"対象物のマルチスペクトルイメージング用の装置であって、第1の複数の狭帯域によって特徴付けられた第1のスペクトルを有する光を放射するように構成可能な光源であって、前記装置は、前記光源からの前記光を前記対象物の領域に導くように配置されている、前記光源と、前記対象物の領域を撮像するように配置され、マルチチャネル画像データを提供するように構成されたマルチチャネルイメージング光検出器と、前記マルチチャネル画像データから複数のスペクトル画像を抽出するように構成された画像処理システムであって、前記複数のスペクトル画像は、前記複数の狭帯域の各々に対応するスペクトル画像を含む、前記画像処理システムとを備える装置。前記光源は、前記光のスペクトルを変えるように制御可能であり、前記装置は、前記光源を切り替えて、第2の複数の狭帯域によって特徴付けられた第2のスペクトルを有する光を放射するように構成されたコントローラを備え、前記第2のスペクトルの前記第2の複数の狭帯域は、前記第1のスペクトルの前記第1の複数の狭帯域とは異なる波長で生じ、前記コントローラは、前記光源が前記第1のスペクトルを有する光で前記対象物の領域を照明している間に、前記対象物の第1のマルチチャネル画像を得るために前記イメージング光検出器を操作し、前記光源が前記第2のスペクトルを有する光で前記対象物の領域を照明している間に前記対象物の第2のマルチチャネル画像を得るために前記イメージング光検出器を操作するように構成されている、請求項1に記載の装置。前記光源は、複数のモードを有しており、前記モードのそれぞれ1つに対して前記複数の狭帯域が対応する異なる組の波長において生じるように、前記モードの各々において、前記光源は対応する複数の狭帯域によって特徴付けられる対応するスペクトルを有する光を放射するように構成される、請求項1に記載の装置。前記装置は、前記光源を選択されたモードに切り替え、前記光源が前記選択されたモードに対応するスペクトルを有する光で前記対象物の領域を照明している間に、対応するマルチチャネル画像データを得るために前記検出器を操作することを、複数の選択されたモードの各々に対して、繰り返すように構成されたコントローラを備える、請求項3に記載の装置。前記光源は、広帯域光源と、複数のフィルタを含むフィルタホイールとを備え、前記複数のフィルタの各々は、複数の狭通過帯域を備える対応フィルタ機能を有する、請求項1~4のいずれか一項に記載の装置。広帯域光源は、キセノンアークランプを備える、請求項4に記載の装置。前記光源は、複数の狭帯域発光体を備える、請求項1~4のいずれか一項に記載の装置。前記狭帯域発光体は、半導体発光体を備える、請求項7に記載の装置。前記狭帯域発光体は、発光ダイオードを備える、請求項8に記載の装置。前記光源は、広帯域光源および1つまたは複数の可変フィルタを備える、請求項1~4のいずれか一項に記載の装置。前記可変フィルタは、音響光学的可変フィルタまたは液晶可変フィルタを備える、請求項10に記載の装置。前記光源は、ディジタルマイクロミラーデバイスベースのスペクトルをプログラム可能な光源を備える、請求項1~4のいずれか一項に記載の装置。前記複数の狭帯域は、可視光および近赤外光からなる電磁スペクトルの狭帯域の部分にある、請求項1~12のいずれか一項に記載の装置。前記複数の狭帯域は、390~1000nmの範囲の波長を有する、請求項1~12のいずれか一項に記載の装置。前記複数の狭帯域は、約400nm~約800nmの範囲の波長を有する、請求項14に記載の装置。前記イメージング光検出器は、複数の光感知アレイを備え、複数の光感知アレイの各々が、対応する通過帯域の光に応答する、請求項1~15のいずれか一項に記載の装置。前記複数の狭帯域の狭帯域の各々は、前記通過帯域の異なる一つの通過帯域に含まれる、請求項16に記載の装置。前記検出器は、カラーフィルタのパターンによって重ね合わされる光感知素子のアレイを備えるイメージングアレイを備える、請求項1~15のいずれか一項に記載の装置。前記カラーフィルタの各々は、前記カラーフィルタに対応するフィルタ特性によって決定される量の、前記狭帯域の2つまたはそれ以上からの光を通過させる、請求項18に記載の装置。較正情報を含むデータストアを備え、前記画像処理システムは、前記較正情報を用いて前記マルチチャネル画像データを分解し、前記複数の狭帯域に対応する複数の狭帯域画像を生成するように構成されている、請求項19に記載の装置。前記検出器は、カラーフィルタのパターンによって重ね合わされる光感知素子のアレイを備えるイメージングアレイを備え、カラーフィルタの各々は、前記カラーフィルタに対応するフィルタ特性によって決定される量の、前記狭帯域の2つまたはそれ以上からの光を通過させ、前記装置は、前記モードの各々に対応する較正情報を含むデータストアと、前記対応する較正情報を用いて前記マルチチャネル画像データを分解して、前記複数の狭帯域に対応する複数の狭帯域画像を生成するように構成された画像処理サブシステムとを備える、請求項4に記載の装置。前記複数の狭帯域は、3つの狭帯域からなり、該3つの狭帯域は、青色波長範囲の第1の狭帯域と、緑色波長範囲の第2の狭帯域と、赤色/近赤外波長範囲の第3の狭帯域とを含む、請求項18~21のいずれか一項に記載の装置。前記狭帯域の数は、前記マルチチャネルイメージング光検出器のチャネル数に等しい、請求項1~22のいずれか一項に記載の装置。前記複数のスペクトル画像を処理して、補正されたアルベドスペクトル画像と補正された吸収および補正された散乱スペクトル画像との1つまたは複数を生成するように構成された画像処理デバイスを備える、請求項1~23のいずれか一項に記載の装置。前記画像処理デバイスは、前記補正されたアルベドスペクトル画像および前記補正された吸収および前記補正された散乱スペクトル画像の一方または両方に基づいて、前記対象物の生理学的画像と、前記対象物の形態学的画像とのうちの少なくとも1つを導出するように構成されている、請求項24に記載の装置。前記生理学的画像は、酸化ヘモグロビン濃度画像、脱酸化ヘモグロビン画像、全ヘモグロビン濃度画像、および水分量画像のうちの少なくとも1つを含む、請求項25に記載の装置。前記形態学的画像は、散乱体積画像、粘膜層厚さ画像、および散乱粒子体積率画像のうちの少なくとも1つに基づくものである、請求項25または26に記載の装置。前記装置は、内視鏡として構成される、請求項1~27のいずれか一項に記載の装置。前記光源は、前記内視鏡の近位端にあり、前記内視鏡は、前記光源の光を前記内視鏡の遠位端まで伝送するために接続されたライトガイドを備える、請求項28に記載の装置。前記イメージング光検出器は、前記内視鏡の遠位端に位置する、請求項29に記載の装置。前記光源は、前記内視鏡の遠位端に位置する、請求項28に記載の装置。前記光源は、前記イメージング光検出器のアパーチャの周囲に配置された複数の発光ダイオードを含む、請求項31に記載の装置。前記狭帯域は、20nmまたはそれ以下の帯域幅を有する、請求項1~32のいずれか一項に記載の装置。前記装置は、毎秒24組またはそれ以上の速度でスペクトル画像を取得するように構成されている、請求項1~33のいずれか一項に記載の装置。前記装置は、白色光照明モードを提供するように構成可能であり、前記光源は、前記領域を白色光で照明し、前記検出器は、前記領域のカラー画像を取得する、請求項1~34のいずれか一項に記載の装置。対象物のマルチスペクトルイメージング用の装置であって、対象物を照明する光源であって、該光源は複数のスペクトル画像を生成するために複数の狭波長帯の光を同時に生成するように適合されており、前記狭波長帯の各々は、可視/NIR範囲内の種々の波長を含み、前記光源は、前記複数の狭波長帯の波長を経時的に変化させて、種々の照明スペクトルプロファイルを作り出すように構成されている、前記光源と、前記画像を受信する画像検出デバイスと、前記複数のスペクトル画像を処理して分析し、補正されたアルベドスペクトル画像、または補正された吸収スペクトル画像および補正された散乱スペクトル画像を生成し、前記補正されたアルベドスペクトル画像、または前記補正された吸収スペクトル画像および補正された散乱スペクトル画像に基づいて、前記対象物の少なくとも1つの生理学的画像と前記対象物の少なくとも1つの形態学的画像とを導出する画像処理デバイスとを備える装置。前記光源は、広帯域光源、プログラマブルディジタルマイクロミラー光源、レーザ駆動光源、および発光ダイオードを含む群から選択される、請求項36に記載の装置。前記光源は、複数のフィルタを有する回転フィルタホイールをさらに備える広帯域光源を含み、前記複数のフィルタの各々は、2つまたはそれ以上の狭帯域を同時に通過させ、前記狭帯域の各々は、異なる波長内にある、請求項37に記載の装置。内視鏡を備え、前記光源は、前記内視鏡の遠位端に位置する複数の発光ダイオードを含み、該複数の発光ダイオードは、複数の狭波長帯において前記対象物の領域の均一な照明を提供するように配置されている、請求項37に記載の装置。種々の狭帯域波長は、等間隔で配置されている、請求項36に記載の装置。種々の狭帯域波長は、非等間隔で配置されている、請求項36に記載の装置。前記複数の狭波長帯は、青色波長範囲の少なくとも1つの狭帯域と、緑色波長範囲の少なくとも1つの狭帯域と、赤色/近赤外波長範囲の少なくとも1つの狭帯域とを含む、請求項36に記載の装置。前記画像検出デバイスは、少なくとも3つのCCDを含む、請求項36に記載の装置。内視鏡を備え、前記画像検出デバイスは、内視鏡の遠位端に位置する、請求項36に記載の装置。前記画像検出デバイスは、Bayerフィルタモザイクカラーカメラを含み、該Bayerフィルタモザイクカラーカメラは、前記複数の狭波長帯の各々の反射率画像に対応する反射率イメージング信号を取得するように較正されている、請求項36に記載の装置。正方較正マトリクスを備える較正情報を含むデータストアを備える、請求項45に記載の装置。前記補正されたアルベドスペクトル画像、または前記補正された吸収スペクトル画像および補正された散乱スペクトル画像を取得する強度較正モジュールと、前記補正されたアルベドスペクトル画像、または前記補正された吸収スペクトル画像および補正された散乱スペクトル画像に基づいて、前記少なくとも1つの生理学的画像および少なくとも1つの形態学的画像を定量化する高速反転モジュールとを備える、請求項36に記載の装置。前記強度較正モジュールは、画像の画素から測定された反射率スペクトルと前記対象物の生体外光学吸収スペクトルとを用いて、前記複数のスペクトル画像の強度を補正する、請求項47に記載の装置。前記強度較正モジュールは、少なくとも、前記対象物とイメージング手段との間の結合角度および測定距離変動を補正するための測定形状強度較正定数Kaと、測定値の相対強度特性を補正するためのアルベド補正強度較正定数Ksとを規定する、請求項47に記載の装置。前記装置は、前記形状定数Kaを適用して、前記補正されたアルベドスペクトル画像を決定するように構成され、前記装置は、前記アルベド補正定数Ksを適用し、前記対象物の生体外吸収スペクトルを用いてアルベド画像から前記補正された吸収スペクトル画像および補正された散乱スペクトル画像を決定するように構成されている、請求項49に記載の装置。前記高速反転モジュールは、線形マトリクス反転モデルに基づいている、請求項48に記載の装置。マルチスペクトルイメージング方法であって、複数の狭波長帯を備えるスペクトルを有する光で対象物の領域を露光すること、マルチチャネルイメージング検出器を用いて前記露光された対象物の画像を含む画像データを取得すること、前記画像データから複数のスペクトル画像を抽出することであって、前記複数のスペクトル画像は、前記複数の狭波長帯の各々に対応するスペクトル画像を含む、前記抽出することを備える、マルチスペクトルイメージング方法。前記対象物の領域を露光することを反復すること、前記画像データを複数回取得することを備え、前記方法は、前記複数の狭波長帯の帯域の波長を変えることによって、異なる反復に対して前記スペクトルを変更することを備える、請求項52に記載の方法。前記波長帯は、可視光および近赤外光からなるスペクトル範囲内にある、請求項52~53のいずれか一項に記載の方法。前記方法を、24Hzまたはそれ以上の速度で反復することを備える、請求項52~54のいずれか一項に記載の方法。対象物の領域を露光することは、前記複数の狭波長帯に対応する複数の通過帯域を有するフィルタに前記光を通過させることを含む、請求項52~55のいずれか一項に記載の方法。対象物の領域を露光することは、前記複数の狭波長帯に対応する複数の通過帯域を有するフィルタに前記光を通過させることを備え、前記方法は、前記反復の各々に対して異なるフィルタに前記光を通過させることを備える、請求項53に記載の方法。前記フィルタは、ホイールの周囲に取り付けられ、前記方法は、前記ホイールを回転させること、前記フィルタの各々を介して前記対象物が露光される間に、前記イメージング検出器の動作を前記ホイールの回転に連携させて、前記イメージング検出器を用いて少なくとも1つの画像を取得することを備える、請求項57に記載の方法。前記画像データから複数のスペクトル画像を抽出することは、較正データを用いて前記画像データを処理することを含み、前記方法は、前記フィルタの各異なる1つに対応する画像に対して異なる較正データを適用する、請求項56または57に記載の方法。前記スペクトル画像から白色光反射率画像を合成することを備える、請求項52~59のいずれか一項に記載の方法。前記スペクトル画像を処理して、補正されたアルベドスペクトル画像と補正された吸収スペクトル画像および補正された散乱スペクトル画像とのうちの1つまたは複数を得ることを備える、請求項52~60のいずれか一項に記載の方法。前記スペクトル画像を処理して、前記対象物の生理学的画像および前記対象物の形態学的画像のうちの1つまたは複数を取得することを備える、請求項52~61のいずれか一項に記載の方法。前記対象物は組織を備え、前記生理学的画像は、オキシヘモグロビン画像、デオキシヘモグロビン画像、組織水分量画像、およびその他の発色団分布の画像のうちの1つまたは複数を含む、請求項62に記載の方法。マルチスペクトルイメージング方法であって、N個の狭波長帯の光で対象物の領域を露光し、対象物の領域が露光されている間に前記対象物の画像を取得することであって、前記露光することは、一連のステップで実施され、各ステップは、一度にN個の狭波長帯の基本的にn個の組からなるスペクトルを有する光で同時に前記対象物を露光すること、マルチチャネルイメージング検出器を用いて前記対象物の画像を取得することを含む、前記対象物の領域を露光し、前記対象物の画像を取得すること、前記マルチチャネルイメージング検出器からのマルチチャネル画像データを処理して、前記N個の狭波長帯に対応するスペクトル画像を取得することを備える、マルチスペクトルイメージング方法。前記方法を、ビデオ速度で反復すること、前記スペクトル画像、または前記スペクトル画像から導出された画像を表示することを備える、請求項64に記載の方法。前記ビデオ速度は、少なくとも24Hzの速度である、請求項65に記載の方法。組織の生理学的および形態学的情報を定量化する方法であって、照明の複数の狭波長帯で対象物を同時に照明することであって、前記狭波長帯の各々は、可視/NIR範囲の異なる波長を有する、前記照明すること、複数のスペクトル画像を生成すること、前記画像の画素から測定された反射率スペクトルを用いて前記スペクトル画像の強度を補正し、補正されたアルベドスペクトル画像、または補正された吸収スペクトル画像および補正された散乱スペクトル画像を取得すること、少なくとも1つの生理学的画像および少なくとも1つの形態学的画像を、前記補正されたアルベドスペクトル画像、または前記補正された吸収スペクトル画像および補正された散乱スペクトル画像から導出することを備える方法。高速マルチスペクトルイメージングに関しては費用効果の高い装置および方法の必要性が残されている。本発明は数多くの態様を有する。これらの一部は、独立に適用されてもよく、他の態様と組み合わせて適用されてもよい。一態様では、マルチスペクトルイメージングシステムは、動きのアーチファクトを克服するビデオ速度高速マルチスペクトルイメージングを実現するために並列マルチバンド照明および並列マルチチャネルイメージング検出が備えられる。鏡面反射は、データ分析アルゴリズムを適用することによって自動的に補正される。別の態様は、対象物のマルチスペクトルイメージング用の装置を提供する。対象物は、たとえば、生体組織を備えていてもよい。装置は、第1の複数の狭帯域によって特徴付けられる第1のスペクトルを有する光を放射するように構成可能な光源を備える。装置は、光源からの光を対象物の領域に導くように配置される。装置は、対象物の領域を撮像するように配置され、マルチチャネル画像データを提供するように構成されたマルチチャネルイメージング光検出器を備える。画像処理装置が画像データから複数のスペクトル画像を抽出するように構成される。複数のスペクトル画像は、複数の狭帯域の各々に対応するスペクトル画像を備える。別の態様は、組織血液量、組織酸素化、組織散乱体積、および組織散乱サイズパラメータの2つまたはそれ以上を示す同時画像を提供するマルチスペクトルイメージング用のシステムを提供する。一態様では、本発明は、対象物を照明する光源を備える対象物のマルチスペクトルイメージング用の装置を提供し、光源は少なくとも2つの狭波長帯の照明を同時に生成するように適合されており、狭帯域の各々は可視/NIR範囲のスペクトル画像を生成する種々の波長範囲内にある。マルチチャネルまたはマルチ検出器カメラは、これらの複数波長帯において複数の画像を同時に取り込むために同時マルチバンド照明に従って機能する。一態様では、本発明は、上記波長帯において対応する18スペクトル画像を取り込むために18波長帯の照明光を生成する光源と画像検出デバイスとを提供する。一部の実施形態では、光源は12~52の狭波長帯を生成するように構成される。取得されたスペクトル画像は、吸収および分散スペクトル画像を生成するために処理されて分析される。強度較正アルゴリズムでは、画像の画素から測定された反射率スペクトルと生体外光吸収係数とを使用して、光源、組織画像化される対象物、および画像検出デバイスとの間の光結合変動/誤差からスペクトル画像の強度を補正する。別の態様では、本発明は、少なくとも2つの狭帯域の光で対象物を同時に照明するステップを備える組織の生理学的および形態学的情報を定量化する方法を提供し、これらの波長帯に対応する複数の画像を同時に取得し、狭帯域の各々は可視/NIR範囲のスペクトル画像を生成する種々の波長内にあり、複数のスペクトル画像を生成し、画像の画素から測定された反射率スペクトルと生体外光吸収係数とを用いてスペクトル画像の強度を補正し、全スペクトル範囲に沿って吸収および散乱スペクトル画像を別々に生成し、取得された吸収および散乱画像からの少なくとも1つの生理学的パラメータおよび/または少なくとも1つの形態学的パラメータを定量化する。さらに別の態様では、本発明は、内視鏡システムによって癌検出および局在診断のための非侵襲高速マルチスペクトルイメージング用の装置を提供する。別の態様では、本発明は光プローブによって癌を検出する非侵襲高速マルチスペクトルイメージング用のシステムを提供する。一態様では、本発明は、白色光反射率イメージング、蛍光イメージング、およびマルチスペクトル反射率イメージングを実施しうるプログラマブル多機能システムを提供する。一部の実施形態では、3つのイメージングチャネルを有する画像検出器が適用される。イメージング検出器は、一部の実施形態では市販のカラーカメラである。さらに別の態様では、本発明は4つのイメージングチャネルを有する画像検出器を提供する。それに応じて、光源は4つの狭帯域照明を同時に発生するようにプログラムされる。狭帯域の各々は、それぞれB、G、R、およびNIR帯域内にあり、これらは種々の波長集合に対して経時的に同時にシフトする。一部の実施形態では、光源は、ディジタルマイクロミラーデバイスなどのプログラマブル光源を備える。一部の実施形態では、光源は、同時複数狭帯域照明を提供するフィルタホイールベースの光源を備える。他の実施形態では、複数の狭帯域照明プロファイルを生成するために音響光学的可変フィルタがファイバレーザベースの超連続体光源またはレーザ駆動光源とともに使用される。一部の実施形態では、白色光画像がスペクトル画像から合成される。本発明の別の態様では、高速マルチスペクトルイメージング用に最適化された波長帯を決定するためにモデル化法が採用される。さらに別の態様では、本発明は、組織血液量分布、組織酸素化、組織散乱体積分布、および散乱サイズパラメータ空間分布のリアルタイムイメージングを提供する。本発明の一態様では、マルチスペクトル画像は内視鏡の先端に位置する画像検出器によって取り込まれる。画像検出器は少なくとも3つ、好ましくは4つのチャネルイメージングB、G、R、NIRを容易にするために特別なパターンのフィルタで覆われている。本発明の一態様では、マルチスペクトル画像はスペクトルが重なった3つR、G、Bのチャネルを有するカラーカメラによって取り込まれる。たとえば、カメラは、種々の重複帯域の光を通過させるフィルタ要素のパターンを備えるCCD、CMOS、またはAPS光センサーを有していてもよい。たとえば、フィルタ要素はBayerモザイクパターンで配置されてもよい。本発明のさらに別の態様では、狭帯域画像を提供する標準カラーカメラ市販のカメラなどからの画像を分解するために較正方法が採用される。一部の実施形態では、複数の照明プロファイルを生成する光源が、内視鏡の先端に位置するLEDなどの複数の半導体発光体を備える。さらに別の態様では、本発明は、スペクトルイメージングの波長帯を最適化する方法を提供する。一態様によると、最適化方法は最適化された光輸送モデルに基づく。別の態様は、スペクトル画像が複数の同時狭帯域画像から生成される高速マルチスペクトルイメージング用の装置および方法を提供する。一部の実施形態では、装置および方法はリアルタイムのビデオ速度で複数のスペクトル画像を同時に取得する。画像は、たとえば、組織血液量、組織酸素化、組織散乱体積、および組織散乱サイズパラメータなど、生理学的特性を示してもよい。一部の実施形態では、装置および方法は白色光および/または蛍光画像をさらに取得する。別の態様は、マルチスペクトルイメージング法を提供する。方法は、複数の狭帯域波長帯を備えるスペクトルを有する光で対象物の領域を露光すること、マルチチャネルイメージング検出器を用いて露光された対象物の画像を備える画像データを取得すること、画像データから複数のスペクトル画像を抽出することを備え、複数のスペクトル画像は複数の狭帯域の各々に対応するスペクトル画像を備える。別の態様は、N個の狭帯域波長帯の光で対象物の領域を露光すること、対象物の領域を露光する間に対象物の画像を取得することを備えるマルチスペクトルイメージング法を提供する。対象物の領域を露光することは、一連のステップで実施される。各ステップは、基本的にN個の狭帯域波長帯のn個の組からなるスペクトルを有する光で対象物に同時に一度に露光すること、マルチチャネルイメージング検出器を用いて対象物の画像を取得することを備える。方法は、N個の狭帯域波長帯に対応するスペクトル画像を取得するためにマルチチャネルイメージング検出器からのマルチチャネル画像データを処理することを含む。この処理することは、画素値のベクトルに較正マトリクスを乗じることを備えていてもよい。前述の例示的態様および実施形態に加えて、図面を参照し以下の詳細な説明を検討することにより、さらなる態様および実施形態が明らかになるであろう。本発明のさらなる目的および利点とともに本発明の構造および動作の機構と様態は、添付図面に関連付けられた以下の説明を参照することにより最もよく理解される可能性がある。以下の図では同様の参照番号は同様の要素を示す。図および以下の説明は、具体例としての実施形態を示す。以下に記載する特徴は本発明の複数の変形形態を形成するために他の様々な方法で組み合わされてもよいことは当業者であれば理解するであろう。マルチスペクトルイメージングシステムは、高速マルチスペクトルイメージングを実現するために並列マルチバンド照明と並列マルチチャネルイメージング検出を提供する。イメージング速度は、動きのアーチファクトを回避するのに十分に高くてよい。一部の実施形態では、イメージングはビデオ速度で実施されるたとえば、毎秒24フレームまたはそれ以上。鏡面反射は、以下に記載するデータ分析アルゴリズムによって自動的に補正されてよい。また、測定形状変動の影響を補償するために記録された画像強度を補正する方法および装置を以下で説明する。このような方法および装置は、マルチスペクトルイメージングシステムと組み合わせて使用されてもよく、あるいは他のアプリケーションで使用されてもよい。方法および装置は、たとえば、組織の物理的、生理学的、および形態学的特性のビデオ速度または近ビデオ速度の定量化画像を生成する際に採用されてもよい。たとえば、このような方法および装置は、組織血液量、組織酸素化、組織散乱体積、および組織散乱サイズパラメータの1つまたは複数を示す画像を提供するシステムにおいて提供されてよい。また、白色光および/または蛍光画像が提供されてよい。一部の実施形態は、白色光反射イメージングWLR、蛍光イメージングFL、およびマルチスペクトル反射イメージングを実施しうるプログラマブル多機能内視鏡検査システムを提供する。図1は、プログラマブル多機能内視鏡検査システム11の機能要素を示すブロック図である。システム11は、複数の狭スペクトル帯域の光を備える照明光を生成する光源12と、スペクトル帯域に対応するスペクトル画像を収集し生成する光学カメラ/検出器7とを備える。光源12によって放射される光は、基本的に複数のスペクトル帯域の光からなっていてもよい。一部の実施形態では、光源12によって放射される照明光の光エネルギーの少なくとも50または少なくとも80は、複数のスペクトル帯域にある。図示された実施形態では、光源12は、広帯域発光体1と、複数の狭スペクトル帯域を生成する照明光フィルタ2とを備える。光フィルタ2は、たとえば、回転フィルタホイールにフィルタを備えていてもよい。発光体1は、たとえば、400~800nmの波長範囲の広いスペクトルの照明光を提供するキセノンランプを備えていてもよい。代替的実施形態では、光源12は、各々が複数のスペクトル帯域の1つの光を放射する複数の狭帯域光源を備える。たとえば、光源12は、複数の発光半導体デバイスたとえば、発光ダイオードLEDなどを備えていてもよい。一部の実施形態では、光源12は、照明光のスペクトル構成を変更しうるように適合される。たとえば、第1の期間中に光源12は狭スペクトル帯域の第1の組の光を放射してもよく、第2の期間中に光源12は第1の組とは異なる第2の組の狭スペクトル帯域の光を放射してもよい。これは複数の期間にわたって続けられてよい。一部の実施形態では、光源12は、複数の期間を周期的に繰り返し、各期間では、照明光のスペクトルたとえば、その周期における照明光を構成する特定のスペクトル帯域が期間ごとに変化するように複数のスペクトル帯域で照明光を放射するように構成される。光源1によって放射される照明光は、複数の狭スペクトル帯域の外にある光を除去して複数の狭スペクトル帯域に集中される照明光を残すフィルタ2を通過する。このような照明光は、レンズ3によって照明ライトガイド4に集められて組織5撮像されている対象物を照射する。組織によって反射される光は、この例では、集光レンズ図示せず、イメージングライトガイド6、および検出器7を備えるイメージング手段によって取り込まれる。検出器7は、複数の狭スペクトル帯域の各々の画像データを同時に収集してよい。こうすることで、マルチスペクトル画像の高速収集が容易になる。検出器7は、たとえば、400~500nmの波長を有する光に応答する青色CCD、500~600nmの範囲の波長を有する光に応答する緑色CCD、および600~800nmの範囲の波長を有する光に応答する赤色/NIRCCDなど、3つの電荷結合素子CCDを備えていてもよい。検出器7は、さらに、複数のダイクロイックミラーを備えていてもよい。このような実施形態の一例では、画像ガイド6からの光ビームは、検出器7に入り、青色CCDに向かって500nmよりも小さい波長を有する光を反射する第1のダイクロイックミラーに作用すると同時に500nmよりも大きい波長を有する光を伝送する。第2のダイクロイックミラーは、緑色CCDに向かって600nmよりも小さい波長を有する光を反射し、赤色CCD/NIRCCDに向かって600nmよりも大きい波長を有する光を伝送する。オプションとして、検出器7は、CCDから上流に向かう光路に帯域通過フィルタを備えていてもよいたとえば、入射光をさらに光学的に処理するためにCCDの各々の前に近接して1つの帯域通過フィルタが配置されてもよい。CCDは、マルチスペクトルイメージングに対する高速画像収集に適合するようにビデオ速度よりも短い露光時間を有していてもよい。CCDによって取得された画像は、処理ユニット8によって処理されて複数のスペクトル画像になる。取得されたスペクトル画像は、この後、分析ユニット9によって分析され、その結果、組織の生理学的および形態学的画像はモニター10などの所望の出力手段に表示される。分析ユニット9は、たとえば、後述のようなモデル化アルゴリズムを適用してもよい。光源12は、可視および/または近赤外NIR放射を提供してもよい。たとえば、光源12は、約400nmから少なくとも約800nmまで延在する可視/NIR帯域の照明光を提供してもよい。一部の実施形態では、光源12は、少なくとも可視範囲の広帯域照明を放射する動作モードを有する。このようなモードは、内視鏡検査中にオペレータを案内して画像を生成するのに有用である可能性がある。広帯域可視光を放射する働きをする光源12の場合、検出器7は、赤色チャネルが600~700nmなどの比較的狭い範囲でなく、たとえば、600~800nmをカバーすることを除いて、従来のRGB画像に似た画像を取り込むことができる可能性がある。前述のように、光源12は、同時に複数の狭帯域NB照明たとえば、405nm、505nm、および605nmにおけるを提供しうる。有利には、光源12は、次の1組のマルチ狭帯域たとえば、420nm、520nm、および635nmで構成されるスペクトルを有する照明光を放射するように素早く調整されうる。一部の実施形態では、各1組のマルチ狭帯域は、検出器7が有するチャネルと同数の狭帯域成分を有する。たとえば、3チャネルを有する前述のような検出器7の場合、各1組のマルチ狭帯域は、3つの狭帯域を備えていてもよい。図2に示すように、フィルタホイール2は、種々の期間において、照明光が異なる組の3つの狭帯域を備えるスペクトル構成を有するように一連の期間に照明光を生成するために採用されてよい。フィルタホイール2は、複数のフィルタを含んでいてもよい。これらのフィルタの各々が発光体1と撮像されている対象物の間の光路にあるとき、照明光は基本的に対象物に同時に供給される3つの狭帯域で構成される。帯域は、たとえば、スペクトルの青色領域に1つの帯域と、スペクトルの緑色領域に1つの帯域と、スペクトルの赤色領域または赤外領域に1つの帯域とを備えていてよい。たとえば、フィルタ21は期間T1中に照明スペクトル26を生成してもよく、フィルタ22は期間Ti中に照明スペクトル27を生成し、フィルタ23は期間Tn中に照明スペクトル28を生成する。一部の実施態様では、フィルタホイール2の個々のフィルタは、3つ以上または3つ以下の狭波長帯を同時に生成しうる。一部の実施形態では、フィルタホイールは、各フィルタが2つまたは3つの異なる帯域を備える全部で12~52の異なる帯域の照明光を提供するフィルタを含む。各フィルタの狭通過帯域の数は、一部の実施形態において検出器によって提供されるチャネル数に等しいかまたはそれよりも少ない。一実施形態例では、フィルタホイール2は、一度に3帯域ずつ、全部で18帯域の照明光を提供する6つのフィルタを含む。ある実施形態例では、各フィルタは異なる組の3つの狭帯域光からなる異なるスペクトル照明プロファイルを提供する。下表は、18の選択帯域の可能な波長の一例を示す。一部の実施形態では、狭帯域は20nmあるいはそれ以下の帯域幅を有する。10nmの列は、10nmの帯域幅を有する狭帯域に対して最適化された波長選択肢を表わす。15nmの列は、狭帯域が15nmの帯域幅を有する場合に対して最適化された波長選択肢である。狭帯域の波長は、等間隔に配置されても非等間隔に配置されてもよい。たとえば、第1のフィルタは、青色帯域415nm、緑色帯域510nmまたは515nm、および赤色帯域610nmまたは615nmの光を同時に提供してもよい。第2のフィルタは、435nm、525nm、および625nmの照明プロファイル提供してもよく、第3のフィルタは、445nmまたは450nm、540nmまたは545nm、および640nmまたは645nmを提供してもよく、第4のフィルタは、460nmまたは465nm、560nmおよび665nmを提供してもよく、第5のフィルタは、475nm、575nm、および690nmを提供してもよく、第6のフィルタは490nm、590nmまたは595nm、および760nmの照明光を提供してもよい。フィルタホイール2に関する特注フィルタの伝送特性例を図2aに示す。図示のように、フィルタホイール2のこの具体的なフィルタは、種々の波長の複数の帯域の光を同時に通過させることができる。さらに、800nmを超える透過光を除去するために短波長通過フィルタが採用されうる。フィルタホイール2では、種々のスペクトルプロファイル間の切替は、フィルタホイール2を回転することによって実現される。一部の実施形態では、フィルタホイール2は約30回転/秒の速度で回転される。発光体1からの光は、白色光反射率イメージング用の白色光照明たとえば、400~700nmを提供するために狭帯域フィルタリングなしで使用されてもよい。これは、狭帯域フィルタを有していないフィルタホイール2の1つまたは複数のセグメントを提供し、かつ/またはフィルタホイール2をバイパスする選択可能光路を提供することによって実現されてもよい。図1に示す光源12は、検出器7の同じ露光で撮像されうる複数の狭帯域を備えるスペクトルを有する照明を生成する場合に適用できる多数の適切な光源の一例にすぎない。代替的な一実施形態例では、音響光学的可変フィルタAOTFベースの光源または液晶可変フィルタLCTFベースの光源が採用される。別の実施形態例では、ディジタルマイクロミラーデバイスDMDベースのスペクトルをプログラム可能な光源が同時複数NB照明を効果的に提供するために採用される。一部の市販のDMDベースの光源は毎秒最大7000のスペクトルを切り替えることができ、この数字はDMDベースの光源の開発の継続に伴って増加する可能性がある。別の代替的な実施形態例では、光源は複数のNB照明を基本的に同時に生成する1つまたは複数の音響光学的可変フィルタAOTFを備える。たとえば、英国Fianium社製モデルSC450-AOTF光源は、スペクトルが最大8つのNB成分を有する光を発生しうる。AOTFは、ファイバレーザベースの超連続体光源とともに使用されうる。別の実施形態例では、光源12は、各々が1つまたは複数の特定波長帯の狭帯域光を放射する複数の独立した発光体を備える。発光体は、たとえば、発光ダイオードLEDなどの発光半導体デバイスを備えていてもよい。一部の実施形態では、光源は各種の複数のLEDを備える数種類のLEDを備える。一部の実施形態では、光源12は内視鏡の遠位端に設置される。たとえば、複数のLEDまたはLDが内視鏡の遠位端に設置されてもよい。この配置は照明光を伝えるライトガイド4を必要としない。複数のLEDは、複数の照明セグメントに具体的なスペクトル特性を与えるために電子的に高速で切り替えられてもよい。LEDは、同時マルチバンド照明を好都合に実現して対応する画像収集用カメラと同期されるように電気的にオン/オフされうる。組織表面で均一な照明光を実現するために多数のLEDが円形に配置されてもよい。図3は、複数の所望の波長帯の光を生成するために複数のLED31を備える内視鏡システムの遠位端30を示す。LED31はレンズ32を囲む内視鏡の遠位端に取り付けられてもよく、レンズ32は画像を検出器7に伝送するイメージングライトガイド6で画像を形成することができる。あるいは、小型カメラ7をレンズ32の真後ろに設置して、イメージングライトガイド6の必要性を排除してもよい。また、この後者の配置は、人間の皮膚のイメージングなど、オープンフィールドのイメージングアプリケーションにも採用されうる。スペクトル帯域幅を所望の仕様まで狭めるのに役立てるために、帯域通過フィルタをオプションとして各LEDの発光面に堆積させてもよい。図3に例示した実施形態では、3つ1組のLED31aは3つの対応する狭帯域ba、ga、raの照明光を提供してもよく、LED31bはLED31aと同じかまたは異なる波長で3つの対応する狭帯域bb、gb、rbの照明光を提供してもよく、LED31cはLED31aおよび/または31bと同じかまたは異なる波長で3つの狭帯域bc、gc、rcの光を提供してもよい。図4は、画像収集および処理エレクトロニクス8の例の詳細を示す。第1の画像モードが選択され、この後、イメージング信号がA/Dコンバータによってディジタル化されて処理のために入力FPGAフィールドプログラマブルゲートアレイに送られる。入力FPGAの内部では、ディジタル化された画像が入力FIFO先入れ先出し画像バッファに導かれ、この後、さらなる処理のために画像をWLR/FL白色光反射/蛍光フレームバッファ、またはマルチスペクトルイメージングバッファのいずれかに導くことができるプログラマブルロジックおよび処理ユニットに導かれる。WLR画像およびFL画像は、これら2つの画像診断法が典型的に同時に実施されないので同じバッファを共有してよい。マルチスペクトルイメージングには、はるかに大きいメモリを備える独立したバッファが指定される。また、2つのバッファを採用すると、光源がマルチNB照明シリーズおよび同じサイクルのWRL照明を出力するようにプログラムされる場合に、同時WLRイメージングおよびマルチスペクトルイメージングが容易になる。赤/近赤外R/NIR、緑G、および青BCCDによって撮影される3つの画像の位置調整など、入力FPGA内で様々な画像処理機能が実施されてよい。本明細書において以下で説明するモデリング技法を実行するために開発されたアルゴリズムは、たとえば、組織血液量画像、組織酸素化画像、組織散乱体積画像、および組織散乱サイズパラメータ画像など、少なくとも4つの画像を生成する各画素に対する組織の生理学的および形態学的パラメータを取得するために後で分析される各画素に対して反射率スペクトルを導出するためのマルチスペクトル画像の処理に使用される。別の実施形態では、たとえば、オキシヘモグロビン画像、デオキシヘモグロビン画像、組織水分量画像、および/または他の発色団分布の画像などのさらなる画像が生成されうる。これらの画像に基づいて、各画素を良性/正常または悪性として分類する組織診断画像が生成されてもよい。多くの分析を実施する様々なアルゴリズムがこれらをプログラムすることによってFPGAに組み込まれうる。処理されたディジタル画像は、出力FIFOによって様々な画像を種々のビデオエンコーダDACにエクスポートする出力FPGAに出力され、ディジタル画像信号を標準アナログモニターに表示される標準アナログビデオに変換する。2つの画像フレームバッファをPCコンピュータに接続することができ、したがって、前述のプロセスの任意の段階でディジタル画像をさらに処理し、分析し、結果をコンピュータモニターに表示するためにPCに転送することができる。PCには、画像処理およびデータ分析を高速化するためのGPUグラフィックスプロセッシングユニットビデオ処理カードを備えることができる。代替的な実施形態では、検出器7はB400~500nm、G500~600nm、R600~700nm、およびNIR700~800nmなどの4つのイメージングCCDを有する。このような実施形態では、光源12は、スペクトルが4つの狭帯域の光で構成される照明光を生成するように適合されてもよい。狭帯域は、それぞれ、B、G、R、およびNIR帯域内にあってもよい。狭帯域に対する通過波長は、経時的に変化するように制御されてよい。こうすることで、より高速のマルチスペクトルイメージングの実施が可能になる。別の実施形態では、白色光反射率画像が収集された狭帯域スペクトル画像から合成される。各画素では、反射率スペクトルは、放射輝度スペクトルを生成するために画素に対するRGB色がCIE国際照明委員会による反射率スペクトルに標準照明スペクトルを乗じ、オペレータが観察するモニターに表示される最終R、G、B色量colorquantitiesを生成するために放射輝度スペクトルをアイコーン感受性スペクトルで畳み込むことによって取得されるように生成されうる。代替的な実施形態では、ビデオ内視鏡は内視鏡の先端に取り付けられた検出器たとえば、CCDを有する。このような実施形態では、画像ライトガイド6が必要でない。検出器チップは、3つまたは4つのチャネルイメージングB、G、R、NIRを容易にするために特別なパターンのフィルタで覆われる。考えられるパターンを下表に示す。別の実施形態では、市販のカラーイメージング検出器たとえば、CCD、CMOS、またはAPS検出器が検出器として使用されてよい。検出器は、R、G、B画像を取得するためにBayerフィルタモザイクが塗られたフィルタを有していてもよい。多くの市販のイメージング検出器のフィルタは、互いに重複するスペクトル応答を有している場合がある。図5は、CCD画像検出器例のフィルタに関するフィルタ特性例を示す。この種の検出器を使用する利点は、コストが低いことである。フィルタ特性が重複する場合、個々の狭帯域照明波長に対応する正確な反射率信号を取得するための較正手順が実施されてもよい。図6に示すように、B、G、Rスペクトル帯域にある3つの波長の同時照明の下で、3つの画像チャネルの各々に対するCCD出力の読みは、これらの重複するスペクトル応答に起因する3つすべての波長からの寄与を有することになる。CCDに達する光強度がそれぞれ、青、緑、および赤の狭帯域波長に対してI1、I2、およびI3であると仮定すると、CCDの青色チャネルの読みは、感度T11によって決定される青色光からの寄与、感度T12によって決定される緑色光からの寄与、および感度T13によって決定される赤色光からの寄与を有する可能性を有しうる。CCDの青色チャネルの読みC1は次式に等しい。C1=T11I1T12I2T13I31同様に、CCDの緑色チャネルの読みC2および赤色チャネルの読みC3は以下のように与えられる。C2=T21I1T22I2T23I32C3=T31I1T32I2T33I33上記3つの式は、以下のようにマトリクス形式で表わされうる。式4に示すようなTマトリクスは、較正を実施することによって決定されてもよい。較正は、別々の露光の光I1、I2、およびI3でCCDを照明することによって実施されてもよい。CCDがI1のみによって照明されるときI2=I3=0の場合、次式が得られる。I1は光パワーメータによって測定されうるが、C1、C2、およびC3は、それぞれCCDのB、G、Rチャネルからの読みである。同様に、I2のみによって照明されるときI1=I3=0の場合、次式が得られる。T12=C1/I2T22=C2/I2T32=C3/I2I3のみによって照明されるときI1=I2=0の場合、次式が得られる。T13=C1/I3T23=C2/I3T33=C3/I3較正マトリクスは正方マトリクスである。較正マトリクスTを反転することによってCCDの読みから較正された光強度を取得することができる。I1、I2、I3異なる波長におけるの異なる照明の組が使用されるとき、新たな波長の組に対して較正を反復する必要がある。6つの異なる3個セットの狭帯域NBの組がスペクトルイメージングシステムで使用されるとき、6組の較正を実行する必要がある。代替的な実施形態では、疑わしい領域これは、たとえば、WLRイメージングおよび/またはFLイメージングによって見られる場合があるのスナップショットマルチスペクトル画像は、診断を目的としてスナップショットの生理学的および形態学的画像を導出するためのオフライン分析あるいは、オンラインであるがビデオ速度で結果を表示するほど高速でないのために取り込まれうる。FLイメージング照明は、図7に示すように光源によって生成されてもよい。FLイメージング光源はFLイメージングの照明を提供しうるが、プログラマブルディジタル光源または発光体と1組の交換可能なフィルタフィルタホイールのフィルタなどとの組合せがWLRイメージングおよびマルチスペクトルイメージングの照明を提供しうる。図7の実施形態では、ミラーブロック44が図に示すような位置にあるとき、プログラマブルディジタル光源45Aからの光は阻止されるが、FLイメージング光源45Bからの光は内視鏡ライトガイドに反射される。ミラーブロック44が離されると、プログラマブルディジタル光源45aからの光は内視鏡ライトガイドに導かれる。ミラーブロック44は、コンピュータの制御下でソレノイドなどのアクチュエータによって移動されてよい。一部の実施形態では、光源と画像収集および処理エレクトロニクスとがいずれも完全にプログラム可能である。このような実施形態では、マルチスペクトル画像たとえば、種々の数の波長帯または種々の位置のこれらの帯域または種々の帯域幅およびこれらとWLRイメージングとの組合せの様々な収集方法と、様々な画像分析アルゴリズムとがハードウェアを変更せずに実施されうる。代替的な実施形態では、種々の数の波長帯がマルチスペクトルイメージングに使用されうる。等間隔で配置された波長帯も非等間隔で配置された波長帯のいずれも選択されてよい。これらの波長帯は、マルチスペクトル反射率イメージングを実現するためにシステムにプログラムされうる。図8は、52のデータ点/波長帯から取得されたスペクトルデータのROC曲線上三角記号曲線と、18の波長帯に対して少ないデータ点数を使用したときのROC曲線下円記号曲線とを示す。図に示すように、各スペクトルのデータ点を18の波長帯に減らすと診断精度がわずかに低下するが、検出感度および特異度はまずまず良好それぞれ、80および77に保たれる。それゆえ、図に示すように、適正な数たとえば、18の波長帯をカバーするマルチスペクトル反射イメージングシステムは、既存のイメージング内視鏡モダリティ、すなわち、WLRモードおよびFLモードに比べて優れた精度を提供しうる。最適化された波長帯の選択スペクトルイメージングの最適波長帯を決定するために、モデル化法および統計的手法が適用されてもよい。最適化光輸送モデルに基づくスペクトル分析アルゴリズムが、プログラマブル画像収集および処理エレクトロニクスとリアルタイムデータ処理およびオフライン分析の両方に対してGPUを備えるPCコンピュータとにおいて実施される。最少数の波長と最適な波長位置および帯域幅とが、最適化関数を用いて実験的測定および/または模擬スペクトル測定から決定される。1つの手法は、フルスペクトルを用いて取得された推定値と少ない帯域数に対して最適化されたスペクトルを用いて取得された推定値との誤差関数の数値最適化最小二乗法に基づくものである。例として、最適数の波長帯とそれらの帯域幅および中心波長位置を選択するために以下の3つの異なる最適化関数が採用される。1.疾病分類良性病変と悪性病変と、連続フルスペクトル測定を用いて取得された精度C_fと、帯域数nのスペクトル測定を用いて取得された分類精度C_nとの間の誤差の最小化。2.連続フルスペクトル測定から取得された光学特性OP_fと、帯域数nのスペクトル測定から取得された光学特性OP_nとの間の誤差の最小化。3.連続フルスペクトルのスペクトル線形状S_fと、帯域nのスペクトルのスペクトル線形状S_nとの間の誤差の最小化。各所与の帯域数および所与の帯域幅に対して最適波長位置Rnを取得するための最適化手法を例示するフローチャートを図9に示す。多数の波長帯n、幅、および位置Wtの選択肢が対応するスペクトルを生成するために採用される。生成されたスペクトルは、最適化関数を用いてフルスペクトル測定値Rrefと比較される。プロセスは波長の数および帯域幅の別の選択肢に対して繰り返され、最適化関数の出力は最終選択肢を決定するために記録されて比較される。一部の実施形態では、関心のある3つのスペクトル検出チャネル青400~500nm、緑500~600nm、および赤/NIR600~800nmの各々に対する帯域の総数および帯域幅が等しいものと仮定して分析が行なわれてもよい。上記分析の結果は、近似精度に基づいて波長帯の数、帯域幅、および波長位置との間の関係を示すグラフを生成するために使用されてもよい。生成されたグラフは、本発明者らのスペクトルイメージングデバイスに使用される光学フィルタの最適設計パラメータ帯域の数、それらの中心波長、および帯域幅を選択するために使用されてもよい。図10は最適化手法の3つのアプローチの精度比較例を示し、図11は帯域幅の精度への影響を示す。マッピングアルゴリズム複数の組織の生理学的吸収特性に関係する画像と複数の組織の形態学的散乱特性に関係する画像を取得するためにマッピングアルゴリズムが採用される。マッピングアルゴリズムは、強度較正アルゴリズムおよび高速反転アルゴリズムの2つの要素を備えていてもよい。図12は、組織の生理学的および形態学的画像をビデオ速度で生成するために適用されうるマッピングアルゴリズム例のブロック図を示す。強度較正アルゴリズム200は、補正されたアルベドスペクトル画像110、散乱スペクトル画像160、および吸収スペクトル画像162を取得されたスペクトル画像100から生成しうる。散乱スペクトル画像162および吸収スペクトル画像160は、この後、高速反転アルゴリズム300に供給されて関係する組織の生理学的特性170および形態学的特性172を定量化する。一実施形態では、先験的に知られるパラメータとしての組織の生体外吸収スペクトル150は、補正された吸収および散乱画像160、162を取得するために補正されたアルベドスペクトル画像110とともに使用される。別の実施形態では、強度較正アルゴリズム200は、実際にはフルスペクトル範囲に沿った散乱係数の低下に対する吸収の比である補正されたアルベドスペクトル画像110をまず生成する。補正されたアルベドスペクトル画像110は、この後、高速反転アルゴリズム300に供給されて組織の生理学的および形態学的画像130、132を生成する。なお、生理学的および形態学的パラメータ130、132は、別のモデル化法で生成されるので、生理学的および形態学的パラメータ170、172とは異なる精度を有することになる。強度較正アルゴリズムの例を図13にさらに詳しく示す。強度較正アルゴリズム200は、たとえば、反射率標準から反射した光のカメラへの結合に対する組織から反射した光のカメラへの結合の変動など、測定形状変動の主要因であるスペクトル画像の強度を補正するために使用されてもよい。その点に関して、2つの強度較正定数、すなわち、1測定中に組織とカメラの間の結合角度および測定距離変動を補正しうる測定形状定数Kaと、2測定の相対強度特性を補正し、較正アルゴリズムへの先験的に知られる入力として画像化されている組織の生体外吸収スペクトルを用いてアルベド画像から吸収画像と散乱画像の両方を推定しうるアルベド補正定数Ksと、が規定されて定式化される。較正定数は、以下の関係によって測定された反射率スペクトルに関連付けられていてもよい。Rcλi=KaRmλi1βcλi=X[KaRmλi]2μacλi=Y[Ks,βcλi]3ただし、μs’cλi=μacλi/βcλiここで、RmおよびRcは、それぞれ、測定された反射率および補正された反射率であり、βcおよびβmは、それぞれ、補正されたアルベドおよび測定されたアルベド測定された吸収係数と測定された散乱係数の比であり、μacおよびμs’cは、それぞれ、補正された吸収係数および補正された散乱係数である。X[]は補正されたβcアルベドを測定された反射率Rmに関連付ける逆光輸送モデル/関数であり、Y[]は吸収振幅を散乱振幅に関連付ける関数である。XおよびY関数の正確な形または数学的定式化は、分析で採用される光輸送モデルに依存する。たとえば、モンテカルロ、拡散近似モデルなど、多くの周知の光輸送モデルが本明細書に記載する強度較正アルゴリズムとともに採用されうる。単なる例として、一次元拡散近似モデルが採用されるとき、X[]関数の数学的定式化としては以下のようなものであろう。d1βcλi[1βcλi]1/2-d2[1βcλi]1/2d3βcλi-d4=0ただし、d1=A’2AKaRmd2=4AKaRmd3=3A2A2KaRmd4=4A2KaRmここで、Aは組織の屈折率およびA’=12/3Aに依存する定数である。強度較正アルゴリズムは、フルスペクトルイメージング範囲で補正されたアルベドスペクトル画像または吸収スペクトル画像および散乱スペクトル画像を生成するために3つの波長に沿って適用される。補正された吸収および/または散乱画像の物理的意味は、反射率標準から反射される光のカメラへの結合に対して、また非接触反射率イメージングなどの非接触スペクトル反射率の測定中に典型的に生じる、測定中の組織に対する光-カメラプローブ内視鏡先端の方位の移動に対して、組織から反射される光のカメラへの結合の変動から生じた反射光強度に関係する歪み/影響から補正される画像のことである。アルゴリズムでは、フルスペクトルイメージング範囲に沿って補正された吸収および散乱画像を生成するために先験的に知られるパラメータとして検討されている組織の生体外吸収スペクトルを使用することができる。強度較正アルゴリズム反復/最小二乗法で使用される固定された生体外吸収係数は、散乱振幅と吸収振幅を指定して分離しうる内部組織標準として働く。その結果、この吸収係数は、組織の生理学的および形態学的特性に関する比較的ロバストな定量的データを提供する。図13に示すように、強度較正アルゴリズム200では、入力パラメータとして、波長λ1、λ2、λ3における3つのスペクトル画像101と、撮像されている組織のλ1、λ2、λ3における生体外吸収係数250と、測定形状定数Kaiおよびアルベド補正定数Ksiに対して無作為に選定された初期値201とが使用される。アルゴリズムは、計算された形状定数Kacおよび計算されたアルベド補正定数Kscが収束するまで反復的に継続する240および242。計算されたアルベド補正定数Kscおよび形状定数Kacは、吸収スペクトル画像160および散乱スペクトル画像162、または補正されたアルベドスペクトル画像110をそれぞれリアルタイムで生成するために使用されうる。強度較正アルゴリズムは、拡散近似、モンテカルロにより生成される参照テーブル、またはその他の光輸送モデルなど、任意の光輸送モデルとともに使用されうる。一実施形態では、計算されたアルベド補正定数Kscおよび形状定数Kacは、補正された吸収スペクトル画像162と散乱スペクトル画像160とをリアルタイムで生成するために使用される図13の矢印付の破線経路255。別の実施形態では、強度較正アルゴリズムは、先験的な情報を使用せずにフルスペクトル範囲に沿って補正されたアルベドスペクトル画像110のみを生成する。高速反転アルゴリズムの例を図14に示す。高速反転アルゴリズム300は、線形マトリクス反転法350と、周知の基準である組織の吸収発色団chromophores310および組織の散乱粒子312の固有スペクトルとを用いて吸収および散乱スペクトル画像160、162から関係する生理学的特性170および形態学的特性172を定量化する。図14aは、代替的な高速反転アルゴリズム300を示す。高速反転アルゴリズム300は、線形マトリクス反転法350と、組織の吸収発色団310および組織の散乱粒子312の固有スペクトルとを用いて補正されたアルベドスペクトル画像110から関係する生理学的特性130および形態学的特性132を定量化する。生成される生理学的画像/マップは、たとえば、酸化ヘモグロビン濃度画像、脱酸化ヘモグロビン画像、全ヘモグロビン濃度、および/または組織の水分量画像を含みうる。生成されうる形態学的画像は、散乱体積画像、粘膜層厚さ画像、および具体的な散乱粒子体積分率核体積分率などを含みうる。線形マトリクス反転法による直接的ないかなる放射輸送モデルも使用しない補正された吸収および散乱画像からの生理学的および形態学的組織特性の定量化は、高速反転アルゴリズムの高速実行を果たすので有利である。さらに、このような線形マトリクス反転実施態様を採用すると、並列処理GPUなどをより効果的に採用しうる。以下の数学的表現は、吸収スペクトル画像を取得するために高速反転アルゴリズムに採用される線形マトリクス反転法を説明するものである。ここで、Cmはmの定量化された生理学的特性であり、Icmλnはλnにおける発色団mの固有スペクトルであり、μacλnはλnにおける補正された吸収係数である。同様に、以下のマトリクスは、散乱スペクトル画像を取得するためのマトリクス反転法を説明するものである。ここで、Smはmの定量化された形態学的特性であり、Ismλnはλnにおける散乱粒子mの固有スペクトルであり、μscλnはλnにおける補正された散乱係数である。Ismλnの数学的定式化は、組織の散乱粒子および成分をシミュレートするために使用される散乱粒子モデルに依存する。図14に示すように、高速反転アルゴリズムは入力として吸収および/または散乱スペクトル画像を撮影することができ、線形マトリクス反転法と一定組織の発色団および散乱粒子の固有スペクトルを使用することによって一定の生理学的および/または形態学的特性の高速マッピングを生成することができる。マッピングされうる生理学的および形態学的パラメータの例を図15に示す。図15は、高速マルチスペクトルイメージング中に得られる、a酸素化画像、b血液体積分率画像、c全散乱粒子体積分率画像、およびd詳細散乱粒子体積分率画像たとえば、核体積分率などの結果画像の一例のみを示す。取得された複数の生理学的および形態学的画像は、癌検出および局在診断および腫瘍境界描写に使用することができ、さらには治療計画およびモニタリングに役立つであろう。本開示について具体的な要素、実施形態、および用途を示して説明してきたが、修正は本開示の範囲から逸脱することなく特に前述の教示に照らして当業者によってなされうるので、本開示の範囲はこれらに限定さないことは理解されよう。それゆえ、たとえば、本明細書で開示するいかなる方法またはプロセスにおいても、方法/プロセスを構成する行為や操作は任意の適切な順序で実施することができ、特定の開示された順序に必ずしも限定されない。要素および成分は、様々な実施形態において、違った方法で構成または配置され、組み合わせられ、かつ/または排除されうる。前述した様々な特徴およびプロセスは、互いに独立に採用されてもよく、様々な方法で組み合わせられてもよい。すべての可能な組合せおよび部分的な組合せは本開示の範囲内にあるものとする。本開示を通じた一部の実施形態、ある実施形態などの言及は、その実施形態に関連して記載される具体的な特徴、構造、ステップ、プロセス、または特性が少なくとも1つの実施形態に含まれることを意味する。それゆえ、本開示を通じた表現一部の実施形態では、ある実施形態ではなどの出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態に言及しているものではなく、1つまたは複数の同じ実施形態に言及している場合も異なる実施形態に言及している場合もある。実際に、本明細書に記載した新規な方法およびシステムは、他の様々な形態で具体化されてもよく、さらに、本明細書に記載した実施形態の形式においては様々な省略、追加、置換、等価物、再構成、および変更は本明細書に記載した本発明の趣旨から逸脱することなくなされてよい。実施形態の様々な態様および利点を必要に応じて説明してきた。このような態様や利点のすべてが必ずしも特定の実施形態に従って実現されない可能性があることは理解されるべきである。それゆえ、たとえば、様々な実施形態が本明細書で教示または示唆されるような他の態様または利点を必ずしも実現せずに、本明細書で教示されるような1つの利点または一群の利点を実現または最適化するように実行されてよいことは認識されるべきである。特に別段の記載がない限り、あるいは使用される文脈の中で別段の理解が得られない限り、とりわけ、しうる、してもよい、たとえばなど、本明細書で使用される条件語は、ある実施形態は一定の特徴、要素、および/またはステップを含むが他の実施形態はこれらを含まないことを伝えることが一般的に意図されている。それゆえ、このような条件語は、特徴、要素、および/またはステップが1つまたは複数の実施形態にとって多少なりとも必要であることや、1つまたは複数の実施形態がオペレータの入力や指示の有無にかかわらず、これらの特徴、要素、および/またはステップが特定の実施形態に含まれるか、あるいは実施されるべきかを判断する論理を必ず含むことを一般に暗示するものではない。1つの特徴も一群の特徴も特定の実施形態にとって必要でもなければ不可欠でもない。備える、含む、有するなどの用語は、同義語であり、包括的にかつ制限なく使用され、さらなる要素、特徴、行為、操作などを除外するものではない。さらに、またはという用語は、たとえば、要素のリストを接続するために使用されるとき、またはという用語はリスト内の要素の1つ、一部、または全部を意味するように包含的な意味で排他的な意味でなく使用される。本明細書に記載した実施形態の計算、シミュレーション、結果、グラフ、値、およびパラメータの例は、開示された実施形態を例示するものであって限定するものではない。他の実施形態は、本明細書に記載した説明に役立つ実例とは異なる形で構成されかつ/または操作されうる。"