KR101338404B1 - Prostate cancer diagnosis device using Fractal dimension value and method for providing prostate cancer diagnosis information - Google Patents

Prostate cancer diagnosis device using Fractal dimension value and method for providing prostate cancer diagnosis information Download PDF

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Abstract

본 발명은 여기 레이저 광을 조사하는 반도체 레이저, 상기 여기 레이저 광을 전립선 시료측에 송광하고, 상기 전립선 시료에서 발생된 자가 형광을 수광하는 광학부, 상기 광학부에 수광된 상기 자가 형광을 검출하고 단일 펄스에 대응한 단일 포톤의 세기를 측정하여 시간 의존적인 상기 자가 형광 세기(이하 "자가 형광 측정치"라고 함)를 검출하는 검출부, 그리고 상기 자가 형광 측정치를 프랙탈 차원 알고리즘을 이용하여 프랙탈 차원값을 산출하는 진단부를 포함하는 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단기 및 전립선암 진단정보 제공 방법에 관한 것이다.The present invention provides a semiconductor laser for irradiating an excitation laser light, an excitation laser light is transmitted to the prostate sample side, an optical unit for receiving self fluorescence generated from the prostate sample, and detecting the self fluorescence received at the optical unit. A detector for detecting the time-dependent autofluorescence intensity (hereinafter referred to as "autofluorescence measurement") by measuring the intensity of a single photon corresponding to a single pulse, and using the fractal dimension algorithm The present invention relates to a prostate cancer diagnosis device using a fractal dimensional value including a diagnostic unit for calculating and a method for providing prostate cancer diagnosis information.

Description

프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단기 및 전립선암 진단정보 제공 방법{Prostate cancer diagnosis device using Fractal dimension value and method for providing prostate cancer diagnosis information}Prostate cancer diagnosis device using Fractal dimension value and method for providing prostate cancer diagnosis information}

본 발명은 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단기 및 전립선암 진단정보 제공 방법에 관한 것으로, 전립선암에 대한 체외진단기 및 전립선암 진단정보 제공 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a prostate cancer diagnosis device and a method for providing prostate cancer diagnosis information using fractal dimension, and to a method for providing an in vitro diagnostic device and prostate cancer diagnosis information for prostate cancer.

일반적으로, 전립선암 진단을 위한 종래의 의료기기는 광원 제공장치로 가스 레이저 특히, 질소(N2) 가스 레이저를 사용하고 있다. 질소 가스 레이저는 337.1nm 의 자외선 범위에서 동작하고 전기 방전에 의해 펌핑하는 레이저로서, 가격이 저렴한 장점이 있다.In general, a conventional medical device for diagnosing prostate cancer uses a gas laser, particularly a nitrogen (N 2 ) gas laser, as a light source providing device. Nitrogen gas lasers are lasers that operate in the ultraviolet range of 337.1 nm and are pumped by electrical discharge, which has the advantage of being inexpensive.

그런데 이러한 질소가스 레이저는 펄스 진폭이 불균일하여 출력이 불안정하고, 그로 인해 측정 데이터 값이 불안정하여 진단 결과에 대한 민감도가 낮다. 또한 종래의 전립선암 진단용 의료기기는 가스 레이저와 분광기(spectroscopy)를 사용하기 때문에 장비가 크다는 단점이 있다.However, such a nitrogen gas laser has an unstable output due to a non-uniform pulse amplitude, and thus, a measurement data value is unstable and thus low sensitivity to a diagnosis result. In addition, a conventional prostate cancer diagnostic medical device uses a gas laser and spectroscopy (spectroscopy) has the disadvantage that the equipment is large.

그리고 전립선암 진단용 의료기기는 생체 표지자(biomarker)를 이용하기 때문에 진단 결과를 얻기까지 상당 시간이 소요되며, 방사선 동위 원소를 이용한 진단에서는 방사선에 대한 노출의 우려가 있다.In addition, since prostate cancer diagnosis medical devices use biomarkers, it takes a long time to obtain a diagnosis result, and there is a concern of exposure to radiation in diagnosis using radioisotopes.

그리고 전립선암 진단을 위한 병리학자를 통한 조직 검사에서는 병리학자의 주관적 판단에 의한 오판의 우려가 있을 수 있으며, 병리학자에 의한 판단 결과를 토대로 진단에서 치료까지 상당히 긴 수술 시간을 요구한다.In histological examination by a pathologist for the diagnosis of prostate cancer, there may be a misjudgment caused by the pathologist's subjective judgment, which requires a long operation time from diagnosis to treatment based on the pathologist's judgment.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 전립선암에 대한 빠르고 정확하면서도 객관적인 진단 결과를 제공하는 프랙탈 차원값(Fractal dimension value)을 이용한 전립선암 진단기 및 전립선암 진단정보 제공 방법을 제공하는 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention is to provide a prostate cancer diagnosis device and a method for providing prostate cancer diagnosis information using fractal dimension values that provide fast and accurate and objective diagnosis results for prostate cancer.

또한, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 생체표지자를 사용하지 않고 반도체 레이저를 이용하여 전립선암 진단이 가능한 프랙탈 차원값(Fractal dimension value)을 이용한 전립선암 진단기 및 전립선암 진단정보 제공 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a prostate cancer diagnosis device and a method for providing prostate cancer diagnosis information using fractal dimension values that can diagnose prostate cancer using a semiconductor laser without using a biomarker. .

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 일 특징에 따른 본 발명은 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단기를 제공한다. 이 전립선암 진단기는 미소 시간 간격으로 2개의 여기 레이저 광을 조사하는 반도체 레이저, 상기 여기 레이저 광을 전립선 시료측에 송광하고, 상기 전립선 시료에서 발생된 자가 형광을 수광하는 광학부, 상기 광학부에 수광된 상기 자가 형광을 검출하고 단일 펄스에 대응한 단일 포톤의 세기를 측정하여 시간 의존적인 상기 자가 형광 세기(이하 "자가 형광 측정치"라고 함)를 검출하는 검출부, 그리고 상기 자가 형광 측정치를 프랙탈 차원 알고리즘을 이용하여 프랙탈 차원값을 산출하는 진단부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a prostate cancer diagnosis apparatus using fractal dimension values. The prostate cancer diagnosis device includes a semiconductor laser for irradiating two excitation laser lights at minute time intervals, an optical unit for transmitting the excitation laser light to a prostate sample side, and an optical unit for receiving autofluorescence generated from the prostate sample, and the optical unit. A detector for detecting the received autofluorescence and measuring the intensity of a single photon corresponding to a single pulse to detect the time dependent self fluorescence intensity (hereinafter referred to as "self fluorescence measurement"), and the self fluorescence measurement as a fractal dimension It includes a diagnostic unit for calculating a fractal dimensional value using an algorithm.

상기에서 진단부는 상기 산출한 프랙탈 차원값에 대응된 글리슨 점수를 파악하는 기능을 더 가지는 것을 특징한다.The diagnostic unit may further have a function of identifying a Gleason score corresponding to the calculated fractal dimension.

상기에서 프랙탈 차원 알고리즘은 상기 자가 형광 측정치를 I(t)라고 하면, 상기 I(t)의 최대치가 설정 기준 세기(Iref)보다 큰 I(t)를 대상으로 선정하는 과정, 상기 선정된 I(t)를 모델링 함수인 F(t)를 이용하여 리니어(linear)한 값으로 근사화 모델링하는 과정, 상기 F(t)의 최대값(Fmax)에서 상기 I(t)의 감쇄 구간의 측정값을 뺀 차이값을 나타내는 상관함수를 산출하는 과정, 상기 상관함수를 프랙탈 모델로 모델링한 후 로그함수로 치환하는 과정, 상기 로그함수의 값이 나타내는 곡선의 기울기(이하 "제1 기울기"라 함)에 해당하는 프랙탈차원 함수를 산출하되, 상기 제1 기울기는 시작 시간과 가변 시간길이에 의해 결정되는 과정, 상기 프랙탈차원 함수에 대해 상기 가변 시간길이를 고정한 상태에서, 상기 시작 시간을 가변시켜 제1 프랙탈차원 함수값을 산출하고, 산출한 상기 제1 프랙탈차원 함수값의 최소값에 대응하는 제1 시작 시간을 파악하는 과정, 상기 프랙탈차원 함수에 대해 상기 시작 시간을 상기 제1 시작 시간으로 고정한 상태에서, 상기 가변 시간길이를 가변시켜 제2 프랙탈차원 함수값을 산출하고, 산출한 상기 제2 프랙탈차원 함수값의 최소값을 상기 프랙탈 차원값으로 결정하는 과정을 포함한다.In the above-described fractal dimensional algorithm, if the self-fluorescence measurement is I (t), the process of selecting the I (t) whose maximum value of I (t) is larger than the set reference intensity Iref is selected. Approximation modeling t) to a linear value using F (t) as a modeling function, subtracting the measured value of the attenuation interval of I (t) from the maximum value Fmax of F (t). Calculating a correlation function representing a difference value, modeling the correlation function as a fractal model and substituting a logarithmic function, and a slope of a curve represented by the logarithmic function (hereinafter referred to as "first slope") Computing a fractal dimension function, wherein the first slope is determined by a start time and a variable time length, while the variable time length is fixed with respect to the fractal dimension function, thereby varying the start time to form a first fractal dimension. Calculate the function value And determining a first start time corresponding to the calculated minimum value of the first fractal dimension function, and fixing the start time to the first start time with respect to the fractal dimension function. Varying to calculate a second fractal dimension function value, and determining a minimum value of the calculated second fractal dimension function value as the fractal dimension value.

이때, 상기 프랙탈 차원 알고리즘은 상기 제2 프랙탈차원 함수값을 미분하고, 미분한 상기 제2 프랙탈차원 함수의 평탄화 구간(P) 내의 최소값을 상기 프랙탈 차원값으로 결정하는 과정을 더 포함할 수 있다.In this case, the fractal dimensional algorithm may further include the step of differentiating the second fractal dimensional function value, and determining a minimum value in the planarization period P of the second differential dimensional function as the fractal dimensional value.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 일 특징에 따른 본 발명은 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단정보 제공 방법을 제공한다. 이 전립선암 진단정보 제공 방법은 미소 시간 간격으로 2개의 여기 레이저 광을 조사하는 단계, 상기 2개의 여기 레이저 광을 전립선 시료측에 송광하고, 상기 전립선 시료에서 발생된 자가 형광을 수광하는 단계, 상기 광학부에 수광된 상기 자가 형광을 검출하고 단일 펄스에 대응한 단일 포톤의 세기를 측정하여 시간 의존적인 상기 자가 형광 세기(이하 "자가 형광 측정치"라고 함)를 검출하는 단계, 상기 자가 형광 측정치를 프랙탈 차원 알고리즘을 이용하여 프랙탈 차원값을 산출하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for providing prostate cancer diagnosis information using fractal dimension values. The prostate cancer diagnostic information providing method comprises the steps of irradiating two excitation laser light at a minute time interval, transmitting the two excitation laser light to the prostate sample side, and receiving the self-fluorescence generated in the prostate sample, Detecting the autofluorescence received by the optical unit and measuring the intensity of a single photon corresponding to a single pulse to detect the time-dependent autofluorescence intensity (hereinafter referred to as "self fluorescence measurement"); Calculating a fractal dimensional value using a fractal dimensional algorithm.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단정보 제공 방법은 상기 산출한 프랙탈 차원값에 대응된 글리슨 점수를 파악하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, the method for providing prostate cancer diagnosis information using the fractal dimension according to an embodiment of the present invention may further include determining a Gleason score corresponding to the calculated fractal dimension.

상기에서 프랙탈 차원값을 산출하는 단계는 상기 자가 형광 측정치를 I(t)라고 하면, 상기 I(t)의 최대치가 설정 기준 세기(Iref)보다 큰 I(t)를 대상으로 선정하는 제1 서브단계, 상기 선정된 I(t)를 모델링 함수인 F(t)를 이용하여 리니어(linear)한 값으로 근사화 모델링하는 제2 서브단계, 상기 F(t)의 최대값(Fmax)에서 상기 I(t)의 감쇄 구간의 측정값을 뺀 차이값을 나타내는 상관함수를 산출하는 제3 서브단계, 상기 상관함수를 프랙탈 모델로 모델링한 후 로그함수로 치환하는 제4 서브단계, 상기 로그함수의 값이 나타내는 곡선의 기울기(이하 "제1 기울기"라 함)에 해당하는 프랙탈차원 함수를 산출하되, 상기 제1 기울기는 시작 시간과 가변 시간길이에 의해 결정되는 제4 서브단계, 상기 프랙탈차원 함수에 대해 상기 가변 시간길이를 고정한 상태에서, 상기 시작 시간을 가변시켜 제1 프랙탈차원 함수값을 산출하고, 산출한 상기 제1 프랙탈차원 함수값의 최소값에 대응하는 제1 시작 시간을 파악하는 제5 서브단계와, 상기 프랙탈차원 함수에 대해 상기 시작 시간을 상기 제1 시작 시간으로 고정한 상태에서, 상기 가변 시간길이를 가변시켜 제2 프랙탈차원 함수값을 산출하고 산출한 상기 제2 프랙탈차원 함수값의 최소값을 상기 프랙탈 차원값으로 결정하는 제6 서브단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the calculating of the fractal dimensional value, if the self-fluorescence measurement is I (t), the first sub selecting the I (t) whose maximum value of I (t) is greater than a predetermined reference intensity Iref is selected. A second sub-step of approximating the selected I (t) to a linear value using a modeling function F (t), I (t) at the maximum value (Fmax) of the F (t) a third substep of calculating a correlation function representing a difference obtained by subtracting the measured value of the attenuation interval of t), a fourth substep of modeling the correlation function as a fractal model and substituting a logarithmic function; Computing a fractal dimension function corresponding to the slope of the curve (hereinafter referred to as "first slope"), wherein the first slope is a fourth sub-step determined by a start time and a variable time length, for the fractal dimension function. In the state where the variable time length is fixed, the time A fifth substep of varying the time to calculate a first fractal dimension function value and identifying a first start time corresponding to the calculated minimum value of the first fractal dimension function; and the start time for the fractal dimension function The sixth sub-step of determining the minimum value of the calculated second fractal dimensional function value as the fractal dimensional value by varying the variable time length by fixing the time to the first start time. Characterized in that it comprises a.

상기 프랙탈 차원값을 산출하는 단계는 상기 제2 프랙탈차원 함수값을 미분하고, 미분한 상기 제2 프랙탈차원 함수의 평탄화 구간 내 최소값을 상기 프랙탈 차원값으로 결정하는 제7 서브단계를 더 포함하는 할 수 있다.The calculating of the fractal dimensional value may further include a seventh sub-step of differentiating the second fractal dimensional function value and determining the minimum value in the flattening section of the second differential dimensional function as the fractal dimensional value. Can be.

본 발명의 실시 예에 따르면, 전립선암에 대한 진단 시간을 최소화하여 진단에서 치료까지 획기적인 시간 단축을 모색할 수 있게 한다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to minimize the diagnostic time for prostate cancer to seek a drastic reduction in time from diagnosis to treatment.

또한 본 발명의 실시 예에 따르면, 반도체 레이저를 통한 인체에 무해한 방법을 이용하여 조직 검사에 대한 객관적 진단 결과를 제공한다.In addition, according to an embodiment of the present invention, by using a method that is harmless to the human body through a semiconductor laser to provide an objective diagnosis result for the biopsy.

또한 본 발명의 실시 예에 따르면, 전립선암을 진단할 시 비침습적이고 고통을 수반하지 않아 환자에게 거부감이 없으며, 병리학자의 편의를 도모할 수 있고, 수술실에서의 긴박감과 초조함을 해소할 수 있게 한다.In addition, according to an embodiment of the present invention, when diagnosing prostate cancer, non-invasive and painless, there is no objection to the patient, can facilitate the pathologist's convenience, and eliminate the urgency and nervousness in the operating room .

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전립선암 진단기의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 전립선암 진단기의 광학 구성을 보인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 전립선암 진단기의 광학 구성에 대한 상세 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단정보 제공 방법을 보인 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 프랙탈 차원값의 산출 과정을 보인 순서도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 측정치와 이의 모델링값을 보인 그래프이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 Fmax값을 기준으로 한 감쇄구간의 측정값들간 상관관계를 보인 그래프이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 상관관계를 로그 차원으로 변환한 그래프이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 가변시간을 고정시킨 상태에서의 프랙탈 차원값을 통해 시작 시간을 찾는 그래프이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 시작 시간을 고정시킨 상태에서의 프랙탈 차원값과 미분값을 통해 프랙탈 차원값을 찾는 그래프이다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 프랙탈 차원값과 글리슨 점수와의 상관관계를 보인 그래프이다.1 is a block diagram of a prostate cancer diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing an optical configuration of a prostate cancer diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a detailed block diagram of an optical configuration of a prostate cancer diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method for providing prostate cancer diagnosis information using fractal dimension values according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a process of calculating a fractal dimension according to an embodiment of the present invention.
6 is a graph showing measured values and modeling values thereof according to an embodiment of the present invention.
7 is a graph showing the correlation between the measured values of the attenuation interval based on the Fmax value according to an embodiment of the present invention.
8 is a graph in which correlations are converted to log dimensions according to an embodiment of the present invention.
9 is a graph of finding a start time through a fractal dimensional value in a state in which a variable time is fixed according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a graph for finding a fractal dimension through fractal dimension values and derivative values in a fixed start time according to an exemplary embodiment of the present invention. FIG.
11 is a graph showing a correlation between a fractal dimensional value and a Gleason score according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명의 실시 예는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention. However, embodiments of the invention may be implemented in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.

이제, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단기 및 전립선암 진단정보 제공 방법에 대하여 상세히 설명하기로 한다.Now, with reference to the drawings will be described in detail with respect to the prostate cancer diagnostic device and the method for providing prostate cancer diagnostic information using the fractal dimension value according to an embodiment of the present invention.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전립선암 진단기의 블록 구성도이다. 도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 전립선암 체외진단기(100)는 광원부(110), 광학부(120), 검출부(130)와 진단부(140)를 포함한다.1 is a block diagram of a prostate cancer diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the prostate cancer extracorporeal diagnosis apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention includes a light source unit 110, an optical unit 120, a detection unit 130, and a diagnosis unit 140.

광원부(110)는 전립선 시료(A)로 여기광을 조사한다. 이때 광원부(110)에서 방출하는 여기광의 파장은 750nm이다. 750nm 파장의 여기광은 375nm 파장의 여기광에 비해 파장이 길고 파장의 에너지가 375nm 파장보다 낮다.The light source unit 110 irradiates the excitation light with the prostate sample A. FIG. At this time, the wavelength of the excitation light emitted from the light source unit 110 is 750 nm. The excitation light at the 750 nm wavelength has a longer wavelength than the excitation light at the 375 nm wavelength, and the energy of the wavelength is lower than the 375 nm wavelength.

이렇게 750nm 파장의 에너지가 375nm 파장의 에너지보다 낮게 되면, 시료(A)에서 방출하는 형광 세기가 원하는 정도로 방출되지 않게 되며, 그에 따라 정확한 측정을 하지 못하게 된다.When the energy of the 750 nm wavelength is lower than the energy of the 375 nm wavelength in this way, the fluorescence intensity emitted from the sample A is not emitted to the desired degree, thereby preventing accurate measurement.

이러한 단점을 해소하기 위하여, 광원부(110)는 전립선 시료(A)로 여기광을 조사하되, 피코(pico)초 내지 펨토(femto)초 간격으로 여기광을 재차 조사한다. 즉, 광원부(110)는 피코(pico)초 내지 펨토(femto)초의 시간 간격으로 2개의 여기광(즉, 한 쌍의 여기광)을 연속하여 조사한다.In order to solve this disadvantage, the light source unit 110 irradiates the excitation light with the prostate sample (A), but irradiates the excitation light at intervals of pico seconds to femto seconds. That is, the light source unit 110 continuously irradiates two excitation light (ie, a pair of excitation light) at a time interval of pico seconds to femto seconds.

물론, 광원부(110)는 펨토초 이상의 간격으로 여기광을 재차 조사하는 것이 가능하다. Of course, the light source unit 110 can irradiate the excitation light again at intervals of femtoseconds or more.

이렇게 피코(pico)초 또는 펨토(femto)초의 시간 간격으로 2개의 여기광을 연속하여 조사하면, 750nm 파장의 여기광 에너지가 서로 중첩되어 마치 375nm 파장의 여기광 에너지와 같은 레벨로 시료(A)에 조사되는 효과를 가지게 된다.When two excitation lights are continuously irradiated at a time interval of pico seconds or femto seconds, the excitation light energy of 750 nm wavelength overlaps each other, and the sample (A) is at the same level as the excitation light energy of 375 nm wavelength. Have the effect of being investigated.

광학부(120)는 광원부(110)의 여기광이 전립선 시료(A)에 집광되게 하고, 전립선 시료(A)에 의한 자가 발광(auto-fluorescence)을 검출부(130)로 집광되게 한다. The optical unit 120 causes the excitation light of the light source unit 110 to be focused on the prostate sample A, and collects auto-fluorescence by the prostate sample A to the detection unit 130.

여기서, 전립선 시료(A)의 단백질 내에는 NADH(Nicotinamide adenine dinucleotide)라는 고유 형광물질을 가지고 있으며, NADH는 여기광이 조사되면 자체적으로 자가 발광을 하는 특징이 있다. NADH는 NAD(Nicotinamide adenine dinucleotide)의 환원형태이다. NAD는 세포호흡에서의 해당 과정과 TCA(Tricarboxylic acid cycle) 회로에 널리 쓰이며, NADH에 저장된 환원 잠재력은 전자 전달계를 거치면서 ATP(adenosine 5-triphophate)로 전환되거나 동화반응(anabolism)에 쓰인다.Here, the prostate sample (A) has a unique fluorescent substance called nicotinamide adenine dinucleotide (NADH) in the protein, and NADH has a characteristic of self-luminescence when irradiated with excitation light. NADH is a reduced form of NAD (Nicotinamide adenine dinucleotide). NAD is widely used in the process of cell respiration and in the tricarboxylic acid cycle (TCA) circuit, and the reduction potential stored in NADH is converted to ATP (adenosine 5-triphophate) or used for anabolism through the electron transport system.

검출부(130)는 PMT(Photon Multiplier Tube)를 이용하거나 또는, 고속 포토 디텍터를 이용하여 자가 형광의 광자(photon)를 검출하고, TCSPC(Time Correlated Single Photon Counting)을 통해 단일 펄스 단위로 단일 광자의 발광량(즉, 세기)를 검출한다. 검출부(130)에서 검출한 시료(A)에 대한 측정 발광량을 이하에서는 I(t)라 한다.The detector 130 detects a photon of self-fluorescence using a Photon Multiplier Tube (PMT) or a high speed photo detector, and detects a single photon in a single pulse unit through Time Correlated Single Photon Counting (TCSPC). The amount of emitted light (ie, intensity) is detected. The measured light emission amount for the sample A detected by the detector 130 is referred to as I (t) below.

진단부(140)는 검출부(130)에 의해 측정된 발광량을 프랙탈 알고리즘을 통해 프랙탈 차원값(Df)을 구하고, 구한 프랙탈 차원값(Df)에 대응하는 글리슨 점수(Gleason score)를 파악한다. 여기서, 프랙탈 차원값(Df)과 글리슨 점수는 일정한 상관관계(즉, 대응관계)를 가지고 있기 때문에, 프랙탈 차원값을 파악하면 그에 해당하는 글리슨 점수를 알 수 있다.The diagnosis unit 140 obtains the fractal dimension value Df from the amount of light emitted by the detector 130 through a fractal algorithm, and grasps a Gleason score corresponding to the obtained fractal dimension value Df. Here, since the fractal dimensional value Df and the Gleason score have a constant correlation (that is, a correspondence relationship), grasping the fractal dimensional value may indicate the corresponding Gleason score.

즉, 프랙탈 차원값은 대응하는 글리슨 등급(1등급에서 5등급)이 설정되어 있으며, 글리슨 점수는 2개의 글리슨 등급의 합으로 산출된다. 이때 진단부(140)는 프랙탈 차원값과 글리슨 등급과의 상관관계로 이루어진 매칭 테이블을 저장하여 플랙탈 차원값에 대응한 글리슨 등급을 파악한다.That is, the fractal dimension value is set to the corresponding Gleason class (Grades 1 to 5), and the Gleason score is calculated as the sum of two Gleason classes. In this case, the diagnosis unit 140 stores a matching table formed by correlation between the fractal dimension value and the Gleason grade to determine the Gleason grade corresponding to the fractal dimension.

일반적으로 글리슨 등급은 전문적인 용어로 종양의 등급을 나타내는데, 등급이란 전립선 암세포의 분화도 정도를 나타낸다. 이러한 글리슨 등급은 1등급에서 5등급까지가 있으며, 5등급이 종양의 가능성이 최고 높은 등급이다.In general, Gleason grade refers to the grade of the tumor in technical terms, which refers to the degree of differentiation of prostate cancer cells. These Gleason grades range from grades 1 to 5, with grade 5 being the most likely tumor.

통상적으로, 병리학자는 글리슨 점수를 전립선암 정도 예측 지표로 사용하고 있다.Typically, pathologists use the Gleason score as a predictor of prostate cancer.

진단부(140)는 글리슨 점수를 파악하면 이에 대응하는 진단 결과를 파악하고 이를 출력하여 사용자가 이를 확인할 수 있게 한다. When the diagnosis unit 140 grasps the Gleason score, the diagnosis unit 140 grasps the diagnosis result corresponding to the Gleason score and outputs the diagnosis result so that the user can check it.

여기서, 프랙탈 차원값(Df)과 글리슨 점수와의 상관 관계는 복수의 병리학자에 의해 그 신뢰성이 복수의 실험을 통해 입증된 상태이다. 전립선 시료를 대상으로 특성 시험을 한 결과, 단백질의 프랙탈 차원값은 볼륨에서는 약 3이고, 표면에서는 약 2.2를 나타냈으며, 전립선암의 프랙탈 차원값은 1.3 정도의 결과치를 나타냈다.Here, the correlation between the fractal dimensional value (Df) and the Gleason score is a state whose reliability has been proved by a plurality of pathologists through a plurality of experiments. Characteristic tests of the prostate sample showed that the fractal dimension of the protein was about 3 in volume and about 2.2 on the surface, and the fractal dimension of prostate cancer was about 1.3.

한편, 진단부(140)는 매칭 테이블을 이용하지 않고(즉, 글리슨 점수를 이용하지 않고), 프랙탈 차원값(Df)을 표시하거나, 프랙탈 차원값에 대응하는 전립선암 정도를 나타내는 진단 결과를 제공할 수 있다. 이 경우에 전립선암 정도를 나나태는 진단 결과는 프랙탈 차원값(또는 프랙탈 차원값의 범위)에 대응하여 저장된다.
On the other hand, the diagnosis unit 140 does not use a matching table (ie, does not use a Gleason score), displays a fractal dimension value Df, or provides a diagnosis result indicating a degree of prostate cancer corresponding to the fractal dimension value. can do. In this case, the diagnostic result indicating the degree of prostate cancer is stored corresponding to the fractal dimension value (or the range of the fractal dimension value).

이하에서는 도 2를 참조로 하여 본 발명의 실시 예에 따른 전립선암 체외진단기(100)의 광학 구성을 설명한다. 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 전립선암 진단기의 광학 구성을 보인 블록도이다.Hereinafter, with reference to Figure 2 will be described the optical configuration of the prostate cancer in vitro diagnostic apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. 2 is a block diagram showing an optical configuration of a prostate cancer diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 광학 구성은 광원부(110)와 광학부(120)를 포함한다.As shown in FIG. 2, an optical configuration according to an embodiment of the present invention includes a light source unit 110 and an optical unit 120.

광원부(110)는 반도체 레이저 소스로 구성되어 있으며, 750nm 파장의 레이저 광을 조사하되, 피코초 내지 펨토초 간격으로 2개의 레이저 광을 조사한다. 물론 광원부(110)는 펨토초 이상의 간격으로 2개의 레이저 광을 조사하는 것이 가능하다.The light source unit 110 is composed of a semiconductor laser source, and irradiates laser light having a wavelength of 750 nm, but irradiates two laser lights at intervals of picoseconds to femtoseconds. Of course, the light source unit 110 may irradiate two laser lights at intervals of femtoseconds or more.

광학부(120)는 레이저 광을 확장하여 직진시키는 빔 확장부(10), 광의 경로를 시료(A) 방향으로 분기시키고 시료(A)로부터 수신되는 자가 형광을 제3 집광부(40)로 전달하는 빔 스플리터부(20)와, 입사되는 광을 집광하는 제2 집광부(30) 및 제3 집광부(40)를 포함한다.The optical unit 120 extends the laser light to the straight line, and extends the beam 10, and splits the path of the light toward the sample A and transmits the fluorescence received from the sample A to the third light collecting unit 40. The beam splitter 20 includes a second light collecting unit 30, a second light collecting unit 30, and a third light collecting unit 40 that collect incident light.

여기서, 제2 집광부(30)는 전립선 시료(A) 전면에 배치되고, 제3 집광부(40)는 검출부(130)의 전면에 배치된다.
Here, the second light collecting part 30 is disposed on the front surface of the prostate sample A, and the third light collecting part 40 is disposed on the front surface of the detector 130.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 전립선암 진단기의 광학 구성에 대한 상세 구성도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 광학부(120)의 빔 확장부(10)는 순차적으로, 방사 클리닝 필터, 집광용 렌즈, 빔 확장기(beam expander), 광을 일정크기로 전달하는 렌즈, 반파 플레이트(halfwave plate)로 구성되어, 반도체 레이저 소스(110)의 레이저 광을 깨끗한 광으로 만든 후 일정 크기로 확장시켜 빔 스플리터부(20)에 입사되게 한다. 3 is a detailed block diagram of an optical configuration of a prostate cancer diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3, the beam extension 10 of the optical unit 120 may sequentially include a radiation cleaning filter, a lens for condensing, a beam expander, a lens for transmitting light to a predetermined size, and a half wave plate. It consists of a (halfwave plate), the laser light of the semiconductor laser source 110 is made to be clean light and then expanded to a predetermined size to be incident to the beam splitter portion 20.

여기서, 빔 확장기는 입사되는 빔의 크기를 키워주는 역할을 한다. 그리고 반파 플레이트는 빛의 편광방향을 180도 회전시켜주는 역할로서 송광계에서는 빔을 p파에서 s파로 변경하여 반사율을 증가시켜주는 역할을 한다. 즉, 광효율을 증가시켜주는 역할을 한다.Here, the beam expander serves to increase the size of the incident beam. The half wave plate rotates the polarization direction of light by 180 degrees. In the transmission system, the reflector increases the reflectance by changing the beam from p wave to s wave. In other words, it increases the light efficiency.

빔 스플리터부(20)는 빔 스플리터 큐브로 이루어져 있으며, 빔 확장부(10)로부터 입사되는 광을 전립선 시료(A)측으로 광 경로를 변경시킨다. 구체적으로, 빔 스플리터 큐브는 빔 확장부(10)로부터 입사되는 광을 전립선 시료(A) 측으로 보내고, 시료(A)으로부터 입사되는 자가 형광을 제3 집광부(30)로 보낸다.The beam splitter unit 20 is formed of a beam splitter cube, and changes the light path from the light incident from the beam extension unit 10 to the prostate sample A side. Specifically, the beam splitter cube sends light incident from the beam extension 10 to the prostate sample A side, and sends self-fluorescence incident from the sample A to the third condenser 30.

제2 집광부(30)는 시료(A)의 상측에 위치하고 적어도 하나의 집광 렌즈(cylinderical lens)로 이루어져 있다. 제2 집광부(30)를 이루는 cylinderical 렌즈는 빔을 한쪽 방향으로만 형상을 바꿔주는 역할을 한다. 즉, 여기서는 시료(A)에 조사되는 빔의 모양을 조정하기 위해 사용된다.The second condenser 30 is positioned above the sample A and includes at least one condenser lens. The cylindrical lens constituting the second light collecting part 30 serves to change the shape of the beam in only one direction. That is, it is used here to adjust the shape of the beam irradiated to the sample A. FIG.

제3 집광부(40)는 반사미러, 노치 필터(notch filter), 포필터(porfilter), 접안렌즈(confocal lens), 필드 스탑(field stop)을 포함한다. 반사미러는 빔 스플리터 큐브(20)로부터 입사되는 광을 노치필터에 전달하고, 노치필터는 자기 형광에서 공진 주파수의 임피던스 증가를 보정하며, 접안렌즈(confocal lens)는 검출부(130)에 초점이 맺도록 하는 역할, 즉, 초점이 맺힐 때 빔의 사이즈를 결정한다.
The third condenser 40 includes a reflection mirror, a notch filter, a porfilter, a confocal lens, and a field stop. The reflection mirror transmits the light incident from the beam splitter cube 20 to the notch filter, the notch filter corrects the impedance increase of the resonant frequency in the magnetic fluorescence, and the confocal lens focuses on the detector 130. It determines the size of the beam when it is focused.

이하에서는 도 4를 참조로 하여 본 발명의 실시 예에 따른 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단정보 제공 방법을 설명한다. 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단정보 제공 방법을 보인 순서도이다. Hereinafter, a method for providing prostate cancer diagnosis information using fractal dimension values according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 4. 4 is a flowchart illustrating a method for providing prostate cancer diagnosis information using fractal dimension values according to an embodiment of the present invention.

설명에 앞서, 측정용 선반 상에 복수의 전립선 시료(A)를 측정 위치에 위치시킨 후, 복수의 전립선 시료(A) 각각에 대하여 복수의 측정 포인트(point)에서의 프랙탈 차원값을 파악한다. 예컨대, 본 발명의 실시 예에 따른 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단정보 제공 방법은 인체에서 적출한 전립선 조직에 대하여 12 방향으로 생검을 진행하여 측정용 전립선 시료를 획득하며, 12개의 전립선 시료(A) 각각에 대하여 14 포인트의 일정 간격으로 프랙탈 차원값을 파악한다. 물론 측정할 전립선 시료(A)의 수는 12개보다 적거나 많을 수 있고, 측정 포인트 또한 14 포인트보다 적거나 많을 수 있다.Prior to the description, after placing the plurality of prostate samples A on the measurement shelf at the measurement position, the fractal dimensional values at the plurality of measurement points for each of the plurality of prostate samples A are grasped. For example, the method for providing prostate cancer diagnostic information using fractal dimensional values according to an embodiment of the present invention obtains a prostate sample for measurement by performing a biopsy in 12 directions on prostate tissue extracted from the human body, and receives 12 prostate samples (A ) Fractal dimension values are identified at regular intervals of 14 points for each. Of course, the number of prostate samples A to be measured may be less or more than 12, and the measuring points may also be less or more than 14 points.

도 4에 도시된 바와 같이, 우선, 반도체 레이저 소스(110)에서 피코초 내지 펨토초 간격으로 한 쌍의 레이저 광(750nm의 파장을 가짐)을 조사한다.(S410).As shown in FIG. 4, first, a pair of laser light (having a wavelength of 750 nm) is irradiated from the semiconductor laser source 110 at picosecond to femtosecond intervals (S410).

조사된 여기 레이저 광은 광학부(120)에 의해 전립선 시료(A)에 집광되고, 이에 따라 여기 레이저 광에 의해 전립선 시료(A)에서는 자가 형광이 발광되며, 자가 형광은 광학부(120)를 통해 검출기(130)에 수집된다(S420).The irradiated excitation laser light is condensed on the prostate sample A by the optical unit 120. As a result, the self-fluorescence is emitted from the prostate sample A by the excitation laser light. Collected through the detector 130 (S420).

이때, 검출기(130)는 고속 포토 디텍터 또는 PMT(Photon Multiplier Tube) 방법으로 자가 형광을 검출하고, TCSPC 방법을 통해 단일 펄스에 대응한 단일 포톤의 세기(발광량)을 측정한다.At this time, the detector 130 detects autofluorescence by a high-speed photo detector or a Photon Multiplier Tube (PMT) method, and measures the intensity (emission amount) of a single photon corresponding to a single pulse through the TCSPC method.

이러한 단일 포톤의 세기을 시간축상으로 표시하면 도 6에 도시된 그래프와 같이 도트 형태의 그래프로 나타나며, 이때의 그래프를 I(t)라 한다(S430). I(t)는 시간 의존적 포톤의 측정치이다.When the intensity of the single photon is displayed on the time axis, the graph is shown in a dot form as shown in FIG. 6, and the graph at this time is referred to as I (t) (S430). I (t) is a measure of time-dependent photons.

진단부(140)는 도트 형태의 자가 형광 세기 그래프(I(t))를 프랙탈 차원 알고리즘을 이용하여 프랙탈 차원값(Df)을 산출하고 저장한다(S440).The diagnosis unit 140 calculates and stores the fractal dimensional value Df using the fractal dimensional algorithm I (t) in the dot form (S440).

진단부(140)는 현재 측정한 시료와 측정 포인트가 마지막 측정인지를 파악하여 모든 측정이 완료되었는지를 판단한다(S450).The diagnosis unit 140 determines whether the current measurement sample and the measurement point is the last measurement to determine whether all the measurements are completed (S450).

마지막 측정이 아니면, 진단부(140)는 측정용 선반의 시료 또는 측정 포인트를 다음 측정 대상이 되게 지시한 후(S460), S410 내지 S450이 반복되게 한다. 그러나 마지막 측정이면, 진단부(140)는 각 전립선 시료(A) 및 측정 포인트별 프랙탈 차원값에 대응하는 글리슨 등급을 매칭 테이블을 이용하여 파악한다(S470). If it is not the last measurement, the diagnostic unit 140 instructs the sample or the measuring point of the measuring shelf to be the next measurement object (S460), and causes S410 to S450 to be repeated. However, if it is the last measurement, the diagnostic unit 140 determines the Gleason grade corresponding to the fractal dimension values for each prostate sample A and the measurement point using the matching table (S470).

그리고 진단부(140)는 파악한 글리슨 등급 중 측정자에 의해 미리 정해진 조건에 따라 2개의 글리슨 등급을 합산하여 글리슨 점수를 산출한다(S480).In addition, the diagnosis unit 140 calculates a Gleason score by summing two Gleason grades according to a condition predetermined by the measurer among the identified Gleason grades (S480).

이때 상기 조건은 글리슨 등급이 가장 높을 것으로 예상한 전립선 시료(A)에 대한 하나의 글리슨 점수(예; 임의의 하나 또는 가장 높은 글리슨 점수 또는 가장 낮은 글리슨 점수 등)와 글리슨 등급이 가장 높을 것으로 예상한 전립선 시료(A)에 대한 하나의 글리슨 점수(예; 임의의 하나 또는 가장 높은 글리슨 점수 또는 가장 낮은 글리슨 점수 등)이나, 이러한 조건은 측정자에 의해 임의로 변경이 가능하다.The condition is that one Gleason score (e.g., any one or the highest Gleason score or the lowest Gleason score, etc.) for the prostate sample (A) where the Gleason grade is expected to be the highest and the Gleason grade is expected to be the highest. One Gleason score (eg, any one or the highest Gleason score or the lowest Gleason score, etc.) for the prostate sample (A), but these conditions can be arbitrarily changed by the measurer.

진단부(140)는 산출한 글리슨 점수를 이용하여 해당 글리슨 점수에 해당하는 진단 결과를 파악하고(S490), 파악한 진단 결과를 측정자가 확인할 수 있도록 화면 또는 페이퍼로 출력한다(S500).The diagnosis unit 140 identifies the diagnosis result corresponding to the corresponding Gleason score using the calculated Gleason score (S490), and outputs the detected diagnosis result to the screen or paper so that the measurer can check (S500).

이하에서는 도 5를 참조로 하여 본 발명의 실시 예에 따른 시료(A)로부터 수신된 자가 형광 세기(I(t))를 이용하여 프랙탈 차원값을 도출하는, 진단부(140)의 동작을 설명한다.Hereinafter, referring to FIG. 5, an operation of the diagnostic unit 140 that derives a fractal dimensional value using the autofluorescence intensity I (t) received from the sample A according to the embodiment of the present invention will be described. do.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 프랙탈 차원값의 산출 과정을 보인 순서도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 프랙탈 차원 알고리즘을 이용한 프랙탈 차원값(Df)의 산출 방법은 다음과 같다.5 is a flowchart illustrating a process of calculating a fractal dimension according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 5, the method of calculating the fractal dimension value Df using the fractal dimension algorithm is as follows.

전립선 시료(A) 코어의 측정 포인트마다 반도체 레이저 소스(11)의 여기 레이저 광을 조사하고 전립선 시료(A)로부터 발생된 자가 형광의 세기(I(t))를 싱글 포톤 카운팅으로 측정한다(S501).The excitation laser light of the semiconductor laser source 11 is irradiated at each measuring point of the prostate sample A core, and the intensity (I (t)) of the autofluorescence generated from the prostate sample A is measured by single photon counting (S501). ).

이러한 측정에 의해 자가 형광의 측정값(세기)(I(t))은 도 6에 도시된 도트 형태의 곡선으로 나타난다.By this measurement, the measured value (intensity) I (t) of the autofluorescence is represented by a dot-shaped curve shown in FIG.

진단부(140)는 측정값(I(t)) 중 최고치(Imax)가 100cps 이상인 것만 선택하 입력된다. 여기서, 측정값(I(t)) 중 최고치(Imax)가 100cps 이상인 것만 선택하는 과정은 하기 S502 과정을 수행하기 때문에 생략 가능하다.The diagnostic unit 140 selects and inputs only the one whose maximum value Imax is 100 cps or more among the measured values I (t). Here, the process of selecting only the highest value Imax of 100 cps or more among the measured values I (t) may be omitted since the process S502 is performed.

그리고 진단부(140)는 최고치(Imax)를 다시 설정된 기준 세기(Iref)와 비교하여, 최고치(Imax)가 기준 세기(Iref)보다 큰 측정값(I(t))을 검사 대상으로 설정한다(S502).In addition, the diagnosis unit 140 compares the maximum value Imax with the set reference intensity Iref again, and sets the measurement value I (t) in which the maximum value Imax is greater than the reference intensity Iref as an inspection target ( S502).

진단부(140)는 검사 대상으로 설정한 도트 파형의 측정치(I(t))에 대하여 근사화 모델링을 수행하여 수학식 1의 리니어(linear)한 비선형 곡선으로 만든다(S503)(도 6 참조).The diagnostic unit 140 performs approximation modeling on the measured value I (t) of the dot waveform set as the inspection target to make a linear nonlinear curve of Equation 1 (S503) (see FIG. 6).

여기서 근사화 모델링을 하는 S503 과정은 유효하지 않는 측정치를 배제시켜, 일률적인 결과를 얻을 수 있게 하기 위한 것이다.In this case, the S503 process of approximation modeling is to exclude the invalid measurement value and to obtain a uniform result.

초기강도 모델링에 대한 함수(F(t))는 다음의 수학식 1로 나타난다.The function F (t) for the initial strength modeling is represented by the following equation.

Figure 112011041772287-pat00001
Figure 112011041772287-pat00001

진단부(140)는 비선형의 F(t) 함수의 파형에 대하여 설정 횟수(예; 3회)를 반복하여 Fmax를 파악하고, Fmax의 시간 위치(to)를 파악한다(S504).The diagnosis unit 140 recognizes Fmax by repeating a set number of times (for example, three times) with respect to a nonlinear F (t) function waveform (S504).

진단부(140)는 Fmax와 이의 시간 위치(to)를 파악하면, Fmax를 기반으로 한 각 측정값(도트값)들 간의 상관관계를 파악하기 위해 다음의 수학식 2를 이용한다.When the diagnosis unit 140 determines the Fmax and its time position (to), the diagnosis unit 140 uses the following Equation 2 to determine the correlation between each measured value (dot value) based on the Fmax.

Figure 112011041772287-pat00002
Figure 112011041772287-pat00002

여기서, C(t)는 상관함수이며, 이때 t가 to보다 큰 시간 구간에서 계산이 이루어게 하여 F(t)의 감쇄하강곡선(즉, I(t)의 감쇄하강곡선)에서의 상관관계를 파악할 수 있게 한다(S505)..Here, C (t) is a correlation function, where the calculation is performed in a time interval where t is greater than to, so that the correlation in the decay curve of F (t) (ie, the decay curve of I (t)) (S505).

이러한 상관함수 C(t)는 Fmax의 시간 위치(to)를 기본으로 하기 때문에, to만큼 왼쪽으로 쉬프트시키면 Fmax의 시간 위치(to)가 원점에 위치하게 되고, 그에 따라 C(t-to)는 도 7과 같이 나타난다.Since the correlation function C (t) is based on the time position (to) of Fmax, if shifted to the left by to, the time position (to) of Fmax is located at the origin, so C (t-to) is It appears as shown in FIG.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 Fmax값을 기준으로 한 감쇄구간의 측정값들간 상관관계를 보인 그래프이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 상관함수 C(t-to)의 값은 to에 멀어질수록 큰 값을 나타내다가 어느 시점부터 일정값으로 수렴하는 형태를 나타낸다.7 is a graph showing the correlation between the measured values of the attenuation interval based on the Fmax value according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 7, the value of the correlation function C (t-to) shows a larger value as it goes to to, and converges to a certain value from a certain point in time.

이러한 상관함수 C(t-to)의 곡선 형태(상관관계의 형태)는 수학식 1에 기재된 F(t) 함수의 변수 a의 영향을 받았으며, 이러한 변수 a는 프랙탈 차원값(Df)값의 변수값이다.The curve form (correlation form) of the correlation function C (t-to) was influenced by the variable a of the F (t) function described in Equation 1, and this variable a is a variable of the fractal dimension value (Df) value. Value.

따라서 수학식 2를 프랙탈 차원값(Df)에 관련하여 모델링하면 다음의 수학식 3으로 나타낼 수 있다. 수학식 3의 모델링된 프랙탈 차원값(Df)는, Df=2-a/2이다.Therefore, when Equation 2 is modeled with respect to the fractal dimension Df, it may be represented by Equation 3 below. The modeled fractal dimensional value Df of Equation 3 is Df = 2-a / 2.

Figure 112011041772287-pat00003
Figure 112011041772287-pat00003

여기서, 프랙탈 차원값(Df)은 2-a/2로 구해짐에 따라, 수학식 3에서 변수 a를 구하는 것이 필요한다.Since the fractal dimensional value Df is found to be 2-a / 2, it is necessary to obtain the variable a in equation (3).

이를 위해 진단부(140)는 수학식 3에서 변수 a를 산출하기 위하여, 수학식 3의 상관함수를 다음의 수학식 4와 같이 로그함수로 치환한다(S506).To this end, the diagnostic unit 140 replaces the correlation function of Equation 3 with a logarithm function as shown in Equation 4 below to calculate the variable a in Equation 3 (S506).

Figure 112011041772287-pat00004
Figure 112011041772287-pat00004

수학식 4와 같이 로그함수로 변환됨에 따라, 상관함수 C(t-to)의 값을 나타낸 그래프는 도 8과 같이 로그(log) 차원으로 변환된다.As converted to the log function as shown in Equation 4, the graph showing the value of the correlation function C (t-to) is converted into a log dimension as shown in FIG.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 상관관계를 로그 차원으로 변환한 그래프이다. 도 8에 도시된 그래프에서, 세로축은 상관함수 C(t-to)의 로그값이고, 세로축은 (t-to)에 대한 로그값이다.8 is a graph in which correlations are converted to log dimensions according to an embodiment of the present invention. In the graph shown in FIG. 8, the vertical axis is the log value of the correlation function C (t-to), and the vertical axis is the log value for (t-to).

따라서, 도 8에 도시된 그래프의 기울기는 도 4에 따르면 변수 a에 해당한다. 이때 기술기인 변수 a는 시작 위치(tu)와, 시작 위치(tu)에서의 가변 시간길이(Δt)에 의해 결정된다(S507).Therefore, the slope of the graph shown in FIG. 8 corresponds to the variable a according to FIG. 4. In this case, the variable a, which is a description period, is determined by the start position tu and the variable time length Δt at the start position tu (S507).

즉, 프랙탈 함수(Df)는 시작 위치(tu)와 가변 시간길이(Δt)에 의한 함수이므로, Df(tu, Δt)로 나타낼 수 있다.That is, since the fractal function Df is a function of the start position tu and the variable time length Δt, it may be expressed as Df (tu, Δt).

따라서, 진단부(140)는 프랙탈 함수(Df(tu, Δt))를 통해 프랙탈 차원값을 산출하는 과정을 수행한다.Therefore, the diagnosis unit 140 performs a process of calculating the fractal dimension through the fractal function Df (tu, Δt).

구체적으로, 진단부(140)는 임의로 가변되는 tu와 Δt에 대응하여 프랙탈 함수값을 구하기 위하여 우선적으로 Δt를 설정된 값으로 고정시킨 상태에서 tu를 가변시키고 가변되는 tu에 따른 Df(tu, Δt)를 산출한다(S508).Specifically, the diagnostic unit 140 changes tu in a state in which Δt is fixed to a set value in order to obtain a fractal function value corresponding to an arbitrarily variable tu and Δt, and Df (tu, Δt) according to the variable tu. To calculate (S508).

S508 과정을 통해 산출된 Df(tu, Δt)는 도 9와 같은 비선형 곡선을 나타낸다. 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 가변시간을 고정시킨 상태에서의 프랙탈 차원값을 통해 시작 시간을 찾는 그래프이다.Df (tu, Δt) calculated through the process S508 represents a nonlinear curve as shown in FIG. 9. 9 is a graph of finding a start time through a fractal dimensional value in a state in which a variable time is fixed according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 9에 도시된 바와 같이, Df(tu, Δt)는 Δt가 고정된 상태에서 tu를 가변하면, 상이한 값을 나타내게 되며, 그 값이 일정한 법칙을 나타내지 않는 비선형적이다.As shown in FIG. 9, Df (tu, Δt) has a different value when the tu is changed while Δt is fixed, and the value is non-linear which does not represent a constant law.

이러한 비선형 곡선에서, 진단부(140)는 Df(tu, Δt)가 최소값(minimal value)을 나타내는 지점의 시간(tu1)을 파악한다(S509).In this nonlinear curve, the diagnosis unit 140 determines the time tu1 at the point where Df (tu, Δt) represents a minimum value (S509).

그런 다음, 진단부(140)는 Df(tu, Δt)에 대하여 tu를 tu1으로 고정한 상태에서, 가변 시간길이(Δt)를 가변시켜 Df(tu1, Δt)의 값을 산출하며(S510), 이때 산출되는 Df(tu1, Δt)은 도 10에서 B1의 비선형 곡선으로 나타난다.Then, the diagnosis unit 140 calculates the value of Df (tu1, Δt) by varying the variable time length Δt in a state where tu is fixed to tu1 for Df (tu, Δt) (S510). The calculated Df (tu1, Δt) is shown by the nonlinear curve of B1 in FIG.

진단부(140)는 도 10의 B1과 같이 나타난 Df(tu1, Δt)의 값에서 최소값을 측정값(I(t))에 대한 프랙탈 차원값으로 결정한다.The diagnosis unit 140 determines a minimum value from the values of Df (tu1, Δt) shown as B1 of FIG. 10 as a fractal dimensional value with respect to the measured value I (t).

이때, 진단부(140)는 도 10의 B1과 같은 비선형 곡선에서 최소값을 보다 정확히 구하기 위하여 Df(tu1, Δt)를 미분하여 도 10의 B2의 곡선으로 만든다(S511).In this case, the diagnostic unit 140 makes a curve of B2 of FIG. 10 by differentiating Df (tu1, Δt) in order to more accurately obtain a minimum value from a nonlinear curve such as B1 of FIG. 10 (S511).

도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 시작 시간을 고정시킨 상태에서의 프랙탈 차원값과 미분값을 통해 프랙탈 차원값을 찾는 그래프이다.FIG. 10 is a graph for finding a fractal dimension through fractal dimension values and derivative values in a fixed start time according to an exemplary embodiment of the present invention. FIG.

도 10에서, 세로축은 프랙탈 차원값이고, 가로축은 가변 시간길이(Δt)의 값이다. 도 10에서, B1 곡선의 최소값은 미분(dDF(ΔT)/dΔt)에 의하여 B2 곡선에서 평탄화 구간을 나타낸다. In Fig. 10, the vertical axis is a fractal dimension value, and the horizontal axis is a value of variable time length Δt. In FIG. 10, the minimum value of the B1 curve represents the smoothing section in the B2 curve by the derivative (dDF (ΔT) / dΔt).

따라서, 진단부(140)는 B2 곡선의 평탄화 구간에서 (dDF(ΔT)/dΔt)가 최소인 프랙탈 차원값이 최소인 값을 찾고(S512), 이때 찾은 최소값을 시료(A)에 대한 프랙탈 차원값으로 결정한다(S513).Therefore, the diagnosis unit 140 finds the minimum value of the fractal dimension having the minimum value of (dDF (ΔT) / dΔt) in the flattening section of the B2 curve (S512), and calculates the minimum value found in the fractal dimension for the sample (A). Determined by the value (S513).

결국, 진단부(140)는 도 4에 도시된 바와 같이, 시료(A)에 대한 프랙탈 차원값(Df)과, 이에 대응하는 글리슨 등급을 파악함에 따라 글리슨 점수를 산출하고 글리슨 점수에 대응하는 전립선암 정도를 예측한 진단 결과를 사용자에게 제공할 수 있게 된다.As a result, as shown in FIG. 4, the diagnosis unit 140 calculates a Gleason score according to grasping the fractal dimensional value Df of the sample A and the corresponding Gleason grade and prostate corresponding to the Gleason score. It is possible to provide the user with a diagnosis result predicting the degree of cancer.

이상에서 설명한 본 발명의 실시 예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.The embodiments of the present invention described above are not only implemented by the apparatus and method but may be implemented through a program for realizing the function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention or a recording medium on which the program is recorded, The embodiments can be easily implemented by those skilled in the art from the description of the embodiments described above.

이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, It belongs to the scope of right.

100 : 체외진단기 110 : 광원부
120 : 광학부 130 : 검출부
140 : 진단부100: in vitro diagnostic 110: light source
120: optical unit 130: detection unit
140: diagnostic unit

Claims (14)

미소 시간 간격으로 2개의 여기 레이저 광을 조사하는 반도체 레이저,
상기 여기 레이저 광을 전립선 시료측에 송광하고, 상기 전립선 시료에서 발생된 자가 형광을 수광하는 광학부,
상기 광학부에 수광된 상기 자가 형광을 검출하고 단일 펄스에 대응한 단일 포톤의 세기를 측정하여 시간 의존적인 상기 자가 형광 세기(이하 "자가 형광 측정치"라고 함)를 검출하는 검출부, 그리고
상기 자가 형광 측정치를 프랙탈 차원 알고리즘을 이용하여 프랙탈 차원값을 산출하고, 상기 산출한 프랙탈 차원값에 대응된 글리슨 등급을 파악하며, 파악한 상기 글리슨 등급을 이용하여 글리슨 점수를 산출하는 진단부를 포함하되,
상기 프랙탈 차원 알고리즘은,
상기 자가 형광 측정치를 I(t)라고 하면,
상기 I(t)의 최대치가 설정 기준 세기(Iref)보다 큰 I(t)를 대상으로 선정하는 과정,
상기 선정된 I(t)를 모델링 함수인 F(t)를 이용하여 리니어(linear)한 값으로 근사화 모델링하는 과정,
상기 F(t)의 최대값(Fmax)에서 상기 I(t)의 감쇄 구간의 측정값을 뺀 차이값을 나타내는 상관함수를 산출하는 과정,
상기 상관함수를 프랙탈 모델로 모델링한 후 로그함수로 치환하는 과정,
상기 로그함수의 값이 나타내는 곡선의 기울기(이하 "제1 기울기"라 함)에 해당하는 프랙탈차원 함수를 산출하되, 상기 제1 기울기는 시작 시간과 가변 시간길이에 의해 결정되는 과정,
상기 프랙탈차원 함수에 대해 상기 가변 시간길이를 고정한 상태에서, 상기 시작 시간을 가변시켜 제1 프랙탈차원 함수값을 산출하고, 산출한 상기 제1 프랙탈차원 함수값의 최소값에 대응하는 제1 시작 시간을 파악하는 과정과,
상기 프랙탈차원 함수에 대해 상기 시작 시간을 상기 제1 시작 시간으로 고정한 상태에서, 상기 가변 시간길이를 가변시켜 제2 프랙탈차원 함수값을 산출하고, 상기 제2 프랙탈차원 함수값을 미분한 후, 미분한 상기 제2 프랙탈차원 함수의 평탄화 구간 내 최소값을 상기 프랙탈 차원값으로 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단기.Semiconductor laser that irradiates two excitation laser lights at micro time intervals,
An optical unit which transmits the excitation laser light to a prostate sample side and receives autofluorescence generated in the prostate sample;
A detector for detecting the self fluorescence received by the optical unit and measuring the intensity of a single photon corresponding to a single pulse to detect the time dependent self fluorescence intensity (hereinafter referred to as "self fluorescence measurement"), and
Comprising a self-fluorescence measurement using a fractal dimensional algorithm to calculate a fractal dimensional value, grasping the Gleason grade corresponding to the calculated fractal dimensional value, and comprises a diagnostic unit for calculating the Gleason score using the obtained Gleason grade,
The fractal dimensional algorithm,
If the autofluorescence measurement is I (t),
Selecting a target of I (t) whose maximum value of I (t) is larger than a set reference intensity Iref;
A process of approximating the selected I (t) to a linear value using a modeling function F (t),
Calculating a correlation function representing a difference value obtained by subtracting the measured value of the attenuation interval of I (t) from the maximum value Fmax of F (t),
Modeling the correlation function with a fractal model and substituting a logarithmic function,
Calculating a fractal dimension function corresponding to a slope of a curve represented by the logarithmic function (hereinafter, referred to as a "first slope"), wherein the first slope is determined by a start time and a variable time length;
In a state where the variable time length is fixed with respect to the fractal dimensional function, the start time is varied to calculate a first fractal dimensional function value, and a first start time corresponding to the calculated minimum value of the first dimensional function is calculated. Process of grasping,
In the state where the start time is fixed to the first start time with respect to the fractal dimensional function, the variable time length is varied to calculate a second fractal dimensional function value, and after differentiating the second fractal dimensional function value, a derivative is obtained. And determining the minimum value in the planarization section of the second fractal dimensional function as the fractal dimensional value. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 미소 시간 간격은 피코초 내지 펨토초 범위 이내인 것을 특징으로 하는 전립선암 진단기.The method of claim 1,
The minute time interval is prostate cancer diagnostics, characterized in that within the range of picoseconds to femtoseconds. 삭제delete 미소 시간 간격으로 2개의 여기 레이저 광을 조사하는 단계,
상기 2개의 여기 레이저 광을 전립선 시료측에 송광하고, 상기 전립선 시료에서 발생된 자가 형광을 수광하는 단계,
광학부에 수광된 상기 자가 형광을 검출하고 단일 펄스에 대응한 단일 포톤의 세기를 측정하여 시간 의존적인 상기 자가 형광 세기(이하 "자가 형광 측정치"라고 함)를 검출하는 단계,
상기 자가 형광 측정치를 프랙탈 차원 알고리즘을 이용하여 프랙탈 차원값을 산출하는 단계; 및
상기 산출한 프랙탈 차원값에 대응된 글리슨 등급을 파악하고, 파악한 글리슨 등급을 이용하여 글리슨 점수를 산출하는 단계를 포함하되,
상기 프랙탈 차원값을 산출하는 단계는,
상기 자가 형광 측정치를 I(t)라고 하면,
상기 I(t)의 최대치가 설정 기준 세기(Iref)보다 큰 I(t)를 대상으로 선정하는 제1 서브단계,
상기 선정된 I(t)를 모델링 함수인 F(t)를 이용하여 리니어(linear)한 값으로 근사화 모델링하는 제2 서브단계,
상기 F(t)의 최대값(Fmax)에서 상기 I(t)의 감쇄 구간의 측정값을 뺀 차이값을 나타내는 상관함수를 산출하는 제3 서브단계,
상기 상관함수를 프랙탈 모델로 모델링한 후 로그함수로 치환하는 제4 서브단계,
상기 로그함수의 값이 나타내는 곡선의 기울기(이하 "제1 기울기"라 함)에 해당하는 프랙탈차원 함수를 산출하되, 상기 제1 기울기는 시작 시간과 가변 시간길이에 의해 결정되는 제4 서브단계,
상기 프랙탈차원 함수에 대해 상기 가변 시간길이를 고정한 상태에서, 상기 시작 시간을 가변시켜 제1 프랙탈차원 함수값을 산출하고, 산출한 상기 제1 프랙탈차원 함수값의 최소값에 대응하는 제1 시작 시간을 파악하는 제5 서브단계,
상기 프랙탈차원 함수에 대해 상기 시작 시간을 상기 제1 시작 시간으로 고정한 상태에서, 상기 가변 시간길이를 가변시켜 제2 프랙탈차원 함수값을 산출하는 제6 서브단계와,
상기 제2 프랙탈차원 함수값을 미분하고, 미분한 상기 제2 프랙탈차원 함수의 평탄화 구간 내 최소값을 상기 프랙탈 차원값으로 결정하는 제7 서브단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프랙탈 차원값을 이용한 전립선암 진단정보 제공 방법.Irradiating two excitation laser lights at minute time intervals,
Transmitting the two excitation laser lights to the prostate sample side, and receiving the self-fluorescence generated in the prostate sample,
Detecting the self-fluorescence received by the optical unit and measuring the intensity of a single photon corresponding to a single pulse to detect the time-dependent self-fluorescence intensity (hereinafter referred to as "self-fluorescence measurement"),
Calculating a fractal dimensional value by using a fractal dimensional algorithm in the autofluorescence measurement; And
Determining a Gleason grade corresponding to the calculated fractal dimensional value, and calculating a Gleason score using the determined Gleason grade,
Computing the fractal dimension value,
If the autofluorescence measurement is I (t),
A first sub-step of selecting I (t) for which the maximum value of I (t) is larger than a set reference intensity Iref;
A second sub-step of approximating the selected I (t) to a linear value using a modeling function F (t),
A third substep of calculating a correlation function representing a difference value obtained by subtracting the measured value of the attenuation interval of I (t) from the maximum value Fmax of F (t),
A fourth sub-step of modeling the correlation function by a fractal model and substituting a logarithmic function;
Calculating a fractal dimension function corresponding to a slope of a curve represented by the logarithmic value (hereinafter, referred to as a “first slope”), wherein the first slope is determined by a start time and a variable time length;
In a state where the variable time length is fixed with respect to the fractal dimensional function, the start time is varied to calculate a first fractal dimensional function value, and a first start time corresponding to the calculated minimum value of the first dimensional function is calculated. The fifth substep to grasp,
A sixth sub-step of calculating a second fractal-dimensional function value by varying the variable time length while fixing the start time with respect to the fractal-dimensional function as the first start time;
And a seventh substep of differentiating the second fractal dimension function value and determining a minimum value in the planarization section of the second fractal dimension function as the fractal dimension value. How to provide diagnostic information. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제8항에 있어서,
상기 미소 시간 간격은 피코초 내지 펨토초 범위 이내인 것을 특징으로 하는 전립선암 진단정보 제공 방법.9. The method of claim 8,
The minute time interval is prostate cancer diagnostic information providing method characterized in that within the range of picoseconds to femtoseconds. 삭제delete
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