(57)【要約】  生体試料を分類する方法、システムおよび装置であって、生体試料の画像を受信し、画像に対してデータリポジトリから１つまたは複数のアルゴリズムを適用し、画像に適用された１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて生体試料の分類を生成し、ディスプレイまたは他の媒体による提示のために生体試料の分類を送信することを含む。この方法、システムおよび装置は、さらに、データマスターレファレンスを作り上げるための特徴、および／または、１つのプラットフォームから他のプラットフォームに、１つのマシンから他のマシンに、または異なる時点で同一のマシンから、データセットの比較を可能にする他の相関性／変換性の特徴を含む。
2018502275.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体試料の分類方法であって、
生体試料の画像を受信し、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、データの閾値の最適化を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用を行い、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類をプロセッサーにより生成し、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を送信することを含む、ことを特徴とする生体試料の分類方法。
【請求項２】
データの閾値の最適化は、最適な最小限の数のサブジェクトまたはピクセルの選択を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つまたは複数のアルゴリズムは多数の分類を含み、データの閾値の最適化はオーバーサンプリングの適用を含むことにより、前記多数の分類を均衡させることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
データの閾値の最適化は、ピクセルの最小限の検出閾値の適用を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
データの閾値の最適化は、精度の変更または感度と特異性の変更のために確率閾値の適用を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記データの閾値の最適化に関する異種データを通報することをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
データの閾値の最適化は、前記データに関するスペクトル解像度の増加または減少を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
生体試料の分類方法であって、
生体試料の画像を受信し、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、最小限のトレーニングセット・サイズの選択を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用をプロセッサーにより行い、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類を前記プロセッサーにより生成し、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を送信することを含む、ことを特徴とする生体試料の分類方法。
【請求項９】
前記１つまたは複数のアルゴリズムは分類に係わり、前記分類の代表的な構成を達成するように、前記最小限のトレーニングセット・サイズを選択することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記トレーニングセットは１つまたは複数の特徴を含み、１つまたは複数の特徴の数を最小限にするように、前記最小限のトレーニングセット・サイズを選択することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記１つまたは複数のアルゴリズムは、前記トレーニングセット・サイズを形成する１つまたは複数のトレーニングセットに依存して変更され、
前記１つまたは複数のトレーニングセットのそれぞれの測定基準に関する情報を生成することを、さらに含む、ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
適用された前記１つまたは複数のアルゴリズム以外の少なくとも１つのアルゴリズムの測定基準に関する情報を生成することをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記データリポジトリから利用されたデータソースに関して、ラベル情報を提供することをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
生体試料の分類方法であって、
生体試料の画像を受信し、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、コホートの選択を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用をプロセッサーにより行い、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類を前記プロセッサーにより生成し、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を送信することを含む、ことを特徴とする生体試料の分類方法。
【請求項１５】
前記コホートは、患者、試料および結果からなる群から選択される少なくとも１つの集合を表すことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
患者、試料および結果からなる群から選択される前記少なくとも１つのうちの１つまたは複数に重みづけを適用することを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
スペクトル組織病理学（ＳＨＰ）の反射赤外線マイクロスペクトル画像からのプラットフォーム独立を確立する方法であって、
第１の画像生成装置から１回目のスペクトル画像を受信し、
前記スペクトル画像に基づいて前記第１の画像生成装置のシグネチャー情報を特定するために前記スペクトル画像をプロセッサーにより分析し、
前記第１の画像生成装置と関連づけられたシグネチャー情報をマスターレファレンス・データベースに格納することを含む、ことを特徴とするスペクトル組織病理学（ＳＨＰ）の反射赤外線マイクロスペクトル画像からのプラットフォーム独立を確立する方法。
【請求項１８】
前記第１の画像生成装置のシグネチャー情報を特定するために前記スペクトル画像を分析することは、
該第１の画像生成装置により捕えられた該スペクトル画像と第２の画像生成装置により捕えられたレファレンス画像とを比較し、
該スペクトル画像と関連づけられた第１のデータセットと前記レファレンス画像と関連づけられた第２のデータセットとの間のピクセル毎の相違を特定することをさらに含む、ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記第１の画像生成装置のシグネチャー情報を特定するために前記スペクトル画像を分析することは、
該第１の画像生成装置により捕えられた前記１回目のスペクトル画像と該第１の画像生成装置により捕えられた２回目のレファレンス画像とを比較し、
該スペクトル画像と関連づけられた第１のデータセットと該第１の画像生成装置の前記２回目の画像と関連づけられた第２のデータセットとの間のピクセル毎の相違を特定することをさらに含む、ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記スペクトル画像と関連づけられた前記第１のデータセットと前記レファレンス画像と関連づけられた前記第２のデータセットとの間の前記相違に基づいて、前記スペクトル画像に補正係数を適用することをさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記第１の画像生成装置により捕えられた２回目の生体試料画像を受信し、
該第１の画像生成装置と関連づけられた、格納された前記シグネチャー情報に基づいて、前記生体試料画像にデータ互換性機能を適用し、
該生体試料画像に前記データ互換性機能を適用することにより、修正した生体試料画像を生成することをさらに含む、ことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
生体試料の分類システムであって、
前記システムは、プロセッサーと通信するメモリを備え、
前記メモリと前記プロセッサーは協働して、
生体試料の画像を受信し、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、データの閾値の最適化を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用を行い、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類を生成し、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を送信するように構成した、ことを特徴とする生体試料の分類システム。
【請求項２３】
生体試料の分類システムであって、
前記システムは、プロセッサーと通信するメモリを備え、
前記メモリと前記プロセッサーは協働して、
生体試料の画像を受信し、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、最小限のトレーニングセット・サイズの選択を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用を行い、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類を生成し、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を送信するように構成した、ことを特徴とする生体試料の分類システム。
【請求項２４】
スペクトル組織病理学（ＳＨＰ）の反射赤外線マイクロスペクトル画像からのプラットフォーム独立を確立するシステムであって、
前記システムは、プロセッサーと通信するメモリを備え、
前記メモリと前記プロセッサーは協働して、
第１の画像生成装置から１回目のスペクトル画像を受信し、
前記スペクトル画像に基づいて前記第１の画像生成装置のシグネチャー情報を特定するために前記スペクトル画像を分析し、
該第１の画像生成装置と関連づけられた前記シグネチャー情報をマスターレファレンス・データベースに格納するように構成した、ことを特徴とするスペクトル組織病理学（ＳＨＰ）の反射赤外線マイクロスペクトル画像からのプラットフォーム独立を確立するシステム。
【請求項２５】
前記メモリと前記プロセッサーは協働して、
前記第１の画像生成装置により捕えられた前記スペクトル画像と第２の画像生成装置により捕えられたレファレンス画像とを比較し、
該スペクトル画像と関連づけられた第１のデータセットと前記レファレンス画像と関連づけられた第２のデータセットとの間のピクセル毎の相違を特定するようにさらに構成した、ことを特徴とする請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記メモリと前記プロセッサーは協働して、
前記第１の画像生成装置により捕えられた前記１回目のスペクトル画像と該第１の画像生成装置により捕えられた２回目のレファレンス画像とを比較し、
該スペクトル画像と関連づけられた第１のデータセットと該第１の画像生成装置の前記２回目の画像と関連づけられた第２のデータセットとの間のピクセル毎の相違を特定するようにさらに構成した、ことを特徴とする請求項２４に記載のシステム。
【請求項２７】
生体試料の分類システムであって、
生体試料の画像を受信するための受信モジュールと、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、データの閾値の最適化を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用を行うための選択モジュールと、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類を生成するための生成モジュールと、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を送信するための送信モジュールとを備える、ことを特徴とする生体試料の分類システム。
【請求項２８】
生体試料の分類システムであって、
生体試料の画像を受信するための受信モジュールと、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、最小限のトレーニングセット・サイズの選択を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用を行うための選択モジュールと、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類を生成するための生成モジュールと、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を送信するための送信モジュールとを備える、ことを特徴とする生体試料の分類システム。
【請求項２９】
生体試料の分類システムであって、
生体試料の画像を受信するための受信モジュールと、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、コホートの選択を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用を行うための選択モジュールと、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類を生成するための生成モジュールと、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を送信するための送信モジュールとを備える、ことを特徴とする生体試料の分類システム。
【請求項３０】
スペクトル組織病理学（ＳＨＰ）の反射赤外線マイクロスペクトル画像からのプラットフォーム独立を確立するシステムであって、
第１の画像生成装置から１回目のスペクトル画像を受信するための受信モジュールと、
前記スペクトル画像に基づいて前記第１の画像生成装置のシグネチャー情報を特定するために前記スペクトル画像を分析し、該第１の画像生成装置と関連づけられた前記シグネチャー情報をマスターレファレンス・データベースに格納させるためのバイアス補正モジュールとを備える、ことを特徴とするスペクトル組織病理学（ＳＨＰ）の反射赤外線マイクロスペクトル画像からのプラットフォーム独立を確立するシステム。
【請求項３１】
コンピュータプログラム製品であって、
コンピュータで読出し可能な媒体を備え、
前記媒体は、
生体試料の画像をコンピュータに受信させるための少なくとも第１の命令と、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、データの閾値の最適化を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用を前記コンピュータに行わせるための少なくとも第２の命令と、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類を該コンピュータに生成させるための少なくとも第３の命令と、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を該コンピュータに送信させるための少なくとも第４の命令とを含む、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項３２】
コンピュータプログラム製品であって、
コンピュータで読出し可能な媒体を備え、
前記媒体は、
生体試料の画像をコンピュータに受信させるための少なくとも第１の命令と、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、最小限のトレーニングセット・サイズの選択を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用を前記コンピュータに行わせるための少なくとも第２の命令と、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類を該コンピュータに生成させるための少なくとも第３の命令と、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を該コンピュータに送信させるための少なくとも第４の命令とを含む、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項３３】
コンピュータプログラム製品であって、
コンピュータで読出し可能な媒体を備え、
前記媒体は、
生体試料の画像をコンピュータに受信させるための少なくとも第１の命令と、
前記画像に対して、データリポジトリ内の情報に基づき、コホートの選択を含む、１つまたは複数のアルゴリズムの適用を前記コンピュータに行わせるための少なくとも第２の命令と、
前記画像に適用された前記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、前記生体試料の分類を該コンピュータに生成させるための少なくとも第３の命令と、
提示媒体により提示した前記生体試料の分類を該コンピュータに送信させるための少なくとも第４の命令とを含む、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項３４】
前記提示媒体は、ディスプレイであることを特徴とする請求項３３に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３５】
コンピュータプログラム製品であって、
コンピュータで読出し可能な媒体を備え、
前記媒体は、
第１の画像生成装置から１回目のスペクトル画像をコンピュータに受信させるための少なくとも第１の命令と、
前記スペクトル画像に基づいて前記第１の画像生成装置のシグネチャー情報を特定するために、前記スペクトル画像を前記コンピュータに分析させるための少なくとも第２の命令と、
該第１の画像生成装置と関連づけられた前記シグネチャー情報をマスターレファレンス・データベースに該コンピュータに格納させるための少なくとも第３の命令とを含む、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明のいくらかの態様は、生体試料の分類システムおよび分類方法に関する。さらに具体的には、上記システムおよび方法は、生体試料の画像を受信し、データリポジトリからの１つまたは複数のアルゴリズムを上記画像に適用し、および／または、上記画像に適用された上記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて上記生体試料の分類を生成し、および／または、ディスプレイまたは他の媒体による提示のために上記分類を送信することができる。さらに上記システムおよび方法は、データマスターレファレンスを作り上げるための特徴、および／または、１つのプラットフォームから他のプラットフォームに、１つのマシンから他のマシンに、または異なる時点で同一のマシンからデータセットの比較を可能にする他の相関性／変換性の特徴を含むことができる。
【背景技術】
【０００２】
当技術分野での現今の問題は、生体試料における異常の検出を向上させ、かつ、分析結果を医師に配信する方法およびシステムが欠如しているということである。
【０００３】
当該関連技術では、核および細胞の形態と染色パターンの検査を伴う、古典的な細胞病理学および組織病理学の方法を利用して、多数の病気を診断することができる。典型的には、上記診断は、生体試料中の細胞を一万個まで検査し、異常の可能性がある約１０〜５０個の細胞または組織の微小切片を発見することにより行われる。この発見は、上記試料中の細胞に対して視覚による顕微鏡検査を行うものであり、主観的判断に基づいている。
【０００４】
古典的な細胞学の一例は前世紀の中頃まで遡り、パパニコローは、通称「パプ」試験として知られる試験により、子宮頸管部疾患の発症監視方法を導入した。この試験のために、スパーテルまたはブラシを用いて細胞を剥離し、検査用顕微鏡のスライド上に沈積させる。上記試験の当初の実施では、剥離ブラシを顕微鏡スライド上にこするので、「パプ塗抹標本」という名称がある。その後、この細胞をヘマトキシリン／エオシン（Ｈ＆Ｅ）またはＨ＆Ｅと数種類の他の対比染色剤とからなる「パプ染料」で染色し、細胞学者または細胞学技術者が低倍率顕微鏡を用いて視覚で検査する。
【０００５】
このような試料の顕微鏡観察では頻繁に、細胞の凝集と、細胞の破片および血液に基づいた細胞（赤血球および白血球／リンパ球）による汚濁とが見られる。したがって、当初の「パプ試験」では、極めて高い比率で偽陽性および偽陰性と診断された。現在の液体に基づいた方法（細胞の遠心分離、the ThinPrep（登録商標）またはthe Surepath（登録商標）の方法など）では、細胞の凝集を除去し、かつ混同する細胞の類型を取り除くことにより、改善した細胞試料を提供している。
【０００６】
しかしながら、剥離細胞の試料を顕微鏡スライド上に準備する方法は実質的に改善したが、当該関連技術の診断行程はなお典型的に、細胞学者の記憶に基づく視覚による検査とその検査結果のデータベースとの比較とに頼っている。このような診断はなお本質的に主観的であり、観察者相互および観察者自身の低再現性と関連づけられる。この局面を軽減するために、他の当該関連技術である自動化した視覚による光画像分析システムが導入されており、細胞学者が視覚により細胞を検査する際に支援するものである。しかしながら、異型と低度の形成異常の区別は極めて困難であるので、このような当該関連技術の自動化した画像に基づいた方法は、細胞学者にかかる実際の責任の負担を実質的に軽減していない。
【０００７】
古典的な組織病理学では、病理医師は組織を適切に染色した後に、顕微鏡を用いて、個々の剥離細胞よりもむしろ、組織切片を検査する。異常を検出するために、病理医師は、全体の組織構造、細胞の形態、核の形態、細胞核と細胞質の比率、染色質の配列、有糸分裂形態の存在などに重点を置く。これらの判断基準は形態に基づいたものなので、上記の判断は常に多少主観的になる。病理医師による組織診断の主観的評価を高めるために、免疫組織化学および他のさらに最近の方法が頻繁に利用されている。
【０００８】
当該関連技術ではさらに、分光方法が生検材料から利用できる組織切片の組織病理学上の診断に適用されている。スペクトル組織病理学（ＳＨＰ）と呼ばれる、このアプローチのためのデータ取得は、スペクトル細胞病理学（「ＳＣＰ」）に用いられる分光方法体系を利用して実行できる。
【０００９】
当該関連技術のいくらかの方法では、干渉縞を作成するための干渉計などの計器を用いて、広帯域赤外線（ＩＲ）または他の光出力を試料（例えば、組織試料）に透過させる。それから、反射および／または透過された光は、典型的に干渉縞として検出する。次に、検出された干渉縞に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行して、各試料ピクセルに関するスペクトル情報を得ることができる。その結果得られた情報は、ピクセルスペクトルと呼ばれる。
【００１０】
当該関連技術のプロセスに基づくＦＦＴの制限があり、広帯域赤外線スペクトルの放出により、各帯域通過において単位時間当たりに得られる放射エネルギー量が極めて少ない。その結果、このアプローチで処理に利用できるデータは通常、本質的にノイズ制限を受ける。さらに、バックグラウンドノイズから、例えば上記のように得られた低水準のエネルギーを有する受信データを識別するためには、高感度の液体窒素冷却検出器（冷却がバックグラウンドＩＲ干渉の影響を軽減する）などの高感度計器を使用しなければならない。他の欠点の中でも、このような当該関連技術のシステムは、大きなコスト、フットプリント、およびエネルギー消費を招くおそれがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】米国特許出願第６１／３５８，６０６号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
当技術分野では、例えば、病気および／または健康状態の診断、予後、療法、および／または予測に対する病気の分類を目的として、組織試料と他の試料の画像化するような利用のために、ＩＲの伝送と検出および／または他の同様の伝送を行う改良した装置、方法およびシステムに対する要求が満たされていない。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明のいくらかの態様は、生体試料の分類システムおよび分類方法に関する。上記システムおよび方法は、生体試料の画像を受信し、データリポジトリからの１つまたは複数のアルゴリズムを上記画像に適用することを含むことができる。上記システムおよび方法は、上記画像に適用された上記１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて上記生体試料の分類を生成することを含むことができる。上記システムおよび方法は、ディスプレイまたは他の媒体による提示のために上記分類を送信することを含むことができる。さらに上記システムおよび方法は、データマスターレファレンスを作り上げるための特徴、および／または、１つのプラットフォームから他のプラットフォームに、１つのマシンから他のマシンに、または異なる時点で同一のマシンからデータセットの比較を可能にする他の相関性／変換性の特徴を含むことができる。
【００１４】
さらに具体的には、例えば、本発明のいくらかの態様は、トレーニングセットに関する多様な特徴を提供し、閾値を隣接および／または散在したピクセルに適用することを含むことができる。これに関連して、さらに後述するように、「ミニマムルール」をトレーニング・データセットに適用して、最適な最小限の量の患者とピクセルを選択することにより病気および組織の類型階級を十分に表すことができる。さらに、オーバーサンプリング・ルールを適用して、「ミニマムルール」の適用後に多数階級の分類アルゴリズムにおける階級を均衡させることができる。さらに、「ミニマム検出」ルールを適用して、予測コールを発したときに存在する、予測されるピクセルの閾値量を設定することができる。
【００１５】
本発明の他の一態様では、確率閾値を適用することにより、精度を高めたり低下させたりする精度調節を行い、または、特異性を増大させて感度を低下させたり、逆に特異性を低減させて感度を高めたりすることができる。
【００１６】
本発明のさらに他の一態様は、閾値、確率、および／または十分に代表されていないデータのオーバーサンプリングを適用することにより、異種を通報することに関する。本発明のいくらかの態様によれば、複雑な組織分析を実現することができる。
【００１７】
本発明のいくらかの態様はさらに、トレーニングセットの構成がアルゴリズムの精度に大きな利点を有するという事実の提示に関する。一貫性、計算の効率（例えば、時間の利用）およびアルゴリズム性能の向上を提供するために、他の利点の中でも、最小限のトレーニングセット・サイズを選択して、階級に対する代表的な構成を達成することができる。本発明のいくらかの態様によれば、１つのアプローチは、特徴の数を制御するように最適なトレーニングセット・サイズを設定し、これを用いて、対応する性能の利得なしに追加の特徴を含むことに対して必要とされる最小限の数の特徴が望まれる状態で、特徴数の関数として選択されたトレーニングセットのロバスト性を示したことを通報することである。他の方法は、ピクセルの数によりロバスト性を示すことであり、さらに他の方法は、代表された患者数を示すことによる。さらに、上記３つの方法を組み合わせることもできよう。
【００１８】
本発明のさらに他の一態様は、臨床の利用のために、１つのアルゴリズムと他のアルゴリズムを比較する場合にトレーニングセットの測定基準を表示することを伴う。例えば、本発明のいくらかの態様によれば、有効性および実証性の測定基準でトレーニングセットの精度を通報することができる。例えば、患者／試料のカウントに対して、ピクセルのカウントに対して、および特徴のカウントに対して精度を通報する。さらに、統計的測定基準とデータセット属性から構成されるグラフを用いた通報を生成することができる。このような通報において、注釈および画像のソースを含むデータソースを表し、それを提供することにより、アルゴリズム、モデルおよび他の分析を利用して、通報された価値の出力に関して内容とピクセル水準の位置、および寄与と請求を詳述することができる。
【００１９】
本発明のいくらかの態様によれば、モデル、アルゴリズム、注釈、およびトレーニングおよび／または試験セットに、認証ソースを用いて、ラベルを貼るおよび／またはブランド名を付けることにより、結果と請求の有効性に追加の重みを与え、かつ、例えば画像の分類または集合の精度における出力信頼水準である出力の利用を指示することができる。さらに、注釈をつけたデータをレファレンスとして提供することにより、ユーザは出力を、未確認の試料の分類または試料のコホート構成の特徴づけに利用するアルゴリズムのトレーニングおよび／またはモデルの構築に使用する臨床データと関連させることができる。注釈データは、名称と組織関係により重要なオピニオンリーダーを表すので、価値と信頼性を高めることができる。このように、注釈に用いるレファレンスデータの視覚的／空間的表記とラベルソースまたは試料ソースの名称関係とを組み合わせることにより、作成される予測および階級関連のソースの定量的かつ客観的実証性を提供することが可能になる。
【００２０】
本発明のいくらかの態様によれば、試料の集合は、特定の関係および／または特性に対する管理を行うコホートとして役立つことができる。例えば、このコホートは患者、試料および／または結果の臨床試験集合を表すことができる。本発明のいくらかの態様による方法およびシステムは、試料においておよび分析のためにコホートとして集められた試料の集合内で異種を特定して複雑な組織を空間的、客観的かつ定量的に特徴づけることができる。
【００２１】
本発明の他のいくらかの態様は具体的に、試料中で分離し得る壊死の検出に関する。本発明のいくらかの態様によれば、壊死は、所定の方法により特定可能であり、治療が原因となる細胞死に反応し得る癌細胞または結合組織の存在を含む、後の段階の病気の状態の標認点として利用することができる。
【００２２】
本発明のさらに他の一態様は、免疫細胞の活動および／または反応、炎症性の状態および分泌物の検出方法およびシステムを含む。これらの方法およびシステムのいくらかの態様は、良性、癌および炎症性の状態の間で識別を行うために利用可能である。これらの状態は、ある病気の状態を示す隣接細胞からの分泌物、免疫細胞活動の変化、または、病気の状態および／または受けた治療に対する免疫反応などの多様な原因を有し得るためである。
【００２３】
本発明のさらに他の一態様は、腫瘍の微環境の特徴および検出に関する。微環境は頻繁に、患者の療法の的を絞る上で重要であり、化学変化の検出に利用する場合には、薬種の立案、臨床試験の評価、および療法に対する反応の評価を支援することができる。同様に、例えば、試料内の腫瘍の微環境は予後の状態を示すことができる。本発明のいくらかの態様による方法およびシステムは、このような微環境の特徴に感度が良い。
【００２４】
本発明のさらに他の一態様は、病気の状態、組織の類型およびスペクトルシグネチャーのデータベースまたは他のリポジトリからエクスポートされるピクセルの注釈の改良に関する。上記データベースまたは他のリポジトリはそれ自体により、その後の分類、トレーニングおよび試験データセットのための情報ハブとして役立つことができ、例えば、予測、相関性および通報を作成するために利用できる。
【００２５】
本発明のさらに他の一態様は、ＩＲスペクトルデータを適用する際の試験方法およびシステムに関する。このような試験および分析する方法およびシステムは、複数の水準で適用することができる。これらの水準は、ピクセル（最低位）、病気の類型または亜類型（中位）、および試料全体および画像全体（最高位）を含むことができる。未確認の試料を１つまたは全水準で比較することができる。比較方法およびシステムは、例えば、アルゴリズムおよびモデル（アルゴリズムの集合）を用いて、および／または相関性分析（例えば、クラスター分析）により実行することができる。
【００２６】
本発明のさらに他の一態様は、分類性能の関数として、（例えば、ビニングおよびアンビニングにより）増加または減少させたスペクトル解像度を提供する方法およびシステムに関する。いくらかの態様では、スペクトル解像度は性能を向上させる可変要因として役立つ。例えば、ノイズに対する信号を高めながらスペクトル解像度を減少させることにより、予測マシンのアルゴリズムのトレーニングを行うか、もしくは相関性分析で利用するか、どちらか一方のために分類データセットを改善する方法を提供することができる。この例では、この方法を第２のデリバティブ分析に適用させることにより、特徴の表記を最適化し、最小限の数の特徴を確立するために利用する実用的なデータセットを提供する。さらに未補正のデータも（第２のデリバティブ分析に対立するものとして）、同様の方法で利用可能である。
【００２７】
本発明のさらに他の一態様は、最小限のピクセルカウントを確立することにより、性能を最適化してコンピュータ操作の時間を最小限にする方法およびシステムに関する。より最適なデータセット（例えば、好ましいコスト、時間および結果を達成するデータセット）の達成に対する他のアプローチは、必要とするピクセル数を最小限（例えば、全体の量よりも少ない量）にすることを伴うことができる。例えば、一例としての分析では、２万個のピクセルよりもむしろ、２千個のピクセルの使用で、十分に分析性能の安定状態を作り出すことができる。さらに、最適化の判定およびデータの品質を視覚的に表記して通報の一部として含めることにより、ユーザが受信する予測および分類結果の信頼性がさらに高まり、性能の向上を実現することができる。
【００２８】
本発明のさらに他の一態様は、ＩＲスペクトルシグネチャーの利用を含み、多重のおよび他の形態では独立した「ゴールドスタンダード」を横切る関係構造において「キーフィールド」として働く。ＩＲデータセットは、化学および生化学の画像に対応するもので、相関があるものとして標認点および「ゴールドスタンダード」画像を用いて空間および特徴のドメインにおける予後およびデータマイニングのために、適用させることができる。例えば、ゴールドスタンダードは、Ｈ＆Ｅ、免疫組織化学（ＩＨＣ）、原位置ハイブリッド形成（ＩＳＨ）、ＭＡＬＤＩ、および／または局所レーザー顕微解剖（ＬＭＤ）を含むことができる。このようなゴールドスタンダードＩＲデータセットは、ゲノムおよび蛋白質の分析、分子の分析および空間的に解像するＭＡＬＤＩに対する入力として役立つことができる。リバースマッピングを実行して、非空間的分析（次世代のシーケンス決定、ＰＣＲおよび他の分子の試験）の結果を作成することができ、その結果と領域を試料にマッピングすることにより当初得られたＩＲピクセルとを関連づけることによって、空間的通報を得ることができる。
【００２９】
本発明のさらに他の一態様では、製薬の研究、薬剤の開発、臨床試験の管理および結果の分析のための主要な研究フォーマットとして、ティシュー・マイクロアレイ（ＴＭＡｓ）を利用することができる。ＴＭＡｓを利用することの利点は、多数の病気の状態、患者、および／または、１つのスライド上の試料に適用可能であることを含むことができる。このような方法を適用することにより、仮想のＴＭＡｓ（仮想の画像および結果のアレイ）を作成するために用いるデータベースから抽出されるデータセットを通じて類似性と相違性を分析するために、大きなコホートを迅速に分析することができ、かつ、そのコホートを試料自体および試料相互の分析に（例えば、米国特許出願第６２／２０４，３４０号に記述された方法およびシステムを用いて）利用することができる。さらに、例えば、異種および組織の複雑性が要因となる多数階級の分析における変数に対して重みを適用することができ、重要性重みづけを適用させることにより、感度および特異性の要因の効果を減じる、もしくは重要視することができる。このアプローチは、例えば、正または負の値を適用することを含むことにより、精度の計算および／または通報された結果における一定の結果を含むもしくは除外することを指し示すことができる。
【００３０】
本発明のさらなるいくらかの態様では、データマスターレファレンスを作り上げるための特徴、および／または、１つのプラットフォームから他のプラットフォームに、１つのマシンから他のマシンに、または異なる時点で同一のマシンからデータセットを同等にすることを可能にする相関性／変換性アルゴリズムまたは他の機能を含むことができる。それにより、試料内および試料間での病気の状態、類型および組織の特徴の臨床的表記を定義または記述するのに用いるためのＩＲシグネチャーの標準化ができるようになる。例えば、臨床の意思決定に影響を与えるために試料から取得されるＩＲ健康指標を、独立した可変プラットフォームおよびマシンを標準化して作るための基礎として利用することができる。これに関して、上記方法およびシステムは、プラットフォーム（個別の計器供給者の作成およびモデル）およびデータを取得するために使用するマシンから独立した計器データを作るための多様な特徴を含むことができる。上記方法およびシステムはさらに、通常の使用および経年劣化により１つの計器を交換する場合など、性能パラメータを設定する、かつパラメータの変化を通じて容易に対処できないであろう変更に対して調節を行うために使用するフィードバックを提供することによって、当該計器上のデータの品質を維持するために利用することができる。
【００３１】
一例としての実施態様では、レファレンス標準は現今では、ガラス基板上に沈積された金コーティング上に沈積されるParalyne-Cの利用であることが注目される。この基板は、適用可能な実験室の条件に適切な任意の材料から成る。例えば、当該基板は金属で形成することができる。その代わりに、スペクトルシグネチャーの再現性がレファレンスの本来の特性として達成される限りは、生体材料または他の合成材料を使用してもよい。
【００３２】
他の利点の間で、出力に影響を与える検出器の技術の相違点を、このような方法およびシステムにより提示することができる。一例としての実施態様では、上記標準化の方法は以下のものを含む。１）データ取得；２）マシンの特定空間的データの取り扱い；３）未補正データの準備および／または前処理されたデータの準備；４）データベースまたは他のデータリポジトリに追加されたデータ；５）第１のソースからのデータが、既知のパラメータを有する第２のソースから得られる当該データの形式に類似するように、標準化または他の形態では調節するように適用されたデータ互換性機能；６）データ類似性の測定基準の計算（例えば、二値の相関性、クラスターメンバーシップの実証性など）；７）通報／自動の受入／拒絶の生成；および８）試料の分析などにおける調節されたデータの使用可能。
【００３３】
本発明の上記態様の特徴のさらなる例として、データ互換性機能は、標準レファレンス・データセットを用いて、プラットフォーム／マシンＡおよび使用されるプラットフォームマシンＢに対するデータセットＡおよびＢから派生させることができる。データ互換性機能を適用することによりマシンＡからのデータをマシンＢによって作成されるデータに類似するように調節した後に、当該データをデータ分析のために結合または組み合わせる、および／または、その逆もまた同様である。これに関して、データ変換性能を実証するために二値の比較を適用することができる。さらに、適切な互換性機能によって、プラットフォームおよびマシンの非線形および線形の効果を取り扱うことができる。本発明のいくらかの態様によれば、上記方法およびシステムの多様な特徴に応じてデータ互換性機能を用いることによって、プラットフォーム、マシンおよび試験所を横断して広範囲の採用、利用および結果の再現性を達成することができる。このような採用は、例えば、分析する生体試料に独立したマシンおよびプラットフォームに帰することができる局所的分散を特徴づけるために用いる、レファレンスのスペクトル標準を利用することにより可能になる。さらに、例えば、不釣り合いの計器のプラットフォームとマシン間に画像を登録および挿入することを含む上記方法およびシステムによって、解像度の差異などの他の光学的要因を同様に提示することができる。
【発明の効果】
【００３４】
本発明の変形形態に関する追加の利点および新奇な特徴は、以下の記述で部分的に与えられ、以下の記述の考察または本発明のいくらかの態様の実施による学習によって、当業者にとってより明白になるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
図１は、本発明のいくらかの態様によるスペクトル画像化を用いた生体試料の分析方法を示すフローチャートである。
【００３６】
図２は、本発明のいくらかの態様による診断情報を医師に提供する方法における行程を示すフローチャートである。
【００３７】
図３は、本発明の一態様による、生体試験片からのスペクトルデータセットを分析して、病気または健康状態の診断、予後および／または予測に基づく分類を提供する方法フローの一例を示す。
【００３８】
図４Ａおよび図４Ｂは、本発明の一態様によるＩＲ画像データを前処理する一例としての方法フローを示す。
【００３９】
図５Ａは、本発明の一態様による一例としての真の画像（実注釈）を示すカラー写真コピーである。
【００４０】
図５Ｂは、本発明の一態様によるＳＨＰ予測画像の一例を示すカラー写真コピーである。
【００４１】
図５Ｃは、本発明の一態様による信頼性予測画像の一例を示すカラー写真コピーである。
【００４２】
図６Ａは、本発明の一態様による病理に基づいた注釈を基礎にした真の画像の一例を示すカラー写真コピーである。
図６Ｂは、本発明の一態様による予測画像の一例を示すカラー写真のコピーである。
【００４３】
図６Ｃは、本発明の一態様による、真陽性／真陰性および偽陽性／偽陰性の分析を予測画像に適用させた後の一例としての画像を示すカラー写真コピーである。
【００４４】
図７は、本発明の一態様による一例としての真の画像を示すカラー写真コピーである。
【００４５】
図８は、本発明の一態様による、一定の組織の状態、階級または亜類型を指し示すことできる、肺癌の分類を決定するための一例としてのルールセットを示す。
【００４６】
図９は、本発明のいくらかの態様による、異なる組織階級の中赤外線スペクトルのいくらかの例のグラフを提供する。
【００４７】
図１０は、本発明のいくらかの態様による「ハイパースペクトル・データセット」または「スペクトルの超立方体」として取得される赤外線スペクトル画像のグラフを示す。
【００４８】
図１１は、本発明のいくらかの態様による、組織スポットの一例としてのＨＣＡに基づいた擬似カラー画像を示すもので、中央の縦列は組織スポット、左側の縦列はそれに対応するビジュアル画像、および右側の縦列は可視および赤外線画像の半透過オーバーレイを示す。
【００４９】
図１２は、図１１の上段で示したＡＤＣ試料の一部の拡大図を示す。
【００５０】
図１３は、本発明のいくらかの態様による、トレーニングセットにおける患者数の関数として精度および信頼性の間隔のシミュレーションのグラフを示す。
【００５１】
図１４Ａおよび図１４Ｂは、本発明のいくらかの態様による、所定のスペクトル階級における全スペクトルベクトルに対する主成分分析（ＰＣＡ）「スコアプロット」（図１４Ａ）、および、これと同じ情報であって、各患者に対して約９５％信頼性の楕円とこの楕円の中心点で表したもの（図１４Ｂ）のグラフを示す。
【００５２】
図１５は、本発明のいくらかの態様によるＨ＆Ｅで染色した組織スポットを高透過度で示すカラー写真コピーを含み、第１列（Ａ，Ｂ）はＳＣＬＣと診断された組織スポット、壊死およびＳｑＣＣと診断されたスポット（Ｃ，Ｄ）および誤分類と診断された組織スポット（Ｅ，Ｆ）に対して、真および予測の結果を示す。
【００５３】
図１６は、本発明のいくらかの態様による、低いプラットの確率を頻繁に呈する真の画像および誤分類の範囲を示すカラー写真コピーを含む。
【００５４】
図１７は、本発明のいくらかの態様による良性腫瘍のいくらかの例を示すカラー写真コピーを含む。
【００５５】
図１８Ａ、図１８Ｂおよび図１８Ｃは、本発明のいくらかの態様による、Ｈ＆Ｅで染色した組織スポットの合成ビジュアル画像、組織スポットの典型的なＨＣＡに基づいた擬似カラー画像、および特定の組織スポットに対する注釈プロセスの結果を描写するカラー写真コピーを含む。
【００５６】
図１９は、本発明のいくらかの態様による組織試料の分析および分類方法とその関連作業の代表的な図を含む。
【００５７】
図２０は、本発明のいくらかの態様による特徴数の関数としてのr-ＳＶＭ分類の精度のグラフを提示する。
【００５８】
図２１は、本発明のいくらかの態様による、（ａ）所定の精度（青色トレース）と患者数に対する信頼性の間隔（緑色トレース）；および（ｂ）上記信頼性の間隔およびトレーニングセットにおける患者数の関数として５階級のＳＶＭ分類の精度のシミュレーション結果のグラフを提示する。
【００５９】
図２２は、本発明のいくらかの態様による、異なる壊死および癌の階級に対する試験セットからの３つの異なるラベル画像の結果を示すカラー写真コピーを含む。
【００６０】
図２３は、本発明のいくらかの態様による、（ａ）壊死によりＳｑＣＣと診断されたＨ＆Ｅで染色した組織スポットのビジュアル顕微鏡写真；および（ｂ）ＳＨＰラベル画像（薄い青色および緑色）および注釈領域（明るい緑色および青色）のカラー写真コピーを含む。
【００６１】
図２４は、本発明のいくらかの態様による、バイアス補正モジュールの追加の特徴を有して、生体試験片からのスペクトルデータセットを分析して、病気または健康状態の診断、予後および／または予測に基づく分類を提供する方法フローの一例を示す。
【００６２】
図２５は、本発明のいくらかの態様による前処理モジュールと通信するバイアス補正モジュールに関する多様な態様を示す。
【００６３】
図２６は、本発明のいくらかの態様による、いくらかのマシンの間から、または異なる時間または他の異なる条件で１つのマシンに対して、情報の分析および／または相関を行う方法フローの代表的な図を含む。
【００６４】
図２７は、本発明のいくらかの態様による、情報の分析または相関を行うなどを目的として、いくらかのマシンの間で、または異なる時間または他の異なる条件で１つのマシンに対して、図２５のバイアス補正モジュールを適用させる多様な態様を示す。
【００６５】
図２８は、図２４〜図２７およびそれに関する検討を通じて、多様なデータセットからのデータを補正するまたは他の形態では相関させる、比較可能にする、または計算可能にするためのいくらかの例の代表的な図を含む。
【００６６】
図２９は、本発明のいくらかの態様と協働させて利用するためのコンピュータシステムの多様な特徴を示す。
【００６７】
図３０は、本発明のいくらかの態様と協働させて利用するための一例としてのコンピュータシステムを示す。
【発明を実施するための形態】
【００６８】
本発明のいくらかの態様は、組織試料からの分析データおよび／または医療診断を提供する方法、システムおよび装置を含む。これに関連して、本発明のいくらかの態様は特に、生体試料を分類し、生体試料の画像を受信し、データリポジトリから１つまたは複数のアルゴリズムをその画像に適用し、上記画像に適用された１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づいて、上記生体試料の分類を生成し、ディスプレイまたは他の媒体による提示のために上記分類を送信するシステムおよび方法に関する。さらに上記システムおよび方法は、データマスターレファレンスを作り上げるための特徴、および／または、１つのプラットフォームから他のプラットフォームに、１つのマシンから他のマシンに、または異なる時点で同一のマシンからデータセットの比較を可能にする他の相関性／変換性の特徴を含むことができる。
発明の技術に関連する技術の概観
【００６９】
本発明のいくらかの態様は一般に、医療診断の提供および他の目的のために、スペクトル画像化による生体試験片の分析方法に関する。その生体試験片は、外科的方法により得られる治療用試験片、生検材料、および培養された試料であってもよい。上記方法は、生体試験片のスペクトルおよびビジュアル画像を取得すること、および、例えば細胞の異常、前癌状態の細胞および癌細胞を検出するために、その画像を登録することを含むことができる。上記生体試験片は、組織および細胞の試料を含むことができるが、組織の試料がいくらかの適用として好ましい。この方法は、限定するものではないが、乳癌、子宮癌、腎臓癌、精巣癌、卵巣癌または前立腺癌、小細胞肺癌、非小細胞性肺癌および黒色腫を含む異常性、癌または他の疾患、および、限定するものではないが、炎症、壊死および細胞枯死を含む非癌性作用を特定することができる。
【００７０】
本発明のいくらかの態様による利用の方法が、図１のフローチャートに示されている。図１に示すように、本発明のいくらかの態様で利用可能な方法は一般に、生体切片の取得３０１、その生体切片のスペクトル画像の取得３０２、当該生体切片のビジュアル画像の取得３０３、画像登録の実行３０４を含む。登録した画像に対する任意のトレーニング３０５、および医療診断の取得３０６が可能となる。
【００７１】
図２は、本発明のいくらかの態様による利用のために、分析データおよび／または医療診断を提供する方法の一例として高水準のフローチャートを示す。図２では、本発明のいくらかの態様で利用可能な多様な特徴によれば、上記方法は生体試料の採取Ｓ４０２を含む。医師が生体試料の採取を行うことができる。この試料は、例えば、生検材料からミクロトームで作成した組織の切片、剥離細胞の試料からの細胞の沈積物、またはファインニードル・アスピレーション（ＦＮＡ）を含むことができる。
【００７２】
多様な細胞または組織を検査することができる。そのような細胞は、上皮細胞を含む剥離細胞から成る。この方法では、試料の取得後に、その試料からのスペクトルデータを得る（Ｓ４０４）。本発明の一態様による利用のために、医師がそのスペクトルデータを米国特許第８，８１６，２７９号に記載された整調可能なレーザに基づいた赤外線画像化システムの方法を通して得ることができる。上記データは、例えば、干渉性伝送ソースとして、ＩＲスペクトルの整調可能なレーザを利用して得てもよい。整調可能なレーザからのＩＲ伝送の波長は、対象とするスペクトルを横切って、個別的な行程において変動させることができ、そのスペクトルを横切って透過および／または反射される伝送を検出して画像分析で利用することができい。上記データは、グローバーまたは他の広帯域光源などの非レーザに基づいた光源を利用して、市販のフーリエ変換赤外線分光法（ＦＴＩＲ）システムから得てもよい。
【００７３】
本発明のいくらかの態様による一例としてのレーザは、ＱＣＬであり、例えば、約６〜１０μｍの間でＩＲ波長出力を変動させることができる。検出器を用いて、透過および／または反射されるＩＲ波長画像情報を検出してもよい。操作中は最小倍率で、上記ＱＣＬからのビーム出力は、試料の各領域を３０×３０μｍ用検出器により検出のために１０×１０μｍの範囲で適切に照射できる。
【００７４】
本発明のいくらかの態様による利用ための一例として実施態様では、上記ＱＣＬのビームを光学的に調整して、赤外線反射または透過スライド上にマクロスポット（直径が約５〜８ｍｍ）の照射を行い、その赤外線ビームが試料と相互作用する。当該反射または透過された赤外線ビームは、画像用光学機械を介して赤外線検出器に投射されて、回折限界より小さなピクセルサイズで完全な照射範囲のサンプリングを行う。
【００７５】
組織または細胞の３Ｄ画素の赤外線スペクトルは、試料の３Ｄ画素の全体の化学または生化学構成の断片を表す。この赤外線スペクトルはＳ４０４で得られたスペクトルデータである。上述では、Ｓ４０４でスペクトルデータを得る方法と、どのようなスペクトルデータであるかに関して概要を説明したが、そのデータの取得に関係する行程について、より詳細な例が米国特許第８，８１６，２７９号で提示されている。
【００７６】
上記スペクトルデータに加えて、Ｓ４０４は当該同一の生体試料のビジュアル画像の収集を含んでもよい。その試料のビジュアル画像は、病理学試験所で一般に用いられるような標準的視覚顕微鏡により得ることができる。その顕微鏡は、顕微鏡の視界をデジタル方式で捕える高解像度のデジタルカメラに連結してもよい。このデジタル方式のリアルタイム画像は、試料の標準的な顕微鏡観察に基づいており、組織の構造、細胞の形態および染色パターンを表すことができる。上記画像は、例えば、ヘマトキシリンとエオシン（Ｈ＆Ｅ）および／または他の成分、免疫組織化学薬品などで染色してもよいし、染色されていなくてもよい。
【００７７】
さらに、上記データに加えて、Ｓ４０４は臨床データの取得を含んでもよい。臨床データは、他の診断の中でも、試料中の予測される細胞の類型、その試料を採取した身体の部位、および予測される病気または健康状態の類型を含む、診断と関連があるいかなる情報も含むことができる。
【００７８】
医師が、他のデータの中でも、上記スペクトルデータ、ビジュアル画像および臨床データなどの全体のデータを取得した後に、上記方法はそれらデータを分析者に送信することを含む。例えば、分析者は、その送信データを受信できる受信モジュールを有してもよい。当該データは、例えば、自動的にまたは手作業でデータ送信可能なコンピュータ、携帯電話、ＰＤＡなどの電子装置に入力できる。本発明のいくらかの一定の態様による利用ために、分析者は、データ送信用に適切なアルゴリズムを設定した遠隔した場所のコンピュータを有してもよい。分析者は、データが入力された電子装置と同じローカルエリアネットワーク内に設置したコンピュータを有してもよいし、当該データが入力された電子装置上にいてもよい（すなわち、医師は当該データを分析する装置内に直接に入力できる）。分析者がその電子装置から遠隔した場所にいる場合には、ローカルエリアネットワークを介したローカルコンピュータに、またはインターネット上などの任意の周知の電子転送方法を利用して、当該データを分析者に転送することができる。このようにデータを分析者に通信するためのネットワークの配置とシステムは、図２６および図２７と関連させて、以下でさらに詳述する。
【００７９】
医師が医師側でデータを得て、遠隔した場所にいる分析者に当該データを送る代わりに、その試料自体を分析者に送ってもよい。例えば、分析者は、当該試料を受信できる受信モジュールを有してもよい。現物の試料が分析者に送られると、その分析者を扱う医師は代わりに、それに該当するスペクトルデータを得ることができる。この場合には、単にスペクトルデータを配信する代わりに、当該生体試料を遠隔場所の分析者に配送することができる。それでもなお、医師は適用可能なら臨床データを提供してもよい。
【００８０】
分析者が所望のデータをすべて取得した後に、上記方法は、分析者が、当該データを特定の化学成分の存在および／または量を指し示す画像または他のフォーマットに再構成する処理の実行Ｓ４０８を含む。このようなデータ再構成処理に関係する詳細な開示は、米国特許第９，０２５，８５０号にさらに詳細に提示されている。
【００８１】
上記‘８５０号特許で説明しているように、上記処理行程の後に画像が作成され、その画像はグレースケールまたは擬似グレースケールの画像であってよい。上記‘８５０号特許では、上記処理方法がどのようにして、生体試料の画像を提供するのかに関する説明が記載されているが、これはＳ４０４で収集したスペクトルデータに含まれる化学情報に単にまたは主として基づいている。さらに、上記‘８５０号特許では、当該試料のビジュアル画像がどのようにして、デジタル染色したグレースケールまたは擬似カラーのスペクトル画像で登録できるのかに関する説明が記載されている。画像の登録とは、異なるデータセットを１つの座標系に変換または符合させるプロセスである。画像の登録は、第１の画像を空間的に符合または変換させて第２の画像で配列させることを伴う。上記‘８５０号特許で説明しているように、上記登録方法の後には、その結果として得られるデータによって、当該スペクトルデータの対象とする一点が当該目視による試料の一点に対応させることができる。そのデータによって、医師はコンピュータプログラムなどを利用して、当該スペクトルデータの一部を選択し、それに対応するビジュアル画像の範囲を見ることができる。また当該データによって、医師は生体試料を分析するときに、その生体試料の生化学的内容を高感度で反映するスペクトル画像を頼みにすることができる。
【００８２】
あるいは、画像を作成することなく、コンピュータアルゴリズムを介した分析によって診断を提供するために適切なフォーマットに、上記データを再構成してもよい。
【００８３】
Ｓ４０８の処理を完了した後に、上記方法は、選択的に医師にアクセス可能なシステムを介して、当該分析データ、画像および／または登録された画像を医師に返信することＳ４１０を含む。例えば、そのシステムは、医師が当該データを最初に送信するために使用した同じ装置であってもよい。当該データ、画像および／または登録された画像（すなわち、試料の情報）は、例えば、下記のコンピュータネットワークを介して電子工学的に送信してもよい。この操作では、医師が試料情報をアップロードしたアカウントに一度記録すると、例えば、当該試料情報を電子メールで送信してもよいし、当該試料情報に対するアクセスを提供してもよい。医師が上記システムで当該試料情報を一度取得すると、医師はその情報を考察することにより、例えば、コンピュータソフトウェアを利用して病気または健康状態の診断を行うことができる。
【００８４】
本発明の他の一態様では、医師に画像および／または登録された画像を返信する代わりに、もしくは、このような返信に加えて、当該データをさらに処理して病気または健康状態の診断（Ｓ４１２）を行う。例えば、上記‘８５０号特許で説明しているように、コンピュータアルゴリズムによって、その登録された画像を分析して診断を行うことができる。このプロセスは、当該試料情報を分析する前に、アルゴリズムを作り上げるために利用したトレーニングセットを用いることを含んでもよい。このトレーニングセットは、特定の病気または健康状態と関連づけられるスペクトルデータを含む。当該トレーニングセットを実現して、この利用可能なトレーニングセットに基づいてコンピュータアルゴリズムを作り上げることができる。
【００８５】
本発明の一態様による利用のために、医師は上記診断を得るために、上記コンピュータシステムを介して、１つまたは複数のアルゴリズムを使用する選択の自由を有する。例えば、医師が上記登録画像を含む当該コンピュータシステムにアクセスする場合は、医師は、専門の診療所または試験所が提供したトレーニングセットに基づいてアルゴリズムを選択することができる。当該コンピュータシステムは、生体試料に対する診断を得るために使用するアルゴリズムを選択できる選択モジュールを設けてもよい。この選択モジュールは、例えば、上記アルゴリズムの選択で補助するユーザ支援および入力パラメータを受信することができる。例えば、医師が肺癌細胞を含有する疑いがある生体試料を提出した場合、かつ、特定の診療所が多様な肺癌試料に基づいてトレーニングセットおよび／またはアルゴリズムを既に作り上げている場合には、医師はその診療所の肺癌用トレーニングセットおよび／またはアルゴリズムを用いて、当該生体試料を作動させることを選ぶことができる。選択的に、医師は、同じ類型の病気または健康状態に対する異なるアルゴリズム、または異なる病気に対する異なるアルゴリズムを含む、異なるトレーニングセットから作り上げられた多数のアルゴリズムを作動させることを選ぶことができる。例えば、当該コンピュータシステムは、上記生体試料に適用された当該アルゴリズムの結果に基づいて、上記生体試料に対する診断を生成することができる生成モジュールを設けてもよい。さらに他の変形形態では、いかなる類型の病気が上記試料にあるのかに関して前もっての徴候がない場合などに、すべての利用可能なアルゴリズムの全部を作動させてもよい。一実施の形態では、上記処理が遠隔した場所が行われている場合であっても、医師は、その医師本人のシステムでアルゴリズムにアクセスして選択してもよい。
さらに、Ｓ４０８の処理は、追加の比較によるデータ分析を含んでもよい。例えば、上記システムは試料の分析後に、今後の試料と比較できるように任意の所望の試料情報を格納してもよい。任意の特定の試料の結果を、このシステムで格納されたすべての他の試料の結果に対して比較することができる。いくらかの変形形態では、任意の所望の試料情報は、特定の医師から以前に分析した他の試料とだけ、または例えば、特定の患者からの試料と比較することができる。選択的に、当該試料の結果と過去の結果に一貫性がない場合には、医師に警報を与えてもよく、そのような場合には当該結果と共に通報を送ってもよい。さらに、上記比較分析は、他の試料の間でも他の医師、および／または他の診療所または試験所からの試料に対して実行されてもよい。選択的に、上記比較分析処理を遠隔した場所で行ってもよい。
【００８６】
上記診断および／または他の関連する試料情報を当該医師に提供してもよい。例えば、上記システムは、当該生体試料の診断および／または他の関連する試料情報を当該医師に送信可能な送信モジュールを設けてもよい。医師は、その医師本人のシステムで上記診断にアクセスしてもよい。本発明の一態様では、好ましくは、試料の病気の徴候（例えば、パーセンテージ値）および／または当該試料の病気の部位および病気の類型を含む、上記診断のみが送られる。本発明の他の一態様では、画像および／または登録された画像が当該診断情報と共に提供される。追加の試料情報では、作動した上記多様なアルゴリズムに依存して、統計的分析および他のデータを含むことができる。先に検討したように、診断情報の配信は、例えば、以下で検討するコンピュータシステムを用いて実行することができる。さらに、上記結果の医師への送信は、その結果が利用可能であることを当該医師に警報することを含んでもよい。
【００８７】
医師が上記データを受信および／または当該データにアクセスする警報を与えた後に、Ｓ４１４で、当該医師はその結果を再検討することができる。当該結果の再検討後に、その試料に対して追加のアルゴリズムを作動させるべきかどうかを決定する。例えば、医師が当該診断を確信して決定することができない場合は、もしくは医師が既に作動したアルゴリズムで満足していない場合は、より正確な診断を提供するために、追加のアルゴリズムを作動させる決定を行うことができる。追加アルゴリズムの作動を決定した場合には、上記方法は、追加の診断作業の実行Ｓ４１６を含む。Ｓ４１６では、上記コンピュータシステムを用いて、医師は、他の専門診療所または試験所が同一の病気または健康状態に対して作成したアルゴリズムおよび／または追加の病気または健康状態に対するアルゴリズムなどの異なるアルゴリズムを選択できる。そして、再検討のために更新した診断を当該医師に配信する。当該医師が診断で満足するまで、Ｓ４１４とＳ４１６を繰り返してもよい。当該医師が満足した場合は、上記方法は任意でＳ４１８に進んで、上記方法で得た情報に基づいて患者の治療を開始する。
【００８８】
次に、図３を参照して、本発明の一態様による利用のために、生体試験片を分析することにより、病気または健康状態の診断、予後および／または予測に基づく分類を提供する、より詳細な方法フロー１００の多様な特徴の他の例を示している。本発明の一態様によれば、この方法１００は、癌の下位分類を特定するためにも利用することができる。さらに、方法１００は、例えば、癌による病変に関する正常な組織の分化（例えば、癌病変に近位の正常な組織と癌病変から遠位の正常な組織の分化）に対して利用することもできる。
【００８９】
上記方法は、生体試料を受け取ること１０２を含む。このような生体試料は、人または動物などの個体からの組織または細胞材料を含んでよい。一態様では、上記システムは、当該生体試料を受け取ることができる受信モジュールを備えてもよい。他の一態様では、上記システムは、当該生体試料に対応するデータを受け取ってもよい。例えば、個人は当該生体試料に対応するデータを上記システムに提供してもよい。上記方法はさらに、当該生体試料のスペクトル画像の生成１０４を含む。図３に示すように、上記方法はさらに、上記システムで使用するために、類型のデータベースまたは他の類型のデータのリポジトリを作り上げる際の前処理と利用を含む。
【００９０】
次に、図４Ａおよび図４Ｂを参照して、本発明の一態様による前処理に対する一例としての方法フロー５００を示している。この方法は、初期のＩＲ画像データのローディング５０２を含む。例えば、上記システムは、このシステムが受信した、および／または以前にこのシステムに格納したＩＲ画像データをロードする。一態様では、上記システムは、受信した画像データを吸収単位に変換して、スペクトルパラメータを計算してもよい。
【００９１】
上記方法はさらに、ビニングしたデータの選択５０４およびデータセットの保存５０６を含む。一態様では、上記システムは、上記画像データのビニングを実行してピクセル数を減少させてもよい。ピクセル数を減少させることにより、例えば、上記データのＳＮ比または他の特徴を向上させることができる。例えば、上記システムは、２×２ビニングの選択を利用して、その画像ファイルをロードしてもよい。さらに、上記システムは、上記データセットをデータ記憶装置に格納してもよい。
【００９２】
上記方法は、任意のオフセットの削除５０８および選択領域内の最小限のデータの補正５１０を含む。例えば、上記システムは、当該領域内の周波数から当該データを処理することにより、スペクトルデータから任意の基線オフセットを削除してもよい。
【００９３】
上記方法は、選択領域に亘った統合によるグレースケール画像の作成５１２を含む。一態様では、上記システムは、一定の限度間でスペクトル強度を統合することにより、そのグレースケール画像データセットを作成してもよい。例えば、そのグレースケール画像によって、任意のフィルタを当該画像に適用する前に、任意の相当な赤外線強度を有するピクセルを見ることができる。
【００９４】
上記方法はさらに、水蒸気補正のローディング５１６を含む。例えば、上記システムは、スペクトルに適用する水蒸気補正情報をロードして、上記スペクトル画像データの水蒸気効果のために補正を行ってもよい。
【００９５】
上記方法は、水蒸気補正の適用５１４および上記データセットの保存５１８を含む。一態様では、上記システムは、乗法信号補正（ＭＳＣ）を利用することにより、残余ウォーターのバイブロテーションの寄与のために補正を行ってもよい。
【００９６】
上記方法は、ノイズレファレンスの提供５２０および上記データセットの保存５２２を含む。一態様では、上記システムは、上記グレースケール画像の黒色範囲を上記ノイズ領域に割り当て、グレーの濃淡を上記信号領域に割り当ててもよい。一態様では、このようなノイズと信号領域の分離は、２つの制限波長間の任意のスペクトル特徴の統合に基づいてもよい。この領域の統合の値が当該信号の最小限の値を超える場合に、その統合された強度がそれら２つの特定の限度間にあるなら、そのノイズスペクトルを定めることができる。
【００９７】
上記方法は、多変量ノイズ削減の適用５２４を含む。例えば、上記システムは、上記スペクトルの固有ベクトルをノイズの寄与が減少する順に並べるために使用する当該ノイズスペクトルに対する主成分分析（ＰＣＡ）を実行して、その固有ベクトルの和としての上記データセットの信号スペクトルを再構成してもよい。
【００９８】
上記方法は、全領域の信号の形状およびパワーの実証５３０を含む。上記システムはさらに、「好ましくない」データ（例えば、最小限と最大限の値の間の領域から外れているデータ）の棄却５３２および上記データセットの保存５３４を含む。一態様では、上記システムは、１つまたは複数の品質試験を実行することにより、当該信号の形状およびパワーを実証してもよい。品質試験は、限定するものではないが、帯域形状、全信号強度および帯域範囲の比率を含むことができる。一態様では、上記システムは、ピーク周波数に基づいて品質試験を実行してもよい。さらに他の一態様では、上記システムは、一定の限度の間の統合による全スペクトル統合強度に基づいて品質試験を実行してもよい。その統合強度は、一定の最小値と一定の最大値の間である必要がある。他の一態様では、上記システムは、一定の限度内のスペクトル統合強度に基づいて品質試験を実行してもよい。統合強度は、一定の最小値と一定の最大値の間である必要がある。一態様では、上記システムは、一定の限度の間の統合によるアミドＩとアミドＩＩ帯域の間のピーク範囲の比率に基づいて品質試験を実行してもよい。一例としての実施態様では、強度の比率は、一定の最小値と一定の最大値の間である必要がある。
【００９９】
上記方法はさらに、ＳＮ比の通報５３６およびそのＳＮ比の値の保存５３８を含む。上記システムは、上記データの当該ＳＮ比を計算するための入力を受信できる。その入力は、例えば、対象とする基線領域の左右のマージン、対象とする信号領域の左右のマージンおよび対象とするノイズ領域の左右のマージンを含んでもよい。
【０１００】
上記方法はさらに、階級分離用の信号の向上５６０および上記データセットの保存５６２を含む。一態様では、上記システムは、平滑化デリバティブを適用することにより、例えば、ウインドー幅、順序およびデリバティブの平滑化を行ってもよい。上記システムはさらに、標準化を適用することにより、上記階級分離用の信号を向上させてもよい。
【０１０１】
上記方法は、位相補正のために対象とする領域の選択５６４および上記データセットの保存５６６を含む。例えば、上記システムは、一定の値の間の対象とするスペクトル領域を展開し、当該位相補正のために対象とする領域を選択してもよい。
【０１０２】
上記方法は、上記選択した対象とする領域に対する位相補正の実行５６８を含む。位相補正は、例えば、有限ヒルベルト変換（斜切頭のＦＦＴ）を利用して、上記５１２データ点の第２のデリバティブ・スペクトルベクトルの変換を含んで、現実と仮想の部分に分割してもよい。一態様では、上記システムは、座標変換を実行して新しいスペクトルベクトルを作成してもよい。上記システムは、値の範囲間で最も高い周波数のレファレンスピークを有する位相補正された試行スペクトルを、その補正スペクトルとして選択することができる。位相補正は、米国特許第９，０２５，８５０号にさらに詳細に記載されている。
【０１０３】
上記方法はさらに、分類用の対象とする領域の選択５７０を含む。例えば、上記システムは、値の範囲間でその対象とする領域を展開してもよい。
【０１０４】
上記方法はさらに、標準化の適用５７４を含む。標準化は、限定するものではないが、ベクトルの標準化、標準正規変量、および多数の領域を含んでもよい。上記システムは、上記対象とする領域に標準化を適用することができる。
【０１０５】
上記方法はさらに、クラスタリング５７６を含む。例えば、上記システムはさらに、クラスタリングを実行してもよい。
【０１０６】
上記方法は、クラスター画像の作成５７８および上記データセットの保存５８０を含む。上記システムは、クラスター画像を作成および格納することができる。
【０１０７】
上記方法は、クラスター画像の作成用の異なる測定基準５８２を含む。これらは、相関させることおよび距離計算を含む。上記方法は、認証通報の生成５８９を含む。例えば、上記システムは、クラスタリング測定基準を作成して、そのクラスター画像を既知のレファレンスに相関させてもよい。クラスタリング測定基準は、限定するものではないが、k-meansのクラスタリングおよび階層クラスター分析（ＨＣＡ）を含んでもよい。さらに、上記システムは、認証通報を生成してもよい。
【０１０８】
図３を再度参照して、生体試験片を分析する上記方法はさらに、注釈プロセス中の臨床情報の受信１１０を含む。一態様では、上記システムは、臨床データを含み得るデータリポジトリなどの内科医師からの臨床情報、患者の電子カルテまたは他のデータソースを受信することができる。臨床情報は、例えば、他の診断の中でも、上記試料に存在する可能性がある細胞の類型、その試料を採取した身体の部位、および存在する可能性がある病気または健康状態の類型を含む、診断および／または予後と関連があり得る任意の情報を含んでもよい。さらに、臨床情報は、現在の最先端技術に対して確立した慣行の臨床「ゴールドスタンダード」を含んでもよい。例えば、臨床「ゴールドスタンダード」は、限定するものではないが、免疫組織化学（ＩＨＣ）染料とパネル、ヘマトキシリン染料、エオシン染料およびパパニコロー染料などの生体試料に対する染料の使用を含むことができる。さらに、臨床「ゴールドスタンダード」は、染色パターンを含む生体試料の特徴を測定および特定するために顕微鏡の利用を含むこともできる。
【０１０９】
上記方法はさらに、ＩＲ画像に対する注釈情報の受信１０８を含む。注釈情報は、限定するものではないが、例えば、上記試料に存在する可能性がある細胞および／または組織の類型の特徴に相関されるような生化学的シグネチャー；当該試料の染色の等級；強度；分子マーカーの状態（例えば、ＩＨＣ染料の分子マーカーの状態）；当該試料を採取した身体の部位；および／または存在する可能性がある病気または健康状態の類型を含む、診断と関連があり得るデータなどの上記選択した注釈領域に関する任意の適切な臨床データを含んでもよい。さらに、上記注釈情報は、当該試料のビジュアル画像に関する任意の測定可能な態様に関係してもよい。上記注釈情報はさらに、当該注釈に関する他の情報の中でも、例えば、タイムスタンプ（例えば、当該注釈を作成した日時）、親ファイルの注釈識別名情報（例えば、当該注釈が注釈セットの一部であるかどうか）、ユーザ情報（例えば、当該注釈を作成したユーザの氏名）、クラスター情報、クラスタースペクトルのピクセル情報、クラスター水準情報および選択した領域のピクセル数を含んでもよい。上記システムは、医師などのユーザから上記注釈情報を受信できることに注目すべきである。
【０１１０】
一態様では、ユーザは、登録されたスペクトル画像の注釈領域を選択し、その選択した領域の注釈情報を提供することができる。ユーザは、上記システムを利用して、病気および／または健康状態の生化学的シグネチャーに対応する当該登録された画像の領域を選択することができる。例えば、当該ユーザは、上記スペクトル画像のピクセルのスペクトルが概して一様であるように見える（例えば、そのスペクトル画像の範囲では、ほとんど同じ色になっている）、当該スペクトル画像内の範囲の周囲に境界を設けることができる。その境界によって、病気または健康状態の生化学的シグネチャーに対応する当該スペクトル画像の複数のピクセルを特定できる。他の一態様では、ユーザは、上記ビジュアル画像の１つまたは複数の属性および特徴に基づいて、注釈領域を選択することができる。したがって、注釈領域は、上記生体試料の多様なビジュアル属性、および当該生体試料の生化学的状態に対応できる。注釈領域は、米国特許第９，１２９，３７１号にさらに詳細に検討されている。ユーザが、病気または健康状態の生化学的シグネチャーに対応しない上記登録スペクトル画像の注釈領域を選択してもよいことに注目すべきである。
【０１１１】
他の一態様では、上記システムは、米国特許出願第１３，６４５，９７０号にさらに詳細に検討されているように、上記選択した注釈領域の注釈情報を自動的にまたは他の方法で（例えば、いくらかのユーザ支援または入力パラメータを用いて）提供してもよい。例えば、上記システムは、上記選択領域のクラスター情報と共に、当該注釈の作成日時を提供してもよい。さらに、上記システムは、上記登録スペクトル画像の注釈情報を自動的にまたは他の方法で選択し、上記選択注釈領域の上記臨床データ（例えば、病気または健康状態の診断および／または予後、および分類と関連があり得るデータ）を提供してもよい。
【０１１２】
一態様では、上記システムは、上記スペクトル画像のクラスター水準のいくらかまたはすべてを再検討してもよく、かつ、ピクセルのスペクトルクラスターが相対的に一様である（例えば、所定のパラメータごとに、類似したスペクトルと均一のピクセルのスペクトルクラスター）クラスター水準を特定してもよい。一態様では、上記システムは、各均一スペクトルクラスターを単色として（例えば、１つのクラスターに対しては青色、および異なるクラスターに対しては赤色）提示してもよい。上記システムは、特定したクラスター水準と上記スペクトル画像の選択した注釈領域に対するクラスター水準とを比較してもよく、上記システムがそれらの符合を判定したなら、上記システムは、当該注釈領域に対して他の水準またはクラスター水準を選択しないと判定してもよい。
【０１１３】
上記方法は、真の画像の生成１１２を含む。真の画像は、例えば、注釈領域を含み得る上記生体試料のビジュアル画像であってもよい。病理試験所で通常に使用する型などの標準的な視覚顕微鏡を用いて、当該試料のビジュアル画像を得ることができる。その顕微鏡は、顕微鏡の視界をデジタル方式で捕える高解像度のデジタルカメラに連結してもよい。このデジタル方式のリアルタイム画像は、試料の標準的な顕微鏡観察に基づいており、組織の構造、細胞の形態および染色パターンを表すことができる。上記画像は、例えば、ヘマトキシリンとエオシン（Ｈ＆Ｅ）および／または他の成分、免疫組織化学薬品、原位置ハイブリッド形成（ＩＳＨ）などで染色してもよいし、染色されていなくてもよい。
【０１１４】
図５Ａ、図６Ａおよび図７は、真の画像のいくらかの例を示す。図５Ａおよび図７は、生体試料において注釈をつけた腺癌（ＡＤＣ）の癌領域を含む画像を示す。例えば、その画像の濃い青色領域は、内科医師または他のユーザが当該生体試料のＡＤＣを特定した注釈領域である。さらに、図６Ａは、当該生体試料で特定したＡＤＣの領域を含む全生体試料の真の画像（例えば、その画像の青色領域）を示す。
【０１１５】
図３に戻って、上記方法はさらに、分類モデルの作成および分類アルゴリズムのトレーニング１１４を含む。上記システムを用いて、アルゴリズムのトレーニングを行い、米国特許出願第１３，６４５，９７０号のさらに詳細な例に記載されているように、病気または健康状態の診断、予後、および／または予測に基づく分類を提供することができる。さらに、上記システムを用いて、米国特許出願第１３，６４５，９７０号にさらに詳細に記載されているように、病気を診断するために１つまたは複数の分類モデルを形成することができる。一例としての態様では、データリポジトリは、一覧にした組織または細胞の階級セットを含んでもよい。階級は、例えば、専門家の意見、グループの判定、および／または個人的および組織的基準から導かれてもよいし、それらを反映するように一覧にされてもよい。したがって、生体試料に対する診断および／または予後、または予測に基づく分析を提供するために利用するアルゴリズムに対して、トレーニングを行うことにより、組織ごとにおよび個人間でも異なる専門家の慣行および基準を実施することができる。
【０１１６】
例えば、上記システムは、特定の病気、健康状態、特徴の状態および／または階級を代表する生体シグネチャーに相関させ得るトレーニングおよび試験の特徴に対して、１つまたは複数のパラメータで問合せを受信してもよい。それらのパラメータは、限定するものではないが、他のパラメータの中でも、病気または健康状態の類型（例えば、肺癌または腎臓癌）、細胞または組織の階級、組織の類型、病気の状態、分類水準、スペクトルの階級および組織の部位を含んでもよい。一態様では、上記システムは、そのシステムのユーザから上記問合せおよびパラメータを受信してもよい。他の一態様では、上記システムは、特定の病気または健康状態に焦点を合わせるために用いるべき当該パラメータを、自動的にまたは他の方法で決定してもよい。したがって、それらの受信したパラメータに基づいて、上記トレーニングおよび試験の特徴をカスタマイズすることができる。
【０１１７】
上記システムは、上記トレーニングおよび試験の特徴に対するパラメータに対応するデータリポジトリに格納されたビジュアルおよびスペクトル画像から、ピクセルを抽出してもよい。例えば、上記システムは、当該データリポジトリに格納された上記注釈をつけた画像に対応する任意の適切な注釈情報および／またはメタデータと共に、当該注釈をつけた画像にアクセスしてもよい。上記システムは、上記問合せのパラメータと当該注釈をつけた画像の注釈情報および／またはメタデータとを比較してもよい。当該パラメータと当該注釈情報および／またはメタデータとが符合したときには、例えば、上記システムは、当該パラメータと関連づけられた上記ビジュアルおよびスペクトル画像のピクセルを抽出して、データのトレーニングセットを形成してもよい。そのトレーニングセットから抽出されたピクセルは、異なる細胞または組織の階級および／または組織の類型からのピクセルを含んでもよい。当該異なる組織の類型から抽出されたピクセルは、異なる試験の特徴の一部として格納できることに注目すべきである。したがって、例えば、それと同じ組織の類型からのピクセルは、１つの試験の特徴に割り当てられるが、異なる組織の類型からのピクセルは、異なる試験の特徴に割り当てることができる。さらに、上記トレーニングデータは、特定の病気および／または健康状態、および／または例えば、細胞または組織の類型（ひとまとめにして、「階級」）と関連づけられたスペクトルデータを含んでもよい。したがって、上記システムは、当該病気および／または健康状態の診断、予後および／または予測に基づく分析を提供するために、上記トレーニングの特徴に対して提供されたパラメータに基づいて、当該病気および／または健康状態を代表する重要なものとして提供でき得る上記ビジュアルおよびスペクトル画像のピクセルを抽出してもよい。
【０１１８】
実証性試験は、限定するものではないが、データのトレーニングセットに対する品質試験および特徴選択試験を含んでもよい。一態様では、上記システムは、データの試験セットと協働させて、そのデータのトレーニングセットによって作成された方法体系（例えば、アルゴリズム）を利用することにより、その方法体系またはアルゴリズムの精度を実証することができる。当該データのトレーニングセットは、上記特定の病気および／または健康状態を含有しない生体試料と共に、上記特定の病気および／または健康状態を含有する生体試料を含むことができる。
【０１１９】
上記システムは、例えば、当該アルゴリズムが上記特定の病気または健康状態を含有する生体試料および当該特定の病気または健康状態を含有しない生体試料を正確に特定したかどうかを判定することにより、上記アルゴリズムの精度を実証することができる。どの生体試料が当該特定の病気または健康状態を含有するのか、かつ、どの生体試料が当該特定の病気または健康状態を含有しないのかを、当該アルゴリズムが正確に特定できるなら、上記システムは、当該アルゴリズムの精度が高いと判定できる。しかし、当該アルゴリズムが、上記試験データからの生体試料のどれが当該病気または健康状態を含有するのかを正確に特定できないなら、もしくは、生体試料を当該病気または健康状態を含有するものとして間違って特定するなら、上記システムは、当該アルゴリズムの精度が低いと判定できる。一態様では、上記アルゴリズムの結果を、当該アルゴリズムが当該生体試料を正確に特定するかどうかの確率を指し示し得るインデックス値に対して比較することができる。閾値水準を超えるインデックス値は、当該アルゴリズムが当該生体試料を正確に特定したという確率が高いことを指し示し得るが、その一方で、閾値水準よりも小さなインデックス値は、当該アルゴリズムが当該生体試料を正確に特定したという確率が低いことを指し示し得る。
【０１２０】
例えば、上記システムがそのアルゴリズムの精度が低いと判定すると、上記システムは上記データのトレーニングセットをリファインすることができる。上記システムは、例えば、当該アルゴリズムの統計的に関連がある性能の可能性を高めるために、ピクセル数を増加および／または減少させることができる。当該データのトレーニングセットが必要とするピクセル数は、例えば、当該アルゴリズムが診断しようとする病気または健康状態の類型および／または選択した細胞または組織の階級に基づいて変更できることに注目すべきである。
【０１２１】
上記システムがそのアルゴリズムが高い精度を有すると判定すると、上記システムは、上記試験の特徴に基づいて、１つまたは複数のトレーニングを行ったアルゴリズムを生成して、上記特定の病気に対する診断、予後および／または予測に基づく分析を提供することができる。上記受信したパラメータに基づいて、複数のアルゴリズムを生成することにより、そのような病気に対する診断、予後および／または予測に基づく分析を提供できることに注目すべきである。例えば、その病気または特徴の状態および当該病気の階級を代表する生体シグネチャーに相関させて連結される異なるパラメータに基づいて、多数のアルゴリズムのトレーニングを行い、各アルゴリズムが特定の類型の肺癌を診断できるようにトレーニンされた状態で、肺癌を診断することができる。
【０１２２】
例えば、上記システムは、上記注釈スペクトルおよびビジュアル画像、注釈情報および／またはメタデータをさらに含有する、上記１つまたは複数のトレーニングを行ったアルゴリズムをデータリポジトリに格納することができる。
【０１２３】
上記システムをさらに用いて、１つまたは複数の分類モデルを形成し、米国特許出願第１３，６４５，９７０号のさらに詳細な例に記載されているように、病気を診断することができる。例えば、上記システムは、異なる形態の癌（例えば、肺癌、乳癌、腎臓癌）の診断用に多様なアルゴリズムを組み合わせることにより、癌診断用の１つのモデルを形成することができる。上記分類モデルはさらに、サブモデルを含んでもよいことに注目すべきである。したがって、上記癌診断用分類モデルは、多様な形態の癌（例えば、肺癌、乳癌、腎臓癌）の診断用のサブモデルを有してもよい。加えて、上記サブモデルはさらに、サブモデルを含んでよい。一例として、上記肺癌診断用モデルは、当該生体試料に存在し得る肺癌類型を特定するために、多数のサブモデルを有してもよい。
【０１２４】
一態様では、上記システムは、良性、小細胞肺癌（ＳＣＬＣ）、腺癌（ＡＤＣ）、扁平上皮癌（ＳＱＣＣ）および大細胞肺癌（ＬＣＬＣ）などの主要な癌の類型および良性を特定することにより、肺癌の下位分類を実行してもよい。上記システムはさらに、特定した上記主要な癌の類型の亜類型、およびその亜類型の亜類型を特定してもよい。亜類型は、限定するものではないが、鱗状、腺房状、乳頭状、微小乳頭状、充実性を含んでもよい。一態様では、上記システムは、特定した上記亜類型および類型を用いて、病気診断用の１つまたは複数の分類モデルを作成してもよい。例えば、上記システムは、その分類モデルにおける癌の階級として、当該亜類型および類型を分類してもよい。生体試料の際に、その癌の階級を利用することができる。さらに、当該癌の階級は、治療の個体数と関連づけてもよい。治療の個体数は、例えば、病気の状態に対する適切な治療を含んでもよい。例えば、上記階級は、病気の状態に対する特定の治療に対応する患者の個体数と関連づけてもよい。このように、上記システムは、上記階級または下位階級で特定した病気を治療するために、上記分類モデルを利用することにより、適切な治療のための推奨案（例えば、付添いを伴う診断の物理療法、および文献データマイニングとの協働）を提供することができる。
【０１２５】
さらに、上記システムは、上記病気の類型および亜類型と正常な組織（例えば、関連する病気を有していないと推定される組織）とを見分けることができる。上記システムは、上記階級を用いることにより、例えば、上記生体試料の異種を見分けることができる。
【０１２６】
上記システムが上記癌の多様な類型および亜類型を特定すると、上記システムはさらに、その類型および亜類型の変異体を特定することができる。変異体は、粘液性腺癌、膠様性、胎児性（低および高等級）および腸溶性などの癌の類型および組織学的亜類型のいずれかに伴って生じ得る変態を含んでもよい。一態様では、上記システムは、上記変異体を上記分類モデルの階級として分類してもよい。
【０１２７】
図８は、本発明の一態様による良性および悪性の腫瘍の一例としての分類を示す。図８は、過誤腫、類肉腫症（肉芽腫）および肺癌腫瘍の正常類型（赤色）に対する器質化肺炎の類型（青色）のクラスター分離の肺／肺状器官の良性の病変の一例としての下位分類を示す。１４０２は、ＳＨＰによって分離した良性の一例としての下位分類を示す。１４０４は、壊死、角質、表皮真珠および鱗の一例としての下位分類を示す。１４０６は、ＳＨＰによって自動的に分類した一例としての扁平上皮の等級を示す。１４０８は、腺癌の一例としての下位分類を示す。
【０１２８】
上記システムは、上記分類モデル内で方法体系（例えば、アルゴリズム）を適用する順序を決定するために、ルールセットを確立することができる。さらに、上記システムは、アルゴリズムをいつ使用するかに対して制限を設けるためのルールセットを確立することができる。上記ルールセットは、例えば、上記モデルを形成するために、上記病気および／または組み合わせるアルゴリズム数に基づいて変更できることに注目すべきである。上記システムが上記モデルのためのルールセットを確立すると、上記システムは、上記特定の病気を診断するために、１つまたは複数のモデルを生成することができる。上述の方法に加えて、特定の病気または健康状態に対する分類モデルを作成するために、多様な他の方法が利用できることに注目すべきである。
【０１２９】
上記分類モデル内で上記アルゴリズムを適用するための一例としてのルールセットは、階層クラスター分析（ＨＣＡ）または他のクラスタリング／区分方法を用いて決定した変更削減順序を含むことができる。ＨＣＡの一例は、米国特許第９，０２５，８５０号に詳細に記載されている。上記‘８５０号特許で記載しているように、ＨＣＡは、多様な類似点のためにひとまとめにされた細胞および組織の階級を特定する。そのＨＣＡに基づいて、上記反復または変更削減順序の最も効果的な順序を決定することができる。すなわち、ＨＣＡが提供するデータの最小から最大までの変更に基づいて、当該反復階層／変更削減順序を確立することができる。ＨＣＡを利用することによって、上記データの類似性または分散に基づいて、例えば、分散を削除して特定化の精度を向上させるために、組織または細胞のどの階級が、ラベルを貼られてその次のデータ下位セットに含められべきではないかに関して決定することができる。
【０１３０】
図８は、本発明の一態様による、肺癌の分類を決定するための一例としてのルールセットを示し、１４０２、１４０４、１４０６および１４０８は、一定の組織の状態、階級または亜類型を指し示す。操作中に、医師または他のユーザが、試料が上記一覧にある組織または細胞の階級の１つを含有しているかどうかを知りたい場合には、上述の方法を適用することができる。すなわち、その所望の結果に到達するまで、図示したように、上記反復プロセスを繰り返すことができる。例えば、その医師は、一般に癌細胞または特定の類型の癌に対して、試料を試験することを選ぶことができる。試験を行う健康状態は、臨床データ（例えば、どんな健康状態が最も存在しそうか）に基づいて、もしくは、多様な健康状態に対して「盲検法による」試験を行うことによってもよい。本明細書において開示した方法は、診断の精度を高める、特にどんな健康状態が存在しそうかに関する情報がほとんどない、もしくは全くない場合であっても、精度を高める。さらに、本明細書において開示した方法を利用することにより、病気または健康状態の予後および／または予測に基づく分類を行うことができる。
【０１３１】
図３に戻って、上記方法はさらに、予測画像の生成１１６を含む。上記システムは、真の画像に対して、分類モデルを用いてトレーニングを行った上記１つまたは複数の分類モデルおよび／または１つまたは複数の分類アルゴリズムを適用し、予測画像を生成することができる。さらに、上記システムは、当該１つまたは複数の分類モデルおよび／または分類アルゴリズムを生体試料に適用することができる。
【０１３２】
上記方法は、信頼性予測画像の生成１２６を含む。信頼性予測画像は、その予測画像に特定の階級または下位階級の癌が存在し得る信頼水準を示す信頼値を含むことができる。例えば、より高い信頼値は、１つまたは複数の病気が当該予測画像に存在することを指し示すことができる。より高い信頼値はさらに、特定の病気がより進行していることを指し示すことができる。例えば、上記システムは、当該予測画像からのスペクトルを分析して、そのスペクトル信号が癌の階級の中央に接近しているなら、その信頼水準は高いと言える。さらに、当該予測画像からのスペクトルが純粋である信号（例えば、その信号は他のスペクトルと混合されていない）は、その信頼水準は高いと言える。
【０１３３】
一態様では、低い信頼値は、例えば、１つまたは複数の病気が上記予測画像に存在し得ることを指し示す。例えば、上記システムは、上記スペクトル信号を分析して、その信号が癌の階級の中央にどのくらい接近しているかを判定することができる。例えば、癌の階級の範囲内にあるが、その階級の中央からより遠くに離れた（例えば、階級に対する上記スペクトルの境界または周縁上にある）信号は、癌の他の階級と一部重なり合い得る。このように、特定の階級の癌が生体試料に存在し得る信頼水準は、低いと言える。さらに、当該階級の中央からより遠くに離れた信号は、その試料が新しい階級の癌、異なる類型の癌または異なる亜類型の癌を含有することを指し示すことができる。低い信頼値はさらに、その病気が進行していない、および／または異なる類型であり得ることを指し示す。
【０１３４】
一態様では、上記信頼値は、例えば、１〜１０の範囲内の数値であってよく、数値１は低度からゼロの信頼性であり、１０は高い信頼性である。他の一例では、０〜１の間であってよく、数値０はゼロの信頼性であり、１は高い信頼性である。一態様では、上記システムは、１つまたは複数の予測計算によって当該信頼値を計算することができる。予測計算は、限定するものではないが、プラットの分離面、Random Forest、Baysianの演繹的概算、人工神経回路網およびＬＤＡを含むことができる。多様な予測計算を利用して当該信頼値を計算することができることに注目すべきである。
【０１３５】
一態様では、上記システムは、上記予測画像で示した各階級または下位階級に対する信頼値をオーバーレイして、その信頼値を示す信頼予測画像を生成することができる。例えば、当該信頼値を二値の方法で表してもよく、例えば、その画像に白色の点を付加して低い信頼値を表して、当該画像に追加の情報を付加しないで高い信頼値を表してもよい。
【０１３６】
他の一例では、信頼水準を示す色のスケールを含んでもよい。カラーの薄い色または白色は低い信頼値を表し、濃い色は高い信頼値を表してもよい。
【０１３７】
図３を参照して、上記方法はさらに、信頼値を有する予測通報の生成１２８を含む。この予測通報は、上記生体試料で特定した上記癌の階級または下位階級を特定して、特定の階級または下位階級の癌が上記予測画像に存在し得る信頼性の水準を示す信頼値を提供することができる。当該予測通報は、図５Ａ〜図５Ｃおよび図７に示すように、例えば、真の画像、予測画像および信頼性画像を含んでもよい。
【０１３８】
図３を参照して、上記方法はさらに、上記真の画像と予測画像の間の相違分析の実行１１８を含む。一態様では、上記システムは、生体試料の当該真の画像とその同じ生体試料の当該予測画像とを比較して、それらの真の画像と予測画像の間に存在し得る相違を判定することができる。相違分析は、限定するものではないが、当該真の画像と予測画像におけるテクスチュアの比較、当該真の画像と予測画像の比較、スペクトルの変化（例えば、そのスペクトルがどのくらい変化しているか）の比較、空間的な所在位置の相違（例えば、その相違範囲のクラスタリングを行うことにより、同じ色のさらに大きな領域をある範囲に作ってもよいし、当該相違範囲を他の色で広げてもよい）、ＩＨＣマーカー（例えば、+または-）、分子マーカー（例えば、+または-）、組織変化、および任意の他の適切なメタデータまたは臨床データ（例えば、患者情報）の特定を含むことができる。一態様では、上記システムは、上述の相違分析の１つまたは複数を上記予測画像に適用することにより、その相違に対する説明をすることなく、上記真の画像と異なる当該予測画像の領域を特定することができる。さらに多くの相違分析を当該予測画像に適用することにより、それらの特定した相違が新しい階級の癌である確率を高まることができる。
【０１３９】
例えば、上記システムは、図５Ａで示した真の画像と図５Ｂで示した予測画像を比較して、どんな相違が示されているかを判定することができる。例えば、図５Ａの真の画像は、上記生体試料が扁平上皮癌を含有していることを示す（例えば、その生体試料は青色）。当該予測画像は、当該生体試料が扁平上皮癌（例えば、その生体試料は青色）と腺癌（青色の試料）の両方を含有していることを示す（マゼンタ色の試料）。上記システムは、図５Ｂの当該予測画像のマゼンタ領域が当該真の画像の同じ領域とは異なると判定することができる。
【０１４０】
図３に戻って、上記方法は、対象とする領域のピクセルの新しい階級への割当て１２０を含む。一態様では、上記システムは、当該対象とする領域のピクセルに対して注釈領域を作成し、その注釈領域に対して、上記相違分析に基づいた新しい階級を割り当てることができる。例えば、上記システムは、図５Ｂの予測画像のマゼンタ領域が図５Ａの真の画像の同じ領域とは異なると判定して、その予測画像のマゼンタ領域の周囲に注釈領域を作成することにより、新しい階級を割り当てることができる。図３の方法は注釈（１０８）に進み、そこで医療の専門家は、例えば、上記生体試料がその新しい階級を含有するかどうかを指し示す当該画像に対して、注釈を提供してもよい。
【０１４１】
図３の方法は、対象とする真陽性領域または対象とする真陰性領域の決定１２２を含む。例えば、上記システムは、対象とする真陽性領域または対象とする真陰性領域を含む上記比較画像のピクセルを特定することができる。真陽性領域は、例えば、真の画像が１つの階級の癌がその真の画像に存在することを指し示し（例えば、医療の専門家が当該真の画像に対して、その階級の癌である注釈をつけた）、かつ、上記予測画像からのスペクトルが１つの階級の癌がその予測画像に存在することを指し示す当該比較画像の領域を含む。真陰性領域は、例えば、上記生体試料の真の画像が１つの階級の癌がその真の画像に存在しないことを指し示し（例えば、医療の専門家が、１つの階級の癌がその真の画像に存在しないことを指し示すように、当該真の画像に注釈をつけた）、かつ、上記予測画像からのスペクトルが１つの階級の癌がその予測画像に存在しないことを指し示す当該比較画像の領域を含む。
【０１４２】
図６Ｂは、真陽性領域を有する予測画像の一例を示す。例えば、図６Ａは、その青色領域で特定したＳｑＣＣ+を有する生体試料の真の画像を示す。図６Ｂは、図６Ａで特定した同じ生体試料の予測画像を示し、その予測画像が当該真の画像で特定した同じ領域のＳｑＣＣ+をさらに特定する真陽性領域を有する。例えば、当該予測画像の青色領域は、当該真の画像の青色領域に対応する。
【０１４３】
図３に戻って、上記方法はさらに、対象とする任意の偽陽性領域または対象とする任意の偽陰性領域の決定１２４を含む。一態様では、上記システムは、対象とする偽陽性領域または対象とする偽陰性領域を含む上記比較画像のピクセルを特定することができる。対象とする偽陽性領域は、例えば、上記真の画像が１つの階級の癌がその真の画像に存在しないことを指し示し、かつ、上記予測画像からのスペクトルが上記階級の癌がその予測画像に存在することを指し示す当該比較画像の領域を含む。対象とする偽陰性領域は、例えば、上記生体試料の真の画像が１つの階級の癌がその真の画像に存在することを指し示し、かつ、上記予測画像からのスペクトルが当該階級の癌がその予測画像に存在しないことを指し示す当該比較画像の領域を含む。
【０１４４】
図６Ｃは、偽陰性領域を有する予測画像の一例を示す。例えば、図６Ｃは、図６Ａで示した同じ生体試料の予測画像を示す。図６Ｃで示した偽陽性領域は、壊死が上記生体試料に存在することを指し示す緑色領域を含み、そこでは、図６Ａの真の画像が同じ領域のＳｑＣＣ+のみを示している。
【０１４５】
図３に戻って、上記方法はさらに、信頼値に基づいた上記信頼予測画像の対象とする領域の選択１３０を含む。対象とする領域は、十分に識別される上記試料内の領域を含むことができるが、そこでは、上記試料で特定された階級または下位階級の類型に対する信頼水準が低い。さらに、対象とする領域は、十分に識別されない上記試料内の領域を含むこともできるが、そこでは、上記スペクトル信号の類型に対する信頼水準が高い。例えば、対象とする領域は、上記真の画像の十分に識別されない範囲に位置した、上記真の画像からの異なる階級に対する強いスペクトル信号を指し示す複数のカラーピクセルを含んでもよい。一態様では、上記システムは、特定した対象とする偽陰性領域および対象とする偽陽性領域を受信することができ、円、格子、輪郭または他の形状の境界などの境界をその対象領域の周囲に挿入することにより、当該対象領域を特定することができる。
【０１４６】
上記方法はさらに、新しい階級に対する対象とする領域のピクセルの割当て１３２を含む。上記システムは、それらの対象領域のピクセルに対して注釈領域を作成し、その注釈領域に新しい階級または下位階級を割り当てることができる。上記方法は注釈（１０８）に進み、そこで医療の専門家は、上記生体試料が上記新しい階級を含有することを指し示す当該画像に対して、注釈を提供してもよいし、他の方法体系（例えば、アルゴリズム）を適用してもよい。
【０１４７】
このように、上記信頼画像を付随的に用いることにより、生体試料の診断、予後および／または予測に基づく分類の提供で補助することができる。さらに、この信頼画像を用いることにより、対象とする範囲を駆り立てて生体試料の顕微解剖を行うことができる。例えば、信頼画像で特定した対象とする領域を利用して、生体試料の遺伝子発現の変化を特定できる。
【０１４８】
上述した本発明の態様が、癌性または非癌性であろうと、任意の特定の細胞または組織の階級に適用できることは、本発明の範囲内である。上記反復プロセスを適用した場合に、上記第１の反復によって、最も広範な当該細胞または組織の階級に対する元の試験片のデータセットを分析し、その結果得られたもっと狭い細胞または組織の階級に対する試験片のデータ下位セットを、それに続く各反復によって分析することにより、最も精度の高い結果を達成することができる。また、任意の与えられた反復の結果を提供または出力することにより、当該データのどの部分が特定の健康状態と関連づけられるのかを指し示すことができることもさらに、本発明の範囲内である。例えば、上記第１の反復が癌の分析であるなら、上記方法は、その癌データの第２の反復に進んでよいが、非癌性であると判明した当該データの部分に関する情報を提供または出力してもよい。
改良と新開発
【０１４９】
上述した説明に鑑み、本発明のいくらかの態様は、生体試料の分類方法および分類システムに関する。これらのシステムおよび方法は、生体試料の画像の受信、およびその画像に対する、データリポジトリからの１つまたは複数のアルゴリズムの適用を含む。上記システムおよび方法は、当該画像に適用された１つまたは複数のアルゴリズムの結果に基づく、当該生体試料の分類の生成を含む。上記システムおよび方法は、ディスプレイまたは他の媒体による提示のための当該分類の送信を含む。さらに上記システムおよび方法は、データマスターレファレンスを作り上げるための特徴、および／または、１つのプラットフォームから他のプラットフォームに、１つのマシンから他のマシンに、または異なる時点で同一のマシンからデータセットの比較を可能にする他の相関性／変換性の特徴を含む。
【０１５０】
さらに具体的には、例えば、本発明のいくらかの態様は、トレーニングセットに関する多様な特徴を提供し、閾値を隣接および／または散在したピクセルに適用することを含むことができる。これに関連して、さらに後述するように、「ミニマムルール」をトレーニング・データセットに適用して、最適な最小限の量の患者とピクセルを選択することにより病気および組織の類型階級を十分に表すことができる。さらに、オーバーサンプリング・ルールを適用して、「ミニマムルール」の適用後に多数階級の分類アルゴリズムにおける階級を均衡させることができる。さらに、「ミニマム検出」ルールを適用して、予測コールを発したときに存在する、予測されるピクセルの閾値量を設定することができる。
【０１５１】
本発明の他の一態様では、確率閾値を適用することにより、精度を高めたり低下させたりする精度調節を行い、または、特異性を増大させて感度を低下させたり、逆に特異性を低減させて感度を高めたりすることができる。
【０１５２】
本発明のさらに他の一態様は、閾値、確率、および／または十分に代表されていないデータのオーバーサンプリングを適用することにより、異種を通報することに関する。本発明のいくらかの態様によれば、複雑な組織分析を実現することができる。
【０１５３】
本発明のいくらかの態様はさらに、トレーニングセットの構成がアルゴリズムの精度に大きな利点を有するという事実の提示に関する。一貫性、計算の効率（例えば、時間の利用）およびアルゴリズム性能の向上を提供するために、他の利点の中でも、最小限のトレーニングセット・サイズを選択して、階級に対する代表的な構成を達成することができる。本発明のいくらかの態様によれば、１つのアプローチは、特徴の数を制御するように最適なトレーニングセット・サイズを設定し、これを用いて、対応する性能の利得なしに追加の特徴を含むことに対して必要とされる最小限の数の特徴が望まれる状態で、特徴数の関数として選択されたトレーニングセットのロバスト性を示したことを通報することである。他の方法は、ピクセルの数によりロバスト性を示すことであり、さらに他の方法は、代表された患者数を示すことによる。さらに、上記３つの方法を組み合わせることもできよう。
【０１５４】
本発明のさらに他の一態様は、臨床の利用のために、１つのアルゴリズムと他のアルゴリズムを比較する場合にトレーニングセットの測定基準を表示することを伴う。例えば、本発明のいくらかの態様によれば、有効性および実証性の測定基準でトレーニングセットの精度を通報することができる。例えば、患者／試料のカウントに対して、ピクセルのカウントに対して、および特徴のカウントに対して精度を通報する。さらに、統計的測定基準とデータセット属性から構成されるグラフを用いた通報を生成することができる。このような通報において、注釈および画像のソースを含むデータソースを表し、それを提供することにより、アルゴリズム、モデルおよび他の分析を利用して、通報された価値の出力に関して内容とピクセル水準の位置、および寄与と請求を詳述することができる。
【０１５５】
本発明のいくらかの態様によれば、モデル、アルゴリズム、注釈、およびトレーニングおよび／または試験セットに、認証ソースを用いて、ラベルを貼るおよび／またはブランド名を付けることにより、結果と請求の有効性に追加の重みを与え、かつ、例えば画像の分類または集合の精度における出力信頼水準である出力の利用を指示することができる。さらに、注釈をつけたデータをレファレンスとして提供することにより、ユーザは出力を、未確認の試料の分類または試料のコホート構成の特徴づけに利用するアルゴリズムのトレーニングおよび／またはモデルの構築に使用する臨床データと関連させることができる。注釈データは、名称と組織関係により重要なオピニオンリーダーを表すので、価値と信頼性を高めることができる。このように、注釈に用いるレファレンスデータの視覚的／空間的表記とラベルソースまたは試料ソースの名称関係とを組み合わせることにより、作成される予測および階級関連のソースの定量的かつ客観的実証性を提供することが可能になる。
【０１５６】
本発明のいくらかの態様によれば、試料の集合は、特定の関係および／または特性に対する管理を行うコホートとして役立つことができる。例えば、このコホートは患者、試料および／または結果の臨床試験集合を表すことができる。本発明のいくらかの態様による方法およびシステムは、試料においておよび分析のためにコホートとして集められた試料の集合内で異種を特定して複雑な組織を空間的、客観的かつ定量的に特徴づけることができる。
【０１５７】
本発明の他のいくらかの態様は具体的に、試料中で分離し得る壊死の検出に関する。本発明のいくらかの態様によれば、壊死は、所定の方法により特定可能であり、治療が原因となる細胞死に反応し得る癌細胞または結合組織の存在を含む、後の段階の病気の状態の標認点として利用することができる。
【０１５８】
本発明のさらに他の一態様は、免疫細胞の活動および／または反応、炎症性の状態および分泌物の検出方法およびシステムを含む。これらの方法およびシステムのいくらかの態様は、良性、癌および炎症性の状態の間で識別を行うために利用可能である。これらの状態は、ある病気の状態を示す隣接細胞からの分泌物、免疫細胞活動の変化、または、病気の状態および／または受けた治療に対する免疫反応などの多様な原因を有し得るためである。
【０１５９】
本発明のさらに他の一態様は、腫瘍の微環境の特徴および検出に関する。微環境は頻繁に、患者の療法の的を絞る上で重要であり、化学変化の検出に利用する場合には、薬種の立案、臨床試験の評価、および療法に対する反応の評価を支援することができる。同様に、例えば、試料内の腫瘍の微環境は予後の状態を示すことができる。本発明のいくらかの態様による方法およびシステムは、このような微環境の特徴に感度が良い。
【０１６０】
本発明のさらに他の一態様は、病気の状態、組織の類型およびスペクトルシグネチャーのデータベースまたは他のリポジトリからエクスポートされるピクセルの注釈の改良に関する。上記データベースまたは他のリポジトリはそれ自体により、その後の分類、トレーニングおよび試験データセットのための情報ハブとして役立つことができ、例えば、予測、相関性および通報を作成するために利用できる。
【０１６１】
本発明のさらに他の一態様は、ＩＲスペクトルデータを適用する際の試験方法およびシステムに関する。このような試験および分析する方法およびシステムは、複数の水準で適用することができる。これらの水準は、ピクセル（最低位）、病気の類型または亜類型（中位）、および試料全体および画像全体（最高位）を含むことができる。未確認の試料を１つまたは全水準で比較することができる。比較方法およびシステムは、例えば、アルゴリズムおよびモデル（アルゴリズムの集合）を用いて、および／または相関性分析（例えば、クラスター分析）により実行することができる。
【０１６２】
本発明のさらに他の一態様は、分類性能の関数として、（例えば、ビニングおよびアンビニングにより）増加または減少させたスペクトル解像度を提供する方法およびシステムに関する。いくらかの態様では、スペクトル解像度は性能を向上させる可変要因として役立つ。例えば、ノイズに対する信号を高めながらスペクトル解像度を減少させることにより、予測マシンのアルゴリズムのトレーニングを行うか、もしくは相関性分析で利用するか、どちらか一方のために分類データセットを改善する方法を提供することができる。この例では、この方法を第２のデリバティブ分析に適用させることにより、特徴の表記を最適化し、最小限の数の特徴を確立するために利用する実用的なデータセットを提供する。さらに未補正のデータも（第２のデリバティブ分析に対立するものとして）、同様の方法で利用可能である。
【０１６３】
本発明のさらに他の一態様は、最小限のピクセルカウントを確立することにより、性能を最適化してコンピュータ操作の時間を最小限にする方法およびシステムに関する。より最適なデータセット（例えば、好ましいコスト、時間および結果を達成するデータセット）の達成に対する他のアプローチは、必要とするピクセル数を最小限（例えば、全体の量よりも少ない量）にすることを伴うことができる。例えば、一例としての分析では、２万個のピクセルよりもむしろ、２千個のピクセルの使用で、十分に分析性能の安定状態を作り出すことができる。さらに、最適化の判定およびデータの品質を視覚的に表記して通報の一部として含めることにより、ユーザが受信する予測および分類結果の信頼性がさらに高まり、性能の向上を実現することができる。
【０１６４】
本発明のさらに他の一態様は、ＩＲスペクトルシグネチャーの利用を含み、多重のおよび他の形態では独立した「ゴールドスタンダード」を横切る関係構造において「キーフィールド」として働く。ＩＲデータセットは、化学および生化学の画像に対応するもので、相関があるものとして標認点および「ゴールドスタンダード」画像を用いて空間および特徴のドメインにおける予後およびデータマイニングのために、適用させることができる。例えば、ゴールドスタンダードは、Ｈ＆Ｅ、免疫組織化学（ＩＨＣ）、原位置ハイブリッド形成（ＩＳＨ）、および／または局所レーザー顕微解剖（ＬＭＤ）を含むことができる。このようなゴールドスタンダードＩＲデータセットは、ゲノムおよび蛋白質の分析、分子の分析および空間的に解像するＭＡＬＤＩに対する入力として役立つことができる。リバースマッピングを実行して、非空間的分析（次世代のシーケンス決定、ＰＣＲおよび他の分子の試験）の結果を作成することができ、その結果と領域を試料にマッピングすることにより当初得られたＩＲピクセルとを関連づけることによって、空間的通報を得ることができる。
【０１６５】
本発明のさらに他の一態様では、製薬の研究、薬剤の開発、臨床試験の管理および結果の分析のための主要な研究フォーマットとして、ティシュー・マイクロアレイ（ＴＭＡｓ）を利用することができる。ＴＭＡｓを利用することの利点は、多数の病気の状態、患者、および／または、１つのスライド上の試料に適用可能であることを含むことができる。このような方法を適用することにより、仮想のＴＭＡｓ（仮想の画像および結果のアレイ）を作成するために用いるデータベースから抽出されるデータセットを通じて類似性と相違性を分析するために、大きなコホートを迅速に分析することができ、かつ、そのコホートを試料自体および試料相互の分析に（例えば、米国特許出願第６２／２０４，３４０号に記述された方法およびシステムを用いて）利用することができる。さらに、例えば、異種および組織の複雑性が要因となる多数階級の分析における変数に対して重みを適用することができ、重要性重みづけを適用させることにより、感度および特異性の要因の効果を減じる、もしくは重要視することができる。このアプローチは、例えば、正または負の値を適用することを含むことにより、精度の計算および／または通報された結果における一定の結果を含むもしくは除外することを指し示すことができる。
【０１６６】
本発明のさらなるいくらかの態様では、データマスターレファレンスを作り上げるための特徴、および／または、１つのプラットフォームから他のプラットフォームに、１つのマシンから他のマシンに、または異なる時点で同一のマシンからデータセットを同等にすることを可能にする相関性／変換性アルゴリズムまたは他の機能を含むことができる。それにより、試料内および試料間での病気の状態、類型および組織の特徴の臨床的表記を定義または記述するのに用いるためのＩＲシグネチャーの標準化ができるようになる。例えば、臨床の意思決定に影響を与えるために試料から取得されるＩＲ健康指標を、独立した可変プラットフォームおよびマシンを標準化して作るための基礎として利用することができる。これに関して、上記方法およびシステムは、プラットフォーム（個別の計器供給者の作成およびモデル）およびデータを取得するために使用するマシンから独立した計器データを作るための多様な特徴を含むことができる。上記方法およびシステムはさらに、通常の使用および経年劣化により１つの計器を交換する場合など、性能パラメータを設定する、かつパラメータの変化を通じて容易に対処できないであろう変更に対して調節を行うために使用するフィードバックを提供することによって、当該計器上のデータの品質を維持するために利用することができる。
【０１６７】
一例としての実施態様では、レファレンス標準は現今では、ガラス基板上に沈積された金コーティング上に沈積されるParalyne-Cの利用であることが注目される。この基板は、適用可能な実験室の条件に適切な任意の材料から成る。例えば、当該基板は金属で形成することができる。その代わりに、スペクトルシグネチャーの再現性がレファレンスの本来の特性として達成される限りは、生体材料または他の合成材料を使用してもよい。
【０１６８】
他の利点の間で、出力に影響を与える検出器の技術の相違点を、このような方法およびシステムにより提示することができる。一例としての実施態様では、上記標準化の方法は以下のものを含む。１）データ取得；２）マシンの特定空間的データの取り扱い；３）未補正データの準備および／または前処理されたデータの準備；４）データベースまたは他のデータリポジトリに追加されたデータ；５）第１のソースからのデータが、既知のパラメータを有する第２のソースから得られる当該データの形式に類似するように、標準化または他の形態では調節するように適用されたデータ互換性機能；６）データ類似性の測定基準の計算（例えば、二値の相関性、クラスターメンバーシップの実証性など）；７）通報／自動の受入／拒絶の生成；および８）試料の分析などにおける調節されたデータの使用可能。
【０１６９】
本発明の上記態様の特徴のさらなる例として、データ互換性機能は、標準レファレンス・データセットを用いて、プラットフォーム／マシンＡおよび使用されるプラットフォームマシンＢに対するデータセットＡおよびＢから派生させることができる。データ互換性機能を適用することによりマシンＡからのデータをマシンＢによって作成されるデータに類似するように調節した後に、当該データをデータ分析のために結合または組み合わせることができる、および／または、その逆もまた同様である。これに関して、データ変換性能を実証するために二値の比較を適用することができる。さらに、適切な互換性機能によって、プラットフォームおよびマシンの非線形および線形の効果を取り扱うことができる。本発明のいくらかの態様によれば、上記方法およびシステムの多様な特徴に応じてデータ互換性機能を用いることによって、プラットフォーム、マシンおよび試験所を横断して広範囲の採用、利用および結果の再現性を達成することができる。このような採用は、例えば、分析する生体試料に独立したマシンおよびプラットフォームに帰することができる局所的分散を特徴づけるために用いる、レファレンスのスペクトル標準を利用することにより可能になる。さらに、例えば、不釣り合いの計器のプラットフォームとマシン間に画像を登録および挿入することを含む上記方法およびシステムによって、解像度の差異などの他の光学的要因を同様に提示することができる。
【０１７０】
上述した多様な特徴に鑑み、本発明のいくらかの態様による以下に示す一例としての実施態様と、試験結果とが、壊死の分析に関する特徴に対して注目される。ＳＨＰ機能のメカニズムは、細胞の生化学成分の生物物理学および分光特性から理解することができる。すべての分子は、小さな無機あるいは極めて大きな生化学成分であろうと、予測可能かつ完全に理解される様式で赤外線放射に反応する。赤外線放射は、特定の赤外線「カラー」（波長）で分子の振動により吸収されて、その分子の特定の「指紋」である、かなり複雑な「赤外線スペクトル」を作り出す。収集された赤外線スペクトルは、個別の細胞または組織のピクセルを形成するので、全分子の個々の指紋スペクトルの重ね合わせである。
【０１７１】
赤外線スペクトルの生体分子の特徴は、配座（形状）、水和、酸化状態および多数の他の物質的作用の影響を受ける。蛋白質に関しては、例えば、同一の蛋白質は、その蛋白質が異なる二次または三次構造で見られた場合、すなわち、当該蛋白質が変性、沈降または水和／脱水された場合には、異なる赤外線スペクトルパターンを呈することは周知である。細胞枯死および壊死では、蛋白質はその天然の配座から展開し、つまり部分的に展開した蛋白質は略βシート構造の集合体を形成する傾向があり、沈降したり不溶性になる傾向がある。天然の蛋白質構造から展開した集合体に変化することで、上記赤外線スペクトルパターンに極めて大きな変化がもたらされるので、この変化は容易に観察される。したがって、ＳＨＰは壊死検出用の高感度手段である。
【０１７２】
ＳＨＰによって検出可能な病気の他のスペクトルマーカーは、代謝の変化、または脂質または粘液分泌の変化などに対処する必要があり得る。そのような変化は、上記赤外線スペクトルの複数の領域で観察される。例えば、ムチンなどの炭水化物の代謝産物および糖蛋白質は、その蛋白質の主要連鎖のそれらから十分に分離された振動を有する。これらのシグネチャーのすべての内で、上記蛋白質スペクトル領域の変化がＳＨＰにとって最重要である。この重要性は部分的に、蛋白質が断然豊富な細胞成分であり、細胞と組織の乾燥重量の約６５％を構成するという事実のためである。さらに、そのような蛋白質構成の変化により、上記赤外線スペクトルの蛋白質特定帯域で観察されるスペクトルパターンが変化する傾向がある。図９を参照すれば、異なる組織階級の中赤外線スペクトルのいくらかの例を提供している。図９において、一番上の曲線は表層扁平上皮組織を反映し；中央の曲線は繊維結合組織を反映し；および下の曲線はβリンパ球を示す。これらの３つのスペクトル曲線は、明確にするために吸収率（Ｙ）軸に沿ってオフセットしてある。
【０１７３】
特に、蛋白質の「アミドＩ」振動は、その赤外線スペクトルの約１６５０ｃｍ−１（６．０６μｍ）で観察されるが、蛋白質構造の最も感度が高い指標である。図９に示すスペクトルのプロットでは、吸収される光量（上記「吸収率」）が波長の逆数（または「波数」）に対して座標軸上に曲線で表示され、ｃｍ−１などの長さの逆数単位で測定される。図９で「蛋白質アミドＩ」と表記されたスペクトル領域は、図９に示す３つの組織の類型に関して類似したスペクトルの特徴を呈しているが、α螺旋、βシート、旋曲、および乱雑な他の螺旋構造の４つの主要蛋白質配座に関しては全く異なる特徴を呈している。この配座の感度は、個々のペプチド結合の長い範囲の双極結合（そのペプチド結合の略Ｃ＝０の結合伸縮動作）によるものであり、蛋白質の外面的形態の変化に感度の良い（「励起子」状態として知られる）高度に非局在化した振動状態を作り出す。
【０１７４】
図９は、複数の異なる組織の類型の典型的な赤外線スペクトルを描写している。一番上のトレースは、Ｃ-Ｏ伸縮およびＣ-Ｏ-Ｈ変形動作のために、１０００と２０００ｃｍ−１の間に３つの急激な吸収ピークを呈するグリコーゲンを蓄積すると知られる扁平上皮組織の表層からのものである。これらのピークは、上記蛋白質のスペクトルシグネチャー上に重ね合わせられ、「蛋白質アミドＩを」と「蛋白質アミドＩＩ」領域からなり、２〜３つのピークはしかるべき蛋白質の副次的群である。
【０１７５】
図９の中央のトレースは、結合組織の赤外線スペクトルを描写しており、コラーゲンのスペクトルの特徴により特色づけられおり、繰返しPro-Pro-Xxxシーケンスの三重螺旋状蛋白質である。コラーゲンは、そのスペクトルを第２のデリバティブに変換することにより（以下を参照）さらに向上させることができる、１０００と１２５０ｃｍ−１のスペクトル領域内で極めて特徴的な赤外線吸収パターンを呈する。最後に、一番下のトレースは、Ｂリンパ球などの代謝的に高度に活性化した細胞の赤外線シグネチャーを示し、その他のトレースで観察された上記蛋白質のピークに加えて、顕著な核の特徴を呈する。一般的に、組織の類型間のスペクトルの相違は、図９に示すものよりもはるかに小さく、検出および判断のために数学的手順を必要とする。上述した壊死を除いて、細胞が正常な状態から癌の状態に移行するときに、その細胞内で大きな配座の変化が生じる可能性は小さい。しかし、異なる構造上のモチーフを有する蛋白質の存在量は変化する可能性があり、蛋白質の研究が明らかになるにつれて、赤外線分光法によって、全蛋白質構成のこのような変化がサンプリングされている。スペクトル測定の感度を向上させるために、観察されたスペクトルを第２のデリバティブに変換することができる；このプロセスは上記ピークの幅を急速に小さくして、肩状部および屈折部の外観を改善する。このように、蛋白質構成に微細な変化を検出することができる。これらの構成の変化は一般的に、赤外線分光法による、ただ１つの蛋白質の上下調節に関連づけることはできないが、それら変化はむしろ、上記全細胞構成の断片を含有する上記スペクトルエンベロープの変化、およびそこでの変化によって現れる。
【０１７６】
したがって、ＳＨＰは、蛋白質、代謝およびゲノムの変化に対する別個のスペクトル「帯域」において、細胞または組織スポットの平均的な構成変化の統合した観察を提供する。正常な組織の類型の間、および正常組織と癌組織の間における上記スペクトル変化は、スペクトル情報を階級指標として利用するために、ディコード化する必要がある。原則として、このディコード化は、複数のアプローチのいずれかにより実現できる。１つのアプローチは、明瞭に定められた癌の類型を有する領域を選択することにより、例えば、癌のレファレンススペクトルを定め、かつ任意の未確認試料のスペクトルをすべての癌のレファレンススペクトルに対して連続的に比較して当該未確認試料のスペクトルを分類することを含んでもよい。そのようにして一致したレファレンススペクトルを分類結果として決定する。他の１つのアプローチでは、観察したスペクトルを、複数の蛋白質、核酸、糖質などのいくらかの「基礎スペクトル」の組合せに分解することを含んでもよい。この方法では、そのスペクトル分解の際のレファレンンス合成スペクトルの脱落は、予想不可能な誤った結果を生み出し得るという問題がある。他の一例としてのアプローチでは、自己学習の数学的アルゴリズムのトレーニングを行うことにより、繰返し発生するスペクトルの変化を見つけて、それらの変化を病気と関連づけることができる。このアプローチは、以下にさらに詳細に記載する。この方法では、それらのアルゴリズムによって、上記所望の結果に相関させた重要なスペクトルの相違に対してトレーニングスペクトルがスキャンされるという利点がある。当該結果との相関性が低いスペクトル領域は無視してもよい。当該アルゴリズムのトレーニングを慎重に行い、マシン学習および生命情報工学の確立したルールを適用させることによって、高い信頼性で高い再現性のアルゴリズムを確立することができる。
【０１７７】
本明細書に記載した分光法の研究はすべて、赤外線放射に向けて反射するが、可視光線に対してほぼ完全に透過する「低放射率」（low-e）のスライド上で（例えば、Kevley Technologies, Chesterfield, OHを参照）実行した；したがって、赤外線データ取得と適切な染色後に古典的な組織病理学用の可視画像取得の両方のために、同じ組織切片を使用することができる。それらの可視および赤外線画像が当該同じ試料から得られたという事実により、２つの画像を高精度で登録することができる。この行程は、この例としての方法におけるスペクトルの特徴の高精度注釈のために必要である。スペクトルデータ取得に用いるスライドは、使用していないとき、標準的な手順を用いてパラフィンを除去し、デシケーターに維持してもよい。
【０１７８】
赤外線スペクトル画像は、図１０に示すように、「ハイパースペクトル・データセット」または「スペクトルの超立方体」として取得した。各組織試料は概念上、数千個の個別ピクセルに分割されて、寸法は端縁で約６．２５μｍである。各ピクセルから、全赤外線スペクトルを約２．５μｍ（４０００ｃｍ−１）と１４．１８ｇｍ（７００ｃｍ−１）の間の波長範囲内に収集することができる。したがって、直径約１．８ｍｍの組織スポットの上記未補正のスペクトルの超立方体は、１０万個近くのピクセルスペクトルを含み、それぞれが２ｃｍ−１の一定の横座標間隔に１６５０個の強度データ点を含有することができる。これらのスペクトルベクトルのうちで、８００と１８００ｃｍ−１の間の上記「指紋」領域を利用して、例えば、組織の分類を行うことができる。
【０１７９】
各組織スポットに対する赤外線スペクトルの超立方体を、画像化赤外線顕微分光計（PerkinElmer (Shelton, CT, USA) model SpectrumOne/Spotlight 400）を利用して収集した。この計器は、１６個のエレメントの低温学的冷却ＨｇＣｄＴｅ検出器アレイを含む；したがって、１６個のピクセルからのスペクトルを同時に収集した。データの取得および格納は、各組織スポットに対して約１時間を要する。顕微鏡の光路を含む当該計器全体は、空気中の水蒸気の干渉を減少させるために、乾燥（−４０°の露点）空気で浄化した。
【０１８０】
赤外線データの取得後に、ヘマトキシリン／エオシン（Ｈ＆Ｅ）および標準化および認証された方法（図１１を参照）を利用して、上記組織切片を染色した。カバースリップの設置後に、リニアステッピングモータを有するコンピュータ制御した顕微鏡載物台を具備した顕微鏡（Olympus (Center Valley, PA) BX51）（解像度は０．１μｍ）を使用して、その組織切片の画像化を行った。画像は、高解像デジタルカメラ（Qimaging (Surrey, BC, Canada) model QICAM）を使用して撮影した。上記顕微鏡は、ソフトウェア（Media Cybernetics (Rockville, MD, USA) Image Pro Plus）を使用して操作した。上記組織スポットを倍率２０倍で画像化して、病理の判断のために十分に高度の空間的解像度で、大きなモザイク模様ビジュアル画像のデータファイルを作成した。視覚および赤外線による顕微鏡検査のためのスライドの位置の登録は、３つのレチクルを具備した空間的に設計および製造されたスライド保持器に、上記スライドを載置することにより補助した。特定の顕微鏡テーブルの当該レチクルの位置を、０．１ｍｍの精度で読み取って記録した。
【０１８１】
上記組織スポットはそれぞれ、約１０５の個別のピクセルスペクトルを生み出し、次のように前処理した。第１に、４つの個別のピクセルスペクトルをより良好なＳＮ比の１つの新しいスペクトルに共に付加することによって、ハイパースペクトル・データの立方体のサイズを指数４により小さくしたが、より大きなピクセルのサイズは、端縁で１２．５μｍである。その結果として得られた組織スポット当たり約２万５千個のピクセルのセットを、（位相補正アルゴリズムによって）ノイズ、水蒸気および共鳴Mie(R-Mie)散乱などの寄与を混同させるために補正した。蛋白質存在量の特定の変化に対する分光方法の感度を向上させるために、広範な、頻繁に構造化されていない未補正のスペクトルを第２のデリバティブに変換した。このプロセスは、スペクトル帯域の半分の幅を減少させることにより、異なる腫瘍の類型の分類能力のために提供する、さらに良好な特色のあるパワーを提供できるものとして知られている。これらの第２のデリバティブスペクトルは、ＳＨＰの実験で得られる主要情報であり、考慮中の課題は、上記スペクトル情報の上記病理診断とのディコード化および相関性である。
【０１８２】
上記組織スポットのそれぞれに対して前処理したハイパースペクトル・データセットを引き続き、階層クラスター分析（ＨＣＡ）により擬似カラー画像に変換した。このアプローチは、データセットで繰返し発生するパターンを抽出する方法を提供する；この特定の適用では、ＨＣＡを利用して、上記データセットを高度のスペクトル類似性および均一性を有する群に区分し、これらの群を擬似カラー表示として提示した。図１１では、組織スポットの典型的なＨＣＡに基づいた擬似カラー画像（中央の縦列）を示しているが、左側の縦列は、それに対応する染色した組織スポットのビジュアル画像を示す。中央の縦列のＨＣＡ画像では、同じ色の領域は類似スペクトルを表す。図１１の視覚による検査は、ＩＲ擬似カラー画像とＨ＆Ｅ染色画像の間の空間的一致が直接に現れている。この一致は、そのビジュアル画像をより高倍率にすれば、さらに明白になる；図１２は、図１１の上段で示したＡＤＣ試料の一部の拡大図を示す。図１２では、赤外線擬似カラーマップの赤色領域は、上記Ｈ＆Ｅ染色ビジュアル画像でピンク色に見える結合組織に富んだ組織範囲を表す。これらの赤色領域は、以下のさらなる検討を通じて、注釈行程におけるＡＤＣ組織階級から除外した。
【０１８３】
上述の前区分行程は、病理医師からのいかなる入力も必要としないという意味で、完全に非管理式であることに注目すべきである。上記ＨＣＡ画像は、スペクトルシグネチャーを利用して組織構成の相違を検出するために赤外線スペクトル画像化の本来備わっている能力を表す。上記方法のこの時点では、診断情報は赤外線画像から利用できず；診断および／または予後の能力実現するために、明確に定めた正常な組織の類型と病気の状態の領域は、図１１に示す画像から特定できる。次に、これらの領域と関連づけられたスペクトルは抽出され、アルゴリズムのトレーニングを行うことによりスペクトルの特徴を病理診断と関連づけたデータベースに入力できる。この行程を「注釈」と呼び、さらに詳細に以下に記載する。引き続いて、上記病気特定スペクトルシグネチャーの発生に対して、未確認のデータセットを分析しできる。
【０１８４】
注釈プロセスは、上記Ｈ＆Ｅ染色ビジュアル画像からの明瞭に割当て可能な組織範囲を、上記擬似カラー赤外線画像の対応する領域と相関させ、そのスペクトルを当該赤外線画像の選択領域から抽出できる。このために、上記組織の特徴がなお認められるが、上記ＨＣＡクラスターに対応するカラー背景で表示されるように、画像登録方法を利用して、当該可視および赤外線画像の半透過オーバーレイを（例えば、自動的に）作成できる。この操作を、上記組織マイクロアレイスポットまたは上記大きな生検組織切片に対しても、等しく良好に実行できる。上記クラスター内で、病理医師などの専門家は、病気または正常な組織の類型の最も典型的に組織学的領域を表す領域を選択してもよい。各範囲を病気の状態または組織の類型を特定したコードでタグを付けてもよい。この結果を図１１の右側の縦列に示す。図１１では、ＡＤＣを表して病理医師が選択した領域は紫色で示され、その選択した壊死組織領域は緑色で示されている。上記ＳＣＬＣ試料において、その注釈をつけたＳＣＬＣ領域は黄色で示されている。その注釈ソフトウェアは、病理医師が選択した各隣接した範囲は１つのクラスターのみに対応し、１つの選択領域内の大多数の割当てに一致しなかったピクセルを削除することを確実にする。図１１の選択領域の数は注釈組織スポットに対して典型的であり、各組織スポットに対して、平均で約１４００個のピクセルスペクトルを生成し、これは約３５０個の細胞に対応する。この後の評価は、細胞のサイズの概算（直径が約２５μｍ）および上記集合させたピクセルのサイズ（端縁で約１２．５μｍ）に基づいたものである。
【０１８５】
約５５万個の注釈ピクセルのデータセット（以下の表Ｉを参照）では、各ピクセルスペクトルは独自に定められ、上記組織マイクロアレイ名（例えば、ＬＣ７０６）、特定の切片、行と列により特定される個別の組織スポット（例えば、Ｃ３）および当該ピクセルスペクトルの座標までトレース可能である。この例では、その座標は、当該ピクセルＸ，Ｙアドレスおよびピクセルのサイズにより独自に定められる。そのピクセルＸ，Ｙアドレスを、上記スライド保持器のレチクルの位置に対して参照した。各注釈ピクセルスペクトルをさらに、その病理診断を特定したコードでタグを付けた。したがって、任意のピクセルスペクトルは、再配置されてトレース可能で、注釈のために利用したビジュアル画像の当該対応する領域と比較することができる。
表Ｉ．全データセットのピクセルスペクトル数、処理されたスペクトルおよび注釈をつけたスペクトル
スペクトルの総数：〜３９×１０６（３８８スポット、〜１００，０００スポット当たりのスペクトル）
処理されたスペクトル：４×１０６ピクセルスペクトル（２×２ピクセル平均化およびブランクピクセルの削除）
注釈をつけたスペクトル：５．５×１０５スペクトル
注釈領域：９．３×１０３注釈領域
注釈領域／スポット：２４領域／スポット（平均）
ピクセル／注釈領域：６０ピクセル（平均）
主要な組織の類型：１６８（５４悪性、１１４正常な階級）
【０１８６】
一般に、注釈を行う病理医師からの支配的な診断は、本発明による方法を用いて得られた診断と一致する。上記注釈は、１６０個以上の階級のピクセルスペクトルを生成し、それらは引き続き、グラフ分割方法体系を利用して、類似性分析により２６個の主要な組織の類型／病気の階級に組み合わせた。これらのグラフは、当該階級のどれが密接に関係し、階級間のつながりを最小限にすることによって、それらの階級をより大きな群に組み合わせることができることを明示している。これらの群は、本明細書では、Ａ群（１０個の正常な組織の類型）；Ｂ群：（壊死性ＡＤＣ、壊死性ＳｑＣＣおよび角質表皮真珠）；Ｃ群：（ＳＣＬＣおよび壊死性ＳＣＬＣ）；Ｄ群：ＳｑＣＣ（３等級）；およびＥ群：ＡＤＣ（８亜類型）と呼ばれる。
【０１８７】
すべてのコンピュータ操作を、６４ビットのWindowsのオペレーティングシステムを実行して、１２コアのIntelのプロセッサーおよび５６ギガバイトのメモリを具備したDellのワークステーション上で実行した。このワークステーションは、２０テラバイトのハードドライブ・スペースおよびクラウドバックアップを有するサーバーに接続させた。すべてのコンピュータ操作は、本発明のいくらかの態様により作成したスクリプトを使用して、ＭＡＴＬＡＢバージョンＲ２０１３．ｂ（The Mathworks, Natick, MA）において実行させた。このスクリプトおよび入力データセットは、実行した「学習」のそれぞれに対して実現させ、各学習を別個の目的、結果および寄与する下位セットにより定めた。
【０１８８】
利用する最終アルゴリズムおよび手順の最も顕著な特徴を以下にまとめる。
・ 分類タスクのためにサポートベクトル・マシンを使用したが、高い再現性およびより容易に理解できる機能モードを有するためである。
・ 分類のために（８００〜１８００ｃｍ−１の範囲をスキャンする）５０１個の第２のデリバティブのデータ点のスペクトルベクトル全体を使用した。８００ｃｍ−１未満の範囲はその全体の精度に寄与しないので無視した。特徴の選択（すなわち、８００〜１８００ｃｍ−１の範囲における一定のスペクトルの特徴の削除）は、分類精度を低下させたので実行しなかった。
・ アルゴリズムのトレーニングのために、病気の類型または組織の類型階級ごとに２０００個のピクセルスペクトルを無作為に選択した。さらに多くのピクセルスペクトルを使用しても、分類精度は改善しなかったが、コンピュータ操作の時間はかなり増加した。上記階級の１つにおいてスペクトルが２０００個よりも少なかった場合には、「オーバーサンプリング」を適用した；オーバーサンプリングでは、より大きな階級のスペクトル数を減少させること（「アンダーサンプリング」）よりもむしろ、トレーニングセットにおいてスペクトルを繰返し使用した。
・ 最終のＳＶＭでは、ラジアルカーネルまたはベイシス機能（ｒｂｆ）を利用した。２つのパラメータである「c」（誤分類による誤差に対する損失の重み）および「γ」（上記ラジアルベイシスカーネルの幅）の最適化は、γを０．００００６１（２１４）から０．０３１（２−５）に、および、ｃを０．０６２５（２−４）から３２（２５）に独立して変化させることにより行った。このアプローチの結果、最適化ＳＶＭとなり、上記一覧にした５つの主要な階級における約１９０，５００個のトレーニングスペクトルと４８，６００個の試験スペクトルからなるベンチマークのデータセットに対して９２．４±０．８５％の精度を生み出した。上述の中黒で指し示すように、それらのデータセットから１００００個のスペクトルを無作為に選択した；繰り返したトレーニング／試験のプロセスは、予想される信頼性間隔限度内に存在することが判明した結果を生み出した（以下のさらなる検討を参照）。
【０１８９】
信頼性間隔（ＣＩ）は、次のようにコンピュータで計算した。１００００個のトレーニングスペクトルを上記全トレーニングデータセットから無作為に選択することによって、１０個の独立ＳＶＭトレーニングおよび試験のランを実行した。これらの１００００個のトレーニングスペクトルは、階級当たり２０００個のスペクトルを有する上記対象とする５つの階級（ＮＯＲ，ＮＥＣＲ，ＳＣＬＣ，ＳｑＣＣおよびＡＤＣ）から選択した。当該２０００個のスペクトルに寄与する患者数は、３０人から１３５人まで変化するが、トレーニングセットのサイズは、一定に１０，０００で保持した。このシミュレーションの結果を図１３に示す。その全体の精度は、予想したように、当該トレーニングセットの患者数が増加するにつれて、約８５％から９０％を超えて上昇し、１０個の独立ランに対する精度のばらつき度は指数約５で減少した。分析の方法によって、Ｃｌｓをさらに取得し、上記シミュレーションと極めて良好に一致した。
【０１９０】
図１３は、本発明のいくらかの態様による、トレーニングセットにおける患者数の関数として精度および信頼性の間隔のシミュレーションのグラフを示す。このグラフの各マークは、指し示した上記患者数から無作為に選択した１００００個のピクセルスペクトルに対する１つのトレーニング／試験の結果を表す。
【０１９１】
上記シミュレーションの結果はさらに、上記注釈方法が頻繁に各注釈スポットに対して数百または数千の個別のピクセルスペクトルを生成し、組織の均一性および患者間の分散の代表的なサンプリングを作り出すことを示唆する。この結果は、患者当たり１つのデータ点を生成する他の癌診断方法と対照的であり、ＳＮＰでは、数千個のデータ点を各患者に対して作成する。
【０１９２】
最後に、標準的ＳＶＭと確率に基づいたプラットＳＶＭの両方を利用して、上記データを分析した。後者では、その分類によって、１つのピクセルが約９０％の確率で階級Ａに属する確率限度（例えば、０．１と０．９）を通報するが、１つのピクセルが約１０％未満の確率であれば、階級Ｂに属する可能性が（約９０％の確率で）最も高い。０．１と０．９の確率の間のピクセルは「分類不可能」とみなされる。このアプローチは、分類したピクセルスペクトルの総数を減少させるが、その残りが正確に分類される確率を上昇させる。
【０１９３】
本研究の全体的目標は、正常（ＮＯＲ）と病気にかかった組織間の高信頼性識別、壊死性（ＮＯＲ）と癌性組織間および小細胞肺癌（ＳＣＬＣ）と非小細胞性癌（ＮＳＣＬＣ）間の識別の確認を含む。さらに、後者の範疇は、それら自体が複数の等級および／または下位階級を有する扁平上皮細胞肺癌（ＳｑＣＣ）と腺癌（ＡＤＣ）に分類された。
【０１９４】
上記スペクトル階級内の異種は、図１４Ａおよび図１４Ｂの検査により理解できる。図１４Ａおよび図１４Ｂは、所定のスペクトル階級における全スペクトルベクトルに対する主成分分析（ＰＣＡ）「スコアプロット」（左側の表示）、および、これと同じ情報であって、各患者に対して約９５％信頼性の楕円とこの楕円の中心点で表したものを表す。明らかに、この階級に関して、１人の患者は、他の７人の患者と比較して全く異なるスペクトルの特徴を呈する。その中心から離れた１人の患者がＳＨＰにより検出される多少異なる病気に関するプロフィールを表しているか、もしくは、上記注釈が２つの異なる病気の段階を同じ階級に設定したのかどうかは明確ではなかった。
【０１９５】
良好でないＳＮ比を有するピクセルスペクトル（図１２のＮＣＡプロットにおける黒色領域として示す）の削除は別にして、すべてのスペクトルをトレーニングおよび認証下位セットに含めたが、以下の補足説明では、１つの組織の階級において、それを分析可能にする前に、少なくとも３人の患者および４００個のピクセルスペクトルを標本として用いることが必要とした。
【０１９６】
約５５０，０００個の注釈をつけたピクセルスペクトル（表Ｉを参照）のうちで、１７３人の患者から２１９，４２２個が上記トレーニングセットに、および１９６人の患者から２５６，７２９個が上記試験セットに存在した。これらのピクセルスペクトルのうちで、２１６，７６７個が上記階級において十分な患者／ピクセルを標本として用いた２６個の亜類型に（上述の判定基準を参照）、および２４６，７２５個が上記試験セットに存在した（表ＩＩを参照）。上記トレーニングおよび試験セットの両方が注釈をつけた領域からであり；すなわち、先に記載したように、上記盲検法による試験セットからのデータが処理されて注釈をつけられたことに注目すべきである。しかし、これらのデータは、当該データが過度に適合することを避けるために、上記分類アルゴリズムのトレーニングプロセスでは決して使用しなかった。上記分類の精度を評価可能にするために、上記盲検法によるデータセットも同様に処理して注釈をつけた。
2018502275.tif 000003
【０１９７】
上記一例としての実施態様のこのデータセット分析するために、３つの異なるアプローチを利用した。１つのアプローチは、本明細書では「ピクセルに基づいた試験」と呼び、上述のように、アルゴリズムのトレーニングを上記２６個の下位群のそれぞれからの２０００個のピクセルスペクトルで行った結果、上述の一覧にした組織の類型の５つの主要階級（群Ａ〜Ｅ）になった。それらの２６組織階級の１つのスペクトル数が２０００個未満の場合に、上記最終アルゴリズムの検討で記載したように、オーバーサンプリング方策を適用した。この試験は、当該注釈をつける医師によって言い渡された診断と、上記試験セットで患者からのすべての注釈をつけた範囲との全域にわたる一致のサンプリングを行う。
【０１９８】
上記分析の２番目のアプローチは、本明細書では「フルスポット試験」と呼ぶ。この試験では、上記ＳＨＰ診断と全スポット診断の一致を判定した。ここでは、上記支配的なＳＨＰ癌予測が上記病理診断と一致しなければならないように、かつ、少なくとも４００個のピクセル（１００個の細胞）がＳＨＰにより検出されて上記診断に一致しなければならないように判定基準を設定した。したがって、この試験は、ＳＨＰが癌性試料を見落とすことなく、主要な癌の類型を適切に診断することを確実にした。
【０１９９】
最後のアプローチは、上記「フルスポット試験」からの結果を画像に基づいて表現することであり、各患者試料に対する注釈をつけた領域間の一致と、本明細書においてさらに検討される「ラベルを貼った画像」によって、上記ＳＨＰ予測とを比較した。
【０２００】
この試験を、上記２６個の下位群の５２，０００個のトレーニングスペクトルの異なる無作為の選択で１０回実行した。（上記試験セットのスペクトルを分類するために、各トレーニングモデルを使用することにより確立した）均衡精度は、上記連続的なランに対して約１％未満で変化し、上記トレーニングスペクトルがデータセット分散のサンプリングを十分に行うことを指し示した。次に、上記２６個の下位群の結果を上記主要な５階級に組み合わせたが、その結果を表ＩＩＩに示す。
2018502275.tif 000004
【０２０１】
上記均衡精度分類の平均は８７．２％である。不一致の主要なソースは壊死の階級のようであり、それは特にＳＣＬＣおよび壊死を有する試料の場合に感度が低く、そこではＳＨＰは多数の壊死性ピクセルをＳＣＬＣと診断した。この結果は、内部が深刻な低酸素症を呈し得る充実性腫瘍において、一方は壊死と他方は壊死を有するＳＣＬＣとの間の対比はどれほど鮮明に引き出され得るかという疑問を提示する。
【０２０２】
上記平均均衡精度は、さらに上述で検討したプラットＳＶＭアプローチを実施することにより実質的に改善できる。（そのプラット閾値を０．７５に引き上げることにより）低い確率のピクセルを削除することによって、上記均衡精度を８７．２％から９１％超に改善できるが、分類したピクセル数が２５６，７２９個から２０２，５７９個に減少する（ピクセル数が１８％減少）。上記プラット閾値を０．９に引き上げると、上記均衡精度は９３．２％まで改善し、診断したピクセルが１９１，６０８個に同時に減少する（ピクセル数が２２．４％減少）。上記低い確率のピクセルは、主に２つの原因によるようである。組織の周縁部の低ＳＮ比データと、上記スペクトル分析の統計学的重要性を低減した上記組織の下位階級のいくらかにおける少ない患者数である。
【０２０３】
合計１８８個の患者試料を、その同じ患者から重複した組織スポットを除去した後で、上記フルスポット試験セットに含めた。先に指摘したように、この試験のためには、上記診断結果からの主要な診断範疇が、少なくとも４００個のピクセルがこの診断と一致するように適切に再現される必要がある。表ＩＶ〜ＶＩＩは、上記分析のいくらかからの結果をまとめる。上記全体のデータセットの大きなサイズのために、各階級から１０個のスポットのみを通報した。表ＩＶ〜ＶＩでは、以下のフォーマットを記載した。縦列１は、先に検討したような組織スポット分類を含む。その隣の５つの縦列は、ＳＨＰにより診断したピクセルスペクトル数を一覧にしており、赤色の背景は正常、緑色は壊死、黄色はＳＣＬＣ、青色はＳｑＣＣ、および紫色はＡＤＣ診断を示す。７番目の縦列は診断結果、および最後の縦列は上記ＳＨＰ／病理の相関を指し示し、そこでＴＮは真陰性、ＴＰは真陽性、ＦＮは偽陰性、およびＦＰは偽陽性の結果を示す。表ＩＶでは、例えば、試料スポットＬＣ７０１＿Ａ００１＿０４０８は、３３個のＮＥＣＲおよび７３個のＡＤＣの誤診を有し、それらは当該組織スポットにわたって無作為に散在しており、上記４００個のピクセル閾値未満であった。したがって、病理結果により、この組織スポットを真陰性と診断した。
2018502275.tif 000005
【０２０４】
同様に、表ＶはＳＣＬＣを有する１０個の代表的試料を一覧にしている。４番目の縦列は、エントリーのほとんどを含む。２番目の縦列のエントリーは、誤分類ではないが、当該病理医師が正常と診断した範囲である。ＳｐｏｔＬＣ８１１＿Ａ０７２＿０６１０は、例えば、２５８個のＮＥＣＲピクセルおよび３６９個のＡＤＣピクセルを一覧にしている；両方とも４００未満であり、かつ、そのＳＣＬＣカウントは５９５にあるので、試料をＴＰとして範疇に分ける。
【０２０５】
最後に、表ＶＩはすべての誤分類した（ＦＰおよびＦＮ）組織スポットを一覧にしている。その誤分類の総数はかなり少なく、９／１８８あるいは４．８％である；しかし、これらのうちの多数は境界域の症例である。上記ＦＰ診断、例えばＬＣ７０１＿Ａ００１＿０１０５は、ピクセルの大多数を正常として適切に特定したが、ＳＣＬＣ誤分類数（５１２個）は４００個のピクセルスペクトルの閾値を超えた。同様に、表ＶＩの３つの最後のエントリーは主要な癌を正確に特定したが、相当な大きさの断片であった壊死のピクセルを検出できなかった。この結果は、上記ＳＨＰは混合ＮＥＣＲ／ＳＣＬＣ試料を過小評価する傾向があることを示した上述の検討と一致している。さらに、表ＶＩは、壊死が混合ＮＥＣＫ／ＡＤＣの場合においても同様に、いくらかの問題点を提示することを示す。表ＶＩＩは、感度および特異性に関する上記フルスポット結果をまとめている。ここで、表ＶＩＩＡは、表ＶＩで一覧にしているすべての９個の誤分類に対する上記フルスポット試験の感度および特異性を提示しているが、表ＶＩＩＢは、当該癌を正確に特定した以上、試料ＬＣ７０２＿Ａ００１＿０１０６、ＬＣ７０２＿Ａ００１＿０３０３およびＬＣ７０２＿Ａ００１＿０５０３（表ＶＩを参照）を真陽性として含めた場合における感度および特異性を一覧にしている。
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【０２０６】
分光および生化学の観点から、壊死は細胞構造および生化学的構成に主要な変化を呈する。蛋白質の配座の変化だけでも、アミドＩのスペクトル領域を極めて激しく歪めるので（セクションＢを参照）、ＡＤＣとＳｑＣＣを見分ける変化などのより小さな変化でも問題になり得る。
【０２０７】
次に検討するラベル画像は、上述にように導かれた結果を示すものである。図１５は、これらを代表するいくらかの例を示す。図１５では、左側の縦列の画像は、上記Ｈ＆Ｅで染色した組織スポットの高透過度の観察を表しており、当該注釈をつけた領域を先に導入した同じ配色で重ね合わせている（赤色：正常；緑色：壊死；黄色：ＳＣＬＣ；青色：ＳｑＣＣ；および紫色：ＡＤＣ）。これらの注釈は、上記ゴールドスタンダードまたは「真」値とみなされる。右側の縦列の画像は、その同じ配色の上記ＳＨＰ予測を示す。第１列（Ａ，Ｂ）はＳＣＬＣと診断された組織スポットに対する当該真および予測の結果を示す；その一致は極めて良好であり、小さな領域のみが誤分類された。同様に、壊死およびＳｑＣＣを有するスポット（Ｃ，Ｄ）は、その全体においてＳＨＰにより正確に分類された。これらの２つの試料は、当該ＳＨＰ予測の全体の品質を代表し、上記試験セットのスポットの大多数をＳＨＰにより正確に予測した。
【０２０８】
図１５の表示ＥおよびＦは、いくらかの誤分類を有する組織スポットを示す。ここでは、壊死と診断された領域は一般的に、ＳＨＰにより良好に予測されたが、そのＡＤＣ領域のいくらかは、ＡＤＣとＳｑＣＣまたはＡＤＣと壊死との混合と予測された。再度、ここで示す画像は、特に壊死を伴わない場合に十分に識別されないかつ進行したＡＤＣとＳｑＣＣの症例間で主として生じるＳＨＰ誤分類にとって典型的である。ＳｑＣＣとＡＤＣの間で、多少のスポットを完全に誤診した；しかし、悪性試料を決して正常と分類しなかった。
【０２０９】
図１６は、誤分類の範囲が低いプラットの確率を頻繁に呈することを示す。図１６の表示Ａは「真」の注釈を示すが、表示ＢはそのＳＨＰ予測を示す。２つの領域で（当該ＳＨＰ画像において中央の壊死スポットが多少の緑色ピクセルを示すが）、ＳＨＰは壊死（緑色）を見落とし、多数のＳｑＣＣピクセルをＡＤＣとして誤分類した。表示Ｃは、白色のピクセルが指し示すように、誤分類の多数が低信頼性で行われたことを示す。これらの誤分類および低確率分類は壊死領域の近辺で生じ、これは、ＡＤＣ対ＳｑＣＣの分類精度の妥協のような、壊死の存在がスペクトルの特徴に著しく影響するという事実による。
【０２１０】
完全に類似した方法で、良性の病変を分析した。Ｈ＆Ｅ染色した切片の画像、およびそれらに対応するＨＣＡ画像に、上述のように注釈をつけた。図１７は、「器質化肺炎」および「過誤腫」と診断した良性腫瘍の２つの例を示す。注釈をつけた領域のピクセルスペクトルは、正常組織の組織データベースに組み込まれて、新しい組織の類型に寄与した；さらに、癌組織スポットの非癌性領域で見られた正常組織の類型の多数も同様に、良性の病変でも見られた。
【０２１１】
非悪性腫瘍からの組織の類型は、悪性腫瘍の類型から容易に見分けることができよう。図１８は、悪性および非悪性の病変からの階級中位のスペクトルは、すべての良性の階級（青色）が癌の階級（赤色）から良好に分離されて、容易に見分けることができることを明示するＨＣＡに基づいた樹状図を示す。この図はさらに、非管理式ＨＣＡが病理判断基準により癌スペクトルのクラスタリングをかなり良好に行うことを描写する。すべての壊死組織階級が１つのクラスターで共にみられ、ＳｑＣＣおよびＳＣＬＣがＡＤＣから識別される。トレーニングを行ったＬＯＯＶＣに基づいたＳＶＭ分類は、９９％の精度で良性の病変を悪性の病変から分離できよう。
【０２１２】
さらに、癌患者からの正常組織と良性の病変を有する患者からの正常組織との間のスペクトルの相違も再検討した。このために、癌性、良性および炎症性試料でみられた同じ正常組織の類型を抽出した。組織階級「癌隣接組織の血液壁」は、４１人の患者からの１３，３５６個のピクセルスペクトルから構成されるが、それに対応する階級「良性試料の血液壁」は、５６人の患者からの９，８２５個のピクセルスペクトルを含んでいた。同様に、結合組織階級は、表ＶＩＩを通じて、癌隣接組織の１２８，４８５個のピクセルスペクトルおよび良性および炎症性試料からの３，８０６個のピクセルスペクトルを含んでいた。（患者は、癌隣接結合組織の場合に、１つよりも多い組織階級に寄与できるであろう；したがって、一覧にした患者数はトレーニングおよび試験セットの患者数を超えることに注目）。
2018502275.tif 000007
【０２１３】
患者に基づいたリーブ・ワン・アウト式クロス確認（ＬＯＯＣＶ）で計算を行ったが、（特に、結合組織の場合に）患者数とピクセルスペクトルの不一致により、ピクセルに基づいた分類が確証されなかったためである。そのＬＯＯＣＶによって、これらの組織の類型に対して極めて印象的な精度を生み出した。
【０２１４】
これらの結果は、癌隣接および良性／炎症性病変隣接の組織における同じ組織の類型が、重大なスペクトルの相違を呈することを示唆する。これらの相違のための基礎をなすメカニズムは、この例では不明であった。しかし、複数のあり得る説明は存在する。
１．癌細胞からの物質の、それらを取り囲む正常な組織への漏出および／または分泌。
２．癌隣接正常組織における細胞の組織病理検査により検出可能な形態異常に未だなっていない（フィールド癌化の結果としての）早期の分子変化。
３．癌隣接正常組織における免疫細胞の走化性を含む宿主の応答に関係する変化。
【０２１５】
ＳＨＰは、そのような変化に特に感度が良いように思われる。Ｘ線と（シンクロトロンに基づいた）赤外線マイクロスペクトルの研究との組合せは、癌の近辺の金属プロテイナーゼが、癌の近辺で遭遇される微細なスペクトル変化に対して応答可能であるを示唆した。この観察によって、切除の縁沿い部分の検出および判定、および転位形成のメカニズムのために広範囲にわたる重要性が得られる。
【０２１６】
次に、本発明のいくらかの態様による他の一例としての実施態様、およびそれによって生み出される試験結果を提供する。
【０２１７】
この一例としての実施態様におけるデータおよび上記試験を、この例用に特に準備したティシュー・マイクロアレイ（ＴＭＡｓ）から引き出した。これらのＴＭＡｓでは、複数の患者を二度以上で代表させた。これらの試料を除去して、同じ患者からの試料によるアルゴリズムのトレーニングおよび試験を回避した。さらに、良性肺腫瘍の試料をthe Department of Pathology, University of Massachusetts Medical Schoolのアーカイブから組織の許可を得て引き出した。すべての試料は、ホルマリンで保存され、パラフィンで包埋された（ＦＦＰＥ）組織片からであった。この試料は、ＴＭＡフォーマットの正常および癌組織の試料を含む、本研究の一部に対処する。
【０２１８】
上記ＴＭＡを集成して、本研究の目標に適合させたが、以下を含む。
１．正常（ＮＯＲ）形態の癌性肺組織の識別
２．肺癌を小細胞肺癌（ＳＣＬＣ）および非小細胞性肺癌（ＮＳＣＬＣ）に分類
３．ＮＳＣＬＣを腺癌（ＡＤＣ）および扁平上皮癌（ＳｑＣＣ）にさらに分類
４．ＡＤＣを複数の臨床関連の下位階級に分類
【０２１９】
これらの目標に基づいて、５個のＴＭＡをUS Biomax, Inc. (Rockville,  MD)で集成したが、これらは（癌患者から；癌組織がない生検材料）８０個の正常な細胞、ＡＤＣ、ＳｑＣＣおよびＳＣＬＣの患者からの２９個の壊死組織、および、合計３８８個の試料に対する６１例のＳＣＬＣ、８９例のＳｑＣＣおよび１２９例のＡＤＣの症例からなる。各組織スポットは、直径が約１．８ｍｍであり、本明細書では「患者」と呼ぶ。これらのＴＭＡは、番号ＬＣ７０１からＬＣ７０６をサンプリングする。各ＴＭＡから、３つの組織切片を購入したが、切片Ａ００１、Ａ００２およびＡ００３と呼ぶ。切片Ａ００２を標準の顕微鏡スライド上に載せて、パラフィンを除去、染色およびカバースリップの設置を行った。他の２つの切片を「low-e」スライド上に載せて（セクション２．３を参照）、パラフィンで包埋した試料として配送した。
【０２２０】
上述のように列挙した組織スポット数は、試料の総数を増加させて得られる結果がその試料のＴＭＡ用準備および年齢の影響を受けないことを明示するために、上記研究に含めた他のＴＭＡ（ＬＣ８１１で、これもUS Biomax, Inc. から）からの試料を含んでいる。
【０２２１】
スペクトルデータ取得用スライドは、標準の手順を利用してパラフィンの除去を行い、使用していないときはデシケーターに維持した。元のデータは、データ取得を繰り返す前にパラフィンの除去を約６カ月間行った上記ＬＣ８１１組織スポットを除いて、パラフィンの除去後数日以内に収集した。しかし、より古い試料のスペクトル品質の認識できる劣化は観察されなかった。
【０２２２】
図１９は、この例で次に来る行程のブロック図を示す。ここで報告するすべての分光法の研究は、赤外線放射に向けて完全に反射するが、可視光線に対してほぼ完全に透過する「低放射率」（low-e）のスライド上で（Kevley Technologies, Chesterfield, OH）実行した；したがって、赤外線データ取得と適切な染色後に古典的な組織病理学の両方のために、同じ試料を使用することができる。それらの可視および赤外線画像が当該同じ試料から得られたという事実により、２つの画像を高精度で登録することができる。この行程は、スペクトルの特徴の高精度注釈（セクション２．５）のために必要であり、ピクセルスペクトルおよび注釈をつけた組織の特徴のトレース可能性を保証する。
【０２２３】
これらの反射するスライド上での赤外線測定の問題は、反射面上の定在電磁波の発生により特定された。しかし、その後のシミュレーションでは、その結果生じた強度の人工産物は、大きな開口数の対物レンズを用いる場合に、最小化されることを示した。さらに、未補正の強度および領域の標準化よりもむしろスペクトルデリバティブを利用することによって、これらの影響を最小限にできる。
【０２２４】
画像化赤外線顕微分光計（PerkinElmer (Shelton, CT, USA) model SpectrumOne/Spotlight 400）を利用して、端縁で６．２５μｍピクセルから赤外線スペクトルデータを取得し、その結果、組織の平方ミリメーター毎に２５，６００個のピクセルスペクトルになった。各ピクセルに対して、収集したスペクトルベクトルは、約７００から４０００ｃｍ−１の波数範囲に及ぶが、その統計的分析のために（２ｃｍ−１のデータ点間隔を用いて）約８００と１８００ｃｍ−１の間の５０１個の強度データ点のみを使用した。上記「ハイパースペクトル・データの立方体」は、各ピクセルの座標およびこのピクセルと関連づけた赤外線スペクトルを含む。
【０２２５】
各組織スポットは、本明細書ではＳＰＰ（スペクトルプロセッサー、図１９を参照）と呼ぶ所定の手順を通じて前処理された約１０５の個別のピクセルスペクトルを作り出し、その組織スポットの擬似カラー画像を次のように生成した。第１に、４つの個別のピクセルスペクトルをより良好なＳＮ比の１つの新しいスペクトルに共に付加することによって、ハイパースペクトル・データの立方体のサイズを指数４により小さくしたが、より大きなピクセルのサイズは、端縁で１２．５μｍである。その結果として得られた組織スポット当たり約２万５千個のピクセルのセットを、（位相補正アルゴリズムによって）ノイズ、水蒸気および共鳴Mie(R-Mie)散乱などの寄与を混同させるために補正した。蛋白質存在量の特定の変化に対する分光方法の感度を向上させるために、広範な、頻繁に構造化されていない未補正のスペクトルを第２のデリバティブに変換した。このプロセスは、スペクトル帯域の半分の幅を減少させることにより、異なる腫瘍の類型の分類能力のために提供する、さらに良好な特色のあるパワーを提供できるものとして知られている。これらの第２のデリバティブスペクトルは、ＳＨＰの実験で得られる主要情報であり、考慮中の課題は、上記スペクトル情報の上記病理診断とのディコード化および相関性である。
【０２２６】
これは、非管理式「階層クラスター分析」（ＨＣＡ）を利用して、前処理したデータセットを擬似カラー画像に変換することにより実現した；すなわち、この行程は、病理医師から入力を全く使用しない。図１８Ｂは、組織スポットの典型的なＨＣＡに基づいた擬似カラー画像を示す。図１８Ｂでは、同じ色の領域は類似スペクトルを表す。図１８Ａおよび図１８Ｂの視覚による検査は、ＩＲ擬似カラー画像とＨ＆Ｅ染色画像の間の空間的一致が直接に現れている。この一致は、そのビジュアル画像をより高倍率にすれば、さらに明白になり、細胞の細部を高頻度で特定して、ＨＣＡ画像の対応する特徴と相関させることができる。図１８Ｂに示す４個のクラスター水準で、壊死（灰色）、腺癌（青色と緑色）および内皮細胞（赤色）を明確に見分けることができる。上記ＨＣＡ画像で示した領域は、以下にさらに記述するように、「注釈」と呼ぶ行程で組織の病理と相関させた。
【０２２７】
赤外線データの取得後に、the Department of Pathology, at University of Massachusetts Medical Schoolで、ヘマトキシリン／エオシン（Ｈ＆Ｅ）および標準化および認証された方法を利用して、上記組織切片を染色した。カバースリップの設置後に、リニアステッピングモータを有するコンピュータ制御した顕微鏡載物台を具備した顕微鏡（Olympus (Center Valley, PA) BX51）（解像度は０．１μｍ）を使用して、その組織切片の画像化を行った。画像は、高解像デジタルカメラ（Qimaging (Surrey, BC, Canada) model QICAM）を使用して撮影した。上記顕微鏡は、ソフトウェア（Media Cybernetics (Rockville, MD, USA) Image Pro Plus）を使用して操作した。上記組織スポットを倍率２０倍で画像化して、病理の判断のために十分に高度の空間的解像度で、大きなモザイク模様ビジュアル画像のデータファイルを作成した。図１８Ａは、Ｈ＆Ｅで染色した組織スポットの合成ビジュアル画像を描く。図１８Ａと図１８Ｂの比較は、赤外線画像により検出した組織の類型および病気の状態が、視覚病理学により検出した特徴に直接に対応することを明示する。
【０２２８】
視覚および赤外線による顕微鏡検査のためのスライドの位置の登録は、３つのレチクルを具備した空間的に設計および製造されたスライド保持器に、上記スライドを載置することにより補助した。特定の顕微鏡テーブルの当該レチクルの位置を、０．１ｍｍの精度で読み取って記録した。
【０２２９】
注釈プロセスは、上記Ｈ＆Ｅ染色ビジュアル画像からの明瞭に割当て可能な組織範囲を、上記擬似カラー赤外線画像の対応する領域と相関させる。このために、（本明細書ではＡＮＮＯＴＡＴＥソフトウェアと呼ぶ；図１９を参照）ソフトウェアを作成し、組織の特徴が認められるが、上記ＨＣＡクラスターに対応するカラー背景で表示されるように、上記２つの画像の登録した半透過オーバーレイを作成した。当該２つの画像は、赤外線および視覚顕微鏡上のレチクル座標を使用して、互いに関して概略的に登録した。次に、上記２つの画像間の相違の最小の平方誤差を最小限にする剛性体（画像）変換のパラメーターを最適化することにより緻密な登録を実現した。
【０２３０】
次に、参加している病理医師は、診断対象の範囲、例えば、病気最も典型的な領域または正常な組織の類型を選択した。続いて、ＡＮＮＯＴＡＴＥソフトウェアによって、一様なクラスターメンバーシップのために当該選択領域を調べて、１つの選択範囲内で大多数の割当てに一致しなかったピクセルを削除した。図１８Ｃは、特定の組織スポットに対する上記注釈プロセスの結果を示す。図１８Ｃに示すように、４個の緑色の範囲を壊死によるものであると特定したが、紫色の範囲を充実性粘液性腺癌の原型と考えた。図１８Ｃの選択範囲の数は、注釈をつけた組織スポットにとって典型的であり、各組織スポットに対して、平均で約１４００個のピクセルスペクトルを生成したが、これは約３５０個の細胞に対応する。この後の評価は、細胞のサイズの概算（直径が約２５μｍ）および上記集合させたピクセルのサイズ（端縁で約１２．５μｍ）に基づいたものである。
【０２３１】
病理医師が選択した領域からのピクセルスペクトルを、スペクトルのトレース可能なデータベースに入力した；異なる患者からのピクセルスペクトルを、それは同じ組織コードを有するが、いくらかの組織階級に組み合わせた。表ＩＸは、ピクセルスペクトルの総数および本研究のために注釈をつけたスペクトルをまとめる。
表ＩＸ．全データセットのピクセルスペクトル数、処理されたスペクトルおよび注釈をつけたスペクトル
スペクトルの総数：〜３９×１０６（３８８スポット、〜１００，０００スポット当たりのスペクトル）
処理されたスペクトル：４×１０６ピクセルスペクトル（２×２ピクセル平均化およびブランクピクセルの削除）
注釈をつけたスペクトル：５．５×１０５スペクトル（表１１を参照）
注釈領域：９．３×１０３注釈領域（表ＩＩを参照）
注釈領域／スポット：２４領域／スポット（平均）
ピクセル／注釈領域：６０ピクセル（平均）
主要な組織の類型：１６８（５４悪性、１１４正常な階級）
【０２３２】
約５５０，０００個の注釈をつけたピクセルスペクトル（表ＩＸを参照）では、各ピクセルスペクトルは独自に定められ、上記組織マイクロアレイ名（例えば、ＬＣ７０６）、特定の切片（例えば、Ａ００１、セクション２．１．を参照）、行と列により特定される個別の組織スポット（例えば、Ｃ３）および当該ピクセルスペクトルの座標までトレース可能である。その座標は、当該ピクセルＸ，Ｙアドレスおよびピクセルのサイズにより独自に定められる。そのピクセルＸ，Ｙアドレスを、上記スライド保持器のレチクルの位置に対して参照した（上述の検討を参照）。各注釈ピクセルスペクトルをさらに、その病理診断を特定したコードでタグを付けた。したがって、任意のピクセルスペクトルは、再配置されてトレース可能で、注釈のために利用したビジュアル画像の当該対応する領域と比較することができる。注釈をつけたスペクトルのエクスポートおよびそれらのデータベースへの組込みは、「TracDat」と呼ぶソフトウェアを使用して実現した（図１９の記載を参照）。
【０２３３】
すべての前処理したピクセルスペクトルは次に、注釈をつけた領域からであろうと組織スポットの残余からであろうと、市販のソフトウェア「Filemaker Pro」[Filemaker, Inc., Santa Clara, CA]によって作成されたデータベースに格納し、そこからスペクトルは問合せを通じてアルゴリズムのトレーニングおよぶ試験の実施のために使用するデータセット内にエクスポートできよう。特定のデータに含められるピクセルスペクトルは、病気または組織の類型のコード、患者のＩＤ、スポットの位置などによって問合せができよう。注釈をつけたスペクトルをエクスポートするプロセスは、上記「TracDat」と呼ぶソフトウェアにより実行した。図１９は、画像取得、前処理、注釈、およびトレース可能データベースの構築を含む、この一例としての実施態様の全プロセスフローを描く。このプロセスは、各ピクセルスペクトルの完全なトレース可能性、およびそれと注釈行程により決定する医療コードとの関連づけを確実にすることに注目すべきである。上記データベースは、その後の分類トレーニングまたは未確認の試料に関する予測通報の作成のために利用できる。
【０２３４】
先に指摘したように、この例の１つの焦点は、肺癌に対するＳＨＰの分類潜在能力を明示する本研究において採用する統計的方法と測定基準の検討である。ここで報告している研究作業の大部分は、１８８人の患者のデータ下位セットに対して実行した；データセット（２００人の患者試料）の残余は、「アーチ形」データセットと呼ばれる完全盲検法による試験セットとして維持した。この例の他の１つの焦点は、非アーチ形データセットに適用した複数のマシン学習アルゴリズム（ＭＬＡｓ、または「マシン」）の評価と、多様な手順の感度および特異性の評価のための試験および測定基準の作成であった。一般に、多変量の統計的試験を「ピクセルに基づいた」、「患者に基づいた」または「画像に基づいた」方式で実行したが、これは以下にさらに検討する。上記ＭＬＡｓの評価をピクセルに基づいた水準でほとんど実行したが、このアプローチが最大のデータセットを付与してＭＬＡｓの精度の最良の評価を与えると思われるためである。
【０２３５】
すべてのコンピュータ操作を、Linux（登録商標）および６４ビットのWindowsのオペレーティングシステムを実行して、１２コアのIntelのプロセッサーおよび５６ギガバイトのメモリを具備したDellのワークステーション上で実行した。このワークステーションは、２０テラバイトのハードドライブ・スペース、および100% local and Amazon S3クラウドバックアップを有するサーバーに接続させた。すべてのコンピュータ操作は、ＳＶＮサーバー上で完全な修正履歴制御により社内で作成したスクリプトを使用して、ＭＡＴＬＡＢバージョンＲ２０１３．ｂ（The Mathworks, Natick, MA）において実行させた。
【０２３６】
全データセットの構成は、表ＸＡ、ＸＢおよびＸＣで提示している。（表ＸＣで示すように）表ＸＡとＸＢの患者総数は、本研究の患者数を超えることに注目すべきである；これは、大部分の患者にとっては、しばしば壊死および正常な組織の類型を含む少なくとも２つ、しばしば３つの診断階級が言い渡されるという事実による。したがって、表ＸＡ、ＸＢおよびＸＣの患者数は、本研究の患者総数よりもむしろ、各階級に寄与する患者数を反映する。次に、３人未満の患者または５０個未満のピクセルを有する組織の下位類型を本研究から脱落させた。
【０２３７】
上述で指摘したように、ここで報告した結果を全データセットの下位セットから得た。この下位セットは、１８８人の患者からのデータを含み、さらに下位トレーニングと下位試験セットに分割したが、それぞれが約１２５，０００個のスペクトルを含む。ＭＬＡ性能の評価を、上記「アーチ形」データセットの盲検法の特徴が維持されるように、これらの下位セットに対して実行した。この「アーチ形」データセットは元から、２００個の患者試料を含んでおり、下位トレーニングセットおよび下位試験セットに対してそれぞれ実行されなかった分類のトレーニングおよび試験のために使用しなかった。したがって、そのアーチ形」データは、後まで利用されず、下位トレーニングおよび下位試験データセットに対して得られた精度と極めて同程度の精度が明らかになった。
【０２３８】
上記下位トレーニングおよび下位試験データセットは、長期のコンピュータ操作時間を必要とする約１２５，０００個のピクセルスペクトルを含んでいたので、より小さなベンチマークのデータセットを作成した。例えば、「ベンチマーク」データセットと呼ばれる均衡データセットを使用して多様なＭＬＡｓの試験を行った（以下のさらなる検討を参照）。これらのデータセットは、アーカイブに収められたデータベースの問合せによって、その全体のデータセットから作成した。トレーニングおよび試験の実施のために、所定数のピクセルスペクトルを無作為に均衡トレーニング階級から選択した；含められるスペクトルの最適数を実験により最適化した。
【０２３９】
分光方法による原核生物の細胞（細菌）の多数階級特定はごく普通になったが、広範な多数分類の研究は複雑な組織に対して実行されていない。この一例としての実施態様の目標は、正常（ＮＯＲ）と病気にかかった組織間の高信頼性識別、壊死性（ＮＯＲ）と癌性組織間および小細胞肺癌（ＳＣＬＣ）と非小細胞性癌（ＮＳＣＬＣ）間の識別を作り出すことを含んでいる。さらに、後者の範疇は、それら自体が複数の等級および／または下位階級を有する扁平上皮細胞肺癌（ＳｑＣＣ）と腺癌（ＡＤＣ）に分類された。
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【０２４０】
この一例としての実施態様のデータセットは、極めて大きなスペクトル変化（例えば、ＮＥＣＲ）を呈したピクセルスペクトルを含んでいるが、他のデータセットは、（ＡＤＣ下位階級のいくらかのような）極めて小さなスペクトル変化を呈した。しかし、使用したＡＮＮｓは、連続したランで、分類精度のかなり大きな変化を表示した；したがって、以下にさらに検討するように、多様な分類アルゴリズムの系統だった比較を実行した。
【０２４１】
予備の研究作業は、ＮＳＣＬＣをＳｑＣＣとＡＤＣに分類することが最も困難な主要分類タスクであることを示した；したがって、複数のＭＬＡｓの性能を、データセットの均衡方法と共に、この分類タスクのため評価した。このために、ベンチマークのトレーニングおよび試験セットを下位トレーニングおよび下位試験セットから構築した。これらのデータセットの構成を表ＸＩＡおよび表ＸＩＢに示す。表ＸＩＡは、ＡＤＣおよびＳｑＣＣのすべての下位階級／等級を選択するための自動データベース問合せの結果の一例である。患者数、注釈をつけた領域およびピクセルスペクトルのカウントがこの表で与えられている。
【０２４２】
多様なＭＬＡｓを評価するために、トレーニングセットを患者とピクセルの両方に対して均衡させることは好ましいことであった。表ＸＩＡの（不均衡な）患者数を、トレーニングおよび試験セットの両方の数がすべての階級で患者数に等しくなるまで、患者を無作為に削除することによって均衡させた。患者数の合計が奇数になる場合には、当該階級の患者数を１人分だけ変動させた。
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【０２４３】
しかし、これらの患者の削除により、下位階級のピクセルスペクトル数の不一致が生じた。この結果はその後、データセットのオーバーサンプリングで対処した。オーバーサンプリングおよびアンダーサンプリングは、以下にさらに説明するように、統計的分析で通常利用される方法である。
【０２４４】
２つの階級（階級ＡおよびＢ）の問題で、試料（スペクトル）数ｎＡおよびｎＢが異なり、ｎＡ＞ｎＢの場合には、データセットを均衡させるために２つの方法がある。オーバーサンプリングと呼ばれる１つの方法では、群ＡのすべてのｎＡ個のスペクトルを使用し、階級ＢのデータをｎＡ〜〜ｎＢまで繰返し使用する。アンダーサンプリングでは、ｎＡ〜〜ｎＢ［２４］になるように、スペクトルを階級Ａから無作為に選択する。アンダーサンプリングでは、階級Ａの異種の一部がその無作為選択プロセスを通じて無視されるという問題があるが、オーバーサンプリングでは、データを省くことはないが、より小さなデータセットを繰返し使用する。データ分析のためにＳＶＭ分類を利用する場合には、オーバーサンプリングが、データを分離する超平面の一方の側でより多数のデータを作り出すものとして想定できるが、これらの追加のデータは、この超平面の位置および向きに影響されない。他方で、アンダーサンプリングでデータを省くことは、試料の異種性が減少したために当該超平面に影響を与えることができる。実験的に、オーバーサンプリングは一般的に、アンダーサンプリングよりも良好に実行されることが判明した；したがって、オーバーサンプリングによって、各階級のスペクトル数が等しくなった。表ＸＩＢは、その結果として得たＳ０１１均衡したトレーニングおよび試験セットを示す。表ＸＩＢに示すように、トレーニングおよび試験セットの患者数は、（特記するように奇数の患者数の除いて）等しく、ＡＤＣおよびＳｑＣＣ階級のスペクトル数をオーバーサンプリングにより等しくした。
【０２４５】
ここで報告したＳＶＭｓは、階層ＡＮＮ分類を利用する以前の試みよりも良好に実行されたが、それは試験したベンチマークデータセットに対して、階層的な、二値分類としてよりもむしろ、多数分類として用いた場合である。この結果によって、その多数分類は分類に対してより広範な選択肢を有するという事実によるものであると想定できるが、各二値分類は利用可能な２つの選択肢しか有しない。複数のベンチマークデータセットを作成して、特定のタスクに対するＭＬＡｓの最適化および試験の実施を可能にした。
【０２４６】
この一例としての実施態様の過程中は、スペクトルデータを適切に分類するために複数の類型のＭＬＡｓの試験を実施した。以前の８０人の患者の研究では、選択ＭＬＡとして人工神経回路網（ＡＮＮｓ）を利用した。その後の取組みで、それらの平均的精度が他のＭＬＡよりも多少高かったとしても、それらの取組みがコンピュータ時間に関してはコストがより高いことが判明した。この結果は部分的に、ＡＮＮは、入力スペクトルの特徴と所望の出力とを接続する無作為にした重みマトリックスで、分析を開始するという事実による。この無作為にされた初期行程は、１０個の独立試行ランの平均化を必要とする出力精度の変化に導いた。この行程は、より高い安定性および再現性を有するサポートベクトル・マシン（ＳＶＭｓ）を使用することにより回避できる。ＳＶＭｓおよびＡＮＮｓに加えて、random forest（ＲＦ）、naive  Bayes（ＮＢ）およびk-nearest neighbor（ＫＮＮ）の分類アルゴリズムを、同じベンチマークデータセットに対して使用してもよい。これらのＭＬＡｓの全体の精度は、表ＸＩに示すベンチマークセットに適用されているように、表ＸＩＩに表示する。ここで一覧にしたＭＬＡｓがこの時点では最適化されていない；すなわち、ＭＬＡｓに対するデフォルト設定を用いたことに注目すべきである。
【０２４７】
この最適化されていないＡＮＮは上記ＳＶＭｓよりも性能が多少優れていたが、より高速の実行時間、より高い再現性、化学界の広範な受入、および良く理解された機能モードのために後者を選択した。ＡＮＮｓでは、他方で、入力と出力間の相互通信能力である機能モードは、再現するには多少より無作為で困難である。
2018502275.tif 000012
【０２４８】
さらなる評価の後で、ラジアルカーネルまたはベイシス機能（ｒｂｆ）を備えたＳＶＭを分類のために利用した。ラジアルベイシス機能の場合では、２つのパラメータである「c」（誤分類による誤差に対する損失の重み）および「γ」（上記ラジアルベイシスカーネルの幅）の最適化は、γを０．００００６１（２１４）から０．０３１（２−５）に、および、ｃを０．０６２５（２−４）から３２（２５）に独立して変化させることにより行った。このアプローチの結果、ピクセルに基づいた約１９０，５００個のトレーニングスペクトルと４８，６００個の試験スペクトル（Ｓ０１４トレーニング／試験データセット）からなるベンチマークのデータセットに対して９２．４±０．８５％、および、リーブ・ワン・アウト式クロス確認（ＬＯＯＣＶ）の患者水準に関する９４．０±２．６％の精度を得た。ピクセルに基づいたかつＬＯＯＣＶコンピュータ操作における相違、および信頼性限度の評価方法は、以下にさらに検討する。
【０２４９】
特徴の選択は時に、混同する特徴を削除することにより分類精度を向上できる。したがって、ＭＡＴＬＡＢの減少されたＳＶＭ（「ｒ−ＳＶＭ」）実行を利用して、この一例としての実施態様で特徴の選択を実施した。ここでは、（２ｃｍ−１のデータ点間隔を有して、１８００〜８００ｃｍ−１の範囲で）５０１個の第２のデリバティブ強度点から５０個未満の特徴まで、特徴数を減少させた（図２０を参照）。このプロセスの結果、分類精度が緩やかに減少し、約３５個の特徴で急激に降下した。５０１個と１００個の特徴間の当該精度の緩やかな減少により、スペクトルベクトルにおける全ての特徴の利用は有利性があることを示唆する。分光計のスペクトル解像度（４ｃｍ−１、または約２つのデータ点）および観察された第２のデリバティブ帯域の本来備わっているライン幅（＞１５ｃｍ−１、または約７個のデータ点）により、５０１個の強度点の約７０個のデータ点のみが線状に独立していることが判明する。上記ＭＬＡｓの精度がこの特徴の限度を超えて上昇するので、アルゴリズムが帯域形状の多少の変化を描写して分類のためにそれらを利用すると結論づけられる。さらに、より多くの特徴がノイズの導入で精度を低下させることはない。予想されるように、特徴の精度対数量のプロットの変化（ノイズ）はより多数の特徴に向けて減少する。
【０２５０】
含まれたピクセルスペクトルに対する分類精度の依存は、広範な入力を可能にするために、十分な数の個別ピクセルスペクトルを有するトレーニングおよび試験セットを使用して試験した。したがって、表ＸＩＢで導入したＳ０１１、およびＳ０１４に対して、無作為に選択したスペクトル数を一定の患者カウントで１，０００個から２０，０００個に変化させて、全下位トレーニングおよび下位試験セットを使用した。これらの結果を表ＸＩＩＩにまとめており、均衡された精度の安定状態は、このデータセットに対して約１，０００個のピクセルスペクトルでまたはその前に到達したこと、およびこの数量を増加させることにより、コンピュータ操作時間が精度の向上がなく極めて大きく増大されることを示唆する。
2018502275.tif 000013
【０２５１】
統計的分析では、標準誤差で定めた信頼性間隔（ＣＩ）を含むことは普通である。この一例としての実施態様では、信頼性間隔に対する評価を２つの方法により得た。図２１は、トレーニングセットにおける患者数を分類階級毎の一定の水準の入力スペクトル（２０００）で変化させ、かつ、全トレーニングデータセットから無作為に選択した１０，０００個のトレーニングスペクトルを使用して、１０個の独立ＳＶＭトレーニングおよび試験ランを実行させることによる信頼性限度のシミュレーションに対して得られた結果を示す。これらの１０，０００個のトレーニングスペクトルは、階級当たり２，０００個のスペクトルで、５個の階級（ＮＯＲ、ＮＥＣＲ、ＳＣＬＣ、ＳｑＣＣおよびＡＤＣ）から無作為に選択した。全トレーニングセットのサイズは、患者数の増加とともに増大したが、トレーニングセットに用いたスペクトル数は、（１０，０００個で）一定のままであった。図２１ｂで見られるように、その全体の精度は、予想されるように、トレーニングセットの患者数が約８５％から９０％を超えて増加するにつれて、１０個の独立ランに対する精度のばらつき度は約５の指数で減少した。
【０２５２】
この結果は、感度および標準誤差に対する分析式を用いて模式化できる。９５％の信頼性間隔ＣＩは、次にように与えられる。
2018502275.tif 000014
ここで、Ｓは測定の感度、ＳＥは標準誤差およびｎは試料数である。感度と患者数の関数としてのこの信頼性間隔のプロットは、図２１ａで与えられている。
【０２５３】
この感度（青色線）は、図２１ｂからの均衡精度から見積もった。図２１ａの緑色線は、信頼性間隔を示す。上記予測信頼性間隔の形状および大きさの類似性、および上記シミュレーション結果により、上記データセットが患者間の分散を忠実に再現し、かつ階級ごとに選択したピクセル数（２０００）が十分であり各階級を十分に代表させたことを示唆する。
【０２５４】
このシミュレーション結果はさらに、上述の注釈方法が頻繁に各注釈スポットに対して数百または数千の個別のピクセルスペクトルを生成し、組織の均一性および患者間の分散の代表的なサンプリングを作り出すことを示唆する。この結果は、患者当たり１つのデータ点を生成する他の癌診断方法と対照的であり、ＳＮＰでは、数千個のデータ点を各患者に対して作成する。さらに、これらの結果は、繰り返した無作為のスペクトル選択によって、（Biomaxでの外科病理医師に加えて）ただ１人だけの病理医師に試料を再検討／注釈させることの影響を低減できること；すなわち、上記繰り返した無作為のピクセルスペクトルが、異なる病理医師による異種に対して、大きさの点で比較可能なトレーニングセットにおける異種を作成することを示す。
【０２５５】
上述で検討したように、上記下位試験セットを、上記下位トレーニングセットでトレーニングを行ったＳＶＭ５を使用して分析した。共に、これらのデータセットは、１７３人の患者を含んでおり、当該下位トレーニングセットの構成は、表ＸＩＶに示す。先に検討したように、表ＸＩＶで一覧にした患者数は、大部分のスポットの注釈により２つまたは３つ組織階級になったので、患者試料数を超えている。当該下位試験セットを４つの異なる方式で分析したが、これらを試験１〜４と呼ぶ。試験１は、全体としてピクセルに基づいた分析であった；すなわち、分類される注釈群からのすべてのピクセルを、アルゴリズムのトレーニングのためにピクセルスペクトルを無作為に選んだ５個の均衡データセットに組み合わせた。累積および非累積方式で試験１を実行した。前者では、例えば、ＳＣＬＣの１つの階級の試験を、すべての他の階級の組合せデータセットに対して行ったが、非累積試験では、各行程の後に残ったピクセルスペクトルおよび患者数は、先の行程で分類されたピクセルスペクトル数の分だけ減少した。
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【０２５６】
試験２は、リーブ・ワン・アウト式クロス確認（ＬＯＯＣＶ）の方法体系に基づいた。この一例としての実施態様では、試験１のようにピクセルに基づいてデータを分析したが、その「試験セット」は、トレーニングのために使用しなかったデータセットの１人の患者であった。
【０２５７】
試験３は、US Biomaxからの病理診断に対する患者ごとの水準でＳＨＰの精度を評価するために実施した。この試験については、病理診断における「一致」と「不一致」を定めたルールを作成する必要があった。これらのルールは、以下にさらに検討する。
【０２５８】
試験４は、病理医師の注釈と比較するＳＨＰ診断のグラフを用いた表記であった。
【０２５９】
上記非累積のピクセルに基づいた試験の結果は、表ＸＶＡに示す。試験手順の順番をその表で与えており、すなわち、癌対正常からＳｑＣＣ対ＡＤＣまでである。すべての分類行程の組合せ精度は、９３．２％である。
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【０２６０】
上記累積のピクセルに基づいた試験の結果は、表ＸＶＢに示す。この一例としての実施態様では、すべての他の階級に対する合計真陽性（ＴＰ）、真陰性（ＴＮ）、偽陽性（ＦＰ）、偽陰性（ＦＮ）分類を、合計１２０，１４５個のピクセルスペクトルを含む下位試験セットについて、一覧にしている。この累積試験の全体としての精度は９２．５％であり、上記のような階段状の精度と同様であった。両方の場合で同じ傾向が観察され、癌対正常の分類の精度が最も高く、すべての病気の状態（すなわち、癌階級および壊死のすべて）が、正常な組織のスペクトルとスペクトルでかなり大きく異なることを示している。これらの相違は頻繁に、核酸スペクトルエンベロープの変化およびアミドＩ領域のより複雑なパターンを伴う。壊死の分類精度が２番目に高い；変性および沈降させた蛋白質のスペクトルシグネチャーであるアミドＩの多様体において約１６３５ｃｍ−１で第２のデリバティブ・スペクトルの追加帯域の発生によって、分類が理解できる。
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【０２６１】
非累積および累積試験でそれぞれ、９２．４％および９２．９％の精度でＳＣＬＣを検出した。最後に、ＳｑＣＣとＡＤＣの間の識別を、８７％の精度で実現した。この分類はさらに、古典的組織病理学で、特に良好に分化しなかった癌の場合に実行することが最も困難である。さらに、これらの２つの癌類型は、混在した腺癌と扁平上皮癌として発症して、注釈プロセスとＳＨＰ分類を両方とも悪化させ得る。
【０２６２】
ＡＤＣ群の癌下位分類も実行した。腺房状、鱗状、充実性、乳頭状および微小乳頭状の下位階級の中位階級スペクトルの非管理式分析は、これらの階級が、the International Association for the Study of Lung Cancer（ＩＡＳＬＣ）による低等級（５年間生存１００％）、中等級（５年間生存８０〜９０％）および高等級（５年間生存６０〜７５％）の範疇にしたがって、分割されることを示した。ＡＤＣ下位類型間で識別を行うために、引き続くＳＶＭ分類は、約９０％の全体としての精度を実現した。
【０２６３】
上記ピクセルに基づいたＬＯＯＣＶを１７３人の患者の全下位トレーニングセットに対して実行した。その（極めて時間を要する）ＬＯＯＣＶは、上記表ＸＶＡで報告した精度にほぼ一致する、表ＸＶＩで示す分類精度を生み出した。ＬＯＯＣＶは、分類のトレーニングがほぼ全データセットに対して実行されているためにデータセットのサイズが小さい場合に、医療の統計で頻繁に利用される。ＬＯＯＣＶの結果がここで、当該データセットの５０：５０分割からのそれらにほぼ一致するという事実は、患者数が統計的に重要な結果を確かめるのに十分であることを示す。
【０２６４】
先の検討では、ピクセルスペクトルに基づいた結果を提示したが、そこでは上記ゴールドスタンダードが病理医師による注釈であった。したがって、注釈をつけたピクセルのみをこの試験に含め、その注釈をつけたピクセルは、表ＩＶで示すように、収集した全データのうちのかなり小さな断片（約１４％）を代表した。ＳＨＰが各組織範囲の大部分を適切に診断したかどうかを評価するために、他の１つの試験手順を確立して、それは組織スポットのすべてのピクセル、およびゴールドスタンダードとしてBiomax診断を使用した。
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【０２６５】
全試料に対する多数分類の性能を判定するために、その多数分類を通じて、下位試験セット内の９４個の組織スポットのそれぞれのすべてのピクセルスペクトルをランさせた。このアプローチは、注釈をつけた場合と注釈をつけない場合の両方に関して、組織スポットにおけるピクセルスペクトルごとの分類を作り出した。各スポットに対して、５個の主要階級の階級番号（１−正常、２−ＳＣＬＣ、３−壊死、４−ＳｑＣＣおよび５−ＡＤＣ）を次のおうに割り当てた。ピクセルスペクトルのＳＨＰ予測が主要なBiomax病理と一致した場合には、そのピクセルスペクトルに正の階級番号を割り当て、そうでない場合には負の階級番号を割り当てた。したがって、Biomaxにより癌と診断された組織スポットにおける正常組織領域のピクセルに、負の番号（−１）を割り当てる。同様に、壊死がBiomax診断で明確に特定されなかった場合には、癌のスポットの壊死領域に、負の値（−３）を割り当てるが、壊死がBiomaxにより診断された癌のスポットの同等領域には、番号（＋３）を割り当てる。この行程によって、表ＸＶＩＩでまとめたように、上記ＴＭＡｓで見つけたすべての主要なBiomax診断をＳＨＰと相関させることができた。
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【０２６６】
全スポット分析に対する以下のルールを確立した。
・ピクセルの閾値（以下を参照）は、任意の階級を重要とみなす前に必要とした。
・少なくとも１つの正の階級値が、与えられた組織スポットに対して存在することを必要とした；すなわち、その閾値を超えるピクセル数で、主要なBiomax診断に対応する組織階級をＳＨＰ結果で代表させる必要があった。
・負の値を有する階級は選択的であり、「非符合」を引き起こすことなく、上記スポット内に存在し得るであろう（例えば、癌性スポットの正常な範囲）；しかし、「負」の階級のうちの１つにおけるピクセルスペクトル数が、上記閾値および主要な「正」の診断階級を超えた場合には、そのスポットに対して「非符合」を記録した。
【０２６７】
上記閾値をすべての階級に適用して、２００個と２０００個のピクセルスペクトルの間で変化させた。４００個のピクセルスペクトルの閾値については、本方法の最適な性能を実現した。処理したデータの空間的解像度で、４００個のピクセルは、約２００μｍ×２００の範囲における約１００個の細胞に対応する。このアプローチは、倍率２０倍の可視顕微鏡の視野に略対応し、その視野にある１００個の癌細胞が、癌の存在に関して、病理医師の応答を確実に引き起こすであろう。より低い閾値は、特異性という犠牲を払って、上記ＳＨＰ分類の感度を高めるであろう。この全スポット分析の結果を表ＸＶＩＩＩに提示する。
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【０２６８】
分類結果のグラフを用いた描写は貴重であり、一様ではない、もしくは明確な解答を提示していないいくらかの生検材料の診断用補助手段として、病理医師が利用できるためである。図２２は異なる壊死および癌の階級に対する試験セットからの３つの異なるラベル画像の結果を示す。左側の列の表示は組織スポットのＨ＆Ｅ染色画像を示し、２番目の列の表示は病理医師が注釈をつけた領域であり、適切な診断をカラーコードで描写し（以下のさらなる検討を参照）、および３番目の縦列はＳＨＰ予測であり、上記同じカラーコードで描写している。最も右側の縦列は偽陽性および偽陰性ＳＨＰ診断を赤色で描写している。図２２で利用したカラーコードは次のようである。緑色：壊死；黄色：ＳＣＬＣ；青色：ＳｑＣＣ；紫色：ＡＤＣ；および赤色：誤分類である。図２２で提示した結果は、このラベル画像のアプローチに対して得られたものにとって典型的であり、一致の品質は分析したスポットの大多数を代表する。３番目の縦列の結果、すなわちピクセルに基づいたＳＨＰ予測が盲検法方式で得られたことに注目すべきである。分析したスポットのデータセットは、上記ＳＨＰ結果の真偽判定を言い渡せるように、前処理して注釈をつけた。しかし、上記分類のトレーニングでこれらのスポットを使用しなかったが、盲検法方式で分析した。２番目と３番目の縦列の画像間の一致は本当に、異なる癌類型を見分ける当該分類の能力を表す。３番目と４番目の縦列の画像の両方が示す誤分類が、主に組織の縁部で発生し、それゆえピクセルスペクトルの良好でない信号品質のためであることにさらに注目すべきである。当然ではあるが、US Biomaxの病理とＳＨＰ予測が一致しない多少の組織スポットがある；これらでは、それは常に癌類型であり、癌の存在または不在ではなく、これは適切に予測されないものである。
【０２６９】
本発明のさらにいくらかの態様をここで記載するが、１つのプラットフォームから他のプラットフォームに、１つのマシンから他のマシンに、または異なる時点で同一のマシンからデータセットの同等化を可能にする、データマスターレファレンスおよび／または相関性／変換性アルゴリズムまたは他の機能を作り上げるための特徴に関する。これらによって、ＩＲシグネチャーを標準化して、試料内でかつ試料間で、病気の状態、類型および組織の特徴の臨床的表示を定めて記述するために利用することができる。
【０２７０】
図２３Ｂは、病理医師が選択した注釈領域のオーバーレイ（明るい緑色）およびＳＨＰにより得たスポットラベル画像を示す。この画像は、病理医師が選択した領域と病気の全体領域の間の一致を明示する。図２３Ａは、注釈プロセスで病理医師が使用した対応するＨＣＡクラスター画像を示す。病理医師が選択した注釈領域の均一性は、上記ビジュアルおよびＨＣＡ画像のオーバーレイに決定的に依存し、図２３Ａおよび図２３Ｂは、データベース構築のために作り上げられた注釈手順が、高度に特定かつ均一されたデータベースを作成することを明示する。この特定の画像は、そのＳＨＰ結果が古典的組織病理学の診断精度の受け容れられた水準から予想される精度よりも高精度と思われる理由を明示する。ここで報告したアルゴリズムは、２人以上の病理医師が一致した病気の極めて慎重に選択された領域を含むデータセットでトレーニングを行った。この選択領域は、病気の類型／段階に対して典型と考えられるので、ＭＬＡが他の試料から、これらの典型的スペクトルにおける特定の、繰返し発生する特徴を検出することができる。
【０２７１】
合計１９４人の患者のアーチ形データセットは、良好な精度も生み出した。このデータセットを、上述で導入した試験３手順を利用して全トレーニングセットでトレーニングを行ったアルゴリズムにより分析した場合には、９人の患者のみを誤分類した（１つの偽陽性および８個の偽陰性）。これらの偽陰性の中には、癌を正確に予測した３人の患者があったが、ＳＨＰは壊死の同時診断を見落とした。したがって、ＳＨＰが誤った癌診断を作成したのは、１９４個のうちから５個の患者試料のみであった；これは、９７％の全体としての癌検出精度に相当する。上記５個の偽陰性診断のすべてにおいて、ＳＨＰは癌を検出したが、US Biomaxの水準で診断した癌ではなかった。Biomaxが壊死を有するＡＤＣと診断した３人の患者は、ＳＨＰによってＳＣＬＣ階級に割り当てられ、壊死を有するＳｑＣＣと診断した１人の患者は、ＳＨＰによって壊死を有する（より低い比率のＳｑＣＣを有する）ＡＤＣに割り当てられ、１個のＳｑＣＣ試料はＡＤＣに割り当てられた。これらの誤診断された症例の最終の再評価は未決定である。
【０２７２】
図２４は、異なる計器を利用して異なる試験所から収集されたデータセットを相互変換できる、図３のシステム１００の例の変形形態を示す。具体的には、上述したように、スペクトル組織病理学（ＳＨＰ）では、生検材料からの組織試料（例えば、生体試料１０１ａ）は、赤外線顕微分光法を用いて分析することによって、組織の解剖学および病理学上の特徴を高い忠実度で再生成する当該組織試料の赤外線擬似カラー画像を生成できる。しかし、その組織試料の赤外線擬似カラー画像は、任意数の方法および／または装置を用いて生成してもよい。例えば、いくらかの態様では、製造者Ａが製造した第１の赤外線画像化システムおよび製造者Ｂが製造した第２の赤外線画像化システムを用いて、１つの組織試料を分析してもよい。それらの装置および／または上記画像を捕える環境の変更により、上記第１および第２の赤外線画像化システムはそれぞれ、上記同じ生体試料の異なるスペクトル画像を生成してもよい。そのような変更は、当該スペクトル画像を生成する場合に、上記異なる画像化システムまたは装置がそれぞれ、スペクトルベクトルにおいて異なるピクセルサイズおよびデータ点間隔を使用してもよいという事実に帰することができる。
【０２７３】
したがって、偏差を補正したり、相関させたり、あるいは、異なる赤外線画像化顕微分光計を用いて試験所から結果として生じ得る情報を比較可能または互換可能にするために、例えば、本開示の態様では、当該分析中の生体試料異から独立したマシンおよびプラットフォームに帰することができる分散を特定するために、レファレンススペクトル標準（例えば、レファレンス試料１０１ｂからの情報に基づく）を利用することによって、スペクトル画像と関連づけたデータを処理するように構成したバイアス補正モジュール１０３を採用する。上記装置のバイアス補正１０３は、２行程プロセスを利用することにより偏差を補正できる。（１）複数の画像生成マシン（例えば、異なる赤外線画像化顕微分光計）が捕えた画像における基線相違の確立；および（２）特定した相違を説明するために、上記画像生成マシンが捕えた生体試料の次の画像に対するデータ互換性機能の適用。このプロセスのいくらかの多様な態様が、図３を参照してここで詳細に記述されよう。
【０２７４】
図２５は、前処理モジュール１０６と通信するバイアス補正モジュール１０３のいくらかの態様を示す。いくらかの態様では、バイアス補正モジュール１０３および前処理モジュール１０６は、図２４を参照して上述したバイアス補正モジュール１０３および前処理モジュール１０６の一例である。
【０２７５】
図２５に戻って、バイアス補正モジュール１０３は、スペクトル画像取得モジュール１１０４およびレファレンス画像モジュール１１０６を含む。いくらかの態様では、第１の赤外線画像化システムを用いて捕えたスペクトル画像と既知のレファレンスとの間の基線相違を特定は、生体または非生体試料に基づいているが、第１の画像生成マシン（例えば、第１の試験所からの赤外線画像化顕微分光計）からスペクトル画像を受信し、このスペクトル画像とレファレンス画像モジュール１１０６が捕えたレファレンス画像を比較するために、スペクトル画像取得モジュール１１０４の使用を含む。いくらかの態様では、レファレンス画像モジュール１１０６は、第１の画像生成マシンによって使用されているような同じレファレンス背景基板を有する第２の画像生成マシン（例えば、マスター赤外線画像化顕微分光計）を用いて捕えることができる。いくらかの例では、レファレンス試料を用いて、上記スペクトル画像を捕えてもよい。このレファレンス試料は、生体試料、またはレファレンス生化学シグネチャーを提供するように選択した特定の化学構成で設計された試料でもよい。
【０２７６】
スペクトル画像取得モジュール１１０４から上記スペクトル画像およびレファレンス画像モジュール１１０６から上記レファレンス画像を受信すると、画像分析モジュール１１０８は、それらの画像のそれぞれと関連づけられた２つのデータセットの二値比較を実行する。この二値比較は、一次変換または非一次変換であってもよい。この比較を利用して互換性機能を生成できる。この変換と結果として生成する互換性機能は、特徴および／または波数の関数である。その互換性機能は、例えば、吸収率または強度の関数である。具体的には、画像分析モジュール１１０８は、上記データセットの各ピクセルスペクトルを統合して結果として生成する強度を、ピクセルスペクトル座標で表示できるグレースケール値に変換することによって、赤外線データセットのそれぞれからの上記スペクトル画像およびレファレンス画像のそれぞれのグレースケール画像を構成する。いくらかの態様では、結果として生成するグレースケール赤外線画像を、上記画像に関する複数の特定可能な特徴（例えば、割れ目または空所）を選択することにより概略的に登録できる。２つの画像（すなわち、スペクトル画像およびレファレンス画像）を一度、その画像上の任意の２つの点が互いに対応するように登録すれば、画像分析モジュール１１０８は、当該２つの画像間の類似点と対比点を特定する。一例では、画像分析モジュール１１０８は、上記スペクトル画像と関連づけた第１のデータセットと上記レファレンス画像と関連づけた第２のデータセットの間のピクセルごとの相違の絶対値をプロットする。同様に、それらの２つの画像間の類似性もさらに、上記２つのデータセットの各スペクトルベクトルＳＡおよびＳＢによってピクセルごとの相関係数ＣＡＢをコンピュータ計算で評価する。いくらかの態様では、パラメータ「Ａ」は上記スペクトル画像と関連づけられたデータセットであり、パラメータ「Ｂ」は上記レファレンス画像と関連づけられたデータセットである。したがって、画像分析モジュール１１０８が特定した相違点および類似点は、今後のレファレンスのために、マスターレファレンス・データベース１１１０に格納する。具体的には、上記画像生成マシン間の基線相違を一度特定したなら、前処理モジュール１０６が、それらの画像生成マシンのそれぞれと関連づけられたシグネチャー情報にアクセスし、独自の機能性を上記異なる装置のそれぞれに適用して分析中の生体試料から独立した異なるマシンおよびプラットフォームに帰することができる任意のバイアスおよび／または分散を補正できる。
【０２７７】
２行程プロセスの第２の部分に関して、前処理モジュール１０６は引き続いて、第１の画像生成マシンが捕えた生体試料画像を受信すると、図２５のマスターレファレンス・データベース１１１０にアクセスし、その生体試料画像に適用される補正係数を特定する。具体的には、前処理モジュール１０６は、上記第１の画像生成マシンと関連づけられた格納したシグネチャー情報に基づいて、当該生体試料画像に対してデータ互換性機能を適用し、修正された生体試料画像および／または修正されたデータセットを生成して当該第１の画像生成マシンに帰することができるバイアスおよび／または分散を補正する。いくらかの態様では、上記データ互換性機能の適用は、上記生体試料画像のすべてのデータセットを、データ点間隔および上記マスター赤外線画像化システムのピクセルサイズに対応するピクセルサイズに変換するための三次元挿入機能の利用を含む。追加的に、あるいは代替的に、上記データ互換性機能および／または上記生体試料画像に対する補正係数の適用は、その生体試料画像に対する位相補正およびベクトル標準化の適用を含んでもよい。
【０２７８】
したがって、いくらかの態様では、バイアス補正モジュール１０３と前処理モジュール１０６の組合せによって、異なる計器の種類（または異なる時間に同じ計器）から収集したデータセットを、スペクトル情報が上記生体試料画像を捕えるために使用した計器の種類から独立するように相互変換できる。
【０２７９】
図２６は、本発明のいくらかの態様による、いくらかのマシンの間から、または異なる時間または他の異なる条件で１つのマシンに対して、情報の分析および／または相関を行う方法フローの代表的な図である。図２６に示すように、例えば、図２４のバイアス補正モジュールから、および／または、図２４の生体試料および／またはレファレンス試料からの情報を含む多様な情報を、補正、または他の形態では相関、比較可能または互換可能にすることができる。例えば、図２６の列（１）に示すように、補正、または他の形態では相関、比較可能または互換可能にされる当該情報を、マシンＡとマシンＢの２つの異なるマシンから得ることができ、その目的のために上記レファレンス試料に関する情報を利用する。
【０２８０】
図２７は、本発明のいくらかの態様による、情報の分析または相関を行うなどを目的として、いくらかのマシンの間で、または異なる時間または他の異なる条件で１つのマシンに対して、図２５のバイアス補正モジュールを適用させる多様な態様を示す。図２７に示すように、データセットＡは、例えば、第１のマシンに対する第１の生体試料に関するデータを含み、データセットＢは、例えば、第２のマシンに対する第２の生体試料に関するデータを含む。代替的に、例えば、データセットＡは、例えば、第１の時間に１つのマシンに対する１つの生体試料に関するデータを含み、データセットＢは、例えば、第２の時間に当該１つのマシンに対する当該１つの生体試料に関するデータを含んでもよい。
【０２８１】
図２７にさらに示すように、上記結果として生成したデータセットＡおよびＢは、例えば、各対応する生体試料情報ＡおよびＢに関するデータ、およびレファレンスまたは標準画像に対するレファレンス関連データ（例えば、データセットＡと関連づけられた第１のマシンおよびデータセットＢと関連づけられた第２のマシンに対する当該レファレンス／標準画像に対する比較データ）を含んでもよい。互換性機能は、データセットＡおよびデータセットＢと関連づけられたマシンにより作成された情報に対する上記レファレンス画像情報の比較に基づいて生成できる。その結果として得られた互換性機能はその後、例えば、データセットＡおよびデータセットＢからのデータを補正、または他の形態では相関、比較可能または互換可能にする際にさらなる利用のために、データセットＡおよびデータセットＢに適用できる。
【０２８２】
図２８は、図２４〜図２７およびそれに関する検討を通じて、多様なデータセットからのデータを補正するまたは他の形態では相関させる、比較可能にする、または計算可能にするためのいくらかの例の代表的な図を含む。図２８に示すように、異なる試験所（例えば、「ラボ１」および「ラボ２」）は、画像を生成するために多数のソース（例えば、装置）を有する（例えば、それぞれソースＩとＩＩおよびソースＩＩＩとＩＶ）。これらのソースは、例えば、試料Ａ〜Ｃから画像を生成できる。これらの試料は、生体でも非生体でもよい。当該データソースは、分光器によるものでも、非分光器によるものでもよい。標準画像は、それらのソースのそれぞれと協働させて利用して、標準画像Ｉ〜ＩＶを生成できる。図２４〜図２７の多様な態様の適用およびそれに付随する記述はここで、いくらかの例を用いて記載する。
【０２８３】
図２４〜図２７およびそれに関する記載に基づいて、図２８の例では、上記ソースおよび／または試料の相違の結果により、上記多様なデータセットからのデータを補正または他の形態では相関、比較可能または互換可能にする必要がある多様な状況が生じるであろうことが明白である。第１の例では、試料ＡをソースＩでラボ２で画像化し、ラボ２ソースＩＩＩに対して比較可能にする必要がある。レファレンス画像Ｉ．１およびレファレンス画像ＩＩＩ．１のためにバイアス補正モジュールの操作を適用することによって、互換性機能を引き出す。
【０２８４】
第２の例では、試料ＢをソースＩＩでラボ１で画像化し、その画像をラボ２ソースＩＶに対して比較可能にする必要がある。レファレンス画像Ｉ．１およびソースＩＶに対するレファレンス画像を使用して、互換性機能を引き出す。試料Ｂ、ラボ２、ソースＩＶと関連づけられたレファレンス画像はないので、データセット関連により直接に、上記データ―マシン互換性機能を確立できないことに注目すべきである。標準画像ＩＶは利用可能であり、データセットと直接に関連づけられていない。この画像（標準画像ＩＶ）を用いて、ラボ１と２、マシンＩとＩＶの間でそれぞれ、試料Ｂに対する標準―マシン互換性機能を引き出すことができる。
【０２８５】
第３の例では、試料ＣをソースＩＩＩでラボ２で画像化し、その分析結果は、試料Ａを用いてソースＩでラボ１で実行された研究に対して比較可能にされる必要がある。レファレンス画像ＩＩＩ．２およびレファレンス画像Ｉ．１を使用して互換性機能を引き出すことができる。
【０２８６】
第４の例では、試料ＤをソースＩＩＩでラボ２で画像化し、その分析結果は、試料Ｂを用いてソースＩＩＩでラボ２で実行された研究に対して比較可能にされる必要がある。レファレンス画像ＩＩＩ．２を使用して互換性機能を引き出すことができる。そのデータは同じマシンからで、かつ同じレファレンス画像と関連づけられているので、時間の経過によって変化が生じ得るが（例えば、マシンドリフト）、当該データは互換性を有する。
【０２８７】
第５の例では、ラボ１およびラボ２からのデータを結合させることが望ましい。ラボ１は、ラボ２からのデータが、関連づけられたレファレンス画像およびデータ取得に利用した関連づけられたマシンに対する標準画像と共に送られるように要求する。データを調べ、ラボ２からのデータに対するレファレンスおよび標準画像を比較することによりマシンドリフトが発生したかどうかを確かめた。レファレンスおよび標準画像を用いて、互換性機能を引き出した。
【０２８８】
図２９は、本発明のいくらかの態様による方法と協働させて利用するための一例としてのコンピュータシステム２０００の多様な特徴を示す。図２９に示すように、コンピュータシステム２０００は、要求者／医師または他のユーザ２０６０、２０６２またはその要求者／医師の代理人によって、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、小型コンピュータ、大型コンピュータ、マイクロコンピュータ、マイクロコンピュータ、電話機、電話機、形態情報端末（ＰＤＡ）、またはプロセッサーおよび入力能力を有する他のデバイスなどの端末２０４２、２０６８を介して使用される。サーバーモデルは、例えば、ＰＣ、小型コンピュータ、大型コンピュータ、マイクロコンピュータ、マイクロコンピュータ、またはプロセッサーとデータ用リポジトリを有する、もしくはデータのリポジトリにアクセスできる他のデバイスを備える。サーバー２０４３は、例えば、診断、予後および／または予測の分析の利用のためのトレーニングセットおよび／またはアルゴリズムなどの病気に基づいたデータのアクセス可能リポジトリと関連づけられる。
【０２８９】
上述のデータのどれも、例えば、インターネットなどの、例えば、ネットワーク２０４４を介して医師とＳＨＰシステム（または他のユーザ）との間で送信でき、分析者２０６０、２０６２とサーバー２０４３の間で送信される。通信は、例えば、有線、無線または光ファイバー接続路などのリンク２０４５、２０４６および２０６４を介して行われる。
【０２９０】
本発明のいくらかの態様は、ハードウェア、ソフトウェアまたはその組合せを用いて実施でき、１つまたは複数のコンピュータシステムまたは他の処理システムで実施できる。一変形形態では、本発明のいくらかの態様は、本明細書に記載した機能性を実行することができる１つまたは複数のコンピュータシステムに向けられる。そのようなコンピュータシステム１９００の一例を図３０に示す。
【０２９１】
コンピュータシステム１９００は、プロセッサー１９０４などの１つまたは複数のプロセッサーを備える。プロセッサー１９０４は、通信インフラ１９０６（例えば、通信バス、クロスオーバー・バーまたはネットワーク）に接続される。多様なソフトウェアの態様を、この典型的なコンピュータシステムに関して記述している。この記述を読んだ後には、他のコンピュータシステムおよび／または構造を用いて本発明の上記態様の実施方法が当業者にとって明白になろう。
【０２９２】
コンピュータシステム１９００は、表示装置１９３０上で表示するための通信インフラ１９０６から（または図示しないフレームバッファーから）図表、テキストおよび他のデータを転送するディスプレイインターフェース１９０２を備えることができる。コンピュータシステム１９００はさらに、好ましくはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）である主記憶装置１９０８を備え、二次記憶装置１９１０をさらに備える。二次記憶装置１９１０は、例えば、フロッピーディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブなどを代表とする、ハードディスクドライブ１９１２および／または取外し可能な記憶装置ドライブ１９１４を含む。取外し可能な記憶装置ドライブ１９１４は、周知の方式で取外し可能な記憶装置１９１８に対して読出しおよび／または書込みを行う。取外し可能な記憶装置１９１８は、フロッピーディスク、磁気テープ、光ディスクなどを代表として、取外し可能な記憶装置ドライブ１９１４によって読み出されおよび書き込まれる。理解されるように、取外し可能な記憶装置１９１８は、コンピュータソフトウェアおよび／またはデータをその中に格納したコンピュータで利用可能な記憶媒体を含む。
【０２９３】
代替の変形形態では、二次記憶装置１９１０は、コンピュータプログラムまたは他の命令をコンピュータシステム１９００内にロード可能にするための他の同様のデバイスを含んでもよい。そのようなデバイスは、例えば、取外し可能な記憶装置１９２２およびインターフェース１９２０を含んでもよい。そのようないくらかの例では、（ビデオゲームデバイスで見られるような）プログラムカートリッジおよびカートリッジインターフェース、（消去プログラム可能ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）またはプログラム可能ＲＯＭ（ＰＲＯＭ）などの）取外し可能なメモリチップおよび結合ソケット、および他の取外し可能な記憶装置１９２２および１９２０を含んでもよく、ソフトウェアおよびデータを取外し可能な記憶装置１９２２からコンピュータシステム１９００に転送可能となる。
【０２９４】
コンピュータシステム１９００はさらに、通信インターフェース１９２４を含んでもよい。通信インターフェース１９２４は、ソフトウェアおよびデータをコンピュータシステム１９００と外部デバイスの間で転送可能にする。通信インターフェース１９２４のいくらかの例では、モデム、ネットワークインターフェース（イーサネット（登録商標）カードなど）、通信ポート、パソコン用メモリカード／インターフェース規格（ＰＣＭＣＩＡ）スロットおよびカードなどを含んでもよい。通信インターフェース１９２４を介して転送されるソフトウェアおよびデータは、信号１９２８の形態であり、通信インターフェース１９２４によって受信可能な電子、電磁気、光学または他の信号であってもよい。これらの信号１９２８は、通信路１９２６（例えば、チャンネル）を介して通信インターフェース１９２４に提供される。この通信路１９２６は、信号１９２８を運び、ワイヤまたはケーブル、光ファイバー、電話線、セルラー方式リンク、無線周波数（ＲＦ）リンクおよび／または通信チャンネルを用いて実装される。この文書では、「コンピュータプログラム媒体」および「コンピュータで利用可能な媒体」の用語を使用しているが、取外し可能な記憶装置ドライブ１９１４、ハードディスクドライブ１９１２に設けたハードディスクおよび信号１９２８などの媒体を一般的に表す。これらのコンピュータプログラム製品は、コンピュータシステム１９００にソフトウェアを提供する。本発明のいくらかの態様は、そのようなコンピュータプログラム製品に向けられている。
【０２９５】
コンピュータプログラム（コンピュータ制御論理とも呼ばれる）は、主記憶装置１９０８および／または二次記憶装置１９１０に格納される。コンピュータプログラムはさらに、通信インターフェース１９２４を介して受信される。このようなコンピュータプログラムは、実行されると、明細書で検討したように、コンピュータシステム１９００が本発明のいくらかの態様による特徴を実行できる。特に、コンピュータプログラムは、実行されると、プロセッサー１９０４がそのような特徴を実行できる。したがって、そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステム１９００のコントローラを表す。
【０２９６】
本発明のいくらかの態様がソフトウェアを用いて実施される変形形態では、取外し可能な記憶装置ドライブ１９１４、ハードディスクドライブ１９１２または通信インターフェース１９２４を用いて、当該ソフトウェアをコンピュータプログラム製品に格納し、コンピュータシステム１９００内にロードしてもよい。上記制御論理（ソフトウェア）は、プロセッサー１９０４により実行されると、プロセッサー１９０４が明細書で記載したような機能を実行できる。他の１つの変形形態では、本発明のいくらかの態様が、例えば、専用集積回路（ＡＳＩＣｓ）などのハードウェア構成要素を用いて、主にハードウェアで実施される。明細書で記載した機能を実行するようにハードウェア状態のマシンの実施態様は、当業者にとって明白であろう。
【０２９７】
さらに他の変形形態では、本発明のいくらかの態様が、ハードウェアとソフトウェアの両方の組合せを用いて実施される。
【０２９８】
本発明のいくらかの態様を、上述で概説した例としての特徴と協働させて記載したが、代替、修正、変形、改良および／または略同等の形態が、周知であろうと、現時点で予見されていないか、あるいは予見されないであろうと、当業者にとって明白であろう。したがって、本発明の例としての態様は、上述したように、例示することを意図しており、限定されるものではない。本発明の精神から逸脱することなく、多様な変更が可能である。したがって、本発明のいくらかの態様は、すべての周知または後に作り上げられる代替、修正、変形、改良および／または略同等の形態を包含することを意図している。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４−Ａ】
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【図４−Ｂ】
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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１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１５Ｄ】
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【図１５Ｅ】
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【図１５Ｆ】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１７Ｃ】
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【図１７Ｄ】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１８Ｃ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２２Ｃ】
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【図２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【国際調査報告】
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