使用微波监测身体的制作方法

本发明涉及一种用于非侵入性测定身体的组织和器官的生理性质和病况的方法与设备，例如脑部，特别是通过测量所述脑部搏动的特性。

通常，可通过使用磁共振成像(mri)扫描或计算机x射线断层扫描(ct)对身体的相关部位进行成像(即构建不同组织的可视化图)来辨识对于身体各部位的损伤或身体各部位的病理，例如脑病理，诸如蛛网膜下出血或中风。

mri利用核磁共振在身体的原子的原子核中的性质来提供可在三个维度生成的图像。该设备非常庞大和笨重，而且还要求非常大的、大功率的磁体。这样的扫描仪不是便携式的。因此，mri扫描仪在它们的使用方面是受限的，因为它们只能在医疗机构的专用单位中使用。

此外，mri扫描仪要求患者被放置在一有限的空间内并保持静止达数量级为约15到90分钟之间的一延长的时间长度。在很多情况下，最小化治疗时间对于增加治疗的有利结果是至关重要的；mri扫描仪所花费的时间长度与这个目标并不相符。

ct扫描仪利用电离辐射(例如x射线、γ射线、或正电子)源。在它们穿过身体后检测所述电离辐射，从而构建所扫描区域的断层图像。

存在一些缺点与ct扫描仪相关联。特定地，电离辐射的使用带来了癌症风险的增加。此外，ct扫描仪很笨重(即使便携式扫描仪也是体积庞大且笨重不利运输)且昂贵。

因此，存在对于便宜和轻量(高度便携)的设备的需要和对应的方法，它们可快速检测身体是否有问题，特别是脑部，且它们不会使患者暴露于电离辐射。

微波成像技术方面的最新进展显示其适用于无损测试方面中的潜力，包括医学领域。

在这样的技术中，微波设备将微波辐射施加至到成像物体。当辐射传输通过所述物体时，待成像的物体对微波电磁场产生影响。电磁场的这样的变化有关于衰减、反射、和衍射。这些过程都取决于所调查物体的介电常数和电导率的空间变化。介电常数测量当在电介质(可由所施加的电场所极化的电绝缘体)中形成电场时遭遇多少电阻。另一方面，电导率测量材料导通这样的电流的能力。

衰减是由于介电传播(微波在电场中传播的方式)在各种类型的组织中强度的逐渐损伤。这样类型的组织的复介电常数的所诱导的变化继而在不同组织之间的接口处创建反射。这反射导致在特定部位处的组合的反向传播和部分透射的波，即衍射。

流向脑部的血流不稳定；它与心跳同步变化。由于脑部被封闭在一有限的容积内(颅骨)，变化的血压导致脑部搏动。脑部的这个特性称为搏动，或颅内脉动。正常静止的成人的心率范围为每分钟60到80次。运动或压力后，心脏可跳动得更快。因此，脑部搏动频率为1赫兹或以下的数量级。

脑部的搏动可受到各种医疗性病况的影响，特别是脑血管病理，例如，诸如蛛网膜下出血或中风。因此，对脑部搏动特性的测量可用做这些(和其他)脑血管病理的指标。

根据本发明的第一个方面，此处提供一种测定脑部的第一部分的搏动特性的方法，包括：发送微波脉冲至所述脑部的所述第一部分；接收对应于所述脉冲的检测的信号；并处理所述信号。

所检测到的脉冲可以是从所述脑部的所述第一部分反射出来的反射的脉冲，或可以是传输通过所述脑部的所述第一部分的脉冲。

优选地，所述微波脉冲是超宽带微波脉冲。此处，“超宽带”具有本领域中已知的标准含义，即发射的信号带宽超过500mhz或中心频率的20％中较小者的脉冲。超宽带脉冲特别适合，因为它们可短距离(例如，传播达到身体里的约10cm处)和可具有低功耗(例如，-10到-30dbm)。

优先地，所确定的所述特性是所述脑部的所述第一部分的搏动(脉动)的频率。可选地或附加地，所确定的所述特性是所述脑部的所述第一部分的搏动(脉动)的幅度。可选地或附加地，所述特征可以是脑组织的运动的模式或特性。

优先地，所述方法还包括确定所述脑部的第二部分搏动的特性并且与所述脑部的所述第一部分的搏动特性相比较。此处，所述脑部的所述第一部分和所述第二部分可以是所述脑部中任何两个空间分离的区域。例如，所述脑部的所述第一部分可以是脑部半球中一个的一部分，且所述脑部的所述第二部分可以是所述脑部相对的半球的一部分。可选地，所述脑部的所述第一部分可以是所述脑部前面(前部)区域的一部分，且所述脑部的所述第二部分可以是所述脑部后面(后部)区域的一部分。

对所述脑部的第二部分的各搏动特性的比较可用于指示特定脑部病理的存在或不存在。例如，在对于所述脑部的一部分的创伤性头部损伤后，血流至颅骨可影响受损伤部分的搏动。受损伤部分和未受损伤部分的搏动之间的比较可允许确定特定脑部病理的存在或不存在。

可选地，所述脑部的所述第一部分的搏动特性可与所述特性的期望值比较，所述特性的期望值例如是从医学研究推导出的，所述医学研究例如，健康患者样本的分析、数学模型、或对同一患者进行的脑部的第一部分的搏动特性的早期测量。

因此，这些实施例是基于底层的脑组织搏动反映大脑的健康这样的认识，然而在所检测到的特性中扰动(例如振幅和频率)可代表一异常的病理状态，例如，出血、中风、或肿块。此处“扰动”是指所述特性的期望值(从以前的医学研究获知，例如)和实际所测量到的之间的差异，或者是指在脑部不同部分中所测得的特性之间的差异。

优先地，所述超宽带微波脉冲具有在0.5ghz至10ghz之间的宽带频率。每个脉冲可具有1纳秒数量级的持续时间。可由脉冲雷达收发器生成所述脉冲。所述脉冲雷达收发器可提供为单片集成电路。

减少的带宽将劣化纵向(沿束)分辨率，且所以优选的是最大化所述带宽从而最大化所述脉冲的信息内容。所述频率的下限可受限于于天线尺寸和衍射效应，所述频率的上限可受传播介质中损耗的控制。

天线尺寸和发射波长高度耦合。在0.5ghz以下，已知天线成为全向(即，它成为点源且不再是真正的天线)。为了获得良好的聚焦波束，必须使用大口径天线或小波长(高频率)。这样的小波长与天线尺寸的比例用横向窄的天线波束表示。例如，对于30-40毫米的给定的实际天线的尺寸，最低适用的波长将是0.5ghz。

此外，对于类似应用，已知的天线的效率降低到0.5ghz，从而所述天线主要产生热量或将输入的信号反射回发射机。

在其中更大的天线将是可接受的应用中，使用低于0.5ghz的频率是可能的。

所述宽带频率的上限受控于身体组织中高频辐射的衰减程度。例如，肌肉，有较高的含水量，容易出现强度的高损耗，具有以较快的速度增加3-4ghz以上的损耗。因此，取决于身体组织的观测深度，即使对于较小传播距离(厘米数量级)，高于10ghz的脉冲中的波信息含量会丢失。

在其中期望深入扫描至脑部的实施例中，(例如，到50至60mm的深度)，频谱的上部(从约7至10ghz)可省略，因为这些频率的功率将被组织所吸收。

优先地，对应于脉冲检测的信号包括对于每个脉冲的多个样本。即，可多次采样所反射的或发射的信号。此处称为“快时间”采样。快时间采样可在纳秒时间比例或以下，例如从1皮秒到1纳秒。

快时间采样可按时间顺序进行。每个可包括对于所反射或发射的信号的所测量的幅值，其可在采样时已被检测到。信号将被检测的时间将取决于信号所行进的距离。因此，每个样本可包括来自沿信号轴的不同深度的幅值测量。即，沿信号轴的，对应于进入脑部的距离(深度、范围)的快时间信号。

可在与其中存在不同组织之间的接口处的颅骨深度处对应的深度处测量最大幅值，从那点引起相对强烈的反射。因此，快时间信号可用于定位每个脉冲的脑部较外部分的深度。

为了测量脑部搏动的特性，可考虑脉冲到脉冲的变化。此处称为“慢时间”采样。慢时间采样可在毫秒的时间尺度上，例如从1毫秒到500毫秒。

慢时间采样的时间分辨率取决于脉冲重复率(慢时间采样率)。

优先地，超宽带微波脉冲具有大于5hz的脉冲重复率，更优选地大于10hz，且最优选地为20hz或更高。用更高的脉冲重复率来收集数据可提供具有更高灵敏度的数据且对于相同的扫描时间可改进信噪比。然而，这必须与附加处理能力是处理增加的脉冲重复率所必须这样的考虑相平衡。

优选地，超宽带微波脉冲具有小于150hz的脉冲重复率，更优选地小于100hz，且最优选地为50hz或更少。

优选地，应该测量至少一个搏动周期。所以，为了得到1hz的搏动信号(60bpm)测量，至少需要一秒的扫描。扫描更长可提供具有更高灵敏度的数据。因此，接收与脉冲检测相对应的信号可执行达5秒或更长时间，更优选地10秒或更多，且最优选地20秒或更多。优选地，接收与脉冲检测相对应的信号可需要执行1分钟或更少。

优选地，所述方法包括相对于快时间(对于每个脉冲)和脉冲到脉冲的变化(慢时间)来处理信号。快时间采样可为每个脉冲确定给定接口的位置(例如，大脑的外层)，且慢时间采样可因变于时间来测量给定接口位置的变化(例如，由于搏动引起的运动)。即，慢时间采样可被用于测量脑部的动态。因此，可确定搏动的频率。

可通过寻找对应于搏动信号峰值的样本号、和对应于搏动信号低谷的样本号来测量搏动的空间振幅(即，脑部的移动了多少)。在这些之间的差异对应于一距离，如果每个样本之间的时间是已知的，且微波在组织中的速度也是已知的，则所述距离可被计算。

通过能在1到3秒范围内提取周期性信号分量的合乎需要的方法从数据推导出脑部动态。所述方法优选地对于干扰的内部和外部噪声是稳健的，并能区分包含医疗信息的数据和源自收发器电子元器件中固有漂移的信号变化。

因此，可通过先进的算法获得来自收发器电子元器件中慢漂移中的低频脉动医疗信息的去耦。

优选地，使用主分量分析(pca)处理所述信号。

然而，可替代地使用pca以外的算法。例如，可使用如下进程或算法中的一个或多个来在pca之外使用或代替pca：滤波(带通/巴特沃斯(butterworth),等等)、fft(快速傅里叶变换)、ica(独立分量分析)、非线性回归、功率谱密度算法。

pca尝试将多元信号分解为独立非高斯信号。在其中pca的统计独立性假设是正确的情况下(如此处所假设的那样)，对于适中的信噪比而言，混合信号的盲pca分离至它的分量内是相对稳健的方法。

在这样的分析中，可将一个收发天线配置的测量表示为具有维度mxn的2-d矩阵x(i,j)。指数'i'表示可在纳秒级的快时间(或进入脑部的距离)，而'j'表示脉冲到脉冲的慢时间指数。使用一个天线，可在深度维度中只产生一个测量。为了在三维构建测量，附加信息是必要的。其可通过提供空间分离的天线阵列、和/或通过天线或天线阵列的机械运动来提供，从而提供两个附加维度的测量。因此，与头部的横向尺寸有关的数据可添加到给出广义的4-d表示x(i,j,k,l)的数据矩阵，其中指数'k'和'i'表示方位坐标。利用某种定位算法，例如，延迟求和，脑部动态可准确指向头部的三维空间位置(不仅到特定深度，如同用单个固定天线可能的那样)。

所述pca分析可找到一组变量解释在所有样本中尽可能多的方差，且这些变量彼此并不相关。前六个分量一起可解释一些情况，像是所有数据的99％。其中(至少)两个可反映脉动信号：一个表示峰值处的频率且一个表示低谷处的。频率将会是相同的，但数据将不同。可对于在0.5-2hz的预期范围的搏动信号来检查每一个分量。然后可分析所述脉动信号以确定搏动的特性(诸如振幅和频率)。

本发明利用微波辐射的衍射和反射特性来研究脑部的特性，特定地，脑部的搏动。

本发明并不依赖于所生成的脑部的图像。相反，本发明可被认为是提供简单的检测系统。

有利的是，通过允许对于脑部健康进行快速评估和/或在现场进行运作(例如，在紧急情况下)，本发明可用于补充更多的已建立的技术(如ct和mri扫描)。构想监测健康的脑部功能与生理情况以及创伤后脑部搏动的变化(诸如蛛网膜下腔出血或中风)的潜力。

尽管所述第一方面的所述方法涉及一种确定脑部的脉动特性的方法，本发明被认为是更普遍适用的。因此，根据本发明的第二方面，本发明提供了一种确定脑部第一部分特性的方法，所述方法包括：发射微波脉冲至脑部的第一部分；接收与脉冲检测相对应的信号；以及处理信号。

优选地，所述微波脉冲是超宽带微波脉冲。

其中有机病理失调导致反射信号性质的变化的疾病可导致特异性脑病变的新图谱(fingerprint)。将这些数据与其他措施的集合可导致临床评估中更大的特异性和敏感性。因此，本发明也发现，例如在儿科和老年痴呆症评估方面的临床应用。

超宽带微波传感器对超低功率信号的大带宽和高灵敏度使超宽带微波雷达原理适用于更一般的医学应用，包括人体内关键机能(例如，肺功能/运动，或动脉功能)的移动和连续监测。速度、分辨率和潜在灵敏度可对现有技术提供替代或互补的形态。

因此，甚至更一般地，根据本发明的第三个方面，本发明提供了一种确定身体组织或器官的特性的方法，包括：发射微波脉冲至体内；接收与脉冲检测相对应的信号；以及处理信号。

优选地，所述微波脉冲是超宽带微波脉冲。

在适用的情况下，如上所述的所述第一个方面的优选特征与第二和第三方面等同地相关。特定地，与所述第二和第三方面组合，所述分析包括慢时间和快时间采样(如上所述)是特别优选的。

因此，优选地，所述第二和第三方面的方法包括相对于快时间(对于每个脉冲)和脉冲到脉冲的变化(慢时间)处理信号。快时间采样可使对于每个脉冲确定给定接口的位置，且慢时间采样可使因变于时间测得给定接口的位置的变化。

本发明还扩展到配置为执行上述讨论的方法的设备。因此，根据本发明的第四个方面，提供了一设备，包括：设置为生成微波脉冲的微波收发器；设置为发射所述微波脉冲的发射装置；以及一接收装置，所述接收装置被设置为接收对应于所述脉冲的检测的信号。

优选地，所述微波脉冲是超宽带微波脉冲。

所述设备可适于，或可操作以，确定脑部脉动的特性。更一般地，所述设备可用于，或可操作以，确定脑部的特性。甚至更一般地，所述设备可用于，或可操作以，确定身体的组织或器官的特性。

所述设备可包括处理单元，所述处理单元可操作以处理信号来确定脑部搏动的特性。可选地，所述设备可包括通信单元，用于经由通信网络与远程处理单元进行通信。在本实施例中，远程服务器可包括处理单元，所述处理单元可操作以处理信号来确定脑部搏动的特性。

优选地，所述设备包括多个超宽带微波单元，各自包括一超宽带微波收发器、一超宽带微波发射天线、和一超宽带微波接收天线。即，发射天线和接收天线是被分开设置的不同天线。

可选地，所述设备包括多个超宽带微波单元，各自包括一超宽带微波收发器和一超宽带微波发射/接收天线。在这种情况下，还可提供耦合器。

所述设备可包括支撑结构，多个超宽带微波单元附连至所述支撑结构。优选地，多个单元被布置成以便将微波辐射引导至脑部的空间分离(且优选为是相对的)区域。所述区域可例如是脑部的前部和后部，或脑部相对的半球。

所述支撑结构可包括用于耦合至待检身体的部分的耦合介质，例如，用于耦合至颅骨的耦合介质。其可结合到一合适的外壳内。将被理解的是，这样的单元是易于携带的。

因此，在一优选的实施例中，所述支撑结构被布置成顺应身体的有关部位。因此，在对脑部进行研究的装置的情况下，它可能是一头盔的形式。其可被设计成在创伤和疾病的情况下放置在患者头部的医疗设备，或者可能是为其他原因而穿戴的一头盔。这样的头盔可能是在休闲事务、运动或旅行期间所穿戴的头盔。一些非限制性示例包括摩托车头盔、滑雪头盔、拳击头盔、美式橄榄球头盔，等等。所述设备可被被改造为现有的头盔，或头盔可特制以包括所述设备。

可选地，所述支撑结构可以是手持式装置。这种装置可能不能将超宽带微波辐射引导至身体的空间分离部分(例如脑部)。在这种情况下，在使用中，所述手持式装置可放置于相对于待检身体部位的第一位置，且可进行第一次测量，且然后，所述手持式装置可被移动并放置在第二、不同的位置，从而在第二位置对待检身体进行第二次测量。

所述设备可包括一警告指示器。优选地，如果脑部搏动的特性在预定的范围外，所述处理单元可操作以控制所述警告指示器输出警告。所述警告指示器可以输出光和/或声音。例如，所述警告指示器可以是扬声器。所述警告指示器可以是可闪烁的led。

优选地，所述天线中的一个或多个是微带贴片天线。所述天线的厚度可小于5mm，优选小于2mm，且最优选为1mm或更小。此处，天线的厚度是指在微带贴片天线的地平面与上平面之间的距离。

本发明还延伸到第四方面的设备(其还可结合上述的任何优选特征)，用于实施第一、第二或第三个方面的方法(其可结合上述的任何优选特征)。

本发明的上述任一方面的方法或设备(或其优选特征)可与现有技术(诸如超声、近红外光谱、eeg,、ct和/或mr)相结合，且可与上述技术中的一个或多个技术组合来处理雷达数据以增强整个(组合的)系统的灵敏度和特异性。

现将仅通过示例的方式且参考相应附图来描述特定优选的实施例，在附图中：

图1示出用在根据本发明实施例的设备中的超宽带微波单元的示意图；

图2示出根据本发明实施例的设备；

图3示出图1的设备的一个收发天线的示例性的2-d数据矩阵；

图4示出实验测试设置；且

图5示出在图4的测试设置中的独立组件分析后，因变于第一至第六个组件的频率的功率密度。

图1示出：超宽带收发微波和数据处理单元1；连接装置2，用于连接到后处理单元(未显示)；超宽带天线3；和耦合介质4。超宽带脉冲6被发射到脑部5内。

超宽带收发微波雷达1是一完全集成的纳米级别的脉冲雷达收发器，带有专为低功耗(-20dbm)的高性能应用设计的一单芯片的基于脉冲的雷达。这样的雷达为广泛的遥感应用提供了低成本、高度集成且高鲁棒性的解决方案，且可为最大的帧深度和灵敏度而采用32位数字集成和512平行取样器，以及为广泛检测范围的完全可编程帧偏移。此种单元的非限制性示例是由noveldaas提供的xethrux1(原为nva6100)和x2(原为nva6201)单芯片脉冲雷达收发器集成电路(cmos芯片)。超宽带微波辐射脉冲6是以使用3到6ghz的正弦天线(具有20hz的脉冲重复频率)的频率所发射的。

超宽带天线3是一发射/接收微带贴片天线。

对于给定的孔径尺寸，耦合介质4确保耦合(最小的波反射)且防止光束散射(因为它会在空气中发生)。

图2示出包括图1的单元的设备，结合在一摩托车头盔10里。所述头盔包括由头盔支撑且绕头盔间隔的多个单元，以便微波辐射可从分开的单元引导至脑部的两个半球的每一个，且引导至脑部的前部和后部。此举允许两个半球搏动的比较，且独立地，，脑部前部和后部搏动的比较。

所述头盔10包括警告指示器11和12。第一个指示器11包括多个led，如果确定脑部已经受损，它发光(例如，红色闪光)。第一个指示器12包括扬声器，如果确定脑部已经受损，它可发出声音。

所述头盔10还包括经由通信网络与服务器(未显示)通信的通信系统(未显示)，服务器分析来自微波单元的数据以确定脑部是否受损。如果做出这样的确定，信号从服务器发送到头盔，以激活警告指示器11、12。

由微波单元获得的数据的后处理由远程服务器执行。将相对于快时间(在纳秒量级的时间比例上)和脉冲到脉冲变化(在毫秒级的时间比例上)来处理所述信号。

如图4所示的实验设置包括具有分离的tx和rx输入/输出的收发雷达系统和为单天线操作而被包括的定向耦合器。所述天线耦合到分层有耗负载，包括耦合介质(5mm厚)、颅骨介质(1mm层)、28mm的仿脑组织肌肉假体中。通过移动在假体26mm深度处的28mm的方形充液体的阱内的目标圆柱(23mm直径)来模拟搏动变化。

对于传入的电磁脉冲而改变所述液体和圆柱材料以获得具有较多或较少反射对比的组合。圆柱的纵向运动在1-2mm的范围内，且周期为1秒到0.25秒。

对收发天线配置的测量被表示为具有维度mxn的2-d矩阵x(i,j)。指数'i'表示可在纳秒级的快时间(或到目标的距离)，而'j'表示脉冲到脉冲的慢时间指数(在秒的级别上)。

如图3a中示出这样的矩阵。快时间对应沿雷达波束的范围且慢时间采样由于目标的运动引起的脉冲到脉冲的变化。阴影带对应于给定的深度且黑点表示在慢时间级别上采样的脉动变化。

图3b示出搏动信号的示意图(但是这是高度简化的，因为在实际情况下，它将被淹没在噪声或其他更多主信号中，如接收机系统增益变化)。搏动信号预期为类似于给出具有主频且较少被标记但可检测、更高谐波的频谱响应的脉冲串。图3b中所示的搏动信号是使用主成分分析从矩阵中提取出来的。数据矩阵x的m主成分由如下给出：

y＝a^τx

此处，且是零均值输入数据(mxn)

且且是主分量的输出矩阵。

a可使用协方差矩阵计算，

下一步是找到cx,λ和φ的特征值和特征向量矩阵。

λ＝diag(λ1,λ2…λm)其中λ1,λ2…λm是特征值。

在将特征值降序排列后，a由下式给出：

主分量矩阵s由下式给出：

s＝a^tx

所述向量是方差强度中所设置的主分量。

图5示出使用图4所示的测试设置进行的独立分量分析的结果。此处，在第三到第六个分量中1hz处的信号是清晰可见的。