CN116348908A - 用于定量评估气管的视频喉镜***和方法 - Google Patents

用于定量评估气管的视频喉镜***和方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种视频喉镜***(10)，该视频喉镜***包括：图像采集装置(20)，该图像采集装置被配置为捕获受试者的声门(32)和气管(31)的图像；存储器(11)，该存储器被配置为存储一个或多个系列的指令；一个或多个处理器(12)，该一个或多个处理器被配置为执行存储在该存储器(11)中的该系列的计算机指令。当该指令由该处理器(12)执行时，该视频喉镜***(10)执行以下步骤：接收由该图像采集装置(20)捕获的该声门(32)和该气管(31)的该图像(S102)；分析所接收的图像以识别气管结构(S104)；以及基于所识别的气管结构对该气管(31)进行定量评估，以确定该气管(31)的至少一个属性(S106)。本发明还提供了一种用于定量评估该气管(31)的方法(100)。

Description

用于定量评估气管的视频喉镜***和方法
技术领域
本公开整体涉及医疗装置，并且更具体地涉及用于定量评估气管的视频喉镜***和方法。
背景技术
插管对于在外科手术期间经历麻醉的患者或因急性心肌梗死、呼吸窘迫或移除异物而出现在创伤中心的患者的护理是至关重要的。认为选择适当尺寸的气管内导管(ETT)以预防ETT诱导的并发症(诸如气道水肿)是重要的。例如，套囊过度充气或ETT相对于气管尺寸过大可能会诱导气管粘膜局部缺血或声音嘶哑。相反，套囊未充气/充气不足或ETT相对于气管尺寸较小可能会诱导呼吸气体的泄漏。由于儿童气道的口径较小，并且气道损伤可能会影响终生，因此这种担忧对儿童来说也是至关重要的。
因此，需要对气管进行定量评估，以便为任何个体受试者确定ETT的正确尺寸。
发明内容
根据本公开的一个方面，提供了一种视频喉镜***，并且该***包括：图像采集装置，该图像采集装置被配置为捕获受试者的声门和气管的图像；存储器，该存储器被配置为存储一个或多个系列的指令；一个或多个处理器，该一个或多个处理器被配置为执行存储在存储器中的该系列的计算机指令。当指令由处理器执行时，该视频喉镜***执行以下步骤：接收由图像采集装置捕获的声门和气管的图像；分析所接收的图像以识别气管结构；以及基于所识别的气管结构对气管进行定量评估，以确定气管的至少一个属性。
在本公开的一些实施方案中，将图像分割算法应用于所捕获的图像以识别气管结构。
在本公开的一些实施方案中，图像分割算法包括区域生长算法、基于边缘检测的分割算法、基于神经网络的分割算法和基于机器学习的分割算法中的至少一者。
在本公开的一些实施方案中，将所识别的气管结构的表示叠加在所接收的图像上并且显示在该视频喉镜***的显示器上。
在本公开的一些实施方案中，气管的至少一个属性包括气管的直径、气管的半径、气管的周长、气管的面积中的至少一者。
在本公开的一些实施方案中，将气管的至少一个属性的表示显示在该视频喉镜***的显示器上。
在本公开的一些实施方案中，将气管的至少一个属性的表示叠加在所接收的图像上。
在本公开的一些实施方案中，气管的至少一个属性的表示包括气管的属性的图形表示和数字表示。
在本公开的一些实施方案中，气管的至少一个属性由扬声器输出。
在本公开的一些实施方案中，图像采集装置具有预定的放大倍率和物距，并且被定位成使得声门聚焦。
在本公开的一些实施方案中，具有已知尺寸的基准对象被定位在声门附近并且由图像采集装置捕获。
在本公开的一些实施方案中，该***还包括距离测量装置，该距离测量装置被配置为测量图像采集装置的透镜与气管结构之间的距离。
在本公开的另一方面，提供了一种用于定量评估气管的方法。该方法包括：接收由视频喉镜***的图像采集装置捕获的受试者的声门和气管的图像；分析所接收的图像以识别气管结构；以及基于所识别的气管结构对气管进行定量评估，以确定气管的至少一个属性。
根据下文中给出的详细描述，本公开的其它适用范围将变得显而易见。然而，应当理解，详细描述和具体示例虽然指示本公开的优选的实施方案，但是仅以说明的方式给出，因为根据以下详细描述，在本公开的精神和范围内的各种改变和修改对于本领域技术人员来说将变得显而易见。
附图说明
通过下面结合附图对示例性实施方案的详细描述，本公开的上述和其它方面和优点将变得显而易见，附图以示例的方式示出了本公开的原理。应注意，附图不一定按比例绘制。
图1示出了图示根据本公开的至少一个实施方案的视频喉镜***的框图的示意图。
图2示出了图示根据本公开的实施方案的用于定量评估气管的方法的工艺流程图。
图3示出了图示根据本公开的至少一个实施方案的由图像采集装置捕获的声门和气管的图像的图。
图4示出了图示根据本公开的至少一个实施方案的在气管的图像分割和定量评估之后的图3的图像的图。
具体实施方式
在以下详细描述中，阐述了许多具体细节以提供对所描述的示例性实施方案的透彻理解。然而，对于本领域技术人员显而易见的是，可以在没有这些具体细节中的一些或全部具体细节的情况下实践所描述的实施方案。在其它示例性实施方案中，为了避免不必要地模糊本公开的概念，没有详细描述熟知的结构或工艺步骤。
在相关领域中，通常可以通过CT精确地测量气管直径，但是仅为有限数量的患者拍摄CT图像。而且，为每个患者拍摄CT图像是耗时且不经济的。
此外，常常在术前拍摄胸部X射线图像，并将该图像用于确定气管的直径，以便确定ETT尺寸。然而，通过X射线测量的气管直径并不总是准确的。
在插管期间可视化患者的解剖结构可以帮助临床医生避免损伤或刺激患者的口腔和气管组织，并且避免将ETT传递进入食道而不是气管。如果临床医生可以使用含有朝向患者取向的摄像头的视频喉镜，则他/她可以通过观察从相机捕获并且显示在显示屏上的图像来获得患者的解剖结构的间接视图。该技术允许麻醉师在***ETT时在视频屏幕上真实地观察该ETT的位置，并且视频喉镜可以进一步降低并发症和插管失败的风险。
如下文详细描述的，本文提供了视频喉镜***的实施方案。特别地，本公开的实施方案涉及一种用于基于由该视频喉镜***的图像采集装置从气道收集的图像或视频对气管进行定量评估的***。本文中的术语“定量”是指气管的定量评估确定了与气管相关的属性的值或数量。患者气管的定量评估可以用于选择适当尺寸的ETT。因此，可以避免不适当的ETT尺寸诱导的并发症。特别地，通过允许操作者(例如，临床医生)迅速选择适当的ETT，可以避免体内挥发性麻醉剂的分压升高以及可能诱导的呼吸暂停和心动过缓。此外，当患者的气管的定量评估是气管直径时，可以提供准确的气管直径。在本公开的一些实施方案中，气管直径信息可以用于控制ETT的套囊的充气。即，可以根据所确定的气管直径来选择套囊的期望充气体积。
现在转向附图，图1示出了根据本公开的至少一个实施方案的视频喉镜***10的框图。如图1所示，在本公开的至少一个实施方案中，视频喉镜***10包括例如存储器11、一个或多个处理器12、显示器13和图像采集装置20。此外，视频喉镜***10可以包括用户输入装置14、电源15、通信装置16和扬声器17。这些部件中的至少一些部件通过内部总线19彼此耦合。
下面描述视频喉镜***10的图像采集装置20的功能和操作。虽然图像采集装置20可以在受试者外部，但是可以设想，图像采集装置20也可以在气道装置之前或与气道装置同时(例如，在ETT之前)直接***到受试者的气道中以捕获口腔或气管结构的图像，以便捕获可以被发送到存储器11以供存储和/或被发送到一个或多个处理器12以供进一步处理的图像。在一些实施方案中，图像采集装置20可以形成为容纳用于捕获受试者的组织的图像的图像传感器21和用于照亮受试者的组织的光源22的细长延伸部或臂(例如，金属、聚合物)。图像采集装置20还可以容纳将图像传感器21和光源22耦合到视频喉镜***10的其它部件(诸如一个或多个处理器12、显示器13、电源15和通信装置16)的电缆(未示出)。电缆向图像传感器21和光源22提供电力和驱动信号，并且将数据信号中继回到视频喉镜***10的其它部件。在某些实施方案中，除了或代替通过电缆提供这些信号，可以无线地提供这些信号。
在用于给患者插管时，可移除的且至少部分地透明的叶片(未示出)像套筒一样在图像采集装置20上滑动。喉镜叶片包括内部通道或通路，该内部通道或通路的尺寸设计成容纳图像采集装置20并且以合适的角度定位图像采集装置20的图像传感器21以使气道可视化。喉镜叶片至少部分地透明(诸如在图像传感器21处透明，或者沿着整个叶片透明)，以准许图像采集装置20的图像传感器21通过喉镜叶片捕获图像。图像采集装置20的图像传感器和光源便于***气道的ETT或其它器械的可视化。基于对患者的气道、尺寸或状况的估计或评估，或者根据手术类型或操作者偏好，喉镜叶片可以被选择为适当的患者尺寸和形状。
在本公开的一些实施方案中，代替叶片喉镜，视频喉镜***10可以包括光纤喉镜。类似的配置可以应用于光纤喉镜，并且在此省略其详细描述。
存储器11被配置为存储一个或多个系列的指令，并且一个或多个处理器12被配置为执行存储在存储器11中的指令，以便控制视频喉镜***10的操作并且执行如本公开中所公开的方法。例如，一个或多个处理器12可以执行存储在存储器11中的指令，以向图像传感器21发送信号并从该图像传感器接收信号，并且照亮光源22。所接收的信号包括要在显示器13上显示的图像和/或视频信号。在本公开的实施方案中，将根据存储在存储器11中并且由处理器12执行的指令来处理从图像传感器21接收到的视频信号。存储器11可以包括其它指令、代码、逻辑和/或算法，处理器12可以读取和执行这些指令、代码、逻辑和/或算法来执行本文所公开的技术。
稍后将详细描述一个或多个处理器12的处理。
除了来自图像采集装置20的视频信号之外，显示器13还可以用于显示其它信息，例如视频喉镜***10的参数以及由用户提供的输入的指示。此外，如下所述，显示器13还可以显示根据本公开的实施方案所确定的气管的定量评估。
显示器13可以与视频喉镜***10的部件集成在一起，诸如安装在由操作者抓握和操纵的喉镜的手柄上，在操作者朝向患者的自然视角内，以使操作者能够在实时操纵喉镜和ETT的同时观察显示器。因此，用户可以观察集成的显示器以在气道中引导ETT，同时还维持与气道入口的视觉接触以辅助成功插管。
在本公开的一些实施方案中，可以采用远程显示器或医疗架显示器，并且因此显示器13可以与视频喉镜***10的其它部件分离并且经由电线或无线地与其它部件耦合。
视频喉镜***10还可以包括用户输入装置14，诸如旋钮、开关、键和小键盘、按钮等，以提供***10的操作和配置。在显示器13是触摸屏的情况下，显示器13可以构成用户输入装置14的至少一部分。
视频喉镜***10还可以包括电源15(例如，集成的或可移除的电池或电源线)，该电源向视频喉镜***10的一个或多个部件提供电力。此外，视频喉镜***10还可以包括通信装置16，以便于与其它装置进行有线或无线通信。在一个实施方案中，通信装置可以包括收发器，该收发器促进与远程医疗装置或全屏监测器进行握手通信。通信装置16可以将在显示器13上显示的图像实时地提供给附加的显示器。此外，视频喉镜***10还可以包括输出可听信息的扬声器17。
图2是图示根据本公开的实施方案的用于定量评估气管的方法100的工艺流程图。该方法可以由诸如本公开的视频喉镜***10的***作为自动化程序来执行。例如，某些步骤可以由一个或多个处理器12来执行，该一个或多个处理器执行用于实现方法100的步骤的所存储的指令。另外，在特定实施方案中，方法40的某些步骤可由操作者实现。
根据特定实施方案，在步骤102处，接收由图像采集装置捕获的声门和气管结构的图像。声门和气管结构的图像由图像采集装置20的图像传感器21捕获，该图像采集装置直接***到受试者的气道内。然后，在步骤104处，分析所接收的图像以识别气管的结构。图像的分析由一个或多个处理器12执行，并且稍后将描述过程的细节。通过分析所捕获的图像，提取所捕获图像中包含的气管的图像，并且可以根据所提取的图像识别气管的结构。然后，在步骤106处，基于所识别的气管结构对气管进行定量评估，以确定气管的至少一个属性。气管的至少一个属性包括例如气管(气道)的直径、气管的周长和气管的面积。基于所确定的气管直径，操作者可以选择具有适当尺寸的ETT。在选项步骤108处，可以从视频喉镜***10输出所确定的气管属性。例如，该属性可以显示在显示器13上或者由扬声器17输出。
图3示出了由图像采集装置(即，图像传感器)捕获的声门和气管的图像的图。如图3所示，声门32包括声带33和由声带33和杓状软骨36形成的声门孔34。可以通过声门孔34看到气管31。此外，在图3中还示出了会厌35。
此外，分析图3所示的图像，并且识别其中气管31的结构。图4示出了图示在图像分割之后的图3的图像的图。通过将例如图像分割算法应用于捕获图像来识别并提取对应于气管31的图像的部分。在本公开中，如图4所示，图像中在声门孔34内(即，在声带33与杓状软骨36之间)的部分是气管31的图像，并且在图4中用网格标记。因此，可以从所提取的图像中识别气管31的结构。
可以采用本领域已知的各种图像分割算法来分割气管结构。例如，可以采用常规的图像分割方法，例如区域生长算法、基于边缘的分割算法。另外，也可以采用人工智能(AI)分割算法等，例如基于神经网络或机器学习的分割算法。以区域生长算法为例，在这样的算法中，具有类似属性的像素点被连接和组合。在每个区域中，一个种子点被用作生长起点，然后根据生长规则对布置在种子点周围的场中的像素点执行生长和组合，直到不存在可以满足生长点的像素。此处省略这些算法的详细描述。可以理解，图像分割算法不限于上述具体示例。
在本公开的一些实施方案中，如图4所示，可将所识别的气管结构的表示41(例如，网格)叠加在从图像采集装置20接收到的图像上，如图4所示，并且显示在显示器上。因此，操作者可以直观地确认所识别的气管结构是否正确。例如，如果所识别的气管结构不正确，则操作者可以通过网格的错位来注意到它。然后，操作者可以指示***10例如通过移动图像采集装置20并且采集声门和气管的新图像来校正所识别的气管结构。
在本公开的其它实施方案中，所提取的气管结构可以不显示在显示器上，以便不分散操作者的注意力。
可以测量气管31的所提取的结构以确定气管31的直径。如图4所示，将椭圆或圆42拟合到气管31的所提取的结构的内边界。然后，测量椭圆/圆42以确定气管31的属性。例如，椭圆的长轴或圆的直径对应于气管31的直径。此外，也可以确定气管31的半径。在本公开的一些实施方案中，椭圆或圆的直径对应于气管31的直径。在本公开的一些实施方案中，椭圆或圆的面积对应于气管31的面积。
本领域技术人员将理解，可以采用用于确定气管31的属性的其它方法，只要该方法可以基于气管31的所提取的结构来确定气管31的属性即可。例如，可以测量两个声带33之间的间隙的长度，并且可以将最大长度确定为气管31的直径。
在本公开的一些实施方案中，将气管的至少一个属性的表示显示在该视频喉镜***的显示器上。在本公开的一些实施方案中，气管的属性的表示可以显示在专门分配给该属性的单独区域中。在其它实施方案中，可以将气管的属性的表示叠加在从图像采集装置20接收到的图像上。如图4所示，可以使用用于确定气管的属性的椭圆/圆42，并且将属性的图形表示叠加在所接收的图像上并显示在显示器13上，使得操作者可以直观地确认所确定的气管属性是否正确。例如，如果所显示的椭圆/圆没有被适当地定位和/或设定尺寸，则操作者可以注意到所确定的气管属性不正确。然后，操作者可以指示***10例如通过移动图像采集装置20并且采集声门和气管的新图像来校正气管的属性。此外，即使气管的属性的表示不正确，例如，如果椭圆/圆小于或大于所接收的图像中的气管，操作者也可以手动地估计正确的属性，以便节省用于指示***10校正气管的属性的时间。
在本公开的一些实施方案中，除了椭圆/圆之外，还可以在显示器13上显示以图形方式表示气管的属性(例如，直径)的双侧箭头或线段。
在本公开的一些实施方案中，如图4所示，可以在显示器13上显示气管的属性(例如，直径)的数字表示43，即气管的属性的计算值。如图4所示，气管31的直径显示在图像的右下角。通过在显示器13上显示气管的属性的计算值，操作者可以在操作喉镜***10的同时读取计算值而不中断操作。
在本公开的一些实施方案中，气管的至少一个属性由扬声器17输出。通过经由扬声器输出气管的属性，操作者可以在操作喉镜***10的同时被告知该属性而不中断操作，并且***10周围的除了操作者之外的人也可以注意到所确定的属性。
在本公开的一些实施方案中，具有已知尺寸的基准对象可以被定位在声门32附近并且由图像采集装置20捕获。然后，与基准对象相比，可以定量评估气管以确定气管的至少一个属性。在一些实施方案中，基准对象是***到受试者口中并且定位在声门32附近的物理对象。在一些实施方案中，基准对象被投影在受试者的组织上，诸如在其间具有恒定间隔的激光点。
在本公开的一些实施方案中，需要图像采集装置20的透镜的放大倍率以及图像采集装置20的透镜与气管结构之间的距离，以便确定气管的至少一个属性。对于在由图像采集装置20捕获的图像中具有相同长度的对象，如果透镜的放大倍率和透镜与对象之间的距离不同，则对象可以具有不同的实际长度。
在本公开的一些实施方案中，图像采集装置20的透镜的放大倍率被确定并存储在存储器11中。此外，图像采集装置20的焦距和图像距离也被确定并存储在存储器11中，并且因此也可以确定物距。在气管的定量评估期间，操作者可以放置声门32(例如，声带33)，使得声门32聚焦，然后图像采集装置20的透镜与声门32之间的距离等于预定物距。在这种情况下，考虑到图像采集装置20的透镜的放大倍率和对象长度，可以基于所接收的图像来确定气管31的属性。在该实施方案中，气管31的属性的计算是简单的，并且操作者的操作是方便的。
在本公开的一些实施方案中，视频喉镜***10还包括距离测量装置以测量图像采集装置20的透镜与气管结构之间的距离。例如，距离测量装置可以采用本技术领域中已知的任何测距技术，诸如激光、相位差、飞行时间以及干扰测距技术。
在本公开的实施方案中，视频喉镜***10可以包括被配置为执行处理和/或计算的任何机器，可以是但不限于工作站、服务器、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、个人数据助理、智能手机，或它们的任何组合。一个或多个处理器12可以是任何种类的处理器，并且可以包括但不限于一个或多个通用处理器和/或一个或多个专用处理器(诸如专用处理芯片)。处理器12可以包括一个或多个专用集成电路(ASIC)、一个或多个通用处理器、一个或多个控制器、一个或多个可编程电路，或它们的任何组合。此外，存储器11可以是非暂时性的并且可以实现数据存储的任何存储装置，并且可以包括但不限于磁盘驱动器、光学存储装置、固态存储装置、硬盘或任何其它磁性介质、光盘或任何其它光学介质、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、高速缓存存储器和/或任何其它存储器芯片或盒，和/或计算机可以从其读取数据、指令和/或代码的任何其它介质。通信装置16可以是可以实现与外部设备和/或与网络进行通信的任何种类的装置或***，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信装置、无线通信装置和/或诸如BluetoothTM装置、1302.11装置、WiFi装置、WiMax装置、蜂窝通信设施等的芯片组。
软件元件可以位于存储器11中，包括但不限于操作***、一个或多个应用程序、驱动程序和/或其它数据和代码。用于执行上述方法和步骤的指令可以包括在一个或多个应用程序中，并且上述***10的各部分可以通过处理器12读取并执行一个或多个应用程序的指令来实现。软件元件的指令的可执行代码或源代码也可以从远程位置下载。
还应当理解，可以根据具体要求进行变化。例如，也可以使用定制的硬件和/或可以在硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或它们的任何组合中实现特定元件。例如，通过使用根据本公开的逻辑和算法，可以通过使用汇编语言或硬件编程语言(诸如VERILOG、VHDL、C++)对硬件(例如，包括现场可编程门阵列(FPGA)和/或可编程逻辑阵列(PLA)的可编程逻辑电路)进行编程来实现所公开的方法和装置中的一些或全部。
本领域技术人员从上述实施方案可以清楚地知道，本公开可以通过软件与必要硬件来实现，也可以通过硬件、固件等来实现。基于这样的理解，本公开的实施方案可以部分地以软件形式体现。计算机软件可以存储在计算机的可读存储介质中，诸如软盘、硬盘、光盘或闪存存储器。计算机软件包括使计算机(例如，个人计算机、服务站或网络终端)执行根据本公开的相应实施方案的方法或其一部分的一系列指令。
以上呈现的方法100的步骤意图为说明性的。在一些实施方案中，方法可以用未描述的一个或多个附加步骤和/或不用所讨论的一个或多个步骤来完成。在一些实施方案中，方法可以在一个或多个处理装置(例如，数字处理器、模拟处理器、被设计为处理信息的数字电路、被设计为处理信息的模拟电路、状态机和/或用于以电子方式处理信息的其它机构)中实现。一个或多个处理装置可以包括响应于以电子方式存储在电子存储介质上的指令而执行方法步骤中的一些或全部方法步骤的一个或多个模块。一个或多个处理模块可以包括通过专门设计用于执行方法步骤中的一个或多个方法步骤的硬件、固件和/或软件配置的一个或多个装置。
尽管到目前为止已经参考附图描述了本公开的各方面，但是上述方法、***和装置仅仅是示例性示例，并且本发明的范围不受这些方面的限制，而是仅由所附权利要求书及其等效物限定。各种元件可被省略或可被等效元件取代。另外，可以按与本公开中描述的次序不同的次序执行这些步骤。此外，可以按各种方式组合各种元件。同样重要的是，随着技术的发展，所描述的许多元件可以被在本公开之后出现的等效元件取代。

Claims (24)

1.一种视频喉镜***，包括：
图像采集装置，所述图像采集装置被配置为捕获受试者的声门和气管的图像，
存储器，所述存储器被配置为存储一个或多个系列的指令；
一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为执行存储在所述存储器中的所述系列的计算机指令，使得所述视频喉镜***执行以下步骤：
接收由所述图像采集装置捕获的所述声门和所述气管的所述图像，
分析所接收的图像以识别气管结构，以及
基于所识别的气管结构对所述气管进行定量评估，以确定所述气管的至少一个属性。
2.根据权利要求1所述的***，其中将图像分割算法应用于所捕获的图像以识别所述气管结构。
3.根据权利要求2所述的***，其中所述图像分割算法包括区域生长算法、基于边缘检测的分割算法、基于神经网络的分割算法和基于机器学习的分割算法中的至少一者。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的***，其中将所识别的气管结构的表示叠加在所接收的图像上并且显示在所述视频喉镜***的显示器上。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的***，其中所述气管的至少一个属性包括所述气管的直径、所述气管的半径、所述气管的周长、所述气管的面积中的至少一者。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的***，其中将所述气管的所述至少一个属性的表示显示在所述视频喉镜***的显示器上。
7.根据权利要求6所述的***，其中将所述气管的所述至少一个属性的所述表示叠加在所接收的图像上。
8.根据权利要求6-7中任一项所述的***，其中所述气管的所述至少一个属性的所述表示包括所述气管的所述属性的图形表示和数字表示。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的***，其中所述气管的所述至少一个属性由扬声器输出。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的***，其中所述图像采集装置具有预定的放大倍率和物距，并且被定位成使得所述声门聚焦。
11.根据权利要求1-10中任一项所述的***，其中具有已知尺寸的基准对象被定位在所述声门附近并且由所述图像采集装置捕获。
12.根据权利要求1-11中任一项所述的***，还包括距离测量装置，所述距离测量装置被配置为测量所述图像采集装置的透镜与所述气管结构之间的距离。
13.一种用于定量评估气管的方法，包括：
接收由视频喉镜***的图像采集装置捕获的受试者的声门和气管的图像，
分析所接收的图像以识别气管结构，以及
基于所识别的气管结构对所述气管进行定量评估，以确定所述气管的至少一个属性。
14.根据权利要求13所述的方法，其中分析所接收的图像以识别气管结构包括将图像分割算法应用于所捕获的图像以识别所述气管结构。
15.根据权利要求14所述的方法，其中所述图像分割算法包括区域生长算法、基于边缘检测的分割算法、基于神经网络的分割算法和基于机器学习的分割算法中的至少一者。
16.根据权利要求13-15中任一项所述的方法，还包括将所识别的气管结构的表示叠加在所接收的图像上并且将所叠加的图像显示在所述视频喉镜***的显示器上。
17.根据权利要求13-16中任一项所述的方法，其中所述气管的至少一个属性包括所述气管的直径、所述气管的半径、所述气管的周长、所述气管的面积中的至少一者。
18.根据权利要求13-17中任一项所述的方法，还包括将所述气管的所述至少一个属性的表示显示在所述视频喉镜方法的显示器上。
19.根据权利要求18所述的方法，还包括将所述气管的所述至少一个属性的所述表示叠加在所接收的图像上。
20.根据权利要求18-19中任一项所述的方法，其中所述气管的所述至少一个属性的所述表示包括所述气管的所述属性的图形表示和数字表示。
21.根据权利要求13-20中任一项所述的方法，还包括由扬声器输出所述气管的所述至少一个属性。
22.根据权利要求13-21中任一项所述的方法，其中所述图像采集装置具有预定的放大倍率和物距，并且
所述方法还包括：
定位所述图像采集装置以使得所述声门聚焦。
23.根据权利要求13-22中任一项所述的方法，还包括：
将具有已知尺寸的基准对象定位在所述声门附近，以及
由所述图像采集装置捕获所述基准对象。
24.根据权利要求13-23中任一项所述的方法，还包括：
由距离测量装置测量所述图像采集装置的透镜与所述气管结构之间的所述距离。
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