KR102377230B1 - 멜라닌 보정을 이용한 조직 산소 포화도 결정 - Google Patents
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Abstract
조직의 산소 포화도를 결정하는 경우에 정확도를 개선하기 위해 조직 색(예컨대, 피부 색 또는 멜라닌 함유량)을 고려하는 산소 측정기 프로브. 광이 광원으로부터 멜라닌(예컨대, 유멜라닌 또는 페오멜라닌)을 갖는 조직 내로 투과된다. 조직으로부터 반사된 광은 검출기에 의해 수신된다. 멜라닌으로 인한 흡수를 고려하기 위해 보상 인자가 결정된다. 산소 측정기는 그 보상 인자를 사용하고, 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 결정한다.
Description
관련 출원에 대한 상호 참조
본원은 다음의 미국 특허 출원, 2016년 4월 21일에 출원된 62/325,919, 2016년 4월 22일에 출원된 62/326,630, 62/326,644 및 62/326,673, 및 2016년 7월 18일에 출원된 62/363,562의 우선권을 주장한다. 이들 출원은 이들 출원에서 인용된 모든 다른 참조물과 함께 참조로 포함된다.
기술분야
본 발명은 일반적으로, 조직 내의 산소 레벨을 모니터링하는 광학 시스템에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 발명은 광학 프로브(probe), 이를테면 산소 측정기에 관한 것이며, 그 광학 프로브는 광학 프로브의 센서 헤드 상에 공급원 및 검출기를 포함하고, 조직의 산소 포화도를 결정하기 위해, 국부적으로 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선을 사용한다.
산소 측정기는 다양한 목적을 위해 인간 및 생물체 내의 조직의 산소 포화도를 측정하는데 사용되는 의료 장치다. 예컨대, 산소 측정기는 병원 및 다른 의료 시설에서의 의료 및 진단 목적(예컨대, 예를 들어 저산소증을 위한 수술, 환자 모니터링, 또는 앰뷸런스 또는 다른 모바일 모니터링); 스포츠 경기장에서의 스포츠 및 운동 경기 목적(예컨대, 프로 운동 선수 모니터링); 개인의 개인용 또는 재책 모니터링(예컨대, 일반 건강 모니터링 또는 마라톤을 위해 훈련하는 사람); 및 수의학 목적(예컨대, 동물 모니터링)을 위해 사용된다.
맥박 산소 측정기 및 조직 산소 측정기는 상이한 원리로 동작하는 2개 타입의 산소 측정기이다. 맥박 산소 측정기는 기능하는데 있어서 맥박을 요구한다. 맥박 산소 측정기는 전형적으로, 맥동하는 동맥 혈로 인한 광의 흡수도를 측정한다. 대조적으로, 조직 산소 측정기는 기능하는데 있어서 맥박을 요구하지 않으며, 혈액 공급으로부터 단절된 조직 플랩(tissue flap)의 산소 포화도 측정을 행하기 위해 사용될 수 있다.
예로서, 인간 조직은 다양한 광-흡수 분자를 포함한다. 그러한 발색단(chromophore)은 산소화된 헤모글로빈, 탈산소화된 헤모글로빈, 멜라닌, 물, 지질, 및 시토크롬을 포함한다. 산소화된 헤모글로빈, 탈산소화된 헤모글로빈, 및 멜라닌은 대부분의 가시 및 근적외선 스펙트럼 범위에 대해 조직 내의 가장 지배적인 발색단이다. 광 흡수는 광의 특정 파장에서 산소화된 헤모글로빈과 탈산소화된 헤모글로빈에 대해 상당히 상이하다. 조직 산소 측정기는 이들 광-흡수 차이를 활용함으로써 인간 조직 내의 산소 레벨을 측정할 수 있다.
기존의 산소 측정기의 성공에도 불구하고, 예컨대, 측정 정확도의 개선에 의해; 측정 시간의 감소에 의해; 비용의 저감에 의해; 사이즈, 중량 또는 폼 팩터의 감소에 의해; 전력 소비의 감소에 의해; 그리고 다른 이유 그리고 이들 측정의 임의의 조합으로 인해, 산소 측정기를 개선하기 위한 요구가 계속된다.
특히, 지역적 및 국부적 레벨 둘 모두에서 환자의 산소화 상태를 평가하는 것이 중요한데, 이는 그것이 환자의 국부적 조직 건강의 상태의 표시자이기 때문이다. 따라서, 산소 측정기는, 환자의 조직 산소화 상태가 불안정하다는 것을 의심할 수 있는 임상적 세팅에서, 이를테면 수술 및 회복 동안에 종종 사용된다. 예컨대, 수술 동안에, 산소 측정기는 다양한 비-이상적 조건 하에서 정확한 산소 포화도 측정을 신속하게 전달할 수 있어야 한다. 기존의 산소 측정기는, 절대적인 정확도가 중요하지 않고 경향 데이터만으로 충분한 수술후 조직 모니터링을 위해 충분하였지만, 조직이 생존 가능하게 유지될 수 있는지 또는 제거될 필요가 있는지를 결정하기 위해, 스폿-체킹(spot-checking)이 사용될 수 있는 수술 동안에는 정확도가 요구된다.
따라서, 개선된 조직 산소 측정기 프로브, 및 이들 프로브를 사용하여 측정을 행하는 방법이 필요하다.
조직의 산소 포화도를 결정하는 경우에 정확도를 개선하기 위해 조직 색(예컨대, 피부 색 또는 멜라닌 함유량)을 고려하는 산소 측정기 프로브. 광이 광원으로부터 멜라닌(예컨대, 유멜라닌 또는 페오멜라닌)을 갖는 조직 내로 투과된다. 조직으로부터 반사된 광은 검출기에 의해 수신된다. 멜라닌으로 인한 흡수를 고려하기 위해 보상 인자가 결정된다. 산소 측정기는 그 보상 인자를 사용하고, 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 결정한다.
구현예에서, 산소 포화도를 계산하기 위해, 산소 측정기 프로브는 조사 하에 있는 조직의 광학 특성을 신속하게 결정하기 위해, 비교적 많은 수의 시뮬레이트된 반사도 곡선을 활용한다. 조직의 광학 특성은 조직의 산소화된 헤모글로빈 및 탈산소화된 헤모글로빈 농도 뿐만 아니라 조직의 산소 포화도의 추가적인 결정을 가능하게 한다.
일 구현예에서, 산소 측정기 프로브는 맥박 또는 심장 박동을 요구하지 않으면서 산소 포화도를 측정할 수 있다. 본 발명의 산소 측정기 프로브는 성형 수술을 포함하는 다수의 수술 및 의학 분야에 적용 가능하다. 산소 측정기 프로브는 맥박이 없는 조직의 산소 포화도 측정을 행할 수 있다. 그러한 조직은 신체로부터 분리되었을 수 있고(예컨대, 플랩), 신체 내의 다른 위치로 이식될 것이다. 본 발명의 양태는 또한, 맥박 산소 측정기에 적용 가능할 수 있다. 산소 측정기 프로브와 대조적으로, 맥박 산소 측정기는 기능하는데 있어서 맥박을 요구한다. 맥박 산소 측정기는 전형적으로, 맥동하는 동맥 혈로 인한 광의 흡수를 측정한다.
조직 산소 측정기는 상이한 멜라닌 함유량을 갖는 조직에 대해 왜곡된 산소 계측 측정을 생성할 수 있다. 구현예에서, 산소 측정기 프로브는, 계산된 상대적인 산소 포화도 측정에 멜라닌으로부터의 농도가 영향을 미치지 않는 경향이 있는 조직의 산소 계측 측정을 행할 수 있다. 산소 측정기 프로브는, 조직의 멜라닌 함유량이 비교적 높거나 또는 비교적 낮은지 여부와 상관없이, 기울기가 변화되지 않는 경향이 있는 멜라닌의 흡수 계수의 비교적 일정한 기울기를 이용한다. 산소 측정기 프로브는, 결정된 상대적인 산소 포화도에 대한 멜라닌 농도 기여도가 0이 되도록, 수학적 결정 접근법을 사용한다. 그에 의해, 타겟 조직의 상대적인 산소 포화도를 추가로 결정하기 위해, 실제 멜라닌 농도가 결정될 필요가 없다.
구현예에서, 방법은, 산소 측정기 프로브의 광원으로부터, 측정될 제1 위치에서의 제1 조직 내로 광을 투과시키는 단계 - 제1 조직은 제1 멜라닌 성분을 포함하고, 제1 멜라닌 성분은 유멜라닌 또는 페오멜라닌 중 적어도 하나를 포함함; 투과된 광에 응답하여, 산소 측정기 프로브의 검출기에서, 제1 조직에 의해 반사된 광을 수신하는 단계 - 수신된 광은 제1 멜라닌 성분으로 인한 제1 멜라닌 흡수 성분을 포함함 -; 조직의 멜라닌 성분으로 인한 멜라닌 흡수 성분에 대한 멜라닌 보상 성분을 결정하는 단계 - 멜라닌 흡수 성분은 제1 멜라닌 성분을 포함하고, 멜라닌 성분은 제1 멜라닌 성분을 포함함 -; 및 멜라닌 보상 성분을 사용하여, 제1 조직에 대한 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 획득하는 단계 - 멜라닌-보정 산소 포화도 값은 멜라닌 흡수 성분을 고려함 - 를 포함한다.
구현예에서, 방법은, 공급원 구조물 및 검출기 구조물을 포함하는 프로브 선단부를 포함하는 산소 측정 장치를 제공하는 단계 - 산소 측정 장치는 유멜라닌 및 페오멜라닌을 포함하는 조직의 산소 포화도를 측정할 것임 -; 측정될 조직의 피부 색의 표시를 산소 측정 장치에 제공하는 단계; 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 획득하기 위하여, 유멜라닌 및 페오멜라닌을 포함하는 조직의 산소 포화도를 계산하기 위해, 피부 색의 표시를 사용하는 단계; 및 디스플레이 상에 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 디스플레이하는 단계를 포함한다.
구현예에서, 시스템은 산소 측정 장치를 포함하며, 산소 측정 장치는 장치의 원위 단부 상에 공급원 구조물 및 검출기 구조물을 포함하는 프로브 선단부를 포함하고, 프로브 선단부 근위에 디스플레이를 포함한다. 산소 측정 장치는 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 계산하고, 디스플레이 상에 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 디스플레이한다. 산소 측정 장치는 특히, 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 결정하기 위하여, 제1 측정 및 제2 측정을 행하기 위해 프로브 선단부를 사용하고, 제1 위치에서의 제1 조직의 제1 측정에 기초하여 제1 정보를 수신하도록 구성된다. 멜라닌-보정 산소 포화도 값은 제1 측정이 행해진 후에 그리고 제2 측정이 행해지기 전에 디스플레이에 대해 이용 가능하지 않다. 산소 측정 장치는 특히, 제2 위치에서의 제2 조직의 제2 측정에 기초하여 제2 정보를 수신하고 - 제2 위치는 제1 위치와 상이함 -; 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 결정하기 위해 제1 정보 및 제2 정보를 사용하도록 구성된다. 멜라닌-보정 산소 포화도 값은 제1 조직 및 제2 조직의 멜라닌 성분을 고려하고, 멜라닌 성분은 유멜라닌 및 페오멜라닌을 포함한다. 그리고, 산소 측정 장치는 디스플레이 상에 멜라닌-보정 산소 포화도를 디스플레이하도록 구성된다.
본 발명의 다른 목적, 특징, 및 이점은 다음의 상세한 설명 및 첨부 도면을 고려할 시에 명백하게 될 것이며, 첨부 도면에서, 유사한 참조 기호는 도면 전체에 걸쳐 유사한 특징을 표현한다.
도 1은 구현예에서의 산소 측정기 프로브를 도시한다.
도 2는 구현예에서의 프로브 선단부의 단부를 도시한다.
도 3은 구현예에서의 산소 측정기 프로브의 블록도를 도시한다.
도 4는 구현예에서의 산소 측정기 프로브에 의해 조직(예컨대, 실제 조직)의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다.
도 5는 구현예에서의 산소 측정기 프로브에 의해 조직의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다.
도 6은 구현예에서의 산소 측정기 프로브에 의해 조직의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다.
도 7은 프로브 선단부의 공급원 구조물 및 검출기 구조물의 구성과 같은, 공급원 구조물 및 검출기 구조물의 특정 구성에 대한 것일 수 있는 반사도 곡선의 예시적인 그래프를 도시한다.
도 8은 조직 내의 산소화된 헤모글로빈, 탈산소화된 헤모글로빈, 멜라닌, 및 물에 대한, 임의의 단위의 흡수 계수(μa) 대 광의 파장의 그래프를 도시한다.
도 9는 구현예에서의 산소 측정기 프로브의 메모리에 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선의 조직의 균질 모델에 대한 데이터베이스에 대한 표를 도시한다.
도 10은 구현예에서의 산소 측정기 프로브의 메모리에 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선의 조직의 층상 모델에 대한 데이터베이스에 대한 표를 도시한다.
도 11a 및 도 11b는 조직의 층상 모델에 대한 데이터베이스에 대한 표를 도시하며, 여기서, 데이터베이스 내의 각각의 행은, 시뮬레이트된 공급원 구조물로부터 방출되고 시뮬레이트된 검출기 구조물에 의해 검출된 광의 4개의 파장에 대한 4개의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대한 것이다.
도 12a 및 도 12b는 산소 측정기 프로브에 의해 조직(예컨대, 실제 조직)의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시하며, 여기서, 산소 측정기 프로브는 광학 특성을 결정하기 위해 반사도 데이터 및 시뮬레이트된 반사도 곡선을 사용한다.
도 13은 산소 측정기 프로브에 의해 조직의 광학 특성을 결정하기 위한 다른 방법의 흐름도를 도시한다.
도 14는 선택 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터를 가중하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다.
도 15는 산소 측정기 프로브에 의해 측정된 조직에 대한 상대적인 조직 파라미터를 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시하며, 여기서, 조직 내의 멜라닌으로부터의 기여도가 상대적인 조직 파라미터로부터 제거된다.
도 16a 및 도 16b는 다수의 광 파장, 이를테면 760 나노미터, 810 나노미터, 845 나노미터, 및 895 나노미터에 의해 조명된 제1 타겟 조직 및 제2 타겟 조직에 대한 흡수 계수의 예시적인 그래프를 도시한다. 광의 더 많은 또는 더 적은 파장을 포함하는 다른 파장이 산소 측정기 프로브에 의해 사용될 수 있다.
도 17a는 제2 타겟 조직(예컨대, 재구성되는 유방)에 대한 흡수 계수의 예시적인 곡선을 도시한다. 예시적인 곡선은 곡선의 전체 길이를 따라 음의 기울기를 갖는다.
도 17b는 제1 타겟 부위에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 1차 도함수의 예시적인 곡선을 도시한다.
도 17c는 제1 타겟 부위에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 2차 도함수의 예시적인 곡선을 도시한다.
도 17d는 제1 타겟 조직(예컨대, 건강한 유방 조직) 및 제2 타겟 조직(예컨대, 재구성된 유방 조직)에 대한 흡수 계수의 예시적인 제1 곡선(예컨대, 제1 스펙트럼) 및 예시적인 제2 곡선(예컨대, 제2 스펙트럼)을 도시한다.
도 17e는 제1 타겟 조직에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 1차 도함수의 제1 예시적인 플롯(예컨대, 3개의 상단 포인트)을 도시하고, 제2 타겟 조직에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 1차 도함수의 제2 플롯(예컨대, 3개의 하단 포인트)을 도시한다.
도 17f는 제1 타겟 부위에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 2차 도함수의 제1 예시적인 플롯(예컨대, 2개의 하단 포인트)을 도시하고, 제2 타겟 부위에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 2차 도함수의 제2 예시적인 플롯(예컨대, 2개의 상단 포인트)을 도시한다.
도 18은 2차 도함수의 값에 대한 "각도" 공간 내의 그리고 서로에 대하여 플롯된 벡터를 도시한다.
도 19는 "각도" 공간 내의 제1 벡터 (θ1; Φ1) 및 제2 벡터(1903) (θ2; Φ2)를 도시한다.
도 20은 벡터 공간 내의 델타 각도(Δθ 및 ΔΦ) 중 하나를 도시한다.
도 21a는 완전히 산소화된 측정에 대한 흡수 계수(예컨대, 스펙트럼)에 대한 그래프, 및 완전히 탈산소화된 측정에 대한 흡수 계수에 대한 그래프(21)를 도시한다.
도 21b는 파장에 대한 완전히 산소화된 스펙트럼의 1차 도함수에 대한 그래프, 및 완전히 탈산소화된 스펙트럼의 파장에 대한 1차 도함수에 대한 그래프를 도시한다.
도 21c는 완전히 산소화된 스펙트럼의 파장에 대한 2차 도함수에 대한 그래프, 및 완전히 탈산소화된 스펙트럼의 파장에 대한 2차 도함수에 대한 그래프를 도시한다.
도 22는 각도 공간 내의 벡터(Δθ 및 ΔΦ)를 도시하며, 여기서, Δθ 및 ΔΦ는 서로에 대하여 플롯된다.
도 23은 팬텀(phantom) 및 환자 조직에 대한 혈액량 사이의 혈액량 차이에 대해 스케일링 인자에 의해 보정된 팬텀에 대한 베이스라인 보정 벡터 및 계산된 보정된 벡터를 도시한다.
도 24는 팬텀에 대한 벡터 상에 투영된 환자 조직에 대한 벡터를 도시한다.
도 2는 구현예에서의 프로브 선단부의 단부를 도시한다.
도 3은 구현예에서의 산소 측정기 프로브의 블록도를 도시한다.
도 4는 구현예에서의 산소 측정기 프로브에 의해 조직(예컨대, 실제 조직)의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다.
도 5는 구현예에서의 산소 측정기 프로브에 의해 조직의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다.
도 6은 구현예에서의 산소 측정기 프로브에 의해 조직의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다.
도 7은 프로브 선단부의 공급원 구조물 및 검출기 구조물의 구성과 같은, 공급원 구조물 및 검출기 구조물의 특정 구성에 대한 것일 수 있는 반사도 곡선의 예시적인 그래프를 도시한다.
도 8은 조직 내의 산소화된 헤모글로빈, 탈산소화된 헤모글로빈, 멜라닌, 및 물에 대한, 임의의 단위의 흡수 계수(μa) 대 광의 파장의 그래프를 도시한다.
도 9는 구현예에서의 산소 측정기 프로브의 메모리에 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선의 조직의 균질 모델에 대한 데이터베이스에 대한 표를 도시한다.
도 10은 구현예에서의 산소 측정기 프로브의 메모리에 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선의 조직의 층상 모델에 대한 데이터베이스에 대한 표를 도시한다.
도 11a 및 도 11b는 조직의 층상 모델에 대한 데이터베이스에 대한 표를 도시하며, 여기서, 데이터베이스 내의 각각의 행은, 시뮬레이트된 공급원 구조물로부터 방출되고 시뮬레이트된 검출기 구조물에 의해 검출된 광의 4개의 파장에 대한 4개의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대한 것이다.
도 12a 및 도 12b는 산소 측정기 프로브에 의해 조직(예컨대, 실제 조직)의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시하며, 여기서, 산소 측정기 프로브는 광학 특성을 결정하기 위해 반사도 데이터 및 시뮬레이트된 반사도 곡선을 사용한다.
도 13은 산소 측정기 프로브에 의해 조직의 광학 특성을 결정하기 위한 다른 방법의 흐름도를 도시한다.
도 14는 선택 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터를 가중하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다.
도 15는 산소 측정기 프로브에 의해 측정된 조직에 대한 상대적인 조직 파라미터를 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시하며, 여기서, 조직 내의 멜라닌으로부터의 기여도가 상대적인 조직 파라미터로부터 제거된다.
도 16a 및 도 16b는 다수의 광 파장, 이를테면 760 나노미터, 810 나노미터, 845 나노미터, 및 895 나노미터에 의해 조명된 제1 타겟 조직 및 제2 타겟 조직에 대한 흡수 계수의 예시적인 그래프를 도시한다. 광의 더 많은 또는 더 적은 파장을 포함하는 다른 파장이 산소 측정기 프로브에 의해 사용될 수 있다.
도 17a는 제2 타겟 조직(예컨대, 재구성되는 유방)에 대한 흡수 계수의 예시적인 곡선을 도시한다. 예시적인 곡선은 곡선의 전체 길이를 따라 음의 기울기를 갖는다.
도 17b는 제1 타겟 부위에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 1차 도함수의 예시적인 곡선을 도시한다.
도 17c는 제1 타겟 부위에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 2차 도함수의 예시적인 곡선을 도시한다.
도 17d는 제1 타겟 조직(예컨대, 건강한 유방 조직) 및 제2 타겟 조직(예컨대, 재구성된 유방 조직)에 대한 흡수 계수의 예시적인 제1 곡선(예컨대, 제1 스펙트럼) 및 예시적인 제2 곡선(예컨대, 제2 스펙트럼)을 도시한다.
도 17e는 제1 타겟 조직에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 1차 도함수의 제1 예시적인 플롯(예컨대, 3개의 상단 포인트)을 도시하고, 제2 타겟 조직에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 1차 도함수의 제2 플롯(예컨대, 3개의 하단 포인트)을 도시한다.
도 17f는 제1 타겟 부위에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 2차 도함수의 제1 예시적인 플롯(예컨대, 2개의 하단 포인트)을 도시하고, 제2 타겟 부위에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 2차 도함수의 제2 예시적인 플롯(예컨대, 2개의 상단 포인트)을 도시한다.
도 18은 2차 도함수의 값에 대한 "각도" 공간 내의 그리고 서로에 대하여 플롯된 벡터를 도시한다.
도 19는 "각도" 공간 내의 제1 벡터 (θ1; Φ1) 및 제2 벡터(1903) (θ2; Φ2)를 도시한다.
도 20은 벡터 공간 내의 델타 각도(Δθ 및 ΔΦ) 중 하나를 도시한다.
도 21a는 완전히 산소화된 측정에 대한 흡수 계수(예컨대, 스펙트럼)에 대한 그래프, 및 완전히 탈산소화된 측정에 대한 흡수 계수에 대한 그래프(21)를 도시한다.
도 21b는 파장에 대한 완전히 산소화된 스펙트럼의 1차 도함수에 대한 그래프, 및 완전히 탈산소화된 스펙트럼의 파장에 대한 1차 도함수에 대한 그래프를 도시한다.
도 21c는 완전히 산소화된 스펙트럼의 파장에 대한 2차 도함수에 대한 그래프, 및 완전히 탈산소화된 스펙트럼의 파장에 대한 2차 도함수에 대한 그래프를 도시한다.
도 22는 각도 공간 내의 벡터(Δθ 및 ΔΦ)를 도시하며, 여기서, Δθ 및 ΔΦ는 서로에 대하여 플롯된다.
도 23은 팬텀(phantom) 및 환자 조직에 대한 혈액량 사이의 혈액량 차이에 대해 스케일링 인자에 의해 보정된 팬텀에 대한 베이스라인 보정 벡터 및 계산된 보정된 벡터를 도시한다.
도 24는 팬텀에 대한 벡터 상에 투영된 환자 조직에 대한 벡터를 도시한다.
도 1은 구현예에서의 산소 측정기 프로브(101)의 이미지를 도시한다. 산소 측정기 프로브(101)는, 이를테면 수술 중에 그리고 수술 후에, 조직 산소 계측 측정을 행하도록 구성된다. 산소 측정기 프로브(101)는 프로브 유닛(105), 센싱 암(111)의 단부에 위치될 수 있는 프로브 선단부(110)(또한 센서 헤드라고 지칭됨)를 포함하는 핸드헬드(handheld) 장치일 수 있다. 산소 측정기 프로브(101)는 프로브 선단부(110)로부터 조직 내로 광, 이를테면 근적외선 광을 방출하고, 조직으로부터 반사된 광을 프로브 선단부에서 수집함으로써, 조직의 산소 포화도를 측정하도록 구성된다.
산소 측정기 프로브(101)는 산소 측정기 프로브에 의해 행해지는 산소 포화도 측정을 사용자에게 통지하는 디스플레이(115) 또는 다른 통지 장치를 포함한다. 프로브 선단부(110)가 핸드헬드 장치인 산소 측정기 프로브(101)에 대해 사용하도록 구성되는 것으로 설명되지만, 프로브 선단부(110)는 다른 산소 측정기 프로브, 이를테면 베이스 유닛에 커플링된 케이블 장치의 단부에 프로브 선단부가 있는 모듈식 산소 측정기 프로브에 대해 사용될 수 있다. 케이블 장치는 하나의 환자에 대해 사용하도록 구성된 일회용 장치일 수 있으며, 베이스 유닛은 반복 사용을 위해 구성된 장치일 수 있다. 그러한 모듈식 산소 측정기 프로브는 당업자에 의해 잘 이해되며, 추가로 설명되지 않는다.
도 2는 구현예에서의 프로브 선단부(110)의 단부를 도시한다. 프로브 선단부(110)는 조직 산소 계측 측정이 행해질 조직(예컨대, 환자의 피부)과 접촉하도록 구성된다. 프로브 선단부(110)는 제1 및 제2 공급원(source) 구조물(120a 및 120b)(일반적으로는, 공급원 구조물(120))을 포함하고, 제1, 제2, 제3, 제4, 제5, 제6, 제7, 및 제8 검출기(detector) 구조물(125a 내지 125h)(일반적으로는, 검출기 구조물(125))을 포함한다. 대안적인 구현예에서, 산소 측정기 프로브는 더 많은 또는 더 적은 공급원 구조물을 포함하거나, 더 많은 또는 더 적은 검출기 구조물을 포함하거나, 또는 더 많은 또는 더 적은 공급원 구조물을 포함하고 더 많은 또는 더 적은 검출기 구조물을 포함한다.
각각의 공급원 구조물(120)은 광(이를테면, 적외선 광)을 방출하도록 구성되고, 방출되는 광을 생성하는 하나 이상의 광원(light source), 이를테면 4개의 광원을 포함한다. 각각의 광원은 하나 이상의 파장의 광을 방출할 수 있다. 각각의 광원은 발광 다이오드(LED), 레이저 다이오드, 유기 발광 다이오드(OLED), 퀀텀 닷 LED(QMLED), 또는 다른 타입의 광원을 포함할 수 있다.
각각의 공급원 구조물은 광원을 프로브 선단부의 면(127)에 광학적으로 링크하는 하나 이상의 광 섬유를 포함할 수 있다. 구현예에서, 각각의 공급원 구조물은 4개의 LED를 포함하고, 4개의 LED를 프로브 선단부의 면에 광학적으로 커플링시키는 단일 광 섬유를 포함한다. 대안적인 구현예에서, 각각의 공급원 구조물은 LED를 프로브 선단부의 면에 광학적으로 커플링시키는 하나 초과의 광 섬유(예컨대, 4개의 광 섬유)를 포함한다.
각각의 검출기 구조물은 하나 이상의 검출기를 포함한다. 구현예에서, 각각의 검출기 구조물은 공급원 구조물로부터 방출되고 조직으로부터 반사된 광을 검출하도록 구성된 단일 검출기를 포함한다. 검출기는 광검출기, 포토레지스터, 또는 다른 타입의 검출기일 수 있다. 검출기 구조물은 2개 이상의(예컨대, 8개의) 고유 공급원-대-검출기 거리가 생성되도록 공급원 구조물에 대하여 위치된다.
구현예에서, 최단 공급원-대-검출기 거리들이 대략적으로 동일하다. 예를 들어, 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125d) 사이(S1-D4) 및 공급원 구조물(120b)과 검출기 구조물(125a)(S2-D8) 사이의 최단 공급원-대-검출기 거리는 대략적으로 동일하다. 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125e) 사이(S1-D5)및 공급원 구조물(120b)과 검출기 구조물(125a) 사이(S2-D1)의, 다음으로 더 긴 공급원-대-검출기 거리들(예를 들어, S1-D4 및 S2-D8 각각보다 긴)은 대략적으로 동일하다. 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125c) 사이(S1-D3) 및 공급원 구조물(120b)과 검출기 구조물(125g) 사이(S2-D7)의, 다음의 더 긴 공급원-대-검출기 거리들(예를 들어, S1-D5 및 S2-D1 각각보다 긴)은 대략적으로 동일하다. 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125f) 사이(S1-D6) 및 공급원 구조물(120b)과 검출기 구조물(125b) 사이(S2-D2)의, 다음으로 더 긴 공급원-대-검출기 거리들(예를 들어, S1-D3 및 S2-D7 각각보다 긴)은 대략적으로 동일하다. 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125c) 사이(S1-D2) 및 공급원 구조물(120b)과 검출기 구조물(125f) 사이(S2-D6)의, 다음으로 더 긴 공급원-대-검출기 거리들(예를 들어, S1-D6 및 S2-D2 각각보다 긴)은 대략적으로 동일하다. 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125g) 사이(S1-D7) 및 공급원 구조물(120b)과 검출기 구조물(125c) 사이(S2-D3)의, 다음으로 더 긴 공급원-대-검출기 거리들(예를 들어, S1-D2 및 S2-D6 각각보다 긴)은 대략적으로 동일하다. 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125a) 사이(S1-D1) 및 공급원 구조물(120b)과 검출기 구조물(125e) 사이(S2-D5)의, 다음으로 더 긴 공급원-대-검출기 거리들(예를 들어, S1-D7 및 S2-D3 각각보다 긴)은 대략적으로 동일하다. 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125h) 사이(S1-D8) 및 공급원 구조물(120b)과 검출기 구조물(125d) 사이(S2-D4)의, 다음으로 더 긴 공급원-대-검출기 거리들(예를 들어, S1-D1 및 S2-D5 각각보다 긴, 가장 긴 공급원-대-검출기 거리)은 대략적으로 동일하다. 다른 구현예에서, 공급원-대-검출기 거리는 모두 특이적일 수 있거나, 대략적으로 동일한 8개 미만의 거리를 가질 수 있다.
이하의 표 1은 구현예에 따른 8개의 특이적 공급원-대-검출기 거리를 도시한다. 가장 인접한 공급원-대-검출기 거리들 사이의 증가는 약 0.4 밀리미터이다.
| 공급원-대-검출기 쌍 | 공급원-대-검출기 거리 밀리미터 |
| (S1-D4) | 1.005 |
| (S2-D8) | 1.005 |
| (S1-D5) | 1.446 |
| (S2-D1) | 1.446 |
| (S1-D3) | 1.883 |
| (S2-D7) | 1.883 |
| (S1-D6) | 2.317 |
| (S2-D2) | 2.317 |
| (S1-S2) | 2,749 |
| (S1-S2) | 2.749 |
| (S1-D7) | 3.181 |
| (S2-D3) | 3.181 |
| (S1-D1) | 3.613 |
| (S2-D5) | 3.613 |
| (S1-D8) | 4.004 |
| (S2-D4) | 4.004 |
구현예에서, 검출기 구조물(125a 및 125e)은, 공급원(120a 및 120b)을 연결하는 직선 상에 있는 점을 중심으로 대칭적으로 배치된다. 검출기 구조물(125b 및 125f)은 그 점을 중심으로 대칭적으로 배치된다. 검출기 구조물(125c 및 125g)은 그 점을 중심으로 대칭적으로 배치된다. 검출기 구조물(125d 및 125h)은 그 점을 중심으로 대칭적으로 배치된다. 그러한 점은 연결선 상에서 공급원 구조물(120a 및 120b) 사이의 중심에 위치될 수 있다.
공급원-대-검출기 거리 대 검출기 구조물(125)에 의해서 검출된 반사도의 플롯(plot)이 반사도 곡선을 제공할 수 있고, 데이터 점들은 x-축을 따라서 충분히 이격된다. 공급원 구조물(120a 및 120b)과 검출기 구조물(125) 사이의 거리의 이러한 간격은 데이터 과잉성(redundancy)을 감소시키고, 비교적 정확한 반사도 곡선의 생성을 유도할 수 있다.
구현예에서, 공급원 구조물 및 검출기 구조물은 요구되는(이를테면, 위에서 표시된) 거리를 제공하기 위해 프로브 표면 상의 다양한 위치에 배열될 수 있다. 예를 들어, 2개의 공급원이 선을 형성하고, 이러한 선 위와 아래에 동일한 수의 검출기가 존재할 것이다. 그리고 (선 위의) 검출기의 위치는, 2개의 공급원의 선 상의 선택된 점을 중심으로, (선 아래의) 다른 검출기와 대칭점을 가질 것이다. 예로서, 선택된 점은 2개의 공급원 사이의 중간에 있을 수 있으나, 이는 필수적인 것이 아니다. 다른 구현예에서, 위치는, 원, 타원, 난형, 무작위적, 삼각형, 직사각형, 정사각형, 또는 다른 형상과 같은 형상을 기초로 배열될 수 있다.
이하의 특허출원은 여러 가지 산소 측정기 장치 및 산소 측정 동작을 설명하며, 이하의 출원에서의 설명은 본원에서 설명된 본 발명의 양태와, 임의의 조합으로, 조합될 수 있다. 2015년 11월 17일에 출원된 14/944,139, 2013년 5월 3일에 출원된 13/887,130, 2016년 5월 24일에 출원된 15/163,565, 2013년 5월 3일에 출원된 13/887,220, 2016년 7월 19일에 출원된 15/214,355, 2013년 5월 3일에 출원된 13/887,213, 2015년 12월 21일에 출원된 14/977,578, 2013년 6월 7일에 출원된 13/887,178, 2016년 7월 26일에 출원된 15/220,354, 2013년 8월 12일에 출원된 13/965,156, 2016년 11월 22일에 출원된 15/359,570, 2013년 5월 3일에 출원된 13/887,152, 2016년 4월 16일에 출원된 29/561,749, 2012년 5월 3일에 출원된 61/642,389, 61/642,393, 61/642,395, 61/642,399, 및 2012년 8월 10일에 출원된 61/682, 146의 특허출원은, 그러한 출원에서 인용된 모든 참조물과 함께 참조로 포함된다.
도 3은 구현예에서의 산소 측정기 프로브(101)의 블록도를 도시한다. 산소 측정기 프로브(101)는 디스플레이(115), 프로세서(116), 메모리(117), 스피커(118), 하나 이상의 사용자-선택 장치(119)(예컨대, 하나 이상의 버튼, 스위치, 디스플레이(115)와 연관된 터치 입력 장치), 공급원 구조물(120)의 세트, 검출기 구조물(125)의 세트, 및 전원(예컨대, 배터리)(127)을 포함한다. 앞서 나열된 컴포넌트는, 산소 측정기 프로브(101)의 시스템 버스 아키텍처일 수 있는 버스(128)를 통해 함께 링크될 수 있다. 이러한 도면이 각각의 컴포넌트에 연결된 하나의 버스를 도시하지만, 그러한 버스 연결(busing)은 산소 측정기 프로브(101)에 포함된 이들 컴포넌트 또는 다른 컴포넌트를 링크하는 역할을 하는 임의의 상호연결 체계의 예시이다. 예컨대, 스피커(118)는 포트를 통해 서브시스템에 연결될 수 있거나, 또는 프로세서(116)에 대한 내부 직접 연결을 가질 수 있다. 추가로, 구현예에서, 설명되는 컴포넌트는 산소 측정기 프로브(101)의 모바일 하우징(도 1 참조)에 하우징된다.
프로세서(116)는 마이크로프로세서, 마이크로제어기, 멀티-코어 프로세서, 또는 다른 프로세서 타입을 포함할 수 있다. 메모리(117)는 다양한 메모리, 이를테면 휘발성 메모리(117a)(예컨대, RAM), 비휘발성 메모리(117b)(예컨대, 디스크 또는 플래시)를 포함할 수 있다. 산소 측정기 프로브(101)의 상이한 구현은 임의의 수의 나열된 컴포넌트를 임의의 조합 또는 구성으로 포함할 수 있고, 또한, 도시되지 않은 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다.
전원(127)은 일회용 배터리와 같은 배터리일 수 있다. 일회용 배터리는, 그 저장 전하의 소비 후에 폐기된다. 일부 일회용 배터리 화학 기술이 알칼라인, 아연 탄소, 또는 은 산화물을 포함한다. 배터리는, 몇 시간 동안 핸드헬드 장치를 사용할 수 있게 하기에 충분한 저장된 전하를 갖는다.
다른 구현예에서, 배터리는 재충전 가능하며, 여기서, 배터리는 저장된 전하가 소비된 후에 다수 회 재충전될 수 있다. 일부 재충전 가능 배터리 화학 기술은 니켈 카드뮴(NiCd), 니켈 금속 수소화물(NiMH), 리튬 이온(Li-ion), 및 아연 공기(zinc air)를 포함한다. 배터리는, 예컨대, 핸드헬드 유닛에 연결된 코드를 갖는 AC 어댑터를 통해 재충전될 수 있다. 핸드헬드 유닛 내의 회로는 재충전기 회로(미도시)를 포함할 수 있다. 재충전 가능 배터리 화학물질을 갖는 배터리는 종종 일회용 배터리로서 사용될 수 있으며, 여기서, 배터리는 사용 후에 재충전되는 것이 아니라 폐기된다.
조직 분석. 도 4는 구현예에서의 산소 측정기 프로브(101)에 의해 조직(예컨대, 실제 조직)의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다. 산소 측정기는 멜라닌을 갖는 조직, 이를테면 피부를 측정하기 위해 사용된다. 멜라닌이 광을 흡수하기 때문에, 멜라닌은 산소 포화도 측정에 영향을 미친다. 피부색은 매우 어두운 피부로부터 매우 밝은 피부까지 사람마다 광범위하게 다르다. 예컨대 피부색에 따라 다르게 될 존재하는 멜라닌의 양에 따라, 흡수량이 측정에 상당한 영향을 미치게 되어, 측정된 값이 부정확하게 될 수 있다.
따라서, 측정된 산소 포화도 값이 피부색과 상관없이 정확하게 되도록, 측정되는 조직의 멜라닌 성분을 고려하는 산소 측정기가 필요하다. 조직의 멜라닌 성분을 고려 및 보상한 측정된 산소 포화도 값은 멜라닌-보정 산소 포화도 값이라고 지칭될 수 있다.
피부 내의 멜라닌은 유멜라닌(eumelanin) 및 페오멜라닌(pheomelanin)(예컨대, 2개의 멜라닌 성분)이며, 이들은 다양한 상대적 퍼센티지의 자연 발생 멜라닌이다. 대조적으로, 인체 내의 대부분의 내부 기관 및 조직은 멜라닌을 갖지 않는다. 따라서, 그러한 내부 조직에 대해 산소 포화도 측정을 행하기 위해 산소 측정기를 사용하는 경우에, 멜라닌을 고려할 필요가 없다. 그러나, 인간 뇌는 뉴로멜라닌을 가지며, 이는 신체 내의 다른 곳에는 존재하지 않고, 특히 피부에는 존재하지 않는다.
구현예에서, 산소 측정기는 유멜라닌 및 페오멜라닌 색소를 갖는 피부 조직(및 임의의 다른 조직)에서의 멜라닌 흡수를 결정 및 보정한다. 이러한 산소 측정기는 뉴로멜라닌 또는 합성 멜라닌을 고려 및 보정하지 않는데, 이는 이들이 피부에서 발견되지 않기 때문이다. 다른 구현예에서, 산소 측정기는 유멜라닌, 페오멜라닌, 또는 뉴로멜라닌 또는 합성 멜라닌, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 다양한 멜라닌으로 인한 멜라닌 흡수를 결정 및 보정한다.
산소 측정기 프로브는 조직에 대한 결정된 멜라닌 함유량(예컨대, 유멜라닌 함유량, 페오멜라닌 함유량, 또는 유멜라닌 함유량과 페오멜라닌 함유량 둘 모두)을 사용하여, 산소 측정기 프로브에 의해 측정되는 다양한 조직 파라미터를 보정한다. 흐름도는 일 예시적인 구현예를 표현한다. 단계들은 구현예의 범위로부터 벗어나지 않으면서 흐름도에 부가될 수 있거나, 흐름도로부터 제거될 수 있거나, 또는 흐름도에서 조합될 수 있다.
400에서, 멜라닌 판독기가 조직에 광학적으로 커플링된다(예컨대, 접촉된다). 멜라닌 판독기는 조직 내로 광을 방출하고(단계(405)), 조직을 통해 투과되거나 또는 조직으로부터 반사된 후에 광을 검출하도록(단계(410)) 구성된 광전자 장치다. 멜라닌 판독기에 의해 검출된 광은 전기 신호로 변환되고(단계(415)), 그 전기 신호는 조직의 멜라닌 함유량을 결정하기 위해(단계(420)) 장치에 의해 사용된다. 멜라닌 판독기는 판독기의 디스플레이 상에 또는 유선 또는 무선 출력을 통해 멜라닌 함유량에 대한 값을 출력할 수 있다(단계(425)). 멜라닌 함유량에 대한 값은 유멜라닌 함유량, 페오멜라닌 함유량, 또는 유멜라닌 함유량과 페오멜라닌 함유량 둘 모두에 대한 값을 표현한다.
구현예에서, 430에서, 멜라닌 함유량에 관한 정보(예컨대, 수치 값)가 산소 측정기 프로브(101) 내에 입력된다. 정보는 사용자(예컨대, 인간 사용자)를 통해, 또는 멜라닌 판독기와 산소 측정기 프로브 사이의 유선 또는 무선 통신을 통해 산소 측정기 프로브 내에 입력될 수 있다.
제1 구현예에서, 435에서, 산소 측정기 프로브는 프로브에 의해 생성된 하나 이상의 측정된 값을 조정하기 위해 멜라닌 함유량에 대한 정보를 사용한다. 구현예에서, 산소 측정기 프로브는 조직의 산소 포화도에 대한 값을 결정한다. 그 후에, 산소 측정기 프로브는 멜라닌 함유량에 대한 정보(예컨대, 유멜라닌 함유량, 페오멜라닌 함유량, 또는 유멜라닌 함유량과 페오멜라닌 함유량 둘 모두에 대한 정보)를 사용하여 산소 포화도에 대한 값을 조정한다. 산소 측정기 프로브는 하나 이상의 산술 연산, 수학 함수, 또는 둘 모두를 통해 산소 포화도에 대한 값을 조정할 수 있다. 예컨대, 멜라닌 함유량에 대한 정보는 산소 포화도에 대한 값을 조정하기 위한 오프셋(예컨대, 가산 오프셋), 스케일 인자, 또는 둘 모두로서 사용될 수 있다.
대안적인 구현예에서, 435에서, 산소 측정기 프로브는, 산소 측정기 프로브에 의해 방출되고 검출된 광의 다수의 파장(예컨대, 광의 4개의 파장)에 대해, 조직에 대한 흡수 계수(μa)(뮤a), 감소된 산란 계수(μs´)(뮤s 프라임)를 결정한다. 그 후에, 산소 측정기 프로브는, 멜라닌 함유량(예컨대, 유멜라닌 함유량, 페오멜라닌 함유량, 또는 유멜라닌 함유량과 페오멜라닌 함유량 둘 모두)에 관한 정보를 사용하여, 광의 각각의 파장에 대한 결정된 흡수(μa) 값을 조정한다. 산소 측정기 프로브는 하나 이상의 산술 연산, 수학 함수, 또는 둘 모두를 통해 흡수(μa) 값을 조정할 수 있다. 예컨대, 멜라닌 함유량에 대한 정보는 흡수(μa) 값을 조정하기 위한 오프셋(예컨대, 가산 오프셋), 스케일 인자, 또는 둘 모두로서 사용될 수 있다. 그 후에, 산소 측정기 프로브는 조직에 대해 산소 포화도에 대한 값을 결정하기 위해 흡수(μa) 값을 사용한다. 흡수(μa) 및 감소된 산란(μs)의 결정은 아래에서 설명된다.
다른 구현예에서, 435에서, 산소 측정기 프로브는 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터에 하나 이상의 멜라닌 보정 함수를 적용한다. 멜라닌 보정 함수는 멜라닌 함유량(예컨대, 유멜라닌 함유량, 페오멜라닌 함유량, 또는 유멜라닌 함유량과 페오멜라닌 함유량 둘 모두)에 대한 정보에 기초한다. 반사도 데이터는 산소 측정기 프로브의 하나 이상의 전자 컴포넌트에 의해 디지털화되기 전에 검출기 구조물에 의해 생성된 아날로그 반사도 데이터일 수 있거나, 또는 반사도 데이터는 디지털화된 반사도 데이터일 수 있다. 멜라닌 보정 함수는 아날로그 반사도 데이터 또는 디지털화된 반사도 데이터에 적용될 수 있다. 멜라닌 보정 함수는 반사도 데이터에 적용되는 하나 이상의 수학 연산을 포함한다. 스케일 인자는 산소 측정기 프로브 내에 입력된 멜라닌 함유량에 대한 정보에 기초하여 산소 측정기 프로브에 의해 결정된다. 반사도 데이터는 산소 측정기 프로브에 의해 방출된 광의 각각의 파장에 대하여 멜라닌 함유량에 대해 조정될 수 있다.
구현예에서, 멜라닌 보정 함수는 (예컨대, 스케일 인자를 갖는) 하나 이상의 교정 함수와 조합된 (예컨대, 스케일 인자를 갖는) 조합 함수일 수 있다. 교정 함수는 다양한 인자, 이를테면, 제조 결과로서 발생되는 차이, 검출기 구조물의 온도 드리프트의 결과로서 발생되는 차이, 또는 다른 고려사항에 기초하여 검출기 응답을 보정하기 위한 스케일 인자를 포함할 수 있다. 산소 측정기 프로브에 의해 반사도 데이터가 조정된 후에, 프로브는 측정될 조직 내의 혈액의 산소 포화도를 결정할 수 있다.
도 5는 구현예에서의 산소 측정기 프로브(101)에 의해 조직의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다. 산소 측정기 프로브는 조직에 대한 멜라닌 함유량(예컨대, 유멜라닌 함유량, 페오멜라닌 함유량, 또는 유멜라닌 함유량과 페오멜라닌 함유량 둘 모두)에 관한 정보를 사용하여, 산소 측정기 프로브에 의해 측정되는 다양한 조직 파라미터를 보정한다. 흐름도는 일 예시적인 구현예를 표현한다. 단계들은 구현예의 범위로부터 벗어나지 않으면서 흐름도에 부가될 수 있거나, 흐름도로부터 제거될 수 있거나, 또는 흐름도에서 조합될 수 있다.
500에서, 조직의 색이 다수의 색 샘플(종종 색 스와치(color swatch)라고 지칭됨) 중 2개 이상의 색 샘플과 비교되어, 색 샘플 중 하나의 색이 조직의 색과 대략 일치하는지가 결정된다. 색 비교를 위해 사용되는 각각의 색 샘플은 멜라닌 함유량의 값과 연관된다. 색 샘플에 대한 멜라닌 함유량을 식별하는 정보(예컨대, 수치 값)는 색 샘플 상에 위치될 수 있다. 구현예에서, 색은 뉴저지의 칼슈타트의 팬톤 LLC(Pantone LLC)의 팬톤®(Pantone®) 색이다.
조직의 색과 색 샘플의 색 사이의 비교는 색 비교 툴, 이를테면, 미시간의 그랜드래피즈의 X-라이트 인코포레이티드(X-Rite, Incorporated)의 색 비교 툴 중 하나 이상에 의해 수행될 수 있다. 구현예에서, 비교는 인간, 이를테면 환자 또는 의료 제공자에 의해 시각적으로 수행될 수 있다. 구현예에서, 산소 측정기 프로브는 조직의 멜라닌 함유량에 대한 값을 결정하도록 구성되며, 그 값은 프로브의 디스플레이 상에 디스플레이될 수 있다.
505에서, 비교 후에, 비교에 기초하여, 조직의 멜라닌 함유량에 대한 값이 결정된다.
대안적인 구현예에서, 멜라닌 함유량에 대한 값은 유한 범위의 멜라닌 함유량 값에 기초한 함유량의 추정으로부터 결정된다. 멜라닌 함유량에 대한 범위 내의 값의 수는 2개 이상의 값을 포함할 수 있다.
예컨대, 멜라닌 함유량에 대한 범위 내의 값의 수는 2개(예컨대, 이진 레벨)일 수 있거나(이를테면, 밝은 색 조직(예컨대, 제1 레벨의 멜라닌 함유량에 대한 제1 피부 레벨)의 경우 1이고, 어두운 조직(예컨대, 제2 레벨의 멜라닌 함유량에 대한 제2 피부 레벨)의 경우 2임), 3개일 수 있거나(예컨대, 밝은 조직 색의 경우 1이고, 1보다 더 어두운 중간 색 조직의 경우 2이고, 1 및 2보다 더 어두운, 어두운 색 조직의 경우 3임), 또는 상이한 피부 색에 대해 4개, 5개, 6개, 7개, 8개, 9개, 10개 이상의 값일 수 있다. 멜라닌 함유량에 대한 값의 추정은 환자 또는 의료 제공자에 의해 제공될 수 있다.
510에서, 멜라닌 함유량에 관한 정보가 산소 측정기 프로브 내에 입력될 수 있다. 산소 측정기 프로브가 멜라닌 함유량에 대한 값을 결정하는 방법에서, 단계(510)는 스킵될 수 있다. 멜라닌 함유량에 대한 정보가 입력될 수 있는 데이터 입력 모드로 산소 측정기 프로브를 배치하기 위해, 버튼(119)이 미리 결정된 횟수만큼 활성화될 수 있다. 그 후에, 버튼의 추가적인 활성화에 의해, 프로브와의 유선 통신을 통해, 프로브와의 무선 통신을 통해, 디스플레이가 터치 인터페이스 디스플레이인 경우 디스플레이를 통해, 가청 인터페이스(예컨대, 프로브 내의 마이크로폰 및 음성 인식 소프트웨어)를 통해, 또는 다른 입력 기법에 의해, 멜라닌 함유량에 대한 정보가 프로브 내에 입력될 수 있다. 대안적으로, 버튼 인터페이스는 멜라닌 함유량에 대한 온 스크린 선택 가능 옵션(또는 다른 방식으로 제공되는 옵션, 이를테면 조명 LED)을 (예컨대, 프로세서와의 상호 작용을 통해) 제공할 수 있다(예컨대, 밝은 및 어두운 피부의 경우 1 및 2, 밝은, 중간, 및 어두운 색 피부의 경우 1, 2 및 3, 또는 더 많은 사용자 선택 가능 레벨). 디스플레이가 터치 인터페이스 디스플레이인 경우에, 멜라닌 레벨에 대한 사용자 선택 가능 옵션은 디스플레이 상에 디스플레이될 수 있으며, 사용자는 선택을 위해 그 디스플레이된 곳을 터치할 수 있다. 산소 측정 장치가 다른 사용자 입력 장치(예컨대, 마우스, 외부 키보드 등)와 동작하는 구현예에서, 사용자는 이들 장치 중 하나 이상을 사용하여 사용자 선택 가능 멜라닌 옵션을 선택할 수 있다.
515에서, 산소 측정기 프로브는 산소 측정기 프로브에 의해 수행된 하나 이상의 측정 또는 계산을 조정하기 위해 멜라닌 함유량에 관한 정보를 사용하도록 구성된다. 예컨대, 산소 측정기 프로브는 조직에 대한 산소 포화도 값을 조정하거나, 흡수(μa)를 조정하거나, 감소된 산란(μs´)을 조정하거나, 검출기 또는 검출기들에 의해 생성된 값을 조정하거나, 또는 이들 조정의 조합 중 하나 이상을 행하기 위해 정보를 사용할 수 있다. 이들 조정 각각은 단계(435)에 대하여 위에서 더 설명된다.
도 6은 구현예에서의 산소 측정기 프로브(101)에 의해 조직의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다. 산소 측정기 프로브는 프로브에 의해 측정된 다양한 조직 파라미터를 보정하기 위해 조직의 결정된 멜라닌 함유량을 사용한다. 흐름도는 일 예시적인 구현예를 표현한다. 단계들은 구현예의 범위로부터 벗어나지 않으면서 흐름도에 부가될 수 있거나, 흐름도로부터 제거될 수 있거나, 또는 흐름도에서 조합될 수 있다.
600에서, 산소 측정기 프로브에 의해 조직의 하나 이상의 대측성(contralateral) 측정이 행해진다. 산소 측정기 프로브를 사용하여 측정될 타겟 조직(예컨대, 조직 건강이 결정될 유방 조직, 예컨대 우측 유방, 유방의 우측면, 여기서, 제1 타겟 조직은 유방의 좌측면임)에 대해 측정이 행해지기 전에, 산소 측정기 프로브를 사용하여 조직의 일부(예컨대, 건강한 유방 조직, 좌측 유방, 유방의 좌측면)에 대해 대측성 측정이 행해진다. 조직의 대측성 측정은 산소 측정기 프로브에 의해 방출되는 광의 각각의 파장에 대해 행해질 수 있다.
605에서, 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터가 산소 측정기 프로브의 전자 엘리먼트에 의해 디지털화되고, 메모리에 저장된다. 반사도 데이터는 후속 조직 측정을 위한 비교의 기초를 제공한다. 예컨대, 대측성 측정은 대측성 조직의 멜라닌 함유량의 베이스라인 측정을 제공하며, 여기서, 베이스라인 측정은 산소 측정기 프로브에 의해 행해진 다양한 측정을 보정하기 위해 프로세서에 의해 사용될 수 있다.
610에서, 측정될 타겟 조직의 산소 계측 측정이 산소 측정기 프로브에 의해 행해진다.
615에서, 구현예에서, 프로세서는 산소 계측 측정을 사용하여 타겟 조직에 대한 산소 포화도 값을 생성한다. 그 후에, 프로세서는 대측성 조직에 대해 605에서 저장된, 저장된 반사도 데이터를 검색하고, 검색된 값을 사용하여 산소 포화도 값을 조정한다. 즉, 프로세서는 타겟 조직의 산소 포화도 값을 조정하기 위해, 건강한 대측성 조직에 대한 멜라닌 함유량에 대한 베이스라인 측정을 사용한다.
615에서, 대안적인 구현예에서, 프로세서는 타겟 조직의 산소 계측 측정으로부터 흡수(μa), 감소된 산란 계수(μs´), 또는 둘 모두를 결정한다. 그 후에, 프로세서는 대측성 조직에 대해 605에서 저장된 반사도 데이터를 검색하고, 검색된 값을 사용하여 μa, μs, 또는 둘 모두를 조정한다. 이어서, 프로세서는 타겟 조직에 대한 산소화된 헤모글로빈에 대한 값, 탈산소화된 헤모글로빈에 대한 값, 또는 다른 값을 계산하기 위해, 조정된 μa 값을 사용한다. 즉, 프로세서는 타겟 조직에 대한 μa를 조정하기 위해, 건강한 대측성(contralateral) 조직의 멜라닌 함유량에 대한 베이스라인 측정을 사용한다.
615에서, 다른 대안적인 구현예에서, 프로세서는 대측성 조직에 대해 605에서 저장된, 저장된 반사도 데이터를 검색하고, 검색된 값을 사용하여, 타겟 조직에 대해 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터를 조정한다. 프로세서에 의해 반사도 데이터에 적용된 조정은 간단한 오프셋(예컨대, 가산 오프셋), 스케일 인자(예컨대, 승산 오프셋), 함수 보정, 다른 보정, 또는 임의의 조합의 이들 조정 중 임의의 하나일 수 있다. 즉, 프로세서는 타겟 조직에 대한 반사도 데이터를 조정하기 위해, 건강한 조직에 대한 멜라닌 함유량에 대한 베이스라인 측정을 사용하여, 검출기 구조물에 의해 생성된 값을 조정한다.
저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선. 구현예에 따르면, 메모리(117)는 메모리 내의 후속 저장을 위해 컴퓨터에 의해 생성될 수 있는 다수의 몬테-카를로-시뮬레이트된 반사도 곡선(315)("시뮬레이트된 반사도 곡선")을 저장한다. 시뮬레이트된 반사도 곡선(315) 각각은, 하나 이상의 시뮬레이트된 공급원 구조물로부터 시뮬레이트된 조직 내로 방출되고 시뮬레이트된 조직으로부터 하나 이상의 시뮬레이트된 검출기 구조물 내로 반사된 광(예컨대, 근적외선 광)의 시뮬레이션을 표현한다. 시뮬레이트된 반사도 곡선(315)은 도 2에 대하여 위에서 설명된 공급원-대-검출기 간격을 갖는 프로브 선단부(110)의 공급원 구조물(120a 및 120b) 및 검출기 구조물(125a 내지 125h)의 구성과 같은, 시뮬레이트된 공급원 구조물 및 시뮬레이트된 검출기 구조물의 특정 구성에 대한 것이다.
따라서, 시뮬레이트된 반사도 곡선(315)은, 공급원 구조물로부터 방출되고 산소 측정기 프로브(101)의 검출기 구조물에 의해 수집된 광을 모델링한다. 추가로, 시뮬레이트된 반사도 곡선(315) 각각은 고유의 실제 조직 상태, 이를테면, 특정 농도의 조직 발색단 및 특정 농도의 조직 산란체와 관련된 특정 조직 흡수 및 조직 산란 값을 표현한다. 예컨대, 시뮬레이트된 반사도 곡선은, 다양한 멜라닌 함유량, 다양한 산소화된 헤모글로빈 농도, 다양한 탈산소화된 헤모글로빈 농도, 물의 다양한 농도, 물의 농도에 대한 정적 값, 지방의 다양한 농도, 지방의 농도에 대한 정적 값, 또는 다양한 흡수(μa) 및 감소된 산란(μs´) 값을 갖는 시뮬레이트된 조직에 대해 생성될 수 있다.
메모리(117)에 저장되는 시뮬레이트된 반사도 곡선의 수는 비교적 많을 수 있으며, 산소 측정기 프로브(101)에 의해 생존력에 대해 분석되는 실제 조직에 존재할 수 있는 광학 특성과 조직 특성의 ,전부는 아니더라도, 거의 모든 실질적인 조합을 표현할 수 있다. 메모리(117)가 몬테-카를로-시뮬레이트된 반사도 곡선을 저장하는 것으로 설명되지만, 메모리(117)는 몬테-카를로 방법 이외의 방법에 의해, 이를테면 확산 근사를 사용하여 생성된 시뮬레이트된 반사도 곡선을 저장할 수 있다.
도 7은 프로브 선단부(110)의 공급원 구조물 및 검출기 구조물의 구성과 같은, 공급원 구조물(120) 및 검출기 구조물(125)의 특정 구성에 대한 것일 수 있는 반사도 곡선의 예시적인 그래프를 도시한다. 그래프의 수평 축은 공급원 구조물(120)과 검출기 구조물(125) 사이의 거리(즉, 공급원-대-검출기 거리)를 표현한다. 공급원 구조물(120)과 검출기 구조물(125) 사이의 거리가 적절하게 선정되고, 시뮬레이트된 반사도 곡선이 공급원 구조물(120) 및 검출기 구조물(125)에 대한 시뮬레이션인 경우에, 시뮬레이트된 반사도 곡선 내의 데이터 포인트들 사이의 측방향 간격은 비교적 균일할 것이다. 그러한 균일한 간격은 도 7에서의 시뮬레이트된 반사도 곡선에서 볼 수 있다. 그래프의 수직 축은 조직으로부터 반사되고 검출기 구조물(125)에 의해 검출된 광의 시뮬레이트된 반사도를 표현한다. 시뮬레이트된 반사도 곡선에 의해 도시된 바와 같이, 검출기 구조물(125)에 도달한 반사된 광은 공급원 구조물과 검출기 구조물 사이의 거리에 따라 변화되며, 더 짧은 공급원-대-검출기 거리에서 검출된 반사된 광은 더 먼 공급원-대-검출기 거리에서 검출된 반사된 광보다 더 크다.
도 8은 흡수 계수(μa) 대 일부 중요한 조직 발색단: 산소화된 헤모글로빈을 함유하는 혈액, 탈산소화된 헤모글로빈을 함유하는 혈액, 멜라닌, 및 물에 대한 광의 파장의 그래프를 도시한다. 구현예에서, 시뮬레이트된 반사도 곡선을 생성하는데 사용된 몬테-카를로 시뮬레이션은 조직에 존재할 수 있는 하나 이상의 선택 발색단의 함수이다. 발색단은 멜라닌, 산소화된 헤모글로빈, 탈산소화된 헤모글로빈, 물, 지질, 시토크롬, 또는 다른 발색단을 임의의 조합으로 포함할 수 있다. 산소화된 헤모글로빈, 탈산소화된 헤모글로빈, 및 멜라닌은 대부분의 가시 및 근적외선 스펙트럼 범위에 대해 조직 내의 가장 지배적인 발색단이다.
구현예에서, 메모리(117)는 시뮬레이트된 반사도 곡선(315) 각각에 대한 선택된 수의 데이터 포인트를 저장하고, 시뮬레이트된 반사도 곡선의 전체를 저장하지는 않을 수 있다. 시뮬레이트된 반사도 곡선(315) 각각에 대해 저장된 데이터 포인트의 수는 공급원-검출기 쌍의 수와 일치할 수 있다. 예컨대, 프로브 선단부(110)가 2개의 공급원 구조물(120a 및 120b)을 포함하고 8개의 검출기 구조물(125a 내지 125h)을 포함하는 경우에, 산소 측정기 프로브(101)는 16개의 공급원-검출기 쌍을 포함하며, 그에 따라, 메모리(117)는 공급원 구조물(120a) 또는 공급원 구조물(120b)에 의해 방출된 광의 각각의 파장에 대한 시뮬레이트된 반사도 곡선 각각에 대해 16개의 선택된 데이터 포인트를 저장할 수 있다. 구현예에서, 저장된 데이터 포인트는 표 1에 도시된 것과 같은 프로브 선단부(110)의 특정 공급원-대-검출기 거리에 대한 것이다.
따라서, 메모리(117)에 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선 데이터베이스는 16 x 5850의 사이즈로 이루어질 수 있으며, 여기서, 각각의 공급원 구조물(120)에 의해 생성 및 방출되고 각각의 검출기 구조물(125)에 의해 측정될 수 있는 곡선당 16개의 포인트가 저장되고, 여기서, 광학 특성 범위에 걸쳐 총 5850개의 곡선이 존재한다. 대안적으로, 메모리(117)에 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선 데이터베이스는 16 x 4 x 5850의 사이즈로 이루어질 수 있으며, 여기서, 각각의 공급원 구조물에 의해 생성 및 방출될 수 있는 4개의 상이한 파장에 대한 곡선당 16개의 포인트가 저장되고, 여기서, 광학 특성 범위에 걸쳐 총 5850개의 곡선이 존재한다. 5850개의 곡선은, 예컨대, 39개의 산란 계수(μs´) 값 및 150개의 흡수 계수(μa) 값의 행렬로부터 유래한다. 다른 구현예에서, 더 많은 또는 더 적은 시뮬레이트된 반사도 곡선이 메모리에 저장된다. 예컨대, 메모리에 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선의 수는 약 5000개의 곡선 내지 약 250,000개의 곡선, 약 400,000개의 곡선, 또는 그 이상의 곡선의 범위를 가질 수 있다.
감소된 산란 계수(μs´) 값은 센티미터당 5:5:24로부터의 범위를 가질 수 있다. μa 값은 센티미터당 0.01:0.01:1.5로부터의 범위를 가질 수 있다. 앞서 설명된 범위가 예시적인 범위이고, 공급원-검출기 쌍의 수, 각각의 공급원 구조물에 의해 생성 및 방출된 파장의 수, 및 시뮬레이트된 반사도 곡선의 수가 더 적거나 또는 더 많을 수 있다는 것이 이해될 것이다.
도 9는 구현예에서의 산소 측정기 프로브의 메모리에 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선(315)의 데이터베이스(900)를 도시한다. 데이터베이스는 조직의 균질 모델에 대한 것이다. 데이터베이스 내의 각각의 행은, 2개의 시뮬레이트된 공급원 구조물(예컨대, 공급원 구조물(120a 및 120b)로부터 시뮬레이트된 조직 내로 방출되고, 시뮬레이트된 조직으로부터의 반사 후에, 8개의 시뮬레이트된 검출기 구조물(예컨대, 검출기 구조물(125a 내지 125h)에 의해 검출된 시뮬레이트된 광에 대한 몬테-카를로 시뮬레이션으로부터 생성된 하나의 시뮬레이트된 반사도 곡선을 표현한다. 데이터베이스를 위해 시뮬레이트된 반사도 곡선을 생성하는데 사용된 몬테-카를로 시뮬레이션은 균질 조직 모델에 대한 것이다. 균질 조직 모델을 위한 시뮬레이트된 조직은 조직 표면으로부터 표피, 진피, 및 피하 조직을 통한 균질 광학 특성을 갖는다. 즉, 표피, 진피, 및 피하의 광학 특성은 몬테-카를로 시뮬레이션에 대해 동일하다. 데이터베이스에서, 시뮬레이트된 반사도 곡선 각각은 흡수(μa)에 대한 값 및 감소된 산란(μs´)에 대한 값과 연관된다. 데이터베이스 내의 시뮬레이트된 반사도 곡선 각각은 다른 발색단에 대한 값과 연관될 수 있다.
시뮬레이트된 반사도 곡선의 데이터베이스는 시뮬레이트된 반사도에 대한 실제 값(예컨대, 부동 소수점 값)을 포함할 수 있거나, 또는 시뮬레이트된 반사도에 대한 실제 값에 대한 인덱스 값(예컨대, 이진 값)을 포함할 수 있다. 도 9에 도시된 바와 같이, 데이터베이스는 시뮬레이트된 반사도에 대한 실제 값에 대한 인덱스 값(예컨대, 이진 값)을 포함한다. 데이터베이스는, 예컨대 항목의 정화도에 따라 다양한 길이의 이진 워드를 포함할 수 있다. 이진 워드는 2비트 길이, 4비트 길이, 8비트 길이, 16비트 길이, 32비트 길이, 또는 다른 길이일 수 있다.
구현예에서, 곡선에 대한 값을 데이터베이스 내에 입력하기 전에, 시뮬레이트된 반사도 곡선에 하나 이상의 수학적 변환이 적용된다. 수학적 변환은 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대한 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터의 피팅을 개선할 수 있다. 예컨대, 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대한 검출기 구조물에 의해 생성된 측정 데이터의 피팅을 개선하기 위해, 시뮬레이트된 반사도 곡선에 로그 함수가 적용될 수 있다.
산소 계측 측정이 행해지는 경우에, 방출된 광의 각각의 파장에 대한 반사도 데이터가 검출기 구조물에 의해 검출되고, 데이터베이스(900)의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 개별적으로 피팅된다. 시뮬레이트된 반사도 곡선에 피팅된 방출된 광의 각각의 파장에 대한 반사도 데이터에 대해, 산소 측정기 프로브는 흡수(μa), 감소된 산란(μs´), 또는 이들 값 둘 모두를 결정한다. 예컨대, 흡수(μa) 및 감소된 산란(μs´) 중 하나 이상(예컨대, 조직 파라미터의 제1 세트)을 결정하기 위해, 시뮬레이트된 반사도 곡선에 광의 제1 파장에 대한 반사도 데이터의 제1 세트가 피팅된다. 시뮬레이트된 반사도 곡선에 반사도 데이터를 피팅하는 것은 아래에서 더 설명된다.
그 후에, 제2 파장에 대한 흡수(μa) 및 감소된 산란(μs´) 중 하나 이상(예컨대, 조직 파라미터의 제2 세트)을 결정하기 위해, 데이터베이스(900) 내의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 광의 제2 파장에 대한 반사도 데이터의 제2 세트가 피팅된다. 그 후에, 흡수(μa) 및 감소된 산란(μs´) 중 하나 이상(예컨대, 조직 파라미터의 제3 세트)을 결정하기 위해, 데이터베이스(900) 내의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 광의 제3 파장에 대한 반사도 데이터의 제3 세트가 피팅된다. 그 후에, 제4 파장에 대한 흡수(μa) 및 감소된 산란(μs´) 중 하나 이상(예컨대, 조직 파라미터의 제4 세트)을 결정하기 위해, 데이터베이스(900) 내의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 광의 제4 파장에 대한 반사도 데이터의 제4 세트가 피팅된다.
이어서, 조직 파라미터의 4개의 세트는, 조직에 대한 다양한 값, 이를테면, 산소화된 헤모글로빈 농도, 탈산소화된 헤모글로빈 농도, 멜라닌 함유량, 또는 다른 파라미터를 결정하기 위해, 함께 산소 측정기 프로브에 의해 사용될 수 있다.
도 10는 구현예에서의 산소 측정기 프로브의 메모리에 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선의 데이터베이스(1000)를 도시한다. 데이터베이스는 조직의 층상 모델(예컨대, 층상 피부)에 대한 것이다. 시뮬레이트된 반사도 곡선을 생성하였던 몬테-카를로 시뮬레이션이 시뮬레이션을 위해 층상 조직 모델을 사용한다. 층상 조직은 2개 이상의 층을 포함할 수 있다. 구현예에서, 층상 조직은 조직의 2개의 층을 포함한다. 조직의 2개의 층은 상이한 광학 특성, 이를테면, 상이한 흡수(μa), 감소된 산란(μs´), 또는 이들 특성 둘 모두를 갖는다.
일 구현예에서, 제1 시뮬레이트된 조직 층은 표피에 대한 것이고, 제2 시뮬레이트된 조직 층은 진피에 대한 것이다. 몬테-카를로 시뮬레이션에서 사용되는 표피의 두께는 약 40 미크론 내지 약 140 미크론의 범위를 가질 수 있다. 예컨대, 표피에 대한 두께는 40 미크론, 50 미크론, 60 미크론, 70 미크론, 80 미크론, 90 미크론, 100 미크론, 110 미크론, 120 미크론, 130 미크론, 140 미크론, 또는 다른 두께일 수 있다. 몬테-카를로 시뮬레이션에서 사용되는 진피의 두께는 1 밀리미터 미만 내지 유효 무한 두께, 이를테면 12 밀리미터 이상의 범위를 가질 수 있다.
시뮬레이트된 반사도 곡선이 진피에 대해 생성되는 경우에, 표피의 하나 이상의 광학 특성이 변화될 수 있다. 예컨대, 시뮬레이션 반사도 곡선이 진피에 대해 생성되는 경우에, 표피에 대해 멜라닌 함유량이 변화될 수 있다. 대안적으로, 시뮬레이션 반사도 곡선이 진피에 대해 생성되는 경우에, 표피에 대해 μa가 변화될 수 있다.
구현예에서, 데이터베이스(1000)는 표피와 진피의 조합에 의해 반사된 광에 대한 시뮬레이트된 반사도 곡선을 포함한다.
산소 측정기 프로브에 의해 측정된 실제 조직에 대한 공급원 구조물에 의해 방출되고 검출기 구조물에 의해 검출된 광의 각각의 파장에 대한 반사도 데이터는 프로세서에 의해 한번에 하나씩 시뮬레이트된 반사도 곡선에 피팅된다. 데이터베이스 내의 시뮬레이트된 반사도 곡선 중 하나 이상에 대한 피팅에 기초하여, 산소 측정기 프로브는 층 중 하나 또는 둘 모두에 대한 실제 조직에 대한 흡수(μa) 및 감소된 산란(μs´) 중 하나 또는 둘 모두를 결정한다. 하나의 층에 대해 결정된 흡수(μa) 값으로부터, 산소 측정기 프로브는 조직에 대한 산소화된 및 탈산소화된 헤모글로빈 농도를 결정한다.
도 11a 및 도 11b는 구현예에서의 산소 측정기 프로브의 메모리에 저장된 시뮬레이트된 반사도 곡선의 데이터베이스(1110)를 도시한다. 데이터베이스는 조직의 층상 모델에 대한 것이다. 데이터베이스 내의 각각의 행은, 시뮬레이트된 공급원 구조물로부터 방출되고 시뮬레이트된 검출기 구조물에 의해 검출된 광의 4개의 파장 각각에 대한 시뮬레이트된 반사도 곡선을 포함한다. 4개의 시뮬레이트된 반사도 곡선의 각각의 행은 각각의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대해 16개의 값을 포함한다. 더 구체적으로, 각각의 행은 공급원 구조물(120a 및 120b) 및 검출기 구조물(125a 내지 125h)에 대한 16개의 공급원-대-검출기 거리에 대해 16개의 값을 포함한다. 전체적으로, 각각의 행은, 2개의 시뮬레이트된 공급원 구조물로부터 방출되고 8개의 시뮬레이트된 검출기 구조물에 의해 검출된 광의 4개의 파장에 대한 4개의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대해 64개의 값을 포함한다.
데이터베이스(1110)를 위한 조직의 층상 모델은, 더 많은 또는 더 적은 파장이 공급원 구조물로부터 방출되는 경우에, 행당 더 많은 또는 더 적은 시뮬레이트된 반사도 곡선을 포함할 수 있다. 예컨대, 하나 또는 2개 이상의 공급원 구조물이 프로브 선단부에 포함되거나, 더 많은 또는 더 적은 검출기 구조물이 프로브 선단부에 포함되거나, 또는 이들 둘 모두가 이루어지는 경우에, 데이터베이스(1110)는 시뮬레이트된 반사도 곡선 각각에 대해 16개보다 더 많은 또는 더 적은 값을 포함할 수 있다.
데이터베이스(1110)의 각각의 행에 대한 4개의 시뮬레이트된 반사도 곡선 각각은, 멜라닌 함유량, 혈액량, 산란, 및 산소 포화도(조직에 대한 총 헤모글로빈에 대한 산소화된 헤모글로빈의 분율)를 포함하는 4개의 조직 파라미터와 연관된다. 더 많은 또는 더 적은 조직 파라미터가 데이터베이스(1110)에 포함될 수 있다.
산소 측정기 프로브에 의해 측정될 조직에 대해 검출기 구조물(125a 내지 125h)에 의해 생성된 검출기 값의 세트가 프로세서에 의해 행 중 하나 이상에 피팅되는 경우에, 그에 의해, 산소 측정기 프로브는 조직 파라미터, 이를테면 멜라닌 함유량, 혈액량, 산란, 및 산소 포화도 중 하나 이상을 임의의 조합으로 결정한다. 구현예에서, 산소 측정기 프로브는 조직에 대한 산소 포화도를 결정하고, 디스플레이 상에 산소 포화도에 대한 값을 디스플레이하도록 구성된다.
위에서 간략하게 설명된 바와 같이, 데이터베이스(1110)는 층상 조직 모델에 대한 시뮬레이트된 반사도 곡선(315)을 포함한다. 시뮬레이트된 조직의 층은 표피, 진피, 피하 조직, 또는 이들 층 중 하나 이상의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 층은 피부 형태의 더 큰 해상도, 이를테면 망상 진피 및 표재성 얼기를 포함할 수 있다. 시뮬레이트된 반사도 곡선을 생성하는 몬테-카를로 시뮬레이션은 조직 층에 포함된 다양한 발색단에 대해 조직을 시뮬레이트할 수 있다. 예컨대, 몬테-카를로 시뮬레이션은 다양한 멜라닌 함유량을 갖는 표피에 대한 조직 모델을 사용할 수 있지만, 혈액을 포함하는 표피에 대한 조직 모델은 사용하지 않을 수 있다. 몬테-카를로 시뮬레이션은 다양한 혈액량 및 다양한 산소 포화도를 갖는 진피 층에 대한 조직 모델을 사용할 수 있다. 구현예에서, 몬테-카를로 시뮬레이션은 멜라닌을 포함하는 진피에 대한 조직 모델을 사용하지 않는다. 유사하게, 몬테-카를로 시뮬레이션은 다양한 혈액량 및 다양한 산소 포화도를 갖는 지방 조직의 조직 모델을 사용할 수 있다. 구현예에서, 몬테-카를로 시뮬레이션은 멜라닌을 갖는 지방 조직에 대한 조직 모델을 사용하지 않는다. 조직 층에 대한 조직 모델은 다른 조직 발색단, 이를테면 물 및 지방에 대한 농도를 포함할 수 있으며, 여기서, 이들 발색단에 대한 농도는 비교적 전형적인 생리적 값이다.
구현예에서, 시뮬레이트된 반사도 곡선을 생성하기 위해 몬테-카를로 시뮬레이션이 사용하는 다양한 발색단 농도는 실제 조직에 존재하는 실제 생리적 값의 비교적 크고 비교적 정확한 범위에 걸쳐 있다. 실제 생리적 값의 범위에 포함되는 값의 수는 조직 산소 측정기 측정의 다양한 파라미터를 밸런싱하기 위해 변화될 수 있다. 예컨대, 시뮬레이트된 조직 내의 발색단의 농도의 범위에 대해 사용되는 값의 수는 비교적 많거나 또는 적을 수 있고, 산소 측정기 프로브에 의해 행해지는 측정의 정확도에 영향을 미칠 수 있다. 구현예에서, 시뮬레이트된 표피 조직 내의 광 흡수를 위한 멜라닌 함유량의 범위에 대해, 몬테-카를로 시뮬레이션에서 355개의 값이 사용된다. 구현예에서, 시뮬레이트된 진피 조직 내의 광 흡수를 위한 멜라닌 함유량의 범위에 대해, 몬테-카를로 시뮬레이션에서 86개의 값이 사용된다. 시뮬레이트된 표피 조직 및 시뮬레이트된 진피 조직 둘 모두에서의 산란에 대해, 몬테-카를로 시뮬레이션에서 65개의 값이 사용된다. 다른 구현예에서, 이들 값의 수는 상이하다.
조직 분석. 도 12a 및 도 12b는 산소 측정기 프로브(101)에 의해 조직(예컨대, 피부)의 광학 특성을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시하며, 여기서, 산소 측정기 프로브는 광학 특성을 결정하기 위해 반사도 데이터 및 시뮬레이트된 반사도 곡선(315)을 사용한다. 광학 특성은 조직의 흡수 계수(μa) 및 감소된 산란 계수(μs´)를 포함할 수 있다. 조직에 대한 산소 포화도 값으로의 조직의 흡수 계수(μa)의 변환을 위한 추가적인 방법이 아래에서 더 상세히 설명된다. 흐름도는 일 예시적인 구현예를 표현한다. 단계들은 구현예의 범위로부터 벗어나지 않으면서 흐름도에 부가될 수 있거나, 흐름도로부터 제거될 수 있거나, 또는 흐름도에서 조합될 수 있다.
1200에서, 산소 측정기 프로브(101)는 공급원 구조물(120) 중 하나, 이를테면 공급원 구조물(120a)로부터 조직 내로 광(예컨대, 근적외선 광)을 방출한다. 공급원 구조물로부터 광이 방출되는 경우에, 산소 측정기 프로브는 일반적으로 조직과 접촉한다. 방출된 광이 조직으로부터 반사된 후에, 검출기 구조물(125)은 그러한 광의 일부를 검출하고(단계(1205)), 조직에 대한 반사도 데이터 포인트를 생성한다(단계(1210)). 단계(1200, 1205, 및 1210)는 광의 다수의 파장(예컨대, 적색, 근적외선 광, 또는 둘 모두)에 대해, 그리고 하나 이상의 다른 공급원 구조물, 이를테면 공급원 구조물(120b)에 대해 반복될 수 있다. 단일 파장에 대한 반사도 데이터 포인트는, 예컨대, 조직 산소 측정기 프로브(115)가 16개의 공급원-대-검출기 거리를 갖는 경우에, 16개의 반사도 데이터 포인트를 포함할 수 있다. 반사도 데이터 포인트는 종종 반사도 데이터 포인트의 N-벡터라고 지칭된다.
1215에서, 반사도 데이터 포인트(예컨대, 원시(raw) 반사도 데이터 포인트)가 공급원-검출기 쌍의 이득(gain)에 대해 보정된다. 공급원-검출기 쌍의 교정 동안에, 이득 보정이 공급원-검출기 쌍에 대해 생성되고, 메모리(117)에 저장된다. 이득 보정의 생성이 아래에서 더 상세히 설명된다.
1220에서, 프로세서(116)는 (예컨대, 에러 제곱 합 계산(sum of squares error calculation)을 통해) 반사도 데이터 포인트를 시뮬레이트된 반사도 곡선(315)에 피팅하여, 반사도 데이터 포인트를 가장 잘 피팅하는(즉, 가장 작은 피팅 에러를 갖는) 특정 반사도 데이터 곡선을 결정한다. 메모리에 저장되고 반사도 데이터에 피팅되는 데이터베이스는 데이터베이스(900), 데이터베이스(1000), 또는 데이터베이스(1100)일 수 있다. 특정 구현예에서, 시뮬레이트된 반사도 곡선의 데이터베이스의 "조대(coarse)" 그리드인 시뮬레이트된 반사도 곡선의 비교적 작은 세트가 선택되고 피팅 단계(1220)를 위해 활용된다. 예컨대, 데이터베이스(900)에 대해, 39개의 산란 계수(μs´) 값 및 150개의 흡수 계수(μa) 값이 주어지면, 조대 그리드 내의 총 40개의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대해 모든 5번째의 산란 계수(μs´) 값 및 모든 8번째 흡수 계수(μa)를 취함으로써, 시뮬레이트된 반사도 곡선의 조대 그리드가 프로세서(116)에 의해 결정될 수 있다. 전술한 특정 값이 예시적인 구현예에 대한 것이고, 다른 사이즈의 조대 그리드가 프로세서(116)에 의해 활용될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 조대 그리드에 대한 반사도 데이터 포인트의 피팅의 결과는, 최상의 피팅 시뮬레이트된 반사도 곡선의 조대 그리드(μa, μs´)coarse 내의 좌표이다. 데이터베이스(1000)에 대해, 조대 그리드는 각각의 층 내의 흡수 및 감소된 산란을 커버할 것이다. 데이터베이스(1000)를 위한 방법에 대한 다음의 단계 각각은 각각의 층의 μa 및 μs´에 대해 조정될 것이다. 데이터베이스(1100)에 대해, 조대 그리드는 멜라닌 함유량, 산소 포화도, 혈액량, 및 산란을 커버할 것이다. 데이터베이스(1100)를 위한 방법에 대한 다음의 단계 각각은 μa 및 μs´ 대신에 멜라닌 함유량, 산소 포화도, 혈액량, 및 산란에 대해 조정될 것이다.
1225에서, 시뮬레이트된 반사도 곡선의 "미세" 그리드를 정의하기 위해, 가장 작은 피팅 에러를 갖는 조대 그리드로부터의 특정 시뮬레이트된 반사도 곡선이 프로세서(116)에 의해 활용되고, 여기서, 미세 그리드 내의 시뮬레이트된 반사도 곡선은 가장 작은 피팅 에러를 갖는 조대 그리드로부터의 시뮬레이트된 반사도 곡선 주위에 있다.
즉, 미세 그리드는 정의된 사이즈이고, 조대 그리드로부터의 가장 작은 에러의 시뮬레이트된 반사도 곡선이 미세 그리드의 중심을 정의한다. 미세 그리드는 조대 그리드와 동일한 수의 시뮬레이트된 반사도 곡선을 가질 수 있거나, 또는 미세 그리드는 더 많은 또는 더 적은 시뮬레이트된 반사도 곡선을 가질 수 있다. 미세 그리드는, 미세 그리드 내의 주변 흡수 계수(μa) 값 및 산란 계수(μs´) 값의 피크 표면 어레이를 결정하기 위한(단계(1230)) 충분한 수의 포인트를 제공하도록 미세하다. 구체적으로, 조대 그리드로부터의 가장 작은 에러 값 더하기 특정된 오프셋을 활용하여 프로세서(116)에 의해 임계치가 세팅될 수 있다. 임계치 미만의 에러를 갖는 미세 그리드 상의 산란 계수(μs´) 및 흡수 계수(μa)의 위치는 모두, 반사도 데이터에 대한 산란 계수(μs´) 및 흡수 계수(μa)를 더 결정하기 위한 피크 표면 어레이 결정에서 이용되도록 식별될 수 있다 구체적으로, 피크에서 흡수 계수(μa) 및 산란 계수(μs´) 값을 결정하기 위해, 에러 피팅이 피크에 대해 행해진다. 피크에서의 흡수 계수(μa) 및 산란 계수(μs´) 값의 가중 평균(예컨대, 중심 계산(centroid calculation))이 산소 측정기 프로브에 의해 활용되어, 조직에 대한 반사도 데이터 포인트에 대한 흡수 계수(μa) 및 산란 계수(μs´) 값을 결정할 수 있다(단계(1240)).
가중 평균을 위한 흡수 계수(μa) 및 산란 계수(μs´) 값에 대한 가중치는 프로세서(116)에 의해 임계치 빼기 미세 그리드 에러로서 결정될 수 있다. 미세 그리드 상의 포인트가 임계치 미만의 에러로 선택되기 때문에, 이는 양의 가중치를 제공한다. 가중 평균의 가중된 계산(예컨대, 중심 계산)은 조직에 대한 반사도 데이터 포인트에 대한 예측 산란 계수(μs´) 및 흡수 계수(μa)(즉, (μa, μs´)fine)를 제공한다. 흡수 계수(μa)에 대한 진정한 최소 에러 피크를 결정하기 위해 다양한 비-선형 최소 제곱 중 하나 이상으로 피팅하는 것과 같은 다른 방법이 산소 측정기 프로브에 의해 활용될 수 있다.
구현예에서, 프로세서(116)는 반사도 데이터 포인트 및 시뮬레이트된 반사도 곡선의 로그를 계산하고, 각각의 로그를 공급원-대-검출기 거리(예컨대, 센티미터 단위)의 제곱근으로 나눈다. 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대한 반사도 데이터 포인트의 피팅을 개선하기 위해 전술한 단계(예컨대, 단계(1215, 1220, 1225, 및 1230)에서 반사도 데이터 포인트 및 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대해, 공급원-검출기 거리의 제곱근으로 나눈 이러한 로그 값이 프로세서(116)에 의해 활용될 수 있다.
다른 구현예에 따르면, 오프셋이 본질적으로 0으로 세팅되고, 이는 조대 그리드 최소치 및 미세 그리드 최소치 사이의 차이의 오프셋을 효과적으로 제공한다. 도 12a 및 도 12b에 대해 위에서 설명된 방법은 조대 그리드로부터의 최소 피팅 에러에 의존하고, 그에 따라, 미세 그리드 상의 진정한 최소 에러는 전형적으로 더 작다. 이상적으로, 임계치는 미세 그리드 상의 최소 에러로부터 결정되고, 이는 프로세서에 의한 부가적인 연산을 전형적으로 요구할 것이다.
다음은 구현예에서의 미세 그리드 내에서 반사도 데이터 포인트를 최상으로 피팅하는 특정 시뮬레이트된 반사도 곡선을 발견하는 것에 대한 더 상세한 설명이다. 도 12b는 구현예에서의 미세 그리드 내에서 반사도 데이터 포인트를 최상으로 피팅하는 특정 시뮬레이트된 반사도 곡선을 발견하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다. 흐름도는 일 예시적인 구현예를 표현한다. 단계들은 구현예의 범위로부터 벗어나지 않으면서 흐름도에 부가될 수 있거나, 흐름도로부터 제거될 수 있거나, 또는 흐름도에서 조합될 수 있다.
단계(1225)에서 반사도 데이터 포인트를 최상으로 피팅하는 조대 그리드로부터의 특정 시뮬레이트된 반사도 곡선(μa, μs´)coarse을 결정한 후에, 프로세서(116)는 시뮬레이트된 반사도 곡선의 완전한 시뮬레이트된 반사도 곡선 데이터베이스 (즉, 16 x 5850(μa, μs´) 데이터베이스)에서 (μa, μs´)coarse에 관한 영역 내의 에러 표면을 연산한다(단계(1250)). 에러 표면은 err(μa, μs´)로서 표시된다. 그 후에, 프로세서(116)는 errmin이라고 지칭되는 최소 에러 값을 err(μa, μs´)에서 로케이팅(locate)한다(단계(1255)). 이어서, 프로세서(116)는, 피크 표면이 0보다 더 큰 경우에 
에 의해, 또는 피크 표면이 0 이하인 경우에 
에 의해 표시되는 err(μa, μs´)로부터 피크 표면 어레이를 생성한다(단계(1260)). 표현 k는 대략 10개의 엘리먼트의 0 초과의 폭을 갖는 err(μa, μs´)의 최소 포인트에서의 피크로부터 선택된다. 
내의 피크의 질량 중심(즉, 중심 계산)은 가중치로서 포인트의 높이를 이용한다(단계(1265)). 질량 중심의 위치는 조직에 대한 반사도 데이터 포인트에 대한 흡수 계수(μa) 및 산란 계수(μs´)에 대한 내삽된 결과이다.
조직에 대한 반사도 데이터 포인트에 대한 흡수 계수(μa) 및 산란 계수(μs´)를 결정하기 위한 도 12a 및 도 12b에 대하여 위에서 설명된 방법은, 공급원 구조물(120) 각각에 의해 생성된 파장(예컨대, 3개 또는 4개의 파장) 각각에 대해 반복될 수 있다.
산소 포화도 결정. 제1 구현예에 따르면, 프로세서(116)는, 각각의 공급원 구조물(120)에 의해 생성된 광의 3개 또는 4개의 파장에 대해 (위에서 설명된 바와 같이) 결정된 흡수 계수(μa)(예컨대, 3개 또는 4개의 흡수 계수(μa))를 활용함으로써 산소 측정기 프로브(101)에 의해 프로브로 조사되는 조직에 대한 산소 포화를 결정한다. 제1 구현예에 따르면, 산소 포화도에 대한 흡수 계수(μa)의 최상의 피팅을 발견하기 위해, 산소 포화도 값의 룩-업 테이블이 생성된다. 룩-업 테이블은, 가능성 있는 총 헤모글로빈, 멜라닌, 및 산소 포화도 값의 범위를 가정하는 것 그리고 이들 시나리오 각각에 대해 μa를 계산하는 것에 의해 생성될 수 있다. 이어서, 계통적 에러를 감소시키기 위해 그리고 곡선의 상대적인 형상에만 의존하도록, 단위 벡터의 놈(norm)으로 나누는 것에 의해, 흡수 계수(μa) 포인트가 단위 벡터로 변환된다. 이어서, 단위 벡터가 룩-업 테이블과 비교되어, 산소 포화도를 제공하는 최상의 피팅을 발견한다.
제2 구현예에 따르면, 프로세서(116)는, 탈산소화된 헤모글로빈 및 산소화된 헤모글로빈의 순 분석체 신호(NAS)를 계산함으로써, 조직에 대한 산소 포화도를 결정한다. NAS는 시스템 내의 다른 스펙트럼 성분에 수직인 스펙트럼의 부분으로서 정의된다. 예컨대, 탈산소화된 헤모글로빈 및 산소화된 헤모글로빈을 또한 포함하는 시스템 내의 탈산소화된 헤모글로빈의 NAS는 산소화된 헤모글로빈 스펙트럼 및 멜라닌 스펙트럼에 수직인 스펙트럼의 부분이다. 탈산소화된 및 산소화된 헤모글로빈의 농도는 각각의 파장에서의 이전에 결정된 흡수 계수와 각각의 NAS를 벡터 승산함으로써 계산될 수 있다. 이어서, 산소 포화도는, 산소화된 헤모글로빈과 탈산소화된 헤모글로빈의 합으로 산소화된 헤모글로빈의 농도를 나누는 것에 의해 쉽게 계산된다. Lorber에 의한 Anal. Chem. 58: 1167-1172 (1986)가 참조로 포함되고, 조직에 대한 산소 포화도 결정을 위한 제2 구현예의 추가적인 상세한 이해를 위한 뼈대를 제공한다.
산소 측정기 프로브(101)의 구현예에서, 반사도 데이터는 30 Hertz에서 검출기 구조물(125)에 의해서 생성되고, 산소 포화도 값은 대략 3 Hertz에서 계산된다. 결정된 산소 포화도 값(예컨대, 적어도 3개의 산소 포화도 값)의 이동 평균이 디스플레이(115) 상에 디스플레이될 수 있고, 이는 1 Hertz의 업데이트 레이트를 가질 수 있다.
광학 특성. 위에서 간략하게 설명된 바와 같이, 메모리(117)에 저장된 각각의 시뮬레이트된 반사도 곡선(315)은 조직의 고유 광학 특성을 표현한다. 더 구체적으로, 시뮬레이트된 반사도 곡선의 고유 형상은, 주어진 파장에 대해, 조직의 광학 특성의 고유 값, 즉 산란 계수(μs), 흡수 계수(μa), 조직의 이방성(g), 및 조직의 굴절률을 나타내고, 이로부터 조직 특성이 결정될 수 있다.
비교적 짧은 공급원-대-검출기 거리에 대해 검출기 구조물(125)에 의해 검출된 반사도는, 일차적으로, 감소된 산란 계수(μs´)에 따른다. 감소된 산란 계수는, 산란 계수(μs) 및 조직의 이방성(g)을 포함하는 "합쳐진(lumped)" 특성(μs´ = μs(1-g))이고, 1/μs´ 사이즈의 많은 단계의 랜덤 워크(random walk) 내의 광자의 확산을 설명하기 위해 사용되며, 여기서, 각각의 단계는 등방적 산란을 수반한다. 그러한 설명은, 흡수 이벤트 전에 많은 산란 이벤트가 있는 경우에, 즉 μa << μs´ 인 경우에, 부분적인 편향 각도만을 각각 수반하는 많은 작은 단계(1/μs)를 사용한 광자 이동의 설명과 동등하다.
대조적으로, 비교적 먼 공급원-대-검출기 거리에 대해 검출기 구조물(125)에 의해 검출된 반사도는, 일차적으로, μa 및 μs´ 둘 모두의 함수인, 
로서 정의된, 유효 흡수 계수(μeff)에 따른다.
따라서, 비교적 짧은 공급원-대-검출기 거리(예컨대, 도 2의 S1-D4 및 S2-D8) 및 비교적 먼 공급원-검출기 거리(예컨대, 도 2의 S1-D8 및 S2-D4)에서 반사도를 측정함으로써, μa 및 μs´ 둘 모두가 서로 독립적으로 결정될 수 있다. 조직의 광학 특성은 차례로, 산소화된 헤모글로빈 및 탈산소화된 헤모글로빈 농도 그리고 그에 따라 조직의 산소 포화도의 계산을 위한 충분한 정보를 제공할 수 있다.
데이터 수집 최적화를 위한 반복적 피팅. 도 13은 산소 측정기 프로브(101)의 광학 특성을 결정하기 위한 다른 방법의 흐름도를 도시한다. 흐름도는 일 예시적인 구현예를 표현한다. 단계들은 구현예의 범위로부터 벗어나지 않으면서 흐름도에 부가될 수 있거나, 흐름도로부터 제거될 수 있거나, 또는 흐름도에서 조합될 수 있다.
1300에서, 산소 측정기 프로브(101)는 공급원 구조물 중 하나, 이를테면 공급원 구조물(120a)로부터 조직 내로 광(예컨대, 근적외선 광)을 방출한다. 방출된 광이 조직으로부터 반사된 후에, 검출기 구조물(125)은 그러한 광을 검출하고(단계(1305)), 조직에 대한 반사도 데이터를 생성한다(단계(1310)). 단계(1300, 1305, 및 1310)는 광의 다수의 파장에 대해 그리고 하나 이상의 다른 공급원 구조물, 이를테면 공급원 구조물(120b)에 대해 반복될 수 있다. 1315에서, 산소 측정기 프로브(101)는 시뮬레이트된 반사도 곡선(315)에 반사도 데이터를 피팅하고, 반사도 데이터가 최상의 피팅을 갖는 시뮬레이트된 반사도 곡선을 결정한다. 메모리에 저장되고 반사도 데이터에 피팅되는 데이터베이스는 데이터베이스(900), 데이터베이스(1000), 또는 데이터베이스(1100)일 수 있다. 그 후에, 산소 측정기 프로브(101)는, 반사도 데이터에 최상으로 피팅하는 시뮬레이트된 반사도 곡선의 광학 특성에 기초하여 조직에 대한 광학 특성(예컨대, 데이터베이스(900) 또는 데이터베이스(100)에 대한 μa 및 μs´, 또는 데이터베이스(1100)에 대한 멜라닌 함유량, 산소 포화도, 혈액량 및 산란)을 결정한다(단계(1320)).
1325에서, 산소 측정기 프로브(101)는 단계(1320)에서 결정된 광학 특성(예컨대, mfp = 1/(μa + μs´))으로부터 조직 내의 광의 평균 자유 경로를 결정한다. 구체적으로, 평균 자유 경로는, 모든 공급원-검출기 쌍(예컨대, 쌍 1: 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125e); 쌍 2: 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125b); 쌍 3: 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125c); 쌍 4: 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125d); 쌍 5: 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125e); 쌍 6: 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125f); 쌍 7: 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125g); 쌍 8: 공급원 구조물(120a)과 검출기 구조물(125h); 쌍 9: 공급원 구조물(120b)과 검출기 구조물(125a), 쌍 10: 공급원 구조물(120b)과 검출기 구조물(125b) . . . 등)에 대한 반사도 데이터를 포함하는 누적 반사도 곡선으로부터 획득된 광학 특성으로부터 결정될 수 있다.
1330에서, 산소 측정기 프로브(101)는, 조직의 주어진 영역에 대해 계산된 평균 자유 경로가 최단 공급원-대-검출기 거리(예컨대, 도 2의 S1-D4 및 S2-D8)의 2배보다 더 긴지를 결정한다. 평균 자유 경로가 최단 공급원-대-검출기 거리의 2배보다 더 긴 경우에, 수집된 반사도 데이터는, 최단 공급원-대-검출기 거리를 갖는 공급원-대-검출기 쌍에 대해 검출기 구조물로부터 수집된 반사도 데이터를 활용하지 않고, 시뮬레이트된 반사도 곡선에 재-피팅된다(즉, 재분석된다). 예컨대, 검출기 구조물(125d)을 위한 공급원으로서 작용하는 공급원 구조물(120a)과 함께 검출기 구조물(125e)로부터의 반사도 데이터를 사용하지 않고, 그리고 검출기 구조물(125h)을 위한 공급원으로서 작용하는 공급원 구조물(120b)과 함께 검출기 구조물(125h)로부터의 반사도 데이터를 사용하지 않고, 단계(1315 내지 1330)가 반복된다. 피팅에 대한 반사도 데이터에 기여하는 공급원-검출기 쌍이, 계산된 평균 자유 경로의 절반보다 더 짧은 공급원-대-검출기 거리를 갖지 않을 때까지, 평균 자유 경로를 계산하고 하나 이상의 공급원-검출기 쌍에 대한 반사도 데이터를 폐기하는 프로세스가 반복될 수 있다. 그 후에, 산소 포화도가 최상의 피팅 시뮬레이트된 반사도 곡선으로부터 결정되고, 산소 측정기 프로브(101)에 의해 이를테면 디스플레이(115) 상에 보고된다(단계(1335)).
공급원 구조물(120) 중 하나로부터 조직 내로 방출되고 평균 자유 경로의 절반 미만으로 이동되는 광은 비-확산 반사된다. 이러한 광에 대한 재-방출 거리는 조직 상(phase) 함수 및 국부적 조직 조성에 따라 크게 좌우된다. 따라서, 이러한 광에 대한 반사도 데이터를 사용하는 것은, 다수의 산란 이벤트를 겪은 광에 대한 반사도 데이터와 비교하여, 광학 특성 및 조직 특성의 덜 정확한 결정을 초래하는 경향이 있다.
데이터 가중 검출기 구조물. 공급원 구조물(120)로부터 증가되는 거리에 위치되는 검출기 구조물(125)은 감소되는 양의 반사도를 조직으로부터 수신한다. 따라서, 비교적 짧은 공급원-대-검출기 거리(예컨대, 도 2의 S1-D4 및 S2-D8)를 갖는 검출기 구조물(125)에 의해서 생성된 반사도 데이터는, 비교적 긴 공급원-대-검출기 거리(예컨대, 도 2의 S1-D8 및 S2-D4)를 갖는 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터와 비교하여, 본질적으로 더 큰 신호를 나타내는 경향이 있다. 따라서, 피팅 알고리즘이 시뮬레이트된 반사도 곡선을, 비교적 긴 공급원-대-검출기 거리(예컨대, 평균 거리보다 더 긴 공급원-대-검출기 거리)를 갖는 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터보다 더 타이트하게, 비교적 짧은 공급원-대-검출기 거리(예컨대, 공급원 구조물과 검출기 구조물 사이의 평균 거리 이하의 공급원-대-검출기 거리)를 갖는 검출기 구조물(125)에 의해 생성된 반사도 데이터에 우선적으로 피팅할 수 있다. 반사도 데이터로부터의 광학 특성의 비교적 정확한 결정에 대해, 이러한 거리-비례 왜곡은 바람직하지 않을 수 있고, 바로 아래에서 설명되는 바와 같은 반사도 데이터 가중에 의해 보정될 수 있다.
도 14는 선택 검출기 구조물(125)에 의해 생성된 반사도 데이터를 가중하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다. 흐름도는 일 예시적인 구현예를 표현한다. 단계들은 구현예의 범위로부터 벗어나지 않으면서 흐름도에 부가될 수 있거나, 흐름도로부터 제거될 수 있거나, 또는 흐름도에서 조합될 수 있다.
1400에서, 산소 측정기 프로브(101)는 공급원 구조물 중 하나, 이를테면 공급원 구조물(120a)로부터 조직 내로 광을 방출한다. 방출된 광이 조직으로부터 반사된 후에, 검출기 구조물(125)은 그러한 광을 검출하고(단계(1405)), 조직에 대한 반사도 데이터를 생성한다(단계(1410)). 단계(1400, 1405, 및 1410)는 광의 다수의 파장에 대해 그리고 하나 이상의 다른 공급원 구조물, 이를테면 공급원 구조물(120b)에 대해 반복될 수 있다. 1415에서, 산소 측정기 프로브(101)는 시뮬레이트된 반사도 곡선(315)에 반사도 데이터의 제1 부분을 피팅한다. 메모리에 저장되고 반사도 데이터에 피팅되는 데이터베이스는 데이터베이스(900), 데이터베이스(1000), 또는 데이터베이스(1100)일 수 있다. 반사도 데이터의 제1 부분은 공급원 구조물로부터 임계치 거리 미만에 있는 검출기 구조물의 제1 부분에 의해 생성된다. 임계치 거리는 공급원 구조물과 검출기 구조물 사이의 평균 거리(예컨대, 대략적으로 중간-범위 거리)일 수 있다. 1420에서, 반사도 데이터의 제2 부분에 대한 반사도 데이터는 시뮬레이트된 반사도 곡선에 피팅된다. 반사도 데이터의 제2 부분은 검출기 구조물의 제1 부분, 및 임계치 거리와 비교하여 다음으로 가장 큰 공급원으로부터의 공급원-대-검출기 거리에 있는 다른 검출기 구조물에 의해 생성된다. 예컨대, 검출기 구조물의 제1 부분이 검출기 구조물(125c, 125d, 125e, 및 125f)을 포함하는 경우에, 다음으로 가장 먼 공급원-대-검출기 거리에 있는 검출기 구조물은 검출기 구조물(125g)이다(표 1 참조).
1425에서, 단계(1415)에서 생성된 피팅이 단계(1420)에서 생성된 피팅과 비교되어, 단계(1420)에서 생성된 피팅이 1415에서 생성된 피팅보다 더 양호한지를 결정한다. 당업자에 의해 이해될 바와 같이, 곡선에 대한 데이터의 피팅의 "근접성"은 다양한 파라미터에 기초하여 정량화 가능하고, 곡선에 대한 더 근접한 피팅(더 근접한 피팅)을 갖는 데이터를 결정하기 위해 피팅들의 근접성이 직접적으로 비교 가능하다. 더 이해될 바와 같이, 더 근접한 피팅은 종종 더 양호한 피팅 또는 더 타이트한 피팅이라고 지칭된다. 단계(1420)에서 생성된 피팅이 단계(1415)에서 생성된 피팅보다 더 양호한 경우에, 단계(1420 및 1425)는, 다음의 증가된 공급원으로부터의 공급원-대-검출기 거리에 위치된 부가적인 검출기 구조물(고려되는 예에 따라, 검출기 구조물(125c))을 포함하는 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터를 이용하여 반복된다. 대안적으로, 단계(1420)에서 생성된 피팅이 단계(1415)에서 생성된 피팅보다 더 양호하지 않은 경우에, 임계치 거리보다 더 먼 공급원-대-검출기 거리에 위치된 검출기 구조물(125)에 대한 반사도 데이터는 피팅에서 사용되지 않는다. 그 후에, 산소 측정기 프로브(101)는 단계(1415) 또는 단계(1420)(단계(1415)에서 결정된 피팅보다 더 양호한 경우)에서 생성된 피팅을 사용하여, 광학 특성 및 조직의 산소 포화도를 결정한다(단계(1430)). 그 후에, 산소 포화도는 산소 측정기 프로브(101)에 의해, 이를테면 디스플레이(115) 상에 보고된다(단계(1435)).
대안적인 구현예에 따르면, 단계(1420)에서 생성된 피팅이 단계(1415)에서 생성된 피팅보다 더 양호하지 않은 경우에, 임계치 거리보다 더 먼 공급원-대-검출기 거리를 갖는 검출기 구조물에 대한 가중 인자만큼 반사도 데이터가 가중되고, 그에 따라, 이러한 가중된 반사도 데이터가 피팅에 미치는 영향이 감소된다. 피팅에서 사용되지 않는 반사도 데이터는 0의 가중치를 갖는 것으로 간주될 수 있고, 관심 조직 층 아래의 조직으로부터의 반사도와 연관될 수 있다. 관심 조직 층 아래의 조직으로부터의 반사도는 이러한 특정 반사도를 나타내는 반사도 곡선 내의 특징적인 꺽임을 나타낸다고 말할 수 있다.
반사도 데이터를 시뮬레이트된 반사도 곡선에 피팅하는 곡선-피팅 알고리즘이 반사도 데이터의 절대 위치 뿐만 아니라 반사도 데이터의 소정량의 불확실성을 고려할 수 있다는 것이 유의된다. 반사도 데이터 내의 불확실성은 검출기 구조물 중 하나에 의한 반사도 데이터의 생성으로부터의 노이즈의 양에 대응하고, 노이즈의 양은 반사도 데이터의 크기의 제곱근으로서 스케일링할 수 있다.
추가적인 구현예에 따르면, 산소 측정기 프로브(101)는 반사도 데이터의 측정과 연관된 노이즈의 양에 기초하여 반사도 데이터를 반복적으로 가중한다. 구체적으로, 비교적 먼 공급원-대-검출기 거리를 갖는 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터는 일반적으로, 비교적 짧은 공급원-대-검출기 거리를 갖는 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터와 비교하여 더 낮은 신호-대-노이즈비를 갖는다. 비교적 먼 공급원-대-검출기 거리를 갖는 검출기 구조물에 의해 생성된 반사도 데이터를 가중하는 것은 이러한 데이터가 다른 반사도 데이터와 동일하게 또는 대략 동일하게 피팅에 기여할 수 있게 한다.
다수의 몬테-카를로-시뮬레이트된 반사도 곡선에 반사도 데이터를 일치시키기 위해 설명되는 방법은 산소 측정기 프로브에 의해 프로브로 조사되는 실제 조직의 광학 특성의 비교적 빠르고 정확한 결정을 제공한다. 조직의 광학 특성을 결정하는 속도는 수술 후 프로브와 비교하여 수술 중 프로브의 설계에서 중요한 고려사항이다. 추가로, 설명되는 몬테-카를로 방법은 견고한 교정 방법을 가능하게 하며, 그 견고한 교정 방법은 차례로, 상대적인 광학 특성과 비교하여 절대적인 광학 특성의 생성을 가능하게 한다. 상대적인 광학 특성과 대조적으로, 절대적인 광학 특성을 보고하는 것은 수술-후 산소 측정기 프로브와 비교하여 수술 중 산소 측정기 프로브에 대해 비교적 중요하다.
도 15는 산소 측정기 프로브에 의해 측정된 조직에 대한 상대적인 조직 파라미터를 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시하며, 여기서, 조직 내의 멜라닌으로부터의 기여도가 상대적인 조직 파라미터로부터 제거된다. 흐름도는 일 예시적인 구현예를 표현한다. 단계들은 구현예의 범위로부터 벗어나지 않으면서 흐름도에 부가될 수 있거나, 흐름도로부터 제거될 수 있거나, 또는 흐름도에서 조합될 수 있다.
방법은, 환자의 신체의 상이한 조직 위치(예컨대, 제1 및 제2 타겟 조직)에 대해 산소 측정기 측정을 행하고, 타겟 조직 중 하나(예컨대, 제2 타겟 조직)에 대한 상대적인 조직 파라미터를 결정하기 위해 산소 측정기 측정을 사용하는 단계를 포함한다. 상이한 타겟 위치는 동일한 또는 유사한 멜라닌 농도를 갖는 조직, 이를테면 대측성 조직일 수 있다. 예컨대, 유방 재구성 수술(예컨대, 여기서, 재구성에 조직 플랩이 사용됨) 동안에, 제1 타겟 조직은 건강한 유방 조직일 수 있고, 제2 타겟 조직은 산소 측정기 판독이 요구되는 조직(예컨대, 재구성되고 있는 유방)일 수 있다. 제1 유방 조직은 동일한 유방, 상이한 유방, 또는 다른 조직, 이를테면 다른 흉부 조직으로부터 유래할 수 있다. 2개의 조직은 동일한 또는 유사한 멜라닌 함유량을 가져야 한다. 이어서, 제1 타겟 조직(예컨대, 건강한 유방 조직)의 제1 조직 파라미터(예컨대, 제1 산소 포화도)와 제2 타겟 조직(예컨대, 재구성을 위해 사용되는 조직 플랩 또는 재구성되는 유방 조직)의 제2 조직 파라미터(예컨대, 제2 산소 포화도) 사이의 차이인 상대적인 조직 파라미터(예컨대, 상대적인 산소 포화도 값)를 생성하기 위해, 제1 및 제2 타겟 조직에 대한 산소 측정기 측정이 사용되며, 여기서, 상대적인 산소 포화도에 대한 측정으로부터 멜라닌에 의한 광 흡수로부터의 기여도가 제거된다.
아래에서 더 설명되는 바와 같이, 방법은, 약 700 나노미터 내지 약 900 나노미터의 파장(예컨대, 적외선 파장)을 갖는 광에 대한 조직 내의 멜라닌의 흡수 계수의 곡선의 대략 일정한 기울기를 이용한다. 방법은, 산소 계측 측정 및 결정(예컨대, 최종 결과, 중간 결과, 또는 둘 모두)으로부터 (예컨대, 멜라닌에 의한 광 흡수로부터의) 멜라닌 기여도를 제거하기 위해 흡수 계수의 도함수 접근법을 사용한다. 도 8에서 멜라닌의 흡수 계수에 대한 기울기를 참조한다. 방법은 또한, 산소화된 혈액 헤모글로빈과 멜라닌의 흡수 계수에 대한 곡선의 기울기의 차이, 및 탈산소화된 혈액 헤모글로빈과 멜라닌의 흡수 계수의 곡선의 기울기의 차이를 이용한다. 도 8에서 산소화된 및 탈산소화된 헤모글로빈의 흡수 계수에 대한 곡선을 참조한다. 또한, 아래에서 더 설명되는 바와 같이, 방법은 제1 및 제2 타겟 조직에 대한 흡수 계수에 대한 곡선의 기울기의 변화를 이용하며, 여기서, 이들 조직은 상이한 농도의 산소화된 및 탈산소화된 헤모글로빈을 가질 수 있다.
방법의 구현예에서, 사용자는, 산소 측정기 측정을 행하기 위해 프로브를 사용하기 위한 준비로, 제1 위치(예컨대, 제2 타겟 조직과 상이한 위치)에서의 제1 타겟 조직에 산소 측정기 프로브의 프로브 선단부를 접촉시킨다. 도 15에서 1500을 참조한다. 그 후에, 산소 측정기 프로브는 프로브 면 상의 공급원 구조물(예컨대, 2개의 공급원 구조물) 중 하나 이상으로부터 제1 타겟 조직 내에 광(예컨대, IR의 2개, 3개, 4개 이상의 파장)을 방출한다. 프로브 면 상의 검출기 구조물은 제1 타겟 조직으로부터의 반사 또는 제1 타겟 조직을 통한 투과 후에 광을 검출하고, 검출된 광에 기초하여 제1 반사도 데이터를 생성한다. 제1 반사도 데이터는 제1 타겟 조직의 멜라닌 함유량(예컨대, 제1 타겟 조직에 대한 제1 멜라닌 함유량)에 대한 반사도 데이터의 제1 멜라닌 흡수 성분을 포함한다. 도 15에서 1505을 참조한다.
이어서, 산소 측정기 프로브는, 공급원 구조물로부터 조직 내로 투과된 광의 각각의 파장에 대한 제1 반사도 데이터를 사용하여, 제1 타겟 조직에 대한 다수의 제1 산소 측정기 파라미터를 결정한다. 도 15에서 1510을 참조한다. 제1 산소 측정기 파라미터는, 위에서 설명된 바와 같이, 시뮬레이트된 반사도 곡선에 반사도 데이터를 피팅함으로써, 산소 측정기 프로브에 의해 결정될 수 있다. 산소 측정기 프로브는 프로브의 메모리에 이들 제1 산소 측정기 파라미터를 저장한다. 제1 산소 측정기 파라미터는 제1 타겟 조직에 대한 광의 투과된 파장 각각에 대한 흡수 계수에 대한 값일 수 있다. 제1 타겟 조직(예컨대, 건강한 조직)에 대한 제1 산소 측정기 파라미터는 베이스라인 파라미터이다. 제1 산소 측정기 파라미터(예컨대, 중간 값, 이를테면, 각도 측정, 흡수 계수, 산소 포화도 값, 다른 값)는, 제1 측정이 행해진 후 그리고 제2 측정이 행해지기 전에(도 15의 1515, 1520, 및 1525에서 아래에 설명됨), 디스플레이에 대해 이용 가능하지 않을 수 있다.
도 16a 및 도 16b는 다수의 광 파장, 이를테면 760 나노미터, 810 나노미터, 845 나노미터, 및 895 나노미터에 의해 조명된 제1 타겟 조직 및 제2 타겟 조직에 대한 흡수 계수의 예시적인 그래프를 도시한다. 광의 더 많은 또는 더 적은 파장을 포함하는 다른 파장이 산소 측정기 프로브에 의해 사용될 수 있다.
1515에서, 사용자는 산소 측정기 프로브의 프로브 면을 제2 타겟 조직(예컨대, 재구성 수술을 받는 유방 조직)으로 이동시킨다. 그 후에, 산소 측정기 프로브는 프로브 면 상의 하나 이상의 공급원 구조물로부터 제2 타겟 조직 내에 광(예컨대, IR의 2개, 3개, 4개 이상의 파장)을 방출한다. 프로브 면 상의 검출기 구조물은 제2 타겟 조직으로부터의 반사 또는 제2 타겟 조직을 통한 투과 후에 광을 검출하고, 검출된 광에 기초하여 제2 반사도 데이터를 생성한다. 제2 반사도 데이터는 제2 타겟 조직의 멜라닌 함유량(예컨대, 제1 타겟 조직에 대한 제2 멜라닌 함유량)에 대한 반사도 데이터의 제2 멜라닌 흡수 성분을 포함한다. 도 15에서 1520을 참조한다.
이어서, 산소 측정기 프로브는, 공급원 구조물로부터 조직 내로 투과된 광의 각각의 파장에 대한 제2 반사도 데이터를 사용하여, 제2 타겟 조직에 대한 다수의 제2 산소 측정기 파라미터를 결정한다. 도 15에서 1525을 참조한다. 제2 산소 측정기 파라미터는, 위에서 설명된 바와 같이, 시뮬레이트된 반사도 곡선에 제2 반사도 데이터를 피팅함으로써, 산소 측정기 프로브에 의해 결정될 수 있다. 산소 측정기 프로브는 프로브의 메모리에 이들 제2 산소 측정기 파라미터를 저장할 수 있다. 제2 산소 측정기 파라미터는 제2 타겟 조직에 대한 광의 투과된 파장에 대한 흡수 계수에 대한 값일 수 있다.
1530에서, 산소 측정기 프로브는, 760 나노미터 내지 810 나노미터 사이의 라인(1605)(예컨대, 도 16a에서 파선으로서 도시된 라인(1605)의 투영(1605a)) 및 810 나노미터 내지 845 나노미터 사이의 라인(1410)에 대해, 제1 흡수 계수에 대한 제1 곡선(예컨대, 곡선을 형성하는 라인)의 제1 각도 편차(θ1)(도 16a 참조)를 결정한다.
산소 측정기 프로브는, 810 나노미터 내지 845 나노미터 사이의 라인(1610)(예컨대, 도 16a에서 파선으로서 도시된 라인(1610)의 투영(1610a)) 및 845 나노미터 내지 890 나노미터 사이의 라인(1615)에 대해, 제2 흡수 계수에 대한 제1 곡선(예컨대, 곡선을 형성하는 라인)의 제2 각도 편차(Φ1)를 결정한다.
산소 측정기 프로브는, 760 나노미터 내지 810 나노미터 사이의 라인(1620)(예컨대, 도 16b에서 파선으로서 도시된 라인(1620)의 투영(1620a)) 및 810 나노미터 내지 845 나노미터 사이의 라인(1625)에 대해, 제2 흡수 계수에 대한 제2 곡선(예컨대, 곡선을 형성하는 라인)의 제3 각도 편차(θ2)(도 16b 참조)를 결정한다.
산소 측정기 프로브는, 810 나노미터 내지 845 나노미터 사이의 라인(1625)(예컨대, 도 16b에서 파선으로서 도시된 라인(1625)의 투영(1625a)) 및 845 나노미터 내지 890 나노미터 사이의 라인(1630)에 대해, 제2 흡수 계수에 대한 제2 곡선(예컨대, 곡선을 형성하는 라인)의 제4 각도 편차(Φ2)를 결정한다.
도 16a에 도시된 제1 및 제2 각도 편차(θ1 및 Φ1)는, 제1 타겟 조직(예컨대, 건강한 유방 조직)에 대해 파장에 대하여 흡수 계수에 대한 제1 곡선의 2차 도함수를 취함으로써, 산소 측정기 프로브에 의해 계산된다. 도 16b에 도시된 제3 및 제4 각도 편차(θ2 및 Φ2)는 제2 타겟 조직(예컨대, 재구성되는 유방 조직)에 대해 파장에 대하여 흡수 계수에 대한 제1 곡선의 2차 도함수를 취함으로써, 산소 측정기 프로브에 의해 계산된다.
도 17a는 제1 타겟 조직(예컨대, 건강한 유방 조직)에 대한 흡수 계수의 예시적인 곡선(예컨대, 제1 스펙트럼)을 도시한다. 예시적인 곡선은 곡선의 전체 길이를 따라 음의 기울기를 갖는다. 도 17b는 제1 타겟 조직에 대해 파장에 대한 흡수 계수의 1차 도함수의 예시적인 곡선을 도시한다. 도 17b의 플롯은 750 내지 850의 파장에 대한 것이다. 도 17b의 예시적인 곡선의 음의 값은 도 17a에 도시된 음의 기울기와 일치하며, 예시적인 곡선은 곡선의 전체 길이를 따라 양의 기울기를 갖는다. 도 17c는 제1 타겟 부위에 대해 파장에 대한 흡수 계수의 2차 도함수의 예시적인 곡선을 도시한다. 도 17c의 플롯은 800 내지 850 나노미터(예컨대, 구체적으로는 810 나노미터 및 845 나노미터)의 파장에 대한 것이다. 도 17c에 도시된 예시적인 곡선의 양의 값은 도 17b의 곡선의 양의 기울기와 일치한다.
도 17d는 제1 타겟 조직(예컨대, 건강한 유방 조직) 및 제2 타겟 조직(예컨대, 재구성된 유방 조직)에 대한 흡수 계수의 예시적인 제1 곡선(예컨대, 제1 스펙트럼)(1701) 및 예시적인 제2 곡선(예컨대, 제2 스펙트럼)(1703)을 도시한다. 곡선의 비교적 작은 변위는 제1 타겟 조직과 제2 타겟 조직 사이의 흡수 계수의 비교적 작은 변화를 나타낸다. 예시적인 곡선 각각은 곡선의 전체 길이를 따라 음의 기울기를 갖는다.
도 17e는 제1 타겟 조직에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 1차 도함수의 제1 예시적인 플롯(1711)(예컨대, 3개의 상단 포인트)을 도시하고, 제2 타겟 조직에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 1차 도함수의 제2 플롯(1713)(예컨대, 3개의 하단 포인트)을 도시한다. 도 17e의 플롯은 750 내지 850의 파장에 대한 것이다. 도 17e의 예시적인 플롯의 음의 값은 도 17d에 도시된 음의 기울기와 일치하며, 예시적인 곡선은 곡선의 전체 길이를 따라 양의 기울기를 갖는다.
도 17f는 제1 타겟 부위에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 2차 도함수의 제1 예시적인 플롯(1721)(예컨대, 2개의 하단 포인트)을 도시하고, 제2 타겟 부위에 대한 파장에 대한 흡수 계수의 2차 도함수의 제2 예시적인 플롯(1723)(예컨대, 2개의 상단 포인트)을 도시한다. 도 17d의 플롯은 800 내지 850 나노미터(예컨대, 구체적으로는 810 나노미터 및 845 나노미터)의 파장에 대한 것이다. 도 17f에 도시된 예시적인 플롯의 양의 값은 도 17e의 곡선의 양의 기울기와 일치한다.
도 18은 2차 도함수의 값(θ1 및 Φ1)에 대한 "각도" 공간 내의 그리고 서로에 대하여 플롯된 벡터(θ1; Φ1)를 도시한다. 각도 공간에서, 수직 및 수평 축은 광의 2개의 파장에 대한 2차 도함수의 값(θ1 및 Φ1)에 대한 것이다. 특정 예에서, 수직 및 수평 축은 810 나노미터 및 845 나노미터에 대한 2차 도함수에 대한 값에 대한 것이다. 2차 도함수로부터의 다른 파장 값이 선택될 수 있고, 조직은 광의 다른 파장에 의해 조명된다. 즉, 각도 공간 내의 벡터(1801)의 엔드 포인트(1801a)는 서로에 대하여 플롯된 제1 조직(예컨대, 건강한 유방 조직)에 대한 2차 도함수에 대한 2개의 값을 표현한다.
도 19는 "각도" 공간 내의 제1 벡터(1901) (θ1; Φ1) 및 제2 벡터(1903)(θ2; Φ2)를 도시한다. 즉, θ1 및 Φ1은 서로에 대하여 플롯되고, θ2 및 Φ2는 서로에 대하여 플롯된다. 2개의 벡터 사이의 차이는 델타 각도(Δθ = θ1 - θ2 및 ΔΦ = Φ1 - Φ2)이고, 파장(810 및 845)에 대한 제1 및 제2 타겟 조직에 대한 흡수 계수에 대한 곡선의 곡률(종종 스펙트럼이라고 또한 지칭됨)의 변화를 표현한다. 델타 각도(Δθ 및 ΔΦ)는 벡터(1901) 상에 벡터(1903)를 투영함으로써 프로세서에 의해 결정될 수 있다. 도 15의 1535 및 1540을 참조한다.
도 20은 벡터 공간 내의 델타 각도(Δθ 및 ΔΦ) 중 하나를 도시한다. 흡수 계수의 곡률의 변화는 제1 및 제2 타겟 조직 부위 사이에서의 산소 포화도의 상대적인 변화에 기인한다. 멜라닌의 흡수 계수에 대한 곡률이 제1 및 제2 타겟 조직에 대해 고정되거나 또는 대략 고정되기 때문에(예컨대, 단일 환자에 대한 대측성 측정에 의해 멜라닌 농도는 제1 및 제2 타겟 조직에 대해 동일한 또는 유사함), 흡수 계수의 곡률의 변화(Δθ 및 ΔΦ)는 조직 부위 내의 멜라닌에 기인하지 않는다. 즉, 멜라닌으로부터의 2차 도함수에 대한 어떠한 기여도 제로가 된다.
제1 및 제2 타겟 조직 사이에서의 산소 포화도의 상대적인 변화는, 델타 각도(Δθ 및 ΔΦ)로부터 계산되며, 산소 포화도의 상대적인 변화에 대한 값(예컨대, 퍼센티지 차이)은 산소 측정기 프로브의 디스플레이 상에 디스플레이된다. 도 15의 1545 및 1550을 참조한다. 산소 측정기 프로브의 프로세서가 그러한 계산을 수행한다. 구체적으로, 각도 변화(Δθ 및 ΔΦ)는 스케일링이 혈액에 대한 것이도록 보정된 임의의 스케일링을 갖는다. 보정은 스케일링 인자, 보정 벡터, 또는 둘 모두에 기초할 수 있다. 스케일링 인자, 보정 벡터, 또는 둘 모두는 비휘발성 메모리에 저장될 수 있고, 산소 측정기 프로브가 전원으로부터 분리되는 경우에(예컨대, 프로브로부터 배터리가 제거됨), 메모리에 상주된 상태로 유지될 수 있다. 이들 값은 산소 측정기가 처음 제조되고 사용을 위해 테스트될 때 생성될 수 있다. 값은 메모리로부터 검색되고, 사용을 위해 프로세서 내에 로딩된다. 보정 벡터는 각도 공간 내의 벡터를 보정하거나, 또는 각도 공간 내의 각도 변화(Δθ 및 ΔΦ)를 보정하기 위해, 프로세서에 의해 사용되는 각도 공간 내의 벡터일 수 있다.
보정 벡터는 조직 팬텀(tissue phantom)을 사용하여 결정된다. 조직 팬텀은 액체 조직 팬텀, 하나 이상의 경질 조직 팬텀, 또는 액체 및 경질 조직 팬텀의 조합일 수 있다. 산소 측정기 프로브는, 조직 팬텀이 100 퍼센트(예컨대, 완전히 산소화됨)의 초기 혈액 산소화 포화를 갖고, 0 퍼센트(예컨대, 완전히 탈산소화됨)로 낮아지는 기간 동안 조직 팬텀에 대해 산소 포화도 측정을 행한다.
조직 팬텀에 대해 산소 측정기 프로브에 의해 생성되는 (예컨대, IR과 같은 광의 2개, 3개, 4개 이상의 파장에 대한) 반사도 데이터는 반사도 데이터와 최상으로 피팅되는 하나 이상의 시뮬레이트된 반사도 곡선을 결정하기 위해, 시뮬레이트된 반사도 곡선에 피팅된다. 하나 이상의 시뮬레이트된 반사도 곡선과 연관된 흡수 계수가 결정된다. 흡수 계수에 대한 곡선(예컨대, 스펙트럼)의 1차 및 2차 도함수가 결정된다.
도 21a는 완전히 산소화된 측정에 대한 흡수 계수(예컨대, 스펙트럼)에 대한 그래프(2100), 및 완전히 탈산소화된 측정에 대한 흡수 계수에 대한 그래프(2105)를 도시한다. 도 21b는 파장에 대한 완전히 산소화된 스펙트럼의 1차 도함수에 대한 그래프에 대한 제1 플롯(2110), 및 완전히 탈산소화된 스펙트럼의 파장에 대한 1차 도함수에 대한 그래프에 대한 제2 플롯(2115)을 도시한다. 도 21c는 완전히 산소화된 스펙트럼의 파장에 대한 2차 도함수에 대한 그래프에 대한 제1 플롯(2120), 및 완전히 탈산소화된 스펙트럼의 파장에 대한 2차 도함수에 대한 그래프에 대한 제2 플롯(1225)을 도시한다.
그 후에, 완전히 산소화된 측정에 대한 곡선에 대한 각도 편차(예컨대, Φ1 상으로의 θ1)는 위에서 설명된 제1 및 제2 타겟 조직 측정과 동일한 파장에 대해 결정된다(예컨대, θ1은 760 나노미터 내지 810 나노미터의 라인과 810 나노미터 내지 845 나노미터의 라인 사이의 각도 편차이고, Φ1은 810 나노미터 내지 845 나노미터의 라인과 845 나노미터 내지 890 나노미터의 라인 사이의 각도 편차임).
완전히 탈산소화된 측정에 대한 곡선에 대한 각도 편차(예컨대, Φ2 상으로의 θ2)는 위에서 설명된 제1 및 제2 타겟 조직 측정과 동일한 파장에 대해 결정된다(예컨대, θ2는 760 나노미터 내지 810 나노미터의 라인과 810 나노미터 내지 845 나노미터의 라인 사이의 각도 편차이고, Φ2는 810 나노미터 내지 845 나노미터의 라인과 845 나노미터 내지 890 나노미터의 라인 사이의 각도 편차임).
도 22는 각도 공간 내의 벡터(Δθ, ΔΦ)를 도시하며, 여기서, Δθ 및 ΔΦ는 서로에 대하여 플롯된다. 델타 각도는 제1 및 제2 타겟 조직에 대한 조직 측정(예컨대, 대측성 유방 조직 측정)을 스케일링(또는 교정)하기 위해 사용될 수 있다.
이들 각도 변화(Δθ = θ1 - θ2 및 ΔΦ = Φ1 - Φ2)는 프로세서에 의해 결정된다. 델타 각도는 완전히 탈산소화된 측정과 완전히 탈산소화된 측정 사이의 흡수 스펙트럼의 곡률의 변화를 표현한다. 델타 각도(Δθ 및 ΔΦ)는 조직에 대한 산소화에서의 100 퍼센트 변화가 어떻게 나타날 것으로 예상되는지를 표시하고, (예컨대, 대측성 유방 조직에 대한) 임의의 스케일링된 Δθ 및 ΔΦ를 스케일링하기 위해, (예컨대, 대측성 유방 조직에 대한) 델타 각도(Δθ 및 ΔΦ)의 다른 더 작은 변화를 보정할 수 있는 레퍼런스를 제공한다.
조직 팬텀에 대한 계산된 벡터(Δθ, ΔΦ)는 환자 조직 내의 혈액량과 팬텀 내의 혈액량의 차이를 보정하기 위해 보정 인자와 승산된다. 보정 인자는 사용되는 특정 팬텀 내의 10 퍼센트 혈액량과 환자 조직에 대한 1 퍼센트 혈액량(또는 다른 혈액량 퍼센티지, 즉 1.25 퍼센트, 1.2 퍼센트, 1.15 퍼센트, 1.1 퍼센트, 1.05 퍼센트, 0.95 퍼센트, 0.9 퍼센트, 0.85 퍼센트, 0.8 퍼센트, 또는 다른 값들) 사이의 차이를 고려하기 위해 10 또는 다른 인자일 수 있다. 대안적으로, 보정 인자는 팬텀에 대한 측정과 비교하여 환자 조직에 대한 측정에 적용될 수 있다.
도 23은 팬텀 및 환자 조직에 대한 혈액량 사이의 혈액량의 차이에 대해 스케일링 인자에 의해 보정된 팬텀에 대한 베이스 라인 보정 벡터(2401) 및 계산된 보정된 벡터(2403)를 도시한다. 혈액량 차이에 대해 보정된 델타 각도(Δθ 및 ΔΦ)는 조직에 대한 산소화에서의 100 퍼센트 변화가 어떻게 나타날 것으로 예상되는지를 표시하고, 환자 조직에 대한 임의의 스케일링된 Δθ 및 ΔΦ를 스케일링하기 위해, (예컨대, 대측성 유방 조직에 대한) 델타 각도(Δθ 및 ΔΦ)의 다른 더 작은 변화를 보정할 수 있는 레퍼런스를 제공한다.
구현예에서, 환자 조직에 대한 벡터는, 환자 조직에 대한 벡터를 팬텀 벡터에 대한 벡터 상으로 투영함으로써, 팬텀에 대한 벡터에 의해 스케일링된다. 도 24는 팬텀에 대한 벡터(2503) 상에 투영된 환자 조직에 대한 벡터(2501)를 도시한다. 투영의 결과는 참조 번호(2505)로 표시된다.
구현예에서, 환자 조직에 대한 벡터는, 팬텀에 대한 정규화된 벡터로 환자 조직에 대한 정규화된 벡터를 나누고(예컨대, 퍼센티지 차이를 결정하고) 100 퍼센트 및 -1과 승산하여, 팬텀에 대한 벡터에 의해 스케일링된다(도 15의 1550).
인자 -1은 산소 측정기 프로브에 의해 측정된 환자 조직의 산소 포화도의 감소에 대한 측정을 표현한다. 도 24의 예에서, 환자의 대측성 타겟 조직 사이의 탈산소화의 상대적인 증가(예컨대, 산소화의 감소)는 대략 18 퍼센트이다.
구현예에서, 팬텀에 대한 벡터(Δθ, ΔΦ)에 의해 환자 조직에 대한 벡터(Δθ, ΔΦ)를 스케일링하기 위해, 비선형 변환이 산소 측정기 프로브에 의해 사용된다.
구현예에서, 산소 측정기 프로브는 산소 측정기 프로브의 광원(예컨대, 공급원 구조물) 중 적어도 하나로부터, 측정될 제1 위치에서의 제1 조직(제1 유방 조직) 내로 광을 투과시킨다.
제1 조직은 제1 멜라닌 성분, 이를테면 제1 멜라닌 함유량을 포함한다. 제1 멜라닌 성분은 유멜라닌, 페오멜라닌, 또는 유멜라닌과 페오멜라닌 둘 모두를 포함한다. 다수의 검출기 구조물이 제1 조직을 통한 투과 또는 제1 조직으로부터의 반사 후에 광을 수신한다.
수신된 광은 제1 멜라닌 성분으로 인한 제1 멜라닌 흡수 성분을 포함한다. 즉, 제1 조직 내로 투과되는 광의 일부를 멜라닌이 흡수하기 때문에, 수신된 광은 제1 조직 내의 멜라닌에 대한 정보를 포함한다.
그 후에, 산소 측정기 프로브는, 조직의 멜라닌 성분으로 인한 멜라닌 흡수 성분에 대한 멜라닌 보상 성분(예컨대, 각도 보정(이를테면 θ1, θ2, Φ1, Φ2, Δθ, ΔΦ, 또는 이들의 임의의 조합), 시뮬레이트된 반사도 곡선에 반사도 데이터를 피팅하는 것으로부터 결정된 흡수 계수, 임의의 예비 계산 결과, 임의의 중간 계산 결과, 임의의 최종 계산 결과, 또는 이들의 임의의 조합)을 결정한다.
멜라닌 흡수 성분은 제1 멜라닌 성분을 포함한다. 멜라닌 성분은 제1 멜라닌 성분을 포함한다. 산소 측정기 프로브는 제1 조직에 대한 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 획득하기 위해 멜라닌 보상 성분을 사용한다. 멜라닌-보정 산소 포화도 값은 멜라닌 흡수 성분을 고려한다.
구현예에서, 방법은, 환자의 제1 타겟 조직에 산소 측정기 프로브의 프로브 선단부를 접촉시키는 단계 - 제1 타겟 조직은 건강한 조직임 -; 산소 측정기 프로브를 사용하여, 제1 타겟 조직에 대해 제1 산소 계측 측정을 행하는 단계; 산소 측정기 프로브의 프로세서에 의해, 제1 타겟 조직에 대한 측정이 수행되는 경우에, 산소 측정기 프로브로부터 제1 타겟 조직 내로 방출된 광의 복수의 파장에 따르는 제1 복수의 흡수 계수를 결정하는 단계; 환자의 제2 타겟 조직에 프로브 선단부를 접촉시키는 단계 - 제2 타겟 조직은 산소 계측 포화 값이 결정될 조직임 -; 산소 측정기 프로브를 사용하여, 제2 타겟 조직에 대한 제2 산소 계측 측정을 행하는 단계; 산소 측정기 프로브의 프로세서에 의해, 제2 타겟 조직에 대한 측정이 수행되는 경우에, 산소 측정기 프로브로부터 제2 타겟 조직 내로 방출된 광의 제1 복수의 파장에 따르는 제2 복수의 흡수 계수를 결정하는 단계; 프로세서에 의해, 제1 타겟 조직에 대해 제1 복수의 흡수 계수에 대한 곡선의 제1 각도 편차 및 제2 각도 편차를 계산하는 단계; 프로세서에 의해, 제2 타겟 조직에 대해 제2 복수의 흡수 계수에 대한 곡선의 제3 각도 편차 및 제4 각도 편차를 계산하는 단계; 프로세서에 의해, 제1 각도 편차와 제2 각도 편차 사이의 제1 각도 차이, 및 제3 각도 편차와 제4 각도 편차 사이의 제2 각도 차이를 계산하는 단계; 프로세서에 의해, 제1 각도 차이 및 제2 각도 차이에 기초하여, 제1 타겟 조직과 제2 타겟 조직 사이에서의 산소 포화도의 상대적인 변화를 계산하는 단계; 및 산소 측정기 프로브의 디스플레이에 의해, 상대적인 산소 포화도에 대한 값을 디스플레이하는 단계를 포함한다.
방법은, 산소 측정기 프로브의 공급원 구조물로부터 제1 타겟 조직 내로 제1 광을 투과시키는 단계; 산소 측정기 프로브의 복수의 검출기 구조물에 의해, 제1 타겟 조직으로부터 반사된 제1 반사된 광을 검출하는 단계; 검출기 구조물에 의해, 검출기 구조물에 의해 검출된 제1 반사된 광에 대한 제1 반사도 데이터를 생성하는 단계; 복수의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 반사도 데이터를 피팅하는 단계; 복수의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대한 제1 반사도 데이터의 피팅으로부터, 시뮬레이트된 반사도 곡선 중 하나 이상의 최상으로 피팅되는 시뮬레이트된 반사도 곡선을 결정하는 단계 - 시뮬레이트된 반사도 곡선 각각은 흡수 계수에 대한 값과 연관됨 -; 및 제1 반사도 데이터에 대한 시뮬레이트된 반사도 곡선 중 하나 이상의 최상으로 피팅되는 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대해 제1 복수의 흡수 계수를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
방법은, 산소 측정기 프로브의 공급원 구조물로부터 제2 타겟 조직 내로 제2 광을 투과시키는 단계; 산소 측정기 프로브의 복수의 검출기 구조물에 의해, 제2 타겟 조직으로부터 반사된 제2 반사된 광을 검출하는 단계; 검출기 구조물에 의해, 검출기 구조물에 의해 검출된 제2 반사된 광에 대한 제2 반사도 데이터를 생성하는 단계; 복수의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 제2 반사도 데이터를 피팅하는 단계; 복수의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대한 제2 반사도 데이터의 피팅으로부터, 시뮬레이트된 반사도 곡선 중 하나 이상의 최상으로 피팅되는 시뮬레이트된 반사도 곡선을 결정하는 단계; 및 제2 반사도 데이터에 대한 시뮬레이트된 반사도 곡선 중 하나 이상의 최상으로 피팅되는 시뮬레이트된 반사도 곡선에 대해 제2 복수의 흡수 계수를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
방법은, 프로세서에 의해, 스케일링 벡터를 이용하여 제1 각도 차이 및 제2 각도 차이를 스케일링하는 단계를 포함할 수 있으며, 여기서, 스케일링 벡터는 조직 팬텀의 산소화에서의 100 퍼센트 차이를 표현한다. 스케일링은 각도 공간 내의 제1 및 제2 각도 차이에 대한 데이터 포인트를 포함하는 제1 벡터를 각도 공간 내의 스케일링 벡터 상으로 투영하는 것을 포함한다. 대안적으로, 스케일링은 각도 공간 내의 제1 및 제2 각도 차이에 대한 데이터 포인트를 포함하는 제1 벡터의 정규화를 스케일링 벡터의 정규화로 나누는 것을 포함한다.
방법은, 스케일링 벡터의 정규화로 나누어진 제1 벡터의 정규화의 몫과, 제1 타겟 조직과 제2 타겟 조직 사이에서의 산소화의 감소를 포함하기 위해 -1로 나누어진 제1 벡터의 정규화의 몫의 퍼센티지 차이를 프로세서에 의해 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 디스플레이 상에 디스플레이되는 값은 -1과 승산된 몫의 곱이다.
구현예에서, 시스템이 방법을 구현하며, 여기서, 시스템은 산소 측정기 프로브를 포함하며, 그 산소 측정기 프로브는, 핸드헬드 하우징; 핸드헬드 하우징에 하우징된 프로세서; 핸드헬드 하우징에 하우징되고, 프로세서에 전자적으로 커플링되고, 프로세서를 제어하기 위한 제1 코드를 저장하는 메모리; 핸드헬드 하우징의 외부로부터 액세스 가능하고, 프로세서에 전자적으로 커플링된 디스플레이; 및 핸드헬드 하우징에 하우징되고, 프로세서, 메모리 및 디스플레이에 커플링되고, 이들에 전력을 공급하는 배터리를 포함하며, 여기서, 코드는 프로세서에 의해 실행 가능한 명령을 포함하고, 방법에 대한 단계를 실행하며, 그 방법은, 환자의 제1 타겟 조직에 대해 제1 산소 계측 측정을 행하는 단계; 제1 타겟 조직에 대한 측정이 수행되는 경우에, 산소 측정기 프로브로부터 제1 타겟 조직 내로 방출된 광의 복수의 파장에 따르는 제1 복수의 흡수 계수를 결정하는 단계; 환자의 제2 타겟 조직에 대해 제2 산소 계측 측정을 행하는 단계; 제2 타겟 조직에 대한 측정이 수행되는 경우에, 산소 측정기 프로브로부터 제2 타겟 조직 내로 방출된 광의 제1 복수의 파장에 따르는 제2 복수의 흡수 계수를 결정하는 단계; 제1 타겟 조직에 대해 제1 복수의 흡수 계수에 대한 곡선의 제1 각도 편차 및 제2 각도 편차를 계산하는 단계; 제2 타겟 조직에 대해 제2 복수의 흡수 계수에 대한 곡선의 제3 각도 편차 및 제4 각도 편차를 계산하는 단계; 제1 및 제2 각도 편차 사이의 제1 각도 차이, 및 제3 및 제4 각도 편차 사이의 제2 각도 차이를 계산하는 단계; 제1 및 제2 각도 차이에 기초하여, 제1 및 제2 타겟 조직 사이에서의 산소 포화도의 상대적인 변화를 계산하는 단계; 및 상대적인 산소 포화도에 대한 값을 디스플레이하는 단계를 포함한다.
구현예에서, 방법은, 환자의 제1 타겟 조직에 프로브 선단부를 접촉시키는 단계 - 제1 타겟 조직은 건강한 조직임 -; 산소 측정기 프로브를 사용하여, 제1 타겟 조직에 대해 제1 산소 계측 측정을 행하는 단계; 산소 측정기 프로브의 프로세서에 의해, 제1 타겟 조직에 대한 제1 산소 계측 측정에 기초하여 제1 흡수 계수를 결정하는 단계; 환자의 제2 타겟 조직에 프로브 선단부를 접촉시키는 단계 - 제2 타겟 조직은 산소 계측 포화 값이 결정될 조직임 -; 산소 측정기 프로브를 사용하여, 제2 타겟 조직에 대해 제2 산소 계측 측정을 행하는 단계; 산소 측정기 프로브의 프로세서에 의해, 제2 타겟 조직에 대한 제2 산소 계측 측정에 기초하는 제2 흡수 계수를 결정하는 단계; 프로세서에 의해, 제1 흡수 계수를 사용하여 제2 흡수 계수를 조정함으로써 제3 흡수 계수를 생성하는 단계; 제3 흡수 계수로부터 제2 타겟 조직에 대한 산소 포화도에 대한 값을 결정하는 단계; 및 제2 타겟 조직에 대한 산소 포화도에 대한 값을 디스플레이하는 단계를 포함한다. 방법은, 제1 타겟 조직에 대한 제1 산소 계측 측정에 기초하여, 프로세서에 의해, 제1 흡수 계수를 결정하기 위해, 복수의 시뮬레이트된 반사도 곡선에 제1 산소 계측 측정에 대한 제1 반사도 데이터를 피팅하는 단계 - 시뮬레이트된 반사도 곡선은 시뮬레이트된 조직 내의 멜라닌에 대한 모델링을 포함함 -; 및 프로세서에 의해, 시뮬레이트된 반사도 곡선 중 하나 이상의 최상으로 피팅되는 시뮬레이트된 반사도 곡선으로부터 제1 흡수 계수를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 이러한 설명은 예시 및 설명의 목적을 위해 제공되었다. 이는 설명되는 정확한 형태로 본 발명을 제한하거나 또는 포괄적이도록 의도되지 않으며, 위의 교시를 고려하여 다수의 변형 및 변화가 가능하다. 구현은 본 발명의 원리 및 본 발명의 실질적인 적용을 최상으로 설명하기 위해 선택 및 설명되었다. 이러한 설명은 다른 당업자가, 특별한 용도에 적합한 다양한 변형과 함께, 다양한 구현의 본 발명을 최상으로 활용 및 실시하게 할 수 있을 것이다. 본 발명의 범위는 다음의 청구항에 의해 정의된다.
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산소 측정 장치를 포함하며,
상기 산소 측정 장치는 상기 장치의 원위 단부 상에 공급원 구조물들 및 검출기 구조물들을 포함하는 프로브 선단부, 및 상기 프로브 선단부 근위에 있는 디스플레이를 포함하며, 상기 산소 측정 장치는 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 계산하고, 상기 디스플레이 상에 상기 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 디스플레이하고,
상기 산소 측정 장치는 특히,
상기 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 결정하기 위하여, 제1 측정 및 제2 측정을 행하기 위해 상기 프로브 선단부를 사용하고;
제1 위치에서의 제1 조직의 제1 측정에 기초하여 제1 정보를 수신하고 - 상기 멜라닌-보정 산소 포화도 값은, 상기 제1 측정이 행해진 후 그리고 상기 제2 측정이 행해지기 전에, 디스플레이에 대해 이용 가능하지 않음 -;
제2 위치에서의 제2 조직의 제2 측정에 기초하여 제2 정보를 수신하고 - 상기 제2 위치는 상기 제1 위치와 상이함 -;
상기 멜라닌-보정 산소 포화도 값을 결정하기 위해 상기 제1 정보 및 제2 정보를 사용하며 - 상기 멜라닌-보정 산소 포화도 값은 상기 제1 조직 및 상기 제2 조직의 멜라닌 성분들을 고려하고, 상기 멜라닌 성분들은 유멜라닌 및 페오멜라닌임 -; 및
상기 디스플레이 상에 상기 멜라닌-보정 산소 포화도를 디스플레이하도록 구성되는, 시스템. - 제15항에 있어서,
상기 제1 위치는 신체의 제1 위치이고, 상기 제2 위치는 신체의 제2 위치이며, 상기 제1 위치 및 상기 제2 위치는 서로에 대하여 대략 대측성인, 시스템. - 제15항에 있어서,
상기 산소 측정 장치는, 상기 프로브 선단부의 공급원 구조물들 및 검출기 구조물들을 또한 하우징하는 인클로저(enclosure) 내에 하우징된 전원 및 전자 프로세스를 포함하는 핸드헬드 산소 측정기인, 시스템. - 제15항에 있어서,
상기 산소 측정 장치는 메모리를 포함하며, 상기 메모리는 제1 멜라닌 함유량 값에 대한 제1 시뮬레이트된 반사도 곡선들, 제2 멜라닌 함유량 값에 대한 제2 시뮬레이트된 반사도 곡선들을 저장하고, 상기 제1 멜라닌 함유량 값은 상기 제2 멜라닌 함유량 값과 상이한, 시스템. - 제18항에 있어서,
상기 산소 측정 장치는 특히,
상기 제1 정보 및 상기 제2 정보에 기초하여, 상기 제1 조직 및 상기 제2 조직에 적절한 멜라닌 함유량 값을 결정하며;
상기 시뮬레이트된 반사도 곡선들 각각과 연관된 멜라닌 함유량 값에 대하여, 결정된 멜라닌 함유량 값을 비교함으로써, 상기 메모리에 저장된 복수의 시뮬레이트된 반사도 곡선들 중 하나를 선택하기 위해, 결정된 멜라닌 함유량 값을 사용하도록 구성되는, 시스템.
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| US10646145B2 (en) * | 2018-02-09 | 2020-05-12 | General Electric Company | Reflective SpO2 measurement system and method |
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| AU2020316526A1 (en) * | 2019-07-24 | 2022-02-17 | Raydiant Oximetry, Inc. | Systems and methods for performing trans-abdominal fetal oximetry or pulse oximetry |
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| CN112043287B (zh) * | 2020-09-30 | 2021-07-20 | 重庆大学 | 一种脑血氧无创监测方法及监测装置 |
| US11864921B2 (en) * | 2021-08-09 | 2024-01-09 | JMad Creations, LLC | Melanin-bias reducing pulse oximeter and patient monitoring systems and devices |
| CN114027830A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-02-11 | 深圳大学 | 一种动脉血氧饱和度测量方法、装置及电子设备 |
| WO2023222779A2 (en) * | 2022-05-18 | 2023-11-23 | Universität Zürich | Optical sensor and associated methods |
| EP4278971A1 (en) * | 2022-05-18 | 2023-11-22 | Universität Zürich | Optical measurement method using wavelength specific correction factors and corresponding optical sensor |
| WO2024030573A1 (en) * | 2022-08-03 | 2024-02-08 | The University Of North Carolina At Chapel Hill | Methods, systems, and computer readable media for melanin-concentration-adjusted pulse oximetry |
| GB202214523D0 (en) * | 2022-10-03 | 2022-11-16 | Odi Medical As | Oxygen saturation measurement |
| CN117379033B (zh) * | 2023-12-13 | 2024-02-20 | 深圳市宗匠科技有限公司 | 皮肤色素检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050101850A1 (en) * | 1998-08-13 | 2005-05-12 | Edwards Lifesciences Llc | Optical device |
Family Cites Families (43)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0102816A3 (en) | 1982-09-02 | 1985-08-28 | Nellcor Incorporated | Pulse oximeter |
| US5555885A (en) * | 1988-12-21 | 1996-09-17 | Non-Invasive Technology, Inc. | Examination of breast tissue using time-resolved spectroscopy |
| US5353790A (en) * | 1992-01-17 | 1994-10-11 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Method and apparatus for optical measurement of bilirubin in tissue |
| AU4214199A (en) * | 1998-06-03 | 1999-12-20 | Masimo Corporation | Stereo pulse oximeter |
| US6519487B1 (en) | 1998-10-15 | 2003-02-11 | Sensidyne, Inc. | Reusable pulse oximeter probe and disposable bandage apparatus |
| EP1889569B1 (en) | 1999-01-25 | 2014-06-18 | Masimo Corporation | Universal/upgrading pulse oximeter |
| US6385821B1 (en) | 2000-02-17 | 2002-05-14 | Udt Sensors, Inc. | Apparatus for securing an oximeter probe to a patient |
| US6591123B2 (en) * | 2000-08-31 | 2003-07-08 | Mallinckrodt Inc. | Oximeter sensor with digital memory recording sensor data |
| US20130317328A1 (en) * | 2001-04-11 | 2013-11-28 | Tru Touch Technologies, Inc. | Methods and Apparatuses for Noninvasive Determination of in vivo Alcohol Concentration using Raman Spectroscopy |
| US6763256B2 (en) * | 2002-08-16 | 2004-07-13 | Optical Sensors, Inc. | Pulse oximeter |
| US20060053522A1 (en) | 2004-09-14 | 2006-03-16 | Kimbell Catherine Ann A | Pulse oximetry finger sleeve |
| DE102005051030A1 (de) | 2005-08-09 | 2007-02-15 | Flore, Ingo, Dr. | Medizinische Messvorrichtung |
| EP1956968B1 (en) | 2005-11-29 | 2020-04-15 | Masimo Corporation | Optical sensor including disposable and reusable elements |
| US20070244377A1 (en) | 2006-03-14 | 2007-10-18 | Cozad Jenny L | Pulse oximeter sleeve |
| US8639309B2 (en) | 2007-07-31 | 2014-01-28 | J&M Shuler, Inc. | Method and system for monitoring oxygenation levels of compartments and tissue |
| US8100834B2 (en) | 2007-02-27 | 2012-01-24 | J&M Shuler, Inc. | Method and system for monitoring oxygenation levels of a compartment for detecting conditions of a compartment syndrome |
| US8346327B2 (en) * | 2007-03-09 | 2013-01-01 | Covidien Lp | Method for identification of sensor site by local skin spectrum data |
| US9380966B2 (en) | 2007-06-22 | 2016-07-05 | Vioptix, Inc. | Tissue retractor oximeter |
| RU2010134430A (ru) | 2008-01-18 | 2012-02-27 | Джонсон Энд Джонсон Лимитед (In) | Эргономичная ручная камера для формирователя эндоскопических изображений |
| IL192739A (en) | 2008-07-10 | 2015-07-30 | Scalpal Llc | Handle for grading and dental tools |
| WO2010011763A1 (en) | 2008-07-22 | 2010-01-28 | Jaafar Tindi | Handheld apparatus to determine the viability of a biological tissue |
| WO2010053617A2 (en) | 2008-08-07 | 2010-05-14 | University Of Massachusetts | Spectroscopic sensors |
| US20100099964A1 (en) * | 2008-09-15 | 2010-04-22 | Masimo Corporation | Hemoglobin monitor |
| US7997732B2 (en) * | 2008-10-06 | 2011-08-16 | The Catholic University Of America | Lenslet array for retinal oximetry |
| US8938279B1 (en) | 2009-01-26 | 2015-01-20 | VioOptix, Inc. | Multidepth tissue oximeter |
| US20100298728A1 (en) | 2009-05-20 | 2010-11-25 | Nellcor Puritan Bennett Ireland | Signal Processing Techniques For Determining Signal Quality Using A Wavelet Transform Ratio Surface |
| US7884933B1 (en) | 2010-05-05 | 2011-02-08 | Revolutionary Business Concepts, Inc. | Apparatus and method for determining analyte concentrations |
| JP5892702B2 (ja) | 2010-05-31 | 2016-03-23 | 俊徳 加藤 | 生体機能診断装置及びプログラム |
| JP5642619B2 (ja) | 2011-05-12 | 2014-12-17 | 富士フイルム株式会社 | 医療装置システム及び医療装置システムの作動方法 |
| US9186310B2 (en) * | 2011-12-08 | 2015-11-17 | John E. Kulesza | Methods and compositions for alteration of skin pigmentation |
| US9192330B2 (en) * | 2012-02-27 | 2015-11-24 | Covidien Lp | System and method for storing and providing patient-related data |
| JP6257589B2 (ja) * | 2012-05-03 | 2018-01-10 | ビオプティックス・インコーポレイテッドＶｉｏｐｔｉｘ，Ｉｎｃ． | ロバストな校正および自己補正のための組織オキシメトリプローブジオメトリ |
| WO2014026200A1 (en) | 2012-08-10 | 2014-02-13 | Vioptix, Inc. | Wireless, handheld, tissue oximetry device |
| BR112015011573A2 (pt) * | 2012-11-23 | 2017-07-11 | Koninklijke Philips Nv | dispositivo de monitoramento remoto, método de monitoramento remoto e programa de computador |
| US20140180043A1 (en) * | 2012-12-22 | 2014-06-26 | Covidien Lp | Methods and systems for determining signal quality of a physiological signal |
| CN105143448A (zh) * | 2013-02-01 | 2015-12-09 | 丹尼尔·法卡斯 | 用于使用多模式光学测量三维地表征组织的方法和系统 |
| EP4079242A1 (en) | 2013-03-19 | 2022-10-26 | Surgisense Corporation | Apparatus, systems and methods for determining tissue oxygenation |
| US10182757B2 (en) | 2013-07-22 | 2019-01-22 | The Rockefeller University | System and method for optical detection of skin disease |
| WO2015054166A1 (en) * | 2013-10-07 | 2015-04-16 | Masimo Corporation | Regional oximetry pod |
| CN203647348U (zh) * | 2013-12-09 | 2014-06-18 | 上海德尔格医疗器械有限公司 | 一种血氧饱和度检测仪 |
| US10098576B2 (en) * | 2014-03-14 | 2018-10-16 | Covidien Lp | Regional saturation shock detection method and system |
| US9968285B2 (en) * | 2014-07-25 | 2018-05-15 | Christie Digital Systems Usa, Inc. | Multispectral medical imaging devices and methods thereof |
| WO2016179517A1 (en) * | 2015-05-07 | 2016-11-10 | Agenus Inc. | Anti-ox40 antibodies and methods of use thereof |
-
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Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050101850A1 (en) * | 1998-08-13 | 2005-05-12 | Edwards Lifesciences Llc | Optical device |
Also Published As
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