专利名称：由拉曼光谱法表征肺组织的设备和方法
技术领域：
本发明涉及组织的表征。本发明可以应用于例如提供用于癌症的肺组织评定的方法和设备。一个示例实施例提供了内窥镜设备，其可以由医师使用以评估肺组织中损伤是 癌性的可能性。
背景技术：
肺癌通常是致命的。成功治疗的前景通过早期识别肿瘤前损伤(具有高度可能性发展成恶性肿瘤的损伤)而得以提升。支气管树的肿瘤前损伤包括中度和重度异生和原位癌(CIS)，其具有发展成恶性肿瘤的高度可能性。在支气管镜检期间定位这些肿瘤前损伤从而可以施予进一步治疗是增加患者存活机会的关键当前，定位肿瘤前损伤用于进一步治疗的最佳方法是组合自发荧光支气管镜检(AFB)和白光支气管镜检(WLB)。该组合在20世纪90年代被开发，并且如上所述已经对定位肿瘤前损伤作出了显著的改进，例如在Lam S、Kennedy T、Unger M等人的Localization of bronchial intraepitheIial neoplastic lesions by fluorescencebronchoscopy. Chest 1998;113:696-702 以及 Zellweger M、Grosjean P、Goujon D、Monnier P、van den Bergh H、Wagnieres G 的 In vivo autofluorescence spectroscopyof human bronchial tissue to optimize the detection and imaging of earlycancers. J. Biomed. Opt. 2001;6:41-51中所述。AFB+WLB在检测前肿瘤中的灵敏度几乎是单独使用WLB的两倍。然而，WLB+AFB的平均报告特异性仅为60%，这导致了许多假阳性识别，例如在 Lam S. The Role of Autofluorescence Bronchoscopy inDiagnosis of Early Lung Cancer;在 Hirsch FR，Bunn Jr PA，Kato H，MulshineJLjeds. IASLC Textbook for Prevention and Detection of Early Lung Cancer.英格兰伦敦；以及纽约Taylor &Francis; 2006:149-158;以及在Edell E等人的 Detection and Localization of Intraepithelial Neoplasia and InvasiveCarcinoma Using Fluorescence-Reflectance Bronchoscopy. Journal of ThoracOncology. 2009; Jan;4(I) :49-54 中所解释的。WLB+AFB欠佳的特异性可以部分地由以下事实所解释，即选择典型地使用WLB+AFB识别的许多组织部位中的哪一些进行活检要求支气管学家的可观技能和判断。然而，大量假阳性的主要原因是AFB固有的低特异性。良性和肿瘤前损伤均具有类似的自发荧光特征。因而，仍然需要改进的检测方法拉曼光谱法包括将光引导至样本，其非弹性地散射入射光的一部分。与样本的非弹性相互作用可以使得散射光的波长相对于入射光的波长而位移(拉曼位移)。散射光的波长光谱(拉曼光谱)包含关于样本属性的信息。在下列参考文献中描述了在组织研究中拉曼光谱法的使用a)Caspers PJ等人Raman spectroscopy in biophysics and medical physics.Biophys J 2003;85:572-580; b)Huang Z 等人 Rapid near-infrared Raman spectroscopy system forreal-time in vivo skin measurements. Opt Lett 2001;26:1782-1784;c) Short MA 等人 Development and preliminary results of an endoscopicRaman probe for potential in vivo diagnosis of lung cancers. Opt Lettt2008;33(7):711-713;d) Huang Z 等人 Raman spectroscopy of in vivo cutaneous melanin. J ofBiomed Opt 2004;9:1198-1205;e)Huang Z 等人 Raman Spectroscopy in Combination with BackgroundNear-infrared Autofluorescence Enhances the In Vivo Assessment of MalignantTissues. Photochem Photobiol 2005;81:1219-1226;f)Molckovsky A 等人 Diagnostic potential of near-infrared Ramanspectroscopy in the colon:differentiating adenomatous from hyperplasticpolyps. Gastrointest Endosc 2003;57:396-402;g) Abigail SH 等人 In vivo Margin Assessment during Partial MastectomyBreast Surgery Using Raman Spectroscopy. Cancer Res2006;66:3317—3322;h)Rajadhyaksha M 等人 In Vivo Confocal Scanning Laser Microscopy ofHuman Skin II Advances in Instrumentation and Comparison With Histology. JInvest Dermatol 1999;113:293-303;i) Lieber CA 等人 In vivo nonmelanoma skin cancer diagnosisusing Ramanmicrospectroscopy. Laser Surg Med 2008;40 (7):461-467;j)Tu AT. Raman spectroscopy in biology!principles and applications NewYork, NY Wiley;1982;k) Hanlon EB 等人 Prospects for in vivo Raman spectroscopy Physics inMedicine and Biology 2000;45:R1-R59;I)Robichaux-ViehoeverA 等人 Characterization of Raman spectrameasured in vivo for the detection of cervical dysplasia.Appl.Spectrosc. 2007;61pp. 986-997.m)Guze K 等人 Parameters defining the potential applicabilityof Raman spectroscopy as a diagnostic tool for oral disease.J.Biomed.Opt.2009;14:0140161-9;
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发明内容
本发明具有许多方面。这些方面包括有助于评定在体肺组织病理的设备；有助于评定在体肺组织病理的方法；用于处理组织拉曼光谱数据并生成光谱对应于癌症或癌前组织的可能性的测量值的设 备；用于处理组织拉曼光谱数据并生成对光谱对应于癌症或癌前组织的可能性的测量值的方法；包含计算机可读指令的非暂态介质，所述指令当由数据处理器执行时，使得数据处理器执行用于处理组织拉曼光谱数据并生成对光谱对应于癌症或癌前组织的可能性的测量值的方法。本发明的一方面是提供有助于非倾入式肺组织分析而通过检测和测量拉曼光谱进行对疾病或者生理状态的诊断。本发明的一些实施例提供了用于采集和分析点拉曼光谱的方法和设备，以提供用于评估组织(例如在肺或支气管树的候选位置处的组织)的客观测量值。一些实施例提供了对损伤为肿瘤前、恶性或均不是的快速和客观测量。在一些实施例中，该方法和设备适于在由正常、发炎、增生、轻度异生的类组成的组以及在由中度异生、重度异生、原位癌(CIS)和肿瘤的类组成的组之间进行区分。前四类被认为是良性的，而后四类则是恶性的。本发明的一个方面提供了用于组织表征的设备，包括被配置为生成拉曼光谱的拉曼分光计、被配置为测量拉曼光谱的至少一个特性的光谱分析单元以及响应于所测得的特征而被驱动的反馈装置。该至少一个特性包括在1500 ± IOcnT1至3400 ± IOcnT1的相对波数范围内的一个或多个光谱特征。在一些实施例中，设备还被配置为处理拉曼光谱以提供经平滑的二阶导数光谱。例如，这可以通过应用Savitzky-Golay六点二次多项式而实现。所述组织可以基于经平滑的二阶导数光谱中的特征而被表征。在一些实施例中，设备被配置为通过如下表征组织如果组织特性的后验概率小于第一阈值，则表征装置处于第一类别；如果组织特性的后验概率大于第二阈值，则表征装置处于第二类别；如果组织特性的后验概率在第一阈值和第二阈值之间，则表征装置处于第三类别。在一些实施例中，第一阈值表现为O. 3±10%的截止点，而第二阈值表现为0.7±10%的截止点。例如，第一阈值可以是O. 3的截止点，而第二阈值可以是O. 7的截止点。本发明的另一方面提供了一种用于组织表征的方法，包括接收肺组织的至少一个拉曼光谱，测量拉曼光谱至少一个特性，响应于所测得的特性而表征组织，以及生成对组织的表征的指示。至少部分地基于在1500± IOcnT1至3400± IOcnT1的相对波数范围内的一个或多个拉曼光谱特征，评估所述组织。在一些实施例中，计算经平滑的二阶导数光谱。例如，这可以向每个拉曼光谱应用Savitzky-Golay六点二次多项式而进行。在一些实施例中，表征所述组织包括如果组织特性的后验概率小于第一阈值，则表征装置处于第一类别；如果组织特性的后验概率大于第二阈值，则表征装置处于第二类别；如果组织特性的后验概率在第一阈值和第二阈值之间，则表征装置处于第三类别。在一些实施例中，第一阈值表现为O. 3±10%的截止点，而第二阈值表现为O. 7±10%的截止点。例如，第一阈值可以是O. 3的截止点，而第二阈值可以是O. 7的截止点。
本发明的另一方面提供了一种非暂态有形计算机可读介质，其存储由至少一个数据处理器执行的指令，所述指令在由数据处理器执行时，使得数据处理器执行用于表征组织的方法，包括如下步骤处理肺组织的至少一个拉曼光谱，响应于拉曼光谱而表征肺组织，以及生成肺组织表征的指示。至少部分地基于在1500± IOcnT1至3400± IOcnT1的相对波数范围内的一个或多个拉曼光谱特征，而表征所述组织。本发明的其他方面以及本发明的示例实施例的特征在随后的描述中描述和/或在附图中例示。
附图例示了本发明的非限制性实施例。图I是根据本发明一个示例实施例的诊断设备的框图。图2是根据本发明另一个示例实施例的设备的框图。 图2A是原型诊断设备的照片。图3A是原始拉曼光谱的曲线图。图3B是图3A的拉曼光谱的曲线图，其中多项式曲线拟合荧光背景。图3C是图3A的拉曼光谱的曲线图，其中减去了荧光背景。图4A是损伤在白光下的照片。图4B是相同损伤的蓝光激发的荧光照片。图4C是疑似损伤的蓝光和拉曼分光计激发的荧光照片。图5A是来自数据集的示例平均拉曼光谱的曲线图。图5B是来自数据集的另一示例平均拉曼光谱的曲线图。图5C是来自数据集的又一示例平均拉曼光谱的曲线图。图是损伤的各种分类的示例拉曼光谱的曲线图。图6是预测和已知病理学的示例后验概率绘图的曲线图。图7是示例拉曼光谱的示例接收者操作者特定的曲线图。图8示出了用于各种参考材料的示例拉曼光谱的曲线图。
具体实施例方式在下列描述中通篇阐述了特定细节以便提供对本发明的更透彻理解。然而，可以在没有这些细节的情况下实施本发明。在其他实例中，没有示出或详细描述周知的元件，以避免不必要地模糊本发明。因此，说明书和附图应被认为是出于说明性而非限制性的意义。图I是根据本发明一个示例实施例的设备20的框图。设备20包括拉曼分光计22，其被配置为确定小体积组织T的拉曼光谱24。组织T可以是肺组织。肺组织的在体拉曼光谱的获取会由于一般需要光纤或其他柔性探针将光从肺组织运送至分光计这一问题而变得复杂，并且这可能导致光收集效率降低。另一个问题是频繁且不可控的肺运动使得难以维持聚焦在组织的特定区域上达数秒以上。这些问题能被如下解决通过使用如在Shim MG等人在Study of fiber optic probes forin vivo medical Raman spectroscopy. Applied Spectroscopy 1999;53:619-627 中所述的部件以减少光纤发射，并且采取如Huang Z等人在Rapid near-infrared Ramanspectroscopy system for real-time in vivo skin measurements. Optical Letters2001; 26:1782-1784中所述的步骤以增进高信噪比。Short MA等人在Development andpreliminary results of an endoscopy Raman probe for potential in-vivo diagnosisof lung cancers. Optics Letters2008; 33 (7) : 711-713 中描述了适于从肺组织米集拉曼光谱的原型拉曼分光计系统。光谱分析部件26接收拉曼光谱24，并且处理拉曼光谱以获得指示其拉曼光谱24被获得的组织的病理学的测量值28。测量值28控制反馈装置29。反馈装置29可以例如包括灯、曲线图指示、声音、显示器或响应于测量值28而提供人可感知的信号的其他装置。测量值28至少部分基于在1500CHT1至3400CHT1的波数范围内发现的拉曼光谱的特征。图2是根据本发明的另一示例实施例的设备30的框图。在图2中，示出了拉曼分 光计22包括光源32。光源32是单色光源，并且可以例如包括激光器。光源32例如可以包括红外激光器。在一个示例实施例中，激光器生成785nm波长的光。需要避免将组织暴露至过量的辐射。这可以通过恰当选择光源32、控制光源和/或提供光源下游衰减而实现。来自光源32的光由滤波器34滤波,并被稱合入光纤36。光通过分束器38进入导管40。导管40例如可以沿着支气管镜的仪器通道而向下延伸。在一个示例实施例中，导管40的直径为I. 8mm,从而其可以安装通过支气管镜的直径为2. 2mm的仪器孔。从导管40远端出射的光照明导管40端部附近的组织，其中部分光经历拉曼散射。拉曼散射光的一部分进入导管40，并且通过分束器38和滤波器42而传送至摄谱仪44。摄谱仪44和检测器46 —同工作以产生在摄谱仪44处入射的光的拉曼光谱。将表征拉曼光谱的信息传递至分析系统48。优选地，在诸如I秒的短数据采集时间内采集拉曼光谱。光谱分析系统48可以包括经编程的数据处理器，诸如个人计算机、嵌入式计算机、微处理器、图形处理器、数字信号处理器、或者执行软件和/或固件指令而使得处理器从拉曼光谱提取特定光谱特性的类似处理器。在备选实施例中，光谱分析系统48包括电子电路、逻辑流水线、或被配置为提取特异性光谱特征的其他硬件，或是与硬件结合以在特定光谱特性的提取过程中执行一个或多个步骤的编程的数据处理器。方便而非强制的是，光谱分析系统48实时或近实时地操作，从而在采集的拉曼光谱基本上同时或至少数秒之内完成对拉曼光谱的分析。在图2中，47指示用于校准分光计的直径为50 ii m的光纤。根据由光谱分析系统48从拉曼光谱提取的特定光谱特性而获得的测量值，光谱分析系统48连接以控制指示器设备49。测得的拉曼光谱典型地将叠加在荧光背景上，其根据每个测量而变化。方便的是，光谱分析系统48处理接收到的拉曼光谱，以移除荧光背景，并且还归一化所述光谱。例如使用如在 Zhao J 等人在 Automated Autofluorescence Background SubtractionAlgorithm for Biomedical Raman Spectroscopy. Appl. Spectrosc. 2007;61:1225-1232中所述的Vancouver Raman算法(温哥华拉曼算法)，可以实现对荧光背景的移除，所述文献通过引用合并在本文中。Vancouver Raman算法是一种计及了噪声的迭代修改多项式曲线拟合荧光移除法。图3A、3B和3C分别示出了原始拉曼光谱、具有拟合至荧光背景的多项式曲线的图3A的拉曼光谱、以及具有通过减去的多项式曲线而被建模的荧光背景的图3A的拉曼光谱。例如可以对每个光谱的曲线下面积(AUC)执行归一化。例如，每个光谱可以乘以被选以使得AUC等于标准值的值。为便于显示光谱，归一化的强度可以除以每个光谱中数据点的数量。摄谱仪44和光谱分析系统48被配置为获取并分析包括lSOOcnT1至34000^1范围的至少部分的拉曼光谱。发明人已经确定该范围提供了特别的优点，因为其避免了在0至2000CHT1范围内发现的非常强的肺组织自发荧光，并且仍然包含有助于组织表征的显著生物分子信息。光谱分析系统48可以应用多变量数据分析以根据各组织在1500CHT1至3400CHT1范围内的拉曼光谱而对组织进行分类。例如，可以通过执行主成份分析(PCA)来分析具体光谱。可以对所采集的拉曼光谱的部分或全部范围执行PCA。 PCA包括产生一组主成份，其表示了一组训练光谱中的方差的给定比例。例如，每个光谱可被表示为一组少量PCA变量的线性组合。可以选择PCA变量，以使它们至少计及一组训练光谱的总方差的阈值量(例如，至少70%)。主成份(PC)可以通过对标准化光谱数据矩阵执行PCA以产生PC而导出。PC通常提供了减少数量的正交变量，这些变量计及了原始光谱中总方差的大部分。通过计算被称为PC得分的变量，可以使用PC评定新的拉曼光谱，所述PC得分表示正被分析的拉曼光谱中的一个或多个具体PC的一个或多个比重。随后，可以使用线性判别分析(LDA)以导出指示组织是否正常的PC得分的函数(判别函数)。判别函数可被连续应用以基于相应于未知组织的拉曼光谱的PC得分的点相对于判别函数线的位置来分类未知组织。光谱分析系统48可被配置为对1500CHT1至3400CHT1范围内的拉曼光谱执行线性判别分析和/或主成份分析，以判别健康和不健康的肺组织。下面提供了这样的一个示例。图2A是示出根据原型实施例的设备的照片。该设备安装在推车上，从而能被带到靠近患者的位置。设备20或30的一个应用是表征已使用不同模态(例如WLB和AFB)而被识别为感兴趣的损伤。方便的是，导管40由用于识别感兴趣损伤的相同仪器(例如支气管镜)携带。这有助于在观察到损伤后立刻使用拉曼光谱法来表征该损伤。医师可以使用支气管镜，通过在一个或多个恰当成像模式下观察肺组织而识别损伤。当已经定位感兴趣的损伤时，医师可在不移动支气管镜的情况下触发对感兴趣损伤的拉曼光谱的采集和分析。这可以例如通过按下按钮或使用另一用户界面模态以命令设备采集拉曼光谱而完成。在一些实施例中，医师立即接收到拉曼光谱的自动分析结果。基于自动分析的结果，医师能够决定进一步的动作，诸如是否对感兴趣的损伤进行活检。图4A是示出白光下成像的损伤的照片，而图4B是图4A所示相同位置观察为蓝光激发的突光图像的照片。图4B使用加拿大温哥华的Xillix Technologies Corp.的Onco-LIFE 荧光内窥镜系统获得。图4B中，绿色表示正常组织，而暗红色(例如在区域60中)表示患病组织。图4C是示出同时使用蓝光生成荧光图像以及使用来自拉曼分光计的导管40的785nm光而激发的另一疑似损伤的照片，其中基本上由区域62指示的区域是红色，而其余区域主要是绿色的。参考下列特定示例而进一步描述本发明，这并不意味着限制本发明，而是进一步例示本发明。例I使用图2中例示类型的近红外拉曼系统以采集肺组织中损伤的实时在体肺光谱。肺组织来自于选自进行支气管镜检的46人的组中的26人。支气管学家使用组合的WLB和 AFB来识别损伤以进行活检。在46个参与者中，发现26个具有支气管学家推选进行活检的损伤。使用本文所述的设备获得来自这些损伤的拉曼光谱。测得129个拉曼光谱。在一秒曝光中获得清楚的在体拉曼光谱。在相同的位置进行活检，并且由病理学家进行分类。根据世界健康组织准则(参见例如，Travis WD 等人登载于 World Health Organization Pathology Panel fforldHealth Organization International Histological Classification of Tumors, 3rded. 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Applied Spectroscopy2007;61:1225-1232中描述的修改的多项式拟合例程，执行3点平滑操作并在随后减去自发荧光，获得第二数据集(数据集B)。图5B示出了来自彡MILD损伤(曲线52A)和彡MILD (曲线52B)的数据集B的平均拉曼光谱。曲线52C示出了从平均> MOD光谱减去平均< MILD光谱的结果(不在相同的强度标度上)。曲线52A和52B示出了由在13个波数位置(在图中由垂直虚线所示)的t测试统计(P.O. 05)确定的显著差别。这些位置对应于光谱中的峰或肩部。由于在两个范围(A和B)外侧未观察到清楚的拉曼峰，因此示出了这两个范围。使用对所有测得的参考值的最小平方加权求和，得到对每个平均光谱的近似拟合。这些拟合由实心黑线指示，并且示出了 > MOD损伤的DNA、血红蛋白、苯丙氨酸和三油酸酯相对增加，以及胶原的相对下降。图示出了在体拉曼光谱被处理为用于各种分类的损伤的数据集B。由于在两个波数范围(A和B)外侧未观察到清楚的拉曼峰，因此示出了这两个范围。范围B中的光谱强度平均是范围A中的5倍。靠近1663CHT1的宽峰很可能对应于V (C=O)氨基化合物振动和v2水分子弯曲运动的组合。在2900cm-1左右的宽峰则被指定为脂类(C-H)峰(2833+2886CHT1)和普通蛋白质在2938CHT1处的振动的组合。
附图5D 示出了位于 1589、1646、1698、1727、2720、2801、2863、2877 和 2921 cm-1 处的其他小峰或肩部，其看上去对应于各种氨基酸、脂类和蛋白质的峰。在1750和2700CHT1之间(图未示出的范围)，除了在2150CHT1处的宽发射之外，存在多个强度非常低的窄峰，其似乎不随肺部位的不同而改变。虽然有对一些主要归因于碳和氮模式的弱拉曼发射(其近似符合所观察得的一些非常低强度的峰)的报告，但是该光谱区域未注意到任何显著拉曼峰。通过对每个经预处理的光谱应用Savitzky-Golay六点二次多项式以计算平滑的二阶导数光谱，而得到第三数据集(数据集C)。该技术例如在S avitzky A等人的Smoothingand differentiation of data bysimplified least squares procedure AnalyticalChemistry 1964; 36:627-1639中有所描述。对光谱的平方导数值求和并在随后将每个变量除以该和以用于归一化。在图5C中示出了，在其中不同病理组之间的显著性差异(p.O. 05)是显见的范围上的数据集C的二阶导数光谱。曲线53A是来自病理SMILD的部位的平均已处理数据。曲线53B是来自病理> MOD的部位的平均已处理数据。为清楚起见，曲线53A和53B的强度标度已被移位。曲线53C示出了从平均> MOD光谱减去平均< MILD光谱的结果(不在相同的强度标度上)。水平虚线是零强度。示出了两个波数范围((A) 1550-1800(3!^1和(B)2700-31000^1^仅在这些范围中观察到清楚的拉曼峰。使用统计软件(来自美国俄克拉荷马州Tulsa的StatSoft Inc.的Stistica 6.0)分别分析数据集A、B和C。计算每个数据集中的所有光谱的主成份(PC)以减少变量的数量。对计及0. 1%或更大方差的PC使用Student氏t测试，以在将光谱分成彡MOD和(MILD这两个病理组时确定最显著PC。对最显著PC使用具有使用留一法交叉验证的线性判别分析(LDA)。为了避免过拟合数据，在LDA中使用的PC数量被限为最小子组(即51个^ MOD光谱)情况下的总数的三分之一(17)。可以使用留一法交叉验证程序以防止过度训练。留一法交叉验证包括从数据集中移除一个光谱，并且使用其余光谱的集而重复整个算法，包括PCA和LDA。随后使用得到的最佳算法分类已保留的光谱。可以重复该算法，直到每个光谱已被独立分类。如上所述，除了从每个数据集中略去的具有IC病理(24)的所有光谱之外，对于数据集A、B和C的光谱重新进行第二次的完整分析。每个数据集中的27个光谱维持具有彡MOD的病理分类,而因而仅在LDA交叉验证模型中使用9个PC。对来自数据集A、B和C的光谱进行的统计分析导致了能从表I中所见的显著不同的结果。来自数据集A的光谱对于预测病理> MOD而言最差，其具有80%的灵敏度和72%的特异性。从分析中移除IC光谱得到了实质上更差的灵敏度，而特异性仅有适度的增加。如果仅在后验概率> 0. 7或< 0. 3时分类光谱，则获得80%的灵敏度和77%的特异性，而代价是仅能从129个光谱中分类99个(77%)。
权利要求
1.一种表征肺组织的设备，该设备包括 拉曼分光计，被配置为在ΙδΟΟαιΓ1至3400CHT1的相对波数范围内生成拉曼光谱； 拉曼光谱分析单元，被配置为基于拉曼光谱的ΙδΟΟαιΓ1至3400CHT1的相对波数范围内的特征来表征组织；以及 反馈装置，能够响应于拉曼光谱分析单元的输出而被驱动以产生人可察觉的信号，所述信号指示由拉曼光谱分析单元对组织的表征。
2.根据权利要求I所述的设备，其中拉曼光谱分析单元被配置为处理拉曼光谱，以提供经平滑的二阶导数光谱，并且基于经平滑的二阶导数光谱中的特征来表征组织。
3.根据权利要求2所述的设备，其中拉曼光谱分析单元被配置为通过对每个光谱应用Savitzky-Golay六点二次多项式来生成所述经平滑的二阶导数光谱。
4.根据权利要求I所述的设备，其中拉曼光谱分析单元被配置为通过执行3点平滑操作来处理拉曼光谱，并且基于经3点平滑的光谱中的特征来表征组织。
5.根据权利要求I至4中任一项所述的设备，其中拉曼光谱分析单元被配置为使得表征基于在1550CHT1至lSOOcnT1的第一相对波数范围内的第一特征以及270001^1至βΙΟΟαιΓ1的第二相对波数范围内的第二特征。
6.根据权利要求I至5中任一项所述的设备，其中拉曼光谱分析单元被配置为通过计算针对主成分的光谱的主成分得分并且根据基于所述主成分得分的判别函数执行判别分析来分析拉曼光谱，其中所述主成分得分从包括在ΙδΟΟαιΓ1至34000^1的相对波数范围内成分的拉曼光谱的训练集导出。
7.根据权利要求6所述的设备，其中判别分析包括线性判别分析。
8.根据权利要求6或7所述的设备，其中拉曼光谱分析单元包括数据存储装置，并且表征主成分得分的信息被存储在所述数据存储装置中。
9.根据权利要求8所述的设备，其中将判别函数存储在所述数据存储装置中。
10.根据权利要求I至9中任一项所述的设备，其中拉曼光谱分析单元包括被配置为从拉曼光谱中减去荧光背景的荧光背景减去级。
11.根据权利要求10所述的设备，其中荧光背景减去级被配置为执行多项式拟合例程以评估荧光背景。
12.根据权利要求10或11所述的设备，其中拉曼光谱分析单元包括在所述荧光背景减去级之后的归一化级，该归一化级被配置为归一化拉曼光谱。
13.根据权利要求I至12中任一项所述的设备，其中拉曼光谱分析单元被配置为从拉曼光谱减去环境背景信号。
14.根据权利要求I至13中任一项所述的设备，包括支气管镜，其中拉曼分光计包括可插入所述支气管镜的仪器通道中的光导，用以接收包含拉曼光谱的光。
15.根据权利要求3所述的设备，其中拉曼分光计分析单元包括归一化级，该归一化级被配置为通过对每个光谱的平方导数值求和并且将每个变量除以该和，而归一化该拉曼光-i'TfeP曰。
16.根据权利要求6所述的设备，其中拉曼分光计分析单元被配置为通过如下来表征组织 如果组织特性的后验概率小于第一阈值，则表征组织位于第一类别；如果组织特性的后验概率大于第二阈值，则表征组织位于第二类别；以及 如果组织特性的后验概率在第一阈值和第二阈值之间，则表征组织位于第三类别。
17.根据权利要求16所述的设备,其中第一阈值表现为O.3±10%的截止点,而第二阈值表现为O. 7± 10%的截止点。
18.根据权利要求16或17的设备，其中反馈装置产生人可感知的信号，其中 如果组织处于第一分类，则所述信号是第一信号； 如果组织处于第二分类，则所述信号是第二信号；以及 如果组织处于第三分类，则所述信号是第三信号。
19.一种用于组织表征的方法，包括 获得组织的至少一个拉曼光谱，该拉曼光谱包括在ΙδΟΟαιΓ1至340001^1的相对波数范围内的特征； 在编程的光谱分析单元中包括数据处理器以执行软件指令，以至少部分基于拉曼光谱的ΙδΟΟαιΓ1至3400(^1的相对波数范围内的特征来自动表征组织；以及控制反馈装置以产生指示组织表征的人可感知的信号。
20.根据权利要求19所述的方法，包括执行荧光减去步骤，以在表征组织之前从拉曼光谱中减去荧光背景。
21.根据权利要求20所述的方法，包括在荧光背景减去步骤之后归一化拉曼光谱。
22.根据权利要求19所述的方法，其中拉曼光谱被处理以在表征组织之前提供经平滑的二阶导数光谱，并且基于该经平滑的二阶导数光谱中的特征来表征组织。
23.根据权利要求22所述的方法，其中经平滑的二阶导数光谱通过对拉曼光谱应用Savitzky-Golay六点二次多项式而提供。
24.根据权利要求19所述的方法，其中拉曼光谱通过如下被处理 在表征组织之前对拉曼光谱执行3点平滑操作，并且 基于经3点平滑的光谱中的特征来表征组织。
25.根据权利要求19所述的方法，其中表征组织基于的是在1550cm—1至lSOOcnT1的第一相对波数范围内的第一特征以及2700CHT1至3100CHT1的第二相对波数范围内的第二特征。
26.根据权利要求19所述的方法，其中拉曼光谱通过如下被处理 计算针对主成分的光谱的主成分得分，并且 根据基于所述主成分得分的判别函数执行判别分析来分析拉曼光谱， 其中所述主成分得分从包括在1500CHT1至3400CHT1的相对波数范围内成分的拉曼光谱的训练集导出。
27.根据权利要求26所述的方法，其中判别分析包括线性判别分析。
28.根据权利要求27所述的方法，其中编程的拉曼光谱分析单元包括数据存储装置，并且表征主成分得分的信息被存储在所述数据存储装置中。
29.根据权利要求28所述的方法，其中判别函数被存储在所述数据存储装置中。
30.根据权利要求21所述的方法，其中执行荧光背景减去步骤的步骤包括执行多项式拟合例程以评估荧光背景。
31.根据权利要求19所述的方法，包括从拉曼光谱减去环境背景信号的步骤。
32.根据权利要求23所述的方法，包括通过对每个光谱的平方导数值求和并在随后使每个变量除以该和来归一化拉曼光谱的步骤。
33.根据权利要求26所述的方法，其中表征组织包括使用概率阈值。
34.根据权利要求26所述的方法，其中表征组织包括 如果组织特性的后验概率小于第一阈值，则表征组织位于第一类别； 如果组织特性的后验概率大于第二阈值，则表征组织位于第二类别；以及 如果组织特性征的后验概率在第一阈值和第二阈值之间，则表征组织位于第三类别。
35.根据权利要求34所述的方法,其中第一阈值表现为O.3±10%的截止点，而第二阈值表现为O. 7± 10%的截止点。
36.根据权利要求34或35所述的方法，其中控制反馈装置包括 如果组织处于第一分类，则产生第一信号； 如果组织处于第二分类，则产生第二信号；以及 如果组织处于第三分类，则产生第三信号。
37.一种非暂态有形计算机可读介质，其存储由至少一个数据处理器执行的指令，所述指令在由数据处理器执行时，使得数据处理器执行用于表征组织的方法，所述方法包括如下步骤 接收组织的至少一个拉曼光谱，该拉曼光谱包括在ΙδΟΟαιΓ1至340001^1的相对波数范围内的特征； 至少部分基于拉曼光谱的ΙδΟΟαιΓ1至340001^1的相对波数范围内的特征来表征组织；以及 生成对组织表征的指示。
38.根据权利要求37所述的非暂态有形计算机可读介质，其中非暂态有形计算机可读介质还存储至少一个拉曼光谱。
全文摘要
近红外拉曼光谱能被应用于以识别支气管树中的肿瘤前损伤。使用沿着支气管镜的仪器通道向下通过的光纤导管，可以获得肺组织的实时在体拉曼光谱。使用原型设备，以分别为96％和91％的灵敏度和特异性检测肿瘤前损伤。结合其他支气管镜成像模态而使用拉曼光谱设备和方法，能够大幅降低假阳性结果的数量。
文档编号G01N21/65GK102740762SQ201180006587
公开日2012年10月17日 申请日期2011年1月21日 优先权日2010年1月22日
发明者A·麦克威廉姆斯, M·绍特, S·拉姆, 曾海山 申请人:不列颠哥伦比亚癌症分社