[发明专利]用于表征婴幼儿粪便模式的方法和系统

说明书

本发明提供了一种分析粪便稠度的方法，包括以下步骤：提供婴儿的粪便，用包括摄像头的便携式设备捕捉粪便的图像，将捕捉的图像提供给预训练的卷积神经网络(CNN)的输入层，使用CNN对捕捉的图像进行处理，从而从CNN的最终层获得分类矢量，并且从所述分类矢量获得关于预测的分数的信息，其中对CNN的至少最终层进行定制，使得所述分类矢量的每个元素对应于粪便分析尺度的一个分数，并且储存关于预测的分数的信息。

技术领域

本发明涉及一种用于分析粪便样本的稠度的方法和系统。

背景技术

婴儿的保健是父母最重要的任务。技术的进步允许通过追踪婴儿的发育并且快速地检测某些异常情况的任务来帮助父母和照顾者。当谈到婴儿的营养时，检测婴儿的消化系统是否有异常，或者检测婴儿的身体是否吸收了其所需的所有营养是重要的。

为了评估消化系统的能力，已知分析粪便模式可以提供良好的见解。将粪便与粪便分析尺度分数集合对比所得到的尺度有助于对粪便的类型进行分类，并从中检索出结论。这种尺度的实施例是布里斯托粪便形态尺度(BSS)和阿姆斯特丹粪便尺度。所述BSS由七幅不同稠度的粪便图像组成，允许以客观地方式评估成人粪便的稠度(尺度1表示硬结块粪便直至7级表示水样粪便)。所述BSS也可用于表征婴儿和幼儿的粪便。

当父母因为关心他们的婴儿的健康而去咨询医疗保健专业人员(HCPs)时，HCPs通常会询问有关婴儿粪便的稠度的问题，而这些问题对大多数父母来说是难以回答的。当要求父母记录他们的婴儿的粪便稠度时，他们难以识别出粪便稠度以及与他们的孩子的粪便适配的相关联的粪便分析尺度分数。

期望有一种系统，在该系统中父母和照顾者能够实时地保持对他们的婴儿的粪便模式(即粪便稠度、频率和颜色)的追踪。还期望的是，无论是哪位照顾者(父母、祖父母、保姆或日托照顾者)正在更换尿布，或帮助孩子使用便盆或马桶椅，都能以客观并且一致的方式追踪粪便的模式。还期望有一种系统，该系统基于所观察到的粪便模式提供指示，要么指示一切正常，这将使父母和照料者放心，或者指示婴儿的粪便模式与期望不相符，并且建议去咨询HCP。

如今，随着人们不间断地携带他们的智能手机、平板电脑或其他便携式设备的习惯，有提供通过这些便携式设备执行的移动应用程序(apps)的努力，这可以使用户的日常任务变得更轻松。此外，为婴儿拍照以便观察其发育的方法是父母的常见做法，借助于这种方法，他们可以大致地了解婴儿的成长情况。

上述方法也可以用于保持对粪便模式的追踪。已知的程序或应用程序允许导入或捕捉粪便的图像，并且手动地选择更适合于图像上粪便的粪便分析尺度的分数，以便在整个时间段内保持对消化系统能力的记录。此外，已知的程序或应用程序允许使用颜色识别技术来自动地检测粪便的颜色。

虽然这些应用程序可以帮助父母和照顾者分析他们的孩子的粪便的一些特征，但有时手动地进行分类是困难的，而且手动地保持记录是繁琐的，因此需要一种方法，能够以对于父母和照顾者而言简单的方式更准确地分析婴儿的粪便的特征，并且还提供准确并且快速的分类。

发明内容

本发明提供了一种分析粪便稠度的方法，包括以下步骤：提供婴儿的粪便，用包括摄像头的便携式设备捕捉粪便的图像，将捕捉的图像提供给预训练的卷积神经网络(CNN)的输入层，使用CNN对捕捉的图像进行处理，从而从CNN的最终层获得分类矢量，并且从所述分类矢量获得关于预测的分数的信息，其中对CNN的至少最终层进行定制，使得所述分类矢量的每个元素对应于粪便分析尺度的相应分数，并且储存关于预测的分数的信息。

因此，本发明提供了一种表征婴儿粪便的方法，该方法易于实施，且又能提供快速和准确的分类结果。使用CNN对粪便进行分类为分类结果提供了提高的准确性，并且使用便携式设备的摄像头捕捉图像允许简化父母或照顾者的任务，因为可以简单地捕捉粪便的图像并且自动地接收结果，而不必对粪便进行进一步操作。此外，不存在观察者之间的变化性，因为无论谁捕捉图像，结果都将以客观的方式提供。