專利名稱：用于診斷受試者的組織中的疾病狀況的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明總體涉及人類或者動(dòng)物受試者的組織中的生物狀況(具體地，疾病狀況) 的診斷、確定、表征或評(píng)估。更具體地，本發(fā)明涉及通過采用組織的電阻抗數(shù)據(jù)對(duì)所述受試者的組織中的疾病狀況(例如皮膚癌，諸如基底細(xì)胞癌或惡性黑色素瘤)的診斷。
背景技術(shù)：
在全世界許多國(guó)家中，皮膚癌是一種快速增長(zhǎng)的癌癥形式。最常見的皮膚癌形式是基底細(xì)胞癌、鱗狀細(xì)胞癌和黑色素瘤。黑色素瘤是一種較罕見類型的皮膚癌，但是造成大部分與皮膚癌相關(guān)的死亡。已經(jīng)提出，大多數(shù)皮膚癌病例是由于過度暴露至太陽(yáng)光所造成的。和其他類型的癌癥一樣，重要的是盡可能在早期階段診斷皮膚癌，尤其是黑色素瘤。然而，即使對(duì)于有經(jīng)驗(yàn)的皮膚病醫(yī)生，皮膚腫瘤的臨床診斷也被證明可能是困難的，尤其在惡性黑色素瘤的病例中。因而，日益需要一種除了已建立的采用目測(cè)(ocular inspection)以及結(jié)合用于組織學(xué)檢查的皮膚活檢方法以外的診斷輔助設(shè)備。如本領(lǐng)域已知的，電阻抗構(gòu)成一個(gè)對(duì)有機(jī)材料和生物材料中的變化非常敏感的指示器，尤其是在諸如粘膜、皮膚和器官的體壁之類的組織中，從而可提供一種對(duì)有機(jī)材料和生物材料的結(jié)構(gòu)性質(zhì)中的變化進(jìn)行非創(chuàng)傷性測(cè)量的有效工具。因而，已做出大量努力以獲得一種簡(jiǎn)單且可靠的方式來測(cè)量有機(jī)材料和生物材料中的變化和改變，從而構(gòu)建由于來自異常狀況(例如，疾病狀況)的不同狀態(tài)、特征或刺激而造成的所述變化和改變的發(fā)生率。 因此，現(xiàn)有技術(shù)中提出了許多采用電阻抗測(cè)量結(jié)果或電阻抗譜來確定生物狀況的創(chuàng)傷性、 微創(chuàng)性和非創(chuàng)傷性技術(shù)。通常，期望的是盡可能在疾病發(fā)展的早期階段確定組織中的疾病狀況，與在疾病發(fā)展中的后期階段應(yīng)用預(yù)防措施相比，在所述疾病發(fā)展的早期階段時(shí)很容易使預(yù)防措施有效和/或更加有效。具體地，皮膚癌，尤其是惡性黑色素瘤，可極快速地?cái)U(kuò)散進(jìn)入相鄰組織和器官，從而使得它非常危險(xiǎn)，甚至可能是致命的，要是在疾病發(fā)展的后期階段才被診斷出來的話。其他類型的皮膚癌，例如，基底細(xì)胞癌和鱗狀細(xì)胞癌，即使是惡性的，也較少可能地?cái)U(kuò)散至身體的其他部分。然而，如果未較早治療，它們也可能局部損傷外形。與許多癌癥相似，皮膚癌通常從癌前期病變開始，所述癌前期病變最初可非常小。就這一點(diǎn)而言，臨床經(jīng)驗(yàn)表明病變，尤其在早期階段，可能包括非常小的惡性部分，具有直徑小于Imm的惡性病灶。因而，非常期望的是能夠在疾病的早期階段診斷出甚至更小尺寸的腫瘤。已提出了由電阻抗成像來形成身體區(qū)域中的電阻抗差異的圖像。應(yīng)注意，圖像沒有必要對(duì)應(yīng)于異常狀況(例如，病變)的實(shí)際圖像，而是可寬泛地理解為可用于識(shí)別所述異常狀況的圖案。然而，基于電阻抗測(cè)量結(jié)果將諸如惡性腫瘤之類的疾病組織從健康組織或者僅輕度疾病組織(例如，良性病變)中分離出來需要進(jìn)一步的研究。就這一點(diǎn)而言，當(dāng)試圖用阻抗數(shù)據(jù)構(gòu)造圖像或圖案時(shí)，存在一些需要解決的基本問題。首先，身體內(nèi)的電流沿最小阻抗的路徑流動(dòng)，這通常是不規(guī)則的路徑，而不限于身體內(nèi)的具體線路或者甚至平面，這在由阻抗數(shù)據(jù)來重構(gòu)身體內(nèi)的電氣性能的空間分布時(shí)可能是一個(gè)問題。此外，從組織的阻抗測(cè)量結(jié)果所獲得的電阻抗數(shù)據(jù)是多變量的，并且進(jìn)一步包括復(fù)數(shù)，具有量值和相位。盡管存在分析復(fù)數(shù)的問題，但是這樣的多變量數(shù)據(jù)通常還表示非常大的數(shù)據(jù)集，即使使用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理設(shè)備，分析該數(shù)據(jù)集也很不方便。用于診斷受試者的組織和內(nèi)部器官中的疾病狀況的傳統(tǒng)方法和設(shè)備，通常缺少能夠精確且有效地建立大組的多變量阻抗數(shù)據(jù)與可能存在的疾病狀況之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系的通用裝置。因而，為了識(shí)別可能存在的任何疾病狀況，期望的是使用用于處理多變量阻抗數(shù)據(jù)的改進(jìn)算法。更重要的是，已經(jīng)證明，用于測(cè)量有機(jī)材料和生物材料的結(jié)構(gòu)性能中的變化的傳統(tǒng)方法，尤其是疾病組織的小的惡性區(qū)域的確定，通常缺少所要求的精確度和/或結(jié)構(gòu)分辨率(組織分辨率)，這是由于用于檢測(cè)和/或表征組織中微小尺寸的異常情況——例如小尺寸的病變——的所測(cè)量的阻抗譜的有限分辨率。因而，本領(lǐng)域需要一種用于診斷受試者的組織一尤其是皮膚一的疾病狀況的改進(jìn)的方案或算法，所述改進(jìn)的方案或算法提供一種用于精確且有效地處理大組的多變量阻抗數(shù)據(jù)從而識(shí)別可能存在的任何疾病狀況的通用裝置。此外，期望的是，使用改進(jìn)的方案能夠提供與傳統(tǒng)方法相比增大的精確度和/或組織分辨率。具體地，期望的是， 使用用于診斷皮膚癌一例如，惡性黑色素瘤、基底細(xì)胞癌、鱗狀細(xì)胞癌或者它們的前兆 (precursor)——的改進(jìn)的技術(shù)，來提供與傳統(tǒng)方法相比增大的精確度和/或結(jié)構(gòu)分辨率。

發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述內(nèi)容，本發(fā)明的一個(gè)目的是提供一種通過采用組織中所測(cè)量的電阻抗數(shù)據(jù)來診斷受試者的組織中的疾病狀況的改進(jìn)的方法和醫(yī)療裝置。利用根據(jù)獨(dú)立權(quán)利要求的一種用于診斷受試者的組織中的疾病狀況的裝置和方法，上述和其他目的能夠得到完全或者部分的實(shí)現(xiàn)。其他實(shí)施方案由從屬權(quán)利要求來限定。根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種用于診斷受試者的組織的疾病狀況的方法， 包括獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括在所述目標(biāo)組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值；以及，獲得參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括在參考組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值，其中所述參考組織區(qū)域緊鄰于所述目標(biāo)組織區(qū)域。至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則被應(yīng)用至目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，從而獲得目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集以及參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集。該方法進(jìn)一步包括應(yīng)用受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法 (trained evaluation system algorithm)，基于目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集，來診斷目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況。目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)是基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地獲得。通過所述方法，提供一種允許診斷人類或動(dòng)物受試者的組織中的疾病狀況的技術(shù)，所述技術(shù)能夠通過訓(xùn)練至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則以改進(jìn)受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法的性能(精確度)來提供改進(jìn)的精確度。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方案，進(jìn)一步基于參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集，通過應(yīng)用受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，執(zhí)行目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況的診斷。通過除了考慮(潛在患病的) 目標(biāo)組織的數(shù)據(jù)外，還考慮(健康)參考組織的數(shù)據(jù)，可進(jìn)一步增大精確度。就這一點(diǎn)而言，
6通過基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地獲得目標(biāo)組織區(qū)域以及參考組織區(qū)域的電阻抗數(shù)據(jù)，可減小目標(biāo)組織阻抗的生物噪聲。電阻抗受由例如受試者年齡、受試者性別、組織溫度、組織濕度以及身體上的部位所引起的生物噪聲的影響。所述生物噪聲——其可潛在地引入分類錯(cuò)誤——可以這種方式消除或者保持為最小值。如果生物噪聲過大，所述生物噪聲可導(dǎo)致錯(cuò)誤的診斷。應(yīng)理解，根據(jù)本發(fā)明的第一方面的方法可有利地在計(jì)算機(jī)程序或計(jì)算機(jī)可讀數(shù)字存儲(chǔ)媒體中實(shí)現(xiàn)，所述計(jì)算機(jī)程序包括用于執(zhí)行所述方法的計(jì)算機(jī)代碼，所述計(jì)算機(jī)可讀數(shù)字存儲(chǔ)媒體的非限制性實(shí)施例是CD、DVD、軟盤、硬盤驅(qū)動(dòng)、盒式磁帶、存儲(chǔ)器卡和USB存儲(chǔ)器設(shè)備，在所述計(jì)算機(jī)可讀數(shù)字存儲(chǔ)媒體上存儲(chǔ)有所述計(jì)算機(jī)程序。所述計(jì)算機(jī)程序和存儲(chǔ)媒體在本發(fā)明的范圍內(nèi)。預(yù)期的是，本發(fā)明可被應(yīng)用至人類受試者以及其他動(dòng)物受試者。根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供一種用于診斷受試者的組織中的疾病狀況的醫(yī)療裝置，所述裝置包括阻抗信號(hào)單元，所述阻抗信號(hào)單元適于獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括在目標(biāo)組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值；以及，所述阻抗信號(hào)單元還適于獲得參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括在參考組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值，所述參考組織區(qū)域緊鄰于所述目標(biāo)組織區(qū)域。所述阻抗信號(hào)單元進(jìn)一步適于基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)以及參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)。所述裝置進(jìn)一步包括分類單元，所述分類單元適于將至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則應(yīng)用至目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)以及參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，從而獲得目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集以及參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集。所述裝置還包括診斷單元，所述診斷單元適于基于目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集來執(zhí)行受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，用于診斷目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況。通過所述裝置，獲得了與根據(jù)本發(fā)明的第一方面的方法的優(yōu)勢(shì)相似或相同的優(yōu)勢(shì)。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方案，所述診斷單元適于進(jìn)一步基于參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集來執(zhí)行受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，用于診斷目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方案，目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)在不同的組織層處獲得，其中至少掃描所述組織的上部部分，從而獲得來自小的連續(xù)組織分區(qū)的一系列阻抗值。因而，可能的是獲得具有高度分辨率的阻抗數(shù)據(jù)。這允許在組織中檢測(cè)到小的異常現(xiàn)象。原理上，所述分辨率被用于獲得阻抗數(shù)據(jù)的相鄰電極之間的距離、交流電頻率以及電極的總體設(shè)計(jì)(例如，電極的尺寸和形狀)所限制。此外，組織阻抗可在不同組織層——通常多個(gè)不同的組織層——處測(cè)量，其可從測(cè)量中包括的最頂層至最下層連續(xù)地布置。因而，通過使得相鄰組織層中的測(cè)量點(diǎn)之間的距離變小，可實(shí)現(xiàn)關(guān)于組織表面下方的深度處的高的組織分辨率，原理上所述分辨率僅被可實(shí)現(xiàn)的相鄰組織層中的測(cè)量點(diǎn)之間的距離遠(yuǎn)近所限制。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方案，減小目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)中的噪聲含量。減小阻抗數(shù)據(jù)中的噪聲含量的過程可包括下列一個(gè)或多個(gè)根據(jù)時(shí)間、空間、相位和/或量值來區(qū)分目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)；確定目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的量值、相位、實(shí)部和/或虛部；確定目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)和參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)之間的差異；以及，確定目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的倒數(shù)以及參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的倒數(shù)。因此，由于移除了例如阻抗數(shù)據(jù)中的生物噪聲，可進(jìn)一步增大診斷的精確度。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方案，減小目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)的維度。這可通過線性減小——例如通過主成分分析法(PCA)——目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，或非線性減小——例如通過非線性核 PCA——目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)來執(zhí)行。替代地或可選地，通過柯爾-柯爾(Cole-Cole)等效電路模型、自組織圖和阻抗索引來執(zhí)行維度減小。應(yīng)理解，所述示例性列表并非窮盡性的。還可通過上述的兩種或更多種技術(shù)的組合來執(zhí)行維度減小，但是這些技術(shù)是示例性的且不限于上文所提及的這些技術(shù)。通常，所獲得的阻抗數(shù)據(jù)集包括非常大量的變量，這意味著由于信息冗余，而造成執(zhí)行每一變量的單變量分析(一次進(jìn)行一個(gè)變量的分析)可能是不明確的。通過本發(fā)明的實(shí)施方案，所述數(shù)據(jù)可被簡(jiǎn)化至較少數(shù)目的變量，但這些變量仍包含臨床相關(guān)的信息，從而允許對(duì)阻抗數(shù)據(jù)的更快以及更強(qiáng)大的分析或處理，以用于隨后診斷組織中的疾病狀況。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方案，受試者身體狀況的數(shù)據(jù)被接收，并且至少一些數(shù)據(jù)被參數(shù)化，其中通過執(zhí)行受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，基于目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集和參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集的目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況的診斷，進(jìn)一步基于受試者身體狀況的參數(shù)化數(shù)據(jù)來完成。受試者身體狀況的數(shù)據(jù)可包括受試者的年齡、病變ABCDE特征、受試者的性別、病變尺寸、病變的位置以及受試者的紅斑易感性(erythema susceptibility)中的一個(gè)或多個(gè)。這樣，進(jìn)一步基于附加的臨床相關(guān)數(shù)據(jù)來執(zhí)行疾病狀況的診斷，從而，甚至可進(jìn)一步提高疾病狀況的診斷的精確度。所述附加數(shù)據(jù)可針對(duì)診斷特定類型的疾病狀況，例如皮膚癌(對(duì)于此，上文列舉的數(shù)據(jù)可能尤其相關(guān))。因而，通過包括受試者身體狀況的特別選定的附加數(shù)據(jù)，可確定具體的疾病狀況。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施方案，該方法和/或裝置特別地布置用于診斷皮膚癌，例如基底細(xì)胞癌或惡性黑色素瘤或者其前兆，例如光化性角化癥(鱗狀細(xì)胞癌的前兆)以及發(fā)育不良痣(惡性黑色素瘤的前兆)，或者皮膚狀況， 包括年齡、日光損害和膠原蛋白成分。大范圍的分類器——從簡(jiǎn)單的線性分類器至非常強(qiáng)大的人工網(wǎng)絡(luò)，可應(yīng)用于模式識(shí)別。因而，根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方案，所述至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則由例如Fisher 線性決策法(Fisher Linear Discriminant)、偏最小二乘決策分析法(Partial Least Squares Discriminant Analysis)、k_ 最近鄰點(diǎn)法(k-Nearest Neighbors)、支持向量機(jī) (Support Vector Machines)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類器(Bayesian Classifier)和決策樹中的一個(gè)或多個(gè)來確定。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方案，至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則被應(yīng)用至受試者身體狀況的參數(shù)化數(shù)據(jù)，所述規(guī)則由例如Fisher線性決策法、偏最小二乘決策分析法、k-最近鄰法、 支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類器和決策樹中的一個(gè)或多個(gè)來確定，從而也對(duì)受試者身體狀況的參數(shù)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，這可增強(qiáng)組織的疾病狀況的診斷的性能。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方案，在約IOHz和約IOMHz之間的多個(gè)頻率處和/或在多個(gè)不同的電流驅(qū)動(dòng)振幅處獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)。早期研究表明，為了精確地獲得疾病狀況的指示，必須將頻率譜的很大部分，例如 IOHz至IOMHz，考慮在阻抗數(shù)據(jù)的分析中(參看，例如EP 1600104A1中的圖2 (a)-圖2 (d))。 此外，通過考慮在多個(gè)不同電流驅(qū)動(dòng)振幅處獲得的阻抗數(shù)據(jù)，能夠例如檢測(cè)來自線性響應(yīng)的偏差，這可用于指示細(xì)胞水平的組織中的局部電位變化何時(shí)變得足夠大以超出細(xì)胞電位變化，從而允許利用新的離子傳導(dǎo)路徑。所述非線性通常在健康組織中并不出現(xiàn)，因此上述方法在進(jìn)一步增強(qiáng)診斷組織的疾病狀況的性能時(shí)是有用的。例如，可在從約IkHz至約2. 5MHz的范圍的多個(gè)對(duì)數(shù)分布頻率上測(cè)量目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的電阻抗，例如在35個(gè)對(duì)數(shù)分布頻率處。根據(jù)所述具體實(shí)施例，每十個(gè)使用十個(gè)測(cè)量頻率。根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方案，受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)選自例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)和它們的組合。在本發(fā)明的背景下，術(shù)語(yǔ)“基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地”意為，例如，獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和獲得參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)可能夠在相同時(shí)間發(fā)生，或者在中間僅有非常短的時(shí)間間隔而使得所述測(cè)量過程實(shí)際上是可行的情況下發(fā)生，這可能取決于所使用的探針的具體配置。這具有如下優(yōu)勢(shì)，其確保在非常相似的外部狀況下執(zhí)行獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和獲得參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，從而在所獲得的目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)中不引入任何人為因素。在本發(fā)明的背景下，術(shù)語(yǔ)“病變”意為皮膚的腫瘤。在本發(fā)明的背景下，術(shù)語(yǔ)“ABCDE標(biāo)準(zhǔn)”意為用于評(píng)估受試者的色素痣(mole)是否疑似惡性黑色素瘤的標(biāo)準(zhǔn)，即不對(duì)稱性(A)，針對(duì)色素痣的一側(cè)至另一側(cè)的邊界；邊界不規(guī)則性(B)，針對(duì)色素痣的邊界粗糙度或者如果色素痣的邊界處的顏色是不均勻的；顏色(C)，針對(duì)單個(gè)色素痣中出現(xiàn)多種顏色；痣的直徑(D)，針對(duì)例如如果色素痣的直徑超過約6mm ；以及，色素痣的分辨率(E)，針對(duì)形狀、尺寸或顏色隨著時(shí)間的改變。在本發(fā)明的背景下，術(shù)語(yǔ)“ABCDE特征”意為根據(jù)上述ABCDE標(biāo)準(zhǔn)所表征的受試者或患者的組織區(qū)域，例如色素痣、病變等。從下文的詳細(xì)公開文本、隨附的權(quán)利要求以及附圖中，本發(fā)明的其他目的、特征和優(yōu)勢(shì)將變得明顯。通常，除非在本文中另有明確限定，權(quán)利要求中所使用的所有術(shù)語(yǔ)旨在根據(jù)它們?cè)诩夹g(shù)領(lǐng)域中的通常意義來解釋。除非另有明確限定，所有關(guān)于“一 / 一個(gè)/該(元件、設(shè)備、部件、單元、裝置、步驟等)，，的指代旨在開放地解釋為指的是所述元件、設(shè)備、部件、單元、裝置、步驟等中的至少一個(gè)示例。除非明確聲明，本文所公開的任何方法的步驟不需要以所公開的確切次序來執(zhí)行。


通過結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方案的下列示例性和非限制性的細(xì)節(jié)性描述， 將更好地理解本發(fā)明的上述以及附加目的、特征和優(yōu)點(diǎn)，在附圖中相同的參考數(shù)字用于相同或相似的元件，其中圖1是根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施方案的醫(yī)療裝置的示意圖；圖2是根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施方案的一種用于測(cè)量組織阻抗的探針的示意圖；圖3至圖5是根據(jù)本發(fā)明的示例性實(shí)施方案的醫(yī)療裝置的示意圖；以及圖6是根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施方案的一種用于診斷受試者的組織中的疾病狀況的方法的示意流程圖。
具體實(shí)施例方式在前后文中，各種操作被描述為以一種有助于理解本發(fā)明的形式依序執(zhí)行的多個(gè)分立步驟。然而，描述的次序不應(yīng)解釋為暗示這些步驟必須按它們呈現(xiàn)的次序來執(zhí)行，也不應(yīng)解釋為暗示這些步驟或者甚至依賴于它們所呈現(xiàn)的次序。通常，所謂的從組織的電阻抗測(cè)量結(jié)果獲得的“原始”電阻抗數(shù)據(jù)是多變量的，并且還包括復(fù)數(shù)，該復(fù)數(shù)包括量值和相位，或?qū)嵅炕蛱摬俊榱私忉屵@樣的原始數(shù)據(jù)，由此期望并且通常必要的是，將該數(shù)據(jù)擬合在模型中，或者將該數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化為可管理的多個(gè)臨床相關(guān)參數(shù)。例如，可通過將阻抗數(shù)據(jù)線性映射至下級(jí)子空間來處理所述阻抗數(shù)據(jù)，以用于減少變量數(shù)目。為此，可使用諸如主成分分析(PCA)之類的技術(shù)。替代地，可使用阻抗的非線性映射，例如通過非線性核PCA。另一些替代方法包括平行因子分析法(PARAFAC)、柯爾-柯爾等效電路模型、自組織映射或簡(jiǎn)單阻抗索引。所述技術(shù)在本領(lǐng)域中是已知的，因而省略其詳細(xì)描述。所簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)一步可通過例如經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析或分類來處理。電阻抗的數(shù)值分類和受試者的組織中的疾病狀況(例如，病變)，可被用于提供一種用于找出描述電阻抗和疾病狀況(病變)的身份(identity)以及其他特征——例如，指出病變是否為惡性的——之間關(guān)系的規(guī)則的方法。然后可采用所述規(guī)則，使用阻抗測(cè)量結(jié)果來識(shí)別疾病狀況(病變)和/或表征另一尚未識(shí)別的疾病狀況(病變)。為此，首先必須使用訓(xùn)練集(training set)來調(diào)整所述規(guī)則，所述訓(xùn)練集即為良性以及具有已知身份和/ 或特征的疾病狀況(病變)的阻抗測(cè)量結(jié)果(例如，通過目測(cè)結(jié)合組織學(xué)分析的組織活檢的臨床確定)。應(yīng)理解，對(duì)規(guī)則的“調(diào)整”應(yīng)寬泛地理解，原因在于它可包括修改具體分類規(guī)則或分類模型的參數(shù)的數(shù)值，或者甚至改變分類規(guī)則(或模型)自身。在診斷疾病狀況——例如，病變——的背景中，通常需要使分類器的性能生效，例如通過比較未被包括在用于訓(xùn)練分類規(guī)則的任何訓(xùn)練集中的新病變的電阻抗測(cè)量結(jié)果。在所述分類規(guī)則被確定以后，包括所謂的測(cè)試集的新病變的電阻抗測(cè)量結(jié)果——并為其建立身份和/或特征(例如，通過臨床目測(cè)結(jié)合組織分析學(xué)的病變活檢)——是使分類規(guī)則生效的一種可靠方式。此外，所述過程嚴(yán)格模擬分類器的預(yù)期用途。然后使用所建立的子集的身份和/或特征與使用分類器所預(yù)測(cè)的子集的身份和/或特征之間的關(guān)系來近似分類器的性能。應(yīng)理解，可在任何疾病狀況的背景下應(yīng)用相同的過程。如在上下文中所使用的，“分類規(guī)則”意為用于處理數(shù)據(jù)——諸如對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類——的數(shù)據(jù)處理規(guī)則。根據(jù)本發(fā)明的一些示例性實(shí)施方案，分類規(guī)則通過例如Fisher線性決策法 (FLD)、偏最小二乘分析法(PLS-DA)、分類軟獨(dú)立模式法(SIMCA)、k_最近鄰點(diǎn)法(KNN)、支持向量機(jī)(SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、決策樹和貝葉斯分類器中的一種或多種確定，如下文進(jìn)一步描述的。所述用于確定分類規(guī)則的技術(shù)在本領(lǐng)域中是已知的，因而省略其詳細(xì)描述。圖1是根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施方案的用于診斷受試者的組織中的疾病狀況的醫(yī)療裝置10的示意圖。裝置10包括用于執(zhí)行所述裝置的核心操作的主單元1，主單元 1包括阻抗信號(hào)單元2和分類單元3。主單元1被連接至診斷單元4，用于基于由阻抗信號(hào)單元2所獲得的阻抗數(shù)據(jù)來診斷組織中的疾病狀況。阻抗信號(hào)單元2適于獲得受試者的組織的目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，以及獲得受試者的組織的參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)。應(yīng)理解，目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)包括目標(biāo)組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值，以及參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)包括參考組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值。根據(jù)一個(gè)示例性實(shí)施方案，受試者的組織包括受試者的皮膚。然而，本文所描述的方法和裝置可同樣很好地通過例如允許插入皮膚下方的鋒利的、尖的電極被應(yīng)用至組織活檢(測(cè)試樣品)或者受試者皮膚下方(皮下)一點(diǎn)處。目標(biāo)組織區(qū)域意為待被診斷的組織區(qū)域，即疑似被疾病狀況影響的組織區(qū)域。參考組織區(qū)域意為用于參考目的并且處于健康狀態(tài)的組織區(qū)域。參考組織區(qū)域通常應(yīng)被布置為使其緊鄰于目標(biāo)組織區(qū)域，或者至少盡可能鄰近，同時(shí)仍允許獲得有差別的電阻抗測(cè)量結(jié)果。優(yōu)選地，阻抗信號(hào)單元2適于基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)。這樣就意味著基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地執(zhí)行用于獲得各阻抗數(shù)據(jù)集的測(cè)量。在每一阻抗測(cè)量之前，可使用例如0. 9%的鹽水浸泡目標(biāo)組織表面和參考組織表面。例如，在執(zhí)行電阻抗測(cè)量之前，所述表面被浸泡約30秒。通過集成在醫(yī)療裝置10中的探針或者在醫(yī)療裝置10外部而被連接至該醫(yī)療裝置 10的探針，可執(zhí)行用于獲得目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)的組織阻抗測(cè)量結(jié)果。例如，不管在外部還是被集成，探針可包括適于被放置以接觸待分析的組織一典型地，受試者的皮膚——的多個(gè)電極?？赏ㄟ^將AC電壓施加在兩個(gè)電極上并且測(cè)量所生成的電流來測(cè)量組織阻抗。當(dāng)電極探針被放置以接觸組織時(shí)，所述電極探針可例如包括五個(gè)電極，該五個(gè)電極被布置以基本覆蓋組織表面區(qū)域。通過選擇相鄰對(duì)的電極，可通過所生成的電流路徑來掃描組織的最頂層。通過選擇不相鄰的電極對(duì)，或者換句話說，選擇中間布置有一個(gè)或多個(gè)電極的電極對(duì)，所生成的電流路徑允許在較深組織層處進(jìn)行掃描(測(cè)量)。這在圖2中示出，其中指示了多個(gè)電流路徑，以及多個(gè)組織層A、B、C和D，示意性地由虛線指示。組織的表面S示意性地由虛線指示。依次將電壓施加在相鄰電極對(duì)上(未示出電壓施加裝置)——即電極9a和9b、9b和9c、9c和9d或者9d和9e，通過測(cè)量所生成的電流路徑， 在組織的最頂層A中可得到四個(gè)阻抗測(cè)量結(jié)果。以這種方式，可完成最頂部組織層A的掃描。同樣，依次將電壓施加在中間布置有一個(gè)電極的電極對(duì)上，即根據(jù)示出的示例性實(shí)例的電極9a和9c、9b和9d或者9c和9e，通過測(cè)量所生成的電流路徑，可在緊鄰最頂部組織層 A下方的組織層B中得到三個(gè)阻抗測(cè)量結(jié)果。同樣，依次將電壓施加在中間布置有兩個(gè)電極的電極對(duì)上，即電極9a和9d以及9b和9e，通過測(cè)量所生成的電流路徑，可在緊鄰組織層B 下方的組織層C中得到兩個(gè)阻抗測(cè)量結(jié)果。根據(jù)圖2示出的實(shí)施方案，通過將電壓施加在中間布置有三個(gè)電極的電極對(duì)上——根據(jù)本具體實(shí)施例的電極9a和9e，并且測(cè)量所生成的電流路徑，還可在緊鄰組織層C下方的更深組織層D處得到最終測(cè)量結(jié)果。當(dāng)然，電極的數(shù)目不限于五個(gè)，而是任何數(shù)目的電極，例如，四個(gè)、六個(gè)、十個(gè)、十二個(gè)或者二十個(gè)，都在本發(fā)明的范圍內(nèi)。通過所述配置，可測(cè)量更深組織深度處的電阻抗。此外，通過沿著組織表面移動(dòng)探針以及在多個(gè)位置處執(zhí)行阻抗測(cè)量，可相對(duì)于組織表面做出橫向掃描。再次轉(zhuǎn)向圖1，如上獲得的目標(biāo)組織區(qū)域和參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，隨后被分類單元3所分類，所述分類單元3適于將至少一組分類規(guī)則應(yīng)用至目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，從而獲得目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集以及參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集。然后如上分類后的數(shù)據(jù)集被輸入至診斷單元4，隨后所述診斷單元4基于目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集和參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集來執(zhí)行受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，用于診斷目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況。然后，例如通過合適的可視顯示裝置，例如LCD面板或打印機(jī)， 診斷結(jié)果被輸出至用戶(臨床醫(yī)師)。還可預(yù)期的是，診斷結(jié)果可被傳輸至外部設(shè)備(未示出)，例如臨床醫(yī)師的膝上型電腦或臺(tái)式機(jī)，以數(shù)字地存儲(chǔ)在其上。為此該裝置可設(shè)有分立的通信單元，能夠經(jīng)由無(wú)線通信媒體或經(jīng)由電導(dǎo)體與外部設(shè)備通信。此外，根據(jù)圖1示出的實(shí)施方案，診斷結(jié)果還可通過一體式通信單元6被傳輸至外部設(shè)備(如圖1中的雙箭頭所指示的)，如下文進(jìn)一步所描述的。應(yīng)理解，圖1中的雙箭頭指示各部件之間的通信可以是雙向的。應(yīng)用至目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)以及參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)的分類規(guī)則集可例如由Fisher線性決策法、偏最小二乘決策分析法、k-最近鄰點(diǎn)法、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類器和決策樹中的一個(gè)或多個(gè)來確定。在本領(lǐng)域中所述技術(shù)是已知的，因而省略其詳細(xì)描述。所要達(dá)到的目的是所述技術(shù)可與本上下文所描述的任何實(shí)施方案結(jié)合。阻抗信號(hào)單元2可進(jìn)一步適于獲得組織的不同層處的目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，其中掃描待分析組織的至少最頂部組織層，即測(cè)量至少屬于最頂部層的組織中的一點(diǎn)處的電阻抗，從而獲得來自最頂部組織層的一系列阻抗值。換句話說，可測(cè)量屬于不同組織層的組織中的一些點(diǎn)處的組織阻抗，所述不同組織層通常是多個(gè)不同組織層，它們可以從包括在測(cè)量中的最頂層至最下層連續(xù)地布置。這例如可通過根據(jù)前文與圖2相關(guān)聯(lián)的描述來執(zhí)行。還可采用同一申請(qǐng)人的標(biāo)題為“Switch probe for multiple electrode measurement of impedance (用于多電極阻抗測(cè)量的開關(guān)探針)”的共同未決申請(qǐng)中描述的一個(gè)或多個(gè)裝置來執(zhí)行所述組織阻抗的測(cè)量。這樣，通過使得相鄰組織層中的測(cè)量點(diǎn)之間的距離變小，可獲得關(guān)于組織表面下方的深度的高的組織分辨率。理論上，可實(shí)現(xiàn)的分辨率僅由相鄰組織層中的測(cè)量點(diǎn)之間的距離的大小來限制，而該測(cè)量點(diǎn)之間的距離可在裝置中實(shí)現(xiàn)。目的是配置(例如上文剛剛所描述的)可與上下文所描述的任一實(shí)施方案結(jié)合。如圖1中所示，醫(yī)療裝置10可進(jìn)一步包括處理單元5，適于減小目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)中的噪聲含量。替代地或可選地，處理單元5還可適于減小目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)的維度。為了減小目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)的噪聲含量， 處理單元5可進(jìn)一步關(guān)于時(shí)間、空間、相位和/或量值來區(qū)分目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)。替代地或可選地，處理單元5可進(jìn)一步適于確定目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的量值、相位、實(shí)部和/或虛部。此外，替代地或可選地，處理單元5可進(jìn)一步適于確定目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值的至少一個(gè)和參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值的至少一個(gè)之間的差異。同樣，替代地或可選地，處理單元 5可進(jìn)一步適于確定目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值的至少一個(gè)的倒數(shù)以及參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值的至少一個(gè)的倒數(shù)。因此，由于移除例如由此獲得的阻抗數(shù)據(jù)中的生物噪聲，可進(jìn)一步提高醫(yī)療裝置10的精確度。在上下文所描述的實(shí)施方案中的任一醫(yī)療裝置10，可包括處理單元5，例如上文剛剛描述的以及本文其他地方所描述的。如圖1中所示，該裝置可進(jìn)一步包括通信單元6，所述通信單元6能夠發(fā)送數(shù)據(jù)至外部設(shè)備(未示出)/接收來自外部設(shè)備(未示出)的數(shù)據(jù)，可以是膝上型計(jì)算機(jī)、掌上型計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)等。通過這種方式，可向該裝置提供例如便于診斷組織的疾病狀況的數(shù)據(jù)， 如下文將描述的。例如，通信單元6可適于接收受試者身體狀況的數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)可以包括但是不限于，受試者年齡、病變ABCDE特征、受試者性別、病變尺寸、病變的位置以及受試者紅斑易感性。處理單元5可適于將如上——直接或者經(jīng)由主單元1從通信單元6輸入至處理單元——所接收的數(shù)據(jù)中的至少一些數(shù)據(jù)參數(shù)化，如圖1中所示出的。然后，進(jìn)一步基于受試者身體狀況的參數(shù)化數(shù)據(jù)，診斷單元4可執(zhí)行受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，用于目標(biāo)組織區(qū)域中的所述疾病狀況的診斷。通信單元6可被布置為經(jīng)由無(wú)線通信媒體或者經(jīng)由連接在通信單元6和外部設(shè)備之間的電導(dǎo)體(“線”)來發(fā)送/接收數(shù)據(jù)。如圖1中所示，為此通信單元6可包括天線7， 所述天線7適于經(jīng)由無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)8與外部設(shè)備(未示出)進(jìn)行通信。進(jìn)一步應(yīng)理解，可以不受第三方干擾地執(zhí)行通信，如本領(lǐng)域所公知的。本上下文所描述的實(shí)施方案中的任一醫(yī)療裝置10可包括通信單元6，例如上文剛剛描述的以及本文其他地方所描述的。根據(jù)本發(fā)明，采用受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法來診斷受試者的組織中的疾病狀況。通過訓(xùn)練所述至少一組分類規(guī)則，可改進(jìn)受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法的性能(精確度)。通常采用受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，其非限制性實(shí)施例是專家系統(tǒng)和/或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以在包括目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值的多變量數(shù)據(jù)中識(shí)別和學(xué)習(xí)不同組織類型或狀況—— 包括癌性組織和癌前組織——的標(biāo)記模式(signature pattern) 0為使受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法識(shí)別和學(xué)習(xí)不同組織類型和狀況的標(biāo)記模式，可使用模式識(shí)別算法來識(shí)別多變量數(shù)據(jù)空間中的對(duì)應(yīng)于不同組織類型和狀況的區(qū)域。為了精確且可靠地操作根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方案的方法和裝置，受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法必須能夠基于目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集來進(jìn)行精確且可靠的評(píng)估，這通過訓(xùn)練用于對(duì)目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的至少一組分類規(guī)則來確保。為此，通過前文所描述的方式，使用訓(xùn)練集來逐漸調(diào)整分類規(guī)則并且隨后使其生效。應(yīng)理解，本發(fā)明不限于僅訓(xùn)練分類規(guī)則，而且通過訓(xùn)練算法架構(gòu)，S卩，通常不同的分類規(guī)則和/或前文所描述的其他數(shù)據(jù)處理步驟的結(jié)合，還可改進(jìn)受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法的性能(精確度)。可通過類似于分類規(guī)則的訓(xùn)練來執(zhí)行所述訓(xùn)練。圖3至圖5是用于根據(jù)本發(fā)明的三個(gè)示例性實(shí)施方案來診斷受試者的組織中的疾病狀況的醫(yī)療裝置10的示意圖。圖3至圖5中示出的醫(yī)療裝置10在許多方面類似于參考圖1所描述的醫(yī)療裝置10。然而，如圖3中所示，醫(yī)療裝置10的主單元1可進(jìn)一步包括診斷單元4。因而，根據(jù)圖3中所示的實(shí)施方案，診斷單元4可被集成在主單元1中。此外， 如圖4中所示，醫(yī)療裝置10的主單元1可選地包括處理單元5，由此被集成在主單元1中。 替代地或可選地，還可預(yù)期的是，醫(yī)療裝置10的主單元1可包括通信單元6，如圖5中所示。 還可預(yù)期的是，在其他實(shí)施方案中，主單元1可包括診斷單元4、處理單元5和/或通信單元 6。因而，一個(gè)或多個(gè)診斷單元4、處理單元5和通信單元6可被集成在醫(yī)療裝置10的主單元1中。圖6是示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)示例性實(shí)施方案的一種用于診斷受試者的組織中的疾病狀況的方法的示例流程圖。該方法從獲得受試者的組織的阻抗數(shù)據(jù)開始。在步驟 11，獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)——所述數(shù)據(jù)包括在目標(biāo)組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值，以及參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)——所述數(shù)據(jù)包括在參考組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值。如前文所描述的，優(yōu)選使得所述參考組織區(qū)域緊鄰于所述目標(biāo)組織區(qū)域。此外，基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，這樣使得基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地執(zhí)行目標(biāo)組織區(qū)域和參考組織區(qū)域的組織阻抗的測(cè)量，如在先前上文所描述的。如圖6中所示，該方法繼續(xù)步驟12a_12d，每一步驟包括將一組分類規(guī)則應(yīng)用至如上所獲得的目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)。通常，所應(yīng)用在步驟中的每一步驟中的分類規(guī)則組可彼此互不相同。步驟Ua-12d中的每一步驟可進(jìn)一步包括阻抗數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理，并優(yōu)選地在執(zhí)行分類程序以前。所述處理可包括目標(biāo)組織區(qū)域和/ 或參考組織區(qū)域中的阻抗數(shù)據(jù)中的噪聲含量的減少，和/或目標(biāo)組織區(qū)域和/或參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)的維度的減少，如在前文中所描述的。如圖6中所示，該方法可進(jìn)一步包括步驟13，包括接收受試者身體狀況的數(shù)據(jù)并且將如上接收到的受試者身體狀況的至少一些數(shù)據(jù)參數(shù)化。隨后如上所參數(shù)化的受試者身體狀況的數(shù)據(jù)在步驟12e中可被分類和/或作進(jìn)一步處理，與步驟1加-12(1相似。該方法繼續(xù)至步驟14，包括基于在步驟1加-12(1所獲得的目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集和參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集以及在步驟1 所獲得的受試者身體狀況的分類參數(shù)化數(shù)據(jù)，通過應(yīng)用受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，診斷目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況。應(yīng)理解，步驟13和 12e是可選的，并且可僅基于步驟12a_12d中的一個(gè)或多個(gè)步驟所獲得的目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集和參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集，來執(zhí)行通過應(yīng)用受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法診斷目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況。在步驟15處該方法結(jié)束，在此將受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法的輸出，S卩，受試者的組織中的疾病狀況的診斷，提供給用戶(例如，臨床醫(yī)師或皮膚科醫(yī)生)。人類皮膚是具有電子非線性性質(zhì)的一個(gè)復(fù)雜不均勻且各向異性的多層結(jié)構(gòu)。具體地，通過高度非線性效應(yīng)和非常高的電阻抗來表征角質(zhì)層(即，表皮的最外層)，諸如皮膚癌之類的疾病和過敏反應(yīng)在該角質(zhì)層的下方顯現(xiàn)。因而，依賴于測(cè)量探針的具體設(shè)計(jì)，皮膚的非創(chuàng)傷性電阻抗譜可以由角質(zhì)層的介電性質(zhì)主導(dǎo)，尤其在低頻率處。此外，角質(zhì)層具有大且寬的所謂α色散(alpha dispersion)，所述α色散可導(dǎo)致來自下方有生存力的皮膚層的響應(yīng)與來自角質(zhì)層的響應(yīng)相混淆，從而減弱來自有生存力的皮膚的臨床相關(guān)信息。為了改進(jìn)對(duì)角質(zhì)層下方顯現(xiàn)的電阻抗現(xiàn)象的評(píng)估，根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施方案，通過具有多個(gè)電極的導(dǎo)電探針來獲得阻抗數(shù)據(jù)，其中多個(gè)電極的每一電極包括至少一個(gè)長(zhǎng)釘或顯微針，每一長(zhǎng)釘或顯微針具有足夠的長(zhǎng)度以穿透受試者皮膚的至少一層，或者具有足夠的長(zhǎng)度以穿透受試者皮膚表面下方直至表皮的最底層，即生發(fā)層。例如，每一長(zhǎng)釘或顯微針具有最高達(dá)Imm的長(zhǎng)度以用于皮膚癌評(píng)估，然而其他組織和器官——其可能包在較厚的外皮中——可要求更長(zhǎng)的長(zhǎng)釘或顯微針。此外，多個(gè)電極的每一電極可包括至少兩個(gè)、 三個(gè)、四個(gè)、五個(gè)、六個(gè)、七個(gè)、八個(gè)、九個(gè)、十個(gè)、十二個(gè)、十五個(gè)、十八個(gè)、二十個(gè)、二十二個(gè)、 三十個(gè)、四十個(gè)或至少五十個(gè)所述的長(zhǎng)釘或顯微針。通過所述配置，除了可能地減弱角質(zhì)層的非線性效應(yīng)的問題，還可實(shí)現(xiàn)增加的多功能性和增加的涉及電容需求的適配性。根據(jù)另一實(shí)施方案，探針的長(zhǎng)釘或顯微針彼此橫向間隔開，從而當(dāng)通過例如將電壓施加在一對(duì)長(zhǎng)釘電極或一對(duì)顯微針電極上并測(cè)量所生成的電流以此來測(cè)量阻抗時(shí)彼此不干涉。根據(jù)一個(gè)示例性實(shí)施方案，探針包括布置在底部基底——例如，硅晶圓——上的多個(gè)顯微針。從硅晶圓的平面上延伸的顯微針的制造在本領(lǐng)域中是已知的，參看例如 S. Roy 禾口 k. J. F Ieischman 的標(biāo)題為"Microneedle array module and method of fabricating the same (顯微針陣列模塊及其制造方法)”的專利US 2004/0243063。應(yīng)理解，在本發(fā)明的上下文中并且關(guān)于電連接至彼此的電部件，術(shù)語(yǔ)連接的涵義不限于直接連接，而且包括具有中間部件的功能連接。例如，一方面，如果第一部件的輸出被聯(lián)接至第二部件的輸入，這包括直接連接。另一方面，如果電導(dǎo)體將來自第一部件的輸出的信號(hào)基本上未改變地直接供應(yīng)至第二部件的輸入，替代地經(jīng)由一個(gè)或多個(gè)附加部件，第一部件和第二部件也是連接的。然而，所述連接具有如下功能意義，即來自第一部件的輸出的信號(hào)中的逐漸或突然變化造成了輸入至第二部件的信號(hào)中的對(duì)應(yīng)或修正的變化?？傊?，本發(fā)明涉及一種用于診斷人類或動(dòng)物受試者的組織中的疾病狀況的方法和醫(yī)療設(shè)備，其中采用組織電阻抗測(cè)量。至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則被應(yīng)用至目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，其中參考組織區(qū)域緊鄰于目標(biāo)組織區(qū)域。目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)分別包括在目標(biāo)組織區(qū)域和參考組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值，其中基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地執(zhí)行兩個(gè)組織區(qū)域中的組織測(cè)量?；陬A(yù)處理數(shù)據(jù)，受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法診斷目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況。上文主要參考幾個(gè)實(shí)施方案來描述本發(fā)明。然而，如本領(lǐng)域普通技術(shù)人員容易理解的，不同于上文公開的實(shí)施方案的其他實(shí)施方案同樣可能落入如隨附的權(quán)利要求所限定的本發(fā)明的范圍。
權(quán)利要求
1.一種用于診斷受試者的組織的疾病狀況的方法，包括如下步驟(a)獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括在所述目標(biāo)組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值；(b)獲得參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括在緊鄰于所述目標(biāo)組織區(qū)域的所述參考組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值；(c)將至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則應(yīng)用至所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)以及所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，從而獲得所述目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集以及所述參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集；以及(d)基于所述目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集，應(yīng)用受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法來診斷所述目標(biāo)組織區(qū)域中的所述疾病狀況；其中步驟(a)和(b)被基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地執(zhí)行。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中進(jìn)一步基于所述參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集來執(zhí)行步驟(d)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述步驟(a)和/或(b)進(jìn)一步包括(e)在不同組織層處獲得阻抗數(shù)據(jù)，其中至少掃描所述組織的上部部分，從而獲得來自小的連續(xù)組織分區(qū)的一系列阻抗值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括如下步驟中的一個(gè)或多個(gè)(f)減少所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)中的噪聲含量和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)中的噪聲含量；以及(g)減少所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)的維度和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)的維度。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中所述步驟(f)包括如下操作中的一個(gè)或多個(gè)根據(jù)時(shí)間、空間、相位和/或量值來區(qū)分所述目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)，和/或所述參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)；確定所述目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的量值、相位、實(shí)部和/或虛部，和 /或所述參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的量值、相位、實(shí)部和/或虛部；確定所述目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)與所述參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)之間的差異；以及確定所述目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的倒數(shù)以及所述參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的倒數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中步驟(g)包括如下操作中的一個(gè)或多個(gè)線性減小所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，例如通過主成分分析法；非線性減小所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，例如通過非線性核主成分分析法；以及通過采用柯爾-柯爾等效電路模型、自組織圖和阻抗索引中的一個(gè)或多個(gè)來減小所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括如下步驟(h)接收所述受試者身體狀況的數(shù)據(jù)；以及(i)將如上接收的所述受試者身體狀況的數(shù)據(jù)中的至少一些數(shù)據(jù)參數(shù)化；其中在步驟(d)中基于所述目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集和/或所述參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集，通過應(yīng)用所述受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法來執(zhí)行的所述目標(biāo)組織區(qū)域中的所述疾病狀況的診斷，進(jìn)一步基于所述受試者身體狀況的參數(shù)化數(shù)據(jù)來執(zhí)行。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其中所述受試者身體狀況的數(shù)據(jù)包括所述受試者的年齡、病變ABCDE特征、所述受試者的性別、病變尺寸、所述病變的位置以及所述受試者的紅斑易感性中的一個(gè)或多個(gè)。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，進(jìn)一步包括如下步驟(j)將至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則應(yīng)用至由Fisher線性決策法、偏最小二乘決策分析法、k-最近鄰點(diǎn)法、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類器和決策樹中的一個(gè)或多個(gè)所確定的所述受試者身體狀況的參數(shù)化數(shù)據(jù)。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(C)中的所述至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則由 Fisher線性決策法、偏最小二乘決策分析法、k-最近鄰點(diǎn)法、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 貝葉斯分類器和決策樹中的一個(gè)或多個(gè)確定。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)在約IOHz和約IOMHz之間的多個(gè)頻率處和/或多個(gè)不同電流驅(qū)動(dòng)振幅處獲得。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，被布置用于診斷皮膚癌，例如基底細(xì)胞癌或惡性黑色素瘤。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法選自專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和它們的組合。
14.一種用于診斷受試者的組織的疾病狀況的醫(yī)療裝置，包括阻抗信號(hào)單元，所述阻抗信號(hào)單元適于獲得目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括在所述目標(biāo)組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值；所述阻抗信號(hào)單元適于獲得參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括在緊鄰于所述目標(biāo)組織區(qū)域的所述參考組織區(qū)域中所測(cè)量的多個(gè)阻抗值；其中所述阻抗信號(hào)單元進(jìn)一步適于基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地獲得所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)；分類單元，適于將至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則應(yīng)用至所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)以及所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，從而獲得所述目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集以及所述參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集；以及診斷單元，適于基于所述目標(biāo)組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集來執(zhí)行受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，用于診斷所述目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的裝置，其中所述診斷單元適于進(jìn)一步基于所述參考組織區(qū)域的分類數(shù)據(jù)集來執(zhí)行所述受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，用于診斷所述目標(biāo)組織區(qū)域中的所述疾病狀況。
16.根據(jù)權(quán)利要求14所述的裝置，其中所述阻抗信號(hào)單元進(jìn)一步適于獲得不同組織層處的所述目標(biāo)組織區(qū)域和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，其中至少掃描所述組織的上部部分，從而獲得來自小的連續(xù)組織分區(qū)的一系列阻抗值。
17.根據(jù)權(quán)利要求14所述的裝置，進(jìn)一步包括處理單元，適于減小所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)中的噪聲含量和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)中的噪聲含量；和/或減小所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)的維度和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)的維度。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的裝置，其中所述處理單元進(jìn)一步適于根據(jù)時(shí)間、空間、相位和/或量值來區(qū)分所述目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)，和/或所述參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)；確定所述目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的量值、相位、實(shí)部和/或虛部，和 /或所述參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的量值、相位、實(shí)部和/或虛部；確定所述目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)和所述參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)之間的差異；和/或確定所述目標(biāo)組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的倒數(shù)以及所述參考組織區(qū)域的多個(gè)阻抗值中的至少一個(gè)的倒數(shù)。
19.根據(jù)權(quán)利要求17所述的裝置，其中所述處理單元進(jìn)一步適于線性減小所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，例如通過主成分分析法；非線性減小所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)，例如通過非線性核主成分分析法；以及通過采用柯爾-柯爾等效電路模型、自組織圖和阻抗索引中的一個(gè)或多個(gè)來減小所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和/或所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)。
20.根據(jù)權(quán)利要求14所述的裝置，進(jìn)一步包括通信單元，能夠發(fā)送數(shù)據(jù)至外部設(shè)備 /接收來自外部設(shè)備的數(shù)據(jù)；以及，處理單元；所述通信單元適于接收所述受試者身體狀況的數(shù)據(jù)，以及其中所述處理單元適于將由此接收的所述受試者身體狀況的數(shù)據(jù)中的至少一些參數(shù)化，并且所述診斷單元適于執(zhí)行受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法，用于進(jìn)一步基于所述受試者身體狀況的參數(shù)化數(shù)據(jù)來診斷所述目標(biāo)組織區(qū)域的所述疾病狀況。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種用于診斷人類或動(dòng)物受試者的組織中的疾病狀況的方法和醫(yī)療設(shè)備(10)，其中采用組織電阻抗測(cè)量。至少一組數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則(12a-12d)被應(yīng)用至目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗以及參考組織區(qū)域(11)的阻抗，其中所述參考組織區(qū)域緊鄰于所述目標(biāo)組織區(qū)域。所述目標(biāo)組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)和所述參考組織區(qū)域的阻抗數(shù)據(jù)包括在所述目標(biāo)組織區(qū)域和所述參考組織區(qū)域中分別測(cè)量的多個(gè)阻抗值，其中基本上同時(shí)或緊密相續(xù)地執(zhí)行所述兩個(gè)組織區(qū)域中的組織測(cè)量?；谒鲱A(yù)處理數(shù)據(jù)，受訓(xùn)評(píng)估系統(tǒng)算法(14)診斷所述目標(biāo)組織區(qū)域中的疾病狀況。
文檔編號(hào)A61B5/053GK102341039SQ201080010006
公開日2012年2月1日 申請(qǐng)日期2010年1月27日 優(yōu)先權(quán)日2009年1月27日
發(fā)明者P·阿伯格 申請(qǐng)人:科學(xué)基礎(chǔ)有限公司