CN104251850A - 利用超频谱图像分析组织细胞的系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种利用超频谱图像分析组织细胞的系统及方法，用以对一组织检体进行成分分析，该系统包含有一图像获取模块以及一超频谱图像分析模块，该图像获取模块用以产生一激发光并接收该组织检体因该激发光所产生的一光谱图像，并将该光谱图像转换为一具有连续频谱的超频谱图像数据；而该超频谱图像分析模块将该超频谱图像数据进行线性转换获得多个线性独立的连续光谱曲线，并根据一数据库内已知成分的连续光谱数据进行比对，以确认该组织检体中所含有的成分、类别、占有比例与空间分布，以供医师进行准确的病灶判断。
Description
技术领域
本发明涉及一种分析组织细胞的系统及方法，尤指一种利用超频谱图像分析组织细胞的系统及方法。
背景技术
为了及早发现癌症，而提高人们罹癌后的复原机率，如何有效、快速准确的进行早期癌症的检查，为医疗领域的研发者所共同努力的目标。现行癌症筛检机制皆需要通过切片检查方式进行癌症确诊与分期，切片检查是在显微镜下观察组织检体是否含有不正常分化的异常细胞，其中严重癌化的细胞可以轻易被分辨，但是一些早期的病变因为组织细胞的外观多样性，经验丰富的医师也可能难以做出正确的判断。
因此现有技术建立一种荧光检测系统，希望可以用来辨别组织检体内是否包含有异常细胞的成分。其中如美国专利公开第20050272027号的“Real-time clinical diagnostic expert systems for fluorescent spectrumanalysis of tissue cells and methods thereof（用于组织细胞的荧光光谱分析的实时临床诊断专用系统及其方法）”，其利用激发光照射特定表皮组织，使表皮组织产生自体荧光信号，再利用获取与分析该自体荧光的连续光谱信号，在特定光谱区域进行特定斜率、波峰及强度等比较，并建立权数表，来提高判断的准确性。事实上同一个检测点上包含了许多不同成分的光谱信号，也代表所测量到的光谱信号是多种成分自体荧光信号的组合，这些成分可能是属于分子等级的化学成分、蛋白质、DNA、RNA或是综合很多物质特性的细胞核。在分析时会因不同成分之间的干扰，而影响到检测的准确性。此外，该案所披露的方式，仅能判断切片检测组织是否有发炎组织或癌组织，无法精确的判断发炎组织或癌组织的位置，实有改进的必要。
发明内容
本发明的主要目的，在于提高超频谱图像检测系统检测组织成分的准确率。
本发明的另一目的，在于解决已知技术无法准确的标示异常细胞位置与分布的问题。
为达上述目的，本发明提供一种利用超频谱图像分析组织细胞的系统，用以对一组织检体进行成分分析与分布标示，该系统包含有一图像获取模块以及一超频谱图像分析模块。
该图像获取模块包含有一光学检测单元以及一光谱转换单元，该光学检测单元包含有一产生一激发光以照射该组织检体的光源以及一接收该组织检体产生的一光谱图像的光谱图像检测器，该光谱转换单元接收该光谱图像检测器的输出并转换为一具有一连续光谱波形信号的超频谱图像数据。该超频谱图像分析模块包含有一线性转换单元、一数据库以及一连接该线性转换单元与该数据库的比对单元，该数据库存放多个已知成分的连续光谱数据，该线性转换单元对该超频谱图像数据中的该连续光谱波形信号进行各别计算，并取得多个线性独立的连续光谱曲线以及其占有比例，该比对单元根据这些连续光谱曲线与数据库中已知成分的连续光谱数据进行比对，以确认该组织检体中的组成成分、类别与占有比例。
另外，本发明也提供一种利用超频谱图像分析组织细胞的方法，包含有以下步骤：
S1：取得一组织检体；
S2：利用一光学检测单元以一第一激发光照射该组织检体，使该组织检体发出一光谱图像；
S3：通过一光谱转换单元将该光谱图像转换为一具有一连续光谱波形信号的超频谱图像数据；
S4：将该超频谱图像数据进行线性转换以计算出多个线性独立连续的连续光谱曲线以及其占有比例；及
S5：通过一比对单元将这些连续光谱曲线与一数据库内的多个已知成分的连续光谱数据进行比对，以确认该组织检体中所含有的成分、类别与占有比例。
由上述说明可知，本发明具有以下特点：
一、对该组织检体发出的光谱图像进行连续波段获取获得超频谱图像数据，保留整体光谱图像的连续光谱曲线波形特性。
二、利用线性转换分析该超频谱图像数据，可分离出这些超频谱图像数据中线性独立的连续光谱曲线以供与数据库内已知成分的光谱曲线数据进行比对。
三、通过整体的线性独立连续光谱曲线波形特性来确认该组织检体中所含有的成分、类别与占有比例，而非仅利用特定波段的波峰值进行成分的判断，可减少误判的可能。
四、利用线性独立的连续光谱曲线波形比对的方式所得量化的曲线波形与成分比例指标，可作为生物超频谱图像特征标记（HyperspectralBiomarker）。
附图说明
图1为本发明的系统架构示意图。
图2为本发明的流程步骤示意图。
图3A为本发明第一实施例的连续光谱曲线数据线性转换示意图。
图3B为本发明第二实施例的连续光谱曲线数据线性转换示意图。
图4为本发明的成分显示示意图。
具体实施方式
有关本发明的详细说明及技术内容，现就配合图示说明如下：
请参阅图1所示，本发明为一种利用超频谱分析组织细胞的系统，用以对一组织检体30进行成分分析，该系统包含有一图像获取模块10以及一超频谱图像分析模块20。该图像获取模块10包含有一光学检测单元11以及一光谱转换单元12，该光学检测单元11包含有一产生一激发光以照射该组织检体30的光源111以及一接收该组织检体30产生的一光谱图像的光谱图像检测器112，其中，该光谱图像可为自体荧光图像或吸收频谱图像，自体荧光图像为该组织检体30吸收该光源111后发出对应的激发光而产生的荧光图像，而吸收频谱图像则为该组织检体30吸收该光源111后反而不发出激发光所产生的光吸收图像。该光谱转换单元12接收该光谱图像检测器112的输出并转换为一具有一连续光谱波形信号的超频谱图像数据121。该超频谱图像分析模块20包含有一线性转换单元21、一数据库23以及一连接该线性转换单元21与该数据库23的比对单元22，该数据库23存放多个已知成分的连续光谱波形数据，该线性转换单元21对该超频谱图像数据121中的该连续光谱波形信号进行各别计算，并取得多个线性独立的连续光谱曲线以及其占有比例，该比对单元22根据这些连续光谱曲线与数据库23中已知成分的连续光谱数据进行比对，以确认该组织检体30中所含有的组成成分、类别与占有比例。以本实施例来说，通过组织检体30的成分分析便可得知组织检体30中正常细胞以及癌化细胞的位置，并进一步地通过成分比例的分析，得知癌化的程度。更详细的说明，这些各自独立的连续光谱曲线除了来自组织检体30中未知成分的特征表现，也会来自于检测过程所引入的噪声。因此，如何有效抽离这些噪声造成的影响，本发明将于后描述。
而该图像获取模块10还可具有一移动控制单元13，其对该组织检体30进行二维阵列式扫描，使该超频谱图像数据121包含有一纵轴位置信号、一横轴位置信号以及该连续光谱波形信号，以构成三维的超频谱图像数据121。也即，该超频谱图像数据121由多个不同位置的感测点上所检测的数据所组成，每一个感测点上所侦测的连续光谱波形信号并非单一数值，而是一连续的且对应于不同波长而显示不同光强度的光谱曲线。该线性转换单元21可利用（但不限于）如：独立成分分析（Independentcomponent analysis,ICA）、主成分分析（Principal component analysis,PCA）及因子分析（factor analysis）的方式等进行线性转换及分析。该线性转换单元21同时将该超频谱图像数据121中多个感测点的连续光谱曲线进行线性转换，而得知每一个感测点上各自的多个线性独立的连续光谱曲线。
而该超频谱图像分析模块20还包含有一连接该线性转换单元21以及该比对单元22的人机控制界面24，该人机控制界面24根据该比对单元22的组织成分比对结果所输出的一图形化图像，而得知该组织检体30上各个位置的成分，并可利用不同的颜色以及颜色深浅不同的方式表达各个成分于该组织检体30上的位置及比例，因而形成该图形化图像。该人机控制界面24也用于启动或控制该系统，并可针对特定区域进行放大查看或旋转，藉此让使用者更直觉的进行组织检体30的成分检视。除此之外，该图像获取模块10还可包含有一连接该光学检测单元11的可见光图像获取单元14，藉此取得一可见光图像数据141，该可见光图像数据141直接呈现该组织检体30于人眼中所显示的外观图像，而可显示该组织检体30的真皮组织、表皮组织或其他组织结构。该可见光图像获取单元14连接该人机控制界面24，该人机控制界面24通过重叠该可见光图像数据141以及该图形化图像，以得到一图形化数据。也即，该图形化数据为将该图形化图像所显示的成分数据直接叠放于该可见光图像数据141上，因此使用者可更为直觉的由该图形化数据比对该组织检体30对应位置上的成分比例。
请一并配合参阅图2所示，本发明也提供一种利用超频谱图像分析组织细胞的方法，包含有以下步骤：
S1：取得一组织检体30，其可利用组织切片的方式取得该组织检体30，或者可利用光学检测单元11直接对病患的病灶位置进行图像获取，以获得该组织检体30。
S2：激发组织检体30的光谱图像，利用一光学检测单元11以一第一激发光照射该组织检体30，使该组织检体30发出一光谱图像，本实施例中，可以330～385nm的光源111进行激发，使该组织检体30产生对应的光谱图像，其中，该光谱图像可为自体荧光图像或吸收频谱图像，自体荧光图像为该组织检体30吸收该光源111后发出对应的荧光光源而产生的荧光图像，而吸收频谱图像则为该组织检体30吸收该光源111后反而不发出激发光或不反射光源所产生的光吸收图像。
S3：光信号转换，通过一光谱转换单元12将该光谱图像转换为一具有一连续光谱波形信号的超频谱图像数据121，并且，于本实施例中，其利用一移动控制单元13对该组织检体30的一获取位置进行扫描，使得该超频谱图像数据121包含有一横轴位置信号X、一纵轴位置信号Y以及该连续光谱波形信号λ的三维数据。更进一步的说明，本发明可以针对组织检体30上有兴趣的一获取位置为中心点，设定一获取范围，并以一纵坐标以及一横坐标各500个空间坐标点的分辨率做切割，因此便可在一获取范围取得250,000个空间坐标点，每一个空间坐标点即是一个感测点，且都具有其对应的连续光谱波形信号，于本实施例中，该连续光谱波形信号可于波长400nm至1000nm之间以每3nm为一个单位分辨率，而具有200个频率坐标点，因此该获取范围的超频谱图像数据即为“X,Y,λ”分辨率分别为“500,500,200”的三维信息，该获取位置、获取范围与分辨率大小可根据使用需求进行变换。
另外，需特别说明的是，为了进行详细的成分比对，或者第二次激发，本发明于步骤S3之后还具有一步骤X1：再次测量，使该光学检测单元11以一第二激发光照射该组织检体30，以产生对应的光谱图像，接着回到步骤S3进行光信号转换。藉此可获得其他种类的荧光光谱信息，达到更完整的比对结果，于本实施例中，其可利用470～490nm波长的第二激发光进行照射而取得第二光谱图像的超频谱图像数据。
S4：进行线性转换分析，将该超频谱图像数据121进行线性转换以同时将这些感测点的连续光谱波形信号各别计算出线性独立的连续光谱曲线以及其占有比例，线性转换的方式可为独立成分分析、主成分分析或因子分析等方式，其中本发明以独立成分分析（ICA）的方式完成，经由独立成分分析后，便可针对每一感测点的连续光谱曲线进行组成成分的分离，进而区分出各个感测点上所具有的不同成分，除此之外，利用ICA的分析，还可一并将检测系统中的固定噪声抽离，以去除噪声对于数据的干扰。由于本发明并非着重在ICA分析的方法，因此并不针对ICA进行详细的说明。
S5：比对确认，通过一比对单元22比对每一个线性独立的连续光谱曲线与数据库23中已知成分的连续光谱曲线，以确认该组织检体30的组成成分类别与占有比例，此外，由于本发明可进行平面扫描，因而也可一并确认各种成分于该组织检体30的空间分布。
S6：输出图形化图像，一人机控制界面24根据该比对单元22的成分比对结果，而输出一图形化图像，而通过人机控制界面24的操作，便可选定特定的位置进行显示，而得知各个成分在该组织检体30上的位置与成分比例，并依据病理学的知识，进而判断异常细胞的癌化程度。
举例来说，如口腔癌在分化过程发生时会在上皮组织的基底层出现角化蛋白质不正常增生的现象，利用本发明的分析方法，便可确定角化蛋白质增生的位置并计算其所占有的比例，进而提供一个精确量化的上皮组织细胞与其角化蛋白质分布比例数值，作为癌化程度的量化依据。
更详细的说明，请配合参阅图3A及图3B所示，其分别是组织检体30上两个不同感测点的光谱图像经过转换所得的第一连续光谱曲线数据41以及第二连续光谱曲线数据42，该第一连续光谱曲线数据41以及该第二连续光谱曲线数据42由于其所发出的光谱图像并不相同，因而其所表现的光谱曲线样态也不相同。请参阅图3A所示，经由该超频谱图像分析模块20的线性转换单元21进行线性转换后，可将该第一连续光谱曲线数据41分成第一线性独立连续曲线411、第二线性独立连续曲线412及第三线性独立连续曲线413等，每一个线性独立连续曲线都代表了一种成分，本发明并非仅由单一波长的光进行化学物质的判断，而是通过如该第一线性独立连续曲线411、该第二线性独立连续曲线412及该第三线性独立连续曲线413的曲线形状进行整体性的判断，以减少误判的可能性。
而请配合参阅图3B所示，同样通过由该超频谱图像分析模块20的线性转换单元21进行线性转换后，可将该第二连续光谱曲线数据42分成第四线性独立连续曲线421、第五线性独立连续曲线422及第六线性独立连续曲线423等，每一个线性独立连续曲线同样也都代表了一种成分，而在该数据库23中，已经针对各个不同的成分储存有其对应的连续光谱曲线，因此，经由该比对单元22便可得知该第一线性独立连续曲线411、该第二线性独立连续曲线412、该第三线性独立连续曲线413、该第四线性独立连续曲线421、该第五线性独立连续曲线422、该第六线性独立连续曲线423所分别代表的成分。
其中，我们可以看到该第一连续光谱曲线数据41中的第二线性独立连续曲线412以及该第二连续光谱曲线数据42中的该第六线性独立连续曲线423的曲线形状几乎完全一致，因而可代表该第一连续光谱曲线数据41以及该第二连续光谱曲线数据42所对应的感测点具有某种相同的成分，通过该第二线性独立连续曲线412与该第六线性独立连续曲线423分别于该第一连续频谱数据41以及该第二连续频谱数据42所占的比例，便可知道该成分所占有的比例。
请配合参阅图4所示，通过检测该第一组织检体31、第二组织检体32及第三组织检体33，标示出所有含有如该第二线性独立连续曲线412成分的感测点，可形成如白色区域34，若假设该第二线性独立连续曲线412与数据库23中某种已知肿瘤独有成分的连续光谱曲线相同，便可以认定该第一组织检体31、第二组织检体32及第三组织检体33中的白色区域34为对应的肿瘤细胞位置。除此之外，配合该人机控制界面24所提供的图形化数据进行重叠比对，便可将实际图像以及白色区域34进行比对，而让医师较为容易的进行判别。需特别说明的是，本发明以白色区域34作为举例说明，实际上，根据不同的成分，可以不同颜色进行对应的显示，而让图像更为清晰明显。
综上所述，本发明具有以下特点：
一、对该组织检体的每一个感测点位置发出的光谱图像进行连续波段获取获得超频谱图像数据，保留整体光谱图像的连续光谱曲线波形特性。
二、利用线性转换分析该超频谱图像数据，可分离出这些超频谱图像数据中线性独立的连续光谱曲线以供与数据库内已知成分的光谱曲线数据进行比对。
三、通过整体的线性独立连续光谱曲线波形特性来确认该组织检体中所含有的成分类别、各种成分的占有比例与各种成分在该组织检体的空间分布，以确定组织检体中癌化细胞的位置以及癌化程度。而非仅利用特定波段的波峰值进行成分的判断，可减少误判的可能。
四、利用线性独立的连续光谱曲线波形比对的方式所得量化的曲线波形与成分比例指标，可作为生物超频谱图像特征标记（HyperspectralBiomarker）。
五、通过主成分分析（ICA）方式而可得线性独立的连续光谱曲线波形，可有效的分类并且取得组成成分的比例，藉此获得量化的成分比例。
六、利用该人机控制界面进行图形化图像显示，藉此让使用者更直觉的进行该组织检体上各个位置的组成成分检视，并通过该可见光图像数据的搭配，使用者可更为清楚的对应组织检体的位置进行组成成分的检视与判断。
Claims (13)
1.一种利用超频谱图像分析组织细胞的系统，用以对一组织检体进行成分分析与分布标示，其特征在于，所述系统包含有：
一图像获取模块，包含有一光学检测单元以及一光谱转换单元，所述光学检测单元包含有一产生一激发光以照射所述组织检体的光源以及一接收所述组织检体产生的一光谱图像的光谱图像检测器，所述光谱转换单元接收所述光谱图像检测器的输出并转换为一具有一连续光谱波形信号的超频谱图像数据；及
一超频谱图像分析模块，包含有一线性转换单元、一数据库以及一连接所述线性转换单元与所述数据库的比对单元，所述数据库存放多个已知成分的连续光谱数据，所述线性转换单元对所述超频谱图像数据中的所述连续光谱波形信号分别进行计算，并取得多个线性独立的连续光谱曲线以及所述连续光谱曲线的占有比例，所述比对单元根据所述连续光谱曲线与所述数据库中已知成分的连续光谱数据进行比对，以确认所述组织检体中的组成成分、类别与占有比例。
2.根据权利要求1所述的利用超频谱分析组织细胞的系统，其特征在于，所述图像获取模块具有一移动控制单元，所述移动控制单元对所述组织检体进行二维阵列式扫描，使所述超频谱图像数据根据所述组织检体的位置而取得一纵轴位置信号、一横轴位置信号以及所述连续光谱波形信号，以构成三维的超频谱图像数据，藉此利用所述超频谱图像分析模块取得所述组织检体中所含有的成分的空间分布。
3.根据权利要求2所述的利用超频谱分析组织细胞的系统，其特征在于，所述超频谱图像分析模块还包含有一连接所述线性转换单元与所述比对单元的人机控制界面，所述人机控制界面根据所述比对单元而输出一图形化图像。
4.根据权利要求3所述的利用超频谱分析组织细胞的系统，其特征在于，所述图像获取模块包含有一连接所述光学检测单元的可见光图像获取单元，藉此取得一可见光图像数据，所述可见光图像获取单元连接所述人机控制界面，所述人机控制界面重叠所述可见光图像数据与所述图形化图像，以得到一图形化数据。
5.根据权利要求1所述的利用超频谱分析组织细胞的系统，其特征在于，所述线性转换单元以选自于由独立成分分析、主成分分析及因子分析所组成的群组的方式来进行线性转换。
6.根据权利要求1所述的利用超频谱分析组织细胞的系统，其特征在于，所述光谱图像选自于由自体荧光图像及吸收频谱图像所组成的群组。
7.一种利用超频谱图像分析组织细胞的方法，其特征在于，所述方法包含有以下步骤：
S1：取得一组织检体；
S2：利用一光学检测单元以一第一激发光照射所述组织检体，使所述组织检体发出一光谱图像；
S3：通过一光谱转换单元将所述光谱图像转换为一具有一连续光谱波形信号的超频谱图像数据；
S4：将所述超频谱图像数据进行线性转换以计算出多个线性独立的连续光谱曲线以及所述连续光谱曲线的占有比例；及
S5：通过一比对单元将所述连续光谱曲线与一数据库内的多个已知成分的连续光谱数据进行比对，以确认所述组织检体中所含有的成分、类别与占有比例。
8.根据权利要求7所述的利用超频谱图像分析组织细胞的方法，其特征在于，在步骤S3中，以一移动控制单元对所述组织检体进行二维阵列式扫描，使所述超频谱图像数据包含有一纵轴位置信号、一横轴位置信号以及所述连续光谱波形信号，以构成三维的超频谱图像数据，藉此利用所述超频谱图像分析模块取得所述组织检体中所含有的成分的空间分布。
9.根据权利要求8所述的利用超频谱图像分析组织细胞的方法，其特征在于，在步骤S5之后还具有一步骤S6：一人机控制界面根据所述比对单元所对应的组织成分而输出一图形化图像。
10.根据权利要求9所述的利用超频谱图像分析组织细胞的方法，其特征在于，在步骤S6中，所述人机控制界面还通过一可见光图像获取单元取得一可见光图像数据，并重叠所述可见光图像数据与所述图形化图像以得到一图形化数据。
11.根据权利要求7所述的利用超频谱图像分析组织细胞的方法，其特征在于，在步骤S4中，线性转换的方式选自于由独立成分分析、主成分分析及因子分析的方式所组成的群组。
12.根据权利要求7所述的利用超频谱图像分析组织细胞的方法，其特征在于，在步骤S3之后还具有一步骤X1：使所述光学检测单元以一第二激发光照射所述组织检体，以产生对应的光谱图像，接着回到步骤S3进行光信号转换。
13.根据权利要求12所述的利用超频谱图像分析组织细胞的方法，其特征在于，所述光谱图像选自于由自体荧光图像及吸收频谱图像所组成的群组。
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