KR20220142465A - 레이저 스펙클 신호들을 처리하기 위한 시스템들 및 방법들 - Google Patents
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Abstract
본 개시내용은 레이저 스펙클 신호들을 처리하기 위한 시스템들 및 방법들을 제공한다. 방법은 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 획득하고 피험자의 신체의 또는 신체 내의 생물학적 물질의 이동에 대응하는 기준 신호를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 적어도 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수 및 기준 신호에 대응하는 제2 함수를 사용하여 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치에 부분적으로 기초하여 출력 신호를 생성하고, 출력 신호를 사용하여 피험자의 조직 영역 상의 또는 근처의 수술 절차를 돕는 단계를 포함할 수 있다.
Description
상호 참조
본 출원은 2020년 2월 14일자로 출원된 미국 가출원 제62/976,669호, 2020년 5월 8일자로 출원된 미국 가출원 제63/021,914호, 및 2020년 5월 8일자로 출원된 미국 가출원 제63/022,147 호에 대해 우선권을 주장하며, 이들 각각은 모든 목적을 위해 그 전체가 본 명세서에 참고로 포함된다.
레이저 스펙클 콘트라스트 이미징(LSCI)은 레이저 광을 사용하여 확산 표면을 조명하여 스펙클 패턴으로서 알려진 시각적 효과를 생성하는 광학 기술이다. 스펙클 패턴들을 포함하는 이미지 프레임들은 타겟 영역 또는 표면의 동적 및 구조적 양들을 계산하기 위해 분석될 수 있다.
레이저 스펙클 패턴들의 이미지들은 다수의 프레임에 걸쳐 분석되어, 타겟 영역의 하나 이상의 물리적, 화학적, 구조적, 형태학적, 생리학적, 또는 병리학적 특징 및/또는 특성을 정량화 및/또는 관찰할 수 있다. 레이저 스펙클 이미징 처리를 위한 전통적인 시스템들 및 방법들은 유한 수의 프레임들에 걸쳐 레이저 스펙클 신호들을 분석할 수 있고, 이는 계산 집약적일 수 있다. 본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 타겟 영역의 다양한 물리적, 화학적, 구조적, 형태학적, 생리학적, 또는 병리학적 특징들 및/또는 특성들을 정량화 및/또는 관찰하기 위해 무한 수의 프레임들에 걸쳐 획득된 레이저 스펙클 신호들을 처리하도록 구현될 수 있다. 무한 수의 프레임들에 걸친 처리는 계산 오버헤드를 줄일 수 있고, 상이한 계산 가능한 값들의 가중치들 및 우선순위들을 동적으로 조정함으로써 스펙클 이미지 프레임들을 처리하는 더 정확한 실시간 방법을 제공할 수 있다. 본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 또한 타겟 영역의 상이한 정량화 가능한 또는 관찰 가능한 특징들 및/또는 특성들을 검증 및/또는 향상시키도록 구현될 수 있다. 본 명세서에 개시된 시스템들 및 방법들은 신호들을 하나 이상의 기준 신호와 비교함으로써 부분적으로 레이저 스펙클 신호들을 분석 또는 처리할 수 있다. 본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 의료 오퍼레이터가 레이저 스펙클 패턴 내의 어느 특징들이 생물학적 물질의 이동에 기인하는지를 결정하고, 레이저 스펙클 패턴 내의 어느 특징들이 그러한 생물학적 물질의 그러한 이동과 반드시 관련되지는 않은 외부 물리적 이동에 기인하는지를 결정하는 것을 가능하게 할 수 있다. 본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 의료 오퍼레이터가 다양한 물질들 및/또는 물체들에 의해 야기되는 상이한 이동들을 구별하고, 레이저 스펙클 패턴, 신호, 또는 이미지의 상이한 부분들 또는 특징들을 필터링하거나 향상시켜, 타겟 영역의 특징 또는 특성의 더 정확한 평가들 또는 관찰들을 행하는 것을 가능하게 할 수 있다. 본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 레이저 스펙클 패턴들, 이미지들, 및/또는 신호들을 처리 또는 분석하려고 시도할 때 생성될 수 있는 하나 이상의 거짓 양성 또는 거짓 음성을 제거하기 위해 사용될 수 있다. 본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 또한 레이저 스펙클 패턴들, 이미지들, 및/또는 신호들을 더 정확하게 해석하고, 수술 장면의 레이저 스펙클 패턴들 또는 다른 이미지들에서 볼 수 없거나 쉽게 검출 가능하지 않은 중요한 구조들을 검출하기 위해 사용될 수 있다. 추가 이익으로서, 본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 의료 기구 또는 수술 도구가 타겟 영역을 터치하고 있는지를 결정하거나, 도구가 타겟 영역을 터치하고 있을 때 가해진 힘의 양을 추정하거나, 외과의 또는 로봇에 의해 핸들링되고 있는 실(thread)에서의 장력의 양을 계산하기 위해 구현될 수 있다.
일 양태에서, 본 개시내용은 레이저 스펙클 신호들을 처리하기 위한 방법을 제공한다. 방법은 (a) 피험자(subject)의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터의 레이저 스펙클 신호 및 (2) 피험자의 신체의 또는 신체 내의 생물학적 물질의 이동에 대응하는 기준 신호를 획득하는 단계; (b) 적어도 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 단계; (c) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계- 하나 이상의 측정치는 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의됨 -; (d) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치에 부분적으로 기초하여 출력 신호를 생성하는 단계; 및 (e) 피험자의 조직 영역 상의 또는 근처의 수술 절차를 돕기 위해 출력 신호를 사용하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 함수 공간은 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 신호들의 세트와 관련된 함수들의 세트에 대응한다. 일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 신호들의 세트는 레이저 스펙클 신호를 포함한다. 일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 패턴은 상이한 파장들을 갖는 복수의 레이저 빔 또는 펄스를 생성하도록 구성된 복수의 레이저 광원을 사용하여 생성된다. 일부 실시예들에서, 복수의 레이저 빔 또는 펄스는 약 100 나노미터(nm) 내지 약 1 밀리미터(mm)의 파장을 갖는다.
일부 실시예들에서, 함수 공간은 르베그 함수 공간을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수 및 제2 함수 중 적어도 하나는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 포함하는 무한 차원 벡터 함수를 포함한다.
일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 신호는 복수의 프레임이 실시간으로 수신 또는 처리될 때 복수의 프레임에 걸쳐 획득된다.
일부 실시예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 제1 함수와 제2 함수를 비교함으로써 부분적으로 도출된다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 레이저 스펙클 신호와 관련된 픽셀 값들의 제1 세트를 기준 신호와 관련된 픽셀 값들의 제2 세트와 비교하기 위해 레이저 스펙클 신호를 기준 신호 상에 투영하거나, 기준 신호를 레이저 스펙클 신호 상에 투영하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 제1 함수와 제2 함수를 사용하여 이너 프로덕트(inner product), 도트 프로덕트(dot product), 교차 상관, 자동 상관, 정규화된 교차 상관 또는 가중 측정 적분 중 적어도 하나를 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 제1 함수와 제2 함수 사이의 상관의 양 또는 정도를 결정하기 위해 하나 이상의 신호 또는 시계열 비교기를 사용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 수행된다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지의 적어도 일부에 걸쳐 발생하고, 일부는 피험자의 조직 영역 내의 또는 근처의 하나 이상의 관심 영역에 대응한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지에 대해 캡처된 각각의 새로운 프레임에 대해 실질적으로 실시간으로 그리고 프레임별로 수행된다.
일부 실시예들에서, 기준 신호는 피험자의 펄스와 관련된 펄스 신호를 사용하여 획득되거나 생성된다. 일부 실시예들에서, 펄스 신호는 외부 디바이스를 사용하여 획득된다. 일부 실시예들에서, 외부 디바이스는 펄스 산소 농도계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 방법은 펄스 신호를 사용하여, 레이저 스펙클 패턴의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 물리적 이동에 기인하는지를 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 레이저 스펙클 신호와 펄스 신호 간의 상관의 양 또는 정도에 대응한다.
일부 실시예들에서, 출력 신호는 관류 흐름 맵을 생성하기 위해 사용 가능한 흐름 신호를 포함한다. 일부 실시예들에서, 흐름 신호는 관류 흐름 맵에서 하나 이상의 거짓 양성을 제거하기 위해 사용 가능하다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 거짓 양성은 이동을 나타내지만 하나 이상의 영역을 통해 유동하는 유체를 갖지 않는 관류 흐름 맵 내의 하나 이상의 영역에 대응한다.
일부 실시예들에서, 기준 신호는 상이한 주파수들에서 회전하도록 구성되는 2개 이상의 모터의 진동들과 관련된 복수의 파형을 사용하여 획득되거나 생성된다. 일부 실시예들에서, 2개 이상의 모터는 수술 절차의 하나 이상의 단계를 수행하기 위해 사용되는 수술 도구에 결합되는 트랜스듀서 내에 하우징된다. 일부 실시예들에서, 복수의 파형은 제1 주파수를 갖는 제1 파형과 제1 주파수와 상이한 제2 주파수를 갖는 제2 파형의 중첩을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 파형과 제2 파형의 중첩은 펄싱 파형을 생성한다. 일부 실시예들에서, 제1 파형은 반송파를 포함한다. 일부 실시예들에서, 반송파는 고정된 또는 일정한 파형을 갖는다. 일부 실시예들에서, 반송파는 가변 파형을 갖는다.
일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 생성되는 변조된 레이저 스펙클 신호를 포함한다.
일부 실시예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서의 변조된 레이저 스펙클 신호와 기준 신호 간의 상관의 양 또는 정도에 대응한다.
일부 실시예들에서, 출력 신호는 관류 흐름 맵을 생성하고 관류 흐름 맵의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 물리적 이동에 기인하는지를 결정하기 위해 사용 가능한 흐름 신호를 포함한다.
일부 실시예들에서, 출력 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역을 터치하고 있는지를 결정하는 데 사용가능한 힘 신호를 포함한다.
일부 실시예들에서, 출력 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 수술 도구에 의해 피험자의 조직 영역 내의 또는 근처의 조직에 가해지는 힘의 양을 결정하는 데 사용가능한 힘 신호를 포함한다.
일부 실시예들에서, 생물학적 물질은 유체를 포함한다. 일부 실시예들에서, 유체는 혈액, 림프, 조직액, 모유, 타액, 정액, 담즙, 세포내액, 세포외액, 혈관내액, 간질액, 림프액, 또는 세포 횡단액을 포함한다. 일부 실시예들에서, 생물학적 물질은 조직을 포함한다. 일부 실시예들에서, 조직은 조직 영역 내에 또는 근처에 있다.
다른 양태에서, 본 개시내용은 관류 흐름 맵을 생성하는 방법을 제공하고, 방법은 (a) 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 획득하는 단계; (b) 피험자의 펄스와 관련된 펄스 신호로부터 기준 신호를 생성하는 단계; (c) 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 단계; 및 (d) 레이저 스펙클 신호와 기준 신호의 비교에 부분적으로 기초하여 관류 흐름 맵을 생성하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 방법은 레이저 스펙클 신호와 기준 신호의 비교를 사용하여, 레이저 스펙클 패턴의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 물리적 이동에 기인하는지를 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예들에서, 방법은 레이저 스펙클 신호와 기준 신호의 비교를 사용하여 관류 흐름 맵 내의 하나 이상의 거짓 양성을 제거하는 단계를 더 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 거짓 양성은 이동을 나타내지만 하나 이상의 영역을 통해 유동하는 유체를 갖지 않는 관류 흐름 맵 내의 하나 이상의 영역에 대응한다.
일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 단계는 (c1) 적어도 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 단계; 및 (c2) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 측정치는 (i) 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의되고, (ii) 관류 흐름 맵을 생성하는 데 사용된다.
일부 실시예들에서, 함수 공간은 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 신호들의 세트와 관련된 함수들의 세트에 대응한다. 일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 신호들의 세트는 레이저 스펙클 신호를 포함한다.
일부 실시예들에서, 함수 공간은 르베그 함수 공간을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수 또는 제2 함수 중 적어도 하나는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 포함하는 무한 차원 벡터 함수를 포함한다.
일부 실시예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 제1 함수와 제2 함수를 비교함으로써 부분적으로 도출된다. 일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 신호와 기준 신호를 비교하는 것은 레이저 스펙클 신호와 관련된 픽셀 값들의 제1 세트를 기준 신호와 관련된 픽셀 값들의 제2 세트와 비교하기 위해, 레이저 스펙클 신호를 기준 신호 상에 투영하거나, 기준 신호를 레이저 스펙클 신호 상에 투영하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 제1 함수 및 제2 함수를 사용하여 이너 프로덕트, 도트 프로덕트, 교차 상관, 자동 상관, 정규화된 교차 상관 또는 가중 측정 적분 중 적어도 하나를 계산하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 제1 함수와 제2 함수 사이의 상관의 양 또는 정도를 결정하기 위해 하나 이상의 신호 또는 시계열 비교기를 사용하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 수행된다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 이미지의 적어도 일부에 걸쳐 발생하고, 일부는 레이저 스펙클 이미지 내의 하나 이상의 관심 영역을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지에 대해 캡처된 각각의 새로운 프레임에 대해 실질적으로 실시간으로 그리고 프레임별로 수행된다.
일부 실시예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 레이저 스펙클 신호와 펄스 신호 사이의 상관의 양 또는 정도에 대응한다. 일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 신호는 복수의 프레임이 실시간으로 수신 또는 처리될 때 복수의 프레임에 걸쳐 획득된다. 일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 패턴은 상이한 파장들 또는 주파수들을 갖는 복수의 레이저 빔 또는 펄스를 생성하도록 구성된 복수의 레이저 광원을 사용하여 생성된다. 일부 실시예들에서, 복수의 레이저 빔 또는 펄스는 약 100 나노미터(nm) 내지 약 1 밀리미터(mm)의 파장을 갖는다.
일부 실시예들에서, 방법은 관류 흐름 맵을 사용하여 조직 영역이 혈류를 수용하는 생존가능한 조직을 포함하는지를 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예들에서, 방법은 관류 흐름 맵을 사용하여 보이지 않는 하나 이상의 임계 구조를 검출하는 단계를 더 포함한다.
다른 양태에서, 본 개시내용은 피험자의 조직 영역 내에 또는 근처에 있는 조직에 가해지는 힘을 결정하기 위한 방법을 제공하며, 방법은 (a) 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 획득하는 단계; (b) 상이한 주파수들에서 회전하도록 구성되는 2개 이상의 모터의 진동들과 관련된 복수의 파형을 사용하여 기준 신호를 생성하는 단계; (c) 기준 신호를 사용하여 레이저 스펙클 신호를 변조하는 단계; (d) 변조된 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 단계; 및 (e) 변조된 레이저 스펙클 신호와 기준 신호의 비교에 부분적으로 기초하여 힘 신호를 생성하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 2개 이상의 모터는 수술 절차의 하나 이상의 단계를 수행하는 데 사용되는 수술 도구에 결합되는 트랜스듀서 내에 하우징된다.
일부 실시예들에서, 변조된 레이저 스펙클 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 생성된다.
일부 실시예들에서, 복수의 파형은 제1 주파수를 갖는 제1 파형과 제1 주파수와 상이한 제2 주파수를 갖는 제2 파형의 중첩을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 파형과 제2 파형의 중첩은 펄싱 파형을 생성한다. 일부 실시예들에서, 제1 파형은 반송파 파형을 포함한다. 일부 실시예들에서, 반송파는 고정된 또는 일정한 파형을 갖는다. 일부 실시예들에서, 반송파는 가변 파형을 갖는다.
일부 실시예들에서, 힘 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역 내에 또는 근처에 있는 조직을 터치하고 있는지를 결정하기 위해 사용 가능하다. 일부 실시예들에서, 힘 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 수술 도구에 의해 피험자의 조직 영역 내에 또는 근처에 있는 조직에 가해지는 힘의 양을 결정하기 위해 사용 가능하다.
일부 실시예들에서, 변조된 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 단계는 (d1) 적어도 변조된 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 단계; 및 (d2) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계를 포함하고, 하나 이상의 측정치는 (i) 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의되고, (ii) 힘 신호를 생성하는 데 사용된다.
일부 실시예들에서, 함수 공간은 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 신호들의 세트와 관련된 함수들의 세트에 대응한다. 일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 신호들의 세트는 변조된 레이저 스펙클 신호를 포함한다.
일부 실시예들에서, 함수 공간은 르베그 함수 공간을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수 또는 제2 함수 중 적어도 하나는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 포함하는 무한 차원 벡터 함수를 포함한다.
일부 실시예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 제1 함수와 제2 함수를 비교함으로써 부분적으로 도출된다. 일부 실시예들에서, 변조된 레이저 스펙클 신호와 기준 신호를 비교하는 단계는 변조된 레이저 스펙클 신호와 관련된 픽셀 값들의 제1 세트를 기준 신호와 관련된 픽셀 값들의 제2 세트와 비교하기 위해, 변조된 레이저 스펙클 신호를 기준 신호 상에 투영하거나, 기준 신호를 변조된 레이저 스펙클 신호 상에 투영하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 단계는 제1 함수와 제2 함수를 사용하여 이너 프로덕트, 도트 프로덕트, 교차 상관, 자동 상관, 정규화된 교차 상관 또는 가중 측정 적분 중 적어도 하나를 계산하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 단계는 제1 함수와 제2 함수 사이의 상관의 양 또는 정도를 결정하기 위해 하나 이상의 신호 또는 시계열 비교기를 사용하는 단계를 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 수행된다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지의 적어도 일부에 걸쳐 발생하고, 일부는 피험자의 조직 영역 내의 또는 근처의 하나 이상의 관심 영역에 대응한다. 일부 실시예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지에 대해 캡처된 각각의 새로운 프레임에 대해 실질적으로 실시간으로 그리고 프레임별로 수행된다.
일부 실시예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 변조된 레이저 스펙클 신호와 기준 신호 간의 상관의 양 또는 정도에 대응한다. 일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 신호는 복수의 프레임이 실시간으로 수신 또는 처리될 때 복수의 프레임에 걸쳐 획득된다. 일부 실시예들에서, 레이저 스펙클 패턴은 상이한 파장들 또는 주파수들을 갖는 복수의 레이저 빔 또는 펄스를 생성하도록 구성된 복수의 레이저 광원을 사용하여 생성된다. 일부 실시예들에서, 복수의 레이저 빔 또는 펄스는 약 100 나노미터(nm) 내지 약 1 밀리미터(mm)의 파장을 갖는다.
본 개시내용의 또 다른 양태는, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의한 실행시에, 위의 또는 본 명세서의 다른 곳의 방법들 중 임의의 방법을 구현하는 기계 실행가능 코드를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 제공한다.
본 개시내용의 다른 양태는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 및 그에 결합된 컴퓨터 메모리를 포함하는 시스템을 제공한다. 컴퓨터 메모리는, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의한 실행 시에, 위의 또는 본 명세서의 다른 곳의 방법들 중 임의의 방법을 구현하는 기계 실행가능 코드를 포함한다.
본 개시내용의 추가적인 양태들 및 장점들은 아래의 상세한 설명으로부터 이 분야의 기술자들에게 쉽게 명백해질 것이며, 본 개시내용의 예시적인 실시예들만이 도시되고 설명된다. 인식되듯이, 본 개시내용은 다른 그리고 상이한 실시예들이 가능하고, 그의 여러 상세는 본 발명으로부터 벗어나지 않고 다양한 명백한 측면들에서 변경될 수 있다. 따라서, 도면들 및 설명은 사실상 예시적인 것으로 간주되어야 하며, 한정적인 것으로 간주되지 않아야 한다.
참고문헌의 포함
본 명세서에서 언급된 모든 공보, 특허, 및 특허 출원은, 각각의 개별 공보, 특허, 또는 특허 출원이 참고로 포함되는 것으로 구체적으로 그리고 개별적으로 표시된 것과 동일한 정도로 본 명세서에 참고로 포함된다. 참고로 포함되는 공보들 및 특허들 또는 특허 출원들이 본 명세서에 포함된 개시내용과 모순되는 경우, 본 명세서는 임의의 이러한 모순되는 자료를 대체하고/하거나 그에 우선하는 것으로 의도된다.
본 발명의 새로운 특징들은 첨부된 청구항들에서 구체적으로 제시된다. 본 발명의 특징들 및 장점들의 더 양호한 이해는 본 발명의 원리들이 이용되는 예시적인 실시예들을 제시하는 아래의 상세한 설명 및 첨부 도면들(본 명세서에서 또한 "도면" 및 "도")을 참조하여 획득될 것이다. 도면들에서:
도 1은 일부 실시예들에 따른, 레이저 스펙클들을 처리하기 위한 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 2는 일부 실시예들에 따른, 수술 동작을 위해 레이저 스펙클들을 처리하기 위한 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 3은 일부 실시 예들에 따른, 외과의가 로봇을 감독하거나 조작하는 것을 포함하는 수술 동작을 위해 레이저 스펙클들을 처리하기 위한 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 4는 일부 실시예들에 따른, 외과의가 로봇을 사용하여 작업하는 것을 포함하는 수술 동작을 위해 레이저 스펙클들을 처리하기 위한 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 5는 일부 실시예들에 따른 신호 처리를 위한 방법을 개략적으로 도시한다.
도 6은 일부 실시예들에 따른 관류 흐름 맵을 생성하기 위한 방법을 개략적으로 도시한다.
도 7은 일부 실시예들에 따른, 조직에 가해진 힘을 추정하는 방법을 개략적으로 도시한다.
도 8은 본 명세서에서 제공되는 방법들을 구현하도록 프로그래밍되거나 달리 구성되는 컴퓨터 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 9는 원시 스펙클 이미지 및 전통적인 알고리즘들을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들의 예를 도시한다.
도 10은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 원시 스펙클 이미지, 및 시간적 무한 임펄스 적분(III) 알고리즘, 공간적 III 알고리즘 및 공간-시간적 III 알고리즘을 각각 사용하여 생성된 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들의 예를 도시한다.
도 11은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 또는 흐름 맵을 생성하는 방법의 예를 도시한다.
도 12는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 본 명세서에 설명된 방법들 및 알고리즘들을 구현하는 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 1은 일부 실시예들에 따른, 레이저 스펙클들을 처리하기 위한 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 2는 일부 실시예들에 따른, 수술 동작을 위해 레이저 스펙클들을 처리하기 위한 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 3은 일부 실시 예들에 따른, 외과의가 로봇을 감독하거나 조작하는 것을 포함하는 수술 동작을 위해 레이저 스펙클들을 처리하기 위한 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 4는 일부 실시예들에 따른, 외과의가 로봇을 사용하여 작업하는 것을 포함하는 수술 동작을 위해 레이저 스펙클들을 처리하기 위한 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 5는 일부 실시예들에 따른 신호 처리를 위한 방법을 개략적으로 도시한다.
도 6은 일부 실시예들에 따른 관류 흐름 맵을 생성하기 위한 방법을 개략적으로 도시한다.
도 7은 일부 실시예들에 따른, 조직에 가해진 힘을 추정하는 방법을 개략적으로 도시한다.
도 8은 본 명세서에서 제공되는 방법들을 구현하도록 프로그래밍되거나 달리 구성되는 컴퓨터 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 9는 원시 스펙클 이미지 및 전통적인 알고리즘들을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들의 예를 도시한다.
도 10은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 원시 스펙클 이미지, 및 시간적 무한 임펄스 적분(III) 알고리즘, 공간적 III 알고리즘 및 공간-시간적 III 알고리즘을 각각 사용하여 생성된 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들의 예를 도시한다.
도 11은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 또는 흐름 맵을 생성하는 방법의 예를 도시한다.
도 12는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 본 명세서에 설명된 방법들 및 알고리즘들을 구현하는 시스템을 개략적으로 도시한다.
본 발명의 다양한 실시예들이 본 명세서에 도시되고 설명되었지만, 그러한 실시예들은 단지 예로서 제공된다는 것이 이 분야의 기술자들에게 명백할 것이다. 본 발명을 벗어나지 않고 이 분야의 기술자들에게는 다수의 변형, 변경 및 대체가 떠오를 수 있다. 본 명세서에 설명된 본 발명의 실시예들에 대한 다양한 대안들이 사용될 수 있다는 것을 이해해야 한다.
"실시간"이라는 용어는, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 일반적으로 제2 이벤트 또는 동작의 발생과 관련하여 제1 이벤트 또는 동작의 동시적인 또는 실질적으로 동시적인 발생을 말한다. 실시간 동작 또는 이벤트는 적어도 다른 이벤트 또는 동작에 대해 10 초, 5 초, 1 초, 1/10 초, 1/100 초, 밀리초, 또는 그 미만 중 하나 이상 미만의 응답 시간 내에 수행될 수 있다. 실시간 동작은 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
"적어도", "보다 큰" 또는 "보다 크거나 같은"이라는 용어가 일련의 2개 이상의 수치 값 내의 제1 수치 값에 선행할 때마다, "적어도", "보다 큰" 또는 "보다 크거나 같은"이라는 용어는 그러한 일련의 수치 값들 내의 수치 값들 각각에 적용된다. 예를 들어, 1, 2, 또는 3보다 크거나 같은 것은 1보다 크거나 같은 것, 2보다 크거나 같은 것, 또는 3보다 크거나 같은 것과 등가이다.
"보다 많지 않은", "보다 적은", 또는 "보다 적거나 동일한"이라는 용어가 일련의 2개 이상의 수치 값들 내의 제1 수치 값에 선행할 때마다, "보다 많지 않은", "보다 적은", 또는 "보다 적거나 동일한"이라는 용어는 그러한 일련의 수치 값들 내의 수치 값들의 각각에 적용된다. 예를 들어, 3, 2, 또는 1보다 적거나 동일한 것은 3보다 적거나 동일하거나, 2보다 적거나 동일하거나, 1보다 적거나 동일한 것과 등가이다.
일 양태에서, 본 개시내용은 레이저 스펙클 이미지들을 처리하는 방법들 및 시스템들을 제공한다. 일부 실시예들에서, 레이저 광으로 조명되는 장면의 일련의 프레임들(F_1, F_2, ..., F_N)은 카메라를 사용하여 수집될 수 있다. 카메라는 예를 들어, USB 기술을 사용하여 데이터를 전송하는 유니버설 직렬 버스(USB) 카메라를 포함할 수 있다. 레이저 광의 코히어런스는 스펙클 패턴이 장면 상에 나타나게 한다. 이 스펙클 패턴은 관찰자의 위치 및 카메라의 고유 파라미터들에 의존할 수 있다. 예를 들어, 상이한 위치들에 있는 2개의 카메라는 상이한 스펙클 패턴들을 캡처할 수 있고, 장면(카메라 대 눈)을 관찰하는 2명의 사용자는 스펙클들의 위치에 동의하지 않을 수 있다. 이미징되는 물체가 이동하게 되면, 그것의 표면 상의 스펙클 패턴은 물체의 이동과 함께 유동하는 패턴을 닮지 않고 쉽게 "추적"되지 않을 수 있는 무작위 "깜박임(twinkling)"으로 프레임마다 변할 수 있다. (공간에서 또는 프레임마다) 이웃 픽셀들의 그룹들을 검사하고 그러한 이웃 픽셀들의 평균(mu) 및 분산(sigma^2)을 계산함으로써, 각각의 픽셀에서 이미징되는 물체의 속도는 대략 sigma^2/mu^2로서 계산될 수 있다. 검출된 이동은 물체의 물리적 이동에 기인하거나 하부 조직에서의 혈류에 기인할 수 있다. 이미징 동안, 이동의 모든 비혈류 소스들을 최소로 유지하는 것이 바람직하다.
본 개시내용은 구조화된 합산(즉, 적분)에 적어도 부분적으로 기초하여, 스펙클 콘트라스트 맵들에서 사용되는 통계들을 계산하는 방법들 및 시스템들을 제공한다. 본 개시내용은 시간 및 공간에서 수정된 무한 합 알고리즘들을 제공한다. 일 양태에서, 본 개시내용은 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 처리를 위한 무한 임펄스 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징(LSCI) 및 무한 임펄스 레이저 스펙클 콘트라스트 분석(LASCA) 알고리즘들을 제공한다.
본 개시내용은 또한 시간 및 공간을 통한 스펙클 신호들의 가중 적분, 즉 가우시안 LASCA를 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. 본 개시내용은 펄스 맵들을 생성하고 처리하기 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. 본 개시내용은 시간 및 공간에서 무한 임펄스 필터링을 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다.
전통적인 유한 합 방법들은 공간에서 그리고 시간을 통해 각각의 픽셀 주변에서 합들을 갖는 mu 및 시그마를 추정할 수 있다. 이들 합의 각각의 항은 동일하게 취급될 수 있고, 이는 이미지에 아티팩트를 도입한다. 대조적으로, 본 명세서에 개시된 방법들 및 시스템들은 합산 및 제산 동안 가중 합들을 사용하여 통계들을 필터링함으로써 더 깨끗한 이미지들을 제공할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 개시된 방법들 및 시스템들은 먼저 통계들의 비율을 계산한 다음에 필터링하는 유한 합 방법들에 비해 개선된 성능을 제공할 수 있다.
본 명세서에 개시된 방법들 및 시스템들은 각각의 픽셀의 통계적 양(mu^2/sigma^2)을 도출함으로써 구현될 수 있다. 이러한 양들은 경험적으로 추정될 수 있다.
예를 들어, 프레임들 {i=1, ...,n}에 걸쳐 mu~＼sum p_i를 추정하는 대신에, 본 개시내용에서 mu는 mu_t=(1- 알파)*p_t+알파*m_(t-1)에 의해 추정될 수 있다. 유사하게, 제곱들의 합 xi_t=(1-알파)*(p_t)^2+알파*xi_(t-1)이 추정될 수 있다. mu_t 및 xi_t는 시간 t에서의 "카운트들"에 대응할 수 있다. sigma_t^2=xi_t-(mu_t)^2이다. 결과적으로, mu^2/sigma^2는 더 적은 제산들을 사용하는 표현식으로 단순화될 수 있고, 이에 의해 계산 성능을 최적화할 수 있다.
본 개시내용은 (알파를 갖는) 이동 평균에 기초하여 무한 임펄스 스펙클 시간 적분을 최적화하고 수행하기 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다.
본 개시내용은 또한 "카운트들"이 계산되었다면 mu^2/sigma^2의 도출 및/또는 계산을 최적화하고 단순화하기 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다.
"카운트들"은 시간 대신에 공간을 통해 가중 평균을 반복함으로써 계산될 수 있다. 본 명세서에 개시된 방법들 및 시스템들은 다음의 표현식을 사용하여 구현될 수 있다.
A_11,t = (1/9)*[알파*A_(11,t-1) + (1-알파)( A_(00,t-1) + A_(10,t-1) + A_(20,t-1) + A_(01,t-1) + A_(21,t-1) + A_(02,t-1) + A_(12,t-1) + A_(22,t-1) )]
각각의 픽셀에서 이 합을 수행하는 것은 각각의 픽셀이 그 자신과 그 이웃들의 평균이 되게 할 수 있다. 합을 두 번 수행하는 것은 각각의 픽셀이 또한 그 이웃들의 이웃들의 평균이 되게 할 수 있다. 합 모델들을 반복하는 것은 고유 함수들이 가우시안들인 열 확산 프로세스를 포함할 수 있는데, 이는 한계에서 이 프로세스가 가우시안 커널 합산과 동등하다는 것을 의미한다.
이러한 기술들은 공간 및 시간을 통해 동시에 합산하여, 각각의 픽셀이 그 자신 및 그의 이웃의 이력들을 사용하여 카운트들을 계산하게 하고, 근접도에 따라 가중되게 하도록 결합될 수 있다.
본 개시내용은 또한 시간 및 주파수 도메인들에서 기준 신호에 대한 가중 적분을 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. 일부 예들에서, 본 명세서에 개시된 방법들 및 시스템들은 커널 적분의 하나 이상의 양태를 포함할 수 있다. 스펙클 기준 신호 LP 측정은 터치 센서의 목적을 위해 사용될 수 있다. 스펙클 기준 신호 LP 측정은 펄샐리티 맵(pulsality map) 또는 펄스 맵(pulse map)을 생성하기 위해 사용될 수 있다. LP는 르베그 공간에 대응할 수 있다. LP는 놈(norm)들과 함께 적분가능한 함수들의 하나 이상의 공간들 및 그러한 함수들을 측정하고 비교하기 위해 사용되는 이너 프로덕트들을 포함할 수 있다. LP는 유한 차원 벡터 공간들에 대한 p-놈의 자연 일반화를 사용하여 정의된 함수 공간들을 포함할 수 있다. 예를 들어, L2는 보통의 유클리드 놈과 함께 제곱 적분가능한 함수들의 공간을 포함할 수 있고, 이너 프로덕트는 벡터들의 통상적인 도트 프로덕트의 무한 차원 아날로그에 대응할 수 있다. 일부 실시예들에서, LP는 p-놈이 무한 수의 성분들을 갖는 벡터들로 확장될 수 있는 경우들에서 lp 공간과 상관될 수 있다. 일부 예들에서, lp는 본 개시내용의 하나 이상의 양태를 구현하기 위해 사용될 수 있다.
유한 임펄스 방법에서, 흐름 신호는 유한 수의 프레임들에 걸쳐 기록되고 기준 신호와 비교될 수 있다. 이 비교는 도트 프로덕트, 정규화된 교차 상관, 가중 측정 적분, 또는 임의의 다른 유사한 신호/시계열 비교기에 의해 수행될 수 있다. 이 비교는 전체 이미지(풀 필드)에 걸쳐 또는 관심 영역에 걸쳐 발생할 수 있다.
본 명세서에 개시된 무한 임펄스 방법들은 지수 이동 평균들을 사용하여 적분을 온라인으로, 프레임별로, 그리고 최근 과거를 향해 더 가중되게 계산할 수 있다. 이것은 계산 동안 시간 및 메모리 공간을 절약할 수 있다.
환자의 펄스는 주기적인 방식으로 혈액의 흐름 및 조직의 관류를 변조할 수 있다. 이 펄스는 전체 이미지로부터 검출될 수 있고, 직접 사용되거나 적절한 주파수 및 위상의 순수한 기준 펄스 신호를 합성하기 위한 기초로서 사용될 수 있다. 펄스 신호에 따라 변화하는 흐름은 혈류로 인해 발생할 수 있는 반면, 신호에 따라 변화하지 않는 흐름은 물리적 이동, 예를 들어, 연동, 호흡, 또는 카메라 이동으로 인해 발생할 수 있다. 조직은 검출 가능한 펄스를 갖는 경우 그리고 검출 가능한 펄스를 갖는 조직에 근접하고 방해하지 않는 방식으로 부착되는 경우 생존 가능하다. 따라서 본 명세서에 개시된 펄스 기준화는 특정 요인들로 인해 "거짓 양성 흐름"을 효과적으로 필터링할 수 있다.
일 양태에서, 본 개시내용은 또한 합성 기준 신호들에 기초한 접촉 감지를 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. 2개의 모터는 상이한 레이트들(예컨대, 200 Hz 및 212 Hz)로 회전할 수 있고 헤테로다인 간섭은 ~200 Hz 진동 주위에 12 Hz 포락선들을 생성한다. 모터들은 수술 도구에 부착된 트랜스듀서 내에 하우징될 수 있다. 도구가 조직과 접촉하면, 진동들은 조직 내로 전송될 수 있고 관찰된(계산된) 스펙클 콘트라스트 신호를 변조할 수 있다. 이 변조는 주파수 도메인에서 기준 신호 비교를 통해 검출될 수 있다. 기준 신호에 대한 적합도는 조직 상의 도구 압력에 따라 증가하고, 따라서 상대적인 "조직 상의 힘"이 계산될 수 있다. 이 "조직 상의 힘"은 도구-조직 접촉을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 예시적인 사용은 로봇 수술 동안 "실 긴장(thread tensioning)"에 있을 수 있다.
일 양태에서, 본 개시내용은 또한 동시 다중 대역 스펙클 이미징을 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. Hb 및 HbO2 흡수 스펙트럼들은 등흡광점들로서 알려진 지점들에서 교차한다. 808nm 근처에 그러한 지점이 존재한다. 그러한 지점에서의 스펙클 이미징은 이론적으로 산화에 불가지론적이고, 따라서 흐름만에 기초하여 응답해야 한다. 따라서, 유사한 크기 및 흐름의 작은 정맥들 및 동맥들은 (구조적으로 이러한 혈관들은 더 큰 그러한 혈관들보다 더 유사하므로) 동일하게 나타나야 하고, 관류되지 않은 조직은 시간의 경과에 따라 변화할 산소의 잔여 레벨들에 의해 바이어스되지 않을 것이다. 주의 깊게 선택된 강도 비율들로 785nm 및 852nm에서 동시에 조명함으로써, Hb 및 HbO2에 걸쳐 불변성을 유지하면서 장면이 이미징될 수 있다. 이것은 광학 시스템이 ICG 여기를 위해 사용될 수 있는 특정 파장을 차단할 필요로 인해 특정 파장을 지원하지 않을 수 있더라도 등흡광점 하에서의 이미징의 이익을 제공할 수 있다.
일 양태에서, 본 개시내용은 또한 레이저 스펙클 스펙트럼 디컨볼루션을 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. 스펙트럼 디컨볼루션은 상이한 파장들 하에서 개발된 스펙클 맵들에 적용될 수 있다. 이 기술은 본 명세서에서 "하이퍼스펙클"로서 지칭될 수 있다. 본 명세서에서 개시되는 방법들 및 시스템들은 임의 수의 파장을 사용하여 구현될 수 있다. 본 명세서에서 개시되는 방법들 및 시스템들은 일반 분광학의 임의의 하나 이상의 양태를 사용하여 구현될 수 있다. 본 명세서에서 개시되는 방법들 및 시스템들은 Hb 대 파렌키마(Parenchyma) 농도 결정의 목적을 위해 구현될 수 있다. 본 명세서에서 개시되는 방법들 및 시스템들은 2개 이상의 파장 하에서의 스펙클로부터 산화/SPO2를 평가하도록 구현될 수 있다.
일 양태에서, 본 개시내용은 또한 디스크 기반 광학 위상 변조를 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. 이것은 본 명세서에서 "디스크콤보블레이터(diskcombobulator)"라고 지칭될 수 있다. 본 명세서에 개시된 방법들 및 시스템들은 스펙클 신호에 대해 수학적으로 분석가능한 반향들을 갖는 카메라 캡처와 동기화되는 레이저 빔의 위상 변조를 실행하는 상이한 두께들의 평탄한 아크릴 투명 윈도우들의 어레이를 갖는 스피닝 디스크를 사용하는 기술을 구현할 수 있다. 각각 상이한 두께의 내장된 유리 플레이트들을 갖는 스피닝 디스크가 유리 플레이트들을 시준된 레이저의 빔 라인 내로 순차적으로 삽입하며, 이는 (확산된) 레이저 광에 의해 조명된 장면의 이미지들을 캡처하는 카메라의 프레임들과의 고정 단계에서 빔의 유효 경로 길이를 변화시킨다. 위에 설명된 위상 변조 없이, 스펙클 이미지들의 임의의 시퀀스는 상관된 스펙클 패턴들을 가질 것이고, 이는 통계들이 시간에 걸쳐 수집될 때 계산된 콘트라스트 이미지에서 바이어스를 야기할 수 있다. 특히, LSCI는 스펙클 패턴들이 프레임들 사이에 상관되어 분산 추정이 매우 낮게 바이어스되기 때문에 낮은 흐름 조건들에서 높은 흐름의 환각을 일으킬 것이다. 본 명세서에 설명된 위상 변조의 도입은 정확한 흐름이 시간 적분을 사용하여 계산되게 할 수 있고 하단에서 "환각 흐름" 아티팩트를 제거할 수 있다.
다른 양태에서, 본 개시내용은 또한 레이저 스펙클의 능력을 확장할 수 있는, 2개(또는 그 이상)의 상이한 정합된 카메라에서 원시 레이저 프레임들을 수집하는 방법들 및 시스템들을 제공한다. 먼저, 프레임들 내의 스펙클이 독립적으로 계산된다. 시차와 조합된 혈관의 중간선은 혈관의 깊이를 제공할 수 있다. 대응이 확립되면, 모든 카메라들로부터의 스펙클 샘플들은 흐름 및 깊이를 공동으로 추정하는 알고리즘에서 조합될 수 있다.
다른 양태에서, 본 개시내용은 또한 콘트라스트 계산 이전의 다중-샘플링 통계들뿐만 아니라 콘트라스트 맵들의 조합을 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. 상이한 파장들 하에서 개발된 다수의 콘트라스트 이미지들을 평균화한다. 다중-샘플링을 위한 방법들 및 시스템들은 "디스크콤보블레이터(diskcombobuiator)" 및/또는 "스테레오 조인트 알고리즘(stereo joint algorithm)"을 구현할 수 있다.
본 개시내용의 양태들은 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 및 그에 결합된 컴퓨터 메모리를 포함하는 시스템을 제공한다. 컴퓨터 메모리는, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의한 실행시에, 본 명세서에 설명된 방법들 중 임의의 방법을 구현하는 기계 실행가능 코드를 포함한다.
본 개시내용은 본 개시내용의 방법들을 구현하도록 프로그래밍된 컴퓨터 시스템들을 제공한다. 컴퓨터 시스템들은 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 처리를 위한 무한 임펄스 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징(LSCI) 및/또는 하나 이상의 무한 임펄스 레이저 스펙클 콘트라스트 분석(LASCA) 알고리즘을 위한 하나 이상의 방법을 구현하도록 프로그램되거나 달리 구성될 수 있다.
레이저 스펙클 신호 처리
일 양태에서, 본 개시내용은 레이저 스펙클 신호들을 처리하는 방법을 제공한다. 방법은 (a) (1)피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 그리고 (2) 피험자의 신체의 또는 신체 내의 생물학적 물질의 이동에 대응하는 기준 신호를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 (b) 적어도 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 단계를 더 포함할 수 있다. 방법은 (c) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다. 하나 이상의 측정치는 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의될 수 있다. 방법은 (d) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치에 부분적으로 기초하여 출력 신호를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 방법은 (e) 피험자의 조직 영역 상의 또는 근처의 수술 절차를 돕기 위해 출력 신호를 사용하는 단계를 더 포함할 수 있다.
방법은 (a) (1) 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 레이저 광원은 피험자의 조직 영역을 향해 지향될 수 있다.
레이저 스펙클 신호는 레이저 스펙클 패턴과 관련된 신호를 포함할 수 있다. 레이저 스펙클 패턴은 물질이 하나 이상의 레이저 광 빔 또는 펄스에 노출될 때(즉, 그에 의해 조명될 때) 물질 상에 생성되는 패턴을 포함할 수 있다. 물질은 피험자의 조직 영역을 포함할 수 있다. 물질은 생물학적 물질을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 생물학적 물질은 환자의 기관의 일부 또는 환자의 신체 내의 해부학적 특징 또는 구조를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 생물학적 물질은 환자의 신체의 조직 또는 조직의 표면을 포함할 수 있다. 조직은 상피 조직, 연결 조직, 기관 조직, 및/또는 근육 조직(예를 들어, 골격 근육 조직, 평활 근육 조직, 및/또는 심장 근육 조직)을 포함할 수 있다.
레이저 스펙클 패턴은 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성될 수 있다. 적어도 하나의 레이저 광원은 하나 이상의 레이저 광 빔 또는 펄스를 생성하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 레이저 빔 또는 펄스는 약 100 나노미터(nm) 내지 약 1 밀리미터(mm)의 파장을 가질 수 있다. 일부 예들에서, 레이저 스펙클 패턴은 상이한 파장들을 갖는 복수의 레이저 빔 또는 펄스를 생성하도록 구성된 복수의 레이저 광원을 사용하여 생성될 수 있다. 복수의 레이저 빔 또는 펄스는 약 100 나노미터(nm) 내지 약 1 밀리미터(mm)의 파장을 가질 수 있다. 일부 예들에서, 적어도 하나의 레이저 광원은 레이저 다이오드와 같은 코히어런트 광원을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 적어도 하나의 레이저 광원은 근적외선 스펙트럼 범위 내의 광을 생성하도록 구성될 수 있다. 근적외선 스펙트럼 범위 내의 광은 약 980 나노미터(nm)의 파장을 가질 수 있다.
스펙클 패턴들은 타겟 부위 또는 타겟 영역(예를 들어, 인체 내의 샘플, 조직, 기관 등)을 조명할 때 코히어런트 광원(예를 들어, 레이저)에 의해 유발되는 광 빔들 또는 광선들의 간섭으로 인해 생성될 수 있다. 광 빔들 또는 광선들이 타겟 부위/영역(예를 들어, 조직 표면)에 충돌할 때, 그들은 타겟 부위/영역의 상이한 부분들 또는 타겟 부위/영역 내의 상이한 특징들로부터 산란 및/또는 반사될 수 있다. 타겟 부위/영역의 구조 또는 토폴로지의 변화들 또는 타겟 부위/영역 내의 또는 근처의 하나 이상의 산란 입자(예를 들어, 생물학적 물질들)의 위치 또는 이동의 변화들로 인해, 광 빔들 또는 광선들은 산란된 광 빔들 또는 광선들이 위상 및/또는 진폭의 무작위 변화들을 겪도록 상이한 거리들을 이동할 수 있다. 이것은 보강 및/또는 상쇄 간섭의 패턴들을 야기할 수 있고, 이들은 상이한 특징들의 위치 및/또는 하나 이상의 산란 입자의 이동에 따라 시간에 걸쳐 변화할 수 있다. 산란된 광은 스펙클 패턴으로 알려진 무작위로 변화하는 강도 패턴을 생성할 수 있다. 산란 입자들이 이동하고 있다면, 이것은 간섭의 변동들을 야기할 수 있고, 이는 강도 변화들로서 나타날 수 있다. 이러한 스펙클 패턴들의 시간적 및 공간적 통계들은 이미징되고 있는 하나 이상의 하부의 물체, 특징, 또는 생물학적 물질의 이동에 관한 정보를 제공할 수 있다.
하나 이상의 이미징 디바이스는 스펙클 패턴들을 이미징하는 데 사용될 수 있다. 하나 이상의 이미징 디바이스는 타겟 부위/영역의 상이한 부분들 또는 타겟 부위/영역 내의 상이한 특징들로부터 반사되는 산란광을 수신하도록 구성되는 광 검출기를 포함할 수 있다. 레이저 스펙클 패턴들은 하나 이상의 이미징 디바이스를 사용하여 획득될 수 있다. 일부 예들에서, 레이저 스펙클 패턴들은 복수의 프레임이 하나 이상의 이미징 디바이스에 의해 실시간으로 수신 또는 처리될 때 복수의 프레임에 걸쳐 획득될 수 있다. 하나 이상의 이미징 디바이스는 카메라, 비디오 카메라, 적색 녹색 청색 깊이(RGB-D) 카메라, 적외선 카메라, 근적외선 카메라, 전하 결합 디바이스(CCD) 이미지 센서, 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 이미지 센서, 선형 이미지 센서, 어레이 실리콘 유형 이미지 센서 및/또는 InGaAs(인듐 갈륨 비화물) 센서를 포함할 수 있다. 하나 이상의 이미징 디바이스는 이미지 프레임 또는 이미지 프레임들의 시퀀스를 캡처하도록 구성될 수 있다. 이미지 프레임 또는 이미지 프레임들의 시퀀스는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 조직 표면 상에 생성되는 하나 이상의 레이저 스펙클 패턴을 포함할 수 있다.
이미지 프레임 또는 이미지 프레임들의 시퀀스는 이미지 처리 모듈에 제공될 수 있다. 이미지 처리 모듈은 하나 이상의 이미징 디바이스를 사용하여 캡처된 이미지 프레임 또는 이미지 프레임들의 시퀀스로부터 하나 이상의 레이저 스펙클 신호를 도출하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 이미지 처리 모듈은 캡처된 스펙클 이미지들을 처리하여 이미지 프레임 또는 이미지 프레임들의 시퀀스 내의 산란된 광의 강도를 디지털 신호로 변환하도록 구성될 수 있다. 디지털 신호는 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 레이저 스펙클 신호에 대응할 수 있다. 일부 예들에서, 디지털 신호는 하나 이상의 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지를 생성하고/하거나 피험자의 신체의 조직 영역 내의 생물학적 프로세스에 대한 정보를 제공하는 데 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 생물학적 프로세스는 조직 영역 내의 또는 근처의 생물학적 물질의 이동 또는 생물학적 유체의 흐름을 포함할 수 있다.
이미지 처리 모듈은 하나 이상의 스펙클 패턴을 포함하는 하나 이상의 원시 스펙클 이미지를 처리하여 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들을 생성하도록 구성될 수 있다. 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들은 원시 스펙클 이미지들 내의 레이저 스펙클 패턴들의 하나 이상의 특징과 관련된 스펙클 콘트라스트에 관한 정보를 포함할 수 있다. 스펙클 콘트라스트는 스펙클 패턴들과 관련된 국지적 공간 콘트라스트 값들의 척도를 포함할 수 있다. 스펙클 콘트라스트는 산란된 광의 강도의 표준 편차와 산란된 광의 강도의 평균 간의 비율의 함수일 수 있다. 스펙클 패턴 내에 많은 이동이 있으면, 스펙클 패턴 내의 스펙클들의 블러링이 증가할 수 있고, 강도의 표준 편차가 감소할 수 있다. 결과적으로, 스펙클 콘트라스트는 더 낮을 수 있다.
하나 이상의 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지는 하나 이상의 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징(LSCI) 및 레이저 스펙클 콘트라스트 분석(LASCA) 알고리즘들을 사용하여 원시 스펙클 이미지들 또는 이미지 스트림의 시퀀스로부터 직접 계산될 수 있다. 일부 예들에서, 하나 이상의 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징(LSCI) 및 레이저 스펙클 콘트라스트 분석(LASCA) 알고리즘들은 무한 임펄스 적분 알고리즘을 포함할 수 있다. 무한 임펄스 적분 알고리즘은 무한 임펄스 적분 또는 지수 이동 평균(EMA) 필터를 이용하여 하나 이상의 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 하나 이상의 원시 레이저 스펙클 이미지를 처리하도록 구성될 수 있다. 콘트라스트 값에 대해 유한 합들이 계산되는 전통적인 방법들과 달리, 재귀적 필터(예로서, EMA)의 이용은 계산 오버헤드를 유리하게 줄이고, 실시간 이미징을 달성하거나 가능하게 할 수 있다. 지수 이동 평균 필터는 가중치들의 합이 1과 동일한, 최신 입력 데이터와 이전 추정(출력)의 가중 조합일 수 있으며, 따라서 출력은 정상 상태에서 입력과 매칭된다. 무한 임펄스 적분 알고리즘은 계산 집약적 제산들을 최소화하는 재귀적 구현을 사용하여 시간 및/또는 공간 통계들의 계산을 유리하게 가능하게 할 수 있다. 무한 임펄스 적분 알고리즘은 공간 도메인, 시간 도메인 및/또는 공간-시간 도메인에서 무한 임펄스 적분을 이용하도록 구성될 수 있다. 무한 임펄스 적분 알고리즘은 더 적은 계산 자원들을 필요로 할 수 있고, 전통적인 LSCI 또는 LASCA 알고리즘들에 비해 이미지 프레임들을 저장하기 위해 더 적은 메모리를 필요로 할 수 있다.
일부 예들에서, 레이저 스펙클 이미지들, 레이저 스펙클 패턴들, 및/또는 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들은 조직 영역 내에서 또는 그 근처에서 이동하고 있고/있거나 존재하는 하나 이상의 유체에 대한 유체 흐름 정보를 획득하도록 처리될 수 있다. 일부 실시예들에서, 유체는 혈액, 땀, 정액, 타액, 고름, 소변, 공기, 점액, 모유, 담즙, 호르몬, 및/또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 타겟 조직 내의 유체 흐름 레이트는 캡처된 스펙클 이미지들 및/또는 캡처된 스펙클 이미지들로부터 도출된 하나 이상의 레이저 스펙클 신호를 사용하여 생성된 콘트라스트 맵 또는 콘트라스트 이미지에 의해 결정될 수 있다.
일부 예들에서, 방법은 (a) (2) 피험자의 신체의 또는 신체 내의 생물학적 물질의 이동에 대응하는 기준 신호를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 기준 신호는 피험자의 신체의 또는 신체 내의 생물학적 물질의 이동에 대응하는 하나 이상의 신호를 포함할 수 있다. 이동은 피험자의 신체의 또는 신체 내의 생물학적 물질의 위치, 속도, 및/또는 가속도의 변화를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 이동은 시간에 따른 조직 영역의 하나 이상의 부분의 위치의 변화를 포함할 수 있다.
생물학적 물질은 피험자의 신체 내에 있을 수 있다. 일부 예들에서, 생물학적 물질은 피험자의 신체의 일부일 수 있다. 일부 예들에서, 생물학적 물질은 조직을 포함할 수 있다. 조직은 상피 조직, 연결 조직, 기관 조직, 및/또는 근육 조직(예를 들어, 골격 근육 조직, 평활 근육 조직, 및/또는 심장 근육 조직)을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 생물학적 물질은 피험자의 피부를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 생물학적 물질은 유체를 포함할 수 있다. 유체는 혈액, 림프, 조직액, 모유, 타액, 정액, 담즙, 세포내액, 세포외액, 혈관내액, 간질액, 림프액, 및/또는 세포 횡단액을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 기준 신호는 피험자의 펄스에 대응할 수 있다. 그러한 예들에서, 기준 신호는 피험자의 펄스와 관련된 펄스 신호를 사용하여 획득 또는 생성될 수 있다. 일부 예들에서, 펄스 신호는 외부 디바이스를 사용하여 획득될 수 있다. 일부 예들에서, 외부 디바이스는 펄스 산소 농도계를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 방법은 펄스 신호를 사용하여, 레이저 스펙클 패턴의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 유체 흐름과 관련되지 않은 물리적 이동에 기인하는지를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 예들에서, 기준 신호는 피험자의 신체의 조직 영역의 이동에 대응할 수 있다. 이동은 조직 영역 또는 조직 영역에 근접하거나 인접한 피험자의 신체의 다른 부분(예컨대, 다른 조직 영역)과 접촉하는 수술 도구의 진동에 의해 유도될 수 있다. 일부 예들에서, 기준 신호는 상이한 주파수들에서 회전하도록 구성된 2개 이상의 모터에 의해 유도되는 진동들과 관련된 복수의 파형을 사용하여 획득되거나 생성될 수 있다. 일부 예들에서, 2개 이상의 모터는 수술 절차의 하나 이상의 단계를 수행하는 데 사용되는 수술 도구에 결합되는 트랜스듀서 내에 하우징될 수 있다. 복수의 파형은 제1 주파수를 갖는 제1 파형과 제1 주파수와 상이한 제2 주파수를 갖는 제2 파형의 중첩을 포함할 수 있다. 제1 파형은 제1 주파수에서 회전하는 제1 모터와 관련된 진동에 의해 생성될 수 있다. 제2 파형은 제2 주파수에서 회전하는 제2 모터와 관련된 진동에 의해 생성될 수 있다. 일부 예들에서, 제1 파형은 반송파를 포함할 수 있다. 반송파는 고정된 또는 일정한 파형을 가질 수 있다. 대안적으로, 반송파는 가변 파형을 가질 수 있다.
일부 예들에서, 제1 파형과 제2 파형의 중첩은 펄싱 파형을 생성할 수 있다. 펄싱 파형은 2개의 파형(즉, 제1 파형과 제2 파형)의 중첩으로부터 생성되는 파형을 포함할 수 있고, 이는 헤테로다인 간섭에 따른 제3 파형을 초래할 수 있다. 제3 파형은 파형 패킷들에서 온 및 오프 변조되는 간섭 파형을 포함할 수 있다. 2개의 일정한 파형 사이의 간섭 효과는 펄싱 파형을 야기할 수 있다. 2개 이상의 모터 각각은 단일의 일정한 파형을 생성할 수 있고, 2개 이상의 모터가 변환하고 있는 생물학적 물질에서 펄싱이 발생할 수 있다.
방법은 (b) 적어도 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 단계를 더 포함할 수 있다. 함수 공간은 지점들이 함수들인 토폴로지 벡터 공간을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 함수 공간은 배나치 공간(Banach space)일 수 있다. 배나치 공간은 완전한 놈 벡터 공간(normed vector space)을 포함할 수 있다. 배나치 공간은 벡터들 사이의 벡터 길이들 및 거리들의 계산을 가능하게 하고 벡터들의 코시 시퀀스(Cauchy sequence)가 공간 내에 있는 잘 정의된 한계로 항상 수렴한다는 의미에서 완전한 메트릭을 갖는 벡터 공간을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 함수 공간은 힐버트 공간(Hilbert space)일 수 있다. 힐버트 공간은 놈이 이너 프로덕트에 의해 결정되는 배나치 공간일 수 있다. 일부 예들에서, 함수 공간은 르베그 공간 또는 LP 공간일 수 있다. LP 공간은 각각의 함수의 절대값의 p 거듭제곱이 르베그 적분 가능한 측정 가능 함수들의 공간을 포함할 수 있다. LP 공간은 적분 가능 함수들의 하나 이상의 공간을 그러한 함수들을 측정하고 비교하는 데 사용 가능한 놈들 및 이너 프로덕트들과 함께 포함할 수 있다. LP 공간은 무한 차원 벡터 공간들에 대한 p-놈의 자연 일반화를 사용하여 정의되는 함수 공간을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, LP 공간은 p-놈이 무한 수의 성분들을 갖는 벡터들로 확장될 수 있는 경우들에서 lP 공간과 상관될 수 있다. 본 명세서에서 개시되는 시스템들 및 방법들은 LP 공간 및/또는 lP 공간을 사용하여 구현될 수 있다.
일부 예들에서, 함수 공간은 적어도 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 정의될 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수는 무한 차원 벡터 함수를 포함할 수 있다. 무한 차원 벡터 함수는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 함수 공간은 레이저 스펙클 신호들의 세트와 관련된 함수들의 세트에 대응할 수 있다. 함수들의 세트는 하나 이상의 무한 차원 벡터 함수를 포함할 수 있다. 레이저 스펙클 신호들의 세트는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 하나 이상의 레이저 스펙클 신호를 포함할 수 있다. 레이저 스펙클 신호의 세트는 하나 이상의 레이저 광원을 사용하여 생성된 하나 이상의 가능한 레이저 스펙클 신호를 포함할 수 있다.
방법은 (c) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다. 하나 이상의 측정치는 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의될 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이, 기준 신호는 피험자의 펄스, 또는 피험자의 조직 영역과 접촉하는 수술 기구 또는 도구에 결합되는 복수의 모터의 진동과 관련될 수 있다. 일부 예들에서, 제2 함수는 무한 차원 벡터 함수를 포함할 수 있다. 무한 차원 벡터 함수는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 제1 함수와 제2 함수를 비교함으로써 부분적으로 도출될 수 있다. 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 레이저 스펙클 신호를 기준 신호 상에 투영하거나, 기준 신호를 레이저 스펙클 신호 상에 투영하여, 레이저 스펙클 신호와 관련된 픽셀 값들의 제1 세트를 기준 신호와 관련된 픽셀 값들의 제2 세트와 비교하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 제1 함수와 제2 함수를 사용하여 이너 프로덕트, 도트 프로덕트, 교차 상관, 자동 상관, 정규화된 교차 상관 또는 가중 측정 적분 중 적어도 하나를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 하나 이상의 신호 또는 시계열 비교기를 사용하여 제1 함수와 제2 함수 사이의 상관의 양 또는 정도를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 시간 도메인 및/또는 주파수 도메인에서 수행될 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지의 적어도 일부에 걸쳐 발생할 수 있다. 일부 예들에서, 레이저 스펙클 이미지의 일부는 피험자의 조직 영역 내의 또는 근처의 하나 이상의 관심 영역에 대응할 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 패턴에 대해 획득된 각각의 새로운 이미지 프레임에 대해 실질적으로 실시간으로 그리고 프레임별로 수행될 수 있다.
일부 예들에서, 레이저 스펙클 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 생성되는 변조된 레이저 스펙클 신호를 포함할 수 있다. 수술 도구는 진동할 수 있는 2개 이상의 모터를 포함하거나 그에 결합될 수 있다. 그러한 예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 시간 도메인 및/또는 주파수 도메인에서, 변조된 레이저 스펙클 신호와 상이한 주파수들에서 회전하는 2개 이상의 모터에 의해 유도되는 진동들과 관련된 복수의 파형 사이의 상관의 양 또는 정도에 대응할 수 있다.
일부 예들에서, 방법은 (d) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치에 부분적으로 기초하여 출력 신호를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
위에 설명된 바와 같이, 일부 예들에서 기준 신호는 피험자의 펄스와 관련된 펄스 신호를 사용하여 획득되거나 생성될 수 있다. 그러한 예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 레이저 스펙클 신호와 펄스 신호 간의 상관의 양 또는 정도에 대응할 수 있다. 그러한 예들에서, 출력 신호는 관류 흐름 맵을 생성하기 위해 사용 가능한 흐름 신호를 포함할 수 있다. 관류 흐름 맵은 피험자의 신체의 하나 이상의 영역(예를 들어, 하나 이상의 조직 영역)을 통한 생물학적 물질의 흐름의 시각화를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 흐름 신호는 관류 흐름 맵에서 하나 이상의 거짓 양성을 제거하기 위해 사용 가능할 수 있다. 하나 이상의 거짓 양성은 하나 이상의 영역을 통해 실제로 흐르는 유체가 없더라도 유체의 이동을 나타내는 관류 흐름 맵 내의 하나 이상의 영역에 대응할 수 있다. 일부 예들에서, 펄스 신호를 사용하여 도출된 펄스 신호 및/또는 흐름 신호는 레이저 스펙클 패턴의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 유체 흐름에 반드시 기인하는 것은 아닌 외부 물리적 이동에 기인하는지를 결정하기 위해 사용될 수 있다.
전술한 바와 같이, 일부 예들에서, 기준 신호는 상이한 주파수들에서 회전하도록 구성된 2개 이상의 모터에 의해 유도된 진동들과 관련된 복수의 파형을 사용하여 획득 또는 생성될 수 있다. 2개 이상의 모터는 수술 도구에 결합된 트랜스듀서 내에 하우징될 수 있다. 그러한 예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 2개 이상의 모터에 의해 유도된 진동들과 관련된 복수의 파형과 레이저 스펙클 신호 사이의 상관의 양 또는 정도에 대응할 수 있다. 그러한 예들에서, 출력 신호는 관류 흐름 맵을 생성하고, 관류 흐름 맵의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 유체 흐름에 반드시 기인하지는 않는 외부 물리적 이동에 기인하는지를 결정하기 위해 사용 가능한 흐름 신호를 포함할 수 있다. 대안적으로, 출력 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역을 터치하고 있는지를 결정하기 위해 사용 가능한 힘 신호를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 출력 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 수술 도구에 의해 피험자의 조직 영역 내의 또는 근처의 조직에 가해진 힘의 양을 결정하기 위해 사용 가능한 힘 신호를 포함할 수 있다. 다른 예들에서, 출력 신호는 외과의 또는 로봇 봉합 디바이스에 의해 핸들링되고 있는 실에서 장력의 양을 결정하기 위해 사용 가능한 힘 신호를 포함할 수 있다. 로봇 봉합 디바이스는 자율적 또는 반자율적일 수 있다.
일부 예들에서, 레이저 스펙클 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 생성되는 변조된 레이저 스펙클 신호를 포함할 수 있다. 그러한 예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 시간 도메인 및/또는 주파수 도메인에서, 변조된 레이저 스펙클 신호와 2개 이상의 모터에 의해 유도되는 진동들에 의해 생성되는 복수의 파형과 관련된 기준 신호 사이의 상관의 양 또는 정도에 대응할 수 있다. 그러한 예들에서, 출력 신호는 관류 흐름 맵을 생성하고 관류 흐름 맵의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 유체 흐름에 반드시 기인하지는 않는 외부 물리적 이동에 기인하는지를 결정하기 위해 사용가능한 흐름 신호를 포함할 수 있다. 대안적으로, 출력 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역을 터치하고 있는지를 결정하기 위해 사용가능한 힘 신호를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 출력 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 수술 도구에 의해 피험자의 조직 영역 내의 또는 근처의 조직에 가해지는 힘의 양을 결정하기 위해 사용가능한 힘 신호를 포함할 수 있다. 다른 예들에서, 출력 신호는 외과의 또는 로봇 봉합 디바이스에 의해 핸들링되고 있는 실에서의 장력의 양을 결정하기 위해 사용가능한 힘 신호를 포함할 수 있다.
방법은 (e) 피험자의 조직 영역 상에 또는 근처에서 수술 절차를 돕기 위해 출력 신호를 사용하는 단계를 더 포함할 수 있다. 수술 절차는 하나 이상의 의료 도구 또는 기구를 사용하여 수행될 수 있는 하나 이상의 수술 절차를 포함할 수 있다. 하나 이상의 의료 도구 또는 기구는 내시경 또는 복강경을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 하나 이상의 수술 절차는 하나 이상의 로봇 디바이스를 사용하여 수행될 수 있다. 하나 이상의 로봇 디바이스는 자율 및/또는 반자율 수술을 위해 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 수술 절차는 하나 이상의 일반 수술 절차, 신경외과 절차, 정형외과 절차, 및/또는 척추 절차를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 하나 이상의 수술 절차는 결장 절제술, 담낭절제술, 맹장 절제술, 자궁 절제술, 갑상선 절제술, 및/또는 위장 절제술을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 하나 이상의 수술 절차는 탈장 회복, 및/또는 하나 이상의 봉합 수술을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 하나 이상의 수술 절차는 비만 대사 수술, 대장 또는 소장 수술, 결장 수술, 치핵 수술, 및/또는 생체검사(예컨대, 간 생체검사, 유방 생체검사, 종양 또는 암 생체검사 등)를 포함할 수 있다.
출력 신호는 수술 절차를 돕기 위해 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 출력 신호는 관류 흐름 맵을 생성하기 위해 사용될 수 있는 흐름 신호를 포함할 수 있다. 흐름 신호는 수술 오퍼레이터가 피험자의 신체의 하나 이상의 영역(예를 들어, 하나 이상의 조직 영역)을 통해 생물학적 물질의 흐름을 시각화하는 것을 돕기 위해 사용될 수 있다. 흐름 신호는 또한 관류 흐름 맵에서 하나 이상의 거짓 양성을 제거하기 위해 사용될 수 있다. 하나 이상의 거짓 양성은 하나 이상의 영역을 통해 실제로 흐르는 유체가 없더라도 유체의 이동을 나타내는 관류 흐름 맵 내의 하나 이상의 영역에 대응할 수 있다. 다른 예들에서, 출력 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역을 터치하고 있는지를 결정하기 위해 사용될 수 있는 힘 신호를 포함할 수 있다. 힘 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 수술 도구에 의해 피험자의 조직 영역 내의 또는 근처의 조직에 가해지는 힘의 양을 결정하기 위해 수술 오퍼레이터에 의해 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 힘 신호는 외과의 또는 로봇 봉합 디바이스에 의해 핸들링되고 있는 실에서의 장력의 양을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 로봇 봉합 디바이스는 자율적 또는 반자율적일 수 있다.
다른 양태에서, 본 개시내용은 관류 흐름 맵을 생성하는 방법을 제공한다. 방법은 (a) 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 획득하는 단계; (b) 피험자의 펄스와 관련된 펄스 신호로부터 기준 신호를 생성하는 단계; (c) 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 단계; 및 (d) 기준 신호와 레이저 스펙클 신호의 비교에 부분적으로 기초하여 관류 흐름 맵을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 레이저 스펙클 신호는 복수의 프레임이 실시간으로 수신 또는 처리될 때 복수의 프레임에 걸쳐 획득될 수 있다. 일부 예들에서, 레이저 스펙클 패턴은 상이한 파장들 또는 주파수들을 갖는 복수의 레이저 빔 또는 펄스를 생성하도록 구성되는 복수의 레이저 광원을 사용하여 생성될 수 있다. 복수의 레이저 빔 또는 펄스는 약 100 나노미터(nm) 내지 약 1 밀리미터(mm)의 파장을 가질 수 있다.
일부 예들에서, 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 것은 적어도 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 것을 포함할 수 있다. 함수 공간은 르베그 함수 공간을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 갖는 무한 차원 벡터 함수를 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 함수 공간은 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 신호들의 세트와 관련된 함수들의 세트에 대응할 수 있다. 함수들의 세트는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 갖는 하나 이상의 무한 차원 벡터 함수를 포함할 수 있다. 레이저 스펙클 신호들의 세트는 하나 이상의 레이저 광원을 사용하여 생성된 하나 이상의 레이저 스펙클 신호를 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 것은 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 측정치는 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의될 수 있다. 제2 함수는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력값들의 세트를 갖는 무한 차원 벡터 함수를 포함할 수 있다. 하나 이상의 측정치는 관류 흐름 맵을 생성하는 데 사용될 수 있다. 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 레이저 스펙클 신호와 펄스 신호 간의 상관의 양 또는 정도에 대응할 수 있다.
일부 예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 제1 함수와 제2 함수를 비교함으로써 부분적으로 도출될 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 제1 함수와 제2 함수를 사용하여 이너 프로덕트, 도트 프로덕트, 교차 상관, 자동 상관, 정규화된 교차 상관 또는 가중 측정 적분 중 적어도 하나를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 제1 함수와 제2 함수 사이의 상관의 양 또는 정도를 결정하기 위해 하나 이상의 신호 또는 시계열 비교기를 사용하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 레이저 스펙클 신호와 기준 신호를 비교함으로써 부분적으로 도출될 수 있다. 레이저 스펙클 신호와 기준 신호를 비교하는 것은 레이저 스펙클 신호를 기준 신호 상에 투영하거나, 기준 신호를 레이저 스펙클 신호 상에 투영하여, 레이저 스펙클 신호와 관련된 픽셀 값들의 제1 세트를 기준 신호와 관련된 픽셀 값들의 제2 세트와 비교하는 것을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 시간 도메인 및/또는 주파수 도메인에서 수행될 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 이미지의 적어도 일부에 걸쳐 발생할 수 있으며, 일부는 레이저 스펙클 이미지 내의 하나 이상의 관심 영역을 포함한다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 패턴에 대해 캡처된 각각의 새로운 이미지 프레임에 대해 실질적으로 실시간으로 그리고 프레임별로 수행될 수 있다.
일부 실시예들에서, 방법은 레이저 스펙클 신호의 기준 신호와의 비교를 사용하여, 레이저 스펙클 패턴의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 물리적 이동에 기인하는지를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 방법은 기준 신호와의 레이저 스펙클 신호의 비교를 사용하여 관류 흐름 맵 내의 하나 이상의 거짓 양성을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다. 하나 이상의 거짓 양성은 이동을 나타내지만 하나 이상의 영역을 통해 유동하는 유체를 갖지 않는 관류 흐름 맵 내의 하나 이상의 영역에 대응할 수 있다.
일부 실시예들에서, 방법은 관류 흐름 맵을 사용하여 조직 영역이 혈류를 수용하거나 수용할 수 있는 생존가능 조직을 포함하는지를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 방법은 관류 흐름 맵을 사용하여 전통적인 이미징 기술들을 사용하여 보이지 않는 하나 이상의 임계 구조를 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 양태에서, 본 개시내용은 피험자의 조직 영역 내에 또는 근처에 있는 조직에 가해지는 힘을 결정하기 위한 방법을 제공한다. 방법은 (a) 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 획득하는 단계; (b) 상이한 주파수들에서 회전하도록 구성되는 2개 이상의 모터의 진동들과 관련된 복수의 파형을 사용하여 기준 신호를 생성하는 단계; (c) 기준 신호를 사용하여 레이저 스펙클 신호를 변조하는 단계; (d) 변조된 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 단계; 및 (e) 변조된 레이저 스펙클 신호와 기준 신호의 비교에 부분적으로 기초하여 힘 신호를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
레이저 스펙클 신호는 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 획득될 수 있다. 일부 예들에서, 레이저 스펙클 패턴은 상이한 파장들 또는 주파수들을 갖는 복수의 레이저 빔 또는 펄스를 생성하도록 구성된 복수의 레이저 광원을 사용하여 생성될 수 있다. 복수의 레이저 빔 또는 펄스는 약 100 나노미터(nm) 내지 약 1 밀리미터(mm)의 파장을 가질 수 있다. 일부 예들에서, 레이저 스펙클 신호는 복수의 이미지 프레임이 실시간으로 수신 또는 처리될 때 복수의 이미지 프레임에 걸쳐 획득될 수 있다.
기준 신호는 상이한 주파수들에서 회전하도록 구성되는 2개 이상의 모터의 진동들과 관련된 복수의 파형을 사용하여 생성될 수 있다. 2개 이상의 모터는 수술 절차의 하나 이상의 단계를 수행하는 데 사용되는 수술 도구에 결합되는 트랜스듀서 내에 하우징될 수 있다. 복수의 파형은 제1 주파수를 갖는 제1 파형과 제1 주파수와 상이한 제2 주파수를 갖는 제2 파형의 중첩을 포함할 수 있다. 제1 파형은 2개 이상의 모터 중 제1 모터와 관련될 수 있다. 제2 파형은 2개 이상의 모터 중 제2 모터와 관련될 수 있다. 제1 파형과 제2 파형의 중첩은 펄싱 파형을 생성할 수 있다. 제1 파형은 반송파 파형을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 반송파는 고정된 또는 일정한 파형을 가질 수 있다. 일부 예들에서, 반송파는 가변 파형을 가질 수 있다.
기준 신호는 수술 도구가 피험자의 신체의 일부와 접촉하여 배치될 때 생성될 수 있다. 피험자의 신체의 일부는 피험자의 신체의 조직 영역을 포함할 수 있다. 기준 신호는 레이저 광원이 레이저 스펙클 패턴을 생성하도록 지향되는 또는 수술 절차가 수행되는 제2 조직 영역으로부터 떨어진 제1 조직 영역에서 유도된 진동에 기초하여 생성될 수 있다. 제1 조직 영역과 제2 조직 영역은 서로 인접할 수 있다.
일부 예들에서, 수술 도구는 레이저 스펙클 신호를 변조하는 데 사용될 수 있다. 변조된 레이저 스펙클 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 생성될 수 있다. 수술 도구에 결합된 2개 이상의 모터에 의해 유도된 진동들은 레이저 광원을 사용하여 피험자의 조직 영역 상에 생성된 레이저 스펙클 패턴을 변조할 수 있다.
변조된 레이저 스펙클 신호와 기준 신호의 비교에 부분적으로 기초하여 힘 신호가 생성될 수 있다. 변조된 레이저 스펙클 신호와 기준 신호를 비교하는 것은 변조된 레이저 스펙클 신호와 관련된 픽셀 값들의 제1 세트를 기준 신호와 관련된 픽셀 값들의 제2 세트와 비교하기 위해 변조된 레이저 스펙클 신호를 기준 신호 상에 투영하거나, 기준 신호를 변조된 레이저 스펙클 신호 상에 투영하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 변조된 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 것은 (i) 적어도 변조된 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 것, 및 (ii) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 측정치는 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의될 수 있다. 하나 이상의 측정치는 힘 신호를 생성하는 데 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서의 변조된 레이저 스펙클 신호와 기준 신호 사이의 상관의 양 또는 정도에 대응할 수 있다.
일부 예들에서, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 제1 함수와 제2 함수를 비교함으로써 부분적으로 도출될 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 제1 함수와 제2 함수를 사용하여 이너 프로덕트, 도트 프로덕트, 교차 상관, 자동 상관, 정규화된 교차 상관 또는 가중 측정 적분 중 적어도 하나를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수를 비교하는 것은 제1 함수와 제2 함수 사이의 상관의 양 또는 정도를 결정하기 위해 하나 이상의 신호 또는 시계열 비교기를 사용하는 것을 포함할 수 있다. 제1 함수와 제2 함수의 비교는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 수행될 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지의 적어도 일부에 걸쳐 발생할 수 있다. 일부는 피험자의 조직 영역 내의 또는 근처의 하나 이상의 관심 영역에 대응할 수 있다. 일부 예들에서, 제1 함수와 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 패턴에 대해 캡처된 각각의 새로운 이미지 프레임에 대해 실질적으로 실시간으로 그리고 프레임별로 수행될 수 있다.
일부 예들에서, 함수 공간은 르베그 함수 공간을 포함할 수 있다. 함수 공간은 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 신호들의 세트와 관련된 함수들의 세트에 대응할 수 있다. 일부 예들에서, 레이저 스펙클 신호들의 세트는 변조된 레이저 스펙클 신호를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 함수들의 세트는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 포함하는 하나 이상의 무한 차원 벡터 함수를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이, 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치는 힘 신호를 생성하는 데 사용될 수 있다. 힘 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역 내에 또는 그 근처에 있는 조직을 터치하고 있는지를 결정하는 데 사용될 수 있다. 힘 신호는 수술 도구가 피험자의 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 수술 도구에 의해 피험자의 조직 영역 내에 또는 그 근처에 있는 조직에 가해지는 힘의 양을 결정하는 데 사용될 수 있다. 힘 신호는 외과의 또는 로봇 봉합 디바이스에 의해 핸들링되고 있는 실에서의 장력의 양을 결정하는 데 사용될 수 있다.
다른 양태에서, 본 개시내용은 본 명세서에서 개시되는 방법들 중 임의의 방법을 구현하도록 구성될 수 있는 시스템들을 제공한다. 도 1은 레이저 스펙클 신호들을 처리하기 위한 예시적인 시스템을 도시한다. 시스템은 수술 장면의 하나 이상의 이미지를 캡처하도록 구성되는 이미지 획득 모듈(10)을 포함할 수 있다. 하나 이상의 이미지는 RGB 이미지들 및/또는 레이저 스펙클 이미지들을 포함할 수 있다. 이미지 획득 모듈(10)은 수술 장면의 하나 이상의 이미지를 이미지 처리 및 신호 분석 모듈(11)에 제공하도록 구성될 수 있다. 이미지 처리 및 신호 분석 모듈(11)은 수술 장면의 하나 이상의 이미지를 처리하여 하나 이상의 출력 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 수술 장면의 하나 이상의 이미지를 처리하는 것은 레이저 스펙클 이미지들로부터 하나 이상의 레이저 스펙클 신호를 추출하고 하나 이상의 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하여 하나 이상의 출력 신호(12)를 도출하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 출력 신호(12)는 예를 들어 관류 흐름 맵, 힘 신호, 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값을 포함할 수 있다.
도 2, 도 3 및 도 4는 환자의 수술 타겟(101) 상의 또는 근처의 수술 절차를 돕기 위해 하나 이상의 레이저 스펙클 신호를 처리하도록 구성될 수 있는 시스템들을 도시한다. 수술 절차는 외과의(102)에 의해 수행될 수 있다. 시스템은 수술 절차의 하나 이상의 단계의 외과의의 수행을 돕기 위해 기준 신호와 하나 이상의 레이저 스펙클 신호를 비교하도록 구성될 수 있다.
시스템은 하나 이상의 레이저 광 빔을 생성하도록 구성된 하나 이상의 레이저 광원(201)을 포함할 수 있다. 하나 이상의 레이저 광 빔은 수술 타겟(101) 상에 적어도 하나의 레이저 스펙클 패턴을 생성하는 데 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 시스템은 ICG 여기 광 빔을 생성하도록 구성된 인도시아닌 녹색(ICG) 여기 광원(202)을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 시스템은 하나 이상의 백색 광 빔을 생성하도록 구성된 백색 광원(203)을 포함할 수 있다. 시스템은 광 결합 모듈(205)을 포함할 수 있다. 광 결합 모듈(205)은 하나 이상의 레이저 광 빔, ICG 여기 광 빔, 및 하나 이상의 백색 광 빔을 결합하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 광 결합 모듈(205)은 카메라 프레임 동기화기를 포함할 수 있다. 카메라 프레임 동기화기는 카메라 또는 이미징 센서의 프레임 캡처 레이트에 대해 레이저 소스들(201), ICG 여기 광원(202), 및 백색 광원(203)의 노출을 제어하도록 구성될 수 있다. 광 결합 모듈(205)은 하나 이상의 레이저 광 빔, 여기 광 빔, 및 하나 이상의 백색 광 빔을 포함하는 결합된 광 빔을 생성하도록 구성될 수 있다. 결합된 광 빔은 내시경(310)에 제공될 수 있다. 내시경(310)은 결합된 광 빔을 수술 타겟(101)에 지향시키도록 구성될 수 있다. 내시경(310)은 반사된 이미지 광 빔을 수신하고 반사된 이미지 광 빔을 빔 분할기(320)에 지향시키도록 구성될 수 있다. 결합된 광 빔이 수술 타겟(101)의 일부로부터 반사될 때, 반사된 이미지 광 빔이 생성될 수 있다. 반사된 이미지 광 빔은 결합된 광 빔의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 빔 분할기(320)는 이색 미러를 포함할 수 있다. 빔 분할기(320)는 반사된 이미지 광 빔의 제1 부분을 카메라(330) 및 반사된 이미지 광 빔의 제1 부분을 처리하도록 구성된 카메라 제어 유닛(340)에 지향시키도록 구성될 수 있다. 반사된 이미지 광 빔의 제1 부분은 백색 광 빔의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 빔 분할기(320)는 반사된 이미지 광 빔의 제2 부분을 ICG 여기 대역 정지 필터(321) 및 이미지 센서(322)에 지향시키도록 구성될 수 있다. 이미지 센서(322)는 전하 결합 디바이스(CCD) 센서 또는 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 센서를 포함할 수 있다. 반사된 이미지 광 빔의 제2 부분은 ICG 여기 광 빔 및/또는 하나 이상의 레이저 광 빔의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 카메라 제어 유닛(340)은 반사된 이미지 광 빔의 제1 부분을 사용하여 수술 타겟(101)의 하나 이상의 RGB 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 이미지 센서(322)는 반사된 이미지 광 빔의 제2 부분을 사용하여 하나 이상의 근적외선 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 카메라 제어 유닛(340)은 하나 이상의 RGB 이미지를 이미지 획득 유닛(350)에 제공하도록 구성될 수 있다. 이미지 센서(322)는 하나 이상의 근적외선 이미지를 이미지 획득 유닛(350)에 제공하도록 구성될 수 있다. 이미지 획득 유닛(350)은 RGB 이미지들 및/또는 근적외선 이미지들을 외과의(102)에게 디스플레이하도록 구성되는 모니터(370)에 하나 이상의 RGB 이미지 및/또는 하나 이상의 근적외선 이미지를 제공하도록 구성될 수 있다.
일부 예들에서, 이미지 획득 유닛(350)은 하나 이상의 RGB 이미지 및/또는 하나 이상의 근적외선 이미지를 오버레이 및 시각 피드백 집계기(360)에 제공하도록 구성될 수 있다. 오버레이 및 시각 피드백 집계기(360)는 하나 이상의 RGB 이미지 및/또는 하나 이상의 근적외선 이미지를 사용하여 하나 이상의 오버레이된 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 오버레이된 이미지는 외과의(102)가 수술 타겟(101)을 볼 수 있도록 모니터(370)에 제공될 수 있다.
일부 예들에서, 오버레이 및 시각 피드백 집계기(360)는 레이저 스펙클 처리 모듈(410)을 사용하여 생성되는 흐름 맵을 수신하도록 구성될 수 있다. 레이저 스펙클 처리 모듈(410)은 레이저 스펙클 알고리즘을 사용하여 하나 이상의 레이저 스펙클 패턴 또는 레이저 스펙클 신호를 처리함으로써 흐름 맵을 생성하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 레이저 스펙클 패턴 또는 레이저 스펙클 신호는 하나 이상의 레이저 광원(201)을 사용하여 생성될 수 있다. 오버레이 및 시각 피드백 집계기(360)는 흐름 맵을 하나 이상의 RGB 이미지 및/또는 하나 이상의 근적외선 이미지 상에 오버레이하여 증강된 흐름 맵을 모니터(370)를 통해 외과의(102)에게 제공하도록 구성될 수 있다.
일부 예들에서, 레이저 스펙클 처리 모듈(410)은 흐름 맵을 기준 신호 처리 유닛(420)에 제공하도록 구성될 수 있다. 기준 신호 처리 유닛(420)은 환자 펄스 모니터(405)를 사용하여 획득된 기준 펄스 신호를 수신하도록 구성될 수 있다. 환자 펄스 모니터(405)는 환자(101)의 펄스의 측정 또는 검출에 기초하여 기준 펄스 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 환자 펄스 모니터는 펄스 산소 농도계를 포함할 수 있다. 기준 신호 처리 유닛(420)은 기준 펄스 신호 및 흐름 맵을 처리하여 펄스 정정된 흐름 맵을 생성하도록 구성될 수 있다. 펄스 정정된 흐름 맵은 오버레이 및 시각 피드백 집계기(360)에 송신될 수 있고, 오버레이 및 시각 피드백 집계기(360)는 외과의(102)가 볼 수 있도록 모니터(370)에 펄스 정정된 흐름 맵을 제공하도록 구성될 수 있다.
일부 예들에서, 기준 신호 처리 유닛(420)은 도구 파형 트랜스듀서(430)를 사용하여 생성되는 도구 파형 기준 신호를 수신하도록 구성될 수 있다. 도구 파형 트랜스듀서(430)는 의료 도구(520)에 결합되는 2개 이상의 모터의 진동에 적어도 부분적으로 기초하여 도구 파형 기준 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 의료 도구(520)는 수술 타겟(101)에 대해 봉합 동작을 수행하기 위한 바늘 구동 도구를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 기준 신호 처리 유닛(420)은 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값을 결정하기 위해 도구 파형 기준 신호를 처리하도록 구성될 수 있다. 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값은 오버레이 및 시각 피드백 집계기(360)에 제공될 수 있다. 오버레이 및 시각 피드백 집계기(360)는 하나 이상의 RGB 이미지, 하나 이상의 근적외선 이미지, 흐름 맵, 펄스 정정된 흐름 맵, 및/또는 그러한 이미지들 또는 흐름 맵들을 포함하는 임의의 오버레이들 상에 또는 내에 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값을 디스플레이하도록 구성될 수 있다. 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값은 모니터(370)를 통해 보기 위해 외과의(102)에게 제공될 수 있다. 일부 예들에서, 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값은 의료 도구(520)의 사용, 이동, 동작, 위치, 및/또는 배향을 조정하기 위해 외과의(102)에 의해 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값은 의료 도구(520)의 동작 동안 의료 도구(S20)에 의해 수술 타겟(101)에 가해지는 압력을 조정하기 위해 외과의(102)에 의해 사용될 수 있다.
도 3은 외과의(102)가 수술 로봇(510)의 동작을 감독하는 실시예들에 따른 도 2에 도시된 시스템을 예시한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 일부 예들에서, 도구 파형 트랜스듀서(430)는 로봇 바늘 구동 도구(520) 및/또는 로봇 실 긴장 도구(530)의 이동에 적어도 부분적으로 기초하여 도구 파형 기준 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 이동은 로봇 바늘 구동 도구(520) 및/또는 로봇 실 긴장 도구(530)에 결합되는 2개 이상의 모터의 진동에 의해 유도되는 조직 영역의 이동을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 기준 신호 처리 유닛(420)은 로봇 바늘 구동 도구(520) 및/또는 로봇 실 긴장 도구(530)의 사용과 관련된 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값을 결정하기 위해 도구 파형 기준 신호를 처리하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값은 오버레이 및 시각 피드백 집계기(360)를 통해 로봇 제어 루프(500)에 제공될 수 있다. 로봇 제어 루프(500)는 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값을 수술 로봇(510)에 제공하도록 구성될 수 있고, 수술 로봇(510)은 로봇 바늘 구동 도구(520) 및/또는 로봇 실 긴장 도구(S30)의 사용, 이동, 동작, 위치, 및/또는 배향을 조정하기 위해 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값을 사용하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 수술 로봇(510)은 로봇 바늘 구동 도구(520) 및/또는 로봇 실 긴장 도구의 동작 동안 로봇 바늘 구동 도구(520) 및/또는 로봇 실 긴장 도구에 의해 수술 타겟(101)에 가해지는 압력을 조정하기 위해 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값을 사용하도록 구성될 수 있다.
도 4는 외과의(102)가 수술 로봇(510)과 협력하여 작업하는 실시예들에 따른 도 3에 도시된 시스템을 예시한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 일부 예들에서, 외과의(102)는 수술 로봇(510)의 동작을 조정하기 위해 모니터(370)를 통해 외과의(102)에게 디스플레이되는 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값을 사용할 수 있다. 수술 로봇(510)의 동작을 조정하는 것은 로봇 바늘 구동 도구(520) 및/또는 로봇 실 긴장 도구(530)의 사용, 이동, 동작, 위치, 및/또는 배향을 조정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 수술 로봇(510)의 동작을 조정하는 것은 로봇 바늘 구동 도구(520) 및/또는 로봇 실 긴장 도구의 동작 동안 로봇 바늘 구동 도구(520) 및/또는 로봇 실 긴장 도구에 의해 수술 타겟(101)에 가해지는 압력을 조정하는 것을 포함할 수 있다.
도 5는 신호 처리를 위한 예시적인 방법을 예시한다. 방법은 (1) 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 그리고 (2) 피험자의 신체의 또는 신체 내의 생물학적 물질의 이동에 대응하는 기준 신호를 획득하는 단계를 포함하는 단계 1510을 포함할 수 있다. 방법은 적어도 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 단계를 포함하는 다른 단계 1520을 포함할 수 있다. 방법은 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계를 포함하는 다른 단계 1530을 포함할 수 있고, 하나 이상의 측정치는 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의된다. 방법은 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치에 부분적으로 기초하여 출력 신호를 생성하는 단계를 포함하는 다른 단계 1540을 포함할 수 있다. 방법은 피험자의 조직 영역 상의 또는 근처의 수술 절차를 돕기 위해 출력 신호를 사용하는 단계를 포함하는 다른 단계 1550을 포함할 수 있다.
도 6은 관류 흐름 맵을 생성하기 위한 예시적인 방법을 예시한다. 방법은 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 획득하는 단계를 포함하는 단계 1610을 포함할 수 있다. 방법은 피험자의 펄스와 관련된 펄스 신호로부터 기준 신호를 생성하는 단계를 포함하는 다른 단계 1620을 포함할 수 있다. 방법은 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 단계를 포함하는 다른 단계 1630을 포함할 수 있다. 방법은 레이저 스펙클 신호와 기준 신호의 비교에 부분적으로 기초하여 관류 흐름 맵을 생성하는 단계를 포함하는 다른 단계 1640을 포함할 수 있다.
도 7은 피험자의 조직 영역 내에 또는 근처에 있는 조직에 가해지는 힘을 추정하기 위한 예시적인 방법을 예시한다. 방법은 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 획득하는 단계를 포함하는 단계 1710을 포함할 수 있다. 방법은 상이한 주파수들에서 회전하도록 구성된 2개 이상의 모터의 진동들과 관련된 복수의 파형을 사용하여 기준 신호를 생성하는 단계를 포함하는 다른 단계 1720을 포함할 수 있다. 방법은 기준 신호를 사용하여 레이저 스펙클 신호를 변조하는 단계를 포함하는 다른 단계 1730을 포함할 수 있다. 방법은 변조된 레이저 스펙클 신호를 기준 신호와 비교하는 단계를 포함하는 다른 단계 1740을 포함할 수 있다. 방법은 변조된 레이저 스펙클 신호와 기준 신호의 비교에 부분적으로 기초하여 힘 신호를 생성하는 단계를 포함하는 다른 단계 1750을 포함할 수 있다.
본 개시내용의 다른 양태는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의한 실행시에 위의 또는 본 명세서의 다른 곳의 방법들 중 임의의 방법을 구현하는 기계 실행가능 코드를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 제공한다.
본 개시내용의 다른 양태는 하나 이상의 컴퓨터 프로세서 및 그에 결합된 컴퓨터 메모리를 포함하는 시스템을 제공한다. 컴퓨터 메모리는, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서에 의한 실행 시에, 위의 또는 본 명세서의 다른 곳의 방법들 중 임의의 방법을 구현하는 기계 실행가능 코드를 포함한다.
다른 양태에서, 본 개시내용은 본 개시내용의 방법들을 구현하도록 프로그램되거나 달리 구성된 컴퓨터 시스템들을 제공한다. 도 8은 레이저 스펙클 신호들을 처리하는 방법을 구현하도록 프로그램되거나 달리 구성된 컴퓨터 시스템(2001)을 도시한다. 방법은 (a) 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 그리고 (2) 피험자의 신체의 또는 신체 내의 생물학적 물질의 이동에 대응하는 기준 신호를 획득하는 단계; (b) 적어도 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 단계; (c) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계- 하나 이상의 측정치는 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의됨 -; (d) 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치에 부분적으로 기초하여 출력 신호를 생성하는 단계; 및 (e) 피험자의 조직 영역 상의 또는 그 근처의 수술 절차를 돕기 위해 출력 신호를 사용하는 단계를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(2001)은 사용자의 전자 디바이스 또는 전자 디바이스에 대해 원격 위치된 컴퓨터 시스템일 수 있다. 전자 디바이스는 이동 전자 디바이스일 수 있다.
컴퓨터 시스템(2001)은 단일 코어 또는 다중 코어 프로세서, 또는 병렬 처리를 위한 복수의 프로세서일 수 있는 중앙 처리 유닛(CPU, 본 명세서에서 또한 "프로세서" 및 "컴퓨터 프로세서")(2005)을 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(2001)은 또한 메모리 또는 메모리 위치(2010)(예를 들어, 랜덤 액세스 메모리, 판독 전용 메모리, 플래시 메모리), 전자 저장 유닛(2015)(예를 들어, 하드 디스크), 하나 이상의 다른 시스템과 통신하기 위한 통신 인터페이스(2020)(예를 들어, 네트워크 어댑터), 및 캐시, 다른 메모리, 데이터 저장소 및/또는 전자 디스플레이 어댑터들과 같은 주변 디바이스들(2025)을 포함한다. 메모리(2010), 저장 유닛(2015), 인터페이스(2020) 및 주변 디바이스들(2025)은 마더보드와 같은 통신 버스(실선들)를 통해 CPU(2005)와 통신한다. 저장 유닛(2015)은 데이터를 저장하기 위한 데이터 저장 유닛(또는 데이터 저장소)일 수 있다. 컴퓨터 시스템(2001)은 통신 인터페이스(2020)의 도움으로 컴퓨터 네트워크("네트워크")(2030)에 동작가능하게 결합될 수 있다. 네트워크(2030)는 인터넷(Internet), 인터넷(internet) 및/또는 엑스트라넷, 또는 인터넷과 통신하는 인트라넷 및/또는 엑스트라넷일 수 있다. 네트워크(2030)는 일부 예들에서 전기통신 및/또는 데이터 네트워크이다. 네트워크(2030)는 클라우드 컴퓨팅과 같은 분산 컴퓨팅을 가능하게 할 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 서버를 포함할 수 있다. 네트워크(2030)는 일부 예들에서 컴퓨터 시스템(2001)의 도움으로, 컴퓨터 시스템(2001)에 결합된 디바이스들이 클라이언트 또는 서버로서 거동하는 것을 가능하게 할 수 있는 피어-투-피어 네트워크를 구현할 수 있다.
CPU(2005)는 프로그램 또는 소프트웨어로 구현될 수 있는 기계 판독가능 명령어들의 시퀀스를 실행할 수 있다. 명령어들은 메모리(2010)와 같은 메모리 위치에 저장될 수 있다. 명령어들은 CPU(2005)로 지향될 수 있고, CPU(2005)는 후속하여 본 개시내용의 방법들을 구현하도록 CPU(2005)를 프로그래밍하거나 달리 구성할 수 있다. CPU(2005)에 의해 수행되는 동작들의 예들은 페치, 디코딩, 실행, 및 라이트백을 포함할 수 있다.
CPU(2005)는 집적 회로와 같은 회로의 일부일 수 있다. 시스템(2001)의 하나 이상의 다른 컴포넌트가 회로에 포함될 수 있다. 일부 예들에서, 회로는 주문형 집적 회로(ASIC)이다.
저장 유닛(2015)은 파일들, 예컨대 드라이버들, 라이브러리들 및 저장된 프로그램들을 저장할 수 있다. 저장 유닛(2015)은 사용자 데이터, 예를 들어 사용자 선호도들 및 사용자 프로그램들을 저장할 수 있다. 컴퓨터 시스템(2001)은 일부 예들에서 컴퓨터 시스템(2001) 외부에(예를 들어, 인트라넷 또는 인터넷을 통해 컴퓨터 시스템(2001)과 통신하는 원격 서버 상에) 위치되는 하나 이상의 추가적인 데이터 저장 유닛을 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(2001)은 네트워크(2030)를 통해 하나 이상의 원격 컴퓨터 시스템과 통신할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(2001)은 사용자(예를 들어, 의사, 외과의, 헬스케어 제공자, 의료 직원, 수술 로봇의 오퍼레이터 등)의 원격 컴퓨터 시스템과 통신할 수 있다. 원격 컴퓨터 시스템들의 예들은 개인용 컴퓨터들(예를 들어, 휴대용 PC), 슬레이트 또는 태블릿 PC들(예를 들어, Apple® iPad, Samsung® Galaxy Tab), 전화기들, 스마트폰들(예를 들어, Apple® iPhone, Android-인에이블드 디바이스, Blackberry®), 또는 개인 휴대 단말기들을 포함한다. 사용자는 네트워크(2030)를 통해 컴퓨터 시스템(2001)에 액세스할 수 있다.
본 명세서에 설명된 바와 같은 방법들은, 예를 들어, 메모리(2010) 또는 전자 저장 유닛(2015)과 같은 컴퓨터 시스템(2001)의 전자 저장 위치에 저장된 기계(예를 들어, 컴퓨터 프로세서) 실행가능 코드에 의해 구현될 수 있다. 기계 실행가능 또는 기계 판독가능 코드는 소프트웨어의 형태로 제공될 수 있다. 사용 동안, 코드는 프로세서(2005)에 의해 실행될 수 있다. 일부 예들에서, 코드는 저장 유닛(2015)으로부터 검색되고 프로세서(2005)에 의한 준비된 액세스를 위해 메모리(2010)에 저장될 수 있다. 일부 상황들에서, 전자 저장 유닛(2015)은 배제될 수 있고, 기계 실행가능 명령어들은 메모리(2010)에 저장된다.
코드는 코드를 실행하도록 적응되는 프로세서를 갖는 기계과 함께 사용하기 위해 사전 컴파일되고 구성될 수 있거나, 런타임 동안 컴파일될 수 있다. 코드는 코드가 사전 컴파일되거나 바로 컴파일되는 방식으로 실행될 수 있게 하도록 선택될 수 있는 프로그래밍 언어로 공급될 수 있다.
컴퓨터 시스템(2001)과 같이 본 명세서에 제공된 시스템들 및 방법들의 양태들은 프로그래밍으로 구현될 수 있다. 기술의 다양한 양태들은 통상적으로 하나의 유형의 기계 판독 가능 매체 상에 보유되거나 그 안에 구현되는 기계(또는 프로세서) 실행 가능 코드 및/또는 관련 데이터의 형태의 "제품들" 또는 "제조 물품들"로서 간주될 수 있다. 기계 실행 가능 코드는 메모리(예로서, 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 플래시 메모리) 또는 하드 디스크와 같은 전자 저장 유닛 상에 저장될 수 있다. "저장" 유형 매체는 소프트웨어 프로그래밍을 위해 임의의 시간에 비일시적 저장을 제공할 수 있는 컴퓨터들, 프로세서들 등 또는 이들의 관련 모듈들, 예로서 다양한 반도체 메모리들, 테이프 드라이브들, 디스크 드라이브들 등 중 임의의 것 또는 전부를 포함할 수 있다. 소프트웨어의 전부 또는 부분들은 때때로 인터넷 또는 다양한 다른 통신 네트워크들을 통해 통신될 수 있다. 그러한 통신들은 예를 들어 하나의 컴퓨터 또는 프로세서로부터 다른 컴퓨터 또는 프로세서로의, 예로서 관리 서버 또는 호스트 컴퓨터로부터 애플리케이션 서버의 컴퓨터 플랫폼 내로의 소프트웨어의 로딩을 가능하게 할 수 있다. 따라서, 소프트웨어 요소들을 보유할 수 있는 다른 유형의 매체는 국지적 디바이스들 사이의 물리적 인터페이스들을 통해, 유선 및 광학 지상 통신망들을 통해 그리고 다양한 에어 링크들을 통해 사용되는 것과 같은 광학, 전기 및 전자기 파들을 포함한다. 유선 또는 무선 링크들, 광학 링크들 등과 같은 그러한 파들을 운반하는 물리 요소들은 또한 소프트웨어를 보유하는 매체로서 간주될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 비일시적이고 유형적인 "저장" 매체로 한정되지 않는 한, 컴퓨터 또는 기계 "판독 가능 매체"와 같은 용어들은 실행을 위해 프로세서에 명령어들을 제공하는 데 참여하는 임의의 매체를 지칭한다.
따라서, 컴퓨터 실행 가능 코드와 같은 기계 판독 가능 매체는 유형의 저장 매체, 반송파 매체 또는 물리 전송 매체를 포함하지만 이에 한정되지 않는 많은 형태를 취할 수 있다. 예를 들어 광학 또는 자기 디스크들, 또는 임의의 컴퓨터(들) 내의 임의의 저장 디바이스들 등을 포함하는 비휘발성 저장 매체는 도면들에 도시된 데이터베이스들 등을 구현하는 데 사용될 수 있다. 휘발성 저장 매체는 그러한 컴퓨터 플랫폼의 메인 메모리와 같은 동적 메모리를 포함한다. 유형의 전송 매체는 동축 케이블들; 컴퓨터 시스템 내의 버스를 포함하는 와이어들을 포함하여 구리 와이어 및 광섬유를 포함한다. 반송파 전송 매체는 전기 또는 전자기 신호들, 또는 라디오 주파수(RF) 및 적외선(IR) 데이터 통신들 동안 생성되는 것들과 같은 음향 또는 광 파들의 형태를 취할 수 있다. 따라서, 컴퓨터 판독 가능 매체의 일반 형태들은 예를 들어 플로피 디스크, 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프, 임의의 다른 자기 매체, CD-ROM, DVD 또는 DVD-ROM, 임의의 다른 광학 매체, 펀치 카드 페이퍼 테이프, 구멍들의 패턴들을 갖는 임의의 다른 물리 저장 매체, RAM, ROM, PROM 및 EPROM, 플래시-EPROM, 임의의 다른 메모리 칩 또는 카트리지, 데이터 또는 명령어들을 운반하는 반송파, 그러한 반송파를 운반하는 케이블들 또는 링크들, 또는 컴퓨터가 프로그래밍 코드 및/또는 데이터를 판독할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함한다. 이러한 형태들의 컴퓨터 판독 가능 매체들 중 다수는 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 실행을 위해 프로세서로 운반하는 데 관련될 수 있다.
컴퓨터 시스템(2001)은, 예를 들어, 수술 오퍼레이터가 하나 이상의 RGB 이미지, 적외선 이미지, 흐름 맵, 및/또는 의료 이미지 오버레이를 시각화하기 위한 포털을 제공하기 위한 사용자 인터페이스(UI)(2040)를 포함하는 전자 디스플레이(2035)를 포함하거나 이와 통신할 수 있다. 일부 예들에서, 하나 이상의 이미지, 흐름 맵, 및/또는 이미지 오버레이는 하나 이상의 의료 도구의 동작에 관한 정보(예컨대, 실 장력 값 및/또는 바늘 드라이버 압력 값)를 포함할 수 있다. 포털은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 제공될 수 있다. 사용자 또는 엔티티는 또한 UI를 통해 포털 내의 다양한 요소들과 상호작용할 수 있다. UI들의 예들은, 제한 없이, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 및 웹 기반 사용자 인터페이스를 포함한다.
본 개시내용의 방법들 및 시스템들은 하나 이상의 알고리즘에 의해 구현될 수 있다. 알고리즘은 중앙 처리 유닛(2005)에 의한 실행시에 소프트웨어에 의해 구현될 수 있다. 알고리즘은 적어도 하나의 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 알고리즘은 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하도록 더 구성될 수 있다. 하나 이상의 측정치는 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의될 수 있다. 일부 예들에서, 알고리즘은 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치에 부분적으로 기초하여 출력 신호를 생성하도록 더 구성될 수 있다. 출력 신호는 피험자의 조직 영역 상에서 또는 그 근처에서 수술 절차를 돕는 데 사용될 수 있다.
레이저 스펙클 콘트라스트 이미징
다른 양태에서, 본 개시내용은 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징(LSCI)을 위한 시스템들 및 방법들을 제공한다. LSCI는 혈류를 이미징하기 위한 것과 같은 광범위한 응용들에서 이용되는 비주사 광시야 광학 기술이다. 레이저 광이 확산 표면을 조명할 때, 광의 높은 코히어런스는 스펙클로서 알려진 무작위 입상 효과(random granular effect)를 생성한다. 스펙클 패턴들은 산란 입자들의 이동으로 인해 공간적으로 블러링되는 광 간섭으로 인해 타겟 상에 생성된다. 스펙클 패턴들을 포함하는 이미지 프레임들은 타겟의 동적 및 구조적 양들을 계산하기 위해 분석될 수 있다. 그러나, 전통적인 레이저 스펙클 콘트라스트 분석(LASCA) 방법들은 계산 집약적일 수 있고/있거나, 이미지 프레임들을 저장하기 위한 큰 메모리 공간을 필요로 한다.
본 개시내용은 계산 속도 및 메모리 소비에서 개선된 성능을 갖는 LSCI를 위한 시스템들 및 방법들을 제공한다. 일부 실시예들에서, 본 명세서에 개시된 LSCI 시스템들 및 방법들은 높은 공간적 및 시간적 해상도로 생체 내의 생물학적 조직들의 유체(예를 들어, 혈액) 흐름을 묘사하는 이미지를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 특히, 본 명세서에 개시된 시스템들 및 방법들은 스펙클 이미지 프레임들을 처리하는 동적 실시간 방법을 제공할 수 있다. 방법은 감소된 계산 오버헤드 및/또는 감소된 메모리 소비로 스펙클 이미지의 통계들을 계산하는 알고리즘들을 사용할 수 있다. 알고리즘들은 중개/중간 이미지 프레임들을 저장하기 위한 메모리 공간을 요구하지 않고 실시간으로 원시 스펙클 이미지들을 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들로 변환하기 위해 원시 스펙클 이미지들에 적용될 수 있다.
한 양태에서, 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징을 개선하는 방법이 제공된다. 방법은 레이저 광을 스펙클 패턴으로서 타겟 영역에 조사하는 단계; 레이저 광에 의해 조명된 타겟 영역의 산란된 광으로부터 획득된 스펙클 신호들을 각각 포함하는 일련의 스펙클 이미지 프레임들을 캡처하는 단계; 및 일련의 스펙클 이미지 프레임들에 무한 임펄스 알고리즘을 적용함으로써 하나 이상의 레이저 스펙클 콘트라스트 맵을 생성하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 일련의 스펙클 이미지 프레임들은 광 신호 검출 유닛에 의해 캡처된다. 일부 실시예들에서, 광 신호 검출 유닛은 CCD 카메라 또는 CMOS 카메라를 포함한다. 일부 실시예들에서, 무한 임펄스 알고리즘을 적용하는 단계는 무한 임펄스 적분을 사용하여 시간, 공간 도메인 또는 공간-시간 도메인에서 스펙클 신호들을 적분함으로써 각각의 픽셀에 대한 국지적 스펙클 콘트라스트 값을 계산하는 단계를 포함한다. 일부 예들에서, 주어진 픽셀에 대한 국지적 스펙클 콘트라스트 값은 선행 스펙클 이미지 프레임들에서 스펙클 신호들을 재귀적으로 합산함으로써 추정된 통계 값들에 기초하여 계산된다.
일부 실시예들에서, 무한 임펄스 알고리즘은 공간적 무한 임펄스 알고리즘, 시간적 무한 임펄스 알고리즘 및 공간-시간적 무한 임펄스 알고리즘으로 구성된 그룹으로부터 선택된다. 일부 실시예들에서, 무한 임펄스 알고리즘은 구성가능한 파라미터를 포함한다. 일부 예들에서, 방법은 타겟 영역의 특성에 기초하여 구성가능한 파라미터를 동적으로 조정하는 단계를 더 포함한다. 일부 예들에서, 타겟 영역의 특성은 타겟 영역 내의 입자들의 이동성을 포함하거나, 타겟 영역은 조직 구조를 포함하고, 특성은 조직의 유형을 포함한다.
일부 예들에서, 국지적 스펙클 콘트라스트 값은 제산 없이 계산된다. 일부 예들에서, 공간 도메인에서 스펙클 신호들을 적분하는 단계는 스펙클 이미지 프레임 내의 이웃 픽셀들에 걸쳐 스펙클 신호들의 재귀 합을 계산하는 단계를 포함한다. 일부 예들에서, 이웃 픽셀들은 3x3 커널 내에 있다. 일부 예들에서, 이웃 픽셀들에 걸친 스펙클 신호들의 재귀 합을 계산하는 단계는 누산기를 사용하는 단계를 포함한다.
다른 양태에서, 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징(LSCI)을 위한 시스템이 제공된다. 시스템은 광을 타겟 영역에 조사하도록 구성된 광원; 레이저 광에 의해 조명된 타겟 영역의 산란된 광으로부터 획득된 스펙클 신호들을 각각 포함하는 일련의 스펙클 이미지 프레임들을 캡처하도록 구성된 광 신호 검출 유닛; 및 일련의 스펙클 이미지 프레임들에 무한 임펄스 알고리즘을 적용함으로써 하나 이상의 레이저 스펙클 콘트라스트 맵을 생성하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함한다.
일부 실시예들에서, 광 신호 검출 유닛은 CCD 카메라 또는 CMOS 카메라를 포함한다. 일부 실시예들에서, 무한 임펄스 알고리즘을 적용하는 것은 무한 임펄스 적분을 사용하여 시간, 공간 도메인 또는 공간-시간 도메인에서 스펙클 신호들을 적분함으로써 각각의 픽셀에 대한 국지적 스펙클 콘트라스트 값을 계산하는 것을 포함한다. 일부 예들에서, 주어진 픽셀에 대한 국지적 스펙클 콘트라스트 값은 선행 스펙클 이미지 프레임들에서의 스펙클 신호들을 재귀적으로 합산함으로써 추정된 통계 값들에 기초하여 계산된다.
일부 실시예들에서, 무한 임펄스 알고리즘은 공간적 무한 임펄스 알고리즘, 시간적 무한 임펄스 알고리즘 및 공간-시간적 무한 임펄스 알고리즘으로 구성되는 그룹으로부터 선택된다. 일부 실시예들에서, 무한 임펄스 알고리즘은 구성가능한 파라미터를 포함한다.
본 명세서에 설명된 바와 같이, 본 개시내용은 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징(LSCI)을 위한 시스템들 및 방법들을 제공한다. 특히, 제공된 시스템들 및 방법들은 개선된 속도 및 적은 계산 오버헤드를 갖는 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들을 생성할 수 있음으로써 유체 흐름, 산란 입자들의 이동 또는 하나 이상의 하부 물체의 속도의 실시간 이미징을 가능하게 한다. 본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 망막 이미징, 피부 관류의 이미징, 신경 생리학의 이미징 및 다양한 비임상 분야들과 같은 다양한 영역들에 적용될 수 있다.
레이저 스펙클 콘트라스트 이미징(LSCI)은 높은 공간 및 시간 해상도를 갖는 산란 입자 역학의 특성화에 유용한 광학 기술이다. 일부 실시예들에서, LSCI는 높은 공간 및 시간 해상도로 생체 내의 생물학적 조직들의 혈류를 묘사하는 이미지를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 원시 스펙클 이미지들을 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들로 변환하기 위해 원시 스펙클 이미지들을 처리하는 전통적인 방법들 및 알고리즘들이 존재한다. 그러나, 이러한 전통적인 방법들은 계산 집약적일 수 있고 실시간 이미징에 적합하지 않을 수 있다.
일부 실시예들에서, 이미징되는 물체들의 유체 흐름 또는 속도는 타겟 부위의 스펙클 패턴을 처리함으로써 획득될 수 있다. 스펙클 패턴은 코히어런트 광(예를 들어, 레이저)의 무작위 간섭으로부터 발생할 수 있다. 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들을 수집할 때, 코히어런트 광은 타겟 부위/영역(예를 들어, 인체 내의 샘플, 조직, 기관 등)을 조명하기 위해 사용되고, 다음에 광 검출기는 타겟 부위/영역 내의 다양한 위치들로부터 산란한 광을 수신하기 위해 사용된다. 광은 거리들의 분포를 이동하여, 광 검출기에 대한 산란 입자들의 배열에 따라 변화하는 보강 및 상쇄 간섭을 야기했을 수 있다. 이 산란된 광이 카메라 상에 이미징될 때, 그것은 스펙클이라고 알려진 무작위로 변화하는 강도 패턴을 발생한다. 산란 입자들이 이동할 경우, 이것은 간섭의 변동들을 야기할 것이고, 이는 광 검출기에서 강도 변화들로서 나타날 것이다. 이 스펙클 패턴의 시간적 및 공간적 통계들은 이미징되는 하부 물체의 이동에 관한 정보를 제공한다.
전통적인 레이저 스펙클 콘트라스트 분석(LASCA) 방법들은 계산적으로 확장적이고/이거나, 이미지 프레임들을 저장하기 위한 큰 메모리 공간을 필요로 할 수 있다. 유체 속도는 이미징되는 타겟 또는 하부 물체의 속도에 (직접적으로 또는 간접적으로) 비례하는 스펙클 콘트라스트 값에 의해 계산될 수 있다. 스펙클 콘트라스트는 전통적으로 픽셀 윈도우에 걸친 강도들의 평균에 대한 표준 편차의 비율로서 계산될 수 있다. 픽셀 윈도우는 공간적 윈도우(예를 들어, 단일 이미지로부터의 픽셀들의 정사각형 영역), 시간적 윈도우(시간적으로 다수의 프레임에 걸친 동일한 픽셀), 또는 시공간적인 이 둘의 조합(예를 들어, 다수의 프레임에 걸친 픽셀들의 정사각형 영역)일 수 있다. 예를 들어, 공간적으로 국지화된 스펙클 콘트라스트를 계산하기 위해 사용되는 공간적 LASCA 및 시간적 LASCA인 2개의 전통적인 레이저 스펙클 콘트라스트 분석(LASCA) 방법이 있다. 공간적 LASCA 방법은 국지적 평균화를 위해 사용되는 이웃 영역의 크기(예를 들어, 5x5 픽셀 크기)에 의해 원래의 것에 대해 조잡화되는 콘트라스트 맵을 획득하는 것을 수반한다. 스펙클 콘트라스트 값은 국지적 이웃 내의 각각의 픽셀에 대한 강도들의 평균에 대한 표준 편차의 비율의 통상의 파라미터에 의해 정량화된다. 시간적 LASCA 방법은 이미지 프레임들의 시퀀스의 위치로부터 취해진 픽셀들의 시간적 시퀀스를 이용한다. 스펙클 콘트라스트 값은 시간적 픽셀 윈도우에 걸친 평균 시간 적분된 강도로 나눈 시간 적분된 강도의 표준 편차로서 계산된다. 그러나, 이들 전통적인 LASCA 방법은 계산적으로 확장적이고/이거나, 중간 프레임들을 저장하기 위해 큰 메모리 공간을 필요로 할 수 있다.
도 9는 원시 스펙클 이미지(1000) 및 전통적인 알고리즘들을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들(1010, 1030, 1050)의 예를 도시한다. 도 9에 도시된 원시 스펙클 이미지(1000)는 스펙클 패턴의 거친 외관을 예시한다. 원시 스펙클 이미지(1000)에서, 더 현저한 스펙클은 더 낮은 속도(예로서, 더 적은 혈류)를 나타낼 수 있다.
레이저 스펙클 콘트라스트 이미지(1010, 1030, 1050)는 혈류의 2D 맵을 나타내는, 상이한 픽셀 윈도우 크기를 갖는 전통적인 LSCI 및 LASCA 알고리즘들을 사용하여 원시 스펙클 이미지들의 시퀀스 또는 이미지 스트림으로부터 직접 계산된다. 예를 들어, 큰 혈관들과 같은 더 높은 기준선 흐름의 영역들은 더 낮은 스펙클 콘트라스트 값들을 갖고 스펙클 콘트라스트 이미지들에서 더 어둡게 보인다.
원시 스펙클 이미지(1000) 또는 원시 스펙클 이미지 스트림은 카메라와 같은 이미징 디바이스에 의해 캡처될 수 있다. 이미징 디바이스는 디지털 카메라, 비디오 카메라, 전하 결합 디바이스(CCD) 이미지 센서 또는 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 이미지 센서일 수 있다.
도 9에 예시된 바와 같은 스펙클은 레이저와 같은 코히어런트 광의 무작위 간섭으로부터 발생한다. 이미징 디바이스에 의해 생성된 원시 스펙클 이미지 데이터는 동적 이미지들(예로서, 비디오)일 수 있는 하나 이상의 이미지를 포함할 수 있다. 이미지 데이터는 다색(예로서, RGB, CMYK, HSV) 또는 단색(예로서, 그레이스케일, 흑백, 세피아)일 수 있다. 이미지 데이터는 이미지 프레임 해상도에 의존하는 다양한 크기를 가질 수 있다. 이미지 프레임 해상도는 프레임 내의 픽셀들의 수에 의해 정의될 수 있다. 일부 예들에서, 이미지 해상도는 약 128x128 픽셀, 32x32 픽셀, 64x64 픽셀, 88x72 픽셀, 352x420 픽셀, 480x320 픽셀, 720x480 픽셀, 1280x720 픽셀, 1440x1080 픽셀, 1920x1080 픽셀, 2048x1080 픽셀, 3840x2160 픽셀, 4096x2160 픽셀, 7680x4320 픽셀 또는 15360x8640 픽셀 이상일 수 있다. 원시 스펙클 이미지 데이터는 프레임 레이트로 캡처될 수 있다. 예시된 예에서, 원시 스펙클 이미지(100)는 초당 120 프레임의 프레임 레이트로 캡처된 이미지 프레임이다.
스펙클 콘트라스트는 스펙클 패턴 내의 국지적 공간 콘트라스트의 척도이다. 통상적으로, 더 높은 콘트라스트 값은 더 높은 흐름 또는 이동을 나타내고, 더 낮은 값은 더 적은 흐름 또는 이동을 나타낸다. 스펙클 콘트라스트는 카메라의 노출 시간의 함수일 수 있다.
스펙클 콘트라스트 이미지들(1030, 1050)과 같은 국지적 스펙클 콘트라스트의 공간적으로 분해된 맵은 윈도우 또는 공간 이웃 영역이라고 하는 이미지 내의 픽셀의 국지적 이웃에 걸친 픽셀들로부터 이미지 내의 각각의 지점에서 이 비율을 계산함으로써 하나의 원시 스펙클 이미지 또는 원시 스펙클 이미지들의 시퀀스로부터 계산될 수 있다.
스펙클 콘트라스트 이미지들(1030, 1050)은 전통적인 공간 LASCA 알고리즘을 사용하여 원시 스펙클 이미지(1000)를 처리함으로써 생성된다. 픽셀 단위의 윈도우의 길이는 M으로 표현된다(윈도우가 정사각형인 것으로 가정함). M은 5 내지 20과 같은 자연수이다. 스펙클 콘트라스트 이미지(1030)는 5와 동일한 M으로 생성되고, 스펙클 콘트라스트 이미지(1050)는 10과 동일한 M으로 생성된다. 픽셀 단위의 원시 스펙클 이미지의 폭 및 높이는 W(열들) 및 H(행들)로 각각 표현된다. 공간 콘트라스트 이미지들(1030, 1050)은 아래의 식을 사용하여 생성될 수 있다.
여기서 I(x, y)는 픽셀 (x, y)에 대한 강도를 나타내고, Ci LASCA(x, y)는 공간 콘트라스트 이미지들(1030, 1050)에서의 픽셀 (x, y)에 대한 공간 콘트라스트 값을 나타낸다. 통계 평균값 
및 분산 
은 국지적 이웃 영역 (MxM)에 대해 계산되고, 공간 콘트라스트 값은 평균값을 표준 편차로 나눔으로써 계산된다.
스펙클 콘트라스트 이미지(1010)는 전통적인 시간적 LSCI 알고리즘을 사용하여 원시 스펙클 이미지(1000)를 처리함으로써 생성된다. 이 예에서, 시간 도메인에서의 윈도우의 길이는 M(M개의 프레임)으로 표현될 것이다. M은 국지적 콘트라스트의 통계가 계산되는 프레임들의 수(예를 들어, 10개 내지 20개)를 나타낸다. 예시된 스펙클 콘트라스트 이미지(1010)는 15와 동일한 M으로 생성된다. 픽셀 단위의 원시 스펙클 이미지(들)의 폭 및 높이는 W(열들) 및 H(행들)로 각각 표현된다. 시간적 콘트라스트 이미지(1010)는 아래의 식을 사용하여 생성될 수 있다.
여기서, I(x, y)는 픽셀 (x, y)에 대한 강도를 나타내고, Ci LSCI(x, y)는 시간 콘트라스트 이미지(1010)에서의 픽셀 (x, y)에 대한 시간 콘트라스트 값을 나타낸다. 통계 평균 값 
및 분산 
은 시간 윈도우(예를 들어, 프레임 i에 중심을 둔 M개의 프레임)에 대해 계산되고, 시간 콘트라스트 값은 평균 값을 표준 편차로 나눔으로써 계산된다.
전술한 바와 같이, 본 개시내용은 원시 스펙클 이미지로부터의 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지의 계산을 위한 레이저 스펙클 콘트라스트 알고리즘들을 제공한다. 특히, 본 명세서에 개시된 레이저 스펙클 콘트라스트 알고리즘들은 원시 스펙클 이미지를 처리하기 위해 무한 임펄스 적분 또는 지수 이동 평균(EMA) 필터를 이용한다. 유한 합들이 콘트라스트 값에 대해 계산되는 전통적인 방법들과 달리, 본 명세서에 개시된 바와 같은 재귀적 필터(예를 들어, EMA)를 이용하는 것은 계산 오버헤드를 유익하게 감소시키고 실시간 이미징을 달성/가능화할 수 있다. 본 명세서에 설명된 지수 이동 평균 필터는 출력이 정상 상태에서 입력과 매칭하도록 가중치들의 합이 1과 동일한, 최신 입력 데이터와 이전 추정(출력)의 가중 조합이다. 무한 임펄스 적분 방법은 유익하게도 재귀적 구현을 사용하여 계산된 통계를 허용하여 계산 집약적 제산 연산자를 피할 수 있다. 또한, 본 명세서에 설명된 EMA 필터는 상이한 시나리오들 또는 실시간 조건들에 적응하도록 동적으로 조정될 수 있다.
본 개시내용은 공간 도메인, 시간 도메인 및 공간-시간 도메인에서 무한 임펄스 적분을 수행하는 여러 레이저 스펙클 콘트라스트 알고리즘을 제공한다. 본 명세서에서 개시되는 레이저 스펙클 콘트라스트 알고리즘들은 도 9를 참조하여 전술한 전통적인 알고리즘들에 비해 더 적은 계산 자원들을 필요로 하고/하거나, 이미지 프레임들을 저장하기 위한 더 적은 메모리 공간을 필요로 할 수 있다. 본 개시내용의 실시예들에 따른 각각의 알고리즘의 설명은 아래에 설명된다.
시간적 무한 임펄스 적분(III) 알고리즘은 전통적인 시간적 LSCI 알고리즘과 비교할 때, 중간 원시 스펙클 이미지들을 저장하기 위한 상당한 계산 오버헤드(예를 들어, CPU 캐시)를 필요로 하지 않고 실시간으로 통계 μ 및 σ를 추정할 수 있다. 통계 μ 및 σ는 감소된 레이턴시로 각각의 새로운 스펙클 이미지 스트리밍에 대해 계산될 수 있다. 시간 도메인에서의 EMA 필터는 또한 모든 프레임들을 균일하게 가중함으로써 부과된 박스 윈도우 필터로 인해 프레임들에 걸쳐 "링잉" 시간적 아티팩트들을 갖는 전통적인 (예를 들어, 유한 적분) LSCI 알고리즘과 비교하여 결과에서 개선된 정확성을 갖는 저역 통과 필터를 원시 스펙클 이미지 스트림에 부과한다.
시간적 무한 임펄스 적분 알고리즘은 지수 이동 평균(EMA) 필터를 원시 스펙클 이미지에 적용할 수 있다.
EMA 필터는 0 내지 1의 값인 시간 상수 α(감쇠 레이트라고도 알려짐)를 포함한다. 시간 상수 α의 값은 평활화 효과에 대응할 수 있다. 더 작은 값(예를 들어, α=0.65)은 더 높은 가중치가 최근의 과거 이미지 프레임들에 할당되는 것을 나타낼 수 있는 반면, 더 큰 값(예를 들어, α=0.8)은 평균이 추정되는 유효 시간이 증가하는 것을 나타낸다. 시간 상수 α의 값은 경험적 데이터에 기초하여 미리 결정되거나 사용자에 의해 설정될 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 시간 상수 α의 값은 이미징되는 물체 또는 이미징되는 타겟 영역의 특성(예를 들어, 타겟 영역 내의 입자들의 이동성 또는 속도, 조직 구조, 조직의 유형) 또는 원하는 비디오/이미지 품질(예를 들어, 잡음, 블러 등과 같은 아티팩트들의 완화)에 기초하여 튜닝될 수 있다.
콘트라스트 값은 아래의 식을 사용하여 계산될 수 있다.
여기서, 평균값 
및 분산 
은 각각 재귀 방정식을 사용하여 추정된다. 이어서, 콘트라스트 값은 평균 대 표준 편차의 비율로서 계산된다. 위의 재귀 방정식을 사용하면 계산 집약적인 제산 연산자들의 사용을 유익하게 회피할 수 있다. 예를 들면, 샘플들의 수가 증가함에 따라, 콘트라스트 값 
은 
에 접근하고, 이는 전통적인 방법들에 비해 계산 복잡성을 단순화한다.
공간적 무한 임펄스 적분(III) 알고리즘은 열 확산 프로세스와 유사하게 콘트라스트 이미지를 생성하기 위해 단일 원시 스펙클 이미지 프레임에 반복적으로 적용된다. 열 확산형 프로세스는 전체 원시 스펙클 이미지 프레임에 반복적으로 적용되어, 각각의 픽셀의 정보/영향이 전체 콘트라스트 이미지에 걸쳐 확산될 때까지 픽셀마다 확산되고, 주어진 픽셀에 가까운 픽셀들이 통계(예로서, 평균 값 
및 분산 
)의 추정에서 더 가중된다.
공간적 III 알고리즘은 확산의 레이트를 제어하는 공간 상수 
를 포함할 수 있다. 공간 상수 
의 더 큰 값은 고려되는 이전 픽셀들의 더 많은 영향, 따라서 더 큰 확산 레이트를 나타낼 수 있다. 공간 상수 
의 값은 경험 데이터에 기초하여 또는 사용자에 의해 미리 결정될 수 있다. 대안으로서 또는 추가로, 공간 상수 
의 값은 이미징되는 물체 또는 타겟 영역의 특성(예로서, 조직의 유형), 원하는 이미지 처리 성능(예로서, 계산 속도 등) 또는 원하는 비디오/이미지 품질(예로서, 잡음, 블러 등과 같은 아티팩트들의 완화)에 기초하여 튜닝될 수 있다.
공간적 무한 임펄스 적분 알고리즘은 전통적인 공간적 LASCA 방법보다 더 계산적으로 효율적일 수 있다. 공간적 무한 임펄스 적분 알고리즘은 누산기(A) 또는 가상 프레임 버퍼를 이용하여 시간에 따라 카운트들을 누산할 수 있다. 예를 들어, 누산기(
) 및 누산기(
)는 각각 평균값 
및 분산 
에 대한 카운트들을 유지하는 데 사용될 수 있다. 
및 
을 설정한다. M은 확산이 발생하는 것을 허용하는 반복 수를 제어하는 자연수이고, 공간 상수 
는 확산의 레이트를 제어한다. 예로서, M은 10-20의 범위 내에 있을 수 있다. 반복수 M이 증가함에 따라, 임펄스 응답은 가우시안 프로파일에 접근하고, 각각의 픽셀은 더 많은 이웃 픽셀들에 의해 영향을 받는다. 적은 반복수 M은 더 많은 아티팩트를 유발하는 경향이 있다. 스펙클 이미지의 통계는 아래의 식을 사용하여 계산될 수 있다.
공간적 무한 임펄스 적분 알고리즘은 단일 원시 스펙클 이미지의 통계가 전술한 열 확산형 프로세스를 통해 확산될 수 있게 함으로써 단일 원시 스펙클 이미지로부터 단일 콘트라스트 이미지를 생성할 수 있다. 이것은 전통적인 방법에 필요한 제산을 유리하게 대체하며, 이는 계산 복잡성을 간소화한다.
공간-시간적 무한 임펄스 적분(III) 알고리즘은 시간적 III 및 공간적 III 알고리즘의 조합이다. 프로세스는 공간-시간적 무한 임펄스 적분 알고리즘을 일련의 스펙클 이미지들 
에 적용하고 콘트라스트 이미지들의 시퀀스 
를 생성할 수 있다. 각각의 콘트라스트 이미지 
는 선행 스펙클 이미지들 
을 사용하여 생성될 수 있다. 공간-시간적 무한 임펄스 적분 알고리즘은 또한 누산기 
및 누산기 
를 사용하여 각각 평균값 
및 분산 
에 대한 카운트들을 유지할 수 있다. 예시적인 프로세스에서, 방법은 지정된 시간 상수 α를 갖는 시간적 III 알고리즘을 사용하여 
을 계산하는 것으로 시작할 수 있다. 다음으로, 평균값 
은 공간 및 시간 도메인 둘 다에서 재귀적 합으로서 계산된다. 예를 들어, 누산기 
는 
및 
를 지정된 공간 상수 
를 갖는 
로 폴딩함으로써 계산된다. 평균값 
은 아래의 식들에 따라 계산될 수 있다.
통계 값 
은 위와 유사한 프로세스에서 계산될 수 있다. 위의 방법은 전통적인 방법에 요구되는 제산을 유리하게 대체하고, 이는 계산 복잡성을 단순화한다.
본 명세서에서 개시되는 공간적 III 알고리즘, 시간적 III 알고리즘 및 공간-시간적 III 알고리즘은 (예를 들어, 메모리 소비에서) 개선된 성능을 가능하게 할 수 있는데, 그 이유는 이러한 알고리즘들이 중간 이미지 프레임들을 저장하기 위한 큰 메모리 공간을 필요로 하지 않기 때문이다. 본 명세서에서 개시되는 위의 알고리즘들을 사용하면, 캐시의 훨씬 더 적은 사용 및 메인 메모리에 액세스할 필요가 있을 훨씬 더 적은 가능성으로 프로세서의 레지스터들, 산술 논리 유닛들, 부동 소수점 유닛들 및 다른 디지털 회로들 사이에 데이터가 효율적으로 흐를 수 있다(캐시 및 메인 메모리의 많은 의존성 및 사용은 계산 시간에 대한 부담을 실질적으로 증가시킬 수 있다는 점에 유의한다). 공간적 III 알고리즘 또는 공간-시간적 III 알고리즘을 구현하는 것은 누산기를 필요로 하지만, 메모리 소비는 여전히 전통적인 방법들에 비해 훨씬 더 낮다. 예를 들어, 누산기의 크기는 단일 이미지의 크기인 반면, 전통적인 방법에 대한 메모리 소비는 누산기 없이 수십 내지 수백 개의 이미지 정도이며, 공간 요구들에 비례하는 추가적인 처리 시간을 요구한다. 메모리 유닛은 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리(SDRAM), 더블 데이터 레이트(DDR), 더블 데이터 레이트 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리(DDR SDRAM), DDR, DDR2, DDR3, T-RAM, Z-RAM 등을 포함하는 임의의 적절한 RAM일 수 있다.
본 명세서에 개시된 무한 임펄스 적분 알고리즘들은 광범위한 응용들에서 이용될 수 있다. 일부 예들에서, 시간적 III 알고리즘은 알려진 타겟(예를 들어, 심장박동 또는 합성된 헤테로다인 진동으로 인한 이동을 검출하기 위한 인간의 펄스)과의 상관을 측정하기 위해 기준 신호와 조합하여 사용될 수 있다. 이것은 아래 유체 흐름 또는 조직의 이동(예를 들어, 호흡 및 심장 박동)에 의해 야기되는 이미징된 장면에서의 이동을 구별하는 데 유리할 수 있다. 예를 들어, 기준 신호 R에 대한 콘트라스트 값 C의 기준 측정 P는 아래의 식을 사용하여 계산될 수 있다.
일부 실시예들에서, 본 개시내용은 시간적 III 알고리즘, 공간적 III 알고리즘 또는 공간-시간적 III 알고리즘을 구현함으로써 스펙클 콘트라스트 이미지를 생성하기 위한 방법들을 제공한다. 본 명세서에서 개시되는 방법들은 스펙클 콘트라스트 이미지 품질을 유리하게 개선하고, 아티팩트들(예로서, 잡음, 블러)을 완화하고/하거나, 시간/공간 해상도를 개선할 수 있다. 예를 들어, 시간적 III 알고리즘을 사용하여 원시 스펙클 이미지를 처리하는 방법은 유리하게도 원시 스펙클 이미지들을 획득하기 위한 프레임 레이트와 동일한(또는 유사한) 레이트로 콘트라스트 이미지들을 생성하면서, 공간 잡음 또는 이동 블러에 의해 유발되는 아티팩트들을 감소시킬 수 있다. 생성된 콘트라스트 이미지는 전통적인 방법들을 사용하여 생성되는 콘트라스트 이미지에 비해 감소된 공간 잡음 및/또는 감소된 이동 블러를 가질 수 있는데, 그 이유는 통계를 추정하기 위해 더 많은 이미지 프레임이 사용되고, 이미지 프레임들의 영향이 더 가까운 이미지 프레임들(예로서, 주어진 프레임에 밀접하게 선행하는 이미지 프레임들)에 더 많은 가중치를 적용함으로써 최적화되기 때문이다. 다른 예에서, 콘트라스트 이미지가 단일 원시 스펙클 이미지를 사용하여 생성될 수 있고, 공간 잡음이 프레임마다 운반되지 않을 수 있는 경우에, 공간적 III 알고리즘을 사용하여 원시 스펙클 이미지를 처리하는 방법은 유리하게도 개선된 시간 해상도 및/또는 감소된 공간 잡음을 갖는 콘트라스트 이미지들을 생성할 수 있다. 추가 예에서, 공간-시간적 III 알고리즘을 사용하여 원시 스펙클 이미지를 처리하는 방법은 유리하게도 개선된 시간 해상도, 공간 해상도는 물론, 감소된 시간 잡음 및 공간 잡음을 갖는 콘트라스트 이미지들을 생성할 수 있다. 일부 상황들에서, 공간-시간적 III 알고리즘을 이용하는 방법은 공간적 III 알고리즘 또는 시간적 III 알고리즘만을 사용하는 방법에 비해 개선된 콘트라스트 이미지 품질을 가질 수 있다.
도 10은 원시 스펙클 이미지(1000), 및 시간적 III 알고리즘, 공간적 III 알고리즘 및 공간-시간적 III 알고리즘을 각각 사용하여 생성된 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들(20100, 20300, 20500)의 예를 도시한다. 원시 스펙클 이미지(1000)는 도 9에 도시된 바와 같은 스펙클 이미지와 동일하다. 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지(20100, 20300, 20500)는 전술한 바와 같은 시간적 III 알고리즘, 공간적 III 알고리즘 및 공간-시간적 III 알고리즘을 사용하여 원시 스펙클 이미지 및 원시 스펙클 이미지들의 시퀀스로부터 직접 계산된다.
스펙클 콘트라스트 이미지(20100)는 주어진 원시 스펙클 이미지(예를 들어, 원시 스펙클 이미지(1000))에 선행하는 원시 스펙클 이미지들의 시퀀스에 시간적 III 알고리즘을 적용함으로써 생성될 수 있다. 주어진 원시 스펙클 이미지에 중심을 둔 시간 윈도우에서 이미지 프레임들의 시퀀스를 사용하여 스펙클 콘트라스트 이미지가 생성되는 (예를 들어, 선행 이미지 프레임 및 후속 이미지 프레임들 둘 다를 요구하는) 전통적인 방법과 달리, 스펙클 콘트라스트 이미지(20100)는 원시 스펙클 이미지(1000)가 캡처될 때 생성되어 이미징 레이턴시를 제거할 수 있다. 이것은 유익하게도 원시 스펙클 이미지가 캡처되고 있는 레이트와 동일한(또는 유사한) 레이트로 스펙클 콘트라스트 이미지(20100)가 생성되게 할 수 있다. 더욱이, 이 예에 도시된 바와 같이, 스펙클 콘트라스트 이미지(20100)는 전통적인 시간적 LSCI 알고리즘을 사용하여 생성된 스펙클 콘트라스트 이미지(예를 들어, M=15를 갖는 콘트라스트 이미지(1010))에 비하여 더 낮은 공간 잡음 및/또는 이동 블러와 같은 더 높은 이미지 품질을 나타낼 수 있다. 이것은 통계를 추정하기 위해 시간적 III 알고리즘에서 더 많은 이미지 프레임들(모든 선행 이미지 프레임들)이 사용되고, 이미지 프레임들의 영향이 더 가까운 이미지 프레임들(예를 들어, 주어진 프레임에 가깝게 선행하는 이미지 프레임들)에 더 많은 가중치를 적용함으로써 최적화되기 때문이다.
스펙클 콘트라스트 이미지(20300)는 주어진 원시 스펙클 이미지(예로서, 원시 스펙클 이미지(1000))에 공간적 III 알고리즘을 적용함으로써 생성될 수 있다. 이 예에 도시된 바와 같이, 스펙클 콘트라스트 이미지(20300)는 전통적인 공간 LASCA 알고리즘을 사용하여 생성된 스펙클 콘트라스트 이미지(예로서, M=5를 갖는 콘트라스트 이미지(1030), M=10을 갖는 콘트라스트 이미지(1050))에 비해 더 높은 이미지 품질을 나타낼 수 있다. 시간적 III 알고리즘에 의해 생성된 시간 콘트라스트 이미지(20100)에 비해, 스펙클 콘트라스트 이미지(20300)는 더 적은 공간 잡음은 물론, 더 적은 공간 상세들(예로서, 혈관들은 인식하기 어려울 수 있음)을 나타낸다. 시간 해상도는 시간적 III 알고리즘에 비해 개선될 수 있지만(시간 경과에 따른 신호들의 콘트라스트(20200, 20400)에 의해 정량화될 수 있음); 잡음의 변화도 더 클 수 있는데, 즉 시간 잡음이 더 클 수 있다.
스펙클 콘트라스트 이미지(20500)는 공간-시간적 III 알고리즘을 주어진 원시 스펙클 이미지(예로서, 원시 스펙클 이미지(1000))에 선행하는 원시 스펙클 이미자들의 시퀀스에 적용함으로써 생성될 수 있다. 이 예에 도시된 바와 같이, 스펙클 콘트라스트 이미지(20500)는 시간적 III 알고리즘 또는 공간적 III 알고리즘을 사용하여 생성된 콘트라스트 이미지에 비해 향상된 이미지 품질을 나타낼 수 있다. 이 예에 도시된 바와 같이, 시간 해상도는 공간적 III 알고리즘을 사용하는 것만큼 높은 반면, 시간 잡음은 공간적 III 알고리즘보다 낮다. 게다가, 공간 해상도는 더 많은 공간 상세가 보이기 때문에 유지되는 반면, 시간 적분에 의해 도입되는 평활화로 인해 공간 잡음은 감소된다.
일부 실시예들에서, 본 명세서에 개시된 방법들은 실시간 조건들에 적응적일 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 개시된 알고리즘들의 하나 이상의 파라미터는 동적으로 조정될 수 있다. 예를 들어, 시간 상수 및/또는 공간 상수는 원하는 비디오/이미지 품질(예를 들어, 평활화 요건), 이미징되는 타겟 영역 또는 물체의 특성(예를 들어, 입자의 이동성, 물체의 속도, 조직의 유형, 조직 구조들 등), 이미징 파라미터들(예를 들어, 프레임 레이트) 또는 다양한 다른 조건들(예를 들어, 계산 전력 소비, 하드웨어 요건 등)에 기초하여 동적으로 결정될 수 있다. 일부 예들에서, 시간 상수 α의 초기 값은 경험적 데이터에 기초하여 결정되거나 사용자에 의해 미리 결정될 수 있고, 이미징되는 타겟 영역 또는 물체의 특성(예를 들어, 이미징되는 물체의 이동성 또는 속도) 또는 원하는 비디오/이미지 품질(예를 들어, 잡음, 블러 등과 같은 아티팩트들의 완화)에 기초하여 실시간으로 튜닝될 수 있다.
도 11은 일부 실시예들에 따른, 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 또는 흐름 맵(3000)을 생성하는 프로세스의 예를 도시한다. 프로세스는 원시 레이저 스펙클 이미지를 획득하는 것으로 시작할 수 있다(단계 3100). 다음으로, 레이저 콘트라스트 이미지를 생성하기 위해 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식이 결정될 수 있다(단계 3200). 예를 들어, 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식은 시간적 무한 임펄스 적분(예를 들어, 시간적 III) 방식, 공간적 무한 임펄스 적분(예를 들어, 공간적 III) 방식 및 공간-시간적 무한 임펄스 적분(예를 들어, 공간-시간적 III) 방식으로부터 선택될 수 있다. 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식은 원시 스펙클 이미지를 처리하는 알고리즘(예를 들어, 시간적 III 알고리즘, 공간적 III 알고리즘, 공간-시간적 III 알고리즘) 및 하나 이상의 파라미터의 초기/디폴트 값(예를 들어, 시간 상수, 공간 상수 등)을 지정할 수 있다.
일부 예들에서, 하나 이상의 파라미터의 값이 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식에 대해 결정될 수 있다(단계 3300). 예를 들어, 시간 상수 또는 공간 상수의 값은 원하는 평활화 효과 또는 이미지 처리 속도를 위해 사용자에 의해 지정되고/되거나, 사용자 개입 없이, 캡처된 원시 스펙클 이미지들의 특성에 기초하여 동적으로 조정될 수 있다. 선택된 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식과 관련된 시간 상수 및/또는 공간 상수를 결정할 때, 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지가 생성되고(단계 3400), 디스플레이 디바이스에 출력될 수 있다.
예를 들어, 원시 스펙클 이미지 내에 존재하는 물체의 이동성이 결정(예로서, 실시간으로 검출, 조직 유형 등에 기초하여 추정 등)될 수 있고, 이동성 상태(예로서, 속도, 정지 등)에 기초하여, 시간 상수 값이 결정될 수 있다. 예를 들어, 이미징되는 물체가 정지해 있는 경향이 있는 경우, 더 양호한 평활화 결과(예로서, 더 적은 공간 잡음)를 달성하기 위해 시간 상수에 대해 더 큰 값이 설정될 수 있는 반면, 물체가 움직이거나 움직일 수 있는 경우, 이동 블러를 줄이기 위해 시간 상수에 대해 더 작은 값이 설정될 수 있다. 공간 상수의 값은 캡처된 원시 이미지 데이터의 잡음 분포 특성 및/또는 원하는 처리 속도에 기초하여 조정될 수도 있다. 그러한 조정 또는 감쇠는 사용자 개입 없이 자동으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 시간/공간 상수와 원시 스펙클 이미지 특성들 또는 타겟 영역 특성 사이의 관계는 시간/공간 상수가 자동으로 조정될 수 있도록 (예로서, 경험 데이터를 사용하여) 사전 결정될 수 있다.
일부 예에서, 사용자는 반자율 방식으로 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식을 정의하도록 허용될 수 있다. 사용자는 선택된 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식의 하나 이상의 파라미터를 지정할 수 있다. 일부 예들에서, 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식의 수신에 응답하여, 콘트라스트 이미지들이 생성되어, 사용자가 시각화하기 위해 디스플레이에 출력될 수 있다. 사용자는 출력 이미지들의 품질 또는 다른 특성들을 변경하기 위해 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식을 더 조정할 수 있거나 조정하지 않을 수 있다. 일부 예들에서, 사용자에게 시스템 추천 조정이 제공될 수 있다. 일부 예들에서, 사용자는 디스플레이 상에서 출력 이미지들을 볼 때 하나 이상의 파라미터를 수동으로 조정할 수 있다. 예를 들어, 사용자에게는 시스템 추천 파라미터들 하에서 달성될 수 있는 추천된(예를 들어, 시뮬레이션된) 더 높은 품질의 이미지 및 실시간 출력 콘트라스트 이미지가 제시될 수 있다. 일부 예들에서, 실시간 출력 콘트라스트 이미지 또는 시뮬레이션된 이미지들은 사용자가 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식의 하나 이상의 파라미터를 조정하고 있는 동안에 동적으로 갱신될 수 있다.
도 11은 일부 실시예들에 따른 방법을 도시하지만, 이 분야의 통상의 기술자는 다양한 실시예들에 대한 많은 적응이 존재한다는 것을 인식할 것이다. 예를 들어, 동작들은 임의의 순서로 수행될 수 있다. 동작들 중 일부는 배제될 수 있고, 동작들 중 일부는 하나의 단계에서 동시에 수행될 수 있고, 동작들 중 일부는 반복될 수 있고, 동작들 중 일부는 다른 동작들의 하위 단계들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식을 결정하는 동작(3200)은 원시 레이저 스펙클들을 캡처하기 전에 또는 그와 동시에 수행되거나, 새로운 이미지 획득 세션을 위해 반복될 수 있다. 다른 예에서, 시간 상수 및/또는 공간 상수를 선택하는 동작은 원시 레이저 스펙클들을 캡처하기 전에 수행되거나, 새로운 이미지 획득 세션을 위해 반복될 수 있다.
도 12는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른, 본 명세서에 설명된 방법들 및 알고리즘들을 구현하는 시스템(4000)을 개략적으로 예시한다. 시스템(4000)은 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징를 위해 서로 동작 가능하게 결합되는 방출 모듈(4100), 검출기 모듈(4200), 및 이미지 생성 모듈(4300)을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템(4000)은 타겟 부위(4210) 내의 유체 흐름 레이트를 결정할 수 있다.
검출기 모듈(4200)은 타겟 부위의 하나 이상의 스펙클 이미지를 획득하도록 구성될 수 있다. 타겟 부위(4210)는 환자의 기관의 일부 또는 환자의 신체 내의 해부학적 특징 또는 구조를 포함할 수 있다. 타겟 부위(4210)는 환자의 신체의 조직의 표면을 포함할 수 있다. 조직의 표면은 상피 조직, 연결 조직, 근육 조직(예를 들어, 골격 근육 조직, 평활 근육 조직, 및/또는 심장 근육 조직), 망막, 대뇌 피질들 및/또는 신경 조직을 포함할 수 있다. 캡처된 이미지들은 타겟 부위(4210)의 유체 흐름 정보를 획득하도록 처리될 수 있다. 일부 실시예들에서, 유체는 혈액, 땀, 정액, 타액, 고름, 소변, 공기, 점액, 모유, 담즙, 호르몬, 또는 이들의 임의의 조합이다. 일부 실시예들에서, 타겟 조직 내의 유체 흐름 레이트는 위에 설명된 방법들을 사용하여 생성된 콘트라스트 맵 또는 콘트라스트 이미지에 의해 결정된다.
방출 모듈(4100)은 레이저 다이오드와 같은 코히어런트 광원을 포함할 수 있고, 그것의 빔은 타겟 부위(4210)를 조명하기 위해 확장되고 조정되며, 수 밀리미터로부터 수 센티미터까지 변화할 수 있다. 입사 광의 각도는 거의 수직 입사로부터 45°정도의 범위에 있을 수 있다. 광원은 연속 모드 또는 펄스 모드에서 동작하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 광의 동작 모드 또는 파장들은 타겟 부위까지의 거리, 이미징될 물체 및 타겟 부위의 다른 특성들에 의존할 수 있다. 예를 들어, 방출 모듈은 근적외선 스펙트럼 범위 내의 광을 생성하는 디바이스일 수 있다. 가시 광 범위 내의 레이저와 비교할 때, 근적외선 범위(약 980nm의 파장 주위) 내의 레이저는 적색 혈구들에 의해 실질적으로 산란되고, 외부 층으로부터의 잡음 산란이 덜 발생한다. 따라서, 근적외선 스펙트럼 범위 내의 광을 사용함으로써, 검출기 모듈(4200)은 피부 또는 모세관보다 더 깊게 위치한 혈관 내의 혈류에 관한 정보를 정확하게 수신할 수 있고 피부 또는 모세관에 의해 덜 영향을 받을 수 있다.
검출기 모듈(4200)은 타겟 부위의 하나 이상의 스펙클 이미지를 획득하도록 구성될 수 있다. 캡처된 스펙클 이미지들은 콘트라스트 이미지를 생성하거나 개선된 시간 및/또는 공간 해상도로 타겟 부위 내의 유체 흐름에 관한 정보를 제공하기 위해 이미지 생성 모듈에 의해 처리될 수 있다. 검출기 모듈(4200)은 광학 센서를 포함할 수 있다. 광학 센서는 예를 들어 전하 결합 디바이스(CCD), 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS), 선형 이미지 센서, 어레이 실리콘형 이미지 센서, 또는 InAsGa 센서일 수 있지만, 이들로 제한되지 않는다. 검출기 모듈(4200)은 산란된 광의 강도를 디지털 신호로 변환할 수 있다. 검출기 모들은 위에 설명된 것과 같은 이미징 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미징 디바이스는 카메라, 비디오 카메라, 적색 녹색 청색 깊이(RGB-D) 카메라, 적외선 카메라, 근적외선 카메라, 전하 결합 디바이스(CCD) 이미지 센서, 또는 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 이미지 센서를 포함할 수 있다.
이미징 센서는 특정 이미지 해상도로 이미지 프레임 또는 이미지 프레임들의 시퀀스를 캡처할 수 있다. 이미지 프레임 해상도는 프레임 내의 픽셀들의 수에 의해 정의될 수 있다. 이미지 해상도는 약 352x420 픽셀, 480x320 픽셀, 720x480 픽셀, 1280x720 픽셀, 1440x1080 픽셀, 1920x1080 픽 셀, 2048x1080 픽셀, 3840x2160 픽셀, 4096x2160 픽셀, 7680x4320 픽셀, 1536x1536 또는 1536x8640 픽셀 이상일 수 있다. 이미징 디바이스는 예를 들어 4K 카메라 또는 더 높은 해상도를 갖는 카메라일 수 있다.
이미징 센서는 특정 캡처 레이트로 원시 스펙클 이미지들의 시퀀스를 캡처할 수 있다. 일부 예들에서, 이미지들의 시퀀스는 표준 비디오 프레임 레이트들로 캡처될 수 있다. 제공된 시스템(4000)은 최소 레이턴시로 실시간 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징을 달성할 수 있다. 예를 들어, 원시 이미지 데이터는 처리될 수 있고, 콘트라스트 맵은 약 352x420 픽셀, 480x320 픽셀, 720x480 픽셀, 1280x720 픽셀, 1440x1080 픽셀, 1920x1080 픽셀, 2008x1508 픽셀 2048x1080 픽셀, 3840x2160 픽셀, 4096x2160 픽셀, 7680x4320 픽셀 또는 15360x8640 픽셀 이상의 해상도로 20 fps, 30 fps, 40 fps, 50 fps, 100 fps, 150 fps, 200 fps 이상의 속도로 실시간으로 생성될 수 있다.
일부 예들에서, 이미지 센서는 회로 보드 상에 제공될 수 있다. 회로 보드는 이미징 인쇄 회로 보드(PCB)일 수 있다. PCB는 이미지 신호를 처리하기 위한 복수의 전자 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, CCD 센서를 위한 회로는 CCD 센서에 의해 제공되는 아날로그 신호를 증폭하고 변환하기 위해 A/D 변환기들 및 증폭기들을 포함할 수 있다. 선택적으로, 이미지 센서는 회로 보드가 요구되지 않을 수 있도록 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위해 증폭기들 및 변환기들과 통합될 수 있다. 일부 예들에서, 이미지 센서 또는 회로 보드의 출력은 카메라의 카메라 회로 또는 프로세서들에 의해 추가로 처리될 수 있는 이미지 데이터(디지털 신호들)일 수 있다. 일부 예들에서, 이미지 센서는 광학 센서들의 어레이를 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 검출기 모듈(4200)은 캡처된 원시 스펙클 이미지 데이터의 전처리를 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 전처리 알고리즘은 센서 잡음의 효과를 완화하기 위한 이미지 평활화 또는 픽셀 강도 값들을 향상시키기 위한 이미지 히스토그램 등화와 같은 이미지 처리 알고리즘들을 포함할 수 있다.
이미지 생성 모듈(4300)은 콘트라스트 이미지들 또는 흐름 맵들을 생성하기 위해 본 명세서에 개시된 방법들에 따른 하나 이상의 알고리즘을 실행할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이미지 생성 모듈(4300)은 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지들을 생성하기 위해 본 명세서에 설명된 무한 임펄스 적분 알고리즘(예를 들어, 공간적 III 알고리즘, 시간적 III 알고리즘, 공간-시간적 III 알고리즘)을 구현하는 무한 임펄스 LSCI 생성기(4310)를 포함할 수 있다. 알고리즘들 중 하나 이상은 원하는 유체 흐름 정보를 발생하기 위해 실시간 스펙클 이미지 데이터에 적용될 수 있다. 이미지 생성 모듈(4300)은 또한 무한 임펄스 적분 알고리즘과 관련된 하나 이상의 파라미터를 결정하기 위한 적응적 파라미터 선택기(4330)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 적응적 파라미터 선택기(4330)는 앞서 설명된 바와 같은 시간적 III 알고리즘 또는 공간-시간적 III 알고리즘에 대한 시간 상수에 대한 값, 공간적 III 알고리즘 또는 공간-시간적 III 알고리즘에 대한 공간 상수에 대한 값을 결정할 수 있다. 적응적 파라미터 선택기(4330)는 본 명세서의 다른 곳에서와 같이 사용자 개입 없이 자동으로 시간 상수 또는 공간 상수의 값을 결정하거나 조정하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 적응적 파라미터 선택기(4330)는 사용자가 하나 이상의 파라미터의 값을 결정할 수 있게 하는 사용자 인터페이스에 동작 가능하게 결합될 수 있다.
사용자 인터페이스는 사용자 입력을 수신하고 출력 정보를 사용자에게 디스플레이하도록 구성될 수 있다. 사용자 입력은 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식 또는 하나 이상의 파라미터를 제어 또는 셋업하는 것과 관련될 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력은 시간 상수, 공간 상수의 값, 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식의 선택 등을 나타낼 수 있다. 일부 예들에서, 사용자 인터페이스는 또한 사용자들이 이미지 획득 파라미터들을 지정하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력은 프레임 레이트, 각각의 획득/실행에 대한 광원 동작 모드 등을 나타낼 수 있다.
일부 예들에서, 사용자 인터페이스는 사용자들이 이미지 획득의 임의의 단계에서 하나 이상의 파라미터를 조정하는 것을 가능하게 할 수 있다. 사용자는 이미지 획득 전에 또는 동안에 파라미터들을 셋업할 수 있다. 일부 예들에서, 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식의 수신에 응답하여, 이미지 생성 모듈(4300)은 콘트라스트 이미지들을 생성하고, 콘트라스트 이미지들을 디스플레이를 위해 사용자 인터페이스에 출력할 수 있다. 사용자는 출력 이미지들의 품질 또는 다른 특성들을 변경하기 위해 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식을 더 조정할 수 있거나 조정하지 않을 수 있다. 일부 예들에서, 사용자에게는 사용자 인터페이스에 대한 시스템 추천 조정이 제공될 수 있다. 일부 예들에서, 사용자는 디스플레이 상에 출력 이미지들을 시각화할 때 하나 이상의 파라미터를 수동으로 조정할 수 있다. 예를 들어, 사용자에게는 시스템 추천 파라미터들 하에서 달성될 수 있는 추천된(시뮬레이션된) 더 높은 품질의 이미지 및 실시간 콘트라스트 이미지가 제시될 수 있다. 일부 예들에서, 실시간 출력 콘트라스트 이미지 또는 시뮬레이션된 이미지들은 사용자가 레이저 스펙클 콘트라스트 이미지 생성 방식의 하나 이상의 파라미터를 조정하고 있는 동안에 동적으로 갱신될 수 있다.
일부 예들에서, 실시간 콘트라스트 이미지들은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 상에 렌더링될 수 있다. GUI는 디스플레이 상에 제공될 수 있다. 디스플레이는 터치스크린일 수 있거나 그렇지 않을 수 있다. 디스플레이는 발광 다이오드(LED) 스크린, 유기 발광 다이오드(OLED) 스크린, 액정 디스플레이(LCD) 스크린, 플라즈마 스크린, 또는 임의의 다른 유형의 스크린일 수 있다. 디스플레이는 소프트웨어 애플리케이션을 통해(예를 들어, 시스템 상에서 실행되는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해) 렌더링되는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공하도록 구성될 수 있다. 이것은 터치스크린 모니터들, 조이스틱들, 키보드들 및 다른 상호작용 디바이스들과 같은 다양한 디바이스들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자는 사용자 입력 디바이스를 사용하여 알고리즘을 선택하고 하나 이상의 파라미터 또는 이미지 획득 방식을 지정하는 것에 관한 사용자 입력을 제공할 수 있다. 사용자 입력 디바이스는 버튼, 마우스, 조이스틱, 트랙볼, 터치패드, 펜, 이미지 캡처링 디바이스, 이동 캡처 디바이스, 마이크로폰, 터치스크린, 핸드헬드 손목 짐벌들, 외골격 장갑들, 또는 가상 현실 시스템들, 증강 현실 시스템들 등과 같은 다른 사용자 상호작용 시스템과 같은 임의의 유형의 사용자 상호작용 컴포넌트를 가질 수 있다.
이미지 생성 모듈(4300)은 제어기 또는 하나 이상의 프로세서로서 구현될 수 있다. 이미지 생성 모듈은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이 둘의 조합으로 구현될 수 있다. 이미지 생성 모듈은 검출기 모듈(4200), 사용자 콘솔(예를 들어, UI를 제공하는 디스플레이 디바이스)과 통신하거나 다른 외부 디바이스들과 통신할 수 있다. 통신은 유선 통신, 무선 통신 또는 이 둘의 조합일 수 있다. 일부 예들에서, 통신은 무선 통신일 수 있다. 예를 들어, 무선 통신은 Wi-Fi, 라디오 통신, 블루투스, IR 통신, 또는 다른 유형의 직접 통신들을 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예들이 본 명세서에 도시되고 설명되었지만, 그러한 실시예들은 단지 예로서 제공된다는 것이 이 분야의 기술자들에게 명백할 것이다. 본 발명은 명세서에 내에 제공된 특정 예들에 의해 제한되는 것을 의도하지 않는다. 본 발명이 전술한 명세서를 참조하여 설명되었지만, 본 명세서에서의 실시예들의 설명들 및 예시들은 제한적인 의미로 해석되는 것을 의도하지 않는다. 이제, 본 발명으로부터 벗어나지 않고서 이 분야의 기술자들에게 다수의 변형, 변경 및 대체가 떠오를 것이다. 또한, 본 발명의 모든 양태들은 다양한 조건들 및 변수들에 의존하는, 본 명세서에 제시된 특정 묘사들, 구성들 또는 상대적 비율들로 한정되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 본 명세서에 설명된 본 발명의 실시예들에 대한 다양한 대안들이 본 발명을 실시하는 데 사용될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 따라서, 본 발명은 또한 임의의 그러한 대안들, 수정들, 변형들 또는 균등물들을 커버할 것이라고 고려된다. 아래의 청구항들은 본 발명의 범위를 정의하고, 이러한 청구항들 및 이들의 균등물들의 범위 내의 방법들 및 구조들이 그에 의해 커버되는 것을 의도한다.
Claims (105)
- 신호 처리를 위한 방법으로서,
(a) (1) 피험자(subject)의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 그리고 (2) 상기 피험자의 신체의 또는 상기 신체 내의 생물학적 물질의 이동에 대응하는 기준 신호를 획득하는 단계;
(b) 적어도 상기 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 단계;
(c) 상기 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계- 상기 하나 이상의 측정치는 상기 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의됨 -;
(d) 상기 함수 공간에 대한 상기 하나 이상의 측정치에 부분적으로 기초하여 출력 신호를 생성하는 단계; 및
(e) 상기 피험자의 상기 조직 영역 상의 또는 근처의 수술 절차를 돕기 위해 상기 출력 신호를 사용하는 단계
를 포함하는 것인, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 함수 공간은 상기 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 신호들의 세트와 관련된 함수들의 세트에 대응하는 것인, 방법. - 제2항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호들의 세트는 상기 레이저 스펙클 신호를 포함하는 것인, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 패턴은 상이한 파장들을 갖는 복수의 레이저 빔 또는 펄스를 생성하도록 구성된 복수의 레이저 광원을 사용하여 생성되는 것인, 방법. - 제4항에 있어서,
상기 복수의 레이저 빔 또는 펄스는 약 100 나노미터(nm) 내지 약 1 밀리미터(mm)의 파장을 갖는 것인, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 함수 공간은 르베그(Lebesgue) 함수 공간을 포함하는 것인, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 함수 또는 상기 제2 함수 중 적어도 하나는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 포함하는 무한 차원 벡터 함수를 포함하는 것인, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호는 복수의 프레임이 실시간으로 수신 또는 처리될 때 상기 복수의 프레임에 걸쳐 획득되는 것인, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 함수 공간에 대한 상기 하나 이상의 측정치는 상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 비교함으로써 부분적으로 도출되는 것인, 방법. - 제9항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 비교하는 것은 상기 레이저 스펙클 신호를 상기 기준 신호 상에 투영하거나, 상기 기준 신호를 상기 레이저 스펙클 신호 상에 투영하여, 상기 레이저 스펙클 신호와 관련된 픽셀 값들의 제1 세트를 상기 기준 신호와 관련된 픽셀 값들의 제2 세트와 비교하는 것을 포함하는 것인, 방법. - 제9항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 비교하는 것은 상기 제1 함수 및 상기 제2 함수를 사용하여 이너 프로덕트, 도트 프로덕트, 교차 상관, 자동 상관, 정규화된 교차 상관 또는 가중 측정 적분 중 적어도 하나를 계산하는 것을 포함하는 것인, 방법. - 제9항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 비교하는 것은 하나 이상의 신호 또는 시계열 비교기를 사용하여 상기 제1 함수와 상기 제2 함수 사이의 상관의 양 또는 정도를 결정하는 것을 포함하는 것인, 방법. - 제9항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수의 비교는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 수행되는 것인, 방법. - 제9항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수의 비교는 상기 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지의 적어도 일부에 걸쳐 발생하고, 상기 일부는 상기 피험자의 상기 조직 영역 내의 또는 근처의 하나 이상의 관심 영역에 대응하는 것인, 방법. - 제9항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수의 비교는 상기 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지에 대해 캡처된 각각의 새로운 프레임에 대해 실질적으로 실시간으로 그리고 프레임별로(frame by frame) 수행되는 것인, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 기준 신호는 상기 피험자의 펄스와 관련된 펄스 신호를 사용하여 획득되거나 생성되는 것인, 방법. - 제16항에 있어서,
상기 펄스 신호는 외부 디바이스를 사용하여 획득되는 것인, 방법. - 제17항에 있어서,
상기 외부 디바이스는 펄스 산소 농도계를 포함하는 것인, 방법. - 제16항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 패턴의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 물리적 이동에 기인하는지를 결정하기 위해 상기 펄스 신호를 사용하는 단계를 더 포함하는 것인, 방법. - 제16항에 있어서,
상기 함수 공간에 대한 상기 하나 이상의 측정치는 상기 레이저 스펙클 신호와 상기 펄스 신호 사이의 상관의 양 또는 정도에 대응하는 것인, 방법. - 제16항에 있어서,
상기 출력 신호는 관류 흐름 맵을 생성하기 위해 사용가능한 흐름 신호를 포함하는 것인, 방법. - 제21항에 있어서,
상기 흐름 신호는 상기 관류 흐름 맵에서 하나 이상의 거짓 양성(false positive)을 제거하는 데 사용 가능하고, 상기 하나 이상의 거짓 양성은 이동을 나타내지만 상기 하나 이상의 영역을 통해 유동하는 유체를 갖지 않는 상기 관류 흐름 맵 내의 하나 이상의 영역에 대응하는 것인, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 기준 신호는 상이한 주파수들에서 회전하도록 구성되는 2개 이상의 모터의 진동들과 관련된 복수의 파형을 사용하여 획득되거나 생성되는 것인, 방법. - 제23항에 있어서,
상기 2개 이상의 모터는 상기 수술 절차의 하나 이상의 단계를 수행하는 데 사용되는 수술 도구에 결합되는 트랜스듀서 내에 하우징되는 것인, 방법. - 제23항에 있어서,
상기 복수의 파형은 제1 주파수를 갖는 제1 파형과 상기 제1 주파수와 상이한 제2 주파수를 갖는 제2 파형의 중첩을 포함하는 것인, 방법. - 제25항에 있어서,
상기 제1 파형과 상기 제2 파형의 중첩은 펄싱 파형을 생성하는 것인, 방법. - 제25항에 있어서,
상기 제1 파형은 반송파를 포함하는 것인, 방법. - 제27항에 있어서,
상기 반송파는 고정된 또는 일정한 파형을 갖는 것인, 방법. - 제27항에 있어서,
상기 반송파는 가변 파형을 갖는 것인, 방법. - 제24항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호는 상기 수술 도구가 상기 피험자의 상기 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 생성되는 변조된 레이저 스펙클 신호를 포함하는 것인, 방법. - 제30항에 있어서,
상기 함수 공간에 대한 상기 하나 이상의 측정치는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 상기 변조된 레이저 스펙클 신호와 상기 기준 신호 간의 상관의 양 또는 정도에 대응하는 것인, 방법. - 제23항에 있어서,
상기 출력 신호는 관류 흐름 맵을 생성하고 상기 관류 흐름 맵의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 물리적 이동에 기인하는지를 결정하기 위해 사용가능한 흐름 신호를 포함하는 것인, 방법. - 제24항에 있어서,
상기 출력 신호는 상기 수술 도구가 상기 피험자의 상기 조직 영역을 터치하고 있는지를 결정하는 데 사용가능한 힘 신호를 포함하는 것인, 방법. - 제24항에 있어서,
상기 출력 신호는 상기 수술 도구가 상기 피험자의 상기 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 상기 수술 도구에 의해 상기 피험자의 상기 조직 영역 내의 또는 근처의 조직에 가해지는 힘의 양을 결정하는 데 사용가능한 힘 신호를 포함하는 것인, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 생물학적 물질은 유체를 포함하는 것인, 방법. - 제35항에 있어서,
상기 유체는 혈액(blood), 림프(lymph), 조직액(tissue fluid), 모유(milk), 타액(saliva), 정액(semen), 담즙(bile), 세포내액(intracellular fluid), 세포외액(extracellular fluid), 혈관내액(intravascular fluid), 간질액(interstitial fluid), 림프액(lymphatic fluid), 또는 세포 횡단액(transcellular fluid)을 포함하는 것인, 방법. - 제1항에 있어서,
상기 생물학적 물질은 조직을 포함하는 것인, 방법. - 제37항에 있어서,
상기 조직은 상기 조직 영역 내에 또는 근처에 있는 것인, 방법. - 관류 흐름 맵을 생성하는 방법으로서,
(a) 피험자의 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 획득하는 단계;
(b) 상기 피험자의 펄스와 관련된 펄스 신호로부터 기준 신호를 생성하는 단계;
(c) 상기 레이저 스펙클 신호를 상기 기준 신호와 비교하는 단계; 및
(d) 상기 레이저 스펙클 신호와 상기 기준 신호의 비교에 부분적으로 기초하여 상기 관류 흐름 맵을 생성하는 단계
를 포함하는 것인, 방법. - 제39항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호와 상기 기준 신호의 비교를 사용하여, 상기 레이저 스펙클 패턴의 하나 이상의 특징이 유체 흐름 또는 물리적 이동에 기인하는지를 결정하는 단계를 더 포함하는 것인, 방법. - 제39항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호와 상기 기준 신호의 비교를 사용하여 상기 관류 흐름 맵 내의 하나 이상의 거짓 양성을 제거하는 단계를 더 포함하고, 상기 하나 이상의 거짓 양성은 이동을 나타내지만 상기 하나 이상의 영역을 통해 유동하는 유체는 갖지 않는 상기 관류 흐름 맵 내의 하나 이상의 영역에 대응하는 것인, 방법. - 제39항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호를 상기 기준 신호와 비교하는 단계는,
(c1) 적어도 상기 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 단계; 및
(c2) 상기 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계
를 포함하고,
상기 하나 이상의 측정치는 (i) 상기 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의되고, (ii) 상기 관류 흐름 맵을 생성하는 데 사용되는 것인, 방법. - 제42항에 있어서,
상기 함수 공간은 상기 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 신호들의 세트와 관련된 함수들의 세트에 대응하는 것인, 방법. - 제43항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호들의 세트는 상기 레이저 스펙클 신호를 포함하는 것인, 방법. - 제42항에 있어서,
상기 함수 공간은 르베그 함수 공간을 포함하는 것인, 방법. - 제42항에 있어서,
상기 제1 함수 또는 상기 제2 함수 중 적어도 하나는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 포함하는 무한 차원 벡터 함수를 포함하는 것인, 방법. - 제42항에 있어서,
상기 함수 공간에 대한 상기 하나 이상의 측정치는 상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 비교함으로써 부분적으로 유도되는 것인, 방법. - 제39항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호를 상기 기준 신호와 비교하는 단계는 상기 레이저 스펙클 신호를 상기 기준 신호 상에 투영하거나, 상기 기준 신호를 상기 레이저 스펙클 신호 상에 투영하여, 상기 레이저 스펙클 신호와 관련된 픽셀 값들의 제1 세트를 상기 기준 신호와 관련된 픽셀 값들의 제2 세트와 비교하는 단계를 포함하는 것인, 방법. - 제47항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 비교하는 것은 상기 제1 함수 및 상기 제2 함수를 사용하여 이너 프로덕트, 도트 프로덕트, 교차 상관, 자동 상관, 정규화된 교차 상관 또는 가중 측정 적분 중 적어도 하나를 계산하는 것을 포함하는 것인, 방법. - 제47항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 비교하는 것은 하나 이상의 신호 또는 시계열 비교기를 사용하여 상기 제1 함수와 상기 제2 함수 사이의 상관의 양 또는 정도를 결정하는 것을 포함하는 것인, 방법. - 제47항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수의 비교는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 수행되는 것인, 방법. - 제47항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수의 비교는 레이저 스펙클 이미지의 적어도 일부에 걸쳐 발생하고, 상기 일부는 상기 레이저 스펙클 이미지 내의 하나 이상의 관심 영역을 포함하는 것인, 방법. - 제47항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수의 비교는 상기 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지에 대해 캡처된 각각의 새로운 프레임에 대해 실질적으로 실시간으로 그리고 프레임별로 수행되는 것인, 방법. - 제42항에 있어서,
상기 함수 공간에 대한 상기 하나 이상의 측정치는 상기 레이저 스펙클 신호와 상기 펄스 신호 사이의 상관의 양 또는 정도에 대응하는 것인, 방법. - 제39항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호는 복수의 프레임이 실시간으로 수신 또는 처리될 때 상기 복수의 프레임에 걸쳐 획득되는 것인, 방법. - 제39항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 패턴은 상이한 파장들 또는 주파수들을 갖는 복수의 레이저 빔 또는 펼스를 생성하도록 구성된 복수의 레이저 광원을 사용하여 생성되는 것인, 방법. - 제56항에 있어서,
상기 복수의 레이저 빔 또는 펄스는 약 100 나노미터(nm) 내지 약 1 밀리미터(mm)의 파장을 갖는 것인, 방법. - 제39항에 있어서,
상기 관류 흐름 맵을 사용하여 상기 조직 영역이 혈류를 수용하는 생존가능한 조직을 포함하는지를 결정하는 단계를 더 포함하는 것인, 방법. - 제39항에 있어서,
상기 관류 흐름 맵을 사용하여 보이지 않는 하나 이상의 임계 구조를 검출하는 단계를 더 포함하는 것인, 방법. - 피험자의 조직 영역 내에 또는 근처에 있는 조직에 가해지는 힘을 결정하는 방법으로서,
(a) 상기 피험자의 상기 조직 영역을 향해 지향되는 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 패턴으로부터 레이저 스펙클 신호를 획득하는 단계;
(b) 상이한 주파수들에서 회전하도록 구성되는 2개 이상의 모터의 진동들과 관련된 복수의 파형을 사용하여 기준 신호를 생성하는 단계;
(c) 상기 기준 신호를 사용하여 상기 레이저 스펙클 신호를 변조하는 단계;
(d) 상기 변조된 레이저 스펙클 신호를 상기 기준 신호와 비교하는 단계; 및
(e) 상기 변조된 레이저 스펙클 신호와 상기 기준 신호의 비교에 부분적으로 기초하여 힘 신호를 생성하는 단계
를 포함하는 것인, 방법. - 제60항에 있어서,
상기 2개 이상의 모터는 수술 절차의 하나 이상의 단계를 수행하는 데 사용되는 수술 도구에 결합되는 트랜스듀서 내에 하우징되는 것인, 방법. - 제61항에 있어서,
상기 변조된 레이저 스펙클 신호는 상기 수술 도구가 상기 피험자의 상기 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 생성되는 것인, 방법. - 제60항에 있어서,
상기 복수의 파형은 제1 주파수를 갖는 제1 파형과 상기 제1 주파수와 상이한 제2 주파수를 갖는 제2 파형의 중첩을 포함하는 것인, 방법. - 제63항에 있어서,
상기 제1 파형과 상기 제2 파형의 중첩은 펄싱 파형을 생성하는 것인, 방법. - 제63항에 있어서,
상기 제1 파형은 반송파 파형을 포함하는 것인, 방법. - 제61항에 있어서,
상기 힘 신호는 상기 수술 도구가 상기 피험자의 상기 조직 영역 내에 또는 근처에 있는 조직을 터치하고 있는지를 결정하는 데 사용 가능한 것인, 방법. - 제61항에 있어서,
상기 힘 신호는 상기 수술 도구가 상기 피험자의 상기 조직 영역과 접촉하여 배치될 때 상기 수술 도구에 의해 피험자의 상기 조직 영역 내에 또는 근처에 있는 조직에 가해지는 힘의 양을 결정하는 데 사용가능한 것인, 방법. - 제60항에 있어서,
상기 변조된 레이저 스펙클 신호를 상기 기준 신호와 비교하는 단계는,
(d1) 적어도 상기 변조된 레이저 스펙클 신호에 대응하는 제1 함수에 적어도 부분적으로 기초하여 함수 공간을 정의하는 단계; 및
(d2) 상기 함수 공간에 대한 하나 이상의 측정치를 계산하는 단계
를 포함하고,
상기 하나 이상의 측정치는 (i) 상기 기준 신호에 대응하는 제2 함수에 부분적으로 기초하여 정의되고, (ii) 상기 힘 신호를 생성하는 데 사용되는 것인, 방법. - 제68항에 있어서,
상기 함수 공간은 상기 적어도 하나의 레이저 광원을 사용하여 생성된 레이저 스펙클 신호들의 세트와 관련된 함수들의 세트에 대응하는 것인, 방법. - 제69항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호들의 세트는 상기 변조된 레이저 스펙클 신호를 포함하는 것인, 방법. - 제68항에 있어서,
상기 함수 공간은 르베그 함수 공간을 포함하는 것인, 방법. - 제68항에 있어서,
상기 제1 함수 또는 상기 제2 함수 중 적어도 하나는 무한 차원 벡터 공간에 놓이는 출력 값들의 세트를 포함하는 무한 차원 벡터 함수를 포함하는 것인, 방법. - 제68항에 있어서,
상기 함수 공간에 대한 상기 하나 이상의 측정치는 상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 비교함으로써 부분적으로 유도되는 것인, 방법. - 제60항에 있어서,
상기 변조된 레이저 스펙클 신호를 상기 기준 신호와 비교하는 단계는 상기 변조된 레이저 스펙클 신호를 상기 기준 신호 상에 투영하거나, 상기 기준 신호를 상기 변조된 레이저 스펙클 신호 상에 투영하여, 상기 변조된 레이저 스펙클 신호와 관련된 픽셀 값들의 제1 세트를 상기 기준 신호와 관련된 픽셀 값들의 제2 세트와 비교하는 단계를 포함하는 것인, 방법. - 제68항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 비교하는 것은 상기 제1 함수 및 상기 제2 함수를 사용하여 이너 프로덕트, 도트 프로덕트, 교차 상관, 자동 상관, 정규화된 교차 상관 또는 가중 측정 적분 중 적어도 하나를 계산하는 것을 포함하는 것인, 방법. - 제68항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수를 비교하는 것은 하나 이상의 신호 또는 시계열 비교기를 사용하여 상기 제1 함수와 상기 제2 함수 사이의 상관의 양 또는 정도를 결정하는 것을 포함하는 것인, 방법. - 제68항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수의 비교는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 수행되는 것인, 방법. - 제68항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수의 비교는 상기 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지의 적어도 일부에 걸쳐 발생하고, 상기 일부는 상기 피험자의 상기 조직 영역 내의 또는 근처의 하나 이상의 관심 영역에 대응하는 것인, 방법. - 제68항에 있어서,
상기 제1 함수와 상기 제2 함수의 비교는 상기 레이저 스펙클 패턴을 포함하는 레이저 스펙클 이미지에 대해 캡처된 각각의 새로운 프레임에 대해 실질적으로 실시간으로 그리고 프레임별로 수행되는 것인, 방법. - 제68항에 있어서,
상기 함수 공간에 대한 상기 하나 이상의 측정치는 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 상기 변조된 레이저 스펙클 신호와 상기 기준 신호 사이의 상관의 양 또는 정도에 대응하는 것인, 방법. - 제60항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 신호는 복수의 프레임이 실시간으로 수신 또는 처리될 때 상기 복수의 프레임에 걸쳐 획득되는 것인, 방법. - 제60항에 있어서,
상기 레이저 스펙클 패턴은 상이한 파장들 또는 주파수들을 갖는 복수의 레이저 빔 또는 펄스를 생성하도록 구성된 복수의 레이저 광원을 사용하여 생성되는 것인, 방법. - 제82항에 있어서,
상기 복수의 레이저 빔 또는 펄스는 약 100 나노미터(nm) 내지 약 1 밀리미터(mm)의 파장을 갖는 것인, 방법. - 제65항에 있어서,
상기 반송파는 고정된 또는 일정한 파형을 갖는 것인, 방법. - 제65항에 있어서,
상기 반송파는 가변 파형을 갖는 것인, 방법. - 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징을 위한 방법으로서,
레이저 광을 스펙클 패턴으로서 타겟 영역에 조사하는 단계;
상기 레이저 광에 의해 조명된 상기 타겟 영역의 산란된 광으로부터 획득된 스펙클 신호들을 각각 포함하는 일련의 스펙클 이미지 프레임들을 캡처하는 단계; 및
상기 일련의 스펙클 이미지 프레임들에 무한 임펄스 알고리즘을 적용함으로써 하나 이상의 레이저 스펙클 콘트라스트 맵을 생성하는 단계
를 포함하는 것인, 방법. - 제86항에 있어서,
상기 일련의 스펙클 이미지 프레임들은 광 신호 검출 유닛에 의해 캡처되는 것인, 방법. - 제86항에 있어서,
상기 광 신호 검출 유닛은 CCD 카메라 또는 CMOS 카메라를 포함하는 것인, 방법. - 제86항에 있어서,
상기 무한 임펄스 알고리즘을 적용하는 것은 무한 임펄스 적분을 사용하여 시간, 공간 도메인 또는 공간-시간 도메인에서 상기 스펙클 신호들을 적분함으로써 각각의 픽셀에 대한 국지적 스펙클 콘트라스트 값을 계산하는 것을 포함하는 것인, 방법. - 제89항에 있어서,
주어진 픽셀에 대한 상기 국지적 스펙클 콘트라스트 값은 선행 스펙클 이미지 프레임들 내의 상기 스펙클 신호들을 재귀적으로 합산함으로써 추정된 통계 값들에 기초하여 계산되는 것인, 방법. - 제86항에 있어서,
상기 무한 임펄스 알고리즘은 공간적 무한 임펄스 알고리즘, 시간적 무한 임펄스 알고리즘 및 공간-시간적 무한 임펄스 알고리즘으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 것인, 방법. - 제86항에 있어서,
상기 무한 임펄스 알고리즘은 구성가능한 파라미터를 포함하는 것인, 방법. - 제92항에 있어서,
상기 타겟 영역의 특성에 기초하여 상기 구성가능한 파라미터를 동적으로 조정하는 단계를 더 포함하는 것인, 방법. - 제93항에 있어서,
상기 타겟 영역의 상기 특성은 상기 타겟 영역에서의 입자들의 이동성을 포함하는 것인, 방법. - 제93항에 있어서,
상기 타겟 영역은 조직 구조를 포함하고, 상기 특성은 상기 조직의 유형을 포함하는 것인, 방법. - 제89항에 있어서,
상기 국지적 스펙클 콘트라스트 값은 제산(division operation) 없이 계산되는 것인, 방법. - 제89항에 있어서,
상기 공간 도메인에서 상기 스펙클 신호들을 적분하는 것은 스펙클 이미지 프레임 내의 이웃 픽셀들에 걸친 스펙클 신호들의 재귀 합을 계산하는 것을 포함하는 것인, 방법. - 제97항에 있어서,
상기 이웃 픽셀들은 3x3 커널 내에 있는 것인, 방법. - 제97항에 있어서,
상기 이웃 픽셀들에 걸쳐 상기 스펙클 신호들의 재귀 합을 계산하는 것은 누산기를 사용하는 것을 포함하는 것인, 방법. - 레이저 스펙클 콘트라스트 이미징(laser speckle contrast imaging; LSCI)을 위한 시스템으로서,
타겟 영역에 광을 조사하도록 구성되는 광원;
상기 레이저 광에 의해 조명된 상기 타겟 영역의 산란된 광으로부터 획득된 스펙클 신호들을 각각 포함하는 일련의 스펙클 이미지 프레임들을 캡처하도록 구성된 광 신호 검출 유닛; 및
상기 일련의 스펙클 이미지 프레임들에 무한 임펄스 알고리즘을 적용함으로써 하나 이상의 레이저 스펙클 콘트라스트 맵을 생성하도록 구성된 하나 이상의 프로세서
를 포함하는, 시스템. - 제100항에 있어서,
상기 광 신호 검출 유닛은 CCD 카메라 또는 CMOS 카메라를 포함하는 것인, 시스템. - 제100항에 있어서,
상기 무한 임펄스 알고리즘을 적용하는 것은 무한 임펄스 적분을 사용하여 시간, 공간 도메인 또는 공간-시간 도메인에서 상기 스펙클 신호들을 적분함으로써 각각의 픽셀에 대한 국지적 스펙클 콘트라스트 값을 계산하는 것을 포함하는 것인, 시스템. - 제102항에 있어서,
주어진 픽셀에 대한 상기 국지적 스펙클 콘트라스트 값은 선행 스펙클 이미지 프레임들 내의 상기 스펙클 신호들을 재귀적으로 합산함으로써 추정된 통계 값들에 기초하여 계산되는 것인, 시스템. - 제100항에 있어서,
상기 무한 임펄스 알고리즘은 공간적 무한 임펄스 알고리즘, 시간적 무한 임펄스 알고리즘 및 공간-시간적 무한 임펄스 알고리즘으로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 것인, 시스템. - 제100항에 있어서,
상기 무한 임펄스 알고리즘은 구성가능한 파라미터를 포함하는 것인, 시스템.
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