CN112998683A - 一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统与方法 - Google Patents

一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统与方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统与方法,包括光源模块,图像采集模块和上位机;所述图像采集模块连接所述光源模块和所述上位机;所述光源模块包括激光、白光和两个单波长LED光源;利用激光照明,使用图像采集模块拍摄图像,通过上位机获取图像R通道的数据,并基于激光散斑效应来计算血流灌注情况。其中本发明的有益效果是:在乳腺癌术后上肢淋巴水肿检测中,避免了与患者检测部位的直接接触,并且光学检测原理受外界环境影响小,所以具有灵敏度高、可靠性高、抗干扰能力强等特点。

Description

一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的 检测系统与方法
技术领域
本发明涉及激光测量和光学吸收技术及医疗领域,特别涉及一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统与方法。
背景技术
乳腺癌相关淋巴水肿(Breast cancer-related lymphedema,BCRL)是乳腺癌根治术后最常见的并发症。据调查水肿发生率高达16.6%。淋巴水肿一旦发生,将会长期困扰患者,很难在短期内治愈,且对患者的危害随着肿胀进行逐渐加重,因此前期有效的检测和评估,将会降低术后上肢淋巴水肿地发生率,减轻水肿程度,促进患者康复。
已知造成水肿的原因主要是由于手术对腋下淋巴结的切除或者手术前后的化疗,造成患者淋巴循环障碍,使得淋巴液中的蛋白大分子因回流不畅聚集在细胞外液。也有研究认为乳腺癌腋窝淋巴清扫改变了腋静脉的血流动力学,使之容易发生淋巴回流障碍,导致术后淋巴水肿。目前临床上对淋巴水肿的评估和测量所采用的技术及效果也各有不同,由于水肿一般分为三个阶段,目前还没有一种评估方法能完全覆盖这三个阶段。
激光散斑血流成像技术也称激光散斑衬比成像(Laser speckle contrastimaging,LSCI)技术,该技术利用血管中红细胞运动产生的后向动态散斑对比度值来获取血流的速度信息,通过成像方式能够获得全场的二维高分辨率血流分布图像,无需机械扫描或注入外源物质就可实现长时间的血流监测与测量。再结合CCD相机以及高性能的并行运算设备,便可达到毫秒量级的时间分辨率和微米量级的空间分辨率。
比尔兰伯特定律的相关实验表明,人体皮肤的吸收系数是和光的波长以及皮下组织的含量相关的,可见光(400-780nm)在皮肤内经历强烈的吸收和散射。光线投射到人体时,会发生如下三种反应:反射,散射和吸收,生物体内的主要光吸收成分是水,蛋白质和脂肪等,水总共占生物体重量的约70%,水对近红外光具有很强的吸收性,在生物体中除了水以外的典型的光吸收体有血红蛋白,血红蛋白有被氧化的状态与未被氧化的状态,这两种状态的吸收光谱也是不相同的。人体对光的吸收强度直接取决于血红蛋白,水和脂肪等物质占据组织的体积分数,人体皮肤表层内的不同物质对波长不同的光的吸收系数也不同。
激光作为诊断和治疗的一种手段在生物医学中的应用研究层出不穷,本发明中利用了多模态光学成像的思想对患者局部血流灌注进行了研究,利用了人体内不同物质与光的相互作用探究了淋巴水肿患者体内的水含量,通过与患者的皮肤电阻抗和臂维等传统评估技术获得的数据的对比,也验证了本发明的有效性,这在指导临床上对水肿有效而直接的评估有着重要的意义。
但目前存在光源单一、具有一定局限性的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明中披露了一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统与方法,本发明的技术方案是这样实施的:
一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统,包括光源模块,图像采集模块和上位机;所述图像采集模块连接所述光源模块和所述上位机;所述光源模块包括激光光源、白光光源和两个单波长LED光源;
利用激光光源照明,使用图像采集模块拍摄图像,通过上位机获取图像RGB三通道的数据,基于激光散斑效应来计算血流灌注情况,
Figure BDA0002948203000000031
其中IA代表激光光源照明下经过吸收和散射的反射光的光强度,K表示衬比度值,其平方与血流灌注成反比;
利用光源模块中的两个单波长LED光源单独照明,使用图像采集模块拍摄图像,通过上位机获取图像RGB三通道的数据,结合衬比度值数据,基于下述最优化目标计算白光校准矩阵S:
Figure BDA0002948203000000032
其中
Figure BDA0002948203000000033
代表两个单波长LED光源单独照明时图像采集模块记录的反射光的光强度,
Figure BDA0002948203000000034
代表入射光(单波长LED光源单独照明)强度,F代表图像RGB三通道的滤光片光谱特性,G为两个单波长LED光源分别对应的光谱矩阵,a和b为数值参数,
Figure BDA0002948203000000035
为l1秩的平方,
Figure BDA0002948203000000036
为l2秩的平方,
Figure BDA0002948203000000037
算子定义如下:
Figure BDA0002948203000000038
将两个单波长LED光源单独照明并分别计算得到的白光校准矩阵S1和S2用于修正白光照明的图像数据:
Figure BDA0002948203000000039
其中,I表示记录到的白光反射光强数据,Iwhite表示修正后的白光数据;
利用光源模块中的白光光源照明,使用图像采集模块拍摄图像,通过上位机获取图像RGB三通道的数据,结合修正矩阵获得修正后的白光数据Iwhite,使用比尔兰伯特定律实现组织含量的计算,比尔兰伯特定律计算组织含量的基本定义如下:
Figure BDA0002948203000000041
其中Iwhite表示修正后的白光反射图像数据,Lw0表示入射白光光强,L表示光程,μλ表示吸收与散射的结合系数;
所述上位机对采集到的图像进行处理,其中处理方式包括数字图像处理和信号处理进行局部血流微循环的测量,对于经过吸收后返回的光学图像,处理方法是利用人体内组织的光谱吸收特性结合比尔兰伯特定律,进行组织含量的测量,在的图片中提取R,G,B三个通道的像素数据,利用如下的公式:
Figure BDA0002948203000000042
Figure BDA0002948203000000043
Figure BDA0002948203000000044
其中,IR,IG,IB,分别表示反射光在三个通道的光强度数值,Iwhite表示白光的发射光强度, 11,θ1分别表示图像RGB三通道的光电响应系数,
Figure BDA0002948203000000045
分别表示组织中的水,不含氧血红蛋白,含氧血红蛋白和脂肪的含量,伪,纬,未,尾分别表示上述四种组织在相应波长下的吸收系数,L1表示白光的光程。
优选地,所述光源模块还包括散光装置。
优选地,所述激光模块采用波长为830nm的激光器。
优选地,所述白光模块的波段为400-780nm。
优选地,所述两个单波长LED光源其中一个波长为450nm,另一个波长为590nm。
优选地,所述图像采集模块包括图像传感器和成像镜头。
优选地,所述图像采集模块将采集到的散斑和经过吸收后返回的光学图像传送至上位机,且将上位机控制光源模块的指令发送至光源模块中的的控制中枢。
优选地,所述指令包括了激光模块和白光模块的切换与闭合,采集时间的设置,分析算法的选择,采集区域的选择与调整。
一种基于多模态光学影像技术的检测方法,具体步骤如下:
光源模块分别照射患者的健侧和患侧选定部位,并利用激光模块和白光模块进行成像;
利用激光模块和图像采集模块对产生的激光散斑进行成像并采集,然后利用白光模块和图像采集模块对患者部位的常规照射光进行吸收成像;
图像采集模块对采集到的散斑图像和经过吸收后返回的光学图像发送至上位机,上位机对光学图像进行处理,获得血流和组织含量的信息。
实施本发明的技术方案可解决现有技术中乳腺癌相关淋巴水肿检测中检测效果不好的技术问题;实施本发明的技术方案,通过数字图像处理的相关计算方法分析散斑图像,得到患者照射区域的时间连续的相对位移,再对相对位移信号进行滤波等处理,就可以完成血流灌注量信号的测量,可实现无接触检测、无损检测的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一种实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中相同的零部件用相同的附图标记表示。需要说明的是,下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向,词语“底面”和“顶面”、“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
图1为检测系统的结构简图;
图2为检测方法的流程简图;
图3为使用具体检测系统的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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,都属于本发明保护的范围。
实施例
在一种具体的实施例中,如图1、图2和图3所示,一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统,包括光源模块,图像采集模块和上位机;所述图像采集模块连接所述光源模块和所述上位机;所述光源模块包括激光模块和白光模块;所述光源模块还包括散光装置。
本实施例中图像采集模块包括图像传感器和成像镜头。
散光片模块用于对集中的光束进行散射,使其均匀的照射人体体表;本实施例中采用的散光模块为三个散光片。
本实施例中的图像采集模块为Basler相机,激光模块为830nm激光机,白光模块,2个单波长的LED光源,波长为LW450和LW595/590。
使用830nm波长的激光一方面的原因是要测量患者的局部血流微循环,另一方面是利用其较白光强的穿透性,有助于白光数据校准。
所述激光模块,用于照射人体健侧(健康侧,以下简称健侧)和患侧(水肿侧,以下简称患侧)部位,产生的激光散斑效应来计算血流灌注情况,利用激光光源照明,使用图像采集模块拍摄图像,通过上位机获取图像R通道的数据,基于激光散斑效应来计算血流灌注情况,
Figure BDA0002948203000000071
其中IA代表激光光源照明下经过吸收和散射的反射光的光强度,K表示衬比度值,其平方与血流灌注成反比。
利用光源模块中的两个单波长LED光源单独照明,使用图像采集模块拍摄图像,通过上位机获取图像RGB三通道的数据,结合衬比度值数据,基于下述最优化目标计算白光校准矩阵S:
Figure BDA0002948203000000072
其中
Figure BDA0002948203000000073
代表两个LED单独照明时相机记录的反射光的光强度,
Figure BDA0002948203000000074
代表入射光(两个LED单独照明)强度,F代表相机RGB三个通道的滤光片光谱特性,G为两个LED光源分别对应的光谱矩阵,a和b为数值参数,
Figure BDA0002948203000000075
为l1秩的平方,
Figure BDA0002948203000000076
为l2秩的平方,
Figure BDA0002948203000000077
算子定义如下:
Figure BDA0002948203000000078
将两个LED单独照明并分别计算得到的白光校准矩阵S1和S2用于修正白光照明的图像数据:
Figure BDA0002948203000000081
其中,I表示记录到的白光反射光强数据,Iwhite表示修正后的白光数据。
利用光源模块中的白光光源照明,使用图像采集模块拍摄图像,通过上位机获取图像RGB三通道的数据,结合修正矩阵获得修正后的白光数据Iwhite,使用比尔兰伯特定律实现组织含量的计算,比尔兰伯特定律计算组织含量的基本定义如下:
Figure BDA0002948203000000082
其中Iwhite表示修正后的白光反射图像数据,Iw0表示入射白光光强,L表示光程,μλ表示吸收与散射的结合系数;
图像采集模块,用于对产生的散斑和组织吸收后的图像进行采集。图像采集模块将采集到的散斑和经过吸收后返回的光学图像传送至上位机,且将上位机控制光源模块的指令发送至光源模块中的的控制中枢。指令包括了激光模块和白光模块的切换与闭合,采集时间的设置,分析算法的选择,采集区域的选择与调整。
上位机与图像采集模块连接,用于对采集到的图像进行计算处理,获得被测部位的局部血流微循环和组织含量等数值和图像信息。其中处理方式包括数字图像处理和信号处理进行局部血流微循环的测量,对于经过吸收后返回的光学图像,处理方法是利用人体内组织的光谱吸收特性结合比尔兰伯特定律,进行组织含量的测量,对修正后的白光数据提取R,G,B三个通道的像素数据,利用如下的公式:
Figure BDA0002948203000000083
Figure BDA0002948203000000084
Figure BDA0002948203000000091
其中,IR,IG,IB,分别表示反射光在三个通道的光强度数值,Iwhite表示白光的发射光强度,φ1
Figure BDA0002948203000000092
θ1分别表示相机RGB三通道的光电响应系数,
Figure BDA0002948203000000093
CLipid分别表示组织中的水,不含氧血红蛋白,含氧血红蛋白和脂肪的含量,α,γ,δ,β分别表示上述四种组织在相应波长下的吸收系数,L1表示白光的光程。
本实施例的检测方法具体步骤如下:
光源模块分别照射患者的健侧和患侧选定部位,并利用激光模块和白光模块进行成像。
利用激光模块和图像采集模块对产生的激光散斑进行成像并采集,然后利用白光模块和图像采集模块对患者部位的常规照射光进行吸收成像。
图像采集模块对采集到的散斑图像和经过吸收后返回的光学图像发送至上位机,上位机对光学图像进行处理,获得血流和组织含量的信息。
本实施例中的局部血流微循环灌注测量基于激光散斑原理,通过数字图像处理的相关计算方法分析散斑图像,得到患者照射区域的时间连续的相对位移,再对相对位移信号进行滤波等处理,就可以完成血流灌注量信号的测量,具有无接触检测、无损检测等特点。
本实施例中的皮下组织含量的测量基于比尔兰伯特定律,通过提取拍摄图片RGB三通道的数据,获取健侧和患侧部位所采集图像各像素点的数值,结合比尔兰伯特方程的变形式和不同物质的吸收系数,完成组织含量的计算。
本实施例避免了与患者检测部位的直接接触,并且光学检测原理受外界环境影响小,所以具有灵敏度高、可靠性高、抗干扰能力强等特点。
本发明与以往发明不同,利用同一台设备既可以检测患者健侧和患侧局部血流灌注情况,又可以利用多波长产生的数据对被测部位的组织含量进行计算,得到评估水肿最直接而有效的数据,而且可以根据测量部位和测量情形的不同,选择不同的器件组合。
本实施例针对传统水肿评估技术的缺陷,提供了一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统与方法,该系统不仅可以完成局部血流微循环灌注量的测量,而且实现了对皮下组织含量(主要包括水,脂肪,蛋白质)的非接触式测量。
需要指出的是,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统,其特征在于:包括光源模块,图像采集模块和上位机;所述图像采集模块连接所述光源模块和所述上位机;所述光源模块包括激光光源、白光光源和两个单波长LED光源;
利用激光光源照明,使用图像采集模块拍摄图像,通过上位机获取图像RGB三通道的数据,基于激光散斑效应来计算血流灌注情况,
Figure FDA0002948202990000011
其中IA代表激光光源照明下经过吸收和散射的反射光的光强度,K表示衬比度值,其平方与血流灌注成反比;
利用光源模块中的两个单波长LED光源单独照明,使用图像采集模块拍摄图像,通过上位机获取图像RGB三通道的数据,结合衬比度值数据,基于下述最优化目标计算白光校准矩阵S:
Figure FDA0002948202990000012
其中
Figure FDA0002948202990000013
代表两个单波长LED光源单独照明时图像采集模块记录的反射光的光强度,
Figure FDA0002948202990000014
代表入射光(单波长LED光源单独照明)强度,F代表图像RGB三通道的滤光片光谱特性,G为两个单波长LED光源分别对应的光谱矩阵,a和b为数值参数,
Figure FDA0002948202990000015
为l1秩的平方,
Figure FDA0002948202990000016
为l2秩的平方,
Figure FDA0002948202990000018
算子定义如下:
Figure FDA0002948202990000017
将两个单波长LED光源单独照明并分别计算得到的白光校准矩阵S1和S2用于修正白光照明的图像数据:
Figure FDA0002948202990000021
其中,I表示记录到的白光反射光强数据,Iwhite表示修正后的白光数据;
利用光源模块中的白光光源照明,使用图像采集模块拍摄图像,通过上位机获取图像RGB三通道的数据,结合修正矩阵获得修正后的白光数据Iwhite,使用比尔兰伯特定律实现组织含量的计算,比尔兰伯特定律计算组织含量的基本定义如下:
Figure FDA0002948202990000022
其中Iwhite表示修正后的白光反射图像数据,Iw0表示入射白光光强,L表示光程,μλ表示吸收与散射的结合系数;
所述上位机对采集到的图像进行处理,其中处理方式包括数字图像处理和信号处理进行局部血流微循环的测量,对于经过吸收后返回的光学图像,处理方法是利用人体内组织的光谱吸收特性结合比尔兰伯特定律,进行组织含量的测量,在的图片中提取R,G,B三个通道的像素数据,利用如下的公式:
Figure FDA0002948202990000023
Figure FDA0002948202990000024
Figure FDA0002948202990000025
其中,IR,IG,IB,分别表示反射光在三个通道的光强度数值,Iwhite表示白光的发射光强度,φ1
Figure FDA0002948202990000027
θ1分别表示图像RGB三通道的光电响应系数,
Figure FDA0002948202990000026
CLipid分别表示组织中的水,不含氧血红蛋白,含氧血红蛋白和脂肪的含量,α,γ,δ,β分别表示上述四种组织在相应波长下的吸收系数,L1表示白光的光程。
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统,其特征在于:所述光源模块还包括散光装置。
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统,其特征在于:所述激光模块采用波长为830nm的激光器。
4.根据权利要求3所述的一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统,其特征在于:所述白光模块的波段为400-780nm。
5.根据权利要求4所述的一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统,其特征在于:所述两个单波长LED光源其中一个波长为450nm,另一个波长为590nm。
6.根据权利要求5所述的一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统,其特征在于:所述图像采集模块包括图像传感器和成像镜头。
7.根据权利要求6所述的一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统,其特征在于:所述图像采集模块将采集到的散斑和经过吸收后返回的光学图像传送至上位机,且将上位机控制光源模块的指令发送至光源模块中的的控制中枢。
8.根据权利要求7所述的一种基于多模态光学影像技术的乳腺癌术后上肢淋巴水肿的检测系统,其特征在于:所述指令包括了激光模块和白光模块的切换与闭合,采集时间的设置,分析算法的选择,采集区域的选择与调整。
9.一种基于多模态光学影像技术的检测方法,其特征在于:采用如权利要求8所述的检测系统,具体步骤如下:
光源模块分别照射患者的健侧和患侧选定部位,并利用激光模块和白光模块进行成像;
利用激光模块和图像采集模块对产生的激光散斑进行成像并采集,然后利用白光模块和图像采集模块对患者部位的常规照射光进行吸收成像;
图像采集模块对采集到的散斑图像和经过吸收后返回的光学图像发送至上位机,上位机对光学图像进行处理,获得血流和组织含量的信息。
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