JP2001525580A - 癌細胞の検出方法 - Google Patents

癌細胞の検出方法

Info

Publication number
JP2001525580A
JP2001525580A JP2000523631A JP2000523631A JP2001525580A JP 2001525580 A JP2001525580 A JP 2001525580A JP 2000523631 A JP2000523631 A JP 2000523631A JP 2000523631 A JP2000523631 A JP 2000523631A JP 2001525580 A JP2001525580 A JP 2001525580A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
spectrum
image
sample
dyes
pixels
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2000523631A
Other languages
English (en)
Inventor
ダーク ジー． ソエンクセン
ジョージ エムシー−ナマラ
ユバル ガリニ
ニール カツィール
Original Assignee
アプライド スペクトラル イメージング リミテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by アプライド スペクトラル イメージング リミテッド filed Critical アプライド スペクトラル イメージング リミテッド
Publication of JP2001525580A publication Critical patent/JP2001525580A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/645—Specially adapted constructive features of fluorimeters
    • G01N21/6456—Spatial resolved fluorescence measurements; Imaging
    • G01N21/6458—Fluorescence microscopy
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/06—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness for measuring thickness ; e.g. of sheet material
    • G01B11/0616—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness for measuring thickness ; e.g. of sheet material of coating
    • G01B11/0675—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness for measuring thickness ; e.g. of sheet material of coating using interferometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/12—Generating the spectrum; Monochromators
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/12—Generating the spectrum; Monochromators
    • G01J3/1256—Generating the spectrum; Monochromators using acousto-optic tunable filter
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/12—Generating the spectrum; Monochromators
    • G01J3/26—Generating the spectrum; Monochromators using multiple reflection, e.g. Fabry-Perot interferometer, variable interference filters
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28—Investigating the spectrum
    • G01J3/2823—Imaging spectrometer
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28—Investigating the spectrum
    • G01J3/44—Raman spectrometry; Scattering spectrometry ; Fluorescence spectrometry
    • G01J3/4406—Fluorescence spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28—Investigating the spectrum
    • G01J3/45—Interferometric spectrometry
    • G01J3/453—Interferometric spectrometry by correlation of the amplitudes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/10—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry using electric radiation detectors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/6428—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes"
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/5005—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/569—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for microorganisms, e.g. protozoa, bacteria, viruses
    • G01N33/56966—Animal cells
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/58—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving labelled substances
    • G01N33/582—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving labelled substances with fluorescent label
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/88—Image or video recognition using optical means, e.g. reference filters, holographic masks, frequency domain filters or spatial domain filters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28—Investigating the spectrum
    • G01J2003/2866—Markers; Calibrating of scan
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/02—Details
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N2021/6417—Spectrofluorimetric devices
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N2021/6417—Spectrofluorimetric devices
    • G01N2021/6423—Spectral mapping, video display
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/6428—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes"
    • G01N2021/6439—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes" with indicators, stains, dyes, tags, labels, marks
    • G01N2021/6441—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes" with indicators, stains, dyes, tags, labels, marks with two or more labels

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Tropical Medicine & Parasitology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Virology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By The Use Of Chemical Reactions (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【構成】 （ａ）分析試料を少なくとも第１及び第２の染料で染色し、その際これらの染料は、上記第１の染料が正常細胞により良好に付着し、一方上記第２の染料が癌細胞により良好に付着するように選択され；（ｂ）上記試料を画像化分光計に光学的に連結されている光学デバイスによってスペクトル的に画像化し、そしてそれによって上記試料の各ピクセルのスペクトルを取得し；（ｃ）上記スペクトルに基づいて、上記ピクセルの各々について上記第１及び第２の染料の濃度を評価し；そして（ｄ）上記濃度に基づいて上記試料中の癌細胞の存在を検出する、段階を含んでいる癌細胞の検出方法。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は一般的にスペクトル方法に関係し、そして更に詳細には、癌細胞を検
出するためのスペクトル画像化方法に関する。本発明の方法は旧来の細胞染色方
法の新規な分析手法に基づいている。特に、本発明の方法は、細胞を染色するた
めに使用した２つの染料間の比を測定すること及びその結果を有意な方法で表示
することに基づいている。明らかに、癌細胞と非癌細胞は異なる比を示すので、
上記の方法は癌細胞の検出に適用することができる。
【０００２】 分光計は光線を受け取り、それをその成分波長に分離し（分散し）、そしてそ
の波長の関数として光線強度である光線スペクトルを測定するように設計された
装置である。画像化分光計は、１つのシーンから入射光線を集めそしてその各ピ
クセル（即ち、画素）のスペクトルを測定するものである。
【０００３】
【従来の技術】
分光学は、化学的構成成分のスペクトル的な特徴に基づいて材料や過程の特徴
を決定するために科学や産業において数十年間使用されてきた周知の分析手段で
ある。分光学の物理的根拠は光線と物質との相互作用である。伝統的に、分光学
は試料から発光されるか、伝達されるか、分散されるか又は反射される光線強度
を、波長の関数としての測定するものであり、これは高いスペクトル分解である
が空間情報を有していない。
【０００４】 他方、スペクトル画像化は高分解分光学と高分解画像化（即ち、空間情報）を
組み合わせたものである。これまでに記載された殆どの研究は、生物学的試料か
ら、限定されたスペクトル情報しか提供されないが高い空間的分解情報を得る、
例えば１つ若しくは幾つかの不連続バンドパスフィルターを使用して高い空間的
分解画像化を行う［Andersson-Engels他（１９９０年）、Proceedings of SPIE-
Bioimaging and Two-Dimensional Spectroscopy、１２０５、１７９〜１８９頁 参照］ときのような、又はそれとは異なって、高いスペクトル分解（例えば、完
全なスペクトル）を得るが空間的分解は試料の少数のポイントに限定されている
か若しくは試料全体で平均化されている［例えば、Alfano他に付与された米国特
許第４，９３０，５１６号参照］かのどちらかに関係している。
【０００５】 概念的には、スペクトルバイオ画像化システムは、（ｉ）測定システム及び（
ｉｉ）分析ソフトウェアからなっている。上記測定システムは光学器、電子工学
器及び試料照明方法（例えば、光源選択）、測定様式（例えば、蛍光又は透過）
、並びに上記測定から所望の結果を引き出すのに最適の目盛りを全て含んでいる
。上記分析ソフトウェアは、有意な方法で重要な結果を分析しそしてディスプレ
イするために必要なソフトウェア及び数学的アルゴリズムを全て含んでいる。
【０００６】 スペクトル画像化は、特徴的なスペクトル吸収特徴を同定して地球や他の惑星
の研究で重要な識見を提供するためにリモートセンシング領域で数十年間使用さ
れてきた。しかしながら、リモートセンシングスペクトル画像化システム（例え
ば、Landsat、AVIRIS）の高コスト、大きさ及び形状のため、これらの使用は空 中及び人工衛星による適用に限定されている［Maymon及びNeeck（１９８８年） 、Proceedings of SPIE−Recent Advances in Sensors, Radiometry and Data P
rocessing for Remote Sensing、９２４、１０〜２２頁；Dozier（１９８８年）
、Proceedings of SPIE−Recent Advances in Sensors, Radiometry and Data P
rocessing for Remote Sensing、９２４、２３〜３０頁参照］。
【０００７】 スペクトルバイオ画像化システムのために考え得る３つの基本的なタイプのス
ペクトル分散法がある：（ｉ）スペクトル回折格子又はプリズム、（ｉｉ）スペ
クトルフィルター及び（ｉｉｉ）干渉計分光学。以下で説明するように、後者は
本発明の方法を実行するのに最も適しているが、当該技術分野の通常の技倆を有
する者が認めるように、回折格子、プリズム及びフィルターに基づくスペクトル
バイオ画像化システムも有用であることが理解されよう。
【０００８】 例えば、ＤＩＬＯＲシステム：［SPIE Conference European Medical Optics
Week、BiOS Europe ‘95、スペイン国バルセロナでのValisa他（１９９５年９月
）の発表参照］のようなスリット型画像化分光計としても知られている回折格子
又はプリズム（即ち、モノクロメーター）に基づくシステムにおいては、ＣＣＤ
（電荷結合素子）アレイ検出器の１つの軸（空間軸）だけが真の画像データを提
供し、一方第２の（スペクトル）軸は、回折格子又はプリズムによって波長の関
数として分散される光線の強度をサンプリングするために使用される。このシス
テムはまた第１の焦平面にスリットも有しており、任意の一定時間における視野
が１つの線のピクセルに限定される。それ故、文献で線走査法として知られてい
る方法では、全画像は回折格子（若しくはプリズム）又はＣＣＤのスペクトル軸
に平行な方向の入射光線を走査した後にしか得ることができない。測定全体が完
了する前に二次元画像を視覚化できないため、測定実施前に視野範囲内から問題
の所望領域を選択しそして／又はシステムの焦点、暴露時間等を最適化すること
ができない。回折格子及びプリズムに基づくスペクトル画像器は、地球表面上空
を飛行している飛行機（又は人工衛星）が上記システムに天然の線走査メカニズ
ムを提供するので、リモートセンシング適用用に使用されている
【０００９】 スリット型画像化分光計は、たとえ器具の光学器前部に全ピクセルから同時に
入射光が実際に集まるとしても、１つのフレームのピクセルの大部分は任意の一
定時点で測定されないので、大きな欠点を有していることを更に認めなければな
らない。その結果、一定のシグナル対ノイズ比を有する必要な情報を得るために
は比較的長い測定時間が必要であるか、又はシグナル対ノイズ比（感度）が一定
の測定時間では実質的に低下する。さらに、スリット型スペクトル画像器は、シ
ーン全体の必要な情報を集めるために線走査を必要とし、そしてこれはこのよう
にして得られた結果に不正確さを導入する。
【００１０】 フィルターに基づくスペクトル分散法は不連続フィルターと同調性フィルター
に更に分類することができる。これらのタイプの画像化分光計においては、スペ
クトル画像は狭いバンドフィルターを光路に連続して挿入することによってか、
又は音響光学同調性フィルター（ＡＯＴＦ）若しくは液晶同調性フィルター（Ｌ
ＣＴＦ）（以下参照）を使用してバンドを電子的に走査することによって或る時
点においてシーンの全ピクセルの放射線を種々の波長で同時にフィルターにかけ
ることによって作成される。フィルターに基づくスペクトル分散法を使用してい
るが、上記した回折格子又はプリズムを装備したスリット型画像化分光計と同様
に、放射線の大部分は任意の一定時間で拒絶される。実際、特定の波長における
画像全体の測定は、測定されている瞬間の波長以外の光子が全て拒絶されそして
ＣＣＤに到達しないので、可能である。
【００１１】 ＡＯＴＦやＬＣＴＦのような同調性フィルターは移動部分を有していないので
、実行されるデバイスのスペクトル範囲内の任意の特定の波長に同調させること
ができる。スペクトル画像化用の分散法として同調性フィルターを使用する１つ
の利点はこれらフィルターの無作為的波長アクセス；即ち、フィルターホイール
を使用しないで多数の波長の画像強度を所望の順序で測定できることである。し
かしながら、ＡＯＴＦやＬＣＴＦは、（ｉ）スペクトル範囲は限定される（典型
的には、λｍａｘ＝２λｍｉｎ）が、このスペクトル範囲外の他の放射線は全て
遮断しなければならず、（ｉｉ）温度に感受性であり、（ｉｉｉ）透過が少なく
、（ｉｖ）偏光に感受性であり、そして（ｖ）ＡＯＴＦの場合には、波長走査中
に画像がシフトし、その後注意深く且つ複雑な登録方法が必要になるという不利
益を有している。
【００１２】 これらのタイプのフィルター及び同調性フィルターに基づくシステムは全て、
スペクトル分解におけるこれらの限定、低い感受性、及びデータを解釈しそして
ディスプレイするための使用し易く且つ洗練されたソフトウェアアルゴリズムが
無いために、どの適用に対してもスペクトル画像化で何年にも亘って上首尾且つ
広範囲には使用されていない。
【００１３】 上記に関して利点を有している画像をスペクトル分析するための方法や装置は
、１９９５年２月２１日に出願されたカビブ（Cabib）他の米国特許出願番号０ ８／３９２，０１９（現在、１９９６年７月２３日に発行された米国特許第５，
５３９，５１７号、これは本明細書に十分に記載されているかの如く参照して組
み入れる）に開示されており、この目的は、集められた入射光線から入手可能な
画像の全ての情報をより良く使用して、慣用のスリット又はフィルター型画像化
分光計と比較して、必要なフレーム時間を実質的に減少させ、そして／又はシグ
ナル対ノイズ比を実質的に高めそして線走査に関与していない画像のスペクトル
分析用の方法や装置を提供することである。本発明によって、或るシーンからの
入射光線を集め；この光線を、各ピクセルから出された光線のスペクトル強度の
予め定められた１組の線形結合に対応する調節された光線をアウトプットする干
渉計を通過させ；干渉計からアウトプットされた光線を検出器配列上に集中させ
、全てのピクセルについて干渉計内で発生した光路差（ＯＰＤ）を独立してそし
て同時に走査し、そして検出器配列のアウトプットを（全てのピクセルの干渉波
を別々に）処理して各ピクセルのスペクトル強度を決定することによって、上記
シーンの各ピクセルのスペクトル強度を決定する上記シーンの光学的画像分析方
法が提供される。この方法は種々のタイプの干渉計を使用して実施することがで
き、その際上記ＯＰＤは干渉計全体、干渉計内の要素、又は入射線の入射角を移
動させる（例えば、回転させる、移す）ことによって干渉波が得られるように変
動させる。これらの全ての場合において、スキャナーが干渉計の１つのスキャン
を完了すると、このシーンの全ピクセルについて干渉波が完成される。
【００１４】 上記特徴に従った装置は上記したような干渉計を使用することによる慣用のス
リット及びフィルター型画像化分光計とは異なっているので、集められたエネル
ギーを裂け目又はスリットで制限しないか又は入射波長を狭いバンド干渉若しく
は同調性フィルターで制限せず、そしてこのことによってシステムの総アウトプ
ットを実質的に増加させる。かくして、干渉計に基づく装置は分析すべきシーン
の入射光線から得られる全ての情報をより良く利用しており、そしてそれによっ
て測定時間を実質的に減少させ、そして／又はシグナル対ノイズ比（即ち、感度
）を実質的に高めている。干渉計分光学がフィルター及び回折格子又はプリズム
法に対して有している感度の優越性は複合的又はフェルゲット（Fellgett）の優
越性として当該技術分野で知られている［Chamberlain（１９７９年）、The pri
nciples of interferometric spectroscopy、John Wiley and Sons、１６〜１８
頁及び２６３頁参照］。
【００１５】 例えば、ジョーン・ビー．ウェルマン（John B. Wellman）（１９８７年）、 地球及び惑星リモートセンシング用の画像化分光計（Imaging Spectrometers fo
r Terrestrial and Planetary Remote Sensing）、SPIE Proceedings、７５０巻
、１４０頁中に記載されている「洋服ブラシ（whisk broom）」を考慮されたい 。ｎは線状配列中の検出器の数であり、ｍ×ｍはフレーム内のピクセルの数であ
り、そしてＴはフレーム時間であるとする。上記配列の全ての検出器で合計され
た１つのフレーム内の各ピクセルに消費される総時間はｎＴ／ｍ２である。米国
特許第５，５３９，５１７号に記載されている発明による方法で同一サイズの配
列及び同一のフレーム速度を使用することによって、特定のピクセルに対して全
検出器で合計される総消費時間は同一、即ちｎＴ／ｍ２である。しかしながら、
慣用の回折格子又はプリズム法では、波長分解は１／ｎの範囲であるので、任意
の時間に全検出器で見られるエネルギーは合計１／ｎのオーダーであるが、米国
特許出願番号０８／３９２，０１９に記載されている発明による方法では、上記
エネルギーは、調節機能が振動機能（例えば、シヌソイド（Michelson）又は同 様な周期的機能、例えばファブリ−ペロによる低いフィネス・エアリー機能）で
あり、そして大きなＯＰＤ範囲に亘る上記機能の平均が５０％であるので、１の
オーダーである。干渉計教本［例えば、Chamberlain（１９７９年）、The princ
iples of interferometric spectroscopy、John Wiley and Sons、１６〜１８頁
及び２６３頁参照］に記載されているフェルゲットの優越性（又は複合的優越性
）の標準的な処理に基づいて、この発明によるデバイスは、ノイズ値がシグナル
と無関係なノイズに限定される場合（システム又はバックグラウンドノイズに限
定される状況）にはｎ０．５のファクターだけ改善され、そして上記限定がシグ
ナル光子ノイズによる場合には狭いピークの波長における、スペクトル範囲内の
特定波長のシグナル対平均シグナルの比の平方根だけ改善される測定シグナル対
ノイズ比を有していることを示すことができる。それ故、米国特許第５，５３９
，５１７号に記載されている発明によれば、スペクトルを再構築するために必要
な全ての情報を得るために、必要な全てのＯＰＤがシーンの全てのピクセルにつ
いて同時に走査され、その結果スペクトル情報は画像化情報と同時に集められる
。この発明は多数の種々の光学的形状品、例えばリモートセンシング用テレスコ
ープ、研究室分析用顕微鏡、網膜画像化用眼底カメラ、産業用モニタリング用や
医療用画像化、診断、治療及びその他用の光ファイバー光学器及び内視鏡で使用
することができる。
【００１６】 継続出願（１９９５年１２月１２日に出願されたCabib他の米国特許出願０８ ／５７１，０４７、これは本明細書に十分に記載されているかの如く参照して組
み入れる）では、その目的は生物学的研究、医学的診断及び治療法用のスペクト
ル画像化方法を提供することであり、そしてこれらの方法は空間的及びスペクト
ル分解が高く、空間的構成（即ち、分布）を検出しそして細胞及び組織の天然構
成成分、構造、細胞小器官並びに投与された成分、例えば光線透過、反射、分散
及び蛍光発光戦略を使用するタグ用プローブ（例えば、蛍光プローブ）及び医薬
品を定量するために使用することができる。米国特許出願０８／５７１，０４７
では、生物学的及び医療用の適用に加えて、６つ程もの多くの坐位特異的プロー
ブ（各坐位は異なる染色体上にある）をインターフェース蛍光インシトゥハイブ
リッド形成のために米国特許第５，５３９，５１７号に記載されているスペクト
ル画像化装置を使用することが示された。
【００１７】 スペクトルバイオ画像化システムは、画像内の空間分布や構成が重要である化
学的構成成分間に微妙なスペクトル差異が存在する全ての適用において潜在的に
有用である。測定は、米国特許第５，５３９，５１７号に記載されているシステ
ムに取り付けた実質的に任意の光学システム、例えば、縦型又は反転顕微鏡、蛍
光顕微鏡、マクロレンズ、内視鏡又は眼底カメラを使用して実施することができ
る。さらに、光線透過（明視野及び暗視野）、自己蛍光及び投与されたプローブ
の蛍光等を含む任意の標準的な実験方法を使用することができる。
【００１８】 蛍光測定は、発光スペクトルがシステム感度のスペクトル範囲内に入るという
前提で、任意の標準的なフィルターキューブ（バリヤーフィルター、励起フィル
ター及び二色性ミラーからなる）又は特別の適用用にあつらえた任意のフィルタ
ーキューブを用いて行うことができる。スペクトルバイオ画像化はまた、暗視野
及び位相差顕微鏡検査法のような標準的な空間フィルタリング法、そして更には
偏光顕微鏡検査法と一緒に使用することもできる。このような方法を使用すると
きスペクトル情報に与える効果は、勿論、測定されたスペクトル画像を正確に解
明していると理解しなければならない。
【００１９】 １９９７年３月２５日に出願された米国特許出願０８／８２４，２３４（これ
は、本明細書に十分に記載されているかの如く参照して組み入れる）においては
、細胞の分類方法は、細胞小器官又は構成成分の特異的なスペクトル特徴に基づ
いて、分析される細胞の形態計測データを得る目的と共に記載されている。この
方法によれば、スペクトルデータは分析される細胞の全ピクセルから集められ、
そしてこのようにして得られたスペクトルはそれぞれ、分類方法として当該技術
分野で知られているスペクトルライブラリーと比較される。その後、各ピクセル
は分類結果に従って着色される。その結果、詳細且つ明確な形態計測画像が得ら
れ、そして形態計測データを容易に引き出すことができる。癌細胞は発育中に特
徴的な形態計測変化を受けることが知られているので、この方法は癌細胞と正常
細胞を識別するために、癌の段階を決定するため等に、ほぼ自動的にそして非常
に客観的な態様で使用することができる。
【００２０】 例えば、浸潤性乳癌の評価においては、導管癌及び小葉癌が類似する組織学的
外観を提示する可能性がある［Azzopardi JG、Chepick OF、Hartmann WH、Jafar
ey NA、Lombart-Bosch A、Ozello L（１９８２年）、国連世界保健機関による乳
房腫瘍の組織学的型分類（The World Health Organization histological typin
g of breast tumors）、第２版。Am J Clin Pathol 78：806〜816］。定量的組 織病理学的変数のなかには、導管癌と小葉癌を識別する補助手段としての形態学
的方法で同定されているものもある［Ladekarl M及びSorensen FB（１９９３年 ）、インシトゥ及び侵襲性胸部導管癌における定量的組織病理学的変数。AMPIS
１０１（１２）：８９５〜９０３］。腫瘍を等級付けしそして識別する試み、換
言すると分類する試みは主として、核形態学及び染色質構造に基づいている［La
dekarl M及びSorensen FB（１９９３年）、インシトゥ及び侵襲性胸部導管癌に おける定量的組織病理学的変数。AMPIS １０１（１２）：８９５〜９０３；Corn
elisse CJ、de Konig HR、Moolenaar AJ（１９８４年）、乳癌におけるＤＮＡ含
有量の画像及びフローサイトメトリー分析；エストロゲンレセプター含有量及び
リンパ節の関与に関して。Anal Quant Cytol Histol ４：９〜１８；Stenkvist
B、Westman-Naeser S、Holmquist J（１９７８年）、ヒト癌細胞集団の特徴を決
定する客観的方法としてのコンピューター核形態学。Cancer Res ３８：４６８ ８〜４９７７；Dawson AE、Austin RE、Weinberg DS（１９９１年）、画像分析 による乳癌の核等級付け。多変量及び神経網解析による分類。Am J Clin Pathol
９５：Ｓ２９〜Ｓ３７］。白血病、リンパ腫、肉腫及び他の癌腫のような、し かしこれらに限定されない他の腫瘍タイプの形態計測分類［例えば、Clarke AM 、Reid WA及びJack AS（１９９３年）、癌性リンパ様浸潤物の診断における増殖
細胞核抗原と形態計測分析の組合せ。J. Clin. Pathol. ４６：１２９〜１３４ 参照］も研究及び医療実務の両方で広範に実行されている。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】
それにも拘わらず、癌診断分野における最高の病理学者による組織病理学的診
断の信頼性を評価したＮＩＨワークショップに続いて最近発表されたように、新
生物の診断における専門家の病理学者間に不一致が存在している。このワークシ
ョップに基づいて、組織病理学的決定を行うことは、標本の起源に関係なく、１
００％主観的であり、そして組織病理学的診断におけるこの事態は特定の腫瘍に
限られず、全ての器官における示差診断に当てはまると結論された。これらの結
論は、Human pathology ２７：１１１５〜１１１６中で「メラノサイト新生物の
診断における専門家病理学者間の不一致」と題したエイ・ベルナード・アッカー
マン（A Bernard Ackerman）（１９９６年）の論説中で発表された。
【００２２】 スペクトル分解分析、そしてそれ故客観的な形態計測分析は癌細胞検出用の優
れた手段を提供するが、他の客観的な方法は、単独で又は形態計測分析若しくは
他の癌細胞検出法と組み合わせてのどちらかで、或る場合には一層適切であるこ
とが証明されよう。
【００２３】 かくして、細胞を染色するために使用された色素間の比を測定しそして客観的
に癌細胞を検出するために使用できるスペクトル方法に対する需要が広く認識さ
れており、そしてこのような方法を有することは非常に有利であろう。
【００２４】
【課題を解決するための手段】
本発明に従って、癌細胞の検出方法が提供される。
【００２５】 以下に記載する本発明の好ましい実施態様における更なる特徴に従って、本発
明の方法は（ａ）分析試料を少なくとも第１及び第２の染料で染色し、その際こ
れらの染料は、上記第１の染料が正常細胞により良好に付着し、一方上記第２の
染料が癌細胞により良好に付着するように選択され；（ｂ）上記試料を画像化分
光計に光学的に連結されている光学デバイスによってスペクトル的に画像化し、
そしてそれによって上記試料の各ピクセルのスペクトルを取得し；（ｃ）上記ス
ペクトルに基づいて、上記ピクセルの各々について上記第１及び第２の染料の濃
度を評価し；そして（ｄ）上記濃度に基づいて上記試料中における癌細胞の存在
を検出する、段階を含んでいる。
【００２６】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の方法
は（ｅ）上記濃度を示す少なくとも１つの画像を提示する段階を更に含んでいる
。
【００２７】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の画像
は第１及び第２の分解係数マップを含んでいる。
【００２８】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の画像
は濃度比マップを含んでいる。
【００２９】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の第
１及び第２の染料はヘマトキシリンとエオシン及びチアジンとエオシンからなる
染料ペアから選択される。
【００３０】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、段階（ｂ）
の各ピクセルのスペクトルの取得は（ｉ）平行化光学器を使用して上記試料の全
ピクセルから入射光線を同時に集め；（ｉｉ）上記の平行化した入射光線を、多
数の要素を有する干渉計システム内を通過させ、その結果上記光線は先ず、上記
干渉計内で異なる方向に進む２つの干渉性光線に分離され、そしてその後これら
２つの干渉性光線は再度一緒になって互いに干渉して透過光線を形成し；（ｉｉ
ｉ）上記透過光線を、二次元配列の検出器要素を有する検出器上に上記透過光線
を集中させる集中光学システム内を通過させ、その結果各瞬時に上記検出器要素
は各々、全測定時間中上記試料に関して常に同一のピクセルの画像であり、その
結果上記試料の真の画像は上記検出器配列面に静止しているので測定中何時でも
上記画像を依然として見ることができ且つ認知することができ、そしてその結果
上記検出器要素は各々、種々の波長で上記ピクセルが出した光線強度の特定の線
形結合のシグナルを生じさせ、その際上記の線形結合は瞬時光路差の関数であり
；（ｉｖ）上記干渉計システムの上記要素の１つ又はそれより多くを走査し、そ
の結果、上記干渉計システムによって発生された上記２つの干渉性光線間の上記
光路差は上記試料の上記ピクセル全てについて同時に走査され；そして（ｖ）記
録デバイスを使用して上記検出器要素の各々のシグナルを時間の関数として記録
して、データのスペクトルキューブを形成させる、 ことによって行われる。
【００３１】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の光
学デバイスは顕微鏡である。
【００３２】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の画
像化分光計は、分散要素、フィルター及び干渉計からなる群から選択される要素
を含んでいる。
【００３３】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の濃
度評価は相対評価である。
【００３４】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の試
料は前立腺の試料である。
【００３５】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、上記ピクセ
ルの各々についての上記第１及び第２の染料の濃度評価は（ｉ）上記ピクセルの
スペクトルを吸収スペクトル画像に変換し；（ｉｉ）上記第１及び第２の染料の
各々について対照吸収スペクトルを取得し；（ｉｉｉ）上記吸収スペクトル画像
を分解するために上記対照吸収スペクトルを使用して第１及び第２の最適分解係
数を見いだし；そして（ｉｖ）上記濃度を評価するために上記第１及び第２の分
解係数を使用する、ことによって行われる。
【００３６】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、上記ピクセル
のスペクトルから吸収スペクトル画像への変換はバックグラウンド対照スペクト
ルを使用してランベルト・ベールの法則に従って行われる。
【００３７】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、上記対照吸収
スペクトルの各々は、上記染料の各々について対照スペクトルを測定しそしてバ
ックグラウンド対照スペクトルを使用して、上記対照吸収スペクトルの各々を計
算するためにランベルト・ベールの法則に従って決定される。
【００３８】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、上記第１及び
第２の最適分解係数を見いだすことは最小２乗誤差アルゴリズムによって行われ
る。
【００３９】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、上記濃度を評
価するための上記第１及び第２の分解係数の使用は、上記第１及び第２の染料の
各々について第１及び第２の単色係数マップを提供することによって行われる。
【００４０】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の方法
は、上記係数マップに従って、上記ピクセルの各々について上記染料の上記濃度
比を決定する段階を更に含んでいる。
【００４１】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の方法
は濃度比マップを提供する段階を更に含んでいる。
【００４２】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、上記濃度比マ
ップはアールジービー（ＲＧＢ）アルゴリズム及び分類アルゴリズムからなる群
から選択されるアルゴリズムによって行われる。
【００４３】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、上記濃度比マ
ップは、各々が異なる単色のマップである上記第１及び第２の単色マップを組み
合わせて合成画像を得ることによって提供される。
【００４４】 記載されている好ましい実施態様中のなお更なる特徴に従って、本発明の方法
は上記比の分散プロットを提供する段階を更に含んでいる。
【００４５】 本発明は、癌細胞の検出方法を提供することによって、現在知られている形態
の欠点に成功裏に取り組んでいる。本発明に従う方法は十分に客観的であり、そ
して容易に自動化することができる。本発明の更なる利点や目的は以下の項で記
載する。
【００４６】
【発明の実施の形態】
本発明は癌細胞の検出に使用できるスペクトルバイオ画像化方法に関するもの
である。詳細には、本発明の方法は、試験した細胞試料の各ピクセルについて、
細胞を染色するために使用された少なくとも２つの染料間の比を提供し、そして
これらの結果を有意な方法で提示する。明らかに、癌細胞と非癌細胞は異なる比
を有しているので、本発明の方法は癌細胞を検出するために適用することができ
る。
【００４７】 本発明をより良く理解する目的で、図面の図４〜１０に示されているように、
先ず幾つかのスペクトル画像化システム（即ち、画像化分光計）の構築及び操作
に言及する。
【００４８】 スペクトル画像化 慣用（即ち、先行技術）のスリット型画像化分光計は図１に示したように二次
元配列の検出器を使用する。
【００４９】 かくして、図１に示した先行技術のスリット型画像化分光計は、４で概略的に
示したシーンから入射光線を集めそしてシーン４の実質的に平行な光線を、スリ
ット６が占有している最初の焦平面に集中させて視野を限定するために、２で示
した集光光学システムを含んでいる。スリット６から出る光線はコリメーターレ
ンズ８で平行化させ、そしてスペクトル分散要素１０（例えば、回折格子又はプ
リズム）を通過させて異なる波長を分離させる。スペクトル分散要素１０からの
アウトプットは集中レンズ１２によって第２の焦平面内の２次元検出器配列１４
上に集中させられる。検出器配列１４のアウトプットはシグナルプロセッサー１
６に供給される。
【００５０】 図１の先行技術の画像化分光計に示された二次元配列の検出器１４では、この
システムの移動（例えば、矢印１３で示されているラスタ移動又は線走査）は一
次元方向の走査を行う。二次元方向の走査は、システムの移動方向に垂直方向に
配置されているスリット６によって行われる。かくしてスリット６は、上記配列
１４内の各検出器が何時でも単一波長の１つのピクセルの寄与しか検出しないこ
とを保証する。これは各ピクセルのスペクトルを分離するために必要である。
【００５１】 上記背景の項及び以上で述べたように、図１に示した先行技術の方法の不利
益は、たとえ光学システム２が実際に全てのピクセルから光線エネルギーを同時
に集めるとしても、１つのフレームの大部分のピクセルが、任意の一定時間では
測定されないということである。その結果、必要なフレーム時間は顕著に増加し
、そして／又はシグナル対ノイズ比（感度）は、このようなスリットを必要とし
ていないシステムに関して実質的に低下する。
【００５２】 図２は、１９５５年２月２１日に出願されたカビブ他の米国特許出願番号０８
／３９２，０１９（現在、１９９６年７月２３日に発行された米国特許第５，５
３９，５１７号、これは本明細書に十分に記載されているかの如く参照して組み
入れる）に開示されている改善された先行技術の画像化分光計の主要な成分を図
示するブロック図である。この画像化分光計は、本発明の方法を実行するのに非
常に適合して構築されている。
【００５３】 かくして、図２の先行技術の画像化分光計は：一般的に２０と称される集光光
学システム；ブロック２２で示されている一次元スキャナー；ブロック２４で示
されている光路差（ＯＰＤ）発生器又は干渉計；ブロック２６で示されている一
次元又は二次元検出器配列；及びブロック２８で示されているシグナルプロセッ
サー及びディスプレイを含んでいる。
【００５４】 システム２０内の臨界的要素はＯＰＤ発生器又は干渉計２４であり、そしてこ
れは分析すべきシーンの各ピクセルから出された光線のスペクトル強度の予め定
められた１組の線形結合に対応する調節光線をアウトプットする。この干渉計の
アウトプットは検出器配列２６上に集中させられる。かくして、全ての必要な光
学的相差異は、各ピクセルのスペクトルを再構築するために必要な全ての情報を
得るために、視野の全てのピクセルについて同時に走査される。かくして、シー
ン内の全ピクセルのスペクトルは画像化情報と同時に集められ、そしてそれによ
ってリアルタイム態様の画像分析が可能になる。
【００５５】 米国特許第５，５３９，５１７号に従う装置は非常に多様な形状で実施すること
ができる。詳細には、使用される干渉計は米国特許第５，５３９，５１７号の関
連図面に記載されているような他のミラーと組み合わせることができる。
【００５６】 かくして、米国特許第５，５３９，５１７号によれば、使用できる干渉計の代
替的なタイプは少ない。これらには、（ｉ）ＯＰＤが変動して光線を調節する移
動型干渉計、即ち厚さが走査されるファブリ−ペロ干渉計；（ｉｉ）光学集光シ
ステムとスキャナーから光線を受け取ってこの光線を２つの光路に分けるビーム
スプリッターを含んでいるマイケルソン型干渉計；（ｉｉｉ）任意に他の光学的
手段と組み合わされるサニャック干渉計（この干渉計ではＯＰＤが入射線の入射
角度と共に変化する）、及び（ｉｖ）引用した上記米国特許出願に更に記載され
そして例示されているような４個のミラーとビームスプリッターを有する干渉計
、が含まれる。
【００５７】 図３は、ＯＰＤが入射線の入射角と共に変化する干渉計を使用している米国特
許第５，５３９，５１７号に従って構築された画像化分光計を図示する。光軸に
対して小さな角度で干渉計に入ってくる光線は、この角度によって一次元的に変
化するＯＰＤが生じる。
【００５８】 図３の干渉計では、全てのピクセル内の供給源３０からの放射線は全て、光学
集光システム３１で平行化された後、機械的スキャナー３２によって走査される
。次いで、この光線はビームスプリッター３３を通過して第１の反射鏡３４にそ
してその後第２の反射鏡３５に進み、そしてこの第２の反射鏡はこの光線を反射
させてビームスプリッター３３に戻し、そしてその後集中レンズ３６を通して検
出器配列３７（例えば、ＣＣＤ）に進ませる。この光線は、３３によって、その
後第２の反射鏡３５によって、そして最後に第１の反射鏡３４によって反射され
る光線と干渉する。
【００５９】 ＯＰＤ走査を実施するために、干渉計全体を回転させるか又は回転される他の
光学的要素と干渉計を任意に組み合わせる；或いは、マイケルソン又はファブリ
−ペロの場合には、上記走査はミラーを移して行われる。
【００６０】 １回の走査終了時には全ピクセルが全てのＯＰＤで測定されるので、シーンの
各ピクセルのスペクトルはフーリエ変換で再構築することができる。光軸に平行
な光線は補整され、そして光軸に対して或る角度（σ）の光線はビームスプリッ
ター３３の厚さ、屈折率及び角度σの関数であるＯＰＤが生じる。ＯＰＤは小さ
な角度ではσに比例する。適当な反転を適用しそして注意深く記録することによ
って、全てのピクセルのスペクトルが計算される。
【００６１】 図３の形状において、角度β（図３においてはβ＝４５°）でビームスプリッ
ターに入射する光線はＯＰＤ＝０で干渉計を通過し、一方一般的な角度β−σで
入射する光線は式（１）によって示されるＯＰＤが生じる。
【００６２】
【数１】 …（１） （式中、σは光軸からの光線の角距離又は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ーの厚さであり；そして ｎはビームスプリッターの屈折率である）
【００６３】 式（１）から、中心位置に対して正と負の両方の角度を走査することによって
、全ゆるピクセルの両サイド干渉波を得ることができ、そしてこれによって相誤
差が無くなり、フーリエ変換計算で更に正確な結果が得られることが分かる。走
査振幅は到達される最大ＯＰＤを決定し、そしてこれは測定に関するスペクトル
分解に関係している。角度ステップの大きさはＯＰＤステップを決定し、そして
これは順次、システムが感受性である最短波長によって指令される。実際には、
サンプリング原理［Chamberlain（１９７９年）、The principles of interfero
metric spectroscopy、John Wiley and Sons、５３〜５５頁参照］によれば、こ
のＯＰＤステップはシステムが感受性の最短波長の半分より小さくなくてはなら
ない。
【００６４】 考慮しなければならないもう１つのパラメーターは行列内での検出器要素サイ
ズの有限性である。集中光学器によって、上記要素は干渉波を直角関数と関与さ
せる効果を有する干渉計内で有限ＯＰＤに対している。これは、その結果として
、短い波長でのシステム感度の低下をもたらし、そしてこの感度は上記要素が対
しているＯＰＤと等しいか又はそれ未満の波長ではゼロに低下する。この理由に
より、調節移動関数（ＭＴＦ）条件が充足される、即ち干渉計内の検出器要素が
対しているＯＰＤはこの機器が感受性である最短波長より小さいことが保証され
なければならない。
【００６５】 かくして、米国特許第５，５３９，５１７号に開示されている発明に従って構
築された画像化分光計は視野の全てのピクセルから入ってくる光線の強度を単に
測定するだけではなくて、予め定められた波長範囲内の各ピクセルのスペクトル
も測定する。これらはまた、任意の一定の時間において視野内の各ピクセルが発
する放射線も全てより良く利用するので、上記で説明したように、フレーム時間
の顕著な減少及び／又は分光計の感度の顕著な上昇を可能にする。このような画
像化分光計は種々のタイプの干渉計並びに光学集光及び集中システムを含んでい
ることができ、そしてそれ故、医学的診断及び治療法や生物学的研究適用並びに
地質学的及び農業に関する研究用のリモートセンシング等を含む多種多様な適用
で使用することができる。
【００６６】 米国特許第５，５３９，５１７号に開示されている発明による画像化分光計は
アプライド・スペクトラル・イメージング（Applied Spectral Imaging）（ＡＳ
Ｉ）リミテッド（Ltd.）、イスラエル国ミグダルヘメク、インダストリアルパー
クによって開発され、そして以下ではスペクトラキューブ（商標）（SPECTRACUB
EＴＭ）と称する。多様な光学デバイスに任意に光学的に連結したスペクトラキ ューブ（商標）システムを本発明の方法を実行するために使用した。スペクトラ
キューブ（商標）システムは下記表１に示されている次の特徴を有している：
【００６７】
【表１】 パラメーター パフォーマンス 空間的分解： ３０／Ｍμｍ（Ｍ＝有効顕微鏡又は前部光学器倍率） 視野： ８／Ｍミリメートル 感度： ２０ミリルクス（１００ミリ秒の積算時間で、 より長い積算時間では√Ｔと共に一次元的に増加する） スペクトル範囲： ４００〜１０００ｎｍ スペクトル分解： ４００ｎｍで４ｎｍ（８００ｎｍで１６ｎｍ） 取得時間： ５〜５０秒、典型的には１５〜２５秒 ＦＦＴ処理時間： ２０〜１８０秒、典型的には６０秒
【００６８】 スペクトラキューブ（商標）システムは、例えばＣ−搭載又はＦ−搭載コネク
ターを使用して任意の顕微鏡又はマクロレンズに容易に取り付けられ、そして測
定中任意の方向に置くことができる。このシステムは同様に、他の拡大手段や種
々のタイプの内視鏡及びカメラに連結することができる。それ故、種々の拡大及
び照明戦略において細胞や組織のスペクトル画像を得ることができる。
【００６９】 スペクトラキューブ（商標）システムは多数の有用性を有している。種々の生
物学的適用のためにスペクトラキューブ（商標）システムを使用する例として、
米国特許出願番号０８／５７１，０４７並びにイー．シュレック（E. Schroeck ）他（１９９６年）、ヒト染色体の多色スペクトル核型決定。Science、２７３ 、４９４〜４９７；ガリニ（Garini）他（１９９６年）、スペクトル核型決定。
Bioimaging ４、６５〜７２；マリク（Malik）他（１９９６年）、フーリエ変換
多ピクセル分光学及び単一メラノーマ細胞におけるプロトポルフィリンのスペク
トル画像化。Photochemistry and photobiology ６３、６０８〜６１４；マリク
他（１９９６年）、定量的細胞学用のフーリエ変換多ピクセル分光学。Journal
of Microscopy １８２、１３３〜１４０；ガリニ他（１９９６年）、スペクトル
バイオ画像化、蛍光画像化分光学及び顕微鏡検査、４章、エックス．エフ．ワン
グ（X.F. Wang）及びビー．ヘルマン（B. Herman）編集、Chemical Analysis Se
ries、１３７巻、ジョーン・ウイリー・アンド・サンズ（John Wiley and Sons ）；センクセン（Soenksen）他（１９９６年）、無傷ラット脳における画像化酸
素濃度計としての新規スペクトルバイオ画像化システムの使用、SPIE Proceedin
gs ２６７９；リヤナゲ（Liyanage）他（１９９６年）、マウス染色体の多色ス ペクトル核型決定、Nature Genetics １４、３１２〜３１５（これらは全て、本
明細書に十分に記載されたかの如く参照して組み入れる）を参照する。
【００７０】 先行技術のスペクトラキューブ（商標）システムは癌細胞の全ゆるピクセルの
スペクトルデータを得るために本発明で使用される。しかしながら、フィルター
（例えば、音響光学同調性フィルター（ＡＯＴＦ）又は液晶同調性フィルター（
ＬＣＴＦ）及び分散要素（例えば、回折格子又はプリズム）に基づくスペクトル
画像器を含む任意のスペクトル画像器、即ち、視野に置かれている対象物の全て
のポイントが発する光線のスペクトルを測定し、そしてその後このスペクトルを
回収して分析するためにメモリー内に保存する機器を使用して、必要なスペクト
ルデータを得ることができる。それ故、何らかの特定のタイプのスペクトル画像
器を使用するように本発明の範囲を限定することは意図していない。
【００７１】 スペクトル画像のディスプレイ及び分析 ａ．総論 上記したように、スペクトル画像は、画像のスペクトル情報を空間的構成と組
み合わせている三次元データ配列、Ｉ（ｘ，ｙ，λ）である。それ故、スペクト
ル画像は、その次元によってスペクトルキューブと呼ばれる１組のデータであり
、そしてこれによって、それ以外では入手することが困難でありそして場合によ
っては入手不可能でさえある特徴を引き出しそして量を評価することが可能にな
る。分光学やデジタル画像分析は共に莫大な量の文献［例えば、Jain（１９８９
年）、Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall Internatio
nal参照］によってカバーされている良く知られた分野であるので、以下の考察 では主として、単一のデータセット、即ち、スペクトルキューブにおいて分光学
的情報と画像化情報を組み合わせることの利益に焦点を合わせる。
【００７２】 スペクトルキューブを分析する考えられる１つのタイプはスペクトルデータと
空間的データを別々に使用すること、即ち、スペクトルアルゴリズムをスペクト
ルデータに適用しそして二次元画像処理アルゴリズムを空間的データに適用する
ことである。
【００７３】 スペクトルアルゴリズムの１つの例として、各ピクセルでの強度が「類似性」
の程度に比例しており、灰色（又は他の色）目盛り画像（即ち、類似性マップ）
が得られる対照スペクトルと全ピクセルのスペクトル間の類似性を計算する（即
ち、類似性マップを作成する）アルゴリズムを考慮する。次いで、画像処理及び
コンピューター・ビジョン技術（例えば、画像増強、パターン認識等）を使用し
て上記灰色目盛り画像を更に分析して、所望の特徴及びパラメーターを引き出す
ことができる。換言すると、類似性マップ作成は、対照スペクトルに関してスペ
クトル画像の各ピクセルのスペクトル間の差異（以前にライブラリーに記憶され
ているか又は同一若しくは他のスペクトル画像のピクセルに属しているかのどち
らか）の絶対値の積分を計算し、そして灰色のレベル又は擬似色（黒色及び白色
又は着色）画像をディスプレイすることに係わっており、その際明るいピクセル
は小さなスペクトル差異に相当し、そして暗いピクセルは大きなスペクトル差異
に相当するか、又はその逆が当てはまる。
【００７４】 同様に、分類マップ作成は、類似性マップ作成に関して記載した計算と同一の
計算を行い、更に幾つかのスペクトルを対照スペクトルとして取り、そして分類
に従って、ディスプレイされた画像の各ピクセルを、幾つかの対照スペクトルの
１つに最も類似しているとして、予め定めた異なる擬似色で塗る。類似性及び分
類マップ作成は両方共以下の４つの方程式（２〜５）のいずれかを使用すること
ができる。
【００７５】 上記対照スペクトルは、同一の画像内のピクセルか又はライブラリー若しくは
別の画像から得られるピクセルに相当するものであることができる。
【００７６】 文献中で知られている多数の類似性マップ関数が存在しており、４つを以下に
示す（方程式２〜５）：
【００７７】
【数２】 …（２）
【００７８】
【数３】 …（３）
【００７９】
【数４】 …（４）
【００８０】
【数５】 …（５）
【００８１】 上記式中、Ｉｍａｘは画像の最大強度であり、Ｇｘ，ｙはスクリーン上にディ
スプレイされている（座標ｘとｙの）ピクセルの明るさであり、Ｉｘ，ｙ（λ）
はそのスペクトルであり、＜Ｉｘｖ（λ）＞は３×３の隣接ピクセルのグループ
のＩｘｖ（λ）の平均であり、ＳｍａｘはＩｘｙ（λ）のピーク強度であり、Ｔ ｍａｘ は＜Ｉｘｙ（λ）＞のピーク強度であり、Ｒλは対照スペクトルであって
、これに関して類似性マップが計算され、Ｒｍａｘは対照スペクトルＲλのピー
ク強度であり、そしてｎは測定波長数である。
【００８２】 類似性マップを作成するとき、上記方程式２〜５に従って、全ての場合におい
て、ピクセルスペクトルが対照スペクトルにより多く類似すればするほど、これ
はスクリーン上により明るくディスプレイされることが明白であろう。
【００８３】 他方、分類を行うとき、或る時点で画像の各ピクセルのスペクトルを使用して
計算を行い、そして或る時点で２，３の対照スペクトルの各々のスペクトルを使
用して計算を行い（好ましくは、全てのスペクトルを０〜１００％の強度範囲に
正規化した後に）、そして分析したピクセルに、例えば、当該技術分野で良く知
られている最小２乗誤差計算を使用して、そのピクセルが最も類似している対照
スペクトルに従って予め選択した任意の色を与える。
【００８４】 分離できない操作に基づくスペクトル画像アルゴリズム；即ち、局部的スペク
トル情報と隣接ピクセル間の空間的相関関係の両方を含んでいるアルゴリズム（
これらアルゴリズムの１つは、以下で分かるように、主成分分析である）を適用
することもできる。
【００８５】 スペクトルキューブ（即ち、Ｉ（ｘ，ｙ，λ））のような任意の三次元（３Ｄ
）データ構造を取り扱うとき、自然に生じる基本的に必要なことの１つは有意な
方法で上記データ構造を可視化することである。例えば、共焦点顕微鏡で得られ
、そして各点が、一般的に、三次元空間の異なる位置（ｘ，ｙ，ｚ）における強
度を表している地形図的データ、Ｄ（ｘ，ｙ，ｚ）のような他のタイプの３Ｄデ
ータとは異なって、スペクトル画像は種々の波長における同一の二次元平面（即
ち、試料）の強度を表す画像の配列である。この理由により、データのスペクト
ルキューブを考察する２つの最も直感的に認識される方法は、画像平面（空間デ
ータ）か又は１つのピクセル若しくは１組のピクセルの強度のどちらかを三次元
の山−谷のディスプレイにおける波長の関数と考えることである。一般的に、画
像平面は任意の単一波長で測定される強度か又は、全ての画像ピクセルで所望の
スペクトル領域に亘ってスペクトル分析アルゴリズムを適用した後に生じる灰色
目盛り画像のどちらかをディスプレイするために使用することができる。スペク
トル軸は、一般的に、任意の所望のピクセル周辺で実施された或る空間的操作の
結果生じたスペクトルを提示する（例えば、スペクトルを平均して）ために使用
することができる。
【００８６】 例えば、スペクトル画像は、簡単な単色カメラから得られるような画像と類似
した灰色目盛り画像として、又は重要な特徴を強調しそしてマップ化するために
１つ又は幾つかの人工色を使用して多色画像としてディスプレイすることができ
る。このようなカメラはＣＣＤ配列のスペクトル範囲（例えば、４００ｎｍ〜７
６０ｎｍ）に亘って光学的シグナルを単に積算するだけであるので、次のとおり
スペクトル軸に沿って積算することによって、「等価な」単色ＣＣＤカメラ画像
を３Ｄスペクトル画像データベースから計算することができる：
【００８７】
【数６】 …（６）
【００８８】 方程式６において、ｗ（λ）は一般的な重み付き応答関数であり、そしてこれ
は全てが或るスペクトル範囲で適当に重みを付けたスペクトル画像の積算に基づ
いている多様な灰色目盛り画像の計算で最大の柔軟性を提供する。例えば、それ
ぞれ赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の３刺激物応答関数に相当する３つの異な
る重み付き関数、｛ｗｒ（λ）、ｗｇ（λ）、ｗｂ（λ）｝を用いて方程式６の
値を求めることによって、慣用のＲＧＢ着色画像をディスプレイすることができ
る。有意な非慣用的（擬似）着色画像をディスプレイすることもできる。
【００８９】 図４は、この簡単なアルゴリズムのパワーの１例を示している。問題のスペク
トルの「内部」に分布しているガウスの関数であるように｛ｗｒ，ｗｇ，ｗｂ｝
を選択すると考えると、この場合にディスプレイされている得られた擬似着色画
像は重み付き関数に相当するスペクトル領域のデータだけを強調しており、これ
ら３つの領域でスペクトルの差異を一層明白に検出することができる。
【００９０】 ｂ．ポイント操作 ポイント操作は単一ピクセルに対して行われる操作として定義される（即ち、
或る時点で１つより多くのピクセルには関与しない）。例えば、灰色目盛り画像
では、ポイント操作は、予め定めた変換関数に従って、各ピクセルの強度（強度
関数）を別の強度にマップ化する操作であることができる。このタイプの変換の
特別の場合は各ピクセルの強度に定数を掛けることである。
【００９１】 ポイント操作の概念はまた、スペクトル画像に拡張することもできる：ここで
、各ピクセルは自体の強度関数（スペクトル）、即ち、ｎ次元ベクトルＶ１（λ
）；λ∈［λ１，λｎ］を有している。スペクトル画像に適用されるポイント操
作は、変換関数（７）に従って各ピクセルのスペクトルをスカラー（即ち、強度
値）にマップ化する操作として定義することができる。
【００９２】
【数７】 …（７）
【００９３】 方程式７に従って灰色目盛り画像を作成することはこのタイプのポイント操作
の１例である。更に一般的な場合には、ポイント操作は各ピクセルのスペクトル
（ベクトル）を変換関数（８）に従って別のベクトルにマップ化する。
【００９４】
【数８】 …（８） ここでＮ≦ｎ
【００９５】 この場合にはスペクトル画像は別のスペクトル画像に変換される。
【００９６】 ここで、異なるスペクトル画像の相当するピクセル間の操作を含めるように上
記ポイント操作の定義を拡張することができる。このタイプのアルゴリズムの重
要な例は光学密度分析である。光学密度は透過スペクトルより高い動的範囲で分
光学的に試験されている対象物の領域を目立たせそして図面で表すために使用さ
れる。光学密度は対数操作によって透過と関係付けられるので、常に正の関数で
ある。光学密度と測定されたスペクトル間の関係はランベルト・ベールの法則で
ある式（９）によって示される。
【００９７】
【数９】 …（９） （式中、ＯＤ（λ）は波長の関数としての光学密度であり、 Ｉ（λ）は測定されたスペクトルであり、 ＩＯ（λ）は測定された対照スペクトルであり、そして τ（λ）は試料のスペクトル透過度である）
【００９８】 方程式（９）は全ての波長に対して全てのピクセルについて計算され、式中、
ＩＯ（λ）は（ｉ）ＯＤが計算される同一のスペクトルキューブ内のピクセル；
（ｉｉ）第２のキューブ内の対応するピクセル；及び（ｉｉｉ）ライブラリーか
ら得られるスペクトル、から選択される。
【００９９】 光学密度は、測定システムのスペクトル応答又はＣＣＤ検出器の非均一性のど
ちらにも依存しないことに注意されたい。このアルゴリズムは、試料中の吸収物
質の吸収係数及び試料の厚さが知られているとき、これら吸収物質の相対濃度、
そして場合によっては絶対濃度をマップ化するのに有用である。
【０１００】 更なる例には、例えば（ｉ）加、減、乗、徐及びこれらの組合せのような算術
関数によってスペクトル画像内の各ピクセルのスペクトルに一定のスペクトルを
適用して新たなスペクトルキューブを取得し、その際得られた各ピクセルのスペ
クトルは最初のキューブの各スペクトルと選択されたスペクトル間の合計、差、
積の比又は組合せである；（ｉｉ）一定のスカラーを、上記した算術関数によっ
てスペクトル画像の各ピクセルのスペクトルに適用する、ことのような種々の線
形結合分析が含まれる。
【０１０１】 このような線形結合は、例えば、バックグラウンド領域にあるピクセルのスペ
クトルを各ピクセルのスペクトルから差し引いてバックグラウンドを除去するた
めに；そして試料分析前に測定したスペクトルを使用してスペクトル画像内の各
ピクセルのスペクトルを分ける測定方法のために使用することができる。
【０１０２】 別の例には、画像比計算及び灰色レベル画像としてのディスプレイが含まれる
。このアルゴリズムは、スペクトル画像の全ピクセルについて２つの異なる波長
での強度比を計算し、そしてそれに従ってより明るいか又はより暗い人工色でピ
クセルの各々に着色する。例えば、スペクトル的感受性物質の分布をディスプレ
イするために、高い比率に対してはピクセルを明るく、そして低い比率に対して
は暗く（又はその逆）着色する。
【０１０３】 ｃ．空間−スペクトル操作の組合せ 上記した全てのスペクトル画像分析法において、アルゴリズムはスペクトルデ
ータに適用される。スペクトル的に処理されたデータを画像としてディスプレイ
することの重要性は主として定性的であり、有用な画像を使用者に提供する。し
かしながら、適用に依存して、スペクトル画像に固有の空間−スペクトル相関関
係を利用するアルゴリズムを適用して、入手できる画像化データを更に一層有意
な方法で使用することも可能である。空間−スペクトル操作は、スペクトル画像
分析アルゴリズムの最も強力なタイプを表す。１つの例として、次の状況を検討
する：
【０１０４】 試料は、ｋ個の異なるフルオロフォアで染色されたｋ個の細胞型を含有してい
る（用語「cell」はここでは、生物学的細胞に対して、そしてまた「機器の視野
内の領域」としても使用される）。各フルオロフォアは異なる蛍光発光スペクト
ルを有しており、そしてｋ個の細胞型の１つとだけ結合する。ｋ個の細胞型の各
１つについて細胞当たりの平均蛍光強度を見いだすことが重要である。この作業
を達成するために、次の方法を使用することができる：（ｉ）画像内の各ピクセ
ルを、そのスペクトルに従って、ｋ＋１個のクラス（ｋ個の細胞型＋バックグラ
ウンド）の１つに属するものとして分類する；（ｉｉ）画像を種々の細胞型に分
け、そして各型の細胞数を計数する；そして（ｉｉｉ）各クラスが寄与する蛍光
エネルギーを合計し、そしてこれを、対応するクラスの総細胞数で割る。
【０１０５】 この方法はスペクトルデータと空間データの両方を利用する。関連スペクトル
データは特徴的な細胞スペクトル（即ち、スペクトル的「特徴」）の形態を取り
、一方空間データは種々の細胞型（即ち、細胞塊）（これらの多くは目には類似
しているように見える）に関するデータからなっている。このタイプの状況に対
する理想的なタイプの測定はスペクトル画像である。上記状況では、細胞はそれ
らの特徴的なスペクトル的特徴によって識別することができる。それ故、適当な
ポイント操作を実施して合成画像を得、そしてそこでは各ピクセルがｋ＋１値の
１つに割り当てられる。種々の細胞型の蛍光発光スペクトルがｓｉ（λ）；ｉ＝
１、２、．．．．．、ｋ、λ∈［λ１，λｎ］であり、そして各ピクセル（ｘ，
ｙ）で測定されるスペクトルがｓｘ，ｖ（λ）、λ∈［λ１，λｎ］であること
を既知と仮定した場合には、次のアルゴリズムが考えられる分類方法である（上
記段階１）：
【０１０６】 ｅ２ ｉは、細胞型ｉに結合したフルオロフォアの既知のスペクトルからの測定
されたスペクトルの逸脱であるとする。次に、最小２乗「距離」の定義を採用し
て、次式（１０）のように記載することができる：
【０１０７】
【数１０】 …（１０）
【０１０８】 上記式中、Ｒλは問題のスペクトル領域である。次に、画像内の各ポイント〔
ピクセル（ｘ，ｙ）〕を、次の規準式（１１）を使用してｋ＋１個のクラスの１
つに分類することができる：
【０１０９】
【数１１】 …（１１）
【０１１０】 上記段階ｉｉ及びｉｉｉ（画像分離及び平均蛍光強度の計算）はここでは、方
程式（１０）及び（１１）に記載されているアルゴリズムに従って創製された合
成画像に対して標準的なコンピュータービジョン操作を直接使用している。
【０１１１】 別の手法は、各ピクセルで測定されたスペクトルｓｘ，ｖ（λ）を、ｋ個の既
知の蛍光スペクトルｓｉ（λ）；ｉ＝１、２、．．．．．、ｋの線形結合として
表すことである。この場合には、次式（１２）を解決する係数ベクトルＣ＝［ｃ １ ，ｃ２，．．．．．，ｃｋ］が見いだされるであろう。
【０１１２】
【数１２】 …（１２）
【０１１３】 ｄＦ／ｄｃｉ＝０；ここでｉ＝１、２、．．．、ｋ、を解く（即ち、Ｆを最小
にするｃｉの値を見つける）と、行列方程式（１３）（式中、Ａは式（１４）で
表される要素を有するｋ次正方行列であり、そしてＢは式（１５）として定義さ
れるベクトルである）が得られる。
【０１１４】
【数１３】 Ｃ＝Ａ−１Ｂ …（１３）
【０１１５】
【数１４】 …（１４）
【０１１６】
【数１５】 …（１５）
【０１１７】 一定のピクセル又はライブラリー由来の２つ又はそれより多くのスペクトルキ
ューブ及び／又はスペクトルに算術的操作を同様にして適用することができる。
例えば、第１のデータスペクトルキューブと第２のデータスペクトルキューブに
属する対応するピクセル対の対応する波長間に算術的操作を適用して、例えば、
２つのデータスペクトルキューブの平均化、時間変化の追跡、スペクトル正規化
等の目的で第３のデータスペクトルキューブを得ることを考慮する。
【０１１８】 多くの場合、スペクトル画像中に存在する対象物（例えば、癌細胞）は化学成
分及び／又は構造中に存在するものとは互いに幾分異なっている。共分散又は相
関行列を作って主成分分析のような脱相関統計分析を使用すると、これらの小さ
な差異は強調される。
【０１１９】 脱相関統計分析はより大きなデータ量から相関関係を除いたデータ及びこれら
相関部分の平均を抽出することに向けられている。関連のある統計的脱相関方法
は多数存在している。これらの例には、主成分分析（ＰＣＡ）、正準変数分析及
び特異値分解等が含まれるがこれらに限定されない。上記方法のうち、ＰＣＡは
多分、より一般的な方法であり、そしてスペクトルデータの相関関係を除去する
ために本発明に従って使用される。しかしながら、上記で示した方法を含む全て
の脱相関統計方法は互いに関係しているという事実を考慮して、本発明の範囲を
どの特定の脱相関方法の使用に限定することは全く意図していない。特に、他の
任意の脱相関統計方法を代替的に使用できるので、本発明の範囲を主成分分析の
使用に限定することも全く意図していない。上記で示した脱相関統計方法の使用
や操作に関する情報はアール．エイ．ジョンソン（R.A. Johnson）及びディ．ダ
ブリュ．ウィチェン（D.W. Wichen）、Applied Multivariance Statistical Ana
lysis、第３版、プレンチス・ホール（Prentice Hall）（１９９２年）及びティ
．ダブリュ．アンダーソン（T.W. Anderson）、An Introduction to Multivaria
nce Statistical Analysis、第２版、ウィリー・アンド・サンズ（１９８４年）
（これらは共に、本明細書に十分に記載されているかの如く参照して組み入れる
）中に見られる。
【０１２０】 さらに、以下の説明から明らかになるように、脱相関統計方法の実行は種々の
修正を使用して行うことができる。本発明の概念はどんな特定の修正にも依存し
ていないので、本発明の範囲が以下に記載されているようなどの特定の修正にも
限定されないことが意図されている。
【０１２１】 主成分分析（ＰＣＡ）は多変量統計解析で使用される多数の強力な技術の１つ
である。多分相互に関係している非常に多数の変数に依存している非常に多数の
「結果」が基本的なデータセットを形成することは有利である。その強さは、こ
のデータ分解によって脱相関変数への変換がもたらされ、一方同時に相関変数が
平均化されるという事実に存している。
【０１２２】 この項では、同一対象物の多スペクトル画像に適用されるＰＣＡ技術を正確に
叙述する。基本データセット、即ちスペクトルキューブは、同一対象物のｋ個の
スペクトルスライス（各スペクトルスライスは異なるスペクトルバンドで得られ
る）で構成される。かくして、上記データセットは対象物の全ピクセルのスペク
トルで構成される。このようなデータセットを調査する目的の１つはピクセルを
類似のスペクトル群に特徴化できることである。各スペクトルスライスをベクト
ル（このベクトルの要素は予め定められたコードを使用してコラムベクトルに整
列させられた画像ピクセルである）として考える。スペクトルスライスをＸｍと
呼び、その結果、用語ｘｎｍはｍ番目のスペクトルスライスのｎ番目のピクセル
を意味する。かくして、行列ｘ＝｛ｘｎｍ｝は全情報を有しており、その結果各
コラムはスペクトルスライスである。行列ｙは、各コラムからコラム平均を差し
引くことによって、行列ｘから誘導されると定義する。ｙ行列の種々のコラムは
相関関係にあることができるので、これらのデータが有する情報のなかには相関
関係にあるものもある。ＰＣＡ技術は情報の相関を除いて情報を脱相関変数だけ
に減少させ、その結果「真の」データピクセルの量はより少なくそしてより取り
扱い易い。
【０１２３】 上記の相関関係は方程式（１６）によって特定される共分散行列ｃを計算する
ことによって直接得られる。
【０１２４】
【数１６】 …（１６） （式中、ｙ’はｙの転置行列である）
【０１２５】 ｃのｉ、ｊ項はｉ番目のスライスとｊ番目のスライスの共分散である。即ち、
これらが脱相関される場合、この項は消失する。ｃの対角線は各スペクトルスラ
イスの変数で構成され、そしてこれはこの特定のスライスにおける情報量の尺度
と考えることができる。或いは、この変数（その平方根）はこの特定のスライス
の平均対照と考えることができる。
【０１２６】 線形代数によってこの状況は次のように説明される。問題の対象物（スペクト
ルスライスのピクセル、これらのうちのｋ個）はｋ次空間におけるポイントであ
る。共分散行列ｃが相関関係を示しているという事実はｋより小さい階数を有し
ていることによって示される。この状況は縮退と呼ばれ、そしてこれはｋ（狭い
バンド）スペクトルスライスが情報内容と比較してあまりにも多すぎるデータを
提供することを意味する。データの削減は共分散行列の固有系を見いだすことに
よって行われる。正式には、この操作は、固有ベクトルと呼ばれるｋベクトルｖ ｍ 及び固有値と呼ばれるｋスカラーλｍを見つけなければならないことを意味す
る（方程式１７）：
【０１２７】
【数１７】 …（１７）
【０１２８】 データが相関している場合には、固有値の幾つかは消失する。消失しない固有
値の数は情報の次元を特定し、そしてこの次元はｋより小さい。対応する固有ベ
クトルは、全ての情報内容が示されている元のｋスペース内のサブスペースを特
定する。さらに、新たな各次元内の情報は他の次元内の情報と完全に脱相関させ
る。かくして、新しいスペースでは、十分な情報内容は脱相関態様で表されるの
で、分類目的で容易に使用することができる。主成分分析に関する更なる詳細に
ついては、マーテンス（Martens）及びネース（Naes）（１９８９年）、多変量 測定（Multivariate Calibration）、ジョーン・ウィリー・アンド・サンズ、英
国；及びエスベンセン（Esbensen）他、編集（１９９４年）、多分散分析−実務
；並びにＣＡＭＯのようなコンピュータ補助モデル作成及びアンスクランブラー
のユーザーズガイド（（Multi variance analysis ? in practice; and, Comput
er-aided modeling as CAMO, and the Unscrambler’s User’s guide）、ノル ウェー国トロント゛ハイム（これらは共に本明細書に十分に記載されたかの如く参 照して組み入れる）を参照する。
【０１２９】 このような分析はスペクトルキューブ全体に対して行うことができることに注
目すべきである。好ましくは、上記分析は選択したピクセルについてのみ実施す
るか又は数学的に操作して（例えば、バックグラウンドを差し引きそして平均し
た後に）、結果を改善しそしてその後のより良い分類を可能にする。好ましい手
法は以下で更に詳細に記載するが、種々の数学的操作が種々のデータ収集手法（
例えば、フィルター又は分散要素に基づくスペクトル画像器）に有用であること
が見いだされる可能性があるので、使用した好ましい手法に本発明の範囲を限定
することは意図していない。
【０１３０】 透過顕微鏡検査法 光学顕微鏡検査法は生物学や病理学において細胞や組織を可視化するための最
も基本的な技術の１つである。透過顕微鏡検査法は細胞小器官や構造の詳細に関
する本来的に低いコントラストに非常に悩まされている。このコントラストを改
善するために多くの方法、なかでも染色及び空間的フィルタリングが開発されて
きた。
【０１３１】 生物学的標本の組織学的検査を促進するために、細胞内の種々の巨大分子と特
異的に結合する有機染色を使用する多様な染色技術が最近の世紀中に開発された
が、これら染色技術の分子的根拠は経験的であったし、そして依然としてそうで
ある。最も一般的な染色技術はロマノウスキィ・ギムザ染色、ヘマトキシリン・
エオシン染色、メーソン３色染色及びパパニコラウ染色である。
【０１３２】 どの技術であれ染色すると、細胞の細胞レベル下隔室間を識別すること、そし
て特に核内の染色質構造を識別することが可能である。それにも拘わらず、染色
した標本から得られる結果には、エイ・ベルナード・アッカーマン（１９９６年
）がHuman pathology ２７：１１１５〜１１１６中で「メラノサイト新生物の診
断における専門家病理学者間の不一致」と題した論説で発表したように、依然と
して経験、技術及び主観的解釈の問題が残っている。
【０１３３】 透過光顕微鏡検査法に適用されるスペクトル画像化は上記比の定量的測定を大
いに提供することができる。
【０１３４】 ロマノウスキィ・ギムザ染色法も、１つはアズールＢ（トリメチルメチオニン
）、即ちチアジン染料であり、そしてもう１つはエオシンＹ（ヒドロキシキサン
テンブロミド）である２つの染料の組合せ物を使用する。このチアジンは陽イオ
ン染料であるので酸性細胞成分と結合し、一方エオシンは陰イオン染料であるの
で塩基性細胞構成成分と結合する傾向がある。これら２つの成分を使用すると所
謂ロマノウスキィ・ギムザ効果が生じ、そしてこれは染色された幾つかの部位に
おいて特異的な紫色の発色、即ち新しい染料コンプレックスとして発現されるこ
とは広く受け入れられている。アズールＢ−エオシンコンプレックスの分子的根
拠は不明である。著者のなかには、アズールＢはＤＮＡのリン酸基のような陰イ
オン構造に結合しそしてエオシンはＤＮＡの近接陽イオン部位とアズールＢの両
方に同時に結合すると考える者もいる。アズールＢ−エオシンコンプレックスに
関してより最近に提案されたモデルにおいて、フリードリッヒ（Friedrich）と 同僚［Friedrich他（１９９０年）、Histochemistry ９３：２４７〜２５６頁］
はアズールＢが先ずＤＮＡ分子のホスホジエステル残基と結合することを示唆し
た。これらの著者は、エオシン分子のフェニル基がアズールＢ分子（これは単一
平面にある）と結合する部分であると仮定している。紫色はエオシン吸収ピーク
の赤色シフトの結果であり、そしてこれは順次、結合エオシンの誘電分極によっ
て引き起こされる。このようなアズールＢ−エオシンコンプレックスの存在その
ものは他の者によって依然として疑問視されている［Friedrich他（１９９０年 ）、Histochemistry ９３、２４７〜２５６頁；Bottiroli他（１９９４年）、La
sers in Surgery and Medicine；Profio（１９８４年）、IEEE Journal of Quan
tum Electronics QE-20 １５０２〜１５０６頁；Herman（１９８９年）、Fluore
scence Microscopy of Living Cells in Culture、パートＢ、８章、２１９〜２
４３頁、Taylor及びWang編集、Academic Press Inc.；並びにJovin及びArndt-Jo
vin（１９８９年）、Cell structure and function by microspectrofluorometr
y、５章、Academic Press Inc. 参照］。
【０１３５】 ヘマトキシリンやエオシンと同様に、ロマノウスキィ・ギムザ染色のアズール
Ｂ及びエオシン染料も正常細胞と比較して示差的に癌細胞に付着すると期待され
る。他の染料対（数百もの染料が知られている）も類似の示差的染色特徴を示す
可能性がある。
【０１３６】 かくして、本発明に従って、癌細胞を検出する方法が提供される。この方法に
は次の段階が含まれる。
【０１３７】 最初に、癌細胞を含んでいると疑われる分析試料を少なくとも第１及び第２の
染料で染色する。これらの染料は、第１の染料が試料中に存在する正常細胞によ
り良好に付着し、一方上記第２の染料が試料中の癌細胞により良好に付着するよ
うに選択される。
【０１３８】 ２番目に、上記試料を、画像化分光計に光学的に連結されている光学デバイス
によってスペクトル的に画像化する。これによって上記試料の各ピクセルのスペ
クトルを取得する。
【０１３９】 ３番目に、得られたスペクトルに基づいて、上記第１及び第２の染料の濃度を
上記ピクセルの各々について測定する。これらの濃度は相対濃度又は絶対濃度で
あることができる。
【０１４０】 最後に、測定された上記濃度に基づいて、上記試料中の癌細胞を、存在する場
合には、検出する。
【０１４１】 本発明の好ましい実施態様では、上記方法は、上記濃度を示している少なくと
も１つの画像を提示する段階（例えば、コンピュータースクリーンにディスプレ
イされる、印刷される等）を更に含んでいる。かくして、下記に示す実施例で更
に詳細に説明するように、第１及び第２の分解係数マップを提供することができ
る（好ましくは、単色マップ）。或いは又は追加的に、下記に示す実施例で更に
詳細に述べるように濃度比マップが提供される。
【０１４２】 本発明のもう１つの好ましい実施態様に従って、第１及び第２の染料はヘマト
キシリンとエオシン及びチアジンとエオシンからなる染料ペアから選択される。
【０１４３】 本発明のなおもう１つの好ましい実施態様に従って、上記光学デバイスは顕微
鏡である。
【０１４４】 本発明のさらにもう１つの好ましい実施態様に従って、上記画像化分光計は分
散要素、フィルター及び干渉計からなる群から選択される要素を含んでいる。換
言すると、本発明の方法は、試料中の各ピクセルのスペクトルの取得を可能にす
る（直接又は数学的計算、例えばフーリエ変換によって）方法で、試料からスペ
クトルデータを集める任意のデバイスによって行うことができる。スペクトルは
高分解（例えば、４〜１０又は２０ｎｍ）、中程度の分解（例えば、２０〜３０
ｎｍ）又は低分解（例えば、約５０ｎｍ）のスペクトルであることができる。こ
のスペクトルは、染色体分析に関して、例えば、米国特許出願番号０８／８４４
，５１６（これは本明細書に十分に記載されているかの如く参照して組み入れる
）に記載されているように、少なくとも２つの狭いバンド（例えば、２〜１０ｎ
ｍ）フィルターを使用して得られる少なくとも２つのデータポイントで示すこと
もできる。かくして、本明細書で使用するとき、用語「画像化分光計」とは多バ
ンド収集デバイスを言う。
【０１４５】 光線透過を使用するので、スペクトル画像化用にフィルターを使用する場合、
フィルターは画像化分光計の検出器配列と光学デバイスの光源間で、分析試料の
後又は前のどちらかの任意の位置に存在していることができる。
【０１４６】 本発明のもう１つの好ましい実施態様に従って、上記段階（ｂ）の各ピクセル
のスペクトルの取得は、（ｉ）平行化光学器を使用して上記試料の全ピクセルか
ら入射光線を同時に集め；（ｉｉ）上記の平行化した入射光線を、多数の要素を
有する干渉計システム内を通過させ、その結果上記光線は先ず、上記干渉計内で
異なる方向に進む２つの干渉性光線に分離され、そしてその後これら２つの干渉
性光線は再度一緒になって互いに干渉して透過光線を形成し；（ｉｉｉ）上記透
過光線を、二次元配列の検出器要素を有する検出器上に上記透過光線を集中させ
る集中光学システム内を通過させ、その結果各瞬時に上記検出器要素は各々、全
測定時間中上記試料に関して常に同一のピクセルの画像であり、その結果上記試
料の真の画像は上記検出器配列面に静止しているので測定中何時でも上記画像を
依然として見ることができ且つ認知することができ、そしてその結果上記検出器
要素は各々、種々の波長で上記ピクセルが出した光線強度の特定の線形結合のシ
グナルを生じさせ、その際上記の線形結合は瞬時光路差の関数であり；（ｉｖ）
上記干渉計システムの上記要素の１つ又はそれより多くを走査し、その結果、上
記干渉計システムによって発生された上記２つの干渉性光線間の上記光路差は上
記試料の上記ピクセル全てについて同時に走査され；そして（ｖ）記録デバイス
を使用して上記検出器要素の各々のシグナルを時間の関数として記録して、デー
タのスペクトルキューブを形成させる、ことによって行われる。
【０１４７】 本発明のもう１つの好ましい実施態様に従って、ピクセルの各々についての第
１及び第２の染料の濃度評価は、（ｉ）上記ピクセルのスペクトルを吸収スペク
トル画像に変換し；（ｉｉ）上記第１及び第２の染料の各々について対照吸収ス
ペクトルを取得し；（ｉｉｉ）上記吸収スペクトル画像を分解するために上記対
照吸収スペクトルを使用して第１及び第２の最適分解係数を見いだし；そして（
ｉｖ）上記濃度を評価するために上記第１及び第２の分解係数を使用する、こと
によって行われる。
【０１４８】 本発明のなおもう１つの好ましい実施態様に従って、上記ピクセルのスペクト
ルから吸収スペクトル画像への変換はバックグラウンド対照スペクトルを使用し
てランベルト・ベールの法則に従って行われる。
【０１４９】 本発明のさらにもう１つの好ましい実施態様に従って、上記対照吸収スペクト
ルの各々は、上記染料の各々について対照スペクトルを測定しそしてバックグラ
ウンド対照スペクトルを使用して、上記対照吸収スペクトルの各々を計算するた
めにランベルト・ベールの法則に従って決定される。
【０１５０】 本発明のもう１つの好ましい実施態様に従って、上記第１及び第２の最適分解
係数を見いだすことは最小２乗誤差アルゴリズムによって行われる。
【０１５１】 本発明のもう１つの好ましい実施態様に従って、上記濃度を評価するための上
記第１及び第２の分解係数の使用は、上記第１及び第２の染料の各々について第
１及び第２の単色係数マップを提供することによって行われる。
【０１５２】 本発明のもう１つの好ましい実施態様に従って、上記ピクセルの各々について
の上記染料の濃度比は係数マップに従って決定される。
【０１５３】 本発明のもう１つの好ましい実施態様に従って、濃度比マップが提供される。
【０１５４】 本発明のもう１つの好ましい実施態様に従って、上記濃度比マップの提供はＲ
ＧＢアルゴリズム及び分類アルゴリズムからなる群から選択されるアルゴリズム
によって行われる。
【０１５５】 本発明のもう１つの好ましい実施態様に従って、上記濃度比マップは、各々が
異なる単色のマップである上記第１及び第２の単色マップを組み合わせて合成画
像を得ることによって提供される。
【０１５６】 本発明のもう１つの好ましい実施態様に従って、上記比の分散プロットが提供
される。
【０１５７】 本発明の方法を使用して、例えば白血病及びリンパ腫であるがこれらに限定さ
れない血液細胞腫瘍、並びに、例えば脳腫瘍、肺腫瘍、結合組織腫瘍、前立腺腫
瘍、結腸腫瘍、卵巣腫瘍、子宮頸管腫瘍、咽頭腫瘍、消化器系腫瘍、皮膚腫瘍等
であるがこれらに限定されない固形腫瘍を含む任意の癌細胞を検出できることが
当該技術分野の通常の技倆を有する者によって認められよう。
【０１５８】 ここで、上記説明と一緒に下記実施例を参照して、本発明を説明する。
【０１５９】
【実施例】
実施例： 試料： 前立腺切除術及び患者からのインフォームド・コンセント取得後に受領した前
立腺癌試料の４ミクロン切片を周知の方法に従って顕微鏡スライド上に固定した
。このスライドは、その１つの領域をヘマトキシリン単独で、別の領域をエオシ
ン単独で、そして第３の領域を両染料で染色した。染色方法は当該技術分野で良
好に受け入れられているとおりであった。
【０１６０】 スペクトル画像化開始： スペクトラキューブシステムをツァイス・アキオスコープ（Zeiss Axioskop）
顕微鏡に連結し、そして上記試料を、この顕微鏡の４０倍対物レンズを使用して
画像化した。光源は顕微鏡内に設置された標準的な５０Ｗのハロゲン光源であっ
た。全ての波長で一層バランスの取れた発光スペクトルを有する光源（例えば、
キセノン）を使用することによって、優れた結果が期待されよう。
【０１６１】 励起光線はＫＧ−１加熱フィルターを光路内に挿入して調節した。この加熱フ
ィルターは近赤外線（ＮＩＲ）を強く弱めることはなく、そしてそれ故、ヘマト
キシリンとエオシンの吸収は可視範囲であるので、ＢＧ−３８又は何か他のＮＩ
Ｒ遮蔽加熱フィルターを挿入することによって、より良好な結果が期待されよう
。
【０１６２】 上記スペクトラキューブシステムは、６００ｎｍで１００個のピクセル中８．
５フリンジに同調させた。画像は全て、ステップ＝２０及びＮ＝２５６フレーム
、フレーム当たり２５０ミリ秒（総測定時間は約１分であった）の暴露時間で捕
捉した。
【０１６３】 図５は、ヘマトキシリンとエオシンの両方で染色した前立腺癌切片のＲＧＢ画
像（上記したＲＧＢアルゴリズムを使用して）を表し、そしてこれは、試料を顕
微鏡レンズを通して直接見たときに目視できるものと概ね同じである。矢印は、
専門家病理学者が決定した癌細胞と正常細胞を示す。
【０１６４】 ヘマトキシリン、エオシン及びバックグラウンド対照スペクトルの測定： 上記スライドのブランク切片を使用してバックグラウンド対照スペクトル、
Ｂ（λ）を測定した。このスペクトルはその後、正規化した後に、吸収を全く有
していないと思われたヘマトキシリン及びエオシン染色領域内の正規化スペクト
ルと比較したとき、実質的に同一であることが分かった。
【０１６５】 ヘマトキシリン（Ｈ）だけで染色したスライド切片を画像化してヘマトキシリ
ンの吸収対照スペクトルを得た。ヘマトキシリンだけのスペクトル画像、Ｈ（λ
）はＳＰＣＵＢソフトウェアプログラム［Applied Spectral Imaging Ltd.、イ スラエル国ミグダルヘメクによるスペクトル画像分析マニュアル（Spectral Ima
ges Analysis Manual）参照］にロードし、そしてライブラリーに前以て蓄積さ れたバックグラウンド対照スペクトルＢ（λ）を使用して光学密度（ＯＤ）画像
に変換した。このような変換のために、他の任意の適当なソフトウェアを使用す
ることができる。便宜上、スペクトル吸収画像を切断し、そして４００から７５
０ｎｍまでのスペクトル領域にして保存した。次いで、最も濃いと思われる吸収
スペクトル画像内の選択した３個のポイントから得られる吸収スペクトルを平均
して（１１×１１ピクセルの平均）、ヘマトキシリンの対照吸収スペクトル、Ｈ ＯＤ （λ）を決定した。これは、実質的に全てのポイント（最も濃いポイントだ
けでなく）から得られる正規化吸収スペクトルが非常に類似する吸収スペクトル
を示すことを再確認するものであった。
【０１６６】 その最も簡単な形態では、ＨＯＤ（λ）は式（１８）で示される。
【０１６７】
【数１８】 …（１８）
【０１６８】 同様に、エオシン（Ｅ）だけで染色した切片を画像化してエオシンについての
吸収対照スペクトルを得た。エオシンだけのスペクトル画像、Ｅ（λ）をＳＰＣ
ＵＢプログラムにロードし、そしてライブラリーに前以て蓄積されたバックグラ
ウンド対照スペクトルＢ（λ）を使用して光学密度（ＯＤ）画像に変換した。便
宜上、スペクトル吸収画像を切断し、そして４００から７５０ｎｍまでのスペク
トル領域にして保存した。次いで、最も濃いと思われる吸収スペクトル画像内の
選択した３個のポイントから得られる吸収スペクトルを平均して（１１×１１ピ
クセルの平均）、エオシンの対照吸収スペクトル、ＥＯＤ（λ）を決定した。再
度、これも実質的に全てのポイント（最も濃いポイントだけでなく）から得られ
る正規化吸収スペクトルが非常に類似する吸収スペクトルを示すことを再確認す
るものであった。
【０１６９】 その最も簡単な形態では、ＥＯＤ（λ）は式（１９）で示される。
【０１７０】
【数１９】 …（１９）
【０１７１】 両方の純粋な染色吸収スペクトルは、ヘマトキシリン及びエオシン画像のスペ
クトル分解中に使用されるライブラリーに保存した（下記参照）。図６は、ヘマ
トキシリン（Ｈ）及びエオシン（Ｅ）の正規化した純粋な染色吸収スペクトルを
示す。
【０１７２】 スペクトル分解： ４ミクロン厚さのヘマトキシリン及びエオシン染色前立腺試料は上記したよう
にして画像化した。スペクトル画像、Ｈ＆Ｅ（λ）をＳＰＣＵＢプログラムにロ
ードし、そして対照ライブラリーで前以て測定されそして蓄積されたバックグラ
ウンド対照スペクトルＢ（λ）を使用して吸収スペクトル画像（４００から７５
０ｎｍまでを切断して数値的問題を遮蔽する）に変換した：
【０１７３】
【数２０】 …（２０）
【０１７４】 次いで、吸収スペクトル画像、Ｈ＆ＥＯＤ（λ）は、吸収対照スペクトルＨＯ Ｄ （λ）及びＥＯＤ（λ）を使用して分解した。この目的のために、各ピクセル
（ｘ，ｙ）で係数ａ及びｂは次の式（２１）のようであることを見いだした：
【０１７５】
【数２１】 …（２１）
【０１７６】 最適係数ａ及びｂは、例えば、最小２乗誤差（ＭＳＥ）アルゴリズム（２２）
（上記方程式２参照）を使用して決定される誤差を最小にする係数である。
【０１７７】
【数２２】 …（２２）
【０１７８】 このアルゴリズムのアウトプットは各ピクセルのａ及びｂ分解係数の値を表す
画像である。この画像を通してピクセルを見ると、２つの明確なピークが見られ
る。右の最大ピークは線形分解の係数ａの強度に比例し、一方左の最大ピークは
線形分解の係数ｂの強度に比例する。
【０１７９】 ここで、画像内の全てのピクセルについてａ（ｘ，ｙ）及びｂ（ｘ，ｙ）を示
す単色（例えば、灰色レベル）画像を考察するために、これら２つのピークの各
々を包含する範囲を特定することができる。ここで、ヘマトキシリン濃度を有す
る単色画像は係数マップａ（ｘ，ｙ）で示され、一方エオシン濃度を有する単色
画像は係数マップｂ（ｘ，ｙ）で示される。
【０１８０】 図７ａ及び７ｂはそれぞれ、図６の画像のヘマトキシリン及びエオシン濃度マ
ップを示す。より明るいピクセルはそれぞれの染料のより高い相対濃度を示唆し
、一方最も暗いピクセルはそれぞれの染料が存在しないことを示している。
【０１８１】 ヘマトキシリンは、図７ａの明るいピクセルによって示されているように、癌
細胞と比較したとき、正常細胞により良好に付着することに注目されたい。
【０１８２】 図８ａ〜ｃ及び９ａ〜ｃはそれぞれ、細胞が癌細胞であると同定された同一試
料から得られた更に２つの切片のヘマトキシリン濃度マップ、エオシン濃度マッ
プ及び慣用のＲＧＢ画像を表す。
【０１８３】 全ての場合において、正常細胞から誘導されたピクセルはヘマトキシリン対エ
オシン比がより高く、一方癌細胞から誘導されたピクセルはヘマトキシリン対エ
オシン比がより低いことに注目されたい。
【０１８４】 ヘマトキシリン及びエオシン係数マップの分析は幾つかの形態で行うことがで
きる。１つの容易なものはヘマトキシリンをエオシンで割る（又は逆も当てはま
る）か、又は換言すると、ａ（ｘ，ｙ）／ｂ（ｘ，ｙ）で示される画像比を調査
することである。例えば、適当なＲＧＢアルゴリズム又は分類アルゴリズムで上
記画像を擬似着色することによって、正常細胞対癌細胞を強調するのに更に役立
てることができる。当該技術分野の通常の技倆を有する者は、示差擬似着色を行
うために適当なＲＧＢアルゴリズムを選択する方法を知っているであろう。
【０１８５】 図１０はこのような分析の単純化した形態を示す。図１０のカラー画像を構築
するために、図７ａ及び７ｂの単色画像はそれぞれ緑色及び赤色で表され、そし
て２つの単色画像は一緒にして合成画像を形成し、その際正常細胞は、これらの
細胞を特徴付ける高いヘマトキシリン対エオシン比から予想されるように緑色を
帯びており、一方癌細胞は、これら細胞を特徴付ける低いヘマトキシリン対エオ
シン比から予想されるように赤味を帯びている。
【０１８６】 画像内の全てのピクセルｘ，ｙに関して、ａの値（即ち、ヘマトキシリンの量
）がｘ軸に沿ってプロットされそしてｂの値（即ち、エオシンの量）がｙ軸に沿
ってプロットされている分散プロットが比率を有意に示すために有用であること
も証明されることがある。
【０１８７】 本発明は限られた数の実施態様に関して記載されているが、本発明の多数の改
変、修正及び他の適用を行い得ることが認められよう。
【０１８８】
【図面の簡単な説明】
【図１】 慣用の（先行技術の）スリット型画像化分光計を図示する。
【図２】 米国特許第５，５３９，５１７号（先行技術）に従って構築された画像化分光
計の主要成分を図示するブロック図である。
【図３】 米国特許第５，５３９，５１７号（先行技術）に従う画像化分光計で使用され
ている非移動型干渉計、即ちサニャック干渉計を図示する。
【図４】 選択されたスペクトル範囲を強調するための擬似−ＲＧＢ（赤、緑及び青）色
の特定を示している。各擬似色の強度は、各擬似色に曲線の１つを掛けた後、曲
線の下の領域を積算して計算する。
【図５】 ヘマトキシリン及びエオシンの両方で染色した前立腺癌切片のＲＧＢ画像を示
しており、そしてこれは顕微鏡で直接見るとき、目に明白であるものに近似して
いる。矢印は癌細胞と正常細胞を示しており、これは専門家病理学者によって決
定されたものと同じである。
【図６】 ヘマトキシリン（Ｈ）及びエオシン（Ｅ）の正規化した純粋な染色吸収スペク
トルを示している。
【図７ａ】 図６の画像のヘマトキシリン及びエオシン濃度マップを示している。
【図７ｂ】 図６の画像のヘマトキシリン及びエオシン濃度マップを示している。
【図８ａ】 図６〜７に示された試料から得られた更に２つの切片のヘマトキシリン濃度マ
ップ、エオシン濃度マップ及び慣用のＲＧＢ画像を示している。
【図８ｂ】 図６〜７に示された試料から得られた更に２つの切片のヘマトキシリン濃度マ
ップ、エオシン濃度マップ及び慣用のＲＧＢ画像を示している。
【図８ｃ】 図６〜７に示された試料から得られた更に２つの切片のヘマトキシリン濃度マ
ップ、エオシン濃度マップ及び慣用のＲＧＢ画像を示している。
【図９ａ】 細胞が癌細胞であると同定された同一試料から得られた更に２つの切片のヘマ
トキシリン濃度マップ、エオシン濃度マップ及び慣用のＲＧＢ画像を表す。
【図９ｂ】 細胞が癌細胞であると同定された同一試料から得られた更に２つの切片のヘマ
トキシリン濃度マップ、エオシン濃度マップ及び慣用のＲＧＢ画像を表す。
【図９ｃ】 細胞が癌細胞であると同定された同一試料から得られた更に２つの切片のヘマ
トキシリン濃度マップ、エオシン濃度マップ及び慣用のＲＧＢ画像を表す。
【図１０】 図７ａのヘマトキシリン単色濃度マップ（緑色で使用された）及び図７ｂのエ
オシン単色濃度マップ（赤色で使用された）の合成画像を示している。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ｇ０１Ｎ 1/30 Ｇ０１Ｎ 1/30 (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(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，Ｄ Ｋ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ， ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，Ｌ Ｖ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ， ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，Ｕ Ｓ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＷ (72)発明者 ガリニ ユバル イスラエル国、ミズペ 20126 (72)発明者 カツィール ニール イスラエル国、ギバット エラー 23800、 ハガリル ３ Ｆターム(参考） 2G020 AA08 DA05 DA12 DA15 DA34 DA35 DA66 2G045 AA24 BB24 CB02 FA16 FA17 FA26 FB16 JA01 2G054 AA08 BB08 EA06 EB01 FA44 FA50 GE03 JA02 JA04 2G059 AA01 AA06 CC16 DD03 EE07 EE10 EE12 FF03 FF12 GG10 HH02 JJ02 KK04 MM01 MM03 PP04 5B057 AA10 BA12 BA15 DA02 DA16 DB02 DB06 DB09 DC22 DC25

Claims (53)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 次の段階： （ａ）分析試料を少なくとも第１及び第２の染料で染色し、その際これらの染
    料は、上記第１の染料が正常細胞により良好に付着し、一方上記第２の染料が癌
    細胞により良好に付着するように選択され； （ｂ）上記試料を画像化分光計に光学的に連結されている光学デバイスによっ
    てスペクトル的に画像化し、そしてそれによって上記試料の各ピクセルのスペク
    トルを取得し； （ｃ）上記スペクトルに基づいて、上記ピクセルの各々について上記第１及び
    第２の染料の濃度を評価し； （ｄ）上記濃度を示している少なくとも１つの画像を提示し、その際この少な
    くとも１つの画像は第１及び第２の分解係数マップを含んでおり；そして （ｅ）上記濃度に基づいて上記試料中における癌細胞の存在を検出する、 段階を含んでいる癌細胞の検出方法。
  2. 【請求項２】 上記の第１及び第２の染料がヘマトキシリンとエオシン及び
    チアジンとエオシンからなる染料ペアから選択される請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 上記段階（ｂ）の各ピクセルのスペクトルの取得が： （ｉ）平行化光学器を使用して上記試料の全ピクセルから入射光線を同時に集
    め； （ｉｉ）上記の平行化した入射光線を、多数の要素を有する干渉計システム内
    を通過させ、その結果上記光線は先ず、上記干渉計内で異なる方向に進む２つの
    干渉性光線に分離され、そしてその後これら２つの干渉性光線は再度一緒になっ
    て互いに干渉して透過光線を形成し； （ｉｉｉ）上記透過光線を、二次元配列の検出器要素を有する検出器上に上記
    透過光線を集中させる集中光学システム内を通過させ、その結果各瞬時に上記検
    出器要素は各々、全測定時間中上記試料に関して常に同一のピクセルの画像であ
    り、その結果上記試料の真の画像は上記検出器配列面に静止しているので測定中
    何時でも上記画像を依然として見ることができ且つ認知することができ、そして
    その結果上記検出器要素は各々、種々の波長で上記ピクセルが出した光線強度の
    特定の線形結合のシグナルを生じさせ、その際上記の線形結合は瞬時光路差の関
    数であり； （ｉｖ）上記干渉計システムの上記要素の１つ又はそれより多くを走査し、そ
    の結果、上記干渉計システムによって発生された上記２つの干渉性光線間の上記
    光路差は上記試料の上記ピクセル全てについて同時に走査され；そして （ｖ）記録デバイスを使用して上記検出器要素の各々のシグナルを時間の関数
    として記録して、データのスペクトルキューブを形成させる、 ことによって行われる請求項１に記載の方法。
  4. 【請求項４】 上記光学デバイスが顕微鏡である請求項１に記載の方法。
  5. 【請求項５】 上記画像化分光計が、分散要素、フィルター及び干渉計から
    なる群から選択される要素を含んでいる請求項１に記載の方法。
  6. 【請求項６】 上記濃度の評価が相対評価である請求項１に記載の方法。
  7. 【請求項７】 上記試料が前立腺の試料である請求項１に記載の方法。
  8. 【請求項８】 上記ピクセルの各々についての上記第１及び第２の染料の濃
    度評価が： （ｉ）上記ピクセルのスペクトルを吸収スペクトル画像に変換し； （ｉｉ）上記第１及び第２の染料の各々について対照吸収スペクトルを取得し
    ； （ｉｉｉ）上記吸収スペクトル画像を分解するために上記対照吸収スペクトル
    を使用して第１及び第２の最適分解係数を見いだし；そして （ｉｖ）上記濃度を評価するために上記第１及び第２の分解係数を使用する、
    ことによって行われる請求項１に記載の方法。
  9. 【請求項９】 上記ピクセルのスペクトルから吸収スペクトル画像への変換
    がバックグラウンド対照スペクトルを使用してランベルト・ベールの法則に従っ
    て行われる請求項８に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 上記対照吸収スペクトルの各々が、上記染料の各々につい
    て対照スペクトルを測定しそしてバックグラウンド対照スペクトルを使用して、
    上記対照吸収スペクトルの各々を計算するためにランベルト・ベールの法則に従
    って決定される請求項８に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 上記第１及び第２の最適分解係数を見いだすことが最小２
    乗誤差アルゴリズムによって行われる請求項８に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 上記濃度を評価するための上記第１及び第２の分解係数の
    使用が、上記第１及び第２の染料の各々について第１及び第２の単色係数マップ
    を提供することによって行われる請求項８に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 上記係数マップに従って、上記ピクセルの各々について上
    記染料の上記濃度比を決定する段階を更に含んでいる請求項１２に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 濃度比マップを提供する段階を更に含んでいる請求項１３
    に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 上記濃度比マップがアールジービー（ＲＧＢ）アルゴリズ
    ム及び分類アルゴリズムからなる群から選択されるアルゴリズムによって行われ
    る請求項１４に記載の方法。
  16. 【請求項１６】 上記濃度比マップが、各々が異なる単色のマップである上
    記第１及び第２の単色マップを組み合わせて合成画像を得ることによって提供さ
    れる請求項１４に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 上記比の分散プロットを提供する段階を更に含んでいる請
    求項１６に記載の方法。
  18. 【請求項１８】 次の段階： （ａ）分析試料を少なくとも第１及び第２の染料で染色し、その際これらの染
    料は、上記第１の染料が正常細胞により良好に付着し、一方上記第２の染料が癌
    細胞により良好に付着するように選択され； （ｂ）上記試料を画像化分光計に光学的に連結されている光学デバイスによっ
    てスペクトル的に画像化し、そしてそれによって上記試料の各ピクセルのスペク
    トルを取得し； （ｃ）上記スペクトルに基づいて、上記ピクセルの各々について上記第１及び
    第２の染料の濃度を評価し； （ｄ）上記濃度を示している少なくとも１つの画像を提示し、その際この少な
    くとも１つの画像は濃度比マップを含んでおり；そして （ｅ）上記濃度に基づいて上記試料中における癌細胞の存在を検出する、 段階を含んでいる癌細胞の検出方法。
  19. 【請求項１９】 上記の第１及び第２の染料がヘマトキシリンとエオシン及
    びチアジンとエオシンからなる染料ペアから選択される請求項１８に記載の方法
    。
  20. 【請求項２０】 上記段階（ｂ）の各ピクセルのスペクトルの取得が： （ｉ）平行化光学器を使用して上記試料の全ピクセルから入射光線を同時に集
    め； （ｉｉ）上記の平行化した入射光線を、多数の要素を有する干渉計システム内
    を通過させ、その結果上記光線は先ず、上記干渉計内で異なる方向に進む２つの
    干渉性光線に分離され、そしてその後これら２つの干渉性光線は再度一緒になっ
    て互いに干渉して透過光線を形成し； （ｉｉｉ）上記透過光線を、二次元配列の検出器要素を有する検出器上に上記
    透過光線を集中させる集中光学システム内を通過させ、その結果各瞬時に上記検
    出器要素は各々、全測定時間中上記試料に関して常に同一のピクセルの画像であ
    り、その結果上記試料の真の画像は上記検出器配列面に静止しているので測定中
    何時でも上記画像を依然として見ることができ且つ認知することができ、そして
    その結果上記検出器要素は各々、種々の波長で上記ピクセルが出した光線強度の
    特定の線形結合のシグナルを生じさせ、その際上記の線形結合は瞬時光路差の関
    数であり； （ｉｖ）上記干渉計システムの上記要素の１つ又はそれより多くを走査し、そ
    の結果、上記干渉計システムによって発生された上記２つの干渉性光線間の上記
    光路差は上記試料の上記ピクセル全てについて同時に走査され；そして （ｖ）記録デバイスを使用して上記検出器要素の各々のシグナルを時間の関数
    として記録して、データのスペクトルキューブを形成させる、 ことによって行われる請求項１８に記載の方法。
  21. 【請求項２１】 上記光学デバイスが顕微鏡である請求項１８に記載の方法
    。
  22. 【請求項２２】 上記画像化分光計が、分散要素、フィルター及び干渉計か
    らなる群から選択される要素を含んでいる請求項１８に記載の方法。
  23. 【請求項２３】 上記濃度の評価が相対評価である請求項１８に記載の方法
    。
  24. 【請求項２４】 上記試料が前立腺の試料である請求項１８に記載の方法。
  25. 【請求項２５】 上記ピクセルの各々についての上記第１及び第２の染料の
    濃度評価が： （ｉ）上記ピクセルのスペクトルを吸収スペクトル画像に変換し； （ｉｉ）上記第１及び第２の染料の各々について対照吸収スペクトルを取得し
    ； （ｉｉｉ）上記吸収スペクトル画像を分解するために上記対照吸収スペクトル
    を使用して第１及び第２の最適分解係数を見いだし；そして （ｉｖ）上記濃度を評価するために上記第１及び第２の分解係数を使用する、 ことによって行われる請求項１８に記載の方法。
  26. 【請求項２６】 上記ピクセルのスペクトルから吸収スペクトル画像への変
    換がバックグラウンド対照スペクトルを使用してランベルト・ベールの法則に従
    って行われる請求項２５に記載の方法。
  27. 【請求項２７】 上記対照吸収スペクトルの各々が、上記染料の各々につい
    て対照スペクトルを測定しそしてバックグラウンド対照スペクトルを使用して、
    上記対照吸収スペクトルの各々を計算するためにランベルト・ベールの法則に従
    って決定される請求項２５に記載の方法。
  28. 【請求項２８】 上記第１及び第２の最適分解係数を見いだすことが最小２
    乗誤差アルゴリズムによって行われる請求項２５に記載の方法。
  29. 【請求項２９】 上記濃度を評価するための上記第１及び第２の分解係数の
    使用が、上記第１及び第２の染料の各々について第１及び第２の単色係数マップ
    を提供することによって行われる請求項２５に記載の方法。
  30. 【請求項３０】 上記係数マップに従って、上記ピクセルの各々について上
    記染料の上記濃度比を決定する段階を更に含んでいる請求項２９に記載の方法。
  31. 【請求項３１】 濃度比マップを提供する段階を更に含んでいる請求項３０
    に記載の方法。
  32. 【請求項３２】 上記濃度比マップがアールジービー（ＲＧＢ）アルゴリズ
    ム及び分類アルゴリズムからなる群から選択されるアルゴリズムによって行われ
    る請求項３１に記載の方法。
  33. 【請求項３３】 上記濃度比マップが、各々が異なる単色のマップである上
    記第１及び第２の単色マップを組み合わせて合成画像を得ることによって提供さ
    れる請求項３１に記載の方法。
  34. 【請求項３４】 上記比の分散プロットを提供する段階を更に含んでいる請
    求項３０に記載の方法。
  35. 【請求項３５】 次の段階： （ａ）分析試料を少なくとも第１及び第２の染料で染色し、その際これらの染
    料は、上記第１の染料が正常細胞により良好に付着し、一方上記第２の染料が癌
    細胞により良好に付着するように選択され； （ｂ）上記試料を画像化分光計に光学的に連結されている光学デバイスによっ
    てスペクトル的に画像化し、そしてそれによって上記試料の各ピクセルのスペク
    トルを取得し； （ｃ）上記スペクトルに基づいて、上記ピクセルの各々について上記第１及び
    第２の染料の濃度を評価し；そして （ｄ）上記濃度に基づいて上記試料中における癌細胞の存在を検出する、 段階を含んでいる癌細胞の検出方法であって、 その際上記ピクセルの各々についての上記第１及び第２の染料の濃度評価は： （ｉ）上記ピクセルのスペクトルを吸収スペクトル画像に変換し； （ｉｉ）上記第１及び第２の染料の各々について対照吸収スペクトルを取得し
    ； （ｉｉｉ）上記吸収スペクトル画像を分解するために上記対照吸収スペクトル
    を使用して第１及び第２の最適分解係数を見いだし；そして （ｉｖ）上記濃度を評価するために上記第１及び第２の分解係数を使用する、 ことによって行われる。
  36. 【請求項３６】 （ｅ）上記濃度を示す少なくとも１つの画像を提示する、
    段階を更に含んでいる請求項３５に記載の方法。
  37. 【請求項３７】 上記の少なくとも１つの画像が第１及び第２の分解係数マ
    ップを含んでいる請求項３６に記載の方法。
  38. 【請求項３８】 上記の少なくとも１つの画像が濃度比マップを含んでいる
    請求項３６に記載の方法。
  39. 【請求項３９】 上記の第１及び第２の染料がヘマトキシリンとエオシン及
    びチアジンとエオシンからなる染料ペアから選択される請求項３５に記載の方法
    。
  40. 【請求項４０】 上記段階（ｂ）の各ピクセルのスペクトルの取得が： （ｉ）平行化光学器を使用して上記試料の全ピクセルから入射光線を同時に集
    め； （ｉｉ）上記の平行化した入射光線を、多数の要素を有する干渉計システム内
    を通過させ、その結果上記光線は先ず、上記干渉計内で異なる方向に進む２つの
    干渉性光線に分離され、そしてその後これら２つの干渉性光線は再度一緒になっ
    て互いに干渉して透過光線を形成し； （ｉｉｉ）上記透過光線を、二次元配列の検出器要素を有する検出器上に上記
    透過光線を集中させる集中光学システム内を通過させ、その結果各瞬時に上記検
    出器要素は各々、全測定時間中上記試料に関して常に同一のピクセルの画像であ
    り、その結果上記試料の真の画像は上記検出器配列面に静止しているので測定中
    何時でも上記画像を依然として見ることができ且つ認知することができ、そして
    その結果上記検出器要素は各々、種々の波長で上記ピクセルが出した光線強度の
    特定の線形結合のシグナルを生じさせ、その際上記の線形結合は瞬時光路差の関
    数であり； （ｉｖ）上記干渉計システムの上記要素の１つ又はそれより多くを走査し、そ
    の結果、上記干渉計システムによって発生された上記２つの干渉性光線間の上記
    光路差は上記試料の上記ピクセル全てについて同時に走査され；そして （ｖ）記録デバイスを使用して上記検出器要素の各々のシグナルを時間の関数
    として記録して、データのスペクトルキューブを形成させる、 ことによって行われる請求項３５に記載の方法。
  41. 【請求項４１】 上記光学デバイスが顕微鏡である請求項３５に記載の方法
    。
  42. 【請求項４２】 上記画像化分光計が、分散要素、フィルター及び干渉計か
    らなる群から選択される要素を含んでいる請求項３５に記載の方法。
  43. 【請求項４３】 上記濃度の評価が相対評価である請求項３５に記載の方法
    。
  44. 【請求項４４】 上記試料が前立腺の試料である請求項３５に記載の方法。
  45. 【請求項４５】 上記ピクセルのスペクトルから吸収スペクトル画像への変
    換がバックグラウンド対照スペクトルを使用してランベルト・ベールの法則に従
    って行われる請求項３５に記載の方法。
  46. 【請求項４６】 上記対照吸収スペクトルの各々が、上記染料の各々につい
    て対照スペクトルを測定しそしてバックグラウンド対照スペクトルを使用して、
    上記対照吸収スペクトルの各々を計算するためにランベルト・ベールの法則に従
    って決定される請求項３５に記載の方法。
  47. 【請求項４７】 上記第１及び第２の最適分解係数を見いだすことが最小２
    乗誤差アルゴリズムによって行われる請求項３５に記載の方法。
  48. 【請求項４８】 上記濃度を評価するための上記第１及び第２の分解係数の
    使用が、上記第１及び第２の染料の各々について第１及び第２の単色係数マップ
    を提供することによって行われる請求項３５に記載の方法。
  49. 【請求項４９】 上記係数マップに従って、上記ピクセルの各々について上
    記染料の上記濃度比を決定する段階を更に含んでいる請求項４８に記載の方法。
  50. 【請求項５０】 濃度比マップを提供する段階を更に含んでいる請求項４９
    に記載の方法。
  51. 【請求項５１】 上記濃度比マップがアールジービー（ＲＧＢ）アルゴリズ
    ム及び分類アルゴリズムからなる群から選択されるアルゴリズムによって行われ
    る請求項５０に記載の方法。
  52. 【請求項５２】 上記濃度比マップが、各々が異なる単色のマップである上
    記第１及び第２の単色マップを組み合わせて合成画像を得ることによって提供さ
    れる請求項５０に記載の方法。
  53. 【請求項５３】 上記比の分散プロットを提供する段階を更に含んでいる請
    求項４９に記載の方法。
JP2000523631A 1997-12-04 1998-11-27 癌細胞の検出方法 Pending JP2001525580A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US08/984,990 US5995645A (en) 1993-08-18 1997-12-04 Method of cancer cell detection
US08/984,990 1997-12-04
PCT/US1998/025312 WO1999028856A1 (en) 1997-12-04 1998-11-27 Method of cancer cell detection

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2001525580A true JP2001525580A (ja) 2001-12-11

Family

ID=25531095

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2000523631A Pending JP2001525580A (ja) 1997-12-04 1998-11-27 癌細胞の検出方法

Country Status (6)

Country Link
US (1) US5995645A (ja)
EP (1) EP1042727A4 (ja)
JP (1) JP2001525580A (ja)
AU (1) AU1610299A (ja)
IL (1) IL136190A (ja)
WO (1) WO1999028856A1 (ja)

Cited By (60)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008245666A (ja) * 2007-03-29 2008-10-16 Tokiwa Yakuhin Kogyo Kk 皮膚の色素沈着評価方法およびその提示方法
JP2008541018A (ja) * 2005-04-28 2008-11-20 ザ ジェネラル ホスピタル コーポレイション 光干渉測定法により解剖学的構造に関連する情報を評価するためのシステム、方法及びソフトウエア装置
JP2008541048A (ja) * 2005-05-02 2008-11-20 サイテック コーポレイション 自動画像解析
WO2012029342A1 (ja) 2010-08-30 2012-03-08 コニカミノルタエムジー株式会社 組織染色方法、組織評価方法および生体物質検出方法
WO2012029752A1 (ja) 2010-08-31 2012-03-08 コニカミノルタエムジー株式会社 生体物質検出方法
WO2012057254A1 (ja) * 2010-10-29 2012-05-03 三鷹光器株式会社 モニター可能な分光計測装置
US8289522B2 (en) 2005-09-29 2012-10-16 The General Hospital Corporation Arrangements and methods for providing multimodality microscopic imaging of one or more biological structures
US8369669B2 (en) 2004-07-02 2013-02-05 The General Hospital Corporation Imaging system and related techniques
WO2013035703A1 (ja) 2011-09-09 2013-03-14 コニカミノルタエムジー株式会社 生体物質検出方法
US8416818B2 (en) 2003-06-06 2013-04-09 The General Hospital Corporation Process and apparatus for a wavelength tuning source
WO2013147081A1 (ja) 2012-03-30 2013-10-03 コニカミノルタ株式会社 生体物質検出方法
US8559012B2 (en) 2003-01-24 2013-10-15 The General Hospital Corporation Speckle reduction in optical coherence tomography by path length encoded angular compounding
WO2013179581A1 (ja) * 2012-05-30 2013-12-05 パナソニック株式会社 画像計測装置、画像計測方法及び画像計測システム
US8804126B2 (en) 2010-03-05 2014-08-12 The General Hospital Corporation Systems, methods and computer-accessible medium which provide microscopic images of at least one anatomical structure at a particular resolution
US8838213B2 (en) 2006-10-19 2014-09-16 The General Hospital Corporation Apparatus and method for obtaining and providing imaging information associated with at least one portion of a sample, and effecting such portion(s)
US8922781B2 (en) 2004-11-29 2014-12-30 The General Hospital Corporation Arrangements, devices, endoscopes, catheters and methods for performing optical imaging by simultaneously illuminating and detecting multiple points on a sample
US8937724B2 (en) 2008-12-10 2015-01-20 The General Hospital Corporation Systems and methods for extending imaging depth range of optical coherence tomography through optical sub-sampling
US8965487B2 (en) 2004-08-24 2015-02-24 The General Hospital Corporation Process, system and software arrangement for measuring a mechanical strain and elastic properties of a sample
US9060689B2 (en) 2005-06-01 2015-06-23 The General Hospital Corporation Apparatus, method and system for performing phase-resolved optical frequency domain imaging
US9069130B2 (en) 2010-05-03 2015-06-30 The General Hospital Corporation Apparatus, method and system for generating optical radiation from biological gain media
US9087368B2 (en) 2006-01-19 2015-07-21 The General Hospital Corporation Methods and systems for optical imaging or epithelial luminal organs by beam scanning thereof
US9178330B2 (en) 2009-02-04 2015-11-03 The General Hospital Corporation Apparatus and method for utilization of a high-speed optical wavelength tuning source
US9176319B2 (en) 2007-03-23 2015-11-03 The General Hospital Corporation Methods, arrangements and apparatus for utilizing a wavelength-swept laser using angular scanning and dispersion procedures
US9186066B2 (en) 2006-02-01 2015-11-17 The General Hospital Corporation Apparatus for applying a plurality of electro-magnetic radiations to a sample
US9282931B2 (en) 2000-10-30 2016-03-15 The General Hospital Corporation Methods for tissue analysis
US9330092B2 (en) 2011-07-19 2016-05-03 The General Hospital Corporation Systems, methods, apparatus and computer-accessible-medium for providing polarization-mode dispersion compensation in optical coherence tomography
US9341783B2 (en) 2011-10-18 2016-05-17 The General Hospital Corporation Apparatus and methods for producing and/or providing recirculating optical delay(s)
US9364143B2 (en) 2006-05-10 2016-06-14 The General Hospital Corporation Process, arrangements and systems for providing frequency domain imaging of a sample
US9375158B2 (en) 2007-07-31 2016-06-28 The General Hospital Corporation Systems and methods for providing beam scan patterns for high speed doppler optical frequency domain imaging
US9415550B2 (en) 2012-08-22 2016-08-16 The General Hospital Corporation System, method, and computer-accessible medium for fabrication miniature endoscope using soft lithography
US9441948B2 (en) 2005-08-09 2016-09-13 The General Hospital Corporation Apparatus, methods and storage medium for performing polarization-based quadrature demodulation in optical coherence tomography
US9510758B2 (en) 2010-10-27 2016-12-06 The General Hospital Corporation Apparatus, systems and methods for measuring blood pressure within at least one vessel
US9516997B2 (en) 2006-01-19 2016-12-13 The General Hospital Corporation Spectrally-encoded endoscopy techniques, apparatus and methods
US9557154B2 (en) 2010-05-25 2017-01-31 The General Hospital Corporation Systems, devices, methods, apparatus and computer-accessible media for providing optical imaging of structures and compositions
US9615748B2 (en) 2009-01-20 2017-04-11 The General Hospital Corporation Endoscopic biopsy apparatus, system and method
US9629528B2 (en) 2012-03-30 2017-04-25 The General Hospital Corporation Imaging system, method and distal attachment for multidirectional field of view endoscopy
USRE46412E1 (en) 2006-02-24 2017-05-23 The General Hospital Corporation Methods and systems for performing angle-resolved Fourier-domain optical coherence tomography
US9733460B2 (en) 2014-01-08 2017-08-15 The General Hospital Corporation Method and apparatus for microscopic imaging
US9763623B2 (en) 2004-08-24 2017-09-19 The General Hospital Corporation Method and apparatus for imaging of vessel segments
US9784681B2 (en) 2013-05-13 2017-10-10 The General Hospital Corporation System and method for efficient detection of the phase and amplitude of a periodic modulation associated with self-interfering fluorescence
KR20170115074A (ko) * 2015-02-02 2017-10-16 노바다크 테크놀러지즈 인코포레이티드 피검체의 조직을 특성화하는 방법 및 시스템
US9795301B2 (en) 2010-05-25 2017-10-24 The General Hospital Corporation Apparatus, systems, methods and computer-accessible medium for spectral analysis of optical coherence tomography images
US9897538B2 (en) 2001-04-30 2018-02-20 The General Hospital Corporation Method and apparatus for improving image clarity and sensitivity in optical coherence tomography using dynamic feedback to control focal properties and coherence gating
US9968261B2 (en) 2013-01-28 2018-05-15 The General Hospital Corporation Apparatus and method for providing diffuse spectroscopy co-registered with optical frequency domain imaging
US10058250B2 (en) 2013-07-26 2018-08-28 The General Hospital Corporation System, apparatus and method for utilizing optical dispersion for fourier-domain optical coherence tomography
US10117576B2 (en) 2013-07-19 2018-11-06 The General Hospital Corporation System, method and computer accessible medium for determining eye motion by imaging retina and providing feedback for acquisition of signals from the retina
US10228556B2 (en) 2014-04-04 2019-03-12 The General Hospital Corporation Apparatus and method for controlling propagation and/or transmission of electromagnetic radiation in flexible waveguide(s)
US10285568B2 (en) 2010-06-03 2019-05-14 The General Hospital Corporation Apparatus and method for devices for imaging structures in or at one or more luminal organs
US10426548B2 (en) 2006-02-01 2019-10-01 The General Hosppital Corporation Methods and systems for providing electromagnetic radiation to at least one portion of a sample using conformal laser therapy procedures
US10478072B2 (en) 2013-03-15 2019-11-19 The General Hospital Corporation Methods and system for characterizing an object
US10534129B2 (en) 2007-03-30 2020-01-14 The General Hospital Corporation System and method providing intracoronary laser speckle imaging for the detection of vulnerable plaque
US10736494B2 (en) 2014-01-31 2020-08-11 The General Hospital Corporation System and method for facilitating manual and/or automatic volumetric imaging with real-time tension or force feedback using a tethered imaging device
US10835110B2 (en) 2008-07-14 2020-11-17 The General Hospital Corporation Apparatus and method for facilitating at least partial overlap of dispersed ration on at least one sample
US10893806B2 (en) 2013-01-29 2021-01-19 The General Hospital Corporation Apparatus, systems and methods for providing information regarding the aortic valve
US10912462B2 (en) 2014-07-25 2021-02-09 The General Hospital Corporation Apparatus, devices and methods for in vivo imaging and diagnosis
US11096602B2 (en) 2016-07-29 2021-08-24 Stryker European Operations Limited Methods and systems for characterizing tissue of a subject utilizing a machine learning
US11179028B2 (en) 2013-02-01 2021-11-23 The General Hospital Corporation Objective lens arrangement for confocal endomicroscopy
US11452433B2 (en) 2013-07-19 2022-09-27 The General Hospital Corporation Imaging apparatus and method which utilizes multidirectional field of view endoscopy
US11490797B2 (en) 2012-05-21 2022-11-08 The General Hospital Corporation Apparatus, device and method for capsule microscopy
US11490826B2 (en) 2009-07-14 2022-11-08 The General Hospital Corporation Apparatus, systems and methods for measuring flow and pressure within a vessel

Families Citing this family (97)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6753161B2 (en) * 1997-03-27 2004-06-22 Oncosis Llc Optoinjection methods
US7901887B2 (en) * 1998-05-09 2011-03-08 Ikonisys, Inc. Automated cancer diagnostic methods using fish
US20090111101A1 (en) * 1998-05-09 2009-04-30 Ikonisys, Inc. Automated Cancer Diagnostic Methods Using FISH
JP2002514762A (ja) * 1998-05-09 2002-05-21 アイコニシス，インコーポレーテッド コンピュータによって制御された、胎児細胞を含む希少細胞に基づく診断のための方法および装置
US20080241848A1 (en) * 1998-05-09 2008-10-02 Ikonisys, Inc. Methods for prenatal diagnosis of aneuploidy
EP1161178A2 (en) 1998-12-23 2001-12-12 Medispectra Inc. Systems and methods for optical examination of samples
US8229549B2 (en) 2004-07-09 2012-07-24 Tyco Healthcare Group Lp Surgical imaging device
EP1553402A3 (en) * 1999-07-30 2005-08-10 California Institute Of Technology System and method for monitoring cellular activity
US6750964B2 (en) * 1999-08-06 2004-06-15 Cambridge Research And Instrumentation, Inc. Spectral imaging methods and systems
GB2355521A (en) * 1999-09-30 2001-04-25 Marconi Avionics An imaging system
AU785290B2 (en) 1999-11-30 2006-12-21 Intrexon Corporation Method and apparatus for selectively targeting specific cells within a cell population
US7260248B2 (en) * 1999-12-15 2007-08-21 Medispectra, Inc. Image processing using measures of similarity
JP4731698B2 (ja) * 2000-04-06 2011-07-27 キヤノン株式会社 画像処理装置、撮影装置、画像処理システム、画像処理方法、及び記憶媒体
DE60137030D1 (de) * 2000-04-20 2009-01-29 Greenvision Systems Ltd Verfahren zur erzeugung von morphologischen konzentrations-/dichteabbildungen und histogrammen in partikeln einer chemisch reinen partikelsubstanz
BR0111742A (pt) 2000-06-19 2004-02-03 Correlogic Systems Inc Método heurìstico de classificação
AU2001280581A1 (en) * 2000-07-18 2002-01-30 Correlogic Systems, Inc. A process for discriminating between biological states based on hidden patterns from biological data
AU8475301A (en) 2000-08-07 2002-02-18 Univ Vanderbilt Detection of cox-2 activity and anandamide metabolites
AU2002232892B2 (en) * 2000-10-24 2008-06-26 Intrexon Corporation Method and device for selectively targeting cells within a three -dimensional specimen
FR2817986B1 (fr) * 2000-12-07 2003-03-28 Lyon Ecole Centrale Procede de classification d'une image en couleur selon la prise de vue en exterieur ou en interieur
US6839661B2 (en) * 2000-12-15 2005-01-04 Medispectra, Inc. System for normalizing spectra
ATE398413T1 (de) 2001-04-20 2008-07-15 Power Med Interventions Inc Abbildungsvorrichtung
CA2469850A1 (en) * 2001-06-04 2002-12-12 Ikonisys Inc. Automated image analysis for detecting microalgae and other organisms in the environment
US20020169730A1 (en) * 2001-08-29 2002-11-14 Emmanuel Lazaridis Methods for classifying objects and identifying latent classes
ES2361151T3 (es) 2002-01-30 2011-06-14 Tyco Healthcare Group Lp Dispositivo quirúrgico de formación de imagen.
US20040082863A1 (en) * 2002-03-15 2004-04-29 Mcgreevy James Device and method for the photodynamic diagnosis of tumor tissue
US6818903B2 (en) * 2002-07-09 2004-11-16 Medispectra, Inc. Method and apparatus for identifying spectral artifacts
US6768918B2 (en) 2002-07-10 2004-07-27 Medispectra, Inc. Fluorescent fiberoptic probe for tissue health discrimination and method of use thereof
AR040711A1 (es) * 2002-07-29 2005-04-13 Us Agriculture Un metodo para verificacion de calidad/control de calidad para proceso de bioensayo de alto rendimiento
US7314709B2 (en) * 2002-08-06 2008-01-01 Vanderbilt University Compositions and methods for detecting and quantifying COX-2 activity by lipoamino acid metabolism
CA2500243C (en) 2002-09-30 2013-07-02 Power Medical Interventions, Inc. Self-contained sterilizable surgical system
WO2004031746A1 (en) * 2002-10-02 2004-04-15 Lumen Health Innovations, Inc. Apparatus and methods relating to high speed spectroscopy and excitation-emission matrices
US7351574B2 (en) 2002-11-27 2008-04-01 3M Innovative Properties Company Loading and ejection systems for biological growth plate scanner
US20040102903A1 (en) * 2002-11-27 2004-05-27 Graessle Josef A. Biological growth plate scanner
US7298885B2 (en) * 2002-11-27 2007-11-20 3M Innovative Properties Company Biological growth plate scanner with automated image processing profile selection
US20040101954A1 (en) * 2002-11-27 2004-05-27 Graessle Josef A. Back side plate illumination for biological growth plate scanner
US7319031B2 (en) * 2002-11-27 2008-01-15 3M Innovative Properties Company Mounting platform for biological growth plate scanner
US7689023B2 (en) * 2003-05-30 2010-03-30 Rabinovich Andrew M Color unmixing and region of interest detection in tissue samples
AU2004261222A1 (en) * 2003-08-01 2005-02-10 Correlogic Systems, Inc. Multiple high-resolution serum proteomic features for ovarian cancer detection
US7496225B2 (en) * 2003-09-04 2009-02-24 3M Innovative Properties Company Biological growth plate scanner with automated intake
US7298886B2 (en) * 2003-09-05 2007-11-20 3M Innovative Properties Company Counting biological agents on biological growth plates
US8634607B2 (en) 2003-09-23 2014-01-21 Cambridge Research & Instrumentation, Inc. Spectral imaging of biological samples
US7321791B2 (en) * 2003-09-23 2008-01-22 Cambridge Research And Instrumentation, Inc. Spectral imaging of deep tissue
US20050095578A1 (en) * 2003-10-31 2005-05-05 Koller Manfred R. Method and apparatus for cell permeabilization
US7425426B2 (en) 2004-03-15 2008-09-16 Cyntellect, Inc. Methods for purification of cells based on product secretion
WO2006047408A2 (en) * 2004-10-22 2006-05-04 Vanderbilt University On-chip polarimetry for high-throughput screening of nanoliter and smaller sample volumes
WO2006058306A2 (en) 2004-11-29 2006-06-01 Hypermed, Inc. Medical hyperspectral imaging for evaluation of tissue and tumor
US8548570B2 (en) * 2004-11-29 2013-10-01 Hypermed Imaging, Inc. Hyperspectral imaging of angiogenesis
US8224425B2 (en) * 2005-04-04 2012-07-17 Hypermed Imaging, Inc. Hyperspectral imaging in diabetes and peripheral vascular disease
CN101916359B (zh) * 2005-01-27 2012-06-20 剑桥研究和仪器设备股份有限公司 把样本的不同区域分类到相应类别的方法和设备
US20070003996A1 (en) * 2005-02-09 2007-01-04 Hitt Ben A Identification of bacteria and spores
CA2604829C (en) 2005-04-04 2018-05-15 Hypermed, Inc. Hyperspectral imaging in diabetes and peripheral vascular disease
US8971984B2 (en) * 2005-04-04 2015-03-03 Hypermed Imaging, Inc. Hyperspectral technology for assessing and treating diabetic foot and tissue disease
US7725169B2 (en) 2005-04-15 2010-05-25 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Contrast enhanced spectroscopic optical coherence tomography
US20080312514A1 (en) * 2005-05-12 2008-12-18 Mansfield Brian C Serum Patterns Predictive of Breast Cancer
WO2007090147A2 (en) * 2006-01-31 2007-08-09 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Method and apparatus for measurement of optical properties in tissue
US8217943B2 (en) * 2006-04-21 2012-07-10 Beckman Coulter, Inc. Displaying cellular analysis result data using a template
US8114615B2 (en) 2006-05-17 2012-02-14 Cernostics, Inc. Method for automated tissue analysis
JP5032792B2 (ja) * 2006-05-22 2012-09-26 浜松ホトニクス株式会社 細胞選別装置
EP2034890A4 (en) * 2006-06-01 2011-02-16 Gen Hospital Corp IN VIVO OPTICAL IMAGING METHOD COMPRISING THE ANALYSIS OF DYNAMIC IMAGES
US8060348B2 (en) * 2006-08-07 2011-11-15 General Electric Company Systems for analyzing tissue samples
US8131476B2 (en) * 2006-08-07 2012-03-06 General Electric Company System and method for co-registering multi-channel images of a tissue micro array
WO2008039758A2 (en) * 2006-09-25 2008-04-03 Cambridge Research & Instrumentation, Inc. Sample imaging and classification
EP2160590A4 (en) * 2007-05-18 2012-11-21 Univ Vanderbilt SYSTEM AND METHOD FOR ENHANCED INTERFEROMETRIC DETECTION
BRPI0813002A2 (pt) 2007-06-29 2017-05-02 Correlogic Systems Inc marcadores preditivos para o câncer ovariano
US8265360B2 (en) * 2007-08-31 2012-09-11 University Of Georgia Research Foundation, Inc. Methods and systems for analyzing ratiometric data
US8445217B2 (en) 2007-09-20 2013-05-21 Vanderbilt University Free solution measurement of molecular interactions by backscattering interferometry
US8330087B2 (en) * 2007-10-16 2012-12-11 Cambridge Research & Instrumentation, Inc. Spectral imaging system with dynamic optical correction
US7751057B2 (en) 2008-01-18 2010-07-06 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Magnetomotive optical coherence tomography
US8115934B2 (en) 2008-01-18 2012-02-14 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Device and method for imaging the ear using optical coherence tomography
US8983580B2 (en) 2008-01-18 2015-03-17 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Low-coherence interferometry and optical coherence tomography for image-guided surgical treatment of solid tumors
JP5306382B2 (ja) 2008-03-04 2013-10-02 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 測定された製造特性に基づく生物学的増殖培地の処理
US8417013B2 (en) 2008-03-04 2013-04-09 3M Innovative Properties Company Information management in automated processing of biological growth media
JP5389380B2 (ja) * 2008-05-28 2014-01-15 オリンパス株式会社 信号処理システム及び信号処理プログラム
US8199999B2 (en) 2008-06-17 2012-06-12 Cambridge Research & Instrumentation, Inc. Image classifier training
JP4717103B2 (ja) * 2008-07-18 2011-07-06 オリンパス株式会社 信号処理システム及び信号処理プログラム
US8644580B2 (en) * 2008-08-07 2014-02-04 Cambridge Research & Instrumentation, Inc. Detection of RNA in tissue samples
US8280134B2 (en) 2008-09-22 2012-10-02 Cambridge Research & Instrumentation, Inc. Multi-spectral imaging including at least one common stain
WO2010081052A1 (en) * 2009-01-09 2010-07-15 Cyntellect, Inc. Genetic analysis of cells
WO2010081171A2 (en) 2009-01-12 2010-07-15 Cyntellect, Inc. Laser mediated sectioning and transfer of cell colonies
US20100272651A1 (en) * 2009-04-22 2010-10-28 Tufts University Method for assessing potential for tumor development and metastasis
US9002077B2 (en) * 2009-08-10 2015-04-07 Cambridge Research & Instrumentation, Inc. Visualization of stained samples
US8462981B2 (en) 2010-04-07 2013-06-11 Cambridge Research & Instrumentation, Inc. Spectral unmixing for visualization of samples
WO2011156713A1 (en) 2010-06-11 2011-12-15 Vanderbilt University Multiplexed interferometric detection system and method
EP2601513B1 (en) 2010-08-05 2014-05-14 Cambridge Research & Instrumentation, Inc. Enhancing visual assessment of samples
US11378517B2 (en) 2010-08-31 2022-07-05 Konica Minolta, Inc. Biological substance detection method
JP5384453B2 (ja) 2010-09-09 2014-01-08 シャープ株式会社 測定装置、測定システム、測定方法、制御プログラム、および、記録媒体
WO2012112911A2 (en) * 2011-02-17 2012-08-23 University Of Massachusetts - Lowell Devices and methods for optical pathology
US9562853B2 (en) 2011-02-22 2017-02-07 Vanderbilt University Nonaqueous backscattering interferometric methods
AU2012229102B2 (en) 2011-03-17 2016-02-04 Cernostics, Inc. Systems and compositions for diagnosing Barrett's esophagus and methods of using the same
US9273949B2 (en) 2012-05-11 2016-03-01 Vanderbilt University Backscattering interferometric methods
WO2016118812A1 (en) 2015-01-23 2016-07-28 Vanderbilt University A robust interferometer and methods of using same
WO2016120418A1 (en) * 2015-01-31 2016-08-04 Ventana Medical Systems, Inc. Quality control of automated whole-slide analysis
GB2542764A (en) * 2015-09-23 2017-04-05 Pathxl Ltd Image processing method and apparatus for normalisation and artefact correction
EP3352697A4 (en) 2015-09-23 2019-06-19 Novadaq Technologies ULC METHOD AND SYSTEMS FOR ADMINISTERING DATA FROM MEDICAL IMAGING
US10627396B2 (en) 2016-01-29 2020-04-21 Vanderbilt University Free-solution response function interferometry
CN106842535B (zh) * 2017-01-13 2019-10-29 清华大学 基于光流的相位显微成像系统及其方法
CN115791640B (zh) * 2023-02-06 2023-06-02 杭州华得森生物技术有限公司 基于分光光谱的肿瘤细胞检测设备及其方法

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4085006A (en) * 1974-11-06 1978-04-18 Isomedics, Incorporated Automatic cell analyzer method
US4581223A (en) * 1980-03-12 1986-04-08 Lawrence Kass Individual leukocyte determination by means of differential metachromatic dye sorption
JPS5772914A (en) * 1980-10-22 1982-05-07 Takeda Chem Ind Ltd Antitumor agent
US4622291A (en) * 1984-06-11 1986-11-11 The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services Method and device for quantitative end point determination in immunofluorescence using microfluorophotometry
US4721669A (en) * 1985-01-18 1988-01-26 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Chemical probes for left-handed DNA and chiral metal complexes as Z-specific anti-tumor agents
US5194373A (en) * 1985-06-06 1993-03-16 Thomas Jefferson University Method of determining endothelial cell coverage of a prosthetic surface
US5109429A (en) * 1985-11-04 1992-04-28 Cell Analysis Systems,Inc. Apparatus and method for analyses of biological specimens
US4998284A (en) * 1987-11-17 1991-03-05 Cell Analysis Systems, Inc. Dual color camera microscope and methodology for cell staining and analysis
US4859584A (en) * 1986-10-31 1989-08-22 Smithkline Beckman Corporation Cell growth rate determination by measurement of changes in cyanine dye levels in plasma membranes
FI884721A (fi) * 1987-10-15 1989-04-16 Univ Moskovsk Anvaendning av fluorderivat som kontrastmedel.
US5149527A (en) * 1990-09-18 1992-09-22 Oncotech, Inc. Immunopotentiating protocol for chemotherapy-responsive tumors
US5106744A (en) * 1990-11-01 1992-04-21 Cytocolor Inc. Method of staining monocytes and compositions thereof
US5784162A (en) * 1993-08-18 1998-07-21 Applied Spectral Imaging Ltd. Spectral bio-imaging methods for biological research, medical diagnostics and therapy
US5817462A (en) * 1995-02-21 1998-10-06 Applied Spectral Imaging Method for simultaneous detection of multiple fluorophores for in situ hybridization and multicolor chromosome painting and banding
US5377003A (en) * 1992-03-06 1994-12-27 The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services Spectroscopic imaging device employing imaging quality spectral filters
EP0767361B1 (en) * 1993-07-22 2000-02-23 Applied Spectral Imaging Ltd. Method and apparatus for spectral imaging
US5732150A (en) * 1995-09-19 1998-03-24 Ihc Health Services, Inc. Method and system for multiple wavelength microscopy image analysis

Cited By (96)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9282931B2 (en) 2000-10-30 2016-03-15 The General Hospital Corporation Methods for tissue analysis
US9897538B2 (en) 2001-04-30 2018-02-20 The General Hospital Corporation Method and apparatus for improving image clarity and sensitivity in optical coherence tomography using dynamic feedback to control focal properties and coherence gating
US8559012B2 (en) 2003-01-24 2013-10-15 The General Hospital Corporation Speckle reduction in optical coherence tomography by path length encoded angular compounding
US9226665B2 (en) 2003-01-24 2016-01-05 The General Hospital Corporation Speckle reduction in optical coherence tomography by path length encoded angular compounding
US8416818B2 (en) 2003-06-06 2013-04-09 The General Hospital Corporation Process and apparatus for a wavelength tuning source
US9664615B2 (en) 2004-07-02 2017-05-30 The General Hospital Corporation Imaging system and related techniques
US8676013B2 (en) 2004-07-02 2014-03-18 The General Hospital Corporation Imaging system using and related techniques
US8369669B2 (en) 2004-07-02 2013-02-05 The General Hospital Corporation Imaging system and related techniques
US9763623B2 (en) 2004-08-24 2017-09-19 The General Hospital Corporation Method and apparatus for imaging of vessel segments
US8965487B2 (en) 2004-08-24 2015-02-24 The General Hospital Corporation Process, system and software arrangement for measuring a mechanical strain and elastic properties of a sample
US8922781B2 (en) 2004-11-29 2014-12-30 The General Hospital Corporation Arrangements, devices, endoscopes, catheters and methods for performing optical imaging by simultaneously illuminating and detecting multiple points on a sample
US8351665B2 (en) 2005-04-28 2013-01-08 The General Hospital Corporation Systems, processes and software arrangements for evaluating information associated with an anatomical structure by an optical coherence ranging technique
US9326682B2 (en) 2005-04-28 2016-05-03 The General Hospital Corporation Systems, processes and software arrangements for evaluating information associated with an anatomical structure by an optical coherence ranging technique
JP2008541018A (ja) * 2005-04-28 2008-11-20 ザ ジェネラル ホスピタル コーポレイション 光干渉測定法により解剖学的構造に関連する情報を評価するためのシステム、方法及びソフトウエア装置
JP2008541048A (ja) * 2005-05-02 2008-11-20 サイテック コーポレイション 自動画像解析
US9060689B2 (en) 2005-06-01 2015-06-23 The General Hospital Corporation Apparatus, method and system for performing phase-resolved optical frequency domain imaging
US9441948B2 (en) 2005-08-09 2016-09-13 The General Hospital Corporation Apparatus, methods and storage medium for performing polarization-based quadrature demodulation in optical coherence tomography
US8928889B2 (en) 2005-09-29 2015-01-06 The General Hospital Corporation Arrangements and methods for providing multimodality microscopic imaging of one or more biological structures
US9304121B2 (en) 2005-09-29 2016-04-05 The General Hospital Corporation Method and apparatus for optical imaging via spectral encoding
US8760663B2 (en) 2005-09-29 2014-06-24 The General Hospital Corporation Method and apparatus for optical imaging via spectral encoding
US8289522B2 (en) 2005-09-29 2012-10-16 The General Hospital Corporation Arrangements and methods for providing multimodality microscopic imaging of one or more biological structures
US9513276B2 (en) 2005-09-29 2016-12-06 The General Hospital Corporation Method and apparatus for optical imaging via spectral encoding
US10987000B2 (en) 2006-01-19 2021-04-27 The General Hospital Corporation Methods and systems for optical imaging or epithelial luminal organs by beam scanning thereof
US9646377B2 (en) 2006-01-19 2017-05-09 The General Hospital Corporation Methods and systems for optical imaging or epithelial luminal organs by beam scanning thereof
US9087368B2 (en) 2006-01-19 2015-07-21 The General Hospital Corporation Methods and systems for optical imaging or epithelial luminal organs by beam scanning thereof
US9516997B2 (en) 2006-01-19 2016-12-13 The General Hospital Corporation Spectrally-encoded endoscopy techniques, apparatus and methods
US9186067B2 (en) 2006-02-01 2015-11-17 The General Hospital Corporation Apparatus for applying a plurality of electro-magnetic radiations to a sample
US9186066B2 (en) 2006-02-01 2015-11-17 The General Hospital Corporation Apparatus for applying a plurality of electro-magnetic radiations to a sample
US10426548B2 (en) 2006-02-01 2019-10-01 The General Hosppital Corporation Methods and systems for providing electromagnetic radiation to at least one portion of a sample using conformal laser therapy procedures
USRE46412E1 (en) 2006-02-24 2017-05-23 The General Hospital Corporation Methods and systems for performing angle-resolved Fourier-domain optical coherence tomography
US10413175B2 (en) 2006-05-10 2019-09-17 The General Hospital Corporation Process, arrangements and systems for providing frequency domain imaging of a sample
US9364143B2 (en) 2006-05-10 2016-06-14 The General Hospital Corporation Process, arrangements and systems for providing frequency domain imaging of a sample
US8838213B2 (en) 2006-10-19 2014-09-16 The General Hospital Corporation Apparatus and method for obtaining and providing imaging information associated with at least one portion of a sample, and effecting such portion(s)
US9968245B2 (en) 2006-10-19 2018-05-15 The General Hospital Corporation Apparatus and method for obtaining and providing imaging information associated with at least one portion of a sample, and effecting such portion(s)
US9176319B2 (en) 2007-03-23 2015-11-03 The General Hospital Corporation Methods, arrangements and apparatus for utilizing a wavelength-swept laser using angular scanning and dispersion procedures
JP2008245666A (ja) * 2007-03-29 2008-10-16 Tokiwa Yakuhin Kogyo Kk 皮膚の色素沈着評価方法およびその提示方法
US10534129B2 (en) 2007-03-30 2020-01-14 The General Hospital Corporation System and method providing intracoronary laser speckle imaging for the detection of vulnerable plaque
US9375158B2 (en) 2007-07-31 2016-06-28 The General Hospital Corporation Systems and methods for providing beam scan patterns for high speed doppler optical frequency domain imaging
US10835110B2 (en) 2008-07-14 2020-11-17 The General Hospital Corporation Apparatus and method for facilitating at least partial overlap of dispersed ration on at least one sample
US8937724B2 (en) 2008-12-10 2015-01-20 The General Hospital Corporation Systems and methods for extending imaging depth range of optical coherence tomography through optical sub-sampling
US9615748B2 (en) 2009-01-20 2017-04-11 The General Hospital Corporation Endoscopic biopsy apparatus, system and method
US9178330B2 (en) 2009-02-04 2015-11-03 The General Hospital Corporation Apparatus and method for utilization of a high-speed optical wavelength tuning source
US11490826B2 (en) 2009-07-14 2022-11-08 The General Hospital Corporation Apparatus, systems and methods for measuring flow and pressure within a vessel
US8804126B2 (en) 2010-03-05 2014-08-12 The General Hospital Corporation Systems, methods and computer-accessible medium which provide microscopic images of at least one anatomical structure at a particular resolution
US10463254B2 (en) 2010-03-05 2019-11-05 The General Hospital Corporation Light tunnel and lens which provide extended focal depth of at least one anatomical structure at a particular resolution
US9408539B2 (en) 2010-03-05 2016-08-09 The General Hospital Corporation Systems, methods and computer-accessible medium which provide microscopic images of at least one anatomical structure at a particular resolution
US9642531B2 (en) 2010-03-05 2017-05-09 The General Hospital Corporation Systems, methods and computer-accessible medium which provide microscopic images of at least one anatomical structure at a particular resolution
US8896838B2 (en) 2010-03-05 2014-11-25 The General Hospital Corporation Systems, methods and computer-accessible medium which provide microscopic images of at least one anatomical structure at a particular resolution
US9951269B2 (en) 2010-05-03 2018-04-24 The General Hospital Corporation Apparatus, method and system for generating optical radiation from biological gain media
US9069130B2 (en) 2010-05-03 2015-06-30 The General Hospital Corporation Apparatus, method and system for generating optical radiation from biological gain media
US9557154B2 (en) 2010-05-25 2017-01-31 The General Hospital Corporation Systems, devices, methods, apparatus and computer-accessible media for providing optical imaging of structures and compositions
US10939825B2 (en) 2010-05-25 2021-03-09 The General Hospital Corporation Systems, devices, methods, apparatus and computer-accessible media for providing optical imaging of structures and compositions
US9795301B2 (en) 2010-05-25 2017-10-24 The General Hospital Corporation Apparatus, systems, methods and computer-accessible medium for spectral analysis of optical coherence tomography images
US10285568B2 (en) 2010-06-03 2019-05-14 The General Hospital Corporation Apparatus and method for devices for imaging structures in or at one or more luminal organs
WO2012029342A1 (ja) 2010-08-30 2012-03-08 コニカミノルタエムジー株式会社 組織染色方法、組織評価方法および生体物質検出方法
EP3779433A2 (en) 2010-08-30 2021-02-17 Konica Minolta, Inc. Tissue staining method, tissue evaluation method and biosubstance detection method
EP3225990A1 (en) 2010-08-30 2017-10-04 Konica Minolta, Inc. Particle for staining a tissue
WO2012029752A1 (ja) 2010-08-31 2012-03-08 コニカミノルタエムジー株式会社 生体物質検出方法
US9510758B2 (en) 2010-10-27 2016-12-06 The General Hospital Corporation Apparatus, systems and methods for measuring blood pressure within at least one vessel
US8922762B2 (en) 2010-10-29 2014-12-30 Mitaka Kohki Co., Ltd. Spectroscopic measuring apparatus with monitoring capability
AU2011321433B2 (en) * 2010-10-29 2014-09-18 Mitaka Kohki Co., Ltd. Spectroscopic measuring apparatus with monitoring capability
WO2012057254A1 (ja) * 2010-10-29 2012-05-03 三鷹光器株式会社 モニター可能な分光計測装置
CN103189735A (zh) * 2010-10-29 2013-07-03 三鹰光器株式会社 可监视的分光测量装置
JP2012098050A (ja) * 2010-10-29 2012-05-24 Mitaka Koki Co Ltd モニター可能な分光計測装置
US9330092B2 (en) 2011-07-19 2016-05-03 The General Hospital Corporation Systems, methods, apparatus and computer-accessible-medium for providing polarization-mode dispersion compensation in optical coherence tomography
EP2757378A2 (en) 2011-09-09 2014-07-23 Konica Minolta, Inc. Biological substance detection method
WO2013035703A1 (ja) 2011-09-09 2013-03-14 コニカミノルタエムジー株式会社 生体物質検出方法
US9244076B2 (en) 2011-09-09 2016-01-26 Konica Minolta, Inc. Fluorescent label for biological substance detection method
US10551386B2 (en) 2011-09-09 2020-02-04 Konica Minolta, Inc. Biological substance detection method
US9341783B2 (en) 2011-10-18 2016-05-17 The General Hospital Corporation Apparatus and methods for producing and/or providing recirculating optical delay(s)
WO2013147081A1 (ja) 2012-03-30 2013-10-03 コニカミノルタ株式会社 生体物質検出方法
US10031139B2 (en) 2012-03-30 2018-07-24 Konica Minolta, Inc. Method for detecting biological material
US9629528B2 (en) 2012-03-30 2017-04-25 The General Hospital Corporation Imaging system, method and distal attachment for multidirectional field of view endoscopy
US11490797B2 (en) 2012-05-21 2022-11-08 The General Hospital Corporation Apparatus, device and method for capsule microscopy
US9418414B2 (en) 2012-05-30 2016-08-16 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Image measurement apparatus, image measurement method and image measurement system
WO2013179581A1 (ja) * 2012-05-30 2013-12-05 パナソニック株式会社 画像計測装置、画像計測方法及び画像計測システム
JP5576993B2 (ja) * 2012-05-30 2014-08-20 パナソニック株式会社 画像計測装置、画像計測方法及び画像計測システム
JPWO2013179581A1 (ja) * 2012-05-30 2016-01-18 パナソニック株式会社 画像計測装置、画像計測方法及び画像計測システム
US9415550B2 (en) 2012-08-22 2016-08-16 The General Hospital Corporation System, method, and computer-accessible medium for fabrication miniature endoscope using soft lithography
US9968261B2 (en) 2013-01-28 2018-05-15 The General Hospital Corporation Apparatus and method for providing diffuse spectroscopy co-registered with optical frequency domain imaging
US10893806B2 (en) 2013-01-29 2021-01-19 The General Hospital Corporation Apparatus, systems and methods for providing information regarding the aortic valve
US11179028B2 (en) 2013-02-01 2021-11-23 The General Hospital Corporation Objective lens arrangement for confocal endomicroscopy
US10478072B2 (en) 2013-03-15 2019-11-19 The General Hospital Corporation Methods and system for characterizing an object
US9784681B2 (en) 2013-05-13 2017-10-10 The General Hospital Corporation System and method for efficient detection of the phase and amplitude of a periodic modulation associated with self-interfering fluorescence
US10117576B2 (en) 2013-07-19 2018-11-06 The General Hospital Corporation System, method and computer accessible medium for determining eye motion by imaging retina and providing feedback for acquisition of signals from the retina
US11452433B2 (en) 2013-07-19 2022-09-27 The General Hospital Corporation Imaging apparatus and method which utilizes multidirectional field of view endoscopy
US10058250B2 (en) 2013-07-26 2018-08-28 The General Hospital Corporation System, apparatus and method for utilizing optical dispersion for fourier-domain optical coherence tomography
US9733460B2 (en) 2014-01-08 2017-08-15 The General Hospital Corporation Method and apparatus for microscopic imaging
US10736494B2 (en) 2014-01-31 2020-08-11 The General Hospital Corporation System and method for facilitating manual and/or automatic volumetric imaging with real-time tension or force feedback using a tethered imaging device
US10228556B2 (en) 2014-04-04 2019-03-12 The General Hospital Corporation Apparatus and method for controlling propagation and/or transmission of electromagnetic radiation in flexible waveguide(s)
US10912462B2 (en) 2014-07-25 2021-02-09 The General Hospital Corporation Apparatus, devices and methods for in vivo imaging and diagnosis
KR20170115074A (ko) * 2015-02-02 2017-10-16 노바다크 테크놀러지즈 인코포레이티드 피검체의 조직을 특성화하는 방법 및 시스템
US10783636B2 (en) 2015-02-02 2020-09-22 Stryker European Operations Limited Methods and systems for characterizing tissue of a subject
KR102031738B1 (ko) 2015-02-02 2019-10-14 노바다크 테크놀러지즈 유엘씨 피검체의 조직을 특성화하는 방법 및 시스템
US11715205B2 (en) 2015-02-02 2023-08-01 Stryker European Operations Limited Methods and systems for characterizing tissue of a subject
US11096602B2 (en) 2016-07-29 2021-08-24 Stryker European Operations Limited Methods and systems for characterizing tissue of a subject utilizing a machine learning

Also Published As

Publication number Publication date
EP1042727A4 (en) 2005-11-30
AU1610299A (en) 1999-06-16
IL136190A0 (en) 2001-05-20
IL136190A (en) 2004-02-08
EP1042727A1 (en) 2000-10-11
WO1999028856A1 (en) 1999-06-10
US5995645A (en) 1999-11-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US5995645A (en) Method of cancer cell detection
US5991028A (en) Spectral bio-imaging methods for cell classification
US6690817B1 (en) Spectral bio-imaging data for cell classification using internal reference
WO1998043042A9 (en) Spectral bio-imaging methods for cell classification
EP0832417B1 (en) Method for simultaneous detection of multiple fluorophores for in situ hybridization and chromosome painting
Malik et al. Fourier transform multipixel spectroscopy for quantitative cytology
Gao et al. Optical hyperspectral imaging in microscopy and spectroscopy–a review of data acquisition
US20210267499A1 (en) System and method for intraoperative detection of cancer margins using conformal filters in a dual polarization configuration
US8013991B2 (en) Raman difference spectra based disease classification
US7808633B2 (en) Spectroscopic system and method for predicting outcome of disease
US20120078524A1 (en) System and method for diagnosis tissue samples using fluorescence and raman techniques
Cabib et al. Spatially resolved Fourier transform spectroscopy (spectral imaging): a powerful tool for quantitative analytical microscopy
Levenson et al. Spectral imaging in biomedicine: A selective overview
CN108955879A (zh) 便携式液晶多光谱成像系统
JPH0750031B2 (ja) 物質パターンの分離検出方法
US7239383B2 (en) Method and apparatus for spectral modulation compensation
Nicholson et al. Shedding light on medieval manuscripts
Thigpen et al. Photometric calibration for quantitative spectral microscopy under transmitted illumination
Malik et al. Novel spectral imaging system combining spectroscopy with imaging applications for biology
Shah et al. Photometric calibration for automated multispectral imaging of biological samples
WO2021118806A1 (en) Hyperspectral image construction of biological tissue for blood hemoglobin analysis using a smartphone
CN110057809A (zh) 一种用于物质精细拉曼光谱非接触、快速检测系统及检测方法
Arnold et al. Snapshot spectral imaging system
Rothmann et al. Spectral imaging of histological and cytological specimens

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20050927

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20080829

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20090306