(57)【要約】本開示の一例示的実施形態によれば、少なくとも１つの構造についての情報を生成する装置及び方法を提供することができる。例えば、少なくとも１つの第１の構成を用いることによって、前記少なくとも１つの構造から少なくとも１つの第１の放射、及び基準から少なくとも１つの第２の放射を受け、少なくとも１つの第３の放射を生成するように第１及び第２の放射を干渉させることができる。また、少なくとも１つの第２の構成によって、前記少なくとも１つの第３の放射の関数としてスペクトロスコピーデータを生成し、前記情報を生成するように前記スペクトロスコピーデータにおける少なくとも１つの散乱効果を減らすことができる。本開示の別の一例示的実施形態によれば、付加的又は代替的に、前記情報を生成するように前記スペクトロスコピーデータに基いて前記構造の種類を分類することができる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの構造についての情報を生成する装置であって、
前記少なくとも１つの構造から少なくとも１つの第１の放射、及び基準から少なくとも１つの第２の放射を受け、少なくとも１つの第３の放射を生成するように、前記第１及び第２の放射を干渉させるように構成される、少なくとも１つの第１の構成と、
前記少なくとも１つの第３の放射の関数としてスペクトロスコピーデータを生成し、前記情報を生成するように前記スペクトロスコピーデータにおける少なくとも１つの散乱効果を減らすように構成される少なくとも１つの第２の構成と、
を備えた装置。
【請求項２】
前記少なくとも１つの第２の構成は、前記スペクトロスコピーデータの強度のばらつきを減らすようにさらに構成される請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記少なくとも１つの第２の構成は、前記スペクトロスコピーデータに適合する多項式に基づいて前記スペクトロスコピーデータを平滑化するようにさらに構成される請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記少なくとも１つの構造は、解剖学的構造である請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記解剖学的構造は動脈壁である請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記少なくとも１つの第２の構成は、前記スペクトロスコピーデータに基いて前記構造の種類を分類するようにさらに構成される請求項１に記載の装置。
【請求項７】
少なくとも１つの構造についての情報を生成する方法であって、
前記少なくとも１つの構造から少なくとも１つの第１の放射、及び基準から少なくとも１つの第２の放射を受けるステップと、
少なくとも１つの第３の放射を生成するように、前記第１及び第２の放射を干渉させるステップと、
前記少なくとも１つの第３の放射の関数としてスペクトロスコピーデータを生成するステップと、
前記情報を生成するように前記スペクトロスコピーデータにおける少なくとも１つの散乱効果を減少させるステップと、
を含む方法。
【請求項８】
少なくとも１つの構造についての情報を生成する装置であって、
前記少なくとも１つの構造から少なくとも１つの第１の放射、及び基準から少なくとも１つの第２の放射を受け、少なくとも１つの第３の放射を生成するように前記第１及び第２の放射を干渉させるように構成される少なくとも１つの第１の構成と、
前記少なくとも１つの第３の放射の関数としてスペクトロスコピーデータを生成し、前記情報を生成するように前記スペクトロスコピーデータに基づいて前記構造の種類を分類するように構成される少なくとも１つの第２の構成と、
を備えた装置。
【請求項９】
前記分類は、前記構造が特定の種類であることの確率を生成することを含む請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記確率は、深さ分解された二次元マップに提供される請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの構造は、解剖学的構造である請求項８に記載の装置。
【請求項１２】
前記解剖学的構造は、動脈壁である請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記種類は、組織の種類又は斑の種類である請求項８に記載の装置。
【請求項１４】
前記斑は、アテローム斑である請求項８に記載の装置。
【請求項１５】
少なくとも１つの構造についての情報を生成する方法であって、
前記少なくとも１つの構造から少なくとも１つの第１の放射、及び基準から少なくとも１つの第２の放射を受けるステップと、
少なくとも１つの第３の放射を生成するように前記第１及び第２の放射を干渉させるステップと、
前記少なくとも１つの第３の放射の関数としてスペクトロスコピーデータを生成するステップと、
前記情報を生成するように前記スペクトロスコピーデータに基いて前記構造の種類を分類するステップと、
を含む方法。
【請求項１６】
少なくとも１つの第１の構造及び少なくとも１つの第２の構造についての情報を生成する装置であって、
前記少なくとも１つの第１の構造から少なくとも１つの第１の放射、前記少なくとも１つの第２の構造から少なくとも１つの第２の放射、及び基準から少なくとも１つの第３の放射を受け、少なくとも１つの第３の放射を生成するように、前記第１、第２及び第３の放射を干渉させるように構成される少なくとも１つの第１の構成と、
（ｉ）前記少なくとも１つの第１の構造についての第１のデータ及び前記少なくとも１つの第２の構造についての第２データを決定し、（ｉｉ）前記第１及び第２のデータの関数としてスペクトロスコピーデータを生成し、（ｉｉｉ）前記スペクトロスコピーデータを所定のデータと比較することによって前記情報を決定するように構成される少なくとも１つの第２の構成と、
を備えた装置。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの構造は、解剖学的構造である請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記解剖学的構造は、動脈壁である請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
種類は、組織の種類又は斑の種類である請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
少なくとも１つの第１の構造及び少なくとも１つの第２の構造についての情報を生成する方法であって、
前記少なくとも１つの第１の構造から少なくとも１つの第１の放射、前記少なくとも１つの第２の構造から少なくとも１つの第２の放射、及び基準から少なくとも１つの第３の放射を受けるステップと、
少なくとも１つの第３の放射を生成するように前記第１、第２及び第３の放射を干渉させるステップと、
前記少なくとも１つの第１の構造についての第１のデータ、及び前記少なくとも１つの第２の構造についての第２のデータを決定するステップと、
前記第１及び第２のデータの関数としてスペクトロスコピーデータを生成するステップと、
前記スペクトロスコピーデータを所定のデータと比較することによって前記情報を決定するステップと、
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１０年５月２５日に出願された米国特許出願第６１／３４８，１０８号、及び２０１０年１０月２５日に出願された米国特許出願第６１／４０６，４９４号に基づいており、かつ、これらの優先権を主張するものであり、これらの開示全体を本出願に組み入れる。
【０００２】
本開示は、米国国立衛生研究所の許可番号Ｒ０１ＨＬ０７６３９８及びＲ０１ＨＬ０９３に従って米国政府の支援を受けて行われたものである。したがって、本開示に記載され、請求された内容について米国政府は所定の権利を有する。
【０００３】
本開示の一例示的実施形態は、概して、光コヒーレンストモグラフィー画像のスペクトル解析に関し、より詳細には、時間ドメイン（ＴＤ）の光コヒーレンストモグラフィー（ＴＤ−ＯＣＴ）、光周波数ドメイン干渉法（ＯＦＤＩ）又はスペクトルドメインＯＣＴ（ＳＤ−ＯＣＴ）のデータを含む光コヒーレンストモグラフィー（ＯＣＴ）画像の深さ分解スペクトル解析を介してのＯＣＴ画像からアテローム斑に関係する成分を識別する装置、システム、方法、及びコンピューターがアクセス可能な媒体に関する。
【背景技術】
【０００４】
ヒトの冠動脈における化学物質及び分子を測定する能力によって、斑の形成、斑の進行、冠状動脈血栓症をもたらす事象、及び薬理療法に対する反応についての我々の理解を改善させることができる。
【０００５】
ＴＤ−ＯＣＴ、ＯＦＤＩ又はＳＤ−ＯＣＴを含む光コヒーレンストモグラフィー（ＯＣＴ）は、高い空間分解能で広い面積の組織を撮像することを可能にし、またマクロファージ及びキャップ厚さのような形態学的特徴の影響を受けやすい。一実施形態において、ＯＦＤＩは、ソース信号が表面下の構造によって反射することに起因するソース信号の遅れを測定することによって、高い空間分解能で軸深さプロフィールを生成する。ＯＣＴ信号の不存在として現れる脂質プールのような、脂質プールを可視化することができる技術としてＯＣＴ技術が紹介されてきたが、それらの脂質プールを明確に識別することは困難なことが多い。さらに、ＯＣＴ技術は、脂質プールが存在しない場合にも脂質プールと誤認させる物の影響を受けてしまう。これらの現象があるために、脂質の存在又は不存在を独立して決定するためのシステム、装置及び方法が望まれている。コラーゲン、平滑筋細胞、ヘモグロビン、血栓、赤血球、カルシウムなどを含む、斑の間の他の要素によって、同様な診断上の障害が発生することがある。また、アテローム性動脈硬化以外にも、ＧＩ路、尿路、肺、胸、脳、頭及び首のような他の器官系における画像の解釈も困難であり得る。なぜなら、ＯＣＴにおける伝統的なコントラストのモードは散乱モードであり、組織の化学的及び分子的な構成についての情報を直接与えないからである。
【０００６】
ＯＣＴ及びＯＦＤＩの技術によって提供される微小構造の情報は重要であるので、化学的及び分子的レベルで冠状動脈の斑を調べる能力が、冠動脈疾患についてより深い理解を得るために必要であることがある。スペクトロスコピーＯＣＴ（ＳＯＣＴ）技術は、深さ分解スペクトルを生成するために干渉測定のデータに対して行われる時間周波数分析を用いる後処理技術である。組織内において、サンプルのアーム光のスペクトルの内容を変更し、ＳＯＣＴコントラストを生成する機構としては、散乱の大きさ又は散乱の密度における変化、及び内因性又は外因性の吸着剤が含まれる。ＯＣＴ光源の帯域幅が関心事のスペクトル吸収特性と少なくとも部分的に重なる場合に、冠動脈ＯＣＴにおける内因性脂質のコントラストが発生する。アテローム斑の特徴を発現させるためにスペクトロスコピーＯＣＴを用いる一例示的実施形態において、ＯＣＴに用いられる共通の波長は、１２５０〜１３５０ｎｍ、１２００〜１４００ｎｍの範囲内、又はより広く１０００〜１４００ｎｍの範囲内の脂質のスペクトル吸収ピークに重なる。
【０００７】
このように、上述の従来のアプローチ、手順、及び／又は、システムの課題の少なくとも一部を解決したり、及び／又は、克服することが有益となり得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、本開示の目的の１つは、上記のような従来技術のアプローチ、手順、方法、システム、装置及びコンピューターがアクセス可能な媒体の問題及び／又は制約を減らしたり解決することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示において、ＯＣＴの干渉測定のデータの深さ分解スペクトル解析、及び脂質リッチ域の識別のための可視化の方法のために、システム、装置、方法、及びコンピューターがアクセス可能な媒体の例示的実施形態を説明する。一例示的実施形態によれば、現在の冠動脈ＯＣＴカテーテル及びシステムによって獲得した（又は以前に獲得した）インテフェロメトリ信号の解析を、脂質リッチ域の空間的識別のために利用することができる。このように組み合わさった例示的な構造解析及び化学的解析によって、冠内のＯＣＴ画像のコントラストを改善することができ、これによって、ユーザーが疾患域を識別する精度及び時間を改善することができ得る。
【００１０】
本開示の一例示的実施形態によれば、少なくとも１つの構造についての情報を生成する装置及び方法を提供することができる。例えば、少なくとも１つの第１の構成を用いて、前記少なくとも１つの構造から少なくとも１つの第１の放射及び基準から少なくとも１つの第２の放射を受け、少なくとも１つの第３の放射を生成するように第１及び第２の放射を干渉させることができる。また、少なくとも１つの第２の構成によって、前記少なくとも１つの第３の放射の関数としてスペクトロスコピーのデータを生成し、前記情報を生成するようにスペクトロスコピーのデータにおける少なくとも１つの散乱効果を縮小することができる。
【００１１】
例えば、スペクトロスコピーデータの強度ばらつきを縮小するために、第２の構成を用いることができる。この第２の構成は、スペクトロスコピーのデータに適合する多項式に基づいてスペクトロスコピーデータを平滑化するためにも用いることができる。この構造は、一又は複数の解剖学的構造であることができる。解剖学的構造は、動脈壁であることができる。この第２の構成は、スペクトロスコピーデータに基いて構造の種類を分類するためにもさらに用いることができる。
【００１２】
本開示の更なる一例示的実施形態によれば、少なくとも１つの構造についての情報を生成する装置及び方法を提供することができる。例えば、少なくとも１つの第１の構成を用いて、前記少なくとも１つの構造から少なくとも１つの第１の放射を受け、基準から少なくとも１つの第２の放射を受け、少なくとも１つの第３の放射を生成するように第１及び第２の放射を干渉させることができる。また、少なくとも１つの第２の構成によって、少なくとも１つの第３の放射の関数としてスペクトロスコピーのデータを生成し、前記情報を生成するためにスペクトロスコピーのデータに基いて前記構造の種類を分類することができる。
【００１３】
例えば、この分類には、前記構造が特定種類である確率の生成を含むことができる。この確率は、深さ分解された二次元マップに提供される。前記構造は、一又は複数の解剖学的構造であることができる。この解剖学的構造は動脈壁であることができる。上記種類は、組織の種類、及び／又は、斑の種類であることができる。また、斑は、アテローム斑であることができる。
【００１４】
本開示の別の例示的実施形態によれば、少なくとも１つの第１の構造及び少なくとも１つの第２の構造についての情報を生成する装置及び方法を提供することができる。例えば、少なくとも１つの第１の構成を用いて、（ｉ）第１の構造から少なくとも１つの第１の放射を受け、第２の構造から少なくとも１つの第２の放射を受け、基準から少なくとも１つの第３の放射を受け、（ｉｉ）少なくとも１つの第３の放射を生成するように、第１、第２及び第３の放射を干渉させることができる。また、少なくとも１つの第２の構成によって、（ｉ）第１の構造に関する第１のデータ及び第２構造に関する第２のデータを決定し、（ｉｉ）第１及び第２のデータの関数としてスペクトロスコピーデータを生成し、（ｉｉｉ）スペクトロスコピーデータを所定のデータと比較することによって前記情報を決定することができる。
【００１５】
一例示的実施形態によれば、前記構造は、例えば、一又は複数の動脈壁のような一又は複数の解剖学的構造であることができる。上記の種類は、組織の種類又は斑の種類であることができる。
【００１６】
本開示の下記の例示的実施形態の詳細な説明を添付の請求の範囲とともに読むことによって、本開示の例示的実施形態の上記及び他の目的、特徴及び利点を理解できるであろう。
【００１７】
本開示の例示実施形態を示す添付図面とともに、下記の詳細な説明によって、本開示の更なる目的、特徴及び利点が明白になるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本開示に従う、光コヒーレンストモグラフィー（ＯＣＴ）又はＯＦＤＩによって撮像された物質又は組織内に、脂質又は壊死性コアのような組織要素が存在するかどうかを判断することに関連する方法の一例示的実施形態の流れ図である。
【図２】本開示に従う、関心領域内の組織に要素が存在するかどうかを判断するために装置を制御することに関連するデバイスの一例示的実施形態のブロック図である。
【図３】本開示に従う、処置をガイドする方法として、ＯＣＴ／ＯＦＤＩ画像内の組織要素が存在するかどうかを判断するのに用いることができる方法の一例示的実施形態の流れ図である。
【図４】本開示に従う、ＯＣＴ画像内において、脂質リッチ域のような要素を含む領域を識別するためのフーリエドメインＯＣＴ（例えば、ＯＦＤＩ、ＳＳＯＣＴ、ＳＤＯＣＴ）信号に適用される方法の一例示的実施形態の流れ図である。
【図５】本開示に従う、深さ分解スペクトルを獲得する例示的なグラフ及び画像である。
【図６】本開示に従う、減衰スペクトルを計算する例示的なグラフ及び画像である。
【図７】本開示に従う、減衰スペクトルに対してスペクトルの前処理を行う効果の例示的なグラフ及び画像である。
【図８】本開示に従う、深さ分解されたＳＯＦＤＩ分類、脂質又は壊死性コアのような要素の存在の確率、又はＯＦＤＩ画像に関連するパラメーターの例示的な可視化である。
【図９】本開示に従う、ケモグラムを用いるパラメーター又は確率の分類の例示的な可視化である。
【図１０】本開示に従う、スペクトロスコピーＯＣＴから派生したスペクトルに対する波長（又は波数）軸の較正のための方法の一例示的実施形態の流れ図である。
【図１１】本開示の一例示的実施形態に従う、深さ分解されたパラメーターのマップの一連の例示的な可視化である。
【図１２】本開示の一例示的実施形態に従う、後退パラメーター又は確率マップの一連の例示的な可視化である。
【図１３】本開示の一例示的実施形態に従う、分類モデル内で用いられる減衰基礎スペクトルのグラフである。
【図１４】本開示に従う、スペクトロスコピーＯＣＴを用いる複数の要素を分類する方法の一例示的実施形態の流れ図である。
【図１５】本開示の一例示的実施形態に従う、深さ分解された分類マップの一連の例示的な可視化である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
特に言及しない限り、図面の全体にわたって、図示した実施形態における類似の特徴、要素、構成要素又は部分を表すために、同じ参照数字及び文字を用いる。また、図面を参照して本開示を詳細に説明するが、これは図示した実施形態に関連して行うものである。添付の請求の範囲にて定められる本開示の真の範囲及び精神から逸脱せずに、説明した例示的実施形態に対して変更及び改変できるように意図している。
【００２０】
図１は、光コヒーレンストモグラフィー（ＯＣＴ）又はＯＦＤＩで撮像された物質又は組織内に要素が存在するかどうかを判断することに関連する方法１００の一例示的実施形態の流れ図である。一例示的実施形態において、この要素は脂質であることができる。他の例示的実施形態においては、この要素は、コレステロール、コレステロールエステル、平滑筋細胞、カルシウム沈着、フィブリン、血栓、ヘモグロビン、マクロファージ、壊死性コアなどを含むことができる。方法１００は、手順１１０で、サンプル内の領域からＯＣＴ信号を獲得することを伴うことができる。このサンプルは、例えば、冠動脈である組織であることができる。手順１２０における獲得されたＯＣＴ／ＯＦＤＩ信号は、インテフェログラム（例えば、時間ドメインＯＣＴ構成）あるいはスペクトルのインテフェログラム（例えば、フーリエドメインＯＣＴ構成）であることができる。このＯＣＴ／ＯＦＤＩ信号は、インテフェログラム（時間ドメインＯＣＴ）又はフーリエ変換（フーリエドメインＯＣＴ）のエンベロープを計算することによって（例えば、物理的な記憶装置構成を含んでいたり、これに接続されるコンピューター構成を用いて）、軸方向の走査を行うためにさらに処理することができる。
【００２１】
手順１３０にて、深さ分解スペクトルを獲得するために例示的な時間周波数分析を用いることができる。例示的時間周波数分析方法には、短時間フーリエ変換、Ｗｉｇｎｅｒ−Ｖｉｌｌｅ分布、Ｃｏｈｅｎｓクラス、及びドュアルウィンドウ（例えば、可変ウィンドウサイズで得られた２つの短時間フーリエ変換スペクトルグラフの結果をかけ合わせて）のアプローチが含まれるが、これらに限定されない。手順１４０にて、脂質のような要素が存在するかどうかを判断するために深さ分解スペクトルが用いられる。前処理された減衰スペクトルから計算することができるパラメーターの例としては、平均中央周波数、歪度、分散及び尖度が含まれるがこれらに限定されない。また、減衰スペクトルを基礎スペクトルに適合させることによって例示的なパラメーターを抽出することができる。基礎スペクトルは、主成分の分析によって、又は関心事の波長範囲内のＮＩＲスペクトルに影響を与える純粋化学的な要素（例えば、コレステロール、コレステロールエステル、コラーゲン、エラスチン、水）、コラーゲンとエラスチンのような構造タンパク質に富んだｅｘ  ｖｉｖｏ（生体外）の動物組織によって、獲得することができる。例えば、各要素の確率マップを得るために多変量解析技術（例えば、判別分析、ロジスティック回帰、多変量の回帰）、主要な化学的要素（例えば、水、コレステロール、コレステリルオレアート、コラーゲン）に対する深さ分解スペクトルの摘要又は主要な斑要素（脂質、繊維質、カルシウム、外膜の脂肪）を用いることができる。上記の多変量解析への追加のパラメーターの入力は、減衰係数、後方散乱係数、そして強度であることができる。手順１５０にて、パラメーター又は確率値は、単独で、ＯＣＴ／ＯＦＤＩ画像に重ねられて画像として表示される。
【００２２】
図２は、本開示に従う、関心領域内に、組織要素、化合物又は化学物質が存在するかどうかを判断するように装置を制御することに関連するデバイス２００の一例示的実施形態のブロック図を示す。例示的なデバイス２００は、冠動脈内の領域からのＯＣＴ信号２３０を獲得するための検出器２１０を含むことができる。例示的なデバイス２００は、関心領域にさらに組織要素、化合物又は化学物質が存在するかどうかを判断する装置を制御するコンピューティング構成を構成する展開ロジック２２０（例えば、記憶装置構成に記憶され、コンピューティング構成によってアクセス可能なもの）も含むことができ、これは、ＯＣＴ信号２３０から計算された深さ分解スペクトルから得られたパラメーター又はモデルフィットに部分的に基づく。
【００２３】
検出器２１０は、ＯＣＴ信号２３０を取得することができる。検出器２１０は、偏波ダイバーシチ検出のあるものとないもの、偏波感受性検出のあるものとないものと時間ドメインＯＣＴシステム、又はフーリエドメインＯＣＴシステム（スイープされたソースＯＣＴ／ＯＦＤＩ又はスペクトルドメインＯＣＴ）であることができる。一例示的実施形態では、例示的なデバイス２００は、偏波ダイバーシチ検出のあるバンド幅が約１２０ｎｍの中央が約１３００ｎｍのスイープされた波長の光源を有するＯＦＤＩシステムを備えることができる。代わりに、例示的なデバイス２００は、約１２００〜１３５０ｎｍの波長範囲をカバーするスイープされた波長の光源又は広帯域の光源を備えることができる。別の例示的実施形態において、スイープされたソースは、約１０００〜１４００ｎｍの範囲内からの範囲をカバーすることができる。更なる別の実施形態において、スイープされたソースは、約１５００〜１８００ｎｍの範囲を付加的に含むことができる。
【００２４】
なお、当業者によって理解されるように、他のパラメーター及び／又はモデルを実装することができると理解するべきである。
【００２５】
図３は、本開示に従う、処置をガイドする方法としてＯＣＴ／ＯＦＤＩ画像内の組織要素の存在を決定するために用いることができる方法３００の例示的実施形態の流れ図を示す。この例示的な方法３００は、手順３２０にて、ＯＣＴ／ＯＦＤＩ信号を取得することを含むことができ、ここでは、時間周波数分析を用いて深さ分解スペクトルを計算する。手順３４０にて、脂質のような組織要素、化合物又は化学物質が存在するかどうかを決定するために、パラメーターのしきい値又はモデリング取付けを用いることができる。その後、手順３５０にて、確率又はパラメーターの値を可視化することができる。実時間において行う場合、物質（例えば、冠動脈）内の脂質のような組織要素、化合物又は化学物質の包括的な可視化によって、手順３６０にて、処置の選択肢の決定（例えば、ステント配置、使用するステントの長さ、薬物処置に対するステントの使用）を手助けすることができる。
【００２６】
なお、当業者によって理解されるように、他のしきい値及び／又はモデルを実装することができると理解するべきである。
【００２７】
図４は、本開示に従う、ＯＣＴ画像内の脂質又は他の化学物質を含む領域の識別のためのフーリエドメインＯＣＴ（ＯＦＤＩ、ＳＳＯＣＴ、ＳＤＯＣＴ）信号に適用される方法の例示的実施形態の流れ図を示す。この例示的な方法は、冠動脈のＯＦＤＩ画像の解析に限定されるのではなく、ＯＣＴ光源帯域幅内にて吸収コントラストがあるようなＯＣＴデータセットのいずれにおいても適用することができる。好ましい実施形態では、この方法はＯＦＤＩ（ＳＳＯＣＴ）データに適用される。この例示的な方法を「ＳＯＦＤＩ」と呼ぶことができる。例示的な手順４１０及び４２０は、記録される信号がスペクトルのインテフェログラムである、フーリエドメインＯＣＴシステムに有益となることができる。手順４２０にて、波数スペースにおけるスペクトルのインテフェログラムのフーリエ変換によって、軸線４３０を得ることができる。手順４３０における時間周波数分析は、手順４４０の結果を生む（図１における手順１３０として記載）。
【００２８】
組織のＳＯＦＤＩ内処理において（本開示の一例示的実施形態に従って）、分析されるスペクトルに対してＳＮＲを増加させてばらつきを減らすように非干渉性の結合を行うためにいくつかの限定された方法がありうる。従来技術のＳＯＣＴの研究では、スペクトルパラメーターの計算を行う前に５０〜２００のスペクトルが平均化される。冠動脈のような組織の不均質性によって、５０のスペクトルを平均化することが実現可能でない場合がある。手順４６０にて、スペクトルの前処理を、ばらつきを減らして生来の強度に基づく差異を除去するために用いることができる。前処理の方法としては、標準正規変量変換（ＳＮＶ）、フィルタリング／平滑化、フィルタリングを伴う一次導関数、平滑化を伴う二次導関数、又は増化生散乱の補正が含まれるがこれらに限定されない。手順４７０にて、例えば、ベール（Ｂｅｅｒ）の法則を用いる処理／コンピューティング構成によって減衰スペクトルを計算することができる。減衰スペクトル４７０の後処理手順４８０には、減衰スペクトルの形を表すパラメーターを計算すること、又は存在する脂質の確率を計算するために減衰スペクトルをモデルに当てはめることを伴うことができる。その後、パラメーター又は確率の大きさを可視化する。例示的な手順４３０〜４８０は、すべてのＯＣＴ信号（例えば、時間ドメイン及びフーリエドメインＯＣＴシステムからの信号）に適用することができる。
【００２９】
当業者によって理解されるように、他のモデルも実装することができると理解するべきである。
【００３０】
図５は、本開示に従う、深さ分解されたスペクトルを得る例示的なグラフ及び画像である。例えば、これらの例において用いることができるＯＦＤＩシステムは、約１３２０ｎｍの中心波長及び約１２０ｎｍの帯域幅を有する。５１０は、スペクトルのインテフェログラムである。例示的なグラフ５１０は、深さ分解された軸方向の走査５２０を得るためにフーリエ変換される。その後、深さ分解スペクトルを得るために時間周波数分析を用いることができる。時間周波数分析グラフ５２０は、例示的な深さ分解されたスペクトル画像５３０を生成することができる。この例の中で用いられる時間周波数分析方法／手順は、ドュアルウインドウ化された短時間フーリエ変換方法であることができる。２つの異なる大きさを有するハニング（Ｈａｎｎｉｎｇ）ウィンドウを用いて、時間／周波数分解能を最適化するために用いることができる。この深さ分解されたスペクトルを、解釈を容易にするために、波数空間から波長空間Ｓ（λ，ｚ）に変換することができる。
【００３１】
図６は、減衰スペクトルを計算する例示的なグラフ及び画像を示す。例示的な画像には、カルシウムがある領域６１０及び脂質がある領域６５０を含むことがある。関心領域（例えば、６２０と６６０）は、減衰スペクトルを計算するために用いることができる。第１の選択は、アルゴリズムがメトリクスを計算するような、十分なＳＮＲがある組織を含むピクセルを識別することである。関心領域の識別は、手動で又は自動的に計算することができる。このような例示的な自動化された方法の一つは、しきい値を越えた強度を有する組織領域を識別する。画像の雑音フロア（ｆｌｏｏｒ）を計算することができ、そして、雑音フロアの割合よりも大きいピクセル強度として、しきい値強度を計算することができる。図５に示すように、軸線（６３０，６７０）に対して時間周波数分析を計算することができる。各軸線に対して深さ分解スペクトルを計算することができる。この例の中で、８つの隣接するスペクトルを平均化した。例えば、ベール（Ｂｅｅｒ）の法則、−ｌｏｇ１０［Ｓ（λ，ｚ２）／Ｓ（λ，ｚ１）］、を用いて減衰スペクトル（６４０，６８０）を得ることができる。例えば、ｚ１が上面であり、ｚ２が表面から所定距離離れていることができる。
【００３２】
図７は、本開示に従う、減衰スペクトルに対するスペクトルの前処理の効果の例示的なグラフ及び画像を示す。これらの例示的実施形態は、正常組織７２０及び脂質プール７３０がある画像７１０を包含するものである。グラフ７４０にプロットされているのは、前処理なしの領域７２０及び７３０内における、平均減衰スペクトル＋／−９５％信頼区間のグラフである。例示的なグラフ７５０、７６０、７７０は、スペクトル内のばらつき及び高頻度振動を減らすための、前処理ありの領域７２０及び７３０内の例示的な平均減衰スペクトル＋／−９５％信頼区間である。例示的なグラフ７５０は、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙフィルタの効果を示す。この例示的実施形態において、第４次の多項式が用いられ、スペクトルが平均化され、高周波変調を減らしている。例示的なグラフ７６０は、標準正規変量変換の効果を示す。ここにおいて、スペクトルの形を保持しながら、スペクトル内のばらつきを減らしている。７７０の例示的なグラフ及び画像は、標準正規変量変換及びＳａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙの第４次多項式フィルタの組み合わさった効果を示しており、ここにおいて、ばらつきが減り、スペクトルの形は保持され、高頻度振動が減っている。
【００３３】
図８は、本開示に従う、深さ分解ＳＯＦＤＩ分類、脂質の確率、又はＯＦＤＩ画像のパラメーターの例示的な可視化を示す。上記のように、固定長に対して減衰スペクトルを計算し、関心領域の全長にわたって軸線を通して繰返すことができる。この図において示した例は、脂質プールがある例示的な画像８１０、及びカルシウムの例示的な画像８４０のＯＦＤＩ画像である。８２０及び８５０は、標準正規変量変換を用いて前処理された、σｓ＝（減衰スペクトルの０次モーメントで割った二次モーメント）のパラメトリック画像である。ホットカラーマップが用いられており、ここにおいて、黄色が高いσＳを示し、赤が低いσｓを示す。例示的な画像８３０及び８６０は、ＯＦＤＩ画像の上に重ねられたパラメトリック画像を含む画像である。脂質リッチ域はσｓが高い。アルゴリズムによって計算されたパラメーター又は確率それぞれに対して同様のマップを生成することができる。
【００３４】
図９は、本開示に従う、ケモグラムを用いるパラメーター又は確率の分類の例示的な可視化を示す。スペクトルのパラメーターを可視化する例示的なケモグラム方法を用いて、関心領域（例えば、脂質高含有量域）を容易に識別することができる。一つの軸線に対して一つのパラメトリック又は確率の値が割当てられ、ホットカラーマップを用いて表示される。図９に示した例には、脂質プール画像９１０があるＯＦＤＩ画像及びカルシウム画像９２０を含んでいる。深さ分解されたＳＯＦＤＩのパラメトリック又は確率画像（図８に示したようなもの）からの平均値を用いてケモグラムを生成することができる。ＯＦＤＩ画像の底にケモグラムを表示することができる。この例において、ホットカラーマップを用いた。ここにおいて、（図８に関して示したように）明るい影が、高いσｓに対応し、暗い影が低いσｓに対応する。
【００３５】
図１０は、スペクトロスコピーＯＣＴから得られたスペクトル波長（又は波数）軸の較正のための方法１０００の例示的実施形態の流れ図を示す。本開示に従う減衰スペクトルの解釈にとって、波長軸の較正は重要である。この波長軸の較正において、ＳＯＦＤＩから得られた既知及び測定されたスペクトルとの比較を行うことができる。信号比較処理１０３０への信号入力は、ＳＯＦＤＩから得られたスペクトル１０１０及び基準又は測定された（ゴールドスタンダード）スペクトル１０２０である。スペクトル１０１０には、実験的なデータセットからの画像（例えば、冠内の画像）から得られたスペクトル又は較正実験によって得られたスペクトル（例えば、ミラーをイメージング、又は現像をイメージング）によって得られたスペクトルを含むことができる。一例示的実施形態によれば、ＯＣＴ／ＯＦＤＩ光源の測定スペクトル１０２０と比べて、画像内の高反射表面（例えば、シース、ガイドワイヤー）から測定された、深さ分解スペクトル１０１０の比較を用いることができる。波長軸シフトを決定する例示的な信号の比較方法は、スペクトル１０１０及び１０２０の間の相互相関を含むことができるが、これに限定されない。波長シフトは、スペクトル１０１０の相互相関及びスペクトル１０２０の時間シフトバージョンが最大である、波長シフトを検出することによって決定することができる。数字１０４０は、波長軸シフトであり、例示的な手順１０３０によって決定される。例示的なシステムの点広がり関数によって決定された波長帯域幅と組み合わさって、本例示的な校正手順は、用いられるシステムにかかわらず、波長範囲を自己参照することを容易にする。
【００３６】
信号比較処理１０３０の別の例示的実施形態によれば、基準吸水スペクトル１０２０をベールの法則によって得られた吸水スペクトル１０１０を比較することができる（例えば、実験的又は較正画像の時間周波数分析、−ｌｏｇ１０［Ｓ（λ，ｚ２）／Ｓ（λ，ｚ１）］を用いて測定する）。画像の時間周波数分析からの吸収スペクトルを、組織表面（例えば、深さｚ２の）からの反射と、シース（例えば、深さｚ１の）からの反射との間で測定することができる。波長シフト１０４０を決定するために信号比較手順１０３０から例示的相互相関を用いることができる。その後の時間周波数分析を用いて計算されたスペクトル１０５０の波長軸を、シフト１０４０によってシフトすることができ、正しい波長（波数）軸の新しい信号１０７０を作ることができる。更なる別の例示的実施形態では、例えば、放射性造影剤媒体、食塩水、デキストラン、デキストロース、又は他の媒体である、プローブと組織表面との間の媒体の吸収スペクトルを測定することによって、較正を行うことができる。
【００３７】
図１１は、本開示の一例示的実施形態に従う、深さ分解ＳＯＦＤＩの分類、脂質の確率又はＯＦＤＩ画像のパラメーターのいくつかの例示的な可視化を示す。例えば、上記のように、固定長に対して減衰スペクトルを決定又は計算することができ、関心領域の全長にわたっての軸線を通して繰り返すことができる。図１１に示した例示的な可視化には、脂質プールの例示的な画像１１１０、及び脈管内膜の厚大化、線維性斑の例示的な画像１１３０のＯＦＤＩ画像を含む。１１４０及び１１５０は、色相彩度値（ＨＳＶ）の方法を用いてＯＦＤＩ画像の上に重なった減衰スペクトルの勾配と光減衰係数が乗算されたパラメトリック画像である。減衰スペクトルは、標準正規変量変換（ＳＶＮ）を用いて前処理することができる。ホットグレースケールマップを用いることができ、ここにおいて、明るいグレーは、減衰係数が高いことを示し、減少する減衰の勾配が急であることを示す。脂質リッチ域１１２０は、スペクトル及び光減衰が高い。本開示の例示的実施形態に従って、例示的手順とともに計算されたパラメーター又は確率それぞれに対して同様のマップを生成することができる。
【００３８】
図１２は、本開示の一例示的実施形態に従う、ＯＦＤＩ画像内の後退ＳＯＦＤＩ分類、脂質の確率又はパラメーターのいくつかの例示的な可視化を示す。ここにおいて、図１１及び／又は図８に示すように、個別の深さ分解された確率又はパラメトリック画像の自動化された容積測定再構成１２１０を示している。また、図１２において、ケモメトリックな後退（ｐｕｌｌｂａｃｋ）１２２０の例示的な可視化を提供する。ここにおいて、画像における各線は、図９に記載されたように獲得される。ケモメトリックな可視化によって表面的な脂質又は要素が強調される。
【００３９】
図１３は、例示的な基礎減衰スペクトルの例示的なグラフを示す。ここに示した基礎スペクトル１３００は、１４５ｎｍの帯域幅の例示的なＯＦＤＩシステムを用いて得られたヒトの冠動脈のＯＦＤＩ画像から主要素分析を用いて得ることができる。図１３にも第１の主要素１３１０、第２の主要素１３２０及び第３の主要素１３３０を示す。分離された要素（即ち、脂質、コレステロール、コラーゲン、カルシウム）の吸収、散乱、及び／又は、減衰スペクトルを得ることによっても、基礎スペクトルを得ることができる。
【００４０】
図１４は、本開示の別の例示的実施形態に従う、複数の要素の確率マップを得るための流れ図を示す。例えば、モデルへの入力は、記録されたスペクトルのインテフェログラムＳ（ｋ）であることができる。手順１４３０における処理された軸方向の走査は、手順１４３５の中で時間周波数分析を用いて処理され、手順１４４０にて深さ分解スペクトルを得ることができる。なお、当業者によって理解されるように、他の解析及び／又は手順を実装することができると理解するべきである。信号散乱モデル（１４５０と１４６０を参照）のような例示的な光モデルを用いて、各ピクセル（μｔ（ｚ’），μｂ（ｚ’））及び各波長μｔ（ｚ’，λ）に対して減衰及び散乱係数を得ることができる。この減衰スペクトルμｔ（ｚ’，λ）は、ブロック１４７０にあるように、最小二乗解析又は非負最小二乗解析を用いて基礎スペクトル１４８０に適合することができる。ブロック１４９０にあるように、各基礎スペクトル、μｔ（ｚ’）及びμｂ（ｚ’）に対する適合係数は、予測モデルへと入力される。予測モデルには、多項式ロジスティック回帰、判別分析、決定木を含むことができる。ブロック１４９５の出力には、分類を含むことができ、例えば、脂質、カルシウム、繊維質、外膜の脂肪、コラーゲン、コレステロール、マクロファージなど、及びこの分類に関連する確率である。なお、当業者によって理解されるように、他のモデルを実装することができると理解するべきである。
【００４１】
図１５は、本開示の一例示的実施形態に従う、複数の要素又は化学物質の例示的確率マップの例を示す。図１５に示した例は、予測モデルのための判別分析を用いている。判別分析モデルの出力の例示的な結果には、主要な要素又は化学物質の確率を含むことができる。この図１５の例は、脂質（明るいスケール）、カルシウム（暗いスケール）、外膜の脂肪（中程度スケール）、及び線維組織（高輝度スケール）の例示的な確率及び分類マップを示す。スケールの強度は、分類を表し、値は確率を表す。
【００４２】
なお、当業者によって理解されるように、図１４及び１５の例示的実施形態のために、他のモデルを実装することができると理解するべきである。
【００４３】
本開示において議論された方法の例示的実施形態を実装することにおいて、ＯＣＴ及びＯＦＤＩの冠内画像のコントラストを増やすことができ、これによって、時間を減らし、解釈された画像の精度を向上させることができる。コントラストを向上させ、脂質がある領域の識別を向上させることによって、迅速な包括的な可視化を促進することができ、局所的な治療方法のガイダンスや適切な処置選択肢の評価を可能にすることができる。本開示の方法によって得られた組織要素、化合物又は化学物質の付加的な例示的情報は処置方法を用いて計算することができ、診断及び／又は治療手順をガイドするために、実時間において二次元又は三次元で表示することができる。
【００４４】
上記は、本開示の原理を示したに過ぎない。当業者には、本開示の教示を鑑みて、記載した実施形態に対する様々な修正及び変更が明白である。実際に、本開示の例示的実施形態に従う、構成、システム及び方法は、ＯＣＴシステム、ＯＦＤＩシステム、ＳＤ−ＯＣＴシステム又は他の画像処理システムのいずれをも共に用いたり、及び／又は、実装することができる。例えば、２００５年５月２６日に国際特許公報ＷＯ  ２００５／０４７８１３として刊行された２００４年９月８日に出願された国際特許出願ＰＣＴ／ＵＳ２００４／０２９１４８、２００６年５月４日に米国特許公報２００６／００９３２７６として刊行された２００５年１１月２日に出願された米国特許出願１１／２６６７７９、及び２００５年１月２７日に米国特許公報２００５／００１８２０１として刊行された２００４年７月９日に出願された米国の特許出願１０／５０１２７６、及び２００２年５月９日に刊行された米国特許公報２００２／０１２２２４６に記載されたものとともに用いられ、これら全体を本開示に参照によって組み入れる。このように、本開示において明示的に示したり記載されていないが、本開示の原理を具体化する様々なシステム、構成、及び方法を当業者は実施することができ、従って、これらは本開示の精神及び範囲に含まれると理解するべきである。また、本開示において記載された例示的実施形態は、お互い共に動作することができ、また、入れ替えて動作することができる。また、本開示における上の個所において参照によって明示的に従来技術の知識が組み入れられていない限りにおいて、そのような従来技術の知識は全体を本開示に明示的に組み入れる。本開示において上で引用したすべての刊行物は、その全体を本開示に参照によって組み入れる。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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