ES2365696T3 - Método y sistema para detectar anormalidades colorimétricas. - Google Patents

Método y sistema para detectar anormalidades colorimétricas. Download PDF

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ES2365696T3 ES02707063T ES02707063T ES2365696T3 ES 2365696 T3 ES2365696 T3 ES 2365696T3 ES 02707063 T ES02707063 T ES 02707063T ES 02707063 T ES02707063 T ES 02707063T ES 2365696 T3 ES2365696 T3 ES 2365696T3
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Abstract

Un método para detectar una anormalidad in-vivo en el tracto gastrointestinal, el método comprende las etapas de: ­ analizar (102, 104) con un medio de análisis (14, 14') una imagen del tracto gastrointestinal en cuanto al menos un característica espectral; y crear (106, 108, 110, 114, 116) una determinación de anormalidad basada en el análisis; y ­mostrar (118) los resultados de dicha determinación de anormalidad, incluyendo un indicador de posición para permitir al usuario determinar dónde está presente un cambio de color en el tracto gastrointestinal.

Description

CAMPO DE LA INVENCIÓN
La presente invención se refiere a un método y a un sistema para la detección de anormalidades colorimétricas in vivo, y, específicamente, dentro del tracto gastrointestinal (GI).
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
Las patologías del tracto gastrointestinal (GI) pueden existir por una variedad de razones. Algunos ejemplos de patologías incluyen sangrado, lesiones, angiodisplasia, enfermedad de Crohn, pólipos, trastornos celíacos, y otros. La mayoría de las patologías da lugar a cambios en el color y/o textura de la superficie interna del tracto GI.
Como ejemplo, los cambios de color pueden deberse a un sangrado. La sangre puede estar presente dentro del tracto digestivo por distintas razones patológicas, que incluyen úlceras, cáncer, u otros estados de enfermedad. A menudo es difícil detectar la presencia de sangre dentro del tracto GI, dado que el sangrado puede ocurrir en ubicaciones difíciles de acceder. Además, es difícil "ver" dentro del tracto, en especial en secciones que son difíciles de acceder tales como el intestino delgado.
Se han utilizado numerosos enfoques para tratar de detectar la presencia de sangre dentro del tracto GI. Un enfoque ha sido la detección de sangre en las heces por medios visuales y/o químicos. La desventaja principal de este enfoque ha sido que la concentración de sangre en las heces es menor que la concentración de sangre en el sitio de sangrado, dado que se acumulan materiales adicionales a lo largo del conducto GI. Por lo tanto, la sensibilidad de este enfoque es baja. Además, el sitio de sangrado específico a lo largo del tracto GI no puede determinarse.
Una segunda técnica, más invasiva, ha sido el uso de un endoscopio o enteroscopio. Este enfoque permite la visualización directa de partes del tracto GI. Sin embargo, la mayoría de las porciones del intestino delgado son inaccesibles mediante este procedimiento.
Otros ejemplos de patologías que pueden detectarse con base en la parte roja del espectro incluyen sangrado activo, coágulos sanguíneos, pólipos, lesiones, ulceraciones, angiodisplasia y telangiectasia. Las patologías que pueden caracterizarse por color azul/violeta incluyen malformación arterio-venosa (AVM) y sangrado submucosal. AVM también puede aparecer en rojo. Además, algunos tipos de úlceras se caracterizan por el color blanco.
COMPENDIO DE LA INVENCIÓN
Las reivindicaciones independientes se refieren a un método y sistema para detectar anormalidades del tracto gastrointestinal in-vivo. Las realizaciones ventajosas se describen en las reivindicaciones dependientes.
En una realización de la presente invención, el método para detectar anormalidades puede incluir la etapa de calcular una indicación de probabilidad de la presencia de un color anormal dentro del lumen corporal con base en la comparación de características espectrales con al menos un valor de referencia.
El método puede incluir analizar la imagen en cuanto a una característica espectral en relación con un valor de referencia. Un método para calcular un valor de referencia para tejido puede incluir las etapas de recibir al menos una primera imagen y una segunda imagen desde dentro de un lumen corporal, seleccionar bloques de píxeles dentro de las imágenes con base en parámetros colorimétricos, promediar los parámetros colorimétricos de los bloques de píxeles seleccionados de la primera y segunda imágenes y filtrar los parámetros colorimétricos, así se obtiene un valor de referencia para tejido.
El sistema para detectar anormalidades puede comprender una cápsula tragable para detectar anormalidades colorimétricas en el tracto gastrointestinal. La cápsula incluye un receptor de imágenes para recibir imágenes desde el tracto gastrointestinal y un procesador para generar una indicación de probabilidad para la presencia de anormalidades colorimétricas por la comparación del contenido de color de las imágenes con al menos un valor de referencia.
El sistema para detectar anormalidades puede comprender un aparato para determinar anormalidades colorimétricas dentro del lumen corporal. El aparato puede incluir un receptor de imágenes para recibir imágenes desde un lumen corporal, un analizador de espectros para determinar el contenido de color de las imágenes y un procesador para generar una indicación de probabilidad para la presencia de un estado anormal por la comparación del contenido de color con al menos un valor de referencia.
El sistema para detectar anormalidades puede comprender una cápsula tragable que tiene un capturador de imágenes in-vivo para obtener imágenes desde dentro del lumen corporal, un transmisor para transmitir las imágenes a un receptor, y un procesador para generar una indicación de probabilidad de presencia de sangre con base en la comparación del contenido de color de las imágenes recibidas y al menos un valor de referencia.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS
La presente invención se comprenderá y apreciará en mayor medida a partir de la siguiente descripción detallada tomada junto con los dibujos en los que:
la Fig. 1 es una ilustración esquemática de un sistema de una cámara in-vivo de la técnica previa; la Fig. 2 es una ilustración esquemática de la clasificación de muestras de acuerdo con sus componentes espectrales; la Fig. 3 es una ilustración en diagrama de bloques de un sistema de acuerdo con una realización de la presente invención; la Fig. 4 es una ilustración de un flujograma del método utilizado por el sistema mostrado en la Fig. 3; y la Fig. 5 es una ilustración esquemática de una construcción adaptativa de una muestra de tejido de referencia.
DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN
La presente invención se refiere a un método y a un sistema de detección de patologías por análisis espectrales de imágenes capturadas por un sistema de video cámara en movimiento in-vivo. Este análisis se basa en la detección de anormalidades colorimétricas, o desviaciones de un espectro esperado. El sistema de video cámara in-vivo puede estar incluido sobre un endoscopio, una cápsula tragable, o cualquier otro dispositivo que se introduzca en el cuerpo para ver el interior.
La Patente de los Estados Unidos Núm. 5.604.531, asignada al asignatario común de la presente solicitud, muestra un sistema de video cámara in-vivo, que es portado por una cápsula tragable. El sistema de video cámara in-vivo captura y transmite imágenes del tracto GI mientras que la cápsula pasa a través del lumen GI. Además del sistema de cámara, la cápsula contiene un sistema óptico para obtener imágenes de un área de interés sobre el sistema de cámara y un transmisor para transmitir la salida de video de la cámara. La cápsula puede pasar a través de la totalidad del tracto digestivo y operar como un endoscopio de video autónomo. Ésta obtiene imágenes incluso de las áreas difíciles de acceder del intestino delgado.
Se hace referencia a la Fig. 1, que muestra un diagrama esquemático del sistema, descrito en la Patente de los Estados Unidos Núm. 5.604.531. El sistema comprende una cápsula 40 que tiene un capturador de imágenes 46, una fuente de iluminación 42, y un transmisor 41. Fuera del cuerpo del paciente se encuentran un receptor de imágenes 12 (normalmente una red de antenas), una unidad de almacenamiento 19, un procesador de datos 14, un monitor de imágenes 18, y un monitor de posición 16. Si bien la Fig.1 muestra monitores separados, tanto una imagen como su posición pueden presentarse en un único monitor.
El capturador de imágenes 46 en la cápsula 40 está conectado al transmisor 41 también ubicado en la cápsula 40. El transmisor 41 transmite imágenes al receptor de imágenes 12, que envía los datos al procesador de datos 14 y a la unidad de almacenamiento 19. El procesador de datos 14 analiza los datos y está en comunicación con la unidad de almacenamiento 19, al transferir tramos de datos hacia y desde la unidad de almacenamiento 19. El procesador de datos 14 también proporciona los datos analizados al monitor de imágenes 18 y al monitor de posición 16 donde el médico observa los datos. El monitor de imágenes presenta una imagen del lumen GI y el monitor de posición presenta la posición en el tracto GI en la que se tomó la imagen. El procesador de datos 14 puede estar configurado para procesamiento en tiempo real o para post-procesamiento para ser visto más adelante. Además de revelar afecciones patológicas del tracto GI, el sistema puede proporcionar información sobre la ubicación de estas patologías.
En una realización preferida de la presente invención, las imágenes recibidas se analizan por el contenido de color. Con base en este análisis, de acuerdo con lo descrito a continuación, puede llevarse a cabo la determinación sobre la presencia o ausencia de una anormalidad colorimétrica. Una anormalidad colorimétrica puede indicar una afección patológica, tal como sangrado. Otros ejemplos de patologías que pueden detectarse con base en la parte roja del espectro incluyen sangrado activo, coágulos sanguíneos, pólipos, lesiones, ulceraciones, angiodisplasia y telangiectasia. Las patologías que pueden caracterizarse por color azul/violeta incluyen malformación arterio-venosa (AVM) y sangrado submucosal. AVM también puede aparecer en rojo. Además, algunos tipos de úlceras se caracterizan por el color blanco. Será aparente que el método y sistema descrito a continuación puede ser útil para la detección de cualquier desviación colorimétrica a partir del contenido de color normal de un lumen corporal, ya sea que una afección patológica esté presente o no.
Ahora, se hace referencia a la Fig. 2, que es una ilustración esquemática de la clasificación de muestras de acuerdo con sus componentes espectrales. Cada muestra de ensayo T se ubica dentro de un sistema coordinado representado por las siguientes variables: tonalidad H, saturación S y valor V. Tonalidad H representa un número relacionado con la longitud de onda dominante del estímulo del color, y varía de 0 a 1 a medida que el color cambia de rojo a amarillo a verde a cian a azul a magenta y nuevamente a rojo. La saturación S corresponde a la pureza del color, y en el caso de un color puro es igual a 100%. El valor V es una medición de la intensidad relativa del color, que representa el brillo del rojo, azul y verde (RAV). Se calcula un vector de distancia r(B,T) entre la muestra de ensayo T y una muestra patológica ideal B. Se calcula otro vector de distancia r(R,T) entre la muestra de ensayo T y una muestra de referencia de tejido sano R. Se calcula la relación del vector de distancia r(B,T) y el vector de distancia r(R,T). Cada muestra de ensayo T se clasifica con base en la relación entre el vector de distancia r(B,T) y el vector de distancia r(R,T). En resumen, si el vector de distancia r(B,T) es pequeño con relación al el vector de distancia r(R,T), existe una indicación positiva del color patológico. En la realización preferida, el análisis se ajusta para incluir una mayor posibilidad de positivos falsos que de negativos falsos, para minimizar la probabilidad de perder un diagnóstico positivo. Sin embargo, también son posibles otras realizaciones de análisis.
Ahora, se hace referencia a las Figs. 3 y 4, que ilustran un sistema 15 y un diagrama de un flujograma que muestra las etapas de utilización del sistema 15 para determinar el contenido sanguíneo o cualquier otra patología distinguible por el color dentro del intestino. El sistema 15 comprende una fuente de iluminación 42', un receptor de imágenes 12', un procesador de datos 14', y un monitor de imágenes 18'. El procesador de datos 14' comprende un analizador de espectros 22, un constructor de referencias adaptativas 24, un calculador de distancias 26, y un calculador de decisiones 28. De acuerdo con una realización de la invención, el procesador de datos 14' es una tabla aceleradora de ordenadores estándar, un ordenador de alto rendimiento, un multiprocesador o cualquier otra máquina procesadora de alto rendimiento serial o paralela. El monitor de imágenes 18' puede ser una unidad de visualización, o un gráfico, tabla o cualquier otro indicador.
Las etapas de la Fig. 4 pueden lograrse por el uso del sistema 15 de la Fig. 3. En una realización, las imágenes son capturadas y procesadas dentro de una cápsula. En otra realización, las imágenes son capturadas por un sistema in-vivo, y son transmitidas a una ubicación remota en la que son procesadas. El receptor de imágenes 12' recibe (etapa 101) imágenes capturadas por el sistema de cámara in-vivo de la Fig. 1 o cualquier otro capturador de imágenes in-vivo. El procesador de datos 14' divide (etapa 102) las imágenes de color en una cuadrícula de píxeles. Como en otras aplicaciones de transmisión de imágenes, el número de píxeles determina la resolución de la imagen. Por propósitos de la presente discusión, las imágenes se dividen en bloques (i,j) de 8 x 8 píxeles. Dado que, en una realización, la imagen original es una imagen de 256 x 256 píxeles, el resultado de la división en 8 píxeles, y la determinación de los componentes del color es un matriz de 32 x 32 x 3 de los bloques de valor del componente de color. El analizador de espectros 22 calcula (etapa 104) los componentes de color de cada bloque: tonalidad Hi,j; saturación Si,j; y valor de brillo Vi,j para cada imagen.
El analizador de espectros también calcula (etapas 105 y 106-110) los componentes de color de bloques de la muestra patológica B y del tejido sano de referencia R. El analizador de espectros 22 calcula (etapa 105) los componentes de color de bloques de la muestra patológica B a partir de imágenes conocidas que contienen sangre.
Ahora, se hace referencia a la Fig. 5, que es una ilustración esquemática de las etapas de construcción de referencia adaptativa 106-110 de la Fig. 4. El constructor de referencia adaptativa 24 calcula (etapas 106-110) componentes de color del tejido de referencia para construir una muestra de referencia de tejido sano. El enfoque adaptativo se basa en promediar el tejido sano que aparecen en las imágenes posteriores. Se utilizan promedios dado que los parámetros de tejido sano a lo largo del tracto GI pueden cambiar. El constructor de referencia adaptativo 24 selecciona (etapa 107) bloques con base en el valor de V (brillo) y tonalidad H. En una realización, las condiciones son: 0,1<Vi,j<0,9 y 0<Hi,j<0,09. Estas condiciones indican que se encuentra presente tejido sano. De acuerdo con lo mostrado en la Fig. 5, se obtienen imágenes Pi, Pi-1, y Pi-2 con regiones Ri, Ri-1, y Ri-2 de tejido sano. El constructor de referencia adaptativa 24 promedia (etapa 108) componentes de color de regiones sanas Ri, Ri-1, y Ri-2 (es decir, los bloques seleccionados) de imágenes Pi, Pi-1, y Pi-2 obtenidas a lo largo del tracto GI. Para normalizar los datos y eliminar la sensibilidad a imágenes particulares, el constructor de referencia adaptativa 24 filtra (etapa 110) los colores de tejido promedio de la presente imagen Pi y la imagen previa Pi-1.
En una realización, se utiliza un filtro de Respuesta a Impulso Infinitos (IlR) con la siguiente computación iterativa:
imagen1
en la que ti representa el índice temporal del marco corriente i y ti-1 representa el índice temporal del marco previo i
1.
Con referencia nuevamente a la Fig. 4, después el calculador de distancias 26 calcula (etapa 112) la distancia euclidiana entre cada bloque en la matriz y el valor de referencia sanguíneo B. El valor de referencia sanguíneo B se obtiene a partir de imágenes conocidas que contienen sangre, analizadas por el analizador de espectros 22 de acuerdo con lo descrito con anterioridad. En otra realización, puede utilizarse otro valor de referencia colorimétrico para la indicación de colores no usuales. El resultado de este cálculo, para la realización ejemplar, es una matriz de 32 x 32 elementos βi,j. Este cálculo se realiza de acuerdo con la siguiente ecuación:
imagen1
en la que Hb, Sb y Vb son los valores de referencia para la tonalidad, saturación y brillo, respectivamente, de la sangre. Se calcula un cálculo de distancia similar con relación a los componentes adaptativos del color de referencia de tejido (tejido sano), lo que da lugar a la siguiente matriz de 32 x 32
imagen2
imagen1
en la que Ht, St y Vt son los valores de referencia para la tonalidad, saturación y brillo, respectivamente, del tejido 10 sano.
Una vez que se obtienen las matrices de distancia, el calculador 28 de decisiones calcula (etapa 116) una función de indicación de probabilidad Λ de acuerdo con la siguiente ecuación:
imagen1
15 El umbral puede ajustarse a cualquier valor. En una realización preferida, los valores de umbral son los siguientes: UmbralSanguíneo = 0,15 y UmbraldeProporcióndeTejido = 4. Existe sangre si Λ>0.
Finalmente, el monitor de imágenes 18' muestra (etapa 118) los resultados, ya sea como un video a color que 20 muestra la presencia de sangre, o como un gráfico o tabla que indica los niveles y/o valores de umbral.
La muestra de los resultados puede incluir la incorporación de un indicador de posiciones, para que el usuario final pueda determinar en qué lugar la presencia de cambios de color está dentro del tracto GI, u otro lumen corporal. Así, el médico será capaz de tratar con el área problemática.
25 Aquellos con experiencia en la técnica apreciarán que la presente invención no se limita a lo particularmente expuesto y descrito con anterioridad. Más bien, el ámbito de la presente invención se define sólo por las siguiente reivindicaciones:

Claims (24)

  1. REIVINDICACIONES
    1. Un método para detectar una anormalidad in-vivo en el tracto gastrointestinal, el método comprende las etapas de: analizar (102, 104) con un medio de análisis (14, 14’) una imagen del tracto gastrointestinal en cuanto al menos un característica espectral; y crear (106, 108, 110, 114, 116) una determinación de anormalidad basada en el análisis; y
    mostrar (118) los resultados de dicha determinación de anormalidad, incluyendo un indicador de posición para permitir al usuario determinar dónde está presente un cambio de color en el tracto gastrointestinal.
  2. 2.
    El método de la reivindicación 1, en el que la determinación de anormalidad es una determinación de la presencia de la anormalidad.
  3. 3.
    El método de la reivindicación 1, en el que la determinación de anormalidad es una determinación de probabilidad de la presencia de la anormalidad.
  4. 4.
    El método de la reivindicación 3, en el que se calcula una función (Λ) de indicación de probabilidad y se compara con un valor umbral sanguíneo.
  5. 5.
    El método de la reivindicación 1, en el que el analizar la imagen incluye al menos analizar la imagen en cuanto al menos una característica espectral con relación a un valor de referencia.
  6. 6.
    El método de la reivindicación 5, en el que dicho al menos un valor de referencia incluye un valor de referencia de un tejido sano.
  7. 7.
    El método de la reivindicación 5, en el que dicho valor de referencia corresponde a una muestra patológica.
  8. 8.
    El método de la reivindicación 7, en el que dicha muestra patológica incluye sangre.
  9. 9.
    El método de la reivindicación 1, en el que dicha característica espectral incluye uno o más valores de tonalidad (H), valores de saturación (S) y valores de intensidad de color (V).
  10. 10.
    El método de la reivindicación 1, en el que dicha anormalidad corresponde a la presencia de sangre.
  11. 11.
    El método de la reivindicación 1, en el que dicho análisis incluye comparar imágenes.
  12. 12.
    El método de la reivindicación 1, que comprende recibir la imagen a partir de un capturador de imágenes in-vivo.
  13. 13.
    El método de la reivindicación 12, en el que el capturador de imágenes in vivo es una cápsula.
  14. 14. Un sistema para detectar una anormalidad in-vivo en el tracto gastrointestinal, el sistema comprende: un medio (12, 12’) receptor de imágenes dispuesto para recibir una imagen del tracto gastrointestinal; un medio (14, 14’) de análisis dispuesto para analizar la imagen en cuanto al menos una característica espectral y para hacer una determinación de anormalidad basada en el análisis; y
    un monitor (18, 18’) dispuesto para mostrar los resultados de dicha determinación de anormalidad, incluyendo un indicador de posición para permitir a un usuario determinar dónde está presente un cambio de color dentro del tracto gastrointestinal.
  15. 15.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que el medio de análisis está dispuesto de manera que dicha determinación de anormalidad es una probabilidad.
  16. 16.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que dicho medio de análisis está dispuesto para analizar la imagen en cuanto al menos una característica espectral con relación a un valor de referencia.
  17. 17.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que dicho valor de referencia incluye un valor de referencia de un tejido sano.
  18. 18.
    El sistema de la reivindicación 17, en el que al menos un valor de referencia corresponde a una muestra patológica.
  19. 19.
    El sistema de la reivindicación 18, en el que dicha muestra patológica incluye sangre.
  20. 20.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que dicha anormalidad se debe a la presencia de sangre.
  21. 21.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que dicho medio de análisis está dispuesto para comparar imágenes.
  22. 22.
    El sistema de la reivindicación 14, que comprende un capturador (46) de imágenes in-vivo.
  23. 23.
    El sistema de la reivindicación 14, que comprende una cápsula (40).
  24. 24.
    El sistema de la reivindicación 14, en el que el monitor está dispuesto para visualizar un vídeo en color mostrando la presencia de sangre.
ES02707063T 2001-03-14 2002-03-14 Método y sistema para detectar anormalidades colorimétricas. Expired - Lifetime ES2365696T3 (es)

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US (4) US20020177779A1 (es)
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IL (1) IL157892A0 (es)
WO (1) WO2002073507A2 (es)

Families Citing this family (191)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IL126727A (en) 1998-10-22 2006-12-31 Given Imaging Ltd A method of bringing a device to the goal
US10973397B2 (en) 1999-03-01 2021-04-13 West View Research, Llc Computerized information collection and processing apparatus
US8636648B2 (en) 1999-03-01 2014-01-28 West View Research, Llc Endoscopic smart probe
EP1350103B1 (en) * 2000-01-19 2010-01-06 Given Imaging Ltd. A system for detecting substances
CN101305906B (zh) * 2001-03-14 2012-02-08 吉温成象有限公司 检测活体内色度异常的系统
JP4256256B2 (ja) 2001-06-18 2009-04-22 ギブン イメージング リミテッド 硬質の区域および軟質の区域を有する回路基板を備えた生体内センシング装置
US7160258B2 (en) 2001-06-26 2007-01-09 Entrack, Inc. Capsule and method for treating or diagnosing the intestinal tract
US20050187433A1 (en) * 2001-07-26 2005-08-25 Given Imaging Ltd. In-vivo imaging device providing constant bit rate transmission
US9113846B2 (en) * 2001-07-26 2015-08-25 Given Imaging Ltd. In-vivo imaging device providing data compression
US20030043263A1 (en) * 2001-07-26 2003-03-06 Arkady Glukhovsky Diagnostic device using data compression
US6951536B2 (en) * 2001-07-30 2005-10-04 Olympus Corporation Capsule-type medical device and medical system
JP2005501630A (ja) * 2001-09-05 2005-01-20 ギブン・イメージング・リミテッド 身体管腔の3次元表示のためのシステムおよび方法
US8428685B2 (en) * 2001-09-05 2013-04-23 Given Imaging Ltd. System and method for magnetically maneuvering an in vivo device
JP3756797B2 (ja) 2001-10-16 2006-03-15 オリンパス株式会社 カプセル型医療機器
US7474327B2 (en) * 2002-02-12 2009-01-06 Given Imaging Ltd. System and method for displaying an image stream
US8022980B2 (en) * 2002-02-12 2011-09-20 Given Imaging Ltd. System and method for displaying an image stream
WO2003069913A1 (en) * 2002-02-12 2003-08-21 Given Imaging Ltd. System and method for displaying an image stream
AU2003230168A1 (en) * 2002-05-09 2003-11-11 Given Imaging Ltd. System and method for in vivo sensing
US7662094B2 (en) 2002-05-14 2010-02-16 Given Imaging Ltd. Optical head assembly with dome, and device for use thereof
ATE470391T1 (de) 2002-08-13 2010-06-15 Given Imaging Ltd System für die probenahme und analyse in vivo
US7662093B2 (en) 2002-09-30 2010-02-16 Given Imaging, Ltd. Reduced size imaging device
AU2003269438A1 (en) 2002-09-30 2004-04-19 Given Imaging Ltd. In-vivo sensing system
US7866322B2 (en) 2002-10-15 2011-01-11 Given Imaging Ltd. Device, system and method for transfer of signals to a moving device
US7195588B2 (en) * 2004-03-01 2007-03-27 Olympus Corporation Endoscope image pick-up apparatus
JP2006507885A (ja) * 2002-11-29 2006-03-09 ギブン イメージング リミテッド 生体内診断の方法、装置及びシステム
US7833151B2 (en) 2002-12-26 2010-11-16 Given Imaging Ltd. In vivo imaging device with two imagers
WO2004058041A2 (en) 2002-12-26 2004-07-15 Given Imaging Ltd. Immobilizable in vivo sensing device
EP1576530A4 (en) 2002-12-26 2009-03-25 Given Imaging Ltd IN-VIVO IMAGING APPARATUS AND MANUFACTURING METHOD THEREFOR
IL155175A (en) * 2003-03-31 2012-01-31 Given Imaging Ltd A diagnostic device that uses information thinning
JP4554647B2 (ja) * 2003-04-25 2010-09-29 オリンパス株式会社 画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラム
JP4547401B2 (ja) * 2003-04-25 2010-09-22 オリンパス株式会社 画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラム
JP3810381B2 (ja) * 2003-04-25 2006-08-16 オリンパス株式会社 画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラム
JP4493386B2 (ja) * 2003-04-25 2010-06-30 オリンパス株式会社 画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラム
CN100431475C (zh) * 2003-04-25 2008-11-12 奥林巴斯株式会社 图像显示装置、图像显示方法以及图像显示程序
JP4547402B2 (ja) * 2003-04-25 2010-09-22 オリンパス株式会社 画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラム
EP1620012B1 (en) * 2003-05-01 2012-04-18 Given Imaging Ltd. Panoramic field of view imaging device
IL162740A (en) 2003-06-26 2010-06-16 Given Imaging Ltd Device, method and system for reduced transmission imaging
JP4656825B2 (ja) * 2003-09-08 2011-03-23 オリンパス株式会社 被検体内導入装置および無線型被検体内情報取得システム
US7604589B2 (en) * 2003-10-01 2009-10-20 Given Imaging, Ltd. Device, system and method for determining orientation of in-vivo devices
US20050075537A1 (en) * 2003-10-06 2005-04-07 Eastman Kodak Company Method and system for real-time automatic abnormality detection for in vivo images
WO2005039399A1 (ja) * 2003-10-27 2005-05-06 Olympus Corporation 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
JP4574983B2 (ja) * 2003-11-04 2010-11-04 オリンパス株式会社 画像表示装置、画像表示方法、及び画像表示プログラム
EP2649931B1 (en) 2003-12-05 2017-02-01 Olympus Corporation Display processing device
US20050137468A1 (en) * 2003-12-18 2005-06-23 Jerome Avron Device, system, and method for in-vivo sensing of a substance
US7647090B1 (en) 2003-12-30 2010-01-12 Given Imaging, Ltd. In-vivo sensing device and method for producing same
WO2005062715A2 (en) * 2003-12-31 2005-07-14 Given Imaging Ltd. System and method for displaying an image stream
WO2005062717A2 (en) 2003-12-31 2005-07-14 Given Imaging Ltd. In-vivo sensing device with detachable part
JP4652694B2 (ja) * 2004-01-08 2011-03-16 オリンパス株式会社 画像処理方法
WO2005069887A2 (en) * 2004-01-16 2005-08-04 The City College Of The University Of New York Micro-scale compact device for in vivo medical diagnosis combining optical imaging and point fluorescence spectroscopy
US20050196023A1 (en) * 2004-03-01 2005-09-08 Eastman Kodak Company Method for real-time remote diagnosis of in vivo images
US7623690B2 (en) * 2004-03-30 2009-11-24 Carestream Health, Inc. System and method for classifying in vivo images according to anatomical structure
US7605852B2 (en) 2004-05-17 2009-10-20 Micron Technology, Inc. Real-time exposure control for automatic light control
US7938775B2 (en) * 2004-06-28 2011-05-10 Given Imaging, Ltd. Device, system, and method for in-vivo analysis
US7643865B2 (en) 2004-06-30 2010-01-05 Given Imaging Ltd. Autonomous in-vivo device
US8500630B2 (en) 2004-06-30 2013-08-06 Given Imaging Ltd. In vivo device with flexible circuit board and method for assembly thereof
US7596403B2 (en) 2004-06-30 2009-09-29 Given Imaging Ltd. System and method for determining path lengths through a body lumen
US7336833B2 (en) * 2004-06-30 2008-02-26 Given Imaging, Ltd. Device, system, and method for reducing image data captured in-vivo
US9968290B2 (en) * 2004-06-30 2018-05-15 Given Imaging Ltd. Apparatus and methods for capsule endoscopy of the esophagus
JP4885432B2 (ja) * 2004-08-18 2012-02-29 オリンパス株式会社 画像表示装置、画像表示方法および画像表示プログラム
US7986337B2 (en) * 2004-09-27 2011-07-26 Given Imaging Ltd. System and method for editing an image stream captured in vivo
US20060095093A1 (en) * 2004-11-04 2006-05-04 Ido Bettesh Apparatus and method for receiving device selection and combining
US7486981B2 (en) * 2004-11-15 2009-02-03 Given Imaging Ltd. System and method for displaying an image stream
KR100891766B1 (ko) 2004-12-10 2009-04-07 올림푸스 가부시키가이샤 의용 화상 처리 장치
US8738106B2 (en) * 2005-01-31 2014-05-27 Given Imaging, Ltd Device, system and method for in vivo analysis
WO2006087981A1 (ja) 2005-02-15 2006-08-24 Olympus Corporation 医用画像処理装置、管腔画像処理装置、管腔画像処理方法及びそれらのためのプログラム
US20060217593A1 (en) * 2005-03-24 2006-09-28 Zvika Gilad Device, system and method of panoramic multiple field of view imaging
US20090216082A1 (en) * 2005-04-01 2009-08-27 Elisha Rabinovitz Device, System and Method for In Vivo Magnetic Immunoassay Analysis
IL174531A0 (en) * 2005-04-06 2006-08-20 Given Imaging Ltd System and method for performing capsule endoscopy diagnosis in remote sites
US7953261B2 (en) 2005-04-13 2011-05-31 Olympus Medical Systems Corporation Image processing apparatus and image processing method
KR100943367B1 (ko) * 2005-04-27 2010-02-18 올림푸스 메디칼 시스템즈 가부시키가이샤 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 화상 처리 프로그램을 기록한 기록 매체
JP4418400B2 (ja) * 2005-05-20 2010-02-17 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 画像表示装置
JP4767591B2 (ja) 2005-06-01 2011-09-07 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 内視鏡診断支援方法、内視鏡診断支援装置および内視鏡診断支援プログラム
ATE523862T1 (de) 2005-09-09 2011-09-15 Given Imaging Ltd Gleichzeitiger transfer und bearbeitung und echtzeit-betrachtung von in-vivo-bildern
WO2007031946A2 (en) * 2005-09-12 2007-03-22 Dvp Technologies Ltd. Medical image processing
US20070066875A1 (en) * 2005-09-18 2007-03-22 Eli Horn System and method for identification of images in an image database
US8423123B2 (en) * 2005-09-30 2013-04-16 Given Imaging Ltd. System and method for in-vivo feature detection
US7482593B2 (en) * 2005-10-20 2009-01-27 The Research Foundation Of State University Of New York Method to determine the depth-of-interaction function for PET detectors
EP2412300B1 (en) 2005-12-28 2014-03-26 Olympus Medical Systems Corp. Image processing device and image processing method in image processing device
US9320417B2 (en) 2005-12-29 2016-04-26 Given Imaging Ltd. In-vivo optical imaging device with backscatter blocking
US20070167834A1 (en) * 2005-12-29 2007-07-19 Amit Pascal In-vivo imaging optical device and method
US20070156051A1 (en) * 2005-12-29 2007-07-05 Amit Pascal Device and method for in-vivo illumination
ES2405879T3 (es) * 2006-03-13 2013-06-04 Given Imaging Ltd. Dispositivo, sistema y método para la detección automática de actividad contráctil en una trama de imagen
WO2007105214A2 (en) * 2006-03-13 2007-09-20 Given Imaging Ltd. Cascade analysis for intestinal contraction detection
IL182332A (en) * 2006-03-31 2013-04-30 Given Imaging Ltd A system and method for assessing a patient's condition
ATE531199T1 (de) * 2006-04-03 2011-11-15 Given Imaging Ltd Vorrichtung, system und verfahren zur in-vivo- analyse
DE202006006268U1 (de) * 2006-04-12 2006-06-14 Branofilter Gmbh Vorrichtung zum lösbaren Befestigen eines Staubfilterbeutels in einem staubsaugenden Gerät
JP2007319442A (ja) * 2006-06-01 2007-12-13 Fujifilm Corp カプセル内視鏡システム、および画像処理装置
KR20090023478A (ko) * 2006-06-12 2009-03-04 기븐 이미징 리미티드 수축 활동의 측정 및 분석을 위한 장치, 시스템 및 방법
WO2008007172A1 (en) * 2006-07-11 2008-01-17 Stanley Kim Test preparation device
JP4912787B2 (ja) 2006-08-08 2012-04-11 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 医療用画像処理装置及び医療用画像処理装置の作動方法
US8588887B2 (en) 2006-09-06 2013-11-19 Innurvation, Inc. Ingestible low power sensor device and system for communicating with same
US8512241B2 (en) * 2006-09-06 2013-08-20 Innurvation, Inc. Methods and systems for acoustic data transmission
JP5121204B2 (ja) 2006-10-11 2013-01-16 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
CN101621956B (zh) * 2007-02-22 2013-08-14 奥林巴斯医疗株式会社 被检体内导入系统
EP2149330B1 (en) 2007-05-08 2016-05-18 Olympus Corporation Image processing apparatus and image processing program
CN101677756B (zh) * 2007-05-17 2012-10-17 奥林巴斯医疗株式会社 图像信息的显示处理装置以及显示处理方法
JP2008295490A (ja) 2007-05-29 2008-12-11 Olympus Medical Systems Corp カプセル内視鏡画像表示装置
JP5106928B2 (ja) 2007-06-14 2012-12-26 オリンパス株式会社 画像処理装置および画像処理プログラム
JP5403880B2 (ja) * 2007-06-27 2014-01-29 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 画像情報の表示処理装置
US9197470B2 (en) 2007-10-05 2015-11-24 Innurvation, Inc. Data transmission via multi-path channels using orthogonal multi-frequency signals with differential phase shift keying modulation
US20090105532A1 (en) * 2007-10-22 2009-04-23 Zvika Gilad In vivo imaging device and method of manufacturing thereof
US9131847B2 (en) 2007-11-08 2015-09-15 Olympus Corporation Method and apparatus for detecting abnormal living tissue
US9017248B2 (en) * 2007-11-08 2015-04-28 Olympus Medical Systems Corp. Capsule blood detection system and method
US20100329520A2 (en) * 2007-11-08 2010-12-30 Olympus Medical Systems Corp. Method and System for Correlating Image and Tissue Characteristic Data
US20100268025A1 (en) * 2007-11-09 2010-10-21 Amir Belson Apparatus and methods for capsule endoscopy of the esophagus
EP2057934B1 (en) * 2007-11-12 2017-01-04 Novineon Healthcare Technology Partners Gmbh Device for hemorrhage detection
US8529441B2 (en) 2008-02-12 2013-09-10 Innurvation, Inc. Ingestible endoscopic optical scanning device
US20100016662A1 (en) * 2008-02-21 2010-01-21 Innurvation, Inc. Radial Scanner Imaging System
JP5336749B2 (ja) * 2008-03-24 2013-11-06 オリンパス株式会社 カプセル型医療装置とその作動方法
US8515507B2 (en) 2008-06-16 2013-08-20 Given Imaging Ltd. Device and method for detecting in-vivo pathology
US8888680B2 (en) 2008-07-07 2014-11-18 Olympus Medical Systems Corp. Method and apparatus for foreign matter detection for blood content sensors
WO2010005571A2 (en) 2008-07-09 2010-01-14 Innurvation, Inc. Displaying image data from a scanner capsule
JP5117353B2 (ja) * 2008-11-07 2013-01-16 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法
US8516691B2 (en) 2009-06-24 2013-08-27 Given Imaging Ltd. Method of assembly of an in vivo imaging device with a flexible circuit board
US20110097690A1 (en) * 2009-10-22 2011-04-28 Perry Franklin Samuel-Cutts Training system for surfing and method of use
US9192353B2 (en) 2009-10-27 2015-11-24 Innurvation, Inc. Data transmission via wide band acoustic channels
WO2011079050A2 (en) 2009-12-23 2011-06-30 The Smart Pill Corporation Method of evaluating constipation using an ingestible capsule
US8446465B2 (en) * 2010-01-05 2013-05-21 Given Imaging Ltd. System and method for displaying an image stream captured in-vivo
US8682142B1 (en) 2010-03-18 2014-03-25 Given Imaging Ltd. System and method for editing an image stream captured in-vivo
US8647259B2 (en) 2010-03-26 2014-02-11 Innurvation, Inc. Ultrasound scanning capsule endoscope (USCE)
EP3852010A1 (en) 2010-04-28 2021-07-21 Given Imaging Ltd. System and method for displaying portions of in-vivo images
JP5622461B2 (ja) * 2010-07-07 2014-11-12 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
WO2012063623A1 (ja) * 2010-11-08 2012-05-18 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 画像表示装置及びカプセル型内視鏡システム
US8913807B1 (en) 2010-12-30 2014-12-16 Given Imaging Ltd. System and method for detecting anomalies in a tissue imaged in-vivo
EP2686067B1 (en) 2011-03-17 2016-05-18 Photopill Medical Ltd. Capsule phototherapy
US8873816B1 (en) 2011-04-06 2014-10-28 Given Imaging Ltd. Method and system for identification of red colored pathologies in vivo
US9430140B2 (en) 2011-05-23 2016-08-30 Haworth, Inc. Digital whiteboard collaboration apparatuses, methods and systems
US20140055400A1 (en) 2011-05-23 2014-02-27 Haworth, Inc. Digital workspace ergonomics apparatuses, methods and systems
US8929629B1 (en) * 2011-06-29 2015-01-06 Given Imaging Ltd. Method and system for image-based ulcer detection
US10426356B2 (en) 2011-07-09 2019-10-01 Gauss Surgical, Inc. Method for estimating a quantity of a blood component in a fluid receiver and corresponding error
US9646375B2 (en) 2011-07-09 2017-05-09 Gauss Surgical, Inc. Method for setting a blood transfusion parameter
US9047663B2 (en) 2011-07-09 2015-06-02 Gauss Surgical Method for triggering blood salvage
US9652655B2 (en) 2011-07-09 2017-05-16 Gauss Surgical, Inc. System and method for estimating extracorporeal blood volume in a physical sample
US9870625B2 (en) 2011-07-09 2018-01-16 Gauss Surgical, Inc. Method for estimating a quantity of a blood component in a fluid receiver and corresponding error
JP5851160B2 (ja) * 2011-08-31 2016-02-03 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理プログラム
CN103841876B (zh) * 2011-10-06 2016-03-09 奥林巴斯株式会社 荧光观察装置
CN104271028B (zh) * 2011-12-15 2017-11-17 基文影像公司 确定患者的胃肠道随时间的出血曲线的类型的系统
US8923585B1 (en) * 2012-01-31 2014-12-30 Given Imaging Ltd. Method and system for image-based ulcer detection
WO2013126568A1 (en) 2012-02-21 2013-08-29 Massachusetts Eye & Ear Infirmary Calculating conjunctival redness
JP6021237B2 (ja) 2012-05-14 2016-11-09 ガウス サージカルGauss Surgical 患者の失血を管理するシステム
CN104662559B (zh) 2012-05-14 2019-02-05 高斯外科公司 用于估计液体罐中的血液成分的量的系统和方法
US9479549B2 (en) 2012-05-23 2016-10-25 Haworth, Inc. Collaboration system with whiteboard with federated display
US9479548B2 (en) 2012-05-23 2016-10-25 Haworth, Inc. Collaboration system with whiteboard access to global collaboration data
JP6067264B2 (ja) 2012-07-17 2017-01-25 Hoya株式会社 画像処理装置及び内視鏡装置
JP6027803B2 (ja) * 2012-07-17 2016-11-16 Hoya株式会社 画像処理装置及び内視鏡装置
WO2014018448A1 (en) * 2012-07-25 2014-01-30 Intuitive Surgical Operations, Inc. Efficient and interactive bleeding detection in a surgical system
JP2014140335A (ja) * 2013-01-24 2014-08-07 Dainippon Printing Co Ltd 培地画像解析装置、培地情報登録システム、プログラム及び衛生管理システム
US10304037B2 (en) 2013-02-04 2019-05-28 Haworth, Inc. Collaboration system including a spatial event map
US11861561B2 (en) 2013-02-04 2024-01-02 Haworth, Inc. Collaboration system including a spatial event map
JP6097629B2 (ja) * 2013-04-26 2017-03-15 Hoya株式会社 病変評価情報生成装置
US9324145B1 (en) 2013-08-08 2016-04-26 Given Imaging Ltd. System and method for detection of transitions in an image stream of the gastrointestinal tract
US10070932B2 (en) 2013-08-29 2018-09-11 Given Imaging Ltd. System and method for maneuvering coils power optimization
US9430706B1 (en) 2013-10-02 2016-08-30 Given Imaging Ltd. System and method for detection of in-vivo pathology sequences
CN105830458A (zh) 2013-12-11 2016-08-03 基文影像公司 用于控制图像流显示的系统和方法
US8736685B1 (en) * 2013-12-11 2014-05-27 Anritsu Company Systems and methods for measuring brightness response of a camera operating in automatic exposure mode
EP3132253B1 (en) 2014-04-15 2019-02-13 Gauss Surgical, Inc. Method for estimating a quantity of a blood component in a fluid canister
JP6546605B2 (ja) 2014-04-15 2019-07-17 ガウス サージカル, インコーポレイテッドGauss Surgical, Inc. 液体キャニスタ内の血液成分量の推定方法
WO2015168629A1 (en) 2014-05-02 2015-11-05 Massachusetts Eye And Ear Infirmary Grading corneal fluorescein staining
US9633276B2 (en) * 2014-07-14 2017-04-25 Sony Corporation Blood detection system with real-time capability and method of operation thereof
EA201790706A1 (ru) 2014-09-25 2017-09-29 Продженити, Инк. Электромеханическое пилюлеобразное устройство с возможностями локализации
CN104658014B (zh) * 2015-02-10 2017-09-22 重庆金山科技(集团)有限公司 一种检测活体内色度异常的方法
JP2018524661A (ja) 2015-05-06 2018-08-30 ハワース, インコーポレイテッドHaworth, Inc. 共同システムにおける仮想作業空間ビューポート・フォロー・モード
US11504037B2 (en) 2015-05-15 2022-11-22 Gauss Surgical, Inc. Systems and methods for assessing fluids from a patient
WO2016187072A1 (en) 2015-05-15 2016-11-24 Gauss Surgical, Inc. Methods and systems for characterizing fluids from a patient
WO2016187070A1 (en) 2015-05-15 2016-11-24 Gauss Surgical, Inc. Method for projecting blood loss of a patient during a surgery
CN106687023B (zh) * 2015-08-13 2018-12-18 Hoya株式会社 评价值计算装置以及电子内窥镜系统
DE112016000094B4 (de) * 2015-08-13 2019-07-11 Hoya Corporation Vorrichtung zur Berechnung von Analysewerten und elektronisches Endoskopsystem
US10572997B2 (en) 2015-12-18 2020-02-25 Given Imaging Ltd. System and method for detecting anomalies in an image captured in-vivo using color histogram association
WO2017112913A1 (en) 2015-12-23 2017-06-29 Gauss Surgical, Inc. System and method for estimating an amount of a blood component in a volume of fluid
WO2017112939A1 (en) 2015-12-23 2017-06-29 Gauss Surgical, Inc. Method for estimating blood component quantities in surgical textiles
TWI616180B (zh) * 2016-06-29 2018-03-01 國立成功大學 上消化道出血偵測裝置及方法
AU2017312662B2 (en) * 2016-08-18 2022-09-08 Biora Therapeutics, Inc. Sampling systems and related materials and methods
KR102417504B1 (ko) 2016-09-09 2022-07-07 프로제너티, 인크. 분배가능한 물질의 전달을 위한 전자기계식 섭취가능한 디바이스
WO2018106931A1 (en) 2016-12-07 2018-06-14 Progenity Inc. Gastrointestinal tract detection methods, devices and systems
WO2018125812A1 (en) 2017-01-02 2018-07-05 Gauss Surgical, Inc. Tracking surgical items with prediction of duplicate imaging of items
KR101875004B1 (ko) 2017-01-04 2018-07-05 금오공과대학교 산학협력단 캡슐 내시경 영상을 이용한 자동 출혈 감지 방법 및 컴퓨터 프로그램
US11229368B2 (en) 2017-01-13 2022-01-25 Gauss Surgical, Inc. Fluid loss estimation based on weight of medical items
AU2018243312B2 (en) 2017-03-31 2023-02-02 Biora Therapeutics, Inc. Localization systems and methods for an ingestible device
JP7040910B2 (ja) 2017-10-11 2022-03-23 聡 織田 超音波プローブ
US11934637B2 (en) 2017-10-23 2024-03-19 Haworth, Inc. Collaboration system including markers identifying multiple canvases in multiple shared virtual workspaces
US11126325B2 (en) 2017-10-23 2021-09-21 Haworth, Inc. Virtual workspace including shared viewport markers in a collaboration system
WO2019164277A1 (ko) * 2018-02-20 2019-08-29 (주)휴톰 수술영상을 이용한 출혈 평가 방법 및 장치
WO2020021524A1 (en) * 2018-07-25 2020-01-30 Check-Cap Ltd. System and method for polyp detection through capsule dynamics
WO2020106757A1 (en) 2018-11-19 2020-05-28 Progenity, Inc. Ingestible device for delivery of therapeutic agent to the gastrointestinal tract
JP7238390B2 (ja) * 2018-12-21 2023-03-14 セイコーエプソン株式会社 情報システムおよび特定方法
WO2020176517A1 (en) 2019-02-25 2020-09-03 Haworth, Inc. Gesture based workflows in a collaboration system
EP3870261B1 (en) 2019-12-13 2024-01-31 Biora Therapeutics, Inc. Ingestible device for delivery of therapeutic agent to the gastrointestinal tract
US11750672B2 (en) 2020-05-07 2023-09-05 Haworth, Inc. Digital workspace sharing over one or more display clients in proximity of a main client
US11212127B2 (en) 2020-05-07 2021-12-28 Haworth, Inc. Digital workspace sharing over one or more display clients and authorization protocols for collaboration systems
JP7461221B2 (ja) * 2020-05-25 2024-04-03 富士フイルムヘルスケア株式会社 医用画像処理装置、および、医用撮像装置
CN112991325B (zh) * 2021-04-14 2021-08-17 上海孚慈医疗科技有限公司 一种基于智能编码的斑状发红图像采集和处理方法及系统

Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3971362A (en) * 1972-10-27 1976-07-27 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Miniature ingestible telemeter devices to measure deep-body temperature
JPS5519124A (en) * 1978-07-27 1980-02-09 Olympus Optical Co Camera system for medical treatment
US5993378A (en) * 1980-10-28 1999-11-30 Lemelson; Jerome H. Electro-optical instruments and methods for treating disease
JPS59188301A (ja) * 1983-04-08 1984-10-25 Japanese National Railways<Jnr> 電気車用回生ブレーキ制御装置
US5042494A (en) * 1985-11-13 1991-08-27 Alfano Robert R Method and apparatus for detecting cancerous tissue using luminescence excitation spectra
US4689621A (en) * 1986-03-31 1987-08-25 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Temperature responsive transmitter
US4844076A (en) * 1988-08-26 1989-07-04 The Johns Hopkins University Ingestible size continuously transmitting temperature monitoring pill
US5279607A (en) * 1991-05-30 1994-01-18 The State University Of New York Telemetry capsule and process
JP3285235B2 (ja) * 1992-11-05 2002-05-27 オリンパス光学工業株式会社 生体内観察用カプセル装置
US6095989A (en) * 1993-07-20 2000-08-01 Hay; Sam H. Optical recognition methods for locating eyes
IL108352A (en) * 1994-01-17 2000-02-29 Given Imaging Ltd In vivo video camera system
US5819736A (en) * 1994-03-24 1998-10-13 Sightline Technologies Ltd. Viewing method and apparatus particularly useful for viewing the interior of the large intestine
US5590660A (en) * 1994-03-28 1997-01-07 Xillix Technologies Corp. Apparatus and method for imaging diseased tissue using integrated autofluorescence
EP0766205B1 (fr) * 1995-09-29 2003-12-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Procédé et dispositif de traitement d'image, pour la détection automatique de régions d'un type prédéterminé de cancer dans une image d'intensité
US5833603A (en) * 1996-03-13 1998-11-10 Lipomatrix, Inc. Implantable biosensing transponder
US6459919B1 (en) * 1997-08-26 2002-10-01 Color Kinetics, Incorporated Precision illumination methods and systems
US6016038A (en) * 1997-08-26 2000-01-18 Color Kinetics, Inc. Multicolored LED lighting method and apparatus
US6422994B1 (en) * 1997-09-24 2002-07-23 Olympus Optical Co., Ltd. Fluorescent diagnostic system and method providing color discrimination enhancement
US6240312B1 (en) * 1997-10-23 2001-05-29 Robert R. Alfano Remote-controllable, micro-scale device for use in in vivo medical diagnosis and/or treatment
GB9810771D0 (en) * 1998-05-19 1998-07-15 Active Silicon Limited Method of detecting colours
DE19844618A1 (de) 1998-09-29 2000-03-30 Zahnradfabrik Friedrichshafen Verfahren zur Reduzierung der thermischen Belastung eines Automatgetriebes für ein Kraftfahrzeug in einem Notfahrbetrieb
IL126727A (en) * 1998-10-22 2006-12-31 Given Imaging Ltd A method of bringing a device to the goal
JP2001037718A (ja) 1999-05-26 2001-02-13 Olympus Optical Co Ltd 画像診断装置及び内視鏡装置
WO2001006926A1 (en) * 1999-07-26 2001-02-01 Cardiosense Ltd. An improved method and apparatus for the detection of medical conditions of shock and pre-shock
US7039453B2 (en) * 2000-02-08 2006-05-02 Tarun Mullick Miniature ingestible capsule
KR100741999B1 (ko) * 2000-09-27 2007-07-23 기븐 이미징 리미티드 고정 가능한 체내 모니터링 시스템 및 방법
US6632175B1 (en) * 2000-11-08 2003-10-14 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Swallowable data recorder capsule medical device
CN101305906B (zh) * 2001-03-14 2012-02-08 吉温成象有限公司 检测活体内色度异常的系统

Also Published As

Publication number Publication date
US8626268B2 (en) 2014-01-07
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WO2002073507A2 (en) 2002-09-19
US8918164B2 (en) 2014-12-23
EP1372474A2 (en) 2004-01-02
AU2002241215A1 (en) 2002-09-24
EP1372474A4 (en) 2007-02-28

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