CN103565440A - 大脑体积测量系统 - Google Patents
大脑体积测量系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103565440A CN103565440A CN201210448083.1A CN201210448083A CN103565440A CN 103565440 A CN103565440 A CN 103565440A CN 201210448083 A CN201210448083 A CN 201210448083A CN 103565440 A CN103565440 A CN 103565440A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- brain
- volume measuring
- measuring system
- brain volume
- light
- 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.)
- Granted
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
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0073—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by tomography, i.e. reconstruction of 3D images from 2D projections
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
- A61B5/1075—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof for measuring dimensions by non-invasive methods, e.g. for determining thickness of tissue layer
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
- A61B5/4058—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system for evaluating the central nervous system
- A61B5/4064—Evaluating the brain
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/04—Arrangements of multiple sensors of the same type
- A61B2562/046—Arrangements of multiple sensors of the same type in a matrix array
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2576/00—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
- A61B2576/02—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
- A61B2576/026—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part for the brain
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20076—Probabilistic image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30016—Brain
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Neurology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Psychology (AREA)
- Neurosurgery (AREA)
- Physiology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提供一种大脑体积测量系统,利用光线通过大脑时,大脑结构的不同影响光学讯号在大脑中的分布情形来进行造影与量化分析,上述的该大脑体积测量系统至少包含一光学装置及一评估置;其中该光学装置进一步包含至少一光学探头与复数个检测器,用以发射及接收光线并得到一第一光学讯号,再经由该评估装置处理该第一光学讯号以得到一第二光学讯号,以测量受测者的大脑体积。本发明在门诊时便可直接对病患做实时的测量来辅助诊断,对于居家照护方面可提供病患的长时间监控数据来帮助医师做长期的追踪与诊断,也可以针对病患的治疗过程做长时间的疗效评估。
Description
技术领域
本发明是有关于一种大脑体积测量系统,尤其是一种利用近红外光扩散光谱造影技术来分析并观察大脑体积结构性变化的大脑体积测量系统。
背景技术
大脑萎缩,是一种不可逆的脑部病变,主要会对于人类的认知与记忆功能造成相当大的影响,产生诸如:轻度知能障碍、阿兹海默症、多发性硬化症、精神分裂症、酒精中毒与失智症等。大脑萎缩的病理机制主要牵涉了大脑中渐进式地生化以及结构上的改变,这些改变刚开始发生于细胞以及突触阶段,最后将会导致神经元死亡进而造成神经细胞的损失以及大脑灰质与白质组织的萎缩。而且,这些在大脑皮层与皮层下区域的神经与突触的损失将会导致受影响区域严重萎缩,其包含:颞叶、顶叶、海马回与额叶的退化等。
基本上,引起大脑萎缩的原因很多,如:颅脑外伤、脑栓塞、脑膜炎、脑血管畸形、脑部肿瘤、癫痫、长期饮酒、营养不良、甲状旁腺功能低下、脑发育不良、滥用镇静药、煤气中毒、酒精中毒、化学药品中毒等均可导致脑萎缩。大脑萎缩的临床表现分早期,中期和晚期三个阶段。最常见的早期症状是记忆力减退,思维能力下降。接着,中期症状为记忆力明显下降,近期事遗忘尤为严重,同时也表现出远事遗忘,开始有明显认知功能障碍的情形。最后,晚期阶段的病人明显呆傻,行走明显困难,需要搀扶,常卧床不起或呆在座椅中,各种定向能力均丧失。因此,如前文所述,大脑萎缩不仅是一种不可逆的病变,且其为渐进式,故大脑体积的变化变成一个临床上极为重要的观察指标。
神经造影及相关的分析研究为一种准确、再现性高且定量的评估方法,近来益发受到重视而被广泛被应用在观察大脑体积机构上的变化。目前一些比较先进的仪器可用于鉴别大脑区域萎缩特性的型态,并藉由这些型态去探讨是否可以帮助预测轻度认知障碍患者认知能力的衰退及其大脑萎缩的体积结构性改变,如:核磁共振造影(MRI)、计算机断层扫瞄(CT)或正子断层造影(PET)。
然而,由于大脑萎缩多半发生于老年人身上,但以核磁共振造影的例子来说,由于仪器体积过大,此技术却受限于空间因素而无法任意搬动往往导致病患无法轻易进行测量、无法实时造影等问题,自然也就不可能针对病变的状况进行长期监测。再者,患有幽闭症的病患也无法使用此技术来进行测量。
目前旧有的近红外扩散光学技术可以用来侦测脑部相关的功能性神经活动情形,主要通过使用在近红外光范围内不同波长的光线针对含氧血红素与缺氧血红素不同的吸收系数进行演算进而可以得到随着大脑活动而产生不同的血氧浓度。来针对脑部的组织血氧变化做实时测量。然而,目前没有任何研究使用光学造影技术来针对大脑萎缩的体积结构性变化的测量。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种大脑体积测量系统,用以测量受测者的大脑体积变化。进一步来说,大脑萎缩将会造成大脑体积结构改变,最明显的萎缩现象就是灰质与白质的减少,而且灰质与白质的减少会造成大脑中脑脊髓液的体积增加。基本上,由于脑脊髓液的低散射与低吸收的光学特性,使其在大脑中形成导光效率很好的光通道效应,配合上大脑萎缩的不对称性以及光通道的扩大,便可利用近红外光线透过大脑结构改变影响光学讯号在大脑中的分布情形来进行造影与量化分析。
为实现上述的目的,本发明的大脑体积测量系统至少包含:一光学装置及一评估置。其中,该光学装置进一步包含至少一光学探头与复数个检测器,而该光学探头发出一光线,并由该复数个检测器接收复数个散射光子;其中,该光学探头平贴于该受测者头部的光线射入位置使该光线射入受测者头部,利用该光线通过该受测者大脑时,因大脑结构的不同影响光学讯号在大脑中的分布,再利用该复数个检测器置于该受测者头部的复数个光线接收位置,用以接收复数个散射光子以得到一第一光学讯号,并经由该评估装置处理该第一光学讯号以得到一第二光学讯号。
在本发明的一实施例中,其中,该受测者头部的该光线射入位置与该复数个光线接收位置,排列于受测者头部的一横状切面、一矢状切面或一冠状切面上,且各位置互相不重迭;当该光线射入位置与该复数个光线接收位置分布于横状切面或矢状切面上时,该光线射入位置位于受测者额头中央并距其头顶6公分深度处。而当该光线射入位置与该复数个光线接收位置分布于冠状切面时,该光线射入位置位于受测者头顶中间;上述该光线射入位置与该复数个光线接收位置的距离分别为1至5公分。
在本发明的一实施例中,其中光学装置更包含一讯号处理电路,用以放大及滤波处理第一光学讯号。而上述大脑体积测量系统更包含至少一传输装置,此传输装置设于光学装置与评估装置之间,用来将第一光学讯号传送到评估装置。较佳地,传输装置为一数据撷取卡、一数字模拟转换器、一模拟数字转换器或一单芯片。
在本发明的一实施例中,其中光学探头所发射的光线为单波段或多波段的一近红外光线。较佳的,光学探头可为一m×n数组式光学探头,此时第一光学讯号为一大脑光学数组式讯号,评估装置系利用一m×n多点式大脑体积测量算法来处理第一光学讯号,此时第二光学讯号为一大脑体积光学讯号。另外,评估装置可用以进一步比对第二光学讯号与一数据库中的不同病理分类的复数个大脑结构退化程度以得出一结果。其中,上述数据库包含有复数个病理分类,且每一病理分类分别包含有复数个不同的大脑结构退化程度,根据不同临床病理的统计进行大脑结构退化程度分级而建立该数据库。因此,数据库比对过程为:首先,将第二光学讯号分类到数据库的该些病理分类的其中一者。接着,判断第二光学讯号是否符合该些病理分类的其中一者的一临界值,若是,受测者具有一大脑结构异常状况。随后,再比对上述大脑结构异常状况与该些大脑结构退化程度以得到一结果,将此结果对应于这些大脑结构退化程度的其中一个,且该数据库会持续累积检测结果来进行系统更新。
在本发明的一实施例中,其中该大脑体积测量系统可同时测得大脑血氧浓度讯号。可根据含氧血红素与缺氧血红素不同的吸收系数进行演算,并呈现该大脑皮质血氧浓度变化影像。
在本发明的一实施例中,其中评估装置更可用以建置该受测者的一大脑组织模型。通过一蒙地卡罗方法结合第一光学讯号与受测者头部的一核磁共振影像以建构一大脑组织模型。较佳的,其中该评估装置可包含一显示单元,用以实时显示上述各测量结果。而该评估装置为可程控的一计算机或一单芯片微处理装置。
因此,本发明所揭露的大脑体积测量系统,可实时输出三个切面因大脑萎缩造成大脑结构性改变而呈现出不同光衰减讯号以及影像,可应用在脑造影与脑神经临床领域,可帮助了解大脑萎缩的体积结构性变化,并结合数据库比对进行大脑结构退化程度分级,此外,本发明同时可测得大脑血氧浓度,结合大脑结构上及功能上的测量。
由下文的说明,可更进一步了解本发明的特征及其优点,阅读时请参考图2至图5。
附图说明
图1显示本发明一实施例的大脑体积测量系统架构示意图;
图2显示本发明一实施例的大脑体积测量系统实施流程图;
图3A和图3B显示本发明一实施例中光线射入位置与检测器的分布位置示意图;
图4A显示本发明一实施例中正常受测者受测后的扩散光学影像;
图4B显示本发明一实施例中大脑萎缩病患受测后的扩散光学影像;
图5A至图5C分别显示本发明一实施例中于头部三个切面上光线射入位置—检测器间距与光强度的关系图。
主要组件符号说明
100大脑系统测量系统
1受测者
2光学装置
21光源
22光学探头
23检测器
24讯号处理电路
3评估装置
4传输装置
T1横状切面
T2矢状切面
T3冠状切面
L1正常受测者的测量结果
L2患有阿兹海默症的受测者的测量结果正常受测者的测量结果
R光线接收位置
I光线射入位置
具体实施方式
近来,由于近红外扩散光谱造影技术具有非侵入性、价格较便宜、非游离辐射、可长时间监控、不受空间限制以及简易操作等优点,而逐渐成为受到重视的测量技术。因此,有鉴于习知技术所遭遇的问题,本发明提供一种利用近红外光扩散光谱造影技术对大脑萎缩所造成的体积结构性改变进而影响光在大脑中分布的特性来对大脑的萎缩程度进行造影与量化分析。然而,由于生物组织对于近红外光具有高散射的特性,因此光的能量将随着光在生物组织中行走的距离产生严重的衰减,这样的效应自然也会严重地影响光在组织中能行走的深度。不过,即使近红外光在大脑组织中大约只可到达三公分的深度,此距离也已经足够使本发明测量到大脑皮质活动以及大脑萎缩所造成的体积结构变化。
首先,请参考图1与图2,其中图1显示本发明一
实施例的大脑体积测量系统架构示意图,图2显示本发明一实施例的大脑体积测量系统实施流程图。如图1所示,本发明所提供的大脑体积测量系统系用以测量受测者1的大脑体积结构变化。其中,此系统100至少包含一光学装置2与一评估装置3。光学装置2包含一光源21、一光学探头22与复数个检测器23。较佳地,光源21为单波段或多波段的一近红外光源,但光源21更可包含使用任何可发出近红外光的发光组件,例如雷射、LED。较佳地,光学探头22为单组或多组m×n数组式探头,其包含全光纤探头以及非光纤探头,并包含使用半导体雷射等任何可以发射、传导光子的电子组件。较佳地,检测器23可为光侦测器与光传感器等任何可接收光学讯号的电子组件。另外,光学装置2更可包含一讯号处理电路24,用以进一步放大、滤波处理由检测器23接收到的讯号。
评估装置3则可为可程控的一计算机或一单芯片微处理装置,但本发明并不仅以上述任一实施例为限。另外,此系统100更包含至少一传输装置4,传输装置4设于光学装置2与评估装置3之间,用以将讯号由评估装置2传输到驱动光学装置2,或将光学装置2发出的讯号传输到评估装置3处理。较佳地,传输装置4可为一数据撷取卡、一数字模拟转换器、一模拟数字转换器或一单芯片,但本发明并不仅以此为限。
接着,将图1中所示的系统架构图详细说明本发明所提供的大脑体积测量系统的实施方式。首先,提供一光源S200,如前文所述,此处所指的光源即为光学装置2的光源21。接着,将光学探头22紧贴于受测者1头部的光线射入位置I,此时光源发出的光线便会经由光学探头22自受测者1头部的光线射入位置射入头内S201。而复数个检测器23则分别设置在受测者1头部的复数个光线接收位置R用以接收复数个散射光子以得到第一光学讯号S202。最后,在传输装置4接收第一光学讯号并将其传送至评估装置3后,便由评估装置3处理第一光学讯号以得到第二光学讯号S203。由于光学探头为一m×n数组式光学探头,第一光学讯号较佳地为一大脑光学数组式讯号,另外评估装置3是利用一m×n多点式大脑体积测量算法来处理第一光学讯号,而第二光学讯号为一大脑体积光学讯号。
如图3A至B所示本发明一实施例中光线射入位置与检测器的分布位置示意图。本发明是利用不同的光线射入位置与检测器间的距离来获取光衰减讯号造影,也就是说光源通过光学探头使其发出的光线射入受测者的头部,而光学探头所在的光线射入位置与复数个检测器所在的复数个光线接收位置可分布于头部的一横状切面T1、一矢状切面T2或一冠状切面T3上。
如图3A所示,圆形标记I即代表光学探头所在位置(也就是光线射入头部的位置,或称光线射入位置),由于检测器为复数个,标记R为多个且其所在的复数个光线接收位置彼此是不重迭的。较佳地,当上述光线射入位置(圆形标记I)与上述复数个光线接收位置(星星标记R)分布于横状切面T1或矢状切面T2上时,光线射入位置位于受测者额头中央并距其头顶6公分深度处,且光线射入位置与复数个光线接收位置的距离分别为1至5公分,也就是前文所提的:光线与复数个检测器具有复数个间距,且该些间距彼此不同。在另外一个实施例中,如图3B所示,当光线射入位置与复数个光线接收位置分布于冠状切面T3时,第一位置位于受测者头顶中间,且第一位置与该些第二位置的距离分别为1至5公分。
如图2所示,本发明所提供的大脑体积测量系统实施流程图更包含下列步骤:经由检测器陆陆续续接收到的第一光学讯号,并将该些第一光学讯号传送至评估装置处理而得到复数个第二光学讯号后,评估装置可以通过目前临床已知的诊断与大脑结构医学影像信息(如核磁共振与计算机断层扫描)进行大量数据搜集,并与上述测量而得的第二光学讯号相对比而形成复数个不同的病理分类。即,经由本发明的第二光学讯号便可进行不同病理的不同大脑体积的分类S300。
在步骤S300之后,进一步根据不同的病理分类通过统计方法
分别建立复数个光学大脑结构退化程度分级S301。也就是说,各种疾病可依据不同大脑体积而区分为复数种病理分类,每一个病理分类中又可以区分为不同程度等级的症状,例如:萎缩的严重程度等。最后,将上述病理分类及其中所包含的复数个大脑结构退化程度整理而建置一个数据库S302。
因此,本发明所提供的大脑体积测量系统实施流程更包含下列步骤:
首先,将第二光学讯号分类至数据库的该些病理分类的其中一个S204。接着,判断第二光学讯号是否符合该些病理分类的其中一个的临界值S205,若否,则判定受测者正常S206。反之,若是,则判定受测者具有一大脑结构异常状况S207。
然后,比对上述所建置的数据库,确认受测者的状况属于此病理分类中哪一等级的大脑结构退化程度S208以得到一结果,此时上述结果自应对应于上述复数个大脑结构退化程度的其中一个。最后,显示上述结果S209。由此可知,评估装置可进一步设置有一显示单元以显示上述结果,然而本发明并不仅以此为限,也可以外接一显示单元。
如图4A和B、图5A至C,图4A显示本发明一实施例中正常受测者受测后的扩散光学影像,图4B显示本发明一实施例中大脑萎缩病患受测后的扩散光学影像,图5A至C分别显示本发明一实施例中于头部三个切面上光线射入位置—检测器间距与光强度的关系图。图4A与图4B中的大脑组织模型可通过一蒙地卡罗方法结合第一光学讯号与受测者头部的一核磁共振影像来完成。由图4A与图4B可以清楚观察出大脑萎缩造成灰质、白质以及脑脊髓液的体积改变的确会对光强度讯号产生显著的影响。
另外,如图5A至C所示,图中的横轴代表光线射入位置与复数个检测器的间距为1至5公分,纵轴则为光强度,L1为一正常受测者的测量结果,而L2则为一患有阿兹海默症的病患的测量结果,由三个切面的数据分析便可以判断出大脑萎缩造成结构改变影响光强度的变化趋势。其中,由矢状切面结果显示由于大脑萎缩的不对称性造成光强度影像的剧烈变化。然而由冠状切面结果显示由于大脑萎缩造成灰质与白质体积的减小以及脑脊髓液的体积增加,此脑脊髓液光导效应在萎缩病患的讯号上呈现较平稳的衰减,相对在正常受测者的测量结果中由于灰质与白质体积较大而对光讯号产生多重的散射与吸收作用,破坏光传播路径导致光强度衰减呈现剧烈变化。透过对影像的呈现不仅有助于了解大脑萎缩的结构性差异,并可通过光强度讯号波形分析将测得的数据分类,可作为临床医护人员诊断大脑萎缩程度疾病类型的参考指标,甚至更进一步了解治疗的有效程度。
综上所述,本发明是透过光学技术测量大脑的体积结构变化,目前并没有任何研究或产品是透过光学技术来测量大脑的体积结构性变化,而且因为光学技术不受测量空间与时间的限制,医生透过手持式探头,在门诊时便可直接对病患做实时的测量来辅助诊断,完全以病患为导。另外,由于光学技术设备可制作成可携式测量系统,因此对于居家照护方面可提供病患的长时间监控数据来帮助医师做长期的追踪与诊断,也可以针对病患的治疗过程做长时间的疗效评估。
进一步,光学设备技术转让门坎与制作成本相对较低,可以大批量生产,加上全世界都将迈入老年化社会,对于居家照护或长时间的病情追踪都提供非常大的市场导向。因此,不论是提供医师方便、实时的测量量数据来帮助诊断或是布局庞大的居家照护市场,上述这些光学诊断设备的优点都是传统核磁共振技术或正子断层造影技术所无法办到的。
上列详细说明系针对本发明的一可行实施例的具体说明,但该实施例并非用以限制本发明的专利范围,凡未脱离本发明技艺精神所为的等效实施或变更,均应包含于本发明的专利范围中。
Claims (15)
1.一种大脑体积测量系统,用以测量一受测者的大脑体积,其特征在于,包含:一光学装置,包含:至少一光学探头,平贴于该受测者头部并发出至少一光线射入受测者头部;复数个检测器,置于该受测者头部接收复数个散射光子,得到一第一光学讯号;以及一评估装置,处理该第一光学讯号以得到一第二光学讯号。
2.如权利要求1所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该光学头置于该受测者头部的该光线射入位置,与该复数个检测器置于该受测者头部该复数个光线接收位置,该光线射入位置与该光线接收位置排列于受测者头部的一横状切面、一矢状切面或一冠状切面上,且各位置互相不重迭。
3.如权利要求1所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该光学装置更包含一讯号处理电路。
4.如权利要求1所述的大脑体积测量系统,其特征在于,更包含:至少一传输装置,介设于该光学装置与该评估装置之间。
5.如权利要求4所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该传输装置为一数据撷取卡、一数字模拟转换器、一模拟数字转换器或一单芯片。
6.如权利要求1所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该光线为单波段或多波段的一近红外光线。
7.如权利要求1所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该光学探头为一m×n数组式光学探头。
8.如权利要求1所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该评估装置系利用一m×n多点式大脑体积测量算法来处理该第一光学讯号。
9.如权利要求8所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该评估装置包含一数据库,可比对该第二光学讯号与该数据库中不同的病理分类,得到一大脑结构退化程度分级结果。
10.如权利要求9所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该数据库系依照不同临床病理的统计,进行大脑结构退化程度分级并建立该数据库,且该数据库会持续累积检测结果来进行系统更新。
11.如权利要求8所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该评估装置更可用以建置该受测者的一大脑组织模型。
12.如权利要求1所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该大脑体积测量系统可同时测得大脑皮质血氧浓度讯号。
13.如权利要求12所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该评估装置可依含氧血红素与缺氧血红素不同的吸收系数进行演算,并呈现该大脑皮质血氧浓度变化影像。
14.如权利要求1所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该评估装置更包含一显示单元,用以实时显示各测量结果。
15.如权利要求1所述的大脑体积测量系统,其特征在于,该评估装置为可程控的一计算机或一单芯片微处理装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US13/568,614 | 2012-08-07 | ||
US13/568,614 US20140046170A1 (en) | 2012-08-07 | 2012-08-07 | Brain volumetric measuring method and system using the same |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103565440A true CN103565440A (zh) | 2014-02-12 |
CN103565440B CN103565440B (zh) | 2016-11-23 |
Family
ID=50038767
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210448083.1A Expired - Fee Related CN103565440B (zh) | 2012-08-07 | 2012-11-09 | 大脑体积测量系统 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20140046170A1 (zh) |
CN (1) | CN103565440B (zh) |
TW (1) | TWI549654B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108771543A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-11-09 | 齐鲁工业大学 | 一种基于大数据的真实环境下老人跌倒检测方法及系统 |
TWI725813B (zh) * | 2020-04-09 | 2021-04-21 | 國立中央大學 | 磁振造影之自動腦部梗塞偵測系統及其運作方法 |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6422637B2 (ja) * | 2013-08-20 | 2018-11-14 | 国立大学法人京都大学 | 磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置 |
CN107624192B (zh) * | 2015-05-11 | 2020-10-27 | 西门子公司 | 通过内窥镜组织分化的外科引导和术中病理的系统和方法 |
US9799135B2 (en) * | 2015-09-01 | 2017-10-24 | Siemens Healthcare Gmbh | Semantic cinematic volume rendering |
WO2019231443A1 (en) * | 2018-05-30 | 2019-12-05 | Chi-Hua Foundation | Marker and method for evaluating cognitive dysfunction |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1169665A (zh) * | 1995-01-03 | 1998-01-07 | 无创伤诊断技术公司 | 用于生物组织体内测量的光耦合器 |
US5853370A (en) * | 1996-09-13 | 1998-12-29 | Non-Invasive Technology, Inc. | Optical system and method for non-invasive imaging of biological tissue |
US6690958B1 (en) * | 2002-05-07 | 2004-02-10 | Nostix Llc | Ultrasound-guided near infrared spectrophotometer |
CN101058002A (zh) * | 2007-05-21 | 2007-10-24 | 龙芒 | 右脑潜能开发机装置 |
US20110077503A1 (en) * | 2009-08-25 | 2011-03-31 | Medical University Of South Carolina | Automatic MRI Quantification of Structural Body Abnormalities |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7355716B2 (en) * | 2002-01-24 | 2008-04-08 | The General Hospital Corporation | Apparatus and method for ranging and noise reduction of low coherence interferometry LCI and optical coherence tomography OCT signals by parallel detection of spectral bands |
US8331637B2 (en) * | 2006-03-03 | 2012-12-11 | Medic Vision-Brain Technologies Ltd. | System and method of automatic prioritization and analysis of medical images |
WO2007143141A2 (en) * | 2006-06-01 | 2007-12-13 | The General Hospital Corporation | In-vivo optical imaging method including analysis of dynamic images |
US7620147B2 (en) * | 2006-12-13 | 2009-11-17 | Oraya Therapeutics, Inc. | Orthovoltage radiotherapy |
WO2008086615A1 (en) * | 2007-01-19 | 2008-07-24 | Sunnybrook Health Sciences Centre | Medical imaging probe with rotary encoder |
US9713448B2 (en) * | 2008-04-03 | 2017-07-25 | Infraredx, Inc. | System and method for intravascular structural analysis compensation of chemical analysis modality |
US20130006112A1 (en) * | 2010-01-06 | 2013-01-03 | Terence Vardy | Apparatus and method for non-invasively locating blood vessels |
US8579620B2 (en) * | 2011-03-02 | 2013-11-12 | Andy Wu | Single-action three-dimensional model printing methods |
-
2012
- 2012-08-07 US US13/568,614 patent/US20140046170A1/en not_active Abandoned
- 2012-09-26 TW TW101135269A patent/TWI549654B/zh not_active IP Right Cessation
- 2012-11-09 CN CN201210448083.1A patent/CN103565440B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1169665A (zh) * | 1995-01-03 | 1998-01-07 | 无创伤诊断技术公司 | 用于生物组织体内测量的光耦合器 |
US5853370A (en) * | 1996-09-13 | 1998-12-29 | Non-Invasive Technology, Inc. | Optical system and method for non-invasive imaging of biological tissue |
US6690958B1 (en) * | 2002-05-07 | 2004-02-10 | Nostix Llc | Ultrasound-guided near infrared spectrophotometer |
CN101058002A (zh) * | 2007-05-21 | 2007-10-24 | 龙芒 | 右脑潜能开发机装置 |
US20110077503A1 (en) * | 2009-08-25 | 2011-03-31 | Medical University Of South Carolina | Automatic MRI Quantification of Structural Body Abnormalities |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108771543A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-11-09 | 齐鲁工业大学 | 一种基于大数据的真实环境下老人跌倒检测方法及系统 |
CN108771543B (zh) * | 2018-04-16 | 2020-11-03 | 齐鲁工业大学 | 一种基于大数据的真实环境下老人跌倒检测方法及系统 |
TWI725813B (zh) * | 2020-04-09 | 2021-04-21 | 國立中央大學 | 磁振造影之自動腦部梗塞偵測系統及其運作方法 |
US11042983B1 (en) | 2020-04-09 | 2021-06-22 | National Central University | Automatic brain infarction detection system on magnetic resonance imaging and operation method thereof |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103565440B (zh) | 2016-11-23 |
TW201406346A (zh) | 2014-02-16 |
TWI549654B (zh) | 2016-09-21 |
US20140046170A1 (en) | 2014-02-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103565440A (zh) | 大脑体积测量系统 | |
Osmanski et al. | Functional ultrasound imaging of intrinsic connectivity in the living rat brain with high spatiotemporal resolution | |
Young et al. | Longitudinal study of white matter development and outcomes in children born very preterm | |
CN103717129A (zh) | 脑磁图源成像 | |
CN111568414A (zh) | 基于功能影像学的癫痫活动检测方法及系统 | |
Massaro et al. | Neonatal neurobehavior after therapeutic hypothermia for hypoxic ischemic encephalopathy | |
Mory et al. | Structural abnormalities of the thalamus in juvenile myoclonic epilepsy | |
Bashford et al. | SPiQE: an automated analytical tool for detecting and characterising fasciculations in amyotrophic lateral sclerosis | |
CN104287733A (zh) | 伪装认知功能障碍fMRI鉴定方法 | |
Markett et al. | Anxiety and harm avoidance | |
CN101283906B (zh) | 一种耦合光纤近红外光谱生物组织功能成像设备 | |
Wei et al. | An observational MRI study of methotrexate-treated children with acute lymphoblastic leukemia in remission and subtle cognitive decline | |
Zhao et al. | Identifying boys with autism spectrum disorder based on whole-brain resting-state interregional functional connections using a boruta-based support vector machine approach | |
Martinelli et al. | Everything you wanted to know about neuroimaging and psychiatry, but were afraid to ask | |
Maher et al. | Structure-function coupling reveals seizure onset connectivity patterns | |
CN104745470B (zh) | 一种多通道离体代谢实时监测装置 | |
Tortora et al. | Comparison of qualitative and quantitative analyses of MR-arterial spin labeling perfusion data for the assessment of pediatric patients with focal epilepsies | |
CN100471446C (zh) | 早期生理突变预测系统 | |
CN206390918U (zh) | 小动物联合成像仪 | |
Baxter | Neuroimaging of neonatal nociception | |
Lei et al. | [Retracted] Adoption of Magnetic Resonance Image Features under Segmentation Algorithm in Effect Evaluation of Ginkgo Diterpenoid Lactone Glucamine Injection in Treatment of Cerebral Infarction | |
Vedangi et al. | Using Machine Learning for Neuronal Activity Imaging | |
Wang et al. | Cerebral Microstructural and Microvascular Changes in Non-Neuropsychiatric Systemic Lupus Erythematosus: A Study Using Diffusion Kurtosis Imaging and 3D Pseudo-Continuous Arterial Spin Labeling | |
Ojinaga Alfageme | The neonatal brain in Down Syndrome: white matter alterations and the relationship between brain volumes and childhood cognitive abilities | |
Dayal et al. | Better neural images by combining ultrahigh field strength MRI with innovative MRI sequences |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20161123 Termination date: 20191109 |