[发明专利]一种基于图像识别技术的气道评估方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别技术的气道评估方法，属于临床医学技术领域。一种基于图像识别技术的气道评估方法，包括：采集正脸图像、正脸‑侧脸图像和正脸最大张口图像，分别实现前置的人脸确定；本发明通过实时采集目标图像，并识别计算人脸和人脸特征点，通过人脸特征点比例计算张口度、计算颈部活动度、计算甲颌距离和小下颌，然后预测马兰帕蒂分级及预测分类牙齿异常，并将这些数据进行统筹分析用于预测困难气道，通过采用将卷积神经网络以移动应用程序的形式应用于临床困难气道的评估中，帮助并引导医生对患者做出客观的气道评估，使医生在建立人工气道前做好相应的准备，提高插管的成功率。

技术领域

本发明涉及临床医学技术领域，尤其涉及一种基于图像识别技术的气道评估方法。

背景技术

困难气管插管在全身麻醉中发生率约为6％。气管插管困难是具有生命危险性的，一项来自美国麻醉学会的分析中指出，困难气管插管占反常呼吸事件的17％，其中有85％引起了脑损伤和死亡。困难程度越高，脑损害或死亡的危险性越大。因此，术前做好麻醉前气道评估至关重要。

术前气道评估可早期识别困难气道、降低未预料的困难气道发生率，也是正确处理困难气道、做好充分准备的前提。一些困难气道的危险因素可从观察患者外观获得，如先天性颅颌面畸形，创伤、感染、肿瘤致口腔颌面部畸形或缺损，烧伤后瘢痕粘连致小口畸形、颏胸粘连，手术或放疗后引起气道附近解剖结构异常，颞下颌关节强直，肥胖、颈短、小下颌、高喉头、巨舌等。推荐采用多模式评估方法进行气道和气管插管风险评估，所以如何通过将卷积神经网络以移动应用程序的形式应用于临床困难气道的评估中，帮助并引导医生对患者做出客观的气道评估，使医生在建立人工气道前做好相应的准备，提高插管的成功率，所以针对该问题，本发明提出一种基于图像识别技术的气道评估方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中背景技术中提出的问题，而提出的一种基于图像识别技术的气道评估方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于图像识别技术的气道评估方法，包括：采集正脸图像、正脸-侧脸图像和正脸最大张口图像，分别实现前置的人脸确定；识别并输出正脸-侧脸的特征点进一步计算颈部活动度、张口度、甲颌距离和小下颌；识别马氏分级和牙齿异常；将颈部活动度、张口度、甲颌距离和小下颌得到的数据及识别预测马氏分级和牙齿异常进行统筹分析，并参考临床数据进一步训练出逻辑回归模型来判断是否为困难气道。

优选的，人脸确定包括眼睛、鼻子、嘴和脸轮廓等标志。

优选的，计算颈部活动度可通过人脸姿态评估，计算人脸相对相机和世界坐标直接的关系，得到空间旋转角，用于直接测量体格一些参数和间接辅助补偿参数。

优选的，直接测量的体格参数包括颈部活动度和静态头部朝向。

优选的，计算张口度、甲颌距离和小下颌可分别引入在美颜算法中常用的Delaunay三角剖分算法和VoronoiDiagram算法。

优选的，识别马氏分级可结合麻醉共识和医院常用临床麻醉评估表可以得到以下Mallampati分级的4级分类：I级：可见咽峡弓、软颚、颚垂；Ⅱ级：可见咽峡弓、软颚、但颚垂被舌根掩盖；皿级：仅可见软颚、预示插管困难；IV级：软颚也不可见、预示插管困难。

优选的，牙齿异常包括上门齿的长度和自然状态下闭口时上下切牙的关系，其中牙齿异常可采用目标算法进行初步预测。

优选的，逻辑回归模型通过采用tensorflow框架搭建4层BatchNormalization层与4层dropout层交叉，加上输出层和输入层形成逻辑回归模型。

与现有技术相比，本发明提供了一种基于图像识别技术的气道评估方法，具备以下有益效果：