CN101495037A - 用于乳腺癌早期识别的主动和被动红外线断层摄影方法 - Google Patents

用于乳腺癌早期识别的主动和被动红外线断层摄影方法 Download PDF

Info

Publication number
CN101495037A
CN101495037A CNA2006800537640A CN200680053764A CN101495037A CN 101495037 A CN101495037 A CN 101495037A CN A2006800537640 A CNA2006800537640 A CN A2006800537640A CN 200680053764 A CN200680053764 A CN 200680053764A CN 101495037 A CN101495037 A CN 101495037A
Authority
CN
China
Prior art keywords
radiation
wave band
mir
heating
tissue
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CNA2006800537640A
Other languages
English (en)
Inventor
本·锡安·狄吉
内森·布劳什添
艾弗拉汉姆·亚科尼
阿卡迪·秀巴蒙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Medical Optical Imaging Systems Ltd
Original Assignee
Medical Optical Imaging Systems Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Medical Optical Imaging Systems Ltd filed Critical Medical Optical Imaging Systems Ltd
Publication of CN101495037A publication Critical patent/CN101495037A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/43—Detecting, measuring or recording for evaluating the reproductive systems
    • A61B5/4306—Detecting, measuring or recording for evaluating the reproductive systems for evaluating the female reproductive systems, e.g. gynaecological evaluations
    • A61B5/4312—Breast evaluation or disorder diagnosis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0082—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes
    • A61B5/0091—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes for mammography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/06—Devices, other than using radiation, for detecting or locating foreign bodies ; determining position of probes within or on the body of the patient

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)
  • Reproductive Health (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
  • Radiation-Therapy Devices (AREA)

Abstract

本发明揭示了一种用于识别在活组织的某个部位内的损伤的非入侵性设备和方法。该部位受到中红外(MIR)辐射，优先加热该损伤。然后在中红外波段扫描该部位的黑体辐射。比周边组织更热的损伤部位，可作为局部MIR辐射度增加的域而被检测出来。在第二波段的进一步的扫描或加热，用于识别特定级别的损伤。本发明尤其适用于恶性乳腺癌的早期识别。

Description

用于乳腺癌早期识别的主动和被动红外线断层摄影方法
技术领域与背景技术
本发明涉及一种用于识别在活组织内的异常结构的非入侵性方法和设备。尤其是，本发明涉及一种非入侵性检测和识别不同损伤特别是乳腺癌的方法和设备，通过结合被动的和主动的红外光学信号的分析，基于用于检测和成像的整体机制和光谱机制，实现对于潜在危险状况的早期预警和治疗。
目前对于可疑损伤的检测，通常是通过活组织切片检查来确定它们的状况。活组织切片检查存在许多明显的不足：首先，活组织切片检查需要组织的侵入式切除，这会产生疼痛，且花费昂贵。在活组织切片检查的中一次检查期间，只有数量非常有限的信号可以被识别，而病人都不乐意忍受如此大量的昂贵的和痛苦的检查试验。而且，活组织切片样品必须存储和运送到实验室中进行专家分析。这些存储和运送过程增加了成本，增加了样品可能被错误处理、毁坏或者丢失的机会，也会导致显著延长获得检查结果所需的时间。这个延长的时间意味着在随后进行的细查时需要将病人带回给医生，花费另一个检查期间。这增加了病人的不便，增加了费用，也增加了疾病恶化至不可治疗的风险，也会失去早期确诊的接触机会。而且，该等待的期间会导致病人产生明显焦虑。最后，活组织切片检查的结果通常是通过显微镜分析来解读的，这样会产生主观定性结果，这将导致不明确的不一致的解释。
因此，在医疗诊断领域，尤其是在癌症的病例中，人们对于安全、非入侵性检测技术是非常感兴趣的。癌症是一种发展缓慢的疾病，能通过监视经例行筛查确定的潜在的癌变损伤来进行预防。然而，即使一个基本健康的病人愿意献身参加例行筛查程序，仍会受限于需要大量的时间、金钱，或者感到不方便。因此，筛查必须能够可信地识别危险性肿瘤，并快速、成本低廉且安全地区分不同危险度的肿瘤。
有许多采用主动机制的方法用于组织异常物的光谱分析和成像，已被广泛地知晓。这些方法包括在可见光(VIS)和红外线(IR)波段内的光谱分析和热成像方法，还采用了电磁微波、声学的、磁共振成像(MRI)、磁共振光谱(MRS)、紫外线(UV)和X-射线方法[参见Fear，E.C.，and M.A.Stuchly，″Microwave detection of breast tumors：comparison ofskin subtraction algorithms″，SPIE，vol.4129，2000，pp.207-217；R.F Brem，D.A.Kieper，J.A.Rapelyea and S.Majewski，“Evaluation of a high resolution，breast specific，small field of viewgamma camera for the detection of breast cancer”，Nuclear Instruments and Methods in PhysicsResearch，vol.A 497，2003，pp.39-45.]。
X-射线技术，已经早于60年代起被成功地运用于检测在人体内的异常物，但该技术不适用于癌症的早期检测，因为X-射线辐射的效果对于人体健康是有危害的。X-射线尤其不能用于那些需要在短期内反复检查的病人的诊断。
声学的主动方法学，已被用于检测在人体内的结构，也是用于乳癌的早期诊断的非入侵性方法。癌前病变损伤常常是显微尺度的(属于毫米级或者微米级)，这些损伤不能通过采用声学方法而被检测和识别(这些声学方法只限于检测比属于厘米级的声音波长更大的结构)。
肿瘤的微波检测是基于在正常与异常组织的非传导性特性的比较。微波技术是非常复杂的，且以微波射线对人体进行辐射会产生危害效果。而且，微波信号的波长是从几毫米至几厘米，不能识别尺寸为半毫米或者更小的结构，而在半毫米范围的这类异常物在早期癌症诊断中是非常重要的[Bruch，R.，et al，″Development of X-ray and extreme ultraviolet(EUV)optical devices for diagnostics and instrumentation for various surface applications″，Surface and Interface Anal.vol.27，1999，pp.236-246]。
磁方法(MRI和MRS)提供了在多平面的解剖图像，使得组织的特征可以显现。研究表明，对比度增强的MR可用于在致密的乳腺组织中的小肿瘤的诊断，用于良性异常物与恶性肿瘤之间的区分[U.Sharma，V.Kumar and N.R.Jagannathan，“Role of magneticresonance imaging(MRI)，MR spectroscopy(MRS)and other imaging modalities in breastcancer”，National Academy Science Letters-India，vol.27，No.11-12，pp.373-85，2004]。体内MRS已经用于分析正常的和病理的组织的生化状况。这些MR方法都是非常昂贵的，且通常不能区分良性的和恶性的状况，也不能检测微钙化状况。
用于内在异常物的检测、识别和诊断的光学方法，已经被应用，以弥补上述传统的活组织切片检查和它们的解读的不足之处。光学方法可分为两种机制。第一种机制称为皮肤结构检测的整体机制。在该整体机制中，测量信号的红外空间分布，以获得关于皮肤性质方面的改变信息(如温度或者化学含量)，这些信息标记出正常和异常区域的界线。第二种机制称为光谱机制。在该光谱机制中，在多个频带内测量辐射强度。该光谱机制对于识别特殊异常物是有用的，基于关于在频带范围内的异常物的相关“识别标志(signature)”的信息。
现有技术中对于内在组织的光学评估是基于以在近红外(NIR)波段内的主动性光照来进行的。优选采用NIR光的理由是：因为NIR光是安全的，NIR辐射能穿透健康皮肤组织，并允许对异常的内在结构的非入侵性检测。但是，所有广为人知的技术，诸如光学成像、光谱分析以及热成像，都具有不足之处，都不能完全适用于乳腺癌和癌症先兆的检测和识别。
荧光方法是基于以紫外(UV)光源照射可疑的区域，然后在NIR/VIS区段检测荧光光谱。恶性肿瘤之所以能被识别，是由于在正常组织和癌组织之间的自发荧光光谱存在区别[Y.Chen，X.Intes and B.Chance，“Development of high-sensitivity near-infrared fluorescenceimaging device for early cancer detection”，Biomedical Instrumentation & Technology，vol.39，No.1，pp.75-85，2005]。采用自发荧光用于早期癌症检测的一个主要问题是：癌变损伤的自发荧光在一个较宽的波段内产生弱的信号，该宽波段内的波长都是极为分散的，易被其他在人体组织中发现的多种化学物质的信号所混淆。由于这个波长分散的原因，自发荧光成像将会产生特定异常物的清晰聚焦的图像。对微弱的自发荧光信号的检测也是非常昂贵的。
为了使产生的信号更强，Licha等在2006年开发了清晰NIR荧光成像技术[美国专利US 7025949]，该技术是将一种荧光染料注射入病人体内。该染料是设计为可积聚在癌组织中，并产生强窄带荧光信号，该信号能更为容易地和更为精确地被检测和定位。采用这些染料具有明显的缺陷。所设计的这些染料是昂贵的。而且，将染料注射到病人体内是入侵性的和不方便的。因此，病人们都倾向于抵制在日常诊断程序中接受这些染料的注射。光子迁移方法是另一种非入侵性临床技术，该技术是基于对由乳腺组织发出的NIR辐射的一些波长的吸收和散射的测量[Shah，N.，A.E.Cerrusi，D.Jakubowski，D.Hsianq，J.Butlerand B.J.Tromberq，“Spatial variations in optical and physiological properties of healthy breasttissue”，Journal of Biomedical Optics，vol.9，No.3，2004，pp.534-40]。光子迁移测量技术能确定含氧和脱氧的血色素、脂质和水的浓度。在健康组织和病理组织中，这些成分的浓度存在特异性差异，可预示某个损伤。上述的所有NIR技术都需要昂贵的技术来检测光子迁移和散射。而且，没有任何NIR方法能区分恶性损伤与良性损伤。这样，这些NIR方法会产生大量的错误的主动性结果，导致病人的误诊，而需要入侵性筛查。
用于病理分析和分类的窄带中红外(MIR)方法包括：基于MIR光谱诊断的拉曼(Raman)光谱学和方法(称为傅里叶转换红外光谱学，FTIR)，该方法可结合纤维光学技术(称为纤维光渐逝波法，FEW)[Afanasyeva，N.，S.Kolyakov，V.Letokhov，et al，″Diagnostic of cancer by fiber optic evanescent wave FTIR(FEW-FTIR)spectroscopy″，SPIE，vol.2928，1996，pp.154-157；Afanasyeva，N.，S.Kolyakov，V.Letokhov，et al，″Noninvasivediagnostics of human tissue in vivo″，SPIE，vol.3195，1997，pp.314-322；Afanasyeva，N.，V.Artjushenko，S.Kolyakov，et al.，″Spectral diagnostics of tumor tissues by fiber optic infraredspectroscopy method″，Reports of Academy of Science of USSR，vol.356，1997，pp.118-121；Afanasyeva，N.，S.Kolyakov，V.Letokhov，and V.Golovkina，″Diagnostics of cancer tissues byfiber optic evanescent wave Fourier transform IR(FEW-FTIR)spectroscopy″，SPIE，vol.2979，1997，pp.478-486；Bruch，R.，S.Sukuta，N.I.Afanasyeva，et al.，″Fourier transform infraredevanescent wave(FTIR-FEW)spectroscopy of tissues″，SPIE，vol.2970，1997，pp.408-415；Sukuta，S.，and R.Bruch，″Factor analysis of cancer Fourier transform evanescent wavefiber-optical(FTIR-FEW)spectra″，Lasers in Surgery and Medicine，vol.24，No.5，1999，pp.325-329；Afanasyeva，N.，L.Welser，R.Bruch，et al.，″Numerous applications of fiber opticevanescent wave Fourier transform infrared(FEW-FTIR)spectroscopy for subsurfacestructural analysis″，SPIE，vol.3753，1999，pp.90-101]。这些技术采用在中红外区段内的窄光谱波段(例如，3-5μm或者10-14μm)[Artjushenko，V.，A.Lerman，A.Kryukov，et al.，″MIRfiber spectroscopy for minimal invasive diagnostics″，SPIE，vol.2631，1995])。这些窄带IR方法用于从异常组织中区分正常组织是有效的。但是，受限于对窄带IR的测量，这些方法不能检测在非病理状况和早期癌症先兆之间的细微区别，也不能追踪该损伤从良性到癌症前期再到恶性的发展状况。
现有技术中，非入侵性被动MIR方法采用热成像和/或FLIR照相机来产生病理异常物的有色图像，基于从正常组织和癌组织发出的MIR辐射的差异。这些方法对于在人体表面的癌症(例如，黑素瘤和皮肤癌)的检测和识别具有较大价值。对于皮肤肿瘤，热图像向医生提供了每个病理异常物的四个主要参数：a)癌组织结构形状的不对称性；b)癌组织结构的界限；c)癌组织结构的颜色；d)癌组织结构的尺寸。然而，这些方法是不适用于对诸如乳腺癌等内在损伤的检测的。
FLIR照相机，检测由人体发出的光子辐射，称为“黑体(blackbody)”，在从7至13μm的波段内(该波段对于从人体发出的辐射能量是最大的)。在这个波段内，有大量来自背景障碍物的干扰信号，这些障碍物具有与人体类似的温度，也就是，从280K到320K。这些背景干扰使得不可能用现有技术来可信地识别来源于内部损伤的弱的被削弱的被动信号。
采用热成像照相机，测量来自人体的热流，作为在2至5μm波段内的“热波(thermalwaves)”，存在与前述采用FLIR照相机类似的缺陷。尽管事实上热成像照相机能检测比FLIR照相机所能检测的更短的波长区带以及相应更高的温度(从350K至400K)，因此，热成像照相机不会受到背景干扰信号的严重影响。但是，在2至5μm波段内来自人体的被动“黑体”热波辐射的总强度是非常小的，以致不能检测到对于在大于几毫米深度的损伤的由居间组织发出的衰减信号。
这样，现有技术中用于被动MIR检测的非入侵性方法(无论基于FTIR、FEW，还是带有FLIR照相机或热成像照相机的热成像方法)，它们对于皮肤癌症的检测是有很大价值的，但不能适用于在皮肤表面之下的厘米级或更深处的乳腺癌变。在这样的深度，由于稍微自然增加肿瘤相对于健康组织的温度(在0.1°K级别)，所增加的辐射强度会大为削弱，且以普通常用的仪器不能检测到。
这样，广为人知的是，对于检测和识别病理损伤尤其是在活组织内的几厘米深处的早期癌症先兆，非入侵性方法学是具有很高优势的。本发明满足了这个需求，基于由癌组织优先吸收MIR辐射的原理，通过应用主动的优先的加热，以及区别测量，以改善在MIR发出辐射的强度的细微差异的灵敏度。该种增强的热对比度和改善的灵敏度，能获得在光吸收和热产生方面的精确的光谱改变的量化情况，这些反映了不同形式的损伤的特征，也反映了癌症发展的不同阶段的特征。因此，本发明揭示了一种极为灵敏的非入侵性方法，以便区分体内的正常细胞和有病理异常物的细胞。
在下面的实施例中，所述的区别测量、对比度，以整体机制和光谱机制的分析方式，被用于区分正常细胞和有病理异常物的细胞。在该整体机制中考虑了宽频带的对比度的光谱分布，以检测某个损伤，并评估该损伤的位置、尺寸和形状。该对比度的频率依赖性、它的数量和它的标记，都用于评估血管的和代谢作用的活性，这些对于正常组织和有病理异常物的组织是有差异的。综上所述，两种机制都能够实现对组织异常物的精确诊断，便于癌变和癌前病变的症状的早期预警。作为一种非入侵性方法，所提出的发明降低了检测费用，减少了不舒适感以及癌症筛查的危险性。
发明内容
本发明涉及一种用于识别在活组织内部的病理损伤的非入侵性方法和设备。尤其是，本发明涉及一种非入侵性检测和识别不同类型的肿瘤、损伤和癌症(特别是，乳腺癌)的方法和设备，通过结合主动的/被动的红外光学信号的分析，基于用于检测和成像的整体机制和光谱机制，实现对于潜在危险状况的早期预警和治疗。
根据本发明的教导，提供了一种用于识别在病人的某个部位的皮肤下的异常域的非入侵性方法。该方法包括以下步骤：使异常域优先于健康组织而被加热；测量从所述异常域发出的辐射，作为被加热的结果，这些域的温度增加了。基于所述测量的结果而检测出所述异常域。
根据本发明的教导，还提供了一种用于揭示病人的某个部位的皮肤下的异常域的检测器。该检测器包括：灯，用于将某个部位的皮肤暴露在MIR射线下，加热该部位。尤其是，该MIR射线优先加热所述异常域。该检测器还包括计时器，用于在预设的暴露时间段后关闭所述的灯。该检测器还包括MIR传感器，用于在所述的灯关闭后测量从所述部位发出的辐射。
根据本发明下面所述的优选实施例中的进一步特征，所述加热的步骤包括：向所述部位施加在第一波段内的红外辐射。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的第一波段区别于所述的从所述部位发出的被测量的辐射的波段。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的方法还包括以下步骤：向所述部位施加在第二波段内的红外辐射。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的第一波段包括具有波数为1600-1700cm-1的红外辐射。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所测量的加热后发出的辐射包括在中红外波段内的黑体辐射。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的部位包括病人的胸部的一部分。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的加热步骤是持续加热预设的时间段，而所述测量的步骤是在该预设的时间段后进行的。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的用于确定异常物是否存在的测量结果是所发出的辐射的区别测量。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的区别测量是一个对比度。该对比度可包括：在所述域的辐射强度与背景辐射之间的差异，或者所述域在第一波段的辐射强度与所述域在第二波段的辐射强度的差异。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的方法还包括以下步骤：进行光谱分析以识别所述异常域。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的方法还包括以下步骤：确定所述异常域的深度。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的检测器还包括光谱通带滤光器，用于将所述MIR传感器的灵敏性限制在第一窄波段。
根据本发明所述的优选实施例中的更进一步特征，所述的检测器还包括第二MIR传感器，用于测量在第二波段内的辐射。
附图简要说明
在这里，仅通过与实施例的方式来描述本发明的内容，与以下的附图有关：
图1是根据本发明的第一个实施例所述的检测器；
图2是良性乳癌组织和恶性乳癌组织在第一波段即1500-1800cm-1(λ＝6-7μm)的MIR吸收光谱；
图3是良性乳癌组织和恶性乳癌组织在第一波段即1500-1800cm-1(λ＝6-7μm)的MIR对比光谱；
图1a是健康组织、良性乳癌组织和恶性乳癌组织在第二波段即900-1200cm-1(λ＝8-11μm)的MIR吸收光谱；
图2b是健康组织、良性乳癌组织和恶性乳癌组织在第三波段即1400-1750cm-1(λ＝6-7μm)的MIR吸收光谱；
图3c是健康组织、良性乳癌组织和恶性乳癌组织在第三波段即2700-3600cm-1(λ＝3-4μm)的MIR吸收光谱；
图5是本发明的第一个实施例所阐明的流程图；
图4a阐明了根据本发明所述的第二个实施例的用于识别在活组织内的损伤的设备；
图6b是本发明的第二个实施例所阐明的流程图。
最优实施方式详述
根据本发明所述的一种用于识别病理性乳腺癌的非入侵性方法和装置的原理与操作，可以通过附图及相关的描述而得到更好的理解。
需注意的是，这些描述仅仅是用作为一些实例，有更多的其他实施例可能被包含在本发明的精神和范围之内。
图1显示了根据本发明所述的第一实施例11的用于内在组织异常物的检测器。实施例11包括四个焦电热IR传感器22a-d，这些传感器检测来自人体的热波(MIR辐射)。焦电热IR传感器22a-d是基于与热成像照相机相同的原理，但可在比热成像照相机更宽的光谱带宽(从1至20-40μm)进行操作。传感器22b-d每个分别具有一个光谱通带滤光器。这样，传感器22a可测量宽带辐射信号(1-30μm)的强度。传感器22b-d则测量可穿透光谱通带滤光器23b-d的窄带辐射信号。
采用宽带宽能使传感器22a聚集由人体辐射出的能量，作为覆盖大带宽的“黑体(blackbody)”，因而可检测从人体深处结构发出的微弱信号。尤其是，本发明宾语找到在乳腺内的异常物(例如，癌变损伤)。通过收集宽带宽的辐射，传感器22a也收集了来自背景和周围干扰物的覆盖宽带宽的干扰信号。为增加所测信号相对于干扰信号的比率，本发明应用了对比度，即辐射强度的区别测量，在温度差异方面胜于现有的测量(正如现有技术所采用的热成像照相机或者FLIR照相机)。对比度的优势是可检测在辐射强度中的微小差异，这在射电天文学领域的技术人员是熟知的[A.T.Nesmyanovich，V.N.Ivchenko，G.P.Milinevsky，″Television system for observation of artificial aurora in the conjugate region duringARAKS experiments″，Space Sci.Instrument，vol.4，1978，pp.251-252.N.D.Filipp，V.N.Oraevskii，N.Sh.Blaunshtein，and Yu.Ya.Ruzhin，Evolution of Artificial Plasma Formation inThe Earth′s Ionosphere，Kishinev：Shtiintsa，1986，246 pages]。
在本发明的下面实施例中，对比度C是由方程式C＝(R′-R″)/(R′+R″)所定义，其中，R′是来自健康组织的全部热流，R″是来自异常域的全部热流。对于具有不同带宽的光谱测量，对比度如上所述，但R’和R”均由光谱能量密度R’(λi)与R″(λi)代替。在每个区带所测量的热流的平均光谱密度是根据公式Sλi＝R(λi)/Δλi来计算的，其中，Sλi是对于选定的λi区带的热流的平均光谱密度；R(λi)是在选定的λi区带内的热流的测量值；Δλi是选定的ith区带的光谱带宽。
由黑体辐射出的光谱能量密度是通过下面的方程式来计算：R″(λi)＝∫λniλxi[dR(λ，T)/dλ]{[εlt(λ)+εcan(λ)]τcan(λ)}dλ以及R′(λi)＝∫λniλxi[dR(λ，T)/dλ][εlt(λ)τlt(λ)]dλ，其中，dR(λ，T)/dλ＝k1λ-5[exp(k2/λT)-1]-1，k1＝3.74×10-16 W×m4，k2＝1.44×10-2 m×K；这里，dR(λ，T)/dλ是来自在温度T(对于活体组织，T＝310°K)的黑体的热流的光谱密度；εlt是正常活体组织的黑度的热辐射系数；τlt是正常活体组织的透明系数；εcan是癌组织的黑度的热辐射系数；τcan是癌组织的透明系数。必须着重注意的是，黑体辐射的强度是与所述体(body)的黑度成比例的。这样，在给出的波段内由某体(body)发出的光的强度将与在该波段内的光的吸光率成比例。因为对比度是与发光强度成反比例的，因此，黑体辐射度的对比度是与光吸光率成反比例的，可从图3与图2关于光吸收数据的的比较中看出，图3是由计算机生成的(图2是基于以下论文中发表的测量值：Afanasyeva，N.，S.Kolyakov，V.Letokhov，et al，″Diagnostic ofcancer by fiber optic evanescent wave FTIR(FEW-FTIR)spectroscopy″，SPIE，vol.2928，1996，pp.154-157.Afanasyeva，N.，S.Kolyakov，V.Letokhov，and V.Golovkina，″Diagnostics ofcancer tissues by fiber optic evanescent wave Fourier transform IR(FEW-FTIR)spectroscopy″，SPIE，vol.2979，1997，pp.478-486 and Brooks，A.，N.Afanasyeva，R.Bruch，et al.，″FEW-FTIRspectroscopy applications and computer data processing for noninvasive skin tissue diagnosticsin vivo″，SPIE，vol.3595，1999，pp.140-151)。
为增加信号强度和进一步增加对于干扰比率的信号强度，本发明应用了一种主动方法以便使热损伤能更容易地优先检测到。在该主动方法中，灯24a作为MIR辐射源，通过以频带为1600-1700cm-1、强度为10mW/mm2的MIR辐射线照射乳房来加热乳房。可替换的方案是，灯24a也可包括一个尺寸以允许以较低的强度来进行加热。正常组织不会在1600-1700cm-1波段内吸收MIR辐射(见图错误！未找到引用源。和错误！未找到引用源。b)，这样在这个波段内的光穿过健康组织而不会加热这些组织。另一方面，在1600-1700cm-1波段内的辐射是被癌组织强吸收的(见图错误！未找到引用源。和错误！未找到引用源。b)，因而可加热癌组织。这样，1600-1700cm-1波段内的辐射优先加热癌变损伤，包括隐蔽在健康组织后的损伤，但不会加热健康组织。图4a-c是基于以下文献的方法来测量的[Liu，C.，Y.Zhang，X.Yan，X.Zhang，C.Li，W.Yang，and D.Shi，“Infrared absorption ofhuman breast tissues in vitro”，J.of Luminescence，vol.199-120，2006，pp.132-136.]。
更特别的是，灯24a是由定时器26来激活的，预定3分钟的期间。在1600-1700cm-1波段内以光辐射乳房3分钟，加热癌变损伤而不加热周围的正常组织。这样增加了在癌变损伤和周围正常组织之间的温度差别约0.3-1°K。这个在癌变损伤和周围正常组织之间的0.3-1°K的温度差别导致在黑体热辐射的异常足够大以致可通过现有的焦热电检测器而被检测出，即使在健康组织的几个厘米之下。
在3分钟后，定时器26关闭灯24a，并激活传感器22a-d。接着，对该乳房进行一个整合扫描。传感器22a测量一个从1-30μm的宽波段内的整合信号，而传感器22b-d分别测量以下窄波段内的信号：1600-1700cm-1(传感器22b)、1000-1050cm-1(传感器22c)、3250-3350cm-1(传感器22d)。在图4a-c可见，在传感器22a-c的波段内，癌变损伤相对于正常组织具有更高的吸光率，而癌前病变损伤具有稍高的吸光率，而在传感器22d的波段内，癌变损伤具有更高的吸光率，癌前病变损伤具有比正常组织更低的吸光率。
从上述用于计算R’(λi)和R”(λi)的公式中以及从图2和图3中可见，正吸光率对应于负对比度。这样，在癌变损伤的位置，所有四个传感器22a-d检测负对比度，且在癌前病变损伤的位置，传感器22a-c检测负对比度，而传感器22d检测正对比度。需要强调的是，以10mW/mm2强度暴露在MIR辐射下3分钟，并加热乳房组织升高1°K，是无害的、无痛的和非入侵性的。
为了减少背景干扰信号，这些测量是在一个凉快的房间进行的，乳房的外型是在一个塑料框架内固定的，而该病人是处于俯卧的位置，而在所感兴趣的区域的外部组织是用扇子来冷却的。
图2显示了由异常组织结构所吸收的IR能量的光谱分析的结果，例如乳腺癌前病变101、102和癌变103。癌前病变101、102是癌变演化的一个前期和后期阶段。根据以下所披露的结果：Afanasyeva等人，1996年；Afanasyeva等人，1997年；以及Brooks等人，1999年。基于图2和在吸光率、透明度、辐射量和对比度(如前所定义)的系数之间的关系，癌前病变151、152和癌变153组织显示在图3中[刘等人，2006年]。
在图2和图3中，可以看到，癌前病变101、102、151、152与癌变103、153都在～1630cm-1有一个最大吸光率。类似的结果在图4b中可见，癌前病变203b与癌变202b在1655cm-1有一个最大吸光率。这样，如前所述，在接近1650cm-1的波段内辐射将穿透健康乳腺组织和加热癌前病变损伤和癌变损伤。在加热后，这些损伤能由该损伤所发出的黑体MIR辐射而被检测到，由于这些损伤的温度升高了。特别地，一度K温度的升高，将在皮肤表面(从损伤起～3cm)产生～10-7-10-6W/cm2的MIR信号，这能容易地、可靠地和精确地由普通可用的焦热电检测器而检测到。
本发明在MIR辐射的吸光率和发射度的谱差上具有优势，以从恶性损伤中区分出良性损伤。特别地，如图4c所示，在3300cm-1波段处，乳腺癌变203c比正常组织201c吸收更多，而癌前病变损伤202c在3000cm-1波段处对MIR光的吸收比正常组织201c低。这样，根据前述的公式，在3300cm-1波段处从癌变203c发出的黑体辐射的对比度是负的，而在3300cm-1波段处从癌前病变损伤202c发出的黑体辐射的对比度是正的。
可选择的是，根据图3所示，癌变损伤153在～1750cm-1处的对比度是接近于零的，而对于癌前病变151、152的对比度是正的。根据图4b也可见，癌前病变损伤202b在1750cm-1处的吸光率比正常组织201b的吸光率大，而恶性损伤203b的吸光率比正常组织201b的吸光率低。这个事实可被用于在更早的阶段区分癌前病变结构和癌变结构。
可选择的是，不同类型的损伤可由它们的吸光率而直接区别开来。这样，当乳腺被具有接近1650cm-1的波长的辐射加热时，包括癌变103、153、203b与良性损伤102、101、151、152、202b都将被加热，因而都将作为在宽带MIR整合扫描中的热点而被检测到，而当乳腺被具有接近1550cm-1的波长的辐射加热时，只有癌变损伤103、153、203b会被加热。这样，那些损伤103、153、203b将在1550cm-1和1650cm-1处加热后被检测而识别为恶性的，而那些损伤102、101、151、152、202b被识别为良性的，因为这些损伤在1650cm-1处加热后在整合扫描中是易看见的，而在1550cm-1处加热后是不易看见的。
图5是本发明的第一个实施例的流程图。在图5所示的实施例中，由于MIR能量的差异吸光率而产生的差异加热方式被用于从健康乳腺组织中区分癌前病变损伤和癌变，而辐射的谱差被用于区分恶性损伤和良性损伤。在诊断程序的起点302，病人被准备304用于实验。该实验在一个凉快的房间中进行，将用于实验的外部区域通过风扇吹冷空气而保持冷。该病人是定位于这样的区域，以致该区域能被保持在尽可能静止的状态进行扫描(例如，在Harrison等人的1999年的美国专利5,999,842中描述的俯卧位置)。进行一种被动整合扫描306。优选地，图1所示的检测器被用于扫描。对于这个被动整合扫描306，灯24a保持关闭。
在整合扫描306过程中，传感器22a测量覆盖333-10,000cm-1的宽波段的辐射，而传感器22b-d同步测量以下窄波段的辐射：1600-1700cm-1(传感器22a)、1000-1050cm-1(传感器22b)与3250-3350gm-1(传感器22d)。存储结果308。如果在被动整合扫描306中识别了异常热流的区域，则那些区域将在更高程度上通过被动整合扫描312进一步测试。为了进行被动整合扫描312，从被动整合扫描结果308中确定314背景热流(R’311)，通过在那些通过传感器12a-d对于每个光谱波段没有观察到异常热流的区域上平均辐射强度。接着，进行光谱扫描312，在被动整合扫描306中显示异常热流的区域测量R”313。在被动光谱扫描312过程中，持检测器11扫过扫描区域一段比整合扫描306更长的时间(平均扫描更长的时间以降低瞬时干扰)。在被动整合扫描312过程中，也持检测器11尽可能接近所扫描区域的皮肤，从多个角度扫描异常物以获得该异常区域的三维图像，包括在皮肤表面以下的深度。采用上面所述的方程式，计算在异常热流区域的对比度C。
可选择的是，为获得更多光谱细节，图1所示的检测器被用于所述整合扫描，但采用完全光谱方法学(例如FTIR)来进行光谱扫描。可选择的是，当对于光谱细节不是非常感兴趣时，所述整合扫描可以仅用于一个波段的扫描，而在需要细节的光谱扫描中测量多个波段。
如果在被动整合扫描306中没有检测到热流的异常，则跳过被动光谱扫描312-315。
在被动整合扫描306-315后，进行主动整合扫描316。为进行主动整合扫描316，首先将感兴趣的整个区域暴露318给予MIR辐射，波段为1600-1700cm-1，强度为10mW/mm2，持续3分钟，采用热灯24a(同时采用如上所述的冷空气和风扇持续冷却所述区域的表面)。在1600-1700cm-1波段内的MIR辐射优先穿透正常组织，并加热癌变和癌前病变损伤，只能关入图2、图3和图4b所示。在3分钟后，使热灯24a不起作用，进行主动整合扫描316。主动整合扫描316是以类似于被动整合扫描306-315的方式进行，但由于暴露318增加在损伤和正常组织之间的温差，主动整合扫描316是比被动整合扫描312更灵敏的。异常区域的确定、背景辐射水平和对比度317都是类似于上述的被动整合扫描306-315的。
如果无论是在被动整合扫描312中，还是在主动整合扫描316中，都没有观察319到异常热流的区域，则该病人被诊断320为没有可检测到的损伤，程序结束340。
如果在被动整合扫描306中或者在主动整合扫描316中，观察319到异常热流的区域，则将对该异常热流的区域进行主动光谱扫描328。为了进行主动光谱扫描328，首先必须由主动扫描324扫描异常区以外的一些区域来确定背景光谱强度R’(λi)。在图5所示的例子中，在整合扫描中发现的热流异常是非常弱的。因此，当分析该整合扫描的结果时，可以决定的是：为了增加所述光谱扫描的灵敏度，定时器26将被设置一个预定的加热期间(5分钟)，这个期间比所述主动整合扫描的加热期间(3分钟)长。从灯24a发出的MIR辐射是低于所述强度的，这将危及病人或使病人不舒服。然而，不希望将该病人暴露进行较长时间的加热。这样，对于起始扫描，当没有理由怀疑某个损伤时，将优先考虑灵敏度的前提下减少暴露时间，采用仅暴露3分钟。在本例中，有一个可疑的损伤，确信值得采用较高水平的加热来增加实验的灵敏度。为了确定对于主动光谱扫描328的背景辐射水平，找到一些没有异常的区域，采用灯24a加热322这些区域5分钟，并在每个光谱波段你扫描324(λ1＝333-10,000cm-1，λ2＝1600-1700cm-1，λ3＝1000-1050cm-1，and λ4＝3250-3350cm-1)。在几个正常位点的扫描结果被平均化，以确定背景水平R’(λi)325，对于主动光谱波段λi的每个波段。平均化有助于降低本地干扰效应。
在确定对于光谱扫描328的较长加热期间(5分钟)的对于每个波段λi的背景辐射水平R’(λi)325后，接着通过灯24a加热326所识别的异常区域5分钟。在加热326后，扫描328所述的异常区域以确定局部动态光谱辐射强度R”(λi)329。该动态光谱结果R’(λi)325与R”(λi)329都用于计算对比度330。
结果分析是由比较332在不同波段上的结果开始，以确定334所检测到的损伤是否良性。如果当i＝1，2，3时，对比度C(λi)＝[R’(λi)-R’(λi)]/[R’(λi)+R’(λi)]是负的，以及当i＝4时，对比度C(λi)是正的，在波段2和3([R”(λ2)-R”(λ3)]/[R”(λ2)+R”(λ3)])之间的光谱对比度(比较在同一位点处在两个波段内的辐射量)是小于0.5，则该区域被确定334为良性损伤。否则，该区域不能被确定334为良性损伤，而该病人将送去作进一步检查和处理。
需要注意的是，图5所示的实施例允许光谱扫描以快速识别不同损伤(每次扫描加热乳房一次，而不需要在扫描之间的冷却期)。然而，在图5所示的实施例中，在该光谱扫描结果中有一个可能的混淆效应。尤其是，在1600-1700cm-1波段内以MIR辐射会将肿瘤前体加热到一个比周围组织更高的温度。在被动机制中，癌症前体通常也比健康组织更热，因为新陈代谢活动增加的缘故。因此，即使(如图4c所示)对于在相同温度的损伤和健康组织，癌前病变损伤在3300cm-1波段内的辐射量是低于健康组织的辐射量的，然而提升温度的损伤在此波段内会比较冷得健康组织发出更多辐射。因此，在图4c中显示的负的对比度不能在图5所示的例子中观察到。虽然这个难题有时采用光谱对比度可减轻(比较仔单个位点的两个不同波段内的辐射量，例如，C(λm，λn)＝[R”(λm)-R”(λn)]/[R”(λm)+R”(λn)])，采用图5所示的方法有时仍难以区分良性肿瘤和恶性肿瘤。
如果所观察319到的所有损伤都确定334为良性的，则比较335所述主动扫描结果与被动扫描结果，如果未找到336任何损伤足够大以致在被动整合扫描中识别出来，则该病人可宣布为健康的并可释放。如果所观察319到的所有损伤都确定334为良性的，但找到336一些损伤足够大以致在被动整合扫描中识别出来，则该病人将送去做进一步试验338。进一步的试验可包括更仔细的对异常区域的扫描，包括在以不同波段的MIR光加热后的扫描(见图6a、图6b和相关讨论)或者本技术领域已知的其他试验。
在图6a、图6b中显示了本发明的第二个可选的实施例。在图6a、图6b所示的实施例中，由于MIR能量的差异吸收导致的加热差异与发射率的差异被用于区分不同的健康乳腺组织、恶性损伤和良性损伤。这样，图6a、图6b所示的实施例可被用于进一步试验，在这些例子中，根据图5所示的实施例的初步试验给出了不明确的结果。
图6a显示了所述用于识别病人的在乳腺内的损伤的系统的第二个实施例。该系统包括两个MIR灯。第一灯24b在第一波段1600-1700cm-1内辐射能量，第二灯24c在第二波段3250-3350cm-1内辐射能量。该系统还包括带有两个焦热电传感器22e和22f的检测器400，这些传感器对从333-10,000cm-1波段内的MIR辐射灵敏，以及一个可互换的通带滤光器23e。这样，检测器400同时扫描宽波段333-10000cm-1与可调节的波段。
图6b是流程图，显示了所述用于识别病人的在乳腺内的损伤的系统的第二个实施例。该方法由病人准备404开始402(该准备类似于在图5所描述的步骤304)。接着，在第一波段1600-1700cm-1由MIR辐射加热406将被扫描的区域，强度为10mW/mm2，采用热灯24b辐射3分钟。在所述第一波段内的MIR辐射是由肿瘤和良性损伤优先吸收的。接着，采用带有1600-1700cm-1可互换滤光器23e的检测器400扫描408该区域。这样，同时在宽波段333-10000cm-1范围内扫描408该区域，接受大部分的可用能量(获得最强的可能信号)，以及在波段1600-1700cm-1范围内扫描该区域，该波段应是损伤的最强指示(获得对于噪音率的最好信号)。
接着，允许将该区域冷却409回到平衡状态。允许该区域冷却409需要增加时间导致该过程的不方便，但如果癌前病变区域不允许冷却，它们将很难在下一步从良性区域中区分开来。在该区域达到平衡后，通过暴露在MIR辐射下加热410该区域，在第二波段3250-3350cm-1，强度为10mW/mm2，采用热灯24c辐射3分钟。在所述第二波段内的MIR辐射是由肿瘤优先吸收的，而不会被良性损伤吸收。接着，采用带有3250-3350cm-1可互换滤光器23e的检测器400扫描412该区域。这样，同时在宽波段333-10000cm-1范围内扫描412该区域，接受大部分的可用能量(获得最强的可能信号)，以及在波段3250-3350cm-1范围内扫描该区域，该波段应是恶性损伤的最强指示(获得对于噪音率的最好信号)。
如果不能找到414异常区，则该病人将排除可疑的损伤而可释放。如果找到414异常区，则如果该异常区发出比正常MIR辐射更高的辐射，在第一扫描408而不是在第二扫描412，该损伤将宣布416为良性而该病人可释放424，继续确认该良性损伤不会变成癌变。另一方面，如果找到414比正常辐射更高的辐射，在第一扫描408和第二扫描412中找到至少一个区域，则该损伤是假定418为恶性的，该病人将送去做进一步试验和处理422。类似地，如果找到414额外辐射量，在第二扫描412而不是在第一扫描408，则该试验将被宣布为非决定的420，该病人将送去做进一步试验422以确定她到底有什么类型的损伤。
在本说明书中提及的所有出版物、专利和专利申请都以它们的整体引用在这里作为本说明书的参考文献，在某种程度上好像每个单独的出版物、专利或专利申请时特殊的和个别引用在这里作为参考。另外，在本申请中的任何参考文献的引用或鉴别都不解释为某种允许这样的参考文献是可作为本发明的现有技术。

Claims (15)

1、一种用于识别在病人的某个部位的皮肤下的异常域的非入侵性方法，包括以下步骤：
a)使异常域优先于健康组织而被加热；
b)测量从所述加热后的异常域发出的辐射；以及
c)基于所述测量的结果而检测出所述异常域。
2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加热的步骤包括：向所述部位施加在第一波段内的红外辐射。
3、根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述的第一波段是区别于所述加热后发出辐射的波段的。
4、根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括以下步骤：
d)向所述部位施加在第二波段内的红外辐射。
5、根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述的第一波段包括具有波数为1600-1700cm-1的红外辐射。
6、根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的加热后发出的辐射包括在中红外波段内的黑体辐射。
7、根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的部位包括病人胸部的一部分。
8、根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的加热步骤是加热预设的时间段，而所述测量的步骤是在该预设的时间段后进行的。
9、根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的测量结果是所述的发出辐射的区别测量。
10、根据权利要求9所述的方法，其特征在于：所述的区别测量是一个对比度。
11、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括以下步骤：
d)进行光谱分析以识别所述异常域。
12、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括以下步骤：
d)确定所述异常域的深度。
13、一种用于揭示病人的某个部位的皮肤下的异常域的检测器，包括：
a)灯，配置为通过将所述部位的皮肤暴露在MIR射线下来加热某个部位；
b)计时器，用于在预设的暴露时间段后关闭所述的灯；以及
c)MIR传感器，用于在以所述灯加热后测量从所述部位发出的辐射。
14、根据权利要求13所述的检测器，其特征在于，还包括：
d)光谱通带滤光器，用于将所述MIR传感器的灵敏性限制在第一窄波段。
15、根据权利要求14所述的检测器，其特征在于，还包括：
e)第二MIR传感器，用于测量在第二波段内的辐射。
CNA2006800537640A 2006-01-09 2006-09-28 用于乳腺癌早期识别的主动和被动红外线断层摄影方法 Pending CN101495037A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US75700606P 2006-01-09 2006-01-09
US60/757,006 2006-01-09

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN101495037A true CN101495037A (zh) 2009-07-29

Family

ID=38256701

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNA2006800537640A Pending CN101495037A (zh) 2006-01-09 2006-09-28 用于乳腺癌早期识别的主动和被动红外线断层摄影方法

Country Status (10)

Country Link
US (1) US20070161922A1 (zh)
EP (1) EP1971255A2 (zh)
JP (1) JP2010504763A (zh)
KR (1) KR20080089467A (zh)
CN (1) CN101495037A (zh)
AU (1) AU2006335675A1 (zh)
CA (1) CA2636476A1 (zh)
MX (1) MX2008008884A (zh)
RU (1) RU2008130128A (zh)
WO (1) WO2007080567A2 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106236022A (zh) * 2016-09-12 2016-12-21 山东省医药生物技术研究中心 一种利用机体生物光子辐射进行乳腺癌早期筛查的系统
CN110367999A (zh) * 2019-07-17 2019-10-25 李宏杰 一种乳腺血氧功能成像辅以热疗早期乳腺癌检测系统

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009077947A2 (en) * 2007-12-17 2009-06-25 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method for detecting the presence of inhomogeneities in an interior of a turbid medium and device for imaging the interior of turbid media
CA2710941C (en) * 2007-12-31 2017-01-03 Real Imaging Ltd. Method apparatus and system for analyzing images
US10299686B2 (en) 2008-03-28 2019-05-28 Real Imaging Ltd. Method apparatus and system for analyzing images
WO2010056347A1 (en) * 2008-11-14 2010-05-20 Sti Medical Systems, Llc Process and device for detection of precancer tissues with infrared spectroscopy.
WO2010065052A1 (en) * 2008-12-01 2010-06-10 The Johns Hopkins University High-resolution infrared imaging for enhanced detection, diagnosis, and treatment of cutaneous lesions
JP2013500464A (ja) * 2009-07-24 2013-01-07 ガルデルマ・リサーチ・アンド・デヴェロップメント 皮膚黒色腫の赤外イメージング
JP5682124B2 (ja) * 2010-03-12 2015-03-11 セイコーエプソン株式会社 生体物質測定装置、生体物質測定方法および生体内循環腫瘍細胞測定方法
RU2510236C2 (ru) * 2011-11-10 2014-03-27 Общество с ограниченной ответственностью "Фирма РЭС" Антенна-аппликатор и устройство для определения температурных изменений внутренних тканей биологического объекта путем одновременного неинвазивного измерения яркостной температуры внутренних тканей на разных глубинах
WO2014191980A1 (en) * 2013-05-28 2014-12-04 Todos Medical Ltd. Differential diagnosis of benign tumors
WO2015002618A1 (en) * 2013-07-05 2015-01-08 Gencer Nevzat Guneri Method and system for dual-band active thermal imaging using multi-frequency currents
US9486128B1 (en) * 2014-10-03 2016-11-08 Verily Life Sciences Llc Sensing and avoiding surgical equipment
KR101828367B1 (ko) 2015-11-12 2018-02-12 대구보건대학교산학협력단 유방질환의 진단방법 및 장치
WO2017184201A1 (en) * 2016-04-22 2017-10-26 Entropia Llc Methods for thermal breast cancer detection
GB201806002D0 (en) * 2018-04-11 2018-05-23 Univ Liverpool Methods of spectroscopic analysis
CN113413136A (zh) * 2021-06-11 2021-09-21 明岁美(深圳)文化有限公司 一种基于红外热成像的乳房筛查系统

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4945239A (en) * 1989-03-29 1990-07-31 Center For Innovative Technology Early detection of breast cancer using transillumination
US6345194B1 (en) * 1995-06-06 2002-02-05 Robert S. Nelson Enhanced high resolution breast imaging device and method utilizing non-ionizing radiation of narrow spectral bandwidth
US6763261B2 (en) * 1995-09-20 2004-07-13 Board Of Regents, The University Of Texas System Method and apparatus for detecting vulnerable atherosclerotic plaque
US5662110A (en) * 1996-04-03 1997-09-02 Microwave Medical Systems, Inc. Microwave detection apparatus for locating cancerous tumors particularly breast tumors
US5983124A (en) * 1996-04-03 1999-11-09 Microwave Medical Systems, Inc. Microwave detection of tumors, particularly breast tumors
US7054674B2 (en) * 1996-11-19 2006-05-30 Astron Clinica Limited Method of and apparatus for investigating tissue histology
US5900632A (en) * 1997-03-12 1999-05-04 Optiscan Biomedical Corporation Subsurface thermal gradient spectrometry
EP1086494A4 (en) * 1998-05-15 2006-09-20 Glaxo Group Ltd IR Thermography
JP3005540B1 (ja) * 1998-06-25 2000-01-31 勲 内田 計算画像作成方法
JP4849755B2 (ja) * 1999-07-02 2012-01-11 ハイパースペクトラル・イメージング・インコーポレイテツド イメージング装置および試料分析方法
US6983753B1 (en) * 1999-11-17 2006-01-10 Smithkline Beecham Corporation Infrared thermography
EP1224905A3 (en) * 2001-01-17 2002-07-31 The Minister Of National Defence Of Her Majesty's Canadian Government Non-invasive 3-D intracranial thermography system
JP4324651B2 (ja) * 2006-02-17 2009-09-02 国立大学法人秋田大学 Ｆｉｒアクティブ・サーモグラフィ検査装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106236022A (zh) * 2016-09-12 2016-12-21 山东省医药生物技术研究中心 一种利用机体生物光子辐射进行乳腺癌早期筛查的系统
CN106236022B (zh) * 2016-09-12 2023-03-07 山东省医药生物技术研究中心 一种利用机体生物光子辐射进行乳腺癌早期筛查的系统
CN110367999A (zh) * 2019-07-17 2019-10-25 李宏杰 一种乳腺血氧功能成像辅以热疗早期乳腺癌检测系统
CN110367999B (zh) * 2019-07-17 2021-07-09 李宏杰 一种乳腺血氧功能成像辅以热疗早期乳腺癌检测系统

Also Published As

Publication number Publication date
WO2007080567A3 (en) 2009-04-09
MX2008008884A (es) 2008-12-16
RU2008130128A (ru) 2010-02-20
KR20080089467A (ko) 2008-10-06
WO2007080567A2 (en) 2007-07-19
JP2010504763A (ja) 2010-02-18
AU2006335675A1 (en) 2007-07-19
CA2636476A1 (en) 2007-07-19
EP1971255A2 (en) 2008-09-24
US20070161922A1 (en) 2007-07-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101495037A (zh) 用于乳腺癌早期识别的主动和被动红外线断层摄影方法
US8774902B2 (en) Method of infrared thermography for earlier diagnosis of gastric colorectal and cervical cancer
Waterhouse et al. A roadmap for the clinical implementation of optical-imaging biomarkers
Bergholt et al. Fiber‐optic Raman spectroscopy probes gastric carcinogenesis in vivo at endoscopy
Zhao et al. Using Raman spectroscopy to detect and diagnose skin cancer in vivo
US6975899B2 (en) Multi-modal optical tissue diagnostic system
Godavarty et al. Optical imaging for breast cancer prescreening
US20070073156A1 (en) Combined visual-optic and passive infra-red technologies and the corresponding systems for detection and identification of skin cancer precursors, nevi and tumors for early diagnosis
US20030135122A1 (en) Multi-modal optical tissue diagnostic system
Zhao et al. Real-time Raman spectroscopy for non-invasive skin cancer detection-preliminary results
Akter et al. Medical applications of reflectance spectroscopy in the diffusive and sub-diffusive regimes
Tipa et al. Microwave thermography for cancer detection
Daoust et al. A clinical Raman spectroscopy imaging system and safety requirements for in situ intraoperative tissue characterization
Bratchenko et al. In vivo hyperspectral imaging of skin malignant and benign tumors in visible spectrum
Erfanzadeh et al. A low-cost method for optical tomography
Lloyd et al. Biophotonics: clinical fluorescence spectroscopy and imaging
Dev et al. Application of terahertz imaging in biological sciences, a review
Lim et al. A feasibility study of photoacoustic imaging of ex vivo endoscopic mucosal resection tissues from Barrett’s esophagus patients
CA2389177C (en) Multi-modal optical tissue diagnostic system
Piao et al. Near-infrared optical tomography: endoscopic imaging approach
Cohen et al. Method of Infrared Thermography for Earlier Diagnostics of Gastric Colorectal and Cervical Cancer
Oh et al. Label-free tumor detection with active infrared thermal laparoscopic system in a mouse tumor model
Dressler et al. Detection of Suspicious Tissue Lesions: Raman spectroscopy (RS) provides the chance for future clinical see‐and‐treat approaches
Nwabueze et al. World Journal of Engineering Research and Technology WJERT
Bergholt et al. Real-time depth-resolved Raman endoscopy for in vivo diagnosis of dysplasia in Barrett's esophagus

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Open date: 20090729