CN116999092A - 基于超声图像识别技术的困难气道评估方法及装置 - Google Patents

基于超声图像识别技术的困难气道评估方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，获取包括下颌、气管、颈静脉切迹的超声图像，采用resnet网络模型提取超声图像的特征，通过构建好的困难气道预测模型对特征进行分析，得到困难气道的评估结果。在模型训练时，基于Cormack‑Lehane分级的标签，使用所述超声特征作为输入信息，构建一个logistics回归模型进行分类，采用焦点损失函数对模型进行训练优化，从而能够精准的对临床麻醉中困难气道做出预警，降低麻醉风险。

Description

基于超声图像识别技术的困难气道评估方法及装置
技术领域
本发明属于临床医学的技术领域，尤其涉及一种基于超声图像识别技术的困难气道评估方法及装置。
背景技术
在临床麻醉工作中，维护气道安全是保证围术期患者全身氧供的前提条件，也是围术期患者预后的坚实保障。由于困难气道的原因复杂多样，目前没有一种评估方法可以作为评估困难气道的金标准，临床迫切需要一种快速准确的智能化预警***来优化困难气道评估路径，降低临床意外风险。
虽然高分辨率超声可以精确探查浅表组织的解剖结构，并被困难气道指南推荐用于患者困难气道的术前评估，但是由于超声图像的阅片门槛较高，步骤繁琐。随着人工智能的蓬勃发展，通过结合人工智能算法用以评估困难气道越来越受到关注，通过头颈部超声图像与人工智能相结合，从而建立一个智能化困难气道评估模型，这对于临床术前气道评估会有极大的帮助。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于超声图像识别技术的困难气道评估方法及装置，能够精准的对临床麻醉中困难气道，尤其是困难喉镜暴露做出预警。
为解决上述问题，本发明的技术方案为：
一种基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，包括：
获取反映气道解剖结构及功能的超声图像，将超声图像输入训练好的困难气道预测模型中进行分析，自动给出困难气道评价结果；
其中，所述困难气道预测模型包括特征提取器和分类器；所述特征提取器采用深度学习神经网络对超声图像进行特征提取，输出512*1的图像特征；并根据困难气道的特征指标，对提取的图像特征赋予不同的权值；
所述分类器基于Cormack-Lehane分级的标签，通过logistics回归模型对图像特征进行困难气道严重程度的评分。
根据本发明一实施例，所述获取反映气道解剖结构及功能的超声图像进一步包括：
获取多张超声图像，采用多因素逻辑回归算法从中筛选出符合P<0.05的超声图像，作为反映气道解剖结构及功能的超声图像；其中，筛选出来的超声图像包括下颌超声图像、气管超声图像及颈静脉切迹超声图像。
根据本发明一实施例，所述特征提取器采用ResNet-18网络对超声图像进行特征提取。
根据本发明一实施例，采用焦点损失函数对困难气道预测模型进行训练，所述焦点损失函数的公式为：
L＝-α(1-p)γlogp
其中，α和γ是超参数，p是困难气道的预测概率。
根据本发明一实施例，所述根据困难气道的特征指标，对提取的图像特征赋予不同的权值进一步包括：
通过绘制困难气道的类激活热图，对比提取的图像特征的类激活热图中每个像素的RGB值，对不同颜色的图像特征赋予不同的权值。
一种基于超声图像识别技术的困难气道评估装置，包括：
图像获取模块，用于获取反映气道解剖结构及功能的超声图像；
困难气道预测模块，用于将超声图像输入训练好的困难气道预测模型中进行分析，自动给出困难气道评价结果；
其中，所述困难气道预测模型包括特征提取器和分类器；所述特征提取器采用深度学习神经网络对超声图像进行特征提取，输出512*1的图像特征；并根据困难气道的特征指标，对提取的图像特征赋予不同的权值；
所述分类器基于Cormack-Lehane分级的标签，通过logistics回归模型对图像特征进行困难气道严重程度的评分。
根据本发明一实施例，所述图像获取模块包括图像筛选单元，所述图像筛选单元采用多因素逻辑回归算法从多张超声图像中筛选出符合P<0.05的超声图像，作为反映气道解剖结构及功能的超声图像；其中，筛选出来的超声图像包括下颌超声图像、气管超声图像及颈静脉切迹超声图像。
根据本发明一实施例，所述特征提取器为采用ResNet-18网络模型进行超声图像特征提取的模块。
本发明由于采用以上技术方案，使其与现有技术相比具有以下的优点和积极效果：
1)本发明一实施例中的基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，获取包括下颌、气管、颈静脉切迹的超声图像，采用resnet网络模型提取超声图像的特征，通过构建好的困难气道预测模型对特征进行分析，得到困难气道的评估结果。在模型训练时，基于Cormack-Lehane分级的标签，使用所述超声特征作为输入信息，构建一个logistics回归模型进行分类，采用焦点损失函数对模型进行训练优化，从而能够精准的对临床麻醉中困难气道做出预警，降低麻醉风险。
2)本发明一实施例中的基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，采用超声图像进行困难气道的预测，相较于采集体表结构的图像，超声图像可体现皮下组织(如皮下脂肪、肌肉、口内空间、气管等皮肤下的结构)，更直接、真实地反映气道，更有利于困难气道的预测，提高困难气道预测的准确性。
附图说明
图1为本发明一实施例中的超声图像示意图；
图2为本发明一实施例中的困难气道预测模块框架图；
图3为本发明一实施例中的ResNet-18深度学习神经网络示意图；
图4为本发明一实施例中的超声图像的热图；
图5为本发明一实施例中的困难气道预测模型的性能比较示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的一种基于超声图像识别技术的困难气道评估方法及装置作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。
困难气道，定义为经过麻醉医学培训的医师面临预期或意外的气道管理困难或失败的临床情况，根据2022年美国麻醉师协会困难气道管理实践指南，困难气道包含一种或多种情况：面罩通气困难，气道暴露困难，声门上气道通气困难，气管插管困难或失败，拔管困难或失败，以及有创气道建立困难或失败。而术前对困难气道进行相对准确的评估将为气道管理提供十分有价值的信息，以便于医生提前做好插管方案及合适插管工具的准备。
本实施例提供了一种基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，将能够反映气道解剖结构及功能的超声图像作为困难气道评价的对象，由于超声图像可体现皮下组织(如皮下脂肪、肌肉、口内空间、气管等皮肤下的结构)，相较于采集体表结构的图像，超声图像能更直接、真实地反映气道，更有利于困难气道的预测。
本实施例中初始采集能够反映气道解剖结构及功能的超声图像，请参看图1，包括下颌矢状面A、环甲膜水平面B、气管矢状面C、甲状腺峡部水平面D、颈静脉切迹水平面E、舌骨平面F、会厌平面G。为了更有效地预测困难气道，本实施例采用多因素逻辑回归算法对这些超声图像进行筛选，筛选出关于困难气道预测的关键因素。
通过多因素逻辑回归算法的筛选方法包括以下步骤：
对上述超声图像中的指标转化为虚拟变量分别进行单因素逻辑回归分析；
对单因素逻辑回归分析中P<0.05的变量，采用向后逐步回归的方法进行多因素逻辑回归分析，得到关于困难气道预测的关键因素。
通过上述筛选方法得到的关键因素为下颌、气管及颈静脉切迹。由此确定符合筛选条件的是下颌矢状面A、气管矢状面C和颈静脉切迹水平面E这三种超声图像。
本实施例通过将这三种超声图像输入训练好的困难气道预测模型中进行分析，自动给出困难气道的评价结果。
该困难气道预测模型的框架请参看图2。该困难气道预测模型包括输入层、特征提取层、attention权重层、全连接层及输出层，超声图像从输入层进入特征提取层，该特征提取层采用resnet网络模型提取超声图像的特征，得到512*1的图像特征。具体的，请参看图3，该resnet网络模型为ResNet-18深度学***均池化层，计算图像区域的平均值，输出512*1的图像特征。
该ResNet-18深度学习神经网络经过训练之后，作为困难气道预测模型的特征提取器。
对输入的超声图像进行特征提取后，将图像特征输入attention权重层，对不同的图像特征赋予不同的权重。本实施例通过绘制困难气道的类激活热图，对比提取的图像特征的类激活热图中每个像素的RGB值，对不同颜色的图像特征赋予不同的权值。
请参看图4，热图采用Grad-CAM++绘制的。类激活热图是通过计算每个区域的重要性而创建的二维图像。热图上的红色和黄色区域表示人工智能模型认为对图像分类很重要的区域，对这部分区域赋予较大的权值，对其他部分赋予较小的权值。权值的取值范围为0～1。该热图可作为困难气道预测的依据。
全连接层作为分类器，输出困难气道严重程度的评分。进行分类器的训练时，基于Cormack-Lehane分级的标签(Ⅰ-Ⅱ级为非困难气道，Ⅲ-Ⅳ级为困难气道)，构建logistics回归模型构建的分类器进行困难气道严重程度评分。
该困难气道预测模型在投入使用前需要进行训练，本实施例采用焦点损失函数来优化神经网络的参数，焦点损失函数不仅能够优化不同类别之间数据数量不平衡的影响，而且还能够对不同难易程度的数据不平衡问题进行优化。针对本实施例中的非困难气道类型与困难气道类型的数据量差异问题，采用焦点损失函数进行优化。本实施例中将数据量较少的困难气道类型为正样本类别，将数据量较多的非困难气道类型为负样本类别，通过设置α的值来控制正负样本对总的损失的共享权重。该焦点损失函数如下所示：
L＝-α(1-p)γlogp
其中，系数α是调节正负样本的权重，γ是调节难易分类样本的权重，p是困难气道的预测概率。
在进行模型训练时，数据集按6:2:2的比例随机分为训练集、验证集和测试集，模型的batch size为64。学***比较，所有模型都在相同的数据集上进行了训练和测试，以保持训练和评估程序的一致性。这种方法可以对模型的性能进行可靠的比较。
为了体现本实施例中的困难气道预测模型的性能，本实施例提供了几种其他困难气道预测评估方法，并与本实施例中的困难气道预测模型的性能进行对比。其预测性能用AUC(曲线下面积)表示，具体请参看图5。图中Combine：本实施例中的模型评估方法；TMD：甲状腺距离；MMT：改良马兰帕蒂试验；ULBT：上唇咬合试验；NC：颈围；IIG：牙槽间隙；EGRI：ElGanzouri风险指数。本实施例中的模型预测性能，其AUC达到0.833，灵敏度为1.000，特异度为0.632，准确度为0.650，预测性能明显高于其他方法。
在实际应用中，获取超声图像时，可将患者安排在一个固定的安静诊室中，平卧于平车上，每位患者使用统一制式的硬质肩枕将肩部垫高，使患者处于颈部过伸仰卧位，使用使用超声***及其相关超声探头(如Sonosite SII彩色超声诊断***)进行超声数据采集。将超声探头置于患者头颈部及下颌区域进行超声扫描，在指定的超声截面下保存超声图像。所得的超声图像数据储存在保密性数据库中。
在术前将采集的超声图像输入训练好的困难气道预测模型中进行分析，得到其困难气道的严重程度评分，以便于医生提前做好插管方案及合适插管工具的准备。
基于相同的构思，本实施例还提供了一种基于超声图像识别技术的困难气道评估装置，包括：
图像获取模块，用于获取反映气道解剖结构及功能的超声图像；
困难气道预测模块，用于将超声图像输入训练好的困难气道预测模型中进行分析，自动给出困难气道评价结果；
其中，困难气道预测模型包括特征提取器和分类器；所述特征提取器采用深度学习神经网络对超声图像进行特征提取，输出512*1的图像特征；并根据困难气道的特征指标，对提取的图像特征赋予不同的权值；
分类器基于Cormack-Lehane分级的标签，通过logistics回归模型对图像特征进行困难气道严重程度的评分。
图像获取模块包括图像筛选单元，该图像筛选单元采用多因素逻辑回归算法从多张超声图像中筛选出符合P<0.05的超声图像，作为反映气道解剖结构及功能的超声图像；其中，筛选出来的超声图像包括下颌超声图像、气管超声图像及颈静脉切迹超声图像。
特征提取器为采用ResNet-18网络模型进行超声图像特征提取的模块。
上述图像获取模块、困难气道预测模块的功能及实施方式如基于超声图像识别技术的困难气道评估方式所述，在此不再赘述。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式。即使对本发明作出各种变化，倘若这些变化属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则仍落入在本发明的保护范围之中。

Claims (8)

1.一种基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，其特征在于，包括：
获取反映气道解剖结构及功能的超声图像，将超声图像输入训练好的困难气道预测模型中进行分析，自动给出困难气道评价结果；
其中，所述困难气道预测模型包括特征提取器和分类器；所述特征提取器采用深度学习神经网络对超声图像进行特征提取，输出512*1的图像特征；并根据困难气道的特征指标，对提取的图像特征赋予不同的权值；
所述分类器基于Cormack-Lehane分级的标签，通过logistics回归模型对图像特征进行困难气道严重程度的评分。
2.如权利要求1所述的基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，其特征在于，所述获取反映气道解剖结构及功能的超声图像进一步包括：
获取多张超声图像，采用多因素逻辑回归算法从中筛选出符合P<0.05的超声图像，作为反映气道解剖结构及功能的超声图像；其中，筛选出来的超声图像包括下颌超声图像、气管超声图像及颈静脉切迹超声图像。
3.如权利要求1所述的基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，其特征在于，所述特征提取器采用ResNet-18网络对超声图像进行特征提取。
4.如权利要求1所述的基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，其特征在于，采用焦点损失函数对困难气道预测模型进行训练，所述焦点损失函数的公式为：
L＝-α(1-p)γlogp
其中，α和γ是超参数，p是困难气道的预测概率。
5.如权利要求1所述的基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，其特征在于，所述根据困难气道的特征指标，对提取的图像特征赋予不同的权值进一步包括：
通过绘制困难气道的类激活热图，对比提取的图像特征的类激活热图中每个像素的RGB值，对不同颜色的图像特征赋予不同的权值。
6.一种基于超声图像识别技术的困难气道评估装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取反映气道解剖结构及功能的超声图像；
困难气道预测模块，用于将超声图像输入训练好的困难气道预测模型中进行分析，自动给出困难气道评价结果；
其中，所述困难气道预测模型包括特征提取器和分类器；所述特征提取器采用深度学习神经网络对超声图像进行特征提取，输出512*1的图像特征；并根据困难气道的特征指标，对提取的图像特征赋予不同的权值；
所述分类器基于Cormack-Lehane分级的标签，通过logistics回归模型对图像特征进行困难气道严重程度的评分。
7.如权利要求6所述的基于超声图像识别技术的困难气道评估装置，其特征在于，所述图像获取模块包括图像筛选单元，所述图像筛选单元采用多因素逻辑回归算法从多张超声图像中筛选出符合P<0.05的超声图像，作为反映气道解剖结构及功能的超声图像；其中，筛选出来的超声图像包括下颌超声图像、气管超声图像及颈静脉切迹超声图像。
8.如权利要求6所述的基于超声图像识别技术的困难气道评估装置，其特征在于，所述特征提取器为采用ResNet-18网络模型进行超声图像特征提取的模块。
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