WO2024101531A1 - 프로브에 카메라가 탑재된 레이저 진단 기기 - Google Patents

프로브에 카메라가 탑재된 레이저 진단 기기 Download PDF

Info

Publication number
WO2024101531A1
WO2024101531A1 PCT/KR2022/020583 KR2022020583W WO2024101531A1 WO 2024101531 A1 WO2024101531 A1 WO 2024101531A1 KR 2022020583 W KR2022020583 W KR 2022020583W WO 2024101531 A1 WO2024101531 A1 WO 2024101531A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
disease information
pulse beam
guide light
target
spectrum data
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/020583
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
변성현
민완기
Original Assignee
스페클립스 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 스페클립스 주식회사 filed Critical 스페클립스 주식회사
Publication of WO2024101531A1 publication Critical patent/WO2024101531A1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0075—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by spectroscopy, i.e. measuring spectra, e.g. Raman spectroscopy, infrared absorption spectroscopy
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B18/18—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves
    • A61B18/20—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves using laser
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B18/18—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves
    • A61B18/20—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves using laser
    • A61B18/203—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves using laser applying laser energy to the outside of the body
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0082—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence adapted for particular medical purposes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/117—Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
    • A61B90/36—Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
    • A61B90/361—Image-producing devices, e.g. surgical cameras
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
    • A61B90/36—Image-producing devices or illumination devices not otherwise provided for
    • A61B90/37—Surgical systems with images on a monitor during operation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B17/00—Surgical instruments, devices or methods, e.g. tourniquets
    • A61B2017/00017—Electrical control of surgical instruments
    • A61B2017/00022—Sensing or detecting at the treatment site
    • A61B2017/00057—Light
    • A61B2017/00061—Light spectrum
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B2018/00571—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body for achieving a particular surgical effect
    • A61B2018/00577—Ablation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B2018/00636—Sensing and controlling the application of energy
    • A61B2018/00642—Sensing and controlling the application of energy with feedback, i.e. closed loop control
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B2018/00636—Sensing and controlling the application of energy
    • A61B2018/00696—Controlled or regulated parameters
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B2018/00636—Sensing and controlling the application of energy
    • A61B2018/00773—Sensed parameters
    • A61B2018/00779—Power or energy
    • A61B2018/00785—Reflected power
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B2018/00636—Sensing and controlling the application of energy
    • A61B2018/00904—Automatic detection of target tissue
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B2018/00982—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body combined with or comprising means for visual or photographic inspections inside the body, e.g. endoscopes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
    • A61B18/18—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves
    • A61B18/20—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body by applying electromagnetic radiation, e.g. microwaves using laser
    • A61B2018/2015—Miscellaneous features
    • A61B2018/2025—Miscellaneous features with a pilot laser
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0071—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by measuring fluorescence emission

Definitions

  • the present disclosure relates to a laser diagnostic device equipped with a camera on a probe using spectroscopic analysis. More specifically, a method of providing disease information for visually confirming the irradiation location of a pulse beam and providing disease information according to the irradiation location; and It's about a device that does this.
  • the spot size of the laser is significantly smaller than the object of laser irradiation, so even for the same object, different diagnostic results are obtained depending on the location of laser irradiation, and also the location of laser irradiation on the object. There was a problem of not being able to clearly understand.
  • the problem to be solved by the present disclosure is for a method of providing disease information that comprehensively considers spectral data regarding a plurality of pulse beams irradiated on the same subject.
  • Another problem to be solved by the present disclosure is to clearly identify the irradiation location of the pulse beam and to improve the accuracy of disease information by acquiring and comparing various different spectral data on the same object.
  • the steps include irradiating a first guide light that guides the irradiation position of the first pulse beam on the suspicious tissue; Receiving a first user input for indicating output of the first pulse beam while the first guide light is irradiated; In response to the first user input, applying the first pulse beam to the suspicious tissue to induce plasma ablation in a first target area corresponding to the irradiation point of the first guide light, wherein the applying step includes: It is performed after acquiring first image data of the first guide light and tissue surrounding the first guide light while the first guide light is irradiated to the suspicious tissue, and the target for the plasma ablation is acquiring spectral data; Based on the first spectrum data, acquiring first disease information related to the first target; and displaying the first image data and the first disease information.
  • a method of providing disease information including a step may be provided.
  • a laser generator configured to generate a pulse beam; a housing that accommodates the laser generator and includes an opening that provides an irradiation path for the pulse beam; a guide tip provided near the opening and in contact with the target to adjust the irradiation distance of the pulse beam from the target to the laser generation module; a light receiving module disposed adjacent to the opening or the guide tip and configured to receive plasma light induced when the pulse beam is irradiated to the target; a guide module disposed inside the housing and configured to irradiate guide light that visually indicates an irradiation position of the pulse beam; an imaging module disposed in parallel with the light receiving module and configured to image an irradiation position of the pulse beam and a predetermined area around the irradiation position; a switch module disposed on at least a portion of the outer surface of the housing and configured to trigger operations of the imaging module and the laser generator in response to user input; and a processor that controls operations of the laser generation module and the imaging module, wherein the processor: When
  • each disease score can be calculated for a plurality of spectral data irradiated to different locations of the same object and comprehensively considered, thereby obtaining accurate disease information about the object.
  • image data captured by a guide beam that guides the irradiation position of the pulse beam is provided before irradiation of the pulse beam, thereby enabling the user to clearly determine the irradiation position of the pulse beam.
  • FIG. 1 is a block diagram of a diagnostic system according to an embodiment of the present specification.
  • Figure 2 is a perspective view of a laser device according to various embodiments.
  • FIG 3 is a perspective view of a laser device according to various embodiments.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating aspects of use of a laser device according to various embodiments.
  • Figure 5 is a block diagram showing the electrical configuration of a laser device according to various embodiments.
  • Figure 6 is a block diagram of an analysis device according to various embodiments.
  • Figure 7 is a diagram illustrating a schematic process of a method for providing disease information according to various embodiments.
  • Figure 8 is a flowchart showing a method of providing disease information according to various embodiments.
  • Figure 9 is a diagram showing a situation in which guide light is irradiated to a specimen according to various embodiments.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a case in which a plurality of pulse beams are irradiated according to various embodiments.
  • Figure 12 is an example of an artificial neural network according to various embodiments.
  • Figure 13 is a flowchart of a method for providing disease information according to another embodiment.
  • Figure 14 is a diagram showing the process of implementing the method for providing disease information in Figure 13.
  • Figure 15 is a diagram showing the application of the method for providing disease information in Figure 13.
  • Figure 16 shows a method of acquiring spectrum data according to various embodiments.
  • FIG. 17 is a diagram showing an implementation example of the spectrum acquisition method of FIG. 16.
  • Figure 18 is a diagram showing the application of a method for providing disease information according to various embodiments.
  • Figure 19 is an implementation example of an output module according to various embodiments.
  • 20 is an example of providing disease information according to various embodiments.
  • Figure 21 is a flowchart of a method for providing disease information according to another embodiment.
  • a diagnostic method using laser-induced decay spectrum analysis and a diagnostic device for performing the same may be provided.
  • LIBS Laser Induced Breakdown Spectroscopy
  • the composition or state of a material By analyzing electromagnetic waves emitted from plasma, the composition or state of a material can be identified.
  • Laser-induced decay spectrum analysis involves irradiating a laser to an object to be inspected, inducing plasma, and analyzing the spectrum of light generated by the plasma to examine characteristics such as the state or composition of the object.
  • spectrum may refer to an indicator that can indicate the properties or characteristics of light.
  • the spectrum can be expressed as the amount of light by wavelength, intensity of light, or energy.
  • a 'specimen' the subject being irradiated with a laser, that is, the subject of LIPS, will be referred to as a 'specimen'. That is, hereinafter, 'sample' may refer to an object that is the subject of spectral analysis. Therefore, a 'specimen' may be understood as an object that is irradiated with a laser during the LIPS process.
  • a specimen may be an object that is the object of diagnosis, that is, an object of diagnosis or testing, but the object of spectrum analysis and the object of diagnosis do not necessarily have to match.
  • a specimen may include an object undergoing liposuction for comparison with an object of diagnosis. Therefore, a specimen is not limited to the object of diagnosis and should be understood in a comprehensive sense encompassing all objects of spectral analysis.
  • various objects can be specimens.
  • the sample when a disease diagnosis is performed on a patient, the sample may be part of the composition of the patient's body, including skin, internal and external tissues, various cells, blood, saliva, etc.
  • the sample when it is desired to perform diagnosis of various non-living substances, including drugs, the sample may include various substances such as metals, non-metals, and inorganic substances.
  • sample should be understood as a comprehensive concept that includes all substances that are the subject of spectral analysis.
  • diagnosis is a comprehensive concept that includes determining the characteristics, including the state and composition, of the object to be analyzed using LIPS, and secondary judgments based on the judgment of these characteristics.
  • diagnosis may include analyzing the composition of a specific substance.
  • diagnosis includes not only determining specific information about the analysis target, such as the nature and characteristics of the sample, but also determining the patient's disease or the degree of similarity between the previously analyzed sample and the sample to be newly analyzed. You can.
  • diagnosis using LIPS can be used to determine whether a person's body has a disease or condition or to obtain biometric information such as the content of specific cells in the human body, skin age, and content of harmful substances.
  • the diagnostic system 10 is a system that performs diagnosis on a specimen using LIPS.
  • Figure 1 is a block diagram of a diagnostic system 10 according to an embodiment of the present specification.
  • the diagnostic system 10 may include a laser device 100 and an analysis device 200.
  • the laser device 100 irradiates a laser to a specimen to form plasma and obtain spectral data therefrom, and the analysis device 200 determines the diagnostic target based on the spectral data acquired from the laser device 100. Disease information can be provided.
  • the laser device 100 can irradiate a pulse beam to a specimen. Plasma ablation may occur in specimens irradiated with pulse beams. At this time, plasma may be formed in the specimen where plasma ablation has occurred. That is, the laser device 100 can form plasma by inducing plasma ablation in the specimen by irradiating a pulse beam to the specimen.
  • the laser device 100 may collect light from outside the laser device.
  • the light collected by the laser device 100 may include laser-derived light derived from a pulse beam irradiated to the specimen and light generated due to plasma ablation induced in the specimen.
  • Laser-derived light may include reflected light, scattered light, and fluorescent light caused by a laser irradiated on a specimen.
  • Light generated due to plasma ablation may include light due to plasma emission and light due to element specific emission.
  • the laser device 100 may transmit light collected from the outside to the diagnostic device 200. As will be described later, the laser device 100 is optically connected to the diagnostic device 200 and can transmit laser-derived light and light generated by plasma ablation to the diagnostic device 200.
  • the diagnostic device 100 may obtain spectral data by spectrally analyzing the collected light.
  • the spectrum data may include information about the spectrum of light.
  • the spectrum data may include data regarding the intensity measured for each wavelength of light.
  • the spectrum data may include the spectrum of light sampled and quantified.
  • the spectrum data may include a set of intensity values proportional to the measured amount of light when the intensity is measured for each wavelength by spectralizing the light collected by the laser device 100 for a certain period of time.
  • spectral data may be obtained by splitting light collected by the laser device 100, and accordingly, the spectral data may have a specific wavelength range depending on the configuration for splitting or detecting light.
  • the diagnostic device 200 may provide disease information using the acquired spectrum data.
  • the analysis device 200 may provide disease information based on spectrum data.
  • the disease information may be whether lesional tissue exists in the target of spectral data acquisition.
  • the analysis device 200 may acquire spectrum data from the laser device 100 and perform diagnosis based on the spectrum data.
  • the analysis device 200 may use technologies such as big data and artificial intelligence to perform diagnosis.
  • the analysis device 200 may run a machine learned program to provide disease information about the sample. A more detailed description of examples in which diagnosis is performed in the analysis device 200 will be described later.
  • the diagnostic system 10 described above may be physically provided as a single device or may be provided as a plurality of devices.
  • the diagnostic system 10 may be provided as a single diagnostic device in which the laser device 100 and the analysis device 200 are physically integrated. That is, the diagnostic system 10 can be physically implemented as a single device.
  • the diagnostic system 10 may be implemented as a system including a plurality of devices as the laser device 100 and the analysis device 200 are provided as separate, physically separate devices. That is, the diagnostic system 10 may be implemented with two devices, a laser device 100 and an analysis device 200.
  • the physical implementation of the diagnostic system 10 is not limited to the examples described above.
  • diagnostic system 10 may be implemented in various forms.
  • the diagnostic system 10 may be implemented as a stand-alone type.
  • the stand-alone form may mean a form in which the diagnostic method according to an embodiment of the present specification can be independently performed without separate external equipment.
  • the diagnostic system 10 may be implemented as an add-on type.
  • the add-on form may mean a form in which the diagnostic method according to an embodiment of the present specification can be performed in collaboration with external equipment.
  • FIGS 2 and 3 show implementation examples of laser devices according to various embodiments.
  • Figure 2 is a perspective view of a laser device according to various embodiments.
  • 3 is a perspective view of a laser device according to various embodiments.
  • the laser device 100 includes a housing 101, a laser active portion 120 disposed within the housing 101, a guide module 142, a light collection module 170, and an imaging module ( 180) may include all or part of.
  • the housing 101 provides the external appearance of the laser device 100 and may include an accommodation space for mounting components therein.
  • the laser active portion 120 may be disposed inside the housing 101.
  • the laser active unit 101 may output a pulse beam.
  • the laser active portion 120 may include a flash lamp and a laser active medium that receives energy from the flash lamp and oscillates as a laser.
  • the housing 101 may include an opening 103 so that the pulse beam output from the laser active unit 120 can be transmitted outside the housing.
  • the circuit board 140 may be disposed inside the housing 101 and electrically connected to the laser active portion 120 and the guide module 142.
  • the circuit board 140 may include an external power source or an internal power source (not shown) and may supply necessary power to the laser active unit 120 and the guide module 142.
  • the processor provided on the circuit board 140 e.g., the first controller 1001 in FIG. 5 controls the overall operation of the laser active unit 120, guide module 142, and/or imaging module 180. You can.
  • the guide module 142 may output guide light.
  • the guide module 142 may be a laser diode that emits light in the visible light range.
  • the guide module 142 may output guide light in a direction corresponding to the direction in which the pulse beam output from the laser active unit 120 travels. For example, when the guide tip 160 is in contact with the skin, the position where the pulse beam is applied may correspond to the position where the guide light is projected onto the specimen.
  • the guide light emitted from the guide module 142 and the pulse beam emitted from the laser active unit 120 may be emitted at the same location. Accordingly, the guide module 142 outputs the guide light to the outside through the opening 103, and the user can visually identify the guide light and determine the irradiation position of the pulse beam.
  • the laser device 100 may include a guide tip 160 provided around the opening 103.
  • the guide tip 160 may extend from the housing 101 to contact at least a portion of the specimen.
  • the guide tip 160 is configured so that the focal length of the pulse beam output from the laser active portion 120 and the moving distance of the pulse beam (e.g., the distance from the laser active portion 120 to the specimen) correspond to each other. It may include a length portion 110 having a predetermined length.
  • a contact portion 164 may be disposed on one side of the length portion 110.
  • the contact portion 164 may be in contact with the sample.
  • the contact portion 164 may be formed of a transparent material and/or may include an opening so that the user of the laser device 100 can visually recognize the irradiation location of the pulse beam.
  • the housing 101 may include a switch 150.
  • the switch 150 may receive the user's input and induce the operation of the laser activation unit 120 and/or the guide module 142. Additionally, as will be described later, the switch 150 may induce the operation of the imaging module 180.
  • the laser device 100 may include a light collection module 170 and an imaging module 180.
  • the light collection module 170 may be provided near the opening 103 and/or the guide tip 160.
  • the light collection module 170 may collect light induced when a pulse beam output from the laser active unit 120 is irradiated to the specimen.
  • the light collection module 170 is connected to the analysis device 200 through a separate optical member (eg, optical fiber) and can transmit the collected light to the analysis device 200.
  • the analysis device 200 may receive light and acquire spectrum data using a spectrometer (eg, the spectrometer 2050 in FIG. 6).
  • the light collection module 170 may be positioned to face the irradiation location of the pulse beam.
  • the light collection module 170 may be arranged to face at least a partial area of one end of the guide tip 160, which is the destination of the pulse beam, in order to efficiently receive light induced by the pulse beam.
  • the imaging module 180 may be arranged in parallel with the light collection module 170 and/or around the light collection module 170. In one embodiment, imaging module 180 may capture images around guide tip 160. For example, the imaging module 180 may image a partial area of the specimen to which a guide beam is irradiated. As will be described later, the user can clearly determine the irradiation location of the pulse beam by referring to the image in which the guide beam is projected onto the specimen.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating aspects of use of a laser device according to various embodiments.
  • the laser device 100 may irradiate a pulse beam to normal tissue 1 and/or suspicious tissue 2 and induce plasma ablation to obtain spectral data.
  • the laser device 100 shown in FIG. 4 may have the same configuration in whole or in part as the laser device 100 in FIGS. 2 and 3.
  • samples can be distinguished by the physical characteristics of skin tissue. For example, a specimen can be distinguished into normal tissue (1) and suspicious tissue (2).
  • normal tissue 1 may refer to skin tissue that is previously confirmed to have no lesion or is recognized as having no lesion when viewed with the naked eye.
  • the suspicious tissue (2) may refer to a tissue that has been confirmed in advance as having a lesion or is suspected to have a lesion when viewed with the naked eye and requires confirmation.
  • the suspicious tissue 2 may mean a tissue that has a different shape from the surrounding skin tissue when viewed with the naked eye.
  • the suspect tissue 2 may be a skin cancer tissue.
  • the skin cancer tissue may be melanoma, for example.
  • the suspicious tissue (2) is not a lesion tissue, such as a mole or benign tissue, but may mean a tissue that is different from a normal tissue when viewed with the naked eye.
  • a system may detect a lesion in the suspect tissue 2 based on at least some of the spectral data associated with the normal tissue 1 and/or the suspect tissue 2. You can judge whether or not.
  • the location where the pulse beam is irradiated may be an important factor to consider. For example, since the spot size of the pulse beam is very small compared to the general size of the suspect tissue (2), even in the case of the same suspect tissue (2), the disease information provided by the system 10 depends on the irradiation location of the pulse beam. Because it can change. Therefore, identifying the disease information of various spots within the same suspect tissue (2) can be one way to more accurately determine the disease information of the suspect tissue (2).
  • the system 10 allows the user to visually check the irradiation position of the pulse beam through the imaging module 180, taking into account the analysis results of the spectral data according to the irradiation position of the pulse beam and suspicious tissue (2). ) can provide more accurate disease information (diagnosis results).
  • Figure 5 is a block diagram showing the electrical configuration of a laser device according to various embodiments.
  • the laser device 100 may include a laser output module 1040, a switch module 1050, a first controller 1001, a first memory 1020, and a first communication module 1070. there is.
  • the laser output module 1040 can irradiate a laser to a specimen.
  • the laser output module 1040 may guide the laser output from an external facility to be irradiated to the specimen.
  • the laser output module 1040 may have the same configuration in whole or in part as the configuration of the laser active unit 120 described above in FIGS. 2 and 3.
  • the laser output module 1040 may output laser generated from an active laser medium in the form of a continuous beam or pulse beam.
  • the laser generated by the active laser medium can be excited as a pulse signal or Q switching, mode synchronization, etc. can be used, and the output intensity (unit time) of the laser can be adjusted by adjusting the pulse width (duration). sugar energy) can be adjusted.
  • the laser output module 1040 can output laser of a specific wavelength. At this time, the wavelength of the output laser may be determined by the type of active laser medium 1212.
  • the laser output module 1040 can output a 1064nm laser, a laser with a harmonic wavelength of the 1064nm laser, or a laser with a harmonic wavelength of the 1064nm laser.
  • the description will focus on the laser output in the form of a pulse beam.
  • Laser-induced collapse may occur in samples irradiated with a laser.
  • a laser when a laser is irradiated to biological tissue by the laser output module 1040, a part of the biological tissue may be ablated to form plasma.
  • characteristics such as laser intensity and irradiation area must meet certain conditions.
  • the laser output module 1040 may adjust the characteristics of the laser irradiated to the specimen.
  • the irradiation area may mean the area where the laser irradiated to the sample is incident on the sample.
  • a spectrometer (e.g., spectrometer 2050 in FIG. 6) can detect the intensity of each wavelength of input light.
  • the spectrometer 2050 may receive light collected by the light collection module 170 through a light transmission member and detect the intensity of each wavelength of the collected light.
  • the first communication module 1070 can communicate with an external device.
  • the laser device 100 can transmit and receive data with the analysis device 200 or an external server through the first communication module 1070.
  • the first communication module 1070 is largely divided into wired type and wireless type. Since the wired type and the wireless type have their own advantages and disadvantages, in some cases, the laser device 100 may be provided with both the wired type and the wireless type.
  • LAN Local Area Network
  • USB Universal Serial Bus
  • WLAN Wireless Local Area Network
  • Wi-Fi Wireless Local Area Network
  • the first memory 1020 can store various types of information. Various data may be temporarily or semi-permanently stored in the first memory 1020. Examples of the first memory 1020 include hard disk drive (HDD), solid state drive (SSD), flash memory, read-only memory (ROM), and random access memory (RAM). ), etc.
  • the first memory 1020 may be provided as built into the laser device 100 or in a detachable form.
  • the first memory 1020 contains an operating program (OS: Operating System) for driving the laser device 100 and various programs necessary for operating the laser device 100, including programs for operating each component of the laser device 100. Data can be stored.
  • OS Operating System
  • the first memory 1020 may store electrical signals or spectrum data generated based on the amount of light detected by the spectrometer 2050.
  • the first controller 1001 may control the overall operation of the laser device 100.
  • the first controller 1001 may be implemented as a CPU (Central Processing Unit) or a similar device depending on hardware, software, or a combination thereof. In hardware, it may be provided in the form of an electronic circuit that processes electrical signals to perform a control function, and in software, it may be provided in the form of a program or code that drives the hardware circuit.
  • CPU Central Processing Unit
  • the laser device 100 may have a separate power supply unit or may receive power from an external source wired or wirelessly, and may have a separate switch for controlling the power supply unit.
  • Figure 6 is a block diagram of an analysis device according to various embodiments.
  • the analysis device 200 includes a second controller 2001, an input module 2040, an output module 2060, a spectrometer 2050, a second communication module 2090, and a second memory 2020. ) may include.
  • the analysis device 200 can perform diagnosis on a specimen. In other words, it can provide disease information about the sample. Additionally, the analysis device 200 can provide the user with the results of performing a diagnosis on the sample.
  • the analysis device 200 can use various data when diagnosing a sample.
  • the analysis device 200 may use at least one of spectrum data, image data, and acoustic data.
  • the analysis device 200 may receive data for diagnosing a specimen from the laser device 100.
  • the analysis device 200 may acquire spectrum data from the laser device 100 and use it to perform diagnosis on the specimen.
  • the analysis device 200 uses this. This allows you to determine whether the sample contains a disease.
  • the second controller 2001 acquires spectrum data for the specimen from the laser device 100 using the second communication module 2090 and uses The analysis device 200 can perform a diagnosis on the sample by using a program to determine the state of the sample, such as the presence or absence of disease, health status, composition, etc., and output the results to the output module 2060.
  • the laser device 100 e.g., the light collection module 170, see FIG. 3
  • the analysis device 200 are connected via an optical fiber, so that the analysis device ( Plasma light for acquiring spectral data can be transmitted up to 200).
  • the second communication module 2090 can communicate with an external device.
  • the analysis device 200 may perform data communication with the laser device 100 or an external server using the second communication module 2090.
  • the analysis device 200 may obtain data necessary for diagnosing a specimen from the laser device 100 using the second communication module 2090.
  • the second communication module 2090 may be provided similarly to the first communication module 1070, a detailed description thereof will be omitted.
  • the second memory 2020 can store various information about the analysis device 200.
  • the second memory 2020 may store various data necessary for the operation of the analysis device 200, including an operation program for driving the analysis device 200 or a program for operating each component of the analysis device 200. .
  • a program for processing spectral data about a sample and an artificial neural network for data analysis may be stored in the second memory 2020.
  • the second memory 2020 may be provided similarly to the first memory 1020, a detailed description thereof will be omitted.
  • the input module 2040 may receive user input from the user.
  • User input can take various forms, including key input, touch input, and voice input.
  • Examples of the input module 2040 include a traditional keypad, keyboard, and mouse, as well as a touch sensor that detects the user's touch, and various other types of input means that detect or receive user input. It is a concept.
  • the input module 2040 may be implemented in the form of an input interface (USB port, PS/2 port, etc.) that connects an external input device that receives user input to an electronic device instead of a device that detects user input by itself. there is.
  • the output module 2060 can output various information and provide it to the user.
  • the output module 2060 is a comprehensive concept that includes a display that outputs an image, a speaker that outputs sound, a haptic device that generates vibration, and various other types of output means.
  • the output module 2060 may be implemented in the form of a port-type output interface that connects individual output means to an electronic device.
  • a spectrometer (e.g., spectrometer 2050 in FIG. 6) can detect the intensity of each wavelength of input light.
  • the spectrometer 2050 may receive light collected by the light collection module 170 through a light transmission member and detect the intensity of each wavelength of the collected light.
  • the second controller 2001 may control the overall operation of the analysis device 200. For example, the second controller 2001 loads a program for data processing and analysis from the second memory 2020, processes and analyzes the data obtained from the laser device 100, and outputs the results to the output module 2060. A control signal can be generated to be provided to the user. Additionally, the second controller 2001 may use the spectrometer 2050 to obtain spectrum data necessary to provide disease information.
  • the second controller 2001 may be provided similarly to the first controller 1001, a detailed description thereof will be omitted.
  • the analysis device 200 may have a separate power supply unit or may receive power from an external source wired or wirelessly, and may have a separate switch for controlling the power supply unit.
  • diagnosis method according to an embodiment of the present specification will be described.
  • diagnosis method according to an embodiment of the present specification will be described as being performed by the above-described diagnosis system 10.
  • diagnosis method according to an embodiment of the present specification is not limited to the above-described diagnosis system 10.
  • the diagnostic method described later does not necessarily have to be performed only by the diagnostic system 10 described above, and can also be performed by another system or device having a similar function to the diagnostic system 10 described above.
  • Figure 7 is a diagram illustrating a schematic process of a method for providing disease information according to various embodiments.
  • the laser active unit 120 of the laser device 100 can irradiate a laser to a specimen.
  • the laser activation unit 120 can directly generate a laser and output the laser to the specimen, or receive laser input from an external facility and output the laser to the specimen.
  • Plasma ablation is induced in a specimen irradiated with a laser, and thus plasma may be formed on the specimen or around it.
  • the laser irradiated to the specimen may include a pulse laser having a predetermined intensity, period, and shape to induce ablation in the specimen and form plasma.
  • the intensity, period, and shape of the laser irradiated to the specimen can be set or adjusted by the laser activation unit 120.
  • System 10 may collect light associated with or caused by laser irradiation from a specimen. Specifically, as shown in FIG. 7, the light collection module 170 of the laser device 100 may receive light from the specimen.
  • light when a laser is irradiated to a specimen, light may be emitted in various directions and the light collection module 170 may receive at least a portion of the emitted light.
  • the collected light may be provided to the spectrometer 2050 through a light transmission member (eg, optical fiber).
  • a light transmission member eg, optical fiber
  • the System 10 may obtain spectral data regarding the collected light.
  • the spectrometer 2050 of the laser device 100 or the analysis device 200 may receive light collected from the light collection module 170 and generate spectral data regarding the collected light.
  • the spectroscopic member 2051 receives the incident light collected from the light collection module 170 and splits it according to the wavelength, and the sensor array 2052 can measure the intensity of the splitted light for each wavelength.
  • the system 10 can perform diagnosis on a specimen using the acquired spectrum data. More specifically, the analysis device 200 may perform diagnosis using the spectrum data acquired by the laser device 100. For example, as shown in FIG. 7, the analysis device 200 can process spectrum data and determine whether the sample has a disease or the condition of the sample using a data analysis program. The analysis device 200 may use a diagnostic algorithm utilizing artificial neural networks, machine learning, or big data analysis when analyzing spectrum data. Additionally, the analysis device 200 may provide the results of performing a diagnosis on a sample to the user through the output module 2060.
  • FIGS. 9 to 12 may be referred to together. Additionally, descriptions and drawing symbols for the above-mentioned components may be referred to together.
  • Figure 8 is a flowchart showing a method of providing disease information according to various embodiments.
  • Figure 9 is a diagram showing a situation in which guide light is irradiated to a specimen according to various embodiments.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a case in which a plurality of pulse beams are irradiated according to various embodiments.
  • 11 is an example of spectrum data according to various embodiments.
  • Figure 12 is an example of an artificial neural network according to various embodiments.
  • the method of providing disease information performed in the system 10 includes a guide light output step (S210), a step of generating a triggering signal (S220), a step of taking an image in response to the triggering signal (S230), It may include outputting a pulse beam after capturing an image (S240), acquiring spectral data (S250), and providing disease information based on the acquired spectral data (S260).
  • the system 10 may output the guide light 3 (S210).
  • the laser irradiation device 100 outputs guide light 3 on the specimen, and the user can visually check the guide light 3 irradiated on the specimen.
  • the laser device 100 outputs guide light 3 through the guide module 142 in response to the user's operation, and the user directs the guide light 3 to normal tissue 1 or suspicious tissue 2.
  • system 10 may generate a triggering signal (S220).
  • the triggering signal may be generated in response to the user's input. For example, when the user presses a switch (e.g., switch 150 in FIG. 2), the first controller 1001 performs triggering to initiate the operation of the imaging module 180 and/or the laser activation unit 120. A signal can be generated.
  • the system 10 may photograph at least a partial area of the specimen onto which the guide light 3 is projected in response to the triggering signal (S230).
  • the system 10 may photograph a partial area of the specimen and provide the captured image to the user through an output module (eg, display) provided in the analysis device 200.
  • the imaging module 180 may image a sample such that the guide light 3 being projected onto the normal tissue 1 and/or the suspicious tissue 2 appears.
  • the laser device 100 may photograph the guide light 3 in response to a triggering signal and immediately irradiate a pulse beam (eg, pulse beam 4 in FIG. 10).
  • a pulse beam eg, pulse beam 4 in FIG. 10
  • system 10 may irradiate the pulsed beam multiple times. Additionally, the system 10 can capture images of at least some or all of the locations where the pulse beam is irradiated multiple times and provide the images to the user through the output module 2060. For example (referring to FIG. 10), the system 10 selects locations where a plurality of lasers were irradiated (hereinafter referred to as 'laser irradiation positions') on a specimen (normal tissue (1) or suspect tissue (2)). Information can be provided.
  • the analysis device 200 detects the second laser irradiation position (spot 2), which is the position where the pulse beam was previously irradiated. And information about the third laser irradiation location (spot 3) can be output together.
  • the user selects the second laser irradiation position (spot 2) and the third laser provided through the output module 2060. Considering the irradiation position (spot 3), the first guide light 3 may be aimed at a position different from the second laser irradiation position (spot 2) and the third laser irradiation position (spot 3).
  • system 10 determines the positions of previously irradiated pulse beams (e.g., second laser irradiation location (spot 2) and/or third laser irradiation location (spot 3)).
  • previously irradiated pulse beams e.g., second laser irradiation location (spot 2) and/or third laser irradiation location (spot 3)
  • spot 2 second laser irradiation location
  • spot 3 third laser irradiation location
  • the system 10 may irradiate a pulse beam to a specimen to provide disease information (S240).
  • irradiation of a pulse beam using the laser device 100 may be performed after image capture.
  • the first controller 1001 first photographs a partial area of the specimen to which the guide light is irradiated in response to the triggering signal generated by the switch module 1060, and then transmits the guide light through the laser active unit 120.
  • a pulse beam can be irradiated to the location being irradiated.
  • the laser device 100 may photograph the guide light 3 in response to a triggering signal and immediately irradiate a pulse beam (eg, pulse beam 4 in FIG. 10).
  • a pulse beam eg, pulse beam 4 in FIG. 10
  • the system 10 may acquire spectral data related to the specimen (S250).
  • plasma ablation occurs in at least some areas of the specimen (e.g., the position where the guide light 3 is irradiated) and the light collection module of the laser device 100 170 may transmit light related to plasma ablation to a spectrometer (eg, spectrometer 2050 in FIG. 6) of the analysis device 200.
  • the spectrometer 2050 can acquire spectrum data by spectralizing the received light.
  • the system 10 may acquire disease information corresponding to the irradiation spot of the pulse beam on the suspicious tissue.
  • the pulse beam may be irradiated to a plurality of spots (Spot 1, Spot 2, and Spot 3) on the suspicious tissue.
  • Plasma ablation may be induced in each of the plurality of spots (Spot 1, Spot 2, and Spot 3).
  • different disease information can be obtained from each of the plurality of spots (Spot 1, Spot 2, and Spot 3).
  • different disease information can be obtained depending on the irradiation location of the pulse beam. For example, even if the suspected tissue 2 is a skin cancer tissue, a diagnosis result regarding skin cancer may not be obtained at the point corresponding to the first spot (Spot 1).
  • a diagnosis result regarding skin cancer may be obtained at a point corresponding to the second spot (Spot 2) or the third spot (Spot 3).
  • the system 10 synthesizes disease information obtained from a plurality of spots (Spot 1, Spot 2, and Spot 3) within the same suspect tissue (2) to more accurately identify the disease related to the suspect tissue (2). Information can be provided.
  • the system 10 can photograph the guide light 3 so that the user can accurately identify the irradiation locations (irradiation spots (Spot 1, Spot 2, Spot 3)) of the pulse beam.
  • the irradiation position of the guide light 3 is preferably substantially the same as the irradiation spot (Spot 1, Spot 2, Spot 3) of the pulse beam, but is not limited thereto.
  • the user may irradiate the pulse beam to the second spot (Spot 2), which is different from the first spot (Spot 1), considering the position where the guide light 3 was captured.
  • spot and target may be used interchangeably.
  • spectrum data may include unspecified emission (continuous emission) having a continuous spectrum and element-specific emission having a spectrum of a specific wavelength band.
  • the spectrometer 2050 may be configured to detect a continuous emission that is predominantly observed immediately after the occurrence of plasma ablation (i.e., immediately after irradiation of the pulse beam) and a continuous emission that is generally more predominantly observed after the continuous emission.
  • the gating time may be set to a predetermined time, or it may be a non-gated type in which no separate gating time is set. .
  • the gating time point of the spectrometer 2050 is determined to be one of the periods between 10 ns from the point of pulse beam irradiation, and the end point of the gating time is 10 us from the pulse beam irradiation point. It can be decided after the elapse of.
  • the start time of the plasma observation section is set to the start time of the second section, and the end time of the plasma observation section is set to the element-specific It may be possible to set it to a time before the amount of emission exceeds a certain level. That is, for example, the end point of the plasma observation section may be set at about 1us after the laser is irradiated to the specimen.
  • the system 10 may provide disease information based on the acquired spectrum data (S260).
  • the analysis device 200 may provide disease information based on spectral data acquired using an artificial neural network, as will be described later.
  • the system 10 can use the acquired spectrum data as input data for an artificial neural network.
  • the system 10 may process the acquired spectrum data into input data corresponding to the artificial neural network stored in the second memory 2020 and use it.
  • the system 10 may use various disease information providing algorithms to provide disease information.
  • an algorithm for providing disease information may be provided as an artificial neural network.
  • artificial neural networks include convolution neural networks, recurrent neural networks, and deep neural networks.
  • artificial neural networks include the above-described artificial neural networks, the deep neural networks, and the like. It should be interpreted in a comprehensive sense that includes all other various types of artificial neural networks and their combinations.
  • the disease information providing algorithm of the present disclosure may include, in addition to the artificial neural network model, nearest neighbor algorithm (KNN), random forest, support vector machine (SVM), principal component analysis (PCA), etc.
  • KNN nearest neighbor algorithm
  • SVM support vector machine
  • PCA principal component analysis
  • the disease information providing algorithm in this specification is not necessarily limited to machine learning models.
  • the diagnostic algorithm may include various judgment/decision algorithms rather than machine learning models.
  • the deep learning-based artificial neural network can be implemented logically or physically.
  • the artificial neural network can be implemented in hardware, software, or a combination of these.
  • an artificial neural network can be implemented as a program that uses applications such as Google's Tensor Flow.
  • the artificial neural network in the form of a program is provided with logically implemented layers, nodes, and lines connecting them, and can be implemented by processing data through calculations on the CPU or GPU.
  • it can be implemented through the second controller 2001 and the second memory 2020 of the analysis device 200.
  • the second memory 2020 may store weight values of each node constituting the artificial neural network, connection relationships between nodes, node configuration, etc., and the second controller 2001 inputs spectrum data as an input layer. Then, the node value at each node can be calculated to calculate the result at the output layer.
  • an artificial neural network is a neuromorphic chip implemented with various electrical circuits, including an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (field programmable gate array) for processing artificial neural networks exclusively. It may also be provided with hardware such as .
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA field programmable gate array
  • Figure 13 is a flowchart of a method for providing disease information according to another embodiment.
  • Figure 14 is a diagram showing the process of implementing the method for providing disease information in Figure 13.
  • the system 10 may provide disease information based on spectral data acquired at at least two different locations.
  • the method for providing disease information includes outputting a first guide light (S310), generating a first triggering signal (S312), capturing a first image (S314), and first Outputting a pulse beam (S316), acquiring reference spectrum data based on the first pulse beam (S318), outputting a second guide light (S320), generating a second triggering signal (S320) ), taking a second image (S324), outputting a second pulse beam (S326), acquiring target spectrum data based on the second pulse beam (S328), and reference spectrum data and target spectrum data It may include providing disease information based on (S330).
  • the system 10 may project the first guide light 3a onto the normal tissue 1 (S310). Then, in response to the user input, the system 10 generates a first triggering signal (S312), and in response to the first triggering signal, the sample (normal tissue 1 and/or Alternatively, a first image of at least a portion of the suspicious tissue (2) may be captured (S314). After capturing the first image (eg, immediately after capturing), the system 10 may output the first pulse beam at the position where the first guide light 3a is being projected (S316). The system 10 may acquire reference spectrum data related to the normal tissue 1 at the first target 4a, which is the location where the first pulse beam was irradiated (S318).
  • the system 10 may project the second guide light 3b onto the suspect tissue 2 (S320).
  • the system 10 is capable of acquiring disease information based on the spectral data acquired from the normal tissue 1 and the spectral data acquired from the suspect tissue 2, as will be described later, the system ( 10) may project the second guide light 3b to a position different from the first target 4a on the suspicious tissue 2.
  • the system 10 provides, through the output module 2060, an image captured by the first guide light 3a to a user, and the user is positioned at a location different from the location of the first guide light 3a. The position of the second guide light 3b can be adjusted to do so.
  • the system 10 may generate a second triggering signal in response to user input (S322).
  • the system 10 may capture a second image in response (S324).
  • the second image 324 may mean an image in which at least a portion of the sample (normal tissue 1 and/or suspect tissue 2) is captured so that the second guide light 3b appears.
  • the system 10 may output a second pulse beam (S326).
  • the system 10 may output a second pulse beam at the location where the second guide light 3b is output.
  • the system 10 may acquire target spectrum data related to the second target 4b, which is the location where the second pulse beam is output (S328).
  • target spectrum data may refer to spectrum data related to the suspect tissue 2.
  • target spectrum data may refer to spectrum data at a location where disease information is required to be provided.
  • the system 10 may provide disease information based on reference spectrum data and target spectrum data (S330).
  • the analysis device 200 may provide disease information related to the second target 4b using an artificial neural network stored in the second memory 2020.
  • the input data of the artificial neural network can be obtained by combining reference spectrum data and target spectrum data.
  • the accuracy of disease information can be improved by further using reference spectrum data related to the normal tissue 1 as well as target spectrum data.
  • spectrum data about the first target 4a may be used together.
  • the artificial neural network can be trained using learning data that is a combination of reference spectrum data and target spectrum data.
  • an artificial neural network may use multiple reference spectrum data and/or target spectrum data to provide more accurate question information.
  • Figure 15 is a diagram showing the application of the method for providing disease information in Figure 13.
  • the system 10 can provide disease information using a plurality of reference spectrum data and a plurality of target spectrum data.
  • system 10 may acquire first reference spectral data associated with a first reference target 4c located in normal tissue 1.
  • first image for the first reference guide light 3c can be captured before the first pulse beam for acquiring the first reference target spectrum data is irradiated.
  • system 10 may acquire first target spectral data associated with suspect tissue 2 for comparison with first reference spectral data.
  • the system 10 may acquire first target spectrum data for a first target 4d located in a different position than the first reference target 4c on the suspect tissue 2.
  • the system 10 may take a second image of the first target guide light 3d pointing to the first target 4d before acquiring spectral data for the first target 4d.
  • system 10 may acquire second reference spectrum data that is different from the first reference spectrum data.
  • system 10 may acquire second reference spectral data associated with a second reference target 4e located in normal tissue 1 and different from the first reference target 4c.
  • the system 10 provides the user with the first image captured by the first reference guide light 3c, which is the basis of the first reference spectrum data, through the output module 2060, and the user refers to this to determine the first image.
  • the second reference guide light 3e can be aimed at a position different from the reference target 4c.
  • system 10 may capture a third image captured with second reference guide light 3e prior to acquiring second reference spectral data. The third image can be used if more reference spectral data is needed from normal tissue 2.
  • system 10 may acquire second reference spectral data and/or second target spectral data for comparison with first reference spectral data.
  • the second target spectral data may be spectral data related to the second target 4f that exists in a different location from the first target 4d within the suspect tissue 2.
  • the system 10 may acquire a fourth image including the second target guide light 3f. The fourth image may be used when additional disease information is needed at a location different from the first target 4d and/or the second target 4f within the suspicious tissue 2.
  • system 10 may compare second reference spectral data and second target spectral data to provide disease information in the second target 4f. Additionally, the system 10 may further use the first reference spectrum data in providing disease information in the second target 4f. In addition, the system 10 may use both the second reference spectrum data and the first reference spectrum data to provide disease information in the first target 4d.
  • FIG. 17 is a diagram showing an implementation example of the spectrum acquisition method of FIG. 16.
  • a method of acquiring spectrum data includes acquiring first reference spectrum data (S502), acquiring first target spectrum data (S504), and second target spectrum data. It may include acquiring spectrum data (S506).
  • the system 10 may provide disease information for a plurality of targets based on one reference spectrum data and a plurality of target spectrum data.
  • the system 10 may include first reference spectral data associated with a first reference target 4g located in normal tissue 1 and a plurality of targets 4h, 4i, and 4j located in suspect tissue 2, respectively. Based on the plurality of target spectrum data for , disease information for each of the plurality of targets 4h, 4i, and 4j can be provided.
  • the system 10 may acquire first reference spectrum data for the first target 4g located in the normal tissue 1. Before acquiring the first reference spectrum data, a first image captured with the first reference guide light 3g may be acquired. As described above, the first image can be used when additional reference spectrum data is needed.
  • the system 10 may acquire a plurality of different target spectrum data within the same suspect tissue 2.
  • system 10 may acquire second to fourth target spectral data associated with second to fourth targets 4h, 4i, and 4j.
  • the system 10 uses all and/or reference spectra of the second to fourth images in which the second to fourth target guide lights 3h, 3i, and 3j are captured. All or part of the first image related to the data may be used.
  • the user aims the second target (4h) within the suspicious tissue (2) with reference to the first image in which the first reference guide light (3g) is captured (second guide light (3h) and pulse By outputting a beam), second target spectrum data can be obtained.
  • the third target guide light (3i) is aimed at a position different from the second target guide light (3h) within the same suspicious tissue (2).
  • third target spectrum data for the third target 4i can be obtained.
  • the user may refer to the second image and/or third image in which the second guide light 3h and/or the third guide light 3i are captured and select a second target ( 4h) and/or fourth target spectrum data for the fourth target 4j, which is different from the third target 4i, may be obtained.
  • the system 10 compares the first reference spectrum data and the second to fourth target spectrum data to provide disease information for the second to fourth targets 4h, 4i, and 4j, respectively. can be provided.
  • the system 10 may provide disease information of the second target 4h to the fourth target 4j by referring to at least some of the first reference spectrum data and the second to fourth target spectrum data. there is.
  • system 10 may calculate disease information for second target 4h based on first reference spectral data, second target spectral data, and third target spectral data.
  • Figure 18 is a diagram showing the application of a method for providing disease information according to various embodiments.
  • the system 10 may use common reference spectrum data to determine disease information of two or more adjacent suspicious tissues 2a and 2b.
  • the location where the common reference spectrum data is acquired is referred to as the 'common target'.
  • the system 10 may acquire common reference spectrum data that can be applied to each of two or more suspect tissues 2a and 2b in determining disease information.
  • common reference spectrum data may be obtained from at least a portion of the normal tissue 1 between the first suspect tissue 2a and the second suspect tissue 2b.
  • the first common target 4k may be a midpoint between the first suspicious organization 2a and the second suspicious organization 2b.
  • the first common target 4k may be selected within the same body part as the first suspect tissue 2a and the second suspect tissue 2b.
  • the body parts may be hands, feet, arms, back, legs, chest, and stomach.
  • the prediction performance of the artificial neural network improves as it is trained with learning data (e.g., generated by combining reference spectrum data and target spectrum data) containing consistent difference value characteristics between normal tissue (1) and suspect tissue (2). It can be. Therefore, it is desirable to acquire reference spectral data from normal tissue (or pigmented tissue) that has differences in spectral characteristics consistent with skin cancer tissue.
  • learning data e.g., generated by combining reference spectrum data and target spectrum data
  • the system 10 may acquire first target spectral data from a first target 4l located in the first suspect tissue 2a. Before acquiring the first target spectrum data, the system 10 may acquire a first image in which the first guide light 3l, which is the basis of the first target 4l, is captured.
  • system 10 may obtain second target spectral data related to a second target 4m that is different from the first target 4l within the first suspect tissue 2a.
  • the user refers to the first image in which the first guide light 3l is reflected, and places a second target 4m at a different position from the first target 4l within the first suspicious tissue 2a.
  • Guide light (3m) can be projected or pulse beam can be irradiated.
  • the system 10 may acquire third target spectral data from the third target 4n located in the second suspect tissue 2b. Before acquiring the third target spectrum data, the system 10 may acquire a third image in which the third guide light 3n, which is the basis of the third target spectrum data, is captured. For example, the user refers to the first image and/or the second image in which the first guide light (3l) and/or the second guide light (3m) is captured, and selects the first target (4l) and the second target ( The third guide light 3n may be projected or a pulse beam may be irradiated to the second suspect tissue 2b, which is different from the first suspect tissue 2a where 4m) is located.
  • the system 10 may provide disease information for each of the first to third targets 4l, 4m, and 4n based on common reference spectrum data.
  • the analysis device 200 may obtain disease information for the first to third targets 4l, 4m, and 4n by comparing the common reference spectrum data and the first to third target spectrum data, respectively. there is.
  • the analysis device 200 may acquire disease information about the first to third targets 4l, 4m, and 4n based on at least some of the common reference spectrum data and the first to third target spectrum data.
  • the analysis device 200 uses all of the common reference spectrum data, the first target spectrum data, the second target spectrum data, and the third target spectrum data to obtain disease information about the third target 4n. It may be possible.
  • the number of pulse beam irradiation times for acquiring the reference spectrum data can be reduced.
  • Figure 19 is an implementation example of an output module according to various embodiments.
  • the system 10 can guide the user to the irradiation position of the pulse beam through the output module 2060.
  • the embodiment described in FIG. 19 can be partially or fully applied to all of the above-described embodiments.
  • the analysis device 200 may output images captured by the guide lights 3-1 and 3-2 through the output module 2060.
  • the analysis device 200 may output an image in which the plurality of guide lights 3-1 and 3-2 are reflected.
  • the first guide light 3-1 may refer to a guide light that was projected in the past
  • the second guide light 3-2 may refer to a guide light that is currently being output.
  • the user refers to the first guide light (3-1) corresponding to the position (spot 1) where the pulse beam was irradiated in the past, and places the second guide light (3-1) at a position different from the first guide light (3-1). You can aim -2).
  • the analysis device 200 may output an image in which the second guide light 3-2 is being captured in real time. At this time, the image for the first guide light (3-1) that was output in the past may be overlaid on the image being output, and the user may place the second guide light in a different position from the first guide light (3-1). (3-2) can be investigated. For example, the user can move the position of the second guide light 3-2 on the normal tissue 1 and/or the suspicious tissue 2.
  • 20 is an example of providing disease information according to various embodiments.
  • system 10 may provide disease information for suspect tissue 2.
  • the content mentioned in FIG. 20 can be combined with all of the above-described embodiments.
  • system 10 may provide disease information as a score value.
  • disease information provided as a score will be referred to as 'disease score'.
  • the disease score may be a probability value or an output value of an artificial neural network, but is not limited thereto.
  • the disease score provided by the analysis device 200 may be a probability value between 0 and 1.
  • the analysis device 200 may provide a probability value that the target is skin cancer using an artificial neural network stored in the second memory 2020.
  • the second controller 2001 inputs various spectrum data (e.g., reference spectrum data and/or target spectrum data) in the above-described embodiments as input data to the artificial neural network, and
  • the neural network can calculate the input data to obtain the probability that the target in the suspicious tissue (2) is skin cancer.
  • the disease score may refer to an arbitrary disease index obtained by processing the output of an artificial neural network. Below, for convenience of explanation, the description will focus on the case where the disease score is a probability value.
  • the analysis device 200 may provide disease information for each target. For example, if the probability value of the first target 4-a being skin cancer is calculated to be 0.85, the analysis device 200 may provide the first disease information 6-a through the output module 2060. . Similarly, the analysis device 200 may provide second disease information 6-b and third disease information 6-c for the second target 4-b and the third target 4-c. You can. In some embodiments, the analysis device 200 may provide disease information only for targets that have a probability value equal to or greater than a threshold. For example, when the threshold is 0.7, the first disease information 6-a and the second disease information 6 related to the first target 4-a and the second target 4-b have a probability value of 0.7 or more. Only -b) is provided to the user, and the third disease information (6-c) with a probability value of less than 0.7 may not be output. However, this is an example, and a different threshold may be set, or all disease information may be output without a threshold.
  • the analysis device 200 may provide a comprehensive score for one suspect tissue.
  • a comprehensive score (TS1) can be provided by combining all or part of the plurality of disease information (6-a, 6-b, 6-c) in -a). If two or more separate suspect tissues (2-b, 2-c) exist, a comprehensive score (TS2, TS3) for each suspect tissue (2-b, 2-c) can be provided, respectively.
  • the overall score TS1 for the first suspected tissue 2-a may be an average value of a plurality of disease information 6-a, 6-b, and 6-c.
  • the comprehensive score (TS1) is one disease information (e.g., the first disease information (6-a)) with the highest probability value among the plurality of disease information (6-a, 6-b, 6-c). can be selected. Even within the same suspected tissue, the probability of detecting skin cancer tissue may vary depending on the location. Therefore, when calculating a comprehensive score based on disease information obtained from multiple targets (4-a, 4-b, 4-c) within the same suspected tissue (2-a), one target (e.g., 4-a) Accuracy can be improved compared to the case where disease information is obtained in -a).
  • the overall score TS2 for the second suspect tissue 2-b is obtained from disease information 6-d, 6-e obtained at a plurality of pulse beam irradiation points within the second suspect tissue 2-b. ) can be obtained based on Here, the analysis device 200 displays disease information (6-d, 6-e) and a comprehensive score ( TS2) can be printed together.
  • the analysis device 200 when there is a third suspect tissue (2-c) adjacent to the second suspect tissue (2-b), the analysis device 200 allows the user to easily compare disease information with the naked eye.
  • the disease information (6-f, 6-g) and the overall score (TS3) for the third suspected tissue (2-c) can also be output together.
  • the disease information (6-f, 6-g) is an area (e.g., an area where a pulse beam was irradiated) within the third suspect tissue (2-c) to which different guide lights (3-f, 3-g) were irradiated. ) is the disease information corresponding to each, as described above.
  • the analysis device 200 may tag disease information on an image captured by the guide light 3 and output it.
  • the analysis device 200 detects disease information (6-a) corresponding to each guide light (3-a, 3-b, 3-c) in the image in which the guide light (3) is captured.
  • 6-b, 6-c) can be tagged and output.
  • the analysis device 200 tags the first disease information (6-a) in the first guide light (3-a) and tags the second disease information (6-a) in the second guide light (3-b).
  • b) can be tagged, and an image tagged with the third disease information (6-c) in the third guide light (3-c) can be output.
  • the analysis device 200 may output an image tagged with a comprehensive score (TS1).
  • a comprehensive score TS1
  • the analysis device 200 analyzes each of the suspicious tissues (2-b, 2-c).
  • the corresponding overall score (TS2, TS3) can also be tagged and provided.
  • Figure 21 is a flowchart of a method for providing disease information according to another embodiment.
  • a method for providing disease information includes selecting a diagnosis mode (S100), acquiring spectrum data through an operation related to the selected diagnosis mode (S110), and detecting spectral data based on the acquired spectrum data. This may include providing disease information (S120).
  • the method for providing disease information in FIG. 21 can be combined with the methods for providing disease information according to various embodiments described above.
  • the system 10 may receive a diagnosis mode selection input from the user (S100).
  • the analysis device 200 provides two or more diagnostic modes to the user through the output module 2060, and the user can select one or more diagnostic modes through the input module 2040.
  • the diagnostic mode may be related to the availability of reference spectrum data. For example, a user can select a diagnosis mode to use or not use reference spectrum data when receiving disease information.
  • the system 10 may provide disease information based only on target spectrum data without reference spectrum data or may provide disease information using both reference spectrum data and target spectrum data.
  • the diagnostic mode may be related to the number of spectral data used for disease information.
  • a user can determine the number of reference spectrum data and/or target spectrum data to be used when receiving disease information.
  • the system 10 may acquire one or a plurality of reference spectrum data and/or acquire one or a plurality of target spectrum data in response to the user's mode selection, and provide disease information based thereon. .
  • the system 10 may acquire spectrum data through an operation related to the input diagnostic mode (S110). Since the spectrum data acquisition operation performed in the system 10 is the same or similar to the spectrum data acquisition in the above-described embodiments, detailed description will be omitted.
  • the system 10 may provide disease information based on acquired spectral data (S120). Since operations related to providing disease information are the same or similar to those mentioned in the above-described embodiments, detailed descriptions are omitted.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium.
  • the computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination.
  • Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks.
  • program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc.
  • the hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
  • the steps include irradiating a first guide light that guides the irradiation position of the first pulse beam on the suspicious tissue; Receiving a first user input for indicating output of the first pulse beam while the first guide light is irradiated; In response to the first user input, applying the first pulse beam to the suspicious tissue to induce plasma ablation in a first target area corresponding to the irradiation point of the first guide light, wherein the applying step includes: It is performed after acquiring first image data of the first guide light and tissue surrounding the first guide light while the first guide light is irradiated to the suspicious tissue, and the target for the plasma ablation is acquiring spectral data; Based on the first spectrum data, acquiring first disease information related to the first target; and displaying the first image data and the first disease information.
  • a method of providing disease information including a step may be provided.
  • the method further includes generating a triggering signal based on the user input, wherein acquisition of the first image data and application of the pulse beam are sequentially performed in response to the triggering signal.
  • a method may be provided.
  • the step further includes acquiring reference spectrum data for a normal tissue adjacent to the suspect tissue, wherein the step of acquiring the reference spectrum data guides the irradiation position of the second pulse beam on the normal tissue. irradiating a second guide light; Receiving a second user input for indicating output of the second pulse beam while the second guide light is irradiated; In response to the second user input, applying the second pulse beam to the normal tissue to induce plasma ablation in a second target area corresponding to the irradiation point of the second guide light; A method of providing disease information may be provided, including the step of acquiring reference spectrum data related to the plasma ablation.
  • a method of providing disease information may be provided in which the step of acquiring the first disease information is based on both the reference spectrum data and the target spectrum data.
  • the step of acquiring the first disease information may be performed using an artificial neural network learned using previously acquired spectrum data and learning data labeled with disease information.
  • a method of providing disease information may be provided. there is.
  • a method of providing disease information may be provided in which the first disease information includes probability information that the suspected tissue corresponding to the first target is a lesion tissue.
  • the displaying step may provide a method of providing disease information in which the first disease information is merged with the first image data and displayed.
  • a method of providing disease information including a step may be provided.
  • the step of acquiring the first disease information is performed based on the first target spectrum data and the second target spectrum data
  • the step of acquiring the second disease information includes the step of obtaining the first disease information.
  • a method of providing disease information that is performed based on target spectrum data and the second target spectrum data may be provided.
  • a method of providing disease information may be provided in which the displaying step involves tagging and displaying the first disease information in the first guide light displayed in the first image data.
  • a method of providing disease information may be provided that further includes: outputting an image capturing an irradiation position of the first guide light in real time before receiving the first user input.
  • a laser generator configured to generate a pulse beam; a housing that accommodates the laser generator and includes an opening that provides an irradiation path for the pulse beam; a guide tip provided near the opening and in contact with the target to adjust the irradiation distance of the pulse beam from the target to the laser generation module; a light receiving module disposed adjacent to the opening or the guide tip and configured to receive plasma light induced when the pulse beam is irradiated to the target; a guide module disposed inside the housing and configured to irradiate guide light that visually indicates an irradiation position of the pulse beam; an imaging module disposed in parallel with the light receiving module and configured to image an irradiation position of the pulse beam and a predetermined area around the irradiation position; a switch module disposed on at least a portion of the outer surface of the housing and configured to trigger operations of the imaging module and the laser generator in response to user input; and a processor that controls operations of the laser generation module and the imaging module, wherein the processor: When
  • acquiring first spectral data may include irradiating a first guide beam onto the suspect tissue; acquiring first image data by photographing at least a partial area of the suspicious tissue so that the first guide beam is included; After the imaging step, outputting a first pulse beam to a first target area corresponding to the first guide beam; and acquiring first spectral data related to the first plasma ablation induced in the first target area, wherein acquiring second spectral data includes, irradiating a second guide beam onto the suspect tissue; acquiring second image data by photographing at least a partial area of the suspicious tissue to include the second guide beam; After the imaging step, outputting a second pulse beam to a second target area corresponding to the second guide beam; and acquiring second spectral data related to the second plasma ablation induced in the second target area, and based on the first spectral data and the second spectral data, for the suspicious tissue.
  • a method of providing disease information may be provided, including the step of obtaining a disease score.
  • the disease score reflects a probability value that the suspect tissue is a disease tissue, and disease information including a first disease score associated with the first target region and a second disease score associated with the second target region.
  • a provision method may be provided.
  • a method of providing disease information may be provided in which the disease score is provided as an average of the first disease score and the second disease score.
  • a method of providing disease information may be provided in which the disease score is selected to have a greater value among the first disease score and the second disease score.
  • a method for providing disease information may be provided, further comprising:
  • the step of acquiring reference spectrum data includes: a third pulse on a reference area, wherein the reference area is at least a partial area of normal tissue adjacent to the suspect tissue; outputting a beam; and acquiring reference spectrum data related to the third plasma ablation induced in the reference area, wherein the step of acquiring the disease score is further based on the reference spectrum data.
  • acquiring the reference spectrum data includes irradiating a third guide beam to the normal tissue;
  • a method of providing disease information may be provided that further includes acquiring third image data by photographing at least a partial area of the normal tissue to include the third guide beam.
  • the suspect tissue includes a first suspect tissue and a second suspect tissue spaced apart from each other by a predetermined distance, the first spectral data is obtained from the first suspect tissue, and the second spectral data is obtained from the first suspect tissue.
  • a method of providing disease information may be provided in which the reference spectrum data is acquired from a second suspected tissue, and the reference spectrum data is obtained from the normal tissue between the first suspected tissue and the second suspected tissue.
  • the suspect tissue is one physically partitioned tissue
  • the step of obtaining the disease score includes determining the disease score for the one suspect tissue based on both the first spectral data and the second spectral data.
  • a method of providing disease information may be provided that obtains a comprehensive disease score.
  • the disease further includes receiving a mode selection input, wherein at least one of the number of target regions or the number of reference regions required to obtain the disease score changes according to the selected mode.
  • a method of providing information may be provided.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Otolaryngology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)

Abstract

다양한 실시예에 따르면, 제1 펄스 빔의 조사 위치를 가이드하는 제1 가이드 광을 조사하는 단계; 상기 제1 가이드 광이 조사되는 동안 상기 제1 펄스 빔의 출력을 지시하기 위한 제1 유저 인풋을 수신하는 단계; 상기 제1 유저 인풋에 응답하여, 상기 제1 가이드 광의 조사 지점과 상응하는 제1 타겟 영역에 플라즈마 어블레이션을 유도하도록 상기 제1 펄스 빔을 상기 의심 조직에 인가하는 단계로서, 상기 인가하는 단계는 상기 제1 가이드 광이 상기 의심 조직에 조사되고 있는 동안에 상기 제1 가이드 광 및 상기 제1 가이드 광 주변의 조직을 촬영한 제1 이미지 데이터를 획득한 이후에 수행되며, 상기 플라즈마 어블레이션에 관한 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 제1 타겟과 관련된 제1 질병 정보를 획득하는 단계;를 포함하는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.

Description

프로브에 카메라가 탑재된 레이저 진단 기기
본 개시는 분광 분석법을 이용하여 프로브에 카메라가 탑재된 레이저 진단 기기에 관한 것으로, 보다 상세하게는 펄스 빔이 조사위치를 육안으로 확인하고 조사 위치에 따른 질병 정보를 제공하기 위한 질병 정보 제공 방법 및 이를 수행하는 장치에 관한 것이다.
종래 레이저 분광 분석법을 이용한 질병 진단은, 예를 들어, 라만 분석법(Raman spectroscopy) 또는 레이저 유도 붕괴 분석법(LIBS: Laser Induced Breakdown spectroscopy)가 이용된다.
다만, 종래의 기법에서는, 레이저 조사의 대상체(object) 보다 레이저의 스팟 사이즈(spot size)가 현저히 작아서, 동일한 대상체라도 레이저의 조사 위치에 따라 진단 결과가 달리 획득되고, 뿐만 아니라 대상체에 레이저 조사 위치를 명확히 파악하지 못하는 문제점이 있었다.
본 개시에서 해결하고자 하는 일 과제는, 동일한 대상체 상에 조사되는 복수의 펄스 빔에 관한 스펙트럼 데이터를 종합적으로 고려하는 질병 정보 제공 방법을 위한 것이다.
본 개시에서 해결하고자 하는 다른 과제는, 펄스 빔의 조사 위치를 명확히 파악하고, 동일한 대상체 상에서 서로 다른 여러 스펙트럼 데이터를 획득하고 비교함으로써 질병 정보의 정확도를 향상시키고자 함이다.
다양한 실시예에 따르면, 의심 조직 상에서 제1 펄스 빔의 조사 위치를 가이드하는 제1 가이드 광을 조사하는 단계; 상기 제1 가이드 광이 조사되는 동안 상기 제1 펄스 빔의 출력을 지시하기 위한 제1 유저 인풋을 수신하는 단계; 상기 제1 유저 인풋에 응답하여, 상기 제1 가이드 광의 조사 지점과 상응하는 제1 타겟 영역에 플라즈마 어블레이션을 유도하도록 상기 제1 펄스 빔을 상기 의심 조직에 인가하는 단계로서, 상기 인가하는 단계는 상기 제1 가이드 광이 상기 의심 조직에 조사되고 있는 동안에 상기 제1 가이드 광 및 상기 제1 가이드 광 주변의 조직을 촬영한 제1 이미지 데이터를 획득한 이후에 수행되며, 상기 플라즈마 어블레이션에 관한 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계; 상기 제1 스펙트럼 데이터에 기초하여, 상기 제1 타겟과 관련된 제1 질병 정보를 획득하는 단계; 및 상기 제1 이미지 데이터 및 상기 제1 질병 정보를 디스플레이 하는 단계;를 포함하는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 펄스 빔을 생성하도록 구성된 레이저 발생부; 상기 레이저 발생부를 수용하고, 상기 펄스 빔의 조사 경로를 제공하는 개구를 포함하는 하우징; 상기 개구 근처에 마련되고, 상기 타겟과 접촉되어 상기 타겟으로부터 상기 레이저 생성 모듈까지의 상기 펄스 빔의 조사 거리를 조절하기 위한 가이드 팁; 상기 개구 또는 상기 가이드 팁과 인접하게 배치되고, 상기 펄스 빔이 타겟에 조사되었을 때 유도되는 플라즈마 광을 수신하도록 구성된 광 수신 모듈; 상기 하우징 내부에 배치되고, 상기 펄스 빔의 조사 위치를 시각적으로 나타내는 가이드 광을 조사하도록 구성된 가이드 모듈; 상기 광 수신 모듈과 나란하게 배치되고, 상기 펄스 빔의 조사 위치 및 상기 조사 위치 주변의 소정의 영역을 촬영하도록 구성된 이미징 모듈; 상기 하우징의 외면 적어도 일부에 배치되고, 유저 인풋에 상응하여 상기 이미징 모듈 및 상기 레이저 발생부의 동작을 트리거링 하도록 구성된 스위치 모듈; 및 상기 레이저 생성 모듈 및 상기 이미징 모듈의 동작을 제어하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는 : 상기 스위치 모듈에 상기 유저 인풋이 인가되면, 상기 이미지 모듈로 상기 가이드 광이 조사되고 있는 동안 상기 타겟 영역의 촬영을 지시하기 위한 제1 신호를 전송하고, 및 상기 제1 신호의 전송이후, 상기 타겟으로 상기 펄스 빔의 조사를 지시하는 제2 신호를 전송하도록 구성된 질병 정보 제공 장치가 제공될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 동일한 대상체의 서로 다른 위치에 조사되는 복수의 스펙트럼 데이터에 대한 각각의 질병 스코어를 산출하고, 이들을 종합적으로 고려하여 대상체에 대한 정확한 질병 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 펄스 빔의 조사 전에 펄스 빔의 조사 위치를 가이드하는 가이드 빔을 촬영한 이미지 데이터를 제공함으로써, 유저로 하여금 펄스 빔의 조사 위치를 명확히 파악할 수 있도록 한다.
도 1은 본 명세서의 일 실시예에 따른 진단 시스템에 관한 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 레이저 장치의 사시도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 레이저 장치의 투시도이다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 레이저 장치의 사용 태양을 나타낸 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 레이저 장치의 전기적 구성을 나타낸 블록도이다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 분석 장치의 블록도이다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법의 개략적인 과정을 나타낸 도면이다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법을 나타낸 순서도이다.
도 9는 다양한 실시예에 따라, 가이드 광이 검체에 조사되고 있는 상황을 나타낸 도면이다.
도 10은 다양한 실시예에 따라, 복수회의 펄스 빔이 조사되는 경우를 나타낸 도면이다.
도 11은 다양한 실시예에 따른 스펙트럼 데이터의 일 예이다.
도 12는 다양한 실시예에 따른 인공신경망의 일 예이다.
도 13은 다른 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법의 순서도이다.
도 14는 도 13의 질병 정보 제공 방법이 구현되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 15는, 도 13의 질병 정보 제공 방법의 응용을 나타낸 도면이다.
도 16은 다양한 실시예에 따른 스펙트럼 데이터의 획득 방법을 나타낸 것이다.
도 17은, 도 16의 스펙트럼 획득 방법의 구현 예를 나타낸 도면이다.
도 18은 다양한 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법의 응용을 나타낸 도면이다.
도 19는 다양한 실시예에 따른 출력 모듈의 일 구현예이다.
도 20은 다양한 실시예에 따른 질병 정보 제공의 예시들이다.
도 21은 또 다른 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법의 순서도이다.
본 발명의 상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련된 다음의 상세한 설명을 통해 보다 분명해질 것이다. 다만, 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예들을 가질 수 있는 바, 이하에서는 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세히 설명하고자 한다.
본 명세서에 기재된 실시예는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상을 명확히 설명하기 위한 것이므로, 본 발명이 본 명세서에 기재된 실시예에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 범위는 본 발명의 사상을 벗어나지 아니하는 수정예 또는 변형예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명을 용이하게 설명하기 위한 것으로 도면에 도시된 형상은 본 발명의 이해를 돕기 위하여 필요에 따라 과장되어 표시된 것일 수 있으므로 본 발명이 도면에 의해 한정되는 것은 아니다.
본 발명과 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "유닛", "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
다양한 실시예에 따르면, 레이저 유도 붕괴 스펙트럼 분석을 이용하는 진단 방법 및 이를 수행하는 진단 장치가 제공될 수 있다.
레이저 유도 붕괴 스펙트럼 분석(LIBS: Laser Induced Breakdown Spectroscopy, 이하 '립스'라 함)는 진단하고자 하는 대상에 고출력의 짧은 펄스 레이저(pulse laser)를 조사하여 플라즈마를 형성시키고, 플라즈마로부터 발생하는 광을 분광 분석하는 기법이다.
플라즈마로부터 방출되는 전자기파를 분석하면 물질의 성분이나 상태를 규명할 수 있다. 레이저 유도 붕괴 스펙트럼 분석은 검사하고자 하는 대상에 레이저를 조사해 플라즈마를 유도하고, 플라즈마에 의해 발생된 광의 스펙트럼을 분석하여 대상의 상태나 조성 등의 특성을 검사하는 것이다. 이하에서는, 스펙트럼은 광의 성질이나 특징을 나타낼 수 있는 지표를 의미할 수 있다. 예를 들어 스펙트럼은 파장 별 광량, 광의 세기 또는 에너지로 표현될 수 있다.
이하에서는 레이저를 조사받는 대상, 즉 립스의 수행 대상에 대해 '검체' 라고 지칭하기로 한다. 즉, 이하에서 '검체'란 스펙트럼 분석의 대상이 되는 객체를 의미할 수 있다. 따라서, '검체'란 립스 과정에서 레이저를 조사받는 객체로 이해될 수도 있다.
일반적으로 본 명세서에서 검체는 진단의 목적물이 되는 객체, 다시 말해, 진단이나 검사의 대상일 수 있으나, 스펙트럼 분석의 대상과 진단의 대상이 반드시 일치해야만 하는 것은 아니다. 예를 들어, 검체에는 진단의 대상과의 비교를 위해 립스을 수행받는 객체가 포함될 수 있다. 따라서, 검체란 진단의 목적물로 한정되는 것은 아니며 스펙트럼 분석의 대상을 모두 아우르는 포괄적인 의미로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 다양한 객체가 검체가 될 수 있다. 예를 들어, 환자에 대한 질병 진단 등이 수행되는 경우, 검체는 피부, 신체 내부 및 외부 조직, 각종 세포, 혈액, 타액 등을 비롯하여 환자의 신체를 이루는 구성의 일부일 수 있다. 이외에도 또, 약품을 비롯한 다양한 비생물 물질의 진단을 수행하고자 하는 경우, 검체는 금속이나 비금속, 무기물 등의 다양한 물질을 포함할 수 있다. 다시 말해, 본 명세서에서 검체란 스펙트럼 분석의 대상이 되는 어떠한 물질을 모두 포함하는 포괄적인 개념으로 이해되어야 할 것이다.
또, 본 명세서에서 '진단'은 립스를 이용하여 분석하고자 하는 목적물의 상태나 조성을 비롯한 특성을 판단하는 것 및 이러한 특성의 판단에 기초한 2차적 판단을 포함하는 포괄적인 개념이다. 일 예로, 진단에는 특정 물질의 조성을 분석하는 것을 포함할 수 있다. 다른 예로, 진단에는 검체의 성질, 특징 등 분석 대상에 대한 특정 정보를 판단하는 것은 물론, 나아가 환자의 질병에 대한 판단이나 기존에 미리 분석된 검체와 새롭게 분석하고자 하는 검체의 유사 정도를 판단이 포함될 수 있다. 구체적인 예로, 본 명세서에서 립스를 이용한 진단은 사람의 신체에 질병 또는 질환이 있는지 여부의 판단이나 사람의 신체의 특정 세포 함량, 피부 나이, 유해 물질 함량 등 생체 정보를 획득에 이용될 수 있다.
이하에서는 본 명세서의 일 실시예에 따른 진단 시스템(10)에 관하여 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명한다.
본 명세서의 일 실시예에 따른 진단 시스템(10)은 립스를 이용하여 검체에 대한 진단을 수행하는 시스템이다.
도 1은 본 명세서의 일 실시예에 따른 진단 시스템(10)에 관한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 진단 시스템(10)은 레이저 장치(100) 및 분석 장치(200)을 포함할 수 있다. 진단 시스템(10)에서는 레이저 장치(100)가 검체에 레이저를 조사하여 플라즈마를 형성시키고 그로부터 스펙트럼 데이터를 획득하고, 분석 장치(200)는 레이저 장치(100)에서 획득된 스펙트럼 데이터에 기초하여 진단 대상에 대해 질병 정보를 제공할 수 있다.
레이저 장치(100)는 검체에 펄스 빔을 조사할 수 있다. 펄스 빔을 조사받은 검체에는 플라즈마 어블레이션(plasma ablation)이 발생할 수 있다. 이때, 플라즈마 어블레이션이 발생한 검체에는 플라즈마가 형성될 수 있다. 즉, 레이저 장치(100)는 검체에 펄스 빔을 조사함으로써 검체에 플라즈마 어블레이션을 유도해 플라즈마를 형성할 수 있다.
레이저 장치(100)는 레이저 장치 외부로부터 광을 수집할 수 있다. 여기서, 레이저 장치(100)가 수집하는 광은 검체에 조사된 펄스 빔으로부터 파생되는 레이저 파생광 및 검체에 유발되는 플라즈마 어블레이션으로 인해 발생하는 광을 포함할 수 있다. 레이저 파생광은 검체에 조사된 레이저에 의한 반사광, 산란광 및 형광광 등을 포함할 수 있다. 플라즈마 어블레이션으로 인해 발생하는 광은 플라즈마 방출(plasma emission)에 따른 광 및 요소 특정 방출(element specific emission)에 따른 광을 포함할 수 있다.
레이저 장치(100)는 외부로부터 수집한 광을 진단 장치(200)로 전달할 수 있다. 후술할 바와 같이, 레이저 장치(100)는 진단 장치(200)와 광학적으로 연결되어 있고, 레이저 파생광 및 플라즈마 어블레이션으로 인해 발생하는 광을 진단 장치(200)로 전달할 수 있다.
진단 장치(100)는 수집된 광을 분광 분석하여 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 스펙트럼 데이터는 광이 갖는 스펙트럼에 관한 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 스펙트럼 데이터는 광의 파장 별 측정되는 세기(intensity)에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 스펙트럼 데이터는 광이 갖는 스펙트럼을 샘플링하여 수치화시킨 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 스펙트럼 데이터는 일정 시간 동안 레이저 장치(100)에서 수집된 광을 분광하여 파장 별로 세기를 측정했을 때, 측정된 광량에 비례하는 세기값들의 집합을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 스펙트럼 데이터는 레이저 장치(100)가 수집한 광을 분광함에 따라 획득될 수 있으며, 이에 따라 스펙트럼 데이터는 광을 분광하거나 감지하는 구성에 따라 특정 파장 범위를 가질 수 있다. 진단 장치(200)는 획득된 스펙트럼 데이터를 이용하여 질병 정보를 제공할 수 있다.
분석 장치(200)는 스펙트럼 데이터에 기초하여 질병 정보를 제공할 수 있다. 일 예로, 질병 정보는 스펙트럼 데이터 획득의 대상에 병변 조직이 존재하는 지 여부일 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(200)는 레이저 장치(100)으로부터 스펙트럼 데이터를 획득하고, 스펙트럼 데이터에 기초하여 진단을 수행할 수 있다.
분석 장치(200)는 진단을 수행하기 위해 빅데이터, 인공 지능 등의 기술을 이용할 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(200)는 기계 학습된 프로그램을 구동하여 검체에 대해 질병 정보를 제공할 수 있다. 분석 장치(200)에서 진단이 수행되는 예들에 대한 보다 구체적인 설명은 후술하기로 한다.
이상에서 설명한 진단 시스템(10)은 물리적으로 단일한 장치로 제공되거나 복수의 장치로 제공될 수 있다. 예를 들어, 진단 시스템(10)은 레이저 장치(100)과 분석 장치(200)이 물리적으로 통합된 단일한 진단 장치로 제공될 수 있다. 즉, 진단 시스템(10)은 물리적으로 단일한 장치로 구현될 수 있다. 다른 예로, 진단 시스템(10)은 레이저 장치(100)과 분석 장치(200)이 각각 물리적으로 분리된 별개의 장치로 제공됨에 따라 복수의 장치를 포함하는 시스템으로 구현될 수도 있다. 즉, 진단 시스템(10)은 레이저 장치(100)와 분석 장치(200)의 두 개의 장치로 구현될 수 있다. 물론, 진단 시스템(10)의 물리적 구현이 상술한 예시로 한정되는 것은 아님에 유의하여야 한다.
어떤 실시예에서, 진단 시스템(10)은 다양한 형태로 구현될 수 있다.
일 예에 따르면, 진단 시스템(10)은 스탠드-얼론 형태(stand-alone type)로 구현될 수 있다. 여기서, 스탠드-얼론 형태란 별도의 외부 설비(external equipment) 없이 독자적으로 본 명세서의 일 실시예에 따른 진단 방법을 수행할 수 있는 형태를 의미할 수 있다.
다른 예에 따르면, 진단 시스템(10)은 애드-온 형태(add-on type)로 구현될 수 있다. 여기서, 애드-온 형태란 외부 설비와 협업하여 본 명세서의 일 실시예에 따른 진단 방법을 수행할 수 있는 형태를 의미할 수 있다.
이하에서는 본 명세서의 일 실시예에 따른 레이저 장치(100)에 대하여 설명한다.
도 2 및 도 3는 다양한 실시예에 따른 레이저 장치의 구현 예들을 나타낸 것이다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 레이저 장치의 사시도이다. 도 3은 다양한 실시예에 따른 레이저 장치의 투시도이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 레이저 장치(100)는 하우징(101), 하우징(101) 내에 배치된 레이저 활성부(120), 가이드 모듈(142), 광 수집 모듈(170) 및 이미징 모듈(180) 중 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 하우징(101)은 레이저 장치(100)의 외형을 제공하고 내부에 부품들의 장착을 위한 수용 공간을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 레이저 활성부(120)는 하우징(101) 내부에 배치될 수 있다. 일 실시예에서, 레이저 활성부(101)는 펄스 빔을 출력할 수 있다. 예를 들어, 레이저 활성부(120)는 플래시 램프 및 플래시 램프로부터 에너지를 공급받아 레이저로 발진되는 레이저 활성 매질을 포함할 수 있다. 하우징(101)은, 레이저 활성부(120)에서 출력된 펄스 빔이 하우징 외부로 전달될 수 있도록, 개구(103)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 회로 기판(140)은 하우징(101) 내부에 배치되어, 레이저 활성부(120) 및 가이드 모듈(142)과 전기적으로 연결될 수 있다. 일 실시예에서, 회로 기판(140)은 외부 전원 또는 내부 전원(미도시)를 포함하고, 레이저 활성부(120) 및 가이드 모듈(142)에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 또한, 회로 기판(140)에 마련된 프로세서(예: 도 5의 제1 컨트롤러(1001))는 레이저 활성부(120), 가이드 모듈(142) 및/또는 이미징 모듈(180)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 가이드 모듈(142)은, 가이드 광을 출력할 수 있다. 일 실시예에서, 가이드 모듈(142)은 가시광선 영역대의 광을 방출하는 레이저 다이오드 일 수 있다. 가이드 모듈(142)은, 레이저 활성부(120)에서 출력되는 펄스 빔의 진행 방향과 상응하는 방향으로 가이드 광을 출력할 수 있다. 예를 들어, 가이드 팁(160)이 피부에 접촉된 상태에서, 펄스 빔이 인가되는 위치는 가이드 광이 검체 상에 투사되는 위치와 상응할 수 있다. 어떤 실시예에서, 가이드 모듈(142)로부터 조사되는 가이드 광과 레이저 활성부(120)로부터 조사되는 펄스 빔은 동일한 위치에 조사될 수 있다. 이로써, 가이드 모듈(142)은 개구(103)를 통하여 가이드 광을 외부로 출력하고, 유저는 가이드 광을 육안으로 식별하여 펄스 빔의 조사 위치를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 레이저 장치(100)는, 개구(103) 주변에 마련된 가이드 팁(160)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 가이드 팁(160)은 검체의 적어도 일부와 접촉되도록 하우징(101)으로부터 연장될 수 있다. 예를 들어, 레이저 활성부(120)에서 출력되는 펄스 빔의 초점 거리와, 펄스 빔의 이동 거리(예: 레이저 활성부(120)로부터 검체까지의 거리)가 상응하도록, 가이드 팁(160)은 소정의 길이를 가지는 길이부(110)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 길이부(110)의 일측에는 접촉부(164)가 배치될 수 있다. 접촉부(164)는 검체와 접촉될 수 있다. 어떤 실시예에서, 접촉부(164)는 레이저 장치(100)의 유저가 펄스 빔의 조사 위치를 육안으로 인식할 수 있도록, 투명한 재질로 형성되거나 및/또는 개구를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 하우징(101)은 스위치(150)를 포함할 수 있다. 스위치(150)는 유저의 인풋을 인가받고, 레이저 활성부(120) 및/또는 가이드 모듈(142)의 동작을 유도할 수 있다. 또한, 후술할 바와 같이, 스위치(150)는 이미징 모듈(180)의 동작을 유도할 수도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 레이저 장치(100)는 광 수집 모듈(170) 및 이미징 모듈(180)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 광 수집 모듈(170)은 개구(103) 및/또는 가이드 팁(160) 근처에 마련될 수 있다. 일 실시예에서, 광 수집 모듈(170)은 레이저 활성부(120)에서 출력된 펄스 빔이 검체에 조사되어 유도된 광을 수집할 수 있다. 광 수집 모듈(170)은 별도의 광학 부재(예: 광 섬유(optical fiber))를 통해 분석 장치(200)와 연결되고, 수집된 광을 분석 장치(200)에 전달할 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(200)는 광을 전달받아, 스펙트로미터(예: 도 6의 스펙트로미터(2050))를 이용하여 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 광 수집 모듈(170)은 펄스 빔의 조사 위치를 바라보도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 광 수집 모듈(170)은 펄스 빔에 의해 유도된 광을 효율적으로 수신하기 위하여 펄스 빔의 목적지인 가이드 팁(160)의 일측 단부의 적어도 일부 영역을 향하도록 배치될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 이미징 모듈(180)은 광 수집 모듈(170)과 나란하게 및/또는 광 수집 모듈(170)의 주변에 배치될 수 있다. 일 실시예에서, 이미징 모듈(180)은 가이드 팁(160) 주변의 이미지를 촬영할 수 있다. 예를 들어, 이미징 모듈(180)은 가이드 빔이 조사되는 검체의 일부 영역을 촬영할 수 있다. 후술할 바와 같이, 유저는 검체 상에 가이드 빔이 투사된 영상을 참조하여, 펄스 빔의 조사 위치를 명확히 파악할 수 있다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 레이저 장치의 사용 태양을 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 레이저 장치(100)는, 정상 조직(1) 및/또는 의심 조직(2)에 펄스 빔을 조사하고 스펙트럼 데이터를 획득하기 위한 플라즈마 어블레이션을 유도할 수 있다. 도 4에 도시된 레이저 장치(100)는, 도 2 및 도 3의 레이저 장치(100)와 전부 또는 일부가 동일한 구성을 의미할 수 있다.
이하의 설명에서, 설명의 편의를 위해 검체는 유저(또는 환자)의 피부 조직 위주로 설명하기로 한다. 또한, 검체는 피부 조직의 물성적 특징에 의해 구별될 수 있다. 예를 들어, 검체는 정상 조직(1) 및 의심 조직(2)으로 구별될 수 있다.
일 실시예에서, 정상 조직(1)은 병변이 없는 것으로 미리 확인되거나 육안으로 보았을 때 병변이 없는 것으로 인식되는 피부 조직을 의미할 수 있다. 또한, 의심 조직(2)은 병변이 있는 것으로 미리 확인되거나, 육안으로 보았을 때 병변이 있는 것으로 의심되어 확인이 필요한 조직을 의미할 수 있다. 일 실시예에서, 의심 조직(2)은 육안으로 보았을 대 주변 피부조직과 다른 형상를 가지는 조직을 의미할 수 있다. 예를 들어, 의심 조직(2)은 피부암 조직일 수 있다. 여기서, 피부암 조직은 예를 들어 흑색종일 수 있다. 또한, 의심 조직(2)은 점 또는 양성(benign) 조직과 같이 병변 조직은 아니지만 육안으로 보았을 때 정상 조직과 다른 조직을 의미할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(예: 도 1의 시스템(10))은 정상 조직(1) 및/또는 의심 조직(2)과 관련된 스펙트럼 데이터 중 적어도 일부에 기초하여, 의심 조직(2)의 병변 여부를 판단할 수 있다. 의심 조직(2)의 병변 여부를 판단함에 있어서, 펄스 빔이 조사되는 위치는 중요한 고려 요소로 작용될 수 있다. 예를 들어, 의심 조직(2)의 일반적인 크기에 비하여 펄스 빔의 스팟 사이즈는 매우 작기 때문에, 동일한 의심 조직(2)의 경우라도 펄스 빔의 조사 위치에 따라 시스템(10)에서 제공되는 질병 정보가 달라질 수 있기 때문이다. 따라서, 동일한 의심 조직(2) 내에서 다양한 스팟의 질병 정보를 파악하는 것이, 보다 정확히 의심 조직(2)의 질병 정보를 판단할 수 있는 한가지 방법이 될 수 있다.
다양한 실시예에 따른 시스템(10)은, 유저가 이미징 모듈(180)을 통해 육안으로 펄스 빔의 조사 위치를 확인함으로써, 펄스 빔의 조사 위치에 따른 스펙트럼 데이터의 분석 결과를 고려하여 의심 조직(2)에 대한 보다 정확힌 질병 정보(진단 결과)를 제공할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 레이저 장치의 전기적 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5를 참조하면, 레이저 장치(100)는 레이저 출력 모듈(1040), 스위치 모듈(1050), 제1 컨트롤러(1001), 제1 메모리(1020) 및 제1 통신 모듈(1070)을 포함할 수 있다.
이하에서는 본 명세서의 일 실시예에 따른 레이저 장치(100)의 각 구성에 대해 설명한다.
레이저 출력 모듈(1040)은 검체에 레이저를 조사할 수 있다. 또는, 레이저 출력 모듈(1040)은 외부 설비로부터 출력되는 레이저를 검체에 조사되도록 안내할 수 있다. 레이저 출력 모듈(1040)은, 도 2 및 도 3에서 상술한 레이저 활성부(120) 구성과 전부 또는 일부가 동일한 구성을 의미할 수 있다.
레이저 출력 모듈(1040)은 활성 레이저 매질에서 생성된 레이저를 연속 빔 또는 펄스 빔 형태로 출력할 수 있다. 여기서, 펄스 레이저를 출력하는 경우에는 활성 레이저 매질에 의해 생성된 레이저를 펄스 신호로 여기하거나 Q 스위칭, 모드 동기 등을 이용할 수 있으며, 펄스 폭(duration)을 조절함으로써 레이저에 의해 출력 세기(단위 시간 당 에너지)가 조절될 수 있다. 또 레이저 출력 모듈(1040)은 특정 파장의 레이저를 출력할 수 있다. 이때, 출력되는 레이저의 파장은 활성 레이저 매질(1212)의 종류에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 활성 레이저 매질이 Nd:YAG 소재로 제공되면, 레이저 출력 모듈(1040)은 1064nm 레이저, 1064nm 레이저의 하모닉 파장인 레이저 또는 1064nm 레이저가 하모닉 파장이 되는 레이저를 출력할 수 있다. 이하의 설명에서는, 설명의 편의를 위해 펄스 빔 형태로 출력되는 레이저 위주로 설명한다.
레이저를 조사받은 검체에는 레이저 유도 붕괴 현상이 일어날 수 있다. 구체적으로, 레이저 출력 모듈(1040)에 의해 생체 조직에 레이저가 조사되는 경우, 생체 조직의 일부가 융발(ablation)되면서 플라즈마가 형성될 수 있다. 이처럼 플라즈마 유도 붕괴 현상이 일어나기 위해서는 레이저의 세기(laser intensity), 조사 면적 등의 특성이 특정한 조건을 만족해야 한다. 이를 위해 레이저 출력 모듈(1040)은 검체에 조사되는 레이저의 특성을 조절할 수도 있다. 여기서, 조사 면적은 검체에 조사된 레이저가 검체에 입사되는 면적을 의미할 수 있다.
스펙트로미터(예: 도 6의 스펙트로미터(2050))는 입력되는 광의 파장 별 세기를 감지할 수 있다. 예를 들어, 스펙트로미터(2050)는 광 전달 부재를 통해 광 수집 모듈(170)이 수집한 광을 전달받아 수집된 광의 파장 별 세기를 감지할 수 있다.
제1 통신 모듈(1070)은 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다. 레이저 장치(100)는 제1 통신 모듈(1070)을 통해 분석 장치(200)이나 외부 서버와 데이터 송수신을 할 수 있다.
제1 통신 모듈(1070)은 크게 유선 타입과 무선 타입으로 나뉜다. 유선 타입과 무선 타입은 각각의 장단점을 가지므로, 경우에 따라서는 레이저 장치(100)에는 유선 타입과 무선 타입이 동시에 마련될 수도 있다.
여기서, 유선 타입의 경우에는 LAN(Local Area Network)이나 USB(Universal Serial Bus) 통신이 대표적인 예이며 그 외의 다른 방식도 가능하다. 또 여기서, 무선 타입의 경우에는 주로 블루투스(Bluetooth)나 직비(Zigbee)와 같은 WPAN(Wireless Personal Area Network) 계열의 통신 방식을 이용할 수 있다. 그러나, 무선 통신 프로토콜이 이로 제한되는 것은 아니므로 무선 타입의 통신 모듈은 와이파이(Wi-Fi) 같은 WLAN(Wireless Local Area Network) 계열의 통신 방식이나 그 외의 알려진 다른 통신 방식을 이용하는 것도 가능하다.
제1 메모리(1020)는 각종 정보를 저장할 수 있다. 제1 메모리(1020)에는 각종 데이터가 임시적으로 또는 반영구적으로 저장될 수 있다. 제1 메모리(1020)의 예로는 하드 디스크(HDD: Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 플래쉬 메모리(flash memory), 롬(ROM: Read-Only Memory), 램(RAM: Random Access Memory) 등이 있을 수 있다. 제1 메모리(1020)는 레이저 장치(100)에 내장되는 형태나 탈부착 가능한 형태로 제공될 수 있다.
제1 메모리(1020)에는 레이저 장치(100)을 구동하기 위한 운용 프로그램(OS: Operating System)이나 레이저 장치(100)의 각 구성을 동작시키기 위한 프로그램을 비롯해 레이저 장치(100)의 동작에 필요한 각종 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 제1 메모리(1020)에는 스펙트로미터(2050)에서 감지된 광량에 기초하여 생성된 전기적 신호 또는 스펙트럼 데이터가 저장될 수 있다.
제1 컨트롤러(1001)는 레이저 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
제1 컨트롤러(1001)는 하드웨어나 소프트웨어 또는 이들의 조합에 따라 CPU(Central Processing Unit)나 이와 유사한 장치로 구현될 수 있다. 하드웨어적으로 전기적 신호를 처리하여 제어 기능을 수행하는 전자 회로 형태로 제공될 수 있으며, 소프트웨어적으로는 하드웨어적 회로를 구동시키는 프로그램이나 코드 형태로 제공될 수 있다.
레이저 장치(100)는 별도의 전원부를 가지거나 유선 혹은 무선으로 외부로부터 전원을 공급받을 수 있으며 전원부를 제어하는 스위치를 별도로 가질 수 있다.
이하에서는 본 명세서의 일 실시예에 따른 분석 장치(200)에 대하여 설명한다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 분석 장치의 블록도이다.
도 6을 참조하면, 분석 장치(200)는 제2 컨트롤러(2001), 입력 모듈(2040), 출력 모듈(2060), 스펙트로미터(2050), 제2 통신 모듈(2090) 및 제2 메모리(2020)을 포함할 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 분석 장치(200)는 검체에 대한 진단을 수행할 수 있다. 달리 표현하면, 검체에 대한 질병 정보를 제공할 수 있다. 또, 분석 장치(200)는 검체에 대한 진단을 수행한 결과를 유저에게 제공할 수 있다.
분석 장치(200)는 검체를 진단함에 있어서 다양한 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(200)는 스펙트럼 데이터, 이미지 데이터 및 음향 데이터 중 적어도 하나를 이용할 수 있다.
여기서, 분석 장치(200)는 검체를 진단하기 위한 데이터를 레이저 장치(100)으로부터 제공받을 수 있다. 분석 장치(200)는 레이저 장치(100)으로부터 스펙트럼 데이터를 획득하고 이를 이용하여 검체에 대한 진단을 수행할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 레이저 장치(100)가 검체에 레이저를 조사하여 플라즈마를 형성시키고 그로부터 플라즈마 광을 분광 분석하여 획득한 스펙트럼 데이터를 분석 장치(200)에 제공하면, 분석 장치(200)는 이를 이용하여 검체에 질병이 있는지 여부를 판단할 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 제2 컨트롤러(2001)는 제2 통신 모듈(2090)을 이용해 레이저 장치(100)으로부터 검체에 대한 스펙트럼 데이터를 획득하고 제2 메모리(2020)에 저장된 진단을 위한 프로그램을 이용하여 질병 유무나 건강 상태, 조성 등과 같은 검체의 상태를 판단하고, 출력 모듈(2060)로 그 결과를 출력함으로써 분석 장치(200)이 검체에 대한 진단을 수행할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 레이저 장치(100, 예를 들어 광 수집 모듈(170, 도 3 참조 ))와 분석 장치(200)는 광섬유(optical fiber)를 통해 연결되어, 레이저 장치(100)로부터 분석 장치(200)까지 스펙트럼 데이터를 획득하기 위한 플라즈마 광을 전송될 수 있다.
제2 통신 모듈(2090)은 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다. 분석 장치(200)는 제2 통신 모듈(2090)을 이용하여 레이저 장치(100) 또는 외부 서버와 데이터 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(200)는 제2 통신 모듈(2090)을 이용하여 레이저 장치(100)으로부터 검체를 진단하는 데에 필요한 데이터를 획득할 수 있다.
제2 통신 모듈(2090)은 제1 통신 모듈(1070)과 유사하게 제공될 수 있으므로, 이에 대한 보다 자세한 설명은 생략하기로 한다.
제2 메모리(2020)는 분석 장치(200)의 각종 정보를 저장할 수 있다.
제2 메모리(2020)에는 분석 장치(200)을 구동하기 위한 운용 프로그램이나 분석 장치(200)의 각 구성을 동작시키기 위한 프로그램을 비롯해 분석 장치(200)의 동작에 필요한 각종 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 제2 메모리(2020)에는 검체에 관한 스펙트럼 데이터를 가공하기 위한 프로그램 및 데이터 분석을 위한 인공 신경망이 저장될 수 있다.
제2 메모리(2020)는 제1 메모리(1020)와 유사하게 제공될 수 있으므로, 이에 대한 보다 자세한 설명은 생략하기로 한다.
입력 모듈(2040)은 유저로부터 유저 입력을 수신할 수 있다. 유저 입력은 키 입력, 터치 입력, 음성 음력을 비롯한 다양한 형태로 이루어질 수 있다. 입력 모듈(2040)의 예로는 전통적인 형태의 키패드나 키보드, 마우스는 물론, 유저의 터치를 감지하는 터치 센서 및 그 외의 다양한 형태의 유저 입력을 감지하거나 입력 받는 다양한 형태의 입력 수단을 모두 포함하는 포괄적인 개념이다. 또, 입력 모듈(2040)은 자체적으로 유저 입력을 감지하는 장치 대신 전자 기기에 유저 입력을 입력 받는 외부의 입력 장치를 연결시키는 입력 인터페이스(USB 포트, PS/2 포트 등)의 형태로 구현될 수도 있다.
출력 모듈(2060)은 각종 정보를 출력해 유저에게 이를 제공할 수 있다. 출력 모듈(2060)은 영상을 출력하는 디스플레이, 소리를 출력하는 스피커, 진동을 발생시키는 햅틱 장치 및 그 외의 다양한 형태의 출력 수단을 모두 포함하는 포괄적인 개념이다. 이외에도 출력 모듈(2060)은 전자 기기에 개별 출력 수단을 연결시키는 포트 타입의 출력 인터페이스의 형태로 구현될 수도 있다.
스펙트로미터(예: 도 6의 스펙트로미터(2050))는 입력되는 광의 파장 별 세기를 감지할 수 있다. 예를 들어, 스펙트로미터(2050)는 광 전달 부재를 통해 광 수집 모듈(170)이 수집한 광을 전달받아 수집된 광의 파장 별 세기를 감지할 수 있다.
제2 컨트롤러(2001)는 분석 장치(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제2 컨트롤러(2001)는 제2 메모리(2020)로부터 데이터 가공 및 분석을 위한 프로그램을 로딩하여 레이저 장치(100)으로부터 획득한 데이터를 가공 및 분석하고 그 결과를 출력 모듈(2060)을 통해 유저에게 제공하도록 제어 신호를 생성할 수 있다. 또한, 제2 컨트롤러(2001)는 스펙트로미터(2050)를 이용하여 질병 정보 제공에 필요한 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다.
제2 컨트롤러(2001)는 제1 컨트롤러(1001)와 유사하게 제공될 수 있으므로, 이에 대한 보다 자세한 설명은 생략하기로 한다.
분석 장치(200)는 별도의 전원부를 가지거나 유선 혹은 무선으로 외부로부터 전원을 공급받을 수 있으며 전원부를 제어하는 스위치를 별도로 가질 수 있다.
이하에서는 본 명세서의 일 실시예에 따른 진단 방법에 관하여 설명한다. 이하의 설명에서는 본 명세서의 일 실시예에 따른 진단 방법이 상술한 진단 시스템(10)에 의해 수행되는 것으로 설명한다. 다만, 이는 설명의 편의를 위한 것에 불과하므로, 본 명세서의 일 실시예에 따른 진단 방법이 상술한 진단 시스템(10)으로 한정되는 것은 아니다. 즉, 후술되는 진단 방법이 반드시 상술한 진단 시스템(10)에 의해서만 수행되어야 하는 것은 아니며 상술한 진단 시스템(10)과 유사한 기능을 갖는 다른 시스템이나 장치 등에 의해 수행되는 것도 가능하다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법의 개략적인 과정을 나타낸 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이 레이저 장치(100)의 레이저 활성부(120)는 검체에 레이저를 조사할 수 있다. 여기서, 레이저 활성부(120)은 직접 레이저를 생성하여 검체로 레이저를 출력하거나 또는 외부 설비로부터 레이저를 입력 받아 검체로 레이저를 출력할 수 있다.
레이저를 조사받은 검체에는 플라즈마 어블레이션이 유도되고 이에 따라 검체 또는 그 주변에 플라즈마가 형성될 수 있다. 여기서, 검체에 조사되는 레이저는 검체에 어블레이션을 유도하고 플라즈마가 형성되도록 소정의 세기, 주기 및 형태를 갖는 펄스 레이저를 포함할 수 있다. 검체에 조사되는 레이저의 세기, 주기 및 형태는 레이저 활성부(120)에 의해 설정되거나 조절될 수 있다.
시스템(10)은 검체로부터 레이저의 조사와 관련된 또는 레이저 조사에 의해 유발된 광을 수집할 수 있다. 구체적으로는 도 7에 도시된 바와 같이 레이저 장치(100)의 광 수집 모듈(170)이 검체로부터 광을 수신할 수 있다.
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 검체에 레이저가 조사되면 여러 방향으로 광이 발산될 수 있고 광 수집 모듈(170)은 발산되는 광의 적어도 일부를 수신할 수 있다.
여기서, 수집된 광은 광 전달 부재(예: 광섬유)를 통해 스펙트로미터(2050)에 제공될 수 있다.
시스템(10)은 수집된 광에 관한 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 구체적으로 레이저 장치(100) 또는 분석 장치(200)의 스펙트로미터(2050)는 광 수집 모듈(170)으로부터 수집된 광을 전달받고, 수집된 광에 관한 스펙트럼 데이터를 생성할 수 있다. 분광 부재(2051)는 광 수집 모듈(170)로부터 수집된 광을 입사받아 파장에 따라 분광하고, 센서 어레이(2052)가 분광된 광의 파장 별 세기를 측정할 수 있다.
시스템(10)은 획득한 스펙트럼 데이터를 이용하여 검체에 대한 진단을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로 분석 장치(200)는 레이저 장치(100)가 획득한 스펙트럼 데이터를 이용하여 진단을 수행할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이 분석 장치(200)는 스펙트럼 데이터를 가공하고 데이터 분석 프로그램 등을 이용하여 검체에 질병이 있는지 여부 또는 검체의 상태 등을 판단할 수 있다. 분석 장치(200)는 스펙트럼 데이터를 분석함에 있어서 인공 신경망, 기계 학습 또는 빅 데이터 분석 등을 활용한 진단 알고리즘을 이용할 수 있다. 또, 분석 장치(200)는 검체에 대해 진단을 수행한 결과를 출력 모듈(2060)을 통해 유저에게 제공할 수 있다.
이하에서는, 다양한 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법에 대해 도면을 참조하여 설명하도록 한다. 도 8에 도시된 질병 정보 제공 방법의 흐름을 설명함에 있어, 도 9 내지 도 12가 함께 참조될 수 있다. 또한, 이상에서 언급된 구성들에 대한 설명이나 도면 부호가 함께 참조될 수 있다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법을 나타낸 순서도이다. 도 9는 다양한 실시예에 따라, 가이드 광이 검체에 조사되고 있는 상황을 나타낸 도면이다. 도 10은 다양한 실시예에 따라, 복수회의 펄스 빔이 조사되는 경우를 나타낸 도면이다. 도 11은 다양한 실시예에 따른 스펙트럼 데이터의 일 예이다. 도 12는 다양한 실시예에 따른 인공신경망의 일 예이다.
도 8을 참조하면, 시스템(10)에서 수행되는 질병 정보 제공 방법은 가이드 광 출력 단계(S210), 트리거링 신호를 생성하는 단계(S220), 트리거링 신호에 응답하여 이미지를 촬영하는 단계(S230), 이미지 촬영 이후 펄스 빔을 출력하는 단계(S240), 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계(S250) 및 획득된 스펙트럼 데이터에 기초하여 질병 정보를 제공하는 단계(S260)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면(특히, 도 8 및 도 9를 참조하면), 시스템(10)은 가이드 광(3)을 출력할 수 있다(S210). 일 실시예에서, 레이저 조사 장치(100)는 검체 상에 가이드 광(3)을 출력하고, 유저는 검체 상에 조사된 가이드 광(3)을 육안으로 확인할 수 있다. 예를 들어, 레이저 장치(100)는 유저의 조작에 상응하여 가이드 모듈(142)을 통해 가이드 광(3)을 출력하고, 유저는 가이드 광(3)을 정상 조직(1) 또는 의심 조직(2) 상에서 이동시키며 펄스 빔이 조사 될 위치를 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 트리거링 신호를 생성할 수 있다(S220). 여기서, 트리거링 신호는 유저의 인풋에 응답하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 유저가 스위치(예: 도 2의 스위치(150))를 누르는 경우, 제1 컨트롤러(1001)는 이미징 모듈(180) 및/또는 레이저 활성부(120)의 동작을 개시하기 위한 트리거링 신호를 생성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 트리거링 신호에 응답하여 가이드 광(3)이 투사되고 있는 검체의 적어도 일부 영역을 촬영할 수 있다(S230). 예를 들어, 시스템(10)은 검체의 일부 영역을 촬영하여 분석 장치(200)에 마련된 출력 모듈(예: 디스플레이)을 통해 촬영된 이미지를 유저에게 제공할 수 있다. 예를 들어(도 9를 참조하면), 이미징 모듈(180)은 정상 조직(1) 및/또는 의심 조직(2)에 투사되고 있는 가이드 광(3)이 나타나도록 검체를 촬영할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 레이저 장치(100)는 트리거링 신호에 응답하여 가이드 광(3)을 촬영하고, 그 즉시 펄스 빔(예: 도 10의 펄스 빔(4))을 조사할 수 있다. 이로써, 예를 들어, 레이저 장치(100)를 이용하는 사용자의 손이 흔들리는 경우라도, 가이드 광(3)의 조사 위치와 펄스 빔(4)의 조사 위치가 실질적으로 동일한 지점을 가리킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 펄스 빔을 복수회 조사할 수 있다. 또한, 시스템(10)은, 펄스 빔이 여러번 조사되는 위치들 중에서, 적어도 일부 또는 모두에 대해 촬영할 수 있고, 이를 출력 모듈(2060)을 통해 유저에게 제공할 수 있다. 예를 들어(도 10을 참조하면), 시스템(10)은 검체(정상 조직(1) 또는 의심 조직(2)) 상에서, 복수의 레이저가 조사되었던 위치(이하 '레이저 조사 위치'라 칭함)들에 대한 정보를 제공할 수 있다. 구체적으로, 현재 유저가 펄스 빔을 제1 가이드 광(3)이 조사되고 있는 위치에 조준 중인 경우, 분석 장치(200)는 이전에 펄스 빔이 조사된 위치들인 제2 레이저 조사 위치(spot 2) 및 제3 레이저 조사 위치(spot 3)에 대한 정보를 함께 출력할 수 있다. 이전에 펄스 빔이 조사되었던 위치와 다른 위치에 펄스 빔이 조사되는 타겟(4)을 지정하는 경우, 유저는 출력 모듈(2060)을 통해 제공되는 제2 레이저 조사 위치(spot 2) 및 제3 레이저 조사 위치(spot 3)를 고려하여, 제2 레이저 조사 위치(spot 2) 및 제3 레이저 조사 위치(spot 3)과 다른 위치에 제1 가이드 광(3)을 조준할 수 있다.
예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이, 시스템(10)은 이전에 조사되었던 펄스 빔들의 위치(예: 제2 레이저 조사 위치(spot 2) 및/또는 제3 레이저 조사 위치(spot 3))를, 해당 펄스 빔들이 조사되기 직전 각각 촬영한 가이드 광들과 관련된 정보로 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 질병 정보를 제공하기 위해 검체에 펄스 빔을 조사할 수 있다(S240). 일 실시예에서, 레이저 장치(100)를 이용한 펄스 빔의 조사는 이미지 촬영 이후 수행될 수 있다. 예를 들어, 제1 컨트롤러(1001)는 스위치 모듈(1060)에서 생성된 트리거링 신호에 응답하여 먼저 가이드 광이 조사되고 있는 검체의 일부 영역을 촬영하고, 이후 레이저 활성부(120)를 통해 가이드 광이 조사되고 있는 위치에 펄스 빔을 조사할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 레이저 장치(100)는 트리거링 신호에 응답하여 가이드 광(3)을 촬영하고, 그 즉시 펄스 빔(예: 도 10의 펄스 빔(4))을 조사할 수 있다. 이로써, 예를 들어, 레이저 장치(100)를 이용하는 사용자의 손이 흔들리는 경우라도, 가이드 광(3)의 조사 위치와 펄스 빔(4)의 조사 위치가 실질적으로 동일한 지점을 가리킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 펄스 빔이 조사되면, 시스템(10)은 검체와 관련된 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다(S250). 일 실시예에서, 펄스 빔이 조사되면 검체의 적어도 일부 영역(예: 가이드 광(3)이 조사되는 위치)에는 플라즈마 어블레이션(plasma ablation)이 일어나고(occurred) 레이저 장치(100)의 광 수집 모듈(170)은 플라즈마 어블레이션과 관련된 광을 분석 장치(200)의 스펙트로미터(예: 도 6의 스펙트로미터(2050))로 전달할 수 있다. 스펙트로미터(2050)는 전달받은 광을 분광하여 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다.
도 9 및 도 10을 참조하면, 시스템(10)은 의심 조직 상에서, 펄스 빔의 조사 스팟과 상응하는 질병 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 펄스 빔은 의심 조직 상에서 복수의 스팟(Spot 1, Spot 2, Spot 3)에 조사될 수 있다. 복수의 스팟(Spot 1, Spot 2, Spot 3)에서는 각각 플라즈마 어블레이션이 유도될 수 있다. 이에 따라, 후술할 바와 같이, 복수의 스팟(Spot 1, Spot 2, Spot 3)에서는 각각 다른 질병 정보가 획득될 수 있다. 즉, 동일한 의심 조직(2) 내라 할지라도, 펄스 빔의 조사 위치에 따라 다른 질병 정보를 획득할 수 있는 것이다. 예를 들어, 의심 조직(2)이 피부암 조직이라 할 지라도, 제1 스팟(Spot 1)에 해당하는 지점에서는 피부암에 관한 진단 결과가 획득되지 않을 수 있다. 반면에, 제2 스팟(Spot 2) 또는 제3 스팟(Spot 3)에 해당하는 지점에서는 피부암에 관한 진단 결과가 획득될 수 있다. 결국, 시스템(10)은, 동일한 의심 조직(2) 내에서, 복수의 스팟들(Spot 1, Spot 2, Spot 3)에서 획득된 질병 정보들을 종합하여, 보다 정확한 의심 조직(2)과 관련된 질병 정보를 제공할 수 있게 된다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은, 사용자로 하여금 펄스 빔의 조사 위치들(조사 스팟들(Spot 1, Spot 2, Spot 3))을 정확히 파악할 수 있도록, 가이드 광(3)을 촬영할 수 있다. 여기서, 가이드 광(3)의 조사 위치는, 펄스 빔의 조사 스팟(Spot 1, Spot 2, Spot 3)과 실질적으로 동일한 위치인 것이 바람직할 것이나 이에 국한되지는 않는다. 후술할 바와 같이, 사용자는, 가이드 광(3)이 촬영된 위치를 고려하여, 제1 스팟(Spot 1)과 다른 제2 스팟(Spot 2)에 펄스 빔을 조사할 수 있다. 본 개시의 이상, 이하의 설명에서, 스팟이란 용어와 타겟 이란 용어는 혼용되어 이용될 수 있다.
도 11을 참조하면, 다양한 실시예에 따른 스펙트럼 데이터는, 연속 스펙트럼을 가지는 불특정 방출(연속 방출) 및 특정 파장대역의 스펙트럼을 가지는 요소 특정 방출을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에 따른 스펙트로미터(2050)는, 플라즈마 어블레이션의 발생 직후(즉, 펄스 빔의 조사 직후)에 우세하게 관찰되는 연속 방출 및 일반적으로 연속 방출 이후에 보다 우세하게 관찰되는 요소 특정 방출에 관한 정보를 모두 획득할 수 있도록, 그 게이팅(gating) 시간이 미리 정해진 시간으로 설정되거나 별도의 게이팅(gating) 시간이 설정되지 않는 넌-게이티드(non-gated) 타입일 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에 따른 스펙트로미터(2050)의 게이팅 시간의 시점은 펄스 빔의 조사 시점으로부터 10ns 까지의 사이 기간 중 하나의 시점으로 결정되고, 게이팅 시간의 종점은 펄스 빔의 조사로부터 10us가 경과된 이후로 결정될 수 있다.
한편, 필요에 따라 플라즈마 방출(즉, 불특정 방출)의 스펙트럼만을 관측할 필요가 있는 경우라면, 플라즈마 관측 구간의 시작 시점을 제2 구간의 시작 시점으로 설정하고, 플라즈마 관측 구간의 종료 시점을 요소 특정 방출의 양이 일정 이상되기 이전 시점으로 설정할 수도 있을 것이다. 즉, 예를 들어, 플라즈마 관측 구간의 종료 시점은 검체에 레이저가 조사되고 약 1us 경과된 시점으로 설정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은, 획득된 스펙트럼 데이터에 기초하여 질병 정보를 제공할 수 있다(S260). 일 실시예에서, 분석 장치(200)는, 후술할 바와 같이, 인공신경망을 이용하여 획득된 스펙트럼 데이터에 기초한 질병 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 시스템(10)은 획득된 스펙트럼 데이터를 인공신경망의 인풋 데이터로 이용할 수 있다. 또는, 시스템(10)은 획득된 스펙트럼 데이터를 제2 메모리(2020)에 저장된 인공신경망과 상응하는 인풋 데이터로 가공하여 이용할 수도 있다.
잠시 도 12를 참조하여, 다양한 실시예들에서 이용되는 인공신경망에 대해 언급하도록 한다.
상술한 바와 같이 시스템(10)은 질병 정보를 제공하기 위하여, 다양한 질병 정보 제공 알고리즘을 이용할 수 있다.
예를 들어, 질병 정보 제공 알고리즘은 인공 신경망(Artificial Neural Network)으로 제공될 수 있다. 인공 신경망의 세부적인 예시들로는, 회귀분석 인공 신경망(Convolution Neural Network), 순환신경망(Recurrent Neural Network), 심층신경망(Deep Neural Network) 등이 있으며, 이하의 설명에서 인공 신경망은 상술된 인공 신경망, 그 외의 다양한 형태의 인공 신경망 및 이들이 조합된 형태의 인공 신경망을 모두 포함하는 포괄적인 의미로 해석되어야 한다.
또한, 본 개시의 질병 정보 제공 알고리즘은, 인공 신경망 모델 형태외에도, 최근접 이웃 알고리즘(KNN), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트 벡터 머신(SVM), 주성분분석법(PCA) 등이 포함될 수 있으며, 이상에서 언급된 기법들이 앙상블된 형태나 그 외에 다양한 방식으로 조합된 형태까지도 전부 포함할 수 있다.
나아가, 본 명세서에서 질병 정보 제공 알고리즘이 반드시 기계학습 모델로 한정되는 것은 아니다. 즉, 진단 알고리즘은 기계학습 모델이 아닌 다양한 판단/결정 알고리즘이 포함될 수도 있다.
본 명세서에서 딥러닝 계열의 인공 신경망은 논리적으로 또는 물리적으로 구현되는 것이 가능하다. 즉, 인공 신경망은 하드웨어적, 소프트웨어적 또는 이들의 조합 형태로 구현될 수 있다.
예를 들어, 인공 신경망은 구글의 텐서 플로우 등의 어플리케이션을 이용하는 프로그램으로 구현될 수 있다. 여기서, 프로그램 형태의 인공 신경망은 논리적으로 구현된 층(layer), 노드(node) 및 이들을 연결하는 라인(line)이 제공되며, CPU나 GPU의 연산을 통해 데이터를 처리함으로써 구현될 수 있다. 본 명세서에서는 분석 장치(200)의 제2 컨트롤러(2001)와 제2 메모리(2020)를 통해 구현될 수 있다. 이때, 제2 메모리(2020)에는 인공 신경망을 구성하는 각 노드의 웨이트 값이나 노드 간의 연결 관계, 노드의 구성 등이 저장되어 있을 수 있으며, 제2 컨트롤러(2001)는 스펙트럼 데이터를 입력 레이어로 입력하고, 이후 각 노드에서의 노드값(node value)을 연산하여 출력 레이어에서 결과값을 산출할 수 있다.
다른 예를 들어, 인공 신경망은 인공 신경망을 전용으로 처리하기 위한 ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 형태나 FPGA(field programmable gate array) 형태 등을 비롯한 다양한 전기 회로들로 구현되는 신경 모사 칩(neuromorphic chip)과 같은 하드웨어로 제공될 수도 있다.
이하에서는, 도 13 및 도 14를 함께 참조하여 설명하도록 한다.
도 13은 다른 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법의 순서도이다. 도 14는 도 13의 질병 정보 제공 방법이 구현되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 13 및 도 14를 참조하면, 시스템(10)은 적어도 2 이상의 다른 위치에서 획득된 스펙트럼 데이터들에 기초하여 질병 정보를 제공할 수 있다.
먼저 도 13을 참조하면, 질병 정보 제공 방법은, 제1 가이드 광을 출력하는 단계(S310), 제1 트리거링 신호를 생성하는 단계(S312), 제1 이미지를 촬영하는 단계(S314), 제1 펄스 빔을 출력하는 단계(S316), 제1 펄스 빔에 기초하여 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계(S318), 제2 가이드 광을 출력하는 단계(S320), 제2 트리거링 신호를 생성하는 단계(S320), 제2 이미지를 촬영하는 단계(S324), 제2 펄스 빔을 출력하는 단계(S326), 제2 펄스빔에 기초하여 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계(S328) 및 레퍼런스 스펙트럼 데이터 및 타겟 스펙트럼 데이터에 기초하여 질병 정보를 제공하는 단계(S330)를 포함할 수 있다.
제1 가이드 광을 출력하는 단계(S310) 내지 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계(S318)는, 특별한 언급이 없는 한 도 8의 S210 단계 내지 S250 단계 까지의 설명이 준용될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 정상 조직(1)에 제1 가이드 광(3a)을 투사할 수 있다(S310). 이후, 유저 인풋에 응답하여, 시스템(10)은 제1 트리거링 신호를 생성하고(S312), 제1 트리거링 신호에 응답하여 제1 가이드 광(3a)이 포함되도록 검체(정상 조직(1) 및/또는 의심 조직(2))의 적어도 일부 영역을 촬영한 제1 이미지를 촬영할 수 있다(S314). 제1 이미지의 촬영 이후(예컨대, 촬영 즉시), 시스템(10)은 제1 가이드 광(3a)가 투사되고 있는 위치에 제1 펄스 빔을 출력할 수 있다(S316). 시스템(10)은 제1 펄스 빔이 조사된 위치인 제1 타겟(4a)에서 정상 조직(1)과 관련된 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다(S318).
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 의심 조직(2) 상에 제2 가이드 광(3b)를 투사할 수 있다(S320). 일 실시예에서, 시스템(10)은 후술할 바와 같이, 정상 조직(1)에서 획득된 스펙트럼 데이터와 의심 조직(2)에서 획득된 스펙트럼 데이터에 기초하여 질병 정보를 획득할 수 있는 바, 시스템(10)은 의심 조직(2) 상에서 제1 타겟(4a)과 다른 위치에 제2 가이드 광(3b)를 투사할 수 있다. 어떤 실시예에서, 시스템(10)은 출력 모듈(2060)를 통해, 제1 가이드 광(3a)이 촬영된 이미지를 유저에게 제공하고, 유저는 제1 가이드 광(3a)의 위치와 다른 곳에 위치하도록 제2 가이드 광(3b)의 위치를 조절할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 가이드 광(3b)이 투사되는 동안, 시스템(10)은 유저 인풋에 응답하여 제2 트리거링 신호를 생성할 수 있다(S322).
다양한 실시예에 따르면, 제2 트리거링 신호가 생성되면, 이에 응답하여 시스템(10)은 제2 이미지를 촬영할 수 있다(S324). 예를 들어, 제2 이미지(324)는 제2 가이드 광(3b)이 나타나도록 검체(정상 조직(1) 및/또는 의심 조직(2))의 적어도 일부 영역이 촬영된 이미지를 의미할 수 있다. 어떤 실시예에서, 제1 이미지와 제2 이미지는 서로 상응하는 구도에서 촬영되는 것이 바람직할 수 있다. 유저는, 서로 상응하는 구도에서 촬영된 제1 이미지와 제2 이미지를 비교하여, 펄스 빔이 조사된 위치에서의 정확한 질병 정보를 제공받을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 이미지의 촬영 이후(예컨대, 촬영 즉시), 시스템(10)은 제2 펄스 빔을 출력할 수 있다(S326). 예를 들어, 시스템(10)은 제2 가이드 광(3b)가 출력된 위치에 제2 펄스 빔을 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 제2 펄스 빔이 출력된 위치인 제2 타겟(4b)과 관련된 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다(S328). 예를 들어, 타겟 스펙트럼 데이터는, 의심 조직(2)과 관련된 스펙트럼 데이터를 의미할 수 있다. 또는, 타겟 스펙트럼 데이터는, 질병 정보를 제공이 요구되는 위치에서의 스펙트럼 데이터를 의미할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 타겟 스펙트럼 데이터에 기초하여 질병 정보를 제공할 수 있다(S330). 예를 들어, 분석 장치(200)는, 제2 메모리(2020)에 저장된 인공신경망을 이용하여, 제2 타겟(4b)과 관련된 질병 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 인공 신경망의 인풋 데이터는 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 타겟 스펙트럼 데이터가 조합되어 획득될 수 있다. 제2 타겟(4b)에 대한 질병 정보를 획득함에 있어서, 타겟 스펙트럼 데이터 뿐만 아니라 정상 조직(1)과 관련된 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 더 이용함으로써, 질병 정보의 정확도가 향상될 수 있다. 예를 들어, 제2 타겟(4b)에 대한 질병 정보를 제공함에 있어서, 제1 타겟(4a)에 대한 스펙트럼 데이터가 함께 이용될 수 있다. 이를 위해, 인공신경망은 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 타겟 스펙트럼 데이터가 조합된 학습 데이터를 이용하여 학습될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 인공신경망은 보다 정확한 질벙 정보 제공을 위해서 여러 개의 레퍼런스 스펙트럼 데이터 및/또는 타겟 스펙트럼 데이터를 이용할 수 있다.
도 15는, 도 13의 질병 정보 제공 방법의 응용을 나타낸 도면이다.
도 15를 참조하면, 시스템(10)은 복수의 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 복수의 타겟 스펙트럼 데이터를 이용하여 질병 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 정상 조직(1)에 위치한 제1 레퍼런스 타겟(4c)과 관련된 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 제1 레퍼런스 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하기 위한 제1 펄스 빔이 조사되기 전에, 제1 레퍼런스 가이드 광(3c)에 대한 제1 이미지를 촬영할 수 있음은 전술한 바와 같다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 비교하기 위하여, 의심 조직(2)과 관련된 제1 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 시스템(10)은 의심 조직(2) 상에서 제1 레퍼런스 타겟(4c)과 다른 위치에 위치하는 제1 타겟(4d)에 대한 제1 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 시스템(10)은 제1 타겟(4d)에 대한 스펙트럼 데이터를 획득하기 전에, 제1 타겟(4d)를 지시하는 제1 타겟 가이드 광(3d)에 대한 제2 이미지를 촬영할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은, 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 다른 제2 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시예에서, 시스템(10)은 정상 조직(1)에 위치하고 제1 레퍼런스 타겟(4c)과 다른 제2 레퍼런스 타겟(4e)과 관련된 제2 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 시스템(10)은 출력 모듈(2060)을 통해 유저에게 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터의 기초가 된 제1 레퍼런스 가이드 광(3c)이 촬영된 제1 이미지를 제공하고, 유저는 이를 참고하여 제1 레퍼런스 타겟(4c)과 다른 위치에 제2 레퍼런스 가이드 광(3e)을 조준할 수 있다. 어떤 실시예에서, 시스템(10)은, 제2 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하기 전에 제2 레퍼런스 가이드 광(3e)이 촬영된 제3 이미지를 촬영할 수 있다. 제3 이미지는, 정상 조직(2)에서 레퍼런스 스펙트럼 데이터가 더 필요한 경우 이용될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은, 제2 레퍼런스 스펙트럼 데이터 및/또는 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 비교하기 위한 제2 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 제2 타겟 스펙트럼 데이터는, 의심 조직(2) 내에서, 제1 타겟(4d)와 다른 위치에 존재하는 제2 타겟(4f)과 관련된 스펙트럼 데이터일 수 있다. 제2 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하기 전에, 시스템(10)은 제2 타겟 가이드 광(3f)이 포함된 제4 이미지를 획득할 수 있다. 제4 이미지는, 의심 조직(2) 내에서 제1 타겟(4d) 및/또는 제2 타겟(4f)과 다른 위치에서 추가적인 질병 정보가 필요한 경우 이용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 시스템(10)은 제2 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 제2 타겟 스펙트럼 데이터를 비교하여 제2 타겟(4f)에서의 질병 정보를 제공할 수 있다. 또한, 시스템(10)은 제2 타겟(4f)에서의 질병 정보를 제공함에 있어서, 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 더 이용할 수도 있다. 뿐만 아니라, 시스템(10)은 제1 타겟(4d)에서의 질병 정보를 제공하기 위하여, 제2 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 모두 이용할 수도 있다.
도 16은 다양한 실시예에 따른 스펙트럼 데이터의 획득 방법을 나타낸 것이다. 도 17은, 도 16의 스펙트럼 획득 방법의 구현 예를 나타낸 도면이다.
도 16 및 도 17을 참조하면, 다양한 실시예에 따른 스펙트럼 데이터의 획득 방법은, 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계(S502), 제1 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계(S504) 및 제2 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계(S506)를 포함할 수 있다.
도 16의 각 단계에서, 스펙트럼 데이터를 획득하는 것은, 도 8의 방법 중 일부가 그대로 또는 유사하게 적용될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략하도록 한다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 하나의 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 복수의 타겟 스펙트럼 데이터들에 기초하여, 복수의 타겟들에 대한 질병 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 시스템(10)은 정상 조직(1)에 위치한 제1 레퍼런스 타겟(4g)과 관련된 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 의심 조직(2)에 위치한 복수의 타겟들(4h,4i,4j) 각각에 대한 복수의 타겟 스펙트럼 데이터들에 기초하여, 복수의 타겟들(4h,4i,4j) 각각에 대한 질병 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은, 정상 조직(1)에 위치한 제1 타겟(4g)에 대한 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하기 전에, 제1 레퍼런스 가이드 광(3g)이 촬영된 제1 이미지를 획득할 수 있다. 제1 이미지는 전술한 바와 같이, 추가적인 레퍼런스 스펙트럼 데이터가 필요할 경우 이용될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 동일한 의심 조직(2) 내에서, 각각 다른 복수의 타겟 스펙트럼 데이터들을 획득할 수 있다. 일 실시예에서, 시스템(10)은, 제2 내지 제4 타겟(4h, 4i, 4j)들과 관련된 제2 내지 제4 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 시스템(10)은, 제2 내지 제4 타겟 스펙트럼 데이터를 획득함에 있어서, 제2 내지 제4 타겟 가이드 광(3h, 3i, 3j)이 촬영된 제2 내지 제4 이미지의 전부 및/또는 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 관련된 제1 이미지 중 전부 또는 일부를 이용할 수 있다. 예를 들어, 유저는, 제1 레퍼런스 가이드 광(3g)이 촬영된 제1 이미지를 참고하여 의심 조직(2) 내에서 제2 타겟(4h)을 조준하여(제2 가이드 광(3h) 및 펄스 빔을 출력하여) 제2 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 이후, 제2 타겟 가이드 광(3h)이 촬영된 제2 이미지를 참고하여, 동일한 의심 조직(2) 내에서 제2 타겟 가이드 광(3h)과 다른 위치에 제3 타겟 가이드 광(3i)을 조준하고 제3 타겟(4i)에 대한 제3 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 유사하게, 유저는 제2 가이드 광(3h) 및/또는 제3 가이드 광(3i)이 촬영된 제2 이미지 및/또는 제3 이미지를 참고하여, 동일한 의심 조직(2) 내에서 제2 타겟(4h) 및/또는 제3 타겟(4i)과 다른 제4 타겟(4j)에 대한 제4 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은, 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 제2 내지 제4 타겟 스펙트럼 데이터를 각각 비교하여 제2 내지 제4 타겟들(4h, 4i, 4j)에 대한 질병 정보를 각각 제공할 수 있다. 뿐만 아니라, 시스템(10)은, 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 제2 내지 제4 타겟 스펙트럼 데이터들 중 적어도 일부를 참고하여 제2 타겟(4h) 내지 제4 타겟(4j)의 질병 정보를 제공할 수도 있다. 예를 들어, 시스템(10)은, 제1 레퍼런스 스펙트럼 데이터, 제2 타겟 스펙트럼 데이터 및 제3 타겟 스펙트럼 데이터에 기초하여 제2 타겟(4h)에 대한 질병 정보를 계산할 수도 있다.
도 18은 다양한 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법의 응용을 나타낸 도면이다.
도 18을 참조하면, 시스템(10)은 인접한 2 이상의 의심 조직들(2a, 2b)의 질병 정보를 파악하기 위하여, 커몬(common) 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 이용할 수 있다. 이하에서, 커몬 레퍼런스 스펙트럼 데이터가 획득되는 위치는 '커몬 타겟'으로 지칭한다.
도 18을 설명함에 있어, 도 8 및 도 15 내지 도 17에서 상술된 설명이 인용될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은, 2 이상의 의심 조직들(2a, 2b) 각각의 질병 정보를 파악함에 있어, 모두 적용될 수 있는 커몬 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시예에서, 커몬 레퍼런스 스펙트럼 데이터는, 제1 의심 조직(2a) 및 제2 의심 조직(2b)의 사이의 정상 조직(1)의 적어도 일부에서 획득될 수 있다. 예를 들어, 제1 커몬 타겟(4k)은 제1 의심 조직(2a)과 제2 의심 조직(2b)의 중간 지점일 수 있다. 다른 예로, 제1 커몬 타겟(4k)은 제1 의심 조직(2a) 및 제2 의심 조직(2b)과 동일한 신체 부위 내에서 선택될 수 있다. 여기서, 신체 부위는 손, 발, 팔, 등, 다리, 가슴 및 배일 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것이고 다양한 실시 변형이 가능할 것이다.
일반적으로, 정상 조직(1)과 의심 조직(2) 간의 일관된 차이값 특성을 포함하는 학습 데이터들(예: 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 타겟 스펙트럼 데이터가 조합되어 생성됨)로 학습될수록 인공 신경망의 예측 성능이 향상될 수 있다. 따라서, 피부암 조직과 일관된 스펙트럼 특성의 차이점을 갖는 정상 조직(또는 색소 침착 조직)에서 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 것이 바람직하다.
예를 들어, 정상 조직(또는 색소 침착 조직)이 피부암 조직과 가까이 위치할수록 피부암 조직과 정상 조직(또는 색소 침착 조직)간의 일반적인 환경에 따른 성질(예를 들어 수분 함유량, 경도, 자외선 노출량, 피부 색 등)이 스펙트럼 데이터 내에 공통적으로 포함될 확률이 높아질 수 있다. 따라서 레퍼런스 스펙트럼 데이터가 획득되기 위한 레퍼런스 타겟은 의심 조직(2)으로부터 소정의 거리 이내에 위치하는 것이 바람직 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 제1 의심 조직(2a)에 위치한 제1 타겟(4l)으로부터 제1 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 제1 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하기 이전에, 시스템(10)은 제1 타겟(4l)의 기초가 된 제1 가이드 광(3l)이 촬영된 제1 이미지를 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 제1 의심 조직(2a) 내에서, 제1 타겟(4l)과 다른 제2 타겟(4m)과 관련된 제2 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 유저는 제1 가이드 광(3l)이 반영된 제1 이미지를 참고하여, 제1 의심 조직(2a) 내에서 제1 타겟(4l)과 다른 위치의 제2 타겟(4m)에 제2 가이드 광(3m)을 투사하거나 펄스 빔을 조사할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 제2 의심 조직(2b)에 위치한 제3 타겟(4n)으로부터 제3 타겟 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 제3 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하기 이전에, 시스템(10)은 제3 타겟 스펙트럼 데이터의 기초가 된 제3 가이드 광(3n)이 촬영된 제3 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 유저는 제1 가이드 광(3l) 및/또는 제2 가이드 광(3m)이 촬영된 제1 이미지 및/또는 제2 이미지를 참고하여, 제1 타겟(4l) 및 제2 타겟(4m)이 위치한 제1 의심 조직(2a)과 다른 제2 의심 조직(2b)에 제3 가이드 광(3n)을 투사하거나 펄스 빔을 조사할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 커몬 레퍼런스 스펙트럼 데이터에 기초하여, 제1 내지 제3 타겟(4l,4m,4n) 각각에 대한 질병 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(200)는, 커몬 레퍼런스 스펙트럼 데이터와, 제1 내지 제3 타겟 스펙트럼 데이터 각각을 비교하여 제1 내지 제3 타겟(4l,4m,4n)에 대한 질병 정보를 획득할 수 있다. 더하여, 분석 장치(200)는 커몬 레퍼런스 스펙트럼 데이터와, 제1 내지 제3 타겟 스펙트럼 데이터 중 적어도 일부에 기초하여 제1 내지 제3 타겟(4l,4m,4n)에 대한 질병 정보를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 분석 장치(200)는 커몬 레퍼런스 스펙트럼 데이터, 제1 타겟 스펙트럼 데이터, 제2 타겟 스펙트럼 데이터 및 제3 타겟 스펙트럼 데이터를 모두 이용하여, 제3 타겟(4n)에 대한 질병 정보를 획득할 수도 있다.
인접한 의심 조직들(2a,2b) 사이의 정상 조직(1)에서 획득한 커몬 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득함으로써, 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하기 위한 펄스 빔의 조사 회수가 감소될 수 있다.
도 19는 다양한 실시예에 따른 출력 모듈의 일 구현예이다.
도 19를 참조하면, 시스템(10)은, 출력 모듈(2060)을 통하여 유저에게 펄스 빔의 조사 위치를 가이드할 수 있다. 도 19에 기재된 실시예는, 상술한 모든 실시예들에 부분적으로 또는 전체적으로 적용될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 분석 장치(200)는 출력 모듈(2060)을 통해 가이드 광(3-1, 3-2)이 촬영된 이미지를 출력할 수 있다. 일 실시예에서, 분석 장치(200)는 복수의 가이드 광들(3-1, 3-2)이 반영된 이미지를 출력할 수 있다. 예를 들어, 제1 가이드 광(3-1)은 과거 투사되었던 가이드 광을 의미할 수 있고, 제2 가이드 광(3-2)은 현재 출력되고 있는 가이드 광을 의미할 수 있다. 유저는, 과거에 펄스 빔이 조사된 위치(spot 1)에 상응하는 제1 가이드 광(3-1)을 참고하여, 제1 가이드 광(3-1)과 다른 위치에 제2 가이드 광(3-2)을 조준할 수 있다.
어떤 실시예에서, 분석 장치(200)는 실시간으로 제2 가이드 광(3-2)이 촬영되고 있는 영상을 출력할 수도 있다. 이때, 출력되고 있는 영상에는, 과거에 출력되었던 제1 가이드 광(3-1)에 대한 이미지가 덧씌워질 수 있고, 유저는 제1 가이드 광(3-1)과 다른 위치에 제2 가이드 광(3-2)을 조사할 수 있다. 예를 들어, 유저는 정상 조직(1) 및/또는 의심 조직(2) 상에서 제2 가이드 광(3-2)의 위치를 이동시킬 수 있다.
도 20은 다양한 실시예에 따른 질병 정보 제공의 예시들이다.
도 20을 참조하면, 시스템(10)은 의심 조직(2)에 대한 질병 정보를 제공할 수 있다. 도 20에서 언급하는 내용은, 상술한 모든 실시예들과 조합될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 스코어 값으로 질병 정보를 제공할 수 있다. 편의를 위해, 스코어로 제공된 질병 정보는 '질병 스코어'라고 칭하기로 한다. 여기서, 질병 스코어는 확률값 또는 인공신경망의 출력값 일 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니다. 예를 들어, 분석 장치(200)에 의해 제공되는 질병 스코어는 0~1 사이의 확률값일 수 있다. 일 실시예에서, 분석 장치(200)는, 제2 메모리(2020)에 저장된 인공 신경망을 이용하여, 타겟이 피부암일 확률값을 제공할 수 있다. 구체적으로, 제2 컨트롤러(2001)는, 상술한 실시예들에서의 여러 스펙트럼 데이터들(예: 레퍼런스 스펙트럼 데이터 및/또는 타겟 스펙트럼 데이터)을 그대로 또는 가공하여 인공신경망의 인풋 데이터로 입력하고, 인공 신경망은 인풋 데이터를 연산하여 의심 조직(2) 내의 타겟이 피부암일 확률을 획득할 수 있다. 어떤 실시예에서, 질병 스코어는 인공신경망의 출력값을 가공한 임의의 질병 지표를 의미할 수도 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위해 질병 스코어가 확률값인 경우 위주로 설명한다.
다양한 실시예에 따르면, 펄스 빔이 복수 회 조사된 경우, 분석 장치(200)는 각각의 타겟들에 대한 질병 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제1 타겟(4-a)의 피부암일 확률값이 0.85로 계산된 경우, 분석 장치(200)는 출력 모듈(2060)을 통해 제1 질병 정보(6-a)를 제공할 수 있다. 유사하게, 분석 장치(200)는 제2 타겟(4-b) 및 제3 타겟(4-c)에 대해서도 제2 질병 정보(6-b) 및 제3 질병 정보(6-c)를 제공할 수 있다. 어떤 실시예에서, 분석 장치(200)는 임계값 이상의 확률값을 가지는 타겟에 대해서만 질병 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 임계값이 0.7인 경우, 확률값이 0.7 이상인 제1 타겟(4-a) 및 제2 타겟(4-b)과 관련된 제1 질병 정보(6-a) 및 제2 질병 정보(6-b)만이 유저에게 제공되고, 확률값이 0.7 미만인 제3 질병 정보(6-c)는 출력되지 않을 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것이고, 다른 임계값이 설정되거나, 임계값 없이 모든 질병 정보가 출력될 수도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 분석 장치(200)는, 하나의 의심 조직에 관한 종합 스코어를 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 하나의 의심 조직(2-a)에 대해 복수의 질병 정보들(6-a, 6-b, 6-c)이 획득된 경우, 분석 장치(200)는 동일한 의심 조직(2-a) 내의 복수의 질병 정보들(6-a, 6-b, 6-c)의 전부 또는 일부를 조합하여 종합 스코어(TS1)를 제공할 수 있다. 분리된 2 이상의 의심 조직들(2-b, 2-c)이 존재하는 경우, 각각의 의심 조직들(2-b, 2-c)에 대한 종합 스코어(TS2, TS3)를 각각 제공할 수 있다. 예를 들어, 제1 의심 조직(2-a)에 대한 종합 스코어(TS1)는 복수의 질병 정보들(6-a,6-b,6-c)의 평균값일 수 있다. 다른 예로, 종합 스코어(TS1)는 복수의 질병 정보들(6-a,6-b,6-c) 중 확률값이 가장 높은 하나의 질병 정보(예: 제1 질병 정보(6-a)) 로 선택될 수 있다. 동일한 의심 조직 내에서도 위치에 따라 피부암 조직의 발견 확률이 달라질 수 있다. 따라서, 동일한 의심 조직(2-a) 내의 여러 타겟들(4-a,4-b,4-c)에서 획득된 질병 정보들에 기초하여 종합 스코어를 산출하는 경우, 하나의 타겟(예: 4-a)에서 질병 정보를 획득한 경우보다 정확도가 향상될 수 있다.
유사하게, 제2 의심 조직(2-b)에 대한 종합 스코어(TS2)는 제2 의심 조직(2-b) 내의 복수의 펄스 빔 조사 지점에서 획득된 질병 정보들(6-d,6-e)에 기초하여 획득될 수 있다. 여기서, 분석 장치(200)는, 복수의 펄스 빔 조사 지점을 나타내는 복수의 가이드 광(3-d,3-e)을 반영하는 이미지에 질병 정보(6-d,6-e) 및 종합 스코어(TS2)를 함께 출력할 수 있다.
또한, 어떤 실시예에서, 제2 의심 조직(2-b)와 인접한 제3 의심 조직(2-c)이 있는 경우, 사용자가 육안으로 질병 정보를 용이하게 비교할 수 있도록, 분석 장치(200)는 제3 의심 조직(2-c)에 대한 질병 정보들(6-f, 6-g)와 종합 스코어(TS3)를 함께 출력할 수도 있다. 질병 정보들(6-f, 6-g)은 제3 의심 조직(2-c) 내에서 서로 다른 가이드 광(3-f,3-g)이 조사된 영역(예컨대, 펄스 빔이 조사된 영역)에 각각 상응하는 질병 정보임은 상술한 바와 같다.
다양한 실시예에 따르면, 분석 장치(200)는 가이드 광(3)이 촬영된 이미지에 질병 정보를 태깅하여 출력할 수 있다. 일 실시예에서, 분석 장치(200)는, 가이드 광(3)이 촬영된 이미지에서, 각각의 가이드 광(3-a, 3-b, 3-c)과 상응하는 질병 정보들(6-a, 6-b, 6-c)을 태깅하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(200)는 제1 가이드 광(3-a)에 제1 질병 정보(6-a)를 태깅하고, 제2 가이드 광(3-b)에 제2 질병 정보(6-b)를 태깅하고, 제3 가이드 광(3-c)에 제3 질병 정보(6-c)를 태깅한 이미지를 출력할 수 있다. 더하여, 분석 장치(200)는 종합 스코어(TS1)를 태깅한 이미지를 출력할 수도 있다. 상술한 바와 같이, 하나의 이미지 내에 복수의 의심 조직들(2-b,2-c)이 존재하는 경우, 분석 장치(200)는 각각의 의심 조직들(2-b, 2-c)에 각각 상응하는 종합 스코어(TS2, TS3)를 태깅하여 제공할 수도 있다.
도 21은 또 다른 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법의 순서도이다.
도 21을 참조하면, 또 다른 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법은 진단 모드를 선택하는 단계(S100), 선택된 진단 모드와 관련된 동작으로 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계(S110) 및 획득된 스펙트럼 데이터에 기초하여 질병 정보를 제공하는 단계(S120)를 포함할 수 있다. 도 21의 질병 정보 제공 방법은 상술한 다양한 실시예에 따른 질병 정보 제공 방법들과 조합될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 유저로부터 진단 모드 선택을 입력받을 수 있다(S100). 일 실시예에서, 분석 장치(200)는 출력 모듈(2060)을 통해 유저에게 2 이상의 진단 모드를 제공하고, 유저는 입력 모듈(2040)을 통해 하나 이상의 진단 모드를 선택할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 진단 모드는, 레퍼런스 스펙트럼 데이터의 이용 여부와 관련될 수 있다. 예를 들어, 유저는 질병 정보를 제공받음에 있어, 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 이용하거나 또는 이용하지 않도록 진단 모드를 선택할 수 있다. 시스템(10)은, 유저의 모드 선택에 응답하여, 레퍼런스 스펙트럼 데이터 없이 타겟 스펙트럼 데이터에만 기초하여 질병 정보를 제공하거나 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 타겟 스펙트럼 데이터를 모두 이용하여 질병 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 진단 모드는, 질병 정보에 이용되는 스펙트럼 데이터들의 개수와 관련될 수 있다. 예를 들어, 유저는 질병 정보를 제공받음에 있어 이용될 레퍼런스 스펙트럼 데이터 및/또는 타겟 스펙트럼 데이터의 개수를 정할 수 있다. 시스템(10)은, 유저의 모드 선택에 응답하여, 하나의 또는 복수개의 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하거나 및/또는 하나의 또는 복수개의 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하고, 이에 기초하여 질병 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템(10)은 입력받은 진단 모드와 관련된 동작으로 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다(S110). 시스템(10)에서 수행되는 스펙트럼 데이터의 획득 동작은, 상술한 실시예들에서 스펙트럼 데이터의 획득과 동일하거나 유사하므로, 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
다양한 실시예들에 따르면, 시스템(10)은 획득된 스펙트럼 데이터에 기초하여 질병 정보를 제공할 수 있다(S120). 질병 정보 제공에 관한 동작은 상술한 실시예들에서 언급한 바와 동일하거나 유사하므로, 구체적인 설명은 생략한다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
다양한 실시예에 따르면, 의심 조직 상에서 제1 펄스 빔의 조사 위치를 가이드하는 제1 가이드 광을 조사하는 단계; 상기 제1 가이드 광이 조사되는 동안 상기 제1 펄스 빔의 출력을 지시하기 위한 제1 유저 인풋을 수신하는 단계; 상기 제1 유저 인풋에 응답하여, 상기 제1 가이드 광의 조사 지점과 상응하는 제1 타겟 영역에 플라즈마 어블레이션을 유도하도록 상기 제1 펄스 빔을 상기 의심 조직에 인가하는 단계로서, 상기 인가하는 단계는 상기 제1 가이드 광이 상기 의심 조직에 조사되고 있는 동안에 상기 제1 가이드 광 및 상기 제1 가이드 광 주변의 조직을 촬영한 제1 이미지 데이터를 획득한 이후에 수행되며, 상기 플라즈마 어블레이션에 관한 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계; 상기 제1 스펙트럼 데이터에 기초하여, 상기 제1 타겟과 관련된 제1 질병 정보를 획득하는 단계; 및 상기 제1 이미지 데이터 및 상기 제1 질병 정보를 디스플레이 하는 단계;를 포함하는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 유저 인풋에 의해 트리거링 신호를 생성하는 단계;를 더 포함하고, 상기 트리거링 신호에 응답하여 상기 제1 이미지 데이터의 획득과 상기 펄스 빔의 인가가 순차적으로 수행되는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 의심 조직과 인접한 정상 조직에 대한 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계는, 상기 정상 조직 상에서 제2 펄스 빔의 조사 위치를 가이드하는 제2 가이드 광을 조사하는 단계; 상기 제2 가이드 광이 조사되는 동안 상기 제2 펄스 빔의 출력을 지시하기 위한 제2 유저 인풋을 수신하는 단계; 상기 제2 유저 인풋에 응답하여, 상기 제2 가이드 광의 조사 지점과 상응하는 제2 타겟 영역에 플라즈마 어블레이션을 유도하도록 상기 제2 펄스 빔을 상기 정상 조직에 인가하는 단계; 상기 플라즈마 어블레이션에 관한 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계;를 포함하는, 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 질병 정보를 획득하는 단계는, 상기 레퍼런스 스펙트럼 데이터와 상기 타겟 스펙트럼 데이터 모두에 기초한 것인 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 질병 정보를 획득하는 단계는, 미리 획득된 스펙트럼 데이터와 질병 정보가 레이블링 된 학습 데이터를 이용하여 학습된 인공신경망을 이용하여 수행되는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 질병 정보는 상기 제1 타겟과 상응하는 의심 조직이 병변 조직일 확률 정보를 포함하는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 디스플레이 하는 단계는, 상기 제1 이미지 데이터에 상기 제1 질병 정보를 병합하여 디스플레이 하는 것인 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 의심 조직 상에서, 상기 제1 타겟 영역과 다른 위치에 제3 펄스 빔의 조사 위치를 가이드하는 제3 가이드 광을 조사하는 단계; 상기 제3 가이드 광이 조사되는 동안 상기 제3 펄스 빔의 출력을 지시하기 위한 제3 유저 인풋을 수신하는 단계; 상기 제3 유저 인풋에 응답하여 플라즈마 어블레이션을 유도하도록 상기 제3 펄스 빔을 상기 제3 타겟 영역에 인가하는 단계로서, 상기 인가하는 단계는 상기 제3 가이드 광이 상기 타겟에 조사되고 있는 동안에 상기 제3 가이드 광 및 상기 제3 가이드 광 주변의 조직을 촬영한 제3 이미지 데이터를 획득한 이후에 수행되며, 상기 플라즈마 어블레이션에 관한 제2 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 제2 타겟 영역과 관련된 제2 질병 정보를 획득하는 단계;를 포함하는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 질병 정보를 획득하는 단계는, 상기 제1 타겟 스펙트럼 데이터 및 상기 제2 타겟 스펙트럼 데이터에 기초하여 수행되고, 상기 제2 질병 정보를 획득하는 단계는, 상기 제1 타겟 스펙트럼 데이터 및 상기 제2 타겟 스펙트럼 데이터에 기초하여 수행되는, 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 디스플레이 하는 단계는, 상기 제1 이미지 데이터에 표시된 상기 제1 가이드 광에 상기 제1 질병 정보를 태깅하여 디스플레이 하는 것인 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 유저 인풋을 수신하기 이전에, 상기 제1 가이드 광의 조사 위치를 촬영하고 있는 영상을 실시간으로 출력하는 단계;를 더 포함하는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 펄스 빔을 생성하도록 구성된 레이저 발생부; 상기 레이저 발생부를 수용하고, 상기 펄스 빔의 조사 경로를 제공하는 개구를 포함하는 하우징; 상기 개구 근처에 마련되고, 상기 타겟과 접촉되어 상기 타겟으로부터 상기 레이저 생성 모듈까지의 상기 펄스 빔의 조사 거리를 조절하기 위한 가이드 팁; 상기 개구 또는 상기 가이드 팁과 인접하게 배치되고, 상기 펄스 빔이 타겟에 조사되었을 때 유도되는 플라즈마 광을 수신하도록 구성된 광 수신 모듈; 상기 하우징 내부에 배치되고, 상기 펄스 빔의 조사 위치를 시각적으로 나타내는 가이드 광을 조사하도록 구성된 가이드 모듈; 상기 광 수신 모듈과 나란하게 배치되고, 상기 펄스 빔의 조사 위치 및 상기 조사 위치 주변의 소정의 영역을 촬영하도록 구성된 이미징 모듈; 상기 하우징의 외면 적어도 일부에 배치되고, 유저 인풋에 상응하여 상기 이미징 모듈 및 상기 레이저 발생부의 동작을 트리거링 하도록 구성된 스위치 모듈; 및 상기 레이저 생성 모듈 및 상기 이미징 모듈의 동작을 제어하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는 : 상기 스위치 모듈에 상기 유저 인풋이 인가되면, 상기 이미지 모듈로 상기 가이드 광이 조사되고 있는 동안 상기 타겟 영역의 촬영을 지시하기 위한 제1 신호를 전송하고, 및 상기 제1 신호의 전송이후, 상기 타겟으로 상기 펄스 빔의 조사를 지시하는 제2 신호를 전송하도록 구성된 질병 정보 제공 장치가 제공될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제1 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계로서, 상기 제1 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계는, 의심 조직 상에 제1 가이드 빔을 조사하는 단계; 상기 제1 가이드 빔이 포함되도록 상기 의심 조직의 적어도 일부 영역을 촬영하여 제1 이미지 데이터를 획득하는 단계; 상기 촬영하는 단계 이후에, 상기 제1 가이드 빔과 상응하는 제1 타겟 영역에 제1 펄스 빔을 출력하는 단계; 및 상기 제1 타겟 영역에서 유도된 제1 플라즈마 어블레이션과 관련된 제1 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계;를 포함하고, 제2 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계로서, 상기 제2 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계는, 상기 의심 조직 상에 제2 가이드 빔을 조사하는 단계; 상기 제2 가이드 빔이 포함되도록 상기 의심 조직의 적어도 일부 영역을 촬영하여 제2 이미지 데이터를 획득하는 단계; 상기 촬영하는 단계 이후에, 상기 제2 가이드 빔과 상응하는 제2 타겟 영역에 제2 펄스 빔을 출력하는 단계; 및 상기 제2 타겟 영역에서 유도된 제2 플라즈마 어블레이션과 관련된 제2 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계;를 포함하고, 및 상기 제1 스펙트럼 데이터 및 상기 제2 스펙트럼 데이터에 기초하여, 상기 의심 조직에 대한 질병 스코어를 획득하는 단계;를 포함하는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 질병 스코어는 상기 의심 조직이 질병 조직일 확률값을 반영하고, 상기 제1 타겟 영역과 관련된 제1 질병 스코어 및 상기 제2 타겟 영역과 관련된 제2 질병 스코어를 포함하는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 질병 스코어는, 상기 제1 질병 스코어 및 상기 제2 질병 스코어의 평균으로 제공되는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 질병 스코어는, 상기 제1 질병 스코어 및 상기 제2 질병 스코어 중 더 큰 값을 가지는 것으로 선택되는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 이미지 데이터 및 상기 제2 이미지 데이터를 조합하여 제3 이미지 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 제3 이미지 데이터에 상기 제1 질병 스코어 및 상기 제2 질병 스코어를 태깅하여 디스플레이 하는 단계;를 더 포함하는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계로서, 상기 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계는, 레퍼런스 영역 - 상기 레퍼런스 영역은 상기 의심 조직과 인접한 정상 조직의 적어도 일부 영역임 - 상에 제3 펄스 빔을 출력하는 단계; 및 상기 레퍼런스 영역에서 유도된 제3 플라즈마 어블레이션과 관련된 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계;를 포함하고, 상기 질병 스코어를 획득하는 단계는, 상기 레퍼런스 스펙트럼 데이터에 더 기초하는 것인 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계는, 상기 정상 조직에 제3 가이드 빔을 조사하는 단계; 상기 제3 가이드 빔이 포함되도록 상기 정상 조직의 적어도 일부 영역을 촬영하여 제3 이미지 데이터를 획득하는 단계;를 더 포함하는 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 의심 조직은 소정의 간격 이격된 제1 의심 조직 및 제2 의심 조직을 포함하고, 상기 제1 스펙트럼 데이터는 상기 제1 의심 조직에서 획득되고, 상기 제2 스펙트럼 데이터는 상기 제2 의심 조직에서 획득되며, 상기 레퍼런스 스펙트럼 데이터는 상기 제1 의심 조직과 상기 제2 의심 조직 사이의 상기 정상 조직에서 획득된 것인 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 의심 조직은 물리적으로 구획된 하나의 조직이며, 상기 질병 스코어를 획득하는 단계는, 상기 제1 스펙트럼 데이터와 상기 제2 스펙트럼 데이터 모두에 기초하여 상기 하나의 의심 조직에 대한 종합적인 질병 스코어를 획득하는 것인 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 모드 선택을 입력받는 단계;를 더 포함하고, 상기 선택된 모드에 따라 상기 질병 스코어 획득에 필요한 상기 타겟 영역들의 개수 또는 상기 레퍼런스 영역의 개수 중 적어도 어느 하나가 변화되는 것인 질병 정보 제공 방법이 제공될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

  1. 질병 정보 제공 장치에 의해 수행되는 질병 정보 제공 방법에 있어서,
    의심 조직 상에서 제1 펄스 빔이 조사되는 지점인 제1 스팟을 지시하는 제1 가이드 광을 조사하는 단계;
    상기 제1 가이드 광이 조사되는 동안 상기 제1 펄스 빔의 출력을 개시하기 위한 제1 유저 인풋을 수신하는 단계;
    상기 제1 유저 인풋에 응답하여, 상기 제1 조사 스팟에 플라즈마 어블레이션을 유도하도록 상기 제1 펄스 빔을 출력하는 단계로서, 상기 출력하는 단계는 상기 제1 가이드 광이 조사되고 있는 동안에 상기 제1 스팟을 지시하는 상기 제1 가이드 광 및 상기 제1 가이드 광 주변의 조직을 촬영한 제1 이미지 데이터를 획득한 이후에 수행되며,
    상기 플라즈마 어블레이션에 관한 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계;
    상기 제1 스펙트럼 데이터에 기초하여, 상기 의심 조직 중에서 상기 제1 스팟과 관련된 제1 질병 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 이미지 데이터 및 상기 제1 질병 정보를 디스플레이 하는 단계;를 포함하는
    질병 정보 제공 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 유저 인풋에 의해 트리거링 신호를 생성하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 제1 이미지 데이터는 상기 트리거링 신호에 즉시 응답하여 획득되고, 상기 제1 이미지 데이터 획득 이후에 상기 펄스 빔의 인가가 순차적으로 수행되는 질병 정보 제공 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 의심 조직과 인접한 정상 조직에 대한 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 정상 조직 상에서 제2 펄스 빔의 조사 위치인 제2 스팟을 가이드하는 제2 가이드 광을 조사하는 단계;
    상기 제2 가이드 광이 조사되는 동안 상기 제2 펄스 빔의 출력을 지시하기 위한 제2 유저 인풋을 수신하는 단계;
    상기 제2 유저 인풋에 응답하여, 상기 정상 조직의 적어도 일부에 플라즈마 어블레이션을 유도하도록 상기 제2 펄스 빔을 상기 제2 스팟에 인가하는 단계;
    상기 제2 스팟에 관한 레퍼런스 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계;를 포함하는,
    질병 정보 제공 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 제1 질병 정보를 획득하는 단계는, 상기 레퍼런스 스펙트럼 데이터 및 상기 타겟 스펙트럼 데이터 모두를 고려한 것인
    질병 정보 제공 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 질병 정보를 획득하는 단계는, 미리 획득된 스펙트럼 데이터와 질병 정보가 레이블링 된 학습 데이터를 이용하여 학습된 인공신경망을 이용하여 수행되는
    질병 정보 제공 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 질병 정보는 상기 제1 스팟과 상응하는 상기 의심 조직의 적어도 일부가 병변 조직일 확률 정보를 포함하는 질병 정보 제공 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 디스플레이 하는 단계는,
    상기 제1 이미지 데이터에 상기 제1 질병 정보를 병합하여 디스플레이 하는 것인
    질병 정보 제공 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 의심 조직 상에서, 상기 제1 스팟과 다른 위치에 제3 펄스 빔의 조사 위치인 제3 스팟을 가이드하는 제3 가이드 광을 조사하는 단계;
    상기 제3 가이드 광이 조사되는 동안 상기 제3 펄스 빔의 출력을 지시하기 위한 제3 유저 인풋을 수신하는 단계;
    상기 제3 유저 인풋에 응답하여 상기 제3 스팟에서 플라즈마 어블레이션을 유도하도록 상기 제3 펄스 빔을 상기 제3 스팟에 출력하는 단계로서, 상기 출력하는 단계는 상기 제3 가이드 광이 상기 의심 조직에 조사되고 있는 동안에 상기 제3 스팟을 지시하는 상기 제3 가이드 광 및 상기 제3 가이드 광 주변의 조직을 촬영한 제3 이미지 데이터를 획득한 이후에 수행되며,
    상기 플라즈마 어블레이션에 관한 제2 타겟 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 제2 스팟과 관련된 제2 질병 정보를 획득하는 단계;를 포함하는
    질병 정보 제공 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 제1 질병 정보를 획득하는 단계는, 상기 제1 타겟 스펙트럼 데이터 및 상기 제2 타겟 스펙트럼 데이터에 기초하여 수행되고,
    상기 제2 질병 정보를 획득하는 단계는, 상기 제1 타겟 스펙트럼 데이터 및 상기 제2 타겟 스펙트럼 데이터에 기초하여 수행되는,
    질병 정보 제공 방법.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 디스플레이 하는 단계는,
    상기 제1 이미지 데이터에 표시된 상기 제1 가이드 광에 상기 제1 질병 정보를 태깅하여 디스플레이 하는 것인
    질병 정보 제공 방법.
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 유저 인풋을 수신하기 이전에, 상기 제1 가이드 광의 조사 위치를 촬영하고 있는 영상을 실시간으로 출력하는 단계;를 더 포함하는
    질병 정보 제공 방법.
  12. 레이저 장치에 있어서,
    펄스 빔을 생성하도록 구성된 레이저 발생부;
    상기 레이저 발생부를 수용하고, 상기 펄스 빔의 조사 경로를 제공하는 개구를 포함하는 하우징;
    상기 개구 근처에 마련되고, 상기 타겟과 접촉되어 상기 타겟으로부터 상기 레이저 생성 모듈까지의 상기 펄스 빔의 조사 거리를 조절하기 위한 가이드 팁;
    상기 개구 또는 상기 가이드 팁과 인접하게 배치되고, 상기 펄스 빔이 타겟에 조사되었을 때 유도되는 플라즈마 광을 수신하도록 구성된 광 수신 모듈;
    상기 하우징 내부에 배치되고, 상기 펄스 빔의 조사 위치를 시각적으로 나타내는 가이드 광을 조사하도록 구성된 가이드 모듈;
    상기 광 수신 모듈과 나란하게 배치되고, 상기 펄스 빔의 조사 위치 및 상기 조사 위치 주변의 소정의 영역을 촬영하도록 구성된 이미징 모듈;
    상기 하우징의 외면 적어도 일부에 배치되고, 유저 인풋에 상응하여 상기 이미징 모듈 및 상기 레이저 발생부의 동작을 트리거링 하도록 구성된 스위치 모듈; 및
    상기 레이저 생성 모듈 및 상기 이미징 모듈의 동작을 제어하는 프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는 :
    상기 스위치 모듈에 상기 유저 인풋이 인가되면, 상기 가이드 광이 조사되고 있는 동안 상기 펄스 빔의 조사 스팟을 지시하는 상기 가이드 광의 촬영을 지시하기 위한 제1 신호를 상기 이미지 모듈로 전송하고, 및
    상기 제1 신호의 전송이후, 상기 타겟으로 상기 펄스 빔의 조사를 지시하는 제2 신호를 전송하도록 구성된
    레이저 장치.
PCT/KR2022/020583 2022-11-07 2022-12-16 프로브에 카메라가 탑재된 레이저 진단 기기 WO2024101531A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220147038A KR20240065832A (ko) 2022-11-07 2022-11-07 프로브에 카메라가 탑재된 레이저 진단 기기
KR10-2022-0147038 2022-11-07

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2024101531A1 true WO2024101531A1 (ko) 2024-05-16

Family

ID=84535859

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2022/020583 WO2024101531A1 (ko) 2022-11-07 2022-12-16 프로브에 카메라가 탑재된 레이저 진단 기기

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20240148436A1 (ko)
EP (1) EP4364683A1 (ko)
KR (1) KR20240065832A (ko)
WO (1) WO2024101531A1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017099603A (ja) * 2015-12-01 2017-06-08 東芝メディカルシステムズ株式会社 超音波診断装置
KR20170114973A (ko) * 2016-04-04 2017-10-16 스페클립스 주식회사 레이저 기반의 질병 진단 시스템
KR20170125310A (ko) * 2014-08-28 2017-11-14 삼성전자주식회사 의료 영상 장치 및 그 동작 방법
KR20190058970A (ko) * 2017-11-22 2019-05-30 삼성전자주식회사 자기공명영상장치 및 그 제어방법
KR20200112602A (ko) * 2019-03-22 2020-10-05 스페클립스 주식회사 레이저 유도 붕괴 스펙트럼 분석을 이용하는 진단 방법 및 이를 수행하는 진단 장치

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11369435B2 (en) * 2016-08-10 2022-06-28 Australian Institute of Robotic Orthopaedics Pty Ltd Robot-assisted laser surgical system
BR112019013133A2 (pt) * 2016-12-28 2019-12-24 Koninklijke Philips Nv dispositivo para tratamento de tecido de um indivíduo por ruptura óptica induzida por laser, e método de tratamento de tecido de um indivíduo por ruptura óptica induzida por laser
IL300427A (en) * 2020-08-06 2023-04-01 Ipg Photonics Corp Systems and methods for controlling laser treatments

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170125310A (ko) * 2014-08-28 2017-11-14 삼성전자주식회사 의료 영상 장치 및 그 동작 방법
JP2017099603A (ja) * 2015-12-01 2017-06-08 東芝メディカルシステムズ株式会社 超音波診断装置
KR20170114973A (ko) * 2016-04-04 2017-10-16 스페클립스 주식회사 레이저 기반의 질병 진단 시스템
KR20190058970A (ko) * 2017-11-22 2019-05-30 삼성전자주식회사 자기공명영상장치 및 그 제어방법
KR20200112602A (ko) * 2019-03-22 2020-10-05 스페클립스 주식회사 레이저 유도 붕괴 스펙트럼 분석을 이용하는 진단 방법 및 이를 수행하는 진단 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR20240065832A (ko) 2024-05-14
EP4364683A1 (en) 2024-05-08
US20240148436A1 (en) 2024-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020197005A1 (ko) 레이저 유도 붕괴 스펙트럼 분석을 이용하는 진단 방법 및 이를 수행하는 진단 장치
WO2019198991A1 (ko) 공간 광 변조기를 이용한 생체 정보 검출을 위한 방법, 전자 장치 및 저장 매체
WO2017155265A1 (ko) 다중 분광 이미징 디바이스
WO2018066868A1 (ko) 3차원 형상 측정 장치 및 그의 측정 방법
WO2013058567A1 (en) X-ray imaging apparatus and method for controlling the same
WO2020101380A1 (ko) 광학식 피부질환 진단장치
WO2015102391A1 (ko) 뎁스 영상 분석을 통한 사용자의 골프 스윙 자세 분석을 위한 영상 생성 방법과 이를 이용한 골프 스윙 자세 분석 방법 및 장치
CN107110754A (zh) 喷洒质量检测装置、系统、方法以及采样辅助装置
WO2017039171A1 (ko) 레이저 가공장치 및 레이저 가공방법
WO2020106010A1 (ko) 이미지 분석 시스템 및 분석 방법
WO2016200013A1 (ko) 광학 장치 및 깊이 정보 생성 방법
WO2017209422A2 (ko) 대상체의 성분 분석이 가능한 분광 장치 및 이를 포함하는 전자 장치
WO2019231042A1 (ko) 생체 인증 장치
WO2024101531A1 (ko) 프로브에 카메라가 탑재된 레이저 진단 기기
WO2022145999A1 (ko) 인공지능 기반의 자궁경부암 검진 서비스 시스템
WO2022220649A1 (ko) 심전도 이미지에 기반한 환자 평가 시스템 및 방법
WO2019203554A1 (en) Electronic device and method of controlling electronic device
WO2020105954A1 (ko) 가변파장의 피부 영상 정보를 이용한 휴대용 피부질환 진단장치
WO2019199019A1 (ko) 테라헤르츠파 기반 결함 측정 장치 및 방법
WO2019022433A1 (ko) 타겟에 조사되는 레이저 에너지와 초점 크기를 조절할 수 있는 진단용 레이저 핸드피스용 팁
WO2021132862A1 (ko) 모션 기반 심폐 기능 지표 측정기, 노쇠 정도 예측 장치 및 방법
WO2017176039A1 (ko) 색소 병변의 진단 시스템 및 방법
WO2020166929A1 (ko) 혈류 측정 장치 및 혈류 측정 방법
WO2021215688A1 (en) Robot cleaner and controlling method thereof
WO2018139855A1 (ko) 색소 병변의 진단 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22965300

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1