(57)【要約】【課題】組織から得た広帯域光学弾性散乱スペクトルを処理する方法を開示する。【解決手段】広帯域光学弾性散乱スペクトルを処理する方法は、複数の波長の適合範囲において、それぞれの適合範囲においてスペクトルに最適となる適合パラメータを得る工程と、スペクトルを表しているパラメータセットとして適合パラメータを記録する工程とを含んでおり、少なくとも一つの適合範囲において、適合性は、ヘモグロビンのような、少なくとも一つの所定の成分の吸収率に対するものであり、適合範囲の残余の領域では、適合性は平滑関数に対するものである。適合パラメータを利用して組織の分類を行うことができるが、この場合、階層的クラスタ分析法を利用するのが好ましい。組織から弾性散乱スペクトルを得ることを目的とし、上述の方法を利用してスペクトルを処理するようにされた装置も特許請求の範囲に記載されている。
2004526141.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の適合波長範囲にわたって、それぞれの適合範囲におけるスペクトルに対する最適化をもたらす適合パラメータを得る工程と、
前記適合パラメータを、前記スペクトルを表すパラメータデータセットとして記録する工程とを備え、
全適合範囲ではないが、少なくとも一つの適合範囲において、前記適合は少なくとも一つの所定の成分の吸収に対するものであり、
適合範囲の残余の部分では、前記適合性は平滑な関数に対することを特徴とする、広帯域弾性散乱スペクトルを処理する方法。
【請求項２】
平滑な関数に対する前記適合性は直線に対するものであることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の適合範囲は、一緒に採用される場合は、完全な広帯域弾性スペクトルの波長範囲の少なくとも60％を含むことを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも一つの適合範囲において、少なくとも一つの所定の成分の吸収率に対する適合性は、少なくとも一つの所定の吸収成分の吸収線形状に対するものであることを特徴とする、請求項１から請求項３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
少なくとも一つの前記所定の吸収成分の吸収線形状に対する適合処理は放物線近似を利用することを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも一つの所定の成分の吸収に対する適合性は、組織状マトリクスに配した前記所定の吸収成分の試料に光学生検プローブを設置して利用することで先に測定された吸収スペクトルに対する適合であることを特徴とする、請求項１から請求項５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
或る一つの適合範囲で適合パラメータを得た後で、修正スペクトルを算出することにより、その適合範囲の適合パラメータによって表されるスペクトルの形状を補整する工程と、少なくとも一つ以上の別な適合範囲におけるパラメータに適合している場合には、前記修正スペクトルを利用する工程とを更に備える、請求項１から請求項６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
或る一つの適合範囲における吸収線形状に対する適合を表す適合パラメータを得た後で、修正スペクトルを算出するにあたり、その適合周波数範囲の記録済み前記適合パラメータを吸収のモデルに入力してから、入力済みの前記適合パラメータを備えたモデルにより決まる予想される吸収スペクトルを算出し、更に、算出された前記吸収スペクトルを初期スペクトルから減算して、一つ以上の別の適合範囲におけるパラメータに適合する際に使用される修正スペクトルを得るようにしたことを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
少なくとも一つの適合範囲において、前記所定の吸収成分は酸化および脱酸素型のヘモグロビンであることを特徴とする、請求項１から請求項８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記所定の吸収成分が酸化ヘモグロビンと脱酸素ヘモグロビンである前記適合範囲は、320ナノメートルから620ナノメートルの範囲の少なくとも一部であることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
400ナノメートルから520ナノメートルの領域における或る一つの適合範囲において、前記所定の吸収成分はβカロチンであることを特徴とする、請求項１から請求項１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
412ナノメートルおよび430ナノメートル付近でヘモグロビンのソレー吸収帯を共有する組織における前記以外の担色成分の吸収率を算出する工程と、吸収差を適合パラメータとして記録する工程とを更に備える、請求項１から請求項１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記担色成分はサイトカインを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
230ナノメートルから512ナノメートルの範囲の少なくとも一部を含む適合範囲において、前記所定の吸収成分は胆汁色素であることを特徴とする、請求項１から請求項１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
実質的に全スペクトルを占める或る一つの適合範囲において、前記所定の吸収成分はメラニン色素であることを特徴とする、請求項１から請求項１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
350ナノメートルより低い範囲において、蛋白質の吸収率に対する適合処理を実施する工程を更に備える、請求項１から請求項１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
或る一つの適合範囲において、前記所定の吸収成分は外因性染料であることを特徴とする、請求項１から請求項１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
組織からの弾性散乱スペクトルを記録する工程と、請求項１から請求項１７のいずれかに記載の方法を利用してスペクトルを処理する工程とを備える方法。
【請求項１９】
クラス分けがあるとすれば、多数のクラスのうち、どのクラスにパラメータ化されたスペクトルが属しているかを判定するにあたり、多次元パラメータ空間において、スペクトルを特徴付けるパラメータとクラスを特徴付けるパラメータとの間の距離を測定することにより判定する工程を更に備える、請求項１から請求項１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
クラス分けがあるとすれば、前記パラメータ化されたスペクトルがどのクラスに属しているかを判定する前記工程が、階層的クラスタ分析法により決定されるクラスを利用していることを特徴とする、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
組織からの弾性散乱スペクトルを記録する工程と、
前記スペクトルを処理して、前記スペクトルを特徴付ける多数のパラメータを生成する工程と、
クラス分けがあるとすれば、多数のクラスのうち、どのクラスにパラメータ化されたスペクトルが属しているかを判定するにあたり、多次元パラメータ空間において、スペクトルを特徴付けるパラメータとクラスを特徴付けるパラメータとの間の距離を測定することにより判定する工程と、
クラス分けがあるとすれば、スペクトルが属していると判定されたクラスを出力する工程とを備え、
クラス分けがあるとすれば、パラメータ化されたスペクトルがどのクラスに属しているかを判定する前記工程は、階層的クラスタ分析法により決定されるクラスを利用していることを特徴とする方法。
【請求項２２】
コンピュータに搭載させることを意図し、前記請求項のいずれかに記載の方法の工程をコンピュータに実行させるように構成されていることを特徴とする、コンピュータプログラム製品。
【請求項２３】
請求項１から請求項２１のいずれかに記載の方法の工程を実行するために、データ記憶媒体に記録されていることを特徴とする、コンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
広周波数帯の光を放射する光源と、
光源から組織に光を伝達し、組織内で散乱させられた光を受光するプローブと、
受光した光のスペクトルを周波数の関数として測定する分光計と、
測定された光のスペクトルを処理することを意図して、請求項１から請求項１７のいずれかに記載の方法を実行するように構成され、前記スペクトルを特徴付ける複数の適合パラメータを得るようにした処理装置を備える、組織の弾性散乱分光装置。
【請求項２５】
前記プローブが、
前記光源からプローブ先端部へ光を搬送する第一の光ファイバと、
プローブ先端部から前記分光計へ散乱光を搬送する第二の光ファイバを備え、
前記第一の光ファイバと前記第二の光ファイバはそれぞれの端部がプローブ先端部において隣接しながらも所定の距離だけ互いから間隔を設けて配置されることを特徴とする、請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
弾性散乱スペクトルを記録するデータ記憶部と、
前記データ記憶部に記憶されたスペクトルについて請求項１から請求項２１のいずれかに記載の工程を実行するように構成され、前記スペクトルを特徴付ける複数の適合パラメータを得るようにした処理装置を備えることを特徴とする、組織から取得した弾性散乱スペクトルを分析する装置。
【請求項２７】
結果に相反する適合パラメータを検証して一つ以上の所定の状態を得るための判定処理装置を更に備え、判定処理装置の出力に基づいて最適な状態を出力することを特徴とする、請求項２４から請求項２６のいずれかに記載の装置。
【請求項２８】
前記判定処理装置が階層的クラスタ分析法を利用することを特徴とする、請求項２に記載の装置。
【請求項２９】
前記状態が病状であることを特徴とする、請求項２７から請求項２８に記載の装置。
【請求項３０】
被検体からの複数の広帯域弾性散乱スペクトルを記録し、前記スペクトルごとに被検体が所定の病状を有しているか否かが分かるようにした工程と、
請求項１から請求項１７のいずれかに記載の方法を利用して、各スペクトルを事前処理する工程と、
事前処理されたスペクトルを利用して識別モデルを教育する工程を備える、トレーニング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はスペクトルを処理する方法に関するものであり、特に、組織から取得した弾性散乱スペクトルを処理する方法であり、また、当該方法を実施するためのスペクトル処理器を備えた装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
弾性散乱分光法は、組織を検査するための周知の技術である。本質的には、光が人間、一般的には生きている人間の体組織に照射されてから、同組織中を散乱しながら光受容器に伝達された光を光受容器が測定する。次いで、組織を透過する光のスペクトルが記録され、被検体が有している恐れのある多数の症状のいずれであれ、分析するのを支援するべく利用される。従って、当該技術は光学生検法と説明してもよい。
【０００３】
光学生検を実施するための先行技術の装置は、特許文献１および特許文献２に提示されている。後者の特許は、基準光ファイバおよびプローブ光ファイバに供給する光源を備えたシステムを記載している。プローブ光ファイバは、プローブの先端部まで持って来られている。プローブの先端部には、それに隣接して別な光ファイバが配置されており、このファイバが集光して検出システムへ光を搬送し、前記検出システムが搬送光の強度を基準光ファイバ上の光の強度と比較する。プローブの先端部が人間体組織に対して設置されると、基準信号強度と人間体組織により散乱された光の強度との間の差などの差異を検出システムが波長の関数として記録して、光学生検スペクトルを得ることができる。
【０００４】
弾性散乱スペクトルを利用して多数の症候を分析する方法は多くの文献に記載されている。非特許文献１は、試料を評価するのに利用される多数の異なるパターン認識技術を記載している。
【０００５】
これらの技術の一つが線形重回帰分析法であり、350ナノメートルから750ナノメートルの範囲において16ナノメートルごとに26種の異なる波長で測定された反射強度に対する適合検査を施すために利用される。出力スコアは以下の公式から得られる。すなわち、
【数１】
2004526141.tif 000003
である。ここで係数ａは、スコアが腺腫様ポリープについては＋１となり、過形成ポリープについては−１となるように調整された適合係数である。Ｄｉλｊは、ｊ番目の波長におけるｉ番目の組織試料の反射率値である。
【０００６】
ツェングファンクらによる論文に記載されている別な取組みは、線形判別分析である。これは、或る公式から算出することのできる分類スコアを利用して、或るテストをｋ個のグループのうちの１グループに分類する方法である。テストは、最低値の分類スコアを生じるグループに分類される。
【０００７】
ｄ個の独立した整数を含むテスト対象Ｘｉ＝（ｘ１，ｘ２，・・・ｘｄ）の分類は、以下の等式のように定義された分類スコアを利用して、ｋ個のグループのうちの１グループに割当てられ、すなわち、
【数２】
2004526141.tif 000004
であるが、ここで、Ｍ−１は全分類群にわたってプールされた分散行列の逆行列であり、
【数３】
2004526141.tif 000005
を満たす。
【０００８】
第三の取組みは、ｎ個の入力節と１個の被蓋層と１個の出力層とを備えた多層ニューラルネットワーク系を利用した逆伝播ニューラルネットワーク分析法である。ニューラルネットワーク技術は既に広範な報告がなされており、本件ではそれ以上言及しない。
【０００９】
上記以外の論文に、多数の症例の分析に弾性散乱分光法を利用することが記載されている。非特許文献２は、癌前駆性上皮細胞の検出について記載している。非特許文献３は、粘膜の周期的な精組織構造について記載している。
【００１０】
非特許文献４は、膀胱癌の診断が記載されている。弾性散乱を利用して消化管の病理を診断する方法が、非特許文献５、非特許文献６に説明されている。
【特許文献１】
国際公開第ＷＯ／９８／２７８６５号パンフレット
【特許文献２】
米国特許第５，３０３，０２６号明細書
【非特許文献１】
ツェングファンク・ゲー・エー（Zhengfang GE）ほか，「拡散反射分光技術およびパターン認識技術による結腸異形成症および結腸組織異常増殖症の識別（Identification of Colonic Dysplasia and Neoplasia by Diffuse Reflectance Spectroscopy and Pattern Recognition Techniques）」，応用分光学（Applied Spectroscopy），1998年，第52巻，第6号，p.833
【非特許文献２】
バックマン（Backman）ほか，「前侵食癌細胞の検査（Detection of Preinvasive Cancer Cells）」，ネイチャー（Nature），2000年，」第406号，p.35
【非特許文献３】
ペレルマン（Perelman）ほか，「生体組織からの反射率における周期的な精組織構造の観察：核寸法分布を測定する新技術（Observation of Periodic Fine Structure in Reflectance from Biological Tissue: A New Technique for Measuring Nuclear Size Distribution）」，生理学概観通信（Phys．Rev．Lett．），1998年，第80巻，p.627
【非特許文献４】
モーラント（Mourant）ほか，「弾性光散乱を利用した膀胱癌の分光法的診断法（Spectroscopic Diagnosis of Bladder Cancer with Elastic Scattering）」，外科手術と医療におけるレーザ（Lasers in Surgeryand Medicine），1995年，第17巻，p.350
【非特許文献５】
モーラントほか，「消化管の病理の差異に基づき分化する診断具としての弾性散乱分光法：予備検査（Elastic Scattering Spectroscopy as a Diagnostic Tool for Differentiating Pathologies in the Gastrointestinal Tract: Preliminary Testing）」，生体医療光学ジャーナル（Journal of Biomedical Optics），第１巻，p.192
【非特許文献６】
ビジオおよびモーラント（Bigio and Mourant），「組織診断を目的とした紫外線分光法および可視分光法：蛍光分光法と弾性散乱分光法（Ultraviolet and Visible Spectroscopies for Tissue Diagnostics: Fluorescence Spectroscopy and Elastic Scattering Spectroscopy）」，生理学・医学・生物学（Phys. Med. Biol.），1997年，第42巻，p.803
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
このように、弾性散乱分光法の利用が診断具として魅力的な興味の対象であることは明らかである。このような研究の興味にもかかわらず、組織の癌および他の症状を検出するのに目下利用されている最も信頼できる取組みは、組織学である。しかしながら、これは時間と労力を要するとともに、多くの状況で、とりわけ癌の診断を目的とした場合には、多重的な生検が必要となることがある。
【００１２】
従って、光学技術を更に発展させる必要がある。一つの応用例は、従来の生検法を導入するにあたり、誤って悪い結論を出すのを回避して尚且つ、採択数を低減しつつ収率を増やすことである。長期的目標は、これら技術を発展させて、迅速、効率的、かつ、信頼性をもって使用することで、病理学に頼らずに、症状を分析できるようにする点まで向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明によれば、複数の波長の適合範囲（fitting range）において、それぞれの適合範囲ごとにスペクトルに最適となる適合パラメータ（fitting parameter）を得る工程と、そのスペクトルを表すパラメータデータセットとして前記適合パラメータを記録する工程とを含み、少なくとも一つの適合範囲において、その適合（fit）は少なくとも一つの所定の成分の吸収を指向しており、他の適合範囲では、その適合は平滑な関数（smooth function）を指向していることを特徴とする、組織から得た広帯域弾性散乱スペクトルを処理する方法が提供される。
【００１４】
相互に異なる多数の適合範囲において、既知の吸収スペクトルと平滑な関数とに適合させることにより、多数のデータ点を含む測定スペクトルを非常に少数のデータ点、すなわち、非常に少数の適合パラメータにまで低減させることができる。これに続いて、（上述の先行技術で採用されたように）全スペクトルの代わりに、これら適合パラメータを利用してデータを処理することで、より簡単で、より信頼性の高い、また、より迅速な被検体の症状の評価を行うことができるようになる。
【００１５】
この方法は、適合検査に依存したモデルを利用していると考えることができる。すなわち、いかなる分析または弁別を実施するよりも前に、或る周波数において或る吸収成分が吸収されてゆく吸収のモデルを利用してスペクトルを解析するものであると考えることができる。
【００１６】
少なくとも一つの所定の成分の吸収に対する適合は、少なくとも一つの所定の吸収成分の吸収線形状に対するものである場合もある。特に、この適合は、上記吸収成分の吸収のピークに至る放物線近似を利用することもある。
【００１７】
少なくとも一つの所定の成分の吸収に対する適合は、組織状マトリクスにおける所定の吸収成分の試料に光学生検プローブを載置して利用することで、先に測定された吸収スペクトルに対する適合であってもよい。この吸収スペクトルは、一般に、従来の光伝達細胞から得られ、大抵の教科書から入手できる散乱に起因する単純な吸収スペクトルとは異なっている。組織状基板の試料に光学生検プローブを置いて利用することで測定されたスペクトルを用いることは、本願発明者の知る限り、未だかつて提案されたことはなかった。
【００１８】
上記の代替案として、とりわけ単一成分型の系については、適合は、そのスペクトルの隣接領域において直線適合を外挿することにより算出される散乱を原因とする背景スペクトル線形を超えて、所定の周波数におけるスペクトルの吸収の過剰分を判定するにすぎないものでもかまわない。所定の周波数は、吸収成分のピーク吸収波長であるのが好ましい。
【００１９】
平滑な関数に対する適合は、直線への適合が好ましい。このような適合は実行するのが簡単であり、適合範囲を好適に選択すれば、波長とともにゆっくりと変動する吸収をパラメータ化することができる。すなわち、どのような吸収特性であれ、その特性が欠如している場合の散乱が原因となるスペクトルの線形をパラメータ化することができる。
【００２０】
これら適合範囲は、一緒に採用される場合、最低限、スペクトルが妥当な精度で測定された範囲において、完全な広帯域弾性スペクトルの波長範囲の少なくとも60％を含んでいるのが好ましく、80％以上であるのが更に好ましい。このように、実質的に測定されたスペクトルを全てパラメータ化することもできる。
【００２１】
この方法はまた、或る一つの適合範囲で適合パラメータを得た後で、修正スペクトルを算出することで、その適合範囲の適合パラメータによって表されるスペクトルの形状を補整する工程と、少なくとも一つ以上の別な適合範囲におけるパラメータに適合している場合には、前記修正スペクトルを利用する工程とを更に含んでいてもよい。これを実施するには、その適合周波数範囲の記録済み適合パラメータを吸収モデルに入力してから、入力済みの適合パラメータを備えたモデルにより決まる予想される吸収スペクトルを算出し、更に、算出された吸収スペクトルを初期スペクトルから減算して、一つ以上のまた別の適合範囲におけるパラメータに適合していた場合に使用される修正スペクトルを得るようにすればよい。
【００２２】
適合領域は互いに重複している可能性があることに留意すべきである。例えば、或る適合領域における既知の吸収成分の線形状に適合させてから所定の関数で乗算することで、その線形状を除去するのが望ましいことがある。しかし、散乱による線形状の残留強度にはまだ情報が残存している可能性があり、吸収成分の線形状に適合させるために利用された適合領域と重複し得る適合領域、或いは、上記適合領域と全く同一である適合領域であっても、その領域における線形適合パラメータを利用して適合処理を行うことができる。
【００２３】
事前処理されたスペクトルは識別アルゴリズムに送られて、そのデータが一つ以上の症状に一致するか否かが判定される。識別アルゴリズムは、特定の症状を検出するように教育されているか、或いは、多数の臨床的に類似する症例を判別するように教育すればよい。この教育には、多数のトレーニングサンプルを利用することになる。当業者ならば、識別アルゴリズムを実現するのに多数の可変適合パラメータを備えた、多数の好適なモデルが存在するのに気づくだろう。例えば、ニューラルネットワーク的手法を採用してもよいし、線形判別分析法、或いは、階層的クラスタ分析法を利用することもできる。これらは全て、それら自体が周知であり、例えば、最初の二つは上述のツェングファンクほかの論文で論じられている。しかし、概ね実態としては、それより少数のモデル、すなわち、本発明による事前処理法を利用して得られる適合パラメータで決まるモデルであれば、いかなる適合検査や分析の取組みが採用されようと、ある種の恩恵をもたらすことができる。
【００２４】
このように改良する一つの理由は、適合作業用のデータセット中の点の数を低減することにある。ニューラルネットワーク的分析を利用しようと、或いは、それ以外の識別分析を利用しようと、いずれであれ、全スペクトルの元のデータセット中の多数の点は、事前処理装置から出力された結果のモデルのいずれかを教育するためには、多数のトレーニングサンプルが必要となるということを意味する。適合処理に付されるデータセット中の点の数を低減することにより、少ない教育で済むようになるとともに、適合処理をより高い信頼性で実施することができるようになる。
【００２５】
好ましい手法は階層的クラスタ分析法であり、この場合、スペクトルのｎ個のパラメータがｎ次元空間における固有の点を規定する。多数の点よりなる各クラスタが決まり、診断は、測定されたスペクトルの点がどのクラスタに存在するかを識別する処理に対応する。階層的クラスタ分析法は、識別されたどのクラスタからも遠い位置に測定点が在るような場合には、「判定不能」という応答を行えるようにしたという利点を有する。これは、かかる診断を行うのに信頼性が足りない場合に、誤診を防止するという点で利点を有する。
【００２６】
多数の相互に異なる吸収成分を適合させることもでき、各吸収成分は異なる波長範囲で吸収を行うため、異なる適合範囲で吸収するということになる。
【００２７】
人体組織における一つの一般的な応用例として、ヘモグロビン吸収に対する適合検査がある。これは、飽和度と総ヘマトクリット濃度とに適合させることにより実施することができる。飽和度は、総ヘマトクリット容積（酸化ヘモグロビンおよび脱酸素ヘモグロビン）に対する酸化ヘモグロビンの百分率と定義される。ヘモグロビン濃度に対するかかる適合検査は、320ナノメートルから620ナノメートルのスペクトル領域の少なくとも一部を含む適合範囲において実施することができる。
【００２８】
ヘモグロビンは、415ナノメートルの領域においてスペクトルを支配する吸収特性を発現させ、これはソレー帯と呼ばれる。これ以外の体組織の構成物がこの波長付近を吸収し、いったん「正常な」ヘモグロビン吸収が排除されてしまうと、このような特性を原因とする吸収が見られるようになり、適合することもある。これ以外の特性として、サイトカインなどの成分を原因とする吸収がある。
【００２９】
上記以外の吸収成分は、多数の相互に異なる種類のスペクトルに関連している。例えば、乳癌を検出するためには、400ナノメートルから520ナノメートルの適合範囲のβカロチン吸収スペクトルに適合するのが好ましい。
【００３０】
或る研究では、外因性染料を組織に導入して診断に供する場合もあり、これに応じて、事前処理法も、使用される染料のスペクトルに対する適合検査を含むことがある。例えば、乳癌の疑いがある事例については、青色染料を人体組織に導入して症状の進行を追跡することができる。今日までの研究で使用されているパテントヴィー（商標）（Patent VＴＭ）青色染料については、530ナノメートルから720ナノメートルの領域の少なくとも一部を含む適合範囲が好適である。
【００３１】
一つの所定の適合領域としては630ナノメートルから810ナノメートルの間の領域である場合もあり、その場合の適合性はこの領域における直線適合であることもある。この方法はまた、上記以外の多数の領域における線形モデルへの適合検査を含んでいることもある。その中には、340ナノメートルから360ナノメートルの範囲および／または320ナノメートルから330ナノメートルの範囲における直線適合が含まれることもある。このような適合可能な領域は、吸収特性を排除した後に観察されることになる。
【００３２】
スペクトルのトレースは検証され、測定誤差や不適切なデータが判明した場合には、そのスペクトルが拒絶されるようにしてもよい。例えば、ソレー帯における最小伝達強度を検証して、測定された伝達強度がこの帯域で実質的にゼロである場合にはスペクトルを拒絶することを推奨できるようにしてもよい。換言すると、測定された伝達強度が全スケールの10％に満たない場合には（全スケールの5％に満たない条件にする方が好ましいが）、スペクトルを拒絶するようにしてもよい。別な可能性として、バックグラウンド照射からの干渉を検証して、バックグラウンド照射が強すぎる場合には、スペクトルを拒絶することもあり得る。更に、プローブと組織の接触状態の良否についてスペクトルを検証することもできる。
【００３３】
本発明はまた、上述のように、組織からの弾性散乱スペクトルを記録する工程と、スペクトルを事前処理する工程とを含む方法にも関連している。
【００３４】
組織は生体内にある場合もあり、すなわち、生きている人体の一部である組織の場合も含む。
組織は生体外にある場合もあり、すなわち、人体から取り出した組織である場合を含む。
【００３５】
別の局面では、弾性散乱スペクトルを記録する工程と、事前処理法を利用してスペクトルを事前処理し、スペクトルを特徴づける複数の適合パラメータを得る工程と、識別モデルを利用して事前処理されたスペクトルを検査する工程と、前記モデルに基づく結果を出力する工程とを備えた方法が提供される。
【００３６】
結果は、どのようなものであれクラス分けがあるのであれば、記録された弾性散乱スペクトルがいずれのクラスに属しているかを示す出力であってもよい。各実施例で、この出力が診断となるようにしてもよい。
【００３７】
各実施例で、識別モデルはニューラルネットワーク分析であってもよいし、線形判別分析であってもよいし、階層的クラスタ分析であってもよいし、或いは、当業者にとって公知であるような前記以外の方法であってもよい。
【００３８】
好ましい識別モデルは階層的クラスタ分析法を採用している。これは、境界限定されていないクラス領域にデータを分類し、一の結論を強要して誤診の危険を冒すよりはむしろ、「不確かな」診断であることを示唆することができるようにしている。
【００３９】
別の局面では、本発明は、組織からの弾性散乱スペクトルを記録する工程と、スペクトルを処理して、スペクトルを特徴づける多数のパラメータを生成する工程と、クラス分けがあるとすれば、多数のクラスのうちのどのクラスにパラメータ化されたスペクトルが属しているかを判定する工程と、クラス分けがあるとすれば、どのクラスにスペクトルが属していると判定されたかを出力する工程とを備えた方法に関連している。
【００４０】
また別の局面では、スペクトルごとに組織が所定の症状を示しているか否かを知るべく組織からの複数の光学生検スペクトルを記録する工程と、上述のような方法を利用してスペクトルを個々に事前処理する工程と、事前処理されたスペクトルを利用して識別モデルを教育する工程とを備えたトレーニング方法が提供される。
【００４１】
別の局面では、広範囲の周波数にわたり発光する光源と、光源から組織に光を伝達するとともに、組織内で散乱した光を受光するプローブと、周波数の関数として受光した光の強度を測定する分光計と、上述のような方法を実施するように構成された、測定光のスペクトルを処理する処理装置とを有する組織の弾性散乱分光法を施すための装置を備えた、光学生検用の装置が提供される。
【００４２】
この装置は、光源からプローブ先端部に光を搬送する第一の光ファイバと、プローブ先端部から分光計に散乱光を搬送する第二の光ファイバとを備えており、第一の光ファイバと第二の光ファイバはそれぞれの端部がプローブ先端部において隣接しながらも所定の距離だけ互いに距離を設けて配置されている。
【００４３】
この装置は判定処理装置を備えており、一つ以上の所定の症状についての結果に対する適合パラメータを検証し、判定処理装置の出力に基づいて最適症状を出力するようにしてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
本発明の特定の実施形態をここで説明してゆくが、添付の図面を参照しながら、単に実施例として記載する。
【００４５】
第一の工程は、弾性散乱スペクトルを記録することである。図１を参照すると、スペクトルを記録する装置は励起光源１とプローブ３を備えている。光を分割する分光計５と、分割された光の強度を測定する検出器アレイ７も設けられている。第一の光ファイバ９は光源１からの光をプローブの端部１１へ伝達し、第二の光ファイバ１３はプローブの端部からの光を捕捉し、捕捉した光を測定用の分光計に伝達する。インターフェイス電子回路を備えたコンピュータ１５が光源１、分光計５、および、検出器７に電気接続されて、これらの構成部品を制御する。この装置は米国特許第５，３０５，０２６号にも記載されているが（上述した）、この装置は必須要件ではなく、当業者ならば代替のプローブ、光源、および、分光計のそれぞれの構成を容易に思いつくであろう。
【００４６】
使用にあたり、プローブの端部１１は被検体の皮膚などの組織試料の位置に達するため、第一の光ファイバおよび第二の光ファイバのそれぞれの端部は組織に隣接している。次いで、光が励起光源から放射され、第一の光ファイバ９を通過して組織内に透過される。組織内を通過して散乱させられた後、散乱光のいくらかは第二の光ファイバ１３に入り、スペクトルが測定される分光計へと通過する。
【００４７】
特定の実施例では、励起光源１はキセノンアーク光であり、この光は多数のパルスを送信ファイバへ放射する。分光計５において検出される出力は、複数のパルスからの応答を捕捉するように統合されている。スペクトルは「自動分類され」て、選択された波長におけるピーク強度は或る閾波長よりは大きいが、検出器７の飽和レベルよりは低くなるような規模に設定されており、この事例では、光パルスの数を変動させることにより、ＣＣＤの飽和レベルより低くなるように規模設定されるようにしている。照射なしの第二のスペクトルは、照射スペクトルが取得される直前か直後に得られるが、この第二のスペクトルが照射スペクトルから減算される。これにより、室内光、手術室光、または、内視鏡のヘッドランプなどの外部光源に起因する各種効果を排除する。
【００４８】
次いで、測定されたスペクトルの対基準スペクトル比が設定されるが、この基準スペクトルは、紫外線から赤外線まで一定の反射特性を有する白色物質から得られる。かかる物質は「スペクトラロン（Spectralon）という商品名で市販されている。次に、結果として生じたスペクトルは対公称平均強度レベル比が100である。これにより、光源のスペクトルに起因するいかなる効果も排除される。次いでこのスペクトルは、7ピクセルの単位長について単純な「箱形」関数を利用して平滑化される。
【００４９】
このようにして達成されたスペクトルの一例が図４に示されている。これは、事前処理用に開始点を形成しているスペクトルである。スペクトルの処理はコンピュータ１５に格納されたプログラム１７により実行され、図２を参照しながら後段で説明してゆくような段階的方法をコンピュータに実行させる。
【００５０】
第一工程１０２は利用可能な波長範囲を規定することである。これは主としてスペクトルのノイズによって決定されるが、概ね320ナノメートルから810ナノメートルの範囲に存在する。この所定の範囲から外れた結果は拒絶される。キセノン光に異なる光源を用いるか、異なるプローブ構成部品を利用すれば、異なる波長範囲にわたって利用可能となる結果が達成され、その場合には、異なる波長域を利用することができることを、当業者ならば気づくだろう。
【００５１】
次に、測定誤差がないかどうか、スペクトルが検証される（工程１０４）。特に、組織試料中に存在している血液量が多すぎると、415ナノメートルと433ナノメートルにおける酸化ヘモグロビンＨｂＯ２や脱酸素ヘモグロビンＨｂの吸収ピークが飽和状態になることは常識である。すなわち、この領域では測定光強度が実質的にゼロになることがある。実際にそのようになれば、吸収が大きすぎると判断されて、スペクトルは拒絶される。
【００５２】
次の検証は、工程１０６で行われ、バックグラウンド照射によって信号が劣化したか否かを判定する。これは、二つの方法のうちの一方で起こり得る。照射の明度が高すぎると、CCDが飽和状態になることがある。これは、ピーク信号レベルが低すぎるか否かを判定することにより容易に検証することができるが、低すぎる場合には、スペクトルが拒絶される。
【００５３】
別の可能性として、照射測定値を得てから非照射測定値を得るまでの間に、組織試料とプローブの間で試料が移動してしまっている場合がある。これは、内臓組織が大変活発であるので、内臓で実施される内視鏡測定では特に問題となる。この効果として、600ナノメートルと655ナノメートルの間で山または谷を引き起こすことが観察されている。かかる山または谷の存在は検証に付され、存在していれば、試料は拒絶される。代替例として、記録されたスペクトルを修正して、この人為現象を除去するようにしてもよい。
【００５４】
次に、工程１０８で第三の検証を実施して、プローブと組織の良好な接触を確認する。不完全な接触は、図６に例示された両方のスペクトルにも例示されているように、690ナノメートルでＶ字型の特性を示すと思われるが、この特性を求めて検証を行うことができる。また、この特性が存在している場合には、スペクトルが拒絶される。
【００５５】
上記のそれぞれの検証を経てからスペクトルが容認できると想定すれば、この実施例の次の工程は線形領域を適合させることである。スペクトルは630ナノメートルと810ナノメートルの間で概ね線形であると思われるが、二つの領域、すなわち、740ナノメートルから810ナノメートルの間（工程１１０）と630ナノメートルから710ナノメートルの間（工程１１４）において適合処理に付すことにより、より良い結果が得られる。これには多くの理由がある。以下に記すように、青色染料は730ナノメートルより低い領域を妨げることができる。第二に、ヘモグロビンの後端は630ナノメートルよりもかなり高い領域まで延びることがある。第三に、水による吸収が730ナノメートル付近でわずかな非線形性を引き起こす。
【００５６】
適合検査は、従来の線形回帰を利用して実施され、スペクトルの領域を勾配がｍで切片がｂの直線に一致させる。周知のとおり、ｍおよびｂは以下の等式で表される。すなわち
【数４】
2004526141.tif 000006
であり、この場合、下付き文字ｉは適合領域における各点の総和を表している。
【００５７】
これら二段階の工程で適合処理する間に、青色染料により引き起こされるどのような吸収であれ、工程１１２で排除することができる。胸部組織の前哨節の識別に使用された場合、パテンテブロイヴィー（商標）（Patente Bleu VＴＭ）として周知の青色染料が利用されるが、この染料は、635ナノメートルでピークを生じる吸収帯を有している。青色染料スペクトルは、後段で説明するように、ヘモグロビン特性に適合させるために使用されるのと同じ方法で除去される。
【００５８】
630ナノメートルから710ナノメートルの領域に適合させた後で、630ナノメートルから710ナノメートルの線形部分の勾配に合わせてスペクトルが正規化される（工程１１６）。換言すると、一定の勾配の直線に対する比が全スペクトルについて採用されているため、630ナノメートルから710ナノメートルまでのスペクトルの領域では平坦となる。これは図７に例示されており、ここでは、元のスペクトル、すなわち、630ナノメートルと710ナノメートルの間の領域で適合処理された一定の勾配の直線と、正規化により630ナノメートルから710ナノメートルまでの領域でグラフが平坦となった正規化スペクトルを示している。
【００５９】
次に、工程１１８では、ヘモグロビン線が適合処理され、補整される。
一般に、光吸収度は周知のランバート−ベールの法則により得られるが、この法則によると、吸収係数γを有する材料の厚さｚを透過した光ビームに残留する光の強度はI=I0e-zγで表され、この場合I0は入射強度である。従来の吸収スペクトルは、公開文献で容易に得られる。
【００６０】
しかしながら、組織では、この状況はより複雑であり、散乱効果を考慮に入れなければならない。弾性散乱分光法では、この状況はより一層複雑であり、且つ、光子が組織を透過して移動する路長は十分に規定されているとは言えない。実際に、路長は光の波長に付随して非線形に変動する。従って、公開された成分のスペクトルは好適とは言えない場合もあり、本発明で利用されている吸収スペクトルは、上述の機器と生体外での組織の疑似像（in-vitro tissue phantom）を利用して測定されたスペクトルである。このようにして利用されるスペクトルは幾何学的形状を無条件で補整するため、吸収測定と除去の精度を向上させている。
【００６１】
単純な一成分吸収については、隣接領域に適合している直線からのオフセットを利用して、成分の量を推定することができる。ここに記載された実施形態では、これを実施するには、隣接領域のグラフを正規化してから、既知の周波数ピークにおけるこの吸収からの片寄りを算出することで行われる。このプロセスは、ここに記載された実施形態では、青色染料とβカロチンについて採用されているが、当業者なら気づくように、このプロセスは他の一成分系について利用することもできる。
【００６２】
ヘモグロビンについては、二種以上の吸収体が存在し（ＨｂとＨｂＯ２）、ヘモグロビンの量は、或る形態の適合性を利用して測定されなければならない。これは、ピーク領域を放物線形状に適合させるとともに、周知の方法で回帰分析を用いることにより実施される。
【００６３】
従って、測定が行われるべき吸収スペクトルのピークが限定される。図８を参照すると、酸化ヘモグロビン（ＨｂＯ２）と脱酸素ヘモグロビン（Ｈｂ）についての吸収スペクトルが例示されているが、吸収プロファイルの差異は明瞭である。工程１１６の正規化の後、このスペクトルのピークの近接域における波長位置と吸収係数は、局所放物線近似と線形重回帰分析を利用して適合処理される。
【００６４】
第一のスペクトルのピークに対応する各位置における第二のスペクトルについて、成分と吸収値の両方について等しい吸収点を見つけることが有用となる場合がある。
【００６５】
これらの値が適合パラメータとして判明してしまえば、その値は吸収係数へと変換することができる。適合値を利用して飽和度を算出することができるが、飽和度は、総ヘモグロビン濃度に対する酸化ヘモグロビンの百分率と定義され、ヘマトクリット値として周知である。
【００６６】
次いで、適合パラメータを利用して、これら適合パラメータにより表された吸収率を補整し、スペクトルから補整吸収率を減算する。このモデルについてヘモグロビンの適合濃度から算出された吸収率が決定され、測定スペクトルから減算されて（工程１２０）、後続工程で利用されるスペクトルを得る。この減算前と減算後の二対のスペクトルが図９に例示されている。図９に示されているように、スペクトル９１（減算前）はスペクトル９３（減算後）になり、スペクトル９５（減算前）はスペクトル９７（減算後）になる。
【００６７】
本実施形態で利用される除去のプロセスは、ランバート−ベール関数が吸収率を十分満足に記述しており、かつ生体外吸収スペクトルは、生体内スペクトルと実質的に異なることはないという仮定に基づいている。除去プロセスは単純である。採用されたモデルは単純に、初期吸収プロセスで利用されたモデルの逆である。ランバート−ベールの法則を逆にすることで適合濃度から得られる係数でモデルスペクトルの各点を乗算するだけでモデルスペクトルが決まり、このモデルスペクトルを測定スペクトルから減算することができる。
【００６８】
ヘモグロビンは高濃度での吸収に顕著な非線形性を示すが、このことが、上記工程１０４の検査を通過して十分に少量のヘモグロビンしか有さない試料に問題を生じてはならない。
【００６９】
減算は一般にヘモグロビンピークを完全に排除するものではなく、実際にはその効果が時にはピークを逆転させることになる場合もあるが、この工程で実施しているのは、ヘモグロビン適合パラメータにより既に記録された特性をスペクトルから除去することである。
【００７０】
当業者ならば、測定データからヘモグロビン濃度を算出する多数の代替の方法が存在することに気づくであろう。ピークに適合させるだけではなく、一代替例は、アイソベクティックな点（両方の成分が均等に吸収される点）から飽和度を算出するものである。この場合、総ヘマトクリットを算定するのに絶対吸収度を利用することになるだろう。
【００７１】
工程１２２では、直線適合は540ナノメートルから630ナノメートルの領域で実施される。
【００７２】
工程１２４では、βカロチンに起因する吸収は適合処理され、記録されてから更に、βカロチンの吸収スペクトルが測定スペクトルから減算される。この適合が発生するのは、520ナノメートル付近で始まって降下し、少なくとも480ナノメートル、450ナノメートル、および、420ナノメートルにおける個別のピークを含む適合範囲である。従って、採用される適合範囲は、400ナノメートルから520ナノメートルの全域または一部であればよい。βカロチンのピークに適合させ、その結果として、βカロチンの濃度に関連する適合パラメータを得ることは、胸部組織から得たデータを事前処理するにあたっては、特に重要となる。なぜならβカロチンはビタミンＣに関連しており、脂肪中のみで観察されるからである。その存在は悪性症には禁忌である。
【００７３】
490ナノメートルと520ナノメートルの間の直線領域と、455ナノメートルと480ナノメートルの間の直線領域とが適合処理される（工程１２６）。上述したように、勾配、切片強度、および、回帰統計が記録される。
【００７４】
次に、工程１２８では、415ナノメートル付近のＨｂソレー帯の領域の範囲内における上記以外の担色成分に対する残存吸収率が放物線近似によって測定される。これにより、正常な全ての血液の近在にあるような、組織のサイトカインおよびそれ以外の組織吸収体の異なるプロファイルが示される。
【００７５】
次に、340ナノメートルから360ナノメートルまでの領域と320ナノメートルから330ナノメートルまでの領域において、直線適合が供与される。
【００７６】
多数の適合が実施されているように見えるかもしれないが、全ての適合性をパラメータ化するのに要するデータ点の数は最初に測定された数よりも遥かに減少しており、元の測定数は、使用された装置では約1800データ点である。減少したデータ点の数は後続のモデルへの入力値として容易に利用される。例えば、先に教育されたモデルに基づいて別なモデルを教育したり診断を下したりすることができる。
【００７７】
診断を目的として測定されたデータを利用するには、まず、モデルを「教育する」のに多数の適合スペクトルをそのモデルに準備し、それらスペクトルごとに組織が正常であるか、あるいは、所与の症状を有しているかが分かるように図ることで、組織学を必要としなくても、別の被検体がその症状を有しているかどうかを判定する検査を利用することができるようにする。
【００７８】
好ましい実施形態では、階層的クラスタ分析が採用される。階層的クラスタ分析では、ｎ次元空間における複数点が階層化されたクラスタ（群）に分類される。この分類はボトムアップ式に最初から行われてもよいが、その場合、各点ごとに１点クラスタに割当てられ、アルゴリズムが多数対のクラスタを１対ずつ順番に分類し、クラスタの系統樹を生成する。これに代わるものとして、クラスタを連続的に分割してトップダウン式に階層を生成することも周知である。
【００７９】
階層的クラスタ分析は、例えば、顔の認識や他のパターン認識については周知である。弾性散乱スペクトルに基づいて診断を行う際に階層的クラスタ分析を利用することは、ポール・エム・リプリー（Paul M Ripley），ディー・ピカード（D. Pickard）ほか，「光学生検に基づく人体病理学的諸症状の診断におけるスペクトル分類のための人工知能技術の比較（A Comparison of Artificial Intelligence Techniques for Spectral Classification in the Diagnosis of Human Pathologies Based upon Optical Biopsy）」，新しいバイオメディカル／オプティカル／分光学の画像処理と診断（Novel Biomedical Optical Spectroscopy, Imaging and Diagnostics），2000年度バイオメディカル地方会議（2000年４月、於フロリダ州マイアミ）論文集，全米光学協会（OSA），月曜C室開催イベント番号MC5に言及されている。
【００８０】
モデルを教育するために、公知の診断の多数の検査試料が採用される（工程１４０）。その試料はトレーニングセットとして公知である。次いで、トレーニングサンプルは上述のように事前処理され（工程１４２）、階層的クラスタ分析を利用してクラスタ別に分割される（工程１４４）。階層的クラスタ分析は、例えば、デューダ（Duda），ハート（Hart），およびストーク（Stork），「パターン分類：第２版（Pattern Classification: 2nd Edition）」，1998年，米国カリフォルニア州，ジョン・ウイリー・アンド・サンズ（John Wiley & Sons）、及びアンドレ・ハーディー（Andre Hardy），「クラスタの数について（On the Number of Clusters）」，コンピュータ統計とデータ分析（Computational Statistics & Data Analysis），1996年，第23巻，p.83-96に記載されている。
【００８１】
クラスタは各々が、各クラスタに含まれる点に基づいた評点が指定されている。例えば、トレーニングセットに基づくクラスタの点の大半が所与の症状を有している場合、このクラスタは「疑わしい」という標識を付される。これとは逆に、クラスタの大半の点について、そのような症状の疑いが晴れた場合は、クラスタは「該当する症状なし」の標識が付される。
【００８２】
次いで、被検体の弾性散乱スペクトルが採取されると、適合パラメータにより表示された点が決定され、その点の各クラスタまでのユークリッド距離が、適合パラメータにより範囲設定される多次元パラメータ空間中で測定される。その点が、どのクラスタからの所定の距離よりも遠い場合には、「判定不能」結果が出される。そうでなければ、その点は或るクラスタに近接しているため、最至近のクラスタに割当てられて、そのクラスタに対応する標識が診断として出力される。この技術は、階層的クラスタ分析における「一点除外（リーブ・ワン・アウト）」アプローチとして公知である。
【００８３】
本発明の方法は、例えば、乳癌、消化管内の異形成症、口腔粘膜の癌、頚部癌、肺癌、皮膚癌などの多数の症状を診断するにあたり、特に有用である。
【００８４】
本発明を特定の実施例に言及しながら説明してきたが、当業者であれば多数の変更例が存在し得ることに気づくだろう。特に、上記以外の多数の所定の成分を適合対象に付すことができる。
【００８５】
例えば、230ナノメートルから512ナノメートルの範囲のうちの少なくとも一部を含む適合範囲で、胆汁色素の吸収線形状への適合検査を実施することができる。
【００８６】
メラニン色素吸収に対する適合検査は、適合範囲として、全スペクトルのうち大きい分画部を利用して実施することができるが、この適合検査は、他の吸収成分に対する適合処理が実施されてから、それら他の成分に起因する吸収率が測定スペクトルから減算された後で、実施することができる。
【００８７】
蛋白質吸収率への適合検査は350ナノメートルより低い領域で実施することができる。
【００８８】
更に、本発明は、上述のように、スペクトルの水平座標として波長を採択しているが、これに代えて、波長に関連する周波数や、それ以外のいかなるパラメータを水平座標として採ることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】光学生検システムを示す図。
【図２】本発明の第一の実施形態による事前処理法のフロー図。
【図３】図２の事前処理法を利用した光学生検法のフロー図。
【図４】正常な組織から取得された、第一の具体的なスペクトルの図。
【図５】或る具体例のスペクトルがバックグラウンド照射からの干渉を示しているのを例示した図。
【図６】或る具体例のスペクトルが690ナノメートル付近に小さなピークを示しているのを例示した図。
【図７】正規化を例示した図。
【図８】ヘモグロビン吸収を示した図。
【図９】ヘモグロビン吸収が補整された後のスペクトルを例示した図。
【図１】
2004526141.tif 000007
【図２】
2004526141.tif 000008
【図３】
2004526141.tif 000009
【図７】
2004526141.tif 000010
【図８】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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