穿通枝血管の潅流を評価する方法であって、血流中へのICGボーラスの適用に続く組織からの蛍光応答を検出するステップと、所定時間に亘って前記蛍光応答の時間的な画像シーケンスを取得するステップと、前記画像におけるピクセル値に関する、時間積算された輝度、又は輝度の時間微分を生み出すために、前記画像シーケンスを処理するステップと、前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、カラー画像又は白黒画像として表示するステップと、を備えることを特徴とする方法。前記画像シーケンスは、各ピクセルの時間積算された輝度値をICGボーラス注入後の経過時間で割ることにより、処理されることを特徴とする請求項1に記載の方法。前記画像シーケンスは、ICGボーラス注入後、各ピクセルの時間積算された蛍光輝度がピーク値に到達するまでの経過時間を判定することにより、処理されることを特徴とする請求項1に記載の方法。前記画像シーケンスは、各ピクセルの蛍光輝度のピーク値を判定することにより、処理されることを特徴とする請求項1に記載の方法。前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分に対して、コントラスト変換関数を適用するステップを更に備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。前記コントラスト変換関数は、前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分をオーバレイ画像に変換する線形関数又は非線形関数を表し、前記オーバレイ画像は異なる潅流特徴を異なる色で表すことを特徴とする請求項5に記載の方法。前記コントラスト変換関数は、異なる傾斜の領域を持つ非線形関数であり、前記異なる傾斜、及び、前記異なる傾斜間の変化は、血管の潅流を評価する手順の間に調整されることを特徴とする請求項5に記載の方法。実質的に潅流していない組織の背景輝度を表す0マーカー、及び良く潅流している組織の輝度を表す100マーカーを前記オーバレイ画像の中に表示するステップを更に備えることを特徴とする請求項6に記載の方法。前記0マーカーは、前記実質的に潅流していない組織の上に配置された非蛍光オブジェクトに関連することを特徴とする請求項8に記載の方法。前記0マーカーは、組織に前記ICGボーラスが到達する前の当該組織からの蛍光応答から導出されることを特徴とする請求項8に記載の方法。前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分の数字で表した値を前記オーバレイ画像の中に表示するステップを更に備えることを特徴とする請求項7に記載の方法。前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、前記0マーカーと前記100マーカーとの間の範囲に正規化するステップと、前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分の正規化されて数字で表した値を前記オーバレイ画像の中に表示するステップと、を更に備えることを特徴とする請求項8に記載の方法。前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分の正規化されて数字で表した値は、解剖学的特徴に関する異なる画像領域それぞれについて算出されることを特徴とする請求項8に記載の方法。前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分の正規化されて数字で表した値は、全ピクセルについて前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を算出するステップと、前記画像中の所定領域に亘って前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を平均化するステップと、前記平均化された前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、画像全体における前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分の最大値に対して正規化するステップと、前記正規化され平均化された前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、前記コントラスト変換関数の最大値を用いてスケーリングするステップと、により算出されることを特徴とする請求項9に記載の方法。穿通枝血管の潅流を評価する方法であって、血流中へのICGボーラスの適用に続く組織からの蛍光応答を検出するステップと、所定時間に亘って前記蛍光応答の時間的な画像シーケンスを取得するステップと、前記画像におけるピクセル値に関する、時間積算された輝度、又は輝度の時間微分を生み出すために、前記画像シーケンスを処理するステップと、前記穿通枝血管に皮弁とは異なる天然組織に関連する第1の参照ラベル、及び、所定の潅流を達成している組織に関連する第2の参照ラベルを特定するステップと、少なくとも1つの追加ラベルを、前記第1の参照ラベル及び前記第2の参照ラベルによって確立される範囲に正規化するステップと、前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、カラー画像又は白黒画像として表示するステップと、前記第1の参照ラベル、前記第2の参照ラベル、及び前記少なくとも1つの追加ラベルを前記画像の上に表示するステップと、を備えることを特徴とする方法。穿通枝血管の潅流を評価する装置であって、血流中へのICGボーラスの適用に続く組織からの蛍光応答を検出する手段と、所定時間に亘って前記蛍光応答の時間的な画像シーケンスを取得する手段と、前記画像におけるピクセル値に関する、時間積算された輝度、又は輝度の時間微分を生み出すために、前記画像シーケンスを処理する手段と、前記時間積算された輝度、又は前記輝度の時間微分を、カラー画像又は白黒画像として表示する手段と、を備えることを特徴とする装置。本発明は、何らかの切開が行われる前の非侵襲性の方法によって穿通枝皮弁の穿通枝血管の位置を手術前に判断することに関する。図1は、ICG蛍光造影による、手術における、特に手術前における、非侵襲性の、皮膚を通る、組織潅流の決定の、適用のためのデバイスを概略的に示す。例えば、780-800nm付近のピーク放射を持つ1以上のダイオードレーザー又はLEDのような、ICG中の蛍光を励起するための赤外光源が、ハウジング1の内部に配置される。蛍光信号は、適切な近赤外感度を持つCCDカメラ2によって検出される。そのようなカメラは、幾つかのベンダー日立、浜松、などから市場で入手可能である。CCDカメラ2は、ビューファインダ8を持っていてもよいが、画像は、手術中に、外部モニターにおいて見ることもできる。外部モニターは、電子画像処理及び評価システム11の一部であってもよい。光ビーム3は、拡散ビームであっても走査ビームであってもよいが、ハウジング1から現れ、関心領域即ち、適切な穿通枝血管を持つ皮弁が見つかると期待される領域を照明する。関心領域は10cm×10cm程度であってもよいが、手術上の要件、及び、利用可能な照明強度及びカメラ感度に基づいて変化してもよい。フィルタ6は、典型的には、カメラレンズ7の前に配置され、励起光がカメラセンサーに到達するのをブロックする一方で、蛍光が通過することは許す。フィルタ6は、NIR長波長通過フィルタカットフィルタであってもよく、これは、約815nmよりも長い波長に対してのみ透過的であるか、或いは、好ましくは、830nmから845nmの間のピーク波長において伝達し、約10nmから25nmの間の半値全幅FWHM伝達窓即ち、励起波長帯の外を持つ帯域通過フィルタであってもよい。カメラ2はまた、蛍光画像とカラー画像との間のリアルタイムの相関を可能にする、関心領域のカラー画像を取得するように設計されていてもよい。本発明の文脈において、図1に示されるデバイスは、手術に先立って穿通枝結果を特定する/位置確認するために使用される。これは、再建中に使用する最良の皮弁又は皮弁ゾーンを外科医が選択することを支援するであろう。他の手術後の適用において、このデバイスは、下記のことに使用可能である。吻合開存性、及び、動脈及び静脈の血流を検証すること。これは、潜在的に結果を改善し、皮弁不全を減らす。皮弁不全は、乏しい動脈血流及び不適切な潅流、並びに鬱血をもたらす乏しい静脈還流量の結果として起こり得るものである。完全な組織潅流を視覚化して確認すること皮弁全体及び天然組織に対する微小血管潅流は、皮弁が生き残る上で極めて重要であるので。本発明によれば、穿通枝の位置は、画像処理及び提示技術によって視覚化され、候補の穿通枝の中からの簡単で客観的な視覚的区別が可能になる。ICGが注入され、ICGの蛍光潅流及び流失の全体サイクルが造影デバイスによってキャプチャされる。画像取得後、画像群のシーケンス全体、又は何らかの時間的サブレンジが、外科医が選択可能な画像処理アルゴリズムによって処理される。蛍光測定の処理結果は、例えば、疑似カラー画像又は等高線図として視覚化可能であり、適用されるアルゴリズムメトリックに従う高速な視覚的評価が可能になる。例えば、各ピクセルの蛍光輝度は、青涼しい場所、即ち、低い蛍光の輝度又は速度から赤熱い場所、即ち、高い蛍光の輝度又は速度まで変化するスペクトルカラーとしてレンダリング可能である。他のスペクトル関連付けが容易に適用可能である。出力は、元の解剖学的画像の上に半透明のオーバレイとして提示可能である。これにより、熱い場所を下の解剖図に視覚的に関連付けることが可能になる。熱い場所の意味は、採用されるアルゴリズム例えば、積算される輝度、重み付けされた又はされない、増加又は流失の速度に応じて変化する。ユーザには、熱い色から涼しい色までのマッピングに関するインタラクティブな制御が与えられ、これをリアルタイムで変化させて、各アルゴリズムの出力メトリックのダイナミックレンジの、より密な又はより粗なサブレンジを探索することができる。カラーウインドウが拡げられると、最も熱い領域が最初にハイライトされ、続いて、より涼しい領域がハイライトされる。この種の調整は、取得したピクセルと表示画像中のピクセルとの間の明度又はコントラストに関するマッピングを変化させることにより実行可能である。そのようなマッピング機能は、標準的な造影プログラムの中に含めることができる。現在採用されているメトリックに基づくこのウインドウ化プロセスは、穿通枝を区別することを助け、認識力を向上させ、適用されるICGの動きに関する外科医の理解を向上させる。本発明はまた、患者の皮膚上の2つの異なる場所からの2つのシーケンスに関する同時の表示及び評価をサポートする。これにより、造影システムの視野よりも距離が大きく離れた候補皮弁の比較が可能になる。図2は、適切な穿通枝血管が識別されることになる患者の皮膚領域の画像を示す。各ピクセルは、画像シーケンスの露光時間に亘る蛍光輝度の時間積分を表す。このモードは、典型的には、画像処理において積算モードと呼ばれ、多くの画像プロセッサが、標準機能としてこのモードを提供している。実際問題として、画像シーケンスの各フレームの間に取得されたピクセル輝度CCDにおける集積電荷は、例えば画像プロセッサにおいてピクセル単位で加算され、フレーム数で除算され、その後、合計値が固定ダイナミックレンジ例えば、1から2558ビットに正規化され得る。概念としては、画像中のより明るいピクセルは、事前設定された時間に亘ってICGを搬送する血液がより多量に注がれた皮膚領域を表す。図2において、穿通枝血管24は、最高の積算蛍光輝度を表し、他の穿通枝血管は、26として示されるより弱い蛍光輝度を表す。なお、画像の透明度は、スクリーン右上においてICG蛍光画像の透明カラーオーバレイを通って医師のマーカー22が見えるように設定されている。図3は、時間をかけて積算された同じ皮膚領域のICG蛍光画像を示し、ピクセル値は経過時間に反比例して重み付けされている。この画像処理アルゴリズムは、先に説明した積算に似ているが、各ピクセルの測定輝度を直接加算する代わりに、測定輝度値が、加算される前に最初に、ICG蛍光の観察開始からの経過時間によって除算される。このようにして、先の蛍光信号には、後で取得された蛍光信号よりも、大きな重要度が与えられる。最も熱いピクセルは、画像フレームのシーケンスにおいて、ICGボーラスが遅い時刻に到達した他のピクセルよりも早くに蛍光を発したピクセルである。図2と同様、同じ穿通枝血管34が識別され、他の血管36はほとんど識別不可能である。図4は、やはり同じ皮膚領域のICG蛍光画像を示し、この画像においては、ピクセル値は蛍光輝度の増加速度によって決定されている。この画像処理アルゴリズムでは、画像中の各ピクセルについて、ピクセル輝度対経過時間の傾きが計算される。例えば、各ピクセルには、割り当てられた最適輝度値ベースラインと割り当てられた最高輝度値或いは、他の比較的高い輝度値とがあってもよい。各ピクセルについて、ピクセル輝度がベースラインを交差した時刻と、ピクセル輝度が高輝度値を交差した時刻とが記録される。この情報から、画像処理アルゴリズムは、画像中の各ピクセルについて増加速度を計算し、より熱いピクセルはより大きな傾きを持つ即ち、より熱いピクセルは、より涼しいピクセルよりも速く高輝度値に到達する。画像処理アルゴリズムのこの実施形態は、それゆえ、ICGボーラスが穿通枝血管に到達するスピードをハイライトする。図4においては透明性が消されているので、外科医の道具は画像中に見えない。以前に識別された穿通枝血管ここでは参照シンボル44を用いて示されているが、ずっとはっきりと示されている。血管46以前に26及び36として示した及び他の血管48も同様である。図5は、同じ皮膚領域のICG蛍光画像を示し、ピクセル値は最大蛍光になるまでの経過時間によって決定されている。変化の時間速度を表示する図4とは違い、図5の画像処理アルゴリズムは、ピクセルが最高輝度に到達した時刻を示し、より熱いピクセルは、より涼しいピクセルよりも早くに各ピクセルのピーク蛍光輝度に到達している。このアルゴリズムは、それゆえ、画像の各領域を、穿通枝が各個のピーク輝度に到達した順序でハイライトする。この画像において、以前に識別された穿通枝血管24、34、44は、再び、明確に識別可能であり、図4の血管46及び48に対応する血管56及び58も同様である。図6は、同じ皮膚領域のICG蛍光画像を示し、ピクセル値は各ピクセルにおけるピーク蛍光値によって決定されている。より高い熱い蛍光輝度値64は、より高いICG濃度を示し得るものであり、これは即ち、励起光/蛍光応答の吸収を減らす皮膚表面により近い位置にある穿通枝血管によって引き起こされ得るものである。図4及び図5においては明確に見ることのできた血管66、68は、ほとんど背景と区別できない。例えば図2乃至図6に示した画像は、線形コントラスト変換関数を用いてレンダリングされている。線形コントラスト変換関数は、上述の各種のアルゴリズムを用いて処理されたピクセル値を表示されるピクセル輝度に対して1対1にマッピングすることを提供する。一方、画像は、画像中の視覚的差異を強めるために、可変コントラスト変換関数を用いて等高線図又は疑似カラーオーバレイとしてレンダリングすることも可能である。加えて、ラベルがオーバレイ画像の中に配置されてもよく、これ以降はACR蓄積された又は時間積算された輝度比率ラベルと呼び、人体の2以上の領域間の定量的比較を容易にする。可変コントラスト変換関数のダイナミックレンジ及び傾斜が変更されると、画像中のピクセル値の絶対値が変化するため、ACRラベルにより、ユーザは、何らかの選択されたオーバレイ技術例えば、蓄積された/時間積算された輝度等によって測定された様々な画像領域中の相対的潅流を比較することができる。以下のアプローチは、ACRラベル値を計算するために使用される。明確化のため、オーバレイ技術として蓄積された輝度が選択されたものとするが、任意の利用可能なオーバレイ技術を用いて同じアプローチを使用可能である。1時間ウインドウに亘って、画像シーケンス中の全画像の全ピクセルの蓄積輝度が計算される。2選択されたラベル領域例えば、5x5ピクセルの正方形マトリクスに亘って蓄積輝度が平均化される。3平均輝度が、画像全体における蓄積輝度の最大値に対して正規化される。4正規化された平均輝度がスケーリングされ、変換関数の最大値が100を表す。このアプローチに従うことで、変換関数の傾斜が変更されたとしても、2つの異なるACRラベルの相対的比率は変化しないままである。図7及び図8は、2つの異なるコントラスト関数について、上述のアルゴリズムのうちの1つを用いて処理された画像シーケンスからの蛍光画像グレースケール画像の上部と、シーケンスからの蓄積輝度をカラーで低い値のための青から高い値のための赤までレンダリングする疑似カラーオーバレイ画像とを示す。図7におけるピクセル値は、第1のコントラスト変換関数を用いて処理され、それぞれ52輝度と72輝度を持つ2つの領域を与え、2つのラベル領域間の比率である52/72=.72に対応する。図8における第2のオーバレイ画像は、異なるコントラスト変換関数を用いて処理された同じピクセル値を示し、2つの領域の輝度は今回はそれぞれ99及び71とラベル付けされている。しかしながら、相対的比率は、71/99=0.72であって、本質的には変化しないままである。ユーザは、変換関数を変更して、コントロール領域が100とラベル付けされ、他の全ての領域がコントロール領域と比較可能なようにすることができる。図9は、オーバレイが透明であることを示しており、蓄積輝度ピクセルは、変換関数ランプの底が水平ピクセル値軸を横切る点よりも小さい値を持っている。更に、これは、この例において、画像領域の12下のウインドウの右下におけるカバレージナンバーが、最大蓄積輝度の52よりも大きな蓄積輝度を持っているということを示している。この例示は、52等高線によって囲まれる幾つかの領域を示している。前述のアプローチにおいて、ユーザは、様々な組織ゾーンの相対的な潅流を比較するために、画像上にラベルを配置することができる。これらのラベルは、ラベル下の小さな領域における蓄積輝度を、注目のカラーマップ範囲の上端のゾーンにある蓄積輝度に対して、正規化することになる。カラーマッピング範囲がシフトすると個々のラベルの値は変化し得るが、ラベル相互の比率は一定のままである。実用試験により、結果をより良く定量化すると共に大量の領域間のより一貫した比較を可能にするためには、前述の方法に対する変更が望ましいであろうということが示された。●臨床医は一般的に、問題の組織の潅流と、よく流れている良好な組織の潅流との、一貫的な比較を行うことを望む。上述した元の技術を用いてこれを行う1つの方法は、よく流れている組織のラベルが100に達するまでカラーマッピング範囲をマニュアルで調整するという面倒なプロセスを経ることである。ここ時点で、このラベルは、良好な組織のリファレンスとして使用可能である。●臨床医は一般的に、良好な組織に比べて何パーセントかの相対的な蓄積輝度を示す組織が、壊死してしまうか否かを識別することを望む。カメラの本来的なノイズ、照明及び表面反射率の変化し得る状態、及び患者の残留ICGの存在により、比率が一貫していることを保証することが困難になる。●カラーマッピングが変化してもラベルの比率は一定に保たれるが、臨床医は、プロセスにおいてラベル値自体が変化することが混乱を生じると考える。1つの修正アプローチでは、マニュアル操作において明示的に、又は、以下に説明する自動計算を通じて暗黙的に、2つの参照ラベルが画像上に配置される。ラベルには、背景又は0マーカー、及び、参照又は100マーカー、と示される。蓄積輝度マトリクス上に配置されるあらゆる追加のラベルは、これらのマーカーによって確立された範囲に正規化される。理想的には、0マーカーは、移植皮弁の外の生来の組織上に配置されることになる。このマーカーの下の小さな領域における蓄積輝度は、カメラの背景ノイズ、そして場合によっては以前の撮影からの患者の何らかの残留ICGからの信号と組み合わされたもの、の結果である背景輝度を示す。臨床上の判断を用いて、オペレータは、よく流れている良好な組織として臨床医が識別した組織の上に100マーカーを配置する。これにより、良好な組織のリファレンスが確立する。この時点で、2つのマーカーは、皮弁上の潅流の領域に関する直接的な正規化された定量的比較をサポートする。ラベル値は、以下の式を用いて算出される。L=100Alabel-A0/A100-A0ここで、●Alabelは、ラベルの下の領域における蓄積輝度を表す。●A0は、0マーカーの下の領域における背景の蓄積輝度を表す。●A100は、100マーカーの下の領域における参照の蓄積輝度を表す。この時点で、全ての既存及び新規の配置されたラベル値は、0マーカーと100マーカーとの間の範囲に正規化される。ラベル値は、100を超えることもでき、今度は、視覚化向上のためにカラーマッピング範囲がシフトされても変化しない。図10A及び図10Bは、この技術の例示的な実施形態を示す。図10Aは、潅流領域の蛍光画像であり、図2乃至図6を参照して上述したものと同様である。図10Bは、カラーオーバレイの白黒表現であり、マーカー値即ちラベル値は、式L=100Alabel-A0/A100-A0を用いて算出される。0マーカーが、0を取り囲む円によって左上隅に示され、100マーカーが、100を取り囲む円によって右上隅に示される。組織の全領域が何らかの潅流を示すので、0マーカーは、視野内の止血鉗子の上に配置されている。以下のものは、0マーカー即ち蓄積背景輝度の値を導出するための追加的/代替オプションである。●独立した0マーカーが明示的には配置されない場合、0マーカーの値は、ICGボーラスの到着に先立って取得された最初のフレーム中にある蓄積輝度を平均することにより、導出可能である。そして、平均の蓄積輝度は、最初のフレームの値にシーケンス中のフレーム数を乗じることにより、計算される。●或いは、独立した0マーカーが存在しない場合、0マーカーの値は、どのピクセルが組織を表すかを最初に自動的に判定し、次いで、これらの組織ピクセルについてのみ平均背景輝度を算出するために最初のフレームを試験することにより、導出可能である。変化するピクセルは、ICGを伴う血液を受けるものである。これらの組織ピクセルの位置を確認するために、ソフトウェアは、事前決定された閾値を超えて輝度が変化するピクセルの位置を確認する。変化しないピクセルは、無視される。●既知の近赤外反射率を持つ物理的な参照基準又はパッチを視野の中に配置してもよい。これらの物理的なパッチの幾つかは、可視スペクトルにおいて既知の反射率を持つ様々な皮膚トーンをシミュレートするために提供されることになる。そして、0マーカーは、ICGを帯びた血液が流れていない組織の下の蓄積輝度を近似するために、これらのマーカーの上に明示的に配置され得る。これにより、手術室の様々な照明条件に対する正規化が可能になる。要約すると、ラベルは、既知の良好な組織に存在する潅流に対して様々な潅流区域を比較することを容易にするために使用可能である。今では、ラベルは、残留ICGの効果、カメラノイズ、及び他のNIR拡散効果に対して正確である。説明した実施形態は、近赤外スペクトル範囲の励起に従ってICGが皮膚を通って放射した蛍光信号を検出する。しかしながら、当業者は、組織が光を透過させるスペクトル範囲において励起可能であり蛍光を放射可能な他の染料も使用可能であるということを理解するであろう。本発明は、動脈血流即ち、穿通枝血管に対する血液供給の例を参照して説明されてきたが、本方法は、ピーク輝度からベースラインへと低下する変化の速度を定量化して表示することにより、静脈鬱血に起因するグラフト不全を検出することもできる。これは、潅流領域における静脈還流量をハイライトすることになる。本発明は、様々な修正及び代替形態を受け入れ可能であるが、その特定の例が図面において示されてきており、本明細書において詳細に説明されている。しかしながら、理解すべきこととして、本発明は、開示した特定の形態又は方法には限定されず、反対に、本発明は、添付の請求項の精神及び範囲の中にある全ての修正物、均等物、及び代替物をカバーすることが意図されている。