使用分子化学成像的心力衰竭量化的制作方法

使用分子化学成像的心力衰竭量化
1.相关申请的交叉引用：本技术要求2019年2月4日提交的美国临时专利申请no.62/800,860的优先权，该申请的全部内容通过引用被并入。
2.领域
3.水肿是由滞留在身体的组织中的过多流体引起的肿胀，并且通常伴随有受影响的组织中的肿胀、紧绷和疼痛。水肿是医疗人员所关注的，因为它通常是严重的医疗状况的症状，包括充血性心力衰竭、肝病、血栓、阻挡血液或淋巴液流动的肿瘤、过敏反应、低清蛋白、肾病、妊娠以及对于药物的不利反应。虽然水肿可以发生在整个身体的组织中，但是它在肢体和/或四肢(包括手臂、腿、手、脚、脚踝和小腿肚)中被频繁检测到。水肿在腹部中或者在发炎位置处也可以被检测到，诸如在过敏反应期间。水肿也可能在运动后作为对于体力消耗的响应、或者由于高盐饮食而发生。
4.心力衰竭可以由于损害心室射血(收缩性心力衰竭)或充血(舒张性心力衰竭)的能力的任何结构或功能异常而导致。心力衰竭的患病率随着患者年龄而增加，并且超过130万个心力衰竭患者的研究报告24.8％的患者在出院30天内再次住院。以上因素与住院成本组合意味着预测和防止心力衰竭再次住院的能力对于降低健康护理成本和改进患者护理的质量将是有用的。
5.心力衰竭是基于症状学、体格检查、医疗和家族历史以及检验结果(包括血液检验和成像)而被诊断的。心力衰竭的普通的症状是水肿，并且水肿在临床设置中通常是通过测量患者是否有凹陷性水肿及其程度而评定的。连同其他信息，凹陷性水肿的检验被用来确定特定患者是否患有心力衰竭。
6.尽管是非侵入性的并且管控简单，但是对于凹陷性水肿的检验是主观的，并且需要训练。为了检验凹陷性水肿，临床医生用他或她的食指向患者的皮肤施加压力，并且测量压痕的深度和皮肤恢复其原始形状(即，凹痕消失)所需的时间段。检验的位置一般是患者的脚踝或胫骨中段，但是是由临床医生选来表示最大水肿的点的。凹陷性水肿的存在的分级标度是0
‑
4 ，该标度意图传达凹痕深度和恢复时间。施加的压力量基于临床医生的训练和临床经验，并且虽然存在对于最终的分级评分的量化指导，但是在实践中，分级是主观的，并且基于特定的临床医生的判断。
7.水肿检验不仅在住院或临床处置期间有用，而且在患者出院之后也是有用的。对于心力衰竭患者，一个普通的处置是开利尿剂，利尿剂通过增加尿的生成来使患者失去体液。虽然该处置对于降低血液是有效的，但是适当的剂量和患者依从性有时是困难的，这引起流体积聚，因此引起水肿。如果水肿严重的话，这引起用于患者监测的频繁的且昂贵的临床随访，或者甚至医院就诊。
8.可替换的非侵入性水肿测量已经被提出，包括脚踝周长的周长、患者问卷、以及腿体积的间接测量。然而，这些方法一直难以与凹陷性水肿评定的经典的且很好理解的等级相关。侵入性的可植入装置(诸如可向abbott实验室购买的cardiomems
tm hf系统)已经被提出来连续地测量血压，但是由于必要的植入，成本高。需要对患者监测水肿迹象的低成本的、非侵入性的装置和方法。这样的装置和方法应该是具有有限的医疗训练或者没有医疗
训练的人(包括对象本身、对象的家庭成员、与对象一起生活的人以及护理者)可用的。所述装置和方法还应该是在临床环境以外可用的，诸如在对象的家里和工作地方。


技术实现要素：

9.本公开包括用于检测对象中的水肿的系统、以及用于检测对象中的水肿的方法。
10.在一个实施方案中，存在一种用于检测患者中的水肿的系统，所述系统包括：光源，所述光源被配置为用光照射对象的组织；图像检测器，所述图像检测器被配置为收集来自所述对象的组织的反射的光并且产生与所述反射的光相关联的数据；以及处理装置，所述处理装置可操作地连接到所述图像检测器，并且被配置为：接收与所述反射的光相关联的所述数据；计算所述反射的光的强度；并且确定所述对象的组织是否表现出水肿的症状。
11.在另一实施方案中，所述处理装置被进一步配置为确定对于对照试样的对照测量值。
12.在另一实施方案中，所述处理装置被进一步配置为：将计算的所述反射的光的强度与所述对照测量值进行比较；并且确定所述对象的水肿评分，其中所述水肿评分表示所述对象是否有水肿以及所述对象的水肿的严重性中的至少一个。
13.在另一实施方案中，所述系统还包括至少一个滤光器，所述至少一个滤光器被配置为对所述反射的光进行滤光。
14.在另一实施方案中，所述至少一个滤光器是可调谐滤光器，所述可调谐滤光器被配置为对特定的波长范围的所述反射的光进行滤光。
15.在另一实施方案中，所述至少一个滤光器是以下中的至少一个：液晶可调谐滤光器(lctf)、fabry perot可调谐滤光器、多共轭晶体可调谐滤光器和共形滤光器。
16.在另一实施方案中，所述系统还包括多个可调谐滤光器。
17.在另一实施方案中，所述多个可调谐滤光器被配置为将所述反射的光滤光到以下中的至少一个的波长范围：可见光(vis)、近红外线(nir)、可见光
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近红外线(vis
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nir)、短波红外线(swir)、扩展短波红外线(eswir)、近红外线
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扩展短波红外线(nir
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eswir)、中波长红外线(mwir)、长波长红外线(lwir)、远红外线(fir)、红外线(ir)和太赫兹辐射。
18.在另一实施方案中，所述光源包括以下中的至少一个：白炽灯、卤素灯、发光二极管(led)、化学激光器、固态激光器、有机发光二极管(oled)、电致发光装置、荧光灯、气体释放灯、金属卤素灯、氙弧灯、感应灯、环境光源、或这些光源的任何组合。
19.在另一实施方案中，所述图像检测器包括以下中的至少一个：si cmos、si ccd、ge ccd、ge cmos、ingaas ccd、ingaas cmos、ptsi ccd、ptsi cmos、hgcdte ccd、hgcdte cmos、insb ccd、insb cmos、cqd ccd或cqd cmos。
20.在另一实施方案中，所述处理器被进一步配置为融合来自两个或更多个成像模态的强度数据。
21.在另一实施方案中，所述两个或更多个成像模态包括可见光图像、超光谱图像、短波红外线超光谱图像、中等波长红外线超光谱图像、长波长红外线超光谱图像、以及它们的组合。
22.在另一实施方案中，所述系统还包括至少一个显示装置，所述至少一个显示装置可操作地连接到所述处理装置，并且被配置为显示从所述处理装置接收的一个或更多个图
像，所述一个或更多个图像表示所述对象的组织。
23.在另一实施方案中，所述系统还包括用于生成非成像光谱图的光学器件。
24.在一个实施方案中，存在一种用于检测对象中的水肿的方法，所述方法包括：光源用光照射对象的组织；图像检测器收集来自所述对象的组织的反射的光；所述图像检测器产生与所述反射的光相关联的数据；可操作地连接到所述图像检测器的处理装置接收所述反射的光；所述处理装置计算所述反射的光的强度；以及所述处理装置确定所述对象的组织是否表现出水肿的症状。
25.在另一实施方案中，所述方法还包括所述处理装置确定对于对照试样的对照测量值。
26.在另一实施方案中，所述方法还包括：所述处理装置将计算的所述反射的光的强度与所述对照测量值进行比较；并且所述处理装置确定所述对象的水肿评分，其中所述水肿评分表示所述对象是否有水肿和所述对象的水肿的严重性中的至少一个。
27.在另一实施方案中，所述方法还包括至少一个滤光器对所述反射的光进行滤光。
28.在另一实施方案中，所述至少一个滤光器是可调谐滤光器，所述可调谐滤光器被配置为对在特定的波长范围内的所述反射的光进行滤光。
29.在另一实施方案中，所述至少一个滤光器是以下中的至少一个：多变量光学元件(moe)、液晶可调谐滤光器(lctf)、声光可调谐滤光器(aotf)、多共轭可调谐滤光器(mcf)、fabry perot角度可调谐滤光器、lyot滤光器、evans划分元件液晶可调谐滤光器、solc液晶可调谐滤光器、固定波长fabry perot可调谐滤光器、空气调谐式fabry perot可调谐滤光器、机械调谐式fabry perot可调谐滤光器和液晶fabry perot可调谐滤光器。
30.在另一实施方案中，所述方法还包括多个滤光器将所述反射的光滤光到以下中的至少一个的波长范围：可见光(vis)、近红外线(nir)、可见光
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近红外线(vis
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nir)、短波红外线(swir)、扩展短波红外线(eswir)、近红外线
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扩展短波红外线(nir
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eswir)、中波长红外线(mwir)、长波长红外线(lwir)、远红外线(fir)、红外线(ir)和太赫兹辐射。
31.在另一实施方案中，所述光源包括以下中的至少一个：白炽灯、卤素灯、发光二极管(led)、化学激光器、固态激光器、有机发光二极管(oled)、电致发光装置、荧光灯、气体释放灯、金属卤素灯、氙弧灯、感应灯、环境光源、以及以上的组合。
32.在另一实施方案中，所述检测器包括以下中的至少一个：si cmos、si ccd、ge ccd、ge cmos、ingaas ccd、ingaas cmos、ptsi ccd、ptsi cmos、hgcdte ccd、hgcdte cmos、insb ccd、insb cmos、cqd ccd或cqd cmos。
33.在另一实施方案中，所述方法还包括所述处理装置融合来自两个或更多个成像模态的强度数据。
34.在另一实施方案中，所述两个或更多个成像模态包括可见光图像、超光谱图像、短波红外线超光谱图像、中等波长红外线超光谱图像、长波长红外线超光谱图像、以及它们的组合。
35.在另一实施方案中，所述方法还包括可操作地连接到所述处理装置的至少一个显示装置显示从所述处理装置接收的一个或更多个图像，所述一个或更多个图像表示所述对象的组织。
36.在另一实施方案中，所述方法还包括生成非成像光谱图。
37.在一个实施方案中，存在一种用于监测对象中的水肿的方法，所述方法包括：光源用光照射对象的组织；图像检测器收集来自所述对象的组织的反射的光；所述图像检测器产生与所述反射的光相关联的数据；可操作地连接到所述图像检测器的处理装置接收所述反射的光；所述处理装置计算所述反射的光的强度；所述处理装置将所述反射的光的强度与对照测量值进行比较以确定当前的水肿评分；以及基于所述当前的水肿评分和先前收集的水肿信息的比较来确定所述对象的水肿程度的变化。
38.在另一实施方案中，所述方法还包括所述处理装置确定所述先前收集的水肿信息。
39.在另一实施方案中，所述方法还包括所述处理装置确定对于对照试样的对照测量值。
40.在另一实施方案中，所述方法还包括可操作地连接到所述处理装置的至少一个显示装置显示从所述处理装置接收的一个或更多个图像，所述一个或更多个图像表示所述对象的组织。
41.在另一实施方案中，所述方法在以下中的至少一个中被执行：医院、疗养院、医生办公室、门诊设施、办公室、辅助生活设施、汽车、公交车、火车、飞机、轮船、工作空间、办公室、活动房屋、活动临床设施、或个人住宅。
附图说明
42.本文中描述的实施方案的各方面、特征、益处和优点就以下描述、所附权利要求和附图而言将是显而易见的，其中：
43.图1描绘根据本公开的一个或更多个实施方案的其中成像系统可以被用来测量患者的组织中的流体含量的样例环境。
44.图2描绘根据本公开的一个或更多个实施方案的说明性成像和处理系统。
45.图3描绘根据本公开的一个或更多个实施方案的说明性成像装置。
46.图4图示说明描绘根据本公开的一个或更多个实施方案的用于确定患者有水肿的可能性的处理的样例流程图。
47.图5描绘图示说明根据本公开的一个或更多个实施方案的用于监测患者的水肿程度的处理的样例流程图。
48.图6描绘根据本公开的一个或更多个实施方案的患者的手的样例比较图像。
49.图7描绘根据本公开的一个或更多个实施方案的对于患者的手的样例吸收光谱。
50.图8描绘根据本公开的一个或更多个实施方案的偏最小二乘回归模型的流程图。
51.图9描绘根据本公开的一个或更多个实施方案的偏最小二乘判别分析模型的流程图。
具体实施方式
52.本公开不限于所描述的特定的系统、装置和方法，因为这些可以变化。描述中使用的术语仅仅是出于描述特定版本或实施方案的目的，而非意图限制范围。
53.如本文件所使用的，单数形式的“一”(“a”、“an”)和所述(“the”)包括复数指代，除非上下文明确地另外指明。除非以其他方式被限定，本文所使用的所有技术和科学术语具
有被本领域普通技术人员所理解的相同的意义。在本公开中，没有任何内容被理解为这样的认可，即本公开所描述的实施方案没有被给予权利来由于在先的发明而早于这样的公开。如本文件所使用的，术语“包括(comprising)”意味着“包括但不限于(including,but not limited to)”。
54.本公开是针对用于检测水肿的系统和方法。更具体地说，本公开是针对用于水肿的非侵入性检测的系统和方法，这些系统和方法提供帮助对象的流体潴留的持续监测的可能性，从而为临床医生提供确定水肿程度以引导对于各种疾病状态的处置的客观方法。
55.如本文中所使用的，术语“对象”意指可以被检验水肿或者被测量水肿的任何人或动物。对象可能是健康的、已知患有一个或更多个健康状况、或者怀疑患有一个或更多个健康状况。在一些实施方案中，对象被诊断患有医学病症，或者怀疑患有医学病症；这样的对象可以可替换地被称为患者。
56.如本文中所使用的，术语“对照”意指通过收集来自对象的未受影响的区域的反射的光而获得的实验数据。例如，所述对照可以通过收集来自包括上臂、大腿或背部中的至少一个的区域的反射的光而获得。在其他实施方案中，术语“对照”意指通过收集来自不受水肿的对象、来自任何组织位置的反射的光而获得的实验数据。
57.在一个或更多个实施方案中，光源照射将被分析水肿存在的组织。光源不受限制，并且可以是对于提供内窥镜其他辅助要求(诸如功耗、发射的光谱、包装、热输出等)必要的照射有用的任何源。在一些实施方案中，光源是白炽灯、卤素灯、发光二极管(led)、化学激光器、固态激光器、有机发光二极管(oled)、电致发光装置、荧光灯、气体释放灯、金属卤素灯、氙弧灯、感应灯、或这些光源的任何组合。在一些实施方案中，光源是可调谐光源，可调谐光源意味着光源是单色的，并且可以被选择在任何期望的波长范围内。可调谐光源的选择的波长不受限制，并且可以是可见光(vis)、近红外线(nir)、可见光
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近红外线(vis
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nir)、短波红外线(swir)、扩展短波红外线(eswir)、近红外线
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扩展短波红外线(nir
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eswir)、中波长红外线(mwir)、长波长红外线(lwir)、远红外线(fir)、红外线(ir)和太赫兹辐射带内的任何通带。下面描述波长范围。
58.在一些实施方案中，光源被省略。例如，如果水肿的检测是在户外执行的、或者在具有足够的环境光的其他地点执行的，则单独的光源不是必需的，并且可以被省略。这对于使整个系统的便携性最大化可能是合乎期望的。
59.在一个或更多个实施方案中，图像检测器收集从对象的组织反射的传入的光子，并且产生用于分析的图像。图像检测器的功能性和构造不受限制。在一些实施方案中，图像检测器的特征在于能够成像的光的波长。可以被图像检测器成像的光的波长不受限制，并且包括可见光(vis)、近红外线(nir)、可见光
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近红外线(vis
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nir)、短波红外线(swir)、扩展短波红外线(eswir)、近红外线
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扩展短波红外线(nir
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eswir)、中波长红外线(mwir)、长波长红外线(lwir)、远红外线(fir)、红外线(ir)和太赫兹辐射。这些对应于大约380nm到大约720nm(vis)、大约720nm到大约1100nm(nir)、大约400nm到大约1100nm(vis
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nir)、大约850nm到大约1800nm(swir)、大约1200nm到大约2450nm(eswir)、大约720nm到大约2500nm(nir
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eswir)、大约3μm到大约8μm(mwir)、大约8μm到大约15μm(lwir)、大约15μm到大约1mm(fir)、大约720nm到大约1mm(ir)、以及大约100μm到大约1mm(太赫兹)的波长。以上范围可以被单独使用，或者按列出的范围中的任何一个的组合使用。这样的组合包括相邻的(相连
的)范围、重叠的范围、以及不重叠的范围。范围组合可以通过包括多个图像检测器来实现，每个图像检测器对特定阵列是敏感的，或者通过具有使图像检测器可以感测多个不同的范围的滤光器阵列的单个图像检测器来实现。
60.在一些实施方案中，图像检测器的特征在于制成它的材料。图像检测器的材料不受限制，并且可以基于相机芯片预期检测到的波长范围而被选择。在这样的实施方案中，相机芯片包括硅(si)、锗(ge)、砷化铟镓(ingaas)、硅化铂(ptsi)、碲化汞镉(hgcdte)、锑化铟(insb)、胶体量子点(cqd)、或它们的任何组合。
61.在一些实施方案中，图像检测器的特征在于其电结构。图像检测器的电结构不受限制，并且可以选自电荷耦合器件(ccd)或互补金属氧化物半导体(cmos)图像传感器。应注意到，以上列出的材料每个都可以与任一电结构一起用来形成最终的图像检测器。示例包括si cmos、si ccd、ge ccd、ge cmos、ingaas ccd、ingaas cmos、ptsi ccd、ptsi cmos、hgcdte ccd、hgcdte cmos、insb ccd、insb cmos、cqd ccd和cqd cmos。这些图像检测器结构可以被单独使用，或者按组合使用，在同一物理图像传感器中，或者在多个单独的图像传感器中。
62.在一些实施方案中，如本文中描述的用于检测水肿的方法和相关的处理包括用以下中的一个或多个照射对象的组织：可见光(vis)、近红外线(nir)、可见光
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近红外线(vis
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nir)、短波红外线(swir)、扩展短波红外线(eswir)、近红外线
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扩展短波红外线(nir
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eswir)、中波长红外线(mwir)、长波长红外线(lwir)、远红外线(fir)、红外线(ir)和太赫兹辐射。当以上光从正被照射的组织反射时，反射的光的强度被与对照(诸如正常组织或正常组织的基准强度)进行比较。在一些示例中，水肿可以基于这些波长上的吸收光与对象的对照测量相比的增加来检测。在一些实施方案中，如本文中描述的用于检测水肿的系统包括光源、图像检测器和处理器。处理器被配置为将反射的光的强度与对照的预期强度(诸如正常组织或正常组织的基准强度)进行比较。
63.在一些示例中，所述方法可以进一步包括对计算的光强度数据进行处理。例如，在一些实施方案中，所述方法可以包括融合来自两个或更多个成像模态的强度数据的步骤，所述成像模态诸如，举例来说，可见光图像、超光谱图像、短波红外线(swir)超光谱图像、中等波长红外线(mwir)超光谱图像、长波长红外线(lwir)超光谱图像等、以及它们的组合。这样的融合可以通过应用本领域中已知的融合算法来实现。
64.在一些实施方案中，本公开的系统和方法被配置为产生正被分析的组织的图像，并且这些图像被用来确定对象是否有水肿。这样的图像可以使用以上列出的光谱中的任何一个来形成，并且用适当的图像检测器和光学器件检测，所述光谱包括以下中的至少一个：可见光(vis)、近红外线(nir)、可见光
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近红外线(vis
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nir)、短波红外线(swir)、扩展短波红外线(eswir)、近红外线
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扩展短波红外线(nir
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eswir)、中波长红外线(mwir)、长波长红外线(lwir)、远红外线(fir)、红外线(ir)、太赫兹辐射、以及这些的组合。在其他实施方案中，本公开的系统和方法被配置为不产生图像，即，它们是非成像光谱学系统和方法。在这样的实施方案中，不产生组织的可辨识的图像，而是基于组织的组成和结构特征来产生图像。如上所述，用于产生非成像光谱学数据的光谱不受限制，并且包括以下中的至少一个：可见光(vis)、近红外线(nir)、可见光
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近红外线(vis
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nir)、短波红外线(swir)、扩展短波红外线(eswir)、近红外线
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扩展短波红外线(nir
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eswir)、中波长近红外线(mwir)、长波长
红外线(lwir)、远红外线(fir)、红外线(ir)、太赫兹辐射、以及这些的组合。在一些实施方案中，非成像光谱学或非成像光谱图是以下中的至少一个：raman光谱图、swir光谱图、nir光谱图、或这些的组合。在一些实施方案中，存在被配置为生成非成像光谱图的附加的光学器件，非成像光谱图包括以下中的至少一个：raman光谱图、swir光谱图、nir光谱图、或这些的组合。
65.在一些实施方案中，图像检测器是与修改将被图像检测器检测到的光的滤光器结合使用的。所述滤光器不受限制，并且选自多变量光学元件(moe)、液晶可调谐滤光器(lctf)、声光可调谐滤光器(aotf)、多共轭可调谐滤光器(mcf)、fabry perot角度可调谐滤光器、lyot滤光器、evans划分元件液晶可调谐滤光器、solc液晶可调谐滤光器、固定波长fabry perot可调谐滤光器、空气调谐式fabry perot可调谐滤光器、机械调谐式fabry perot可调谐滤光器和液晶fabry perot可调谐滤光器。
66.在一些实施方案中，共形滤光器的使用可以通过例如判别目标和背景并且增大可调谐滤光器的吞吐量来改进判别性能。滤光器的增大的吞吐量改进分析速度。可用于构造共形滤光器的示例性可调谐滤光器包括液晶可调谐滤光器(lctf)、声光可调谐滤光器(aotf)、lyot液晶可调谐滤光器、evans划分元件液晶可调谐滤光器、solc液晶可调谐滤光器、铁电液晶可调谐滤光器、fabry perot液晶可调谐滤光器、以及它们的组合。
67.现在参照附图，图1图示说明其中对象可以被检验水肿的样例环境。例如，如图1所示，成像和处理装置100可以被定位为与例如躺在病床中的对象105相邻。应注意到，仅作为示例，成像和处理装置100被示为被安装在三脚架上。在某些实现中，成像和处理装置100可以是由例如医生、护士、医疗技术人员、家庭成员、对象或任何其他的护理者或人携带的手持装置。在其他实施方案中，成像和处理装置100可以被安装在推车或其他类似的可容易移动的结构上以用于在整个例如医院、疗养院、医生的办公室、门诊设施、办公室、辅助生活设施、和/或对象存在的任何其他的地点移动。
68.成像和处理装置100相对于对象105的位置是基于各种因素，诸如成像和处理装置100的照射和图像捕捉特性。例如，在某些实现中，成像和处理装置100被放置为离对象105小于大约一米。在另一示例中，成像和处理装置100被放置为离对象大约1米和大约2米之间。在一些实施方案中，成像和处理装置100被放置为离对象大于大约2米。成像和处理装置100与对象105之间的距离不受限制，并且可以基于反射的光的所需量以及准确地处理和确定对象是否有水肿所需的信号质量来确定。在一些实施方案中，成像和处理装置100与对象105之间的距离基于可用于将被收集的数据的物理尺寸来确定，诸如汽车、公交车、火车、飞机、轮船、工作空间、办公室、活动房屋、活动临床设施或个人住宅中可用的有限空间。
69.图2图示说明样例成像和处理系统200。在某些实施方案中，成像和处理系统200可以被合并到与上述成像和处理装置100类似的环境中。如图2所示，成像和处理系统200可以包括各种部件和/或子系统。例如，在某些实现中，成像和处理系统200可以包括成像部件205和处理装置210。在一些实施方案中，成像和处理系统200可以进一步包括显示装置215，显示装置215被可操作地连接到处理装置210，并且被配置为显示与对象中的水肿的检测相关的图像和其他信息。
70.在某些实现中，成像部件205可以包括被配置为捕捉上述光谱范围的图像检测器或其他类似的成像装置。在一些实施方案中，图像检测器包括vis图像检测器和swir图像检
测器。除了图像检测器之外，成像部件205可以包括被配置为修改将被图像检测器检测到的光的共形滤光器或其他滤光器。图像检测器将收集的光输出到表示与收集的光相关的数据的对应的电信号。下面在图3的讨论中更详细地描述成像部件。
71.如图2所示，成像部件205可以被可操作地连接到处理装置210。在某些实现中，处理装置210可以被配置为接收与收集的反射的光相关的数据、计算反射的光的强度、并且将反射的光的强度与对照进行比较。另外，在各种实施方案中，处理装置210可以被可操作地连接到显示装置215或另一输出装置，诸如，举例来说，打印机、路由器、计算机、膝上型电脑、监视器、电视机、移动电话、智能手表、或它们的组合。
72.在某些实现中，处理装置210可以被配置为从成像部件205接收的数据生成一个或更多个图像。所述一个或更多个图像可以显示例如在显示装置215上。在一些实施方案中，处理装置210可以产生显示在显示装置215上的单个图像。在替换实施方案中，处理装置210可以基于从成像部件205获取的数据来产生多个图像。
73.在一些实施方案中，处理装置210包括快速切换机构，快速切换机构在与成像部件205从两个或更多个滤光器收集的光谱数据相对应的两个视图(或光谱图像)之间切换。例如，如下面参照图3更详细地讨论的，成像部件可以包括被配置为将收集的光滤光到波长带中的一个或更多个可调谐滤光器。因此，当单个图像被显示时，该图像可以从从一个滤光器获得的光谱数据产生，或者来自多个滤光器的光谱数据可以被组合或叠加到单个图像中，该图像可以提供提高的对比度或强度，从而提供叠加的图像的比较。在其他实施方案中，与从每个滤光器获得的数据相对应的单独的图像可以被并排地显示。
74.在一些实施方案中，处理装置210与一个或更多个非暂时性的计算机可读存储介质通信。例如，处理装置210可以被配置为从第一计算机可读存储介质访问被配置为将指令提供给处理装置的各种软件211。所述指令在被执行时，可以使处理装置210执行各种功能，诸如本文中描述的水肿检测处理。
75.处理装置210可以进一步被配置为访问包含查找表212(“lut”)的计算机可读介质。在某些实现中，lut 212可以包括当被处理装置210访问时使得处理装置能够调谐成像部件205的一个或更多个滤光器以检测某个组织中的水肿的信息。例如，lut 212可以包括多个电压，当被施加于滤光器时使得该滤光器能够生成与各种程度的水肿相关的一个或更多个组织类型相关联的光谱形状的经滤光的光。就多级滤光器来说，lut 212可以包括可以被施加于滤光器的每级以便生成与各种程度的水肿相关的组织类型相关联的经滤光的光的电压。
76.在某些实现中，处理装置210可以被配置为基于用户输入或图像处理从lut 212获取适当的信息。处理装置210然后可以将该信息传送给成像部件205的控制器，该控制器继而将适当的电压施加于每个滤光器或每个滤光器中的每级。在一些实施方案中，该处理可以实时地或者近乎实时地发生，从而提供用于近乎实时地检测感兴趣的多种组织类型的灵活性。这可以使用户可以在术中光学诊断装置在使用中的同时修改或完全地改变显示的图像。
77.应注意到，虽然软件211和lut 212被示为在单独的计算机可读介质中，但是这仅仅是作为示例而提供的。根据可用的资源以及成像和处理系统200的设计，软件211和lut 212可以被实现在单个计算机可读介质上。然而，在某些实现中，lut 212可以被存储在成像
和处理系统200经由例如有线或无线网络通信可访问的远程地点处。在这样的布置中，lut 212可以在多个成像和处理系统可访问的中央地点(例如，由成像和处理系统200的制造商运营的服务器)处被更新。
78.图3图示说明如以上在图2中描述的成像部件205的样例架构。如图3所示，成像部件205可以包括各种附加的部件和子系统。例如，成像部件205可以包括控制器310，控制器310被可操作地连接到照明子系统305、成像接收光学器件315和滤光器320，并且被配置为控制照明子系统305、成像接收光学器件315和滤光器320。应注意到，如图3所示，滤光器320被示为可选的部件。如下面更详细地描述的，根据成像部件205的实现及其各种部件的功能性，滤光器320的功能性可以被合并到附加部件(诸如，举例来说，图像接收光学器件315)中。
79.再次参照图3，控制器310可以被实现为被配置为执行与成像部件205的操作相关的指令集的处理装置。所述指令可以被存储在可操作地连接到控制器310的计算机可读介质(图3中未示出)上。在某些实现中，控制器310可以是被专门编程用于控制成像部件205的各种部件的专用处理装置。在这样的布置中，与操作控制器310相关的指令可以被包括在直接集成到控制器310中的计算机可读介质上。
80.在一些实施方案中，照明子系统305可以在一个或更多个光源上包括滤光器。所述一个或更多个光源上的滤光器在上面已讨论过。例如，在某些实施方案中，红外线(ir)长通滤光器被包括在光源上以消除从光源发射的可见光。所得的ir光是眼睛安全的，并且对于普通数码相机来说是不可见的。
81.在一些实施方案中，图像接收光学器件315可以被配置为收集被辐照的组织反射的光。在一些实施方案中，图像接收光学器件包括图像检测器，诸如，举例来说，被配置为检测vis rgb信息的si cmos传感器、以及被配置为检测swir信息的cmos ingaas传感器。在替换实施方案中，如果在图像检测器上方没有采用红外线截止滤光器，则图像接收光学器件315包括可以被用来收集vis光谱或vis
‑
nir光谱的si cmos或ccd图像检测器。在还有的进一步的实施方案中，图像接收光学器件315可以被配置用于raman光谱。
82.在一些实施方案中，附加的nir和swir相机和/或检测器可以被合并到图像接收光学器件315中。例如，图像接收光学器件315可以进一步包括碲化汞镉(hgcdte)ir检测器、锑化铟(insb)ir检测器或光电二极管、胶体量子点(cqd)相机、和/或其他类似的nir和swir相机和检测器。
83.在某些实施方案中，成像接收光学器件315包括用于使从组织收集的光聚焦的光学器件。例如，在一些实施方案中，成像接收光学器件315包括被配置用于找出组织并且聚焦于组织上和/或收集来自组织的光中的至少一个的可伸缩的和/或其他类似的聚焦光学器件。
84.如以上所指出的，在一些实施方案中，成像部件205包括滤光器320，滤光器320被配置为对收集的由图像接收光学器件315接收的光信息进行滤光。在某些实现中，滤光器320可以包括本领域中已知的任何可调谐滤光器，包括，但不限于，swir多共轭液晶可调谐滤光器、swir液晶可调谐滤光器、fabry perot角度可调谐滤光器、声光可调谐滤光器、液晶可调谐滤光器、lyot滤光器、evans划分元件液晶可调谐滤光器、solc液晶可调谐滤光器、固定波长fabry perot可调谐滤光器、空气调谐式fabry perot可调谐滤光器、机械调谐式
fabry perot可调谐滤光器、或液晶fabry perot可调谐滤光器。在一些实施方案中，滤光器320可以是多共轭液晶可调谐滤光器(mcf)。mcf包括由偏振器、延迟器和液晶组成的一系列级。作为该布置的结果，mcf能够提供与单极色散单色仪一致的衍射受限空间分辨率和光谱分辨率。mcf可以被调谐到给定的滤光器范围中的任何波长。在一些实施方案中，mcf可以由处理器控制。在其他实施方案中，滤光器320是由例如至少一个液晶可调谐滤光器制成的共形滤光器。类似于以上讨论，在一些实施方案中，共形滤光器由处理器控制。
85.在某些实现中，滤光器320可以被实现为固定滤光器阵列。例如，当处理使用快照成像光谱仪收集的光时，固定滤光器阵列可以被用来在将处理的光传递给光谱仪进行分析之前对收集的光进行处理。
86.在附加的实施方案中，滤光器320可以是多变量光学元件滤光器。在某些实施方案中，滤光器可以是共形滤光器。术语“共形滤光器”一般是指同时传送多个通带(即，光谱形状)的滤光器。共形滤光器的使用可以通过例如判别目标和背景并且增大可调谐滤光器的吞吐量来改进判别性能，从而提高分析的速度。共形滤光器可以可调谐到各种不同的配置。可以被配置用作共形滤光器的可调谐滤光器的示例包括，但不限于，液晶可调谐滤光器、声光可调谐滤光器、lyot液晶可调谐滤光器、evans划分元件液晶可调谐滤光器、solc液晶可调谐滤光器、铁电液晶可调谐滤光器、fabry perot液晶可调谐滤光器、以及它们的组合。
87.在附加实现中，成像部件205可以被实现为双偏振装置。在这样的实现中，成像部件205可以包括光学分离器，该光学分离器被定位为接收从组织反射的光并且将反射的光分为两个或更多个光路。应注意到，尽管这样的装置可以包括多于两个的光路，但是为了简单起见，这样的实施方案可以被称为“双偏振”装置。每个光路可以包括一个或更多个滤光器，所述一个或更多个滤光器反射特定波长的光，从而将它们从光路移除，并且允许其他光可以通过滤光器以产生经滤光的光，即，“经滤光的分量”。所述一个或更多个滤光器可以是任何可调谐滤光器或共形滤光器，诸如上述那些。在一些实施方案中，每个光路可以终止于被定位为接收并且检测经滤光的分量的检测器处。在其他实施方案中，单个检测器可以被定位为同时接收并且检测来自每个光路的经滤光的分量。因此，实施方案可以根据配置，包括一个或更多个检测器。这样的实施方案的包括一个或更多个检测器的成像和处理装置可以进一步包括处理器，该处理器被电连接到从每个检测器接收数据的所述一个或更多个检测器。处理器可以被配置为对所述数据进行分析并且产生如本文中公开的图像。
88.应注意到，图3中包括的部件和它们的相对布置仅仅是作为示例而提供的。根据成像部件205的设计和意图的功能性，其中包含的部件和它们的布置可以相应地变化。
89.图4图示说明用于检测患者是否正在遭受水肿的样例处理。最初，处理装置(诸如处理装置210)可以确定405对于对象的对照测量值。例如，如以上所指出的，对照测量值可以通过收集来自对象的未受影响的组织(诸如，举例来说，上臂、大腿或背部的组织)的反射的光来确定405。可替换地，对照测量值可以从未受影响的对象或对象集合确定405。例如，在一些实施方案中，对照测量值可以是从一个或更多个未受影响的对象的手臂、腿、手、脚、脚踝、小腿肚、腹部、或它们的任何组合获得的平均吸收度。
90.在对照测量值被确定405之后，所述处理可以前进到检测对象目前是否表现出水肿的症状。诸如成像和处理装置200的装置可以用光照射410对象的组织。在某些实现中，照射410组织可以使用环境光或诸如、举例来说、激光照明源、宽带光源或如上所述的环境光
源的光源来执行。根据光源的实现，所述处理可以可选地包括对发射的光进行滤光411。在一些实施方案中，所述处理可以包括通过例如移除可见光光谱光来对照明光进行滤光411。
91.检测装置(诸如图像接收光学器件315)可以被配置为收集415被对象的组织反射的光。因此，在各种实施方案中，收集415反射的光可以由图像检测器(诸如，举例来说，通常用于收集可见光以用于拍照的上述si ccd检测器或si cmos检测器)与raman光谱成像系统、和/或与通常用于近红外线光谱成像系统中的ingaas或焦面阵列(fpa)检测器执行。用于收集415反射的光的特定的检测装置可以是用于执行上述方法的装置的独立元件。可替换地，图像检测器可以与光源相关联。
92.根据收集415反射的光的条件、以及收集的光的意图的处理，收集的光可以可选地被滤光416。例如，反射的光可以被滤光416到一个或更多个波长带以生成超光谱图像。
93.处理装置(诸如处理装置210)可以被配置为接收与收集的反射的光相关的信息并且计算420收集的反射的光的强度。在某些实现中，处理装置可以计算420收集的具有以下波长的反射的光的强度：大约900nm到大约1300nm、大约1400nm到大约1550nm、或它们的组合的波长、或这些范围所含的任何单个的波长或范围。例如，在一些实施方案中，处理装置可以计算420具有以下波长的反射的光的强度：大约700nm到大约1100mm、大约1100nm到大约1300nm、大约1200nm到大约1300nm、大约1100nm到大约1250nm、大约900nm到大约1100nm、大约900nm到大约1150nm、或通过组合以上范围或相应端点而形成的、以上范围中的任何的组合。在一些实施方案中，处理器计算具有以下反射波长的光的强度：大约700nm、大约750nm、大约800nm、大约850nm、大约900nm、大约950nm、大约1000nm、大约1050nm、大约1100nm、大约1150nm、大约1200nm、大约1250nm、大约1300nm、大约1350nm、大约1400nm、大约1450nm、大约1500nm、大约1550nm、大约1600nm、大约1650nm、大约1700nm、大约1750nm、大约1800nm、大约1850nm、大约1900nm、大约1950nm、大约2000nm、或由以上波长值中的一个或更多个形成的任何组合或范围。
94.处理装置可以被进一步配置为将反射的光的强度与对照测量值进行比较425。这些波长的光的吸收的变化可以指示水肿。照此，通过将反射的光的强度与对照测量值进行比较425，处理装置可以确定430流体含量和/或对象的水肿评分。如本文中所使用的，水肿评分是指对象目前正在遭受水肿的可能性。水肿评分还可以提供水肿的严重性的量化读数。例如，水肿评分可以是范围为从0.0到1.0的数字。0.0的读数可以表示对象的规范化的组织的对照测量值。在某些实现中，更大的值可以表示更严重的水肿。因此，以上参照图4描述的处理可以被用来识别与水肿相关联的疾病或病症。
95.而且，本文中教导的处理和技术可以进一步被用来监测先前已经被识别为有水肿的对象。再次翻到附图，图5图示说明用于检测并且监测对象的水肿中的变化的样例处理。最初，处理装置(诸如处理装置210)可以确定505对于对象的对照测量值。在一些实施方案中，对照测量值可以通过收集来自对象的未受影响的组织(诸如，举例来说，上臂、大腿或背部的组织)的反射的光来确定505。在一些实施方案中，对照测量值可以从未受影响的对象或对象集合确定505。
96.在对照测量值被确定505之后，可以对对象确定当前的水肿程度或评分。诸如成像和处理装置200的装置可以用光照射510对象的组织。根据光源的实现，所述处理可以可选地包括对发射的光进行滤光511。例如，所述处理可以包括通过移除vis光来对照明光进行
滤光511。
97.检测装置(诸如图像接收光学器件315)可以被配置为收集515被对象的组织反射的光。根据收集515反射光的条件、以及收集的光的意图的处理，收集的光可以可选地被滤光516。例如，反射的光可以被滤光516到一个或更多个波长带以生成超光谱图像。
98.处理装置(诸如处理装置210)可以被配置为接收与收集的反射的光相关的信息并且计算520收集的反射的光的强度。处理装置可以被进一步配置为将收集的反射的光的强度与对照测量值进行比较525以确定对象的当前的水肿评分。
99.处理装置还可以确定530对象的与水肿相关的历史信息。所述历史信息可以包括，例如，从对象的医疗记录等检索的数据。例如，如在参照图4描述的处理中确定的对象的水肿评分可以被存储在对象的医疗记录中。处理装置然后可以从医疗记录确定530先前的水肿评分。
100.处理装置可以将对象的当前的水肿评分与对象的历史水肿信息进行比较以确定535对象的水肿程度或评分的任何变化是否已经发生。这样的变化可以指示对象的体液含量的变化和/或医学病症的变化、恶化、或者改善。护理者(诸如对象的医生)可以审查对象的水肿评分或程度的变化，并且相应地调整对象的处置方案。
101.图6和图7图示说明可以被生成以用于使用如本文中描述的技术、系统和处理进行进一步的分析和/或审查的样例输出图像和数据。例如，图6图示说明患者的手的一组图像。在左边，图像表示正常的组织。在正常的图像中，皮下脉管系统的可见度高。然而，在右边的图像中，患者正在遭受外周水肿。由于患者的组织中的水含量增大，脉管系统对比度降低，并且，照此，反射的光的测量的计算的强度将反映这个脉管系统对比度降低。图7图示说明用于正常组织和表现出外周水肿的迹象的组织的swir吸收光谱的比较。
102.除了检测疾病状况之外，运动相关的水肿也可以通过当个人锻炼前和锻炼后的手的吸收光谱被比较时、具有大约900nm到大约1300nm和大约1400nm到大约1550nm的范围内的波长的光的吸收增大来检测。因此，即使是轻度水肿，比如锻炼诱导的水肿，也可以基于这些波长上的反射的光的强度的变化来检测。上述实施方案的方法因此适用于识别与水肿相关联的任何状况，不一定只有由疾病或其他严重问题引起的那些状况。
103.应注意到，上述实现细节仅仅是作为示例而提供的。例如，参照图1描述的图像获取系统和环境仅仅是出于说明性的目的而提供的。基于处理装置的计算要求和图像捕捉装置的成像特性，本文中描述的系统、方法和处理可以被合并到各种装置和系统中。例如，本文中描述和教导的用于检测水肿的系统可以使用具有光源和图像检测器的智能电话来实现。所述智能电话可以具有安装的用于计算大约900nm到大约1300nm和大约1400nm到大约1550nm的范围、或以上定义的范围中的任何范围内的波长的光的强度的程序或应用。具体地说，所述程序或应用可以计算大约700nm到大约1100nm的波长的收集的光的强度。所述智能电话可以被配置为将与收集的光的计算的强度相关的信息发送到远程地点，诸如医生或其他类似的护理者的办公室。发送的信息可以被用来远程地监测对象的外周水肿中的任何变化，并且如果有必要，做出处置改变，诸如，举例来说，饮食改变、药物改变、锻炼推荐以及其他类似的改变。
104.包括智能电话的这样的系统对于快速地并且利用群体已经拥有并且经常使用的装置检测与心脏疾病和锻炼相关联的水肿可能是特别有用的。不是教导心力衰竭患者使用
全新的装置，或者使患者在临床医生的办公室、医院或其他类似的地点进行定期检验，患者而是可以学习使用他们的个人智能电话或其他类似的成像和处理装置来根据本文中描述的处理和技术测量他们的当前的水肿评分。
105.在还有的进一步的实施方案中，所述系统可以被用于各种专业设置和消费者设置中。例如，在专业设置中，用于适形视觉的系统可以被合并到医生的办公室、医院、诊所、零售药房或其他类似的健康护理设置中存在的医疗装置中。在这样的专业设置中，所述系统可以被用作一个人反复到这样的健康护理设置就诊期间的例行检验的一部分，但是这仅仅是本发明的一个示例，而非意图是限制。所述系统可以可替换地被用于其他专业设置中，诸如美容院、美发沙龙、矿泉疗养地、美甲沙龙、皮肤治疗中心、体育馆、健康俱乐部等。
106.所述系统还可以被用于消费者设置中，诸如一个人的家里、办公室或车辆中。对于被设计为供具有最少技能或医疗训练的个人使用的系统，这是特别可取的。
107.在其他示例中，如本文中描述的用于检测水肿的系统可以在例如医疗装置中实现。在一些实施方案中，所述系统可以是光谱成像装置。在这样的实施方案中，光谱成像可以被用来从未受影响的组织(诸如对象的上臂、大腿或背部)或例如对象的脚、脚踝、小腿肚或手处的受影响的或可能受影响的组织获得对照信息。在一些实施方案中，光谱成像装置可以包括将光滤光到一个或更多个波长带的可调谐滤光器。所述带然后可以使用光谱成像装置来检测，从而产生超光谱图像。因此，一些实施方案的方法可以包括将反射的光划分到波长带中并且产生超光谱图像。这样的方法可以进一步包括叠加或融合超光谱图像，并且在一些实施方案中，叠加或融合超光谱图像与可见光图像以在空间上分辨超光谱图像中的单个的像素。
108.示例
109.以下示例是为了例示说明本发明而提供的，而非意图是限制。除了下面提到的部件之外，设想在不脱离本公开的范围和精神的情况下，变化、添加和省略是可能的。
110.一种设备被构造为对对象中的水肿进行分析。示例性设备包括高清晰度vis(rgb)图像检测器，该图像检测器具有3.1兆像素分辨率，并且输出8位的颜色深度。除了vis相机之外，所述设备还包括swir图像检测器，该图像检测器输出640
×
512个像素的分辨率，并且合并ingaas焦面阵列。所述设备还包括可向宾夕法尼亚州匹兹堡的chemimage corporation购买的多共轭滤光器(mcf)。所述设备被配置为利用8nm带通宽度来感测大约900nm到大约1700nm的范围内的swir。照明由几个1000勒克斯石英钨卤素灯提供。收集光学器件是具有13mm
×
10mm视场的高放大倍率透镜、以及具有163mm
×
124mm的视场的低放大倍率透镜。所述设备的总重量为8.3磅(lbs)，并且110
‑
120vac电源被利用。在操作期间，1nm
‑
20nm步长大小获取的调谐增量被使用。此外，用于超光谱图像收集的检测时间为每一收集的超立方体50秒。患者所需的总时间量为15分钟或更短。使用可向宾夕法尼亚州匹兹堡的chemimage corporation购买的chemimage spectral kitchen
tm
软件收集和分析数据。
111.观察研究对67个人类患者进行。在67个患者中，19个是没有水肿的志愿者，而剩余的48个有某种形式的水肿。研究终点是用大于0.999的受试者工作特征下的面积(auroc)曲线来判别健康的志愿者和水肿患者，并且准确地预测凹陷性水肿等级。患者中的大多数是健康的志愿者或具有2 或3 的等级的水肿患者。
112.分析是利用1000nm到1700nm的波长在患者的小腿上执行的，区分患者的右小腿和
左小腿。小腿被选择是为了避免胫骨的影响。对于第一个终点，0.99auroc的判别性能被实现，满足第一个实验终点。所述数据使用偏最小二乘判别分析(pls
‑
da)被分析，plsda是用于模型创建和数据分类的统计分析方法。这个监督式分类法被用来创建判别健康的志愿者的光谱和表现出外周水肿的心力衰竭患者的光谱的2类模型。如以上所指出的，所述模型的性能通过受试者工作特征(roc)曲线分析被评定。roc曲线是示出对于二进制系统的检验的灵敏度与特异性的绘图。auroc是通常被用来比较roc曲线的性能与单个值的测度。完美的roc曲线下的面积为1。
113.另一观察研究是利用40个人类患者进行的。在40个患者中，18个是没有水肿的志愿者，而剩余的22个有某种形式的水肿。研究终点是用大于0.999的auroc曲线来判别健康的志愿者和水肿患者，并且准确地检测凹陷性水肿等级。患者中的大多数是健康的志愿者或具有2 或3 的等级的水肿患者。
114.这个观察研究具有与以上执行的观察研究相同的方法，但是分析是在患者的手臂上、而不是小腿上执行的。因此，分析是利用1000nm到1700nm的波长在患者的右臂和左臂上执行的。0.994auroc的判别性能被实现。
115.进一步的观察研究是利用42个人类患者进行的。这里，模型可以在分析中同时包括小腿和前臂这二者。在42个患者中，18个是没有水肿的志愿者，而剩余的24个有某种形式的水肿。研究终点是用大于0.999的auroc曲线来判别健康的志愿者和水肿患者，并且准确地预测凹陷性水肿等级。患者中的大多数是健康的志愿者或具有2 或3 的等级的水肿患者。分析是在患者的小腿和前臂上执行的，并且auroc 0.967的判别性能被实现。
116.除了用于判别健康的患者和有水肿的患者的2类pls
‑
da模型之外，5类pls
‑
da模型也被产生，在所述5类pls
‑
da模型中，5个模型被构建，每个凹陷性水肿程度具有它自己的类以解决外周水肿程度预测的次要终点。每个小腿接收对于每个类的评分(0、1 、2 、3 和4 )，并且最高评分变为预测的水肿程度。使用2 水肿患者的示例swir输出在图7中被展示。该方法对于检验的数据集得到84.1％的准确度。考虑到上述真实凹陷性水肿检验的主观性质，该结果是令人鼓舞的。检查所述数据的替换方法使用偏最小二乘回归来通过使用提取的光谱和真实水肿程度作为相关的变量来构建模型。所述模型被应用于新的患者的超立方体以生成具有与更高的水肿评分相关的更高的像素强度的水肿图像；这样的图像在真实凹陷性水肿程度更高的情况下一般具有更高的强度。
117.水肿主要由水、蛋白质、白细胞和红细胞形成。群体之间的判别通过比较来自健康的群体和水肿群体的平均光谱来探究。光谱的高度判别部分被分配给水(1165nm，羟基谐波)和脂类和胶原(1220nm，次甲基第二谐波)。对于水、脂类和胶原的附加分配被记载在1475
‑
1480nm处。下表1展示了swir范围内的光谱峰值分配。基于结果，脂类、胶原和水构成具有3 的等级的水肿患者和正常的对象(即，具有0的水肿等级的那些对象)之间的判别基础(bod)。
118.表1
[0119][0120]
心脏验证指数(cvi)也是使用42个对象的试样进行的。cvi使用具有留(leave)一个小腿交叉验证步骤的回归模型来预测水肿程度。在42个对象中，18个是对照对象，24个有水肿。总共80个小腿被观察，其中36个是正常的，10个是1 水肿，14个是2 水肿，18个是3 水肿，并且2个是4 水肿。cvi的所得的准确度是85％。注意到，错误的水肿预测一般是由于只有一个水肿等级程度而不准确的，这可以指示与真实模型、而不是设备的差异。据观察，在偏最小二乘回归图像分析中，存在像素强度与暴露的软组织的水肿程度的一般相关性。
[0121]
检验也是使用5类pls
‑
da模型进行的，其中利用了留一个小腿验证。所述五类是正常的(0)、1 、2 、3 和4 水肿等级。使用提取的光谱，总准确度为84.1％，不过具有1 和4 的水肿等级的附加对象将是确认结果需要的。下表2示出5类pls
‑
da模型的结果：
[0122][0123]
图8和图9每个是示例中使用的偏最小二乘算法的描绘。在图8中，偏最小二乘回归模型被描绘，其中提取的光谱605、最初的超立方体610和预处理的超立方体615被输入以生成掩膜620，从而构件pls
‑
r模型625。模型625然后被应用于超立方体630，并且被用来生成预测635并且通过比较预测的水肿程度与真实水肿程度来计算性能640。这确定了通过以上实验过程生成的预测的准确度。
[0124]
图9类似于图8，除了偏最小二乘判别分析(pls
‑
da)被改为利用之外。在图9中，提取的光谱705被输入以构建pls
‑
da模型725。最初的超立方体710和预处理的超立方体715分别被输入以生成掩膜720。pls
‑
da模型然后被应用730于超立方体掩膜，其结果被用于生成预测735。最后，通过将预测的水肿程度与真实程度进行比较来计算740性能。这确定了通过以上实验过程生成的预测的准确度。
[0125]
在上面详细的说明中，参考了附图，附图形成本文的一部分。在附图中，类似的符号典型地确定类似的部件，除非上下文以其他方式指明。在详细的说明书、附图及权利要求书中所描述的图示说明的实施方案不意味是限制性的。在不脱离本文所呈现的主题的精神或范围下，其他实施方案可以被使用，并且可以作其他改变。将容易理解的是，如本文一般所描述的及附图所图示说明的，本公开的方面可以在广泛种类的不同的配置中被编排、代替、组合、分开以及设计，所有这些在本文被明确地考虑了。
[0126]
根据本技术所描述的特定实施方案的本公开将不受限制，其被意图作为各种方面
或“b”或“a和b”的可能性。
[0131]
另外，本公开的特征或一些方面根据马库什(markush)组来描述，本领域技术人员将理解的是，本公开也由此依据马库什组的任何单个成员或子组成员来描述。
[0132]
如将被本领域技术人员所理解的，针对任何和所有目的，例如在提供书面描述方面，本文所公开的所有范围也涵盖任何和所有可能的子范围以及其中的子范围的组合。任何所列的范围可以被容易地理解为足够地描述以及使得相同的范围被分解为至少相等的两部分、三部分、四部分、五部分以及十部分等等成为可能。作为非限制性的实施例，本文所讨论的每个范围可以被容易地分解成下三分之一、中间三分之一和上三分之一等等。如还将被本领域技术人员所理解的，所有的语言(例如“直至(up to)”和“至少(at least)”等等)包括列举的数字，并且指的是可以随后被分解成如上面所讨论的子范围的范围。最后，如将被本领域技术人员所理解的，范围包括每个单个成员。因此，例如，具有1
‑
3个单元的组指的是具有1、2或3个单元的组。类似地，具有1
‑
5个单元的组指的是具有1、2、3、4或5个单元的组等等。
[0133]
各种上面所公开的及其他特征和功能，或其替换物，可以被结合到许多其他不同的系统或应用中。本领域技术人员可以随后做出各种目前无法预见或无法预期的替换、修改、变更或在其中的改进，其中的每个也意图被所公开的实施方案所涵盖。