JP6830454B2 - 血流及び灌流の画像化及び定量化を行うマルチスペクトルレーザ画像化（ｍｓｌｉ）方法及びシステム - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、参照によってその全開示内容が説明されているかのように本明細書に組み込まれている、２０１５年３月２０日に出願された米国特許仮出願第６２／１３６，０１０号、発明の名称「血流及び灌流の画像化及び定量化を行うマルチスペクトルレーザ画像化（ＭＳＬＩ）方法及びシステム（Ｍｕｌｔｉ−Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ （ＭＳＬＩ） Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｂｌｏｏｄ Ｆｌｏｗ ａｎｄ Ｐｅｒｆｕｓｉｏｎ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）」の利益及び優先権を主張するものである。

著作権留保
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本発明概念は、全般的には、血流及び灌流の定量化に関し、特に、レーザスペックル画像化、レーザドップラ画像化などの、マルチスペクトル機能を有する画像化技術を用いる、組織／器官内の血流速度及び血流量の分布の観点からの血流及び灌流の定量化に関する。

血流及び灌流の画像化技術の測定結果は、典型的には、臨床状況での対象組織／器官の動きアーチファクトによって乱される。この動きは、非常に小さい場合（即ち、収縮期及び拡張期の血圧レベルに起因する細動脈の拍動）、中間の大きさの場合（即ち、小腸又は大腸の通常の蠕動）、又は非常に大きい場合（即ち、心周期の間の心臓の動き）がある。この動きは、画像化された組織に固有の場合（即ち、上述の各例）、又は外因性である場合（即ち、換気中の肺の動きの結果としての心臓の動き）がある。従って、血流及び灌流の正確な定量化が望ましい多くの臨床状況では、画像化対象を静止状態に保つことが困難であり、臨床状況によっては不可能ですらある。例えば、拍動している心臓の冠動脈及び心筋の灌流を定量化する為に血流速度及び血流量の分布を画像化することなどである。残念なことに、従来のレーザベースの灌流技術のほとんどが、対象の組織／器官が静止していることを前提としている為に、拍動している心臓のように対象が動いている場合の血流の速さ又は速度の臨床測定に無視できない不正確さ又は誤差が入り込むか、或いは、単純に、対象が動いていても動いていなくても臨床状況において非常に必要とされる、血流量分布の観点からの灌流の定量化に関して何も情報を提供しない。

動物や人間の組織／器官は、光の波長が異なれば、その光に対する反応も異なる。一般に、紫外（ＵＶ）から近赤外（ＮＩＲ）までのスペクトル領域では、波長が短い光は組織の表面層にのみ浸透することが可能であり、一方、波長が長い光は表面層及び表面下層の両方に浸透することが可能である。組織や器官の表面を観察する場合には、波長が、例えば、５５０ｎｍ未満であるＵＶ光及び可視光が、医学における詳細な解剖学的可視化に最適である。しかしながら、ＮＩＲ光と異なり、ＵＶ光又は可視光による画像化では、通常、表面下層の組織／器官の生理学的特徴を明らかにすることが元来可能ではなく、それは、理由の一部として、組織／器官に浸透しない為である。そこで、可視化及び定量化の方法の改良が望まれる。

本発明は、背景技術の課題を解決するためのものである。

本発明概念の幾つかの実施形態はマルチスペクトル画像化システムを提供し、このシステムは、第１の波長を有し、試料を画像化するように構成された第１の光源と、第１の光源とは別の第２の光源であって、第１の波長と異なる第２の波長を有し、試料を画像化するように構成された第２の光源と、試料から、第１及び第２の光源に関連付けられた情報（例えば、散乱光）を受け取るように構成されたカメラであって、第１の波長は、試料の表面で反射してカメラに入るように構成されており、第２の波長は、試料に浸透して、試料に関連する情報をカメラに与えるように構成されている、カメラと、カメラによって与えられる、第１及び第２の光源に関連付けられた情報を組み合わせて、試料の解剖学的構造を画像化することと、試料の血流及び灌流の生理機能を画像化することと、且つ／又は、試料の解剖学的構造並びに血流及び灌流の生理機能を血流速度分布の形で合成することと、を行うように構成されたプロセッサと、を含む。

別の実施形態では、第１及び第２の波長は、３５０ｎｍから１１００ｎｍの範囲にある別々の波長である。

更に別の実施形態では、第１の波長は、紫外（ＵＶ）スペクトル及び可視スペクトルにあってよく、第２の波長は、可視スペクトル又は近赤外スペクトルにあってよい。

実施形態によっては、試料は、組織及び器官の少なくとも一方であってよい。

別の実施形態では、プロセッサは更に、１つ以上のモノクロカメラを使用してカラー画像をリアルタイムで再構築するように構成されてよい。

更に別の実施形態では、プロセッサは更に、可視スペクトル又は近赤外（ＮＩＲ）スペクトルにある散乱光を取得して、より深い組織の情報を生成するように構成されてよい。

実施形態によっては、システムの出力として比類のない明瞭度の可視化を実現することが可能である。

別の実施形態では、プロセッサは更に、試料の解剖学的構造並びに血流及び灌流の生理機能を血流速度分布の形で定量的に分析するように構成されてよい。

更に別の実施形態では、プロセッサは更に、画像化された組織／器官中の血流及び灌流の動きから組織／器官の動きを分離するように構成されてよい。

実施形態によっては、プロセッサは更に、血流及び灌流の定量化の精度を高める為に、画像化された試料の生理学的且つ／又は病態生理学的な動きに起因する、画像化された試料（例えば、組織／器官）の動きアーチファクトを除去するように構成されてよい。

別の実施形態では、プロセッサは更に、血流及び灌流の定量化の精度を高める為に、画像化プラットフォーム／カメラの動きに起因する、画像化された試料の動きアーチファクトを除去するように構成されてよい。

更に別の実施形態では、プロセッサは更に、動きアーチファクトを除去することにより、レーザベースの血流及び灌流測定技術の定量化精度を高めるように構成されてよい。

実施形態によっては、灌流測定技術は、レーザスペックル画像化（ＬＳＩ）、レーザドップラ画像化（ＬＤＩ）、蛍光画像化、反射率画像化、及び／又はＬＳＩと蛍光画像化の組み合わせを含んでよい。

別の実施形態では、プロセッサは更に、不均一散乱媒体の光学特性の差に起因する静的な背景を除去することにより、レーザベースの血流及び灌流測定技術の定量化精度を高めるように構成されてよい。

更に別の実施形態では、プロセッサは更に、画像化された試料（例えば、画像化された組織／器官）の解剖学的構造並びに血流及び灌流の生理機能を同時にリアルタイムで表示するように構成されてよい。

実施形態によっては、プロセッサは更に、試料中の様々な深さの解剖学的構造及び血流の生理機能を画像化するように構成されてよい。

別の実施形態では、第１の波長は、３５０〜５５０ｎｍから３００〜６００ｎｍに及んで試料に入るように構成されてよく、第２の波長は、５５０〜１１００ｎｍから５００〜１５００ｎｍに及んで試料に浸透するように構成されてよい。

更に別の実施形態は、関連する方法及びコンピュータプログラム製品を提供する。

本発明概念の幾つかの実施形態による、２波長画像化を実施するシステムを示すブロック図である。 本発明概念の幾つかの実施形態による多波長画像化システムの様々な構成要素を示す詳細ブロック図である。 本発明概念の幾つかの実施形態によるデータ処理システムのブロック図である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、図３に示されたデータ処理システムの詳細ブロック図である。 手の可視光画像（５Ａ）及び近赤外光画像（５Ｂ）である。 手の可視光画像（５Ａ）及び近赤外光画像（５Ｂ）である。 静止している手に対する近赤外光のみの照射（６Ａ）及び２波長照射（６Ｂ）による灌流の測定結果を示す画像である。 静止している手に対する近赤外光のみの照射（６Ａ）及び２波長照射（６Ｂ）による灌流の測定結果を示す画像である。 揺れている手に対する近赤外光のみの照射（７Ａ）及び２波長照射（７Ｂ）による灌流の測定結果を示す画像である。 揺れている手に対する近赤外光のみの照射（７Ａ）及び２波長照射（７Ｂ）による灌流の測定結果を示す画像である。 静止している手に対する近赤外光のみの照射（８Ａ）及び２波長照射（８Ｂ）による灌流の測定結果を示す画像であり、画像化されている手の手首を他方の手で強く握ることにより血液供給を一時的に遮断しての測定結果を示す画像である。 静止している手に対する近赤外光のみの照射（８Ａ）及び２波長照射（８Ｂ）による灌流の測定結果を示す画像であり、画像化されている手の手首を他方の手で強く握ることにより血液供給を一時的に遮断しての測定結果を示す画像である。 ブタの大腸に対する近赤外光のみの照射（９Ａ）及び２波長照射（９Ｂ）による灌流の測定結果を示す図である。 ブタの大腸に対する近赤外光のみの照射（９Ａ）及び２波長照射（９Ｂ）による灌流の測定結果を示す図である。 ブタの小腸の断片の、解剖学的構造を画定する為の可視光画像（１０Ａ）、同じ小腸断片の、透明度マップを定義する為の近赤外光画像（１０Ｂ）、ＬＳＩを使用してＮＩＲロー画像の１１個のフレームにより計算された、同じ小腸断片の血流速度分布マップ（１０Ｃ）、及びＡ、Ｂ、Ｃを使用し、本発明概念の幾つかの実施形態によるアルゴリズムを使用して解剖学的構造及び血流の生理機能の両方を明らかにする組み合わせ視覚効果（１０Ｄ）を示す画像である。 ブタの小腸の断片の、解剖学的構造を画定する為の可視光画像（１０Ａ）、同じ小腸断片の、透明度マップを定義する為の近赤外光画像（１０Ｂ）、ＬＳＩを使用してＮＩＲロー画像の１１個のフレームにより計算された、同じ小腸断片の血流速度分布マップ（１０Ｃ）、及びＡ、Ｂ、Ｃを使用し、本発明概念の幾つかの実施形態によるアルゴリズムを使用して解剖学的構造及び血流の生理機能の両方を明らかにする組み合わせ視覚効果（１０Ｄ）を示す画像である。 ブタの小腸の断片の、解剖学的構造を画定する為の可視光画像（１０Ａ）、同じ小腸断片の、透明度マップを定義する為の近赤外光画像（１０Ｂ）、ＬＳＩを使用してＮＩＲロー画像の１１個のフレームにより計算された、同じ小腸断片の血流速度分布マップ（１０Ｃ）、及びＡ、Ｂ、Ｃを使用し、本発明概念の幾つかの実施形態によるアルゴリズムを使用して解剖学的構造及び血流の生理機能の両方を明らかにする組み合わせ視覚効果（１０Ｄ）を示す画像である。 ブタの小腸の断片の、解剖学的構造を画定する為の可視光画像（１０Ａ）、同じ小腸断片の、透明度マップを定義する為の近赤外光画像（１０Ｂ）、ＬＳＩを使用してＮＩＲロー画像の１１個のフレームにより計算された、同じ小腸断片の血流速度分布マップ（１０Ｃ）、及びＡ、Ｂ、Ｃを使用し、本発明概念の幾つかの実施形態によるアルゴリズムを使用して解剖学的構造及び血流の生理機能の両方を明らかにする組み合わせ視覚効果（１０Ｄ）を示す画像である。 ブタの小腸の断片の、８ビットグレースケール画像の輝度により解剖学的構造を画定する為の可視光画像（１１Ａ）、ＬＳＩを使用してＮＩＲロー画像の１１個のフレームにより計算された、同じ小腸断片の血流速度分布マップ（１１Ｂ）、及びＡ及びＢを使用し、本発明概念の幾つかの実施形態によるアルゴリズムを使用して解剖学的構造及び血流の生理機能の両方を明らかにする組み合わせ視覚効果（１１Ｃ）を示す画像である。 ブタの小腸の断片の、８ビットグレースケール画像の輝度により解剖学的構造を画定する為の可視光画像（１１Ａ）、ＬＳＩを使用してＮＩＲロー画像の１１個のフレームにより計算された、同じ小腸断片の血流速度分布マップ（１１Ｂ）、及びＡ及びＢを使用し、本発明概念の幾つかの実施形態によるアルゴリズムを使用して解剖学的構造及び血流の生理機能の両方を明らかにする組み合わせ視覚効果（１１Ｃ）を示す画像である。 ブタの小腸の断片の、８ビットグレースケール画像の輝度により解剖学的構造を画定する為の可視光画像（１１Ａ）、ＬＳＩを使用してＮＩＲロー画像の１１個のフレームにより計算された、同じ小腸断片の血流速度分布マップ（１１Ｂ）、及びＡ及びＢを使用し、本発明概念の幾つかの実施形態によるアルゴリズムを使用して解剖学的構造及び血流の生理機能の両方を明らかにする組み合わせ視覚効果（１１Ｃ）を示す画像である。 パネルＡ（小腸のＮＩＲの７８５ｎｍの画像（１２Ａ））、パネルＢ（同じ小腸の緑色の５３２ｎｍの画像（１２Ｂ））、パネルＣ（同じ小腸の再構築された画像（１２Ｃ））、及びパネルＤ（通常のカメラで撮られた同じ小腸の画像（１２Ｄ））を示す画像である。 パネルＡ（小腸のＮＩＲの７８５ｎｍの画像（１２Ａ））、パネルＢ（同じ小腸の緑色の５３２ｎｍの画像（１２Ｂ））、パネルＣ（同じ小腸の再構築された画像（１２Ｃ））、及びパネルＤ（通常のカメラで撮られた同じ小腸の画像（１２Ｄ））を示す画像である。 パネルＡ（小腸のＮＩＲの７８５ｎｍの画像（１２Ａ））、パネルＢ（同じ小腸の緑色の５３２ｎｍの画像（１２Ｂ））、パネルＣ（同じ小腸の再構築された画像（１２Ｃ））、及びパネルＤ（通常のカメラで撮られた同じ小腸の画像（１２Ｄ））を示す画像である。 パネルＡ（小腸のＮＩＲの７８５ｎｍの画像（１２Ａ））、パネルＢ（同じ小腸の緑色の５３２ｎｍの画像（１２Ｂ））、パネルＣ（同じ小腸の再構築された画像（１２Ｃ））、及びパネルＤ（通常のカメラで撮られた同じ小腸の画像（１２Ｄ））を示す画像である。 パネルＡ（ブタの心臓のＮＩＲの７８５ｎｍの画像（１３Ａ））、パネルＢ（同じブタの心臓の緑色の５３２ｎｍの画像（１３Ｂ））、パネルＣ（同じブタの心臓の再構築された画像（１３Ｃ））、及びパネルＤ（通常のカメラで撮られた同じ同じブタの心臓の画像（１３Ｄ））を示す画像である。 パネルＡ（ブタの心臓のＮＩＲの７８５ｎｍの画像（１３Ａ））、パネルＢ（同じブタの心臓の緑色の５３２ｎｍの画像（１３Ｂ））、パネルＣ（同じブタの心臓の再構築された画像（１３Ｃ））、及びパネルＤ（通常のカメラで撮られた同じ同じブタの心臓の画像（１３Ｄ））を示す画像である。 パネルＡ（ブタの心臓のＮＩＲの７８５ｎｍの画像（１３Ａ））、パネルＢ（同じブタの心臓の緑色の５３２ｎｍの画像（１３Ｂ））、パネルＣ（同じブタの心臓の再構築された画像（１３Ｃ））、及びパネルＤ（通常のカメラで撮られた同じ同じブタの心臓の画像（１３Ｄ））を示す画像である。 パネルＡ（ブタの心臓のＮＩＲの７８５ｎｍの画像（１３Ａ））、パネルＢ（同じブタの心臓の緑色の５３２ｎｍの画像（１３Ｂ））、パネルＣ（同じブタの心臓の再構築された画像（１３Ｃ））、及びパネルＤ（通常のカメラで撮られた同じ同じブタの心臓の画像（１３Ｄ））を示す画像である。 可視波長（５３２ｎｍ）による画像（１４Ａ）、近赤外波長（７８５ｎｍ）による画像（１４Ｂ）、可視波長及び赤外波長により再構築された画像（グレースケール）（１４Ｃ）、室内照明による通常の画像（１４Ｄ）、及び血流及び灌流の画像を示す画像（１４Ｅ）である。 可視波長（５３２ｎｍ）による画像（１４Ａ）、近赤外波長（７８５ｎｍ）による画像（１４Ｂ）、可視波長及び赤外波長により再構築された画像（グレースケール）（１４Ｃ）、室内照明による通常の画像（１４Ｄ）、及び血流及び灌流の画像を示す画像（１４Ｅ）である。 Ｃ可視波長（５３２ｎｍ）による画像（１４Ａ）、近赤外波長（７８５ｎｍ）による画像（１４Ｂ）、可視波長及び赤外波長により再構築された画像（グレースケール）（１４Ｃ）、室内照明による通常の画像（１４Ｄ）、及び血流及び灌流の画像を示す画像（１４Ｅ）である。 可視波長（５３２ｎｍ）による画像（１４Ａ）、近赤外波長（７８５ｎｍ）による画像（１４Ｂ）、可視波長及び赤外波長により再構築された画像（グレースケール）（１４Ｃ）、室内照明による通常の画像（１４Ｄ）、及び血流及び灌流の画像を示す画像（１４Ｅ）である。 可視波長（５３２ｎｍ）による画像（１４Ａ）、近赤外波長（７８５ｎｍ）による画像（１４Ｂ）、可視波長及び赤外波長により再構築された画像（グレースケール）（１４Ｃ）、室内照明による通常の画像（１４Ｄ）、及び血流及び灌流の画像を示す画像（１４Ｅ）である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、臨床画像化処置中に問題を補償する画像である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、臨床画像化処置中に問題を補償する画像である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、臨床画像化処置中に問題を補償する画像である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、臨床画像化処置中に問題を補償する画像である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、臨床画像化処置中に問題を補償する画像である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、臨床画像化処置中に問題を補償する画像である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、臨床画像化処置中に問題を補償する画像である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、臨床画像化処置中に問題を補償する画像である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、臨床画像化処置中に問題を補償する画像である。 本発明概念の幾つかの実施形態による、臨床画像化処置中に問題を補償する画像である。

以下では、本発明概念の好ましい実施形態が示されている添付図面を参照しながら、本発明概念の実施形態をより詳細に説明する。しかしながら、本発明概念は、多様な形態で実施されてよく、本明細書において説明される実施形態に限定されると解釈されるべきではない。全体を通して、類似の参照符号は類似の要素を参照する。図面では、階層、領域、要素、又は構成要素は、明確さの為に誇張されている場合がある。特に断らない限り、破線は、任意選択の機能又は動作を示す。

本明細書において使用される術語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、本発明概念の限定を意図していない。本明細書において使用される単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈上明らかに矛盾する場合を除き、複数形も同様に包含するものとする。更に、当然のことながら、「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（含む）」及び／又は「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（含む）」という語は、本明細書で使用された際には、述べられた特徴、整数、手順、操作、要素、及び／又は構成要素の存在を明記するものであるが、１つ以上の他の特徴、整数、手順、操作、要素、構成要素、及び／又はこれらの集まりの存在又は追加を排除するものではない。本明細書では、「及び／又は（ａｎｄ／ｏｒ）」という用語は、関連付けられて列挙されたアイテムのうちの１つ以上のアイテムのあらゆる組み合わせを包含するものである。本明細書では、「ＸとＹとの間（ｂｅｔｗｅｅｎ Ｘ ａｎｄ Ｙ）」及び「およそＸとＹとの間（ｂｅｔｗｅｅｎ ａｂｏｕｔ Ｘ ａｎｄ Ｙ）」などの語句は、Ｘ及びＹを含むものとして解釈されたい。本明細書では、「およそＸとＹとの間（ｂｅｔｗｅｅｎ ａｂｏｕｔ Ｘ ａｎｄ Ｙ）」などの語句は、「およそＸとおよそＹとの間（ｂｅｔｗｅｅｎ ａｂｏｕｔ Ｘ ａｎｄ ａｂｏｕｔ Ｙ）」を意味する。本明細書では、「およそＸからＹまで（ｆｒｏｍ ａｂｏｕｔ Ｘ ｔｏ Ｙ）」などの語句は、「およそＸからおよそＹまで（ｆｒｏｍ ａｂｏｕｔ Ｘ ｔｏ ａｂｏｕｔ Ｙ）」を意味する。

特に定義されない限り、本明細書で使用されるあらゆる用語（技術用語及び科学用語を含む）の意味は、本発明概念が帰属する当該技術分野の当業者によって一般的に理解される意味と同じである。更に当然のことながら、語句、例えば、一般的に利用されている辞書において定義されている語句は、本明細書及び関連技術分野の文脈におけるそれらの語句の意味と整合性がある意味を有するものとして解釈されるべきであり、本明細書において明示的にそのように定義されない限り、理想化された意味又は過度に形式的な意味として解釈されるべきではない。よく知られている機能や構造については、簡潔さ及び／又は明確さの為に、詳細には説明されない場合がある。

当然のことながら、ある要素が別の要素に「接している」、「取り付けられている」、「接続されている」、「結合されている」、「接触している」などと言及された場合、その要素は、直接その別の要素に接しているか、接続されているか、結合されているか、接触していてよく、或いは、介在要素が存在してもよい。これに対し、ある要素が別の要素に、例えば、「直接接している」、「直接取り付けられている」、「直接接続されている」、「直接結合されている」、「直接接触している」と言及された場合、介在要素は存在しない。又、当業者であれば理解されるように、ある構造又は特徴が別の特徴に「隣接して」配置されていて、その構造又は特徴が言及された場合、その言及は、隣接する特徴と部分的に重なり合うか、隣接する特徴の下層となる部分を有してよい。

本明細書では、様々な要素、構成要素、領域、階層、及び／又は区画を説明する為に、第１の、第２の、などの用語を用いる場合があるが、当然のことながら、これらの要素、構成要素、領域、階層、及び／又は区画は、これらの語句によって限定されるものではない。これらの用語は、１つの要素、構成要素、領域、階層、又は区画を、別の要素、構成要素、領域、階層、又は区画と区別する為にのみ用いられる。従って、以下で説明される第１の要素、構成要素、領域、階層、又は区画は、本発明概念の教示から逸脱しない限り、第２の要素、構成要素、領域、階層、又は区画と呼ばれてよい。操作（又はステップ）の順序は、特に別の順序が示されない限り、特許請求の範囲又は図面に示された順序に限定されない。

「下に（ｕｎｄｅｒ）」、「下方に（ｂｅｌｏｗ）」、「下方の（ｌｏｗｅｒ）」、「上方の（ｏｖｅｒ）」、「上方の（ｕｐｐｅｒ）」などのような空間的相対的な語句は、本明細書では、図面に示されるような、１つの要素又は特徴と別の要素又は特徴との関係を説明する場合に説明を簡単にする為に使用している場合がある。当然のことながら、この空間的相対的な語句は、使用時又は操作時の器具の、図面で描かれる向きに加えて、それ以外の向きも包含するものとする。例えば、図面内の器具が反転された場合、別の要素又は特徴の「下に（ｕｎｄｅｒ）」又は「真下に（ｂｅｎｅａｔｈ）」あると記載された要素は、その別の要素又は特徴の「上に（ｏｖｅｒ）」方向づけられることになる。従って、例えば、「下に（ｕｎｄｅｒ）」という語句は、「上に（ｏｖｅｒ）」及び「下に（ｕｎｄｅｒ）」の両方の向きを包含しうる。本装置は、他の方向づけ（９０度回転又は他の方向づけ）が行われてよく、それに応じて、本明細書で使用された空間的相対的な記述子が解釈されてよい。同様に、「上方に（ｕｐｗａｒｄｌｙ）」、「下方に（ｄｏｗｎｗａｒｄｌｙ）」、「垂直方向の（ｖｅｒｔｉｃａｌ）」、「水平方向の（ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ）」などの用語は、本明細書では、特に断らない限り、説明のみを目的として使用される。

当業者であれば理解されるように、本発明概念の実施形態は、方法、システム、データ処理システム、又はコンピュータプログラム製品として実施されてよい。従って、本発明概念は、本明細書では全てまとめて「回路」又は「モジュール」と呼ばれる、ソフトウェア側面とハードウェア側面とを組み合わせた実施形態の形式をとってよい。更に、本発明概念は、コンピュータで使用可能なプログラムコードが内部で実施される、持続的な、コンピュータで使用可能な記憶媒体に収容されるコンピュータプログラム製品の形式をとってよい。ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光学式記憶装置、又は他の電子記憶装置を含む任意の好適なコンピュータ可読媒体が利用されてよい。

本発明概念の動作を実施する為のコンピュータプログラムコードは、オブジェクト指向プログラミング言語で書かれてよく、例えば、Ｍａｔｌａｂ、Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ、又はＣ＋＋で書かれてよい。しかしながら、本発明概念の動作を実施する為のコンピュータプログラムコードは、従来の手続き型プログラミング言語（例えば、「Ｃ」プログラミング言語）で書かれてもよく、或いは、視覚指向のプログラミング環境（例えば、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ）で書かれてもよい。

当然のことながら、Ｍａｔｌａｂで実施された、本発明概念の幾つかの実施形態は、本発明概念の幾つかの実施形態に従って処理速度を高めることが可能である。

プログラムコードのうちの一部は、全てがユーザのコンピュータの１つ以上で実行されてよく、或いは一部がユーザのコンピュータでスタンドアロンソフトウェアパッケージとして実行されてよく、或いは一部がユーザのコンピュータで実行され、一部がリモートコンピュータで実行されてよく、或いは全てがリモートコンピュータで実行されてよい。後のほうのシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介してユーザのコンピュータと接続されてよく、或いは、この接続は（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに対して行われてよい。

以下では、本発明概念の実施形態による方法、装置、システム、コンピュータプログラム製品、並びにデータ及び／又はシステムのアーキテクチャ構造のフローチャート図及び／又はブロック図を参照しながら、本発明概念の一部を説明する。当然のことながら、図の各ブロック、及び／又はブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって実施可能である。これらのコンピュータプログラム命令は、マシンを生成する為に、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに与えられてよく、それにより、命令は、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサによって実行され、１つ以上のブロックで指定される機能／動作を実施する手段を作成する。

これらのコンピュータプログラム命令は又、コンピュータ可読なメモリ又は記憶装置に記憶されてもよく、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置を特定の様式で機能させることが可能であり、この、コンピュータ可読なメモリ又は記憶装置に記憶された命令によって、１つ以上のブロックで指定される機能／動作を実施する命令手段を含む製造物が製造される。

これらのコンピュータプログラム命令は又、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置にロードされて、コンピュータ又は他のプログラム可能な装置において一連の動作ステップを実施させることにより、コンピュータで実施されるプロセスを生成してもよく、コンピュータ又は他のプログラム可能な装置で実行される命令は、１つ以上のブロックで指定される機能／動作を実施するステップを与える。

本発明概念は、全般的には、血流及び灌流の定量化に関し、特に、レーザスペックル画像化（ＬＳＩ）、レーザドップラ画像化（ＬＤＩ）、蛍光画像化、反射率画像化などの、マルチスペクトル機能を有する画像化技術を用いる、血流速度及び血流量の分布の観点からの組織／器官内の血流及び灌流の定量化に関する。本発明概念の幾つかの実施形態は、３５０ｎｍから１１００ｎｍの範囲の２つ以上の波長を使用して、灌流の定量化の為に血流速度及び血流量を測定／定量化し、動きアーチファクトを除去し、合成された解剖学的生理学的結果の提示とリアルタイムでの評価及び査定の為の可視化を増強する。本明細書では、「マルチスペクトルレーザ画像化（ＭＳＬＩ）」は、本発明概念の実施形態による、２つ以上の波長を使用する画像化技術を意味する。

具体的には、本発明概念の幾つかの実施形態は、試料に対する透過率が異なる２つの波長を使用してレーザスペックル画像化又はレーザドップラ画像化を適用するシステムを提供する。２つの波長のうちの第１の波長は、ＵＶ域又は可視域の比較的短い波長であってよく、例えば、青色光の４５０〜４９５ｎｍであってよい。この波長の光は、浸透が非常に浅く、組織／器官の表面の解剖学的構造を画像化し、試料の位置マーカとして動作するが、血流及び灌流の表面下の動きの位置マーカとしては動作しない。第２の波長は、可視域又は近赤外（ＮＩＲ）域の比較的長い波長であってよい。この波長の光は、浸透深さが格段に大きく、下層の血流の生理機能を明らかにし、試料の動きと、更には血流及び灌流の動きとの両方と相互に関連がある。可視光の画像化測定結果をベースラインとして使用することにより、ターゲットの動きアーチファクトの影響を受けることなく、血流及び灌流の真の動きをＮＩＲ画像化測定結果から抽出することが可能である。更に、可視光によってキャプチャされた解剖学的構造情報と、ＮＩＲ光によって測定された生理学的特徴とが、本明細書において後述するように、組み合わされる。

本出願の背景技術の項で説明したように、可視スペクトル又はＮＩＲスペクトルだけを使用することは、生成される最終画像において様々な問題を引き起こす可能性がある。そこで、本発明概念の幾つかの実施形態では、異なる波長の可視スペクトル及びＮＩＲスペクトル（３５０ｎｍ〜１１００ｎｍ）を組み合わせて画像化システムとしており、例えば、ＬＳＩ、ＬＤＩ、蛍光画像化、反射率画像化、又はＬＳＩと蛍光画像化の組み合わせなどのシステムとしている。こうした組み合わせは、本明細書で説明するように、組織／器官の情報を、１つの波長だけを使用する場合より格段に多く明らかにすることが可能である。具体的には、本明細書で説明する幾つかの実施形態によるＭＳＬＩは、（１）血流及び灌流の定量化を不正確なものにする、臨床生物学的構造の画像化時に存在する動きアーチファクトを明らかにして除去することが可能であり、（２）解剖学的構造と血流及び灌流の生理機能とを同時にリアルタイムで厳密に合成することにより、可視化を現在の技術に対して改良することが可能であり、（３）（１）と（２）とを組み合わせることにより、本明細書において図１から図１９Ｂについて説明するように、臨床用途での血流及び灌流の定量化の精度を高めることが可能である。

実施形態によっては、可視スペクトル及びＮＩＲスペクトルにわたる複数の波長（（３５０〜１１００ｎｍ）を使用することに加えて、本発明概念の実施形態は、例えば、２つ以上のレーザ画像化技術を組み合わせることが可能であり、例えば、近赤外蛍光（ＮＩＲＦ）とレーザスペックル画像化（ＬＳＩ）、或いは、ＮＩＲＦとレーザドップラ画像化（ＬＤＩ）を組み合わせて１つのシステムにすることが可能であり、これらについても後で図面を参照して説明する。

最初に図１を参照して、本発明概念の幾つかの実施形態による２波長画像化を実施する、単純化されたシステムを示すブロック図を説明する。図１に示されるように、システム１００は、少なくとも２つの光源、それぞれ、第１の光源１３０及び第２の光源１３１と、試料１６０と、カメラ１１０と、通信機器（コンピュータ１２０）と、を含む。本発明概念の実施形態によっては、第１の光源は可視光１３０を送達し、第２の光源はＮＩＲ光１３１を送達する。上述のように、コヒーレント短波長１３０（可視光源）は、試料１６０（組織／器官）の内部に深く浸透しないが、組織散乱（１４２）の形で試料１６０の表面の詳細を与える。これに対し、コヒーレントＮＩＲ光源１３１は、試料１６０の内部に深く浸透し、単一粒子散乱（１４０）又は多重粒子散乱（１４１）を与えることが可能である。試料１６０からの反射１４０、１４１、１４２は、カメラ１１０によってキャプチャされ、カメラ１１０は、例えば、スプリットイメージカメラ又はマルチセンサカメラであってよい。特に、実施形態によっては、カメラは、１つのセンサチップを有する単一カメラではなく、マルチセンサカメラであってよい。マルチセンサカメラは複数のセンサを有し、各センサは、１つの波長又は波長範囲を画像化するように構成されている。

情報は、通信機器１２０で処理されてよく、通信機器１２０は、可視波長画像とＮＩＲ波長画像とを組み合わせて、本発明概念の幾つかの実施形態による改良された血流及び灌流のデータを提供する。当然のことながら、本明細書において説明される実施形態によって与えられるデータは、試料（組織／器官）１６０の動き１５０を明らかにし、試料（組織／器官）１６０の格段に改良された画像を与える。

次に図２を参照して、本発明概念の幾つかの実施形態による多波長画像化システムの様々な構成要素を示す、より詳細なブロック図を説明する。図２に示されるように、システム２０５は、少なくとも２つのレーザ光源である可視光源２３０及びＮＩＲ光源２３１と、接続ファイバ２３３と、画像化システムの各構成要素２３７と、試料２６０と、ビームスプリッタ２８０と、カメラ２１０と、通信機器（コンピュータシステム２２０）と、を含む。動作時には、ＮＩＲレーザがＮＩＲ光を組織／器官などの生体試料２６０に送達すると、ＮＩＲ光の一部が、試料内の静止粒子及び移動粒子の両方による単一散乱又は多重散乱を経て反射される。可視レーザ２３０が、（例えば、波長が４３０ｎｍの）非浸透性の可視光を組織／器官などの生体試料２６０に送達すると、光のほとんどが、深さ１００μｍ未満の表面で反射される。ＮＩＲレーザ２３１の場合は、光のほぼ９５パーセントが、試料２６０の深さ７００μｍまでで返される。これは、（例えば、深さ３００μｍにある）冠動脈壁を通り抜け、赤血球などの移動粒子、並びに静止組織から情報を生成するのに十分な浸透である。

反射された可視光は、試料２６０の表面の動きの情報を含んでおり、従って、動きアーチファクトを反映する。反射されたＮＩＲ光は、試料２６０の表面及び表面下の動きの情報を含んでおり、従って、血流の動きアーチファクト及び動きの両方を反映する。図２に示されるように、レーザ２３０及び２３１で生成される光は、ファイバ２３３に供給されてよく、ファイバ２３３は、多重ファイバレッグを有してよく、図示されるように複数のスプリッタファイバ２３５を含んでよい。しかしながら、本発明概念の実施形態は、図２に示された構成に限定されない。例えば、本発明概念の範囲から逸脱しない限り、使用されるファイバは、図示されたものより多くても少なくてもよい。更に、ファイバ上の光は、試料２６０に到達するまでに画像化システムの様々な要素２３７を通り抜けてよい。例えば、光は、本発明概念の範囲から逸脱しない限り、試料２６０に到達するまでに、ポラライザ、コリメータ、エキスパンダ、ディフューザなどを横切ってよい。

入射光２７０は試料２６０を照らし、反射光２７５はビームスプリッタ２８０に与えられる。本発明概念の実施形態によっては、ビームスプリッタ２８０は、ＮＩＲ光２８３と可視光２８５とを分離するダイクロイックビームスプリッタシステムであってよい。分離された光２８３及び２８５は、カメラ２１０に送達されるまでに、ポラライザ、フィルタなど２８７を通り抜けてよい。上述のように、カメラ２１０は、例えば、本発明概念の範囲から逸脱しない限り、スプリットイメージカメラ又はマルチセンサカメラであってよい。上述のように、マルチセンサカメラは、複数のセンサのそれぞれが１つの波長又は波長範囲を画像化するように構成されている。

ＮＩＲ画像２８３及び可視画像２８５は、カメラ２１０に転送され、スプリットイメージが、１つのカメラセンサに生成されるか、同期及び位置合わせがなされた複数の別々のカメラセンサに生成される。上述のように、波長が異なれば、組織／器官内への浸透レベルも異なる。本明細書で説明するマルチスペクトル画像設計を用いて、組織／器官内の様々な深さでの解剖学的構造及び血流生理機能を明らかにすることが可能であり、これについては、後で様々な図面を参照して説明する。

図１及び図２に示されたように、本発明概念の実施形態によるシステムは、通信機器１２０、２２０を含み、これは、本発明概念の実施形態を実施する為に必要な様々な処理に使用される。次に図３を参照して、本発明概念の幾つかの実施形態による、図１及び図２のシステム（例えば、通信機器１２０、２２０）において使用されてよいデータ処理システム３００を説明する。当然のことながら、データ処理システム３００は、本発明概念の範囲から逸脱しない限り、本システムのいずれの構成要素に含まれてもよい。例えば、データ処理システム３００は、本発明概念の範囲から逸脱しない限り、カメラ１１０、２１０に含まれてよく、或いは、本システムの様々な要素にわたって分割されてよい。

さて、図３を参照すると、図１及び図２のシステムでの使用に適するデータ処理システム３００の一例示的実施形態が、キーボード、キーパッド、タッチパッドなどのようなユーザインタフェース３４４と、Ｉ／Ｏデータポート３４６と、メモリ３３６とを含み、これらはプロセッサ３３８と通信する。Ｉ／Ｏデータポート３４６は、データ処理システム３００と別のコンピュータシステム又はネットワークとの間で情報を転送する為に使用されてよい。これらの構成要素は、本明細書に記載のように動作するように構成されることが可能な従来式の構成要素であってよく、例えば、多くの従来式データ処理システムで使用されている構成要素であってよい。

次に図４を参照して、本発明概念の幾つかの実施形態によるデータ処理システム４００のより詳細なブロック図を説明する。プロセッサ３３８は、アドレス／データバス４４７を介してディスプレイ４４５と通信し、アドレス／データバス４４８を介してメモリ３３６と通信し、アドレス／データバス４４９を介してＩ／Ｏデータポート３４６と通信する。プロセッサ３３８は、任意の市販又はカスタムのマイクロプロセッサ又はＡＳＩＣであってよい。メモリ３３６は、データ処理システム４００の機能性を実施する為に使用されるソフトウェア及びデータを収容するメモリ素子の全体階層を表している。メモリ３３６に含まれることが可能な素子のタイプとして、キャッシュ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭなどがあり、これらに限定されない。

図４に示されるように、メモリ３３６は、データ処理システム４００で使用される幾つかのカテゴリのソフトウェア及びデータを含んでよく、オペレーティングシステム４５２、アプリケーションプログラム４５４、入出力（Ｉ／Ｏ）デバイスドライバ４５８、及びデータ４５６を含んでよい。当業者であれば理解されるように、オペレーティングシステム４５２は、データ処理システムとの使用に適する任意のオペレーティングシステムであってよく、例えば、ＩＢＭ社（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）（ニューヨーク州アーモンク）のＯＳ／２、ＡＩＸ、又はｚＯＳ、マイクロソフト社（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）（ワシントン州レドモンド）のＷｉｎｄｏｗｓ９５、Ｗｉｎｄｏｗｓ９８、Ｗｉｎｄｏｗｓ２０００、ＷｉｎｄｏｗｓＸＰ、又はＶｉｓｔａ、Ｕｎｉｘ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＬａｂＶｉｅｗ、又はリアルタイムオペレーティングシステム（例えば、ＱＮＸ又はＶｘＷｏｒｋｓなど）であってよい。Ｉ／Ｏデバイスドライバ４５８は、典型的には、アプリケーションプログラム４５４がＩ／Ｏデータポート３４６やメモリ３３６の特定構成要素などのデバイスと通信する為にオペレーティングシステム４５２を介してアクセスするソフトウェアルーチンを含む。アプリケーションプログラム４５４は、本発明概念の幾つかの実施形態によるシステムに含まれるデータ処理システム４００の様々な機能を実施するプログラム群であって、本発明概念の幾つかの実施形態による動作をサポートするアプリケーションを少なくとも１つ含むことが好ましいプログラム群を例示している。最後に、データ４５６は、アプリケーションプログラム４５４、オペレーティングシステム４５２、Ｉ／Ｏデバイスドライバ４５８、及び他の、メモリ３３６に常駐可能なソフトウェアプログラムで使用される静的データ及び動的データを表す。

図４に示されるように、本発明概念の幾つかの実施形態によるデータ４５６は、取得された可視画像４６０、取得されたＮＩＲ画像／データ４６１、計算された血流／灌流データ４６３、及び画像／映像４６４を含んでよい。図４に示されたデータ４５６は異なる４つのファイル４６０、４６１、４６３、及び４６４を含むが、本発明概念の実施形態はこの構成に限定されない。本発明概念の範囲から逸脱しない限り、２つ以上のファイルを組み合わせて１つのファイルにしてよく、１つのファイルを２つ以上のファイルに分割するなどしてよい。

図４に更に示されるように、アプリケーションプログラム４５４は、本発明概念の幾つかの実施形態による画像処理モジュール４５１及び画像キャプチャモジュール４５３を含んでよい。本発明概念は、例えば、図４においてアプリケーションプログラムである画像処理モジュール４５１及び画像キャプチャモジュール４５３に関して例示されるが、当業者であれば理解されるように、本発明概念の教示から恩恵が得られる限り、他の構成が用いられてもよい。例えば、画像処理モジュール４５１及び画像キャプチャモジュール４５２は、オペレーティングシステム４５３、又は他の、データ処理システム４００のそのような論理区画に組み込まれてもよい。従って、本発明概念は、図４の構成に限定されるものとして解釈されるべきではなく、本明細書に記載の動作を実施できるあらゆる構成を包含することを意図している。

更に、画像処理モジュール４５１及び画像キャプチャモジュール４５３は１つのデータ処理システムの形で図示されているが、当業者であれば理解されるように、そのような機能性は、１つ以上のデータ処理システムにまたがって分散されてよい。従って、本発明概念は、図３及び図４に示された構成に限定されるものとして解釈されるべきではなく、機能が別の形で複数のデータ処理システムにまたがって配置及び／又は分割されることで与えられてもよい。

ＬＳＩ用途などの実施形態によっては、対象流体の速度は次式で計算できる。

但し、ｖ（ｉ，ｊ）は対象流体の速度であり、ｖ_０は、背景ノイズを考慮する為の追加項であって、ベースラインが除去された後はゼロであってよく、ａは、ｃを取得する為の画像化パラメータ、レーザパラメータ、時間／空間平滑化パラメータに関連する定数であり、対象流体の光学特性を反映し、ｃはレーザスペックル定数であり、ｉ及びｊは、画素の行及び列のインデックスである。

ＬＤＩ用途の場合、対象流体の速度は次式で計算できる。

但し、ｖ（ｉ，ｊ）は対象流体の速度であり、λは波長であり、Δｆは、ドップラ周波数の変化（ドップラ周波数シフト）であり、θは、２つのビームがなす角度の半分である。一般に、ＮＩＲＦなどに適用される直接の式はない。

しかしながら、画像化される物体が静止している場合でも、血管内の血流、及び組織内の灌流を正確に測定する為に考慮しなければならない動きが存在する。つい２０１３年まで、ＬＳＩの分野の専門家らが、この分野において未だに答えがない２つの重要な問題のうちの１つとして、動きアーチファクトについて論じていた。従って、この動きの寄与を識別し、その大きさを明らかにする機能を有するシステム及び方法が必要とされ、これは、血管内の血流、及び組織内の灌流の評価、画像化、及び／又は定量化を実験的に、且つインビボで行うことが可能であると主張する技術に含まれる。

次に図５Ａ及び図５Ｂを参照すると、図５Ａは手の可視光画像であり、図５Ｂは手の近赤外光画像である。本発明概念の幾つかの実施形態によれば、これらの画像を使用して、動きアーチファクトと、血流及び灌流の動きとを計算することが可能である。

具体的には、組織／器官の動き（例えば、呼吸、痙攣、心臓拍動など）、及び／又はカメラの動きに起因する組織／器官の動きアーチファクトを除去する為に、ガリレオ速度追加分を次式で計算することが可能である。
ｖ_１２（ｒ）＝ｖ_１３（ｒ）＋ｖ_３２（ｒ）＝ｖ_１３（ｒ）−ｖ_２３（ｒ） 式（３）
但し、ｖ_１３（ｒ）は、検出器（カメラ）に対して相対的な、関心物体（血流及び灌流）の速度分布であり、ｖ_２３（ｒ）は、検出器（カメラ）に対して相対的な、ホスト物体（血管が埋め込まれている組織／器官）の速度分布であり、ｖ_１２（ｒ）は、ホスト物体（血管が埋め込まれている組織／器官）に対して相対的な、関心物体（血流及び灌流）の速度分布である。従って、本発明概念の実施形態は、現行のいずれのＬＳＩ法又はＬＤＩ法でも画像信号からｖ_１３（ｒ）しか得られない状況下でｖ_１２（ｒ）を求める要求に応えうる。本発明概念の幾つかの実施形態、マルチスペクトル画像化のアプローチによれば、ｖ_１３（ｒ）及びｖ_２３（ｒ）の両方を利用可能にすることができる。

一例としてＬＳＩを取り上げると、上述の式（１）により、コヒーレントＮＩＲレーザ光のスペックルコントラストＣ_ＮＩＲ（ｉ，ｊ）はｖ_１３（ｒ）に関連付けられ、ｖ_１３（ｒ）は、検出器（カメラ）に対して相対的な、関心物体（血流及び灌流）の速度分布である。ｖ_１３（ｒ）は、血流の動きと、呼吸、痙攣、心臓拍動などのような因子に起因する組織／器官の動き、並びにカメラの動きとに影響される。可視レーザ光、特に波長が４５０〜４９５ｎｍの範囲にある可視レーザ光（青色レーザ光）は、ＮＩＲレーザ光に比べて、軟らかい組織／器官への浸透が格段に浅い。

上述の式（１）により、コヒーレント可視レーザ光のスペックルコントラストＣ_ＶＩＳ（ｉ，ｊ）は主にｖ_２３（ｒ）に関連付けられ、ｖ_２３（ｒ）は、検出器（カメラ）に対して相対的な、ホスト物体（血管が埋め込まれている組織／器官）の速度分布である。ｖ_２３（ｒ）は、呼吸、痙攣、心臓拍動などのような因子に起因する組織／器官の動き、並びにカメラの動きに影響される。式（３）により、ｖ_１３（ｒ）及びｖ_２３（ｒ）からｖ_１２（ｒ）を導出することが可能であり、これによって、組織／器官の動き、及びカメラの動きに影響されずに、ホスト物体（血管が埋め込まれている組織／器官）に対して相対的な、関心物体（血流及び灌流）の速度分布を定量化することが可能である。

この数学モデルに基づき、ベースラインとしてのコヒーレント可視レーザ光のスペックルコントラストＣ_ＶＩＳ（ｉ，ｊ）を使用して、コヒーレントＮＩＲレーザ光のスペックルコントラストＣ_ＮＩＲ（ｉ，ｊ）を正規化することにより、動きアーチファクトの速度成分を低減することが可能である。Ｃ_ＶＩＳ（ｉ，ｊ）を使用してＣ_ＮＩＲ（ｉ，ｊ）を正規化（減算又は除算）することによって１つ又は複数の安定化された血流マップ及び灌流マップをリアルタイムで生成するコンピュータアルゴリズムを設計することが可能である。このアルゴリズムは、例えば、図３及び図４について上述されたようなデータ処理装置によって処理されてよい。

次に図６Ａ及び図６Ｂを参照して、静止している手に対するＮＩＲのみの照射及び２波長照射による血流及び灌流の測定によって生成された画像について説明する。図示されるように、静止している手に対するＮＩＲのみの照射及び２波長照射による血流及び灌流の測定結果は、非常によく似ている。これは、試料／対象が静止している場合には、可視光で測定される、ベースラインとしての動きアーチファクトがゼロに近い為である。従って、ベースラインを除去しない結果（図６Ａ、ＮＩＲ光のみの照射）と、ベースラインを除去した結果（図６Ｂ、２波長照射）は、ほぼ同じである。

次に図７Ａ及び図７Ｂを参照して、揺れている手に対するＮＩＲのみの照射及び２波長照射による血流及び灌流の測定結果を示す画像について説明する。ここで図示されるように、揺れている手に対するＮＩＲのみの照射及び２波長照射による血流及び灌流の測定結果は、非常に異なっている。ＮＩＲ光のみによる測定結果（図７Ａ）は、動きアーチファクトに起因する非常に高い灌流レベルを示す。２波長照射による測定結果（図７Ｂ）は、静止している手の測定結果とほぼ同じである。これは、試料／対象が動いている場合には、可視光で測定される、ベースラインとしての動きアーチファクトがゼロでない為である。従って、ベースラインを除去しない結果（図７Ａ、ＮＩＲ光のみの照射）は、ベースラインを除去した結果（図７Ｂ、２波長照射）より多い「血流及び灌流」を示す。

次に図８Ａ及び図８Ｂを参照して、ＮＩＲのみの照射及び２波長照射による灌流の測定の両方の結果を示す画像について説明する。具体的には、図８Ａ及び図８Ｂは、静止している手に対する近赤外光のみの照射（８Ａ）及び２波長照射（８Ｂ）による灌流の測定結果を示す画像であり、画像化されている手の手首を他方の手で強く握ることにより血液供給を一時的に遮断しての測定結果を示す画像である。図示されるように、手への血液供給の一時的遮断によって減少が引き起こされたのは明らかである。

ＬＳＩと異なり、ＬＤＩでは、２つのコヒーレント光ビームの干渉を使用する。即ち、光源であるレーザからのコヒーレント光ビームと、動いている物体から反射された、周波数が入射光の周波数から若干シフトしているコヒーレント光ビームとの干渉を使用する。ＬＤＩでは、入射ビームが合焦している、物体の１つの「画素」又は「点」又は「小領域」の速度を測定する。その合焦しているビームを走査することにより、画像が取得される。ＬＳＩの式（１）と同様に、ＬＤＩでは、浸透性のＮＩＲビームと非浸透性の可視ビームとを使用して、式（２）により、ｖ_１３（ｒ）及びｖ_２３（ｒ）の測定を達成することが可能である。この場合も、式（３）により、ホスト物体（血管が埋め込まれている組織／器官）に対して相対的な、基準点のｖ_１２（ｒ）を識別することが可能である。

更に、実際には、レーザスペックルコントラストは、静的な背景と動的な部分との混合物である。スペックルコントラストの動的な部分は、動きに関連付けられ、静的な背景は、不均一散乱媒体の光学特性の差に起因する。現行のＬＳＩ技術では、流れがない状況でのベースラインスペックルコントラストが、管理された架空／試験管実験以外では利用できないため、スペックルコントラストの静的な背景が、組織／器官内の血流を正確に定量化する上での主な障害である。マルチスペクトル照射方式は、可視コヒーレントレーザ光を使用して、流れがない状況でのベースラインスペックルコントラストＣ_ＶＩＳ（ｉ，ｊ）を与える。本発明概念の実施形態による数学モデルに基づき、コヒーレント可視レーザ光のスペックルコントラストＣ_ＶＩＳ（ｉ，ｊ）を使用して、コヒーレントＮＩＲレーザ光のスペックルコントラストＣ_ＮＩＲ（ｉ，ｊ）を正規化することにより、図９Ａ及び図９Ｂに示されるように、スペックルコントラストの静的な背景を低減することが可能である。図９Ａ及び図９Ｂは、ブタの大腸に対する近赤外光のみの照射（９Ａ）及び２波長照射（９Ｂ）による灌流の測定結果を示す。図９Ａの外科用ドレープ９５０上に、静的なコントラストに起因する測定の不正確さが見られる。図９Ｂでは、静的なコントラストが低減されていることにより、外科用ドレープ９５０上に、「偽の」血流及び灌流が見られない。

本発明概念の実施形態は、２つのアプローチのいずれかによる、組織及び器官の解剖学的構造及び血流生理機能の両方の可視化を提案する。しかしながら、当然のこととして、本発明概念の実施形態は、本明細書に記載のアプローチに限定されない。

次に図１０Ａから図１０Ｄを参照して、２層設計による第１のアプローチを説明する。まず図１０Ａ（パネルＡ）を参照すると、可視光のロー（オリジナル）画像フレームで表された解剖学的構造層が示されている。（解剖学的構造層）Ｉｍｇ_ＶＩＳ（ｉ，ｊ）は、試料／対象の組織／器官の８ビットグレースケール可視画像であり、ｉ及びｊは、画素の水平方向及び垂直方向のインデックスである。実施形態によっては、この画像の輝度、コントラスト、及びガンマ値を調節することにより、よりよい可視化効果を達成することが可能である。

次に図１０Ｂを参照すると、レーザスペックル画像化又はレーザドップラ画像化の技術により画像化された組織／器官の血流及び灌流の２次元（２Ｄ）速度分布を反映する処理画像が、近赤外光の１つ以上のロー画像フレームに基づいて生成されている。（生理学的層）Ｉｍｇ_ＮＩＲ（ｉ，ｊ）は、８ビットのインデックス付き画像であり、その数値は、あらかじめ定義された色マップにマッピングされている。通常、色は青から赤（０から２５５）の範囲であり、青色はゼロか最小の流速を表し、赤色はシステムが検出しうる最大流速を表す。

次に図１０Ｃを参照すると、解剖学的構造層又は解剖学的構造層の一部を生理学的層の上に部分的に重ねる方法により透明度マップが生成されており、この方法では、最下層は、見えなくなる（覆われる）か一部が見えなくなる（覆われる）。生理学的層又は生理学的層の一部を解剖学的構造層の上に部分的に重ねる方法では、最下層は、見えなくなる（覆われる）か一部が見えなくなる（覆われる）。両方の層が確実に見えるようにする為に、本発明概念の実施形態による透明度マップ／行列を、次式により適用する。

但し、Ｔ（ｉ，ｊ）は透明度マップであり、Ｉｍｇは、可視光又は近赤外光のロー（オリジナル）画像フレームであり、ｘは、０＜ｘ≦２である調節可能なパラメータである。基本的に、Ｔ（ｉ，ｊ）の各画素値は０から１の範囲であり、０は不透明を表し、１は１００％の透明を表す。パラメータｘは、透明度マップのコントラストを制御する。ｘ＞１の場合は透明度のダイナミックレンジが大きく、ｘ＜１の場合は透明度のダイナミックレンジが小さい。図１０Ｄは、本発明概念の実施形態に従ってＡ、Ｂ、及びＣを使用して解剖学的構造及び生理機能の両方を明らかにする組み合わせ視覚効果を表す。

次に図１１Ａから図１１Ｃを参照して、色及び輝度の設計による第２のアプローチを説明する。図１１Ａに示されるように、解剖学的構造層が、画像の輝度、即ち、可視光のロー（オリジナル）画像フレームによって表される。Ｉｍｇ_ＶＩＳ（ｉ，ｊ）は、試料／対象の組織／器官の８ビットグレースケール可視画像であり、ｉ及びｊは、画素の水平方向及び垂直方向のインデックスである。この画像の輝度、コントラスト、及びガンマ値を調節することにより、よりよい可視化効果を達成することが可能である。

次に図１１Ｂを参照すると、生理学的層が画像の色、即ち、近赤外光の１つ以上のロー画像フレームに基づく処理画像で表されており、これは、レーザスペックル画像化又はレーザドップラ画像化の技術によって画像化された組織／器官の血流速度及び灌流の２Ｄ速度分布を反映している。第１のステップでは、８ビットのインデックス付きカラー画像が生成され、その数値は、あらかじめ定義された色マップにマッピングされている。通常、色は青から赤（０から２５５）の範囲であり、青色はゼロか最小の流速を表し、赤色はシステムが検出しうる最大流速を表す。第２のステップでは、８ビットのインデックス付きカラー画像が正規化ＲＧＢマップＲＧＢ_ＮＩＲ（ｉ，ｊ）に変換され、各画素の色は（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の３色で表され、各値の範囲は０から１である。当然のことながら、図面は白黒である為、本明細書では、対応するグレースケールを用いている。

次に図１１Ｃを参照すると、Ｉｍｇ（ｉ，ｊ）＝Ｉｍｇ_ＶＩＳ（ｉ，ｊ）×ＲＧＢ_ＮＩＲ（ｉ，ｊ）という８ビットＲＧＢカラー画像を生成することにより、解剖学的構造層と生理学的層とが融合されている。なお、各色チャネル（行列Ｒ_ＮＩＲ（ｉ，ｊ）、Ｇ_ＮＩＲ（ｉ，ｊ）、及びＢ_ＮＩＲ（ｉ，ｊ））には、同じ可視画像Ｉｍｇ_ＶＩＳ（ｉ，ｊ）が掛け合わされている。

本発明概念の幾つかの実施形態によれば、様々な画像化技術を同時に組み合わせる為に多波長画像化設計が用いられてよい。例えば、本明細書に記載のように、インドシアニングリーンに基づくＮＩＲ蛍光技術では、８０８ｎｍの照射を行い、蛍光放射光は８３０ｎｍであり、８０８ｎｍの反射光はノイズと見なされ、フィルタで除去される。本発明概念の幾つかの実施形態によれば、８３０ｎｍの蛍光機能を維持しながら、８０８ｎｍの反射光を使用してＬＳＩ又はＬＤＩを達成することが可能である。

次に図１２Ａから図１２Ｄを参照して、パネルＡ（小腸のＮＩＲの７８５ｎｍの画像（１２Ａ））、パネルＢ（同じ小腸の緑色の５３２ｎｍの画像（１２Ｂ））、パネルＣ（同じ小腸の再構築されたカラー画像（１２Ｃ））、及びパネルＤ（通常のカメラで撮られた同じ小腸の画像（１２Ｄ））を示す画像について説明する。具体的には、本発明概念の幾つかの実施形態によるマルチスペクトル画像化システムを使用し、各スペクトルを１つのＲＧＢ色チャネルとして使用することにより、オリジナルのカラー画像を構築することが可能である。例えば、図１２Ａから図１２Ｄに示されるように、ＮＩＲ画像を赤色チャネルとして使用し、５３２ｎｍ画像を緑色チャネルとして使用して、小腸のカラー画像を、カラーカメラを使用せずに生成することが可能である。当然のことながら、図面は白黒である為、本明細書では、対応するグレースケールを用いている。

次に図１３Ａから図１３Ｄを参照して、パネルＡ（ブタの心臓のＮＩＲの７８５ｎｍの画像（１３Ａ））、パネルＢ（同じブタの心臓の緑色の５３２ｎｍの画像（１３Ｂ））、パネルＣ（同じブタの心臓の再構築されたカラー画像（１３Ｃ））、及びパネルＤ（通常のカメラで撮られた同じ同じブタの心臓の画像（１３Ｄ））を示す画像について説明する。図１３Ａから図１３Ｄに示されるように、ＮＩＲ画像を赤色チャネルとして使用し、５３２ｎｍ画像を緑色チャネルとして使用して、ブタの心臓のカラー画像を、カラーカメラを使用せずに生成することが可能である。１つの色チャネルの情報が欠落している場合には、そのデータを、他の２つの色チャネルの情報から生成するように、アルゴリズムが設計される。試料（組織／器官）の色が主に赤なので、本発明概念の実施形態は、図１０Ａから図１０Ｄ、及び図１１Ａから図１１Ｄについて説明したように、赤色チャネルの情報が利用可能である限り、元の色に非常に近い色を生成することが可能である。従って、本発明概念の実施形態は、パネルＣ（図１２Ｃ）とパネルＤ（図１２Ｄ）の比較で示されるように、赤色チャネルとしてＮＩＲを使用した場合には、再構築されたカラー画像により、より深い組織／器官の情報を明らかにすることが可能になる。

上記で図面を参照して簡単に説明したように、本発明概念の幾つかの実施形態は、対象組織に対する透過率が異なる２つの波長を使用してＬＳＩ又はＬＤＩを適用する。実施形態によっては、第１の波長は、浸透がゼロか非常に浅い可視範囲にあり、例えば、青色光（４５０〜４９５ｎｍ）である。この非浸透性照射の画像化結果は、組織／器官の表面の解剖学的構造、及び対象の組織／器官の位置マーカをキャプチャするように動作するが、表面下の血流及び灌流の動きをキャプチャするようには動作しない。２つの波長のうちの第２の波長は、浸透が格段に深い近赤外（ＮＩＲ）であり、このＮＩＲ照射の画像化結果は、下層の血流の生理機能を明らかにし、これは、対象の組織／器官の動きと、血流及び灌流の動きとの両方と相互に関連している。

可視光の画像化測定結果をベースラインとして使用することで、対象の動きアーチファクトに影響されることなく、ＮＩＲ画像化測定結果から、血流及び灌流の真の動きを抽出することが可能である。更に、本発明概念の幾つかの実施形態によれば、可視光によってキャプチャされる解剖学的構造情報と、ＮＩＲ光によって測定される生理学的特性とを合成することが可能である。本明細書に記載の実施形態による、この合成された画像化成果物は、レーザ画像化技術の臨床応用の領域全体にわたって、血流及び灌流の、これまで達成できなかったレベルの明瞭な可視化及び正確な定量化を実現する。

従って、本発明概念の実施形態は、画質の向上と、リアルタイムのデータ取得（他の全ての技術の場合には数分かかるのに対して、数秒）及び分析とを実現する。本発明概念のこのリアルタイム側面により、この技術は、外科医／供給業者による技術の持続的採用の為の実際の選択肢になる。本発明概念の実施形態は、血流及び灌流の記述及び定量化を正確に行う。

本発明概念の更なる実施形態は、本明細書に記載の多波長画像化技術によるカラー画像の再構築を対象とする。当然のことながら、本特許出願は白黒で公開されるため、画像はグレースケールで示される。特に、本明細書に記載の２波長画像化技術を用いると、２つの画像を同時に取得することが可能である。１つは近赤外画像ＩＲ（ｘ，ｙ）であり、もう１つは可視画像ＶＩＳ（ｘ，ｙ）である。Ｘ及びＹは、水平画素及び垂直画素のインデックスを表す。赤緑青（ＲＧＢ）カラー画像を再構築する為に、赤色、緑色、及び青色の各チャネルは、次のように別々に計算される。

但し、Ｒ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）は、それぞれ、ＲＧＢカラー画像の赤色、緑色、及び青色の各チャネルであり、Ｎは、色マップのビット数であって、例えば、８ビット又は１６ビットであり、ａ及びｂは、各チャネルの調節パラメータであり、ｍｉｎは、最小値を取得する関数であり、ｍａｘは、最大値を取得する関数であり、式（８）は、１つの特定の波長の元の画像の正規化として動作する。更に、１つの特定の波長の元の画像の輝度、コントラスト、及びガンマ値が、上式の適用前に調節されてよい。

本発明概念の幾つかの実施形態による多波長カラー画像再生成技術は、装置内にカラーカメラを追加する必要性を減らすことが可能であり、少なくとも２つの波長を有するカラー画像を生成することが可能であり、本明細書に記載の実施形態に従って生成されるカラー画像によって可視化される浸透深度は、近赤外波長の使用により、従来のカラー画像より深い。

次に図１４Ａから図１４Ｅを参照して、本発明概念の幾つかの実施形態による多波長画像化装置を使用して画像化されたブタの大腸の断片の様々な画像について説明する。図１４Ａは、可視波長（５３２ｎｍ）を使用して取得されたブタの腸の画像である。図１４Ｂは、近赤外波長（７８５ｎｍ）によるブタの腸の画像である。図１４Ｃは、図１４Ａ及び図１４Ｂの波長により再構築されたブタの腸の画像である。図１４Ｄは、室内照明による腸の通常のカラー画像である（グレースケールで図示されている）。図１４Ｅは、本発明概念の幾つかの実施形態による腸の血流及び灌流の画像である。

次に図１５Ａから図１９Ｂを参照して、リアルタイム画質試験プロトコルについて詳細に説明する。リアルタイム画質試験プロトコルは、臨床画像化処置中に以下の問題を調べる為に、画像位置合わせや画像メタデータによりカスタマイズされたアルゴリズムに基づいて作成される。
・対象の動き：図１５Ａ及び図１５Ｂは、カスタマイズされた画像位置合わせアルゴリズムで検出された、静止している手の画像（１５Ａ）及び動いている手の画像（１５Ｂ）を示す。
・視野又はカメラの動き：図１６Ａ及び図１６Ｂは、カスタマイズされた画像位置合わせアルゴリズムで検出された、静止しているカメラでキャプチャされた手の画像（１６Ａ）及び動いているカメラでキャプチャされた手の画像（１６Ｂ）を示す。
・ブロックされた視野：図１７Ａ及び図１７Ｂは、手の画像（１７Ａ）及びツイスタで部分的にブロックされた手の画像（１７Ｂ）を示しており、このブロックされた視野は、カスタマイズされた画像位置合わせアルゴリズムで検出されている。
・外科医／内科医のヘッドライトの介入：図１８Ａ及び図１８Ｂは、手の画像（１８Ａ）及びヘッドライトで照らされた手の画像（１８Ｂ）を示しており、この、視野内の追加ライトは、画像内のメタデータによりカスタマイズされたアルゴリズムで検出されている。
・周囲の照明条件：図１９Ａ及び図１９Ｂは、室内照明オフ時の手の画像（１９Ａ）及び室内照明オン時の手の画像（１９Ｂ）を示しており、これは、画像内のメタデータによりカスタマイズされたアルゴリズムで検出されている。

この処理の目的は、本発明概念の幾つかの実施形態に従って、不正確な画像取得に起因する低画質の可能性を減らすか、場合によっては無くすことにより、血流及び灌流の画像化の可視化を改良し、定量化の精度を高めることである。

上述のように、上述の画像化方法で取得されるデータは、血流速度ｕの分布を導出する為にのみ使用可能である。診療所では、血流速度ｕと血管の断面積Ａの積によって与えられる血流速度分布の情報が必要である。ｕ（ｒ）（ｒは３次元座標）の分布を取得するには、ナビエ・ストークス方程式を解く必要があり、これは、下記の式（９）及び（１０）で与えられる。

但し、ρは密度（ｋｇ／ｍ３）であり、ｕは流速ベクトル（ｍ／ｓ）であり、ｐは圧力（Ｎ／ｍ ^２ 又はパスカル）であり、Ｆは体積力ベクトル（Ｎ／ｍ^３）であり、μは粘度である。ナビエ・ストークス方程式を解くことにより、速度場、即ち、空間及び時間における流速の分布が生成される。この速度場が取得されたら、他の関心量、例えば、流速やけん引力なども計算可能である。これらの計算された各量と、上述の方法で取得された実験データとを比較することにより、データの妥当性を検査することが可能である。

次に、組織／器官の主要血管内の血流速度分布の非侵襲的測定の為の計算手順について、本発明概念の幾つかの実施形態に関して説明する。手順ではまず、組織の関心領域をコヒーレント光源で照らす。この光は、例えば、浸透深度が比較的深くなるように十分長い波長（例えば、第２の波長である５５０ｎｍから約１１００ｎｍ）を有するレーザである。上述の方法を使用して、第２の波長の散乱光を取得して、主要血管内の血流速度の空間分布と、組織の関心領域内の灌流分布とを決定する。関心領域のｕ（ｒ）の速度場の数値計算を行う。実施形態によっては、上述の式（９）及び（１０）により速度場を計算する。計算された速度場に基づく、関心領域の血流速度を計算する。計算された、関心領域の血流速度と、関心領域から取得された、第２の波長の画像データを使用して決定された血流速度とを比較して、結果を検証する。

図面及び明細書において、本発明概念の例示的実施形態を開示してきた。具体的な用語を使用したが、それらは、限定目的ではなく、一般的且つ説明的な意味でのみ使用しており、本発明概念の範囲は、以下の特許請求の範囲によって定義される。

Claims (16)

1. マルチスペクトル画像化システムであって、
   第１の波長を有する第１の光源であって、試料を画像化するために非コヒーレント照明を生成するように構成された第１の光源と、
   前記第１の光源とは別の第２のコヒーレント光源であって、前記第１の波長と異なる第２の波長を有し、前記第１の光源と同時に前記試料を画像化するように構成された前記第２の光源と、
   前記試料から、前記第１の光源に関連付けられた情報及び第２の光源に関連付けられた情報を同時に受け取るように構成されたカメラであって、前記第１の波長の光は、前記試料の表面を画像化して前記カメラに入るように構成されており、前記第２の波長の光は、前記試料に浸透して、浸透された前記試料に関連する情報を前記カメラに与えるように構成されている、前記カメラと、
   前記第１の光源に関連付けられた情報及び第２の光源に関連付けられた情報であって受信された情報を組み合わせることと、前記試料の表面の解剖学的構造と血流及び灌流の表面下の生理機能を含む前記試料の合成画像を血流速度分布の形で合成することと、を行うように構成されたプロセッサと、を含み、
   前記プロセッサは更に、前記合成画像の血流及び灌流の動きからの表面の解剖学的構造から決定された、前記試料の動きを分離するように構成されている、
   システム。
2. 前記第１及び第２の波長は、３５０ｎｍから１１００ｎｍの範囲にある別々の波長である、請求項１に記載のシステム。
3. 前記第１の波長は、紫外（ＵＶ）スペクトル及び可視スペクトルのうちのいずれかにあり、前記第２の波長は、可視スペクトル及び近赤外スペクトルのうちのいずれかにある、請求項２に記載のシステム。
4. 前記試料は、インビボ試料であり、組織及び器官の少なくとも一方を含む、請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記プロセッサは更に、少なくとも１つのモノクロカメラを使用して前記試料の表面解剖図を描いたカラー画像をリアルタイムで再構築することと、前記プロセッサと通信するディスプレイに、前記カラー画像をリアルタイムで表面下の血流及び灌流の分布マップと同時に表示するよう指示することと、を行うように構成されている、請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記プロセッサは更に、可視スペクトル及び近赤外（ＮＩＲ）スペクトルのいずれかにある波長のコヒーレント光を使用して赤色スペクトルを置き換えることにより、前記合成画像のより深い表面下の組織の情報を生成するように構成されている、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 前記システムの出力は、一般的な表面下の血流速度分布マップと表面の解剖学的構造を同時にリアルタイムで提供することを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 前記プロセッサは更に、表面下の血流速度分布の前記試料の視野内の速度の測定分布から表面下の血流速度を計算するように構成されている、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
9. マルチスペクトル画像化システムであって、
   第１の波長を有する第１の光源であって、試料を画像化するために非コヒーレント照明を生成するように構成された第１の光源と、
   前記第１の光源とは別の第２のコヒーレント光源であって、前記第１の波長と異なる第２の波長を有し、前記第１の光源と同時に前記試料を画像化するように構成された前記第２の光源と、
   前記試料から、前記第１の光源に関連付けられた情報及び第２の光源に関連付けられた情報を同時に受け取るように構成されたカメラであって、前記第１の波長の光は、前記試料の表面を画像化して前記カメラに入るように構成されており、前記第２の波長の光は、前記試料に浸透して、浸透された前記試料に関連する情報を前記カメラに与えるように構成されている、前記カメラと、
   前記第１の光源に関連付けられた情報及び第２の光源に関連付けられた情報であって受信された情報を組み合わせることと、前記試料の表面の解剖学的構造と血流及び灌流の表面下の生理機能を含む前記試料の合成画像を血流速度分布の形で合成することと、を行うように構成されたプロセッサと、を含み、
   前記プロセッサは更に、表面下の血流及び灌流の定量化の精度を高める為に、試料の動きに起因する、前記画像化された試料の動きアーチファクトを除去するように構成されており、
   血管を含むホスト組織/器官に対する前記試料の血流と灌流が、
   ｖ_１２（ｒ）＝ｖ_１３（ｒ）＋ｖ_３２（ｒ）＝ｖ_１３（ｒ）−ｖ_２３（ｒ）
   の式により計算され、
   ここで、ｖ_１２（ｒ）は、前記ホスト組織/器官に対する前記試料の血流及び灌流であり；ｖ_１３（ｒ）は、前記カメラに対する前記試料の速度分布であり；ｖ_３２（ｒ）は、前記ホスト組織/器官に対する前記カメラの速度分布であり；ｖ_２３（ｒ）は、前記カメラに対してする前記ホスト組織/器官の速度分布である、
   システム。
10. マルチスペクトル画像化システムであって、
    第１の波長を有する第１の光源であって、試料を画像化するために非コヒーレント照明を生成するように構成された第１の光源と、
    前記第１の光源とは別の第２のコヒーレント光源であって、前記第１の波長と異なる第２の波長を有し、前記第１の光源と同時に前記試料を画像化するように構成された前記第２の光源と、
    前記試料から、前記第１の光源に関連付けられた情報及び第２の光源に関連付けられた情報を同時に受け取るように構成されたカメラであって、前記第１の波長の光は、前記試料の表面を画像化して前記カメラに入るように構成されており、前記第２の波長の光は、前記試料に浸透して、浸透された前記試料に関連する情報を前記カメラに与えるように構成されている、前記カメラと、
    前記第１の光源に関連付けられた情報及び第２の光源に関連付けられた情報であって受信された情報を組み合わせることと、前記試料の表面の解剖学的構造と血流及び灌流の表面下の生理機能を含む前記試料の合成画像を血流速度分布の形で合成することと、を行うように構成されたプロセッサと、を含み、
    前記プロセッサは更に、血流及び灌流の定量化の精度を高める為に、前記カメラを保持する画像化プラットフォーム及び又は前記カメラの動きに起因する、前記画像化された試料の動きアーチファクトを除去するように構成されている、
    システム。
11. マルチスペクトル画像化システムであって、
    第１の波長を有する第１の光源であって、試料を画像化するために非コヒーレント照明を生成するように構成された第１の光源と、
    前記第１の光源とは別の第２のコヒーレント光源であって、前記第１の波長と異なる第２の波長を有し、前記第１の光源と同時に前記試料を画像化するように構成された前記第２の光源と、
    前記試料から、前記第１の光源に関連付けられた情報及び第２の光源に関連付けられた情報を同時に受け取るように構成されたカメラであって、前記第１の波長の光は、前記試料の表面を画像化して前記カメラに入るように構成されており、前記第２の波長の光は、前記試料に浸透して、浸透された前記試料に関連する情報を前記カメラに与えるように構成されている、前記カメラと、
    前記第１の光源に関連付けられた情報及び第２の光源に関連付けられた情報であって受信された情報を組み合わせることと、前記試料の表面の解剖学的構造と血流及び灌流の表面下の生理機能を含む前記試料の合成画像を血流速度分布の形で合成することと、を行うように構成されたプロセッサと、を含み、
    前記第１の光源は、非コヒーレント光源又は著しく減じられたレーザ照明のコヒーレント波長を有するレーザを備え、
    前記プロセッサは更に、前記画像化された試料の動きアーチファクトを除去することにより、血流及び灌流技術に基づくコヒーレント照明の定量化精度を高めるように構成されている、
    システム。
12. 前記マルチスペクトル画像化システムは、レーザスペックル画像化（ＬＳＩ）、レーザドップラ画像化（ＬＤＩ）、蛍光画像化、反射率画像化、及び／又はＬＳＩと蛍光画像化の１つ以上を備えるレーザベースの血流及び灌流測定システムとして構成されている、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記プロセッサは更に、不均一散乱媒体の光学特性の差に起因する静的な背景を除去することにより、レーザベースの血流及び灌流測定技術の定量化精度を高めるように構成されている、請求項１１又は１２に記載のシステム。
14. 前記プロセッサは更に、前記プロセッサと通信するディスプレイに、試料の表面の解剖学的構造並びに表面下の血流及び灌流の生理機能を同時にリアルタイムで表示するように指示するように構成されている、請求項１から１３のいずれか一項に記載のシステム。
15. 前記カメラは更に、２つ以上の波長に関連する情報を受信するように構成されており、前記２つ以上の波長の各々が、前記試料の対応する異なる深さの表面の解剖学的構造及び表面下の血流の生理機能に関連するデータを提供する、請求項１から１４のいずれか一項に記載のシステム。
16. 前記第１の波長は、前記表面を画像化し、３００〜６００ｎｍに及んで前記試料に入るように構成されており、前記第２の波長は、５００〜１５００ｎｍに及んで前記試料に浸透するように構成されている、請求項１から１５のいずれか一項に記載のシステム。

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