CN105190262A

CN105190262A - 诊断仪器和方法

Info

Publication number: CN105190262A
Application number: CN201480009125.9A
Authority: CN
Inventors: 黄志伟; 麦德斯·塞尔沃斯特·伯格浩特; 郑伟; 何凯宇
Original assignee: National University of Singapore
Current assignee: National University of Singapore
Priority date: 2013-02-19
Filing date: 2014-02-19
Publication date: 2015-12-23
Anticipated expiration: 2034-02-19
Also published as: EP2959275A1; JP6531044B2; JP2016510245A; GB201302886D0; WO2014129970A1; CN105190262B; US20160000330A1; US9877655B2; EP2959275A4

Abstract

一种诊断仪器，包括单色光源、用于将来自单色光源的光传输到测试部位的传输设备、用于传输来自测试部位的散射光的采集设备和用于接收来自所述采集设备的散射光的光谱分析仪，所述光谱分析仪包括衍射光栅，所述衍射光栅设有第一光栅元件和第二光栅元件，所述第一光栅元件在第一光谱范围将光衍射，所述第二光栅元件在第二光谱范围将光衍射；所述光谱分析仪进一步包括感光设备，所述第一光栅元件被布置在将光衍射到所述感光设备的第一区域上，所述第二光栅元件被布置在将光衍射到所述感光设备的第二区域上。

Description

诊断仪器和方法

技术领域

本发明涉及将拉曼光谱学用于实时体内组织测量的一种诊断仪器和方法，特别地但非排他性地用在内窥镜中。

背景技术

拉曼光谱学是一种使用非弹性的或拉曼散射的单色光技术。常规上，单色光源是一种可见或者近红外(“NIR”)范围内的激光器。散射光子的能量响应于与振动模式的相互作用或者照射的材料中的激发而上移或下移，从而改变散射光子的波长。因此，来自散射光的光谱可以提供关于散射材料的信息。

已知的是，使用NIR拉曼光谱学作为用于表征和诊断若干器官中的癌前细胞和癌细胞的潜在技术。由于该技术可以是无创或者微创的，不需要活检或者其他组织的移除，因此该技术是可取的。已知的是使用两个波长范围内的NIR拉曼光谱学。第一个是所谓的指纹(“FP”)范围，具有800-1800cm^-1的波数，在该光谱区包含大量的可以用于组织表征和诊断的高度特异性双分子信息，例如来自蛋白质、DNA和脂类含量的信息。该波长范围的缺点是，当与常用的785nm激光源一起使用时，被照射的组织自发荧光，生成强背景信号。此外，在探测器使用光纤链路的情况下，拉曼信号从光纤中的熔融石英散射。特别地，在使用电荷耦合器件(“CCD”)测量散射光谱的情况下，自发荧光信号可能使CCD饱和并且干扰该波长区域中的相对较弱的拉曼信号的检测。

同样已知的是，在2800-3700cm^-1波数范围内以相对较高波数范围(“HW”)测量拉曼散射。由于强拉曼信号生成于蛋白质和脂类中的CH₂和CH₃部分伸缩振动以及水的OH伸缩振动，因此，该波数范围是可取的，是有利于表征生物组织的。来自组织自发荧光的背景信号以及来自光纤中的熔融石英的拉曼散射在该范围内也是较少的。

对于实际生物医学和诊断应用而言，为了识别可能的疾病或病理，希望可以将拉曼光谱学应用到体内组织，并且尽可能快地生成具有最大的信息量的有用光谱。

发明内容

本发明第一方面提供了一种诊断仪器，包括单色光源、用于将来自单色光源的光传输到仪器探头的传输设备、用于传输来自测试部位的散射光的采集设备和用于接收来自所述采集设备的散射光的光谱分析仪，所述光谱分析仪包括衍射光栅，所述衍射光栅设有第一光栅元件和第二光栅元件，所述第一光栅元件在第一光谱范围将光衍射，所述第二光栅元件在第二光谱范围将光衍射；所述光谱分析仪进一步包括感光设备，所述第一光栅元件被布置在将光衍射到所述感光设备的第一区域上，所述第二光栅元件被布置在将光衍射到所述感光设备的第二区域上。

所述传输设备包括传输光纤。

所述采集设备包括采集光纤。

所述采集设备包括采集滤波器，所述采集滤波器用于除去来自所述单色光源的光。

所述采集设备包括若干个采集光纤。

所述采集光纤的端部临近所述光谱分析仪，所述采集光纤的端部配置成弯曲的结构以便校正图像偏差。

所述诊断仪器还包括安装在仪器探头上的用于将来自传输光纤的光投射到测试部位的球透镜。

每个光栅元件均包括一个透射光栅或反射光栅。

所述第一光谱范围为800cm^-1到1800cm^-1。

所述第二光谱范围为2800cm^-1到3600cm^-1。

所述诊断仪器进一步包括处理设备，所述处理设备用于接收来自感光设备的数据并且生成输出。

所述处理设备用于同时接收来自所述感光设备的第一区域的数据并生成第一光谱；及接收来自所述感光设备的第二区域的数据并生成第二光谱。

所述感光设备包括传感器阵列，所述数据包括像素值。

所述数据被检查是否饱和，如果发现饱和，则拒绝所述数据。

所述生成光谱的步骤包括将相应像素划分面元。

所述生成光谱的步骤包括从接收的数据中减去背景信号。

所述生成光谱的步骤包括对接收的数据进行平滑。

所述生成光谱的步骤包括对平滑后的接收数据采用多项式曲线拟合，并从平滑后的接收数据中减去拟合的曲线。

所述诊断仪器用于检查光谱是否污染，如果光谱有效，则将光谱分类为相应的健康或异常组织，并且相应地生成输出。

所述诊断仪器包括光谱存储库，光谱存储库用于将所述光谱与光谱存储库中存储的光谱进行比较。

本发明另一方面提供了诊断仪器的操作方法，包括以下步骤：将来自单色光源的光传输到测试部位，从所述测试部位采集散射光，及将采集到的散射光传输到光谱分析仪，所述光谱分析仪包括衍射光栅，所述衍射光栅设有第一光栅元件和第二光栅元件，所述第一光栅元件在第一光谱范围将光衍射，所述第二光栅元件在第二光谱范围将光衍射；所述光谱分析仪进一步包括感光设备，所述第一光栅元件被布置在将光衍射到所述感光设备的第一区域上，所述第二光栅元件被布置在将光衍射到所述感光设备的第二区域上。

所述操作方法包括从所述感光设备的第一区域接收数据并生成第一光谱；及从所述感光设备的第二区域接收数据并生成第二光谱。

所述感光设备包括传感器阵列和数据，所述数据包括像素值。

所述生成光谱的步骤包括将每列的像素划分面元。

所述生成光谱的步骤包括从接收的数据中减去背景信号。

所述生成光谱的步骤包括对接收的数据进行平滑。

所述操作方法包括检查光谱是否污染，如果光谱有效，则将所述光谱分类为相应的健康或异常组织，并且相应地生成输出。

所述操作方法包括提供一个光谱存储库，所述检查和分类步骤包括将所述光谱与存储光谱进行比较。

附图说明

本发明的实施例仅仅通过实例的方式参照附图进行描述，其中：

图1为实施本发明的内窥镜的示意图；

图1a展示了图1的内窥镜的仪器探头的示意图；

图1b为图1a中球透镜和光纤束的大尺度的示意图；

图1c为图1的光谱仪的大尺度的示意图；

图1d为采集光纤的近端的配置示意图；

图2展示了当采用校准氩灯或汞灯照明时，图1中CCD捕获的一个示例图片；

图3为实施本发明的方法的流程图；

图4更详细地展示了图3方法的部分的流程图；

图5为采用图1的内窥镜获得的来自一个健康自愿者手掌的拉曼光谱；

图6是采用图1的内窥镜从一个健康自愿者获得的各种组织类型的若干拉曼光谱；

图7为统计光谱库的HotellingT²和Q残差统计的绘图；

图8为若干捕获的光谱的分类绘图；

图9a为来自健康结肠组织和癌变结肠组织的体内光谱的平均值的绘图；

图9b示出了图9a的光谱的主分量载荷；

图9c为图9a中光谱的主分量得分的绘图。

具体实施方式

现在特别详细地参照附图，应当强调的是，所示的细节通过实例的方式显示，且仅仅用于说明性地讨论本发明的优选实施例的目的，并且为了提供据信是本发明原理和构思方面的最有用且容易理解的描述的内容而给出。在这点上，没有试图比基本理解本发明所必要的更详细地示出本发明的结构细节，利用附图进行的描述使得如何可以在实践中实施本发明的若干形式对于本领域技术人员来说是清楚明白的。

在详细地解释本发明的至少一个实施例之前，应当理解的是，本发明在其应用中并不限于以下描述中阐明的或者附图中图示的部件的构造和布置的细节。本发明适用于其他实施例或者以各种不同的方式实施或执行。再者，应当理解的是，本文采用的措辞和术语是用于描述的目的并且不应当被认为是限制性的。

现在参照图1，总体上体现本发明的包括内窥镜系统的诊断仪器示于10处。内窥镜本身示于11处，并且内窥镜11的仪器探头12大体示于图1a中，为了提供引导和待测试区域的视觉查看，内窥镜11中设有大体示于13处的适当的视频系统。来自氙光源14的光传输到内窥镜12端部的照射窗口15。CCDs16和17响应于白色光反射成像、窄带成像或者自发荧光成像，接收反射的光并且将数据传输至大体上示于18处的视频处理器。视频信息在概略地示于19处的监视器上显示。视频系统13允许视觉检查测试组织并且将内窥镜引导至希望的位置。

拉曼光谱设备大体上示于20处。单色激光光源示于21处，在本实施例中为具有输出波长约在785nm的二极管激光器。来自激光二极管21的光穿过近侧带通滤波器22，该滤波器包括中心在785nm、半高全宽为±2.5nm的窄带通滤波器。光通过耦合23进入作为光纤束24的一部分的激发光纤25，激发光纤25的直径为200μm，数值孔径(‘NA’)为0.22。远侧带通滤波器25a位于激发光纤25的仪器探头端处，在本实施例中，包括沉积在光纤25端部上的涂层。远侧带通滤波器25a与近侧带通滤波器22具有同样的带通特性。从激发光纤25传输来的光进入位于内窥镜11端部的球透镜26，在本实施例中，球透镜包括直径约为1.0mm、折射率n＝1.77的为蓝宝石球透镜。如图1b所示，从激发光纤25传输来的光在球透镜26的内部被反射。在球透镜与如图示于27处的待测试的组织接触的情况下，来自激发光纤25的传输的光至少部分在深度达140μm的组织27内经历拉曼散射，散射光再次被反射进入球透镜26，并且被多根采集光纤28所接收，所述采集光纤28也作为光纤束24的一部分。为清楚起见，图1中展示出了一根光纤28，但本实施中采用了26根采集光纤，每根采集光纤具有100μm的直径和0.22的NA。采集光纤28可以配置成任何适当的结构，例如配置成围绕激发光纤25的环。

采集光纤28在仪器探头端处设有远侧内联长通滤波器28a。远侧内联长通滤波器28a以与远侧带通滤波器25a类似的方式形成为沉积在每根采集光纤28端部上的涂层，并且具有约为800nm的截止波长，从而阻挡来自激光源21的没有经历拉曼散射的光。由采集光纤28的散射返回光穿过近侧内联长通滤波器29，近侧内联长通滤波器29同样具有约为800nm的截止波长。蓝宝石球透镜26、激发光纤25和采集光纤28、近侧带通滤波器22和远侧带通滤波器25a以及远侧长通滤波器28a和近侧长通滤波器29的配置提供了一种用于选择性收集来自组织27的散射的拉曼光子的良好系统。

如图1c所示，散射返回光接着在光谱仪30处被分开。来自采集光纤28的光被透镜31收集并且经过一个弯曲配置的光纤阵列和准直透镜到达光栅32上，该光栅包括一对体积全息相位光栅元件32a、32b。所述光栅元件32a、32b包括透射式衍射光栅元件。来自光栅32的衍射光由透镜33聚焦到感光阵列34上，该阵列在本实施例中包括具有20×20微米的像素间距的1340×400像素阵列的电荷耦合器件(“CCD”)。

由于来自不同狭缝的光以不同的角度到达光栅上，透射式光栅光谱仪的一个常见问题是光谱线略微弯曲。为了补偿图像畸变，若干根采集光纤28的近端被配置成如图1d所示的抛物线。采集光纤28的近端的曲线的弯曲率与在直缝内形成图像的弯曲率的大小相等但方向相反，这将会诱导在直缝内形成图像。因此，结合抛物线排列的光纤端部及光栅32，CCD上形成的光谱线是直的，几乎没有弯曲。通过将光纤28以这样的方式排列，相对于传统的单缝成像光谱仪而言，光谱分辨率可以大大提高。

如上所述，光栅32为透射式或反射式光栅，光栅包括2个不同的体积全息相位光栅元件32a、32b，所述光栅元件32a、32b可以为对应不同的光谱范围的光栅，所述光栅元件32a、32b被设置成小角度的偏移以使光栅32将光谱以一个小角分到感光阵列34的第一区域和第二区域。为了方便起见，在本实施例的描述中，每个光谱分散的方向是指水平方向及与水平方向垂直的垂直方向。在本发明实施例中，第一区域和第二区域沿垂直方向偏移，在每个光栅的可选范围内选择光谱范围以使一个光栅将光散射到第一光谱范围、指纹范围，另一个光栅将光散射到第二光谱范围、高波数范围，通过以这种方式将散射光分到带垂直偏移量的每个光谱范围内，每个波长范围的拉曼光谱可以被感光阵列34同时读取。

校正后的成像如图2所示，其中，光纤束将来自氩灯或汞灯的带不同原子发射线的光进行传输，两个波长范围内的光谱线明显是垂直偏移的，谱线之间有最小的重叠或没有重叠，并且光谱线都是直的，并且明确定义为垂直方向。

鉴于光栅元件32a、32b的像素间距及色散系数，较低的区域41如图2所示，对应于分辨率为3cm^-1、范围为150-1950cm^-1的指纹(FP)区，较高的区域42对应于1750-3600cm^-1的光谱范围，其中包括1800-2800cm^-1的非特异性拉曼信息区及分辨率为6cm^-1、范围为2800-3600cm^-1的HW区。

来自感光阵列34的图像数据参照图3和图4以下述方式进行处理。来自图像传感阵列的每个区域的光谱数据将会分别进行处理，但是每一组的数据以图4所示的方式进行处理。

处理方法示于图3中的50处。在步骤51，来自CCD34的像素值被读取，每个区域41、42相应的垂直像素被划分面元以便最大化每个波长处的信噪比。显然地，为了减少或最小化偏差，采集光纤的抛物线排列在这一步是非常有利的，因为相应的面元的划分无需补偿软件中的线曲率或偏差而且无需降低分辨率。

在52处，数据被检查是否饱和，即是否任一像素值处于最大值处。如果发现饱和，那么在步骤53处调节CCD34的积分时间，并且利用在步骤51处获取的更短的积分时间来获取新图像。

如果信号未饱和，那么在步骤54a处，对来自区域41的相应指纹(FP)光谱范围的数据进行处理。在步骤54b处，对来自区域42的相应HW光谱范围的数据进行类似的处理。参照图4，下面将更详细地讨论步骤54a、54b，如图4和图5所示，下面将更详细地讨论采用该方法获得光谱的例子。

在步骤55处，执行异常值检测以便检查来自步骤54a、54b的光谱是否对应于来自组织的有效信号，而不是来自于污染物的(无效)信号。如果光谱无效，那么拒绝光谱并且在步骤51处获取新图像。

在本实例中，与概略地示于35a处的光谱存储库或库相比较，使用捕获的光谱的主分量分析(“PCA”)执行异常值检测步骤。光谱库包含来自健康、异常和癌前组织的光谱。PCA是一种已知的分析数据集合的方法，按照较少数量的变量——主分量、主分量的相对权重以及与特定测量相应的每组值的误差项来对数据集合的变量进行分类，其中特定测量用于度量导出的主分量与该特定测量的匹配程度，在这种情况下，PCA能够将光谱存储库的高维度降低至较少的变量数，典型地为2-5个，这些变量形成可以被存储以供后续使用的模型。通过使用误差项，可以将捕获的光谱评估为真正的光谱或者异常值。在本实例中，计算HotellingT²和Q残差统计。Q残差统计是导出的模型拟合到测量的数据有多好或多差的指示器，而T²统计是测量结果离模型的均值或中心有多远的度量。

当捕获到新光谱时，在新光谱上执行PCA，并且计算HotellingT²和Q残差统计。只有存储模型的HotellingT²和Q残差统计均在95％的置信区间内的光谱才被接受。光谱存储库的HotellingT²和Q残差统计绘制在图7。这两种统计结果均在95％的置信区间内的光谱在该图的左下角处显示为蓝色。如果用于测量的光谱的HotellingT²和Q残差统计位于该区域之外，则它们作为异常值被拒绝。应当清楚明白的是，选择光谱库使来自异常组织的真正光谱不被拒绝。

如果光谱有效，那么在步骤56处可以执行另外的处理步骤，例如识别与癌细胞或者癌前细胞关联或者与其他疾病或病症关联的光谱特性。在该实例中，由于光谱存储库包含健康组织、癌前组织和癌组织的实例，因此可以再一次使用光谱存储库，并且可以以适当的方式使用光谱存储库来分类被捕获的光谱。可替换地，如果适当或者希望的话，可以将单独的库用于每个步骤。一种适当的技术的实例是概率偏最小二乘判别分析(“PLS-DA”)，尤其是因为目的是将组织分类到两种状态(健康和异常或癌症)之一中。图8显示了一个以这种方式分类的一组光谱的实例，其低的概率表明健康的组织以及更高的概率对应于癌组织。在这一步其他任何合适的分类或识别方法也可使用。

在步骤57处，与步骤56的结果以及任何其他希望的处理结果相关联的病理可以得到确定，并且可以将病理呈现在适当的显示器36或者其他输出如听觉反馈上。

现在结合图4更详细地讨论处理步骤54a和54b，所述方法示于60处。在步骤61处，接收划分面元的光谱，并且在步骤62处，减去光纤背景。这是来自光纤内的熔融石英的拉曼散射的光谱分量。光纤背景在测试之前被存储或捕获。这移除了不起源于组织内的返回信号的那个部分。

在步骤63处，通过使用适当的平均窗口或技术对光谱平滑。在本实例中，使用具有3到5像素窗口宽度的Savitzy-Golay平滑，因为发现这改进了含噪拉曼光谱中的信号质量。

在步骤64处，将多项式曲线拟合到每个平滑的光谱。拟合的多项式曲线阶数的选择取决于光谱范围和由组织自发荧光造成的背景信号的形状。在本实例中，在HW区域中拟合三阶或一阶多项式并且在FP区域中拟合五阶多项式。

在步骤65处，从相应的平滑的光谱中减去拟合的曲线。这在留下特有的拉曼光谱峰的同时移除了背景信号。

在步骤66处，执行其他处理步骤以便改进光谱的可视化和呈现。例如，光谱可以被归一化，使得在每条线下存在给定区域，或者通过对重叠区域平均或者以其他方式组合以便给出表观连续的光谱。在步骤67处，输出光谱以便用在图3的诊断和病理步骤56、57中。

在本实例中，在包括个人计算机35的处理设备上的软件中执行该方法，该个人计算机与CCD34和激光器21接口并且控制CCD34和激光器21，执行面元划分以及读出CCD34的两个区域，并且执行光谱分析。应当清楚明白的是，可以使用具有通用或专用硬件和软件的任何适当组合的任何其他处理设备。异常值检测和诊断步骤中使用的光谱数据库概略地示于35a处。应当清楚的是，可以将该数据库存储在计算机35上或者远程地存储并且根据需要访问。数据实时地进行处理，在本实例中在小于0.1s内处理。由于光谱以～1s的积分时间获取，因而系统适合于实时使用。

图5和6示出了使用本发明的仪器获得的光谱实例。图5显示了来自于一个健康志愿者的手掌组织的拉曼光谱。在FP区域的拉曼光谱显示了在即853cm^-1(ν(C-C))，1004cm^-1(ν(C-C))，1245cm^-1(蛋白质的酰胺IIIν(CN)和蛋白质δ(N-H)振动峰)，1302cm^-1(CH₃CH₂扭曲振动峰和摇摆振动峰)，1443cm^-1(δ(CH₂)变形振动峰)，1655cm^-1(蛋白质的酰胺Iν(C＝O))和1745cm^-1的ν(C＝O)附近的窄的拉曼峰。另一方面，在HW区域观察到更宽、强度高的拉曼光谱(即，2850cm^-1和2885cm^-1(CH₂伸缩振动峰)，2940cm^-1(CH₃伸缩振动峰)和3400cm^-1处(OH伸缩振动峰))。在光谱范围(即1800-2800cm^-1范围内)内没有显示突出的拉曼峰。

作为使用内窥镜系统对上皮组织在宽视场窥镜成像内进行实时活体组织的拉曼光谱测量的一个例子，图6显示了从一个健康志愿者头部和颈部(即，附着牙龈，口腔黏膜，舌背，硬腭和口咽)的不同的解剖部位获得的体内拉曼光谱，以及同时从接受内窥镜检查的健康志愿者上获得的对应的宽视场窥镜成像。体内拉曼光谱可以在1秒的积成时间内被测量并实时显示在拉曼内窥镜监视器上。在FP范围观察到的高分辨的拉曼峰具有靠近853cm^-1(蛋白质ν(C-C))，956cm^-1(羟基磷灰石νs(P-O))，1004cm^-1(苯丙氨酸的环呼吸振动C-C))，1078cm^-1(脂类的ν(C-C))，1265cm^-1(蛋白质的酰胺IIIν(C-N)和δ(N-H))，1302cm^-1(蛋白质的CH₃CH₂扭曲振动峰和摇摆振动峰)，1445cm^-1(蛋白质和脂类的δ(CH₂)变形振动峰)，1655cm^-1(蛋白质的酰胺Iν(C＝O))和1745cm^-1(脂类的ν(C＝O))的初步分子分配。在HW区域看到了强度高的拉曼峰例如2850和2885cm^-1(脂类的CH₂对称伸缩和非对称伸缩峰)，2940cm^-1(蛋白质的CH₃伸缩振动峰)以及水的宽拉曼谱带(在3100-3600cm^-1的区域，OH伸缩振动峰值在3400cm^-1处)。

使用这里描述的仪器的另一个例子是活体检测结肠癌，在FP和HW范围(从400到3600cm^-1)内获得结肠组织的高质量的拉曼光谱以及在临床结肠镜检查时实时(＜0.5秒)评估。图9a显示了来自于4位病人良性结肠组织和癌变结肠组织的体内拉曼光谱的代表性平均值，揭示了与病理变化相关的特异性的生物分子的相对百分比的显著的变化(P＜0.005)，特别是能观察到较强的蛋白质的C-C伸缩振动峰(936cm^-1)，苯丙氨酸的C-C伸缩振动峰(1004cm^-1)，DNA的C-C伸缩振动峰(1335-1375cm^-1)，和蛋白质中酰胺I的C-C伸缩振动峰(1655cm^-1)。在HW区域如2850到2885cm^-1(脂类的CH₂对称伸缩和非对称伸缩峰)，2940cm^-1(蛋白质的CH₃伸缩振动峰)，以及水的宽拉曼谱带(在3100-3600cm^-1的区域，OH伸缩振动峰值在3400cm^-1处)。观察到的互补的FP和HW拉曼分子指纹反映了结肠的多种内源性光学生物标记(例如，致癌蛋白，DNA含量，等)，该内源性光学生物标记包括上皮细胞中的含水量/构象。已发现互补的OH的伸缩振动与水通道蛋白以及癌组织中的蛋白质/水的相互作用有关。具有2个主分量(PCs)载荷的主分量分析(PCA)显示在图9b，它被用于评估诊断工具。图9C显示了良性和癌组织的PC分数(即，PC1和PC2)。在PC的散点图中绘制的区分线可以基于互补的FP和HW光谱特征，以100.0％(49/49)的敏感度和100.0％(71/71)的特异性从良性组织中区分出结肠癌。

因此，这里描述的发明提供了一种仪器可以最大化组织学诊断的范围和信息质量，该仪器允许在活体组织的很宽的光谱范围内的高分辨率的拉曼光谱。

虽然这里所描述的仪器是一个具有可视化或引导的内窥镜，但很明显，本发明可以在任何其他仪器或装置中实施。

在上面的描述中，实施例为本发明的实例或实现方式。“一个实施例”、“某个实施例”或者“一些实施例”的不同出现不一定都是指相同的实施例。

尽管可能在单个实施例的上下文中描述了本发明的各个不同的特征，但是这些特征也可以单独地或者以任何适当的组合地提供。相反地，尽管为了清楚起见可能在单独的实施例的上下文中描述了本发明，但是本发明也可以在单个实施例中实现。

此外，应当理解的是，本发明可以以各种不同的方式执行或者实施，并且本发明可以在与上面的描述中概述的实施例不同的实施例中实现。

Claims

1.一种诊断仪器，包括单色光源、用于将来自单色光源的光传输到仪器探头的传输设备、用于传输散射光的采集设备和用于接收来自所述采集设备的散射光的光谱分析仪，所述光谱分析仪包括衍射光栅，所述衍射光栅设有第一光栅元件和第二光栅元件，其特征在于，所述第一光栅元件在第一光谱范围将光衍射，所述第二光栅元件在第二光谱范围将光衍射；所述光谱分析仪进一步包括感光设备，所述第一光栅元件被布置在将光衍射到所述感光设备的第一区域上，所述第二光栅元件被布置在将光衍射到所述感光设备的第二区域。

2.如权利要求1所述的诊断仪器，其特征在于，所述传输设备包括传输光纤。

3.如权利要求1或2所述的诊断仪器，其特征在于，所述采集设备包括采集光纤，所述采集光纤有一近端。

4.如权利要求3所述的诊断仪器，其特征在于，所述采集设备包括采集滤波器，所述采集滤波器用于除去来自所述单色光源的光。

5.如权利要求3或4所述的诊断仪器，其特征在于，所述采集设备包括若干个采集光纤。

6.如权利要求5所述的诊断仪器，其特征在于，所述采集光纤的端部临近所述光谱分析仪，所述采集光纤的端部配置成弯曲的结构以便校正图像偏差。

7.如权利要求2-6任一项所述的诊断仪器，其特征在于，所述诊断仪器还包括用于将来自传输光纤的光投射到测试部位的球透镜。

8.如权利要求1-7任一项所述的诊断仪器，其特征在于，每个光栅元件均包括一个透射光栅或反射光栅。

9.如权利要求1-8任一项所述的诊断仪器，其特征在于，所述第一光谱范围为800cm^-1到1800cm^-1。

10.如权利要求1-9任一项所述的诊断仪器，其特征在于，所述第二光谱范围为2800cm^-1到3600cm^-1。

11.如权利要求1-10任一项所述的诊断仪器，其特征在于，所述诊断仪器进一步包括处理设备，所述处理设备用于接收来自感光设备的数据并且生成输出。

12.如权利要求11所述的诊断仪器，其特征在于，所述处理设备用于同时接收来自所述感光设备的第一区域的数据并生成第一光谱，及接收来自所述感光设备的第二区域的数据并生成第二光谱。

13.如权利要求12所述的诊断仪器，其特征在于，所述感光设备包括传感器阵列，所述数据包括像素值。

14.如权利要求13所述的诊断仪器，其特征在于，所述数据被检查是否饱和，如果发现饱和，则拒绝所述数据。

15.如权利要求12-14任一项所述的诊断仪器，其特征在于，所述生成光谱包括将相应像素划分面元。

16.如权利要求12-15任一项所述的诊断仪器，其特征在于，所述生成光谱的步骤包括从接收的数据中减去背景信号。

17.如权利要求12-16任一项所述的诊断仪器，其特征在于，所述生成光谱的步骤包括对接收的数据进行平滑。

18.如权利要求12-17任一项所述的诊断仪器，其特征在于，所述生成光谱的步骤包括对平滑后的接收数据采用多项式曲线拟合，并从平滑后的接收数据中减去拟合的曲线。

19.如权利要求12-18任一项所述的诊断仪器，其特征在于，所述诊断仪器用于检查光谱是否污染，如果光谱有效，则将光谱分类为相应的健康或异常组织，并且相应地生成输出。

20.如权利要求19所述的诊断仪器，其特征在于，所述诊断仪器包括光谱存储库，光谱存储库用于将所述光谱与光谱存储库中存储的光谱进行比较。

21.一种诊断仪器的操作方法，包括以下步骤：

其中，所述诊断仪器包括单色光源，

将来自单色光源的光传输到测试部位，

从所述测试部位采集散射光，及

将采集到的散射光传输到光谱分析仪，所述光谱分析仪包括衍射光栅，所述衍射光栅设有第一光栅元件和第二光栅元件，其特征在于，

所述第一光栅元件在第一光谱范围将光衍射，所述第二光栅元件在第二光谱范围将光衍射；

所述光谱分析仪进一步包括感光设备，所述第一光栅元件被布置在将光衍射到所述感光设备的第一区域上，所述第二光栅元件被布置在将光衍射到所述感光设备的第二区域上。

22.如权利要求21所述的诊断仪器的操作方法，其特征在于，包括从所述感光设备的第一区域接收数据并生成第一光谱，及从所述感光设备的第二区域接收数据并生成第二光谱。

23.如权利要求22所述的诊断仪器的操作方法，其特征在于，所述感光设备包括传感器阵列和数据，所述数据包括像素值。

24.如权利要求23所述的诊断仪器的操作方法，其特征在于，所述数据被检查是否饱和，如果发现饱和，则拒绝所述数据。

25.如权利要求23或24所述的诊断仪器的操作方法，其特征在于，所述生成光谱的步骤包括将每列的像素划分面元。

26.如权利要求23-25任一项所述的诊断仪器的操作方法，其特征在于，所述生成光谱的步骤包括从接收的数据中减去背景信号。

27.如权利要求23-26任一项所述的诊断仪器的操作方法，其特征在于，所述生成光谱的步骤包括对接收的数据进行平滑。

28.如权利要求23-27任一项所述的诊断仪器的操作方法，其特征在于，所述生成光谱的步骤包括对平滑后的接收数据采用多项式曲线拟合，并从平滑后的接收数据中减去拟合的曲线。

29.如权利要求23-28任一项所述的诊断仪器的操作方法，其特征在于，包括检查光谱是否污染，如果光谱有效，则将所述光谱分类为相应的健康或异常组织，并且相应地生成输出。

30.如权利要求29所述的诊断仪器的操作方法，其特征在于，包括提供一个光谱存储库，其特征在于，所述检查和分类步骤包括将所述光谱与存储光谱进行比较。