CN112639999A - 确定炎症和/或纤维化的设备、系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于评估受试者的胃肠道的方法，可以包含使用位于受试者中的传感器，以获得关于胃肠道的组织质量的数据；使用获得的数据，确定组织中的血液灌注测量值。使用所获得的数据，确定组织的厚度测量值；使用灌注测量值和厚度测量值，确定组织的炎症测量值；以及使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值中的一个或多个，对组织的状态进行分类。

Description

确定炎症和/或纤维化的设备、系统和方法
相关文献的交叉引用
本申请主张于2018年7月5日提交的美国临时专利申请62/694,163的优先权，其公开内容以引用方式全文并入于此。
技术领域
本公开一般涉及通过例如确定炎症和/或纤维化来诊断和/或监测疾病的设备、系统和/或方法。更具体地，本公开的各个方面涉及用于使用灌注和组织增厚的指数来对炎症进行评分和确定纤维化的装置、系统和/或方法。
背景技术
炎症性肠病(“IBD”)是一种以胃肠(“GI”)道慢性炎症为特征的慢性疾病。该病在全球范围内影响了500-600万人，在美国约有160万患者。病人和医疗服务提供者每年可能会花费大量的钱来治疗IBD，在美国，每年的直接费用估计在110-280亿美元之间。此外，IBD患者可能比非IBD患者住院时间更长，费用更高，再入院率更高。
IBD有两种主要类型。溃疡性结肠炎(“UC”)和克罗恩病(“CD”)。CD会影响消化系统的任何部位，并以跨壁受累为特征。CD的症状包括腹痛、发热、痉挛、直肠出血和频繁腹泻。CD病的发病高峰年龄在15-35岁之间。UC只影响结肠，黏膜受累。UC带有轻度到重度症状，与CD的症状相似。UC的并发症可能比CD少。结肠切除术可用于治疗UC。UC的发病高峰年龄在15-30岁和50-70岁之间。55％的IBD患者患有UC，45％的IBD患者患有CD。
患者的IBD可随着时间的推移而变得更加严重。例如，在疾病的早期阶段，IBD可能影响小肠和/或结肠的粘膜表层。随着时间的推移，IBD可能会进展并影响整个肠和/或结肠壁。另一方面，IBD的治疗可能导致症状的缓解。传统治疗专注于解决当前的症状。然而，传统的治疗方法缺乏鲁棒性地评估GI道炎症和存在纤维化的能力。MRI等技术的分辨率有限，不能提供实时信息。彩色增强超声设备没有标准化，往往无法获得，并增加了大量成本。例如，彩色增强超声可能无法在内窥镜套件中执行。如果没有关于GI道纤维化属性的信息，医生有效治疗疾病的能力可能会受到限制。
发明内容
本公开的实例涉及用于通过例如确定炎症和/或纤维化来诊断和/或监测疾病的设备、系统和/或方法等。本文公开的每个示例可包括与任何其它公开的示例相关的一个以上的特征。
用于评估受试者的胃肠道的方法可以包括使用关于胃肠道的组织的质量的数据，确定组织中血液灌注测量值；使用该数据，确定组织的厚度测量值；使用灌注测量值和厚度测量值，确定组织的炎症测量值；以及使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值中的一个或多个，对组织的状态进行分类。
本文所述的任何方法可包括以下所述的一个或多个特征或步骤。对组织的状态进行分类可以包括对组织的纤维化属性进行分类。对纤维化属性的分类可以包括确定组织是否是纤维化的。灌注测量值可以是灌注指数。灌注指数可以是脉动光量与总光量之比。确定炎症测量值可以包括：对灌注测量值应用第一函数；以及对厚度测量值应用第二函数。确定炎症测量值可以进一步包含：将第一函数的结果和第二函数的结果相加。应用第一函数可以包括应用加权值。应用第一函数可以包括应用S形(sigmoid)函数。应用第二函数可以包括应用S形函数。应用第一函数可以包括计算灌注测量值与灌注的参考测量值之间的差值。使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值中的一个或多个可以包括使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值中的至少两个。使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值中的一个或多个可以包括使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值中的每一个。使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值可以包括对灌注测量值进行分类和对炎症测量值进行分类。该方法可进一步包含将炎症测量值与炎症的参考测量值进行比较。参考测量值可以表示健康组织中的炎症量。
一种用于评估受试者的胃肠道的方法，可以包含使用位于受试者中的传感器，以获得关于胃肠道的组织质量的数据；使用获得的数据，确定组织中的血液灌注测量值。使用所获得的数据，确定组织的厚度测量值；使用灌注测量值和厚度测量值，确定组织的炎症测量值；以及使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值中的一个或多个，对组织的状态进行分类。
本文所述的任何方法可包括以下所述的一个或多个特征或步骤。对组织的状态进行分类可以包括对组织的纤维化属性进行分类。传感器可以是位于胃肠道腔中的光学传感器。灌注测量值可以是灌注指数。灌注指数可以是由传感器接收的脉冲光量与由传感器接收的总光量之比。确定炎症测量值可以包括对灌注测量值应用第一函数；以及对厚度测量值应用第二函数。确定炎症测量值可以包括将第一函数的结果和第二函数的结果相加。应用第一函数可以包括应用加权值。应用第一函数可以包括应用S形函数。应用第一函数可包括计算灌注测量值与灌注的参考测量值之间的差值。使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值中的一个或多个可以包括使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值中的每一个。使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值可以包含对灌注测量值进行分类和对炎症测量值进行分类。该方法可进一步包含将炎症测量值与炎症的参考测量值进行比较。
在另一个示例中，用于评估胃肠道的方法可以包含使用位于胃肠道腔内的传感器，以获得关于胃肠道组织质量的数据；使用获得的数据，确定组织中血液灌注测量值；使用获得的数据，确定组织的厚度测量值；使用灌注测量值和厚度测量值，确定炎症测量值；以及使用炎症测量值，表征组织的纤维化属性。本文所述的任何方法可以包括以下所述的一个或多个特征或步骤。传感器可以是光学传感器。灌注测量值可以是灌注指数。灌注指数可以是传感器接收的脉冲光量与传感器接收的总光量之比。确定炎症测量值可以包括对灌注测量值应用第一函数；和对厚度测量值应用第二函数。确定炎症测量值可以进一步包含将第一函数的结果和第二函数的结果相加。应用第一函数可以包括应用加权值。应用第一函数可以包括应用S形函数。
在另一个示例中，用于评估胃肠道的系统可以包含：传感器，其被配置为放置在患者的胃肠腔中，以获取关于胃肠道组织的数据；以及处理器，其被配置为：使用获得的数据，确定组织中血液灌注测量值；使用获得的数据，确定组织厚度测量值；使用灌注测量值和厚度测量值，确定组织炎症测量值；以及使用灌注测量值、厚度测量值和炎症测量值中的一个或多个，对组织的状态进行分类。
可以理解的是，前述的一般描述和以下的详细描述都仅是示例性和解释性的，而对所要求的发明是非限制性的。如本文所使用的术语“包括”、“包含”或其任何其它变体，旨在涵盖非排他性的包含，从而包含一系列元件的过程、方法、物品或装置并不只包括这些元件，而是可以包括未明确列出或该过程、方法、物品或装置固有的其它元件。术语“示例性”是基于“示例”而不是“理想”的意义上使用的。
附图说明
并入本说明书并构成本说明书的一部分的附图示出了本公开的示例，并与描述一起用于解释本公开的原理。
图1描述了用于对炎症进行评分和确定纤维化的示例性系统。
图2-3描述了用于对炎症进行评分和确定纤维化的示例性系统。
图4A-4B描述了用于显示关于疾病状态信息的示例性用户界面。
具体实施方式
本公开被引向通过例如确定炎症和/或纤维化来诊断和/或监测疾病的设备、系统和/或方法。具体地，在至少一些方面，设备、系统和/或方法可用于使用灌注和组织增厚的指数对炎症进行评分和确定纤维化。本文所述的通过例如对炎症进行评分和确定纤维化来诊断和/或监测疾病的设备、系统和方法也可用于监测其它疾病，包括例如其它GI疾病如肠易激综合征、胃炎、胃食管反流病(GERD)、巴雷特食管、息肉、大肠癌、消化性溃疡、吞咽困难、胆囊炎、憩室病、乳糜泻等疾病，以及慢性哮喘、慢性支气管炎、肺气肿、胃炎、食管炎、十二指肠溃疡、胃肠炎等疾病。虽然本文提及IBD监测或评估，但提及IBD不应被解释为限制所公开系统的可以应用。虽然本公开针对的是识别/诊断纤维化和/或炎症，但本公开的各个方面也可用于诊断任何上述条件或由上述条件导致的影响。
图1描述了用于对炎症进行评分和确定纤维化的示例性系统10。系统10可包括一个或多个软件应用程序12。软件应用程序12可与例如医疗设备14、用户界面16和存储器18交互。软件应用程序12还可以与其他软件应用程序和/或其他组件交互，包括传感器、医疗记录、治疗传递系统、环境数据/传感器、医务人员输入和/或用户输入。
医疗设备14可包括能够拍摄图像的成像器，包括光学、红外、热或其它图像。医疗设备14还可包括其它种类的传感器或输入，包括光学传感器、超声波传感器和/或光电二极管。医疗设备14可以能够拍摄静止图像、视频图像，或者同时拍摄静止图像和视频图像。医疗设备14可以被配置为通过有线或无线连接将图像或其它数据传输到接收设备。医疗设备14可以是例如内窥镜系统的组件、在内窥镜的工作端口中展开的工具的组件、无线内窥镜胶囊、或一个或多个植入式监测器或其他设备。在植入式监测器的情况下，这样的植入式监测器可以是永久性的或临时性的植入。适用于与本公开有关的医疗设备的示例在2018年6月19日提交的美国专利申请No.16/011/925中描述，该申请的完整公开内容通过引用并入本文。
医疗设备14可被配置为在包括食道、胃、十二指肠、小肠和/或结肠在内的GI道的一个或多个位置捕获数据。例如，在内窥镜检查程序期间，携带在内窥镜上的医疗设备14或在内窥镜中展开的工具(或者如果配备有合适的成像组件，则仅仅是内窥镜本身)可以推进通过GI道的各个部分，并且可以在给定部分或跨越部分的许多位置处捕获图像或其它数据。医疗设备14、携带医疗设备14的设备，或系统10的另一个组件，例如软件应用程序12，可以能够确定数据被捕获的GI道的位置。例如，医疗设备14、携带医疗设备14的装置，或系统10的另一个组件，例如软件应用程序12，可以能够确定是否在食道、胃、回肠、右结肠、横结肠、左结肠、直肠或空肠中捕获了图像或其它数据，并且在一些情况下，确定这种器官的精确位置。由无线内窥镜胶囊携带的医疗设备14可以在其穿过胃肠道时在不同的点捕获数据。作为植入式监测器的一部分的医疗设备14可以固定在一个位置，或者可以在多个位置捕获数据。例如，植入式监测器可以包括在GI道内不同位置的许多医疗设备14。医疗设备14可以持续地或周期性地捕获数据。
医疗设备14可被配置为捕获关于血液灌注到GI道组织中的数据。例如，医疗设备14可以被配置为捕获关于血液向组织中的渗透的数据。为了捕获灌注数据，医疗设备14可以包括光源和接收器。医疗设备14可以包括，例如，光学传感器。例如，医疗设备14可以包括LED光源和光电二极管接收器。在替代方案中，医疗设备14可以包括替代光源，例如光导、光纤或其它光源，例如以特定波长(例如530nm和/或930nm)脉冲的激光器，用于经腹腔的非侵入性光声激励。医疗设备14还可以包括替代接收器，例如声学换能器接收器。医疗设备14可以捕获有关GI道中感兴趣的区域中光波的吸收和反射的信息。捕获的信息可以包括，例如，指示由医疗设备14的传感器接收的脉冲光量(例如，变化的光)的数据。医疗设备14的传感器可以捕获关于所捕获的光数据的AC分量的信息，该信息可以指示所测量的脉动光的量。捕获的信息还可以包括例如指示接收的总光量的数据。例如，医疗设备14的传感器可以捕获关于所捕获的光数据的DC分量的信息，该信息可以指示所测量的总光量。
医疗设备14还可以捕获与组织厚度相关的数据。组织增厚可以是流向组织的血流量增加和血管和/或炎症可以闭塞的结果。医疗设备14可以包括被配置为捕获与肠壁厚度相关的信息的组件。例如，医疗设备14的组件可以包括间隔的光源，因此可以具有光源的空间多样性。接收器可测量从组织反射的光量。对于每个空间上不同的发射器，从激发点开始的组织中的不同吸收率可与组织厚度具有线性关系。给定光源和接收器之间的一组固定距离，组织的不同深度可以提供线性关系的不同斜率。
一种植入式设备，包括一个或多个医疗设备14，可以会在结肠镜检查期间通过自然腔道内腔镜手术(NOTES)程序进行递送。例如，在结肠镜检查期间，可以做一个切口，并且可在网膜上的腔外部植入传感器。使用这样的程序可以会带来好处，包括使用内窥镜套件而不是手术室。如果医疗设备14需要电池，则可以在常规结肠镜检查期间更换电池。医疗设备14也可以通过腹腔镜手术或不同的手术或非手术程序来递送。
医疗设备14可以直接或间接地与软件应用程序12通信，该软件应用程序12可以存储在处理器或其他合适的硬件上。医疗设备14可以通过有线或无线连接与软件应用程序12连接。在替代方案中，医疗设备14可以与另一种类型的处理单元进行通信。软件应用程序12可以运行在专用设备、通用智能手机或其他便携式设备和/或个人计算机上。软件应用程序12也可以是内窥镜系统、内窥镜工具、无线内窥镜胶囊或植入式设备的一部分，该植入式设备也包括医疗设备14。软件应用程序12可以通过有线或无线连接到用户界面16和/或存储器18。
软件应用程序12或任何其它类型的处理单元可以分析从医疗设备14和其它输入端接收的信号，并且可以从医疗设备14和其它输入端获取的数据中提取信息。软件应用程序12或系统10的任何其它合适的组件可以对来自医疗设备14和其它输入的信号或数据应用算法。
软件应用程序12可以在存储器18中存储关于算法、成像数据或其它数据的信息。来自诸如医疗设备14输入的数据可以由软件应用程序12本地存储在专用设备或诸如智能电话或计算机的通用设备上的存储器18中。存储器18可以用于信息的短期存储。例如，存储器18可以是RAM存储器。存储器18可以附加地或替代地用于信息的长期存储。例如，存储器18可以是闪存或固态存储器。在替代方案中，可通过软件应用程序12例如在基于云的计算系统中将来自医疗设备14的数据远程存储在存储器18中。
用户界面16可以允许诸如医学专业人员、患者或其他用户的访问存储在存储器18中的信息或由软件应用程序12生成的其它信息。用户界面16可以允许用户通过终端、手持设备、移动设备、台式设备或任何其它合适的设备查看和输入数据。用户界面16可以促进多个用户同时或按顺序地进行交互。用户界面16可以提供文本、图形、视频、音频或其它输出。
如上所述，软件应用程序12可以被配置为分析由医疗设备14捕获的与例如组织灌注和/或组织厚度有关的数据。例如，软件应用程序12可以配置为将算法应用于医疗设备14捕获的数据。算法可以存储在存储器18中。软件应用程序12可以将其分析的结果或任何组件存储在存储器18中。存储器18随后可以用于例如跟踪随着时间的疾病进展。软件应用程序12可执行大量分析并生成各种图或其它数据。
图2示出了用于评估GI道的特征的方法100。更具体地，图2示出了用于测量、评估和显示GI道的纤维化属性的方法100。可以省略方法100的一个或多个步骤和/或可以将附加步骤添加到方法100。由省略和/或附加的步骤得到的任何方法都在本公开的范围内。在步骤102中，上面关于图1描述的诸如系统10的系统可以从GI道的健康组织获取参考数据。例如，系统10的医疗设备14可以用于获取这样的数据，该数据可以例如指示由健康组织吸收和/或反射的光的量并且可以从例如光电二极管和/或光学阵列收集。在步骤102中获取的数据可以来自需要表征GI道的纤维化属性的受试者。在替代方案中，在步骤102中获取的数据可以来自不同的受试者，例如健康的受试者。在另一替代方案中，在步骤102中获取的数据可以是基于多个受试者的数据。例如，可以从患者数据库获取在步骤102中所获取的数据。
在步骤104中，系统10的组件，诸如软件应用程序12可以基于在步骤102中获取的数据表征健康组织的灌注和/或组织厚度。为了表征灌注，软件应用程序12可以确定组织样本的灌注指数。灌注指数可以是血液灌注到GI道组织中的测量值。可以使用医疗设备14收集的数据来确定灌注指数。例如，数据可以由医疗设备14的接收器(例如光学接收器和/或光电二极管)收集。灌注指数可以包括由医疗设备14测量的脉动光(其可以是AC分量)的量与由医疗设备14测量的总光(其可以是DC分量)的量的比率。例如，灌注指数可以根据以下公式计算：
Figure BDA0002960302850000071
小于2％的灌注指数可以表示低灌注。在2％至4％之间的灌注指数可以表示中度灌注。在4％和8％之间的灌注指数可以表示充分灌注。超过8％的灌注指数可以表示过度灌注。上述公式仅仅是示例性的。任何其它合适的方法可用于计算GI道组织中的灌注量。上述范围也仅仅是示例性的。这些范围可以基于患者、位置、测量工具、使用的公式或其它因素而有所不同。
软件应用程序12还可以使用来自医疗设备14的数据来表征GI道组织的厚度。例如，软件应用程序12可以表征肠壁的厚度测量。厚度可以表征为厚度分值，并且可以用百分比值或长度单位(例如毫米)表示。对于健康的受试者，空肠或回肠可具有约1.1mm-2mm的厚度，乙状结肠可具有约1.4mm-3mm的厚度，升结肠可具有约1.1mm-2.5mm的厚度。组织厚度的增加可以在显示炎症的可见迹象的感兴趣区域进行评估，例如，发红、溃疡、“鹅卵石样”和/或狭窄。组织厚度的增加可以在与先前为该受试者所做的基线测量相比或从位于受影响区域附近的健康区域所做的测量中进行测量。可以评估组织厚度的差异，受影响的组织可以显示为比健康区域或基线区域厚2-4倍。厚度分值或厚度分值的变化可以会趋向S形函数。
在步骤106中，软件应用程序12可以使用在步骤102和104中收集和/或表征的数据，表征健康组织样本的炎症。例如，软件应用程序12可以确定炎症的测量，其可以是参考炎症分值。软件应用程序12可以将运算符或函数应用于在步骤104中计算的厚度分值和灌注指数，对结果进行加权，并将结果值相加。例如，软件应用程序12可以将S形函数应用于灌注和/或厚度的表征，例如上述的那些。在步骤106中应用的S形函数可以是由下式定义的逻辑(logistic)函数的特例，其中S(x)是S形函数，并且e代表数学常数“e”。
Figure BDA0002960302850000081
软件应用程序12可在步骤106中计算炎症分值。炎症分值(“I”，在下面的公式中)可以表示由于疾病(例如上面描述的疾病)而在组织中发生的炎症量，并且可以考虑同时增加灌注和增加组织厚度。为了计算炎症分值，可以对灌注指数的对数和/或对厚度的对数应用S形函数。应用于灌注指数对数和厚度对数的S形函数可以加权。例如，灌注指数对数的S形的权重可小于厚度对数的S形。例如，灌注指数的对数的S形可以应用1/3的加权因子，厚度的对数的S形可以应用2/3的加权因子。例如，炎症分值可以根据下面的公式计算：
I＝{C1S(log(P))+C2S(log(T))}×100％
其中I为炎症分值(用百分比表示)，C1为第一常数，C2为第二常数，S(x)为S形函数，P为灌注指数，以及T为厚度分值。可以在将灌注指数插入上述炎症分值公式之前灌注指数(P)可以除以100。本文任何一个公式中的C1可以等于1/3或等于0.33。本文任何一个公式中的C2可以等于2/3或等于0.67。常数C1和C2的这些值仅仅是示例性的。常数可以具有任何合适的值，其可以以任何合适的方式确定。例如，常数可以基于特定患者、一部分患者或作为整体的人群以经验为主地确定。展开上述公式，炎症分值可以根据下面的公式计算：
Figure BDA0002960302850000082
上述任何系统或方法还可用于汇总患者数据。上述系统或方法可将从特定患者收集的信息与从其他患者收集的数据和/或人工输入的关于患者分类的数据进行比较。例如，上述任何系统或方法可使用条件库。上述系统和方法可用于根据患者的疾病状态加重的风险对其进行分层。这种分层可以基于先前从特定患者收集的数据，也可以基于特定患者群体或整个患者群体的数据。
在步骤108中，如上文关于图1所述的系统10，可以从GI道的组织中获取样本数据。例如，系统10的医疗设备14可用于获取此类数据。在步骤108中获取的数据可以具有步骤102中获取的数据的任何特征。例如，在步骤108中获取的数据可以指示由组织吸收和/或反射的光量。在步骤108中获取的数据可以涉及怀疑有纤维化的组织或需要评估组织是否有纤维化的组织。在步骤108中获取的数据可以来自与步骤102中获取的数据相同的受试者，也可以来自不同的受试者。
在步骤110中，系统10的一个组件，例如软件应用程序12，可以基于步骤108中获取的数据来表征样本组织的灌注和/或组织厚度。步骤110可以使用关于步骤104所述的任何技术，或者可以使用替代步骤。
在步骤112中，软件应用程序12可以使用在步骤108和/或步骤110中收集和/或表征的数据，表征样本组织的炎症。例如，软件应用程序12可以确定样本组织的炎症分值。步骤112可以使用上述关于步骤106讨论的任何技术，或者可以使用附加的或替代技术。
在步骤114中，软件应用程序12可以将诸如在步骤112中计算的样本炎症分值与诸如在步骤106中计算的参考炎症分值进行比较。例如，软件应用程序12可以确定样本炎症分值与参考炎症分值之间的差异。在替代方案中，软件应用程序12可以确定样本炎症分值与参考炎症分值的比率。可以使用任何其它指标来比较参考炎症分值与样本炎症分值。在替代方案中，可以省略步骤114。
在步骤116中，软件应用程序12可以确定样本组织的纤维化属性。在步骤116中，软件应用程序12可以考虑方法100的早期步骤的结果。步骤116还可以使用下面描述关于步骤212的任何技术(参见图3)。
在步骤116中，软件应用程序12可以考虑参考灌注指数和/或参考厚度分值(如在步骤104中确定的那些)、参考炎症分值(如在步骤106中确定的那些)、样本灌注指数和/或样本厚度分值(如在步骤110中确定的那些)、样本炎症分值(如在步骤112中确定的那些)和/或参考炎症分值和样本炎症分值的比较(如在步骤114中执行的那些)。例如，0.5％-5％的灌注指数和/或1.2mm-3mm的厚度分值可以属于“健康”类别，可以是健康组织的指示性指标(上文讨论了GI道不同部分的更具体的范围)。5-10％的灌注指数和/或3-10mm的厚度分值，可以属于“纤维化”类别，可以表示纤维化组织。小于或等于5％的灌注指数或大于或等于20％的灌注指数和/或3-14mm的厚度分值，可归入“炎症”类别，并表示炎症。小于或等于50％的炎症分值可以表示健康组织。大于或等于50％的炎症分值可以表示纤维化组织或炎症，并可以指示不健康的组织。灌注指数和厚度的变化可分为多种分类。例如，灌注指数或厚度的变化可以是轻度、中度或严重的。轻度变化可对应于上述的“健康”类别。中度变化可对应于上述的“纤维化”类别。严重的变化可以对应于上述的“炎症”类别。
作为示例，软件应用程序12可确定炎症分值表示健康组织(例如，炎症分值小于或等于50％)还是不健康组织(例如，炎症分值高于50％)。炎症分值可以作为综合分值，并且只有在炎症分值高于50％时才需要进一步审查基础厚度分值和灌注指数。
如果炎症分值表示不健康的组织，则软件应用程序12可进一步分析厚度分值和/或灌注指数。如果灌注指数和厚度分值以大致相同的比率增加，那么组织可被表征为仅有炎症，导致水肿。如果组织厚度的增加比率高于灌注指数的增加比率，那么组织可以被归类为纤维化，因为发生了更多的瘢痕，导致组织增厚。在分析组织时，软件应用程序12可以应用上述类别：“健康”、“纤维化”和“炎症”。在替换方案中，软件应用程序12可以应用如上所述的“轻度”、“中度”和“重度”等类别，其中类别以“轻度”到“重度”的方向增加。比灌注量变化更高等级中的厚度变化可能表示纤维化组织。另一方面，与灌注量变化类似等级的厚度变化可能表示水肿和/或炎症。上述数值仅仅是示例性的，而不是限制性的。根据用于确定灌注指数、厚度分值和/或炎症分值的特定技术，可以使用其它数值。所用的数值也可以取决于受试者或患者的特征、使用的仪器或其它因素。
在步骤118中，结果可以显示在图形用户界面上，例如用户界面16。在步骤118中显示的结果可以包括上述任何步骤的结果或任何其它结果。在步骤118中显示的结果可以是以表格、曲线图、图表、文本、动画的形式或任何其它形式。下面进一步详细描述的图4A-4B显示了示例性的图形用户界面显示。
图3显示了用于评估GI道特征的示例性附加或替代方法200。方法200可以整合上述关于方法100的任何步骤。方法200和方法100的步骤可以以任何合适的组合来组合或重新排列。方法200和方法100的某些步骤也可以省略。
在步骤202中，诸如上面关于图1所述的系统10的系统可以从GI道的健康组织中获取参考数据。在步骤202中，可以执行上述关于步骤102描述的任何技术以获取参考数据。在步骤204中，系统10的组件，诸如软件应用程序12，可以基于在步骤202中获取的数据来表征健康组织的灌注和/或组织厚度。步骤204可以利用上述与步骤104相关的任何技术。在步骤206中，诸如上述关于图1描述的系统10的系统可以从GI道的组织中获取样本数据。步骤206可以实施上述关于步骤102、108和/或202的任何技术。在步骤208中，系统10的组件，诸如软件应用程序12，可以基于在步骤206中获取的数据来表征样本组织的灌注和/或组织厚度。步骤208可以使用关于步骤104、110和/或204所述的任何技术，或者可以使用替代步骤。
在步骤210中，软件应用程序12可以确定一个或多个炎症分值。可以使用步骤106和/或112中使用的任何技术。在替代方案中，所应用的函数可以确定灌注指数和/或厚度分值的变化，而不是应用的函数是S形函数。在步骤210中计算的炎症分值可以涉及计算步骤204中表征的参考灌注指数和/或参考厚度分值与步骤208中表征的样本灌注指数和/或样本厚度分值之间的灌注指数差异。厚度分值的差异和/或灌注指数的差异可以根据加权因子进行加权。在步骤210中使用的加权因子可以与上述讨论的步骤106和/或步骤112中使用的加权因子相同或不同。加权后，厚度分值的差异和/或灌注指数的差异可以加在一起以生成炎症分值。例如，炎症分值可根据以下公式计算：
I＝C1ΔP+C2ΔT
其中I是炎症分值(以百分比表示)，C1是第一常数，C2是第二常数，P是灌注指数，T是厚度分值。本文任何一个公式中的C1可以等于1/3或等于0.33。本文任何一个公式中的C2可以等于2/3或等于0.67。常数C1和C2的这些值仅仅是示例性的。常数可以有任何合适的值，可以用任何合适的方式确定。例如，常数可以基于特定患者、一部分患者或整个人群以经验为主地确定。小于或等于25％的炎症分值可以表示缓解。25％至90％的炎症分值可以表示轻度至中度疾病。大于90％的炎症分值可以表示中度至重度疾病。上面的范围仅仅是示例性的。这些范围可以因患者、地点、测量工具、使用的公式或其它因素而不同。
灌注指数的变化，ΔP，可通过从第二灌注指数(例如，步骤208中确定的样本灌注指数)中减去第一灌注指数(例如，步骤204中确定的参考灌注指数)来计算。可以将结果除以第一灌注指数并乘以100，以提供以百分比为单位的灌注指数的变化。例如，灌注指数的变化可以使用以下公式计算：
Figure BDA0002960302850000111
其中ΔP是灌注指数的变化，Pn-1是第一灌注指数，Pn是第二灌注指数。灌注指数的变化小于或等于25％(与健康参考样本相比)可以表示缓解。灌注指数为25％至90％的变化可以表示轻度至中度疾病。灌注指数大于90％的变化可以表示中度至重度疾病。上面的范围仅仅是示例性的。这些范围可以基于患者、地点、测量工具、使用的公式或其它因素而有所不同。
厚度分值的变化，ΔT，可以通过从第二厚度分值(例如，在步骤208中确定的样本厚度分值)中减去第一厚度分值(例如，在步骤204中确定的参考厚度分值)来计算。可以将结果除以第一厚度分值并乘以100，以提供以百分比为单位的厚度分值的变化。例如，厚度分值的变化可以使用以下公式计算：
Figure BDA0002960302850000112
其中ΔT是厚度分值的变化，Tn-1是第一厚度分值，Tn是第二厚度分值。厚度分值或厚度分值的变化可趋向S形函数。应用S形函数可以将分值限制在0到1(乘以100％)之内。应用S形函数可以类似地限制包含厚度分值或厚度分值变化的炎症分值。厚度分值的变化小于或等于25％(与健康参考样本相比)可以表示缓解。厚度分值在25％至90％之间的变化可以表示轻度至中度疾病。厚度分值大于90％的变化可以表示中度至重度疾病。
在步骤212中，组织样本的纤维化属性可以被确定或以其它方式表征。纤维化属性可以是对组织中的纤维化的测量，并且可以包括分配给纤维化的数值或定性值，并且可以表示纤维化的严重程度。在替代方案中，纤维化属性可以是关于纤维化存在的“是”或“否”指标。纤维化属性也可以是倾向于或远离纤维化或纤维化程度的指标。步骤212可以使用上述步骤116的任何技术。此外或在备选方案中，纤维化属性可以使用上述确定的值进行表征，包括炎症分值、厚度分值的变化和灌注指数的变化。如上所述，炎症分值可作为综合分值。如果炎症分值落在一定范围内(例如，高于50％，或高于25％)，则进一步分析厚度分值的变化和/或灌注的变化。如果炎症分值在健康范围内，则可能不需要进一步分析。
一般而言，如果灌注指数的变化比厚度分值的变化的严重等级更高，则组织可能被标记为纤维化。如上所述，组织增厚与灌注增加可能表示水肿和/或炎症。另一方面，组织增厚而灌注不增加可能表示瘢痕和纤维化。
例如，如果在步骤210中计算的炎症分值大于或等于25％(并因此表示至少轻微的疾病)，但灌注的增加是最小的，那么样本组织可以被表征为纤维化。这样的炎症分值将表示中等程度的厚度增加而灌注指数增加很少或没有。虽然总的炎症分值可能为25％，但(a)厚度分值和(b)灌注指数中的至少一个已发生增加(因为炎症分值分是厚度分值变化和灌注指数变化的组合)。如果厚度分值增加了，但灌注增加的幅度很小，则可能已经发生了瘢痕。如果在步骤210中计算的炎症分值为中度至重度(即高于50％)，且灌注指数属于轻微或缓解等级，则组织也可被定性为纤维化。如果灌注指数的变化不大，但如果组织厚度发生了较大的增加，则瘢痕很可能是因为发生了血流的增加。视觉上，由于缺乏血流，临床医生可能会看到组织变色(例如，组织不那么红了)。如果厚度分值和灌注指数在相同的严重等级内，那么样本组织可以被定性为具有炎症但不是纤维化，因为灌注指数和厚度的增加轨迹相似，表明血流增加导致炎症。
在步骤214中，结果可以显示在图形用户界面上，诸如用户界面16。在步骤214中显示的结果可以包括上述任何步骤的结果或任何其它结果。在步骤214中显示的结果可以是表格、曲线图、图表、文本、动画或任何其它形式。下面进一步详细描述的图4A-4B显示了示例性的图形用户界面显示。
图4A-4B示出了根据本公开的示例性图形用户界面(GUI)。图4A示出了示例性GUI300。如关于图2所述，GUI300可以是来自步骤118的输出。在备选方案中，如关于图3所述GUI300可以是来自步骤214的输出，或者是来自任何其它方法的输出。GUI300可以描绘诸如厚度(和/或厚度分值)302、炎症分值304和纤维化属性306的信息。厚度(和/或厚度分值)302可以用长度单位(例如毫米)来表示，并且可以反映步骤110和/或208中确定的值。炎症分值304可以用百分比表示，并且可以反映步骤112和/或210中确定的值。纤维化属性306可以用是否存在纤维化来表示，并且可以反映步骤116和/或212的结果。例如，纤维化属性306可以是“是”、“否”，或者可以表示不确定或倾向于纤维化或没有纤维化。
图4B描绘了示例性GUI350。如上文关于图3所述，GUI350可以是来自步骤214的输出。在备选方案中，GUI350可以是来自步骤118的输出，如上文关于图2所述。GUI350可以显示关于样本识别码352、灌注指数354、厚度(和/或厚度分值)356和/或炎症分值358的信息。灌注指数354可以表示步骤104、110、204和/或208中确定的值。厚度356可以表示步骤104、110、204和/或208中确定的值。炎症分值358可以表示步骤106、112和/或210中确定的值。灌注指数354可以用百分比来表示。厚度356可以用长度单位(例如毫米)来表示。炎症分值358可以用百分比来表示，或者可以是没有单位的。
GUI350可以显示参考组织362以及样本组织364、366的信息。GUI350还可以描绘所选样本的信息，其可以是例如当前检测的样本。例如，GUI350可以描绘样本的厚度372、炎症分值374和/或纤维化属性376。如图4B所示，厚度372和炎症分值374可以对应于样本366。GUI350还可以描绘采样区域的其他属性。例如，GUI350可以显示曲线图378，其可以描绘区域的活动，例如慢波活动。这样的波形可以是体积描记器，其可以用于描绘来自光学传感器的灌注测量。体积描记器可以是血流波形的慢波。GUI300、GUI350还可以描绘其它信息，上述信息的进一步细节，或者比上述信息更少的信息。
尽管这里参考用于特定应用的说明性示例描述了本公开的原理，但是应当理解，本公开不限于此。本领域普通技术人员并获取本文提供的教导的人，将认识到其它等同形式的修改，应用和替代都落入本文所述示例的范围内。因此，本发明不应被视为由前述描述限制。

Claims (15)

1.一种用于评估受试者的胃肠道的方法，所述方法包含：
使用关于所述胃肠道的组织质量的数据，确定所述组织中血液灌注测量值；
使用所述数据，确定所述组织的厚度测量值；
使用所述灌注测量值和所述厚度测量值，确定所述组织的炎症测量值；以及
使用所述灌注测量值、所述厚度测量值和所述炎症测量值中的一个或多个，对所述组织的状态进行分类。
2.如权利要求1所述的方法，其中对所述组织的状态进行分类包括对所述组织的纤维化属性进行分类。
3.如权利要求2所述的方法，其中对纤维化属性进行分类包括确定所述组织是否纤维化。
4.如前述权利要求任一项所述的方法，其中所述灌注测量值是灌注指数，其中所述灌注指数是脉动光量与总光量之比。
5.如前述权利要求任一项所述的方法，其中确定所述炎症测量值包含：
对所述灌注测量值应用第一函数；以及
对所述厚度测量值应用第二函数。
6.如权利要求6所述的方法，其中确定所述炎症测量值进一步包含将所述第一函数的结果和所述第二函数的结果相加。
7.如权利要求6-7任一项所述的方法，其中应用所述第一函数包括应用加权值。
8.如权利要求6-8任一项所述的方法，其中应用所述第一函数包括应用S形(sigmoid)函数。
9.如权利要求6-9任一项所述的方法，其中应用所述第二函数包括应用S形函数。
10.如权利要求6-8任一项所述的方法，其中应用所述第一函数包括计算所述灌注测量值和灌注的参考测量值之间的差值。
11.如前述权利要求任一项所述的方法，其中使用所述灌注测量值、所述厚度测量值和所述炎症测量值中的一个或多个包括使用所述灌注测量值、所述厚度测量值和所述炎症测量值中的至少两个。
12.如前述权利要求任一项所述的方法，其中使用所述灌注测量值、所述厚度测量值和所述炎症测量值中的一个或多个包括使用所述灌注测量值、所述厚度测量值和所述炎症测量值中的每一个。
13.如权利要求12所述的方法，其中使用所述灌注测量值、所述厚度测量值和所述炎症测量值包含对所述灌注测量值进行分类以及对所述炎症测量值进行分类。
14.如前述权利要求任一项所述的方法，其进一步包含将所述炎症测量值和炎症的参考测量值进行比较。
15.如权利要求14所述的方法，其中所述参考测量值表示健康组织中的炎症量。
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