相關(guān)申請(qǐng)的交叉引用本申請(qǐng)依照35u.s.c§119(e)要求以下專利申請(qǐng)的權(quán)益：2014年10月29日提交的美國臨時(shí)專利申請(qǐng)?zhí)?2/072,177，名稱為“用于組織分類的反射式多光譜時(shí)間分辨光學(xué)成像方法和裝備(reflectivemodemulti-spectraltime-resolvedopticalimagingmethodsandapparatusesfortissueclassification)”；2015年2月5日提交的美國臨時(shí)專利申請(qǐng)?zhí)?2/112,348，名稱為“用于組織分類的反射式多光譜時(shí)間分辨光學(xué)成像方法和裝備(reflectivemodemulti-spectraltime-resolvedopticalimagingmethodsandapparatusesfortissueclassification”；2015年2月9日提交的美國臨時(shí)專利申請(qǐng)?zhí)?2/114,027，名稱為“用于組織分類的反射式多光譜時(shí)間分辨光學(xué)成像方法和裝備(reflectivemodemulti-spectraltime-resolvedopticalimagingmethodsandapparatusesfortissueclassification”；2015年2月12日提交的美國臨時(shí)專利申請(qǐng)?zhí)?2/115,536，名稱為“用于組織分類的反射式多光譜時(shí)間分辨光學(xué)成像方法和裝備(reflectivemodemulti-spectraltime-resolvedopticalimagingmethodsandapparatusesfortissueclassification”；2015年3月20日提交的美國臨時(shí)專利申請(qǐng)?zhí)?2/136,398，名稱為“用于組織分類的反射式多光譜時(shí)間分辨光學(xué)成像方法和設(shè)備(reflectivemodemulti-spectraltime-resolvedopticalimagingmethodsandapparatusesfortissueclassification”；和2015年9月4日提交的美國臨時(shí)專利申請(qǐng)?zhí)?2/214,885，名稱為“用于組織分類的反射式多光譜時(shí)間分辨光學(xué)成像方法和裝備(reflectivemodemulti-spectraltime-resolvedopticalimagingmethodsandapparatusesfortissueclassification”，由此將其各自的內(nèi)容通過引用并入本文。關(guān)于聯(lián)邦資助研發(fā)的聲明本公開中描述的一些工作是在合同編號(hào)為hhso100201300022c的美國政府資助下完成的，該合同是在美國衛(wèi)生與人類服務(wù)部(u.s.departmentofhealthandhumanservices)中的籌備與應(yīng)對(duì)助理秘書長辦公室(theofficeoftheassistantsecretaryforpreparednessandresponse)內(nèi)由生物醫(yī)學(xué)高級(jí)研究與發(fā)展管理局(barda)授予的。美國政府在本發(fā)明中可以具有一定的權(quán)利。本文公開的系統(tǒng)和方法涉及非侵入性臨床成像，更具體地涉及皮下血流的非侵入性成像、漫反射分光光譜法和計(jì)算機(jī)輔助診斷。
背景技術(shù)：
：以下所列的參考文獻(xiàn)包括可以被認(rèn)為有助于理解本公開的各個(gè)方面的
背景技術(shù)：
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這些特征使msi成為有吸引力的方案。msi之前已經(jīng)在臨床環(huán)境中進(jìn)行了測試，最早的結(jié)果是由anselmo等在1977年以及afromitz等在1988年得到的。這些試驗(yàn)成功地分類了不同的燒傷深度，但完成每次信息獲取必要的時(shí)間約為幾天到幾個(gè)星期。隨著近幾十年來成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)處理能力的提高，我們能夠更好地常規(guī)實(shí)施msi技術(shù)作為患者檢查或手術(shù)的一部分。msi技術(shù)的準(zhǔn)確度依賴于對(duì)在臨床設(shè)備中使用的有價(jià)值的波長的確認(rèn)。此處，我們使用了豬燒傷模型來測試msi使用不同波長來研究在初始損傷部位以及在手術(shù)清創(chuàng)(也稱作燒傷切除)期間的二度燒傷的能力。選擇的波長要考慮皮膚組織的主要組分(血液、黑色素、水、脂肪和細(xì)胞外基質(zhì)(“ecm”))的吸收峰，而且已經(jīng)被之前的臨床研究建議能夠分類燒傷，如本公開理論部分中所討論的那樣。由相同的樣本的組織病理學(xué)評(píng)估驗(yàn)證波長的臨床有效性。光學(xué)成像技術(shù)提供了用于在組織表面處或其附近評(píng)估的非接觸性快速方法。組織血液灌注的研究能夠使用光學(xué)方法實(shí)現(xiàn)，因?yàn)檠褐械难t蛋白是組織中光學(xué)吸收的顯著來源。皮下組織和淺表組織中存在的這些血源發(fā)色團(tuán)具有與周圍組織形成對(duì)比的光學(xué)參數(shù)(主要是吸光性)。與血液組織灌注相關(guān)的隨時(shí)間改變的信號(hào)，光電容積描記(photoplethysmography，ppg)信號(hào)，是由組織中血液流動(dòng)的特定特征產(chǎn)生的。在組織中通過血管流動(dòng)的包含攜帶血紅蛋白的細(xì)胞的血液證實(shí)了隨每個(gè)心動(dòng)周期的周期性體積變化。使用由此產(chǎn)生的血液體積的動(dòng)態(tài)變化來評(píng)估組織健康，包括相對(duì)血液灌注量、心臟功能和外周血管健康。這種光譜光學(xué)成像技術(shù)(ppg成像)提供了監(jiān)測通過組織的淺表表面的血液灌注的能力。通過分析來自灌注組織的反向散射光實(shí)現(xiàn)了非接觸性的反射式ppg成像。當(dāng)光入射到組織上時(shí)，光的一部分在組織內(nèi)散射，然后與血液中的發(fā)色團(tuán)相互作用，最終通過組織表面散射回去。當(dāng)隨著時(shí)間觀測時(shí)，這種光-組織相互作用與弱ac調(diào)制相疊加，所述弱ac調(diào)制與從組織反射的光的總量相比約為1-2％。能夠?qū)@種反向散射光的小ac信號(hào)進(jìn)行分析，得到與動(dòng)脈循環(huán)的位置、相對(duì)血液體積和相對(duì)血液濃度相關(guān)的信息。由這種信息產(chǎn)生的圖像提供了評(píng)估病理學(xué)的方法，包括組織血液流動(dòng)和脈沖速率的變化，包括：組織灌注；心血管健康；創(chuàng)傷，例如潰瘍；外周動(dòng)脈疾病和呼吸健康。提供組織血液灌注的可靠的低成本的便攜式測量的光學(xué)成像技術(shù)對(duì)醫(yī)療界將會(huì)具有高的價(jià)值。ppg成像是一種在燒傷和慢性創(chuàng)傷護(hù)理中具有應(yīng)用的技術(shù)。我們對(duì)燒傷特別有興趣，因?yàn)檫@種技術(shù)預(yù)期能在不需要一次性或無菌身體接觸設(shè)備的情況下提供燒傷患者評(píng)估。非接觸式ppg成像通常使用近紅外(nir)波長作為照射源，以利用該波長處較多的光子滲透到組織中。常規(guī)設(shè)置包括將光源定位在待成像的目標(biāo)組織附近。由于光以香蕉狀的路徑通過組織，能夠在該圖像的暗區(qū)域中收集ppg信號(hào)。這通常需要高動(dòng)態(tài)范圍和低光敏性的傳感器(通常是科學(xué)cmos或ccd攝像機(jī))來檢測由圖像的非照射區(qū)域發(fā)射的ppg信號(hào)。在本公開中，我們探究了變量照射形狀和強(qiáng)度對(duì)接收到的ppg信號(hào)的影響，并猜測通過對(duì)成像者整個(gè)視界(fov)的更強(qiáng)且更均勻的照射能夠增強(qiáng)ppg信號(hào)的強(qiáng)度。例如，在本公開中描述的實(shí)驗(yàn)中，我們開發(fā)了一種光學(xué)ppg樣機(jī)系統(tǒng)，其使用空間均勻的dc調(diào)制照射光源。我們描述了均勻照射的基礎(chǔ)理論，評(píng)價(jià)了ppg成像性能，并將其性能與其他類型的光源進(jìn)行比較。我們通過臺(tái)式組織模型用與組織相似的光學(xué)性質(zhì)校正了一種評(píng)估成像系統(tǒng)，并進(jìn)行了動(dòng)物模型實(shí)驗(yàn)。我們證實(shí)了ppg成像使用均勻照射提高了在動(dòng)物燒傷模型中淺表血管成像的性能。在本公開中描述的一些替代方案中，我們呈現(xiàn)了非接觸式反射光電容積描記(photoplethysmogram，ppg)成像方法和系統(tǒng)，其可以用于在燒傷清創(chuàng)手術(shù)期間識(shí)別真皮燒傷創(chuàng)傷的存在。這些方法和系統(tǒng)可以在真皮創(chuàng)傷管理(例如燒傷切除)和創(chuàng)傷治療類選決定的過程中為臨床醫(yī)師和外科醫(yī)師提供輔助。在一些實(shí)驗(yàn)中，我們研究了不同照射均勻度和強(qiáng)度的系統(tǒng)，展現(xiàn)了我們的發(fā)現(xiàn)。對(duì)于我們的ppg成像設(shè)備，研究了led陣列、鎢光源和最終高功率led發(fā)射器作為照射方法。在受控組織仿真模型和動(dòng)物燒傷模型中，測試了這三種不同的照射光源。我們發(fā)現(xiàn)使用高功率led發(fā)射器的低熱量的均勻照射方式對(duì)于在我們的動(dòng)物燒傷模型中收集到的ppg信號(hào)提供了很大的改進(jìn)。這些改進(jìn)可使得來自不同像素的ppg信號(hào)在時(shí)間域和頻率域中都是相當(dāng)?shù)模@簡化了照射子系統(tǒng)的復(fù)雜性，并且消除了使用高動(dòng)態(tài)范圍攝像機(jī)的需求。通過燒傷模型輸出對(duì)比(例如動(dòng)物燒傷數(shù)據(jù)和受控組織仿真模型中的血液體積)，我們的光學(xué)改進(jìn)導(dǎo)致產(chǎn)生在臨床上實(shí)用性更好的圖像來輔助燒傷評(píng)估。本文所述的方案能夠用于識(shí)別和/或分類褥瘡潰瘍、充血、肢體損壞、雷諾氏現(xiàn)象、慢性創(chuàng)傷、擦傷、撕裂傷、出血、破裂損傷、刺傷、穿透傷、癌癥或任何類型的其中組織的性質(zhì)和質(zhì)量與正常狀態(tài)不同的組織變化的嚴(yán)重程度。本文中描述的設(shè)備也可以用于監(jiān)測健康組織，幫助和改進(jìn)創(chuàng)傷治療過程，例如可以使得確定用于清創(chuàng)術(shù)的邊緣的方法更快速且更準(zhǔn)確，以及評(píng)估從創(chuàng)傷或疾病中恢復(fù)的過程，尤其是在已經(jīng)實(shí)施了治療之后。在本文所述的一些替代方案中，提供了這樣的設(shè)備，其可以識(shí)別創(chuàng)傷組織附近的健康組織、確定切除邊緣、在植入假肢(例如左心室輔助設(shè)備)之后監(jiān)測恢復(fù)過程、評(píng)估組織移植物或再生細(xì)胞移植物的存活性、或者監(jiān)測手術(shù)恢復(fù)(尤其是在重建術(shù)過程之后)。而且，本文描述的替代方案可以用于評(píng)估創(chuàng)傷之后(尤其是在引入治療劑(例如類固醇、肝細(xì)胞生長因子、成纖細(xì)胞生長因子、抗生素或再生細(xì)胞，例如包括干細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞和/或內(nèi)皮前驅(qū)細(xì)胞的分離或濃縮細(xì)胞群體)之后)創(chuàng)傷的變化或健康組織的產(chǎn)生。本公開中的替代方案呈現(xiàn)了兩種光學(xué)成像技術(shù)，其能夠用同樣的系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)：ppg成像和msi。這兩種模式在其評(píng)估的組織性質(zhì)類型方面是彼此互補(bǔ)的。例如，ppg成像測定在皮膚表面正下方的動(dòng)脈血液流動(dòng)的強(qiáng)度以區(qū)分能存活的和不能存活的組織。msi分析被組織吸收和反射的光的各種波長并通過對(duì)比其研究的反射光譜與建立的已知反射光譜的庫對(duì)組織進(jìn)行分類。ppg成像可以使用與脈沖血氧測定中類似的技術(shù)來捕捉生命體征，包括：心率、呼吸速率和spo2。ppg信號(hào)可以通過測定隨著血管化的組織的動(dòng)態(tài)變化的光的相互作用而產(chǎn)生。隨著以心臟周期頻率的各進(jìn)入的收縮壓波動(dòng)，血管化的組織的體積膨脹和收縮約1-2％。這種血液的注入不僅增大了該組織的體積，而且其還產(chǎn)生了額外的血紅蛋白，其會(huì)強(qiáng)烈吸收光。因此，光在該組織內(nèi)的吸收會(huì)隨著每次心跳而振蕩。由此通過分析通過記錄隨著光移動(dòng)通過組織而被吸收的程度而產(chǎn)生的體積描記圖能夠識(shí)別組織血液流動(dòng)的變化。然后將該信息轉(zhuǎn)變?yōu)橛擅}沖血氧測定計(jì)報(bào)道的生命體征。在一些情況下，為了由體積描記圖產(chǎn)生圖案，我們利用光通過該組織的路徑。入射在組織表面上的少部分光散射到該組織中。該散射的光的一部分從其最初進(jìn)入的表面離開該組織。使用靈敏數(shù)碼攝像機(jī)，在組織的區(qū)域上收集反向散射的光，使得在該成像器中的各像素包含獨(dú)特的ppg波形，該ppg波形是由散射光的強(qiáng)度變化決定的。為了產(chǎn)生相對(duì)組織血液流動(dòng)的二維地圖，測定各獨(dú)特波形的振幅。為了提高準(zhǔn)確度，我們能夠在很多心跳樣品上測定平均振幅。msi可以測定選定波長的可見光和近紅外光從表面的反射率。msi適用于燒傷，因?yàn)楦鞣N組織類型(包括能存活的和壞死的組織)可以由與光相互作用不同的組織組分的獨(dú)特組合構(gòu)成。這些不同的光-組織相互作用產(chǎn)生了獨(dú)特的反射特征，其被msi捕獲。光譜特征能夠從患者的燒傷收集并與已知光譜特征的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較以表征患者的燒傷。盡管與較新的超光譜成像器相比，msi在一些情況中可能具有較少數(shù)量的獨(dú)特波長以描述組織，但考慮了msi的使用在空間分辨率、光譜范圍、圖像獲取速度和成本考慮中可能具有優(yōu)點(diǎn)。早在1970年代就已經(jīng)提出了對(duì)燒傷嚴(yán)重程度的光譜識(shí)別作為在初始患者評(píng)估過程中補(bǔ)充臨床觀察的手段。在1977年使用nasa開發(fā)的配備有可互換的濾光器的攝像機(jī)驗(yàn)證了通過研究不同深度燒傷的獨(dú)特光學(xué)反射性質(zhì)識(shí)別燒傷嚴(yán)重程度的可行性。其他研究組還在將該技術(shù)應(yīng)用于表征燒傷組織中實(shí)現(xiàn)了一些成功。其顯示msi與臨床判斷相比能夠改善對(duì)燒傷深度的測定，而且報(bào)道的msi由于技術(shù)困難(例如過濾從皮膚表面上的水分的越來越亮的光譜反射)而在臨床應(yīng)用中受限。最重要的是，在該技術(shù)最初開發(fā)時(shí)，由于工程師不再面對(duì)今天的特定的現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)的數(shù)據(jù)處理方面的嚴(yán)苛限制，msi需要幾天的數(shù)據(jù)獲取時(shí)間。用于截肢的組織分類美國每年會(huì)進(jìn)行約185,000例下肢截肢，超過200萬美國成年人是受過截肢手術(shù)的人。截肢術(shù)最顯著的風(fēng)險(xiǎn)因子是具有或不具有糖尿病(dm)的外周動(dòng)脈疾病(pas)，其占所有截肢術(shù)的超過一半，稱作異常血管截肢?；加衐m的患者對(duì)于下肢截肢手術(shù)具有比普通人群增大10倍的風(fēng)險(xiǎn)，每年對(duì)于糖尿病下肢潰瘍發(fā)生超過6萬例截肢。每10萬個(gè)體中有30個(gè)人每年需要截肢術(shù)，僅次于異常血管疾病，并且由于美國的人口變老，這種發(fā)生率預(yù)期在下一個(gè)十年會(huì)升高50％。在美國醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)上每年截肢的成本、國家收入等非常高。在僅退役軍人事務(wù)(va)系統(tǒng)的一項(xiàng)研究中，與糖尿病相關(guān)的肢體缺損相關(guān)的費(fèi)用負(fù)擔(dān)在一年中(fy2010)就超過2億美元(60,647美元/患者)。在fy2009，與醫(yī)院相關(guān)的所有下肢截肢在美國費(fèi)用中的花費(fèi)總計(jì)83億美元，主要截肢的壽命成本(包括復(fù)原和假肢費(fèi)用)大約50萬美元/患者。截肢除了昂貴的財(cái)政負(fù)擔(dān)之外，由于患者被截肢，患者還經(jīng)受了顯著的發(fā)病率和生活質(zhì)量的降低。最重要的是，這些患者的功能狀態(tài)受到挑戰(zhàn)，主要下肢異常血管切除術(shù)患者中只有25％能夠在家庭之外使用假肢走動(dòng)。隨著截肢高度越來越接近身體中心，由于與組織損失的增加相關(guān)的能量消耗的提高，走動(dòng)狀態(tài)的成功康復(fù)可能性也隨之降低。盡管在截肢過程中顯然優(yōu)選挽救盡可能多的肢體組織，但外科醫(yī)師必須平衡在給定截肢高度(loa)時(shí)原發(fā)性創(chuàng)傷愈合的可能性，loa隨著更末端的截肢而降低。選擇適合的loa主要是由外科醫(yī)師的臨床判斷(利用患者的病史和身體檢查，包括顏色、溫度、外周脈搏和在手術(shù)過程中的創(chuàng)傷出血，結(jié)合例如糖尿病、吸煙、營養(yǎng)狀況等臨床因素的知識(shí))決定的，也可能結(jié)合多種被設(shè)計(jì)用來定量組織血液流動(dòng)和/或氧合的非侵入性測試(踝臂指數(shù)(abi)、經(jīng)皮血氧測量(tcom)或皮膚灌注壓(spp))。然而，經(jīng)歷下肢截肢的患者中只有一半經(jīng)過最常用的測試(abi)的評(píng)估，盡管現(xiàn)有規(guī)章推薦該操作。而且，一種研究表明在以任何方式經(jīng)過原發(fā)性前足截肢之后在足背動(dòng)脈有明顯脈搏的患者中高達(dá)50％以及具有正常abi的患者中有30％需要再次截肢。在同一項(xiàng)研究中，接受過并行血管再造的患者中接近50％的患者也需要再次截肢，盡管進(jìn)行了額外的努力來再造末梢端的血管。盡管tcom最初顯示出能識(shí)別截肢后原發(fā)性創(chuàng)傷愈合的可能性的前景，但因?yàn)闆]有完成足夠大的有力的研究來定義tcom在臨床實(shí)踐中的作用，因此在其應(yīng)用方面仍保持爭論。而且，tcom測量受到生理狀態(tài)(例如體溫)的影響，tcom電極僅能分析小面積的皮膚。因此，tcom尚未用在常規(guī)臨床實(shí)踐中，盡管該技術(shù)已經(jīng)存在了幾十年。盡管在最大化保留組織和最小化非愈合原發(fā)性創(chuàng)傷風(fēng)險(xiǎn)之間的平衡是困難的，以及確定適合的loa主要依賴臨床判斷，但報(bào)道的再次截肢的比例絕不是最優(yōu)的。再次截肢率根據(jù)初始截肢高度而變化，從膝蓋以上(aka)截肢的約10％到足部截肢的35％，需要將其最終修改到更接近身體中心的高度。目前可以得到有限的捕獲再次截肢的直接費(fèi)用的數(shù)據(jù)，但很顯然，與截肢修正、重新入院和在食指手術(shù)(indexprocedure)和修正之間基本浪費(fèi)的創(chuàng)傷護(hù)理努力相關(guān)的費(fèi)用在每年與血管異常截肢相關(guān)的每年數(shù)十億美元的護(hù)理花費(fèi)中占了很大的部分。原發(fā)性愈合的延遲和失敗使患者暴露于發(fā)病和死亡的風(fēng)險(xiǎn)(包括感染)提高。而且，在食指截肢過程之后原發(fā)性創(chuàng)傷愈合的延遲和失敗嚴(yán)重影響患者的生活質(zhì)量。需要截肢修正的患者的身體復(fù)原延遲，且需要假肢使其返回可走動(dòng)的狀態(tài)。這些患者還具有更多的與醫(yī)療護(hù)理系統(tǒng)的接觸，通常在修正之前要經(jīng)過額外的創(chuàng)傷護(hù)理治療，能夠通過最初正確選擇loa而避免這些努力。最后，盡管再次截肢率被大量報(bào)道，但還沒有研究公布關(guān)于通常醫(yī)師對(duì)再次截肢風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)會(huì)導(dǎo)致loa的過度侵略性選擇到何等更接近身體中心的高度。事實(shí)上，某些患者可能接受比需要截肢的高度更接近身體中心的截肢高度是可行的，因?yàn)槠渫饪漆t(yī)師不能有信心地預(yù)測在更遠(yuǎn)離身體中心的高度具有較高的愈合可能性。因此指導(dǎo)關(guān)于loa做出決定的測試可能會(huì)降低再次截肢率并為面臨大截肢的患者節(jié)省組織。然而，目前對(duì)于患有異常血管疾病的患者在截肢后原發(fā)性創(chuàng)傷的愈合能力的測定還沒有黃金標(biāo)準(zhǔn)測試。很多人嘗試僅通過局部評(píng)估組織微循環(huán)來尋找這種黃金標(biāo)準(zhǔn)。在該背景下測試了已知能準(zhǔn)確測定皮膚組織的灌注和氧合的幾種儀器，包括tcom、spp和激光多普勒。然而，僅微循環(huán)評(píng)估在選擇loa時(shí)不能代替臨床判斷得到組織愈合能力的充分準(zhǔn)確的評(píng)估。因此，表征皮膚的局部灌注和氧合顯然不能提供足夠定量該組織的愈合可能性的信息。這些技術(shù)全都沒能包括在其預(yù)后中的是并發(fā)癥的系統(tǒng)作用，并發(fā)癥也會(huì)影響創(chuàng)傷愈合的潛力。事實(shí)上，在接近20年前，一名作者在對(duì)大的異常血管截肢之后影響創(chuàng)傷愈合的因素的綜述中關(guān)于選擇適當(dāng)?shù)慕刂粮叨葧r(shí)，總結(jié)出“預(yù)測大截肢之后的愈合可能性沒有“黃金標(biāo)準(zhǔn)測試”，因?yàn)椴粌H是與創(chuàng)傷愈合有關(guān)的組織血液流動(dòng)。在該綜述中提及的所有其他因素(吸煙、營養(yǎng)、糖尿病和感染)也都是重要的。因此臨床判斷和各種測試的結(jié)合將是最普通的方法”。盡管該作者的預(yù)測，但spectralmd還是開發(fā)了一種成像裝置，該成像裝置能夠?qū)谋碚鹘M織血液流動(dòng)的生理學(xué)的客觀測試中發(fā)現(xiàn)的信息與重要的患者健康度量進(jìn)行整合。在一些實(shí)施方案中通過本公開的機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決了尤其是前述的問題，該算法將光學(xué)微循環(huán)評(píng)估與患者整體健康度量相結(jié)合產(chǎn)生預(yù)后信息。使用該方法，我們的設(shè)備能夠提供創(chuàng)傷愈合可能性的定量評(píng)估，而現(xiàn)有的臨床實(shí)踐標(biāo)準(zhǔn)僅能定性評(píng)估。因此，一個(gè)方面涉及一種成像系統(tǒng)，其包括：一個(gè)或多個(gè)光源，其被配置為照射第一組織區(qū)域；一個(gè)或多個(gè)圖像獲取設(shè)備，其被配置為接收從第二組織區(qū)域反射的光；一個(gè)或多個(gè)控制器，其被配置為控制該一個(gè)或多個(gè)光源和該一個(gè)或多個(gè)圖像獲取設(shè)備以獲取對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間和不同頻率帶的多個(gè)圖像；和處理器，其被配置為至少部分根據(jù)該多個(gè)圖像依照一種或多種臨床狀態(tài)分析該第二組織區(qū)域的區(qū)。另一方面涉及一種方法，其包括：用一個(gè)或多個(gè)光源照射第一組織區(qū)域；用一個(gè)或多個(gè)圖像獲取設(shè)備接收從第二組織區(qū)域反射的光；獲取第二組織區(qū)域的對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間和不同頻率帶的多個(gè)圖像；和至少部分根據(jù)該多個(gè)圖像，對(duì)該第二組織區(qū)域的區(qū)進(jìn)行分類。另一方面涉及一種成像系統(tǒng)，其包括：一個(gè)或多個(gè)光源，其被配置為照射第一組織區(qū)域；一個(gè)或多個(gè)圖像獲取設(shè)備，其被配置為接收從第二組織區(qū)域反射的光；用于獲取第二組織區(qū)域的對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間和不同頻率帶的多個(gè)圖像的裝置；和用于根據(jù)該多個(gè)圖像對(duì)該第二組織區(qū)域的區(qū)進(jìn)行分類的裝置。另一方面涉及一種誘導(dǎo)創(chuàng)傷愈合或改善創(chuàng)傷修復(fù)的方法，其包括：(a)獲取對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間和不同頻率帶的第一和第二組織區(qū)域的多個(gè)圖像，例如通過使用本文公開的任何系統(tǒng)，其中該第二組織區(qū)域包括至少一部分創(chuàng)傷，第一組織區(qū)域包括健康組織；(b)根據(jù)(a)中獲取的多個(gè)圖像分類第二組織區(qū)域的區(qū)；和(c)為該創(chuàng)傷的至少一部分提供治療劑和治療技術(shù)中的一種或兩種以促進(jìn)創(chuàng)傷愈合。另一方面涉及一種監(jiān)測創(chuàng)傷愈合或創(chuàng)傷修復(fù)的方法，其包括：(a)獲取對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間和不同頻率帶的第一和第二組織區(qū)域的多個(gè)圖像，例如通過使用本文公開的任何系統(tǒng)，其中該第二組織區(qū)域包括至少一部分創(chuàng)傷，第一組織區(qū)域包括健康組織；(b)根據(jù)(a)中獲取的多個(gè)圖像分類第二組織區(qū)域的區(qū)；(c)為該創(chuàng)傷的至少一部分提供治療劑以誘導(dǎo)創(chuàng)傷愈合；和(d)在實(shí)施(c)之后至少重復(fù)(a)和(b)。另一方面涉及一種分類創(chuàng)傷的方法，其包括：(a)獲取對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間和不同頻率帶的第一和第二組織區(qū)域的多個(gè)圖像，例如通過使用本文公開的任何系統(tǒng)，其中該第二組織區(qū)域包括至少一部分創(chuàng)傷，第一組織區(qū)域包括健康組織；和(b)根據(jù)(a)中獲取的多個(gè)圖像分類第二組織區(qū)域的區(qū)。另一方面涉及一種創(chuàng)傷清創(chuàng)的方法，其包括：(a)獲取對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間和不同頻率帶的第一和第二組織區(qū)域的多個(gè)圖像，例如通過使用本文公開的任何系統(tǒng)，其中該第二組織區(qū)域包括至少一部分創(chuàng)傷，第一組織區(qū)域包括健康組織；(b)根據(jù)(a)中獲取的多個(gè)圖像確定清創(chuàng)的邊界，例如與該創(chuàng)傷的健康組織和壞死組織的交接面鄰近的區(qū)域；和(c)在該清創(chuàng)邊界內(nèi)對(duì)該創(chuàng)傷清創(chuàng)。另一方面涉及一種識(shí)別慢性創(chuàng)傷的方法，其包括：(a)獲取對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間和不同頻率帶的第一和第二組織區(qū)域的多個(gè)圖像，例如通過使用本文公開的任何系統(tǒng)，其中該第二組織區(qū)域包括至少一部分創(chuàng)傷，第一組織區(qū)域包括健康組織；和(b)根據(jù)(a)中獲取的多個(gè)圖像將第二組織區(qū)域的區(qū)分類為代表慢性創(chuàng)傷的區(qū)。另一方面涉及一種評(píng)估燒傷嚴(yán)重程度的方法，其包括：將受試者布置在光源和圖像獲取設(shè)備的附近；使用該光源照射該受試者的第一組織區(qū)域；使用該圖像獲取設(shè)備獲取第二組織區(qū)域的多個(gè)圖像；至少部分根據(jù)用該圖像獲取設(shè)備獲取的該多個(gè)圖像分類第二組織區(qū)域的區(qū)的燒傷狀態(tài)；和至少部分根據(jù)該分類計(jì)算該受試者的總燒傷體表面積的百分比估算值。另一方面涉及一種用于評(píng)估受試者的燒傷嚴(yán)重程度的裝備，其包括：一個(gè)或多個(gè)光源，其被配置為照射第一組織區(qū)域；一個(gè)或多個(gè)圖像獲取設(shè)備，其被配置為接收從第二組織區(qū)域反射的光；一個(gè)或多個(gè)控制器，其被配置為控制該一個(gè)或多個(gè)光源和該一個(gè)或多個(gè)圖像獲取設(shè)備以獲取第二組織區(qū)域的多個(gè)圖像；和處理器，其被配置為根據(jù)該多個(gè)圖像分類該第二組織區(qū)域的區(qū)的燒傷狀態(tài)并根據(jù)該燒傷狀態(tài)的分類計(jì)算該受試者的總燒傷體表面積的百分比估算值。另一方面涉及一種用于儲(chǔ)存和升級(jí)數(shù)據(jù)的方法，該方法包括：在包括多個(gè)數(shù)據(jù)中心的程序執(zhí)行服務(wù)(pes)的控制下，各數(shù)據(jù)中心包括一個(gè)或多個(gè)物理計(jì)算系統(tǒng)，該物理計(jì)算系統(tǒng)可被配置為執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)虛擬桌面實(shí)例，各虛擬桌面實(shí)例與計(jì)算環(huán)境相關(guān)，該計(jì)算環(huán)境包括操作系統(tǒng)，該操作系統(tǒng)可被配置為執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)應(yīng)用，各虛擬桌面實(shí)例可由pes的用戶的計(jì)算設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)訪問；在pes和用戶的第一計(jì)算設(shè)備之間形成雙向連接；從該第一計(jì)算設(shè)備接收同步在pes上的包含關(guān)于組織狀態(tài)的數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)庫的指令；訪問文件元數(shù)據(jù)，該元數(shù)據(jù)指示該動(dòng)態(tài)庫是否要與一個(gè)或多個(gè)計(jì)算設(shè)備同步；至少部分根據(jù)該文件元數(shù)據(jù)，確定該動(dòng)態(tài)庫是否要與該第一計(jì)算設(shè)備同步；和響應(yīng)于該動(dòng)態(tài)庫要與第一計(jì)算設(shè)備同步的決定，使用該雙向連接將該動(dòng)態(tài)庫與該第一計(jì)算設(shè)備同步，其中將該經(jīng)過同步的動(dòng)態(tài)庫局部地存儲(chǔ)在該第一計(jì)算設(shè)備，在pes和第一計(jì)算設(shè)備之間沒有雙向連接的情況下也可訪問。附圖說明下面將結(jié)合附圖和附件描述本公開的方面，其提供用于例示而非限制本公開的方面，其中類似的標(biāo)記指代類似的元件。該專利或申請(qǐng)文件包含至少一幅彩色附圖。一旦要求并支付了所需的費(fèi)用，具有彩色附圖的本專利或?qū)＠暾?qǐng)公開文件的副本將由office提供。圖1a例示了對(duì)受試者成像的成像器的組件實(shí)例。圖1b例示了成像探測器實(shí)例的運(yùn)動(dòng)實(shí)例。圖2例示了用于獲取圖像的用戶界面的實(shí)例。圖3是顯示受試者的多個(gè)表面的圖像的圖示實(shí)例。圖4是顯示用于治療類選的鑲嵌技術(shù)的圖解實(shí)例，其與本文所述的某些替代方案一起使用。圖5是描述在本文描述的一些替代方案中用于計(jì)算總體表面積的百分比的九分律和land-bowler表的圖示實(shí)例。圖6是顯示美國燒傷協(xié)會(huì)制作的不同年齡組和燒傷尺寸的死亡率的圖表實(shí)例。圖7是在本文所述的一些替代方案中使用的高分辨率多光譜攝影機(jī)及其能夠獲得的數(shù)據(jù)的圖示實(shí)例。圖8是顯示在本文所述的某些替代方案中用于組織分類的步驟的流程圖實(shí)例。圖9a、9b、9c和9d是從成年小型豬的組織樣品拍攝的圖像實(shí)例，其中對(duì)比了msi、ppg和本公開的替代方案的性能。圖10是燒傷和清創(chuàng)過程的圖示實(shí)例。圖11顯示了由本文所述的一些替代方案拍攝的圖像實(shí)例，顯示了成功和失敗的組織移植。圖12顯示了對(duì)褥瘡潰瘍拍攝的圖像實(shí)例，其中使用本文所述的替代方案在早期對(duì)褥瘡潰瘍拍攝，使用標(biāo)準(zhǔn)攝像機(jī)在其在皮膚表面上可見之后拍攝褥瘡潰瘍。圖13是顯示本文所述的某些替代方案與數(shù)據(jù)云相互作用的方式的圖解實(shí)例。圖14a-14c例示了以反射方式運(yùn)行的臺(tái)式系統(tǒng)。圖15例示了皮氏培養(yǎng)皿和模擬人脈動(dòng)血液流動(dòng)的仿真(phantom)裝備中的組織仿真。圖16例示了在圓形的動(dòng)物皮膚上的體內(nèi)熱燒傷創(chuàng)傷和清創(chuàng)模型。圖17例示了時(shí)間分辨的ppg信號(hào)提取。圖18a-18c例示了使用均勻反射板作為成像目標(biāo)的led聚光(圖18a)、鎢燈(圖18b)和led發(fā)射器(改進(jìn)的，圖18c)之間的空間照射強(qiáng)度對(duì)比。圖19例示了三種照射圖案之間的強(qiáng)度曲線的對(duì)比。圖20a-20c例示了使用led聚光(圖20a)、鎢燈(圖20b)和led發(fā)射器(圖20c)的組織仿真和下方的脈動(dòng)仿真血管的成像結(jié)果。圖21例示了組織狀仿真的脈動(dòng)區(qū)域中ppg信號(hào)的功率譜密度與來自在成像器的飽和點(diǎn)以下的led發(fā)射器模塊(輻照度0.004w/m2)的最大光強(qiáng)度百分比之間的關(guān)系。圖22例示了基于ppg信號(hào)強(qiáng)度對(duì)健康豬皮膚區(qū)域內(nèi)的像素的分類。圖23a-23f例示了照射圖案的各種圖像和在該照射圖案下拍攝的豬皮膚燒傷損傷圖像。圖24例示了燒傷損傷在豬的背部的位置。圖25例示了第i區(qū)(左)和第ii區(qū)(右)的組織尺寸。圖26例示了清創(chuàng)過程實(shí)例的示意圖。圖27a-27e例示了各種組織組分的吸收光譜。圖28例示了切向切除(逐層切除)的燒傷組織結(jié)構(gòu)。圖29例示了在動(dòng)物研究中從每次清創(chuàng)的連續(xù)切向切除得到的組織切片。圖30例示了在燒傷后立即得到的msi數(shù)據(jù)曲線圖，表明各燒傷類型的反射光譜在最初就是不同的。其顯示了從所有燒傷部位和健康對(duì)照得到的四種反射光譜。圖31描繪了在燒傷后立即和在損傷后1小時(shí)的各燒傷類型的光譜。圖32顯示了各切除層處所有波長的反射光譜。其描繪了健康對(duì)照、清創(chuàng)一次的健康對(duì)照、各切口處燒傷組織光譜的平均值和各切口處創(chuàng)傷床光譜的平均值的吸收光譜。圖33顯示了創(chuàng)傷清創(chuàng)過程。在創(chuàng)傷清創(chuàng)過程中，可以通過除去壞死組織(b)而暴露出用于移植的能存活的創(chuàng)傷床(a)。ppg成像設(shè)備檢測這兩種組織之間的相對(duì)血液流動(dòng)的差異并將其彼此區(qū)分。同時(shí)，msi技術(shù)能夠使用由創(chuàng)傷床(a)和壞死燒傷組織(b)之間的分子和結(jié)構(gòu)差異確定的反射光譜來區(qū)分該組織。圖34顯示了反射式的2-dppg成像系統(tǒng)的組件(左)。單色光入射在組織表面上，隨著其與分子結(jié)構(gòu)的相互作用，在該組織內(nèi)散射。少部分的光返回?cái)z像機(jī)。在隨時(shí)間測定時(shí)，該反向散射光的強(qiáng)度改變產(chǎn)生了ppg波形。原始數(shù)據(jù)立方體中的各個(gè)像素都包含獨(dú)特的ppg波形，其能夠被分析以產(chǎn)生該組織的單一血液流動(dòng)圖像(右)。圖35例示了多光譜成像器的組件，包括寬光譜發(fā)光光源、數(shù)碼攝像機(jī)和配備有各種用于分離從目標(biāo)表面反射的光的預(yù)設(shè)波長的濾光器的旋轉(zhuǎn)濾光輪(左)。該系統(tǒng)快速收集濾光輪中各位置處的圖像，產(chǎn)生光譜數(shù)據(jù)立方體(右)。該數(shù)據(jù)立方體中的各像素表示該組織的低光譜分辨反射光譜。圖36例示了深二度豬燒傷清創(chuàng)模型中包括的步驟。顯示了五個(gè)時(shí)間點(diǎn)、彩色照片和從各時(shí)間點(diǎn)收集的數(shù)據(jù)。圖37例示了為切除豬燒傷而進(jìn)行的每次切皮刀切除的平均厚度(左)。而且，燒傷損傷的平均深度分隔開重度燒傷和一些輕微燒傷效果。誤差棒顯示了標(biāo)準(zhǔn)偏差。(右)二度燒傷的h&e染色顯示了組織學(xué)家在組織上的標(biāo)記。圖38例示了從深二度燒傷的切向切除組織樣本的組織結(jié)構(gòu)。數(shù)字表示從表皮到真皮層的切除順序，箭頭表示各切皮刀樣本的最淺層方面。燒傷最嚴(yán)重的組織可能位于黃色線的表層。具有輕度燒傷效果的組織位于黑線和黃線之間。深到黑線的組織被認(rèn)為是沒有燒傷效果。圖39例示了來自深二度燒傷的連續(xù)切向切除的ppg成像結(jié)果。隨著除去第一層1.0mm的皮膚，如較低的相對(duì)ppg信號(hào)所示，在創(chuàng)傷床中燒傷組織仍明顯。在約2-3mm的深度(在第二次切除之后)，ppg信號(hào)返回到創(chuàng)傷床的區(qū)域。圖40例示了來自深二度燒傷的連續(xù)切向切除的多光譜圖像。隨著更多的皮膚層被切除，存在的重度燒傷逐漸減少。在第二次清創(chuàng)時(shí)，燒傷幾乎完全被切除，在第三次清創(chuàng)時(shí)完全燒傷除去。在第一次清創(chuàng)中顯然存在一些錯(cuò)誤，在第一次清創(chuàng)中中健康創(chuàng)傷床被分類為健康皮膚。通過算法和硬件改進(jìn)或者選擇更有效的波長，能夠減少誤差。圖41例示了在非均勻燒傷中msi技術(shù)的功效。提供時(shí)，外科醫(yī)師必須確定需要手術(shù)的組織(上)。在手術(shù)過程中，外科醫(yī)師會(huì)遭遇不均勻深度的燒傷。這些圖案能夠提示外科醫(yī)師何處必須除去更多的燒傷損傷，以及何處已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了能存活的創(chuàng)傷床(下)。圖42例示了被之前經(jīng)過訓(xùn)練的二次判別分析算法分類并與其實(shí)際分類標(biāo)簽比較以產(chǎn)生含混淆矩陣的測試集。該矩陣顯示了在該矩陣中心的對(duì)角線上正確分類的數(shù)量。錯(cuò)誤的分類在非對(duì)角線元素中。圖43a-43c例示了硬件系統(tǒng)組(圖43a)、動(dòng)物燒傷(圖43b)和燒傷組織中的第一次切除(圖43c)的實(shí)例。圖44例示了燒傷損傷皮膚的實(shí)例。圖45例示了用于修訂用于訓(xùn)練組織分類算法的數(shù)據(jù)集的步驟實(shí)例。圖46a-46f例示了訓(xùn)練集的實(shí)例。圖47a-47b例示了箱線圖的實(shí)例：在離群值(outlier)去除之前的不同譜帶上的六個(gè)種類(圖47a)和在離群值去除之后的不同譜帶上的六個(gè)種類(圖47b)。圖48a-48b例示了在具有離群值(圖48a)和沒有離群值(圖48b)的2-d特征空間中的六個(gè)種類的實(shí)例。圖49例示了以下的實(shí)例：(a1)健康病例；(a2)離群值去除前的結(jié)果；(a3)在離群值去除后的結(jié)果；(b1)燒傷病例；(b2)離群值去除前的結(jié)果；(b3)在離群值去除后的結(jié)果。圖50例示了兩種光學(xué)成像技術(shù)(光電容積描記成像(ppg成像)和多光譜成像(msi))的高水平圖示概述，依照本公開，這兩種光學(xué)成像技術(shù)能夠與患者的健康度量相結(jié)合以產(chǎn)生預(yù)后信息。圖51例示了被設(shè)計(jì)來融合光電容積描記成像(ppg成像)和多光譜成像(msi)的光學(xué)成像技術(shù)的裝備的視圖實(shí)例。圖52例示了deepviewgen1ppg成像器、msi攝像機(jī)和目標(biāo)患者健康度量輸入的組合實(shí)例。圖53例示了燒傷組織和通過清創(chuàng)露出的健康創(chuàng)傷床的信號(hào)之間的差異。圖54例示了在公開的msi評(píng)估中實(shí)施的六種生理學(xué)種類的實(shí)例。圖55以圖示例示了ppg數(shù)據(jù)、msi數(shù)據(jù)和ppg與msi數(shù)據(jù)的組合的結(jié)果實(shí)例。圖56例示了在手部、大腿部和足部區(qū)域中存在的ppg信號(hào)實(shí)例。圖57例示了用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)診斷算法的方法實(shí)例。圖58例示了臨床研究流程圖的實(shí)例。圖59例示了傳統(tǒng)截肢過程中涉及的組織的圖解實(shí)例圖示。圖60例示了產(chǎn)生用于截肢程度的分類器模型的步驟實(shí)例。圖61例示了臨床研究流程圖的實(shí)例。圖62例示了統(tǒng)計(jì)樣本大小分析結(jié)果的實(shí)例。圖63a例示了圖63b-63f的結(jié)果實(shí)例的色鍵。圖63b-63f例示了各種不同分類技術(shù)的參照?qǐng)D像、地面真值圖像、分類結(jié)果和誤差圖像的實(shí)例。圖64a和64b例示了在不同分類技術(shù)中特征組成的對(duì)比。具體實(shí)施方式引言本公開的替代方案涉及用于對(duì)患者的組織進(jìn)行識(shí)別、評(píng)估和/或分類的系統(tǒng)和技術(shù)。一些替代方案涉及用于分類組織的裝備和方法，其中該裝置包括光學(xué)成像組件。本文描述的一些替代方案包括反射式多光譜時(shí)間分辨光學(xué)成像軟件和硬件，其在實(shí)施時(shí)可以實(shí)現(xiàn)本文提供的幾種組織分類方法。對(duì)能夠分類組織的非侵入性醫(yī)學(xué)成像技術(shù)存在長期可感知的需求。分類可以包括創(chuàng)傷和組織狀態(tài)，例如褥瘡潰瘍、慢性創(chuàng)傷、燒傷、健康組織、組織移植、組織瓣、血管病理生理和充血。特別需要能夠評(píng)估創(chuàng)傷或組織狀態(tài)的嚴(yán)重程度并且評(píng)價(jià)受害的總體表面積百分比(tbsa％)的技術(shù)。受害的tbsa％定義為受害的組織區(qū)域的表面積除以總體表面積，表示為百分比(例如40％)、小于1的小數(shù)(例如0.4)或者也可以表示為分?jǐn)?shù)(例如2/5)。表達(dá)的這些形式中的每一種為與本文所用的該術(shù)語相同的“tbsa％”如為相等或近似數(shù)值(例如其換算形式、分子和分母的單獨(dú)輸出等)。本文所述的替代方案可以以自動(dòng)或半自動(dòng)的方式評(píng)估和分類與緊急需要較少的那些截然相反的需要立即緊急程序的創(chuàng)傷受試者，也可以提供治療建議。盡管淺表燒傷和淺二度燒傷(例如一度和二度燒傷)通常采取非手術(shù)程序會(huì)痊愈，但深二度和全深度燒傷(例如三度和四度燒傷)需要手術(shù)切除以防止功能喪失以及美容外觀的過度惡化。事實(shí)上，早期切除伴隨著死亡率和住院時(shí)間的降低。本文描述的一些替代方案特別適合燒傷管理，因?yàn)槠淇梢允贯t(yī)師快速評(píng)估燒傷的嚴(yán)重程度，以便甚至非燒傷專業(yè)醫(yī)師也能快速準(zhǔn)確做出治療類選決定(例如需要緊急手術(shù)的結(jié)論)。一些替代方案還可以輔助外科醫(yī)師以仔細(xì)和更準(zhǔn)確的方式執(zhí)行切除的順序(例如確定切除和/或清創(chuàng)過程的適當(dāng)邊界)。本文描述的其他替代方案特別適合使醫(yī)師做出治療決定，例如用于復(fù)蘇的液體施用量。而且，在燒傷領(lǐng)域中，在收到創(chuàng)傷之后幾天內(nèi)評(píng)估組織損傷的整個(gè)程度通常是困難的。這些創(chuàng)傷類型的延遲性使得治療過程變得更為復(fù)雜，因?yàn)闊齻t(yī)學(xué)專業(yè)外科醫(yī)師通常難以可靠確定壞死或即將壞死的組織與在無需手術(shù)干預(yù)或清創(chuàng)術(shù)就能愈合的健康組織相互作用面的邊界。燒傷評(píng)估通常取決于專業(yè)人員對(duì)皮膚的主觀檢查，要考慮皮膚的敏感性、一致性和顏色的其他變化性。然而，確定是否需要手術(shù)需要準(zhǔn)確評(píng)估燒傷，特別是燒傷深度。除了確定是否需要手術(shù)之外，為了避免感染和敗血癥而對(duì)燒傷的早期檢測和適當(dāng)治療以及因此不準(zhǔn)確的燒傷分類和評(píng)估能夠使患者的恢復(fù)變得更為復(fù)雜。進(jìn)一步地，需要手術(shù)干預(yù)保持最小程度，以有利于愈合過程并限制受試者的外傷。然而，即使在需要手術(shù)時(shí)，外科醫(yī)師面臨的最大挑戰(zhàn)之一是分辨至關(guān)重要的健康組織與不太重要的壞死或即將壞死的組織。即使對(duì)于有經(jīng)驗(yàn)的外科醫(yī)師，典型的切開深度端點(diǎn)也存在點(diǎn)狀出血。然而，在使用這種度量時(shí)存在顯著的缺點(diǎn)，包括在手術(shù)過程中對(duì)活體組織的多余去除。進(jìn)一步地，在燒傷切除過程中控制出血是困難的，需要大量的臨床判斷、準(zhǔn)確度和經(jīng)驗(yàn)。在燒傷手術(shù)中，組織切除的過多或過少都可能具有威脅生命的后果。燒傷切除過少能夠?qū)е聦⒁浦参锓胖迷跓o生命力的組織上，最終導(dǎo)致移植吸收較差。燒傷切除過少還會(huì)導(dǎo)致感染風(fēng)險(xiǎn)的增加和/或愈合時(shí)間的延長。另一方面，過度切除可能導(dǎo)致過量的失血，或者切除表面的出血，這也可能降低移植吸收。對(duì)于在較大組織表面上快速和定量評(píng)估燒傷嚴(yán)重程度的方法和裝備存在很大的仍未滿足的需求。本文描述的方法和裝備可用于提供快速和準(zhǔn)確的燒傷評(píng)估，其可以使燒傷專業(yè)醫(yī)師聚焦于重度燒傷患者，而使非燒傷專業(yè)人員來處理燒傷不嚴(yán)重的患者的需求。對(duì)快速和定量評(píng)估其他創(chuàng)傷和組織狀態(tài)的方法和裝備也存在類似的仍未滿足的需求，本文描述的設(shè)備和方法可用于對(duì)褥瘡潰瘍、慢性創(chuàng)傷、亞急性和裂開性創(chuàng)傷、外傷創(chuàng)傷、撕裂傷、擦傷、挫傷、糖尿病潰瘍、壓迫性潰瘍、手術(shù)創(chuàng)傷、外傷和靜脈潰瘍等提供快速準(zhǔn)確的評(píng)估，并且對(duì)健康組織與壞死或即將壞死的組織的接觸位置、實(shí)施組織移植或組織瓣的準(zhǔn)確位置、血管病理生理和充血進(jìn)行快速準(zhǔn)確的評(píng)估。在整個(gè)說明書中都提及了創(chuàng)傷(一種或多種)。應(yīng)當(dāng)理解該術(shù)語“創(chuàng)傷”取廣義的解釋，包括開放或封閉的創(chuàng)傷，其中皮膚被撕裂、切開、刺破或患病，或者其中外傷造成挫傷、淺表損傷，或者受試者(例如人或動(dòng)物，特別是哺乳動(dòng)物)皮膚上的病癥或缺陷?！皠?chuàng)傷”還意于包括組織的任何受傷區(qū)域，其中由于傷害或疾病的原因可能產(chǎn)生或不產(chǎn)生流體。這種創(chuàng)傷的實(shí)例包括但不限于：急性創(chuàng)傷、慢性創(chuàng)傷、手術(shù)切口和其他切口、亞急性和裂開性創(chuàng)傷、外傷創(chuàng)傷、瓣和皮膚移植、撕裂傷、擦傷、挫傷、燒傷、糖尿病潰瘍、壓迫性潰瘍、氣門、手術(shù)創(chuàng)傷、外傷和靜脈潰瘍等。為舉例說明的目的，下面將結(jié)合附圖描述各種替代方案。應(yīng)認(rèn)識(shí)到所公開的構(gòu)思的很多其他實(shí)施方式都是可行的，用所公開的實(shí)施方式能夠?qū)崿F(xiàn)各個(gè)優(yōu)點(diǎn)。所有可能的組合和次級(jí)組織都意于落入本公開的范圍內(nèi)。本文公開的很多替代方案包括類似的組成要素，因此這些類似的組成要素能夠在本發(fā)明的不同方面中進(jìn)行互換。本文包括的標(biāo)題用于參考并輔助定位各個(gè)部分。這些標(biāo)題并不意于限制關(guān)于其描述的構(gòu)思的范圍。這些構(gòu)思在整個(gè)說明書全文中都適用。與燒傷評(píng)估相關(guān)的替代方案實(shí)例的概述圖1a和圖1b例示了本發(fā)明的一種替代方案的實(shí)例。這些附圖中所示的裝備特別適于對(duì)燒傷受試者的全身評(píng)估。該裝備尤其適于燒傷治療類選功能，其中做出涉及短期治療需求的臨床決定。在該實(shí)例中，探測器100包括一個(gè)或多個(gè)光源，在這種情況下是四個(gè)光源101、104、118和120，和圖像獲取設(shè)備102。光源101、104、118和120照射組織區(qū)域，在這種情況下為組織103，其有利地包括面向探測器100的受試者的整個(gè)身體表面。在一些替代方案中，該一個(gè)或多個(gè)光源可以是發(fā)光二極管(led)、鹵素?zé)?、鎢燈或任何其他照明技術(shù)。該一個(gè)或多個(gè)光源可以發(fā)射白光或落入使用者根據(jù)需要能夠選擇的一個(gè)或多個(gè)光譜帶內(nèi)的光。很多l(xiāng)ed會(huì)發(fā)射窄帶寬(例如半最大帶寬為50nm或更小的全帶寬)的光，其中能夠選擇特定的led以特定的帶寬照射。通常，考慮到與所尋求的數(shù)據(jù)的類型和/或臨床應(yīng)用最相關(guān)的光測量，可以選擇一個(gè)或多個(gè)光譜帶。該一個(gè)或多個(gè)光源也可以與一個(gè)或多個(gè)驅(qū)動(dòng)器連接，以為光源提供電力并進(jìn)行控制。這些驅(qū)動(dòng)器可以是光源自身的一部分，或者是單獨(dú)的。多個(gè)窄帶寬光源或具有可選濾光器(例如濾光輪)的寬帶光源都可以按順序或同時(shí)使用，以多個(gè)光譜帶的光照射組織103。所選擇的光譜帶的中心波長通常位于可見和近紅外波長之內(nèi)，例如約400nm-約1100nm(例如小于、至少為或等于400、500、600、700、800、900、1000或1100nm，或者由前述波長中任意兩者之間的任何波長限定的范圍)。在一些替代方案中，光源以基本均勻的強(qiáng)度照射組織區(qū)域。例如，基本均勻的強(qiáng)度能夠通過使用作為光源101、104、118和120的一部分提供的光漫射器實(shí)現(xiàn)，其產(chǎn)生施加到組織103上的光強(qiáng)度的近似均勻分布。光漫射器還具有降低不希望的鏡面光反射的其他優(yōu)點(diǎn)。在一些實(shí)例中，通過用高功率led利用寬光譜的空間均勻照射模式，能夠?qū)崿F(xiàn)由圖像獲取設(shè)備102獲得的信號(hào)的信噪比的顯著提高。在一些情況下，也可以使用模式化光系統(tǒng)，例如棋盤模式化照射。在某些這樣的替代方案中，圖像獲取設(shè)備的視場指向未被光源直接照射但與照射區(qū)域相鄰的組織區(qū)域。例如，在使用基本均勻強(qiáng)度的光的情況下，圖像獲取設(shè)備(例如圖像獲取設(shè)備102)可以從照射區(qū)域之外讀取光。類似地，例如，在使用棋盤模式化照射的情況下，該獲取設(shè)備102可以從該棋盤的非照射部分讀取光。而且，即使在本文描述的一些替代方案中基本均勻強(qiáng)度的光是有效的，其他替代方案也可以使用非均勻光，其中該一個(gè)或多個(gè)光布置為使得穿過表面的光強(qiáng)度的差異最小化。在一些情況下，可以在數(shù)據(jù)獲取過程中或者通過后端軟件或硬件邏輯考慮這些差異。例如，可以使用頂帽(top-hat)變換或其他圖像處理技術(shù)來補(bǔ)償不均勻的背景照射。在某些替代方案中，該光源可以期望地極化。在一些情況下，使用反射、選擇吸收、折射、散射和/或本領(lǐng)域已知的光極化任何方法對(duì)光進(jìn)行極化。例如，該極化可以使用棱鏡(例如尼科耳棱鏡)、反射鏡和/或反射表面、濾光器(例如偏振濾光鏡)、透鏡和/或晶體。該光也可以被交叉極化或共極化。在一些替代方案中，在光照射受試者之前，將來自該一種或多種光源的光進(jìn)行極化。例如，可以提供極化濾光器作為光源101、104、118和120的一部分。在一些替代方案中，在來自組織的反射光被組織反射之后，將其進(jìn)行極化。例如，可以提供極化濾光器作為獲取設(shè)備102的一部分。在其他替代方案中，在光照射受試者之前以及在光反射之后都將光極化。例如，可以提供極化濾光器作為光源101、104、118和120的一部分以及作為數(shù)據(jù)獲取設(shè)備102的一部分。所用的極化技術(shù)的類型可以取決于如下因素，例如照射角度、接收角度、所用照射源的類型、所希望的數(shù)據(jù)的類型(例如對(duì)散射、吸收、反射、透射和/或熒光的光的測量)以及成像組織的深度。例如，在照射組織時(shí)，一些光可能被皮膚表層作為表面閃光和反射而反射掉。這種反射光通常與漫射到真皮組織中的光具有不同的極性，其中漫射到真皮組織中的光可能被散射(例如反射)并改變方向和極性?？梢允褂媒徊鏄O性技術(shù)以使被獲取設(shè)備讀取的閃光和反射的量最小化，同時(shí)使讀取的反向散射光的量最大化。例如，極化濾光器可以提供作為光源101、104、118和120的一部分以及作為數(shù)據(jù)獲取設(shè)備102的一部分。在這種設(shè)置中，光首先被極化，然后照射目標(biāo)103。在光被目標(biāo)103反射之后，則該反射光可以以與第一極化方向正交的方向極化以測定反向散射光，同時(shí)使讀取的被目標(biāo)103的表面反射掉的入射光的量最小化。在一些情況下，也可能希望在特定的深度對(duì)組織成像。例如，在特定深度對(duì)組織成像能夠用于評(píng)估特定深度的特定創(chuàng)傷、定位和/或識(shí)別是否存在癌性腫瘤、或者確定腫瘤的階段或癌癥的進(jìn)展、或本公開中提及的任何其他治療應(yīng)用?？梢允褂帽绢I(lǐng)域中已知的某些極化技術(shù)來根據(jù)光學(xué)性質(zhì)和/或平均自由行程長度在特定深度對(duì)組織進(jìn)行選擇性成像。在某些替代方案中，可以使用其他用于控制成像深度的技術(shù)。例如，組織的光散射性質(zhì)隨溫度而改變，而光在皮膚中的透射深度隨冷卻而增大。以這種方式，可以通過控制成像組織區(qū)域的溫度來控制成像的深度。而且，例如，可以通過以各種頻率脈沖(或閃爍)光源控制成像的深度。脈沖光比非脈沖光更深地透射到皮膚中：脈沖帶寬越長，光透射越深。作為另一實(shí)例，也可以通過調(diào)節(jié)光的強(qiáng)度改變成像深度，其中強(qiáng)度較高的光的透射度大于強(qiáng)度較低的光。如圖1a中進(jìn)一步例示，圖像獲取設(shè)備102被配置為接收來自組織103的反射光。該圖像獲取設(shè)備102能夠檢測來自照射區(qū)域、照射區(qū)域的子區(qū)域或非照射區(qū)域的光。如下面進(jìn)一步例示，該圖像獲取設(shè)備102的視場可以包括面向探測器100的受試者的整個(gè)身體表面。當(dāng)照射面向探測器的受試者整體且面向探測器的受試者整體都處于圖像獲取設(shè)備的視場中時(shí)，提高了分類的速度和容易性。圖像獲取設(shè)備102可以是二維電荷耦合設(shè)備(ccd)或互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(cmos)圖像獲取設(shè)備，具有適當(dāng)?shù)墓鈱W(xué)元件用于對(duì)照射組織103的全部或一部分進(jìn)行成像。模塊112是在一些替代方案中可以與探測器100連接的控制器、分類器和處理器。模塊112控制探測器，其可以包括設(shè)定這樣的參數(shù)，例如物理位置、光強(qiáng)度、分辨率、濾光器顏色或本公開中描述的攝像機(jī)和/或光源的任何參數(shù)。模塊112也接收和處理由探測器得到的數(shù)據(jù)，如本公開中后面將描述的那樣。在一些替代方案中，模塊112可以進(jìn)一步與模塊114連接，其中模塊114是顯示器和用戶界面(“ui”)。該顯示器和ui向使用者顯示信息和/或數(shù)據(jù)，其在某些替代方案中包括組織狀態(tài)的存在、組織狀態(tài)的嚴(yán)重程度和/或與患者相關(guān)的其他信息，包括本說明書中提及的任何信息。模塊114接收用戶輸入，其在某些替代方案中包括與患者相關(guān)的信息，例如年齡、體重、身高、性別、種族、皮膚色調(diào)或膚色和/或血壓。模塊114也可以接收用戶輸入及校正信息、掃描位置的用戶選擇、組織狀態(tài)的用戶選擇和/或其他診斷信息，包括本公開中提及的任何信息。在某些替代方案中，一些或任何的前述用戶輸入可以自動(dòng)送到模塊112，而不需要用戶使用模塊114輸入信息。如圖1b中例示，在一些替代方案中，探測器100可以以任何方向或方向組合(例如上、下、左、右、對(duì)角右上、對(duì)角左上、對(duì)角右下、對(duì)角坐下或這些方向的任意組合)移動(dòng)。在一些替代方案中，該探測器可以以與受試者法線方向移動(dòng)，其中探測器接近或遠(yuǎn)離受試者。例如，該探測器可以與軌道或用控制器112手動(dòng)或自動(dòng)控制位置的關(guān)節(jié)臂或其組合連接。在一些替代方案中，可以將光源或圖像獲取設(shè)備固定，在其他替代方案中，其中之一可以單獨(dú)移動(dòng)。某些替代方案將圖像獲取設(shè)備與電動(dòng)機(jī)連接以使圖像獲取設(shè)備的移動(dòng)自動(dòng)化，以便于使攝像機(jī)可以對(duì)受試者的各個(gè)部分進(jìn)行成像。攝像機(jī)也能夠與軌道、鐵軌、導(dǎo)軌和/或驅(qū)動(dòng)臂連接。在圖像獲取設(shè)備移動(dòng)時(shí)，光源可以照射整個(gè)組織區(qū)域103，或者在掃描過程中可以控制光源以僅照射攝像機(jī)正在成像的所希望的組織部分。在圖1a中所示的替代方案中，在獲取受試者或其一部分的圖像(例如受試者的整個(gè)身體或所希望的組織位置)時(shí)，受試者以豎直方向背對(duì)背景幕110站立。在一些替代方案中，該背景幕110是一種支撐結(jié)構(gòu)，在獲取圖像時(shí)，受試者以水平和成一定角度的方向在背景幕110上或背對(duì)背景幕110平躺。在獲取圖像時(shí)，可以提供測量器(scale)106和108為受試者稱重。除測量器之外或作為其的替代，可以提供其他測量心率、體溫、身體組成、體重指數(shù)、體型、血壓和其他生理數(shù)據(jù)的生物計(jì)量讀數(shù)器。圖2顯示了呈現(xiàn)在顯示器/ui114上用于用該裝備獲取圖像的ui200的實(shí)例。在該替代方案中，在用光源照射組織103時(shí)，該用戶界面顯示圖像獲取設(shè)備的視場。在某些替代方案中，用戶可以定位圖像獲取設(shè)備102的視場，以包括受試者整體202。用戶可以使用縮放組件208調(diào)節(jié)圖像獲取設(shè)備102，以使受試者幾乎充滿視場。在一些替代方案中，用戶可以使用用戶界面獲得關(guān)于受試者202的其他信息。例如，用戶可以選擇位置204和位置206，以測定受試者的高度。在一些情況下，用戶使用用戶界面指示該圖像獲取設(shè)備獲取受試者的圖像，如通過推動(dòng)獲取圖像按鈕210。在獲取受試者的圖像以使用這些圖像進(jìn)行組織分類時(shí)，控制光源(如果提供的話，以及結(jié)合的濾光器)和圖像獲取設(shè)備以獲取受試者的多個(gè)圖像，分別的圖像與反射光的不同光譜帶相關(guān)和/或隨時(shí)間分開?？梢砸勒誱si技術(shù)處理在不同光譜帶處獲取的圖像以分類組織區(qū)域，隨時(shí)間分開的圖像可以依照ppg技術(shù)處理以分類組織。在一些替代方案中，獲取兩種類型的圖像集，并將結(jié)果合并以進(jìn)行更準(zhǔn)確的分類，如下面進(jìn)一步描述。對(duì)于燒傷患者，可以對(duì)受試者以多個(gè)方向(例如正面、后面、左側(cè)面和右側(cè)面)進(jìn)行圖像獲取?；颊呖梢砸赃@些各種方向背對(duì)背景幕110站立，或者如果背景幕110是水平方向的支撐結(jié)構(gòu)，患者可以以各種方向平躺在背景幕110上。然后使用來自獲取圖像的數(shù)據(jù)來分類患者的不同皮膚區(qū)域?yàn)闊齻蛭礋齻钠つw區(qū)域，并且也可以對(duì)那些被燒傷的區(qū)域分類燒傷程度。在以不同方向進(jìn)行圖像獲取之后，控制器/分類器/處理器112可以處理各受試者取向的圖像數(shù)據(jù)。當(dāng)背景幕110是與皮膚組織不同的特征色時(shí)，控制器/分類器/處理器可以將受試者與背景分開，在各獲取的圖像中為背景或受試者分配各像素。作為另一種替代方案，能夠使用ui在最初圖像(例如圖2中所示)中追蹤受試者的輪廓(用例如觸摸屏上的觸針或鼠標(biāo)和指針)以將背景與受試者區(qū)分開。在識(shí)別出涉及受試者的圖像的像素時(shí)，這些可以使用msi和/或ppg技術(shù)分析以根據(jù)燒傷狀況分類受試者的皮膚區(qū)域。圖3中例示了在該過程之后顯示器/ui114的輸出實(shí)例。在本替代方案中，輸出圖像212顯示受試者250的前視圖，其中使用獲取的受試者前方的多個(gè)圖像來分類受試者前方皮膚的不同部分。輸出圖像212可以用例如輸出圖像中不同的顏色顯示不同的分類。例如，控制器/分類器/處理器可以識(shí)別區(qū)域222為三度燒傷、區(qū)域224為一度燒傷、區(qū)域226為二度燒傷。處理器也可以識(shí)別健康組織，例如區(qū)域228。圖像214是受試者250的后視圖的實(shí)例，顯示的區(qū)域230被分類為三度燒傷、區(qū)域232被分類為一度燒傷、區(qū)域234被分類為二度燒傷。其也可以識(shí)別其他組織區(qū)域?yàn)榻】到M織。圖像216和圖像218分別顯示受試者250的左視圖和右視圖，其中區(qū)域236被分類為三度燒傷、區(qū)域238被分類為二度燒傷、區(qū)域242被分類為一度燒傷。其也可以識(shí)別其他組織區(qū)域?yàn)榻】到M織。從圖像212、214、216和218中顯示的該分類數(shù)據(jù)，某些替代方案可以計(jì)算燒傷％tbsa，并將該結(jié)果輸出給ui上的用戶，如圖3的框220中所示。在進(jìn)行了依照燒傷程度的分類時(shí)，該裝備可以進(jìn)一步輸出一種或多種燒傷分類的％tbsa，如圖3的框220中所示。盡管已經(jīng)使用了光學(xué)成像方法評(píng)估了燒傷組織，之前并未開發(fā)產(chǎn)生燒傷的％tbsa估算的裝備。使用患者的所有或部分成像數(shù)據(jù)產(chǎn)生燒傷的％tbsa包括之前并未解決的復(fù)雜因素。在一種替代方案中，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)使用圖3中的四個(gè)圖像212、214、216和218的簡單計(jì)算能夠產(chǎn)生對(duì)治療類選目的足夠準(zhǔn)確的估算。在該替代方案中，可以通過以下估算燒傷％tbsa：產(chǎn)生第一數(shù)值，其是在所有圖像中被分類為燒傷的所有像素之和；產(chǎn)生第二數(shù)值，其是在所有圖像中受試者的所有像素之和；和將第一數(shù)值除以第二數(shù)值。例如，為了計(jì)算三度燒傷的％tbsa，該系統(tǒng)可以計(jì)算區(qū)域222、230和236的像素，并將該總數(shù)除以通過將圖像212、214、216和218的各自中發(fā)現(xiàn)的受試者250的總像素計(jì)算并相加得到的該受試者250的所有表面的像素總數(shù)。在某些替代方案中，可以使用面積的調(diào)節(jié)相加來改進(jìn)燒傷％tbsa的估算。例如，不是將區(qū)域簡單相加在一起，而是可以用處理器(例如模塊112)分析圖像以識(shí)別出在多于一個(gè)圖像中出現(xiàn)的那些區(qū)域。以這種方式，由多個(gè)圖像捕捉到的區(qū)域?qū)⒉粫?huì)計(jì)數(shù)多于一次。例如，圖像212的區(qū)域222和圖像216的區(qū)域236二者都捕捉到了受試者250的胸部區(qū)域的一部分。如果區(qū)域236和區(qū)域222的區(qū)域簡單相加，那么將會(huì)把胸部的一部分計(jì)數(shù)超過一次。在某些替代方案中，處理器將會(huì)分析區(qū)域222和區(qū)域236(或圖像212和圖像216作為整體分析)，僅計(jì)算胸部區(qū)域一次。在一些替代方案中，還能使用圖像處理技術(shù)(例如邊緣檢測和分割)、參考標(biāo)記和/或預(yù)示分析和計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)來計(jì)算區(qū)域的重疊和/或類似性，以估算由于標(biāo)準(zhǔn)化體型導(dǎo)致的重疊。在某些替換方案中，可以為受試者構(gòu)造三維身體模型。該身體模型可以基于用例如身高、體重、身體組成(例如體脂百分比)、體重指數(shù)、對(duì)身體整體或部分進(jìn)行的特定測量或身體尺寸或形狀的任何度量等參數(shù)產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化的身體模型和/或構(gòu)造的身體模型。這些參數(shù)可以使用ui(例如模塊114)由用戶輸入、和/或是由探測器100、生物計(jì)量讀數(shù)器106和/或108測量或計(jì)算的參數(shù)或由處理器/分類器(例如模塊112)接收或計(jì)算的任何度量。一旦產(chǎn)生了三維身體模型，能夠?qū)⒎诸惖慕M織區(qū)域投射到該三維身體模型的區(qū)域上。在重疊的情況下，處理器會(huì)解決差異使得重疊區(qū)域不會(huì)計(jì)數(shù)多次。能夠使用落入一個(gè)或多個(gè)分類(比如一度燒傷、二度燒傷、三度燒傷或健康組織)的面積總和除以總體表面積來估算燒傷％tbsa。在一些替代方案中，處理器(例如模塊112)可以由多個(gè)二維圖像(例如圖像212、214、216和218)重構(gòu)三維模型。在一些替代方案中，這種重構(gòu)可以使用投影(例如歐幾里得重構(gòu)(euclideanreconstruction))、線性成層(linearstratification)或任何其他已知的將多個(gè)二位圖像變換為三維重構(gòu)的方法而實(shí)現(xiàn)。在某些替代方案中，從二位圖像轉(zhuǎn)變?yōu)槿S重構(gòu)可以考慮已知的參數(shù)，例如攝影機(jī)的角度、攝影機(jī)與受試者之間的距離、對(duì)受試者的測量和/或任何參考測量或目標(biāo)。一旦使用二維圖像產(chǎn)生三維模型，通過使用落入一個(gè)或多個(gè)分類(例如一度燒傷、二度燒傷、三度燒傷或健康組織)的面積總和來估算燒傷％tbsa。一旦處理器計(jì)算了燒傷％tbsa，可以將結(jié)果輸出給用戶。例如，輸出220顯示了一種實(shí)例，其中燒傷％tbsa計(jì)算為40％，三度燒傷％tbsa計(jì)算為12％?？梢允褂蔑@示器(例如模塊114)將該信息顯示給用戶。顯示器(例如模塊114)也可以顯示其他信息，例如死亡率估算值或?qū)κ茉囌叩闹委熡嘘P(guān)的其他信息。在死亡率估算值的實(shí)例中，可以將數(shù)據(jù)(例如圖6的表中的數(shù)據(jù))存儲(chǔ)在處理器112中，并根據(jù)％tbsa和/或可能是已知的或者由用戶估計(jì)并輸入到系統(tǒng)中的受試者的年齡，使用該數(shù)據(jù)來估算死亡率。圖4例示了本文所述的一些裝置能夠計(jì)算燒傷％tbsa的方式的另一種實(shí)例。該圖顯示了鑲嵌技術(shù)，其中將幾個(gè)圖片加在一起來計(jì)算燒傷％tbsa。在一些情況中，可以使用自動(dòng)程序產(chǎn)生鑲嵌，其中探測器(例如探測器100)對(duì)各圖像自動(dòng)定位。該自動(dòng)化可以使用驅(qū)動(dòng)臂、電動(dòng)機(jī)、軌道或任何其他用于移動(dòng)探測器的方法或裝備。在一些情況中，最終的結(jié)果是探測器可以以特定方式獲取圖像，例如圖4中所示的網(wǎng)格圖案?？商娲?，可以由用戶定位探測器(例如探測器100)來產(chǎn)生鑲嵌。然后用戶能夠在受試者的任何數(shù)量的位置拍攝任何數(shù)量的圖片。在任何情況中，使用鑲嵌技術(shù)的一些替代方案，鑲嵌部分201可以是頭部表面的一個(gè)圖像。鑲嵌部分207可以是手部圖像的單獨(dú)圖像，也可以捕獲軀干部的一部分。可以對(duì)受試者或其一部分拍攝形成其他鑲嵌部分的任意數(shù)量的其他圖像(包括不同表面的圖像)。這些圖像中的一些可以是重復(fù)的，其他圖像可以是不同的。通過重復(fù)該圖像和/或?qū)ο嗤卣?、部位、位置或組織部分產(chǎn)生多個(gè)圖像(例如從不同的視角)并使用重疊或掩蔽技術(shù)，能夠得到所希望組織的更大分辨率和/或三維呈現(xiàn)。這些各種圖像也能夠接合或者合并在一起來計(jì)算或估算總體表面積。在一些情況中，在將圖像接合在一起之前，使用圖像處理技術(shù)去除背景，僅留下受試者的身體。也可以使用邊緣檢測技術(shù)得到身體部分的輪廓，以便于將圖像接合在一起。在對(duì)身體的一部分的圖像捕捉中重疊的圖像的情況下，能夠?qū)嵤┙M織的相互關(guān)聯(lián)來確定應(yīng)當(dāng)如何將這些部分正確連接、合并或接合在一起。在一些情況中，可以由多個(gè)圖像將組織分類的整個(gè)表面區(qū)域接合在一起。例如，鑲嵌部分211和212可以是用于估算患有組織病癥(例如燒傷)的表面積的圖像的一部分。再次，組合的一些圖像可以是不同的或重復(fù)的，或者取自同一組織部位或位置的不同視圖。將圖像接合在一起的過程取出被分類為該組織狀態(tài)的組織的多個(gè)圖像并將其結(jié)合來估算該分類區(qū)域的表面積。在一些替代方案中，可以使用插值技術(shù)估算面積，來考慮未成像的區(qū)域。例如，在一些實(shí)例中，受試者的一部分可能意外地被忽略未成像或者因?yàn)槊黠@未燒傷或遭受評(píng)估的病癥而被省去。在一些其他情況中，受試者的某些區(qū)域可能由于其位置而難以成像(例如在受試者的臂下)或受試者的身體限制(例如受試者受傷以致不能移動(dòng))。這種插值可以使用身體的對(duì)稱性來估算未成像的區(qū)域，或者可以包括在一個(gè)區(qū)域和另一個(gè)區(qū)域之間劃出直線。例如，如果缺少小腿圖像205，直線將會(huì)從上部腿圖像213中所示的腿部邊界劃到下部腿圖像203和/或215中的踝部和足部的邊界。這種劃線能夠給出適合的腿形，這將能估算未成像的腿表面。有其他公式能夠用于估算受試者的各個(gè)部分的表面積。例如，圖5顯示了九分率和倫德-布勞德表。例如，圖示500顯示了九分率，其中頭頸部和臂部各自估算為總身體表面積的9％。例如，在九分率下，臂部501的總表面積能夠估算為所示人的總體表面積的9％。在九分率下，每條腿和軀干的前表面和后表面中的每一個(gè)估算為總體表面積的18％。例如，在九分率下，腿502的總表面積能夠估算為所示人的總體表面積的18％。圖示503是一種實(shí)例，其顯示了用于估算各身體部分的表面積的其他公式。倫德-布勞德表504顯示了根據(jù)受試者的年齡估算表面積的一種方式。該表顯示了對(duì)于0、1、5、10和15歲的兒童，體表面積的相對(duì)百分比的各種估值為1/2的頭部、1/2大腿和1/2的小腿。九分率和倫德-布勞德表都僅是能夠用于計(jì)算總體表面積(tbsa)的估算實(shí)例。這些估算也能夠用于對(duì)前述技術(shù)進(jìn)行補(bǔ)充，其中部分身體未成像。例如，通過假設(shè)其占tbsa的18％，能夠考慮未成像的腿部的表面積。在一些患者中，九分率、倫德-布勞德表和其他估算方式都將不適用。例如，超重的患者或者在其身體的某些區(qū)域中具有過量的身體組織的患者可以具有不同相對(duì)表面積的身體部分。因此，本文描述的成像技術(shù)能夠提供比常規(guī)進(jìn)行的僅依賴這些圖表更準(zhǔn)確的燒傷％tbsa計(jì)算。進(jìn)一步地，在本文描述的任何％tbsa計(jì)算中，可以使用輸入到模塊114中的任何數(shù)據(jù)或者自動(dòng)送入模塊112的任何數(shù)據(jù)。例如，受試者的年齡可以有效地用于使用倫德-布勞德表估算體表面積的相對(duì)百分比。在可替代地實(shí)例中，為了計(jì)算％tbsa，也可以輸入或獲取其他數(shù)據(jù)，包括成像身體的性別、體重、身高、體型、體形、皮膚顏色、種族、取向和/或本公開中提及的任何相關(guān)數(shù)據(jù)。找到組織分類的％tbsa對(duì)于正確的治療選擇能夠是重要的。例如，在燒傷中，隨著燒傷％tbsa的提高，死亡率隨之提高。圖6是由美國燒傷協(xié)會(huì)整理的匯編。其顯示了年齡組和燒傷尺寸(％tbsa)的死亡率。顯然，隨著受試者燒傷％tbsa的增大，平均死亡率也隨之增高。因此，盡可能快速地識(shí)別具有較高燒傷％tbsa的那些患者以進(jìn)行緊急治療過程能夠是重要的。而且，隨著燒傷％tbsa的增大，死亡率的斜率也隨之增大。因此，在較高的燒傷％tbsa方面具有比常規(guī)方法更高的準(zhǔn)確度對(duì)于區(qū)分與其他受試者相比具有大得多的死亡風(fēng)險(xiǎn)的那些受試者是重要的。進(jìn)行這種區(qū)分的能力在資源有限的緊急情況(例如重大災(zāi)難情況)中可能會(huì)變得尤其重要。因此，本發(fā)明的替代方案計(jì)算燒傷％tbsa的能力解決了這一長期感受到的需求。所希望的一種治療決定例如是確定用于復(fù)蘇的液體的量。流體的損失通常是具有重大燒傷傷害的人群所面臨的最大問題之一。因此，對(duì)燒傷患者施用的液體量的適當(dāng)管理對(duì)于恢復(fù)能夠是一個(gè)重要的方面。在很多情況中，液體過少能夠?qū)е聼齻[、燒傷休克、脫水、死亡和/或其他并發(fā)癥。液體過多也會(huì)與并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)的增加相關(guān)，例如感染、水腫、急性呼吸窘迫綜合征、腹腔間隔室綜合征、水分過多和/或死亡。補(bǔ)充復(fù)蘇所需的流體量與燒傷％tbsa是相關(guān)的。例如，輕度燒傷損傷通常能夠用口服水化而復(fù)蘇。然而，隨著燒傷％tbsa接近15-20％(例如15、16、17、18、19或20％或者由前述百分比中任意兩種之間的范圍限定的任何百分比)，在受試者中可能會(huì)有大量的液體轉(zhuǎn)移，使液體管理對(duì)避免燒傷水腫和燒傷休克甚至更加重要。在％tbsa超過約20％(例如20、30、40、50、60、70、80、90、或100％或在前述百分比中任意兩種之間內(nèi)的范圍限定的任何百分比)時(shí)，目前的推薦方案首先是規(guī)范的血管內(nèi)液體復(fù)蘇。在某些替代方案中，處理器(例如處理器112)可以使用計(jì)算的燒傷％tbsa來確定應(yīng)該給予患者的液體量。例如，可以使用parkland公式來根據(jù)％tbsa估算在治療的第一個(gè)24小時(shí)期間的復(fù)蘇體積。parkland公式表示為v＝4*m*(a*100)，其中v是復(fù)蘇體積，單位為毫升；m是受試者的質(zhì)量，單位為千克；a是作為分?jǐn)?shù)表示的％tbsa(例如對(duì)于具有50％的燒傷身體表面的受試者為0.5)。在第一個(gè)8小時(shí)內(nèi)給予計(jì)算體積的第一半，在接下來的16小時(shí)給予剩余的另一半。液體施用程序可以在ui上輸出給系統(tǒng)的用戶，例如圖3中例示的輸出220的一部分。例如，對(duì)于具有50％燒傷表面積的100kg受試者，根據(jù)上述parkland公式，系統(tǒng)可以輸出24小時(shí)液體復(fù)蘇程序?yàn)椋航酉聛淼?小時(shí)給予1250ml/hr，隨后的16小時(shí)給予625ml/hr。也可以調(diào)節(jié)parkland公式來匹配特定患者的需求。例如，對(duì)年老患者施用的液體量可能需要降低，因?yàn)樗[和由于水分過多的其他并發(fā)癥的感染性更高。另一方面，較年輕的患者(例如嬰兒)呈現(xiàn)出對(duì)液體過多的并發(fā)癥的風(fēng)險(xiǎn)更低。也可以使用其他因素來調(diào)節(jié)施用液體的量，例如狀態(tài)(例如燒傷嚴(yán)重程度)、脈搏、血壓、呼吸速率和其他生理參數(shù)。在某些替代方案中，處理器(例如處理器112)使用這些因素來調(diào)節(jié)施用液體的量。這些因素可以通過用戶界面(例如顯示器/ui114)輸入、由探測器100或生物計(jì)量讀數(shù)器106和/或108測定、和/或由處理器112輸入、計(jì)算、估算或得到。這些因素也可以包括來自患者病史的其他數(shù)據(jù)或來自其他患者的數(shù)據(jù)。該處理器也可以得到來自動(dòng)態(tài)庫的其他信息(如本申請(qǐng)中隨后將討論的那樣)，以得到其他數(shù)據(jù)代入計(jì)算，例如其他患者數(shù)據(jù)、校正信息和來自其他患者的數(shù)據(jù)。在一些替代方案中，可以考慮的另一因素是患者的總血液體積和/或總血液體積的變化。較低的血液體積表示患者需要更多的液體用于復(fù)蘇。有很多種方式可以測定和/或估算血液體積。例如，當(dāng)患者具有較高的血液體積時(shí)，患者的組織會(huì)吸收更多的光。這種效應(yīng)能夠更容易地在紅光或近紅外光范圍內(nèi)(例如840-880nm附近或周圍，包括840、850、860、870或880nm波長或由在這些波長中任意兩種之間的任何波長限定的范圍)測定，因?yàn)檫@些光的波長更容易通過組織。本公開中描述的替代方案能夠用于測定反射的紅光或近紅外光的量隨時(shí)間的變化，以估算總血液體積和/或總血液體積的變化。例如，在一些替代方案中，隨著時(shí)間反射的紅光或近紅外光的量能夠用于測定心博波形的心臟收縮和心臟舒張活動(dòng)的周期變換。這些變換能夠用于發(fā)現(xiàn)心臟收縮壓和心臟舒張壓，這在一些情況中能夠用于估算左右心室的脈搏壓力。也可以使用外部護(hù)腕測定心臟收縮壓和心臟舒張壓作為補(bǔ)充或替代。然后可以使用該脈搏壓力來估算左右心室的每搏輸出量(每次心跳從心臟的心室泵送的血液體積)。使用每搏輸出量，能夠通過心率(其也能夠由本公開的替代方案測定)乘以每搏輸出量來計(jì)算心室的心臟輸出量。該心臟輸出量可以用于估算血液體積和/或血液體積的變化。本領(lǐng)域中已知的其他替代方案也可以用于測定或估算血液體積和/或血液體積的變化，例如ppg、導(dǎo)管、體積描記器(plethysmograph)、其他成像技術(shù)和/或血管擴(kuò)張性的其他測量法。例如，患者可以佩戴脈搏血氧定量計(jì)以測定氧飽和度和脈搏。然而，脈搏血氧定量計(jì)也可以用作ppg設(shè)備，測定血管床(例如手指、耳朵或前額)中的血液體積或血液體積的變化。、在一些替代方案中，總血液體積和/或血液體積數(shù)據(jù)的總體變化是由用戶輸入的，例如通過使用ui114或沿?cái)?shù)據(jù)路徑輸入到處理器中(例如使用電線插入或無線傳輸)。該總血液體積和/或血液體積的總體變化可以自身或與％tbsa或本公開中提及的任何其他因素相結(jié)合，用于計(jì)算施用給患者的液體量。這些其他因素和改變能夠自動(dòng)加入顯示的液體復(fù)蘇計(jì)劃中。此外，其他替代方案施用其他方式來根據(jù)％tbsa計(jì)算施用給燒傷患者的液體的量。這些包括brooke公式、改進(jìn)brooke公式、改進(jìn)parkland公式和本領(lǐng)域中已知的任何其他關(guān)系式。替代方案可以根本不使用標(biāo)準(zhǔn)公式。例如，能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算或從可以從包括患者醫(yī)療記錄或其他患者的醫(yī)療記錄的歷史數(shù)據(jù)中預(yù)測出要施用的液體的量。現(xiàn)在轉(zhuǎn)向可以用于照射組織、獲取圖像和分析圖像數(shù)據(jù)的特定裝備和方法，將認(rèn)識(shí)到已經(jīng)進(jìn)行了多種嘗試來開發(fā)評(píng)估燒傷和其他創(chuàng)傷的裝備和方法。一些方法包括熱成像、核磁共振、光譜法、激光多普勒流量測定(laserdopplerflowmetry)和超聲。此外，光電容積描記法(ppg)已經(jīng)用于檢測組織的微血管床中的血液體積變化。在一些情況中，僅ppg不完全分類組織，因?yàn)槠鋬H進(jìn)行體積測定。而且，已經(jīng)使用多光譜成像(msi)來辨別皮膚組織的差別，但這一技術(shù)也不完全分類組織。考慮到由于皮膚類型的變化、不同身體區(qū)域的皮膚差異以及對(duì)創(chuàng)傷可能的預(yù)處理使用目前的msi技術(shù)通常具有挑戰(zhàn)性。僅msi也不能給出皮膚狀態(tài)的整體評(píng)估，因?yàn)槠鋬H測定皮膚外觀或皮膚的組成，并不測定對(duì)皮膚分類重要的動(dòng)態(tài)變量，例如營養(yǎng)素和氧對(duì)組織的可用性。本文描述的一些替代方案將msi和ppg相結(jié)合來提高皮膚分類的速度、可靠性和準(zhǔn)確度。本文描述的替代方案例如能夠使用成像數(shù)據(jù)來測定血液、水、膠原、黑色素和其他標(biāo)記在正常狀態(tài)下與遭受外傷的皮膚相比對(duì)開發(fā)皮膚結(jié)構(gòu)更優(yōu)美的外觀和發(fā)揮適當(dāng)功能的能力的貢獻(xiàn)。此外，本文描述的替代方案還檢測隨時(shí)間從皮膚反射的光的變化，其可使人獲得顯著的生理學(xué)信息，使得臨床醫(yī)師能快速評(píng)估組織的生命力和在組織部位的特征(例如血液灌注和氧合)。圖7例示了在一些替代方案中能夠(但不必須)用作探測器100、控制器/分類器/處理器112和顯示器/ui114的系統(tǒng)。下面描述的圖7的系統(tǒng)以及其與msi和ppg技術(shù)的組合，也能夠用于以比之前可以獲得的更高的準(zhǔn)確度分析和分類較小面積的組織區(qū)域，且不需要僅與上面所述的全身分析系統(tǒng)和方法結(jié)合使用。在圖7的系統(tǒng)中，探測器(probe)408包括一個(gè)或多個(gè)光源和一個(gè)或多個(gè)高分辨率多光譜攝像機(jī)，該高分辨率多光譜攝像機(jī)用多個(gè)圖像記錄目標(biāo)組織區(qū)域409，同時(shí)保持時(shí)間、光譜和空間分辨率以進(jìn)行高度準(zhǔn)確的組織分類。探測器408能夠包括多個(gè)攝像機(jī)和成像器、棱鏡、分束器、光檢測器和濾光器以及多個(gè)光譜帶的光源。該攝像機(jī)能夠測定來自組織區(qū)域的不同波長的光隨時(shí)間的散射、吸收、反射、透射和/或熒光。該系統(tǒng)還包括顯示器/ui414、和控制探測器408的操作、接收來自用戶的輸入、控制顯示器輸出和進(jìn)行圖像像素的分析和分類的控制器/分類器/處理器412。數(shù)據(jù)集410是探測器408的輸出實(shí)例，其包含成像空間位置的不同波長和不同時(shí)間的反射光的數(shù)據(jù)。與成像空間位置的不同波長的光相關(guān)的數(shù)據(jù)的實(shí)例顯示在數(shù)據(jù)子集404中。數(shù)據(jù)子集404可以包括組織區(qū)域的多個(gè)圖像，各自測定在選擇的不同頻率帶中從組織區(qū)域反射的光。該數(shù)據(jù)子集404的多個(gè)圖像可以同時(shí)或基本同時(shí)獲取，其中基本同時(shí)表示彼此在1秒內(nèi)。數(shù)據(jù)子集402中顯示了成像空間位置在不同時(shí)間從組織區(qū)域反射的光有關(guān)的數(shù)據(jù)的實(shí)例。關(guān)于成像空間位置的不同時(shí)間的來自組織區(qū)域的反射光的數(shù)據(jù)實(shí)例顯示于數(shù)據(jù)子集402中。數(shù)據(jù)子集402包括在長于1秒(通常長于2秒)的時(shí)間內(nèi)在不同時(shí)間拍攝的多個(gè)圖像。數(shù)據(jù)子集402的多個(gè)圖像可以在單一選擇的頻率帶獲取。在一些情況中，數(shù)據(jù)子集404的多個(gè)圖像可以在長于1秒的時(shí)間內(nèi)獲取，數(shù)據(jù)子集402的多個(gè)圖像可以在多個(gè)頻率帶拍攝。然而，包括子集404和子集402的組合數(shù)據(jù)集包括對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間和不同頻率帶兩者拍攝的圖像。為了收集數(shù)據(jù)子集404的圖像，在一些替代方案中，該一個(gè)或多個(gè)攝像機(jī)與具有不同通帶的多個(gè)濾光器的濾光輪連接。隨著一個(gè)或多個(gè)攝像機(jī)獲取該受試者的組織區(qū)域的圖像，濾光器的輪旋轉(zhuǎn)，使該一個(gè)或多個(gè)攝像機(jī)通過獲取在其轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)與濾光輪的濾光器位置同步的圖像以不同光譜帶記錄受試者。以這種方式，攝像機(jī)在不同頻率帶接收在該組織區(qū)域的各像素處反射的光。事實(shí)上，在很多情況中，該濾光器可使本文描述的設(shè)備能夠分析光譜中人眼將不能分辨的光。在很多情況中，在這些各種光譜中反射和/或吸收的光的量能夠給出關(guān)于受試者組織或組織的特定區(qū)域的化學(xué)和物理組成的信息。在一些情況中，使用濾光器得到的數(shù)據(jù)形成三維數(shù)據(jù)陣列，其中該數(shù)據(jù)陣列具有一個(gè)光譜和兩個(gè)空間維度。兩個(gè)空間維度中的各像素能夠由在各獲取的光譜帶中由反射的光強(qiáng)度限定的光譜特征來表征。各波長處光的強(qiáng)度提供了關(guān)于目標(biāo)組成的信息，因?yàn)椴煌慕M成對(duì)光的不同頻率的散射、吸收、反射、投射和/或熒光不同。通過在這些不同波長測定光，探測器408在相當(dāng)于各圖像像素的各空間位置處捕捉該組成信息。在用于在多個(gè)光譜帶處獲取圖像用于數(shù)據(jù)集404的某些替代方案中，該一個(gè)或多個(gè)攝像機(jī)包括超光譜行掃描成像器。超光譜行掃描成像器具有連續(xù)光譜帶而不是在濾光輪中各濾光器的分離的帶。超光譜行掃描器的濾光器能夠與cmos圖像感應(yīng)器集成。在一些情況中，該濾光器是單塊集成光干涉濾光器，其中多個(gè)濾光器組織在階梯線中。在一些情況中，該濾光器形成楔狀和/或樓梯狀。在一些情況中，可以有幾十到幾百個(gè)光譜帶，相當(dāng)于400-1100nm的波長，例如400、500、600、700、800、900、1000或1100nm或由前述波長中任意兩個(gè)之間的任何波長限定的范圍。成像器使用各濾光器線掃描組織并感應(yīng)通過各個(gè)這些濾光器從該組織反射的光。在仍然其他替代方案中，存在其他濾光器系統(tǒng)也能夠?qū)嵤┯糜谶^濾不同光譜帶的光。例如，在一些方案中使用fabry-perot濾光器，以及其他濾光組織方法，例如通過將濾光器放在瓦片結(jié)構(gòu)中，或者將濾光器以例如bayer陣列或多傳感器陣列的模式直接沉積到成像傳感器(cmos、ccd等)上。在任何情況中，濾光器的通帶是基于所尋求信息的類型而選擇的。例如，燒傷部位可以用400-1100nm的波長(例如400、500、600、700、800、900、1000或1100nm或由前述波長中任意兩個(gè)之間的任何波長限定的范圍)在各清創(chuàng)階段成像，以捕捉來自燒傷部位和周圍組織的血液、水、膠原和黑色素的貢獻(xiàn)。在使用豬燒傷模型研究不同嚴(yán)重程度的二度燒傷的某些實(shí)驗(yàn)中，需要約為515nm、750nm和972nm波長的吸收光譜來引導(dǎo)清創(chuàng)過程，同時(shí)需要約為542nm、669nm和960nm波長的吸收波長來分辨深度-中度二度和深二度燒傷。在另一實(shí)驗(yàn)中，對(duì)具有二度燒傷的成年小種豬拍攝照片。使用健康皮膚、燒傷損傷和燒傷損傷的切除的樣品將組織分類為健康皮膚、充血的、可移植的、血液的、較不嚴(yán)重的燒傷和嚴(yán)重?zé)齻?。在該?shí)驗(yàn)中，健康皮膚包括未受與燒傷相關(guān)的損傷的皮膚區(qū)域。充血對(duì)應(yīng)于高灌注區(qū)域，通常是預(yù)期不經(jīng)治療就能愈合的一度燒傷?？梢浦差愋蛯?duì)應(yīng)于通常具有點(diǎn)狀出血的淺粉色皮膚。該組織通常對(duì)于移植是希望的。血液的類型對(duì)應(yīng)于應(yīng)當(dāng)去除并再次成像的較大區(qū)域淤血，因?yàn)檠焊采w著待分類的組織?！拜^不嚴(yán)重的燒傷”類型對(duì)應(yīng)于具有灌注減少但可能可搶救的組織的郁積區(qū)。嚴(yán)重?zé)齻念愋蛯?duì)應(yīng)于蛋白質(zhì)凝結(jié)的區(qū)域，產(chǎn)生需要切除的不可逆的組織損傷。本公開的替代方案用于在400nm-1100nm范圍內(nèi)(例如400、500、600、700、800、900、1000或1100nm或由前述波長中任意兩個(gè)之間的任何波長限定的范圍)的各個(gè)波長測定從組織樣品反射的光，以測定哪組波長在不同組織類型的組織反射的光之間提供更大的變化量。該變化性能夠用于有效分類組織，至少通過健康皮膚、充血、可移植、血液的、較不嚴(yán)重?zé)齻蛧?yán)重?zé)齻姆N類來分類。最優(yōu)的組有時(shí)確定為包含最大相關(guān)波長和最小的冗余量的波長組。在本文中，最大相關(guān)性有時(shí)是在波長能夠?qū)⒁粋€(gè)特定的組織類別與另一類別有效分開時(shí)發(fā)現(xiàn)的。最小冗余量有時(shí)是通過僅包括測定相同信息的多個(gè)波長中的一種而發(fā)現(xiàn)的。在使用波長組分類組織樣品之后，實(shí)踐者可以比較該分類以準(zhǔn)確評(píng)估組織樣品。使用在不同實(shí)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)分割來測試分類的準(zhǔn)確度。在第一組實(shí)驗(yàn)中，測定了波長475、515、532、560、578、860、601和940nm。在第二組實(shí)驗(yàn)中，測定了波長420、542、581、726、800、860、972和1064nm。在第三組實(shí)驗(yàn)中，測定了波長420、542、581、601、726、800、972和860nm。在第四組實(shí)驗(yàn)中，測定了波長620、669、680、780、820、839、900和860nm。使用來自第一和第二實(shí)驗(yàn)組的提供最佳組織分類變化的波長以用83％的準(zhǔn)確度分類組織。這些波長為(以相對(duì)重量的順序)726、420、515、560、800、1064、972和581nm。類似地，使用來自第三和第四實(shí)驗(yàn)的提供最佳組織分類變化的波長以用74％的準(zhǔn)確度分類組織。這些波長為(以相對(duì)重量的順序)581、420、620、860、601、680、669和972nm。這兩組的準(zhǔn)確度都高于目前臨床判斷的護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)(其在測定燒傷深度中的準(zhǔn)確度為67-71％)。而且，顯然，860nm的波長對(duì)msi和ppg算法以及因此對(duì)于該組合設(shè)備是特別有效的。這些實(shí)驗(yàn)組顯示在400nm-1100nm范圍(例如400、500、600、700、800、900、1000或1100nm或由前述波長中任意兩個(gè)之間的任何波長限定的范圍)內(nèi)的波長能夠用于有效組織分類。如前所述，其他波長組也可能是有效的。例如，在實(shí)驗(yàn)中的有效波長組使冗余度最小化。同樣，可以使用其他波長來有效分類組織的一些方面。而且，使用上述實(shí)驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)其他能有效分類燒傷和/或本公開中描述的任何其他組織狀態(tài)的波長?？傮w而言，上述實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在400nm-900nm范圍(例如400、500、600、700、800或900nm或由前述波長中任意兩個(gè)之間的任何波長限定的范圍)內(nèi)的波長對(duì)于燒傷成像是特別有效的。更特別地，在該范圍內(nèi)，能夠構(gòu)造波長組以成像燒傷，其中：至少一個(gè)波長小于500nm；至少兩個(gè)波長在500-650nm之間；至少三個(gè)波長在700-900nm之間。這組能有效成像燒傷并將成像的燒傷組織分類。而且基于該實(shí)驗(yàn)，以下順序列出了以其外觀顯著性的順序分類的各測試波長：排序波長142025603860462057266800758185429578106011197212532134751451515940166801790018106419669207802183922820表1為了收集數(shù)據(jù)子集402的圖像，該一個(gè)或多個(gè)攝像機(jī)還被配置為獲取選擇數(shù)量的圖像，各圖像之間的時(shí)間間隔足夠短以測定對(duì)應(yīng)于患者生理事件或狀態(tài)的由于組織區(qū)域的移動(dòng)導(dǎo)致的反射光強(qiáng)度的瞬時(shí)變化。在一些情況中，由多個(gè)時(shí)間分開的圖像得到的數(shù)據(jù)形成三維數(shù)據(jù)陣列，其中該數(shù)據(jù)陣列具有一個(gè)時(shí)間和兩個(gè)空間維度。三維數(shù)據(jù)陣列中的各像素能夠由時(shí)域的反射光強(qiáng)度變化來表征。該時(shí)域信號(hào)在與血壓、心率、血管阻力、神經(jīng)刺激、心血管健康、呼吸、溫度和/或血液體積的不同頻率組分處具有不同的能量。在某些替代方案中，可以使用濾光器過濾出噪聲。例如，可以使用860nm帶通濾光器過濾出對(duì)應(yīng)于室內(nèi)環(huán)境光的主波長光譜的光波長，使得所需的圖像對(duì)應(yīng)于用探測器408中的光源產(chǎn)生的反射光。這能夠降低和/或防止環(huán)境照明波動(dòng)的混淆，例如由于ac電源線頻率的環(huán)境照明中存在的60hz波動(dòng)。參照?qǐng)D8描述關(guān)于有利的圖像獲取和信號(hào)處理過程的其他細(xì)節(jié)，其例示了可以由圖7的裝備實(shí)施的方法。圖8顯示了一些替代方案用于分類組織的方法的示例性流程圖600?？?02和603顯示了一些替代方案使用例如探測器408拍攝多光譜圖像和多個(gè)時(shí)間分開的圖像(例如視頻)。對(duì)于時(shí)間分開的圖像，例如數(shù)據(jù)子集402，為了獲得具有較低總體噪音和較高信噪比的信號(hào)，發(fā)現(xiàn)較長的曝光時(shí)間是希望的。在某些情況中，使用27秒的捕捉時(shí)間，其長于常規(guī)ppg成像方法的7秒捕捉時(shí)間。因此，在一些替代方案中至少、長于8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49、50、51、52、53、54、55、56、57、58、59或60秒或其間的任何數(shù)值的捕捉時(shí)間或由前述數(shù)值中任意兩個(gè)之間的捕捉時(shí)間限定的范圍。在這些捕捉時(shí)間期間，可以設(shè)定成像器每秒捕捉的幀數(shù)。在一些情況中，30幀/秒(fps)或60fps可以有效成像組織。以30fps的27秒內(nèi)，成像器拍攝約810張圖像。以60fps的27秒內(nèi)，成像器拍攝約1620張圖像。在一些替代方案中，拍攝圖像的數(shù)量可以根據(jù)所需數(shù)據(jù)的分辨率變化(例如捕捉人的心跳)。例如，對(duì)于cmos攝像機(jī)，可以使用20-120fps。這包括20、30、40、50、60、70、80、90、100、110或120fps的樣品速率或由前述速率中的任意兩者之間的樣品速率限定的速率范圍。而且，在某些替代方案中，由于照射點(diǎn)，光源的位置是重要的，照射點(diǎn)是使信號(hào)飽和并掩飾脈沖波形的光高強(qiáng)度的位置。在一些替代方案中，該問題是通過使用漫射器和其他前端硬件技術(shù)解決的。然而，在其中照射點(diǎn)不能通過前端技術(shù)消除的情況中，在一些替代方案中使用信號(hào)處理來消除照射點(diǎn)。事實(shí)上，為了產(chǎn)生組織病理學(xué)的可靠圖像，該信號(hào)被期望地保存并顯示，同時(shí)將噪聲放棄。該方法包括除去與照射點(diǎn)相關(guān)的噪聲和其他無關(guān)信號(hào)。在框604，將該時(shí)間分辨的圖像順序(例如數(shù)據(jù)集402)送往控制器/分類器/處理器412進(jìn)行處理，然后其使用ppg算法來計(jì)算該組織區(qū)域中的血流灌注。該方法能夠包括放大、線性化、信號(hào)平均、關(guān)聯(lián)和/或一個(gè)或多個(gè)濾光器(例如帶通、高通或低通)以消除噪聲，分離感興趣的信號(hào)部分，并增大信噪比。濾光器的選擇是重要的，因?yàn)檫^多的濾光能夠切除基本數(shù)據(jù)，而過少的濾光能夠使信號(hào)更難分析。也能夠使用交叉相關(guān)或自動(dòng)相關(guān)來消除噪聲。在一些替代方案中，也能夠使用樣品信號(hào)消除噪聲，如下所述。然后將該信號(hào)轉(zhuǎn)變成頻率域。例如，在一些替代方案中，使用快速傅里葉變換(fft)。在進(jìn)行fft之后，該信號(hào)可以通過頻率分析。在多個(gè)時(shí)間分開的圖像的過程中在各像素處的反射光強(qiáng)度的時(shí)間域變化在各個(gè)頻率具有信號(hào)能量。這些頻率以及其對(duì)應(yīng)的生理事件提供了在這些用該像素成像的組織位置處這些生理事件的發(fā)生和強(qiáng)度的影響的指示。例如，能夠使用在帶寬約1.0hz的像素處的信號(hào)強(qiáng)度(其近似為休息的人心跳頻率)來評(píng)價(jià)在圖像中該像素位置處流向該組織的血液以及在該組織周圍的血液流動(dòng)。在一些替代方案中，可以通過查看局部最大值來識(shí)別相關(guān)信號(hào)。例如，通過查看在最高峰處的頻率周圍的帶中的信號(hào)能量并假設(shè)該峰部分是由于心跳所致的血壓改變來發(fā)現(xiàn)心率。然而，此方法不能識(shí)別具有比實(shí)際心率的信號(hào)更高的峰的噪聲。在這種情況中，其他替代方案使用信號(hào)處理，該信號(hào)處理利用基于實(shí)例或基于噪聲信號(hào)、白噪聲信號(hào)和其他實(shí)例信號(hào)的參考數(shù)據(jù)庫的計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。計(jì)算機(jī)分析相關(guān)信號(hào)和噪聲的實(shí)例來學(xué)習(xí)識(shí)別信號(hào)與噪聲。例如，在識(shí)別與血流相關(guān)的信號(hào)的情況中，具有與心跳相同的頻率含量的信號(hào)可能是相關(guān)的。計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)使用實(shí)例心率信號(hào)或參考心率信號(hào)的數(shù)據(jù)庫作為參照來識(shí)別心率與噪聲。該計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)方法也能夠使用這種參照點(diǎn)和數(shù)據(jù)庫分析白噪聲、錯(cuò)誤心率信號(hào)和具有比心率信號(hào)更高的峰值的噪聲信號(hào)。計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)能夠基于信號(hào)的特征(例如頻率、振幅、信噪比、零交叉、典型形狀或任何其他特征)識(shí)別該信號(hào)。在一些情況中，使用其他對(duì)比來識(shí)別信號(hào)。例如，在一些替代方案中，產(chǎn)生精選的臨床階段信號(hào)匯編。然后將該精選的臨床階段信號(hào)與測得的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，將測得的信號(hào)分類為感興趣信號(hào)或噪聲。實(shí)施的另一種技術(shù)進(jìn)步是消除邊緣效應(yīng)。在一些替代方案中，圖像在邊緣周圍顯示出顆粒狀噪聲，在一些情況中，感興趣區(qū)域的顯著性也比所希望的更弱。在消除邊緣效應(yīng)時(shí)，感興趣區(qū)域顯示出更高的信號(hào)強(qiáng)度。在一些替代方案中，通過使用圖像處理(包括平均化、擴(kuò)大和侵蝕)和邊緣檢測和增強(qiáng)來實(shí)現(xiàn)邊緣消除。另一技術(shù)進(jìn)步是自動(dòng)消除運(yùn)動(dòng)偽像。運(yùn)動(dòng)偽像包括與患者的呼吸、患者的運(yùn)動(dòng)或在攝像機(jī)或患者周圍的任何可能扭曲圖像的一般震動(dòng)相關(guān)的運(yùn)動(dòng)。為了消除這些運(yùn)動(dòng)偽像，將信號(hào)用“開窗”處理，其識(shí)別比周圍部分強(qiáng)度更大和噪聲更大的時(shí)域區(qū)域并將這些區(qū)域識(shí)別為“運(yùn)動(dòng)”。然后將這些部分修剪到時(shí)域之外，使改進(jìn)的信號(hào)沒有運(yùn)動(dòng)偽像。其他濾光器和選擇方法也可以使用以消除噪聲和其他不希望的信號(hào)部分。在該處理之后，能夠?qū)⒔M織區(qū)域(例如對(duì)于每個(gè)二維像素位置)以所希望的頻率(例如通常為約1hz)的經(jīng)計(jì)算的信號(hào)能量分類為限定該像素位置處的血液灌注的類別。在與框602和604執(zhí)行的基本上相同的時(shí)間，一些替代方案還進(jìn)行框603和605?？?03獲取圖像，形成多光譜數(shù)據(jù)立方體(例如圖7的數(shù)據(jù)子集404)。該數(shù)據(jù)立方體包括在每個(gè)msi光譜帶處的二維圖像。在框605，這些替代方案然后使用msi算法來分析該數(shù)據(jù)，在框614，該系統(tǒng)為各組織區(qū)域(例如對(duì)于各二維像素位置)分配組織組成類別。然后，框616將來自框603和604的血液灌注和msi數(shù)據(jù)相結(jié)合，根據(jù)msi和ppg數(shù)據(jù)產(chǎn)生組織分類。例如，為例示目的，可以使用八個(gè)帶通濾光器對(duì)成像的各個(gè)像素產(chǎn)生八個(gè)反射率值，每一個(gè)對(duì)應(yīng)于所選擇的光譜帶。而且，使用中心波長在紅外或遠(yuǎn)紅外波長(例如接近840-880nm或其周圍，包括840、850、860、870或880nm波長，或由這些波長中任意兩個(gè)之間的任何波長限定的范圍)的濾光器以30幀/秒拍攝，在27秒內(nèi)可以獲取810個(gè)圖像。這810個(gè)圖像能夠如上所述在頻率域中進(jìn)行分析以產(chǎn)生表征各成像空間位置處的血液灌注的ppg數(shù)據(jù)，對(duì)各成像像素產(chǎn)生灌注值。因此，成像組織區(qū)域的各像素將會(huì)具有對(duì)應(yīng)于用這八個(gè)帶通濾光器中的每一個(gè)所測定的測量值的測量值以及對(duì)應(yīng)于局部血液流動(dòng)的值。在各像素處總共九個(gè)測量值。使用這九個(gè)測量值，能夠?qū)⑾袼胤指?例如分類)為不同的種類。如本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將認(rèn)識(shí)到的那樣，對(duì)于各像素，可以取任意數(shù)量的測量值(例如2、10、20個(gè)，或者由這些測量值中的任意兩個(gè)之間的任何測量值數(shù)量限定的范圍或大于這些測量值中的任意一個(gè))，可以用這些測量值分割該像素?？梢允褂酶鞣N分割/分類方法。通常，使用其中測量參數(shù)以及適合的分類都是已知的的“訓(xùn)練”數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練分類器。然后將該經(jīng)過訓(xùn)練的分類器在“測試”數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，在“測試”數(shù)據(jù)集中，測量的參數(shù)以及適合的分類也是已知的，但其并不用于訓(xùn)練該分類器。能夠通過該分類器成功分類測試數(shù)據(jù)集來評(píng)價(jià)分類器質(zhì)量。在一些替代方案中，能夠使用預(yù)設(shè)的類別數(shù)量，并將該像素分類到這些預(yù)設(shè)類別中。例如，對(duì)于治療類選環(huán)境中的分類燒傷，可以使用健康皮膚、充血、較不嚴(yán)重?zé)齻蛧?yán)重?zé)齻念悇e。在其他替代方案中，類別的數(shù)量是未知的，該處理器(例如處理器112)根據(jù)像素的分組及其相對(duì)于彼此的特征來產(chǎn)生類別。例如，處理器能夠根據(jù)這些測量值與周圍測量值的對(duì)比，將在特定波長處具有少得多的血液流動(dòng)和低得多的標(biāo)準(zhǔn)化像素強(qiáng)度的組織區(qū)域識(shí)別為重度燒傷相關(guān)。在一些替代方案中，根據(jù)各類別預(yù)設(shè)的數(shù)值范圍來分配像素。例如，某些光反射率值范圍可能與健康皮膚相關(guān)。當(dāng)數(shù)據(jù)落入這些范圍中時(shí)，將該組織識(shí)別為健康皮膚。這些預(yù)設(shè)的范圍可以存儲(chǔ)在該系統(tǒng)412上的存儲(chǔ)器中、被用戶輸入或者被系統(tǒng)學(xué)習(xí)或適合的算法自動(dòng)確定。在一些方案中，通過由外部來源(例如由數(shù)據(jù)上行鏈路、云(如本公開中后面將討論的那樣)或任何數(shù)據(jù)源)傳遞到該系統(tǒng)的信息來定義類別。在其他替代方案中，各類別的預(yù)設(shè)值范圍都是未知的，且該處理器根據(jù)相互比較各像素處的測量值來適應(yīng)類別。在一些替代方案中，可以使用適合的算法將像素分類成具有通用特征的組，并識(shí)別這些組。例如，可以使用圖論通過尋找圖的切口(例如最小切口)將像素分成幾個(gè)類別。也能夠使用其他分割方法，例如閾值、聚類(例如k均值(k-means)、層次聚類和模糊聚類)、流域算法、邊緣檢測、區(qū)域生長、統(tǒng)計(jì)分組、形狀識(shí)別、形態(tài)圖像處理、計(jì)算機(jī)訓(xùn)練/計(jì)算機(jī)視覺、基于直方圖的方法和本領(lǐng)域中已知的將數(shù)據(jù)分類成組的任何分割方法。在一些替代方案中，可以使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)一步教導(dǎo)分割。歷史數(shù)據(jù)可以包括之前由該患者得到的數(shù)據(jù)和/或來自其他患者的數(shù)據(jù)。在某些替代方案中，在分段過程中要考慮其他數(shù)據(jù)，例如膚色、種族、年齡、體重、性別和其他生理因素。在任何情況中，數(shù)據(jù)可以被上傳、從云中得到或在系統(tǒng)中輸入(包括使用ui114)。在某些替代方案中，分析患者數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)庫。可以使用統(tǒng)計(jì)方法(包括t檢驗(yàn)、f檢驗(yàn)、z檢驗(yàn)或任何其他用于比較的統(tǒng)計(jì)方法)來對(duì)比之前識(shí)別的圖像與獲取的圖像。這種對(duì)比例如可以考慮測得的像素強(qiáng)度、像素與圖像中的其他像素的對(duì)比測量和像素分布。在某些替代方案中，該動(dòng)態(tài)庫可以用組織狀態(tài)(例如燒傷)的示例性圖像來更新，以輔助組織的分類。在其他替代方案中，該圖像可以通過其顯示的組織狀態(tài)以及其顯示的好壞來表示和識(shí)別。希望地，在不同角度處圖像的全范圍應(yīng)當(dāng)都在該動(dòng)態(tài)庫中以考慮成像皮膚狀態(tài)的角度、質(zhì)量和狀態(tài)的變化。轉(zhuǎn)回到圖8，可以將多個(gè)數(shù)據(jù)輸出呈現(xiàn)給用戶。這些包括基于ppg數(shù)據(jù)的ppg灌注圖像620、基于msi數(shù)據(jù)的msi分類圖像、基于標(biāo)準(zhǔn)rgb數(shù)據(jù)的白光照射圖像、和基于組合的msi和ppg數(shù)據(jù)表示分類的msi/ppg融合圖像622。例如，在上面參照?qǐng)D1-6描述的治療類選設(shè)備中，圖3的顯示器輸出212、214、216和218可以是組合的msi/ppg融合分類圖像622。在該圖像中，受試者的各組織區(qū)域(例如像素)被分類成如上所述的燒傷分類(例如健康、充血、嚴(yán)重?zé)齻洼^不嚴(yán)重?zé)齻?。此外或作為替代，能夠?qū)D3中顯示的各類別中的數(shù)據(jù)輸出(例如％tbsa)展示給用戶。將該組成和生命力數(shù)據(jù)都用于分類組織是與現(xiàn)有技術(shù)相比的顯著進(jìn)步。圖9a、9b、9c和9d例示了對(duì)于燒傷分類的這些優(yōu)點(diǎn)中的一些。在實(shí)驗(yàn)中，對(duì)具有二度燒傷的成年小型豬拍攝圖像。圖9a顯示了該實(shí)驗(yàn)中所用的五個(gè)組織樣品的實(shí)例。圖9a是使用常規(guī)的攝像機(jī)拍攝的。該圖像是對(duì)損傷前的組織表面(例如燒傷前)、燒傷后的表面和與創(chuàng)傷切向的三次切除(第一次切除、第二次切除和第三次切除)所拍攝的。使用這些相同的五個(gè)組織樣品來對(duì)比ppg、msi和根據(jù)本公開的某些替代方案的其中根據(jù)ppg和msi算法二者對(duì)組織進(jìn)行分類的新系統(tǒng)的結(jié)果。因?yàn)樵搶?shí)驗(yàn)中的圖像是對(duì)能夠被實(shí)踐者獨(dú)立分析的組織拍攝的，因此通過將成像器的結(jié)果與組織應(yīng)當(dāng)分類的方式進(jìn)行對(duì)比就能夠評(píng)估不同成像技術(shù)的效果。圖9b是這五個(gè)圖像的實(shí)例，僅顯示了在該圖像的各像素處的ppg成像數(shù)據(jù)。該圖像顯示僅基于ppg數(shù)據(jù)正確分類組織的局限性。從該數(shù)據(jù)實(shí)例僅能夠容易識(shí)別具有最小血液流動(dòng)的最嚴(yán)重?zé)齻M織。組織區(qū)域808、810、812和814是具有最小血液流動(dòng)的這種組織區(qū)域的實(shí)例，其已經(jīng)被剝落以呈現(xiàn)出比其他區(qū)域深得多的顏色。其他區(qū)域在光譜中落在最小和最大血液流動(dòng)讀數(shù)之間的某處，難以分類別和分類。圖9c是這五個(gè)圖像的實(shí)例，僅顯示了在該圖像的各像素處的msi成像數(shù)據(jù)。該圖像也顯示僅基于msi數(shù)據(jù)正確分類組織的局限性。在損傷前的圖像中，許多組織被分類為“充血”，而其實(shí)際上應(yīng)當(dāng)是“健康皮膚”。在燒傷圖像中，區(qū)域816被正確地識(shí)別為嚴(yán)重?zé)齻?。然而，某些區(qū)域(例如區(qū)域818)被錯(cuò)誤地分類為“嚴(yán)重?zé)齻倍皇恰敖】灯つw”。在第一次切除中，區(qū)域(例如區(qū)域820)被錯(cuò)誤地識(shí)別為“較不嚴(yán)重?zé)齻?，而其?yīng)當(dāng)被分類為“可移植的創(chuàng)傷床”。類似地，第三次切除的組織區(qū)域820也被錯(cuò)誤地識(shí)別為“較不嚴(yán)重?zé)齻?，而其?yīng)當(dāng)被分類為“可移植的創(chuàng)傷床”。圖9d是這五個(gè)圖像的實(shí)例，顯示了來自依照本公開的某些替代方案的新系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，其至少使用了msi和ppg算法二者。該新系統(tǒng)正確地將損傷前的組織識(shí)別為“健康皮膚”。在燒傷圖像中，該新系統(tǒng)正確地將區(qū)域824識(shí)別為在區(qū)域826的“嚴(yán)重?zé)齻苯M織周圍的“充血”組織環(huán)。該環(huán)區(qū)域未被ppg或msi正確識(shí)別。在燒傷圖像中，該新系統(tǒng)也降低了在實(shí)際上是健康組織的位置識(shí)別“嚴(yán)重?zé)齻苯M織的錯(cuò)誤。類似地，在第一次切除和第三次切除的圖像中，該新系統(tǒng)正確地識(shí)別了msi和ppg圖像未識(shí)別出的可移植的創(chuàng)傷床。即，msi成像器錯(cuò)誤地將區(qū)域820和822分類為“較不嚴(yán)重?zé)齻?，而其?yīng)當(dāng)是“可移植的創(chuàng)傷床”。該新系統(tǒng)正確地將這些相同的區(qū)域(顯示為區(qū)域828和830)識(shí)別為“可移植的創(chuàng)傷床”。如該實(shí)驗(yàn)的結(jié)果能夠看到的那樣，基于組成和生命力的分類組織的該新系統(tǒng)比現(xiàn)有技術(shù)(僅包括ppg和僅包括msi)更好地分類了不同清創(chuàng)階段的燒傷損傷。同樣，該新系統(tǒng)展現(xiàn)出與現(xiàn)有技術(shù)的其他系統(tǒng)和方法相比相當(dāng)大的預(yù)料不到的改進(jìn)。本文所述的一些替代方案的一種臨床應(yīng)用是分類燒傷。圖10顯示了燒傷治療的高級(jí)流程圖。組織700顯示在組織上的燒傷。表層702顯示了在皮膚表面處的燒傷。通常，燒傷能夠?qū)е缕つw脫色或表皮損失。皮下層702是組織層704，其是沒有血液供應(yīng)的變性皮膚。有時(shí)這稱作凝結(jié)區(qū)、凝結(jié)壞死區(qū)或焦痂。其是死組織。在組織層704的附近或周圍能夠是根據(jù)燒傷程度而改變血液流動(dòng)的其他組織。這有時(shí)稱作郁積區(qū)，其是在細(xì)胞損傷較不嚴(yán)重的凝結(jié)區(qū)周圍的區(qū)域。遠(yuǎn)離凝結(jié)區(qū)和郁積區(qū)之外的是充血區(qū)，其中組織將可能恢復(fù)。燒傷分類為1-4度，其中一度燒傷是最不嚴(yán)重的且最接近表面的，四度燒傷是最嚴(yán)重的，延伸到肌肉和骨頭中。在不同嚴(yán)重程度的燒傷之間的細(xì)微差別即使其在根本上能夠被分辨，也是難以用肉眼分辨的。事實(shí)上，在其早期階段，燒傷的完整效果可能深埋在皮膚表面之內(nèi)，使得在不進(jìn)行手術(shù)干預(yù)的情況下幾乎不可能確定燒傷的程度，甚至幾乎不可能確定是否存在燒傷組織。然而，盡管存在這些差別，但時(shí)間是治療燒傷的根本。事實(shí)上，早期治療能夠?qū)齻幕謴?fù)造成所有的差別。一些替代方案能有效識(shí)別和評(píng)估燒傷的嚴(yán)重程度。事實(shí)上，本文描述的設(shè)備能夠物理定位和識(shí)別燒傷，包括其燒傷嚴(yán)重程度(例如燒傷的程度及其是淺表的、淺二度燒傷、深二度或三度)，并發(fā)現(xiàn)總體的或者對(duì)于各種燒傷嚴(yán)重程度的燒傷％tbsa。如上所述，在燒傷后，皮膚組織的性質(zhì)和質(zhì)量都會(huì)改變。因此，各組織層吸收和反射光的方式都與其他種類的組織不同且取決于燒傷的程度。在這些情況中，本文描述的一些替代方案的高分辨率多光譜攝像機(jī)能夠捕獲這些差異并利用其評(píng)估皮膚的組成以識(shí)別燒傷和燒傷的嚴(yán)重程度。然而，僅該信息有時(shí)能夠提供對(duì)燒傷的嚴(yán)重程度的不完整評(píng)價(jià)。如前所述，燒傷的嚴(yán)重程度不僅與皮膚目前損傷的程度有關(guān)，而且還與是否存在流向該組織的血液流動(dòng)有關(guān)。因此，在一些替代方案中使用的高分辨率多光譜攝像機(jī)還能夠希望地測定流向組織區(qū)域的血液流動(dòng)，其中該皮膚組成和血液流動(dòng)的組合信息對(duì)是否存在燒傷以及燒傷的嚴(yán)重程度提供精準(zhǔn)和準(zhǔn)確的測定。解剖刀706是可以處理燒傷的一種方法實(shí)例。通過清創(chuàng)術(shù)，切除掉死掉的、損傷的、感染的、壞死的或即將壞死的組織，以提高和便于剩余健康組織的愈合。事實(shí)上，如前所述，對(duì)組織的過多或過少切除都可能具有威脅生命的結(jié)果。燒傷的過少切除會(huì)導(dǎo)致移植物放置在失去生命力的組織上和較差的移植物吸收。燒傷的過少切除進(jìn)一步導(dǎo)致感染風(fēng)險(xiǎn)的增大和/或愈合時(shí)間的延長。另一方面，過多切除可能導(dǎo)致過多的血液流失或者切除表面的出血，這能夠不利于移植物吸收。本文所述的設(shè)備提供了一種識(shí)別健康組織和需要切除的組織之間邊界的定量方式。這是與依賴于專業(yè)醫(yī)師對(duì)組織的主觀意見的現(xiàn)有技術(shù)相比的進(jìn)步。在該實(shí)例中，將燒傷708切除，留下創(chuàng)傷床710。在去除了死組織之后，清潔的創(chuàng)傷床712準(zhǔn)備移植，其將會(huì)把健康的組織移植到切除區(qū)域并幫助組織恢復(fù)。事實(shí)上，本文描述的設(shè)備和方法的優(yōu)點(diǎn)是非燒傷專業(yè)醫(yī)師也能夠在手術(shù)干預(yù)和移植之前使用非侵入性工具快速評(píng)價(jià)燒傷的嚴(yán)重程度。圖11顯示了本文所述的一些設(shè)備的應(yīng)用，其中這些設(shè)備用于評(píng)價(jià)移植物存活性。如在一些替代方案中使用的，移植物是組織或再生細(xì)胞的移植物，其能夠包括干細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞、內(nèi)皮前驅(qū)細(xì)胞和/或這些細(xì)胞以分離、富集或濃縮形式的混合物、或假肢、支架或醫(yī)療設(shè)備。在一些替代方案中使用的移植物可以包括具有支架、假肢或醫(yī)療設(shè)備的組織和/或前述細(xì)胞。在其中沒有血液供給隨該組織移植的情況中，成功的移植物將具有由周圍組織形成的新供血來支撐。一些應(yīng)用包括引入再生細(xì)胞，其能夠包括干細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞、內(nèi)皮前驅(qū)細(xì)胞和/或這些細(xì)胞以分離、富集或濃縮形式的混合物，且該移植物能夠通過該細(xì)胞通過例如血管生成或動(dòng)脈生成產(chǎn)生或使得產(chǎn)生新供血的能力提供供血。一些應(yīng)用包括單獨(dú)使用移植物和/或再生細(xì)胞，所述移植物和/或再生細(xì)胞能夠包括干細(xì)胞、內(nèi)皮細(xì)胞、內(nèi)皮前驅(qū)細(xì)胞和/或這些細(xì)胞以分離、富集或濃縮形式的混合物，或者使用與支架、支撐、假肢或醫(yī)療設(shè)備的組合，這些應(yīng)用用一種或多種生長因子(例如fgf、hgf或vegf)補(bǔ)充。本文描述的設(shè)備能夠根據(jù)是否存在移植物的成功吸收或者該移植物是否將受到排斥并變成壞死組織來分類移植。圖像900顯示了由本文所述的方案產(chǎn)生的圖像，其中該組織區(qū)域相對(duì)于不同時(shí)間和不同頻率帶而成像。圖像上的顏色指示具有供血的健康組織。與此相比，圖像902顯示沒有供血的不健康組織，其表示移植失敗。本文所述的裝置的其他臨床應(yīng)用是分類褥瘡潰瘍，也稱作壓迫性潰瘍或褥瘡。這些創(chuàng)傷發(fā)展是因?yàn)槭┘釉诮M織上的壓力導(dǎo)致流向該組織的血液流動(dòng)受阻礙。作為阻礙的結(jié)果，發(fā)生組織的壞死和組織的損失。在很多情況中，在隨后的階段中，這會(huì)導(dǎo)致組織顏色的視覺變化。褥瘡潰瘍可以以1-4個(gè)階段分類，其與發(fā)生的組織損失的量是相關(guān)的。識(shí)別褥瘡潰瘍的部分難度在于早期的阻礙能夠造成組織的改變，但這種改變是在組織表面上不容易觀察到的。本文描述的設(shè)備能在發(fā)展的早期階段有效識(shí)別褥瘡潰瘍，這有利于早期的預(yù)防性治療。圖12顯示了本文描述的設(shè)備用于識(shí)別褥瘡潰瘍是否存在或誘導(dǎo)產(chǎn)生以及褥瘡潰瘍的不同階段的分類。圖像800顯示了已經(jīng)被組織分類數(shù)據(jù)覆蓋的皮膚組織的例示。該顏色指示了在表面之下存在褥瘡潰瘍。如本文所述制造的設(shè)備通過在不同時(shí)間和不同頻率帶讀取光反射率來實(shí)施分類，這樣可以檢測組織組成的差異以及流向該組織的血液流動(dòng)的差異。圖像806是13天后的組織表面圖片，其中患者具有ii階段褥瘡潰瘍。與其中流向組織的血液阻塞的褥瘡潰瘍相比，組織還會(huì)遭受血液過多。在能夠作為紅斑出現(xiàn)的充血中，流向組織的血液增加。這能夠?qū)е履[大、變色和壞死。其也可能伴隨毛細(xì)管和靜脈擴(kuò)張、組織中的血鐵質(zhì)過量以及纖維變性。本發(fā)明的替代方案可以在其早期階段有效識(shí)別和評(píng)價(jià)遭受充血的組織。再次，能夠檢測到組織的性質(zhì)和質(zhì)量的改變與流向該組織的血液的組合可以使得這些替代方案容易識(shí)別和評(píng)價(jià)遭受充血的組織的嚴(yán)重程度。本文描述的替代設(shè)備在醫(yī)療領(lǐng)域具有很多其他應(yīng)用，其中需要將組織分類和評(píng)價(jià)。與燒傷、褥瘡潰瘍和充血類似，這些替代物能夠分類和評(píng)價(jià)其他類型的創(chuàng)傷，包括：擦傷、撕裂傷、出血、破裂損傷、刺傷、穿透傷、慢性創(chuàng)傷，或者其中組織的性質(zhì)和質(zhì)量改變伴隨流向組織的血液流動(dòng)改變的任何類型的創(chuàng)傷。本文呈現(xiàn)的替代方案以單一圖像形式為醫(yī)療從業(yè)者提供了與組織存活性相關(guān)的生理信息。在創(chuàng)傷部位處的信息(例如血液灌注和氧合)是創(chuàng)傷愈合的重要指示因素。通過將隱藏在皮膚下面的這些血液動(dòng)力學(xué)特征進(jìn)行成像，醫(yī)師能夠更好地被告知?jiǎng)?chuàng)傷愈合的進(jìn)程并進(jìn)行被訓(xùn)練的更好的及時(shí)的患者護(hù)理決定。同時(shí)，本文描述的一些設(shè)備能夠提供關(guān)于皮膚組成的信息，其是皮膚狀態(tài)的指示。而且，一些本文描述的設(shè)備的應(yīng)用不僅限于其中存在已經(jīng)損害的組織的應(yīng)用。事實(shí)上，一些替代方案也可以檢測健康組織并區(qū)分健康組織與壞死組織或即將壞死的組織。將一種可以被分類和評(píng)價(jià)的天然位置的健康組織與創(chuàng)傷或皮膚狀態(tài)進(jìn)行對(duì)比。例如，與燒傷一起，可以有與該創(chuàng)傷相關(guān)或與其并列(juxtapose)的健康組織區(qū)域。其將會(huì)有助于燒傷診斷和治療以能夠識(shí)別健康組織相對(duì)于壞死組織或具有注定會(huì)變成壞死組織的組織的邊緣存在的位置?？梢酝ㄟ^在不同時(shí)間和不同頻率帶將該皮膚成像以評(píng)價(jià)組織部位處皮膚的組成以及血液灌注和氧合來識(shí)別健康組織。本文描述的替代方案也可以根據(jù)其作為移植組織或再生細(xì)胞移植物的可能的成功來分類組織。該分類將會(huì)考慮受體組織的質(zhì)量和性質(zhì)以及受體組織接受新供血的能力。方案也可以根據(jù)該組織將能夠?yàn)橐浦参锘蛟偕?xì)胞移植物形成新供血的可能性以及皮膚總體的健康程度來分類接收組織。在分類移植組織或接收組織中，本文描述的一些設(shè)備能夠分析多個(gè)對(duì)應(yīng)于不同時(shí)間和不同頻率帶的圖像。除了僅分類組織的健康程度，本文所述的替代方案還可以測定組織的各種方面，例如皮膚區(qū)域的厚度，且也可以評(píng)估皮膚肉芽組織。在另一實(shí)例中，用本文描述的設(shè)備能夠監(jiān)測和評(píng)價(jià)縫合處周圍的組織的健康性和縫合處的愈合。本文描述的一些設(shè)備的另一應(yīng)用是監(jiān)測組織愈合。本文描述的設(shè)備也能夠獲得在多個(gè)時(shí)間點(diǎn)處的幾個(gè)圖像以監(jiān)測創(chuàng)傷如何發(fā)生變化或者健康組織的形成方式。在一些實(shí)例中，可以使用治療劑，例如類固醇、肝細(xì)胞生長因子(hgf)、成纖維細(xì)胞生長因子(fgf)、抗生素、包括干細(xì)胞和/或表皮細(xì)胞的分離的或濃縮的細(xì)胞群體或組織移植來治療創(chuàng)傷或其他疾病，且這種治療能夠使用本文描述的設(shè)備來監(jiān)測。一些替代方案能夠通過評(píng)價(jià)實(shí)施特殊治療之前、期間或之后的組織愈合來監(jiān)測治療劑的有效性。一些替代方案通過在不同時(shí)間和不同頻率帶兩者拍攝多個(gè)圖像來實(shí)現(xiàn)。根據(jù)這些圖像，能夠使用從皮膚反射的光來評(píng)估組織的性質(zhì)和質(zhì)量以及流向該組織的血液流動(dòng)。因此，本文描述的設(shè)備能夠提供有關(guān)組織如何愈合以及治療劑促進(jìn)愈合過程的有效性和速度的有價(jià)值的信息。一些替代方案可以用于監(jiān)測左心室輔助設(shè)備(lvad)的引入以及這種植入之后的愈合過程。隨著lvad流動(dòng)的增加，舒張壓升高，收縮壓保持恒定，脈搏壓降低。與舒張壓和收縮壓不同的脈搏壓受到左心室的收縮性、血管內(nèi)體積、負(fù)荷前和負(fù)荷后壓力和泵速的影響。因此，動(dòng)脈血壓值和波形的評(píng)估提供了關(guān)于在lvad和心血管系統(tǒng)之間生理性相互作用的有價(jià)值信息。例如，較差的左心室功能與不顯示搏動(dòng)性的動(dòng)脈波形有關(guān)。本文描述的替代方案能夠用于監(jiān)測在lvad植入之后患者中搏動(dòng)流的回歸并提供監(jiān)測和輔助患者恢復(fù)的強(qiáng)有力的工具。某些替代方案也可以用于提供塑料手術(shù)組織轉(zhuǎn)移和重建過程的手術(shù)中管理。例如，在乳癌患者的情況中，治療可能包括全乳房切除，然后進(jìn)行乳房重建。乳房重建的并發(fā)癥已經(jīng)報(bào)道高達(dá)50％。本文描述的設(shè)備能夠促進(jìn)準(zhǔn)備接受移植的組織以及移植組織自身的評(píng)估。在這些替代方案中的評(píng)價(jià)使用上述方法研究組織的健康和質(zhì)量以及血液灌注和氧合。某些替代方案也可以用于促進(jìn)分析慢性創(chuàng)傷的治療。慢性創(chuàng)傷患者通常接受昂貴的先進(jìn)治療模式，而不測定其功效。本文描述的替代方案能夠使用前述成像技術(shù)使慢性創(chuàng)傷成像，并為其狀態(tài)提供定量數(shù)據(jù)，包括創(chuàng)傷的尺寸、創(chuàng)傷的深度、創(chuàng)傷組織的存在和健康組織的存在。本文描述的某些替代方案也可以用于識(shí)別肢體惡化。在這些應(yīng)用中，該圖像識(shí)別肢體中的周圍灌注。這能夠用于監(jiān)測正常四肢的健康以及檢測可能需要專門治療(例如引入生長因子(fgf、hgf或vegf)和/或再生細(xì)胞(包括但不限于干細(xì)胞、內(nèi)皮前驅(qū)細(xì)胞、內(nèi)皮祖細(xì)胞、或包括這些細(xì)胞類型的濃縮的或分離的細(xì)胞群體))的四肢中的周邊血流功能不全(例如四肢缺血或外周動(dòng)脈疾病的區(qū)域)。在一些情況中，這可以進(jìn)行早期治療，這樣能夠挽救肢體不被截肢。在其他更嚴(yán)重的情況中，其可以為醫(yī)學(xué)專家提供做出肢體是否需要被截肢的精明決定所需的數(shù)據(jù)。本文描述的設(shè)備的另一應(yīng)用涉及雷諾氏現(xiàn)象的治療，這種現(xiàn)象是在患者患有短期血管痙攣(即血管變窄)時(shí)發(fā)生的。血管痙攣通常發(fā)生在為手指供血的手指動(dòng)脈中，但也已經(jīng)發(fā)現(xiàn)在足部、鼻部、耳部和唇部中。一些替代設(shè)備能夠準(zhǔn)確和精確識(shí)別患者何時(shí)患有雷諾氏現(xiàn)象，這能夠在任何階段輔助其診斷。一些替代設(shè)備也可以用于識(shí)別、分類或評(píng)價(jià)癌細(xì)胞的存在、癌細(xì)胞增殖、轉(zhuǎn)移、腫瘤負(fù)擔(dān)或癌癥階段的存在以及在治療之后識(shí)別、分類或評(píng)價(jià)癌細(xì)胞的存在、癌細(xì)胞增殖、轉(zhuǎn)移、腫瘤負(fù)荷或癌癥階段的減輕。這些替代方案測定從組織反射的光以測定皮膚的組成，其能夠反映與癌細(xì)胞相關(guān)的異常組成。替代方案還能夠通過評(píng)價(jià)在不同時(shí)間的圖像來測定流向癌細(xì)胞的血液流動(dòng)。該血液流動(dòng)能夠指示流向組織的異常血液流動(dòng)，其與癌細(xì)胞的存在、癌細(xì)胞增殖、轉(zhuǎn)移、腫瘤負(fù)荷或癌癥階段有關(guān)。在除去癌細(xì)胞之后，本發(fā)明的替代方案還可以用于監(jiān)測恢復(fù)，包括健康組織的生長和任何癌細(xì)胞的回歸。前述替代方案的方面已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中以及在臨床中成功測試。例如，在使用機(jī)械模擬由于搏動(dòng)性血液流動(dòng)造成的組織的動(dòng)態(tài)變化的光學(xué)組織仿真的實(shí)驗(yàn)中，本文所述的設(shè)備具有比激光多普勒成像更高的光學(xué)透射性，也正確檢測在該組織仿真材料下面的搏動(dòng)液體流動(dòng)。該實(shí)驗(yàn)測試了在40-200bpm(0.67hz-3.33hz)范圍內(nèi)的搏動(dòng)流量以測試從休息到在鍛煉或發(fā)力過程中的高速率的全范圍的人心率。而且，在對(duì)豬燒傷模型的實(shí)驗(yàn)中，用不同嚴(yán)重程度的燒傷成像，發(fā)現(xiàn)由本文所述的替代方案產(chǎn)生的圖像以及使用參照庫和計(jì)算機(jī)訓(xùn)練能夠準(zhǔn)確識(shí)別對(duì)應(yīng)于健康皮膚、充血、大于1.0mm的燒傷、小于1.0mm的燒傷、血液和健康創(chuàng)傷床的區(qū)域。這些是在進(jìn)行清創(chuàng)術(shù)過程時(shí)外科醫(yī)師將會(huì)遇到的組織類型。而且，使用本文所述的設(shè)備對(duì)一些前述狀態(tài)進(jìn)行臨床研究。在心胸外科手術(shù)過程之后對(duì)研究中的參與者進(jìn)行成像。入選標(biāo)準(zhǔn)如下：18+歲；在心胸外科手術(shù)后當(dāng)前被接收或即將被接收在醫(yī)院中；存在創(chuàng)傷，不排除創(chuàng)傷尺寸，或存在可能導(dǎo)致創(chuàng)傷發(fā)展的潛在風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)因子包括較差的循環(huán)、組織的機(jī)械應(yīng)力、溫度、濕度、感染、藥物、營養(yǎng)、疾病、年齡和體型。滿足包括的標(biāo)準(zhǔn)的創(chuàng)傷包括來自皮膚瓣的創(chuàng)傷、來自燒傷的創(chuàng)傷、醫(yī)院創(chuàng)傷或褥瘡潰瘍、以及足部的糖尿病潰瘍和外周血管機(jī)能不全的情況。在高達(dá)三個(gè)月的時(shí)間內(nèi)，在定期30分鐘的時(shí)間期間對(duì)受試者進(jìn)行成像。一些患者每周成像高達(dá)三次，以監(jiān)測組織改變的速率。下面總結(jié)了在研究中進(jìn)行的一些觀察。表2本文描述的一些替代方案的另一方面是該設(shè)備可以與包含組織狀態(tài)的一個(gè)或多個(gè)參照點(diǎn)的動(dòng)態(tài)庫相連接。在一些情況中，該動(dòng)態(tài)庫可以包含含有關(guān)于健康皮膚組織的信息的基點(diǎn)圖像。該動(dòng)態(tài)庫也可以包含創(chuàng)傷或皮膚狀態(tài)的各種圖像作為對(duì)比點(diǎn)以觀測創(chuàng)傷或皮膚狀態(tài)的進(jìn)展和/或愈合。該動(dòng)態(tài)庫還可以包含相關(guān)信號(hào)的樣品信號(hào)，例如正常心率、不正常心率、噪聲信號(hào)、對(duì)應(yīng)于健康組織的信號(hào)和對(duì)應(yīng)于不健康組織的信號(hào)的樣品。在一些方案中，該動(dòng)態(tài)庫中的圖像是本文所述的設(shè)備拍攝的其他圖像或數(shù)據(jù)。在一些替代方案中，該動(dòng)態(tài)庫是由非本發(fā)明的方面的裝備拍攝的圖像和/或數(shù)據(jù)。這些圖案能夠用于評(píng)價(jià)或治療受試者。圖13顯示了該動(dòng)態(tài)庫的一種實(shí)例。在該圖中，示例性的成像設(shè)備1000與示例性的云1002連接。該示例性的成像設(shè)備1000可以是本文所述的設(shè)備，或者其可以是也與動(dòng)態(tài)庫連接的任何其他計(jì)算機(jī)或用戶設(shè)備。在一些情況中，該云1002可以包括具有多個(gè)數(shù)據(jù)中心的程序執(zhí)行服務(wù)程序(programexecutionservice，pes)，各數(shù)據(jù)中心包括一個(gè)或多個(gè)物理計(jì)算系統(tǒng)，該物理計(jì)算系統(tǒng)可配置為執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)虛擬桌面實(shí)例，各虛擬桌面實(shí)例與計(jì)算環(huán)境相關(guān)，該計(jì)算環(huán)境包括可配置為執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)應(yīng)用的操作系統(tǒng)，各虛擬桌面實(shí)例可通過pes的用戶的計(jì)算設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)訪問。該云也可以包括其他同步計(jì)算和存儲(chǔ)的方式。數(shù)據(jù)路徑1004例示了成像設(shè)備1000和云1002之間的雙向連接。云1002自身具有處理組件1006，其是云1002接收信號(hào)、處理數(shù)據(jù)、實(shí)施分類算法和產(chǎn)生元數(shù)據(jù)的位置，其指示該動(dòng)態(tài)庫是否要與一個(gè)或多個(gè)計(jì)算設(shè)備同步。在一些替代方案中，在云中執(zhí)行數(shù)據(jù)分析和分類。該分析能夠包括在樣品信號(hào)上收集數(shù)據(jù)用于與得到的信號(hào)進(jìn)行比較。這種取樣可以用于分類在得到的信號(hào)中的組織區(qū)域。在其他替代方案中，處理組件可以位于機(jī)載成像設(shè)備1000以在數(shù)據(jù)收集位置本地進(jìn)行處理。除了收集和分析動(dòng)態(tài)庫中的數(shù)據(jù)，該處理組件也可以包含普通誤差數(shù)據(jù)和計(jì)算。誤差能夠在局部位置計(jì)算并在云中聚集和/或在云中計(jì)算。在一些情況中，能夠確立特定分類模型的誤差閾值。該閾值考慮了i類和ii類誤差(即假陽性和假陰性)的結(jié)果，和臨床可靠性的標(biāo)準(zhǔn)。該處理組件1006也可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。云1002也具有數(shù)據(jù)組件1008，其包括在動(dòng)態(tài)庫自身中的信息，也接收更新。數(shù)據(jù)組件1008和處理組件1006彼此連接。有其他來源和存放庫(repositories)也與該云連接。在該實(shí)例中，實(shí)體1012也與云1002連接。實(shí)體1012是可以為任何設(shè)備或系統(tǒng)(例如系統(tǒng)1000)提供升級(jí)和算法以改善系統(tǒng)功能性的實(shí)體，其與云1002連接。通過學(xué)習(xí)和體驗(yàn)，該方法在各個(gè)階段都可以被升級(jí)以降低總誤差。實(shí)體1012可以快速同時(shí)評(píng)價(jià)多個(gè)分類算法的變化并提供系統(tǒng)改進(jìn)。其也可以為新的臨床應(yīng)用上傳新的數(shù)據(jù)集和模型。此外，實(shí)體1012可以升級(jí)系統(tǒng)1000或與云1002連接的任何設(shè)備或系統(tǒng)，以獲取數(shù)據(jù)并分析該數(shù)據(jù)用于新的治療用途，例如分析凍瘡。這擴(kuò)展了功能性并使該系統(tǒng)能夠適應(yīng)科學(xué)知識(shí)的改進(jìn)。此外，本公開中描述的替代方案的各個(gè)方面是驗(yàn)證其在組織仿真和動(dòng)物模型中的功效的實(shí)驗(yàn)的主題。這些實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本公開的替代方案可以有效至少處理燒傷。呈現(xiàn)以下非限制實(shí)例用于例示的目的。實(shí)施例提供了所進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)的進(jìn)一步的細(xì)節(jié)。1.實(shí)驗(yàn)1.1實(shí)施例1：在組織仿真和動(dòng)物模型上使用聚光照射和平面照射的實(shí)驗(yàn)1.1.1材料和方法該研究中的ppg系統(tǒng)由三個(gè)功能模塊組成：照明；傳感器(cmos攝像機(jī))；和成像目標(biāo)。照明和傳感模塊部置在目標(biāo)的同側(cè)(即反射式，圖14a-14c)。入射在物體上的光束散射到目標(biāo)中，然后攝像機(jī)捕捉反向散射的光信號(hào)。埋入不透明介質(zhì)中的該成像目標(biāo)隨時(shí)間變化(即由于搏動(dòng)血液流動(dòng)造成血管體積的變化)，使該反向散射光具有強(qiáng)度的調(diào)制。1.1.1.a.照射模塊對(duì)比三種不同的照射模塊：1)使用單波長led二極管的聚光照射；2)使用寬光譜鎢燈泡的平面照射；和3)使用具有高功率單波長led發(fā)射器的平面照射。三種照射模塊都由高穩(wěn)定性直流電源供電，瞬時(shí)強(qiáng)度變化小于1％。圖34a-14c例示了以反射式工作的臺(tái)式系統(tǒng)。圖14a的圖解1400例示了單波長led聚光燈，圖14b的圖1401例示了鎢燈泡，圖14c的圖解1402例示了高功率led發(fā)射器。被照射的物體是光不透明介質(zhì)，更不透明的物體埋在深度為d的下方。1.1.1.a.i.單led將850nm的單led二極管(例如kcl-5230h,kodenshiauk)并排固定在cmos攝像機(jī)(例如nocturnxl,photonisusa)上，到目標(biāo)表面的距離di＝18cm(例如參見圖解1400)。該led的全輻射角為12度，在傳感器的視場中產(chǎn)生了偏心的環(huán)狀圓點(diǎn)，直徑約為3.8cm。該環(huán)狀照射圓點(diǎn)的中心在fov內(nèi)，但略微偏離目標(biāo)中心。1.1.1.a.ii.鎢燈泡將鎢-鹵素?zé)襞?例如vippro-light,lowelinc.)與攝像機(jī)(例如bm-141ge，jaiinc)相鄰安裝，與物體的距離d2為60cm(例如參見圖解b1401)。兩片毛玻璃漫射器(例如型號(hào)：ip-50,lowelinc.)安裝在燈泡前方以降低燈泡的投射方向性和更均勻地照射目標(biāo)。照射區(qū)域呈現(xiàn)出比攝像機(jī)的fov更寬，照射的空間均勻性呈現(xiàn)出比聚光led更好。1.1.1.a.iii.高功率led發(fā)射器將四個(gè)高功率單片led發(fā)射器(例如sfh4740,osram)以2x2陣列布置，以同軸模式安裝在與該傳感器(例如nocturnxl,photonisusa)相同的平面上。該led發(fā)射器陣列與攝像機(jī)的位置距目標(biāo)表面的距離d3＝30cm(例如參見圖解1402)?？臻g強(qiáng)度變化降低到小于15％。該攝像機(jī)的fov被光學(xué)透鏡控制，略窄于照射區(qū)域。1.1.1.b.系統(tǒng)設(shè)置對(duì)于使用led聚光或led發(fā)射器的系統(tǒng)，使用單色cmos攝像機(jī)(例如nocturnxl,photonisusa)作為檢測器，其提供低暗噪聲和高動(dòng)態(tài)范圍。10位adc分辨率提供了60db的信噪比。對(duì)于鎢燈照射系統(tǒng)，攝像機(jī)(例如bm-141ge,jaiinc.)提供了與nocturnxl攝像機(jī)相當(dāng)?shù)膭?dòng)態(tài)范圍(58db)和相同的10位adc分辨率。這兩種攝像機(jī)捕捉的圖像都被剪到1280x1040(縱橫比5:4)。鎢照射系統(tǒng)使用伸縮透鏡(例如distagont*2.8/25zf-ir,zeissinc.)來控制fov，因?yàn)殒u燈中的成像距離要比其他兩種設(shè)置更長，因?yàn)殒u燈泡會(huì)發(fā)熱。對(duì)于這三種系統(tǒng)設(shè)置，攝像機(jī)豎直安裝并向下面對(duì)目標(biāo)表面?？刂?0x16cm的普通fov用于在系統(tǒng)間進(jìn)行對(duì)比。用反射參照標(biāo)準(zhǔn)(例如95％反射率標(biāo)準(zhǔn)板；spectralonsg3151,labsphereinc.)校正各系統(tǒng)設(shè)置中攝像機(jī)的曝光時(shí)間。對(duì)暴露使用計(jì)時(shí)，以使用各攝像機(jī)的動(dòng)態(tài)范圍的全范圍。1.1.1.c.仿真圖15例示了在皮氏培養(yǎng)皿中的組織仿真和仿真裝備，以模擬人脈動(dòng)性血液流動(dòng)。組織仿真1500在皮氏培養(yǎng)皿中，在同質(zhì)仿真的下方有彈性管，其模擬皮膚下的血液流動(dòng)。仿真裝備1501設(shè)計(jì)成在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中模擬人脈動(dòng)性血液流動(dòng)。蠕動(dòng)泵通過彈性仿真容器驅(qū)動(dòng)運(yùn)動(dòng)流體，該彈性仿真容器在凝膠-intralipid組織狀仿真基質(zhì)下方8.0mm脈動(dòng)。由于管子的彈性，因此隨著蠕動(dòng)泵的各個(gè)循環(huán)，該仿真容器中會(huì)發(fā)生約2％的體積膨脹，這與人的動(dòng)脈相似。該組織狀仿真模型設(shè)計(jì)成模擬皮膚表面下方流動(dòng)的血液。該組織仿真基質(zhì)是依照thatcher等制作的(圖15)。簡言之，將凝膠(例如typeb,jtbaker)在tris緩沖生理鹽水(例如ph7.4，alfaaesar)中的10％(v/v)溶液與無菌英脫利匹特(intralipid)脂肪乳液(例如20％w/v，baxter)混合。將最終的英脫利匹特濃度控制在20％。此外，在該凝膠基質(zhì)中添加0.2％的運(yùn)動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)品(例如聚苯乙烯珠子和印度油墨混合物)以模擬組織的吸收性質(zhì)。將該混合物倒入皮氏培養(yǎng)皿(例如novatech，直徑150mm)中形成均質(zhì)背景介質(zhì)。在該表面之下d＝8mm處放置內(nèi)徑為1.58mm的硅橡膠管(例如dow-corning)模擬血管。在每個(gè)泵送循環(huán)期間，內(nèi)徑膨脹約2％，模擬在心臟周期期間外周動(dòng)脈的直徑變化。為了模擬脈動(dòng)心臟周期，用雙輥蠕動(dòng)泵(例如watsonmarlow,model#sciq32)以40hz的頻率泵送該管內(nèi)的吸收性血液狀流體，其模擬80bpm的正常人心率(圖15)。該通過仿真容器的脈動(dòng)流動(dòng)產(chǎn)生ppg信號(hào)，該ppg信號(hào)是ppg成像裝備的測量主題。1.1.1.d.動(dòng)物模型圖16例示了在動(dòng)物皮膚上的圓形的活體熱燒傷損傷以及清創(chuàng)模型。選擇漢福德豬作為該動(dòng)物模型，因?yàn)槠淦つw的解剖學(xué)特征與人相似。豬的表皮厚度為30-40μm，這與人表皮的50-120μm相近似。除此之外，血管結(jié)構(gòu)和細(xì)胞外基質(zhì)組成也與人的皮膚類似。該動(dòng)物根據(jù)人類護(hù)理和實(shí)驗(yàn)動(dòng)物使用的公共衛(wèi)生服務(wù)(phs)政策(publichealthservices(phs)policyonhumanecareanduseoflaboratoryanimals)的規(guī)定被喂養(yǎng)。該程序是在全裝備的大型動(dòng)物外科診所中進(jìn)行的。燒傷模型和研究協(xié)議受到機(jī)構(gòu)動(dòng)物護(hù)理和使用委員會(huì)(institutionalanimalcareandusecommittee(iacuc))的批準(zhǔn)。通過使用具有受控的溫度和壓力的黃銅桿制備熱燒傷模型。將該桿在爐子中加熱到100攝氏度，然后以0.2kg/cm2的壓力在豬背部的皮膚上壓60秒。該方法產(chǎn)生了深二度燒傷。受傷部位包含一個(gè)3.6cm直徑的深二度燒傷(圖16)。收集來自各成像系統(tǒng)的燒傷圖像以對(duì)比照射均勻性和ppg信號(hào)強(qiáng)度。1.1.1.e.像素對(duì)比圖17例示了時(shí)間分辨的ppg信號(hào)提取。圖解1700顯示了從800個(gè)瞬時(shí)幀中順序提取的圖像像素(x,y)的強(qiáng)度。圖解1701顯示了用于定量ppg信號(hào)的處理方法。以30幀/秒的幀速率連續(xù)獲取800張圖像并存儲(chǔ)成未壓縮的tiff文件。逐像素計(jì)算ppg信號(hào)強(qiáng)度。ppg信號(hào)和圖像處理的關(guān)鍵步驟如下(圖17)：(1)去趨勢，除去dc偏移；(2)在時(shí)間域中下采樣以降低數(shù)據(jù)量；(3)過濾信號(hào)；(4)快速傅里葉變換(fft)，將時(shí)間分辨信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)轭l率域；(5)然后提取光譜功率，特別是在與心率相同的頻率處；(6)計(jì)算心率帶中的強(qiáng)度總和與較高頻率帶(定義為噪聲)中的強(qiáng)度總和之比，為信噪比(snr)；(7)ppg圖像輸出使用彩色地圖展示各像素的ppgsnr。從單一圖像內(nèi)預(yù)設(shè)的最低信號(hào)到最高信號(hào)，線性繪制顏色。信號(hào)處理是用matlab(version2014a,mathworks,inc.,usa)進(jìn)行的。1.1.2.結(jié)果1.1.2.a.照射圖案評(píng)價(jià)為了表征三種照射模塊的光圖案，我們?cè)跀z像機(jī)和光源之下放置了一個(gè)漫反射板(labsphereinc.)。該板的表面與攝像機(jī)垂直。圖18a-18c例示了led聚光燈(不均勻照射)(圖18a的圖像1800)、鎢燈(均勻照射)(圖18b的圖像1801)和led發(fā)射器(改進(jìn)的均勻照射)(圖18c的圖像1802)之間使用均勻反射板作為成像目標(biāo)的空間照射強(qiáng)度的對(duì)比。三種照射模塊的照射圖案圖像是不同的(圖18)。在led聚光燈反射圖案(圖像1800)中，在fov內(nèi)存在一個(gè)高亮點(diǎn)，其顯示在高強(qiáng)度區(qū)域周圍環(huán)繞著隨著與照射源的距離而變暗的區(qū)域。單led的使用在目標(biāo)上產(chǎn)生了附加的陰影，這是由于led包封結(jié)構(gòu)的存在所致。該陰影的存在，進(jìn)一步降低了照射的不均勻性。使用鎢燈(圖像1801)，照射圖案比聚光照射更均勻，在fov內(nèi)也消除了陰影作用。從led發(fā)射器(圖像1802)，觀察到最小量的照射強(qiáng)度變化?？刂瓶臻g變化小于15％，瞬時(shí)穩(wěn)定性被很好地控制為小于1％。圖19例示了三種照射圖案之間強(qiáng)度曲線的對(duì)比。在聚光(見圖像1800)、鎢燈(見圖像1801)和來自面板的led發(fā)射光(見圖像1802)中的對(duì)角強(qiáng)度曲線。這三種照明圖案之間的對(duì)角強(qiáng)度曲線突出了強(qiáng)度變化(圖19)。顯然，聚光的fov必須要求攝像機(jī)的全動(dòng)態(tài)范圍(例如10位，強(qiáng)度范圍為0-1024)以包含飽和的點(diǎn)區(qū)域(平頂)、用于實(shí)際工作區(qū)域的周圍黯淡邊緣(側(cè)翼)和用處較小的下滑(rollingoff)區(qū)域。鎢燈和led發(fā)射器光都改善了空間均勻度，并降低了對(duì)使用高動(dòng)態(tài)范圍攝像機(jī)的需要。1.1.2.b.仿真結(jié)果圖20a-20c分別例示了使用led聚光燈(圖20a的圖像2000)、鎢燈(20b的圖像2001)和led發(fā)射器(圖20c的圖像2002)的組織仿真和下方的脈動(dòng)仿真容器的成像結(jié)果。將成像結(jié)果用仿真圖像覆蓋。在仔細(xì)控制的試驗(yàn)臺(tái)測試中，將組織狀仿真成像目標(biāo)放置在這三種照射模塊下方，以研究照射強(qiáng)度和圖案的變化對(duì)ppg信號(hào)的影響(圖20)。在led聚光燈(圖像2000)中，將仿真容器放置在視場的黯淡區(qū)域內(nèi)，能夠分辨仿真容器的全部位置。仿真容器的位置是準(zhǔn)確的，并與實(shí)驗(yàn)設(shè)置很好地對(duì)齊。然而，由于仿真容器(左端)接近聚點(diǎn)中心(fov的左上角)，因此成像結(jié)果逐漸變色，而在另一端，隨著沿視場邊緣照射強(qiáng)度的降低，仿真容器的寬度變得更寬。皮氏培養(yǎng)皿的邊緣產(chǎn)生了深的陰影輪廓，這降低了有效的fov，且不利地提高了向用戶解釋圖像的難度。對(duì)于鎢燈照射(圖像2001)，入射光束略微偏離攝像機(jī)的軸線，這實(shí)際上產(chǎn)生了一個(gè)小的入射角。然后鎢燈泡的方向性在仿真表面上產(chǎn)生了略微閃亮(即鏡面反射)的區(qū)域。這種效果使像素飽和，阻礙了ppg信號(hào)的檢測。仿真容器的位置偏離其實(shí)際位置。此外，從鎢燈光源發(fā)射的大部分紅外光在物體內(nèi)產(chǎn)生了大量的熱，這使得凝膠組織狀的仿真樣品快速變性。表面溫度在30分鐘內(nèi)從室溫快速升高到30-40攝氏度(此處未示出)。對(duì)于高功率led發(fā)射器照射(圖像2002)，在成像結(jié)果中的顏色輸出是連續(xù)的，且寬度保持恒定。ppg信號(hào)的位置與仿真容器的實(shí)際位置對(duì)齊。圖像對(duì)比度足夠高，這表明圖像質(zhì)量優(yōu)于鎢燈和聚光燈。而且，在仿真樣品內(nèi)沒有熱效應(yīng)聚集。在30分鐘內(nèi)的溫度變化小于0.1攝氏度，這是可忽略不計(jì)的。在評(píng)價(jià)了三種照射方法之后，對(duì)該仿真模型進(jìn)行照射強(qiáng)度測試以測定照射強(qiáng)度對(duì)測得的ppg信號(hào)的強(qiáng)度的影響。該研究的目的是驗(yàn)證在視場照射均勻性之外，使照射強(qiáng)度最大化的必要性。使用組織狀仿真裝備與具有高功率led發(fā)射器照射的deepview系統(tǒng)在不同的入射光強(qiáng)度狀態(tài)下進(jìn)行試驗(yàn)臺(tái)測試，入射光強(qiáng)度是通過改變輸入led發(fā)射器的電壓的變化來控制的。通過改變輸入電壓，能夠改變照射強(qiáng)度直至飽和點(diǎn)，該飽和點(diǎn)顯示了該成像器能夠準(zhǔn)確分辨的最大絕對(duì)照射度。該飽和點(diǎn)發(fā)生在該12.95v的發(fā)射器輸入電壓，相當(dāng)于約0.004w/m2的絕對(duì)照射度值。使用該飽和點(diǎn)作為參照將強(qiáng)度閾值建立在該最大值20％的增量。圖21例示了在該組織狀仿真的脈動(dòng)區(qū)域中ppg信號(hào)的功率譜密度與從在成像器飽和點(diǎn)(照射度0.004w/m2)以下的led發(fā)射器模塊發(fā)出的光的最大強(qiáng)度百分比之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)點(diǎn)反應(yīng)了從3個(gè)組織狀仿真重復(fù)試樣中取樣的5個(gè)像素的平均值。對(duì)數(shù)回歸(r2＝0.9995)，誤差棒表示平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差。在從0％到100％的各個(gè)照射水平，記錄圖像并用私有的deepview算法進(jìn)行處理(圖17)。使用來自處理過的圖像的信息，從高脈動(dòng)區(qū)域沿該仿真管手動(dòng)選擇幾個(gè)像素。將這些選擇的像素提取出來并分別處理以測定在所表示的點(diǎn)處的ppg信號(hào)強(qiáng)度。用于評(píng)價(jià)ppg信號(hào)強(qiáng)度的度量是功率譜密度(psd)，其是信號(hào)功率在頻率上的分布的度量。在脈動(dòng)頻率處的功率譜密度是在樣品和水平上研究和對(duì)比的主題。對(duì)三種仿真上的幾個(gè)像素，重復(fù)該過程，在各水平上產(chǎn)生取樣，將psd值平均以反映各個(gè)水平的值(圖21)。結(jié)果證實(shí)了接收到的ppg信號(hào)的強(qiáng)度在強(qiáng)度值上穩(wěn)定提高的明顯對(duì)數(shù)趨勢。這些結(jié)果表明使照射強(qiáng)度最大化是關(guān)鍵參數(shù)，也證實(shí)了在視場上均勻照射的必要性，因?yàn)檠剡吘壍妮^暗區(qū)域造成可用ppg信號(hào)的信號(hào)強(qiáng)度的損失。1.1.2.c.動(dòng)物結(jié)果圖22例示了基于ppg信號(hào)強(qiáng)度的健康豬皮膚的區(qū)域內(nèi)像素的分類。圖像2201和圖像2202是led聚光照射的結(jié)果(圖像2200中所示)。圖像2204和圖像2205反映了led發(fā)射器照射的結(jié)果(圖像2203)。從led聚光和led芯片照射源，我們都測定了豬皮膚上的入射光的強(qiáng)度。對(duì)于led聚光照射，在光入射在組織上的區(qū)域中像素是全飽和的(參見圖像2200)。圖像中剩余的像素以攝像機(jī)靈敏度范圍的50％或更低照射。另一方面，全視場照射證實(shí)在成像區(qū)域中的大部分豬皮膚在攝像機(jī)的范圍的70-90％范圍內(nèi)反射了大量的光(見圖像2203)。存在非常少的飽和像素且沒有像素是全暗的。led發(fā)射器中的均勻性預(yù)期會(huì)得到能夠每個(gè)像素都可比較的ppg信號(hào)，因?yàn)檎丈鋸?qiáng)度的變化得到更好的控制。為了確認(rèn)來自均勻的led芯片照射機(jī)制的血液流動(dòng)結(jié)果將會(huì)更可比較，我們研究了從led聚光燈和led發(fā)射器照射兩種類型收集的ppg信號(hào)。為此，我們?cè)u(píng)估了豬皮膚區(qū)域，該豬皮膚區(qū)域是均勻組織類型，其中血液流動(dòng)能夠假設(shè)為是完全均勻的。我們選擇健康皮膚作為該組織類型，因?yàn)槠湓谪i的背上容易大面積獲得，在該組織中發(fā)生的血液流動(dòng)很可能在豬背部的任何點(diǎn)都是相似的。如預(yù)期的那樣，我們發(fā)現(xiàn)均勻照射提供了具有更均勻的來自該健康皮膚的ppg信號(hào)的輸出圖像。來自感興趣區(qū)域的ppg信號(hào)(圖像2201和2204的框)被描繪為直方圖，顯示在使用均勻照射時(shí)，pgg信號(hào)的分布的形狀更趨于高斯分布，沒有像素缺少從該區(qū)域收集的ppg信號(hào)。在led聚光照射設(shè)置(圖22)上，很多像素沒有收集到ppg信號(hào)，具有ppg信號(hào)的組織區(qū)域是零星分布的，是不均勻的。該數(shù)據(jù)將會(huì)難以被醫(yī)師解釋。因?yàn)閯?chuàng)傷中的血液流動(dòng)對(duì)于組織存活性的愈合和評(píng)估是一個(gè)關(guān)鍵因素，因此進(jìn)行動(dòng)物燒傷模型來評(píng)估這些照射圖案在燒傷創(chuàng)傷評(píng)估中的適用性。在二度燒傷內(nèi)，對(duì)整個(gè)組織中攜帶血液的動(dòng)脈結(jié)構(gòu)有損傷。預(yù)期在該受損區(qū)域中很少或沒有血液流動(dòng)。因此，從燒傷皮膚將會(huì)獲得很少或不會(huì)獲得ppg信號(hào)。圖23a-23f例示了在豬皮膚上燒傷創(chuàng)傷的各種照射圖案和相應(yīng)圖像。特別地，圖23a-23c例示了使用led聚光燈(圖23a)、鎢燈(圖23b)和led發(fā)射器光(圖23c)的照射圖案。相應(yīng)成像結(jié)果(例如圖23d-23f)分別顯示了檢測燒傷創(chuàng)傷的組織和健康組織的性能。對(duì)于led聚光照射(圖23a)，燒傷創(chuàng)傷距照射聚光中心4.0cm，與仿真實(shí)驗(yàn)相似。燒傷圓形區(qū)域的一半處于暗邊緣下，另一半處于圖像的暗區(qū)。成像結(jié)果(圖23d)顯示圓形燒傷區(qū)域的邊緣仍可讀取，但其中心不能與周圍的健康皮膚組織區(qū)分開。照射直接入射在組織上的圖像區(qū)域是全飽和的，且沒有檢測到ppg信號(hào)。類似地，與光點(diǎn)相對(duì)的外圍區(qū)域過暗，以致于不能被成像器評(píng)估。對(duì)于暗區(qū)和光點(diǎn)區(qū)中的這些未燒傷組織，成像結(jié)果未顯示任何血液流動(dòng)信號(hào)，盡管其在生理上是健康組織。對(duì)于鎢燈照射模塊(圖23b)，fov幾乎均勻照射。在成像結(jié)果(圖23e)中，燒傷創(chuàng)傷的邊緣、形狀和面積都被分辨。snr對(duì)比度足夠高，這也表明照射產(chǎn)生了來自周圍健康組織的充足的ppg信號(hào)。由于入射光束的方向性，在fov的右半邊上的照射強(qiáng)度低于左半邊。相應(yīng)在成像結(jié)果(圖23e)中，圖像的右半邊顯示出比左半邊更高的snr對(duì)比度，造成關(guān)于右半邊的血液灌注比fov左半邊的存活性更高的錯(cuò)誤解釋。對(duì)于led照射模塊(圖23c)，在fov內(nèi)的照射比鎢燈光源更均勻，對(duì)應(yīng)于更好的ppg圖像。成像結(jié)果(圖23f)顯示燒傷創(chuàng)傷的邊緣、形狀和面積與實(shí)際組織相符。在燒傷創(chuàng)傷周圍的健康組織也顯示了均勻的圖像，與成像結(jié)果中的燒傷部位形成對(duì)比。在圖像底部未修剪的毛發(fā)邊緣在圖像結(jié)果中產(chǎn)生了一條線，但在該毛發(fā)之下的健康組織(具有血液灌注的)仍顯示出與均勻背景相同的對(duì)比度。1.1.3.結(jié)論照射功能在光學(xué)ppg系統(tǒng)中扮演著重要的作用。在此次研究中，我們使用led聚光燈、鎢燈和led發(fā)射器陣列，研究了ppg成像的變量，包括強(qiáng)度和均勻性?；诮M織狀仿真的初步研究證實(shí)了ppg信號(hào)是照射強(qiáng)度的函數(shù)，因此顯示均勻照射對(duì)于在成像設(shè)置中準(zhǔn)確獲取ppg信號(hào)是理想的。在我們的動(dòng)物模型中，我們證實(shí)了我們的組織仿真結(jié)果，顯示照射強(qiáng)度的變化也會(huì)影響生理相似區(qū)域的接收健康皮膚組織的ppg信號(hào)。在存在燒傷時(shí)，組織損傷減慢了血液流動(dòng)，預(yù)期ppg信號(hào)會(huì)減小。均勻照射通過提高燒傷區(qū)域的檢測準(zhǔn)確度而提供了超過其他兩種方式的其他優(yōu)點(diǎn)。盡管鎢燈和led光都能得到均勻的照射圖案，但led光源在臨床設(shè)置中具有多個(gè)其他優(yōu)點(diǎn)。其不會(huì)造成目標(biāo)表面上顯著的溫度變化，其更可靠且具有更低的功率要求。預(yù)期能夠在患者中進(jìn)行血液灌注評(píng)價(jià)的快速、非侵入性的安全設(shè)備(例如光學(xué)ppg成像器)對(duì)創(chuàng)傷護(hù)理機(jī)構(gòu)中的臨床醫(yī)師具有很高的價(jià)值。使用更能在視場上實(shí)現(xiàn)高強(qiáng)度的均勻光的照射模塊(例如所提議的發(fā)射器陣列)，ppg成像技術(shù)將能以精確和精準(zhǔn)的方式提供這些臨床應(yīng)用。1.2.實(shí)施例2：包括用多光譜成像的后續(xù)特征在于豬燒傷模型的創(chuàng)傷清創(chuàng)術(shù)的實(shí)驗(yàn)我們使用豬燒傷模型來研究不同嚴(yán)重程度的二度燒傷。我們?cè)谝粋€(gè)小型豬的背部產(chǎn)生八個(gè)4x4cm的燒傷。四個(gè)創(chuàng)傷按原樣研究，四個(gè)創(chuàng)傷經(jīng)過連續(xù)的切向切除。我們用400-1000nm的波長成像該燒傷區(qū)域。組織學(xué)證實(shí)我們實(shí)現(xiàn)了各種二度燒傷。對(duì)光譜圖像的分析顯示msi檢測到在健康組織、淺二度燒傷和深二度燒傷的光譜圖案中存在顯著的不同。在區(qū)分淺二度燒傷與深二度燒傷時(shí)，515、542、629和669nm的吸收光譜是最準(zhǔn)確的，而在指導(dǎo)清創(chuàng)過程時(shí)，972nm的吸收光譜是最準(zhǔn)確的。在臨床設(shè)置中使用msi設(shè)備能夠提高非專業(yè)人員區(qū)分不同嚴(yán)重程度的二度燒傷以評(píng)估患者是否需要手術(shù)的能力。1.2.1.材料和方法該動(dòng)物研究中所用的方法是由branski等、gurfinkel等、和singer等改進(jìn)的。燒傷模型和研究方案得到機(jī)構(gòu)動(dòng)物護(hù)理和使用委員會(huì)(institutionalanimalcareandusecommittee(iacuc))的批準(zhǔn)。1.2.1.a.燒傷模型和研究方案使用一只成年雄性(年齡7.2個(gè)月)的漢福德小型豬，體重47.5kg。該動(dòng)物根據(jù)人類護(hù)理和實(shí)驗(yàn)動(dòng)物使用的公共衛(wèi)生服務(wù)(phs)政策(publichealthservicespolicyonhumanecareanduseoflaboratoryanimals)的規(guī)定被喂養(yǎng)。該過程在完整配備的大型動(dòng)物外科手術(shù)套房中進(jìn)行。該雄性小型豬在麻醉之前禁食過夜。用特拉唑爾(telazol)(～2.2mg/kg,im)和甲苯噻嗪(～0.44mg/kg,im)的組合誘導(dǎo)麻醉。為該動(dòng)物插管，并使用異氟醚(0.1-5％，具有100％氧)維持麻醉。在該方案過程中監(jiān)測和記錄的生命體征包括心率、血壓、呼吸速率和ppg波形。在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)，用1.0ml/4.5kg體重的最小劑量的戊巴比妥鈉(390mg/ml)對(duì)該動(dòng)物實(shí)施安樂死。用設(shè)定到100℃的溫度的金屬鋁棒在該小型豬的背上產(chǎn)生八個(gè)4x4cm燒傷。通過對(duì)該加熱棒施加不同的時(shí)間產(chǎn)生不同的燒傷深度：健康皮膚(0秒)、淺二度(30秒)、深二度一個(gè)(dpt1；45秒)和深二度兩個(gè)燒傷(dpt2；90秒)。各種類型產(chǎn)生兩個(gè)燒傷，并分組到四個(gè)區(qū)中的兩個(gè)相鄰區(qū)。圖24例示了在豬背上的燒傷損傷的位置。編號(hào)表示區(qū)，字母表示處理狀況。(“1”是i區(qū)，“2”是ii區(qū)，“a”是對(duì)照，“b”是spt，“c”是dpt1，“d”是dpt2)。圖25例示了i區(qū)(左)和ii區(qū)(右)的組織尺寸。對(duì)i區(qū)燒傷，在燒傷前、燒傷后立即以及燒傷后一小時(shí)進(jìn)行成像。然后將這些燒傷切除5x4x1cm的組織塊(圖25)，其包括一小條附近的健康組織，以確保整個(gè)燒傷的收集不受干擾。i區(qū)將被稱作“燒傷分類實(shí)驗(yàn)”。用電動(dòng)切皮刀套裝(例如zimmer,warsaw,in)對(duì)ii區(qū)燒傷進(jìn)行連續(xù)的切向切除以將燒傷創(chuàng)傷一層一層地切開，深度1mm。例如，圖26例示了清創(chuàng)程序的示例性的示意圖。將組織連續(xù)以5x5x0.1cm的薄片切開(圖25)，直至在創(chuàng)傷位置之下觀察到點(diǎn)狀出血為止(圖26)。將ii區(qū)燒傷在燒傷前、燒傷后立即和在每次切除之后進(jìn)行成像。該區(qū)將被稱作“燒傷清創(chuàng)實(shí)驗(yàn)”。各組織樣本(組織塊和切向切除層)存儲(chǔ)在10％中性緩沖福爾馬林中，并送往組織病理學(xué)檢查。將各樣本切出剖面并用蘇木精和曙紅染色。對(duì)于切向切除的ii區(qū)燒傷，由分別在不同機(jī)構(gòu)的兩位病理學(xué)家測定已經(jīng)達(dá)到的存活組織所處的準(zhǔn)確的切除層。燒傷的總體嚴(yán)重程度是由皮膚損傷百分比確定的。真皮損傷小于20％分類為淺二度燒傷，真皮損傷超過20％但小于100％被認(rèn)為是深二度燒傷。1.2.1.b.儀器和數(shù)據(jù)分析光譜md創(chuàng)傷評(píng)估原型系統(tǒng)(spectralmdwoundassessmentprototype)進(jìn)行所有msi性能。該攝像機(jī)具有指定在1392(h)x1040(v)像素的硅電荷耦合設(shè)備(ccd)。包含八個(gè)可互換的濾光器的旋轉(zhuǎn)輪在該設(shè)備內(nèi)轉(zhuǎn)動(dòng)，可以進(jìn)行高速msi。其有效面積為10.2mmx8.3mm。使用250w的鎢燈光源照射場(lowepro)。八個(gè)濾光器由以下波長(nm)組成：450、515、542、620、669、750、860和972)(10nm全寬度半最大值)。所有獲取后的處理都是用matlab(v2013b)進(jìn)行的。1.2.1.c.統(tǒng)計(jì)分析使用組織學(xué)結(jié)果引導(dǎo)各燒傷圖像中特定區(qū)域的選擇并將構(gòu)成這些區(qū)域的信號(hào)進(jìn)行分類。通過雙向anova和多重比較(tukey-kramer)對(duì)比來自不同燒傷深度的信號(hào)。使用三向anova和多重比較(tukey-kramer)進(jìn)行組織清創(chuàng)分析。使用bonferonni方法計(jì)算p值，其中p值小于0.05除以比較數(shù)量被認(rèn)為是顯著的。1.2.2.理論能夠?qū)⑵湔J(rèn)為由血液、黑色素、水、脂肪和ecm的獨(dú)特組合構(gòu)成而將組織簡化。當(dāng)白光從全部由上述組分之一構(gòu)成的仿真體反射出并測量時(shí)，我們看到各仿真的吸光光譜具有獨(dú)特的峰或優(yōu)選的波長。圖27a-27e例示了各種組織組分的吸收光譜。通過聚焦這些優(yōu)選波長處發(fā)生的變化，我們能夠更好地認(rèn)識(shí)各種燒傷類型之間的變化。我們假設(shè)血液光譜將會(huì)是區(qū)分淺二度和深二度燒傷的關(guān)鍵。這是基于深二度燒傷將具有比淺二度燒傷更多的血管損傷和止血這一假設(shè)。因此，血液吸收峰范圍450-669nm波長被包括在原型系統(tǒng)(prototype)中。還包括ecm波長，因?yàn)樯疃葻齻诶碚撋媳葴\二度燒傷損害了更多的ecm。已經(jīng)顯示450、550、650和800nm波長與僅傳統(tǒng)臨床判斷相比能改善對(duì)燒傷深度的分類。在完成對(duì)皮膚組織組分的光學(xué)性質(zhì)的回顧之后，我們尋求測試了八個(gè)其他波長，集中于如上所述之前被確定的具有高度可能性用于輔助燒傷評(píng)估的那些。測試的波長的完整列表如下：420、515、542、629、669、750、860和972nm。1.2.3.結(jié)果1.2.3.a.組織學(xué)一位匿名的組織病理學(xué)家逐層分析了i區(qū)和ii區(qū)病理生理變化，并通過深度為燒傷組織進(jìn)行分類?？偟膩碇v，產(chǎn)生了三個(gè)淺二度燒傷和三個(gè)深二度燒傷以及兩個(gè)健康對(duì)照。圖28例示了切向切除的(逐層切除)燒傷組織學(xué)。黑線表示完全程度的燒傷損傷，而黃線表示最嚴(yán)重的燒傷效果的區(qū)域。分析清創(chuàng)組織結(jié)構(gòu)以觀察連續(xù)切除能夠僅用切皮刀去除燒傷組織的有效程度。組織學(xué)結(jié)構(gòu)顯示在各個(gè)部位，通過至多四次切除，已經(jīng)除去了所有的燒傷組織。每次手術(shù)的最后一次切除都去除了深入到燒傷邊緣的健康組織。偶然地，最后一次切除僅包含健康創(chuàng)傷床，這意味著在一步以前該清創(chuàng)術(shù)已經(jīng)能夠停止了。圖29例示了從在動(dòng)物研究中的各清除術(shù)的連續(xù)切向切除取下的組織學(xué)切片。真皮的淺表層是最外層部分，各后續(xù)的層都更深入到真皮中。箭頭表示該組織部分的淺表表面。黑線表示完全程度的燒傷損傷，而黃線表示最嚴(yán)重的燒傷效果的面積。1.2.3.b.燒傷分類實(shí)驗(yàn)光譜md創(chuàng)傷評(píng)估原型系統(tǒng)能夠?qū)區(qū)中的各組織類型正確分類為健康、spt、dpt1或dpt2。圖30例示了燒傷后立即的msi數(shù)據(jù)曲線圖，其表明各燒傷類型的反射光譜開始不同。其顯示了從所有燒傷部位和健康對(duì)照得到的四個(gè)反射光譜。多重比較統(tǒng)計(jì)分析確認(rèn)了除420nm以外的所有波長都能有效區(qū)分spt和dpt1/2燒傷。多重比較還證實(shí)使用420、542、669和860nm波長能區(qū)分dpt1和dpt2。下表例示了燒傷分類之間的多重比較，其中p值1對(duì)應(yīng)于spt與dpt1的對(duì)比，而p值2對(duì)應(yīng)于spt與dpt2的對(duì)比(該實(shí)驗(yàn)的顯著p值小于0.05/6＝0.008)：表3因此，msi能夠通過在幾個(gè)關(guān)鍵光波長處其獨(dú)特的光譜特征在受傷后立即區(qū)分各種燒傷深度。下面，以相同的方式描繪在受傷后一個(gè)小時(shí)收集的成像數(shù)據(jù)，以測試在區(qū)分嚴(yán)重程度方面的可重復(fù)性。圖31描繪了在燒傷后立即以及在受傷后1小時(shí)的各燒傷類型的光譜。在數(shù)據(jù)分析中使用dpt2來確定msi是否能夠區(qū)分spt和dpt。在一個(gè)小時(shí)后的數(shù)據(jù)中未進(jìn)行dpt1對(duì)比dpt2的多重比較以聚焦于關(guān)聯(lián)性。該評(píng)估程序?qū)Ω鞣N燒傷類型測得了顯著不同的反射光譜。在該實(shí)驗(yàn)中，所有波長都能有效區(qū)分spt和dpt燒傷。1小時(shí)后的多重比較研究結(jié)果如下(其中該實(shí)驗(yàn)的顯著p值小于0.05/15＝0.003)：表41.2.3.c.燒傷清創(chuàng)實(shí)驗(yàn)第二實(shí)驗(yàn)測試了創(chuàng)傷評(píng)估原型系統(tǒng)是否能夠通過使用其區(qū)分健康組織和dpt燒傷的能力來識(shí)別停止清創(chuàng)的最佳層。此處，我們考慮將dpt1和dpt2創(chuàng)傷一起切除，因?yàn)槟繕?biāo)是測試msi是否能夠識(shí)別能存活的和壞死的組織，而不能識(shí)別燒傷的深度。spt數(shù)據(jù)未包括在清創(chuàng)分析中，因?yàn)榍邢蚯谐ǔ２粚?duì)spt燒傷進(jìn)行。在這種模擬清創(chuàng)程序中，972nm波長提供了最有用的清創(chuàng)分析。多重比較發(fā)現(xiàn)在最初燒傷部位和在第一次切除之后的創(chuàng)傷床之間沒有差別。在第二次切除之后的燒傷部位與健康對(duì)照沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的差別。在第三次切除之后的燒傷部位與健康對(duì)照相比也沒有差別。下表總結(jié)了這些發(fā)現(xiàn)，顯示了多重比較清創(chuàng)分析：表5在該表中，*hwb表示健康創(chuàng)傷床，健康*表示hwb，健康**表示位于切除深度的健康創(chuàng)傷床。該實(shí)驗(yàn)的顯著p值小于0.05/45＝0.001。表示預(yù)期p值是由組織病理學(xué)檢查和組織樣品的分類來確定的。所有測得的p值都與其預(yù)測值相匹配。這些結(jié)果與組織學(xué)分級(jí)相對(duì)應(yīng)，這確認(rèn)了清創(chuàng)術(shù)的第二次切除已經(jīng)除去了燒傷組織的最終邊緣。515、669和750nm波長發(fā)現(xiàn)健康創(chuàng)傷床和過度創(chuàng)傷床(在已經(jīng)除去了燒傷組織之后的創(chuàng)傷床)之間在統(tǒng)計(jì)學(xué)上沒有差異。圖32顯示了在各切除層處所有波長的反射光譜。其描繪了健康對(duì)照、切除一次的健康對(duì)照、各切片處的燒傷組織光譜平均值和各切片處創(chuàng)傷床光譜的平均值的吸收光譜。1.2.4.討論該光譜md創(chuàng)傷評(píng)估原型系統(tǒng)能夠區(qū)分不同嚴(yán)重程度的二度燒傷并確定燒傷創(chuàng)傷清創(chuàng)手術(shù)進(jìn)行到適當(dāng)?shù)那谐疃鹊臅r(shí)機(jī)。多重比較統(tǒng)計(jì)指向了在分辨以下區(qū)別時(shí)進(jìn)行最佳的波長：spt對(duì)比dpt損傷、dpt1對(duì)比dpt2損傷以及壞死燒傷組織對(duì)比能存活的創(chuàng)傷床。盡管dpt1和dpt2之間的區(qū)分不會(huì)改變手術(shù)干預(yù)的總體治療計(jì)劃，但能夠在該分辨率分類燒傷嚴(yán)重程度為該原型系統(tǒng)增加了功能性。隨著未來的研究，能夠開發(fā)將使用msi來測定深度的算法。然后可以使用該信息來產(chǎn)生總的燒傷輪廓地圖，該總的燒傷輪廓地圖包含整個(gè)大面積燒傷中的所有深度，以輔助臨床醫(yī)師產(chǎn)生用于全部燒傷區(qū)域的清創(chuàng)計(jì)劃。未來能夠進(jìn)行研究以進(jìn)一步開發(fā)將能把吸收光譜與精準(zhǔn)的燒傷深度關(guān)聯(lián)起來的算法。如理論部分中所假設(shè)的，515、542、629和669nm波長可用于在受傷之后立即以及在受傷后一小時(shí)區(qū)分spt和dpt損傷。420-669nm波長范圍與血液的吸收光譜相關(guān)。因?yàn)楦鳠齻疃葘⒕哂胁煌潭鹊闹寡?，因此光的這些波長將得到各燒傷分類的組織的不同處理，使得可以由msi進(jìn)行區(qū)分。類似的光譜(420、542、669和860nm)能夠區(qū)分dpt1和dpt2損傷，進(jìn)一步支持了這一想法。與ecm(750、860和972nm)、水(971nm)和脂肪含量(930nm)中的吸收峰有關(guān)的波長也可用于區(qū)分燒傷類型。既然在spt燒傷期間比在dpt燒傷的真皮損傷更小，因此我們假設(shè)spt與dpt相比具有更完整的ecm和更均勻分布的水含量，使得msi能夠區(qū)分這些組織類型。另一方面，皮膚脂肪含量不可能區(qū)分dpt1和dpt2燒傷深度，因?yàn)閮烧叨疾皇侨?fullthicknessburns)燒傷。我們的結(jié)果與這些預(yù)期是一致的。在該研究中還顯示可以使用msi技術(shù)測定燒傷清創(chuàng)的適當(dāng)深度。我們能夠使用515、669、750和972nm波長識(shí)別在部分清創(chuàng)的燒傷和能存活的創(chuàng)傷床之間的反射光譜的差別。515和669nm波長與血液吸收峰有關(guān)。750和972nm波長與ecm吸收光譜有關(guān)，972nm還是水的吸收峰。這些結(jié)果表明在對(duì)比健康組織和燒傷組織時(shí)，該組織的血液、ecm和水成分變化最大。這是合理的，因?yàn)闊齻茐牧薳cm和血管。在所有單一實(shí)驗(yàn)中，都顯示972nm波長對(duì)組織分類在臨床上是有用的。這可以解釋為燒傷破壞了組織內(nèi)的水分布。這種破壞還會(huì)使得健康組織與燒傷組織之間的顯著差異可用msi檢測到，用來指導(dǎo)清創(chuàng)術(shù)。1.2.5.結(jié)論光譜md的創(chuàng)傷評(píng)估原型系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)對(duì)燒傷進(jìn)行分類并指導(dǎo)在豬燒傷模型中的清創(chuàng)術(shù)。這顯示可以開發(fā)將能夠輔助燒傷治療類選和清創(chuàng)手術(shù)的臨床設(shè)備。通過在早期燒傷護(hù)理中實(shí)施該技術(shù)作為常規(guī)使用，其對(duì)醫(yī)護(hù)團(tuán)隊(duì)在緊急措施期間將會(huì)是容易使用和熟悉的。未來的實(shí)驗(yàn)將把來自該實(shí)驗(yàn)的有效波長與其他波長相結(jié)合以調(diào)制該設(shè)備用于自動(dòng)燒傷分類。目前，光譜md創(chuàng)傷評(píng)估原型系統(tǒng)只是簡單地獲取數(shù)據(jù)，研究者隨后分析該數(shù)據(jù)并進(jìn)行解釋以分類組織。我們的目標(biāo)是涉及一種算法將能分析msi數(shù)據(jù)、進(jìn)行自動(dòng)分類并產(chǎn)生容易閱讀和理解的輸出。為此，在該實(shí)驗(yàn)中獲取的數(shù)據(jù)將被添加到光譜參照數(shù)據(jù)庫中并用于訓(xùn)練分類算法。未來的豬燒傷實(shí)驗(yàn)將是需要的，但需要豬燒傷數(shù)據(jù)庫作為堅(jiān)固的基礎(chǔ)，我們計(jì)劃最終在臨床設(shè)施中測試該原型系統(tǒng)。1.3.實(shí)施例3：使用ppg和msi對(duì)豬深二度燒傷模型的實(shí)驗(yàn)燒傷清創(chuàng)術(shù)是一種困難的技術(shù)，因?yàn)樾枰?xùn)練來識(shí)別切除的程度和深度，該技術(shù)能夠獲益于能夠提示外科醫(yī)師切除的部位和程度的工具。我們開發(fā)了兩種快速非侵入性光學(xué)成像技術(shù)，其能夠在模擬燒傷清創(chuàng)手術(shù)期間識(shí)別燒傷組織與能存活的創(chuàng)傷床。使用ppg成像和msi對(duì)深二度燒傷的燒傷清創(chuàng)的最初、中間和最后階段進(jìn)行成像。ppg成像能夠繪制在皮膚的微循環(huán)中的血液流動(dòng)的圖，msi能夠收集可見光和紅外光波長中的組織反射光譜以根據(jù)參照庫分類組織。例如，圖33例示了創(chuàng)傷清創(chuàng)過程和檢測壞死的的創(chuàng)傷床和用于移植的能存活的創(chuàng)傷床之間的相對(duì)血液流動(dòng)的ppg成像設(shè)備。該ppg成像系統(tǒng)的示例性組成例示在圖34中。msi系統(tǒng)的組成例示在圖35中。在該實(shí)驗(yàn)中，產(chǎn)生豬深二度燒傷模型，并用設(shè)定為1.0mm深度的電動(dòng)切皮刀組完成連續(xù)切向清創(chuàng)。將切下的焦痂用蘇木精和曙紅(h&e)染色以測定在清創(chuàng)術(shù)的各階段剩余的燒傷程度。我們確認(rèn)在存在燒傷組織時(shí)ppg成像設(shè)備顯示出顯著更少的血液流動(dòng)，msi方法能夠從能存活的創(chuàng)傷床中劃分出創(chuàng)傷床中剩余的燒傷組織。獨(dú)立地通過組織學(xué)分析確認(rèn)了這些結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)這些設(shè)備能夠識(shí)別切除的適當(dāng)深度，其圖像能夠提示外科醫(yī)師關(guān)于該創(chuàng)傷床是否準(zhǔn)備好移植。這些圖像輸出預(yù)期將有利于在手術(shù)室中的臨床判斷。為了將ppg成像和msi技術(shù)用于燒傷護(hù)理，科學(xué)家和工程師們必須驗(yàn)證其提高目前護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)的能力。實(shí)驗(yàn)包括從包括取自創(chuàng)傷清創(chuàng)手術(shù)期間的已知時(shí)間點(diǎn)的圖像的動(dòng)物圖像數(shù)據(jù)庫開發(fā)和訓(xùn)練受監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。我們證實(shí)該分類算法的準(zhǔn)確度超出了目前的臨床護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)。該算法最終將應(yīng)用于將ppg成像和msi收集的成像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為提供給實(shí)施切除和移植手術(shù)的醫(yī)護(hù)從業(yè)者的基本信息。1.3.1.方法1.3.1.a.光電容積描記成像器ppg成像系統(tǒng)由10位單色cmos攝像機(jī)(nocturnxl,photonisusa)構(gòu)成，其提供低暗噪聲和高動(dòng)態(tài)范圍。10位adc分辨率提供60db的信噪比。該成像器的分辨率被設(shè)定為1280x1040(縱橫比5:4)。攝像機(jī)豎直安裝并向下面對(duì)目標(biāo)表面?？刂?0x16cm的普通視場(fov)用于在系統(tǒng)間進(jìn)行對(duì)比。用95％反射參照標(biāo)準(zhǔn)(spectralonsg3151,labsphereinc.；northsutton,nh)校正攝像機(jī)的曝光時(shí)間。為了照射該組織，將四個(gè)單色高功率led發(fā)射器(sfh4740,osram)以2x2陣列固定在與該傳感器相同的平面上。該led發(fā)射器陣列與攝像機(jī)的位置距目標(biāo)表面15cm。選擇led發(fā)射器是因?yàn)槠湓跀z像機(jī)的fov中為組織提供了均勻的照射(即空間強(qiáng)度變化小于15％)。通過光學(xué)透鏡控制攝像機(jī)的fov，該攝像機(jī)的fov略窄于照射區(qū)域。由呼吸過程中動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)引入到ppg信號(hào)中的噪聲使得ppi成像的最初分析變得困難。我們能夠使用稱作包絡(luò)提取的信號(hào)處理方法降低呼吸運(yùn)動(dòng)的影響。對(duì)于圖像中的各個(gè)像素，用低通濾波器使該信號(hào)平滑化以提取噪聲信號(hào)的包絡(luò)。然后該噪聲信號(hào)被其包絡(luò)分開以除去信號(hào)中的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)尖峰。剩余的清楚信號(hào)表現(xiàn)了隨后被處理成ppg圖像的信息。1.3.1.b.多光譜成像器使用配備有八個(gè)波長在400和1,100nm之間的獨(dú)特的光學(xué)帶通濾光器的濾光輪攝像機(jī)(spectrocam,pixelteq；largo,fl)通過staring方法收集多光譜圖像。為了為我們的系統(tǒng)選擇最相關(guān)的濾光器，我們測試了在之前的研究中識(shí)別出的22種獨(dú)特的濾光器并使用稱作特征選擇的技術(shù)進(jìn)行波長選擇數(shù)據(jù)分析。在該研究中使用的波長過濾器具有以下透射峰：581、420、620、860、601、680、669和972nm(濾光器寬度為±10nm；oceanthinfilms；largo,fl)。使用95％正方反射標(biāo)準(zhǔn)(spectralonsg3151；labsphereinc.；northsutton,nh)校正該系統(tǒng)，以補(bǔ)償成像傳感器的不同光譜響應(yīng)。所用的光源是配備有毛玻璃漫射器的250w鎢-鹵素?zé)?lowepro)以在成像器的視場內(nèi)產(chǎn)生更均勻的照射圖案。該系統(tǒng)使用伸縮透鏡(distagont*2.8/25zf-ir；zeissinc.；usa)。1.3.1.c.豬模型在該動(dòng)物研究中使用的方法是由branski等在2008年和gurfinkel等在2010年改進(jìn)的。在手術(shù)之前，使體重約為40kg的成年漢福德豬適應(yīng)環(huán)境。在適當(dāng)麻醉和止痛下，在豬的背部中線附近產(chǎn)生深二度燒傷。使用加熱到100℃的熱黃銅棒在皮膚上加壓(壓力0.24kg/m2)60秒產(chǎn)生損傷。該黃銅棒直徑3.6cm，得到的創(chuàng)傷具有相同的尺寸。每個(gè)豬產(chǎn)生總共6個(gè)損傷，以在創(chuàng)傷之間保持間隔，這將會(huì)使得能夠使用各圓形燒傷附近的健康組織作為未損傷的對(duì)照組織。為了將成像設(shè)備校正到適合的切除深度，開發(fā)了用于尖銳的切向切除的標(biāo)準(zhǔn)模型。切向切除是以均勻、連續(xù)和可重復(fù)的方式對(duì)燒傷的部分切除。這是通過以下實(shí)現(xiàn)的：使深度設(shè)定為1.0mm(寬6.0cm)的電動(dòng)切皮刀組在燒傷上多次通過，直至整個(gè)燒傷被切到能存活的創(chuàng)傷床的深度為止。我們使該切皮刀通過三次來切除深二度燒傷，以暴露出下面的能存活的創(chuàng)傷床。在實(shí)驗(yàn)期間，如果我們除去組織達(dá)到存在點(diǎn)狀出血的位置，這個(gè)清創(chuàng)術(shù)被認(rèn)為是成功的。使用各圓形燒傷附近的健康組織作為未損傷的對(duì)照組織。數(shù)據(jù)收集時(shí)間點(diǎn)為：0)損傷前；1)損傷后立即；2)在這三個(gè)清創(chuàng)層的每層(圖36)。在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)我們都收集了ppg圖像、msi圖像以及生理數(shù)據(jù)，包括：心率、呼吸速率和血壓。在各切向切除之后，我們都保存了切下的組織用于組織學(xué)檢查。1.3.1.d.識(shí)別能存活的創(chuàng)傷床對(duì)研究的細(xì)節(jié)毫不知情的一位組織病理學(xué)家使用組織學(xué)檢查和彩色圖片測定能存活的創(chuàng)傷床組織暴露的深度。組織學(xué)檢查是依照gurfinkel等,2010進(jìn)行的。簡單而言，將各切向切除的組織樣品固定在10％中性緩沖福爾馬林(nbf)中并送去處理并被廣泛認(rèn)可的組織病理學(xué)家(alizeepathology,thurmont,md)檢測。從各樣品中取出一個(gè)代表性的活組織檢查并使用蘇木精和曙紅(h&e)染色。為了測定在哪次切向切除時(shí)到達(dá)能存活的創(chuàng)傷床，該組織病理學(xué)家識(shí)別組織的薄切片的最嚴(yán)重的燒傷區(qū)域的邊緣，并使用形貌分析燒傷的深度。在研究中的每個(gè)時(shí)間點(diǎn)，我們也拍攝燒傷的數(shù)碼照片。將比色帶(colorreferencestrip)放置在創(chuàng)傷旁邊對(duì)顏色進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。1.3.1.e.用于多光譜成像的分類算法為了使原始msi數(shù)據(jù)立方體中的像素的分類自動(dòng)化，產(chǎn)生分類算法和數(shù)據(jù)組織光譜參照數(shù)據(jù)庫。對(duì)于數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生，進(jìn)行三項(xiàng)工作：首先，我們寫了一個(gè)程序，我們的技術(shù)人員能夠使用該程序從來自我們的動(dòng)物研究數(shù)據(jù)的該圖像中選擇特定的像素；第二，處理來自動(dòng)物實(shí)驗(yàn)的切向切除組織樣本，并被認(rèn)證的組織病理學(xué)家讀取，來識(shí)別在各部分中燒傷的位置和嚴(yán)重程度；第三，有經(jīng)驗(yàn)的外科醫(yī)師觀看彩色照片來確定點(diǎn)狀出血位置以及清創(chuàng)組織中的能存活的和不能存活的組織。在完成這些步驟之后，兩名技術(shù)人員從約120個(gè)msi圖像中手動(dòng)選擇像素。我們建立了一種機(jī)械學(xué)習(xí)算法，以根據(jù)之前步驟中產(chǎn)生的參考數(shù)據(jù)，將像素分類到六個(gè)不同的生理種類中。我們使用二次判別式分析(qda)作為我們的分類器算法。如下測定該算法的精度：一旦將來自各msi圖像的像素根據(jù)組織學(xué)分類到其適當(dāng)?shù)姆N類中，我們用所有24個(gè)燒傷部位的六個(gè)種類中每個(gè)種類的2,000個(gè)像素訓(xùn)練我們的分類算法。然后，在不取代該訓(xùn)練像素的情況下，我們隨機(jī)選擇一個(gè)2,000/種類的新組作為測試該分類算法的有效性的數(shù)據(jù)。根據(jù)sokolova&lapalme計(jì)算分類精度。在實(shí)驗(yàn)中使用了六種生理種類，其描述如下：健康皮膚-健康皮膚是在我們幾乎所有的圖像中都存在的常見的組織。充血-充血是jackson在1947年描述的燒傷損傷的三個(gè)區(qū)之一。脈管系統(tǒng)被血管舒張，預(yù)期會(huì)完全恢復(fù)。創(chuàng)傷床(可移植)-可移植的創(chuàng)傷床是施加植皮的理想表面。其具有白色或粉色的顏色，具有點(diǎn)狀出血。血液-在組織表面上大量聚集血液應(yīng)當(dāng)提示外科醫(yī)師將血液吸除并對(duì)該區(qū)域進(jìn)行再次成像。較不嚴(yán)重?zé)齻?可以在兩周內(nèi)自發(fā)愈合的具有輕度燒傷損傷的組織。嚴(yán)重?zé)齻?不可移植)——其中發(fā)生壞死和不可逆的燒傷損傷的凝結(jié)區(qū)，將不能自發(fā)愈合或接受植皮。1.3.1.f.統(tǒng)計(jì)學(xué)和圖像處理所有圖像處理和統(tǒng)計(jì)都是在matlab(v2013b)上進(jìn)行的。1.3.2.結(jié)果1.3.2.a.燒傷產(chǎn)生和深度使四個(gè)小型豬產(chǎn)生24個(gè)深二度燒傷。我們發(fā)現(xiàn)24個(gè)中有16個(gè)(67％)創(chuàng)傷具有用壓力控制的燒傷棒的均質(zhì)的創(chuàng)傷區(qū)域。從每個(gè)燒傷中，進(jìn)行三次切向切除，組織病理學(xué)家測定各部分中燒傷的程度。從這些72個(gè)部分的每個(gè)部分中，進(jìn)行形態(tài)測定分析以定量燒傷深度的一致性和由切皮刀產(chǎn)生的各切向切除的一致性。平均切皮刀切除深度為1.36±0.16mm(12％標(biāo)準(zhǔn)偏差；圖37)。將燒傷組織區(qū)分為具有任何燒傷效果的區(qū)域和具有重度燒傷效果的區(qū)域。我們發(fā)現(xiàn)燒傷組織的平均總深度為3.73±0.58mm(16％標(biāo)準(zhǔn)偏差)，嚴(yán)重?zé)齻糠值纳疃燃s為1.49±0.59mm(±39％標(biāo)準(zhǔn)偏差)。這些結(jié)果總結(jié)在圖37中。后一個(gè)度量具有最高的變化，其很可能與組織病理學(xué)家為了將該區(qū)域從一些包括燒傷的區(qū)域中勾畫出來而使用的更主觀的組織變化有關(guān)。使用該切向切除的燒傷組織，進(jìn)行組織學(xué)檢查以驗(yàn)證我們?cè)谟们衅さ肚谐沃笠呀?jīng)到達(dá)了能存活的創(chuàng)傷床。如果我們將該組織去除到存在點(diǎn)狀出血的位置，那么就認(rèn)為清創(chuàng)術(shù)是成功的。在24個(gè)創(chuàng)傷中有24個(gè)(100％)，我們將組織去除至都在創(chuàng)傷床上出現(xiàn)了均勻的點(diǎn)狀出血。這得到組織學(xué)檢查的確認(rèn)，組織學(xué)檢查顯示在切皮刀切除三次或更少次數(shù)時(shí)除去了所有嚴(yán)重?zé)齻慕M織(圖38)。盡管有點(diǎn)狀出血的證據(jù)，組織學(xué)檢查證明在24個(gè)創(chuàng)傷中有8個(gè)(33％)，我們沒有完全去除所有具有任何燒傷效果的組織。然而，一位對(duì)成像數(shù)據(jù)毫不知情的廣泛認(rèn)可的外科醫(yī)師檢查了我們對(duì)清創(chuàng)術(shù)后的創(chuàng)傷床的彩色照片，并確認(rèn)在具有這些輕微燒傷效果的組織上移植將會(huì)是可以接受的，這種組織將不可能會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)橹囟葥p傷。1.3.2.b.光電容積描記成像我們觀察了來自圖像中存在的三種組織(健康皮膚、燒傷損傷和創(chuàng)傷床組織)的ppg信號(hào)的差別。我們發(fā)現(xiàn)在來自燒傷組織的ppg信號(hào)的信噪比與另兩種組織類型相比存在顯著的差別(健康皮膚：6.5±3.4db；能存活的創(chuàng)傷床：6.2±4.1db；燒傷組織：4.5*±2.5db；*p<0.05)。這些結(jié)果是可重復(fù)的。從24個(gè)燒傷部位的20個(gè)收集的ppg圖像能夠識(shí)別適當(dāng)?shù)那谐c(diǎn)。我們展示了一系列來自損傷的圖像來突出在整個(gè)燒傷深度上ppg信號(hào)的變化(圖39)。最初，在整個(gè)未損傷皮膚上的ppg信號(hào)相對(duì)均勻。在產(chǎn)生燒傷損傷的圖像中心，信號(hào)大幅度降低。因?yàn)槿コ说谝粚?.0mm的皮膚，在創(chuàng)傷床中燒傷組織仍顯著可見，較低的相對(duì)ppg信號(hào)與這種組織的存在相關(guān)。在約2-3mm的深度(在第二次切除之后)，在燒傷創(chuàng)傷床中的ppg信號(hào)恢復(fù)了。1.3.2.c.多光譜成像從在外科醫(yī)師和組織學(xué)家的監(jiān)管下選擇的標(biāo)記的像素?cái)?shù)據(jù)庫中，從所有24個(gè)燒傷中隨機(jī)選擇出2,000個(gè)像素，將其合并到測試數(shù)據(jù)集中。通過之前訓(xùn)練的qda算法并與其實(shí)際分類標(biāo)簽進(jìn)行比較對(duì)該測試組進(jìn)行分類，產(chǎn)生含混矩陣(圖42)。該矩陣顯示了在該矩陣中心的對(duì)角線上正確分類的數(shù)量。錯(cuò)誤的分類是在對(duì)角線下的單元中。我們發(fā)現(xiàn)總的分類準(zhǔn)確度為86％。通過我們的算法能夠以92％的成功率分類從創(chuàng)傷床表達(dá)的血液，這是六個(gè)種類中最高的精度。其他五個(gè)種類的分類準(zhǔn)確度相似，“重度燒傷”的分類準(zhǔn)確度最低，為81％。該含混矩陣證實(shí)常見的不準(zhǔn)確是把嚴(yán)重?zé)齻M織錯(cuò)誤分類為健康皮膚，健康皮膚錯(cuò)誤分類為重度燒傷。而且，我們發(fā)現(xiàn)充血組織通常被錯(cuò)誤分類為血液，反之亦然。該經(jīng)過分類的msi圖像輸出很好地驗(yàn)證了燒傷的位置及其邊緣(圖40)。隨著我們用切皮刀更深地切入燒傷區(qū)域，msi能夠清楚識(shí)別能存活的創(chuàng)傷床。再次，在這些圖像中看到了之前用我們的含混矩陣分析提及的對(duì)像素的錯(cuò)誤分類。空間表現(xiàn)顯示錯(cuò)誤并不是通常隨機(jī)的，而是其以更高的頻率出現(xiàn)在圖像的某些區(qū)域，例如很多被分類為健康皮膚的創(chuàng)傷床僅在來自圖40的第一次清創(chuàng)圖像的上部部分中出現(xiàn)錯(cuò)誤。對(duì)于在同一損傷內(nèi)包含不同燒傷深度的燒傷(這也是常見的臨床情形)，msi圖像結(jié)果能夠識(shí)別出更嚴(yán)重的燒傷區(qū)域(圖41)。這是在損傷之后立即以及在切除過程期間發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)的情況。提供了這些圖像僅用于展示該工具能夠在手術(shù)規(guī)劃中的有效性，尤其是對(duì)于經(jīng)驗(yàn)不足的燒傷外科醫(yī)師。1.3.3.結(jié)論來自我們的ppg成像數(shù)據(jù)的結(jié)果表明燒傷組織與健康組織相比具有顯著更低的ppg信號(hào)。從臨床的角度，這意味著借助于ppg成像技術(shù)能夠識(shí)別出被懷疑的燒傷損傷。隨著外科醫(yī)師切除組織，其能夠預(yù)期隨著其去除壞死組織從而暴露出能存活的創(chuàng)傷床，ppg成像信號(hào)相應(yīng)增高。當(dāng)該信號(hào)達(dá)到能存活的組織的強(qiáng)度特征時(shí)，ppg成像設(shè)備將會(huì)向外科醫(yī)師指示在創(chuàng)傷床中存在足夠的血液流動(dòng)且該組織將會(huì)能支撐移植。來自msi成像的結(jié)果也是有用的。使用在該研究中所用的八個(gè)波長，我們?cè)诜诸惛鞣N組織種類時(shí)達(dá)到了86％的平均準(zhǔn)確度。目前對(duì)燒傷組織分類的護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)是有經(jīng)驗(yàn)的燒傷外科醫(yī)師的臨床判斷。盡管沒有研究報(bào)道過在切除和移植手術(shù)期間外科醫(yī)師分類的準(zhǔn)確性，但有經(jīng)驗(yàn)的外科醫(yī)師對(duì)最初燒傷深度評(píng)估的臨床研究證明準(zhǔn)確度為60-80％。盡管在最初評(píng)估過程中外科醫(yī)師的準(zhǔn)確度并不足以獲知有經(jīng)驗(yàn)的外科醫(yī)師在外科手術(shù)進(jìn)行時(shí)的準(zhǔn)確度，但我們預(yù)期在燒傷手術(shù)期間對(duì)最優(yōu)化的切除的正確確定與最初的評(píng)估同樣困難。因此，我們相信在該研究中得到驗(yàn)證的msi成像的準(zhǔn)確度與最有經(jīng)驗(yàn)的專家不相上下，msi顯然具有能改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)不足的外科醫(yī)師作出的臨床決定的可能性。能夠使用對(duì)msi數(shù)據(jù)分析已經(jīng)建立的相同機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，將由ppg數(shù)據(jù)計(jì)算得到的特征與反射光譜數(shù)據(jù)相結(jié)合。因?yàn)閜pg和msi原始數(shù)據(jù)立方體能夠用該光學(xué)硬件收集，因此確定來自各系統(tǒng)的突出特征并包括在該分類器方程中是一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析的問題。盡管僅msi能夠有效識(shí)別燒傷的邊緣，我們相信該來自ppg信號(hào)的動(dòng)態(tài)血液流動(dòng)信息將與反射率數(shù)據(jù)相結(jié)合以包括關(guān)鍵的組織生命力信息。在切除和移植過程中對(duì)燒傷創(chuàng)傷的正確分類對(duì)于優(yōu)化燒傷患者的護(hù)理是至關(guān)重要的。ppg成像和msi是兩類能夠類似地幫助燒傷外科醫(yī)師和非專業(yè)外科醫(yī)師來指導(dǎo)清創(chuàng)術(shù)的技術(shù)。ppg成像檢測血液流動(dòng)以通過作為其特征的較高的血液含量來識(shí)別健康組織。msi聚集關(guān)鍵波長的反射光以產(chǎn)生和分類各組織種類獨(dú)特的反射光譜。使用豬燒傷模型，我們將這些技術(shù)用于驗(yàn)證其對(duì)于臨床應(yīng)用的可行性和可操作性。ppg成像和msi單獨(dú)或結(jié)合能夠提高醫(yī)療從業(yè)者的診斷準(zhǔn)確度并在移植手術(shù)中幫助優(yōu)化清創(chuàng)術(shù)。1.3.3.a.對(duì)實(shí)踐的適用性醫(yī)師經(jīng)過多年的訓(xùn)練來正確進(jìn)行手術(shù)清創(chuàng)。在重大災(zāi)難情況發(fā)生期間，經(jīng)驗(yàn)不足的外科醫(yī)師也會(huì)被分派任務(wù)進(jìn)行很多手術(shù)，其會(huì)面臨很多的困難。對(duì)組織的過多和過少切除都會(huì)具有嚴(yán)重的并發(fā)癥。過少切除燒傷會(huì)導(dǎo)致移植物置于失去生命力的組織上，造成較差的移植物吸收和提高的感染風(fēng)險(xiǎn)。相反，過多切除面臨過量失血的風(fēng)險(xiǎn)，其也會(huì)降低移植物吸收。除了進(jìn)行該手術(shù)的技術(shù)方案，外科醫(yī)師必須能夠在手術(shù)前后指示正確的流體和血液管理。進(jìn)一步地，時(shí)間的選擇是關(guān)鍵，因?yàn)樯踔猎趦H48小時(shí)之后進(jìn)行創(chuàng)傷切除的患者與在24小時(shí)之前接受手術(shù)的同樣的患者相比會(huì)損失兩倍的血量。最后，在整個(gè)燒傷區(qū)域上深度不同的多區(qū)域燒傷進(jìn)一步使得燒傷護(hù)理的提供復(fù)雜化。為了確保最大限度地去除無生命力的組織而最小限度地切除仍能存活的組織，計(jì)劃這些燒傷的切除和移植是困難的。為了降低燒傷外科醫(yī)師和非燒傷外科醫(yī)師之間的差距，需要一種輔助工具。理想的解決方案將會(huì)是：識(shí)別必須切除的區(qū)域，確定切除的正確深度；和監(jiān)測重要器官以指導(dǎo)患者的治療管理。用于臨床匹配的其他需求將會(huì)是診斷準(zhǔn)確度的提高、對(duì)現(xiàn)實(shí)患者狀態(tài)的適應(yīng)、和立即為治療團(tuán)隊(duì)提供實(shí)用的數(shù)據(jù)。此外，優(yōu)選的解決方案能夠被容易地使用以在燒傷專業(yè)人員被患者淹沒的情況下(例如在重大災(zāi)難事件中)為非專業(yè)人員提供幫助。如前所述，已經(jīng)提出了幾種成像形態(tài)作為解決該問題的潛在方案。迄今為止，很多技術(shù)已經(jīng)被證明由于各種原因在臨床實(shí)踐中是不實(shí)用的。一些技術(shù)的準(zhǔn)確度低于外科醫(yī)師未經(jīng)輔助的臨床判斷。其他方案需要患者躺著不動(dòng)很長時(shí)間，數(shù)據(jù)獲取時(shí)間需要幾天，或者為了準(zhǔn)確診斷需要侵入性手術(shù)。具有這些限制的臨床工具并未被醫(yī)護(hù)人員容易地采用。msi和ppg成像(包括本公開中列出的實(shí)驗(yàn))顯示出這些技術(shù)實(shí)際上可以滿足這些需求來改進(jìn)燒傷護(hù)理的希望。通過工作將這些技術(shù)轉(zhuǎn)變成能夠在床旁使用的臨床工具，能夠提高美國燒傷患者在生命質(zhì)量度量方面的結(jié)果。該方案也將會(huì)具有全球影響。發(fā)展中國家的貧窮人群依賴明火烹飪和照明。這些生活狀態(tài)將婦女和兒童暴露于較高的重度燒傷風(fēng)險(xiǎn)。例如，在南亞，與hiv/aids或瘧疾感染相比，更多的婦女和兒童死于重度燒傷。缺乏醫(yī)療護(hù)理途徑意味著相對(duì)較輕的燒傷就會(huì)導(dǎo)致永久的殘疾，這能夠通過燒傷護(hù)理輔助設(shè)備降低管理治療所需的技術(shù)而防止。1.4.實(shí)施例4：通過離群值檢測和去除提高燒傷損傷診斷成像設(shè)備的準(zhǔn)確度的實(shí)驗(yàn)本實(shí)施例4中描述的方法、系統(tǒng)、算法、技術(shù)和/或公開內(nèi)容以及基本相似的形式和/或變形可以用于在本公開中描述的任何方法或設(shè)備中的計(jì)算。在該實(shí)驗(yàn)中，我們使用多光譜成像(msi)開發(fā)了一種燒傷診斷設(shè)備，該燒傷診斷設(shè)備將會(huì)輔助燒傷外科醫(yī)師計(jì)劃和執(zhí)行燒傷清創(chuàng)手術(shù)。為了建立模型，需要準(zhǔn)確表達(dá)該燒傷組織的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。獲取準(zhǔn)確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是困難的，這部分是因?yàn)閷⒃糾si數(shù)據(jù)標(biāo)記到適合的組織種類被證明是錯(cuò)誤的。我們假設(shè)這些困難能夠通過從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中去除掉離群值而克服，這將會(huì)使得分類精度的提高。我們開發(fā)了一種豬燒傷模型，以構(gòu)建初始msi訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，并研究我們的算法對(duì)燒傷損傷中存在的臨床重要組織進(jìn)行分類的能力。一旦從豬圖像產(chǎn)生了真值的數(shù)據(jù)庫，然后我們基于z檢驗(yàn)和單變量分析開發(fā)了一種多級(jí)方法來計(jì)算我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的離群值。使用十倍交叉驗(yàn)證，我們對(duì)比了在離群值存在和不存在的情況下訓(xùn)練時(shí)該算法的準(zhǔn)確度。我們證實(shí)我們的離群值去除方法降低了訓(xùn)練數(shù)據(jù)從波長間隔的變化。一旦從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中除去離群值，試驗(yàn)的準(zhǔn)確度從63％提高到76％，并取得更好的輸出。建立這種調(diào)節(jié)我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)的簡單方法提高了我們的算法的準(zhǔn)確性，使其與燒傷損傷評(píng)估中目前的護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)同樣好。假設(shè)在一個(gè)國家存在很少的燒傷外科醫(yī)師和燒傷護(hù)理機(jī)構(gòu)，那么預(yù)期該技術(shù)會(huì)在不需要專業(yè)機(jī)構(gòu)的情況下就能提高對(duì)燒傷患者的燒傷護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)。1.4.1多光譜成像應(yīng)用多光譜成像(msi)和源自該技術(shù)的超光譜成像(hsi)隨著攝像機(jī)技術(shù)的發(fā)展，廣泛用于不同應(yīng)用中，例如nasa將其用于天文學(xué)、用于農(nóng)業(yè)、國防、地質(zhì)學(xué)、醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用。我們將msi技術(shù)引入用于燒傷創(chuàng)傷分析。對(duì)于燒傷治療，確定最初損傷的深度是重要的。較淺的燒傷(稱作淺二度燒傷)不需要手術(shù)治療，通常隨著輔助治療就能愈合。更嚴(yán)重的燒傷(根據(jù)其深度分類為深二度或三度燒傷)需要手術(shù)切除所有壞死組織以暴露出能存活的創(chuàng)傷床作為移植手術(shù)的基礎(chǔ)。目前，燒傷創(chuàng)傷分類的黃金標(biāo)準(zhǔn)是專業(yè)燒傷外科醫(yī)師的臨床判斷。然而，這種專業(yè)人士的準(zhǔn)確度據(jù)估計(jì)僅為60％-80％，非專業(yè)人士的準(zhǔn)確度不高于50％。需要提高燒傷分類的準(zhǔn)確度(特別是在沒有燒傷專業(yè)醫(yī)師的醫(yī)療中心中)來改進(jìn)關(guān)于燒傷治療的臨床決定的做出。msi能夠以可能較高的準(zhǔn)確度將燒傷組織分類為不同的臨床種類，使得燒傷外科醫(yī)師能夠更頻繁和快速地選擇適合的治療方案。在從重度燒傷中對(duì)壞死組織進(jìn)行清創(chuàng)的過程中，外科醫(yī)師的目標(biāo)在于使任何額外的健康組織的去除最小化。msi具有進(jìn)一步的能力通過在手術(shù)時(shí)分類燒傷組織以區(qū)分燒傷損傷與健康創(chuàng)傷床來輔助手術(shù)切除，防止了多余的健康組織切除。人的皮膚是由多個(gè)發(fā)色團(tuán)組分構(gòu)成的多層組織，其中有四種主要成分：血液、水、黑色素和脂肪。各種皮層中血液、水、黑色素和脂肪對(duì)特定波長的光(尤其是在可見光和近紅外譜帶中的光)的光學(xué)照射具有已確定好的光譜響應(yīng)。通過用msi捕捉和分析不同組織對(duì)多個(gè)入射特征波長的響應(yīng)，人們能夠例如通過其獨(dú)特的光譜響應(yīng)識(shí)別出在其他組織中血液的存在。對(duì)入射光的組織響應(yīng)被其吸光率量化。msi在波長范圍內(nèi)對(duì)吸收率數(shù)據(jù)的收集可以根據(jù)各組織類別內(nèi)存在的組織組分的相對(duì)含量分類不同的組織類型。盡管msi能夠捕獲來自各種組織類型的獨(dú)特的光譜數(shù)據(jù)，必須開發(fā)一種分類模型來解釋新的光譜圖像和正確識(shí)別組織。在開發(fā)該模型時(shí)遇到了一個(gè)困難，因?yàn)槠浔仨氂膳c隨后將用于分類的數(shù)據(jù)相同類型的數(shù)據(jù)通過稱作機(jī)器學(xué)習(xí)的過程構(gòu)建。因此，在最初模型構(gòu)建過程中，必須首先收集“訓(xùn)練”數(shù)據(jù)集并將其手動(dòng)分類為“真值”。建立真值是任何機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的關(guān)鍵步驟，因此也是在這些應(yīng)用的開發(fā)中最需要注意的階段之一。需要高準(zhǔn)確度的真值來構(gòu)建準(zhǔn)確的分類模型。建立真值的方式根據(jù)該分類模型被構(gòu)造用于評(píng)估而變化。然而，在所有情況中，其都必須由臨床專業(yè)醫(yī)師使用目前的黃金標(biāo)準(zhǔn)收集必要的信息來建立。對(duì)于燒傷創(chuàng)傷，組織分類的黃金標(biāo)準(zhǔn)是組織病理學(xué)評(píng)估。我們展示了我們用于建立真值的技術(shù)的細(xì)節(jié)。然后使用該訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來開發(fā)該分類模型，該分類模型隨后在另外收集的數(shù)據(jù)上進(jìn)行測試以確定其對(duì)真值的準(zhǔn)確度。開發(fā)了各種算法以由真值訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建分類模型。例如，之前已經(jīng)在用于超光譜成像數(shù)據(jù)分析的基于核的機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的支持向量機(jī)(svm)算法。最后，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的人工劃分建立了真值，因此得到的模型由于分類錯(cuò)誤可能會(huì)發(fā)生偏差。例如，如果在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中健康皮膚被錯(cuò)誤地分類為血液，那么所得到的模型隨后將難以準(zhǔn)確分類健康皮膚和血液。由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)是用于構(gòu)建分類模型的樣本空間，因此降低任何這種偏差是提高該模型的準(zhǔn)確度的關(guān)鍵。在任何訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中不可避免的偏差最終都會(huì)在開發(fā)之后對(duì)其進(jìn)行測試時(shí)降低模型的準(zhǔn)確度。為了降低偏差并提高模型的準(zhǔn)確度，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中識(shí)別和除去“離群值”是有利的。離群值被定義為在統(tǒng)計(jì)學(xué)上與其他觀察到的變量不同的觀察到的變量。在例如信用卡詐騙、傳感器活動(dòng)、醫(yī)學(xué)診斷和網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域的應(yīng)用中，離群值的檢測(也稱作異常值檢測或新穎值檢測)是統(tǒng)計(jì)圖案識(shí)別研究的關(guān)鍵因素。存在很多種已經(jīng)建立的離群值檢測方法。一種通常使用的離群值檢測技術(shù)是基于模型的算法。在基于模型的算法中，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)估算樣本分布的參數(shù)。例如，高斯分布是由兩個(gè)參數(shù)描述的：平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差。通過最大似然法或最大后驗(yàn)估計(jì)確定這些參數(shù)。在單變量高速分布中，離群值是包括在模型參數(shù)內(nèi)由z評(píng)分(標(biāo)準(zhǔn)評(píng)分)定量的具有顯著極端概率的點(diǎn)。傳統(tǒng)上，具有大于0.95或小于0.05的概率的樣本在單變量分析中被認(rèn)為是離群值。該基于模型的算法在很多情況中都能準(zhǔn)確識(shí)別離群值。然而，注意到限定這些模型的參數(shù)在其最初計(jì)算時(shí)對(duì)任何可能的離群值都很敏感，這一點(diǎn)是很重要的。即，該參數(shù)是在能夠識(shí)別出并除去離群值之前使用全部的樣本組產(chǎn)生的。因此，通過在使用這些算法產(chǎn)生分類模型之前識(shí)別并除去離群值，能夠提高這些模型的準(zhǔn)確度。在該研究中，我們展示了在我們將離群值去除的構(gòu)思應(yīng)用到的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。首先從建立的豬燒傷模型捕捉msi成像數(shù)據(jù)。然后，我們?cè)u(píng)估該多光譜圖像并提供一個(gè)統(tǒng)計(jì)方案來定量改進(jìn)被設(shè)計(jì)用于分類該燒傷損傷圖像中存在的不同組織的模型的分類準(zhǔn)確度。1.4.2離群值檢測和去除離群值的檢測和去除是統(tǒng)計(jì)和圖案識(shí)別領(lǐng)域中的重要領(lǐng)域，其廣泛應(yīng)用于不同的領(lǐng)域，例如信用卡詐騙、有趣的傳感器行為、醫(yī)學(xué)診斷、網(wǎng)絡(luò)安全等。離群值檢測可能有其他名稱，例如異常值檢測、新穎值檢測等。大部分離群值檢測都是基于模型或基于鄰近的檢測。對(duì)于基于模型的算法，我們能夠使用統(tǒng)計(jì)學(xué)試驗(yàn)來估算樣本分布的參數(shù)，例如可以根據(jù)中心極限理論(clt)將其認(rèn)為是高斯分布。對(duì)于高斯分布，能夠考慮兩個(gè)參數(shù)：平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差。我們能夠從最大似然法或最大后驗(yàn)估計(jì)得到這些參數(shù)。在基于模型的方法中，離群值將是具有低發(fā)生概率的點(diǎn)，能夠通過計(jì)算z評(píng)分(標(biāo)準(zhǔn)評(píng)分)來估算。作為經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，如果概率值大于0.95或小于0.05，這些樣本可以被認(rèn)為是離群值。這是基于單變量分析的。如果其是多變量正態(tài)分布：μ是所有點(diǎn)的平均值，∑是與平均值的協(xié)方差矩陣。我們能夠計(jì)算點(diǎn)x到μ的馬哈朗諾比斯距離。該馬哈朗諾比斯距離遵循χ2分布，自由度為d(d是數(shù)據(jù)的維度)。最后，對(duì)于所有點(diǎn)x，如果馬哈朗諾比斯距離大于χ2(0.975)，那么該點(diǎn)將被認(rèn)為是離群值。統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)的考慮能夠用于很多情況，然而，在進(jìn)行該參數(shù)過程的估算時(shí)，該參數(shù)對(duì)潛在的離群值是敏感的。同時(shí)，如果維度較高，該馬哈朗諾比斯距離將會(huì)與較大自由度相似?；谏疃鹊姆椒ㄔ谠摂?shù)據(jù)空間的邊界處尋找離群值，基于偏差的方法在去除離群值時(shí)使變異最小化。在基于鄰近的離群值檢測中，能夠使用最近鄰居的思想來產(chǎn)生包括或排除的近似值。首先，距離的概念是重要的。如果有n個(gè)樣品和m個(gè)變量，矩陣的大小為n*m，例如通過使用歐幾里得距離，我們能夠在樣本空間中計(jì)算該距離，該距離定義為：聚類方法是使用該距離概念的常用方法。在聚類算法中，對(duì)任何識(shí)別出中心(質(zhì)心)的點(diǎn)組，我們能夠定義半徑ω。如果該點(diǎn)小于或等于該半徑，那么其能夠被認(rèn)為是好點(diǎn)，根據(jù)該新數(shù)據(jù)點(diǎn)的包括由其更新該質(zhì)點(diǎn)。對(duì)于k最鄰近算法，是到該點(diǎn)的k最鄰近的距離之和。然而，如果該數(shù)據(jù)集具有高的維度，那么該方法可能由于“維度曲線”而不能使用。還有其他的方法也基于其他集中趨勢的其他定義。例如，局部離群值因子(lof)是基于密度的。密度能夠從點(diǎn)的聚類估算。如果點(diǎn)的某一聚類或分組具有比其鄰居更低的密度，那么該聚類內(nèi)的點(diǎn)可能就是可能的離群值。再次，如果該數(shù)據(jù)組是高階維度數(shù)據(jù)，那么這些算法就都不可用。已經(jīng)提出了基于角度的離群度(abod)和基于網(wǎng)格的子空間離群值檢測來處理高維度數(shù)據(jù)集。2.方法2.1硬件和成像與動(dòng)物模型使用自制臺(tái)式成像設(shè)置獲取多光譜圖像數(shù)據(jù)。圖1例示了該圖像獲取系統(tǒng)的示意圖。光源和圖像捕捉模塊都以反射方式放置在距離目標(biāo)表面60cm處。鎢燈(vippro-light,lowelinc.)提供以dc模式在目標(biāo)表面上提供寬光譜的投射。在鎢燈前面安裝一塊毛玻璃(ip-50,lowelinc.)使光漫射并提高空間照明的均勻性。一些入射光穿過目標(biāo)表面，同時(shí)圖像捕獲模塊收集任何反向散射的光信號(hào)。該圖像捕獲模塊由高性能ir增強(qiáng)光學(xué)透鏡(型號(hào)：distagont*f-2.8/25mm,zeiss)、八縫濾光輪、12位單色攝像機(jī)(bm-141ge,jaiinc.)構(gòu)成。該光學(xué)帶通濾光器被設(shè)計(jì)和選擇以從攝像機(jī)中分離出單一波長的光。在濾光輪中安裝以下八個(gè)帶通濾光器。八個(gè)濾光器的中心波長(cwl)和半峰全寬(fehm)為(cwl-fwhm，單位都是nm)：420-20、542-10、581-20、601-13、726-41、800-10、860-20和972-10。通過使用reflectancezenithlitepanel(sphereopticsgmbh)將波長強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)化，最大像素值為4098(12位)、根據(jù)已知的皮膚組織在這些波長下的吸光行為將會(huì)能夠準(zhǔn)確進(jìn)行組織區(qū)分以進(jìn)行有用的分類來選擇使用的八個(gè)波長。隨著濾光輪的旋轉(zhuǎn)，該攝像機(jī)按順序捕捉通過這八個(gè)濾光器的每一個(gè)的單波長圖像。將圖像以未壓縮的形式存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中。所有的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)都是使用軟件(2014b版)進(jìn)行的。圖43a-43c例示了硬件系統(tǒng)裝置的實(shí)例(圖43a(b))。使用自制臺(tái)式成像裝置獲取多光譜圖像數(shù)據(jù)。圖43a顯示了該圖像獲取系統(tǒng)的示意圖。盡管在圖43a-43c的實(shí)例中使用鎢燈，但在其他實(shí)施方案中，該光源能夠使任何寬光譜照射源，或者任何能匹配數(shù)據(jù)分析所需光的希望波長的任何照射源。我們使用上述系統(tǒng)通過遵循在機(jī)構(gòu)動(dòng)物護(hù)理和使用委員會(huì)(institutionalanimalcareandusecommitter(iacuc))下設(shè)計(jì)的科學(xué)燒傷模型學(xué)習(xí)方案來收集動(dòng)物數(shù)據(jù)。為了模擬人的皮膚(表皮厚度：50-120μm)，選擇雄性漢福德豬(表皮厚度：30-40μm)作為該動(dòng)物模型。在豬的背部制備圓形燒傷(直徑＝3.6cm)(圖43(b)、(c))。在這一階段，目測三種皮膚組織：健康、燒傷的和充血的(由于在損傷后血液灌注的提高而使皮膚變紅)。在連續(xù)的1mm深的切向切除層中進(jìn)行清創(chuàng)術(shù)，每個(gè)燒傷的各清創(chuàng)面積為6cm×6cm(圖43(b))。在清創(chuàng)過程中，可評(píng)估六種不同的皮膚組織：健康的、二度燒傷的或三度燒傷的(根據(jù)燒傷的嚴(yán)重程度)、血液、創(chuàng)傷床和充血的。將各切向切除的層儲(chǔ)存在10％中性緩沖福爾馬林中并送去組織病理學(xué)檢查。將各樣本切開剖面并用蘇木精和曙紅(h&e)染色。病理學(xué)檢查的目的是得到之前提及的組織類型的“黃金標(biāo)準(zhǔn)的”識(shí)別及其在多光譜圖像中的位置。由兩位病理學(xué)家測定燒傷損傷的深度和能存活的組織已經(jīng)到達(dá)的準(zhǔn)確的切除層。使用三頭豬，每頭豬有六個(gè)燒傷位置。對(duì)于各燒傷位置，我們使用所有八個(gè)波長在至少五個(gè)不同的時(shí)間點(diǎn)的過程中進(jìn)行圖像獲取，基線圖像取自損傷前，燒傷圖像取自熱損傷之后立即拍攝，一個(gè)圖像是在用切皮刀進(jìn)行第一次1mm切向切除之后拍攝，另兩個(gè)圖像是在后兩次切向切除之后拍攝。2.2訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集和分類算法實(shí)施被管理的學(xué)習(xí)方法來產(chǎn)生分類模型。為了構(gòu)建由六個(gè)皮膚組織分類構(gòu)成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，我們使用組織學(xué)數(shù)據(jù)作為參照提取在每個(gè)獲取的圖像中的這六種組織類型中的各種類型的像素強(qiáng)度和位置。將每一片切向切除的皮膚切開剖面顯示根據(jù)建立好的程序由廣泛認(rèn)可的病理學(xué)家確定的燒傷深度(圖44)。我們開發(fā)了一種繪圖工具來標(biāo)記健康的、二度燒傷損傷的、三度燒傷損傷的、血液的、創(chuàng)傷床和充血的區(qū)域。病理學(xué)家使用以下參數(shù)從h&e染色的燒傷焦痂中確定這些區(qū)域：三度燒傷損傷是最大損傷的區(qū)域。由于膠原和其他組織成分的凝結(jié)，存在不可逆的組織損失。從病理學(xué)上來講，這一區(qū)域的特征在于細(xì)胞內(nèi)容的損失。部分燒傷損傷降低了組織的灌注，證據(jù)就是血管阻塞。膠原通常保持其結(jié)構(gòu)的完整性。然而，具有固縮核的細(xì)胞壞死也有一些證據(jù)。該組織區(qū)域被認(rèn)為具有被搶救的可能性。劃分出健康的創(chuàng)傷床，在該位置基本正常地生理學(xué)發(fā)現(xiàn)是存在深部燒傷組織。然后將這些區(qū)域與之前獲得的光學(xué)成像數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，由此構(gòu)建真值，由此能夠判斷我們的分類算法。使用支持向量機(jī)(svm)和k最鄰近(knn)分類算法(請(qǐng)參見圖(49)a2、圖(49)b2)，我們沒有得到很好的結(jié)果。對(duì)于健康病例a1的輸出，應(yīng)當(dāng)有健康皮膚組織，然而，我們觀察到在輸出中還存在有其他組織，例如創(chuàng)傷床。對(duì)于燒傷病例，從病理學(xué)上，我們認(rèn)識(shí)到充血應(yīng)當(dāng)在燒傷的周圍，進(jìn)一步地，健康皮膚在輸出中不應(yīng)當(dāng)被分類為完全損傷(fullinjury)，圖(49)b2。使用10倍交叉驗(yàn)證，我們發(fā)現(xiàn)該模型的準(zhǔn)確度為63％，其比所需的準(zhǔn)確度要低得多。我們預(yù)期從這兩個(gè)結(jié)果中，我們能夠驗(yàn)證在我們的小數(shù)據(jù)庫中對(duì)離群值的檢測和去除。2.3離群值檢測為了降低離群值對(duì)模型的影響，從建立好的如前所述的最大似然估計(jì)的基礎(chǔ)開發(fā)使用兩種新概念的離群值檢測算法。首先，取位于該樣本空間平均值附近的樣本的子集作為子空間來計(jì)算該使用最大似然估計(jì)的模型的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差參數(shù)。我們將該子空間稱作“第一窗口”，通過新的系數(shù)α1和α2(從0-0.5，無量綱)來調(diào)節(jié)其大小，這兩個(gè)系數(shù)分別被定義為樣本空間的中值左右的距離(因此，第一窗口的寬度等于α1+α2)。由于整個(gè)樣本空間的寬度被標(biāo)準(zhǔn)化為1，因此設(shè)定α1＝α2＝0.5將會(huì)導(dǎo)致整個(gè)樣本被選擇為“第一窗口”。通過適當(dāng)調(diào)節(jié)這些系數(shù)，可以在計(jì)算該分類模型的分布參數(shù)(在高斯分布中為平均值(μ)和標(biāo)準(zhǔn)偏差(σ))之前排除掉離群值。第二步，用新的特征重要性(wi)加權(quán)概率(從z評(píng)分或其他分布函數(shù))的權(quán)重(wi)，以產(chǎn)生用于在第一窗口內(nèi)檢測離群值的閾值。這些步驟的技術(shù)細(xì)節(jié)如下。我們以由從動(dòng)物模型收集的光譜數(shù)據(jù)構(gòu)成的大樣本空間開始。該算法的基礎(chǔ)由建立好的最大似然估計(jì)技術(shù)構(gòu)成。對(duì)于獨(dú)立且同一分布的樣本，接合密度函數(shù)為：f(x1,x2,x3,…,xn|θ)＝f(x1|θ)×f(x2|θ)×f(x3|θ)…×f(xn|θ)其中x1；x2；x3；:::；xn是樣本，θ表示模型的參數(shù)。該函數(shù)的概率為：在實(shí)踐中，該似然函數(shù)(稱作log-似然)的算法能夠如下使用：為了估算θ0，計(jì)算取以下方程的最大值的θ值。我們能夠從最大似然方法計(jì)算參數(shù)θ0。如果該樣本分布是高斯分布，那么描述最大似然參數(shù)的數(shù)學(xué)方程如下：其中xi是在中值附近的樣本值。我們的第一種新的離群值檢測和去除方法要求這些參數(shù)受如下系數(shù)αi的控制：n＝(α1×n)+(α2×n).在接合點(diǎn)處，我們使用我們的第二種新的離群值檢測和去除方法。在檢測離群值時(shí)，我們指定權(quán)重來代替概率。首先，確定概率(pi)和特征重要性(wi)。概率pi能夠用樣本分布函數(shù)的分布參數(shù)計(jì)算。例如，對(duì)于高斯分布，pi是由標(biāo)準(zhǔn)z評(píng)分產(chǎn)生的，其如下計(jì)算：其中μ是樣本的平均值，σ是樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差，z評(píng)分如下確定pi：對(duì)于我們的離群值檢測算法，我們依照以下調(diào)節(jié)概率pi值：pi＝2×pi如果0.05≤pi≤0.5，pi＝2×(pi-0.5)如果0.5＜2×pi＜0.95，pi＝0如果0.95＞piorpi＜0.05.該特征重要性wi能夠根據(jù)所希望的應(yīng)用20，21變化，且能夠?qū)ζ湔{(diào)節(jié)以提高任何模型的準(zhǔn)確度。在我們的病例中，該特征重要性是由在msi機(jī)器中使用的八個(gè)波長中的每個(gè)對(duì)于區(qū)分不同的組織種類彼此的相對(duì)功效來確定的。在機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域中，具有較多判別式信息的波長被賦予較高的權(quán)重值。在上述步驟中計(jì)算了概率pi和特征重要性wi之后，如下計(jì)算樣本權(quán)重(wi)：最后，設(shè)定閾值權(quán)重(w閾值)以產(chǎn)生數(shù)據(jù)的“第二窗口”。如果給定的樣本，wi大于w閾值，那么該樣本被認(rèn)定為訓(xùn)練集(第二窗口)。否則，該樣本點(diǎn)被認(rèn)為是離群值并從訓(xùn)練集中除去。重復(fù)經(jīng)驗(yàn)測試找到該算法系數(shù)(α1、α2、wi和w閾值)的有效值。3.結(jié)果3.1離群值檢測在實(shí)施數(shù)據(jù)分類和離群值去除算法之前，用svm和k最鄰近(knn)分類算法分析未經(jīng)過濾的光譜成像數(shù)據(jù)以訓(xùn)練多個(gè)燒傷分類模型。當(dāng)訓(xùn)練之后給予這些模型實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以進(jìn)行分類時(shí)，與真值相比，分類的平均準(zhǔn)確度總體為63％。在建立了該燒傷模型的該基線準(zhǔn)確度之后，對(duì)該光譜成像數(shù)據(jù)集使用數(shù)據(jù)分類和離群值去除算法，然后再將其用于訓(xùn)練這些相同的分類算法。通過經(jīng)驗(yàn)試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)該算法系數(shù)的有效值為：α1＝α2＝0.2，w1＝w2＝...＝w8＝1，且w閾值＝7。設(shè)定了這些參數(shù)，對(duì)msi使用的八個(gè)波長中的各個(gè)，計(jì)算“第一窗口”的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差參數(shù)。在離群值檢測和去除之后該數(shù)據(jù)分類算法的結(jié)果呈現(xiàn)在圖48a-48b中。圖48a-48b例示了具有離群值(圖48a)和沒有離群值(圖48b)的2-d特征空間中的六個(gè)種類的實(shí)例。為了呈現(xiàn)的目的，樣本空間(紅色)在二維中僅用所用的八個(gè)波長中的兩個(gè)來顯示。在離群值檢測和去除之后，用于訓(xùn)練燒傷分類模型的第二窗口子空間(藍(lán)色)變得更均質(zhì)且聚類更緊密，在理論上可以在所得到的模型中得到更高的準(zhǔn)確度。為了在所有八個(gè)msi波長上目測數(shù)據(jù)分類和離群值檢測算法的結(jié)果，在離群值檢測和去除的前后描繪表示在各組織分類中對(duì)所有波長收集的樣本的箱線圖。在初始樣本空間(圖46a-46f和圖47a-47b)中，所有組織分類(特別是血液)都包括顯著數(shù)量的離群值。在離群值檢測和去除之后，在該子空間中剩余的離群值的數(shù)量大大降低，如圖47b中所示。在圖48a-48b中呈現(xiàn)了描繪在一起的具有所有六種組織分類的光譜數(shù)據(jù)的二維樣本空間。在離群值檢測和去除之前，來自圖47a-47b箱線圖的數(shù)據(jù)描繪了在離群值檢測和去除之前(a)和之后(b)的各組織分類的所有八個(gè)波長的樣本空間。箱子表示四分位距。紅色加號(hào)符號(hào)區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的離群值。在所有組織分類中，在離群值檢測之后樣本空間中剩余的離群值的數(shù)量顯著減少，在血液種類中更為顯著，各種組織種類都匯總繪制在聚類中，顯著排除了血液，但各種聚類的顯著數(shù)量的重疊是相當(dāng)可觀的。在應(yīng)用了離群值檢測和去除算法之后，組織種類之間的更好的分隔清晰可見。在去除了離群值之后，使用相同的分類算法(svm、knn等)產(chǎn)生新的燒傷分類模型?？偟钠骄Ｐ蜏?zhǔn)確度從63％提高到76％。在圖46a-46f和圖47a-47b中顯示了離群值檢測過程以及各譜帶中由箱線圖在統(tǒng)計(jì)側(cè)的作用之后，進(jìn)一步地，我們使用兩種最重要的波長來構(gòu)造2-d特征空間，來顯示我們提出的算法的作用。由于血液在可見和近紅外譜帶中的性質(zhì)，藍(lán)色遍布在整個(gè)樣本空間中。通過使用該算法，顯然可見出血類型的會(huì)聚。相同的解釋也適用于紅色-健康分類。3.2動(dòng)物模型結(jié)果圖49中證明了模型分類準(zhǔn)確度的提高。在離群值去除之前，該分類模型不能準(zhǔn)確檢測健康皮膚或在生理上位于燒傷周圍的充血區(qū)域。該模型還預(yù)測了幾種不同種類的組織，實(shí)際上其中也存在健康皮膚。對(duì)于燒傷周圍的充血區(qū)域，該模型預(yù)測血液的存在。此外，在充血區(qū)域之外的健康皮膚也被錯(cuò)誤分類為三度燒傷損傷。然而，在離群值去除之后，該模型正確分類了對(duì)照?qǐng)D像和燒傷圖像中的健康皮膚以及燒傷周圍的充血區(qū)域。4.結(jié)論來自該實(shí)驗(yàn)的幾個(gè)要點(diǎn)值得強(qiáng)調(diào)。首先，對(duì)該算法系數(shù)α1指定的數(shù)值接近在遞歸處理中。選擇該數(shù)值是因?yàn)槠溆行岣吡嗽谠撝噶顔紊铣尸F(xiàn)的特定的msi應(yīng)用。然而，對(duì)于其他應(yīng)用，這些數(shù)值將可能會(huì)需要調(diào)整以實(shí)現(xiàn)所希望的結(jié)果。有趣的是，在經(jīng)驗(yàn)試驗(yàn)以識(shí)別各波長的最佳值之后，所有波長的最佳特征重要性(wi)被設(shè)定為1。所有特征重要性(wi)最終被設(shè)置為1，這反映了我們的msi設(shè)備中所用的八個(gè)波長的各個(gè)都被選擇以彼此獨(dú)立地提供獨(dú)特的光譜信息。這一結(jié)果并不令人驚奇，因?yàn)樵摬ㄩL是根據(jù)前面描述的皮膚組織和燒傷組織的光學(xué)特征而選擇的。準(zhǔn)確分類最困難的組織是血液。這是如圖47a-47b和圖48a-48b中呈現(xiàn)的對(duì)于血液收集的不同類的樣本空間所提供的證據(jù)。表征血液的光譜數(shù)據(jù)的雙峰分布是血液在可見和近紅外光譜帶中獨(dú)特的吸收光譜(其也是雙峰的)的結(jié)果。其他組織分類各自都具有單一的吸收峰，這導(dǎo)致在這些其他情況中光譜數(shù)據(jù)都更加均勻分布。最后，離群值檢測和去除算法顯著提高了msi用于皮膚組織分類的應(yīng)用的準(zhǔn)確性。該算法成功降低了各組織分類的樣本空間中的變化。通過以這種方式限制該變化，以相應(yīng)的方式降低了光譜特征中的重疊。隨著重疊的降低，隨著分類準(zhǔn)確度的顯著增大，也改進(jìn)了分類模型的訓(xùn)練。通過實(shí)現(xiàn)76％的最終準(zhǔn)確度，我們發(fā)現(xiàn)我們的模型最少滿足了在燒傷組織分類中目前由燒傷專家臨床判斷的臨床標(biāo)準(zhǔn)。該模型具有為在可能不容易獲得燒傷專家的設(shè)施中治療燒傷患者的醫(yī)師幫助作出決定的可能性。涉及截肢的示例性實(shí)施方案的概述上述對(duì)確定治愈可能性和多個(gè)已知會(huì)影響身體創(chuàng)傷愈合能力的要素的足夠準(zhǔn)確的計(jì)量/測試的缺乏意味著需要多變量診斷方法來改進(jìn)評(píng)估。光譜md特別用于解決該問題，因?yàn)槲覀兊脑O(shè)備被設(shè)計(jì)成處理以多個(gè)單獨(dú)變量形式的信息以分類組織的病理過程。該光譜md成像設(shè)備使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將兩種光學(xué)成像技術(shù)-光電容積描記成像(ppg成像)和多光譜成像(msi)與受試者的健康度量(例如糖尿病控制或吸煙)相結(jié)合產(chǎn)生預(yù)測信息(圖50)。圖50例示了兩種光學(xué)成像技術(shù)(光電容積描記成像(ppg成像)和多光譜成像(msi))的高水平圖示概述，這兩種光學(xué)成像技術(shù)能夠與患者的健康度量相結(jié)合，根據(jù)本公開產(chǎn)生預(yù)測信息。我們將該設(shè)備稱作deepview(gen2)。deepview(gen2)預(yù)期能維持在患有異常血管疾病的患者中選擇適當(dāng)loa所需的高敏感性和特異性。這兩種光學(xué)成像方法被設(shè)計(jì)成能推斷出重要的組成特征，包括動(dòng)脈灌注和組織氧合。這兩種測量對(duì)于選擇loa是一個(gè)關(guān)鍵因素，因?yàn)榫哂挟惓Ｑ芗膊〉氖茉囌咧袆?chuàng)傷的愈合受到緊急缺少動(dòng)脈灌注的妨礙，導(dǎo)致低的組織氧合(norgren,hiatt,dormandy,nehler,harris,&fowkes,tascii工作組(tasciiworkinggroup).用于管理外周動(dòng)脈疾病的社會(huì)間共識(shí)(inter-societyconsensusforthemanagementofperipheralarterialdisease(tascii)),2007)(mohleriii,screeningforperipheralarterydisease,2012)。使用我們的方法，我們能夠同時(shí)評(píng)估在腿的大面積上在組織水平上的灌注以識(shí)別肢體的灌注不足區(qū)域。這與在僅使用臨床判斷時(shí)所包括的猜測工作是不同的，在此期間觀察者必須根據(jù)的病史和身體檢查并結(jié)合對(duì)動(dòng)脈的研究來評(píng)估正確的loa，而動(dòng)脈研究很少包括對(duì)患者微循環(huán)的整體評(píng)價(jià)。同時(shí)，deepview(gen2)還能評(píng)價(jià)對(duì)創(chuàng)傷愈合能力具有系統(tǒng)影響的患者健康度量。通過將組織微循環(huán)的局部評(píng)估與影響創(chuàng)傷愈合的系統(tǒng)因素的整體評(píng)價(jià)相結(jié)合，deepview(gen2)考慮了多個(gè)影響創(chuàng)傷愈合的因素而非單一變量。我們的deepview(gen2)系統(tǒng)使用稱作機(jī)器學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)訓(xùn)練來研究多變量系統(tǒng)以實(shí)用方式進(jìn)行預(yù)測分析。我們相信這一方法通過將來自局部微循環(huán)評(píng)估的數(shù)據(jù)與用目前的技術(shù)在微循環(huán)中不能容易觀察到的影響創(chuàng)傷愈合的系統(tǒng)因素(例如糖尿病、吸煙狀態(tài)、年齡和營養(yǎng)狀態(tài))相結(jié)合，將為患者的主要?jiǎng)?chuàng)傷恢復(fù)的整體概率提供關(guān)鍵信息。因?yàn)榫植亢拖到y(tǒng)因素影響最終的治愈概率，因此通過把這些因素一起考慮，將會(huì)提高deepview(gen2)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。對(duì)于在截肢手術(shù)之后在研究水平上預(yù)測主要?jiǎng)?chuàng)傷愈合的概率，我們的設(shè)備將具有至少95％的靈敏性和95％的特異性(參見i期的可行性測試和ii期的成功標(biāo)準(zhǔn))。如果用于在截肢手術(shù)之前以該靈敏度和特異性常規(guī)評(píng)估受試者，我們預(yù)期deepview(gen2)將再次截肢手術(shù)的概率降低67％，這將導(dǎo)致每年減少10,000位再次截肢手術(shù)的患者，同時(shí)提高了截肢手術(shù)患者的生活質(zhì)量并降低了與其治療相關(guān)的健康成本。目前，在截肢手術(shù)之前的abi檢查是昂貴的。每位患者醫(yī)療保險(xiǎn)約為$150。發(fā)生的大部分成本來自技術(shù)人員進(jìn)行該檢查的時(shí)間以及從業(yè)者解釋該結(jié)果的時(shí)間(criqui,etal.,2008)。我們提出的設(shè)備將對(duì)loa評(píng)估目前的成本沒有影響，因?yàn)轭A(yù)期的成本與目前的血管評(píng)價(jià)相同。與一些目前的loa試驗(yàn)不同，我們的成像系統(tǒng)不需要一次性用品。其常規(guī)清潔和服務(wù)成本與目前市場上的那些系統(tǒng)差不多。成本將在商業(yè)化計(jì)劃中進(jìn)一步詳述。spectralmd的deepview(gen2)成像技術(shù)據(jù)我們所知是第一個(gè)設(shè)計(jì)成融合了光電容積描記成像(ppg成像)和多光譜成像(msi)的光學(xué)成像技術(shù)的系統(tǒng)。圖51例示了一種設(shè)計(jì)成融合了學(xué)體積描記成像(ppg成像)和多光譜成像(msi)的光學(xué)成像技術(shù)的設(shè)備(deepview)的實(shí)例視圖。而且，據(jù)我們所知，這是第一個(gè)能夠?qū)㈥P(guān)鍵受試者健康度量加入到其評(píng)估算法中的成像技術(shù)。在開發(fā)該系統(tǒng)之前，spectralmd是第一個(gè)fda準(zhǔn)許在美國銷售的提供體積描記波形的二維圖像(gen1技術(shù))的公司。我們的gen2技術(shù)現(xiàn)在能夠?qū)⒀毫鲃?dòng)評(píng)估(即動(dòng)脈脈動(dòng)振幅)與組織特征(即光譜分析)相結(jié)合。在從組織中一起進(jìn)行這些測定時(shí)，其提供了比單獨(dú)測定更準(zhǔn)確的組織評(píng)估(參見下面的初步研究)。為確定在特定loa時(shí)的愈合概率而進(jìn)行的研究表明在導(dǎo)致成功與不成功截肢手術(shù)的部位之間組織氧含量存在顯著的差別。這些研究使用經(jīng)皮血氧測量法(tcom)調(diào)查了組織氧合。然而，tcom的使用并未超越臨床評(píng)估，盡管這一技術(shù)已經(jīng)存在了幾十年，而且在大的臨床試驗(yàn)中并未測得在給定loa時(shí)預(yù)示著截肢手術(shù)成功的組織氧合的明確界限。根據(jù)專家的評(píng)價(jià)，由于幾個(gè)原因，tcom尚未在臨床時(shí)間中被采用。首先，tcom從非常小的有關(guān)區(qū)域中收集數(shù)據(jù)。該tcom程序還需要加熱受試者的皮膚，這偶爾能夠?qū)е缕つw灼傷，特別是對(duì)患有異常血管疾病的受試者。最后，tcom的結(jié)果在環(huán)境溫度和局部組織水腫中會(huì)發(fā)生變化，限制了該設(shè)備在時(shí)序內(nèi)的一致性。deepview(gen2)被設(shè)計(jì)成克服tcom和其他可用于預(yù)測在選定的loa時(shí)的治愈概率的設(shè)備的各種限制。該設(shè)備在大的組織表面積上捕捉數(shù)據(jù)，使得能夠在整個(gè)表面上而不是在分離區(qū)域中表征組織氧合和灌注存活性并為其繪制地圖。deepview(gen2)是非侵入性和非接觸性的，不會(huì)發(fā)射出有害的輻射，因此該設(shè)備本身沒有傷害受試者的風(fēng)險(xiǎn)。該設(shè)備不會(huì)受到環(huán)境溫度的微弱變化的影響。然而，最重要的是，deepview(gen2)分析了臨床顯著的受試者健康度量(例如心臟病史、感染的存在、吸煙狀態(tài)和營養(yǎng)狀態(tài))來為最終用戶提供創(chuàng)傷愈合能力的綜合評(píng)價(jià)，而之前的技術(shù)僅能夠評(píng)價(jià)局部的組織氧合。方法本文提出的成像設(shè)備的方面包括用于多種組織分類應(yīng)用的非侵入性的光學(xué)成像，包括loa的優(yōu)選。spectralmd的deepview(gen2)成像系統(tǒng)是一種護(hù)理灌注成像系統(tǒng)，其提供了由組織灌注和受試者健康度量的測量得到的診斷圖像。護(hù)理人員能夠容易地訓(xùn)練以進(jìn)行該成像測試。肢體的成像耗時(shí)約10分鐘，其結(jié)果電子存儲(chǔ)供醫(yī)師檢查。從受試者的角度，該測試可接受度很高，因?yàn)槠錄]有有害的副作用，不會(huì)接觸器皮膚，而且不會(huì)造成不適。本申請(qǐng)中研究的主要?jiǎng)?chuàng)新是在微循環(huán)評(píng)估中加入了受試者健康度量，以提高在截肢手術(shù)規(guī)劃過程中診斷創(chuàng)傷愈合概率的準(zhǔn)確度。我們將在以下部分中展示deepview各個(gè)組件的單獨(dú)值，然后通過簡單地討論，總結(jié)這些多個(gè)變量如何能夠結(jié)合到創(chuàng)傷愈合概率的單一預(yù)測中。如前所述，該deepview(gen2)設(shè)備同時(shí)進(jìn)行血液流動(dòng)評(píng)估的兩種光學(xué)成像方法。這兩種方法中的第一種(ppg成像)是與脈動(dòng)測氧器中用于捕獲包括心率、呼吸速率和spo2的生命信號(hào)所用的相同的技術(shù)，盡管deepview(gen2)更為先進(jìn)，因?yàn)槠湓诖竺娣e的組織上捕捉了超過100萬個(gè)單一的ppg信號(hào)(severinghaus&honda,1987)。該ppg信號(hào)是通過測定光與血管化組織中的動(dòng)態(tài)變化的相互作用而產(chǎn)生的。隨著以心跳循環(huán)頻率每次到來的心臟收縮血壓波，血管化組織的體積膨脹和收縮約1-2％(webster,1997)。這種血液的流入提高了該組織的體積，并帶入額外的血色素蛋白質(zhì)，其對(duì)光具有很強(qiáng)的吸收性。因此，在該組織內(nèi)光的總吸收率隨著每次心跳而振蕩。這一信息能夠轉(zhuǎn)變?yōu)橛擅}動(dòng)測氧計(jì)報(bào)道的生命信號(hào)。為了由體積描記法產(chǎn)生圖像，我們利用光通過組織的路徑(thatcher,plant,king,block,fan,&dimaio,2014)。入射在組織表面上的少部分光散射到組織中。一部分該散射的光從其最初進(jìn)入的表面離開該組織(hu,peris,echiadis,zheng,&shi,2009)。使用靈敏數(shù)碼攝像機(jī)，在組織的區(qū)域上收集該反向散射的光，使得該成像器中的每個(gè)像素包含由散射光的強(qiáng)度變化測定的獨(dú)特的ppg波形。為了產(chǎn)生相對(duì)組織血液流動(dòng)的二維光學(xué)地圖，測定了各獨(dú)特的波形的振幅。為了提高準(zhǔn)確度，我們?cè)诤芏嘈奶鴺颖旧蠝y定了平均振幅。deepview(gen2)捕獲的第二光學(xué)測量值是msi。該技術(shù)測定了來自組織表面的選定波長的可見和近紅外(nir)光(400-1,100nm)的反射率。物質(zhì)的光譜特征主要在遙感(例如衛(wèi)星或飛行成像)中用于地質(zhì)勘探或檢測軍事目標(biāo)，但這一技術(shù)在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中獲得著陸(li,he,wang,liu,xu,&guo,2013)。該方法對(duì)于定量與多種病理(包括pad)相關(guān)的關(guān)鍵皮膚性質(zhì)是有效的。與loa的選擇相關(guān)，msi能夠定量血色素的體積分?jǐn)?shù)以及氧化血色素的存在(jolivot,benezeth,&marzani,2013)(zonios,bykowski,&kollias,2001)。下面在我們的初步研究工作中描述該技術(shù)的其他應(yīng)用。deepview(gen2)中msi使用的光的波長是基于建立好的光-組織相互作用的特征來選擇的。角質(zhì)層和表皮中的黑色素主要吸收紫外和可見波長。近紅外波長(700-5000nm)是黑色素吸收最少的，而且已經(jīng)發(fā)現(xiàn)其很好地滲透通過真皮以測定其深度。血色素是血管中大量包含的，其流動(dòng)通過真皮，其濃度測定了真皮對(duì)超過320nm波長的吸收程度。光的血色素吸收也會(huì)根據(jù)該分子是否氧化用于脫氧而改變。隨著組織黑色素和血色素的濃度以及氧化血色素分?jǐn)?shù)在疾病狀態(tài)期間被改變，msi能夠檢測所得到的反射光譜的變化。因此，通過其與健康組織相比反射光譜的變化，能夠識(shí)別出異常的皮膚組織。盡管與更新的超波長成像器相比，msi使用較少的獨(dú)特波長數(shù)量來描述該組織，但在將空間分辨率、波長范圍、圖像獲取速度和成本組合在一起考慮時(shí)，msi仍是更優(yōu)的(lu&fei,2014)。deepview(gen2)使用的數(shù)據(jù)的第三組分是在常規(guī)受試者評(píng)估期間收集的受試者的有關(guān)健康度量。已經(jīng)更詳細(xì)地識(shí)別和描述了影響創(chuàng)傷愈合的多個(gè)因素。這些因素(包括受試者年齡、糖尿病的診斷、吸煙史、感染、肥胖、服藥、營養(yǎng)狀態(tài))中有很多或所有通常都會(huì)影響具有異常血管疾病的受試者接受下肢截肢手術(shù)。盡管臨床醫(yī)師當(dāng)前在評(píng)價(jià)潛在的loa時(shí)會(huì)綜合考慮這些變量，但deepview(gen2)能夠定量評(píng)估這些度量以預(yù)測在給定loa時(shí)主要?jiǎng)?chuàng)傷愈合的概率。受試者健康度量與光學(xué)成像數(shù)據(jù)的整合是由deepview設(shè)備用其機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行的。從業(yè)者在成像時(shí)將有關(guān)受試者的健康度量簡單地輸入該設(shè)備中。該數(shù)據(jù)被我們的機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為額外變量進(jìn)行處理，與ppg成像和msi收集的光學(xué)數(shù)據(jù)沒有差別。該機(jī)器學(xué)習(xí)算法被訓(xùn)練成在評(píng)估了deepview(gen2)收集的所有數(shù)據(jù)之后產(chǎn)生定量的輸出。該定量的輸出轉(zhuǎn)變成圖像，識(shí)別掃描的組織表面在截肢之后可能或不可能愈合的區(qū)域。該deepview(gen2)設(shè)備是deepview(gen1)ppg成像器、msi攝像機(jī)和目標(biāo)受試者的健康度量輸入的組合(圖52)。圖52例示了deepviewgen1ppg成像器、msi攝像機(jī)和目標(biāo)受試者健康度量輸入的組合實(shí)例。初步研究通過調(diào)節(jié)系統(tǒng)設(shè)置和算法，能夠調(diào)節(jié)deepview(gen2)以在不同病理狀態(tài)下評(píng)估組織的特征。對(duì)于本申請(qǐng)?jiān)诘趇階段的loa研究中，我們將開發(fā)特定的算法并使用特定的光學(xué)設(shè)備和濾光器，其被調(diào)節(jié)成測定脈搏振幅和組織氧合，用以預(yù)測在初步截肢手術(shù)之后的創(chuàng)傷愈合(參見實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和方法部分)。本申請(qǐng)的技術(shù)對(duì)于其他潛在的應(yīng)用，成功通過了一系列臺(tái)式、預(yù)臨床和小規(guī)模臨床試驗(yàn)。我們展示了那些試驗(yàn)的結(jié)果來支撐我們的機(jī)器在選擇loa過程中的用途。預(yù)臨床燒傷模型為了在燒傷清創(chuàng)手術(shù)過程中用于指導(dǎo)外科醫(yī)師，我們使用了特別用于檢測血液流動(dòng)(動(dòng)脈脈動(dòng)振幅)和組織結(jié)構(gòu)完整性(包括血液體積、發(fā)炎、壞死)的組合(例如光譜分析)的光學(xué)元件、濾光器和算法。我們用于評(píng)估表皮微脈管系統(tǒng)狀態(tài)的ppg和msi算法單獨(dú)或一起使用隨后被證明能夠準(zhǔn)確識(shí)別燃燒后的壞死組織。使用deepviewgen1ppg成像系統(tǒng)，我們識(shí)別出壞死燒傷組織中的血液流動(dòng)與周圍健康組織相比的顯著差異。使用msi攝像機(jī)，我們證明在iacuc批準(zhǔn)的豬燒傷模型實(shí)驗(yàn)中根據(jù)組織病理學(xué)的黃金標(biāo)準(zhǔn)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出需要手術(shù)除去的燒傷組織的存在(96％的靈敏度和82％特異性)。簡言之，使用壓力受控的燒傷棒在四個(gè)小型豬上施加24個(gè)深二度燒傷。在損傷后10分鐘開始，我們?cè)谶B續(xù)1.0mm清創(chuàng)之后立即得到ppg信號(hào)和msi信號(hào)，直至到達(dá)健康組織。在每次清創(chuàng)之后，處理切除的組織樣本并提供給組織病理學(xué)家以毫不知情的方式進(jìn)行評(píng)估。在黃金標(biāo)準(zhǔn)的組織病理學(xué)評(píng)估過程中，廣泛認(rèn)可的組織病理學(xué)家在每個(gè)切片中識(shí)別出健康的創(chuàng)傷床組織和不能存活的燒傷組織。此外，廣泛認(rèn)可的外科醫(yī)師以毫不知情的方式檢查燒傷損傷的彩色照片以劃分健康的創(chuàng)傷床組織和不能存活的燒傷組織。我們獨(dú)立工作并對(duì)組織病理學(xué)家和外科醫(yī)師的分析結(jié)果毫不知情，來確定我們的ppg和msi評(píng)估結(jié)果。通過識(shí)別不同組織分類之間ppg信號(hào)強(qiáng)度的差異，我們的ppg成像器能夠識(shí)別組織學(xué)評(píng)估判斷的正確的清創(chuàng)位置。在引入燒傷創(chuàng)傷之前，數(shù)據(jù)收集過程是從在有關(guān)區(qū)域中測定ppg信號(hào)開始的，如預(yù)期的那樣，在一律指示健康組織的未受損傷的皮膚上收集ppg信號(hào)。然而，該ppg信號(hào)在產(chǎn)生燒傷的圖像的中心處大大降低，而周圍組織仍表現(xiàn)出與健康的、未收損傷的組織一致的信號(hào)。圖53例示了燒傷組織和清創(chuàng)未覆蓋的健康創(chuàng)傷床的信號(hào)之間的差異。在連續(xù)清創(chuàng)之后，經(jīng)隨后處理的圖像顯示出在將需要進(jìn)一步切除的燒傷組織和最終未被清創(chuàng)覆蓋的健康創(chuàng)傷床的信號(hào)之間存在顯著的差異。燒傷組織的平均信號(hào)強(qiáng)度為2.8±1.8db，而健康皮膚和健康的創(chuàng)傷床組織具有顯著更高的信號(hào)強(qiáng)度，分別為4.4±2.2db和4.2±2.6db(p<0.05)。不令人驚奇的是，ppg的發(fā)現(xiàn)與組織病理學(xué)家和外科醫(yī)師的那些發(fā)現(xiàn)之間完全吻合。在同一個(gè)實(shí)驗(yàn)的過程中，msi評(píng)估能夠以82％的準(zhǔn)確度分類在燒傷清創(chuàng)手術(shù)期間存在的主要生理學(xué)組織種類；特別地，對(duì)于壞死燒傷組織，我們收到由組織病理學(xué)測定的96％的靈敏度和82％的特異性。在msi評(píng)估中實(shí)現(xiàn)六種可能的生理學(xué)種類：健康皮膚、充血、創(chuàng)傷床、出血、輕度燒傷和嚴(yán)重壞死燒傷。圖14例示了這六種生理學(xué)種類的實(shí)例。與傳播通過該燒傷位置階段的ppg信號(hào)相似，msi結(jié)果最初在燒傷產(chǎn)生之前檢測健康皮膚的均一性，然后在連續(xù)清創(chuàng)過程中準(zhǔn)確區(qū)分各種能存活的和不能存活的組織類型，直至已經(jīng)達(dá)到健康的創(chuàng)傷床。最后一步評(píng)估ppg和msi數(shù)據(jù)組合的效能。我們使用一個(gè)成像系統(tǒng)在如前所述相同的燒傷損傷上同時(shí)收集ppg信號(hào)和msi信號(hào)。使用組合數(shù)據(jù)，我們測試使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法融合兩個(gè)測量值的效能。從該數(shù)據(jù)組中，我們發(fā)現(xiàn)僅msi的準(zhǔn)確度為82％。將ppg數(shù)據(jù)包括在具有msi數(shù)據(jù)的分類器中將總準(zhǔn)確度提高到88％。圖55以圖示的方式例示了ppg數(shù)據(jù)、msi數(shù)據(jù)和ppg和msi的數(shù)據(jù)組合的這些結(jié)果。先導(dǎo)臨床可行性試驗(yàn)圖56例示了在手部、大腿部和足部區(qū)域中存在的ppg信號(hào)的實(shí)例。deepview(gen1)ppg成像裝置也經(jīng)過先導(dǎo)臨床研究以確認(rèn)ppg成像能夠在多種臨床應(yīng)用中提供有用的血液流動(dòng)數(shù)據(jù)的能力。數(shù)據(jù)包括從心血管icu中的患者收集到的皮膚血液流動(dòng)的ppg圖像，用于測定褥瘡潰瘍、植皮和下肢缺血中組織的存活性。作為我們先導(dǎo)臨床評(píng)估的實(shí)例，我們展示了一名具有主動(dòng)脈夾層的女性的病例研究，主動(dòng)脈夾層導(dǎo)致其腿彎部動(dòng)脈的雙邊凝結(jié)和流向末端的血液流動(dòng)的差異。根據(jù)血管外科醫(yī)師的臨床評(píng)估，我們了解到預(yù)期在其腿部到膝蓋的遠(yuǎn)端的血液流動(dòng)減少。我們測定了在手部、大腿部(膝蓋附近)和足部存在的脈動(dòng)血液流動(dòng)。所得到的圖像證明在手部和大腿部存在ppg信號(hào)(脈動(dòng)區(qū)域)，但足部未顯示出脈動(dòng)，結(jié)果與患者已知的臨床狀態(tài)是相關(guān)的。deepview技術(shù)被證明的如在這些初步研究中證實(shí)的用于檢測血液流動(dòng)的能力是該設(shè)備能夠指導(dǎo)loa選擇的能力的基本特征?？偨Y(jié)和討論我們驗(yàn)證了使用我們的具有ppg和msi能力的儀器識(shí)別缺少血液流動(dòng)和氧含量的組織在燒傷模型和患者病例研究中的可行性。盡管我們的技術(shù)的直接實(shí)施在分類燒傷創(chuàng)傷和識(shí)別pad中的loa之間存在差別，但該方法的基本原理仍是相同的。無論該臨床用戶是研究燒傷創(chuàng)傷還是評(píng)價(jià)各種loa的潛在主要?jiǎng)?chuàng)傷位置，在兩種情況中都測定了同樣的身體組織組分。與loa評(píng)估(或其他潛在評(píng)估)相比，燒傷評(píng)估將僅會(huì)使用不同的算法和過濾組。如上所述，在我們的技術(shù)中同時(shí)使用ppg和msi能夠更準(zhǔn)確地研究表皮微脈管系統(tǒng)和由血液灌注減少造成的病理學(xué)。我們的技術(shù)應(yīng)當(dāng)能夠根據(jù)在燒傷研究中獲知的相同的原理預(yù)測給定loa的愈合潛力；增加影響創(chuàng)傷愈合結(jié)果的重要的患者健康度量應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步提高deepview(gen2)的準(zhǔn)確度。我們的i期研究將測試這一假設(shè)。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和方法-i期，先導(dǎo)臨床研究在i期，我們的特定目標(biāo)是測試使用我們的設(shè)備在先導(dǎo)臨床研究中診斷截肢部位愈合能力的可行性。作為該評(píng)估的一部分，我們收集了來自大量截肢患者的數(shù)據(jù)，目的是訓(xùn)練診斷機(jī)器學(xué)習(xí)算法在各種截肢情況中診斷愈合潛力。對(duì)于該階段的試驗(yàn)，人是最適合的模型，因?yàn)樵撛O(shè)備是快速快速的和非侵入性的，成像研究能夠在常規(guī)護(hù)理設(shè)置中(例如在床邊或手術(shù)前)進(jìn)行。圖57例示了用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)診斷算法的方法實(shí)例。訓(xùn)練診斷機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要來自其最終將要用于的群的數(shù)據(jù)(圖57)。重要的是，該算法的準(zhǔn)確度僅能與用于識(shí)別訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)狀態(tài)(在該情況下是非愈合與愈合對(duì)比的截肢組)的方法同樣準(zhǔn)確。為了解決該問題，我們產(chǎn)生了一種標(biāo)準(zhǔn)化截肢愈合評(píng)估系統(tǒng)來追蹤和分類結(jié)果。由于對(duì)研究受試者建立了結(jié)果，因此我們能夠開始開發(fā)算法并進(jìn)行分析。該機(jī)器學(xué)習(xí)算法的開發(fā)將再次從準(zhǔn)確度的初始測定開始，開展研究提高準(zhǔn)確度，隨后評(píng)估新的準(zhǔn)確度。該可行性先導(dǎo)研究將提供證據(jù)表明將微循環(huán)成像與患者健康度量的結(jié)合將在大型關(guān)鍵研究中具有較高的成功機(jī)率。這是一個(gè)先導(dǎo)臨床研究設(shè)計(jì)，由60位患者的研究構(gòu)成，研究deepviewgen2系統(tǒng)預(yù)測具有pad的患者的截肢的原發(fā)性愈合的準(zhǔn)確度，并與目前的護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比。deepviewgen2成像器使用光學(xué)方法收集來自大面積(高達(dá)15x20cm的組織)的皮膚供血的光譜和ppg信號(hào)。該儀器非常適合研究較大區(qū)域的下肢皮膚微循環(huán)。該設(shè)備的特殊方面是其能夠?qū)⒅匾幕颊呓】堤卣髡系狡湓\斷算法中以提高準(zhǔn)確度。該先導(dǎo)研究將識(shí)別出在關(guān)鍵研究中有希望的待被確認(rèn)的患者健康度量。作為該研究中的主要任務(wù)，我們將確認(rèn)在該設(shè)備的機(jī)器學(xué)習(xí)診斷算法中包括的患者健康度量與僅微循環(huán)測量相比將會(huì)提高準(zhǔn)確度。在該研究中，我們將測定與影響創(chuàng)傷愈合的患者健康特征組合的各傳統(tǒng)loa的微循環(huán)，并確定其與患者在截肢之后的原發(fā)性創(chuàng)傷愈合潛力之間的關(guān)聯(lián)性如何。將檢查每位患者待截肢的下肢并將其包括在該研究中。該機(jī)構(gòu)的護(hù)理人員將收集臨床相關(guān)的患者健康信息。之前接受過spectralmd培訓(xùn)進(jìn)行該成像測試的醫(yī)院工作人員將用我們的實(shí)驗(yàn)成像設(shè)備進(jìn)行測試。將使用deepviewgen2loa算法對(duì)用于覆蓋截肢的殘肢的皮膚區(qū)域分級(jí)成陽性愈合或陰性愈合能力。實(shí)施deepviewgen2分析的技術(shù)人員對(duì)關(guān)于將進(jìn)行截肢的位置的臨床決定結(jié)果毫不知情。為了得到我們的真陽性(+)和真陰性(-)事件或者未治愈和愈合受試者，我們將使用在截肢評(píng)估后的標(biāo)準(zhǔn)化原發(fā)性創(chuàng)傷愈合(表2)。該評(píng)估由三類構(gòu)成，包括：成功截肢、延長愈合的成功截肢、和愈合失敗。成功截肢被認(rèn)為是在30天內(nèi)愈合，完全肉芽形成，不需要進(jìn)一步截肢。延長愈合的成功截肢被認(rèn)為是延遲愈合，在30天時(shí)未完全肉芽形成，但最終在6個(gè)月內(nèi)愈合且不需要對(duì)更鄰近的水平進(jìn)行再次截肢。最后，愈合失敗將被表征為發(fā)展成壞死和/或壞疽，和/或需要在更臨近的水平再次截肢。此外，我們將認(rèn)為需要再造血管愈合的創(chuàng)傷是截肢失敗。表5.標(biāo)準(zhǔn)化的創(chuàng)傷愈合評(píng)估這些愈合評(píng)估將發(fā)生在手術(shù)后30天。對(duì)于延遲愈合的受試者，我們將在手術(shù)后6個(gè)月時(shí)進(jìn)行第二次愈合評(píng)估。在6個(gè)月時(shí)仍未愈合且沒有更鄰近的再次截肢的受試者將被歸類到未愈合組。圖58例示了臨床研究流程圖的實(shí)例。deepview成像評(píng)估(圖58)：將通過使用spectralmdgen2設(shè)備通過對(duì)皮膚成像收集各受試者的微循環(huán)數(shù)據(jù)。將從等待截肢的各條腿得到各自約30秒的掃描。我們將根據(jù)pad患者中傳統(tǒng)的截肢手術(shù)方法對(duì)踝部和足部的區(qū)域(包括：膝部以上(aka)、膝部以下(bka)、踝部以上(即足部)、經(jīng)跖骨、或腳趾)進(jìn)行成像。將選擇用作覆蓋殘肢的皮瓣的皮膚區(qū)域進(jìn)行分析(圖59)。圖59例示了在傳統(tǒng)截肢程序中包括的組織的圖示實(shí)例。虛線表示皮膚切口的位置，紅色橢圓表示為了該截肢能成功原發(fā)性愈合必須能存活的皮膚的位置。臨床工作人員將在各自的臨床位置收集該診斷模型中將要使用的重要的患者健康信息。我們將不收集超出護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)以外的任何數(shù)據(jù)。這些度量將包括但不限于：糖尿病控制的度量(例如hba1c、葡萄糖和胰島素)、吸煙史、肥胖(例如bmi或腰圍)、營養(yǎng)(例如白蛋白、前白蛋白、轉(zhuǎn)鐵蛋白)、感染(例如wbc、粒細(xì)胞狀態(tài)、體溫、抗生素的使用)、年齡、損傷機(jī)制和重要藥物治療(例如糖皮質(zhì)激素或化療)。通過將該信息輸入deepview成像裝置上的軟件中，該信息將會(huì)被添加到診斷算法中。將根據(jù)收集到的各受試者的臨床特征來開發(fā)將受試者分成非愈合(+事件)和愈合(-事件)類別的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。我們首先將把所有的特征都包括在該算法中。然后通過十倍交叉驗(yàn)證以如下方式測定該算法的準(zhǔn)確度：首先隨機(jī)地用包括的60％的受試者產(chǎn)生該算法系數(shù)；然后通過經(jīng)訓(xùn)練的分類器對(duì)剩余40％的受試者進(jìn)行分類。使用標(biāo)準(zhǔn)靈敏度和特異度方法計(jì)算該算法對(duì)該40％的留出組中的受試者分類的準(zhǔn)確度。這將重復(fù)10次，產(chǎn)生準(zhǔn)確度的穩(wěn)健定量。圖60例示了產(chǎn)生截肢水平的分類器模型的步驟實(shí)例。在確定了初始準(zhǔn)確度之后，我們將開始用一組標(biāo)準(zhǔn)的用于提高準(zhǔn)確度的方法來開發(fā)該算法(圖60)。在該過程中的一個(gè)關(guān)鍵問題是解決由大模型(例如我們?cè)谠撾A段將具有的模型)帶來的偏置方差權(quán)衡。換言之，該算法可能與目前研究隊(duì)列中的數(shù)據(jù)非常匹配，但并不能轉(zhuǎn)移到一般群體。為了解決該問題，我們將進(jìn)行特征選擇(用于分類和聚類的集成特征選擇(towardintegratingfeatureselectionalgorithmsforclassificationandclustering),huanliuandleiyu)，以高準(zhǔn)確度建立起微循環(huán)測量與患者健康數(shù)據(jù)的組合，但同時(shí)在變量之間具有最小的冗余度(即，從該模型中除去具有協(xié)方差的信息)。在該階段，我們還將研究分類器模型分類數(shù)據(jù)的范圍。這些將包括：線性和二次方程判別式分析、決策樹、聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。成功的標(biāo)準(zhǔn)：我們必須證實(shí)該裝置能夠以與現(xiàn)有護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)相當(dāng)?shù)谋嚷?70-90％)預(yù)測截肢的原發(fā)性愈合并判斷在大型臨床研究中能夠?qū)崿F(xiàn)提高該準(zhǔn)確度的合理機(jī)會(huì)。可能的問題和方案：有時(shí)截肢手術(shù)要實(shí)施血管再造手術(shù)，這個(gè)額外的手術(shù)可能會(huì)影響診斷的結(jié)果。我們將記錄這些情況并在統(tǒng)計(jì)分析中對(duì)其加以考慮，以判斷這些手術(shù)與診斷決定的結(jié)果之間是否存在任何關(guān)聯(lián)性。另一個(gè)可能的問題是在我們的設(shè)備雙輸出中將延遲愈合組與愈合組相結(jié)合。事實(shí)上，我們可能發(fā)現(xiàn)延遲愈合群體和愈合群體之間的顯著差別，其能夠在診斷輸出中包括作為單獨(dú)的類別。相反，延遲愈合組可能具有更密切符合非愈合組的數(shù)據(jù)，且不能得到容易的分開。在這種情況中，我們能夠?qū)碜愿徑鼒D像的數(shù)據(jù)包括在該算法中。該設(shè)備作為識(shí)別截肢的并發(fā)癥而非簡單識(shí)別其成功或失敗的工具的臨床應(yīng)用在該情況中仍可能是有價(jià)值的。在該研究中，皮膚色素沉著差異將引入到為從受試者收集到的測量值的變化。為了克服這些差異，我們的方法將包括識(shí)別患者組織的健康區(qū)域，deepview測量值能夠相對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。另一問題是在具有pad的患者中能夠觀察到皮膚的正常血液流動(dòng)。這可以是側(cè)支血管補(bǔ)償?shù)慕Y(jié)果。然而，顯示出具有pad的患者對(duì)運(yùn)動(dòng)和短期缺血具有較差的響應(yīng)。能夠容易進(jìn)行的該研究的一種方案將會(huì)是在所測試的肢體中在血壓袖帶充氣造成缺血3分鐘之后測試患者的deepview信號(hào)。pad已知能夠延長達(dá)到50％的最高反應(yīng)性充血響應(yīng)的時(shí)間，這也能夠用deepview評(píng)估的該組織的同樣的光學(xué)性質(zhì)來測定。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和方法-ii期ii期是診斷臨床性能研究，用以評(píng)估我們的設(shè)備對(duì)于預(yù)測具有pad的患者在初始截肢之后原發(fā)性創(chuàng)傷愈合的可能性的靈敏度和特異度。我們選擇該患者群是因?yàn)槠浒s20％的修正率，這使得如果使用現(xiàn)有臨床護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)選擇了loa，得到將具有陰性創(chuàng)傷愈合的受試者更為容易。將通過定量deepviewgen2診斷正確預(yù)測作為主要終點(diǎn)的創(chuàng)傷愈合結(jié)果的準(zhǔn)確程度的量度來表征deepviewgen2設(shè)備的診斷臨床性能。我們將使用之前的研究中用于對(duì)在pad中截肢之后的創(chuàng)傷愈合進(jìn)行分類的黃金標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)該創(chuàng)傷愈合評(píng)估進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。從將要用于在各傳統(tǒng)截肢水平用于殘肢的最遠(yuǎn)端部分上面的皮瓣的皮膚區(qū)域收集deepviewgen2圖像。選擇該區(qū)域的組織是因?yàn)槠鋵?duì)于手術(shù)部位的原發(fā)性愈合是至關(guān)重要的。盡管傳統(tǒng)上對(duì)診斷截肢愈合可能性的研究僅測定微血管流，但本研究的目的是評(píng)估我們的包括微循環(huán)測定和患者健康度量的deepviewgen2算法的準(zhǔn)確度。通過我們標(biāo)準(zhǔn)化的創(chuàng)傷愈合評(píng)估測定的deepviewgen2成像用于評(píng)價(jià)截肢的成功可能性的靈敏度和特異性。這是由354名患者的研究構(gòu)成的關(guān)鍵臨床研究設(shè)計(jì)，研究deepviewgen2系統(tǒng)預(yù)測具有pad的患者的截肢的原發(fā)性愈合的準(zhǔn)確度，并與目前的護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比。deepviewgen2成像器使用光學(xué)方法收集來自大面積(高達(dá)15x20cm的組織)的皮膚供血的光譜和ppg信號(hào)。該儀器非常適合研究較大區(qū)域的下肢皮膚微循環(huán)。該裝置的特殊方面是其能夠?qū)⒅匾幕颊呓】刀攘空系狡湓\斷算法中以提高準(zhǔn)確度。該先導(dǎo)研究將識(shí)別出在該關(guān)鍵研究中最有希望被確認(rèn)的患者健康度量。作為該研究中的主要任務(wù)，我們將確認(rèn)那些在先導(dǎo)研究中被識(shí)別為要包括在該設(shè)備的機(jī)器學(xué)習(xí)診斷算法中的重要因素。在該研究中，我們將測定與影響創(chuàng)傷愈合的患者健康特征結(jié)合的各傳統(tǒng)loa的微循環(huán)，并確定其與患者在截肢之后的原發(fā)性創(chuàng)傷愈合潛力之間的關(guān)聯(lián)性如何。數(shù)據(jù)收集：將檢查每位患者待截肢的下肢并將其包括在該研究中。該機(jī)構(gòu)的護(hù)理人員將收集臨床相關(guān)的患者健康度量。之前接受過spectralmd培訓(xùn)進(jìn)行該成像實(shí)驗(yàn)的醫(yī)院工作人員將用我們的實(shí)驗(yàn)成像設(shè)備進(jìn)行測試。將使用deepviewgen2loa算法對(duì)用于覆蓋截肢的殘肢的皮膚區(qū)域分級(jí)成陽性愈合或陰性愈合能力。實(shí)施deepviewgen2分析的技術(shù)人員對(duì)關(guān)于將進(jìn)行截肢的位置的臨床決定結(jié)果毫不知情。為了得到我們的真陽性(+)和真陰性(-)事件或者未治愈和愈合受試者，我們將使用在截肢評(píng)估后的標(biāo)準(zhǔn)化原發(fā)性創(chuàng)傷愈合(表2)。該評(píng)估由三類構(gòu)成，包括：成功截肢、延長愈合的成功截肢、和愈合失敗。成功截肢被認(rèn)為是在30天內(nèi)愈合，完全肉芽形成，不需要進(jìn)一步截肢。延長愈合的成功截肢被認(rèn)為是延遲愈合，在30天時(shí)未完全肉芽形成，但最終在6個(gè)月內(nèi)愈合且不需要對(duì)更鄰近的水平進(jìn)行再次截肢。最后，愈合失敗將被表征為發(fā)展成壞死和/或壞疽，和/或需要在更臨近的水平再次截肢。此外，我們將認(rèn)為需要再造血管愈合的創(chuàng)傷是截肢失敗。這些愈合評(píng)估將發(fā)生在手術(shù)后30天。對(duì)于延遲愈合的受試者，我們將在手術(shù)后6個(gè)月時(shí)進(jìn)行第二次愈合評(píng)估。在6個(gè)月時(shí)仍未愈合且沒有更接近身體中心的再次截肢的受試者將被歸類到未愈合組。圖61例示了deepview成像評(píng)估的臨床研究流程圖的實(shí)例。將使用spectralmdgen2成像設(shè)備在成像過程中對(duì)截肢位置的愈合進(jìn)行診斷。從等待截肢的各條腿得到各自約30秒的掃描。我們將根據(jù)pad患者中傳統(tǒng)的手術(shù)方法對(duì)踝部和足部的區(qū)域(包括：膝部以上(aka)、膝部以下(bka)、踝部以上(aaa)、經(jīng)跖骨、或腳趾)進(jìn)行成像。將選擇用作覆蓋殘肢的皮瓣的皮膚區(qū)域進(jìn)行分析(圖59)?；颊呓】刀攘康氖占号R床工作人員將在各自的臨床位置收集該診斷模型中將要使用的重要的患者健康信息。我們將不收集超出護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)以外的任何數(shù)據(jù)。這些度量將在先導(dǎo)研究中被識(shí)別，但預(yù)期包括：糖尿病控制的度量(例如hba1c、葡萄糖和胰島素)、吸煙史、肥胖(例如bmi或腰圍)、營養(yǎng)(例如白蛋白、前白蛋白、轉(zhuǎn)鐵蛋白)、感染(例如wbc、粒細(xì)胞狀態(tài)、體溫、抗生素的使用)、年齡、損傷機(jī)制和重要藥物治療(例如糖皮質(zhì)激素或化療)。通過將該信息輸入deepview成像設(shè)備上的軟件中，該信息將會(huì)被添加到診斷算法中。數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)：將對(duì)來自受感染的肢體的五個(gè)截肢部位的deepviewgen2成像測量值進(jìn)行評(píng)估以確定創(chuàng)傷愈合的可能性。從各肢體中，我們將測定整體愈合分?jǐn)?shù)，并將這些測量值與該肢體內(nèi)的實(shí)際截肢成功率進(jìn)行對(duì)比，以得到該評(píng)估的整體準(zhǔn)確度。這將得到工作特征(roc)，這是我們對(duì)靈敏度和特異性的主要的測量結(jié)果。對(duì)于我們分級(jí)創(chuàng)傷愈合的主要測量結(jié)果，我們將把由臨床醫(yī)師確定的截肢位置的deepviewgen2診斷與標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)傷愈合評(píng)估確定的截肢的成功率進(jìn)行比較。該分析將得到deepview診斷算法的工作特征(roc)曲線。把握度分析：該臨床試驗(yàn)被設(shè)計(jì)成建立該設(shè)備的靈敏度和特異性并這些數(shù)值對(duì)于選擇loa是否優(yōu)于臨床判斷。我們確定我們研究的目標(biāo)是使deepviewgen2系統(tǒng)在診斷l(xiāng)oa時(shí)能夠達(dá)到95％的靈敏度和95％的特異度，以克服現(xiàn)有臨床判斷交叉的70-90％準(zhǔn)確度。為了確定樣本大小，我們需要首先在陽性預(yù)測值(ppv)和陰性預(yù)測值(npv)方面實(shí)現(xiàn)，這需要知道該疾病的患病率。我們確定在待deepviewgen2篩選的人群(由于異常血管疾病而需要對(duì)被感染的肢體進(jìn)行初始截肢的年齡大于18歲的患者)中再次截肢到更接近身體中心的高度的再截肢的患病率約為20％(參考值)。因此，所希望的陽性預(yù)測值(ppvdeepview)為97％，所希望的陰性預(yù)測值(npvdeepview)為93％。使用steinberg等人,2008,"(在臨床研究中使用病例對(duì)照設(shè)計(jì)的陽性和陰性預(yù)測值的樣本大小)samplesizeforpositiveandnegativepredictivevalueindiagnosticresearchusingcase–controldesigns,"biostatistics,vol.10,no.1,pp.94-105,2009列出的方法進(jìn)行樣本大小的分析以測試以下假設(shè)。在顯著水平(α)為0.05，所希望的把握度(β)為0.80時(shí)：對(duì)于ppv對(duì)于npvh0:ppvdeepview＝ppv臨床判斷h0:npvdeepview＝npv臨床判斷h1:ppvdeepview>ppv臨床判斷h1:npvdeepview>npv臨床判斷結(jié)果顯示為了排除這些零假設(shè)(h0)，我們必須根據(jù)愈合評(píng)估(圖62)入選總數(shù)236個(gè)下肢，1/5的肢體是未愈合的(+事件)。然而，我們不能預(yù)先選擇該比例為1/5，因?yàn)槲覀儾恢涝谌脒x之前該受試者的疾病狀態(tài)。因此，該比例可能會(huì)變化。如果該比率要低得多，1/10的肢體是未愈合的(+)，那么該研究將需要總數(shù)約450的下肢，如果該比率要高得多，3/5未愈合(+)肢體，我們將僅需要總數(shù)124個(gè)肢體。圖62例示了統(tǒng)計(jì)樣本大小分析結(jié)果的實(shí)例?？倶颖敬笮∪Q于在研究隊(duì)列中根據(jù)非愈合(+)與愈合(-)截肢的比率。顯著水平(α)為0.05，所希望的把握度(β)為0.80。為考慮陽性與陰性受試者的比例可能的變化，我們將包括比原始估計(jì)值236多約50％的受試者。因此，我們的總樣本大小將被確定為總數(shù)354個(gè)受試者。我們有信心能夠?qū)崿F(xiàn)該數(shù)值，因?yàn)檫@是一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)最小的研究，繁忙的臨床醫(yī)師每年要進(jìn)行約100個(gè)截肢手術(shù)。我們將在將其取出時(shí)監(jiān)測研究數(shù)據(jù)并計(jì)算研究的肢體總數(shù)和未成功(+事件)與成功截肢(-事件)的肢體之比，一旦達(dá)到適當(dāng)?shù)谋壤涂倶颖敬笮【屯Ｖ乖撗芯?。預(yù)期結(jié)果：為了確定deepview輸出與原發(fā)性創(chuàng)傷愈合的關(guān)聯(lián)性的大小，我們將把deepview結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)化的愈合評(píng)估進(jìn)行比較，該標(biāo)準(zhǔn)化的愈合評(píng)估將受試者分類到愈合的或未愈合的組。從該比較中，我們預(yù)期存在支撐以高靈敏度和特異度預(yù)測截肢后的原發(fā)性愈合的關(guān)聯(lián)。成功標(biāo)準(zhǔn)：roc將需要包含決定閾值，該閾值得到比現(xiàn)有護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)確定的所希望的值(70-90％準(zhǔn)確度)更高的靈敏度和特異度?？赡艿膯栴}和解決方案：我們?cè)讷@得足夠大的樣本大小以驅(qū)動(dòng)該診斷算法中所用的所有非成像數(shù)據(jù)(患者健康度量)的重要性時(shí)可能會(huì)遇到困難。例如，糖尿病是重要的臨床特征，但我們發(fā)現(xiàn)在我們的隊(duì)列中的所有患者都有糖尿病或者其沒有以可以驅(qū)動(dòng)研究其作用的一定的比率發(fā)生。因此，在我們的診斷算法中這種共病現(xiàn)象的存在無法得到解釋。我們預(yù)期該患者隊(duì)列在其整體健康狀況方面具有很多相似性，但這些變量中有一些能夠測得處于不同的水平，并不能被簡單地以二分法來處理。例如，糖尿病受試者可能具有一定的由hba1c和血糖測試測定的控制范圍。對(duì)于這都不可能的情況，我們將認(rèn)為在我們能夠看到更大量的截肢群體的后期市場分析中能連續(xù)收集這一數(shù)據(jù)。性能實(shí)施例概述如下面討論的附圖所示，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明了將ppg和msi特征融合到一個(gè)算法中的優(yōu)點(diǎn)的實(shí)例。在以下討論中，特征組包括光電容積描記(ppg)、多光譜成像(msi)、實(shí)際圖像(ri)。示例性的方法包括繪制真實(shí)圖像、用所有三個(gè)特征組單獨(dú)和一起訓(xùn)練分類算法、分類圖像和報(bào)道誤差以比較具有不同的特征組組成的分類器。目前，已經(jīng)開發(fā)了特征，且開發(fā)的特征能夠用于分類。這些特征被分到三種特征組中：ppg、msi和ri。對(duì)于以下實(shí)施例，用各種特征組訓(xùn)練分類器qda(二次判別分析)。將該特征組結(jié)合直至在模型中包括33種特征。根據(jù)其分類誤差比較開發(fā)的各分類器(即各分類器具有不同的特征組)。圖63b-63f例示了下面更詳細(xì)描述的各種不同分類器的參照?qǐng)D像、真實(shí)圖像、分類結(jié)果和誤差圖像的實(shí)例。圖63a例示了圖63b-63f的結(jié)果實(shí)例的色鍵，其中藍(lán)色表示健康組織，綠色表示切除組織，橙色表示淺度燒傷，紅色表示燒傷。deepview分類器特征包括以下14個(gè)特征：1.deepview輸出2.最大平均值(overmean)3.偏離平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差4.交叉數(shù)5.小鄰域snr6.改進(jìn)的snr7.標(biāo)準(zhǔn)化照明8.標(biāo)準(zhǔn)化deepview圖像9.標(biāo)準(zhǔn)偏差10.偏斜度11.峰態(tài)12.x-梯度13.y-梯度14.梯度的標(biāo)準(zhǔn)偏差圖63b例示了deepview分類器的參照?qǐng)D像、真實(shí)圖像、分類結(jié)果和誤差圖像的實(shí)例。如誤差圖像中黃色(或圖63b的灰度復(fù)制中的白色/淺色)的百分比所示，deepview分類器的總誤差率為45％。真實(shí)圖像分類器的特征包括以下11個(gè)特征：1.真圖像2.標(biāo)準(zhǔn)化真圖像3.偏斜度4.峰態(tài)5.x-梯度6.y-梯度7.x-梯度內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)偏差8.小鄰域內(nèi)的范圍9.標(biāo)準(zhǔn)化的小鄰域內(nèi)的范圍10.大鄰域內(nèi)的范圍11.標(biāo)準(zhǔn)化的大鄰域內(nèi)的范圍圖63c例示了真實(shí)圖像分類器的參照?qǐng)D像、真實(shí)圖像、分類結(jié)果和誤差圖像的實(shí)例。如誤差圖像中黃色(或圖63c的灰度復(fù)制中的白色/淺色)的百分比所示，真實(shí)圖像分類器的總誤差率為16％。圖63d例示了deepview分類器與真實(shí)圖像分類器的組合的參照?qǐng)D像、真實(shí)圖像、分類結(jié)果和誤差圖像的實(shí)例。該deepview/真實(shí)圖像組合分類器使用25個(gè)特征，包括上述14個(gè)deepview特征和11個(gè)真實(shí)圖像特征。如誤差圖像中黃色(或圖63d的灰度復(fù)制中的白色/淺色)的百分比所示，deepview/真實(shí)圖像組合分類器的總誤差率為19％。msi分類器特征包括以下8個(gè)特征：1.msiλ12.msiλ23.msiλ34.msiλ45.msiλ56.msiλ67.msiλ78.msiλ8圖63e例示了msi分類器的參照?qǐng)D像、真實(shí)圖像、分類結(jié)果和誤差圖像的實(shí)例。如誤差圖像中黃色(或圖63e的灰度復(fù)制中的白色/淺色)的百分比所示，真實(shí)圖像分類器的總誤差率為3.4％。圖63f例示了deepview分類器、真實(shí)圖像分類器與msi的組合的參照?qǐng)D像、真實(shí)圖像、分類結(jié)果和誤差圖像。該deepview/真實(shí)圖像/msi組合分類器使用33個(gè)特征，包括上述14個(gè)deepview特征、11個(gè)真實(shí)圖像特征和8個(gè)msi特征。如誤差圖像中黃色(或圖63f的灰度復(fù)制中的白色/淺色)的百分比所示，deepview/真實(shí)圖像/msi組合分類器的總誤差率為2.7％。圖64a和64b例示了不同分類技術(shù)中特征組成的對(duì)比。圖64a例示了dvo(deepview)、ri、dvo+ri、msi和dvo+ri+msi分類器的誤差(e)對(duì)比，其中e＝誤差＝錯(cuò)誤分類總數(shù)/總分類總數(shù)。如圖所示，dvo+ri+msi分類器比dvo+ri分類器之間的誤差低71.7％。圖64b例示了不同研究時(shí)間點(diǎn)的dvo(deepview)、ri、dvo+ri、msi和dvo+ri+msi分類器的誤差(e)對(duì)比。如圖63b-64b顯示的數(shù)據(jù)所示，隨著增加更多的特征，誤差減少增大。特征組能夠按重要性順序排序，在一種實(shí)例中能夠排序?yàn)椋?1)msi、(2)ri、(3)ppg。該分類算法的一些實(shí)施方案能夠是可轉(zhuǎn)移的，這表示該算法能夠?qū)Φ谝皇茉囌哂?xùn)練，然后用于分類第二受試者的創(chuàng)傷。實(shí)施系統(tǒng)和術(shù)語本文公開的實(shí)施方案提供了用于識(shí)別、評(píng)估和/或分類受試者組織的系統(tǒng)、方法和裝備。本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識(shí)到這些方案可以在硬件、軟件、固件或其任一組合中實(shí)施。在上述所有實(shí)驗(yàn)中，與特定方面、方案或?qū)嵤├Y(jié)合描述的特點(diǎn)、材料、特征或組都應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為適用于本文描述的任何其他方面、方案或?qū)嵤├?，除非與其不相兼容。本說明書(包括任何后附的權(quán)利要求書、摘要和附圖)中公開的所有特征和/或公開的任何方法或工藝的所有步驟都可以以任一組合的方式組合，除了其中這些特征和/或步驟中的至少一些相互排斥的組合。保護(hù)并不局限于任何前述方案的細(xì)節(jié)。保護(hù)延伸至本說明書(包括任何后附的權(quán)利要求書、摘要和附圖)中公開的任何新的特征或者新的特征組合，或者公開的任何方法或工藝的任何新的步驟或任何新的步驟組合。盡管描述了某些方案，但這些方案僅作為實(shí)例呈現(xiàn)，并不意于限制保護(hù)范圍。事實(shí)上，本文描述的新的方法和系統(tǒng)可以具體體現(xiàn)為各種其他形式。進(jìn)一步地，在本文描述的方法和系統(tǒng)的形式中可以進(jìn)行各種省略、替代和改變。本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識(shí)到在一些方案中，在所示和/或所公開的方法中采取的實(shí)際步驟可能與附圖中所示的那些不同。根據(jù)該方案，上述的某些步驟可以被除去，其他步驟可以被添加。進(jìn)一步地，上面公開的特定方案的特征和屬性可以以不同方式進(jìn)行組合以形成其他方案，所有這些都落入本公開的范圍內(nèi)。應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到本文任何使用例如“第一”、“第二”等名稱提及某要素時(shí)通常都不是對(duì)那些要素的量或順序的限定。而是，這些名稱在本文中可以用于方便區(qū)分兩個(gè)或更多個(gè)要素或一個(gè)要素的兩個(gè)或更多個(gè)實(shí)例。因此，提及第一和第二要素并不意味著此處僅可以使用兩個(gè)要素，或者第一要素必須以一定的方式在第二要素之前。而且，除非另外指出，一組要素可以包括一個(gè)或多個(gè)要素。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將會(huì)認(rèn)識(shí)到信息和信號(hào)可以使用各種不同技術(shù)中的任意一種來表現(xiàn)。例如，在整個(gè)上面的描述中可能提及的數(shù)據(jù)、指令、命令、信息、信號(hào)、比特、符號(hào)和片段可以表現(xiàn)為電壓、電流、電磁波、磁場或磁性粒子、光場或光粒子或其任意組合。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將會(huì)進(jìn)一步認(rèn)識(shí)到與本文描述的方面結(jié)合描述的各種實(shí)施例、模塊、處理器、裝置、電路和算法步驟中的任意一種都可以作為以下實(shí)施：電子硬件(例如數(shù)字實(shí)施、模擬實(shí)施或其組合，其可以使用源代碼或一些其他技術(shù)設(shè)計(jì))、各種形式的程序和包括設(shè)計(jì)代碼的指令(其在此處為方便起見可以被稱“軟件”或“軟件模塊”)或其組合。為了清楚地解釋硬件和軟件的這種可互換性，上面通常用其功能描述了各種例示的組件、框、模塊、電路和步驟。這種功能是作為硬件還是軟件實(shí)施的取決于對(duì)整個(gè)系統(tǒng)提出的特定應(yīng)用和設(shè)計(jì)限制。技術(shù)人員對(duì)各種特定的應(yīng)用可以以不同的方式實(shí)現(xiàn)所述的功能，但這種實(shí)現(xiàn)決定不應(yīng)當(dāng)被解釋為脫離了本公開的范圍。結(jié)合本文公開的方面或結(jié)合附圖描述的各種邏輯、組件、模塊和電路的實(shí)例可以在集成電路(ic)、接入終端或接入點(diǎn)內(nèi)實(shí)現(xiàn)或由其實(shí)施。ic可以包括被涉及來執(zhí)行本文所述功能的通用處理器、數(shù)字信號(hào)處理器(dsp)、特定應(yīng)用集成電路(asic)、現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)或其他可編程邏輯裝置、離散門或晶體管邏輯、離散的硬件組件、電子組件、光組件、機(jī)械組件或其任意組合，且可以執(zhí)行ic內(nèi)、ic外或ic內(nèi)外存在的代碼或指令。該邏輯框、模塊和電路可以包括用于與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)或設(shè)備內(nèi)的各個(gè)組件進(jìn)行通信的天線和/或收發(fā)器。通用處理器可以是微處理器，但在該方案中，該處理器可以是任何常規(guī)的處理器、控制器、微控制器或狀態(tài)機(jī)。處理器也可以作為計(jì)算設(shè)備的組合實(shí)施，例如dsp和微處理器的組合、多個(gè)微處理器的組合、一個(gè)或多個(gè)微處理器與dsp核的組合或任何其他這種構(gòu)造。該模塊的功能可以以本文教導(dǎo)的一些其他方式實(shí)施。本文描述的功能(例如關(guān)于一幅或多幅附圖的)在一些方面可以對(duì)應(yīng)于所附權(quán)利要求中類似名稱“用于…的裝置”的功能。如果在軟件中實(shí)施，該功能可以作為一個(gè)或多個(gè)指令或代碼在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上存儲(chǔ)或在其間傳送。本文公開的方法或算法的步驟可以在處理器可執(zhí)行的軟件模塊中實(shí)施，該軟件模塊可以位于計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)包括計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)和通信介質(zhì)，包括能夠?qū)⒂?jì)算機(jī)程序從一個(gè)位置轉(zhuǎn)移到另一個(gè)位置的任何介質(zhì)。存儲(chǔ)介質(zhì)可以是任何可得到的可由計(jì)算機(jī)進(jìn)入的介質(zhì)。作為實(shí)例而非限制，這種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以包括ram、rom、eeprom、cd-rom或其光盤存儲(chǔ)、磁盤存儲(chǔ)或其他磁存儲(chǔ)設(shè)備或者可以用于將所希望的程序代碼以指令或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式存儲(chǔ)且可以被計(jì)算機(jī)進(jìn)入的任何其他介質(zhì)。而且，任何連接都能正確地稱作計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。本文所用的磁盤(disk)和圓盤(disc)包括壓縮盤(cd)、激光盤、光盤、數(shù)字多功能光盤(dvd)、軟盤和藍(lán)光盤，其中磁盤(disk)通常用磁復(fù)寫數(shù)據(jù)，而圓盤(disc)用激光來光復(fù)寫數(shù)據(jù)。上述的組合也應(yīng)當(dāng)被包括在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)的范圍內(nèi)。此外，一種方法或算法的操作可以作為一個(gè)或任意組合或一組代碼和指令存在機(jī)器可讀介質(zhì)和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上，其可以被添加到計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品中。認(rèn)識(shí)到在所公開的方法中步驟的任何特定的順序或?qū)哟味际菢悠贩椒ǖ膶?shí)例。根據(jù)設(shè)計(jì)偏好，應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到在該方法中的步驟的特定順序或?qū)哟慰梢赃M(jìn)行重排，同時(shí)仍然保留在本公開的范圍內(nèi)。后附的方法權(quán)利要求展示了以樣品順序的各個(gè)步驟的要素，并不意于被限制到所呈現(xiàn)的特定的順序或?qū)哟?。?duì)本公開中描述的實(shí)施方案的各種改進(jìn)對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言可能是容易顯而易見的，本文限定的普遍原理可以在不脫離本公開的精神或范圍的情況下應(yīng)用于其他實(shí)施方案中。因此，本公開并不意于限制到本文所顯示的實(shí)施方案，而是應(yīng)當(dāng)符合與權(quán)利要求、本文公開的原理和新特征一致的最寬范圍。在本說明書中在單獨(dú)的實(shí)施方案的內(nèi)容中描述的某些特征也能夠組合實(shí)施在單一實(shí)施方案中。相反地，在單一實(shí)施方案的內(nèi)容中描述的多個(gè)特征也能夠單獨(dú)或以任一適合的亞組合實(shí)施在多個(gè)實(shí)施方案中。而且，盡管上面可能將特征描述為以特定的組合作用，甚至初始也有同樣的要求，但要求的組合中的一個(gè)或多個(gè)特征在一些情況中也能夠從該組合中切除，所要求的足額和可以針對(duì)亞組合或亞組合的變型。類似地，盡管一些操作在附圖中以特定的順序描述，但不應(yīng)當(dāng)理解為需要該操作以所顯示的特定的方式進(jìn)行或者按順序進(jìn)行，或者所有所示的操作都進(jìn)行以實(shí)現(xiàn)所希望的結(jié)果。在某些情況中，多任務(wù)的并行處理可能是有利的。而且，在上述實(shí)施方案中各種系統(tǒng)組件的分開并不應(yīng)當(dāng)被解釋為在所有實(shí)施方案中都需要這種分開，應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到所描述的程序組件和系統(tǒng)通常能共同集成在單一的軟件產(chǎn)品中或者包裝在多個(gè)軟件產(chǎn)品中。此外，權(quán)利要求中敘述的動(dòng)作也能夠以不同的順序?qū)崿F(xiàn)，仍能實(shí)現(xiàn)所需的結(jié)果。盡管本公開包括某些方案、實(shí)施例和應(yīng)用，但本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識(shí)到本公開延伸到特別公開的方案之外，并延伸到其他可替代的方案和/或用途及其顯而易見的改進(jìn)和等效方案(包括不提供本文所列所有特征和優(yōu)點(diǎn)的方案)。因此，本公開的范圍并不意于被本文的優(yōu)選方案的特別公開所限制，而可以被呈現(xiàn)的或未來呈現(xiàn)的權(quán)利要求所限定。例如，除了本文呈現(xiàn)的任何權(quán)利要求之外，以下方案也意于包括在本公開的范圍內(nèi)。在之前的描述中，為提供對(duì)實(shí)施例的徹底理解，給出了特定的細(xì)節(jié)。然而，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將認(rèn)識(shí)到在沒有這些特別細(xì)節(jié)的情況下實(shí)施例也可以實(shí)踐。例如，為了使實(shí)施例在不必要的細(xì)節(jié)處不至于含混不清，可以將電子組件/設(shè)備顯示在框圖中。在其他情況中，這種組件、其他結(jié)構(gòu)和技術(shù)也可以詳細(xì)顯示以進(jìn)一步解釋該實(shí)施例。之前提供了對(duì)本公開的實(shí)施方案的描述，能使本領(lǐng)域技術(shù)人員制造或使用本發(fā)明。對(duì)這些實(shí)施方案的各種改進(jìn)對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言都將是容易顯而易見的，本文定義的一般原則可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下應(yīng)用于其他實(shí)施方案。因此，本發(fā)明并不意于限制到本文所示的實(shí)施方案，而是應(yīng)當(dāng)符合與本文公開的原則和新特征相一致的最寬范圍。當(dāng)前第1頁12