检测系统及其检测方法与流程

本发明涉及一种检测系统及其检测方法，且特别涉及一种萤光影像的检测系统及其检测方法。

背景技术：

目前口腔癌常见的检测方法有医生目视或触诊以及病理切片检验等几种。主要是医生目视或触诊口口腔黏膜，观察口腔粘膜上是否具有癌前病变或癌前征兆，例如白斑、红斑、口腔粘膜下纤维化等等，借此判断是否发生口腔癌。然而，医生本身的经验或目视环境(例如光线强度)，都会影响到医生的判断结果。此外，于口腔癌初期时，口腔表面并无明显的征兆，容易导致医生做成误判断。

而病理切片检验是处于侵入式的检测。采取口腔组织的过程不仅会造成病患的心理负担，也会造成伤口且引起潜在的并发症。此外，病理切片检验需要花费较长的时间。组织样本的取样、处理、病理人员的分析结果可能因人而异，而导致检验上的误差。因此可得知，目前的口腔癌检测缺少有效且可靠的判断标准。

技术实现要素：

因此，本发明提供一种检测方法，其通过获取的影像来判断影像在目标物上所在的区域，根据对应该区域的特定判断方式来进行检测。

根据本发明一实施例，本发明提供了一种检测系统。此检测系统包括光学检测器以及分析器。光学检测器朝目标物发射检测光源，且检测来自目标物且反应于检测光源而引起的反应光来产生影像数据，以表示检测影像。分析器接收影像数据，且根据影像数据来判断检测影像是属于目标物的哪一区域的影像。当分析器判断出检测影像是属于目标物的一特定区域的影像时，分析器获取影像数据的至少一特征以作为该特定区域分类的依据。

根据本发明一实施例，本发明提供了一种检测方法。此检测方法包括以下步骤：发射检测光源至目标物；根据来自目标物且反应于检测光源而引起的反应光，产生一影像数据，以表示检测影像；根据影像数据，判断检测影像是属于目标物的哪一区域的影像；当判断出检测影像是属于目标物的一特定区域的影像时，获取影像数据的至少一特征；以及根据影像数据的至少一特征以作为该特定区域分类的依据。

为让本发明的上述目的、特征及优点能更明显易懂，下文特举一优选实施例，并配合所附的附图，作详细说明如下。

附图说明

图1是根据本发明一实施例的检测系统的外观示意图。

图2是根据本发明一实施例的检测系统的方框图。

图3是根据本发明一实施例的光学检测器的示意图。

图4是根据本发明一实施例，划分为多个区域的口腔示意图。

图5是根据本发明一实施例的检测方法。

图6是根据本发明一实施例的参考部位在口腔的位置示意图。

图7是根据本发明一实施例中，判断区域标记的内容以及获取影像数据的至少一特征的方法流程图。

图8是根据本发明一实施例中，检测影像是否包括口腔的参考部位的影像以及提供对应的区域标记给影像数据的方法流程图。

图9是根据本发明另一实施例的检测系统的方框图。

附图标记说明：

1～检测系统；10～光学检测器；

11～主机；

40…48～口腔的区域；60～上唇；

61～下唇；62～上排牙齿；

63～下排牙齿；64～舌头；

90～网际网络；91～主机；

100～光源模块；101～滤光模块；

102～影像获取模块；103～处理器；

104～传输接口；110～传输接口；

111～分析器；112～通信界面；

113～显示器；114～输入接口；

115～控制器；l10～检测光源；

l11～反应光；s50…s58～步骤；

s52a…s52c～步骤；s55a…s55c～步骤；

s102～电信号；s103～影像数据；

s111a、s111b～显示信号；s114～指令/信号；

s510、s511～步骤；s540…s542～步骤。

具体实施方式

于下文中将参照相关附图以解说本发明的数个实施例的范例。

图1是根据本发明一实施例的检测系统的外观示意图。图2是根据本发明一实施例的检测系统的方框图。参阅图1与图2，检测系统1包括光学检测器10以及主机11。光学检测器10可通过有线或无线的方式连接主机11。在此实施例中，光学检测器10是以手持式的检测器来举例。而在其他实施例中，光学检测器10可以是非手持式的检测器。在图1中，光学检测器10以及主机11的外型仅为一示范例子，并非用来限制本发明。

人体组织中存在有生物萤光发光团(fluorophores)。当组织被特定波长范围内的光照射时，生物萤光发光团则会被激发而发出自发性萤光(auto-fluorescence)。一般而言，异常组织(例如，肿瘤)通常有增生的血管，由于血液对于自发性萤光的吸收系数较高，导致异常组织对于激发出的自发性萤光吸收能力增强。此外，异常组织的细胞基质结构及排列上的改变或是组织病变导致的上皮增厚，都会使得自发性萤光的强度减弱。因此，通过异常组织与正常组织在自发性萤光特性上不同，可区分出异常组织与正常组织。本发明的检测系统则是利用组织的自发性萤光特性来判断组织的状况(例如，是否处于异常状态)。尤其是，本发明的检测系统1更适用于检测在皮肤表层的异常组织，例如，发生在口腔的肿瘤(口腔癌)。以下，本发明将通过检测口腔癌来说明检测系统1的操作。

图3是根据本发明一实施例的光学检测器10的元件的示意图。参阅图3，依据操作功能与信号产生/传递，光学检测器10包括一光源模块100、一滤光模块101、一影像获取模块102、一处理器103、以及一传输接口104。这些元件的实际配置与构造可依据需求来设计。光源模块100包括至少一激光元件。激光元件可发出具有一特定波长范围的光源，例如波长介于360～390纳米范围的紫外光光源且/或波长介于440～460纳米范围的蓝光光源。在一优选实施例中，激发元件具发出波长介于440～460纳米范围的蓝光。光源模块100受到处理器103的控制来驱动激光元件发射光源，以作为检测光源l10。在一些实施例中，光源模块100亦可以包括一白光发光元件，其可发出自然光源，且光源模块100受到处理器103的控制来选择性地驱动白光发光元件发射自然光源或驱动激光元件发射光源，以作为检测光源l10。光源模块100朝一目标物发射检测光源l10。在此实施例中，此目标物为口腔。当口腔被照射白光光源，由口腔所反射的光源作为反应光l11，且不须通过滤光模块10而直接被传送至影像获取模块102。当口腔被来自激光元件的光源照射时，口腔组织被此光源激发而发出萤光。来自口腔的萤光作为反应光l10，且经由滤光模块101滤除不需要部分，而保留下具有特定波长的光成分。来自滤光模块101的反应光l10接着传送至影像获取模块102。

在此实施例中，影像获取模块102可包括感光耦合元件(charge-coupleddevice，ccd)、互补式金氧半(complementarymetal-oxide-semiconductor，ccd)感光元件、或其他类型的感光元件。影像获取模块102的感光元件则将接收到的反应光转换为表示电信号s102。影像获取模块102将电信号s102传送至处理器103。电信号s102经由处理器103处理后产生影像数据s103，以表示口腔中被检测光源l10所照射的部分的影像(以下称为检测影像)。

参阅图3，光学检测器10可通过传输接口10来与主机11进行信号、数据、或指令传递。当处理器103获得影像数据s103后，光学检测器10可通过传输接口104将影像数据s103传送至主机11。如图1、图3所示，主机11包括传输接口110、分析器111、通信界面112、显示器113、输入接口114、以及控制器115。在图3中，传输接口110、分析器111、通信界面112、显示器113、以及输入接口114在主机上的配置位置仅为一示范例，并非用来限制本发明。主机11通过传输接口110接收来自光学检测器10的影像数据s103。在一实施例中，光学检测器10的传输接口104以及主机11的传输接口110为有线传输接口，例如是一连接端。在此情况下，需通过一连接导线来连接传输接口104与110。在另一实施例中，光学检测器10的传输接口104以及主机11的传输接口110为无线传输接口，例如，用于无线区域网络或蓝牙的收发器。控制器115可向传输接口110、分析器111、通信界面112、以及显示器113传送指令或信号。输入接口114作为使用者(例如医疗人员)对于主机11的输入媒介，例如为，鼠标、键盘、触控板、轨迹球、或前述至少两者的组合。

在一些实施例中，当处理器103根据电信号s102产生影像数据s103时，处理器103可能提供区域标记给影像数据s103，以表示此时产生的影像数据s103所表示的检测影像是属于口腔的哪一区域。因此，区域标记的内容将随着口腔内不同的区域而有所不同。参阅图4，举例来说，口腔4可划分为九个区域40～48。在一实施例中，对应于区域40～48的区域标记的内容彼此不同。在其他实施例中，至少两个区域的区域标记相同，例如，区域44-47所对应的区域标记具有相同的内容，以表示舌头所在的区域。每一区域标记的内容是由处理器103来决定。详细来说，当检测系统1开始进行检测操作时，处理器103可能根据一预设顺序按序地提供具有不同内容的区域标记给每一笔产生的影像数据s103。例如，依此预设顺序提供的区域标记按序为40->41->…->48。在另一实施例中，控制器115通过传输接口110与104来向处理器103发送控制指令，以指定关于区域标记的一特定顺序给处理器103。当检测系统1开始进行检测操作时，处理器103可能根据控制器115所指示的特定顺序来按序地提供具有不同内容的区域标记给每一笔产生的影像数据s103。在此实施例中，使用者可通过输入接口114向控制器115传送指令或信号s114以定义该特定顺序，再由控制器115通过向处理器103发送控制指令以控制其依据此特定顺序来提供区域标记给影像数据s103。在检测系统1进行检测操作且只获得一笔影像数据s103的情况下，处理器103提供具有一特定内容的区域标记给此影像数据s103。处理器103可决定此特定内容，或者使用者可通过输入接口114向控制器115传送指令或信号s114以定义此特定内容，再通过传输接口110与104来向处理器103发送控制指令以控制其依据此特定内容来提供区域标记给影像数据s103。在其他的实施例中，当处理器103根据电信号s102产生影像数据s103时，处理器103可能不提供任何的区域标记给影像数据。

图5是根据本发明一实施例的检测方法。以下将通过图2与图5来说明检测方法的流程。当传输接口110接收到来自光学检测器10的影像数据s103后，将其传送至分析器111。分析器111则判断影像数据s103是否具有区域标记(步骤s50)。当分析器111判断出影像数据s103具有区域标记时，分析器111则接着判断区域标记的内容，借此判断出此影像数据s103表示的检测影像是属于口腔区域40～48中的哪一区域的影像(步骤s51)，举例来说，分析器111判断出检测影像是属于区域43的影像，以下将以此例子为例来说明。接着，分析器111对影像数据s103执行对应区域43的至少一运算，来获取影像数据s103的至少一特征(步骤s52)。以下将以分析器111对影像数据s103执行对应区域43的一运算，来获取影像数据s103的一特征为例来说明。在一实施例中，分析器111具有一存储器，其储存多个预设运算。当分析器111判断出检测影像是属于区域43的影像时，从预设运算中选择一运算来获取影像数据s103的一特征，例如，面积、几率、范围等等。举例来说，参考运算可包括以下至少两者：对计算影像数据s103的灰阶值的平均强度、灰阶值之间的异质性或同质性、灰阶值之间的对比度、以及灰阶值之间的关联性。

当获取出影像数据s103的一特征后，分析器111通过显示器113来显示获取出的特征(步骤s53)。在本发明的实施例中，分析器111包括一分类器，其用来对获取出的特征进行分类。举例来说，经分类器进行分类后可能具有两个分类结果，此两分类结果分别表示特定区域的组织为异常以及组织为正常。也就是说，通过对特征进行分类，分类器可将特定区域(例如，判断出的区域43)分类为异常区域的类别或正常区域的类别。在其他实施例中，分类器进行分类以判断特定区域归属于异常区域或正常区域的可能性来产生分类结果，且此可能性可以一百分比或参数来表示。依据检测系统的设定，异常区域可以癌症区域或癌前征兆区域来取代。在一实施例中，分析器111可以一数值来表示获取出的特征。分析器111则根据上述数值以及分类结果来产生一显示信号s111a至显示器113。因此，显示信号s113除了包括表示上述数值，还包括分类结果的信息。当显示器113显示上述数值时，可同时根据分类结果的信息来以不同的颜色或符号来标记数值。如此一来，医疗人员检视此特征值时，可根据此数值以及其标记来判断口腔内的此特定区域的组织是否异常，借此诊断是否有肿瘤的存在或者是否有癌前征兆的存在。在另一实施例，分析器111可根据影像数据s103以及分类结果来产生一显示信号s111b至显示器113。显示信号s113除了包括表示检测影像的信号以外，还包括分类结果的信息。当显示器113显示出检测影像时，可以不同的颜色、标记形状、色温来表示获取出的特征的不同程度。如此一来，医疗人员检视显示器113上的检测影像时，可根据检测影像上的颜色、标记形状、色温来判断口腔内的此特定区域的组织是否异常，借此诊断是否有肿瘤的存在。

当分析器111判断出影像数据s103不具有区域标记时，分析器111则判断影像数据s103所表示检测影像是否包括口腔的一参考部位的影像(步骤s54)。在此实施例中，参阅图6，参考部位为上唇60、下唇61、上排牙齿62、下排牙齿63、或舌头64。当分析器111判断出影像数据s103所表示检测影像包括口腔的一参考部位的影像时，则根据此参考部位来判断检测影像是属于口腔的哪一区域的影像，并提供对应的区域标记给影像数据s103(步骤s55)。接着，方法则继续进行至步骤s51。

当分析器111判断出影像数据s103所表示检测影像不包括口腔的任何一参考部位的影像时，则分析器111则根据影像数据s103来判断检测影像是否具有口腔的纹理性(步骤s56)。由于口腔中不同区域的表面纹理特性，因此当分析器111判断出检测影像具有口腔的纹理性时，可通过判断出的纹理特性来决定检测影像是属于口腔区域40～48中的哪一区域的影像，并提供对应的区域标记给影像数据s103(步骤s57)。接着，方法则继续进行至步骤s51。当分析器111判断出检测影像不具有口腔的纹理性时，分析器111则判断影像数据s103为无效的数据(步骤s58)。在此情况下，分析器111将不获取影像数据s103的特征。在上述实施例中，分析器111所接收的影像数据s103、获取出的特征、产生的特征值s111a、产生的显示信号s111b、或者前述至少两者的组合，可通过通信界面112上传至一外部存储器装置(例如，云端储存装置)或另一主机。

图7是表示根据本发明一实施例中，判断区域标记的内容的步骤s51以及获取影像数据s103的至少一特征的步骤s52。参阅图7，当分析器111判断出影像数据s103具有区域标记时，分析器111先判断此区域标记的内容是否指示口腔的第一区域(步骤s510)。在一实施例中，第一区域为脸颊区域，例如图4的区域42以及/或43。当分析器111判断出此区域标记的内容是指示口腔的第一区域，分析器111则对影像数据s103执行对应第一区域的第一运算集，来获取影像数据s103的至少一第一特征(步骤s52a)。当分析器111判断出此区域标记的内容非指示口腔的第一区域时，分析器111则判断此区域标记的内容是否指示口腔的第二区域(步骤s511)。在一实施例中，第二区域为图4的区域44～48中的至少一者，或者第二区域为合并区域44～48而成的一较大区域。当分析器111判断出此区域标记的内容是指示口腔的第二区域，分析器111则对影像数据s103执行对应第二区域的第二运算集，来获取影像数据s103的至少一第二特征(步骤s52b)。当分析器111判断出此区域标记的内容非指示口腔的第二区域时，分析器111则判断区域标记的内容是指示口腔的其他区域，并对影像数据s103执行第三运算集，来获取影像数据s103的至少一第三特征(步骤s52c)。在图7的实施例中，是以两个判断步骤s510与s511为例来判断区域标记的内容所指示的区域。在其他实施例中，分析器111可通过执行多于两个的区域标记内容的判断步骤来实现步骤s51。此外，第一至第三运算集中的每一者可包括至少一运算，例如，计算影像数据s103的灰阶值的平均强度、计算影像数据s103的灰阶值之间的异质性或同质性、计算影像数据s103的灰阶值之间的对比度、计算影像数据s103的灰阶值之间的关联性、影像数据s103的不同方向(例如30度与45度)的区域频谱(localregion)的能量值、以阶层式影像分解来计算影像数据s103在一特定频段上的频谱能量值、或前述至少两者的组合。

图8是根据本发明一实施例中，检测影像是否包括口腔的一参考部位的影像的步骤s54以及提供对应的区域标记给影像数据s103的步骤s52。当分析器111判断出影像数据s103不具有区域标记时，分析器111则先判断影像数据s103所表示检测影像是否包括上以及/或下排牙齿62/63的影像(步骤s540)。当分析器111判断出影像数据s103所表示检测影像包括上/下排牙齿的影像时，则根据上/下排牙齿62/63在检测影像中的位置来判断检测影像是属于口腔的哪一区域的影像，并提供对应的区域标记给影像数据s103(步骤s55a)。当分析器111判断出影像数据s103所表示检测影像不包括上/下排牙齿62/63的影像时，分析器111则判断影像数据s103所表示检测影像是否包括上/下唇60/61的影像(步骤s541)。当分析器111判断出影像数据s103所表示检测影像包括上/下唇的影像时，则根据上/下唇60/61在检测影像中的位置来判断检测影像是属于口腔的哪一区域的影像，并提供对应的区域标记给影像数据s103(步骤s55b)。当分析器111判断出影像数据s103所表示检测影像不包括上/下唇60/61的影像时，分析器111则判断影像数据s103所表示检测影像是否包括舌头64的影像(步骤s542)。当分析器111判断出影像数据s103所表示检测影像包括舌头64的影像时，则根据舌头64在检测影像中的位置来判断检测影像是属于口腔的哪一区域的影像，并提供对应的区域标记给影像数据s103(步骤s55c)。当分析器111判断出影像数据s103所表示检测影像不包括舌头64的影像时，则表示分析器111判断影像数据s103所表示检测影像不包括口腔的任何一参考部位的影像，方法则继续进行到步骤s56。

在上述实施例中，分析器111获取出的特征、产生的特征值s111a、显示信号s111b、以及前述至少两者的组合，可通过通信界面112上传至一外部存储器装置(例如，云端储存装置)或另一主机。

在上述实施例中，图5的步骤s50～s52是由主机11中的分析器111基于影像数据s103来执行。而在其他实施例中，图5的步骤s50～s52是由与主机11彼此通信的装置来执行，例如云端装置。如图9所示，主机11接收到影像数据s103后，由通信界面112通过网际网络90将影像数据s103传送至另一主机91。由主机91的处理器即做一分析器来执行步骤s50～s52，并通过网际网络90与通信界面90将获得的特征值s111a/s111b传送至显示器113。

根据上述各种实施例可知，本发明的检测系统是根据人体组织的自发性萤光特性来获取目标组织的影像，并根据目标组织所在的区域来对影像数据进行不同的运算，以获取不同的特征，如此可提高特征与组织异常判断的关联性，使得医疗人员能根据获取出的特征来正确地判断目标组织是否存在肿瘤。

虽然本发明已以优选实施例公开如上，然其并非用以限定本发明，任何熟习此项技艺者，在不脱离本发明的构思和范围内，当可作变动与润饰，因此本发明的保护范围当视后附的权利要求所界定者为准。