JP2000506982A - Moving object, interferometer based spectral imaging method - Google Patents

Moving object, interferometer based spectral imaging method

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Abstract

(57)【要約】 可動物のスペクトル画像を得るために用いることができる、干渉計に基づくスペクトル結像のための空間的な位置決め及びスペクトル補正の方法であって、この方法は、（ａ）可動物の立体的な情報及びスペクトル情報を得るために、干渉計に基づくスペクトル映像装置を用いるステップと、（ｂ）可動物の動きに対して、空間的な位置決め処理及びスペクトル補正処理を介して立体的な情報及びスペクトル情報を補正し、補正された立体的な情報及びスペクトル情報を得るステップとからなる。   (57) [Summary] A method of spatial positioning and spectral correction for interferometer-based spectral imaging that may be used to obtain a spectral image of a movable object, the method comprising: (a) stereoscopic imaging of the movable object; Using a spectral imaging device based on an interferometer to obtain information and spectral information; and (b) stereoscopic information and spectrum for movement of the moving object through spatial positioning and spectral correction. Correcting the information to obtain corrected stereoscopic information and spectrum information.

Description

【発明の詳細な説明】 可動物の、干渉計に基づくスペクトル結像方法発明の分野及び背景 本発明は、物体のスペクトル分析法、すなわち、スペクトル結像に関し、特に 、可動物の各ピクセルのスペクトル輝度を測定するスペクトル結像を目的とした 干渉計に基づく方法に関する。本発明によれば、スペクトル輝度は、可動物から 発光（自然発生あるいは誘発蛍光）した、あるいは可動物によって反射あるいは 散乱した、そして／あるいは可動物を介して伝達した光によるものである。これ らのすべては、以下に、物体から発光した光として言及される。 分光分析法は、科学の分野及び産業の分野において、化学成分のスペクトルの 特徴に基づいて物質及びその処理を特徴づけるために何十年もの間用いられてき たよく知られた分析手段である。分光分析法の物理的な基礎は、光と物質との相 互作用にある。伝統的に、分光分析法は、波長の関数として、高スペクトル解像 度において、しかし立体的な情報がない状態において、物体から発光、伝達、散 乱あるいは反射する光の輝度測定を行うものである。他方、スペクトル結像は、 高解像度分光分析法と高解像度結像との組合せである（すなわち、立体的な情報 ）。 分光計は、光を受け入れ、それを構成波長へ分散し、そして波長の関数として の光の輝度であるスペクトルを測定するようにデザインされた装置である。結像 分光計（ここでは、スペクトル映像装置とも呼ばれる）は、視野から入射光を集 め、各ピクセル（すなわち、画素）のスペクトルを測るものである。 したがって、スペクトル結像は、物体のすべての個所（ピクセル）からの発光 スペクトルの測定を可能にする技術である。スペクトル映像装置は、視野内にあ る物体の各ポイントから発光したスペクトルを測定し、その後の検索及び分析の ために、測定データをメモリに保存することが可能な計測器である。スペクトル 画像は、スペクトル映像装置によって測定された物体のスペクトルのコレクショ ンであり、通常、二次元がイメージ（ｘ及びｙ）で一次元がスペクトル軸（λ） である三次元において定義される輝度関数として組み立てられる。ゆえに、スペ クトル画像は、通常、データの「立方体」すなわち「スペクトル・キューブ」と して言及される。 三つの基本的なタイプのスペクトル結像方法がある。これらは、（ｉ）格子に 基づくスペクトル結像、（ｉｉ）フィルターに基づくスペクトル結像及び（ｉｉ ｉ）干渉計に基づくスペクトル結像である。 スリット・タイプの結像分光計としても知られる、格子に基づくスペクトル結 像システムにおいては、例えばDILORシステム等（バリサ氏らの文献を参照：Val isa et al.（Sep．1995）presentationat the SPIE Conference European Medic al 0ptics Week，BiOS Europe’95，Barcelona，Spain）、CCD（電荷結合素子） 配列検出器の単一軸（空間軸）が実像データを提供し、第二の（スペクトル）軸 は、波長の関数として格子によって分散された光の輝度をサンプリングするため に用いられている。また、システムは、第一の焦点面にスリットが設けられてお り、一時点における視野がピクセルの１ラインに限定されている。したがって、 ライン走査として知られる方法で、CCDのスペクトル軸に平行な方向に格子すな わち入射光線を走査した後にのみ、全画像が得られる。全測定体が完了するまで 二次元画像を得ることができないため、測定前に、視野内の所望の領域を選択す る、そして／あるいはシステムの焦点、露 光時間等を最適化することは不可能である。格子に基づくスペクトル映像装置は 、地球の表面上を航空する飛行機（あるいはサテライト）によって、ライン走査 メカニズムが自然にシステムに備わるため、遠隔測定に用いられている。 計測器の前部光学素子が全入射光を事実同時に集めるのだが、一つのフレーム の大部分のピクセルが、一時点において測定されるものではない点が、スリット ・タイプの結像分光計の大きな欠点である。その結果、任意のＳＮ比（感度）で 必要な情報を得ようとすると比較的に長い測定時間が要求される、あるいは逆に 任意の測定時間に対してはＳＮ比がかなり減少する。さらに、スリット・タイプ のスペクトル映像装置は、視野全体の必要な情報を集めるのにライン走査が必要 であるため、得られた測定結果に誤差が生じる可能性がある。 フィルターに基づくスペクトル結像方法は、さらに、分離フィルターとチュー ナブル・フィルターとに分類できる。これらのタイプの結像分光計においては、 ある時点において、光路に狭帯域フィルターを連続的に差し込むことによって、 あるいは超音波光学チューナブル・フィルター（AOTF）あるいは液晶チューナブ ル・フィルター（LCTF）を用いて周波数帯を電子的に走査することによって、視 野のすべてのピクセルの光を異なる波長のフィルターに同時に通過させてスペク トル画像を作る（下記を参照）。上記に説明した格子が設けられたスリット・タ イプの結像分光計と同じように、フィルターに基づくスペクトル結像方法を用い た場合、どの時点においても光の大部分が拒絶されている。実際、測定瞬間波長 （バンド）外のすべての光子が拒絶されてCCDに到達しないために、特定な波長 におけるイメージ全体の測定が可能となっている。 AOTFS及びLCTFS等のチューナブル・フィルターは、可動部分を持たないが、装 置のスペクトル範囲内の特定な波長へ調整が可能である。 スペクトル結像のためにチューナブル・フィルターを用いることの一つの利点は 、任意波長アクセス、すなわち、フィルター・ホイールを用いることなく、所望 のシーケンスで複数の波長においてイメージの輝度を測ることができる点にある 。しかし、AOTFS及びLCTFSには（ｉ）スペクトル範囲に制限があり（通常、λｍ ａｘ＝２λｍｉｎ）、このスペクトル範囲外の他の光を遮る必要がある、（ｉｉ ）感温性がある、（ｉｉｉ）伝達が低い、（ｉｖ）感偏光性がある、（ｖ）AOTF Sの場合には、波長走査中にイメージずれがある、等の欠点がある。 これらすべてのタイプのフィルター及びチューナブル・フィルターに基づくシ ステムは、スペクトル解像度に制限がある、感度が低い、収集データを解釈して 表示するアルゴリズムが洗練されていないため使い難い、等の理由により、何年 もの間、スペクトル結像に大規模に用いられることはなかった。 干渉計に基づく分光分析法がフィルター及び格子法に優る感度を持つことによ る利点は、この技術において、マルチプレックスあるいはフェルゲット（Fellge tt）利点として知られている（「干渉分光分析法の原理」Chamberlain（1979）T he principles of interferometric spectroscopy，John Wileyand Sons，pp．1 6-18and p．263を参照）。 上記の点で利点を持つスペクトル結像方法及びその装置が、１９９６年７月２ ３日に発行の、カビブ（Cabib）氏らの米国特許第５,５３９，５１７号に開示さ れている。従来のスリットあるいはフィルター・タイプの結像分光計に比べて、 必要フレーム時間をかなり減少させるために、そして／あるいはＳＮ比をかなり 増すために、イメージからの入射光から利用可能なすべての情報をより良く用い るスペクトル結像の方法及び装置を提供する目的で、この特許に言及する。 この発明によれば、各ピクセルのスペクトル輝度を測定するために、 視野にある光学的イメージを分析する方法が提供される。この方法は、視野から 入射光を集めて、各ピクセルから発光するスペクトル輝度の一次結合の所定セッ トに対応する被変調光を出力する干渉計を介してこの光を通し、干渉計から出力 された光を検出アレイ上に集束させ、すべてのピクセルに対して干渉計内に生じ る光路差（OPD）を独立に、また同時に走査し、検出アレイからの出力を処理し て（すべてのピクセルの干渉写真を別々に）、各ピクセルのスペクトル輝度を測 定する。 この方法は、種々のタイプの干渉計を用いて行うことができ、干渉計全体、干 渉計内の構成部品あるいは入射光の入射角を移動することによってOPDを変化さ せてインターフェログラム（干渉写真、ただし平面に限らない）を作成する。こ れら全てのケースにおいては、スキャナーが干渉計一回の走査を完了すると、視 野内のすべてのピクセルに対するインターフェログラムが完成する。 これらの特徴がある装置は、上記のように、干渉計を用いる点で従来のスリッ ト及びフィルター・タイプの結像分光計とは異なり、収集エネルギーを孔あるい はスリットで制限せず、また、狭帯域干渉あるいはチューナブル・フィルターで 入力波長を制限することもなく、システムの全処理能力がかなり向上している。 したがって、これら干渉計に基づくスペクトル結像システムは、分析すべき視野 の入射光から利用可能なすべての情報をより良く利用するものであり、測定時間 がかなり減少する、そして／あるいはＳＮ比（すなわち、感度）がかなり向上す る。 図１は、米国特許第５,５３９,５１７号に開示された従来の技術における、干 渉計に基づく結像分光計の主構成部品を示すブロック図である。 この結像分光計は、高スペクトル解像度（波長に応じて約４から１６ｎｍ）及 び空間解像度（約３０／Ｍμｍ、Ｍは顕微鏡あるいは前部光学素子の有効な拡大 率である）を持ち、本発明の方法を実践するのに最適 である。 したがって、図１に示す従来の技術の結像分光計は、概して２０と符号が付い た採光光学系、ブロック２２で示された１次元スキャナー、ブロック２４で示さ れた光路差（OPD）発生器あるいは干渉計、ブロック２６で示された一次元の、 好ましくは二次元の検出アレイ、そしてブロック２８で示されたシグナル・プロ セッサ及びディスプレイを含む。 システム２０における重要な素子は、分析視野の各ピクセルからの発光スペク トル輝度の一次結合の所定セットに対応する被変調光を出力するOPD発生器ある いは干渉計２４である。干渉計からの出力は検出アレイ２６に集束される。した がって、視野のすべてのピクセルに対して、すべての必要な光学的位相差が同時 に走査され、スペクトルの再構築に必要なすべての情報が得られる。視野内のす べてのピクセルのスペクトルが結像情報と共に同時に収集されるため、リアル・ タイムでの画像分析が可能となる。 米国特許第５,５３９,５１７号による装置は、多種多様に構成でき、特に、干 渉計を、米国特許第５,５３９,５１７号の関連図面に表されたような他の鏡と組 み合わせてもよい。 したがって、米国特許第５,５３９,５１７号によれば、代替的なタイプの干渉 計を用いることも可能である。これらには次のものが含まれるが、限定するもの ではない。（ｉ）OPDを変えることによって光を変調する可動型干渉計、すなわ ち走査厚を持つファブリーペロ干渉計、（ｉｉ）採光光学系及びスキャナーから 光線を受け取り、そそれを二つの光路に分けるビーム・スプリッタを持つマイケ ルソン型干渉計及び（ｉｉｉ）四つの鏡とビーム・スプリッタとからなる干渉計 等、引用中の米国特許に詳しく説明された（例えば、その特許の図１４を参照） 、オプション的に他の光学的手段と組合せが可能なサグナック干渉計。なお、こ の干渉計においては、入射光の入射角に応じてOPDが変化する。 図２は、OPDが入射光の入射角に応じて変化する干渉計を用いて、米国特許第 ５,５３９,５１７号に従って製作された結像分光計を示す。光軸に対して小さな 角度で干渉計に入射するビームは、この角度に対してかなり直線的に変化するOP Dを生じる。 図２の干渉計においては、すべてのピクセルにおけるソース（源）３０からの すべての光は、採光光学系３１によって一直線にされた後、メカニカル・スキャ ナー３２によって走査される。光は、ビーム・スプリッタ３３を介して第一の反 射鏡３４へ、そして第二の反射鏡３５へと進み、この反射鏡によって反射され、 ビーム・スプリッタ３３、そして集束レンズ３６を介して検出器３７のアレイ（ 例えばCCD）に入射する。このビームは、ビーム・スプリッタ３３、第二の反射 鏡３５、そして最終的に第一の反射鏡３４によって反射されるビームと干渉する 。 一走査の終了時には、すべてのOPDを介してすべてのピクセルの測定が完了し ているため、視野内の各ピクセルのスペクトルをフーリエ変換によって再構築す ることができる。光軸へ平行なビームは補正され、光軸に対して角度（θ）を持 つビームは、ビーム・スプリッタ３３の厚さ、屈折率及び角度θの関数であるOP Dを生じる。小さな角度においては、OPDはθに比例する。 適切な逆変換を適用し、注意深く記録をとることによって、すべてのピクセルの スペクトルが計算できる。 図２の構成においては、角度βでビーム・スプリッタに入射する光線（図２に おいてβ＝４５°）は、OPD＝０で干渉計を通過するが、一般的な角度β−θで 入射する光線は、式１によるOPDを生じる。 (1) OPD(β,θ,t,n)=t[(n2-sin2(β+θ))0.5 -(n2-sin2 (β-θ))0.5+2sinβsinθ] この場合、βはビーム・スプリッタへの光線入射角であり、θは、光軸からの光 線の角距、すなわち中心位置に対する干渉計回転角であり、ｔはビーム・スプリ ッタの厚さであり、そしてｎはビーム・スプリッタの屈折率である。 式１から、中心位置に対して正及び負の両方の角度を走査することによって、 すべてのピクセルに対する両面インターフェログラムを得ることが可能であるこ とが分かる。これによって、位相誤差が排除でき、フーリエ変換の計算からより 正確な結果が得られる。 走査振幅が、測定スペクトル解像度に係る到達可能な最大OPDを決定する。角 度のステップの大きさによってOPDのステップが決まるが、このOPDのステップは 、システム感度で決まる最短波長によって規定されるものである。実際、試料採 取の定理（「干渉分光分析法の原理」Chamberlain（1979）The principles of i nterferometric spectroscopy，John Wiley and Sons，pp．53-55）によれば、 このOPDステップは、システム感度における最短波長の半分よりも小さくなけれ ばならない。 考慮すべきもう一つのパラメータは、マトリックスの状態にある検出素子の大 きさが有限であることである。検出素子は、集束光学素子を介して、干渉計にお けるOPDを制限するため、インターフェログラムに長方形関数の影響が生じる。 その結果、短い波長におけるシステム感度が減少し、制限OPD以下の波長に対し てはゼロにまで落ちる。このため、変調伝達関数（MTF）の条件が満足している ことを保証しなければならない、すなわち、干渉計の、検出素子によって定まる OPDが、計測器感度の最短波長よりも小さくなければならない。 したがって、米国特許第５,５３９,５１７号に開示された発明に従っ て製作された結像分光計は、単に、視野内のすべてのピクセルから来る光の輝度 を測定するというものではなく、予め定められた波長範囲で各ピクセルのスペク トルを測定するものである。また、一時点において視野内の各々ピクセルからの 発光のすべてをうまく利用するため、上記に説明したように、フレーム時間がか なり減少し、そして／あるいは分光計の感度がかなり向上する。このような結像 分光計は、種々のタイプの干渉計や採光及び集束光学系を含むことができるため 、例えば、医学的な診断及び治療や生物学的な研究等の、種々様々の用途に使用 可能であり、地質学的な調査や農業における調査等の遠隔測定にも用いることが できる。 米国特許第５,５３９,５１７号に開示された発明による結像分光計は、イスラ エルのアプライド・スペクトル・イメージング社（Applied Spectral Imaging L td.，Industrial Park，Migdal Haemek，Israel）によって開発され、スペクト ラキューブ（Spectra Cube）という商標の下で販売されている。 種々の光学装置に光学的に連結したスペクトラキューブ・システムを、本発明 の方法を行うために用いる。スペクトラキューブ・システムには、次の表１に示 す特性がある。 表１ 特徴 性能 立体的解像度： ３０／Ｍμｍ （Ｍ＝顕微鏡あるいは前部光学素子の有効拡大率） 視野： １５／Ｍミリメータ 感度： ２０ミリルクス （１００ミリ秒の積分時間、 √Ｔに応じて直線的に増加する） スペクトル範囲： ４００−１０００ｎｍ スペクトル解像度： ４００ｎｍにおいて４ｎｍ （８００ｎｍにおいて１６ｎｍ） 捕捉時間： ５−５０秒、通常２５秒 FFT処理時間： ２０−１８０秒、通常６０秒 しかし、干渉計に基づくスペクトル映像装置は、測定を行うために、カメラあ るいはビデオカメラのスナップ写真に比べかなり長時間である、約５から６０秒 で測定物についての数フレームの収集を行わなければならない。このため、可動 物のスペクトル結像における物体のイメージがぼやけて、各ピクセルのスペクト ルを計算するアルゴリズムに混乱が生じる。 実際、米国特許第５,５３９,５１７号に開示された装置を用いる場合は、最も 良い結果を得るために被測定物をほぼ静止状態に保つ必要がある。これは、多く のアプリケーションについても同様であり、シュレキ氏らが開示した染色体のカ ラー核型分析及びカラーバンド形成にスペクトル結像が用いられる場合もそうで ある（「人間の染色体の多色スペクトル核型分析」Schroeck et al.（1996）Mul ticolor spectral karyotyping of human chromosomes． Science 273:494-497 を参照）。しかし、他の用途においては、可動物のスペクトル結像が必要なもの もある。例えば、被測定物が生体の器官である場合がそうである（例えば、人間 の眼あるいは具体的な場所すなわち組織）。 生体の器官及び組織のスペクトル画像は、器官あるいは組織の化学物質の構成 に関する重要な情報を提供するため、例えば、生体の新陳代謝機能に関する情報 が得られる。これは、分光分析法の物理的な基礎が物質と光との相互作用にある ため、分光分析法によって化学成分のスペク トルの特徴に基づいて物体を特徴づけることが可能であることによる。 例えば、限定せずに、種々の生体物質、ヘモグロビン、チトクローム、フラビ ン、ニコチンアミドアデニンジヌクレオチド、ニコチンアミドアデニンジヌクレ オチドリン酸等の、還元あるいは酸化体は、各々、識別可能な独特なスペクトル を持つ。このような物質の酸化レベル（すなわち、酸化体と還元体との比）は、 多くの場合、器官に到達する酸素量及び代謝レベルに相関関係があり、ある場合 には、酸化レベルの変化が病的な状態を示唆するため、病的な状態の重症度を測 定し推定するために、ポイント分光分析法を用いて、このような物質の酸化レベ ルの測定が行われている。一例としては、ポイント分光光度計を眼底の非観血的 測定に用いることができる（「応用光学」Delori（1994）Applied Optics 33:74 39-7452を参照）。しかし、ポイント分光分析法は、スペクトル結像による方法 で得られるような立体的な情報には無関係なスペクトル情報を提供するため、そ の応用には限界がある。 このため、生体器官のスペクトル画像測定においては、器官が静物ではないの で、アーチファクトが生じ、歪んだ特にノイズが多いスペクトル画像データが生 じる。このような画像をフィルターあるいは格子に基づくスペクトル映像装置を 用いて得た場合は、最良の結果を得るために、立体的な画像位置決め処理が必要 となる。しかし、これらのスペクトル映像装置には先に述べた限界がある。他方 、他のスペクトル結像システムに優って多数の利点を持つ、干渉計に基づくスペ クトル映像装置によってこのような画像を得る場合は、空間的な位置決めだけで はなく、スペクトル補正も必要となる。 したがって、本発明の目的は、物体が静止状態にない場合でもスペクトル画像 の測定が可能な、干渉計に基づくスペクトル結像方法を提供することにある。こ の方法に必要な改良の多くは、可動物からの収集デー タを処理するために用いられる数学的アルゴリズムにあるが、ある場合には、被 測定可動物に対する装置の配置も大切である。これらの改良は、空間的な位置決 め及びスペクトル補正の両方を提供するものである。発明の要約 本発明によれば、干渉計に基づくスペクトル結像の、空間的な位置決め及びス ペクトル補正を行う方法が提供される。この方法は、可動物のスペクトル画像を 得るために用いることができる。 さらに、下記の、本発明の実施例における特徴によれば、（ａ）可動物の立体 的な情報及びスペクトル情報を得るために干渉計に基づくスペクトル映像装置を 用いるステップ及び（ｂ）可動物の動きに対して、空間的な位置決め処理及びス ペクトル補正処理を行って立体的な情報及びスペクトル情報を補正し、補正され た立体的な情報及びスペクトル情報を得るステップからなる可動物のスペクトル 結像方法が提供される。 好適実施例における特徴によれば、この方法は、さらに（ｃ）補正された立体 的な情報及びスペクトル情報を画像として示すステップからなる。 さらに、好適実施例における特徴によれば、この提示は、補正された立体的な 情報に応じた補正スペクトル情報のRGB表示である。 さらに、好適実施例における特徴によれば、空間的な位置決め処理は干渉縞抑 制アルゴリズムを用いて行われる。 さらに、好適実施例における特徴によれば、立体的な情報及びスペクトル情報 の捕捉は、（ａ）可動物からの入射光を収集すること、（ｂ）可動物の各ピクセ ルからの光のスペクトル輝度の一次結合の所定セットに対応する被変調光を出力 する干渉計を介してこの収集光を通すこと、（ｃ）干渉計から出力される光を検 出アレイに集束させること、（ｄ） 可動物のすべてのピクセルに対して干渉計に生じた光路差を独立に、そして同時 に走査すること及び（ｅ）検出アレイの出力を処理し、可動物の各ピクセルのス ペクトルを測定することによって行われる。 さらに、好適実施例における特徴によれば、補正された立体的な情報及びスペ クトル情報を得るための空間的な位置決め処理及びスペクトル補正処理は、可動 物の基準系を選択すること、可動物の基準系を用いて可動物の他のフレーム（系 ）に対する変換ベクトルを計算すること、そしてこの変換ベクトルを空間的な位 置決め処理及びスペクトル補正処理に用いることによって行われる。 さらに、好適実施例における特徴によれば、この計算は、基準系に他のイメー ジを重ね合わせて、輝度減算処理が、あまり特色がない減算画像を生じる位置を 見つけ出すことによって行われる。 さらに、好適実施例における特徴によれば、可動物はほぼ第一の方向に沿って のみ運動し、干渉計は、フレームにおいて光路差が単一方向に沿って変化するタ イプであり、この方法は、さらに（ｃ）光路差勾配が第一の方向に直角になるよ うに、可動物に対してスペクトル映像装置を位置させるステップからなる。 さらに、好適実施例における特徴によれば、（ａ）干渉計に基づくスペクトル 映像装置を可動物に対して配置して焦点を合わせるステップ、（ｂ）干渉計を走 査しながら検出アレイによって可動物の連続的なフレームを捕らえて保存するス テップ、このとき、可動物が動くために干渉計の連続的な光路差は本質的に等間 隔にはならない、（ｃ）可動物のすべてのピクセルの連続的なフレームの各々の 収集データをインターフェログラム関数へ送ると同時に、連続的なフレームの一 つを基準系として、これに対して連続的なフレームの各々の立体的な変換ベクト ルを計算し、連続的なフレームの各々のすべてのピクセルに対する実際の光路差 を見 い出すステップ、（ｄ）インターフェログラムの各々に簡単なフーリエ変換アル ゴリズムを適用することによって、物体の各ピクセルに対する複雑なフーリエ変 換を計算するステップ及び（ｅ）可動物のすべてのピクセルのスペクトルを計算 するステップからなる、可動物のスペクトル結像方法が提供される。 さらに、好適実施例における特徴によれば、（ａ）干渉計に基づくスペクトル 映像装置を可動物に対して位置決めして焦点を合わせるステップ、（ｂ）干渉計 を走査しながら検出アレイによって可動物の連続的なフレームを捕らえて保存す るステップ、このとき、可動物が動くために干渉計の連続的な光路差は本質的に 等間隔にはならない、（ｃ）可動物のすべてのピクセルの連続的なフレームの各 々の収集データをインターフェログラム関数へ送ると同時に、連続的なフレーム の一つを基準系として、連続的なフレームの各々の立体的な変換ベクトルを計算 し、連続的なフレームの各々のすべてのピクセルに対する実際の光路差を見い出 すステップ、（ｄ）可動物のピクセルの各々のインターフェログラムを補間して 等間隔な光路差値を求めるステップ、（ｅ）インターフェログラムの各々に高速 フーリエ変換アルゴリズムを適用することによって可動物のピクセルの各々に対 する複雑なフーリエ変換を計算するステップ及び（ｆ）可動物のすべてのピクセ ルのスペクトルを計算するステップからなる、可動物のスペクトル結像方法が提 供される。 また、好適実施例における特徴によれば、この方法は、さらに、可動物の画像 を示すステップからなる。 さらに、好適実施例における特徴によれば、この提示は、計算されたスペクト ルのRGB表示である。 さらに、好適実施例における特徴によれば、連続的なフレームの一つを基準系 とする、連続的なフレームの各々の立体的な変換ベクトルの計 算は、基準系に他のイメージを重ね合わすことによって行われ、輝度減算処理で 、あまり特色がない減算画像を生じる位置が見い出される。 さらに、好適実施例における特徴によれば、可動物はほぼ第一の方向に沿って 運動し、干渉計は、フレームにおいて光路差が単一方向に沿って変化するタイプ であり、この方法は、さらに、光路差勾配が第一の方向に直角になるように、可 動物に対してスペクトル映像装置を位置させるステップからなる。 さらに、好適実施例における特徴によれば、この可動物とは生体器官あるいは その一部分である。 さらに、好適実施例における特徴によれば、この生体器官は眼である。 本発明は、従来の構成の欠点に言及しながら、空間的な位置決め及びスペクト ル補正プロトコルを従来のフーリエ変換プロトコルに適用することによって、非 静的物体のスペクトル画像測定を可能にする、干渉計に基づくスペクトル結像方 法を提供するものである。図面の簡単な説明 一例として添付図面を参照して、本発明をここに説明する。 図１は、米国特許第５,５３９,５１７号（従来の技術）に従って製作された結 像分光計の主構成要素を示すブロック図である。 図２は、米国特許第５,５３９,５１７号（従来の技術）による結像分光計に用 いられるサグナック干渉計を示す。 図３ａは、スペクトラキューブ・システムを用いた、人間の右眼のスペクトル 画像である。 図３ｂは、本発明の方法を用いて空間的な位置決め及びスペクトル補正を行っ た後の、図３ａの人間の右眼のスペクトル画像である。 図４ａは、図３ａのスペクトル画像から得た任意のピクセルのインタ ーフェログラム関数の一部を示すものである。 図４ｂは、図３ｂのスペクトル画像から得た図４ａと同じピクセルのインター フェログラム関数の一部を示す。 図５ａは、図３ａのスペクトル画像から得た五つの隣接するピクセルのスペク トルを示すものであり、各ピクセルの位置が示されている。 図５ｂは、図３ｂのスペクトル画像から得た五つの隣接するピクセルのスペク トルを示すものであり、各ピクセルの位置が示されている。 図６ａからｆは、本発明による干渉縞抑制アルゴリズムの演算を示す。好適実施例の説明 本発明は、可動物のスペクトル画像を得るために用いることが可能な、干渉計 に基づくスペクトル結像の空間的な位置決め及びスペクトル補正のための方法に 関する。特に、本発明は、眼等の生体器官そして／あるいは組織のスペクトル画 像を得るために用いることができる。 図面及びその説明から、本発明による方法の原理及び作用を理解することがで きる。 米国特許第５,５３９,５１７号及び他の公報（例えば、（ｉ）「人間の染色体 の多色スペクトル核型分析」Schroeck et al.(1996)Multicolor spectral karyo typing of human chromosomes，Science 273:494-497、（ｉｉ）「量的細胞学の ためのフーリエ変換マルチピクセル分光分析法」Malik et al.（1996）Fourier transform multipixel spectroscopy for quantitative cyiology．J．of Micro scopy 182:133-140、（ｉｉｉ）「黒色腫のALA媒介PDT：新規なスペクトル結像 システムによって測定される光感作物質の相互作用、腫瘍治療及び発見のための 光学的方法についての会報：光力学性治療のメカニズム及び技術」Malik and Di shi（1995）ALA mediated PDT of melanomatumors:Iigh t-sensitizer interactions determined by a novel spectral imaging system ．Proceedings of optical methods for tumor treatment and detection:Mecha nisms and techniques in photodynamic therapy IV，Feb．4-5，1995，San Jos e，CA，SPIE Vol．2392，pp．152-158、 （ｉｉｉ）「分光分析法と画像処理との組合せによる生物学のための新規なスペ クトル結像システム、生体臨床医学における光学的結像技術についての会報」Ma lik et al.（1994）A novel spectral imaging system combining spectroscopy with imaging-application for biology． Proceedings of optical and imaging techniques in biomedicine，Sep．8-9 ，1994，Lille，France，SPIE Vol．2329，pp．180-184、（ｉｖ）「単一黒色腫 細胞におけるフーリエ変換マルチプレックス分光分析法及びフォトポルフィリン のスペクトル結像、光化学と光生物学」Malik et al.（1996）Fourier transfor m multiplex spectroscopy and spectral imaging”of photoporphyrin in sing le melanoma cells．Photochemistry and photobiology 63:608-614、（ｖ）「 無傷のネズミの脳における結像酸素膿度計としての新規な生体画像システムの使 用、腫瘍及び他の病気の診断のためのレーザ及び光分光分析法における進歩につ いての会報」Soenksen et al.（1996）Use of novel bio-imaging system as an imaging oximeter in intact rat brain．Proceedings of advances in laser and light spectroscopy to diagnose cancer and other diseases III，Jan．2 9-30，1996，San Jose CA，SPIE Vol．2679，pp．182-189を参照）は、被測定物 の表面からの光を光学的な開口あるいは視野レンズによって収集し、干渉計を介 して通過させることによって、二つのコヒーレント光に分けてから集束光学素子 によって、検出素子面を持つ二次元検出アレイ装置（例えば、紫外線から可視光 線の範囲でのCCD）に集束させることで、検出器の表面が物体の表面の実 像を代表するスペクトル結像装置及び結像方法を教えている。 検出器フレームに同期して干渉計が走査されるとき、検出アレイの多くの連続 的なフレームから得られる検出アレイの各々そしてすべての検出素子からの信号 が記録される。 干渉計の各位置においては、検出素子が対応する画素（ピクセル）を識別する ための二つの分離ビーム間の光路差（OPD）が既知の状態へと変化するため、走 査の終わりに、各ピクセルから収集された信号は、その特定なピクセルに対する 光路差（OPD）の関数としての光の輝度であるインターフェログラムと呼ばれる 関数を形成する。干渉計スピードが一定であるため、CCDフレーム時間は一定で あり、OPDは干渉計の角度位置に比例し、OPDサンプルは等間隔になる。 フーリエ変換分光分析法の周知の手法によれば、このインターフェログラム関 数に適用される数理的なフーリエ変換演算は、スペクトル、すなわち、対象とな るピクセルから発光したすべての波長における光の輝度を算出する。 物体の表面のすべてのピクセルに対するインターフェログラム関数が分かって いるため、収集した全インターフェログラムにフーリエ変換を適用することによ って、すべてのピクセルに対するスペクトルを計算して明らかにすることができ る。 米国特許第５,５３９,５１７号には、スペクトル結像装置及び方法についての いくつかの実施例が示されている。各装置に用いられた干渉計のタイプはそれぞ れ異なるが、各装置は物体のスペクトル画像を測定することが可能である。 一般的に、干渉計がどのように用いられようとも、干渉計によるどの走査位置 においても、軸上の光線及び軸から離れた光線に対するOPDは異なるため、同じ フレーム内におけるOPDはピクセル毎に異なることは よく知られている。 例えば、（「干渉分光分析法の原理」”The principles of interferometric spectroscopy”by John Chamberlain，John Wiley & Sons，1979，page 220．Eq uations 8.3 and 8.4b）に説明されているように、マイケルソン干渉計において は、OPDは次式（２）に従って変化する。 この場合、λは光の波長であり、αは軸上の光線と軸から離れた光線との間の角 である。 式２によれば、特定のピクセルへのOPDの依存度は比較的に低い。実際、式２ におけるαは小さな角であるため、条件（１−ｃｏｓα）はα２と同じようにゆ っくりと変化する。 しかし、図２に示すような三角形の干渉計においては、米国特許第５,５３９, ５１７号の欄１３の式３１に示すように、OPDはもっと速く、すなわち、光線入 射角の水平方向における投影（画像の中心から対応するピクセルまでの距離の水 平方向における投影に等しい）に応じて直線的に変化する。 この事実は、干渉計に基づくスペクトル映像装置に対して二つの重要な結果を 招くものである。 第一に、走査の終了時点で、フーリエ変換アルゴリズムを介してスペクトルを 再構築可能なように、すべてのピクセル及びすべての検出器フレームに対するOP Dの軌道を記録しなければならない。これは（ｉ）すべてのフレームに対する干 渉計の位置と、（ｉｉ）画像におけるピクセル位置とを知ることによって可能に なる。 第二に、もし被測定物が測定中に動くなら、種々のフレームの空間的 な位置決めは失われ、各フレーム内の各ピクセルの実際のOPDは、物体が静止し ていたならば得られたであろうところとは異なるものになってしまう。したがっ て、もし測定中の移動を無視してその物体のスペクトル画像を計算し、収集デー タを用い、いくつかの、あるいはすべてのスペクトル範囲に渡って定義される例 えば、赤、緑、青（RGB）機能を介して物体を表示するなら、（ｉ）画像は、測 定中に空間的な位置決めを失い、ぼやけてしまうし、（ｉｉ）計算されたスペク トルは実際のスペクトルを表わさず、そのスペクトルは、ノイズが多く、また、 フーリエ変換に不正確な（すなわち、登録されていない）OPDSを用いるため一貫 性がないものになってしまう。これらの現象ついては、下記の例においてさらに 例証する。 可動物のスペクトル画像を得るための、本発明による干渉計に基づくスペクト ル結像の空間的な位置決め及びスペクトル補正のための方法の説明を始める前に 、静止物体を測定する従来の技術による方法を説明する。 静止物体の測定は次のステップを含む。 第一に、スペクトル結像装置を位置決めし被測定物に焦点を合わせる。 第二に、干渉計を等間隔なOPDステップで走査しながら、CCDによって物体の連 続的なフレームを捕らえて保存する。 第三に、そのデータをインターフェログラム関数へ（例えば、ソフトウェアに よって）送り、物体の画像のすべてのピクセルを得る。 第四に、データを組織化するために、ウインドー処理あるいはアポダイゼーシ ョン（apodization）と呼ばれる、よく知られた前処理ステップを行うのが好ま しい（「干渉分光分析法の原理」Chamberlain（1979）The principles of inter ferometric spectroscopy，John Wiley and Sons，pp．131 and following page sを参照）。そうすることにより、 理論上の連続的なインターフェログラム関数を用いる代わりに、個別の有限なデ ータセットである測定データを用いることが可能になる。 第五に、通常、各インターフェログラムに対するデータ数が、元のデータ数の 二乗に等しい複数のポイントになるように「ゼロを満たす」処理を行って、スペ クトルに補間ポイントを挿入し高速フーリエ変換アルゴリズムを用いる（「干渉 分光分析法の原理」Chamberlain（1979）The principles of interferometric s pectroscopy，John Wiley and Sons，pp．311 and following pagesを参照）。 第六に、インターフェログラムの各々に高速フーリエ変換アルゴリズムを適用 して複雑な（実数部及び虚数部の）フーリエ変換を計算する。択一的に、好まし くはないが、「ゼロを満たす」ことを行わないで、直接にフーリエ変換アルゴリ ズムを適用することもできる。 第七に、そのように得られた複雑な関数のモジュール（長さ）として、すべて のピクセルのスペクトルを計算する。なお、この関数は、OPDへの共役パラメー タ、すなわち波長の逆数である（σ＝１／λ）波数σの離散的な値の上に定義さ れるものである。 高速フーリエ変換アルゴリズムは、かなり計算時間を減少させるが、OPDが等 間隔である場合及び、インターフェログラムを形成するポイント数が二乗に等し い場合にのみ用いることが可能である。このため、概して、この単純なフーリエ 変換アルゴリズムは用いられない。 さて、可動物のスペクトル画像を得るために用いることが可能な、本発明によ る干渉計に基づくスペクトル結像の空間的な位置決め及びスペクトル補正のため の方法を説明する。 次の説明は、映像装置の照準線にかなり直角な平面上において、固く直線的に 、ランダムあるいは非ランダムに運動する物体に関する。言い替えれば、スペク トル映像装置を介して見た場合に、物体は、そのすべ ての部分が形状及び大きさと相対的な距離とを保持しながら運動する。 したがって、平面を変えることなく無作為の方向にしっかりと動く物体の場合 （すなわち、計測器に近づくことも、また、遠のくこともなく物体は焦点距離内 に留まる場合）には、本発明の方法による測定ステップは、次の通りである。 第一に、被測定物に対してスペクトル結像装置の照準を合わせると共に焦点を 合わせる。 第二に、一定のスピードでCCDフレームに同期させながら干渉計を走査し、CCD によって物体の連続的なフレームを捕らえて保存する。しかし、物体が動くため 、上記の従来の技術における説明とは正反対に、OPDステップは、本質的に上記 の説明のような等間隔にはならない。連続的なOPD間の差はランダムである。こ れは、干渉計と物体との相対的な移動の結果であり、干渉計の位置及び速度に対 する物体の瞬間的な位置及び速度に応じて増加あるいは減少し、負になることさ えあり得る（次のデータ・ポイントではOPDが減少することを意味する）。そし て、この移動が視野を超える場合、あるいは、この移動が、視野よりも大きな突 然の変位で起こりすぐに以前の位置へ戻る場合は、データ・ポイントは消失する 。OPD軸のいくつかの領域においては、データ・ポイントは高密度になり、他の 領域では低密度になる。 第三に、このデータを、画像のすべてのピクセルに対するインターフェログラ ム関数へ（例えばソフトウェアによって）変換する。しかし、ブックキーピング 操作はかなり複雑である。このステップを達成するには、第一に、基準として採 ったフレームに対して、すべての測定フレームの立体的な変換ベクトルを見いだ さなければならない。この方法によれば、各々フレームにおけるすべてのピクセ ルに対する実際のOPDを見いだすことができる。これは、本発明による方法の重 大なステップであ るので、下記にさらに詳細に説明する。 第四に、データを組織化し、理論上の連続的なインターフェログラム関数の代 わりに、離散データである測定データを用いることができるように、ウインドー 処理あるいはアポダイゼーションと呼ばれるいくつかのよく知られた前処理ステ ップを行うことが好ましい。 第五に、ここで、この方法は二つの代替的なやり方に分かれる。第一のものに よれば、各ピクセルの測定インターフェログラムをさらに補間することなく、簡 単なフーリエ変換アルゴリズムを用いて、対応するフーリエ変換を計算する。こ れに対して、第二のものによれば、各ピクセルの測定インターフェログラムを補 間して等間隔なOPD値を得てから、高速フーリエ変換アルゴリズムを用いてフー リエ変換を計算する。代替的な各々のステップには利点及び欠点が伴う。スピー ドは後者が速いが、内挿法によって誤差が導入されるので、データの信頼性は前 者が高い。 第六に、上記第五のステップにおける代替的な選択に応じて、インターフェロ グラムの各々に簡単なフーリエ変換アルゴリズムあるいは高速フーリエ変換アル ゴリズムを適用して各ピクセルに対する複雑な（虚数及び実数）フーリエ変換を 計算する。 第七に、得られた複雑な関数のモジュール（長さ）としてすべてのピクセルの スペクトルを計算する。この関数は、OPDへの共役パラメータ、すなわち波数σ の離散的な値の上に定義されるものである。 測定インターフェログラムから始まる、真の物理的なスペクトルへの近似とし て数理的なスペクトルを計算するための、フーリエ変換の理論及び数理的なステ ップの詳細については、この説明文でも採り上げている「干渉分光分析法の原理 」（Chamberlain（1979）The principles of interferometric spectroscopy，J ohn Wiley and Sons）のような教科書を参照することを勧める。 チェンバリン（１９７９年）の２、４、５及び６章のいくつかのハイライトと して、次のフーリエ変換処理及び関連事項の基本が説明されている。関数ｆ（ｋ ）とそのフーリエ変換Ｆ（ｘ）との間のフーリエ積分の関係が３１ページに示さ れている。原理的には、ｆ（ｋ）及びＦ（ｘ）は、各々の変数の連続的な関数で あるが、実際は、常に離散的な値に対して用いられるため、フーリエ積分は、５ ５ページに示すように無限の和によって概算される。次に、この無限の和は、ペ ージ５７に示すように有限の和で置換される。電磁放射の場合における完ぺきな 、そして実用的な干渉関数は、９６及び１０４ページに示すように導かれる。物 理的なスペクトルと数理的なスペクトルの間の関係は、１２７ページに示されて おり、試料採取の理論及び位相誤差の補正が６.７から６.１１の段落に示されて いる。最終的に、高速フーリエ変換アルゴリズムが１０章に詳細に述べられてお り、各々の間隔がすべて等しいときにのみ演算が可能であることが示される。な お、この演算は直線的なフーリエ総和よりも高速である。 上記の本発明による方法の第三ステップは、多くの代替的な方法でも達成が可 能であることは同業者には明らかである。これらの選択肢の一つとして次の方法 がある。 第一に、フレームの一つを基準系として定義する。原理的には、基準としてど のフレームを選ぶかは重要ではないが、実際は、選択フレームとすべての他のフ レームとの空間的な重なりが全体的に最も大きくなるように、変換ベクトルのセ ットに対してほぼ真中に位置するフレームを選択するのがよい。基準系を選択す ることによって、測定フレームの各々のに対する変換ベクトルを見いだすことが 容易になる。 第二に、第一のフレームと基準系との間の輝度における差である減算画像を表 示する。 第三に、表示減算画像が、どの部分においてもほぼゼロになる、すなわちほと んど特徴がなくなる位置を見いだすまで、常に輝度差を表示しながら、第一のフ レームを、小さなステップで左右及び上下の方向に移動する。移動が完全に直線 的である理想的なケースにおいては、減算画像は、重なり合うすべてのピクセル においてゼロに等しくなるが、実際は、常に僅かなパターンが残るので、このパ ターンが輝度において最小になる位置が最良な位置である。経験から、肉眼によ ってほぼゼロの位置を見いだすことは容易であることが証明されている。これは 、空間的な位置決めの僅かな欠如が二つのフレーム間の差を強調するために検出 が容易だからである。この処理は、種々の既知のアルゴリズムを用いて自動化す ることが可能である（例えば、「デジタル画像処理の基本」Anil K．Jain（1989 ）Fundamentals of digital image processing．Prentice-Hall International and system sciences science，pp．400-402を参照）。しかし、フレームに重な る干渉縞があるので、フレームの自動的な空間位置決め処理の前に、干渉縞抑制 アルゴリズムを適用するのが好ましい。これについては、下記例４においてさら に説明及び例示する。 第四に、第一のフレームに対する変換ベクトルを記録する。 第五に、この処理を、すべての測定フレームに対して繰り返す。 そして最終的に、位置に対するOPDの依存（各干渉計の特定な依存）が分かっ たなら、すべてのフレームにおけるすべてのピクセルに対するOPDベクトルを計 算して保存する。 測定中に発生する問題、また、最終結果に影響を与える問題のほとんどは、物 体の移動振幅に関係がある。本発明による方法が有効であるためには、移動振幅 はあまり大きくない方が好ましい。下記のような、複数の問題が起こる可能性が ある。 第一に、インターフェログラムの全領域が欠けてしまい、（内挿法のケースに おいて）補間が非常に難しい場合がある。 第二に、もしインターフェログラムの中央部分が完全に欠落したなら、フーリ エ変換を計算することは不可能である。 そして最後に、被測定物の動きのために、（移動に対する補正後の）実際のOP Dステップがナイキスト条件（計測器の感度の最低波長の２分の１）よりも大き い場合は、不正確な結果が生じるかもしれない。 しかし、修正処置を採ることができる。下記にいくつかをリストアップする。 第一に、中央部分が存在する場合は、通常、インターフェログラムの中心を見 いだすことは容易である。この場合、もしインターフェログラムが対称的である なら、片側のデータ・ポイントを他の側に反映して空きを満たすことができる。 第二に、必要なスペクトル解像度及び測定時間に適した最も小さなOPDステッ プを採用する。これは、インターフェログラム内に大きな空白を残さないという 効果がある。 第三に、干渉計の走査を二、三回繰り返し、あたかも一回の測定で得られたか のようにデータを組合せる。もしOPDが一回の走査で欠けていても、（ランダム な移動のために）もう一つの走査においては存在する可能性がある。 第四に、一つのフレームにおけるOPDが一方向にだけ（例えば水平に）異なる 干渉計において、もし物体の動きが単に一方向であるなら（例えば、人間の眼は 水平不随意運動を起こす）、OPD勾配が物体の移動方向に直角になるように、計 測器を光軸の周囲に回転させる。このようにすれば、移動からは、フレームの空 間的な位置決めのみが影響を受け、インターフェログラムはほとんど影響されな いため、誤差の原因をかなり 減らすことができる。 第五に、特色がない物体の場合には、すべてのピクセルは同等であるため、移 動からの結果への影響はあまりないと予想される。 最後に、次の区別をすべきである。（ｉ）一つの平面上を固く直線的に移動す る物体。すなわち、物体は、すべての部分が形状及び大きさを保持しながら動き 、スペクトル映像装置を介して見た場合、すべての部分の相対的な距離が一定に 保持される。（ｉｉ）平面上を直線的に移動する物体。この場合、すべての部分 は形状及び大きさを保持するが、それらの部分の相対的な距離は時間の経過と共 に変化する。前者のケースは後者よりも単純であることは明らかである。さらに 、前者に対して許容可能な解決方法が見つかったなら、通常、後者は、物体を、 互いに相対的に動く複数のエリアへと分割することによって解決することができ る。各々が別々にしっかりと移動するとしても、個々のエリアに前者のケースの 解決方法を適用できる。 上記の考慮は、ある特定のタイプの運動、特に（ランダムあるいはランダムで ない）固い直線的な動きに対して正当である。上記のいくつかの考慮は、他のタ イプの動きに対しても一般化することができ、例えば、固くない、そして／ある いは非線形の動きにも適用可能である。どの場合でも、本発明は、原理的に、計 測器の照準線に直角な軸の回りに物体が回転するケースを扱うことはできない。 その理由は、測定中に物体の各部分が形状を変えて視野から姿を消してしまうた めであり、そうなると測定が不完全になってしまうことは明らかである。また、 移動がなくとも、測定中にスペクトルに対して影響を持つ、物体内の化学変化が あるケースについては、本発明は言及しない。 可動物の問題を解決することは、本来等間隔でない値に対して定義されたイン ターフェログラムのフーリエ変換を計算することと同じである ということは、同業者には明らかである。この問題は放射線天文学において既知 である（「合成結像」Synthesis Imaging（1986）Perley，Schwab and Bridle， Report of Summer School of the National Radio Astronomy Observatory,p．7 2，Greenbank W．Virginiaを参照）。この分野では、低いOPD範囲におけるデー タの凝集によって、画像輝度に大きな波動か導入されるため、弱い点源を検出す ることが難しくなることが知られている。 可動物のスペクトル画像を測定可能なスペクトル映像装置には、多くの用途が 考えられる。以前の公報（例えば、（ｉ）「人間の染色体の多色スペクトル核型 分析」Schroeck et al.(1996)Multicolor spectral karyotyping of human chro mosomes，Science 273:494-497、（ｉｉ）「量的細胞学のためのフーリエ変換マ ルチピクセル分光分析法」Malik et al.（1996）Fourier transform multipixel spectroscopy for quantitative cyiology．J．of Microscopy 182:133-140、 （ｉｉｉ）「黒色腫のALA媒介PDT：新規なスペクトル結像システムによって測定 される光感作物質の相互作用、腫瘍治療及び発見のための光学的方法についての 会報：光力学性治療のメカニズム及び技術」Malik and Dishi（1995）ALA media ted PDT of melanoma tumors:Iight-sensitizer interactions determined by a novel spectral imaging system．Proceedings of optical methods for tumor treatment and detection:Mechanisms and techniques in photodynamic therap y IV，Feb．4-5, 1995，San Jose，CA，SPIE Vol．2392，pp．152-158、（ｉｉ ｉ）「分光分析法と画像処理との組合せによる生物学のための新規なスペクトル 結像システム、生体臨床医学における光学的結像技術についての会報」 Malik e t al.（1994）A novel spectral imaging system combining spectroscopy with imaging-application for biology．Proceedings of optical and imaging techniques in biomedicine，Sep．8-9，1994，Li11e ，France，SPIEVol．2329，pp．180-184、（ｉｖ）「単一黒色腫細胞におけるフ ーリエ変換マルチプレックス分光分析法及びフォトポルフィリンのスペクトル結 像、光化学と光生物学」Malik et al．（１996)Fouriertransformmultiplexspec troscopyandspectral imaging”of photoporphyrin in single melanoma cells ．Photochemistry and photobiology 63:608-614、（ｖ）「無傷のネズミの脳に おける結像酸素膿度計としての新規な生体画像システムの使用、腫瘍及び他の病 気の診断のためのレーザ及び光分光分析法における進歩についての会報」Soenks en et al.（1996）Use of novel bio-imaging system as an imaging oximeter in intact rat brain．Proceedings of advances in laser and light spectros copy to diagnose cancer and other diseases III，Jan．29-30，1996，San Jo se CA，SPIE Vol．2679，pp．182-189を参照）においては、スペクトル結像を用 いるいくつかの生体医学への応用が教えられている。これには、核型分析等のＤ ＮＡ分析、網膜の病気の初期診断、従来の結像技術によって表面が観察可能な生 体組織における腫瘍の発見等が含まれる。 このような装置から、多くの他の分野の種々の用途も利益を得ることは明らか である。事実、分光分析法は光の物質との相互作用によるため、光のスペクトル の測定によって物質の成分に関する情報が得られる。今日、ほとんどの医学用画 像装置は、分析あるいは治療される組織のリアルタイム表示のために、また、患 者の記録としての組織画像の保存及び後の検索のためにビデオカメラ用アタッチ メントが設けられている。これらには、（ｉ）外科医に治療すべき組織を表示す る、手術台の内視鏡あるいは顕微鏡に付けられたビデオカメラ、（ｉｉ）患者の 網膜を眼科医を表示する眼底カメラに付けられたビデオカメラが含まれるが、限 定 するものではない。 米国特許第５,５３９,５１７号によるスペクトル映像装置は、映像化にスペク トルの次元を付加する洗練されたビデオカメラに等しいものであり、これらすべ ての生体医学用結像計測器に機械的に、そして光学的に適合するように製造され ている。このため、いずれの生体医学用結像計測器にも取付が容易であり、従来 の結像方法で表示可能などの組織のスペクトル画像でも測定することができる。 用途の個々の事例としては、皮膚癌や、肺、胃、結腸、直腸、子宮頸、膀胱、 前立腺等の多くの内部器官の癌の早期発見、例えば糖尿病の結果として起こる網 膜内の虚血の早期発見、網膜症、糖尿病性網膜症、網膜ジストロフィー、緑内障 、黄斑変性等の早期発見がある。また、ヘモグロビン、チトクローム、フラビン 、ニコチンアミドアデニンジヌクレオチド、ニコチンアミドアデニンジヌクレオ チドリン酸等（限定せず）の新陳代謝に関連する分子は、還元体あるいは酸化体 において特有のスペクトルを持つため、このような化学物質の濃度を測定するこ とによって、血液灌流、そして組織の新陳代謝機能についての活力そして／ある いは代謝マッピングとその査定にも適用可能である。 もし不可能でないとしても、分析される組織を完全に静止させることは、生体 組織の場合、概して難しいことは明らかである。これは、呼吸、心拍動、患者の 無意識の動き等に起因するものである。組織自体を外部の機械的な手段（例えば 、角膜の外科手術で用いられる眼を動かないようにする特別なホルダ）によって 強制的に静止させたとしても、血液が血管を循環しているという単純な事実によ って診断組織に小さな動きが誘発される。特に物体が顕微鏡を介して拡大される 場合、分析領域の動きも拡大される。 治療する医師に、このような大量の情報を提供する能力を持つスペク トル映像装置は、もし可動物を全く測定することができないとしたら、ひどく制 限されてしまう。したがって、本発明は、可動物のスペクトル結像のための手段 を提供するものである。 したがって、本発明の目的は、生物の構成要素（例えば、網膜血管内の酸素及 び脱酸素ヘモグロビン及び／あるいは網膜内のメラニン色素沈着レベル）からの 、白色光、紫外線あるいはレーザによって誘発された発光スペクトルを量的にマ ッピングし、そして生体器官内の健康な、または病んだ組織あるいは細胞から腫 瘍を識別することである。したがって、誘発された発光分光分析法によって生成 される信号を、生体組織あるいは器官の異なる成分を特徴づけるために用いる。 さらに、この方法は、タンパク質、糖類、NAD+及びNADH、コラーゲン、エラスチ ン及びフラビン、そして細胞そして／あるいは組織内にの種々の代謝媒介物の識 別及び立体的なマッピングを可能にする。特定の波長における発光を用い、そし て種々のアルゴリズムによって分析することで、生体内において、組織（あるい は細胞）のアルカリ度あるいは酸性度、血液灌流、さらには組織内における新生 物の存在を調べ、マッピングし、そして特徴づけをおこなうことができる。生物 試料からの放射光線を検出する種々の実験システムが世界中にある。これらの診 断検出システムからの信号及び画像を分析する方法が、最近の、医学の分野にお ける重大な課題の一つになっており、本発明はこの問題を扱うものである。 糖尿病性網膜症は、潜在的に視覚を破壊するが、多くの場合、早期のレーザ治 療によって抑制できる病気である（Ferris(1993)（commentary）JAMA 269:1290- 1291を参照）。米国眼科学会は、治療を要する症状を持つ患者に対するスクリー ニング・スケジュールを提案している（「糖尿病性網膜症：米国眼科学会が椎薦 する処置」Diabetic Retinopathy:American Academy of Ophthalmology Preferr ed Practice Patt erns．San Francisco，Cal.:American Academy of Ophthalmology Quality of C are Committee Retinal Pane，American Academy of Ophthalmology，1989）。 しかしながら、提案されたスクリーニング・スケジュールは費用がかかるもの であり、また、時折患者は、予定検査日までの期間に深刻な網膜症を患うため、 幾人かの人々にとっては、現在の費用がかかるスクリーニングでさえも十分とは 言えない。それにも拘らず、このスクリーニングは、費用効果が高いことが示さ れている（Javitt et al.（1989）Ophthalmology 96:255-64を参照）。この研究 は、危険性が高い患者及び低い患者がより効率的に確認できるなら、高額のヘル スケア・コストが削減できることを示している。したがって、糖尿病性網膜症の スクリーニングの精度を増し、そしてコストを減らす方法は、臨床的価値が高い 。 現在、糖尿病性網膜症の推薦スクリーニングには、網膜の詳細な測定が含まれ る。また、特別なケースに対してはカラー網膜写真が撮られる（「糖尿病性網膜 症：来国眼科学会が推薦する処置」Diabetic Retinopathy:American Academy of Ophthalmology Preferred Practice Patterns．San Francisco，Cal.:American Academy of Ophthalmology Quality of Care Committee Retinal Pane,America n Academy of Ophthalmology，1989を参照）。網膜のフルオレセン血管造影は、 今日日常的に行われるが、外科的で、不快で、そして死に至る危険性もある。さ らに、フルオレセン血管造影によって得られた追加的な情報は、即時のレーザ治 療が患者に有効か、あるいは無効か、患者を分類する助けにはならない（Ferris (1993)（commentary）JAMA269:1290-1を参照）。 本発明によれば、特別に開発されたアルゴリズムとの組合せによる干渉計に基 づくスペクトル映像装置は、測定中に診断対象器官あるいは組 織が動く場合、同時に分光学的なデータ及び画像情報を用いて、網膜の虚血の症 状を段階に分類することが可能であるため、臨床家が糖尿病の患者を局所貧血あ るいは非局所貧血に分類できるので、臨床的に有用な手段であることが分かる。 網膜への酸素供給は、脈絡膜及び網膜の両方の循環によって提供される。脈絡 膜は、無血管性外網膜内の光受容体に対する酸素源として機能し、網膜の循環は 、内網膜内の神経要素及び神経繊維に酸素供給を維持する重大な役割を演ずる。 網膜の酸素需要が大きいため、糖尿病性網膜症、高血圧、鎌状赤血球血症及び血 管閉塞症等に見られる循環機能の変化は、機能障害をもたらすと共に網膜組織を 拡張する。 ヒッカム氏ら（Hickham et al．)が、初めて、網膜血管内における血液の酸素 飽和の非観血的な測定を提案した（「循環」Hickham et al.（1963）Circulatio n 27:375を参照）。これは、視神経円板に交差する網膜血管（視神経が網膜に結 合する領域）に対して二つの波長（５６０及び６４０ｎｍ）を用いる写真技術に よるものである。ピットマン（Pittman）氏及びデューリング（Duling）氏によ る、三つの波長を用いる方法に基づく、より高度なアプローチが、「光学の応用 」（Delori(1988)Applied Optics 27:1113-1125を参照）に示されている。 空間的な位置決め及びスペクトル補正を可能にする本発明の方法と組合せた、 米国特許第５,５３９,５１７号による干渉計に基づくスペクトル映像装置、言い 替えれば、装置が提供するスペクトル情報に基づいて、被測定物の動きに対して 空間的に、そしてスペクトル的に補正が行われることは、網膜血管内のヘモグロ ビンの酸素飽和レベルの非観血的な測定を可能にするだけではなく、装置が提供 する結像情報によって、網膜の虚血の発見及びマッピングをも可能にする。さら に、主成分アルゴリズムあるいは神経網アルゴリズム等（限定せず）の高度なス ペクトル分 析アルゴリズムと組合せることで、網膜症の程度の分類にも、そして例えば糖尿 病患者の治療分類にも用いることができる。 生体組織の多くの化学物質は、血管機能と代謝とに関係があるため、網膜虚血 の主要な要因は、オキシ及びデオキシ形態にあるヘモグロビンの濃度を介して測 定され得る酸素であるが、NAD+、NADH、フラビン、チトクローム等の他の成分の 濃度を測定することによっても重要な情報が得られる。 反射率における吸収ピーク、紫外線あるいは青色光における蛍光ピーク、単一 あるいは複数波長による励起の集中に相関する、このような組織の化学成分のス ペクトル検出を説明する多くの従来の技術を考慮すると、本発明の方法と組合せ た、米国特許第５,５３９,５１７号による干渉計に基づくスペクトル映像装置は 、生体の非静止器官／組織における一つ以上のこのような成分の濃度を同時にマ ッピングするために用いることもできる。この場合、この映像装置を用いる特定 のハードウェア構成に応じて、得られる情報のタイプ及び量が決まる。 例えば、最も質素で最も簡単な構成は、映像装置を眼底カメラのCCDポートに 付けることである。この構成によれば、網膜が映像化されるだけではなく、眼底 カメラの広帯域白色光源は、以前と同様、網膜からの反射光の測定に用いること ができる。この場合、酸素濃度は、映像化される網膜のすべてのピクセルに対し て、デロリ（Delori）のアルゴリズムあるいはそれに類似するアルゴリズムを適 用して測定される（「光学の応用」Delori（1995）Appl．Optics 27:1113-1188 ，and Appl Optics，Vol．28，1061;and，Delori et al.（1980）Vision Resear ch 20:1099を参照）。干渉計に基づくスペクトル映像装置に基礎を置く、より複 雑なシステムとしては、（ｉ）自己蛍光スペクトル結像、（ｉｉ）紫外線あるい は青色光蛍光励起を用いるスペクトル結像、（ｉｉｉ）単 独に、同時に、あるいは連続的に、次に列記する波長におけるレーザ励起による 蛍光を用いるスペクトル結像がある。６５０、４４２、３７８、３３７、３２５ 、４００、４４８、３０８、３７８、３７０、３５５、あるいは同様な情報が得 られる同等な波長をも含む。 これらの機器構成は、個別に、あるいは同じ計測器内に複数の組合せで、いく つかのやり方で作成できる。計測器は、コンピュータと、データを解釈し眼科医 に有用な方法でそれを表示するソフトウェアとを含み、光源、眼底カメラ及びス ペクトル映像装置から形成される。 白色光反射、自己蛍光、単一波長連続波レーザ励起蛍光、あるいは多波長レー ザ励起蛍光における全ての場合では、サンプルを照射してスペクトル画像を測定 する。 パルス・レーザ照射の場合には、スペクトル映像装置の作動方法が僅かに修正 され、根本的でなく大掛かりではないが、計測器の作動にとって重要な、ハード ウェアのいくらかの変更が必要となる。これらの変更は次の通りである。 単一パルス・レーザ励起蛍光スペクトル結像に対しては、レーザ・パルスと、 映像装置のCCDのフレーム採取は、干渉計の走査角に同期される。これによって 、各パルスにおいて、干渉計は１ステップを行い、新しいフレームがコンピュー タによって収集される（フレーム毎にパルス数が変化しない限り、通常、いくつ かのパルスを各フレームに対して用いることができる）。このようにすることで 、各OPD値における、インターフェログラム値は、同数のレーザ・パルスに対応 する（しかし異なる）。これは、各フレームを同じ総照射輝度で採ることを保証 するために必要である。さもなければ、各フレームは、異数のレーザ・パルスか ら生じる蛍光を測定することとなり、インターフェログラムは歪んでしまう。 複数のパルス・レーザに誘発された蛍光スペクトル結像に対しては、操作方法 が二通りある。（ｉ）連続的に、上記と同様に各レーザ別にスペクトル・キュー ブ全体を収集する。これは、測定中に一つのレーザだけが作動し、終了時に各レ ーザ波長に対する一つのスペクトル・キューブの測定が完了することを意味する 。（ｉｉ）干渉計の次のステップ及び次のフレームを採る前にすべてのレーザが 連続的に取り替えられるように、干渉計とフレーム採取とに同期させて連続的に 各レーザをパルスさせる。この場合は、終了時に、単に一つのスペクトル・キュ ーブが得られる。 すべての情報を分析して解釈しなければならない。最も重要なアルゴリズムは 、異なる波長間、そして画像内の異なるピクセル間で輝度を比較するものである 。これらのアルゴリズムは、輝度の変分と、組織内の異なる領域間及び異なる波 長間の比を考慮すべきである。この方法は、非常に高感度で、大量の情報を提供 するもので、スリット・ランプ結像（白色光あるいはフィルター光）に取って代 わるものである。 他の用途に関しては同業者には明らかである。これらは、脈絡膜の虚血による 視力喪失、虚血性視神経障害、角膜及び虹彩の問題等、そして、白色光あるいは 異なる光源による蛍光を用いる映像化技術によって今日分析され得る多くの他の ものを含む。 米国特許第５,５３９,５１７号によるスペクトル映像装置は、内視鏡及び腹腔 鏡を含む多くの結像光学素子に付けることができるため、取り除くべき病んだ組 織を正確に定める、どこから切開しどこで止めるかを決定する、そして手術中に すべての病んだ組織が摘出されたかどうかを判断する外科医への助けとして、外 科手術前、手術中あるいは手術後に用いることも可能である。これらのスペクト ル映像装置は、本質的に、スペクトル特性に関連する化学成分を介して組織の性 質を分析し、ユー ザーが把握、決定、そして行動をとる助けとなる（通常、強調された）視覚的な マップを提供するのに適している。 生体における癌組織検出の場合のハードウェア構成と、それに伴う分析及び表 示アルゴリズムの種類は、上記の眼科学的な例に非常に類似するもので、違いは 採光光学系にある（例えば、眼底カメラの代わりに種々の内視鏡）。この検出に 係るいくつかの基本的な分子成分としては、酸素濃度等の一般的なもの、他には 、コラーゲン及びエラスチン、ＤＮＡ染色質等の細胞核内の遺伝物質がある。複 数波長あるいはパルス励起の場合の照射及び同期化条件も同様である（Pitris e t al.，Paper presented at European Biomedical Optics Week by SPIE，1 2-1 6 September 1 995，Barcelona Spainを参照）。 これらすべての例において、空間的な位置決め及びスペクトル補正が必要とさ れるが、それらは本発明による方法によって提供されるものである。 本発明による方法の目的、利点及び新規の特徴が、次の例を理解することで同 業者には明らかになるが、それらの例によって発明を限定するものではない。 例１ 空間的な位置決め及びスペクトル補正 − 画像に対する影響 さて、図３ａ及びｂを参照する。図３ａは、本発明による方法の空間的な位置 決め処理及びスペクトル補正処理を用いないで、スペクトラキューブ・システム によって得た、健康な人の右目の網膜の視神経円板のスペクトル画像を示す。他 方、図３ｂは、本発明による空間的な位置決め処理及びスペクトル補正処理後の 同じ像を示す。 両画像内には、視神経に酸素及び他の栄養素を供給する血管（細動脈） と、代謝中に生じた老廃物及び二酸化炭素を取り除く血管（静脈）といっしょに 、画像の真ん中の部分に視神経円板が明るく見える。しかし、二つの画像を比較 すれば明らかであるが、測定中の眼の動きのために、図３ａの画像はかなりかす んでいる。しかし、空間的な位置決め及びスペクトル補正が適用される、本発明 の方法による修正処置によって、図３ｂに示す明瞭な画像が生成された。 さらに、図３ａ及び３ｂの画像は、組織の立体的な構成を示すばかりではなく 、直接的にではないけれども、スペクトル情報をも示している。言い替えれば、 画像で存在する異なる色は、画像の各ピクセルのスペクトルへRGBアルゴリズム を適用した結果生じたものである。各ピクセルは、スペクトルに応じ、また、予 め選択されたRGB関数に応じて、対応する輝度を持つRGB色で示されている。図３ ａの画像のピクセルのように、歪んだスペクトルが原因で、下記の例２及び例３ でさらに明示されるが、RGB関数は、いずれの画像に適用されても異なる結果を もたらす。 この例は、この場合は眼であるが、被測定可動物の明瞭な、そして教育的な画 像を得るための、空間的な位置決め及びスペクトル補正の重要性を強調するもの である。 次の例は、特に、被測定物の選択された領域から、組織等の新陳代謝の状態に ついての情報を得るために用いることができる有意義なスペクトル情報を得るた めのスペクトル補正の重要性を明示するものである。 例２ スペクトル補正 − インターフェログラムに対する影響 さて、図４ａ及び４ｂを参照する。図４ａは、図３ａに示す画像の単一ピクセ ル（ｘ＝１１２、ｙ＝１５１）に対して計算されたインターフェログラムの一部 を示す。したがって、本発明の方法による空間的な位 置決め処理及びスペクトル補正処理は適用されていない。他方、図４ｂは、本発 明による空間的な位置決め処理及びスペクトル補正処理後の、同一ピクセルのイ ンターフェログラムの対応する部分を示す。 図４ａのインターフェログラムを調べると、（等間隔の時間で測定された）関 数の左方及び中央の部分が典型的なインターフェログラムに似ているが、それに 対して関数の右の部分は全く変則的であることが明らかになる。矢印によって示 された局所的な最大は、被測定物の突然の動き（例えば、眼の断続的な運動）に よるものである。特徴がない信号の増加は、被測定物の異なるポイントが急に元 の位置から外れて現われ、インターフェログラム関数に対して、物休が静止した 状態から離れた異なる値を与えたという事実が原因となっている。 しかし、本発明による空間的な位置決め処理及びスペクトル補正処理が適用さ れた後、図４ｂに示すように、同じピクセルのインターフェログラム関数は典型 的なものになる。 図４ｂから明らかなように、補正インターフェログラムは整っており、補正さ れていないインターフェログラムを特徴づける図４ａのような、目に付く中断あ るいは奇妙な部分はない。 しかし、図４ｂの補正インターフェログラムは非均一的な間隔で定義されてい る。例えば、フレーム番号１０７の周りにおいては、データ密度が低いが、これ は、干渉計の走査方向に対して反対方向に眼が動いて、その周りのOPD間隔が増 えたことを示している。他方、干渉計の走査方向と同方向へ眼が大きく動いたた めに形成された不自然なフレーム番号であるフレーム番号１０９.５の周りにお いては、データ密度が比較的に高く、その周りのOPD間隔が減少している。 したがって、特定のピクセルの物理的なスペクトルを概算するフーリエ積分を 行ういくつかのやり方がある。一つの方法は、任意の複数のO PD値の間に補間を行った後、等間隔なOPD値を持つ新しいインターフェログラム を形成し、そのピクセルの物理的なスペクトルを概算する高速フーリエ変換アル ゴリズムの使用を可能にする。もう一つの方法は、間隔に応じて重みを持つイン ターフェログラム値の和として、式（３）を用いてフーリエ積分を計算すること ができる。 （３） f(σ)=1/K・ΣF(Xｉ)Δie（ｉσｘｉ） この場合、Ｋは定数であり、ｆ（σ）は波長λ＝１／σにおけるスペクトルの値 であり、△ｉは、ｘｉにおけるOPDと、ｘｉ＋１におけるOPDとの間の違いである 。物理的なスペクトルを概算する他の方法、例えば、「合成映像」（Synthesis Imaging（1986）Perley，Schwab and Bridle，Report of Summer School of the National Radio Astronomy Observatory，p．72，Greenbank W．Virginia．を 参照）等は同業者には明らかである。 例３ スペクトル補正 − スペクトルに対する影響 さて、図５ａ及び５ｂを参照する。図５ａは、本発明の方法による空間的な位 置決め処理及びスペクトル補正処理を用いない図３ａの画像から引き出した五つ の隣接するピクセルのスペクトルを示す。これらのピクセルの四つは、図４ａに インターフェログラムが示されたピクセルである第五のピクセルの周囲に位置す る。他方、図５ｂは、本発明による空間的な位置決め処理及びスペクトル補正処 理の適用後の同じ五つのピクセルのスペクトルを示す。５７５ｎｍ周辺の窪みは オキシヘモグロビン吸収の特徴を示している。 図５ａ及び５ｂのスペクトルを比較すると、二つの現象が目に付く。第一に、 図５ｂに比較して、図５ａの対応するスペクトルはかなりノイ ズがある。第二に、図５ｂに示すように、ピクセルからピクセルへと本発明の方 法を実行するとき、スペクトルは均一なパターンで変化し、全スペクトル範囲に 渡って期待通りの平滑な様相を示すが、そのような様相は、図５ａのスペクトル では全く見られない。 したがって、例２及び例３は、被測定可動物からの有意義なインターフェログ ラム及びスペクトルを得るためのスペクトル補正の重要性を強調している。 例４ 干渉縞抑圧によって支援されるフレームの空間的な位置決め ピクセルのインターフェログラムに対してフーリエ変換演算を行う前に、干渉 スペクトル映像装置によって測定されたランダムに動く物体の生のデータを前処 理することで、最良な最終スペクトル・キューブを得ることができる。 これは、サグナックあるいはそれに類似の干渉計に基づくスペクトル映 像装置においては、ここに説明したように、インターフェログラムのデータ・ポ イントに対応する瞬間的な光路差（OPD）は、単に特定のCCDフレームにだけに依 存するものではなく、データ・ポイントが係る特定のピクセルにも依存するとい う事実による。 その結果、もし測定中に物体が移動するなら、物体上のポイントに拘束された ピクセルは、物体が静止している状態の場合とは異なるため、もし補正が行われ ないなら、フーリエ変換アルゴリズムは、そのデータ・ポイントに対して誤った OPDを用いることになる。ある手段によって、アルゴリズムが各データ・ポイン トに対して不適切な値の代わりに適切なOPDを用いるようにできるなら、得られ るスペクトル・イメージの立方体はかなり補正が可能である。各インターフェロ グラムのデータ・ポ イントに対する適切なOPDを見いだすには、（ｉ）各測定フレームの空間的な位 置決めとその位置決めベクトルの記録及び（ｉｉ）位置決めベクトルとOPDの位 置依存性とに基づく各データ・ポイントに対する実際のOPDの計算を必要とする 。 しかし、この位置決めを自動的に行おうとするとき、不可能ではないが、フレ ームの位置決めをかなり難しくする干渉縞の出現という、一つの物理的な現象が ある。図６ａに示すように、干渉縞は、干渉計の走査位置に応じてフレーム毎に 僅かに位置を変える、フレーム上に重なった輝度変調の直線縞である。縞の原因 は、干渉計を通過するときに起こる、光線の建設的な（光の縞）及び破壊的な（ 暗い縞）干渉である。縞の形状（光学的位置合わせに応じて垂直あるいは水平な 直線）は、垂直（あるいは、水平）線上のすべてのピクセルが、各走査フレーム において同じOPDを通過し（同じ波長の光に対して）同じ量の干渉が起こるとい う事実によるものである。フレーム毎の位置変化は、特定なピクセルに対する干 渉の建設的な、あるいは破壊的なレベルが、走査中に、干渉計の位置に応じて変 化するという事実による。走査されたフレームを、一方のフレームを他方の上に 肉眼によって位置合わせを行う場合、干渉縞があっても、他の特徴（例えば、眼 の血管パターン）が各フレーム内に明瞭に写るため、縞はそれほど厄介なもので はなく、縞の出現が、観察者による最良な空間的な位置決め、すなわちフレーム の重ね合わせを妨げることはないが、アルゴリズムを用いる場合、フレームの特 徴に重なった非均一的な光の輝度変化であるこれらの縞は、自動処理を難しくす る。既に述べた通り、干渉縞は、干渉計の鏡の回転に応じて、縞に直角な方向に 、フレームからフレームへと移動する垂直な（あるいは水平な）縞である。 干渉縞抑制アルゴリズムの入力は、干渉縞を持つインターフェログラ ムのフレームの立方体であり、出力は干渉縞がないフレームの立方体である。こ れについては、下記にさらに詳しく説明する。 干渉縞抑制アルゴリズムの演算に関して、いくつかの仮定を設ける。仮定の一 つは、干渉縞「周波数」のおよその値が分かっているとする。言い替えれば、隣 接する干渉縞間の、ピクセルにおける距離がどれくらいであるか想定する。特定 の種類の試料に対するインターフェログラム立方体自体の各フレームから、ある いは較正過程から以前の経験に基づいてこの知識を得てもよい。 図６ａから明らかなように、干渉縞の情報は、周波数ドメインに非常に緻密に 配置されている。このため、干渉縞の中心周波数を見つけることは容易であり、 周波数ドメインにおける干渉縞情報の幅は、全走査フレームにおいて一定あるい はほとんど一定であると見なす。 したがって、干渉縞抑制アルゴリズムは、各走査フレームに対して、干渉縞情 報が存在する立体的な周波数ドメインの周波数範囲にある信号を人工的にゼロで 置き換える、あるいは補間しながら取り除いて干渉縞を抑制する。 干渉縞は一つの軸（例えばｘ軸）にほぼ平行であるため、干渉縞に直角な軸（ 例えばｙ軸）に沿ってフレームをベクトルへと分解する。図６ｂは、このような ベクトルである２００個のピクセル輝度を示す。第１００番目のピクセルと第１ ５０番目のピクセルとの間に干渉縞がはっきりと現れている。その後、図６ｃに 示すように、例えば、高速フーリエ変換アルゴリズム（FFT）を用いて、各ベク トルを周波数ドメインへ変換する。この場合、約０.１５から約０.３５ピクセル -1の範囲に干渉縞情報のピークが存在する。図６ｄに示すように、各ベクトルに 対して、干渉縞情報が位置する周波数領域を零点調整し、図６ｅに示すように、 例えば、高速逆フーリエ変換アルゴリズム（IFFT）を用いて、空間的 なドメインに変換し直す。干渉計の走査中にスペクトル映像装置が得る各フレー ムのベクトルの各々に対してこの処理を行うと、図６ｆに示すように、干渉縞が 抑制されたフレームが得られる。 何らかの原因によって干渉縞が角度的にずれる、すなわち垂直あるいは水平方 向に正確に配列しない場合は、干渉縞情報の周波数が少し減少する。この問題は 、干渉縞情報が存在する立体的な周波数ドメインにおける信号の零点調整あるい は補間の領域幅を増すことによって解決できる。 図６ｃから明白であるが、フレームのエネルギーの大部分は、周波数ドメイン の低周波数帯に位置する。高周波数帯のエネルギーは減衰しないため、バンド・ ストップ・フィルターを用いることで、各走査フレームの情報を維持しながら、 フレームのぶれを除くことができ、縁の情報も維持される。 ハク変換（「複雑なパターンを認識するための方法と手段」Paul V.C,Hough， "Methods and means for recognizing complex patterns及び米国特許第３,０６ ９,６５４号を参照）を用いることで、干渉縞情報の周波数位置を引き出し、そ して干渉縞抑制アルゴリズムに対してそれを用いることができることは同業者に は明らかである。また、ハク変換によって、干渉縞の方向を見つけ、必要な調整 を行うことも可能である。 IFFT後の信号を実数に保つために、立体的な周波数軸の原点に対して対称的 に零点調整処理を行うのが好ましい（図に示さないが、周波数ドメインの信号は 、周波数ｆの正及び負の両方の値に対して定義されるもので、ｆの偶関数あるい は対称関数である）。演算結果の絶対的な（あるいは実的な）部分を用いて排除 するため、IFFT後の信号には、図６ｅに示すように、干渉縞はほとんど残らない 。 図６ｂ及びｅに戻るが、FFPを行う代わりに、上記に説明した零点調 整及びIFFT処理を行うことで、図６ｂのプロットの干渉縞領域における符号Ｉ（ 交差）によって示されるように、干渉縞の輝度ピークの各々をそれらの中央で横 切る相対的な輝度として単純に補間プロットを得ることができる。これは、図６ ｅに示すものと非常に類似したものになる。 他の選択としては、立体的な周波数ドメインにおける干渉縞情報が存在する領 域に対して、（図６ｅに示すように）ピークの零点調整を行う代わりに、ピーク の終点間に直線を引くこともできる。 本発明の望ましい干渉縞抑制アルゴリズムを数理的に下記に表す。 Ｘ（ｘ、ｙ）を（例えば、図６ａに示すような）入力フレームとし、Ｙ（ｘ、 ｙ）を（例えば、図６ａに示すような）対応する出力フレームとする。ｘ及びｙ は、フレームにおける一つのピクセルの固有座標であり、ｆCFは干渉縞情報の中 心周波数であり、ｆLFは干渉縞情報の低周波数であり、ｆHFは干渉縞情報の高周 波であり、Δｆは干渉縞抑制周波数帯の幅であり、そしてｕ（ｆ）はステップ関 数である。 定義により、 ｆLF＝ｆCF-0.5Δf （４） ｆHF＝ｆCF+0.5Δf （５） 「零点調整周波数帯」関数は、下記のように定義される。 Ｗ（ｆ）＝｛１−［ｕ（ｆ−ｆLF）−ｕ（ｆ−ｆHF）］ −［ｕ（ｆ＋ｆLF）−ｕ（ｆ＋ｆHF）］｝ （６） Ｗ（ｆ）（「零点調整周波数帯」関数）は、周波数ｆの関数と定義できるため、 周波数ｆのもう一つの関数を掛け合わせるとき、ｆLFより低い、そしてｆHFより 高いｆの値に対しては変化がなく、ｆLFより高い、そしてｆHFより低いｆの値に 対してはゼロに変化する。 干渉縞がない出力フレームは、次のように表現できる。 Y(x,y)=Re｛IFFT｛W(f)*FFT｛X(:,y)｝)｝｝ （７） 干渉縞抑制フレームを用いることで、フレームに重なる干渉縞の反復パターン が取り除かれ、自動位置決め処理が容易になる。 本発明は、限られた数の実施例に関して説明したが、本発明について多くの変 形、改良及び他の適用が行なわれ得ることは明らかである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION               Moving object, interferometer based spectral imaging methodField and background of the invention   The present invention relates to spectral analysis of objects, i.e., spectral imaging, Aimed at spectral imaging to measure the spectral brightness of each pixel of a movable object A method based on an interferometer. According to the present invention, the spectral brightness is Emits light (naturally occurring or induced fluorescence), or is reflected or Due to light scattered and / or transmitted through the moving object. this All of them are referred to below as light emitted from an object.   Spectroscopy is the scientific and industrial field of spectral analysis of chemical components. It has been used for decades to characterize substances and their processing based on characteristics. It is a well-known analytical tool. The physical basis of spectroscopy is the phase of light and matter In interaction. Traditionally, spectroscopy has provided high spectral resolution as a function of wavelength. Light, transmission and scattering from the object in degrees, but without stereoscopic information. This is to measure the luminance of light that is disturbed or reflected. On the other hand, spectral imaging is It is a combination of high-resolution spectroscopy and high-resolution imaging (ie, ).   Spectrometers accept light, disperse it into constituent wavelengths, and as a function of wavelength Is a device designed to measure the spectrum which is the brightness of the light. Imaging A spectrometer (also referred to herein as a spectral imaging device) collects incident light from the field of view. Therefore, the spectrum of each pixel (ie, pixel) is measured.   Therefore, spectral imaging is based on the emission from all parts (pixels) of the object. This is a technology that enables spectrum measurement. The spectral imaging device is The spectrum emitted from each point of the object Therefore, it is a measuring instrument capable of storing measurement data in a memory. Spectrum The image is a collection of the spectrum of the object measured by the spectral imaging device. Where two dimensions are typically images (x and y) and one dimension is the spectral axis (λ) Which is constructed as a brightness function defined in three dimensions. Therefore, A vector image is usually a “cube” or “spectral cube” of data. Referred to.   There are three basic types of spectral imaging methods. These are (i) (Ii) spectral imaging based on a filter, and (ii) i) Spectral imaging based on interferometer.   Grating-based spectral imaging, also known as slit-type imaging spectrometer Imaging systems include, for example, the DILOR system (see Barissa et al .: Val isa et al. (Sep. 1995) presentationat the SPIE Conference European Medic al 0ptics Week, BiOS Europe'95, Barcelona, Spain), CCD (Charge Coupled Device) A single axis (spatial axis) of the array detector provides real image data and a second (spectral) axis To sample the brightness of the light dispersed by the grating as a function of wavelength It is used for The system also has a slit in the first focal plane. Thus, the field of view at a point in time is limited to one line of pixels. Therefore, Do not grid in a direction parallel to the CCD spectral axis, a process known as line scanning. That is, the entire image is obtained only after scanning the incident light beam. Until all measuring objects are completed Since a two-dimensional image cannot be obtained, select a desired area in the field of view before measurement. And / or system focus, dew It is impossible to optimize the light time and the like. Grid-based spectral imaging equipment , Line scanning by airplane (or satellite) flying over the earth's surface It is used for telemetry because the mechanism naturally resides in the system.   The front optics of the instrument collects all incident light at the same time, but in one frame The point where most of the pixels in are not measured at a point in time -A major drawback of the type of imaging spectrometer. As a result, at an arbitrary SN ratio (sensitivity) Obtaining the required information requires a relatively long measurement time, or conversely For any given measurement time, the signal-to-noise ratio is significantly reduced. In addition, slit type Spectral imaging equipment requires line scanning to gather the necessary information for the entire field of view Therefore, there is a possibility that an error may occur in the obtained measurement result.   Spectral imaging methods based on filters are further divided into separation filters and tubing. It can be classified as an able filter. In these types of imaging spectrometers, At some point, by continuously inserting a narrow band filter in the optical path, Or ultrasonic optical tunable filter (AOTF) or liquid crystal tunable By electronically scanning a frequency band using a LC filter (LCTF), Pass the light from all pixels in the field through filters of different wavelengths simultaneously Make a tor image (see below). The slit tab provided with the grating described above Uses a filter-based spectral imaging method, similar to the Ip imaging spectrometer. If so, at that point most of the light is rejected. Actually, measurement instantaneous wavelength A specific wavelength so that all photons outside the (band) are rejected and do not reach the CCD It is possible to measure the whole image at.   Tunable filters such as AOTFS and LCTFS have no moving parts, but It can be tuned to a specific wavelength within the specified spectral range. One advantage of using tunable filters for spectral imaging is , Arbitrary wavelength access, that is, without using a filter wheel The ability to measure image brightness at multiple wavelengths in a sequence of . However, AOTFS and LCTFS have (i) limited spectral range (usually λm ax = 2λmin), other light outside this spectral range needs to be blocked, (ii) ) Temperature sensitive, (iii) low transmission, (iv) polarization sensitive, (v) AOTF In the case of S, there are disadvantages such as an image shift during wavelength scanning.   Systems based on all these types of filters and tunable filters Stem has limited spectral resolution, low sensitivity, interprets acquired data Because the algorithm to display is not sophisticated, it is difficult to use. During that time it was not used on a large scale for spectral imaging.   Interferometer-based spectroscopy is more sensitive than filters and gratings. The advantage of this technology is that in this technology, multiplex or Fellge tt) known as an advantage ("Principles of interferometry", Chamberlain (1979) T he principles of interferometric spectroscopy, John Wileyand Sons, pp. 1 6-18and p. 263).   A spectral imaging method and apparatus having the above advantages is disclosed in July 2, 1996. Disclosed in US Pat. No. 5,539,517 issued to Cabib et al. Have been. Compared to conventional slit or filter type imaging spectrometers, To significantly reduce the required frame time and / or significantly reduce the SNR Better use all available information from the incident light from the image to increase Reference is made to this patent for the purpose of providing a method and apparatus for spectral imaging.   According to the invention, to measure the spectral brightness of each pixel, A method is provided for analyzing an optical image in a field of view. This method is A predetermined set of linear combinations of the spectral intensities emitted from each pixel by collecting the incident light This light passes through an interferometer that outputs the modulated light corresponding to the Focused light onto the detector array and is generated in the interferometer for every pixel. Scan the optical path difference (OPD) independently and simultaneously and process the output from the detector array. (Separate the interferogram of every pixel separately) and measure the spectral brightness of each pixel Set.   This method can be performed using various types of interferometers, The OPD is changed by moving the components in the interferometer or the angle of incidence of the incident light. And make an interferogram (interferogram, but not limited to a plane). This In all of these cases, once the scanner has completed one scan of the interferometer, The interferogram for all the pixels in Nouchi is completed.   As described above, an apparatus having these characteristics is a conventional slip in terms of using an interferometer. Unlike aperture and filter type imaging spectrometers, the collected energy is Is not limited by slits, and is also restricted by narrowband interference or tunable filters. Without limiting the input wavelength, the overall throughput of the system is significantly increased. Therefore, these spectral imaging systems based on interferometers Better use of all available information from the incident light of the Is significantly reduced and / or the signal-to-noise ratio (ie, sensitivity) is significantly improved. You.   FIG. 1 shows a prior art disclosed in U.S. Pat. No. 5,539,517. FIG. 2 is a block diagram showing main components of an imaging spectrometer based on an interferometer.   This imaging spectrometer has high spectral resolution (about 4 to 16 nm depending on wavelength) and And spatial resolution (approx. 30 / Mμm, where M is the effective magnification of the microscope or front optics) Rate) and is ideal for practicing the method of the present invention. It is.   Thus, the prior art imaging spectrometer shown in FIG. 1 is generally labeled 20. Daylighting optics, one-dimensional scanner shown at block 22, shown at block 24 An optical path difference (OPD) generator or interferometer, a one-dimensional A preferably two-dimensional detection array, and a signal processor as indicated in block 28. Including sessa and display.   An important element in the system 20 is the emission spectrum from each pixel in the analysis field. OPD generator that outputs modulated light corresponding to a predetermined set of linear combinations of torque brightness Or an interferometer 24. The output from the interferometer is focused on the detection array 26. did Therefore, for all pixels in the field of view, all necessary optical phase differences are simultaneously To obtain all the information needed to reconstruct the spectrum. In the field of view Because the spectra of all pixels are collected simultaneously with the imaging information, Image analysis in time is possible.   The device according to U.S. Pat. No. 5,539,517 can be configured in a wide variety of ways, in particular Combine the interrogator with another mirror as shown in the related drawing of US Pat. No. 5,539,517. May be combined.   Thus, according to US Pat. No. 5,539,517, an alternative type of interference It is also possible to use a meter. These include, but are limited to: is not. (I) A movable interferometer that modulates light by changing the OPD, A Fabry-Perot interferometer with a scanning thickness, (ii) from the daylighting optics and scanner Mike with a beam splitter that receives a ray and splits it into two paths Luson interferometer and (iii) interferometer comprising four mirrors and beam splitter (See, for example, FIG. 14 of that patent). A Sagnac interferometer that can optionally be combined with other optical means. In addition, this In this interferometer, the OPD changes according to the incident angle of the incident light.   FIG. 2 illustrates an interferometer in which the OPD varies according to the angle of incidence of the incident light, and US Pat. 1 shows an imaging spectrometer made according to 5,539,517. Small relative to the optical axis The beam incident on the interferometer at an angle, the OP varies fairly linearly with this angle Produces D.   In the interferometer of FIG. 2, the source 30 at all pixels All light is collimated by the daylighting optics 31 and then mechanically scanned. Scanner 32. The light passes through the beam splitter 33 to the first beam splitter. To the mirror 34 and to the second mirror 35, where it is reflected, An array of detectors 37 (via a beam splitter 33 and a focusing lens 36) (For example, CCD). This beam is split by the beam splitter 33, the second reflection Mirror 35, and eventually interferes with the beam reflected by first reflecting mirror 34 .   At the end of one scan, all pixels have been measured through all OPDs. Therefore, the spectrum of each pixel in the field of view is reconstructed by Fourier transform. Can be Beams parallel to the optical axis are corrected and have an angle (θ) to the optical axis. Beam is a function of the thickness, refractive index and angle θ of the beam splitter 33. Produces D. At small angles, the OPD is proportional to θ. By applying the appropriate inverse transform and careful recording, every pixel The spectrum can be calculated.   In the configuration of FIG. 2, light rays incident on the beam splitter at an angle β (FIG. Β = 45 ° passes through the interferometer at OPD = 0, but at a general angle β−θ The incident light beam produces an OPD according to equation 1. (1) OPD (β, θ, t, n) = t [(nTwo-sinTwo(β + θ))0.5                 -(nTwo-sinTwo (β-θ))0.5+ 2sinβsinθ] In this case, β is the incident angle of the light beam on the beam splitter, and θ is the light from the optical axis. The angular distance of the line, ie, the angle of rotation of the interferometer with respect to the center position, where t is the beam split Is the thickness of the beam splitter, and n is the refractive index of the beam splitter.   From Equation 1, by scanning both positive and negative angles with respect to the center position, It is possible to obtain a two-sided interferogram for all pixels I understand. This eliminates the phase error and allows for a better calculation of the Fourier transform. Accurate results are obtained.   The scan amplitude determines the maximum achievable OPD for the measured spectral resolution. Corner The size of each step determines the OPD step, but this OPD step , The minimum wavelength determined by the system sensitivity. In fact, sample collection Tori's theorem (Chamberlain (1979) The principles of i nterferometric spectroscopy, John Wiley and Sons, pp. 53-55) This OPD step must be less than half the shortest wavelength in system sensitivity. Must.   Another parameter to consider is the size of the detector in matrix. The size is finite. The detector is connected to the interferometer via focusing optics. The effect of the rectangle function on the interferogram occurs to limit the OPD in the interferogram. As a result, system sensitivity at shorter wavelengths decreases, and for wavelengths below the OPD limit To zero. Therefore, the condition of the modulation transfer function (MTF) is satisfied Must be guaranteed, that is, determined by the detector element of the interferometer The OPD must be smaller than the shortest wavelength of the instrument sensitivity.   Therefore, according to the invention disclosed in U.S. Pat. No. 5,539,517. Imaging spectrometers simply measure the brightness of the light coming from every pixel in the field of view. Is not a measurement of the spectrum of each pixel in a predetermined wavelength range. It measures torr. Also, at one point, each pixel in the field of view To make good use of all of the light emission, as explained above, And / or significantly increase the sensitivity of the spectrometer. Such an image Spectrometers can include various types of interferometers and lighting and focusing optics For a variety of applications, such as medical diagnostics and treatments and biological research It can be used for remote measurement such as geological surveys and agricultural surveys. it can.   The imaging spectrometer according to the invention disclosed in US Pat. No. 5,539,517 Applied Spectral Imaging L td., Industrial Park, Migdal Haemek, Israel) It is sold under the trademark Spectra Cube.   The present invention provides a spectrocube system optically connected to various optical devices. It is used to perform the method described above. Table 1 below shows the SpectraCube system. There are characteristics. Table 1   Features Performance   Three-dimensional resolution: 30 / Mμm                         (M = Effective magnification of microscope or front optical element)   Field of view: 15 / M millimeter   Sensitivity: 20 millilux                         (100 ms integration time,                         増 加 Increases linearly with T)   Spectral range: 400-1000 nm   Spectral resolution: 4 nm at 400 nm                         (16 nm at 800 nm)   Capture time: 5-50 seconds, usually 25 seconds   FFT processing time: 20-180 seconds, usually 60 seconds   However, spectral imaging devices based on interferometers require a camera Or about 5 to 60 seconds, which is much longer than a video camera snapshot Must collect several frames for the object. Because of this, movable The image of the object in the spectral imaging of the object is blurred and the spectrum of each pixel Confusion in the algorithm that computes the   In fact, when using the device disclosed in US Pat. No. 5,539,517, In order to obtain good results, it is necessary to keep the DUT almost stationary. This is a lot The same applies to the application of This is also the case when spectral imaging is used for Rad karyotyping and color band formation. Yes ("Multicolor spectral karyotyping of human chromosomes" Schroeck et al. (1996) Mul ticolor spectral karyotyping of human chromosomes. Science 273: 494-497 See). However, other applications require spectral imaging of moving objects There is also. This is the case, for example, when the device under test is a biological organ (for example, Eyes or specific places or tissues).   Spectral images of organs and tissues of living organisms represent the composition of chemicals in organs or tissues. To provide important information about, for example, information about the metabolic function of the organism Is obtained. This is because the physical basis of spectroscopy is the interaction of light with matter Therefore, the spectroscopic analysis This is because it is possible to characterize an object based on the features of the torque.   For example, without limitation, various biological materials, hemoglobin, cytochrome, flavi Nicotinamide adenine dinucleotide, nicotinamide adenine dinucleotide Each reduced or oxidized form, such as otidephosphoric acid, has a unique spectrum that can be identified. have. The oxidation level (ie, the ratio of oxidant to reductant) of such a substance is Often, there is a correlation between the amount of oxygen reaching the organ and the level of metabolism, and in some cases In some cases, the severity of a pathological condition is measured because changes in oxidation levels indicate a pathological condition. Point spectroscopy to determine and estimate the oxidation level of such substances. Measurements have been made. One example is the use of a point spectrophotometer for non-invasive fundus Can be used for measurement ("Applied Optics" Delori (1994) Applied Optics 33:74 39-7452). However, point spectroscopy is based on spectral imaging. To provide spectral information unrelated to the three-dimensional information obtained in There are limits to the application of.   For this reason, when measuring spectral images of living organs, the organs are not still Artifacts, resulting in distorted and especially noisy spectral image data. I will. Filtering such images into a spectral imager based on filters or grids If used, requires 3D image positioning for best results Becomes However, these spectral imaging devices have the aforementioned limitations. The other , An interferometer-based spectrum with numerous advantages over other spectral imaging systems When obtaining such images with a vector imaging device, only spatial positioning is required. However, spectral correction is also required.   Therefore, it is an object of the present invention to provide a spectral image even when the object is not stationary. It is an object of the present invention to provide a spectral imaging method based on an interferometer that can measure the spectrum. This Many of the improvements required for the methods of In the mathematical algorithm used to process the data, but in some cases The arrangement of the device with respect to the measurement movable object is also important. These improvements are And spectral correction.Summary of the Invention   According to the present invention, spatial positioning and scanning of interferometer-based spectral imaging is provided. A method for performing spectral correction is provided. This method uses a spectral image of a moving object. Can be used to obtain   Furthermore, according to the following features of the embodiment of the present invention, (a) a three-dimensional object A spectral imaging device based on an interferometer to obtain statistical and spectral information Steps used and (b) spatial positioning and scanning for movement of the movable object. Performs spectral correction to correct stereoscopic information and spectral information. Of moving object consisting of obtaining three-dimensional information and spectral information An imaging method is provided.   According to features in the preferred embodiment, the method further comprises (c) correcting the corrected volume And displaying the basic information and the spectral information as an image.   Further, according to features in the preferred embodiment, the presentation is performed in a corrected stereoscopic manner. 9 is an RGB display of correction spectrum information according to information.   Furthermore, according to features in the preferred embodiment, the spatial positioning process is a method of interference fringe suppression. This is performed using a control algorithm.   Further, according to features in the preferred embodiments, stereoscopic and spectral information (A) collecting incident light from the movable object, and (b) collecting each pixel of the movable object. Output modulated light corresponding to a predetermined set of linear combinations of spectral intensities of light from the (C) detecting the light output from the interferometer. Focusing on the exit array; (d) The path differences caused by the interferometer for all pixels of the moving object are independently and simultaneously And (e) processing the output of the detector array, and scanning each pixel of the moveable object. This is done by measuring the spectrum.   Further, according to features in the preferred embodiments, the corrected stereoscopic information and space are provided. Spatial positioning process and spectrum correction process to obtain vector information are movable Selecting the reference frame of the moving object, using the frame of reference ) And calculate this transformation vector in spatial order This is performed by using it for the placement processing and the spectrum correction processing.   Further, according to features in the preferred embodiment, this calculation is performed in a frame of reference with other images. Position where the luminance subtraction process produces a subtracted image with few spot colors. It is done by finding out.   Further, according to features in the preferred embodiments, the movable object is substantially along the first direction. Motion, and the interferometer detects that the optical path difference in the frame varies along a single direction. In this method, (c) the optical path difference gradient is perpendicular to the first direction. And positioning the spectral imaging device relative to the movable object.   Further, according to features in the preferred embodiments: (a) an interferometer based spectrum; Placing the imaging device on a movable object and focusing, (b) running the interferometer A continuous array of moving objects captured and stored by the detection array while scanning Step, the continuous optical path difference of the interferometer due to the movement of the moving object is essentially equidistant Not separated, (c) each successive frame of all pixels of the movable object Send the acquired data to the interferogram function and Three-dimensional transformation vectors for each successive frame The actual optical path difference for every pixel in each successive frame watch the (D) simple Fourier transform algorithm for each of the interferograms By applying the algorithm, the complex Fourier transformation for each pixel of the object Calculating the permutation and (e) calculating the spectrum of all pixels of the movable object A method for spectral imaging of a movable object comprising the steps of:   Further, according to features in the preferred embodiments: (a) an interferometer based spectrum; Positioning the imaging device with respect to a movable object to focus the image device; (b) an interferometer Captures and stores successive frames of a moving object by a detector array while scanning Step, where the continuous optical path difference of the interferometer is essentially due to the movement of the moving object. (C) each successive frame of all pixels of the movable object is not equally spaced Sends each acquired data to the interferogram function and simultaneously Calculates a three-dimensional transformation vector for each successive frame using one of the reference frames And find the actual optical path difference for every pixel in each successive frame (D) interpolating the interferogram of each of the pixels of the movable object (E) high-speed processing for each of the interferograms; By applying a Fourier transform algorithm, each pixel of the moving object Calculating a complex Fourier transform that: Of moving objects, which consists of calculating the spectrum of Provided.   Also, according to features in the preferred embodiments, the method further comprises the steps of: .   Further, according to features in the preferred embodiment, the presentation is based on the calculated spectral This is an RGB display of the image.   Further, according to features in the preferred embodiments, one of the successive frames is , The sum of the three-dimensional transformation vectors for each of the successive frames The calculation is performed by superimposing another image on the reference system. , A location that produces a subtractive image with less specialty is found.   Further, according to features in the preferred embodiments, the movable object is substantially along the first direction. Moving, the interferometer is a type in which the optical path difference changes along a single direction in the frame And the method further includes the step of providing an optical path difference gradient perpendicular to the first direction. Positioning the spectral imaging device relative to the animal.   Further, according to features in the preferred embodiments, the movable object is a living organ or Part of it.   Further, according to features in the preferred embodiments, the living organ is an eye.   The present invention provides spatial positioning and spectral By applying the correction protocol to the traditional Fourier transform protocol, An interferometer-based spectral imaging method that enables spectral image measurement of static objects It provides the law.BRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES   The present invention will now be described by way of example with reference to the accompanying drawings.   FIG. 1 shows a connection made in accordance with U.S. Pat. No. 5,539,517 (prior art). FIG. 2 is a block diagram illustrating main components of the image spectrometer.   FIG. 2 shows an imaging spectrometer according to US Pat. No. 5,539,517 (prior art). 1 shows a Sagnac interferometer to be used.   FIG. 3a shows the spectrum of the human right eye using the SpectraCube system. It is an image.   FIG. 3b illustrates the use of the method of the present invention to perform spatial positioning and spectral correction. FIG. 3b is a spectral image of the human right eye of FIG.   FIG. 4a shows the interpolation of arbitrary pixels obtained from the spectral image of FIG. 3a. This shows a part of the ferogram function.   FIG. 4b shows the same pixel interpolator as in FIG. 4a obtained from the spectral image of FIG. 3b. Here is a part of the ferogram function.   FIG. 5a shows the spectra of five adjacent pixels obtained from the spectral image of FIG. 3a. And the position of each pixel.   FIG. 5b shows the spectra of five adjacent pixels obtained from the spectral image of FIG. 3b. And the position of each pixel.   6a to 6f show the operation of the interference fringe suppression algorithm according to the invention.Description of the preferred embodiment   The present invention relates to an interferometer that can be used to obtain a spectral image of a moving object. Method for spatial positioning and spectral correction of spectral imaging based on Related. In particular, the present invention relates to spectral imaging of living organs and / or tissues such as eyes. Can be used to obtain an image.   From the drawings and the description, it is possible to understand the principle and operation of the method according to the invention. Wear.   U.S. Patent No. 5,539,517 and other publications (e.g., (i) "Human chromosomes" Multicolor spectral karyo analysis of Schroeck et al. (1996) Multicolor spectral karyo typing of human chromosomes, Science 273: 494-497, (ii) "Quantitative cytology Fourier Transform Multipixel Spectroscopy for Malik et al. (1996) Fourier transform multipixel spectroscopy for quantitative cyiology. J. of Micro scopy 182: 133-140, (iii) "ALA-mediated PDT in melanoma: a novel spectral imaging System for photosensitizer interaction, tumor treatment and discovery Bulletin on Optical Methods: Mechanisms and Techniques of Photodynamic Therapy "Malik and Di shi (1995) ALA mediated PDT of melanomatumors: Iigh t-sensitizer interactions determined by a novel spectral imaging system . Proceedings of optical methods for tumor treatment and detection: Mecha nisms and techniques in photodynamic therapy IV, Feb. 4-5, 1995, San Jos e, CA, SPIE Vol. 2392, pp. 152-158, (Iii) "A new spectrum for biology by a combination of spectroscopy and image processing" Bulletin on Vector Imaging System, Optical Imaging Technology in Biomedical Medicine "Ma lik et al. (1994) A novel spectral imaging system combining spectroscopy  with imaging-application for biology.   Proceedings of optical and imaging techniques in biomedicine, Sep. 8-9 , 1994, Lille, France, SPIE Vol. 2329, pp. 180-184, (iv) "Single melanoma Fourier transform multiplex spectroscopy and photoporphyrin in cells Imaging, Photochemistry and Photobiology of Malik et al. (1996) Fourier transfor m multiplex spectroscopy and spectral imaging ”of photoporphyrin in sing le melanoma cells. Photochemistry and photobiology 63: 608-614, (v) Use of a novel bioimaging system as an imaging oximeter in the intact rat brain Advances in laser and optical spectroscopy for diagnosis of tumors, tumors and other diseases Soenksen et al. (1996) Use of novel bio-imaging system as an  imaging oximeter in intact rat brain. Proceedings of advances in laser and light spectroscopy to diagnose cancer and other diseases III, Jan. Two 9-30, 1996, San Jose CA, SPIE Vol. 2679, pp. 182-189) is the DUT Light from the surface is collected by an optical aperture or field lens and passed through an interferometer. By passing the light into two coherent light beams and then focusing optics Depending on the two-dimensional detection array device (for example, from ultraviolet to visible light Focusing on a CCD in the range of a line) allows the detector surface to be It teaches a spectral imaging device and an imaging method representing an image.   When the interferometer is scanned synchronously with the detector frame, many consecutive From each and all detector elements of the detector array obtained from a typical frame Is recorded.   At each position of the interferometer, the detection element identifies the corresponding pixel (pixel) The optical path difference (OPD) between the two separated beams to a known state At the end of the survey, the signal collected from each pixel is Interferogram, which is the brightness of light as a function of optical path difference (OPD) Form a function. Because the interferometer speed is constant, the CCD frame time is constant Yes, the OPD is proportional to the angular position of the interferometer, and the OPD samples are equally spaced.   According to the well-known technique of Fourier transform spectroscopy, this interferogram The mathematical Fourier transform operation applied to numbers is spectral, that is, the object of interest. Calculate the brightness of light at all wavelengths emitted from the pixel.   Know the interferogram function for every pixel on the surface of the object Therefore, by applying the Fourier transform to all interferograms collected, Can calculate and reveal the spectrum for every pixel You.   U.S. Pat. No. 5,539,517 describes a spectral imaging apparatus and method. Several embodiments are shown. The type of interferometer used for each device Although different, each device is capable of measuring a spectral image of the object.   In general, no matter how the interferometer is used, what scanning position is used by the interferometer Also, the OPDs for on-axis and off-axis rays are different, so OPD in a frame is different for each pixel well known.   For example, ("The principles of interferometric analysis" spectroscopy ”by John Chamberlain, John Wiley & Sons, 1979, page 220. Eq As described in uations 8.3 and 8.4b), the Michelson interferometer , The OPD changes according to the following equation (2). In this case, λ is the wavelength of the light and α is the angle between the on-axis ray and the off-axis ray. It is.   According to Equation 2, the dependence of the OPD on a particular pixel is relatively low. In fact, equation 2 Is a small angle, the condition (1-cos α) is the same as α2. It changes drastically.   However, in a triangular interferometer as shown in FIG. 2, US Pat. No. 5,539, OPD is faster, i.e., the ray input, as shown in equation 31 of column 13 of No. 517. Horizontal projection of the launch angle (water at a distance from the center of the image to the corresponding pixel) (Equivalent to projection in the horizontal direction).   This fact has two important consequences for interferometer-based spectral imaging equipment. Invite.   First, at the end of the scan, the spectrum is transformed via a Fourier transform algorithm. OP for every pixel and every detector frame so that it can be reconstructed D's trajectory must be recorded. This is (i) the drying for all frames. Enabled by knowing the position of the interferometer and (ii) the pixel position in the image Become.   Second, if the DUT moves during the measurement, the spatial Positioning is lost and the actual OPD of each pixel in each frame is Would be different from what you would get if you had. Accordingly If we ignore the movement during the measurement and calculate the spectral image of the object, Examples defined over some or all spectral ranges using data For example, if an object is displayed via the red, green, blue (RGB) function, (i) the image Loss of spatial positioning and blurring during the process, and (ii) the calculated spec Torr does not represent the actual spectrum, which is noisy and Consistent due to using incorrect (ie unregistered) OPDS for Fourier transform It becomes something that has no nature. These phenomena are discussed further in the examples below. Illustrate.   Interferometer-based spectroscopy according to the invention for obtaining spectral images of moving objects Before we begin to describe methods for spatial positioning and spectral correction of imaging A conventional method for measuring a stationary object will be described.   The measurement of a stationary object includes the following steps.   First, the spectral imaging device is positioned and focused on the device under test.   Second, while scanning the interferometer at evenly spaced OPD steps, CCDs are used to link objects. Capture and save successive frames.   Third, the data is converted to an interferogram function (eg, So) send and get all the pixels of the image of the object.   Fourth, use windowing or apodization to organize the data. It is preferable to perform a well-known preprocessing step called apodization. ("The principles of interferometry", Chamberlain (1979) ferometric spectroscopy, John Wiley and Sons, pp. 131 and following page s). By doing so, Instead of using a theoretical continuous interferogram function, separate finite data It becomes possible to use measurement data which is a data set.   Fifth, usually, the number of data for each interferogram is Perform a “zero fill” process to get multiple points equal to the square, Insert interpolation points into the vector and use the fast Fourier transform algorithm (see “Interference Chamberlain (1979) The principles of interferometric s pectroscopy, John Wiley and Sons, pp. 311 and following pages).   Sixth, apply a fast Fourier transform algorithm to each of the interferograms To compute the complex (real and imaginary part) Fourier transforms. Alternatively preferred , But without doing "zero fill", directly with the Fourier transform algorithm Can be applied.   Seventh, as a module (length) of complex functions so obtained, everything Calculate the spectrum of the pixel of. Note that this function is a conjugate parameter to the OPD. Is defined on the discrete value of the wave number σ, which is the reciprocal of the wavelength (σ = 1 / λ). It is what is done.   Fast Fourier Transform algorithm significantly reduces computation time, but OPD In the case of intervals and the number of points forming the interferogram is squared Can be used only when So, generally, this simple Fourier No conversion algorithm is used.   Now, according to the present invention, which can be used to obtain a spectral image of a movable object. For spatial positioning and spectral correction of spectral imaging based on interferometer The method will be described.   The following description is based on a solid, straight line on a plane that is Related to objects that move randomly or non-randomly. In other words, spec When viewed through a video device, the object All the parts move while maintaining the shape and size and the relative distance.   Therefore, for objects that move firmly in random directions without changing the plane (Ie, the object is within the focal length without approaching or far from the instrument) ), The measuring steps according to the method of the invention are as follows.   First, aim and focus the spectral imaging device against the DUT. Match.   Second, the interferometer is scanned at a constant speed while synchronizing with the CCD frame, and the CCD is scanned. Captures and saves a continuous frame of the object. However, because the object moves , Contrary to the description in the prior art above, the OPD step is essentially Are not equally spaced as described in the above. The difference between successive OPDs is random. This This is the result of the relative movement between the interferometer and the object, Increases or decreases depending on the instantaneous position and velocity of the moving object, and becomes negative. Possible (meaning that the OPD will decrease at the next data point). Soshi If the movement exceeds the field of view, or if the movement is larger than the field of view, Data points will be lost if they return to their previous position as soon as they occur with a natural displacement . In some areas of the OPD axis, data points are denser and other The area becomes less dense.   Third, this data is used by the interferogram for every pixel in the image. To a function (eg, by software). But bookkeeping The operation is quite complicated. To accomplish this step, first, take 3D transformation vector of all measurement frames for each frame Have to do. According to this method, all pixels in each frame are You can find the actual OPD for the file. This is an important part of the method according to the invention. A big step Therefore, it will be described in more detail below.   Fourth, it organizes the data and replaces it with a theoretical continuous interferogram function. Instead, a window was created so that measurement data, which is discrete data, could be used. Several well-known pre-processing steps called processing or apodization It is preferable to perform the tapping.   Fifth, here the method is divided into two alternative ways. The first one According to this, the measurement interferogram of each pixel can be simply Compute the corresponding Fourier transform using a simple Fourier transform algorithm. This On the other hand, according to the second, the measured interferogram of each pixel is supplemented. After obtaining evenly spaced OPD values, the fast Fourier transform algorithm is used Compute the Rier transform. Each of the alternative steps has advantages and disadvantages. Speedy The latter is faster, but the reliability of the data is higher because the error is introduced by interpolation. Are high.   Sixth, depending on the alternative choice in the fifth step above, A simple Fourier transform algorithm or fast Fourier transform algorithm Apply the algorithm to perform a complex (imaginary and real) Fourier transform for each pixel. calculate.   Seventh, the resulting complex function module (length) of all pixels Calculate the spectrum. This function is the conjugate parameter to the OPD, ie the wave number σ Is defined on discrete values of.   An approximation to the true physical spectrum, starting from the measured interferogram Fourier transform theory and mathematical steps for calculating mathematical spectra For more information on this topic, see “Principles of Interferometry” (Chamberlain (1979) The principles of interferometric spectroscopy, J I encourage you to refer to textbooks like Ohn Wiley and Sons.   Some highlights from Chapters 2, 4, 5, and 6 of Chamberlin (1979) Then, the basics of the following Fourier transform processing and related matters are described. Function f (k ) And its Fourier transform F (x) are shown on page 31. Have been. In principle, f (k) and F (x) are continuous functions of each variable. However, in practice, the Fourier integral is 5 because it is always used for discrete values. It is approximated by an infinite sum as shown on page 5. Next, this infinite sum is As shown in page 57. Perfect in the case of electromagnetic radiation , And a practical interference function are derived as shown on pages 96 and 104. object The relationship between physical and mathematical spectra is shown on page 127. 6.The theory of sampling and correction of phase error are 6. 7 to 6. Shown in paragraph 11 I have. Finally, the fast Fourier transform algorithm is described in detail in Chapter 10. This shows that the operation is possible only when all the intervals are equal. What Note that this operation is faster than a linear Fourier summation.   The third step of the method according to the invention described above can also be achieved in many alternative ways. It is obvious to those skilled in the art. One of these options is the following method There is.   First, one of the frames is defined as a reference frame. In principle, as a reference It doesn't matter which frame you choose, but in fact, the selected frame and all other frames Frame of the transformation vector so that the spatial overlap with the It is better to select a frame located approximately in the middle of the frame. Select reference frame By finding the transformation vector for each of the measurement frames It will be easier.   Second, a subtracted image, which is the difference in luminance between the first frame and the reference frame, is displayed. Show.   Third, the display subtraction image is almost zero in any part, that is, almost Display the first difference while always displaying the brightness difference until a position where the feature disappears is found. The frame is moved in small steps to the left, right and up and down. Movement is perfectly straight In the ideal case, where the target image is At zero, but in practice this pattern is always The position where the turn is minimum in brightness is the best position. From experience, to the naked eye It has proven to be easy to find an almost zero position. this is , Slight lack of spatial positioning detected to accentuate the difference between the two frames Is easy. This process is automated using various known algorithms. (Eg, "Basics of Digital Image Processing", Anil K. Jain (1989 ) Fundamentals of digital image processing. Prentice-Hall International and system sciences science, pp. 400-402). However, the frame Interference fringes before automatic frame positioning process Preferably, an algorithm is applied. This is further described in Example 4 below. Is described and illustrated in   Fourth, record the transform vector for the first frame.   Fifth, the process is repeated for all measurement frames.   And finally, the dependence of the OPD on the position (specific dependence of each interferometer) is known Then calculate the OPD vector for every pixel in every frame Calculate and save.   Most of the problems that occur during measurement and that affect the end result It is related to body movement amplitude. For the method according to the invention to be effective, the travel amplitude Is preferably not so large. Multiple issues can occur, including: is there.   First, the entire region of the interferogram is missing (in the case of interpolation, Interpolation) can be very difficult.   Second, if the central part of the interferogram is completely missing, the Fourier It is impossible to calculate the d-transform.   And finally, for the movement of the DUT, the actual OP (after correction for the movement) D step is larger than Nyquist condition (half of minimum wavelength of sensitivity of measuring instrument) Otherwise, inaccurate results may occur.   However, corrective action can be taken. Some are listed below.   First, if there is a central part, you usually look at the center of the interferogram. It's easy to get out. In this case, if the interferogram is symmetric Then, data points on one side can be reflected on the other side to fill the space.   Second, the smallest OPD step suitable for the required spectral resolution and measurement time. Employ This does not leave a large blank space in the interferogram effective.   Third, repeat the interferometer scan a couple of times, as if it were obtained in one measurement Combine the data as follows. If the OPD is missing in one scan, May be present in another scan (because of extra movement).   Fourth, the OPD in one frame differs only in one direction (for example, horizontally) In an interferometer, if the movement of an object is only one-way (for example, the human eye Horizontal involuntary movement), so that the OPD gradient is perpendicular to the moving direction of the object. Rotate the instrument around the optical axis. In this way, the frame will be empty Only the local positioning is affected, and the interferogram is hardly affected. Cause the error Can be reduced.   Fifth, if the object has no spot color, all pixels are equivalent, so The effect of the movement is not expected to be significant.   Finally, the following distinction should be made: (I) Move firmly and linearly on one plane Object. That is, the object moves while keeping all parts in shape and size. , When viewed through spectral imaging equipment, the relative distance of all parts is constant Will be retained. (Ii) An object that moves linearly on a plane. In this case, all parts Retains shape and size, but the relative distance of those parts over time Changes to Obviously, the former case is simpler than the latter. further , If an acceptable solution is found for the former, usually the latter Can be solved by dividing it into multiple areas that move relative to each other You. Even if each moves firmly separately, the individual cases Solution can be applied.   The above considerations are based on certain types of exercise, especially (random or random Not) legitimate for rigid linear movements. Some of the above considerations are It can also be generalized to ip movements, eg not rigid and / or Or it can be applied to non-linear motion. In each case, the invention is, in principle, It is not possible to handle the case where an object rotates about an axis perpendicular to the line of sight of the instrument. The reason is that parts of the object change shape during measurement and disappear from the field of view. It is clear that the measurement will be incomplete. Also, Even without movement, chemical changes in the object that could affect the spectrum during the measurement In certain cases, the invention is not mentioned.   Solving the problem of moving objects is essentially a matter of defining an Same as computing the Fourier transform of a terferogram That is obvious to those skilled in the art. This problem is known in radiation astronomy (“Synthetic Imaging” Synthesis Imaging (1986) Perley, Schwab and Bridle, Report of Summer School of the National Radio Astronomy Observatory, p. 7 2, Greenbank W. Virginia). In this area, data in the low OPD range Large wave motions are introduced into the image brightness due to the aggregation of Is known to be difficult.   There are many applications for spectral imaging equipment that can measure spectral images of moving objects. Conceivable. Previous publications (eg, (i) “Multicolor spectral karyotypes of human chromosomes” Analysis '' Schroeck et al. (1996) Multicolor spectral karyotyping of human chro mosomes, Science 273: 494-497, (ii) "Fourier Transform Mathematics for Quantitative Cytology" Multipixel spectroscopy '' Malik et al. (1996) Fourier transform multipixel  spectroscopy for quantitative cyiology. J. of Microscopy 182: 133-140, (Iii) "ALA-mediated PDT of melanoma: measured by a novel spectral imaging system" Of photosensitizer interactions, optical methods for tumor treatment and discovery Bulletin: Mechanisms and Techniques of Photodynamic Therapy "Malik and Dishi (1995) ALA media ted PDT of melanoma tumors: Iight-sensitizer interactions determined by a novel spectral imaging system. Proceedings of optical methods for tumor treatment and detection: Mechanisms and techniques in photodynamic therap y IV, Feb. 4-5, 1995, San Jose, CA, SPIE Vol. 2392, pp. 152-158, (ii i) "A new spectrum for biology by a combination of spectroscopy and image processing" Bulletin on Imaging Systems, Optical Imaging Technology in Biomedical Medicine "Malik e t al. (1994) A novel spectral imaging system combining spectroscopy with  imaging-application for biology. Proceedings of optical and imaging techniques in biomedicine, Sep. 8-9, 1994, Li11e , France, SPIEVol. 2329, pp. 180-184, (iv) "Fluid in single melanoma cells -Transform multiplex spectroscopy and spectral results of photoporphyrin Images, Photochemistry and Photobiology "Malik et al. (1996) Fouriertransformmultiplexspec troscopyandspectral imaging ”of photoporphyrin in single melanoma cells . Photochemistry and photobiology 63: 608-614, (v) "In the intact rat brain Of a novel bioimaging system as an imaging oximeter in oncology, tumors and other diseases Bulletin on advances in laser and optical spectroscopy for qi diagnostics "Soenks en et al. (1996) Use of novel bio-imaging system as an imaging oximeter in intact rat brain. Proceedings of advances in laser and light spectros copy to diagnose cancer and other diseases III, Jan. 29-30, 1996, San Jo se CA, SPIE Vol. 2679, pp. 182-189), use spectral imaging Some biomedical applications have been taught. This includes D-type karyotyping NA analysis, early diagnosis of retinal disease, surface observable by conventional imaging techniques Includes finding tumors in body tissues.   Obviously, a variety of applications in many other areas will also benefit from such devices. It is. In fact, spectroscopy relies on the interaction of light with matter, so the spectrum of light The measurement of gives information about the constituents of the substance. Today, most medical paintings Imaging devices provide real-time display of the tissue being analyzed or treated, and Video camera attachment for storage and later retrieval of tissue images as records Is provided. These include (i) indicating to the surgeon the tissue to be treated Video camera attached to the endoscope or microscope of the operating table, (ii) Includes a video camera attached to the fundus camera that displays the retina to the ophthalmologist, but Set It does not do.   The spectral imaging device according to US Pat. No. 5,539,517 is Equivalent to a sophisticated video camera that adds the dimension of Manufactured to be mechanically and optically compatible with all biomedical imaging instruments ing. This makes it easy to attach to any biomedical imaging instrument, The spectrum image of any tissue that can be displayed by the imaging method described above can be measured.   Specific use cases include skin cancer, lung, stomach, colon, rectum, cervix, bladder, Early detection of cancer of many internal organs, such as the prostate, such as the net resulting from diabetes Early detection of intramembrane ischemia, retinopathy, diabetic retinopathy, retinal dystrophy, glaucoma And early detection of macular degeneration and the like. Also, hemoglobin, cytochrome, flavin , Nicotinamide adenine dinucleotide, nicotinamide adenine dinucleotide Molecules related to the metabolism of (but not limited to) tidolinic acid include reduced or oxidized forms Because of its unique spectrum, the concentration of such chemicals must be measured. And the vitality and / or vitality of blood perfusion and the metabolic function of tissues Or for metabolic mapping and assessment.   If not impossible, it is vital that the tissue to be analyzed be completely stationary. For organizations, it's generally clear that it's difficult. This can be breathing, heartbeat, This is due to unconscious movement and the like. The organization itself is connected to external mechanical means (eg, , A special holder used in corneal surgery to keep the eye still) The simple fact that blood is circulating in blood vessels, even when forced to rest, This induces small movements in the diagnostic tissue. Especially the object is magnified via the microscope In this case, the movement of the analysis area is also enlarged.   Specs capable of providing such a large amount of information to the treating physician The toll imaging device is severely restricted if it cannot measure any moving objects. Will be limited. Therefore, the present invention provides a means for spectral imaging of moving objects. Is provided.   Accordingly, it is an object of the present invention to provide components of an organism, such as oxygen and retinal blood vessels. And deoxygenated hemoglobin and / or melanin pigmentation levels in the retina) The emission spectrum induced by white light, ultraviolet light or laser Tumors from healthy or diseased tissues or cells in living organs It is to identify the ulcer. Therefore, produced by induced emission spectroscopy The resulting signal is used to characterize different components of a living tissue or organ. In addition, this method includes protein, saccharide, NAD + and NADH, collagen, Flavin and various metabolic mediators in cells and / or tissues Enables separate and three-dimensional mapping. Using emission at a specific wavelength, Analysis by various algorithms, in vivo, tissue (or tissue) Are cells) alkalinity or acidity, blood perfusion, and even neogenesis in tissue You can examine the existence of objects, map them, and characterize them. Creature There are various experimental systems around the world that detect radiation emitted from a sample. These examinations Methods for analyzing signals and images from break detection systems have become increasingly popular in the medical field. The present invention addresses this problem.   Diabetic retinopathy potentially disrupts vision but often results in early laser treatment. Is a disease that can be controlled by treatment (Ferris (1993) (commentary) JAMA 269: 1290- 1291). The American Academy of Ophthalmology has screened patients with symptoms requiring treatment. (“Diabetic retinopathy: American Academy of Ophthalmology recommends Diabetic Retinopathy: American Academy of Ophthalmology Preferr ed Practice Patt erns. San Francisco, Cal. : American Academy of Ophthalmology Quality of C are Committee Retinal Pane, American Academy of Ophthalmology, 1989).   However, the proposed screening schedule is expensive Occasionally, patients suffer from severe retinopathy up to the scheduled examination date, For some, the current expensive screening is not enough I can not say. Nevertheless, this screening has proven to be cost-effective. (Javitt et al. (1989) Ophthalmology 96: 255-64). This study If high-risk and low-risk patients can be identified more efficiently, This shows that scare costs can be reduced. Therefore, in diabetic retinopathy Methods to increase screening accuracy and reduce costs are of high clinical value .   Currently, recommendation screening for diabetic retinopathy involves detailed measurements of the retina You. Also, color retinal photographs are taken for special cases ("Diabetic retina" Syndrome: Treatment Recommended by the Japanese Ophthalmological Association "Diabetic Retinopathy: American Academy of  Ophthalmology Preferred Practice Patterns. San Francisco, Cal. : American  Academy of Ophthalmology Quality of Care Committee Retinal Pane, America n Academy of Ophthalmology, 1989). Fluorescein angiography of the retina Performed routinely today, it is surgical, uncomfortable, and can be fatal. Sa In addition, the additional information obtained by fluorescein angiography is Does not help classify patients as being effective or ineffective for their patients (Ferris (1993) (commentary) JAMA269: 1290-1).   According to the present invention, an interferometer based on a combination with a specially developed algorithm Spectral imaging equipment based on the When the tissue moves, simultaneously using spectroscopic data and image information, the retinal ischemia Clinicians can treat diabetic patients with local anemia or Alternatively, it can be classified as non-local anemia, which proves to be a clinically useful means.   Oxygen supply to the retina is provided by both choroidal and retinal circulation. context The membrane acts as a source of oxygen for photoreceptors in the avascular outer retina, and retinal circulation It plays a crucial role in maintaining oxygenation of nerve elements and nerve fibers in the inner retina. Due to the high oxygen demand of the retina, diabetic retinopathy, hypertension, sickle cell disease and blood Changes in circulatory function, such as vascular obstruction, can cause dysfunction and damage retinal tissue. Expand.   Hickham et al. ), For the first time, blood oxygen in retinal vessels A non-invasive measure of saturation was proposed ("circulation" Hickham et al. (1963) Circulatio n 27: 375). This is because the retinal vessels that cross the optic nerve disk (the optic nerve connects to the retina) Optics using two wavelengths (560 and 640 nm) for the It depends. By Pittman and Duling A more sophisticated approach, based on the use of three wavelengths, is (See Delori (1988) Applied Optics 27: 1113-1125).   Combined with the method of the present invention to enable spatial positioning and spectral correction, U.S. Pat. No. 5,539,517, an interferometer-based spectral imaging device. In other words, based on the spectrum information provided by the device, The spatial and spectral corrections are made to the hemoglobin in the retinal vessels. Not only allows non-invasive measurement of bottle oxygen saturation level, but also equipment provided The resulting imaging information also enables discovery and mapping of retinal ischemia. Further Advanced algorithms such as (but not limited to) principal component algorithm or neural network algorithm Vector Combined with analysis algorithms, it can be used to classify the degree of retinopathy, and It can also be used for treatment classification of sick patients.   Many chemicals in living tissues are involved in vascular function and metabolism, so retinal ischemia The main factor is measured through the concentration of hemoglobin in oxy and deoxy forms. Oxygen that can be defined, but other components such as NAD +, NADH, flavin, cytochrome Important information can also be obtained by measuring the concentration.   Absorption peak in reflectance, fluorescence peak in ultraviolet or blue light, single Alternatively, the chemical composition of such tissue correlates with the concentration of excitation by multiple wavelengths. Considering many conventional techniques for explaining vector detection, the method of the present invention can be combined with Also, a spectral imaging device based on an interferometer according to US Pat. No. 5,539,517 Simultaneously the concentration of one or more such components in the non-stationary organ / tissue of the organism. It can also be used for tapping. In this case, the identification using this video device The type and amount of information to be obtained are determined according to the hardware configuration.   For example, the simplest and simplest configuration is to connect the video device to the CCD port of the fundus camera. It is to attach. According to this configuration, not only is the retina visualized, but also the fundus The broadband white light source of the camera should be used to measure reflected light from the retina as before. Can be. In this case, the oxygen concentration is calculated for every pixel of the retina being imaged. The Delori algorithm or an algorithm similar to it. (“Optical Applications” Delori (1995) Appl. Optics 27: 1113-1188 , And Appl Optics, Vol. 28, 1061; and, Delori et al. (1980) Vision Resear ch 20: 1099). More complex based on interferometer based spectral imaging equipment Rough systems include (i) imaging of autofluorescence spectra, (ii) UV or Is spectral imaging using blue light fluorescence excitation, (iii) Independently, simultaneously or sequentially, by laser excitation at the wavelengths listed below There is spectral imaging using fluorescence. 650, 442, 378, 337, 325 , 400, 448, 308, 378, 370, 355, or similar information. Including equivalent wavelengths.   These configurations can be used individually or in multiple combinations within the same instrument. Can be created in several ways. The instrument is a computer and interprets the data and the ophthalmologist Light source, a fundus camera and a camera. It is formed from a vector imaging device.   White light reflection, auto-fluorescence, single-wavelength continuous-wave laser-excited fluorescence, or multi-wavelength laser In all cases of excitation fluorescence, illuminate the sample and measure the spectral image I do.   In the case of pulsed laser irradiation, the method of operation of the spectral imager has been slightly modified Is not fundamental and not extensive, but is critical to the operation of the instrument. Some changes to the wear will be required. These changes are as follows.   For single-pulse laser-excited fluorescence spectral imaging, a laser pulse and The frame acquisition of the CCD of the imaging device is synchronized with the scanning angle of the interferometer. by this At each pulse, the interferometer performs one step and a new frame is (Unless the number of pulses changes from frame to frame, That pulse can be used for each frame). By doing this Interferogram values for each OPD value correspond to the same number of laser pulses Yes (but different). This ensures that each frame is taken with the same total illumination intensity Needed to do so. Otherwise, each frame has a different number of laser pulses. The resulting fluorescence is measured, and the interferogram is distorted.   For fluorescence spectrum imaging induced by multiple pulsed lasers There are two ways. (I) Continuously, spectral cues for each laser as described above Gather the entire web. This means that only one laser is activated during the measurement and each Means that the measurement of one spectral cube for the user wavelength is completed . (Ii) Before taking the next step of the interferometer and the next frame, all lasers Continuously synchronized with interferometer and frame acquisition so that they can be replaced continuously Each laser is pulsed. In this case, at the end, simply one spectral queue Is obtained.   All information must be analyzed and interpreted. The most important algorithm is , Comparing brightness between different wavelengths, and between different pixels in an image . These algorithms work with variations in brightness and between different regions and different waves in tissue. Long ratios should be considered. This method is very sensitive and provides a large amount of information To replace slit / lamp imaging (white light or filter light) It is wrong.   Other uses will be apparent to those skilled in the art. These are due to choroidal ischemia Loss of vision, ischemic optic neuropathy, corneal and iris problems, etc. and white light or Many other that can be analyzed today by imaging techniques using fluorescence from different light sources Including things.   US Patent No. 5,539,517 discloses a spectral imaging device that includes an endoscope and abdominal cavity. A diseased set to be removed because it can be attached to many imaging optics, including mirrors Determine the exact weave, determine where to cut and stop, and during surgery As an aid to the surgeon to determine if all diseased tissue has been removed, It can be used before, during or after surgery. These spectacles Imaging devices essentially rely on the chemical composition of the tissue Analyze quality and (Usually emphasized) visual aid to help the user grasp, decide, and take action Suitable for providing maps.   Hardware configuration for cancer tissue detection in living body, accompanying analysis and table The type of algorithm is very similar to the ophthalmic example above, In the daylighting optics (eg various endoscopes instead of fundus cameras). In this detection Some of such basic molecular components are general ones such as oxygen concentration, others are There is genetic material in the cell nucleus, such as collagen, elastin, and DNA chromatin. Duplicate The same applies to irradiation and synchronization conditions for several wavelengths or pulsed excitation (Pitris e t al. , Paper presented at European Biomedical Optics Week by SPIE, 1 2-1 6 September 1995, Barcelona Spain).   In all these cases, spatial positioning and spectral correction are required. However, they are provided by the method according to the invention.   The purpose, advantages and novel features of the method according to the invention will be better understood with the understanding of the following example. As will be apparent to one of skill in the art, the examples are not intended to limit the invention.                                     Example 1      Spatial localization and spectral correction-effects on images   3A and 3B. FIG. 3a shows the spatial position of the method according to the invention. SpectraCube system without using decision processing and spectrum correction processing 5 shows a spectral image of the optic disc of the retina of the right eye of a healthy person, obtained by the above method. other On the other hand, FIG. 3B shows the state after the spatial positioning processing and the spectrum correction processing according to the present invention. Shows the same image.   In both images, there are blood vessels (arterioles) that supply oxygen and other nutrients to the optic nerve And blood vessels (veins) that remove waste and carbon dioxide generated during metabolism The optic nerve disk appears bright in the middle part of the image. But compare the two images Clearly, the image in FIG. 3a is quite hazy due to the eye movement during the measurement. It is. However, the present invention, where spatial positioning and spectral correction are applied 3b produced a clear image as shown in FIG. 3b.   Furthermore, the images of FIGS. 3a and 3b not only show the three-dimensional organization of the tissue, , But not directly, also shows spectral information. In other words, The different colors present in the image are converted to the spectrum of each pixel in the image using an RGB algorithm. Is the result of applying. Each pixel depends on the spectrum and In accordance with the selected RGB function, the color is indicated by an RGB color having a corresponding luminance. FIG. Examples 2 and 3 below, due to the distorted spectrum, like the pixels in the image of FIG. , The RGB function produces different results when applied to any image. Bring.   This example is an eye in this case, but a clear and educational picture of the moving object to be measured. Emphasizes the importance of spatial positioning and spectral correction to obtain an image It is.   The following example shows, in particular, the metabolic state of a tissue, etc., from a selected area of the analyte. To obtain meaningful spectral information that can be used to obtain information about The importance of spectral correction for                                     Example 2        Spectral correction-effect on interferogram   4A and 4B. FIG. 4a shows a single pixel of the image shown in FIG. 3a. Part of the interferogram calculated for the file (x = 112, y = 151) Is shown. Therefore, the spatial position according to the method of the present invention is The placement processing and the spectrum correction processing are not applied. On the other hand, FIG. Of the same pixel after spatial positioning and spectral correction The corresponding part of the interferogram is shown.   Examining the interferogram of FIG. 4a shows that the interferogram (measured at equally spaced times) The left and middle parts of the number resemble a typical interferogram, but On the other hand, the right part of the function turns out to be quite anomalous. Indicated by an arrow The local maximum that has occurred is due to sudden movements of the DUT (eg, intermittent eye movements). It depends. An increase in a non-characteristic signal is suddenly caused by different points on the device under test. Appeared, and the rest rested against the interferogram function. This is due to the fact that they gave different values away from the state.   However, the spatial positioning processing and the spectrum correction processing according to the present invention are not applied. After that, as shown in FIG. 4b, the interferogram function of the same pixel is typically It becomes something.   As is evident from FIG. 4b, the corrected interferogram is well-ordered and Noticeable interruptions, such as those in Figure 4a, which characterize uninterferograms Or nothing strange.   However, the corrected interferogram of FIG. 4b is defined at non-uniform intervals. You. For example, the data density around frame number 107 is low, Moves the eye in the opposite direction to the scanning direction of the interferometer, increasing the OPD interval around it. It indicates that On the other hand, the eye moved greatly in the same direction as the scanning direction of the interferometer. Frame number 109, which is an unnatural frame number formed for Around 5 However, the data density is relatively high, and the OPD interval around it is decreasing.   Therefore, the Fourier integral that approximates the physical spectrum of a particular pixel is There are several ways to do this. One way is to use any multiple O New interferogram with evenly spaced OPD values after interpolating between PD values Form a fast Fourier transform algorithm that approximates the physical spectrum of the pixel Enables use of the algorithm. Another approach is to use weighted Computing the Fourier integral using equation (3) as the sum of the terferogram values Can be.   (3) f (σ) = 1 / K · ΣF (Xi) Δie (iσxi) In this case, K is a constant, and f (σ) is the value of the spectrum at the wavelength λ = 1 / σ. And △ i is the difference between the OPD at xi and the OPD at xi + 1 . Other methods of estimating the physical spectrum, such as "composite video" Imaging (1986) Perley, Schwab and Bridle, Report of Summer School of the  National Radio Astronomy Observatory, p. 72, Greenbank W. Virginia. To And others) will be apparent to those skilled in the art.                                     Example 3              Spectral correction-effect on spectrum   Referring now to FIGS. 5a and 5b. FIG. 5a shows the spatial position according to the method of the invention. Five derived from the image of FIG. 3a without the placement and spectral correction processes Shows the spectrum of the adjacent pixel of. Four of these pixels are shown in FIG. The interferogram is located around the fifth pixel, which is the indicated pixel. You. FIG. 5b, on the other hand, illustrates a spatial positioning process and a spectrum correction process according to the present invention. 5 shows the spectrum of the same five pixels after applying the logic. The depression around 575nm It shows the characteristics of oxyhemoglobin absorption.   Comparing the spectra of FIGS. 5a and 5b, two phenomena are noticeable. Primarily, Compared to FIG. 5b, the corresponding spectrum of FIG. There are Second, as shown in FIG. When performing the method, the spectrum changes in a uniform pattern, covering the entire spectral range. Over the course of the expected smooth appearance, such an appearance is shown in FIG. Not at all.   Therefore, Examples 2 and 3 show a significant interferogram from the movable object to be measured. It emphasizes the importance of spectral correction to obtain rams and spectra.                                     Example 4       Spatial positioning of frames assisted by fringe suppression   Before performing a Fourier transform operation on the pixel interferogram, Preprocess raw data of randomly moving objects measured by spectral imaging equipment The best final spectral cube.         This is a spectral imaging based on Sagnac or similar interferometer. In the imaging device, as described herein, the data port of the interferogram is used. The instantaneous optical path difference (OPD) corresponding to a point depends solely on the particular CCD frame. Data points are not dependent on the particular pixel Depending on the fact.   As a result, if the object moves during the measurement, it is constrained to a point on the object Pixels are different from when the object is stationary, so if If not, the Fourier transform algorithm will find the wrong OPD will be used. By some means, the algorithm can If it is possible to use an appropriate OPD instead of an inappropriate value for The cube of the spectral image can be significantly corrected. Each interfero Gram data port To find the appropriate OPD for a point, (i) the spatial position of each measurement frame Recording of positioning and its positioning vector, and (ii) positioning vector and OPD position Requires calculation of actual OPD for each data point based on location dependency .   However, when trying to do this positioning automatically, if not impossible, One physical phenomenon, the appearance of interference fringes, which makes positioning the is there. As shown in FIG. 6a, interference fringes are generated on a frame-by-frame basis depending on the scanning position of the interferometer. These are linear stripes of luminance modulation overlaid on the frame that slightly change position. Causes of stripes The constructive (light fringes) and destructive (ray fringes) of light rays that occur as they pass through the interferometer (Dark stripes) interference. Stripe shape (vertical or horizontal depending on optical alignment) Straight) means that every pixel on the vertical (or horizontal) line is Pass through the same OPD at the same wavelength (for light of the same wavelength) It is due to the fact. The change in position from frame to frame is the The constructive or destructive level of interference changes during scanning depending on the position of the interferometer. Due to the fact that Scanned frames with one frame on top of the other When performing alignment with the naked eye, other features (for example, eye The blood vessel pattern) is clearly visible in each frame, Instead, the appearance of fringes is the best spatial positioning by the observer, i.e. the frame It does not prevent the superposition of frames, but when using an algorithm These fringes, which are non-uniform light intensity changes superimposed, make automatic processing difficult. You. As already mentioned, the fringes are oriented perpendicular to the fringes as the interferometer mirror rotates. , Vertical (or horizontal) stripes moving from frame to frame.   The input to the fringe suppression algorithm is an interferogram with fringes. The output is a frame cube without interference fringes. This This is described in more detail below.   Several assumptions are made regarding the operation of the interference fringe suppression algorithm. Assumption First, it is assumed that the approximate value of the interference fringe “frequency” is known. In other words, next door Assume what is the distance in pixels between tangent interference fringes. specific From each frame of the interferogram cube itself for different types of samples Alternatively, this knowledge may be obtained from a calibration process based on previous experience.   As is evident from FIG. 6a, the information of the interference fringes is very dense in the frequency domain. Are located. For this reason, it is easy to find the center frequency of the interference fringes, The width of the fringe information in the frequency domain is constant or Is assumed to be almost constant.   Therefore, the fringe suppression algorithm uses the fringe information for each scan frame. Signal in the frequency range of the three-dimensional frequency domain where the information exists The interference fringes are suppressed by replacing or removing while interpolating.   Since the interference fringes are substantially parallel to one axis (for example, the x-axis), the axis ( Decompose the frame into vectors (e.g., along the y-axis). FIG. 6b shows such a Shows the pixel intensity of 200 pixels. 100th pixel and 1st Interference fringes clearly appear between the pixel and the 50th pixel. Then, in FIG. As shown, for example, using the fast Fourier transform algorithm (FFT), To the frequency domain. In this case, approximately 15 to approx. 35 pixels The peak of the interference fringe information exists in the range of -1. As shown in FIG. On the other hand, the frequency region where the interference fringe information is located is zero-adjusted, and as shown in FIG. For example, using the fast inverse Fourier transform algorithm (IFFT), To a new domain. Each frame obtained by the spectral imager during scanning of the interferometer When this process is performed on each of the vector of the system, the interference fringes are formed as shown in FIG. A suppressed frame is obtained.   The interference fringes are angularly displaced for some reason, ie vertical or horizontal If they are not arranged correctly in the opposite direction, the frequency of the interference fringe information decreases slightly. This problem Or zero adjustment of the signal in the three-dimensional frequency domain where the interference fringe information exists Can be solved by increasing the area width of the interpolation.   As is evident from FIG. 6c, most of the energy of the frame is in the frequency domain. It is located in the low frequency band. Since the energy in the high frequency band is not attenuated, By using the stop filter, while maintaining the information of each scan frame, Frame blurring can be removed and edge information is maintained.   Haku transformation ("Methods and means for recognizing complex patterns", Paul V. C, Hough, "Methods and means for recognizing complex patterns and US Patent 3,06 9,654), the frequency position of the interference fringe information is extracted and That it can be used for fringe suppression algorithms Is clear. In addition, the Haku transform finds the direction of interference fringes and makes necessary adjustments. It is also possible to do.     Symmetric to the origin of the three-dimensional frequency axis to keep the signal after IFFT real It is preferable to perform a zero point adjustment process (not shown in the figure, but the frequency domain signal is , Defined for both positive and negative values of the frequency f, Is a symmetric function). Eliminate using the absolute (or practical) part of the operation result Therefore, almost no interference fringes remain in the signal after the IFFT as shown in FIG. .   Referring back to FIGS. 6b and e, but instead of performing the FFP, 6B, the code I (in the interference fringe region of the plot of FIG. Each of the fringe intensity peaks is centered at their center, as indicated by An interpolation plot can simply be obtained as the relative luminance to cut. This is shown in FIG. This is very similar to that shown in FIG.   Another choice is where the fringe information in the spatial frequency domain exists. Instead of performing a zero adjustment of the peaks (as shown in FIG. A straight line can be drawn between the end points of.   The preferred interference fringe suppression algorithm of the present invention is represented mathematically below.   Let X (x, y) be the input frame (eg, as shown in FIG. 6a) and Y (x, y) Let y) be the corresponding output frame (eg, as shown in FIG. 6a). x and y Is the unique coordinates of one pixel in the frame, and fCF is the FLF is the low frequency of the fringe information, and fHF is the high frequency of the fringe information. Wave, Δf is the width of the interference fringe suppression frequency band, and u (f) is the step function. Is a number.   By definition,             fLF = fCF-0. 5Δf (4)             fHF = fCF + 0. 5Δf (5)   The “zero-adjustment frequency band” function is defined as follows.   W (f) = {1- [u (f-fLF) -u (f-fHF)]                 − [U (f + fLF) −u (f + fHF)]｝ (6) Since W (f) (the “zero-adjustment frequency band” function) can be defined as a function of the frequency f, When multiplied by another function of frequency f, lower than fLF and lower than fHF No change for higher f values, higher f values than fLF and lower f values than fHF On the other hand, it changes to zero.   An output frame without interference fringes can be expressed as follows.         Y (x, y) = Re ｛IFFT ｛W (f) * FFT ｛X (:, y)｝)｝｝ (7)   By using the interference fringe suppression frame, the repetition pattern of the interference fringe overlapping the frame Is removed, and the automatic positioning process is facilitated.   Although the present invention has been described with respect to a limited number of embodiments, many variations of the present invention are possible. Obviously, shapes, modifications and other applications can be made.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，Ｌ Ｕ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ， ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，Ｓ Ｄ，ＳＺ，ＵＧ)，ＵＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ， ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，Ｇ Ｂ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ， ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，Ｎ Ｚ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ， ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page    (81) Designated countries EP (AT, BE, CH, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, L U, MC, NL, PT, SE), OA (BF, BJ, CF) , CG, CI, CM, GA, GN, ML, MR, NE, SN, TD, TG), AP (GH, KE, LS, MW, S D, SZ, UG), UA (AM, AZ, BY, KG, KZ , MD, RU, TJ, TM), AL, AM, AT, AU , AZ, BA, BB, BG, BR, BY, CA, CH, CN, CU, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, G B, GE, HU, IL, IS, JP, KE, KG, KP , KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MD, MG, MK, MN, MW, MX, NO, N Z, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI , SK, TJ, TM, TR, TT, UA, UG, US, UZ, VN, YU

Claims (1)

【特許請求の範囲】 １．（ａ）干渉計に基づくスペクトル映像装置を用いて可動物の立体的な情報及 びスペクトル情報を得るステップと、 （ｂ）前記立体的な情報及びスペクトル情報を、空間的な位置決め処理及び スペクトル補正処理を介して前記可動物の動きに対して補正し、補正され た立体的な情報及びスペクトル情報を得るステップとからなる、可動物の スペクトル結像方法。 ２．（ｃ）前記補正された立体的な情報及びスペクトル情報を画像として示すス テップからさらになる請求項１に記載の方法。 ３．前記提示が、前記補正された立体的な情報に従った前記補正されたスペクト ル情報のRGB表示である請求項２に記載の方法。 ４．前記立体的な情報及びスペクトル情報の捕捉が、 （ａ）前記可動物からの入射光を収集し、 （ｂ）この収集光を、前記可動物の各ピクセルからの発光スペクトル輝度の 一次結合の所定セットに対応する被変調光を出力する前記干渉計に通過さ せ、 （ｃ）前記干渉計から出力された光を検出アレイ上に集束させ、 （ｄ）前記干渉計内に生じた光路差を、前記可動物の前記すべてのピクセル について、独立に、そして同時に走査し、 （ｅ）前記検出アレイの出力を処理して前記可動物の前記ピクセルの各々の スペクトルを測定することによって行われる請求項１に記載の方法。 ５．前記補正された立体的な情報及びスペクトル情報を得るための前記空間的な 位置決め処理及びスペクトル補正処理が、前記可動物の基準フレームを選択し、 この基準フレームを用いて前記可動物の他のフレ ームに対して変換ベクトルを計算し、これらの変換ベクトルを用いて前記空間的 な位置決め及びスペクトル補正処理を行うことによって行われる請求項１に記載 の方法。 ６．前記計算が、前記基準フレームを前記他のフレームの一つに重ね合わせ、輝 度減算処理があまり特色がない減算画像を生成する位置を見いだすことによって 行われる請求項５に記載の方法。 ７．前記可動物がほぼ第一の方向に沿ってのみ移動し、前記干渉計が、フレーム 内の光路差が単一方向に沿って変化するタイプであり、 （ｃ）前記可動物に対して前記スペクトル映像装置を、光路差勾配が前記第 一の方向に対して直角になるように配置するステップからさらになる請求 項１に記載の方法。 ８．前記可動物が生体器官あるいはその一部である請求項１に記載の方法。 ９．前記生体器官が眼である請求項８に記載の方法。 １０.（ａ）可動物に対して、干渉計に基づくスペクトル映像装置の照準及び焦 点を合わせるステップと、 （ｂ）前記干渉計を走査しながら、検出アレイによって前記可動物の連続 的なフレームを捕らえて保存するステップと、このとき、前記干渉計の 連続的な光路差は、前記可動物が動くために本質的に等間隔にならない 、 （ｃ）前記可動物のすべてのピクセルに対する前記連続的なフレームの各 々の収集データをインターフェログラム関数へ送ると同時に、前記連続 的なフレームの一つを基準フレームとして、これに対して前記連続的な フレームの各々の立体的な変換ベクトルを計算して、前記連続的なフレ ームの各々におけるすべてのピクセルに対する実際の光路差を見つける ステップと、 （ｄ）前記インターフェログラムの各々に簡単なフーリエ変換アルゴリズ ムを適用することによって、前記可動物の各ピクセルに対して複雑なフ ーリエ変換を計算するステップと、 （ｅ）前記可動物のすべてのピクセルに対するスペクトルを計算するステ ップとからなる、可動物のスペクトル結像方法。 １１.前記可動物の画像を示すステップからさらになる請求項１０に記載の方法 。 １２.前記提示が前記計算スペクトルのRGB表示である請求項１１に記載の方法。 １３.前記基準フレームである前記連続的なフレームの一つに対する前記連続的 なフレームの各々の前記立体的な変換ベクトルの前記計算が、輝度減算処理があ まり特色のない減算画像を生成する位置を見つけるために、前記基準フレームと 前記他のフレームの一つとを重ね合わせることによって行われる請求項１０に記 載の方法。 １４.前記可動物がほぼ第一の方向に沿ってのみ移動し、前記干渉計が、フレー ム内の前記光路差が単一方向に沿って変化するタイプのものであり、前記可動物 に対して前記スペクトル映像装置を、光路差勾配が前記第一の方向に対して直角 になるように位置づけるステップからさらになる請求項１０に記載の方法。 １５.前記可動物が生体器官あるいはその一部である請求項１０に記載の方法。 １６.前記生体器官が眼である請求項１５に記載の方法。 １７.（ａ）可動物に対して、干渉計に基づくスペクトル映像装置の照準及び焦 点を合わせるステップと、 （ｂ）前記干渉計を走査しながら、検出アレイによって前記可動物の連続 的なフレームを捕らえて保存するステップと、このとき、 前記干渉計の連続的な光路差は、前記可動物が動くために本質的に等間 隔にはならない、 （ｃ）前記可動物のすべてのピクセルに対する前記連続的なフレームの各 々の収集データをインターフェログラム関数へ送ると同時に、前記連続 的なフレームの一つを基準フレームとして、これに対して前記連続的な フレームの各々の立体的な変換ベクトルを計算し、前記連続的なフレー ムの各々のすべてのピクセルに対する実際の光路差を見つけるステップ と、 （ｄ）前記可動物の前記前記ピクセルの各々の前記インターフェログラム を補間して等間隔な光路差値を得るステップと、 （ｅ）前記インターフェログラムの各々に高速フーリエ変換アルゴリズム を適用することによって、前記可動物の前記ピクセルの各々に対する複 雑なフーリエ変換を計算するステップと、、 （ｆ）前記可動物のすべてのピクセルに対するスペクトルを計算するステ ップとからなる、可動物のスペクトル結像方法。 １８.前記可動物の画像を示すステップからさらになる請求項１７に記載の方法 。 １９.前記提示が前記計算スペクトルのRGB表示である請求項１８に記載の方法。 ２０.前記基準フレームである前記連続的なフレームの一つに対しての前記連続 的なフレームの各々の前記立体的な変換ベクトルの計算が、輝度減算処理があま り特色のない減算画像を生成する位置を見つけるために、前記基準フレームと前 記他のフレームの一つとを重ね合わせることによって行われる請求項１７に記載 の方法。 ２１.前記可動物がほぼ第一の方向に沿ってのみ移動し、前記干渉計が、フレー ム内の前記光路差が単一方向に沿って変化するタイプのもので あり、前記可動物に対して前記スペクトル映像装置を、光路差勾配が前記第一の 方向に対して直角になるように位置づけるステップからさらになる請求項１７に 記載の方法。 ２２.前記可動物が生体器官あるいはその一部である請求項１７に記載の方法。 ２３.前記生体器官が眼である請求項２２に記載の方法。 ２４.前記空間的な位置決め処理が干渉縞抑制アルゴリズムを用いて行われる請 求項１に記載の方法。[Claims] 1. (A) Three-dimensional information of a movable object using a spectral imaging device based on an interferometer       Obtaining spectral and spectral information;     (B) spatially positioning the spatial information and the spectral information by spatial positioning processing;       The movement of the movable object is corrected through a spectrum correction process, and the correction is performed.       Obtaining three-dimensional information and spectral information.       Spectral imaging method. 2. (C) A display showing the corrected three-dimensional information and spectrum information as an image.       The method of claim 1, further comprising a step. 3. Wherein the presentation comprises the corrected spectrum according to the corrected stereoscopic information. 3. The method according to claim 2, wherein the information is an RGB display of the file information. 4. The acquisition of the three-dimensional information and the spectral information,     (A) collecting incident light from the movable object,     (B) converting the collected light into the emission spectral brightness of each pixel of the movable object;       The modulated light corresponding to the predetermined set of linear combinations is passed through the interferometer for output.       Let     (C) focusing the light output from the interferometer on a detection array;     (D) determining the optical path difference generated in the interferometer by all the pixels of the movable object;       Scan independently and simultaneously for     (E) processing the output of the detection array to process each of the pixels of the movable object;       The method of claim 1, wherein the method is performed by measuring a spectrum. 5. The spatial information for obtaining the corrected stereoscopic information and spectral information. The positioning process and the spectrum correction process select a reference frame of the movable object, Using this reference frame, another frame of the movable Transform vectors for the spatial 2. The method according to claim 1, wherein the positioning and spectrum correction are performed. the method of. 6. The calculation superimposes the reference frame on one of the other frames, By finding the position where the degree subtraction process produces a subtractive image with less distinctive features 6. The method of claim 5, wherein the method is performed. 7. The movable object moves only substantially along the first direction, and the interferometer Is a type in which the optical path difference changes within a single direction,     (C) applying the spectral imaging device to the movable object,       Claim further comprising arranging at right angles to one direction.       Item 1. The method according to Item 1. 8. The method according to claim 1, wherein the movable object is a living organ or a part thereof. 9. 9. The method according to claim 8, wherein the living organ is an eye. 10. (a) Aim and focus on a moving object with a spectral imaging device based on an interferometer.        Steps to match points      (B) continuation of the movable object by a detection array while scanning the interferometer        Capturing and storing a static frame, wherein the interferometer        Continuous optical path differences are not essentially equally spaced due to the movement of the movable object        ,      (C) each of the successive frames for every pixel of the movable object        While sending each collected data to the interferogram function,        One of the typical frames as a reference frame,        Calculate the three-dimensional transform vector for each of the frames and calculate the continuous frame.        The actual optical path difference for every pixel in each of the frames        Steps and       (D) a simple Fourier transform algorithm for each of the interferograms        By applying a complex firmware to each pixel of the movable object.        Calculating a Fourier transform;      (E) calculating a spectrum for all pixels of the movable object;        And a spectral imaging method for a movable object. 11. The method of claim 10, further comprising the step of showing an image of the movable object. . 12. The method of claim 11, wherein said presentation is an RGB representation of said calculated spectrum. 13. The continuous frame for one of the continuous frames being the reference frame The calculation of the three-dimensional conversion vector of each of the various frames is performed by a luminance subtraction process. In order to find a position to generate a subtraction image without a special feature, the reference frame and the 11. The method according to claim 10, which is performed by overlapping one of the other frames. The method described. 14. The movable object moves substantially only along the first direction, and the interferometer The optical path difference in the system is of a type that changes along a single direction, The optical path difference gradient is perpendicular to the first direction. The method of claim 10, further comprising the step of: 15. The method according to claim 10, wherein the movable object is a living organ or a part thereof. 16. The method according to claim 15, wherein the living organ is an eye. 17. (a) Aiming and focusing of a moving object with a spectral imaging device based on an interferometer        Steps to match points      (B) continuation of the movable object by a detection array while scanning the interferometer        Capturing and saving a typical frame,        The continuous optical path difference of the interferometer is essentially equidistant due to the movement of the movable object.        Not separated      (C) each of the successive frames for every pixel of the movable object        While sending each collected data to the interferogram function,        One of the typical frames as a reference frame,        Calculate the three-dimensional transformation vector for each of the frames and calculate the continuous frame        Finding the actual optical path difference for each and every pixel in the system        When,      (D) the interferogram of each of the pixels of the movable object        To obtain optical path difference values at regular intervals by interpolating      (E) fast Fourier transform algorithm for each of said interferograms        By applying a factor to each of the pixels of the movable object.        Calculating a rough Fourier transform;      (F) calculating a spectrum for all pixels of the movable object;        And a spectral imaging method for a movable object. 18. The method of claim 17, further comprising the step of showing an image of the movable object. . 19. The method of claim 18, wherein the presentation is an RGB representation of the calculated spectrum. 20. The sequence for one of the consecutive frames being the reference frame The calculation of the three-dimensional conversion vector for each of the typical frames is performed by a luminance subtraction process. In order to find a position to generate a subtractive image without special features, 18. The method according to claim 17, which is performed by overlapping one of the other frames. the method of. 21. The movable object moves substantially only along the first direction, and the interferometer The optical path difference in the system varies along a single direction. The spectral imaging device for the movable object, the optical path difference gradient is the first 18. The method of claim 17, further comprising the step of positioning at right angles to the direction. The described method. 22. The method according to claim 17, wherein the movable object is a living organ or a part thereof. 23. The method according to claim 22, wherein the living organ is an eye. 24. Check that the spatial positioning process is performed using an interference fringe suppression algorithm. The method of claim 1.
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