[发明专利]用于区分组织状态和类型的系统、方法和计算机产品

权利要求书

1.一种方法，包括：

接收组织的热数据的序列，其中当所述组织被热扰动时，在所述组织的至少一个位置处对所述序列进行采样；

从所述热数据导出与所述组织位置中的每个位置相关联的至少一个热变量；

将所述组织分割成区段，所述区段包括具有对应的所述至少一个热变量的所述位置；以及

生成指示所述组织区段的输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其中从下列项中的至少一者接收所述热数据：热成像、红外传感器即IR传感器、水银温度计、电阻温度计、热敏电阻、热电偶、基于半导体的温度传感器、高温计、气体温度计、激光温度计和超声。

3.根据权利要求2所述的方法，其中通过热成像来接收所述热数据，并且其中所述位置包括图像的像素或体素。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述至少一个热变量选自由下列项组成的组：组织生物体代谢热源、由于血液灌注而引起的热损失、血液温度、组织密度、比热、组织热导因子、组织热导系数、组织热导表面积、组织表面温度、以及组织和环境温度之间的时间相关热梯度。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述至少一个热变量还包括环境温度和热源温度中的至少一者。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述热扰动包括下列项中的至少一者：主动地实现所述组织的至少一部分中的从初始温度到最终温度的温度改变，主动地实现所述组织的至少一部分中的温度改变达指定时间段，被动地允许所述组织的至少一部分中的从初始温度到最终温度的温度改变，以及被动地允许所述组织的至少一部分中的温度改变达指定时间段。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括基于所述热数据和热变量中的至少一些提取一组特征，其中所述特征选自包括下列项的特征组：表示所述变量的各种导数值的特征、表示所述变量中的噪声的特征、基于衰减方程的特征、基于傅里叶级数的特征和基于所述特征的差异的相关特征。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述分割进一步基于所述位置具有对应的一组特征。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中至少部分地基于所有的所述变量和所述特征的差异值不超过指定阈值来确定所述对应关系。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括至少部分地基于将所述至少一个热变量与和多个组织状态或类型相关联的所述热变量的预定值相关来确定与所述区段中的每个区段相关联的组织状态或类型。

11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述相关还包括将所述特征相关。

12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述导出、分割、提取和确定是由机器学习分类器执行的，所述机器学习分类器在训练阶段针对包括下列项的训练集来进行训练：

(i)多个热数据序列，当所述组织被热扰动时，每个热数据序列在组织的至少一个位置处被采样；以及

(ii)与所述至少一个位置的状态或类型相关联的标签。

13.根据权利要求12所述的方法，还包括在推断阶段将所述经训练的机器学习分类器应用于当所述组织被热扰动时在组织的位置处采样的至少一个目标热数据序列，以确定所述组织位置的状态或类型。