KR20150135241A - 확산 스펙클 콘트라스트 분석을 사용하는 심부 조직 흐름측정 - Google Patents

확산 스펙클 콘트라스트 분석을 사용하는 심부 조직 흐름측정 Download PDF

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KR20150135241A
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난양 테크놀러지컬 유니버시티
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Abstract

공간적 도메인 및 시간 도메인에서 확산 스펙클 콘트라스트 분석을 사용하여 혈액 흐름율이 계산될 수 있다. 공간적 도메인 분석에서, 복수 픽셀 영상 센서는, 샘플 내의 산란체들의 움직임(예를 들어, 조직 샘플 내에서의 적혈구들의 움직임)으로 인해 블러링되는 간섭성 광원으로부터의 광의 확산에 의해 일어나는 샘플에서의 스펙클들의 공간적 분포를 검출하기 위해 사용될 수 있다. 공간적 분포의 통계적 분석이 혈액 흐름을 계산하기 위해 사용될 수 있다. 시간 도메인 분석에서, 저속 카운터는, 산란체들의 움직임으로 인해 평활화되는 샘플에서의 광의 확산에 의해 일어나는 샘플에서의 광 강도의 적 변동들을 획득하기 위해 사용될 수 있다. 적 데이터의 통계적 분석이 혈액 흐름을 계산하기 위해 사용될 수 있다.

Description

확산 스펙클 콘트라스트 분석을 사용하는 심부 조직 흐름측정{DEEP TISSUE FLOWMETRY USING DIFFUSE SPECKLE CONTRAST ANALYSIS}
본 출원은 미국 가특허 출원 번호 제61/755,700호(출원일: 2013년 1월 23일) 및 미국 가특허 출원 번호 제61/830,256호에 대한 우선권의 혜택을 주장한다. 이들 미국 출원 각각의 전체 내용은 참조로 본 명세서에 통합된다.
본 개시내용은, 심부 조직 흐름(deep tissue flow)을 특히 비침습성 광학적 접근법(non-invasive optical approaches)을 통해 측정하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
확산 상관 분광법(Diffuse Correlation Spectroscopy, DCS)은 심부 조직 흐름을 탐색하기 위한 비침습성의 광학적 방법이다. DCS의 원리는 확산 광 전파(diffuse light propagation) 과정에서 주로 산란체(scatterers)(예를 들어, 적혈구(red blood cells))의 움직임으로 인해 충분히 작은 영역에서 측정된 투과 광 강도(transmitted light intensity)가 변동(fluctuate)하게 되는 그러한 사실에 기반을 두고 있다. 따라서, 변동하는 투과 광 강도로부터 자기상관 함수(autocorrelation function)가 계산될 때, 자기상관의 감쇠율(decay rate)은 흐름율이 증가함에 따라 비례해서 더 커지게 된다.
심부 조직에서의 평균 미소순환(microcirculation)을 모니터링(monitoring)하는 것에 성공할지라도, DCS는 몇 가지 단점을 가지고 있는데, 이러한 단점에는, 정교한 하드웨어 요건들(예를 들어, 긴 간섭성 길이 레이저(long coherence length laser), 광자-카운팅 애벌랜치 포토다이오드(photon-counting avalanche photodiode), 고속 카운터(fast counter), 등), 비자명 데이터 분석(non-trivial data analysis)(예를 들어, 고속 자기상관 계산, 최적화에 의한 모델 적합화, 등), 낮은 샘플링율(sampling rate), 그리고 적은 채널 수가 포함되는바, 이것은 복수채널 측정을 어렵게 한다. 이러한 제한적 요소들은 안정된 진료 모니터링 디바이스로서 DCS를 적용함에 있어 문제가 되고 있다. 따라서, 컴퓨터연산 복잡도가 감소되고, 비용이 감소되고, 샘플링율이 높고, 그리고 복수채널이 가능한 향상된 비침습성의 혈액 관류(blood perfusion) 측정 방법에 대한 필요성이 존재한다.
본 명세서에서는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법이 개시되며, 이 방법은, 환자의 피부의 제 1 위치에 간섭성 광(coherent light)을 보내는 것과; 환자의 피부의 제 2 위치를 영상(image)화하는 것과(여기서, 간섭성 광의 일부분은 환자의 피부 아래에서의 혈액 흐름에 의해 산란되어 산란된 광이 제 2 위치에서 적어도 부분적으로 검출가능하게 됨); 그리고 제 2 위치의 영상에 근거하여 혈액 흐름을 계산하는 것을 포함한다.
일부 실시예들에서, 이러한 계산은 스펙클 콘트라스트(speckle contrast)를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 스펙클 콘트라스트를 계산하는 것은 제 2 위치의 영상의 평균 강도로 강도 표준 편차를 나누는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 혈액 흐름은 환자의 피부 표면 아래 적어도 5 mm에서의 흐름일 수 있다. 일부 실시예들에서, 제 1 위치 및 제 2 위치는 환자의 손발(limb) 상에 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 제 1 위치 및 제 2 위치는 환자의 발(foot) 상에 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 제 2 위치를 영상화하는 것은 복수 픽셀 영상 센서(multi-pixel image sensor)로 영상을 캡처(capture)하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 간섭성 광은 레이저로부터 나온 광을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 제 1 위치와 제 2 위치는 적어도 10 mm 떨어져 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 본 방법은 또한, 혈액 흐름을 나타내는 신호를 운영자(operator)에게 보내는 것을 포함할 수 있다.
본 명세서에서는 또한, 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법이 개시되며, 이 방법은, 환자의 피부의 제 1 위치에 간섭성 광을 보내는 것과; 환자의 피부의 제 2 위치에서 광 강도의 적 측정치들(time-series measurements)을 검출하는 것과(여기서, 간섭성 광의 일부분은 환자의 피부 아래에서의 혈액 흐름에 의해 산란되어 산란된 광이 제 2 위치에서 적어도 부분적으로 검출가능하게 됨); 그리고 적 측정치들에 근거하여 혈액 흐름을 계산하는 것을 포함한다.
일부 실시예들에서, 앞서의 계산하는 것은 공간적 및 시간적 콘트라스트(spatial and temporal contrast)를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 시간적 스펙클 콘트라스트를 계산하는 것은 제 2 위치에서의 시간적 평균 강도로 시간적 강도 표준 편차를 나누는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 혈액 흐름은 환자의 피부 표면 아래 적어도 5 mm에서의 흐름일 수 있다. 일부 실시예들에서, 제 1 위치 및 제 2 위치는 환자의 발 상에 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 제 1 위치와 제 2 위치가 떨어져 있는 거리는 10 mm보다 짧을 수 있다. 일부 실시예들에서, 제 1 위치와 제 2 위치는 적어도 10 mm 떨어져 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 본 방법은 또한, 혈액 흐름을 나타내는 신호를 운영자에게 보내는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 신호를 보내는 것은 혈액 흐름의 청각적 표시, 시각적 표시, 혹은 촉각적 표시를 제공하는 것을 포함할 수 있다.
본 명세서에서는 또한, 조직의 혈액 흐름을 평가하기 위한 시스템이 개시되며, 이 시스템은 조직에 광을 제공하도록 구성된 간섭성 광원(coherent light source)과; 적어도 조직을 통해 투과된 광의 양(quantity)을 포함하는 영상을 캡처하도록 구성되어 있는 복수 픽셀 영상 센서 검출기와(여기서, 광은 적어도 부분적으로 혈액 흐름에 의해 산란됨); 조직의 혈액 흐름을 결정하기 위해 영상을 분석하도록 구성된 분석기와; 그리고 분석기에 의해 결정된 혈액 흐름을 표시하는 신호를 제공하도록 구성된 피드백 디바이스(feedback device)를 포함한다.
일부 실시예들에서, 복수 픽셀 영상 센서는 CCD 카메라를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 분석기는 평균 강도로 강도 표준 편차를 나눔으로써 공간적 스펙클 콘트라스트를 계산하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 본 시스템은 실질적으로 실시간으로 혈액 흐름을 표시하는 신호를 제공하도록 구성될 수 있다.
도 1은 현탁 매체(turbid media)의 흐름을 측정하기 위한 시스템의 블록도이다.
도 2는 다층 조직에서의 확산 광 침투 및 검출을 도식적으로 예시한다.
도 3a는 확산 상관 분광(DCS) 시스템을 도식적으로 예시한다.
도 3b는 확산 스펙클 콘트라스트 분석(Diffuse Speckle Contrast Analysis, DSCA) 시스템을 도식적으로 예시한다.
도 4는 커프 폐색 프로토콜(cuff occlusion protocol) 동안 시간 경과에 따른 혈액 흐름의 DCS 측정 및 DSCA 측정의 그래프이다.
도 5는 공간적 도메인 DSCA를 도식적으로 예시한다.
도 6a는 αDb에 따른 1/Ks 2의 수치적 시뮬레이션 그래프이다.
도 6b는 측정된 흐름율에 대비되어 작성된 1/Ks 2의 그래프이다.
도 6c는 세 가지 이격 거리에 대해서 흐름율에 따른 1/Ks 2의 그래프이다.
도 6d는 다양한 이격 거리에 대한 흐름 감도의 그래프이다.
도 7은 모형 흐름 실험(phantom flow experiment)을 도식적으로 나타낸 도면이다.
도 8은 공간적 도메인 DSCA(spatial domain DSCA)를 사용하여 흐름율을 계산하기 위한 방법의 흐름도이다.
도 9는 시간 도메인 DSCA(time domain DSCA)를 사용하여 흐름율을 계산하기 위한 방법의 흐름도이다.
지난 10여년 동안 DCS 기술은 두뇌, 근육 및 가슴과 같은 심부 조직 맥관구조(deep tissue vasculature)에서의 혈액 흐름 정보를 비침습적으로 탐색하기 위해 발전되어 왔고, 인정받아 왔으며, 사용되고 있다. 일부 다른 혈액 흐름 측정 기법, 예컨대 양전자 방출 단층촬영법(Positron Emission Tomography, PET), 단일 광자 방출 컴퓨터 단층촬영법(Single Photon Emission Computed Tomography, SPECT), 및 제논-인핸스드 컴퓨터 단층촬영법(Xenon-enhanced Computed Tomography, XeCT)과는 대조적으로, DCS는 비이온성 방사선(non-ionizing radiation)을 사용하고 어떠한 콘트라스트 촉진제(contrast agents)도 요구하지 않는다. 이것은 심박조율기(pacemakers) 및 메탈 임플란트(metal implants)와 같은 일반적으로 사용되는 의료 디바이스와 간섭을 일으키지 않는다. 따라서, 진료 현장에서 병상 모니터링(bedside monitoring) 및 암 치료 모니터링(cancer therapy monitoring)이 가능하다.
그러나, 종래의 DCS 분석은 통합 시간(integration time)이 길고, 비용이 높으며, 동시 측정 채널 수가 적은 문제를 가지고 있다. 이러한 제한적 요소에 기여하는 하나의 인자는 감광성이 매우 큰 광검출기 및 후속 자기상관 계산에 의존하고 있다. 향상된 흐름 측정 시스템은 고속의 적 데이터에 관한 자기상관 분석에 의존해야만 하는 것 없이 통계적 분석을 사용하여 비용-효율적인 측정을 제공한다. 이러한 통계적 분석은 복수 픽셀 영상 센서를 사용하여 공간적 도메인에서 구현될 수 있거나 혹은 저속 카운터(slow counter)를 사용하여 시간 도메인에서 구현될 수 있다. 복수 픽셀 영상 센서도 또한 시간 도메인 분석을 위해 사용될 수 있는데, 이에 따라 단일 혹은 복수 픽셀들은 개별 검출기로서 동작하게 되며, 이것은 특히 복수 채널 애플리케이션에 적합하다. 다양한 실시예들에서, 이러한 접근법은 혈액 흐름을 절대적으로 측정하거나 혹은 상대적으로 측정하거나 또는 이러한 것들을 모두 측정하기 위해 사용될 수 있다.
도 1은 현탁 매체의 흐름을 측정하기 위한 시스템의 블록도이다. 샘플(102) 내에는 이종 기질(heterogeneous matrix)이 포함되어 있다. 이러한 기질 내에는 매립된 유동층(embedded flow layer)이 있고, 매립된 유동층은 무작위적으로 정렬된 미소순환 채널들을 가지며, 이 채널들을 통해 작은 입자들(207)이 비정돈된 방식으로 움직인다. 예를 들어, 일부 실시예들에, 샘플은 주변 소동맥(arterioles) 및 모세혈관(capillaries)의 복잡한 연결망을 갖는 신체 조직일 수 있다. 광원(108)은 광을 샘플(102) 내에 주입시킨다. 검출기(110)는 미소순환 채널들 내에서의 움직이는 입자들(207)에 의해 산란된 광을 검출할 수 있다. 검출기(110)는 광원으로부터 샘플로 진행하여 샘플을 통해 확산되는 광을 수신하도록 배치될 수 있다. 일부 실시예들에서, 검출기는 단일모드 광섬유에 의해 샘플에 연결될 수 있다. 일부 실시예들에서, 검출기는 샘플의 임의의 영역을 영상화하기 위해 사용되는 복수 픽셀 영상 센서(예를 들어, CCD 카메라)일 수 있다. 다른 실시예들에서, 검출기는 광자-카운팅 애벌랜치 포토다이오드(Avalanche PhotoDiode, APD) 혹은 포토멀티플라이어 튜브(PhotoMultiplier Tube, PMT)일 수 있다. 입자들이 무작위 방향으로 흐름에 따라, 광원(108)으로부터 나온 광의 산란은 변할 것이고, 이로 인한 감도 변동이 검출기(110)에 의해서 검출되게 된다.
분석기(112)는 검출기(110)에 연결되어 검출기(110)로부터 나온 신호를 수신하도록 구성된다. 시간-의존성 강도 변동은 샘플(102) 내의 입자들(207)의 시간-의존성 변위를 반영하고, 이에 따라 검출기(110)로부터 나온 신호는 샘플(102) 내의 입자들(207)의 흐름율을 결정하는데 사용될 수 있다.
분석기(112)에 의해 결정되는 흐름율 혹은 다른 특성은 디스플레이(114)에 출력될 수 있다. 따라서, 측정된 양은 디스플레이(114)를 통해 운영자에게 제공될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 운영자는 진료 의사, 진단 의사, 외과 의사, 외과 보조자, 간호사, 혹은 다른 의료 인력일 수 있다. 일부 실시예들에서, 측정치는 실질적으로 실시간으로 디스플레이(114)를 통해 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서, 측정치는 측정으로부터 약 1초 내에(즉, 산란된 광이 검출기에 의해 검출되는 시간의 약 1초 내에) 디스플레이(114)를 통해 제공될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 측정치는 측정으로부터, 약 10분보다 짧은 시간 내에 제공될 수 있거나, 약 5분보다 짧은 시간 내에 제공될 수 있거나, 약 1분보다 짧은 시간 내에 제공될 수 있거나, 약 30초보다 짧은 시간 내에 제공될 수 있거나, 약 10초보다 짧은 시간 내에 제공될 수 있거나, 또는 약 1초보다 짧은 시간 내에 제공될 수 있다.
도 2는 다층 조직에서의 확산 광 침투 및 검출을 도식적으로 예시한다. 예시된 바와 같이, 광원(202)과 검출기(204)는 모두 조직(206)의 일부분에 인접하여 배치된다. 앞서 언급된 바와 같이, 일부 실시예들에서, 광원과 검출기 중 하나 혹은 이들 모두를 조직에 연결하기 위해 광섬유들이 사용될 수 있다. 조직(206)은 흐름이 없는 상부 층(208)과 흐름이 있는 심부 층(210)을 포함하는 다층이다. 복수의 광-산란 입자들(212)은 유동 층(210)의 모세혈관들 내에서 흐르며, 이러한 복수의 광-산란 입자들(212)은 예를 들어 적혈구들을 포함할 수 있다. 광(214)이 광원(202)으로부터 방출됨에 따라 광(214)은 조직(206)에 침투하여 확산된다. 예시된 바와 같이, 광(214)의 일부분은 확산되어 검출기(204)에 입사하게 된다. 광(214)은 광원(202)으로부터 검출기(204)에 이르는 개략적으로 초승달 형상인 경로를 따를 수 있다. 검출기(204)에 의해 검출되는 광(214)의 침투 깊이는 광원과 검출기 간의 이격거리에 따라 달라진다. 이격거리가 증가함에 따라, 침투 깊이는 일반적으로 증가한다. 다양한 실시예들에서, 이격 거리는 약 0.5 cm 내지 약 10 cm일 수 있거나, 또는 일부 실시예들에서는, 약 0.75 cm 내지 약 5 cm일 수 있다. 바람직하게는, 다른 실시예들에서, 이격 거리는 약 1 cm 내지 약 3 cm일 수 있다. 다양한 실시예들에서, 이격 거리는 약 10 cm보다 짧을 수 있거나, 약 9 cm보다 짧을 수 있거나, 약 8 cm보다 짧을 수 있거나, 약 7 cm보다 짧을 수 있거나, 약 6 cm보다 짧을 수 있거나, 약 5 cm보다 짧을 수 있거나, 약 4 cm보다 짧을 수 있거나, 약 3 cm보다 짧을 수 있거나, 약 2 cm보다 짧을 수 있거나, 약 1 cm보다 짧을 수 있거나, 약 0.9 cm보다 짧을 수 있거나, 약 0.8 cm보다 짧을 수 있거나, 약 0.7 cm보다 짧을 수 있거나, 약 0.5 cm보다 짧을 수 있거나, 약 0.4 cm보다 짧을 수 있거나, 약 0.3 cm보다 짧을 수 있거나, 약 0.2 cm보다 짧을 수 있거나, 또는 약 0.1 cm보다 짧을 수 있다. 침투 깊이는 다양할 수 있는바, 예를 들어, 일부 실시예들에서, 센서의 침투 깊이는 약 0.5 cm 내지 약 5 cm일 수 있거나, 또는 일부 실시예들에서는, 약 0.75 cm 내지 약 3 cm일 수 있다. 바람직하게는, 다른 실시예들에서, 침투 깊이는 약 5 mm 내지 약 1.5 cm일 수 있다. 당연한 것으로, 광원의 강도, 파장 혹은 다른 특성이 광의 침투 깊이에 영향을 미치는 것처럼, 다양한 층들의 조직의 광학적 특성들이 또한 광의 침투 깊이에 영향을 미친다. 이러한 변화는 분석되는 신체, 특정 환자, 혹은 다른 고려대상의 일부분에 근거하여 측정 깊이가 조정되게 할 수 있다.
도 3a는 확산 상관 분광(DCS) 시스템(300)을 도식적으로 예시한다. 예시된 바와 같이, 레이저(302)는 광을 입력 광섬유(304)를 통해 샘플(306)에 보낸다. 움직이는 입자들이 샘플 내에 분포되어 있다. 입사 광(308)은 샘플(306)을 통해 확산되고(이러한 확산은 입자들의 움직임에 의해 영향을 받음), 출력 광섬유(310)를 거쳐 검출기(312)에 의해 검출된다. DCS 시스템에서, 검출기는 예를 들어, 광자-카운팅 애벌랜치 포토다이오드(APD) 혹은 포토멀티플라이어 튜브(PMT)일 수 있다. 분석기(314)는 검출기(312)로부터의 신호를 수신하도록 구성된다. DCS 시스템에 있어서, 분석기(112)는 검출기(312)에 의해 수신된 광의 시간적 강도 자기상관 함수를 계산하는 자기상관기를 포함한다. 자기상관 함수는 샘플(304) 내의 작은 입자들의 산란 및 흐름 특성을 획득하기 위해 사용될 수 있다. 시간-의존성 강도 변동은 샘플(306)의 산란체들의 시간-의존성 변위를 반영하고, 이에 따라 자기상관 함수는 샘플(306) 내의 흐름율을 결정하는데 사용될 수 있다. 이전에 언급된 바와 같이, DCS 시스템은 APD 또는 PMT와 같은 정밀한 고속-카운팅 검출기를 요구한다. 추가적으로, 자기상관 함수를 계산하는 것은 컴퓨터연산 집약적이고, DCS 접근법은 단일 채널 측정을 선호한다.
도 3b는 확산 스펙클 콘트라스트 분석(Diffuse Speckle Contrast Analysis, DSCA) 시스템을 도식적으로 예시한다. 예시된 시스템(301)은 공간적 도메인 DSCA(spatial domain DSCA, sDSCA)를 행하도록 구성된다. 제시된 바와 같이, 수 개의 컴포넌트들은 도 3a의 DCS 시스템에서의 컴포넌트들과 유사한데, 이러한 컴포넌트들은 레이저(302), 입력 광섬유(304), 샘플(306)(이 샘플(306) 내에는 움직이는 입자들이 있음), 그리고 (입력 광섬유(304)로부터 샘플(306)을 통해 확산되는) 광(308)을 포함한다. 그러나 DCS 시스템의 출력 광섬유 및 검출기와 대조적으로, sDCSA 시스템(301)은 중계 광학체(relay optics)(311) 및 CCD 카메라(313)를 사용한다. 중계 광학체(311)는 선택적 요소인바, 예를 들어, 하나 이상의 광섬유, 렌즈, 거울, 프리즘 혹은 다른 광학 소자를 포함할 수 있다. 이러한 구성은 고속 검출기 및 카운터를 요구하지 않으며, 더욱이, DCS 접근법에 의한 단일 위치 측정과 비교해, CCD에 의해 커버(cover)되는 영역 내의 다수의 검출기 위치들에서 동시 측정을 가능하게 한다. 따라서, 검출기는 CCD 카메라(313)의 사용에 의해 크게 단순화된다.
도 3a에서 제시된 바와 같이, 종래의 DCS는 2개의 광섬유를 사용하는데, 하나는 광원의 광을 전달하기 위한 입력 광섬유(304)이며 이것은 전형적으로 다중모드 광섬유이고, 나머지 하나는 작은 영역 상의 투과된 광의 변동을 검출하기 위한 출력 광섬유(310)이다. 출력 광섬유(310)는 단일모드 광섬유이며, 이러한 광섬유(310)의 코어 직경은 관련 변동 신호의 검출을 보장하기 위해 스펙클 크기에 필적해야만 한다. 대조적으로, 도 3b의 sDSCA 시스템은 검출기로서 CCD(313)를 사용한다. 사용에 있어서, 최적화된 배율 및 노출 시간을 갖는 CCD 카메라로부터의 단일 영상은 심부 조직 흐름을 추정하기 위해 분석기(315)에 의해 처리될 수 있다. 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, sDSCA에서의 분석 기법은 DCS의 분석 기법과 크게 다르며, 이것은 다수의 장점을 제공한다. 예를 들어, sDSCA는 컴퓨터연산 집약적 자기상관 계산에 의존하지 않기 때문에, 데이터 분석은 크게 단순화된다.
이러한 단순화된 계기 및 데이터 분석은 또한 더 좋은 시간 분해능(time resolution)을 제공할 수 있다. 영상 처리가 매우 빠르게 행해질 수 있기 때문에, 시간 분해능은 단지 CCD 노출 시간 및 CCD 판독 시간에 의해서만 제한을 받는다. 도 4는 커프 폐색 프로토콜(cuff occlusion protocol)을 사용하여 생체 내(in-vivo)에서의 DSCA 측정과 종래의 DCS 측정 간의 직접적인 비교를 예시한다. 이들은 서로 거의 동일한 경향을 보여주는데, 이러한 경향은 커프 폐색 동안 혈액 흐름의 커다란 감소 그리고 커프를 완화(releasing)시킨 이후의 반응적 충혈(reactive hyperemia)을 포함하는 생리학적 동작을 반영하고 있다. 더욱이, DSCA는 DCS보다 더 세밀한 시간 데이터를 캡처하고, 이것은 종래의 DCS에서는 가능하지 않은 빠른 생리학적 변화의 관측을 가능하게 한다(예를 들어, 도 4에서 DSCA에 의해 관측된 약 0.1Hz의 낮은 주파수 진동(oscillation)). 일부 실시예들에서, DSCA는 DCS 시스템에 대한 대략 1 Hz와 비교하여 대략 30 Hz의 샘플링율을 달성할 수 있다.
도 5는 공간적 도메인 DSCA 시스템을 도식적으로 예시한다. 레이저(501)로부터 나온 광은 입력 광섬유(505)를 거쳐 샘플(503)에 주입된다. 레이저는 긴 간섭성 길이를 제공할 수 있다. 입사 광(507)은 샘플(503)을 통해 확산되며 샘플(503)의 상부 표면 상에서 검출가능한 스펙클 패턴을 생성한다. 선택적 요소인 중계 광학체(511)를 사용하는 CCD 카메라(509)는 샘플(503) 상의 스펙클 패턴의 영상을 캡처한다. 중계 광학체(511)는 하나 이상의 영상화 렌즈, 프리즘, 거울, 미광(stray light)을 차단하기 위한 렌즈 튜브, 그리고 (CCD 카메라(509)로 샘플(503) 상의 스펙클 패턴을 영상화하는 것을 보조하도록 구성된) 다른 광학 소자를 포함할 수 있다.
획득된 원시 CCD 영상(raw CCD image)(513)의 표현이, 그 계산된 Ks 분포(515)의 표현과 함께 제시된다(여기서는 100 x 50 픽셀들이 사용됨). 처음에 원시 스펙클 영상(513)이 샘플 표면으로부터 획득된다. 원시 스펙클 영상은 먼저 평활한 강도 백그라운드(smooth intensity background)에 의해 정규화(normalize)될 수 있고, 이것은 다수의 스펙클 영상들에 관해 평균화될 수 있다. 스펙클 콘트라스트(Ks)는 다수의 검출기들 혹은 픽셀들에 걸친 평균 강도에 대한 표준 편차의 비율로서 정의되는데, 즉 Ks = σs/<I>로서 정의되고, 여기서 아래첨자 s는 (시간적 변화와 대조되는) 공간적 변화를 나타낸다. Ks의 양은 아래의 식과 같은 필드 자기상관 함수(field autocorrelation function) g1(τ)와 관련된다.
Figure pct00001
여기서, V는 영상에 걸친 강도 분산(intensity variance)이고, T는 CCD 노출 시간이다. 반무한 매체(semi-infinite medium)에서 상관 확산 방정식의 알려진 해법을 사용함으로써, 흐름율과 Ks 간의 정형 관계(formal relationship)가 도출될 수 있다. 흐름과 1/Ks 2 간의 관계는 신체 조직에서 보여지는 흐름의 범위에서 실질적으로 선형인 것으로 밝혀졌는데, 여기서 1/Ks 2는 도 6a 및 도 6b에서 예시되는 바와 같이 흐름율 증가에 따라 증가한다. 도 6a는 1/Ks 2를 혈액 흐름 지수(blood flow index)(브라운 운동 모델(Brownian motion model)에서의 αDb)와 관련시킨 수치적 시뮬레이션을 보여주고, 반면 도 6b는 1/Ks 2와 흐름율 간의 관계의 실험적 결과를 보여준다. 도 6b, 도 6c, 및 도 6d에서 제시되는 데이터는 도 7에서 제시되는 흐름 모형 상에서 측정된 것이다. 도 7에서 예시되는 바와 같이, 모형(702)은 유동 채널(flow channel)(704)을 포함하고, 유동 채널(704)은 상부 표면 아래 1 cm 내지 3.5 cm에 있다. 복수의 유리 구슬들(glass beads)(706)이 유동 채널 내에 배치된다. 인트라리피드(intralipid) 액(708)이 연동 모터(peristaltic motor)(710)를 거쳐 유동 채널(704)을 통해 이동된다. 유동 채널(704) 내의 유리 구슬들(706) 간의 간극 공간은 조직 내의 미소순환 유동 채널들을 시뮬레이트(simulate)하고, 이러한 간극들 내에서의 인트라리피드 액(708)의 움직임은 소동맥 혹은 모세혈관의 혈액 흐름을 시뮬레이트한다. 다중모드 광섬유(712)는 모형(702)에 광을 전달하고, 유리 구슬들(706)에 의해 산란된 광은 단일모드 광섬유(714)가 검출한다.
도 6c는 흐름 모형을 측정할 때 이격 거리에 따라 달라지는, 1/Ks 2와 흐름율 간의 다양한 선형 관계를 예시한다. 이격거리가 더 짧아지면, 측정 깊이(이것의 공칭값은 이격거리의 절반과 같음)는 유동 채널(704)에 도달하지 못할 수 있다. 이것은 1.6cm의 이격거리와 관련된 데이터를 설명하고 있는바, 이 경우 유동 채널(704) 내에서의 흐름율에 대한 감도는 크게 떨어져 있다. 이격거리가 증가함에 따라, 측정 깊이는 유동 채널에 도달하고, 흐름율에 대한 측정의 감도는 증가하는바, 이는 도 6c에서 데이터의 기울기 증가로 반영되는 바와 같다.
CCD 카메라로부터 획득된 원시 영상을 서브섹션(sub-section)들로 분할함으로써, 이러한 서브섹션들 각각은 서로 다른 이격 거리를 제공할 수 있다. 단일 CCD 영상으로부터 10개의 이격 거리를 통해 계산된 흐름 감도가 도 6d에서 예시된다. 단일 CCD 영상을 사용함으로써 단일 노출로부터 복수 깊이 측정이 가능하게 되고, 이것은 심부 조직 혈액 흐름의 깊이-특정 측정을 가능하게 할 수 있다.
흐름 측정을 위해서 이러한 스펙클 콘트라스트 정당성을 구현하기 위한 또 하나의 다른 방법은 특정 시간에 걸쳐 통합을 행함으로써 획득된 적 데이터에 관해 통계적 분석을 사용하는 것이다. 이러한 시간적 도메인 분석은 본 명세서에서 tDSCA로서 지칭된다. tDSCA를 위한 통합 시간은 sDSCA에서의 CCD 카메라의 노출 시간과 유사한 것으로서 고려될 수 있다. tDSCA의 경우에 있어서, 적당한 감도를 가지며 통합 회로를 구비한 검출기가 사용될 수 있다. 예를 들어, CCD 칩 상의 각각의 픽셀이 이러한 목적을 위해 사용될 수 있는데, 왜냐하면 각각의 CCD 픽셀은 소정의 노출 시간 동안 광전자들을 계속 축적하기 때문이다. 따라서, 다수의 단일모드 광섬유들이 단일 CCD 칩 상의 어떤 위치들에 직접 배치될 수 있고, 이것은 결과적으로 어떠한 시간 분해능도 손실됨이 없이 다중 채널 tDSCA 시스템이 구현되게 한다. 채널의 수는 단지 CCD 칩 크기, 픽셀 크기, 및 각각의 광섬유 팁(tip)의 면적에 의해서만 제한된다. 일부 실시예들에서, tDSCA는 저속 카운터(예를 들어, USB 연결부를 갖는 DAQ 카드에 포함되는 카운터)를 구비한 애벌랜치 포토다이오드(APD) 및/또는 포토멀티플라이어 튜브(PMT)와 같은 그러한 감광성 검출기를 사용할 수 있지만, 이러한 실시예를 다중채널 계기로 스케일링(scaling)하는 것은 비용이 많이 들고 크기가 커진다. 어떤 방법에 의해 획득된 적 데이터든 그 데이터는 반복 측정에 의해 획득될 수 있는데, 예를 들어, 25번의 측정이 연속적으로 행해질 수 있고, 이후에 이러한 데이터는 흐름율을 결정하기 위해 통계적으로 분석될 수 있다. 1 ms의 노출 시간을 갖는 구성에서, 하나의 흐름 지수는 매 25 ms마다 획득되게 되고, 이것은 결과적으로 대략 40 Hz 동작이 일어나게 한다.
적 데이터의 통계적 분석은, 통계치(평균 강도 및 강도 표준 편차)가 공간적 도메인이 아닌 시간 도메인에서 계산된다는 점을 제외하면, sDSCA에 관해 앞서 설명된 바와 실질적으로 동일할 수 있다. 결과적으로, tDSCA는 sDSCA보다 더 낮은 시간 분해능을 제공할 수 있다. 그러나, tDSCA를 위한 검출기 영역은 sDSCA에서보다 훨씬 더 작을 수 있다. 대응하는 공간적 도메인 기법에서와 같이, tDSCA도 종래의 DCS 기법보다 훨씬 더 간단하고 컴퓨터연산이 덜 집약적인 계기 및 분석을 갖는 그러한 접근법을 제공한다.
도 8은 공간적 도메인 DSCA를 사용하여 흐름율을 계산하기 위한 방법의 흐름도이다. 프로세스(800)는 블록(802)에서 시작하는바, 블록(802)에서는 간섭성 광원을 샘플에 지향시킨다. 앞서 언급된 바와 같이, 간섭성 광원은 예를 들어 긴 간섭성 길이(즉, 약 1 mm보다 더 큰 간섭성 길이)를 갖는 레이저일 수 있다. 그 다음에 블록(804)에서는 선택된 노출 시간을 갖는 CCD 카메라를 사용하여 샘플의 스펙클 영상이 획득된다. 영상이 촬영되는 샘플의 위치는 심부 조직 흐름에 의해 산란되는 검출 광의 샘플로의 원하는 침투 깊이에 근거하여 선택된다. CCD는 중계 광학체를 사용함으로써 혹은 샘플의 표면에 직접 CCD 칩을 배치함으로써 스펙클의 영상을 캡처할 것이다. 프로세스(800)는 블록(806)에서 계속되는데, 블록(806)에서는, 영상 픽셀들의 강도 평균으로 영상 픽셀들의 강도 표준 편차를 나눔으로써 공간 스펙클 콘트라스트(Ks)를 계산한다. 일부 실시예들에서, 다수의 인접하는 픽셀들은 단일 강도 데이터 포인트에 대해 함께 그룹화될 수 있고, 서로 다른 픽셀 그룹들 간의 표준 편차가 계산될 수 있다. 유사하게, 서로 다른 픽셀 그룹들 간의 평균 강도가 마찬가지로 계산될 수 있다. 프로세스(800)는 블록(808)에서 계속되는데, 블록(808)에서는 공간적 스펙클 콘트라스트(Ks)를 사용하여 흐름율을 계산한다. 앞서 설명된 바와 같이, 1/Ks 2는 실질적으로 선형으로 흐름율과 관련되고, 이것은 흐름율의 자명한 컴퓨터연산 계산을 가능하게 한다. 일부 실시예들에서, 이러한 접근법은 단지 상대적 혈액 흐름율을 계산하기 위해서만 사용된다. 다수의 진료 애플리케이션에서, 상대적인 혈액 흐름 측정은 목전에 있는 작업에 적합할 수 있다. 다른 실시예들에서, 이러한 접근법은 절대적 혈액 흐름율을 계산하기 위해 사용될 수 있다.
도 9는 시간 도메인 DSCA(time domain DSCA)를 사용하여 흐름율을 계산하기 위한 방법의 흐름도이다. 프로세스(900)는 블록(902)에서 시작하는바, 블록(902)에서는, 간섭성 광원을 샘플에 지향시킨다. 이러한 단계는 공간적 도메인 DSCA와 본질적으로 동일하게 수행될 수 있다. 그 다음에 블록(904)에서는 샘플로부터 산란된 광의 적 데이터가 검출된다. 검출기(예를 들어, CCD 카메라, CMOS 영상 센서, 애벌랜치 포토다이오드 혹은 포토멀티플라이어 튜브)가 단일모드 광섬유를 통해 샘플에 연결될 수 있다. 강도 측정은 선택된 노출 시간에 걸쳐 통합될 수 있다. 일부 실시예들의 경우, 선택된 노출 시간은 대략 1 ms일 수 있다. 일련의 이러한 측정들은 적 데이터를 제공하기 위해 순차적으로 획득된다. 프로세스(900)는 블록(906)에서 계속되는데, 블록(906)에서는 시계열적 데이터의 평균으로 시계열적 데이터의 표준 편차를 나눔으로써 시간적 스펙클 콘트라스트(Kt)를 계산한다. 블록(908)에서 흐름율은 시간적 스펙클 콘트라스트(Kt)를 사용하여 계산될 수 있다. 공간적 스펙클 콘트라스트 비율에서와 같이, 1/Kt 2는 실질적으로 선형으로 흐름율과 관련되고, 이것은 흐름율이 용이하게 계산될 수 있게 한다. 계산된 혈액 흐름율은 일부 실시예들에서 상대적 흐름일 수 있다.
공간적 도메인 DSCA가 선택될 것인지 아니면 시간적 도메인 DSCA가 선택될 것인지 여부는 다양한 인자들에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, sDSCA는 단일 모드 광섬유 및 포토다이오드와 비교하여 상대적으로 큰 CCD 카메라 혹은 유사한 영상화 디바이스의 사용에 의존한다. 일부 애플리케이션들에서, 크기 차이는 그 사용에 있어 약간의 장애물이 될 수 있다. CCD 카메라의 크기가 제한적 인자인 애플리케이션에서는, 작은 면적의 센서가 사용될 수 있고 피부에 직접 적용될 수 있거나, 또는 소형 배율부를 갖는 중계 광학체가 사용될 수 있다. 그러나, tDSCA는 이와 동일한 제한에 직면하지 않으며, 이에 따라 시간적 도메인은 공간 혹은 굴곡이 sDSCA의 실시를 어렵게 할 때 더 적합할 수 있다. 이전에 언급된 바와 같이, tDSCA는 sDSCA와 비교하여 상대적으로 낮은 시간 분해능을 제공하지만, tDSCA 시간 분해능은 환자 모니터링 애플리케이션에 대해, 특히 장기간 관류 모니터링에 대해, 전형적으로 적합하다. 단기간 모니터링에 있어서, 시간 분해능이 더 중요할 수 있는 경우, sDSCA가 바람직한 접근법일 수 있다. 공간적 도메인과 시간적 도메인 모두에 있어서, DSCA는 이전의 방법보다 더 높은 시간 분해능 및 더 낮은 비용의 계기를 통해 혈액 흐름 관류를 정밀하게 그리고 빠르게 측정하는 기법을 제공한다.
이러한 애플리케이션이 특정 실시예들 및 사례들의 맥락에서 개시되고 있지만, 본 애플리케이션은 이러한 특정적으로 개시되는 실시예들의 범위를 넘어 다른 대안적 실시예들 및/또는 그 애플리케이션의 사용 그리고 자명한 변형예들 및 그 등가물들로 확장될 수 있다는 것을 관련 기술분야에서 숙련된 자들은 이해할 것이다. 추가적으로, 숙련된 기술자는 앞서 설명된 방법들 중 임의의 방법이 임의의 적절한 장치를 사용하여 수행될 수 있음을 인식할 것이다. 더욱이, 본 명세서에서 실시예와 연결된 임의의 특정된 특징의 개시내용은 본 명세서에서 설명되며 개시되는 다른 모든 실시예들에서 사용될 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 개시되는 본 애플리케이션의 범위가 앞서 설명된 특정적으로 개시된 실시예들에 의해 한정되지 않도록 의도되었다.

Claims (23)

  1. 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법으로서, 상기 방법은,
    상기 환자의 조직(tissue)의 제 1 위치에 간섭성 광(coherent light)을 보내는 단계와;
    상기 환자의 조직의 제 2 위치를 영상(image)화하는 단계와, 여기서 상기 간섭성 광의 일부분은 상기 환자의 조직 아래에서의 상기 혈액 흐름에 의해 산란되어 산란된 광이 상기 제 2 위치에서 적어도 부분적으로 검출가능하게 되며; 그리고
    상기 제 2 위치의 영상에 근거하여 상기 혈액 흐름을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 계산하는 단계는 스펙클 콘트라스트(speckle contrast)를 계산하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 스펙클 콘트라스트를 계산하는 것은 상기 제 2 위치의 영상의 평균 강도로 강도 표준 편차를 나누는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 혈액 흐름은 상기 환자의 피부 표면 아래 적어도 5 mm에서의 흐름인 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제 1 위치 및 상기 제 2 위치는 환자의 손발(limb) 상에 있는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제 1 위치 및 상기 제 2 위치는 환자의 발(foot) 상에 있는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제 2 위치를 영상화하는 단계는 CCD 카메라로 영상을 캡처(capture)하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 간섭성 광은 레이저로부터 나온 광을 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 제 1 위치와 상기 제 2 위치는 적어도 10 mm 떨어져 있는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 혈액 흐름을 나타내는 신호를 운영자(operator)에게 보내는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  11. 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법으로서, 상기 방법은,
    상기 환자의 피부의 제 1 위치에 간섭성 광을 보내는 단계와;
    상기 환자의 피부의 제 2 위치에서 광 강도의 시계열적 측정치들(time-series measurements)을 획득하는 단계와, 여기서 상기 간섭성 광의 일부분은 상기 환자의 피부 아래에서의 상기 혈액 흐름에 의해 산란되어 산란된 광이 상기 제 2 위치에서 적어도 부분적으로 검출가능하게 되며; 그리고
    상기 시계열적 측정치들에 근거하여 상기 혈액 흐름을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 계산하는 단계는 시간적 스펙클 콘트라스트(temporal speckle contrast)를 계산하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 시간적 스펙클 콘트라스트를 계산하는 것은 상기 제 2 위치에서의 시간적 평균 강도로 시간적 강도 표준 편차를 나누는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 혈액 흐름은 상기 환자의 피부 표면 아래 적어도 5 mm에서의 흐름인 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 제 1 위치 및 상기 제 2 위치는 환자의 발 상에 있는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 제 1 위치와 상기 제 2 위치는 적어도 10 mm 떨어져 있는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 혈액 흐름을 나타내는 신호를 운영자에게 보내는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 신호를 보내는 단계는 혈액 흐름의 청각적 표시, 시각적 표시, 혹은 촉각적 표시를 제공하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 환자의 혈액 흐름을 결정하기 위한 방법.
  19. 조직의 혈액 흐름을 평가하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은,
    상기 조직에 광을 제공하도록 되어 있는 간섭성 광원(coherent light source)과;
    적어도 상기 조직을 통해 투과된 광의 양(quantity)을 포함하는 광학 정보를 캡처하도록 되어 있는 복수 픽셀 영상 센서(multi-pixel image sensor)와, 여기서 상기 광은 적어도 부분적으로 상기 혈액 흐름에 의해 산란되며;
    상기 조직의 혈액 흐름을 결정하기 위해 상기 광학 정보를 분석하도록 되어 있는 분석기와; 그리고
    상기 분석기에 의해 결정된 상기 혈액 흐름을 표시하는 신호를 제공하도록 되어 있는 피드백 디바이스(feedback device)를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직의 혈액 흐름을 평가하기 위한 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 복수 픽셀 영상 센서는 CCD 카메라를 포함하는 것을 특징으로 하는 조직의 혈액 흐름을 평가하기 위한 시스템.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 분석기는 공간적 강도 평균으로 공간적 강도 표준 편차를 나눔으로써 공간적 스펙클 콘트라스트(spatial speckle contrast)를 계산하도록 되어 있는 것을 특징으로 하는 조직의 혈액 흐름을 평가하기 위한 시스템.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 시스템은 실질적으로 실시간으로 상기 혈액 흐름을 표시하는 신호를 제공하도록 되어 있는 것을 특징으로 하는 조직의 혈액 흐름을 평가하기 위한 시스템.
  23. 제19항에 있어서,
    상기 분석기는 시간적 강도 평균으로 시간적 강도 표준 편차를 나눔으로써 시간적 스펙클 콘트라스트를 계산하도록 되어 있는 것을 특징으로 하는 조직의 혈액 흐름을 평가하기 위한 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9636025B2 (en) 2012-08-15 2017-05-02 Nanyang Technological University Systems and methods for pedal revascularization assessment
WO2014043609A1 (en) * 2012-09-17 2014-03-20 The General Hospital Corporation Compensation for causes of temporal fluctuations of backscattered speckle patterns in laser speckle rheology of biological fluids
US11206990B2 (en) 2013-01-23 2021-12-28 Pedra Technology Pte Ltd Deep tissue flowmetry using diffuse speckle contrast analysis
US9931040B2 (en) 2015-01-14 2018-04-03 Verily Life Sciences Llc Applications of hyperspectral laser speckle imaging
EP3260037A4 (en) * 2015-03-31 2018-11-07 Sony Corporation Illumination light transmission device and illumination light transmission method
WO2016164891A1 (en) * 2015-04-09 2016-10-13 The General Hospital Corporation System and method for non-invasively monitoring intracranial pressure
DE102015006406A1 (de) * 2015-05-19 2016-12-08 SAMTD GmbH & Co. KG Verfahren und Vorrichtung zur nicht-invasiven Bestimmung einer Messgröße eines Analyten in einem biologischen Körper
JP2016217860A (ja) * 2015-05-20 2016-12-22 キヤノン株式会社 制御装置、測定装置、制御方法、プログラム、記憶媒体
IL239113A (en) 2015-06-01 2016-12-29 Elbit Systems Land & C4I Ltd A system and method for determining audio characteristics from a body
US20190293554A1 (en) * 2016-03-28 2019-09-26 Sony Corporation Imaging apparatus and imaging method
WO2017176781A1 (en) * 2016-04-06 2017-10-12 Laser Associated Sciences, LLC System for blood flow measurement with affixed laser speckle contrast analysis
US10842422B2 (en) * 2016-07-21 2020-11-24 University Of Kentucky Research Foundation Compact low-cost fiberless diffuse speckle contrast flow-oximeter
JP7156275B2 (ja) 2017-05-16 2022-10-19 ソニーグループ株式会社 制御装置、制御方法、及びプログラム
US10925525B2 (en) 2017-08-18 2021-02-23 Canon U.S.A., Inc. Combined pulse oximetry and diffusing wave spectroscopy system and control method therefor
CN114820494B (zh) 2017-08-30 2023-08-29 威里利生命科学有限责任公司 用于可视化流动的使用机器学习的散斑对比度分析
US11872022B2 (en) * 2018-02-18 2024-01-16 The General Hospital Corporation System and method for an optical blood flow measurement
ES2759330A1 (es) * 2018-10-03 2020-05-08 Univ Cantabria Sistema y método para el recuento celular de una muestra sanguínea
US20210030283A1 (en) * 2019-03-11 2021-02-04 Pedra Technology Pte. Ltd. Systems and methods for providing real-time perfusion guided targets for peripheral interventions
SG11202110731UA (en) * 2019-03-28 2021-10-28 Agency Science Tech & Res Apparatus and method for non-invasively measuring blood flow in a deep tissue
US20210128054A1 (en) * 2019-10-31 2021-05-06 Inthesmart Co., Ltd. Apparatus and Method for Viability Assessment of Tissue
US11819318B2 (en) * 2020-04-27 2023-11-21 Open Water Internet Inc. Optical imaging from light coherence
CN112244822A (zh) * 2020-10-13 2021-01-22 北京工业大学 一种基于近红外宽带光谱的组织氧代谢率检测装置及方法
CN113729672A (zh) * 2021-09-28 2021-12-03 上海交通大学 一种手术显微镜用术中血流成像方法、装置
CN114569105B (zh) * 2022-04-29 2022-08-09 天津工业大学 一种基于扩散相干光谱图像的脑血流量检测方法

Family Cites Families (60)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4050450A (en) 1976-03-05 1977-09-27 American Optical Corporation Reflection standard for fiber optic probe
JPS6434325A (en) * 1987-07-31 1989-02-03 Toshiba Corp Endocranial blood flow sound processing apparatus
US6580086B1 (en) 1999-08-26 2003-06-17 Masimo Corporation Shielded optical probe and method
JP3434325B2 (ja) 1993-08-19 2003-08-04 環境エンジニアリング株式会社 溶存鉄含有排水の処理方法
GB9610700D0 (en) 1996-05-22 1996-07-31 Moor Instr Ltd Apparatus for imaging microvascular blood flow
US6076010A (en) 1996-06-20 2000-06-13 Trustees Of The University Of Pennsylvania Imaging spatially varying dynamic media with diffusing correlation waves
US5991697A (en) 1996-12-31 1999-11-23 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for optical Doppler tomographic imaging of fluid flow velocity in highly scattering media
US7043287B1 (en) 1998-05-18 2006-05-09 Abbott Laboratories Method for modulating light penetration depth in tissue and diagnostic applications using same
US6549284B1 (en) 1999-09-17 2003-04-15 The General Hospital Corporation Calibration methods and systems for diffuse optical tomography and spectroscopy
JP2001112717A (ja) 1999-10-15 2001-04-24 Canon Inc 眼底血流計及びその信号処理方法
JP2001149349A (ja) 1999-11-26 2001-06-05 Nippon Koden Corp 生体用センサ
US20020180972A1 (en) 1999-12-06 2002-12-05 Ansari Rafat Razak Particle sizing of flowing fluids, dispersion, and suspension
IL138683A0 (en) 2000-09-25 2001-10-31 Vital Medical Ltd Apparatus and method for monitoring tissue vitality parameters
JP3623743B2 (ja) 2001-02-26 2005-02-23 株式会社スペクトラテック 生体情報測定装置
JP5076203B2 (ja) 2001-06-21 2012-11-21 学校法人日本大学 血管疾患検査装置およびバイパス血管診断装置
US7113817B1 (en) 2001-10-04 2006-09-26 Wintec, Llc Optical imaging of blood circulation velocities
US7628760B2 (en) 2007-02-28 2009-12-08 Semler Scientific, Inc. Circulation monitoring system and method
KR100523859B1 (ko) 2002-06-28 2005-10-25 김덕원 당뇨병 환자의 허혈성 및 신경병성 족부진단 장치
JP3490433B1 (ja) * 2003-06-02 2004-01-26 株式会社サイバーファーム 生体情報監視システム
US8082015B2 (en) 2004-04-13 2011-12-20 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Optical measurement of tissue blood flow, hemodynamics and oxygenation
US7520860B2 (en) 2005-04-13 2009-04-21 Marie G. Johnson Detection of coronary artery disease using an electronic stethoscope
WO2006111909A1 (en) 2005-04-20 2006-10-26 Cvl Cosmetics S.A. Instrument and method for high-speed perfusion imaging
WO2006133065A2 (en) * 2005-06-03 2006-12-14 Biolase Technology, Inc. Tissue treatment device and method
GB0516306D0 (en) 2005-08-09 2005-09-14 Tarilian Consulting Ltd A device
US7460900B1 (en) 2005-09-14 2008-12-02 Pacesetter, Inc. Method and apparatus for detecting ischemia using changes in QRS morphology
US7869850B2 (en) 2005-09-29 2011-01-11 Nellcor Puritan Bennett Llc Medical sensor for reducing motion artifacts and technique for using the same
GB0603006D0 (en) 2006-02-15 2006-03-29 Dialog Devices Ltd Assessing blood supply to a peripheral portion of an animal
DE602007006191D1 (de) * 2006-07-05 2010-06-10 Micro Beam Sa Sensorlose technologie, schätzung von abgetasteten gegen-emk-spannungswerten und/oder der abgetasteten induktivitätswerte auf der basis der impulsbreitenmodulationsperioden
JP2010503475A (ja) * 2006-09-12 2010-02-04 ザ ジェネラル ホスピタル コーポレイション 解剖学的構造における深度の評価を提供する装置、プローブ、および方法
US8219210B2 (en) 2006-10-02 2012-07-10 Cardiac Pacemakers, Inc. Method and apparatus for identification of ischemic/infarcted regions and therapy optimization
US20140094666A1 (en) * 2012-09-28 2014-04-03 Elfi-Tech Ltd. System and method for in vivo measurement of biological parameters
JP2008154804A (ja) 2006-12-25 2008-07-10 Cyber Firm Inc 生体状態鑑別用装置及びレーザ血流計
JP2008237775A (ja) 2007-03-28 2008-10-09 Toshiba Corp 血液成分計測装置
WO2009008745A2 (en) * 2007-07-06 2009-01-15 Industrial Research Limited Laser speckle imaging systems and methods
US7821620B2 (en) * 2007-10-03 2010-10-26 University Of Central Florida Research Foundation, Inc. Optical coagulation monitor and method of use
US20090287076A1 (en) 2007-12-18 2009-11-19 Boyden Edward S System, devices, and methods for detecting occlusions in a biological subject
US20100210931A1 (en) 2008-04-04 2010-08-19 Modulate Imaging Inc. Method for performing qualitative and quantitative analysis of wounds using spatially structured illumination
KR101908033B1 (ko) * 2008-07-10 2018-12-10 리얼 뷰 이미징 리미티드 광시야각 디스플레이들 및 사용자 인터페이스들
WO2010019515A2 (en) 2008-08-10 2010-02-18 Board Of Regents, The University Of Texas System Digital light processing hyperspectral imaging apparatus
US20120245439A1 (en) 2008-11-20 2012-09-27 David Andre Method and apparatus for determining critical care parameters
WO2010096447A2 (en) 2009-02-17 2010-08-26 Board Of Regents, The University Of Texas System Quantitative imaging with multi-exposure speckle imaging (mesi)
WO2010096453A1 (en) 2009-02-17 2010-08-26 Board Of Regents, The University Of Texas System Methods of producing laser speckle contrast images
US8708907B2 (en) * 2009-05-06 2014-04-29 Elfi-Tech Method and apparatus for determining one or more blood parameters from analog electrical signals
US8628477B2 (en) 2009-07-31 2014-01-14 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for non-invasive determination of blood pressure
GB0921477D0 (en) 2009-12-08 2010-01-20 Moor Instr Ltd Apparatus for measuring blood parameters
US20120130215A1 (en) 2010-05-05 2012-05-24 Ilya Fine Optical measurement of parameters related to motion of light-scattering particles within a fluid by manipulating analog electrical signals
US8666468B1 (en) 2010-05-06 2014-03-04 Masimo Corporation Patient monitor for determining microcirculation state
WO2012065140A2 (en) 2010-11-11 2012-05-18 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Dynamic optical tomographic imaging devices methods and systems
US20120184831A1 (en) 2011-01-18 2012-07-19 Radiation Monitoring Devices, Inc. Systems, devices and methods for monitoring hemodynamics
CA2765651A1 (en) * 2011-01-24 2012-07-24 Elizabeth Alice Munro System and method for optical imaging with vertical cavity surface emitting lasers
EP2697858B1 (en) * 2011-04-14 2019-10-23 Yale University Method for imaging using a random laser
CN102429650B (zh) * 2011-11-10 2013-09-25 华中科技大学 一种激光散斑血流成像衬比分析方法
US9636025B2 (en) 2012-08-15 2017-05-02 Nanyang Technological University Systems and methods for pedal revascularization assessment
US11206990B2 (en) 2013-01-23 2021-12-28 Pedra Technology Pte Ltd Deep tissue flowmetry using diffuse speckle contrast analysis
WO2014155750A1 (ja) 2013-03-29 2014-10-02 富士通株式会社 血流指標算出方法、血流指標算出プログラム及び血流指標算出装置
EP3003126A4 (en) 2013-06-03 2017-03-22 Nanyang Technological University Systems and methods for pedal revascularization assessment
SG11201601019TA (en) 2013-08-14 2016-03-30 Univ Nanyang Tech Systems and methods for revascularization assessment
US20210077023A1 (en) 2017-05-11 2021-03-18 Kent State University Microcirculation assessment device
CN107661107A (zh) 2017-08-16 2018-02-06 南京邮电大学 一种脚环及应用方法
US20210030283A1 (en) 2019-03-11 2021-02-04 Pedra Technology Pte. Ltd. Systems and methods for providing real-time perfusion guided targets for peripheral interventions

Also Published As

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WO2014116483A1 (en) 2014-07-31
PT2948052T (pt) 2021-09-29
KR102397487B1 (ko) 2022-05-12
JP2023082712A (ja) 2023-06-14
CA2898708A1 (en) 2014-07-31
KR20210099173A (ko) 2021-08-11
CN105188523B (zh) 2022-01-25
EP2948052A1 (en) 2015-12-02
JP2021072930A (ja) 2021-05-13

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