KR20220030892A - 조직 분석을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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얀 야에게르
얀닉 다닐
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에에르베에 엘렉트로메디찐 게엠베하
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Abstract

조직 특성(G)의 결정을 위한 수광 장치(16) 및 분광 장치(20)를 갖는 본 발명에 따른 조직 분석 장치(10)는 이 목적을 위해 할당 장치(23)와 연결된 평가 장치(22)를 포함한다. 평가 장치(22)는 생물학적 조직의 적어도 하나의 조직 특성(G), 예컨대, 그 유형 또는 질병 감염을 결정하는 역할을 한다. 할당 장치는 수광 장치(16)의 오염을 모델링하는 적절한 투과 곡선 모델(26)을 할당하는 역할을 한다. 다른 오염도에 대해, 각각 결정될 수 있는 각각의 조직 특성(G)에 대한 신뢰도 값(R)을 포함하는 다른 투과 곡선 모델이 제공된다. 본 발명의 개념으로 조직 분석이 달성될 수 있을 뿐만 아니라 또한 분석이 수행된 신뢰도의 표시, 즉 조직 특성(G)의 표시가 얼마나 신뢰할 수 있는지도 표시된다.

Description

조직 분석을 위한 방법 및 장치{DEVICE AND METHOD FOR TISSUE ANALYSIS}
본 발명은 특히 수술 장치에 통합하기 위한 조직 분석을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
치료된 조직에 대한 결론을 도출하기 위해, 전기 스파크 또는 전기적으로 생성된 플라즈마에 의해 생물학적 조직에 영향을 미치고 이에 의해 생성된 광을 분석하는 것이 알려져 있다. 이를 위해, WO 2011/055369 A2는 플라즈마 절제용 카테터를 개시하며, 여기서 카테터는 절제 전극 근위에 배열된 광섬유 형태의 수광 장치를 포함한다. 광섬유에서 수광된 광은 분석 장치 예컨대 분광계에 공급되며 전기 스파크가 침착에 작용하는지, 소위 플라크(plaque), 특히 스펙트럼의 인선(254 nm)이 모니터링되는지 여부를 특히 구별할 수 있도록 스펙트럼 분석을 거친다.
치료된 조직의 유형 또는 다른 조직 특성, 예컨대 비악성 또는 악성의 결정은 EP 2 659 846 B1에도 알려져 있다. 조직 인식을 위해, 생물학적 조직에 작용하는 스파크의 광이 스펙트럼 조성의 관점에서 분석된다. 또한 여기에서 스파크 근위에서 스파크로부터 발생하는 광의 수광이 필요하다.
스파크에 의한 생체 조직에서의 개입 동안 조직 분석에 영향을 미치는 수광 창에 침착물이 형성될 수 있는 것으로 알려져 있다. 해결책으로, EP 2 815 713 B1은 안착하거나 흐르는 액체체(liquid body)에 의해 수광 창을 형성하는 것을 제안한다. 이는 수광 창에 카본 블랙이나 기타 오염 물질이 침착되는 경향을 막는다. 그러나 액체체는 기하학적으로 한정된 형상이 없으며 특히 과도한 열 발생을 수반하는 플라즈마 응용 분야에서 사용할 수 없다.
이러한 요인 및 기타 영향 요인으로 인해, 스파크 또는 플라즈마에서 방출된 광에 기초하여 조직 특성을 광학적으로 결정하는 동안 특정 상황에 의존하는 불확실성이 발생한다.
본 발명의 목적은 조직 인식의 신뢰도를 결정하기 위한 개념을 제공하는 것이다.
이 목적은 청구항 1에 따른 장치 및 청구항 13에 따른 방법에 의해 해결된다.
본 발명에 따른 조직 분석 장치는 조직 인식을 위한 것이다. 광의 스펙트럼 조성은 생물학적 조직에 대한 스파크의 영향으로 생성되는 조직 인식에 대해 평가된다. 이를 위해, 조직 분석 장치는 생물학적 조직에 대한 전기 스파크 또는 플라즈마의 영향으로 인해 생성된 광을 수광하는 수광 장치를 포함한다. 수광 장치는, 예컨대 광섬유의 단부면, 거기에 부착된 대물 렌즈 등일 수 있다. 특히, 수광 장치는 바람직하게는 각각의 수술 기구의 전극 근위에 배열되고 따라서 형성되는 스파크 또는 플라즈마에 근접하게 배열된다. 이러한 이유로 수광 장치는 특정 오염 또는 열화를 겪게 될 수 있다. 오염은 카본 블랙, 조직 입자, 먼지, 염 결정 또는 이와 유사한 침전물로 인해 발생할 수 있다. 수광 장치로부터 수광된 광은 광의 적어도 하나의 파장, 바람직하게는 여러 파장에서 광 강도들을 결정하고 광 강도들을 특징으로 하는 신호를 평가 장치에 제공하는 분광 장치에 공급된다. 평가 장치는 광 강도들을 특징으로 하는 신호로부터 데이터를 결정하고, 데이터는 적어도 하나의 조직 특성을 특징으로 한다. 조직 특성은 예컨대 조직 유형(뼈, 혈액, 연결된 조직, 근육, 신경, 기관 조직 등 또는 다른 종양 조직)과 같은 조직을 특징으로 하는 모든 형태를 의미한다. 구별될 조직 특성은 또한 조직 유형 내의 특징일 수 있으며, 예컨대 그것이 건강한 조직 또는 아픈 조직, 종양 조직, 감염된 조직, 죽은 조직 등일 수 있다.
할당 장치는 평가 장치에 의해 결정된 데이터에 신뢰도 값을 할당하기 위한 조직 분석 장치의 일부이다. 할당 장치는 수광 장치의 오염에 기초하여 신뢰도 값을 결정하도록 구성된다. 오염의 결정은 분광 장치에 의해 생성된 스펙트럼이 평가된다는 점에서 간접적으로 수행된다. 스펙트럼은 알려진 스펙트럼 조성의 광원 또는 조직에 작용하는 스파크가 방출하는 광으로부터 비롯될 수 있다. 광이 알려진 스펙트럼 조성의 광원으로부터 비롯되면, 평가는 특히 간단하다. 분광 장치가 제공하는 스펙트럼으로부터, 오염의 유형과 정도에 대해 직접 결론을 내릴 수 있으므로 오염을 분류할 수 있다. 다른 오염 분류는 필터 곡선과 마찬가지로 광원에서 방출되고 수광 장치에서 수광되는 광에 영향을 미치는 다른 투과 곡선에 대응할 수 있다. 예컨대 다른 조직 유형과 같은 다른 조직 특성에 대한 신뢰도 값은 다른 투과 곡선에 할당될 수 있다. 예컨대, 심한 오염의 경우에도, 특정 조직 유형은 여전히 매우 신뢰할 수 있는 방식으로 인식될 수 있지만 다른 조직 유형은 오염이 낮은 경우에도 매우 신뢰할 수 있는 방식으로 인식될 수 없다.
그러나 이러한 오염 결정 방식에서는, 수광 장치에 알려진 스펙트럼 조성의 광을 제공하기 위해 때때로 시험 장치를 사용해야 한다. 광원은 그로부터 방출된 광이 수광 장치에 의해 검출되도록 배열된 시험 장치의 일부일 수 있다. 광원은 예컨대 각각의 기구의 전극에 스파크가 존재하지 않는 경우, 항상 조명되는 광원일 수 있다. 스파크가 있는 경우, 스위치 오프될 수 있다(비조명).
대안으로, 시험 장치는 광원으로 수술 영역 조명을 사용할 수 있다. 이는 수술 영역 조명이 조직 인식과 관련된 파장 범위의 광을 방출하는 경우에 특히 적용된다. 또한, 수술 영역 조명의 밝기가 충분히 일정하다면 유리하다. 옵션으로 기구가 작동되지 않은 경우에, 항상 시험을 수행할 수 있다.
다른 실시예에서 이러한 광원은 생략되거나 수술 영역 조명이 시험 목적으로 사용되지 않는다. 오히려 스파크에서 방출되고 수광 장치에 의해 수광된 광은 할당된 스펙트럼을 결정하는 분광 장치에 공급된다. 이 경우에, 할당 장치는 다른 오염에 대한 특성을 나타내는 여러 투과 곡선 모델을 포함하는 데이터 블록과 연결할 수 있다. 투과 곡선 모델은 차례로 그 정성적 형상과 파장 종속 감쇠 값을 구별할 수 있는 필터 곡선이다. 이 경우에, 할당 장치는 기록된 스펙트럼과 일치하는 투과 곡선 모델을 식별하도록 구성된다.
양자의 실시예들에서, 데이터 세트는 다른 조직 특성에 다른 신뢰도 값을 할당하는 투과 곡선 모델에 할당된다. 이 데이터는 스펙트럼의 추가 평가에 사용된다. 제조자 또는 사용자가 예컨대 적어도 98%의 신뢰도 값을 한정하고 예에서 유효한 투과 곡선 모델이 원칙적으로 결정될 수 있는 조직 특성 중 일부에 대해서만 이 한계 초과의 신뢰도를 포함하는 경우, 할당 장치는 충분한 신뢰도가 제공되는 조직 유형만을 표시하도록 구성될 수 있다. 대안으로, 상관 신뢰도 값은 각각의 결정된 조직 특성으로 표시될 수 있다. 낮은 신뢰도는 치료 오류를 피하기 위해 광학적으로나 음향적으로 신호화될 수 있다.
본 발명의 유리한 실시예의 추가 세부사항은 종속항, 도, 도면 또는 각각의 설명으로부터 유도된다.
도 1은 개략적인 블록도 예시에서 조직 분석 장치를 도시한 도면.
도 2 기본 작동 원리를 명확히 하기 위한 조직 분석 장치의 부분을 도시한 도면.
도 3은 수광 장치의 다른 오염에 대한 3가지 투과 곡선 모델을 도시한 도면.
도 4는 오염 유형 및 오염 크기(정도)에 따른 신뢰도 값의 공간적 예시를 도시한 도면.
도 5 다른 조직 특성에 대한 오염 증가에 따른 다른 신뢰도 곡선을 도시한 도면.
도 6은 블록도로서 시험 장치를 갖는 조직 분석 장치를 도시한 도면.
도 1은 생물학적 조직(11)에 영향을 미치는 스파크(12)로부터 발생하는 광에 기초하여 특정 조직 특성(G)을 인식하도록 구성된 조직 분석 장치(10)를 도시한다. 스파크(12)는 장치(15)로부터 전력이 공급되는 수술 기구(14)의 전극(13)으로부터 비롯될 수 있다. 예컨대, 전극(13)에는 조직(11) 및 각각의 상대 전극을 통해 흐르는 무선 주파수 전류가 공급된다. 예컨대, 기구(14)는 전기 회로를 폐쇄하기 위해 환자에게 부착되어야 하고 도 1에 도시되지 않은 중성 전극을 필요로 하는 모노폴라 기구이다. 조직 분석 장치(10)는 또한 스파크가 점화되는 둘 이상의 전극을 포함하는 바이폴라 기구와 협력할 수 있다. 스파크(12) 또는 스파크에 의해 생성된 플라즈마 제트가 조직(11)에 닿자마자 밝은 외관이 생성되고, 그 스펙트럼으로 인해 유형 및 상태, 즉 조직(11)의 특성에 대해 결론을 내릴 수 있다.
기구(14)의 일부일 수 있거나 별도의 유닛으로 구성될 수도 있는 조직 분석 장치(10)는 이러한 조직 특성(G)의 결정을 위해 사용된다. 조직 분석 장치(10)는 조직의 관련 특성 예컨대 스파크와 접촉하는 조직의 유형(예: 결합 조직 또는 장기 조직)을 결정하고 표시하도록 구성된다.
예컨대 광 도체(17)의 형태로, 그 원위 단부(18)가 수광 창을 형성하고 전극(13) 및/또는 스파크(12) 근위에 배열되는 수광 장치(16)는 조직 분석 장치(10)의 일부이다. 수광 창은 렌즈, 대물렌즈 등에 의해 형성될 수도 있다.
수광 장치(16)는 분광 장치(20)에 연결되어 스파크(12)로부터 발생되는 수광된 광을 분광 장치(20)에 공급한다. 분광 장치(20)는 광의 스펙트럼을 결정하도록 구성된다. 스펙트럼은 광의 다른 파장에 존재하는 광의 강도들을 특징으로 한다. 임의의 종류의 분광계는 다른 광 파장에서 다른 광 강도들을 특징으로 하는 도체(21) 상의 신호를 출력하기에 적합한 분광 장치(20)로서 적합하다.
도체(21)는 분광 장치(20)에 의해 측정된 스펙트럼으로부터(즉, 분광 장치로부터 출력된 신호로부터) 조직 특성(G)을 결정하도록 구성된 평가 장치(22)와 분광 장치(20)를 연결한다. 결정될 조직 특성(G)은 조직 유형 또는 조직 유형의 특정 형태일 수도 있다. 예컨대, 조직 유형(근육 조직, 뼈 조직, 지방 조직, 혈액 등)에서 특정 형태(이온 함량, 인 함량 또는 기타 미묘한 형태)를 검사할 수 있다. 이를 위해, 평가 장치는 수많은 다른 조직 샘플에 기초하여 훈련될 수 있고 각각의 학습 알고리즘 또는 다른 학습 구조를 포함할 수 있다. 이를 위해, 평가 장치(22)는 또한 명시적으로 한정된 계산 알고리즘 또는 다른 평가 알고리즘을 사용할 수 있다. 평가 장치(22)는 조직의 특성을 특징으로 하는 데이터(D)를 생성한다. 예컨대, 데이터(D)는 악성 조직과 비악성 조직 등을 구별하기 위해 조직 유형을 표시하는 데 적합할 수 있다.
조직 분석 장치(10)는 신뢰도 값(R)을 데이터(D)에 할당하도록 구성된 할당 장치(23)를 추가로 포함한다. 데이터(D) 및 신뢰도 값(R)은 도체(24)를 통해 디스플레이 장치(25)에 제공될 수 있다. 신뢰도 값은 투과 측정에 기초하여 결정되며 다음 투과 측정까지 모든 후속 데이터(D)에 적용된다. 따라서 조직 분류의 신뢰도와 잠재적으로 감소된 신뢰도가 사전에 준사적으로 측정에 할당된다.
평가 장치(22), 이에 연결된 할당 장치(23) 및 이들의 협력은 도 2에서 보다 구체적으로 명백하다. 할당 장치(23)는 특히 특정 조직 특성(G)이 결정될 수 있는 신뢰도를 결정하는 역할을 한다. 일반적으로 말하면, 수광 장치(16)의 오염이 증가함에 따라 신뢰도가 감소한다. 그러나 이는 결정될 모든 조직 특성(G)에 대해 동일하게 적용되지 않는다. 예컨대, 지방 조직은 여전히 뼈 조직과 잘 구별되기 때문에, 수광 장치 또는 수광 창이 이미 현저한 오염, 예컨대 유사한 조직 유형의 더 미묘한 구별 또는 비악성 조직 및 악성 조직의 구별과 같은 현저한 오염에 노출되어 있는 경우에도, 오염도가 낮으면 이미 신뢰할 수 없게 될 수 있다.
수광 창의 오염은 투과 특성을 변화시킨다. 수광 창의 침착은 필터와 유사한 효과를 나타내므로 스펙트럼 왜곡 효과가 있다. 할당 장치는 다른 오염 V(V1, V2…Vn)에 대해 특징적인 다양한 투과 곡선 모델(26)을 제공할 수 있다. 예컨대, 오염(V1) 없음에 대한 투과 곡선은 전체 통과 특성을 갖는 반면, 투과 곡선(V2…Vn)은 저역 또는 대역 통과 특성을 갖는 투과 곡선이거나 여러 최소값, 최대값 및/또는 변곡점을 갖는 필터 곡선을 갖는 투과 곡선이다. 이에 대해, 도 3은 오염이 1에서 9로 증가하는 동안 투과 곡선의 일반적인 변화를 보여준다. 곡선은 광 파장(λ)에 따라 예시된 광 강도(I)를 보여준다.
조직 특성(G)을 인식하는 동안 다른 오염(V1 내지 Vn)을 갖는 각각의 투과 곡선 모델(26)에 대해 다른 신뢰도 값(R)이 획득된다. 이는 도 5에서 유형(A 내지 F)의 다른 조직 유형에 대해 예시된다. 다시, 오염은 도 3과 유사하게 1에서 8까지 번호가 매겨져 있으며, 이는 오염도가 증가하는 것에 대응한다. 유형(C)과 유형(E)을 제외한 거의 모든 조직 유형에서 오염도(1)의 경우에도, 거의 100%의 신뢰도를 얻을 수 있다. 오염도(2, 3, 4 등)가 증가함에 따라, 신뢰도는 조직 유형에 따라 감소하며 감소량은 다르다. 이는 다른 조직 특성(G) 또는 조직 형태뿐만 아니라 조직의 유형(A 내지 F)에 적용된다. 예컨대 3개의 일부 조직 특성(G)의 한정된 오염도, 예컨대 유형(B)의 특성은 여전히 확실하게 결정될 수 있고 유형(D)은 어느 정도 신뢰할 수 있고 예컨대 다른 유형 또는 특성은 더 이상 신뢰할 수 없다. 이 정보, 즉 어떤 조직 특성(G)이 V1 내지 Vn의 각각의 투과 곡선 모델(26)의 일부인 어떤 신뢰도로 결정될 수 있는지가 결정될 수 있다.
평가 장치(22)는 먼저 원하는 조직 특성(G) 예컨대 조직 유형을 결정한다. 그 다음 할당 장치(23)는 각각의 유효한 투과 곡선 모델(26)(V1, V2 또는 Vn)에 기초하여 각각의 신뢰도 값(R)을 이 특성에 할당한다. 양 데이터는 도체(24)를 통해 디스플레이 장치(25)에 제공되고 거기에 디스플레이될 수 있다. 이에 의해 데이터(D)는 예컨대 식별된 조직 유형 또는 다른 조직 특성(G)을 특징으로 한다. 이에 의해 신뢰도 값(R)은 조직 특성(G)이 결정된 신뢰도를 특징으로 한다.
신뢰도 값(R)의 결정은 적어도 본 발명의 일 실시예에서 실제 적용 이전에 수행될 수 있다. 그렇게 할 때, 신뢰도 값(R)은 작동 중에 측정된 투과에도 후속적으로 할당될 수 있다. 예컨대, 스펙트럼이 기록될 수 있고 조직은 100% 투과율을 갖는 섬유로 시험 조직에 적용하기 전에 분류될 수 있다. 결과적으로 다른 오염을 시뮬레이션하기 위해 다른 투과 곡선 모델을 사용할 수 있다. 이러한 투과 곡선 모델에 의해서 조직을 다시 분류할 수 있다. 100% 투과율로 분류된 조직과 비교하여, 조직 분석의 신뢰도의 관점에서 어느 투과 곡선 모델이 어느 정도 열화되었는지를 결정할 수 있다.
그 다음 적용 중에 측정된 특정 투과율을 갖는 섬유가 현재 조직 분류에 여전히 충분한지 여부를 결정하기 위해 적용 중에 I가 사용될 수 있다.
신뢰도 값(R)이 한정되거나 선택된 한계 아래로 떨어지면, 조직 특성(G)[데이터(D)]의 표시를 차단하는 것도 가능하다.
투과 곡선 모델(26)은 도 3 및 도 5에서 명백한 바와 같이 증가하는 오염만을 특징으로 하는 1차원 모델일 수 있다. 그러나 오염 유형(T)과 오염의 크기 또는 오염도(K)를 구별할 수 있도록 다른 오염의 분류를 구성할 수도 있다. 예컨대, 오염 유형은 오염의 종류(카본 블랙 침착, 조직 침착, 기타 연기 침착)에 따라 달라질 수 있다. 이는 각각의 입자 크기가 다른 경우에 특히 그렇다. 그 다음 오염도(K)는 형성된 침착의 두께를 특징으로 할 수 있다. 예컨대, 오염 유형(T)은 다른 필터 곡선 예컨대 저역 통과 또는 대역 통과 또는 다른 기본 특성의 조합을 한정할 수 있는 반면, 오염도는 컷오프 주파수(cutoff frequency), 기울기 또는 필터 곡선의 기타 매개변수를 특징으로 한다.
할당 장치(23)는 제공된 투과 곡선 모델(26) 중에서 각각의 오염과 가장 잘 일치하는 모델을 선택해야 한다. 이를 위해, 도 2를 참조한다. 제 1 스펙트럼(27)을 사용하여 스펙트럼은 특정 조직 유형, 예컨대, 근육 조직에에 오염되지 않은 수광 장치(16)의 경우에 기록된 것으로 기호화될 것이다. 다른 강도(I)로 발생하는 여러 스펙트럼 라인(A, B, C)이 존재한다. 스펙트럼 라인의 수와 강도들은 각각의 조직 유형에 따라 다르다. 그것들은 도 2에 도식적으로만 예시되어 있다. 이제, 수광 장치(16)의 오염으로 인해, 다른 스펙트럼(28)이 각각의 조직 예컨대 근육 조직에 기록되면, 그 스펙트럼 라인은 오염으로 인해 수정된다. 스펙트럼(27)은 스펙트럼 라인(A, B, C)을 보여주지만, 스펙트럼(28)은 스펙트럼 라인(A, B, C)을 포함한다. 즉, 하나 이상의 스펙트럼 라인은 깨끗한 수광 장치(16)의 경우보다 더 낮은 강도(I)를 갖다. 그러나 의사가 스펙트럼 결과가 나온 조직을 알고 있고 이 정보가 평가 장치(22)에 사용 가능하다면, 이상적인 스펙트럼(27)과 비교되는 스펙트럼(28)의 수정에 기초하여 투과 곡선 모델(26)이 스펙트럼 수정에 영향을 미쳤어야 하는지를 결정할 수 있고 사용 가능한 모델 V1 내지 Vn의 그룹에서 각각의 투과 곡선 모델을 선택할 수 있다. 투과 곡선 모델을 선택할 때, 평가 장치(22)는 특정 조직 특성이 인식될 수 있는 할당 장치(23)로부터 신뢰도 평가를 동시에 얻는다. 신뢰도 값(R)은 투과 곡선 모델에 대한 다른 모든 조직 특성(G)에 대해 알려져 있기 때문에, 의사는 계속해서 자신의 기구로 작업할 수 있고 디스플레이 장치(25)가 결정된 조직 특성(G)(예: 조직 유형) 및 조직 특성(G)(예: 조직 유형)이 인식된 자신에게 할당된 신뢰도 값(R)을 항상 표시하는 동안 다른 조직 유형에 영향을 미칠 수 있다.
각각의 투과 곡선 모델의 선택은 미리 한정된 시간 간격 후 예컨대 각각 1초 이상 후에 확인할 수 있다. 활성화 시간과 지금까지의 오염율에 기초하여 투과 모델을 외삽하는 것도 가능하다. 외삽은 한정된 시간 간격 또는 주어진 기회 예컨대 투과 측정에 의한 기구 활성화 사이에서 확인할 수 있다. 의사는 별도의 교정을 수행할 필요가 없다.
본 발명의 변형에서, 도 6에 도시된 바와 같이 시험 장치(30)를 제공하는 것도 가능하다. 이는 광원(31)을 포함하고, 이 광원에 의해서 한정된 스펙트럼 조성을 갖는 광이 수광 장치(16)의 수광 창에 공급될 수 있다. 따라서 제어 장치(34)는 광이 수광 장치(16)의 수광 창으로 들어가도록 때때로 광원(31)을 활성화한다는 점에서 시험 공정을 조정한다. 분광계(20)는 이 시험 조건에서 스위치(32)를 통해 오염도(K) 및/또는 오염 유형(T)을 결정하는 투과 분류기(33)로 데이터를 출력한다. 시험의 시작 및 진행의 제어는 시험 장치(30)의 일부일 수 있는 제어 장치(34)를 거친다.
대안적으로, 수술 영역 조명이 광원(31)으로 사용될 수 있다. 이를 위해, 전극(13)이 스파크(12)를 방출하지 않는 동안 짧은 작동 중단이 사용될 수 있다. 제어 장치(34)는 이러한 작동 중단을 사용하고 적절한 투과 곡선 모델을 각각 결정하기 위한 루틴을 처리할 수 있다.
투과 분류기(33)에 의해 제공되는 오염도(K) 및/또는 오염 유형(T)은 할당 장치(23)에 제공되며, 할당 장치(23)는 도 2를 참조하여 제공된 이전 설명과 유사한 일치하는 투과 곡선 모델(26)을 선택한다. 투과 측정은 오염도에 대한 정보를 제공한다. 투과 분류기(33) 및/또는 할당 장치(23)는 비교 가능한 투과 곡선 모델[풀(pool)로부터 선택됨]을 결정하고 어떤 조직 분류가 어떤 신뢰도(R)로 가능한지를 결정하도록 구성될 수 있다. 이로써 투과 분류기(33) 및/또는 할당 장치(23)는 오염도 및/또는 오염 유형에 기초하여 비교 가능한 투과 곡선 모델 사이의 보간을 수행하도록 구성될 수 있다.
시험이 종료되면, 제어 장치(34)는 스위치(32)를 다시 전환하여 분광계(20)에 의해 공급된 신호가 스파크 광으로부터 얻은 스펙트럼에서 원하는 조직 특성을 이제 다시 결정하는 평가 장치(22)로 보내진다. 이러한 조직 특성은 조직 특성을 나타내는 데이터의 형태로 디스플레이 장치(25)에 제공된다.
그렇게 할 때, 투과 분류기(33) 및 할당 장치(23)는 측정된 투과로부터 조직 분류의 결과가 얼마나 좋은지를 예측할 수 있다. 예컨대, 조직 분류는 오염된 실제 섬유를 사용하여 92%의 정확한 결과를 제공한다. 깨끗한 섬유의 경우에, 조직 분류기가 예컨대 96%의 올바른 결과를 제공한다. 투과 분류기(33)에 의해, 측정된 투과율은 이제 예컨대 92% 이상을 달성하는 투과율과 조직 분류의 예상 품질이 92% 미만인 투과율로 세분될 수 있다.
데이터(D)는 조직의 유형을 결정하는 조직 결정을 위해 조직 분류기(33)에 제공된다. 후자 및 결정된 신뢰도 값(R)은 이제 디스플레이 장치(25)에 공급된다. 이는 신뢰도 값(R)을 표시할 수 있다. 또한 이는 또한 임계값 아래로 내려가면 신호를 보낼 수 있다. 임계값은 고정되거나 가변적으로 한정될 수 있다.
조직 특성(G)의 결정을 위한 수광 장치(16) 및 분광 장치(20)를 갖는 본 발명에 따른 조직 분석 장치(10)는 이를 위해 할당 장치(23)와 연결된 평가 장치(22)를 포함한다. 평가 장치(22)는 생물학적 조직의 적어도 하나의 조직 특성(G) 예컨대 그 유형 또는 질병 감염을 결정하는 역할을 한다. 할당 장치는 수광 장치(16)의 오염을 모델링하는 적절한 투과 곡선 모델(26)을 할당하는 역할을 한다. 다른 오염도에 대해, 각각 결정될 수 있는 각각의 조직 특성(G)에 대한 신뢰도 값(R)을 포함하는 다른 투과 곡선 모델이 제공된다. 본 발명의 개념으로 조직 분석이 달성될 수 있을 뿐만 아니라 분석이 수행된 신뢰도의 표시, 즉 조직 특성(G)의 표시가 얼마나 신뢰할 수 있는지도 표시할 수 있다.
10 조직 분석 장치
11 생물학적 조직
12 스파크
13 전극
14 기구
15 장치
16 수광 장치
17 광 도체
18 광 도체(17)의 원위 단부
20 분광 장치
21 도체
22 평가 장치
G 조직 특성
D 데이터
23 할당 장치
24 도체
25 디스플레이 장치
26 투과 곡선 모델
V, V1 … Vn 오염/투과 곡선
I 광의 강도
λ 광 파장
T 오염 유형
K 오염도
R 신뢰도 값
27 제 1 스펙트럼
28 다른 스펙트럼
30 시험 장치
31 광원
32 스위치
33 투과 분류기
34 제어 장치
35 섬유 결합기

Claims (15)

  1. 특히 수술 기구(14) 및/또는 상기 기구를 공급하는 역할을 하는 장치(15)에 통합하기 위한 조직 분석 장치(10)에 있어서,
    조직(11)에 대한 전기 스파크(12) 또는 플라즈마의 영향에 의해 생성된 광을 수광하기 위한 수광 장치(16)를 갖고,
    광의 다른 파장들에서 광 강도들을 결정하기 위한 분광 장치(20)를 갖고,
    상기 광 강도들로부터 적어도 하나의 조직 특성(G)을 특징으로 하는 데이터(D)를 결정하기 위한 평가 장치(22)를 갖고,
    결정된 오염(V)에 기초하여 상기 조직 특성(G)을 참조하거나 상기 조직 특성(G)에 대한 신뢰도 값(R)을 할당하고 및/또는 결정하기 위한 할당 장치(23)를 갖는 조직 분석 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 할당 장치(23)는 상기 분광 장치에 의해 결정된 상기 광 강도들에 기초하여 상기 오염(V)의 분류를 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 오염을 분류하도록 구성되는 시험 장치(30)가 제공되는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 분류는 상기 오염(V)을 하나 이상의 오염 유형(T)에 할당하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 시험 장치(30)는 상기 오염(V)의 정도(K)를 검출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 할당 장치(23)는 상기 오염(V)에 기초하여 상기 신뢰도 값(R)을 결정하도록 구성되고, 상기 신뢰도 값(R)은 상기 평가 장치(22)에 의해 결정되는 상기 조직 특성(G)에 특정되는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 할당 장치(23)는 특정 조직 특성(G)이 인식되는 상기 신뢰도 값(R)과 상기 오염(V) 사이의 관계에 대한 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 모델은 데이터 수집인 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 할당 장치(23)는 다른 오염들(V)에 대해 특징적인 여러 투과 곡선 모델들(26)을 포함하는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 할당 장치(23)는 상기 분광 장치(20)에 의해 획득된 스펙트럼(28)에 기초하여 일치하는 상기 투과 곡선 모델(26)을 선택하는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  11. 제9항 또는 제10항에 있어서,
    신뢰도 값(R)이 각각의 조직 특성(G)에 대한 각각의 투과 곡선 모델(26)에 할당되는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    여러 스펙트럼 광을 방출하는 광원(31)을 포함하는 상기 오염(V)의 결정을 위해 시험 장치(30)가 제공되는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 시험 장치(30)는 여러 광 파장들에 기초하여 상기 오염(V)을 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 조직 분석 장치.
  14. 특히 외과적 개입 동안의 조직 분석 방법에 있어서,
    상기 외과적 개입 동안 수광 장치(16)에 의해 광이 수광되고, 조직(11)에 대한 전기 스파크(12) 또는 플라즈마의 영향으로 인해 광이 생성되고,
    다른 광 파장들(λ)에서의 광 강도들(I)은 상기 수광된 광으로부터 결정되고,
    상기 광 강도들(I)로부터 적어도 하나의 조직 특성(G)을 특징으로 하는 데이터(D)가 결정되고,
    상기 수광 장치(16)의 오염(V)이 결정되고,
    상기 결정된 오염(V)에 기초하여 평가 장치(22)에 의해 결정된 상기 데이터(D)에 신뢰도 값(R)이 할당되고,
    상기 조직 특성(G) 및 상기 할당된 신뢰도 값(R)은 상기 할당된 신뢰도 값(R)이 임계값을 초과하는 경우에 표시되거나 상기 조직 특성(G)만이 표시되는 것을 특징으로 하는 조직 분석 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 결정될 조직 특성(G)에 따라 시간 간격들이 한정되는 것을 특징으로 하는 조직 분석 방법.
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