用于伤口组织学评估的光谱成像系统和方法技术方案

本公开涉及用于评估或预测诸如烧伤等伤口状态的系统和方法。系统可以包括至少一个光检测元件和一个或多个处理器，该一个或多个处理器被构造为从至少一个光检测元件接收表示从组织区域反射的光的信号，生成具有示出组织区域的多个像素的图像，并使用一个或多个深度学习算法来确定图像的像素子集的烧伤状态。该系统还可以被构造为生成组织区域的分类图像和/或确定与伤口愈合相关的预测评分。和/或确定与伤口愈合相关的预测评分。和/或确定与伤口愈合相关的预测评分。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于伤口组织学评估的光谱成像系统和方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2020年7月13日提交的美国临时申请序列第63/051,308号、标题为“用于伤口组织学评估的光谱成像系统和方法”的权益，在此其全部内容通过引用明确并入本文。
[0003]关于联邦赞助研发的声明
[0004]本公开中所描述的一些工作是根据由隶属于美国卫生与公众服务部应急准备与反应助理部长办公室的生物医学高级研究和发展局(BARDA：Biomedical Advanced Research and Development Authority)授予的合同No.HHSO100201300022C在美国政府的支持下完成的。本公开中所描述的一些工作是根据由美国国防卫生署(DHA：U.S.Defense Health Agency)授予的合同No.W81XWH
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0170和/或W81XWH
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0114在美国政府的支持下完成的。美国政府可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于评估或预测伤口状态的系统，所述系统包括：至少一个光检测元件，其被构造成收集在从包括烧伤的组织区域反射后的至少第一波长的光；和一个或多个处理器，其与所述至少一个光检测元件通信并被构造成：从所述至少一个光检测元件接收信号，所述信号表示从所述组织区域反射的所述第一波长的光；基于所述信号生成具有示出所述组织区域的多个像素的图像；基于所述信号确定所述多个像素的至少一个子集中的各像素在所述第一波长处的反射强度值；使用至少一个深度学习(DL)算法确定与示出所述组织区域的像素的所述子集中的各像素相对应的烧伤状态；和至少部分地基于所述图像和所确定的与示出所述组织区域的像素的所述子集中的各像素相对应的烧伤状态来生成分类图像。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分类图像包括基于与各像素相对应的所述烧伤状态而具有不同的视觉表示的像素。3.根据权利要求1或2所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还被构造为使得视觉显示所述分类图像。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的系统，其中，与各像素相对应的所述烧伤状态选自未愈合烧伤状态和愈合烧伤状态。5.根据权利要求1
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4中任一项所述的系统，其中，与各像素相对应的所述烧伤状态是与烧伤深度相关的状态。6.根据权利要求5所述的系统，其中，与各像素相对应的所述烧伤状态选自一度烧伤状态、浅二度烧伤状态、深二度烧伤状态和三度烧伤状态。7.根据权利要求1
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6中任一项所述的系统，其中，所述烧伤状态对应于所述烧伤的至少一部分内的附件结构的坏死。8.根据权利要求7所述的系统，其中，确定与示出所述组织区域的像素的所述子集中的各像素相对应的所述烧伤状态包括识别所述烧伤的所述至少一部分内的坏死附件结构的百分比。9.根据权利要求8所述的系统，其中，未愈合烧伤状态对应于大于50.0％的所述附件结构的坏死。10.根据权利要求8或9所述的系统，其中，未愈合烧伤状态对应于大于0.0％的所述附件结构的坏死。11.根据权利要求1
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10中任一项所述的系统，其中，所述至少一个DL算法包括卷积神经网络。12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述卷积神经网络包括SegNet。13.根据权利要求1
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12中任一项所述的系统，其中，所述至少一个DL算法包括多个DL算法的集合。14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述至少一个DL算法包括加权平均集合。15.根据权利要求13或14所述的系统，其中，所述至少一个DL算法包括TPR集合。
16.根据权利要求1
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15中任一项所述的系统，其中，所述至少一个DL算法使用伤口数据库来训练。17.根据权利要求16所述的系统，其中，所述伤口数据库包括烧伤数据库。18.根据权利要求1
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17中任一项所述的系统，其中，所述至少一个DL算法至少部分地基于多个基准真值掩膜来训练，其中，至少一些所述基准真值掩膜至少部分地基于烧伤组织活检中坏死附件结构的存在来生成。19.根据权利要求1
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18中任一项所述的系统，其中，所述一...

【专利技术属性】
技术研发人员：杰弗里，
申请(专利权)人：光谱MD公司，
类型：发明
国别省市：