(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波トランスデューサキャップ（１０）であって、超音波トランスデューサ（２２）を補完する内部空洞を有する中空体（１２）を備え、前記中空体（１２）は、
前記中空体（１２）の長さに沿って配置され、前記中空体（１２）内の超音波トランスデューサ（２２）と直腸壁（６２）との間に、遮られない見通し線を提供する超音波トランスデューサ切り欠き（１８）、
前記超音波トランスデューサ切り欠き（１８）の第１エッジ（２６）に沿って配置された第１の発光器（１４）、及び
前記超音波トランスデューサ切り欠き（１８）の第２エッジ（２８）に沿って配置された第１の光検出器（１６）
を備える、超音波トランスデューサキャップ（１０）。
【請求項２】
前記第１の光検出器（１６）に隣接して配置された第２の発光器（１４）、及び
前記第１の発光器（１４）に隣接して配置された第２の光検出器（１６）
を更に備える、請求項１に記載の超音波トランスデューサキャップ（１０）。
【請求項３】
前記中空体（１２）の外表面に配置された接触感知電極（３０）
を更に備える、請求項１に記載の超音波トランスデューサキャップ（１０）。
【請求項４】
前記接触感知電極（３０）は、前記第１の発光器（１４）及び前記第１の光検出器（１６）のうちの１つを取り囲むリングである、請求項３に記載の超音波トランスデューサキャップ（１０）。
【請求項５】
下層組織異常を検出するシステム（８）を作動する作動方法（１００）であって、前記システム（８）が、プローブ（５）と、プロセッサ（５０）とを備え、
前記プローブ（５）が、
組織（６４）に関する解剖学的データを収集するための超音波トランスデューサ（２２）と、
超音波トランスデューサキャップ（１０）であって、超音波トランスデューサ（２２）を補完する内部空洞を有する中空体（１２）を備え、前記中空体（１２）が、
前記中空体（１２）の長さに沿って配置され、前記中空体（１２）内の超音波トランスデューサ（２２）と直腸壁（６２）との間に、遮られない見通し線を提供する超音波トランスデューサ切り欠き（１８）、
前記組織（６４）の第１の位置の中へ光（６６）を放射するため、前記超音波トランスデューサ切り欠き（１８）の第１エッジ（２６）に沿って前記超音波トランスデューサ（２２）の近傍に配置された第１の発光器（１４）、及び
前記第１の発光器（１４）から前記組織（６４）の第１の位置の範囲内へ放射された光（６６）を検出するため、前記超音波トランスデューサ切り欠き（１８）の第２エッジ（２８）に沿って前記超音波トランスデューサ（２２）の近傍に配置された第１の光検出器（１６）
を備える、超音波トランスデューサキャップ（１０）と、
を備え、前記作動方法が、
前記超音波トランスデューサ（２２）が、前記組織（６４）の解剖学的構造に関する超音波データを収集し、
前記第１の発光器（１４）が、前記組織（６４）の中へ光（６６）を放射し、
前記第１の光検出器（１６）が、前記組織（６４）に関する光散乱データを収集し、
前記プロセッサ（５０）が、
前記超音波データと前記光散乱データを再構成して、前記組織（６４）の前記解剖学的構造を前記光散乱データに関連付け、
前記再構成されたデータを幾何学的クラスタ（８０）に分割し、
大きな光散乱を有する疑わしいセグメント（６０）を特定するため、前記幾何学的クラスタ（８０）を分析し、
大きな光散乱を有する前記疑わしいセグメント（６０）を更に小さな幾何学的クラスタ（８０）に分割し、及び
大きな光散乱を有する領域の位置を精密にするため、前記更に小さな幾何学的クラスタ（８０）を分析する
ことを含む作動方法（１００）。
【請求項６】
前記再構成することは、前記幾何学的クラスタ（８０）が画定される有限要素法メッシュを定義することを含む、請求項５に記載の作動方法（１００）。
【請求項７】
前記幾何学的クラスタ（８０）及び前記更に小さな幾何学的クラスタ（８０）を分析することは、大きな光散乱を有する疑わしいセグメント（６０）を特定するため、半値全幅分析を使用することを含む、請求項５に記載の作動方法（１００）。
【請求項８】
前記再構成されたデータを幾何学的クラスタ（８０）に分割することは、初期の幾何学的クラスタ空間を選択すること、並びに、前記初期の幾何学的クラスタ空間を大きくするため、大きくなった幾何学的クラスタ空間に対して、ｘ、ｙ及びｚ方向のうちの一又は複数の長さを増やすことを繰り返すこと、更に、前記超音波データと光散乱データを再び再構成することを含む、請求項５に記載の作動方法（１００）。
【請求項９】
前記疑わしいセグメント（６０）を更に小さな幾何学的クラスタ（８０）に分割することは、初期の更に小さな幾何学的クラスタ空間を選択すること、並びに、前記更に小さな幾何学的クラスタ空間を大きくするため、小さくなった幾何学的クラスタ空間に対して、ｘ、ｙ及びｚ方向のうちの一又は複数の長さを増やすことを繰り返すこと、更に、前記超音波データと光散乱データを再び再構成することを含む、請求項５に記載の作動方法（１００）。
【請求項１０】
前記プローブ（５）は、接触感知電極（３０）と直腸壁（６２）との間の接触を検出する前記接触感知電極（３０）を更に備える、請求項５に記載の作動方法（１００）。
【請求項１１】
前記プローブ（５）は、前記プローブ（５）に関する配向データを提供する加速度計（３２）を更に備える、請求項５に記載の作動方法（１００）。
【請求項１２】
下層組織異常を検出するためのシステム（８）であって、
プローブ（５）であって、
組織（６４）に関する解剖学的データを収集するための超音波トランスデューサ（２２）と、
超音波トランスデューサキャップ（１０）であって、超音波トランスデューサ（２２）を補完する内部空洞を有する中空体（１２）を備え、前記中空体（１２）が、
前記中空体（１２）の長さに沿って配置され、前記中空体（１２）内の超音波トランスデューサ（２２）と直腸壁（６２）との間に、遮られない見通し線を提供する超音波トランスデューサ切り欠き（１８）、
前記組織（６４）の第１の位置の中へ光（６６）を放射するため、前記超音波トランスデューサ切り欠き（１８）の第１エッジ（２６）に沿って前記超音波トランスデューサ（２２）の近傍に配置された第１の発光器（１４）、及び
前記第１の発光器（１４）から前記組織（６４）の第１の位置の範囲内へ放射された光（６６）を検出するため、前記超音波トランスデューサ切り欠き（１８）の第２エッジ（２８）に沿って前記超音波トランスデューサ（２２）の近傍に配置された第１の光検出器（１６）
を備える、超音波トランスデューサキャップ（１０）と、
を備えるプローブ（５）と、
光散乱データを取得するため、前記プローブ（５）に連結された酸素濃度計（４０）であって、
前記第１の発光器（１４）に光を提供する第１の光ファイバ（４６）、及び
前記第１の光検出器（１６）から散乱光（６８）を受け取る第２の光ファイバ（４８）
を備える酸素濃度計（４０）と、
前記超音波トランスデューサ（２２）からのデータと前記酸素濃度計（４０）からのデータを再構成して、両データセットを関連付けるプロセッサ（５０）と
を備えるシステム（８）。
【請求項１３】
前記酸素濃度計（４０）に連結され、前記組織（６４）の第２の位置の中へ光（６６）を放射するため、前記超音波トランスデューサ（２２）の近傍に配置された第２の発光器（１４）、
第４の光ファイバ（４８）を介して前記酸素濃度計（４０）に連結され、前記第２の発光器（１４）から前記組織（６４）の第２の位置の範囲内へ放射された光（６６）を検出するため、前記超音波トランスデューサ（２２）の近傍に配置された第２の光検出器（１６）、
前記第１及び第２の発光器（１４）に光（６６）を連続的に分散するため、前記酸素濃度計（４０）と前記第１及び第２の発光器（１４）との間に配置された第１の光スイッチ（４２）、及び
前記第１及び第２の光検出器（１６）から前記散乱光（６８）を連続的に受け取るため、前記酸素濃度計（４０）と前記第１及び第２の光検出器（１６）との間に配置された第２の光スイッチ（４４）
を更に備える、請求項１２に記載のシステム（８）。
【請求項１４】
前記第１の光検出器（１６）の近傍に配置された超音波基準点（３４）、
前記プローブ（５）に関する配向データを提供するためプローブ本体（２４）内に配置された加速度計（３２）
を更に備え、前記超音波基準点（３４）及び前記加速度計（３２）からの情報は、前記超音波トランスデューサ（２２）からの解剖学的データと前記酸素濃度計（４０）からの前記光散乱データを関連付け、前記解剖学的データ及び前記光散乱データの位置情報を提供する、請求項１２に記載のシステム（８）。
【請求項１５】
接触感知電極（３０）と直腸壁（６２）との間の接触を検出する前記中空体（１２）上に配置された前記接触感知電極（３０）を更に備える、請求項１２に記載のシステム（８）。
【請求項１６】
前記接触感知電極（３０）は、前記第１の発光器（１４）及び前記第１の光検出器（１６）のうちの１つを取り囲むリングである、請求項１５に記載のシステム（８）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
［０００１］  本願は、２０１４年４月２９日に出願された米国仮特許出願第６１／９８５，９０５号に対する利益を主張するもので、その全内容は参照により本願に組み込まれる。
【０００２】
連邦政府資金による研究の記載
［０００２］  本発明は、国立衛生研究所（ＮＩＨ）による承認Ｒ０１ＣＡ１３８６６２及び国防総省（ＤＯＤ）による承認Ｗ８１ＸＷＨ−０９−１−０４０６に基づく、政府の支援により完成された。政府は、本発明において一定の権利を有する。
【０００３】
発明の分野
［０００３］  本発明は概して、前立腺癌のスクリーニング及び診断のための新しい画像診断装置及びシステムに関する。一態様によれば、本発明は、下層組織異常の位置特定及び診断を支援する、超音波トランスデューサと周波数ドメイン拡散光イメージング（ＦＤ−ＤＯＩ）を使用するプローブに関する。別の態様によれば、本発明は、既存の超音波トランスデューサと共に容易に利用できるクリップ式キャップに関する。本明細書に記載の画像診断装置は、前立腺組織中の高悪性度癌が強く疑われる領域への画像誘導針生検に利用しうるだけでなく、早期の又は限局性の前立腺癌に対する冷凍療法、光線力学療法、及び小線源療法にも利用しうる。概して、画像診断システムは、（１）悪性度の高い前立腺癌の早期発見、（２）疑わしい病変の癌病期分類、（３）長期モニタリング及びアクティブサーベイランス、（４）不必要な生検手技の低減、（５）最も効果的で最も侵襲の少ない治療の選択、（６）医療システムに対する負荷の軽減、及び（７）患者の生活の質（ＱＯＬ）の改善、に利用できる。本装置は、前立腺癌の細胞形態学の間接的な評価基準をもたらし、悪性度の高い前立腺癌のｉｎ  ｖｉｖｏ細胞形態学の長期的変化の理解を深めるデータを提供し、これにより最終的にはアクティブサーベイランスに使用して過剰治療を回避しうる。
【背景技術】
【０００４】
［０００４］  男性の６人に１人は前立腺癌（ＰＣａ）と診断されている。２０１４年には、２３３，０００人以上の男性がＰＣａと診断され、およそ３０，０００人がこの疾患で死亡すると予測されている。理想的には、進行の遅い低リスクＰＣａの診断と悪性度の高い高リスクＰＣａの診断が共により正確であったならば、低悪性度ＰＣａは過剰な治療を行わず、アクティブサーベイランスで安全に経過観察することができ、一方、高悪性度癌は適切なときに効果的に治療することができる。このように、低リスクな低悪性度ＰＣａの過剰な治療は回避可能であり、癌患者に対する医学的、身体的、及び精神的な負荷に加えて、医療システムにおける経済的負荷をも軽減しうる。また、低リスクＰＣａを正確に検出することで、インポテンス又は失禁、或いはその両方など、治療後の重篤な副作用を回避することができる。しかしながら、ＰＣａに対する現在の臨床診断は、経直腸超音波（ＴＲＵＳ）ガイド下の針生検に依存している。ＰＣａの検出に対するＴＲＵＳの感度及び特異度は充分には有効でないことが証明されているため、ＴＲＵＳは前立腺の針生検をガイドするためのナビゲーションツールの役割を果たしているにすぎない。現在の診断針生検は、どちらかというと「目隠しされた状態」で行われている。生検試料は、生検される病変が悪性度の高い癌である可能性が高いか否かを知ることなく、ほとんど目隠しされた状態で収集されている。医用画像では、ＰＣａを画像化するため、ＭＲＩガイド下針生検を含め多数の技術が開発されている、或いは開発中であるが、臨床医が悪性度の高いＰＣａと無痛性のＰＣａを識別することを可能にする、正確で持ち運び可能な画像ツールはまだない。したがって、悪性度の高いＰＣａの検出を改善する、信頼度の高い画像化手段を探究するため、更なる研究及び技術開発が緊急に必要とされている。
【０００５】
［０００５］  近赤外分光法（ＮＩＲＳ）は、６７０〜９００ｎｍの間の２つ以上の波長が使用して、生体内での酸化ヘモグロビン（ＨｂＯ）、脱酸素化／還元ヘモグロビン（ＨｂＲ）の濃度、及び光の散乱を定量化する光学分光技術である。ＭＲＩと比較して、ＮＩＲＳ技術は持ち運び可能であり、体動アーチファクトに影響されにくく、被検者の体格に制限されず、大勢の患者に対して使用可能であるだけでなく、診察室での測定にも適している。しかも、拡散光トモグラフィ（ＤＯＴ）は拡散理論に基づいており、画像を形成するためマルチチャネルＮＩＲＳデータを処理することができる。ＤＯＴは、光が伝達される方法に応じて、時間ドメイン（ＴＤ）、周波数ドメイン（ＦＤ）、及び連続波（ＣＷ）フォーマットに分類できる。拡散理論に基づいて、ＴＤ−ＤＯＴとＦＤ−ＤＯＴによって光の吸収（μａ）と光の散乱（μｓ’）の定量化が可能になるが、ＣＷシステムではこれら２つの光量（μａ及びμｓ’）を分離することはできない。しかしながら、ＦＤ−ＤＯＴは、ＴＤ−ＤＯＴと比較して大幅な低コストとデータ収集の迅速性により、癌研究では頻繁に使用されている。そのため、過去２０年間にわたり、ヒトの乳房組織の特性を明らかにするため、また、乳癌を発見／診断するため、ＦＤ−ＤＯＴは様々なグループによって膨大な量の研究がなされてきた。近年の報告によれば、ＤＯＴはマンモグラフィ上の高濃度組織における病変の検出、悪性病変と良性病変との識別、及びネオアジュバント化学療法の影響の理解にかなり有望であることが示唆されている。
【０００６】
［０００６］  それに比べ、ＤＯＴによるＰＣａの研究は極めて限定的であった。実際には、正常なヒトの前立腺で基準となるμａ及びμｓ’の値を収集することは困難であるが、その理由の一端は、ヒトの前立腺に非侵襲で到達しうる適切な画像ツールがなかったことにある。近年の研究では、ＴＲＵＳプローブに連結されたＤＯＴは、侵襲性を最小限に抑えたアプローチであるため、癌の位置がわかっている場合には、ＰＣａの診断向上に有望であることが報告されている。しかしながら、この方法の弱点は、ＰＣａの位置をあらかじめ知っていなければならないことで、これは現在のＴＲＵＳ撮像施設では実現されていない。
【０００７】
［０００７］  癌組織は周辺組織よりも脈管構造が発達しているため、腫瘍中のヘモグロビンベースの吸収はＤＯＴに光学的なコントラストをもたらす。複数の波長で撮影すると、ＤＯＴは、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、及び水などの発色団の濃度を測定することができる。乳癌の検出及び診断へのＤＯＴの利用は、２０年近くにわたり広範囲に研究されてきた。しかしながら、ＤＯＴを利用した前立腺癌の検出に関する研究は、乳癌検出に対して行われてきた研究と比べると、相対的に限定されたものであった。これまでのｅｘ−ｖｉｖｏ研究では、ヒトの正常な前立腺組織と癌との間には含水量に差があることが報告されている。近年のレビュー論文により、選択的な波長でのヒトの前立腺癌組織の光学的特性の包括的な概要が明らかになっている。特に、参考文献に挙げられている幾つかの論文によれば、前立腺癌組織の光の散乱は正常な前立腺組織よりも高いことが示されている。近年の幾つかの研究では、経直腸ＤＯＴは前立腺癌の検出及び診断のための有力な画像ツールでもあると報告されている。
【０００８】
［０００８］  ＤＯＴ装置は動作原理に基づいて、１）時間分解システム、２）周波数ドメインシステム、及び３）連続波（ＣＷ）システムの３つに分割されうる。測定は、透過配置、反射配置、又はその両方で行われる。時間分解システムは、光子計数又はゲート撮像に依存するが、これにより組織を通る光子の飛行時間がわかる。しかしながら、これらのシステムは、ＣＷシステムと比較して高価である。周波数ドメインシステムは、一般的に無線周波数範囲（１００ＭＨｚ）内でレーザー光を変調し、検出された信号の振幅及び位相シフトを測定する。ＣＷシステムは、データ収集において最も単純で、最も早く、最もコスト効果の高いシステムで、データ収集は画像化のためビデオレートで実行可能である。しかしながら、ＣＷシステムは反射／透過光の強度のみを測定するため、組織の散乱効果から吸収特性を分離することができない。
【０００９】
［０００９］  前立腺癌検出用に、経直腸ＤＯＴが優れた再構成画像を提供できるようするためには、適切な解を見出せるように障害物は認識されなければならない。主要な障害物の１つは、測定位置と密接な関係にあるヒトの直腸で、ここでは空間は限定されている（限られた数のオプトードしか実装できない）。しかも、ＤＯＴの反射配置しか利用できない。組織内での光の散乱の性質を考えると、ＤＯＴは低い空間分解能に悩まされる。通常、反射配置を利用して行われる測定では、透過配置で行われる測定で一般的に得られる優れた空間分解能を実現することはできない。空間分解能を改善する１つの方法は、ＤＯＴをＭＲＩや超音波などの他の画像化技法と組み合わせることである。特に、前立腺癌を画像化するために、ＴＲＵＳとＤＯＴを組み合わせたプローブがこれまで研究されており、ＤＯＴ画像再構成で未知の部分の数を減らすため、超音波からの解剖学的情報が利用されている。ＴＲＵＳ−ＤＯＴを組み合わせた方法は、再構成されたＤＯＴ画像の精度を改善するが、この方法は、前立腺癌病変の位置を見つけるＴＲＵＳの能力に大いに依存している。ＴＲＵＳの前立腺癌検出の精度が低く、各領域は均一であるとみなされているという事実を踏まえると、前立腺癌の再構成されたＤＯＴ画像には誤りがありうる。
【発明の概要】
【００１０】
［００１０］  本発明はとりわけ、１）必要となる光ファイバ及び接触感知ワイヤをすべて収納し、既存の臨床ＴＲＵＳプローブの上に容易にクリップされるＴＲＵＳ一体型ＦＤ−ＤＯＩ（ＴＲＵＳ／ＦＤ−ＤＯＩ）キャップ、並びに、２）区分的なクラスタ再構成アプローチと、ＴＲＵＳから収集された前立腺に関する解剖学的情報とを結びつけるハイブリッド再構成技法を提供する。
【００１１】
［００１１］  本発明は、クラスタが所定の空間内の一群のノード／ボクセルとして定義されるクラスタリングの階層的スキームを利用する。階層的なクラスタリングを利用することにより、関心領域（ＲＯＩ、例えば、前立腺）は部分的に不均一な媒体に変換可能で、その中で検索可能であり、更に癌と考えられる病変が再構成されうる。ＤＯＴの逆問題は、画像ドメイン内でクラスタサイズを変えることによって、複数のステップで解決される。ＤＯＴでの複数ステップ再構成は、周波数ドメイン研究に基づく乳癌検出で早くから報告されている。再構成画像の品質を更に改善するために、更に多くのステップが利用された後、再構成の第１のステップで吸収体のサイズと位置が部分的に、或いは大まかに推定されると考えられている。しかしながら、ＴＲＵＳ−ＤＯＴシナリオでは、多層組織組成、反射率測定配置、測定回数の限界によって、特に超音波では前立腺癌病変（又は複数の病変）を特定できないため、第１ステップの大まかな再構成は前立腺癌を効果的に検出することができない。したがって、前立腺癌の画像化の有効性と精度を改善するには、ＤＯＴの画像ドメインの区分的な分割を使用することができる。このドメインは異なる光学特性を有するバラバラなサブドメインからなると考えられている。
【００１２】
［００１２］  具体的には、本発明は、ヒトの前立腺の画像ドメインの区分的な分割を逆計算で示している。ＤＯＴを使用することにより、区分的な分割と確実な事前の（ｈａｒｄ−ｐｒｉｏｒ）解剖学的情報とを結合してＤＯＴ画像を再構成することが可能である。
【００１３】
［００１３］  一態様では、本発明は、超音波トランスデューサを補完する内部空洞を有する中空体を含む超音波トランスデューサキャップを含む。中空体は、中空体内の超音波トランスデューサと直腸壁との間に、遮られない見通し線を提供する中空体の長さに沿って配置された超音波トランスデューサ切り欠きを含む。中空体はまた、超音波トランスデューサ切り欠きのエッジに沿って配置された一又は複数の発光器、及び超音波トランスデューサ切り欠きのエッジに沿って配置された一又は複数の光検出器を含みうる。幾つかの態様では、中空体は、組織との接触を検出するため、中空体の外表面に配置された接触感知電極を含む。
【００１４】
［００１４］  一態様では、本発明は、下層組織異常を検出する階層的クラスタリング手法を含む。本方法は、直腸壁とプローブを接触させることを含み、プローブは組織に関する解剖学的データを収集するための超音波トランスデューサ、組織の第１の位置に光を放射するため、超音波トランスデューサの近傍に配置された第１の発光器、及び組織の第１の位置の範囲内の第１の発光器から放射された光を検出するため、超音波トランスデューサの近傍に配置された第１の光検出器を含む。本方法は更に、組織の解剖学的構造に関する超音波データを収集するために超音波トランスデューサを使用すること、第１の発光器から組織へ光を放射すること、第１の光検出器で組織に関する光散乱データを収集すること、超音波データと光散乱データを再構成して、組織の解剖学的構造を光散乱データに関連付けること、再構成されたデータを幾何学的クラスタに分割すること、大きな光散乱を有する疑わしいセグメントを特定するため幾何学的クラスタを分析すること、大きな光散乱を有する疑わしいセグメントを更に小さな幾何学的クラスタに分割すること、及び、大きな光散乱を有する領域の位置を更に正確に特定するため、更に小さな幾何学的クラスタを分析すること、を含む。
【００１５】
［００１５］  一態様では、本発明は、下層組織異常を検出するシステムを含む。システムは、酸素濃度計とプロセッサに連結されたプローブを含む。プローブは、組織に関する解剖学的データを収集するための超音波トランスデューサ、組織の第１の位置に光を放射するため、超音波トランスデューサの近傍に配置された第１の発光器、及び組織の第１の位置の範囲内の第１の発光器から放射された光を検出するため、超音波トランスデューサの近傍に配置された第１の光検出器を含む。酸素濃度計はプローブに連結され、光を供給して、プローブから検出された散乱光を受け取る。酸素濃度計は、第１の発光器に光を供給する第１の光ファイバ、及び第１の光検出器から散乱光を受け取る第２の光ファイバを含む。プロセッサは酸素濃度計に連結されており、超音波トランスデューサから受け取ったデータを酸素濃度計からのデータと共に再構成し、両データセットを関連付ける。
【００１６】
［００１６］  他の態様では、システムは、酸素濃度計に連結され、組織の第２の位置に光を放射するため、超音波トランスデューサの近傍に配置された第２の発光器、第４の光ファイバを介して酸素濃度計に連結され、組織の第２の位置の範囲内の散乱光を検出するため、超音波トランスデューサの近傍に配置された第２の光検出器、第１及び第２の発光器に光を連続的に分散するため、酸素濃度計と第１及び第２の発光器との間に配置された第１の光スイッチ、及び、第１及び第２の光検出器から散乱光を連続的に受け取るため、酸素濃度計と第１及び第２の光検出器との間に配置された第２の光スイッチを含む。システムはまた、第１の光検出器の近傍に配置された超音波基準点、プローブに関する配向データを提供するため、プローブ本体内に配置された加速度計を含む。
【００１７】
［００１７］  「１つの（ａ及びａｎ）」という用語は、本開示が明示的に要求しない限りは、「一又は複数の」と定義される。「実質的に（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ）」という用語は、必ずしも完全にそのように規定されるわけではないが、概して、当業者によって理解されているように（規定されているものを含むように、例えば、「実質的に９０度」は「９０度」を含み、「実質的に平行」は「平行」を含むように）定義されている。任意の開示された実施形態では、「実質的に（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ）」、「近似的に（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ）」及び「およそ（ａｂｏｕｔ）」という用語は、規定されるものの「範囲内の（一定の割合の）」で置き換えてもよく、その割合は、０．１％、１％、５％、及び１０％を含む。
【００１８】
［００１８］  更に、ある方法で構成される装置又はシステムは、少なくとも当該の方法で構成されるが、具体的に記載されている方法以外の方法でも構成されうる。
【００１９】
［００１９］  「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ、ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇなどの語形）」、「有する（ｈａｖｅ、ｈａｓ、ｈａｖｉｎｇなどの語形）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ、ｉｎｃｌｕｄｅｓ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇなどの語形）  」及び「包含する（ｃｏｎｔａｉｎ、ｃｏｎｔａｉｎｓ、ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇなどの語形）」はオープンエンド形式の連結動詞である。そのため、一又は複数の要素を「備える」、「有する」、「含む」又は「包含する」装置は、これらの一又は複数の要素を保持するが、これらの要素のみを保持することに限定されない。同様に、一又は複数のステップを「備える」、「有する」、「含む」又は「包含する」方法は、これらの一又は複数のステップを保持するが、これらの一又は複数のステップのみを保持することに限定されない。
【００２０】
［００２０］  装置、システム、及び方法のいずれかの任意の実施形態は、前述のステップ、要素、及び／又は特徴のいずれかを備える／含む／包含する／有するのではなく、これらのいずれかから成る、或いは本質的にこれらのいずれかから成る。したがって、特許請求の範囲のいずれにおいても、「〜から成る」又は「本質的に〜から成る」という表現は、上述のオープンエンド形式の連結動詞のいずれかの代わりに使うことが可能で、これによって、所定の特許請求の範囲を、オープンエンド形式の連結動詞を使用した場合とは変えることができる。
【００２１】
［００２１］  一実施形態の一又は複数の特徴は、この開示又は実施形態の本質によって明示的に禁じられていない場合には、他の実施形態にも適用されうる。
【００２２】
［００２２］  上述の実施形態及びその他の実施形態に関連する詳細は、以下で説明される。
【００２３】
［００２３］  以下の図面は例示のために示されたもので、限定するためのものではない。簡潔かつ明確なものにするため、所定の構造のすべての機能に対して、当該の構造が現われるすべての図で、常に名称がつけられているわけではない。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本開示の一又は複数の態様による、ＴＲＵＳ一体型クリップ式キャップの立面図である。
【図２】本開示の一又は複数の態様による、クリップ式キャップの概略図である。
【図３】本開示の一又は複数の態様による、表面下の異常を検出する方法のフロー図である。
【図４】本開示の一又は複数の態様による、表面下の異常を検出する方法の様々なステップから得られるパネルを示している。
【図５】本開示の一又は複数の態様による、表面下の異常を検出する方法によって作成される幾何学的クラスタを示すパネルである。
【図６】本開示の一又は複数の態様による、使用中のクリップ式キャップの部分断面立面図である。
【図７】本開示の一又は複数の態様による、使用中のクリップ式キャップの部分断面上面図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
［００３１］  本発明は、悪性度の高い前立腺癌を検出するための、持ち運び可能なＴＲＵＳ一体型ＦＤ−ＤＯＴを提供する。本発明は、ＤＯＴと超音波プローブを連結することにより空間分解能を改善し、前立腺の解剖学的構造を提示し、超音波データとＤＯＴデータとの相関を可能にすることによって、未知の部分の数を低減する。ＴＲＵＳ−ＤＯＴを組み合わせた方法は、再構成されたＤＯＴ画像の精度を改善するが、この方法は、前立腺癌病変の位置を特定するＴＲＵＳの能力に大きく依存している。ＴＲＵＳは正確に前立腺癌を検出することができず、ＴＲＵＳを使用して前立腺癌を検出するためには、各領域が均一であると仮定しなければならない、という事実を踏まえると、再構成されたＤＯＴ画像を使用するこれまでの前立腺癌の検出方法は誤りを含みうる。この課題を克服するには、階層的クラスタリング手法（ＨＣＭ）を使用して、限られた事前の解剖学的情報による画像再構成の精度を改善することができる。
【実施例１】
【００２６】
ＴＲＵＳ一体型ＦＤ−ＤＯＴオプトードキャップの設計及び実装
［００３２］  ＤＯＴの強みは腫瘍の生理学に関する機能情報を提供することであるが、弱点は解剖学的情報に欠けることである。前立腺癌の測定は内視鏡的であるため、ＰＣａの診断に使用されるときには、疑わしい領域の位置特定を支援する解剖学的情報の不足がＤＯＴの弱点になる。この問題は、ＤＯＴが可能なクリップ式キャップと超音波トランスデューサとの組み合わせによって克服される。クリップ式キャップの利点は、（１）クリップ式キャップと超音波トランスデューサとの組み合わせが、ＤＯＴ光学システムから収集されたデータと相関関係を有する正確なリアルタイムの解剖学的情報を提供すること、並びに、（２）アルゴリズムの結果を改善するため、利用可能な解剖学的情報が再構成アルゴリズムで使用されること、の２つから成る。クリップ式キャップの設計上の検討事項の１つは、光がヒトの直腸を通って前立腺組織内の約２ｃｍの深さまで到達できるように、発光器と光検出器との間に十分な間隔を空けることができる程度にキャップは大きくなければならないが、超音波トランスデューサの直径を大幅に増大させないことである。
【００２７】
［００３３］  ここで図１を参照すると、本開示の一又は複数の態様に従う異常検出システム５が示されている。異常検出システム５は、クリップ式キャップ１０及び超音波トランスデューサ２０を含む。クリップ式キャップ１０は、中空体１２、発光器１４（１）〜１４（８）、光検出器１６（１）〜１６（８）、超音波トランスデューサウィンドウ１８、及び超音波基準点３４を備える。異常検出システム５はまた、超音波トランスデューサ２２、プローブ本体２４、及び加速度計３２を備える超音波トランスデューサプローブ２０を含む。中空体１２の内のり寸法は、超音波トランスデューサ２２を受容するように適合されている。図１の（ａ）は、超音波トランスデューサ２０がクリップ式キャップ１０から分離された状態を示し、（ｂ）は超音波トランスデューサ２０がクリップ式キャップ１０の中空体１２に部分的に挿入された状態を示し、（ｃ）は超音波トランスデューサ２０がクリップ式キャップ１０の中空体１２に完全に挿入された状態を示している。
【００２８】
［００３４］  クリップ式キャップ１０は、ＢＫ  Ｍｅｄｉｃａｌ  ＡｐＳ製のＢＫ（登録商標）８８１８超音波トランスデューサなど、様々な超音波トランスデューサへの適合性を確保するため、様々なスタイル及び長さを備えることができる。また、局所麻酔なしで患者の直腸にプローブを通すことで、更なる困難がもたらされる。例えば、プローブは、苦痛を和らげるよう柔軟であることが必要で、しかも、画質を低下させることなく、発光器１４（１）〜１４（８）及び光検出器１６（１）〜１６（８）のすべて機能と操作に対して耐久性がなければならない。クリップ式キャップ１０を軽量化し、壁が薄くて柔軟で、中空体１２の外表面を滑らかなものにするため、様々なゴム様の材料が利用可能である。
【００２９】
［００３５］  クリップ式キャップ１０は様々な方法で超音波トランスデューサ２２に固定することが可能で、その方法には、例えば、クリップ、圧力ばめ、螺合接合などがある。超音波トランスデューサ２２が中空体１２に挿入されると、超音波トランスデューサウィンドウ１８は、超音波トランスデューサ２２に、遮られずに中空体１２を通る見通し線を提供する。
【００３０】
［００３６］  発光器１４及び光検出器１６は、オプトードなどの様々な光学エミッタ／センサを備えうる。それぞれの発光器１４と光検出器１６は、細い光ファイバによって試験機器に連結される（図２を参照）。細い光ファイバの使用は、クリップ式キャップ１０全体の直径を低減するのに役立つ。前立腺癌検出には本質的にプローブを経直腸的に適用することが必要になるため、クリップ式キャップ１０の直径を制限することは好ましい。しかしながら、針生検手技と連動してプローブが使用されることになっていて、局所麻酔及び／又は被検者鎮静剤が導入される場合には、ＴＲＵＳプローブの直径はさほど懸念されることはない。
【００３１】
［００３７］  発光器１４（１）〜１４（４）は超音波トランスデューサウィンドウ１８の第１エッジ２６に沿って配置されており、発光器１４（５）〜１４（８）は超音波トランスデューサウィンドウ１８の第２エッジ２８に沿って配置されていることがわかる。光検出器１６（１）〜１６（４）は第２エッジ２８に沿って発光器１４（１）〜１４（４）に向かい合うように配置されており、光検出器１６（５）〜１６（８）は第１エッジ２６に沿って発光器１４（５）〜１４（８）に向かい合うように配置されている。この配列は、発光器１４と光検出器１６の対応ペアを交互に配置するのに役立つ。例えば、光検出器１６（１）は、発光器１４（１）とペアになって発光器１４（１）からの光を検出する。発光器１４と光検出器１６のペアを超音波トランスデューサウィンドウ１８を横切って並べることにより、センサペア間を十分に分離して、サジタル撮像配置でより深部の前立腺組織を調べることができる。図１のクリップ式キャップ１０は８個のセンサペアを含むが、様々な設計上の検討事項に応じて、より多くの或いはより少ないセンサペアを使用してもよい。ペアを交互に配置するのではなく、光センサ１４（１）〜１４（８）はそれぞれ、第１エッジ２６又は第２エッジ２８のいずれかに配置しうることにも留意されたい。非交互配列では、光検出器１６（１）〜１６（８）は、発光器１４（１）〜１４（８）に対向するエッジ上に配置される。
【００３２】
［００３８］  ここで図６を参照すると、異常検出システム５の部分断面図が前立腺の近傍に示されている。異常検出システム５は、直腸壁６２に当接し、前立腺６４の近傍に示されている。上述のように、発光器１４、例えば発光器１４（３）は、前立腺６４に向かって光６６を発射するにように適合されている。光６６は円錐として表現されている。前立腺に入る光６６の一部は散乱され、光検出器１６、例えば光検出器１６（３）は散乱光６８を検出する。光の放射及び検出と同時に、超音波トランスデューサ２２は前立腺６４に向かって超音波ビーム７０を発射する。
【実施例２】
【００３３】
多チャンネルＦＤ−ＤＯＴシステムの設計、実装及び試験
［００３９］  ここで図２を参照すると、本開示の一又は複数の態様によるクリップ式キャップ１０及び関連ハードウェアを示すシステム８の概略図が描かれている。システム８は、光源スイッチ４２に接続された状態で示される酸素濃度計４０、光検出器スイッチ４４、及びプロセッサ５０を含む。スイッチ４２と４４により、酸素濃度計４０は発光器１４に光を供給し、光検出器１６から光を受け取ることができる。光源スイッチ４２は、クリップ式キャップ１０の発光器１４（１）〜１４（８）に連結されており、酸素濃度計４０からの光を順に発光器１４（１）〜１４（８）に向けるスイッチングを行う。光検出器スイッチ４４は、光検出器１６（１）〜１６（８）からの検出光をマッチング順に収集するように、光源スイッチ４２に連動している。スイス、ヌーシャテルのＳｅｒｃａｌｏ  Ｍｉｃｒｏｔｅｃｈｎｏｌｇｙ社製のＭＥＭＳベースの光スイッチなど、様々な光スイッチが適している。１個の発光器１４と１個の光検出器１６のみが使用される態様では、光源スイッチ４２及び光検出器スイッチ４４は省略されてもよく、この場合、発光器１４と光検出器１６は酸素濃度計４０に直接連結される。
【００３４】
［００４０］  酸素濃度計４０は、イリノイ州シャンペーンのＩＳＳ  Ｍｅｄｉｃａｌ製のＯｘｉｐｌｅｘＴＳなどの、二波長ＦＤ酸素濃度計であってもよい。この機器は、２つの波長（６９０ｎｍ及び８３０ｎｍ）でＨｂＯ、ＨｂＲ及びＨｂＴ、並びに光散乱の絶対値を決定するための、ＦＤベースの非侵襲型組織酸素濃度計である。ＦＤ−ＤＯＴシステムを使用することにより、光の散乱を吸収から独立に定量化することができる。異常検出システム５の動作中、酸素濃度計４０は二波長ダイオードレーザーを含む。レーザーから放射された光は、時分割マルチプレクサを使用する光源スイッチ４２を介して順次分割される。次に分割された光は、光ファイバ４６（１）〜４６（８）経由で発光器１４（１）〜１４（８）に送られ、これにより光は前立腺組織を通って伝播する。光検出器１６（１）〜１６（８）は、発光器１４（１）〜１４（８）に同期されており、検出された光を光ファイバ４８（１）〜４８（８）経由で光検出器スイッチ４４に送る。検出された光は、酸素濃度計４０内の光電子増倍管（ＰＭＴ）に送られる前に、光検出器スイッチ４４によって多重化される。検出された光の分析は、酸素濃度計４０によって、或いはプロセッサ５０によって実行されうる。プロセッサ５０は、データを受け取って分析し、ＨＣＭ１００の様々なステップ（図３及び関連の説明を参照）を実行するように適合された種々のコンピュータハードウェアを備える。
【００３５】
［００４１］  異常検出システム５の較正は以下の方法で実行されうる。均一な液体擬似組織ファントム（ｌｉｑｕｉｄ  ｔｉｓｓｕｅ−ｍｉｍｉｃｋｉｎｇ  ｐｈａｎｔｏｍ）は、イントラリピッド溶液を含む血液混合物を使用して調製される。解析用の拡散溶液が適用しうるように、１リットルの１％イントラリピッド溶液を作成する。この溶液に１０ｍｌの動物血を複数回加えて、完全に混合する。動物血が溶液に添加される前に、動物血のＨｂ、ＨｂＯ、ＨｂＴ濃度、及びヘモグロビン酸素飽和度（ＳＯ２）を測定するため、ＣＯ酸素濃度計が使用される。動物血混合物を脱酸素化するには、混合物の中へＮ２などの非酸素ガスを泡立てる。血液混合物を酸素化するには、混合物の中へ純粋なＯ２ガスを泡立てる。必要な光パラメータを提供するため、基準として追加の酸素濃度計が使用される。多重化された光源及び新規に作られたＦＤ−ＤＯＴシステムの検出器ファイラは、液体擬似組織ファントムを含む容器の側面に配置される。３個の光源と１個の検出器を組み合わせた幾つかのクラスタ（ＦＤ−ＮＩＲＳに基づいてＨｂＲ、ＨｂＯ、及びＳＯ２を計算するために必要となる）の各々に対するＨｂＲ、ＨｂＯ、及びＳＯ２の値は測定され、ＣＯ酸素濃度計及び別の独立した酸素濃度計から得られる期待値と比較することができる。ＦＤ−ＤＯＴの結果と期待値が互いの９０％の範囲内にあれば、ＦＤ−ＤＯＴの性能は許容可能である。結果が１０％を超えて異なる場合には、システム実装の微調整が必要となりうる。例えば、電気的な接続と光学的な接続の両方が入念にチェックされ改善されなければならない。
【００３６】
［００４２］  異常検出システム５の級内相関係数を使用する信頼性評価は以下の方法で実行されうる。組織サンプルの光学特性の測定におけるＦＤ−ＤＯＴの信頼性を評価するため、級内相関係数（ＩＣＣ）は収集したμｓ’の値を使用して計算される。ＩＣＣは、ＮＩＲＳ［２３，２４］及びＭＲＩ［２３，２５−２７］などの画像化技法の信頼性を評価するために広く使用されている一般的な信頼性測定値である。信頼性評価のため、ファントムデータが分析される。ヒトの前立腺データの測定結果の評価は後で行うこともできる。データのＡＮＯＶＡモデルに応じて、幾つかのタイプのＩＣＣが利用可能である。測定の影響はここで考慮する大きな因子であるため、ファントムデータに対しては１因子のランダム効果モデルが適切で、以下のＩＣＣが使用される［２８，２９］。ここで、ＩＣＣ（１，１）は各測定場所での１回の測定に対応するもので、ＩＣＣ（１，ｋ）はｋ回繰り返された測定の平均値に対応している。ＭＳ（Ｓｐｅｃｉｍｅｎ）とＭＳ（Ｅｒｒｏｒ）はそれぞれ、試料（ｓｐｅｃｉｍｅｎ）間の平均平方と誤差平均平方を表わし、ＳＡＳによって得ることができる。μａ及びμｓ’値の両方に対してＩＣＣ（１，１）及びＩＣＣ（１，ｋ）が計算される（以下の方程式１及び方程式２を参照）。ＩＣＣ（１，１）＞０．８及びＩＣＣ（１，ｋ）＞０．９のＦＤ−ＤＯＴの値は、許容できる信頼度を示している。そうでない場合には、電気的な接続と光学的な接続の両方の微調整が入念に分析され改善されなければならない。
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【実施例３】
【００３７】
更なるシステム試験と較正のため、新しいＦＤ−ＤＯＴシステムとクリップ式キャップを一体化した後の信頼性分析及び考えられる雑音源の除去
［００４３］  実施例３は、クリップ式キャップ１０を使用することなく、ＦＤ−ＤＯＴシステム試験に対して実行される。すべての光ファイバ４６（１）〜４６（８）及び４８（１）〜４８（８）が中空体１２内に詰め込まれ収容された後、異常検出システム５を更に試験及び再較正し、異常検出システム５の信頼性を定量化することが必要である。これらの試験は、クリップ式キャップ１０をイントラリピッド組織ファントムに接触させて固定することによって実行されうる。上述の同一の実験プロトコル及び試験−再試験評価分析が繰り返される。合格条件は変わらない。μａ及びμｓ’の両方に対して、ＦＤ−ＤＯＴから導かれる結果と期待値が９０％一致すること、並びに、μａ及びμｓ’の両方に対して、ＩＣＣ（１，１）＞０．８且つＩＣＣ（１，ｋ）＞０．９であることが合格条件である。
【実施例４】
【００３８】
限定された事前情報を用いた、ＨＣＭによる経直腸ＤＯＴ画像再構成
［００４４］  ここで図３を参照すると、異常検出システム５を使用する階層的クラスタリング手法１００が示されている。ＨＣＭ１００は、媒体又は関心領域（ＲＯＩ）を幾つかの幾何学的ユニット又はクラスタにセグメント化することによって、パラメータ空間を小さくするために使用されうる（例えば、図５を参照）。幾何学的クラスタの各々は均一で、同一の光学特性を有すると仮定されている。均一性の仮定をパラメータ空間の部分集合に限定することによって、画像ドメインは均一性の異なる幾つかの幾何学的クラスタを包含しうるため、媒体又は画像ドメインは部分的に不均一になりうる。ＤＯＴ画像再構成プロセスの間、μａ又はμｓ’の値、或いはその両方は、異常検出システム５によってデータが収集されると、更新される。各クラスタのサイズはユーザー定義されるため、事前の空間情報なしで通常の再構成方法で使用されるものと同様に、最小クラスタは有限要素法（ＦＥＭ）の１個のメッシュノードになり、最大クラスタはドメイン領域全体になりうる。
【００３９】
［００４５］  レーベンバーグ・マルカート（ＬＭ）アルゴリズムは、ＦＤ及びＣＷの場合に使用されるＤＯＴで、絶対的な光学特性（μａ及びμｓ’）を再構成するため広く使用されている。ＬＭの限界は、最初の推測に近い極小値に捕捉されることである。大域的な最適化を提供することができるアルゴリズを提供することが必要とされている。大域的最適化技法である焼き鈍し（ＳＡ）アルゴリズムも、他の最適化領域では広く使用されており、生物医学光学の分野で研究されている。しかしながら、ＳＡには収束が遅いという限界がある。両技法の欠点を修正するため、ハイブリッド再構成技法が使用され、最終画像を最初の推測から分離し、再構成を高速化した。
【００４０】
［００４６］  ＨＣＭ１００を実証するため、光源と検出器の両方の役割を果たすように、同一の場所に配置された或いは分岐された１６個のオプトードを有する、シミュレートされたＴＲＵＳ−ＤＯＴプローブが使用された。ヒトの前立腺のＴＲＵＳ画像と解剖学的に同様になるように作成されたＦＥＭメッシュを考慮することによって、コンピュータシミュレーションが実行された。ＦＥＭメッシュは４つのＲＯＩ、すなわち、前立腺組織、前立腺周囲組織、直腸壁組織、及び前立腺腫瘍（異常）から成る。本研究で使用されたＦＥＭメッシュは、２８，１７４個のノードと１５６，１９１個の構成要素を有する非構造化４面体メッシュであった。直腸壁の厚みは５ｍｍで、５０ｍｍの曲率半径を有するように設定された。以下の光学特性（すなわち、吸収係数）分配が使用された。直腸壁に対して０．０１ｍｍ−１、周囲組織に対して０．００２ｍｍ−１、前立腺に対して０．００６ｍｍ−１、異常に対して０．０２ｍｍ−１とした。ＨＣＭ１００を試験するため、異常は直腸壁から１ｃｍの深さに作られた。シミュレーションにはＣＷを利用し、機器の雑音を模倣するため、データに１％のランダム雑音を付加した。
【００４１】
［００４７］  シミュレートされたＤＯＴデータは、ＦＥＭによる拡散フォワードモデルを使用して計算され、ＮＩＲＦＡＳＴはフォワード計算（ｆｏｒｗａｒｄ  ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ）を実行するために使用された。ＨＣＭ１００は、シミュレートされた全データから画像を再構成するために使用された。ここで特に図３を参照すると、ＨＣＭ１００を示すフロー図が描かれている。方法１００は、関心領域に関する超音波データが収集され、様々な解剖学的特徴の光学特性が、直腸壁、周囲組織、前立腺組織、及び異常などの解剖学的特徴の光吸収に対する初期の推測を使用して再構成されるステップ１０２から始まる。例えば、直腸壁、前立腺及び周囲組織の光学特性を再現（ｒｅｃｏｖｅｒ）するために、μａ＝０．０１ｍｍ−１という値の吸収係数が最初に仮定される。ステップ１０２から再構成されたデータは、分析の残りの部分を実行するためにその後のステップが構築される、開始点としての役割を果たす。図４（ａ）は、ステップ１０２から得られる例示的なパネルを示している。図４（ａ）はμａ＝０．０１という最初の仮定を示している。
【００４２】
［００４８］  ステップ１０４では、前立腺領域は幾つかの幾何学的クラスタに分割される。図５は例示的な幾何学的クラスタ８０を示している。様々な態様によれば、各幾何学的クラスタ８０は、例えば、１．００〜８ｃｍ３の組織容積を有しうる。方法１００は次にステップ１０６へ進み、作成されたクラスタの数が１６に等しいかどうかを確認する。１６個のクラスタが作成されていない場合には、方法１００はステップ１０８へ進み、別の再構成が実行される。ＨＣＭ１００によって作成されるクラスタの数は、以下の方法のセクションでより詳細に説明される繰り返しプロセスである。ステップ１０８が完了すると、方法１００はステップ１０４に戻る。このプロセスは、生成されるクラスタの数が１６に等しくなるまで繰り返される。クラスタの数が１６に等しくなると、方法１００はステップ１１０へ進む。
【００４３】
［００４９］  ステップ１１０では、１６個の画像の平均吸収率が計算され、半値全幅（ＦＷＨＭ）分析を使用して、疑わしい領域が特定される。ＦＷＨＭ分析は、高い光散乱を示す領域を特定することによって、検査領域内の疑わしいセグメント６０を特定する。高い光散乱の領域は、図４（ｂ）では、長方形状の明るい色の領域として見える。図４（ｂ）は、ステップ１１０の結果の例である。ＰＣａを含む組織では光学特性が異なるため、光散乱の高い領域は、ＰＣａを示唆しうる異常部分を前立腺内の異常を特定する。方法１００は次にステップ１１２へ進み、光散乱の高い領域が存在するかどうかを評価する。そのような領域が存在しない場合には、方法１００はステップ１２４へ進み、方法１００は終了する。光散乱が高い領域が存在しない場合には、検査領域内にＰＣａが存在する可能性は低い。ステップ１１２で光散乱の高い領域が存在する場合には、方法１００はステップ１１４へ進む。
【００４４】
［００５０］  ステップ１１４では、ステップ１０４で作成され疑わしいセグメント６０を含む幾何学的クラスタ８０は、例えば、０．１２５〜０．４２ｃｍ３の組織容積を有する小さなクラスタに更に分割される。残りの疑わしくないセグメントは、１つのセグメントにグループ化できる。方法１００は次にステップ１１６へ進み、作成されたクラスタの数が８に等しいかどうかを確認する。作成されたクラスタの数が８に等しくなると、方法１００は、別の再構成が実行されるステップ１１８へ進む。ステップ１１８が完了すると、方法１００はステップ１１４に戻る。このプロセスは、生成されるクラスタの数が８に等しくなるまで繰り返される。クラスタの数が８に等しくなると、方法１００はステップ１２０へ進む。
【００４５】
［００５１］  ステップ１２０では、異常の位置の精度を高めるため、ＦＷＨＭを使用して７個の小さなクラスタの平均吸収率が計算される。画像のＦＷＨＭの再計算は、疑わしいセグメント６０の分解能を本質的に高めることによって、異常の位置の精度を高める。図４（ｃ）は、ステップ１２０の結果の例である。図４（ｃ）に示したように、疑わしいセグメント６０内の異常のμａの値は、図４（ｂ）と比較して改善されている。図４（ｃ）では、疑わしいセグメント６０内に２つの分離された異常があることが明らかになり始める。方法１００は次にステップ１２２へ進む。
【００４６】
［００５２］  ステップ１２２では、方法１００の適用によって検出された異常の位置を最新の状態にするため、更なる再構成が使用される。図４（ｄ）は、ステップ１２２の結果の例である。ＨＣＭ１００のステップ１２２の後では、異常のμａの値は再び改善され、図４（ｄ）は、２つの分離された疑わしいセグメント６０内に２つの異常の位置をより鮮明に示している。方法１００は次にステップ１２４で終わる。異常の位置が決定されると、適切な治療ステップを実行することができる。例えば、ＰＣａの可能性を調べるため、異常を含む領域の生検を実行してもよい。
【００４７】
［００５３］  図４のパネルは、コンピュータシミュレーションによる２つの標的腫瘍病変に対して再構成された画像の中での全般的な比較の例を示している。図４（ａ）はステップ１０２の後のＨＣＭ１００を示している。図４（ｂ）はステップ１１０の後のＨＣＭを描いたもので、明るい色のついた長方形は、半値全幅（ＦＷＨＭ）を使用して選択された疑わしいセグメント６０の位置を示している。図４（ｃ）はステップ１２０の後のＨＣＭ１００を描いたもので、明るい色のついたスポットは２つの疑わしいセグメント６０の位置を示している。図４（ｄ）はステップ１２２の後のＨＣＭ１００を描いたもので、疑わしいセグメント６０の位置は若干見やすくなっている。図４（ｅ）は内包物（ｉｎｃｌｕｓｉｏｎｓ）を含まない再構成画像を描いているが、ＨＣＭ１００を使用して再構成されている。図４（ｆ）は、内包物に対する既知の解剖学的情報を使用して、同一の内包物を２つ有する事例の再構成画像を示している。使用した解剖学的な事前情報には、本方法に必要とされた癌／腫瘍の位置は含まれていないことに留意されたい。
【実施例５】
【００４８】
ＨＣＭによって再構成された、２つの吸収体を有する経直腸ＤＯＴ画像
［００５４］  多病巣性癌領域が存在するため、前立腺癌の画像化では、ＨＣＭ１００による２つの吸収体を識別する能力は重要である。組織内の２つの吸収体を再構成するＨＣＭ１００の能力について調査を行った。２つの事例で調査を行った。事例１では、表面から２ｃｍの深さに直径１ｃｍの２つの異常を作成した。２つの異常は２ｃｍだけ離された。この試験は、これらの異常を再構成画像中で２つの分離可能な吸収体として再現するために必要となる、２つの吸収体間の最小分離距離を理解するのに有用であった。事例１では、中心がずれた吸収体を再現する推定が可能であった。多数の測定が重なることで、ＤＯＴの感度は画像ドメインの中心でより高くなることが多いため、この推定は重要である。事例２では、吸収体はそれぞれ１ｃｍと２ｃｍの深さに作成された。２つの吸収体の水平分離距離は４ｃｍまで拡大された。両方の事例で、ＨＣＭ１００は異常の位置を問題なく決定することができた。
【実施例６】
【００４９】
異なる背景（前立腺領域）コントラストの影響に関するＨＣＭの調査
［００５５］  前立腺領域内の様々な吸収率の背景でＨＣＭ１００を更に調べることは、再構成されたＤＯＴ画像上の背景光学特性の影響を理解し推定するのに有用である。上記のＨＣＭ１００のステップ１０４、１０６、及び１１０で説明したように、再現された光学特性のＦＷＨＭを選択することによって、異常の領域全体が特定された。再現された光学特性が背景の光学特性よりもさほど高くない場合には、異常が存在する可能性は特定されないことがある。したがって、背景吸収又は背景コントラストは、前立腺癌の高品質なＤＯＴ画像を実現する上で重要な役割を果たす。背景の光学特性の影響を推定するため、光学特性、すなわち前立腺（すなわち、背景組織）のμａ値を０．００５ｍｍ−１から０．０１５ｍｍ−１まで変えながら、１１回のシミュレーションを実行した。周囲組織及び直腸壁の吸収計数は不変であった。すべてのシミュレーションで、異常部位のコントラストは背景（０．０１５〜０．０４５ｍｍ−１）の３倍を超えるように設定された。再構成された結果は、再現された光学特性を背景と比較することによってプロットされたもので、ＨＣＭ１００を使用してステップ１０４、１０６、及び１１０の後に、背景から再現されたコントラストを示している。また、再現率（ＲＲ）は、ＲＲ＝（ＲＡ／ＥＡ）＊１００と表わされるように、再現された吸収（ＲＡ）対期待される吸収（ＥＡ）に基づいて計算された。特に、この計算は、１１回のシミュレーションすべてに対して４０％を超える平均ＲＲをもたらした。この４０％という期待コントラストの再現率は、背景の光学特性が変動するため、異常と背景との間の吸収コントラストが３倍を超える限り、ステップ１０４、１０６、及び１１０における異常の推定位置が決定されうることを示している。
【００５０】
［００５６］  試験がステップ１０４、１０６、及び１１０で停止された理由は、ＨＣＭ１００のこの段階がアルゴリズムの成功にとって極めて重要だからである。このステップで、背景に対して充分な吸収コントラストが得られたなら、ＨＣＭ１００は、癌と考えられる病変に対応する関心領域を特定することができるであろう。更なるステップ（すなわち、ステップ１１４、１２０、及び１２２）では、高品質の最終再構成画像を実現ため、サイズ、位置、及び光学特性を微調整することができる。ＨＣＭ１００がステップ１０４、１０６、及び１１０で、妥当な量のコントラストを再現できなかった場合には、ＨＣＭ１００は正しい結果を生み出すことはできないであろう。まさにこれが、本明細書に記載のアプローチと過去の研究者たちのアプローチとの違いである。
【実施例７】
【００５１】
手術中に前立腺の位置を指定するための、相互位置決め方法の開発
［００５７］  ここで図７を参照すると、異常検出システム５の上面図が前立腺６４の近傍に示されている。図７に示したように、異常検出システム５は、異常検出システム５の超音波トランスデューサ２２が前立腺６４をスキャンする方法を示す、３つの位置に示されている。クリップ式キャップ１０は、直腸壁６２に接触した状態で示されている。異常検出システム５が、（ａ）から（ｂ）を経て（ｃ）まで回転するにつれて、超音波トランスデューサ２２は前立腺６４に向かって超音波ビーム７０を放射する。超音波トランスデューサ２２及びクリップ式キャップ１０からのデータを再構成するため、両データは前立腺６４と共に記録される必要がある。超音波データセットと光学データセットは、前立腺６４に対する位置情報を提供するため、結合して相互に関連付けることができる。データセットの結合は以下の方法で実現されうる。最初に、異常検出システム５を左右に回転することによって（図７の（ａ）、（ｂ）、及び（ｃ）を参照）、前立腺６４の２Ｄ掉尾音波軸スキャンを数回取得する。取得した画像を使用して、事前の／既知の解剖学的情報として再構成されたＨＣＭ画像で利用される、３Ｄメッシュが作成される。次に、プローブ上で２つの付属品を合体することによって、２Ｄ超音波画像と３Ｄ光学画像との間の幾何学的関係を確立する。第１の付属品は、クリップ式キャップ１０の中空体１２の外表面上に配置される４つの超音波基準点３４（図１参照）を備え、その各々は発光器１４又は光検出器１６に隣接している。基準点３４は、超音波データを光学データに関連付けるために使用される既知の参照点をもたらす。基準点３４の１つに隣接していない発光器１４及び光検出器１６の位置情報は、クリップ式キャップ１０の幾何形状が固定されているため、算出可能である。代替的に、付加的な基準点３４は、付加的な発光器１４及び光検出器１６に対する参照点として含めることができる。
【００５２】
［００５８］  第２の付属品は、異常検出システム５に関連付けられた加速度計３２を備える。たとえば、図１に示したように、加速度計３２はプローブ本体２４内に配置することができる。前立腺６４の検査は内視鏡的であるため、超音波トランスデューサ２４及びクリップ式キャップ１０の配向は簡単に追跡することができない。超音波トランスデューサ２４及びクリップ式キャップ１０の配向がわからないため、位置情報に誤差が生じやすく、次に誤った画像の再構成につながる。加速度計３２は、超音波トランスデューサ２４及びクリップ式キャップ１０の配向に関する情報を提供することによって、この問題の克服を支援する。例えば、加速度計３２はピッチ、ヨー、及びロールに関する情報を提供することができる。Ａｎａｌｏｇ  Ｄｅｖｉｃｅｓ社製のＡＤＩＳ１６４００など、様々な加速度計が使用可能である。加速度計３２の情報は、光検出器１６によって収集された光学データに対して、超音波トランスデューサ２２によって収集された超音波データの配向を決定するように使用可能であり、これによりユーザーは前立腺６４内で検出された異常の位置を特定することができる。
【実施例８】
【００５３】
前立腺切除術中の、ｉｎ  ｖｉｖｏでのヒト前立腺のＴＲＵＳ／ＦＤ−ＤＯＩ測定の実施
［００５９］  ＦＤ−ＤＯＩ測定値は、前立腺切除術中に、ｉｎ  ｖｉｖｏのヒト前立腺から得られる。この場合、クリップ式キャップ１０は、前立腺切除術の直前だが、患者に麻酔がかけられた後に、従来のＴＲＵＳプローブとして滅菌される。ＦＤ−ＤＯＩ測定位置は、のちの比較及び検証のため、臨床ＴＲＵＳ装置と共に記録される。５回の光学スキャンが異なる解剖学的位置で行われる。のちの分析のため、対応する画像が収集され保存される。
【００５４】
［００６０］  ＬＭ−ＳＡ及びｉｎ  ｖｉｖｏのヒト前立腺でＨＣＭ１００を使用して、画像の再構成と分析が実行される。同様に、光散乱特性に加えて、ヘモグロビン濃度が高悪性度ＰＣａと低悪性度ＰＣａとの間で有意差があるのかどうかを調べるため、光散乱画像並びにＨｂＯ／ＨｂＲ画像が収集される。再構成された画像は双方とも、ホールマウント組織学的分析によって確認され、対応する感度及び特異度も定量化される。
【００５５】
［００６１］  ＤＯＩの測定は、オプトードと組織との間の光学インターフェースに対して非常に敏感である。充分な接触又は良好な光結合を確保することは非常に重要である。しかしながら、検査は内視鏡的であるため、ユーザーはオプトードを見ることができず、オプトード（例えば、発光器１４と光検出器１６）が光学インターフェースに十分に接触しているかどうかを知ることは困難である。この問題に対処するため、容量式タッチセンサをクリップ式キャップ１０に含めることができる。図１は、クリップ式キャップ１０のオプトードの周囲に配置された接触感知電極３０を示している。図１に示したように、４個の接触感知電極３０がクリップ式キャップ１０の上に配置されている。別の構成では、必要に応じて、より多くの又はより少ない接触感知電極３０を含めることができる。様々な接触感知式電極が使用可能である。一又は複数の態様では、接触感知電極３０は銅パッドであってもよい。
【００５６】
［００６２］  接触感知領域は、例えば、一又は複数の発光器１４の周囲の銅パッドと光検出器１６を一体化することによって作成される。次に銅パッドは、プローブの下の配線（ｔｒａｃｅｓ）によって、容量式検知コントローラ入力ピンに接続される。銅パッドが組織に接触していないときには、容量式検知コントローラは、銅パッド上に分散されたキャパシタンスの和である寄生容量（ＰＣ）を測定する。プローブが直腸に十分に接触しているときには、銅パッドは、容量ＲＣを有する単純な平行平板コンデンサを形成する。センサの総容量（ＳＣ）は、ＳＣ  ＝  ＰＣ  ＋  ＲＣとなる。容量式検知コントローラは、測定した容量をコンピュータに読み込まれるデジタル値に変換することによって、センサ容量をモニタする。良好でない光結合条件が存在することをユーザーに知らせるため、Ｌａｂｖｉｅｗソフトウェアを使用してＬＥＤ式インジケータを作成することができる。プローブの位置はＬＥＤのステータスに基づいて調整することができる。
【００５７】
方法
［００６３］  ＤＯＴにおける順方向及び逆方向の方法。生物組織中の光伝送は、光散乱が組織中の光伝播に大きな影響を及ぼすことを仮定して、放射輸送方程式（ＲＴＥ）に対する拡散近似（ＤＥ）によってモデル化することができる。周波数ドメインでは、拡散方程式は次式によって与えられる。
0006712550.tif 000003
【００５８】
［００６４］  ここで
0006712550.tif 000004
は位置
0006712550.tif 000005
での光子密度で、ωは光の変調周波数（この研究ではＣＷドメインが使用されたため、ω＝０）で、
0006712550.tif 000006
は等方性源を表わし、ｃは媒体中での光の速度で、μａは吸収係数である。最後に、
0006712550.tif 000007
は光拡散係数で、次式にように定義される。
0006712550.tif 000008
【００５９】
［００６５］  上式で
0006712550.tif 000009
は低減された散乱係数で、
0006712550.tif 000010
のように定義される。ここで
0006712550.tif 000011
は散乱係数であり、ｇは異方性因子（ａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ  ｆａｃｔｏｒ）である。方程式（１）は、有限要素法（ＦＥＭ）を使用し、境界での屈折率の不整合をモデル化するロビン型（３０）（第３種又は混合型としても知られている）境界条件を適用することによって、解くことができる。
【００６０】
［００６６］  ＣＷシステムに関しては、測定値は光強度の振幅のみで、
0006712550.tif 000012
と
0006712550.tif 000013
の積、すなわち
0006712550.tif 000014
の空間分布、或いは
0006712550.tif 000015
が既知で均一な場合には
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の分布を推定するために使用される。前立腺癌の
0006712550.tif 000017
値は、正常な前立腺組織の値とは異なることが知られている。ＤＯＴによる乳癌の検出及び診断から学んだ事前の知識に基づいて、本研究は、光吸収
0006712550.tif 000018
が癌性の前立腺組織と正常な前立腺組織との間の光学コントラストの主要な源泉であり、一方、前立腺癌によって引き起こされる
0006712550.tif 000019
の変化はさほど重要でない、との仮定に端を発している。したがって、本文書でのＤＯＴ再構成の目的は、境界で行われたＮＩＲ測定から光吸収特性
0006712550.tif 000020
を再現することである。この手続に対する目的関数Ωは次のように表わすことができる。
0006712550.tif 000021
【００６１】
［００６７］  ここでｙは全測定データを表わす行列で、Ｆは拡散ベースの光伝播応答を生成する順方向計算（ｆｏｒｗａｒｄ−ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ）演算子（又は行列）で、
0006712550.tif 000022
はＬ２正規化で、λは正則化パラメータで、μａ０は光吸収係数の初期推定値である。変数Ｄ、μａ及びμａ０はそれぞれ、
0006712550.tif 000023
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及び
0006712550.tif 000025
の単純化された表記になっていることに留意されたい。方程式（３）のμａに対する一次導関数をテイラー級数に従ってゼロに設定すること、並びに２次以上の項を無視することによって実現される方程式（３）の最小化によって、更新後の方程式は以下のようになる。
0006712550.tif 000026
【００６２】
［００６８］  ここでＪはヤコビ行列で、Ｉは恒等行列で、また、δμａ（δμａ＝μａ−μａ０）はμａの所定の初期値に対する変化の空間分布行列である。μａ０は、最初の繰り返しにおける初期推定値にすぎないことに留意されたい。最初の繰り返し後、μａ０は基本的に事前の推定値となる。μａ−μａ０をδμａで置換すると、方程式（４）は方程式（５）になる。
0006712550.tif 000027
【００６３】
［００６９］  既に述べたように、ＤＯＴ測定は、媒体全体にわたる光散乱の変動は最小限であると仮定して、ＣＷ  ＮＩＲ光を利用するため、ここではμａの変化のみを考慮した。具体的には、セクション３で示されるすべてのシミュレーション例で、種々の前立腺組織領域にわたって、
0006712550.tif 000028
の一様分布を利用した。次に、セクション４では、この仮定を排除する又は修正する方法について議論することができる。
【００６４】
［００７０］  階層的クラスタリング。ＨＣＭ１００では、媒体又は関心領域（ＲＯＩ）を幾つかの幾何学的ユニット又はクラスタにセグメント化することによって、パラメータ空間の縮小が実現される。幾何学的クラスタの各々は均一で、同じ光学特性を有すると仮定された。このように、媒体又は画像ドメインは部分的に均一になりうるが、これはドメインが幾つかの幾何学的クラスタを含みうるためである。ＤＯＴ画像再構成プロセス中、各クラスタのμａの値は、方程式（３）〜（５）を使用して更新された。各クラスタのサイズはユーザー定義されるため、事前の空間情報なしで通常の再構成方法で使用されるものと同様に、最小クラスタは有限要素法（ＦＥＭ）の１個のメッシュノードになり、最大クラスタはドメイン領域全体になりうる。具体的には、メッシュのノードにはタグが付けられ、クラスタに分割され、各クラスタはｃ１、ｃ２…ｃｊで示されている。方程式（５）のヤコビ行列は、次の方程式のＪ＊となるように修正された。
0006712550.tif 000029
【００６５】
［００７１］  ここで行列Ｃは、ＮＮ×ＮＣ（ノード数×クラスタ数）のサイズを有する。行列Ｃの要素は次のように表わされた。
0006712550.tif 000030
【００６６】
［００７２］  ここでｉはノード数を表わし、ｊはクラスタ数を示す。各繰り返しの終わりまでに、δμａの解ベクトルは、方程式（８）を使用して、マッピングされ各ノードに戻された。
0006712550.tif 000031
【００６７】
［００７３］  ここでδμ＊ａは、方程式（５）を解いて得られた各幾何学的クラスタの光学特性を有するベクトルである。行列Ｃの機能は、初期の画像ドメインを新しい画像ドメインに変換することで、新しい画像ドメインではクラスタベースの幾何学的構造により逆方向の手順が実行される。行列Ｃは、正常な幾何形状と再構成されたオブジェクトのクラスタベースの幾何形状との間で変換を行う媒介変数（ｍｅｄｉａｔｏｒ）又は演算子（ｏｐｅｒａｔｏｒ）である。そのため、理論的には、Ｃの反転又は転置が直接的に関わることはない。
【００６８】
［００７４］  最初に、背景と異常部分など、２つのＲＯＩが再構成された。背景メッシュは幾何学的に異なる形状にセグメント化された。複数のＲＯＩでは、提案されている方法は、利用可能な事前情報を活用しつつ、癌になる傾向が高い領域をセグメント化することによって、階層的に実装される。具体的には、提案されている方法は、図３に示したように複数のステップで実装された。経直腸ＤＯＴイメージングによって前立腺癌を画像化するため、直腸壁、前立腺周囲組織、前立腺及び腫瘍の４種類の組織が検査された。これらの組織はそれぞれ、独自の光学特性を有している。事前の解剖学的情報なしで画像化されるときには、光学コントラストは比較的わずかであり、明確に分離することは困難なため、種類の異なる組織が互いに混合される可能性が高い。したがって、本書で記載されているＨＣＭでは、前立腺の画像化のために空間分解能を改善することが望ましい。
【００６９】
［００７５］  ＨＣＭ１００のステップ１０２では、再構成は、ＴＲＵＳと均一の前立腺を仮定することによって得られる前立腺の解剖学的画像に基づいて実行された。このような収集された正確な事前の空間情報により、（２つのＲＯＩとして）背景領域と前立腺領域の双方で再構成されたμａ値は、前立腺腫瘍のサイズが前立腺のサイズよりも相当に小さいことを仮定すると、実際に値に対して充分に正確でなければならない。次に、利用可能なＲＯＩ中の再構成されたμａ値は、ステップ１０４及び１１４での初期推測値としての役割を果たす。
【００７０】
［００７６］  ＨＣＭ１００のステップ１０４、１０６、１０８、１１０、及び１１２は、異常（すなわち、前立腺腫瘍）の可能性が高い位置を検出するための専用のステップである。これを実現するため、前立腺領域は、前立腺組織が均一な媒体になるように、幾つかのクラスタに幾何学的に分割された（例えば、図５を参照）。しかしながら、疑わしい位置についての事前の知識なしで前立腺を幾つかのクラスタ又は要素に分割することは、疑わしい組織を正常な前立腺組織と混同すること、並びにその逆の結果を引き起こしうる。混同を避けるため、前立腺の容積を異なるユニット容積サイズで繰り返しクラスタ化する階層的なアプローチが使用され、クラスタの癌と正常組織を混同する影響を最小限に抑えた。
【００７１】
［００７７］  具体的には、クラスタの初期容積は１×１×１ｃｍ３となるように選択された。次に、クラスタの容積は、クラスタの長さをｘ、ｙ、及びｚの寸法のそれぞれついて繰り返し増すことによって、変えられた。例えば、ｘ方向だけ長さを０．５ｃｍ増すことによって、ユニット容積は１．５×１×１ｃｍ３となるが、その後、ｙ方向又はｚ方向に同じだけ長さが増やされた。このように、１次元（ｘ、ｙ、ｚ）について、又は２次元（ｘｙ、ｙｚ、ｘｚ）について、又は３次元（ｘｙｚ）についてだけ、直線的な長さを増すことによって、ｘ、ｙ、ｚの３方向について８つの異なるユニット容積が生成された。この手続は以下のようにして行われる。（１）開始時の基本ユニットサイズ（すなわち、１×１×１ｃｍ３）で初期のμａ画像を再構成する。（２）再構成された画像を保存して戻り、ユニット容積サイズ（例えば、１．５×１×１ｃｍ３又は１．５×１．５×１ｃｍ３又は１．５×１．５×１．５ｃｍ３）を変更し、再び画像を再構成する（図３のステップ１０４）。より包括的にするため、基本ユニット容積を１×１×１ｃｍ３から１．５×１．５×１．５ｃｍ３に増やした。基本ユニットを大きくするため（例えば、２×１．５×１．５ｃｍ３、２×２×１．５ｃｍ３、又は２×２×２ｃｍ３）、０．５ｃｍの長さ間隔が適用された。このようにして、様々な基本ユニット容積で、８点の再構成された画像の別の組が生成され、ステップ１１２の終わりまでに、全体で１６点（ｉ＝１６）の画像（１６の組み合わせによる）がもたらされた。（３）最終画像を得るため、すべての再構成μａ画像が平均化された。（４）次に、背景に対して高いμａ値を有する疑わしいクラスタが検索された。高いμａ値を有するこのようなクラスタは、癌の可能性を示す。具体的には、疑わしいクラスタの位置は、前立腺領域内の更新されたμａ値の半値全幅（ＦＷＨＭ）を使用して選択された。疑わしいクラスタが特定されなかった場合には、前立腺が癌を有する可能性は低いという結論になる。
【００７２】
［００７８］  ステップ１１４では、幾つかの疑わしいクラスタがステップ１１２で見つかった場合、疑わしくないクラスタすべてを１つの新しい単一クラスタにグループ化し、疑わしいクラスタを更に小さなクラスタに分割する。次に、疑わしい領域内で使用される初期のユニット容積サイズが０．５×０．５×０．５ｃｍ３となるように設定する。上述の手続きはここで、３つの寸法のいずれか１つで、長さの変動分を０．２５ｃｍとして繰り返される。ステップ１０４と同様に、ステップ３で再構成された最終画像は、８つの異なる方法でユニット容積を変えることによって得られる８点（ｊ＝８）の画像の平均である。μａ値のＦＷＨＭは依然として、空間分解能を改善した更なる検査で疑わしい領域の位置を特定するために使用される。
【００７３】
［００７９］  ＨＣＭ１００は、階層的アプローチを使用して前立腺領域での再構成を支援する領域特異的な正則化パラメータを利用する。このアプローチの基本的な論理的根拠は既に説明されており、正則化パラメータは繰り返しのたびに光学特性更新のレベルを制御する。大きな正則化パラメータはわずかな更新を引き起こすが、一方、小さな正則化パラメータは幅広い解の範囲で急な更新をもたらす。前立腺領域に適用される小さな正則化値により、ＨＣＭ１００は前立腺だけに焦点を合わせて、再構成された前立腺の光学特性を正確に更新することができる。最後に、ステップ１２２では、ステップ１０２で使用される均一な初期推測値により、再構成プロセスは、前のステップで正確な事前の生体構造として、或いは所定の癌領域として、特定された疑わしい領域を使用して繰り返される。
【００７４】
［００８０］  原則として、正則化パラメータの選択及び停止基準は、繰り返しに基づく再構成技法において重要な役割を果たす。ＨＣＭ１００の様々な繰り返しステップに対して、多数の繰り返しが実験的に決定された。ステップ１０２では、投影誤差（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  ｅｒｒｏｒ）の変化が前回の繰り返しでの投影誤差の２％未満となったとき、正則化パラメータは１０で、停止基準が示された。ステップ１０４、１０６、及び１０８では、投影誤差が前回の繰り返しでの投影誤差の２０％未満となったとき、正則化パラメータは０．１で、停止基準が示された。ステップ１０４、１０６、及び１０８におけるこの基準の理由は、正則化パラメータの値が非常に小さかったことと、雑音が再構成された画像に影響を及ぼし始めたことであった。ステップ１１４、１１６、及び１１８では、停止基準はステップ１０４、１０６、及び１０８での停止基準と同じに保たれる一方で、正則化パラメータは０．００１まで減少した。
【００７５】
［００８１］  上記の明細書及び実施例は、構造の完全な説明と例示的な実施形態の使用をもたらす。幾つかの実施形態は、ある程度の具体性をもって、或いは一又は複数の個々の実施形態を参照して上述されているが、当業者であれば、本発明の範囲を逸脱することなく、開示されている実施形態に多数の改変を行いうる。そのため、本装置の様々な例示的な実施形態は、開示されている特定の形態に限定されることを意図していない。むしろ、実施形態は、特許請求の範囲に入る改変及び代替を含み、示した１つ以外の実施形態は、図示した実施形態の特徴の一部又はすべてを含みうる。例えば、構成要素は除外されてもよく、一体構造として結合されてもよく、及び／又は連結部が代替されてもよい。更に、必要に応じて、上述の実施例のいずれかの態様は、同等の又は異なる特性を有し、同一の又は異なる問題に対処する更なる実施例を形成するために記述される他の実施例のいずれかの態様と結合されうる。同様に、上述の有益性と利点は１つの実施形態に関連してもよく、或いは幾つかの実施形態に関連してもよい。
【００７６】
［００８２］  特許請求の範囲は、「〜のための手段」又は「〜のためのステップ」という表現をそれぞれ使用する所定の特許請求の範囲で、限定が明示的に記載されていない場合には、ミーンズ・プラス・ファンクション又はステップ・プラス・ファンクションの限定を含むことを意図しておらず、含むと解釈されるべきではない。
【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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