(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
脂質コアプラーク（ＬＣＰ）被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を構築するための方法であって、
ａ．複数の血管試料の壁上の複数の場所のそれぞれの場所について、
プローブを使って、２つ以上の波長の近赤外線を前記場所に照射するステップと、
前記プローブによって、前記場所から反射された近赤外線を受光するステップと、
コンピューティングデバイスにより、前記場所から前記反射された近赤外線に基づき反射スペクトルを決定するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記反射スペクトルが前記場所にＬＣＰが存在することを示すかどうかを、ＬＣＰ分類器を前記反射スペクトルに適用することによって判定するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記反射スペクトルが前記場所に前記ＬＣＰが存在することを示す場合に前記場所を選択するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップと、
ｂ．前記コンピューティングデバイスにより、ステップａからのそれぞれの選択された場所の前記反射スペクトルおよびコラーゲンの構造的完全性の指標データに基づき前記ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記コンピューティングデバイスにより、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップは、
ａ．前記場所に関連付けられた架橋コラーゲンの測定を判定するために、コンピューティングデバイスにより前記場所の断面の画像を分析することを含み、前記画像はピクロシリウスレッドで染色した前記断面の偏光コントラスト画像である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像はカラー画像であり、
前記コンピューティングデバイスにより、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップは、
ａ．前記コンピューティングデバイスにより、前記画像中で、前記場所に関連付けられた赤色、オレンジ色、黄色および緑色のすくなくとも１つのピクセルの数を数えることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像はグレースケール画像であり、
前記コンピューティングデバイスにより、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップは、
ａ．前記コンピューティングデバイスにより、前記画像中で、前記場所に関連付けられたピクセル閾値を超えるピクセルの数を数えることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
さらに、
ａ．前記コンピューティングデバイスにより、コラーゲンの構造的完全性の閾値を受信するステップと、
ｂ．前記コンピューティングデバイスにより、さらに前記コラーゲンの構造的完全性の閾値に基づいて、前記ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
コンピュータ装置であって、 
ａ．分析コンポーネントは、
ｉ．複数の血管試料の壁上の複数の場所のそれぞれの場所について、
反射スペクトルを受信し、前記反射スペクトルは、２つ以上の波長の近赤外線を照射されたときに前記場所から反射される反射近赤外線に基づいており、
前記反射スペクトルが前記場所に脂質コアプラーク（ＬＣＰ）が存在することを示すかどうかを、ＬＣＰ分類器を前記反射スペクトルに適用することによって判定し、
前記反射スペクトルが前記場所にＬＣＰが存在することを示す場合に前記場所を選択し、および
前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定することができるように、ならびに
ｉｉ．ステップｉからのそれぞれの選択された場所の前記反射スペクトルおよびコラーゲンの構造的完全性の指標データに基づき前記ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成することを行わせるように、構成されている、コンピュータ装置。
【請求項７】
前記分析コンポーネントは、さらに、
ａ．前記場所に関連付けられている架橋コラーゲンの測定を判定するために、前記場所の断面の画像を分析することであって、前記画像はピクロシリウスレッドで染色した断面の偏光コントラスト画像である、前記画像を分析すること、
によって、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定できるように構成されている、請求項６に記載のコンピュータ装置。
【請求項８】
前記画像はカラー画像であり、
前記分析コンポーネントは、さらに、
ａ．画像中で、前記場所に関連付けられている赤色、オレンジ色、黄色および緑色のすくなくとも１つのピクセルの数を数えること、
によって、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定できるように構成されている、請求項７に記載のコンピュータ装置。
【請求項９】
前記画像はグレースケール画像であり、
前記分析コンポーネントは、さらに、
ａ．画像中で、前記場所に関連付けられているピクセル閾値を超えるピクセルの数を数えること、
によって、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定できるように構成されている、請求項７に記載のコンピュータ装置。
【請求項１０】
前記分析コンポーネントは、さらに、
ａ．コラーゲンの構造的完全性の閾値を受信し、そして
ｂ．前記コラーゲンの構造的完全性の閾値に基づいて、前記ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成する、
ように構成されている、請求項６に記載のコンピュータ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜関連出願の相互参照＞
本願は、「プラーク被膜の完全性の特性(Characterization of Plaque Cap Integrity)」と題する、２０１５年３月１０日に出願された米国特許出願第６２／１３１，１４０号の利益および優先権を主張し、その内容を参照により本明細書に援用する。
【０００２】
＜技術分野＞
本発明の技術は、一般的に脂質コアプラーク被膜の評価および検出の分野に関するものであり、より具体的には、近赤外分光法を使用した脂質コアプラーク被膜の完全性(integrity)の評価に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
脂質コアプラーク（ＬＣＰ）の場所および特性は、プラークが急性冠動脈イベントを引き起こす危険性を評価するための重要な考慮事項である。膨張リモデリング、プラーク容積増大、炎症、脂質コア、および閾値未満の被膜厚さなどの特性を示すＬＣＰは、不安定ＬＣＰ(バルネラブルＬＣＰ：vulnerable LCPs)に分類されうる。不安定ＬＣＰは、冠動脈血栓による突然死における責任病変として、死後に、ほとんどの場合に関与している構造である。その結果、不安定ＬＣＰの検出は、ＬＣＰが将来破裂する危険性を評価するためのツールとして、インターベンション心臓病学コミュニティでは大きな関心を寄せている。いくつかの既存のシステムは、脂質充満コア(lipid-filled core)の上に被さる線維性被膜の厚さの予測を試みている。例えば、そのようなシステムの１つは、２０１５年２月１７日に発行された、マッデンおよびレイクルンの米国特許第８，９５８，８６７号に記載されている。しかしながら、被膜の厚さは、破裂に対するＬＣＰ被膜の不安定性（または脆弱性）を評価するための、ＬＣＰ被膜の構造についての十分な情報を提供しないだろう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第８，９５８，８６７号明細書
【発明の概要】
【０００５】
被膜の完全性および破裂の可能性を評価するために、例えばＬＣＰの上に被さる被膜内の架橋コラーゲン(cross-linked collagen)の相対的な存在または減少を測定するための技術の必要性は依然としてある。
【０００６】
一態様では、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器(LCP cap collagen structural integrity classifier)を構築するための、コンピュータにより実現される方法がある。いくつかの実施形態では、複数の血管壁上の複数の場所のそれぞれの場所のためのものであり、この方法は、プローブを使って、近赤外線の２つ以上の波長をその場所に照射するステップを含む。この方法は、プローブにより、その場所から反射された近赤外線を受光するステップを含むことができる。この方法は、コンピューティングデバイスにより、その場所から反射された近赤外線に基づき反射スペクトルを決定するステップを含むことができる。この方法は、コンピューティングデバイスにより、反射スペクトルがその場所のＬＣＰの存在を示すかどうかをＬＣＰ分類器を反射スペクトルに適用することによって判定するステップを含むことができる。この方法は、コンピューティングデバイスにより、反射スペクトルがその場所にＬＣＰの存在を示す場合にその場所を選択するステップを含むことができる。この方法は、コンピューティングデバイスにより、その場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データ(collagen structural integrity indicator data)を決定するステップを含むことができる。この方法は、コンピューティングデバイスにより、それぞれの選択された場所の反射スペクトルおよびコラーゲンの構造的完全性の指標データに基づきＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成するステップを含むことができる。
【０００７】
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスにより、その場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップは、その場所に関連付けられている架橋コラーゲンの測定を判定するために、コンピューティングデバイスによりその場所の断面の画像を分析することを含み、その画像はピクロシリウスレッド(Picrosirius red)で染色した断面の偏光コントラスト画像である。
【０００８】
いくつかの実施形態では、画像はカラー画像であり、コンピューティングデバイスにより、その場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップは、コンピューティングデバイスにより、画像中で、その場所に関連付けられている赤色、オレンジ色、黄色および緑色のすくなくとも１つのピクセルの数を数えることを含む。いくつかの実施形態では、画像はグレースケール画像であり、コンピューティングデバイスにより、その場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップは、コンピューティングデバイスにより、画像中で、その場所に関連付けられているピクセル閾値を超えるピクセルの数を数えることを含む。いくつかの実施形態では、この方法は、コンピューティングデバイスにより、コラーゲンの構造的完全性の閾値を受信するステップと、コンピューティングデバイスにより、さらにコラーゲンの構造的完全性の閾値に基づいて、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成するステップと、を含むことができる。
【０００９】
別の態様では、分析コンポーネントを含むコンピュータデバイスがある。分析コンポーネントは、複数の血管壁上の複数の場所のそれぞれの場所について、近赤外線の２つ以上の波長を照射したときにその場所から反射された近赤外線に基づいている、反射スペクトルを受光でき、反射スペクトルがその場所にＬＣＰが存在することを示すかどうかをＬＣＰ分類器を反射スペクトルに適用することによって判定でき、反射スペクトルがその場所にＬＣＰが存在することを示す場合にその場所を選択でき、その場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定できるように構成することができる。分析コンポーネントは、複数の血管壁上の複数の場所のそれぞれの場所について、それぞれの選択された場所の反射スペクトルおよびコラーゲンの構造的完全性の指標データに基づいて、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成するように構成することができる。
【００１０】
いくつかの実施形態では、コンピュータデバイスの分析コンポーネントは、さらに、その場所に関連付けられている架橋コラーゲンの測定を判定するために、その場所の断面の画像を分析することによってその場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定できるように構成することができ、その画像はピクロシリウスレッドで染色した断面の偏光コントラスト画像である。
【００１１】
いくつかの実施形態では、画像はカラー画像であり、分析コンポーネントは、さらに、画像中で、その場所に関連付けられている赤色、オレンジ色、黄色および緑色のすくなくとも１つのピクセルの数を数えることによって、その場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定できるように構成することができる。いくつかの実施形態では、画像はグレースケール画像であり、分析コンポーネントは、さらに、画像中で、その場所に関連付けられているピクセル閾値を超えるピクセルの数を数えることにより、その場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定できるように構成することができる。いくつかの実施形態では、コンピュータデバイスの分析コンポーネントは、さらに、コラーゲンの構造的完全性の閾値を受信し、そして、コラーゲンの構造的完全性の閾値に基づいて、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成するように構成することができる。
【００１２】
本技術の他の態様および利点は、例によってのみ本技術の原理を示す、添付図面と併せて、以下の詳細な説明を読むと明らかになるであろう。
本発明の技術の前記の、ならびに他の、目的、特徴、および利点、さらには本発明の技術それ自体は、添付図面と併せて読んだときに、さまざまな実施形態の以下の説明から、より完全に理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】それぞれがＬＣＰを含む２つの冠動脈試料を示す図である。
【図２Ａ】光学分光カテーテルシステムを示す図である。
【図２Ｂ】図２Ａのカテーテルの一部の代替的図面である。
【図３】冠動脈の断面試料についてのピクロシリウス（ＰＳ）レッドで染色した画像を示す。
【図４】ＰＳレッドで染色した断面試料の画像を分析する方法を示す流れ図である。
【図５】ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を構築する方法を示す流れ図である。
【図６】血管壁を調査し、ＬＣＰ被膜のコラーゲン含有量の空間マップを生成するための方法を示す流れ図である。
【図７】ＬＣＰ被膜のコラーゲン含有量の空間マップを表示するための例示的なグラフィックディスプレイを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
この技術は、血管壁のインビボ調査を行うために近赤外分光法を使用する方法および装置、ならびにＬＣＰ被膜の完全性の分類を行う。この技術は、ＬＣＰ被膜の完全性を評価するために、ＬＣＰのさまざまな生化学的成分の間の近赤外スペクトル差を利用して、ＬＣＰ被膜中の架橋コラーゲンの相対的な存在または減少を特徴付ける。
【００１５】
いくつかの実施形態では、この技術は、破裂に対するＬＣＰの不安定さに関連すると考えられるプラーク特性を識別するために使用されうる。このような不安定ＬＣＰは、一般的に、トリガーとなる活動または患者側の事象がある場合、またはない場合に、急性冠動脈症候群の原因となる血栓症に至る潰瘍形成、破裂、または腐食などの事象を生じる傾向のあるＬＣＰとして記述することができる。例えば、この技術は、不安定で、破裂する可能性が高い場合のある、架橋コラーゲンの量が少ないアテローム性動脈硬化ＬＣＰを非破壊的に識別するために使用されうる。いくつかのアプリケーションでは、この技術によってもたらされる特定のＬＣＰに関する情報は、医師がこれらのＬＣＰに対処するために適切な薬剤または手術による介入を決定する際に役立ちうる。いくつかのアプリケーションでは、この技術によってもたらされる特定のＬＣＰに関する情報は、ＬＣＰの治療に関して特定の薬剤の有効性を評価するステップを円滑にすることができる。
【００１６】
図１は、それぞれがＬＣＰを含む２つの動脈試料を示す図である。動脈断面１００は、内腔１１５、線維性組織１０５、およびＬＣＰと整合性のとれている脂質の豊富な構造、すなわち脂質プール１２０および壊死性コア１２５を示す。線維性組織１０５は、プラークの脂質含有部分の上に載る、高コラーゲン含有量（コラーゲン含有量が高い：high collagen content）の厚い被膜１１０を構成する。被膜の高コラーゲン含有量は大きい構造的完全性を与え、被膜は破裂に対して強くなる。動脈断面１５０は、内腔１６５、線維性組織１５５、ＬＣＰと整合性のとれている脂質の豊富な構造、すなわち脂質プール１７０および壊死性コア１７５を示す。ＬＣＰ構造を内腔１６５から分離する線維性組織１５５は、低コラーゲン含有量（コラーゲン含有量が低い：low collagen content）の極薄領域１６０を有する。断面１５０内に示されているプラークは、領域１６０が脂質プール１７０および壊死性コア１７５を破裂させてその内容物を内腔１６５内に放出する可能性が高く、延いては心臓組織への血流を妨げる血栓症が引き起こされうるため、不安定であると考えることができる。
【００１７】
近赤外分光法を実行するためにこの技術の一部として、またはこの技術と併せてさまざまな器具が使用されうる。図２Ａは、光学分光カテーテルシステム２００を示す図である。カテーテルシステム２００は、一般的に、血管分析に使用されうる。例えば、カテーテルシステム２００は、近赤外線を血管壁に照射し、血管壁から反射された近赤外線を受光するために使用することができる。この技術では、受光した反射近赤外線を使用して、検出されたＬＣＰの被膜の完全性およびコラーゲン含有量を評価することができる。カテーテルシステム２００は、プローブもしくはカテーテル２０５、およびスペクトロメーターシステム２１０を備える。カテーテル２０５は、カテーテルヘッド２０７を備えることができる。スペクトロメーターシステム２１０は、プルバックおよび回転デバイス２１５、光源２２０、検出器システム２２５、および波長走査または波長復号化デバイス２３０を備える。
【００１８】
カテーテルヘッド２０７が血管内の調査のためある部位に配置された後、放射線が生成されうる。示されている例では、光源２２０によって近赤外線が発生され、注目する１つまたは複数のスペクトル帯域にまたがる波長帯上で同調される。いくつかの実施形態では、注目するスペクトル帯域を供給するために１つまたは複数の広帯域光源が使用され、スペクトロメーターまたは波長符号化方式を使用してさまざまな波長の信号強度が決定される。光信号がカテーテル２０５の光ファイバー内に結合され、カテーテルヘッド２０７に伝送されうる。
【００１９】
いくつかの実施形態では、近赤外スペクトル帯域が分光法のために使用される。例示的なスペクトル帯域は、１０００から１４５０ナノメートル（ｎｍ）、１０００ｎｍから１３５０ｎｍ、１１００ｎｍから１９００ｎｍ、１１５０ｎｍから１２５０ｎｍ、１１７５ｎｍから１２８０ｎｍ、および１１９０ｎｍから１２５０ｎｍまでの波長を有する光を含む。他の例示的なスペクトル帯域は、１６６０ｎｍから１７４０ｎｍ、および１６３０ｎｍから１８００ｎｍまでの波長を含む。いくつかの実装では、スペクトル応答は、完全なスペクトル領域について最初に得られ、次いで、さらなる分析のために完全なスペクトル領域内の帯域が選択される。
【００２０】
いくつかの実施形態では、受光した拡散反射近赤外線がカテーテル２０５の光ファイバー内を下って伝送されプルバックおよび回転デバイス２１５に向かうか、または別の光ファイバー内に入る。これは、受光した放射線または光信号を、１つまたは複数の検出器を備えることができる、検出器システム２２５に供給する。波長走査または復号化デバイス２３０は、標的領域（例えば、血管の内壁）のスペクトル応答を探るために光源２２０を制御しながら、また典型的には流体である、介在する血液または不要な信号源を通して、カテーテルシステム２００の応答を監視する。その結果、スペクトロメーターシステム２１０が、血管壁上の複数の場所のスペクトルを収集することができる。スペクトルの収集が完了すると、次いで、スペクトロメーターシステム２１０は、データをアナライザー２７０に供給することができる。
【００２１】
図２Ｂは、図２Ａのカテーテル２０５の一部の代替的図面である。カテーテル２０５の光ファイバーからの光信号２７５（例えば、近赤外線）は、例えば、折り返し鏡２７７によって向き付けられて、カテーテルヘッド２０７から出て、血管壁２８２の標的領域２８０に当たる。次いで、カテーテルヘッド２０７は、標的領域２８０および介在する流体から拡散反射された光を集光し、反射光線(reflected radiation)２８５を下方のカテーテル２０５へ返す。一実施形態では、カテーテルヘッド２０７は、矢印２８７によって例示されているようにスピンする。これにより、カテーテルヘッド２０７は、血管壁２８２の周全体を走査することができる。他の実施形態では、カテーテルヘッド２０７は、複数の放射体および検出器窓を備え、これは好ましくはカテーテルヘッド２０７の周上に分配される。いくつかの例では、カテーテルヘッド２０７は、分析されている血管の一部分の長さを通して引き戻されている間にスピンする。
【００２２】
アナライザー２７０は、反射光線２８５を受光し、血管壁２８２または注目する他の組織（例えば、カテーテルヘッド２０７の反対側にある領域２８０にある組織）の評価を行うことができる。いくつかの実施形態では、アナライザー２７０は、反射光線２８５に基づき反射スペクトルを決定する。いくつかの実施形態では、反射スペクトルは、拡散反射スペクトルまたは対数変換反射スペクトルであるものとしてよい。いくつかの実施形態では、吸光度スペクトルが決定されうるが、ただし、吸光度は式１で与えられる。
【００２３】
吸光度＝−ｌｏｇ（Ｉ／Ｉｆ）    式１
式１において、Ｉは、反射された放射線の検出された強度であり、Ｉｆは、入射強度である。以下で詳しく説明されるように、アナライザー２７０は、決定されたスペクトルに基づき、コラーゲンの構造的完全性の分類器を用いてＬＣＰの被膜の完全性およびコラーゲン含有量を評価することができる。
【００２４】
＜ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器の構築＞
上で指摘されているように、この技術は、さまざまな生化学的成分の間の近赤外スペクトル差を利用して、ＬＣＰの上に被さる架橋コラーゲンの相対的な存在または減少を判定（例えば予測）し、そしてこの情報に基づいて、被膜の完全性を評価する。いくつかの実施形態では、この技術は、ＬＣＰ被膜の完全性を分類するための数学的分類器またはモデルを構築するステップを伴う。数学的分類器は、既知の組織試料（例えば、ＬＣＰ被膜のコラーゲン含有量が既知の試料）の組織状態と、関連付けられたそれらの試料のスペクトルとの間の関係をモデル化することによって作成することができる。
【００２５】
分類器の構築の一部として、ＬＣＰ被膜中のコラーゲンの存在を測定するために、血管の場所を分析することができる。例えば、血管を薄い切片に切って、一連の断面試料を形成してもよい。その後、コラーゲンを特定するピクロシリウス（ＰＳ）レッドで試料を染色してもよい。ＰＳレッド染色は、コラーゲンを組織学的に可視化するための市販されている方法である。例えば、ＰＳレッドで染色した血管試料は、包埋、薄い切片化、およびＰＳレッド染色のプロセスにより調製することができる。そして、試料の偏光コントラスト画像を撮影することがえきる。有益なことに、画像は、コラーゲンの架橋に起因する複屈折(birefringence)を明るく（または強調:highlight）することができる。偏光コントラスト画像は、ＬＣＰ被膜のコラーゲン線維束の定量的形態分析(quantitative morphometric analysis)に使用することができる。有益なことに、ＰＳレッド染色した断面試料の偏光コントラスト画像では、コラーゲンは赤色／オレンジ色、または緑色／黄色に見え、その一方で脂質コアは黒く見える。技術的には、このことによって、試料の画像中でのコラーゲンの存在をコンピュータで実施する分析(computer-implemented analysis)が容易になる。図３は、血管の薄い断面試料３００の画像を示す。上述したように、断面試料３００をＰＳレッドで染色して調製し、そして偏光コントラスト画像を取得する。図３に示すように、断面３００は内腔３０５、脂質コア３１０、およびプラーク被膜３１５（例えば、内腔３０５と脂質コア３１０の間の領域）を含む。技術的には、断面試料３００の画像を分析して、プラーク被膜３１５中の架橋コラーゲンの存在を判定することができる。
【００２６】
図４は、ＰＳレッド染色した断面試料の画像の分析についての流れ図を示す。分析した試料から得られるデータは、試料から収集したスペクトルと関連付けて用いられて、コラーゲンの構造的完全性の分類器を構築することができる。工程４１０では、内腔の輪郭が描かれる。例えば、内腔は、ＰＳレッド染色した断面試料の画像上で、組織学者によって輪郭を描かれてもよい。内腔の輪郭を描くことは、内腔の境界を決定することを含むことができる。例えば、断面試料３００の画像を参照すると、輪郭を描くことは、内腔３０５の周りに境界線３２０を引くことを含むことができる。同様に、脂質コアの輪郭を描くことができる。断面試料３００の画像を参照すると、輪郭を描くことは、脂質コア３１０の周りに境界線３２５を引くことを含むことができる。いくつかの実施形態では、脂質コアの境界線は、当業者がよく用いているＡＨＡ（米国心臓協会）の定義に基づいて決定することができる。工程４２０では、内腔中心の中心から脂質コアの向こう側（遠い側：far side）まで、プラークの円弧全体にわたって一定の間隔（例えば１°間隔）で放射状の線(rays)を引くことができる。例えば、図３を参照すると、放射状の線３３０は、内腔の中心３３５から、脂質コア３１０の円弧全体にわたって、一定の間隔で引くことができる。
【００２７】
工程４３０では、対象領域(the region of interest)は、放射状の線の一組目によって決定することができ、対象領域は、２本の放射状の線とプラーク被膜の縁部とで囲まれる。例えば、図３を参照すると、対象領域３５０は、隣接する放射状の線３３０ａ、３３０ｂとプラーク被膜３１５の２つの輪郭縁部(the two contoured edges)とで囲まれて、示されている。いくつかの実施形態では、隣接する対象領域を結合して、例えば４５°または９０°（四分円）などの大きい対象領域を形成してもよい。例えば、大きい対象領域は、収集したスペクトルと、工程４４０で決定するコラーゲンの構造的完全性の指標(the collagen structural integrity indicators)との間における角度登録(angular registration)の不確実性を低減するために用いることができる。他の例では、大きい対象領域は、スペクトルの空間分解能の限界を説明するのに用いることができる。
【００２８】
工程４４０では、対象領域におけるコラーゲンの構造的完全性の指標についての１つ以上の値を決定することができる。構造的完全性の指標は、ＰＳレッド染色した断面試料の偏光コントラスト画像の分析によって決定することができる。高コラーゲン含有量は、対象領域内のピクセルの色および／または強度の測定値が高いことに対応してもよく、および／または低コラーゲン含有量は、対象領域内のピクセルの色および／または強度の測定値が低いことに対応してもよい。いくつかの実施形態では、コラーゲンの構造的完全性の指標は、対象領域内におけるＬＣＰ被膜の架橋コラーゲンの存在を定量化する。いくつかの実施形態では、コラーゲンの構造的完全性の指標は、ＬＣＰ被膜の完全性(LCP cap integrity)の基準として用いることができる。いくつかの実施形態では、コラーゲンの構造的完全性の指標は、対象領域内のピクセルの色および／または強度の測定値に基づいていてもよい。例えば、指標は、赤色／オレンジ色および緑色／黄色のピクセルの数を数えることによって算出してもよく、数えた数が多いことは、対象領域中にコラーゲンが多く存在することを意味する。他の例では、指標は、対象領域中の各ピクセルのグレースケールの強度を加算することによって算出してもよい。他の例では、対象領域中の閾値（例えば、１６ビットのグレースケール画像で３００〜５００）を超えるグレースケールピクセルの数を加算してもよい。他の例では、閾値を超える単位面積当たりのピクセルの数を測定してもよい。他の例では、最大および最小のピクセル強度、または対象領域中にピクセルが全く存在しないことを判定してもよい。一般に、コラーゲンの構造的完全性の指標は、対象領域中にコラーゲンが存在しているおよび／または架橋している程度を反映した定性的な測定値であってもよい。いくつかの実施形態では、コラーゲンの構造的完全性の指標についての１つ以上の値は、対象領域を結合する前に決定してもよい。いくつかの実施形態では、コラーゲンの構造的完全性の指標についての１つ以上の値は、対象領域を結合した後に決定してもよい。
【００２９】
図５は、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を構築する方法を示す流れ図５００である。いくつかの実施形態では、図２Ａの分光カテーテルシステム２００は、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を構築する方法を実行することができる。いくつかの実施形態では、別のコンピューティングデバイスが、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を構築する方法を実行することができる。
【００３０】
ステップ５１０で、血管内の場所に対して近赤外線が照射される。図２Ａを参照しつつ上で説明されているように、カテーテルシステム２００は、例えば、血管内の場所に近赤外線を照射するために使用されうる。近赤外線は、特定のスペクトル帯域内の近赤外線を含むことができる。例示的なスペクトル帯域は、１０００から１４５０ナノメートル（ｎｍ）、１０００ｎｍから１３５０ｎｍ、１１００ｎｍから１９００ｎｍ、１１５０ｎｍから１２５０ｎｍ、１１７５ｎｍから１２８０ｎｍ、および１１９０ｎｍから１２５０ｎｍまでを含む。他の例示的なスペクトル帯域は、１６６０ｎｍから１７４０ｎｍ、および１６３０ｎｍから１８００ｎｍまでの波長を含む。ステップ５２０で、その場所から反射された近赤外線が受光される。例えば、カテーテルシステム２００は、その場所から反射された近赤外線を受光することができる。
【００３１】
ステップ５３０で、反射スペクトルは、その場所から反射された近赤外線に基づき決定される。いくつかの実施形態では、アナライザー２７０が、その場所から反射された近赤外線に基づき反射スペクトルを決定することができる。いくつかの実施形態では、反射スペクトルは、拡散反射スペクトルまたは対数変換反射スペクトルであるものとしてよい。いくつかの実施形態では、吸光度スペクトルが決定されうる。
【００３２】
ステップ５４０で、反射スペクトルがＬＣＰの存在を示しているかどうかが判定される。いくつかの実施形態では、反射スペクトルがＬＣＰの存在を示しているかどうかは、参照により本明細書に組み込まれている、Ｓｕｍらにより２００７年１月３日に出願された米国特許第８，０００，７７４号、名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｉｎｔｒａ  Ｌｕｍｉｎａｌ  Ｔｈｒｏｍｂｏｓｉｓ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」において説明されている方法を使用して判定されうる。いくつかの実施形態では、反射スペクトルがＬＣＰの存在を示しているかどうかは、参照により本明細書に組み込まれている、Ｍｏｒｅｎｏらにより２００１年１月２４日に出願された米国特許第６，８１６，７４３号、名称「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  ｉｎ  ｖｉｖｏ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｖｕｌｎｅｒａｂｌｅ  Ａｔｈｅｒｏｓｃｌｅｒｏｔｉｃ  Ｐｌａｑｕｅｓ」において説明されている方法を使用して判定されうる。ステップ５５０で、反射スペクトルがその場所にＬＣＰが存在することを示す場合にその場所が選択される。
【００３３】
ステップ５６０で、その場所に関連付けられている被膜完全性のデータが受信される。被膜完全性のデータは、図４に関連して説明された場所に対して決定された被膜のコラーゲンの構造的完全性の指標を含むことができる。ステップ５７０で、データの収集元となる血管壁の場所がさらにあるかどうかが判定される。残されている複数の血管内に、スペクトルおよび組織病理学データの送り元である場所がさらにある場合、残りの場所毎にステップ５１０〜５６０が繰り返される。そうでない場合、この方法は、ステップ５８０に進む。
【００３４】
ステップ５８０で、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器が、ステップ５１０〜５７０からのそれぞれの選択された場所の反射スペクトルおよび組織病理学データ基づき生成される。いくつかの実施形態では、データは、それぞれの行が対応する場所に対するスペクトルを表す「ｘブロック」行列、および対応する場所に対する被膜のコラーゲンの構造的完全性のデータ（例えば、コラーゲンの構造的完全性の指標値）の「ｙブロック」ベクトルとして設定される。いくつかの実施形態では、コラーゲンの構造的完全性の閾値が被膜のコラーゲンの構造的完全性のデータのベクトルに適用される。いくつかの実施形態では、被膜の完全性の閾値が被膜のコラーゲンの構造的完全性のデータのベクトルに適用され、その結果、「ｙブロック」は被膜完全性の閾値より小さいコラーゲン含有量の被膜の有無を示す。コラーゲンの構造的完全性の閾値の適用は、被膜のコラーゲンの構造的完全性のデータの値を分類することを含んでもよい。例えば、被膜のコラーゲンの値は、閾値に基づいて、「架橋コラーゲン含有量が高い」と「架橋コラーゲン含有量が低い」に分類される。得られた「ｙブロック」は、「架橋コラーゲン含有量が高い」または「架橋コラーゲン含有量が低い」のいずれかを示すそれぞれのスペクトルの適用(indication for)を含むだろう。いくつかの実施形態では、１つ以上のコラーゲンの構造的完全性の閾値を用いて、データを２つ以上に分類してもよい。
【００３５】
次いで、被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器は、それぞれの場所に対する反射スペクトルと組織病理学データとの間の関係をモデル化することによって作成される多変数数学的モデルなどの、いくつかの多変数技術のうちのどれかを使用して生成されうる。これらの数学的モデルは、部分最小二乗判別分析法（Partial Least Squares Discrimination Analysis）（ＰＬＳ−ＤＡ）、マハラノビス距離および大きい残差を用いる主成分分析法（Principle Component Analysis with Mahalanobis Distance and augmented Residuals）（ＰＣＡ／ＭＤＲ）、およびＫ最近傍を用いるＰＣＡ、ユークリッド距離を用いるＰＣＡ、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）、ニューラルネットワーク、およびサポートベクタマシンなどの他の方法、ならびに他の種類の判別手段などの技術に基づくものとすることができる。
【００３６】
いくつかの実施形態では、反射スペクトルがその場所にＬＣＰの存在を示すかどうかを判定する（例えばステップ５４０）ことなしに、被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成してもよい。もし、（例えば、その場所に関連付けられた試料の組織学的分析で判定されたように）反射スペクトルがＬＣＰのない場所に関連付けられているなら、関連付けられた被膜のコラーゲンの構造的完全性の指標として、所定値を使用してもよい。例えば、被膜のコラーゲンの構造的完全性の指標の値を、コラーゲンが多く存在することを示す値に自動的に設定してもよい。
【００３７】
＜血管壁の調査＞
いくつかの実施形態では、この技術は、血管壁を調査し、ＬＣＰ被膜中のコラーゲンの含有量の空間マップ(spatial map)を生成する方法を伴う。図６は、血管壁を調査するための方法を表す流れ図６００である。いくつかの実施形態では、図２Ａの分光カテーテルシステム２００は、血管壁を調査する方法を実行することができる。いくつかの実施形態では、別のコンピューティングデバイスが、血管壁を調査する方法を実行することができる。
【００３８】
ステップ６１０で、血管壁に対して近赤外線が照射される。図２Ａを参照しつつ上で説明されているように、カテーテルシステム２００は、例えば、血管壁に近赤外線を照射するために使用されうる。近赤外線は、特定のスペクトル帯域内の近赤外線を含むことができる。例示的なスペクトル帯域は、１０００から１４５０ナノメートル（ｎｍ）、１０００ｎｍから１３５０ｎｍ、１１００ｎｍから１９００ｎｍ、１１５０ｎｍから１２５０ｎｍ、１１７５ｎｍから１２８０ｎｍ、および１１９０ｎｍから１２５０ｎｍまでを含む。他の例示的なスペクトル帯域は、１６６０ｎｍから１７４０ｎｍ、および１６３０ｎｍから１８００ｎｍまでの波長を含む。ステップ６２０で、血管壁から反射された近赤外線が受光される。例えば、カテーテルシステム２００は、その場所から反射された近赤外線を受光することができる。
【００３９】
ステップ６３０で、反射スペクトルは、血管壁から反射された近赤外線に基づき決定される。いくつかの実施形態では、アナライザー２７０が、血管壁から反射された近赤外線に基づき反射スペクトルを決定することができる。いくつかの実施形態では、反射スペクトルは、拡散反射スペクトルまたは対数変換拡散反射スペクトルであるものとしてよい。いくつかの実施形態では、吸光度スペクトルが決定されうる。
【００４０】
ステップ６４０で、反射スペクトルがＬＣＰの存在を示しているかどうかが判定される。図５のステップ５５０に関してすでに説明されている技術のどれかが使用されうる。反射スペクトルがＬＣＰの存在を示している場合、この方法はステップ６５０に進む。
【００４１】
ステップ６５０で、ＬＣＰ被膜中の架橋コラーゲンの存在は、反射スペクトルがＬＣＰの存在を示す場合にＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を反射スペクトルに適用することによって決定される。いくつかの実施形態では、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器は、図４を参照しつつ上で説明されているように生成された分類器とすることができる。ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器は、血管壁にそった特定の場所の組織を特徴付けるためにスペクトルに適用されてもよい。例えば、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を反射スペクトルに適用することで、スペクトルがＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を構築するために使用される被膜完全性の閾値より大きいコラーゲン含有量を持つＬＣＰ被膜を示す確率が求められる。架橋コラーゲンの存在は、分類器によって与えられる確率が閾値（例えば、０．６）を超えた場合に被膜完全性の閾値より大きいと判定される。ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を反射スペクトルに適用することで、スペクトルがＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を構築するために使用される被膜完全性の閾値より小さい架橋コラーゲンの存在を持つＬＣＰ被膜を示す確率が求められる。そのような実施形態では、被膜中の架橋コラーゲンの存在は、分類器によって与えられる確率が閾値（例えば、０．６）を超えた場合に被膜完全性の閾値より小さいと判定される。別の実施例では、例えば、被膜完全性の閾値を使用しないでＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を構築する場合には、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を反射スペクトルに適用することにより、ＬＣＰ被膜の関連部分のための被膜のコラーゲンの構造的完全性の指標の予測値を提供してもよい。
【００４２】
いくつかの実施形態では、複数の分類器が適用されうる。例えば、第１の分類器は、高コラーゲン含有量のＬＣＰ被膜に対応する被膜完全性の閾値を用いて適用されるものとしてよく、また、第２の分類器は、低コラーゲン含有量のＬＣＰ被膜に対応する被膜完全性の閾値を使用して適用されるものとしてよい。
【００４３】
ステップ６６０で、ＬＣＰ被膜中の架橋コラーゲンの存在の空間マップを示す指標が表示される。いくつかの実施形態では、ＬＣＰ被膜のコラーゲン含有量を示す空間マップが、グラフィックディスプレイ上に表示される。図７は、ＬＣＰ被膜のコラーゲン含有量の空間マップを表示するための例示的なグラフィックディスプレイ７００を示す図である。空間マップでは、ｘ軸のスケールは、プルバック(pull back)（例えば、内腔の半径と直交する距離）をミリメートル（ｍｍ）で表しており、ｙ軸は、３６０°におよぶ内腔周上の角度位置(position in degree)を表している。グラフィックディスプレイ７００は、例えば、ＬＣＰ分類器によって与えられるような、ＬＣＰの存在を示す空間分解図を示している。上で説明されているように、ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を反射スペクトルに適用することで、スペクトルがＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を構築するために使用される被膜完全性の閾値より大きい架橋コラーゲンの存在を持つＬＣＰ被膜を示す確率が求められる。シェーディングスケール(shading scale)７１０は、ＬＣＰの存在確率を、ツーシェードスケール（two-shade scale）にマッピングする。濃陰影領域(heavy shaded region)は、ＬＣＰの確率が低い血管内の場所、例えば場所７１５と、陰影スケール７１０上でそれに対応するスケール位置７２０を示している。薄陰影領域(lightly-shaded region)は、ＬＣＰの確率が高い血管内の場所、例えば場所７２５と、陰影スケール７１０上でそれに対応するスケール位置７３０を示す。識別されたＬＣＰ内において、陰影スケール７４０は、ツーシェードスケール内での被膜の完全性の確率を示す。ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器の適用により予測されるように、ＬＣＰ内の濃陰影領域、例えば、場所７４５と、陰影スケール７４０上でそれに対応するスケール位置７５０は、高被膜完全性(被覆完全性が高い：high cap integrity)の確率が低い血管の場所を示す。ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器の適用により予測されるように、ＬＣＰ内の薄陰影領域、例えば、場所７５５と、陰影スケール７４０上でそれに対応するスケール位置７６０は、高被膜完全性の確率が高い血管の場所を示す。図示した実施形態では、２つの陰影スケール７１０および７４０を結合または重ねることで複合画像スケール７７０を得て、ＬＣＰの確率および被膜のコラーゲンの構造的完全性の確率を示してもよい。
【００４４】
いくつかの実施形態では、血管壁を調査する方法は、反射スペクトルがその場所にＬＣＰの存在を示しているかどうかを判定する（例えばステップ６４０）ことなしに、行ってもよい。いくつかの実施形態では、被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器は、受信した反射スペクトルの全てに適用してもよい。
【００４５】
上述の技術は、デジタル電子回路で、またはコンピュータのハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはこれらの組み合わせで実装することができる。実装は、データ処理装置、例えば、プログラム可能なプロセッサ、１つのコンピュータ、もしくは複数のコンピュータによる実行のため、またはこれらのオペレーションを制御するために、コンピュータプログラム製品、つまり、情報媒体内に、例えば、機械可読記憶装置デバイス内に、明確に具現化されるコンピュータプログラムとしてなされうる。コンピュータプログラムは、コンパイル言語またはインタプリタ言語を含む、任意の形態のプログラミング言語で書かれ、スタンドアロンプログラム、またはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、またはコンピューティング環境において使用するのに適している他のユニットを含む、任意の形態で配備されうる。コンピュータプログラムは、1つのコンピュータ上で、または1つのサイトにあるか、または複数のサイトにまたがって分散され、通信ネットワークによって相互接続されている複数のコンピュータ上で実行されるように配備されうる。
【００４６】
方法ステップは、入力データを操作し、出力を生成することによりコンピュータプログラムを実行して本発明の機能を実行する１つまたは複数のプログラム可能なプロセッサによって実行されうる。方法ステップは、専用論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によっても実行され、また装置は、専用論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）として実装されうる。モジュールは、その機能を実装するコンピュータプログラムおよび／またはプロセッサ／専用回路の部分を指すものとしてよい。
【００４７】
コンピュータプログラムの実行に適しているプロセッサとしては、例えば、汎用マイクロプロセッサ、専用マイクロプロセッサ、および任意の種類のデジタルコンピュータの任意の１つまたは複数のプロセッサが挙げられる。一般に、プロセッサは、読み取り専用メモリまたはランダムアクセスメモリまたはその両方から命令およびデータを受け取る。一般に、コンピュータは、データを格納するための１つまたは複数の大容量記憶装置デバイス、例えば、磁気ディスク、磁気光または光ディスクも備え、これらからデータを受け取るか、またはこれらにデータを転送するか、またはその両方を行うように動作可能なように結合されうる。データ伝送および命令も、通信ネットワークを経由してなされるものとしてよい。コンピュータプログラムの命令およびデータを具現化するのに好適な情報媒体は、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびフラッシュメモリデバイスなどの半導体メモリデバイス、磁気ディスク、例えば、内蔵ハードディスクまたはリムーバブルディスク、光磁気ディスク、ならびにＣＤ−ＲＯＭおよびＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む、あらゆる形態の不揮発性メモリを含む。プロセッサおよびメモリは、専用論理回路で補完されるか、または専用論理回路に組み込まれうる。
【００４８】
ユーザーと情報のやり取りを行うために、上述の技術は、ユーザーに情報を表示するための表示デバイス（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）ならびにキーボードおよびユーザーがコンピュータに入力を送るために（例えば、ユーザーインターフェース要素とやり取りするために）使用できるポインティングデバイス、例えば、マウスもしくはトラックボールを有するコンピュータ上に実装することができる。他の種類のデバイスも、ユーザーと情報をやり取りするために使用することができ、例えば、ユーザーに返されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバックとすることができ、ユーザーからの入力は、音響、話し声、または触覚入力を含む、任意の形態で受け取ることができる。
【００４９】
上述の技術は、バックエンドコンポーネントを、例えば、データサーバーとして、および／またはミドルウェアコンポーネントを、例えば、アプリケーションサーバとして、および／またはフロントエンドコンポーネントを、例えば、ユーザーと例示的実装との情報のやり取りに使用されるグラフィカルユーザーインターフェースおよび／またはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータとして、またはそのようなバックエンド、ミドルウェア、またはフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを備える分散コンピューティングシステム内に実装することができる。システムのコンポーネントは、デジタルデータ通信の任意の形態または媒体、例えば、通信ネットワークによって相互接続することができる。通信ネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、例えばインターネットが挙げられ、有線とワイヤレスの両方がある。
【００５０】
コンピューティングシステムは、クライアントおよびサーバーを備えることができる。クライアントおよびサーバーは、一般に、互いに隔てられており、典型的には、通信ネットワークを通じて情報のやり取りを行う。クライアントとサーバーとの関係は、コンピュータプログラムが各コンピュータ上で実行され、互いとの間にクライアント-サーバー関係を有することによって発生する。
【００５１】
本発明の技術は、特定の実施形態に関して説明されている。本明細書で説明されている代替的形態は、例示することのみを目的とする例であり、いかなる形でも代替的形態を制限することはない。説明されている方法のステップは、異なる順序で実行されうるが、それでも、所望の結果が得られる。他の実施形態も、以下の請求項の範囲内に収まる。
本明細書の開示内容は、以下の態様を含み得る。
（態様１）
脂質コアプラーク（ＬＣＰ）被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を構築するための、コンピュータにより実現される方法であって、
ａ．複数の血管壁上の複数の場所のそれぞれの場所について、
プローブを使って、２つ以上の波長の近赤外線を前記場所に照射するステップと、
前記プローブによって、前記場所から反射された近赤外線を受光するステップと、
コンピューティングデバイスにより、前記場所から前記反射された近赤外線に基づき反射スペクトルを決定するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記反射スペクトルが前記場所にＬＣＰが存在することを示すかどうかをＬＣＰ分類器を前記反射スペクトルに適用することによって判定するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記反射スペクトルが前記場所に前記ＬＣＰが存在することを示す場合に前記場所を選択するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップと、
ｂ．前記コンピューティングデバイスにより、ステップａからのそれぞれの選択された場所の前記反射スペクトルおよびコラーゲンの構造的完全性の指標データに基づき前記ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成するステップと、を含む方法。
（態様２）
前記コンピューティングデバイスにより、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップは、
ａ．前記場所に関連付けられた架橋コラーゲンの測定を判定するために、コンピューティングデバイスにより前記場所の断面の画像を分析することを含み、前記画像はピクロシリウスレッドで染色した前記断面の偏光コントラスト画像である、態様１に記載の方法。
（態様３）
前記画像はカラー画像であり、
前記コンピューティングデバイスにより、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップは、
ａ．前記コンピューティングデバイスにより、前記画像中で、前記場所に関連付けられた赤色、オレンジ色、黄色および緑色のすくなくとも１つのピクセルの数を数えることを含む、態様２に記載の方法。
（態様４）
前記画像はグレースケール画像であり、
前記コンピューティングデバイスにより、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定するステップは、
ａ．前記コンピューティングデバイスにより、前記画像中で、前記場所に関連付けられたピクセル閾値を超えるピクセルの数を数えることを含む、態様２に記載の方法。
（態様５）
さらに、
ａ．前記コンピューティングデバイスにより、コラーゲンの構造的完全性の閾値を受信するステップと、
ｂ．前記コンピューティングデバイスにより、さらに前記コラーゲンの構造的完全性の閾値に基づいて、前記ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成するステップと、を含む、態様１に記載の方法。
（態様６）
コンピュータ装置であって、 
ａ．分析コンポーネントは、
ｉ．複数の血管壁上の複数の場所のそれぞれの場所について、
反射スペクトルを受信し、前記反射スペクトルは、２つ以上の波長の近赤外線を照射されたときに前記場所から反射される反射近赤外線に基づいており、
前記反射スペクトルが前記場所に脂質コアプラーク（ＬＣＰ）が存在することを示すかどうかをＬＣＰ分類器を前記反射スペクトルに適用することによって判定し、
前記反射スペクトルが前記場所にＬＣＰが存在することを示す場合に前記場所を選択し、および
前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定することができるように、ならびに
ｉｉ．ステップｉからのそれぞれの選択された場所の前記反射スペクトルおよびコラーゲンの構造的完全性の指標データに基づき前記ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成することを行わせるように、構成されている、コンピュータ装置。
（態様７）
前記分析コンポーネントは、さらに、
ａ．前記場所に関連付けられている架橋コラーゲンの測定を判定するために、前記場所の断面の画像を分析することであって、前記画像はピクロシリウスレッドで染色した断面の偏光コントラスト画像である、前記画像を分析すること、
によって、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定できるように構成されている、態様６に記載のコンピュータ装置。
（態様８）
前記画像はカラー画像であり、
前記分析コンポーネントは、さらに、
ａ．画像中で、前記場所に関連付けられている赤色、オレンジ色、黄色および緑色のすくなくとも１つのピクセルの数を数えること、
によって、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定できるように構成されている、態様７に記載のコンピュータ装置。
（態様９）
前記画像はグレースケール画像であり、
前記分析コンポーネントは、さらに、
ａ．画像中で、前記場所に関連付けられているピクセル閾値を超えるピクセルの数を数えること、
によって、前記場所に関連付けられているコラーゲンの構造的完全性の指標データを決定できるように構成されている、態様７に記載のコンピュータ装置。
（態様１０）
前記分析コンポーネントは、さらに、
ａ．コラーゲンの構造的完全性の閾値を受信し、そして
ｂ．前記コラーゲンの構造的完全性の閾値に基づいて、前記ＬＣＰ被膜のコラーゲンの構造的完全性の分類器を生成する、
ように構成されている、態様６に記載のコンピュータ装置。
【符号の説明】
【００５２】
１００  動脈断面
１０５、１５５  線維性組織
１１５、１６５  内腔
１２０、１７０  脂質プール
１２５、１７５  壊死性コア
１５０  動脈断面
２００  光学分光カテーテルシステム
２４０  患者
２４５  大腿動脈
２５０  冠動脈
２５５  心臓
２６０  頸動脈
２７７  折り返し鏡
２８０  標的領域
３００  断面試料
５００、６００  流れ図
７００グラフィックディスプレイ
【図１】
0006615647.tif 000002
【図２Ａ】
0006615647.tif 000003
【図２Ｂ】
0006615647.tif 000004
【図３】
0006615647.tif 000005
【図４】
0006615647.tif 000006
【図５】
0006615647.tif 000007
【図６】
0006615647.tif 000008
【図７】
0006615647.tif 000009