CMOS图像传感器技术在医疗领域的应用
2014-09-29王欣昕杨丰田野
王欣昕 杨丰 田野
(1.南方医科大学生物医学工程学院 2.广东东莞光阵光电科技有限公司)
0 引言
近年来,CMOS工艺技术不断提高,CMOS图像传感器的应用也越来越广泛,从数码产品扩展到工业、医疗、智能安防等领域[1]。CMOS图像传感器与传统电荷耦合设备CCD图像传感器相比,具有高度灵活性、优异的静态和动态特性、高集成度等优点,能满足工业、医疗等专业图像抓取应用的需要,特别在医疗图像领域提供了创新性的解决方案[2]。
现有医疗影像产品主要采用光学成像技术和CCD成像技术,但是这两项技术成本高、能耗高,使传统医疗影像产品的应用受到很大限制。目前,成本因素是医疗影像设备普及推广的最主要制约因素;而且,成本高易造成产品多次性反复使用,增大了交叉感染风险。所以,医疗影像领域亟需低成本、低能耗、高质量的医疗影像产品,CMOS摄像模块(CMOS camera module,CCM)技术可有效弥补上述不足。
CMOS图像传感器及其在医疗领域的创新性应用已成为国内外学者的研究热点[3-8]。为研制一次性低成本电子内窥镜,CMOS图像传感器专家赛普拉斯利;用 CMOS加工技术成功开发小型彩色图像传感器BOCA,其面积仅有9 mm2,由512×512个边长为6 μm的方形像素组成,该传感器高达58%的填充因子是其具备高感光度的有力保证。为发展低成本、低功耗、高集成度生物传感器系统,Ji Honghao等设计了基于CMOS图像传感器的有源像素传感器(APS)逻辑控制电路,在此基础上制造微接触成像仪,成功地应用于细胞检测[5]。Chih-Lin Lee等提出了高集成度、低功率、高分辨率的视觉恢复解决方案,利用 CMOS成像技术实现人工视网膜功能,其最高分辨率可达4096像素、帧速为19.5帧/秒[6]。
本文首先阐述 CMOS图像传感器组成及特点,在此基础上介绍基于 CMOS传感器的电子内窥镜原理、结构,最后介绍 COMS图像传感器在医疗领域的应用,深入分析利用 CMOS图像传感器技术开发的一次性可视腹腔穿刺器和一次性可视人流系统。
1 CMOS图像传感器
目前,市场上主流图像传感器包括 CCD和CMOS两种。过去30年,CCD广泛应用于图像传感及捕捉,该类型传感器噪声较低,可提供良好的图像质量。但是,CCD图像传感器是电荷耦合器件,需连续将图像数据从一个像素传送到另一个像素,需要多个工作电压、外部时钟和精密的驱动、选择电路,功耗大,占据空间大。因此,CCD图像传感器的性能、灵活性、功耗等方面无法满足医疗器械及产品图像捕捉需求。
CMOS图像传感器的频谱范围宽、动态范围大、功耗小、供电电压低、电路简单易于集成、图像抓取功能灵活、系统集成度较高等特点,为电子图像捕捉技术创造了新的应用领域。
CMOS图像传感器是典型的固体成像传感器,其组成如图1所示,由像素单元阵列、行选择器、列选择器、时序控制逻辑、A/D转换器、数据总线输出接口、控制接口等部分组成,通常集成在同一块硅片上。该芯片还可集成其他数字信号处理电路,如自动曝光量控制、非均匀补偿、白平衡处理、黑电平控制、伽玛校正等,甚至集成具有可编程功能的 DSP器件,形成图像处理系统。CMOS图像传感器工作过程一般可分为复位、光电转换、积分、读出等。
图1 CMOS图像传感器组成
2 基于CMOS传感器的电子内窥镜
电子内窥镜是新一代可视医疗产品,它将微型图像传感器装在内窥镜顶部代替光学镜头,通过电缆或光纤传输图像信息。电子内窥镜与光纤内窥镜类似,有角度调节旋钮、充气及充水孔、钳道孔、吸引孔和活检孔等。图2是普通电子内窥镜的末梢布局图。
图2 电子内窥镜的末梢布局图
CMOS电子内窥镜的工作原理如图3所示,照明光源通过滤色片,变成单色光,单色光通过导光纤维直达电子内窥镜前部,再通过照明镜头照在受检体的器官粘膜。器官粘膜反射光信号至非球面镜头,形成受检部位的光图像,CMOS图像传感器接收光图像,将此光图像转换成电信号,再由信号线传至视频处理系统,经信号处理(去噪、储存、再生),显示在监控屏幕上。CMOS电子内窥镜可得到高清晰度图像,没有视野黑点弊端,易于获得病变观察区信息。
图3 CMOS电子内窥镜原理图
3 应用实例
CMOS图像传感器具有高分辨率、低噪声、低暗电流等特点,成为应用越来越广泛的低成本传感器件。在医疗领域,CMOS图像传感器的应用包括电子内窥镜检查、一次性医疗产品监控、“药丸中的相机”等。下面分别介绍一次性可视腹腔穿刺器、一次性可视人流系统2个应用实例。
3.1 一次性可视腹腔穿刺器
在现代腹腔镜手术中,配套管穿刺是建立腹腔镜观察通道及手术器械通道不可或缺的步骤。一次性可视腹腔穿刺器,包括穿刺套管、内置摄像模组及光源穿刺针。在光源的照明下,CMOS摄像模组可以从穿刺针透明罩顶部将穿刺头进入腹腔过程的图像传输到显示装置,即穿刺的过程及穿刺针进入腹腔的状况可以直观地从显示装置中观察,也可与医院的腹腔镜工作站配套使用。该腹腔穿刺器为一次性使用,避免交叉感染,保证使用的安全性。图4是一次性可视腹腔穿刺器。
图4 一次性可视腹腔穿刺器
3.2 一次性可视人流系统
人工流产又称人流,是指用手术方式终止妊娠。手术方法包括钳刮术和负压吸引术等,前者是用卵圆钳将子宫内的胚胎组织夹出来,对女性伤害较大;后者是用一根中空吸管利用负压将子宫内的胚胎吸出来,该方法操作简便,手术时间短,流产效果好。但是,由于负压吸引术是盲吸,易造成疼痛、术时子宫出血、子宫穿孔、宫颈裂伤等,同时由于使用负压,易使蜕膜组织随血液逆流入腹腔,而造成子宫内膜异位症。
传统负压吸引术无法在可视条件下观察术中情况,需要一种可视装置的辅助,以降低手术风险。目前有一种超导可视无痛人流术,在B超准确定位和先进麻醉技术下,进行负压吸宫术,比传统负压吸引术更准确,可减少痛楚,对子宫内膜损伤小,有效避免漏吸及其它并发症的发生。但由于采用体外B超定位,该方法有一定局限性,对于早孕或宫腔异位等情况的患者并不适用。
一次性可视人流系统整体设计如图5所示。一次性吸引头前端安装CMOS图像传感器(如图6所示),可用于实时监视术中情况。CMOS图像传感器采集图像信息,通过柔性线路板(FPC)信号线将信息传送到后端工作台显示,工作台可以是具有显示、打印功能的标准式配置,也可以是仅有显示功能的轻巧便携式配置。FPC信号线通过图7所示双腔管中一个腔体连接到工作台,吸引信道在双腔体另外一个腔体中,以满足医疗器械标准的要求。
图5 一次性可视人流系统
图6 吸引头结构剖视图
图7 双腔管
通过一次性可视人流系统,医生在可视情况下对患者实施人流手术。通过吸管前端的 CMOS图像传感器,可顺利寻找附着在子宫内壁上的孕囊及蜕变组织,在明确位置进行吸引操作,无需大面积刮宫,损伤仅为微创,手术更为快捷、安全,降低医患风险。同时,由于可视功能辅助,从根本上降低了对医生手术技能要求。
本系统的吸引头选用符合医疗器械标准的塑料材质,价格低廉,CMOS图像传感器成本也较低,可实现一次性吸引头产品设计,从根本上杜绝二次感染的发生。
传统内窥镜式人流系统工作台,需配备一台CCD影像处理系统和一台内窥镜冷光源系统,整套系统笨重且连接不便。本一次性可视人流系统与其相比,降低了成本、能耗,操作简便。
4 结语
1) CMOS图像传感器具有高分辨率、高集成度、功耗小和低成本等优势,在医疗器械专业图像传感领域得到越来越广泛和深入的应用,能够为客户提供多功能可视产品技术解决方案。
2) 基于CMOS传感器的电子内窥镜直接从位于内窥镜顶部的微型CMOS图像传感器采集图像信息,经传输处理后获得高清晰度图像,更易观察和获得病变区信息。
3) 采用CMOS图像传感器的一次性可视医疗产品,增加了手术过程的可视性,达到直观、安全、快捷的效果;同时可避免多次使用的交叉感染,保证使用的安全性。
[1] 周计.CMOS图像匹配传感器及应用研究[D].广州:华南理工大学,2013.
[2] 王旭东,叶玉堂.CMOS与CCD图像传感器的比较研究和发展趋势[J].电子设计工程,2010,18(11):178-181.
[3] 刘桂雄,李夏妮.机器人光纤接近觉复合传感器解耦新方法[J].华南理工大学学报:自然科学版,2006,34(7):21-25.
[4] 范赐恩,陈曦,张立国,等.双CMOS成像系统中运动模糊图像的复原[J].光学精密工程,2012,20(6):1389-1396.
[5] Ji Honghao, Abshire P A , Urdaneta M , et al. CMOS contact imager for monitoring cultured cells[C]. Circuits and Systems Conference, 2005: 3491-3494.
[6] Lee Chih-Lin, Hsieh Chih-Cheng. A 0.8V 64×64 CMOS imager with integrated sense-and-stimulus pixel for artificial retina applications[C]. Solid State Circuits Conference, 2011:193-196.
[7] Joung Hyou-Arm, Hong Dong-Gu, Kim Min-Gon. A high sensitivity chemiluminescence-based CMOS image biosensor for the detection of human interleukin 5 (IL-5) [C]. Sensors,2012 IEEE, 2012, 16(11): 1-3.
[8] 窦江龙.基于 CMOS传感器的显微图像处理分析系统设计[D].杭州:浙江大学,2012.