(57)【要約】  方法、および対応するシステムは、ハイパースペクトル画像データ内の複数の波長スペクトルバンド成分を識別するステップであって、スペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応する、ステップを含むことができる。各それぞれのスペクトルバンド成分に対応する強度画像を計算することができ、その後に、各スペクトルバンド成分について、それぞれの相互に異なる画像コントラストのソースに基づいて、バンド間画像を形成するためにそれぞれの強度画像を組み合わせるステップが続く。強度画像は、ハイパースペクトル画像または超拡散画像とすることができる。超拡散イメージングは、ハイパースペクトル測定を使用して識別された各スペクトルバンド成分について実施することができる。各スペクトルバンド成分に対応するスペクトル位置画像およびスペクトル幅画像を計算し、ターゲットの表面内側の特徴物の深さを決定するために使用することができる。拡散幅画像を超拡散画像データから計算し、深さを決定するために使用することができる。
2018515753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハイパースペクトル画像データ内の複数の波長スペクトルバンド成分を識別するステップであって、前記スペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応する、ステップと、
各それぞれのスペクトルバンド成分に対応するそれぞれの強度画像を計算するステップと、
各スペクトルバンド成分について、それぞれの相互に異なる画像コントラストのソースに基づいて、バンド間画像を形成するために前記それぞれの強度画像を組み合わせるステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記それぞれの強度画像を計算するステップは、前記スペクトルバンド成分のうちの１つまたは複数のバンド内画素単位解析を実施するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
バンド間画像を形成するために前記それぞれの強度画像を組み合わせるステップは、前記強度画像のうちの１つの個々の画素値を前記強度画像の別のものの対応する個々の画素値で除算することによって、バンド間画素単位解析を実施するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記バンド間画素単位解析を実施するステップは、前記強度画像のうちの複数の個々の画素値をそれぞれ、前記それぞれの強度画像のうちの他のものの対応する個々の画素値で除算し、複数のバンド間画像を形成するステップをさらに含み、また、最も大きいコントラストのバンド間画像を決定するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記それぞれの強度画像は、それぞれの拡散強度画像であり、
前記ハイパースペクトル画像データ内の各スペクトルバンド成分について超拡散画像データを得るステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
複数の半径方向距離ｒから計算された最大半径方向距離ｍａｘ  ｒに基づいて、それぞれの拡散強度画像についてコントラストを増強するステップをさらに含み、ここでｒは、それぞれの超拡散画像データの所与の画素と、それぞれの超拡散画像データ内で識別された入射ビーム位置に対応する中心画素との間の距離である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
メジアンｒに基づいて、各それぞれの拡散強度画像についてコントラストを増強するステップをさらに含み、ここでｒは、それぞれの超拡散画像データの所与の画素と、それぞれの超拡散画像データ内で識別された入射ビーム位置に対応する中心画素との間の距離である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
主成分解析（ＰＣＡ）スコアｒ（ＰＣＡ）に基づいて、各それぞれの拡散強度画像についてコントラストを増強するステップをさらに含み、ここでｒは、それぞれの超拡散画像データの所与の画素と、それぞれの超拡散画像データ内で識別された入射ビーム位置に対応する中心画素との間の距離である、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
それぞれのスペクトルバンド成分に対応するそれぞれの拡散幅画像を計算し、前記バンド間画像内の特徴物について深さ情報を提供するステップをさらに含み、前記深さは、前記バンド間画像内で表されたターゲットの表面内側の深さである、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
各スペクトルバンド成分について超拡散画像データを得るステップは、それぞれのスペクトルバンド成分に対応するそれぞれの光学バンドパス・フィルタを使用するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記超拡散画像データを得るステップは、ターゲット媒体が該ターゲット媒体を照明する光源と前記超拡散画像を検出するように構成された検出器アレイとの間の光路内にある状態で、前方イメージング・モードを使用するステップを含み、前記バンド間画像は、前記ターゲット媒体の画像である、請求項５に記載の方法。
【請求項１２】
前記超拡散画像データを得るステップは、ターゲット媒体を照明する光源からの光の検出を実質的に回避するように配置された検出器アレイを用いて、反射率イメージング・モードを使用するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１３】
前記超拡散画像データを得るステップは、ターゲット媒体が、該ターゲット媒体を照明する光源と、該照明する光源に対して約０°から約１８０°の範囲内の角度で配置された検出器との間の光路内にある状態で、角度イメージング・モードを使用するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１４】
前記それぞれの強度画像は、それぞれのスペクトル強度画像であり、該それぞれのスペクトル強度画像を計算するステップは、前記ハイパースペクトル画像データをソース・データとして使用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
各それぞれのスペクトル強度画像を計算するステップは、前記それぞれのスペクトルバンド内で識別された最大強度の波長に基づいて計算するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
各それぞれのスペクトル強度画像を計算するステップは、前記それぞれのスペクトルバンド内で識別されたメジアン強度の波長に基づいて計算するステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
各それぞれのスペクトル強度画像を計算するステップは、前記それぞれのスペクトルバンドについて決定された最も高い主成分解析スコアの波長に基づいて計算するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記それぞれのスペクトルバンドについてのスペクトル位置画像またはスペクトル幅画像に基づいて、前記それぞれのスペクトルバンド成分について前記相互に異なる画像コントラストのソースを確定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
ターゲット媒体は、３次元（３Ｄ）ターゲット媒体であり、前記バンド間画像は、ターゲット媒体の３Ｄ画像であり、
前記ターゲット媒体内の１つまたは複数の特徴物の横方向の２次元（２Ｄ）位置、および前記ターゲット媒体の表面からの前記１つまたは複数の特徴物の深さを決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記１つまたは複数の特徴物の深さを決定するステップは、解剖学的相互位置合わせを用いて、腫瘍、脈管系、免疫細胞、異物、外因性コントラスト剤、ターゲット媒体不均質性の深さを決定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記１つまたは複数の特徴物の２Ｄ位置を識別するステップは、ハイパースペクトル／拡散ＮＩＲ併用イメージング・システムを使用して取り込まれた２Ｄ蛍光画像と、相互位置合わせのためにシリコン・カメラを使用して取り込まれた明視野投影画像のオーバーレイを使用して２Ｄ位置合わせ技法を適用するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記ターゲット媒体内の特徴物の２Ｄ位置および深さを識別するステップは、解剖学的相互位置合わせのために３Ｄスキャナを使用して取り込まれた明視野３Ｄ画像、点群、またはサーフェス・メッシュと結合された、ハイパースペクトル／拡散ＮＩＲ併用イメージング・システムを使用して取り込まれた３Ｄ蛍光画像のオーバーレイを使用して３Ｄ位置合わせ技法を適用するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
深さを決定するステップは、深さをスペクトルシフトと信号対背景エリアの組合せに基づくものとするステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２４】
深さを決定するステップは、０ｃｍから約２ｃｍの範囲内の深さを決定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２５】
深さを決定するステップは、約２ｃｍから約３．２ｃｍの範囲内の深さを決定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２６】
深さを決定するステップは、約３．２ｃｍから約５ｃｍの範囲内の深さを決定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２７】
深さを決定するステップは、約５ｃｍから約９ｃｍの範囲内の深さを決定するステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２８】
前記バンド間画像内の信号対雑音比を改善するためにバンド間解析を実施するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
自発光ターゲット媒体から光子を収集することによって前記ハイパースペクトル画像データを得るステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３０】
自発光ターゲット媒体から光子を収集することは、ルシフェラーゼまたは蛍光タンパク質を発現する生物発光有機体から光子を収集することを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
入射光でターゲット媒体を照明することによって前記ハイパースペクトル画像データを得るステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３２】
前記入射光で前記ターゲット媒体を照明することは、約７５０ｎｍと約１６００ｎｍの間の波長を有する光源を使用することを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記入射光で前記ターゲット媒体を照明することは、約７５０ｎｍと約１１００ｎｍの間の波長を有する光源を使用することを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記ハイパースペクトル画像データを得るステップは、前記ターゲット媒体が、前記ターゲット媒体を照明する光源と、前記ハイパースペクトル画像データが導出されるハイパースペクトル画像を検出するように構成された検出器アレイとの間の光路内に配置された状態で、前方イメージング・モードを使用するステップを含み、前記バンド間画像は、前記ターゲット媒体の画像である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３５】
前記ハイパースペクトル画像データを得るステップは、前記ターゲット媒体を照明する光源からの光の検出を実質的に回避するように配置された検出器アレイを用いて、反射率イメージング・モードを使用するステップを含み、前記検出器アレイは、前記ハイパースペクトル画像データが導出されるハイパースペクトル画像を検出するように構成され、前記バンド間画像は、前記ターゲット媒体の画像である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３６】
前記ハイパースペクトル画像データを得るステップは、前記ターゲット媒体が、前記ターゲット媒体を照明する光源と、前記ハイパースペクトル画像データが導出されるハイパースペクトル画像を検出するように構成された検出器アレイとの間の光路内にある状態で、角度イメージング・モードを使用するステップを含み、前記検出器アレイは、前記照明する光源に対して約０°から約１８０°の範囲内の角度で配置され、そこから前記ハイパースペクトル画像データが導出され、前記バンド間画像は、前記ターゲット媒体の画像である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３７】
前記入射光で前記ターゲット媒体を照明することは、入射光と、前記ターゲット媒体から非弾性的に散乱される光と、少なくとも１つのプローブ発光波長との間の波長分離があるような波長を有する入射光を使用するステップを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３８】
前記入射光で前記ターゲット媒体を照明することは、前記ターゲット媒体に導入されたプローブを照明するステップを含み、前記複数のスペクトルバンド成分を識別するステップは、前記プローブからの発光に対応するスペクトルバンド成分を識別するステップを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３９】
前記プローブを照明するステップは、蛍光プローブ、分子標的レポータ、または外因性コントラスト剤を照明するステップを含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
蛍光プローブ、分子標的レポータ、または外因性コントラスト剤を照明するステップは、有機金属化合物、ドープ金属複合体、アップコンバーティング・ナノ粒子（ＵＣＮＰ）、ダウンコンバーティング・ナノ粒子（ＤＣＮＰ）、単層カーボン・ナノチューブ（ＳＷＣＮＴ）、有機染料、または量子ドット（ＱＤ）を含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記複数のスペクトルバンド成分を識別するステップは、前記ターゲット媒体内の前記入射光の吸収もしくは非弾性散乱または前記ターゲット媒体内で前記入射光によって惹起されるターゲット自家蛍光に対応するスペクトルバンド成分を識別するステップを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項４２】
前記バンド間画像を形成するために前記それぞれの強度画像を組み合わせるステップは、細胞、組織、器官、腫瘍、または全身の画像を形成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４３】
前記バンド間画像を形成するために組み合わせるステップは、化石燃料の画像を形成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４４】
前記バンド間画像を形成するために組み合わせるステップは、単細胞レベルでの解像度で画像を形成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４５】
前記複数のスペクトルバンド成分を識別するステップは、ターゲット媒体からの自家蛍光信号またはラマン散乱信号からプローブ発光を区別するために前記ハイパースペクトル画像データに対して主成分解析を実施するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４６】
前記バンド間画像は、ターゲット体の画像であり、
解剖コア位置合わせに基づいて前記ターゲット体の前記ハイパースペクトル画像データを得るステップをさらに含むことができる、請求項１に記載の方法。
【請求項４７】
前記バンド間画像は、ターゲットの３Ｄモデルを形成し、
３Ｄスキャナからの別個の３Ｄ画像を前記３Ｄモデル上にオーバーレイするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４８】
白色光源を使用し、前記バンド間画像を位置合わせするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４９】
外因性ラベルも内因性ラベルもなしに前記ハイパースペクトル画像データを得るステップをさらに含み、前記スペクトルバンド成分は、前記ハイパースペクトル画像データまたは超拡散画像データ内で表される対象内の異質性に起因する相互に異なる画像コントラストのソースに対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項５０】
ネットワーク接続を介して前記ハイパースペクトル画像データを受信するステップ、または前記ネットワーク接続を介して前記バンド間画像を表すデータを送信するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５１】
ターゲットについてのハイパースペクトル画像データを取得するように構成された検出器と、
前記ハイパースペクトル画像データ内の複数の波長スペクトルバンド成分を識別するように構成された１つまたは複数のプロセッサであって、前記スペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応し、各それぞれのスペクトルバンド成分に対応するそれぞれの強度画像を計算するように、および各スペクトルバンド成分について、それぞれの相互に異なる画像コントラストのソースに基づいて、バンド間画像を形成するために前記それぞれの強度画像を組み合わせるようにさらに構成される、１つまたは複数のプロセッサと
を備えるイメージング・システム。
【請求項５２】
ターゲットのハイパースペクトル画像内の複数の波長スペクトルバンド成分を識別するステップであって、前記スペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応する、ステップと、
各それぞれのスペクトルバンド成分に対応するスペクトル位置画像およびスペクトル幅画像を得るために各それぞれのスペクトルバンド成分を変換するステップと、
前記スペクトル位置画像および前記スペクトル幅画像に基づいて前記ターゲットの表面内側の１つまたは複数の特徴物の深さを計算するステップと
を含む方法。
【請求項５３】
前記複数の波長スペクトルバンド成分を識別するステップは、光学的なスペクトルバンド成分を識別するステップを含む、請求項５２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は、２０１５年４月６日に出願された米国特許仮出願第６２／１４３，７２３号の利益を主張する。上記の出願の教示全体を参照により本明細書に組み込む。
【背景技術】
【０００２】
生物医学的イメージングが包括的ヘルスケアの柱の１つであり、癌および感染症の治療のための臨床プロトコルの重要な構成要素を形成することは、十分に立証されている。イメージングは、低侵襲性かつ非常に狙いを定めた生理学的証拠の源でありながら、様々な関心のある空間時間的スケールで形態学的情報、構造情報、代謝情報、および機能情報を提供することができるので、選別、診断、病期分類、療法計画および指導、治療および患者応答のリアルタイム監視中の臨床判断の一体的な部分である。
【０００３】
数少ないが、画像コントラスト機構に従って分類される臨床的に使用可能な主なイメージング・モダリティ、すなわち、Ｘ線（２Ｄフィルム・イメージングおよびコンピュータ断層撮影（ＣＴ））、ポジトロン断層撮影（ＰＥＴ）、単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、超音波、生体内顕微鏡検査（共焦点、多光子）、光学イメージングがある。
【０００４】
近年、近赤外（ＮＩＲ）蛍光プローブ、有効な標的薬剤、および特注イメージャの開発により、生体内での光学イメージングの探究に大きな関心が集まっている。ＮＩＲ光は可視波長より深くヒト組織に浸透する能力を有することが知られており、ＮＩＲ−ＩＩ波長領域（９００〜１，４００ｎｍ）のために、カスタム・イメージング計器が開発されている。具体的には、９００〜１，７００ｎｍ波長範囲において約８５〜９０％の量子効率を有する液体窒素冷却式ＩｎＧａＡｓ  ＣＣＤ検出器が開発されている。
【発明の概要】
【０００５】
ＩｎＧａＡｓ検出器によるＮＩＲ−ＩＩ波長領域でのイメージングには、著しい課題が残っている。たとえば、医療イメージングに好都合なＮＩＲ−ＩＩ範囲内で発光する、選べる蛍光プローブは限られている。さらに、ＮＩＲ−ＩＩ範囲内での高感度深部組織イメージングのために信号対雑音（Ｓ／Ｎ）比を高めることが依然として必要である。別の課題は、異種混濁の生物学的媒体が拡散光散乱を引き起こすことである。拡散光散乱により、深さと解像度とのトレードオフが生じる。
【０００６】
さらに、イメージング計器と画像処理のための方法が共に著しく進歩したにもかかわらず、前述のイメージング技法の大部分には、３空間次元（３Ｄ）における不十分な感度および／または解像度および／または焦点深度の問題があり、これらにより、疾病の非常に早い段階で少数の細胞を検出するために、これらのイメージング技法を適用することが妨げられている。ＭＲＩは、良好な解像度および組織内の浸透深さを提供するが、大型の高価なハードウェアを必要とし、これは農村地域やあまり裕福でない地域社会の人々にとってＭＲＩを得難いものにし、また、長い取得時間を必要とする。ＣＴおよびＰＥＴ−ＣＴは、非常に良好な侵入深さおよびコントラストを提供するが、患者をＸ線または他の放射性物質などイオン化放射源に暴露する。広く臨床現場で普及したＣＴスキャンによる放射に対する暴露の増加は、放射によって誘発される癌の発生に関する懸念を増大させている。超音波は、良好な解像度を有する非常にコスト効果的な技法であるが、組織内の不十分な侵入深さが障害になっている。蛍光に基づく顕微鏡検査技法（たとえば、共焦点または多光子イメージング）は、脈管レベルまたは細胞レベルの機構の可視化を可能にするが、顕微鏡スケールでの迅速な診断にも、組織内の深部浸透にも適さない。
【０００７】
残る１つの臨床課題の例は、（複雑な組織環境内において深部浸透で）細胞レベルでの検出のために十分な感度で生物学的特徴を撮像することができることであり、次いでこれを、大抵の現行のイメージング技術の検出閾値未満である小さい腫瘍塊を血管形成スイッチ成長段階（ａｎｇｉｏｇｅｎｉｃ  ｓｗｉｔｃｈ  ｇｒｏｗｔｈ  ｐｈａｓｅ）前に識別し治療するために使用することができる。
【０００８】
本明細書に記載の方法およびシステムは、光学波長を使用し、イオン化放射なしで、高解像度および高い深さ浸透度（ｈｉｇｈ  ｄｅｐｔｈ  ｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ）を有するイメージングを提供することができる。イメージングは、細胞レベルでさえ行うことができ、早期疾病検出を可能にし、一方、器官全体または身体全体など、より大きなエリアのイメージングをも可能にする。拡散イメージングとハイパースペクトル・イメージングをいくつかの実施形態において組み合わせ、画像コントラストをさらに高めることができる。生物学的ターゲットに加えて、炭水化物など他のターゲットをも実施形態のシステムおよび方法で撮像することができる。
【０００９】
一実施形態では、方法および対応するシステムは、ハイパースペクトル画像データ内の複数の波長スペクトルバンド成分を識別するステップであって、スペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応する、ステップを含むことができる。また、この方法は、各それぞれのスペクトルバンド成分に対応するそれぞれの強度画像を計算するステップと、それに続く、各スペクトルバンド成分について、それぞれの相互に異なる画像コントラストのソースに基づいて、バンド間画像を形成するためにそれぞれの強度画像を組み合わせるステップとを含むことができる。
【００１０】
それぞれの強度画像を計算するステップは、スペクトルバンド成分のうちの１つまたは複数のバンド内画素単位解析を実施するステップを含むことができる。バンド間画像を形成するためにそれぞれの強度画像を組み合わせるステップは、強度画像のうちの１つの個々の画素値を強度画像の別のものの対応する個々の画素値で除算することによって、バンド間画素単位解析を実施するステップを含むことができる。バンド間画素単位解析を実施するステップは、強度画像のうちの複数の個々の画素値を、それぞれ、それぞれの強度画像のうちの他のものの対応する個々の画素値で除算し、複数のバンド間画像を形成するステップをさらに含むことができる。また、この方法は、最も大きい画像コントラストのバンド間画像を決定するステップを含むことができる。
【００１１】
それぞれの強度画像は、それぞれの拡散強度画像とすることができ、この方法は、ハイパースペクトル画像データ内の各スペクトルバンド成分について超拡散画像データを得るステップをも含むことができる。この方法は、複数の半径方向距離ｒから計算された最大半径方向距離ｍａｘ  ｒに基づいて、それぞれの拡散強度画像についてコントラストを増強するステップを含むことができ、ここでｒは、それぞれの超拡散画像データの所与の画素と、それぞれの超拡散画像データ内で識別された入射ビーム位置に対応する中心画素との間の距離である。この方法は、メジアンｒに基づいて、または主成分解析（ＰＣＡ）スコアｒ（ＰＣＡ）に基づいて、各それぞれの拡散強度画像についてコントラストを増強するステップをさらに含むことができる。
【００１２】
また、この方法は、それぞれのスペクトルバンド成分に対応するそれぞれの拡散幅画像を計算し、バンド間画像内の特徴物について深さ情報を提供するステップを含むことができ、深さは、バンド間画像内で表されたターゲットの表面内側の深さである。各スペクトルバンド成分について超拡散画像データを得るステップは、それぞれのスペクトルバンド成分に対応するそれぞれの光学バンドパス・フィルタを使用するステップを含むことができる。ハイパースペクトル・データおよび／または超拡散画像データを得るステップは、ターゲット媒体がターゲット媒体を照明する光源とハイパースペクトルおよび／または超拡散画像を検出するように構成された検出器アレイとの間の光路内にある状態で、前方イメージング・モードを使用するステップを含むことができ、バンド間画像は、ターゲット媒体の画像である。代替として、ターゲット媒体を照明する光源からの光の検出を実質的に回避するように配置された検出器アレイを用いて、反射率イメージング・モードを使用し、データを得ることができる。また、ターゲット媒体が、ターゲット媒体を照明する光源と、照明する光源とターゲットとの間の経路に対して約０°から約１８０°の範囲内の角度で配置された検出器との間の光路内にある状態で、角度イメージング・モードを使用し、データを得ることができる。
【００１３】
それぞれの強度画像は、それぞれのスペクトル強度画像とすることができ、それぞれのスペクトル強度画像を計算するステップは、ハイパースペクトル画像データをソース・データとして使用するステップを含むことができる。各それぞれのスペクトル強度画像を計算するステップは、それぞれのスペクトルバンドにおいて識別された最大強度の波長、メジアン強度の波長、または最も高い主成分解析スコアの波長に基づいて計算するステップを含むことができる。
【００１４】
また、この方法は、それぞれのスペクトルバンドについてのスペクトル位置画像またはスペクトル幅画像に基づいて、それぞれのスペクトルバンド成分について相互に異なる画像コントラストのソースを確定するステップを含むことができる。ターゲット媒体は、３次元（３Ｄ）ターゲット媒体とすることができ、バンド間画像は、ターゲット媒体の３Ｄ画像とすることができ、この方法は、ターゲット媒体内の１つまたは複数の特徴物の横方向の２Ｄ位置、およびターゲット媒体の表面からの１つまたは複数の特徴物の深さを決定するステップをも含むことができる。１つまたは複数の特徴物の深さを決定するステップは、解剖学的相互位置合わせ（ｃｏ−ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）を用いて、腫瘍、脈管系、免疫細胞、異物、外因性コントラスト剤、ターゲット媒体不均質性と共に深さを決定するステップを含むことができる。１つまたは複数の特徴物の２Ｄ位置を識別するステップは、ハイパースペクトル／拡散ＮＩＲ併用イメージング・システムを使用して取り込まれた２Ｄ蛍光画像と、相互位置合わせのためにシリコン・カメラを使用して取り込まれた明視野投影画像のオーバーレイを使用して２Ｄ位置合わせ技法を適用するステップを含むことができる。ターゲット媒体内の特徴物の２Ｄ位置および深さを識別するステップは、解剖学的相互位置合わせのために３Ｄスキャナを使用して取り込まれた明視野３Ｄ画像、点群、またはサーフェス・メッシュと結合された、ハイパースペクトル／拡散ＮＩＲ併用イメージング・システムを使用して取り込まれた３Ｄ蛍光画像のオーバーレイを使用して３Ｄ位置合わせ技法を適用するステップを含むことができる。深さを決定するステップは、深さをスペクトルシフトと信号対背景エリア（ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  ａｒｅａ）の組合せに基づくものとするステップを含むことができる。たとえば、以下で述べる図７ＢにおけるＨＳＣの場合、第４のバンドにおいて、７４８ｋ（スペクトル強度）および７４８ｏ（深さを示すスペクトル幅）からの情報を組み合わせること、または図１０におけるＨＤＣの場合、図１０Ａ（拡散強度）と図１０Ｂ（深さを示す拡散幅）を組み合わせることにより、３Ｄ情報がもたらされ、図１３Ａなど３Ｄ画像が生成される。深さを決定するステップは、０ｃｍから約２ｃｍの範囲内、約２ｃｍから約３．２ｃｍの範囲内、約３．２ｃｍから約５ｃｍの範囲内、または約５ｃｍから約９ｃｍの範囲内の深さを決定するステップを含むことができる。
【００１５】
この方法は、バンド間画像内の信号対雑音比を改善するためにバンド間解析を実施するステップを含むことができる。この方法は、ルシフェラーゼまたは蛍光タンパク質を発現する生物発光有機体を含むことができる自発光ターゲット媒体から光子を収集することによってハイパースペクトル画像データを得るステップを含むことができる。また、この方法は、入射光でターゲット媒体を照明することによってハイパースペクトル画像データを得るステップを含むことができ、これは、約７５０ｎｍと約１６００ｎｍの間、または約７５０ｎｍと約１１００ｎｍの間の波長を有する光源を使用することを含むことができる。
【００１６】
入射光でターゲット媒体を照明することは、入射光と、ターゲット媒体から非弾性的に散乱される光と、少なくとも１つのプローブ発光波長との間の波長分離があるような波長を有する入射光を使用するステップを含むことができる。また、入射光でターゲット媒体を照明することは、ターゲット媒体に導入されたプローブを照明するステップを含むことができ、複数のスペクトルバンド成分を識別するステップは、プローブからの発光に対応するスペクトルバンド成分を識別するステップを含むことができる。プローブを照明するステップは、蛍光プローブ、分子標的レポータ、または外因性コントラスト剤を照明するステップを含むことができ、これらは、分子標的蛍光レポータ、外因性コントラスト剤、有機金属化合物、ドープ金属複合体、アップコンバーティング・ナノ粒子（ＵＣＮＰ）、ダウンコンバーティング・ナノ粒子（ＤＣＮＰ）、単層カーボン・ナノチューブ（ＳＷＣＮＴ）、有機染料、または量子ドット（ＱＤ）を含むことができる。複数のスペクトルバンド成分を識別するステップは、ターゲット媒体内の入射光の吸収もしくは非弾性散乱またはターゲット媒体内で入射光によって惹起されるターゲット自家蛍光に対応するスペクトルバンド成分を識別するステップを含むことができる。
【００１７】
バンド間画像を形成するためにそれぞれの強度画像を組み合わせるステップは、細胞、組織、器官、腫瘍、全身、または化石燃料の画像を形成するステップを含むことができる。バンド間画像を形成するために組み合わせるステップは、単細胞レベルでの解像度で画像を形成するステップを含むことができる。複数のスペクトルバンド成分を識別するステップは、ターゲット媒体からの自家蛍光信号またはラマン散乱信号からプローブ発光を区別するためにハイパースペクトル画像データに対して主成分解析を実施するステップを含むことができる。バンド間画像は、ターゲット体の画像とすることができ、この方法は、解剖コア位置合わせ（ａｎａｔｏｍｉｃａｌ  ｃｏｒｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）に基づいてターゲット体のハイパースペクトル画像データを得るステップをも含むことができる。バンド間画像は、ターゲットの３Ｄモデルを形成することができ、この方法は、３Ｄスキャナからの別個の３Ｄ画像を３Ｄモデル上にオーバーレイするステップをさらに含むことができる。この方法の一部として、白色光源を使用し、バンド間画像を位置合わせすることができる。
【００１８】
また、この方法は、ラベルなしで、外因性ラベルも内因性ラベルもなしにハイパースペクトル画像データを得るステップを含むことができる。相互に異なる画像コントラストのソースに対応するスペクトルバンド成分は、撮像される対象に固有の、ハイパースペクトル画像データまたは超拡散画像データ内で表される異質性に起因し得る。この方法は、ネットワーク接続を介してハイパースペクトル画像データを受信するステップ、またはネットワーク接続を介してバンド間画像を表すデータを送信するステップをも含むことができる。
【００１９】
他の実施形態では、イメージング・システムは、ターゲットについてのハイパースペクトル画像データを取得するように構成された検出器を含むことができる。このシステムは、ハイパースペクトル画像データ内の複数の波長スペクトルバンド成分を識別するように構成された１つまたは複数のプロセッサであって、スペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応し、各それぞれのスペクトルバンド成分に対応するそれぞれの強度画像を計算するように、および各スペクトルバンド成分について、それぞれの相互に異なる画像コントラストのソースに基づいて、バンド間画像を形成するためにそれぞれの強度画像を組み合わせるようにさらに構成される、１つまたは複数のプロセッサをも含むことができる。
【００２０】
他の実施形態では、方法は、ターゲットのハイパースペクトル画像内の複数の波長スペクトルバンド成分を識別するステップであって、スペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応する、ステップを含むことができる。また、この方法は、各それぞれのスペクトルバンド成分に対応するスペクトル位置画像およびスペクトル幅画像を得るために各それぞれのスペクトルバンド成分を変換するステップを含むことができる。また、この方法は、スペクトル位置画像およびスペクトル幅画像に基づいてターゲットの表面内側の１つまたは複数の特徴物の深さを計算するステップを含むことができる。複数の波長スペクトルバンド成分を識別するステップは、光学的なスペクトルバンド成分を識別するステップを含むことができる。
【００２１】
本特許または出願ファイルは、カラーで制作された少なくとも１つの図面を含む。カラー図面を有するこの特許または特許出願公開のコピーは、要求および必要な手数料の支払いがあったとき特許庁によって提供されることになる。
【００２２】
前述のものは、異なる図を通して同様の符号が同じ部分を指す添付の図面に示されている、本発明の例示的な実施形態の、以下のより詳細な説明から明らかになろう。これらの図面は、必ずしも原寸に比例しておらず、本発明の実施形態を例示することが強調されている。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】近赤外におけるハイパースペクトルおよび拡散イメージングを使用する光学的発光プローブの検出（Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｏｐｔｉｃａｌｌｙ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ  Ｐｒｏｂｅｓ  ｕｓｉｎｇ  Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ  ａｎｄ  Ｄｉｆｆｕｓｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｉｎ  Ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ（ＤＯＬＰＨＩＮ））のためのシステムまたはハイパースペクトル／拡散併用近赤外イメージング・システム（Ｃｏｍｂｉｎｅｄ  Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ  Ａｎｄ  Ｄｉｆｆｕｓｅ  Ｎｅａｒ  Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＣＨＡＤＮＩＳ））と呼ばれることもある一実施形態のハイパースペクトル／超拡散併用光学イメージング・システムの使用を示す概略ブロック図である。
【図２Ａ】一実施形態によるバンド間画像を得るために使用することができる方法を示す流れ図である。
【図２Ｂ】２Ｄ画像および３Ｄ画像を得るために使用することができる実施形態の方法の様々な任意選択の態様を示す流れ図である。
【図２Ｃ】様々な画像コントラストのソースの概略図である。
【図２Ｄ】組織自家蛍光を示すグラフである。
【図３】ターゲットの表面内側の特徴物の深さを決定する方法を示す流れ図である。
【図４Ａ】図２Ａおよび図２Ｂに示されている実施形態の方法による画像を得ることの一部として使用することができるイメージング・システムを示すブロック図である。
【図４Ｂ】システムの実施形態を使用することができるネットワークを示す概略図である。
【図５Ａ】ハイパースペクトル・イメージング（ＨＳＩ）モードで動作する近赤外（ＮＩＲ）におけるハイパースペクトルおよび拡散イメージングを使用する光学的発光プローブの検出（ＤＯＬＰＨＩＮ）のためのシステムの図である。
【図５Ｂ】図５Ａに示されているシステムの概略図である。
【図５Ｃ】超拡散イメージング（ＨＤＩ）モードで動作するように構成されていることを除いて図５Ａのものと同様のシステムの図である。
【図５Ｄ】図５Ｃに示されているシステムの概略図である。
【図５Ｅ】ＨＳＩモードで取り込まれた画像のためのマルチレベル・データ処理、すなわちＸＹ位置の関数としての信号強度（図５Ｅ）の図である。
【図５Ｆ】ＨＳＩモードで取り込まれた画像のためのマルチレベル・データ処理、すなわちｘｙスキャニングに対応するデータのレベルＩ処理の図である。
【図５Ｇ】ＨＳＩモードで取り込まれた画像のためのマルチレベル・データ処理、すなわち波長分離に対応する画像データのレベルＩＩ処理の図である。
【図５Ｈ】図のデータ取込みおよび処理がＨＤＩモードのためのものであり、図５Ｈにおける画像データを収集するために好適な光学バンド・フィルタが使用されることを除いて、図５Ｅ〜図５Ｇと同様の図である。
【図５Ｉ】図のデータ取込みおよび処理がＨＤＩモードのためのものであり、図５Ｈにおける画像データを収集するために好適な光学バンド・フィルタが使用されることを除いて、図５Ｅ〜図５Ｇと同様の図である。
【図５Ｊ】図のデータ取込みおよび処理がＨＤＩモードのためのものであり、図５Ｈにおける画像データを収集するために好適な光学バンド・フィルタが使用されることを除いて、図５Ｅ〜図５Ｇと同様の図である。
【図６Ａ】Ｍ字形特徴物についての画像データのハイパースペクトル立方体（ＨＳＣ）表現であり、生データの図である。
【図６Ｂ】Ｍ字形特徴物についての画像データのハイパースペクトル立方体（ＨＳＣ）表現であり、ＸＹ平面、ＸＣ平面、およびＹＺ平面上の投影の図である。
【図６Ｃ】Ｍ字形特徴物についての画像データのハイパースペクトル立方体（ＨＳＣ）表現であり、図６Ｂにおける２つのピーク波長でのＭ字形特徴物の発光スペクトルのオーバーレイ・スタックの図である。
【図７Ａ】乳房組織模型の下方２０ｍｍの深さに位置するＭＩＴ字形特徴物について得られたハイパースペクトル立方体データに適用された主成分解析（ＰＣＡ）の図であり、波長の関数としての主成分値、第１の成分の百分率としての主成分の貢献、および波長の関数としての平均強度を示す図である。
【図７Ｂ】乳房組織模型の下方２０ｍｍの深さに位置するＭＩＴ字形特徴物について得られたハイパースペクトル立方体データに適用された主成分解析（ＰＣＡ）の図であり、ＨＳＣデータの画素単位解析を示す図である。
【図７Ｃ】乳房組織模型の下方２０ｍｍの深さに位置するＭＩＴ字形特徴物について得られたハイパースペクトル立方体データに適用された主成分解析（ＰＣＡ）の図であり、バンド分割処理解析を示す図である。
【図８Ａ】組織模型における０から４０ｍｍの様々な深さの関数としてのＨＳＩデータ・セットの図である。
【図８Ｂ】様々な組織特性の関数としてのＨＳＩデータ・セットの図である。
【図９Ａ】３つの異なる可視化で、超拡散立方体（ＨＤＣ）の形態にあるイメージング・データの図である。生ＨＤＣデータの図であり、Ｚ軸は、レーザ照明の中心スポットによって確定される入射ビーム照明の中心位置からの半径方向距離ｒ（散乱半径）に対応する。
【図９Ｂ】撮像される「Ｍ」字形特徴物のＸＹ平面上の、ならびに半径方向寸法（ＸＺ平面およびＹＺ平面）に沿った投影の図である。
【図９Ｃ】各画素におけるカラーマップの強度に比例する不透明度関数で透明度マスクが追加された、図９Ｂと同じ投影の図である。
【図１０Ａ】図９Ａ〜図９Ｃに示されている乳房組織模型の下方２０ｍｍの深さに位置する「ＭＩＴ」字形について得られたＨＤＣデータに適用された主成分解析（ＰＣＡ）の図であり、ＰＣＡ係数および平均強度曲線を示す図である。
【図１０Ｂ】図９Ａ〜図９Ｃに示されている乳房組織模型の下方２０ｍｍの深さに位置する「ＭＩＴ」字形について得られたＨＤＣデータに適用された主成分解析（ＰＣＡ）の図であり、拡散強度画像を示す図である。
【図１０Ｃ】図９Ａ〜図９Ｃに示されている乳房組織模型の下方２０ｍｍの深さに位置する「ＭＩＴ」字形について得られたＨＤＣデータに適用された主成分解析（ＰＣＡ）の図であり、拡散幅画像を示す図である。
【図１１Ａ】それぞれ組織模型内の様々な深さおよび様々な組織特性の関数としてのＨＤＩデータ・セットの図である。
【図１１Ｂ】それぞれ組織模型内の様々な深さおよび様々な組織特性の関数としてのＨＤＩデータ・セットの図である。
【図１１Ｃ】深さの関数としての輸送散乱効果（ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ  ｅｆｆｅｃｔ）の変動を示すグラフである。
【図１１Ｄ】組織環境の関数としての輸送散乱効果の変動を示す棒グラフである。
【図１２】ＮＩＲ−ＩＩ光学イメージング範囲内のハイパースペクトルおよび超拡散イメージングについてのスペクトル強度（ＳＩ）、拡散強度（ＤＩ）、および明視野画像オーバーレイの図である。
【図１３Ａ】図１０Ｃに示されている拡散幅画像から得られた散乱半径での図１０Ｂに示されている拡散強度画像の３次元（３Ｄ）オーバーレイの図である。このオーバーレイは、ＨＤＣデータの解析からのＺ深さ推定のために使用することができる。
【図１３Ｂ】２次元（２Ｄ）蛍光画像を構成する図１３Ａにおける画像のＸＹ平面投影の図である。
【図１４Ａ】原油を解析するように構成された一実施形態のシステムを示す概略図である。
【図１４Ｂ】実施形態の方法を使用して解析のために利用することができる様々な原油成分について既知の光学濃度を示すグラフである。
【図１４Ｃ】様々な原油試料条件で実施形態の方法を使用して得られたハイパースペクトル・イメージング・データを示すグラフィカル画像である。
【図１４Ｄ】様々な原油試料条件で実施形態の方法を使用して得られたハイパースペクトル・イメージング・データを示すグラフィカル画像である。
【図１４Ｅ】様々な原油試料条件で実施形態の方法を使用して得られたハイパースペクトル・イメージング・データを示すグラフィカル画像である。
【図１５Ａ】ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。
【図１５Ｂ】ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。
【図１５Ｃ】ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。
【図１５Ｄ】ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。
【図１５Ｅ】ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。
【図１５Ｆ】ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。
【図１５Ｇ】ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。
【図１５Ｈ】ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。
【図１５Ｉ】ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。
【図１５Ｊ】ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。
【図１６Ａ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｂ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｃ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｄ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｅ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｆ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｇ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｈ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｉ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｊ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｋ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｌ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１６Ｍ】ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。
【図１７Ａ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｂ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｃ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｄ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｅ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｆ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｇ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｈ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｉ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｊ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｋ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１７Ｌ】動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１８Ａ】マウスのラベルなしスキャニングの結果を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１８Ｂ】マウスのラベルなしスキャニングの結果を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１８Ｃ】マウスのラベルなしスキャニングの結果を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１８Ｄ】マウスのラベルなしスキャニングの結果を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【図１８Ｅ】マウスのラベルなしスキャニングの結果を示す、構築されたグラフィカル画像である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明の例示的な実施形態の説明は、以下のとおりである。
【００２５】
生物医学的イメージングが包括的ヘルスケアの柱の１つであり、癌および感染症の治療のための臨床プロトコルの重要な構成要素を形成することは、十分に立証されている。イメージングは、低侵襲性かつ非常に狙いを定めた生理学的証拠の源でありながら、様々な関心のある空間時間的スケールで形態学的情報、構造情報、代謝情報、および機能情報を提供することができるので、選別、診断、病期分類、療法計画および指導、治療および患者応答のリアルタイム監視中に臨床判断の一体的な部分である。しかし、主な臨床課題は、（複雑な組織環境内において深部浸透で）細胞レベルでの検出のために十分な感度で生物学的特徴を撮像することができることであり、次いでこれを、大抵の現行のイメージング技術の検出閾値未満である小さい腫瘍塊を血管形成スイッチ成長段階前に識別し治療するために使用することができる。
【００２６】
数少ないが、画像コントラスト機構に従って分類される臨床的に使用可能な主なイメージング・モダリティがある。すなわち、Ｘ線（２Ｄフィルム・イメージングおよびコンピュータ断層撮影（ＣＴ））、ポジトロン断層撮影（ＰＥＴ）、単一光子放射断層撮影（ＳＰＥＣＴ）、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、超音波、生体内顕微鏡検査（共焦点、多光子）、光学イメージング、またはこれらの何らかの組合せである。イメージング計器と画像処理のための方法が共に著しく進歩したにもかかわらず、前述の技法の大部分には、３空間次元（３Ｄ）における不十分な感度および／または解像度および／または焦点深度の問題があり、これらにより、疾病の非常に早い段階で少数の細胞を検出するのにこれらのイメージング技法を適用することが妨げられている。ＭＲＩは、良好な解像度および組織内の浸透深さを提供するが、大型の高価なハードウェアを必要とし、これは農村地域やあまり裕福でない地域社会の人々にとってＭＲＩを得難いものにし、長い取得時間を必要とする。ＣＴおよびＰＥＴ−ＣＴは、非常に良好な侵入深さおよびコントラストを提供するが、患者をＸ線または他の放射性物質などイオン化放射源に暴露する。広く臨床現場で普及したＣＴスキャンによる放射に対する暴露の増加は、放射によって誘発される癌の発生に関する懸念を増大させている。超音波は、良好な解像度を有する非常にコスト効果的な技法であるが、組織内の不十分な侵入深さが障害になっている。蛍光に基づく顕微鏡検査技法、たとえば、共焦点または多光子イメージングは、脈管レベルまたは細胞レベルの機構の可視化を可能にするが、顕微鏡スケールでの迅速な診断および深部浸透に適さない。適度に低コストで、比較的安全な分子プローブおよび励起源を使用する、高解像度の深部組織全身イメージングのための最も有望な技法は、光学イメージングであると思われる。
【００２７】
近年、近赤外蛍光プローブ、有効な標的薬剤、および特注イメージャの開発により、生体内での光学イメージングの探究に大きな関心が集まっている。第１の原動力は、小分子有機染料、蛍光発現タンパク質、または量子ドットなど可視波長発光体から近赤外蛍光体への移行であった。これは、近赤外（ＮＩＲ）光が、可視波長での少ない散乱および吸収、ならびに励起および自家蛍光からのプローブ発光の改善されたスペクトル分離で、生物学的組織をより効果的に移動することができるという観察によって動機付けられた。ＮＩＲ光は、約１０ｃｍのヒト組織に浸透することが理論的に予測されると主張されており、シミュレーションは、第１のウィンドウ（ＮＩＲ−Ｉ：６５０〜９００ｎｍ）に比べて第２の近赤外ウィンドウ（ＮＩＲ−ＩＩ：９００〜１，４００ｎｍ）におけるイメージングによって１００倍を超える信号対雑音比（Ｓ／Ｎ）の改善を示唆している。第２の開発は、光学イメージングのためのより効果的な機能化薬剤および標的薬剤がより幅広く使用可能なったことである。
【００２８】
生体内光学イメージングの動機付けとなる第３の要因、おそらく最も重要な要因は、ＮＩＲ−ＩＩ領域におけるイメージング計器開発での最近の成果である。Ｃａｌｉｐｅｒ  Ｌｉｆｅ  ＳｃｉｅｎｃｅｓによるＸｅｎｏｇｅｎ  ＩＶＩＳ（登録商標）Ｓｐｅｃｔｒｕｍなど市販の動物全身イメージャは、応答度においてＮＩＲ−Ｉを越えて鋭い低下を有するそれらのシリコンＣＣＤ検出器により、可視における、またある程度ＮＩＲ−Ｉにおけるイメージングのために最適化されている。これは、９００〜１，７００ｎｍ範囲内で約８５〜９０％の量子効率を有する、液体窒素冷却式ＩｎＧａＡｓ  ＣＣＤ検出器を使用するカスタム・イメージャを構築することを余儀なくした。
【００２９】
しかし、ＩｎＧａＡｓ検出器でのＮＩＲ−ＩＩ波長領域におけるイメージングに対して３つの著しい課題がある。第１の課題は、医療イメージングに好都合なＮＩＲ−ＩＩ範囲内で発光する、選べる蛍光プローブが限られていることである。使用可能な選択肢は、長波長有機染料、ＰｂＳまたはＰｂＳｅなど無機量子ドット（ＱＤ）、単層半導体カーボン・ナノチューブ（ＳＷＮＴ）、より最近ではアップコンバージョン・モードまたはダウンコンバージョン・モードで発光するある種のランタノイド・ドープのフッ化物ナノ粒子（ＵＣＮＰ）を含む。これらの選択肢のうち、有機染料は、より強い放射照度で光退色し、時間の経過につれて信号強度の減少を引き起こす傾向があるので、あまり魅力的でなく、ＱＤは、生体外で高い毒性を示し、高い生体内毒性の可能性を強調する懸念があり、そうでないことをもたらす、より実質的なデータ待ちである。また、有機染料およびＱＤは、励起と発光とのスペクトル分離が比較的小さく、これは理想化された光学バンドパス・フィルタを使用してプローブ信号を励起または自家蛍光から区別することをより困難にするので、不利である。
【００３０】
先の成果により、癌および細菌感染の動物全身生体内イメージングのために機能化された、標的ＳＷＮＴの適用は、ストークスシフトが大きく、光退色を受けにくく、明らかな毒性作用がないことが実証されている。ＳＷＮＴを使用することの１つの制限は、最大約１，０００：１の比較的高いアスペクト比であり、これは、比較的短い半減期〜血中で数時間であり、プローブの大きな部分が肝臓および脾臓のマクロファージによって取り込まれ、その結果、関心部位でのプローブアップテイクが比較的低いことによって明示される、静脈内注射時の不十分な循環特性をもたらす。
【００３１】
ＳＷＮＴとは対照的に、ＵＣＮＰは、所望の蛍光体特性、すなわち（ａ）標的バイオイメージング応用例のための好適な機能化と低い非特定の結合性および長い循環半減期と共に、約５〜１００ｎｍサイズでの非常に狭いサイズ分布で再現可能に合成することができること、（ｂ）ドーピング元素の精密な制御および濃度によるＮＩＲ−ＩＩ範囲内での鋭い発光を有し、フォトルミネッセンス波長がドーピングの濃度または粒子のサイズではなくドーピング元素に主に依存する、波長可変フォトルミネッセンス、（ｃ）励起源および組織自家蛍光からのより良好な信号分離を可能にする、大きなストークス（ダウンコンバージョン）シフトまたは反ストークス（アップコンバージョン）シフト、（ｄ）光退色を比較的受けにくいことにより、ＮＩＲ領域、典型的には９８０ｎｍでの高い放射照度で励起させることができ、生物学的組織による励起波長の低い吸収が組織損傷に対する可能性を最小限に抑えること、および（ｅ）小区画調査において、生体外でも生体内でも明らかな毒性作用が観察されていないこと、の可能な最良のバランスを提供するように思われる。生体内イメージングにＵＣＮＰを適用する場合がいくつかあったが、ＵＣＮＰを使用して、報告されている最大浸透深さは、豚肉組織内で約３．２ｃｍであり、これは、先に実証されているＳＷＮＴを使用した乳房組織模型内の値約２．５ｃｍに匹敵する。これらの先に獲得された深さ範囲はどちらも、最大１０ｃｍの深部組織光学イメージングに関する理論的な可能性より著しく低い。
【００３２】
ＩｎＧａＡｓ検出器でのＮＩＲ−ＩＩ波長領域におけるイメージングに対する第２の課題は、高感度深部組織イメージングのためにＳ／Ｎ比を最大にすることである。１６ビットのシリコンＣＣＤは約１〜１０（１から２１６＝６５，５３６のスケールで）のベースライン・ノイズ・レベルを容易に達成することができるが、同様の１６ビットＩｎＧａＡｓ  ＣＣＤは、１７３Ｋに冷却されたときでさえ約１００〜１０００のベースライン・ノイズを有する。これは、ＩｎＧａＡｓ検出器の場合、理論的に達成可能な最大のＳ／Ｎは、Ｓｉ検出器についてのＳ／Ｎ約６，５００に比べて、わずか約６５であることを暗示する。この問題を回避するために、組織自家蛍光など他の背景ノイズ源を最小限に保つことが重要である。脂質を含む生物学的組織は、不飽和＝Ｃ−Ｈ結合伸縮、飽和−ＣＨ２非対称伸縮および対称伸縮、−ＣＨ２曲がりおよび−ＣＨ２ねじれ振動にそれぞれ対応する約３，０００、２，８００〜３，０００、１，４４０および１，３００ｃｍ−１の強いラマン・シフトで非弾性的に散乱する。したがって、９８０ｎｍ励起源の場合、プローブ発光は、背景を軽減するために、約１，３８８ｎｍ付近または約１，１３５ｎｍ周りで中心に置かれない場合、有益である。ＹｂおよびＥｒで共にドープされたＮａＹＦ４などＵＣＮＰは、１，５６０ｎｍでのピーク発光を有し、この基準にとって十分に適している。別の回避策は、２次元画素アレイの各画素についてスペクトル情報を収集するハイパースペクトル・イメージングとして知られる技法を実施することである。ｘおよびｙを空間座標、λを波長とする、ハイパースペクトル立方体Ｉ（ｘ，ｙ，λ）として知られる、生成されるデータセットは、光と生理学的特徴物との相互作用をより完璧に調べ、それにより病状の変化から生じるかすかなスペクトル差を取り込むことを可能にする。臨床診断のためのハイパースペクトル・イメージングのいくつかの応用例があったが、大抵、より十分に確立された計器により、可視またはＮＩＲ−Ｉ波長を使用していた。ＮＩＲ−ＩＩハイパースペクトル・イメージングに関する使用可能な文献は、表面レベルの可視化、または手術中のイメージング・ツールとしてのものに限定されており、大部分のシステムは、反射率モード・イメージングで実装され、明らかに全身深部イメージング・システムは使用可能でなかった。ＨＳＩは、周波数領域における情報を提供することによってこの課題を解決し、新規のタイプの調査を可能にするだけでなく、結果の信頼をも改善する。
【００３３】
ＩｎＧａＡｓ検出器でのＮＩＲ−ＩＩ波長領域におけるイメージングに対する第３の課題は、異種混濁の生物学的媒体による拡散光散乱である。拡散光散乱は、事実上、深さと解像度とのトレードオフを課す。共通の方法について述べる：ＤＯＴ。ＨＳＩと同様に、ＨＤＩは、拡散光散乱に対処することによってこの課題を解決するために実施することができる。これは、処理された結果において散乱する発光を除外するだけでなく、コントラスト・イメージングのための画素単位の散漫散乱情報をも提示する。
【００３４】
本明細書に記載の実施形態によれば、透過照明光学イメージングを、生物学的組織内の最大９ｃｍの深さで、高感度で実施し、特徴物を検出することができる。状況によっては、単細胞レベル（数十μｍ）での解像度を達成することができる。本明細書に記載のいくつかの実施形態は、９００〜１７００ｎｍの波長で動作するハイパースペクトルおよび拡散イメージング・システムを含む。実施形態は、１次ポンプレーザ、背景、組織自家蛍光、およびレポータ蛍光の光学的シグネチャ、ならびに異種混濁の光学媒体を通って輸送されたとき蛍光信号の散漫散乱効果を区別する能力を有する。データを取得および解析するための方略の組合せは、（ａ）バンド内解析およびバンド間解析を通してＳ／Ｎを改善するための透過モードでのハイパースペクトル・イメージングと結合された２Ｄ空間スキャニングを含む革新的なハードウェア設計、（ｂ）深さおよび環境分解イメージングのためにハイパースペクトル立方体および超拡散立方体から得られる豊かな情報を利用する新しい画像処理技法、および（ｃ）ＮＩＲ−ＩＩ発光ＵＣＮＰに基づく合理的な材料選択を含むことができる。そのような方略の組合せを使用して、光−プローブ−生理学的相互作用を、様々な関心の階層スケール（全身／器官または組織／腫瘍微小環境／細胞レベル）で調査することができる。
【００３５】
実験上の観察を輸送散乱現象と相関するために、組織タイプのパレットをカバーするモンテカルロ・シミュレーションを実施することができ、様々な３Ｄ構造が、０から５ｃｍの範囲の現実的な深さで、現実の器官を近似する。高解像の深さおよび環境分解データを、２Ｄスキャンから３Ｄ解剖学的情報を得るために再構築し、それにより、高価な３６０°断層撮影ハードウェアを求める必要を不要にすることができる。実施形態のシステムおよび方法は、ＮＩＲ−ＩＩイメージングを、セラノスティック技術のため、早期診断のため、リアルタイム外科支援ツールのため、および療法に対する患者応答の監視のための可視プラットフォームとして臨床転換するための新しい可能性を可能にすることができる。
【００３６】
図１は、一実施形態のハイパースペクトル／超拡散併用光学イメージング・システム１００の使用を示す概略ブロック図である。システム１００は、ターゲットの人１０２またはその一部分を撮像するために使用することができる。イメージング・システム１００は、検出された光学波長に基づいて３Ｄ画像データ１０４を提供する。このデータを実施形態の方法に従って処理し、ターゲットの人１０２の特徴物を示す３Ｄ画像１０６を提示することができる。したがって、画像１０６内に示される特徴物は、人１０２の表面（皮膚）の下方最大９ｃｍの深さに位置する可能性がある。さらに、深さおよびシステム構成によっては、細胞レベルの解像度を得ることができる。たとえば、正常細胞１０８を悪性細胞１０８’から区別することができる。
【００３７】
図２Ａは、一実施形態によるバンド間画像を得るために使用することができる方法を示す流れ図である。２１９ａでは、ハイパースペクトル画像データ内の複数の波長スペクトルバンド成分が識別され、これらのスペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応する。２１９ｂでは、各それぞれのスペクトルバンド成分に対応するそれぞれの強度画像が計算される。２１９ｃでは、各スペクトルバンド成分について、それぞれの相互に異なる画像コントラストのソースに基づいて、それぞれの強度画像が組み合わされ、バンド間画像を形成する。いくつかの実施形態では、これらの強度画像はハイパースペクトル強度画像であり、一方、他の実施形態では、これらの強度画像は、ハイパースペクトル画像データ内で識別された各それぞれのスペクトルバンド成分について超拡散イメージングを実施することによって得られた拡散強度画像である。
【００３８】
図２Ｂは、２Ｄ画像および３Ｄ画像を得るために使用することができる実施形態の方法の様々な任意選択の態様を示す流れ図である。図２Ｂに示されている手順の要素については、便宜上、以下の段落にまとめられており、手順の様々な要素については、本明細書の他のところでさらに述べる。
【００３９】
ハイパースペクトル・イメージング（ＨＳＩ）の場合、３２０×２５６の強度画素（ａ，ｂ）で構成された１００×１００の位置（ｘ，ｙ）において直接測定された結果（生データ）Ｉ（ｘ，ｙ，ａ，ｂ）は、３２０個のスペクトルバンドのハイパースペクトル立方体（ＨＳＣ）、ＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ）に変換することができ、ここでλは、波長である。
【００４０】
２２０ａでは、生ハイパースペクトル・イメージング・データが得られる。Ａでは、その生データを処理し、以下の式に従って２２０ｂでハイパースペクトル立方体を形成する。
【数１】
2018515753.tif 000003
【００４１】
Ｂでは、バンド単位の主成分解析（ＰＣＡ）が実施され、２２０ｃでは、波長スペクトルバンドおよびそれらの相対的な貢献が、以下の式に従ってＰＣＡから識別される。
【数２】
2018515753.tif 000004
これらの４つのパラメータのための機能領域は、Ｃｏｅｆｆ（λ，ｒａｎｋ＝１−４）；Ｓｃｏｒｅ（ｘ，ｙ，ｒａｎｋ＝１−４）；Ｅｘｐｌａｉｎｅｄ（ｒａｎｋ＝１−４）；およびμ（λ）として定義される。第１のパラメータＣｏｅｆｆは、スペクトルバンドからの主成分の変換を表す情報を含む。最初の４つの主成分（各成分からＨＳＣに対する相対的な貢献によって順序付けられる）のＣｏｅｆｆが、最も目立つスペクトルバンドを識別する助けとなるようにプロットされる。一般に、４つのバンド、すなわちαバンド：レーザ・ライン（吸収コントラスト）、βバンド：プローブ発光Ｉ（１１００ｎｍ）、γバンド：組織自家蛍光および／またはラマン散乱、ならびにδバンド：プローブ発光ＩＩ（１５５０ｎｍ）が、ＰＣＡおよび光−プローブ−組織相互作用に基づいて識別されている。これらは、図２Ｃ〜図２Ｆにさらに示されている、相互に異なる画像コントラストのソースに対応するハイパースペクトル画像データからの複数の波長スペクトルバンド成分を構成することができる例示的なバンドである。
【００４２】
第２のパラメータＳｃｏｒｅは、貢献順にリストされた各主成分からの１次結合処理後画像を含む。大部分の情報は、一般に、最初の３つの成分内に含まれることが判明しており、一方、残りは、ノイズが優位を占めている。第３のパラメータＥｘｐｌａｉｎｅｄは、各主成分から測定結果ＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ）に対する貢献を表す。組織試料／プローブ組合せの複雑さに応じて、最大４つの主成分がある程度元のＨＳＣに貢献する。最後に、第４のパラメータμは、各スペクトルフレームからの平均強度であり、これは重要なバンドのためのインジケータ（高いＳＮＲを有するデータについてより明らか）としても働く。
【００４３】
Ｃでは、様々なバンド内画素単位解析が、下記の式に従って実施される。すなわち、２２０ｄで、この場合、ハイパースペクトル画像データをソース・データとして使用して、スペクトル強度（ＳＩ）画像が計算される。以下でさらに示すように、超拡散画像データをソース・データとして、超拡散画像データを使用し、拡散強度画像を得ることができる。２２０ｅでは、スペクトル位置（ＳＰ）画像が計算され、２２０ｆでは、スペクトル幅（ＳＷ）画像が計算される。
【数３】
2018515753.tif 000005
上式で、ｉは、ｉ番目のスペクトルバンド（α−δ）を示す。ＳＩｉ、ＳＰｉ、およびＳＷｉとして示されるスペクトル強度、位置、および幅の、各バンドについての画素情報を獲得するために、バンド内解析がＨＳＣｉに対して実施される。それぞれの画像コントラストのソースは、まだ知られていない場合、それぞれのスペクトルバンドについてスペクトル位置画像またはスペクトル幅画像に基づいて確定することができる。
【００４４】
Ｄでは、ＳＩ画像に基づいて、以下でさらに述べるように、バンド間画素単位解析を実施し、２２０ｇで様々なバンド間画像を計算することができる。
【数４】
2018515753.tif 000006
Ｄを使用し、各スペクトル領域のコントラストの起源の知識に基づいて、画像コントラストを特徴付け最大にする。したがって、それぞれの強度画像は、様々なスペクトルバンド成分内で表されるそれぞれの相互に異なる画像コントラストのソースに基づいてバンド間画像を形成するように組み合わされる。あるいは、以下で示されるように、超拡散イメージングから得られた拡散強度画像を組み合わせ、同様のバンド間画素単位解析を使用して、特に１つのバンド画像の画素値を他のバンド画像の画素値で除算し様々なバンド間画像を形成して、同様に相互に異なる画像コントラストのソースに基づいてバンド間画像を形成することができる。
【００４５】
所与のバンド間画像ＳＩｉ／ｊを選択し、２２０ｈで高コントラスト２Ｄ蛍光画像を生成するように画像コントラストを最大にすることができる。以下でさらに述べるように、それぞれ２２０ｅおよび２２０ｆでのＳＰ画像およびＳＷ画像を２２０ｈでの２Ｄ蛍光画像と共に使用し、２２０ｉで３Ｄ蛍光画像を得ることができる。
【００４６】
図２Ｂは、ハイパースペクトル・イメージングから得られた情報に基づいて、いかに超拡散イメージングを実施することができるかをも示す。すなわち、２２２ａでは、ハイパースペクトル画像データのＰＣＡに基づいて２２０ｃで識別された各波長スペクトルバンド成分について超拡散イメージングを実施することができる。図５Ｃ〜図５Ｄと共にさらに述べるように、たとえば、光学バンドパス・フィルタを各スペクトルバンド成分について使用することができる。
【００４７】
Ｅでは、以下の式に従って、生超拡散イメージング・データを処理し、２２２ｂで超拡散立方体（ＨＤＣ）を形成する。
【数５】
2018515753.tif 000007
ｒは、照明レーザ・スポット・サイズを検出器上の画像フレームの中心画素と位置合わせする間に予め決定された中心位置（ａｃ，ｂｃ）からの半径方向距離である。
【００４８】
超拡散イメージング（ＨＤＩ）の場合、ＨＤＩは、バンドパス・フィルタを使用して、上述のスペクトルバンドα−δのそれぞれについて実施することができる。生データから、３２０×２５６の強度画素（ａ，ｂ）で構成された１００×１００の位置（ｘ，ｙ）において直接測定された結果Ｉα−δ（ｘ，ｙ，ａ，ｂ）を、２０５個の拡散フレームの拡散イメージング、超拡散立方体ＨＤＣα−δ（ｘ，ｙ，ｒ）に変換することができる。ｒは、画素（ａ，ｂ）と、ＸＹ平面上の入射ビーム位置に対応する中心画素（ａｃ，ｂｃ）との間の距離である。
【００４９】
Ｆでは、以下の式に従って、バンド単位のＰＣＡを実施し、２２２ｃで散漫散乱特性を識別する。
【数６】
2018515753.tif 000008
これらの４つのパラメータのための機能領域は、Ｃｏｅｆｆα−δ（λ，ｒａｎｋ＝１−４）；Ｓｃｏｒｅα−δ（ｘ，ｙ，ｒａｎｋ＝１−４）；Ｅｘｐｌａｉｎｅｄα−δ（ｒａｎｋ＝１−４）；およびμα−δ（ｒ）として定義される。
【００５０】
第１のパラメータＣｏｅｆｆは、拡散フレームからの主成分の変換を表す情報を含む。第１の成分のＣｏｅｆｆが、拡散フレームからの最も目立つ貢献を識別するためにプロットされる。第２のパラメータＳｃｏｒｅは、第１の主成分について１次結合処理後画像を含み、最も高いコントラストを有する画像が、拡散フレームの１次結合から得られたことを示す。第３のパラメータＥｘｐｌａｉｎｅｄは、各主成分から測定結果ＨＤＣ（ｘ，ｙ，ｒ）に対する貢献を表す。ＰＣＡからの第１の成分は、定義によれば常にＨＤＣで優位を占める。なぜなら、主成分が大きなものから順に指定されるからである。たとえば２つのソースがちょうど同じ発光強度を有する極端な場合には、第１の主成分と第２の主成分が等しくなり得ることに留意されたい。最後に、第４のパラメータμは、各拡散フレームからの平均強度である。
【００５１】
Ｇでは、画素単位の拡散特性解析が実施される。ＨＳＣの画素単位解析と同様に、ＨＤＣの画素単位解析は、ＤＩｉおよびＤＷｉとして示される、各画素についての拡散強度および拡散幅（散乱）情報をもたらす。
【数７】
2018515753.tif 000009
【００５２】
Ｈでは、以下に従って、拡散強度画像に対してバンド間画素単位解析を実施し、２２２ｆでバンド間画像を生成する。
【数８】
2018515753.tif 000010
Ｈを使用し、各スペクトル領域のコントラストの起源の知識に基づいて、画像コントラストを特徴付け最大にする。次いで、これらのバンド間画像ＤＩｉ／ｊのうちの１つまたは複数を選択し、２２２ｇで２Ｄ蛍光画像を生成するように、コントラストを最大にしＸＹ投影情報を提供することができる。以下でさらに述べるＤＷ画像を使用し、ｚ深さ情報を提供することができ、このｚ深さ情報を２２２ｇでの２Ｄ蛍光画像と組み合わせ、２２２ｈで３Ｄ蛍光画像を生成することができる。
【００５３】
やはり図２Ｂに示されているように、２Ｄまたは３Ｄ画像位置合わせを達成するために、明視野イメージングを実施し、ＨＳＩおよび／またはＨＤＩバンド間画像を補うことができる。すなわち、２２４ａでは、シリコン・カメラを使用し、ターゲットの明視野画像を得て、これが２Ｄ画像位置合わせのために、２２０ｈまたは２２２ｇでの２Ｄ蛍光画像と組み合わされる。それに加えて、または代替として、３Ｄスキャナは、２２４ｂで明視野画像を得ることができ、これを２２０ｉまたは２２２ｈでの３Ｄ蛍光画像上にオーバーレイし、２２４ｄで３Ｄ画像位置合わせを達成することができる。
【００５４】
図２Ｃは、様々な画像コントラストのソースの概略図である。セクション２１０ａは、レーザ・ライン吸収コントラストを示す。ターゲットに入射したレーザ光２１４は、ターゲット特徴物２１６ａにてターゲット内の他の場所より容易に吸収され、カメラ２１２が特徴物２１６ａを画像コントラストとして検出する。セクション２１０ｂは、非弾性散乱コントラストを示し、ターゲットにおける特徴物２１６ａは、ターゲット内の他の特徴物より容易に非弾性散乱（たとえば、ラマン散乱）し、カメラ２１０によって画像コントラストとして検出される。セクション２１０ｃは、組織自家蛍光を示す。セクション２１０ｄは、プローブ発光蛍光を示し、そのターゲットの付近に導入されたプローブ２１６ｂは、入射レーザ光２１４にさらされたとき蛍光発光し、その蛍光がカメラ２１２によって画像コントラストとして検出される。
【００５５】
図２Ｄは、組織自家蛍光の相対強度をラマン・シフトの関数として示す。脂質を含む生物学的組織は、不飽和＝Ｃ−Ｈ結合伸縮、飽和−ＣＨ２非対称伸縮および対称伸縮、−ＣＨ２曲がりおよび−ＣＨ２ねじれ振動にそれぞれ対応する約３，０００、２，８００〜３，０００、１，４４０および１，３００ｃｍ−１の強いラマン・シフトで非弾性的に散乱する。この解析は、所与のレーザ照明源について、外因性コントラスト剤についての発光の最適波長を決定することを可能にする。たとえば、９８０ｎｍ励起源の場合、プローブ発光は、背景を軽減するために、約１，３８８ｎｍ付近または約１，１３５ｎｍ周りで中心に置かれない場合、有益である。
【００５６】
図３は、ターゲットの表面内側の特徴物の深さを決定する方法を示す流れ図である。２２６ａでは、ターゲットのハイパースペクトル画像内の複数の波長スペクトルバンド成分が識別され、これらのスペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応する。２２６ｂでは、各それぞれのスペクトルバンド成分に対応するスペクトル位置画像およびスペクトル幅画像を得るために、各それぞれのスペクトルバンド成分が変換される。２２６ｃでは、ターゲットの表面内側の１つまたは複数の特徴物の深さが、スペクトル位置画像およびスペクトル幅画像に基づいて計算される。いくつかの実施形態では、それらの複数の波長スペクトルバンド成分は、光学的なスペクトルバンド成分を含むことができる。
【００５７】
図４Ａは、一実施形態のイメージング・システム４００を示すブロック図である。システム４００は、たとえば図２Ａ、図２Ｂ、および図３に示されている実施形態の方法に従って画像および／または深さを得ることの一部として使用することができる。検出器４２８は、いくつかの実施形態ではＩｎＧａＡｓ検出器とすることができ、ターゲット（図示せず）についてＨＳＩデータ４３０を取得するように構成される。プロセッサ４３２は、２１９ａで、ハイパースペクトル画像データ内の複数の波長スペクトルバンド成分４３０を識別するように構成され、これらのスペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応する。また、プロセッサ４３２は、２１９ｂで、各それぞれのスペクトルバンド成分４３０に対応するそれぞれの強度画像２２０ｄを計算し、２１９ｃで、各スペクトルバンド成分についてのそれぞれの相互に異なる画像コントラストのソースに基づいて、バンド間画像２２０ｇを形成するためにそれぞれの強度画像を組み合わせるように構成される。
【００５８】
本明細書で使用されるとき、複数の波長スペクトルバンド成分を「識別する」ことは、たとえば主成分解析を使用して、ＨＳＩデータを実際に解析し、これらの成分を決定することを含むことができることに留意されたい。あるいは、「識別する」ことは、たとえば内部メモリ、データ・ストレージから、またはコンピュータ外部のソースから波長スペクトルバンド成分についての情報を受信することだけを含むことができる。
【００５９】
図４Ａでは、必要な処理すべてが、単一のプロセッサ４３２によって実施される。しかし、他の実施形態では、２１９ａ、２１９ｂ、および２１９ｃを含めてプロセッサ４３２によって実施される機能は、任意の数のプロセッサの間で分割することができる。ＨＳＩデータ４３０は、たとえば、光線ＨＳＩデータ２２０ａまたはＨＳＣデータ２２０ｂ（共に図２Ｂに示す）を含むことができる。図５Ａ〜図５Ｄに関連して以下で述べるものなど、いくつかの実施形態では、システムは、レーザを用いてなど、ターゲットを能動的に照明しＨＳＩおよび／またはＨＤＩ画像データを得る能力をさらに含む。入射レーザ光の波長は、約７５０ｎｍと約１６００ｎｍの間の範囲内とすることができる。好ましくは、入射光の波長は、７５０±５０ｎｍなど約７５０ｎｍと、１１００±５０ｎｍなど約１１００ｎｍとの間である。入射光の特定の波長は、たとえば、８０８±５ｎｍ、９８０±５ｎｍ、１０６４±５ｎｍ、および１５５０±５ｎｍを含むことができる。入射光の波長は、入射光と、ターゲット媒体から非弾性散乱された光と、光と組織環境との相互作用によって引き起こされるラマン散乱効果による組織自家蛍光と、任意のプローブ発光波長との間に波長分離があるように選ぶことができる。したがって、理想化された光学バンドパス・フィルタを使用して励起または自家蛍光からプローブ信号を区別することが、容易になり得る。たとえば、１つの好適な構成は、９８０ｎｍレーザ励起源を、約１，３５０ｎｍで９８０ｎｍレーザによって引き起こされるラマン散乱効果を回避する約１，５７５ｎｍでのピーク発光を有する外因性コントラスト剤としてＥｒドープＵＣＮＰと共に使用することであろう。この場合、フィルタの組合せ、すなわち２×１，５００ｎｍのロングパス・フィルタと２×１，５７５ｎｍ±２５ｎｍのバンドパス・フィルタとを使用し、励起または自家蛍光背景を除外しつつプローブ発光を区別することが可能である。
【００６０】
図４Ａにおけるシステム４００など光学イメージング・システムが達成することができる最大侵入深さを、２つの主な要因、すなわち（１）組織によるプローブ発光からの信号の減衰のレベル、およびレーザによって直接またはプローブ発光によって間接的に励起されたとき組織によって生成されるノイズのレベルによって特に影響を受ける信号対雑音比（ＳＮＲ）と、（２）組織特性（μａ、μｓ’、ｇ、ｎ）ならびにすべての光源（励起、発光、および自家蛍光）の波長および方向性によって影響を受ける、深部混濁生物学的組織を通って移動したときプローブ発光の散漫散乱が決定する。図５Ａ〜図５Ｄの説明において以下で述べるように、これらの２つの要因を調査するために、モジュール化された光学イメージング・システムを構築した。
【００６１】
図４Ｂは、実施形態のシステムおよび方法を使用することができるネットワーク４７０を示す概略図である。具体的には、図４Ｂは、図４Ａのプロセッサ４３２を含むバンド間画像サーバ４７２を示す。サーバ４７２は、ネットワーク接続４４１を介して、実施形態のシステムが使用される病院施設４７４、診療所施設４４１、および研究施設４７８からＨＳＩデータ４３０を受信する。サーバ４７２は、図４Ａにおけるプロセッサ４３２に関連して述べた機能を実施し、様々な接続４４１を介して受信されたそれぞれのＨＩＳデータ４３０に従ってそれぞれの施設にバンド間画像データ２２０ｇを返す（送信する）。
【００６２】
ネットワーク接続４４１は、たとえば、Ｗｉ−Ｆｉ信号、イーサネット接続、無線信号もしくはセル電話信号、シリアル接続、またはデバイス間もしくはデバイスと通信をサポートするネットワーク接続４４１との間の任意の他の有線形態もしくはワイヤレス形態の通信を含むことができる。図４Ｂに示されているものなどネットワーク−サーバベースの実施形態は、購読料サービスで使用することができる。病院施設４７４、診療所施設４４１、および研究施設４７８などクライアント施設は、ＨＳＩデータを取得するために、図５Ａ〜図５Ｄに関連して以下で述べるものなど、実施形態のシステムを収容することができる。これらの施設は、データをサーバ４７２にアップロードし、次いで、たとえば無料で、または購読料支払いで提供することができるバンド間画像を受信することができる。
【００６３】
図５Ａ〜図５Ｄは、近赤外（ＮＩＲ）イメージングにおけるハイパースペクトルおよび拡散イメージングを使用する光学的発光プローブの検出（ＤＯＬＰＨＩＮ）のためのシステムを示す。このシステムは、深部組織浸透のために特にＮＩＲ領域でのイメージングのために設計されており、このシステムは、「近赤外におけるハイパースペクトルおよび拡散イメージングを使用する光学的発光プローブの検出」（ＤＯＬＰＨＩＮ）と呼ばれている。関心のターゲット媒体は、全身、器官もしくは組織、腫瘍微小環境、または細胞レベルのイメージング、ならびに生物学的組織の光学特性に似るように設計された組織「模型」、および生体外細胞培養とすることができる。さらに、図５Ａ〜図５Ｄに示されているものなど、システムは、図１４に関連して以下で述べるように、化石燃料など他の有機ターゲットの深部イメージングのために使用することもできる。
【００６４】
さらに図５Ａ〜図５Ｄを参照すると、レーザ５３８からの光は、ファイバを通って結合され、レンズによってコリメートされ、ミラーによって上に反射され、レンズおよびフィルタを通りステージ５３６を通って、マウス・ターゲット５０２に入射する。ステージ５３６は、ターゲット５０２をレーザ光ビームに対してスキャンすることを可能にするためにモータ駆動される。しかし、他の実施形態では、たとえば、レーザ光をスキャンすることができ、ターゲットを静止したものとすることができる。また、ターゲットは、ヒト、他の動物、他の有機ターゲットなどとすることができる。レーザ光、ならびに蛍光または散乱光があればそれらは、ハーフミラーによってカメラ・レンズ５３４に向かって反射され、最終的に図４Ａにおける検出器４２８など検出器を含むＩｎＧａＡｓカメラ２１２によって検出される。別個のシリコン・カメラ５４２は、画像オーバーレイおよび２Ｄ位置合わせ用にターゲット５０２の明視野画像を取得するように構成される。
【００６５】
図５Ａおよび図５Ｃにおいてブラック・ステージによって示されているイメージング・プラットフォームは、動物全体、組織もしくは器官、生体外細胞、または組織に似た模型を撮像するために使用することができる。ここでは、ＤＯＬＰＨＩＮシステムは、入射レーザが透過照明構成で標本を通過する前方イメージング・モードで示されている。ターゲット媒体は、レーザ光源とＩｎＧａＡｓカメラ内の検出器アレイとの間の光路内にある。あるいは、この計器は、それぞれレーザがシリコン・カメラと同じ側から（近同軸照明）、または標本ステージに対して０〜１８０°の角度で入射する反射率イメージング・モードまたは角度イメージング・モードで構成することもできる。反射率イメージング・モードまたは角度イメージング・モードでは、分光イメージングの技術分野で理解されているように、ターゲット媒体を照明するレーザからの光の検出を実質的に回避するように検出器を配置することができる。
【００６６】
ＤＯＬＰＨＩＮでは、ＮＩＲ−Ｉ（８０８ｎｍまたは９８０ｎｍなど）のコリメートされたレーザ・ビームが、図５Ａに示されている透過照明構成にある集光要素と予め位置合わせされる。「前方イメージング・モード」とも称されるこの構成では、撮像されるターゲット媒体は、照明する光源と検出器アレイとの間の光路内に位置する。あるいは、このシステムは、照明レーザが検出器アレイと同じ側に位置し（近同軸）、画像は、まばゆい光がターゲット媒体および他の関心の特徴物と相互作用した後で収集される「反射率イメージング・モード」（ここでは図示せず）で構成することもできる。あるいは、このシステムは、照明レーザがターゲット媒体と検出器アレイの間の光路内に、入射光と透過光の間の０°から１８０°に及ぶ角度で位置する「角度イメージング・モード」（図示せず）で構成することもできる。
【００６７】
図５Ａ〜図５Ｄに示されているシステムは、２つのモード、すなわちハイパースペクトル・イメージング（ＨＳＩ）モードおよび超拡散イメージング（ＨＤＩ）モードで動作する能力を有する。ＨＳＩモード（図５Ａ〜図５Ｂ）では、集光経路は、集光レンズと、８００〜１，７００ｎｍ（２．５ｎｍ／画素）からの波長スペクトル全体を収集するためのＮＩＲ回折格子を有するモノクロメータ分光器と、イメージング・レンズを備える、３２０×２５６画素アレイを有する液体窒素（ＬＮ）冷却式ＩｎＧａＡｓカメラ検出器とから構成される。ＨＤＩモード（図５Ｃ〜図５Ｄ）では、集光経路は、カメラとイメージング・レンズだけから構成され、ＨＤＩが実施されるそれぞれのスペクトルバンド成分に対応する光学バンドパス・フィルタを有し、各スペクトルバンドおよび対応する拡散画像が順に得られる。励起源および（スペクトル）イメージング成分は固定であり、一方、プローブを有する組織試料は、両方向で１μｍのステップ分解能を有する自動化されたＸＹ並進ステージ上に配置される。組織試料に対する２Ｄ空間スキャニング操作により、空間解像度が改善され、散漫散乱の効果を調査し、プローブ蛍光から切り離すことができる。
【００６８】
画像コントラストのソースは、内因性コントラストまたは外因性コントラストに帰することができる。内因性コントラストのソースは、ルシフェラーゼなど酸化酵素、または緑色もしくは赤色蛍光タンパク質（ＧＦＰ、ＲＦＰ）およびＮＩＲ  Ｉ波長を発するある種の蛍光タンパク質など蛍光タンパク質を発現する生物発光有機体など自発光（自己発光）ターゲット媒体からの光子の集まりを含むことができる。そのような内因性コントラスト機構を発現するターゲット媒体の場合、ＤＯＬＰＨＩＮは、外部照明を必要とすることなしにＨＳＩ／ＨＤＩを実施するように設計することができる。
【００６９】
あるいは、ターゲット媒体が内因性コントラスト剤を発現しない場合、蛍光プローブまたは分子標的レポータなど、外因性コントラスト剤を外部から導入してもよい。これらの例は、有機金属化合物、ドープ金属複合体、アップコンバージョン・ナノ粒子（ＵＣＮＰ）、ダウンコンバージョン・ナノ粒子（ＤＣＮＰ）、単層カーボン・ナノチューブ（ＳＷＣＮＴ）、有機染料、または量子ドット（ＱＤ）を含む。この場合、上記のＮＩＲ−Ｉレーザを使用して、前方イメージング・モード、反射率イメージング・モード、または角度イメージング・モードで蛍光プローブを外部から照明することが必要である。本明細書に記載の実施形態のシステムおよび方法と共に使用されるプローブは、２つ以上の発光波長を有することができることに留意されたい。
【００７０】
さらに、図１８Ａ〜図１８Ｅに関連して以下で述べるように、実施形態の方法およびデバイスを使用するイメージングは、撮像されるターゲット対象における固有の異質性に依拠することによって、外因性ラベルも内因性ラベルなしにハイパースペクトル画像データを得ることに及ぶことができる。そのような固有の異質性の場合、相互に異なる画像コントラストのソースに対応するスペクトルバンド成分は、ハイパースペクトル画像データ内で表された対象における異質性に起因し得る。さらに、超拡散強度画像など超拡散画像データが使用可能である場合、相互に異なる画像コントラストのソースに対応するスペクトルバンド成分は、超拡散画像データ内で表された対象における異質性に起因し得る。
【００７１】
また、ＤＯＬＰＨＩＮシステムには、ターゲット媒体と検出器の間の光路内に、シリコン・カメラおよび３Ｄスキャナが同軸で装着される。これらは、それぞれ２Ｄおよび３Ｄで明視野イメージングを提供し、ＨＳＩ／ＨＤＩデータの解析からの２Ｄ蛍光画像および３Ｄ蛍光画像と結合され、解剖学的相互位置合わせを生成するようにオーバーレイされ得る。この能力は、腫瘍、脈管系、免疫細胞、外因性コントラスト剤など異物、またはターゲット媒体内の微小環境の変化による組織不均質性の横方向（ｘｙ）位置、ｚ深さ、存在を決定する１つまたは複数の場合を含むことができる、ターゲット媒体内の関心の特徴物の３次元位置および空間分布の識別を容易にする。他の実施形態では、３ＤスキャナがＤＯＬＰＨＩＮ上で同軸に装着されない。たとえば、３Ｄスキャナは、スタンドアロンのエンティティとすることができ、３Ｄスキャン・データ（点群）とＨＳＩ／ＨＤＩデータとの画像位置合わせは、共通の予め定義されたＸＹＺ座標系を参照して、撮像される標本上に定義された３つの非同一直線上の点を通じて達成することができる。
【００７２】
図５Ａ〜図５Ｂは、ＨＳＩモードで動作するシステムを示し、その結果、光は、モノクロメータ５４０を通過してからＩｎＧａＡｓカメラ２１２にて検出される。波長範囲９００〜１，７００ｎｍ内の光子を収集する格子要素を有するモノクロメータ５４０があることは、図５Ｂにおいてハーフ・ビーム・スプリッタとカメラ・レンズの間でライトグレーのボックスおよび光学要素によって示されているように、ＨＳＩモードをＨＤＩモードから区別する。図５Ｂは、図５Ａに示されているシステムの概略図である。図５Ｂは、カメラ２１２および５４２から画像データを受信するように、またレーザ５３８およびモータ駆動のＸＹステージ５３６を制御するように構成されたデータ取得コンピュータ５４３をさらに示す。プロセッサ４３２を有する別個のコンピュータ５４６は、図２Ｂに示されているステップに従ってＨＳＩ画像データおよびＨＤＩ画像データをさらに処理するように構成される。しかし、他の実施形態では、このさらなる処理は、コンピュータ５４３内で実施することも、図５Ｂに示されていない他のコンピュータもしくはプロセッサの間で分散させることもできる。
【００７３】
図５Ｃ〜図５Ｄは、このシステムが超拡散イメージング（ＨＤＩ）モードで動作するように構成されることを除いて、図５Ａ〜図５Ｂにおけるものと同じシステムを示す。したがって、モノクロメータ５４０は、図５Ｃ〜図５Ｄにおいて使用されていない。しかし、カメラ２１２が一度に１つだけ主波長成分に対応する光を収集するように、バンドパス・フィルタ５４５が使用される。
【００７４】
図５Ｅ〜図５Ｇは、ＨＳＩモードで取り込まれた画像のためのマルチレベル・データ処理、すなわちＸＹ位置の関数としての信号強度（図５Ｅ）、ｘｙスキャニングに対応するデータのレベルＩ処理（図５Ｆ）、および波長分離に対応する画像データのレベルＩＩ処理（図５Ｇ）の図である。アップコンバージョン・ナノ粒子のコーティングを石英ガラス・スライド上に付着させることによって、「ＭＩＴ」字形の特徴物が生成された。３つの文字は、３つの一意の発光波長に対応する３つの異なるＵＣＮＰでコーティングされた。典型的なドーパント濃度は、ＮａＹＦ４：Ｙｂ：Ｘ＝７８：２０：２原子％であり、ドーパント元素Ｘ＝「Ｍ」にはＥｒ、「Ｉ」にはＰｒ、「Ｔ」にはＨｏ、それぞれ１，５７５ｎｍ、１，３７５ｎｍ、１，１７５ｎｍにピーク発光がある。
【００７５】
ＨＳＩモードでは、図５Ｅは、ラスタ・グリッド内のデータ収集の単一の点で、カメラの３２０×２５６画素センサによって取り込まれた信号強度のプロットを示し、Ｘ軸は、２．５ｎｍ／画素の周波数領域分解能に関してモノクロメータ格子によって取り込まれる波長範囲（９００〜１，７００ｎｍ）に対応する。図５Ｆは、ガラス・スライド上の「ＭＩＴ」特徴物をカバーする、モータ駆動のステージ・アセンブリによってスキャンされた物理的なラスタ・グリッドに対応するデータのレベル１処理を示す。これらの３文字の様々な信号強度は、３つのドーパントのＰＬ量子収量の変動に帰する。図５Ｇは、９００から１，７００ｎｍの波長分離後の「ＭＩＴ」特徴物をプロットする、データのレベル２処理を示す。３２０個の個々のプロットがあり、左上は９００ｎｍに対応し、右下は１，７００ｎｍに対応する。これらの個々の文字は、それらのそれぞれのピーク発光波長で明るくなることに留意されたい。
【００７６】
図５Ｈ〜図５Ｊは、図のデータ取込みおよび処理が図５Ｈ〜図５ＪにおいてＨＤＩモードのためのものであり、図５Ｈにおける画像データを収集するために好適な光学バンド・フィルタが使用されることを除いて、図５Ｅ〜図５Ｇと同様である。
【００７７】
ＨＤＩモードでは、データ解析のための同様の手順が実施される。ここでの重要な違いは、ＨＳＩデータの解析に基づいて、ＨＤＩイメージングを実施するために好適な光学フィルタが選択されることである。上記の３つの「Ｍ」「Ｉ」「Ｔ」特徴物については、使用される組合せフィルタは、それぞれ（１，４００ｎｍロングパス×２＋１，５７５ｎｍ±２５ｎｍバンドパス×２）、（１，３００ｎｍロングパス×２＋１，３７５ｎｍ±２５ｎｍバンドパス×２）、および（１，１００ｎｍロングパス×２＋１，１７５ｎｍ±２５ｎｍバンドパス×２）である。ここでは、文字「Ｍ」だけのＨＤＩイメージングについて一例が示されている。
【００７８】
図５Ｈは、ラスタ・グリッド内のデータ収集の単一の点で、カメラの３２０×２５６画素センサによって取り込まれた信号強度のプロットを示し、両軸は、バンドパス・フィルタによって通される波長の狭帯域についての信号強度に対応する。図５Ｉは、ガラス・スライド上の「ＭＩＴ」特徴物をカバーする、モータ駆動のステージ・アセンブリによってスキャンされた物理的なラスタ・グリッドに対応するデータのレベル１処理を示す。この場合、光学バンドパス・フィルタの選択により、文字「Ｍ」だけが見える。図５Ｊは、カメラ上の異なる関心領域の平均をプロットする、データのレベル２処理を示す。１２８個の個々のプロットがあり、左上は、レーザ照明の中心スポットによって画定される中心画素からの半径方向距離ｒ＝２に対応し、左下はｒ＝２５６に対応する。
【００７９】
ハイパースペクトル立方体（ＨＳＣ）
全身光学イメージング・システム内で起こる光−プローブ−組織相互作用を調査するために、まず空間スキャニング能力を有するＨＳＩモードを使用することができる。透過照明構成は、入射レーザ信号−ノイズまたは背景に対する主な貢献要素を最小限に抑え、異なる深さで釣り合いのとれた発光出力を生成することができる。したがって、深部組織イメージングのために、透過照明が使用される。ＮＩＲ回折格子と２Ｄ  ＩｎＧａＡｓ検出器を組み合わせて、９００から１７００ｎｍの光−プローブ−組織相互作用のハイパースペクトル情報が、２Ｄ空間情報および１Ｄ周波数情報と共にハイパースペクトル立方体（ＨＳＣ）の形態で特徴付けられる。
【００８０】
ＨＳＣを解析するために、主成分解析（ＰＣＡ）により、最初に周波数領域内の顕著な特徴物を識別し、各主成分からの相対的な貢献を推定する。高い信号対雑音比（ＳＮＲ）を有するハイパースペクトル画像の場合、ＰＣＡは、１次結合によって優れたコントラスト画像を生み出す。さらに、ＰＣＡによって識別されたスペクトルバンドは、ピーク位置およびピーク幅解析によって、個々に特徴付けられる。ピーク位置およびピーク幅の小さな変化により、蛍光体を取り囲む環境が明らかになり、プローブ蛍光が組織自家蛍光と部分的に重なり合う場合、画像コントラストが著しく増強される。さらに、各バンドの光物理的起源を認識して、バンド分割処理は、ＰＣＡからの１次結合よりコントラスト増強のために効率的であることが実証されている。
【００８１】
図６Ａ〜図６Ｃは、「Ｍ」字形特徴物についての画像データのハイパースペクトル立方体（ＨＳＣ）表現である。直接測定された結果（生データ）、３２０×２５６の強度画素（ａ，ｂ）から構成された１００×１００の位置（ｘ，ｙ）でのＩ（ｘ，ｙ，ａ，ｂ）が、３２０個のスペクトルバンドのＨＳＣ、ＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ）に変換され、ここでλは、波長である。Ｉ（ｘ，ｙ，ａ，ｂ）→Ｉ（ｘ，ｙ，λ，ｂ）→Ｉ（ｘ，ｙ，λ）：ＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ）。図６Ａは、ＸＹ平面上の１００×１００サイズのグリッドについて、ｚ（λ）＝Ｉ（ｘ，ｙ）についての生データを示す。図６Ｂは、「Ｍ」字形特徴物を示すＸＹ平面上の投影、および関心のピーク波長を示すＸＺ平面およびＹＺ平面上の投影である。図６Ｃは、図６Ｂにおける２つのピーク波長での「Ｍ」字形特徴物の発光スペクトルのオーバーレイ・スタックを示す。
【００８２】
図７Ａ〜図７Ｃは、乳房組織模型の下方２０ｍｍの深さに位置する「ＭＩＴ」字形特徴物について得られたハイパースペクトル立方体データ（ＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ））に適用された主成分解析（ＰＣＡ）を示す。図７Ａは、波長の関数としての主成分値（７４８ａ）、第１の成分の百分率としての主成分の貢献（７４８ｂ）、および波長の関数としての平均強度（任意単位）としてプロットされたバンド平均（７４８ｃ）を示す。
【００８３】
図７Ｂ〜図７Ｃでは、プロット７４８ｄ〜７４８ａｉは、ＰＣＡデータに対して実施された様々なレベル３データ解析を示す。プロットの４つの行は、ＰＣＡから識別された４つの主成分、すなわち、αバンド：レーザ・ライン（吸収コントラスト）、βバンド：プローブ発光Ｉ（１１００ｎｍ）、γバンド：組織自家蛍光および／またはラマン散乱、ならびにδバンド：プローブ発光ＩＩ（１５５０ｎｍ）に対応する。図７Ｂは、ＨＳＣデータの画素単位解析を示す。プロット７４８ｄ〜７４８ｓは、ＨＳＣデータに対して実施されたバンド内画素単位解析を表す。第１の列７４８ｄ〜７４８ｇは、Ｓｃｏｒｅ（ｘ，ｙ）＝ＰＣＡ（ＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ））から得られたスコア・パラメータを示す。第２の列７４８ｈ〜７４８ｋは、ＳＩ（ｘ，ｙ）＝ＰＣＡ  Ｓｃｏｒｅ（ＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ））として計算されたスペクトル強度画像をプロットする。プロット７４８ｌ〜７４８ｏは、ＳＰ（ｘ，ｙ）＝Ｐｅａｋ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ））として計算されたスペクトル位置画像を示す。プロット７４８ｐ〜７４８ｓは、ＳＷ（ｘ，ｙ）＝Ｐｅａｋ  Ｗｉｄｔｈ（ＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ））として計算されたスペクトル幅画像を示す。
【００８４】
図７Ｃは、バンド分割処理解析を示す。プロット６４７ｔ〜６４７ａｉは、ＨＳＣデータに対して実施されたバンド間画素単位解析、すなわちｉ，ｊ＝α，β，γ，δの場合のＳＩｉ／ｊ（ｘ，ｙ）を表す。ｉ＝ｊのとき、対角の要素７４８ｔ、７４８ｙ、７４８ａｄ、および７４８ａｉは、４つの主成分に対応し、これらは、図７Ｂのピーク強度列内のそれぞれ７４８ｈ、７４８ｉ、７４８ｊ、および７４８ｋとちょうど同じである。非対角の要素は、新しい情報を提供し、このバンド間解析は、各スペクトル領域のコントラストの起源の知識に基づいて画像コントラストを最大にするために使用される。たとえば、ＳＩδ／γを表す非対角の要素７４８ｗは、対角の主成分のいくつかにおいて観察されるぼけに比べて、関心の特徴物、この場合には「ＭＩＴ」特徴物のはるかに鋭い解像度、したがってよりよい可視化を提供する。
【００８５】
バンド単位解析
多次元データＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ）について、ＰＣＡを実施すると、より低い次元空間において最も価値ある情報が獲得され提示される。以下の４つのパラメータが得られる。
【数９】
2018515753.tif 000011
これらの４つのパラメータのための機能領域は、Ｃｏｅｆｆ（λ，ｒａｎｋ＝１−４）；Ｓｃｏｒｅ（ｘ，ｙ，ｒａｎｋ＝１−４）；Ｅｘｐｌａｉｎｅｄ（ｒａｎｋ＝１−４）；およびμ（λ）として定義される。
【００８６】
第１のパラメータＣｏｅｆｆは、スペクトルバンドからの主成分の変換を表す情報を含む。最初の４つの主成分（各成分からＨＳＣに対する相対的な貢献によって順序付けられる）のＣｏｅｆｆが、最も目立つスペクトルバンドを識別する助けとなるようにプロットされる（図７Ａ、グラフ７４８ａ）。４つのバンド、すなわちαバンド：レーザ・ライン（吸収コントラスト）、βバンド：プローブ発光Ｉ（１１００ｎｍ）、γバンド：組織自家蛍光および／またはラマン散乱、ならびにδバンド：プローブ発光ＩＩ（１５５０ｎｍ）が、ＰＣＡおよび光−プローブ−組織相互作用に基づいて識別されている。第２のパラメータＳｃｏｒｅ（図７Ａ）は、貢献順にリストされた各主成分からの１次結合処理後画像を含み、大部分の情報は、最初の３つの成分内に含まれ、残りは、ノイズが優位を占めている。第３のパラメータＥｘｐｌａｉｎｅｄは、各主成分から測定結果ＨＳＣ（ｘ，ｙ，λ）に対する貢献を表す。組織試料／プローブ組合せの複雑さに応じて、４つの主成分は、ある程度元のＨＳＣに貢献し得る。場合によっては、さらに多くの主成分がある可能性があり、これは、照明レーザであろうと、組織からのラマン散乱など非弾性散乱効果であろうと、外因性コントラスト剤からの発光であろうと、ＨＳＩ全体における個々の光源の数によって制御される。しかし、これは、ユーザによって完全に制御され、したがって既知であるため、決定的量（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ  ｑｕａｎｔｉｔｙ）である。たとえば、Ｅｒドープ粒子、Ｐｒドープ粒子、およびＨｏドープ粒子など、３種類のＵＣＮＰが同じ試料組織に注入された場合、６つの主成分がある（レーザ・ラインから１つ、ラマン散乱から１つ、Ｅｒドープ粒子から２つの発光ライン、ならびにＰｒドープ粒子およびＨｏドープ粒子から各１つ）。最後に、第４のパラメータμは、各スペクトルフレームからの平均強度であり、これは重要なバンドのためのインジケータ（高いＳＮＲを有するデータについてより明らか）としても働く。
【００８７】
画素単位解析
ＰＣＡから得られた４つのスペクトルバンドに基づいて、各ＨＳＣが４つのグループに分割される。
【数１０】
2018515753.tif 000012
ここで、ｉは、ｉ番目のスペクトルバンド（α−δ）を示す。図７Ｂに示されている（Ａα１からＡδ４）（７４８ｄから７４８ｓ）、ＳＩｉ、ＳＰｉ、およびＳＷｉとして示されるスペクトル強度、位置、および幅の、各バンドについての画素情報を獲得するために、バンド内解析がＨＳＣｉに対して実施される。ここで、
【数１１】
2018515753.tif 000013
【００８８】
上記の式に示されているように、それぞれのスペクトルバンドにおいて識別された、最大もしくはメジアン強度の波長に基づいて、またはＰＣＡ  Ｓｃｏｒｅ波長に基づいて、スペクトル強度画像を計算することができる。これらの特性のそれぞれは、１つのスペクトル領域またはピークの異なる特徴物を識別する助けとなる。
【数１２】
2018515753.tif 000014
さらに、式（１２）で示される比を使用し、各スペクトル領域のコントラストの起源の知識に基づいて、画像コントラストを特徴付け最大にする（図７Ａ、Ａα５からＡδ８）（７４８ｔから７４８ａｉ）。
【００８９】
図８Ａは、乳房組織模型における０から４０ｍｍの様々な深さの関数としてのＨＳＩデータ・セットを示す。
【００９０】
図８Ｂは、模型、脳、脂肪、皮膚、血液、水、骨、および鶏肉組織において調査された様々な組織特性の関数としてのＨＳＩデータ・セットを示す。
【００９１】
図８Ａおよび図８Ｂのどちらのデータ・セットでも、各それぞれの深さまたは組織について４×３アレイが示されている。これらの４つの行は、４つの主成分（α−δバンド）に対応し、一方、３つの列は、それぞれＳＩ、ＳＰ、およびＳＷを使用して実施されたバンド内画素単位解析を表す。
【００９２】
乳房組織に似た模型の場合、深さ５０ｍｍまで（図８Ａ）の組織浸透のハイパースペクトル・イメージングが実施された。「Ｍ」字形特徴物のポジ・コントラストが発光Ｉ（β）および発光ＩＩ（δ）スペクトルバンドについて現れ、一方、ネガ・コントラストが、レーザ吸収（α）および組織自家蛍光（γ）スペクトルバンドについて現れる。粒子は、δバンドにおいてβバンドより効率的に発光し、大部分の組織が（吸水により）δバンドにおいてより多く吸収するので、δバンドは、２０ｍｍまでより強い信号を有し、一方、βバンドは、３０ｍｍ浸透を超えてより強い信号を有する。この現象は、理解可能であるが、ある程度、直感的なものでない。これは、大部分の以前の調査が、調査を通してδバンドを使用していたからである。対照的に、図８Ａ〜図８Ｂに使用された手法によれば、短波長赤外（ＳＷＩＲ）範囲におけるＨＳＩを通じてのみ、最良のイメージング条件を決定することができる。さらに、両βバンドおよびδバンドにおけるピーク位置およびピーク幅は、組織の様々な吸収性の特徴物に対して系統的変化を示す。侵入深さを増大すると、ピーク位置およびピーク幅におけるスペクトル変化が大きくなる。一方、これらの吸収性の特徴物は、小分子（たとえば、水および脂肪）から生じ、異なる組織タイプは、小分子の異なる組成を含み、異なるバンド間ピーク強度比の変化およびバンド内ピーク位置およびピーク幅の変化をもたらす。異なる組織タイプのＨＳＩは、ＳＷＩＲにおけるＨＳＩがプローブの周囲環境を識別するための効率的な技法であることを示唆する。
【００９３】
超拡散立方体（ＨＤＣ）
全身光学イメージング・システムにおける侵入深さを制限する別の重要な面は、通常、拡散光学断層撮影または部位描画法によって特徴付けられる輸送散乱効果である。空間スキャニング法は、局所学的な散漫散乱特性を画素ごとに調べることを可能にする。各画素において、測定強度は、（空間領域パワー・スペクトルと同様に）入射光源からの距離によって特徴付けられる。この場合も、この多次元データ（超拡散立方体、ＨＤＣと呼ばれる）は、ＰＣＡによって解析され、１次結合によって増強されたコントラスト画像および各元の成分からの貢献がプロットされる。画素単位散乱プロファイル解析を適用し、拡散イメージングの結果を生成する。拡散画像では、散漫散乱特性は、浸透の厚さおよび組織タイプ依存性である。
【００９４】
ＨＤＣ結果解析
図９Ａ〜図９Ｃは、超拡散立方体（ＨＤＣ）の形態にあるイメージング・データを示す。図９Ａは、ＸＹ平面上の１００×１００サイズのグリッドについて、生データｚ（ｒ）＝Ｉ（ｘ，ｙ）を示す。図９Ｂは、撮像される「Ｍ」字形特徴物のＸＹ平面上の投影を示す。図９Ｃは、各画素におけるカラーマップの強度に比例する不透明度関数で透明度マスクが追加された、図９Ｂと同じ投影の図である。上述のスペクトルバンドα−δのそれぞれについて、バンドパス・フィルタを使用してＨＤＩが実施される。生データから、３２０×２５６の強度画素（ａ，ｂ）で構成された１００×１００の位置（ｘ，ｙ）において直接測定された結果Ｉα−δ（ｘ，ｙ，ａ，ｂ）が、２０５個の拡散フレームの拡散イメージング、ＨＤＣα−δ（ｘ，ｙ，ｒ）に変換された。パラメータｒは、画素（ａ，ｂ）と、ＸＹ平面上の入射ビーム位置に対応する中心画素（ａｃ，ｂｃ）との間の距離である。
【数１３】
2018515753.tif 000015
ｒは、位置合わせ中に予め決定された中心位置（ａｃ，ｂｃ）からの半径方向距離である。
【００９５】
図１０Ａ〜図１０Ｃは、乳房組織模型の下方２０ｍｍの深さに位置する「ＭＩＴ」字形について得られたＨＤＣ（ＨＤＣ（ｘ，ｙ，ｒ））データに適用された主成分解析（ＰＣＡ）を示す。図１０Ａは、レーザ・スポットの位置合わせ中に予め決定された中心位置（ａｃ，ｂｃ）からの半径方向距離ｒの関数として、ＰＣＡ係数（青い曲線）１０５０ｂおよび平均強度（任意単位、赤い曲線）１０５０ａをプロットするグラフである。図１０Ｂは、ＤＩ（ｘ，ｙ）＝ＰＣＡ  Ｓｃｏｒｅ（ＨＤＣ（ｘ，ｙ，ｒ））として計算された拡散強度画像をプロットし、ここでは、「ＭＩＴ」特徴物内の文字「Ｍ」のピーク発光のために選択された光学フィルタについて示されており、カラーマップは、ＰＣＡ強度に対応する。図１０Ｃは、ＤＩ（ｘ，ｙ）＝Ｐｅａｋ  Ｗｉｄｔｈ（ＨＤＣ（ｘ，ｙ，ｒ））として計算された拡散幅画像をプロットし、カラーマップは、任意単位での散乱半径に対応する。
【００９６】
バンド単位解析
多次元データＨＤＣ（ｘ，ｙ，ｒ）について、ＰＣＡを実施し、より低い次元空間において最も有用な情報を獲得し提示する。
【数１４】
2018515753.tif 000016
これらの４つのパラメータのための機能領域は、Ｃｏｅｆｆα−δ（λ，ｒａｎｋ＝１−４）；Ｓｃｏｒｅα−δ（ｘ，ｙ，ｒａｎｋ＝１−４）；Ｅｘｐｌａｉｎｅｄα−δ（ｒａｎｋ＝１−４）；およびμα−δ（ｒ）として定義される。
【００９７】
第１のパラメータＣｏｅｆｆは、拡散フレームからの主成分の変換を表す情報を含む。第１の成分のＣｏｅｆｆが、拡散フレームからの最も目立つ貢献を識別するためにプロットされる。第２のパラメータＳｃｏｒｅは、第１の主成分について１次結合処理後画像を含み、最も高いコントラストを有する画像が、拡散フレームの１次結合から得られたことを示す。第３のパラメータＥｘｐｌａｉｎｅｄは、各主成分から測定結果ＨＤＣ（ｘ，ｙ，ｒ）（第１のランクが常に優位を占めるので、ここでは図示せず）に対する貢献を表す。ＰＣＡからの第１の成分が、常にＨＤＣで優位を占める。最後に、第４のパラメータμは、各拡散フレームからの平均強度である。
【００９８】
画素単位解析
ＨＳＣの画素単位解析と同様に、ＨＤＣの画素単位解析は、各画素について、ＤＩｉおよびＤＷｉとして示される拡散強度および拡散幅（散乱）情報をもたらす。
【数１５】
2018515753.tif 000017
【００９９】
ＳＮＲに応じて、異なる方法（最大またはメジアン）により、ＰＣＡ解析（図１０Ａ〜図１０Ｂ）に比べて、同様の、さらにはそれより高いコントラストのＤＩ画像が獲得される可能性がある。したがって、所与の拡散強度画像について、複数の半径方向距離ｒから計算された最大半径方向距離ｍａｘ  ｒに基づいて、画像コントラストを増強することができ、ここでｒは、それぞれの超拡散画像データの所与の画素と、それぞれの超拡散画像データ内で識別された入射ビーム位置に対応する中心画素との間の距離である。同様に、コントラストは、メジアンｒまたはＰＣＡスコアｒに基づいて増強され得る。ＤＷ画像は、２次元投影における各画素の拡散／輸送散乱特性（主にソース位置、周囲組織の形状および誘電環境特性に関連する）を表す。
【０１００】
図１１Ａは、それぞれ０から６０ｍｍの組織模型内の様々な深さおよび様々な組織特性の関数としてのＨＤＩデータ・セットを示す。上の行は、異なるラベル付けされた深さに対応する処理後の強度画像（画素単位ＤＩ解析）を示す。中央の行は、異なるそれぞれのラベル付けされた深さに対応する処理後の分散効果画像（画素単位ＤＷ解析）を示し、侵入深さを示す。下の行は、異なるそれぞれの深さに対応する、画像全体をまとめる、処理後の分散効果プロットを示す。
【０１０１】
図１１Ｂは、ほぼ均一な深さ約５〜１０ｍｍの模型、脳、脂肪、皮膚、血液、水、骨、および鶏肉組織において調査された様々な組織特性の関数としてのＨＤＩデータ・セットを示す。図１１Ａおよび図１１Ｂのデータの各セットについて、３×１アレイが示されている。これらの３つの行は、それぞれＤＩ（上の行）、ＤＷ（中央の行）、および処理後の分散効果プロットを使用して実施された画素単位解析に対応する。
【０１０２】
図１１Ｃは、深さの関数としての輸送散乱効果の変動を示すグラフである。このグラフは、より深い組織内での増大された輸送散乱を示す。
【０１０３】
図１１Ｄは、組織環境の関数としての輸送散乱効果の変動を示す棒グラフであり、他のタイプの組織に比べて脳組織内での強い散乱を示す。
【０１０４】
図１１Ａ〜図１１Ｄによって示されているように、実施形態の方法および装置を使用して、ターゲットの表面内側の０ｃｍから約２ｃｍの範囲内の深さを決定することができる。さらに、約２ｃｍから約３．２ｃｍの範囲内または約３．２ｃｍから約５ｃｍの範囲内の深さを決定することができる。さらに、たとえば図１１Ａにおける５０ｍｍまたは６０ｍｍの深さなど、約５ｃｍから約９ｃｍの範囲内の深さを決定することができる。
【０１０５】
乳房組織に似た模型の様々な侵入深さの超拡散イメージング（ＨＤＩ）（図７Ａ）は、プローブ発光の散漫散乱からの効果を示す。ＨＤＩおよびモンテカルロ光子移動シミュレーションによって実証されているように、深部組織を通って移動するプローブ発光は、上部組織表面（光子射出平面）に対する扁平な光子フルエンスを生じることを観察することができる。これは、特に非スキャニング・モードにおいて、明確な特徴物なしに広がった発光輪郭および画像をもたらす。元のＩα−δ（ｘ，ｙ，ａ，ｂ）データからＨＤＣα−δ（ｘ，ｙ，ｒ）へ、空間スキャニングおよび処理することにより、プローブ発光の散漫散乱が、得られるコントラスト画像から（ＰＣＡまたは経験による算術演算によって）分離または除外されるだけでなく、散漫散乱の効果が、各画素について識別され、拡散部位描画法と同じようにしてプロットされる（図１１Ｃ〜図１１Ｄ）。乳房組織模型の最大７０ｍｍの侵入深さを撮像するために、減少する検出信号ならびに増大する散漫散乱があることが観察される。ＨＤＩを通じて異なる組織タイプの散漫散乱を調査している間、大部分の組織タイプが同様の侵入深さ内で同様の散漫散乱特性を示す（図１１Ｄ）ことが判明した。脳組織（牛の脳試料からのもの）だけが、より強い散乱を示す。
【０１０６】
図１２は、マウス・ターゲット５０２の下で小粒子１２５２を追跡するために使用される、ＮＩＲ−ＩＩ光学イメージング範囲内のハイパースペクトルおよび超拡散イメージングについてのスペクトル強度（ＳＩ）、拡散強度（ＤＩ）、および明視野画像オーバーレイを示す。左の列は、ハイパースペクトル・イメージングを示し、一方、右の列は、超拡散イメージングを示す。上のパネルは、マウス対象５０２の下に配置され、２ｃｍ×１ｃｍのスキャンのエリアの上で撮像された、１ｍｍＵＣＮＰのスペクトル強度（ＳＩ）画像および拡散強度（ＤＩ）画像を示す。下のパネルは、２Ｄ画像位置合わせをもたらすための、シリコン・カメラを使用して取り込まれた明視野画像とのオーバーレイを示す。
【０１０７】
異なる予め定義されたスペクトルバンドで拡散イメージングを実施することにより、最大の信号対雑音比および侵入深さがもたらされる。さらに、異なるスペクトルバンドでの異なる散漫散乱特性を、組織タイプのためのインジケータとして使用することができる。
【０１０８】
図１３Ａ〜図１３Ｂは、「ＭＩＴ」字形特徴物内の「Ｍ」のバンドパスを可能にするために選択された光学フィルタのセットを用いて実施されたＨＤＩイメージングを示す。総スキャン・サイズは、それぞれＸＹ軸上で４ｃｍ×１ｃｍである。図１３Ａは、図１０Ｂに示されている拡散強度画像の３Ｄオーバーレイを示し、散乱半径は、図１０Ｃに示されている拡散幅画像から得た。このオーバーレイは、ＨＤＣデータの解析からのＺ深さ推定に使用することができる。これは、ＤＩ画像をＤＷ画像と組み合わせることによって得られた３Ｄ蛍光イメージングの実証である。３Ｄスキャナから得られた表面プロットと共に、これはさらに、３Ｄ画像位置合わせに使用することができる。
【０１０９】
図１３Ｂは、２Ｄ蛍光画像を構成する図１３Ａにおける画像のＸＹ平面投影を示す。シリコン・カメラで撮られた写真と共に、これはさらに、２Ｄ画像位置合わせに使用することができる。逆に、このプロットから、既知の強度分布の蛍光スペクトルを考えると、散乱半径から、蛍光プローブの位置でのｚ深さを推定することが可能である。したがって、それぞれのスペクトルバンド成分に対応する拡散幅画像に基づいて、バンド間画像内の特徴物についての深さ情報を提供することができる。深さは、たとえば「Ｍ」特徴物または人の皮膚などターゲット物体の表面内側の深さであり、ターゲット物体は、バンド間画像内で表されることに留意されたい。
【０１１０】
図１４Ａ〜図１４Ｅは、実施形態の方法およびデバイスを使用する原油の解析の様々な態様を示す。具体的には、図１４Ａは、ＨＳＩモードおよびＨＤＩモードで画像を得るために使用することができる、図５Ａ〜図５Ｄに示されているデバイスと同様のデバイスの図である。図１４Ａにおけるデバイスは、原油の様々な試料を保持するキュベット１４８８を収容するように修正されている。
【０１１１】
図１４Ｂは、原油およびそれに伴う不純物成分の既知の光学濃度を示すグラフである。この情報を用いて、原油内の不純物を定量的および定性的に検出することができる。
【０１１２】
図１４Ｃ〜図１４Ｄは、淡黄色の原油の試料を使用して得られたハイパースペクトル画像を示す。図１４Ｃでは、イメージングは、そのターゲットで深さ０．５ｃｍにて行われた。図１４Ｄでは、イメージングは、そのターゲットで深さ５ｃｍにて行われた。表示された結果に基づいて、イメージングは、実施形態の方法を用いて深さ最大２０ｃｍで行うことができると推定される。
【０１１３】
図１４Ｅは、原油の濃い黒色の試料を使用して得られたハイパースペクトル画像を示し、ターゲットは２ｃｍの深さにある。この場合、深さに対する制限は、レーザ出力である。あるいは、パルス式の高出力レーザを使用し、測定結果、およびイメージング深さの可能な範囲を改善することができる。
【０１１４】
組織浸透および深さ測定ならびに３Ｄ再構築のさらなる例
組織浸透に対する組織の厚さおよびタイプの作用
上記のＰＣＡ、ＨＳＣ、およびＨＤＣツール、ならびにやはり記載されている独特のスペクトル解析および散乱解析に鑑みて、プローブ信号浸透に対する組織の厚さおよび組織タイプの作用をさらに調査した。具体的には、４つの異なる希土類発光ピーク（Ｅｒ−１５７５、Ｅｒ−１１２５、Ｈｏ−１１７５、およびＰｒ−１３５０）が使用され、図１５Ａ〜図１５Ｈに示されている測定に対応する。
【０１１５】
ＨＳＣの画素単位解析と同様に、ＨＤＣの画素単位解析は、それぞれＤＩｉおよびＳＲｉとして示される、各画素についての拡散強度（ＤＩ）および散乱半径（ＳＲ）情報をもたらす。ＨＤＣのすべて散乱距離の情報をまとめることによってＤＩが達成されることに留意されたい。ＳＲについては、ＳＰおよびＳＷと同様に、計算を加速するために、ピーク・フィッティングは使用されない。その代わりに、最大強度の５０％までの距離がＳＲとして使用される。各画素についてのＳＲｉは、以下によって与えられる。
【数１６】
2018515753.tif 000018
【０１１６】
図１５Ａ〜図１５Ｊは、ＤＯＬＰＨＩＮによって識別されたスペクトル特性および散乱特性に対する厚さおよび組織タイプの測定された効果を示す一連のグラフである。６タイプの組織についての測定が提示されており、乳房に似た模型、脳、脂肪、皮膚、筋肉、および骨組織を含む。組織タイプに応じて、組織の厚さは、２ｍｍから８０ｍｍまで様々である。
【０１１７】
図１５Ａ〜図１５Ｄは、４つの異なる発光ピークを使用したＳＰ測定を示し、一方、図１５Ｅ〜図１５Ｈは、同じ４つの異なるＮＩＲ発光についてのＳＲ測定を示す。具体的には、Ｅｒ−１５７５測定が図１５Ａおよび図１５Ｅに示されており、Ｅｒ−１１２５測定が図１５Ｂおよび図１５Ｆに示されており、Ｈｏ−１１７５測定が図１５Ｃおよび図１５Ｇに示されており、Ｐｒ−１３５０測定が図１５Ｄおよび図１５Ｈに示されている。図１５Ａ〜図１５Ｈにおけるデータは、各深さ、組織タイプ、およびプローブ条件でｎ≧１０個の試料（計算に使用された画素）についての平均±標準偏差（ｓ．ｄ．）として示されている。図１５Ａ〜図１５Ｈは、図１５Ｄと同じ凡例を共用する。
【０１１８】
図１５Ｉは、様々なタイプの組織についてＨＳＩおよびＨＤＩによって達成された最大侵入深さを示す。図１５Ｊは、ＤＯＬＰＨＩＮによって、ならびに透過照明モードおよびエピ蛍光モードでの従来のＮＩＲ−ＩＩイメージングによって達成された乳房に似た模型を通る最大侵入深さを示す。図１５Ｉ〜図１５Ｊの場合、最大侵入深さは、「Ｍ」「Ｉ」「Ｔ」文字の少なくとも１つを識別することができるとき達成される。図１５Ｊの場合、各プローブ寸法は、プローブの実際のサイズの推定値を表し、実際の寸法は、識別されたサイズより２倍以下大きいものである。
【０１１９】
調査される組織は、乳房に似た模型、ならびに動物の脂肪、皮膚、脳、筋肉、および骨を含む。動物の組織は、すべて、屠殺場からの牛の解剖学的部分から得られた。Ｅｒ−１５７５およびＨｏ−１１７５の場合、ＳＰは、図１５Ａおよび図１５Ｃに示されているように、侵入深さが増大するにつれて、それぞれ単調増加および単調減少を示す。この変化は、主に様々な小分子（たとえば、水および脂肪）に関連付けられる有効減衰係数（μｅｆｆ）と、波長の関数としての蛍光プローブの発光強度との間の関係に対応する。組織が発光ピークの片側でより強く吸収するとき、透過スペクトルのピーク位置は、反対側にシフトする。
【０１２０】
様々な組織タイプは、異なる組成の小分子を含み、異なるＳＰ変化をもたらす。たとえば、より小さい侵入深さでは、筋肉、皮膚、および脳の組織は、水含有量が高いためにＥｒ−１５７５についてより強いＳＰシフトを示し、一方、脂肪および脳の組織は、脂肪含有量が高いためにＨｏ−１１７５についてより強いＳＰシフトを示す。対照的に、Ｅｒ−１１２５およびＰｒ−１３５０の場合、ＳＰの変化は、自家蛍光がより深い浸透に対してより多く貢献することを考えると、プローブ蛍光と組織自家蛍光との重なり合い（図１５Ｂ、図１５Ｄ）に起因する。
【０１２１】
ＳＰは、系統的変化を示すが、ＳＷは、組織の深さまたはタイプとのあまり規則正しくない傾向を示す。より深い浸透は、一般により低いＳＮＲをもたらし、したがってより広いピークをもたらし、ＳＷの変化は、各測定のＳＮＲに大いに関係する。ＨＤＩの場合、ＳＲは、予想されるように侵入深さの関数として増大する（図１５Ｅ〜図１５Ｈ）ことが観察された。大部分のタイプの組織は、比較可能な侵入深さで同様の散漫散乱特性を示すが、筋肉および脳の組織は、他のタイプより強く散乱する。要約すれば、ＨＳＩからのＳＰおよびＨＤＩからのＳＲは共に、ある度合いの浸透厚さおよび組織タイプ依存性を示し、発光プローブを取り囲む環境内の信号深さおよび組成上の変動を識別する経験的な手段を実証する。
【０１２２】
ＨＳＩのＳＰシフトの他に、相対的なバンド強度（すなわち、異なるスペクトルバンドのＳＩを比較すること）変化もまた、異なる波長での組織吸収に関係する。たとえば、δバンドでの発光は、Ｅｒ−ＮＰのβバンドより強く、一方、大部分の組織は、強い水の吸収によりδバンドにおいてより多く吸収する。その結果、δバンドにおけるＥｒ−ＮＰ発光は、最大２０ｍｍの模型浸透からより強い信号を示し、一方、βバンドにおける発光は、３０ｍｍを超える浸透についてより強い信号を有する。この観察は、すべてδバンドにおけるＥｒ−ＮＰの発光を使用している既存の方法では報告も適用もされていないと思われる。従来のエピ蛍光イメージングにおける高いレベルの自家蛍光信号は、励起からのスペクトル分離が小さいことにより、βバンドでの効果的なイメージングを妨げる可能性がある。そうではなく、ＮＩＲでの透過照明ＨＳＩは、より深い浸透について以前に探求されなかったイメージング条件の発見に通じ、したがって、本発明者らは、乳房に似た模型の最大７０ｍｍの浸透でイメージングを実証した。同様に、１１２５ｎｍまたは１１７５ｎｍを発光するＥｒ−ＮＰまたはＨｏ−ＮＰを使用するこのイメージング条件は、浸透の最大深さを達成するために、様々な組織のためのＨＳＩおよびＨＤＩに適用されている（図１５Ｉ）。
【０１２３】
とりわけ、主なタイプの組織すべてについて、浸透の最大深さは、４ｃｍを超え、特にＨＤＩから乳房に似た模型および筋肉組織について８ｃｍおよび６ｃｍであり、ＨＳＩから乳房に似た模型および筋肉組織について７ｃｍおよび５ｃｍである（図１５Ｉ）。特に、８ｃｍの模型に浸透することは、１０ｃｍの生物学的組織を通る理論的に予測された検出限界に近い。しかし、本発明者らは、ＤＯＬＰＨＩＮによるＮＩＲイメージングの浸透能力は、最適化された蛍光プローブ、イメージング光学素子、ならびに処理方法によってさらに進歩させることができると考える。さらに、透過照明モードおよびエピ蛍光モードにおける従来のＮＩＲ−ＩＩイメージングに比べて、ＤＯＬＰＨＩＮは、最大侵入深さを大きく増強し（図１５Ｊ参照）、１または４ｃｍの乳房に似た模型を通る１０または１００μｍのプローブの検出を実証している。したがって、ＤＯＬＰＨＩＮは、深い生物学的組織を通る細胞サイズの特徴物を検出するための、また、内因的に発現した蛍光レポータ、外因的に導入された標的蛍光コントラスト剤、または標本内の固有の異質性を通じて関心の物理化学的現象を追跡するためのプラットフォームとして使用することができる。したがって、実施形態は、細胞レベルから動物全体まで、様々な関心の階層スケールでイメージング能力を提供する。
【０１２４】
深さおよび有効減衰係数
組織浸透調査の大量の測定からの表の結果は、ＨＳＩおよびＨＤＩについての蛍光信号の深さを、ある特別な場合（たとえば、検査される組織の円筒対称がＨＤＩ解析に必要とされる）に経験的に決定することを可能にするが、信号深さ、および周囲の環境の光学特性を決定するためのより一般的な手法には、追加の利点がある。本明細書には、ＤＯＬＰＨＩＮを使用して、蛍光信号の深さおよび周囲環境を決定し、３Ｄ画像を再構築するさらなる方法が開示されている。
【０１２５】
図１６Ａ〜図１６Ｍは、ＤＯＬＰＨＩＮによって組織または動物の浸透の結果をフィッティングすることからの信号の深さおよび組織の有効減衰係数を導出したものを示すグラフである。具体的には、図１６Ａ〜図１６Ｂは、ＨＳＩから測定されたＥｒ−ＮＰのＥｒ−１５７５ピーク（図１６Ａ）および−ｌｎ（Ｉ／Ｉ０）（図１６Ｂ、ここでＩおよびＩ０は、組織を通る透過発光強度および固有発光強度である）で正規化された発光スペクトルを示し、乳房に似た模型の０〜３０ｍｍを通って浸透する。図１６Ｃは、乳房組織の推定吸収係数、散乱係数、および有効減衰係数を示す。図１６Ｄは、ベールの法則を使用する組織深さと図１６Ｂ〜図１６Ｃに提示されているデータのフィッティングを示す。
【０１２６】
図１６Ｅは、ＨＤＩによって測定された、厚さ２ｃｍの乳房に似た模型について光子射出平面から検出された２Ｄ散乱プロファイルを示す。図１６Ｅにおける散乱プロファイルは、円筒対称を示す。図１６Ｆは、データ点が黒色である、散乱距離の関数としての対応する１Ｄ散乱プロファイルを示す。図１６Ｆにおけるフィッティング結果は、フィッティング・パラメータとして深さおよび有効減衰係数を使用し（赤線）、これは、測定データと見事に一致している。
【０１２７】
図１６Ｇは、マウス全体についてＨＤＩによって測定された代表的な２Ｄ散乱プロファイルを示す。図１６Ｇにおける散乱プロファイルは、円筒対称を示さない。組織浸透結果と同様に、Ｅｒ−ＮＰの蛍光プローブは、最高の高さを有する位置でマウスの真下に配置されている。図１６Ｈは、一般化されたフィッティング式を使用するマウス・イメージングについて測定結果（３Ｄ散乱点として示されている）およびフィッティング結果（ソリッド・サーフェス・プロファイルとして示されている）を示す。図１６Ｈでは、深さおよび有効減衰係数がフィッティング・パラメータとして使用されている。
【０１２８】
図１６Ｉおよび図１６Ｊは、組織の実際の厚さおよび推定有効減衰係数に比較された、フィッティングされた厚さ（図１６Ｉ）および有効減衰係数（図１６Ｊ）を示す。図１６Ｉおよび図１６Ｊにおける黒い破線は、フィッティング値と実際値との間の同等性を表す。
【０１２９】
図１６Ｋ〜図１６Ｍは、様々な組織についてのフィッティングされた有効減衰係数、および１１２５ｎｍまたは１１７５ｎｍ（図１６Ｋ）、１３５０ｎｍ（図１６Ｌ）、および１５７５ｎｍ（図１６Ｍ）の波長での厚さを示す。図１６Ｉ〜図１６Ｍは、図１６Ｋに示されている同じ凡例を共用する。
【０１３０】
ＨＳＩの場合、ある空間位置（ｘ，ｙ）における蛍光信号の深さを計算するために、ベールの法則を適用することができる
【数１７】
2018515753.tif 000019
ここで、Ｉ０（λ）、Ｉ（λ）、およびμｅｆｆ（λ）は、それぞれ波長の関数としてのゼロ浸透深さでのプローブの固有蛍光強度、組織を通る測定蛍光強度、および組織の有効減衰係数である。信号深さｄは、μｅｆｆ（λ）に対して、
【数１８】
2018515753.tif 000020
を直線フィッティングすることによって得ることができる。
【０１３１】
図１６Ａ〜図１６Ｃは、ＨＳＩからのＥｒ−１５７５バンドの測定発光スペクトル、および乳房に似た模型の推定μｅｆｆ（λ）を示す。最大２０ｍｍの組織浸透についてのフィッティング結果は、実際の深さに十分に合致し（図１６Ｄ）、ＨＳＩから深さを計算することの有効性を示す。ＨＳＩから信号深さを計算することは、十分なレベルの発光信号を、異なるμｅｆｆを有する波長の範囲、たとえば、１１００〜１２００ｎｍ、１５００〜１６００ｎｍについて獲得することができる場合、特に有効となることに留意されたい。
【０１３２】
ＨＤＣから深さおよびμｅｆｆを計算するために、まず円筒対称の場合について考えた。具体的には、この目的のために、散乱プロファイルが、規則正しい形状の均一な組織について円筒対称Ｉ（ｒ）を有する（図１６Ｅ〜図１６Ｆ）と考えた。発光された光が、μｅｆｆを有する均質な光学媒体内を球面波として深さｄから移動すると仮定すると、
【数１９】
2018515753.tif 000021
を使用し、深さｄとμｅｆｆをフィッティングすることができる。フィッティング結果は、様々な組織について、実際の深さならびに推定μｅｆｆに十分に合致する（図１６Ｆおよび図１６Ｉ〜図１６Ｍ）。
【０１３３】
さらに、組織または動物の不規則な形状により円筒対称の散乱プロファイルＩ（ａ，ｂ）がない一般的な場合（図１６Ｇ）については、（１）組織が均質な光学媒体であると仮定し、（２）３Ｄスキャナによって得られた対象の高さ／表面プロファイルを使用することによって、同様の関係を使用し、プローブ深さを計算することができる。この場合、フィッティング式は、
【数２０】
2018515753.tif 000022
に変化する。パラメータａおよびｂは、平面内空間座標であり、ｚは、（ａ，ｂ）の各位置での高さである。パラメータａ０およびｂ０は、入射ビームの中心位置である。
【０１３４】
蛍光信号Ｉ（ａ，ｂ）と３Ｄスキャンされた高さプロファイルｚ（ａ，ｂ）を組み合わせて、深さｄとμｅｆｆを共にフィッティングすることができる（図１６Ｈ）。深さｄについてのフィッティング結果は、実際値（これは、図１７Ａ〜図１７Ｆに関連して以下で述べる３Ｄ再構築においてわかる）と一致するが、フィッティング度合いの残差は、主に異種対象、特に動物についての均質性の単純化仮定により、円筒の均質な場合より大きい。
【０１３５】
全体的に、信号深さをＨＳＩからもＨＤＩからも導出することができることが実証されている。ＨＳＩは自家蛍光を識別するという利点を有するが、ＨＤＩは、多種多様な組織について、組織のタイプの知識なしにフィッティング深さのより正確な結果を提供する。さらに、ＨＤＩは、散乱プロファイルを唯一の情報として、推定値に十分近いμｅｆｆを予測し、これは、異なるタイプの組織を識別および区別する機会を示す。
【０１３６】
動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築
図１７Ａ〜図１７Ｌは、動物イメージングの蛍光３Ｄ再構築を示す、構築されたグラフィカル画像である。具体的には、図１７Ａ〜図１７Ｆは、厚さ約２ｃｍのマウス全体を通して検出された１００μｍサイズＥｒ−ＮＰの蛍光３Ｄ再構築を示す。図１７Ｇ〜図１７Ｌは、厚さ約４ｃｍのラットを通して検出された１ｍｍサイズＥｒ−ＮＰの蛍光３Ｄ再構築を示す。
【０１３７】
これらの図についてのさらなる詳細は、以下を含む。図１７Ａおよび図１７Ｇは、３Ｄスキャナ（ＮｅｘｔＥｎｇｉｎｅ  ＨＤ（登録商標））によって測定された動物の表面プロファイルである。３Ｄスキャナは、スキャンされた物体（ここでは、動物）の上面の点群を生成し、この点群は、その後、３Ｄ画像を形成するために共にステッチされる。図１７Ｂおよび図１７Ｈは、ＨＤＩから測定された蛍光信号の再構築された高さプロファイル、すなわち３Ｄ蛍光画像である。図１７Ｃおよび図１７Ｉは、３Ｄ明視野画像および蛍光画像のオーバーレイである。図１７Ｄ〜図１７Ｆおよび図１７Ｊ〜図１７Ｌは、３Ｄオーバーレイ画像のそれぞれ、ｚ軸に沿った上面図（図１７Ｄおよび図１７Ｊ）、ｙ軸に沿った側面図（図１７Ｅおよび図１７Ｋ）、およびｘ軸に沿った側面図（図１７Ｆおよび図１７Ｌ）である。図１７Ｂ〜図１７Ｆおよび図１７Ｈ〜図１７Ｌにおける矢印１７９０は、識別された蛍光プローブの位置を指す。
【０１３８】
ＤＯＬＰＨＩＮからの２Ｄ蛍光コントラスト画像を蛍光信号の計算された高さプロファイルと組み合わせることにより、３Ｄ蛍光信号再構築を行うことができる。動物全体を使用して浸透を決定する図の例では、マウス全体（厚さ約２ｃｍ、図１７Ａ〜図１７Ｆ）を通して１００μｍサイズＥｒ−ＮＰを検出することができ、ラットの全身（厚さ約４ｃｍ、図１７Ｇ〜図１７Ｌ）を通して１ｍｍサイズＥｒ−ＮＰを検出することができることが観察された。再構築された３Ｄ蛍光画像および側面図は、小さいサイズの蛍光プローブの深部位置を明確に示す。
【０１３９】
さらなる重要性のうち、１００μｍサイズＥｒ−ＮＰは、１０〜１００μｍの範囲内にある動物およびヒトの細胞サイズに近いと考えられる。したがって、これは、深部組織または動物全体を通して細胞サイズの特徴物検出を実施するためにＤＯＬＰＨＩＮを使用することの実証である。したがって、開示されている方法およびシステムは、以前に達成されていたものを越えて蛍光イメージングの応用を著しく増強することができる。さらに、複数のイメージング平面から空間情報を収集することによって３Ｄ蛍光画像を再構築するための断層撮影法とは異なり、ＤＯＬＰＨＩＮは、１つのイメージング平面から空間情報およびスペクトルまたは散乱情報を収集することができ、蛍光信号の高さプロファイルを、そのスペクトルまたは散乱情報の解析によって獲得することができる。
【０１４０】
ラベルなしＤＯＬＰＨＩＮベースのイメージング
前述の内因性および外因性のコントラストのソースに加えて、実施形態の方法およびシステムは、内因性コントラスト源にも外因性コントラスト源にも依拠せずに「ラベルなし」イメージングを実施することにも及ぶ。たとえば、ＤＯＬＰＨＩＮは、どちらの種類のコントラスト剤も使用せずに、ラベルなしＨＳＩ／ＨＤＩを実施するように設計することができる。これは、たとえば、撮像される標本に固有の、代替の画像コントラスト機構の使用によって可能となり得る。これらの画像コントラスト機構のソースは、（ａ）上記のように、脂質による非弾性的ラマン散乱によって引き起こされる組織自家蛍光、（ｂ）脂肪、水、および組織内の血液など他の散乱物の変動する含有量により生じる組成上の違い、（ｃ）骨が脂肪または筋肉より密であることなど、組織組成に関係する密度差、および（ｄ）健康な組織に対する腫瘍組織内の酸素化（低酸素症）またはｐＨ（酸性）の差など、多数の異質性（固有の異質性）を含むことができる。また、固有の異質性も存在し、図１４Ａに関連して述べた石油ベースの媒体など非組織媒体におけるイメージングのために利用することができる。
【０１４１】
入射（励起）波長の連続体を通じてスキャンするために（たとえば図５Ａ〜図５Ｄに示されているような）ＤＯＬＰＨＩＮイメージング・システム上に装備された可変波長（６９０〜１，０４０ｎｍの範囲）レーザとの組合せで、そのような細かい微小スケールの組成上の変動を、それらの一意のスペクトル・シグネチャを解像することによって検出することができるように本明細書に記載の画像処理方法を適合させることが可能であり、これは、ラベルなし早期診断に応用することができる。これは、（人体など）内因性コントラスト剤が通常発現されない診断応用例にとって、または外因性コントラスト剤のカクテルを身体に導入する動機となる特定の種類の疾病の存在の事前知識がない場合（規則的な毎年の身体検査など）、特に有用となり得る。
【０１４２】
図１８Ａ〜図１８Ｅは、健康な疾病のないマウス１８９２の「ラベルなし」スキャンを示すグラフィカル画像である。具体的には、図１８Ａ〜図１８Ｂは、腹臥位（図１８Ａ）および背臥位（図１８Ｂ）で横たわるマウスを示し、図１８Ｃは、嚢１８９４ａ、脾臓１８９４ｂ、心臓１８９４ｃ、脊椎１８９４ｄ、卵巣１８９４ｅ、膵臓１８９４ｆ、肺１８９４ｇ、肝臓１８９４ｈ、腎臓１８９４ｉ、腸１８９４ｊ、胸骨１８９４ｋ、および胃１８９４ｌを含む、この動物を安楽死させた後除去された器官を示す。動物内で自然に発現された、または外部から注入されたコントラスト剤は使用されなかった。様々な器官１８９４ａ〜ｌは、全身においても切除したときも区別可能である。
【０１４３】
図１８Ｅは、動物のラスタ・スキャニングに使用されたグリッドを示すグラフィカル・プロットであり、見やすいように対象マウス１８９２の位置が輪郭付けられている。図１８Ｄは、図１８Ｅの挿入図であり、グリッドポイント・データの一例を示し、水平および垂直（それぞれＸ軸およびＹ軸）は、それぞれ励起および発光に対応する。水平（Ｘ）軸は、６９０〜１，０４０ｎｍ（上記の波長可変レーザに対応する）にわたり、一方、垂直（Ｙ）軸は、８５０〜１，６５０ｎｍに及ぶことに留意されたい。
【０１４４】
したがって、実施形態の方法およびシステムは、外因性ラベルも内因性ラベルもなしにハイパースペクトル画像データを得るステップを含むことができる。相互に異なる画像コントラストのソースに対応するスペクトルバンド成分は、図１８Ｅに示されているデータなどハイパースペクトル画像データ内で表されるマウス１８９２など対象内の異質性に起因し得る。さらに、ラベルなし技法を使用して所与の特徴物を積極的に検出する場合、より高い信号対背景および改善された感度のために、能動的に狙いを定めた外因性コントラスト剤を使用して追跡調査することも可能である。
【０１４５】
本明細書で引用されている任意の特許、公開出願、および参考文献の教示は、それらの全体を参照により組み込む。
【０１４６】
本発明について、その例示的な実施形態を参照して特に示し述べたが、添付の特許請求の範囲によって包含される本発明の範囲から逸脱することなしに形態および詳細の様々な変更を本発明に加えることができることが、当業者には理解されるであろう。
【図１】
2018515753.tif 000023
【図２Ａ】
2018515753.tif 000024
【図２Ｂ】
2018515753.tif 000025
【図２Ｃ】
2018515753.tif 000026
【図２Ｄ】
2018515753.tif 000027
【図３】
2018515753.tif 000028
【図４Ａ】
2018515753.tif 000029
【図４Ｂ】
2018515753.tif 000030
【図５Ａ】
2018515753.tif 000031
【図５Ｂ】
2018515753.tif 000032
【図５Ｃ】
2018515753.tif 000033
【図５Ｄ】
2018515753.tif 000034
【図５Ｅ】
2018515753.tif 000035
【図５Ｆ】
2018515753.tif 000036
【図５Ｇ】
2018515753.tif 000037
【図５Ｈ】
2018515753.tif 000038
【図５Ｉ】
2018515753.tif 000039
【図５Ｊ】
2018515753.tif 000040
【図６Ａ】
2018515753.tif 000041
【図６Ｂ】
2018515753.tif 000042
【図６Ｃ】
2018515753.tif 000043
【図７Ａ】
2018515753.tif 000044
【図７Ｂ】
2018515753.tif 000045
【図７Ｃ】
2018515753.tif 000046
【図８Ａ】
2018515753.tif 000047
【図８Ｂ】
2018515753.tif 000048
【図９Ａ】
2018515753.tif 000049
【図９Ｂ】
2018515753.tif 000050
【図９Ｃ】
2018515753.tif 000051
【図１０Ａ】
2018515753.tif 000052
【図１０Ｂ】
2018515753.tif 000053
【図１０Ｃ】
2018515753.tif 000054
【図１１Ａ】
2018515753.tif 000055
【図１１Ｂ】
2018515753.tif 000056
【図１１Ｃ】
2018515753.tif 000057
【図１１Ｄ】
2018515753.tif 000058
【図１２】
2018515753.tif 000059
【図１３Ａ】
2018515753.tif 000060
【図１３Ｂ】
2018515753.tif 000061
【図１４Ａ】
2018515753.tif 000062
【図１４Ｂ】
2018515753.tif 000063
【図１４Ｃ】
2018515753.tif 000064
【図１４Ｄ】
2018515753.tif 000065
【図１４Ｅ】
2018515753.tif 000066
【図１５Ａ】
2018515753.tif 000067
【図１５Ｂ】
2018515753.tif 000068
【図１５Ｃ】
2018515753.tif 000069
【図１５Ｄ】
2018515753.tif 000070
【図１５Ｅ】
2018515753.tif 000071
【図１５Ｆ】
2018515753.tif 000072
【図１５Ｇ】
2018515753.tif 000073
【図１５Ｈ】
2018515753.tif 000074
【図１５Ｉ】
2018515753.tif 000075
【図１５Ｊ】
2018515753.tif 000076
【図１６Ａ】
2018515753.tif 000077
【図１６Ｂ】
2018515753.tif 000078
【図１６Ｃ】
2018515753.tif 000079
【図１６Ｄ】
2018515753.tif 000080
【図１６Ｅ】
2018515753.tif 000081
【図１６Ｆ】
2018515753.tif 000082
【図１６Ｇ】
2018515753.tif 000083
【図１６Ｈ】
2018515753.tif 000084
【図１６Ｉ】
2018515753.tif 000085
【図１６Ｊ】
2018515753.tif 000086
【図１６Ｋ】
2018515753.tif 000087
【図１６Ｌ】
2018515753.tif 000088
【図１６Ｍ】
2018515753.tif 000089
【図１７Ａ】
2018515753.tif 000090
【図１７Ｂ】
2018515753.tif 000091
【図１７Ｃ】
2018515753.tif 000092
【図１７Ｄ】
2018515753.tif 000093
【図１７Ｅ】
2018515753.tif 000094
【図１７Ｆ】
2018515753.tif 000095
【図１７Ｇ】
2018515753.tif 000096
【図１７Ｈ】
2018515753.tif 000097
【図１７Ｉ】
2018515753.tif 000098
【図１７Ｊ】
2018515753.tif 000099
【図１７Ｋ】
2018515753.tif 000100
【図１７Ｌ】
2018515753.tif 000101
【図１８Ａ】
2018515753.tif 000102
【図１８Ｂ】
2018515753.tif 000103
【図１８Ｃ】
2018515753.tif 000104
【図１８Ｄ】
2018515753.tif 000105
【図１８Ｅ】
2018515753.tif 000106
【手続補正書】
【提出日】平成29年12月5日(2017.12.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５７】  図４Ａは、一実施形態のイメージング・システム４００を示すブロック図である。システム４００は、たとえば図２Ａ、図２Ｂ、および図３に示されている実施形態の方法に従って画像および／または深さを得ることの一部として使用することができる。検出器４２８は、いくつかの実施形態ではＩｎＧａＡｓ検出器とすることができ、ターゲット（図示せず）についてＨＳＩデータ４３０を取得するように構成される。プロセッサ４３２は、２１９ａで、ハイパースペクトル画像データ内の複数の波長スペクトルバンド成分４３１を識別するように構成され、これらのスペクトルバンド成分は、相互に異なる画像コントラストのソースに対応する。また、プロセッサ４３２は、２１９ｂで、各それぞれのスペクトルバンド成分４３１に対応するそれぞれの強度画像２２０ｄを計算し、２１９ｃで、各スペクトルバンド成分についてのそれぞれの相互に異なる画像コントラストのソースに基づいて、バンド間画像２２０ｇを形成するためにそれぞれの強度画像を組み合わせるように構成される。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】  図４Ｂは、実施形態のシステムおよび方法を使用することができるネットワーク４７０を示す概略図である。具体的には、図４Ｂは、図４Ａのプロセッサ４３２を含むバンド間画像サーバ４７２を示す。サーバ４７２は、ネットワーク接続４４１を介して、実施形態のシステムが使用される病院施設４７４、診療所施設４４１、および研究施設４７８からＨＳＩデータ４３０を受信する。サーバ４７２は、図４Ａにおけるプロセッサ４３２に関連して述べた機能を実施し、様々な接続４４１を介して受信されたそれぞれのＨＳＩデータ４３０に従ってそれぞれの施設にバンド間画像データ２２０ｇを返す（送信する）。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４Ａ
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４Ａ】
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【国際調査報告】
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