Abstract:
수술 현미경과 광학 영상 장치를 이용하여 OCT 이미징을 수행하는 방법 및 이를 수행하기 위한 장치들이 개시된다. 일 실시예에 따른 OCT 이미징 수행 방법은 수술 현미경의 광학계를 이용하여 상기 수술 현미경으로 관찰하는 샘플의 관찰 영역으로 빛을 출력하는 단계와, 상기 관찰 영역으로부터 산란되는 빛에 기초하여 간섭 신호를 검출하는 단계를 포함한다.
Abstract:
다광자 현미경, 그리고 이의 시간 게이트 검출 기반 이미징 방법(multi- photon microscopy, imaging method using time-gated detection thereof)을 개시한다. 다광자 여기를 이용하여 시료의 형광 물질을 여기하는 다광자 현미경은, 펄스레이저에서 출력된 광펄스열을 시간 게이트 검출(time-gated detection)을 위한 반복률로 낮추는 반복률 가변기, 상기 반복률 가변기로부터 전달된 광펄스열을 X축 및 Y축 방향으로 스캐닝하는 스캐너, 상기 스캐너에 의해 스캐닝된 광신호를 시료로 조사하고, 여기된 형광 물질에서 방출되는 형광 신호를 획득하는 대물렌즈, 상기 대물렌즈를 통해 획득한 형광 신호를 광전변환하는 광검출기, 상기 광검출기에서 출력된 전류 신호를 전압 신호로 변환하는 증폭기, 상기 증폭기에서 출력되는 전압 신호를 샘플링하는 디지타이저, 그리고 상기 디지타이저에서 출력된 샘플링 데이터를 시간 영역에 설정된 검출 윈도우로 분리하고, 상기 검출 윈도우로 분리된 샘플링 데이터를 기초로 이미지를 생성하는 컴퓨팅 장치를 포함한다.
Abstract:
적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 분석 장치의 동작 방법으로서, 융합 영상을 입력받는 단계, 그리고 인공지능 모델을 이용하여 상기 융합 영상의 조직 구성 성분을 분류하는 단계를 포함한다. 상기 융합 영상은 광간섭단층영상화 장치를 통해 혈관 조직을 영상화한 제1 정보, 그리고 형광수명영상화 장치를 통해 상기 혈관 조직을 영상화한 제2 정보를 포함한다. 상기 인공지능 모델은 입력 영상에 포함된 형태학적 특징과 형광수명영상 정보를 이용하여 조직 구성 성분을 분류하도록 학습된 모델이다.
Abstract:
스캔 영상의 노이즈를 감소시키는 시준기 및 이를 포함하는 영상 카테터 시스템이 개시된다. 개시된 잡음 감쇠 시준기는 더블 클래드 파이버의 코팅 제거 영역이 삽입되며, 상기 더블 클래드 파이버의 클래딩 직경보다 큰 직경의 투명 튜브; 및 상기 투명 튜브의 외부에 도포되며, 투명 튜브 굴절률보다 작은 굴절률의 제1수지층을 포함한다.