(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の組織をイメージングするための光コヒーレンスイメージング（ＯＣＩ）医療デバイスであって、
前記被検体のイメージングゾーンを照射するように構成されたコヒーレント光源と、
前記イメージングゾーンから受光した光を検出するように構成された光センサと、
前記光センサから受信したデータを処理し、ＯＣＩデータを計算するように構成された第１処理部と、
前記被検体の基準ゾーンで取得した少なくとも１つの基準ＯＣＩ値を受信するように構成された制御部と、
前記ＯＣＩデータと前記少なくとも１つの基準ＯＣＩ値から個人内相対的ＯＣＩデータを計算し、前記個人内相対的ＯＣＩデータに人体マッピング係数を適用することにより前記個人内相対的ＯＣＩデータを補正するように構成され、前記人体マッピング係数は、ある人口集団の２つの人体領域間のＯＣＩ値の関係を表す第２処理部と、
前記個人内相対的ＯＣＩデータを表示するように構成されたディスプレイを含む、ＯＣＩ医療デバイス。
【請求項２】
前記第１処理部と前記第２処理部は１つの処理部を形成する、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記光コヒーレンスイメージングは、レーザドップライメージング（ＬＤＩ）レーザスペックルコントラスト分析（ＬＡＳＣＡ）、レーザスペックルイメージング（ＬＳＩ）、又はその組み合わせを含む、請求項１又は２に記載のデバイス。
【請求項４】
前記第２処理部は、前記人体マッピング係数を、人体マッピング係数値を含む人体マッピング係数データベースから受信し、前記人体マッピング係数値のそれぞれは、ある人口集団のある２つの人体領域間のＯＣＩ値の関係を表す、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項５】
前記人体マッピング係数は、前記ある２つの人体領域間のＯＣＩ値の比率である、請求項４に記載のデバイス。
【請求項６】
前記制御部は、前記被検体の前記基準ゾーンと前記イメージングゾーンに基づいて前記人体マッピング係数を選択するように構成された、請求項１乃至５のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項７】
前記ＯＣＩデータは画素を含み、前記第２処理部は、前記ＯＣＩデータに含まれる前記画素のそれぞれに対して、前記個人内相対的ＯＣＩデータの前記計算を繰り返すように構成された、請求項１乃至６のいずれか１項に記載のデバイス。
【請求項８】
光コヒーレンスイメージング（ＯＣＩ）を使用して被検体の組織をイメージングする方法であって、
コヒーレント光で前記被検体におけるイメージングゾーンを照射する工程と、
前記被検体のイメージングゾーンから受光した光を検出する工程と、
前記イメージングゾーンのＯＣＩデータを計算する工程と、
前記被検体の基準ゾーンで取得した少なくとも１つの基準ＯＣＩ値を受信する工程と、
前記ＯＣＩデータと前記少なくとも１つの基準ＯＣＩ値から個人内相対的ＯＣＩデータを計算する工程と、
前記個人内相対的ＯＣＩデータに人体マッピング係数を適用することにより前記個人内相対的ＯＣＩデータを補正する工程であって、前記人体マッピング係数は、ある人口集団の２つの人体領域間のＯＣＩ値の関係を表す工程と、
前記個人内相対的ＯＣＩデータを表示する工程と、を含む方法。
【請求項９】
前記ＯＣＩデータと前記少なくとも１つの基準ＯＣＩ値は、体の２つの別領域からのものである、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
人体マッピング係数値を含む人体マッピング係数データベースから前記人体マッピング係数を受信する工程であって、前記人体マッピング係数値のそれぞれは、ある人口集団のある２つの人体領域間のＯＣＩ値の関係を表す工程をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記個人内相対的ＯＣＩデータを計算する工程は、前記ＯＣＩデータを前記少なくとも１つの基準ＯＣＩ値で割ることを含む、請求項８乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記被検体の前記基準ゾーンと前記イメージングゾーンに基づいて前記人体マッピング係数を選択する工程をさらに含む、請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
心臓のパルスが除去されるように前記少なくとも１つの基準ＯＣＩ値を取得又はフィルタする、請求項８乃至１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの基準ＯＣＩ値は、前記個人内相対的ＯＣＩデータを計算するために使用されたＯＣＩデータと同じＯＣＩデータからのものである、請求項８乃至１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの基準ＯＣＩ値は、予め記録されたＯＣＩデータからのものである、請求項８乃至１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
負傷、皮弁存続可能性、全身性血管問題、潰瘍、又は床ずれを評価するための、請求項１乃至７のいずれか１項に記載のデバイスの使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療分野において、光コヒーレンスイメージング（Optical Coherence Imaging, ＯＣＩ）を使用する灌流視覚化に関する。
【０００２】
［定義］
光コヒーレンスイメージング（Optical Coherence Imaging, ＯＣＩ）：選択した組織及び／又は身体の関心領域における、生理的流動性質及び非生理的流動性質、特に血流性質を記録、測定、視覚化、及び／又は評価するために、光の物理性質、特にコヒーレンス性質を利用した非接触式及び非侵襲的医用イメージングモダリティ。ＯＣＩシステムは、少なくともコヒーレント光源、光取得部、イメージとデータ処理及び装置制御部、及び流動情報を視覚化及び表現するための手段を含むが、これらに限定されない。ＯＣＩの具体的な実施例は、レーザドップライメージング（Laser Doppler Imaging, ＬＤＩ）、レーザドップラ分光イメージング（Laser Doppler Spectroscopic Imaging, ＬＤＳＩ）、レーザスペックルイメージング（Laser Speckle Imaging, ＬＳＩ）、レーザスペックルコントラスト分析（Laser Speckle Contrast Analysis, ＬＡＳＣＡ）、機能的光コヒーレンスイメージング（Functional Optical Coherence Imaging, ｆＯＣＩ；WO2010/004364に開示したもの等）、光コヒーレンストモグラフィー（Optical Coherence Tomography, ＯＣＴ）、及び光コヒーレンスミクロスコピー（Optical Coherence Microscopy, ＯＣＭ）を含むが、これらに限定されない。
【０００３】
ＯＣＩマップ：ＯＣＩ、又は１つ若しくは複数のＯＣＩマップの関数により生成した、２次元又は３次元のデジタルデータセット。（１）ＬＤＩで生成した灌流マップ、（２）ＬＤＩで生成した、時間的及び／又は空間的に平均した灌流マップ、又は（３）ＬＤＩで生成した２つの灌流マップ要素毎の比率の例が存在するが、これらに限定されない。２次元（２Ｄ）のＯＣＩマップは、ｘ-ｙ座標で画像として表現できる。３次元のＯＣＩマップは、投影、スライシング、又は他の適切な方法及びアルゴリズムを使用して２ＤのＯＣＩマップに縮減できる。
【０００４】
ＯＣＩ値：ＯＣＩマップの１つの要素又は画素、ＲＯＩ値、又はＯＣＩ値のセットの関数。
絶対ＯＣＩ値：任意単位又は標準単位のＯＣＩ値。
基準ＯＣＩ値：別のＯＣＩ値に対する基準として利用されるＯＣＩ値。
相対ＯＣＩ値：ＯＣＩ基準値に対して計算されるＯＣＩ値。
絶対的ＯＣＩマップ：絶対ＯＣＩ値からなるＯＣＩマップ。
相対的ＯＣＩマップ：相対ＯＣＩ値からなるＯＣＩマップ。
ＯＣＩデータ：１つ若しくは複数のＯＣＩマップ及び／又は１つ若しくは複数のＯＣＩ値を意味する。
【０００５】
基準ゾーン：ＯＣＩ基準値を計算するために使用する人体領域。
イメージングゾーン：ＯＣＩマップが計算される人体領域。これは、絶対的ＲＯＩマップ及び相対的ＲＯＩマップの両方に適用され、通常は現在ＯＣＩシステムで検査されている人体領域を意味する。
関心領域（Region of Interest, ＲＯＩ）：ＯＣＩマップ内の領域。
ＲＯＩ値：ＲＯＩ内のＯＣＩ値の関数として決定される絶対値又は相対値。
灌流：生物組織における毛細血管床への血液の送達。一般的に灌流は微小循環における血流の性質として考えられている。
絶対モード：出力が絶対的ＯＣＩデータである方法。
相対モード：１つ若しくは複数の基準ＯＣＩ値とイメージングゾーンにおける１つ若しくは複数のＯＣＩ値を比較する方法。
個人内相対的評価：基準ゾーン及びイメージングゾーンが同じ患者にある場合の相対モード。
【０００６】
人体マッピング係数：同じ患者における異なる人体領域の２つのＯＣＩ値の関係であり、前記１対の人体領域並びに所与の人口集団及び臨床状況について統計的に有意であるもの。
人体マッピング係数表：ある人口集団及び定義した臨床状況のための人体マッピング係数のセット。
人体マッピング係数データベース：少なくとも１つの人口集団及び少なくとも１つの臨床状況のための人体マッピング係数表の集合。
人口集団：定義した臨床状況で同じ人体マッピング係数が適用できる患者の集団。
臨床状況：定義した人口集団で同じ人体マッピング係数が適用できる臨床使用のケース。
フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（Field Programmable Gate Array, ＦＰＧＡ）：構成可能なデジタル論理回路を備える集積回路。
リアルタイム：視覚化に適用する場合、ユーザが観察範囲の変化又はカメラの運動による即時フィードバックを得られるような、短いレイテンシでの合理的な更新頻度。
カラーマップ：マップ値を色にマップするルックアップテーブル又は関数。
インデックス付きマップ：カラーマップを用いてカラー画像に変換できるインデックス付き画像として用いられる、離散値（例えば整数）で形成されたマップ。
ディスプレイ又はスクリーン：ヒューマン・マシン・インタフェースの１つ以上の要素。どちらも同義語として使用され、特定の技術を指さない。
ヒューマン・マシン・インタフェース：ユーザに結果を表示し、任意的にはユーザの入力を受け取る何等かの適切な手段。
【背景技術】
【０００７】
光コヒーレンスイメージングは、大いに、光の物理性質及び特にコヒーレンス性質を利用する非接触式イメージングモダリティである。このイメージングモダリティは、検出器技術を統合し、観察する身体関心領域の流動性質を抽出するための適切なコヒーレント光源及び画像処理部と組み合わせる。それによって、末梢血管疾患、皮膚刺激性、糖尿病、火傷、臓器移植、組織移植、及び機能的能イメージング等の、複数の疾患及び障害の診断又は観察を容易化する。この方法は、物理的接触を含まないため、非接触式であり、従って感染のリスク及び不快感を大きく回避できる。
【０００８】
ＯＣＩのサブクラスは、レーザドップライメージング（Laser Doppler Imaging, ＬＤＩ）、レーザドップラ分光イメージング（Laser Doppler Spectroscopic Imaging, ＬＤＳＩ）、レーザスペックルイメージング（Laser Speckle Imaging, ＬＳＩ）、レーザスペックルコントラスト分析（Laser Speckle Contrast Analysis, ＬＡＳＣＡ）、機能的光コヒーレンスイメージング（Functional Optical Coherence Imaging, ｆＯＣＩ；WO2010/004364に開示したもの等）、光コヒーレンストモグラフィー（Optical Coherence Tomography, ＯＣＴ）、及び光コヒーレンスミクロスコピー（Optical Coherence Microscopy, ＯＣＭ）を含むが、これらに限定されない。
【０００９】
ミクロの血流を測定ために知られているＯＣＩシステムの全ては、絶対ＯＣＩ値を提供する。絶対ＯＣＩ値の単位は異なるように校正及び定義される。多くのシステムは、任意灌流単位（arbitrary perfusion units, apu）を参照する。通常ＯＣＩシステムの単位は、灌流、速度、濃度、及び／又は血流のその他の血流性質に比例する。ＬＤＩにおいて、灌流は平均速度と血液の濃度の乗算として考えられる。本文献において、灌流はＯＣＩ値の例として用いられ、他の種類のＯＣＩ値と交換可能である。
【００１０】
ＯＣＩマップは、通常カラーマップを用いて表される。カラーマップはＯＣＩ値をカラーにマッピングする。このようなマッピングは、多くの場合、異なる値間隔に対して幾つかの色を使用し、及び通常、色と色の間に勾配を使用する。カラーマップは、多くの場合、ＯＣＩ値の全ダイナミックレンジを含まない。カラーマップは、カラーレンジの全範囲で（通常はゼロ〜特定のＯＣＩ値の）ある範囲を表すためにスケーリングされる。より大きな値は飽和する。スケーリングは、既存のデバイスに依存して、固定されているか、又は離散的な間隔で手動調節可能である。
【００１１】
絶対灌流のレベルは、患者のグループを年齢、性別、ＢＭＩ、及び微小循環障害の存在で慎重に層別化しても、身体の異なる領域及び個人の間で大きく異なる。よって、火傷深さの評価等の具体的な評価のために絶対灌流の閾値を設定すること、又は通常の絶対灌流値を定義することは、この値は個人の間で大きく異なるために難しい。
【発明の概要】
【００１２】
驚くことに、熱傷治癒力の評価、皮弁デザイン及び皮弁再灌流評価、創傷治癒、潰瘍、床ずれ、糖尿病、全身性血管問題、又はリウマチ病等の応用に関しては、同じ患者における異なる部位のＯＣＩ値の比較を含む相対モードで動作するほうがより有利であることが見出された。すると、評価（例えば閾値、ゴールドスタンダード）は、相対的測定、つまり火傷の灌流が、隣接する領域の灌流より高い／低いか、又は皮弁の灌流が周囲の組織より低いかを見る測定を用いて行われる。この方法は、ＯＣＩデータ（ＯＣＩ値又はＯＣＩマップ）と、同じ患者における基準ＯＣＩ値を比較し、かつ個人内相対的評価という。
【００１３】
よって、該発明は、請求項で定義されているデバイス、方法、及び応用に関する。
【００１４】
さらに驚くことに、発明者は、個人の間で、特定の人体領域間の絶対灌流の比率は、上記評価のための有意な特徴となることを発見し、証明した。よって、個人内灌流比に基づく人体マッピング方法論を開発することで発明を改善することが可能である。再現性が高い、及び層別化した患者集団内で一定である人体領域間の個人内灌流比は多数見出されている。よって、その比率のデータベースを構成することは可能であり、本明細書において、それを人体マッピング係数表という。
【００１５】
例えば、重度の熱傷で人体の大きい領域が火傷を負った場合等の場合のように、灌流を近くの人体領域又は相当する人体領域と比較することが難しい場合もある。このような場合で個人内相対的評価を使用すると、火傷した領域とは異なる人体領域の基準を使用する必要がある。人間皮膚灌流をマッピングすることにより、人体の何処かの基準の使用を可能にする補正係数（人体マッピング係数）を開発できる。個人内比率は人体マッピング係数により補正される。
【００１６】
潰瘍、糖尿病、又は手足の灌流等の全身性血管問題、若しくは全身性血管症に関係する応用における灌流の評価にも、同じ人体マッピングが有用であり得る。このような応用においては、知られている人体マッピング係数及び個人内相対的評価を利用して、標準な灌流レベルを設定し、それを実際に測定したレベルと比較することが可能である。
【００１７】
ここで説明する方法は、レーザドップライメージングを用いて開発されたが、血流の可視化のための光コヒーレンスイメージング（ＯＣＩ）技術全てと使用可能である。これは、ＯＣＴに基づく灌流技術や、レーザスペックルコントラスト解析（ＬＡＳＣＡ）又はレーザスペクルイメージング（ＬＳＩ）というレーザスペックルイメージング技術を含む。また、該方法は、これらのシステムはＯＣＩ値に相当する値（灌流、速度、及び／又は濃度等の血流性質に比例する値）を提供すると仮定すると、蛍光イメージング（インドシアニングリーンＩＧＣ又はその他の蛍光色素）、音響ドップラ測定、又はサーモグラフィ等の、血流を検出するための非ＯＣＩ方法でも使用可能である。その場合、このような非ＯＣＩ方法の結果は、ＯＣＩデータとして見なすことができる。
【００１８】
本発明は、以下の非限定的な例で表される、より詳細な説明によって、さらによく理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】個人内相対的評価を含む、ＯＣＩデバイスの好ましい実施例のブロック図である。（１００）患者、（１２０）ＯＣＩデバイス、（１２１）コヒーレント光源、（１２２）光センサ、（１２３）ＯＣＩマップを計算する処理部、（１２４）ＯＣＩ基準値をとる又はロードする制御部、（１２５）個人内相対的評価を計算する処理部、（１２６）ヒューマン・マシン・インタフェース。
【図２ａ】（３３％から３００％の範囲内の）相対灌流値から、対応する色を検索するために使用する整数値へのマッピングである。マッピング関数は、２つの領域に分割される：３３％（０）から１００％（１２７）はａ／（ｂ-ｘ）、１００％（１２８）から３００％（２５５）は線形である。
【図２ｂ】（３３％から３００％の範囲内の）相対灌流値から、対応する色を検索するために使用する整数値へのマッピングである。マッピング関数は、２つの領域に分割される：３３％（０）から１００％（１２７）は線形、１００％（１２８）から３００％（２５５）は線形である。
【図３】（左手の）３３％から３００％の間の相対灌流値が表示されながら（青から、白を介して赤まで）、他の相対灌流値は表示されない（黒に設定されている）カラーマップの一例である。
【図４ａ】（左手のある領域の）２９％から１００％の範囲における相対灌流値のみが表示されながら（青の異なる色合い）、他の相対灌流値は表示されない（黒に設定されている）カラーマップの一例である。
【図４ｂ】図４Ａと同じ例であり、ただしここでは１００％から４００％の相対灌流値は表示されながら（色は黄色から、赤を介してピンクまで）、他の相対灌流値は表示されない（黒に設定されている）。
【図５ａ】（左手の）１００％から４００％の範囲内の相対灌流値のみが表示されながら、他の相対灌流値は、下の白色光画像が見えるようになるよう、透明に設定されるカラーマップの一例である。
【図５ｂ】図５Ａと同じ例であり、ただしここで１５０％から４００％の相対灌流値は表示されながら（色は黄色から、赤を介してピンクまで）、他の相対灌流値は、下の白色光画像が見えるようになるよう、透明に設定される。
【図６】人体マッピング試験で使用されたような測定手順である。Ａ：ＲＯＩ領域を有するカラー写真（額）、Ｂ：同じＲＯＩ領域を用いたＬＤＩイメージ、Ｃ：時間にわたる、ＲＯＩ内における測定相対灌流値のプロット、Ｄ：人体上における測定ポイントの位置であって、（＋）は腹側と背側の両方における測定位置を示し、（＊）は腹側のみにおける測定位置を示す。
【図７】１０組に再グループ化した後の、人体マッピング試験のデータの平均及び標準偏差であり、手以外のすべての人体領域に対する腹側と背側のデータセットがペアリングされている。
【図８】試験で見出したような人体マッピング係数表である。例として、健康な患者の前腕（“基準”軸）における平均灌流から、同じ患者の額（“比較位置”軸）における灌流を予測するためには、該平均灌流を２．２１の係数に乗じるべきである。
【図９】火傷モードに使用される人体部位（例）である。人体部位のリスト：（１）額、（２）胸（右方）、（３）胸（左方）、（４）腹部（中央）、（５）背の上部（右方）、（６）背の上部（左方）、（７）背の下部（右方）、（８）背の下部（左方）、（９）上腕（腹側）、（１０）上腕（背側）、（１１）前腕（腹側）、（１２）前腕（背側）、（１３）手（手のひら）、（１４）手（背側）、（１５）大腿（腹側）、（１６）大腿（背側）、（１７）下腿（腹側）、（１８）ふくらはぎ、（１９）足部（腹側）、（２０）足部（背側）。
【図１０】人体マッピング係数を用いた火傷深さ評価のワークフローの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
［相対モード］
本発明は、ＯＣＩに対する新規のアプローチを提供する。現在のＯＣＩシステムは、絶対的ＯＣＩマップと絶対ＯＣＩ値を生成する。本発明による新規ＯＣＩシステムは、ＯＣＩマップとＯＣＩ値の比較を可能にし、それにより相対的ＯＣＩマップと相対ＯＣＩ値を生成する。該比較は通常同じ患者に対して行われ、その場合この方法は個人内相対的評価という。ＯＣＩマップとＯＣＩ値を近くの人体領域のもの又は体全体のものと比較、若しくは短時間や長時間にわたって比較できる。この新規なアプローチは、絶対モードでのみ運用する上記従来のＯＣＩシステムに伴う制限を対処する上、ＯＣＩの臨床的スコープを拡大する。
【００２１】
基本原則は、ＯＣＩマップとＯＣＩ値を基準ＯＣＩ値に比較することである。基準ＯＣＩ値は、通常、適切なゾーン（基準ゾーン）のＲＯＩ値をとることによって、事前に記録されている。ＲＯＩは、ＯＣＩマップ内でどのような形やどの位置をとってもよいが、中心における円形又は長方形のＲＯＩが好ましい。また、ＲＯＩのサイズは臨床応用により異なることも可能であり、ユーザに選択可能であってもよい。ＲＯＩ値は、空間平均値、空間中央値、又はその他のＲＯＩ内すべての値の代表値を決定する関数等の統計的関数により、ＯＣＩマップから計算される。また、基準ＯＣＩ値は、いくつかの継続するフレームからとったもの、いくつかのＲＯＩからとったもの、及び／又はフィルタされたものであってもよい。多くの場合、心拍及びノイズを除去するように、ＯＣＩ基準値をフィルタすると有利である。このような除去フィルタは、長期時間平均、ウェーブレットに基づく何らかのフィルタ、コンポーネント解析／分解、又はその他の合理的なフィルタであってもよい。また、他の手段又はファイルからロードすることにより基準ＯＣＩ値を取得可能である。
【００２２】
前記比較の結果は、相対ＯＣＩデータ（相対的ＯＣＩマップ又は相対ＯＣＩ値）である。このデータは、ＯＣＩマップ若しくはイメージングゾーン（valueabsolute）からのＯＣＩ値、及び基準ＯＣＩ値（valuereference）の関数である。一般関係は式（１）に示す。多くの場合、この関数は式（２）に示されるように、ＯＣＩ値とＯＣＩ基準値の比として計算される。
【数１】
0005977440.tif 000002
【００２３】
valueabsoluteとvaluereferenceは、絶対ＯＣＩ値に相当する。式（２）で示すような結果のvaluerel(x,y)は無単位であり、多くの場合、パーセント数値として表示される（よって１００％を乗じる）。また、係数又は逆数として表示可能である。f(valueabsolute(x,y),valuereference)の他の定義において、valuerel(x,y)は灌流単位を有してもよい。これは例えば、イメージングゾーンにおける基準ＯＣＩ値と絶対ＯＣＩ値との間の単純な差を計算する場合にそうである。
【００２４】
通常、（１）の計算は、評価するＯＣＩマップにおける各画素に対して繰り返される。時間平均値、時間中央値、空間フィルタ等、及びその他の追加フィルタは、相対的ＯＣＩマップの計算前又は計算後に適用できる。また、相対ＯＣＩ値又はマップを計算するために複数のＯＣＩ基準値を使用することも可能である。
【００２５】
［ダイナミックレンジ］
相対ＯＣＩ値は、絶対ＯＣＩ値と異なるダイナミックレンジを有する。絶対モードにおいて、多くの場合、絶対ＯＣＩ値はシステムの全ダイナミックレンジのスケーリングされた抽出物である。結局このようなＯＣＩ値は、高灌流領域で飽和する。ユーザはこのような飽和を認識しないため、相対マップの計算をするには、これを乗り越える必要がある。正しい値を計算するためには、低灌流領域において良いレゾリューションを保ちながら、valueabsoluteの全ダイナミックレンジを使用するべきである。本発明の好ましい態様において、相対的マップはＬＤＩ信号の全１６ビットダイナミックレンジを使用してＦＰＧＡで直接計算される。
【００２６】
［インデックス付きマップ］
多くの場合、（インデックス付きカラーの）画像として使用可能にするためには、valuerel(x,y)を固定の（符号なし）整数値にマッピングする必要がある。そして多くの場合、整数の範囲が限られている（例えば２５５）ため、全範囲を整数にマッピングすることは不可能であり、よって相対ＯＣＩ値の使用する範囲を定義する必要がある。イメージングのケースごと、及び臨床的ニーズにより範囲は決定される。通常の範囲は２５％から４００％又は３３％から３００％である。範囲は１００％を中心にする必要はなく、例えば火傷に応用する場合の範囲として５０％から３００％は合理的である。臨床的ニーズにより、＞１００％範囲と＜１００％範囲を異なるようにマッピングできる一方で、様々な線形及び非線形なマッピング関数を使用できる。図２Ａ及び図２Ｂに例を示す。簡易計算の場合、カーブを使用するマッピングは、いくつかの線形セグメントを介して近似できる。好ましい態様に関しては、２５５色に対応する８ビット整数値を有するインデックス付きマップが多くの臨床的応用に対して十分であることを見出した。
【００２７】
［カラーマップ］
インデックス付きマップは、カラーマップを適用することにより、カラー画像に変換することができる。ユーザがより容易にイメージングモードを確認可能にするために、相対的ＯＣＩマップ及び絶対的ＯＣＩマップに対して異なるカラーマップを使用し、よってＯＣＩマップ又はＯＣＩ値の誤解の可能性に関する潜在的リスクを低下させることも有利な場合もある。色にマッピングされたＯＣＩ値の範囲は、臨床的に最も有利であるように、かつ適切な情報を容易に見えるように設定でき（例えば、［５０％；３００％］、又は［１５０％；２５０％］、又は［２５％；７５％］、又は［１２apu；４３apu］）、及び複数のセグメントの組み合わせでもよい（［５０％；３００％］∪［１５０％；２００％］）。ＯＣＩマップの可視化はその後、カラーマップの範囲外のＯＣＩ値が特定の色（例えば黒）又は透明に設定されるように構成できる。よって、カラーマップは、特定のＯＣＩ値を透明又は特定の色（例えば、青から白から赤へのマッピング；ＪＥＴマップ又はその他のマッピング）として表示することも定義できる。異なるセグメントが異なる色を有してもよい。
【００２８】
相対モードを用いる火傷深さの評価に関する分野において、よく機能するカラーマップは青―白―赤であって、青は１００％を明らかに下回る相対灌流値に使用され、赤は明らかに１００％を上回る相対灌流値に使用される。白は１００％周辺の相対灌流値に使用される。赤と青は、白の中心領域と端の間に、彩度の勾配を有する。
【００２９】
［白色光画像にＯＣＩマップをオーバーレイする］
標準のデジタルカラーカメラで撮る白色光画像の上にＯＣＩマップを投影すると、ユーザが、特定の灌流度を有する領域をより容易に位置付けることを可能にする合成ビューを構成する。この手法は、どのカラーマップで使用してもよいが、特に、特定の灌流度をフィルタし、特定の色（又は色のセット）で色を塗る選択的カラーマップと使用するとおもしろい。よって、このような色を塗った領域は、白色光画像の上に投影されると、患者の皮膚上に、対応する灌流度を有するゾーンの境界を明白に示す。他の灌流値を除去する、及び透明として表示可能である。図５Ａ及び図５Ｂは、このような合成可視化の２例を示す。
【００３０】
［相対モードと絶対モードの結合］
応用により、絶対モードの要素と相対モードの要素を結合することも合理的である。例えば、絶対的ＯＣＩマップを表示して、これを一つ又は幾つかの関心領域（ＲＯＩ）における相対ＯＣＩ値の計算と組み合わせる。そうすると、ＲＯＩの絶対ＯＣＩ値と相対ＯＣＩ値の両方を表示することができ、及び／又は数値若しくはその他の適切な形式で記録できる。さらに、絶対的ＯＣＩマップ又は絶対的ＯＣＩマップを表示するために使用されるカラーマップのスケーリングは基準ＯＣＩ値の関数であってもよい（例えば、基準ＯＣＩ値が特定の色になるようにスケーリングする）。（式１に示されるように）ＯＣＩマップの全体に対して相対的計算をする必要はなく、幾つかのＯＣＩ値に対して計算をしてもよい。
【００３１】
［基準値及びメタデータの記録］
通常、基準ＯＣＩ値は一つのセッション中に使用され、患者の変更がない場合でも、新しいセッションでは新しい基準値がとられる。しかし殆どのシナリオにおいて、資料用又は新しいイメージングセッションでの将来の再利用のために、基準ＯＣＩ値を記録すると有利である。従って、基準ＯＣＩ値を個別なデータセットとして記録することに加え、前記基準ＯＣＩ値を使用する各ＯＣＩマップにリンク又はマージされた状態としても記録することが合理的である。同様の意図で、資料、逆計算、及び解析後の用途のために、人体領域の位置、選択された患者集団及び臨床的状況について情報を記録することも有利な場合もある。
【００３２】
［オフラインの処理］
相対モードの全体は、オンライン又はリアルタイム処理について説明されているが、オフライン処理で実施されてもよい。オフライン処理において、ＯＣＩデータは記録され、恐らく別のコンピュータシステムで、その後相対モード計算のために処理される。多くのワークフローは可能であり、ＯＣＩデバイスで基準をとること、記録されたＯＣＩマップから基準を計算すること、相対的評価を計算する第２システムにＯＣＩマップが転送される場合に２つの個別ＯＣＩシステムを動かすこと等を含む。
【００３３】
［同じＯＣＩマップ内の基準ＯＣＩ値］
また、イメージングに使用されるＯＣＩデータと同じＯＣＩデータから基準ＯＣＩ値をとることも可能である。このようなワークフローにおいては、ユーザ又は自動化したアルゴリズムがＯＣＩマップ内のＲＯＩを選択し、このＲＯＩから計算した基準ＯＣＩ値を用いて相対ＯＣＩ値又は該ＯＣＩマップの相対的ＯＣＩマップを計算する。この方法は、好ましくはより大きいイメージング領域を有するＯＣＩシステムに適し、オフライン処理を使用可能である。
【００３４】
［相対的ＯＣＩマップにおけるＲＯＩ値］
相対的ＯＣＩマップからＲＯＩ値を計算する際に、絶対的ＯＣＩから相対的ＯＣＩへのマッピング及び／又は相対ＯＣＩ値からインデックス付きマップへのマッピングは線形でないことが多く、この場合平均値の計算が不正になるため、注意する必要がある。これは幾つかの方法を用いて補正することができる。例えば、（これに限定されないが）平均値の代わりに中央値を使用できる。この場合、絶対ＯＣＩ値から相対ＯＣＩ値へのマッピングは通常連続であるため、ＲＯＩ値はまだ正しい。他の方法は、絶対的ＯＣＩマップ上のＲＯＩ値を計算し、そのＲＯＩ値を、相対的ＯＣＩマップを計算するために使用した同じ関数及びパラメータを用いて、相対ＯＣＩ値に変換する方法である。
【００３５】
［人体マッピング係数］
本発明者は、個人の患者内及び異なる患者の人体領域間では、組織のベースライン絶対灌流値が異なる一方、ある人口集団内では個人患者の人体領域間の絶対灌流値の比率は類似することを発見した。この比率は人体マッピング係数という。
【００３６】
人体マッピング係数は、２つの人体領域間のベース灌流の関係を示す。一般的な関係を式（３）に示す。多くの場合、この関係は式（４）に示す単純な係数として表現でき、ここで領域Ｂの灌流は、人口Ｘについての領域Ａから比率FactorAB,Xを用いて計算される。係数は、主に集団グループと臨床的状況の２つの領域に依存する。
【数２】
0005977440.tif 000003
【００３７】
その場合、反対方向を得るための係数は、式（５）に示すように、この比率の逆数である。一般の場合、この関係はfBA,X()で表現される。
【数３】
0005977440.tif 000004
【００３８】
さらに、式（４）は幾つかの灌流関係の場合に、OffsetAB,Xで拡張可能である。
【００３９】
人体領域間の関係の全てが統計的に有意であるとは限らない。よって、人体領域の全てのペアリングに対して人体マッピング係数が存在する必要はない。通常、人体マッピング係数は、定義された臨床的状況における、ある人口集団のベースライン絶対灌流値に基づいて計算される。
【００４０】
上記個人内相対的評価は、健康であるか負傷しているかに関わらず、異なる人体領域の灌流を比較するために、特定の臨床的状況で使用することができる。このような評価の結果は、２つの人体領域のベースライン灌流が異なり得るために、誤解を招く可能性を持つ。ある一対の人体領域及びある人口集団の人体マッピング係数は、個人内相対的評価の臨床的関連性を向上させるために、補正係数として使用でき、このようなプロセスを人体マッピング補正という。
【００４１】
人体マッピング補正の原則は、使用された人体マッピング係数が知られていてかつその臨床的状況にとって有意であれば、どのようなＯＣＩ値にでも適用可能である。人体マッピング係数は、相対ＯＣＩ値又はその１／ｘ逆数に適用でき、及び／又は基準に適用できる。人体マッピング係数は、（数字、ゲージ表示又はそのようなものとして）表示される絶対又は相対ＲＯＩ値に適用でき、及び／又はＯＣＩマップに適用できる。もう一つの選択肢は、ＯＣＩデータに触れずにラベル及び／又はカラーマップを変更することである。
【００４２】
人体マッピング係数に関連のある人体領域の分割に必要な粒状性の程度は、臨床的状況及び臨床的目的に依存する。通常は、人体マッピング係数は健康な皮膚からとる。火傷深さ評価の分野において、好ましい態様は現在、図９において説明されるように人体領域を利用する。他の応用に関して、粒状性はより細かくある必要があり得、患者のあるゾーンに限定される可能性もある。最終的には、人体マッピングは、皮膚、内臓、骨、及びその他の灌流された組織のような異なる臓器において、及びこれらの臓器にわたって適用が可能である。また、ある臨床的状況においても定義された刺激プロトコール（例えば、加熱、閉塞、薬物治療等）に対してＯＣＩ値を観察することも有利な場合もあり得る。
【００４３】
人体マッピングは、異なる人体領域を使用して、統計的に知られている関係で灌流を比較することを可能にする。また、個人内相対的評価を人体マッピング係数と組み合わせることにより、異なる患者の灌流を比較する評価に拡張でき、よって、個人内相対的評価を患者間の相対的評価に拡張することを可能にする。人体マッピング係数は、あるリスク、又は病期を識別するために、及び基準ゾーンがイメージングゾーンと異なる場合の補正係数として使用可能である。
【００４４】
人体マッピング補正の働き方及び人体マッピング係数の定義から、人体マッピング係数は自動的に個人内相対的評価を含むことが分かる。
【００４５】
［人体マッピング係数表］
ある人口集団及びある臨床的状況に関連する人体マッピング係数の集合を人体マッピング係数表という。１つ又は幾つかの人体マッピング係数を組み合わせて人体マッピング係数データベースとすることも可能である。ここの文言は、人体マッピング係数の記録又はシステムでアクセスする方法を限定しない。人体マッピング係数を記録又は他のデータ構造から計算するためにどのようなデータベース、表、又はその他の合理的なファイル／データ構造及びロジックを使用してもよい。ただ必要なのは、システムは臨床的状況、人口集団、基準ゾーン、及びイメージングゾーンに基づいて人体マッピング係数を検索可能であること。データベースはＯＣＩシステム又はその他の場所に記録でき、必要な際にデバイスによりアクセスできる。このようなアクセスは、ネットワーク、インターネット、又はその他のデータ輸送手段を介して達成できる。物理的位置とは無関係に、データベースはデバイスの一部として考えられる。また、データベースは時間に亘って、新規又は可能性として改善及び／又は拡大された人体マッピング係数で更新できる。
【００４６】
いくつかの人体マッピング係数は、同じ人口集団又は同じ臨床的状況に関する他の人体マッピング係数より高い統計的有意性を有し得る。よってデータベースは、各人体マッピング係数（又は人体マッピング係数のグループ）に対する信頼性情報を提供する追加のパラメータで拡張可能である。このような場合、ＯＣＩシステムは信頼性情報を表示し、人体マッピング補正を自動的に無効にし、そしてユーザに異なる基準ゾーン／値の選択を要求することができ、又は臨床的価値を向上させるための、若しくは誤解のリスクを低下させるための他の手段に信頼性情報を使用することができる。
【００４７】
［人口集団］
灌流は、幅広い因子により影響され得る。これは、これらに限定されないが、皮膚色素沈着、年齢、栄養状態、性別、体温、薬、傷害（例えば、負傷及び血管閉塞等）、病気（例えば、心血管疾患、いくつかのリウマチ病、糖尿病等）、及びその他の因子を含む。人口集団を定義する際に、人体マッピング係数を変更させるような影響する因子を考慮すべきである。例えば、人口集団は２５から４０歳の男性、又は６０歳を超える糖尿病の女性である可能性がある。通常、人口集団はＯＣＩシステムの特定の臨床的応用に対して具体的にデザインされている。
【００４８】
いくつかの臨床的状況において、人口集団の区別が必要でない場合もあり得る。このような場合、人体マッピング係数の検索用のこのパラメータは無用であり、人口集団の選択のためのワークフローのステップを飛ばしてもよい。そして、人体マッピング係数データベースは、その臨床的状況に関しては、１つの人体マッピング係数表のみを含む。
【００４９】
［人体マッピング試験］
本発明者は、人体マッピング概念に関してこれまで２つの小規模試験を行っている。図６から図８に提示するデータは第１試験のものであり、第２試験により確認されている。特定の臨床的状況及び人口集団に対して人体マッピング係数データベースを開発し、埋めるには、さらなる試験が必要である。
【００５０】
第１試験では、８人の健常者の、図６Ｄに示すように１７か所の人体領域をイメージングした。これら各人体領域で、ＬＤＩに基づく絶対的灌流マップ（図６Ｂ）のビデオを１０秒間収録し、それに伴い対応する白色光写真を、将来の位置識別用に記録した。各ビデオシーケンスに対して、ＲＯＩは手動で定義され、ビデオシーケンスにおける全てのイメージに対して同領域に適用した。次に、ＲＯＩの平均絶対灌流値を時間に対してプロットした（図６Ｃ）。ここで、微小循環性の脈拍を観察でき、定義されたシーケンスに対して平均灌流を計算できる。例えば、患者の運動による通常のプロファイルからの大きな変化を容易に識別でき、よってこの灌流ビデオは無効であり、新しいシーケンスを収録すべきことが示される。ＲＯＩ値を１０グループに分割し、手以外の人体領域全ての腹側と背側のデータセットをペアリングした。このデータの平均及び標準偏差を図７に示す。次に、再グループしたデータ（図７）に対してＡＮＯＶＡ統計解析の次にＴｕｋｅｙテストを実行し、どのデータペアが有意的に異なる相互関係を示すかを試した。有意に異なるデータペア及びそれぞれに対応する平均比を全部図８に示す（p＜0.01, *0.01＜p＜0.05）。このデータを実際に役に立たせるために、図８は、同じ患者の額（「比較位置」軸）の灌流を予測するために、健康な患者（「基準」軸）の前腕の平均灌流を2.21の係数倍すべきであることを示す。このタイプの局部的な関係は、図８のx及びy軸の全ての交差点で作ることができ、パーセント値は交差特定の補正係数を示す。患者間で絶対的灌流は異なり得るが、人体領域間の個人内灌流比はお互いに有意に識別可能であることが示された。解析された１０の個別データセットのうち、合計４５の個別データペアの相互関係を有することが可能である。４５の可能なペアのうち少なくとも３２は他とは有意に異なり、図８にそれらの平均の対応比率を含むことを示した。この結果は、個人としては異なる程度の絶対的灌流を有するが、同じ人体領域を検討する際には、人体領域間の灌流の相対的な個人内比率は、実は非常に似ていることを示すため、特におもしろい。
【００５１】
［人体領域の部分及び人口集団］
人体領域（イメージングゾーン又は基準ゾーン）は、通行ＯＣＩデバイスのヒューマン・マシン・インタフェースを介してユーザにより選択される。タッチスクリーンの場合は、患者の体のアウトライン（例を示す図９を参照）が表示されている場合に、体部位をクリックすることによりできる。また、リストからの選択、人体部位のコードの入力、又はその他の合理的な手段によってもできる。選択に必要な正確性は、人体マッピング係数データベースにおける人体領域の粒状性に依存する。体部位が自動的に、又は半自動的に検出される他の態様も可能である。これは、ＯＣＩシステム及び患者の座標及び配向を知っているナビゲーションシステム、画像認識、患者における前標識タグの読み取り、又はその他の手段により達成できる。
【００５２】
同様に、人口集団の選択はヒューマン・マシン・インタフェースを介してユーザが手動で、及び／又は適切なセンサと手段でシステムが自動的にいくつかの基準を検出して達成できる。
【００５３】
使用される人体領域についての情報は、人体マッピング係数、データベース、及び／又は人口集団とその基準は、資料用又は更なる解析や逆計算用に、好ましくはＯＣＩデータと一緒に記録できる。
【００５４】
また、ユーザが人体マッピング補正を有効／無効にできるようにすることも可能であり、よって人体マッピング係数を適用せずにデバイスを使用することを可能にする。同じ意図で、ユーザに対して補正された結果を補正されてない結果を同時に表示することも可能である。
【００５５】
［デバイス］
図１に、個人内相対的評価を実施するデバイスの好ましい態様を示す。
【００５６】
コヒーレント光源（１２１）は、通常は可視波長又は近赤外波長のレーザ源であり、被検体（１００）上の関心領域を照射する。このような照射は、レンズ又は回折素子等の全視野照射のための光学素子、又は単一のポイント若しくは線を機械的なスキャニング、又はその他の適切な手段で行うことができる。光センサ（１２２）は反射光を取り込む。このような光センサは１つのフォトダイオード、ＣＣＤ、非集積又は集積ＣＭＯＳセンサ、又は光を取り込んで電子信号に転換する他のセンサ技術であってもよい。多くの場合、センサは２Ｄの画素アレイである。光センサは、レンズ、鏡、フィルタ、プリズム、スキャニングメカニックス、又は必要に応じて光を変換し、２次元のデータに変換する他の手段を含んでもよい。ＯＣＩ処理部（１２３）は、コヒーレント光及び光センサを制御し、光センサの信号から１つ又は複数の絶対的ＯＣＩマップ又は絶対ＯＣＩ値を計算する。マップの全ての画素をまず読み込んで処理するかどうか及びそのタイミング、並びに画素グループをその場で処理するかは態様による。ＬＤＩの例においては、通常このような処理は、各画素の経時パワースペクトルを計算し、そしてパワースペクトルのゼロ及び／又は第１運動量を計算することを含む。また、ＯＣＩ処理部は信号の品質を向上するためのフィルタ又はその他の手段を含んでもよい。ＯＣＩ処理部は、ＦＰＧＡ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、又はその組み合わせ、若しくは他の合理的な処理手段で実施できる。
【００５７】
レーザースペックルコントラスト解析（ＬＡＳＣＡ）又はレーザスペックルイメージング（ＬＳＩ）を用いる別の態様では、処理部（１２３）は空間及び／又は時間において検出された光のコントラストを計算するように構成されてもよく、それからＯＣＩマップを導出する。ＯＣＩマップの計算の詳細は、当業者に知られている。ＯＣＩ技術の実施の詳細は、この特許出願を限定しない。
【００５８】
個人内相対的評価を実行するためには、基準ＯＣＩをとる又はロードする必要があり、これは、好ましい態様においては基準制御部（１２４）が行う。好ましい態様で、ユーザは基準ゾーン、ＲＯＩ、及び基準ＯＣＩをとる時間を、ヒューマン・マシン・インタフェース（ＨＭＩ）で制御できる。基準制御部は、この時点でＯＣＩ処理部から１つ又は複数のＯＣＩマップを取得し、ＯＣＩマップから基準ＯＣＩ値としてＲＯＩ値を計算する。このプロセスは、時間フィルタ又は空間フィルタ及び／又はその他手段を含んでもよい。通常は、このようなフィルタで、心臓の鼓動から脈拍を除去することが好ましい。また、ユーザが代わりに基準ＯＣＩ値をファイル又はその他の格納部からロードすることも可能である。また他の態様において、アルゴリズムが自動的に基準ゾーンを決定し、従って基準ＯＣＩ値を計算する。どの態様においても完全な基準ＯＣＩマップを含み、複数の基準ＯＣＩマップを設定及び計算することは可能である。
【００５９】
相対処理部（１２５）は、ＯＣＩ処理部からの基準ＯＣＩ値及びＯＣＩマップを使用して相対ＯＣＩ値及び／又は相対的ＯＣＩマップを計算する。好ましい実施例は、ＯＣＩ値を相対ＯＣＩ値で単純に割って整数にマッピングし、これは特定のレンジへのスケーリングを含む。相対処理部は、ＦＰＧＡ、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、その組み合わせ、又はその他の合理的な処理手段で実施されてもよい。また、ＯＣＩ処理部と相対処理部を１つの処理部に組み合わせることも可能である。また、基準制御部も処理部の１つ又は両方と組み合わせることも考えられる。
【００６０】
いくつかの実施例において、人体マッピング係数データベース（１３０）が含まれる、又は接続される。このような実施形態では、人口集団情報はヒューマン・マシン・インタフェースを介してユーザにより提供されるか、自動的に決定される。基準処理部は、正しい人体マッピング係数表を選択し、人体マッピング係数を用いて相対ＯＣＩ値を調節する。基準ゾーン及びイメージングゾーンもヒューマン・マシン・インタフェース又は自動検出の手段を介して調節される。当然、人体マッピング係数アルゴリズムは、別の処理部において分離されてもよく、又は他の部と組み合わせられてもよい。
【００６１】
結果はヒューマン・マシン・インタフェース（１２６）を介してユーザに出力される。ＯＣＩ処理部からの絶対的ＯＣＩマップを表示するために同じインタフェースを使用できる。ヒューマン・マシン・インタフェースは、好ましくはタッチスクリーン及び／又は物理的なボタンで実装される。クラシックなコンピュータ・インタフェース（キーボード、マウス、ディスプレイ）も可能である。また、複数のディスプレイ、プリンタ、又はファイルへの出力も可能である。
【００６２】
［例１：火傷治療評価］
ＬＤＩに基づく部分的の厚さを有する火傷の治癒可能性の評価における人体マッピング補正のワークフローの例を挙げる（図１０も参照）。ここの原則は、同じ人体領域において均等する皮膚に比べて、火傷のどの部分が炎症反応を起こし、それによって充血しているかを理解することである。
１．人口集団をユーザに求め、該人口集団（つまり、年齢、皮膚色素沈着、及び共存症を考慮して）及び臨床的状況（つまり、火傷深さ）に基づいて、適切な人体マッピング係数表を選択する。情報は患者ファイルにおいて記録できる。
２．健康な皮膚上で基準ＯＣＩ値をとる。デバイスは、基準をとられた人体領域の選択をユーザに求める。
３．評価する火傷が位置する人体領域（イメージングゾーン）をユーザに求める。基準をとられた人体領域と同領域である場合、人体マッピング係数は１であり、それ以外の場合、人体マッピング係数は人体マッピング係数データベースから検索する。
４．表示及び記録する相対灌流値及び相対的灌流マップは、人体マッピング係数で補正する。
５．ユーザの判断でステップ２、３、４及び３，４を繰り返してもよい。
皮弁存続可能性の評価にもよく似ているワークフローを使える。
【００６３】
［例２：末梢血管疾患（ＰＶＤ）評価］
額と手足の灌流比を比較することによって、ＰＶＤを有しない適切な人口集団の手足灌流障害及び介在後の充血反応を識別及び評価するワークフローの例を提供する。
１．人口集団の選択をユーザに求め、そして該人口集団（つまり、共存症を考慮して）及び臨床的状況（つまり、ＰＶＤ）に基づいて適切な人体マッピング係数表を選択する。
２．健康な皮膚（つまり、額）の基準ＯＣＩ値をとる（つまり、ＬＤＩを用いて）。デバイスは、基準がとられた人体領域の選択をユーザに求めるか自動的に設定する。
３．評価する手足の人体領域の選択をユーザに求め、与えられた手段の予測ベースライン灌流レベルを設定するために、人体マッピング係数データベースで人体マッピング係数を検索する。
４．表示及び記録される（相対）灌流値及び（相対的）灌流マップは、人体マッピング係数で補正される。
５．ユーザの判断でステップ２、３、４及び３、４を繰り返してもよい。
【００６４】
上記ワークフローは単なる例であり、変更又は最適化できる。また、これら又はその他の臨床的応用に対して他のワークフローを特定できる。また、ある人体部位のために、最低及び最高灌流を、統計的基準グループから設定するために人体マッピング係数を使用可能である。この（絶対的又は相対的）灌流は、灌流が「良い」範囲内であるかを確認するために使用できる。
【００６５】
多くのワークフローは、何らかの方法で集団の選択、人体マッピング係数データベース、基準ＯＣＩ値の取得、及び人体マッピング係数データベースで検索する必要のあるイメージングゾーン人体領域の選択を含む。
【図１】
0005977440.tif 000005
【図２ａ】
0005977440.tif 000006
【図２ｂ】
0005977440.tif 000007
【図３】
0005977440.tif 000008
【図４ａ】
0005977440.tif 000009
【図４ｂ】
0005977440.tif 000010
【図５ａ】
0005977440.tif 000011
【図５ｂ】
0005977440.tif 000012
【図６】
0005977440.tif 000013
【図７】
0005977440.tif 000014
【図８】
0005977440.tif 000015
【図９】
0005977440.tif 000016
【図１０】
0005977440.tif 000017