[发明专利]用于个性化治疗和诊断的RF热疗装置有效
申请号: | 201380044514.0 | 申请日: | 2013-08-27 |
公开(公告)号: | CN104640601A | 公开(公告)日: | 2015-05-20 |
发明(设计)人: | O·斯扎茨;A·斯扎茨;N·伊路里 | 申请(专利权)人: | XAX有限责任公司 |
主分类号: | A61N1/40 | 分类号: | A61N1/40;A61N5/02 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人: | 金晓 |
地址: | 匈牙*** | 国省代码: | 匈牙利;HU |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 个性化 治疗 诊断 rf 装置 | ||
说明书
本发明涉及一种射频(RF)热疗装置装置,使用电容耦合并且不使用偶极天线,用于个性化治疗和诊断,该射频(RF)热疗装置包括射频源、放大器、调制器、传感器和调制信号输入/发生器,其中射频源产生源信号,该源信号由调制器使用调制信号进行调制以生成调制的源信号,调制的源信号被放大器放大并且引导至目标区域,以及传感器检测由目标区域的体内平衡生成的相位信息并且将该相位信息与先前获得的相位信息相比较以提供反馈信号,其中由调制信号输入/发生器通过调制反馈信号生成调制信号,所述调制信号输入/发生器适合于使用测量的体内平衡信号的相位信息。该射频(RF)热疗装置被设计用于目标(诸如患者或者患者内的恶性或者肿瘤区域)的个性化治疗和诊断。
背景技术
生命基于积极地开放的系统,其中环境状况将其确定为平衡。活性平衡是体内平衡。尽管实际体内平衡状态是积极开放的状态,但是实际体内平衡状态是明确“不变”的。任何活性系统的正常健康状态都是体内平衡的,该体内平衡不是静态,而是在时间上动态地改变,从而形成相对稳定的状态。尽管各种个体的数百万的细胞实际上消失并且数百万的那种细胞再生,但是该相对稳定性使辨识各种个体成为可能。体内平衡由许多负反馈回路控制,在动态平衡中产生微型结构和大型结构两者。该“振动”平衡在各种时间尺度上由反向有效的生理反馈信号对控制。尽管实际状态是积极开放的状态(参见图1),但是这形成了实际状态明确地“不变”。系统和其控制是复杂的;它们不只是它们子系统的简单总和。
本发明的目的是提供一种RF热疗装置,用于基于从体内平衡获得的相位信息的个性化治疗和诊断。
该目的通过独立权利要求的教导得以解决。另外的有利特征和实施例从说明书、示例和从属权利要求中是明显的。
发明的描述
控制的确定方式不能是足够精确和稳定以具有适当处理速度下,因此处理不是确定的。还有随机过程的关键角色使控制最优,从而不使用不必要的精确度以及浪费能量来控制系统。体内平衡的目标是保护细胞功能并且保证这些最小单元的稳定的生存条件。环境参数需保持在可容许频带中,实际值的波动需在较长时间不超过明确限制。尽管这些阈值保持参数的平均值随时间恒定,但是由于给定频带宽度,还需固定偏差(参见图2)。控制的生理信号围绕它们的平均值波动。反馈控制高于接受水平以及低于容许水平是激活的。波动是表征体内平衡的时间分形。出于熵的考虑,我们示出当反馈信号的噪声是时间分形时波动被限制在受控范围中。
为了表征稳态平衡,此处引入具体的熵定义。有计算有限数据序列的熵的各种建议,该有限数据序列的熵与Shannon型熵一致。时间序列的测量复杂度引入Richman-Moorman熵。Richman-Moorman熵是当我们对时间序列添加新的样本点时矢量保持r相邻的条件概率的负对数。分析生理信号的多尺度熵,应用Richman-Moorman熵。由于中心极限定理,假定生理信号的Gauss型粉红噪声是良好的近似。需要协方差矩阵表征多维高斯分布。在高斯粉红噪声的情况下,可以由功率频谱确定协方差矩阵,并且在此基础上也可以确定熵。分析证明了信号的明确间隔中粉红噪声的尺度独立性。多尺度熵分析(MSE)适用于分析各种生理信号。通过应用粉红噪声和白噪声,熵相对于应用的尺度因素(实际取平均值的成员数量)具有不同功能。在粉红噪声的情况下,平滑(滤波、截除高频)是不相干的。当初始是粉红色的时,熵在非常广泛的限制范围中在所有尺度上保持恒定。由于非常短的相关,因此白噪声的熵随着增长的尺度因素而减小;但是由于短程相关,白噪声的熵在小于4的尺度处很高。尽管短相关是弱的,但是长相关对于粉红噪声很强。
从物理的观点来看,离散时间序列的尺度是滤波过程,该滤波过程抑制噪声的一些高频分量。噪声的最大带宽在尺度1处。逐渐地跳到更高尺度上,高频分量的平均值更大并且带宽减小。可以由香农采样定理来评估信号中的最高频率:噪声中出现的最大频率是采样频率的一半。因此:在尺度因素为2情况下,最高频率的一半,在尺度因素为n的情况下,最高频率的n分之一确定带宽。在带宽的最低频率限制中也同样有效。
数据序列的长度是记录时间的函数。当ΔT是采样时间并且N是数据序列的大小时,记录时间是ΔTN。该时间的倒数值是信号中的最小频率,因此它是带宽的下边界。由于通过尺度减小数据序列的长度,因此带宽的频率下限增大(参见图3)。
时间序列的Richman-Moorman熵示出了粉红噪声的“类全息”结构:噪声的截断不改变它的熵。
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