本發(fā)明大體涉及超聲領域，尤其涉及一種用于估算采樣組織參數(shù)的方法以及用于采樣組織的多參數(shù)評估的系統(tǒng)。

背景技術：

肝纖維化是指響應于不同的病因學所致的肝細胞損傷，纖維化瘢痕組織在肝臟中積聚。肝纖維化是由一系列的病因，例如病毒性肝炎、酒精性或非酒精性脂肪肝疾病、代謝紊亂和肥胖等所引起的。

肝活組織檢查被認為是用于檢測肝纖維化并對肝纖維化進行分期的黃金標準。然而，肝活組織檢查是一種侵入性的、主觀的方法，并且價格昂貴。此外，肝活組織檢查可能容易出現(xiàn)采樣誤差，并且，可能伴隨著重大風險，包括危及生命的并發(fā)癥或者甚至死亡的風險。減少活組織檢查的次數(shù)或者取而代之以一種非侵入性的方法是人們非常渴望的。纖維化的進程從F0(無纖維化，無瘢痕化)到F1(肝門纖維化，最小程度的瘢痕化)、F2(幾乎沒有隔膜，瘢痕化已經(jīng)出現(xiàn)并且延伸到肝臟中含有血管的區(qū)域外部)、F3(有許多隔膜，橋接纖維化蔓延并且連接到含有纖維化的其它區(qū)域)以及最終的F4(肝硬化或肝臟晚期瘢痕化)。分期F3或F4的纖維化被認為是“嚴重纖維化”，并且可能最終發(fā)展成肝硬化或肝癌。

在纖維化組織中有相當大的異質性。檢測早期的纖維化，特別是從F3中分離出F2，是非常重要的，這是因為纖維化治療在分期F2可能是可逆的，但在分期F3及以上卻不是可逆的。非酒精性脂肪肝疾病(Non-Alcoholic Fatty Liver Disease，NAFLD)在分期F2可能保持脂肪變性或轉向非酒精性脂肪性 肝炎(Non-Alcoholic Steato-Hepatitis，NASH)。非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)是最普遍的一種肝臟疾病，它影響了15-30％的人。在這些人中，30-40％的人可能發(fā)展成非酒精性脂肪性肝炎(NASH)。多達58-74％的肥胖人群可能患有非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)。

因此，在脂肪肝組織和在肥胖患者中用可靠的、非侵入性方法來檢測纖維化并對纖維化進行分期是尚未滿足的臨床需要。

而且，當采用非侵入性的方法時，如何估算出用于肝組織評估的肝組織參數(shù)以及這些估算值的準確性的問題將成為非常重要的考慮因素。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的一個方面在于提供一種用于估算采樣組織參數(shù)的方法。所述方法包括通過使用具有一種采集頻率的超聲探頭和一種采集協(xié)議來獲得來自采樣組織中的第一感興趣區(qū)域和第二感興趣區(qū)域的超聲回波信號，以及基于來自所述第一和所述第二感興趣區(qū)域的所述超聲回波信號并且使用一種參考仿體來估算出所述采樣組織的一個或多個參數(shù)。

本發(fā)明的另一個方面在于提供一種用于采樣組織的多參數(shù)評估的系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括具有一種采集頻率的超聲探頭和處理單元。所述超聲探頭包括發(fā)射換能器和接收換能器。所述發(fā)射換能器用于根據(jù)一種選定的采集協(xié)議來向采樣組織中的第一感興趣區(qū)域和第二感興趣區(qū)域發(fā)射超聲信號。所述接收換能器用于接收來自所述第一和所述第二感興趣區(qū)域的超聲回波信號。所述處理單元包括估算模塊和評分計算模塊。所述估算模塊用于基于來自所述第一和所述第二感興趣區(qū)域的所述超聲回波信號并且使用一種參考仿體來估算出所述采樣組織的第一參數(shù)和第二參數(shù)。所述評分計算模塊用于基于所述采樣組織的多個參數(shù)來計算出所述采樣組織的定量評分，所述采樣組織的所述多個參數(shù)包括所述第一參數(shù)和所述第二參數(shù)，所述定量評分代表所述采樣組織的一個或多個特性。

附圖說明

當參照附圖閱讀以下詳細描述時，本發(fā)明的這些和其它特征、方面及優(yōu)點將變得更好理解，在附圖中，相同的元件標號在全部附圖中用于表示相同的部件，其中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明的一個具體實施方式的用于采樣組織的多參數(shù)評估的示意性系統(tǒng)的示意圖；

圖2是圖1中的處理單元的示意圖；

圖3示出在虛擬參考組織中的模擬超聲傳播的示意圖；

圖4示出在采樣組織中的超聲傳播的示意圖；

圖5是根據(jù)本發(fā)明的一個具體實施方式的用于采樣組織的多參數(shù)評估的方法的流程圖；

圖6是圖5中的參數(shù)估算步驟的一個具體實施方式的流程圖；以及

圖7是圖5中的執(zhí)行質量檢查步驟的一個具體實施方式的流程圖。

具體實施方式

為幫助本領域的技術人員能夠確切地理解本發(fā)明所要求保護的主題，下面結合附圖詳細描述本發(fā)明的具體實施方式。在以下對這些具體實施方式的詳細描述中，本說明書對一些公知的功能或構造不做詳細描述以避免不必要的細節(jié)而影響到本發(fā)明的披露。

除非另作定義，本權利要求書和說明書中所使用的技術術語或者科學術語應當為本發(fā)明所屬技術領域內具有一般技能的人士所理解的通常意義。本說明書以及權利要求書中所使用的“第一”、“第二”以及類似的詞語并不表示任何順序、數(shù)量或者重要性，而只是用來區(qū)分不同的組成部分?！耙粋€”或者“一”等類似詞語并不表示數(shù)量限制，而是表示存在至少一個?！鞍ā被蛘摺熬哂小钡阮愃频脑~語意指出現(xiàn)在“包括”或者“具有”前面的元件或者物件涵蓋出現(xiàn)在“包括”或者“具有”后面列舉的元件或者物件及其等同元 件，并不排除其他元件或者物件。“連接”或者“相連”等類似的詞語并非限定于物理的或者機械的連接，而是可以包括電性的連接，不管是直接的還是間接的。

圖1示出根據(jù)本發(fā)明的一個具體實施方式的用于采樣組織的多參數(shù)評估的示意性系統(tǒng)100的示意圖。如圖1所示，系統(tǒng)100可以包括超聲探頭1、機器2、輸入裝置3和輸出裝置4。

輸入裝置3可以連接到機器2上，用于接收來自用戶或其它裝置的命令和輸入。輸入裝置3例如可以包括鍵盤、觸摸屏、麥克風、鼠標、開關和/或按鈕。輸出裝置4可以與機器2連接，用于輸出例如評估結果。輸出裝置4例如可以包括顯示器。將在下面詳細描述的采樣組織的一個或多個特性能夠呈現(xiàn)在顯示器上用于輔助臨床診斷。來自用戶或其它裝置的命令和輸入例如可以包括但并不局限于采集協(xié)議、超聲發(fā)射模式、采集幀數(shù)、超聲探頭1的采集頻率和感興趣區(qū)域的深度等。

機器2可以包括控制單元21和處理單元22?？刂茊卧?1可以與輸入裝置3連接，并且可以用于響應于來自用戶或其它裝置的命令和輸入來控制超聲探頭1和處理單元22。

超聲探頭1可以與機器2連接，并且可以包括發(fā)射換能器11和接收換能器12。發(fā)射換能器11可以用于根據(jù)一種選定的采集協(xié)議來向采樣組織300(如圖4所示)中的第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302發(fā)射超聲信號S。接收換能器12可以用于接收來自采樣組織300中的第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的超聲回波信號S_e301、S_e302(如圖4所示)。

如圖2所示，處理單元22可以包括估算模塊221。估算模塊221可以用于基于來自第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的超聲回波信號S_e301、S_e302并且使用一種參考仿體來估算出采樣組織300的一個或多個參數(shù)。在一個具體實施方式中，參考仿體可以包括一種虛擬參考仿體2220。虛擬參考仿體2220是對于一個或多個已知的組織參數(shù)和一個或多個已知的采集參數(shù)的 模擬超聲回波信號，并且，虛擬參考仿體2220與在檢測采樣組織300時所使用的超聲探頭1的類型和選定的采集協(xié)議有關。在一個具體實施方式中，虛擬參考仿體2220可以包括基于物理的算法和用于采集協(xié)議和超聲探頭1的預先計算好的偏移校正?；谖锢淼乃惴ㄔ谝环N具有一個或多個已知的組織參數(shù)的虛擬參考組織200中使用一個或多個已知的采集參數(shù)來模擬超聲傳播，并且，產(chǎn)生虛擬參考組織200的模擬超聲回波信號(如圖3所示)。具有偏移校正功能的虛擬參考仿體2220能夠允許系統(tǒng)和超聲探頭之間的互用性。處理單元22還可以包括存儲模塊222。虛擬參考仿體2220可以被預先存儲在處理單元22的存儲模塊222中。采用這種虛擬參考仿體2220能夠使得臨床流程更加簡化，這是因為在臨床中醫(yī)生將不需要執(zhí)行真實的參考掃描。而且，虛擬參考仿體2220可能需要更少的內存，因此，虛擬參考仿體2220可以使用在小容量系統(tǒng)中，并且能夠應用在小型手持超聲裝置中。

在一個具體實施方式中，超聲探頭1的發(fā)射換能器11可以用于以一種諧波B模式向采樣組織300的第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302發(fā)射超聲信號S。

采樣組織300的一個或多個參數(shù)可以包括第一參數(shù)和第二參數(shù)。在一個具體實施方式中，第一參數(shù)可以包括衰減系數(shù)，而第二參數(shù)可以包括背向散射系數(shù)。

第一感興趣區(qū)域301可以包括靠近超聲探頭1的感興趣區(qū)域，其被稱之為近端感興趣區(qū)域，并且具有第一深度z₁。第二感興趣區(qū)域302可以包括遠離超聲探頭1的感興趣區(qū)域，其被稱之為遠端感興趣區(qū)域，并且具有第二深度z₂。作為一個示例，第二感興趣區(qū)域302可以是但并不局限于超過超聲探頭1的發(fā)射中心的感興趣區(qū)域。

圖3示出在虛擬參考組織200中的模擬超聲傳播的示意圖。虛擬參考組織200可以具有已知的衰減系數(shù)和已知的背向散射系數(shù)。參照圖3，在虛擬參考組織200中選定第一感興趣區(qū)域201的第一深度為z₁，選定第二感興趣 區(qū)域202的第二深度為z₂。在虛擬參考組織200中模擬超聲傳播。具有一種采集頻率的超聲探頭1可以向虛擬參考組織200發(fā)射模擬超聲信號，并且，接收來自虛擬參考組織200中的第一感興趣區(qū)域201和第二感興趣區(qū)域202的模擬超聲回波信號S_e201、S_e202。然后，基于來自第一感興趣區(qū)域201和第二感興趣區(qū)域202的模擬超聲回波信號S_e201、S_e202可以產(chǎn)生虛擬參考組織200在采集頻率周圍的第一感興趣區(qū)域201和第二感興趣區(qū)域202處的回波強度。以上的過程可以被建立在虛擬參考仿體2220的基于物理的算法中。

以下將結合圖6詳細描述估算模塊221如何通過使用虛擬參考仿體2220來估算出采樣組織300的衰減系數(shù)和背向散射系數(shù)。

參照圖6，在步驟B61中，獲得采樣組織300在采集頻率周圍的第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302處的回波強度。如圖4所示，在采樣組織300中設置第一感興趣區(qū)域301的第一深度z₁及第二感興趣區(qū)域302的第二深度z₂。具有該采集頻率的超聲探頭1使用該選定的采集協(xié)議可以向采樣組織300發(fā)射超聲信號S，并且接收來自采樣組織300中的第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的超聲回波信號S_e301、S_e302。估算模塊221可以基于來自第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的超聲回波信號S_e301、S_e302來獲得采樣組織300在采集頻率周圍的第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302處的回波強度。

在圖6的步驟B62中，根據(jù)如下公式來計算出對于采樣組織300和虛擬參考組織200的第二感興趣區(qū)域302、202和第一感興趣區(qū)域301、201之間的回波強度差的絕對值比R。

其中，ω₀代表超聲探頭1的采集頻率，z₁代表第一感興趣區(qū)域301、201的第一深度，z₂代表第二感興趣區(qū)域302、202的第二深度，I_S1(ω₀,z₁)代表對于采樣組織300在采集頻率周圍的第一感興趣區(qū)域301處的回波強度，I_S2(ω₀,z₂)代表對于采樣組織300在采集頻率周圍的第二感興趣區(qū)域302處 的回波強度，I_R1(ω₀,z₁)代表對于虛擬參考組織200在采集頻率周圍的第一感興趣區(qū)域201處的回波強度，以及I_R2(ω₀,z₂)代表對于虛擬參考組織200在采集頻率周圍的第二感興趣區(qū)域202處的回波強度。

在步驟B63中，繪制回波強度差的比R的對數(shù)變換和第一感興趣區(qū)域的第一深度z₁的圖形。作為一個示例，可以繪制20log₁₀R對z₁的圖形。

在步驟B64中，應用線性回歸擬合以獲得擬合后的線性回歸線。

在步驟B65中，從擬合后的線性回歸線中分別獲得擬合后的線性回歸線的斜率和截距。

在步驟B66中，使用如下的公式來分別估算出采樣組織300的衰減系數(shù)和背向散射系數(shù)：

其中，A_S代表采樣組織300的衰減系數(shù)(以dB/cm/MHz為單位)，A_R代表虛擬參考組織200的衰減系數(shù)，K代表擬合后的線性回歸線的斜率，ω₀代表超聲探頭1的采集頻率，B_S代表采樣組織300的背向散射系數(shù)(以/Str/cm為單位)，B_R代表虛擬參考組織200的背向散射系數(shù)，以及M代表擬合后的線性回歸線的截距。

轉回圖2，處理單元22可以包括評分計算模塊223。評分計算模塊223可以用于基于采樣組織300的多個參數(shù)來計算出采樣組織300的定量評分P。作為一個示例，可以使用如下公式來計算出定量評分P：

其中，k代表多個參數(shù)的數(shù)量，x_i代表采樣組織300的第i個參數(shù)，以及x_{i_normal}代表正常組織的對應于x_i的第i個參數(shù)。

然而，本發(fā)明的定量評分P的計算并不局限于公式(4)。采樣組織300的多個參數(shù)可以基于它們各自的相互依賴性/獨立性和顯著程度以多種方式 來結合，從而來計算出定量評分P。例如，在本發(fā)明的其他具體實施方式中，定量評分P也可以是采樣組織300的各個參數(shù)的權重組合。各個參數(shù)的權重可以基于它們的相互依賴性/獨立性和顯著程度來確定。

在本發(fā)明的一個具體實施方式中，評分計算模塊223可以用于基于采樣組織300的第一參數(shù)和第二參數(shù)來計算出定量評分P。定量評分P可以代表采樣組織300的一個或多個特性。在這種情況下，以上的公式(4)可以被修改為如下：

其中，x₁代表采樣組織300的第一參數(shù)(例如，衰減系數(shù))、或者采樣組織300的多幀(多幀可以來自于多次掃描或采集)的第一參數(shù)的均值或方差，x_{1_normal}代表正常組織的對應于x₁的參數(shù)，x₂代表采樣組織300的第二參數(shù)(例如，背向散射系數(shù))、或者采樣組織300的多幀的第二參數(shù)的均值或方差，以及x₂__normal代表正常組織的對應于x₂的參數(shù)。本發(fā)明的基于多參數(shù)的定量評分P改進了單參數(shù)超聲評估的再現(xiàn)性，并且改進了類別分離。

本發(fā)明的采樣組織300可以包括但并不局限于肝、乳腺、卵巢、前列腺和肺等。例如，在本具體實施方式中，本發(fā)明的用于采樣組織300的多參數(shù)評估的系統(tǒng)100可以應用于評估肝組織的肝纖維化分期。

此外，本發(fā)明的定量評分P并不局限于僅僅使用第一參數(shù)和第二參數(shù)來計算。本發(fā)明的定量評分P除了使用第一和第二參數(shù)之外，還可以使用額外的參數(shù)，例如采樣組織300的剪切波彈性模量以及采樣組織300的其他參數(shù)。

繼續(xù)參照圖2，本發(fā)明的處理單元22還可以包括校正模塊224。校正模塊224可以與超聲探頭1的接收換能器12連接。校正模塊224可以用于基于在采樣組織300上方的上覆組織的參數(shù)來校正來自第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的超聲回波信號S_e301、S_e302。上覆組織可以包括皮下組織，上覆組織的參數(shù)可以包括皮下組織的皮下脂肪厚度。

校正模塊224可以包括預設的校正模型2240。預設的校正模型2240可以限定在采樣組織300和皮下組織的皮下脂肪厚度之間的關系。校正模塊224可以基于來自第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的超聲回波信號S_e301、S_e302及測量到的皮下脂肪厚度從該預設的校正模型2240中來確定出校正后的超聲回波信號。關于校正的進一步細節(jié)被披露在2014年12月12日申請的印度專利申請第6265/CHE/2014號中。校正模塊224可以連接到估算模塊221，其可以作為估算模塊221的輸入。在這種情況下，估算模塊221可以用于基于采樣組織300的校正后的超聲回波信號來估算出第一參數(shù)和第二參數(shù)。

在本發(fā)明的一個具體實施方式中，估算模塊221可以連接到評分計算模塊223或者與評分計算模塊223相通信，從而評分計算模塊223可以基于采樣組織300的估算出的第一參數(shù)和估算出的第二參數(shù)來計算出定量評分P。

在本發(fā)明的另一個具體實施方式中，估算模塊221可以基于來自第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的多幀中的每一幀的超聲回波信號S_e301、S_e302來估算出采樣組織300的每一幀的第一參數(shù)和第二參數(shù)。多幀可以來自于多次掃描或采集。評分計算模塊223可以用于基于多幀的第一參數(shù)和第二參數(shù)來分別計算出第一和第二參數(shù)的均值，并且使用第一和第二參數(shù)的均值來計算出采樣組織300的定量評分P。或者，評分計算模塊223可以用于基于多幀的第一參數(shù)和第二參數(shù)來分別計算出第一和第二參數(shù)的方差，并且使用第一和第二參數(shù)的方差來計算出采樣組織300的定量評分P。

參照圖2，本發(fā)明的處理單元22還可以包括質量檢查模塊225，質量檢查模塊225與估算模塊221相連接。質量檢查模塊225可以用于對于多幀的估算出的第一參數(shù)和估算出的第二參數(shù)執(zhí)行質量檢查。

以下將結合圖7詳細描述質量檢查模塊225如何對于多幀的估算出的第一參數(shù)和估算出的第二參數(shù)執(zhí)行質量檢查。

參照圖7，在步驟B71中，分別檢查多幀的估算出的第一參數(shù)和估算出 的第二參數(shù)的一個或多個正態(tài)分布以確定一致性。

在步驟B72中，選出符合正態(tài)分布的第一參數(shù)和第二參數(shù)。

在步驟B73中，分別執(zhí)行對于正態(tài)的第一參數(shù)和正態(tài)的第二參數(shù)的方差一致性測試。

在步驟B74中，選出通過方差一致性測試的第一參數(shù)和第二參數(shù)。

在步驟B75中，分別執(zhí)行對于通過的第一參數(shù)和通過的第二參數(shù)的方差分析。

在步驟B76中，選出符合正態(tài)分布的一個或多個合格的第一參數(shù)和一個或多個合格的第二參數(shù)。

轉回參照圖2，質量檢查模塊225可以連接到評分計算模塊223。因此，評分計算模塊223可以基于采樣組織300的一個或多個合格的第一參數(shù)和一個或多個合格的第二參數(shù)來計算出定量評分P。

根據(jù)本發(fā)明的用于采樣組織300的多參數(shù)評估的系統(tǒng)100是一種基于超聲的系統(tǒng)，并且可以使用一種可靠的、非侵入性的方法來檢測在脂肪肝和肥胖患者中的纖維化并對纖維化進行分期。而且，相較于單參數(shù)超聲評估，本發(fā)明的用于采樣組織300的多參數(shù)評估的系統(tǒng)100能夠改進超聲評估的再現(xiàn)性，并且能夠具有較好的類別分離，例如改進纖維化分期的分離。

本發(fā)明還提供了一種用于采樣組織300的多參數(shù)評估的方法。圖5示出根據(jù)本發(fā)明的一個具體實施方式的用于采樣組織300的多參數(shù)評估的方法的流程圖。

如圖5所示，在步驟B51中，通過使用具有一種采集頻率的超聲探頭1并且使用一種選定的采集協(xié)議來獲得來自采樣組織300中的第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的超聲回波信號S_e301、S_e302。第一感興趣區(qū)域301可以包括近端感興趣區(qū)域。第二感興趣區(qū)域302可以包括遠端感興趣區(qū)域。

在步驟B52中，基于來自第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的超聲回波信號S_e301、S_e302并且使用在步驟B53中預先存儲的參考仿體，例如 虛擬參考仿體2220來估算出采樣組織300的一個或多個參數(shù)。在步驟B53中，虛擬參考仿體2220可以根據(jù)圖6的以上步驟B61至B66來確定出。在一個具體實施方式中，可以估算出采樣組織300的例如衰減系數(shù)的第一參數(shù)和例如背向散射系數(shù)的第二參數(shù)。在另一個具體實施方式中，可以基于來自第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的多幀中的每一幀的超聲回波信號S_e301、S_e302來估算出采樣組織300的每一幀的第一參數(shù)和第二參數(shù)。多幀可以來自于多次掃描或采集。

在一個可選的具體實施方式中，在步驟B51之后，過程可以選擇性地進入到步驟B54。在可選的步驟B54中，可以執(zhí)行信號校正。來自第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的超聲回波信號S_e301、S_e302可以基于在采樣組織300上方的上覆組織的參數(shù)來進行校正。例如，上覆組織包括皮下組織，上覆組織的參數(shù)包括皮下組織的皮下脂肪厚度?；诔暬夭ㄐ盘朣_e301、S_e302和測量到的皮下脂肪厚度從預設的校正模型2240中來確定出校正后的超聲回波信號。預設的校正模型2240可以限定在采樣組織300和皮下組織的皮下脂肪厚度之間的關系。在步驟B54之后，過程可以繼續(xù)前進到步驟B52。在這種情況下，在步驟B52中，可以基于來自第一感興趣區(qū)域301和第二感興趣區(qū)域302的校正后的超聲回波信號來估算出采樣組織300的第一參數(shù)和第二參數(shù)。

在步驟B52之后，過程可以繼續(xù)前進到步驟B56或者選擇性地進入到步驟B55。

在可選的步驟B55中，根據(jù)圖7的以上步驟B71至步驟B76執(zhí)行對于多幀的估算出的第一參數(shù)和估算出的第二參數(shù)的質量檢查，由此可以確定出一個或多個合格的第一參數(shù)和一個或多個合格的第二參數(shù)。在步驟B54之后，過程可以繼續(xù)前進到步驟B56。在步驟B56中，計算出采樣組織300的定量評分P。定量評分P可以代表采樣組織300的一個或多個特性。在一個具體實施方式中，可以基于在步驟B52中的估算出的第一參數(shù)和估算出的第二參 數(shù)來計算出定量評分P。在另一個具體實施方式中，可以基于在步驟B55中確定出的一個或多個合格的第一參數(shù)和一個或多個合格的第二參數(shù)來計算出定量評分P。

在步驟B57中，將采樣組織300的該一個或多個特性呈現(xiàn)在輸出裝置4中，從而輔助臨床診斷。用戶可以根據(jù)采樣組織300的該一個或多個特性來確定出采樣組織300的纖維化分期。

本發(fā)明的用于采樣組織300的多參數(shù)評估的方法可以用于檢測在脂肪肝和肥胖患者中的纖維化并對纖維化進行分期。該方法也是可靠的且是非侵入性的。此外，該方法可以改進再現(xiàn)性以及類別分離。

盡管根據(jù)本發(fā)明的具體實施方式的方法的步驟被示出為功能塊，但是，在圖5至圖7所示的各個功能塊的順序和各個功能塊之間的步驟的分離并不意圖是限制性的。例如，可以以不同的順序來執(zhí)行各個功能塊，并且，與一個功能塊相關聯(lián)的步驟可以與一個或者多個其它功能塊相結合或者可以被細分成多個功能塊。

雖然結合特定的具體實施方式對本發(fā)明進行了詳細說明，但本領域的技術人員可以理解，對本發(fā)明可以作出許多修改和變型。因此，要認識到，權利要求書的意圖在于覆蓋在本發(fā)明真正構思和范圍內的所有這些修改和變型。