(57)【要約】  拡散光トモグラフィのための高性能イメージングシステムが開示される。広いダイナミックレンジ及び低チャネル間クロストークを伴い高速度で高性能を達成する発光ダイオードなどの光源を利用した高密度格子は、アバランシェフォトダイオードなどを利用した離散し分離した受信機のシステムにより補完される。光源チャネルは、専用の再構成可能な符号化制御信号を有し、検出器チャネルは、再構成可能な復号を有し、これらは、最大の柔軟性と周波数及び時間符号化及び復号の最適な混合とを可能にする。それぞれの検出器チャネルは、チャネル利得スイッチングが必要ないように、専用の分離した広帯域幅受信機回路によって解析される。結果として得られるＤＯＴシステムの性能改善によって、より高密度のイメージング配列が可能となり、ＤＯＴ画像の品質が向上する。プロセッサは、洗練された３次元モデリング及びノイズ低減を提供するために利用される。
2010514478.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル入力電源にそれぞれ接続された複数の光源と、
上記複数の光源に接続された複数の光導管と、
人間被験者の部位に取り付け可能なオプトード格子と、
上記オプトード格子に動作可能なように接続されて、上記人間被験者と相互作用した後、上記複数の光源によって提供される光を即座に検出する複数の離散した分離した光検出器と、
上記複数の離散した分離した光検出器からの複数の個別の信号を、複数のデジタル信号に変換する複数のアナログデジタル変換器とを備え、
上記オプトード格子設計は、上記複数の光導管に接続された拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項２】
上記システムは、少なくとも１０５の広いダイナミックレンジ、少なくとも１０-５未満のクロストーク、及び１Ｈｚより大きいフレームレートで動作する請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項３】
上記システムは、少なくとも１０７の広いダイナミックレンジ、少なくとも１０-６未満のクロストーク、及び１０Ｈｚより大きいフレームレートで動作する請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項４】
上記複数の光源は、多重化された請求項１記載の拡散光トモグラフィのための上記イメージングシステム。
【請求項５】
上記デジタル入力電源は、少なくとも１ＭＨｚの広帯域幅で変調する請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項６】
上記複数の光源は、複数の発光ダイオードを含む請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項７】
上記複数の光源は、レーザダイオード、超光発光ダイオード、固体レーザ、又は別のレーザ光源からなるグループから選択される請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項８】
上記複数の光導管は、複数の光ファイバケーブルを含む請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項９】
上記複数の光ファイバケーブルのうちの少なくとも１つは、複数分枝であり、単一の光源からの多重化された光を受信する請求項８記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項１０】
上記複数の光源のそれぞれに対するしきい値電圧とともに用いられる上記デジタル入力電源は、クロストークを最小化するように動作する請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項１１】
上記複数の離散した分離した光検出器は、アバランシェフォトダイオードを含む請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項１２】
上記複数の離散した分離した光検出器は、フォトダイオード、又は光電子倍増管からなるグループから選択される請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項１３】
上記オプトード格子は、ストラップを用いて人間被験者の部位に取り付け可能な成形部品である請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項１４】
上記複数のデジタル信号から有限要素解析を用いて、均一モデル、階層化モデル、球モデル、半球モデル、円柱形状モデル、又は解剖学的に導出されたモデルからなるグループから選択されるモデルを生成するプロセッサをさらに備えた請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項１５】
有限要素解析は、有限要素フォワードライトモデリングを含む請求項１４記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項１６】
上記複数のデジタル信号上で、少なくとも１つのノイズ低減アルゴリズムを利用するプロセッサをさらに含む請求項１記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項１７】
上記少なくとも１つのノイズ低減アルゴリズムは、コントラスト対ノイズ比の増加を伴う線形回帰共分散分析を含む請求項１６記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項１８】
上記ノイズ低減アルゴリズムは、独立成分分析を含む請求項１６記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項１９】
広いダイナミックレンジにおいて高速度で動作するデジタル入力電源にそれぞれ接続された複数の発光ダイオードと、
上記複数の発光ダイオードに１対１の関係で接続された複数の光ファイバケーブルと、
人間被験者の部位に取り付け可能なオプトード格子と、
上記オプトード格子に動作可能なように接続されて、上記人間被験者と相互作用した後、上記複数の発光ダイオードによって提供される光を検出する複数のアバランシェフォトダイオードと、
上記複数のアバランシェフォトダイオードからの複数の個別の信号を、複数のデジタル信号に変換する複数のアナログデジタル変換器とを備え、
上記オプトード格子設計は、上記複数の光導管に接続された拡散光トモグラフィのためのイメージングシステム。
【請求項２０】
人間被験者の部位にオプトード格子を取り付けることと、
上記オプトード格子に動作可能なように接続されて、上記人間被験者と相互作用した後、上記複数の光源によって提供される光を即座に検出する複数の離散した分離した光検出器を利用することと、
上記複数の離散した分離した光検出器からの複数の個別の信号を、少なくとも１つのアナログデジタル変換器を用いて、複数のデジタル信号に変換することとを含み、
上記オプトード格子設計は、デジタル入力電源に電気的に接続された複数の光源に接続された上記複数の光導管に接続された拡散光トモグラフィのためのイメージングシステムを利用する方法。
【請求項２１】
上記デジタル入力電源を用いて広いダイナミックレンジにおいて高速度で信号を提供することをさらに含む請求項２０記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステムを利用する方法。
【請求項２２】
上記複数の光源は、発光ダイオード、レーザダイオード、超光発光ダイオード、固体レーザ、又は別のレーザ光源からなるグループから選択され、
上記複数の離散した分離した光検出器は、アバランシェフォトダイオード、フォトダイオード、又は光電子倍増管からなるグループから選択される請求項２０記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステムを利用する方法。
【請求項２３】
上記複数のデジタル信号からプロセッサを利用して有限要素解析を用いて、均一モデル、階層化モデル、球モデル、半球モデル、円柱形状モデル、又は解剖学的に導出されたモデルからなるグループから選択されるモデルを生成することをさらに含む請求項２０記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステムを利用する方法。
【請求項２４】
上記複数のデジタル信号上で、プロセッサを用いて少なくとも１つのノイズ低減アルゴリズムを利用することをさらに含み、
上記少なくとも１つのノイズ低減アルゴリズムは、線形回帰共分散分析、及び独立成分分析からなるグループから選択される請求項２０記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステムを利用する方法。
【請求項２５】
上記複数の離散した分離した光検出器の前に配置され、人体の中の蛍光剤を検出するフィルタを利用することをさらに含む請求項２０記載の拡散光トモグラフィのためのイメージングシステムを利用する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、拡散光トモグラフィのための高性能イメージング（画像化）システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
拡散光イメージング（“ＤＯＩ：Ｄｉｆｆｕｓｅ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ”）は、人間の脳における機能活動をマッピングするときに利用されるイメージング（画像化）の方法論である。機能ニューロイメージング方法を含む固有の能力により、ＤＯＩは、ポジトロン放出断層撮影(“ＰＥＴ：Ｐｏｓｉｔｒｏｎ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”）及び磁気共鳴イメージング（“ＭＲＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ”）などの別のより確立したモダリティを補完し、拡張する。非常に有用であるが、ＭＲＩ及びＰＥＴの脳計測機器のスキャニング環境は、一般に、ＭＲＩで見られるような非常に大きなスキャナのノイズ、又はＰＥＴで見られるような放射性同位元素の使用を伴って、閉じられた管の中での固定された頭の配置を要求する。
【０００３】
より高価なスキャナに基づいた技術（例えば、ＭＲＩ及びＰＥＴ）とは好対照に、ＤＯＩは、費用のかからない技術プラットフォーム及び着用可能なイメージングキャップ（imaging cap）を利用する。ＤＯＩキャップは、別の方法では鎮静剤を必要とする移動している被験者、移動が不可能な被験者、コミュニケーションが不可能な（non-communicative）被験者、集中治療中の患者、金属インプラントを有する被験者の画像を得る能力、及びより広範囲の行動パラダイムに対する豊かな生態学的な環境の利益を受ける子供の人間発達に関する研究を含む固定されたスキャナ環境に適していないさまざまな状況によく適している。特に高い可能性を有するアプリケーションは、幼児及び新生児の救命救急監視に対するＤＯＩの使用である。
【０００４】
拡散光イメージング（“ＤＯＩ”）は、非侵襲である多数の離散した光源と検出器との対（“オプトード‐対”）による近赤外線分光のサンプリング（near-infrared spectroscopic sampling）から画像を構築する。イメージング（画像化）なしに利用され、及び１つ又はごく少数のオプトード対を用いた単一点の測定が存在するとき、その技術は近赤外線分光法（“ＮＩＲＳ：Ｎｅａｒ  Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ”）と呼ばれる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】J. Culver, A. Siegel, J. Stott, and D. Boas, "Volumetric Diffuse Optical Tomography Of Brain Activity," OPTICS LETTERS, Volume 28, Number 21, November 1, 2003, Pages 2061-2063.
【非特許文献２】J. Culver, T. Durduran, D. Furuya, C. Cheung, J. Greenberg, and A. G. Yodh, "Diffuse Optical Tomography of Cerebral Blood Flow, Oxygenation, and Metabolism in Rat During Focal Ischemia," Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, Volume 23, Issue 8, August 2003, Pages 911-924, The International Society for Cerebral Blood Flow and Metabolism, Published by Lippincott Williams & Wilkins, Inc., Baltimore.
【非特許文献３】Dehghani H, Pogue BW, Poplack SP, Paulsen KD, "Multiwavelength Three-Dimensional Near-Infrared Tomography of the Breast: Initial Simulation, Phantom, and Clinical Results," Applied Optics, Volume 42, Issue 1, 2003, Pages 135-145.
【非特許文献４】Fox MD, Snyder AZ, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC, Raichle ME, "The Human Brain is Intrinsically Organized into Dynamic, Anticorr elated Functional Networks," Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Volume 102, Number 27, 2005, Pages 9673-9678.
【非特許文献５】Saager RB, Berger AJ, "Direct Characterization and Removal of Interfering Absorption Trends in Two-Layer Turbid Media," Journal of the Optical Society of America a-Optics Image Science and Vision, Volume 22, Issue 9, 2005, Pages 1874-1882.
【非特許文献６】Hyvarinen A., "Fast and Robust Fixed-Point Algorithms for Independent Component Analysis," IEEE Transactions on Neural Networks, Volume 6, Issue 3, 1999, Pages 626-634.
【非特許文献７】Hyvarinen A, Oja E, "Independent Component Analysis: Algorithms And Applications," Neural Networks, Volume 13, Issue 4-5, 2000, Pages 411-430.
【非特許文献８】Onton J, Westerfield M, Townsend J, Makeig S, "Imaging Human EEG Dynamics Using Independent Component Analysis," Neuroscience and Biobehavioral Reviews, Volume 30, Issue 6, 2006, Pages 808-822.
【非特許文献９】Mantini D, Perrucci MG, Cugini S, Ferretti A, Romani GL, Del Gratta C, "Complete Artifact Removal For EEG Recorded During Continuous fMRI Using Independent Component Analysis," Neuroimage, Volume 34, Issue 2, 2007, Pages 598-607.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の拡散光ニューロイメージングシステムは、図１において符号１０で一般的に示される疎なイメージング配列を利用している。この方法では、複数の光源は符号１２で示され、複数の検出器は符号１４で示される。複数の光源と複数の検出器との間に示された直線は、利用可能な光源‐検出器測定対であり、最寄りの隣接オプトード対のみとして構成されている。
【０００７】
図２を参照すると、疎なオプトード格子は符号２０で一般的に示され、複数の光源は符号２４で示され、複数の受容体は符号２６で示される。再生成された模擬画像は符号３０で一般的に示され、解析のための模擬再構成画像は符号３２で示される。
【０００８】
高いフレームレートが達成されることが可能であるが、例えばＨＩＴＡＣＨＩ（登録商標）ＥＴＧ‐１００ＯＴ及びＥＴＧ‐４００ＯＴなどの最も広く用いられているＮＩＲＳ脳イメージング機械は、第１の最寄りの隣接に対する測定のみ、及びトポグラフィに限定される。このようなタイプのシステム及び最寄りの隣接オプトード対の使用は、限られた方位分解能（lateral resolution）を有し、深さ方向の区分能力（depth-sectioning capabilities）を有しない。シミュレーションは、オプトード配列の密度を増加させることが、解像度、位置測定及び脳の信号識別を改善することができることを示す。しかしながら、高密度のオプトード格子は、計測のダイナミックレンジ、クロストーク、チャネル数及び帯域幅の性能仕様に対して、厳しい必要条件を要求し、それらの課題は従来のシステムによっては対処されない。
【０００９】
図３は、符号１００で一般的に示される先行技術である光源検出器多重化システムの初歩的なフローチャートをあらわしている。典型的に、１１０で示されるアナログ入出力デバイスは複数のアナログ光源１１２に接続され、その後、典型的に信号の時間符号化で異なる光源オプトードロケーションに多重化され１１４、複数のコネクタ１１５を介して、測定被験者、例えば人間ユーザ１１６に提供される。測定被験者、例えば人間ユーザ１１６と相互作用した後、検出器多重化システム１１８は、光導体１１７、例えば光ファイバを経由して、時間符号化を復号する。光はその後、複数の検出器１２０によって受信され、複数の利得段１２２で前処理され、その後、記憶される。信号は、アナログデジタル変換器１２４を介して、デジタル信号に変換される。説明された段１１０、１１２、１１４、１１８、１２０、１２２及び１２４のすべては、符号化方法又はオプトード格子設計における任意の変更を考慮する。
【００１０】
典型的な検出器システムは、図４において符号１３０で示される。光１３１は、プログラム可能な利得段１３４に接続された複数の検出器１３３、例えばシリコンフォトダイオード（“ＳｉＰＤ”）を介して一連のチャネル１３２で受信される。第１の利得段１３４の後、符号１４０で一般的に示される複数のロックイン段が存在する。ロックイン周波数は、ノイズの多い環境から、既知の搬送波を用いて信号を抽出することができる増幅器の一種である。少なくとも２つの別々の周波数を抽出するために、第１のロックイン周波数増幅器１４２、及び第２のロックイン周波数増幅器１４４が存在する。信号はその後、プログラム可能な利得アレイ１４５を通過した後、複数のサンプリング及び保持の段１４６へ送信される。それらのデジタル信号はその後、プロセッサへ提供される１４８。したがって、それを多重化するときに重大な問題が存在し、ダイナミックレンジ及びクロストークの両方を含む別の重大な問題もまた存在する。本発明は、上述した１つ又はそれ以上の問題を克服するために向けられている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、離散した分離した複数の光源のシステムを用いて、広いダイナミックレンジ及び低いクロストークを伴い高速度で高性能を達成する。光源は、少なくとも１ＭＨｚ、例えば２０ＭＨｚの専用広帯域幅（個別にプログラムされることが可能なデジタル入力／出力線）を有する。光源の多重化は、デジタル領域において、完全に実行される。それぞれの光源、例えば発光ダイオードは、クロストークを減少させるために個別の分離した電源を有する。発光ダイオード並びにレーザダイオードは、しきい値電圧を有し、その電圧よりも低いときには光を生成しない。個別のデジタル制御線とともに使用されたとき、しきい値電圧は、クロストークを抑制するであろう。小さな信号は、発光ダイオードの出力を生成しないであろう。したがって、上述された特徴の結果、測定可能な光学の（光の）クロストーク、又はクロス光源チャネルは存在しない。また、光源の制御はデジタルであるが、制御線における広帯域幅は、高いレートで、さまざまなデューティー比のパルスで、複数の光源のさまざまな強度制御を可能にする。また、本発明は、２つ又はそれ以上の光の色が単一の光源ロケーションを通して多重化された状態で、複数分枝、例えば２分枝の光ファイバを利用することを可能にする。
【００１２】
本発明は、離散した分離したアバランシェフォトダイオード（“ＡＰＤ”）のシステムを用いて、広いダイナミックレンジ及び低いクロストークを伴い高速度で高性能を達成する。それぞれの検出器チャネルは、専用のＡＰＤを有し、したがって、利得スイッチングは必要ない。好ましくは、信号分離のために及びクロストークを減少させるために、それぞれの分離したアバランシェフォトダイオード（ＡＰＤ）に対して分離した複数の電源が存在する。高性能商用アナログデジタル変換器、例えば２４ビットアナログデジタル変換器を利用することは、信号出力をデジタル化する。チャネル専用線は、利得スイッチングを削除する。そのユニットは、非常に少ないノイズ、及び非常に少ないチャネル間クロストークを有し、すべてのデータは、例えば９６ｋＨｚのサンプリングレートで、実時間でハードディスクに直接的に記憶される。好ましくは、信号の分離、あるいは周波数符号化の復号として知られることは、符号化周波数の数を決定することに最大の柔軟性をもたせるソフトウェアを用いて実行される。
【００１３】
これらは、単に本発明の無数の態様のうちのいくつかであり、本発明と関連した無数の態様の包括的なリストと見なされるべきではない。
【００１４】
本発明のよりよい理解のため、添付図面を参照する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】疎なオプトード対を用いた拡散光イメージングの説明である。
【図２】疎なオプトード対を用いた拡散光イメージングに対する画像再構成を用いた画像品質の説明である。
【図３】光源多重化、検出器多重化及び複数の利得段のフローチャートである。
【図４】一連のプログラム可能な利得段を有する検出システムのフローチャートである。
【図５】高密度オプトード対を用いた拡散光イメージングの説明である。
【図６】高密度オプトード対を用いた拡散光イメージングに対する画像再構成を用いた画像品質の説明である。
【図７】４つの検出器に接続された４つの光源の時間符号化のグラフ表示である。
【図８】４つの検出器に接続された４つの光源の周波数符号化のグラフ表示であり、ただ１つの信号のみが表示されている。
【図９】利得スイッチングなしで単一チャネル上で測定されうる光強度の範囲のグラフ表示である。
【図１０】本発明の拡散光トモグラフィシステムの主要構造の斜視図である。
【図１１】本発明の拡散光トモグラフィシステムの人間ユーザ、複数の光源及び複数の検出器の斜視図である。
【図１２】本発明の拡散光トモグラフィシステムのフローチャートである。
【図１３】本発明の拡散光トモグラフィシステムの検出システムのフローチャートである。
【図１４（Ａ）】限定されるものではないが、本発明の拡散光トモグラフィシステムの発光ダイオードに関連した制御回路の回路図を説明するための図である。
【図１４（Ｂ）】限定されるものではないが、本発明の拡散光トモグラフィシステムの発光ダイオードに関連した制御回路の回路図を説明するための図である。
【図１５（Ａ）】限定されるものではないが、本発明の拡散光トモグラフィの発光ダイオードに関連した信号発生（signal breakout）回路の回路図を説明するための図である。
【図１５（Ｂ）】限定されるものではないが、本発明の拡散光トモグラフィの発光ダイオードに関連した信号発生（signal breakout）回路の回路図を説明するための図である。
【図１５（Ｃ）】限定されるものではないが、本発明の拡散光トモグラフィの発光ダイオードに関連した信号発生（signal breakout）回路の回路図を説明するための図である。
【図１６】処理前の信号から背景の生理学信号を除去し、活性化の応答が明らかに確認される信号を提供する共分散分析を用いた改善された活性化対背景比のグラフ表示である。
【図１７】視覚刺激を伴った元々観測された標準偏差対の信号に対して共分散分析を用いた改善された活性化対背景比のグラフ表示、独立成分分析の成分の所定の数、例えば１０個から再構成された標準偏差対における活性化信号、及びノイズ成分の所定の数、例えば２つのみを標準偏差対の表現にマッピングし戻すことによって得られる信号におけるノイズである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下の詳細な説明では、多数の特定の詳細が、本発明の完全な理解を提供するために説明される。しかしながら、本発明は、これらの特定の詳細な説明なしで実施することができると当業者によって理解される。別の例では、本発明を曖昧にすることを避けるために、周知の方法、手順、及び構成要素は詳細に記述されない。
【００１７】
拡散光イメージングに対する改善は、図５のような高密度格子イメージング配列であり、符号１５で一般的に示される。この状況において、測定は、光源と検出器との複数の間隔上で取得され、複数の光源は符号１２で示され、複数の検出器は符号１４で示される。この高密度配列は、顕著に方位分解能（lateral resolution）を改善し、機能信号の体積位置特定（volumetric localization）を可能にする。これはまた、深さプロファイリング（depth profiling）として知られる。これらの高密度拡散光配列は、拡散光トモグラフィ（ＤＯＴ）再構成も可能にする重複サンプリングを伴ったさらに多くの光源検出器測定を含む。しかしながら、高密度拡散光トモグラフィは、非常に多くの測定を伴って複数の距離で、複数の信号を同時に測定するために、非常に広いダイナミックレンジ及び低いクロストークが必要とされることから、非常に挑戦的である。ダイナミックレンジは、最小の検出可能な光強度（又は、ノイズと等価な光レベル強度）によって除算された最大光強度の比として定義される。さらに、ニューロイメージングは、心拍（heart pulse）（１Ｈｚ）、呼吸（０．１‐１Ｈｚ）、及び神経系に活性化した血行（neuronally activated hemodynamic）（０．００１‐０．３Ｈｚ）、及び速い散乱（fast scattering）（１０Ｈｚから１０００Ｈｚ（１ｋＨｚ））応答を含むさまざまな時変生理機能のイメージング（画像化）を含む。したがって、１Ｈｚよりも大きい高速度のフレームレートが重要であり、フレームレートが最大１０００Ｈｚ（１ｋＨｚ）までの速度で進行すると、重要な利点が得られる。ダイナミックレンジ及びクロストークに対する必要条件は、動作しているフレームレートにおいて維持されなければならない。
【００１８】
低い速度及び著しいクロストークは、高密度拡散光トモグラフィを役に立たないものにする。“クロストーク”は、１つのチャネルからもう１つのチャネルへの信号の漏出（又は“にじみ（bleeding）”）と定義される。本システムでは、光源チャネル、検出器チャネル、及び光源‐検出器対チャネルがある。クロストークの最も厳密な試験は、光源‐検出器対チャネルの間である。光源チャネル間のクロストーク、又は検出器チャネル間のクロストークは、光源‐検出器チャネル間のクロストークを生成する。
【００１９】
近年、多数の改善が提案されているが、ダイナミックレンジ及びクロストークの両方を含む未だ重大で対処されていない問題が存在する。例えば、図５に示すように、符号１５で示される高密度オプトード格子は、図１の符号１０で示される低密度オプトード格子上の重大な問題を提示する。したがって、疎な格子１０を有する図１では、複数の検出器は、最寄りの隣接信号における強度の範囲を収容するためのダイナミックレンジのみを必要とし、ダイナミックレンジは、信号対暗騒音のレベルである。図５の高密度格子１５では、ダイナミックレンジは、最寄りの隣接対から高信号を測定するように、及び第３の最寄りの隣接対から非常に小さい信号変化を測定するように十分に広くなければならない。１つのオプトード対の測定からの信号が、もう１つの測定チャネル上に現れた場合、クロストークの問題が発生する。信号レベルのより広い範囲が測定されて、クロストークに対する感度が、図５の高密度格子１５において高められる。１つの光源からの出力信号が、別の複数の光源によって提供される出力にも含まれる場合、クロストークが、光源レベルで発生しうる。検出器レベルでは、１つの検出器からの信号が、別の検出器チャネルへ漏出する（bleed over）ことがあり、同様の状況が、アナログ‐デジタル回路において発生しうる。クロストークの存在は、重要な低レベルチャネルにおいて信号品質を低下させる重大な問題であり、トモグラフィを促進させるために最小化されるべき重大な問題である。
【００２０】
図６は、符号２４で示される複数の光源と、符号２６で示される複数の検出器とを含む高密度オプトード格子を有する符号４０で一般的に示される好ましい高密度格子を説明する。模擬画像は、符号５２で示される模擬画像再構成とともに、符号５０で一般的に示される。システムの速度を増加させること、及びクロストークを減少させることを試みる多数のアプローチが存在する。これは、典型的に、いくつかのタイプの符号化方法を含む。
【００２１】
種々の符号化方法は、時間符号化、周波数符号化、及び空間符号化を含む。時間符号化は、特定の時間ステップで、特定の複数の光源のみを切り替えることにより、信号クロストークを減少させる。周波数符号化は、特定の変調周波数を異なる信号に割り当てることを含み、周波数符号化は、複数の光源が同時にオンすることを可能にし、システムの測定レートを増加させる。必要な信号を分離する周波数ごとの検出方法は、背景ショットノイズのレベルによって制限されたチャネル間の分離を有する。空間符号化もまた、パッドの異なる領域にあるオプトード対が同時にオンとなることを許可することによって、測定レートを増加させる。空間分離は、クロストークを減少させるためのもう１つのアプローチを提供するが、離れたオプトードに対してのみ有用であり、近接しているオプトードに対するクロストークの減少についてはあまり支援を提供しない。さまざまな頭の大きさ、及びイメージング（画像化）タスクに対する画像品質の最適化が達成されるが、３つの符号化方法すべての組み合わせは、重大な欠点を有する。これは高いレベルのシステムの柔軟性が要求されるからである。
【００２２】
深さセクショニングに対する代替の手段は、上述した高密度連続波（“ＣＷ：Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ”）オプトード格子測定を含む。より長い光源と検出器との分離は、組織の中のより深いサンプリングを可能にする。したがって、複数の分離距離での同時測定は、深さに依存する信号を分離するための必要な情報を提供することができる。脳イメージング（画像化）のために提案された、いくつかの提案された複数距離測定システムが存在する。例は、３２個の光源と３２個の検出器とを有するＮＩＲＸＴＭのＤＹＮＯＴＴＭシステム、及び８個の検出器を有するＩＳＳのＩｍａｇｅｎｔシステム、マサチューセッツ総合病院（Massachusetts General Hospital）によって開発され、９個の光源と１６個の検出器とを有する“ＣＷ４”、あるいは１６個の光源と３２個の検出器とを有する“ＣＷ５”として知られる２つの連続波（“ＣＷ”）システムを含む。
【００２３】
これらシステムに共通した制限は、時分割方式で多重化されたアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）を利用することである。一般に、多重化されたアナログデジタル変換器取得カードは、−７５ｄＢより大きいチャネル間クロストークの値を有する。特に、多くのシステムで、１０５未満の固有のダイナミックレンジを有する１６ビットアナログデジタル変換器が使用されており、所定の測定に対する信号範囲（暗騒音対最大信号）をアナログデジタル変換器エレクトロニクスの範囲に適合させるために、アナログ利得調整が実行される。隣接チャネル間のこれらの動的な利得調整は、検出器チャネル間の実効クロストーク、及び計測機器の実効ダイナミックレンジを増加させることができる。しかしながら、高速度でのこれら動的な利得調整は、非常に複雑になり、チャネルクロストークの新たな原因となる傾向がある。時分割方式の調整可能な検出器回路は、同時に取得されうる測定の数を制限し、システムの全体速度に影響を及ぼす。
【００２４】
上述したチャネル数が多いＤＯＴシステムのもう１つの重大な欠点は、ハードウェアによって決定され実装される光源の符号化方法及び復号方法の利用である。例は、単一の光源が複数の光源ロケーションの間で共有される完全に時間多重化された複数の光源、又は完全に周波数符号化されたシステム、又は周波数符号化及び時間符号化の固定された混合を含む。これらのハードウェアアプローチは、符号化方法に関する柔軟性を劇的に減少させ、増加したクロストーク、低下した信号ノイズ比、より遅いイメージング（画像化）時間、及び劣化した画像品質をもたらす。
【００２５】
我々のシステムは、ソフトウェア及び／又はファームウェアで決定される時間符号化及び周波数符号化の柔軟性のある完全に再構成可能な混合を利用する。新しいシステムで可能なさまざまなアプローチの例は、４つの光源を４つの異なる検出器に接続して、信号を時間符号化することを含み、これは図７の符号６０で一般的に示される。複数の光源は、それぞれの信号が、符号６２、６４、６６及び６８で示されるそれぞれの信号トレースに存在する変調周波数に対する単一の検出器のみで見えるようにして、順次点灯させられる。図８では、４つの検出器のすべてによる図７に示された第１の信号の周波数復号が示されている。変調周波数は、１つの検出器で強くとらえられているが、他の３つの検出器では見えない。これは、符号７０で一般的に示される。１２０ｄＢの範囲が、１０−６未満のクロストークの排除に対応する。符号７２で一般的に示される図９は、利得スイッチングなしの単一の検出器チャネルで測定されることができ、典型的に１０７（帯域幅１Ｈｚ）より大きい光強度の範囲を示している。
【００２６】
本発明は、広いダイナミックレンジを有し瞬間的である高密度拡散光トモグラフィシステムである。高性能とは、少なくとも１０５、好ましくは少なくとも１０６、並びに最適には少なくとも１０７の広いダイナミックレンジ、少なくとも１０−５未満、好ましくは３×１０−６未満、並びに最適には１０−６未満であるクロストーク、及び１Ｈｚより大きい、好ましくは３Ｈｚより大きい、並びに最適には１０Ｈｚより大きいフレームレートを含むとして定義される。本システムは分離した及び離散した光源検出器チャネル回路を利用し、信号はデジタル領域でのみ多重化される。図１０において、複数の光源に出力され受容体から入力される信号のための符号２１２で一般的に示された電気コネクタとともに、本発明のためのハードウェアが、符号２００で示される。好ましくは、ハードウェア２００は、デジタルシグナルプロセッサ、パーソナルコンピュータ、又はコントローラなどのプロセッサを含むが、任意の多種多様の電子コンピュータ、又は電子コントローラで十分である。
【００２７】
図１１には、複数の光源及び複数の検出器の両方に接続される符号２１２で再度示されるさまざまな電気コネクタを伴ったユーザ２１６が存在する。複数の光源及び複数の検出器は、符号２１４で一般的に示される。本システムは、動的な利得スイッチングの制限を避け、代わりに１０７より大きい高い瞬間的なダイナミックレンジを利用し、１０−６未満のクロストークを排除する。
【００２８】
本発明は、柔軟性及び改善されたチャネル分離の両方のための離散した光源及び検出器チャネル回路の両方とともに、非常に柔軟性があり、符号化方法及び復号方法において設定可能なソフトウェア及び／又は（ハードウェアに組み込まれたコンピュータソフトウェアである）ファームウェアを利用する。本発明は、利得スイッチングなしで、第１の、第２の、及び第３の、第４の、及び第５の最寄りの隣接オプトード対のデータを、瞬間的に記録する。複数の光源の符号化が変更された場合でも、検出器側では、変更をする必要がない。これは、すべての検出器が、常に同一の感度で記録しているからである。柔軟性及び速度の獲得は、最大のダイナミックレンジとクロストーク排除が最大の符号化レートで維持されるという事実の直接的な結果である。
【００２９】
図１２を参照すると、本発明のシステムは、符号２２０で一般的に示される。本システム２２０は、デジタル入出力を含み、複数の光源２２４に電力を提供する。複数の光源２２４は、好ましくは、必ずしもそうではないが、発光ダイオード（“ＬＥＤ”）を含む。最適には、必ずしもそうではないが、それぞれのＬＥＤ２２４の表面が、約０．１ｍｍから約２ｍｍの範囲内の光発生素子、及びより好ましくは約０．２ｍｍから約０．５ｍｍの範囲内の光発生素子、及び最も好ましくは約０．１ｍｍから約０．３ｍｍの範囲内の光発生素子であるように、これらのＬＥＤ２２４は削られて研磨される。
【００３０】
これら複数の光源２２４は、光ファイバを利用して、成形されたオプトード格子設計を介して光を頭に伝送する。好ましくは、成形されたオプトード格子設計の本体は、後頭部に適合する特製の熱可塑性シートであり、額を横切ってＶＥＬＣＲＯ（登録商標）ストラップで保持される。ユーザは、符号２２６で示される。
【００３１】
光源の光は、複数のメインフォトダイオード検出器２２８、例えば、複数のアバランシェフォトダイオード検出器（“ＡＰＤ”）によって受信される。アバランシェダイオード２２８は、１０７より広いダイナミックレンジを提供する。その後、これらの信号は、アナログデジタル変換器２２８によって受信される。説明となる、しかし限定するものではない例は、２４ビット、９６ｋＨｚのアナログデジタル変換器（“ＡＤＣ”）を含む。アナログデジタル変換器は、符号２３０で示される出力デジタル信号とともに符号２２９で示される。その後、出力デジタル信号は、プロセッサ２３１に電気的に接続される。プロセッサ２３１は、デジタルシグナルプロセッサ、パーソナルコンピュータ、又はコントローラであってもよいが、任意の多種多様の電子コンピュータ、又は電子コントローラで十分である。
【００３２】
図１３において、本発明と関連した検出器システムは、符号２４０で一般的に示される。受信された光源の光は、符号２４２で示され、その光は、符号２４４で示されるチャネル専用受信機、例えばアバランシェフォトダイオード（“ＡＰＤ”）によって受信され、その後、符号２４６で示されるアナログデジタル変換器（“ＡＤＣ”）によって受信され、そのアナログデジタル変換器は、デジタル信号をプロセッサ２４８、例えばコンピュータに提供する。ＡＤＣの説明となる、しかし限定するものではない例は、図１３のような２４ビット、９６ｋＨｚのＡＤＣを含み、ＡＤＣは符号２４６で一般的に示される。
【００３３】
図１４（Ａ）及び図１４（Ｂ）のように、発光ドライバ回路の説明となる、しかし限定するものではない例は、符号２５０で一般的に示され、符号２５２で一般的に示される８ビットラッチ、例えば７４ＡＣ５７３を含み、８ビットラッチは、一連の電圧レギュレータ２５４、例えばＬＭ３１７に接続される。それぞれの電圧レギュレータ２５４は、発光ダイオード２５６に接続される。特製の回路の説明となる回路図は、それぞれの回路基板から制御される８個の発光ダイオード光源のためのものである。
【００３４】
図１５（Ａ）、図１５（Ｂ）及び図１５（ｃ）において、光源のための信号発生（signal breakout）回路の説明となる、しかし限定するものではない例は、符号２６０で一般的に示される。本回路図は、デジタル入力／出力線を分割し、信号を適切な光源、例えば発光ダイオードに送信する。
【００３５】
したがって、本発明は、離散した分離した電源のシステムを用いて、広いダイナミックレンジ及び低いクロストークを伴い高速度で高性能を達成する。それぞれの光源は、専用広帯域幅制御線、例えば２０ＭＨｚ（個別にプログラムされることが可能なデジタル入力／出力線）を有する。光源多重化は、デジタル領域において、完全に実行される。それぞれの光源、例えば発光ダイオードは、クロストークを減少させるために個別の分離した電源を有する。発光ダイオード並びにレーザダイオードは、しきい値電圧を有し、その電圧よりも低いときには光を生成しない。個別のデジタル制御線とともに使用されたとき、しきい値電圧は、クロストークを抑制するであろう。小さな信号は、発光ダイオードの出力を生成しないであろう。したがって、上述された特徴の結果、光源チャネル間の測定可能な光学の（光の）クロストークは存在しない。また、光源の制御はデジタルであるが、制御線における広帯域幅は、高いレートで、さまざまなデューティー比のパルスで、複数の光源のさまざまな強度制御を可能にする。また、本発明は、２つ又はそれ以上の光の色が単一の光源ロケーションを通して多重化された状態で、４分枝の光ファイバを利用することを可能にする。
【００３６】
本発明は、離散した分離したアバランシェフォトダイオード（“ＡＰＤ”）のシステムを用いて、広いダイナミックレンジ及び低いクロストークを伴い高速度で高性能を達成する。それぞれの検出器チャネルは、専用のＡＰＤを有し、したがって、利得スイッチングは必要ない。好ましくは、信号分離のために及びクロストークを減少させるために、それぞれＡＰＤに対して分離した複数の電源が存在する。高性能商用アナログデジタル変換器（“ＡＤＣ”）、例えば２４ビットＡＤＣが利用されて、信号出力をデジタル化する。チャネル専用線は、利得スイッチングを削除する。そのユニットは、非常に少ないノイズ、及び非常に少ないチャネル間クロストークを有し、すべてのデータは、例えば９６ｋＨｚのサンプリングレートで、実時間でハードディスクに直接的に記憶される。好ましくは、信号の分離、あるいは周波数符号化の復号として知られることは、符号化周波数の数を決定することに最大の柔軟性をもたせるソフトウェアを用いて実行される。
【００３７】
これら計測の進歩は、多数のアルゴリズムの利用を容易にする。まず、計測機器は、データを３次元画像にするＤＯＴ統合を支援する。これらの画像は、文献で利用可能な任意の報告されたＤＯＴアプローチを用いて生成される。これは、以下に限定されるものではないが、非特許文献１、及び非特許文献２を含む。
【００３８】
限定ではなく説明となる例は、以下のアルゴリズムを利用して、人間の脳の活性化を再構成することを含む。多種多様のモデルが利用される。これは、以下に限定されるものではないが、均一モデル（homogeneous model）、階層化モデル（layered model）、球モデル（sphere model）、半球モデル（hemisphere model）、円柱形状モデル（cylindrically-shaped model）、又は解剖学的に導出されたモデル（anatomically derived model）を含む。説明となる、限定するものではない例として、２層半球頭モデル（半径が８０ｍｍに等しい。）が、例えば近赤外線周波数領域吸収散乱トモグラフィ（“ＮＩＲＦＡＳＴ”）（Near Infrared Frequency domain Absorption and Scatter Tomography）など有限要素、フォワードライトモデリング（forward light modeling）のために利用され、オプトード配列に対する感度行列（sensitivity matrix）を得た。ＮＩＲＦＡＳＴの説明となる、しかし限定するものではない例は、非特許文献３で開示されている。人間の頭に対するモデルは、半径が６５ｍｍに等しく、脳を取り囲む１５ｍｍの頭皮／頭蓋骨層を有する。２つの層に対する吸収係数μａ、及び等価散乱係数（reduced scattering coefficient）μｓ’の光学特性は、技術文献から得られる。例えば、外側の頭皮／頭蓋骨層に対して、７５０ｎｍでμａ＝０．１５ｃｍ−１、μｓ’＝８．４ｃｍ−１、８５０ｎｍでμａ＝０．１７ｃｍ−１、μｓ’＝７．４ｃｍ−１である。脳に対して同様に、７５０ｎｍでμａ＝０．１９ｃｍ−１、μｓ’＝１２ｃｍ−１、８５０ｎｍでμａ＝０．１９ｃｍ−１、μｓ’＝１１ｃｍ−１である。
【００３９】
元の４面体有限要素フォワードモデル（original tetrahedral finite-element forward model）は、加重空間平均によってボクセル空間（２ｍｍボクセル）に変形されて、計測機器に対する感度行列を生成する。線形リトフ近似（linear Rytov approximation）は、吸収摂動（absorption perturbations）の画像に対する離散したノード表現ｘを用いて、ｙ＝Ａｘとして表現される。ここで、ｙは、差分光測定のベクトルであり、Ａは、随伴定式化を用いた感度行列である。
【００４０】
有限要素フォワードモデルは、技術文献において既知の事前に確立された手順の後で、画像再構成のために直接的に逆関数にされた。逆問題は、式（１）の目的関数を最小化する。
【００４１】
【数１】
2010514478.tif 000003
【００４２】
測定ノイズのショットノイズモデルを組み込む対角共分散行列Ｃが利用される。画像変動に対するペナルティ項は、空間的な変動正則化（variant regularization）を組み込まれた式（２）であり、ここで対角行列は式（３）である。
【００４３】
【数２】
2010514478.tif 000004
【００４４】
【数３】
2010514478.tif 000005
【００４５】
解、つまり式（４）は、ムーア‐ペンローズ一般逆行列（Moore-Penrose generalized inverse）を用いて、式（５）と得られた。ここで、式（６）が成り立つ。
【００４６】
【数４】
2010514478.tif 000006
【００４７】
【数５】
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【００４８】
【数６】
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【００４９】
α＝０．０００５、及びβ＝０．１の最適値は、解像度行列解析（resolution matrix analysis）、及びコントラスト対ノイズ査定を用いて、評価点、直線、及び半空間オブジェクトによって判定されるように、視界にわたって一様なイメージング（画像化）を提供することがわかった。
【００５０】
ヘモグロビン濃度（“Ｃ”）は、スペクトル分解（spectral decomposition）を用いて、吸収係数から得られた。つまり、ΔＣ＝Ｅ−１Δμａである。ここで、ΔＣ＝｛Δ［ＨｂＲ］，Δ［ＨｂＯ２］｝は、濃度のベクトルであり、Ｅは、２つの波長でのＨｂＲとＨｂＯ２の減衰係数（extinction coefficient）を含む行列であり、Δμａ＝｛Δμａ７５０ｎｍ，Δμａ８５０ｎｍ｝は、差分吸収係数を含むベクトルである。
【００５１】
本発明のもう１つの態様は、高密度格子によってノイズ低減方法が利用できるようになることである。あるクラスのノイズ低減アルゴリズムは、画像の再構成の前に、データからノイズを除去する。頭皮及び頭蓋骨での生理学的な変動は、すべての非侵襲光イメージングにおいて混同される。しかしながら、本発明の高密度格子及び広いダイナミックレンジを利用することによって、第１の最寄りの隣接測定の頭皮バイアスを利用して、背景信号及び表面信号（superficial signal）を除去する方法が利用可能である。すべての１５個のブロックに対する単一の第２の最寄りの隣接標準偏差（“ＳＤ”）対のフィルタされていない経時変化（time-course）において、符号３００で一般的に示され、図１６において符号３０２で示されるグラフ上で示される可視応答信号（visual response signal）は不明瞭である。背景の生理学信号は、処理前の信号トレース３０２から除去されて、活性化対背景比を改善する方法として活性化応答が明らかに識別されることができる信号３０４を提供する。
【００５２】
計算効率のよい線形回帰のアプローチは、背景信号を低減するために利用することができる。計算効率のよい線形回帰アプローチの限定するものではない例は、ｆＭＲＩデータ及び模擬のＮＩＲＳデータが含まれる。ｆＭＲＩデータを利用することの説明となる、しかし限定するものではない例は、非特許文献４において開示されている。模擬のＮＩＲＳデータを利用することの説明となる、しかし限定するものではない例は、非特許文献５において開示されている。
【００５３】
対数比（log-ratio）オプトード対測定（式（７））から開始し、第１の最寄りの隣接測定（式（８））の平均値が、式（９）を用いた線形回帰を通してすべての式（７）から除去される。
【００５４】
【数７】
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【００５５】
【数８】
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【００５６】
【数９】
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【００５７】
その結果得られる時間トレースｙｉは、その後、再構成のために利用される。
【００５８】
共分散分析の適用は、コモンモード信号を除去し、個別の可視応答（visual response）は、図１６のように１５個のブロック３０４のそれぞれに見ることができる。活性化コントラスト対ノイズ比（“ＣＮＲ”）は、５倍に増大される。高いＣＮＲは、個別の刺激ブロックのトモグラフィック画像再構成を生成させる（図示せず。）。すべての測定チャネルを同等に取り扱うブラインド光源分離手順に対比して、この手順は、どこに信号が存在するのか、例えば脳及び第２の最寄りの隣接対、及びどこに信号が存在しないのか、例えば頭皮及び第１の最寄りの隣接対といった知識を組み込む。本アプローチは、イメージング（画像化）システムとともに以前に使用されておらず、第１の最寄りの隣接測定と第２の最寄りの隣接測定との組み合わせを提供するために、高密度格子システムを要求する。
【００５９】
代替として、高解像度データ（“ＨＤ‐データ”）はまた、信号抽出のブラインド方法を利用することを支援する。例えば、独立成分分析は、ノイズから活性化信号を分離するために利用することができる。説明となる、しかし限定するものではない例は、非特許文献６及び非特許文献７で記述されている。
【００６０】
独立成分分析（“ＩＣＡ”）は、非ガウス（non-Gaussian）ソース信号の相互の統計的な独立を仮定して、多変量の信号を加法的な部分成分に分離する計算法である。これは、ｘ＝Ａｓで定義されるブラインドソース分離の特別なケースである。ここで、それぞれの混合信号（ｘの列）は、ソース信号（ｓの列）の重み付けされた線形和であり、それぞれの混合信号に対するそれぞれのソース信号の寄与は、未知である。Ｍ個の観測された混合信号を含む集合が与えられて、それぞれの信号はＮ個の時間ポイントからなる場合、ＩＣＡは、Ｋ（Ｋ＜Ｍ）個の統計的に独立したソース成分を推定し、“ｔａｎｈ”又は“ｓｋｅｗ”などのコントラスト関数を用いて混合行列Ａを推定して、統計的な独立をランク付けする（rank）。本アプローチは、ＥＥＧデータやｆＭＲＩデータを含む多くの生体信号に適用されている。処理対象の信号及びノイズ信号が抽出される。本アプローチをＥＥＧデータ信号に適用することの説明となる、しかし限定するものではない例は、非特許文献８で開示されている。本アプローチをｆＭＲＩデータ信号に適用することの説明となる、しかし限定するものではない例は、非特許文献９で開示されている。
【００６１】
説明となる、しかし限定するものではない例として、我々は、据え付けの明滅するチェッカーボードの四分円に対する可視応答をマッピングするために、機能活性化データにＩＣＡを適用した。２１２個の標準偏差（“ＳＤ”）対の経時変化（第１の及び第２の最寄りの隣接、１００秒）を含む集合から開始し、我々は、Ｋ＝１２個の成分を得た。１２個の独立成分のうちの２個は、心拍信号及び呼吸信号に起因する“ノイズ”のように（目視検査により）見えた。ノイズではない成分であった１０個は、心拍成分を有しない２１２個の信号を含む集合を再構成するために利用された。
【００６２】
図１７は、符号３０６で一般的に示される個別のＳＤ対に対するプロットを表している。この図は、視覚刺激を時刻１４０秒から１５０秒の間に発生させた状態で元々観測された信号３０８と、１０個のＩＣＡ非ノイズ（成分）信号から再構成されたＳＤ対のデータにおけるノイズが取り除かれた活性化信号３１０と、２個のノイズ成分のみを標準偏差（“ＳＤ”）対の表現にマッピングし戻すことによって２個のノイズ成分から生成された信号におけるノイズ３１２とを含む。本分析は、心拍信号又は“ノイズ”を活性化信号から明らかに分離する。本アプローチは、体動アーチファクト及び全身血圧の変動などの予想しがたい疑似ノイズ源を除去する大きな可能性を有する。
【００６３】
光源モジュールの代替の構成は、以下に限定されるものではないが、レーザダイオード、超光発光ダイオード（super luminescent emitting diodes）、固体レーザ、及び別のレーザ光源を含む任意の別のソリッドステートの光放射体を利用することを含む。変調は、光の生成を変調することによって、あるいは生成後に光の伝送を変調することによって達成される。代替の検出器は、フォトダイオード、及び光電子倍増管を含む。
【００６４】
検出の代替の方法は、蛍光及び蛍光剤の使用を含む。例えば、上述の好ましいデバイスを利用することで、フィルタがそれぞれの検出器の前に置かれることができ、励起光を排除し、蛍光放射光の検出を可能にする。蛍光剤（例えば、インドシアニングリーン色素であり、これはＦＤＡに認可された、又は新しく開発された標的薬剤である。）のボーラス投与を利用することで、脳における蛍光剤の動的な分布を監視することができる。
【００６５】
したがって、新規発明のいくつかの実施例が示され、説明された。上述の説明から明らかなように、本発明のある態様は、本明細書で説明された実施例の特定の詳細によって制限されるものではなく、したがって、別の改変及び応用、又は等価なものは、当業者に思い浮かぶと考えられる。上述の明細書で利用されたように、用語“有する”、“有している”、“含む”及び“含んでいる”、及び類似した用語は、“オプションの”又は“含んでもよい”の意味で利用され、“要求される”の意味では利用されない。しかしながら、本構成の多くの変更、改変、変形、及び別の利用、及び応用は、明細書及び添付図面を考慮すると、当業者には明らかになるであろう。本発明の精神及び範囲から逸脱しないすべてのそうした変更、改変、変形、及び別の使用、及び応用は、以下の特許請求の範囲によってのみ制限される本発明によって含まれると考える。
【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（Ａ）】
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【図１４（Ｂ）】
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【図１５（Ａ）】
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【図１５（Ｂ）】
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【図１５（Ｃ）】
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【図１６】
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【図１７】
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【国際調査報告】
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