JP6546605B2 - 液体キャニスタ内の血液成分量の推定方法 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１４年４月１５日提出の米国暫定出願整理番号６１／９８０，０２４、２０１４年１１月１７日提出の米国暫定出願整理番号６２／０８０，９２７、２０１５年１月１３日提出の米国暫定出願整理番号６２／１０２，７０８の利益を主張するものであり、それぞれ本参照により全体が本書に組み込まれる。

技術分野
本発明は一般に外科分野に関し、より具体的には外科手術に用いられるキャニスタ内の血液成分量を推定する新規かつ有用な方法に関する。

図１Ａは、液体成分量の推定方法の一実施例を表すフローチャートである。 図１Ｂは、液体成分量の推定方法の一実施例を表すフローチャートである。 図２Ａは、液体成分量の推定方法およびシステムの一実施例のカラーグリッドを表す概略図である。 図２Ｂは、液体成分量の推定方法およびシステムの一実施例のカラーグリッドを表す概略図である。 図２Ｃは、液体成分量の推定方法およびシステムの一実施例のカラーグリッドを表す概略図である。 図３Ａは、液体成分量の推定方法およびシステムの一実施例のブロックの変形例である。 図３Ｂは、液体成分量の推定方法およびシステムの一実施例のブロックの変形例である。 図３Ｃは、液体成分量の推定方法およびシステムの一実施例のブロックの変形例である。 図３Ｄは、液体成分量の推定方法およびシステムの一実施例のブロックの変形例である。 図３Ｅは、液体成分量の推定方法およびシステムの一実施例のブロックの変形例である。 図３Ｆは、液体成分量の推定方法およびシステムの一実施例のブロックの変形例である。 図４は、液体成分量の推定方法およびシステムの一実施例の適合に用いられる液体レシーバの変形例である。 図５は、液体成分量の推定方法およびシステムの変形例のフローチャートである。 図６Ａは、液体成分量の推定方法および装置の変形例を示す。 図６Ｂは、液体成分量の推定方法および装置の変形例を示す。 図６Ｃは、液体成分量の推定方法および装置の変形例を示す。 図７Ａは、液体成分量の推定方法の変形例を示す。 図７Ｂは、液体成分量の推定方法の変形例を示す。 図７Ｃは、液体成分量の推定方法の変形例を示す。 図８は、液体成分量の推定方法の一実施例の追加のブロックを示す。 図９は、液体成分量の推定システムの一例を示す図である。

本発明の好適な実施例にかかる以下の説明は、本発明をこれらの好適な実施例に限定するものではなく、むしろ当業者が本発明を製造し使用できるようにするためのものである。

図１Ａ、１Ｂに示すように、キャニスタ内の血液成分量の推定方法１００は：キャニスタの画像から、キャニスタに結合されたカラーグリッドを検出するステップであって、前記カラーグリッドはカラーエレメント配列を具え、各カラーエレメントは赤スペクトル内のカラーのセットのうちの１以上に関連している、ステップＳ１１０と；前記キャニスタに対する前記カラーグリッドの位置に基づいて、前記キャニスタの一部に対応する画像の領域を選択するステップＳ１２０と；検出された前記領域のカラーと、前記画像内の撮像されたカラーグリッドに関するカラーセット内における赤の色調（shade）の一致（match）を判定するステップＳ１３０と；前記カラーグリッド内の赤の色調に対応するカラーエレメントの位置に基づいて、赤の色調に関連する血液成分の濃度を取得するステップＳ１４０と；前記血液成分の濃度を前記キャニスタに含まれる液体量に関連付けるステップＳ１８０とを具え、これにより前記キャニスタ内の血液成分量を推定する。

一般に、この方法は、液体キャニスタ内の血液成分量を推定するための機械視（machine vision）を実現するよう作用する。特に、方法１００は、液体キャニスタの画像を分析して、当該キャニスタに印刷、貼付、その他の方法で結合されたカラーグリッドを同定し、前記カラーグリッド内の特定の色調を前記キャニスタに対応する画像領域にカラーマッチさせ、経験的に特定され特定の色調に関連付けられた血液成分の濃度に基づいて、キャニスタ内の血液成分（例えば、赤血球、ヘモグロビン、遊離ヘモグロビン等）の濃度を判定する。この方法はさらに、キャニスタ内の液体の合計量を特定し、この量を血液成分の濃度と組み合わせて、キャニスタ内の血液成分の合計量（例えば質量（mass）、体積（volume）、または重量（weight））を算出することができる。

特定の応用例では、方法１００は、臨床／医療環境に存在する液体キャニスタ内のヘモグロビンの質量を推定するのに利用可能であり、ここで前記液体キャニスタは手術中に血液サルベージに利用され、前記キャニスタ内の液体は少なくともいくらかの血液（例えば、さらに食塩水および／または患者の他の体液）を含む。この特定の応用例およびその変形例に関して、前記液体キャニスタの表面は、方法１００を行わない場合、鏡面反射／グレアしがちであり、環境光の変化が液体キャニスタ内の液体の色を変化させてしまう。このため、方法１００は、鏡面反射やグレアを軽減するステップおよび要素を含み、同様に周囲光の変化による影響を軽減するステップおよび要素を含む。

方法１００はこのため、２０１２年７月９日出願の米国出願番号１３／５４４，６４６「System and Method for Estimating Extracorporeal Blood Volume in a Physical Sample」、２０１３年５月１４日出願の米国出願番号１３／８９４，０５４「System and Methods fo Managing Blood Loss of a Patient」、２０１３年１月１０日出願の米国出願番号１３／７３８，９１９「System and Method of Estimating a Quantity of a Blood Component in a Fluid Canister」、２０１３年１１月５日出願の米国出願番号１４／０７２，６２５「Method for Triggering Blood Salvage」に記載された方法および技術を伴い、これらはそれぞれ本参照により全体が本書に組み込まれる。

血液成分は、全血、赤血球、ヘモグロビン、血小板、血漿、白血球、検体（analyte）、または他の適切な血液成分あるいは血液成分の組み合わせのいずれかであってよい。さらに、血液成分は、上記の血液成分のいずれかから派生した任意の成分（例えば、細胞内成分、分子成分等）を含んでもよい。この方法は、付加的または代替的に、食塩水、腹水、胆汁、灌注唾液（irrigant saliva）、胃液、粘液、胸膜液、間質液、尿、糞便、または患者の他の任意の体液といった、キャニスタ内の非血液成分の濃度（および量）を推定するのに同様の技術を実施することができる。

液体キャニスタは、血液や他の体液を回収するための、手術用、または他の医療用、臨床用、あるいは病院用セッティングとして実現される吸引キャニスタとすることができる。例えば、キャニスタは、容器壁に沿って垂直に配置され容器の外側から視認可能な一連の液体量インジケータを具える透明なポリマ容器を含み得る。あるいはキャニスタは、血液サルベージキャニスタ、静脈内液体バッグ、または他の適切な外科的排出物の回収あるいは回復用生物溶液回収用の血液用または液体用容器であってもよい。キャニスタの画像が方法１００により液体キャニスタ内に含まれる液体と、当該キャニスタに印刷、貼付、その他の方法で関連付けられた色調とカラーマッチされ、これによりキャニスタ内の血液成分の濃度を推定するのに十分な情報を具備しうるように、この液体キャニスタも透明、半透明であり、あるいは容器壁に沿って透明または半透明な領域を有する。

このように、方法１００は、非接触の手段を通してリアルタイムで、手術中や他の医療行為中に、液体キャニスタに含まれる血液成分（例えばヘモグロビン）および／または他の液体（例えば食塩水）の量および／または濃度を計るのに有用である。これにより、米国出願番号１４／０７２，６２５に記載のように、患者の失血や正常血液量の状態をこれらのデータによって追跡することができる。しかしながら、方法１００は、容器内の血液成分または他の液体あるいは粒子の濃度および／または量を推定する他の様々な用途または環境に適用可能である。

方法１００は、したがって、内包液の品質を評価するための、キャニスタの写真画像（すなわちデジタル画像）を分析するキャニスタ分析機としてコンピュータシステムに実装可能である。このコンピュータシステムは、クラウドベース（例えばアマゾンＥＣ２）、メインフレーム型コンピュータシステム、グリッドコンピュータシステム、または他の様々な適切なコンピュータシステムであってよい。例えば、方法１００は、図１Ａに示すような未処理の血液成分分析アプリケーションを実行するスマートフォン、デジタル音楽プレイヤー、またはタブレットコンピュータといった手持ち型（すなわちモバイルの）コンピュータデバイスに実装可能である。例えば、演算デバイスに統合された画像取得モジュールで液体キャニスタの画像を取得し、当該演算デバイスに統合されたプロセッサで方法１００のブロックを実行して、画像からキャニスタ内の液体の品質を示す情報を抽出する。演算デバイスは、付加的あるいは代替的に、例えばワイヤレス接続でインターネットを介してリモートのサーバと通信し、サーバが方法１００の１以上のブロックを実行し、方法１００の１以上の出力がリモートサーバから演算デバイスに送られさらに分析され、および／またはその後に実体（例えば看護師、麻酔医）に提示されてもよい。演算デバイスはデジタルディスプレイを具えるか結合され、この方法は実体にディスプレイを介して情報を提供してもよい。

あるいは、方法１００はスタンドアロン型の血液量推定システムとして、液体キャニスタ、液体キャニスタスタンド、画像取得モジュール、液体キャニスタの隣に画像取得モジュールのカメラを支持するよう構成されたカメラスタンド、この方法の少なくとも一部を実行するよう構成されたプロセッサ、および／または、方法１００の１以上のブロックを実行するリモートサーバと通信するよう構成された通信モジュールとを具えて実現することができる。この実施例では、カメラは液体キャニスタスタンドに対して実質的に固定的（non-transiently）に配置され、手術または他の医療行為を通して、および／またはキャニスタが一杯になるまで、キャニスタの画像を取得する適切な位置に保持される。この血液量推定システムは、こうして定期的、例えば３０秒毎または２分おきに液体キャニスタの画像を取得し分析する。血液量推定システムはさらに、（例えばブルートゥースを介して）米国出願番号１３／５４４，６４６、１３／８９４，０５４、１３／７３８，９１９、１４／０７２，６２５に記載のいずれかの方法を実現する１またはそれ以上のシステムと通信し、体外血液量、患者の合計失血量、患者の正常血液量の状態、および臨床的または非臨床的環境における他の適切な患者の状態のうちの１以上のほぼ包括的な分析を生成する液体管理システムを構成してもよい。しかしながら、方法１００は、他の適切なコンピュータシステム、演算デバイス、またはその組み合わせに実装されてもよい。

さらに、方法１００およびシステムの変形例は、カラーグリッドに関連付けられるか他の方法で結合された（例えば、ＱＲコードに組み込まれたり、バーコードに組み込まれたり、直線配列に組み込まれたり、軸対象配列に組み込まれる等）他の適切な液体レシーバ（例えばキャニスタ、テスト片、吸収パッド、外科用編物、スポンジ、液体受容バッグ、ドレープ、細胞サルベージシステム、ドレインデバイス等）から得られる画像データ（または他のデータ）を処理するのに適合してもよく、ここで液体レシーバはある量の液体（例えば尿、食塩水、腹水、胆汁、灌注唾液（irrigant saliva）、胃液、粘液、胸膜液、間質液、糞便、非生物学的流体等）を受ける（例えば、キャビティ内に受けたり、吸収して受ける）よう構成されている。このように、以下に説明する方法１００とカラーグリッド３００のバリエーションは、液体レシーバの環境における周囲光の影響を軽減して、当該液体レシーバに受容される液体量のうちの液体成分濃度および／または液体成分量を特定することができる。

２．カラーグリッド、キャニスタ、および処理モジュール
図２Ａに示すように、一実施例では、カラーグリッド３００は別個の複数カラーのカラーエレメント配列３１０（例えば１またはそれ以上の「ピクセル」を含む複数領域）を含み、このカラーエレメント配列はキャニスタの外側面に印刷され、貼付され、投射され、または他の方法で結合される。一例では、カラーグリッド３００は、キャニスタ２００上のデカール３０１の形態で貼付される。一例では、デカール３０１が、粘着層３２０、当該粘着層３２０の第１の部分３２１の上に設けられた不透明層３２５、当該不透明層３２５の上に配置される、それぞれ個別の赤の色調のカラーエレメント配列３１０、および、当該カラーエレメント配列３１０の上と前記粘着層３２０の前記第１の部分３２１に隣接する第２の部分３２２の上に直接貼付されるアンチグレア層３３０を具え得る。好適には粘着層３２０は、キャニスタ２００内の液体の色がキャニスタのカラーグリッドアセンブリの画像データを正確に表すように実質的に透明であるが、この粘着層３２０は代替的に、カラーグリッド３００を含む画像の画像処理（すなわち色補正）を実現するために任意の特有のカラー（例えば、色調、色相、明暗度、透明度等）を有してもよい。

本例では、カラーグリッド３００は、キャニスタをエンドユーザに発送する前に製造者によってキャニスタ２００の外面に適用（すなわち「貼付」）されるか、手術や他の医療行為の前か最中に、看護師、麻酔医、または他のエンドユーザによってキャニスタに結合されることができる。しかしながら、カラーグリッド３００の特定の実施例の変形例は、粘着層３２０、不透明層３２５、およびアンチグレア層３３０（例えば、液体レシーバがマット仕上げであったり、他の手段で反射が生じない場合）のいずれか１以上がなくてもよく、さらに付加的または代替的に、視野内でカラーグリッド画像の画像処理を改善または向上させる他の適切な層を具えてもよい。

カラーグリッド３００の不透明層３２５は、カラーグリッド内の色調の知覚（あるいは解像）される色がカラーグリッド３００またはキャニスタの照明状況や他の反射、あるいは近くのキャニスタ（または他の物体）内の液体の不透明度の影響を実質的に受けないように、カラーグリッド３００に反復的な背景を提供すべく作用する。この特定の実施例では、不透明層３２５は、アルミニウムシート、金属箔シート、白エナメル銅シート（white-enameled copper sheet）、および、カラーグリッド３００に不透明領域を提供する他の適切な材料を具えることができる。

カラーグリッド３００のアンチグレア層３３０は、キャニスタ２００の画像内でカラーグリッド３００および液体の隣接領域のぎらつきを軽減あるいは実質的に排除し、画像が十分なカラーデータを含んで方法１００が画像内の液体の色を血液成分濃度に相関付けられるようにする（あるいは、同様に後述する方法１００の変形例において画像カラーの標準化を行って画像内の液体の色を血液成分濃度に相関付けられるようにする）。アンチグレア層３３０はさらに、内包される液体に関連するキャニスタ２００の画像の一部が色標準化され、および／またはカラーグリッド３００内の特定の色調と照合されて、キャニスタ２００内の血液成分濃度が推定されるように、カラーグリッドとキャニスタ２００の半透明または透明の面の双方にわたって一貫した表面処理を保持するように作用する。特定の実施例では、アンチグレア層３３０は、カラーエレメント配列３１０を有するカラーグリッド３００の部分を超えて延在し、これにより液体キャニスタ２００にカラーエレメント配列のすぐ隣に、アンチグレア層３３０と結合された領域６を生成する。この領域６は、例えば、方法１００のブロックＳ１２０において、液体キャニスタ２００内の血液成分量の分析および最終的な推定に用いられる。しかしながら、領域６は、他の適切な方法でキャニスタ２００のカラーグリッド３００の位置に対して規定されてもよい。

このような代替例の１つか２つでは、カラーグリッド３００は、キャニスタ２００に隣接するプラカード上、キャニスタ２００に隣接する作業（例えばテーブル）面上、キャニスタ２００を支持するキャニスタ２００のスタンド上、キャニスタ２００の近くかこれに接触する外科用グローブ上、またはカラーグリッド３００とキャニスタ２００が一緒に画像化できるようなキャニスタ２００近くの他の面上に配備することができる。

カラーグリッド３００のカラーエレメント配列３１０は、血液成分に特有の多様な色（すなわち、光の波長によって特性を表す色相）を含み、ここで多様な色は、明暗／輝度（色調または明度の意味で）および彩度／色度のうちの１またはそれ以上において区別される。しかしながら、カラーエレメント配列３１０の変形例は、多様な色合いを含んでもよい。さらに、カラーグリッド３００のカラーエレメント配列３１０の色は、ＲＧＢの三色フォーマット（赤、緑、青成分の強度の面から）、十六進法フォーマット（ｈｅｘフォーマット）、および／または、演算システムでカラーエレメント配列３１０からの情報を以降に処理できる他の適切なフォーマットで記述されてもよい。カラーエレメント配列３１０の色はさらに、カラーグリッド３００を印刷する場合、カラーグリッド３００の色を投影する場合、カラーグリッド３００の色を近くする場合、および／または他の適切な要素に関して、適切な色空間（例えば、アドビＲＧＢ色空間、ＣＩＥ１９３１ＸＹＺ色空間、ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ色空間等）内に存在してもよい。

一変形例では、カラーグリッド３００のカラーエレメント配列３１０は、＃ｘｘ０００範囲（例えば＃２０００００から＃ＦＦ００００）のｈｅｘカラー値（hex color values）にわたる、あるいはｒｇｂ（ｘ，０，０）範囲（例えば（３２，０，０）から（２５５，０，０））のＲＧＢカラー値にわたる１セットの赤のエレメントを含み得る。しかしながら、この変形例では、カラーグリッド３００は付加的あるいは代替的に、血液系（すなわち、血液を含む）の色に実質的に近い他の適切なカラー（すなわち、色相、彩度／色度、明度／明暗度の意味で）を表現してもよい。図２Ａに示す例では、カラーグリッド３００の各カラーは、グリッド形式に配置された要素として表され、ここで各要素が実質的に均一の色調を有する（すなわち、カラーエレメントの複数ピクセルにわたり低い度合いの変化度を有する）。

図２Ａに示す例では、カラーグリッド３００は要素の直線グリッドレイアウトを有し、各要素が、カラーセット内のカラー（例えば赤）の一意のカラー明度（すなわち色調または明度）を表す。本例では、カラーグリッド３００において１またはそれ以上の方向に比較的スムースな色変化を生じるように、各要素は実質的に似た色の近くに配置される。別の例では、カラーグリッドは同じ色調を表す複数の要素を具えてもよい。この例では、カラーエレメント配列３１０は、カラーグリッド３００にわたってパターンを形成する特定の特性（すなわち明度、彩度等）を有する色を有して配置されてもよい。より具体的には、赤の同じ（暗い）色調の要素のセットがカラーグリッド３００の四角の中央に十字を構成してカラーグリッド３００を４つの象限に分割し、第１象限の遠い角に近づくと赤の色調がだんだん明るくなるようにさらなる要素が第１象限を埋めるようにする。この例では、第１象限がカラーグリッドの第２、第３、第４象限へと垂直方向、対角方向、および水平方向にそれぞれ反映され、これによりカラーグリッド３００が向きに影響されにくくなる（すなわち、カラーグリッドの９０°の回転に関して）。本実施例の変形例では、カラーグリッド３００は軸対象であり（すなわち、円形または他の軸対象のカラーエレメント配列を用いる）、これによりカラーグリッド３００がより（キャニスタ、キャニスタに対するカラーグリッドの）向きの影響を受けないようになる。カラーグリッド３００は、しかしながら、様々な適切な対称軸を有してもよいし、有さなくてもよい。

上記の例と似た実装例では、四角いカラーエレメント配列３１０で、図２Ｂに示すように、カラーグリッド３００がマトリクスバーコード５（クイックレスポンスまたは「ＱＲ」コード、他の光学器機械可読バーコード等）に配列された多様な個別の色（赤の色相、赤の色相の彩度、赤の色相の強度等）の色付ブロックを具える。本例では、色付ブロックのセットは、白ブロック（散在する白ブロック）のセットとともに、ステッカー（またはデカール等）に印刷または他の方法で適用された四角いグリッドパターンに配列され、配列情報、位置情報、バージョン情報、識別情報、および他の適切な情報、のうち１またはそれ以上を含む情報が、色付きと白のブロックの（相対）位置に基づいて四角いグリッドパターン内に符号化される。これによりデバイスが本書記載の方法１００のブロックによる機械視技術を実装し、（キャニスタ２００の非平坦な面による）マトリクスバーコード５の歪みを考慮して、カラーグリッド３００のカラーエレメントから色情報を抽出し、ステッカー（またはデカール）が適用（または印刷）されたキャニスタの画像内の液体の色に適用する。このデバイスはまた、カラーグリッドのグリッドパターンを復号してカラーグリッドおよび／またはキャニスタに関する追加情報を取得しうる。本例では、マトリクスバーコード５の復号化によりアクセス可能な情報は、カラーグリッド３００の面に印刷または他の方法で提供（すなわち印刷）された他の情報で少なくとも部分的に冗長性を有する。例えば、カラーグリッド３００は液体キャニスタ２００の英数字による識別子を記述する印刷テキスト領域を有し、この英数字の識別子はマトリクスバーコード５を復号化してもアクセス可能である。このように、キャニスタのセットに関して（例えば複数の患者用、医療環境内の一人の患者用）、カラーグリッド３００は、キャニスタのセットにわたってほぼ同じであるカラーエレメントのセット（同一構造）を含みつつ、キャニスタを個別に同定するのに利用可能である。

カラーグリッド３００に符号化情報を有する最初の実施例では、モバイル演算デバイスのスキャナデバイス（例えば、モバイル演算デバイスの光学センサモジュール）をカラーグリッド３００の１以上の位置特徴に配置するよう構成して、マトリクスバーコード５からキャニスタ２００の識別子（例えば英数字の識別子）を抽出し、当該識別子とキャニスタの画像データを当該モバイル演算デバイス（または他の画像取得デバイス）と通信する処理モジュール（例えば演算システム、サーバ）に送信することができる。この処理モジュールはその後、識別子を用いてキャニスタの１以上の特徴（例えば、形態的特徴、製造、モデル、整理番号、外形、最大内容量、壁厚、および／または表面光沢等）を特定し、既知の構成（標準的空間、特定の向き、距離、光学センサに対する眺望）においてカラーグリッドがどのように見えるかのテンプレートを構築する。特に、標準の形態においてカラーグリッドがどのように見えるかのテンプレートは、カラーグリッドの印刷に用いた電子ファイルから生成可能であり、この電子ファイルはゆがみやねじれなくカラーグリッドの構成を表し、電子ファイルは識別子を受けた処理システムによって取得される。このようにして処理モジュールは、図３Ａに示すように、テンプレートに対するカラーグリッド３００の１以上の位置特徴の位置調整に基づいて、カラーグリッド３００の歪みのない構成を同定するよう構成される。

この第１実施例では、処理モジュールは、キャニスタの識別子（すなわち英数字の識別子）を用いて正準空間におけるカラーグリッド３００のカラーエレメント配列３１０の領域のセットのマスクを規定し、前記１以上の位置特徴（例えば抽出されたＱＲコードの角）を用いて正準空間と画像データに関する画像空間との間の変換モデル（例えばホモグラフィ）に適合させる。この変換モデルはその後処理システムが領域の各セットを画像空間に変換するのに用いられる。その後、図３Ｂに示すように、領域の各セットについて、関連する変換されたマスクのピクセルのセットが処理され、関連する領域を表すものとして平均（すなわちメジアン、中間）のカラー値（例えばＲＧＢカラー値、ｈｅｘカラー値）が特定される。このようにして、処理モジュールが、キャニスタのセットのすべてのカラーグリッドにわたって矛盾がないカラーグリッド３００のカラーエレメント配列３１０のカラー値を抽出することができる。第１実施例では、領域のセットは９の領域を含み、それぞれが個別のカラー値を有する。しかしながら、この特定の実施例の変形例では、領域のセットは代替的に、画像の標準化（周囲光の条件に関して）および／または画像からの血液成分情報の抽出のための他の適切な数の領域を有してもよい。

次に、第１実施例では、処理モジュールは血液成分の量（例えばヘモグロビン量）の特定のためのキャニスタ２００の領域を同定され、この領域が画像データに取得され、キャニスタ２００のカラーグリッド３００の位置と関連付けられるよう構成される。処理モジュールは次に、変換モデル（すなわちホモグラフィ）を用いて正準空間から画像空間へキャニスタ２００の領域を変換し、図３Ｃに示すように、当該領域内の境界領域を登録する。第１実施例では、処理システムは次に、カラーエレメント配列３１０の基準パレットに基づいて周囲光の影響を消すよう構成され、この基準パレットは特定の構成（例えば、制御された光条件における基準画像から生じたもの、カラーエレメント配列を印刷するのに用いた色情報から生じたもの）におけるカラーエレメント配列３１０の表現を含む。第１実施例では、基準パレットは、カラーパレットの領域セット内で得られる赤チャネル、緑チャネル、および青チャネルの色情報値を、標準化された赤チャネル、緑チャネル、および青チャネルの値に変換する適合関数のセットに基づきパレット抽出モジュールによってカラーパレット出力の領域のセットを標準化するのに利用可能であり、これにより図３Ｄに示すように環境光の条件に標準化された標準化カラーパレットを出力する。

第１実施例では、処理システムは次に、血液成分の分析における関心領域の画像データから、ノイズや他のアーチファクト（例えば、カラーグリッド３００の下の気泡により生じるアーチファクト、カラーグリッド３００とキャニスタ間のデブリにより生じるアーチファクト等）を除去するよう構成され、特定の例では、アーチファクトの除去は、図３Ｅに示すように、最大安定外部領域（ＭＳＥＲ）アルゴリズムによって関心領域の実質的にアーチファクトのないサブ領域の初期マスクを特定することにより実行される。次に、処理システムは、当該初期マスクのピクセルの中間カラー値と有意に異なるカラー値のピクセルを除去して、ＭＳＥＲアルゴリズムの実行後に存在する逸脱を除去する。処理システムは付加的または代替的に、ガウスのアルゴリズムのラプラシアン、ガウスのアルゴリズムの差分、および／またはヘッシアンのアルゴリズムの行列式を実行して、ノイズや他のアーチファクトを除去してもよい。

最後に、処理システムは、変数モデルに基づいて、キャニスタの関心領域から推定されるヘモグロビン量を決定するよう構成され、この変数モデルは放射基底関数（ＲＢＦ）カーネルを有するサポートベクターマシン（ＳＶＭ）アルゴリズムを実行し、これが関心領域の赤の値、緑の値、青の値の強度からヘモグロビン濃度を生成し、このヘモグロビン濃度にキャニスタ内の液体量を乗算して推定されるヘモグロビン量を決定する。付加的あるいは代替的に、図３Ｆに示すように、他の適切な変数モデル（例えば、線形回帰モデル、電力曲線回帰モデル、その他の回帰モデル等）または非変数モデルを処理システムによって実行して、キャニスタ内の他の適切な血液成分量を特定してもよく、これらが米国特許出願１３／５４４，６４６、米国特許出願１３／８９４，０５４、米国特許出願１３／７３８，９１９、米国特許出願１４／０７２，６２５に記載されている。

付加的あるいは代替的に、上記システムおよび方法の変形例は、場所による周囲光の影響を補正して、キャニスタ（または他の液体レシーバ）の液体を特徴づけできるようにするために、キャニスタ（または他の液体レシーバ）に結合された複数のカラーグリッドを組み込んでもよい。例えば、第１のカラーグリッドがキャニスタの第１の場所に配置され、第２のカラーグリッドがキャニスタの第２の場所に配置されたものを、キャニスタの第１の場所と第２の場所にあたる周囲光による違いが生じる影響を補正するのに用いてもよい。

図４に示すように、上記例のシステムの変形例は、カラーグリッドに関連付けられるか他の方法で結合された（例えば、マトリクスバーコードに組み込まれるか、クイックレスポンスコードに組み込まれるか、バーコードに組み込まれるか、直線配列に組み込まれるか、軸対象配列に組み込まれる等）任意の他の適切な液体レシーバ（例えば、キャニスタ、テスト片、吸収パッド、外科用織物、スポンジ、液体受容バッグ、ドレープ、細胞サルベージシステム、ドレインデバイス等）から生じる画像データ（または他のデータ）を処理するのに適合してもよく、ここで液体レシーバはある量の液体（例えば、尿、食塩水、腹水、胆汁、灌注唾液（irrigant saliva）、胃液、粘液、胸膜液、間質液、糞便等）を受ける（例えば、キャビティ内に受容、吸収により受容）よう構成される。このように、上記システムの変形例は、液体レシーバに受容された液体量における液体成分の濃度および／または量の特定において、液体レシーバの環境による周囲光の影響を軽減することができる。

カラーグリッド３００を符号化情報として有する別の実施例では、スキャンデバイスが、キャニスタ２００および／またはカラーグリッド３００にかかる製造者、供給者、バッチナンバー、整理番号、バージョン、病院、ＵＲＬ（uniform resourse locator）または他のウェブアドレス、および／または他の適切な情報を抽出することができ、これはマトリクスバーコード５から、デバイスが取得したマトリクスバーコード５の画像における白（または他の明るい色の）ブロックの位置と、暗い（例えば赤の）ブロックの位置とを同定し、マトリクスバーコード５内の位置マーカ（すなわちＱＲコードの角）を同定し、位置マーカの相対位置に基づいてマトリクスバーコードの向きを特定し、マトリクスバーコード５の向きに基づいてマトリクスバーコード内のモジュールのセットを同定し、マトリクスバーコードの向きと、各ブロック内の明ブロックおよび暗ブロック（例えば赤）の位置とに基づいて各モジュールを文字へと復号化し、モジュールのセットから抽出された文字を意味のあるリソースへと組み合わせることにより行われる。本例では、デバイスは文字を組み合わせてＵＲＬとし、ネットワーク（例えばインターネット）接続を介して当該ＵＲＬからキャニスタおよび／またはカラーグリッドに関するデータを取得することができ、それにはステッカー（とマトリクスバーコード５）が貼付されたキャニスタの製造、モデル、整理番号、外形、最大内容量、壁厚、および／または表面光沢等が含まれる。このデバイスは付加的または代替的に、マトリクスバーコード５から抽出されたＵＲＬにアクセスして、カラーグリッド内のカラーブロックに表される各色に対応するヘモグロビン濃度、赤血球濃度、および／または溶血比率等といった、マトリクスバーコード５のカラーテンプレートを取得する。デバイスは本書記載のテンプレートマッチング技術を実行し、キャニスタ内の対応する画像の部分の色を、同画像内に示されるカラーグリッドに表された特定の色とマッチングして、ＵＲＬから取得された色テンプレートデータに規定された当該特定の色に対応するヘモグロビン濃度、赤血球濃度、および／または溶血比率等に適用し、後述するようにキャニスタに内包される液体量を推定する。しかしながら、カラーグリッドは他の適切な方法に配列された他の数の赤の色調（または他の色相）を具えてもよい。

前述の実施例では、カラーグリッド３００内に表された各特定色の値を、周囲光の影響を考慮した画像の標準化の実現に用いることができ、および／または特定の血液成分の濃度に紐付けることができる。例えば、食塩水と重量で０．０％、２．５％、５．０％、７．５％・・・９２．５％、９５％、の赤血球を含む溶液を多様な液体容器に用意し、各液体容器が多様な赤の色調のエレメント配列を有する実質的に同じカラーグリッドを有するとする。この例では、各溶液の画像が画像化され、各溶液について、対応する画像から抽出された溶液の色と、溶液の色とが、カラーグリッド内の１のカラーエレメント（または２つの最も近いカラーエレメント）とマッチングされる。このようにしてカラーグリッド３００に表される各カラー値が、食塩水内の特定の赤血球濃度にマッチングされ関連付けられる。したがって、以降の手術または他の医療行為の間、この方法はこの手順を逆にして血液含有液に対応する液体キャニスタの画像の領域から色を抽出し、この色をキャニスタに付されたカラーグリッドのカラーエレメントとマッチングし、選択されたカラーエレメントに関連する赤血球濃度に基づいてキャニスタ内の液体の赤血球濃度を推定することができる。

他の実装例では、図２Ｃに示すように、カラーグリッドが例えば赤、青、緑といった複数の純粋色を表すエレメントを含む。本例では、方法は赤、青、緑、コントラスト、明度、および／または他のカラーまたは画像パラメータを調節することによってキャニスタ２００の画像の色を標準化し、後述するように、カラーエレメントに対応する画像の部分を各エレメント（例えば、ｒｇｂ（２５６，０，０）、ｒｇｂ（０，０，２５６）、およびｒｇｂ（０，２５６，０））の既知のカラー値とマッチングする。しかしながら、カラーグリッド３００は任意の他の適切な方法で任意の他のカラー配列の他の数の色調を含んでもよい。

カラーグリッド３００はまた、既知のサイズ、形状、および／または間隔（spacing）の１またはそれ以上の基準点（すなわち、位置特徴）を含み、方法１００の１以上のブロックが機械視技術を実装してこれらの基準点をキャニスタの画像内で同定し、画像の縮尺変更、回転、変形、曲げ、および／または変換を行い、画像内で同定された基準点を既知の（本当の）サイズ、形状、および／または間隔とマッチさせてもよい。例えば、カラーグリッド３００は、色つきエレメントの周りに配置された一連の角部または「＋」記号といった１またはそれ以上の印刷記号を具えてもよい。あるいは、エレメントが特定のサイズと形状（例えば、３ｍｍ×３ｍｍの正方形エレメント）を有し、方法１００の１以上のブロックがキャニスタの画像を同定して当該画像を変換し、画像から大きさを抽出し、および／または画像内に関心点（例えば、カラーグリッド内の特定のカラーエレメント）を検索してもよい。

３．テンプレートマッチング
ブロックＳ１１０は、キャニスタの画像から、キャニスタに付されたカラーグリッドを検出し、当該カラーグリッドはカラーエレメント配列を含み、各カラーエレメントは赤スペクトルの複数カラーの１以上のセットに関連付けられており、ブロックＳ１２０はキャニスタに対するカラーグリッドの位置に基づいて、キャニスタの位置に対応する画像の領域を選択することを規定する。

一般に、キャニスタの画像が取得されたら（例えば米国特許出願１３／７３８，９１９に記載されるように）、ブロックＳ１１０は機械視技術を実装して画像内のカラーグリッドおよび／または画像内のカラーグリッドに関連する１以上の位置特徴（例えばＱＲコードの角）を同定し、これらは処理システムに関して実施例と変形例が前述されている。ブロックＳ１１０は、位置検索、セグメンテーション（エッジ検出、背景除去、グラフカット式アルゴリズム等）、ゲージング、クラスタリング、パターン認識、テンプレートマッチング、特徴抽出、記述子抽出（例えば、テクストンマップ抽出、カラーヒストグラム、ＨＯＧ、ＳＩＦＴ等）、特徴次元縮退（例えば、ＰＣＡ、Ｋ平均法、線形判別等）、特徴選択、閾値化、ポジショニング、カラー分析、パラメトリック回帰、ノンパラメトリック回帰、教師なしまたは半教師付の（unsupervised or semi-supervised）パラメトリックまたはノンパラメトリック回帰、および画像内でカラーグリッド（またはカラーグリッドの一部またはシンボル）を同定する他の種類の機械学習あるいは機械視を含んでもよい。

ブロックＳ１１０はまた、機械視技術を実装して画像内のカラーグリッドのカラーエレメント配列の各個のカラーエレメントを同定し、各同定されたカラーエレメントのカラー特性を抽出してもよい。例えば、同定された１つのカラーエレメントについて、ブロックＳ１１０は画像内の１つのカラーエレメントに対応する各ピクセルの平均カラー値（例えば、ｈｅｘカラー値、ｒｇｂ（）カラー値）を特定することを含む。一変形例では、ブロックＳ１１０は複数領域のセットのマスクを規定し、各領域が正準空間内のカラーエレメント配列の１のカラーエレメントに関連しており、１またはそれ以上の位置特徴（例えば抽出されたＱＲコードの角）を用いて正準空間と画像に関連する画像空間の変換モデル（例えばホモグラフィ）を適用する。ブロックＳ１１０は次に、変換モデルを用いて領域の各セットを画像空間に変換し、領域の各セットについて、関連する変換済みマスクのピクセルのセットを処理して平均（すなわちメジアン、中間）のカラー値（すなわちＲＧＢカラー値、ｈｅｘカラー値）を、当該カラーエレメントを表すものとして特定する。ブロックＳ１１０は次にこれらの値を、例えば画像内のカラーグリッドのカラーエレメントに対する、対応するカラー値の仮想オーバーレイ（virtual overlay）の形式で画像とともに保存する。このようにして、ブロックＳ１１０は、複数キャニスタのセットのすべてのカラーグリッドにわたり一貫した方法で、カラーグリッドのカラーエレメント配列のカラー値を抽出することができる。カラーエレメントの同定の変形例や実施例は、上記処理システムのパレット抽出モジュールに関して前述されている。

ブロックＳ１１０はさらに、画像内のカラーグリッド内の各カラーエレメントにアドレスを付与し、これは例えばカラーエレメントの線形配列を含むカラーグリッドの（ｍ，ｎ）の行列座標系の形式となる。例えば、１００のカラーエレメントを有する１０×１０のカラーグリッド配列では、ブロックＳ１１０は左上のエレメントに（１，１）、左上のすぐ右のエレメントに（２，１）、右下のエレメントに（１００，１００）とアドレスを付与する。ブロックＳ１１０はまた、例えば１以上の位置特徴（例えば、デカールに印刷された製造、モデル、整理番号に関連）に基づき画像内のカラーグリッドの向きを特定することと、これに従い画像内のカラーエレメントにアドレスを付与することを含んでもよい。ブロックＳ１１０は次に、例えば（（ｍ，ｎ）＃ＸＸＸＸＸＸ）の形式で、画像内のカラーエレメントの各特定されたカラー値を、対応するカラーグリッドのアドレスとグループ化する。

このように画像内で同定されたカラーグリッドを用いて、ブロックＳ１２０は、カラーグリッド内のカラーとマッチングする画像の特定の領域を選択することを含む。例えば上述のように、カラーグリッドを、当該カラーグリッドの隣接面にアンチグレアを有する透明領域を含むデカール内に組み込むことができ、したがってブロックＳ１１０はキャニスタ上のカラーグリッドの向きを特定するための画像分析を含み、ブロックＳ１２０は、画像内で特定されたカラーグリッドの向き（およびサイズ）に基づいて、カラーグリッドの特定の縁部に近く、かつデカールの透明領域に対応する画像領域を選択することを含む。この例では、デカールは四角く、カラーグリッドは正方形であってデカールの一面の半分に配置されてもよく、ブロックＳ１１０はデカールの縦軸と横軸を特定することを含み、ブロックＳ１２０は、画像内で、デカールのカラーグリッドと反対側の半分のデカールの縦軸の周りにグループ化された、ピクセルのグループまたはクラスタを選択することを含んでもよい。代替的に、デカールはキャニスタの一面に沿って縦に配置された細長いアンチグレアストリップを規定し、ブロックＳ１２０がキャニスタの液体面を同定し（例えば米国出願番号１４／０７２，６２５および米国出願番号１３／７３８，９１９に記載のように）、キャニスタに付されたカラーグリッドとは異なるアンチグレア面に対応する画像内のピクセルの線形グループを選択し、デカールの最下点から同定された液体面まで進むようにしてもよい。しかしながら、ブロックＳ１２０は他の適切な方法で画像内の任意の他の領域を選択するようにしてもよい。

ブロックＳ１３０では、領域の検出されたカラーと、画像内で取得されたカラーグリッドに関連するカラーのセット内の赤の色調とのマッチングを判定する。一般に、ブロックＳ１３０は機械視技術を実装して、ブロックＳ１２０で選択された特定領域のカラーと、キャニスタに付され画像内に取得されたカラーグリッドの特定のカラーエレメントのカラーとのマッチングを行う。

一実施例では、ブロックＳ１３０は、ブロックＳ１２０で選択された画像の領域内の各ピクセルのカラー値から中間カラー値（例えば、ｈｅｘカラー値、ＲＧＢカラー値）を演算することを含む。ブロック１３０は代替的に、ブロックＳ１２０で選択された領域内の各ピクセルまたはピクセルの各サブグループについてカラー値を演算してから、選択された領域内の中間カラー値を同定してもよい。しかしながら、ブロックＳ１３０は、他の適切な方法で、キャニスタ内の液体に対応する画像の領域に特定のカラー値を演算および／または割り当ててもよい。キャニスタ内の液体に対応するデータを含む画像の領域がこのように定められたら、ブロックＳ１３０は、この領域のカラー値を、画像内のカラーグリッドのカラーエレメントの特定されたカラー値と比較することを含む。特に、ブロックＳ１３０は、この領域のカラー値を、ブロックＳ１１０でカラーエレメントについて演算されたカラー値と比較し、選択された領域のカラー値と最も近い特定のカラーエレメントを選択する。代替的に、ブロックＳ１３０は、選択された領域のカラー値と最も近い２つのカラー値に対応する２つのカラーエレメントを選択してもよい。

ブロックＳ１３０は、この最も近いカラー値または最も近い２つのカラー値、あるいは当該（１または２の）最も近いカラー値に関連する１またはそれ以上のカラーグリッドのアドレスを、方法１００のブロックＳ１４０および／またはブロックＳ１５０に渡すことを含む。これにより、キャニスタとカラーグリッドの１の画像内で取得されたカラー情報が、当該キャニスタとカラーグリッドの別に取得された（および別のキャニスタと別のカラーグリッドからの）カラー情報と異なることがあっても、ブロックＳ１３０は画像内に表れる２（またはそれ以上）のカラーをマッチングすることができる。特に、照合される２つのカラーは同じ照明、陰影、ＩＳＯ、シャッター速度、サンプリングレートウィンドウ、および光（すなわちカラー）の記録に影響する他の条件で撮像されたものであるため、このカラー照合はすべてのこのような照明や画像化条件について本来的に標準化される。

ブロックＳ１４０は、カラーグリッド内の赤の色調に対応するカラーエレメントの位置に基づいて、当該赤の色調に関連する血液成分の濃度を取得することを規定する。一般に、ブロックＳ１４０は、既知の血液成分の濃度を、画像内のカラーグリッド内の特定のカラーエレメントに割り当てるよう機能する。一実装例では、上述のように、ブロックＳ１１０で光学文字認識（ＯＣＲ）（または他の機械視技術）を実装することによって画像化されたキャニスタのカラーグリッドの特定の種類、製造、またはモデルを同定し、画像からカラーグリッドのＱＲコード、ＳＫＵ番号、バーコード、モデル番号等を読み出し、ブロックＳ１４０がこの識別子をリモートのカラーグリッドデータベースに送ることを含む。本例では、ブロックＳ１４０はカラーグリッドのアドレスのセットを、対応する既知の（すなわち、経験的に特定された）血液成分濃度とともに受け取り、カラーエレメントに割り当てられたアドレスおよびカラーグリッドデータベースから受け取ったアドレスに基づいて、既知の血液成分濃度をカラーグリッド内のそれぞれのカラーエレメントにマッピングする。例えば、ブロックＳ１４０は、エレメントのアドレスとカラー値の座標を、（（ｍ，ｎ）＃ＸＸＸＸＸＸ，ｙ％Ｖ）の形で読めるように追加することができる。したがって本例では、カラーグリッド内の１の暗い赤褐色のエレメントが座標（（５，６），＃２０００００，６７．５％Ｖ）に割り当てられ、明るい色のさめたピンク（light whashed-out pink）のエレメントが座標（（２，１），＃ＦＦＣＣＣＣ，５．０％Ｖ）に割り当てられることができる。ブロックＳ１４０はこのようにブロックＳ１１０と協力して、それぞれカラーグリッド内でエレメントの位置、画像内のエレメントのカラー値（これは同じキャニスタの多様な画像でも異なる場合がある）、および対応する血液成分濃度を特定する座標のリストを編集する。

他の実装例では、ブロックＳ１１０が画像内のカラーグリッドの識別子を抽出することを含み、ブロックＳ１４０がモデルのカラーエレメントアドレスおよび既知の血液成分濃度のコンピュータファイルを選択し、ブロックＳ１３０で選択された（実際の）カラーエレメントのアドレスに対応する単一の血液成分濃度を抽出する。同様に、ブロックＳ１３０から受ける２つのカラーエレメントのアドレスについて、ブロックＳ１４０は対応する２つの血液成分濃度を選択し、これらの値をブロックＳ１５０に送ることを含む。しかしながら、ブロックＳ１４０は、カラーグリッド内の１以上のカラーエレメントに対応する既知の血液成分濃度を収集する他の方法で機能してもよい。

ブロックＳ１８０は、血液成分濃度をキャニスタに内包される血液量に関連付け、これによってキャニスタ内の血液成分の量を推定する。一般に、ブロックＳ１８０は、対応するカラーエレメントと液体の色のカラーマッチングに基づいて、特定のカラーエレメントに関連する既知の血液成分濃度をキャニスタ内の液体に関連付ける。一実施例では、ブロックＳ１８０は、マッチングしたカラー値または選択したカラーエレメントのアドレスを、カラーエレメント、カラー値、および対応する血液成分濃度の位置を特定する座標リストに適用し、画像内に示されるキャニスタに含まれる液体についての単位の血液成分濃度を出力する。別の実施例では、ブロックＳ１８０は、ブロックＳ１４０から画像内に示される液体の色に最も近いカラーグリッド内の２つのカラーエレメントに対応する２つの血液成分濃度を受け取り、これらの血液成分濃度を平均化して画像化されたキャニスタ内の液体の血液成分濃度の最終的な推定値を生成する。類似の実施例では、ブロックＳ１８０は、ブロックＳ１２０で選択された画像領域の（平均）カラー（および対応する画像内の液体）と、ブロックＳ１４０で選択されたカラーグリッドの最も近いカラーエレメントのカラーとの間の距離（例えば、ｈｅｘカラー系で）を比較することを含んでもよい。本例では、ブロックＳ１８０はその後、これらのカラーをカラー値に適用して、キャニスタ内の血液成分濃度を補完してもよい。例えば、ブロックＳ１３０はブロックＳ１２０で選択された領域からカラー値ｒｇｂ（１３０，２，２）を抽出し、ブロックＳ１４０と協力してカラーエレメントのアドレス（（８，４），ｒｇｂ（１２８，０，３），４７．５％）および（（７，５），ｒｇｂ（１３６，０，１），４５．０％Ｖ）を選択された領域のカラーに最も近いものとして選択する。本例では、ブロックＳ１８０がこれにより線形補完を実行して、キャニスタ内の実際の赤血球濃度が約４５．６％であると推定する。しかしながら、ブロックＳ１８０は、他の適切な方法でキャニスタ内の赤血球または他の血液成分の濃度を推定してもよい。

ブロックＳ１８０は、この推定された濃度値を、米国特許出願１４／０７２，６２５に記載のように操作室内に配置されたディスプレイまたは他のユーザインターフェースに表示し、および／または、この濃度値をブロックＳ１９２に送り、後述するようにキャニスタ内の液体量に基づいてキャニスタ内の血液成分量（例えば、重量、体積、質量）を推定するようにする。

さらに、上記のように、方法１００の変形例を、図４に示すように、カラーグリッド（例えば、ＱＲコードに組み込まれた、バーコード内に組み込まれた、線形配列に組み込まれた、軸対象配列に組み込まれた等）が付されるか他の方法で結合された他の適切な液体レシーバ（例えば、キャニスタ、テスト片、吸収パッド、外科用織物、スポンジ、液体受容バッグ、ドレープ、細胞サルベージシステム、ドレインデバイス等）から受ける画像データ（または他のデータ）を処理するように適合することができ、ここで液体レシーバはある量の液体（例えば、尿、食塩水、腹水、胆汁、灌注唾液（irrigant saliva）、胃液、粘液、胸膜液、間質液、糞便等）を受容するよう構成されている（例えば、キャビティ内に受容するか、吸収によって受容）。特に、上記のようにカラーグリッドのカラーエレメントは、環境条件効果を軽減するため、および／または液体レシーバの液体量から関連する液体成分の特性（例えば濃度、純度等）を抽出するための、の画像データの標準化を実施する他の適切な（すなわち、赤以外の）色を含んでもよい。

このような変形例の一つでは、図５に示すように、方法１００ｂが、液体レシーバの画像から、液体レシーバの近くのカラーグリッドを検出するステップＳ１１０ｂであって、このカラーグリッドはカラーエレメント配列を含み、各カラーエレメントは少なくとも１以上のカラーセットに関連付けられている、ステップと；液体レシーバに対するカラーグリッドの位置に基づいて、液体レシーバの一部に対応する画像領域を選択するステップＳ１２０ｂと；前記領域で検出されたカラーと、画像内で取得されたカラーグリッドに関連するカラーセット内のカラーとの一致を判定するステップＳ１３０ｂと；カラーグリッド内のカラーに対応するカラーエレメントの位置に基づいて、当該カラーに関連する液体要素の濃度を取得するステップＳ１４０ｂと；液体成分の濃度とキャニスタ内に含まれる液体量を関連付け、これによりキャニスタ内の液体成分の量を推定するステップＳ１８０とを含む。

このようにして、方法１００の変形例では、液体レシーバが受容する液体量における液体成分の濃度および／または量を特定するにあたり、液体レシーバの環境における周囲光の効果（および他の効果）の軽減を実現することができる。

４．第１変形例−画像標準化と濃度抽出
図６Ａ、６Ｂに示すように、第１変形例の方法１００’は、キャニスタのオリジナル画像内で、当該キャニスタに結合されたカラーグリッドを検出するステップＳ１１０’であって、このカラーグリッドはカラーエレメント配列を含み、各カラーエレメントは赤スペクトルの少なくとも１以上のカラーセットに関連付けられている、ステップと；キャニスタに対するカラーグリッドの位置に基づいて、キャニスタの一部に対応するオリジナル画像の領域を選択するステップＳ１２０’と；当該領域の検出されたカラーと、オリジナル画像内で取得されたカラーグリッドに関連するカラーセット内の赤の色調との一致を判定するステップＳ１３０’と；オリジナル画像内のカラーグリッド内の赤の色調の位置に基づいて、当該オリジナル画像内の赤の色調に対応する真のカラー特性を取得するステップＳ１５０’と；調整済みの画像内の赤の色調のカラー特性が真のカラー特性に一致するように前記オリジナル画像のカラー設定を調整することによって、前記オリジナル画像に由来する調整済み画像を生成するステップＳ１６０’と；調整済み画像の領域から赤色の値を抽出するステップＳ１７０’と；当該赤色の値と、キャニスタ内に含まれる液体量における血液成分濃度の赤色の値に相関付けるステップＳ１９０’とを含む。

一般に、この方法の変形例１００’は、キャニスタ内の液体に対応する画像領域内のカラーを、カラーグリッド内の１またはそれ以上のエレメントに表される特定のカラーとマッチングするよう機能する。この方法１００の変形例はさらに、赤成分（例えば強度）、青成分（例えば強度）、緑成分（例えば強度）、コントラスト、明度、および他の適切なカラーまたは画像のパラメータの１以上を調整することによって画像を標準化し、画像内の特定のカラーを基準カラーグリッド（例えば、制御された環境条件下で画像化されたカラーグリッド）内の基準カラーの既知のカラー特性とマッチングするよう機能する。この変形例では、画像がこのようにして標準化されたら、方法１００がパラメトリックモデルを実行して、キャニスタ内の液体に対応する画像領域から血液成分濃度を推定する。この方法１００の変形例は、上記第２章で説明した処理システムによって実行することができるが、付加的または代替的に、他の適切なシステムを用いて実行することもできる。

特に、ブロックＳ１５０’では、オリジナル画像のカラーグリッド内の特定の赤の色調の位置に基づいて、オリジナル画像の赤の色調に対応する真のカラー特性を取得する。ブロックＳ１５０’はこのように、上記ブロックＳ１４０’と似た方法または技術を実行して、ブロックＳ１３０’で画像内で選択されたカラーエレメント（またはカラーエレメントのサブセット）の真の、または既知のカラー値を取得する。例えば、ブロックＳ１５０’は、ローカルメモリ、または方法１００を実行するモバイル演算デバイス（例えばタブレットやスマートフォン）から、あるいはリモートのカラーグリッドデータベースからカラー情報を取得することができる。

ブロックＳ１６０’では、調整済みの画像内の赤の色調のカラー特性が真のカラー特性と一致するように前記オリジナル画像のカラー設定を調整することによって、前記オリジナル画像から調整済み画像を生成する。一般に、選択されたカラーエレメントの基準カラー値が収集されたら、ブロックＳ１６０’は、赤成分（例えば強度）、青成分（例えば強度）、緑成分（例えば強度）、コントラスト、明度、および他の適切なカラーまたは画像のパラメータの１以上を調整し、画像内の選択されたカラーエレメントのカラー値を、カラーエレメントの基準カラー値へと一致させる。例えば、ブロックＳ１３０’においてアドレス（（４，９），ｒｇｂ（１５６，８，９））のカレーエレメントが選択されたが、カラーグリッドの行４、列９の当該カラーエレメントの基準カラー値がｒｇｂ（１５０，０，１２）である場合、ブロックＳ１６０’は、（４，９）カラーエレメントのカラー値がｒｇｂ（１５０，０，１２）となるまで、画像の赤成分を低下させ、画像の緑成分を低下させ、画像の青成分を増加させることを含む。

別の実施例では、ブロックＳ１３０’で２つのカラーエレメントが選択され、ブロックＳ１６０’が、ブロックＳ１４０’に関して説明したのと同様の機能を実行して、２つの選択されたカラーエレメントの真のカラー値間のターゲットカラー値を補完して、ブロックＳ１６０’がこれに従ってその後にカラー特性を調整するようにする。

さらに、ブロックＳ１６０’は、調整済み画像の第１のカラー特性を第１の真のカラー特性に整合させるにあたって適合パラメータを生成するステップＳ１６２’と；適合パラメータに基づいて画像の適切度の示度を提供するステップＳ１６３’（例えば、コンピュータシステムと通信するモバイル演算デバイスのディスプレイに示度を提供する）とを含んでもよい。特に、この適合パラメータは、真のカラー特性（例えば赤の強度、青の強度、緑の強度）とオリジナル画像から生じるカラー特性の間の１またはそれ以上の関数適合（functions fit）から導出され、ここで適合パラメータは、線適合したＲ値、適合させた関数についてのアウトライアー検出から生じるパラメータ、および他の適切な適合パラメータ、の１またはそれ以上を含んでもよい。ブロックＳ１６０’の態様は、キャニスタおよび／またはカラーグリッドについて取得された不適切な画像データを、液体量に関するユーザまたは他の実体に通知できるようにする品質制御ステップとして用いられる（例えば、カラーグリッドのすり減り、カラーグリッドのマーキング、および画像を処理しづらくする他の適当な画像アーチファクト）。

ブロックＳ１７０’は、調整済み画像の領域から赤色の値を抽出し、方法の変形例のブロックＳ１９０’は、当該赤色の値をキャニスタ内に含まれる液体内の血液成分濃度と相関付ける。一般に、画像のカラーが標準化されたら、ブロックＳ１７０’とブロックＳ１９０’は協力してパラメトリックモデルまたはアルゴリズムを実行し、キャニスタ内の液体に対応する調整済み画像の選択された領域の標準化されたカラーを、米国特許出願１４／０７２，６２５に記載のように血液成分濃度へと変換する。このようにして、ブロックＳ１７０’とブロックＳ１９０’は、キャニスタに対するカラーグリッドの位置に基づいてキャニスタの一部に対応する調整済み画像の領域を選択し、調整済み画像の領域から生じるカラーパラメータ（例えば、赤色の強度、緑色の強度、青色の強度）のセットから血液成分濃度を特定し（例えば、パラメトリックモデルに基づいて、テンプレートマッチングに基づいて等）、キャニスタ内の液体量の特定に基づいてキャニスタ内の血液成分の量を特定する。方法１００’の第１変形例のブロックＳ１７０’および／またはＳ１９０’は、しかしながら、他の適切な方法を実行してもよい。

さらに、上記のように、方法１００’の変形例は、カラーグリッド（例えば、ＱＲコードに組み込まれた、バーコードに組み込まれた、直線配列に組み込まれた、軸対象配列に組み込まれた）に関連付けあるいは他の方法で結合された他の適切な液体レシーバ（例えば、キャニスタ、テスト片、吸収パッド、外科用織物、スポンジ、液体受容バッグ、ドレープ、細胞サルベージシステム、ドレインデバイス等）から導出される画像データ（または他のデータ）を処理するのに適合してもよく、ここで液体レシーバはある量の液体（例えば、尿、食塩水、腹水、胆汁、灌注唾液（irrigant saliva）、胃液、粘液、胸膜液、間質液、糞便等）を受容するよう構成されている（例えば、キャビティ内に受容するか、吸収によって受容）。特に、カラーグリッドのカラーエレメントは、上記のように、環境条件効果に対する画像データの標準化を実現するよう、および／または液体レシーバの液体量から関連する液体成分の特性（例えば濃度、純度等）を抽出するように構成された他の適切な（すなわち、赤でない）カラーを含んでもよい。

このような１の変形例では、図６Ｃに示すように、方法１００ｂ’が、液体レシーバのオリジナル画像内で、液体レシーバに近いカラーグリッドを検出するステップＳ１１０ｂ’であって、このカラーグリッドはカラーエレメント配列を含み、各カラーエレメントはカラーの１以上のセットに関連付けられている、ステップと；液体レシーバに対するカラーグリッドの相対位置に基づき、液体レシーバの一部に対応するオリジナル画像の領域を選択するステップＳ１２０ｂ’と；オリジナル画像内のカラーグリッド内のカラーの位置に基づいて、オリジナル画像内のカラーに対応する真のカラー特性を取得するステップＳ１５０ｂ’と；調整済み画像のカラーのカラー特性が真のカラー特性に一致するように前記オリジナル画像のカラー設定を調整することによって、前記オリジナル画像から派生する調整済み画像を生成するステップＳ１６０ｂ’と；調整済み画像の領域からカラー値を抽出するステップＳ１７０ｂ’と；当該カラー値に基づいて、液体レシーバの液体量内の血液成分濃度を特定するステップＳ１９０ｂ’とを含みうる。

このようにして、方法１００’の変形例は、液体レシーバが受容する液体量内の１の液体成分の濃度および／または量を特定するにあたり、液体レシーバの環境における周囲光の効果（および他の効果）を軽減することができる。

５．第２の変形例
図７Ａ、７Ｂに示すように、第２の変形例の方法１００”は、キャニスタのオリジナル画像内で、キャニスタに結合されたカラーグリッドを検出するステップＳ１１０”であって、カラーグリッドはカラーエレメント配列を含み、各カラーエレメントは赤スペクトルのカラーの少なくとも１のセットに関連付けられている、ステップと；オリジナル画像内のカラーグリッド内の第１の赤の色調に対応する第１の真のカラー特性を取得するステップＳ１５０”と；オリジナル画像内のカラーグリッド内の第２の赤の色調の位置に基づいて、オリジナル画像内に収められたカラーのセット内の第２の赤の色調に対応する第２の真のカラー特性を取得するステップＳ１５２”と；調整済み画像内の第１の赤の色調の第１のカラー特性が第１の真のカラー特性に一致し、調整済み画像内の第２の赤の色調の第２のカラー特性が第２の真のカラー特性に一致するように、オリジナル画像のカラー設定を調整することによって、オリジナル画像から調整済み画像を生成するステップＳ１６０”と；キャニスタに対するカラーグリッドの位置に基づいて、キャニスタの一部に対応する調整済み画像の領域から赤色の値を抽出するステップＳ１７０”と；当該赤色の値を、キャニスタ内に含まれる液体量内の血液成分濃度と相関付けるステップＳ１９０”とを含む。

一般に、この変形例では、方法１００”は画像内の１またはそれ以上のカラーエレメントのカラー値と、対応するカラーエレメントの基準カラー値とによって、キャニスタの画像を標準化する。具体的には、画像内のカラーグリッドのカラーエレメントのカラー値をキャニスタ内の液体に対応する画像の選択領域内のカラーにマッチングするよりも、この方法の変形例は、グリッド内の１またはそれ以上のカラーエレメントの画像化されたカラー値と基準カラー値によって画像のカラーを直ちに標準化し、上記第２章の処理システムに関して説明したように、パラメトリックモデルを実行して画像化されたキャニスタ内の液体の血液成分濃度を推定する。

特に、本変形例では、ブロックＳ１５０”とＳ１５２”が上述したブロックＳ１４０’とＳ１５０’と同様の方法および技術を実行して、オリジナル画像内のカラーグリッド内の第２の赤の色調の位置に基づいて、オリジナル画像内の異なる赤の色調のセット内の第１の赤の色調と第２の赤の色調に対応する真のカラー特性を取得する。代替的に、ブロックＳ１５０”とＳ１５２”は、キャニスタの画像内のカラーグリッド内で赤のカラーエレメントと黒のカラーエレメントの真のカラー値を取得してもよい。しかしながら、ブロックＳ１５０”とＳ１５２”は、カラーグリッド内の他の１またはそれ以上のカラーエレメントの真のカラー値を取得してもよい。

この変形例では、次にブロックＳ１６０”、Ｓ１７０”およびＳ１９０”が、上述した変形例のブロックと同様の方法または技術を実行して画像を調整し、キャニスタ内の液体に対応する調整済み画像の領域から赤色の値を抽出し、当該赤色の値をキャニスタ内に含まれる液体量における血液成分濃度と相関付けることができる。

さらに、上記のように、方法１００”の変形例は、カラーグリッド（例えば、ＱＲコードに組み込まれた、バーコードに組み込まれた、直線配列に組み込まれた、軸対象配列に組み込まれた）に関連付けあるいは他の方法で結合された他の適切な液体レシーバ（例えば、キャニスタ、テスト片、吸収パッド、外科用織物、スポンジ、液体受容バッグ、ドレープ、細胞サルベージシステム、ドレインデバイス等）から導出される画像データ（または他のデータ）を処理するのに適合してもよく、ここで液体レシーバはある量の液体（例えば、尿、食塩水、腹水、胆汁、灌注唾液（irrigant saliva）、胃液、粘液、胸膜液、間質液、糞便等）を受容するよう構成されている（例えば、キャビティ内に受容するか、吸収によって受容）。特に、カラーグリッドのカラーエレメントは、上記のように、環境条件効果に対する画像データの標準化を実現するよう、および／または液体レシーバの液体量から関連する液体成分の特性（例えば濃度、純度等）を抽出するように構成された他の適切な（すなわち、赤でない）カラーを含んでもよい。

このような１の変形例では、図７Ｃに示すように、方法１００ｂ”が、液体レシーバのオリジナル画像内で、液体レシーバに結合されたカラーグリッドを検出するステップＳ１１０ｂ”であって、このカラーグリッドはカラーエレメント配列を含み、各カラーエレメントはカラーの１以上のセットに関連付けられている、ステップと；オリジナル画像内のカラーグリッド内の第１のカラーの位置に基づいて、オリジナル画像内で取得されたカラーのセット内の１のカラーに対応する第１の真のカラー特性を取得するステップＳ１５２ｂ”と；オリジナル画像内のカラーグリッド内の第２のカラーの位置に基づいて、オリジナル画像内で取得されたカラーのセット内の第２のカラーに対応する第２の真のカラー特性を取得するステップＳ１５０ｂ”と；調整済み画像の第１のカラーの第１のカラー特性が第１の真のカラー特性に一致し、調整済み画像の第２のカラーの第２のカラー特性が第２の真のカラー特性に一致するように、前記オリジナル画像のカラー設定を調整することによって、オリジナル画像から調整済み画像を生成するステップＳ１６０ｂ”と；液体レシーバに対するカラーグリッドの位置に基づいて、調整済み画像の領域からカラー値を抽出するステップＳ１７０ｂ”と；当該カラー値を、液体レシーバの液体量における血液成分濃度と相関付けるステップＳ１９０ｂ”とを含む。

このようにして、方法１００”の変形例は、液体レシーバが受容する液体量内の１の液体成分の濃度および／または量を特定するにあたり、液体レシーバの環境における周囲光の効果（および他の効果）を軽減することができる。

６．ノイズ除去および血液成分量
図３Ｅに示すように、方法１００はさらにブロックＳ５０を具えてもよく、ここでは：キャニスタおよびカラーグリッドのうちの１以上のに関連する画像データに存在する画像アーチファクトを除去し、方法１００の以降のブロックの出力を向上するよう作用する。具体的には、ブロックＳ５０は、血液成分の分析にあたり関心領域の画像からノイズや他のアーチファクト（例えば、カラーグリッドの下の気泡によるアーチファクト、カラーグリッド３００とキャニスタの間のデブリによるアーチファクト等）を除去するよう作用する。変形例では、ブロックＳ５０は：最大安定外部領域（ＭＳＥＲ）アルゴリズム、ガウスのアルゴリズムのラプラシアン、ガウスのアルゴリズムの差分、およびヘッシアンのアルゴリズムの行列式、およびノイズや他のアーチファクトを除去する他の適切なアルゴリズム、の１またはそれ以上を実行することを含む。特定の実施例では、上記第２章の処理システムに関して説明したように、ブロックＳ５０のアーチファクト除去は、最大安定外部領域（ＭＳＥＲ）アルゴリズムを実行して、関心領域の実質的にアーチファクトのないサブ領域の初期マスクを特定する。次に、ブロックＳ５０は、ＭＳＥＲアルゴリズムの実行後に存在する逸脱を排除するために、初期マスクのピクセルの中間カラー値と有意に異なるカラー値をもつピクセルを除去することを含む。しかしながら、ブロックＳ５０の変形例は、他の適切な方法で行われてもよい。

図８に示すように、方法１００はさらにブロックＳ１９２を含み、これはキャニスタ画像内で、キャニスタ上の基準マーカーを特定し、当該基準マーカーに基づいて画像の１領域を選択し、選択された領域の一部とキャニスタ内の液体レベルと相関付け、前記液体レベルに基づいてキャニスタ内の液体量を推定し、推定された量と血液成分濃度とに基づいて、キャニスタ内の血液成分の量を推定する。代替的に、ブロックＳ１９２は、システムと相互作用する実体から、キャニスタ内の液体量に関係する情報を受けることを含んでもよい。第１の変形例では、キャニスタ内の液体量は、システムの演算デバイスの入力モジュールに、マニュアル入力（例えば、キーパッドへの打ち込み、発声による等）されてもよい。第１変形例の一例では、モバイル演算デバイス（例えばタブレットコンピュータ、スマートフォンデバイス等）で実行される全体失血管理アプリケーションが、キャニスタ内の液体量を示す入力を受信するよう構成されたユーザインターフェースを含み、この入力は医者、看護師、助手、または手術室環境内にいる技術者により提供される。この例では、ブロックＳ１９２は液体量の情報の入力を用いて、キャニスタ内の血液成分の量を推定する。しかしながら、別の変形例や実施例では、キャニスタ内の血液成分の量は他の適切な方法で特定されてもよい。

付加的または代替的に、ブロックＳ１９２は米国特許出願１４／０７２，６２５記載の方法および技術を実行して、キャニスタ内の液体量を特定し、合計の量、質量、重量を算出し、あるいは、合計量に基づいてキャニスタ内の血液成分の他の方法およびキャニスタ内の血液成分濃度の推定を実行してもよい。

７．特定の実施例のパイプライン
図９に示すように、方法１００、１００ｂ、１００’、１００ｂ’、１００”、１００ｂ”に関するとともに、記載されたシステムの実施例を実行するパイプラインの特定の実施例では、ソフトウェアを実行するサーバ４００が、キャニスタとカラーグリッドの画像を取得するモバイル演算デバイス５００と通信し、画像とキャニスタ種類のデータを処理モジュール４２０（すなわち、演算サブシステム）に送り、液体キャニスタ内の血液成分量の推定が行われる。処理モジュール４２０は第１のモジュール４２２を具え、これは画像の認定アルゴリズム（例えば、画像処理アルゴリズム、画像調整アルゴリズム等）を実行するよう構成され、第２のモジュール４２４に出力を提供するよう構成され、そこで画像内で取得されたマトリクスバーコード（例えば、上記ブロックＳ１１０におけるＱＲコードとカラーグリッドのハイブリッド）から情報が抽出されるよう構成される。マトリクスバーコードからの情報は次に、正準空間から画像空間への変換（例えば、マトリクスバーコードが既知の構成でどのように見えるべきかのテンプレートに基づいて）を実行する変換モジュール４２６を通して、周囲光のパレット情報を抽出するモジュール４２８（すなわち、上記ブロックＳ１５０に関連）と、関心領域に関する情報を処理する第４のモジュール４３０（すなわち、上記ブロックＳ１２０に関連）に送られる。第３のモジュール４２８と、第４のモジュール４３０の出力はその後、周囲光標準化モジュール４３２に送られてオリジナル画像から修正済み画像が生成され、この修正済み画像は、周囲光の条件の変化を考慮した方法で標準化される。第３のモジュール４２８の出力はまた、画像内のノイズの影響を軽減するよう構成されたノイズフィルタリングモジュール４３４に送られる。次に、周囲光標準化モジュール４３２とノイズフィルタリングモジュール４３４の出力が、特徴抽出モジュール４３６（上記ブロックＳ１４０、Ｓ１７０、Ｓ１９０に関連）に送られ、画像の領域に関する推定ヘモグロビン濃度と、キャニスタ内の液体のヘモグロビン濃度の表現を取得する。最後に、推定されたヘモグロビン濃度と、推定されたキャニスタ内の液体量（上記ブロックＳ１９２に関連）とを用いて、キャニスタ内のヘモグロビンの質量が計算され、これがサーバ４００に返送される（例えば、最終的に血液の出所である患者に関する実体へと提供される）。この特定の実施例の変形例では、他の適切な方法で実行されてもよい。

好適な実施例のシステムおよび方法は、少なくとも部分的に、コンピュータ可読命令を保存するコンピュータ可読媒体を受けるよう構成された機械として実現および／または実装することができる。これらの命令は、アプリケーション、アプレット、ホスト、サーバ、ネットワーク、ウェブサイト、通信サービス、通信インターフェース、ユーザコンピュータまたはモバイルデバイスのハードウェア／ファームウェア／ソフトウェア要素、あるいはこれらの適切な組み合わせに好適に統合されたコンピュータ実行可能要素によって実行されることが好ましい。この好適な実施例の他のシステムおよび方法は、少なくとも一部が、コンピュータ可読命令を保存するコンピュータ可読媒体を受けるよう構成された機械として実現および／または実装されてもよい。これらの命令は、上記の種類の装置やネットワークと統合されたコンピュータ実行可能要素によって実行されることが好ましい。コンピュータ可読媒体は、クラウドおよび／またはＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、光学デバイス（ＣＤまたはＤＶＤ）、ハードドライブ、フロッピードライブ、または他の適切なデバイスといった適切なコンピュータ可読媒体に保存することができる。コンピュータ実行可能要素は、好適にはプロセッサであるが、（代替的または付加的に）命令を実行可能な他の適切な専用ハードウェアデバイスであってもよい。

図面は、好適な実施例、例示的構成、およびその変形例にかかるシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の考えられる実装の構成、機能、および操作を説明するものである。これに関し、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、モジュール、セグメント、ステップ、コードの一部を表し、特定の論理機能を実行するための１またはそれ以上の実行可能な命令を含む。また、いくつかの代替実施例では、ブロックに示す機能は図面の記載の順番と異なって生じることがあり得る。例えば、連続的に示される２つのブロックが、含まれる機能によっては、実際には、ほぼ同時に実行されたり、これらのブロックがときには逆の順番で実行される。ブロック図および／またはフローチャートの説明における各ブロック、およびブロック図および／またはフローチャートの説明における複数ブロックの組み合わせは、特定された機能または動作を実行する特定目的のハードウェアベースのシステムによって実現してもよいし、特定目的のハードウェアおよびコンピュータ命令によって実現してもよい。

当業者であれば、上記の説明および図面と特許請求の範囲から、添付の特許請求の範囲に規定された本発明の範囲から逸脱することなく、本発明の好適な実施例に変形や変更を加えうることを理解するであろう。

Claims (21)

1. 容器内の液体成分濃度判定方法であって、当該方法は画像取得デバイスと通信する演算システムによって実行され、
   ・前記画像取得デバイスによって生成された前記容器の画像に関するデータを受け取るステップと、
   ・前記画像内で、前記容器に近接するカラーエレメント配列を含むカラーグリッドを検出するステップであって、前記カラーグリッドの各カラーエレメントは少なくとも１のカラーのセットに関連付けられている、ステップと、
   ・前記容器に関する画像の領域を選択するステップと、
   ・前記カラーグリッドから導出される情報を処理することに少なくとも部分的に基づいて、前記容器に関する画像の選択された領域のカラー設定を調整することにより、調整済み画像情報を生成するステップと、
   ・前記調整済み画像情報に基づいて、前記液体成分の濃度を特定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法において、前記カラーグリッドを検出するステップは、前記カラーグリッドの角部の特徴を検出するステップを含むことを特徴とする方法。
3. 請求項２に記載の方法において、前記カラーグリッドを検出するステップがさらに、正準空間と前記画像に関する画像空間との間のホモグラフィを適合させるステップと、前記ホモグラフィにしたがい、前記カラーグリッドのカラーエレメントに関連する領域のセットのそれぞれを、正準空間から画像空間へと変換するステップとを含むことを特徴とする方法。
4. 請求項１に記載の方法において、前記演算システムにて、前記画像内で取得されたカラーのセット内の第１のカラーに対応する第１の真のカラー特性を、前記カラーグリッド内のカラーの第１の色調の位置に基づいて、特定するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
5. 請求項４に記載の方法において、前記第１の真のカラー特性は、前記カラーグリッドの基準データセットから特定され、前記調整済み画像情報を生成するステップは、前記調整済み画像情報の第１のカラーの第１のカラー特性が前記第１の真のカラー特性に一致するように、前記画像の少なくとも１の要素のカラー設定を調整するステップを含むことを特徴とする方法。
6. 請求項５に記載の方法において、前記画像内の前記第１のカラー特性の、前記第１の真のカラー特性へのアラインメントから導出される適合パラメータを生成するステップと、前記適合パラメータに基づいて前記画像の適切性の示度を提供するステップとを含むことを特徴とする方法。
7. 請求項１に記載の方法において、前記液体成分の濃度を特定するステップは、前記容器に関する調整済み画像情報の一部から導出されるカラーパラメータのセットから前記濃度を特定するステップを含むことを特徴とする方法。
8. 請求項７に記載の方法において、前記カラーパラメータのセットから前記濃度を特定するステップは、少なくとも１のカラー成分を前記容器に関する調整済み画像情報の一部を表す濃度に変換するステップを含むことを特徴とする方法。
9. 請求項８に記載の方法において、前記容器内の前記液体成分の量を特定するステップを含み、この量は前記濃度を前記容器内の液体量に乗算して導出されることを特徴とする方法。
10. 液体レシーバに受容された液体成分の濃度を推定する方法であって、当該方法はコンピュータシステムにより実行され、
    ・前記液体レシーバの画像に関するデータを受信するステップと、
    ・前記画像内で、前記液体レシーバに近接するカラーエレメント配列を含むカラーグリッドを検出するステップであって、前記カラーグリッドの各カラーエレメントは少なくとも１のカラーのセットに関連付けられている、ステップと、
    ・前記液体レシーバの一部に対応する前記画像の領域を選択するステップと、
    ・前記カラーグリッドから導出される情報を処理することに少なくとも部分的に基づいて、前記液体レシーバの一部に対応する画像の選択された領域のカラー設定を調整することによって、調整済み画像情報を生成するステップと、
    ・前記調整済み画像情報から、前記液体成分の濃度を特定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
11. 請求項１０に記載の方法において、前記液体レシーバの画像に関するデータを受信するステップは、キャニスタ、テスト片、吸収パッド、外科用織物、スポンジ、液体受容バッグ、ドレープ、細胞サルベージシステム、およびドレインデバイス、のうちの少なくとも１つの画像に関するデータを受信するステップを含むことを特徴とする方法。
12. 請求項１１に記載の方法において、前記カラーグリッドを検出するステップは、前記カラーグリッドの位置特徴を検出するステップと、前記カラーグリッドからの情報を復号することによって前記液体レシーバの識別子を特定するステップと、前記識別子を受け取ることにより正準空間における前記カラーグリッドのテンプレートを取得するステップとを含むことを特徴とする方法。
13. 請求項１２に記載の方法において、さらに、前記画像内で取得されたカラーのセット内で第１のカラーに対応する第１の真のカラー特性を、前記画像内の前記カラーグリッド内の前記第１のカラーの位置に基づいて特定するステップを具え、前記調整済み画像情報を生成するステップは、前記調整済み画像情報の第１のカラーの第１のカラー特性が前記第１の真のカラー特性に一致するように前記画像のカラー設定を調整するステップを具え、
    前記第１の真のカラー特性は前記カラーグリッドの基準データセットから特定され、前記調整済み画像情報を生成するステップは、前記調整済み画像情報内の前記第１のカラーの第１のカラー特性が、前記第１の真のカラー特性に一致するように、前記画像の赤成分のカラー設定、緑成分のカラー設定、および青成分のカラー設定のうちの１以上を調整するステップを含むことを特徴とする方法。
14. 請求項１０に記載の方法において、前記液体成分の濃度を特定するステップは、１）前記液体レシーバの一部に関する前記調整済み画像情報の一部のカラー値を前記カラーグリッドのカラーエレメントに関連付けるステップであって、前記カラーグリッドのカラーエレメントは、予め定められた前記液体成分の濃度に関連している、ステップと、２）前記液体レシーバの一部に関する前記調整済み画像情報の一部からカラーパラメータのセットを生成し、前記カラーパラメータのセットを入力として受けるパラメトリックモデルに基づいて前記液体成分の濃度を特定するステップ、のうちの１以上を含むことを特徴とする方法。
15. 請求項１４に記載の方法において、さらに、カラー値が前記領域のピクセルの中間カラー値と有意に異なるピクセルを前記領域から除去するように構成されたアルゴリズムに基づいて、前記調整済み画像情報の一部からノイズを除去するステップを含むことを特徴とする方法。
16. 請求項１１に記載の方法において、前記液体成分の濃度を特定するステップは、前記液体レシーバの一部に対応する前記調整済み画像情報の一部から生じるカラーパラメータのセットから前記濃度を特定するステップを含み、前記カラーパラメータのセットは赤成分、緑成分、および青成分を含むことを特徴とする方法。
17. 請求項１６に記載の方法において、前記液体成分の濃度を特定するステップは、尿、食塩水、腹水、胆汁、灌注唾液、胃液、粘液、胸膜液、間質液および糞便、のうちの１以上に由来する体液成分の濃度を特定するステップを含むことを特徴とする方法。
18. 液体成分の量を推定するためのシステムであって、
    ・カラーグリッドに結合された液体レシーバであって、前記カラーグリッドは前記液体レシーバに近接してカラーエレメント配列を含み、前記カラーグリッドの各カラーエレメントは少なくとも１のカラーのセットに関連付けられている、液体レシーバと、
    ・前記液体レシーバと前記カラーグリッドの画像を１のビューウィンドウ内で撮像するよう構成された画像取得デバイスと、
    ・前記画像取得デバイスと通信する演算システムであって、
    −前記画像内で前記カラーグリッドを検出するよう構成された第１モジュールと、
    −前記画像内で取得されたカラーのセット内の第１のカラーに対応する第１の真のカラー特性を、前記画像内の前記カラーグリッド内の前記第１のカラーの位置に基づいて、特定するよう構成された第２モジュールと、
    −調整済み画像内の前記第１のカラーの第１のカラー特性が、前記第１の真のカラー特性と一致するように、前記画像のカラー設定を調整することによって、前記液体レシーバの一部に対応する調整済み画像情報についての情報を含む調整済み画像情報を生成するよう構成された第３モジュールと、
    −前記液体レシーバの一部に対応する前記調整済み画像情報の一部から、前記液体成分の濃度を特定するよう構成された第４モジュールと、
    −前記液体成分の濃度と前記液体レシーバに収容された液体の量とに基づいて、前記液体レシーバにおける前記液体成分の量を示す分析を生成するよう構成された第５モジュールと、を含む演算システムと、を具えることを特徴とするシステム。
19. 請求項１８のシステムにおいて、前記画像取得デバイスが、前記分析から生じる液体成分の量の情報を示すよう構成されたディスプレイを具えることを特徴とするシステム。
20. 請求項１９のシステムにおいて、前記液体レシーバが、血液成分を含む液体を受容するよう構成されたキャニスタを具え、前記カラーグリッドは前記カラーエレメント配列を含むＱＲコードに統合されており、前記演算システムは、前記ＱＲコードから前記キャニスタの識別子を復号するよう構成されていることを特徴とするシステム。
21. 請求項１８のシステムにおいて、前記演算システムの第４モジュールは、パラメトリックモデルを用いて、前記調整済み画像情報の一部の赤色成分、緑色成分、および青色成分を処理することによって、前記液体レシーバの一部に対応する調整済み画像情報の一部に関するヘモグロビン濃度を特定するように構成され、前記演算システムの第５モジュールは、前記液体レシーバに受容された液体の量に関するヘモグロビンの量を特定するよう構成されていることを特徴とするシステム。

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