用于检查有机组织的医疗设备和方法与流程

本发明涉及用于检查有机组织的医疗设备，特别是外科设备，以及用于检测有机组织的方法。医疗设备的输出或方法的结果尤其可以包括将待检查的组织区域的组织部分分配到先前定义的参考组织类型。背景技术：1、在医学检查过程中，医生通常不仅必须根据有机组织是什么类型的组织，还必须根据该组织目前的状态来区分不同类型的有机组织。例如，在缝合肠壁时，必须知道哪些组织部分被提供了氧气(充氧的)，以及哪些没有被提供(脱氧的)，例如以避免用灌注组织缝合非灌注组织。2、现有技术中已知基于组织的电磁波谱来分析组织的方法。us10 156518b2描述了使用光谱角度制图(spectral angle mapper)的方法，其中基于参数空间中的角度来确定像素的强度谱与参考谱的相似性。这种方法所具有的缺点在于组织部分的强度谱有时可能非常不均匀，并因此通常不可能完整地正确分配这种组织部分。特别地，肿瘤学中的病理生理变化显示出高度的组织变异性，而健康组织通常显示出更均匀的生理参数。3、区分几个相似参考光谱通常是困难的。此外，提供合适的参考光谱是具有挑战性的，因为用于记录光谱的外部条件可能变化很大。例如，在内窥镜记录中，由于过度曝光、反射、透镜污染等，在一个或几个光谱测量点中可能出现异常值。这些通常会导致在使用经典光谱角度制图对受影响像素进行分类时出现较大误差。技术实现思路1、因此，本发明的目的是提供用于检查有机组织的改进的方法和改进的设备。2、该目的通过独立权利要求的主题来实现。3、根据第一方面，本发明提供了用于检查有机组织的医疗设备，特别是外科设备。所述设备包括：4、输入界面，通过输入界面，可以定义人体的至少一个参考组织部分，以便定义分配的参考组织类型；5、多光谱图像传感器装置，其被设计为：6、-检测(特别是通过输入界面)(例如通过多光谱图像传感器装置的第一多光谱图像传感器的方式)定义的每个参考组织部分的至少一个相应的多光谱强度分布(intensityprofile)的特征分布cdmi，其中所述相应特征分布(characteristic distribution)包括所述相应定义的参考组织部分内的第一多个位置中的每个位置的多光谱强度分布cdmi；7、-以及检测待检查的组织区域的第二多个位置中的每个位置的多光谱强度分布(例如，通过所述多光谱图像传感器装置的第二多光谱图像传感器)，8、计算设备，其配置为基于检测到的多光谱强度分布的特征分布cdmi来确定是否可以基于检测的分配到所述至少一个组织部分的所述第二多个位置中的位置的多光谱强度分布来将待检查的组织区域的至少一个组织部分分配到参考组织类型(经由所述分配的参考组织部分的cdmi)，并且如果是这种情况，则相应地分配所述至少一个组织部分；以及9、显示设备，其配置为将所述至少一个分配的组织部分指示为被分配到所述相应的参考组织类型。10、外科设备尤其可以是外窥镜设备(例如开放式外科或显微镜)或内窥镜设备。11、本发明的基本思想是组织部分通常不具有完全均匀的光谱，即在图像记录中，并非属于相同参考组织类型的每个像素都具有完全相同的光谱。通过经由所分配的参考组织部分检测各自与参考组织类型相关联的(或定义的)多光谱强度分布的特征分布，可以考虑组织部分内的这些常见波动。正如发明人已经发现的，这导致显著提高了分配的准确性。12、使用参考组织部分检测多光谱强度分布的特征分布还具有这样的优点，即可以灵活且精确地选择检测的外部条件或环境。因此，可能通过定义(例如选择)具有合适外部条件的合适参考组织部分来任选地响应每种变化的情况。这使得能够进行特别直观的处理，其使得能够改善例如医生与检查设备(例如内窥镜)和/或治疗设备(例如手术工具)之间的人机交互。13、如果在与待检查组织区域的多光谱强度分布的检测相同或至少相似的外部条件(例如，照明、周围流体等)下进行多光谱强度分布的特征分布的检测，则可以有利地省略白平衡。另外，对杂散光效应的敏感性降低(或消失)。例如，可以在水下记录多光谱图像，而不需要特殊的水下白平衡。14、最后，本发明还特别适用于实时应用，其中15、a)一方面参考组织类型/参考组织部分的定义，16、b)待检查的组织区域的表示，以及17、c)将待检查的组织区域的部分分配到参考组织类型的指示18、都可以在同一显示设备和/或输入界面上执行。任选地，定义的参考组织部分也可以用相同的显示设备显示或指示。以这种方式，熟练的用户可以另外检查他们是否认为该分配是合理的。还可以提供的是，参考组织部分和分配的组织部分都在(特别是实时的)真彩色图像中指示，例如通过半透明覆盖或轮廓的显示。19、外科设备是可用于外科程序的设备，并且包括例如外科工具。该设备还可以包括内窥镜工具或内窥镜成像设备。20、定义参考组织类型可以是明确的，也可以是隐含的。这可以通过定义参考组织部分来明确地完成，例如通过在图形用户界面中标记它。任选地，然后可以通过输入独特的自由文本或从选择菜单中选择参考组织类型来将参考组织类型明确地分配到那里。21、可以通过定义，例如标记参考组织部分来隐含地定义参考组织类型，因为这已经隐含地定义了参考组织类型，即“定义的参考组织部分所属的参考组织类型”。还可以通过将识别符号诸如具体颜色或图案分配(自动地或通过用户选择)给一个或多个参考组织部分来定义参考组织类型。因此，可以定义参考组织类型“红色”、参考组织类型“绿色”等。这具有的优点在于例如在多光谱图像传感器装置的实时图像中，可以立即确定与各自的参考组织类型相同或属于相应参考组织类型的组织部分如何也用相应的图案图形化地指示。22、组织部分尤其可以是例如在图像表示上选择的组织(例如表皮或另一有机组织)的一部分。这意味着组织部分不一定必须在真实组织上定义，而是可以有利地在真实组织的图像上定义，例如使用真实组织的相机图像或视频记录或图像记录。23、参考组织类型的定义还可以包括当前(物理、生理、病理等)状态。例如，可以想到的是，当定义组织类型时，在充氧和脱氧组织之间进行区分，即使它们在其他方面是相同的(或甚至相同的)组织，诸如人手的表皮或器官壁。例如，当缝合器官中的撕裂时，确定哪些组织部分被提供了氧气(充氧的)和哪些没有被提供(脱氧的)可能很重要。然而，组织类型的定义当然也可以基于组织类型(例如肿瘤组织、健康组织等)。在定义组织类型时要考虑的亚型、状态等的程度可以在根据一些实施方式的设备中设置，例如取决于期望的目的。24、每个参考组织部分可以定义其自己的参考组织类型。然而，也可以提供的是，可以针对参考组织类型定义多个参考组织部分，然后作为整体针对其进行检测或生成多光谱强度分布的特征分布。由于参考组织类型的定义是基于参考组织部分的定义，这两个术语有时可以互换使用。特别地，应理解使用定义的参考组织部分来检测多光谱强度分布的特征分布cdmis。这导致cdmis直接分配到由参考组织部分定义或基于参考组织部分的参考组织类型。25、多光谱强度分布通常应具有属于至少两个电磁波长或波长范围的强度值。例如，它可以包含离散电磁波长的强度值n的描述，例如作为n个元组的集合，每个元组首先具有不同的电磁波长(或者等效地，电磁频率)，并且其次具有相关联的强度值。26、优选地，在每个多光谱强度分布中给出相同预定义电磁波长(“标准波长”)的强度值，使得强度分布可以更好地相互比较。然而，如果存在例如不具有标准波长之一的强度值的强度分布，则可以针对这些强度分布对对应标准波长的强度值进行内插或外插。27、由于电磁波长无论如何都不能以任意精度进行滤波，因此可以理解，在实践中，强度值将始终是某一光谱范围，即波长区间上的强度值。这些间隔的宽度也取决于所使用的多光谱图像传感器装置的分辨率。在一些变型中，还可以提供的是，将强度分布的整个定义范围划分为相邻的区间，并且为每个区间提供强度值。然而，特别是在单个波长具有高度信息性的应用领域中(例如，当使用造影剂或放射性同位素时)，在强度分布中提供基本上单个波长的强度值是有利的。28、在给定的定义范围内，标准波长可以彼此等距。可选地，标准波长也可以不等距地布置在强度分布的一个或多个光谱范围中，特别是比周围光谱范围更近。当某一光谱范围使得能够在单个组织类型之间进行特别精确的区分时，这是有利的。标准波长以及因此强度分布有利地在400纳米和1000之间的光谱范围内，优选地在500和900纳米之间。29、取决于待检查或预期的组织类型以及待识别的状态，如果还检测到至少某些光谱范围，即如果至少一些标准波长至少部分地在这些具体光谱范围内，则其是有利的。30、如果要识别待检查组织区域的充氧(氧饱和度，通常缩写为“sto2”)，特别是关于浅表灌注，则570纳米和590纳米之间(包含端点)和/或740纳米和780纳米之间(包含端点)的光谱范围是有利的。31、对于待检查的组织区域的较深组织层的氧饱和度，例如，655纳米和735纳米之间(包含端点)和/或825纳米和925纳米之间(包含端点)的光谱范围是有利的。32、待检查的组织区域的另一目标状态可以是组织中的水含量。这可以通过组织水指数(twi)来表征。为此目的，例如，875纳米和895纳米之间(包含端点)和/或950纳米和975纳米之间(包含端点)的光谱范围是有利的。33、待检查的组织区域的另一目标状态可以是局部血容量，其可以通过器官血红蛋白指数(ohi)等来表征。为此目的，例如，530纳米和590纳米之间(包含端点)和/或785纳米和825纳米之间(包含端点)的光谱范围是有利的。34、特别优选地，至少一个标准波长位于尽可能多的上述优选光谱范围内，使得该设备可以用于检查和识别大量组织类型及其状态。35、为了考虑多光谱强度分布记录中的动态效应，可以光学或电磁跟踪或平均化参考组织部分。以这种方式，可以避免系统关于记录的任何不稳定性(光照波动、依赖于距离的杂散光效应等)，例如计算出来。36、特别地，“多光谱”意味着每个强度分布具有至少两个不同电磁波长(n>1)的强度值。强度分布中的每个另外的波长倾向于增加本发明的精度，但同时也增加了测量和计算工作量。发明人已经发现，每个强度分布中的波长数量n优选地在30和200之间，更优选地在50和150之间，特别优选地在75和125之间。37、多光谱强度分布还包括所谓的高光谱强度分布，其提供了作为电磁波长(在预定的定义范围内)函数的强度的连续描述。通过离散地读出标准波长下的单个值(或通过按区间方式积分和平均化)，可以从任何高光谱强度分布生成离散的多光谱强度分布。相反，也可以通过从离散的多光谱强度分布进行插值来生成高光谱强度分布。然而，为了便于使用，优选使用离散强度分布，即自动将高光谱强度分布(如果可用)转换为离散强度分布。38、多光谱强度分布优选地被自动归一化为共同的标准值。在下文中，在不限制一般性的情况下，描述了该标准值为“1”，尽管可以理解，也可以使用任何其他数值(0除外)。归一化具有的优点在于，强度分布内的强度值彼此之间的关系，根据发明人的了解，其包含关于组织类型的基本信息，因此被保留，并因此在不同的强度分布之间变得可比较。39、因此，可以减少或甚至消除该因素的影响，例如，当记录强度分布时，组织部分或组织区域的某一部分是否比另一部分更接近或更远离光源，并因此可能具有更高或更低的绝对强度值。在数学上，归一化为值“1”意味着在参数空间中，其中n个标准波长中的每一个都被分配了一个描述与该标准波长相关联的强度值的空间维度，每个强度分布可以通过该n维参数空间中的单位球面上的一个点来描述。40、多光谱强度分布的特征分布cdmi是至少两个多光谱强度分布的集合，其每个对应于所选参考组织部分内的不同位置。在归一化为“1”之后，cdmi对应于n维空间中球壳上的点的分布。有利地，每个cdmi包括所分配的(或多个)参考组织部分(或多个部分)的所有可用像素的多光谱强度分布。41、在上文和下文中，术语有时会缩写为首字母缩略词，诸如“cdmi”表示“多光谱强度分布的特征分布”，或者“cdmis”表示“多个多光谱强度分布的特征分布”。通常使用长型式，后面跟着相应的首字母缩写词。然而，在一些情况下，为了提高可读性，将只使用首字母缩写词，而在其他情况下，将省略首字母缩写词。首字母缩写词和长型式应始终是同义的。42、多光谱图像传感器装置的多光谱图像传感器尤其可以是来自德国明斯特的ximeagmbh的高光谱相机，例如具有470纳米至900纳米的光谱宽度的模型mq022hg-im-ls150-vn2，其中记录了150个光谱带。可选地，也可以使用来自德国am salzhaff-pepelow的diaspective vision gmbh的高光谱相机。也可以使用如us10 156 518 b2中所描述的选项。43、应理解，多光谱图像传感器装置有利地还具有其自身的光源(或通常：电磁辐射源)以将参考组织部分和待检查的组织区域暴露于光(或通常电磁辐射)，使得可以基于反射和反向散射的光(或电磁辐射)来检测强度分布。当在这里提到光时，这原则上应该指任何电磁辐射，但优选地在500纳米和1000纳米之间的光谱中。44、提供具有其自己的光源或辐射源的多光谱图像传感器装置具有的优点在于(即使在存在另外的光或辐射源的情况下)存在相当大的、有利地占主导比例的定义的入射光(或辐射)，并因此在更受控的条件下进行强度分布的检测。例如，光源可以是白色光源。来自光源的光可以直接照射到待检查的组织和参考组织部分上，或者经由光导在那里被引导。45、因此，多光谱强度分布通常不基于发射，而是基于用光源照射后的散射和反射。包括激发发射的强度分布也是可以想到的，例如当引入光学标记时。这样的光学标记可以是例如荧光标记，诸如吲哚菁绿(缩写：icg)、帕福拉西宁(otl-38)、花青染料诸如cy5或荧光素等。46、同一个多光谱图像传感器一方面可以用于检测多光谱强度分布的特征分布cdmi，并且另一方面用于检测第二多个位置中的位置的多光谱强度分布。可选地，可以提供和使用多光谱图像传感器装置的不同多光谱图像传感器，例如，如果在每种情况下要使用不同的光谱分辨率。因此，如果一方面用于检测参考组织部分的多光谱强度分布的特征分布的第一多光谱图像传感器和另一方面用于检测待检查的组织区域中的多光谱强度分布的第二多光谱图像传感器具有相似或相同的依赖波长的灵敏度，则其是有利的。47、在一些变型中，可以提供的是，可以为参考组织部分定义多光谱强度分布的多于一个特征分布，例如，如果相应的组织部分包含不同结构的混合物。48、多光谱强度分布的检测尤其可以以这种方式进行，即通过多光谱图像传感器装置来记录多光谱图像，其中多光谱图像的通道通常至少被分配到将成为强度分布的一部分的每个电磁波长(即其被定义为标准波长)。该通道提供分配的电磁波长的强度值。这与rgb图像的红色(r)、绿色(g)和蓝色(b)通道相当。通过记录或生成多光谱图像，已经为每个像素(例如，定义为图像的最小可区分或可检测单元)提供，即检测了至少所有标准波长的强度值。49、因此，可以通过简单地从记录的对应像素的多光谱图像中读取强度值来进行每个像素的每个强度分布的生成。取决于具体实施方式(或根据实施方式的具体设备内的设置)，然后可以例如针对待检查的组织区域内的每个像素读出强度分布。在这种情况下，待检查组织区域内的第二多个位置将等于待检查组织区内的像素总数。这种变型是特别优选的，因为它由于最大可能数量的数据而具有最大可能的精确度。50、然而，也可以设想，第二多个位置仅包括待检查的组织区域的可用像素的子集，例如根据规则选择，例如在规则网格中。例如，在多光谱图像的两个维度中的每一个中只有每五分之一、每十分之一…等像素可以是第二多个位置的一部分。这对于减少要处理的数据量和/或当多光谱图像的分辨率高于当前应用所需的分辨率时是有用的。51、取决于设备需要分配组织部分的时间长短，减少第二多个位置的位置数量可能是有利的，特别是在实时应用中(例如在设备的实时模式中)，使得分配也基本上实时地进行。在已经计划的通过多光谱图像传感器装置的多光谱图像的记录与通过计算设备的分配之间的时间偏移的情况下和/或在设备的精度模式中，可以将位置的数量选择为最大，以便提高分配的精度。52、位置的数量或第二多个位置中的位置之间的距离可以由用户调节或自动调节。例如，可以提供的是，对显示设备的结果不满意的用户可以使用用户界面上的设置来增加/减少数量或者减少/增加距离。还可以例如基于评估待检查组织区域的分配质量的算法的结果来自动进行调整。位置的数量也可以是不均匀的或者以这种方式进行调整。53、为了简单起见，下面的大多数示例和解释将处理这样的情况，其中待检查组织区域的第二多个位置与包括待检查组织区域的图像记录的像素相同。然而，应当理解，可选地，可以使用像素的选择，如上文详细解释的。要检查的组织区域可以是任何大小，从单个像素到整个图像记录。54、待检查的组织区域可以是在记录的多光谱图像中可见的组织，即可能必须检查整个图像。在一些变型中，或者在根据本发明实施方式的设备的一些设置或功能模式中，可以提供的是，用户可以选择或定义记录的多光谱图像内待检查的组织区域。例如，这可以通过使用手指或触笔在显示多光谱图像的显示设备上绘制闭环来实现，待检查的组织区域位于该闭环内。55、该设备还可以以这样的方式配置，即可以通过使用指尖和/或(例如外科)工具作为指示仪器来定义待检查的组织区域。为此目的，输入界面可以包括具有对象识别的相机设备，该相机设备被设计和配置为生成实时图像记录并识别指向仪器在其中的位置。可以以多种方式启动组织区域检测模式，其中检测指向仪器并将其用于定义要检查的组织区域。如果组织区域检测模式可以由外科医生在不使用他们的手的情况下启动，则其是优选的。以这种方式，引导工具(诸如剪刀或镊子)的外科医生可以同时启动组织区域检测模式，而不必离开要用工具检查的组织区域。56、例如，该设备可以包括语音识别设备，其配置为响应于第一预定命令(例如“开始检测”)而启动组织区域检测模式，以及响应于第二预定命令(例如“停止检测”)而结束组织区域检测模式。57、启动/停止组织区域检测模式也可以通过脚踏开关触发，或者通过在具有对象识别的相机设备的区域中利用工具或手指通过预定义手势触发。可选地，启动/停止组织区域检测模式也可以通过机械或软件实现的开关触发，由外科医生自己或由助手触发。58、可以在组织区域检测模式中定义待检查的组织区域，例如通过利用指向仪器环绕组织区域。59、可选地或另外，该设备还可以以这样的方式配置，即可以通过使用3d鼠标在实时相机图像中移动指向元件(例如鼠标指针或十字光标)来定义待检查的组织区域。指向元件可以以与指向仪器相同的方式用于在待检查的组织区域周围移动。3d鼠标可以用无菌盖覆盖，使得外科医生即使在手术期间也可以对其进行操作。60、也可以以这样的方式替代地或另外配置该设备，使得待检查的组织区域可以由固定布置在实时相机图像中(例如在图像的几何中点中)的指向元件(例如鼠标指针或十字光标)来定义，并因此可以通过相对于有机组织或患者移动相机设备来移动。因此，例如，通过相机设备的圆周运动，可以将待检查的组织区域定义为即由指向元件的轨迹勾勒出的组织区域。这就消除了使用另外的3d鼠标的需求。61、用于定义参考组织部分的元件可以取决于所需的应用类型，并因此可能在同一设备内是可变的。例如，在诊断任务期间，主管医生经常将相机(即多光谱图像传感器)握在他们手中，因此，如果可以使用该相机来定义参考组织部分，例如利用如上文解释的指向元件(例如十字光标)，其是有用的。然而，在手术过程中，主管医生经常将手术工具(例如手术刀、剪刀或镊子)握在他们手中，因此，将该工具用作指向仪器来定义参考组织部分是有用的。可以例如经由图形用户界面来设置该设备，以定义其中要定义一个或多个参考组织部分的方式，其中这也能够从参考组织部分到参考组织部分进行不同地处理。62、将至少一个组织部分分配到参考组织类型也可以称为分类，因为由参考组织部分定义的参考组织类型可以被视为类别。63、关于基于检测到的特征分布，是否可以使用检测到的多光谱强度分布(即与至少一个组织部分相关联的那些位置的强度分布)将待检查的组织区域的至少一个组织部分分配到参考组织类型的检查可以隐含地进行，即在最简单的情况下，通过相应地分配至少一个组织部分。特别地，如果设置是以这样的方式进行的，即每个组织部分都可能必须分配到参考组织类型，则可以在简单的肯定响应中耗尽检查。例如，如果定义了“背景”参考组织类型，每个组织部分都被分配到该类型，其不能分配到任何其他定义的参考组织类型，则这可能发生，诸如使用人工神经网络的标准图像分类中通常的“背景”类型意义上的无所不包的分类。64、在其他变型中，例如，当确定待检查的组织区域中是否存在某一具体参考组织类型时，检查可能更复杂。例如，对于由计算设备进行的(组织部分到参考组织类型的)每次分配，该分配的可靠性值进而又可以由计算设备生成。在检查是否可以分配至少一个组织部分时，可以将为每个组织部分生成的可靠性值与可靠性阈值进行比较，并且只有当各个组织部分的可靠性值高于阈值时，才能将其识别为可分配的。可靠性值例如可以是分配正确的概率值，然后其能够提供该概率值必须高于(例如，预定义的固定的)概率阈值，使得相关的组织部分被识别为可分配的。65、然而，可靠性值也可以指示组织部分的特征(基于相关位置的相关强度分布)与每个参考组织部分的相应特征(以及因此参考组织类型)之间的差异。在这种情况下，可靠性值可以是相似性值，或者如此称呼。也可以为此提供阈值。还可以规定的是，最可靠的分配的可靠性值必须与下一个最可靠的分配的可靠性值具有最小距离(绝对或百分比)。这可以防止较小的差异，例如在测量不准确的范围内，防止潜在地不准确地区分两种非常相似的参考组织类型。66、显示设备也可能自动地或根据请求显示每次分配的相关联的可靠性值(例如相似性值)。以这种方式，用户可以更好地评估他们在多大程度上考虑了设备的分配。还可以提供的是，取决于可靠性值，自动调整设备的设置，或者向用户建议调整以供确认或执行。例如，如上文所述，如果所有可靠性值都低于预定阈值，则可以增加第二多个位置中的位置数量。67、计算设备可以是被设计和配置用于数字计算，特别是用于执行软件、应用程序或算法的任何设备。例如，计算设备可以包括至少一个处理器单元(例如，至少一个cpu)、至少一个图形处理器单元(例如，至少一个gpu)、至少一个现场可编程门阵列fpga和/或至少一个专用集成电路asic和/或上述元件的任意组合。计算设备还可以具有存储器和/或非易失性数据存储器，其可操作地彼此连接和/或连接到上述元件中的一些或全部。计算设备可以部分或完全地在本地单元(例如个人计算机pc、膝上型计算机、笔记本电脑等)中实现和/或部分或完全地在分布式系统中，例如云计算平台或空间分离的服务器中实现。68、在以下和前面的章节中，已经并且将解释该设备的各种模式。这些用于具体讨论设备的不同功能。模式的名称当然可以自由选择。模式实际上可以由用户选择，但是也可以提供的是，多个或者甚至所有模式同时是活动的，或者通过相应的操作(或者没有操作)被自动激活或者被去激活的模式。例如，可以提供的是，为了定义至少一个参考组织部分并检测多光谱强度分布的特征分布，必须首先将设备置于“定义模式”，而为了检测待检查组织区域位置的多光谱强度分布，必须将其置于“指示模式”，其中“定义模式“和“指示模式”相互排除。然而，也可以有利地提供的是，两者可以同时实时发生，使得在该变型中，设备将同时处于“定义模式”和“指示模式”。相同的程序可以用于其他可能的模式。69、显示设备可以在大量变型中执行将至少一个分配的组织部分指示为分配到相应的参考组织类型。原则上，如果显示设备包括屏幕并且代表用户要检查的组织区域或者至少至少一个分配的组织部分，则其是有利的。这种表示可能是真实的，即例如，基于通过常规成像相机记录的另外的图像，或者基于人类可见的图像，该图像是从已经检测到的多光谱图像数据的适当通道(波长)生成的。在这种表示中，然后每个成功分配的组织部分可以用不同的颜色着色，这些颜色表征参考组织类型。如果设备用于区分充氧和脱氧组织，前者可着色为红色或橙色，并且后者可着色为蓝色或绿色。使用模式指示(例如，对于有颜色识别困难的用户)也是可以想到的。70、在另一变型中，显示设备可以是或包括投影设备，利用该投影设备，例如，至少一个所分配的组织部分通过光直接实时地指示在患者的身体上。为此目的，在投影设备和多光谱图像传感器装置之间建立了现有技术中已知的空间协调。例如，在手术室中，这可以永久配置和固定。71、根据一些优选的实施方式、实施方式的变型或进一步发展，输入界面被集成到显示设备中，该显示设备配置为既定义至少一个参考组织部分又指示分配到参考组织类型的待检查组织区域的至少一个组织部分。这实现了特别有效的人机交互，因为设备的用户既可以定义参考组织部分，又可以优选实时地在同一个显示设备上识别所分配的组织部分的分配。这允许用户立即对分配结果作出反应，并且例如，再次改变参考组织部分的定义。具有集成输入界面的显示设备例如可以是触摸屏。72、可选地，显示设备和输入界面也可以被设计为完全或部分分离。例如，可以提供的是，用户通过输入设备(诸如计算机鼠标、键盘或轨迹球)，任选地使用显示设备来定义至少一个参考组织部分，该显示设备向用户显示例如鼠标指针当前所处的位置。还可以想到用于指示所分配的组织区域的分配的第一显示设备和用于定义至少一个参考组织部分的第二显示设备。73、根据一些优选实施方式、实施方式的变型或进一步发展，可以通过输入界面定义至少一个目标组织部分tsi。为此目的，例如，该设备可被置入至“分析模式”中。计算设备可以配置为(在该分析模式中)至少针对目标组织部分，基于分配到该目标组织部分tsi的第二多个位置中的位置来确定是否可以将其分配到参考组织类型，并且如果是这种情况，则将tsi分配到相应的参考组织类型。74、例如，用户(例如外科医生)可以在外科手术过程中注意到特定位置。然后，用户可以通过输入界面在具体位置处定义目标组织部分，并且如果需要，在显示设备上读取该分配。可选地或另外，用户当然可以始终将目标组织部分定义为参考组织部分，例如，如果存在(或可以被分配)类似的部分，以便使类似的组织部分在相机图像中显示为与相同的组织类型相关联。75、根据一些优选实施方式、实施方式的变型或进一步发展，计算设备被配置为实现人工智能模块ai模块。人工智能模块aim被训练并配置为接收参考组织部分的特征分布和第二多个位置的至少一个多光谱强度分布作为输入，并基于其生成指示至少一个组织部分(对应于第二多个位置)与至少一个参考组织部分的相似性的输出。76、有利地，第二多个位置对应于多光谱图像传感器装置的n通道多光谱2维图像(位图)的像素的总和。因此，例如可以通过以下方式生成用于训练人工智能模块aim的训练数据：首先，通过多光谱图像传感器的方式记录多光谱2维图像。熟练的用户，例如医生，然后在图像中(或在单独的图像中)定义参考组织部分，并将这些分配到参考组织类型。在此基础上，创建了多光谱强度分布的相关特征分布cdmis。每个cdmi由属于相应参考组织部分以及因此参考组织类型的所有像素的强度分布组成。77、然后，用户尽可能准确地注释记录图像中的每个像素，因为它们与已经创建了特征分布的参考组织类型之一相关联。因此，每个像素的这些注释形成了记录图像的标签或“基本事实”。利用注释的(或标记的)图像作为训练数据，现在可以通过监督机器学习来训练人工智能模块(aim)，以便以通常的方式最小化人工智能模块的预测与相应标记(作为预测的期望结果)的偏差。为此目的，通常计算代价函数，其惩罚标记和预测之间的偏差(例如逐像素)，并且通过训练算法，例如使用反向传播和梯度下降的方式将其最小化。78、因此，本发明还提供了用于生成训练数据的方法，包括以下步骤：79、-提供分配到预定参考组织类型的多光谱强度分布的特征分布(例如，如上文所述，通过定义参考组织部分和参考组织类型并检测多光谱强度分布的特征分布)；80、-提供多光谱2维图像，特别是通过多光谱图像传感器记录的方式；81、-用户将每个像素注释(或：“标记”)为与预定义的参考组织类型之一相关联，以便以这种方式从所提供的多光谱2维图像生成注释(或：标记的)图像。82、使用训练数据，然后可以训练人工智能模块aim，或者可以通过以下步骤提供经过训练的人工智能模块aim：83、-在初始配置中提供人工智能模块aim，该人工智能模块aim被设计为接收n通道多光谱2维图像作为输入数据，并基于其生成将2维图像的每个像素分配到参考组织类型的输出数据；84、-通过基于注释图像的监督学习的方式来训练人工智能模块aim，以生成经过训练的人工智能模块aim。85、因此，本发明还提供了经过训练的人工智能模块aim和用于训练人工智能模块aim的方法。86、人工智能模块aim尤其可以是或包括人工神经网络。对于图像处理，特别是多光谱图像，使用至少一个卷积层已被证明是有利的。87、人工智能模块aim可以在初始配置中具有随机初始化的参数，例如通过在预定义的限度内给出人工神经网络随机值的权重和偏差的所有值。初始配置也可以通过预训练提供，即可以以上述方式，通过“迁移学习”的方式提供和再训练预训练的人工智能模块aim。88、通过在人工智能模块aim的输出处为每个像素提供softmax函数，可以将每个像素分配到参考组织类型，该函数为每个像素生成概率分布，概率分布的每个概率值指示像素可以分配到具体参考组织类型的概率。然后可以对确定了最高概率的参考组织类型进行最终分配。89、根据一些优选实施方式、实施方式的变型或进一步发展，计算设备配置为实现相似性确定模块。相似性确定模块可以用作人工智能模块aim的替代方案，或者在一些实施方式中对其进行补充。90、相似性确定模块配置为：91、-根据预定算法在参数空间中为检测到的特征分布cdmi生成各自的第一参数表示，92、-在相同的参数空间中为第二多个位置的至少一个强度分布生成各自的第二参数表示，并基于预定义的相似性度量来计算至少一个第一和至少一个第二参数表示之间的相似性(特别是相似性值)，93、-其中基于所确定的相似性将组织部分分配到参考组织类型。94、也就是说，参考组织类型通过第一参数表示来表征(或参数化)，并且第二多个位置(例如，待检查组织区域内的组织部分的像素)的强度分布通过第二参数表示来表征。95、优选地，根据相似性度量来确定每个第二参数表示与哪个第一参数表示最相似，然后将其分配到该第一参数表示。因此，通过以下链：位置->第二参数表示->第一参数表示->参考组织类型，实现了将每个位置分配到参考组织类型。96、根据一些优选实施方式、实施方式的变型或进一步发展，该设备配置为通过显示设备显示待检查组织区域的实时图像，并基本上实时地在实时图像中将至少一个分配的组织部分图形化地指示为被分配到相应的参考组织类型。如上文已经描述的，这可以通过例如覆盖颜色和/或图案来实现。实时表示具有特别的优点，即例如，外科医生在手术期间总是以特别清楚的方式被告知目标组织类型。例如，可以实时观察某个组织部分是否被供应氧气(充氧的)或未被供应(脱氧的)。97、根据一些优选实施方式、实施方式的变型或进一步发展，多光谱图像传感器被布置或集成在内窥镜或外窥镜上或其中。例如，多光谱图像传感器可以在内窥镜尖端远侧或在相机头近侧法兰连接到内窥镜。例如，相机头可以用于生成真实彩色实时图像，而多光谱图像传感器检测多光谱强度分布。因此，内窥镜和/或外窥镜也可以是本设备的一部分。这同样适用于表示来自内窥镜或外窥镜的相机头的真实彩色实时图像数据的其他显示设备。98、根据一些优选实施方式、实施方式的变型或进一步发展，根据多光谱图像传感器装置(或至少一个多光谱图像传感器)的空间分辨率，特别是在同一图像内，优选实时图像内，通过像素(优选所有像素)给出第一多个位置中的位置和/或第二多个位置中的位置。这意味着可以任选地利用多光谱图像传感器装置的现有分辨率。99、根据一些优选实施方式、实施方式的变型或进一步发展，参考组织部分的特征分布的多光谱强度分布具有比第二多个位置中的位置的多光谱强度分布更高的光谱分辨率。例如，由于参考组织类型和参考组织部分可以在干预之前制备，它们也可以用更精确的多光谱图像传感器进行记录。即使然后在使用设备的同时使用具有较低光谱分辨率的多光谱图像传感器，这也可以提高分配的总体精度。100、根据一些优选实施方式、实施方式的变型或进一步发展，计算设备配置为监视第一多个位置中的位置的多光谱强度分布的特征分布cdmi的任何变化，并且如果变化对应于预定的相关性标准，则使多光谱强度分布的受影响的特征分布被重新检测。这也可以被称为参考组织部分跟踪。101、这背后的想法是，在cdmis的检测过程中，外部环境可能会发生显著变化，有时正是在设备的用户不想执行新的检测过程时。在水下进行手术期间，可能会发生液体诸如血液或尿液流入至水中，并因此改变检测到的光谱。作为另一种实例，多光谱图像传感器装置的移动或多光谱图像传感器的移动，或者打开或关闭环境光源，或者以其他方式改变照明状况，也可能改变检测到的光谱。102、在一方面的cdmis的检测与在另一方面的待检查组织区域的多光谱强度分布的检测之间的这种变化可能导致不准确。因此，跟踪可能使cdmis始终保持最新，而无需任何进一步的用户干预，从而可以始终准确地分析待检查的组织区域。跟踪可以由用户激活/去激活，例如通过语音命令、脚踏开关等。当参考组织部分总是保持在多光谱图像传感器装置的检测范围内时，跟踪是特别有用的。另外，当cdmis表现出距离依赖性时，跟踪特别有用。103、为了跟踪检测区域何时变化，该设备必须接收关于参考组织部分在它们被定义后位于多光谱图像传感器装置的检测区域中的位置的信息。这可以通过数字图像处理，即通过计算设备检测检测区域中变化，然后计算和补偿参考组织部分的位置的变化来实现。104、可选地，可以跟踪多光谱图像传感器装置(或其一部分)本身的移动，并且可以由此得出关于参考组织部分位置变化的结论。例如，可以通过包括电气线圈的多光谱图像传感器并在(优选地不均匀的)磁场中移动它来实现这种跟踪，使得可以从线圈中感应的电流得出关于多光谱图像感测器移动的结论。105、可选地，例如，可以通过使用另一固定跟踪相机设备来执行多光谱图像传感器的光学跟踪，以检测多光谱图像感测器的移动，并使用这来得出关于其检测范围变化的结论。为了便于光学跟踪，多光谱图像传感器可以设置有光学标记，其特别容易被固定跟踪相机设备，例如反射器、光元件(例如发光球)等识别。106、根据第二方面，本发明还提供了用于检查有机组织的方法。该方法包括以下方法步骤：107、-定义人体的至少一个参考组织部分，以定义分配的参考组织类型；108、-对于每个定义的参考组织部分，检测至少一个各自多光谱强度分布的特征分布cdmis，其中所述各自的特征分布cdmi包括所选择的参考组织部分内的第一多个位置中的每个位置的多光谱强度分布；109、-检测待检查组织区域的第二多个位置中的每个位置的多光谱强度分布；110、-基于检测到的特征分布，使用检测到的与所述至少一个组织部分相关联的所述第二多个位置中的位置的多光谱强度分布来确定是否可以将待检查组织区域的至少一个组织部分分配到参考组织类型；111、-如果可以将至少一个组织部分分配到参考组织类型，则相应地分配所述至少一个组织部分；以及112、-以图形方式指示所述至少一个分配的组织部分被分配到相应的参考组织类型。113、根据本发明第二方面的实施方式的方法尤其可以通过根据第一方面的实施方式的设备来执行，并且反之亦然。因此，关于设备描述的所有变型、选项和修改也可以应用于所述方法，并且反之亦然。114、只要有意义，上述配置和进一步的发展可以根据需要进行组合。本发明的其他可能的配置、其他发展和实施方式还包括上文或下文关于未明确提及的示例性实施方式描述的本发明的特征的组合。特别地，本领域技术人员由此还将添加单个方面作为对本发明的各个基本形式的改进或附加。