KR20130123426A

KR20130123426A - 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20130123426A
Application number: KR1020137023043A
Authority: KR
Inventors: 오피르 아하론
Original assignee: 무스테크 컴퓨팅 서비시즈 엘티디.; 오피르 아하론
Priority date: 2011-01-31
Filing date: 2012-01-31
Publication date: 2013-11-12
Also published as: EP2671067A4; AU2012213088B2; US9377395B2; CN103477205A; EP2671067A1; KR101699812B1; NZ614796A; CN103477205B; IL227725B; WO2012104784A1; IL227725A0; US20130307950A1; AU2012213088A1; SG194673A1; CA2859616A1; CO6781523A2

Abstract

광원, 편광판, 분석기, 복수의 픽처 엘리먼트들을 가진 카메라를 포함하는 시스템을 이용하여 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법. 상기 방법은 편광판을 통해 입사광을 조직 표면에 조명한다. 카메라는, 분석기를 통해, 이미지 프레임들의 연속적인 시퀀스에서 조직 표면으로부터 산란광을 캡쳐한다. 편광 상태의 변화는 (1) 편광판을 변화함에 의해 광원에서 입사광 또는 (2) 분석기를 변화함에 의해 조직 표면에서 산란광 중 적어도 하나일 수 있다. 캡쳐 동안에, 카메라의 픽처 엘리먼트에 대해, 산란광의 변화하는 세기 신호가 변화하는 편광 상태에 대응하여 검출된다.

Description

광학 편광 이미징{OPTICAL POLARIMETRIC IMAGING}

본 발명은 생체에서 생체 피부 조직과 같은 조직의 형태를 탐지하는 것에 관한 것이다.

혼탁한 매체로부터 후방 산란광의 편광 상태가 변화하는 현상이 잘 알려져 있다.) 1988년에 필립(Philip) 등[2]이 이러한 현상을 연구하였고, 1991년에 앤더슨(Anderson) 등[3]이 뒤따랐다. 1998-2002년에 자크(Jacques)는 사이드 조명 장치를 사용하였다. [4, 5, 6] 2003년에 앤더슨(Anderson)은 모스 미세도식 수술(Mohs micrographic surgery)에 대한 피부 병변 경계 검출을 위한 방법을 사용하였다. [7] 혈관 및 색소 병변의 향상된 뷰(view)를 획득하였다. 1999년에, 부에노(Bueno) 등[8]은 뮬러 행렬(Mueller matrix)의 16 파라미터들을 추출함에 의해 눈 망막의 영상을 보여 주었다. 편광도(DOP; degree of polarization)는 망막 평면에 대한 이러한 이미지들로부터 추출되었다.) 2004년에, 불레스텍스(Boulesteix) 등[9]은 스테인드 간 생검(stained hepatic biopsy)을 사용하였고, 가시 및 근적외 스펙트럼 영역에서 뮬러 행렬로부터 편광도를 추출하여, 콜라겐의 비정상적인 구조가 다른 파장들에서 강조되었다. 동년에, 라멜라(Ramella) 등[10]은 두 카메라들을 사용하여 조직으로부터 두 편광(광원 편광과 비교하여 평행 및 교차 편광)의 판독을 단순화하였고, 동시에 이것들(스토크스 벡터의 S1 파라미터) 사이에 정규화된 콘트라스트를 계산하였다. 웨버(Weber) 등[11]은 별개로 교차 및 평행 편광을 조작하여서 눈 안에 아주 작은 정맥도 인식할 수 있었다. 리우(Liu) 등[12]은 사이드 조명을 이용하여 거의 실시간으로 쥐 피부 샘플의 후방 산란 뮬러 행렬을 측정하여 비감쇠, 지연 및 편광해소 파라미터들을 상기 뮬러 행렬로부터 추론하였다. 2005년에 라멜라(Ramella) 등[13]은 후방 산란 이미징을 위한 비스듬한 조명 및 더욱 편리한 도구에 의해 조직을 조명하는 더 좋은 방법을 기술하였다. 이것은 굴절률(refractive index)을 매칭하는 것으로서 기름이나 물을 필요로 하지 않는 섬광을 제거하기 위해 그것들을 허용한다. 스토크스(Stokes) 파라미터

에 의해 상징되는 편광 콘트라스트는 오직 광원의 단 몇 퍼센트만 지닌다. 그리하여 2006년에 자오(Zhao) 등[15]은 쉽게 조직 이미징에 적용할 수 있는 적응적 웨이블릿 변환을 사용함에 의해 노이즈를 제거하였다. 브루노(Bruno) 등[16]은 스토크스 파라미터의 시리즈를 조작하기 위해 반구형 분광-편광 산란 기구를 설계하였다. 2009년에 자오(Zhao) 등[17]은 조직 특성의 분석에 주 성분 분석(PCA) 및 이미지 융합[18, 19]를 활용하였고 의사 색상 매핑(false color mapping)을 사용함에 의해 획득된 스펙트럼 및 편광 정보를 융합시키기 위해 영상 향상 방법을 제안하였다.

US 특허 7289211 [1]은 피부 조직에서 반사에 스토크스 파라미터를 계산하는 방법을 개시하고 있다.

장(Zhang) 등[20]은 어두운 붉은 피부를 가진 아시아 남성 및 밝은 분홍 피부를 가진 백인 남성에 관한 리서치를 수행하였다. 어림 잡아, 피부의 이러한 유형은 모든 종류의 피부 중에서 전형적이고 바람직한 파장의 스펙트럼 결정에 확실히 적절하다.

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본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위한 것으로, 생체에서 생체 피부 조직과 같은 조직의 형태를 탐지할 수 있는 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법 및 시스템을 제공한다.

본 발명의 특징들에 따르면, 광원, 편광판, 분석기, 다수의 픽처 엘리먼트들을 가진 카메라를 포함할 수 있는 시스템을 이용하여 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법을 제공한다. 상기 방법은 편광판을 통해 입사광으로 조직 표면을 조명한다. 조명은 다른 스펙트럼 컨텐츠의 입사광에 대해 수행될 수 있다. 카메라는 분석기를 통해, 이미지 프레임들의 연속적인 시퀀스에서 조직 표면으로부터 산란광을 캡쳐한다. 편광 상태의 변화는 (1) 편광판의 변화에 의해 광원으로부터 입사광 또는 (2) 분석기의 변화에 의해 조직 표면으로부터 산란광 중 적어도 하나일 수 있다캡쳐 동안에, 카메라의 픽처 엘리먼트에 대해, 산란광의 변화하는 세기 신호가 변화하는 편광 상태에 대응하여 검출된다변화하는 세기 신호는 주기적인 세기 신호일 수 있다조직 표면의 형태를 탐지하기 위해 이미지 프레임들에 걸쳐 적어도 하나의 픽처 엘리먼트에 대해 변화하는 세기 신호가 분석될 수 있다분석은 변화하는 세기 신호의 최고점 및 최저점 사이에서 세기 신호 콘트라스트의 결정을 포함할 수 있다. 분석은 이미지 프레임들 사이에서 변화하는 세기 신호의 세기 미분의 결정을 포함할 수 있다. 분석은 연이은 이미지 프레임들 사이에서 변화하는 세기 신호의 세기 미분의 결정을 포함할 수 있다. 분석은 이미지 프레임들 사이에서 변화하는 세기 신호의 2차 또는 그 이상의 도함수의 결정을 포함할 수 있다. 변화하는 세기 신호는 주파수 도메인에서 변환된 세기 신호에 변화하는 세기 신호의 변환을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 분석은 변화하는 세기 신호의 프레임들 사이에서 콘트라스트의 평균의 결정을 포함할 수 있다. 분석은 변화하는 세기 신호의 분산의 결정을 포함할 수 있다.

본 발명의 특징들에 따르면, 광원, 가변 편광판, 제2 편광판, 및 복수의 픽처 엘리먼트들을 가진 이미지 센서를 포함한 카메라를 포함하는 시스템이 제공된다. 시스템은 편광판을 통해 입사광을 조직 표면에 조명하기 위해 작동될 수 있습니다. 산란광은 이미지 프레임들의 연속적인 시퀀스에서 조직 표면으로부터 분석기를 통해 카메라에 의해 캡쳐된다. 편광 상태는 (1) 광원으로부터 입사광 (2) 조직 표면으로부터 산란광 중 적어도 하나에서 변화된다. 산란광의 변화하는 세기 신호는 변화하는 편광 상태에 대응하여 검출된다. 변화하는 세기 신호는 주기적인 세기 신호일 수 있다. 변화하는 세기 신호는 주기적인 세기 신호일 수 있다. 변화하는 세기 신호의 분석은 조직 표면의 형태를 탐지하기 위해 이미지 프레임들에 걸쳐 적어도 하나의 픽처 엘리먼트에 대해 수행된다. 변화하는 세기 신호의 분석은 변화하는 세기 신호의 최고점 및 최저점 사이에서 빛의 세기 콘트라스트를 포함할 수 있다. 변화하는 세기 신호의 분석은 이미지 프레임들 사이에서 변화하는 신호의 세기 미분을 포함할 수 있다. 변화하는 세기 신호의 분석은 이미지 프레임들 사이에서 변화하는 세기 신호의 2차 도함수를 포함할 수 있다. 변화하는 세기 신호의 분석은 변화하는 세기 신호의 프레임들 사이에서 콘트라스트의 평균 세기를 포함할 수 있다. 변화하는 세기 신호의 분석은 변화하는 세기 신호의 분산을 포함할 수 있다. 변화하는 세기 신호는 시간의 함수일 수 있고 그리고 변화하는 세기 신호의 분석은 주파수 도메인에서 변환된 세기 신호에 변화하는 세기 신호의 변환을 수행할 수 있다. 시스템은 입사광의 변화하는 스펙트럼 컨텐츠에 대한 매커니즘을 더 포함할 수 있다.

본 발명에 따르면, 생체에서 생체 피부 조직과 같은 조직의 형태를 탐지할 수 있다.

동봉한 도면을 참조하여, 오직 예시의 수단으로, 본 발명이 여기에서 설명된다:
도 1a는 본 발명의 특징에 따른, 조직 표면의 형태를 탐지하는 시스템 다이어그램을 보여준다.
도 1b 및 도 1c는 예시적인 특징에 따른, 도 1a에 도시한 시스템에서 발견되는 시스템 컴포넌트들의 실행의 단면도 및 평면도를 각각 보여준다.
도 1d는 다른 예시적인 특징에 따른, 도 1a에 도시한 시스템에서 발견되는 시스템 컴포넌트들의 실행의 단면도를 보여준다.
도 1d는 또 다른 예시적인 특징에 따른, 도 1a에 도시한 시스템에서 발견되는 시스템 컴포넌트들의 실행의 단면도를 보여준다.
도 2a는 본 발명의 특징에 따른 일련의 캡쳐된 이미지 프레임들을 보여준다.
도 2b는 기저 세포 암의

및

의 두 예를 보여준다.
도 3은 기저 세포 암의 잘 정의된 경계를 도시한, 도 2b에 도시한 이미지 프레임들

및

를 이용하여 SD 이미지의 예를 보여준다.
도 4a 및 도 4b는 카메라 픽셀들 중 하나에서 샘플링된 신호를 보여준다.
도 5는 복합 모반을 가진 병변 유형-복합 모반(CN)의 이미지를 보여준다.
도 6은 매우 심한 피부 악성 흑생종의 두번째 예를 도시한다.
도 7은 본 발명의 특징에 따른 방법을 보여준다.
도 8a 및 도 8b는 변화하는 빛의 세기 신호의 시간 및 주파수 도메인을 각각 보여준다.

첨부한 도면에 도시된 예로, 본 발명의 특징들을 상세히 설명하며, 동일 참조 부호는 계속하여 동일 요소를 지칭한다. 도면들을 참조하여 본 발명의 특징들이 아래에서 설명된다.

본 발명의 특징들을 자세히 설명하기 전에, 다음의 설명에 설정되거나 또는 도면에 도시된 요소들의 세부 사항 및 배열에 본 발명이 제한되지 않음을 이해해야 한다. 본 발명은 다른 특징들일 수 있거나 또는 다른 방법들로 실행되거나 수행될 수 있다. 또한, 여기에서 채택된 어법 및 용어는 설명의 목적이지 제한으로 간주되지 않는다는 점을 이해해야 한다.

본 발명의 도입 측면의 방식에 의해 피부 조직과 같은 조직을 탐지하는 새로운 방식이 안내된다. 여기에서 개시된 방법들에서, 스토크스 파라미터들 또는 뮬러 행렬 파라미터들이 명시적으로 결정되지 않습니다. 탐지되는 표면 상에서 입사광의 편광 상태는 주기적으로 먼저 변화된다. 산란광은 분석기를 통해 카메라에 의해 보인다. 입사광 또는 산란광 편광이 변화되는 동안에 이미지 프레임의 시퀀스는 산란광을 얻는다. 변화, (통상적으로 주기적으로) 산란광의 세기 신호가 카메라의 하나 이상의 픽처 엘리먼트에 대해 산출된다. 이미지 프레임들 및 세기 신호의 처리는 본 발명과 다른 측면에 따른 몇몇 방식으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 이미지 프레임들의 시퀀스는 인접 이미지 프레임들 사이에서 평균 콘트라스트를 추출하기 위해 사용될 수 있다. 이미지 프레임들의 시퀀스는 이미지 프레임으로부터 이미지 프레임까지 하나 이상의 근처 픽처 엘리먼트에서 산란광 세기 미분을 추출하기 위해 사용될 수 있다. 유사하게, 세기 변화의 고계 도함수가 이미지 프레임으로부터 이미지 프레임까지 하나 이상의 픽셀들에 대해 결정될 수 있다.

여기에서 개시된 방법들은 피부 병변을 진단하기 위해 적용될 수 있다.

용어 “편광판” 및 “분석기”는 여기에서 하나 이상의 복굴절 웨이브플레이트 및/또는 전자-광학 디바이스를 포함하는 굴절, 반사, 흡수 및/또는 회절에 의해 동작하는 하나 이상의 편광 광학 엘리먼트를 참조하여 사용된다.

여기에서 사용된 용어 “평균(average)” 또는 “평균(mean)은 빛의 세기 값의 집합의 평균값을 나타낸다. 평균은, 예를 들어 더하여 리스트의 평균으로서 단일의 숫자를 연산하여, 구체적인 방식에서 리스트로부터 빛의 세기 값들을 결합하고, 리스트에서 빛의 세기 값들의 개수로 나누어, 계산된다. 여기에서 사용된 용어 “분산(variance)”은 빛의 세기 값들의 집합이 얼마나 멀리 퍼져 있는지 측정을 나타낸다. 분산은 빛의 세기 값들의 집합이 평균 빛의 세기 값들로부터 얼마나 멀리 있는지에 대한 확률 분포의 여러 설명인자 중 하나입니다. 구체적으로, 분산은 확률 분포의 모멘트들 중 하나일 수 있다. 분산은 측정된 빛의 세기 및 상기 빛의 세기의 평균 사이에서 제곱 차이의 기대값일 수 있다.

본 발명의 특징에 따르면, 조직 표면의 형태를 탐지하는 시스템 다이어그램(10)을 보여주는 도 1a를 이제 참조하도록 한다. 시스템(10)은 탐지되는 피부 병변과 같은 표면(8) 상으로 광원(12)으로부터 방출되는 빛을, 예를 들어 시준, 유도하기 위해 광학을 가진 광원(12)을 포함한다. 광원(12)으로부터 방출되는 빛은 표면(8) 위로 가변적인 편광된 입사광(9)을 전달하기 위해 광원(12)으로부터 방출된 빛의 편광 상태를 연속 및/또는 주기적으로 변화시킬 수 있는 편광판(18)을 통해 통과한다. 표면(8)으로부터 산란된 빛은 분석기(4)를 통해 통과하고, 이미지 센서 또는 카메라(2)에 의해 수광된다. 선택적으로, 또는 입사광에 부가하여, 산란광의 편광은 예를 들어 회전하는 분석기(4)에 의해 연속 및/또는 주기적으로 변할 수 있다. 카메라(2)는 CCD(charge coupled device) 또는 CMOS(complimentary metal oxide semiconductor) 유형 등일 수 있다. 카메라(2)는 카메라(2)로부터 캡쳐된 이미지 프레임(16)들을 수신하는 프로세서(14)에 연결된다. 투명 윈도우(11)는 조직 표면(8)과 윈도우(11)를 통해 전송되는 입사광 및 산란광을 접촉하기 위해 사용될 수 있다.

입사광(9) 및 산란광(6)의 가변 편광은 광학 및 전기 광학 분야에서 잘 알려진 어떠한 방법으로도 달성될 수 있다. 편광은 복굴절 웨이브 플레이트(wave plate)를 회전함에 의해 변할 수 있다. 입사광 또는 산란광 편광을 변화하기 위해 사용디는 다른 기기들은 액정 편광 변조기와 같은 공간 변조의 사용을 포함할 수 있다. 입사광(9)의 편광은 선형에서 원형으로 또는 원형에서 선형으로 변할 수 있다. 선형 편광된 또는 타원 편광된 빛의 각도는 변화할 수 있다. 타원 편광의 한 상태는 편광의 다른 상태로 변화할 수 있다. 스토크스 파라미터들 또는 뮬러 파라미터들에서 어떤 변화는 입사광(9)에서 표현될 수 있다.

변화하는 편광 상태는 예를 들어 편광판(18) 및/또는 분석기(4)의 회전에 의해 변화하는 편광 상태에 의해 수행될 수 있다. 카메라(2) 앞에 분석기(4)가 고정되는 동안에 입사광(9)의 편광이 변화할 수 있다. 입사광(9)의 편광판(18)은 고정되어 카메라(2) 앞에 분석기(4)가 변화할 수 있다. 편광판(18) 및 분석기(4)는, 예를 들어 동시에 회전하여, 둘 다 변화할 수 있다.

모든 경우에, 카메라(2)는 변화하는 편광 동안에 이미지 프레임(16)들의 시퀀스(sequence)를 캡쳐한다.

표면(8)이 단조 광학의 형태를 가진 경우, 편광이 변화되는 동안에 산란광(6)은 의미있는 변화를 경험할 수 없다. 경계들 및 높은 산란 영역은 입사광(9)의 편광 변화에 더 민감할 수 있고, 다른 입사 편광 상태들에 대해 다른 이미지들을 산출할 수 있다.

예시적인 특징에 따른, 도 1a에 도시된 시스템(10)에서 발견된 시스템 컴포넌트들의 실행의 단면도(10a) 및 평면도(100)를 각각 보여주는 도 1b 및 도 1c를 이제 참조하도록 한다. 카메라(2)는 이미지 센서(2a) 및 렌즈(2b)가 구비된다. 센서(2a) 및 렌즈(2b)의 Z축에 수직하여 분석기(4), 편광판(18) 그리고 윈도우(11)가 있다. 드라이브 샤프트(5b)와 함께 모터(5a)는 톱니바퀴(5c)에 연결된다. 모터(5a)에 의해 회전될 때 톱니바퀴(cog wheel)는 Z축에 직각 방향으로 편광판(18)을 회전한다. 광원(12)은 램프(12a) 및 렌즈(12b)를 포함할 수 있다. 광원(12)으로부터 방출되는 포커스된 빛은 편광판(18)의 회전에 의해 윈도우(11) 및/또는 표면(8) 쪽으로 가변적인 편광된 입사광(9)을 전송하기 위해 편광판(18)을 통해 나아간다. 윈도우(11) 및/또는 표면(8)에서 산란광은, 렌즈(2b)를 통해 그리고 이미지 센서(2a)로, 정지된 분석기(4)로 나아간다.

다른 예시적인 특징에 따른, 모터(5a)에 의해 회전할 때 톱니바귀(5c)가 편광판(18) 및 분석기(4)에 각각 부착된 앵귤러 컴포넌트들(18a, 4a)에 의해 편광판(18) 및 분석기(4)를 회전하는 도 1a에 도시된 시스템(10)에서 발견된 시스템 컴포넌트들의 실행의 단면도(10b)를 보여주는 도 1d를 이제 참조하도록 한다. 분석기(4)는 Z축에 직각 방향으로 회전하고, 편광판(18)은 Z축에 상대적으로 각 B로 회전한다. 각 B는 0도 보다 크고 90도 보다 작을 수 있다. 광원(12)으로부터 방출되는 포커스된 빛은 편광판(18)의 회전에 의해 윈도우(11) 및/또는 표면(8) 쪽으로 가변적인 편광된 입사광(9)을 전송하기 위해 편광판(18)을 통해 나아간다. 윈도우(11) 및/또는 표면(8)으로부터 산란광은, 렌즈(2b)를 통해 그리고 이미지 센서(2a)쪽으로, 또한 회전하고 있는 분석기(4)를 통해 나아간다.

또 다른 예시적인 특징에 따른, 도 1a에 도시한 시스템(10)에서 발견되는 시스템 컴포넌트들의 실행의 단면도(10c)를 보여주는 도 1e를 이제 참조하도록 한다. 도 1e 및 1d는 각각 두개의 모터들(5a, 5d)을 제외하고 유사하며, 이것은 서로 독립적으로 편광판(18) 및 분석기(4)를 회전한다. 드라이브 샤프트(5b) 및 모터(5a)에 부착된 톱니바퀴(5c)는, 편광판(18)을 회전하기 위해 편광판(18)의 앵귤러 컴포넌트(18a)에 연결된다.) 유사하게 드라이브 샤프트(5e) 및 모터(5d)에 부착된 톱니바퀴(5f)는, 편광판(4)을 회전하기 위해 분석기(4)에 연결된다.

캡쳐된 비디오 시퀀스의 전처리 ( Pre - processing of the captured video sequence )

피부 병변은 그것의 표피 층들에서 산란 때문에 좋은 예이다. 캡쳐된 시퀀스는 이미지 프레임들(16)의 별도의 파일들로 처리될 수 있거나, 또는 상기 시퀀스는 선택적으로 단일의 파일 내 비디오 시퀀스로 처리될 수 있다. 선형적으로 편광된 빛의 각도가 회전하는 편광판(18)에 의해 변화되는 동안에, 시스템(10)은 이미지 피부 병변에 적용될 수 있다. 산란광은 카메라(2)를 향해 위로 산란한다. 도 2a에서 개략적으로 보여지듯이 카메라(2)는 프레임들(16)을 캡쳐한다. 이미지 프레임들(16)은 인덱스 k가 1에서 N을 가지고,

는 N 프레임들 중에서

프레임이다. 편광판(18)은 알고리즘에서 노이즈에 신호를 개선하기 위해 여러 번 회전될 수 있다. 현재 예에서 예를 들어

픽처 엘리먼트들(픽셀들)의 각 프레임

은 편광판(18)에 의해 산출되는 편광 각도-

의 단일 상태에 실질적으로 대응한다.)

피부 병변의 다른 입사 편광 상태에서 캡쳐된 이미지 프레임들(16)의 시퀀스를 개략적으로 도시한 도 2를 이제 참조하도록 한다. N 프레임들은 편광 상태

에서 연속적인 변화 동안에 획득된다.

는 현저한 스펙큘러 같은(specular-like) 이미지가 나타날 때 이미지 프레임(16)으로서 보여진다.

는 이미지가 분산되어 non-specular(넌-스펙큘러)로 나타날 때 보여진다. "스펙큘러(specular)" and "디퓨즈드(diffused)"으로 라벨링된 이미지들은 기저 세포 암종(BCC)을 위한 것이다.

여기에서 방법들은 조직 또는 산란 물질의 제한 없는 예로서 피부 병변 표면(8)을 이용하여 개시된다; 그러나 상기 방법은 어떤 다른 반투명 표면에 선택적으로 적용될 수 있다.

편광판(18)에서 변화 동안에, 병변으로부터 산란광(6)은 피부 내부에 헤테로-구조(hetero-structure)로부터 산란 때문에 또한 변화가 있다. 그것들의 구조에서 변화가 없는 영역들은 산란광(6)에서 의미있는 차이들을 산출하지 않고, 이런 이유로, 캡쳐된 이미지 프레임들(16)은 프레임에서 프레임까지 최소한의 변화를 보여줄 수 있다. 더 의미 있는 차이들은 물질 경계들 또는 산란 위치들이 존재할 때 이미지 프레임들(16) 사이에서 기대된다. 이러한 경우에, 산란광(6)은 입사광의 각 편광 상태에 대한 그것의 편광 및 세기를 변화시킨다. 굴절의 물질 인덱스 또는 일반적으로 - 광학 형태에서 이러한 구조 변화들을 밝히기 위해, 다른 알고리즘들이 경계들 및 탐지되는 표면에 걸쳐 산란광(6)의 정도를 강조하기 위해 선택적으로 사용된다.

1) 스펙큘러-디퓨즈(Specular-Diffuse) 알고리즘, SD 알고리즘

2) 평균 프레임 콘트라스트, 일명 AFC 알고리즘

3) 평균된 미분 알고리즘, 일명 AD2 알고리즘, 미분의 2차에 적용될 때

노트(NOTE): AD3, AD4 ... ADn (n=정수)은, 미분의 고차수에 적용될 수 있다.

SD 알고리즘: 스펙큘러 - 디퓨즈드 ( SD Algorithm : Specular - Diffused )

이미지 프레임들(16)의 전체 시퀀스 중에서 거울 같은(specular-like) 반사는 검사된 표면의 표층으로부터 명확하게 보일 수 있다. 피부에서, 각질 층이 된다. 스펙큘러 같은(specular-like) 이미지 프레임들(16)은 도 2에서

로 표시되고, 여기에서,

는 입사 편광이 분석기(4)로써 동일한 편광일 때 대개 발생하는 스펙큘러 같은(specular-like) 서명들(밝은 표면)을 나타낸다.

이미지 프레임들(16) 사이에서 표면 반사의 편광 및 분석기(4)가 직교하는 경우 대개 발생하는 분산 이미지 프레임들(16)

가 있다. 도 2b는 기저 세포 암종의

및

의 두 예를 보여준다.

이미지 프레임(16) 그것의 표면에서 더 눈부시고

는 이 눈부심이 부족함을 볼 수 있다. 정규화된 두 번째 스토크스 파라미터의 정의에 유사한 방식으로 스펙큘러 같은(specular-like)

이미지 프레임(16) 및 분산의

이미지 프레임(16) 사이에서 콘트라스트(contrast)를 지정하는 다음의 SD 이미지를 정의할 수 있다:

카메라(2)에서 편광판이 고정되고

에서 눈부심(glare)이 임의의 반사 각도일 때 SD 이미지는 두 번째 스토크스 파라미터와 다르다. 식 1은 다른 산란 구역의 경계들을 강조하게 한다.)

도 3은 기저 세포 암종의 잘 정의된 경계를 도시한, 도 2b에서 보여지는 이미지 프레임들(16)

및

를 사용한 SD 이미지의 예를 보여준다.

AFC 알고리즘: 평균 프레임 콘트라스트 ( AFC Algorithm : Average Frame Contrast )

피부 병변과 같은 표면의 광학 형태는 흡수, 전송, 산란의 임의의 광학적 특성들을 가져, 항상 병변에서 병변마다 다르고, 신체에서 또는 상이한 사람들에 대해 다른 영역들이다. 그러므로, AFC 알고리즘은 두 인접 이미지 프레임들(16)

및

의 모든 콘트라스트의 평균을 취한다. m은, 사용자에 의해 선택된, 정수이고, 여기에서 m=2. 식 2는 두 인접 상태들 사이에서 콘트라스트를 증명한다. 산란 영역들과 같은 형태에서 높은 공간 변화는

이미지들에서 더 큰 값들을 산출할 것이다. 무작위의 광학적 형태를 불러, 식 3에서 정의된,

가 AFC 이미지로서 최종 후 처리(post process)에서 평균될 것이다.)

AFC 알고리즘은 검사된 표면에 걸쳐 높은 산란 영역들의 공간적인 내부 변화들을 강조한다. 피부 병변에서 그것은. 예를 들어 형성장애 발현과 같은 이상들을 나타낼 수 있고, 이것은 악성종양을 이끌 수 있다.)

AD2 알고리즘: 2차 평균된 미분 ( AD2 Algorithm : Averaged Differential of the 2 nd degree )

표면이 높은 광학적 산란, 편광 변화를 가진다고 가정하면 좀처럼 카메라(12)의 기록된 세기에서 선형적 변화가 없다. 카메라(12)에 의해 기록된 세기(또는 이미지 프레임(16))은 편광 상태에서 변화 동안 각 픽셀에서 곡률(curvature)을 생성할 것이다. 이러한 곡률의 정도는, 카메라(2) 디텍터 상 각 픽셀에 대한 2차의 미분을 평균한, 식 4에서 AD2 알고리즘에 의해 표현된다. 곡률이 높을수록 AD2의 값도 높게 된다.

는 수치 2차 도함수(numerical second derivation)에 관련되고 세기

에서 변화의 곡률의 정도를 나타낸다.

두 포인트들

및

사이에 변화가 노이즈로부터 눈에 띄지 않거나 유래되는 사례들을 피하기 위해,

는 차이

로 곱해진다. 도 4는 또한 식 5-7 분모에서 감산 엘리먼트의 합으로 나누어짐에 의해 정규화를 이용하거나, 도 8에서 제2 도함수를 그냥 평균하여 쓰여질 수 있다. 이미지 칼라 맵은 수정되어야 할 것이다. 브라켓(brackets)

은 AD2를 정의하기 위해 몇가지 옵션들을 표시한다.

AD2의 의미를 이해하기 위해 카메라의 픽셀들 중 하나에서 샘플링된 신호를 따르게 하자, 여기에서 축들은 특정 픽셀에서 세기 대 피부 병변에서 입사광의 이산 편광 각도

이다. 수치상 곡률 측정은, 포인트

에서 측정 샘플링된 세기 사이에서 거리의 크기, 그리고 두 인접 포인트들 에서

및

평균값,

로 표현할 수 있다. 이러한 두 포인트들 사이에 거리는

이다. 주목하여서, 식 4-8에서 2에 의해 분할은 요약 사인(summary sign)을 처리하였다.

스캔 동안에 병변에 입사 편광의 각도가 계속적으로 변화하고 - 이러한 연유로 우리는 카메라(2) 상에 계속적인 변화를 또한 기대하고, 그래서 만일

이미지 프레임(16)이

에 비교하여 많이 변화하지 않는다면, 우리는 노이즈로

에서 건너뛰고 무시할 수 있고,

및

는 서로 근접하여 AD2는 어두운 레벨 평균에 가까워야 한다.

이제 도 4(a) 및 4(b)를 또한 참조한다. 도 4(a)는

가 변화하는 동안에 카메라(2)에서 임의의 픽셀의 세기에서 변화를 보여준다. 실선은 아날로그 세기이고, 검은 원들은 그것의 수치 샘플이다. 도 (b)는

이 점선 상에 높이지 않는 경우

및

사이에 실제적으로 현저한 변화가 없다는 사례를 보여준다. 이러한 경우에서

은 노이즈로 간주될 수 있다.

도 4b의 그래프는 식 4에서

의 곱셈으로 고려된다. 달리 말하면,

및

사이에 현저한 차이가 있을 때(이것은 포인트들

및

사이에 세기 차이의 크기가 있는 경우), 식 4는 도 4a에 유사한 케이스들을 모은다. 미분 편광 스캐닝 방법은 깊은 층들이 입사 편광된 빛이 그것의 편광을 잃도록 하여 비-편광된 배경 빛으로 등장하는 사실을 고려할 수 있다. 편광의 어느 정도가 유지되는 동안에, 그래서 식 3-8은 주로 병변의 표면 층의 변화를 강조한다.

실시예들 : 클리닉에서 본원에서 개시된 방법들을 이용하여 ( Examples : using methods as disclosed herein in a clinic )

임상 생체 이미지(Clinical in vivo images)는 비어-세바 이스라엘(Beer-Sheva Israel), 소로카 병원(Soroka Hospital)에서 얻었다. 피부 병변들의 이미지들은 환자들이 그들의 수술을 위해 수술실 안으로 들어가지 전에 캡쳐되었다. 다음의 섹션은 520nm 및 700nm의 두 파장을 이용하여 AFC 및 AD2 알고리즘의 후 처리 이미지들을 나타낸다. 장 등[20]의 작업으로부터 추론될 수 있는 특성들에 기초하여, 다른 파장들이 상이한 침투(penetration)를 위해 적용될 수 있다.

(1) 520nm 및 700nm에서 투과율 간 큰 차이 그리고

(2) 이러한 파장들의 각 주위에 스펙트럼 의존성이 거의 변동 없다.

복합 모반(compound nevus)의 이미징과 함께, 병변 유형 - 복합 모반(CN)의 이미지를 보여주는 도 5를 이제 참조하도록 한다. 도 5에 도시한 바와 같이, 육안으로부터 숨겨진 패턴들 (도 5 - 노멀(Normal) 이미지 프레임)은 AFC 및 AD2 알고리즘들을 이용하여 매우 명확하게 볼 수 있다. AFC는 병변의 주변보다 높은 산란 특성들을 가진 영역을 나타내고 그리고 AD2는 후방-산란(back-scattering)에서 변화의 곡률에 나타낸다. 두 케이스들은 종양이 되는 병변의 경향을 드러낸다.

이제 매우 심한 피부 악성 흑색종(CMM)의 두 번째 예를 도시한 도 6을 참조하도록 한다. 이 예에서, 콜라겐 및 엘라스틴 구조는 이미 손상되어 섬(island)으로 형상화된 높은 산란 지역들(regions)의 임의의 영역들(areas)을 생성한다.

SD, AFC 그리고 AD2 알고리즘들은 표면으로부터 산란광(6)의 상이한 정도를 구분할 수 있게 한다. SD 알고리즘은 주로 병변의 경계를 인식하기 위해 사용된다. 흐릿하거나 희미한 이미지들로 AFC 및 AD2 이미지들에서 단조로운 표면이 드러나고, 여기에서 광학적 특성들에서 변화들은 파장에 의존하여 첫번째 표면 층들의 내부 구조에 비치는 패턴들로 나타난다. 입사 파장에 의해 영향을 받는 침투 깊이는 빛과 물질 상호작용의 논의이고, 대부분의 혼탁한 매체에서 깊은 층들은 침해된 편광된 빛이 그것의 편광을 잃도록 하여 배경 빛으로 표면으로부터 등장한다.

알고리즘들은 피부 병변들 뿐만 아니라 다른 산란 매체 또는 혼탁한 매체에도 적용될 수 있습니다. 카메라(2)에 의해 캡쳐된 이미지 프레임들(16)에서 변화는 몇가지 방식에세 생성될 수 있다: (1) 광원에서 또는 카메라(2) 앞에서 편광 변화들 (2) 파장들의 변화 (3) 빛의 세기 변화 (4) 장치 기하학적 구조 변화 (5) 빛의 경로 변화 또는 (6) 카메라(2)에 의해 캡쳐된 이미지 프레임(16)에서 어떤 다른 시스템 파라미터 결과로 초래된 변화

본 발명의 특징에 따른, 방법(701)을 보여주는 도 7을 이제 참조하도록 한다. 조직 표면(8) 상에 위치한 윈도우(11)와 함께, 그리고 단계 703에서, 조직 표면(8)이 편광된 입사광(9)으로 윈도우(11)를 통과하여 조명된다. 편광된 입사광(9)은 편광판(18)을 통해 광원(12)으로부터 온다. 단계 705에서 조직 표면(8)에서 산란광은, 분석기(4)를 통해 그리고 카메라(2) 안으로, 렌즈(2b)를 통해 그리고 이미지 센서(2a) 상으로, 전송된다. 카메라(2)는 프로세서(14)에 연결되고, 복수의 이미지 프레임들(16)은 프로세서(14)에 의해 캡쳐되어 처리된다. 앞에서 논의된 바와 같이, 편광판(18)은 고정될 수 있고, 분석기(4)와 함께 움직일 수 있고, 또는 분석기(4)와 독립적으로 움직일 수 있다. 마찬가지로, 분석기(4)는 고정될 수 있고, 편광판(18)과 함께 움직일 수 있고, 또는 편광판(18)과 독립적으로 움직일 수 있다. 그러므로 단계 707에서, 편광 상태는 변화하는 편광판(19)에 의해 입사광이 변화 또는 변화하는 분석기(4)에 의해 표면(8)에서 산란광이 변화 중 적어도 하나에 의해 변할 수 있다. 단계 709에서 카메라(2)의 픽처 엘리먼트(picture element)는 편광 상태 변화(단계 707)에 대응하여 변화하는 세기 신호를 주는 것을 검출할 수 있다. 단계 711에서 변화하는 세기 신호는 이미지 프레임들(16)에 걸쳐 픽처 엘리먼트들 중 적어도 하나에 대해 분석될 수 있다.

분석 단계 711은 세기 미분(intensity differential) 또는 이미지 프레임들(16) 사이에서 또는 연속적인 이미지 프레임들(16) 사이에서 변화하는 세기 신호의 두번째 미분(second differential) 을 포함할 수 있다. 분석 단계 711은 변화하는 세기 신호의 프레임들 사이에서 콘트라스트들의 평균 및/또는 변화하는 세기 신호의 분산의 결정을 더 포함할 수 있다. 만일 변화하는 세기 신호가 시간의 함수이면, 단계 711을 분석하는 것은 주파수 도메인(frequency domain)에서 변환된 세기 신호에 변화하는 세기 신호의 변환을 포함할 수 있다. 상기 변환 형식은 패스트 푸리에르 변환(fast Fourier transform), 라플라스 변환(Laplace transform) 또는 신호 처리 분야에 알려진 다른 변환일 수 있다.

변화하는 빛의 세기 신호의 시간(80a) 및 주파수(80b) 도메인 각각을 보여주는 도 8a 및 8b를 이제 참조하도록 한다. 도 8a에서, 점선은 시간 주기 T 및 실제 측정된 진폭 시간 변화하는 빛의 세기 신호의 사인파를 보여준다. 주파수 도메인(80b)은 시간 주기 T로 나눈 1의 주파수에서 최고점 진폭을 보여준다. 이러한 경우에서 단계 711을 분석하는 것은 시간 도메인(80a)에서 보여주는 변화하는 세기 신호의 최고점 및 최저점 사이에서 빛의 세기 콘트라스트(light intensity contrast)의 결정을 포함할 수 있다. 변화하는 세기 신호가 시간 주기 T에 의해 나눈 1의 주파수에서 최고점에 의해 보여지는 기본 최고점(fundamental peak)으로 주기적인 세기 신호이다라는 점을 주파수 도메인(80b)이 보여준다. 기본 최고점은 고정된 위치에 분석기(4) 및 주기적으로 회전하는 편광판(18)을 나타낼 수 있고 또는 그 반대를 나타낼 수도 있다. 두 개의 다른 주파수들에서 두 개의 기본 최고점들은 두 개의 다른 일정한 속도들에서 회전하는 편광판(18) 및 분석기(4) 둘 다를 나타낼 수 있다. 주파수 도메인(80b)는 조직 표면(8)의 특정 조건을 나타내는 다른 주파수 성분들을 또한 보여준다.

"a polarizer ", "a light source"와 같이, 여기에서 사용된 부정 관사 "a", "an"은 "one or more polarizers" or "one or more light sources"처럼 “하나 이상의” 의미를 가진다.

비록 본 발명의 선택된 특징들이 도시되고 설명되었더라도, 본 발명이 설명된 특징들에만 제한되지 않음을 이해해야 한다. 대신에, 발명의 원칙 및 정신, 청구항 및 그 등가물에 의해 정의된 범위에서 벗어나지 않는 한 이러한 특징들을 변경할 수 있다 할 것이다.

2: 카메라
4:분석기
8: 조직 표면
11:윈도우
12: 광원
18: 편광판

Claims

광원, 편광판, 분석기, 및 복수의 픽처 엘리먼트를 가진 카메라를 포함한 시스템을 이용하여 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법에 있어서,
상기 편광판을 통해 입사광을 상기 조직 표면에 조명하는 단계;
상기 분석기를 통해, 이미지 프레임들의 연속적인 시퀀스에서 상기 조직 표면으로부터 산란광을 상기 카메라에 의해 캡쳐하는 단계;
(i) 상기 편광판을 변화함에 의해 상기 광원으로부터 상기 입사광, 및 (ii) 상기 분석기를 변화함에 의해 상기 조직 표면으로부터 상기 산란광 중 적어도 하나의 편광 상태를 변화하는 단계;
상기 캡쳐하는 동안, 상기 변화하는 편광 상태에 대응하는 상기 산란광의 세기 신호를 변화하는 카메라의 픽처 엘리먼트를 검출하는 단계;
상기 이미지 프레임들에 걸쳐 적어도 하나의 픽처 엘리먼트의 상기 변화하는 세기 신호를 분석하고, 이에 의해 상기 조직 표면의 형태를 탐지하는 단계를 포함하는 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 조명하는 단계는 다른 스펙트럼 컨텐츠(spectral content)의 입사광에 대해 수행되는 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 분석하는 단계는 상기 변화하는 세기 신호의 최고점(peaks) 및 최저점(troughs) 사이에서 빛의 세기 콘트라스트(light intensity contrast)를 결정하는 단계를 포함하는 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 분석하는 단계는 상기 이미지 프레임들 사이에서 상기 변화하는 세기 신호의 세기 미분(intensity differential)을 결정하는 단계를 포함하는 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 분석하는 단계는 연속적인 이미지 프레임들 사이에서 상기 변화하는 세기 신호의 세기 미분(intensity differential)을 결정하는 단계를 포함하는 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 분석하는 단계는 상기 이미지 프레임들 사이에서 상기 변화하는 세기 신호의 2차 도함수(second derivative)를 결정하는 단계를 포함하는 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 분석하는 단계는 상기 변화하는 세기 신호의 프레임들 사이에서 콘트라스트(contrasts)의 평균을 결정하는 단계를 포함하는 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 분석하는 단계는 상기 변화하는 세기 신호의 분산(variance)을 결정하는 단계를 포함하는 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 변화하는 세기 신호는 시간의 함수이며, 상기 분석하는 단계는 주파수 도메인에서 변환된 세기 신호에 상기 변화하는 세기 신호의 변환을 수행하는 단계를 포함하는 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법.
상기 청구항들 중 어느 한 항에 있어서, 상기 변화하는 세기 신호는 주기적인 세기 신호인, 조직 표면의 형태를 탐지하는 방법.
광원, 가변 편광판, 제2 편광판, 및 복수의 픽처 엘리먼트를 가진 이미지 센서를 포함한 카메라를 포함하는 시스템에 있어서,
상기 편광판을 통해 입사광을 상기 조직 표면에 조명;
이미지 프레임들의 연속적인 시퀀스에서 상기 조직 표면으로부터 산란광을, 상기 분석기를 통해 상기 카메라로 캡쳐;
상기 광원으로부터 상기 입사광, (ii) 상기 조직 표면으로부터 상기 산란광 중 적어도 하나의 편광 상태를 변화;
상기 변화하는 편광 상태에 대응하는 상기 산란광의 변화하는 세기 신호를 카메라의 픽처 엘리먼트에 대해 검출;
상기 조직 표면의 형태를 탐지하기 위해 상기 이미지 프레임들에 걸쳐 적어도 하나의 픽처 엘리먼트에 대해 상기 변화하는 세기 신호의 분석을 수행을 포함하는 시스템.
제 11항에 있어서, 상기 변화하는 세기 신호의 분석은 상기 변화하는 세기 신호의 최고점 및 최저점 사이에서 빛의 세기 콘트라스트를 포함하는 시스템.
제 11항에 있어서, 상기 변화하는 세기 신호의 분석은 이미지 프레임들 사이에서 상기 변화하는 신호의 세기 미분을 포함하는 시스템.
제 11항에 있어서, 상기 변화하는 세기 신호의 분석은 상기 이미지 프레임들 사이에서 상기 변화하는 세기 신호의 2차 도함수를 포함하는 시스템.
제 11항에 있어서, 상기 변화하는 세기 신호의 분석은 상기 변화하는 세기 신호의 프레임들 사이에서 콘트라스트의 평균을 포함하는 시스템.
제 11항에 있어서, 상기 변화하는 세기 신호의 분석은 상기 변화하는 세기 신호의 분산을 포함하는 시스템.
제 11항에 있어서, 상기 변화하는 세기 신호는 시간의 함수이며, 상기 변화하는 세기 신호의 분석은 주파수 도메인에서 변환된 세기 신호에 상기 변화하는 세기 신호의 변환을 수행하는 시스템.
제 11항에 있어서, 상기 입사광의 스펙트럼 컨텐츠를 변화하기 위한 매커니즘(mechanism)을 더 포함하는 시스템.
제 11항 내지 제 18항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 변화하는 세기 신호는 주기적인 세기 신호인 방법.