且可以使用扫描仪来确定计数袋是否已被成像。扫描仪可以是分开的扫描设备或者可以结合到移动设备中。作为一种或多种涉及图像分析的技术的替代或补充，可以采用一种或多种涉及扫描标签或条形码的示例方法。

确定最终计数的示例

在一些示例实施例中，第二计数可以包括外科手术物品的最终计数。例如，本文讨论的方法的示例实施例可以包括确定外科手术物品的最终计数，并将最终计数与外科手术物品的第一计数进行比较。最终计数可以与中间计数区分开来，例如，基于最终清点是指在手术中不再引入或使用外科手术物品的时间点处清点的外科手术物品的计数。例如，可以在医疗规程结束时取得最终计数。可以以任何合适的方式指示医疗规程的结束。例如，医疗规程的结束可以在手术部位关闭之后，在除关闭手术部位之外的所有手术规程都对患者执行之后，一旦患者准备好从手术室中出来，或适合用作最终指示的任何其它时间点。在一些示例实施例中，最终计数的确定可以由用户提示。例如，移动应用或其它计算机化程序可以允许用户指示何时指示最终计数(例如，选择图14中的最终计数图标1360)。在一些示例实施例中，移动应用可以提示用户基于某个指示来核实应当将外科手术物品的计数标记为最终计数。例如，当索引计数器达到第一计数的值时，移动应用可以提示用户确认是否应当将索引计数器的当前值指示为最终计数。在其它示例实施例中，移动应用可以要求用户在经过一定量的时间之后指示是否应当将索引计数器指示为最终计数。

基于第一计数、第二次计数或两者提供通知的示例

本文讨论的用于跟踪外科手术物品的方法的各种示例实施例可以包括将外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数进行比较。例如，跟踪外科手术物品的此类方法的一些示例实施例包括将中间计数(例如，在一个或多个中间计数当中)与第一计数进行比较，如上所述。此类方法的某些示例实施例包括将最终计数与第一计数进行比较以确定第一和最终计数是否匹配，以及相应地是否已经清点了引入手术室的所有外科手术物品。将最终计数与第一计数进行比较可以辅助医务人员确认所有外科手术织物或其它外科手术物品都已被清点，而不是由患者保留或遗留在患者体内。此类方法的一些示例实施例可以包括通知用户第一计数是否匹配第二计数(例如，最终计数或中间计数)。例如，此类方法的某些示例实施例包括显示外科手术物品计数测量的总结报告，其中向一个或多个用户显示第一计数、第二计数以及第一计数是否与第二计数匹配的指示。

图15描绘了显示外科手术织物数据的总结的图形用户界面的示例。图15中的屏幕示出了“计入的”(例如，引入手术室的)织物的数量、“扫描出的”(例如，在计数袋中成像的)织物的数量以及未使用的(例如，被引入手术室但尚未在计数袋中成像的)织物的数量。在一些实施方式中，未使用的外科手术织物以与使用过的外科手术织物相同的方式放置在一个或多个计数袋中。在一些其它实施方式中，未使用的外科手术织物使用不同的方法进行清点，诸如在一个或多个计数袋中被识别为未使用并相应地在显示屏上如此标记。在一些示例实施例中，本文讨论的方法包括通知用户(例如，通过向用户提供通知)被比较的计数匹配。这种通知可以包括向用户指示计数匹配的简短消息，或者该通知可以是象征性的。例如，通知可以包括在第一和最终计数旁边显示复选标记或等号或任何其它合适的符号，显示颜色指示诸如当计数匹配时屏幕变成特定颜色(例如，绿色)，播放第一计数与最终计数匹配的音频指示，如果最终计数匹配那么某种形式的闪烁或振动，或其任何合适的组合。此外，如下文关于图16进一步详细描述的，可以向一个或多个用户提供总结报告以供个人参考、医院记录(例如，责任感目的)或两者，并且总结报告可以指示对于一种或多种类型外科手术物品中的每一种的第一计数和最终计数。例如，总结可以包括或指示第一计数与第二计数之间的比较的表示，诸如图15中所示的“核对”数字。

在某些示例实施例中，本文讨论的方法包括向用户提供被比较的计数不匹配的通知。在外科手术物品的最终计数与外科手术物品的第一计数不匹配的情况下，通知可以包括向用户的提醒。提醒可以是显示的示例形式(例如，在移动设备上)，向用户指示有一个或多个外科手术物品未清点。除了与指示被比较的计数不匹配不一致的方面之外，显示可以包括以上参考被比较的计数确实匹配的通知所描述的元素中的任何一个或多个。在一些示例实施例中，通知用户外科手术物品的第一计数与最终计数不匹配包括提供用于在不匹配清点的情况下进行的预定协议。例如，用户的通知可以包括显示(例如，在移动设备的屏幕上)预定协议的步骤，为两者提供伴随的音频提示，关于当外科手术物品的第一计数与最终计数不匹配时要做什么。虽然医务人员可能熟悉关于如何在外科手术物品未清点的情况下进行处理的一种或多种协议，但提供不受未清点的外科手术物品的潜在不安的影响的附加存在(例如，协议的附加实例)对于帮助用户符合协议可以是有益的。这可以导致外科手术物品遗留在患者体内的情况减少、当它们确实发生时更好地检测遗留的外科手术物品、在外科手术物品被遗留的情况下更有效的反应、或其任何合适的组合。在第一计数与最终计数未核对的情况下，本文讨论的方法的一些示例实施例可以包括自动发送通知以提醒附加人员、触发响应协议，或两者。例如，未核对的第一计数和最终计数可以触发向医院管理人员、向放射科医师(例如，为获得生成患者的X射线的预批准)、向X射线技术人员、向附加医疗人员以帮助纠正这种情况、或向任何其他合适的人员的通知。

如果第一计数与最终计数不匹配，那么本文讨论的用于清点外科手术物品的方法的一些示例实施例可以包括执行预定协议以确定是否存在遗留的外科手术物品(例如，遗留在患者体内或被患者保留)。预定协议的执行可以在一个或多个计算机化工具的辅助下完成，诸如引导用户通过协议的设备和显示器。协议可以首先包括将可能遗留的外科手术物品通知在手术室中的所有医务人员。协议然后可以包括重新计数手术室中的所有外科手术物品并检查房间中可能放错位置的外科手术物品。外科手术物品的重新计数可以包括操作一个或多个计算机化计数系统、使用一种或多种手动计数方法，或其任何合适的组合。手动计数方法的示例包括重新计数计数袋的数量、重新计数每个计数袋中的外科手术物品的数量、检查每个口袋以确定口袋中是否有多于一个外科手术物品，或其任何合适的组合。检查手术室的外科手术物品可以包括检查垃圾(例如，检查一个或多个垃圾桶)、检查一个或多个收集容器、检查患者周围的区域、检查一个或多个计数袋是否有多个物品放在同一个口袋中的情况，或其任何合适的组合。如果在重新计数外科手术物品并检查放错位置的外科手术物品之后第一计数与最终计数仍然不匹配，那么协议可以包括拍摄患者的X射线图像或另一个内部图像以检测患者体内遗留的外科手术物品的存在。X射线图像的拍摄可以包括提醒放射科医师需要拍摄X射线图像并且可能要求获得放射科医师的批准才能继续。X射线图像的拍摄可以附加地或可替代地包括通知其他合适的医务人员。协议还可以包括将未核对的外科手术物品计数通知给医院管理部门的其他管理人员。

附加方法的示例

本文描述的计算机化系统和方法(例如，算法)具有广泛的适用性以影响医疗规程的各种改进。此类方法的一些示例实施例可以包括跟踪用户依从性、引导用户通过计数协议、在整个规程中跟踪外科手术物品使用、接收患者和/或手术室信息、在接收到某些指示后触发附加动作、或其任何合适的组合，如下面详细描述的。

本文讨论的方法的某些示例实施例包括跟踪对一种或多种协议的依从性。用户依从性的跟踪可以包括跟踪用户对于使用计数袋的织物计数协议的依从性。如上所述，一个或多个预定规程可以支配将物品放置在一个或多个计数袋中的一种或多种期望方法。根据适用的一种或多种协议，可以指示手术室人员从下到上、从右到左填充每个计数袋的口袋。在一些情况下，根据上述方法中的一种或多种开发的一种或多种算法可以被用于评估用户是否已符合袋填充协议。这种算法可以接收一个或多个输入图像并基于该一个或多个图像确定依从性。例如，可以分析随时间拍摄的一系列图像以确定计数袋以什么次序被填充。在其它情况下，视频分析可以被用于识别和跟踪计数袋被填充的次序。该算法可以分析图像或视频的时间序列，以确定用户填充计数袋的口袋的次序并评估用户对适用的一种或多种协议的依从情况。

本文讨论的方法的一些示例实施例包括在检测到不符合计数协议后提供通知。例如，此类方法可以包括向用户显示警示作为正确方案的提醒，向医院管理人员、其他医院人员或两者发送通知，指示织物计数规程的错误应用，或其任何合适的组合。作为另一个示例，此类方法可以包括触发警示其他医疗人员干预不正确的填充规程。例如，在检测到错放的外科手术物品(例如，与适用协议的预定规程相矛盾地放置在计数袋的口袋中的外科手术物品)后，此类方法可以通知主管或同伴干预袋填充过程。

本文讨论的方法的某些示例实施例包括结合计数或跟踪算法的使用提示用户录入他们的姓名。移动应用可以在操作应用之前或之后提示用户录入他们的姓名或其它唯一标识符以拍摄计数袋的图像以进行处理。例如，移动应用可以提示用户扫描他或她的ID徽章以提供这种识别信息。依从性数据可以与标识信息配对以增强用户责任感。将依从性信息与用户标识信息配对可以提供允许医院管理部门为未遵循正确物品计数规程的用户实现训练或纪律协议的益处。

本文讨论的方法的各种示例实施例包括使用计数袋引导用户通过计数协议(例如，织物计数协议)。一种或多种计算机化技术可以被用于向用户指示接下来要填充计数袋的哪个口袋或识别用户忘记填充的口袋，例如，通过呈现一个或多个视觉提示、一个或多个音频提示，或其任何合适的组合。例如，显示屏可以提供将一个或多个用户引导到下一个要填充的口袋的视觉指示(例如，通过在口袋周围提供方框或圆圈，显示箭头作为方向指导，或两者)。因此，此类方法可以指导用户通过用于填充计数袋的协议。

本文讨论的方法的一些示例实施例包括为外科手术物品提供一种或多种其它种类的跟踪度量。此类方法可以被用于在整个医疗规程中的各个时间点搜集关于医疗规程的信息。例如，此类方法可以包括跟踪使用过的与未使用的外科手术物品。对使用过的物品与未使用的物品的跟踪可以包括用户基于物品是否被使用过来手动分离或分类物品。例如，用户可以将用过的物品放在一个容器中，而将未使用的物品放在分开的容器中。各种方法(诸如上述计算机化技术中的一种或多种)可以被用于识别使用过的容器和未使用的容器，并对使用过的和未使用的物品进行计数。此类方法可以包括拍摄具有使用过的和未使用的容器的手术室的一部分的图像，并且可以使用本文描述的图像分析方法中的一种或多种来从图像中提取信息。在医疗规程期间识别和计数使用过的与未使用的物品可以提供关于医疗规程的一个或多个有用度量。在医疗规程中的特定时间点(例如，在医疗规程结束时)的单个快照可以提供关于从其包装中取出多少物品与实际使用了多少物品的信息。在整个医疗规程中拍摄的一系列图像可以被用于识别和计数使用过的物品与未使用的物品，并且可以提供关于物品在那个医疗规程中如何随时间使用的信息。

本文讨论的方法的某些示例实施例包括接收与医疗规程相关的信息。此类方法可以允许用户输入患者信息(例如，患者数据)，诸如患者统计数据或特点(例如，身高、体重、性别、年龄等)、要执行的医疗规程、医疗规程的预期长度、医疗规程是排定的还是紧急的、一个或多个预先存在的条件、其它相关信息，或其任何合适的组合。此类方法可以包括接收、显示或两者关于一个或多个环境参数的各种信息，诸如哪些手术室在使用中并且哪些可用、特定手术室中是否有某些装备可用、哪个医务人员当前在工作、其它合适的参数，或其任何合适的组合。

本文讨论的方法的一些示例实施例包括接收可以触发事件或协议的信息(例如，响应于确定对于一个或多个外科手术物品遗留在患者体内存在相对高的风险，一个或多个预防措施的一个或多个请求或发起)。此类方法可以包括允许用户请求在医疗规程中使用的附加物品或装备。此类方法可以包括在接收到关于某些指示中的一个或多个的信息后触发协议。可以存在如下情况：一个或多个特定患者参数与规程期间特定事件发生中的一个或多个相结合指示发生特定事件的高风险。例如，在医疗规程期间BMI在一定范围内的患者结合预期要被使用的阈值数量的外科手术物品(例如，当第一计数超过预定数量时)可以指示遗留的外科手术物品的风险增加。因此，此类方法可以包括使用患者数据与外科手术物品计数相结合以在阈值数量的外科手术物品被计数时触发一个或多个附加协议。例如，这种协议可以涉及提醒X射线技术人员准备适当的装备来拍摄患者的X射线图像、向放射科医师提供通知以获得拍摄患者的X射线图像的预先批准，或两者。

本文讨论的方法的某些示例实施例包括显示或以其它方式提供与医疗规程相关的信息。此类方法可以包括提供、显示或两者总结报告。总结报告可以例如作为患者的电子病历的一部分、作为符合一个或多个外科手术物品跟踪协议的证据或两者而被存储。总结报告中可以包括任何合适的信息。如上所述，可以在总结报告中显示与外科手术物品的一个或多个计数、外科手术物品的计数的一个或多个比较或两者相关的信息。附加地或可替代地，各个外科手术物品、各个计数袋或两者的一个或多个图像可以作为记录(例如，在总结报告中)被存储、显示或两者。但是，也可以显示关于医疗规程的附加信息，诸如医疗规程的类型、医疗规程的长度、患者信息、医生信息、医院信息，或其任何合适的组合。还可以显示失血量度。例如，在使用外科手术织物的分析来监视患者失血量的情况下，可以在总结报告中显示失血量估计。总结报告可以包括医疗规程的结果的一个或多个符号化指示的显示。例如，当失血量在给定范围内时，显示可以是特定颜色(例如，当失血量在预定阈值之间定义的预定范围内时，显示可能是绿色的，而当失血量不在预定范围内时，显示可以是红色的)。可以在医疗规程期间的任何合适的时间点生成一个或多个总结报告。一个或多个总结报告可以显示在数字屏幕上(例如，移动设备(诸如电话或平板电脑)的显示屏)、存储在存储器中(例如，作为用于患者或用于医院的电子病历的一部分)并保存以供日后查看、以数字方式发送给患者或医务人员、发送到打印机并被打印，或其任何合适的组合。图16描绘了总结报告的示例，其包括关于符合计数协议的信息，以及关于所执行的医疗规程的附加信息。图16中的总结报告包括有关以下的信息：病例编号、病例位置(例如，使用了哪个手术室)、医疗规程的开始和结束时间、医疗规程的持续时间、被计数的外科手术物品的数量(例如，外科手术织物，表示为“海绵”)，以及对外科手术物品执行最终计数的人的姓名。根据各种示例实施例，总结报告可以显示关于医疗规程的任何合适信息，诸如本文描述的任何信息。

本文讨论的方法的一些示例实施例提供了一种或多种进入“紧急模式”的方式，其中可以更改方法或系统的一些功能。例如，织物计数算法(例如，经由移动应用实现的)可以允许用户选择紧急模式，这可以指示不再遵循计数协议。这可以触发各种动作中的一个或多个，诸如停止收集物品计数数据、避免跟踪用户对计数协议的依从性，或提醒医院工作人员注意紧急情况。

在本文讨论的方法的某些示例实施例中，可以分析一个或多个图像(例如，描绘一个或多个外科手术物品、一个或多个计数袋，或其任何合适的组合)以估计患者状态(例如，总失血量、血液成分损失，或两者)。例如，如图12中所描绘的，计算设备1100可以使用具有一个或多个相机1120的成像系统1122来获取外科手术织物的一个或多个图像1102。一个或多个图像1102可以捕获并描绘包括外科手术织物1106a(诸如一块外科手术纱布、外科手术海绵或外科手术毛巾)的视场1108。外科手术织物1106a可以由用户拿着。如图12中所示，包括外科手术织物1106a的图像1106b的捕获的图像可以显示在显示器1118上，诸如在计算设备1100上。一个或多个图像1102可以包括彩色图像，其可以被分析以估计成像的外科手术织物中的血液含量、血液成分含量或两者。例如，如上面并入的美国专利No.8,897,523中所描述的，彩色图像中的颜色相关特征(例如，强度)可以被变换成对外科手术织物1106a中血液的量或血液成分(例如，大量血红蛋白、一定体积的全血，或两者)的估计，或者在本地或通过远程计算机系统以进行这种处理。

而且，一个或多个图像1102可以包括深度图像(例如，包含基于红外数据、立体图像或两者的深度信息)。来自这种深度图像的深度信息可以更容易地将位于前景中的物体与背景中的其它物体区分开来。可以分析深度图像(例如，如上文并入的美国专利公开2017/0186160中所描述的)以确认图像中外科手术织物1106a的存在，之后计算设备1100可以给局部外科手术织物计数器建立索引。局部外科手术织物计数器可以被用于核实通过上述方法中的任何一种或多种(例如，使用计数袋的图像分析)确定的外科手术物品的计数或作为计数外科手术物品的独立方法。

用于跟踪外科手术物品的示例系统

本文还描述了用于跟踪外科手术物品的示例系统。用于跟踪外科手术物品的此类系统可以包括被配置为确定外科手术物品的第一计数的一个或多个组件。例如，这种系统可以包括一个或多个成像系统、一个或多个称重系统(例如，秤)或其任何合适的组合，用于确定外科手术物品的第一计数。此类系统可以包括被配置为确定外科手术物品的第二计数的一个或多个组件。例如，这种系统可以包括一个或多个计数袋，每个计数袋具有一个或多个口袋，被构造为容纳一个或多个外科手术物品。此类系统可以包括用于容纳和处理一个或多个外科手术物品的附加装备。例如，这种系统可以包括用于保持用过的外科手术物品的一个或多个收集容器、保持一个或多个计数袋的一个或多个支架，以及保持用于成像、图像处理或两者的一个或多个移动计算设备的一个或多个支架。这种系统可以包括被配置为生成一个或多个计数袋或用于外科手术物品的其它容器的一个或多个图像的一个或多个成像系统。用于获得第一计数的成像系统可以与用于获得第二计数的成像系统相同。此类系统可以包括一个或多个处理组件，用于确定第一计数、第二计数或两者，并将第一计数与第二计数进行比较。例如，这样的一个或多个处理组件可以被配置为分析一个或多个图像以识别出现在图像中的外科手术物品、对图像中的外科手术物品进行计数，或两者。这样的一个或多个处理组件可以利用一种或多种计算技术(诸如计算机视觉、机器学习、深度视觉，或其任何合适的组合)来分析图像以帮助跟踪外科手术物品。此类组件(例如，处理组件、成像组件，或两者)可以经由一个或多个移动计算设备来实现，每个移动计算设备可以包括一个或多个相机或其它图像传感器、一个或多个处理器、一个或多个显示器，或其任何合适的组合。

根据本文讨论的系统的一些示例实施例，此类计算设备中的一个或多个可以包括例如移动设备，诸如移动电话、智能电话、平板计算机、膝上型计算机，或其任何合适的组合，其中每一个都可以包括相机、处理器、显示器，或其任何合适的组合。但是，在某些示例实施例中，本文讨论的系统组件中的一些或全部可以作为离散的互连设备或其它组件分开。例如，相机、显示器或两者可以基本上位于计数袋附近(例如，在手术室中)，而处理器可以位于远程位置(例如，在手术室中与相机、显示器或两者分开，或在手术室外)，通过有线或无线通信网络与相机和显示器通信。可以使用此类计算设备中的一个或多个来向一个或多个用户显示信息。例如，计算设备可以包括一个或多个显示屏，其可以显示与以下相关的信息：外科手术物品的一个或多个计数、一个或多个患者参数、一个或多个医疗规程、医院、手术室、患者失血量、用户依从性、其任何合适的组合，或上述任何信息。此类计算设备中的一个或多个可以被配置为向一个或多个用户提供音频信息。

一个或多个处理器可以被配置为执行本文描述的方法中的任何一个或多个的一些或全部。例如，此类处理器中的一个或多个可以被配置为接收一个或多个图像，执行一种或多种计算算法(例如，计算机视觉、机器学习、深度学习，或其任何合适的组合)以分析此类图像、接收并分析数据(例如，来自用户输入或来自计算机存储器)、触发一个或多个响应，或其任何合适的组合。此类处理器中的一个或多个可以被配置为接收和分析描绘一个或多个外科手术物品的一个或多个图像、描绘一个或多个计数袋的一个或多个图像、重量信息、时间戳数据(例如，与重量信息配对)、用户输入或其任何合适的组合，以确定外科手术物品的第一和第二计数。此类处理器中的一个或多个可以被配置为例如执行一个或多个机器学习算法以分析一个或多个图像以确定在一个或多个图像中示出的外科手术物品的数量。此类处理器中的一个或多个可以被配置为基于出现在一个或多个图像中的外科手术物品的数量来更新外科手术物品的中间计数。此类处理器中的一个或多个可以被配置为确定外科手术物品的最终计数，并且最终计数的这种确定可以包括从用户接收手动输入。此类处理器中的一个或多个可以被配置为将外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数(例如，中间计数或最终计数)进行比较。此类处理器中的一个或多个可以被配置为基于第一计数与第二计数的比较来生成通知(例如，提醒)。如果第一计数与第二计数不匹配，那么此类处理器中的一个或多个可以被配置为生成或显示警示或其它通知。附加地或可替代地，此类处理器中的一个或多个可以执行与确定其它物品(例如，使用过的物品与未使用的物品)的计数、跟踪依从性信息、接收用户输入、触发对医疗规程期间发生的情况的一种或多种响应、向适当的人员发送信息和警示或其任何适当的组合相关的一项或多项附加任务。

一般而言，本文讨论的处理器中的任何一个或多个可以被配置为执行存储在存储器中的指令，使得当它执行指令时，该一个或多个处理器执行本文描述的方法中的一种或多种的一个或多个操作。指令可以由与用户计算机、移动设备、腕带、智能电话或其任何合适的组合的应用、小应用、主机、服务器、网络、网站、通信服务、通信接口、硬件元件、固件元件、软件元件或其任何合适的组合集成的计算机可执行组件执行。指令可以存储在存储器或其它计算机可读介质上，诸如RAM、ROM、闪存、EEPROM、光学设备(例如，CD或DVD)、硬盘驱动器、软盘驱动器或任何合适的设备。

被配置为执行本文讨论的任何一种或多种方法中的一些或全部的一个或多个处理器可以被集成到手持或移动计算设备中或者可以被实现为外部处理器。在一些示例实施例中，可以将此类处理器中的一个或多个结合到计算机设备或系统(诸如基于云的计算机系统、大型计算机系统、网格计算机系统或其它合适的计算机系统)中。本文讨论的系统中的一个或多个可以包括将数据传送到一个或多个外部处理器的通信部件。附加地或可替代地，可以将此类处理器中的一个或多个结合到远程服务器中，该远程服务器接收外科手术物品的图像、如上所述重建或分析图像，并传输与外科手术物品的跟踪相关的信息。

如上所述，本文讨论的系统的一个或多个示例实施例可以包括一个或多个成像系统。例如，这种系统可以包括生成外科手术物品(例如，包含在一个或多个计数袋中的外科手术物品)的一个或多个图像(诸如一个或多个静止图像的集合或视频馈送的部分)的相机。一个或多个图像可以包括彩色图像、深度图像(例如，红外、立体、超声等)、高光谱图像、另一种合适种类的图像，或其任何合适的组合。相机可以包括捕获具有像素的红色、绿色和蓝色(RGB)颜色分量的彩色光学数字图像的至少一个光学图像传感器(例如，CCD、CMOS等)，或者一个或多个其它合适的光学组件。例如，相机可以包括与合适的对应光学器件、滤波器(例如，诸如拜耳模式滤光器之类的滤色器阵列)或两者配对的单个图像传感器。作为另一个示例，相机可以包括与合适的对应光学器件(诸如至少一个棱镜或衍射表面)配对的多个图像传感器，以将白光分成单独的颜色通道(例如，RGB)，每个颜色通道由相应的图像传感器检测。一个或多个成像系统、一个或多个计算处理工具或其任何合适的组合可以配置在同一设备上，或者成像系统可以是将图像数据传送到一个或多个其它组件的分开的组件。此类成像系统中的一个或多个可以是移动设备(例如，智能电话上的相机)的一部分，其可以或可以不被配置为实现上述处理组件中的一个或多个。这种成像系统可以被配置为将图像传输到一个或多个处理器以供分析、存储图像的数据库(例如，云存储)，或两者。

本文讨论的系统的一个或多个示例实施例可以包括显示器，其用于向用户(例如，医生、护士、其他医务人员，或其任何合适的组合)显示或以其它方式传达信息，包括患者信息、外科手术物品的一个或多个图像、与外科手术物品的清点相关的一个或多个量化度量、外科手术物品的第一计数与第二计数(例如，最终计数)之间的比较的一个或多个通知、在外科手术物品的第一计数与第二计数不匹配的情况下供用户应遵循的预定协议、外科手术物品(例如，外科手术织物)重复成像的可能性的一个或多个测量、用于外科手术物品的索引计数器的值、向用户指示外科手术物品的潜在重复成像的一个或多个警告或提示、一个或多个总结报告，或其任何合适的组合。显示器可以包括手持或移动设备上的屏幕、计算机监视器、电视屏幕、投影仪屏幕，或其它合适的显示器。显示器可以与系统的一个或多个组件集成在同一设备中。附加地或可替代地，显示器可以包括独立的分开的监视器、屏幕或其它合适的显示器。

根据一些示例实施例，显示器可以被配置为显示使用户能够与所显示的信息交互的用户界面(例如，图形用户界面)。例如，用户界面可以使用户能够操纵(例如，缩放、裁剪、旋转或其任何合适的组合)图像中的一个或多个或手动定义描绘外科手术物品的至少一部分的图像区域。作为另一个示例，用户界面可以使用户能够选择一个或多个显示选项(例如，字体、颜色、语言，或其任何合适的组合)、选择内容(例如，患者信息、量化的度量或其它流体相关信息、提醒等)，或两者。作为又一个示例，用户界面可以使用户能够选择一个或多个图像用于由于重复外科手术物品的描绘而被删除，或者旋转、翻转或以其它方式操纵显示器上的一个或多个图像。显示器可以是用户交互式的并且包括对皮肤、触控笔或其它用户接触作出响应的电阻式或电容式触摸屏。显示器可以经由通过鼠标、键盘或其它输入设备控制的光标与用户交互。例如，显示器可以允许用户手动输入指示第一计数、第二计数、患者信息或其任何合适组合的信息。

本文讨论的系统的一个或多个示例实施例可以包括扬声器或其它合适的音频系统，其传达与以下相关的信息：外科手术物品的清点(例如，第一计数或第二计数)、外科手术物品的索引计数器的值，外科手术物品的第一计数与第二计数(例如，最终计数)之间的比较的一个或多个通知、在外科手术物品的第一计数与第二次计数不匹配的情况下供用户遵循的预定协议、外科手术物品重复成像的可能性的一个或多个测量、向用户指示外科手术物品的潜在重复成像的一个或多个警告或提示、一个或多个总结报告，或其任何合适的组合。当第一计数与第二次计数(例如，最终计数)不匹配时，显示器、音频系统或两者可以提供一个或多个通知或提醒，这对于提示某些动作作为响应可以是有用的，诸如提示用户开始指定的协议。作为另一个示例，显示器、音频系统或两者可以向用户提供指示两个或更多个图像描绘相同外科手术物品的可能性的一个或多个提醒或提示，这对于提示用户确认是否已发生重复成像、重新评估计数的或未计数的外科手术物品的位置或其任何合适的组合可以是有用的。

本文讨论的系统的一个或多个示例实施例可以包括用于外科手术物品计数方法中的物品和设备。例如，这种系统可以包括一个或多个收集容器、用于跟踪和计数外科手术物品的一个或多个计数袋、被配置为保持计数袋的一个或多个支架、被配置为保持一个或多个成像系统(例如，移动设备)的一个或多个支架、耦合到系统的一个或多个组件的一个或多个重量检测组件，或其任何合适的组合。

本文讨论的系统的一个或多个示例实施例可以包括用于收集外科手术物品(诸如外科手术织物)的一个或多个收集容器。在计数之前(例如，在织物被使用之后)，医务人员可以使用收集容器来放置用过的物品。收集容器(例如，“踢桶”)可以是任何合适的尺寸、形状或材料。收集容器可以具有圆形横截面。收集容器可以是或包括小的桶状容器并且可以包括衬里。收集容器可以由金属、塑料或任何合适的材料制成。收集容器的衬里可以是任何合适的材料。例如，衬里可以是透明塑料衬里。透明衬里可以提供促进脏的和干净的外科手术物品的容易可视化的益处。收集容器可以是任何合适的尺寸并且可以容纳任何合适数量的外科手术物品。此类系统的一些示例实施例可以包括放置在整个手术室的不同位置的一个或多个收集容器。例如，一个或多个收集容器可以放置在手术台附近，以允许医生或护士在使用之后容易地丢弃外科手术物品。

本文讨论的系统的一个或多个示例实施例可以包括用于容纳和计数外科手术物品的一个或多个计数袋。例如，如上所述，计数袋可以包括背衬和被构造为容纳一个或多个外科手术物品的一个或多个口袋。计数袋可以是任何合适的尺寸，并且此类系统可以包括不同尺寸的一个或多个计数袋。例如，不同计数袋的尺寸可以设计为容纳不同类型的外科手术物品(例如，不同尺寸的外科手术织物)。不同类型的外科手术织物有不同的尺寸，并且计数袋的尺寸可以适当地设计为容纳任何合适数量和任何合适类型的外科手术织物。例如，计数袋的尺寸可以设计为容纳1到30个外科手术织物。类似地，计数袋可以具有任何合适数量的口袋以容纳任何合适数量的外科手术织物。虽然织物计数协议一般涉及在每个口袋放置一个外科手术织物，但计数袋的口袋可以被构造为容纳任何合适数量的外科手术织物。另外，计数袋的口袋可以具有足够的尺寸和形状以容纳各种类型的外科手术织物。例如，计数袋的口袋可以被构造为容纳各种尺寸的外科手术织物，诸如尺寸在4英寸×4英寸到18英寸×18英寸范围内的外科手术织物。计数袋的口袋还可以被构造为容纳各种类型的外科手术织物，诸如剖腹手术织物(例如，用于剖腹手术的外科手术织物)。

本文讨论的用于跟踪外科手术物品的系统的一个或多个示例实施例可以包括一个或多个支架，诸如具有一个或多个钩子、安装件或其任何合适的组合的杆。支架可以包括用于保持一个或多个成像设备(例如，移动设备)的一个或多个支架。此类系统可以包括一个或多个计数袋，每个计数袋被构造为容纳外科手术物品(诸如外科手术织物)，并且帮助一个或多个用户实现用于外科手术物品的一个或多个计数协议。如上所述(例如，参考图4)，计数袋可以包括背衬和一个或多个口袋。背衬可以包括一个或多个开口，该开口被构造为与杆的一个或多个钩子相互作用以将计数袋悬挂在一个或多个钩子上。计数袋组件(例如，背衬和口袋)可以由任何合适的材料制成并且可以具有任何合适的颜色。例如，计数袋的背衬可以具有不透明的蓝色、不透明的白色或其它合适的颜色，并且口袋可以由透明材料制成。将一个或多个计数袋的背衬设为不透明和有色可以是有益的，使得计数袋即使在堆叠时(例如，一个叠在另一个之上)也易于识别，这样颜色与放置在其中的脏污和干净外科手术用品(例如，脏污的和干净的手术织物)的袋子形成对比。另外，透明口袋可以有益于允许口袋内的外科手术物品的可视化、外科手术物品上的一个或多个标记(例如，手术织物上的标签)的可视化，或两者。计数袋可以具有任何合适的形状和尺寸，诸如有益于将计数袋悬挂在杆上的形状和尺寸。虽然图4中所示的示例实施例使用具有矩形口袋的矩形计数袋，但是计数袋及其口袋可以具有任何合适的形状和尺寸，如上所述。

本文讨论的用于跟踪外科手术物品的系统的一个或多个示例实施例可以包括一个或多个重量检测组件。此类重量检测组件可以被用于感测外科手术物品的存在、对它们称重、对它们进行计数，或其任何合适的组合。如上所述，一个或多个重量检测组件可以包括用于确定外科手术物品的第一计数的一个或多个秤。例如，一个或多个重量检测组件可以被配置为接纳第一计数的外科手术物品并将重量信息传送到处理器以确定第一计数。一个或多个重量检测组件也可以耦合到一个或多个收集容器(例如，计数袋或“踢桶”)或与其结合以确定外科手术物品的第二计数。一个或多个收集容器可以耦合到，或可以包括，秤或其它合适的重量检测组件，以在用户从一个或多个收集容器中取出外科手术物品时感测重量的减少。一个或多个计数袋可以耦合到一个或多个应变计或秤的示例形式的一个或多个重量检测组件，该应变计或秤耦合到杆以在将外科手术物品添加到计数袋时感测重量改变，以确定外科手术物品的第二计数。

出于解释的目的，以上描述使用特定的命名法来提供对本主题的透彻理解。但是，对于本领域技术人员显而易见的是，为了实践本主题，不要求具体细节。因此，为了说明和描述的目的，呈现特定示例实施例的前述描述。它们并非旨在是详尽的或将本主题限制到所公开的精确形式。鉴于以上教导，许多修改和变化是可能的。选择和描述示例实施例以解释本主题的原理及其一些实际应用，从而使本领域的其他技术人员能够利用本主题和具有适于预期的特定用途的各种修改的各种示例实施例。权利要求书及其等同物旨在限定本发明的范围。

以下列举的描述描述了本文讨论的方法、机器可读介质和系统(例如，机器、设备或其它装置)的各种示例。

第一示例提供了一种跟踪外科手术物品的方法，该方法包括：

在一个或多个处理器处：

接收外科手术物品的第一计数；

接收一个或多个图像，其中每个图像具有包括一个或多个外科手术物品的视场；

至少部分地基于所述一个或多个接收到的图像来确定外科手术物品的第二计数；以及

基于外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数之间的比较来提供通知。

第二示例提供了根据第一示例所述的方法，其中外科手术物品的第二计数的确定包括识别所述一个或多个接收到的图像中的一个或多个外科手术物品。

第三示例提供了根据第二示例所述的方法，其中接收到的图像中的至少一个图像是深度图像。

第四示例提供了根据第三示例所述的方法，其中深度图像是红外图像。

第五示例提供了根据第二至第四示例中的任一个所述的方法，其中接收到的图像中的至少一个图像是彩色图像。

第六示例提供了根据第二至第五示例中的任一个所述的方法，其中外科手术物品是外科手术织物。

第七示例提供了根据第二至第六示例中的任一个所述的方法，其中所述一个或多个外科手术物品的识别包括在所述一个或多个图像中识别和表征包括一个或多个隔室的容器。

第八示例提供了根据第七示例所述的方法，其中容器包括背衬和以矩形网格布置在背衬上的多个口袋。

第九示例提供了根据第八示例所述的方法，其中所述多个口袋包括透明材料。

第十示例提供了根据第八示例所述的方法，其中背衬包括不透明材料。

第十一示例提供了根据第七至第十示例中任一个所述的方法，其中容器的表征包括确定容器的一个或多个参数。

第十二示例提供了根据第十一示例所述的方法，其中识别出的容器的所述一个或多个参数的确定包括量化容器的所述一个或多个隔室。

第十三示例提供了根据第十一示例或第十二示例所述的方法，其中识别出的容器的所述一个或多个参数的确定包括确定容器的所述一个或多个隔室的几何布置。

第十四示例提供了根据第十一至第十三示例中的任一个所述的方法，其中识别出的容器的所述一个或多个参数的确定包括确定容器的所述一个或多个隔室中的每个隔室中外科手术物品的存在或不存在。

第十五示例提供了根据第一至第十四示例中的任一个所述的方法，其中外科手术物品的第二计数的确定还至少部分地基于检测被构造为保持一个或多个外科手术物品的容器的重量改变。

第十六示例提供了根据第一至第十五示例中的任一个所述的方法，其中外科手术物品的第一计数的接收包括识别图像中的一个或多个外科手术物品。

第十七示例提供了根据第一至第十六示例中的任一个所述的方法，其中外科手术物品的第一计数的接收至少部分地基于检测一个或多个外科手术物品的重量。

第十八示例提供了根据第一至第十七示例中的任一个所述的方法，其中外科手术物品的第一计数是通过用户输入提供的。

第十九示例提供了根据第一至第十八示例中的任一个所述的方法，其中外科手术物品的第二计数的确定包括更新外科手术物品的当前索引值。

第二十示例提供了根据第十九示例所述的方法，还包括在显示器上显示外科手术物品的当前索引值。

第二十一示例提供了根据第一至第二十示例中的任一个所述的方法，还包括提示用户核实第一计数和第二计数中的至少一个的准确性。

第二十二示例提供了根据第一至第二十一示例中的任一个所述的方法，还包括在显示器上显示外科手术物品的第一计数、外科手术物品的第二计数或通知中的至少一个.

第二十三示例提供了根据第一至第二十二示例中的任一个所述的方法，还包括提供被跟踪的外科手术物品的总结报告。

第二十四示例提供了根据第一至第二十三示例中的任一个所述的方法，其中基于第一计数与第二计数之间的比较来提供通知包括响应于第一计数与第二计数不匹配而生成提醒。

第二十五示例提供了根据第二十四示例所述的方法，其中提醒是按照预定协议。

第二十六示例提供了根据第一至第二十五示例中的任一个所述的方法，其中在医疗规程之前接收第一计数的至少一部分。

第二十七示例提供了根据第一至第二十六示例中的任一个所述的方法，其中在医疗规程期间或之后确定第二计数。

第二十八示例提供了根据第一至第二十七示例中的任一个所述的方法，其中第二计数的确定包括使用一个或多个机器学习模型来分析所述一个或多个接收到的图像。

第二十九示例提供了根据第二十八示例所述的方法，其中机器学习模型中的一个或多个结合了深度学习技术。

第三十示例提供了一种用于跟踪外科手术物品的系统，该系统包括：

一个或多个处理器，被配置为执行操作，包括：

接收外科手术物品的第一计数；

接收一个或多个图像，其中每个图像具有包括一个或多个外科手术物品的视场；

至少部分地基于所述一个或多个接收到的图像来确定外科手术物品的第二计数；以及

基于外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数之间的比较来提供通知。

第三十一示例提供了根据第三十示例所述的系统，其中外科手术物品的第二计数的确定包括识别所述一个或多个接收到的图像中的一个或多个外科手术物品。

第三十二示例提供了根据第三十一示例所述的系统，其中接收到的图像中的至少一个图像是深度图像。

第三十三示例提供了根据第三十二示例所述的系统，其中深度图像是红外图像。

第三十四示例提供了根据第三十一至第三十三示例中的任一个所述的系统，其中接收到的图像中的至少一个图像是彩色图像。

第三十五示例提供了根据第三十一至第三十四示例中的任一个所述的系统，其中所述一个或多个外科手术物品的识别包括在所述一个或多个图像中识别和表征包括一个或多个隔室的容器。

第三十六示例提供了根据第三十五示例所述的系统，其中容器的表征包括确定容器的一个或多个参数。

第三十七示例提供了根据第三十六示例所述的系统，其中识别出的容器的所述一个或多个参数的确定包括量化容器的所述一个或多个隔室。

第三十八示例提供了根据第三十六示例或第三十七示例所述的系统，其中识别出的容器的所述一个或多个参数的确定包括确定容器的所述一个或多个隔室的几何布置。

第三十九示例提供了根据第三十六至第三十八示例中的任一个所述的系统，其中识别出的容器的所述一个或多个参数的确定包括确定容器的所述一个或多个隔室中的每个隔室中外科手术物品的存在或不存在。

第四十示例提供根据第三十五至第三十九示例中的任一个所述的系统，其中容器是柔性容器，其包括背衬和以矩形网格布置的多个口袋。

第四十一示例提供了根据第四十示例所述的系统，其中所述多个口袋包括透明材料。

第四十二示例提供了根据第四十示例所述的系统，其中背衬包括不透明材料。

第四十三示例提供了根据第三十至四十二示例中的任一个所述的系统，还包括被配置为生成由处理器接收的所述一个或多个图像的光学传感器。

第四十四示例提供了根据第三十至第四十三示例中的任一个所述的系统，还包括显示屏。

第四十五示例提供了根据第四十四示例所述的系统，其中显示屏被配置为显示被跟踪的外科手术物品的总结报告。

第四十六示例提供了根据第四十四示例或第四十五示例所述的系统，其中显示屏被配置为基于第一计数与第二计数之间的比较来显示通知。

第四十七示例提供了根据第四十六示例所述的系统，其中如果第一计数与第二计数不匹配，那么通知包括根据预定协议的提醒。

第四十八示例提供了根据第三十至四十七示例中的任一个所述的系统，其中外科手术物品是外科手术织物。

第四十九示例提供了根据第三十至第四十八示例中的任一个所述的系统，其中所述一个或多个处理器中的至少一个处理器在可移除地安装到支架的移动计算设备中。

第五十示例提供了一种用于跟踪外科手术物品的方法，该方法包括：

在一个或多个处理器处：

接收视场的图像，其中视场包括一个或多个外科手术物品；

确定图像中所述一个或多个外科手术物品的存在；以及

提供图像中确定的所述一个或多个外科手术物品的存在的指示。

第五十一示例提供了根据第五十示例所述的方法，还包括基于至少一个经训练的机器学习模型量化图像中的所述一个或多个外科手术物品。

第五十二示例提供了根据第五十一示例所述的方法，其中机器学习模型结合了深度学习技术。

第五十三示例提供了根据第五十至第五十二示例中的任一个所述的方法，其中所述一个或多个外科手术物品的存在的确定包括检测图像中容器的存在，其中容器包括多个隔室，每个隔室被构造为接纳至少一个相应的外科手术物品。

第五十四示例提供了根据第五十三示例所述的方法，还包括基于外科手术物品的存在或不存在对每个隔室进行分类。

第五十五示例提供了根据第五十至第五十四示例中的任一个所述的方法，其中确定的存在的指示的提供包括提供确定的图像中至少一个外科手术物品的存在的指示。

第五十六示例提供了根据第五十至第五十五示例中的任一个所述的方法，其中所述一个或多个外科手术物品包括外科手术织物。

第五十七示例提供了根据第五十至第五十六示例中的任一个所述的方法，其中所述一个或多个外科手术物品包括手术器械。

第五十八示例提供了一种载体介质，其承载用于控制机器执行在前述示例中的任一个中执行的操作(例如，方法操作)的机器可读指令。

第五十九示例提供了一种机器可读介质(例如，非暂态机器可读存储介质)，其包括在由机器的一个或多个处理器执行时使机器执行由前述示例中的任何一个指定的操作(例如，方法操作)的指令。

Claims (20)

1.一种方法，包括：

由一个或多个处理器确定外科手术物品的第一计数，该第一计数量化外科手术物品的集合；

由所述一个或多个处理器访问描绘该外科手术物品集合的至少子集的图像；

由所述一个或多个处理器基于图像确定外科手术物品的第二计数；以及

由所述一个或多个处理器基于外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数的比较来提供通知。

2.如权利要求1所述的方法，其中：

外科手术物品的第二计数的确定包括识别图像中描绘的至少一个外科手术物品。

3.如权利要求2所述的方法，其中：

对图像中描绘的所述至少一个外科手术物品的识别包括表征包括隔室的集合并在图像中描绘的容器。

4.如权利要求3所述的方法，其中：

容器的表征包括基于图像量化容器的所述隔室的集合。

5.如权利要求3所述的方法，其中：

容器的表征包括基于图像确定容器的所述隔室的集合的几何布置。

6.如权利要求3所述的方法，其中：

容器的表征包括基于图像确定容器的所述隔室的集合当中的每个隔室中对应外科手术物品的存在或不存在。

7.如权利要求1所述的方法，其中：

对外科手术物品的第二计数的确定基于检测到的容器的重量改变，该容器被构造为接纳所述外科手术物品集合中的至少一个外科手术物品。

8.如权利要求1所述的方法，其中：

对外科手术物品的第一计数的确定包括从另一个图像识别所述外科手术物品集合。

9.如权利要求1所述的方法，其中：

对外科手术物品的第一计数的确定基于所述外科手术物品集合当中的至少一个外科手术物品的重量。

10.如权利要求1所述的方法，其中：

基于第一计数与第二计数的比较来提供通知包括响应于第一计数与第二计数不匹配而提供警示。

11.一种包括指令的机器可读介质，所述指令在由机器的一个或多个处理器执行时使机器执行包括以下的操作：

确定外科手术物品的第一计数，该第一计数量化外科手术物品的集合；

访问描绘该外科手术物品集合的至少子集的图像；

基于图像确定外科手术物品的第二计数；以及

基于外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数的比较来提供通知。

12.如权利要求11所述的机器可读介质，其中：

对外科手术物品的第二计数的确定包括识别图像的集合中描绘的至少一个外科手术物品。

13.如权利要求12所述的机器可读介质，其中：

图像中描绘的所述至少一个外科手术物品的识别包括表征包括隔室的集合并在图像中描绘的容器。

14.如权利要求13所述的机器可读介质，其中：

容器的表征包括基于图像量化容器的所述隔室的集合。

15.一种系统，包括：

一个或多个处理器；以及

存储指令的存储器，所述指令在由所述一个或多个处理器当中的至少一个处理器执行时使系统执行包括以下的操作：

确定外科手术物品的第一计数，第一计数量化外科手术物品的集合；

访问描绘该外科手术物品的集合的至少子集的图像；

基于图像确定外科手术物品的第二计数；以及

基于外科手术物品的第一计数与外科手术物品的第二计数的比较来提供通知。

16.如权利要求15所述的系统，其中：

对外科手术物品的第二计数的确定包括识别所述图像的集合中描绘的至少一个外科手术物品。

17.如权利要求16所述的系统，其中：

图像中描绘的所述至少一个外科手术物品的识别包括表征包括隔室的集合并在图像中描绘的容器。

18.如权利要求17所述的系统，其中：

容器的表征包括基于图像量化容器的所述隔室的集合。

19.如权利要求17所述的系统，其中：

容器的表征包括基于图像确定容器的所述隔室的集合的几何布置。

20.如权利要求17所述的系统，其中：

容器的表征包括基于图像确定容器的所述隔室的集合当中的每个隔室中对应的外科手术物品的存在或不存在。

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