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用于血流和灌注成像以及量化的多光谱激光成像（MSLI）方法和系统

阅读：752发布：2020-05-26

专利汇可以提供用于血流和灌注成像以及量化的多光谱激光成像（MSLI）方法和系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明概念的一些实施例提供了使用具有穿过样本的差异透射率的两个波长来应用激光散斑成像或者激光多普勒成像的系统。所述两个波长中的第一波长在可见范围内，其具有零或非常浅的穿透性。该波长捕获组织/器官表面的解剖结构并且用作所述样本的而不是血流和灌注的亚表面移动的位置标记。第二波长在近红外（NIR）范围内，其具有深得多的穿透性。该波长揭示了下层血流生理机能并且既与所述样本的运动相关又与血流和灌注的移动相关。因此，血流和灌注的真实运动可以在不受目标的运动伪影的影响的情况下根据NIR成像测量而得到。，下面是用于血流和灌注成像以及量化的多光谱激光成像（MSLI）方法和系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种多光谱成像系统，所述系统包括：
具有第一波长的第一光源，其被配置成对样本进行成像；
不同于所述第一光源的具有不同于所述第一波长的第二波长的第二光源，其被配置成对样本进行成像；
相机，其被配置成接收来自所述样本的与所述第一和第二光源有关的信息，其中第一波长下的光被配置成将所述样本的表面成像到所述相机中，以及第二波长下的光被配置成穿透所述样本并且向所述相机提供与所述样本有关的信息；以及
处理器，其被配置成将由所述相机提供的与所述第一和第二光源有关的信息进行组合，以根据血液流率分布对所述样本的解剖结构进行成像，对所述样本的血流和灌注的生理机能进行成像和/或对所述样本的解剖结构以及血流和灌注的生理机能进行合成。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一和第二波长具有在从350 nm到1100 nm范围内的不同波长。
3.根据权利要求2所述的系统，其中所述第一波长是在紫外（UV）光谱和可见光谱之一中以及所述第二波长是在可见光谱和近红外光谱之一中。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述样本包括组织和器官中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成实时地使用至少一个单色相机重构彩色图像。
6.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成使用可见光谱和近红外（NIR）光谱之一中的波长的光来替换红色光谱以提供更深的组织信息。
7.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统的输出提供了独特的可视化清晰度。
8.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成根据血液流率分布来量化地分析所述样品的解剖结构以及血流和灌注的生理机能。
9.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成在经成像样本中将所述样本的运动与血流和灌注的运动分离。
10.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成移除经成像样本的运动伪影以便改善血流和灌注的量化的精确度，所述运动伪影由经成像样本的生理学和/或病理生理学移动所引起。
11.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成移除由成像平台/相机的移动所引起的经成像样本的运动伪影以便改善血流和灌注的量化的精确度。
12.根据权利要求1 所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成通过移除运动伪影在基于激光的血流和灌注测量技术中改善量化精确度。
13.根据权利要求12所述的系统，其中所述灌注测量技术包括激光散斑成像（LSI）、激光多普勒成像（LDI）、荧光成像、反射成像和/或LSI加荧光。
14.根据权利要求12所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成通过移除由非均匀散射介质的光学特性的差异所引起的静态背景来在基于激光的血流和灌注测量技术中改善量化精确度。
15.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成实时同时地显示样本的解剖结构以及血流和灌注的生理机能。
16.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成在所述样本中的不同深度处对解剖结构和血流生理机能进行成像。
17.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一波长被配置成从在350 nm到550 nm之间到在300 nm到600 nm之间延伸到所述样本中以及所述第二波长被配置成从550 nm到1100 nm到在500 nm到1500 nm之间穿透所述样本。
18.一种用于在多光谱成像系统中进行多光谱成像的方法，所述方法包括：
使用具有第一波长的第一光源对样本进行成像；
使用不同于所述第一光源的具有不同于所述第一波长的第二波长的第二光源对样本进行成像；
在相机处接收来自所述样本的与所述第一和第二光源有关的信息，其中第一波长下的光被配置成反射离开所述样本的表面进入到所述相机中，以及第二波长下的光被配置成穿透所述样本并且向所述相机提供与所述样本有关的信息；以及
在处理器处将由所述相机提供的与所述第一和第二光源有关的信息进行组合，以根据血液流率分布对所述样本的解剖结构进行成像，对所述样本的血流和灌注的生理机能进行成像和/或对所述样本的解剖结构以及血流和灌注的生理机能进行合成。
19.根据权利要求18所述的方法，其中所述第一波长是在紫外（UV）光谱和可见光谱之一中以及所述第二波长是在可见光谱和近红外光谱之一中。
20.一种用于在多光谱成像系统中进行多光谱成像的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：
非临时性的计算机可读存储介质，具有在所述介质中体现的计算机可读程序代码，所述计算机可读程序代码包括：
用以使用具有第一波长的第一光源对样本进行成像的计算机可读程序代码；
用以使用不同于所述第一光源的具有不同于所述第一波长的第二波长的第二光源对样本进行成像的计算机可读程序代码；
用以在相机处接收来自所述样本的与所述第一和第二光源有关的信息的计算机可读程序代码，其中第一波长下的光被配置成反射离开所述样本的表面进入到所述相机中，以及第二波长下的光被配置成穿透所述样本并且向所述相机提供与所述样本有关的信息；以及
用以在处理器处将由所述相机提供的与所述第一和第二光源有关的信息进行组合，以根据血液流率分布对所述样本的解剖结构进行成像，对所述样本的血流和灌注的生理机能进行成像和/或对所述样本的解剖结构以及血流和灌注的生理机能进行合成的计算机可读程序代码。

说明书全文

用于血流和灌注成像以及量化的多光谱激光成像（MSLI）方法

和系统

[0001] 要求优先权本申请要求题为“Multi-Spectral Laser Imaging(MSLI) Methods and Systems for Blood Flow and Perfusion Imaging and Quantification”、2015年3月20日提交的美国临时申请序列号62/136,010 的权益和优先权，该临时申请的公开内容在此通过引用如同整体阐述结合于本文。

[0002] 版权的保留此专利文献的公开内容的一部分包含受版权保护的材料。版权的拥有者（East
Carolina University of Greenville, N.C.），当专利文件或专利公开出现在专利商标局的专利文件或记录中时，不反对由任何人对专利文件或专利公开的复制，但是以其他方式无论如何都保留所有版权权利。

技术领域

[0003] 本发明概念一般涉及血流和灌注量化，以及更特别地，涉及使用成像技术（诸如激光散斑成像、激光多普勒成像以及具有多光谱能力的类似技术）的根据组织/器官中血液速度和血液流率的分布来量化血流和灌注。

背景技术

[0004] 血流和灌注成像技术的测量结果通常在临床环境中被目标组织/器官的移动伪影（artifact）所破坏。该移动可以是微小的（即，由于收缩和舒张血压水平所引起的小动脉的搏动）、中等的（即，小肠或大肠的正常蠕动）或巨大的（即，在心搏周期期间的心脏移动）。该移动可以内在于经成像的组织（即，上文所引用的示例），或者是外来的（即，换气期间作为肺部移动的结果的心脏移动）。因此，在期望流量和灌注的精确量化的许多临床情况中，将成像目标保持在静止状态中是困难的，并且这在一些临床情景中甚至是不可能的。例如，诸如对血液流速和流率的分布进行成像以用于对跳动心脏的冠状动脉和心肌中的灌注进行量化。不幸的是，大多数传统的基于激光的灌注技术假定目标组织/器官是静止的，这在目标正移动（例如跳动的心脏）所处的血液速率或速度的临床测量中引入显著的不精确度或误差，或者仅仅没有提供用于根据血液流率分布来量化灌注的信息，所述信息在目标可能正在移动或可能没有正在移动的临床情况中是迫切需要的。

[0005] 动物或人体内的组织/器官对不同波长的光不同地进行响应。通常，较短波长的光仅可以穿透组织的表面层，而较长波长的光在从紫外（UV）到近红外（NIR）的光谱区域内既可以穿透表面层也可以穿透亚表面层。当查看组织和器官的表面时，波长短于例如550 nm的可见光和UV对于在药学上的详细解剖可视化是最优的。然而，不像NIR光，UV或可见光成像通常并不固有地能够在亚表面层中揭示组织/器官的生理学特性，这部分地是由于缺少对组织/器官的穿透。因此，期望可视化和量化的改进方法。

发明内容

[0006] 本发明概念的一些实施例提供了多光谱成像系统，其包括：具有第一波长的第一光源，其被配置成对样本进行成像；不同于第一光源的具有不同于所述第一波长的第二波长的第二光源，其被配置成对样本进行成像；相机，其被配置成接收信息，例如来自样本的与所述第一和第二光源有关的散射光，其中所述第一波长被配置成反射离开所述样本的表面进入到相机中以及所述第二波长被配置成穿透所述样本并且向所述相机提供与所述样本有关的信息；以及处理器，其被配置成将由所述相机提供的与所述第一和第二光源有关的信息进行组合，以根据血液流率分布对所述样本的解剖结构进行成像，对所述样本的血流和灌注的生理机能进行成像和/或对样本的解剖结构以及血流和灌注的生理机能进行合成。

[0007] 在进一步的实施例中，所述第一和第二波长具有从350 nm到1100 nm范围内的不同波长。

[0008] 在更进一步的实施例中，所述第一波长可以在紫外（UV）光谱或可见光谱中并且所述第二波长可以在可见光谱或近红外光谱中。

[0009] 在一些实施例中，所述样本可以是组织和器官中的至少一个。

[0010] 在进一步的实施例中，所述处理器可以被进一步配置成实时地使用一个或多个单色相机来重构彩色图像。

[0011] 在更进一步实施例中，所述处理器可以被进一步配置成采集可见光谱或近红外（NIR）光谱中的散射光以提供更深的组织信息。

[0012] 在一些实施例中，所述系统的输出可以提供独特的可视化清晰度。

[0013] 在进一步实施例中，所述处理器可以被进一步配置成根据血液流率分布来量化地分析样本的解剖结构以及血流和灌注的生理机能。

[0014] 在更进一步的实施例中，所述处理器可以被进一步配置成在经成像组织/器官中将组织/器官的运动与血流和灌注的运动分离。

[0015] 在一些实施例中，所述处理器可以被进一步配置成移除经成像样本（例如，组织/器官）的运动伪影以便改善血流和灌注的量化的精确度，所述运动伪影由经成像样本的生理学和/或病理生理学移动所引起。

[0016] 在进一步的实施例中，所述处理器可以被进一步配置成移除由成像平台/相机的移动所引起的图像样本的运动伪影以便改善血流和灌注的量化的精确度。

[0017] 在更进一步的实施例中，所述处理器可以被进一步配置成通过移除运动伪影在基于激光的血流和灌注测量技术中改善量化精确度。

[0018] 在一些实施例中，所述灌注测量技术可以包括激光散斑成像（LSI）、激光多普勒成像（LDI）、荧光成像、反射成像和/或LSI加荧光。

[0019] 在进一步实施例中，所述处理器可以被进一步配置成通过移除由非均匀散射介质的光学特征的差异所引起的静态背景来在基于激光的血流和灌注测量技术中改善量化精确度。

[0020] 在更进一步的实施例中，所述处理器可以被进一步配置成实时同时地显示经成像样本（例如，经成像组织/器官）的解剖结构以及血流和灌注的生理机能。

[0021] 在一些实施例中，所述处理器可以被进一步配置成在样本中的不同深度处对解剖结构和血流生理机能进行成像。

[0022] 在进一步的实施例中，所述第一波长可以被配置成从在350 nm到550 nm之间到在300 nm到600 nm之间延伸到所述样本中以及所述第二波长可以被配置成在550 nm到1100 nm之间到在500 nm到1500 nm之间穿透所述样本。

[0023] 更进一步的实施例提供了相关的方法和计算机程序产品。附图说明

[0024] 图1是图示了根据本发明概念的一些实施例的实现双波长成像的系统的框图。

[0025] 图2是图示了根据本发明概念的一些实施例的多波长成像系统的各种部件的更详细的框图。

[0026] 图3是根据一个或多个本发明概念的一些实施例的数据处理系统的框图。

[0027] 图4是根据一个或多个本发明概念的一些实施例的在图3中图示的数据处理系统的更详细的框图。

[0028] 图5A和5B是手的可见光图像（5A）和近红外光图像（5B）。

[0029] 图6A和6B是图示了使用仅近红外光（6A）和双波长照明（6B）对静止的手的灌注测量的图像。

[0030] 图7A和7B是图示了使用仅近红外光（7A）和双波长照明（7B）对摇动的手的灌注测量的图像。

[0031] 图8A和8B是图示了使用仅近红外光（8A）和双波长照明（8B）对静止的手的灌注测量的图像，其中使用另一只手挤压被成像的手的手腕来暂时阻塞供血。

[0032] 图9A和9B图示了使用仅近红外光（9A）和双波长照明（9B）对猪大肠的灌注测量。

[0033] 图10A-10D是图示了下述各项的图像：为了定义解剖结构的一块猪小肠的可见光图像（10A）；为了定义透明图的同一块小肠的近红外光图像（10B）；使用LSI由NIR原始图像的11 帧所计算的同一块小肠的血液流速分布图；以及使用根据本发明概念的一些实施例的算法的使用A、B、C来揭示解剖结构和生理机能两者的组合视觉效果（10D）。

[0034] 图11A-11C是图示了下述各项的图像：为了由8位灰度图像的亮度定义的解剖结构的一块猪小肠的可见光图像（11A）；使用LSI由NIR原始图像的11帧所计算的同一块小肠的血液流速分布图（11B）；以及使用根据本发明概念的一些实施例的算法的使用A和B来揭示解剖结构和血流生理机能两者的组合视觉效果（11C）。

[0035] 图12A-12D是图示了下述各项的图像：面板A，小肠的NIR 785 nm图像（12A）；面板B，同一小肠的绿色532 nm图像（12B）；面板C，同一小肠的重构图像（12C）；以及面板D，由常规相机拍摄的同一小肠的图像（12D）。

[0036] 图13A-13D是图示了下述各项的图像：面板A，猪心脏的NIR 785 nm图像；面板B，同一猪心脏的绿色532 nm图像（13B）；面板C，同一猪心脏的重构图像（13C）；以及面板D，由常规相机拍摄的同一猪心脏的图像（13D）。

[0037] 图14A-14E图示了使用可见波长（532 nm）的图像（14A）；使用近红外波长（785 nm）的图像（14B）；具有可见波长和红外波长的（以灰度的）重构图像（14C）；具有室光照明的常规图像（14D）；以及示出了血流和灌注图像的图像（14E）。

[0038] 图15A-19B图示了根据本发明概念的一些实施例的补偿临床成像过程期间的问题的图像。

具体实施方式

[0039] 现在将参考附图在下文更全面地描述本发明概念的实施例，在附图中示出了本发明概念的优选实施例。然而，该发明概念可以以许多不同形式来体现并且不应当被理解为受限于本文阐述的实施例。自始至终相同的附图标记指代相同的元件。在图中，层、区域、元件或部件可以为了清晰性而被夸大。虚线图示了可选的特征或操作，除非另行指定。

[0040] 本文使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且不意图限制本发明概念。如本文所使用的，单数形式“一”、“一个”和“所述”意图也包括复数形式，除非上下文明确另行指出。将进一步理解的是，术语“包括”和/或“包含”当在本说明书中使用时指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但是并不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、部件和/或其分组的存在或附加。如本文所使用的，术语“和/或”包括相关联的所列出的项目中的一个或多个的任意或所有组合。如本文使用的，诸如“在X和Y之间”和“大约在X和Y之间”之类的用语应当被理解为包括X和Y。如本文所使用的，诸如“大约在X和Y之间”之类的用语意指“在大约X和大约Y之间”。如本文所使用的，诸如“大约从X到Y”之类的用语意指“从大约X到大约Y”。

[0041] 除非另行定义，本文中使用的所有术语（包括技术术语和科学术语）具有与通常由本发明概念所属的领域的普通技术人员所理解的含义相同的含义。将进一步理解的是，诸如在通常使用的字典中所定义的那些术语之类的术语应当被解释为具有与它们在说明书和相关领域的情境中的含义相一致的含义，并且不应当以理想化或过于正式的意义来解释，除非本文中明确地如此定义。公知的功能或构造可以为了简明性和/或清晰性而不被详细描述。

[0042] 将理解的是，当一个元件被称为“在另一个元件之上”、“附着”到另一个元件、“连接”到另一个元件、与另一个元件“耦合”，“接触”另一个元件等等，则该元件可以直接地“在另一个元件之上”、“附着”到该另一个元件、“连接”到该另一个元件、与该另一个元件“耦合”，“接触”该另一个元件，或者可以存在介于中间的元件。相比之下，当一个元件被称为例如“直接地在另一个元件之上”、“直接地附着”到另一个元件、“直接地连接”到另一个元件、与另一个元件“直接地耦合”或者“直接地接触”另一个元件，则不存在介于中间的元件。本领域技术人员也将理解的是，对布置为“临近”另一个特征的结构或特征的引用可以具有与该临近特征重叠或位于其下的部分。

[0043] 将理解的是，尽管本文中可以使用术语第一、第二等来描述各种元件、部件、区域、层和/或区段，但这些元件、部件、区域、层和/或区段不应由被这些术语所限制。这些术语仅用于将一个元件、部件、区域、层或区段与另一个元件、部件、区域、层或区段相区分。因此，在不偏离本发明概念的教导的情况下，可以将下文讨论的第一元件、部件、区域、层或区段称为第二元件、部件、区域、层或区段。操作（或步骤）的顺序不限于权利要求或附图中所呈现的次序，除非另行具体指示。

[0044] 诸如“在……之下”、“在……下方”、“下部”、“在……之上”“上部”等等之类的空间相对术语，可以在本文中被用于便于描述来描述如在图中所图示的一个元件或特征与另外一个或多个元件或一个或多个特征的关系。将理解的是，除了图中描绘的取向之外，空间相对术语还意图涵盖使用中或操作中的不同设备取向。例如，如果附图中的设备是倒置的，则描述为在其他元件或特征“之下”或“底下”的元件将被取向为在该其他元件或特征“之上”。因此，示例性术语“在…之下”可以涵盖之上和之下两种取向。设备可以以其他方式来取向（旋转90度或以其他取向）并且可以相应地解释本文所使用的空间相对描述符。类似地，术语“向上”、“向下”、“垂直的”、“水平的”等等可以在本文中仅用于解释的目的，除了另行具体指示。

[0045] 如本领域技术人员将理解的是，本发明概念的实施例可以被体现为方法、系统、数据处理系统或计算机程序产品。相应地，本发明概念可以采取包含软件和硬件方面的实施例的形式，软件和硬件在本文中都统称为“电路”或“模块”。此外，本发明概念可以采取具有体现在介质中的计算机可用程序代码的非临时性计算机可用存储介质上的计算机程序产品的形式。可以利用任何合适的计算机可读介质，包括硬盘、CD ROM、光学存储设备或其他电子存储设备。

[0046] 用于执行本发明概念的操作的计算机程序代码可以用面向对象的编程语言（诸如Matlab、Mathematica、Java、Smalltalk、C或C++）来编写。然而，用于执行本发明概念的操作的计算机程序代码还可以用传统的程序化编程语言（诸如“C”编程语言）或用面向视觉的编程环境（诸如Visual Basic）来编写。

[0047] 将理解的是，在Matlab中实现的本发明概念的一些实施例可以根据本发明概念的一些实施例来提供改善的处理速度。

[0048] 某些程序代码可以作为独立软件数据包完全在一个或多个用户计算机上执行，部分地在用户计算机上执行，部分地在用户计算机上且部分地在远程计算机上执行，或者完全地在远程计算机上执行。在后者情境中，远程计算机可以通过局域网（LAN）或者广域网（WAN）连接到用户计算机，或者可以向外部计算机（例如，通过使用互联网服务提供商的互联网）做出连接。

[0049] 参考根据本发明概念的实施例的方法、设备、系统、计算机程序产品和数据和/或系统架构结构的流程图图示和/或框图在下文中部分地描述本发明概念。将被理解的是，图示的每个框和/或框的组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以被提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程的数据处理装置的处理器来生产机器，以使得经由计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行的指令创建用于实现一个或多个框中指定的功能/动作的装置。

[0050] 这些计算机程序指令还可以被存储在计算机可读存储器或储存装置中，该计算机可读存储器或储存装置可以命令计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式运转，以使得存储在计算机可读存储器或储存装置中的指令产生包括实现一个或多个框中所指定的功能/动作的指令的制造品。

[0051] 计算机程序指令还可以被加载到计算机或其他可编程数据处理装置上来引起一系列操作步骤，所述一系列操作步骤要在计算机或其他可编程装置上执行以产生计算机实现的过程，以使得在计算机或其他可编程装置上执行的指令提供用于实现一个或多个框中所指定的功能/动作的步骤。

[0052] 本发明概念一般涉及血流和灌注量化，以及更特别地涉及使用成像技术（诸如激光散斑成像（LSI）、激光多普勒成像（LDI）、荧光成像、反射成像以及具有多光谱能力的类似技术）根据血液速度和血液流率的分布来量化组织/器官中的血流和灌注。本发明概念的一些实施例使用在从350 nm到1100 nm范围内的两个或更多个波长来测量/量化用于灌注量化的血液速度和血液流率分布，移除运动伪影以及提高可视化以便呈现并且实时评估和评价经合成的解剖-生理学结果。如本文所使用的，“多光谱激光成像（MSLI）”指代根据本发明概念的一些实施例的使用两个或更多个波长的成像技术。

[0053] 特别地，本发明概念的一些实施例提供了使用具有穿过样本的差异透射率的两个波长来应用激光散斑或激光多普勒成像的系统。两个波长中的第一个可以是在UV或可见范围内相对较小的，其具有诸如蓝光450-495 nm。在该波长下的光具有非常浅的穿透性以及对组织/器官表面的解剖结构成像并且用作样本的而不是血流和灌注的亚表面移动的位置标记。第二波长可以是在可见或近红外（NIR）范围内相对较大的。在该波长下的光具有大得多的穿透深度并且揭示了下层血流生理机能以及既与样本的运动相关又与血流和灌注的移动相关。使用可见光的成像测量作为基线，血流和灌注的真实运动可以在不被目标的运动伪影影响的情况下根据NIR成像测量而得到。此外，如将在本文中讨论的，将由可见光捕获的解剖结构信息和由NIR光测量的生理学特性进行组合。

[0054] 如在本申请的背景中所讨论的，仅使用可见光谱或NIR光谱可以导致所产生的最终图像具有的各种问题。相应地，本发明概念的一些实施例将不同波长的可见光谱和NIR光谱（350 nm-1100 nm）组合到成像系统（诸如LSI、LDI、荧光、反射或LSI加荧光等）中。如本文讨论的，该组合可以相比于使用一个单波长揭示组织/器官的多得多的信息。特别地，根据本文讨论的一些实施例的MSLI可以（1）考虑到并且移除在成像临床生物结构中存在的运动伪影，所述运动伪影产生血流和灌注量化不精确度；（2）通过同时实时地将解剖结构与血流和灌注的生理机能精确合成，在当前技术上改善可视化；（3）通过（1）和（2）的组合，改善临床应用中的血流和灌注的量化的精确度，如将关于图1至19B在本文所讨论的那样。

[0055] 在一些实施例中，除了在可见光谱和NIR光谱（350 nm-1100 nm）上使用多重波长之外，本发明概念的实施例可以例如将两个或更多个激光成像技术（诸如近红外荧光（NIRF）和激光散斑成像（LSI），或者NIRF和激光多普勒成像（LDI））组合到一个系统中，如也将关于附图在下文讨论的那样。

[0056] 首先参照图1，将讨论根据本发明概念的一些实施例的实现双波长成像的简化系统的框图。如在图1中图示的，系统100包括至少两个光源（分别是第一光源130和第二光源131）、样本160、相机110和通信设备（计算机120）。在本发明概念的一些实施例中，第一光源输送可见光130以及第二光源输送NIR 光131。如上文讨论的，相干短波长130（可见光源）不穿透深入到样本160（组织/器官）中，而是在组织散射（142）中提供样本160表面的细节。相比之下，相干NIR源131穿透深入到样本160中并且可以提供单一（140）或多重粒子（141）散射。离开样本160的反射140、141、142由相机110捕获，所述相机110可以是例如分像相机或多传感器相机。特别地，在一些实施例中，相机可以是多传感器相机，而不是具有一个传感器芯片的单个相机。多传感器相机具有多个传感器并且每个传感器配置成对一个波长或波长范围进行成像。

[0057] 信息可以由通信设备120处理，所述通信设备120根据本发明概念的一些实施例将可见波长图像和NIR波长图像进行组合以提供改善的血流和灌注数据。如将理解的是，由本文讨论的实施例所提供的数据考虑到样本（组织/器官）160的移动150并且提供其改善得多的图像。

[0058] 现在参照图2，将讨论图示了根据本发明概念的一些实施例的多波长成像系统的各种部件的更详细框图。如在图2中图示的，系统205包括至少两个激光源（可见光230和NIR 231）、连接光纤233、成像系统237的部件、样本260、分束器280、相机210以及通信设备（计算机系统220）。在操作中，当NIR 激光器将NIR光输送到活体样本260（诸如组织/器官）时，NIR光的一部分将经受样品内部的静止粒子和移动粒子的单一或多重散射并且反射回来。当可见光激光器230向活体样本260（诸如组织/器官）输送非穿透可见光（诸如具有430 nm的光）时，大多数光将在少于100 μm深度内由表面反射回来。针对NIR激光器230，大约百分之九十五的光将从样本260的顶部700 μm返回，这对于穿过在例如300 μm深处的冠状动脉壁是足够的穿透，并且根据移动粒子（诸如红血细胞）以及根据静止组织生成信息。

[0059] 经反射的可见光包含样本260的表面移动信息，并且因此反映运动伪影。经反射的NIR光包含样本260的表面和亚表面移动信息，并且因此反映运动伪影和血流的移动。如在图2中图示的，由激光器230和231产生的光可以被提供给光纤233，其可以如图示的那样具有多个光纤分支并且可以包括多个分束光纤235。然而，本发明概念的实施例不限于在图2中图示的配置。例如，可以在不偏离本发明概念的范围的情况下，使用更多或更少的光纤。此外，光纤上的光可以在到达样本260之前穿过成像系统237的各种元件。例如，在不偏离本发明概念的范围的情况下，光可以在到达样本260之前穿越偏光器、准直器、扩充器、扩散器等。

[0060] 入射光270照亮样本260并且经反射的光275被提供给分束器280。在本发明概念的一些实施例中，分束器280可以是将NIR 283和可见光285分离的二向色分束系统。经分离的光283和285可以在被输送到相机210之前穿过偏光器、滤光器等等287。如上文讨论的，在不偏离本发明概念的范围的情况下，相机210可以是例如分像相机或多传感器相机。如所陈述的，多传感器相机具有多个传感器，每个传感器配置成对波长或波长范围进行成像。

[0061] NIR 283图像和可见光285图像被重新引导到相机210并且在已经被同步和对齐的一个相机传感器上或在单独的相机传感器上创建分割图像。如上文讨论的，不同波长在组织/器官中具有不同的穿透水平。使用如本文讨论的多光谱图像设计，组织/器官中的在不同深度处的解剖结构和血流生理机能可以被揭示，如将关于各种附图在下文讨论的那样。

[0062] 如在图1和2中图示的，根据本发明概念的实施例的系统包括通信设备120、220，其被用于对于实现本发明概念的实施例必要的各种处理。现在参照图3，将讨论根据本发明概念的一些实施例的数据处理系统300，所述数据处理系统300可以被用在图1和2的系统中，例如，用在通信设备120、210中。将理解的是，在不偏离本发明概念的范围的情况下，数据处理系统300可以被包括在系统的任何部件中。例如，在不偏离本发明概念的范围的情况下，数据处理系统300可以被包括在相机110、210中或者拆分于系统的各种元件之间。

[0063] 现在参照图3，适于在图1和2的系统中使用的数据处理系统300的示例性实施例包括用户接口344（诸如键盘、小键盘（keypad）、触摸板等等）、I/O数据端口346以及与处理器338通信的存储器336。I/O数据端口346可以被用来在数据处理系统300和另一个计算机系统或网络之间传递信息。这些部件可以是传统部件，诸如用在许多传统数据处理系统中的那些部件，其可以被配置成如本文描述的那样进行操作。

[0064] 现在参照图4，将讨论根据本发明概念的一些实施例的数据处理系统400的更详细的框图。处理器338经由地址/数据总线447与显示器445通信、经由地址/数据总线448与存储器336通信以及经由地址/数据总线449与I/O数据端口346通信。处理器338可以是任何商业可得的或定制的微处理器或ASIC。存储器336表示包含了用于实现数据处理系统400的功能性的软件和数据的存储器设备的总体层级结构。存储器336可以包括但是不限于如下类型的设备：高速缓冲存储器（cache）、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、闪存、SRAM和DRAM。

[0065] 如在图4中图示的，存储器336可以包括使用在数据处理系统400中的若干类别的软件和数据：操作系统452；应用程序454；输入/输出（I/O）设备驱动器458；以及数据456。如将由本领域技术人员理解的是，操作系统452可以是适用于与数据处理系统一起使用的任何操作系统，诸如来自纽约州阿蒙克的国际商用机器公司（International Business Machines Corporation，Armonk, NY）的OS/2、AIX或者zOS，来自华盛顿州雷蒙德的微软公司（Microsoft Corporation，Redmond，WA）的Windows95、Windows98、Windows2000、WindowsXP或Vista，Unix，Linux，LabView或者实时操作系统（诸如QNX或VxWorks）等等。I/O设备驱动器458通常包括由应用程序454通过操作系统452访问的软件例程以与诸如（一个或多个）I/O数据端口346和某些存储器336部件之类的设备进行通信。应用程序454图示了下述程序：所述程序实现了包括在根据本发明概念的一些实施例的系统中的数据处理系统400的各种特征，并且优选地包括支持根据本发明概念的一些实施例的操作的至少一个应用。最后，数据456表示由可以驻留于存储器336中的应用程序454、操作系统452、I/O设备驱动器458以及其他软件程序所使用的静态和动态数据。

[0066] 如图4中图示的，根据本发明概念的一些实施例的数据456可以包括采集的可见图像460、采集的NIR图像/数据461、计算的血流/灌注数据463和图像/视频464。尽管图4中图示的数据456包括四个不同的文件460、461、463和464，但本发明概念的实施例不限于该配置。在不偏离本发明概念的范围的情况下，两个或更多文件可以被组合以构成单个文件；单个文件可以被拆分成两个或更多文件，等等。

[0067] 如图4中进一步图示的，根据本发明概念的一些实施例，应用程序454可以包括图像处理模块451和图像捕获模块452。虽然例如参考图4中属于应用程序的图像处理模块451和图像捕获模块452图示了本发明概念，但如将被本领域技术人员理解的是，还可以利用其他配置而同时仍受益于本发明概念的教导。例如，图像处理模块451和图像捕获模块452还可以被结合到数据处理系统400的操作系统452或其他这样的逻辑划分中。因此，本发明概念不应被理解为受限于图4的配置，而是意图涵盖能够执行本文描述的操作的任何配置。

[0068] 此外，虽然图像处理模块451和图像捕获模块452被图示为在单个数据处理系统中，但如将由本领域的技术人员理解的是，这样的功能性可以跨一个或多个数据处理系统来分布。因此，本发明概念不应当被理解为受限制于图3和4中所图示的配置，而是可以通过数据处理系统之间的功能的其他布置和/或划分来提供。

[0069] 在某些实施例（诸如LSI应用）中，目标流体的速度可以使用如下公式来计算：公式（1）
其中，是目标流体的速度，v0是用以考虑背景噪声的附加项并且在已经移除基
线之后可以是零；a是与用于获得c的时间/空间平滑参数、激光参数、成像参数有关的常数并且反映了目标流体的光学特性；c是激光散斑对比度；以及i和j是行像素索引和列像素索引。

[0070] 针对LDI应用，目标流体的速度可以使用如下公式计算公式（2）
其中是目标流体的速度；其中λ是波长；是多普勒频率中的改变（多普勒频
移）；以及θ是两个射束之间的角度的一半。通常，不存在适用于NIRF等等的直接公式。

[0071] 然而，即使当经成像的对象为静止时，仍存在必须被考虑的移动，以便精确地确定血管中血流和组织中的灌注。近如2013年，LSI领域中的专家讨论了作为该领域中仍待解答的两个关键问题之一的运动伪影。因此，具有识别该移动贡献并且考虑到其量值的系统和方法是需要的，并且被包括在下述技术中：该技术要求能够以实验方式并且在活体内对血管中的血流和组织中的灌注进行评定、成像和/或量化。

[0072] 现在参照图5A和5B，图5A是手的可见光图像以及图5B是手的近红外光图像。根据本发明概念的一些实施例，这些图像可以被用于计算血流和灌注的移动和运动伪影。

[0073] 特别地，为了移除由相机和/或组织/器官的移动（诸如呼吸、痉挛、心跳等等）所引起的组织/器官的运动伪影，可以使用如下公式来计算伽利略速度加法：公式（3）
其中是所关注对象（血流和灌注）相对于检测器（相机）的速度分布；是宿
主对象（血管嵌入其中的组织/器官）相对于检测器（相机）的速度分布；以及是所关注对象（血流和灌注）相对于宿主对象（血管嵌入其中的组织/器官）的速度分布。因此，本发明概念的实施例可以致力于在所有当前的LSI或LDI方法得到的图像信号仅提供的条件下确定的需求。根据本发明概念的一些实施例，即，多光谱成像方法，可以使和两者是可得到的。

[0074] 使用LSI作为示例，使用上文的公式（1），相干NIR激光的散斑对比度与相关联，是所关注对象（血流和灌注）相对于检测器（相机）的速度分布。受到血流的移动和由诸如呼吸、痉挛、心跳等因素所引起的组织/器官的移动以及相机的移动的影响。可见激光，特别是在450 495 nm波长范围（蓝色激光）内，相比于NIR激光在软组~
织/器官中具有小得多的穿透性。

[0075] 使用上文阐述的公式（1），相干可见激光的散斑对比度主要与相关联，是宿主对象（血管嵌入其中的组织/器官）相对于检测器（相机）的速度分布。
受到由诸如呼吸、痉挛、心跳等因素所引起的组织/器官的移动以及相机的移动的影响。使用公式（3），可以使用和得到，因此所关注对象（血流和灌注）相对
于宿主对象（血管嵌入其中的组织/器官）的速度分布可以在没有组织/器官的移动和相机的移动的影响情况下被量化。

[0076] 作为基线的相干可见激光的散斑对比度可以用于基于该数学模型将相干NIR激光的散斑对比度归一化以减少移动伪影的速度分量。计算机算法可以被
设计为使用将归一化（减去或者除以）以实时地产生一个或多个稳定的
血流和灌注图。该算法可以由例如数据处理器（如关于图3-4上文讨论的）来处理。

[0077] 现在参照图6A和6B，将讨论利用使用对静止的手的仅NIR和双波长照明的血流和灌注的测量所生成的图像。如图示的，使用对静止的手的仅NIR和双波长照明的血流和灌注的测量是非常相似的。这是因为当样本/目标静止时，由可见光测量的作为基线的运动伪影接近于零。因此，在不移除基线的情况下的结果（图6A：使用仅NIR光）与基线被移除情况下的结果（图6B：使用双波长照明）是几乎相同的。

[0078] 现在参照图7A和7B，将讨论图示了使用对摇动的手的仅NIR和双波长照明的血流和灌注的测量的图像。如其中图示的，使用对摇动的手的仅NIR和双波长照明的血流和灌注的测量是非常不同的。利用仅NIR光的测量（图7A）示出高得多的灌注水平，其是由运动伪影所引起的。利用双波长照明的测量（图7B）与对静止的手的测量几乎是相同的。这是因为当样本/目标正在移动时，由可见光测量的作为基线的运动伪影不是零。因此，在不移除基线的情况下的结果（图7A：使用仅NIR光）比基线被移除的情况下的结果（图7B：使用双波长照明）示出了更多的“血流和灌注”。

[0079] 现在参照图8A和8B，将讨论图示了利用仅NIR和双波长照明的灌注测量这两者的图像。特别地，图8A和8B是图示了使用对静止的手的仅近红外光（8A）和双波长照明（8B）的灌注测量的图像，其中通过使用另一只手挤压被成像的手的手腕来暂时阻塞供血。如图示的，通过暂时阻塞对手的供血所引发的下降是清楚的。

[0080] 与LSI不同，LDI使用两束相干光射束的干涉：来自作为光源的激光器的一束以及从移动对象反射的一束，后者的频率稍微偏移于入射光的频率。LDI确定入射光所聚焦于的对象的一个“像素”或多个点或小区域的速率。由扫描聚焦射束来获得图像。类似于使用公式（2）的公式（1）的LSI，在LDI中和的测量可以使用穿透NIR射束和非穿透可见射束来达成。再者，使用公式（3），可以识别基准点相对于宿主对象（血管嵌入其中的组织/器官）的。

[0081] 此外，实际上，激光散斑对比度是静态背景和动态部分的混合。散斑对比度的动态部分与运动相关联并且静态背景是由不均匀散射介质的光学特性的差异所引起的。由于在当前的LSI技术当中，无流量情况下的基线散斑对比度是不可得的，除了在受控的人体模型/管式实验中，散斑对比度的静态背景是精确地量化组织/器官中血流的主要障碍。多光谱照明方案使用可见相干激光提供了无流量情况下的基线散斑对比度。相干可见激光的散斑对比度可以被用于基于根据本发明概念的实施例的数学模型来将相干NIR激光的散斑对比度进行归一化，以减少散斑对比度中的静态背景，如在图9A和9B中图示的。图9A和9B图示了对猪大肠的使用仅近红外光（9A）和双波长照明（9B）的灌注测量。由静态对比度引起的测量不精确度可以在图9A中的外科手术单950上看到。在图9B，“假”血流和灌注由于静态对比度的减少而在外科手术单950上不可见。

[0082] 本发明概念的实施例通过两个方法中的一个提出了对组织和器官的解剖结构和血流生理机能这二者的可视化。然而，将理解的是，本发明概念的实施例不限于本文所讨论的方法。

[0083] 现在参照图10A-10D，将讨论使用双层设计的第一方法。首先参照图10A（面板A），图示了由可见光的原始（初始）图像帧表示的解剖层。（解剖层）是样本/目标组织/器官的8位灰度可见图像，以及i和j是沿着水平和垂直方向的像素索引。在一些实施例中，该图像的亮度、对比度和伽马值可以被调整以实现更好的可视化效果。

[0084] 现在参照图10B，基于近红外光的一个或多个原始图像帧来产生经处理的图像，以使用激光散斑技术或者激光多普勒成像技术反映经成像组织/器官的血流和灌注的二维（2D）速率分布。（生理的层）是8位索引的图像，其中它的数值被映射到预定义的彩色图像。通常，颜色范围从蓝色到红色（0到255），其中蓝色表示无/最小流速以及红色表示系统可以检测到的最高流速。

[0085] 现在参照图10C，透明图是使用将解剖层或解剖层的部分叠覆在生理层上的方法而产生的，该方法将使底层不可见（被覆盖）或者部分地不可见（被覆盖）。将生理层或生理层的部分叠覆在解剖层上的方法将使底层不可见（覆盖的）或者部分地不可见（覆盖的）。根据本发明概念的实施例来应用透明图/矩阵以通过使用如下公式确保两层的可见度：公式（4）
其中是透明图，其中是可见或近红外光的原始（初始）图像帧以及x是>0且<
=2的可调整参数。基本上，中的每个像素值是在0和1之间，其中0代表不透明并且1代表100%透明。参数x控制透明图的对比度，并且如果x>1，则透明度具有较大的动态范围，以及如果x<1，则透明度具有较小的动态范围。图10D表示根据本发明概念的实施例的使用A、B和C来揭示解剖结构和生理机能的组合视觉效果。

[0086] 现在参照图11A至11C，将讨论使用颜色和亮度设计的第二方法。如在图11A中图示的，解剖层由图像亮度表示：可见光的原始（初始）图像帧。是样本/目标组织/器官的8位灰度可见图像并且i和j是沿着水平和垂直方向的像素索引。该图像的亮度、对比度和伽马值可以被调整以实现更好的可视化效果。

[0087] 现在参照图11B，生理层由图像颜色来表示：基于近红外光的一个或多个原始图像帧的经处理的图像，用以使用激光散斑技术或者激光多普勒成像技术来反映经成像的组织/器官的血液流速和灌注的2D速度分布。在第一步骤中，生成8位索引的彩色图像，其中它的数值被映射到预定义的彩色图像。通常，颜色的范围从蓝色到红色（0到255），其中蓝色表示无/最小流速以及红色表示系统可以检测到的最高流速。在第二步骤中，8位索引的彩色图像被转换成归一化的RGB图，其中每个像素的颜色由（R，G，B）三个值表示并且每个值的范围从0到1。将理解的是，由于各图是黑白的，所以在本文已经采用了对应的灰度。

[0088] 现在参照图11C，通过创建8位RGB彩色图像将解剖层和生理层一起融合为。注意，每个颜色通道（矩阵，和
）乘以相同的可见图像。

[0089] 根据本发明概念的一些实施例，多波长成像设计可以被用于同时地将不同成像技术结合在一起。例如，如本文讨论的，基于吲哚菁绿的NIR荧光技术使用808 nm 照明并且荧光发射光是830 nm，以及808 nm反射光被视为噪声并且被滤除。根据本发明概念的一些实施例，808 nm反射光可以用于在保持830 nm荧光功能的同时实现LSI或LDI。

[0090] 现在参照图12A-12D，将讨论图示以下各项的图像：面板A，小肠的NIR 785 nm图像（12A）；面板B，同一小肠的绿色532 nm图像（12B）；面板C，同一小肠的重构彩色图像（12C）；以及面板D，由常规相机拍摄的同一小肠的图像（12D）。特别地，使用根据本发明概念的一些实施例的多光谱成像系统，可以通过使用每个光谱作为一个RGB颜色通道来构建初始彩色图像。例如，使用NIR图像作为红色通道以及532 nm图像作为绿色通道，可以在不使用彩色相机的情况下生成小肠的彩色图像，如在图12A-12D中图示的。将理解的是，由于各图是黑白的，所以在本文已经采用了对应的灰度。

[0091] 现在参照图13A-13D，将讨论图示以下各项的图像：面板A，猪心脏的NIR 785 nm图像（13A）；面板B，同一猪心脏的绿色532 nm图像（13B）；面板C，同一猪心脏的重构彩色图像（13C）；以及面板D，由常规相机拍摄的同一猪心脏的图像（13D）。图13A-13D图示了使用NIR图像作为红色通道以及使用532 nm图像作为绿色通道，可以在不使用彩色相机的情况下生成猪心脏的彩色图像。如果一个颜色通道的信息丢失，则算法被设计为使用其他两个颜色通道的信息来生成该数据。由于样本（组织/器官）的颜色主要是红色，只要红色通道的信息是可用的，本发明概念的实施例就可以生成非常接近于初始颜色的颜色，如关于图10A-10D和11A-11D讨论的。因此，如果NIR被用作红色通道，则本发明概念的实施例允许重构彩色图像揭示更深的组织/器官的信息，如在面板C（图12C）对比面板D（图12D）中所示出的。

[0092] 如上文关于各图简要讨论的，本发明概念的一些实施例使用具有穿过目标组织的差异透射率的两个波长来应用LSI或LDI。在一些实施例中，第一波长是在具有零穿透性或非常浅的穿透性的可见范围内，诸如蓝光（450-495 nm）。这种非穿透照明的成像结果用作捕获组织/器官表面的解剖结构以及目标组织/器官的位置标记，而不是血流和灌注的亚表面的移动。两个波长中的第二波长是近红外（NIR），其具有深得多的穿透性并且这种NIR照明的成像结果揭示了下层血流生理机能，其既与目标组织/器官的运动相关又与血流和灌注的移动相关。

[0093] 使用可见光的成像测量作为基线，可以在不受目标的运动伪影的影响的情况下根据NIR成像测量得到血流和灌注的真实运动。此外，由可见光捕获的解剖结构信息和由NIR光测量的生理特性可以根据本发明概念的一些实施例被合成在一起。根据本文讨论的实施例的经合成的成像产品跨激光成像技术的临床应用的光谱提供了血流和灌注的先前无法达到的可视化清晰度和量化精确度。

[0094] 因此，本发明概念的实施例提供了改善的图像质量以及实时数据采集（对于所有其他技术而言，几秒对比几分钟）和分析。本发明概念的这种实时方面使得该技术成为对于由外科医生/提供商持续采用该技术而言的实际选项。本发明概念的实施例精确地描绘和量化了血流和灌注。

[0095] 本发明概念的进一步实施例涉及使用本文讨论的多波长成像技术进行彩色图像重构。将理解的是，因为本专利申请以黑白形式公布，所以图像以灰度来呈现。特别地，使用如本文讨论的双波长成像技术，两个图像可以被同时采集。一个是近红外图像以及另一个是可见图像。X和Y表示水平和垂直像素的索引。为了重构红绿蓝（RGB）彩色图像，红色、绿色和蓝色通道分别如下来计算：公式（5）
公式（6）
公式（7）
公式（8）
其中、、分别是RGB彩色图像的红色、绿色和蓝色通道；N是彩色图
的位，例如，8位或16位；a和b是用于每个通道的调节参数；min是取最小值的函数；max是取最大值的函数；以及公式（8）用作对一个特定波长的初始图像进行归一化。此外，一个特定波长的初始图像的亮度、对比度和伽马值可以在应用上文的公式之前被调节。

[0096] 根据本发明概念的一些实施例的多波长彩色图像再造技术可以减少对于设备中额外彩色相机的需要；可以创建具有两个波长的最小值的彩色图像；以及与传统彩色图像相比，根据本文讨论的实施例所产生的彩色图像由于使用近红外波长而可视化了更大的穿透深度。

[0097] 现在参照图14A到14E，将讨论根据本文发明概念的一些实施例的使用多波长成像设备成像的一段猪大肠的各种图像。图14A是使用可见波长（532 nm）获得的猪肠的图像。图14B是使用近红外波长（785 nm）的猪肠的图像。图14C是利用图14A和14B的波长所重构的猪肠的图像。图14D是利用室光照明的肠的常规彩色图像（以灰度示出）。图14E是根据本发明概念的一些实施例的肠的血流和灌注图像。

[0098] 现在参照图15A到19B，将讨论关于实时图像质量测试协议的细节。实时图像质量测试协议基于使用图像配准和图像元数据的定制的算法而开发，以在临床成像过程期间检验如下问题：• 目标的移动：图15A和15B图示了由定制的图像配准算法检测的静止的手（15A）和移动的手（15B）的图像。
• 视场或相机的移动：图16A和16B图示了由定制的图像配准算法检测的由静止相机捕获的手图像（16A）和由移动相机捕获的手（16B）的成像。
• 阻挡的视场：图17A和17B图示了手的图像（17A）和被绞扭器（twister）部分阻挡的手的图像（17B）并且该被阻挡的视场是由定制的图像配准算法来检测的。
• 外科医生/内科医师的头灯的侵入：图18A和 18B图示了手的图像（18A）和在头灯照射在手上的情况下的手的图像（18B）并且FOV内的这种额外的光是由定制的算法使用图像中元数据来检测的。
• 环境光条件：图19A和19B图示了在室光关闭的情况下的手的图像（19A）和在室光开启的情况下的手图像的图像（19B）以及这是由定制的算法使用图像中的元数据来检测的。

[0099] 根据本发明概念的一些实施例，该过程的目标是减少由不正确的图像采集所引起的低质量图像的可能性，或者可能的话消除该低质量图像，以改善可视化以及增加血流和灌注的量化的精确度。

[0100] 如上文讨论的，上文讨论的使用成像方法获得的数据仅可以被用于得到血液流速的分布u。在临床，需要关于血液流率的分布的信息，该血液流率是由血液流速u与血管横截面积A的乘积给出的。为了获得u(r)的分布（其中r是三维坐标），必须求解Navier-Stokes公式，其由以下阐述的公式（9）和（10）给出：公式（9）
公式（10）
其中是密度（kg/m3），u是流速向量（m/s），p是压强（m/s），F是体积力向量（N/m3）以及m是粘度。求解Navier-Stokes公式产生速度场，即流速在空间和时间上的分布。一旦获得了该速度场，可以计算所关注的其他量，诸如流率和拖曳力。这些经计算的量可以与使用上文讨论的方法而获得的实验数据进行比较以验证数据。

[0101] 现在将关于本文发明概念的一些实施例讨论用于组织/器官中的主血管中的血液流率分布的非侵入式测量的计算过程。过程开始于利用相干光源照亮关注组织区域，所述相干光源诸如是具有作为第二波长的在例如550 nm到约1100 nm之间的针对相对大的穿透深度的足够长的波长的激光器。使用上文讨论的方法，采集第二波长下的散射光以确定主血管中的血液流速的空间分布以及在关注区域中的组织中的灌注分布。以数值方式计算针对关注区域的速度场。在一些实施例中，使用上文阐述的公式（9）和（10）来计算速度场。基于经计算的速度场的关注区域中的血液流速被计算出。将关注区域中的经计算的血液流速与使用来自关注区域的第二波长下的所采集图像数据所确定的血液流率进行比较来核实结果。

[0102] 在附图和说明书中，已经公开了本发明概念的示例实施例。尽管采用了特定的术语，但它们仅用于通用和描述性意义中并且不用于限制的目的，本发明概念的范围由所附权利要求来限定。

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