CN109662695A - 荧光分子成像系统、装置、方法及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种荧光分子成像系统、装置、方法及存储介质。该系统包括：多光谱光源激发模块，用于同步向含有近红外荧光造影剂的目标探测区域发射可见光及近红外光；光学探测器模块，用于采集所述目标探测区域的混合光图像；图像处理模块，用于根据所述混合光图像生成可见荧光图像；显示模块，用于实时显示所述可见荧光图像。本申请实施例可以更准确地识别正常生物组织结构与非正常生物组织结构。
Description
技术领域
本申请涉及医学成像技术领域，尤其是涉及一种荧光分子成像系统、装置、方法及存储介质。
背景技术
肿瘤是威胁人类健康的一大“杀手”，随着医疗技术的发展，外科医生已经可以实现将肿瘤切除且不影响组织、器官的正常生命体征。然而，由于现有医学成像系统难以实现对肿瘤边界的精确定位，从而导致在手术过程中，外科医生无法实现对肿瘤准确切除。因此，如何准确识别正常生物组织结构与非正常生物组织结构，已成为医学成像技术领域亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种荧光分子成像系统、装置、方法及存储介质，以实现更准确地识别正常生物组织结构与非正常生物组织结构。
为达到上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种荧光分子成像系统，包括：
多光谱光源激发模块，用于同步向含有近红外荧光造影剂的目标探测区域发射可见光及近红外光；
光学探测器模块，用于采集所述目标探测区域的混合光图像；
图像处理模块，用于根据所述混合光图像生成可见荧光图像；
显示模块，用于实时显示所述可见荧光图像。
在本申请一实施例中，所述光学探测器模块包括：
成像镜头，用于获取所述目标探测区域的第一混合光信号；
滤光片，用于滤除所述第一混合光信号中的近红外光发射光，获得第二混合光信号；
光电转换模块，用于将所述第二混合光信号转换成混合光图像。
在本申请一实施例中，所述光电转换模块包括以下中的任意一种：
电荷耦合元件；
互补金属氧化物半导体图像传感器。
在本申请一实施例中，所述多光谱光源激发模块包括：LED白光光源及近红外光激光光源。
在本申请一实施例中，所述LED白光光源及所述近红外光激光光源彼此靠近且独立设置。
另一方面，本申请实施例还提供了一种多光谱光源激发模块，所述多光谱光源激发模块应用于荧光分子成像系统，其用于同步向含有近红外荧光造影剂的目标探测区域发射可见光及近红外光。
在本申请一实施例中，所述多光谱光源激发模块包括：LED白光光源及近红外光激光光源。
另一方面，本申请实施例还提供了一种光学探测器模块，所述光学探测器模块应用于荧光分子成像系统，所述光学探测器模块用于采集目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂。
在本申请一实施例中，所述光学探测器模块包括：
成像镜头，用于获取所述目标探测区域的第一混合光信号；
滤光片，用于滤除所述第一混合光信号中的近红外光发射光，获得第二混合光信号；
光电转换模块，用于将所述第二混合光信号转换成混合光图像。
另一方面，本申请实施例还提供了一种图像处理模块，所述图像处理模块应用于荧光分子成像系统，其包括：
图像获取单元，用于获取目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂；
图像合成单元，用于根据所述混合光图像生成可见荧光图像。
另一方面，本申请实施例还提供了一种图像处理方法，包括：
获取目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂；
根据所述混合光图像生成可见荧光图像。
在本申请一实施例中，所述根据所述混合光图像生成可见荧光图像，包括：
从混合光图像提取出荧光强度图像，并对所述混合光图像进行自适应亮度转换获得第二混合光图像；
将所述荧光强度图像与所述第二混合光混合光图像进行图像增强，获得第三混合光图像；
对所述第三混合光图像进行图像降噪，获得可见荧光图像。
在本申请一实施例中，所述从混合光图像提取出荧光强度图像，包括：
根据公式从混合光图像提取出荧光强度图像；
其中，f1(i,j)为荧光强度图像中i,j位置的灰度值，f(i,j)为混合光图像中i,j位置的灰度值，A1,A2分别为预设灰度范围的下限阈值及上限阈值，表示图像。
在本申请一实施例中，所述对所述混合光图像进行自适应亮度转换，包括：
根据公式f2(i,j)＝a*f(i,j)+b对所述混合光图像进行自适应亮度转换获得第二混合光图像；
其中，f(i,j)为混合光图像中i,j位置的灰度值，f2(i,j)为第二混合光图像中i,j位置的灰度值，a为f(i,j)的系数，b为常数。
在本申请一实施例中，所述将所述荧光强度图像与所述第二混合光混合光图像进行图像增强，包括：
根据公式将所述荧光强度图像与所述第二混合光混合光图像进行图像增强；
其中，g(i,j)为第三混合光图像中i,j位置的灰度值，f2(i,j)为第二混合光图像中i,j位置的灰度值，f1(i,j)为荧光强度图像中i,j位置的灰度值，B为常数。
在本申请一实施例中，所述对所述第三混合光图像进行图像降噪，包括：
根据公式对所述第三混合光图像进行图像降噪；
其中，J(i,j)为可见荧光图像中i,j位置的灰度值，g(i,j)为第三混合光图像中i,j位置的灰度值，A为常数，t(i,j)为透射率，t0为图像的降噪程度，w为常数系数。
另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂；
根据所述混合光图像生成可见荧光图像。
由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例可以获取目标探测区域(其内含有近红外荧光造影剂)的混合光图像，并可根据混合光图像生成可见荧光图像；而可见荧光图像中可见光图像部分可得到手术中环境、肿瘤及组织等可见的环境信息；而可见荧光图像中的荧光图像部分可得到病变组织、肿瘤等兴趣区域信息，因此，本申请实施例可有利于更准确地识别目标探测区域内的正常生物组织与病变组织，因而可在非接触术中提供实时精准的导航影像。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本申请一些实施例的荧光分子成像系统的结构框图；
图2为本申请一些实施例中图像处理模块的结构示意图；
图3为本申请另一些实施例中图像处理模块的结构示意图；
图4为本申请一些实施例的图像处理方法的流程图；
图5为本申请一些实施例的图像处理方法中生成可见荧光图像的流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。例如在下面描述中，在第一部件上方形成第二部件，可以包括第一部件和第二部件以直接接触方式形成的实施例，还可以包括第一部件和第二部件以非直接接触方式(即第一部件和第二部件之间还可以包括额外的部件)形成的实施例等。
而且，为了便于描述，本申请一些实施例可以使用诸如“在…上方”、“在…之下”、“顶部”、“下方”等空间相对术语，以描述如实施例各附图所示的一个元件或部件与另一个(或另一些)元件或部件之间的关系。应当理解的是，除了附图中描述的方位之外，空间相对术语还旨在包括装置在使用或操作中的不同方位。例如若附图中的装置被翻转，则被描述为“在”其他元件或部件“下方”或“之下”的元件或部件，随后将被定位为“在”其他元件或部件“上方”或“之上”。
参见图1所示，本申请一些实施例的荧光分子成像系统可以包括多光谱光源激发模块、光学探测器模块、图像处理模块和显示模块等。其中，多光谱光源激发模块可以用于同步向含有近红外荧光造影剂的目标探测区域发射可见光及近红外光。光学探测器模块可以用于采集所述目标探测区域的混合光图像。图像处理模块可以用于根据所述混合光图像生成可见荧光图像。显示模块可以用于实时显示所述可见荧光图像。
在本申请上述实施例的荧光分子成像系统中，可见荧光图像中可见光图像部分(波长范围：450nm～650nm)可得到手术中环境、肿瘤及组织等可见的环境信息；而可见荧光图像中的荧光图像部分(波长范围：820nm～900nm)可得到病变组织、肿瘤等兴趣区域信息，因此，本申请上述实施例的荧光分子成像系统输出显示的可见荧光图像，可有利于更准确地识别目标探测区域内的正常生物组织与病变组织，因而可在非接触术中提供实时精准的导航影像。
在本申请一实施例中，所述多光谱光源激发模块可以是彼此靠近且独立设置的LED白光光源及近红外光激光光源，所述LED白光光源和所述近红外光激光光源可同步对应向目标探测区域发射可见光和近红外光。在本申请另一实施例中，所述多光谱光源激发模块也可以是单激光源，所述单激光源发可射出波长范围至少覆盖可见光波段及近红外光波段的激光。因此，在本申请一些实施例中，并不限定多光谱光源激发模块的结构，具体可以根据需要选择。
在本申请一实施例中，所述光学探测器模块可以包括成像镜头、滤光片和光电转换模块。其中，成像镜头可以用于获取所述目标探测区域的第一混合光信号。滤光片可以用于滤除所述第一混合光信号中的近红外光发射光，获得第二混合光信号。光电转换模块可以用于将所述第二混合光信号转换成混合光图像。
在本申请一些实施例中，根据需要，成像镜头可以为任何合适的结构，例如，在一示例性实施例中，镜头可以为内窥镜镜头等。光电转换模块可以采用任何合适的现有感光元件，例如电荷耦合元件(即CCD感光元件)，或互补金属氧化物半导体图像传感器(即CMOS感光元件)等。
在本申请一些实施例中，根据需要，所述图像处理模块可以采用任何合适的硬件或软硬件相结合的结构。例如在一些示例性实施例中，所述图像处理模块可采用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或复杂可编程逻辑器件(ComplexProgrammable Logic Device，简称CPLD)等硬件结构实现。其中，FPGA和CPLD均是一种基于硬件基础的处理系统，其数据处理速度快，可以在一个时钟周期内，同时处理多个数据，从而可以缩短处理时间，并降低图像延时。在上述硬件实现方式下，如图2所示，所述图像处理模块具体可以包括图像获取单元21和图像合成单元22。其中，图像获取单元21可以用于获取目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂；图像合成单元22可以用于根据所述混合光图像生成可见荧光图像。
在本申请一些实施例中，为便于使用，多光谱光源激发模块和图像处理模块可集成为系统主机，光学探测器模块可集成于一手柄内，并可通过光纤、通讯线缆等与系统主机连接。光纤可将多光谱光源激发模块的近红外激光及LED白光通过手柄导入，并可从手柄前端发射出，光学探测器模块采集的图像数据可通过通讯线缆传回系统主机处理，图像处理模块处理后输出至显示模块显示。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或更多个或硬件模块中实现。
在另一些示例性实施例中，如图3所示，所述图像处理模块也可以包括处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如下步骤：
获取目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂；
根据所述混合光图像生成可见荧光图像。
虽然上文描述的过程流程包括以特定顺序出现的多个操作，但是，应当清楚了解，这些过程可以包括更多或更少的操作，这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。
参考图4所示，本申请一些实施例的图像处理方法可以包括：
S401、获取目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂。
S402、根据所述混合光图像生成可见荧光图像。
在本申请一些实施例中，参考图5所示，所述根据所述混合光图像生成可见荧光图像具体可以包括：
S4021、从混合光图像提取出荧光强度图像，并对所述混合光图像进行自适应亮度转换获得第二混合光图像。
在本申请一实施例中，所述从混合光图像提取出荧光强度图像可以包括：
根据公式从混合光图像提取出荧光强度图像；
其中，f1(i,j)为荧光强度图像中i,j位置的灰度值，f(i,j)为混合光图像中i,j位置的灰度值，A1,A2分别为预设灰度范围的下限阈值及上限阈值，表示图像。
在本申请一实施例中，所述对所述混合光图像进行自适应亮度转换，包括：
根据公式f2(i,j)＝a*f(i,j)+b对所述混合光图像进行自适应亮度转换获得第二混合光图像；
其中，f(i,j)为混合光图像中i,j位置的灰度值，f2(i,j)为第二混合光图像中i,j位置的灰度值，a为f(i,j)的系数，b为常数。
S4022、将所述荧光强度图像与所述第二混合光混合光图像进行图像增强，获得第三混合光图像。
在本申请一实施例中，所述将所述荧光强度图像与所述第二混合光混合光图像进行图像增强，包括：
根据公式将所述荧光强度图像与所述第二混合光混合光图像进行图像增强；
其中，g(i,j)为第三混合光图像中i,j位置的灰度值，f2(i,j)为第二混合光图像中i,j位置的灰度值，f1(i,j)为荧光强度图像中i,j位置的灰度值，B为常数。
S4023、对所述第三混合光图像进行图像降噪，获得可见荧光图像。
在本申请一实施例中，所述对所述第三混合光图像进行图像降噪，包括：
根据公式对所述第三混合光图像进行图像降噪；
其中，J(i,j)为可见荧光图像中i,j位置的灰度值，g(i,j)为第三混合光图像中i,j位置的灰度值，A为常数，t(i,j)为透射率，t0为图像的降噪程度，w为常数系数，w可以取值为0.95。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (17)
1.一种荧光分子成像系统，其特征在于，包括：
多光谱光源激发模块，用于同步向含有近红外荧光造影剂的目标探测区域发射可见光及近红外光；
光学探测器模块，用于采集所述目标探测区域的混合光图像；
图像处理模块，用于根据所述混合光图像生成可见荧光图像；
显示模块，用于实时显示所述可见荧光图像。
2.如权利要求1所述的荧光分子成像系统，其特征在于，所述光学探测器模块包括：
成像镜头，用于获取所述目标探测区域的第一混合光信号；
滤光片，用于滤除所述第一混合光信号中的近红外光发射光，获得第二混合光信号；
光电转换模块，用于将所述第二混合光信号转换成混合光图像。
3.如权利要求2所述的荧光分子成像系统，其特征在于，所述光电转换模块包括以下中的任意一种：
电荷耦合元件；
互补金属氧化物半导体图像传感器。
4.如权利要求1所述的荧光分子成像系统，其特征在于，所述多光谱光源激发模块包括：LED白光光源及近红外光激光光源。
5.如权利要求4所述的荧光分子成像系统，其特征在于，所述LED白光光源及所述近红外光激光光源彼此靠近且独立设置。
6.一种多光谱光源激发模块，其特征在于，所述多光谱光源激发模块应用于荧光分子成像系统，其用于同步向含有近红外荧光造影剂的目标探测区域发射可见光及近红外光。
7.如权利要求6所述的多光谱光源激发模块，其特征在于，所述多光谱光源激发模块包括：LED白光光源及近红外光激光光源。
8.一种光学探测器模块，其特征在于，所述光学探测器模块应用于荧光分子成像系统，所述光学探测器模块用于采集目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂。
9.如权利要求8所述的光学探测器模块，其特征在于，所述光学探测器模块包括：
成像镜头，用于获取所述目标探测区域的第一混合光信号；
滤光片，用于滤除所述第一混合光信号中的近红外光发射光，获得第二混合光信号；
光电转换模块，用于将所述第二混合光信号转换成混合光图像。
10.一种图像处理模块，其特征在于，所述图像处理模块应用于荧光分子成像系统，其包括：
图像获取单元，用于获取目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂；
图像合成单元，用于根据所述混合光图像生成可见荧光图像。
11.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂；
根据所述混合光图像生成可见荧光图像。
12.如权利要求11所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述混合光图像生成可见荧光图像，包括：
从混合光图像提取出荧光强度图像，并对所述混合光图像进行自适应亮度转换获得第二混合光图像；
将所述荧光强度图像与所述第二混合光混合光图像进行图像增强，获得第三混合光图像；
对所述第三混合光图像进行图像降噪，获得可见荧光图像。
13.如权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，所述从混合光图像提取出荧光强度图像，包括：
根据公式从混合光图像提取出荧光强度图像；
其中，f1(i,j)为荧光强度图像中i,j位置的灰度值，f(i,j)为混合光图像中i,j位置的灰度值，A1,A2分别为预设灰度范围的下限阈值及上限阈值，表示图像。
14.如权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述混合光图像进行自适应亮度转换，包括：
根据公式f2(i,j)＝a*f(i,j)+b对所述混合光图像进行自适应亮度转换获得第二混合光图像；
其中，f(i,j)为混合光图像中i,j位置的灰度值，f2(i,j)为第二混合光图像中i,j位置的灰度值，a为f(i,j)的系数，b为常数。
15.如权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，所述将所述荧光强度图像与所述第二混合光混合光图像进行图像增强，包括：
根据公式将所述荧光强度图像与所述第二混合光混合光图像进行图像增强；
其中，g(i,j)为第三混合光图像中i,j位置的灰度值，f2(i,j)为第二混合光图像中i,j位置的灰度值，f1(i,j)为荧光强度图像中i,j位置的灰度值，B为常数。
16.如权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述第三混合光图像进行图像降噪，包括：
根据公式对所述第三混合光图像进行图像降噪；
其中，J(i,j)为可见荧光图像中i,j位置的灰度值，g(i,j)为第三混合光图像中i,j位置的灰度值，A为常数，t(i,j)为透射率，t0为图像的降噪程度，w为常数系数。
17.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取目标探测区域的混合光图像；所述目标探测区域内含有近红外荧光造影剂；
根据所述混合光图像生成可见荧光图像。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110547752A (zh) * | 2019-09-16 | 2019-12-10 | 北京数字精准医疗科技有限公司 | 内窥镜系统、混合光源、视频采集装置及图像处理器 |
| WO2021051222A1 (zh) * | 2019-09-16 | 2021-03-25 | 北京数字精准医疗科技有限公司 | 内窥镜系统、混合光源、视频采集装置及图像处理器 |
| CN114052911A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-02-18 | 辽宁北镜医疗科技有限公司 | 一种近红外荧光术中导航系统、方法及可存储介质 |
| CN114469344A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-13 | 上海安翰医疗技术有限公司 | 导航头及手术导航设备 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101238974A (zh) * | 2007-02-05 | 2008-08-13 | 三洋电机株式会社 | 摄像装置 |
| CN104116497A (zh) * | 2014-07-22 | 2014-10-29 | 中国科学院自动化研究所 | 内窥式光学分子影像导航系统和多光谱成像方法 |
| CN104274148A (zh) * | 2014-09-28 | 2015-01-14 | 安徽中科医药成像技术科技有限公司 | 成像系统 |
| CN104305957A (zh) * | 2014-08-28 | 2015-01-28 | 中国科学院自动化研究所 | 头戴式分子影像导航系统 |
| CN104323858A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-02-04 | 中国科学院自动化研究所 | 手持式分子影像导航系统 |
| CN104582622A (zh) * | 2012-04-16 | 2015-04-29 | 儿童国家医疗中心 | 用于外科和介入医疗程序中的跟踪和控制的双模立体成像系统 |
| CN205083451U (zh) * | 2015-10-29 | 2016-03-16 | 哈尔滨海鸿基业科技发展有限公司 | 用于手术导航时数据融合的人体组织图像采集装置 |
| JP2017029471A (ja) * | 2015-08-03 | 2017-02-09 | 株式会社島津製作所 | イメージング装置 |
| CN107072643A (zh) * | 2014-09-08 | 2017-08-18 | 株式会社岛津制作所 | 成像装置 |
| CN107744382A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-03-02 | 北京数字精准医疗科技有限公司 | 光学分子影像导航系统 |
| CN209847151U (zh) * | 2019-01-16 | 2019-12-27 | 北京数字精准医疗科技有限公司 | 荧光分子成像系统及装置 |
-
2019
- 2019-01-16 CN CN201910041970.9A patent/CN109662695A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101238974A (zh) * | 2007-02-05 | 2008-08-13 | 三洋电机株式会社 | 摄像装置 |
| CN104582622A (zh) * | 2012-04-16 | 2015-04-29 | 儿童国家医疗中心 | 用于外科和介入医疗程序中的跟踪和控制的双模立体成像系统 |
| CN104116497A (zh) * | 2014-07-22 | 2014-10-29 | 中国科学院自动化研究所 | 内窥式光学分子影像导航系统和多光谱成像方法 |
| CN104305957A (zh) * | 2014-08-28 | 2015-01-28 | 中国科学院自动化研究所 | 头戴式分子影像导航系统 |
| CN107072643A (zh) * | 2014-09-08 | 2017-08-18 | 株式会社岛津制作所 | 成像装置 |
| CN104274148A (zh) * | 2014-09-28 | 2015-01-14 | 安徽中科医药成像技术科技有限公司 | 成像系统 |
| CN104323858A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-02-04 | 中国科学院自动化研究所 | 手持式分子影像导航系统 |
| JP2017029471A (ja) * | 2015-08-03 | 2017-02-09 | 株式会社島津製作所 | イメージング装置 |
| CN205083451U (zh) * | 2015-10-29 | 2016-03-16 | 哈尔滨海鸿基业科技发展有限公司 | 用于手术导航时数据融合的人体组织图像采集装置 |
| CN107744382A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-03-02 | 北京数字精准医疗科技有限公司 | 光学分子影像导航系统 |
| CN209847151U (zh) * | 2019-01-16 | 2019-12-27 | 北京数字精准医疗科技有限公司 | 荧光分子成像系统及装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110547752A (zh) * | 2019-09-16 | 2019-12-10 | 北京数字精准医疗科技有限公司 | 内窥镜系统、混合光源、视频采集装置及图像处理器 |
| WO2021051222A1 (zh) * | 2019-09-16 | 2021-03-25 | 北京数字精准医疗科技有限公司 | 内窥镜系统、混合光源、视频采集装置及图像处理器 |
| CN114052911A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-02-18 | 辽宁北镜医疗科技有限公司 | 一种近红外荧光术中导航系统、方法及可存储介质 |
| CN114052911B (zh) * | 2021-12-01 | 2024-03-01 | 辽宁北镜医疗科技有限公司 | 一种近红外荧光术中导航系统、方法及可存储介质 |
| CN114469344A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-13 | 上海安翰医疗技术有限公司 | 导航头及手术导航设备 |
| CN114469344B (zh) * | 2022-01-27 | 2024-01-09 | 上海安翰医疗技术有限公司 | 导航头及手术导航设备 |
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