"スペクトル画像により生物学的試片を解析する方法であって、前記生物学的試片のスペクトル画像を得る工程と、前記生物学的試片の視覚的画像を得る工程と、視覚的画像とスペクトル画像を登録する工程と、を含む方法。登録された前記視覚的画像と前記スペクトル画像とを保存する工程を含む前記請求項1に記載の方法。前記生物学的試片は、細胞もしくは組織を含む前記請求項1に記載の方法。生物学的試片のスペクトル画像を得る前記工程は、前記生物学的試片からスペクトルデータを得る工程と、前記スペクトルデータに対して前処理を行う工程と、前記スペクトルデータに対して多変量解析を行う工程と、グレースケールもしくは疑似カラースペクトル画像を作成する工程と、を有する請求項1に記載の方法。前記生物学的試片からスペクトルデータを得る前記工程は、前記生物学的試片に対して、赤外線分光分析、ラマン分光分析、可視、テラヘルツ、もしくは蛍光分光分析を行う前記請求項4に記載の方法。前記生物学的試片からスペクトルデータを得る前記工程は、前記生物学的試片に赤外線分光分析を行う工程を含む前記請求項4に記載の方法。前記スペクトルデータの前処理工程は、スペクトル領域を選択する工程と、二次微分をコンピューター計算する工程と、逆フーリエ変換を行う工程と、ゼロフィルと逆フーリエ変換を行う工程と。位相補正を行う工程と、を含む請求項4に記載の方法。前記スペクトルデータの前処理工程は、スペクトルデータにバイナリマスクを行う工程を含む前記請求項4に記載の方法。前記スペクトルデータの多変量解析を行う工程は、無監督解析で行う工程を含む前記請求項4の方法。前記無監督解析を行う工程は、階層的クラスター解析HCAもしくは主成分解析PCAにより行う前記請求項9に記載の方法。前記スペクトルデータの多変量解析を行う工程は、監督されたアルゴリズムによるデータの解析により行われる工程を含む前記請求項4に記載の方法。監督されたアルゴリズムによるデータの解析を行う工程は、人工ニューラルネットワークANNs、階層的人工ニューラルネットワークhANN、サポートベクタマシンSVM、およびランダムフォレストRandomforestアルゴリズムからなる一群から選択される機械学習アルゴリズムによるデータの解析が行われる工程を含む前記請求項11に記載の方法。前記生物学的試片の視覚的画像を得る前記工程は、前記生物学的試片のデジタル画像を得る工程を含む前記請求項1に記載の方法。前記視覚的画像および前記スペクトル画を登録する前記工程は、前記スペクトル画像と前記視覚的画像上の対応するコントロールポイントを合わせる工程を含む前記請求項2に記載の方法。医学的診断を提供する工程をさらに含む前記請求項1に記載の方法。前記医学的診断を提供する前記工程は、スペクトル画像の選択領域を得る工程と、病気もしくは状態と関係する保存データと前記選択領域のデータを比較する工程と、前記保存データと前記選択領域データの間の関連性を特定する工程と、前記特定に関係した診断を出す工程と、を含む前記請求項15に記載の方法。保存データは複数の画像から得られていて、前記保存場所内の前記複数の画像の各々が病気もしくは状態と関係付けられる前記請求項16に記載の方法。データ保存を開発する方法であって、視覚的画像の病気もしくは状態を示す領域を特定する工程と、前記視覚的画像の前記領域と、前記領域に対応するスペクトルデータを関係させる工程と、前記スペクトルデータと対応する前記病気もしくは状態の関連性を保存する工程と、を含む方法。医学的診断を提供する方法であって、生物学的試片から分光学的データを得る工程と、前記生物学的試片の分光学的データと、病気もしくは状態と関係づけられている保存データとを比較する工程と、保存データと生物学的試片の分光学的データの関連性を特定する工程と、前記特定に関係した診断を出力する工程と、を含む方法。前記保存データが複数の画像から得られていて、保存場所内の前記複数の画像の各々が病気もしくは状態と関係付けられている前記請求項19に記載の方法。前記診断を出力する前記工程は、前記診断をコンピュータースクリーンに表示する工程を含む請求項19に記載の方法。前記診断を出力する前記工程は、前記診断を電子的に保存する工程を含む背前記請求項19に記載の方法。医学的診断を提供するシステムであって、プロセッサーと、前記プロセッサーを介したユーザーインターフェースと、前記プロセッサーがアクセス可能な保存場所と、を有し、前記システムでは、生物学的試片の分光学的データが得られ、前記生物学的試片の分光学的データは、病気もしくは状態と関係付けられている保存データと比較され、前記保存データと前記生物学的試片の分光学的データとの関係性を特定し、そして前記特定に関係した診断を出力するシステム。前記プロセッサーが端末にある請求項23に記載のシステム。前記端末は、パーソナルコンピュータ、ミニコンピューター、メインフレームコンピューター、マイクロコンピューター、携帯用デバイス、および電話機器からなる一群から選択される請求項24に記載のシステム。前記プロセッサーがサーバーにある前記請求項23に記載のシステム。前記サーバーは、パーソナルコンピューター、ミニコンピューター、マイクロコンピューター、およびメインフレームコンピューターからなる一群から選択される請求項23に記載のシステム。前記サーバーは、ネットワークと繋がっている前記請求項26に記載のシステム。前記ネットワークが、インターネットである前記請求項28に記載のシステム。前記サーバーは、カップリングによりネットワークと繋がっている前記請求項28に記載のシステム。前記カップリングは、ワイヤー接続、ワイヤレス接続、およびファイバー接続の一群から選択される前記請求項30に記載のシステム。前記保存場所が、サーバー上にある前記請求項23に記載のシステム。前記サーバーがネットワークにつながっている前記請求項32に記載のシステム。医学的診断をコンピューターから提供するための制御ロジックが記憶された有するコンピューター使用可能媒体を有するコンピュータープログラムプロダクトであって、前記制御ロジックは、生物学的試片の分光学的データを得るためのコンピューター読み取り可能な第一プログラムコード手段と、前記生物学的試験片の分光学的データを病気もしくは状態と関係付けられた保存データと比較するためのコンピューター読み取り可能な第二プログラムコード手段と、前記保存データと前記生物学的試験片の分光学的データの関連性を特定するためのコンピューター読み取り可能な第三プログラムコード手段と、前記特定と関係した診断を出すためのコンピューター読み取り可能な第四プログラムコード手段と、を有するコンピュータープログラムプロダクト。本願発明の一課題は、医学的診断を提供するためのスペクトル画像により生物学的試片を解析する方法に関する。該方法は、生物学的試片のスペクトル画像と視覚的画像を得る工程と、細胞異常、前がん細胞、がん細胞等を検知するために画像を登録する工程とを含む。この方法は、前述の問題点を解決するたけでなく、スタンダードな組織病理およびスペクトル法に内在する診断のバイアスや不確実性を排除する。本願発明の他の課題は、スペクトルデータの位相補正を行うことにより、マイクロ分光法により得られた赤外線スペクトルにおいてよく観察される混在スペクトルの影響を補正する方法に関する。この位相補正方法は、反射成分に汚染されている種々の吸収スペクトルを補正するのに使用してもよい。本願発明においては、スペクトル画像により生物学的試片を解析する方法は、生物学的試片のスペクトル画像を得る工程と、該生物学的試片の視覚的画像を得る工程と、視覚的画像とスペクトル画像とを登録する工程とを含む。本願発明の課題に係るデータ保存を行う方法は、病気もしく状態を示す視覚的画像の領域を特定する工程と、視覚的画像の該領域をスペクトルデータの領域と関連付ける工程と、スペクトルデータと該病気もしくは症状においての関係を保存する工程とを含む。本願発明の課題に係る医学的診断を提供する方法は、生物学的試片の分光法データを得る工程と、該生物学的試片の分光法データを、保存されたデータ内の関連する病気もしくは状態と比較する工程と、生物学的試片のスペクトル画像と保存データとの間の関連を特定する工程と、特定に関係した診断を出す工程とを含む。本願発明の課題に係る医学的診断を提供するシステムは、プロセッサー、プロセッサーを介するユーザーインターフェース、プロセッサーがアクセス可能な保存場所を含み、生物学的試片のスペクトルデータを得て、生物学的試片のスペクトルデータは、病気もしくは状態に関連した保存データと比較し、生物学的試片のスペクトルデータと保存データとの間に関連があれば特定し、特定に関連した診断を出す。本願発明の課題に係るコンピュータープログラムプロダクトは、コンピューターから医学的診断を出すようにする制御ロジックを有するコンピューター使用可能な媒体を有する。該制御ロジックは、生物学的試片のスペクトルデータを得るためのコンピューター可読な第一プログラムコード手段と、生物学的試片のスペクトルデータと病気もしくは状態と関連した保存データとを比較するためのコンピューター可読な第二プログラムコード手段と、保存データと生物学的試片のスペクトルデータとの関連性を特定するためのコンピューター可読な第三プログラムコード手段と、特定に関連した診断を出すためのコンピューター可読な第四プログラムコード手段とを含む。特に記載がない限りは、ここで使用する技術的および科学的用語は、本願発明が属する分野の当業者が通常理解するものと同じことを意味する。しかしながら、上述の方法および材料と同じものを実施もしくは検査に使用してもよいが、好適な方法および材料を以下に記載する。すべての刊行物、特許出願、特許および他の引用文献はその内容すべてを参照としてここに組み込んでいる。もしも矛盾がある場合には、定義も含めて、本明細書において調整する。さらに、材料、方法および実施例等は、例示として記載しているものであり、本願はこれに限定されるものではない。本願発明の一態様は、医学的診断を提供するためのスペクトル画像により生物学的試片を解析する方法に関する。生物学的試片は、外科的方法、生検、および培養物から得られる医学的試片でもよい。該方法は、生物学的試片のスペクトル画像および視覚的画像を得る工程と、細胞異常、前ガン細胞およびがん細胞を検知するために該画像を登録する工程とを含む。該生物学的試片は、組織もしくは細胞サンプルを含んでもよいが、組織サンプルは好ましくは何らかに利用される。この方法は、乳がん、子宮がん、精巣腫瘍、卵巣腫瘍、前立腺がん、小細胞肺がん、非小細胞肺がん、メラノーマなどの異常もしくはガン化およびその他の障害を特定するが、決してこれには限定されず、さらにに、炎症、壊死、アポトーシスを含む非がん化影響についても検知する。本願発明に係る一つの方法では、スタンダードな組織病理および他のスペクトル方法に内在する診断のバイアスもしくは非信頼性を排除、もしくは減して前述の課題を解決する。さらに、定量および再現可能な手段で、そして従来の組織病理に対して較正されたアルゴリズムにより解析されて作られた、組織タイプのスペクトルデータにアクセスできるようにする。この方法により、例えば、異常な細胞およびがん細胞を標準的な組織病理や他のスペクトル技術を含む従来技術よりも早期に検知することができるようになる。本願発明に係る方法を図3のフローチャートに図示している。図3に示すように、該方法は、一般的には、生物学的切片を得る工程301と、該生物学的切片のスペクトル画像を得る工程302と、該生物学的切片の視覚的画像を得る工程303と、画像登録を行う工程304と、を含む。登録された画像は、任意でトレーニング工程305を行ってもよく、そして医学的診断を得る工程306となる。生物学的切片図3に示す本願発明の方法の例によれば、生物学的切片を得る工程301は、ヒトもしくは動物などの個体から組織もしくは細胞物質を採取することを意味する。組織切片は、コア生検、パンチ生検、切除などの方法により得ることができるが、これに限定されるわけではない。細胞物質は、スワビング剥離、洗浄、穿刺吸引FNAなどにより得られるが、これに限定されるわけではない。スペクトル画像および視覚的画像を撮る組織切片は、標準的な組織病理の方法では、凍結組織ブロック、もしくはパラフィン包埋ブロックから作られる。組織切片は、スライドの上に載せられ、スペクトル画像もしくは視覚的画像の双方に利用されてもよい。例えば、該組織は、これに限定されるわけではないが、フッ化カルシウムCaF2を有する赤外線透過性顕微鏡スライドの上に載せられてもよく、もしくは市販のlow-eスライドなどの低反射スライドの上にのせられてもよい。スライドに乗せたあとは、パラフィン包埋サンプルは脱パラフィン化されてもよい。スペクトル画像本願発明によれば、図3に示す生物学的切片のスペクトル画像を得る工程302は、図4に示すように、生物学的切片のスペクトルデータを得る工程401と、データの前処理を行う工程402と、多変量解析を行う工程403と、該生物学的切片のグレースケールもしくは疑似カラー画像を作成する工程404とを含んでもよい。スペクトルデータ図4に示すように、生物学的切片のスペクトルデータは、工程401により得ることができる。例えば、組織サンプルなどの未染色生物学的サンプルのスペクトルデータは、該サンプルの化学組成のスナップショットを撮るために得てもよい。該スペクトルデータは、各ピクセルが細胞核ほどのサイズである詳細なピクセルでの組織切片から得てもよい。各ピクセルは、それぞれにスペクトルパターンを有しており、サンプルからのスペクトルパターンを比較すると、組織の生化学的組成において小さくても繰り返しのある違いを示すこともある。スペクトルデータは、赤外線、ラマン、可視、テラヘルツ、および蛍光分光法を含む方法に得ることができるが、これに限定されるわけではない。赤外線分光法は、全反射法ATRおよび全反射型フーリエ変換赤外線分光法ATR-FTIRを含むが、これに限定されるわけではない。一般的には、赤外線分光法は、その指紋感度により利用されるが、これはラマン分光法でも同じである。赤外線分光法は、より広域な組織切片に使用されてもよく、さらに、ラマン分光法よりも扱いやすいサイズのデータを提供するのにも利用される。さらに、赤外線分光法データは、完全に自動的なデータ入手するのがより簡単で、さらに解析しやすい。さらに、赤外線分光法は、種々の組織構造および病気の診断に必要な感度と特異性を有している。スペクトルデータの強度軸は、一般的に、吸収度、反射度、照射度、散乱強度などの光源の好適な測定を表す。波長は、実際の波長、波数、周波数、もしくは電磁波放射のエネルギーなどと関連する。赤外線データを得る工程は、現在使用可能なフーリエ変換FT赤外線画像マイクロ分光光度計、量子カスケードもしくは非線形光学機器などの波長可変レーザー、もしくは異なる技術基づく機能的に同等な他の機器を利用して行ってもよい。波長可変レーザーを使ったスペクトルデータを得る工程は、米国特許出願第13084,287、タイトルTurnbleLaser-BasedInfraredImagingSystemandMethodofUseThereofに記載されており、その内容はすべて参照としてここに組み込まれている。本願発明の方法によれば、病理学者もしくは技術者は、染色された組織のどの部分を選択してもよく、染色前の組織ために集められたハイパースペクトル画像をもとに、組織領域の分光法に基づく評価をリアルタイムに入手できる。スペクトルデータは、選択された未染色の組織サンプル内の各ピクセル用に集めてもよい。集められた各スペクトルは、各組織ピクセルの化学組成の指紋を有している。スペクトルデータの入手は、WO2009/146425に記載されており、ここに参照としてすべて組み込まれている。一般的には、スペクトルデータは、ハイパースペクトルデータを含んでおり、これは各スペクトルもしくはスペクトルベクタ吸収、放射、反射等のN=nmを含む構成物であり、ここでは、nおよびmは、画像のそれぞれxおよびy面のピクセルの数である。各スペクトルは、サンプルの特徴的なピクセルと関連しており、x軸およびy軸により位置を示すことができ、xは、1<x<nで、yは、1<y<mである。各ベクタは、k強度データポイントを有し、周波数もしくは波数ドメインに等間隔に配置されている。スペクトル画像のピクセルのサイズは、一般的には、典型的な細胞よりも小さく選択され、それによって細胞内の解像もできるようにしている。該サイズは、光の回析限界によって決定されてもよく、これは典型的には、赤外線では約5μmから約7μmである。したがって、1mm2の組織切片では、約1402から約2002ピクセルの赤外線スペクトルを集めることが出来る。スペクトルハイパーキューブのNピクセルのそれぞれにつき、x面およびy面と、強度ベクタ強度vs波長が保存されている。前処理スペクトルデータを前処理することは、目的の細胞物質を得るため、さらに混在スペクトルを除去するためにも有用である。図4に関し、スペクトルデータが得られたら、工程402に記載のように前処理を行ってもよい。前処理には、サンプルの非診断領域と診断領域とを分けるためにバイナリマスクを作成してもよく、これによって目的の細胞データを分離してもよい。バイナリマスクを作成する方法は、WO2009/146425に記載されており、ここに参照としてすべて組み込んでいる。本願発明に係る前処理する方法は、実部と虚部の間の位相角を調整することによりスペクトルの実部と虚部の分離を位相補正アルゴリズムにより最適化して、観察された吸収スペクトル内の分散線を補正する。コンピューターでは早いこの方法は、修正位相補正法revisedphasecorrectionapproachに基づくものであり、これは、インプットするデータを必要としない。しかしながら、位相補正は、FTIRおよびNMR分光法における生インターフェログラム後者の場合は、自由誘導減衰FIDと通常呼ばれているの前処理において使用されていて、ここでは適切な位相角は、実験的に決定することができる。この発明の該方法は、屈折率の異常分散に基づくミー、RMieおよびその他の影響などの制限要因を考慮する前述の位相補正方法とは異なっており、これはスペクトルデータに後から適用してもよい。本願発明の前処理方法は、崩壊スペクトルを逆FT変換によりフーリエ空間に変換する。逆FTは、インターフェログラムの実部および虚部をもたらす。各インターフェログラムの後半は、ゼロフィルzerofilledであり、それぞれ順FT変換されている。この処理は、数的KK変換を介して得られた同じ分散バンドの形状を示す実部スペクトルを作り、そして吸収線の形状を含む虚部を作る。正しい位相角を有する実部と虚部とを組み合わせることにより、位相補正された、加工物を含まない、スペクトルを得ることができる。汚染スペクトルを補正するのに必要な位相は、実験的に決定することができないため、さらにスペクトルとスペクトルの間で変化するため、位相角は、ユーザーが選択できる工程で、-90°と90°において一つ一つ行う方法を使って決定される。最高なスペクトルは、ピーク位置と強度の分析から決定され、どちらも位相補正のときは変化している。広域で波状のMie分散影響はこの方法では明確には補正されないが、コンピューターによる位相補正を二次微分スペクトルに行っている間に消えるため、分散フリーなバックグランドを得られる。本願発明によれば、図4の前処理工程402は、図5に示すように、スペクトル領域を選択する工程501と、該スペクトルの二次微分をコンピューター算出する工程502と、データの逆フーリエ変換工程503と、インターフェログラムのゼロフィルおよび順フーリエ変換工程504と、スペクトルの実部と虚部の位相補正工程505と、を含んでもよい。スペクトル領域工程501では、ハイパースペクトルデータの各スペクトラムは、最適なスペクトル領域指紋領域を選択するために前処理されている。この領域は、800~1800cm-1の領域でもよく、例えば、X-HX:原子番号>12の重原子変形モードのように伸びる重原子を含んでいる。図6Aには、線状バックグラウンドに重ね合わせた典型的なスペクトルの例を示している。スペクトルの二次微分各スぺクトルの二次微分は、図5のフローチャートの工程502においてコンピューター処理される。二次微分スペクトルは、強度vs波数の二次微分によるオリジナルのスペクトルベクタに由来する。二次微分スペクトルは、Savitzky-Golayslidingwindowアルゴリズムを使ってコンピューター処理され、インターフェログラムを適切に切り捨てられた二次関数と掛けることによりフーリエ空間にコンピューター処理できる。二次微分スペクトルは、ゆっくりと変化するミー散乱バックグランドを含むベースラインの傾きがないという利点を有している。二次微分スペクトルは、散乱および非共鳴ミー散乱によりベースライン影響をほとんど受けていないが、RMieSの影響は受けている。二次微分スペクトルは、必要であれば、様々な厚さのサンプルを補うためにベクタの標準化を行ってもよい。二次微分スペクトルの例を図6Bに示す。逆フーリエ変換図5のフローチャートの工程503において、データの各スペクトルに対して逆フーリエ変換FTを行っている。逆FTは、スペクトルを、強度vs波数から強度vs位相差に変換することをいう。FT操作は、2の累乗数の長さのスペクトルベクタにのみ行っているため、スペクトルは、FT前では、内挿もしくは切り捨てて512、1024もしく2048NFTデータポイントの長さである。逆FTは、NFT2ポイントの実部REおよび虚部IMインターフェログラムを作る。このようなインターフェログラムの実部の一部分を図7に示す。ゼロフィルzerofillおよび順フーリエ変換各スペクトルにつきインターフェログラムの実部と虚部の両方の後半は、その後、工程504でゼロフィルを行う。ゼロフィルを行ったインターフェログラムは、その後、順フーリエ変換されて、分散および吸収バンド形状を有するスペクトル成分の実部および虚部スペクトル成分をそれぞれ作成する。位相補正フーリエ解析から得られた実部REおよび虚部IMは、その後、図5のフローチャートの工程505に示すように位相補正を行う。これにより下記式に示すように位相がシフトした実部RE’と虚部IM’を作成する。ここで、φは、位相角である。位相補正のための位相角φは、不明で、位相角は、-Π/2<φ<Π/2の間の使用者が決める単位で変化し、そして、残余分散線形状の最も低いスペクトルを選択してもよい。位相補正後に最大の強度を作る位相角は、図8に示すように崩壊していないスペクトルと考えられる。オリジナルのスペクトルと記載され、矢印で記された太いトレースは、RMieSの影響により汚染されたスペクトルである。細いトレースは、種々の位相角によってスペクトルが位相補正時にどのように変化するかを示している。二番目に太いトレースは、回復したスペクトルであり、これは汚染されていないスペクトルとよく一致している。図8に示すように、最もよく補正されたスペクトルは、約1655cm-1において最大のアミドI強度を示す。このピークの位置は、汚染される前のスペクトルの位置と一致している。本願発明に係る位相補正方法は、工程501~505に記載されており、吸収スペクトルおよび微分スペクトルの双方とよく働く。この方法は、図9Aに示すように、吸収スペクトルがベースラインの傾きに似ている分散影響により汚染されている場合、図9Bに示すように順FTの虚部は、スペクトル境界で強く曲がってしまい、これにより補正されたスペクトルも汚染されてしまうような、吸収スペクトルを使用したときに起こる問題をも解決している。二次微分スペクトルを使用することにより、スロープ状のバックグラウンドを排除できることからこの影響を排除することができる。したがって、加工物フリーなスペクトルを得ることができる。いずれにしても、二次微分スペクトルには、階層的クラスター解析または、他の分離もしくは診断的アルゴリズムによるスペクトルデータの解析が行われるため、二次微分に対しても分散補正を行うことが有利である。二次微分スペクトルは、スペクトルピークの信号の逆を示す。したがって、位相角は、最大のネガティブの強度を引き起こすと考えられる。反射成分による汚染は、常にその強度を減少させ、汚染されていないもしくは補正されたスペクトルは、1650~1660cm-1の間のアミドIバンドにおいて最大ネガティブなスペクトルであるため、この方法の価値は、人工的に汚染されたスペクトルから示すことができることにある。実施例1-位相補正アルゴリズムの操作位相補正アルゴリズムの操作例を、図10および11に示す。この例示は、ヒトのリンパ節の組織切片から集められたデータに基づいている。該リンパ節は、皮膜下に乳がんのミクロ転移が確認されており、図10Aの黒い矢印で示している。このミクロ画像は、がん化領域にはっきりとした細胞核を示しており、灰色の矢印で示すように活性化リンパ球の領域で高い細胞性も示している。これらのサンプルの不均一性は、広域なRMieSの影響によるものである。この例のリンパ節切片に対して、階層的クラスター解析HCAを行い、データの細分化を行って、図10Bに示す図を得た。がん化組織濃い緑と黄色を皮膜赤とリンパ球残りの色と区別するために、10クラスターが必要であったが、これらの組織タイプは区別されにくかった。図10Bで、赤で示される皮膜は、一以上のクラスを含み、これらは一つのクラスターにまとめられた。このデータを細分化する上での問題は、図10Cをみるとわかる。このプロットは、各スペクトルにおけるアミドI振動バンドのピーク周波数を示している。図の右側にあるカラースケールは、リンパ節全体の約1630~1665cm-1の間で、そして皮膜の1635~1665cm-1の間でピークが発生することを示している。アミドIの周波数の拡散は、RMieS影響に強く汚染されているデータに典型的なことであり、これは、タンパク質の二次構造によって、タンパク質およびペプチドのアミドI周波数が1650~1660cm-1の範囲で起きることが知られているからである。図10Dは、RMieS補正に基づき位相補正を行った後の同じ組織切片の画像である。リンパ節の全体において、アミドIのピークの周波数の変化は、1650~1654cm-1の範囲に抑えられており、皮膜に関しては、1657~1665cm-1の範囲である皮膜の繊維結合タンパクは、高いアミドIバンド位置を示すことで知られるタンパク質であるコラーゲンからほぼなることが知られている。。その後のHCAから得られた結果を、図11に示す。図11Aでは、がん組織は赤で示されており、そのがん領域の外形は、図11Bに示すHEに基づく組織病理によく一致しているこの図は、図10Aと同じものである。。皮膜は、さらに薄い緑色で示す活性化Bリンパ球と共に、二つの異なる組織クラスで現されている薄い水色と紫。組織球とTリンパ球は、濃い緑、灰色、および青色領域で示されている。図11Aで示す領域は、視覚的な組織病理と合致しており、ここに記載した位相補正方法が、スペクトル組織病理法の質を著しく向上したことを示している。本願発明に係る前処理方法を公知のスペクトル補正の方法と比較した時の有利な点は、本願の方法は、約5000スペクトル/秒という速い実行を提供するということも含み、さらに、アプリオリな情報はデータに必要ではないことも含む。そして、位相補正アルゴリズムは、スペクトル画像、SCPおよびSHPにおける自動的ながんの検知および診断のためのデジタル染色診断操作に組み込むことができる。さらには、位相補正は、画像の質を著しく向上し、これは、画像登録の正確性に非常に有効であり、そして診断のための位置合わせalingmentおよび境界を示すのにも役立っている。さに、本願発明に係る前処理方法は、反射成分に汚染されている広域な吸収スペクトルの補正に使用されてもよい。このような汚染は、他の分光法でも起き、分散線形状によりねじれたバンド形状などの汚染であり、例えば、拡散反射法DRIFTS、内反射法ATR、および他の分光法においては、複雑な屈折率もしくは誘電感受率の実部と虚部の混合がかなり起き、コーヒレント反ストークスラマン分光法CARSなどでも起きる。多変量解析多変量解析は、スペクトル差を検知するために前処理したスペクトルデータに対して行われてもよく、これは、図4の工程403に記載されている。ある特定の多変量解析においては、スペクトルは、類似性に基づきグループ化されている。グループ化の数は、生物学的サンプルに必要な差別化のレベルにより決定される。一般的には、グループ化の数が多いほど、スペクトル画像においてより詳細になる。詳細に知る必要がないときは、より少ない数にグループ化される。本願発明によれば、所望のスペクトルデータの区別化のレベルに応じて使用者が適宜グループ化の数を調整してもよい。例えば、例えばHCAや主成分解析PCAなどの無監督の方法が使用されてもよく、また例えば人工ニューラルネットワークANN、階層的人工ニューラルネットワークhANN、サポートベクタマシンSVMおよびまたはランダムフォレストRandomforestアルゴリズムなどを含む監督方法などの機械学習アルゴリズムを使用されてもよいが、これらに限定されるわけではない。無監督の方法は、データの類似性および変化に基づいており、そして、それぞれ、これらの分類によるデータを細分化もしくはクラスター化するが、細分化もしくはクラスター化用以外には情報を必要としない。したがって、これらの無監督の方法は、データ内のそのままの類似性もしくは相違性変化に基づいて画像を作成する。反対に監督されたアルゴリズムは、がん、筋肉、もしくは骨などの代表的スペクトルなどの参照スペクトルを必要とし、そしてこれらの参照スペクトルに対しての特定の類似性に基づきデータを分類する。HCAテクニックは、BirdBirdetal.,Spectraldetectionofmicrometastatesinlymphnodehisto-pathology,J.Biophoton.2,No.1-2,37-462009に記載されており、この内容はすべて本願に参照として取り込まれている。PCAについては、WO2009146425に記載されており、この内容はすべて本願に参照として取り込まれている。本願発明に係る監督された方法の例示は、P.Laschetal.ArtificialneuralnetworkassupervisedtechniquesforFT-IRmicrospectroscopicimaging,J.Chemometrics2006以後、Laschという;20:209-220,M.Milijkovicetal.,Label-freeimagingofhumancells:algorithmsforimagereconstructionofRamanhyperspectraldatasets以降、Milijkovicという,Analyst,2010,xx,1-13,およびA.Dupuyetal.,CriticalReviewofPublishedMicroarrayStudiesforCancerOutcomeandGuidelinesonStatisticalAnalysisandReporting,JNCI,Vol.99,Issue2January17,2007に記載されており、これらの内容はすべて本願に参照として組み込まれている。グレースケールおよび疑似カラースペクトル画像多変量解析から得られた類似したグループのデータは、同じ色を適用してもよい。グループ化されたデータは、図4のフローチャートの工程404に示すように、デジタル染色されたグレースケールもしくは疑似カラーマップを構築するのに使用されてもよい。したがって、この方法は、スペクトルデータに含まれた化学的情報に主に基づき生物学的サンプルの画像を提供する。HCAにより多変量解析された後に作成されたスペクトル画像の例示を図12Aおよび12Bに示す。図12Aは、約0.5mmx1mmの大きさの染色された子宮頚部切片の視覚的な顕微鏡画像である。扁平上皮細胞の典型的な層が示されている。図12Bは、染色前の組織のHCAによる多変量解析後に構築された疑似カラー赤外線スペクトル画像である。この画像は、データ内のスペクトルを互いに数学的に関連させて作られており、これは主にスペクトル類似性に基づいていて、コンピューターアルゴリズムには、なんら参照スペクトルは提供されていない。図12Bに示すように、HCAスペクトル画像は、図12Aに示す標準的な顕微鏡を使った適切な染色例えば、HE染色など後に可視化される組織構造を再現する。さらに、図12Bは、aにおけるケラチンの堆積やbにおける免疫細胞の浸潤などを含む、図12Aでは簡単に検知されなかった特徴を示す。HCA解析による疑似カラースペクトル画像の構築は、Birdに記載されている。ANNによる解析後に作成されたスペクトル画像の例示を図13Aおよび13Bに示す。図13Aは、わきの下のリンパ節のHE染色の視覚的な顕微鏡画像である。図13Bは、図13Aの組織を染色する前に集められた赤外線データのANN解析から作られた赤外線スペクトル画像である。視覚的画像図3の工程303に示すように、工程303により得られた同じ生物学的切片の視覚的画像が得られる。前述の工程301において得られたスライドに使われた生物学的サンプルは、染色しなくてもよく、もしくは例えば一以上のHEおよびまたはIHC染色などの標準的な組織病理に使われる公知の方法により適切に染色してもよく、そしてカバーガラスで覆ってもよい。視覚的画像の例示を図12Aおよび13Aに示す。組織病理サンプルの視覚的画像は、病理学の研究室によくあるような標準的な視覚的な顕微鏡から得ることができる。顕微鏡は、顕微鏡の視野をデジタル的に撮ることができる高解像度デジタルカメラを備えていてもよい。このデジタルリアルタイム画像は、染色された組織切片の標準的な顕微鏡の視野に基づいており、組織構造、細胞形態、および染色パターンを示す。デジタル画像は、例えば写真を作るために、イメージスティッチングimagestichingを介して組み合わされる多数のピクセルタイルpixeltilesを有していてもよい。本願発明によれば、解析に使用されるデジタル画像は、独立したタイル、もしくは写真にするためのスティッチにより組み合わされる多数のタイルを有していてもよい。このデジタル画像は、保存して、コンピュータースクリーン上で見ることが可能である。スペクトル画像と視覚的画像の登録本願発明に係る方法によれば、スペクトル画像および視覚的画像が得られると、染色された組織の視覚的画像は、図3のフローチャートの工程304に示すようにデジタル染色されたグレースケールもしくは疑似カラースペクトル画像と共に登録される。一般的には、画像登録とは、異なるデータを一つの座標系に変換もしくは合致させる処理をいう。画像登録は、最初の画像を次の画像と合わせるために空間的に合致させるもしくは変換することを含む。該画像は、異なるタイプのデータを有していてもよく、そして画像登録は、該異なるタイプのデータの合致もしくは変換を可能にする。本願発明によれば、画像登録は、種々のやりかたで行うことができる。例えば、視覚的画像とスペクトル画像のために一般的な座標系を構築してもよい。一般的な座標系を構築することが難しい場合や、それが望ましくない場合、該画像を、ポイント写像pointmappingにより登録し、他の画像と合わせる。ポイント写像では、該画像の双方に共通する特徴もしくは目印になるコントロールポイントを選ぶ。コントロールポイントの位置に応じて、該画像の双方の空間マッピングを行ってもよい。例えば、少なくとも二つのコントロールポイントを使用してもよい。画像を登録するためには、視覚的画像にあるコントロールポイントは、スペクトル画像の対応するコントロールポイントと関連しており、そして互いに合わせる。本願発明に係る他の形態としては、コントロールポイントは、生物学的試片を有するスライド上に参照マークを設けて選んでもよい。参照マークは、インク、ペンキなどを含むがこれに限定されるわけではなく、さらにポリエチレンなどの材料の一部でもよいがこれに限定されるわけではない。参照マークは、どんな形状や大きさでもよく、さらに視野に入っている限りスライドの中心部分、端部、角のどこであってもよい。参照マークは、生物学的試片が用意されている間に加えられていてもよい。参照マークが、公知のスペクトルパターンを有している場合、例えばポリエチレンなどの化学物質や生物学的物質などを含むがこれに限定されるわけではないが、この参照マークは、較正マークとして使用してもよく、それにより生物学的試片のスペクトルデータの正確性を確認してもよい。本願発明の他の形態では、例えば病理学者などの使用者によりスペクトル画像および視覚的画像のコントロールポントを選択してもよい。該使用者は、視覚的画像およびスペクトル画像の特徴的な部分をその人の経験に基づいてコントロールポイントを選択してよく、これには端部および境界を含むがこれに限定されるわけではない。細胞や組織などの生物学的画像は、画像内のどの生物学的特徴からコントロールポイント選んでもよい。例えば、そのような生物学的特徴としては、細胞の塊、有糸分裂特徴、細胞巣や細胞索、肺胞および気管などのサンプル気泡、および異質なサンプル端部などを含むがこれに限定されるわけではない。スペクトル画像と視覚的画像内の使用者が選択したコントロールポイントは、別の人およびまたは市販向けのトレーニング用として提供するために保存されてもよい。この方法は、コントロールポイント選択工程において、主観的な最良のトレーニングを可能にする。本願発明の他の形態では、スペクトル画像と視覚的画像内の特徴的な部分を認識するソフトウェアを使用してコントロールポイントを選択してもよい。該ソフトウェアは、視覚的画像およびスペクトル画像内の特徴的部分に対応する少なくとも一つのコントロールポイントを検知する。例えば、特定のクラスター領域内にあるコントロールポイントをスペクトル画像内から選択する。クラスターパターンは、視覚的画像内での類似の特徴を特定するのに利用される。両方の画像内にある該特徴は、移動translation、回転およびスケーリングにより合わせる。移動translation、回転、スケーリングは、例えば、特徴を選択した後に、マッピング関係性もしくはモデルを作って、自動化もしくは半自動化されていてもよい。このように自動化された処理は、マッピング関係性のおおよそのもの提供でき、これはその後、例えば、リサンプリングし、そして変換して登録の最適化を行う。リサンプリングの技術は、ニアレストネイバー、リニアー及びキュービックインターポレーションを含むがこれに限定されない。コントロールポイントを合わせた後、座標P1x1,y1を有するスペクトル画像内のピクセルを、座標P2x2,y2を有する視覚的画像内にある対応するピクセルと合わせる。この合わせる工程は、スペクトル画像と視覚的画像内の選択したすべてのもしくは一つのピクセルポイントに行ってもよい。いったん合わせられると、スペクトル画像と視覚的画像のそれぞれにあるピクセルは、一緒に登録される。この方法によれば、各スペクトル画像と視覚的画像内のピクセルを、対応する画像内のピクセルとデジタル的に統合する。本願発明の方法は、同じ生物学的サンプルを分光的および視覚的に検査できるため、視覚的画像とスペクトル画像を正確に登録することができる。スライドには、正しい試片を評価していることを確認するために、数字コード、バーコード等の特定用マークを加えてもよい。参照マークと特定用マークは、生物学的試片を表示もしくは保存するコンピューターにより認識される。該コンピューターは、画像登録に使用されるソフトウェアを有していてもよい。本願発明の画像登録の例示は、図14A~図14Cに図示されている。図14Aは、小細胞肺がんの組織サンプルの視覚的画像であり、図14Bは、HCAを行った同じ組織サンプルのスペクトル画像である。図14Bは、図14Aの視覚的画像の右上領域のほとんどからスペクトルデータを有する。図14Aの視覚的画像に図14Bのスペクトル画像が登録された時の結果を図14Cに示す。図14Cに示すように、図14Bのスペクトル画像で簡単に見れるスポットと1~4の輪郭を有する丸で囲った部分は、図14Aの顕微鏡画像において見れるスポットと輪郭に非常に近い対応関係にある。スペクトル画像と視覚的画像内のピクセルの座標が登録されると、これらはデジタルデータとして一緒に保存されてもよい。画像全体もしくは画像の一部を保存してもよい。例えば、サンプル全体の画像を保存するよりも、むしろ診断領域だけデジタルデータとして保存してもよい。これによって、データ保存に必要なものを著しく減らすことができる。スペクトル画像もしくは視覚的画像のいずれかの特定のピクセル領域を見る使用者は、他方の画像において対応するピクセル領域に即座にアクセスできる。例えば、病理学者は、スペクトル画像のどの領域を選択してもよく、例えば、マウスをクリックして、もしくはジョイスティックコントロールを使って選択してもよく、そして、スペクトル画像と登録されている視覚的画像において対応する領域をみることができる。図14Dは、本願発明にかかる、図14Cの登録画像のグラフィカルユーザーインターフェースGUIの例示である。図14Dに示すGUIは、病理学者が、視覚的画像とスペクトル画像、登録画像の間を切り替えることを可能にし、目的の特定の領域を検査することを可能にする。さらに、病理学者が一方の画像を動かしたり操作したりすると、彼/彼女は、登録されている他方の画像において対応する部分にアクセスすることもできる。例えば、病理学者がスペクトル画像の特定の領域を拡大すると、彼/彼女は同じ倍率で視覚的画像内の同じ領域にアクセスすることができる。視覚的顕微鏡システムの操作用パラメーター、および顕微鏡倍率、倍率の変化なども機器特異的ログファイルに保存されてもよい。ログファイルは、アルゴリズムのトレーニングのためにアノテーション記録および対応するスペクトルピクセルを選択するために後でアクセスしてもよい。したがって、病理学者は、スペクトル画像を操作してもよく、そして後で、スペクトル画像とそれに登録されたデジタル画像を適切な倍率で両方を表示してもよい。この特徴は、操作した登録画像を保存できるため、例えば、後で見るためや、電子送信、もしくは遠隔地から見るときなどにおいて有効である。本願発明の方法によれば、画像登録は、公知の診断が出ている組織切片を一緒に使用してもよく、それによりトレーニング工程においてトレーニングスペクトルを抽出する。トレーニング工程では、染色された視覚的画像に、HCAなどからの無監督スペクトル画像を登録してもよい。画像登録は、組織切片に診断を下すときにも使用されてもよい。例えば、組織切片の監督されたスペクトル画像は、それと対応する視覚的画像に登録されてもよい。したがって、使用者は、選択した登録された画像内のどのポイントに基づいても診断を得ることができる。本願発明に係る画像登録は、生物学的サンプルを解析する先行技術による方法よりも優れている点が多くある。例えば、病理学者は、生物学的物質を解析する際に、生物学的サンプルの生化学的成分に対して高い感度を持つスペクトル画像に基づいて行うことができる。それにより、先行技術よりも、著しく正確に、ミクロ転移を含む小さな異常、前がんもしくはがん細胞を検知することができる。したがって、病理学者は、彼/彼女による診断を、生物学的サンプルの視覚的画像の彼/彼女の主観的な観察に基づいて行う必要がなくなる。したがって、例えば、病理学者は、単純にスペクトル画像を検査するだけでもよく、そして、必要に応じて、彼/彼女が見つけた領域に関連する登録された視覚的画像を参照ればよい。さらに、本願発明に係る画像登録方法は、デジタルデータとの関連性に基づいていて、すなわちスペクトル画像とイメージ画像におけるピクセルの関連性に基づくことから、先行技術の方法であるBirdBirdetal.,Spectraldetectionofmicro-metastatesinlymphnodehisto-pathology,J.Biophoton.2,No.1-2,37-462009よりも正確である。Birdは、画像からのデジタルデータに関連づけることはなく、さらにその代わりに画像を物理的に重ねることで隣接する組織のスペクトル画像と視覚的画像を視覚的に合致させることによる使用者のスキルに主に依存している。したがって、本願発明にかかる画像登録の方法は、異常な細胞もしくはがん細胞に関してより正確で再現性のある診断を提供する。これは、例えば、異常やがんの兆候を検知するのが難しいとき、病気の早期の段階において正確な診断を提供することに役立つ。トレーニグ図3のフローチャートの方法の工程303に記載のように、トレーニングセットを任意で開発してもよい。本願発明によれば、トレーニングセットは、その他のものと一緒に、特定の病気もしくは状態に関連したスペクトルデータを含む。トレーニングセットの病気もしくは状態と関連したスペクトルデータは、病理学的試片で通常見られる形態的特徴に基づくスペクトルパターンに関連した典型的な病理学との関連性に基づくものでもよい。該病気もしくは状態は、細胞異常、炎症、感染、前がん病変、がんなどを含むが、これに限定されるわけではない。本願発明に係るトレーニング工程では、病気もしくは状態を含む視覚的画像の領域を特定する工程と、視覚的画像の該領域をスペクトル画像の対応する領域に関連させる工程と、該スペクトルデータと対応する病気もしくは状態の関連を保存する工程とにより開発される。トレーニングセットは、例えば、データベース等の保存場所に保存され、そしてトレーニングセットから得られた診断アルゴリズムを提供するための機械学習アルゴリズムで使用できるようにする。診断アルゴリズムも、将来的な利用のために保存場所に保存されてもよい。例えば、組織切片の視覚的画像は、例えば、HCAにより作成された、対応する無監督のスペクトル画像と登録されていてもよい。そして、使用者により、視覚的画像の特徴的な領域を選択してもよい。この領域は、病気や状態を特定するために使用者により分類および/またはアノテーションされてもよい。登録された無監督のスペクトル画像内に対応する特徴的領域のもとになるスペクトルデータは、病気もしくは状態とともに分類および/またはアノテーションされてもよい。病気もしくは状態と一緒に分類および/またはアノテーションされたスペクトル画像は、ANNなどの監督された解析方法をトレーニングにするのに使われるトレーニングセットを提供する。このような方法は、例えば、Lasch,MilijkovicDupuyにも記載されている。監督されたトレーニング解析方法は、診断用アルゴリズムを提供する。病気および状態の情報は、機器を備えたアルゴリズムもしくは、使用者によりトレーニングされたアルゴリズムまたはこれらの組み合わせを備えたアルゴリズムに基づくものである。例えば、機器を備えたアルゴリズムは、使用者によって向上れてもい。本願発明に係るトレーニングセットの利点は、登録された画像を、再生および再現可能な基準でスペクトルデータを評価するコンサスベースの最良の黄金律標準に対してトレーニングされることにある。したがって、適切な機械による検証とアルゴリズムトレーニングを行った後、本願発明に係る方法は、ふつう、非典型的、軽度の腫瘍形成、重度の腫瘍形成、がんなどの視覚による分類に依存するものよりも、世界的に同じような結果を出す。各細胞の結果は、適切にスケールされた数的インデックスもしくは分類に合致する相対的な確立により現す。したがって、本願発明に係る方法は、種々の生物学的構造および病気の診断に必要な感度および特異性を有している。トレーニングセットの診断的限界は、スペクトルデータが、どれくらい病気もしくは状態と一緒に分類および/またはアノテーションされたかによって限定される。上述のように、このトレーニングセットは、使用者の目的および専門分野によって補われていてもよい。例えば、使用者は、HE染色よりも、一つのもしくはたくさんのIHC染色のほうが好ましいと判断することがあるように、ある染色よりも別の染色を好むこともある。さらに、例えば、わきの下の乳がん転移などの、特定の状態を認識させるためにアルゴリズムをトレーニングすることもある。腺がんvs非腺がんのみを検出し、皮膜、BおよびTリンパ球などのふつうの組織タイプを分類しないというような、ふつうvs異常な組織を示す、またはバイナリ検出を行うためのアルゴリズムをトレーニングすることもある。SHPにより得られた特定の組織の領域もしくは病気の段階は、組織切片のリアルタイム顕微鏡画像の上に重ね合わせたデジタル染色としてもよい。診断スペクトル画像および視覚的画像を登録すると、図3のフローチャートの工程303に示すように、医学的診断を下すのに利用されてもよい。該診断には、細胞異常、炎症、感染、前ガン病変、がん、おおまかな解剖学的特徴などの病気や状態を含んでもよいが、これに限定されるわけではない。本願発明に係る方法では、視覚的画像に登録された不明な病気もしくは症状の生物学的試片のスペクトルデータからのスペクトル画像は、上述のようにトレーニングされた診断用アルゴリズムにインプットされる。診断用アルゴリズムを作成するのに使用したトレーニングセットの類似性にもとづいて、生物学的試片のスペクトルデータは病気もしくは状態と関連付けられる。この病気もしくは症状は、診断として出力されてもよい。例えば、スペクトルデータと視覚的画像は、不明の病気もしくは状態の生物学的試片から得られてもよい。スペクトルデータは、HCAなどの無監督の方法により解析されてもよく、これはその後、無監督のスペクトルデータを作成するために空間参照データと一緒に利用される。この無監督スペクトル画像は、上述のように視覚的画像と登録されてもよい。無監督の方法により解析された該スペクトルデータは、トレーニングされ監督されたアルゴリズムにインプットされる。例えば、上述のトレーニング工程で記載したように、該トレーニングされ監督されたアルゴリズムは、ANNでもよい。トレーニングされ監督されたアルゴリズムからの結果は、トレーニングセットに基づき、病気もしくは状態の分類および/またはアノテーションに対応する一以上のラベリングを含んでいてもよい。ラベリングに基づく診断を抽出するにあたり、ラベリングされたスペクトルデータは、生物学的試片の視覚的画像および/または無監督スペクトル画像に登録されてもよい監督されたスペクトル画像に使用されてもよい。例えば、監督されたスペクトル画像が視覚的画像および/または無監督スペクトル画像にGUIを介して登録されたとき、使用者は、視覚的画像もしくは無監督スペクトル画像内の目的のポイントを選択し、そして監督されたスペクトル画像内のラベリングされたポイントに対応する病気もしくは状態を提供する。もしくは、使用者は、特定の病気もしくは状態の登録画像を検索するようにソフトウェアプログラムに要求し、そしてソフトウェアは、特定の病気もしくは状態のラベリングがされた視覚的、無監督スペクトル、監督されたスペクトル画像のいずれかにある領域をハイライトする。これは、有利には、使用者にリアルタイムの診断を提供することを可能にし、そして、非常に感度の高い分光法的に得られたデータにアクセスする際に、使用者が慣れている視覚的画像で見ることも可能にしている。診断には、病気もしくは状態の有無を示す、ある/ないなどのバイナリ出力を含んでもよい。さらに、診断には、病気もしくは状態に合致する確率、指数Indexもしくは、相対的組成率などの付属的なレポートを含んでもよいが、これに限定されるわけではない。本願発明にかかる方法によれば、病気と必ずしも関係があるわけではない大まかな解剖学的特徴を区別するために組織切片の大まかな構造的特徴をスペクトルパターンから解析してもよい。グローバルデジタル染色globaldigitalstainingGDSとよばれるこのような処理は、監督されたおよび無監督の多変量方法の組み合わせを利用する。GDSは、腺、扁平上皮、内皮、結合組織、骨、脂肪組織などの解剖学的特徴を解析するが、これに限定されるわけではない。GDSでは、異なる患者から得られた特定の病気の多数のサンプルを含むトレーニングデータセットから監督された診断用アルゴリズムが構築されてもよい。患者からの個々の組織切片は、上述のようにスペクトル画像データ入手、得られたデータの前処理、およびHCAなどの無監督アルゴリズムによる解析などを使って解析されてもよい。該HCA画像は、対応する染色組織と登録され、病理学者によりアノテーションされる。図15A~15Cに示すこのアノテーション工程は、組織のタイプもしくは病気の段階および状態の典型的な兆候、もしくは他の所望の特徴に対応するスペクトルを抽出することを可能にする。この結果としての典型的なスペクトル、およびそれに伴うアノテーションされた医学的診断は、その後に、例えばANNなどの、監督されたアルゴリズムをトレーニングするために使用されてもよく、すなわち、認識するためにトレーニングされた特徴を特異的に検知するのに適している。GDS法によれば、サンプルは、典型的な染色もしくは免疫組織化学染色により染色される。病理学者は染色されたサンプルを受け取り、コンピューター画像処理顕微鏡を使って検査して、視覚的画像を調整できるコンピューターからスペクトル画像を得る。病理学者は、サンプル状のどの組織領域を選択してもよく、そして分光法に基づいた診断を受け取る。この診断は、グレースケールの画像もしくは疑似カラー画像を、同じスペクトル診断分類されるすべての領域の輪郭を示す視覚的画像の上に重ね合わせる。図15Aは、HE染色されたリンパ節組織の視覚的な顕微鏡画像である。図15Bは、リンパ節の皮膜と内部などの全体的な解剖学的特徴の区別の典型的な例を示している。図15Bは、図15Aに示す切片のグローバルデジタル染色であり、リンパ節の皮膜と内部の違いを見せいている。対応する視覚的画像と登録されているこれらの全体的な解剖学的な特徴領域は、より繊細な条件での解析をスペクトルパターンデータで行うために選択されてもよい。この次の段階の診断は、診断マーカーデジタル染色DMDSデータベースに基づいていてもよく、これは、例えばSHPの結果に主にもとづいていてもよいし、もしくは免疫組織化学IHCを使って得たスペクトル情報を含んでいてもよい。例えば、上皮細胞の一部を選択し、選択した領域をスキャンするために、より診断的なデータベースを使って、異常および/またはがんの典型的なスペクトルパターンの有無を解析してもよい。この方法の例示は、図15Cに模式的に示されており、SHPの区別能力をフルに使い、典型的な免疫組織化学染色の後でしか得られない、リンパ節の内部の組織的な特徴を詳細にする例えば、がん、リンパ球など。図15Cは、図15Aに示す切片のDMDS画像であり、皮膜、乳がん転移、組織球、活性化Bリンパ球およびTリンパ球などを区別している。GDSよDMDSの間の関係性は、図16に示す模式図内において、濃い青および紫で示される平行な進行により示される。GDSおよびDMDSは、双方ともに、スペクトルデータに基づいているが、IHCデータ等の他の情報を含んでいてもよい。実際の診断は、同一もしくは類似するトレーニングされた診断アルゴリズム、例えばhANN等により行われる。このようなhANNは、まず、組織用に集められたパターンのデータにおいて大きな変量を検知するための大まかな解剖学的特徴用の組織切片濃い青の流れで示されているものを解析する。それに続く、診断要素解析は、紫色の流れで示す、スペクトル情報のサブセットを使ってhANNにより行う。例えば、バイナリフォームの多層アルゴリズムを組込んでもよい。GDSおよびDMDSの両方は、図16に示す全組織データベースおよび診断的組織データベースのように、異なるデータベースのサブセクションを使用してもよく、これによりそれぞれの診断にたどり着き、そしてそれらの結果を染色された画像に適切に画像登録した後、重ね合わせる。本願発明に係る方法の例では、病理学者は、正確な診断を得るために、特定のインプットを提供してもよい。例えば、病理学者は、染色された画像を視覚的にチェックしてもよい。さらに、病理学者は、倍率を変化させるため、もしくはサンプルの視野を変えるなどして選択的な検査をしてもよい。本願発明に係る方法は、生物学的試片を観察し、画像登録を行っている病理学者により行われてもよい。もしくは、登録された画像は、デジタルデータを含んでいるため、電子的にデータを転送してもよく、または該方法は、遠隔操作で行われてもよい。方法は、以下に示す非限定的実施例により示される。実施例2-リンパ節切片図17は、左上四分の一に乳がん転移を有する、1mmx1mmの大きさのわきのしたのリンパ節のHE染色の視覚的画像を示している。図17Bは、乳がん転移のSHPデジタル染色された領域である。例えば、一般的にはミクロ転移の領域を、カーソルをマウスを使って動かして選択することにより、図17Bで赤く示すように、SHPでがんと認識された箇所はハイライトされる。図17Cは、Bリンパ球で占められたSHPによりデジタル染色された領域である。図17Cに示すように、右下部をポイントすることにより、Bリンパ球に占められた領域は淡い青で示される。図17Dは、組織球に占められた領域のSHPによるデジタル染色を矢印で示す。SHPによるデジタル染色は、スペクトルおよび診断を含むトレーニングされ認証された保存データもしくはデータベースに基づいているため、デジタル染色は、図17Bの場合のような転移乳がんなどの診断カテゴリーと直接的に関係する。該システムは、病理学者により補完的もしくは補助的なツールとして、まず利用されてもよいが、診断的解析はSHPにより行われてもよい。付属的なツールとして、例えば、結果をバイナリレポートではなく合致確率で出してもよい。図18は、SHPによる一つの独立したがん細胞およびがん細胞のクラスターを示す。実施例3-肺切片の穿刺吸引によるサンプル肺の疑わしい病変の穿針吸引により作られたホルマリン固定したパラフィン包埋細胞ブロックからサンプル切片を切りだした。細胞ブロックは、病理学的解析により肺の腺がん、小細胞がんSCC、扁平上皮がんと特定された条件に基づき選択した。試片は、ミクロトームを使って切断し、5μm程度の厚さにし、その後、低反射low-eガラスの顕微鏡スライドの上に載せられたKevleyTechnologies,オハイオ、米国合衆国。切片は、標準的なプロトコールによって脱パラフィン化された。分光法のデータ回収に続き、組織切片は、ヘマトキシリンエオシンHE染色を行い、組織病理学者により形態学的な解析を行えるようにした。この検査には、パーキンエルマースペクトラム1/スポットライト400分光光度計APerkinElmerSpectrum1Spotlight400ImagingSpectrmeter株式会社パーキンエルマー、シェルトン、コネチカット州、米国合衆国を使用した。Norton-beerapodizationNayloretal.,J.Opt.Soc.Am.,A24:3644-36482007参照とフーリエ変換の前に、赤外線ミクロスペクトル画像は、1mmx1mmの組織領域から撮られ、半透過性透過/反射モードで、ピクセル解像度6.25μmx6.25μm、スペクトル解像度4cm-1、8インターフェログラムの追加co-additionで行われた。シングルビームスペクトルの比率に対して、好適なバックグラウンドスペクトルがサンプル領域の外で集められた。比率化されたスペクトルは、吸収率にその後変換された。各1mmx1mmの赤外線画像は、160x160、もしくは25600スペクトルを含む。はじめは、生の赤外線ミクロペクトルデータをインポートし、Matlabで書かれたソフトウェアを使って処理したR2009aバージョン、Mathworks,Natck,マサチューセッツ州、米国合衆国。組織が存在しない領域、もしくは弱いシグナルからノイズを示した領域から記録されたすべてのスペクトルを除去するためにスペクトルの品質試験を行った。品質試験を通過したすべてのスペクトルをベースラインオフセットし全スペクトルベクターに渡る最少吸収強度を除く、二次微分に変換しSavitzy-GolayアルゴリズムSavitzkyetal.,Anal.Chem.,36:16271964参照、13smoothpoints、1350cm-1~900cm-1のスペクトル領域において記録された強度数値のみを含むように切り、そして最終的にベクタを標準化する。処理されたデータは、ソフトウェアへインポートされ、スペクトル類似性を調べるために、ユークリッド距離を使いHCA行い、Wardアルゴリズムを使ってクラスタリングを行ったWard,JAm.Stat.Assoc.,58:2361963参照。その後、ピクセルクラスター画像を示す疑似カラークラスター画像は、サンプルから撮られたHE画像と直接に組み立てられ、比較された。異なるクラスター構造を示す2~15クラスターのHCA画像は、計算されたHCAデンドログラムを異なるレベルで切って組立てた。これらのクラスター画像は、自身が作成したHE染色組織の形態的解析を最もよく再現しているクラスター構造を特定する、病理学者に提供される。下にあるベースラインのシフトに汚染されている赤外線スペクトル、信頼できないシグナル強度の変化、ピーク位置のシフト、もしくはランベルトベールの法則に従わないもしくはそれに起因しない一般的な特徴は、記録されたスペクトルに対するミー散乱および反射影響をEMSCの部分空間モデルバージョンを使用して補正したB.Bird,M.MilijkovicandM.diem,TwostepresonantMiescatteringcorrectionofinfraredmicro-spectraldata:humanlymphnodetissue,J.Biophotonics,38-9597-6082010参照。はじめに、各がんタイプにつき記録された1000スペクトルを、図19A~19Fに記載する赤外線画像からの個別のデータにプールされた。そして、これらのデータに関しては、図19Aおよび図19Bに示すように、散乱影響が最少であるスペクトルを検索し、ノイズに対するシグナルを増加させるために各がんタイプの平均値を計算し、そして各細胞タイプのKK変換を計算した。図19Aは、肺腺がん、小細胞がん、扁平上皮がんから得られた細胞の記録されたスペクトルを有する生のスペクトルデータを示す。図19Bは、それぞれ、肺腺ガン、小細胞がん、扁平上皮がんからの細胞の記録されたスペクトルを有する補正スペクトルデータを示す。図19Cは、肺腺がん、小細胞がん、扁平上皮ガンの標準的なスペクトルを示す。ミー散乱影響の部分空間モデルは、ファンデハルスト予測式Brussardetal.,Rev.Mod.Phys.,34:5071962参照を使って核球径範囲6μm~40μm、屈折率範囲1.1~1.5を示す340のミー散乱曲線を計算して構築した。これらの散乱曲線に含まれるばらつきvarianceのうち95以上を示すはじめの10主成分を、その後、各がんタイプのKK変換に加えて、データの一工程EMSC補正の干渉として使用した。EMSC計算は、1000スペクトルにつきおおよそ1秒かかった。図19Dは、図19Cのスペクトルから計算されたKK変換スペクトルを示す。図19Eは、EMSC補正の前のマルチクラスデータのPCAスコアプロットを示す。図19Fは、EMSC補正後のマルチクラスデータのPCAスコアプロットを示す。該解析は、1800cm-1~900cm-1のスペクトル領域内の標準化されたベクタに対して行った。図20Aは、それぞれ、肺腺がん、小細胞がん、扁平上皮がんの吸収スペクトルの平均値を示す。これらは、各細胞タイプにつき、1000の散乱補正細胞スペクトルから計算された。図20Bは、図20Aに示す吸収スペクトルの二次微分スペクトルを示す。一般的には、腺がんと扁平上皮がんは、スペクトルの低波数領域において、似たようなスペクトルプロファイルを有する。しかしながら、扁平上皮がんは、アミドIバンドを実質的に低波数領域で示し、これは口内の扁平上皮がんから記録されたスペクトルデータの観察から得られるPapamarkakisetal.,2010,Lab.Invest.,90:589-598。小細胞がんは、わずかに高波数にシフトする、非常に強い対称および反対称リン酸バンドを示しており、これは、観察されたスペクトルにリン脂質が影響していることを示唆している。サンプル領域のほとんどが、血液と非診断物質からなっているため、データは、診断物質のみを含むように、さらに散乱影響を補正するために前処理された。さらには、HCAを使い、バイナリマスクを作成し、最終的にデータを分類した。この結果は、図21A~21Cに示す。図21Aは、腺がん、小細胞がん、扁平上皮がんをそれぞれ含む1mmx1mmの大きさの組織のRE顕微鏡画像を4スティッチ4stichしたものである。図21Bは、図21Aの組織領域から記録された生の4スティッチ赤外線画像の1350cm-1~900cm-1スペクトル領域を急減RCA解析rapidreduceRCAanalysisを行うことにより構築したバイナリマスク画像である。診断的細胞物質および血液細胞の領域を示す。図21Cは、診断的細胞物質から記録された散乱補正スペクトルデータのRCA画像の6クラスターである。1800cm-1~900cm-1スペクトル領域に対して解析が行われた。扁平上皮がん、腺がん、小細胞がん、および繊維形成性組織の反応の領域を示す。もしくは、これらの処理は、ANNなどの監督されたアルゴリズムで代用してもよい。上述の実施例で示された結果は、生のスペクトルデータの解析は、SCCと非小細胞がんNSCCの区別ができることを示している。しかしながら、NSCCの二つのサブタイプは、生の計測されたスペクトルを、散乱影響に対して補正すると、本願発明にかかる方法によれば腺がんおよび扁平上皮がんをはっきりとわけることができる。したがって、これらの実施例から、このスペクトル画像法は、肺がんの主な3つのタイプを特定し、正しく分類するのに使用できる強い証拠を提供する。図22は、本願発明に係る方法と一緒に使用される例示的なコンピューターシステム100の様々な特徴を示しているが、これに限定されるわけではない。図22に示すように、コンピューターシステム100は、例えばパーソナルコンピューターPC、マイクロコンピューター、メインフレームコンピューター、電話器、パーソナルデジタルアシスタントPDA、もしくはプロセッサーおよび入力可能な機器などの端末102を介して、要求者101が使用してもよい。サーバーモジュールは、例えば、PC、ミニコンピューター、メインフレームコンピューター、マイクロコンピューター、もしくは保存データにアクセスできるもしくはデータの処理機能と保存機能とを有する他の機器を、含む。サバ―モジュール106は、例えば、診断に使われる病気のデータを保存する保存場所にアクセスできる。例えばインターネット110などのネットワークを経由して、診断に関連する情報を解析者101およびサーバーモジュール106の間で送信してもよい。本願発明は、ハードウェア、ソフトウェア、もしくはそれらの組み合わせと一緒に実施でき、一以上のコンピューターもしくは他の処理システムで実施してもよい。一態様としては、本願発明は、ここに記載の機能を実行できる一以上のコンピューターシステムに使用できる。図23には、このようなコンピューターシステム200を記載している。コンピューターシステム200は、例えば、プロセッサー204などの一以上のプロセッサーを有する。プロセッサー204は、コミュニケーションインフラストラクチャ206と繋がっている例えば、通信バス、クロスオーバーバー、もしくはネットワークなど。種々のソフトウェアについては、この例示的コンピューターシステムとして記載する。この記載を読めば、当業者であれば、他のコンピューターシステムおよび/または構造を使って本願発明をどのように実施するかは明白である。コンピューターシステム200は、グラフィック、テキスト、および他のデータをディスプレイユニット230に表示するためにコミュニケーションインフラストラクチャ206もしくはここに図示しないフレームバッファからから送るディスプレイインターフェース202を含むことができる。コンピューターシステム200は、メインメモリ208、好ましくはランダムアクセスメモリRAM、を含んでいてもよく、さらに二次メモリ210を含んでいてもよい。二次メモリ210は、例えば、フレキシブルディスク、磁性テープドライブ、および光学ディスクドライブ等のハードディスクドライブ212および/またはリムーバブルドライブ214を含んでもよい。リムーバブルディスク214は、公知のように、リムーバブルストレージユニット218から読み込むおよび/または書き込むことができる。リムーバブルストレージユニット218は、フレキシブルディスク、磁性テープ、光学ディスクなどに代表され、これはリムーバブルドライブ214から読み取られ、また書き込まれる。リムーバブルストレージユニット218は、コンピューターソフトウェアおよび/またはデータが保存されるコンピューター使用可能な保管媒体を含む。別の例としては、二次メモリ210は、コンピュータープログラムもしくは他の指示をコンピューターシステム200に与える、類似した他の機器を含んでいてもよい。このような機器として、例えば、リムーバブルストレージユニット222およびインターフェース220を含んでもよい。このような例として、プログラムカートリッジおよびカートリッジインターフェースたとえば、ビデオゲーム機器などにあるを含んでもよく、リムーバブルメモリーチップ例えば、消去可でプログラム可能な読み取り専用メモリEPROM、もしくはプログラム可能で読み取り専用メモリPROMなどおよび関連するソケット、そしてリムーバブルストレージユニット220からコンピューターシステム200にソフトウェアとデータを転送できる他のリムーバブルストレージユニット222およびインターフェース220を含んでもよい。コンピューターシステム200は、コミュニケーションインターフェース224も含んでよい。コミュニケーションインターフェース224は、ソフトウェアとデータをコンピューターシステムと外部機器の間で送信できるようにする。コミュニケーションインターフェースの例示として、モデム、ネットワークインターフェース例えば、アースネットカード、コミュニケーションポート、パーソナルコンピューターメモリカード国際協会PCMCIAスロットおよびカードなどを含んでもよい。コミュニケーションインターフェース224を介して送信されたソフトウェアおよびデータは、信号228の形態であり、これは、コミュニケーションインターフェース224で受信することができる電子的、電磁性的、光学的、もしくは他の信号である。これらの信号228は、コミュニケーションパス例えば、チャンネル226を介してコミュニケーションインターフェース224に提供される。このパス226は、信号228を運び、ワイヤーもしくはケーブル、光ファイバー、電話線、携帯リンク、ラジオ周波数RF、および/または他のチャンネルにより実行される。ここでは、コンピュータープログラム媒体およびコンピューター使用可能媒体は、通常は、リムーバブルストレージドライブ214、ハードディスクドライブ212にインストールされているハードディスク、およびシグナル228を指す媒体として使われている。これらのコンピュータープログラムプロダクトは、コンピューターシステム200にソフトウェアを提供する。本願発明は、このようなコンピュータープログラムのプロダクトにも使われる。コンピュータープログラムコンピューター制御ロジックともいうは、メインメモリ218および/または二次メモリ210に保存される。コンピュータープログラムは、コミュニケーションインターフェース224を介して受け取ってもよい。このようなコンピュータープログラムを実行すると、ここに記載したように、本願発明に係る特徴をコンピューターシステム200で行うことを可能にする。特に、該コンピュータープログラムを実行すると、プロセッサー204でこのような特徴を行うことを可能にする。したがって、コンピュータープログラムは、コンピューターシステム200の制御を表す。ソフトウェアを使って本願発明を実施する変更例として、ソフトウェアをコンピュータープログラムプロダクトに保存し、そしてリムーバブルストレージドライブ214、ハードドライブ212もしくはコミュニケーションインターフェース224を使って、コンピューターシステム200に入れてもよい。該制御ロジックソフトウェアをプロセッサー204で実行すると、プロセッサー204は、ここに記載した機能を行う。他の変更例としては、例えば、特定用途向け集積回路ASICなどのハードウェア部品を使うハードウェアに主に本願発明を使ってもよい。ハードウェア機器に本願発明の機能を行うようにするのは、当業者であればわかる。さらなる他の変更例として、本願発明は、ハードウェアおよびソフトウェアの両方を組み合わせて使われる。"