"サンプルの深さ分解スペクトルを取得し、前記サンプル内の散乱および吸収特性を決定するための方法であって、スプリッタ上にビームを放射し、前記スプリッタが、前記ビームからの光を分割し、参照ビームおよび前記サンプルへの入力ビームを発生させることと、前記参照ビームと前記サンプルから戻ったサンプルビームとを混合することにより、前記参照ビームと前記入力ビームの結果として前記サンプルからの前記戻りサンプルビームとを相互相関させ、前記戻りサンプルビームに関する光学的深さ分解情報を有する相互相関プロファイルを得るとと、それぞれが、所定の中心波長で第1の幅を有する、前記相互相関プロファイルの第1の1つ以上の分光ウィンドウを提供し、それぞれの所定の中心波長での前記サンプルに関する光学情報を取得することと、前記サンプルに関する前記光学情報にフーリエ変換を適用し、それぞれの所定の中心波長での前記サンプルに関する高分解能光学情報を同時に復元することと、それぞれが、所定の中心波長で前記第1の幅を超える第2の幅を有する、前記相互相関プロファイルの第2の1つ以上の分光ウィンドウを提供し、それぞれの所定の中心波長での前記サンプルに関する吸収情報を取得することと、深さの関数として前記サンプルに関する前記吸収情報にフーリエ変換を適用し、それぞれの所定の中心波長での前記サンプルに関する高分解能深さ情報を同時に復元することと、前記サンプルに関する前記高分解能光学情報および前記高分解能深さ情報を共記録し、前記サンプルに関する単一の高分解能分光の光学的に分解された、深さ分解プロファイルを得ることと、により、前記サンプルに関する光学的性質を含む分光深さ分解プロファイルを生成することと、を含む、方法。前記分光深さ分解プロファイルから前記サンプルに関する散乱情報を復元することをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記散乱情報の復元は、前記分光深さ分解プロファイルにおけるスペクトル変調の周波数を測定することにより取得される、請求項2に記載の方法。前記散乱情報の復元は、前記分光深さ分解プロファイルを前記サンプルの予測された分析的または数値的分布と比較することにより取得される、請求項2に記載の方法。前記第1の1つ以上の分光ウィンドウの提供は、第1の1つ以上のガウスウィンドウ、第1の1つ以上の複数の同時ウィンドウ、または第1の1つ以上の他のウィンドウを提供することからなる、請求項1に記載の方法。前記第2の1つ以上の分光ウィンドウの提供は、第2の1つ以上のガウスウィンドウ、第2の1つ以上の複数の同時ウィンドウ、または第2の1つ以上の他のウィンドウを提供することからなる、請求項1に記載の方法。前記スプリッタは、ビームスプリッタおよび光ファイバスプリッタからなる群からなる、請求項1に記載の方法。前記スプリッタ上へのビームの放射は、平行ビームを放射することを含む、請求項1に記載の方法。前記入力ビームは、平行ビームを含む、請求項8に記載の方法。前記参照ビームは、平行ビームを含む、請求項8に記載の方法。前記ビームは、アーク灯または熱光源からの白色光、およびスーパーコンティニウムレーザからなる光のうちの1つからなる、請求項1に記載の方法。前記参照ビームと前記戻りサンプルビームとの相互相関は、前記戻りサンプルビームおよび前記参照ビームの強度を独立に測定し、前記戻りサンプルビームの全強度からそれらを減算することにより、干渉項を決定することを含む、請求項1に記載の方法。前記参照ビームは、参照ミラーから反射される、請求項1に記載の方法。前記参照ビームの経路長が固定されている、請求項1に記載の方法。前記スプリッタが、固定された参照アームに取り付けられる、請求項1に記載の方法。前記サンプルが、固定されたサンプルアームに取り付けられる、請求項1に記載の方法。前記第1の1つ以上の分光ウィンドウの帯域幅が、約0.3マイクロメートル-1umである、請求項1に記載の方法。前記第2の1つ以上の分光ウィンドウの帯域幅が、約0.8マイクロメートル-1umである、請求項1に記載の方法。前記戻りサンプルビームは、前記サンプル中の散乱体からの散乱光からなる散乱サンプルビームからなる、請求項1に記載の方法。前記混合された参照ビームおよび前記散乱サンプルビームをスペクトル的に分散し、前記散乱サンプルビームに関する深さ分解情報を有するスペクトル的に分解された深さ分解相互相関プロファイルを得ることをさらに含む、請求項19に記載の方法。分光器を用いて前記混合された参照ビームおよび前記散乱サンプルビームを分散することをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記散乱体が、細胞核である、請求項19に記載の方法。前記高分解能光学情報は、それぞれの所定の中心波長での前記サンプルに関するスペクトル情報からなる、請求項20に記載の方法。前記高分解能スペクトル情報を1つ以上の生体吸収体の既知のスペクトルと比較することをさらに含む、請求項23に記載の方法。前記1つ以上の生体吸収体は、1つ以上の造影剤を含む、請求項24に記載の方法。前記1つ以上の生体吸収体は、1つ以上の粒子からなる、請求項24に記載の方法。前記1つ以上の生体吸収体は、ナノ粒子からなる、請求項24に記載の方法。前記高分解能スペクトル情報を1つ以上の色チャネルに分離することをさらに含む、請求項23に記載の方法。サンプルの深さ分解情報を取得し、前記サンプル内の散乱および吸収特性を決定するための装置であって、参照ビームと、サンプルがサンプルビームを受光するのに応じて前記サンプルから戻った光を含む戻りサンプルビームとを受光するように適合される受光器であって、前記参照ビームを前記戻りサンプルビームと相互相関させるようにさらに適合される、受光器と、前記相互相関参照ビームおよび前記戻りサンプルビームを検出して、前記戻りサンプルビームに関する深さ分解情報を有する相互相関プロファイルを得るように適合される、検出器と、それぞれが、所定の中心波長で第1の幅を有する、前記相互相関プロファイルの第1の1つ以上の分光ウィンドウを提供し、それぞれの所定の中心波長での前記サンプルに関する光学情報を取得することと、波長の関数として前記サンプルに関する前記光学情報にフーリエ変換を適用し、それぞれの一定の中心波長での前記サンプルに関する高分解能光学情報を同時に復元することと、それぞれが、所定の中心波長で前記第1の幅を超える第2の幅を有する、前記相互相関プロファイルの第2の1つ以上の分光ウィンドウを提供し、それぞれの所定の中心波長での前記サンプルに関する吸収情報を取得することと、深さの関数として前記サンプルに関する前記吸収情報にフーリエ変換を適用し、それぞれの所定の中心波長での前記サンプルに関する高分解能深さ情報を同時に復元することと、前記サンプルに関する前記高分解能光学情報および前記高分解能深さ情報を共記録し、前記サンプルに関する単一の高分解能分光の光学的に分解された、深さ分解プロファイルを得ることと、により、前記サンプルに関する光学的性質を含む分光深さ分解プロファイルを生成するように適合される、プロセッサユニットと、を備える、装置。前記プロセッサユニットは、前記分光深さ分解プロファイルから前記サンプルに関する散乱情報を復元するようにさらに適合される、請求項29に記載の装置。前記プロセッサユニットは、前記分光深さ分解プロファイルのスペクトル変調の周波数を測定することにより、散乱情報を復元するようにさらに適合される、請求項29に記載の装置。前記プロセッサユニットは、前記分光深さ分解プロファイルを前記サンプルの予測された分析的または数値的散乱分布と比較することにより、散乱情報を復元するようにさらに適合される、請求項29に記載の装置。前記第1の1つ以上の分光ウィンドウの提供は、第1の1つ以上のガウスウィンドウ、第1の1つ以上の複数の同時ウィンドウ、または第1の1つ以上の他のウィンドウを提供することからなる、請求項29に記載の装置。前記第2の1つ以上の分光ウィンドウの提供は、第2の1つ以上のガウスウィンドウ、第1の1つ以上の複数の同時ウィンドウ、または第2の1つ以上の他のウィンドウを提供することからなる、請求項29に記載の装置。前記受光器は、スプリッタからなる、請求項29に記載の装置。前記スプリッタは、ビームスプリッタおよび光ファイバスプリッタからなる群からなる、請求項35に記載の装置。前記サンプルビームは、平行ビームを含む、請求項29に記載の装置。前記参照ビームは、平行ビームを含む、請求項29に記載の装置。前記受光されたビームは、アーク灯または熱光源により生成した白色光、およびスーパーコンティニウムレーザからなる群からなる光のうちの1つからなる、請求項29に記載の装置。前記参照ビームの経路長が固定されている、請求項29に記載の装置。前記受光器が、固定された参照アームに取り付けられる、請求項29に記載の装置。前記サンプルが、固定されたサンプルアームに取り付けられる、請求項29に記載の装置。前記検出器は、分散要素からなる、請求項29に記載の装置。前記分散要素は、分光器である、請求項43に記載の装置。前記第1の1つ以上の分光ウィンドウの帯域幅が、約0.3マイクロメートル-1umである、請求項29に記載の装置。前記第2の1つ以上の分光ウィンドウの帯域幅が、約0.8マイクロメートル-1umである、請求項29に記載の装置。前記戻りサンプルビームは、前記サンプル中の散乱体からの散乱光からなる散乱サンプルビームからなる、請求項29に記載の装置。前記検出器は、前記混合された参照ビームおよび前記散乱サンプルビームをスペクトル的に分散し、前記散乱サンプルビームに関する深さ分解情報を有するスペクトル的に分解された相互相関プロファイルを得るように適合される、請求項47に記載の装置。前記散乱体が、細胞核である、請求項47に記載の装置。前記高分解能光学情報は、それぞれの所定の中心波長での前記サンプルに関する高分解能スペクトル情報からなる、請求項47に記載の装置。前記プロセッサユニットは、それぞれの所定の中心波長での前記サンプルに関する前記高分解能スペクトル情報を、1つ以上の生体吸収体の既知のスペクトルと比較するようにさらに適合される、請求項50に記載の装置。前記1つ以上の生体吸収体は、1つ以上の造影剤を含む、請求項51に記載の装置。前記1つ以上の生体吸収体は、1つ以上の粒子からなる、請求項51に記載の装置。前記1つ以上の生体吸収体は、ナノ粒子からなる、請求項51に記載の装置。前記プロセッサユニットは、前記高分解能スペクトル情報を1つ以上の色チャネルに分離するようにさらに適合される、請求項50に記載の装置。前記光学情報は、前記サンプルに関する散乱情報を含む、請求項1に記載の方法。前記光学情報は、前記サンプルに関する散乱情報を含む、請求項29に記載の装置。ここで、実施形態を参照しながら詳細に説明していくが、これらの例は、添付図面において説明されるが、全ての実施形態が示されるわけではない。実際には、概念は、多くの異なる形態で具体化され得、本明細書を制限するものとして解釈されるべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、本開示が適用できる法的必須条件を満たすように提供される。可能であればいつでも、同様の参照符号を用いて、同様の要素または部品を指す。発明の詳細な説明に開示される実施形態は、スペクトル情報を含む情報、およびサンプル内で高分解能情報を同時に取得することが可能であるような時間分解能を独立に決定するために使用することができる2つ以上のウィンドウ例えば、直交ガウスを適用する時間周波数分布TFDを再構成するための多重ウィンドウMWの方法および装置を含む。一実施形態において、MW技術は、二重ウィンドウDWを含む。例えば、一実施形態において、この情報は、高分解能スペクトル情報および時間深さ分解能情報を含むことができる。開示されたMWおよびDW技術は、分解能、例えば、スペクトルまたは時間分解能を損失することなく、局在化した再構成場を含むTFDを得ることができる。一実施形態において、サンプルの深さ分解スペクトルを取得し、サンプル内の散乱および吸収特性を決定する方法が提供される。本方法は、スプリッタ上にビームを放射し、スプリッタが、ビームからの光を分割し、参照ビームおよびサンプルへの入力ビームを発生させることを含む。本方法はまた、参照ビームとサンプルから戻ったサンプルビームとを混合することによって、参照ビームと入力ビームの結果としてサンプルからの戻りサンプルビームとを相互相関させ、戻りサンプルビームに関する光学的な深さ分解情報を有する相互相関プロファイルを得ることも含む。本方法はまた、それぞれが、所定の中心波長で第1の幅を有する、相互相関プロファイルの第1の1つ以上の分光ウィンドウを提供し、それぞれの所定の中心波長でのサンプルに関する光学情報を取得することと、波長の関数としてサンプルに関する光学情報にフーリエ変換を適用し、それぞれの所定の中心波長でのサンプルに関する高分解能光学情報を同時に復元することと、それぞれが、所定の中心波長で第1の幅を超える第2の幅を有する、相互相関プロファイルの第2の1つ以上の分光ウィンドウを提供し、それぞれの所定の中心波長でのサンプルに関する吸収情報を取得することと、深さの関数としてサンプルに関する吸収情報にフーリエ変換を適用し、それぞれの所定の中心波長でのサンプルに関する高分解能深さ情報を同時に復元することと、サンプルに関する高分解能光学情報および高分解能深さ情報を共記録し、サンプルに関する単一の高分解能の分光光学的に分解された、深さ分解プロファイルを得ることと、により、サンプルに関する光学的性質を含む分光深さ分解プロファイルを生成することも含む。二重ウィンドウ装置および方法は、一実施形態において、広帯域OCTまたはLCI信号から同時にスペクトルおよび深さ情報を復元するために使用されるように設計された。この手法はまた、角度分解低コヒーレンス干渉法a/LCIに対するマルチスペクトル情報を検出するように適応することもできる。a/LCIでは、散乱光は、散乱物体の構造を決定するための角度の関数として検出される。例として、a/LCI光源は、細胞規模の深さ分解能30ミクロンを可能にするために20~40nmの帯域幅を有し得る。しかしながら、広帯域幅を有する光源が使用された場合、二重ウィンドウ装置および方法は、角度分解散乱に加えて、同時に深さおよびスペクトル情報を提供するように適用され得る。複数の波長での散乱データと散乱角の組み合わせは、より正確なデータ分析を可能にし、構造情報の改善された決定をもたらすことができる。このスキームでは、複数の広帯域光源または広帯域を有する単一の光源が使用され得る。ここで主な決定要因は、利用可能なスペクトル的に分解されたデータがあることである。時間ドメインa/LCIがフーリエ変換されて、スペクトルデータを得る一方、周波数ドメインデータ取得様式のそれ自体が、必然的に、このタイプの分析に役立つ。具体的には、スペクトルデータが分光計を用いて取得されるフーリエドメインa/LCI、およびデータが時間内に狭帯域レーザの周波数を掃引することにより取得される掃引源a/LCIの両方は、二重ウィンドウ手法を用いてマルチスペクトルa/LCIの実装によく適している。例示的なDW技術を検討する前に、本明細書に記載される例示的なDW技術を使用することができるLCIを用いて、サンプルに関する高分解能深さ分解スペクトル情報を取得するために、サンプルに関する深さ分解スペクトル情報を捕捉するように採用することができる例示的なシステムが、まず、以下に検討される。例えば、本明細書に記載されるDW技術はまた、f/LCIシステムにおいても使用することができる。以下は、f/LCIシステムの一実施形態の説明である。例示的なf/LCIシステムWojtkowski,M.,A.Kowalczyk,R.Leitgeb,andA.F.Fercher,Opt.Lett.,2716:p.141514172002、Wojtkowski,M.,R.Leitgeb,A.Kowalczyk,T.Bajraszewski,andA.F.Fercher,J.Biomed.Opt.,73:p.4574632002、Leitgeb,R.,M.Wojtkowski,A.Kowalczyk,C.K.Hitzenberger,M.Sticker,andA.F.Fercher,Opt.Lett,2511:p.8208222000における参照文献の内容は、参照によりそれらの全体が組み込まれる。一般に、スペクトルレーダは、深さ分解構造情報が、フーリエ変換を2つの混合場のスペクトルに適用することにより復元される技術を使用する。fLCIでは、スペクトルレーダ応用に用いられた前述の手法が、深さ分解構造を復元するだけでなく、深さの関数として散乱光に関する分光情報を取得するまでに拡大される。fLCIの性能により、それらの光錯乱スペクトルに基づいて表面下層中のポリスチレンビーズの粒径を抽出することが可能である。本明細書に記載される例示的な実施形態による装置および方法は、多くの異なる領域に適用することができる。あるそのような応用の領域は、表面下細胞層の核形態を復元することである。fLCIスキームの例示的な一実施形態を図1Aに示す。タングステン光源100からの白色光例えば、6.5W、OceanOptics商標は、マルチモードファイバ101例えば、コア径200μmに結合される。ファイバ101の出力は、アクロマートレンズ102により平行光にされ、ビーム104例えば、ペンシルビーム直径5mmを発生させる。次いで、ビームは、fLCIシステム10に転送される。この照明スキームは、ファイバが、視野絞りとしての役割を果たす点において、ケーラー照明を達成し、入射光または照射光の適切な位置合わせを得、それによって、サンプルの臨界照明を達成する。fLCIシステム10では、白色光ビームは、ビームスプリッタ106BSにより、参照ビーム105およびサンプル108への入力ビーム107に分割される。サンプル108により戻った光、または光学情報は、参照ミラー114Mにより反射された光と、BS106で再結合される。サンプル108により戻ったこの光学情報は、散乱もしくは反射性質または情報を含むことができる。一実施形態において、サンプル108により散乱する光は、参照ミラー114により反射された光と、BS106で再結合され、サンプル108に関する深さ分解スペクトル情報または性質を有する干渉項を生成し得る。あるいは、サンプル108により反射された光は、参照ミラー114により反射された光と、BS106で再結合され、サンプル108に関する深さ分解光学情報または特性を有する干渉項を生成し得る。サンプル108により戻った光はまた、散乱もしくは反射特性または情報に加えて、サンプル108に関する吸収情報または特性を含むこともできる。参照ミラー114と連結して参照ビーム105は、第1の参照光を受光する参照アームの一部を形成し、第2の参照光を出力する。入力ビーム107およびサンプル108は、第1のサンプル光を受光するサンプルアームの一部を形成し、第2のサンプル光を出力する。当業者は、光ビームが、本明細書に記載される実施形態の精神と範囲から逸脱することなく、複数の参照ビームおよび入力ビーム例えば、N個の参照ビームおよびN個の入力ビームに分割され得ることを認識されよう。さらに、ビームの分割は、例示的な実施形態の光ファイバ実装の場合、ビームスプリッタまたはファイバスプリッタにより達成することができる。図1Aに示される例示的な実施形態において、結合ビームは、非球面レンズ110によりマルチモードファイバ113に結合される。また、他の結合機構またはレンズ型および形状は、本出願の精神および範囲から逸脱することなく、使用することができる。ファイバの出力は、光が、スペクトル的に分散および検出される小型分光器112例えば、USB2000、OceanOptics商標の入力スリットと一致する。検出された信号は、波長Ιλの関数として強度に直線的に相関し、これは、信号および参照場Es、Erと以下の式のように相関させることができる。式中、φは、2つの場の間の位相差であり、<...>は、アンサンブル平均を示す。干渉項は、信号ビームおよび参照ビームの強度を独立に測定し、全体強度からこれらを減算することにより、抽出される。サンプルと参照場との間の軸空間相互相関関数、ГSRZは、波長スペクトルを波数k=2π/λスペクトルに再封鎖し、フーリエ変換することによって得られる。この項は、2つの場の時間または縦方向コヒーレンスと相関させる場合、軸空間相互相関として表示される。fLCIスキームの別の例示的な実施形態を図1Bに示す。この例示的な実施形態において、光ファイバケーブルは、様々な構成部品を接続するために使用する。当業者は、他の光学的結合機構またはその組み合わせは、本出願の精神および範囲から逸脱することなく、構成部品を接続するために使用することができることを認識されよう。図1Bでは、タングステン光源120からの白色光は、マルチモードファイバ122に結合され、マルチモードファイバ中の白色光ビームは、ファイバスプリッタFS124により参照ファイバ125およびサンプル130へのサンプルファイバ127に分割される。ファイバスプリッタ124は、1つの光ファイバ光源からの光を複数の光源に分割するために使用する。レンズ126好ましくは、非球面レンズおよび参照ミラー128と連結して、参照ファイバ125中の参照光は、第1の参照光を受光する参照アームの一部を形成し、第2の参照光を出力する。具体的には、参照ファイバ125中の参照光は、レンズ126により参照ミラー128に誘導され、参照ミラー128により反射された参照光第2の参照光は、レンズ126を用いて参照ファイバ125に戻って結合される。サンプルファイバ127中のサンプル光およびサンプル130は、第1のサンプル光を受光するサンプルアームの一部を形成し、第2のサンプル光を出力する。具体的には、サンプルファイバ127中のサンプル光は、レンズ131好ましくは、非球面レンズによりサンプル130に誘導され、サンプル130により散乱されるサンプル光の少なくとも一部は、レンズ131によりサンプルファイバ127に結合される。図1Bに示される例示的な実施形態において、サンプル130は、好ましくは、レンズ131の焦点距離とほぼ等しい距離で、レンズ131との間隔をあける。参照ファイバ125中の反射した参照光の少なくとも一部およびサンプルファイバ127における散乱したサンプル光の少なくとも一部は、FS124により検出ファイバ133に結合される。検出ファイバ133は、説明されるように、サンプル130から散乱した光を収集する、または、代替として、サンプル130から反射した光を収集するように設置することができる。検出ファイバ133の出力は、光が、スペクトル的に分散および検出される小型分光器132の入力と一致する。図2Aおよび2Bは、白色光源の性質のいくつかを示す。図2Aは、コヒーレンス長lc=1.2μmを示す自己相関関数を示す。図2Aは、サンプルが、参照ミラーMと同一であるミラーである場合の信号場と参照場との間の相互相関を示す。この例示的なシナリオにおいて、場は、同一であり、自己相関は、中心波数ko=10.3μm-1およびl/e幅Δk1/e=2.04μm-1を有するガウススペクトルとしてモデル化された、入射場スペクトルの変換により与えられる図2B。図2Bは、本明細書に記載される実施形態に従って使用することができる光源の例示的なスペクトルを示す。この自己相関から、場のコヒーレンス長lc=1.21μmが決定される。これは、計算された幅のlc=2/Δkl/c=0.98μmよりも若干上回り、いくつかの相違は、非補償型の分散効果に起因する可能性が高い。波数空間への場の再スケーリングは、適切に実行されない場合、スペクトルを歪曲させ得る非線形過程であることに留意する[13]。データ処理では、適合アルゴリズムが再スケーリングされた波数スペクトルに適用され例えば、立方スプラインフィット、次いで、再サンプル化される例えば、同間隔での再サンプル。次いで、再サンプル化されたスペクトルは、フーリエ変換されて、サンプルの空間相関を得る。当業者は、他の周波数ベースのアルゴリズムまたはアルゴリズムの組み合わせを、フーリエ変換の代わりに使用して、空間相関を得ることができることを認識されよう。リアルタイムまたはほぼリアルタイムでこの処理を達成するために使用することができるソフトウェアツールの一例は、LabView商標ソフトウェアを使用することである。一実施形態において、サンプルは、裏面上で懸濁液から乾燥させているポリスチレンビーズ平均直径1.55μm、3分散を用いたガラス製のカバースリップ例えば、厚さd約200μmからなる。したがって、サンプルにより散乱した場は、以下の式のように表すことができる。方程式3では、E前およびE裏は、カバースリップの前面および裏面により散乱した場を示し、δzは、参照ビームの経路長と前面から反射した光の経路長との差であり、nは、ガラスの屈折の指標である。微小球の効果は、ビーズが小さく、裏面に密着する場合のE裏の項に現れる。式3を式2に置換すると、光源のコヒーレンス長により与えられたピークの幅を持つ2つのピーク分布が得られる。分光情報を得るために、ガウスウィンドウが、フーリエ変換処理を行う前に、干渉項に適用される。当業者は、他の確率論的ウィンドウ手法が、本明細書に記載される実施形態の精神および範囲を逸脱することなく、適用することができることを認識されよう。これにより、特定の深さで散乱した光に関するスペクトル情報を復元することが可能になる。ウィンドウ表示の干渉項は、以下の式を得る。ウィンドウ表示の干渉項の適切なサイジングは、処理作業を促進することができる。例えば、EsおよびEkの機能と比較して、比較的狭いウィンドウΔkw小を選択することにより、効果的に得られる<EskwErkw>。以下のデータを処理する際、16.7の因数でコヒーレンス長を低下させるΔkw=0.12μm-1が使用される。この例示的なウィンドウ設定は、6μm-1の有効スペクトルの範囲にわたる50の異なる波数での散乱を可能にする。この例では、単一のガウスウィンドウが、フーリエ変換を行う前に、干渉項に適用される。しかしながら、以下に詳細に論じられるように、2つのウィンドウは、干渉項に適用することができる。図3Aおよび3Bでは、一実施形態に従うカバースリップサンプルの軸空間相互相関関数が、示される。図3Aおよび3Bは、処理作業前および後のカバースリップサンプルの深さ分解相互相関プロファイルを示す。図3Aでは、それぞれのガラス表面に対応するピークを示す矢印のある高分解能走査が示される。図3Bでは、図3A中の走査から得られる低分解能走査が、ガウスウィンドウを用いることにより示される。相関関数は、z=0に関して対称であり、走査の重複ミラー画像に得られることに留意する。これらは、相互相関関数として示されるため、プロットは、z=0に関して対称である。したがって、z>0の前面反射は、z<0の裏面反射と対をなし、逆もまた同様である。図3Aでは、カバースリップからの反射は、参照アームからの反射に対して分散を導入し、プロファイルにおいて複数のピークを生じる。分光ウィンドウが適用される場合、単一ピークのみがそれぞれの表面に見られるが、信号のエイリアシングにより、いくつかのドロップアウトが現れる。散乱光のスペクトルを取得するために、ガウスウィンドウが、中心波数が、連用間で0.12μm-1増加する場合、繰り返して適用される。上記のように、Δkw=0.12μm-1は、16.7の因数でコヒーレンス長を低下させるために使用する。これにより、分光学的深さ分解プロファイルが生じる。図4Aおよび4Bは、それぞれ、微小球が存在しない場合、カバーガラスサンプルの前面aおよび裏面bから散乱した光に対して得られたスペクトルを示す。前面からの反射は、光源スペクトルのわずかに変調された変形として現れる。しかしながら、裏面からの反射のスペクトルは、著しく変調している。したがって、式3において、これより、Tkがカバースリップによる透過を表すE前k=EskおよびE裏k=TkEskが得られる。図4Cおよび4Dでは、カバースリップの裏面に微小球が存在する場合、カバーガラスサンプルの前面aおよび裏面bに対して得られた散乱する光のスペクトルが、図4Cおよび図4Dに示される。前面から反射スペクトルは、予想通りに著しく変化しないことが見られ得る。しかしながら、これより、裏面のスペクトルは変調される。図6Aの実線として示される、E球k=SkTkEskとして散乱場を書き込み、比率E球k/E裏k=Skを取ることにより、微小球の散乱性質Skを分析することができる。微小球がスペクトルの周期的変調を誘発することはこの比率から見られ得る。以下に詳細に論じられるように、多重ウィンドウMW、例えば、二重ウィンドウDW技術を提供し、深さ分解スペクトル情報を得ることも可能である。上で論じられるように、1つのウィンドウを提供する場合、同一のウィンドウサイズは、深さ情報およびスペクトル情報の両方を復元するために提供される。トレードオフは、干渉項をサンプリングするために単一ウィンドウサイズを提供する場合に存在する。単一ウィンドウサイズが提供される場合、分解能は、干渉項からのスペクトル情報および深さ情報の両方を損失する。これは、広域ウィンドウの適用が、低分解能スペクトル情報を提供するが、フーリエ変換の性質により高分解能深さ情報を提供するためである。狭域ウィンドウの適用は、低分解能深さ情報を提供するが、フーリエ変換の性質により高分解能スペクトル情報を提供する。したがって、干渉項の広域ウィンドウと狭域ウィンドウとの間に妥協を提供する単一ウィンドウを提供することにより、分解能情報が、サンプルに関するスペクトル情報と深さ情報の両方に対して損失する。深さ分解分光情報を得るために、本明細書に開示されるある実施形態において、DW技術が使用される。この点において、図5Aは、サンプルから得られた例示的なスペクトルのインターフェログラム500、502のダイアグラムを示し、フーリエ変換処理を行う前に、第1の狭域ウィンドウ504を干渉項に適用して、サンプルに関する高分解能スペクトル情報を得る、そして、フーリエ変換処理を行う前に、第2の広域ウィンドウ506を干渉項に適用して、サンプルに関する高分解能深さ情報を得る。DW技術は、それぞれのインターフェログラム502、502において作用する2つのSTFTを乗算することからなる。STFTは、干渉法によるデータを通してウィンドウを掃引し、一方、それぞれのステップでフーリエ変換を同時に行い、したがって、空間または軸領域内に限定されたスペクトル成分のマップを得ることにより実施される。これらのマップは、時間周波数分布TFDとして知られている。しかしながら、単一STFTを用いて得られたTFDは、得られたスペクトルと空間分解能との間に固有のトレードオフに悩まされている。その一方で、DW技術は、狭域ウィンドウを用いてSTFTの高スペクトル分解能、および広域ウィンドウを用いてSTFTの高空間分解能を利用して、時間周波数トレードオフの有害な効果を回避する。この例では、標準偏差w1=0.029μm-1およびw2=0.804μm-1を有するガウスウィンドウが使用され、3.45μmの軸分解能および1.66nmのスペクトル分解能を有するTFDが生じた。このプロセスは、それぞれのA走査に対して行われ、したがって、OCT画像のそれぞれの点に対してスペクトルを得る。図5Bは、図5Aにおいて干渉項に対してフーリエ変換を行った後の、波数および深さの関数として、それぞれ、サンプルに関する例示的に得られる高分解能スペクトルおよび深さ情報の深さ分解スペクトル情報プロファイルダイアグラム508、510を示す。図5Bに示されるように、ダイアグラム508は、高分解能スペクトル情報を提供するが、低分解能深さ情報を提供しない。図5Bのダイアグラム510は、高分解能深さ情報を提供するが、低分解能スペクトル情報を提供しない。このプロセスは、画像を用いて、組織表面の輪郭を特定し、このゼロ深さに対して分析を調整することを含む。表面が、任意の特定のA走査ではっきりと認識できない場合、さらなる分析が行われないことに留意する。この情報を用いて、二重ウィンドウのTFDは、適切に位置合わせされ、それ故に、特定の組織深さからのスペクトル情報を一貫して提供することができる。スペクトルが図5Bにおいて、適切に位置合わせされると、横方向および軸方向の両方の対象となる領域は、特定され、続くスペクトル分析のために十分な信号対雑音比を提供するために平均化される。本例における横方向において、20個の二重ウィンドウのTFDを平均化して、それぞれのOCT画像の10個の異なる横セグメントを得る。前の研究において、画像中の全てのTFDは、平均化され、したがって、本明細書に提供される分析は、空間情報の10倍の増加を得る。軸方向において、本例において、25μmの深さセグメントのスペクトル平均は、表面表面部分0~25μm、深さ約35μmの中心中心部分22.5~47.5μm、および深さ約50μmの中心低部分37.5~62.5μmの3つの異なる部分から計算することができる。サンプルに関する高分解能スペクトルと深さ情報の両方を含む単一の深さ分解スペクトル情報を取得するために、深さ分解スペクトル情報プロファイルダイアグラムまたは図5B中のOCT画像508、510を、図5Cに図示されるように、組み合わせるか、または共記録することができる。図5Cは、図5B中の混合した高分解能スペクトルおよび深さ情報深さ分解スペクトル情報プロファイル508、510を一緒に混合して、高分解能スペクトルおよび深さ情報を含むサンプルに関する単一の深さ分解スペクトル情報プロファイルを提供する例示的なダイアグラム512である。図5C中のダイアグラム512は、DWTFDを用いて図5B中のOCT画像508、510を共記録することによって提供される。高分解能スペクトルおよび深さ情報を含む深さ分解スペクトル情報プロファイルの提供は、図5Cに図示されるように、例えば、マイクロメータの深さまで、高分解能までサンプルの散乱性質の単離および観察が可能である。これにより、サンプルの細胞の吸収特性の観察が可能である。したがって、高分解能スペクトル性質を有する、色の関数として散乱性質は、深さで特定および区別することができ、低分解能深さ分解スペクトル情報プロファイルとは対照的に、波長情報が混合されて、深さの関数としてサンプルの散乱性質から特に色性質を正確に示す能力を喪失する。高分解能散乱性質の取得は、低分解能情報により散乱性質が平均化された、より広域領域とは対照的に、一例として、数マイクロメータ内の散乱性質の分析を可能にする。したがって、高分解能散乱性質の取得はまた、散乱性質に対する正確な色情報を提供することも可能である。例えば、血中のヘモグロビンは、ヘモグロビンが青色光を吸収するため、赤色が出現する。したがって、高分解能スペクトル情報を妥協することなく、散乱性質の高分解能深さ情報を提供することにより、ヘモグロビンは、サンプルの深さ分解スペクトル情報プロファイルを正確に特定することができる。また、生物学的吸収体の吸収は、高分解能深さ分解スペクトル情報プロファイルを用いて見ることができ、認識可能である。生物学的吸収体の例には、ヘモグロビンおよびメラニンが含まれる。生物学的吸収体はまた、例えば、蛍光発光等の造影剤を含むこともできる。本出願は、いかなる特定の造影剤にも限定されない。図6A中の単一のウィンドウ技術の例に戻ると、図4Aおよび4B、ならびに図4Cおよび4Dに見られるスペクトルの比率が示される。これは、前面破線により示されるおよび裏面実線により示されるの反射に対する球の散乱効率を示す。図6Bでは、裏面反射の比率から得られた相関関数が示される。ピークは、個々の微小球を介して往復光経路で生じ、球のサイズは、サブ波長の正確度で決定することが可能である。比較のために、前面反射図6Aの破線の同じ比率は、わずかな線形変形のみ示す。Skのフーリエ変換に従って、z=5.24μmの物理的距離で、明確な相関ピーク図6Bを得る。これは、微小球n=1.59の指数を有するz=2nlにより、球を通じて光学経路長に関連し得る。微小球の直径は、l=1.65μm/-0.33μmであり、相関ピクセルサイズにより不確実性が与えられる。したがって、fLCIを用いて、サブ波長の正確度で、さらにはこの白色光源および従来の技術LCI画像を用いて達成可能な分解能を超えて、微小球のサイズを決定することができる。本出願の様々な例示的な実施形態の多くの用途がある。1つの例示的なfLCIの適用は、細胞小器官、特に、上皮組織中の細胞核のサイズを決定する場合である。生物学的培地において、例えば、相対屈折指数は、微小球と比較して細胞小器官に対して低く、したがって、より小さな散乱信号が期待される。高出力光源の使用は、より小さな信号を検出することが可能である。他の例には、製造された集積回路を含む製造部品の表面下の欠陥の検出、神経剤または生物毒素等の空中エアロゾルの検出、および呼吸管内の上皮組織を検査することによる、そのようなエアロゾルへの曝露の検出が含まれる。さらに、細胞核のサイズが大きいほどこの実験において微小球と比較、スペクトルの周波数変調が高い。当業者は、高周波数振動が、フーリエ変換分光技術において、より低効率で検出されることを認識されよう。したがって、これらの高周波数振動を検出するために、高分解能分光器が使用される。図7は、図1に示され、上でさらに詳しく論じられる、fLCIシステムの一般化実施形態を示す。図7では、光源700例えば、多波長光が、fLCIシステム702に結合される。fLCIシステム702内で、サンプル部分704および参照部分706が位置する。サンプル部分704は、光ビームおよびサンプルから散乱した光を含む。例えば、サンプル部分704は、サンプルホルダー、自由空間光学アーム、または光ファイバを含むことができる。参照部分706は、光ビームおよび参照から反射する光を含む。例えば、参照部分706は、光学ミラーを含むことができる。相互相関器708は、参照からの光とともにサンプルからの光を受光し、相互相関させる。例示的なfa/LCIシステムDW技術はまた、フーリエドメインa/LCIfa/LCIと称されるa/LCI技術を含み、この方法により、インビボ用途を実行可能にするのに十分な単一走査により高速のデータ収集を可能にし、a/LCIシステムにも適用される。角度分解および深さ分解スペクトル情報は、サンプルに関して取得することができ、サンプルに関する深さおよびサイズ情報は、単一走査で得られ得、参照アームは、1つの走査のみが必要とされるため、サンプルに対して固定されたままであり得る。参照信号および散乱サンプル信号は、相互相関され、サンプルからの複数の散乱角度で分散され、それによって、並行して、同時に、サンプル上の複数の点からの散乱体を表す。この角度分解、相互相関した信号が、スペクトル的に分散されるため、新しいデータ収集スキームは、データが1秒未満で取得され、インビボ組織からデータを収集するために必要である閾値が決定されることを可能である場合、有意である。サンプル上の複数の異なる点のそれぞれでサンプルの全ての深さに関する情報は、約40ミリ秒で1回走査により取得することができる。空間的な相互相関参照信号から、構造サイズ情報はまた、散乱体のサイズ情報が角度分解データから得ることができる技術を用いて取得することもできる。fa/LCI技術は、フーリエドメイン概念を用いて、深さ分解情報を収集する。データ収集時間の信号対雑音および同一基準の低減は、フーリエまたはスペクトルドメインにおける深さ走査を記録することにより可能である。fa/LCIシステムは、フーリエドメイン概念を画像分光器の使用と組み合わせることにより、角度分布を並行してスペクトル的に記録する。その後、深さ分解は、サンプルに対するフーリエ変換平面における画像分光器の入口スリットを置くことにより得られる角度分解測定により2つの混合場のスペクトルをフーリエ変換することにより達成される。これは、スペクトル情報を深さ分解情報に、角度情報を横方向空間分布に変換する。fa/LCIの性能は、最初は、深さ分解測定におけるポリスチレンビーズのサイズを抽出することにより実証された。例示的な装置、ならびにサンプルから散乱される角度および深さ分解分布データを取得するプロセスに含まれるステップはまた、図9に示されている。一実施形態によるfa/LCIスキームは、図8Aに示される改良されたMach-Zehnder干渉計に基づいている。スーパールミネッセントダイオードSLD12からの広帯域光11は、ミラー13により方向付けられ図9のステップ60、ビームスプリッタBS120により参照ビーム14とサンプル18への入力ビーム16に分割される図9のステップ62。SLD12の出力パワーは、3ミリワットであってもよく、例えば、λο=850nm、Δλ=20nmFWHMの仕様を有し、組織内の細胞層から散乱を単離するのに十分な低コヒーレンス長さを提供する。参照ビーム14の経路長は、逆反射体RR22を調節するにより設定されるが、測定中は固定された状態を維持する。参照ビーム14は、レンズL124およびL226を用いて拡大され、照射光を生成し図9のステップ64、この照射光は、均一であり、かつ画像分光器29内の分光器スリット48に到達する平行光にされる。例えば、L1は、1.5センチメートルの焦点距離を有してもよく、L226は、15センチメートルの焦点距離を有してもよい。レンズL331およびL438は、サンプル18上に入射する平行ペンシルビーム30を生成するように配置される図9のステップ66。レンズL331に対して垂直にレンズL438を配置することにより、入力ビーム30は、光軸に対して0.10ラジアンの角度でサンプルを照射するように生成される。この配置によりレンズL438の全開口角を用いて、サンプル18から散乱光40を収集できる。レンズL438は、3.5センチメートルの焦点距離を有してもよい。サンプル18により散乱された光40は、レンズL432により収集され、レンズL543およびL644から構成される4f画像システムにより中継され、これにより、レンズL432のフーリエ平面が分光器スリット48で位相および振幅を再生される図9のステップ68。散乱光40は、第2のビームスプリッタBS242において参照場14と混合され、混合場46は、画像分光器29への入口スリット要素48として図8Bに示されているにあたる図9のステップ70。画像分光器29は、例えば、ActonResearch社により製造されているモデルSP2150iであってもよい。図8Bは、スリット48の寸法に対する散乱角の分布を示す。混合場は、高分解能格子例えば、12001/mmで分散され、冷却されたCCD50例えば、PrincetonInstruments社により製造されている1340×400、20μm×20μmピクセル、仕様10:400を使用して検出される図9のステップ72。検出信号46は、一旦光が分光器29により分散されると、分光器スリット48上の垂直位置yおよび波長λの関数である。ピクセルm、nにおける検出信号は、信号40および参照場16Es、Erと以下の式のように関連付けることができる。式中、φは、2つの場30、16の間の位相差であり、<...>は、時間におけるアンサンブル平均を示す。干渉項は、信号ビーム30および参照ビーム16の強度を独立に測定し、全体強度からこれらを減算することにより、抽出される。深さ分解情報を得るために、それぞれの散乱角における波長スペクトルは、波数k=2π/λスペクトルに補間され、フーリエ変換されて、以下の式で表されるそれぞれの垂直ピクセルynに対する空間相互相関,ΓSRzを与える。参照場14は、以下の式になる。式中、koyoおよびΔkΔyは、ガウス波動ベクトル空間分布の中心および幅を表し、Δlは、選択された経路長の差である。散乱場40は、以下の式になる。式中、Sjは、深さljに置かれたj番目の界面から生じる散乱の振幅分布を表す。散乱場40の角度分布は、y=f4θによりレンズL4のフーリエ画像平面における位置分布に変換される。CCD50のピクセルサイズ例えば、20μmに対して、これは角度分解能例えば、0.57ミリラジアンおよび予測される角度範囲例えば、228ミリラジアンが得られる。式7および8を式6に代入し、参照場14Δy>>スリットの高さの均一性に注目することにより、検出器29上のn番目の垂直位置における空間相互相関性が得られる。単一界面に対してこの式の値を求めると、以下のようになる。この例においては、散乱増幅Sは、光源12の帯域幅全体にわたって感知できるほど変化しないと仮定される。この表現は、それぞれの垂直ピクセルが散乱角に対応する散乱分布40の深さ分解プロファイルを得ることができることを示す。図10Aは、参照場16と、後方散乱方向に対して与えられる、波長および角度の関数として与えられた周波数ドメインにおける、ポリスチレンビーズのサンプルにより散乱された場40との和の全体の検出強度上記の式5を表す典型的なデータを以下に示す。例示的な実施形態において、このデータは、40ミリ秒で収集され、予測範囲の約85の186ミリラジアン全体にわたるデータを記録しており、高角度において信号の若干の損失を有する。図10Bおよび10Cは、それぞれ、参照場および信号場14、30の強度を示す。全体の検出強度から、信号場および参照場14、30を減算すると、2つの場の間の干渉46は、図10Dに示される通りに実現する。それぞれの角度で、干渉データ46は、k空間に補間され、フーリエ変換されて、図11Aに示される通りにサンプル18の角度深さ分解プロファイルを得る。角度分解相互相関信号46のフーリエ変換は、サンプル18からの複数の反射角度で散乱され、レンズL432のフーリエ平面において得られた信号40の結果であって、角度および深さの関数としてサンプル18に関する深さ分解情報を生成する。これは、サンプル18に関する深さ分解情報を提供する。角度分解、相互相関信号46は、スペクトル的に分散しているため、データ収集においては1秒未満でデータを取得することができる。サンプル18上の複数の異なる点すなわち、角度のそれぞれにおいて、サンプル18の全ての深さに関する情報は、約40ミリ秒で1回走査により取得できる。通常、時間ドメインベースの走査は、複数の異なる点におけるサンプルの全ての深さに関する情報を取得するように要求され、その結果、かなりの時間とサンプルに対する参照アームの運動を要求する。図11Aに示されるサンプル18の深さ分解利益を生成した実験では、サンプル18は、中立浮力を提供するために、水80およびグリセリン20n=1.36の混合物に懸濁するポリスチレン微小球例えば、n=1.59、平均直径10.1μm、8.9の分散、NIST認定、DukeScientific社からなる。溶液は、散乱長l=200μmを得るために調製された。サンプルは、ガラスカバースリップ厚さ、d約170μmの後方の円形ウェル直径8mm、深さ1mm内に含まれる図示せず。サンプルビーム30は、カバースリップを通してサンプル18上に入射する。カバースリップを通る往復厚み第2=21.5170μm=0.53mm、図11Aを参照は、この手法の深さ分解性能を示す。データは、1つの平均自由行程MFP全体を積分することによりアンサンブル平均される。空間平均により、低コヒーレンス光を使用する場合のスペックルを低減して、散乱サンプルを試験することができる。適合手順を容易にするために、散乱分布は、ローパスフィルタされ、平滑な曲線を生成し、カットオフ周波数は、16μmを超える長さスケールにおける空間相関を抑圧するために選択される。サンプル18に関する深さ分解情報を取得することに加えて、開示されたデータ収集スキームを用いてサンプル18から得られる散乱分布データすなわち、a/LCIデータを用いて、Mie理論を用いて核のサイズを決定することもできる。サンプル18の散乱分布74は、プロット線図contourplotとして図11Bに示される。サンプル18に関する生の散乱情報74は、信号場30および角度の関数として示される。フィルタ処理された曲線は、散乱データ74を用いて決定される。フィルタ処理された散乱分布曲線76すなわち、散乱データ74の表示とMie理論の予測との比較図12Aの曲線78によりサイズの決定を行うことができる。散乱データ76をMie理論に適合させるために、a/LCI信号を処理して、核のサイズの特性である振動成分を抽出する。平滑化データ76は、低次多項式例えば、本明細書では4次が使用されるが、さらに最近の研究ではより低次の2次を使用するに適合され、その後、背景傾向を除去するために分布76から減算される。得られた振動要素は、次いで、Mie理論78を用いて得られる理論上の予測値のデータベースと比較され、分析のために緩やかに変化する特徴が同様に除去される。フィルタ処理されたa/LCIデータ76とMie理論データ78との直接比較は、カイ2乗適合アルゴリズムが特有の振動でなく、背景傾きと一致する傾向があるため、不可能である可能性がある。計算された理論的予測は、平均直径dおよび標準偏差δDにより特徴付けられるサイズのガウス分布ならびに波長の分布を含み、広範な帯域幅光源を正確にモデル化する。最良適合図12Aは、データ76とMie理論との間のカイ2乗を最小化することにより決定され図12B、10.2/-1.7μmのサイズが得られ、真のサイズと優れた一致を示す。測定誤差は、測定において記録される角度の制限範囲によるために、ビーズの大きさの分散より大きい。a/LCIデータを処理する、およびMie理論との比較の代替として、診断情報を得ることができるいくつかの他の手法がある。これらは、フーリエ変換を用いて、角度データを分析することにより、細胞核の周期的振動特性を識別することを含む。周期的振動は、核のサイズとの相関があり、したがって、診断価値を有する。a/LCIデータを分析するための別の手法は、データを、有限要素法FEMまたは遷移マトリクス計算を用いて生成される角度散乱分布のデータベースと比較することである。そのような計算は、Mie理論と同一の制限を受けないため、優れた分析を提供することができる。例えば、FEMまたは遷移マトリクス計算は、非球形散乱体および含有物を有する散乱体をモデル化できるのに対して、Mie理論は、同質球体だけしかモデル化できない。代替の実施形態として、本明細書に記載されるシステムはまた、内視鏡用途に対してa/LCIシステムにおいて使用するために、対象となるサンプルに光を送出および光を収集する光ファイバを採用することもできる。この代替の実施形態は、図13に示される。この代替の実施形態における光ファイバa/LCIスキームは、レンズのフーリエ変換性質を利用する。この性質は、物体がレンズの前方焦点面に配置される場合、共役画像平面における画像は、この物体のフーリエ変換であることを示す。空間分布のフーリエ変換物体または画像は、mm当たりの周期についての画像情報内容の表示である、空間周波数分布により表される。弾性散乱光の光学画像においては、波長は、固定された最初の値を維持し、空間周波数表示は、単に、散乱光の角度分布の倍率変更バージョンである。光ファイバa/LCIスキームでは、角度分布は、集光レンズを用いてサンプルの共役フーリエ変換平面にファイバ束の遠位端を配置することにより捕捉される。次いで、この角度分布は、画像分光器の入口スリット上に4fシステムを用いて画像化されるファイバ束の遠位端に伝達される。ビームスプリッタは、スリットに入る前に参照場と散乱場を重ね合わせるために使用されるため、低コヒーレンス干渉法はまた、深さ分解測定値を得るためにも使用することができる。次に図13を参照すると、光ファイバfa/LCIスキームが示される。広帯域光源11′からの光12′は、ファイバスプリッタFS80を用いて参照場14′と信号場16′とに分割される。一実施形態において、スプリッタ比20:1は、組織から戻される光が、一般にわずかな入射パワーであるため、信号アーム82を介してサンプル18′により大きいパワーを誘導するように選択される。あるいは、光源11′は、米国特許出願第12/210,620号の表題APPARATUSES,SYSTEMSANDMETHODSFORLOW-COHERENCEINTERFEROMETRYLCIに記載される、スーパーコンティニウムレーザ、または掃引源レーザ等の別の光源により提供することができ、これは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。参照ファイバ14′内の光は、ファイバF1から出て、参照アーム経路長の全体位置合わせを可能にするために、変換ステージ86上に取り付けられたレンズL184により平行光にされる。この経路長は、作動中に走査されないが、位置合わせ中に変更されてもよい。平行ビーム88は、ファイバ束F390の端部91に寸法的に等しくなるように配置されるため、平行ビーム88は、等しい強度でF3内の全てのファイバを照射する。F390の遠位先端から出る参照場14′は、ファイバF494により伝達された散乱場と重ね合わせるために、レンズL392により平行光にされる。代替の実施形態において、ファイバF1から出る光14′は、平行光にされ、次いで、レンズ系を用いて拡大されて、広いビームを生成する。散乱場は、コヒーレントファイバ束を用いて検出される。散乱場は、レンズL298を用いて対象となるサンプル18′の方向に向けられる信号アーム82内で光を用いて生成される。自由空間システムと同様に、レンズL298は、単一モードファイバF2の中心から横方向に変位されるため、光軸に対してある角度で移動する平行ビームが生成される。入射ビームが、ある傾斜角でサンプルを照射するという事実は、鏡面反射から弾性散乱情報を分離するのに不可欠である。サンプル18′により散乱される光は、コヒーレント単一モードまたは多重モードファイバのアレイからなるファイバ束により収集される。ファイバの遠位先端は、散乱光の角度分布を画像化するためにレンズL298から離れて1つの焦点距離を維持される。図13に示される実施形態において、サンプル18′は、機械式取り付け台1100を用いてレンズL298の前面焦点平面に配置される。図14Aに示される内視鏡と互換性のあるプローブでは、サンプルは、透明シース要素1102を用いてレンズL298の前面焦点平面に配置される。図13および図14Bにも示されるように、ファイバプローブF494の近位端1105から出る散乱光1104は、レンズL41104により再度平行光にされ、ビームスプリッタBS1108を用いて、参照場14′と重ね合わされる。2つの混合場1110は、レンズL51112を用いた画像分光器29′のスリット図14の要素48′に再画像化される。レンズL51112の焦点距離は、スリット48′を最適に満たすように変更されてもよい。得られた光信号は、図8Aおよび8Bの装置に対して上述されるように、スリット48′の垂直寸法全体にわたるそれぞれの散乱角に関する情報を含む。上述のa/LCI光ファイバプローブは、0.45ラジアン範囲約30°にわたる角度分布を収集し、一瞬の間に完全な深さ分解散乱分布1110を収集することが予想される。光工学の点からは同一であるファイバプローブを生成するためのいくつかの可能なスキームが存在する。1つの可能な実装は、信号および参照アームの両方における単一モードファイバの線形アレイである。代替として、参照アーム96は、コヒーレントファイバ束または線形ファイバアレイのいずれかからなる信号アーム82を備える個別の単一モードファイバからなる。ファイバプローブの先端はまた、実質的に同等であるいくつかの実装を有することもできる。これらは、レンズL298の代わりにドラムレンズまたはボールレンズの使用を含む。側視型プローブは、レンズおよびミラーまたはプリズムの組み合わせを用いて、またはレンズ-ミラーの組み合わせと交換するために凸型ミラーを用いることにより作製することができる。最終的に、プローブ全体は、探求される範囲の周辺走査を可能にするために半径方向に回転するように作製され得る。さらに別のデータ収集の実施形態は、図15Aに示されるような改良されたMach-Zehnder干渉計に基づくfa/LCIシステムである。ファイバ結合型スーパールミネッセントダイオードSLD光源12′′例えば、Superlum、Po=15mW、λο=841.5nm、Δλ=49.5nm、コヒーレンス長=6.3μmからの出力10′′は、90/10ファイバスプリッタFS80′例えば、ACPhotonics社により製造されているによりサンプルアーム送出ファイバ16′′および参照アーム送出ファイバ14′′に分割される。サンプルアーム送出ファイバ16′′は、例えば、1先端部で統合された偏光制御を備える単一モードファイバ、または2偏光維持ファイバのいずれかからなり得る。サンプルプローブ1113は、送出ファイバ16′′の端面が、ファイバ束1116の面と平行かつ同一平面となるように、ファイバ束1116の遠位端にフェルール1114に沿って送出ファイバ16′′を取り付けることにより組み立てられる。ボールレンズL11115例えば、f1=2.2mmは、プローブ1113の面から1つの焦点距離に位置付けられ、ファイバ束1116上に中心合わせされ、レンズL11115の光軸から送出ファイバ16′′をオフセットする。図15Bにも示されるこの構成は、例えば、0.25ラジアンの角度で、サンプル18′′上に入射する0.5mmの直径例えば、2f1NAを有する平行ビーム1120例えば、P=9mWを生成する。サンプルからの散乱光1122は、レンズL11115およびレンズL11115のフーリエ変換性質により収集され、散乱場1122の角度分布は、レンズL11115のフーリエ画像平面に配置される多重モードコヒーレントファイバ束1116例えば、SchottNorthAmerica,Inc.、長さ=840mm、ピクセルサイズ=8.2μm、画素数=13.5Kの遠位面において、空間分布に変換される。ファイバ束上の垂直位置y′と散乱角θの関係は、y′=f1θにより与えられる。図のように、3つの選択された散乱角における散乱光122の光経路は、図15Bに示される。全体として、角度分布は、図15Cにおいて強調表示された領域により示されるように、ファイバ束16′′の垂直ストリップを交差して、例えば、約130の個別ファイバによりサンプリングされる。例えば、送出ファイバ16′′およびファイバ束1116を分離する0.2mmの厚いフェルールd1は、この例では、最小の理論的集束角θmin,th=d1/f1を0.09ラジアンに制限する。最大の理論的集束角は、d1およびd2により決定され、ファイバ束の直径は、θmax,th=d1d2/f1により0.50ラジアンになるように決定される。標準的な散乱サンプル1122を用いる実験では、有効角度範囲は、θmin=0.12ラジアンからθmax=0.45ラジアンを示す。d1は、例えば、遠位フェルール1123内にチャネルを形成し、チャネル内に送出ファイバ16′′を位置付けることにより最小化することができる。ファイバ束1116は、空間的にコヒーレントであり、近位面で収集される角度散乱分布の再生成をもたらす。加えて、束1116内の全てのファイバが、コヒーレンス長さ内に一致する経路長であるため、それぞれの角度における散乱光1122により移動される光経路長は同一である。参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、T.Q.Xie,D.Mukai,S.G.Guo,M.Brenner,andZ.P.CheninOpticsLetters3014,1803-18052005以下XieによるFiber-optic-bundle-basedopticalcoherencetomographyに開示されているシステムは、時間ドメイン光コヒーレンストモグラフィシステムにおける多重モードコヒーレントファイバ束を開示しており、個別のファイバに結合された光のモードは、異なる経路長を移動することを実証した。一例では、高次モードは、関連データを臨床的に収集するのに要求される深さ約100μmをはるかに超えて、基本モードから3.75mmのオフセットがあることが実験的に決定された。加えて、サンプルアームパワーが参照アームパワーより大幅に小さいため、高次モードにおけるパワーは、ダイナミックレンジに大きな影響を与えなかった。最終的に、Xieに開示されたシステムは、個別のファイバを通して順次にデータを収集するが、本明細書に開示された例では、130のファイバを用いて、ある角度範囲全体にわたって同時に並行して散乱光を収集し、高速データ収集が得られる。ファイバ束1116の近位端1124から出る角度分布は、L2およびL3の4f画像システムf2=3.0cm、f3=20.0cmにより中継され、画像分光器29′′例えば、ActonResearch,InSpectrum150の入力スリット48′′に達する。4f画像システムの理論上の大きさは、この例では、f3/f26.67である。実験的に、この大きさは、この例では、M=7.0と測定されたが、恐らくは、レンズL2126に対するファイバ束1116の近位面1124の位置に起因する相違を有する。分光器スリット48′′上の垂直位置yとθとの間に得られる関係は、y=Mf1θ-θminである。参照アームの光経路長は、サンプルアームの基本モードの光経路長と一致する。参照ファイバ14′′から出る光1127は、レンズL41128により平行光にされ例えば、f=3.5cm、スポットサイズ=8.4mm、サンプル光の位相面曲率と一致し、画像分光器29′′のスリット48′′全体にわたる一様な照射を生成する。参照場1130は、中性濃度フィルタ1132により減衰され、ビームスプリッタBS1134において、角度散乱分布と混合される。混合場1136は、高分解能格子例えば、1200ライン/mmにより分散され、例えば、840nmを中心とするスペクトル範囲の99nmをカバーする、一体型冷却CCD図示せず例えば、1024×252、24μm×24μmピクセル、0.1nm分解能を使用して検出される。検出信号1136、波長λおよびθの関数は、以下の式の通り、信号および参照場Es、Erに相関させることができる。式中、φは2つの場の間の位相差であり、m,nはCCD上のピクセルを表し、<...>は時間平均を示す。Ιλm,θnは、NationalInstruments社ソフトウェアにより製造されたLabVIEWを用いてPCにアップロードされ、320msで処理されて散乱強度の深さおよび角度分解プロット線図を生成する。次いで、上述の、および特に、図8Aおよび8Bのデータ収集装置を参照して、深さおよびサイズ情報を取得するための角度分解散乱場の処理を用いて、図15A~15Cの装置により生成される散乱混合場1136を用いてサンプル18′′に関する角度分解、深さ分解情報を得ることができる。二重ウィンドウDW技術本明細書に開示される実施形態のDW装置および方法は、例として、分光器112図1A、29図8A、および29′図13に結合されるマイクロプロセッサを実行するソフトウェアにより計算することができる。本開示の最後で以下に論じられる図42は、本明細書に記載されるDW技術を行うために例示的なコンピュータ可読の媒体からの命令を実行するように適合させた例示的なコンピュータシステムの例示的な形式で例示的な機械を示す概略図を提供する。DW装置および方法は、2つ以上の別々のSTFTを計算し、次いで、結果を組み合わせることに基づいている。この例では、2つのSTFTを取得する。この例における第1のSTFTは、広域スペクトルガウスウィンドウを用いて、高時間/深さ分解能を得る一方、この例における第2のSTFTは、狭域スペクトルを用いて、高分光分解能を生成する。次いで、2つの得られるTFDを共に乗算し、高スペクトルおよび時間分解能を同時に有する単一のTFDを得る。このアプローチの数学的な解析は、DW技術が、スペクトルおよび空間/時間寸法に独立して合わせることができる2つの直交ガウスウィンドウを用いてウィグナーTFDを探査することと同等であることを示し、したがって、STFTを妨害するトレードオフを回避する。この例におけるDW技術が示すことを理解するために、FDOCT信号を検討し、式中、Ikは、全検出強度であり、IRおよびISは、それぞれ、参照場およびサンプル場の強度であり、dは、サンプルアームと参照アームとの間の一定の光学的経路差である。STFTの相互相関の項2EREScoskdは、以下の式で表すことができる。ガウスウィンドウの幅または標準偏差uは、許容可能なスペクトルまたは時間分解能を取得するために慎重に選択されるべきであることに留意する。例えば、uが光源の帯域幅と同一の指標であるように選択される場合、STFTは、良好な時間/深さ分解能を有するが、場合によっては、不良なスペクトル分解能を有するTFDを得る。一方、uが光源の帯域幅よりもはるかに下回るように選択される場合、STFTは、良好なスペクトル分解能を有するが、場合によっては、不良な時間分解能を有するTFDを得る。しかしながら、DW技術は、この分解能トレードオフを回避することができる。それぞれが、狭域スペクトルウィンドウおよび広域スペクトルウィンドウにより生成される、2つのSTFT、S1およびS2から得られるTFDを検討する。等式12における参照場が、対象となる周波数にわたって徐々に変化すると仮定すると、処理した信号は、以下の式により与えられる。式中、aおよびbは、独立して、ウィンドウの幅を設定するパラメータであり、b>>aである。さらなる洞察力のある形式の処理信号を得るために、以下の式のように座標変化を検討する。式中、ヤコビの変換は、一貫性がある。したがって、処理した信号DWは、以下の式のように書くことができる。等式16からの項は、あいまい度関数を利用することによりウィグナーTFDに関して表すことができる[12、13]。式中、は、新しい座標システムにおけるサンプル場のウィグナーTFDである。等式17を等式16に置換し、簡略化した後、処理信号を得る。qに対して等式18を積分し、a2/b2<<1であるように、bと比較してaが小さいと仮定することにより、DW信号は、以下の式のように簡略化する。等式19は、DW技術が、1つが、スペクトル次元においてb/2の標準偏差を有し、他方が、空間/時間次元において、l/2aの標準偏差を有する2つの直交ガウスウィンドウを用いてサンプル場のウィグナーTFDを探査することと同等であることを示す。さらに、aおよびbは、それぞれ、独立して、スペクトルおよび空間/時間分解能を調整し、したがって、STFTを妨害するトレードオフを回避する。等式19はまた、処理信号が、サンプルアームと参照アームとの間の一定の経路差dにより異なる振動により変調されることも示す。この事象はまた、ウィグナーTFDの交差項においても見られ、これは、位相差に関する一定の有益情報を含むように特定されている[12]。この振動項の有用性は、以下に研究される。aがゼロに近似し、bが光源の帯幅Δkよりもはるかに上回るように得られる場合、別の興味深い結果が、得られる。これらの制限において、標準偏差a→0を有するウィンドウは、デルタ関数に近似するが、標準偏差がb>>Δkである第2のウィンドウは、スペクトルにわたって一定になる。信号Fk=2EREScoskdであり、がフーリエ変換対である場合、等式14は以下を得る。等式20は、KirkwoodRihaczekTFDと同等であり、実数部が得られる場合、MargenauHillMHTFDと同等である[13]。これらの2つの分布のいずれかは、ウィグナーTFD等のコーヘンクラスの関数[13]のいずれかを生成するように単に変換することができる。DWシミュレーションDW技術の出力を説明するために、2つの異なるシミュレーションが示される。第1のシミュレーションにおいて、時間および中心周波数において分離された2つの光場からなる信号がシミュレートされる。全サンプル場は、ES=E1E2により与えられ、式中、、、およびk1>k2である。全サンプル場のウィグナー分布は、以下の式により与えられ、全サンプル場のMH分布は、以下の式により与えられる。式中、は、フーリエ変換対である。図16A~16Dは、得られるTFDを説明する。図16Aに示される一例の理想TFD1200は、個々の場としてそれぞれのパルスを処理し、1つのマップ上にそれらのそれぞれのTFDを重ね合わせることにより生成される。しかしながら、これは、個々の場の予備知識で得ることができる。図16A中の理想TFD1200は、時間およびスペクトル次元の両方において、ガウス形状を有する2つのパルス1202、1204を含む。パルス1202、1204は、それぞれの次元において十分に分離される。図16B~16Dは、単一混合場から生成することができる異なる例示的なTFD1206、1208、1210を示す。図16Bに示されるウィグナー分布1206は、それらの間に出現するさらなる交差項と共に2つのガウスパルスを示す。交差項は、時間位相差に関する重要な情報を示す、それぞれの次元の変調を含む場合もある[12]。しかしながら、しばしば、これらの交差項は、場に存在しない時間/深さおよび周波数で非ゼロ値を得るような望ましくないアーチファクトとして、見られる。さらに、さらなる成分が場に加えられる場合、交差項は、局部信号を干渉することができる。図16Cに示される例示的なMH分布1208は、4つのパルスを含む。信号場を含む2つのパルスに加えて、MHTFD1208はまた、時間的反射reflectionsintimeとして知られている2つのアーチファクトパルスを含む[13]。ウィグナー分布と同様に、これらのアーチファクトは、信号が含まれているはずがない時間および周波数で非ゼロ強度を得る。例示的なDW技術を用いて生成されたTFD1210を、図16Dに示す。例示的なTFD1210は、それぞれが、広域および狭域スペクトルウィンドウで処理される2つのSTFTの積を単にコンピュータで計算することにより生成される。図16Dにおいて、ウィグナーおよびMH分布1206、1208に存在する交差項は、2つの直交ウィンドウの使用の結果として抑制される。第2のシミュレーションは、2つの異なる反射面を含む実験サンプルを用いてマイケルソン干渉計からのSOCT信号をモデル化する。第1のサンプル面は、光源の全ガウススペクトルを反射するが、一方、第2のサンプル面は、光源スペクトルの高周波数部分上半分を吸収する。このシミュレーションは、以下に論じられる吸収ファントム実験に類似している。このシミュレーションのシナリオにおいて、すなわち、検出信号が場の強度であるため、ウィグナー分布でもMH分布でもないSOCTシステムが、構築され得、したがって、位相情報が失われる。したがって、TFDは、STFTおよびDW技術により本例に再構成される。図17Aは、擬似信号の例示的な理想TFD1212を示す一方、図17Bおよび17Cは、それぞれ、狭域および広域スペクトルウィンドウを用いたSTFTにより生成した例示的なTFD1214、1216を示す。いずれの場合にも、時間周波数分解能トレードオフの効果は、明白である。広域スペクトルウィンドウを用いて生成されたTFDは、分解した時間分解能に悩まされている一方、狭域スペクトルウィンドウを用いて生成されたTFDは、分解したスペクトル分解能に悩まされている。Xuらが示すように、STFTウィンドウは、特定の用途のために最適化され得るが、ウィンドウサイズに関わらず、分解能トレードオフが行われなければならない[11]。図17Dは、DW技術を用いて生成された例示的なTFD1218を示し、これは、図17Bおよび17Cに示されるTFD1214、1216の積を計算する。図17Eは、図17B~17Dから計算した例示的な時間限界1220を示し、DW技術は、理想事例の分解能に匹敵する分解能を用いて2つのサンプル面を分解する一方、狭域スペクトルウィンドウSTFTは分解しないことを実証する。図17Fは、DW技術が広域スペクトルウィンドウSTFTよりも高いスペクトル忠実性を維持することを示す図17B~17Dにおける裏面反射の例示的なスペクトルプロファイル1222を示す。DW技術が、吸収された波数を正確に表現することができる一方、広域スペクトルウィンドウSTFTは、吸収情報を示さないことに留意する。DW周波数プロファイルはまた、狭域ウィンドウSTFTにおいて見られ、ウィグナーTFDの特徴である同一のスペクトル変調も示す。この変調は、時間内に重ね合わせる場の要素間の相互相関に由来し、以下にさらに分析される。局部振動ウィグナーTFDの交差項からの時間コヒーレンス情報を利用して、SOCT信号によりサンプルの構造的知識を得ることができることが前述されている[12]。しかしながら、これらの交差項は、実際には、場に存在しない時間/深さおよび周波数で非ゼロ値を得るような望ましくないアーチファクトとして、一般に見られる。等式19は、DW技術により処理された信号が、周波数がサンプルアームと参照アームとの間の一定の経路差dにより異なるコサイン項により変調されることを示す。これは、ウィグナーTFDの交差項に観察される同一の現象であり、これらの振動を用いて、位相差に関する有益情報を得ることができる。図18Bは、シミュレーション2図17A~17Fにおけるサンプルの前面反射面からの例示的な周波数プロファイル1226を示す。この周波数スペクトルは、DW技術により生成された、図18Aに示されるTFD1224の深さ3から得られる。存在するスペクトル変調は、擬似実験サンプルに関する構造情報を示すようにさらに処理することができる。図18Bからの周波数プロファイル1226のスペクトルのフーリエ変換は、1.5の物理的距離に対応する明白な相関ピークを示す、図18Cに示される相関プロット1228を生成する。この距離は、擬似サンプルにおいて1.5ユニットの表面の間隔と一致し、したがって、サンプルの構造に関するさらなる情報を提供する。吸収ファントム実験の実験結果[15]において、Grafらにより前述されるような白色光並列周波数ドメインOCTpfdOCTシステムを用いて、例示的な実験を行った。高スペクトル分解能および時間分解能を同時に用いてTFDを生成するDWを処理する方法の能力を評価するために、図19Aに示されるように、吸収染料1230で充填したガラス製ウェッジから構成される吸収ファントムを構築する。図19Bは、2つの内部ガラス表面が明確に視認できる吸収ファントムの例示的なpfdOCT走査1232を示す。裏面からの信号は、さらに多量の吸収染料が存在するため、かなりの信号吸収のため、ウェッジの厚い末端で著しく減衰されることに留意する。実験システムは、可視波長域において動作するため、赤色の食品着色料のゲルおよび水溶液からなる可視吸収染料が使用され得る。図19Cは、検出されたスペクトルの高波数範囲の強力な吸収を示す吸収染料の透過スペクトル1234を示す。ファントムの前面から戻る信号は、比較的平坦なスペクトルを示す一方、ファントムの裏面により反射された信号は、高波数の著しい減衰を有するスペクトルを示し、それが通過した染料の吸収スペクトルを反映することを予測する。図19Bにおいて、例示的な赤色破線1236の位置に対応する生データは、図20A~20Bに示される4つのTFDを得るための4つの異なる方法で処理された。図20Aは、0.0405μm-1の狭域スペクトルウィンドウを用いた例示的なSTFT処理方法を用いて生成された。得られた例示的なTFD1238は、卓越したスペクトル分解能を有し、ファントムの前面に対応する深さで全ての波長にわたって比較的平坦なスペクトルを示す。高波数での鋭いスペクトルのカットオフ、染料吸収の特性は、より深い深さで明白である。しかしながら、このTFDを生成するために使用される狭域スペクトルウィンドウは、非常に不良な時間分解能を得て、ファントムの2つの表面の分解能力の喪失をもたらす。図20Bはまた、例示的なSTFT方法を用いて処理されたが、この場合、0.665μm-1の広域スペクトルウィンドウが使用された。得られたTFD1240は、ファントムの2つの表面を明確に分解する卓越した時間分解能を有する。しかしながら、得られたTFDのスペクトル分解能は、非常に不良で裏面スペクトルに予測されるスペクトル変調を分解しない。図20Cは、0.048μm-1の中程度のスペクトル幅のウィンドウを用いたSTFT方法を用いて生成された例示的なTFDを示す。予測されるように、得られたTFD1242のスペクトルおよび時間分解能は、図20Aおよび20Bの分解能の間にあり、これは、STFT処理方法と関連する時間-空間分解能のトレードオフを示す。吸収染料のスペクトル特性が、このTFDにおいて明白であるが、2つのファントム面は、なお分解することができない。図20Dにおける例示的なTFD1244は、DW技術を用いて生成された。狭域スペクトルウィンドウおよび広域スペクトルウィンドウの両方を用いて生データを処理することにより、TFDは、高スペクトルおよび時間分解能を同時に達成する。前面ファントム面は、全ての波長にわたって比較的平坦なスペクトルを示す一方、裏面スペクトルは、信号場が通過した吸収染料のため、高波数でのスペクトルカットオフを明確に示す。さらに、ファントムの前面および裏面は、明確に深さで分解される。DW処理方法の有用性は、生成されたTFDのスペクトル横断図および時間限界を試験することによりさらに実証される。図21Aは、図20Cおよび20DのTFD1242、1244における吸収ファントムの裏面に対応する深さからの例示的なスペクトルプロファイル1246を示す。参照用に、吸収染料透過スペクトルも示される。図21Bは、参照用のファントムの反射率スペクトルと共に、ファントムの前面に対応する深さからの例示的なスペクトルの切断図1248を示す。それぞれのTFD1246、1248の例示的な時間限界1250は、図19Bからの対応するA走査と共に、図21Cに示される。DW技術により生成されたTFDが吸収ファントムの2つのピークを分解する能力を維持するが、一方、STFT方法により生成されたTFDは維持しないことが明白である。STFTと関連する分解能のトレードオフを制限するのに加えて、例示的なDW技術はまた、生成されたTFDのスペクトル忠実性の増加も達成する。図21Aおよび21Bからの例示的な正規化スペクトルは、図22Aおよび22Bにおいてプロットされ、高周波数変調は低域フィルタにより除去される。高周波数局部振動から低周波数成分を分離することにより、それぞれの処理方法が理想スペクトルを再構成する忠実性を評価することができる。それぞれの処理方法に対するカイ二乗値を計算して、適合度を評価した。下表1は、例示的なカイ二乗値を要約する。図22Aの例示的な裏面スペクトル1252および図22Bの前面スペクトル1254の両方に関して、DW技術と関連するカイ二乗値は、STFTのカイ二乗値よりも低く、DW処理方法が、より大きなスペクトルの忠実性を有する理想信号を再構成することを示す。加えて、STFTの平方に対する適合度は、DW技術が双線分布を生じるという事実を説明するように、本例において計算される。例示的なDW技術はまた、二乗されたSTFTよりも優れたスペクトル忠実性を生じることも見られる。擬似SOCT信号と同様に、吸収ファントムの探査から得られるTFDに見られる局部振動図22Aおよび22Bはまた、実験サンプルに関する構造情報を得るために分析することもできる。図23Bは、図23Aの赤色破線1260により示される吸収ファントム1258の前面からの例示的なスペクトルプロファイル1256を示す。このスペクトルのフーリエ変換は、明白な相関ピークが20.60μmの物理的距離に対応する、図23Cに示される例示的な相関プロット1262を生成する。この測定は、ファントム面の間の間隔を示し、ファントムのOCT画像において測定された間隔、20.60μm±5.97μmと卓越して一致する。ここで、ガラス表面が、信号を増加させ、より広範な範囲の経路長を生じるように若干磨耗されたという事実により、測定不確実性が、1.22μmの深さ分解能より大きい。動物組織実験生物学的サンプルからのSOCTおよびfLCI信号を処理するためにDW技術の有用性を示すために、pfdOCTシステムは、エクスビボハムスター頬袋の上皮組織からのスペクトルを捕捉するために本実施例において適用された。組織サンプルは、新たに切除され、走査前に2つのカバーガラス間に設置された。データは、組織のいかなる固化、染色、またはさらなる調製する必要なく収集された。生データは、DW技術を用いて処理され、図24Aに示されるように例示的なTFD1264をもたらした。生成したTFDを用いて、サンプル内の散乱によるスペクトル変調を特定する、具体的には、散乱シグネチャーに基づいて原位置で核形態学を評価することができる。上皮組織において、核散乱の大部分は、病理組織学的分析により決定されるように、組織表面下約40μmの基底層で生じる。図24Aにおいて例示的なTFD1264の対応する深さが選択され、15個の隣接線からのスペクトルは、信号対雑音比を増加させるために平均化された。平均化されたスペクトルは、まず、指数法則により固定され、例示的な剰余スペクトル1266が、図24Bに示される。この信号に存在している局部振動は、組織中の散乱に関する有益な構造情報を含む。これらの局部振動を用いて、スペクトルのフーリエ変換を分析し、厚み相関関数のプロットを生成することにより、核形態学を定量的に決定することができることが前述されている[8]。図24Bからの例示的な剰余スペクトル1266をフーリエ変換すると、図24Cに示される相関プロット1268が得られ、4.94μmの平均散乱直径に対応する明白な相関ピークを示す。この直径は、ハムスター頬袋の上皮組織の基底組織層に予測される細胞核の直径とうまく対応する。要約すれば、本明細書に開示される例示的なDW技術は、SOCT信号を処理するために使用され得、高スペクトルおよび時間分解能を同時に維持することができる。さらに、この手法が、チャープパルスによるもの等の急に変化する周波数成分を有する信号に対して機能しない可能性があることが予期されるとしても、SOCT信号の性質が、DW技術に対する十分条件付けされ、かつ最適な問題を提供する。DW技術は、スペクトルおよび時間分解能を独立に決定し、ひいては、従来のSOCTおよびfLCI処理方法を妨害する分解能のトレードオフを回避する2つの直交ウィンドウを有する信号場のウィグナーTFDを探査することを示している。加えて、DW技術により生成されるTFDに含まれる局部振動は、実験サンプルの構造に関する有益情報を含むことが示されている。吸収ファントムからのSOCT信号を分析する際、DWおよびSTFT処理方法の性能を比較することにより、DW技術が、高スペクトルおよび時間分解能を同時に維持しながら、優れた忠実性を伴ってTFDを復元することが示されている。また、散乱に関する形態学的情報を得るために、生物学的サンプルからのSOCTおよびfLCI信号を処理するためのDW技術の有用性も示されている。その導入のため、SOCTは、深さ分解画像上にスペクトル情報をマッピングすることにより、生物学的サンプルの空間的および機能的知識を得る見込みがある。残念ながら、STFTおよびCWT等の従来のSOCT処理方法は、分光分解能と深さ分解能との間に固有のトレードオフにより限定されている。この時間周波数トレードオフは、重要な特徴が正確に再構成することができなくなるほど深さ分解能あるいはスペクトル分解能のいずれかで分解することにより、分析の有用性を大幅に減らす。このトレードオフを回避することにより、DW処理方法は、SOCTおよび深さ分解された分光法において新しい方向性を可能にすることが期待される。本明細書に開示される例示的なDW技術は、光散乱分光法LSSおよびフーリエドメイン低コヒーレンス干渉法fLCIを用いて、濃厚な混濁サンプル中の形態学的特徴の測定を処理するために使用されている。白色光源を用いた並列周波数ドメイン光学コヒーレンスシステムを用いて、上層および下層上に、それぞれ、直径4.00μmおよび6.98μmのポリスチレンビーズを含有する2層ファントムを画像化する。DW技術は、同時に高スペクトルおよび空間分解能がある時間周波数分布にそれぞれのOCTA走査を分解する。サンプル中の局所領域からのスペクトル情報を用いて、散乱体構造を決定する。結果は、2つのビーズ集団が、LSSおよびfLCIを用いて、正確かつ精密に分化することができることを示す。光散乱分光法LSS[17]は、フーリエドメイン低コヒーレンス干渉法fLCI[18]を含む多くの技術の例示的な基礎を有し、これは、前癌発生[19]と関連する上皮細胞核肥大を測定するために開発されている。fLCIにおいて、深さ分解能は、短時間フーリエ変換STFTを用いて、取得されるスペクトル情報を有するコヒーレンス回折格子により得られる。この処理は、分光光コヒーレンストモグラフィSOCTにおいて実行されるものと類似している[20]。しかしながら、fLCIにおいて、STFTで処理された後、所定の深さからのスペクトルは、散乱する物体のサイズを決定するために定量的に分析される[18]。光コヒーレンストモグラフィの延長であるSOCTは、OCTの同一の切断面のトモグラフィ画像能力[21]に分光ベースの対照のさらなる利益[20]を提供する。上述のように、SOCTは、STFTまたはウェーブレット変換を使用し、サンプルに関するさらなる情報を提供する分光情報を取得する。残念ながら、STFTのウィンドウイング処理は、深さ分解されたスペクトルのさらなる定量的処理を限定する、空間的分解能とスペクトル分解能との間に固有のトレードオフを導入する。SOCT信号を処理するための二重ウィンドウDW方法は、高スペクトルおよび空間分解能の両方を達成し、深さ分解されたスペクトル情報のさらに完全な定量的処理を可能にする[22]。混濁培地中の散乱体の異なる集団の形態学的測定は、DW技術を用いて処理され、LSSおよびfLCI技術で分析され得る。DW技術は、それぞれ、時間周波数分布TFDにOCT信号からの深さ分解されたA走査を分解し、OCT画像を用いて定量的スペクトル分析を本質的に位置合わせし、周辺散乱体構造を決定する。この手法は、2層ファントムの画像および分析を通して示され、それぞれの層が異なるサイズのポリスチレンビーズの懸濁液を含有する。Grafらにより記載されるように[23]、白色光並列周波数ドメインOCTシステムを使用することができる。つまり、マイケルソン干渉計形状は、4つのさらなるレンズを用いて修正され、4F画像システムを形成し、それにより、サンプルおよび参照アームを照明する空間モード数を限定することができる。この実施例において、2つのアームにより戻った光は、組み合わされ、画像分光器の入口スリット上に画像化される。干渉信号は、150本の空間線および3.75mmの範囲を含む一次元にわたって平行に得られる。分光器は、それぞれのチャネルをその波長要素に分散することができ、λο=550nmで中心にある150nmの帯域幅が分析されて、1.22μmの軸分解能を得る。分光器は、例えば、RGBディスプレイ上にRGB値を用いて情報を表示するために使用することができる赤、緑、および青色の波長要素に対する色チャネルにそれぞれのチャネルを分散するように設定することができる。OCT画像を処理するために、6つのステップが一例として考えられ得る。1.サンプルおよび参照アーム強度は、別々に得られ、信号から減算される。2.得られる干渉信号は、参照場の強度により分割されて、λの関数として光源スペクトルおよび検出器の効率に対して正規化される。このステップは、残りのスペクトル依存性が、前方散乱光の吸収および後方散乱光の散乱する横断面から単に起因すると仮定されるため、深さ分解スペクトルの定量的比較には特に重要である。3.データは、線形波数ベクトル、k=2π/λに再サンプル化される。4.色分散は、デジタル修正される。5.高速フーリエ変換を実行し、A走査を取得する。6.150本の空間線のそれぞれに対して処理を繰り返して、OCT画像を取得することができる。OCT画像の生成と同様に、例示的なDW技術は、干渉法の情報を使用し、上述のように、例示的なステップ1~4を提供することができる。最終ステップとして、2つのSTFTの積が得られる:1つは、高スペクトル分解能に対して狭域ウィンドウを有するSTFTであり、高空間分解能に対して広域ウィンドウを有するSTFTである。等式23は、単一の空間線からの例示的なDW技術を用いて得られた分布を記載する。式中、zは、軸方向距離であり、aおよびbは、ウィンドウの標準偏差である。Roblesらは、2つの線形動作の積のDWが、コーヘンクラスの双線関数により記載することができることを示している[22]。b>>aである、DWは、パラメータaおよびbにより独立して設定される2つの直交ウィンドウを有するウィグナーTFDをサンプル化し、多くの共通のアーチファクトの抑制をもたらす。例示的なDWは、本実施例において独立して分析される、情報を中継する2つの要素を含む。DWの低周波数に含まれる第1の要素k、z0は、z0での光信号のスペクトル依存性に対応し、サンプルにおいて吸収および散乱から発生する。この要素は、LSSで分析される。第2の要素は、z0に関する形態学的特徴であり、散乱光の時間コヒーレンスから生じ、信号の局部振動高周波数に含まれる[22]。これは、fLCIで分析される。この研究は、LSSおよびfLCI方法を用いて濃厚な混濁サンプル中の散乱構造の分析に努める。したがって、na=1.35である、寒天2重量と水の混合物中に懸濁された、異なるサイズそれぞれ、上層および下層において、d=6.98μmおよび4.00μmのポリスチレンビーズnb=1.59を含有する2層ファントムが、使用される。散乱体濃度は、さらに深い深さで十分なSNRを確実にするls=1mmの平均自由散乱経路長を得るように選択される。図25Aは、走査を必要としない、単一の0.3秒曝露により得られるファントムのOCT画像1270を示す。例示的なDW技術は、それぞれの側線に対するTFDを計算するために使用することができ、高スペクトルおよび空間分解能を有するOCT画像においてそれぞれの点に対するスペクトルを得るDWパラメータは、a=0.0454μm-1およびb=0.6670μm-1に設定。図25Bは、対応するA走査1280図26Bを用いて、代表線1276図25Aの赤色破線の処理TFD1272を示す。2つの代表点が選択され、それぞれの点からのスペクトルが一例として分析される。図27Aおよび27Bは、それぞれ、点1および2からスペクトルプロファイル1282、1284青色実線を得る。低周波の深さ分解スペクトルは、本実施例において、吸収および散乱断面積に関する情報を含む。発色団が存在しないため、スペクトル依存性により、ビーズの散乱断面積を得、したがって、ファンデフルストの概算[24]を用いて、ビーズサイズを決定することができる。これを得るための、DWスペクトルプロファイルは、3.5μmの低域フィルタのハードカットオフ周波数3つのサイクルであり、最小二乗適合を用いて、散乱体直径を得る。図27Aおよび27Bにおいて、緑色破線1286、1288は、適合に使用された低域フィルタのデータを示し、これにより、真のビーズサイズと十分一致している点1および2に対して、それぞれ、d1=3.97μmおよびd2=6.91μmを得る。赤色破線により、最良適合に対応する理論的な散乱断面積を得る:これらが処理信号と卓越して一致していることに留意する。本実施例において、DWの高周波数成分k、z0により、fLCI測定を得る。第1に、スペクトル依存性は、上の分析から最良適合ラインを減算することにより除去される。次いで、剰余は、フーリエ変換されて、最大値が、分析領域内の優性散乱特徴間の距離を得る相関関数を得る。ビーズファントムに対して、局部振動は、主に、前面および裏面による散乱により生じる。さらに、Yiらによる擬似OCT画像は、単一の微小球が、複数のピークを発生させることを示し[25]、これらも考慮に入れる。図27Cおよび27Dは、それぞれ、点1および2に対する相関関数1290、1292をプロットし、LSS測定および真のビーズサイズの両方と十分一致しているdc=ΔOPL/2nb=4.25μmおよび6.87μmで相関ピークを得る。本実施例における手順は、自動化アルゴリズムが、相関関数において閾値int.>100を上回り、他の最大値よりも10高いピークを選択した場合、OCT画像の全ての点に対して繰り返された。さらに、LSSおよびfLCI測定がシステムの分解能±1.22μm内で一致している点のみが、考慮される。図25Bは、OCT画像によるfLCI測定のオーバーレイ1272を示す。上層において、平均散乱サイズは、fLCIおよびLSS測定に対して、それぞれ、3.82±0.67μmおよび3.68±0.41μmであり、82の一致であった112個の点。下層において、平均散乱サイズは、fLCIおよびLSSに対して、それぞれ、6.55±0.47μmおよび6.750.42μmであり、より深いサンプル深さでより低いSNRであるため、35の低い一致であった113個の点。これらの結果は、2つの独立した方法を利用することにより、散乱構造fLCIおよびLSSを分析し、我々の技術が、全OCT画像を通じて正確かつ精密な測定を得ることを示す。fLCI測定における誤差の原因は、複数のビーズが、相関関数において複数の最大値を得る単一のピクセル領域25μm×1.15μm内に位置する場合の部分容積効果により生じる場合がある。簡潔に言えば、例示的なDW技術で処理することにより、LSSおよびfLCIを用いた波長精度を有する形態学的特徴の正確な測定を達成している。近年、Yiらは、弱く散乱する培地中の蛍光および非蛍光微小球を識別するために類似の光学系およびSTFT処理を用いる結果を示した[25]。Yiらの分析は、散乱体の構造すなわち、直径による高周波数スペクトル変調を意図的に破棄したため、薄層<100μmに制限され、構造を評価しなかった。比較すると、本明細書に示した結果は、無傷組織内の前癌発生を検出するために、吸収しない上皮細胞核肥大を測定する可能性を確認する。本明細書に開示される新規の二重ウィンドウ手法はまた、分光OCT測定にも使用し、ハムスター頬袋癌性モデルから採取された組織サンプルにおける核形態学を探査するために適用されている。二重ウィンドウ手法は、高スペクトルおよび深さ分解能を同時に可能にし、上皮組織の基底層において細胞核の構造を決定するために単離されるスペクトル振動の検出を可能にする。測定は、熱源からの光を使用する我々の並列周波数ドメインOCTシステムを用いて実行され、高帯域およびスペクトルの可視部分へのアクセスを提供した。構造測定は、未処理正常組織と処理増殖性/異形成組織との間に高度に統計的に有意な差異を示し、これは、診断方法としてこの手法の潜在的有用性を示す。癌は、一般に、時間と共に徐々に進行し、成長および増殖するごくわずかの異常細胞から始まる。悪性腫瘍の大部分は、構造上および細胞学的異常のレベルを変化させることにより特徴付けられた前癌状態から発生する[27]。できるだけ初期の段階での組織におけるこれらの構造変化の検出は、治療的介入の機会の増加をもたらし、ひいては、死亡率および罹患率を大幅に削減し得る。しかしながら、前癌発生の検出は、利用可能なスクリーニング技術の大きな課題である。上皮組織の癌を検出するための現行の究極の判断基準は、生検サンプルの病理組織学的分析である。生検サンプルは、検査下の組織から切除され、固定、切断、染色し、最終的に、形態学的な異常に対して病理学者による検査を受ける。この手順は、癌の診断の標準的技法であるが、診断の主観性、生検の固有の侵襲性、生検と診断との間の時間遅延、および潜在的に危険な状態にある組織の範囲の不良を含む、この手法のいくつかの不利点がある。改善されたスクリーニングおよび診断技術は、これらの限界を克服する必要があることは明らかである。近年、大量の研究は、初期癌検出の光学的方法を開発することに焦点をあてている[28~30]が、そのような方法は、上で列挙された従来の生検の限界を克服するのにかなり有望であるためである。1つの特定の技術である弾性光散乱分光法は、散乱光を分析し、光が相互に作用する構造に関する情報を取得する光学的技術である。数十年間、弾性光散乱は、物理的性質の直接測定が実行不可能または不可能である、様々な用途に利用されている。ごく最近、生体フォトニクスの進歩により、生物学および医薬への弾性光散乱の適用が可能になっている。強力な、広帯域光源を用いて、弾性散乱分光法ESSは、インビボおよびエクスビボ組織サンプルの細胞形態学を調査するためにいくつかの群により使用されている[31~34]。細胞核の直径の肥大が、前癌成長[27]の重要な指標であるため、細胞核の形態学は、光散乱研究における戦略目標になる。これらの前進は、フーリエドメイン低コヒーレンス干渉法fLCIとして知られている弾性光散乱技術を可能にする[35、36]。fLCI手法は、干渉法を用いて、深さ分解分光情報を取得して、サンプル中の特定の層からの、核形態学等の構造情報を分析し、復元することができる。初期癌検出のために、fLCIを適用して、細胞核の直径の肥大を検出することができ、これは前癌変換のバイオマーカとしての役割を果たし得る。このバイオマーカは、単独で、あるいは光散乱信号から得られる他の情報と組み合わせて、高感受性および特異性を有する正常上皮組織と異形成上皮組織とを区別することが必要である定量的情報を提供することができる。正常エクスビボ上皮組織と異形成エクスビボ上皮組織を区別するために、fLCI技術の能力を評価する第1の研究の結果は、本明細書により示される。この研究において、定量的核形態学測定は、バイオマーカとして使用し、正常ハムスター頬袋の上皮組織と異形成ハムスター頬袋の上皮組織を区別する。材料および方法動物モデル動物研究は、ハムスター頬袋発癌モデルを用いて完成した。動物研究のために、全ての実験プロトコルは、DukeUniversityおよびNorthCarolinaCentralUniversityの動物実験委員会により、ならびに国立衛生研究所NIHに従って承認された。6週齢の雄のシリアンゴールデンハムスターが、HarlanLaboratoriesIndianapolis,INから得られ、NorthCarolinaCentralUniversityで収容された。動物は、12時間の明/暗サイクルにおいて、制御温度および湿度の部屋中にケージあたり4匹収容した。定期的なケージの交換により、衛生的な条件の維持が確保された。全ての動物は、AIN-93Mの食餌ResearchDiets,NewBrunswick,NJが与えられた。食餌は、14カゼイン、0.181-シスチン、49.5コーンスターチ、12.5マルトデキストリン10、10スクロース、5セルロース、4大豆油、0.0008t-ブチルヒドロキノン、3.5鉱物混合物、1ビタミン混合物、および0.25重酒石酸コリンから構成された。水道水を不断給水した。1週間の慣化後、それぞれの動物の左頬袋を、絵筆を用いて、鉱油中の100μlの0.57,12-ジメチルベンズ[a]アントラセンDMBASigmaChemicalCompany,St.Louis,MOで、週3回で6週間、局所的に処置した。右頬袋は、未処置のままにし、対照群としての役割を果たした。実験プロトコルDMBAでの初期処置から24週間後、ハムスターは、光学分光分析のためにDukeUniversityに出荷された。ハムスターは、肉眼検死に供される前に、CO2窒息により殺処分された。左および右頬袋全体を切除し、2つの破片に分割した。サンプルは、2つのカバーガラスの間に平らに置き、PBSで湿らせ、並列周波数ドメイン光コヒーレンストモグラフィpfdOCTシステムにより直ちに走査した。光学的測定後、走査した領域は、墨で印を付け、組織サンプルを10PBS緩衝ホルマリン中に固定した。その後、固定したサンプルをパラフィンに包埋し、切片にし、病理組織学的分析のため、ヘマトキシリンおよびエオシンHEで染色した。完全な動物試験は、21匹のハムスターからの組織サンプルを分析した。1つの処置サンプルおよび1つの未処置サンプルが、それぞれの動物から抽出され、fLCIシステムにより走査されたが、21個の未処置サンプルのうち16個の未処置サンプルのみがこの研究に使用された。残りの5個の未処置サンプルからの走査の信号対雑音比は、有用なデータを提供するには不十分であった。したがって、これらの走査は、分光分析には含まれなかった。並列周波数ドメイン光コヒーレンストモグラフィエクスビボ組織サンプルは、Grafらにより初めに記載されたpfdOCTシステムを用いて検査した[37]。図28に示されるpfdOCTシステム2800は、修正されたマイケルソン干渉計形状に基づき、Waxらにより初めに示される4f干渉計を利用する[38]。このシステムは、一実施形態において、照明用のキセノンアーク灯光源150W,NewportOriel,Stratford,CTであり得る、光源2802を利用する。4f干渉計は、検出器への光源2802からの光を空間分解するために、2つの4f画像システムを使用する。システム2800はまた、ビームスプリッタ2804、レンズ2806、2808、2810、2812、および2814、ならびに参照ミラー2816も含むことができる。図28のシステム2800は、サンプル2817を試験するために使用することができる。画像システムの検出平面は、画像分光計2820の入口スリット2822と一致し、これは、一実施形態において、それぞれ、幅25μmで255検出チャネルを空間分解する、モデルShamrock303i,AndorTechnology,SouthWindsor,CT等の分光計であり得る。入口スリット2822は、少量の入射光のみ画像分光計2820に入るようにする。画像分光計2820は、600ライン/mmの回折格子と1024ピクセルのCCDアレイの組み合わせを伴う光学を含み、スペクトルの検出を500~625nmの範囲に制限する。画像分光計2820からのデータは、USB2.0のインターフェースにより、ラップトップ型PCに即時ダウンロードすることができ、分光計の制御およびデータ収集は、カスタムLabVIEWNationalInstruments,Austin,TXソフトウェアを用いて達成することができる。fLCI方法は、弾性散乱した光の強度の波長依存性を試験することにより散乱に関する構造情報の復元に努める。この技術は、サンプルの特定の表面層から出ているスペクトルのフーリエ変換を分析することにより散乱サイズを決定する。深さ分解能は、周波数ドメインOCTに一般に使用されるコヒーレンス回折格子法を採用することにより得られる。干渉法スキームにおいて、広帯域光源の低時間的コヒーレンス長を利用することにより、fLCIは、探査サンプル中の最も診断に関連する層からのスペクトル情報を選択的に分析することができる。深さ分解分光を行うために、fLCIデータは、単一ドメインにおいて得られるデータから、深さ分解能およびスペクトル分解能を同時に取得するために処理されなければならない。この処理を実行するために、fLCIおよび分光OCTは、一般に、短時間フーリエ変換STFTを採用し、ここで、ガウスウィンドウを、フーリエ変換する前に、干渉信号に適用して、特定の中心波数に関して中心にある深さ走査を得る。ガウスウィンドウの中心をシフトし、プロセスを繰り返すことにより、深さおよびスペクトル分解能の両方で設定されるデータを生成することができる。しかしながら、この手法を用いたスペクトル分解能を増加させるためのあらゆる試みは、深さ分解能の分解をもたらし、その逆も同様であることに留意すべきである。ごく最近、Roblesらは、fLCI分析に組み込むことができる分光OCTSOCT信号を処理するための二重ウィンドウDW方法を導入した[39]。DW技術は、2つの別々のSTFTを行い、高深さおよびスペクトル分解能を同時に達成するために結果を組み合わせることに基づいている。深さ分解分光情報から、対象となる特定の深さから戻った光のスペクトルにおける振動を分析することにより、fLCIは、構造情報の決定に努める。より具体的には、fLCIは、前癌発生の最も初期の段階で生じる核肥大を検出することにより正常上皮組織と異形成上皮組織との区別に努める。図29Aは、屈折変化指数が存在する場合の2つの細胞核1302、1304、ならびにそれぞれの細胞核1302、1304の前面および裏面1306、1308細胞核1302のためと1310、1312細胞核1304のための両方で行われる散乱事象を表す、説明図1300を示す。サンプルにより誘発された場のコヒーレンスにより異なり[40]、細胞核1302、1304の前面および裏面1306、1308、1310、1312からの反射は、互いに干渉し、図29Bに示されるように、建設的または相殺的干渉1314を生じる。この振動の周波数は、散乱体の直径および屈折率により直接依存し、粒子が大きいほど、高周波数の振動をもたらし、粒子が小さいほど、低周波数の振動をもたらす。fLCI方法は、細胞核の直径を測定するために、これらのスペクトル振動の検出および分析に努める。データ処理pfdOCTシステムにより得られる生データは、120個のスペクトルからなり、これらのそれぞれは、実験サンプルにおける隣接する25μmの直径空間点により生じる。そのような3つのスペクトル1316、1318、1320のプロットと共に、生の干渉データ1314を図30Aに示す。信号ビームの直径は、測定の信号対雑音比を保存するために、画像分光計の255個のうちの120個のみのスペクトルチャネルを照明するように成形された。本実施例において特定の組織層からのスペクトルを分析するために、画像分光計のそれぞれのチャネルにより検出されたスペクトルは、DW技術を用いて処理された[39]。簡潔に言えば、DW技術は、干渉信号の時間周波数分布TFDを再構成するために、2つのSTFTの積を使用し、あるSTFTは、高スペクトル分解能に対して狭域ウィンドウを有し、別のSTFTは、高空間分解能に対して広域ウィンドウを有する。等式24により、単一空間線からDW技術により得た分布の数学的記述を得る。aおよびbは、ウィンドウの標準偏差として得られる。この特定の配置において、スペクトル分解能は、使用された分光計の実際の分解能により制限され、一方、深さ分解能は、検出した光のコヒーレンス長により制限される。Roblesらは、DW技術から得られた分布が、2つの線形動作を用いて構成されるとしても、コーヘンのクラスの双線形関数に関連することができる[39]ことを示している。a2/b2<<1である、1つの制限において、DW分布により、スペクトルおよび深さ分解能を2つの直交ウィンドウ、aおよびbの幅により独立して設定したウィグナーTFDの測定が得られる。有意に、2つの直交ウィンドウの使用は、ウィグナーTFDからの交差項アーチファクト、およびMargenauHillTFDからの時間的反射のアーチファクト等の、他のTFDの測定において一般的な多くのアーチファクトを除外する。さらに、DWは、スペクトル次元において局部振動を含み、これは、サンプルに関する形態学的情報、特に、分析の地点に近い散乱面間の距離を示す。例示的なDW技術は、0.0405μm-1の狭域スペクトルウィンドウの半値全幅および0.665μm-1の広域スペクトルウィンドウの半値全幅の両方を有するデータを処理するためにカスタムMatlabプログラムを用いて実行された。それぞれのウィンドウにより生成された深さ分解スペクトルを共に乗算し、高スペクトルおよび深さ分解能を同時に有するプロットを得た。得られた120個の深さ分解分光プロット1322、1324、1326を共に合計し、信号対雑音比を改善し、図30Bに示されるような、それぞれの組織サンプルに対して単一の深さ分解分光プロット1328を得た。悪性形質転換において、核形態学変化は、まず、上皮組織の基底層において観察される。ハムスター頬袋組織において、基底層は、正常組織に対して表面下に約30~50μmあり、異形成組織に対して表面下に約50~150μmあった。基底層の試験は、異形成症の発症を検出するための最も初期の機会を提供するため、それは、fLCI技術およびこの研究に対して標的組織層である。上皮組織の基底層を標的にするために、生の実験データをまず、処理し、各行ごとのフーリエ変換により並行FDOCT画像を得た。これらのBモード画像は、図31Aおよび31Bに示されるもののように、単一の深さプロットA走査を生成するために横軸にわたって合計された。いくつかの重要な組織学的特徴は、深さ走査において特定され、対応する組織学的画像を用いて共記録され得る。図31Aおよび31Bは、未処置および処置された組織サンプルから固定され、染色された組織学的切片の顕微鏡写真における、上皮組織の角化層1340、1342緑色矢印、基底層1344、1346赤色矢印、ならびに下層の固有層1348、1350青色矢印の配置を示す。同一の組織層に対応する散乱ピークは、それぞれの深さ走査において特定された。組織画像の距離と深さ走査の距離を相関させるために、組織の屈折率を考慮に入れた。n=1.38の組織の平均屈折率を用いて、深さ走査距離を光学経路長に変換した[41、42]。組織内の屈折率の変動は、現行の方法の潜在的な限界であり、以下にさらに論じられる。それぞれのサンプルに対して、基底層の位置に対応する15μmの深さセグメントは、深さ走査から選択され、図32Aに示されるように、深さ分解分光プロット1352の分析を誘導するために使用された。それぞれのA走査において、基底層で確認される深さからのスペクトルを平均化して、基底層により散乱した光に対する単一スペクトルを生成した。図32Bに示されるように、式y=bxaの指数法則曲線1354を、初めに、それぞれのスペクトルに適合させ、細胞核の基礎構造の異質性を含む、細胞器官のフラクタル構造によって生じるスペクトル依存性をモデル化した[43~45]。それぞれのスペクトルの剰余は、実験スペクトルから指数法則曲線を減算し、図32Cに示されるような、振動特徴を単離する正規化スペクトル1356を得ることにより、計算された。正規化スペクトルは、基底細胞核の前面および裏面から散乱することにより生成された干渉によって生じる明らかな振動を示した。それぞれの正規化スペクトルは、フーリエ変換されて、図32Dに示されるものと同様の相関プロット1358を生成し、これは、正規化スペクトルにおける優位周波数に対応する明らかなピークを示す。自動化されたカスタムMatlabプログラムMathworks,Natick,MAにより、ピーク検出を実行した。スクリプトは、まず、指数法則適合により除去されないあらゆる低周波数成分を除去するために、4サイクルのカットオフでスペクトルを広域フィルタされた。次いで、相関プロットのピーク位置は、Matlabスクリプトにより自動的に検出され、一次方程式d=相関距離/2n式中、nは、屈折率であり、dは、細胞核の直径であるを用いて、散乱体の直径に関連させた。n=1.395の細胞核の屈折率が仮定された9。結果完全動物試験の結果を、表2に要約し、図33のチャート1360にグラフを用いて示す。16個の未処置組織サンプルは、基底層の平均核直径が4.28μmであり、標準偏差は0.69μmであった。21個の処置組織サンプルは、基底層の平均核直径が9.50μmであり、標準偏差は2.08μmであった。統計的t検定は、0.0001未満のp値を示し、これは、2つの集団の基底層の核直径間の非常に統計的に有意な差異を示した。組織学的分析は、未処置サンプルが未変化上皮組織として現れたことを示したが、一方、処置サンプルは全て、炎症および過形成から異形成の範囲に及ぶ罹患組織状態を示した。図33は、その測定した基底層の核直径の関数として、それぞれの処置青色□組織サンプル1362および未処置赤色x組織サンプル1364をプロットする。表示した決定ラインは、正常サンプルと罹患サンプルとの間の卓越した分離をもたらす。表示した決定ラインを用いて、研究結果は、21個中21個の処置サンプルを正確に分類し、これは、100の感度を提供し、16個中16個の未処置サンプルを正確に分類し、これは、100の特異度を提供した。考察完全動物試験の実験結果は、fLCIが、正常上皮組織と異形成上皮組織を区別するための技術として大いなる可能性があることを示す。実験的測定は、バイオマーカとして核直径の原位置測定を用いて、処置動物組織と未処置動物組織を精密かつ正確に区別する優れた能力を示した。測定した直径は、測定が細胞核の短軸のfLCIの測定に相当するように調節される場合[47]、ハムスター頬袋の上皮組織の基底層に対して予測される核直径とうまく対応する[46]。異形成の発症は、基底層の組織の肥厚および細胞構成の破壊をもたらすことに留意すべきである。結果として、fLCI測定は、罹患組織の一部の細胞核の長軸を探査する可能性が高く、正常組織と比較した場合、検出した核の肥大のさらなる一因となる。動物組織データから深さ分解スペクトルを抽出するためのDW技術の使用は、重要な進歩である。DW処理方法は、STFTで処理したデータに検出され得ない核散乱により誘発されたスペクトル振動の測定を可能にした。STFTで処理したfLCIデータは、スペクトル分解能と深さ分解能との間に固有のトレードオフに悩まされている。このトレードオフの結果として、許容可能なスペクトル分解能の達成は、核散乱により誘発されたスペクトル振動が消耗される程度まで深さ分解能の分解を必然的に必要とする。この消耗は、異なる組織層から生じるスペクトルの位相差および周波数差による可能性が高く、これらは、不良な深さ分解能の結果として組み合わされる。対照的に、DW技術は、高深さおよびスペクトル分解能を同時に有する深さ分解分光プロットを生成した。DW技術は、十分なスペクトル分解能を生成するが、一方、高深さ分解能を維持し、故に、薄い組織セグメントのスペクトル分析を可能にした。多くの組織層からの望ましくない信号の組み合わせを回避することにより、基底層の組織から生じるスペクトルの振動要素は、保存され、分析用に利用可能であった。動物試験の結果は非常に有望であるが、現行の方法は、限界がないわけではない。対象となる組織層を選択する際の屈折率における依存性は、将来さらに検査しなければならない課題である。現行のfLCIデータ処理アルゴリズムは、組織内の屈折率の電位変化を説明しない。現行の方法はまた、交絡因子でもあり得る異形成の発症により誘発された潜在指数変化に対しても調節しない。組織サンプル内の光学経路長を正確に測定するために、屈折率の力学モデルが開発されなければならない。同様に、悪性形質転換中の基底層の肥厚および位置の変更を説明するためのロバスト法が、実行されるべきである。さらに、組織内の散乱体のより複雑なモデルが、将来の研究において開発されるべきである。他の光散乱研究[47~49]は、スペクトル変更に加えて、スペクトル形状が組織マイクロアーキテクチャおよび健康状態の洞察を得ることができることを示す。この情報を捕捉することができる光散乱モデルの開発は、fLCI技術がさらに開発される場合、優先されよう。本研究における相関プロットのピークの検出が自動化されて、バイアスを除去するが、相関データのその後の分析は、いくつかのプロットが複数の著しいピークを含むことを示した。隣接する細胞構造間の相関および組織層間の相関が、いかに、生成した相関プロットの一因となるかについての理解は、進歩した散乱モデルの開発を促進する。相関ピークは、3つの主な理由について、核間の分離とは対照的に、核直径を表すことが考えられる。第1に、それぞれの核の前面および裏面は、軸方向の干渉に対して比較的良好に位置合わせされ、一方、異なる核間の位置合わせは、あまり良好に整列されず、したがって、空間的に平均化されたスペクトルにおいてあまり振動を生じない。第2に、核間の距離が個々の核の直径よりもはるかに大きな変動を有するため、核間の分離が、相関プロットにおいて見られる狭い相関ピークよりもむしろはるかに広い距離の分布を得ることが期待される。最後に、この研究は、相関ピークが、処置罹患サンプルに対してより長い距離にシフトされる一方、正常サンプルに対してより短い距離のままである。この所見は、過形成および異形成組織に見られる核の肥大の測定と一致する。その一方で、相関プロットが核対核の相関を測定した場合、異形成組織において観察された核対細胞質比の増加のため、罹患組織においてより短い距離にピークシフトすることが期待される。この研究の結果は、高感度および高特異度を有する正常上皮組織と罹患したDMBAで処置した上皮組織を区別するfLCIの能力を示す。原位置核形態学測定は、外因性染色剤または固定剤を必要とせずに得られる。定量的核形態学測定を行うfLCI技術の能力は、光学的測定を用いて異形成を非侵襲的に検出するために有効な技術としてのその可能性を示す。これらの実験の結果は、初期の癌発生の検出等の臨床的診断的適用の技術へのfLCIのさらなる開発のための土台を築く。本明細書に記載される技術はまた、初期の癌性細胞発生を検出するために使用することもできる。例えば、実験は、fLCIを用いて、アゾキシメタンラット発癌モデルにおける初期の結腸直腸癌発生を検出するために、本明細書に記載される技術を用いて行われた。結腸直腸癌CRCは、3番目に一般的な癌であり、米国の男性および女性における、癌死亡の3番目の主要な原因である[50]。一般的に知られているように、癌死亡を防止するのに最も成功している診療は、危険性がる人々を定期的にスクリーニングすることである。これは、この疾患が、かなり進行した段階に達するまで、概して、無症候であるため、CRCに特に重要であり、幸いにも、初期で診断された場合、生存率は、劇的に向上する。今日、CRCをスクリーニングするための究極の判断基準は、従来の大腸内視鏡検査法であり、これは、ポリープおよびアデノーマを検出するために内視鏡を通して目視検査に依存する。一旦特定されると、これらの粘膜増殖を切除する決断は、サイズに基づき、直径が5mmを超える病変は切除することが推奨される[51]。しかしながら、この手法は、深刻な欠点に悩まされる:1.病変が腺腫様または化生性であるかの判定には信頼できる測定基準がなく、したがって、これらの病変を切除する決断は、医師の裁量に委ねられる。CRCの全ての症例のうち約90は、良性腺腫により生じる[51]。2.小さな病変5mm未満が、一般的には切除されないという事実にもかかわらず、いくつかの研究は、これらが、特に、左結腸に近接する病変に対して、腫瘍を含む可能性が非常に高いという証拠を提示している[52]。3.同様の大きさのポリープと比較して悪性腫瘍を含む可能性が10倍高い平坦な腺腫は、周辺組織に同様に現れ、それ故に、大腸内視鏡検査法を用いて検出するのは非常に困難である[53]。4.全ての検出されたポリープは、腺腫様であると見なされるため[51]、多くの不必要な生検およびポリープ切除が行われ、これは、合併症の可能性を増大させる[54]。最後に、糞便潜血検査、S状結腸鏡検査法、および仮想大腸内視鏡を含む他のスクリーニング試験が利用可能であるが、これらは、さらに制限があり、あまり有効ではなく、さらに、異常がこれらの代替のスクリーニング試験で検出される事象において、患者は、大腸内視鏡検査法を受けなければならない[55]。上述されたように、大腸内視鏡検査法の欠点は、定量的かつ最小限に侵襲的な様式で組織の健康状態を評価する技術を必要とすることを強調する。この目的を達成するために、生物医学光学が有望な分野として浮上しており、ここで、様々な技術が、光吸収および/または散乱測定によってアクセス可能な異なるバイオマーカをプローブするように開発されている。例えば、4次元弾性散乱光フィンガープリント法4DELF[56]および拡散反射分光法[57]は、悪性腫瘍に対する代理のバイオマーカとして組織ヘモグロビン濃度を定量化することができる。さらに、低コヒーレンス増強後方散乱分光法LEBS[58]および角度分解低コヒーレンス干渉法[59]は、ナノおよびマイクロ組織形態学に関する情報を検索し、それにより、前癌状態への洞察を提供する。本開示において、新たな光学技術の別の例示的な適用の、フーリエドメイン低コヒーレンス干渉法fLCIは、アゾキシメタンAOMラット発癌モデルから採取されたエクスビボ組織の分析を用いて、初期のCRC変化を測定する。fLCIは、局部振動としても知られている深さ分解スペクトルの振動特徴を測定し、組織中の細胞核の前面および裏面による散乱により誘発されたコヒーレント場から生じる[60]。したがって、fLCIは、疾患のバイオマーカとして核形態学を使用し、それが、前癌発生の最も初期の段階に対して感受性があるようにする。深さ分解分光分析を達成するために、高スペクトルおよび深さ分解能を同時に取得し、局部振動へのアクセスをもたらす本明細書に記載される二重ウィンドウDW技術を採用することができる[61]。さらに、フーリエドメイン光コヒーレンストモグラフィFD-OCT[62]と同様に、fLCI信号は、サンプルの断面画像を生じるように処理され、それにより、分光分析を用いた構造情報の共記録を可能にすることができる。DW技術を用いたfLCIの性能は、散乱ファントム[63]およびハムスター頬袋モデル[60]からのエクスビボサンプルを用いて示している。ここ本実施例では、fLCIを用いて、3つの深さでのエクスビボサンプル、および左結腸の2つの異なる部分の間に空間的に分解された関数解析を提供して、初期のCRC発生を検出するfLCIの能力を示す。材料および方法動物モデルこの研究は、AOMラット発癌モデルの、結腸癌の研究および薬物開発についてよく特徴付けされ、構築されたモデルを使用した[64]。このモデルの癌進行は、ヒトにおいて見られるものと同様であり、ヒト結腸癌発生に対して良好な代用である。加えて、前癌病変部[65]である、異常腺窩巣ACFの短期誘発期および高発生率は、このモデルを結腸中の前癌発生を検出するfLCIの能力を試験するための実用的選択にさせる。全ての動物実験プロトコルは、HamnerInstituteおよびDukeUniversityの動物実行委員会により承認された。40匹のF344ラット6週齢の雄;CharlesRiverLaboratoriesInc.,Kingston,NYを、あらゆる試験前の10日間の慣化期間、Hamnerの動物施設において収容された。動物の全ては、慣化の初めの4日間、国立衛生研究所の通常の07食餌ZieglerBrothers,Gardners,PAを与えた。その後、食餌は、米国国立栄養研究所AIN-76ADyetsInc.,Bethlehem,PAのペレット型に切り替えられ、研究の残りの期間継続した。ケージあたり2匹の動物は、12時間の明/暗のサイクルで動物飼育室において、アルファ乾燥した寝床材料を用いたポリカーボネートの固体底部のケージ中に収容した。ケージは、週2回取り替えた。ペレット化された半精製したAIN-76A食餌および水は、不断給餌した。全研究期間中、週ごとに体重を計測し、臨床的観察を行い、動物の健康をモニターした。慣化から10日間後、40匹のラットを10の群に無作為化した。30匹の動物は、1週間に1回、15mg/kg体重の用量レベルで、2週間連続動物あたり2用量、13.4Mのモル濃度のある90を超える純度のAOMSigma,St.LouisMOの腹腔内IP投与を行った。残りの10匹の動物は、IPにより生理食塩水を与え、対照群としての役目を果たした。投薬レジメンが完了してから4、8、および12週間後、動物時点あたり10匹のAOMで処置したラットおよび3または4匹の生理食塩水で処置したラットをCO2窒息により殺処分した。結腸組織を採取し、縦方向に開口し、生理食塩水で洗浄した。次いで、組織を、それぞれが、3~4cmの長さになるように、4~5の異なるセグメントに分割した。遠位左結腸LCおよび近位LCの、結腸の2つの最遠位セグメントのみをこれらの実験のために分析した。次いで、サンプルは、上述のように、並列周波数ドメインOCTシステムを用いて試験のために、カバーガラス上に設置した。最後に、組織サンプルをホルマリン中に固定し、メチレンブルーで染色し、2つを超える異常腺窩を含有する病巣として画定されるACFの数に基づいて採点した。図34は、2、3、および4の異常腺窩を含有する3つのACFを有する処置してから4週間後の例示的な染色組織サンプルの画像1370を示す。検出システム図35は、散乱モードを動作する例示的な並列周波数ドメインOCTシステム1372を示す。使用した例示的なシステム1372は、並列周波数ドメインOCTpfdOCTシステム[66]であり、これは、4-F干渉計[67]を形成するさらに4つのレンズを備えたマイケルソン干渉計形状からなる。図35に見られるように、レンズL2およびL3の1374、1384を用いて、キセノンアーク灯1378例えば、150W、NewportOriel,Stratford,Connecticutからの多重モードのファイバ結合した光は、サンプル1380に平行光される。サンプル1380は、0のカバーガラス1382の上に設置され、若干傾けて、ガラス-空気界面による正反射からの彩度を避け、ひいては、散乱光のみの検出を可能にした。これは、散乱モード画像として知られている。エクスビボ結腸組織のために、図35の差し込み図に見られるように、光は、サンプルより下から照明するため、内腔側は、面を下に向けて設置したカバーガラス1382に対して。次いで、レンズL3およびL5の1384、1386を用いて、サンプル1380から散乱した光は、画像分光器1390例えば、SP2156、PrincetonInstruments,Trenton,NJの入口スリット1388上に画像化される。参照アーム1392は、レンズL2およびL4の1374、1376、ならびにレンズL4およびL5の1376、1386を用いて、同様の光学経路を追跡する。光が、画像分光器1390によりその波長要素に分散された後、サンプル場と参照場との間の干渉は、CCDカメラ例えば、Pixis400、PrincetonInstruments,Trenton,NJを用いて記録される。検出は、240nmの帯域幅を有する約600nmを中心にする。この形態により、201インターフェログラムを同時に復元することができビーム幅により制限される、単一の曝露からのBモードOCT画像を得る。この特定の形態のために、システム1372は、[60、63、66]に報告された前述のシステムの実現と比較して若干修正が行われた。第1に、分光計のスリットでサンプル場の2倍の倍率は、50mmに相当するレンズL3およびL4の1384、1376の焦点距離、ならびに100mmに相当するレンズL2およびL5の1374、1386の焦点距離を設定することにより達成され、20μmのピクセルサイズを有し、これにより、10μmの方位分解能をもたらした。より短い焦点距離レンズの使用はまた、システムの全設置面積を削減することができ、最終的に、システムを携帯可能にした。携帯性は、組織サンプルの現場解析への運搬のために、頑丈なステンレス製の実用カート上に8インチ×18インチ×24インチの特注のアルミニウム合金ボックス内にシステムを設置することにより達成される。データ処理細胞核直径を評価するためのfLCIプロセスは、本実施例において複数のステップを含む。第1のステップは、サンプルのOCT画像を取得することである。次に、空間的に分解されたスペクトルは、DW技術を用いて計算される。次いで、OCT画像により提供された空間情報を用いて、分光情報を共記録し、これにより、スペクトルを特定の組織深さで一貫して分析することが可能となる。最後に、組織内の特定の領域からのスペクトルを平均化して、細胞核直径を示すスペクトル振動を得る。この項において、これらのステップの詳細な例示的な手順が提供される。本実施例においてOCT画像を取得するために、初めのステップは、サンプルアーム、参照アーム、および暗色信号の別々の取得を用いて、干渉法による信号からDCバックグラウンドをデジタル処理で除去することである。次いで、干渉法によるデータは、参照アーム強度により正規化され、光源および検出器の効率から生じるあらゆるスペクトル依存性を除去する。次いで、インターフェログラムは、波長から線形波数ベクトルk=2π/λまでサンプル化し、色分散に対してデジタル修正される[68]。続いて、これらの信号が、フーリエ変換されて、約1.10μmの軸分解能実験的を有するOCT画像を取得する。n=1.38の屈折率RIを用いて、光経路長を組織中の物理的な軸方向距離に変換する[69]。図36は、エクスビボラット結腸サンプルの例示的な代表的な画像1400を示す。深さ分解分光情報を取得するために、DW技術が使用される[61]。図5A~5Cに上述されるように、この方法は、それぞれのインターフェログラムにおいて動作する図5Aの2つのSTFT500、502の乗算からなる。STFTは、図5Aの干渉法によるデータにわたってウィンドウを掃引することによって実施され、一方、それぞれのステップで同時にフーリエ変換されるため、図5Bに示されるように、空間または軸方向領域内に限定されるスペクトル成分のマップを得る。これらのマップは、時間周波数分布TFDとして知られている。しかしながら、単一STFTを用いて得られたTFDは、得られたスペクトルと空間分解能との間に固有のトレードオフに悩まされている。その一方で、DW技術は、狭域ウィンドウを用いてSTFTの高スペクトル分解能、および広域ウィンドウを用いてSTFTの高空間分解能を利用して、時間周波数トレードオフの有害な効果を回避する[61]。ここでは、標準偏差w1=0.029μm-1およびw2=0.804μm-1を有するガウスウィンドウが使用され、3.45μmの軸分解能および1.66nmのスペクトル分解能を有するTFDが生じた。このプロセスは、それぞれのA走査に対して行われ、したがって、OCT画像のそれぞれの点に対してスペクトルを得る。特定の組織深さすなわち、局部振動からスペクトル情報を取得するための最終ステップは、二重ウィンドウのTFDを用いて、図5BのOCT画像508、510を共記録することである。このプロセスは、画像を用いて、組織表面の輪郭を特定し、このゼロ深さに対して分析を調整することを含む。表面が、任意の特定のA走査ではっきりと認識できない場合、さらなる分析が行われないことに留意する。この情報を用いて、二重ウィンドウのTFDは、適切に調整され、それ故に、特定の組織深さからのスペクトル情報を一貫して提供することができる。狭域ウィンドウを用いて取得したものおよび広域ウィンドウを用いた別のものである、図5Bの2つのSTFT508、510は、一緒に乗算して、図5Cの二重ウィンドウのTFD512を取得する。標準偏差w1=0.029μm-1およびw2=0.804μm-1を有するガウスウィンドウが使用され、3.45μmの軸分解能および1.66nmのスペクトル分解能を有するTFDが生じた。スペクトルが適切に位置合わせされると、横方向および軸方向の両方の対象となる領域は、特定され、続くスペクトル分析のために十分な信号対雑音比を提供するために平均化される。横方向において、20個の二重ウィンドウのTFDを平均化して、それぞれのOCT画像の10個の異なる横セグメントを得る。前の研究において、画像中の全てのTFDは、平均化され[60]、したがって、本明細書に提供される分析は、空間情報の10倍の増加を得る。軸方向において、3つの異なる部分の25μmの深さセグメントのスペクトル平均は、表面表面部分0~25μm、深さ約35μmの中心中央部分22.5~47.5μm、および深さ約50μmの中心低部分37.5~62.5μmで計算することができる。図36の赤色破線内の領域は、得られた中央部分の例を挙げ、これから、このスペクトルを平均化して、核直径を決定する。平均化した領域からのスペクトルは、2つの要素を含む。第1の要素は、球形散乱体により誘発した周期的微細構造と関連がある低周波数振動を含み、これらは、光散乱分光法LSSにおいて、ファンデフルストの概算を用いて、上記で分析されている[63、70~72]。概算は、球形散乱体の散乱断面への分析的解明を与え、スペクトル振動の周期性が、サイズ、ならびに散乱体および周囲媒質のRI間の比率により異なることを示す[72]。最終的に、これは、比較的低い周波数振動をもたらす。しかしながら、散乱体および周囲媒質の精密なRIの知識不足のため[73]、LSS方法から抽出することができる有用な情報量は、制限されることが観察されている。したがって、低周波数振動は、MatlabMathworks,Natick,Massachusettsの平滑化関数を用いて単離され、続いて、スペクトルから除去される。このプロセスは、平均化した領域内の細胞核により誘発したコヒーレント場によって生じる局部振動に対応する、第2の要素であるスペクトルの高周波数振動を単離する。LSSにおいて周期的微細構造とは異なって、局部振動は、サイズおよび散乱体のRIのみによって異なり、そのため、高周波数を生じる。具体的には、局部振動の周期性は、散乱体であると考えられるサンプル場の往復の光学経路長ΔOPLにより得られ、dc=ΔOPL/2nn式中、nnは、細胞核のRIであるによる散乱サイズこの場合、dcに関連している。図37Aは、図36に示される平均化した領域に対する単離した低周波数成分黒色破線と共に、平均スペクトル1402青色実線を示す。図37Bは、得られた局部振動1404を示す。最後に、局部スペクトル振動のフーリエ変換を行って、相関関数を生じ、この関数のピークは、分析の領域における平均細胞核直径を示すと考えられる[60]。他の散乱体、例えば、他の細胞器官および核の内容物はまた、この関数のピークを生じることができるが、それらのランダムな位置付け、サイズ、および互いの間隔により、得られた信号は、平均細胞核直径のものよりも振幅の大きいピークを生じる可能性は低い。図37Bの局部振動に対する相関関数1406を図37Cに示し、ここで、相関距離dcは、往復の光学経路長および細胞核のRIを説明するように適切に計られている。nn=1.395の一定の核RIが、本分析[69]に対して仮定された。最終ステップとして、ピーク検出プロセスを自動化して、膨大なデータセットの分析を可能にする。これを達成するために、相関関数は、l/f騒音が、平滑化関数を用いて除去される、さらなる処理に供される。次いで、相関関数の平均を上回る3.5の標準偏差である最大値のみが、明確なピークであると考えられる。この基準がいずれの特定の領域で満たされない場合、その測定値は、破棄される。結果深さ部分3つの異なる組織深さ部分および全ての時点での核直径は、図38A~38Cおよび図39の表1408に要約される。対照群の間で統計的に有意な差異が見出されなかったため、全ての時点の対照群の測定が、組み合わされたことに留意する。統計的検定は、両側スチューデントt検定を用いて行われた。図38A~38Cに示されるように、中央部分深さ35μmは、対照群と比較した場合、最も有意な結果を提供し、全て3つの時点での処置群は、p値<10-4を得た。中央部分での対照群についてのfLCI測定は、5.15/-0.05μmの平均細胞核直径を得る一方、処置群については、処置から4、8、および12週間後に、それぞれ、5.91/-0.15μm、6.02/-0.18μm、および6.49/-0.49μmであることが見出された。最深低、深さ50μm部分については、p値<0.05で、軽度に統計的に有意な結果が観察された。表面での統計的有意性は見出されず、低50μm部分での軽度に有意な差異p値<0.05は見出された。長さセグメント2つの組織セグメント近位および遠位左結腸は、中央深さ部分において別々にさらに分析された。ACFの測定された細胞核直径および数は、図40の表1410に要約される。全ての時点において、および両方のセグメントにおいて、処置群において測定された核直径は、対照群とは異なり有意であったp値<10-4ことが見出された。これらの結果はまた、図41Aおよび41Bにも要約される。有意な差異が、本実施例において、処置からわずか4週間後に両方のセグメントにおいて観察されたことに留意する。しかしながら、測定された核直径の増加は、近位LCにおいて最終時点を除いて、その後、比較的一定したままであった。ここでは、核直径は、約6.0μmから約7.2μmに劇的に増加した。このことをさらに調査するために、図41Cは、前癌病変部である、ACFの平均数の関数として核直径をプロットする。明確にするために、その対応する時点によるそれぞれの点もまた特定される。ACFの形成が、遠位LCと比較して近位LCにおいて速く、プロットが、ACFの初期形成後、一領域のわずかな核形態学的変化を示すことを留意する。この平坦領域は、両方の部分に存在し、初めは、ACFの数とは無関係である。しかしながら、一旦ACFの数が、本研究において観察される最大値まで増加すると約70、測定した核直径の増加は、平坦領域の遍在的かつ比較的一定した細胞核直径測定とは対照的に、さらに進行した新生物発生が現れる領域に特異的であった。これらの結果は、組織の健康状態を評価するための空間的に分解された情報を取得する重要性を強調する。他の光学的方法はまた、深さ選択性の必要性を示すが、最も診断に関する情報を提供する特定の深さは、変化している。組織ナノ構造の変化を評価するLEBSを用いて、70μmの侵入深さが、最も有意な結果[58]を得る一方で、ヘモグロビン濃度を測定するための4DELFを用いて、100μmの侵入深さは、有意な結果[56]を得ることが見出された。しかしながら、これらの光学的方法を用いて、有用な情報は、特定の位置をサンプリングするようにもむしろ、特定の深さに対して積分することにより取得され、これは、差異を説明することができる。対照的に、fLCIは、広帯域光源を用いる干渉法技術であり、ひいては、OCTのコヒーレンスゲート画像の性能を可能にし、3次元空間において特定の点のサンプリングを可能にする。画像ガイダンスは、組織表面を特定し、特定の組織深さを探査するために、本研究において極めて重要であった。fLCIの画像性能と共に、DW技術は、本研究を可能にするのに同様に重要な特徴である。DW技術は、STFTまたは連続ウェーブレット変換を用いて、定量化を妨害するスペクトルおよび空間分解能のトレードオフを回避する。局部振動の取得は、両方向において高分解能を必要とし、そうでなければ、異なる散乱核から位相および周波数差から生じるフリンジ流出fringewashoutの現象は、細胞核直径が評価される局部振動を分かりにくくする。これらの結果は、結腸の長さに従ってセグメントにより分析された。ここでは、fLCIは、前癌発生の初期証拠を提示する時点での、セグメントの有意な変化を検出し、この方法の感度を強調した。さらに、測定した初期核形態学的変化は、両方のセグメントにおいて観察され、結腸の遍在的微細形態学的変化を示唆する、ACFの数とは無関係であった。しかしながら、これは、新生物発生が、さらに進行した多数のACFにより画定された場合の症例ではなく、この時点での、核直径の増加は、病変領域に特異的であった。一連のこれらの結果は、有意な所見を提示する。第1に、これらの結果は、fLCIが、発癌の場効果を検出することが可能であることを示唆している。この現象は、結腸の一部分において新生物発生が、ナノおよびマイクロ組織形態学、ならびに、全器官に通じる、組織機能を曲解する観察を説明する。これは、適切スクリーニングが、ある種のおよびさらに容易にアクセス可能な結腸部分[56、58、74]を探査するのみにより、達成することができることを示すため、とても関心がある主題である。これらの結果はまた、fLCIが、CRC発生を検出し、局所的療法を開始するには、最も重要である、さらに進行した新生物発生が生じる特定の領域を特定することができることも示す。ここで提示される結果が、非常に有望であるものの、この方法により提供される情報の全てを生かすために、なお詳しく研究する必要があるある種の限界がある。上述のように、fLCI測定を取得するための手順は、細胞核における一定のRI値、およびバルク組織の異なる一定値を仮定するが、RIは、組織型および組織の健康状態により異なる場合があることが知られている。したがって、現今、我々の方法により評価されないこれらの変動は、計算された核直径の不確実性のさらなる度合いを導入することができる。さらに、これらの変動は、組織ファントム[63]を用いて上で行われたように、LSSを用いた低周波数振動を使用する能力を妨害している。しかしながら、LSS適合アルゴリズムのより厳密な処置は、将来の分析において、RIの変動への洞察を提供することができと考えられる。本研究では、AOMで処置したラットモデルを用いて、正常であるエクスビボ結腸組織と初期の前癌発生を示すエクスビボ結腸組織を定量的に区別するfLCIの能力を示した。これらの結果は、AOM処置サンプルと対照群サンプルとの間に高度に統計的に有意な差異を示す。さらに、これらの結果は、fLCIが、発癌の場効果による変化を検出し、また、さらに進行した新生物発生を生じる領域を特定することができることを示唆している。将来の研究は、非侵襲性インビボ初期CRC検出を示すために、光ファイバベースのpfdOCTシステムを開発するために行われよう。図42は、一実施形態に従って本明細書に記載されるDW技術の機能を行うために例示的なコンピュータ可読の媒体からの命令を実行するように適合させた例示的なコンピュータシステム1422の例示的な形式で例示的な機械1420を示す概略図である。機械1420は、サンプルに関する深さ分解スペクトル情報を含む散乱する干渉項情報を受光するために、例えば、本明細書に記載される分光器に、インターフェースで連結することができる。この点において、機械1420は、機械1420に、本明細書で論じられるいずれか1つ以上の手順を実行させるための、一組の命令を実行することができる、コンピュータシステム1422を備えることができる。機械1420は、ローカルエリアネットワークLAN、イントラネット、エクストラネト、またはインターネットにおいて、他の機械に接続例えば、ネットワーク接続することができる。機械1420は、クライアントサーバーネットワーク環境における、またはピアツーピアまたは分散型ネットワーク環境におけるピア機械として、作動することができる。単一の機械1420のみが例示されるが、機械という用語はまた、本明細書に論じられるいずれか1つ以上の手順を行うための、一組または複数の組の命令を個々に、または共同で実行するいかなる機械の集まりを含むとも理解されるものとする。機械1420は、サーバー、パーソナルコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタントPDA、コンピューティングパッド、モバイル装置、またはあらゆる他の装置であり得、例えば、サーバーまたはユーザのコンピュータの役目をすることができる。例示的なコンピュータシステム1422には、プロセッシング装置またはプロセッサ1424、メインメモリ1426例えば、リードオンリーメモリROM、フラッシュメモリ、ダイナミックランダムアクセスメモリDRAM、例えば、シンクロナスDRAMSDRAM等、およびスタティックメモリ1428例えば、フラッシュメモリ、スタティックランダムアクセスメモリSRAM等が含まれ、これらは、バス1430を経由して互いに通信することができる。代替として、プロセッシング装置1424は、直接、またはいくつかの他の接続手段を経由して、メインメモリ1426および/またはスタティックメモリ1428に接続することができる。プロセッシング装置1424は、マイクロプロセッサ、中央演算処理装置等の1つ以上の汎用プロセッシング装置である。より具体的には、プロセッシング装置1424は、複合命令セットコンピュータCISCマイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピュータRISCマイクロプロセッサ、超長命令語VLIWマイクロプロセッサ、他の命令セットを実行するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッシング装置1424は、本明細書に論じられる動作およびステップを行うための命令1432の処理論理回路を実行するように設定される。コンピュータシステム1422は、さらに、ネットワークインターフェース装置1434を含むことができる。また、命令を実行する場合、コンピュータシステム1422に通信するように入力および選択を受信するための入力1436を含んでも含まなくてもよい。また、それには、ディスプレイ、ビデオディスプレイ装置例えば、液晶ディスプレイLCDもしくは陰極線管CRT、英数字入力装置例えば、キーボード、および/またはカーサル制御装置例えば、マウスが挙げられるが、これらに限定されない、出力1438を含んでも含まなくてもよい。コンピュータシステム1422は、機械アクセス可能記憶もしくはコンピュータ可読媒体1442に保存される分析もしくはFPEツール1440を含むデータ記憶装置を含んでも含まなくてもよく、ここに、本明細書に記載されるいずれかの1つ以上の手順または機能を具体化する1組以上の命令1444例えば、ソフトウェアが記憶される。命令1444はまた、機械アクセス可能記憶媒体も構成する、コンピュータシステム1422、メインメモリ1426、およびプロセッシング装置1424により、その実行中、メインメモリ1426内、および/またはプロセッシング装置1424内に、完全に、または少なくとも部分的に存在することもできる。命令1444は、さらに、ネットワークインターフェース装置1434を経由して、ネットワーク1446上に送信または受信することができる。機械アクセス可能記憶媒体1442が、例示的な実施形態において単一媒体として示される一方で、機械アクセス可能記憶媒体という用語は、1組以上の命令を記憶する単一媒体または複数の媒体例えば、集中型もしくは分散型データベース、ならびに/または関連キャッシュおよびサーバーを含むとも理解されるものとする。機械アクセス可能記憶媒体という用語はまた、機械による実行のための1組の命令を記憶、コード化、もしくは保持することができる、および本明細書に開示される実施形態のいずれか1つ以上の手順を機械に行わせる、あらゆる媒体を含むとも理解されるものとする。したがって、機械アクセス可能記憶媒体という用語は、ソリッドステートメモリ、光学および磁気媒体、ならびに搬送波信号が挙げられるが、これらに限定されないと理解されるものとする。上記の説明および関連図面に提示される教示の利点を持つ、本実施形態が関連する、本明細書に記述されている実施形態の多くの修正および他の実施形態が、当業者には考えられよう。本開示は、二重ウィンドウに限定されない。2つを超えるウィンドウを有する多重ウィンドウは、必要に応じて採用され得る。本開示は、サンプルからの戻った光の特定の性質に限定されない。これらの光学性質には、散乱特性、反射性質、および吸収性質を含むことができる。したがって、本説明および特許請求の範囲は、開示された特定の実施形態に限定されず、修正および他の実施形態は、記載される実施形態の範囲内に含まれることが意図されることを理解されよう。本明細書には特定の用語が採用されているが、それらは限定のためではなく、一般的かつ説明的な意味で使用されるものにすぎない。"