RU2018143985A

RU2018143985A - Способ и устройство для диагностики патологий лап четвероногих животных

Info

Publication number: RU2018143985A
Application number: RU2018143985A
Authority: RU
Inventors: Марцио МЬОДИНИ; Леонардо САЛА
Original assignee: Ковматикс С.Р.Л.
Priority date: 2016-07-07
Filing date: 2017-07-06
Publication date: 2020-08-07
Also published as: WO2018007968A1; EP3481291A1; BR112018076567A2; EP3266371A1; US20190244350A1

Claims

1. Автоматический способ диагностирования патологий дистальных частей (15_ps, 15_pd) конечностей четвероногих животных (15), включающий операции:

- генерирования термографических изображений указанных конечностей;

- обработки (101-109, 201-206) термографических изображений;

- выдачи (109), в качестве результата обработки, диагноза о наличии одной из множества патологий, если таковые имеются, и, в случае диагностирования наличия патологии, вида патологии;

способ отличается тем, что операция обработки включает следующие этапы:

- идентификация (103, 104) на каждом термографическом изображении и для каждой конечности, имеющей отношение к диагнозу, области, содержащей указанную дистальную часть (15_ps, 15_рd), и формирование идентифицированного изображения дистальной части из указанной области;

- проверка идентифицированных изображений на соответствие заданным критериям в качестве изображений, используемых для диагностических целей;

- извлечение (105) признаков, которые являются существенными для обнаружения наличия и вида патологии из проверенных изображений;

- классификация (106) дистальной части конечности в качестве не пораженной патологиями или пораженной одной из указанных патологий на основе таких признаков.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что:

- операцию генерирования термографических изображений выполняют во время периода наблюдения, на котором животное (15) находится в местоположении (17) для наблюдения и генерирует либо один дискретный или непрерывный поток термографических изображений для всех конечностей, подлежащих диагностике, либо разные дискретные или непрерывные потоки термографических изображений для разных конечностей;

- операция обработки выполнена с возможностью извлечения изображений, относящихся к множеству моментов периода наблюдения, из одного или каждого потока, изображения, извлеченные в данный момент из разных потоков, объединяют в одно итоговое изображение, на котором проводят идентификацию дистальных частей всех конечностей;

- диагноз о возможном наличии патологии и ее вида ставят в конце периода наблюдения на основе результатов классификации, проведенной начиная с изображений, относящихся к указанному множеству моментов.

3. Способ по п. 1 или 2, отличающийся тем, что этап идентификации изображения дистальной части включает этапы:

- вычисления средней температуры каждого изображения или части каждого изображения;

- идентификации точек изображения, в которых температура превышает среднюю температуру, в качестве относящихся к дистальным частям;

или, в качестве альтернативы, включает этапы:

- создания (201) по меньшей мере одной гистограммы температуры на каждом изображении или части каждого изображения;

- генерирования (202) по меньшей мере одного адаптивного порогового значения температуры;

- определения (203, 204) конечных краев изображения или части изображения дистальной части (15_ps, 15_pd) путем идентификации точек, в которых происходит переход от температурного условия выше порогового значения к температурному условию ниже порогового значения и наоборот;

- создания, начиная от таких точек, кадрового многоугольника, определяющего полезную область дистальной части.

4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что этап (104) проверки включает проверку соответствия по меньшей мере одному из следующих критериев с комбинацией по меньшей мере некоторых из следующих критериев:

- размер дистальной части принимает значения в диапазоне от минимального до максимального размера;

- минимальные и максимальные значения температуры в дистальных частях находятся в диапазоне, совместимом с биологией животного;

- расстояние от краев изображения не меньше, чем заданное минимальное расстояние;

- наклон дистальной части не превышает заданный угол.

5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что этап извлечения признаков включает этапы:

- разделения проверенного изображения на множество смежных ячеек, относящихся к растру (35, 35А); и

- извлечения признаков из каждой смежной ячейки;

и тем, что классификацию выполняют в заданный момент посредством использования признаков, извлеченных из ячеек проверенного изображения, относящегося по меньшей мере к одной конечности.

6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что признаки, извлеченные из каждой ячейки, включают:

- признаки абсолютной температуры;

- признаки изменения температуры;

- признаки распределения температуры, полученные путем сравнения с другими ячейками на той же дистальной части;

- признаки, полученные в виде разницы между однородными признаками в разных дистальных частях;

- признаки движения дистальной части;

и тем, что этап извлечения признаков из изображений выполняют после интерполяции указанных изображений до заранее определенного стандартного размера.

7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что этап классификации выполняют посредством методов машинного обучения, более конкретно, посредством технологии нейронных сетей.

8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что признаки, извлеченные из каждой ячейки, включают температуру, измеренную внутри ячейки, а этап классификации включает этапы:

- сравнения температуры, измеренной в каждой ячейке с заранее определенным пороговым значением температуры, и классификации дистальной части конечности в качестве не пораженной патологиями, если измеренная температура не превышает пороговое значение, в противном случае, она классифицируется как пораженная патологией;

- определения ячеек растра (35А), указывающих на возникновение одной из множества патологий, и группировки указанных ячеек в первых строках (W0…Wn) в однозначной связи с конкретным заболеванием;

- сравнения пространственных координат (х, у) ячеек, в которых произошло превышение порогового значения температуры (T_s) с пространственными координатами (х, у) ячеек указанных первых строк (W0…Wn) и, в случае положительного результата сравнения, классифицирования дистальной части конечности в качестве пораженной патологией;

и тем, что, более того, ячейки указанных первых строк (W0...Wn) дополнительно связывают с индексом степени развития патологии, а этап классификации включает этапы:

- группировки ячеек, в которых было обнаружено превышение порогового значения, во вторые строки ячеек, и сравнения указанных вторых строк с первыми строками;

- в случае положительного результата сравнения, суммирования индексов первых строк, для которых сравнение дало положительный результат, между собой для определения степени развития патологии; и

- привязки степени развития патологии к классификации.

9. Способ по п. 1, который дополнительно включает операции:

- сохранения диагнозов, сгенерированных в множестве последовательных периодов наблюдения, в памяти, и

- сигнализирования о существовании патологии, когда последняя диагностируется в заранее определенном числе последовательных периодов наблюдения.

10. Информационно-технологический продукт, используемый системой обработки и содержащий программные коды, считываемые указанной системой для реализации способа по любому из предыдущих пунктов.

11. Автоматическое устройство для диагностирования патологий дистальных частей (15ps, 15pd) конечностей четвероногих животных (15), содержащее:

- по меньшей мере одну тепловую камеру (11) для генерирования термографических изображений указанных конечностей;

- систему (13) обработки, запрограммированную для обработки термографических изображений и для выдачи, в качестве результата обработки, диагноза о наличие одной из множества патологий, если таковые имеются, и, в случае обнаружения наличия патологии, вида патологии;

отличающееся тем, что система (13) обработки содержит:

- средства (20В) для идентификации, на каждом термографическом изображении и для каждой конечности, имеющей отношение к диагнозу, области, содержащей указанную дистальную часть (15_ps, 15_pd), извлечения из указанной области идентифицированного изображения дистальной части, и проверки идентифицированных изображений, соответствующих заранее определенным критериям, в качестве изображений, используемых для диагностических целей;

- средства (20С) для извлечения признаков, являющихся существенными для обнаружения наличия и вида патологии из проверенных изображений;

- средства классификации (20D) для классификации дистальной части конечности в качестве не пораженной патологиями или пораженной конкретной патологией на основе таких признаков.

12. Устройство по п. 11, содержащее либо одну тепловую камеру (11) для диагностирования всех конечностей, либо разные тепловые камеры (11) для диагностирования разных конечностей, и отличающееся тем, что:

- одна или каждая тепловая камера (11) подает в систему (13) обработки дискретный или непрерывный поток термографических изображений в течение периода наблюдения, и

- система (13) обработки содержит:

- средства (20А) для извлечения из одного или каждого потока и обработки изображений, относящихся к отдельным моментам периода наблюдения;

- первый блок (16) хранения для временного хранения результатов классификации, относящихся к каждому указанному моменту; и

- блок (21) принятия решений, выполненный с возможностью выдачи диагноза о возможном наличии патологии и ее вида в конце периода наблюдения на основе результатов классификации, выполненной в течение периода наблюдения.

13. Устройство по п. 11 или 12, отличающееся тем, что:

- средства (20В) идентификации и проверки связаны со вторым блоком (22) хранения для временного хранения, в отдельной очереди (22S, 22D) для каждой конечности, проверенных изображений дистальных частей, относящихся к разным моментам периода наблюдения; и

- средства (20С) для извлечения признаков выполнены с возможностью извлечения признаков из проверенных изображений, относящихся к тому же моменту для всех конечностей, или из проверенных изображений, относящихся к разным моментам для разных конечностей, в зависимости от того, была или нет проверка, относящаяся к определенному моменту периода наблюдения, успешной для всех конечностей, средства (20С) для извлечения признаков управляют удалением из второго блока (22) хранения изображений, из которых были извлечены признаки.

14. Устройство по п. 11, отличающееся тем, что средства (20D) классификации содержат логические сети, функционирующие в соответствии с методами машинного обучения, более конкретно, нейронными сетями (41-44).

15. Устройство по п. 11, отличающееся тем, что система (13) обработки дополнительно содержит блок (23) хранения и передачи сигналов для сохранения диагнозов, выданных блоком (21) принятия решения, и генерирования сигнала, уведомляющего о наличии патологии, когда патология была диагностирована за заранее определенное количество последовательных периодов наблюдения.