(57)【要約】生体内カテーテル光プローブと冠状動脈壁の間の可変する性経路長における、血液などの不要な関連信号による吸収に起因するスペクトル変動は、不安定プラークの検出において障害となるものである。前処理方法は、部分空間正射影（ＯＳＰ）および一般化最少自乗法（ＧＬＳ）の原理に基づき、スペクトル信号への血液の影響を低減する。スペクトル情報の処理に用いられる多変量判別モデルは、血液に起因する要素を含む独立要素の数を低減する。前処理方法を含む開示されるケモメトリック処理により、人体内および特に冠状動脈壁内の医学的分析物の生体内スペクトル検出を実現する。
2005534415.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管壁に関する情報を強調したスペクトル・データを生成するように、血管内部から得られたスペクトル・データを処理する方法であって、
介在する流体を通って血管壁を照射して得られたスペクトル応答データを提供する提供工程と、
前記介在する流体のスペクトル応答を用いて生成されるフィルタを適用する適用工程と、
血管壁に関する情報を強調したスペクトル応答を導き出す導出工程とを備えたスペクトル・データ処理方法。
【請求項２】
請求項１において、前記提供工程は、近赤外線を用いて血管壁を照射して得られるスペクトル応答データを提供する、スペクトル・データ処理方法。
【請求項３】
請求項１または２において、前記提供工程は、カテーテル先端に戻ってくる放射線を検出して得られるスペクトル応答データを提供する、スペクトル・データ処理方法。
【請求項４】
請求項３において、前記提供工程は、１．５〜３ｍｍのプローブ深さにおいて、サンプルである血管壁から得られるスペクトル応答データを提供する、スペクトル・データ処理方法。
【請求項５】
請求項１から４のいずれかにおいて、前記適用工程は、生体外の基準ウェル内に収集された介在する流体のスペクトル応答データを用いて生成されるフィルタを適用する、スペクトル・データ処理方法。
【請求項６】
請求項１から５のいずれかにおいて、前記適用工程は、血管壁から比較的遠く離れた位置で収集された介在する流体のスペクトル応答データを用いて生成されるフィルタを適用する、スペクトル・データ処理方法。
【請求項７】
請求項１から６のいずれかにおいて、前記提供工程は、血液である前記介在する流体を通って血管壁を照射して得られたスペクトル応答データを提供する、スペクトル・データ処理方法。
【請求項８】
請求項１から７のいずれかにおいて、判別もしくは分類を含む定性的分析、または定量的分析の精度の改良において、一般化最小自乗フィルタのパラメータがフィルタの分析性能を分析することにより最適化される、スペクトル・データ処理方法。
【請求項９】
請求項４において、前記フィルタが部分空間正射影分析に基づいている、スペクトル・データ処理方法。
【請求項１０】
請求項９において、判別もしくは分類を含む定性的分析、または定量的分析の精度の改良において、前記フィルタの部分空間射影次元がフィルタ性能を分析することによって最適化される、スペクトル・データ処理方法。
【請求項１１】
請求項１において、前記介在する流体が血液である、スペクトル・データ処理方法。
【請求項１２】
請求項１において、前記介在する流体が血管壁への経路を横切って血液を流すために使用される流体である、スペクトル・データ処理方法。
【請求項１３】
請求項１において、前記介在する流体のスペクトル応答が複数の個人の血液サンプルから決定されている、スペクトル・データ処理方法。
【請求項１４】
請求項１において、前記介在する流体のスペクトル応答が現在の患者の血液サンプルから決定されている、スペクトル・データ処理方法。
【請求項１５】
請求項１において、前記介在する流体のスペクトル応答が現在の患者およびその他の個人の血液サンプルから決定されている、スペクトル・データ処理方法。
【請求項１６】
請求項１において、前記介在する流体のスペクトル応答が造影剤のスペクトル応答を収集することによって決定されている、スペクトル・データ処理方法。
【請求項１７】
請求項１において、前記介在する流体のスペクトル応答が、人工血液のスペクトル応答を収集することによって決定されている、スペクトル・データ処理方法。
【請求項１８】
請求項１において、前記介在する流体のスペクトル応答が、食塩水のようなフラッシング剤のスペクトル応答を収集することによって決定されている、スペクトル・データ処理方法。
【請求項１９】
請求項１において、前記介在する流体のスペクトル応答が、バルーン・カテーテルを拡張するのに使用されるガスまたは液などの流体のスペクトル応答を収集することによって決定されている、スペクトル・データ処理方法。
【請求項２０】
請求項１において、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する工程が、血管壁が不安定プラークで構成されているか否かを決定することを含む、スペクトル・データ処理方法。
【請求項２１】
請求項１において、さらに、血管壁がアテローム組織で構成されているか、または正常組織で構成されているかを決定する、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて、血管壁の状態を評価する工程を備えた、スペクトル・データ処理方法。
【請求項２２】
請求項１において、さらに、多変量回帰法を適用することにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する工程を備えた、スペクトル・データ処理方法。
【請求項２３】
請求項１において、さらに、血管壁の状態を分類することにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する工程を備えた、スペクトル・データ処理方法。
【請求項２４】
請求項１において、さらに、介在する流体のスペクトル応答を対象である血管壁のスペクトル応答に関連付けることにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する工程を備えた、スペクトル・データ処理方法。
【請求項２５】
請求項１において、さらに、決定されたスペクトル応答をさまざまな状態における血管壁のスペクトル応答に関連付けて血管壁の状態を分類することにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する工程を備えた、スペクトル・データ処理方法。
【請求項２６】
請求項１において、さらに、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を決定する工程を備えた、スペクトル・データ処理方法。
【請求項２７】
介在する流体の存在下において血管を分析するシステムであって、
放射線源と、
介在する流体を通過して放射線を血管壁に導き、血管壁からの放射線を収集するカテーテルと、
前記収集された放射線を監視する検出器システムと、
前記検出器システムで検出された収集放射線からスペクトル応答を生成するコントローラと、
前記コントローラからの前記収集スペクトル応答から、血管壁のスペクトル応答を決定し、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁を評価するための情報を生成する分析器とを備えた、血管壁分析システム。
【請求項２８】
請求項２７において、前記放射源が光源を含む、血管壁分析システム。
【請求項２９】
請求項２７において、前記放射源が近赤外線源を含む、血管壁分析システム。
【請求項３０】
請求項２７において、前記分析器が、介在する流体のスペクトルを受けて生成されるフィルタを適用して前記流体の寄与分を除去することにより、血管壁の前記スペクトル応答を決定する、血管壁分析システム。
【請求項３１】
請求項３０において、介在する流体のスペクトルが、前記カテーテルの先端が血管壁から比較的遠く離れた位置にあるときに収集される、血管壁分析システム。
【請求項３２】
請求項３０において、介在する流体のスペクトルが、生体外の基準ウェル内で収集される、血管壁分析システム。
【請求項３３】
請求項３０において、前記フィルタが一般化最少自乗分析に基づいている、血管壁分析システム。
【請求項３４】
請求項３３において、前記分析器による血管壁の状態の評価の改良において、前記一般化最小自乗フィルタのパラメータがフィルタ性能を分析することにより最適化される、血管壁分析システム。
【請求項３５】
請求項３０において、前記フィルタが部分空間正射影分析に基づいている、血管壁分析システム。
【請求項３６】
請求項３５において、判別処理の精度の改良において、前記フィルタの部分空間射影次元がフィルタ性能を分析することにより最適化されている、血管壁分析システム。
【請求項３７】
請求項２７において、前記分析器が、血管壁が不安定プラークで構成されているか否かを決定することにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する、血管壁分析システム。
【請求項３８】
請求項２７において、前記分析器が、血管壁がアテローム組織で構成されているか、または正常組織で構成されているかを決定することにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する、血管壁分析システム。
【請求項３９】
請求項２７において、前記分析器が、多変量回帰法を適用することにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する、血管壁分析システム。
【請求項４０】
請求項２７において、前記分析器が、血管壁の定量的評価結果をオペレータに提供する、血管壁分析システム。
【請求項４１】
請求項２７において、前記分析器が、前記決定されたスペクトル応答をさまざまな状態における血管壁のスペクトル応答に関連付けることにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する、血管壁分析システム。
【請求項４２】
対象の構造のスペクトル応答に含まれている血液応答を減衰させる方法であって、
対象の構造から比較的遠く離れた位置で血液を通って収集された血液応答を表すスペクトルにより決定されるフィルタを生成し、
対象の前記構造のスペクトル応答を生成するように、前記血液応答を含む収集されたスペクトル応答に対して前記フィルタを適用する、血液応答減衰方法。
【請求項４３】
不要スペクトル信号発生源の存在下において動物の体内構造体をスペクトル分析するシステムであって、
放射線源と、
介在する媒体を通過して放射線を体内構造に導き、体内構造体から戻ってくる放射線を収集するカテーテルと、
前記体内構造からの放射線を監視する検出器システムと、
前記検出器システムで検出された監視放射線からスペクトル応答を生成する分光計コントローラと、
前記媒体の寄与分を削除することにより、前記分光計コントローラからの前記生成されたスペクトル応答から体内構造のスペクトル応答を決定し、体内構造の前記決定されたスペクトル応答を受けて体内構造の状態の評価を生成する分析器とを備えた、スペクトル分析システム。
【請求項４４】
血管を照射することによって生成されるスペクトル応答データを受け取る工程であって、前記スペクトル応答データが不要スペクトル信号を含む受取り工程と、
前記スペクトル応答データを処理する工程であって、血管の決定されたスペクトル応答データを生成するように血管応答に対して不要スペクトル信号を減少させる処理工程と、
血管の分析結果を生成するように、前記決定されたスペクトル応答データを用いる使用工程とを備えた分析方法。
【請求項４５】
請求項４４において、前記スペクトル応答データが、不要スペクトル信号を発生する介在する流体を通して血管を照射することから生成されている、分析方法。
【請求項４６】
請求項４５において、前記スペクトル応答データが光照射から生成されている、分析方法。
【請求項４７】
請求項４５において、前記スペクトル応答データが近赤外線の照射から生成されている、分析方法。
【請求項４８】
請求項４４において、さらに、偏差および／または傾斜を除去するように前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項４９】
請求項４４において、さらに、対象の信号に関係しない信号の変動発生源を削除するように前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項５０】
請求項４４において、さらに、正規化および／またはオートスケーリングにより前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項５１】
請求項４４において、さらに、スペクトル信号を強調するように前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項５２】
請求項４４において、さらに、スペクトル応答を平均値中心化させるように前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項５３】
請求項４４において、さらに、線形トレンドを除去するように前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項５４】
請求項４４において、さらに、平滑化法を用いて、測定器応答によって発生するランダム雑音または不要信号を減少させるように、前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項５５】
請求項４４において、さらに、Savitsky Golay平滑化法を用いて、測定器応答によって発生するランダム雑音または不要信号を減少させるように、前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項５６】
請求項４４において、さらに、相乗作用を除去するように前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項５７】
請求項４４において、さらに、標準正規変動（ＳＮＶ）分析法を用いて前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項５８】
請求項４４において、さらに、乗法性信号または散乱補正（ＭＳＣ）分析を用いて前記スペクトル応答データを処理する工程を備えた、分析方法。
【請求項５９】
請求項４４において、前記使用工程が、判別および分類を含む血管の定性的分析に多変量分析を適用する工程を備えた、分析方法。
【請求項６０】
請求項５９において、前記多変量分析が主成分分析を含む、分析方法。
【請求項６１】
請求項５９において、前記多変量分析が、マハラノビス距離を含む統計的境界と組み合わされた主成分分析法を含む、分析方法。
【請求項６２】
請求項５９において、前記多変量分析が、残差分析およびマハラノビス距離を含む統計的境界と組み合わされた主成分分析法を含む、分析方法。
【請求項６３】
請求項５９において、前記多変量分析が、部分最小自乗判別分析法（ＰＬＳ）を含む、分析方法。
【請求項６４】
請求項４４において、前記使用工程が、血管の状態の定性的分析に多変量分析を適用する、分析方法。
【請求項６５】
請求項６４において、前記多変量分析が、部分最小自乗法分析を含む、分析方法。
【請求項６６】
請求項４４において、前記使用工程が、血管の状態の判別または分類にマシン学習法を適用する、分析方法。
【請求項６７】
請求項６６において、前記マシン学習分析がサポート・ベクトル・マシン分析を用いる、分析方法。
【請求項６８】
請求項６６において、前記マシン学習分析が人工神経回路網分析を用いる、分析方法。
【請求項６９】
請求項４４において、前記スペクトル応答データを処理する工程が、血管応答の加重を増加させることを含む、分析方法。
【請求項７０】
請求項４４において、前記処理工程が、不要スペクトル信号の加重を減少させる、分析方法。
【請求項７１】
請求項４４において、前記処理工程が、血管応答の加重を増加させる工程と、不要スペクトル信号の加重を減少させる工程とを、任意の順序で含む、分析方法。
【請求項７２】
請求項４４において、前記スペクトル応答データがカテーテルを用いて血管を照射することにより生成される、分析方法。
【請求項７３】
請求項４４において、前記不要スペクトル信号の少なく一部が、温度の揺れ、心臓の動き、および／またはカテーテルの動きにより生成される、分析方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
本出願は、Barbara Marshik-Geurts、Jing Tanag、およびAndres Zuluagaにより２００２年８月５日に出願された米国特許出願の、発明の名称「血管壁の近赤外線分光分析（Near-infrared Spectroscopic Analysis of Blood Vessel Walls）」の部分出願の継続である、２００３年４月３０日出願の特許出願第１０／４２６，７５０号の継続出願である。
【０００２】
ケモメトリクスは、数学的または統計的方法を応用することにより、化学システムまたはシステム状態へのプロセスにおいてなされる測定に関連する技術である。ケモメトリクスは、構造のスペクトル応答に基づき、その構造の化学組成のような特性を予測するのに頻繁に使用される。
【０００３】
ケモメトリック法による解法の利点は、直接の化学サンプリングのような他の方法に比べて高速であり、広く一般的に利用可能である点にある。一例は、糖尿病患者が通常行っている血糖値の監視である。血糖値の分光分析法による経皮的なケモメトリクス評価は、場合よっては１日に数回実行されて苦痛を伴う血液サンプリングの代替方法として提案されている。
【０００４】
別の用途は、アテローム性動脈硬化症の診断において必要とされるような、血管壁状態の評価に関する。これは、大動脈、頚動脈、冠状動脈、および脳動脈などの中間サイズまたは大きいサイズの動脈の脈管内膜に関する動脈疾患である。アテローム性動脈硬化症の病変すなわちプラーク（粥腫）は、コラーゲン、エラスチン、プロテオグリカン、ならびに泡沫状マクロファージおよび平滑筋細胞を有する細胞外脂質および細胞内脂質を含む、複雑な組織基質を包含する可能性がある。さらに、炎症細胞構成成分（例えば、Ｔリンパ球、マクロファージ、および特定の好塩基球）をこれらのプラーク内に見出すこともある。
【０００５】
アテローム性動脈硬化症のプラークの破裂すなわち破綻は、心臓発作および心臓拍動の主な原因であることが明らかになっている。この理由は、プラーク破綻後に、局部的閉塞性血栓が血管内に生じるためである。
【０００６】
プラーク破綻の危険性は通常予測できないが、多くの死体解剖試験により、この危険性は主としてプラーク組成に依存することが明らかになった。大部分が破綻したアテローム性動脈硬化症のプラークは、マクロファージが高濃度に浸透した薄い繊維性皮膜で覆われる大きく、軟質で、脂質成分に富む懐死したコアの形成により、構造的に特徴付けられる。これら特徴の、脂質堆積いわゆる“脂質プール”は、プラーク破綻の必要条件として最も多く見られる。炎症はさらに、破綻はしていないが徐々に破壊した、血栓症のプラークの主な特徴である。
【０００７】
測定のために、および低分解能のＮＩＲスペクトル・データから情報を抽出するのに統計的方法を含む数学的手法を適用するために、近赤外線（ＮＩＲ）分光分析法を用いることができる。対象のスペクトル・バンドの線形回帰、ならびに従来の最小自乗法および逆最小自乗法などの数学的処理と、他の多変量解析ツールとを利用して、判別分析のための定量的校正および定量的モデルを生成できる。
【発明の開示】
【０００８】
本発明の目的は、生体内で、冠状動脈のような対象領域に患者の人体の血管を貫通して移動するカテーテルを有するシステムを確立することである。このとき、例えばＮＩＲ領域におけるスペクトル・データが取得される。
【０００９】
一実施形態においては、スペクトル・データはＮＩＲ領域からのものである。別の例においては、赤外線、紫外線、または可視光線スペクトル・データのセットが使用される。さらに別の例においては、蛍光またはラマン分光分析法が用いられる。いずれの場合においても、収集されたスペクトル・データをケモメトリック分析の基本データとして利用して、例えば、介在する血液、水、食塩水、人工血液、および対象の化学成分に関係しない組織構成成分などの発生源からのスペクトル寄与要素の存在にもかかわらず、心臓発作の危険性の評価を実現できる。
【００１０】
ただし、ここでの重要な課題は、スペクトル・データが取得される条件を制御する限定された能力に関係する。心臓のポンプ動作運動に起因して運動が影響される。介在する血液／人体の液体、圧力、ｐＨおよび酸素濃度は分析の複雑性に寄与する要素のいくつかの例である。光源および光学系の時間的ドリフト、およびカテーテルの製品間のばらつきなどの、測定器に起因するばらつきが発生する可能性がある。さらに、オペレータの経験レベルが異なるような臨床環境において良好に機能するために、システムは極めて頑強である必要がある。
【００１１】
最も困難な問題は、カテーテル先端と分析される必要のある血管壁との間の血液または血液を置き換えるために用いられる注入液などの液の存在に対処する方法に関する。ここで、信号はカテーテル先端から一般に伝送されて、後に回収される可能性を有する。介在する流体による散乱および吸収は血管の化学組成の検出を不明瞭にする。さらに、血液または流体の化学組成は患者体内で時間と共に変動する可能性があり、患者間の違いも実際には大きい。さらに、信号を取得する間に、特に生体内での用途においては、カテーテル先端は1箇所に留まらないため、血液を通過するあらゆる光信号の経路長は必ずしも高精度に制御する必要がなく、かなり長くすることもできる。それにもかかわらず、システムは高い敏感度および特異性を有する診断結果を実現する優れた判別能力を有する必要があり、この優れた診断結果を得るために、数学モデルが確立される。
【００１２】
これらの問題にもかかわらず、所望の信号は、血管壁および特にあらゆるプラークの化学組成のスペクトルである。プラークが不安定プラークであるか否か、すなわち、薄い皮膜繊維アテローム（ＴＣＦＡ）かそうでないかを決定するために、プラークの特徴付けが実行される。脂質の豊富なアテローム、繊維症もしくは石灰化病変、または正常組織の存在を決定するためのその他の特徴付けも可能である。不要または望ましくない信号は、介在するスペクトル構成成分による散乱および／または吸収である。血液から発生する信号のような不要な信号から生じるスペクトルの特徴は、例えば水分、温度、ｐＨ濃度、基質結合作用などの多くの変動要素、およびアルブミン、グロブリン、プロテイン、トリグリセリドおよびウレアのような他の化学物質からのシグネチャを含む。このスペクトルの特徴は、これらは当面の特徴付けに関連しているかもしれない、または関連していないかもしれない。ただし、可能な限り除去するか、または最少にして、プラークの高信頼性判別を可能にする必要がある。
【００１３】
本発明は、介在する、血液、食塩水、または人工血液および組織構成成分などの他の不要なスペクトル信号の存在下において、血管を分析する方法およびシステムに関する。詳細には、システムは前処理または前フィルタリングを用いて、患者から収集されるスペクトルへの不要信号（例えば血液からの不要信号）の寄与分を除去または減少する。この前処理後、例えば、定量的または定性的／判別分析を用いて、血管壁の状態が評価される。これにより、アテローム性動脈硬化症のような問題は、識別および／または特性が明らかになる。
【００１４】
一般に、一構成によれば、本発明は、例えば血液、食塩水、または血管造影染液などの要素から発生する、介在する不要スペクトル信号の存在下において血管を分析する方法を実現する。この方法は、血液を通して血管壁を照射することを含む。次にスペクトル応答が収集され、介在する不要スペクトル信号の寄与分をこのスペクトル応答から除去することにより、血管壁のスペクトル応答が見出される。最後に、血管のスペクトル応答を基にして、血管壁の状態が評価される。
【００１５】
特定の実施形態においては、血管壁を照射する工程では、対象のスペクトル全体にわたり調整可能な放射線発生源を走査する。次に、スペクトル応答の収集では、調整可能な放射線発生源の走査の間の検出器の時間変動応答を決定して、スペクトルを分析する。別の実施形態においては、照射工程は広帯域光源を用いて達成され、この場合は、例えばフーリエ変換により実行される、時間−周波数変換の形式の時間変動応答を含む。好ましい実施形態においては、スペクトル応答はカテーテル先端に戻る光に基づく。すなわち、カテーテル先端は、光信号の放射、およびその後の戻ってくる光の収集の両方を行なう。しかし、別の実施形態においては、第２カテーテルまたは別の検出器を用いて応答を収集できる。
【００１６】
好ましい実施形態においては、血管壁のスペクトル応答を決定する工程では、不要なスペクトル成分のスペクトル応答すなわちスペクトル・シグネチャを除去するのに最適化されたフィルタを適用する。一実施形態においては、“不要信号”スペクトルは、患者のベッドのかたわらすなわち血管壁からかなり離れた場所において、生体外（試験管内）で収集される。別の実施形態においては、不要信号スペクトルは生体内または生体外の測定結果から得られ、これによりカテーテル先端と血管壁の介在する血液または他の流体の特徴にスペクトルが影響される度合いを最小にする。
【００１７】
一実施形態においては、フィルタは情報に基づいて生成される。すなわち、生体外または生体内における事前の血液のテスト・サンプルまたは不要スペクトル・シグネチャに基づいてフィルタは生成される。しかし、別の実施形態においては、フィルタは、現在の患者自身の血液サンプルまたは不要スペクトル・シグネチャを用いて、患者ごとに動的に生成される。これら、患者自身の血液サンプルまたは不要スペクトル・シグネチャは、予め用意したサンプルに追加されて、フィルタを確立する。最後に、さらに別の実施形態においては、フィルタは、このフィルタに対する現在の患者の血液または不要スペクトル・シグネチャのみを用いて、動的に生成される。
【００１８】
一実施形態においては、フィルタは、必要および／または不要スペクトル信号の両方の増加および／または減少の数値的影響に基づいて、一般化最少自乗分析法を用いる。別の実施形態においては、フィルタは、不要スペクトル信号の影響の数値的減少に基づいて、部分空間正射影分析を用いる。
【００１９】
本発明の具体化においては、血管の状態を評価する工程は、定性分析すなわち判別分析の実行を含む。特定の事例においては、血管壁の決定されたスペクトル応答は、最終的な評価を行うオペレータに送られる。別の具体化においては、血管壁の状態を評価する工程は、分類分析を実行することを含む。
【００２０】
本発明の具体化においては、血管壁の状態を評価する工程は、血管壁が、脂質プール（脂質の豊富なアテローム）、以前として特定量のプールされた脂質を含む破綻したプラーク、繊維症病変、石灰化病変、および／または正常組織を含むか否かを決定することを含む。一般に、例えば判別または分類の認定モデルは、２クラスまたは１クラスのモデルのいずれかに基づいている。２クラスのモデルでは、サンプルは、繊維症病変、石灰化病変、正常もしくは他の構成成分、または不安定プラークを表さない成分のクラスか、あるいは脂質プール、脂質プール／破綻したプラーク、または他の構成成分、または不安定プラークを表す他の構成成分のクラスのいずれかに分類できる。単一のクラスのモデルが、スペクトルの類似性、あるいは脂質プール、破綻した脂質プール、脂質プール／破綻したプラーク、または不安定プラークを表すその他の構成成分からの多変量距離に基いて分類される。
【００２１】
一実施形態においては、決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する工程は、部分最小自乗法（ＰＬＳ）、ＰＬＳ判別分析（ＰＬＳ−ＤＡ）、主成分回帰法（ＰＣＲ）、主成分分析（ＰＣＡ）およびその他の回帰法を採用する回帰分析によって、血管壁の状態を分類し、冠状動脈疾患のさまざまなステージにおける血管壁のスペクトル応答を評価する。別の実施形態においては、評価は、例えば人工神経回路網、サポート・ベクトル・マシン、またはファジー論理などのインテリジェント・マシン学習法を利用する他のパターン認識法を用いてなされる。
【００２２】
一般に、別の構成によれば、本発明は、介在する血液の存在下において血管を分析するシステムを実現する。このシステムは、一例では波長可変レーザのような赤外線光源を備えるが、この方式の放射発生源に限定されない。カテーテルは介在する血液を通して放射線を血管壁に照射し、血管壁から戻る放射線を収集する。検出器システムは収集された放射線を監視し、分光計または光度計のコントローラなどのコントローラが、検出器システムで検出された収集放射線からのスペクトル応答を管理する。最後に、分析器を設けて、不要信号の寄与分を除去することにより、収集されたスペクトル応答から血管壁のスペクトル応答を決定し、その後、一般に、決定されたスペクトル応答から血管壁の状態の評価結果を生成する。
【００２３】
一般に、さらに別の構成によれば、本発明は、対象の構造のスペクトル応答における不要なスペクトル応答を減衰させる方法を実現する。一実施形態においては、この方法は、対象の構造から、この場合には血管壁からかなり離れた位置において収集された血液のスペクトル応答、または患者の外部のウェル内に設けられた血液深さを通過する血液のスペクトル応答に基づきフィルタを生成する。次に、対象の構造のスペクトル応答を生成するために、血液応答を有するスペクトル応答にフィルタが適用される。
【００２４】
一般に、不要なスペクトル信号から（例えば血液または造影液から）の情報のみに基づく“スペクトル応答”を得ることが望ましい。一実施形態においては、このスペクトル応答は、所望のシグネチャに寄与しないその他の背後の組織または構造からのスペクトル情報を含む。別の実施形態においては、測定された不要スペクトル信号は、他の構造または背後の組織による影響が最少の信号である。この工程に必要とされる血液または流体の量は、カテーテルの光学系の構成に依存する。
【００２５】
所定のカテーテルの光学的構成については、必要とされる血液量を決定する一方法は以下の通りである。最初に、深さｎにおける血液のスペクトルを測定する。次に、この深さを特定量だけ増加し、再度測定を実行する。この工程を、スペクトルが変化しなくなるまで、すなわち、背後の構造または組織の影響がなくなることを示すまで繰り返す。血液または流体スペクトルは、また、対象の構造からかなり離れた位置でのスペクトル、または生体外の特定の基準ウェル内のスペクトルを収集することによっても取得できる。
【００２６】
さらに別の構成によれば、本発明は、不要なスペクトル信号発生源の存在下において、動物または人間の内部構造体をスペクトル分析するシステムを実現する。このシステムは、放射線源と、この放射線を内部構造に誘導するカテーテルとを備え、このカテーテルは介在する媒体を貫通するか、または媒体の無い位置を通って誘導され、次に、内部の構造から反射して戻る放射線を収集する。内部構造から反射される放射線を監視するために、検出器システムが設けられている。分光計コントローラは検出器システムで検出された放射線からスペクトル応答を生成する。分析器は、媒体の寄与分を除去することにより、分光計コントローラで生成されたスペクトル応答から内部構造のスペクトル応答を決定し、その後、内部構造の決定されたスペクトル応答を受けて、内部構造の状態の評価結果を生成する。
【００２７】
一般に、別の構成によれば、本発明は、血管の分析において不要スペクトル信号を減少させる方法を実現する。この方法は、血管のスペクトル応答と共に不要スペクトル応答を収集する。不要スペクトル寄与分は、対象の化学組成に関係しない、介在する血液、水、食塩水、造影染液、人工血液、および組織構成成分などの発生源によるものである。次に、収集されたスペクトル応答は処理され、血管応答に対する不要スペクトル信号を減少させ、血管の決定されたスペクトル応答を生成し、この応答を用いて血管を分析する。
【００２８】
本発明においては、スペクトル応答を生成する方法はＮＩＲ分光計を利用する。スペクトルを数学的に処理し、偏差および／もしくは傾斜を除去し、スペクトル散乱を除去し、または信号を強調して、予測精度を向上させる。これらの処理方法は、コンピュータ・プロセッサによって処理されるアルゴリズムまたはチップに埋め込まれたアルゴリズムを用いて実現したが、本発明はこれらの方法に限定されるものではない。
【００２９】
スペクトル応答の処理は、血管スペクトル応答の強調もしくは重み付けの増加（加重増加）、および／または不要スペクトル・シグネチャの減衰もしくは重み付けの減少（加重減少）を含む。不要スペクトル信号は、温度の揺れ、心臓の動き、介在する流体が異なったり、カテーテルの動きによるカテーテル・プローブと血管の間の空間が異なったりすることに起因する経路長さ不一致による変動によって発生する。さらに、対象の化学組成に関係しない、介在する血液、水、食塩水、造影染液、人工血液、および組織構成成分などの発生源によるスペクトル寄与分によって発生する可能性がある。
【００３０】
以下のセクションにおいては、標準正規変動（ＳＮＶ）および多重散乱（ＭＳＣ）などの散乱除去のアルゴリズムの進化したケモメトリック技術、ならびに、部分空間正射影（ＯＳＰ）および一般化最少自乗法（ＧＬＳ）などの信号フィルタリング処理が、血液などの不要スペクトル信号を通る脂質プール信号のスペクトル応答を大幅に改良することを明確にする。ＯＳＰおよびＧＬＳ血液フィルタは、不要信号の変動性の統計的特性を抽出して、それら特性をモデルに影響を与えないようにできる。
【００３１】
いくつかの予備処理／前処理方法を不要スペクトル信号フィルタと組み合わせることにより、他のすべての前処理方法よりもはるかに優れた性能を備えることができる。これらの方法により、例えば血液変動性からの不要スペクトル信号に起因する各患者間の差に無関係な生体内モデルを確立でき、またより頑強なモデルを生成できる。
【００３２】
部品の構造および組合せのさまざまな新規の詳細項目と他の多くの利点を含む、本発明の前述およびその他の形態は、以下に、添付図面を参照して詳細に説明し、また特許請求の範囲に記載する。本発明はＮＩＲ分光計について詳細に示し、また分析方法は好ましい実施形態を参照して述べているが、本発明を実現する特定の方法および装置は、説明の目的で示したものであり、本発明を限定するものではない。本発明の原理および特徴は、本発明の範囲から逸脱することなく、各種の、多くの実施形態において利用できる。不要スペクトル信号フィルタは、特に血液または一般には、血管壁の評価を妨げる不要スペクトル信号に利用できる。
【００３３】
添付図面においては、同一参照符号は異なる図面においても同一部品を指す。図面は必ずしも縮尺通りでなく、本発明の原理を示すことに重点が置かれている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
本発明は、生体内のスペクトル・データの生成、および数学的な処理すなわちそのデータのフィルタリングを実行して、本明細書においては血管壁である対象部位の構造から発生するスペクトルの一部を抽出すなわち割り出すことに関する。最終的に、血管壁の状態はこの抽出すなわち割り出されたスペクトルに基づいて評価され、その結果、システムが血管の状態に関する結論を生成するか、あるいはデータから抽出すなわち割り出されたスペクトル応答が結論を生成するオペレータに提供される。
【００３５】
スペクトル・データを生成するために、現在多くの技法または技術が検討されている。一般に、分光分析法は、分子またはその原子が１つのエネルギー・レベルから他のレベルに遷移するときに、分子または原子により吸収または放射される電磁放射線の測定技術である。分子が放射線にさらされると、原子は、原子または分子の構造の共鳴に相当する周波数で放射線の一部を吸収する。これには、ガンマ線、Ｘ線、紫外線、赤外線、マイクロウェーブ、オーディオ／無線周波数放射線を含む、大部分の電磁スペクトルを利用できる。この方法を利用する特定の技法として、例えば吸収分光分析法、ラマン分光分析法、および蛍光分光分析法が挙げられる。赤外放射線（ＮＩＲもこれの一部である）を含む特定方法においては、赤外遷移の主要素は、遷移が発生するためには分子が非ゼロ双極子モーメントを有する必要があり、したがって、Ｎ２およびＨ２などの線形な二原子分子が赤外不活性であると同時に、ＨＣｌおよび官能基Ｃ＝０が極めて強い信号を有する必要があることである。血管壁を形成する化学構成成分の多くは、ＮＩＲ領域で分子を励起および検出するのに適する双極子モーメントを有する分子から構成される。
【００３６】
しかし、スペクトル・データを収集する生体内環境は、多くの発生源からの不要なスペクトル・シグネチャが大部分を占め、スペクトル・データは調整が不十分である。したがって、収集されたスペクトルは前処理および／またはフィルタリングされて、血管壁の応答が強調される。一般に、最大の不要スペクトル信号発生源は、血液、またはカテーテル先端と対象の構造の間の経路から血液を流すのに用いる他の流体である。生体内での用途の直面する共通の問題点は、カテーテル先端と対象の構造の間の物理的関係を制御できないことであり、この結果、常時表れる不要スペクトル信号の量の予測を困難にしている。
【００３７】
血管壁の状態の真の評価すなわち正確な評価を得るために、本発明に従って、不要信号を抑制することにより、スペクトル応答は、所望のスペクトル信号の改良すなわち強調を受ける。この評価には、定性的分類または判別処理を含むことができる。定量分析評価を用いることもできる。さらに、割り出されたスペクトル応答を、最終的に評価するオペレータに提供することもできる。
【００３８】
定性的またはパターン認識アルゴリズムは、スペクトルと既知の組織サンプルの組織状態の間の関係をモデル化することで展開されるコンピュータ化数学モデルを用いる。これらモデルは一般に、多量の患者データまたは生体内データをシミュレートする生体外データ、部分最小自乗判別分析法（ＰＬＳ−ＤＡ）、マハラノビス距離および大きい残差（augmented Residual）を用いる主成分分析法（ＰＣＡ／ＭＤＲ）、ならびにＫ最近距離（Ｋ−nearest neighbor）を用いる主成分分析法，ユークリッド距離を用いる主成分分析法、シムカ（soft independent modeling by class analogy）（ＳＩＭＣＡ）、ブートストラップ誤差調整単一サンプル法（bootstrap error-adjusted single-sample technique）（ＢＥＳＴ）のようなその他の方法などのケモメトリック法に基づいている。これらモデルは、あるいは、神経回路網、ファジー論理、またはサポート・ベクトル・マシンなどのマシン学習法、および他の種類のパターン認識ツールを利用することもできる。
【００３９】
＜スペクトル・データの生成＞
本発明はスペクトル・データを取得する種々の技法に利用できる。本実施形態においては、以下に詳細に説明するように、スペクトル・データは光学的に生成される。ここでは、赤外放射スペクトルの近赤外スペクトル領域が用いられる。
【００４０】
＜光学的に生成されるスペクトル・データ＞
図１Ａは、本発明を適用できる一実施形態の分光分析に用いる、光分光分析カテーテル・システム５０を示す。このシステムは一般に、カテーテル５６、分光計４０、および分析器４２を備える。
【００４１】
詳細には、カテーテル５６は、光ファイバまたは光ファイバ束を有する。カテーテル５６は一般に、大腿動脈１０のような末梢血管を通して患者２に挿入される。次に、カテーテル先端５８は、心臓１６の冠状動脈１８または頚動脈１４などの所望の対象領域に移動される。本実施形態においてこのような移動は、カテーテル先端５８を大動脈１２を通して上方に移動させることによって達成される。
【００４２】
所望の位置に達すると、放射線が放射される。この実施形態においては、好ましくは、波長可変レーザ源により光線が放射され、例えばチューナブル・フィルタまたは回折格子を用いて、対象の１つまたは複数のスペクトル・バンドをカバーする範囲全体にわたり調整される。レーザ光線はカテーテル５６の光ファイバに結合され、カテーテル先端５８に伝送される。別の実施形態においては、広帯域光源を利用して、チューナブル・フィルタまたは回折格子を用いて、１つまたは複数のスペクトル・バンドをカバーできる。別の実施形態においては、広帯域光源は、例えば干渉計を用いて、選択される波長を有する全波長のパケットとして、伝送される。
【００４３】
本実施形態においては、近赤外線（ＮＩＲ）スペクトル領域の光線が吸収分光分析に用いられる。典型的な走査帯域は一般に１０００〜１４５０ナノメートル（ｎｍ）、または、より詳細には１１００〜１３５０ｎｍ、１１５０〜１２５０ｎｍ、１１７５〜１２８０ｎｍおよび１１９０〜１２５０ｎｍである。別の実施形態においては、ＮＩＲスペクトル走査領域は、１６００〜１８００ｎｍの領域内の帯域と共に１０００〜１４５０ｎｍの帯域を含む。別の実施形態においては、ＮＩＲスペクトル走査領域は、９００〜２５００ｎｍに広がり、特定の事例では、使用するデータによって最適化されるこれら領域のみを使用して、モデルを生成する。
【００４４】
しかし、別の光学系の具体化においては、蛍光および／またはラマン分光分析法に適する走査帯域が用いられる。さらに別の具体化においては、可視または紫外線領域の走査帯域が選択される。
【００４５】
図１Ｂを参照して、カテーテル５６の光ファイバからの光信号１０２が、例えばフォールド・ミラー６２により方向変換され、カテーテル先端５８から出て、動脈壁２４の対象領域２２に突き当たる。次にカテーテル先端５８は、対象領域２２から部分的に吸収、反射、屈折および／または回折（散乱）される光１０２を収集する。
【００４６】
戻ってくる光１０２は、図１Ａに戻って、カテーテル５６の光ファイバを戻る方向に伝送され、スプリッタもしくはサーキュレータ５４または別個の光ファイバに送られる。これにより、１つまたは複数の検出器を備えることができる検出システムに放射線が戻ってくる。
【００４７】
分光計コントローラ６０が検出システム５２の応答を監視すると同時に、光源または波長可変レーザ４４を制御して、介在する血液または他の不要信号発生源２０を通過する対象領域２２のスペクトル応答を精査する。
【００４８】
この結果、分光計コントローラ６０は、検出システム５２の時間変動応答を波長可変レーザ４４の瞬間波長と比較することによって、スペクトルを収集できる。スペクトルの収集が完了すると、分光計コントローラ６０により、データは分析器４２に送られる。
【００４９】
別の実施形態においては、波長可変レーザと検出器の代わりに、広帯域光源と分光計の組合せを用いてスペクトルを収集する。特定の構成が本発明に対して重要ではない。例えば、フーリエ解析を利用して、広帯域光源と干渉計を用いて収集されたスペクトルの波長依存応答を分析することも可能である。
【００５０】
別の実施形態においては、分光計を光度計に置き換えて、スペクトル情報を取得する。分光計（分光光度計）のように連続スペクトル応答を生成する代わりに、光度計は一般に、タレット・ホイールに取り付けられた多数の波長フィルタおよび単一の検出器を備える。さらに、これらは一般に、発光ダイオードのような数個の単色光源を有する。
【００５１】
さらに別の実施形態においては、光線すなわち放射線は必ずしも、同一カテーテル先端を通して放射と収集がなされる必要はない。代わりに、放射線は、血管の内側または外側にある第１カテーテルのようなある場所から放射され、次に、これもまた血管の内側または外側にある第２カテーテル先端のような別の場所で受け取られる。第２カテーテル先端は光を収集し、この光を分光計の検出システムに送る。一般に、一方のカテーテルは血管の内側にあり、他方のカテーテルは血管の外側にある。
【００５２】
スペクトルが収集される一方、本発明の実施形態において、分析器４２は、収集されたデータから、血管壁２４の状態、特にカテーテル先端５８に対向する領域２２の状態の評価を実行する。収集されたスペクトル応答を用いて、血管壁２４の対象領域２２が脂質プールまたは脂質の豊富なアテローム、破綻したプラークまたは薄い皮膜繊維アテローム（ＴＣＦＡ）、繊維症病変、石灰化病変、および／または正常組織を含むか否かを決定する。この情報がユーザ・インタフェース７０を介してオペレータに提供されるか、または収集されたスペクトルからの未処理の判別もしくは予測分析結果がオペレータに提供されて、オペレータが対象領域２２の状態に関する結論を導く。
【００５３】
一実施形態においては、分析器４２により提供された情報はすべてのスペクトル特性から一分類グループを判別する。別の実施形態においては、分析器４２は２つ以上のクラスの間の分類を提供する。さらに別の実施形態においては、予測結果が、例えば脂質プールのような分類グループの１つに対する応答をランク分けする尺度を提供する。さらに別の実施形態においては、提供される情報を用いて、正常または病変の血管壁のスペクトル・シグネチャを含む１つ以上の化学成分の存在を定量化する。
【００５４】
図２は介在する血液、他の流体、または他の不要なスペクトル信号が存在する血管を分析する方法であって、分析器４２で実行される方法を示す。詳細には、工程１１０において、分析器４２は分光器コントローラ６０から収集されたスペクトルを受け取る。これら収集されたスペクトルは一般に、血管壁２４の対象領域と、カテーテル先端５８と対象領域２２の間の光路を横切って流れる血液などの流体２０の両方の複合応答である。場合によっては、介在する流体２０は、例えば水、食塩水、造影染液、人工血液、またはバルーン・カテーテルに含まれるガスなどの、光路から血液を取り除くのに使用された他の流体である。
【００５５】
工程１１２において、分析器４２はこれらの収集されたスペクトルを前処理して、血管壁の応答を識別する。収集されたスペクトルの前処理では、介在する血液、他の流体、または他の不要スペクトル・シグネチャ２０のスペクトル応答および散乱などの不要スペクトル信号の応答に比べて、血管壁の応答を強調する。
【００５６】
好ましい実施形態においては、前処理では、介在する不要スペクトル・シグネチャの寄与分を取り除くか、フィルタ除去するか、または減衰させることにより、血管壁の応答を残す。
【００５７】
しかし、代わりに、血管壁の応答が不要スペクトル・シグネチャの応答に比べて強調されてもよい。
【００５８】
工程１１４において、分析器４２は血管壁のこれら決定される応答に判別アルゴリズムを適用する。判別アルゴリズムは血管壁の対象領域のさまざまな状態に相当するモデルを生成する。これらの状態は、石灰化病変、繊維症病変、正常組織、破綻したプラーク、薄い皮膜繊維アテローム（ＴＣＦＡ）、脂質プール、脂質の豊富なアテローム、またはその他の冠状動脈疾病を示すものに分類される状態、および特に危険性の極めて高い不安定プラークとして現在表現される状態を含む。別の具体化においては、例えばプロテオグリカンの豊富な組織のような他の状態も可能である。最も強い相関が発生する場所に基づいて、分析器４２は血管壁２４の対象領域２２の状態を予測できる。代わりに、分析器は、複数のクラスをそれぞれ別のグループに分離するしきい値を適用せずに、判別予測値（適中度（ある検査結果が得られたとき、そこから推定できる疾患の有無の確率））を提供して、オペレータまたは医師が分析を実行できるようにする。別の実施形態においては、判別手段はすべての状態またはほとんどすべての状態を別個のクラスに分離できるパターン認識アルゴリズムである。
【００５９】
工程１１６において、一実施形態では、分析器４２は判別アルゴリズムによって得られた結果を調べて、分類が可能か否かの評価を行なう。すわわち、分析器は相関の強さを調べて、予測または診断が可能であるかを決定し、偽陽性および偽陰性などの誤差の許容レベルを提供する。分類が可能ではないと決定される場合、分析器４２はユーザ・インタフェース７０を介してオペレータに通知し、工程１１８において対象領域２２を再走査する。別の実施形態においては、判別アルゴリズムは未知サンプルを予測し、モデルの判別能力に相関を有するグレー・スケールまたはカラー・スケールにマッピングされる値を供給し、この結果から、次にオペレータは作業行動を決定する。
【００６０】
反対に、判別アルゴリズムが対象の状態の１つに強い相関を有する前述のしきい値結果を得る場合、工程１２０において、分析器４２は血管２４の対象領域２２に対して分類を生成する。最後に、工程１２２において、位置の関数として血管壁の状態を記述する報告がユーザ・インタフェース７０を介してオペレータに提供され、これにより、１つの分類方式に準拠して、正常組織の領域と、石灰化病変、繊維症病変、破綻したプラーク、または脂質プールを含む領域とを表す。別の実施形態は血管壁の病変状態の情報に相関を有するグレー・スケールまたはカラー・スケールを示す。大きいプラスの値は危険性の高い不安定プラーク病変または薄い被覆の繊維アテローム（ＴＣＦＡ）を表し、よりマイナスの値は危険性の高い不安定プラークではない別の病変状態を表す。
【００６１】
別の実施形態においては、分析器４２の評価はオペレータに提供される定量的結果である。一実施形態においては、この結果には血管壁における対象の各種の化学構成成分の分布が含まれる。別の実施形態においては、対象の各種の化学構成成分は濃度値などの数量で表される。この情報はオペレータに提供され、オペレータが血管壁の状態に関する結論を導く。
【００６２】
図３は、一実施形態において、図２の前処理１１２で実行される工程を示す。これには、光路を横切って介在する血液またはその他の妨害物２０の応答すなわちスペクトルの、除去または減衰が含まれる。
【００６３】
前処理方法は、例えばベースラインの傾斜、偏差、および／または測定器、環境、または例えば血液、食塩水、染液などを含む他の妨害物に関連する散乱の直接的な効果または相乗効果などの、対象信号に無関係な妨害物からの信号を除去することに主力を置く。これらの効果を除去するのに用いる方法の例としては、標準正規変動（ＳＮＶ）または乗法性信号もしくは散乱の補正（ＭＳＣ）分析１５０があり、別の平均値中心化（ＭＣ）１５４を伴うか、もしくは伴わない。対象の構成成分に関連する小さいスペクトルの特徴を強調するために、さまざまな現在公知の方法が用いられて処理される。これら公知の方法には、ＭＣ、オートスケーリング、正規化、Savitsky Golay平滑化を用いる平滑化、線形トレンドの除去（detrending）、ウェーブレット・フィルタリング、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタリング、ならびに他の方法およびこれらの組合せなどがある。１次および２次微分フィルタリング、ベースラインの変動除去法、および直交信号補正などの他の処理方法が、特定の具体化において用いられる。不要スペクトル信号のフィルタリングを適用する前にこれらの前処理方法を適用することは、相乗効果を除去して、さらにベースライン、傾斜およびオフセットを除去することによって、モデルの予測性能をさらに向上させる。
【００６４】
本発明によれば、途中の工程１５２において、一般化最少自乗法（ＧＬＳ）または部分空間正射影（ＯＳＰ）が実行される。一般にこの“不要信号フィルタルング”工程は、ＮＩＲスペクトル上の不要スペクトル・シグネチャの影響を補正して、不要信号に比べて対象信号を強調する。
【００６５】
＜不要スペクトル信号フィルタリング・アルゴリズム＞
不要スペクトル信号フィルタに用いられるアルゴリズムに関する基本線形代数式は、以下の式（１）として公式化できる。
【００６６】
【数１】
2005534415.tif 000003
【００６７】
Ｘは校正モデルを生成するのに使用するスペクトルの行列を表す。これらスペクトルは３つの個別成分行列、すなわち必要な信号行列Ｒ、不要な変動行列Ｚ、および白色雑音行列Ｅに分解できる。不要信号フィルタリング・アルゴリズムの目的は、校正モデルを生成する前に、Ｚ内の大きい変動を削除することである。Ｚは数学的および統計的にＲと分離できるため、この目的は達成される。
【００６８】
血液スペクトルの除去の特定の場合においては、スペクトルに影響を与える複数の独立要素が存在する。不安定プラークの化学構成成分に関連するスペクトルの特徴は最も重要であり、式（１）のＲ内に保持される。一方、望ましくないと考えられる血液変動、血液深さ、温度の揺れ、心臓／カテーテルの動き、および／または他の組織特性に関連する要因は、スペクトル項Ｚに集めることができる。ただし、場合によっては、Ｒはスペクトル変動の１％以下のみを表わし、大部分はＺで表されることがある。特定の数学演算子Ｏを用いることにより、Ｚのスペクトル影響は最小化されるか、またはＸのスペクトル信号から除去されて、式（２）に示す補正されたスペクトル行列Ｘcorrectedを得ることができる。
【００６９】
【数２】
2005534415.tif 000004
【００７０】
新しく補正されたスペクトル信号Ｘcorrectedは、ここでは、基礎をなす組織信号Ｒおよび白色雑音Ｅの関数のみとなり、血液による吸収すなわちＺによって妨害されない。
【００７１】
スペクトル・データを前処理した後は、信号の次元は低減し、対象のスペクトル特徴は強調されている。その後、改良された予測性能を有する簡素で頑強なモデルが得られる。さらに、予測結果は解釈が容易である。
【００７２】
＜ＯＳＰアルゴリズム＞
部分空間正射影（ＯＳＰ）は、画像ピクセルのバックグラウンド・エネルギーを補正してハイパー・スペクトル画像を分類するために、１９９４年に開発された。ＯＳＰの当初の目的は、ピクセル内のすべての不要または望ましくないスペクトル・シグネチャ（バックグラウンド）を消滅することであり、これは、近年ケモメトリック研究者により重点的に研究されていた直交信号補正（ＯＳＣ）と類似である。
【００７３】
ＯＳＰアルゴリズムの場合においては、妨害信号（すなわち不要行列Ｚ）を除去するのに必要な演算子Ｏは、スペクトルを、前述の血液などの不要信号に関連する数個の主要構成成分（要素）に分解することで予測できる。式（３）は予測される不要な信号Ｚ＾を表す。
【００７４】
【数３】
2005534415.tif 000005
【００７５】
ここでＰは、不要な信号のスペクトルに依存するか、またはこのスペクトルから導き出される基本ベクトル・セットである。ＰＴはＰの転置行列であり、Ｔは基本ベクトルＰにより範囲を限定された部分空間からのスコア行列である。
【００７６】
Ｐを予測できるか、または演繹的知識を用いて既知である場合、演算子Ｏを展開して、Ｚの影響、すなわちＸの当初のスペクトルからの不要な信号を削除できる。これを達成するために、ＴをＰの列に直交する部分空間上に投影する演算子を用いる。この演算子は以下の式で表される。
【００７７】
【数４】
2005534415.tif 000006
【００７８】
ここでＩは単位行列であり、Ｐは、除去されるべき予測される不要スペクトル信号であり、さらに詳細には、除去されるべきスペクトル特徴すなわちスペクトル・シグネチャを示す基本ベクトルを表す。Ｐ＋はＰの疑逆行列、すなわち（ＰＴＰ）−１ＰＴである。この演算子、すなわち不要信号フィルタＯを式（５）に適用して、以下のように変形できる。
【００７９】
【数５】
2005534415.tif 000007
【００８０】
演算子ＯはＺのスペクトルの寄与分を消滅させてゼロにするので、このフィルタは最少自乗法の意味での最適妨害排除演算子である。
【００８１】
問題点は、演繹的知識を用いて基本ベクトルＰをいかに見出すかである。ＯＳＣはこれを実現する１つの方法である。ＯＳＣは信号行列Ｘおよび分析結果Ｙを利用し、アルゴリズムを用いて、Ｙの情報に従ってＸから不要痕シグネチャを反復的に抽出し、この抽出作業を、Ｐの最終収束が得られるまで続行する。しかし、対象のＹの単位が、単に２つのグループ（１または０）の２進数表示である場合、これは不要スペクトル特性の不十分なインジケータであることを示している。したがって、この方法を分類また判別種類のデータに適用する場合、ＯＳＣはＰに適する推定法ではない。
【００８２】
図４は、ＯＳＰに基づくフィルタをスペクトル・データに適用する１つの方法を示す。この方法では、スペクトル情報のみを用いて演算子Ｏを生成する。この場合に用いられるスペクトルは不要スペクトル・シグネチャのスペクトルであり、特にこの場合においては、スペクトルは“無限量の”血液または流体深さから収集されたスペクトルであり、不要な変動から成るように決定されている。収集された血液または流体サンプルの分析によって、および／またはモデル生成の間における工程４１０で多数サンプルを使用することによって、これらスペクトルは、生体内または生体外（試験管内）の極めて長い経路において収集される。
【００８３】
一実施形態においては、モデルは、情報に基づいて、すなわち生体外および／または生体内での血液の事前試験サンプルまたは不要スペクトル・シグネチャからのスペクトルに基づいて生成される。これらサンプルは、さまざまな血液化学特性の範囲を示す個々サンプルの大きい母集団から収集される。一実施形態においては、このシステムはさらに、長時間にわたりモデルを利用して、作動中に別のスペクトルが収集されると共に性能を改良し、モデルを装置の固有の性能特性について最適化する。さらに、別の具体化においては、フィルタは、現在の患者自身の血液サンプルまたは不要スペクトル・シグネチャを用いて患者ごとに動的に生成され、この現在のサンプルを先行サンプルに追加して、フィルタを形成する。この方法は、長時間にわたる不要スペクトル・シグネチャで獲得された新情報を考慮する患者を基準とする最適化を可能にする理由から、信頼性の高い方法である。最後に、さらに別の具体化においては、フィルタは、フィルタに対する現在の患者の血液サンプルまたは不要スペクトル・シグネチャのみを用いて、動的に生成される。
【００８４】
不要スペクトル信号のスペクトルは生体内または生体外で収集される。例えば、一実施形態においては、血液サンプルの不要スペクトル・シグネチャを長いウェル内に置いて、長いまたは実質的に無限の経路長をシミュレートする。これは、初期の校正動作の一部として、または現在の患者血液のサンプルを用いる臨床において実行できる。別の実施形態においては、スペクトルは、カテーテル先端と血管壁の間が数ｍｍ、好ましくは５ｍｍよりも長い距離にある状態で監視することによって、生体内で収集される。好ましくは、正常組織（ＮＭＬ）を示す血管、または既知の特性を用いる。この物理的関係の存在は、例えば、生成されるスペクトルを参照して決定され、特に、血管壁からの距離が増加し、または近接検出器もしくは医療画像装置を用いて距離を検出して、これらスペクトルが変化しないときに決定される。
【００８５】
不要信号のスペクトル行列は、工程４１２において分解され、工程４１４で行列演算子Ｐが生成される。一実施形態においては、工程４１２において、スペクトル行列Ｘに特異値分解（ＳＶＤ）を実行して、ＴおよびＰ行列を生成する。次に、工程４１４において、Ｐ行列を用いて式（４）の演算子を生成する。以下に説明する通り、得られたＯＳＰ不要スペクトル・シグネチャフィルタは、モデルを生成する前に、前処理方法として用いられる。このフィルタを適用することにより、最終モデルの予測能力または分析から生じる判別もしくは分類を生成する際のモデルの精度が大幅に改良される。
【００８６】
＜ＧＬＳアルゴリズム＞
一般化最小自乗（ＧＬＳ）回帰法は、通常の最少自乗法（ＯＬＳ）および加重最少自乗法（ＷＬＳ）を、モデルの誤差項が非ランダムな不確定性を示す一般事例に拡張することにより、２０年前に開発された。スペクトル・データ分析における前処理オプションとしてのＧＬＳの使用は、最近になって導入された。演繹的知識を用いて、不要信号を縮小または加重減少した後に、多変量校正法を適用する。この方法を用いて、所望のスペクトル・シグネチャの拡大または加重増加もでき、さらに、２つの方法を併せて、必要信号を加重増加した後に、不要スペクトル信号を加重減少（またはこの逆の順に実行）する方法として実行し、その後、多変量解析法またはマシン学習法を適用することができる。
【００８７】
図５を参照して、行列Ｚは、１つの信号を全体スペクトルに加える不要スペクトル・シグネチャの演繹的スペクトルのみを含む。ＯＳＰアルゴリズムと同様に、および特定の場合においては、前述の図４における工程４１０と同一の工程５１０において、行列Ｚに用いられるスペクトルが“無限量の”血液深さから収集される。次に、工程５１２において、血液スペクトルを処理して、以下の式で定義される不確定性共分散行列Δとする。
【００８８】
【数６】
2005534415.tif 000008
【００８９】
ここでｍは行列Ｚのスペクトル数であり、Ｉは単位行列、αは可変の小さい値の定数である。αを加えることにより、共分散行列を最大階数として、必要な数学計算の実行を保証する。加えられるαの量は、工程５１４において、加重減少行列の事例について計算される。選択される値は、不要信号から、この特定事例では血液吸収から与えられる信号の加重減少を最大化することと、処理の間における加重増加からの白色ランダム雑音の量（雑音性スペクトルの生成）を最少化することとの間を平衡させる値である。
【００９０】
次に工程５１６において、最大階数の不確定性共分散行列Δを、最大階数成分スコアおよびベクトルに分解する。
【００９１】
【数７】
2005534415.tif 000009
【００９２】
ここでＵはスコアを含む行列であり、Ｖは固有ベクトル、Λは分解処理から生成される固有値である。行列Λの対角固有値の総和を用いて、固有値を正規化する。次に工程５１８において、ＧＬＳ演算子Ｇを決定する。Ｇは以下の式で定義される。
【００９３】
【数８】
2005534415.tif 000010
【００９４】
ＧＬＳ演算子は、式（７）からのΔの分解処理から得られる固有ベクトルのみを用いており、式（８）から固有値を倍率変更することによって固有ベクトルの影響を低減させる。式（１）における不要なスペクトル・シグネチャＺは、演算子Ｇを元のスペクトル行列Ｘに適用することによって削除される。Ｚの不要スペクトル信号を演繹的知識からの不確定性共分散行列Δによって全て記述できるならば、元のスペクトルを以下の式で補正することができる。
【００９５】
【数９】
2005534415.tif 000011
【００９６】
一方、前述のように、不要スペクトル信号（この場合は、血液または他の介在する流体）を縮小する代わりに、別の具体化においては、対象のスペクトル特性を加重増加させる。加重増加は、前述の加重減少ＧＬＳ法と同一基本原理を基にしているが、対象すなわち所望のスペクトル・シグネチャが、例えば不安的プラークまたは危険性の高い不安的プラークへの他の寄与分のスベクトルなどの、対象構成成分の演繹的知識として用いられる。別の実施形態では、加重増加フィルタと加重減少フィルタの両方を任意の順序で適用して、危険性の高い不安的プラークによる最適化信号を、不要スペクトル信号の最適化信号に比べて増加させる。
【００９７】
＜パターン認識の概要＞
パターン認識アルゴリズムは、何らかの既知の取得スペクトル間の関係、この特定の場合では既知組織サンプルの化学構成成分間の関係をモデル化することにより展開される数学モデルを用いる。これらモデルは一般に、多量の患者データまたは生体内スペクトル応答およびデータをシミュレートする生体外データを基にしている。数学モデルは、例えばＰＣＡおよびＰＬＳ法に基づくアルゴリズムなどの多変量解析法、ならびに、神経回路網、ファジー論理、またはサポート・ベクトル・マシンなどのマシン学習アルゴリズムを使用する他の種類の分類手法を基にしている。
【００９８】
ＰＣＡ法に基づくアルゴリズムを使用する場合、多数の波長を用いてモデルを生成する。ＰＣＡ法は、全スペクトルに共通の変動量（要素または潜在的変数と呼ばれる）に対するスペクトル情報と、各スペクトル（スコア）で異なるスカラー振幅値のセットとを低減する。判別ルーチンにおいて、これらのスコア値を用いて、相互に異なるクラス・グループに分離する。特定の場合においては、モデルを生成するのに分類グループが１つのみ必要であり、さらに、この１つの分類グループが、モデルの分類グループ境界の内側および外側の両方で他の全サンプル・クラスを判別する方法を決定するのに使用されるこのモデルである。例えば、一実施形態においては、単一境界ＰＣＡモデルが、例えば、クラス・モデルとして使用される例えばＬＰサンプルのグループ平均のマハラノビス距離計算を用いて生成される。他の組織サンプルは確認試験、すなわちＬＰ、ＦＩＢ、ＣＡＬ、およびＮＭＬとして使用される。一般に、３つの標準偏差のマハラノビス距離を用いて、分類セットからサンプルを抽出できるが、他の値を用いて、モデルの判別能力を最適化することもできる。別の実施形態においては、モデルからの高スコア値および低スコア値ならびに最大残差値を含むデータに他のスクリーニング検査を実施する。サンプルをモデル・グループの一部に割り当てるためには、３つの検査、すなわちグループ・マハラノビス距離、スコアおよび残差検査のすべてに合格する必要がある。別の実施形態においては、ＰＣＡ行列は、マハラノビス距離を使用する最終分析の前に、行列に追加されるスペクトル残差の列を含むか、またはモデルからの高スコア値および低スコア値および最大残差値に対する他のスクリーニング検査を含むことができる。別の実施形態においては、モデルはしきい値法を完全に回避し、グループ・マハラノビス距離予測から得られる値の分布図を提供する。
【００９９】
図６を参照して、多変量回帰法に基づく校正モデルが、対象の２つの分類法または他の分類法の間の差の区別を確立する。この具体化においては、用いられる回帰法はＰＬＳ−ＤＡである。ＰＬＳ−ＤＡモデルは、ＬＰおよびＤＰグループに基づく情報と、ＦＩＢおよびＣＡＬグループから得られる情報との分離を最大化することを基本としている。しきい値は、ＬＰおよびＤＰサンプルを、他のすべてのグループまたはサンプルから分離する機構を提供する分類器によって確立される。分類器はさらに、モデルからのスコアの計算結果を提供でき、この結果を用いて、ユーザにグレー・スケールまたはカラー・スケール・マップを提供できる。
【０１００】
別の実施形態においては、マシン学習法に基づく校正モデルが、対象の２つの分類法またはそれ以上の分類法の間の差の区別を確立する。分類はマシン学習システム方式を適用して実現され、このマシン学習システムは、クラス間を区別するのに、測定結果のいずれの組合せが十分であるかを決定する。これらの方法は、非線形または線形分離器として適用される。一実施形態においては、人工神経回路網を使用でき、この方法はモデルの自由度の数または次元数を変更することによって、高精度で調整される。別の実施形態においては、サポート・ベクトル・マシンが、指定されたクラス間に超平面を形成し、一般に、各分類グループ内の２つの最も近接するポイントの間の分離を最大化しようと試みる。
【０１０１】
この実施形態においては、ＰＬＳ−ＤＡアルゴリズムが使用される。スペクトルが血液の不要な影響に対して補正されると（図２の工程１１２）、次にスペクトルは、工程１１４において、一分類方式に従って、２つ分類グループ、すなわち１つはＬＰおよびＤＰクラス・スペクトルであり、他の１つはＦＩＢおよびＣＡＬクラス・スペクトルに分離される。別の実施形態においては、この方式は不安定プラークまたは薄い皮膜繊維アテローム（ＴＣＦＡ）と非不安定プラークまたは非ＴＣＦＡとの間を区別する。
【０１０２】
現在使用されているＰＬＳ−ＤＡアルゴリズムの中核部は、ＮＩＰＡＬＳ（H.Word ,”潜在的変数によるソフトモデリング、非線形反復的部分最小自乗法” J.Gani,ed. Perspectives in probability and statistics, pp 520-540. Academic Press, London, 1975）またはＳＩＭＰＬＳ（S.De Jong,  Chemom.Intell.Lab.Syst., 18(1993),251-263）アルゴリズムのいずれかにより実行されるスペクトル分解工程である。
【０１０３】
図７は、Ｚ行列３１０により表されるスペクトル情報と、Ｙ行列３２０により表される２進分類情報とのＮＩＰＡＬＳ分解を示す図である。
【０１０４】
Ｚ３１０はスペクトル・データ行列であり、Ｙ３２０は２進構成成分情報行列であり、ＳおよびＵは、スペクトルおよび構成成分情報のそれぞれから得られたスコア行列３２６，３２８であり、ＰＣｚ３２２およびＰＣｃ３２４は、スペクトルおよび構成成分情報のそれぞれについての固有ベクトルである。他は、スペクトル数（ｎ）、データ点の数（ｐ）、構成成分の数（ｃ）、および最終の主構成成分の数（ｆ）である。
【０１０５】
第１分解が実行され、ＺおよびＹ行列の潜在変数およびスコアが得られると、スペクトル情報に対する、得られたスコア行列（Ｓ）３２６は、２進分類情報に含まれるスコア行列（Ｕ）３２８と交換される。次に、ＰＣｚ３２２およびＰＣｃ３２４からの主構成成分情報が、ＺおよびＹ行列３１０，３２０からそれぞれ減算される。これらの新しく生成された行列を用いて、各ラウンドにおいて次の潜在的変数およびスコアを計算し、これを十分なＰＣを見出すまで続行する。各分解のラウンドの前に、新しいスコア行列が交換され、新しいＰＣが縮小したＺおよびＹ行列から除去される。
【０１０６】
ＰＬＳ分解から得る潜在的変数の最終の数（ｆ参照）は、交換されたスコア行列により、グループ分類情報と強い相関を有する。ＰＣｚおよびＰＣｃ行列は、モデルを生成するのに使用された２つのグループに対して強い相関を有するスペクトルの変動を含む。第２の行列ＳおよびＵのセットは、各スペクトル内に存在する主構成成分変動ごとの量を表す実際のスコアを含む。
【０１０７】
Ｓ行列からのスコアを用いて、図６に示す判別校正モデルを確立する。しきい値は、血管に対する一分類方式に従って、一方のグループについてのＬＰおよびＤＰスコアと、他方のグループについてのＦＩＢおよびＣＡＬスコアとを用いて設定される。予測については、未知のスペクトルが同一のＳ行列に分解され、スコアがしきい値より大きい場合、このサンプルはＬＰおよび／またはＤＰクラスのいずれかの構成要素であると言える。
【０１０８】
＜フィルタ改良のためのパラメータ最適化＞
前述の通り、提案した不要スペクトル信号フィルタの両方は、不要スペクトル信号（この特定例においては血液変動）のスペクトル寄与分に関する演繹的知識を必要とする。ＯＳＰフィルタは、正射影が不要信号のスペクトル・シグネチャ（この場合には血液に起因するもの）を除去するという単純な仮定を用いて、基本セット（すなわち主構成成分）が直交部分空間に適正に広がっている必要がある。ＧＬＳアルゴリズムは出力がＯＳＰフィルタと類似であるが、異なる点は、基本セットのすべてがモデル内に保有されており、また不要な変動を加重減少できる小さい調整可能なパラメータが最適化されると同時に白色雑音信号を最小化する点である。
【０１０９】
スペクトルは、付属の光ファイバ・スマート・プローブを有するＦＯＳＳ  ＮＩＲＳシステム６５００を使用して得た。このプローブは組織サンプルの上方に配置し、０．０〜３．０ｍｍを、０．５ｍｍ段階で変化するサンプル−プローブ間深さで血液は介在する。ここで、ある特別な段階は、０．２５ｍｍである。ＰＬＳ−ＤＡモデルは、ＯＳＰおよびＧＬＳフィルの両方についての以下の例において、さまざまな深さにおける全データを用いて確立された。脂質プール（ＬＰ）クラスおよび破綻したプラーク（ＤＰ）クラス・スペクトルの両方が不安定プラークモデルの不可欠な要素に指定され（すなわち敏感度−ＳＥＮＳ）、繊維症（ＦＩＢ）クラスおよび石灰化（ＣＡＬ）クラス・スペクトルはモデルの要素ではないと指定された（すなわち特異度−ＳＰＥＣ）。スペクトルは最初にＳＮＶを用いて前処理し、続いて、無限量の血液のシグネチャを使用するＯＳＰまたはＧＬＳフィルタで処理し、次にデータを平均値中心化し、その後、ＰＬＳ−ＤＡアルゴリズムを適用した。あるいは、ＯＳＰおよびＧＬＳフィルタを適用する前に、スペクトルを前処理しなかった。試験したスペクトル範囲は、ＮＩＲ領域内の１１００ｎｍ〜１３５０ｎｍにわたっている。
【０１１０】
これら方法がいかに適正に実行されているかをみるために、分析の一個抜き（ＬＯＯ）交差検定（ＣＶ）法を用いた。ＬＯＯ−ＣＶ予測結果から、ＰＬＳ−ＤＡモデルの性能を評価するのに用いる性能指数（ＦＯＭ）を、平均ユークリッド距離（ＥＤ）式を用いて生成した。これら結果は、不安的プラークモデルすなわちＳＥＮＳを表すクラスと、モデルすなわちＳＰＥＣを表さないクラスとのＬＯＯ−ＣＶを用いる分析予測結果と、１００％ＳＥＮＳおよび１００％ＳＰＥＣの完全モデル予測を表すそれら値との間の差から計算した。
【０１１１】
【数１０】
2005534415.tif 000012
【０１１２】
ここでＮはモデルに含まれるクラスの数であり、Ｍはモデルに含まれないクラスの数である。自乗平方根式内の１は１００％完全予測結果を表す。完全予測モデルについては、ＥＤＦＯＭは１であり、完全発散モデルでは、ＥＤＦＯＭは０である。
【０１１３】
＜ＯＳＰ部分空間射影次元の決定＞
ＯＳＰ血液フィルタの改良においては、ＯＳＰ部分空間の次元を最適化する必要がある。長い経路のサンプルについては、血液シグネチャがスペクトルの大部分を占める。ＯＳＰフィルタが最適化されていなければ、容易に対象組織信号が不注意で除去されてしまうことがある。
【０１１４】
ここでは、ＯＳＰフィルタの例が、データ行列の部分空間への射影の基本セットである、０〜５の主構成成分（ＰＣ）を用いて計算された。データは最初にＳＮＶアルゴリズムを用いて前処理し、続いて、ＯＳＰフィルタを適用して、次にデータを平均値中心化（ＭＣ）した。０次元ＯＳＰフィルタは、ＳＮＶ＋ＭＣ法のみから得られた前処理結果である。平均ＥＤＦＯＭはＳＥＮＳおよびＳＰＥＣ値のそれぞれの分析予測間の差から計算し、１００％予測を用いてＰＬＳ−ＤＡモデルを評価した。
【０１１５】
これら結果を表１に示す。表の列は各ＰＬＳ−ＤＡモデルの確立に使用した潜在的変数（ＬＶ）の数を表し、表の行は基本セット次元すなわちＯＳＰフィルタで用いたＰＣに相当する。
【０１１６】
【表１】
2005534415.tif 000013
【０１１７】
表１から、ＯＳＰ部分空間の基本セット次元を増加することにより、不要変動が除去されてモデルの複雑性が減少することは明らかである。ＯＳＰフィルタを使用することにより、ＰＬＳ−ＤＡモデルは平均ＥＤＦＯＭおよびモデルを確立するのに必要な潜在的変数の数の減少（表の太い数字を参照）の両方の点で改良される。最良の予測結果は、ＯＳＰ空間が３ＰＣおよびＰＬＳ−ＤＡモデルが３ＬＶで、平均ＥＤＦＯＭは０．８０４５である付近に集中しているように見える。１〜８で試験されたＰＬＳ−ＤＡ  ＬＶの大部分の事例では、モデルはＯＳＰフィルタを適用する追加工程により改良された。
【０１１８】
＜ＧＬＳフィルタのαの最適化＞
一実施形態においては、ＯＳＰと同様に、ＧＬＳフィルタは血液に起因するスペクトルの特徴を抑制しようとすると同時に、対象信号(脂質プール)を改良しようとする。式（６）の小さいα定数は、ＧＬＳフィルタの唯一の調整可能なパラメータである。前述の通り、定数は不確定性共分散行列Δの対角要素に加えられた。αを調整して、行列内の不要変動の大きさを変化させて最適化し、不要スペクトル信号（この例では無限量の血液のスペクトル）の加重減少を実現する。
【０１１９】
不要スペクトル信号レベルを評価する作業を簡単化し、かつ計算時間を節減するために、以下の式に従う、不確定性共分散行列により定義される普遍定数を用いる。
【０１２０】
【数１１】
2005534415.tif 000014
【０１２１】
ここでσ２は不確定性共分散行列の分散であり、α’は１、．．５０、．．、１００、．．、２００、．．、∞などの調整可能な数である。
【０１２２】
スペクトル・データおよびＰＬＳ−ＤＡモデル評価は、先のＯＳＰセクションで用いた評価と同一であった。スペクトルはＳＮＶアルゴリズムを用いて前処理し、続いて、無限量の血液のシグネチャを用いてＯＳＰフィルタを適用し、次にデータを平均値中心化（ＭＣ）した。評価は予測結果から得られたＥＤＦＯＭを基にした。
【０１２３】
以下の第１サンプルにおいては、ＧＬＳフィルタは、変数α’を用いて最適化し、得られたＰＬＳ−ＤＡモデルのＥＤＦＯＭの値を評価した。結果は表２に示す。ＯＳＰ最適化手順と同様に、データは最初にＳＮＶアルゴリズムを用いて前処理し、続いて、ＧＬＳ加重減少フィルタを適用し、最後にデータを平均値中心化（ＭＣ）した。α’＝０の表記は、ＳＮＶ＋ＭＣ法単独からの前処理結果の状態を表す場合のみに用いた。表の列はＰＬＳ−ＤＡモデルで使用した潜在的変数の数を表し、表の行はα’の増加した値を用いて計算した調整可能パラメータαを有するＧＬＳフィルタに相当する。
【０１２４】
【表２】
2005534415.tif 000015
【０１２５】
表２から、ＧＬＳフィルタを適用することにより、７から５に２つＬＶを下げることによって判別モデルを簡単化したことが明らかである。この場合、α’の最適値は約１７５であることが分かる。α’の増加に伴うＬＶのこの減少により、ＥＤＦＯＭは約０．０３に増加し、この値は３％の平均予測増加に等しい。α’の最適化値は、ここで報告する分析の残り部分では固定される。このデータ・セットについてはα’の値は１７５に固定されるが、異なる組織サンプルを使用する別の分析では、α’を再度最適化する必要がある。
【０１２６】
＜ＰＬＳ−ＤＡにおける判別能力の改良＞
先に定義した通り、モデルの判別能力は２つの構成に基づいている。すなわち、1つは敏感度および特異度に関し、他の1つは判別深さまたは経路長さ（この特定例では、血液を通る）の拡大に関する。前述の前処理方法を使用することより、両方の構成が改良された。判別深さまたは経路長さの拡大の関数としてのＰＬＳ−ＤＡモデルの改良は、このセクションで明らかにする。
【０１２７】
＜ＯＳＰフィルタ＞
表１の第1行を参照すると、ＯＳＰフィルタが無く、ＳＮＶ＋ＭＣ前処理のみがなされると、最大予測値は、ＰＬＳ−ＤＡモデルにおいて７ＬＶを使用するＬＯＯ−ＣＶ  ＥＤＦＯＭから０．７６９１であった。ＯＳＰフィルタを追加することにより、３ＰＣを用いてＯＳＰフィルタを確立した場合、平均ＥＤＦＯＭの最大値は０．８０４５に増加し、ＰＬＳ−ＤＡモデルのＬＶは３に減少した。ＯＳＰフィルタの追加により、ＰＬＳ−ＤＡモデルの全体の敏感度および特異度は約５％増加した。
【０１２８】
前述からのＬＯＯ−ＣＶＥＤＦＯＭ結果は、比較のための全体尺度について各モデルを評価する測定ツールを実現するが、これらは、サンプル−プローブ間深さに対してモデルがいかに作動するかは表さない。これは、特定の実施形態において、カテーテルが動脈内を自由に運動する理由から重要であり、したがって、大きいサンプル−プローブ間深さにおける予測が大きくなるほど、モデルの性能は向上する。
【０１２９】
次の事例においては、ＰＬＳ−ＤＡモデルはサンプル−プローブ間深さのそれぞれに対して評価され、血液深さの全体にわたり表３に示した。表の列は、サンプル−プローブ間深さ変化が０．０〜３．０ｍｍであり、最終列（右端）はＰＬＳ−ＤＡモデルで使用された最適ＬＶを示す。行は、ＯＳＰフィルタ無し（０  ＰＣ）または１〜３のＰＣのいずれかを用いる最適化ＰＬＳ-ＤＡ予測からの結果を表す。この表から、サンプル−プローブ間深さが増加するにつれて、クラスを判別する能力の改良は著しく向上する。このモデルは、最高性能で作動するＯＳＰフィルタが、１．５ｍｍよりも深い位置において、ＳＮＶ＋ＭＣモデル（すなわちＯＳＰフィルタの前処理の無い）の性能よりも約１８％向上するように選択した。
【０１３０】
【表３】
2005534415.tif 000016
【０１３１】
ＥＤＦＯＭを用いるＯＳＰフィルタ処理されるデータの最良ＰＬＳ−ＤＡモデルは、３ＰＣおよび３ＬＶであり、ＯＳＰを用いない、７ＬＶであることを見出した。これら２つのモデルをさらに、２つのクラス・グループ（ＬＰとＤＰ、ＦＩＢとＣＡＣ）に分離するためのモデルの能力に関する別の評価方法を提供するＲＯＣ−ＡＵＣのグラフを用いて試験した。ＲＯＣ−ＡＵＣは、全予測結果の曲線下面積を決定することによって評価でき、これから、判別能力は以下のように指定される。
【０１３２】
＊非常に優れている      ＝１．０〜０．９
＊優れている            ＝０．９〜０．８
＊普通                  ＝０．８〜０．７
＊劣る                  ＝０．７〜０．６
＊不良                  ＝０．６〜０．５
【０１３３】
図８のグラフは、フィルタ（ＳＮＶ＋ＭＣ）を用いないモデルのサンプル−プローブ間すなわち血液深さの全域でのＲＯＣ−ＡＵＣ値を白丸を持つ実線で示し、また、ＯＳＰフィルタを用いたデータを、星印を持つ実線で示す。ＯＳＰフィルタを追加することにより、ＲＯＣ−ＡＵＣは大幅に改良されたことは明らかである。フィルタの追加により、例えば血液深さ３．０ｍｍにおける結果は大幅に改良され、ＲＯＣ−ＡＵＣは、フィルタ無しデータ（ＳＮＶ＋ＭＣ）については０．７４であるが、フィルタを備えたモデル（ＳＮＶ＋ＯＳＰ＋ＭＣ）については０．８５であった。ＲＯＣ−ＡＵＣ数値は、予測スコア空間において２つのクラスを相互に分離する能力を表す。ＲＯＣ−ＡＵＣ値についての上記の値から、ＳＮＶ＋ＭＣモデルは“普通”レベルのモデルを実現するが、ＯＳＰフィルタを追加することにより、モデルは３．０ｍｍ深さまで完全に“優れている”レベルのモデルとなる。
【０１３４】
図８はさらに、予測結果をＳＥＮＳおよびＳＰＥＣとして個別に示す。点線は、ＯＳＰフィルタを備える場合と備えない場合における血液深さに対する敏感度を示し、一方、破線は、ＯＳＰフィルタを備える場合と備えない場合における特異度を示す。ＳＥＮＳ（黒丸を持つ破線）およびＳＰＥＣ（＋記号を持つ点線）のフィルタを備えないモデルの予測値は、サンプル−プローブ間すなわち血液深さが１ｍｍより大きくなると、大きく発散しており、モデルが２つのクラス間の判別能力を失ったことを示す。しかし、ＯＳＰフィルタを追加することにより、発散は大幅に減少する（ＳＥＮＳ−白い正方形を持つ破線およびＳＰＥＣ−＊記号を持つ点線）。３．０ｍｍ深さにおいて、ＳＮＣ＋ＯＳＣ＋ＭＣモデルを用いて得た敏感度は８２％であり、ＯＳＰフィルタを備えたモデルの判別能力を示す対応する６８％の特異度を有する。
【０１３５】
ＯＳＰフィルタがモデルの能力を改良できる理由を理解するために、サンプル−プローブ間深さのそれぞれについての実際の予測スコアを、図９に分布図で示した。２つのクラス（ＬＰとＤＰ、ＣＡＬとＦＩＢ）についての予測スコアの分布を、図９の上から下に移動する各サンプル−プローブ間隔すなわち血液深さにおいて、個別にグラフで示した。
【０１３６】
図９の１列目はＳＮＶ＋ＭＣ（ＯＳＰフィルタ無し）からの結果であり、２列目はＯＳＰフィルタの結果であり、３列目は両方のモデルについてのＲＯＣ結果である。１列目および２列目のＸ軸は、この軸の左側に正スコアを有するＰＬＳ−ＤＡモデルの予測スコアであり、３列目は１−特異度の予測結果である。１列目および２列目のＹ軸は予測スコアの確率／頻度を示し、３列目のＹ軸はモデル敏感度の予測結果である。図９の各行は各サンプル−プローブ間隔すなわち血液深さに対するものであり、上から下に、０．０ｍｍ〜３．０ｍまで増加している。
【０１３７】
図９の１列目から、サンプル−プローブ間隔の深さが増加すると共に、ＯＳＰフィルタを備えないモデルについては、予測スコアの負の偏りが見られる。この結果は、１．０ｍｍの血液深さ以後の判別能力の低下を示し、固定しきい値（図の垂直の黒線）の右側に移動するＳＥＮＳを表す予測スコアにより観察される。ＯＳＰフィルタを追加することにより(２列目)、偏りは大幅に減少し、この結果、モデルは大きい血液深さにおいて予測値を得ることができる。
【０１３８】
ＲＯＣ分析が各血液深さについて実行された（図９の３列目を参照）。１−特異度に対する敏感度の関係を各血液深さについてグラフ化した。図の実線はＯＳＰフィルタを使用せずに得た曲線であり、点線はＯＳＰフィルタを使用した結果である。図から、ＯＳＰフィルタは血液変動を効果的に除去し、血液深さ３．０ｍｍまで２つの分布を明瞭に分離し、１．５ｍｍを超える血液深さにおいて１８％のＲＯＣ−ＡＵＣの平均増加を実現する（図８の結果で見られる）。
【０１３９】
＜ＧＬＳフィルタ＞
前述と同一分析を、ＥＤＦＯＭを用いて評価されるＰＬＳ−ＤＡ  ＬＯＯ−ＣＶモデル結果を有するＧＬＳフィルタに適用する。表４は、全血液深さにわたる、ＧＬＳフィルタと組み合わせたＰＬＳ−ＤＡモデルのＥＤＦＯＭ判別結果を示す。表４の列は、０．０〜３．０ｍｍまでのサンプル−プローブ間深さ変化であり、最終列（右端）はＰＬＳ−ＤＡモデルのそれぞれを確立するのに使用した最適ＬＶである。表の行は、ＧＬＳフィルタ無し（α’＝０）かまたはα’＞１０を使用するＧＬＳフィルタを備える、ＰＬＳ−ＤＡモデル予測からの結果を表す。表から、サンプル−プローブ間深さが増加するにつれて、グループを判別する能力の改良はここでも著しい。最高性能のＧＬＳフィルタとして選択されるモデルは、１．５ｍｍを超える血液深さにおいてＳＮＶ＋ＭＣモデルの性能を１８％上回る。
【０１４０】
【表４】
2005534415.tif 000017
【０１４１】
最良ＧＬＳモデル（表４の太字行）をこのセクションにおける別の分析に使用した（５ＬＶを用いるＰＬＳ−ＤＡおよび１７５のα’を用いるＧＬＳフィルタ）。
【０１４２】
図１０のグラフは、フィルタ（ＳＮＶ＋ＭＣ）を用いないモデルのサンプル−プローブ間すなわち血液深さの全域でのＲＯＣ−ＡＵＣ値を白丸を持つ実線で示し、また、ＧＬＳフィルタを用いたデータを、星印を持つ実線で示す。ＲＯＣについての敏感度および特異度は、図１０において、ＳＮＶ＋ＭＣまたはＳＮＶ＋ＧＬＳ＋ＭＣによって前処理されたデータについて個別に示されている。ＲＯＣ−ＡＵＣは、ＧＬＳ加重減少がなされた場合、２．０ｍｍを超える深さにおいてわずかに増加する。ＯＳＰフィルタの場合と同様に、ＲＯＣ−ＡＵＣはＧＬＳフィルタの追加により改良された。例えば、３．０ｍｍの血液深さにおいては、ＲＯＣ−ＡＵＣは、０．７５（ＳＮＶ＋ＭＣ）から０．８０（ＳＮＶ＋ＧＬＳ＋ＭＣ）に増加し、これは、ＧＬＳフィルタ処理後に、３．０ｍｍ深さにおいて“優れた”レベルのモデルであることがわかる。
【０１４３】
図１０は、さらに、ＳＥＮＳおよびＳＰＥＣの予測結果を個別に示している。ＳＥＮＳ（黒丸を持つ破線）およびＳＰＥＣ（＋記号を持つ点線）についてのＧＬＳを備えないモデル予測は、図８に示したグラフと同一であり、また結果は、サンプル−プローブ間距離すなわち血液深さが１ｍｍを超えて増加すると共に大きく発散し、モデルが２つのクラス間の判別能力を失ったことを示す。しかし、ＧＬＳフィルタを追加することにより、発散は大幅に減少する（ＳＥＮＳ−白い正方形を持つ破線およびＳＰＥＣ−＊記号を持つ点線）。３．０ｍｍ深さにおいて、ＳＮＣ＋ＯＳＣ＋ＭＣモデルを用いて得た敏感度は７５％であり、ＧＬＳフィルタ・モデルを用いるモデルの能力向上を示す対応する７０％の特異度を有し、ＧＬＳフィルタを備えないモデルに比べて優れた判別能力を示す。
【０１４４】
図９に示すグラフと同一種類のグラフを、ここでは、ＧＬＳフィルタを用いたデータに対して示す。ＧＬＳフィルタを使用する場合および使用しない場合のデータの予測スコアの分布の応答グラフを、それぞれ、図１１において１列目および２列目で示す。３列目はＧＬＳフィルタを備えるモデルおよび備えないモデルのＲＯＣである。図１１の行は、０．０〜３．０ｍｍの範囲にわたるサンプル−プローブ間隔深さである。
【０１４５】
＜ＯＳＰフィルタとＧＬＳフィルタとの比較＞
ＯＳＰおよびＧＬＳフィルタの両方が、不要スペクトル信号（この場合は、血液スペクトル）の不要変動を補正する能力を例示した。前述の通り、ＯＳＰフィルタは、演繹的知識に従って、不要情報と相関するスペクトル特徴を阻止する。言い換えると、不要情報と直交するスペクトル特徴のみがフィルタを通過できる。必要なスペクトル特徴が統計的に不要バックグラウンドに関連している場合、フィルタはこれら特徴も阻止する。ＧＬＳ前処理は異なる原理に基づいている。この前処理は不要情報の加重を減少し、必要情報を強調する（または、加重増加法の場合には、この逆である）。
【０１４６】
＜不要信号変動性＞
不要スペクトル信号は、演繹的知識の利用を含むさまざまな方法で得ることができる。上記の特定例を不要スペクトル信号として血液に用いる場合、一実施形態では、生体外の多数の血液サンプルを収集し、スペクトル照射スポット内の組織であるが、それ以上離れるとスペクトル変化が発生しなくなる距離にある組織それぞれのスペクトルを得る。別の実施形態では、使用する組織から任意の距離の、任意の組織サンプルを用いることができる。生体内の実施形態は、患者体内の、変化しない信号を発生する部位における不要スペクトルを取得する。生体内の別の実施形態では、不要信号として、使用する組織の背後の組織（正常または比較的病変の発生していない）の血液スペクトルを取得する。任意の血液深さを使用できる。当業者は、別の方法を用いることもできる。
【０１４７】
別の実施形態では、血液サンプルを保持できるコンテナを使用する。この実施形態においては、スペクトル照射領域内に組織は存在しない。不要スペクトル信号の実現例としてのみ意味があるのでここで議論していないが、他の多くの方法がある。本明細書の「発明の開示」で説明した通り、本発明の原理および特徴は、本発明の範囲から逸脱することなく、多くのさまざまな実施形態において利用できる。不要スペクトル信号は、特に血液であるが、一般には、血管壁の評価を妨害する任意の不要スペクトル信号である。
【０１４８】
＜前処理＞
システムの変動性のために、分析に先立ちデータを前処理することにより、散乱または偏りを補正する必要がある。例えば、いくつかの異なる方法を試験して以下の表５に表し、前処理方法を変更するときのモデル性能の経過を示した。ＧＬＳおよびＯＳＰを、１１００〜１３５０ｎｍのスペクトル全体にわたり、例えば標準正規変動（ＳＮＶ）、平均値中心化（ＭＣ）、Savitsky-Golay平滑化および微分法（1次および２次導関数それぞれについてＤｅｒ１およびＤｅｒ２）、乗法性散乱補正（ＭＳＣ）、有限インパルス応答フィルタ（ＦＩＲ）およびオートスケーリング（ＡＵＴＯ）などの他の前処理方法と比較して、最良モデルを決定した。最良ＰＬＳ−ＤＡモデルを生成するのに用いた潜在的変数は、ＬＯＯ交差検定法に従って決定した。
【０１４９】
表５は、試験した前処理方法についての交差検定予測結果を示す。この結果は予測深さの関数として示しており、１列目は０．０〜３．０ｍｍの予測深さすべてを含み、他の列は、サンプル−プローブ間深さについての０．０、０．２５、０．５、１．０、１．５、２．０、２．５および３．０ｍｍの深さそれぞれを表す。
【０１５０】
【表５】
2005534415.tif 000018
【０１５１】
この特定例は、ＳＮＶアルゴリズムを用いて、不要信号フィルタ（ＳＮＶ＋ＯＳＰ＋ＭＣまたはＳＮＶ＋ＧＬＳ＋ＭＣ）の適用に先立って、この特定事例におけるスペクトル・オフセットおよび散乱全体の第１除去を実行した結果性能が、ＯＳＰおよびＧＬＳフィルタの単独を含むすべての前処理方法の結果性能を大幅に上回ることを示している。ＧＬＳおよびＯＳＰの前処理方法は、処理される不要スペクトル信号がｙ軸方向の変動（吸収）に関して類似であると仮定する。プローブと対象組織サンプル間を介在する血液量が変動するため、この場合の信号はｙ軸方向に一定ではない。不要信号フィルタを生成する前に前処理方法を含むことにより、散乱および偏りなどのスペクトル影響要因によって発生する変動の大部分は、ｙ軸方向に沿って最小化できる（図１３参照）。
【０１５２】
表および説明は、不要スペクトル信号に対して適用する前に、いかにデータを前処理してモデルを改良できるかの例のみを意味する。見出した変動の全モードを収集することも、またＯＳＰまたはＧＬＳフィルタの適用により最小化されない影響分を最小化または削除に使用できるすべての方法を採用することも意味しているわけではない。
【０１５３】
本発明を好ましい実施形態により図示し、説明してきたが、当業者には、添付の特許請求範囲に包含される本発明の範囲から逸脱することなく、形態または細部にさまざまな変更を加えるのが可能であることは理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０１５４】
【図１Ａ】本発明を適用できる分光分析カテーテル・システムを示す概略ブロック図である。
【図１Ｂ】血管の対象領域において分光分析を実行するために配置されたカテーテル先端の断面図である。
【図２】介在する血液、他の流体、または不要なスペクトル信号が存在する血管を分析する、本発明による方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態による、血管壁のスペクトル応答を強調するためのスペクトル前処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明による、ＯＳＰフィルタを生成する方法を示すフローチャートであって、このフィルタを用いて、血管壁のスペクトル応答を強調するためのスペクトル前処理を実行するフローチャートである。
【図５】本発明による、ＧＬＳフィルタを生成する方法を示すフローチャートであって、このフィルタを用いて、血管壁のスペクトル応答を強調するためのスペクトル前処理を実行するフローチャートである。
【図６】判別工程の結果を予測スコアの関数として表すグラフであって、本発明により生成された校正モデルを示すグラフである。
【図７】本発明による、判別工程で用いられるスペクトル情報に反復的非線形部分最小自乗法（ＮＩＰＡＬＳ）分解を適用する方法を示す図である。
【図８】Ｘ軸は血液深さ（ｍｍ単位）であり、Ｙ軸は敏感度（ＳＥＮＳ）、特異度（ＳＰＥＣ）であり、すなわち、受信者操作特性曲線下面積（ＲＯＣ−ＡＵＣ）のパーセント（×１００）のグラフである。
【図９】Ｘ軸は予測スコアを表し、Ｙ軸は分布を表すグラフであって、分布はＰＬＳ−ＤＡモデルについての０．０〜３．０ｍｍの血液深さにおけるものであり、１列目は標準正規変動および平均値中心化（ＳＮＶ＋ＭＣ）（１列目）または標準正規変動、２列目は部分空間正射影および平均値中心化（ＳＮＶ＋ＯＳＰ＋ＭＣ）の前処理を用いたグラフを示す。左側のヒストグラムは脂質プール（ＬＰ）および破綻したプラーク（ＤＰ）サンプルの予測結果の分布であり、右側のヒストグラムは繊維症（ＦＩＢ）および石灰化（ＣＡＬ）サンプルの予測結果の分布である。中心の黒線はモデルしきい値である。３列目は血液深さの関数としてＲＯＣ−ＡＵＣのグラフを示し、Ｘ軸は１−特異度、Ｙ軸は敏感度を示す。
【図１０】Ｘ軸は血液深さ（ｍｍ単位）を表し、Ｙ軸は、ＳＥＮＳ、ＳＰＥＣを表し、すなわちＲＯＣ−ＡＵＣ（×１００）パーセントを表すグラフである。結果はフィルタ無し（ＳＮＶおよびＭＣのみを用いる）または一般化最小自乗（ＧＬＳ）フィルタを用いたものを示す。
【図１１】Ｘ軸は予測スコアを表し、Ｙ軸は分布を表すグラフであって、分布はＰＬＳ−ＤＡモデルについての０．０〜３．０ｍｍの血液深さにおけるものであり、１列目はＳＮＶ＋ＭＣ、２列目はＳＮＶ＋ＯＳＰ＋ＭＣの前処理を用いたグラフを示す。左側のヒストグラムはＬＰおよびＤＰサンプルの分布であり、右側のヒストグラムはＦＩＢおよびＣＡＬサンプルの分布である。中心の黒線はモデルしきい値である。３列目は血液深さの関数としてＲＯＣ−ＡＵＣのグラフを示し、Ｘ軸は１−特異度、Ｙ軸は敏感度を示す。
【図１２】Ｘ軸は介在する血液におけるプローブ−試験体深さ（ｍｍ単位）を表し、Ｙ軸は、ＳＥＮＳ、ＳＰＥＣを表し、すなわちＲＯＣ−ＡＵＣ（×１００）パーセントを表すグラフである。結果はフィルタ無し（ＳＮＶおよびＭＣのみを用いる）または一般化最小自乗（ＧＬＳ）フィルタを用いたものを示す。
【図１３】ＳＮＶのみを用いて処理されたＬＰおよびＤＰサンプルのスペクトル応答を示すグラフであって、ｙ軸は任意の吸収単位であり、ｘ軸は波長（ナノメータ（ｎｍ）単位）である。
【符号の説明】
【０１５５】
１８；血管
４２；分析器
４４；放射源
５２；検出器システム
５６；カテーテル
６０；コントローラ
【図１Ａ】
2005534415.tif 000019
【図１Ｂ】
2005534415.tif 000020
【図２】
2005534415.tif 000021
【図３】
2005534415.tif 000022
【図４】
2005534415.tif 000023
【図５】
2005534415.tif 000024
【図６】
2005534415.tif 000025
【図７】
2005534415.tif 000026
【図８】
2005534415.tif 000027
【図９】
2005534415.tif 000028
【図１０】
2005534415.tif 000029
【図１１】
2005534415.tif 000030
【図１２】
2005534415.tif 000031
【図１３】
2005534415.tif 000032
【手続補正書】
【提出日】平成17年4月4日(2005.4.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
介在する流体の存在下において血管を分析するシステムであって、
放射線源と、
介在する流体を通過して放射線を血管壁に導き、血管壁からの放射線を収集するカテーテルと、
前記収集された放射線を監視する検出器システムと、
前記検出器システムで検出された収集放射線からスペクトル応答を生成するコントローラと、
前記コントローラからの前記収集スペクトル応答から、血管壁のスペクトル応答を決定し、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁を評価するための情報を生成する分析器とを備えた、血管壁分析システム。
【請求項２】
請求項１において、前記放射源が光源を含む、血管壁分析システム。
【請求項３】
請求項１において、前記放射源が近赤外線源を含む、血管壁分析システム。
【請求項４】
請求項１において、前記分析器が、介在する流体のスペクトルを受けて生成されるフィルタを適用して前記流体の寄与分を除去することにより、血管壁の前記スペクトル応答を決定する、血管壁分析システム。
【請求項５】
請求項４において、介在する流体のスペクトルが、前記カテーテルの先端が血管壁から比較的遠く離れた位置にあるときに収集される、血管壁分析システム。
【請求項６】
請求項４において、介在する流体のスペクトルが、生体外の基準ウェル内で収集される、血管壁分析システム。
【請求項７】
請求項４において、前記フィルタが一般化最少自乗分析に基づいている、血管壁分析システム。
【請求項８】
請求項７において、前記分析器による血管壁の状態の評価の改良において、前記一般化最小自乗フィルタのパラメータがフィルタ性能を分析することにより最適化される、血管壁分析システム。
【請求項９】
請求項４において、前記フィルタが部分空間正射影分析に基づいている、血管壁分析システム。
【請求項１０】
請求項９において、判別処理の精度の改良において、前記フィルタの部分空間射影次元がフィルタ性能を分析することにより最適化されている、血管壁分析システム。
【請求項１１】
請求項１において、前記分析器が、血管壁が不安定プラークで構成されているか否かを決定することにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する、血管壁分析システム。
【請求項１２】
請求項１において、前記分析器が、血管壁がアテローム組織で構成されているか、または正常組織で構成されているかを決定することにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する、血管壁分析システム。
【請求項１３】
請求項１において、前記分析器が、多変量回帰法を適用することにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する、血管壁分析システム。
【請求項１４】
請求項１において、前記分析器が、血管壁の定量的評価結果をオペレータに提供する、血管壁分析システム。
【請求項１５】
請求項１において、前記分析器が、前記決定されたスペクトル応答をさまざまな状態における血管壁のスペクトル応答に関連付けることにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて血管壁の状態を評価する、血管壁分析システム。
【請求項１６】
対象の構造のスペクトル応答に含まれている血液応答を減衰させる方法であって、
対象の構造から比較的遠く離れた位置で血液を通って収集された血液応答を表すスペクトルにより決定されるフィルタを生成し、
対象の前記構造のスペクトル応答を生成するように、前記血液応答を含む収集されたスペクトル応答に対して前記フィルタを適用する、血液応答減衰方法。
【請求項１７】
不要スペクトル信号発生源の存在下において動物の体内構造体をスペクトル分析するシステムであって、
放射線源と、
介在する媒体を通過して放射線を体内構造に導き、体内構造体から戻ってくる放射線を収集するカテーテルと、
前記体内構造からの放射線を監視する検出器システムと、
前記検出器システムで検出された監視放射線からスペクトル応答を生成する分光計コントローラと、
前記媒体の寄与分を削除することにより、前記分光計コントローラからの前記生成されたスペクトル応答から体内構造のスペクトル応答を決定し、体内構造の前記決定されたスペクトル応答を受けて体内構造の状態の評価を生成する分析器とを備えた、スペクトル分析システム。
【請求項１８】
対象の構造のスペクトル応答に含まれている血液応答を減衰させる方法であって、
対象の構造から比較的遠く離れた位置で血液を通って収集された血液応答を表すスペクトルにより決定されるフィルタを生成し、
対象の前記構造のスペクトル応答を生成するように、前記血液応答を含む収集されたスペクトル応答に対して前記フィルタを適用する、血液応答の減衰方法。
【請求項１９】
請求項１８において、さらに、対象の構造の前記決定されたスペクトル応答に応じて対象の構造の状態を評価する、血液応答の減衰方法。
【請求項２０】
請求項１８において、前記スペクトル応答データが、近赤外線を用いて構造を照射することにより得られている、血液応答の減衰方法。
【請求項２１】
請求項１８において、前記フィルタが対象の構造からの信号に対して血液の寄与分を除去するか、または減衰させる、血液応答の減衰方法。
【請求項２２】
請求項１８において、前記フィルタが一般化最少自乗分析に基づいている、血液応答の減衰方法。
【請求項２３】
請求項２２において、判別もしくは分類を含む定性的分析、または定量的分析の精度の改良において、一般化最小自乗フィルタのパラメータがフィルタ性能を分析することにより最適化される、血液応答の減衰方法。
【請求項２４】
請求項１８において、前記フィルタが部分空間正射影分析に基づいている、血液応答の減衰方法。
【請求項２５】
請求項２４において、判別もしくは分類を含む定性的分析、または定量的分析の精度の改良において、前記フィルタの部分空間射影次元がフィルタ性能を分析することによって最適化される、血液応答の減衰方法。
【請求項２６】
請求項１８において、前記介在する流体のスペクトル応答が造影剤のスペクトル応答を収集することによって決定されている、血液応答の減衰方法。
【請求項２７】
請求項１８において、前記フィルタが、人工血液のスペクトルにより決定されている、血液応答の減衰方法。
【請求項２８】
請求項１８において、前記フィルタが、食塩水のようなフラッシング剤のスペクトルにより決定されている、血液応答の減衰方法。
【請求項２９】
請求項１８において、前記フィルタが、バルーン・カテーテルを拡張するのに使用されるガスまたは液などの流体のスペクトルにより決定されている、血液応答の減衰方法。
【請求項３０】
請求項１８において、さらに、血管壁の前記決定されたスペクトル応答を受けて対象の構造の状態を評価する、血液応答の減衰方法。
【請求項３１】
請求項１８において、さらに、対象の構造が不安定プラークを含むか否かを評価する、血液応答の減衰方法。
【請求項３２】
請求項１８において、さらに、対象の構造がアテローム組織を含むか、または正常組織含むかを評価する、血液応答の減衰方法。
【請求項３３】
請求項１８において、さらに、多変量回帰法を用いることにより、血管壁の前記決定されたスペクトル応答に受けて血管壁の状態を評価する、血液応答の減衰方法。
【請求項３４】
請求項１８において、さらに、血管壁の状態を分類することにより、対象の構造の前記決定されたスペクトル応答を受けて対象の構造の状態を評価する、血液応答の減衰方法。
【請求項３５】
請求項１８において、さらに、血液のスペクトル応答を対象の状態における対象の構造のスペクトル応答に関連付けることにより、対象の構造の前記決定されたスペクトル応答を受けて対象の構造の状態を評価する、血液応答の減衰方法。
【請求項３６】
請求項１８において、さらに、前記決定されたスペクトル応答をさまざまな状態における血管壁スペクトル応答に関連付けて、対象の構造の状態を分類することにより、対象の構造の前記決定されたスペクトル応答を受けて対象の構造の状態を評価する、血液応答の減衰方法。
【請求項３７】
請求項１８において、さらに、対象の構造の前記決定されたスペクトル応答を受けて対象の構造の状態を決定する、血液応答の減衰方法。
【請求項３８】
不要スペクトル信号発生源の存在下において動物の体内構造をスペクトル分析するシステムであって、
放射線源と、
介在する媒体を通過する前記放射線を体内構造に導き、前記体内構造から戻ってくる放射線を収集するカテーテルと、
前記体内構造からの放射線を監視する検出器システムと、
前記検出器システムで検出された監視放射線からスペクトル応答を生成する分光計コントローラと、
前記媒体の寄与分を削除することにより、前記分光計コントローラからの前記生成されたスペクトル応答から体内構造のスペクトル応答を決定し、体内構造の前記決定されたスペクトル応答を受けて体内構造の状態の評価を生成する分析器とを備えた、スペクトル分析システム。
【請求項３９】
請求項３８において、前記放射源が近赤外線を発生する、スペクトル分析システム。
【請求項４０】
請求項３８において、対象の構造に関係しない信号の変動発生源を削除するように、前記分析器が前記スペクトル応答を処理するスペクトル分析システム。
【請求項４１】
請求項３８において、平滑化法を用いて、測定器応答によって発生するランダム雑音または不要信号を減少させるように、前記分析器が前記スペクトル応答を処理するスペクトル分析システム。
【請求項４２】
請求項３８において、判別および分類を含む定性的分析に多変量分析を適用することにより、前記分析計が前記スペクトル応答を処理して体内構造を分析する、スペクトル分析システム。
【請求項４３】
請求項３８において、温度の揺れ、心臓の動き、および／またはカテーテルの動きにより発生する雑音を除去するように、前記分析計が前記スペクトル応答を処理する、スペクトル分析システム。
【国際調査報告】
2005534415.tif 000033
2005534415.tif 000034
2005534415.tif 000035
2005534415.tif 000036