使用概率體素繪圖的快速密集點云成像的制作方法
【專利摘要】一種系統、設備和方法包括感測使能的設備（104），所述感測使能的設備具有被配置為感測誘發的應變的至少一條光纖（126）。解讀模塊（115）被配置為接收來自與一體積相互作用的所述至少一條光纖的信號，并解讀所述信號，以確定所述體積內由所述至少一條光纖訪問的位置。存儲設備（116）被配置為存儲所述體積中的被訪問位置的歷史。
【專利說明】使用概率體素繪圖的快速密集點云成像
【技術領域】
[0001]本公開涉及繪制圖像，更具體而言涉及用于在評估內部腔等的應用中使用形狀感測光纖繪制體積的系統和方法。
【背景技術】
[0002]在很多應用中，經常必須理解內部腔的特征和幾何結構。這一信息可能不容易通過成像模態獲得，而且可能不容易被數字化以用于軟件程序或分析工具。在很多種情況下，重要的是獲知內部腔的幾何結構或者能夠對內部腔進行數字繪制。
【發明內容】
[0003]根據本發明原理，一種系統、設備和方法包括感測使能的設備，所述感測使能的設備具有被配置為感測在所述設備內誘發的應變的至少一條光纖。解讀模塊被配置為接收來自與一體積相互作用的所述至少一條光纖的信號，并解讀所述信號，以確定所述體積內由所述至少一條光纖訪問的位置。存儲設備被配置為存儲所述體積中的被訪問位置的歷史。
[0004]一種系統包括感測使能的設備，所述感測使能的設備具有被配置為感測在所述設備內誘發的應變的至少一條光纖。基于索引的體素坐標查找表格存儲在存儲器中，在所述存儲器中，對應于待繪制的體積中的位置的索引箱存儲可能性測度以作為所述至少一條光纖訪問對應位置的次數的歷史。解讀模塊被配置為接收來自與所述體積相互作用的所述至少一條光纖的信號，并解讀所述信號，以確定在所述體積內所述至少一條光纖訪問的位置。顯示器被配置為呈現所述體積中的被訪問位置的繪圖。
[0005]一種用于繪制體積的方法包括:初始化對應于體積中的位置的存儲位置；通過利用光纖形狀感測使能的設備探查所述體積來采集所述體積中的被訪問位置的數據集；通過更新對應于所述被訪問位置的存儲位置來記錄所述光纖形狀感測設備的所述被訪問位置；并且基于所述被訪問位置繪制與所述體積相關的測度。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0006]通過結合附圖閱讀的下文對本公開的說明性實施例的詳細描述，本公開的這些和其他目的、特征和優點將變得顯而易見。
[0007]本公開將參考下面的附圖詳細介紹下文對優選實施例的描述，其中:
[0008]圖1是根據一個實施例的示出了具有用于繪制體積的形狀感測使能系統的系統和工作站的框圖/流程圖；
[0009]圖2A是根據本發明原理的示出了用于繪制出盒子的實驗設置的圖像；
[0010]圖2B是根據本發明原理的示出了圖1的實驗設置中的光纖設備訪問的位置的跡線的圖像；
[0011]圖2C是根據本發明原理的示出了圖1的實驗設置中的光纖設備訪問的位置的跡線的另一圖像；[0012]圖3是根據另一說明性實施例的示出了用于收集和采用感測的應變數據以繪制出體積的系統/方法的框圖/流程圖；并且
[0013]圖4是根據另一說明性實施例的示出了具有分離的且縱向的段的說明性形狀感測構造的圖示。
【具體實施方式】
[0014]根據本發明原理，提供了采用光纖形狀感測和定位技術以實現準確的形狀重建的系統和方法。可以通過利用光纖形狀感測使能儀器(例如，實施介入程序時的導管等)“描畫”感興趣結構來檢索準確的形狀數據。
[0015]在一個實施例中，能夠使用光纖形狀感測和定位技術采集超密點云形式的形狀數據。考慮到光纖形狀感測和定位技術的高數據率以及解剖結構的復雜拓撲性，基于點的網格處理算法可能是不合適的。
[0016]采用了一種系統，其允許使用基于索引的查找機制將超密點云數據映射至體素數據集。使用例如標準的圖像處理技術(例如，降噪、孔填充、區域生長、分割、網格化)對體素數據進行處理，和/或使用體積繪制技術使體素數據可視化。體素數據集能夠表示概率圖，其中，每一體素指示所述形狀感測使能的設備(例如，醫療設備)在時間和空間上出現的概率。所述系統還允許對形狀以及諸如室或腔的被詢問結構進行即時可視化。
[0017]優選采用基于光纖的形狀感測，以使用光纖的固有反向散射性質。所涉及的原理通過使用特征瑞利反向散射模式或其他反射特征對光纖中的分布式應變測量進行利用。將光纖應變感測設備安裝或集成到醫療儀器或其他探測設備，使得所述光纖感測設備能夠繪制空間體積。在一個實施例中，由參考坐標系定義空間。之后由感測設備占據該空間，所述感測設備通過其存在來感測該空間內的空隙以及其邊界。能夠采用這種信息計算該空間的特征、該空間的尺寸等。
[0018]在一個說明性實施例中，系統執行分布式光纖感測，以對空間或體積進行數字重建。采用應變測量解析沿所述感測設備的長度的位置，以確定沿所述感測設備的有可被占據的自由空間的具體位置。將所述感測設備在所述空間內移動，以檢測所述空間的邊界。隨著數據隨時間的被采集，由累積的數據定義三維體積。
[0019]應當理解，雖然將依據醫療儀器描述本發明；然而本發明的教義的范圍要寬得多，其適用于其他儀器。在一些實施例中，在復雜生物或機械系統(例如，管道系統等)的跟蹤或分析中采用本發明原理。例如，可以使用本發明原理繪制出建筑墻體或者發動機組內的腔。具體而言，本發明原理適用于生物系統的內部跟蹤或繪制程序，即身體內的所有區域(例如，肺、胃腸道、排泄器官、血管等沖的程序。在附圖中描繪的元件可以通過硬件和軟件的各種組合來實施，并可以提供可以組合到單個元件或多個元件中的功能。
[0020]能夠通過使用專用硬件以及與適當的軟件結合的能夠執行軟件的硬件來提供附圖所示的各種元件的功能。當由處理器提供時，能夠由單個專用處理器、單個共享處理器或者多個獨立處理器(其中一些能夠被共享)提供所述功能。此外，不應將術語“處理器”或“控制器”的明確使用解釋為排他性地指代能夠執行軟件的硬件，而是其能夠隱含地包括但不限于數字信號處理器(DSP)硬件、用于存儲軟件的只讀存儲器(ROM)、隨機存取存儲器(RAM)、非易失性存儲器等。[0021]此外，文中詳述本發明的原理、方面和實施例以及其具體范例的所有陳述都旨在包含其結構等價物和功能等價物兩者。此外，這樣的等價物旨在包括當前已知的等價物和未來開發的等價物(即，所開發出的執行相同功能的元件，而不管其結構如何)。因而，例如，本領域技術人員將認識到，文中呈現的框圖表示體現本發明原理的說明性系統部件和/或電路的概念圖。類似地，應當認識到，流程表、流程圖等表示實質上可以在計算機可讀存儲介質中表示，因而可由計算機或處理器執行的各種過程，而不管是否明確示出了這樣的計算機或處理器。
[0022]此外，本發明的實施例能夠采取計算機程序產品的形式，所述計算機程序產品可由提供程序代碼的計算機可用或計算機可讀存儲介質訪問，以由計算機或者任何指令執行系統使用或者與計算機或者任何指令執行系統結合使用。就本說明書的目的而言，計算機可用或計算機可讀存儲介質能夠是任何可以包括、存儲、通信、傳播或傳輸由指令執行系統、裝置或設備使用或者與指令執行系統、裝置或設備結合使用的程序的裝置。所述介質能夠是電子、磁、光學、電磁、紅外或半導體系統(或裝置或設備)或傳播介質。計算機可讀介質的范例包括半導體或固態存儲器、磁帶、可移除計算機軟盤、隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、剛性磁盤和光盤。光盤的當前范例包括壓縮盤一只讀存儲器(⑶-ROM)、壓縮盤一讀 / 寫(CD-R/W)、Blu-Ray? 和 DVD。
[0023]現在參考附圖，其中，類似的附圖標記表示相同或類似的元件，首先參考圖1，說明性地示出了根據一個實施例的用于繪制體積的系統100。系統100可以與針對采用光纖形狀感測的介入和手術程序的所有應用結合使用并且適用于針對采用光纖形狀感測的介入和手術程序的所有應用。此外，可以將本發明原理應用于機械系統，例如，在發動機組中繪制出的汽缸，搜索古物中的腔、建筑設置中的空間等。可以采用應變的分布式光纖感測重建腔的形狀和/或特征，和/或對內表面或外表面進行重建或數字化。通過在一形狀的區域上采用光纖，形狀特征的數據云能夠被學習到，并被用于對所述形狀進行數字化。
[0024]對于醫療應用而言，醫療儀器102可以配備有形狀感測設備104。可以將醫療設備102上的形狀感測設備104插入到體積131 (例如，身體內的腔)中。從形狀感測設備104的被照射光纖接收到的光的反射性質指示應變測量結果，所述應變測量結果可以被解讀以定義形狀感測設備104的空間。形狀感測設備104的形狀被設置在坐標系138中，以實現點在所述空間中相對于彼此的定義。
[0025]系統100可以包括工作站或控制臺112，從工作站或控制臺112對程序進行監督和/或管理。工作站112優選包括一個和多個處理器114以及用于存儲程序和應用的存儲器116。存儲器116可以存儲光學感測和解讀模塊115，光學感測和解讀模塊115被配置為解讀來自形狀感測設備或系統104的光學反饋信號。光學感測模塊115可以被配置為使用光學信號反饋(以及任何其他反饋，例如，電磁(EM)跟蹤等)重建形變、撓曲以及與醫療設備或儀器102和/或其周圍區域相關的其他變化。醫療設備102可以包括導管、導絲、探頭、內窺鏡、機器人、電極、過濾設備、氣囊設備或其他醫療部件等。應當理解，可以與醫療設備102儀器一起或者獨立于醫療設備102采用形狀感測設備104。
[0026]所述感測系統包括光學詢問器108，光學詢問器108提供選定信號并接收光學響應。光源106可以被提供為詢問器108的部分，或者提供為用于向感測設備104提供光信號的單獨單兀。感測設備104包括一條或多條光纖126, —條或多條光纖126可以按照一個或多個設定模式耦合至設備102。光學纖維126通過線纜127連接至工作站112。線纜127可以根據需要包括光纖、電連接、其他儀器設備等。
[0027]具有光纖的感測設備104可以基于光纖布拉格光柵傳感器。光纖布拉格光柵(FBG)是光纖的一短段，該段反射特定波長的光并使所有其他光透射。這是通過向纖芯增加折射率的周期性變化而實現的，這生成波長特異性的介質反射鏡。因此，能夠將光纖布拉格光柵用作內聯(inline)光濾波器以阻擋特定波長，或者用作具有波長特異性的反射器。
[0028]光纖布拉格光柵的操作背后的基本原理是折射率發生變化的每一界面處的菲涅耳反射。對于一些波長而言，各種階段的反射光同相，使得針對反射存在相長干涉，繼而針對透射存在相消干涉。布拉格波長對應變以及溫度敏感。這意味著能夠將布拉格光柵用作光纖傳感器中的感測元件。在FBG傳感器中，被測對象(例如，溫度或應變)引起布拉格波長的移位。
[0029]這種技術的一個優點在于可以使各種傳感器元件分布到光纖的長度上。沿嵌入到結構中的光纖的長度使兩個或更多的芯與各種傳感器(測量儀器)結合允許準確地確定這樣的結構的三維形式，準確度通常高于1mm。沿所述光纖的長度能夠將大量的FBG傳感器(例如，3個或更多的感測纖芯)定位于各種位置上。能夠通過每一 FBG的應變測量推斷出所述結構在該位置上的曲率。通過大量的測得位置，能夠確定總的三維形式，并且能夠確定溫度差異。
[0030]作為光纖布拉格光柵的替代，能夠利用常規光纖中的固有反向散射。一個這樣的方案是使用標準單模通信光纖中的瑞利散射。瑞利散射是由于纖芯中的折射率的隨機波動而發生的。能夠將這些隨機波動模型化為幅度和相位沿光柵長度隨機變化的布拉格光柵。通過使用在多芯光纖的單一長度內延伸的兩個或三個纖芯中的這種效應，能夠跟蹤感興趣表面的3D形狀、溫度和動態。也可以采用其他反射/散射現象。
[0031]可以在程序期間采用成像系統110對受試者或體積131就地成像。成像系統110可以包括熒光透視系統、計算機斷層攝影(CT)系統、超聲系統等。成像系統110可以與設備102 (例如，靜脈內超聲(IVUS)等)結合，或者可以用在體積131的外部。成像系統110可以用于收集和處理術前圖像(例如，圖像體積130)，以繪制出受試者中的感興趣區域，從而建立用于與形狀感測空間配準的圖像體積。應當理解，來自成像設備110的數據可以是有幫助的，但是其并不是執行根據本發明原理的繪制所必需的。成像設備110可以提供有關于腔或其他感興趣區域在體內的存在位置的參考位置，但是其可能無法提供所期望的所有信息或提供所述空間的數字化繪制，或者不能解析所述空間的所有內部特征。
[0032]在一個實施例中，工作站112包括圖像生成模塊148，圖像生成模塊148被配置為接收來自形狀感測設備104的反饋，并記錄有關感測設備104在體積131內已到過的位置的累積位置數據。能夠在顯示設備118上顯示形狀感測設備104在空間或體積131內的歷史的圖像134。工作站112包括用于查看受試者(患者)或體積131的內部圖像的顯示器118，并且可以包括圖像134作為感測設備104訪問的位置的歷史的疊加或者其他繪制。顯示器118還可以允許用戶與工作站112及其部件和功能或者系統100內的任何其他元件交互。這可以由接口 120進一步促進，所述接口可以包括鍵盤、鼠標、操縱桿、觸摸設備或允許與工作站112進行用戶交互的任何其他外圍或控制裝置。
[0033]在另一實施例中，系統100包括用于在不采用任何其他成像或跟蹤方案或者不依賴于任何外部技術或用戶觀測/干預的情況下計算形狀感測設備104在體積131內的歷史的方法或程序136。系統100動態地實時計算形狀感測設備104的點并且獲知沿感測設備104在空間131內的長度的所有點的坐標位置。通過定義參考位置并之后確定與該位置的距離而針對形狀感測設備104建立坐標系138。可以通過多種方式完成這一操作，包括但不限于建立形狀感測設備的初始位置作為參考，采用圖像體積130以及將形狀感測空間與圖像體積130配準等。
[0034]可以將形狀感測設備104在體積131內的歷史存儲到基于索引的體素坐標查找表格142中，該表格存儲形狀感測設備104的訪問的信息或頻率。查找表格142包括與體積131中的位置相關聯的存儲位置或箱。每當形狀感測使能的設備104進入一個位置，查找表格142就在該對應的箱中增加。可以通過多種方式解讀或使用分箱的數據。例如，解讀模塊115可以包括機器學習方法146或者其他程序或方法，以基于形狀感測設備104的存儲信息或歷史識別出體積。可以使用解讀模塊115隨時間對歷史進行分析，以計算出(例如，由于運動、心跳、呼吸等的)體積的形變或者導出的隨時間的測度(例如，增長率、膨脹等)解讀模塊115也可以采用日期計算出所述體積的數字模型132。可以將這一模型132用于其他分析或研究。
[0035]形狀感測設備104能夠提供對空間131的準確的形狀重建。例如1.5m系纜/光纖的四維(3D+時間)形狀能夠說明性地以例如大約20Hz的幀速率被重建(每50ms提供30000個數據點所述數據點，這些數據點沿光纖以?50微米的增量隔開)。這一采集和重建過程導致了例如大約lOMbyte/s或者大體80Mbit/s的數據率，這些數據需要例如通過網絡或其他連接被傳送，并被處理和可視化。準確的形狀數據允許對感興趣解剖結構(例如，空間131的壁)進行“描畫”或繪制。數據率和存儲是說明性的并且是系統相關的。
[0036]參考圖2A-2C，說明性地示出了利用密集點云數據的概率體素圖進行體積繪制的說明性范例，所述密集點云數據是使用光纖形狀感測和定位采集的。在圖2A中，使用形狀感測使能導管204對盒202進行了詢問。盒202表示封閉體積。針對感測設備204的位置采集數據。在圖2B和2C中顯示了所述數據。為了使數據在圖2B和圖2C中可視化，在由虛線206勾勒出的盒202內操縱形狀感測設備204。在圖2B和2C中很好地表示了盒202的形狀。所述數據通過高信號跡線(較亮的線)示出了感測設備204停留時間較長的位置，例如，在能夠進入盒202的有形孔處。而感測設備204短時段占據所述空間的區域為低信號跡線(較暗的線)。圖2B和2C中的數據示出了雜散線210，其可能是由于形狀感測設備204的重建限制中的假信號導致的，并可以被濾除。
[0037]能夠使用形狀感測技術容易地采集(一個或多個)超密點云212的形式的形狀數據。在一個實施例中，可以采用基于點的網格處理算法(例如，凸包)，但是考慮光纖感測的高數據率以及諸如具有分支結構的心血管腔的很難由標準凸包算法定義的解剖結構(例如，左心房和肺靜脈)的復雜拓撲性，其他建模系統可能更合適。這些建模系統可以利用數據點云對體積建模，以供進一步的分析或成像。
[0038]在一個實施例中，可以使用基于索引的查找機制將超密數據點云212映射到體素數據集。所述體素數據集能夠使用圖象處理技術(例如，去噪、孔填充、區域生長、分割、網格化)被處理，和/或使用體繪制技術被可視化。所述體素數據集實質上表示一種概率圖，其中，每一體素指示醫療設備(例如，形狀感測使能的設備)在時間和空間上出現的概率。所述系統允許對形狀以及諸如腔室的被詢問結構進行即時可視化。
[0039]參考圖3，說明性地示出了一種用于使用光纖形狀感測數據生成概率圖的系統/方法。在方框302中，考慮諸如導管的形狀感測使能的設備，用戶需要定義視場(FOV)的位置和尺寸。就1.5m光纖而言，FOV最大能夠為(例如)3X3X 3m3。假設形狀感測系統在Im的光纖長度上具有大約1_的精細準確度，則可能想要將用于體積裝箱的體素尺寸設置為例如2mm。由此將產生需要大約13Gbyte存儲(使用4byte數據類型)的(1500)3個體素的體積尺寸。然而，在實際中，感興趣解剖結構最有可能是小得多的體積，例如，大約為300_3，這將產生大約13Mbyte的存儲要求。一旦分配了系統存儲器，就在方框304中在每一箱位置上利用零值對所述存儲器進行初始化。體素體積像素將表示被訪問空間的概率圖或多維直方圖。
[0040]在方框306中，將形狀感測設備引入至待繪制的體積。通過隨機的方式將所述形狀感測設備契合到所述體積中，但是也可以采用模式化的契合方法。目標是優選在短時間內使所述形狀感測設備盡可能多地覆蓋所述體積。在一些實施例中，應當以較高的頻率掃過所述體積的邊界，以輔助界定所述體積或者其中包含的對象/特征。
[0041]在方框307中，能夠使用自動化的或者用戶交互方法來選擇將用于體素化過程的感興趣光纖段或子段。這可以包括選擇用于數據收集的子區域或者采用多個感測段并選擇用于數據收集的一組段。所述光纖感測設備可以包括多個同軸設置的段或者縱向段，以更有效率地掃過所述體積。例如，這能夠用于確保僅針對落在整個工作體積內的感興趣子區域中光纖段的全部或部分生成體素測量結果。子區域能夠由用戶選擇或者能夠從體積繪制內自動指定。子區域也能夠通過程序前成像數據的其他可視化、“實況”程序中圖像被定義，或者從類似研究(所述研究允許在介入期間對光纖形狀感測配置進行專家系統指導)被定義。
[0042]在方框308中，可以使用基于索引的體素坐標查找將來自形狀感測系統的形狀感
測數據幀映射到體積，例如:
[0043]
【權利要求】
1.一種系統，包括: 感測使能的設備(104)，其具有被配置為感測在所述設備內誘發的應變的至少一條光纖(126)； 解讀模塊(115)，其被配置為接收來自與一體積相互作用的所述至少一條光纖的信號，并解讀所述信號，以確定所述體積內由所述至少一條光纖訪問的位置；以及 存儲設備(116)，其被配置為存儲所述體積中的被訪問位置的歷史。
2.根據權利要求1所述的系統，其中，所述存儲設備(116)存儲對應于所述體積中的位置的箱，并且所述歷史包括對應位置的訪問次數的計數。
3.根據權利要求1所述的系統，其中，所述形狀感測使能的設備(104)被包含在醫療設備(102)中，并且所述體積包括體內的內部腔。
4.根據權利要求1所述的系統，其中，所述解讀模塊(115)包括機器學習方法(146)，所述機器學習方法用于基于存儲的信息來識別所述體積。
5.根據權利要求1所述的系統，其中，所述感測使能的設備(104)包括選擇性使能的段(402、404)，使得所述段的一部分被使能以繪制出所述體積。
6.根據權利 要求1所述的系統，其中，所述歷史包括所述體積的形變信息，并且所述解讀模塊(115)被配置為計算所述體積的形變或者隨時間的導出的測度。
7.根據權利要求1所述的系統，其中，所述解讀模塊(115)被配置為計算所述體積的數字模型(132)。
8.根據權利要求1所述的系統，其中，所述歷史包括使用基于索引的體素坐標查找表格(142)。
9.一種系統,包括: 感測使能的設備(104)，其具有被配置為感測在所述設備中誘發的應變的至少一條光纖(126)； 基于索引的體素坐標查找表格(142)，其存儲在存儲器(116)中，在所述存儲器中，對應于待繪制的體積中的位置的索引箱存儲可能性測度以作為對應位置由所述至少一條光纖訪問的次數的歷史； 解讀模塊(115)，其被配置為接收來自與所述體積相互作用的所述至少一條光纖的信號，并解讀所述信號，以確定所述體積內由所述至少一條光纖訪問的位置；以及 顯示器(118)，其被配置為呈現所述體積中的被訪問位置的繪圖。
10.根據權利要求9所述的系統，其中，所述形狀感測使能的設備(104)被包含在醫療設備(102 )中，并且所述體積包括體內的內部腔。
11.根據權利要求9所述的系統，其中，所述解讀模塊(115)包括機器學習方法(146)，所述機器學習方法用于基于存儲的信息或導出的定量度量來識別所述體積。
12.根據權利要求9所述的系統，其中，所述感測使能的設備(104)包括選擇性使能的段(402、404)，使得所述段的一部分被使能以繪制出所述體積。
13.根據權利要求9所述的系統，其中，所述歷史包括所述體積的形變信息，并且所述解讀模塊(115)被配置為計算所述體積的形變或者其他隨時間的導出的測度。
14.根據權利要求9所述的系統，其中，所述解讀模塊(115)被配置為計算所述體積的數字模型(132)。
15.根據權利要求9所述的系統，其中，所述顯示器(118)被配置為呈現根據可能性繪圖計算的導出的定量測度的繪圖。
16.一種用于繪制體積的方法，包括: 初始化(304)對應于體積中的位置的存儲位置； 通過利用光纖形狀感測使能的設備探查所述體積來采集(306 )所述體積中的被訪問位置的數據集； 通過更新對應于所述被訪問位置的存儲位置來記錄(310)所述光纖形狀感測設備的所述被訪問位置；并且 基于所述被訪問位置繪制(312)與所述體積相關的測度。
17.根據權利要求16所述的方法，其中，記錄(310)所述被訪問位置包括將被訪問位置計數存儲到對應于所述體積中的位置的索引箱中。
18.根據權利要求16所述的方法，其中，所述形狀感測使能的設備被包含在醫療設備中，并且所述體積包括體內的內部腔。
19.根據權利要求16所述的方法，還包括使用機器學習方法基于所述被訪問位置來識另Ij (320)所述體積。
20.根據權利要求16所述的方法，還包括將所述感測使能的設備的段選擇性使能(307)以繪制出所述體積。
21.根據權利要求16所述的方法，其中，更新對應于所述被訪問位置的存儲位置包括存儲(318)所述體積的形變信息，以計算所述體積隨時間的移動。
22.根據權利要求16所述的方法，其中，繪制所述體積包括計算(316)所述體積的數字模型。
23.根據權利要求16所述的方法，其中，基于所述被訪問位置來繪制(312)與所述體積相關的測度包括繪制計算的區域統計數據或其他測度。
【文檔編號】G01B11/16GK103765159SQ201280041978
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2012年8月28日 優先權日:2011年9月2日
【發明者】R·曼茨克, B·拉馬錢德蘭, R·陳 申請人:皇家飛利浦有限公司