TW201806554A - 具品質報告之組織氧飽和度測定 - Google Patents

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Abstract

血氧計探測器，測定組織的氧飽和度，並且測定該氧飽和度的品質值以及該組織的相關量測。由該血氧計探測器的偵測器所接收的反射率數據計算該品質值。而後，血氧計探測器以誤差值顯示氧飽和度的值，以指示該氧飽和度的品質水準與用以計算氧飽和度的相關值。

Description

具品質報告之組織氧飽和度測定
本發明大致關於監測組織中氧量(oxygen level)的光學系統。更特別地，本發明係關於光學探測器(optical probe)，例如血氧計(oximeter)，其包含來源(source)與偵測器(detector)(於該光學探測器之感測頭)，並且使用該處儲存的模擬反射率曲線(locally stored simulated reflectance curves)以測定組織的氧飽和度(oxygen saturation)。
血氧計為用以為了各種目的而量測人類及生物體的組織之氧飽和度之醫療裝置。例如，在醫院與其他醫療機構，血氧計用於醫療與診斷目的(例如，手術、病患監測、或救護車或其他行動監測例如缺氧)；在運動競賽場合，用於運動與體育競技目的(例如專業的運動員監測)；用於個人或個體在家監測(例如一般健康監測，或是馬拉松的個人訓練)；以及用於獸醫用途(例如動物監 測)。
脈搏血氧計(pulse oximeter)與組織血氧計(tissue oximeter)為兩種不同操作原理的血氧計。脈搏血氧計需要脈搏以起作用。脈搏血氧計通常量測脈動動脈血所致之光吸收。相對地，組織血氧計不需要脈搏來起作用，並且可用以對斷開血液供應的組織瓣(tissue flap)進行氧飽和度量測。
以人類組織為例，人類組織包含各種吸光分子。此等發色團(chromophore)包含氧合血紅素(oxygenated hemoglobin)、去氧血紅素(deoxygenated hemoglobin)、黑色素、水、脂質以及細胞色素(cytochrome)。氧合血紅素、去氧血紅素以及黑色素是組織中對於大部分可見光與近紅外線光譜範圍之最主要的發色團。在某些光波長下，氧合與去氧血紅素的光吸收差異顯著。組織血氧計可藉由利用此等吸光差異而量測人類組織中的氧量。
儘管現有血氧計成功，然而仍持續期待藉由例如改良量測準確度；減少量測時間；降低成本；降低尺寸、重量或形態因子(form factor)；減少功率消耗；及為了其他原因、以及這些量測的任何組合，以改良血氧計。
特別地，在區域(regional)與局部(local)兩個層級，評估病患的氧合狀態(oxygenation state)是重要的，因為它是病患局部組織健康狀態的指標。因此，血氧計通常用於臨床，例如在手術與復原期間(於該期間通常推測病患的組織氧合狀態是不穩定的)。例如，在手術期 間，在各種不理想的狀況下，血氧計應可快速傳送準確的氧飽和度量測。雖然現有的血氧計已足以用於術後組織監測(絕對準確性非要緊的且僅有趨勢數據(trending data)是足夠的)，然而，在點檢測(spot-checking)可用以決定組織是否可維持存活或是需要被移除的手術中，準確性是需要的。
因此，需要改良的組織血氧計探測器以及使用這些探測器進行量測的方法。
血氧計探測器(oximeter probe)使用較大量的模擬反射率曲線(simulated reflectance curve)以快速測定所研究的組織之光學性質。組織的光學性質使得能進一步測定組織的氧合血紅素(oxygenated hemoglobin)與去氧血紅素(deoxygenated hemoglobin)濃度以及組織的氧飽和度。
在一實施例中，血氧計探測器可量測氧飽和度而不需要脈搏或心跳。本發明的血氧計探測器可用於許多醫學與外科(包含整形外科)領域。血氧計探測器可進行沒有脈搏之組織的氧飽和度量測。此組織可能已經從身體分離出來(例如，瓣(flap))，待移植至體內的另一處、體內、或身體上。本發明之態樣亦可用於脈搏血氧計(pulse oximeter)。相對於血氧計探測器，脈搏血氧計需要脈搏以起作用。脈搏血氧計通常量測脈動動脈血 (pulsing arterial blood)所致之光吸收。
在一實施例中，方法係包含提供組織血氧計裝置，該組織血氧計裝置包括儲存模擬反射率曲線(simulated reflectance curves)的非揮發性記憶體(nonvolatile memory)，其中，該非揮發性記憶體即使在該裝置斷電(power off)後仍保留該等模擬反射率曲線；從該組織血氧計裝置的至少一來源發射光至待量測的組織中；於該組織血氧計裝置的複數個偵測器(detector)接收響應於發射的光而從該組織反射的光；以及藉由該等偵測器，由該反射的光產生複數個偵測器反應(detector response)。
組織血氧計的處理器將該等偵測器反應與儲存於該非揮發性記憶體中的該等模擬反射率曲線(simulated reflectance curve)擬合(fit)，以測定該組織的吸收係數值(absorption coefficient value)並且由該吸收係數值計算該組織的血氧飽和度值(oximetry value)。
基於該吸收係數值，該處理器計算該血氧飽和度值的品質度量值(quality metric value)，並且於血氧計裝置的顯示器上顯示該血氧飽和度值與該血氧飽和度值的品質度量值。
在一實施例中，方法係包含提供組織血氧計裝置，該組織血氧計裝置包括儲存模擬反射率曲線的非揮發性記憶體，其中該非揮發性記憶體即使在該裝置斷電後仍保留該等模擬反射率曲線；從該組織血氧計裝置的第一來源結構與第二來源結構發射光至待量測的組織中；於該組織血氧 計裝置的複數個偵測器結構接收響應於發射的光而從該組織反射的光；藉由該等偵測器結構，由該反射的光產生複數個偵測器反應。
組織血氧計的處理器將該等偵測器反應擬合(fit)至儲存於該非揮發性記憶體中的該等模擬反射率曲線，以測定該組織的吸收係數值，以確定一或多個最佳擬合模擬反射率曲線(best fitting simulated reflectance curve)。該處理器計算該等偵測器反應對該一或多個最佳擬合模擬反射率曲線的第一誤差值，並且計算該組織的組織量測值(基於該吸收係數值)。該處理器計算對於連接第一與第二來源結構的線上一點而彼此對稱地設置的兩偵測器結構的偵測器反應之間的差異。若該等偵測器反應之間的差異係差別達臨界量(threshold amount)或更大，則該處理器產生第二誤差值(基於該等偵測器反應之間的差異)。
該處理器藉由利用該第二誤差值調整該第一誤差值以計算第三誤差值，並且將血氧飽和度值的品質度量值(quality metric value)配(assign)至該第三誤差值。該處理器於血氧計裝置的顯示器上顯示該組織量測值與該血氧飽和度值的品質度量值。
在一實施例中，系統係包含組織血氧計裝置(tissue oximeter device)，該組織血氧計裝置包含手持殼體(handheld housing)；處理器(processor)，位於該手持殼體中；非揮發性記憶體，位於該手持殼體中並且耦合至(couple to)該處理器，儲存程式(code)與模擬反射 率曲線，其中，該非揮發性記憶體即使在該裝置斷電後仍保留該等模擬反射率曲線；顯示器，可自該手持殼體的外部使用，係耦合至該處理器；以及電池，位於該手持殼體中，耦合至且提供電力至該處理器、非揮發性記憶體、以及該顯示器。
血氧計裝置包含複數個來源結構(source structure)與複數個偵測器結構(detector structure)。儲存於該記憶體中的程式控制該處理器，以控制該複數個來源結構之第一來源結構與第二來源結構以發射光至待量測的組織中，並且控制該複數個偵測器結構以偵測響應於發射的光而從該組織反射的光。該程式控制該處理器以控制該等偵測器結構以由該反射的光產生複數個偵測器反應，並且將該等偵測器反應擬合(fit)至儲存於該非揮發性記憶體中的該等模擬反射率曲線，以測定該組織的吸收係數值，以確定一或多個最佳擬合模擬反射率曲線。
該程式控制該處理器以計算該等偵測器反應對該一或多個最佳擬合模擬反射率曲線的第一誤差值；計算該組織的組織量測值(基於該吸收係數值)；以及計算對於連接第一與第二來源結構的線上一點而彼此對稱地設置的兩偵測器結構的偵測器反應之間的差異。若該等偵測器反應之間的差異係差別達臨界量或更高，則該程式控制該處理器以產生第二誤差值(基於該等偵測器反應之間的差異)；藉由調整該第一誤差值(利用該第二誤差值)以計算第三誤差值；將該血氧飽和度值的品質度量值(quality metric value)配(assign)至該第三誤差值；以及於血氧計裝置的顯示器上顯示該組織量測值與該血氧飽和度值的品質度量值。
在考量以下詳細說明與所附圖式(其中所有圖式中以類似元件符號代表類似特徵)之後，便可明白本發明的其他目的、特徵與優點。
101‧‧‧血氧計探測器
105‧‧‧探測器單元
110‧‧‧探測器端部
111‧‧‧感測臂
112‧‧‧拇指座
115‧‧‧顯示器
116‧‧‧處理器
117‧‧‧記憶體
117a‧‧‧非揮發性記憶體(RAM)
117b‧‧‧非揮發性記憶體(碟片、快閃記憶體)
118‧‧‧揚聲器
119‧‧‧使用者輸入介面或按鍵
120‧‧‧來源結構
120a‧‧‧來源結構
120b‧‧‧來源結構
125‧‧‧偵測器結構
125a‧‧‧偵測器結構
125b‧‧‧偵測器結構
125c‧‧‧偵測器結構
125d‧‧‧偵測器結構
125e‧‧‧偵測器結構
125f‧‧‧偵測器結構
125g‧‧‧偵測器結構
125h‧‧‧偵測器結構
127‧‧‧電源
128‧‧‧匯流排
200‧‧‧氧飽和度
205‧‧‧使用時間
210‧‧‧品質指標
220‧‧‧發光信賴度指標
225‧‧‧品質指標
230‧‧‧品質指標
315‧‧‧模擬反射率曲線
D1‧‧‧偵測器結構
D2‧‧‧偵測器結構
D3‧‧‧偵測器結構
D4‧‧‧偵測器結構
D5‧‧‧偵測器結構
D6‧‧‧偵測器結構
D7‧‧‧偵測器結構
D8‧‧‧偵測器結構
S1‧‧‧來源結構
S2‧‧‧來源結構
圖1說明血氧計探測器的一實施方式。
圖2為一實施例中的探測器端部(probe tip)的端視圖(end view)。
圖3為一實施例中的血氧計探測器之方塊圖。
圖4A為血氧計探測器的俯視圖，其中，探測器的顯示器將品質值顯示為該探測器所量測的組織之量測值的百分比值(percentage value)。
圖4B至4C為血氧計探測器的俯視圖，其中，探測器的顯示器以長條圖形顯示探測器所量測的組織之量測值的品質值。
圖4D為一實施例中的血氧計探測器之俯視圖，其中，血氧計探測器包含發亮的品質指標(lighted quality indicator)。
圖4E為一實施例中的血氧計探測器之俯視圖，其中，血氧計探測器包含品質指標，其發出不同顏色的光以指示品質值。
圖4F為一實施例中的血氧計探測器之俯視圖，其中，血氧計探測器包含品質指標，其發出各種聲音以指示品質值。
圖4G為流程圖，說明於血氧計探測器測定與顯示品質值的方法。
圖4H為流程圖，說明於血氧計探測器測定與顯示品質值的方法。
圖4I為流程圖，說明對於對稱設置之成對的偵測器結構測定血氧計量測中的不均性(inhomogeneity)之方法。
圖4J為流程圖，說明藉由血氧計探測器測定組織之光學性質的方法。
圖5為流程圖，說明藉由一實施例中的血氧計探測器測定組織之光學性質的方法。
圖6為流程圖，說明藉由一實施例中的血氧計探測器測定組織之光學性質的方法。
圖7為反射率曲線的一例示圖，其可為針對來源結構與偵測器結構的特定配置，例如探測器端部之來源結構與偵測器結構配置。
圖8為組織中的氧合血紅素、去氧血紅素、黑色素與水之吸收係數μa(任意單位(arbitrary unit))與光波長之關係圖。
圖9之表格為一實施例中的血氧計探測器之記憶體中儲存的均勻模型(homogeneous model)組織的模擬反射率曲線的數據庫。
圖10之表格為一實施例中的血氧探測器之記憶體中儲存的層狀模型(layered model)組織的模擬反射率曲線的數據庫。
圖11A與圖11B之表格為層狀模型組織的數據庫，其中，數據庫的每一排係針對由模擬來源結構發射且由模擬偵測器結構偵測的四個光波長之四個模擬反射率曲線。
圖12A與圖12B為流程圖，說明藉由血氧計探測器測定組織(例如，真實組織)之光學性質的方法，其中，該血氧計探測器使用反射率數據與模擬反射率曲線以測定光學性質。
圖13為流程圖，說明藉由血氧計探測器測定組織之光學性質的另一方法。
圖14為流程圖，說明加權(weighting)反射率數據(由選擇偵測器結構產生)之方法。
圖1為一實施例之血氧計探測器101的影像。血氧計探測器101係用以於例如術中與術後進行組織血氧飽和度量測。血氧計探測器101可為手持裝置，其包含探測器單元105、探測器端部(probe tip)110(亦稱為感測頭(sensor head))，其可位於感測臂(sensing arm)111的一端。血氧計探測器101係用以藉由從探測器端部110發射光(例如，近紅外光)至組織中、且於探測器端部收集從該組織反射的光，以量測組織的氧飽和度(oxygen saturation)。
血氧計探測器101包含顯示器115或其他通知裝置，通知使用者該血氧計探測器進行的氧飽和度量測或其他量測。雖然探測器端部110係描述為設置以與血氧計探測器101(其為手持裝置)使用，然而探測器端部110可與其他血氧計探測器使用，例如模組血氧器探測器(modular oximeter probe)(其中探測器端部係位於耦合至基底單元(base unit)之線纜裝置(cable device)的一端)。線纜裝置可設置為用於一個病患之拋棄式裝置，而基底單元可為用以重複使用的裝置。此等模組血氧計探測器為該領域之技術人士所熟知而不進一步詳述。
圖2說明一實施例之探測器端部110的端視圖。探測器端部110係用以接觸欲進行組織血氧飽和度量測之組織(例如，病患的皮膚)。探測器端部110包含第一與第二來源結構120a與120b(統稱為來源結構120)，並且包含第一、第二、第三、第四、第五、第六、第七及第八偵測器結構125a至125h(統稱為偵測器結構125)。在其他實施例中，血氧計探測器包含更多或更少的來源結構、包含更多或更少的偵測器結構、或二者。
各來源結構120是用於發射(emit)光(例如，紅外光)並且包含一或多個光源，例如產生發射的光之四個光源。每一個光源可發射一或多個波長的光。每一個光源可包含發光二極體(light emitting diode，LED)、雷射二極體、有機發光二極體(organic light emitting diode， OLED)、量子點LED(quantum dot LED，QMLED)、或其他類型的光源。
各來源結構可包含一或多個光纖(optical fiber)，其將光源光學連接(optically link)至探測器端部的面(face)127。在一實施例中，各來源結構包含四個LED並且包含單一光纖，其將四個LED光學耦合(optically couple)至探測器端部的面。在其他實施例中，各來源結構包含超過一個光纖(例如，四個光纖)，其將LED光學耦合至探測器端部的面。
各偵測器結構包含一或多個偵測器。在一實施例中，各偵測器結構包含單一偵測器，適用於偵測從來源結構發射以及從組織反射的光。偵測器可為光偵測器、光阻器(photoresistor)、或其它類型的偵測器。偵測器結構係相對於來源結構而設置，使得產生二或多個(例如，八個)獨特的來源至偵測器距離(source-to-detector distance)。
在一實施例中，最短的來源至偵測器距離大約相等。例如，來源結構120a與偵測器結構125d之間(S1-D4)以及來源結構120b與偵測器結構125a之間(S2-D8)的最短的來源至偵測器距離大約相等。來源結構120a與偵測器結構125e之間(S1-D5)以及來源結構120b與偵測器結構125a之間(S2-D1)的下一較長的來源至偵測器距離(例如，比S1-D4與S2-D8各者還長)大約相等。來源結構120a與偵測器結構125c之間(S1-D3)以及來源結構120b與偵 測器結構125g之間(S2-D7)的下一較長的來源至偵測器距離(例如，比S1-D5與S2-D1各者還長)大約相等。來源結構120a與偵測器結構125f之間(S1-D6)以及來源結構120b與偵測器結構125b之間(S2-D2)的下一較長的來源至偵測器距離(例如，比S1-D3與S2-D7各者還長)大約相等。來源結構120a與偵測器結構125c之間(S1-D2)以及來源結構120b與偵測器結構125f之間(S2-D6)的下一較長的來源至偵測器距離(例如，比S1-D6與S2-D2各者還長)大約相等。來源結構120a與偵測器結構125g之間(S1-D7)以及來源結構120b與偵測器結構125c之間(S2-D3)的下一較長的來源至偵測器距離(例如，比S1-D2與S2-D6各者還長)大約相等。來源結構120a與偵測器結構125a之間(S1-D1)以及來源結構120b與偵測器結構125e之間(S2-D5)的下一較長的來源至偵測器距離(例如，比S1-D7與S2-D3各者還長)大約相等。來源結構120a與偵測器結構125h之間(S1-D8)以及來源結構120b與偵測器結構125d之間(S2-D4)的下一較長的來源至偵測器距離(例如，最長的來源至偵測器距離，比S1-D1與S2-D5各者還長)大約相等。在其他實施例中，來源至偵測器距離可皆為獨特的，或是有少於八個之大約相等的距離。
以下的表1係根據一實施例說明八個獨特的來源至偵測器距離。最接近的來源至偵測器距離之間的增加係約0.4毫米。
在一實施例中，對於血氧計探測器用以發射之光的各波長(例如，在可見光譜中的二、三、四、或更多光波長，例如紅光、IR、或可見光與IR兩者)，血氧計探測器包含至少兩個來源-偵測器距離，其小於約1.5毫米、小於約1.6毫米、小於約1.7毫米、小於約1.8毫米、小於約1.9毫米、或小於約2.0毫米，以及兩個來源-偵測器距離係大於約2.5毫米且小於約4毫米、小於約4.1毫米、小於約4.2毫米、小於約4.3毫米、小於約4.4毫米、小於約4.5毫米、小於約4.6毫米、小於約4.7毫米、小於約4.8毫米、小於約4.95毫米、或小於約5毫米。
在一實施例中，偵測器結構125a與125e係對於連接來源120a與120b的直線上之一點而對稱地設置。偵測器結構125b與125f係對於該點而對稱地設置。偵測器結構125c與125g係對於該點而對稱地設置。偵測器結構125d與125h係對於該點而對稱地設置。該點可為在該連接線上、來源結構120a與120b之間的中央。
來源至偵測器距離與偵測器結構125偵測的反射率之關係圖可提供反射率曲線，其中數據點沿著x軸適當地間隔開。來源結構120a與120b、及偵測器結構125之間距離的間隔增加數據冗餘(data redundancy)，並且可致使產生較準確的反射率曲線。
在一實施例中，來源結構與偵測器結構可設置於探測器表面上的各種位置以得到所欲之距離(例如上述者)。例如，兩個來源形成一線，在此線之上方與下方會有等量的偵測器。再者，偵測器(該線之上方)的位置會與另一偵測器(該線的下方)具有點對稱(對於兩個來源的線上的一選擇點而言)。舉例而言，該選擇點可為兩個來源之間的中央，但非必如此。在其他實施例中，可依形狀(例如圓形、橢圓形、卵形、隨機地(randomly)、三角形、矩形、正方形、或其他形狀)而設置位置。
圖3為一實施例之血氧計探測器101的方塊圖。血氧計探測器101包含顯示器115、發亮的(lighted)品質指標(quality indicator)220、處理器116、記憶體117、揚聲器(speaker)118、一或多個使用者選擇裝置(user- selection device)119(例如，一或多個按鍵、開關、觸控輸入裝置(與顯示器115相關))、一組來源結構120、一組偵測器結構125、以及電源(例如，電池)127。前述元件可經由匯流排128而連結在一起，匯流排(bus)128可為血氧計探測器101之系統匯流排架構(system bus architecture)。雖然此圖式繪示一個匯流排連接至各元件，但該匯流(busing)係說明用以連接這些元件或血氧計探測器101所包含的其他元件之任何互連方案(interconnection scheme)。例如，揚聲器118可經由埠(port)而連接至次系統(subsystem)，或是具有內部直接連接至處理器116。再者，在一實施例中，所述元件容納在血氧計探測器101之可移動殼體(mobile housing)中(請見圖1)。
處理器116可包含微處理器、微控制器、多核心處理器(multi-core processor)、或其他處理器類型。記憶體117可包含各種記憶體，例如揮發性記憶體117a(例如，RAM)、非揮發性記憶體117b(例如，碟片(disk)或FLASH)。血氧計探測器101之不同實施例可包含任何數量之所述元件、呈任何組合或架構，且亦可包含未繪示的其他元件。
電源127可為電池，例如拋棄式電池(disposable battery)。拋棄式電池在其儲存電荷耗盡後被丟棄。一些拋棄式電池化學技術包含鹼性、碳鋅、或氧化銀。電池具有足夠的儲存電荷，使得手持裝置可使用數小時。
在其他實施例中，電池為可充電的，其中該電池在儲存電荷耗盡之後可再充電多次。一些可充電電池化學技術包含鎳鎘(NiCd)、鎳氫(NiMH)、鋰離子(Li離子)、以及鋅空氣(zinc air)。電池可透過例如帶有連接至手持單元的電源線(cord)之AC配接器(AC adapter)而充電。手持單元中的電路可包含充電電路(recharger circuit)(未繪示)。具有可充電電池化學(rechargeable battery chemistry)的電池有時可作為拋棄式電池，該電池為未充電而於使用後丟棄。
圖4A為一實施例之血氧計探測器101之俯視圖。俯視圖說明顯示器115位於血氧計探測器之頂部的探測器單元105中。顯示器適用於顯示關於血氧計探測器之一或多則資訊以及探測器進行的量測之量測資訊。
在一實施例中，顯示器適用於顯示血氧計探測器量測之組織的氧飽和度200之值(「氧飽和度值」)。顯示器可將氧飽和度值顯示為百分比值(percentage value)、具若干長條的長條圖形(bar graph)、透過一或多種顏色(例如，若該顯示器為彩色顯示器)、或是具有其他可顯示的資訊。顯示器亦可適用於顯示血氧計探測器已經被操作的期間(例如從重置(reset)起)之值205。血氧計探測器之重置(reset)會發生在當更換探測器中的電池時、先前未使用的一組電池(新電池(fresh battery))的第一次開機(power up)、從強制關機(hard power down)開機、從軟關機(soft power down)(例如，休眠模式) 開機、或其他重置事件。
顯示器亦適用於顯示當前顯示的量測值之品質的品質值(quality value)。本文中的品質值係定義為與所獲得的量測之準確性的信賴度(confidence)相關的值。例如，若探測器未接觸組織，則品質度量會是指示量測準確性為不可靠(uncertainty)的低值。品質值亦可稱為品質度量(quality metric)、品質指標(quality indicator)、品質指數(quality index)、信賴度指標(confidence indicator)、信賴度值(confidence value)、信賴度度量(confidence metric)、或信賴度指數(confidence index)。
品質值可為針對顯示於顯示器上的氧飽和度值。品質值亦可針對顯示於顯示器上的其他資訊報告，例如針對黑色素含量之值、針對血液體積之值、針對氧合血紅素之值、針對去氧血紅素之值、或其他值。顯示器亦可用於顯示兩個或更多個品質值。血氧計探測器產生的各量測值可關聯於一或多個品質值。例如，如果對於單一量測值(例如，氧飽和度值)存在多個品質值，則這些品質值可提供關於單一量測之計算的影響因素(contributing factor)之適當偵測(proper detection)的信賴度(confidence)之資訊，例如吸收係數、散射係數、黑色素含量、或其他發色團(chromophore)。品質值可被顯示為百分比值，其中該值表示獲致氧飽和度值之量測的一特定方面的預期品質。
品質值可基於與氧飽和度值相關的一或多個誤差值 (error value)。例如，品質值可以是將反射率數據擬合(fit)至組織之模擬反射率曲線315的誤差值(其中模擬反射率曲線係儲存於記憶體117中)。可藉由偵測器結構由所偵測到之從一或多個來源結構發射以及從組織反射至偵測器結構的光而產生反射率數據。可由組織模擬，從模擬之來源結構發射至組織中且在從模擬之組織反射或穿過彼後由模擬之偵測器結構所偵測的模擬之光，以產生模擬反射率曲線。模擬反射率曲線、與曲線擬合、以及誤差值係於後文進一步說明。
品質指標亦可基於分級(tiered scale)，例如「可接受的」、「不可接受的」、「不清楚的」等描述性語詞。在此例子中，長條圖形中的長條(bar)可用以指示目前量測之特定定性描述(particular qualitative description)。品質指標可用以提供回饋給儀器操作者。此回饋可包含改善裝置與組織的接觸的方法。在一實施例中，血氧計探測器之使用者手冊或顯示器上呈現的指令可提供回饋給使用者以改善裝置與組織的接觸。
亦可藉由處理器透過比較與評估於偵測器結構的反射率與偵測器結構產生的反射率數據之間的關係，而測定品質值。此關係可基於偵測器結構產生的原始數據、過濾的數據、校正的數據、類比-數位轉換器(analog-to-digital converter，ADC)計數、或是數據的任何其他處理。可藉由處理器基於二或多個偵測器與一或多個來源之間的關係而計算品質值。可基於來自一個來源位置(例如，來源結 構120a)與另一個來源位置(例如，來源結構120b)的偵測器數據而計算品質值。處理器測定的品質值可基於比例計算(ratiometric calculation)或是由比較數據分佈(例如，經由類似於巴塔恰里雅(Bhattacharyya)或馬哈朗諾比斯(Mahalanobis)距離的方法)而確立。亦可藉由處理器基於偵測器之間的目前關係資訊比對儲存於記憶體117中的偵測器之間的典型關係資訊而計算品質值。
可藉由處理器利用對於偵測器參考數據的時域特徵分析(time domain feature analysis)(例如，時間變異性(variability over time)、斜率徵象改變(slope sign change)等)而計算品質值。可藉由處理器透過一、二、或更多來源-偵測器對(source-detector pair)之間的時域特徵之關係的評估而計算品質值。
圖4B為一實施例之血氧計探測器101的俯視圖。顯示器用以顯示長條圖形220，其表示顯示於顯示器上的顯示值之品質值。例如，長條圖形可表示顯示於顯示器上之氧飽和度值200的品質值。若顯示器顯示二或更多量測值，則顯示器亦可用以顯示二或更多品質值之二或更多長條圖形。各長條圖形係關聯於所顯示的量測值之一。
長條圖形可包含用以指示品質值的二或更多長條。例如，長條圖形可包含2個長條、3個長條、4個長條、5個長條、6個長條、7個長條、8個長條、9個長條、10個長條(圖4C)，或更多長條。長條圖形中的各長條代表一範圍之品質值。各長條代表的範圍可相同或不同。例如，填充 第一長條(例如最左邊的長條)所需的品質程度可高於填充向右的其他長條所需的品質程度。可用分級標度(graded scale)(例如，填充長條之百分比品質(percentage quality)為漸減)或是在初始臨界品質值(initial threshold quality value)之後係維持相同的標度(scale)而達成。例如，分級方案可由填充第一長條之70百分比的初始品質值、而後第二長條為85百分比(15百分比升級(15 percent step))、第三長條為92.5百分比(7.5百分比升級(7.5-percent step))所組成，其中，長條逐漸接近100百分比品質。維持相同的標度(scale)之範例係長條圖形包含六個長條，並且第一長條配置為啟動於75百分比啟動臨界值(activation threshold)，而後剩下的五個長條各自代表5百分比範圍的品質值(從75百分比至約100百分比)。
長條可藉由各種技術啟動以指示啟動(activation)或不啟動(deactivation)。例如，為了指示啟動，長條可發光、變暗、變亮、在周圍邊界之內以填充顏色充滿(例如，如圖4B所示)，於周圍邊界之內移除填充顏色、或是其他改變，以指示啟動。
透過長條圖形所顯示的品質值可基於與氧飽和度值相關的一或多個值或是其他顯示值。品質值可基於的一種類型的值為誤差值。血氧計探測器產生的誤差值如後文所述。品質可指示量測之態樣的值、計算的值、計算的結果的值、或是能獲致氧飽和度值的計算之中間結果的值，其 中氧飽和度值係與品質值顯示之，但是量測之態樣、計算、計算的結果、或是能獲致氧飽和度值的計算之中間結果並不會顯示。
圖4D說明一實施例之血氧計探測器101的俯視圖，其中血氧計探測器包含品質指標(quality indicator)225。品質指標225係位於血氧計探測器之頂部的探測器單元中。品質指標包含設置為長條圖形的一些發光元件(lighting element)。發光元件可由探測器單元的外表面看見，探測器單元的外表面形成血氧計探測器之可移動殼體(mobile housing)的一部分。發光元件可包含LED、有機LED(OLED)、量子點LED、或其他類型的發光元件。
發光元件係由處理器所控制以指示品質值。類似於上述之品質指標220的長條圖形，品質指標225的長條圖形以較多與較少數量之發亮的發光元件來指示較大與較小的品質值。
品質指標225的長條圖形可包含2個長條、3個長條、4個長條、5個長條、6個長條、7個長條、8個長條、9個長條、10個長條(圖4D)、或更多長條。長條圖形中的各長條代表一範圍之品質值。各長條代表的範圍可相同或不同。處理器可控制且使品質指標225的長條發亮，實質類似於上述品質指標220之長條的控制與發亮。
圖4E說明一實施例之血氧計探測器101之俯視圖，其中血氧計探測器包含品質指標230。品質指標230位於血氧 計探測器之頂部的探測器單元中。品質指標包含發光元件。發光元件可由血氧計探測器之可移動殼體的外表面看見。發光元件可包含一或多個LED、有機LED(OLED)、量子點LED、或其他類型的發光元件。發光元件用以發出若干可見顏色，以指示不同的品質值。例如，發光元件可發出2種顏色、3種顏色、4種顏色、5種顏色、6種顏色、7種顏色、8種顏色、9種顏色、10種顏色、或更多種顏色。發光元件發出的各顏色係指示顯示器上所顯示的量測值之不同的品質值。在顯示器為彩色顯示器的一實施例中，品質指標230可顯示於彩色顯示器上。
在一實施例中，發光元件係由處理器所控制以發出第一顏色的光，例如紅色，指示品質值係臨界品質值(例如，70百分比)或低於臨界品質值(threshold quality value)。或者，若品質值係臨界品質值或低於臨界品質值，則可控制發光元件不發光。再者，發光元件可發出不同顏色的光，以指示不同的品質範圍。例如，發光元件可發出深琥珀色以指示品質值為70至80百分比、淡琥珀色以指示品質值為80至90百分比、藍色以指示品質值為90至95百分比、以及綠色以指示品質值為95至約100百分比。對於增加的範圍密度或減少的範圍密度，發光元件可發出更多或較少顏色。
圖4F說明一實施例之血氧計探測器101之俯視圖，其中血氧計探測器包含品質指標235。品質指標235位於血氧計探測器之頂部的探測器單元中。雖然品質指標235與上 述的所有其他品質指標係描述為位於探測器單元中，然而品質指標可位於血氧計探測器之不同部分中，例如在感測臂111中、在拇指座(thumb rest)112中。
在一實施例中，品質指標包含發聲元件(sound emitting element)，例如揚聲器(speaker)或其他類型的聲音轉換器(acoustic transducer)。發聲元件可位於探測器單元內，例如在一組開口(例如，狹縫)(其使得能從單元發出很少或無阻礙之來自發聲元件的聲音)之後。或者，發聲元件可耦合至探測器單元的內表面，其中該探測器單元不具有開口形成於單元中，而聲音係通過探測器單元的材料。
發聲元件係耦合至處理器，其控制自元件發出聲音的條件以及發出的聲音類型。例如，發聲元件可發出不同頻率的聲音(不同聲調)、可發出不同頻率的聲音例如點擊聲(clicks sound)、或是可發出不同音量。例如，發聲元件可發出第一頻率(第一音調)的聲音以指示第一範圍的品質值(例如，0至70百分比)、發出第二頻率(第二音調)的聲音以指示第二範圍的品質值(例如，70至80百分比)、發出第三頻率(第三音調)的聲音以指示第三範圍的品質值(例如，80至90百分比)、以及發出第四頻率(第四音調)的聲音以指示第四範圍的品質值(例如，90至約100百分比)。第一、第二、第三與第四頻率為不同頻率。處理器可控制發聲元件發出更多或較少頻率以指示更多或較少範圍的品質。
處理器可控制發聲元件發出不同頻率的脈動聲音(pulsed sound)(例如，點擊(clicks))，以指示顯示器上顯示之量測值之不同範圍的品質。處理器亦可控制發聲元件發出不同音量的聲音，以指示顯示器上顯示之值的不同範圍的品質。
圖4G為流程圖，說明一實施例之於血氧計探測器101測定與顯示品質值的方法。流程圖代表一例示實施例。可於流程圖中增加、移除或結合步驟，而不脫離實施例的範圍。
在1500，偵測器結構由從一或多個來源結構發射且由組織反射的光產生反射率數據。
在1505，處理器測定針對組織之值(例如針對氧飽和度量測之值的品質、或是針對氧飽和度之值的計算的任何態樣(aspect)或中間值，例如吸收係數(μa))的量測品質值。可由所述之任何品質值計算來計算品質值。
在1510，處理器測定組織量測的值，例如組織之氧飽和度的值。
在1515，顯示器用以顯示組織量測之值(例如，氧飽和度之值)並且顯示針對組織量測之值的品質值，其中，品質值係基於誤差值或是基於其他值或計算。
圖4H為流程圖，說明一實施例之於血氧計探測器101測定與顯示品質值的方法。流程圖代表一例示實施例。可於流程圖中增加、移除或結合步驟，而不脫離實施例的範圍。
在400，血氧計探測器的探測器端部接觸病患的組織，例如人類病患的組織。在405，探測器端部的來源結構發射光(例如，紅外光)至組織中。在410，光從組織反射並且由偵測器結構偵測。在415，偵測器結構由所偵測的光產生反射率數據。在420，處理器將反射率數據擬合(fit)至血氧計探測器之記憶體中儲存的模擬反射率曲線315，以確定反射率數據與曲線之最佳擬合(best fit)。
在425，處理器測定組織的一或多個量測值，例如氧飽和度的值、血量(blood volume)的值、黑色素濃度的值、或是其他量測值(基於反射率數據與模擬反射率曲線之擬合)。
在430，處理器計算針對組織的值之品質值，例如針對氧飽和度量測之值或是氧飽和度之值的計算的任何態樣(aspect)(例如吸收係數(μa))的品質。可藉由處理器透過比較與評估於偵測器結構的反射率與偵測器結構產生的反射率數據之間的關係而測定品質值。此關係可基於偵測器結構產生的原始數據、過濾的數據、校正的數據、類比-數位轉換器(ADC)計數、或數據的任何其他處理。可藉由處理器基於二或多個偵測器與一或多個來源之間的關係而計算品質值。可基於來自一個來源位置(例如，來源結構120a)與另一個來源位置(例如，來源位置120b)的偵測器數據而計算品質值。
在一實施例中，藉由比較在類似時候所進行之量測、 預測、或二者之間的關係而測定品質值。類似時候的量測可為針對血氧計量測之時間序列(temporal series)期間的時間點的量測(例如，當對病患的組織進行量測時，在一段時間的三、四、五、六、或更多血氧計量測)，其中，將類似時候的量測彼此比較。可以於數微秒，數毫秒或更小或更長的時間段進行特定的血氧計測量。系列的血氧計量測可用於組織參數的預測，例如氧飽和度的值、相對氧飽和度的值、或是血氧計探測器用於計算後續值的任何計算值，例如其中該後續值為特定病患組織的氧飽合度值或相對氧飽合度值)，彼此。血氧計裝置使用血氧計量測的雜訊(noise)(例如，形式化為在三血氧計測量過程中於特定波長預測的吸收變異之係數)以調整第一品質度量(例如，其係基於誤差與曲線的關係)。
處理器測定的品質值可基於比例計算(ratiometric calculation)或是藉由比較數據分佈(例如，經由類似於巴塔恰里雅(Bhattacharyya)或馬哈朗諾比斯(Mahalanobis)距離的方法)而確立。亦可藉由處理器基於偵測器之間目前的關係比對儲存於記憶體117中的偵測器之間的典型關係而計算品質值。品質值可為將反射率數據擬合至一或多個反射率曲線(與數據最佳擬合)的誤差值。可由一些誤差擬合技術中的一或多者測定誤差值，例如最小平方技術(least squares technique)、加權最小平方技術(weighted least squares technique)、正則化技術(regularization technique)例如Tikhonov正則化技術(Tikhonov regularization technique)、Lasso技術、或其他技術。品質值可為誤差值或可得自誤差值。
如前所述，可藉由一或多種不同技術或其組合，測定或計算給定之顯示值的品質值。例如，顯示器上所示的品質值可為多個量測樣品的氧飽和度或是用於測定量測值(例如氧飽和度)的其他值、中間值、態樣(aspect)、計算、中介計算(intermediary calculation)或量測的移動平均值(moving average value)。品質值給出指示所量測之樣品的分佈(例如，標準偏差(standard deviation)或變異(variance))與移動平均有多接近。越接近的取樣量測係分類在一起並且係接近移動平均，這係指示較高的品質量測。相對地，較不緊密間隔的樣品，則量測的品質較差。
例如，在第一例中，第一量測係基於分佈曲線，其中，一個標準偏差係例如平均值的X百分比。在第二例中，第二量測係基於分佈曲線，其中，一個標準偏差係例如平均值的Y百分比。Y係大於X。而後，當顯示第一量測時，品質指標將出示比顯示第二量測時更高的值。
在435，處理器控制顯示器以顯示量測值(例如，氧飽和度值)的值，並且控制所顯示之值的品質值之呈現。品質值可在顯示器上呈現為百分比(例如，品質指標210，圖4A)、可經由顯示器上顯示的長條圖形(例如，長條圖形220，圖4B-4C)呈現、經由發亮之長條圖形(例如，品質指標225，圖4D)呈現、經由彩色發光品質指標 (例如，品質指標230，圖4E)呈現、經由發聲品質指標(例如，品質指標235，圖4f)呈現、或經由其他品質指標呈現。
圖4I為流程圖，說明一實施例之測定血氧計量測中的不均性(inhomogeneity)的方法。流程圖代表一個例示實施例。可於流程圖中增加、移除或結合步驟，而不脫離實施例的範圍。
在450，血氧計探測器的探測器端部接觸病患的組織，例如人類病患的組織。在452，探測器端部的來源結構發射光(例如，紅外光)至組織中。在454，光從組織反射並且由偵測器結構偵測。在456，偵測器結構由所偵測的光產生反射率數據。在458，處理器將反射率數據擬合(fit)至儲存於血氧計探測器之記憶體中的模擬反射率曲線375，以確定反射率數據與曲線之最佳擬合。
在460，處理器計算反射率數據與一或多個反射率曲線(與數據最佳擬合)之擬合的第一誤差值。可由一些誤差擬合技術中的一或多者測定誤差值，例如最小平方技術(least squares technique)、加權最小平方技術(weighted least squares technique)、正則化技術(regularization technique)例如Tikhonov正則化技術(Tikhonov regularization technique)、Lasso技術、或其他技術。
在462，處理器測定組織的一或多個組織量測值，例如氧飽和度、血量、黑色素濃度、或是其他組織量測值 (基於反射率數據與模擬反射率曲線的擬合)。
在464，處理器比較對於連接來源結構120與120b的線上一點而彼此對稱地設置的偵測器結構的反射率數據。例如，在一實施例中，偵測器結構125a與125e係對於連接來源結構120a與120b的直線上之一點而對稱地設置。偵測器結構125b與125f係對於該點而對稱地設置。偵測器結構125c與125g係對於該點而對稱地設置。偵測器結構125d與125h係對於該點而對稱地設置。如上參照圖2所述，該點可為在該連接線上、來源結構120a與120b之間的中央。
更具體而言，在步驟464，處理器比較偵測器結構125a與125e產生的反射率數據、比較偵測器結構125b與125產生的反射率數據、比較偵測器結構125c與125g產生的反射率數據、以及比較偵測器結構125d與125h產生的反射率數據。
在466，若兩個對稱設置的偵測器結構的反射率數據的大小係相差達臨界反射率量(threshold reflectance amount)或者更多，則處理器基於反射率數據的差異而產生第二誤差值。若施加於探測器型式的壓力在探測器端部之表面為不均勻並且由於不均勻施加壓力使得偵測器結構置為與組織表面相距不同的距離，則兩個對稱設置的偵測器結構之反射率數據可能會有差異。反射率數據的差異也可發生在具有不同皮膚顏色的皮膚上，例如具有斑點或白斑(vitiligo)的皮膚。
在468，處理器利用第二誤差值而調整第一誤差值， 以產生第三誤差值。可透過包括一或多個運算校正(arithmetic correction)、函數校正(functional correction)或這兩種校正或其他較正的各種技術中的一或多者，藉由第二誤差值調整第一誤差值。
在一些實施例中，較亮或是較暗之皮膚的第一誤差值會較高。血氧計探測器對於具有這些較亮與較暗之皮膚顏色的皮膚進行的組織量測(氧飽和度量測)會比第一誤差值指示的更準確。因此，處理器可將利用第二誤差值對第一誤差值之調整應用於具有較亮與較暗顏色的皮膚。皮膚顏色的測定如後文所述。
在470，處理器控制顯示器以顯示組織參數(例如，氧飽和度值)的量測值，並且控制顯示之值的品質值之呈現。品質值可為第三誤差值，或是可得自第三誤差值。品質值可於顯示器上呈現為百分比(例如，品質指標210，圖4A)、可經由顯示器上顯示的長條圖形(例如，長條圖形220，圖4B-4C)呈現、經由發光長條圖形(例如，品質指標225，圖4D)呈現、經由彩色發光品質指標(例如，品質指標230，圖4E)呈現、經由發聲品質指標(例如，品質指標235，圖4f)呈現、或經由其他品質指標呈現。
組織分析。圖4I為流程圖，說明一實施例之由血氧計探測器101測定組織(例如，真實組織(real tissue))之光學性質的方法。血氧計探測器使用組織之測定的黑色素含量，以校正由血氧計探測器量測的各種組織參數。流程圖表示一例示實施例。可於流程圖中增加、移除或結合步 驟，而不脫離實施例的範圍。
在480，黑色素讀取器(melanin reader)光學耦合(例如，接觸)至組織。黑色素讀取器為光電裝置(optoelectronic device)，其在步驟482用於發射光至組織中，並且在步驟484偵測光(在已穿過組織或從組織反射之後)。在步驟486，黑色素讀取器偵測的光被轉為電訊號，其係在步驟488中被裝置用以測定組織的黑色素含量。在步驟490，黑色素讀取器可於讀取器的顯示器上或是經由有線或無線輸出而輸出黑色素含量的值。
在一實施例中，在492，關於黑色素含量的資訊(例如，數值)係被輸入血氧計探測器101中。該資訊可透過使用者(例如，人類使用者)或透過黑色素讀取器與血氧計探測器之間的有線或無線通訊而輸入血氧計探測器中。
在第一實施例中，在494，血氧計探測器使用黑色素含量的資訊以調整探測器產生的一或多個量測值。在一實施例中，血氧計探測器測定組織的氧飽和度之值。而後，血氧計探測器利用黑色素含量的資訊而調整氧飽和度之值。血氧計探測器可透過一或更多運算操作(arithmetic operation)、數學函數(mathematical function)、或二者而調整氧飽和度之值。例如，黑色素含量的資訊可作為調整氧飽和度之值的偏移(offset)(例如，加法偏移(additive offset))、標度因子(scale factor)或二者。
在另一實施例中，在494，血氧計探測器測定組織對於由血氧計探測器發射與偵測的若干光波長(例如，四個 光波長)的吸收係數μa(mua)、約化散射係數(reduced scattering coefficient)μs’(mus)、或二者。而後，血氧計探測器利用關於黑色素含量的資訊而調整對於各光波長所測定的吸收(μa)值。血氧計探測器可透過一或更多運算操作、數學函數、或二者而調整吸收係數(μa)值。例如，黑色素含量的資訊可作為調整吸收(μa)值的偏移(offset)(例如，加法偏移(additive offset))、標度因子(scale factor)或二者。而後，血氧計探測器利用吸收(μa)值以測定組織的氧飽和度之值。吸收(μa)與約化散射(μs’)如後文所述。
在另一實施例中，在494，血氧計探測器將一或更多黑色素校正函數(melanin correction function)應用於偵測器結構產生的反射率數據。黑色素校正函數係基於黑色素含量的資訊。反射率數據可為在被血氧計探測器的一或多個電子元件數位化之前的偵測器結構所產生的類比反射率數據(analog reflectance data)，或是反射率數據可為數位化的反射率數據(digitized reflectance data)。黑色素校正函數可應用於類比反射率數據或是數位化的反射率數據。黑色素校正函數包含應用於反射率數據的一或更多數學操作。血氧計探測器，基於輸入血氧計探測器中的黑色素含量之資訊，測定標度因子。可就血氧計探測器發射的各光波長之黑色素含量，調整反射率數據。
在一實施例中，黑色素校正函數可為組合函數(combined function)(例如，具有標度因子)，其與一或更多校正 函數(例如，具有標度因子)組合。校正函數可包含用於校正偵測器反應的標度因子(基於各種因子，例如，因製造所發生的差異、因偵測器結構之溫度漂移(temperature drift)所發生的差異、或其他考量)。在血氧計探測器調整反射率數據之後，探測器而後可測定待量測組織中的血液的氧飽和度。
圖5為流程圖，說明一實施例之由血氧計探測器101測定組織之光學性質的方法。血氧計探測器利用組織的黑色素含量之資訊以校正血氧計探測器量測的各種組織參數。流程圖代表一個例示實施例。可於流程圖中增加、移除或結合步驟，而不脫離實施例的範圍。
在500，組織的顏色係與一些顏色樣品(有時稱為色樣(color swatch))的二或多種顏色樣品進行比較，以確定顏色樣品其中之一的顏色是否接近符合組織的顏色。用於顏色比較的各顏色樣品係與黑色素含量的值相關。辨識顏色樣品之黑色素含量的資訊(例如，數值)可位於顏色樣品上。
可藉由顏色比較工具，例如X-Rite、Incorporated of Grand Rapids Michigan的顏色比較工具之一或多者，進行組織的顏色與顏色樣品的顏色之間的比較。在一實施例中，可由人類(例如病患或醫療提供者)進行視覺比較。在一實施例中，血氧計探測器用以測定組織的黑色素含量之值，其可顯示於探測器的顯示器上。
在505，於比較之後，基於該比較，測定組織的黑色 素含量之值。
在另一實施例中，由基於黑色素含量值的有限範圍之含量的估計來測定黑色素含量之值。黑色素含量範圍內的值之數量可包含二或更多值。例如，黑色素含量範圍內的值之數量可為2(例如，亮的組織為1且暗的組織為2)、3(例如，亮的為1、中間的為2、且暗的為3)、4、5、6、7、8、9、10或更多。可由病患或是醫療提供者提供黑色素含量之值的估計。
在510，可將關於黑色素含量的資訊輸入至血氧計探測器中。在血氧計探測器測定黑色素含量之值的方法中可略過步驟510。可將按鍵119啟動預定次數以將血氧計探測器置於數據輸入模式，其中可輸入黑色素含量的資訊。而後，可藉由再啟動按鍵，透過與探測器的有線通訊、透過與探測器的無線通訊、若顯示器為觸控介面顯示器則透過顯示器、透過聲響介面(audible interface)(例如探測器中的傳聲器(microphone)與聲音辨識軟體(voice recognition software))、或藉由其他輸入技術，以將黑色素含量的資訊輸入至探測器中。
在515，血氧計探測器用以利用關於黑色素含量的資訊而調整血氧計探測器進行的一或多個量測或計算。例如，血氧計探測器可利用該資訊以調整組織的氧飽和度值、調整吸收(μa)、調整約化散射(μs’)、調整偵測器產生的值、或是這些調整的一或多個組合。這些調整的各者係進一步描述於步驟435。
圖6為流程圖，說明一實施例之血氧計探測器101測定組織的光學性質之方法。血氧計探測器利用測定的組織黑色素含量，校正探測器所量測之各種組織參數。流程圖代表一個例示實施例。可於流程圖中增加、移除或結合步驟，而不脫離實施例的範圍。
在600，以血氧計探測器進行組織之一或更多對側量測(contralateral measurement)。在使用血氧計探測器對待量測之標的組織(例如，待測定組織健康的乳房組織)進行量測之前，使用血氧計探測器對健康組織(例如，健康的乳房組織)的一部份進行對側量測。可就血氧計探測器發出的各光波長進行組織之對側量測。
在605，偵測器結構所產生的反射率數據係由血氧計探測器的電子元件數位化，並且儲存於記憶體中。反射率數據對於後續組織量測提供比較基礎。例如，對側量測提供對側組織的黑色素含量之基線量測(baseline measurement)，其中處理器可利用該基線量測以校正血氧計探測器進行的各種量測。
在610，藉由血氧計探測器進行待量測之標的組織之血氧飽和度量測(oximetry measurement)。
在615，在一實施例中，處理器利用血氧飽和度量測而產生標的組織的氧飽和度值。而後，處理器存取在605儲存之對側組織(contralateral tissue)之所儲存的反射率數據，並且利用存取的值以調整氧飽和度值。亦即，處理器利用健康對側組織之黑色素含量的基線量測以調整標的 組織之氧飽和度值。
在615，在另一實施例中，處理器由標的組織之血氧飽和度量測而測定吸收μa、約化散射係數μs’、或二者。而後，處理器存取在605儲存之對側組織的反射率數據，並且利用存取的值以調整μa、μs’、或二者。而後，處理器利用調整的μa值以計算氧合血紅素之值、去氧血紅素之值、或是標的組織之其他值。亦即，處理器利用健康對側組織之黑色素含量的基線量測以調整標的組織之μa。
在615，在另一實施例中，處理器存取在605儲存之對側組織之所儲存的反射率數據，並且利用存取的值以調整偵測器結構所產生之標的組織反射率數據。處理器應用於反射率數據的調整，可為簡單偏移(simple offset)(例如，加法偏移(addition offset))、標度因子(例如，乘法偏移(multiplication offset))、函數校正、其他校正、或是這些調整之任一或任合組合。亦即，處理器對偵測器結構所產生的值之調整係利用健康組織之黑色素含量的基線量測以調整標的組織之反射率數據。
儲存的模擬反射率曲線(Stored Simulated Reflectance Curve)。根據一實施例，記憶體117儲存一些Monte-Carlo-模擬反射率曲線(Monte-Carlo-simulated reflectance curve)315(「模擬反射率曲線」)，其可由電腦產生以後續儲存於記憶體中。各模擬反射率曲線315代表由一或多個模擬來源結構發射進入模擬組織且由模擬組織反射進入一或多個模擬偵測器結構的光(例如，近紅外光)的模 擬。模擬反射率曲線315係對於模擬來源結構與模擬偵測器結構的特定架構，例如探測器端部110之來源結構120a-120b與偵測器結構125a-125h的架構(具有前文參照圖2所述之來源至偵測器間隔(source-to-detector spacing))。
因此，模擬反射率曲線315模擬從來源結構發射且由血氧計探測器101的偵測器結構收集的光。再者，模擬反射率曲線315之各者代表獨特的真實組織狀態，例如與特定組織發色團濃度和特定組織散射體(scatterer)濃度相關之特定的組織吸收與組織散射值。例如，可對於具有各種黑色素含量、各種氧合血紅素濃度、各種去氧血紅素濃度、各種水濃度、水濃度之靜態參數值(static value)、各種脂肪濃度、脂肪濃度之靜態參數值、或是各種吸收(μa)與約化散射(μs’)值之模擬組織產生模擬反射率曲線。
記憶體117中儲存的模擬反射率曲線的數量可相對大並且可以代表幾乎全部(如果不是所有)之可存在於真實組織(其係以血氧計探測器101分析存活(viability))中的光學性質與組織性質之實際組合。雖然記憶體117被描述為儲存Monte-Carlo-模擬反射率曲線，然而記憶體117可儲存除了Monte-Carlo方法之外的方法(例如利用擴散近似(diffusion approximation))所產生的模擬反射率曲線。
圖7為反射率曲線的一例示圖，其可為對於來源結構120與偵測器結構125的特定架構，例如探測器端部110的 來源結構與偵測器結構之架構。圖中的水平軸代表來源結構120與偵測器結構125之間的距離(亦即，來源至偵測器距離)。若適當選擇來源結構120與偵測器結構125之間的距離，且模擬反射率曲線為來源結構120與偵測器結構125的模擬，則模擬反射率曲線中的數據點之間的橫向間隔(lateral spacing)將相對均勻。可在圖7的模擬反射率曲線看到此均勻間隔。圖中的垂直軸代表從組織反射且被偵測器結構125偵測之光的模擬反射率。如模擬反射率曲線所示，到達偵測器結構125的反射光隨著來源結構與偵測測結構之間的距離而變化，在較小的來源至偵測器距離所偵測的反射光係大於在較大的來源至偵測器距離所偵測的反射光。
圖8為一些重要的組織發色團(包含氧合血紅素的血液、包含去氧血紅素的血液、黑色素、以及水)的吸收係數μa與光波長之關係圖。在一實施例中，用於產生模擬反射率曲線的Monte-Carlo模擬(Monte-Carlo simulation)係可存在組織中的一或多個選擇發色團之函數。發色團可包含任合組合之黑色素、氧合血紅素、去氧血紅素、水、脂質、細胞色素、或其他發色團。就大多數可見光與近紅外光光譜範圍，氧合血紅素、去氧血紅素以及黑色素係組織中最主要的發色團。
在一實施例中，記憶體117儲存各模擬反射率曲線315的選擇數量之數據點並且可能不儲存整體模擬反射率曲線。對於各模擬反射率曲線315所儲存的數據點的數量可 符合來源-偵測器對(source-detector pair)的數量。例如，如果探測器端部110包含兩個來源結構120a-120b並且包含八個偵測器結構125a-125h，則血氧計探測器101包含十六個來源-偵測器對，並且記憶體117因而可對於來源結構120a或來源結構120b所發射的各光波長的各模擬反射率曲線儲存十六個選擇數據點。在一實施例中，所儲存的數據點係針對探測器端部110之特定來源至偵測器距離，例如表1所示者。
因此，儲存在記憶體117中的模擬反射率曲線數據庫(imulated reflectance curve database)的大小可為16 x 5850，其中每一曲線儲存十六個點，其可由各來源結構120產生與發射並且由各偵測器結構125量測，其中橫跨該光學性質範圍共有5850個曲線。或者，儲存於記憶體117中的模擬反射率曲線數據庫的大小可為16 x 4 x 5850，其中對於可由各來源結構產生與發射的四個不同波長，每一曲線儲存十六個點，以及其中橫跨該光學性質範圍共有5850個曲線。5850個曲線係源自於例如39個散射係數μs’值與150個吸收係數μa值的矩陣(matrix)。在其他的實施例中，記憶體中儲存更多或較少的模擬反射率曲線。例如，記憶體中儲存的模擬反射率曲線之數量範圍可自約5000個曲線至約250,000個曲線、至約400,000個曲線、或更多。
約化散射係數(reduced scattering coefficient)μs’值範圍可自每公分5：5：24。μa值範圍可自每公分0.01： 0.01：1.5。可理解前述範圍為例示範圍，並且來源-偵測器對的數量、各個來源結構產生且發射的波長數目、以及模擬反射率曲線的數量可為較少或是更多。
圖9說明一實施例之血氧計探測器之記憶體中所儲存之模擬反射率曲線315的數據庫900。數據庫係用於組織之同質模型(homogeneous model of tissue)。數據庫的每一排代表對於從兩個模擬來源結構(例如，來源結構120a-120b)發射至模擬組織且在從模擬組織反射之後由八個模擬偵測器結構(例如，偵測器結構125a-125h)偵測的模擬光之由Monte-Carlo模擬所產生的一模擬反射率曲線。用於產生數據庫之模擬反射率曲線的Monte-Carlo模擬(Monte-Carlo simulation)係用於同質組織模型(homogeneous tissue model)。用於同質組織模型之模擬組織具有從組織表面通過表皮、真皮和皮下組織的之同質光學性質(homogeneous optical property)。亦即，就Monte-Carlo模擬，表皮、真皮和皮下組織的光學性質是相同的。在數據庫中，各模擬反射率曲線係與吸收值(μa)及約化散射值(μs’)相關。數據庫中的各模擬反射率曲線可與其他發色團的值相關。
模擬反射率曲線的數據庫可包含模擬反射率的實際值(actual value)(例如，浮點值(floating point value))，或是可包含模擬反射率之實際值的指數值(indexed value)(例如，二進位值(binary value))。如圖9所示，數據庫包含模擬反射率之實際值的指數值(例如，二 進位值)。數據庫可包含各種長度的二進位字元，例如取決於輸入(entry)的準確性。二進位字元(binary word)可為2位元長度、4位元長度、8位元長度、16位元長度、32位元長度、或其他長度。
在一實施例中，在將曲線之值輸入數據庫中之前，將一或更多數學變換(mathematical transform)應用於模擬反射率曲線。該數學變換可改善偵測器結構產生之反射率數據與模擬反射率曲線之擬合。例如，對數函數(log function)可應用於模擬反射率曲線，以改善偵測器結構產生之量測數據與模擬反射率曲線的擬合(fit)。
當進行血氧飽和度量測時，各發射光之波長的反射率數據係由偵測器結構偵測，並且個別擬合至數據庫900的模擬反射率曲線。對於擬合至模擬反射率曲線之各發射光之波長的反射率數據，血氧計探測器測定吸收μa、約化散射μs’、或是這些值二者。例如，第一光波長的第一組反射率數據係擬合至模擬反射率曲線以測定一或多個吸收μa、與約化散射μs’(例如，第一組組織參數)。將反射率數據擬合至模擬反射率曲線係於後文進一步描述。
而後，第二光波長的第二組反射率數據係擬合至數據庫900中的模擬反射率曲線，以測定第二波長之一或多個吸收μa、與約化散射μs’(例如，第二組組織參數)。而後，第三光波長的第三組反射率數據係擬合至數據庫900中的模擬反射率曲線，以測定一或多個吸收μa、與約化散射μs’(例如，第三組組織參數)。而後，第四光波長的 第四組反射率數據係擬合至數據庫900中的模擬反射率曲線，以測定第四波長之一或多個吸收μa、與約化散射μs’(例如，第四組組織參數)。
而後，血氧計探測器可一起使用四組組織參數以測定組織的各種值，例如氧合血紅素濃度、去氧血紅素濃度、黑色素含量、或其他參數。
圖10說明一實施例之血氧計探測器之記憶體所儲存之模擬反射率曲線的數據庫1000。該數據庫係用於組織之層狀模型(例如，層狀皮膚(layered skin))。產生模擬反射率曲線的Monte-Carlo模擬係使用層狀組織模型進行模擬。層狀組織可包含二或更多層。在一實施例中，層狀組織包含兩層組織。該兩層組織具有不同的光學性質，例如不同的吸收μa、約化散射μs’、或是這些性質二者。
在一實施例中，第一模擬組織層係用於表皮，以及第二模擬組織層係用於真皮。Monte-Carlo模擬使用之表皮的厚度範圍可為約40微米至約140微米(micron)。例如，用於表皮的厚度可為40微米、50微米、60微米、70微米、80微米、90微米、100微米、110微米、120微米、130微米、140微米、或其他厚度。Monte-Carlo模擬使用之真皮的厚度範圍可為小於1毫米至有效的無限厚度(effectively infinite thickness)，例如12毫米或更厚。
當產生用於真皮的模擬反射率曲線時，可改變一或多個光學性質用於表皮。例如，當產生用於真皮的模擬反射率曲線時，可改變黑色素含量用於表皮。或者，當產生用 於真皮的模擬反射率曲線時，可改變μa用於表皮。
在一實施例中，數據庫1000包含表皮與真皮之組合所反射之光的模擬反射率曲線。
藉由處理器，將血氧計探測器所量測之真實組織的各光波長(由來源結構發射且由偵測器結構偵測)之反射率數據擬合至模擬反射率曲線，一次一個。基於與數據庫中的一或多個模擬反射率曲線的擬合，血氧計探測器測定一或二層的真實組織之吸收μa與約化散射μs’之一或二者。由對於一層所測定的吸收(μa)值，血氧計探測器測定組織的氧合與去氧血紅素濃度。
圖11A至圖11B說明一實施例之血氧計探測器之記憶體所儲存的模擬反射率曲線之數據庫1110。該數據庫係用於組織的層狀模型。數據庫的各排包含由模擬來源結構發射且由模擬偵測器結構偵測的四個光波長之各者的模擬反射率曲線。四個模擬反射率曲線的各排包含各模擬反射率曲線之16個值。更具體而言，各排包含對於來源結構120a-120b與偵測器結構125a-125h之16個來源至偵測器距離的16個值。各排總共包含對於由兩個模擬來源結構發射且由八個模擬偵測器結構偵測之四個光波長的四個模擬反射率曲線之64個值。
如果從來源結構發射更多或較少的波長，則數據庫1110之組織的層狀模型可每排包括有更多或較少的模擬反射率曲線。例如，若探測器端部包含一或多於兩個來源結構、探測器端部包含更多或較少的偵測器結構、或二者， 則對於每一個模擬反射率曲線，數據庫1110可包含多於或少於16個值。
對於數據庫1110各排，四個模擬反射率曲線之各者係與四個組織參數相關，包含黑色素含量、血量、散射、以及氧飽和度(氧合血紅素相對於組織總血紅素的分率(fraction))。數據庫1110中可包含更多或較少的組織參數。
當對於待由血氧計探測器量測之組織，偵測器結構125a-125h產生的一組偵測器值係由處理器擬合至一或多排時，血氧計探測器藉以測定任合組合之一或多個的組織參數例如黑色素含量、血量、散射、以及氧飽和度。在一實施例中，血氧計探測器用以測定組織的氧飽和度，並且將氧飽和度之值顯示於顯示器上。
如上所簡述，數據庫1110包含層狀組織模型的模擬反射率曲線315。模擬組織的層可包含表皮、真皮、皮下組織、或這些層的一或多個之任合組合。這些層可包含更大的皮膚形態(例如網狀真皮(reticular dermis)與淺表叢(superficial plexus))分辨率(resolution)。產生模擬反射率曲線的Monte-Carlo模擬可模擬包含於組織層中的各種發色團的組織。例如，Monte-Carlo模擬可使用具有各種黑色素含量之表皮的組織模型，但可不使用包含血液之表皮的組織模型。Monte-Carlo模擬可使用具有各種血量與各種氧飽和度的真皮層之組織模型。在一實施例中，Monte-Carlo模擬不使用包含黑色素的真皮之組織模型。 同樣地，Monte-Carlo模擬可使用具有各種血量與各種氧飽和度的脂肪組織之組織模型。在一實施例中，Monte-Carlo模擬不使用具有黑色素的脂肪組織之組織模型。組織層的組織模型可包含其他組織發色團(例如水與脂肪)的濃度，其中這些發色團的濃度係相對典型的生理值。
在一實施例中，Monte-Carlo模擬用以產生模擬反射率曲線的各種發色團濃度橫跨真實組織中存在的實際生理值之相對大且相對準確的範圍。可以改變包括在實際生理值的範圍內的值的數量以平衡組織血氧計量測之各種參數。例如，用於模擬組織中發色團的濃度範圍之值的數量可相對高或低，並且影響血氧計探測器進行量測的準確性。在一實施例中，在Monte-Carlo模擬中，355個值用於模擬表皮組織(simulated epidermal tissue)中光吸收的黑色素含量範圍。在一實施例中，在Monte-Carlo模擬中，86個值用於模擬真皮組織(simulated dermal tissue)中光吸收的黑色素含量範圍。對於在模擬表皮組織和模擬真皮組織中散射，65個值用於Monte-Carlo模擬中。在其他實施例中，這些值的數量係不同的。
組織分析(Tissue Analysis)。圖12A與12B為流程圖，說明藉由血氧計探測器101測定組織(例如，皮膚)之光學性質的方法，其中血氧計探測器使用反射率數據與模擬反射率曲線315以測定光學性質。光學性質可包括組織的吸收係數μa與約化散射係數μs’。將組織的吸收係數μa轉換為組織之氧飽和度值的另一方法進一步詳述於後文。 流程圖代表一例示實施例。可於流程圖中增加、移除或結合步驟，而不脫離實施例的範圍。
在1200，血氧計探測器101由來源結構120之一(例如來源結構120a)發射光(例如，近紅外光)至組織中。當從來源結構發射光時，血氧計探測器通常接觸組織。步驟1205，在所發射的光從組織反射之後，偵測器結構125偵測此光的一部分，並且步驟1210，產生組織的反射率數據點。對於多個光波長(例如，紅光、近紅外光、或二者)以及對於一或多個其他來源結構(例如來源結構120b)，可重複步驟1200、1205與1210。例如，若組織血氧計探測器115具有十六個來源至偵測器距離，則對於單一光波長的反射率數據點可包含十六個反射率數據點。反射率數據點有時稱為反射率數據點的N-向量(N-vector)。
在1215，對於來源-偵測器對的增益(gain)，校正反射率數據點(例如，原始反射率數據點)。在來源-偵測器對的校正期間，對於來源-偵測器對產生增益校正(gain correction)並且儲存於記憶體117中。增益校正的產生進一步詳述於後文。
在1220，處理器116將反射率數據點擬合(例如，透過平方誤差計算(squares error calculation)的總合)至模擬反射率曲線315以確定最佳擬合(亦即，具有最低的擬合誤差(fit error))反射率數據點的特定反射率數據曲線。儲存於記憶體中且擬合至反射率數據的數據庫可為數據庫900、數據庫1000或數據庫1100。在一具體實施例 中，於擬合步驟1220選擇並且利用為模擬反射率曲線的數據庫的「粗(coarse)」網格(grid)的相對較小組的模擬反射率曲線。例如，對於給出39個散射係數μs’值和150個吸收係數μa值的數據庫900，模擬反射率曲線的粗網格可以藉由處理器116透過在粗網格(coarse grid)中對總共40個模擬反射率曲線取得每第5個散射係數μs’值和每第8個吸收係數μa來確定。可理解前述特定值係用於一例示實施例，處理器116可以利用其他尺寸的粗網格。將反射率數據點擬合到粗網格的結果是最佳擬合模擬反射率曲線之粗網格中的坐標(μa,μs’)coarse。對於數據庫1000，粗網格將涵蓋每層中的吸收和約化散射。用於數據庫1000之方法的以下每一個步驟將針對每個層的μa和μs’進行調整。對於數據庫1100，粗網格將涵蓋黑色素含量、氧飽和度、血量、以及散射。用於數據庫1100之方法的以下每一個步驟將針對黑色素含量、氧飽和度、血量、以及散射進行調整，而不是μa和μs’。
在1225，處理器116利用來自具有最小擬合誤差的粗網格的特定模擬反射率曲線來定義模擬反射率曲線的「細微(fine)」網格，其中細微網格(fine grid)中的模擬反射率曲線係在來自具有最小擬合誤差的粗網格的模擬反射率曲線附近。
亦即，細微網格係限定的大小(defined size)，具有最小誤差模擬反射率曲線，來自粗網格，定義細微網格的中心。細微網格可以具有與粗網格相同數量的模擬反射率 曲線，或者可以具有更多或較少的模擬反射率曲線。在步驟1230，細微網格是實質上細微的，以便提供足夠數量的點以測定細微網格中的附近吸收係數μa值和散射係數μs’值的峰值表面陣列(peak surface array)。具體而言，處理器116可利用來自粗網格加上指定偏移(specified offset)的最低誤差值來設定臨界值(threshold)。具有低於臨界值(threshold)的誤差的細微網格上的散射係數μs’和吸收係數μa的位置可以全部被識別，用於測定峰值表面陣列以進一步測定反射率數據的散射係數μs’和吸收係數μa。具體而言，對峰值進行誤差擬合以測定峰值處的吸收係數μa和散射係數μs’值。在步驟1240，峰值處的吸收係數μa和散射係數μs’值的加權平均值(weighted average)(例如，質心計算(centroid calculation))可以被血氧計探測器用於測定組織之反射率數據點的吸收係數μa和散射係數μs’值。
關於加權平均值，吸收係數μa和散射係數μs’值的權重(Weight)，可以由處理器116測定為臨界值減去細微網格誤差(fine grid error)。以誤差低於臨界值選擇細微網格上的點，因而給出了正權重(positive weight)。加權平均值的加權計算(例如，質心計算)提供組織的反射率數據點之預測散射係數μs’和吸收係數μa(即(μa,μs’)fine)。血氧計探測器可使用其他方法，例如與各種非線性最小平方(non-linear least squares)之一或多者擬合，以測定吸收係數μa之真實最小誤差峰值(true minimum error peak)。
在一實施例中，處理器116計算反射率數據點與模擬反射率曲線的對數，並且將每個對數除以來源至偵測器距離(例如，以公分為單位)的平方根。這些對數值除以來源至偵測器距離的平方根，可被處理器116用於前述步驟(例如，步驟1215、1220、1225與1230)之反射率數據點與模擬反射率曲線，以改善反射率數據點與模擬反射率曲線的擬合。
根據另一實施例，偏移(offset)係實質上設定為零，這有效地給出了粗網格最小值(coarse grid minimum)與細微細網格最小值(fine grid minimum)之間的差異之偏移。關於前文參照圖12A所述的方法係依賴於粗網格的最小擬合誤差，因此在細微網格上的真實最小誤差通常較低。理想上，臨界值是由細微網格上的最低誤差測定，這通常需要處理器進行額外的計算。
以下進一步詳細說明在一實施例中，找到細微網格中最佳擬合於反射率數據點的特定模擬反射率曲線。圖12B為流程圖，說明一實施例中用於找到細微網格中最佳擬合於反射率數據點的特定模擬反射率曲線之方法。流程圖代表一例示實施例。可於流程圖中增加、移除或結合步驟，而不脫離實施例的範圍。
在步驟1225測定最佳擬合於反射率數據點的來自粗網格之特定模擬反射率曲線(μa,μs’)coarse之後，在步驟1250，處理器116計算模擬反射率曲線之完整模擬反射率 曲線數據庫(即16 x 5850(μa,μs’)數據庫)中(μa,μs’)coarse附近之區域的誤差表面(error surface)。誤差表面表示為：err(μa,μs’)。而後，在步驟1255，處理器116將最小誤差質設置於err(μa,μs’)中，其稱為errmin。而後，在步驟1260，處理器116由err(μa,μs’)產生峰值表面陣列(peak surface array)，若峰值表面大於零，其表示為pksurf(μ a ,)=k+err min-err(μ a ,)，或是若峰值表面小於或等於零，其表示為pksurf(μ a ,)=k+err min-err(μ a ,)=0。在公式中，k係選自於最小點err(μa,)的峰值，具有約十單元之高於零的寬度。在步驟1265，於pksurf(μ a ,)的峰值之質量中心(center-of-mass)(亦即質心計算)使用該點的高度作為加權(weights)。質量中心的位置係組織的反射率數據點之吸收係數μa與散射係數μs’的內插結果(interpolated result)。
可針對各來源結構120產生的各波長(例如，3或4個波長)，重複進行前文參照圖12A與12B所述之用於測定組織的反射率數據點之吸收係數μa與散射係數μs’的方法。
氧飽和度測定(Oxygen Saturation Determination)。根據第一實施例，處理器116測定組織的氧飽和度，其係由血氧計探測器101利用對於各來源結構120產生的3或4個光波長所測定(如上所述)的吸收係數μa(例如，3或4個吸收係數μa)而測得。根據第一實施例，產生氧飽和度值的查詢表(look-up table)，用於找出吸收係數μa與氧飽和度的最佳擬合。可藉由假設總血紅素、黑色素與氧飽和 度值的可能範圍以及計算這些情況之各者的μa而產生查詢表。而後，吸收係數μa點係藉由除以單位向量(unit vector)的範數(norm)而轉換為單位向量，以減少系統誤差，並且僅取決於曲線的相對形狀。而後，將單位向量與查詢表進行比較，以找出最佳擬合，其給出氧飽和度。
根據第二實施例，處理器116藉由計算去氧血紅素與氧合血紅素的淨分析物訊號(net analyte signal，NAS)而測定組織的氧飽和度。NAS定義為與系統中其他頻譜分量(spectral component)正交的頻譜部分。例如，系統(其亦包含氧合血紅素與去氧血紅素)中的去氧血紅素之NAS係與氧合血紅素頻譜和黑色素頻譜正交的頻譜部分。去氧與氧合血紅素的濃度之計算係可藉由向量，將個別NAS乘以先前測定的於各波長之吸收係數。然後能容易地計算氧飽和度，為氧合血紅素的濃度除以氧合血紅素與去氧血紅素之和。Lorber發表之Anal.Chem.58：1167-1172(1986)係併入本案作為參考並且提供進一步詳細了解第二實施例測定組織之氧飽和度的基本架構。
在血氧計探測器101的一實施例中，由偵測器結構於30赫玆(Hertz)產生反射率數據，並且於約3赫玆計算氧飽和度值。可在顯示器115上顯示測定之氧飽和度值(例如，至少三個氧飽和度值)的移動平均(running average)，其可具有1赫玆的更新速度(update rate)。
光學性質(Optical Properties)。如前所簡述，儲存在記憶體117的各模擬反射率曲線315代表組織之獨特的光 學性質。更具體而言，對於給定之波長，模擬反射率曲線的獨特形狀代表組織之光學性質的獨特值，即散射係數(μs)、吸收係數(μa)、組織的異向性(anisotropy)(g)、以及組織的折射率，可由這些測定組織性質。
對於相對小的來源至偵測器距離，偵測器結構125偵測的反射率主要取決於約化散射係數(reduced scattering coefficient)μs’。約化散射係數為「集總的(lumped)」性質，其合併組織的散射係數μs與異向性g(其中μs’=μs(1-g))，且係用以描述光子在大小為1/μs’的許多步之隨機漫步(random walk)的擴散(其中各步涉及各向同性散射(isotropic scattering))。此描述相當於利用許多小步1/μs(其各僅涉及部分偏轉角度(partial deflection angle)，若在吸收事件之前有許多散射事件的話，即μa<<μs’)的光子移動之描述。
相對地，對於相對大的來源至偵測器距離，由偵測器結構125偵測的反射率主要取決於有效吸收係數(effective absorption coefficient)μeff，其定義為，其為μa與μs’兩者的函數。
因此，藉由於相對小的來源至偵測器距離(例如，圖2的S1-D4與S2-D8)及於相對大的來源至偵測器距離(例如，圖2的S1-D8與S2-D4)量測反射率，μa與μs’二者可彼此獨立地測定。組織的光學性質可轉而提供足夠的資訊用於計算氧合血紅素與去氧血紅素濃度以及組織之氧飽和度。
數據收集最佳化之反覆擬合(Iterative Fit for Data Collection Optimization)。圖13為流程圖，說明血氧計探測器101測定組織之光學性質的另一方法。流程圖代表一例示實施例。可於流程圖中增加、移除或結合步驟，而不脫離實施例的範圍。
在1300，血氧計探測器101從來源結構之一(例如來源結構120a)發射光至組織中。在發射的光從組織反射之後，在步驟1305，偵測器結構125偵測該光，以及在步驟1310，產生組織的反射率數據。對於多個光波長以及對於一或多個其他的來源結構(例如來源結構120b)，可重複進行步驟1300、1305與1310。在1315，血氧計探測器101將反射率數據擬合至模擬反射率曲線315並且確定反射率數據具有最佳擬合之模擬反射率曲線。儲存於記憶體且擬合至反射率數據的數據庫可為數據庫900、數據庫1000或數據庫1100。而後，在步驟1320，血氧計探測器101，基於最佳擬合於反射率數據的模擬反射線曲線之光學性質，而測定組織的光學性質(例如，數據庫900或數據庫1000的μa與μs’，或是數據庫1100的黑色素含量、氧飽和度、血量與散射)。
在1325，血氧計探測器101由步驟1320測定的光學性質(例如，mfp=1/(μa+))測定光在組織中的平均自由路徑(mean free path)。具體而言，可由從累積反射率曲線(cumulative reflectance curve)得到的光學性質來測定平均自由路徑，該累積反射率曲線包含所有來源-偵測器對 的反射率數據(例如，第1對：來源結構120a與偵測器結構125a；第2對：來源結構120a與偵測器結構125b；第3對：來源結構120a與偵測器結構125c；第4對：來源結構120a與偵測器結構125d；第5對：來源結構120a與偵測器結構125e；第6對：來源結構120a與偵測器結構125f；第7對：來源結構120a與偵測器結構125g；第8對：來源結構120a與偵測器結構125h；第9對：來源結構120b與偵測器結構125a；第10對：來源結構120b與偵測器結構125b...以及其他)。
在1330，血氧計探測器101確定對於給定的組織區域所計算的平均自由路徑是否比最短之來源至偵測器距離(例如，圖2的S1-D4與S2-D8)的兩倍還長。若平均自由路徑比最短之來源至偵測器距離的兩倍還長，則將收集的反射率數據重新擬合至模擬反射率曲線(亦即，重新分析)，而不使用針對具有最短來源至偵測器距離之來源至偵測器對的由偵測器結構收集的反射率數據。例如，重複步驟1315-1330，而不使用以來源結構120a作為偵測器結構125d的來源之來自偵測器結構125e的反射率數據，並且不使用以來源結構120b作為偵測器結構125h的來源之來自偵測器結構125h的反射率數據。計算平均自由路徑及摒棄一或多個來源-偵測器對的反射率數據的過程可重複進行，直到沒有來源-偵測器對(貢獻反射率數據至該擬合)具有比所計算的平均自由路徑之一半還短的來源至偵測器距離。而後，在步驟1335，由最佳擬合的模擬反射率 曲線測定氧飽和度並且由血氧計探測器101報導例如在顯示器115上。
從來源結構120之一者發射至組織中且走過小於平均自由路徑之一半的光係實質上非漫反射的(non-diffusely reflected)。此光之再發射的距離(re-emission distance)強烈取決於組織相位函數(tissue phase function)與局部組織組成(local tissue composition)。因此，相較於已歷經多次散射事件的光之反射率數據，使用此光的反射率數據傾向於造成較不準確的光學性質與組織性質之測定。
數據加權偵測器結構(Data Weighting Detector Structure)。位於與來源結構120距離越遠的偵測器結構125接收來自組織的反射率的量越少。因此，相較於由具有相對長的來源至偵測器距離(例如，圖2的S1-D8與S2-D4)的偵測器結構所產生的反射率數據，由具有相對短的來源至偵測器距離(例如，圖2的S1-D4與S2-D8)的偵測器結構125所產生的反射率數據傾向於展現本質上較高的訊號。因此，擬合運算(fit algorithm)可優先將模擬反射率曲線擬合至由具有相對短的來源至偵測器距離(例如，來源至偵測器距離小於或等於來源結構與偵測器結構之間的平均距離)的偵測器結構125所產生之反射率數據，其比由具有相對長的來源至偵測器距離(例如，來源至偵測器距離大於平均距離)的偵測器結構所產生之反射率數據更緊密。為了相對準確測定來自反射率數據的光學性質，此距離-比例性偏斜(distance-proportional skew) 可能非期望的且可以藉由如下描述的加權反射率數據(weighting the reflectance data)來校正。
圖14為流程圖，說明用以加權(weighting)由選擇偵測器結構125產生的反射率數據之方法。流程圖代表一例示實施例。可於流程圖中增加、移除或結合步驟，而不脫離實施例的範圍。
在1400，血氧計探測器101從來源結構之一(例如來源結構120a)發射光至組織中。在步驟1405，在發射的光從組織反射之後，偵測器結構125偵測該光，以及在步驟1410，產生組織的反射率數據。對於多個光波長以及對於一或多個其他來源結構(例如來源結構120b)，可重複進行步驟1400、1405與1410。在1415，血氧計探測器101將第一部分反射率數據擬合至模擬反射率曲線315。儲存於記憶體中且擬合至反射率數據的數據庫可為數據庫900、數據庫1000或數據庫1100。第一部分反射率數據係由第一部分的偵測器結構(小於與來源結構相距的臨界距離(threshold distance))所產生。臨界距離可為來源結構與偵測器結構之間的平均距離(例如，約中等範圍距離(mid-range distance))。在1420，將第二部分反射率數據之反射率數據擬合至模擬反射率曲線。第二部分反射率數據係由第一部分的偵測器結構與另一偵測器結構(相較於臨界距離，係在與來源相距為次大的來源至偵測器距離)所產生。例如，若第一部分的偵測器結構包含偵測器結構125c、125d、125e與125f，則在次大的來源至偵測器 距離的偵測器結構為偵測器結構125g(參閱表1)。
在1425，將步驟1415產生的擬合與步驟1420產生的擬合進行比較，以確定步驟1420產生的擬合是否優於1415產生的擬合。該領域之技術人士咸瞭解，依據各種參數，數據與曲線之擬合的「接近度(closeness)」可量化(quantifiable)，並且可直接比較擬合的接近度以確定對於曲線具有較接近的擬合(較接近擬合)的數據。進一步可理解，較接近擬合(closer fit)有時亦稱為較佳擬合(better fit)或是較緊密擬合(tighter fit)。若步驟1420產生的擬合優於步驟1415產生的擬合，則重複步驟1420與1425，以包含另外的偵測器結構(根據考量的實施例，偵測器結構125c)(其位於與來源相距次增加(next increased)的來源至偵測器距離)的偵測器結構所產生的反射率數據。或者，若步驟1420產生的擬合未優於步驟1415產生的擬合，則位於大於臨界距離之來源至偵測器距離的偵測器結構125之反射率數據便不使用於擬合中。而後，在步驟1430，血氧計探測器101使用步驟1415或1420(若優於步驟1415確定的擬合)所產生的擬合，以測定組織之光學性質與氧飽和度。而後，在步驟1435，血氧計探測器101報導氧飽和度，例如在顯示器115上。
根據另一實施例，若步驟1420產生的擬合沒有優於步驟1415產生的擬合，則以具有大於臨界距離的來源至偵測器距離之偵測器結構的加權因子(weighting factor)來加權(weight)反射率數據，因而此加權的反射率數據對於 擬合的影響減小。未用於擬合的反射率數據可被視為具有零權重(zero weight)，並且可能與來自所關切的組織層下方之組織的反射率有關。在所關切的的組織層下方之組織的反射率據說表現出特徵性扭曲(characteristic kink)於反射率曲線中，其指示此特定的反射率。
注意，將反射率數據擬合至模擬反射率曲線的曲線擬合演算法(curve-fitting algorithm)可考量反射率數據的不確定性(uncertainty)之量以及反射率數據的絕對位置(absolute location)。反射率數據中的不確定性對應於來自偵測器結構之一產生反射率數據的雜訊(noise)量，並且該雜訊量可隨反射率數據的大小(magnitude)之平方根而變化(scale)。
根據另一實施例，血氧計探測器101基於與反射率數據之量測相關的雜訊量而反覆加權(iteratively weight)反射率數據。具體而言，相較於具有相對短的來源至偵測器距離的偵測器結構所產生之反射率數據，具有相對大的來源至偵測器距離的偵測器結構所產生之反射率數據通常具有較低的訊號與雜訊比(signal-to-noise ratio)。將具有相對大的來源至偵測器距離的偵測器結構所產生的反射率數據加權可使得此數據對於擬合的貢獻實質上相當於於其他反射率數據。
所描述之用於將反射率數據與一些Monte-Carlo-模擬反射率曲線相匹配的方法，對於血氧計探測器所測之真實組織的光學性質提供相對快速且準確的測定。相較於術後 探測器，測定組織之光學性質的速度對於術中探測器(intraoperative probe)的設計而言係重要的考量。再者，與相對的光學性質相較，所述之Monte-Carlo方法使得能有穩定校正方法(robust calibration method)，其繼而使得能產生絕對光學性質。與術後血氧計探測器相比，報告絕對光學性質(absolute optical property)，與相對光學性質(relative optical property)相反，對於術中血氧計探測器而言是相對重要的。
已為了說明與描述之目的而呈現本發明之說明內容。非意欲窮舉或將本發明限制於所描述的精確形式，並且鑑於上述教示，許多修改和變化是可能的。選擇且描述實施例以最佳說明本發明之原理及其實際應用。此說明內容使得該領域之技術人士能以適合特定用途之各種實施與各種修飾而最佳地利用與實施本發明。本發明之範疇係由以下的申請專利範圍所定義。

Claims (20)

  1. 一種方法，包括：提供組織血氧計裝置，該組織血氧計裝置包括儲存模擬反射率曲線的非揮發性記憶體，其中，該非揮發性記憶體即使在該裝置斷電後仍保留該等模擬反射率曲線；從該組織血氧計裝置的至少一來源發射光至待量測的組織中；於該組織血氧計裝置的複數個偵測器接收響應於發射的光而從該組織反射的光；藉由該等偵測器，由該反射的光產生複數個偵測器反應；藉由組織血氧計的處理器，將該等偵測器反應與儲存於該非揮發性記憶體中的該等模擬反射率曲線(simulated reflectance curve)擬合(fit)，以測定該組織的吸收係數值；藉由該處理器，由該吸收係數值計算該組織的血氧飽和度值(oximetry value)；基於該吸收係數值，藉由該處理器計算該血氧飽和度值的品質度量值(quality metric value)；以及藉由該處理器，於血氧計裝置的顯示器上顯示該血氧飽和度值與該血氧飽和度值的品質度量值。
  2. 如申請專利範圍第1項之方法，包括： 在該非揮發性記憶體中，提供該等偵測器對反射的光之預定偵測器關係(predetermined detector relationship)的值，其中，該非揮發性記憶體即使在該裝置斷電後仍保留該預定偵測器關係的值；比較該等偵測器之該等偵測器反應與該非揮發性記憶體中的該預定偵測器關係的值；以及基於該等偵測器反應與儲存於該非揮發性記憶體中的該預定偵測器關係的值的比較，藉由該處理器測定該品質度量值。
  3. 如申請專利範圍第1項之方法，包括藉由血氧計裝置的該處理器進行比例計算(ratiometric calculation)以計算該品質度量值。
  4. 如申請專利範圍第1項之方法，其中，該血氧飽和度值係該組織的氧飽和度值(oxygen saturation value)。
  5. 如申請專利範圍第1項之方法，包括藉由該處理器由該等偵測器反應與該等模擬反射率曲線之擬合(fit)計算誤差值(error value)，其中，該品質度量值為該誤差值。
  6. 如申請專利範圍第5項之方法，其中，計算該誤差值包括藉由該處理器使用Tiknonov正則化計算(Tiknonov regularization calculation)。
  7. 如申請專利範圍第1項之方法，其中，該品質度量值為品質度量值的移動平均值(moving average value)。
  8. 如申請專利範圍第1項之方法，其中，顯示該品質度量值包括將該品質度量值以長條圖形顯示為百分比值(percentage value)。
  9. 一種方法，包括：提供組織血氧計裝置，該組織血氧計裝置包括儲存模擬反射率曲線的非揮發性記憶體，其中，該非揮發性記憶體即使在該裝置斷電後仍保留該等模擬反射率曲線；從該組織血氧計裝置的第一來源結構與第二來源結構發射光至待量測的組織中；於該組織血氧計裝置的複數個偵測器結構接收響應於發射的光而從該組織反射的光；藉由該等偵測器結構，由該反射的光產生複數個偵測器反應；藉由組織血氧計的處理器，將該等偵測器反應擬合至儲存於該非揮發性記憶體中的該等模擬反射率曲線，以測定該組織的吸收係數值，以確定一或多個最佳擬合模擬反射率曲線；藉由該處理器，計算該等偵測器反應對該一或多個最 佳擬合模擬反射率曲線的第一誤差值；基於該吸收係數值，藉由該處理器計算該組織的組織量測值；藉由該處理器，計算對於連接第一與第二來源結構的線上一點而彼此對稱地設置的兩偵測器結構的該等偵測器反應之間的差異；若該等偵測器反應之間的差異係差別達臨界量或更大，則藉由該處理器，基於該等偵測器反應之間的差異而產生第二誤差值；藉由該處理器，利用該第二誤差值調整該第一誤差值以計算第三誤差值；藉由該處理器，將該血氧飽和度值的品質度量值配(assign)至該第三誤差值；以及藉由該處理器，於血氧計裝置的顯示器上顯示該組織量測值與該血氧飽和度值的品質度量值。
  10. 如申請專利範圍第9項之方法，包括：若該等偵測器反應之間的差異小於該臨界量，則藉由該處理器將該血氧飽和度值的品質度量值配至該第一誤差值；以及藉由該處理器，於血氧計裝置的顯示器上顯示該組織量測值與該組織量測值的品質度量值。
  11. 如申請專利範圍第9項之方法，其中，若該等偵測器 反應之間的差異係差別達該臨界量或更大，則該第一誤差值指示該組織具有比臨界暗度(threshold darkness)更暗或是比臨界亮度(threshold lightness)更亮的顏色。
  12. 如申請專利範圍第9項之方法，其中，藉由該處理器進行調整包括利用該第二誤差值計算該第一誤差值的運算調整(arithmetic adjustment)。
  13. 如申請專利範圍第9項之方法，其中，藉由該處理器進行調整包括利用該第二誤差值計算該第一誤差值的函數調整(functional adjustment)。
  14. 如申請專利範圍第9項之方法，其中，藉由該處理器進行調整包括利用該第二誤差值計算該第一誤差值的運算調整與函數調整。
  15. 如申請專利範圍第9項之方法，其中，該組織量測值係該組織的氧飽和度值(oxygen saturation value)。
  16. 如申請專利範圍第9項之方法，其中，該品質度量值係品質度量值的移動平均值。
  17. 如申請專利範圍第9項之方法，其中，顯示該品質度量值包括將該品質度量值以長條圖形顯示為百分比值 (percentage value)。
  18. 一種系統，包括：組織血氧計裝置，包括手持殼體；處理器，位於該手持殼體中；非揮發性記憶體，位於該手持殼體中並且耦合至該處理器，儲存程式(code)與模擬反射率曲線，其中，該非揮發性記憶體即使在該裝置斷電後仍保留該等模擬反射率曲線；顯示器，可自該手持殼體的外部使用，係耦合至該處理器；電池，位於該手持殼體中，耦合且提供電力至該處理器、非揮發性記憶體、以及該顯示器；複數個來源結構(source structure)；以及複數個偵測器結構(detector structure)；其中，該程式控制該處理器以進行：控制該複數個來源結構之第一來源結構與第二來源結構，以發射光至待量測的組織中；控制該複數個偵測器結構，以偵測響應於發射的光而從該組織反射的光；控制該等偵測器結構，以由該反射的光產生複數個偵測器反應；將該等偵測器反應擬合(fit)至儲存於該非揮發 性記憶體中的該等模擬反射率曲線，以測定該組織的吸收係數值，以確定一或多個最佳擬合模擬反射率曲線；計算該等偵測器反應對該一或多個最佳擬合模擬反射率曲線的第一誤差值；基於該吸收係數值，計算該組織的組織量測值；計算對於連接第一與第二來源結構的線上一點而彼此對稱地設置的兩偵測器結構的該等偵測器反應之間的差異；若該等偵測器反應之間的差異係差別達臨界量或更高，則基於該等偵測器反應之間的差異而產生第二誤差值；藉由利用該第二誤差值調整該第一誤差值以計算第三誤差值；將該血氧飽和度值的品質度量值配(assign)至該第三誤差值；以及於血氧計裝置的顯示器上顯示該組織量測值與該血氧飽和度值的品質度量值。
  19. 如申請專利範圍第18項之系統，其中，該程式控制該處理器以進行：若該等偵測器反應之間的差異小於該臨界量，則將該血氧飽和度值的品質度量值配至該第一誤差值；以及藉由該處理器，於血氧計裝置的顯示器上顯示該組織量測值與該組織量測值的品質度量值。
  20. 如申請專利範圍第18項之系統，其中，藉由該處理器進行調整包括利用該第二誤差值以計算該第一誤差值的運算調整、利用該第二誤差值以計算該第一誤差值的函數調整、或是二者。
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