(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の組織の罹患状態を診断する医療装置であって、
前記医療装置は、
インピーダンス信号ユニットと、
分類ユニットと、
診断ユニットと、
を含み、
前記インピーダンス信号ユニットは、
異なる組織層における、ターゲット組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、前記ターゲット組織領域のインピーダンスデータを得て、
異なる組織層における、前記ターゲット組織領域に近接している参照組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、前記参照組織領域のインピーダンスデータを得る、
ように構成されている、複数の電極を具備するプローブに接続されており、
前記プローブは、スパイク又はマイクロニードルを有しており、
各スパイク又はマイクロニードルは、患者の前記組織の少なくとも１つの層を貫通するのに十分な長さを有しており、
前記インピーダンス信号ユニットは、異なる組織層における、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータと、前記参照組織領域の前記インピーダンスデータとを、実質的に同時に又は直ぐに続けて得るように更に構成されていて、
最上位の組織層におけるインピーダンス値を得るために、隣り合う電極から成る電極対を選択し、
より深い組織層の範囲におけるインピーダンス値を得るために、１つ以上の中間電極によって離されている電極を具備する電極対を選択し、
前記分類ユニットは、
少なくとも１組のデータ前処理規則を、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータと、前記参照組織領域の前記インピーダンスデータとに適用して、前記ターゲット組織領域の分類されたデータセットと、前記参照組織領域の分類されたデータセットとを得るように構成されていて、
前記診断ユニットは、
前記ターゲット組織領域に対する前記分類されたデータセットに基づいて、前記ターゲット組織領域における前記罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを行なうように構成されている、
医療装置。
【請求項２】
前記診断ユニットは、
更に、前記参照組織領域に対する前記分類されたデータセットに基づいて、前記ターゲット組織領域における前記罹患状態を診断するために、前記訓練された評価システムアルゴリズムを行なうように構成されている、請求項１に記載の医療装置。
【請求項３】
前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータにおけるノイズ成分を低減して、
前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータの次元を低減する、
ように構成されている処理ユニット、
を更に含む、請求項１に記載の医療装置。
【請求項４】
前記処理ユニットは、
時間、空間、位相、及び／又は大きさに関して、前記ターゲット組織領域及び／又は前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つを微分して、
前記ターゲット組織領域及び／又は前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つの前記大きさ、前記位相、実数部、及び／又は虚数部を決定して、
前記ターゲット組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つと、前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つとの差を決定して、並びに／或いは、
前記ターゲット組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つと、前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つとの逆数を決定する、
ように更に構成されている、請求項３に記載の医療装置。
【請求項５】
前記処理ユニットは、
例えば主成分分析によって、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータを、線形に低減して、
例えば非線形のカーネル主成分分析によって、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータを、非線形に低減して、
コール−コールの等価回路のモデル化と、自己組織化マップと、インピーダンスのインデックス付けとのうちの１つ以上を用いることによって、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータを低減する、
ように更に構成されている、請求項３に記載の医療装置。
【請求項６】
外部デバイスへ／からデータを送信／受信することができる通信ユニットと、
処理ユニットと、
を更に含み、
前記通信ユニットは、前記患者の身体状態に関するデータを受信するように構成されていて、
前記処理ユニットは、前記患者の身体状態に関するこのようにして受信した前記データのうちの少なくとも幾つかをパラメータ化するように構成されていて、
前記診断ユニットは、更に、前記患者の身体状態に関する前記パラメータ化されたデータに基づいて、前記ターゲット組織領域における前記罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを行なうように構成されている、請求項１記載の医療装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、全体的に、人間又は動物の患者の組織における生体の状態、特に罹患状態（diseased condition）を診断、決定、特徴付け、又は評価することに関する。より具体的には、本発明は、組織の電気インピーダンスデータを用いることによって、このような患者の組織における罹患状態、例えば、基底細胞癌又は悪性黒色腫のような皮膚癌を診断することに関する。
【背景技術】
【０００２】
皮膚癌は、世界中の多くの国々において急増している形態の癌である。皮膚癌の中で最も一般的な形態は、基底細胞癌と、扁平上皮細胞癌と、黒色腫である。黒色腫は、より稀なタイプの皮膚癌の１つであるが、皮膚癌に関連する死亡の大多数の原因になっている。皮膚癌の症例の大多数は、日光に当たり過ぎたことによって引き起こされていることが示唆されている。他のタイプの癌と同様に、皮膚癌、特に黒色腫を、できるだけ初期段階で診断することが重要である。
【０００３】
しかしながら、経験を積んだ皮膚科医にとってさえ、皮膚の腫瘍は、特に悪性黒色腫の場合に、臨床診断が難しいことが分かるであろう。従って、組織構造の検査のために皮膚生検と組み合わせて視診を用いる確立した方法に加えて、診断の補助が益々必要とされている。
【０００４】
当該技術において知られているように、電気インピーダンスは、特に組織、例えば、器官のうちの粘膜と、皮膚と、外皮のような組織における、有機物質及び生体物質の変化の非常に高感度のインジケータを構成する。従って、電気インピーダンスは、有機物質及び生体物質の構造特性における変異を非侵襲で測定する効果的なツールを提供し得る。そのため、罹患状態のような異常状態から、様々な状況、特性、又は刺激に起因する有機物質及び生体物質における変異及び変性の発生を証明するために、有機物質及び生体物質における変異及び変性を測定する単純で信頼性が高いやり方を、多くの労力を費やして見付けた。従って、電気インピーダンスの測定値又はスペクトルを用いて生体の状態を決定する技術であって、幾つかの侵襲、微小侵襲、及び非侵襲の技術が、当該技術において提案された。
【０００５】
一般に、病気の進行中のできるだけ初期段階で、即ち、予防処置を実施し易いときに、及び／又は、病気の進行中の症状の発現（episode）における後期段階で予防処置が適用される場合と比較して、予防処置がより効果的であるときに、組織における罹患状態を決定することが望ましい。
【０００６】
特に、皮膚癌、特に悪性黒色腫は、隣接する組織及び器官の中に非常に急速に広がり得るので、病気の進行における後期段階で診断された場合は、皮膚癌を非常に危険にし、致命的にする可能性さえあり得る。基底細胞癌と扁平上皮細胞癌とのような、他のタイプの皮膚癌は、悪性であっても、身体の他の部分に広がる可能性はより低い。しかしながら、これらは、早く治療しないと、局部的に見た目が悪くなる（disfigure）かもしれない。多くの癌のように、皮膚癌は、通常は、前癌障害として始まる。前癌障害は、最初は極めて小さいかもしれない。この点に関して、障害（lesion）は、特に初期段階では、直径１ｍｍ未満の悪性病巣を有する非常に小さな悪性部分を含み得ることが、臨床経験によって示された。従って、病気の初期段階における小さなサイズの腫瘍でさえも診断できることが、非常に望ましい。
【０００７】
身体の部位内における電気インピーダンスの差の画像を生成するために、電気インピーダンスの画像化が提案された。この画像は、異常状態、例えば障害の実際の画像に必ずしも対応している必要はなく、むしろ、このような異常状態の識別に使用できるパターンとして、広く解釈され得ることに留意すべきである。しかしながら、インピーダンスの測定値に基づいて、健康な組織又はほんの軽度の罹患組織(例えば、良性障害)と、悪性腫瘍のような罹患組織とを区別するには、更に調べる必要がある。この点に関して、インピーダンスデータから画像又はパターンを構築しようとする場合に、対処しなければならない根本的な問題がある。１つには、身体内の電流は、最小抵抗の経路に沿って進むということである。通常、この経路は、不規則な経路であって、身体中の特定の線、又は面にさえも制限されない。これは、インピーダンスデータから、身体における電気的性質の空間分布を再構築する際に問題であり得る。更に、組織におけるインピーダンスの測定値から得られる電気インピーダンスデータは、多変量であり、更に、大きさと位相とを構成する複素数を含む。複素数を分析するという問題があるにも関わらず、更に、このような多変量データは、通常、非常に大きなデータセットを表わす。非常に大きなデータセットは、強力なデータ処理手段を用いてさえも、分析が煩雑であり得る。
【０００８】
一般に、患者の組織及び内部器官内の罹患状態を診断する従来の方法及びデバイスには、多変量のインピーダンスデータの大きなセットを、存在し得る罹患状態に、正確に効率的にマップできる多目的手段がない。従って、存在し得る任意の罹患状態を識別する目的で、多変量のインピーダンスデータを処理する改善されたアルゴリズムを用いることが望ましいであろう。
【０００９】
これに加えて、有機物質及び生体物質の構造特性における変質を測定する従来のアプローチ、特に、罹患組織の中の小さな悪性領域を決定する従来のアプローチは、一般に、必要な精度及び／又は構造の分解能(組織の分解能)が十分ではないことが証明された。その理由は、小さなサイズの障害のような組織中の微小なサイズの異常を検出する及び／又は特徴付ける測定インピーダンススペクトルの分解能に限界があるからである。
【００１０】
従って、患者の、特に皮膚の、組織の罹患状態を診断するための、改善された方式又はアルゴリズムであって、存在し得る任意の罹患状態を識別するために、多変量のインピーダンスデータの大きなセットを正確に効率的に処理する多目的手段を備えた、改善された方式又はアルゴリズムが、当該技術において必要とされている。更に、従来のアプローチと比較して、向上した精度及び／又は組織の分解能を提供できる、改善された方式を備えていることが、望ましいであろう。特に、皮膚癌、例えば、悪性黒色腫、基底細胞癌、扁平上皮細胞癌、又はこれらの前駆物質を診断するための改善された技術であって、従来のアプローチと比較して、向上した精度及び／又は構造の分解能を提供する技術を備えていることが望ましいであろう。
【発明の概要】
【００１１】
上述を考慮して、本発明は、組織において測定された電気インピーダンスデータを用いることによって、患者の組織における罹患状態を診断するための、改善された方法及び医療装置を提供することを目的とする。
【００１２】
独立請求項によると、この目的と他の目的は、患者の組織における罹患状態を診断する装置及び方法によって、完全に又は部分的に達成される。更なる実施形態は、従属請求項によって定義される。
【００１３】
本発明の第１の態様によると、患者の組織の罹患状態を診断する方法が提供される。当該方法は、ターゲット組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、ターゲット組織領域のインピーダンスデータを得ることと、ターゲット組織領域に近接している参照組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、参照組織領域のインピーダンスデータを得ることと、を含む。少なくとも１組のデータ前処理規則を、ターゲット組織領域のインピーダンスデータと、参照組織領域のインピーダンスデータとに適用して、それによって、ターゲット組織領域に対する分類されたデータセットと、参照組織領域に対する分類されたデータセットとを得る。更に、当該方法は、ターゲット組織領域に対する分類されたデータセットに基づいて、ターゲット組織領域における罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを適用すること、を含む。ターゲット組織領域のインピーダンスデータと、参照組織領域のインピーダンスデータとを、実質的に同時に又は直ぐに続けて得る。
【００１４】
このような方法によって、人間又は動物の患者の組織における罹患状態を診断できる技術であって、少なくとも１組のデータ前処理規則を訓練して、訓練された評価システムアルゴリズムの性能(精度)を改善することによって、改善された精度を提供できる技術を提供する。
【００１５】
本発明の実施形態によると、訓練された評価システムアルゴリズムを適用することによる、ターゲット組織領域における罹患状態の診断は、更に、参照組織領域に対する分類されたデータセットに基づいて行なわれる。（罹患している可能性のある）ターゲット組織のデータに加えて、（健康な）参照組織のデータを考慮に入れることによって、精度が一層向上し得る。この点に関して、ターゲット組織領域と参照組織領域との電気インピーダンスデータを、実質的に同時に又は直ぐに続けて得ることによって、ターゲット組織のインピーダンスの生物学的ノイズ（biological noise）が低減し得る。電気インピーダンスは、生物学的ノイズによって影響を受ける。生物学的ノイズは、例えば、患者の年齢と、患者の性別と、組織の温度と、組織の湿度と、身体の位置とによってもたらされる。このような生物学的ノイズによって、分類エラーが取り込まれる可能性があり、このやり方で、生物学的ノイズを除去するか、又は最低限に維持することができる。このような生物学的ノイズは、大きくなり過ぎると、誤診断につながり得る。
【００１６】
本発明の第１の態様による方法は、都合のよいことに、当該方法を行なうためのコンピュータコードを具備するコンピュータプログラム、又はコンピュータ読み出し可能ディジタル記憶媒体において実現され得ることが分かるであろう。コンピュータ読み出し可能ディジタル記憶媒体の非制限的な例は、ＣＤと、ＤＶＤと、フロッピー（登録商標）ディスクと、ハードディスクドライブと、テープカートリッジと、メモリーカードと、ＵＳＢメモリデバイスである。このようなコンピュータプログラムは、このようなコンピュータ読み出し可能ディジタル記憶媒体に記憶される。このようなコンピュータプログラムと記憶媒体は、本発明の範囲に含まれる。
【００１７】
本発明は、人間の患者と他の動物の患者との両者に適用され得ると考えられる。
【００１８】
本発明の第２の態様によると、患者の組織における罹患状態を診断する医療装置が提供される。当該装置は、インピーダンス信号ユニットを含んでいる。インピーダンス信号ユニットは、ターゲット組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、ターゲット組織領域のインピーダンスデータを得て、更に、ターゲット組織領域に近接している参照組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、参照組織領域のインピーダンスデータを得るように構成されている。更に、インピーダンス信号ユニットは、ターゲット組織領域のインピーダンスデータと、参照組織領域のインピーダンスデータとを、実質的に同時に又は直ぐに続けて得るように構成されている。更に、当該装置は、分類ユニットを含んでいる。分類ユニットは、少なくとも１組のデータ前処理規則を、ターゲット組織領域のインピーダンスデータと、参照組織領域のインピーダンスデータとに適用して、ターゲット組織領域に対する分類されたデータセットと、参照組織領域に対する分類されたデータセットとを得るように構成されている。更に、当該装置は、診断ユニットを含んでいる。診断ユニットは、ターゲット組織領域に対する分類されたデータセットに基づいて、ターゲット組織領域における罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを行なうように構成されている。
【００１９】
このような装置によって、本発明の第１の態様に一致した方法の効果に類似した又は同じ効果が達成される。
【００２０】
本発明の実施形態によると、診断ユニットは、更に、参照組織領域に対する分類されたデータセットに基づいて、ターゲット組織領域における罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを行なうように構成されている。
【００２１】
本発明の別の実施形態によると、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータは、異なる組織層において得られる。小さな連続する組織の部分から一連のインピーダンス値を得るために、組織の少なくとも上部を走査する。
【００２２】
その結果、高い分解能を有するインピーダンスデータを得ることができる。これは、組織における小さな異常を検出することができる。原則的に、インピーダンスデータを得るために使用される隣り合う電極間の距離と、交流電流の周波数と、電極の全体的な設計(例えば、電極のサイズと形状)とによって、分解能は制限される。
【００２３】
更に、組織のインピーダンスは、異なる組織層、一般に複数の異なる組織層において測定され得る。複数の異なる組織層は、測定に含まれる最上位層から最下位層に直列に配置され得る。
【００２４】
その結果、隣り合う組織層における測定点間の距離を小さくすることによって、組織表面よりも下の深さに対して、高い組織分解能を得ることができる。原則として、隣り合う組織層における測定点間の距離をどれくさい小さくすることができるかということのみによって、分解能は制限される。
【００２５】
本発明の別の実施形態によると、ターゲット組織領域のインピーダンスデータ及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータにおけるノイズ成分を低減する。インピーダンスデータにおけるノイズ成分を低減するプロセスは、時間、空間、位相、及び／又は大きさに関して、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つを微分することと、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つの、大きさ、位相、実数部、及び／又は虚数部を決定することと、ターゲット組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つと、参照組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つとの差を決定することと、ターゲット組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つと、参照組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つとの逆数を決定することと、のうちの１つ以上を含み得る。従って、例えば、インピーダンスデータ中の生物学的ノイズを除去することによって、診断の精度が、更に一層向上し得る。
【００２６】
本発明の更に別の実施形態によると、ターゲット組織領域のインピーダンスデータ及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータの次元を低減する。これは、例えば主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)による、ターゲット組織領域のインピーダンスデータ及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータの線形低減か、或いは、例えば非線形のカーネルＰＣＡによる、ターゲット組織領域のインピーダンスデータ及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータの非線形低減によって行なわれ得る。その代わりに又はオプションで、コール−コールの等価回路のモデル化と、自己組織化マップと、インピーダンスのインデックス付けとによって、次元を低減してもよい。この例示的な列挙は、網羅的ではないことが分かるであろう。更に、２つ以上の技術の組み合わせによって、次元を低減してもよい。２つ以上の技術は、例えば、直前に記載した技術であるが、これらに制限されない。
【００２７】
一般に、このようにして得られたインピーダンスデータセットは、非常に数多くの変数を含む。従って、情報が冗長しているので、（一度に１つの変数を解析する）各変数の単変量解析を行なうと、曖昧になり得ることを意味する。本発明の実施形態によって、データをより少数の変数に単純化しても、それでもなお、臨床的に重要な情報を含み得るので、その後で、組織における罹患状態を診断するために、インピーダンスデータを、より迅速でより強力に解析又は処理することができる。
【００２８】
本発明の更に別の実施形態によると、患者の身体状態に関するデータを受信して、データのうちの少なくとも幾つかをパラメータ化する。訓練された評価システムアルゴリズムを行なうことによる、ターゲット組織領域に対する分類されたデータセットと、参照組織領域に対する分類されたデータセットとに基づく、ターゲット組織領域における罹患状態の分析は、更に、患者の身体状態に関するこのようにしてパラメータ化されたデータに基づいて行なわれる。患者の身体状態に関するデータは、患者の年齢と、障害のＡＢＣＤＥ特性と、患者の性別と、障害のサイズと、障害の位置と、患者の紅斑に対する感染し易さ（erythema susceptibility）との１つ以上を含み得る。
【００２９】
このように、更に、臨床的に重要な追加のデータに基づいて、罹患状態の診断を行なう。従って、罹患状態の診断の精度は、更に一層改善され得る。このような追加のデータは、特定の種類の罹患状態の診断に関するものであり得る。特定の種類の罹患状態は、例えば、皮膚癌である(上述で列挙したデータは、皮膚癌にとって特に重要であり得る)。従って、患者の身体状態に関する特別に選択された追加のデータを含むことによって、特定の罹患状態を対象にすることができる。本発明の例示的な実施形態によると、方法及び／又は装置は、皮膚癌又は皮膚の状態を診断するように特に構成されている。皮膚癌は、例えば、基底細胞癌又は悪性黒色腫、或いはその前駆物質、例えば、日光角化症(扁平上皮細胞癌の前駆物質)及び形成異常母斑（悪性黒色腫の前駆物質）である。皮膚の状態は、年齢と、日焼けによる損傷（sun damage）と、コラーゲン組成とを含む。
【００３０】
単純な線形分類器から非常に強力な人工ネットワークに及ぶ広範囲の分類器が、パターン認識に適用され得る。
【００３１】
従って、本発明の更に別の実施形態によると、例えば、フィッシャーの線形判別式（Fisher Linear Discriminant）と、部分的最小二乗法判別分析と、ｋ近傍法と、サポートベクターマシンと、人工ニューラルネットワークと、ベイズ分類器と、決定木とのうちの１つ以上によって、少なくとも１組のデータ前処理規則を決定する。
【００３２】
本発明の更に別の実施形態によると、少なくとも１組のデータ前処理規則を、患者の身体状態に関するパラメータ化されたデータに適用する。例えば、フィッシャーの線形判別式と、部分的最小二乗法判別分析と、ｋ近傍法と、サポートベクターマシンと、人工ニューラルネットワークと、ベイズ分類器と、決定木とのうちの１つ以上によって、規則を決定して、従って、患者の身体状態に関するパラメータ化されたデータを更に分類する。これは、組織の罹患状態の診断性能を高め得る。
【００３３】
本発明の更に別の実施形態によると、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータは、約１０Ｈｚ乃至約１０ＭＨｚの複数の周波数において、及び／又は複数の異なる現在の駆動振幅において得られる。
【００３４】
罹患状態の兆候を正確に得るために、インピーダンスデータの分析において、周波数スペクトルのかなりの部分、例えば１０Ｈｚ乃至１０ＭＨｚを考慮に入れる必要があり得ることが、これまでの研究で証明された（例えば、ＥＰ１６００１０４Ａ１における図２（ａ）−２（ｄ）を参照）。更に、複数の異なる現在の駆動振幅において得られたインピーダンスデータを検討することによって、例えば、線形応答からのずれを検出することができる。これを使用して、細胞レベルにおける組織の局部の潜在的変質が、細胞の潜在的変質を超える程十分に大きくなったとき、従って、新たなイオン伝導経路が利用されることが可能になるときを示すことができる。このような非線形性は、通常は、健康な組織に現れない。従って、組織における罹患状態の診断性能を更に高める際に、上述のアプローチは有益であり得る。
【００３５】
例えば、約１ｋＨｚ乃至約２．５ＭＨｚに及ぶ複数の対数的に分布した周波数において、例えば、３５の対数的に分布した周波数において、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域の電気インピーダンスを測定してもよい。この特定の例によると、１ディケード当たりに、１０個の測定周波数を使用する。
【００３６】
本発明の更に別の実施形態によると、訓練された評価システムは、例えば、ニューラルネットワークと、エキスパートシステムと、これらの組み合わせから選択される。
【００３７】
本発明に関連して、「実質的に同時に又は直ぐに続けて」という文言は、例えば、恐らくは、使用されるプローブの特定の構成に応じて、恐らくは、同時に、又は、測定プロセスを実際に実行できるほんの短い時間間隔で、ターゲット組織領域に対するインピーダンスデータを得て、参照組織領域に対するインピーダンスデータを得ることができることを意味する。これは、ターゲット組織領域に対するインピーダンスデータを得ることと、参照組織領域に対するインピーダンスデータを得ることとを、ほぼ同様の外部条件のもとで実行して、ターゲット組織領域及び参照組織領域のこのようにして得られたインピーダンスデータに、アーティファクトを取り込まないようにすることを確実にするという効果を有する。
【００３８】
本発明に関連して、「障害」という用語は、皮膚の腫瘍を意味する。
【００３９】
本発明に関連して、「ＡＢＣＤＥ基準」という用語は、患者の母斑（mole）に悪性黒色腫の疑いがあり得るかどうかを評価する基準を意味する。「ＡＢＣＤＥ基準」は、即ち、母斑の一方の側から他方の側までの境界に関する、非対称性（asymmetry, A）と、母斑の境界のぎざぎざに関する或いは母斑の境界の色が均一でない場合に関する、不規則な境界（border irregularity, B）と、１つの母斑の中に現れる複数の色のような、色（color, C）と、例えば母斑の直径が約６ｍｍを超える場合における、母斑の直径（diameter, D）と、時間に伴う形状、サイズ、又は色の変化、即ち母斑の進化（evolution, E）と、を意味する。
【００４０】
本発明に関連して、「ＡＢＣＤＥ特性」という用語は、上述のＡＢＣＤＥ基準に従って特徴付けられた、母斑、障害、等のような、患者又は病人の組織領域を意味する。
【００４１】
本発明の他の目的と、特徴と、効果は、以下の詳細な説明と、請求項と、図面とから、明らかになるであろう。
【００４２】
全体的に、請求項で使用されている全ての用語は、この中に異なる明示的な定義がない限り、その技術分野における通常の意味に従って解釈されるべきである。「１つの／前記[要素、デバイス、コンポーネント、ユニット、手段、ステップ、等]」との記載は全て、異なる明示的な記載がない限り、前記要素、デバイス、コンポーネント、ユニット、手段、ステップ、等のうちの少なくとも１つのインスタンスを指すものとして、非制限的に解釈されるべきである。明示的な記載がない限り、ここに開示されている任意の方法のステップを、開示されている順序の通りに行なう必要はない。
【００４３】
添付の図面に関連する、本発明の好ましい実施形態の例示的で非制限的な詳細な説明によって、本発明の上述の及び更なる目的と、特徴と、効果が、より良く理解されるであろう。添付の図面において、同じ参照番号は、同じ又は同様の要素に使用されている。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の例示的な実施形態に従って、医療装置の概略図を示している。
【図２】本発明の例示的な実施形態に従って、組織のインピーダンスを測定するプローブの概略図を示している。
【図３】本発明の例示的な実施形態に従って、医療装置の概略図を示している。
【図４】本発明の例示的な実施形態に従って、医療装置の概略図を示している。
【図５】本発明の例示的な実施形態に従って、医療装置の概略図を示している。
【図６】本発明の例示的な実施形態に従って、患者の組織における罹患状態を診断する方法を示す概略的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
上述及び後述では、様々な動作が、複数の別々のステップとして説明されている。従って、複数の別々のステップは、本発明の理解に役立つように行なわれる。しかしながら、これらのステップを、提示されている順序で、又は提示されている順序に基づいて、行なわなければならないことを示唆するものとして、記載順を解釈するべきではない。
【００４６】
一般に、組織における電気インピーダンスの測定値から得られる、いわゆる「生の」電気インピーダンスデータは、多変量であり、大きさと位相、又は実数部と虚数部を構成している、複素数を更に含んでいる。従って、このような生のデータを解釈するために、データをモデルに合わせるか、又は、扱いやすい数の臨床的に重要なパラメータに、データを単純化することが、望ましく、多くの場合に必要である。例えば、インピーダンスデータをより低い部分空間に線形投影することによって変数の数を低減するために、インピーダンスデータが処理され得る。この目的のために、主成分分析(ＰＣＡ)のような技術が使用され得る。その代わりに、例えば非線形カーネルＰＣＡによる、インピーダンスの非線形投影を使用してもよい。更なる代わりアプローチは、平行因子分析(parallel factor analysis, PARAFAC)、コール−コールの等価回路のモデル化、自己編成マップ、又は単純なインピーダンスのインデックスを含む。このような技術は、当該技術において知られているので、詳細な説明は省略する。このようにして単純化されたデータは、例えば、古典的統計分析又は分類によって、更に処理され得る。
【００４７】
患者の組織における電気インピーダンスと罹患状態(例えば、障害)との数値分類を使用して、電気インピーダンスと、罹患状態（障害）及び更なる特性の識別との関係を説明する規則を見付ける手段を提供することができる。更なる特性は、例えば、障害が悪性であるかどうかに関する。従って、このような規則は、インピーダンスの測定値を使用して、罹患状態(障害)を識別するために用いられる、及び／又は、別の識別されていない罹患状態(障害)を特徴付けることができる。このために、最初に、訓練セットを使用して、即ち、良性と罹患状態(障害)との両者のインピーダンス測定値を、(例えば、組織構造の分析のために障害の生検と組み合わせた視診によって臨床的に決定された)既知の識別及び／又は特性と共に使用して、規則を調整しなければならない。規則の「調整」は、広義に解釈すべきであることが分かるであろう。即ち、特定の分類規則又は分類モデルのパラメータの数値を修正すること、或いは、分類規則(又は、モデル)自体を変更することさえも含み得る。
【００４８】
罹患状態、例えば障害を診断することに関連して、通常は、例えば、新たな障害の電気インピーダンスの測定値を比較することによって、分類器の性能を確認する必要がある。新たな障害の電気インピーダンスの測定値は、分類規則の訓練に使用される訓練セットに含まれていない。新たな障害の電気インピーダンスの測定値に対しては、(例えば、組織構造の分析のために障害の生検と組み合わせた視診によって臨床的に)識別及び／又は特性が確立されている。分類規則の決定後に、新たな障害の電気インピーダンスの測定値が、いわゆるテストセットを構成することは、分類規則を確認する信頼できるやり方である。更に、この手順は、分類器の意図されている使用を忠実に真似る。従って、分類器を使用して、部分集合の確立された識別及び／又は特性と、部分集合の予測される識別及び／又は特性との関係を使用して、分類器の性能を見積もる。罹患状態に関連して、同じ手順が適用され得ることが分かるであろう。
【００４９】
上述及び後述において使用されているように、「分類規則」は、データを処理する、例えばデータを分類する、ためのデータ処理規則を意味する。
【００５０】
本発明の例示的な実施形態によると、例えば、フィッシャーの線形判別式（Fisher Linear Discriminant, FLD）と、部分的最小二乗法判別分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA))と、クラスアナロジのソフト独立モデリング（Soft Independent Modelling of Class Analogy, SIMCA）、ｋ近傍法（k-Nearest Neighbors, KNN）と、サポートベクターマシン(Support Vector Machines, SVM)と、人工ニューラルネットワーク(Artificial Neural Networks, ANN)と、決定木と、ベイズ分類器とのうちの１つ以上によって、分類規則を決定する。分類規則を決定するこのような技術は、当該技術において知られているので、詳細な説明は省略する。
【００５１】
図１は、本発明の例示的な実施形態に従って、患者の組織における罹患状態を診断する医療装置１０の概略図である。装置１０は、装置の中心的な動作を行なうメインユニット１を具備している。メインユニット１は、インピーダンス信号ユニット２と、分類ユニット３とを含んでいる。メインユニット１は、診断ユニット４に接続されている。診断ユニット４は、インピーダンス信号ユニット２によって得られたインピーダンスデータに基づいて、組織における罹患状態を診断する。
【００５２】
インピーダンス信号ユニット２は、患者の組織の中のターゲット組織領域のインピーダンスデータを得て、更に、患者の組織の中の参照組織領域のインピーダンスデータを得るように構成されている。ターゲット組織領域のインピーダンスデータが、ターゲット組織領域において測定された複数のインピーダンス値を含むことと、参照組織領域のインピーダンスデータが、参照組織領域において測定された複数のインピーダンス値を含むこととが分かるであろう。例示的な実施形態によると、患者の組織は、患者の皮膚を含む。しかしながら、ここに記載されている方法と装置は、例えば、皮膚の下に挿入できる先鋭な電極によって、組織生検(試験サンプル)に、又は患者の皮膚の下(皮下)の点に等しく適切に適用され得る。ターゲット組織領域は、診断すべき組織領域、即ち、罹患状態の疑いのある組織領域を意味する。参照組織領域は、参照のために使用される組織領域であって、健康な状態の組織領域を意味する。一般に、参照領域がターゲット組織領域に近接して位置しているか、又は異なる電気インピーダンス測定を実行できる一方で、それでもなお、参照領域がターゲット組織領域に少なくともできるだけ近付いて位置するように、参照組織領域を定めるべきである。
【００５３】
インピーダンス信号ユニット２は、ターゲット組織領域のインピーダンスデータと、参照組織領域のインピーダンスデータとを、実質的に同時に又は直ぐに続けて得るように構成されていることが好ましい。これによって、それぞれのインピーダンスデータセットを得るための測定が、実質的に同時に又は直ぐに続けて行なわれることを意味する。各インピーダンス測定の前に、例えば、０．９％の食塩水を使用して、ターゲット組織の表面と参照組織の表面とを浸してもよい。例えば、電気インピーダンスを測定する約３０秒前に、表面を浸してもよい。
【００５４】
ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータを得るための組織のインピーダンスの測定は、医療装置１０に統合されたプローブによって、又は医療装置１０の外部にあって、医療装置１０に接続されたプローブによって行なわれ得る。プローブは、例えば、外部にあるか又は統合されているかに関係なく、複数の電極を具備し得る。複数の電極は、分析される組織、典型的には患者の皮膚に接して配置されるように構成されている。２つの電極に対してＡＣ電圧を印加して、結果として得られた電流を測定することによって、組織のインピーダンスが測定され得る。このような電極プローブは、例えば、５個の電極を備えていて、５個の電極は、組織に接してプローブを配置した場合に、組織の表面エリアを実質的にカバーするように構成され得る。隣り合う電極対を選択することによって、結果として得られる電流路により、組織の最上位層を走査することができる。隣り合っていない電極対、又は言い換えると、１つ以上の電極を介在させた電極対を選択することによって、結果として得られる電流路が、より深い組織層における走査(測定)を可能にする。これは、図２に示されている。図２には、幾つかの電流路と、点線によって概略的に示されている幾つかの組織層Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄとが示されている。組織表面Ｓは、破線によって概略的に示されている。次に、隣り合う電極対、即ち、電極９ａと９ｂ、９ｂと９ｃ、９ｃと９ｄ、又は、９ｄと９ｅに対して電圧を印加することによって(電圧を印加する手段は示されていない)、結果として得られる電流路を測定することにより、組織の最上位層Ａにおいて、４つのインピーダンス測定を行なうことができる。このようにして、最上位の組織層Ａを走査することができる。同様に、今度は、１個の電極を介在させた電極対、即ち、例示されているケースによると、電極９ａと９ｃ、９ｂと９ｄ、又は、９ｃと９ｅに対して電圧を印加することによって、結果として得られる電流路を測定することにより、最上位の組織層Ａの直ぐ下の組織層Ｂにおいて、３つのインピーダンス測定を行なうことができる。同様に、今度は、２個の電極を介在させた電極対、即ち、電極９ａと９ｄ、９ｂと９ｅに対して電圧を印加することによって、結果として得られる電流路を測定することにより、組織層Ｂの直ぐ下の組織層Ｃにおいて、２つのインピーダンス測定を行なうことができる。更に、図２に示されている実施形態によると、３個の電極を介在させた電極対、即ち、この特定の例によると、電極９ａと９ｅに対して電圧を印加して、結果として得られる電流路を測定することによって、組織層Ｃの直ぐ下の、更に深い組織層Ｄにおいて、最後の測定を行なうことができる。当然に、電極数は５個に制限されず、任意の数の電極、例えば、４個、６個、１０個、１２個、又は２０個の電極が、本発明の範囲に含まれる。このような構成によって、より一層深い組織の深度で、電気インピーダンスを測定することができる。
【００５５】
更に、組織表面に沿ってプローブを動かして、複数の位置でインピーダンス測定を行なうことによって、組織表面に対して横方向の走査を行なうことができる。
【００５６】
再び図１を参照すると、このようにして取得したターゲット組織領域及び参照組織領域のインピーダンスデータを、続いて、分類ユニット３によって分類する。分類ユニット３は、少なくとも１組の分類規則を、ターゲット組織領域及び参照組織領域のインピーダンスデータに適用して、ターゲット組織領域に対する分類されたデータセットと、参照組織領域に対する分類されたデータセットとを得るように構成されている。
【００５７】
このようにして分類されたデータセットを、次に、診断ユニット４に入力する。続いて、診断ユニット４は、ターゲット組織領域に対する分類されたデータセットと、参照組織領域に対する分類されたデータセットとに基づいて、ターゲット組織領域の罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを行なう。次に、例えば、プリンタ、又はＬＣＤパネルのような適切な視覚表示手段によって、診断結果をユーザ(臨床医)に出力してもよい。更に、診断結果を、外部デバイス(図示されない)、例えば、臨床医のラップトップ又は据え置き型コンピュータに送信して、ディジタル方式でそこに記憶することも意図されている。この目的のために、装置は、無線通信媒体又は導体を介して外部デバイスと通信できる別個の通信ユニットを備えていてもよい。更に、図１に示されている実施形態によると、診断結果は、(図１において両方向の矢印（double arrow）によって示されている)統合された通信ユニット６によって、外部デバイスにも送信され得る。これは、以下で更に説明する。図１における両方向の矢印は、それぞれのコンポーネント間の通信が双方向であり得ることを示していることが分かるであろう。
【００５８】
ターゲット組織領域のインピーダンスデータと、参照組織領域のインピーダンスデータとに適用される分類規則の組は、例えば、フィッシャーの線形判別式と、部分的最小二乗法判別分析と、ｋ近傍法と、サポートベクターマシンと、人工ニューラルネットワークと、ベイズ分類器と、決定木とによって決定され得る。このような技術は、当該技術において知られているので、詳細な説明は省略する。上述及び後述に記載されている実施形態のうちの何れかと、このような技術との組み合わせが可能であることが、意図されている。
【００５９】
更に、組織中の異なる層におけるターゲット組織領域及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータを得るように、インピーダンス信号ユニット２を構成してもよい。分析される組織の少なくとも最上位組織層は走査される。即ち、少なくとも最上位層に関連する組織中の点における電気インピーダンスを測定して、最上位組織層から一連のインピーダンス値を得る。言い換えると、異なる組織層、通常は複数の異なる組織層に関係する組織中の点において、組織のインピーダンスが測定され得る。異なる組織層は、測定に含まれる最上位層から最下位層に直列に配置され得る。これは、例えば図２に関連する上述の説明に従って、実行され得る。更に、「インピーダンスの複数の電極の測定のためのスイッチプローブ（Switch probe for multiple electrode measurement of impedance）」という名称の同じ出願人による同時継続出願に記載されている装置のうちの１つ以上を用いて、組織のインピーダンスのこのような測定を実行することができる。このようにして、隣り合う組織層における測定点間の距離を小さくすることによって、組織表面より下の深さに対して、高い組織分解能が達成され得る。原則として、装置において実現できる、隣り合う組織層における測定点間の距離が、どれくらい小さいかということによってのみ、達成できる分解能が制限される。上述及び後述に記載されている実施形態のうちの任意の１つと、直前に記載した構成との組み合わせが可能であることが、意図されている。
【００６０】
図１に示されているように、医療装置１０は、処理ユニット５を更に含み得る。処理ユニット５は、ターゲット組織領域のインピーダンスデータ及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータ中のノイズ成分を低減するように構成されている。その代わりに又はオプションで、更に、ターゲット組織領域のインピーダンスデータ及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータの次元を低減するように、処理ユニット５を構成してもよい。
【００６１】
更に、ターゲット組織領域のインピーダンスデータ及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータ中のノイズ成分を低減するために、時間、空間、位相、及び／又は大きさに関して、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つを微分するように、処理ユニット５を構成してもよい。その代わりに又はオプションで、更に、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つの、大きさ、位相、実数部、又は虚数部を決定するように、処理ユニット５を構成してもよい。更に、その代わりに又はオプションで、ターゲット組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つと、参照組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つとの差を決定するように、処理ユニット５を構成してもよい。更に、その代わりに又はオプションで、ターゲット組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つと、参照組織領域の複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つとの逆数を決定するように、処理ユニット５を更に構成してもよい。従って、このようにして取得したインピーダンスデータ中の生物学的ノイズを除去することによって、医療装置１０の精度を更に高めることができる。
【００６２】
上述及び後述に記載されている実施形態における医療装置１０のうちの任意の１つは、直前又は明細書中の他の部分に記載されている処理ユニット５を含み得る。
【００６３】
図１に示されているように、装置は、通信ユニット６を更に含み得る。通信ユニット６は、外部デバイス(示されない)へ／からデータを送信／受信することができる。通信ユニット６は、ラップトップコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、データベース、等であり得る。このように、後述で説明されるように、装置は、例えば、組織の罹患状態の診断を容易にするデータを供給され得る。例えば、通信ユニット６は、患者の身体状態に関するデータを受信するように構成され得る。患者の身体状態に関するデータは、患者の年齢と、障害のＡＢＣＤＥ特性と、患者の性別と、障害のサイズと、障害の位置と、患者の紅斑に対する感染し易さとを含み得る。図１に示されているように、通信ユニット６から処理ユニットへ、直接に又はメインユニット１を介して入力された、受信データのうちの少なくとも幾つかをパラメータ化するように、処理ユニット５を構成してもよい。次に、診断ユニット４は、更に、患者の身体状態に関するパラメータ化されたデータに基づいて、ターゲット組織領域における上述の罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを行ない得る。
【００６４】
通信ユニット６と外部デバイスとの間に接続されている導線(「ワイヤ」)又は無線通信媒体を介して、データを送信/受信するように、通信ユニット６を構成してもよい。図１に示されているように、この目的のために、通信ユニット６は、アンテナ７を含んでもよく、アンテナ７は、無線通信ネットワーク８を介して外部デバイス(示されない)と通信するように構成されている。更に、当該技術においてよく知られているように、第三者による改竄から通信が保護されるように、通信を実行できることが分かるであろう。
【００６５】
上述及び後述に記載されている実施形態における医療装置１０のうちの任意の１つは、直前又は明細書中の他の部分に記載されている通信ユニット６を含み得る。
【００６６】
本発明によると、患者の組織における罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを用いる。少なくとも１組の分類規則を訓練することによって、訓練された評価システムアルゴリズムの性能(精度)が改善され得る。訓練された評価システムアルゴリズムの非制限的な例は、エキスパートシステム及び／又はニューラルネットワークである。通常、訓練された評価システムアルゴリズムを用いて、多変量データに含まれている特徴パターンであって、癌及び前癌組織を含む様々な組織のタイプ又は状態の特徴パターンを識別して学習する。多変量データは、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域において測定された複数のインピーダンス値を含む。訓練された評価システムアルゴリズムが、様々な組織のタイプと状態の特徴パターンを識別して学習するために、訓練された評価システムアルゴリズムは、パターン認識アルゴリズムを使用してもよい。パターン認識アルゴリズムは、様々な組織のタイプと状態とに対応する、多変量データ空間内の領域を識別する。本発明の実施形態に一致した方法及び装置の正確で信頼できる動作のために、訓練された評価システムアルゴリズムは、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域に対する分類されたデータセットに基づいて、正確で信頼できる評価を行なうことができなければならない。これは、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータを分類するために使用される少なくとも１組の分類規則を訓練することによって確実にされる。この目的のために、上述のようなやり方で、訓練セットを使用して、分類規則を徐々に適応させて、その後で、確認してもよい。
【００６７】
本発明は、分類規則を訓練することのみに制限されず、アルゴリズムのアーキテクチャを訓練することによって、訓練された評価システムアルゴリズムの性能(精度)も改善できることが分かるであろう。アルゴリズムのアーキテクチャは、即ち、既に記載したように、一般に異なる分類規則及び／又は他のデータ処理ステップの組み合わせである。このような訓練は、分類規則の訓練に類似したやり方で行なわれ得る。
【００６８】
図３−５は、本発明の３つの例示的な実施形態に従って、患者の組織における罹患状態を診断する医療装置１０の概略図である。図３−５に示されている医療装置１０は、図１を参照して記載した医療装置１０に、多くの点で類似している。しかしながら、図３に示されているように、医療装置１０のメインユニット１は、診断ユニット４を更に含み得る。従って、図３に示されている実施形態によると、診断ユニット４は、メインユニット１に統合され得る。更に、図４に示されているように、医療装置１０のメインユニット１は、オプションで、処理ユニット５を含み得る。従って、処理ユニット５は、メインユニット１に統合される。その代わりに又はオプションで、更に、図５に示されているように、医療装置１０のメインユニット１は、通信ユニット６を含み得ることが意図されている。更に、他の実施形態において、メインユニット１は、診断ユニット４、処理ユニット５、及び／又は通信ユニット６を含み得ることが意図されている。従って、診断ユニット４と、処理ユニット５と、通信ユニット６とのうちの１つ以上は、医療装置１０のメインユニット１に統合され得る。
【００６９】
図６は、本発明の例示的な実施形態によると、患者の組織における罹患状態を診断する方法を示す概略的なフローチャートである。当該方法は、患者の組織のインピーダンスデータを得ることから開始する。ステップ１１において、ターゲット組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、ターゲット組織領域のインピーダンスデータと、参照組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、参照組織領域のインピーダンスデータとを得る。既に記載したように、参照組織領域は、ターゲット組織領域に近接して位置していることが好ましい。更に、既に記載したように、ターゲット組織領域と参照組織領域とにおける組織のインピーダンスの測定を、実質的に同時に又は直ぐに続けて行なうようなやり方で、ターゲット組織領域のインピーダンスデータと、参照組織領域のインピーダンスデータとを、実質的に同時に又は直ぐに続けて得る。
【００７０】
図６に示されているように、当該方法は、続いて、ステップ１２ａ−１２ｄを行なう。ステップ１２ａ−１２ｄの各々は、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域のこのようにして得たインピーダンスデータに対して、１組の分類規則を適用することを含む。一般に、ステップ１２ａ-１２ｄの各々において適用される分類規則の組は、互いに異なり得る。更に、好ましくは分類手続きを実行する前に、ステップ１２ａ-１２ｄの各々は、インピーダンスデータの更なる処理を含み得る。既に記載したように、このような処理は、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータ中のノイズ成分の低減、並びに／或いは、ターゲット組織領域及び／又は参照組織領域のインピーダンスデータの次元の低減を含み得る。
【００７１】
図６に示されているように、当該方法は、ステップ１３を更に含み得る。ステップ１３は、患者の身体状態に関するデータを受信して、患者の身体状態に関するこのようにして受信したデータのうちの少なくとも幾つかをパラメータ化することを含む。ステップ１２ａ−１２ｄと同様に、続いて、ステップ１２ｅにおいて、患者の身体状態に関するこのようにしてパラメータ化されたデータを分類及び／又は更なる処理を行ない得る。
【００７２】
当該方法は、続いて、ステップ１４を行なう。ステップ１４は、ステップ１２ａ−１２ｄにおいて得られたターゲット組織領域に対する分類されたデータセット及び参照組織領域に対する分類されたデータセットと、ステップ１２ｅにおいて得られた患者の身体状態に関する分類されたパラメータ化されたデータとに基づいて、訓練された評価システムアルゴリズムを適用することによって、ターゲット組織領域における罹患状態を診断することを含む。ステップ１３と１２ｅがオプションであって、ステップ１２ａ−１２ｄの１つ以上で得られたターゲット組織領域に対する分類されたデータセットと参照組織領域に対する分類されたデータセットとにのみ基づいて、訓練された評価システムアルゴリズムを適用することによるターゲット組織領域における罹患状態の診断を行なってもよいことが、分かるであろう。
【００７３】
訓練された評価システムアルゴリズムの結果、即ち、患者の組織における罹患状態の診断結果を、ユーザ(例えば、臨床医又は皮膚科医)に提供して、当該方法は、ステップ１５で終了する。
【００７４】
人間の皮膚は、複雑な異質異方性の多層構造であり、電子的に非線形の特性を有する。アレルギー反応と皮膚癌のような病気は、角皮層(表皮の最外層)よりも下に現れる。特に、角皮層は、非常に非線形の結果と、非常に高い電気インピーダンスとによって特徴付けられる。従って、測定プローブの特定の設計に応じて、皮膚の非侵襲の電気インピーダンススペクトルは、特に低周波において、角皮層の誘電特性によって支配され得る。更に、角皮層は、大きくて広い、いわゆるアルファ分散を有する。このため、下にある生存可能な皮膚層からの応答と、角皮層からの応答との区別ができず、従って、生存可能な皮膚からの臨床的に重要な情報を弱めてしまうことになる。
【００７５】
本発明の更に別の実施形態に従って、角皮層よりも下に現れる電気インピーダンス現象の評価を改善するために、複数の電極を有する導電プローブによって、インピーダンスデータを得る。複数の電極のうちの各電極は、少なくとも１つのスパイク又はマイクロニードルを含む。各スパイク又はマイクロニードルは、患者の皮膚の少なくとも１つの層を貫通するのに十分な長さを有するか、又は患者の皮膚表面よりも下の表皮の最深層、即ち胚芽層まで貫通するのに十分な長さを有する。例えば、各スパイク又はマイクロニードルは、皮膚癌を評価するために、１ｍｍまでの長さを有し得る。一方で、より厚い外皮で内部に閉じ込められている他の組織と器官は、より長いスパイク又はマイクロニードルを必要とし得る。更に、複数の電極のうちの各電極は、少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１２、１５、１８、２０、２２、３０、４０、又は少なくとも５０個の、このようなスパイク又はマイクロニードルを含み得る。このような構成によって、角皮層の非線形の結果の問題を軽減し得ることに加えて、能力の条件に関して、多機能性と適応性とを高めることができる。更なる実施形態によると、プローブのスパイク又はマイクロニードルは、横方向に互いに離れている。従って、例えば、１対のスパイク又はマイクロニードルの付いた電極に対して電圧を印加して、結果として得られた電流を測定することによって、インピーダンスを測定するときに、相互に干渉しない。
【００７６】
例示的な実施形態によると、プローブは、シリコンウェーハのような基礎基板上に配置された複数のマイクロニードルを含む。シリコンウェーハの面から伸びるマイクロニードルの作成は、当該技術において知られている。例えば、米国第２００４／０２４３０６３号、Ｓ.ロイ及びＡ.Ｊ.フレイシュマン、「マイクロニードル配列モジュールと、マイクロニードル配列モジュールの作成方法」（S. Roy and A. J. Fleischman, "Microneedle array module and method of fabricating the same"）を参照。
【００７７】
本発明に関連して、更に、互いに電気的に接続された電気コンポーネントに関して、接続されたという文言は、直接に接続されていることを意味することに制限されず、中間のコンポーネントを有する機能的な接続（functional connection）も含むことが分かるであろう。例えば、一方では、第１のコンポーネントの出力が、第２のコンポーネントの入力に接続される場合に、これは直接接続を構成する。他方では、導体が、実質的に変化しない第１のコンポーネントの出力からの信号を、１つ以上の追加のコンポーネントを介して、交互に、第２のコンポーネントの入力に直接に供給する場合に、第１のコンポーネントと第２のコンポーネントは、同じく接続されている。しかしながら、第１のコンポーネントの出力からの信号が次第に又は突然に変化して、第２のコンポーネントへ入力される信号において対応した又は変更された変化をもたらすという意味で、この接続は機能的である。
【００７８】
結論として、本発明は、組織の電気インピーダンスの測定を用いて、人間又は動物の患者の組織における罹患状態を診断する方法及び医療デバイスに関する。少なくとも１組のデータ前処理規則を、ターゲット組織領域のインピーダンスデータと、参照組織領域のインピーダンスデータとに適用する。参照組織領域は、ターゲット組織領域に近接して位置している。ターゲット組織領域のインピーダンスデータと、参照組織領域のインピーダンスデータは、それぞれ、ターゲット組織領域と参照組織領域とにおいて測定された複数のインピーダンス値を含む。２つの組織領域における組織の測定は、実質的に同時に又は直ぐに続けて行なわれる。前処理されたデータに基づいて、訓練された評価システムアルゴリズムは、ターゲット組織領域における罹患状態を診断する。
【００７９】
上述では、主として、少数の実施形態に関連して、本発明を説明した。しかしながら、当業者に容易に分かるように、請求項によって定義されている本発明の範囲内において、上述で開示された実施形態以外の他の実施形態が同様に可能である。
以下に、本願出願時の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[１]患者の組織の罹患状態を診断する方法であって、
（ａ）ターゲット組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、前記ターゲット組織領域のインピーダンスデータを得るステップと、
（ｂ）前記ターゲット組織領域に近接している参照組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、前記参照組織領域のインピーダンスデータを得るステップと、
（ｃ）少なくとも１組のデータ前処理規則を、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータと、前記参照組織領域の前記インピーダンスデータとに適用して、それによって、前記ターゲット組織領域に対する分類されたデータセットと、前記参照組織領域に対する分類されたデータセットとを得るステップと、
（ｄ）前記ターゲット組織領域に対する前記分類されたデータセットに基づいて、前記ターゲット組織領域における前記罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを適用するステップと、
を含み、
前記ステップ（ａ）とステップ（ｂ）は、実質的に同時に又は直ぐに続けて行われる、
方法。
[２]前記ステップ（ｄ）は、更に、前記参照組織領域に対する前記分類されたデータセットに基づいて行なわれる、前記[１]に記載の方法。
[３]前記ステップ（ａ）及び／又は（ｂ）は、
（ｅ）異なる組織層におけるインピーダンスデータを得るステップ、
を更に含み、
小さな連続する組織の部分から一連のインピーダンス値を得るために、前記組織の少なくとも上部を走査する、前記[１]に記載の方法。
[４]（ｆ）前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータにおけるノイズ成分を低減するステップと、
（ｇ）前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータの次元を低減するステップと、
のうちの１つ以上を更に含む、前記[１]に記載の方法。
[５]前記ステップ（ｆ）は、
時間、空間、位相、及び／又は大きさに関して、前記ターゲット組織領域及び／又は前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つを微分するサブステップと、
前記ターゲット組織領域及び／又は前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つの前記大きさ、前記位相、実数部、及び／又は虚数部を決定するサブステップと、
前記ターゲット組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つと、前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つとの差を決定するサブステップと、
前記ターゲット組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つと、前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つとの逆数を決定するサブステップと、
のうちの１つ以上を含む、前記[４]に記載の方法。
[６]前記ステップ（ｇ）は、
例えば主成分分析によって、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータを、線形に低減するサブステップと、
例えば非線形のカーネル主成分分析によって、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータを、非線形に低減するサブステップと、
コール−コールの等価回路のモデル化と、自己組織化マップと、インピーダンスのインデックス付けとのうちの１つ以上を用いることによって、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータを低減するサブステップと、
のうちの１つ以上を含む、前記[４]に記載の方法。
[７]（ｈ）前記患者の身体状態に関するデータを受信するステップと、
（ｉ）前記患者の身体状態に関するこのようにして受信した前記データのうちの少なくとも幾つかをパラメータ化するステップと、
を更に含み、
前記ステップ（ｄ）における、前記訓練された評価システムアルゴリズムを適用することによる、前記ターゲット組織領域に対する前記分類されたデータセットと、前記参照組織領域に対する前記分類されたデータセットとに基づく、前記ターゲット組織領域における前記罹患状態の前記診断は、更に、前記患者の身体状態に関する前記パラメータ化されたデータに基づいて行なわれる、前記[１]に記載の方法。
[８]前記患者の身体状態に関する前記データは、前記患者の年齢と、障害のＡＢＣＤＥ特性と、前記患者の性別と、障害のサイズと、前記障害の位置と、前記患者の紅斑に対する感染し易さとのうちの１つ以上を含む、前記[７]に記載の方法。
[９]（ｊ）フィッシャーの線形判別式と、部分的最小二乗法判別分析と、ｋ近傍法と、サポートベクターマシンと、人工ニューラルネットワークと、ベイズ分類器と、決定木とのうちの１つ以上によって決定される、前記患者の身体状態に関する前記パラメータ化されたデータに対する少なくとも１組のデータ前処理規則を適用するステップ、
を更に含む、前記[７]に記載の方法。
[１０]フィッシャーの線形判別式と、部分的最小二乗法判別分析と、ｋ近傍法と、サポートベクターマシンと、人工ニューラルネットワークと、ベイズ分類器と、決定木とのうちの１つ以上によって、前記ステップ（ｃ）における前記少なくとも１組のデータ前処理規則を決定する、前記[１]に記載の方法。
[１１]前記ターゲット組織領域及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータは、/約１０Ｈｚ乃至約１０ＭＨｚの複数の周波数において、及び／又複数の異なる現在の駆動振幅において得られる、前記[１]に記載の方法。
[１２]基底細胞癌又は悪性黒色腫のような皮膚癌を診断するように構成されている、前記[１]に記載の方法。
[１３]前記訓練された評価システムアルゴリズムは、エキスパートシステムと、ニューラルネットワークと、その組み合わせとから選択される、前記[１]に記載の方法。
[１４]患者の組織の罹患状態を診断する医療装置であって、
前記医療装置は、
インピーダンス信号ユニットと、
分類ユニットと、
診断ユニットと、
を含み、
前記インピーダンス信号ユニットは、
ターゲット組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、前記ターゲット組織領域のインピーダンスデータを得て、
前記ターゲット組織領域に近接している参照組織領域において測定された複数のインピーダンス値を具備する、前記参照組織領域のインピーダンスデータを得るように構成されていて、
前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータと、前記参照組織領域の前記インピーダンスデータとを、実質的に同時に又は直ぐに続けて得るように更に構成されていて、
前記分類ユニットは、
前記少なくとも１組のデータ前処理規則を、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータと、前記参照組織領域の前記インピーダンスデータとに適用して、前記ターゲット組織領域の分類されたデータセットと、前記参照組織領域の分類されたデータセットとを得るように構成されていて、
前記診断ユニットは、
前記ターゲット組織領域に対する前記分類されたデータセットに基づいて、前記ターゲット組織領域における前記罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを行なうように構成されている、
医療装置。
[１５]前記診断ユニットは、
更に、前記参照組織領域に対する前記分類されたデータセットに基づいて、前記ターゲット組織領域における前記罹患状態を診断するために、前記訓練された評価システムアルゴリズムを行なうように構成されている、前記[１４]に記載の医療装置。
[１６]前記インピーダンス信号ユニットは、
異なる組織層において、前記ターゲット組織領域及び／又は前記参照組織領域のインピーダンスデータを得るように更に構成されていて、
小さな連続する組織の部分から一連のインピーダンス値を得るために、前記組織の少なくとも上部を走査する、前記[１４]に記載の医療装置。
[１７]前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータにおけるノイズ成分を低減して、
前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータの次元を低減する、
ように構成されている処理ユニット、
を更に含む、前記[１４]に記載の医療装置。
[１８]前記処理ユニットは、
時間、空間、位相、及び／又は大きさに関して、前記ターゲット組織領域及び／又は前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つを微分して、
前記ターゲット組織領域及び／又は前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つの前記大きさ、前記位相、実数部、及び／又は虚数部を決定して、
前記ターゲット組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つと、前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つとの差を決定して、
前記ターゲット組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つと、前記参照組織領域の前記複数のインピーダンス値のうちの少なくとも１つとの逆数を決定する、
ように更に構成されている、前記[１７]に記載の医療装置。
[１９]前記処理ユニットは、
例えば主成分分析によって、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータを、線形に低減して、
例えば非線形のカーネル主成分分析によって、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータを、非線形に低減して、
コール−コールの等価回路のモデル化と、自己組織化マップと、インピーダンスのインデックス付けとのうちの１つ以上を用いることによって、前記ターゲット組織領域の前記インピーダンスデータ及び／又は前記参照組織領域の前記インピーダンスデータを低減する、
ように更に構成されている、前記[１７]に記載の医療装置。
[２０]外部デバイスへ／からデータを送信／受信することができる通信ユニットと、
処理ユニットと、
を更に含み、
前記通信ユニットは、前記患者の身体状態に関するデータを受信するように構成されていて、
前記処理ユニットは、前記患者の身体状態に関するこのようにして受信した前記データのうちの少なくとも幾つかをパラメータ化するように構成されていて、
前記診断ユニットは、更に、前記患者の身体状態に関する前記パラメータ化されたデータに基づいて、前記ターゲット組織領域における前記罹患状態を診断するために、訓練された評価システムアルゴリズムを行なうように構成されている、前記[１４]記載の医療装置。
【符号の説明】
【００８０】
１・・・メインユニット、２・・・インピーダンス信号ユニット、３・・・分類ユニット、４・・・診断ユニット、５・・・処理ユニット、６・・・通信ユニット、７・・・アンテナ、８・・・通信ネットワーク、９ａ−９ｅ・・・電極、１０・・・医療装置、１１、１２ａ−１２ｅ、１３、１４、１５・・・ステップ、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ・・・組織層、Ｓ・・・組織表面。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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