(57)【要約】  医用イメージングの方法が提供される。本方法では、標的はイメージング・データを取得するために、ハイパースペクトル・イメージング・システムを用いてイメージングされる（３０２）。取得したイメージング・データを空間平均化及びスペクトル平均化することにより前処理する（３０４、３０６）。前処理されたイメージング・データから決定される端成分の数を選択する。前処理されたイメージング・データの頂点成分分析、及び選択された数の端成分に基づいて、端成分間にわたる部分空間内の前処理されたイメージング・データの射影の先端を規定する端成分を前処理されたイメージング・データから抽出する（３０８）。抽出した端成分及びイメージング・データに対するフィルタ・ベクトル・アルゴリズム（３０８）を使用して、前処理されたイメージング・データ内の選択された数の端成分の少なくとも１つのアバンダンス・マップを生成する（３１０）。
2016540622.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イメージング・データを取得するために標的をハイパースペクトル・イメージング・システムを用いてイメージングすること（３０２）と、
前記取得したイメージング・データを空間平均化及びスペクトル平均化することにより前処理すること（３０４、３０６）と、
前記前処理されたイメージング・データから決定される端成分の数を選択すること（３０８）と、
前記前処理されたイメージング・データの頂点成分分析及び前記選択された数の端成分に基づいて、前記端成分間にわたる部分空間内の前記前処理されたイメージング・データの射影の先端を規定する前記端成分を前記前処理されたイメージング・データから抽出すること（３０８）と、
前記抽出した端成分及び前記イメージング・データに対するフィルタ・ベクトル・アルゴリズムを使用して、前記前処理されたイメージング・データ内の前記選択された数の端成分の少なくとも１つのアバンダンス・マップを生成すること（３１０）と
を含む、医用イメージングの方法。
【請求項２】
前記前処理されたイメージング・データは、前記選択された数の端成分に関してアンミキシングされる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記生成されたアバンダンス・マップは表示される、請求項１又は２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
前記前処理は前記イメージング・データのトリミング及び前記イメージング・データのブラーリングのうちの少なくとも１つを含む、請求項１から３までのいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記イメージング・データは、ハイパースペクトル・データキューブを含み、前記データキューブの画素は、スペクトルの特定の波長に対してイメージングされた標的の特定の位置における光強度を含む、請求項１から４までのいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記端成分は少なくとも健康な組織及び悪性組織に対応する、請求項１から５までのいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
アバンダンス・マップは、前記標的の特定の組織の境界を規定する、請求項１から６までのいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記方法は、皮膚病変部の境界を特定することを含む、請求項１から７までのいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記皮膚病変部はＬＭ及びＬＭＭのうちの少なくとも１つを含む、請求項１から８までのいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
医用イメージングのための構成であって、
少なくとも１つのプロセッサ及びコンピュータ・プログラム・コードを有する少なくとも１つのメモリを備え、前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータ・プログラム・コードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記構成に少なくとも、
ハイパースペクトル・イメージング・システムによりイメージングされる標的のイメージング・データを取得させ（３０２）、
前記取得したイメージング・データを空間平均化及びスペクトル平均化することにより前処理させ（３０４、３０６）、
前記前処理されたイメージング・データから決定される端成分の数を選択させ（３０８）、
前記前処理されたイメージング・データの頂点成分分析及び前記選択された数の端成分に基づいて、前記端成分間にわたる部分空間内の前記前処理されたイメージング・データの射影の先端を規定する前記端成分を前記前処理されたイメージング・データから抽出させ（３０８）、
前記抽出した端成分及び前記イメージング・データに対するフィルタ・ベクトル・アルゴリズムを使用して、前記前処理されたイメージング・データ内の前記選択された数の端成分の少なくとも１つのアバンダンス・マップを生成させる（３１０）、ように構成された、構成。
【請求項１１】
請求項２から９までのいずれか一項を実行する手段を備える、請求項１０に記載の構成。
【請求項１２】
ハイパースペクトル・イメージング・データを取得するための手持ち式ハイパースペクトル・カメラであって、ハンドルを備える前記ハイパースペクトル・カメラと、前記標的から反射された光を受け取るためのカメラ・レンズとを備え、前記カメラ・レンズが前記標的の方を向く場合、光源は前記標的を照明するために前記カメラ・レンズ周りに配置され、錐体が前記光源の周りに、前記標的の方に延びるように配置され、請求項１０又は１１に記載の構成。
【請求項１３】
拡散シートは前記光源と前記標的との間に配置される、請求項１２に記載の構成。
【請求項１４】
前記拡散シートは前記錐体のサイズ及び形状に合わせられ、前記錐体内の位置に密封される、請求項１３に記載の構成。
【請求項１５】
前記光源は前記手持ち式カメラ・ユニットから遠隔にあり、光ファイバーによって前記カメラ・レンズの周りに配置された光ファイバー・リングライトに接続される、請求項１２に記載の構成。
【請求項１６】
前記ハイパースペクトル・カメラは遠隔データ処理ユニットへのインタフェースを含み、それにより、前記イメージング・データは少なくとも１つのアバンダンス・マップを生成するために前記データ処理ユニットに送信される、請求項１２に記載の構成。
【請求項１７】
前記装置は、ＬＭ及びＬＭＭのうちの少なくとも１つの診断のために使用される、請求項１０から１６までのいずれか一項に記載の構成。
【請求項１８】
コンピュータにより読み取り可能な配布媒体で具体化され、装置にロードされたときに請求項１から９までのいずれか一項に記載の方法を実行するプログラム命令を有する、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】
本発明は、医用イメージングに関し、より詳細には皮膚科学におけるイメージングに関する。
【背景技術】
【０００２】
皮膚癌は、欧米諸国において最も一般的な癌の種類である。現在、２００〜３００万人の非黒色腫患者及び１３２，０００人の黒色腫(melanoma)患者が毎年世界的に報告されている（ＷＨＯ）。黒色腫は２５〜２９歳の成人期初期では最も一般的な癌である。非黒色腫皮膚癌の約９０％及び悪性黒子（ＬＭ：Ｌｅｎｔｉｇｏ  Ｍａｌｉｇｎａ）の８６％は黒色腫の初期形態であり、悪性細胞は原発組織である表皮に限局されるため、上皮内黒色腫として報告されることが多い。これは日焼けにより損傷を受けた皮膚で起こる。悪性黒子黒色腫（ＬＭＭ：Ｌｅｎｔｉｇｏ  Ｍａｌｉｇｎａ  Ｍｅｌａｎｏｍａ）は、悪性黒色腫細胞が皮膚の真皮及びより深部の層に浸潤している場合に診断される。浸潤性ＬＭＭの予後はＬＭよりも悪い。臨床的に、ＬＭは浸潤性ＬＭＭと区別できない。
【０００３】
ＬＭ及びＬＭＭの両方について外科的除去が第一治療である。わずかでも損傷した細胞が残されると癌が再発しうるため、損傷した皮膚細胞をすべて除去することが不可欠である。組織病理学的サンプリングのみで見られる病変部境界の潜在的拡張のため、ＬＭ及びＬＭＭの境界を目視で定めるのは困難であることが多い。多くの場合、再切除が必要とされる。
【０００４】
腫瘍細胞の広がっている領域を正確に特定するための正確なインビボ(in vivo：生体内の)方法は現在存在しない。初期の正確な診断により患者の生存率が上がり、治療コストを劇的に低下させる。
【０００５】
臨床的に利用される最先端の方法は、デルマトスコープによる病変部の検査に基づく。これらのデバイスは、事実上、１〜３つの異なる一体型照明選択肢を有する光学的拡大鏡である。これらのデバイスは通常のデジタル・カメラと共に使用可能である。このタイプの装置は、３つの広いスペクトル・バンド（赤、緑、及び青）を有する高解像度画像を必要とする。
【０００６】
ハイパースペクトル・イメージングは、イメージングされた皮膚病変部についての正確な空間情報及びスペクトル情報を提供する。図１は、ハイパースペクトル・データキューブを示す。図１で明らかなように、ハイパースペクトル画像は、数十から数千の単色像を含み、これらの単色像は短時間で同じ部位を撮影したものである。画像セット１０４は通常、ハイパースペクトル・データキューブと呼ばれる。これらの単色像は７０の異なる波長で撮影される。したがって、基本的にハイパースペクトル画像が、画素毎に特定の波長での特定のスポットの光強度を表す。ハイパースペクトル・データキューブ全体の画素セットはスペクトル１０６を成す。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｊ．Ｎａｓｃｉｍｅｎｔｏ及びＪ．Ｄｉａｓ、「Ｖｅｒｔｅｘ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：Ａ  ｆａｓｔ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｔｏ  ｕｎｍｉｘ  ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄａｔａ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ、４３巻、ｎｏ．４、８９８〜９１０ページ、２００５年
【非特許文献２】Ｊ．Ｂｏｗｌｅｓ、Ｐ．Ｐａｌｍａｄｅｓｓｏ、Ｊ．Ａｎｔｏｎｉａｄｅｓ、Ｍ．Ｂａｕｍｂａｃｋ及びＬ．Ｒｉｃｋａｒｄ、「Ｕｓｅ  ｏｆ  ｆｉｌｔｅｒ  ｖｅｃｔｏｒｓ  ｉｎ  ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄａｔａ  ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｐｒｏｃ．ＳＰＩＥ、１４８〜１５７ページ、１９９５年
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の目的は、上述の不利点のうちの少なくとも１つを改善するための医用イメージングの方法、構成、及びコンピュータ・プログラム製品を提供することである。本発明の目的は、独立請求項に述べられる内容により特徴づけられる方法、構成、及びコンピュータ・プログラム製品によって達成される。本発明の好ましい実施例は、従属請求項に開示されている。
【０００９】
一態様によると、イメージング・データを取得するために標的をハイパースペクトル・イメージング・システムを用いてイメージングすることと、取得したイメージング・データを空間平均化及びスペクトル平均化することにより前処理することと、前処理されたイメージング・データから決定される端成分の数を選択することと、前処理されたイメージング・データの頂点成分分析及び選択された数の端成分に基づいて、端成分間にわたる部分空間内の前処理されたイメージング・データの射影の先端を規定する端成分を前処理されたイメージング・データから抽出することと、抽出した端成分及びイメージング・データに対するフィルタ・ベクトル・アルゴリズムを使用して、前処理されたイメージング・データ内の選択された数の端成分の少なくとも１つのアバンダンス(abundance)・マップを生成することとを含む、医用イメージングの方法が提供される。
【００１０】
一態様によると、一態様に係る方法を実行する手段を備える構成が提供される。
【００１１】
一態様によると、少なくとも１つのプロセッサ及びコンピュータ・プログラム・コードを有する少なくとも１つのメモリを備えた医用イメージングのための構成が提供され、少なくとも１つのメモリ及びコンピュータ・プログラム・コードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、少なくとも、当該構成に、ハイパースペクトル・イメージング・システムによりイメージングされた標的のイメージング・データを取得させ、取得したイメージング・データを空間平均化及びスペクトル平均化することにより前処理させ、前処理されたイメージング・データから決定される端成分の数を選択させ、前処理されたイメージング・データの頂点成分分析及び選択された数の端成分に基づいて、端成分間にわたる部分空間内の前処理されたイメージング・データの射影の先端を規定する端成分を前処理されたイメージング・データから抽出させ、抽出した端成分及びイメージング・データに対するフィルタ・ベクトル・アルゴリズムを使用して、前処理されたイメージング・データ内の選択された数の端成分の少なくとも１つのアバンダンス・マップを生成させるように構成される。
【００１２】
一態様によると、コンピュータにより読み取り可能な配布媒体で具体化され、装置にロードされたときに一態様に係る方法を実行するプログラム命令を有するコンピュータ・プログラム製品が提供される。
【００１３】
一態様によると、装置に一態様に係る方法を実行させるように構成される処理手段を備えた装置が提供される。
【００１４】
実施例のいくつかは、組織が目に見えない場合でも被検体の組織の存在を特定できるように、被検体の医用イメージングにおける改善を提供する。例えば、被検体の悪性組織の一部分が人の目で見えない場合でも、外科手術をすることなく悪性組織と健康な組織との境界を正確に特定できる。
【００１５】
いくつかの実施例は、ＬＭ及びＬＭＭを含む皮膚病変部の境界領域を明らかにすることと、病変部を互いから分離することとを提供する。
【００１６】
以下、本発明は、添付の図面を参照しながら好ましい実施例を用いてより詳細に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】ハイパースペクトル・データキューブを示す図である。
【図２ａ】一実施例による医用イメージングのための構成を示す図である。
【図２ｂ】一実施例によるハイパースペクトル・カメラの構造を示す図である。
【図３】一実施例によるプロセスを示す図である。
【図４ａ】ハイパースペクトル・イメージング及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を使用してＬＭを有するインビボ被検体の画像を示す図である。
【図４ｂ】ハイパースペクトル・イメージング及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を使用してＬＭを有するインビボ被検体の画像を示す図である。
【図４ｃ】ハイパースペクトル・イメージング及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を使用してＬＭを有するインビボ被検体の画像を示す図である。
【図５ａ】ハイパースペクトル・イメージング及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を使用してＬＭＭを有するインビボ被検体の画像を示す図である。
【図５ｂ】ハイパースペクトル・イメージング及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を使用してＬＭＭを有するインビボ被検体の画像を示す図である。
【図５ｃ】ハイパースペクトル・イメージング及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を使用してＬＭＭを有するインビボ被検体の画像を示す図である。
【図６ａ】ハイパースペクトル・イメージング及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を使用して、メラニン欠乏性悪性黒子のインビボ被検体の画像を示す図である。
【図６ｂ】ハイパースペクトル・イメージング及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を使用して、メラニン欠乏性悪性黒子黒色腫のインビボ被検体の画像を示す図である。
【図６ｃ】ハイパースペクトル・イメージング及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を使用して、健康な皮膚のインビボ被検体の画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下の実施例は例示的である。本明細書は、本文のいくつかの場所で「１つの（ａｎ、ｏｎｅ）」又は「いくつかの」実施例に言及することがあるが、これは必ずしも、同じ実施例にそれぞれ言及されること又は特定の特徴が単一の実施例のみに当てはまることを意味しない。さまざまな実施例の単一の特徴を、他の実施例を提供するために組み合わせてもよい。
【００１９】
種々の実施例は、被検体又は被検体の一部の医用イメージングに関する。被検体はヒト又は動物であってよい。医用イメージングは被検体のイメージング・データを形成する。イメージング・データは、情報がイメージング・データから抽出されて、被検体の特定の種類の組織の存在を特定でき、且つ／又は異なる種類の組織の境界を特定できるように、実施例に記載される通りに処理される。ハイパースペクトル・イメージングのおかげで、組織の存在は人の目には見えない場合にも特定できる。このことによって、臨床医は外科手術なしで被検体の医学的状態から情報を得ることができる。当該情報により、臨床医は、外科手術そのものがより成功しやすくなるように、事前に外科手術をより良く計画できる。一実例では、悪性組織の境界を事前に正確に特定できるため、これによって臨床医は、除去が完全であるように悪性組織を除去するための外科手術を計画できる。これは、被検体の健康へのリスクとなる悪性組織には特に重要である。
【００２０】
ハイパースペクトル・イメージングでは、被検体からの光の反射をハイパースペクトル・カメラで捉える。ハイパースペクトル・カメラは、イメージング・データを形成する。形成されたイメージング・データは、被検体のハイパースペクトル画像によって形成されたハイパースペクトル・データキューブであってよい。ハイパースペクトル・データキューブの各画素は、各々がスペクトルの一部、例えば、特定の波長に対応する複数の光強度値を有する。画素毎の光強度値は、ハイパースペクトル・カメラのスペクトル全体の測定に適用される分解能に依存する。光の異なる波長は、標的の異なる深度から反射され得、それによって、ハイパースペクトル画像を使用して、異なる深度における被検体の組織の種類を特定できる。
【００２１】
ハイパースペクトル・イメージングは、医用イメージングの目的及び被検体の組織の種類に応じて決定できる波長帯及び波長分解能を使用できる。より高い精度が必要とされる場合は、波長に対してより高い分解能を用いることができる。他方で、より少ない数の波長によって十分な精度がもたらされる場合は、波長に対してより低い分解能を用いることができる。したがって、ハイパースペクトル・データキューブの単一の画素は、その波長帯の分解能により規定される複数の波長に対する光強度を含む。当該画素は被検体の単一の位置から測定された光強度を表す。被検体の画像平面は、ハイパースペクトル・データキューブの画素を含む。各画素は被検体のある位置に対応する。当該位置は、２次元座標、例えばＸ−Ｙ座標において規定できる。
【００２２】
一実施例による構成を図２ａに示す。ここで、一実施例によるハイパースペクトル・カメラの構造を示す図２ａ及び図２ｂの両方を参照して構成について説明する。図２ｂに示される構造は、図２ａの構成のハイパースペクトル・カメラに使用できる。構成は、錐体２１２及び光源２１０、イメージング・データを形成するために標的から反射した光をカメラに入射させるカメラ開口部２０８、例えば、カメラ・レンズ、並びに錐体内に配置される拡散シート２２２を備える。光源は、錐体が標的をイメージングするためにハイパースペクトル・カメラに設置されたとき、標的から離れた錐体の端部に配置されてよい。光源は標的を均一に照明するためにカメラ開口部周りに配置されてよい。錐体は、カメラ開口部に対向する錐体の端部にある錐体の開口部２２４を通して光を光源から標的へと誘導する。このようにして、標的への光は拡散シート及び錐体の両方によって誘導される。ハイパースペクトル・カメラは、圧電駆動ファブリペロー干渉計（piezo-actuated Fabry Perot interferometer）をベースにしてよい。
【００２３】
ハイパースペクトル・カメラ２０２はハンドル２０４に設置されてよい。臨床医等の使用者は、被検体の標的２０６上でハイパースペクトル・カメラを位置決めするためにハンドルを把持してよい。ハイパースペクトル・カメラはねじによりハンドルに接続されてもよく、又はハンドル及びカメラは１つの本体内に密閉されてもよい。本体は臨床現場に好適な任意の材料であってよい。これらの材料としては、例えば、種々のプラスチック組成物を挙げることができる。
【００２４】
錐体２１２は光源周りに、標的の方に延びるように配置される。このようにして、外部光源の干渉の余地が与えられ得ず、被検体からカメラまでの均一な距離を維持できる。錐体及びカメラは、錐体がイメージング中にその位置を容易に変えて固定できるように螺合されてよい。錐体は、人体の異なる位置における皮膚の異常を実例とする異なった標的及び対応する位置に合うように、いくつかの直径を備えることができる。
【００２５】
光源は標的が均一に照明されるように、円形光源、すなわち、リングライトであってよい。一実施例において、光源は、光ファイバー２１６によって遠隔光源２１４に接続された光ファイバー・リングライトである。光ファイバーによって、遠隔光源から放出された光が、カメラ開口部周りに配置された光ファイバー・リングライトへと通ることができる。遠隔光源は例えば、ハロゲン・ライトであってよい。遠隔光源によって、手持ち式ハイパースペクトル・カメラの単純で軽量の構成を可能にする。光源は手持ち式カメラ・ユニットから遠隔に、すなわち、外部にあるため、光源から手持ち式ハイパースペクトル・カメラ及びイメージングされる標的への熱の伝達を防止又は少なくとも軽減できる。光源は、これもまた手持ち式ハイパースペクトル・カメラから離れて配置された電源によって電力供給され得、単純で軽量の構成を容易にし、熱の伝達を防止する。拡散シートは、拡散シートが光源を標的から隔てるように光源と標的との間に配置されてよい。好ましくは、拡散シートは、光源からの光が拡散シートを介して標的へと進み、迷光が防止又は少なくとも最小限にされるように、錐体内部で錐体に対してぴったりと配置される。拡散シートによって、標的に対してよりばらつきの少ない配光パターンが可能になる。拡散シートとしては、１枚の紙又はガラスから製造された光ディフューザを使用できる。拡散シートのサイズ、例えば、直径及び形状は、迷光を最小限にするために錐体のサイズ、例えば、直径及び形状に合わせてもよい。加えて、光源から標的への迷光を防止するために、拡散シートは錐体内のその位置で密封されてもよい。密封は、弾性材料及び／又はシリコーン・ペーストから適切に成形されたシールにより提供されてもよい。
【００２６】
コンピュータ２１８、例えば、ラップトップ・コンピュータは、コンピュータがイメージング・データをハイパースペクトル・カメラから受信できるようにハイパースペクトル・カメラに接続されてよい。ハイパースペクトル・カメラとコンピュータとの間の接続２２０は、イメージング・データをハイパースペクトル・カメラからコンピュータへ通信可能な任意の有線又は無線接続であってよい。無線接続の実例は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及びＩＥＥＥ８０２．１１ベースの無線ローカルエリアネットワーク接続を含む。有線接続の実例は、ユニバーサル・シリアル・バス及びＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む。有線接続による利益は、ハイパースペクトル・カメラは有線接続を介して電力供給され得ることである。他方で、妨害する傾向にあり得、また多くの場合、無線接続を設定するために人間によるコンピュータ・ユーザ・インタフェースへの動作を必要とする無線接続よりも、有線接続はより高速な接続設定及びより高い信頼性をもたらすことができる。
【００２７】
一実施例による手持ち式ハイパースペクトル・カメラは、ハンドル、ハイパースペクトル・カメラ、並びに両方共ハイパースペクトル・カメラの外部にある遠隔データ処理デバイス及び遠隔光源へのインタフェース２２０、２１６を備える。遠隔データ処理デバイスは例えば、コンピュータであってよい。インタフェースは上述のように、遠隔データ処理デバイス及び光源への接続を提供し得る。イメージング・データの処理は、少なくとも部分的に遠隔データ処理ユニット、例えば、手持ち式カメラから離れたコンピュータで行うことができるため、手持ち式カメラ・ユニットは非常に低い処理能力及び消費電力で実現され得る。さらに、光源が手持ち式カメラから離れた外部ユニットに位置している場合、手持ち式カメラは、単純な構造、少数の部品、及び軽い重量を有するように設計され得る。このようにして、カメラは臨床現場に特に好適であるように製造され得る。さらに、光源及びデータ処理の一方又は両方が、それ自身の電源を有する手持ち式カメラの外部ユニットに配置される場合、手持ち式カメラ・ユニットの消費電力は、手持ち式カメラ・ユニットが送電線に接続された変圧器からの低い直流電圧又はさらには小型電池により電力供給され得るように、低いままで維持され得る。
【００２８】
図３は、一実施例によるプロセスを示す図である。プロセスは、図２ａの構成に示される１つ又は複数のエンティティによって実行できる。３０２では、イメージング・データはハイパースペクトル・カメラから取得され得る。好ましくは、カメラはフル・フレーム撮像素子として動作する。このようにして、対象は、プッシュブルームイメージングをベースとしたカメラを用いた場合よりも高速でイメージングできる。プッシュブルームイメージングとは、線毎に対象から画像データを形成することを意味する。イメージング・データはハイパースペクトル・データキューブを含んでよい。ハイパースペクトル・カメラは、圧電駆動ファブリペロー干渉計であってよい。ハイパースペクトル・データキューブは、圧電駆動ファブリペロー干渉計を用いて、干渉計の干渉計設定を連続的に変えることによって形成できる。干渉計設定は鏡間の間隙を含んでよい。ハイパースペクトル・データキューブにおいて、データキューブの画素は、スペクトルの特定の波長に対してイメージングされた標的の特定の位置における光強度を含む。
【００２９】
次表は、ハイパースペクトル・イメージング構成の実用的な実施態様のための、ファブリペロー干渉計をベースにしたハイパースペクトル・カメラの仕様を示す。
【００３０】
【表１】
2016540622.tif 000003
【００３１】
ファブリペロー干渉計をベースにしたハイパースペクトル・カメラは、約５００〜９００ナノメートルの波長帯を提供し、最大空間分解能は２５９２画素×１９４４画素である。ハイパースペクトル・カメラは画素ビニングを、例えば、４回４画素ビニング(binning)を実行して、３２０×２４０画素の最終画像平面分解能を有するイメージング・データを生成できる。画素ビニングとは、わずかな観測誤差の影響を低減できるような画素の前処理を意味する。したがって、いくつかの前処理を既にハイパースペクトル・カメラにあるイメージング・データに適用することが可能である。他方で、前処理を含む処理すべてを外部ユニット、例えば、コンピュータで行ってもよい。画素ビニングでは、所与の間隔、すなわちビンに収まる元のデータ値が、その間隔を表す値、多くの場合、中心値によって置き換えられる。このようにして、画素は平均化され得る。スペクトル分解能に応じてイメージング・データはスペクトル・データの４０〜６０の使用可能なバンドを含み得る。
【００３２】
３０４及び３０６では、イメージング・データは空間平均化及びスペクトル平均化することにより前処理される。空間平均化では、各スペクトルはその最も近い９つの隣接画素の平均値として計算でき、スペクトル平均化では、各波長帯はその最も近い２つの隣接する波長帯の平均値として計算できる。これは平均化ブラーリング（ａｖｅｒａｇｉｎｇ  ｂｌｕｒｒｉｎｇ）と呼ぶことができる。イメージング・データは、任意のイメージング・データ、例えば、錐体からの画素を含むイメージング・データを除外するためにトリミングされてもよい。このようにして、処理の効率のため、直接対象とする領域のみをイメージング・データに含めることができる。平均化ブラーリングでは、イメージング・データは、得られる画像の各画素が入力画像においてその隣接する画素の平均値に等しい値を有する空間領域線形フィルタにより処理できる。平均化ブラーリングは、ノイズの影響を均一にするためにイメージング・データに適用してもよい。ブラーリングは、画像平面上の３画素ブロックに対して３回行うことができる。
【００３３】
すると、前処理されたイメージング・データは３０８及び３１０においてスペクトルがアンミキシングされ、反転される。
【００３４】
スペクトル・アンミキシングを支持する仮説は、イメージング・データの所与の画素のスペクトルは、イメージングされる標的に存在する異なる種類の組織からの光反射が混じり合ったものだというものである。線形混合モデルを使用して、反射の混合を説明できる。ハイパースペクトル・イメージングによって得られるイメージング・データに適用される線形混合モデルでは、各画素の検出されたスペクトルが、端成分と称される物質由来の構成スペクトルの一次結合からなると仮定する。物質は特定の種類の組織、例えば、健康な組織、悪性組織、皮膚、ＬＭ又はＬＭＭであってよい。線形混合モデルを使用して、イメージング・データ中の異なる組織が効果的に特定できるように、逆操作、すなわちアンミキシングを考案できる。
【００３５】
線形混合モデルは下記のように表すことができる。
【００３６】
【数１】
2016540622.tif 000004
式中、ｘは検出されたスペクトルであり、ａは端成分ｓのアバンダンス係数であり、Ｍは端成分の数であり、ｗはノイズ項である。ＬＭＭを観測された画素スペクトルすべてまで拡大すると、行列形式にたどり着く。
Ｘ＝ＡＳ＋Ｗ
式中、
Ｘ＝（ｘ［λ１］、ｘ［λ２］、．．．、ｘ［λＮ］）Ｔ、Ａ＝（ａ１、ａ２、．．．、ａＭ）、
【００３７】
【数２】
2016540622.tif 000005
Ｗ＝（ｗ［１］、ｗ［２］、．．．ｗ［Ｎ］）Ｔ、式中、Ｎは波長の数であり、Ａはアバンダンス・マップである。
【００３８】
アンミキシング・プロセスの目標は、これらの構成スペクトル及びそれらの各画素に対する相対的アバンダンスを概算することである。これらのアバンダンス係数が得られると、アバンダンス・マップと通常称されるこの場面内の所与の端成分の相対出現数を表示する新たな画像が得られる。
【００３９】
３０８では、前処理されたイメージング・データは頂点成分分析（ＶＣＡ：Ｖｅｒｔｅｘ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）を前処理されたデータに適用することによってアンミキシングされ得る。ＶＣＡは、Ｊ．ＮａｓｃｉｍｅｎｔｏらのＪ．Ｎａｓｃｉｍｅｎｔｏ及びＪ．Ｄｉａｓ、「Ｖｅｒｔｅｘ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：Ａ  ｆａｓｔ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｔｏ  ｕｎｍｉｘ  ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄａｔａ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ、４３巻、ｎｏ．４、８９８〜９１０ページ、２００５年に概説される。
【００４０】
前処理されたイメージング・データから決定される端成分の数をＶＣＡのために選択できる。端成分の数は少なくとも２つであってよいが、例えば、３、４、５、６又は任意の端成分の数であってもよい。端成分は、ＶＣＡ及び選択された数の端成分に基づいて前処理されたイメージング・データから抽出され得る。端成分は、端成分間にわたる部分空間内の前処理されたイメージング・データの射影の先端を規定できる。
【００４１】
ＶＣＡでは、入力データＸ内の純粋な画素Ｓの存在を仮定し、次に事前に決定した端成分間にわたる部分空間に対してデータの反復直交射影を行う。純粋な画素とは、均一な構造を有する組織のイメージングによって得られる画素を意味してよい。構造は、イメージングされた組織が実質的に単一の材料である場合に均一な構造であり得る。したがって、純粋な画素のスペクトルとは単に、特定の材料又は物質、例えば、健康な組織又は悪性組織を表す。この射影の先端は、新たな端成分のシグネチャーとみなされる。このプロセスは、Ｍ個の端成分が抽出されるまで繰り返される。
【００４２】
そのため、純粋な画素が存在するという仮定は強力であり、多くの種類のデータでは必ずしも真ではない。物質同定のために直接使用できる端成分スペクトルを見つけることとは対照的に、イメージングされた場面内に存在する材料の違いを明らかにするために、端成分シグネチャーとして最も純粋な画素のスペクトルを選択するという行動が十分であり得る。
【００４３】
３１０では、少なくとも１つのアバンダンス・マップＡを生成できる。前処理されたイメージング・データを１つ又は複数のアバンダンス・マップに変換してもよい。各端成分に対応するアバンダンス・マップを導出することが可能である。アバンダンス・マップは、非負最小二乗法反転又はフィルタ・ベクトル・アルゴリズム（ＦＶＡ：Ｆｉｌｔｅｒ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を使用して生成できる。ＦＶＡは、Ｊ．Ｂｏｗｌｅｓ、Ｐ．Ｐａｌｍａｄｅｓｓｏ、Ｊ．Ａｎｔｏｎｉａｄｅｓ、Ｍ．Ｂａｕｍｂａｃｋ及びＬ．Ｒｉｃｋａｒｄ、「Ｕｓｅ  ｏｆ  ｆｉｌｔｅｒ  ｖｅｃｔｏｒｓ  ｉｎ  ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ  ｄａｔａ  ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｐｒｏｃ．ＳＰＩＥ、１４８〜１５７ページ、１９９５年に記載される。
【００４４】
ＦＶＡは計算コストが高くないため、好ましい。ＦＶＡは抽出された端成分及びイメージング・データに適用される。アバンダンス・マップはイメージング・データにおける端成分の出現数を示す。端成分の出現数を使用して、標的の組織学的特性を決定できる。このようにして、診断及び治療に使用するための情報が提供できる。
【００４５】
ＦＶＡでは、フィルタ・ベクトルＦのセットが生成され、これを使用してアバンダンス係数を概算する。概算は以下のように行うことができる。
Ａ＝ＦＸ
式中、
Ｆ＝（ＲＳ）−１Ｒ、且つＲ＝ＳＴ−（Ｊ／Ｎ＊Ｓ）Ｔ、
式中、ＪはＮ×Ｎ単位行列であり、Ａはアバンダンス・マップであり、Ｎは波長数である。
【００４６】
３１２では、３１０で得た１つ又は複数のアバンダンス・マップを使用して、被検体の組織の存在を特定でき、組織が目に見えない場合でも特定できる。アバンダンス・マップは、標的の組織の境界を示す。このようにして、標的において組織が存在する領域を特定できる。組織は健康又は悪性であり得る。悪性組織は皮膚病変部を含んでよい。皮膚病変部の実例はＬＭ及びＬＭＭを含む。アバンダンス・マップは、ディスプレイ・デバイス、例えば、コンピュータ・ディスプレイに表示できる。各々が標的の異なる組織に対応する複数の、例えば、２、３、４、５、６又は任意の数のアバンダンス・マップが得られる場合、標的における各種類の組織の境界を、アバンダンス・マップに基づいて決定でき、これにより各種類の組織に対応する標的の領域を特定できる。
【００４７】
一実施例において、アバンダンス・マップは、ＬＭ及びＬＭＭのうちの少なくとも１つの診断のために使用してよい。臨床医は、診断に使用される１つ又は複数のアバンダンス・マップを生成する一実施例による構成を操作できる。アバンダンス・マップは、診断時に臨床医を手助けするようにディスプレイ上で見ることができる。
【００４８】
一実施例による本方法のステップは図２ａに示される構成のさまざまなエンティティで実行できることを理解すべきである。したがって、ステップによってはコンピュータにより実行でき、ステップによってはハイパースペクトル・カメラにより実行できる。好ましくは、ハイパースペクトル・カメラは、コンピュータに送信されてステップ３０４〜３１２のうちの１つ又は複数で処理されるイメージング・データを形成する(３０２)。
【００４９】
臨床現場においては、病気に冒されている可能性のある皮膚領域の迅速な決定が最も重要であることを理解すべきである。そのために、利用される処理方法の計算上の複雑さは慎重に考慮しなければならない。この点において、ＶＣＡはＪ．Ｎａｓｃｉｍｅｎｔｏらに記載されるＮ−ＦＩＮＤＲと比較すると１〜２桁分の節減を提供できることが分かっている。
【００５０】
ＶＣＡ及びＦＶＡの組み合わせは、イメージング・データの処理に従来のラップトップ・コンピュータで数秒の処理しか必要としないため特に臨床現場において好適である。
【００５１】
図４、図５、及び図６の画像は、一切の外科手術を行う前のインビボ被検体を撮影したものである。画像内のアバンダンス・マップは、本明細書の各種実施例で記載されるハイパースペクトル・イメージング方法を使用して生成された。図示されるアバンダンス・マップは組織病理学的サンプリングにより確認された。画像では、病変部の正確な除去のために病変部境界を特定できる。ＬＭは、正確に非浸潤性であるかを診断するために浸潤性ＬＭＭと区別され得る。
【００５２】
図４ａ〜図４ｃは、ハイパースペクトル・イメージングを使用したＬＭを有するインビボ被検体の画像及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を示す。図４ａにはＬＭのアバンダンス・マップを示す。図４ｂには健康な皮膚のアバンダンス・マップを示す。図４ｃには、図４ａ及び図４ｂに示す標的領域の写真を示す。図４ｃの写真では、悪性組織が写真中央の暗い領域として示される。健康な皮膚のアバンダンス・マップは、図４ｂの暗い領域によって健康ではない組織を示す。ＬＭのアバンダンス・マップは、図４ａの明るい領域によってＬＭである組織を示す。
【００５３】
図５ａ〜図５ｃは、ハイパースペクトル・イメージングを使用したＬＭＭを有するインビボ被検体の画像及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を示す。図５ａにはＬＭＭのアバンダンス・マップを示す。図５ｂには健康な皮膚のアバンダンス・マップを示す。図５ｃには、図５ａ及び図５ｂに示す標的領域の写真を示す。この腫瘍は患者の耳にあったものである。表皮の深さは非常に浅く、これは皮膚の反射率のアバンダンス・マップで見ることができ、血管がはっきりと見える。図５ｃの写真では、悪性組織が写真中央の暗い領域として示される。健康な皮膚のアバンダンス・マップは、図５ｂの暗い領域によって健康ではない組織を示す。ＬＭＭのアバンダンス・マップは、図５ａの明るい領域によってＬＭＭである組織を示す。
【００５４】
図６ａ〜図６ｃは、ハイパースペクトル・イメージングを使用したメラニン欠乏性ＬＭ及びメラニン欠乏性ＬＭＭのインビボ被検体の画像及び従来のデジタル・カメラを使用して被検体を撮影した写真を示す。図６ａには、メラニン欠乏性ＬＭ及びメラニン欠乏性ＬＭＭのアバンダンス・マップを示す。メラニン欠乏性黒色腫の位置は、メラニン欠乏性ＬＭ及びメラニン欠乏性ＬＭＭのアバンダンス・マップ中央の高い強度により特定できる。図６ｂには健康な皮膚のアバンダンス・マップを示す。図６ｃには、図６ａ及び図６ｂに示す標的領域の写真を示す。図６ｃの写真では、悪性組織が写真中央の暗い領域として示される。健康な皮膚のアバンダンス・マップは、図６ｂの暗い領域によって健康ではない組織を示す。メラニン欠乏性ＬＭ及びメラニン欠乏性ＬＭＭのアバンダンス・マップは、図６ａの明るい領域によって悪性の組織を示す。
【００５５】
本明細書に記載される技術及び方法は各種手段により実施できる。例えば、これらの技術はハードウェア（１つ又は複数のデバイス）、ファームウェア（１つ又は複数のデバイス）、ソフトウェア（１つ又は複数のモジュール）、又はこれらの組み合わせで実施できる。ハードウェアでの実施では、実施例の構成は、１つ又は複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、本明細書に記載された機能を実行するように設計された他の電子ユニット、又はこれらの組み合わせ、例えば、コンピュータ・ユニットで実施できる。コンピュータ・ユニットはアバンダンス・マップを表示するディスプレイを装備するか又はこれに接続されてよい。ファームウェア又はソフトウェアについて、その実装は、本明細書に記載された機能を実行する少なくとも１つのチップセット（例えば、手順、機能等）のモジュールにより実施できる。ソフトウェア・コードはメモリ・ユニットに格納され、プロセッサにより実行できる。メモリ・ユニットはプロセッサ内又はプロセッサ外部に実装されてよい。プロセッサ外部に実装される場合、従来技術で公知なように、メモリ・ユニットは各種手段を介してプロセッサに通信可能に接続できる。加えて、本明細書に記載される構成の構成部品は、関連して記載される各種態様の実現を容易にする等のために並び替えても、且つ／又は追加の構成部品を補ってもよく、当業者に理解されるように、所与の図中に示される正確な形状には限られない。
【００５６】
したがって、一実施例によると、本構成は、上記の実施例のいずれかに記載される機能を実施するように構成された処理手段を含む。一実施例では、少なくとも１つのプロセッサ、メモリ、及びコンピュータ・プログラム・コードは、本発明の実施例を実施するための処理手段の実施例を成す。
【００５７】
記載されているような実施例はさらに、コンピュータ・プログラムにより規定されるコンピュータ・プロセスの形態で実施できる。コンピュータ・プログラムはソース・コード形態、オブジェクト・コード形態、又は何らかの中間の形態であってよく、プログラムを実施可能な任意のエンティティ又はデバイスであってよいある種の媒体に格納されてよい。例えば、コンピュータ・プログラムはコンピュータ又はプロセッサにより読み取り可能なコンピュータ・プログラム配布媒体に格納されてよい。コンピュータ・プログラム媒体は例えば、記録媒体、コンピュータ・メモリ、読み取り専用メモリ、電気搬送波信号、通信信号、及びソフトウェア配布パッケージ等であってよいがこれらに限定されない。
【００５８】
本発明は添付の図面に係る実例を参照しながら上で説明されたが、本発明はこれに限定されず、添付の特許請求の範囲内のいくつかの方法で変更できることが明らかである。したがって、すべての用語及び表現は広く解釈されるべきであり、実施例を制限するのではなく例示するものであることが意図される。
【００５９】
当業者には、技術が進歩するにつれて本発明の概念はさまざまな方法で実施できることが明らかであろう。また、当業者には、記載された実施例は、そうすることを必要とはされないがさまざまな方法で他の実施例と組み合わせてもよいことが明らかである。
【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図４ｃ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【図１】
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【図３】
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【国際調査報告】
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