(57)【要約】      （修正有）【課題】反射率ベースのスペクトル測定システムから得られる反射率測定を使用し、生物学的パラメータベクトルを推定するシステムおよび方法を提供する。【解決手段】皮膚特性を説明する半経験的な生物物理学的モデルおよび推定反射率スペクトルを使用し、計算効率についての基底ベクトルを使用して推定反射率スペクトルおよび測定反射率スペクトルの次元を低下させる。アルゴリズムの組み合わせが、パラメータの初期設定を生成するのに使用され、測定スペクトル由来のパラメータ間のエラーは、推定スペクトルから算出されたパラメータと比較される、反復制御ベースの技術を使用して、さらに洗練される。ついで、これらのエラーが処理されて、パラメータの初期設定に対する小さな差分を生成する。推定仮想生物学的パラメータと測定仮想生物学的パラメータとの間のエラーがゼロに減少するまで、または、所定の閾値レベル以下になるまで、処理が繰り返される。【選択図】図４
2014147714.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
反射率ベースのスペクトル測定システムから得られる反射率測定からの、生物物理学的モデルについての生物学的パラメータベクトルを推定するための方法であって、
前記生物物理学的モデルに対する、初期生物学的パラメータベクトルＰ０を、インプットとして提供し、前記生物物理学的モデルが、アウトプットとして、推定スペクトルＲｅ（λ）を生成する工程と、
前記推定スペクトルを、推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換する工程と、
前記推定仮想生物学的パラメータベクトルを、記憶装置に伝達する工程と、
を含む方法。
【請求項２】
生物学的パラメータベクトルＰが推定されるための生物物理学的モデルにより部分的に表される生物学的実体の表面から、波長λでスペクトル反射率検出器により得られた、ｉｎ  ｖｉｖｏスペクトル反射率測定を含む測定スペクトルＲｍ（λ）を受信する工程と、
前記測定スペクトルを、測定仮想生物学的パラメータベクトルＰｍで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換する工程と、
（Ａ）前記測定仮想生物学的パラメータベクトルＰｍと、前記推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅとを比較して、それらの間のエラーＥを判定する工程と、
（Ｂ）前記エラーが、所定の閾値未満であることに応じて、
（ｉ）前記判定されたエラー量に基づいて、次の生物学的パラメータベクトルを生成する工程、
（ｉｉ）前記次の生物学的パラメータベクトルを、前記生物物理学的モデルに提供して、次の推定スペクトルを取得する工程、
（ｉｉｉ）前記次の推定スペクトルを、次の推定仮想生物学的パラメータベクトルで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換し、前記次の推定仮想生物学的パラメータベクトルが、次の反復に使用される工程、および
（Ａ）〜（Ｂ）を繰り返す工程を含む別の方法で、最新の推定仮想生物学的パラメータベクトルが、最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルＰＦであると判定する工程と、
前記最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルを、前記記憶装置に伝達する工程と、
をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記推定スペクトルＲｅ（λ）が、
【数１】
2014147714.tif 000030
を含み、式中、Ｐｉが、前記生物学的パラメータベクトルにおけるｉｔｈパラメータであり、Ψ１（λ），Ψ２（λ），Ψ３（λ），…，ΨＮ（λ）が、波長λについての基底値を表す行に沿った各要素を有する、列方向の基底ベクトル１，２，３，…Ｎをそれぞれ表し、Ｎが、パラメータ数である、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅが、
【数２】
2014147714.tif 000031
を含み、式中、Ψ（λ）が、波長λについての基底値を表す各要素を有する列方向の基底ベクトルを有するマトリクスであり、Ｔが、転置演算である、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記測定仮想生物学的パラメータベクトルＰｍが、
【数３】
2014147714.tif 000032
を含み、式中、Ψ（λ）が、波長λについての基底値を表す各要素を有する列方向の基底ベクトルを有するマトリクスであり、Ｔが、転置演算である、請求項１記載の方法。
【請求項６】
反射率ベースのスペクトル測定装置から得られる反射率測定からの、生物物理学的モデルについての生物学的パラメータベクトルを推定するためのシステムであって、
生物学的パラメータベクトルＰが推定されるための生物物理学的モデルにより部分的に表される生物学的実体の表面から、波長λでｉｎ  ｖｉｖｏスペクトル反射率測定を取得するためのスペクトル反射率検出器と、
記憶装置および前記スペクトル反射率検出器と通信しているプロセッサとを含み、前記処理が、
前記生物物理学的モデル内の初期生物学的パラメータベクトルＰ０を受信して、推定スペクトルＲｅ（λ）を生成し、
前記推定スペクトルを、推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換し、かつ、
前記推定仮想生物学的パラメータベクトルを、前記記憶装置に伝達すること、を行うための機械可読のプログラム命令を実行する、
システム。
【請求項７】
生物学的パラメータベクトルＰが推定されるための生物物理学的モデルにより部分的に表される生物学的実体の表面から、波長λでスペクトル反射率検出器により得られた、ｉｎ  ｖｉｖｏスペクトル反射率測定を含む測定スペクトルＲｍ（λ）を受信し、
前記測定スペクトルを、測定仮想生物学的パラメータベクトルＰｍで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換し、
（Ａ）前記測定仮想生物学的パラメータベクトルＰｍと、前記推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅとを比較して、それらの間のエラーＥを判定し、
（Ｂ）前記エラーが、所定の閾値未満であることに応じて、
（ｉ）前記判定されたエラー量に基づいて、次の生物学的パラメータベクトルを生成し、
（ｉｉ）前記次の生物学的パラメータベクトルを、前記生物物理学的モデルに提供して、次の推定スペクトルを取得し、
（ｉｉｉ）前記次の推定スペクトルを、次の推定仮想生物学的パラメータベクトルで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換し、前記次の推定仮想生物学的パラメータベクトルが、次の反復に使用され、かつ、
（Ａ）〜（Ｂ）を繰り返すことを含む別の方法で、最新の推定仮想生物学的パラメータベクトルが、最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルＰＦであると判定し、かつ、
前記最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルを、前記記憶装置に伝達することをさらに含む、請求項６記載のシステム。
【請求項８】
前記推定スペクトルＲｅ（λ）が、
【数４】
2014147714.tif 000033
を含み、式中、Ｐｉが、前記生物学的パラメータベクトルにおけるｉｔｈパラメータであり、Ψ１（λ），Ψ２（λ），Ψ３（λ），…，ΨＮ（λ）が、波長λについての基底値を表す行に沿った各要素を有する、列方向の基底ベクトル１，２，３，…Ｎをそれぞれ表し、Ｎが、パラメータ数である、請求項６記載のシステム。
【請求項９】
前記推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅが、
【数５】
2014147714.tif 000034
を含み、式中、Ψ（λ）が、波長λについての基底値を表す各要素を有する列方向の基底ベクトルを有するマトリクスであり、Ｔが、転置演算である、請求項６記載のシステム。
【請求項１０】
前記測定仮想生物学的パラメータベクトルＰｍが、
【数６】
2014147714.tif 000035
を含み、式中、Ψ（λ）が、波長λについての基底値を表す各要素を有する列方向の基底ベクトルを有するマトリクスであり、および、Ｔが、転置演算である、請求項６記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ｉｎ  ｖｉｖｏで皮膚露出部の領域表面を取り込む、反射率ベースのスペクトル測定システムを使用して得られるスペクトル測定からの生物物理学的モデルについての生物学的パラメータベクトルを推定するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
皮膚ガンは、世界中で深刻化する問題であり、ヒトにおいて診断される全てのガンの約４０％を占める。十分早期に発見されれば、大部分の皮膚ガンは、治療可能である。現在、皮膚科医は、皮膚表面に見られる病斑の初期評価を行うのに、目視検査および個人的な経験に頼っている。疑わしい病斑は、分析のために生検が行われる。生検は、多くの場合、病斑が存在する皮膚の一部または全部の除去を伴い、抽出された組織は、分析のために研究所に送られる。生検は、多くの患者にとって不快な経験であり得る。真皮および皮下組織の層は、血管により潅流され、神経であふれている細胞および結合組織から構成されるためである。皮膚科医は、患者から皮膚組織を物理的に取り除く必要なしに、彼らの臨床診断決定に役立つ非侵襲的な技術の恩恵を非常に受けるであろう。
【０００３】
真皮層における血液量のほぼ半分は、酸素を輸送する赤血球細胞により占められる。酸素は、ヘモグロビン分子中で運ばれる。組織中の血液量割合が知られていることに加えて、酸素飽和が、組織内の血流力学活性の良好な指標を提供することができ、さらに、組織の健康状態の良好な指標である。パルス酸素濃度計により測定される時、酸素飽和は、患者の臨床状態の全体的な指標を提供するが、真皮層における組織の特定の領域に限定されたｉｎ  ｖｉｖｏでの酸素化を得るには不十分である。表皮層の厚みのｉｎ  ｖｉｖｏ測定では、ヒトの皮膚におけるメラニンおよび血液の濃度が、医療用途および化粧用途に有用であると考えられる。皮膚の色が、主に、表皮層中のメラニン量と真皮層中の血液量割合により決定されるためである。従来技術の方法、例えば、オプティカル・コヒーレント・トモグラフィ等は、種々の皮膚パラメータの測定を取得できるが、正確性を制限し得る散乱および音響効果からのノイズを被る。さらに、皮膚組織層の光学的な特性は、光が、可視スペクトル全体を通して、強力かつ異方性に散乱されることを意味する。これにより、単純なモデル、例えば、ベールの法則の皮膚光学系の悪い近似を作成する。血液力学分析の一環としての血液量および組織酸素化のモニタリングは、反転によって正確に行われ得ることが提供される、拡散反射率測定を使用して非侵襲的に行われ得る。この技術は、速くて正確な反転法の恩恵を大いに得るであろう。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、非侵襲的、非接触的、遠隔測定環境において、皮膚特性、例えば、皮膚の厚み、メラニン濃度、真皮血液量、酸素飽和等の正確な推定のための、皮膚の遮るもののない表面からｉｎ  ｖｉｖｏで得られた拡散反射率データを使用する高性能な制御ベースの反転技術が、この技術分野において必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
反射率ベースのスペクトル測定システムから得られる測定スペクトルからの生物物理学的モデルについての生物学的パラメータベクトル（生物学的パラメータのベクトル）を推定するためのシステムおよび方法を開示する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、ヒトの皮膚の基本的な構造を説明する。
【図２】図２は、皮膚上に１つの病斑（２０１）を有する左手と、２つの病斑（２０２、２０３）を有する右手とを含む一対のヒトの手を示す。
【図３】図３は、市販のＣＭＯＳＩＳ  ＣＭＶ４０００イメージセンサの上部に、ウエハーレベルで直接後工程されたスペクトルフィルタのセットからなる、完全に統合されたＣＭＯＳ互換性ハイパースペクトルセンサである、ＩＭＥＣから入手できるハイパースペクトルカメラを示す。
【図４】図４は、本発明の方法に基づいて生物学的パラメータベクトルを推定するために、ヒトの手の表面からの反射率測定をキャプチャーするための反射率ベースのスペクトル測定システムの一例の一実施形態を説明する。
【図５】図５は、ｎ＝１の屈折率を有する半無限媒質からの拡散反射率データについての、モンテカルロモデルに対するＫ−Ｍモデルの比較を示す。
【図６】図６は、半経験的なＫ−Ｍモデルとモンテカルロとの比較を示す。
【図７】図７は、薄い（有限の）表面層と、半無限の底層とを含む２つの層構造に由来する半経験的なＫ−Ｍモデルを示す。
【図８】図８は、図７の２層構造についての、モンテカルロに対する半経験的なＫ−Ｍの比較を示す。
【図９】図９は、２層皮膚モデルについての、制御ベースの反転用システムにおけるブロック図の一実施形態を示す。
【図１０】図１０は、生物物理学的モデルについての生物学的パラメータベクトルを推定するための、本発明の方法の一実施形態を説明するフロー図である。
【図１１】図１１は、結節点Ａまたは結節点Ｂのいずれかに関して継続するフロー処理についての、図１０のフロー図の続きである。
【図１２】図１２は、本発明の種々の態様を実施するための、一例のイメージ処理システムのブロック図を説明する。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
反射率ベースのスペクトル測定システムを使用する反射率測定からの生物物理学的モデルについての生物学的パラメータベクトルを推定するためのシステムおよび方法を開示する。本発明は、測定スペクトルから推定仮想生物学的パラメータベクトルを生成することを目的とする。皮膚の生物学的なばらつきを説明する、半経験的な生物物理学的モデルが使用される。各測定中に推定反射率スペクトルおよび測定反射率スペクトルの次元を低下させるための方法が使用される。次元低下は、データがより容易に操られ得る、仮想パラメータ空間で操作するものに、効果的に可能である。
【０００８】
スペクトル反射率検出器を使用して、スペクトルデータを操作するためにスペクトル反射率測定を取得することを、当業者は容易に精通するであろうことを理解すべきである。当業者は、同時摂動確率近似、レーベン−マーカートアルゴリズムおよび遺伝的アルゴリズムを理解する能力を有するであろう。さらに、当業者は、線形および非線形の問題に対する古典的なベイズ的アプローチ、ならびに、多基準最適化法およびアルゴリズムを含む、高次元のデータを、低次元の仮想パラメータ空間に変換する技術にも精通しているであろう。
【０００９】
「生物学的実体」は、本願明細書に開示の教示に基づいて、測定スペクトルが取得および処理され得る、皮膚露出部の領域を有する、当該任意の対象を意味する。「ヒト」、「人間」または「患者」の用語は、この開示を通して種々の箇所で使用され得るが、本発明に関する生物学的実体は、ヒト以外の何かでもよいと解釈されるべきである。したがって、「人間」、「患者」または「ヒト」の使用は、添付の特許請求の範囲を、厳密に人間に限定するとは見なされない。
【００１０】
「皮膚」は、下層組織、内部器官および他の解剖構造を、いくつか例をあげると、衝撃、摩耗、紫外線照射、化学物質への暴露から保護する。図１は、その基本的な構造を説明するヒトの皮膚の断面を示す。皮膚は、全体重のおおよそ１６％を占める。皮膚は、外部との物理的接触に関する知覚データを脳に提供する神経であふれている。図１に示すように、皮膚は、３つの層、すなわち、表皮、真皮および下皮の層を含む。表皮は、血の気がなく、上皮細胞が占め、真皮層内の毛細血管から養分および酸素の拡散に頼っている。皮膚の着色に関与する主な色素は、カロテンとメラニンである。両色素は、表皮に存在する。表皮層中のメラニン細胞は、紫外線照射から下部組織を保護するメラニンと呼ばれる色素の種々の陰を生成する。真皮層は、表皮層と下皮層との間に位置し、血管ネットワーク、リンパ組織、神経線維および付属組織、例えば、毛包および汗腺を有する複数の層からなる。下皮層は、脂肪組織により占められる。下皮層は、皮膚構造と身体の残り部分との間の境界としての役割を果たす。
【００１１】
「皮膚ガン」は、ガン性の皮膚上の増殖または病斑を意味する。大部分の皮膚ガンは、外側（表皮）の層で発生するが、一部のガンは、より深い構造内に現れる。３種類の一般的な皮膚ガン、すなわち、基底細胞ガン、扁平上皮細胞ガンおよびメラノーマがある。一般的に、時間とともにサイズが大きくなる皮膚上の増殖（腫瘍）または異常なシミ（病斑）は、皮膚ガンである疑いがある。その具体化は、特に皮膚ガンの検出および診断の促進に向かう。
【００１２】
「当該領域」は、皮膚露出部の領域である。図２は、１つのマーク２０１を有する左手、ならびに、２つのマーク２０２、２０３を有する右手を含む一対の実例となる手を示す。本願明細書の教示が皮膚ガンの診断に使用されるそれらの実施において、マーク自体が、該当する。当該領域は、該当マーク周辺の領域でもよい。このような領域の１つは、マーク２０３周辺の２０４で示される。皮膚の病斑は、病斑を周囲の正常な皮膚と分離する境界を決定するために分割され得るため、スペクトル反射率検出器を使用して異なる波長でキャプチャーされるイメージの配列から取得される領域内のそれらのピクセルのみに、本願明細書の計算における複雑性を制限し得る。
【００１３】
「スペクトル反射率検出器」は、スペクトルイメージキャプチャー能を有する画像化システムである。このような画像化システムは、イメージにおける各ピクセルについて取得されるスペクトル測定を生成する。スペクトル反射率検出器は、当該分野において容易に公知であるように、分光計、分光光度計、マルチスペクトルカメラおよびハイパースペクトルカメラであり得る。別の実施形態では、スペクトル反射率検出器は、色データとスペクトルデータの両方をキャプチャー可能なハイブリッド画像化システムである。分光光度計は、光源波長の機能として強度を測定できる光度計である。分光光度計の重要な特徴は、吸収または反射率測定におけるスペクトル帯域幅および線形範囲である。分光光度計は、スポット測定のみを提供する。分光計は、それらの波長に基づく光学シグナルを分離する光学機器である。これらの特化した機器は、種々のスペクトル応答を備えており、種々の商流において、販売者から入手できる。分光計は、表面から反射された光を測定するための、プローブおよび種々の光源（例えば、タングステンハロゲンライト）を有するように、特注され得る。
【００１４】
「マルチスペクトルカメラ」は、マルチスペクトル画像化システムまたはハイパースペクトル画像化システムのいずれかであり得る。一般的に、両実施形態は、標的から反射された光を測定するスペクトルセンサのアレイを含む。マルチスペクトルカメラは、可視波長帯域もしくはＩＲ波長帯域または両帯域で操作できる。マルチスペクトルカメラは、典型的には、物体を照射する少なくとも１つの光源と、各狭帯域通過フィルタを有する各検出器を有する検出器アレイとを有する。別の実施形態では、マルチスペクトルカメラは、チャネル基礎ごとの反射率値を出力するための複数の出力を含み、反射率値を処理および記憶するためのプロセッサおよび記憶装置をさらに含んでもよい。このようなカメラシステムは、記憶装置、メモリおよび、機械可読のプログラム命令を実行可能なプロセッサを包含してもよい。
【００１５】
「ハイパースペクトルカメラ」は、分光法と画像化を組み合わせるため、伝統的なＲＧＢ画像化法を使用して正確に区別することができない、異なる物体間を区別できる。大部分のハイパースペクトルカメラは、センサ上の狭いスリット型の開口部からの光を広げる回折格子に対する、その分光能による。スリットがｘ方向に向かう場合、ついで、可動ミラーを用いてあたり一面を検査することにより、ｙ方向におけるイメージを構築する。狭いスリットおよび長い焦点距離は、細かいスペクトルおよび空間分解能を生じるが、（開口部が小さいことによる）処理能力を要し、（複数の光学部品による）カメラサイズおよび（光学系が可動することによる）機械的な複雑性を要する。図３に示すように、このようなハイパースペクトルカメラは、完全に統合されたＣＭＯＳ互換性ハイパースペクトルセンサである。
【００１６】
Ｒｍ（λ）で表される「測定スペクトル」は、波長λでのスペクトル反射率検出器を使用して得られる反射率測定を意味する。
【００１７】
「測定スペクトルを受信する」ことは、読み出し、受信、キャプチャー、ダウンロードまたは、本願明細書に開示の方法に基づいて処理するためにスペクトル測定を別に取得することと幅広く解釈され、意味することを意図している。測定スペクトルについての値は、個々の値として受信されてもよく、または、リアルタイムでのスペクトルデータの連続的な流れとして受信されてもよい。測定スペクトルは、スペクトル反射率検出器からの連続的基底で受信されてもよいし、または、有線または無線のネットワークを介して遠隔装置から読み出されてもよい。
【００１８】
一般的にＰとして表される「生物学的パラメータベクトル」は、生物学的なパラメータのベクトルを意味する。生物学的パラメータは、表皮の厚さ、メラニン濃度、真皮血液量割合、皮膚酸素飽和および光散乱パラメータのいずれかであり得る。
【００１９】
Ｐ０で表される「初期生物学的パラメータベクトル」は、推定スペクトルを取得するための生物物理学的モデルに、最初の反復で提供される生物学的パラメータベクトルである。初期生物学的パラメータベクトルは、広く理解されているように、例えば、同時摂動確率近似（ＳＰＳＡ）、レーベン−マーカートアルゴリズム（ＬＭＡ）または遺伝的アルゴリズムを使用して生成される。つまり、ＳＰＳＡは、大域的最小点を見出すための降下法である。その主な特徴は、根本的な最適化問題の程度に関わらず、目的関数の２つの測定のみを必要とする勾配近似である。最適化技術としては、適応モデリングおよび適応シミュレーションに十分適しており、複数の未知パラメータを有するシステムを最適化するために幅広く使用される。例示は、ＳＰＳＡのウェブサイトで提供される。レーベン−マーカートアルゴリズム（ＬＭＡ）は、関数におけるパラメータの空間にわたって一般的に非線形である、関数の最小化の問題に対する数値解を提供する。これらの最小化問題は、特に最小二乗曲線適合および非線形計画を生じる。基本的に、ＬＭＡは、ガウス・ニュートン・アルゴリズム（ＧＮＡ）と、勾配降下法との間に挿入する。ＬＭＡは、典型的には、多くの場合、遠くでの最終最小点で開始する時でさえ解を見出し得ることを意味するＧＮＡより堅牢である。ＬＭＡは、パッケージの曲線適合問題を解決するために、多くのソフトウェアアプリケーションに使用されるよく知られているアルゴリズムである。しかしながら、ＬＭＡは、局所的最小点のみを見出し、大域的最小点を見出さない。遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）は、自然進化のプロセスをまねたヒューリスティック探索である。ＧＡは、最適化および探索問題に対する解を生成するのに使用される、進化アルゴリズム（ＥＡ）のより大きな分類に属する。
【００２０】
「半経験的な生物物理学的モデル」または単に「生物物理学的モデル」は、生物学的パラメータのベクトルをインプットとして受信し、推定スペクトルを出力として生成するモデルである。
【００２１】
Ｒｅ（λ）で表される「推定スペクトル」は、（測定スペクトルとは対照的に）推定されたスペクトルを意味し、生物物理学的モデルにより生成される。一実施形態では、推定スペクトルは、下記関係：
【数１】
2014147714.tif 000003
により規定される。式（１）中、Ｐｉは、生物学的パラメータベクトルＰにおけるｉｔｈパラメータであり、Ψｉ（λ）は、波長λについての基底値を表す所定の行に沿った各要素を有する、ｉｔｈ列方向の基底ベクトルであり、Ｎが、パラメータ数である。基底系は、生物物理学的モデル上の実験計画法（ＤＯＥ）により、または、モンテカルロシミュレーションにより構築される。
【００２２】
「測定仮想生物学的パラメータベクトル」は、受信した測定スペクトルＲｍ（λ）を、ベクトルＰｍで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換されることにより得られる生物学的パラメータのベクトルである。一実施形態では、ベクトルＰｍは、下記関係：
【数２】
2014147714.tif 000004
により規定される。式（２）中、Ψ（λ）は、波長λについての基底値を表す行に沿った各要素を有する列方向の基底ベクトルであり、Ｔは、転置演算である。
【００２３】
「推定仮想生物学的パラメータベクトル」は、推定スペクトルＲｅ（λ）を、ベクトルＰｅで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換された結果である。一実施形態では、ベクトルＰｅは、下記関係：
【数３】
2014147714.tif 000005
により規定される。式（３）中、Ψ（λ）は、波長λについての基底値を表す行に沿った各要素を有する列方向の基底ベクトルであり、Ｔは、転置演算である。
【００２４】
「次の推定仮想生物学的パラメータベクトル」は、次の反復で使用するために得られた推定仮想生物学的パラメータのベクトルである。本願明細書においてより完全に開示されるように、次の推定仮想生物学的パラメータベクトルは、利得行列Ｋを有するＭＩＭＯ積分コントローラを含むフィードバックコントローラを使用して判定される。利得行列は、極配置ストラテジまたは線形二次調節器（ＬＱＲ）のいずれかを使用して、名目パラメータ値でのヤコビ行列を計算することにより設計される。
【００２５】
ＰＦで表される「最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトル」は、測定仮想生物学的パラメータベクトルと、次の推定仮想生物学的パラメータベクトルとの間の比較の結果として判定されたエラーが閾値レベルであるか、または閾値レベルを下回る場合、反復処理により出力される、最新の推定仮想生物学的パラメータベクトルを意味する。
【００２６】
次に、図４を参照して、反射率ベースのスペクトル測定システム４００の一例の一実施形態を説明する。
【００２７】
図４において、例となるヒトの手４０２は、少なくとも反射光４０４の一部が、スペクトル測定システム４００の光学系４０５により受信されるように、発光体４０１により各種の波長のいずれかで発せられた光線（まとめて４０３）を反射する。光学系４０５は、受信された反射光４０４をフォーカスするのに機能する、１つ以上のレンズ４０６を有する。このような光学系は、所望の波長の狭い帯域の光のみを通過させる、１つ以上の帯域通過フィルタを含んでもよい。フィルタは、同じイメージのＮ波長帯域を取得するために、後で変更されてもよい。フォーカスされた光４０７は、検出器４０８のアレイに向けられる。受信した光が、ＩＲイメージ４０９を形成するために空間的に分解されるように、検出器アレイは、多次元グリッドに沿った複数のピクセル位置での強度値を、独立して記録する。一実施形態では、検出器アレイ４０８は、スペクトル成分が選択可能なマルチスペクトルＩＲ検出装置を含む。適切な光学系４０５および検出器アレイ４０８は、一般的に、商業的に見出される。センサアレイ４０８は、手４０２のキャプチャーされたＩＲイメージ４０９のピクセル強度値４１０を、コンピュータワークステーション４１１に提供する。コンピュータワークステーションは、例えば、光学系４０５のフォーカスおよび検出器アレイ４０８の感度を制御するために、スペクトル測定システム４００の種々の構成部品と通信して、設置されてもよい。
【００２８】
ワークステーション４１１は、共同してグラフィカル・ユーザ・インターフェースを含む、ディスプレイ４１２およびキーボード４１３を有することが示される。グラフィカル・ユーザ・インターフェースは、図４におけるシステムのオペレータまたはユーザが、入力または、他の１つ以上のメニューオプションおよびデバイス設定の変更について選択するのを可能にする。または、ディスプレイ４１２の表面を物理的にタッチすることによりメニューオプションを、ユーザが選択するのを可能にするタッチスクリーンディスプレイが、使用される。グラフィカル・ユーザ・インターフェースを使用することにより、ユーザは、初期生物学的パラメータを規定することができ、種々の計算操作を開始することができ、結果を見ることができる。
【００２９】
ワークステーションは、さらに、マザーボード、ＣＰＵ、メモリ、インターフェース、記憶装置および通信回線、例えば、ネットワークカードを収納する、コンピュータケース４１４を含む。この実施形態では、ワークステーション４１１は、キャプチャーＩＲイメージのシグナルを受信するように構成され、最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルが生成され、記憶装置４１５またはコンピュータ可読の媒体４１６に伝達され得るように、図９のシステムに関してさらに記載される、本願明細書の教示における種々の態様を実行する。
【００３０】
ワークステーション４１１は、本願明細書に記載の機能を実行するための機械可読のプログラム命令を実行可能なプロセッサを必然的に含むことが理解されるべきである。
【００３１】
拡散反射率分光法は、拡散反射率測定からの吸収サンプルおよび散乱サンプルの放射特性を判定することからなる。生物学的用途では、照射された媒質は、放射特性が各層内では一定であるが、層から層へは異なる、強力に散乱する多層媒質としてモデル化され得る。皮膚は、表皮と呼ばれる外層と、真皮と呼ばれる下層とからなる。したがって、ヒトの皮膚は、２層系としてモデル化され得る。表皮は、メラニン含有量による、スペクトルの紫外および可視の部分における強力な吸収により特徴付けられる。血液および結合組織は、真皮における吸収および散乱の原因となる。血液の吸収特性は、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンの濃度により決まる。２層モデルは、ヒトの皮膚を、半無限の真皮を覆う有限の表皮として、合理的に近似可能にする。下皮は、全ての可視光を拡散すると見なされる。皮下脂肪に彩層がないためである。２層皮膚モデルは、皮膚の光学係数に対する皮膚特性に関連するのに使用され得る。次に、例えば、半経験的なクベルカ−ムンクモデルを使用することにより、拡散反射率の正確な推定を合理的に生成し得る。放射特性、例えば、吸収および散乱は、透過率スペクトルおよび反射率スペクトルに関連し得る。
【００３２】
光子輸送に影響を与える基本方程式は、放射輸送方程式（ＲＴＥ）と呼ばれる。ＲＴＥの一実施形態は、
【数４】
2014147714.tif 000006
として記載される。式（４）中、Ｉλは、
【数５】
2014147714.tif 000007
方向における位置
【数６】
2014147714.tif 000008
でのスペクトル強度であり、σα，λおよびσｓ，λは、吸収および散乱スペクトルである。ελは、放射スペクトルである。積分は、
【数７】
2014147714.tif 000009
方向に散乱される光を表す。
【数８】
2014147714.tif 000010
は、
【数９】
2014147714.tif 000011
方向の光子が
【数１０】
2014147714.tif 000012
方向に散乱されるであろう可能性であり、位相関数と呼ばれる。媒質（例えば、空気および皮膚）間の界面での適切な境界条件が正確に規定される場合、ＲＴＥは解かれ得る。これらの境界条件は、周知のスネルの法則およびフレネルの式の形を成す。ＲＴＥは、数値法を使用して解かれ得る。このような数値法の１つは、吸収および散乱が、ステップサイズおよび角度不足についての確率分布をサンプリングすることによりモデル化される確率事象として扱われる、モンテカルロ法である。モンテカルロは、構造（すなわち、界面）および特性（すなわち、吸収および散乱のスペクトル）が一旦規定されると、完全に正確である。
【００３３】
平面構造に関して、ＲＴＥは、解析解を生成するのに十分に簡易化され得る。実効輸送アルベドと呼ばれる１つのパラメータが、光子輸送を説明するのに使用され得ることが示され得る。一実施形態では、これは、
【数１１】
2014147714.tif 000013
により与えられる。
【００３４】
１Ｄ  ＲＴＥは、その計算効率のために、印刷イメージにおける色をモデル化するのに広く使用される、クベルカ−ムンク（Ｋ−Ｍ）２流束モデルと、基本的に同等であることも示され得る。ただし、Ｋ−Ｍモデルは、モンテカルロと比較した場合、全てが正確であるわけではないことが理解されるべきである。図５は、ｎ＝１の屈折率を有する半無限媒質からの拡散反射率データについての、モンテカルロに対するＫ−Ｍモデルの比較を示す。図６は、ｎが層の屈折率であるｎの範囲についての、半経験的なＫ−Ｍモデルとモンテカルロとの比較を示す。図７は、薄い（有限の）表面層と、半無限の底層とを含む２つの層構造に由来する半経験的なＫ−Ｍモデルを示す。
【００３５】
一実施形態では、有限層上の表面からの拡散反射率についての２層の半経験的なＫ−Ｍモデルは、
【数１２】
2014147714.tif 000014
により規定される。式（６）中、Ｒ＿は、
【数１３】
2014147714.tif 000015
【数１４】
2014147714.tif 000016
【数１５】
2014147714.tif 000017
により与えられる単層の半経験的なＫ−Ｍモデルである。式（７）〜式（９）中、ρ０１は、正反射性の反射率であり、ρ１０は、媒質から空気への表面反射率であり、Ｒｄは、
【数１６】
2014147714.tif 000018
により与えられるＫ−Ｍ拡散反射率である。ここで、ａは、ｗｔｒの関数として表されるＫ−Ｍパラメータである。記号「＾」で表される量は、モンテカルロの結果に適合する回帰から得られる、実験係数ＡｉおよびＢｉを有する実験的に修飾された量を意味する。パラメータＲ＊は、
【数１７】
2014147714.tif 000019
により与えられるマッチングパラメータである。式（１０）中、Ｙは、表層のＫ−Ｍ光学的厚みであり、αは、
【数１８】
2014147714.tif 000020
となるような、ｗｔｒ２の関数である実験的要因である。
【００３６】
図８は、図７の２層構造についての、モンテカルロに対する半経験的なＫ−Ｍモデルの比較を示す。
【００３７】
皮膚モデルは、皮膚特性を、半経験的なＫ−Ｍモデルを使用して反射率スペクトルをつぎに算出するのに使用され得る、皮膚層の光学的な特性に変換する。
【００３８】
一般的に、皮膚モデルにおける吸収スペクトルσａおよび散乱スペクトルσｓは、
【数１９】
2014147714.tif 000021
の形をなす。式（１２）中、ｐは、皮膚特性のベクトルであり、ならびに、ｆおよびｇは、これらの特性を、皮膚層ｉの光学的な特性に変換するマッピング関数である。ＮＩＲに対する可視における皮膚モデルの詳細は、上記で取り込まれた参考文献である、ＹｕｄｏｖｓｋｙおよびＰｉｌｏｎによる、タイトル：「Ｓｉｍｐｌｅ  Ａｎｄ  Ａｃｃｕｒａｔｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ  Ｆｏｒ  Ｄｉｆｆｕｓｅ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  Ｏｆ  Ａ  Ｓｅｍｉ−Ｉｎｆｉｎｉｔｅ  Ａｎｄ  Ｔｗｏ−Ｌａｙｅｒ  Ａｂｓｏｒｂｉｎｇ  Ａｎｄ  Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ  Ｍｅｄｉａ」および「Ｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇ  Ｓｋｉｎ  Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  Ｆｒｏｍ  Ｉｎ  Ｖｉｖｏ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ」に見出され得る。この範囲では、２層の半経験的なＫ−Ｍモデルは、皮膚が合理的に半無限の真皮層を覆う有限の表皮として近似され得るため、特に興味深い。本願明細書の種々の実施形態では、皮膚パラメータは、ベクトル：
【数２０】
2014147714.tif 000022
により与えられる。式（１３）中、Ｌｅｐｉは、表皮層の厚みであり、ｆｍｅｌは、表皮におけるメラニン濃度であり、ｆｂｌｏｏｄは、真皮層での血液量割合であり、ＳＯ２は、血液における酸素飽和であり、Ｃｓは、光散乱パラメータである。Ｔは、転置演算を表すのに使用される記号である。真皮および表皮両方の屈折率は、≒１．４４であると見出され、両層における散乱異方性パラメータ（ｇ）は、≒０．７７に十分近似され得る。半経験的なＫ−Ｍモデルの精度は、ｇに対して比較的集約的である。
【００３９】
表皮における吸収スペクトルは、
【数２１】
2014147714.tif 000023
を単位として表され得る。式（１４）中、σａ，ｍｅｌは、メラニン減衰スペクトルであり、および、σａ，ｂｋｇは、σａ，ｂｋｇ＝７．８４×１０８λ−３．２５５である、バックグラウンド吸収スペクトルである。
【００４０】
同様に、真皮における吸収スペクトルは、
【数２２】
2014147714.tif 000024
を単位として表され得る。式（１５）中、σａ，ｂｌｏｏｄは、σａ，ｂｌｏｏｄ＝σａ，ｏｘｙ＋σａ，ｄｅｏｘｙとしてさらに表され得る血液の吸収スペクトルであり、σａ，ｏｘｙおよびσａ，ｄｅｏｘｙは、
【数２３】
2014147714.tif 000025
【数２４】
2014147714.tif 000026
により規定されるように、それぞれ、酸素化血液および非酸素化血液の吸収スペクトルである。式（１６）および式（１７）中、εｏｘｙおよびεｄｅｏｘｙは、それぞれ、酸素化ヘモグロビンおよび非酸素化ヘモグロビンのモル吸光係数であり、Ｃｈｅｍｅは、典型的には、１５０ｇ／リットルである、血中ヘモグロビン濃度である。真皮および表皮両方における散乱スペクトルは、Ｃｓ＝５×１０５を有する、σｓ（λ）＝Ｃｓ×１０５λ−１．３０である。これにより、２層皮膚モデルの記載を終了する。
【００４１】
次に、図９を参照して、皮膚モデルの反転用のシステム９００のブロック図の一実施形態を示す。式（１３）における初期パラメータベクトルｐを与えられることにより、推定反射率スペクトルが、生成され得る。反復制御ベースのリファイメントアプローチが、推定仮想生物学的パラメータベクトルの精度をさらに改善するのに使用される。反復は、測定仮想パラメータベクトルＰｍと推定仮想パラメータベクトルＰｅとを比較し、続けて、エラーを処理して、次の反復に使用される新たな推定仮想生物学的パラメータベクトルを生成することにより、皮膚モデル上で行われる。反復アプローチが収束する場合、ＰｍとＰｅとの間で算出されたエラーベクトルの最頻値は、ゼロに近づくであろう、または、上がり始める。
【００４２】
図９では、測定スペクトルＲｍ（λ）（９０２）が、ブロック「Ａ」（９０３）に提供される。ブロック「Ａ」（９０３）では、測定スペクトルは、例えば、測定仮想生物学的パラメータベクトルＰｍ（９０４）を得るための最小二乗法を使用して、より低次元の仮想パラメータに変換される。測定仮想生物学的パラメータベクトル９０４は、一般的に９０５で示される、反転アルゴリズムに提供される。反転アルゴリズム９０５では、測定仮想生物学的パラメータベクトル９０４は、推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅ９０７と比較して、それらの間のエラーＥ（９０８）を判定するコンパレータ９０６に提供される。測定仮想生物学的パラメータベクトル９０４は、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を使用して、初期生物学的パラメータＰ０（９１０）を導くインバータ９０９にも提供される。条件付きＬＭＡまたはＳＰＳＡも、モジュール９０９内で使用され得る。判定されたエラー９０８は、得られたベクトル９１０に追加されて（９１２）、次の推定仮想生物学的パラメータベクトルＰ（９１３）を生成するコントローラ９１１に提供される。次の推定仮想生物学的パラメータベクトル９１３は、記憶装置９１４に記憶される。最初の反復では、初期生物学的パラメータベクトル９１０は、インプットとして、生物物理学的モデル９１５に提供されて、推定スペクトルＲｅ（λ）（９１６）を取得することが理解されるべきである。コントローラは、好ましくは、収束がゼロ付近の値に達成されるように設計される。
【００４３】
図９の実施形態では、フィードバックコントローラ９１１は、生物学的パラメータベクトルの名目値でヤコビアンを計算することにより、極配置ストラテジまたはＬＱＲ（線形二次調節器）を使用して設計されている、利得行列Ｋを有するＭＩＭＯ（多入力多出力）積分コントローラを含む。エラーベクトルの最頻値がゼロであり、使用される基数が生物物理学的モデルに完全に近似することが当然提供される場合、反復中に、推定スペクトルＲｅ（λ）が、測定スペクトルＲｍ（λ）と正確に一致するであろうことに留意すべきである。実際には、２つのスペクトル間の正確な一致は、例えば、測定スペクトル中のノイズを含む制限のために達成されないであろう。反復は、好ましくは、エラーベクトルの最頻値が、許容され得るユーザ定義閾値レベルであるか、または、それ以下になるまで行われる。反復履歴は、好ましくは、記憶される。
【００４４】
生成された推定反射率スペクトル９１６は、パラメータが、ｐｅ（９０７）で表される、より低次元の仮想パラメータ空間に変換されるブロック「Ｂ」（９１７）に提供される。ブロック「Ａ」で生じるより低次元のパラメータ空間への変換は、ブロック「Ｂ」で生じる変換と同様であると理解されるべきである。他の実施形態では、ブロック「Ａ」とブロック「Ｂ」とは、１つのブロックに組み合わせられる。
【００４５】
図９のシステムは、最小限のエラーの収束まで繰り返す、反復処理である。収束の状態で、記憶装置９１５に記憶された最新の生物学的パラメータベクトル９１３は、最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルＰＦであると判定される。
【００４６】
形式的導出
基底関数を含むマトリクスをΨ（λ）と表すとする。生物物理学的モデルまたはモンテカルロシミュレーション上のいずれかで、実験計画法（ＤＯＥ）行うことによる自然基底の設定を構築する。他の数学的基底関数（例えば、ウェーブレット、ＤＣＴ等）も使用され得ることが理解されるべきである。自然基底の設定は、有意により低次元の仮想パラメータを導き得るため、好ましい。
【００４７】
一般的な推定スペクトルＲｅ（λ）に関して、推定仮想生物学的パラメータベクトルｐｅ＝［ｐ１  ｐ２  ｐ３…ｐＮ］Ｔとする。ここで、Ｐｉは、ｉｔｈパラメータであり、Ｔは、転置演算を表し、Ｎは、パラメータの数である。推定スペクトルに関する式は、自然基底を単位として、下記：
【数２５】
2014147714.tif 000027
として導かれ得る。
【００４８】
式（１４）の両辺にΨＴ（λ）を掛け、項を再配置することで、
【数２６】
2014147714.tif 000028
を得る。
【００４９】
同様に、ブロックＡの出力に関して、
【数２７】
2014147714.tif 000029
を得る。
【００５０】
次に、図１０のフロー図を参照する。処理は、ステップ１０００から開始する。
【００５１】
ステップ１００２で、測定スペクトルＲｍ（λ）を受信する。受信された測定スペクトルは、生物学的実体の表面から、波長λでスペクトル反射率検出器により得られたｉｎ  ｖｉｖｏスペクトル反射率測定を含む。生物学的実体の表面は、推定された生物学的パラメータベクトルＰについての生物物理学的モデルで表される。
【００５２】
ステップ１００４で、初期生物学的パラメータベクトルＰ０を、生物物理学的モデルに提供して、推定スペクトルＲｅ（λ）を取得する。
【００５３】
ステップ１００６で、測定スペクトルＲｍ（λ）を、測定仮想生物学的パラメータベクトルＰｍで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換する。
【００５４】
ステップ１００８で、推定スペクトルＲｅ（λ）を、推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換する。
【００５５】
ステップ１０１０で、推定仮想生物学的パラメータベクトルに対して、測定仮想生物学的パラメータベクトルを比較して、エラーベクトルＥの量を取得する。
【００５６】
ステップ１０１２で、（ステップ１０１０の）エラーベクトルが、所定の閾値未満であるかどうかを判定する。
【００５７】
ステップ１０１２の判定結果として、エラーが所定の閾値レベル未満の場合、続けて、結節点Ａに関する処理を継続する。ステップ１０１３では、最新の推定仮想生物学的パラメータベクトルが、所望の最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルＰＦであると判定する。
【００５８】
ステップ１０１４で、最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルＰＦを、記憶装置、例えば、図９の記憶装置９１４等に伝達する。その後、この実施形態では、更なる処理を停止する。ステップ１０１２の判定結果として、エラーが所定の閾値レベル以上の場合、続けて、結節点Ｂに関する処理を継続する。ステップ１０１６で、判定されたエラー量に基づいて、次の推定仮想生物学的パラメータベクトルを生成する。
【００５９】
ステップ１０１８で、次の推定仮想生物学的パラメータベクトルを、生物物理学的モデルに提供して、次の推定スペクトルを取得する。
【００６０】
ステップ１０２０で、次の推定スペクトルを、次の推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換する。その後、結節点Ｃに関する処理を継続する。ステップ１０１０で、測定仮想生物学的パラメータベクトルは、この次の推定仮想生物学的パラメータベクトルと比較されて、エラーベクトルＥの量を取得する。エラーが所望の閾値レベル以下であると判定されるまで、このような方法で、処理を繰り返す。
【００６１】
次に、図１２を参照して、図１０および図１１のフロー図、および図９の反復システムに関して記載された本発明の種々の態様を実施するための、処理システムの一例のブロック図を説明する。
【００６２】
図１２では、スペクトル反射率検出器１２０２は、検出器の視野１２０３内に位置する当該対象の皮膚露出部の領域の１つ以上のＩＲイメージをキャプチャーする。種々の実施形態のスペクトル測定装置１２０２は、図４のシステムに関して提示、記載された、一部または全ての特徴および機能を含んでもよい。キャプチャーされたイメージデータは、イメージ処理システム１２０４に伝達される。図１２の実施形態では、イメージ処理システムは、受信されたイメージデータを待ち行列に入れるためのバッファ１２０６を含む。バッファ１２０６は、さらに、本願明細書の種々の実施形態に基づいて、受信されたイメージデータを処理するのに必要な、数式および表示を記憶してもよい。シグナルプロセッサ１２０８は、ノイズを除去するためにピクセル強度値を処理する。イメージスタビライザ１２１０では、スペクトル測定システムの動きまたは対象の動作に由来するノイズを補償する、それらの実施形態についての網羅性が示される。イメージは、例えば、イメージのセグメント化および点特徴追跡を使用して、安定化され得る。このような技術は、イメージ処理の分野では周知である。
【００６３】
測定スペクトルは、測定スペクトルを、測定仮想生物学的パラメータベクトルＰｍで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換し、その値を記憶装置１２１４に記憶する、変換モジュール１２１２に提供される。生物物理学的モデル１２１６は、初期生物学的パラメータベクトルＰ０を受信し、推定スペクトルＲｅ（λ）を生成する。種々の態様の生物物理学的モデルが、記憶装置１２１４から読み出されてもよい。変換モジュール１２１８は、推定スペクトルを、推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅで表される低次元の仮想パラメータ空間に変換する。コンパレータ１２２２は、測定仮想生物学的パラメータベクトルＰｍと推定仮想生物学的パラメータベクトルＰｅとの間の比較を行って、それらの間のエラーＥを判定する。判定されたエラーは、メモリ１２２０に記憶される。閾値試験プロセッサ１２２４は、エラーが所定の閾値未満であるかどうかを判定する。ついで、最新の推定仮想生物学的パラメータベクトルが、最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルＰＦであるとすれば、最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルが、これらの仮想パラメータおよび種々の結果が、その表示装置に表示される、ワークステーション１２２８に伝達される。このような結果は、１つ以上の態様の形をなしてもよい。閾値試験１２２４が、エラーが所定の閾値未満でないかどうかを判定する場合、続けて、パラメータベクトル生成器１２２５は、判定されたエラー量に基づいて、次の生物学的パラメータベクトルを生成する。次の生物学的パラメータベクトルは、伝達されるか、または、別の方法で生物物理学的モデル１２１６に提供されて、次の推定スペクトルを取得する。この実施形態では、種々のモジュールは、値が記憶および読み出しされるメモリ１２２０を介して通信する。次の推定スペクトルは、次の推定仮想生物学的パラメータベクトルで表される低次元の仮想パラメータ空間に、（１２１８で）変換される。図１２の処理は、閾値試験モジュール１２２４が、エラーが許容され得るレベルを下回ると判定するまで、反復的に繰り返す。その後、最終的な推定仮想生物学的パラメータベクトルＰＦは、ワークステーション１２２８に伝達され、さらに、記憶装置１２３８に提供する。
【００６４】
図１２のシステムのモジュールまたは処理ユニットのいずれかにより行われる機能の一部または全部は、コンピュータワークステーションにより、全部または一部が行われ得ると理解されるべきである。ワークステーション１２２８は、通信インターフェース（図示せず）を介して、ネットワーク１２３０と通信した状態に置かれている。図１２のワークステーションでは、情報を表示し、ユーザの入力または選択、例えば、ユーザによる初期生物学的パラメータベクトルの提供を達成するためのディスプレイ１２３２を含むことが示される。ディスプレイ１２３２は、それらにより得られたイメージおよびスペクトル測定が、表示装置で見られ得るように、システム１２０４および／または検出器１２０２のモジュールおよびプロセッサのいずれかと通信している状態に置かれてもよい。図１２のシステムについてのユーザまたは技術者は、当該領域の特定、パラメータの設定、ならびに、処理するための値の入力、ピクセル、フレーム、イメージおよび／またはイメージの領域の選択をするために、ワークステーション１２２８のグラフィカル・ユーザ・インターフェース、例えば、キーボード１２３４およびマウス１２３６を使用してもよい。ユーザにより入力されたデータおよびユーザによりなされた選択は、記録媒体１２３８に記録されてもよいし、または、コンピュータ可読の媒体１２４０に記憶されてもよい。
【００６５】
図４および１２のワークステーションは、それに表示される情報を入力、選択または修正するために、ユーザが選択可能なオプションを有する各種の数値、テキスト、スクロールバー、プルダウンメニュー等を表示するために構成される、オペレーティングシステムおよび他の特化したソフトウェアを有すると理解されるべきである。コンピュータ可読の媒体に記憶された情報は、媒体読み取り装置、例えば、ＣＤ−ＲＯＭドライブまたはＤＶＤドライブにより、読み出され得る。図１２のモジュールおよび処理ユニットのいずれかは、データベース１２３８と通信している状態に置かれ、それらの目的とする機能を行うのに必要な、データ、変数、レコード、パラメータ、関数、機械可読／実行可能なプログラム命令を、記憶し／それから読み出し得る。さらに、処理システム１２０４の各モジュールは、ネットワーク１２３０上の１つ以上のデバイスと通信している状態に置かれてもよい。
【図１】
2014147714.tif 000036
【図２】
2014147714.tif 000037
【図３】
2014147714.tif 000038
【図４】
2014147714.tif 000039
【図５】
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【図６】
2014147714.tif 000041
【図７】
2014147714.tif 000042
【図８】
2014147714.tif 000043
【図９】
2014147714.tif 000044
【図１０】
2014147714.tif 000045
【図１１】
2014147714.tif 000046
【図１２】
2014147714.tif 000047