JP2007503224A - 心拍動の間に血液を介して血管壁をスペクトル検査する方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】血液などの流体を介して、管壁の処置および／または検査を改良するため、より有用なスペクトル情報を収集し、あるいは管壁の処置の効率を向上させる方法の提供。
【解決手段】この課題は、カテーテルが管壁に最も近付いた時点または管壁から最も遠ざかった時点を特定することによって解決される。この相対位置の特定によって、大きな管におけるスペクトルの読取値精度を向上できる。要約すると、このアプローチは、運動による弊害の克服を試みる（例えば、カテーテルを中心に位置させることによって）代わりに、カテーテルが管壁により近付いた時点を特定することによって運動を有利に利用し、より有用なスペクトル情報を収集し、あるいは管壁の処置の効率を向上させる。特定の例においては、本発明は、近赤外（ＮＩＲ）分光分析法のために使用される。実施形態によっては、カテーテル先端は、先端と管壁との間に相対運動を生じるように設計される。
【選択図】図３Ａ

Description

本出願は、２００３年８月２２日出願の米国特許出願第１０／６４６，２７１号に基づく優先権を主張するものであり、本引用によりこの特許出願の全内容を本明細書に盛り込んだものとする。

カテーテルをベースとするなど、プローブをベースとする光学的システムは、多くの診断および治療の医療用途に適用可能である。光コヒーレンス断層撮影法を利用して必要な空間解像度を得ることにより、体内構造の画像化を可能にしている。分光分析法を利用して体内構造の組成を明らかにすることにより、例えば癌組織、異形成組織、および正常組織の構造を区別することによって、病状の診断を可能にしている。プローブを利用する光学的システムの他の例においては、除去システムを使用して体内の構造を除去または破壊することにより、頻脈、腫瘍、および冠動脈疾患など、種々の疾病に対処する。

例えば、特定の分光分析用途の１つにおいては、可変波長レーザなどの光源を使用して、例えば近赤外または７５０ナノメートル（ｎｍ）〜２．５マイクロメートル（μｍ）の走査帯域などの、対象とするスペクトル帯を得るか、あるいは対象とするスペクトル帯を走査する。生成された光を利用して、カテーテルを用いて体内の対象領域の組織を照射する。次いで、この照射から得られる拡散反射光を収集し、検出器システムに送り、検出器システムにおいてスペクトル応答が解明される。この応答を用いて、組織の状態が評価される。

このシステムを用いて、アテローム性動脈硬化症の診断、および詳細にはアテローム硬化性病変またはプラークを特定できる。アテローム性動脈硬化症は、大動脈、頸動脈、冠動脈、および大脳動脈を含む中程度の太さの動脈または太い動脈の内膜を含む動脈疾患である。

ラマン分析法および蛍光分析法に基づく診断システムも提案されている。さらに可視光などの他の波長も提案されている。

しかし、スペクトルが収集される環境はいくつかの問題を引き起こす。プローブが血管に挿入される場合の血液などのような介在液体が存在しているため、組織の特性に関連するスペクトル信号が埋没してしまう。したがって、例えば、ケモメトリクス法などの複雑な方法を用いて、血液からの雑音の存在する状態において血管壁のスペクトルを抽出する。

ケモメトリクス法は、化学システムまたはプロセスに関してなされた測定結果を、数学的または統計的手法を用いてシステムの状態に関連付ける技法である。ケモメトリクス法を利用して、構造の特性（例えば化学的組成）をそれらのスペクトル応答に基づいて予測できる。例えば対象のスペクトル帯の線形回帰および古典的な最小二乗法ならびに逆最小二乗法および他の多変量解析ツールなどの数学的操作を利用して、判別分析のために定量的校正ならびに定性的モデルを生成できる。

しかし、血液を通しての血管の処置および／または分析は、プローブ（一般にはプローブ先端）と血管壁との間の物理的関係の制御が困難であることから、さらに複雑である。すなわち、分光分析用途などの診断用途においては、未知の経路長が、検出されるスペクトルが血液などの望ましくない信号源により左右される度合いに影響を与え、対象とする血管壁と他の構造のスペクトル応答の分離を困難にしている。

さらに、血管壁に対するカテーテルの位置が時間とともに変化する可能性がある。これは一般には、血流、呼吸動作、および心拍動が理由である。この結果、プローブと血管壁との間の血液の量が時間とともに変化し、これに対応して、スペクトルなどの収集情報への血管壁の寄与分も変化する。この問題は、太い血管においてはカテーテル先端が血管壁から大きく離れる可能性があるためさらに複雑になり、有用な情報を取得することが不可能になる。

動きの影響に対処する１つのアプローチは心電図ゲーティング(gating)（ＥＣＧゲーティング）であって、この方法では、心拍サイクルのあらかじめ選択された特定部分を用いて、測定結果を取得する。ＥＣＧゲーティングにより、動きの少ない期間のスペクトルを収集でき、あるいは複数の心拍サイクルにおいてサイクルの特定の指定された点で情報を収集することで、サンプル間の血管とカテーテル先端との間の距離における変動を低減できる。しかし、ＥＣＧゲーティングは、血管の動きとカテーテルの動きとの間の相関が小さいため、成功例は限定されている。

動きの影響を低減する第２のアプローチは、血液を何らかの他の流体で置換するか、あるいは測定領域の血流を閉塞することによって、観察領域から血液を取り除くことである。ただし、これらのアプローチは臨床上望ましくない。関連の解決策は、カテーテルを血管内の中心に位置させることである。特に問題となる点は、これにより、カテーテルと血管との距離が大きくなるため、太い血管においてはすべての信号が弱くなる可能性があることである。

本発明は、血液などの流体を介する管壁の処置および／または検査を改良するアプローチに関する。特定の例では、本発明は近赤外（ＮＩＲ）分光分析法に使用される。本発明は、カテーテル先端などのプローブの運動を、先端が管壁に最も近付いた時点、または管壁から最も遠ざかった時点を特定することによって、有利に利用できる。この相対位置の特定によって、太い管においても有意なスペクトルの読取りが可能になる。要約すると、このアプローチは、運動による弊害の克服を試みる（例えば、カテーテルを中心に位置させることによって）代わりに、カテーテルが管壁により近付いた時点を特定することによって運動を有利に利用し、より有用なスペクトル情報を収集し、あるいは管壁の処置の効率を向上させる。

一構成によれば、概括して、本発明は、介在流体を通してプローブで血管壁を光学的に検査する方法を特徴とする。この方法は、血管壁からの光信号を、介在流体を通してプローブの先端で受信することを含む。次いで、この光信号を分析して、プローブが血管壁に十分近く、血管壁の処置または評価が可能か否かを判定する。次いで、この受信した光信号を用いて、プローブ先端が血管壁に十分近く、血管壁の処置または評価が可能か否かを判定した結果に応じて、血管壁の評価または処置を開始する。

好ましい実施形態においては、光信号はプローブから放射され、光信号を受信するステップが、戻ってくる光信号を受信するステップを含む。一実施形態においては、光信号を分析するステップが、光信号の振幅を測定するステップを含む。血管壁の評価は、光信号としきい値との比較に基づいて実行される。典型的には、プローブが血管壁に近付くと、受信される光信号の振幅がより大きくなり、吸収がより小さくなる。血管壁は、それらのスペクトル応答に応じて評価される。

別の実施形態においては、光信号を分析するステップが、介在流体および／または管壁の予測されるスペクトル応答に関して該光信号を評価するステップを含む。一例においては、評価が、単にスペクトルを比較する形式であってもよい。別の例では、評価は、ケモメトリック・モデルを適用する形式であってもよく、このモデルをフィルタとして利用してスペクトルを評価し、スペクトルが血液のスペクトルなどの介在流体に類似しているか、あるいは対象の組織に類似しているかを決定できる。この受信光信号を用いて管壁を評価するステップは、光信号と介在流体すなわち血液のスペクトル応答との相関関係が小さい場合に実行される。

本発明の別の構成によれば、概括して、本発明は、介在流体を通してプローブで血管壁を検査する方法を特徴とする。これは、血管壁からの光信号を、介在流体を通して、プローブの先端で受信することを含む。次いで、この光信号を分析し、受信した光信号が血管壁または介在流体の特徴をどの程度表わしているのか決定する。次いで、この受信光信号を用いて、当該光信号が血管壁の特徴をどの程度表わしているかによって、血管壁を評価する。

本発明はさらに、先端部の設計によってプローブまたはカテーテル先端に運動または所望の運動特性を発生させる技法に関する。

本発明の一構成によれば、概括して、本発明は血管に挿入するプローブを特徴とする。このプローブは、血管の壁に対して運動を生じる先端を有する。

一実施形態においては、カテーテルの先端は、回転するとともに偏心質量を有しており、この偏心質量により、カテーテル先端の回転によって先端と血管壁との間に相対運動を生じる。

別の例では、先端の形状は流れている血液と相互作用するような形状とされ、先端を血管壁の近傍に、あるいは血管壁に対して相対的に動かす。この目的のためにフィンを使用することができ、ＥＣＧゲーティングを用いて信号の取り込みを制御できる。

次に、各部分の構成および組み合わせについての種々の新規詳細事項と他の利点を含む本発明の上記および他の構成が、添付の図面を参照してさらに詳しく説明され、特許請求の範囲に規定される。本発明を具体化する特定の方法および装置は単に例示の目的で示されており、それらが本発明を限定するものではないことは理解されるであろう。本発明の原理および特徴は、本発明の技術的範囲から逸脱することなく、多数のさまざまな実施形態において使用できる。

添付の図面において、同一参照符号は、各種の図面全体にわたり同一部分を指す。図面は必ずしも縮尺通りではなく、本発明の原理を説明することに重点がおかれている。

図１Ａは、本発明を適用可能な、一実施形態における血管分析用の光学的分光分析カテーテル・システム５０を示している。

システムは一般に、カテーテル５６などのプローブ、分光計４０、および分析器４２を含む。

さらに詳細には、カテーテル５６は、光ファイバーまたは光ファイバー束を含む。カテーテル５６は一般に、大腿動脈１０などの末梢血管を介して患者２に挿入される。次いで、カテーテル先端５８が、心臓１６の冠動脈１８や頚動脈１４などの所望の対象領域に動かされる。本実施形態においては、これは、カテーテル先端５８を、大動脈１２を通して上方に移動させることによって達成される。

所望の場所に位置すると、放射光が放射される。本実施形態においては、照射光は、好ましくは可変波長レーザ源４４によって発生し、対象とする１つまたは複数のスペクトル帯をカバーする範囲全体にわたるように調整される。別の実施形態においては、１つまたは複数の広帯域の光源を使用して、対象とするスペクトル帯に対応する。いずれの場合も、光信号がカテーテル５６の光ファイバーにつながれ、カテーテル先端５８に伝達される。

本実施形態においては、分光分析のために、近赤外（ＮＩＲ）スペクトル領域の光放射が使用される。典型的な走査帯域としては、一般に、１０００〜１４５０ナノメートル（ｎｍ）、あるいはさらに詳細には、１０００ｎｍ〜１３５０ｎｍ、１１５０ｎｍ〜１２５０ｎｍ、１１７５ｎｍ〜１２８０ｎｍ、および１１９０ｎｍ〜１２５０ｎｍが挙げられる。他の典型的な走査帯域としては、１６６０ｎｍ〜１７４０ｎｍ、および１６３０ｎｍ〜１８００ｎｍが挙げられる。実施例によっては、最初にスペクトル領域全体についてのスペクトル応答が取得され、次いで、この全体のスペクトル領域の中から、詳細な分析のためのいくつかの帯域が選択される。

しかし、別の光学的な実施例においては、蛍光および／またはラマン分光法に適した走査帯域が使用される。さらに別の実施例においては、可視または紫外領域の走査帯域が選択される。

本実施形態においては、戻ってくる拡散反射光が、カテーテル５６の光ファイバーを通って戻り、スプリッタまたはサーキュレータ５４、あるいは別個の光ファイバーに伝達される。これにより、戻ってくる放射すなわち光信号が、１つまたは複数の検出器を備えることができる検出器システム５２に供給される。

分光計コントローラ６０が検出器システム５２の応答を監視し、同時に、光源すなわち可変波長レーザ４４を制御して、対象領域のスペクトル応答、典型的には、血管の内壁に関する、および介在血液または他の望ましくない信号発生源（典型的には流体である）を通した、スペクトル応答を調べる。

このようにして、分光計コントローラ６０はスペクトルを収集できる。スペクトルの収集が完了すると、分光計コントローラ６０は、そのデータを分析器４２に提供する。

図１Ｂを参照すると、カテーテル５６の光ファイバーからの光信号２０が、例えばフォールド・ミラー６２によって方向変更されてカテーテル先端５８から出て、動脈壁２４の対象領域２２を照射する。次いで、カテーテル先端５８が、対象領域２２および介在流体から拡散反射または屈折（散乱）された光を集光し、この光１０２を、カテーテル５６を通して戻す。

一実施形態においては、カテーテル先端５８が、矢印１１０で示されているとおり回転する。これにより、カテーテル先端５８は、血管壁２４の全周を走査することができる。別の実施形態においては、カテーテル先端が複数の放射器および検出器窓を、好ましくはカテーテル先端５８の周辺まわりに分布させて備えている。別のいくつかの例では、カテーテル先端５８は回転されると同時に、血管の分析対象部位の長さの端から端まで引き戻される。

一方、スペクトルが戻ってくる光信号１０２から決定され、分析器４２が、収集されたスペクトルから、血管壁２４または対象とする他の組織の状態、詳細にはカテーテル先端５８に対面する領域２２の状態を評価する。この収集されたスペクトル応答を用いて、血管壁２４の対象領域２２が脂質プールまたは脂質過多アテローム、破壊プラーク、脆弱プラークまたはシン‐キャップ（thin-cap）・フィブロアテローム（ＴＣＦＡ）、線維状病変、石灰状病変、および／または通常の組織を含むか否かを判定する。別の例では、分析器が、血管の各部位に関する医療上のリスクの程度（例えば、血管の各部位が破裂するリスクの程度）を評価する。この分類され、あるいはさらに定量化された情報が、ユーザ・インターフェイス７０を介してオペレータに提供され、あるいは収集スペクトルからの生の識別結果または定量化結果がオペレータに提供され、オペレータは対象領域２２の状態について結論を下す。

一実施形態においては、提供される情報は、１つの分類グループを他のすべてのスペクトル特徴から識別する識別しきい値の形態である。別の実施形態においては、識別が２つ以上の分類グループ間の相互の識別である。別の実施形態においては、提供される情報を用いて、正常または病変血管壁のスペクトル特性を構成している１つまたは複数の化学成分の含有量を定量化できる。

治療用途においては、戻ってくる光信号を用いて、例えば切除のために照射されるビームの量およびパルス期間などの、治療法を制御する。

しかし、すでに述べたように、生じる１つの問題点は、カテーテル先端５８と管壁２４との間の相対運動である。カテーテル先端５８の運動は、心臓の運動および呼吸運動によって生じる。また、カテーテル先端５８の運動は、典型的には血液であるが、介在流体１０８の流れによっても生じる。周期的またはパルス状の流れが、カテーテル先端５８の振動を引き起こし、あるいは矢印１０４で示すとおり運動を発生させる。さらに、血管または管腔も、静止しているわけではない。矢印１０６のように、カテーテル先端５８の近傍の血管壁２４に運動が存在する。この運動は、心拍サイクルにおいて管腔が膨張および収縮する際の管腔の変化により生じる。カテーテル先端５８の回転１１０によっても、他の運動が生じうる。このように、カテーテル先端５８の光学窓４８と血管２４の対象領域２２との間の相対距離は動的であるが、心拍サイクルとの相関は多少存在する。

カテーテル先端と対象領域２２との間の距離の変化は、システム５０が対象領域２２を評価または処置できる度合いに影響を与える。治療用途においては、距離が増加すると、血液による吸収によって対象領域２２において受信される光信号の強度が低下する。分光分析法などの診断用途においては、距離が増加するに伴い、受信される光信号の対象領域２２の特徴を表す度合いを低下させる。

例えば、図２は、吸収度を波長の関数としてプロットしている。この図は、血液および血管組織のＮＩＲスペクトル特性を示す。いくつかの血液深さについて、種々のデータ・セットが収集されている。図示のとおり、カテーテル先端５８と血管壁の対象領域２２との間の距離によって、収集されたスペクトルがかなり変化することを示している。一般に、カテーテル先端との間の距離が、例えば１から３ミリメートルに増加するに伴い、収集スペクトルは、次第に「血液スペクトルに類似」するようになる。結果として、血管壁からのスペクトルの寄与を明らかにすることがより困難になり、したがってそれら血管壁の状態の評価が、高度なケモメトリック・アルゴリズムを用いても困難になる。さらに、この図は、吸収スペクトルの場合には、プラークの信号が一般には血液スペクトルのしきい値設定よりも小さいことを示している。

図１Ｃは、生成された画像で、ユーザ・インターフェイス７０のモニタを介してオペレータに提供された画像の例を示しており、カテーテル先端５８と対象領域２２との間の距離が表示されている。

この例では、丸い円７１が、カテーテル５６が血管の周囲を検査するときのケモメトリック予測値を表わしている。

血管評価マップ７２は、カテーテルが、回転することにより、血管の全周囲からある長さに対するデータを取得する間に、動脈の特定の長さを横切るときに取得した一連の円または画素を有する。詳細には、横軸がミリメートルで表わした血管の位置であり、縦軸が角度で表わした周囲の位置である。

カラー・スケール線７３が、血管評価マップ７２の各画素のカラーまたは陰影またはパターンと、取得したスペクトル・データに基づくケモメトリックの予測値との間の関係を示している。１つの例では、カラー・スケールが、左から右へと移動するにつれて破裂のリスクが高くなることを表わしている。好ましい実施形態においては、連続カラー・スケールを用いて破裂リスクの増加を示す。オペレータは、このスケールを使用して、血管評価マップ７２を参照することによって、高い破裂リスクを示す血管壁の領域を特定する。

近傍または「血液に類似した」マップ７４の画素は、評価マップ７２の同一画素、したがって血管壁の同一位置に対応している。近傍マップ７４は、スペクトル・データが取得された際のカテーテル先端５８と血管壁との近接度の表示を提供している。図示のマップでは、暗い色は、カテーテルが壁から遠くに離れている位置を示しており、したがって、この位置では、取得されたスペクトル応答が血液に類似のスペクトル応答にさらに近くなる。スペクトル応答がより血液に類似した応答になるため、血管評価マップ７２における対応するケモメトリックの予測値の精度または信頼度も同時に低下する。

図３Ａは、本発明の原理に従って血管壁を光学的に検査する方法であって、この相対運動に対処し、収集されるスペクトルにおける対象の組織の寄与を大きくする方法である。

詳細には、ステップ３１０においてスペクトルが取得される。好ましい実施形態においては、このステップは、最初に光源４４による光信号の生成を含んでいる。この光信号が、対象領域２２から戻って受信され、検出器システム５２によって検出される。次いで、可変波長レーザまたは可変波長検出器型のシステムの場合には、時間変化する応答から、受信された光信号１０２のスペクトルが決定される。次いでステップ３１２において、このスペクトルが、血液のスペクトル応答に関して分析される。

一方法によれば、収集スペクトルが、格納されている血液のみのスペクトルと比較される。一実施例においては、収集スペクトルが、例えば各波長における吸収度の二乗残差の和などの、典型的なスペクトル比較法を使用して「絶対血液スペクトル」(infinite blood spectrum)と比較される。

一実施形態においては、血液のみまたは「絶対血液スペクトル」が、各患者について収集される。一例においては、これは患者の血液サンプルを血液参照ウェル（blood reference well）に入れることによって実現できる。一般に、血液参照ウェルは、カテーテル先端５８の全側面を囲む少なくとも３ミリメートル（ｍｍ）の血液、あるいは３ｍｍ、５ｍｍまたは１０ｍｍの血液をもたらす。したがって、結果として収集されるスペクトルは、血液の絶対スペクトルである。別の実施形態においては、血液のみのスペクトルが、カテーテルまたはプローブを患者の体内で例えば大動脈や他の太い血管などの、プローブと血管壁との間の距離が大きい領域に配置することによって取得される。

別の実施例においては、代数的技法を使用して収集スペクトルを分析し、血液と類似のスペクトルであるか否かを判定する。この実施例は、特には紫外、可視、または６００〜１０００ｎｍの波長範囲において分光分析法を実行する場合に適用可能であるが、血液のスペクトルの特徴が既知である任意の一連の波長について使用可能である。一例においては、これは、例えばピークおよび谷といった血液スペクトル中の既知の特徴または複数の特徴を識別することによって達成される。図２の３０００ミクロンのデータを見ると、ピークの一例は９８０ｎｍに存在し、谷は通常は１３００ｎｍ近くに存在する。これら２つの波長における吸収度の比を、スペクトルが血液と類似であるか否かの指標として使用できる。あるいは、これら２つの波長における吸収度の差を、指標として使用できる。さらに別の例では、既知の血液ピークの両側におけるスペクトルの勾配を、指標として使用できる。可視範囲および６００〜１０００ｎｍの波長範囲においては、既知の血液スペクトルは酸素を豊富に含んだ血液であり、水または酸化ヘモグロビンの特徴を参照して、スペクトルが血液と類似であるか否かを判定できる。さらに、血液の既知のスペクトルの特徴から別の代数的指標を導き出して、スペクトルが血液に類似であるか否かを表すことも可能である。

収集スペクトルを血液スペクトルと比較する第２の方法には、多数の患者を使用するケモメトリック判別モデルの生成を含む。この判別モデルは、好ましくはすべての患者からの血液のみのスペクトルを使用して生成される（例えば、マハラノビス距離を使用する主成分分析（ＰＣＡ‐ＭＤ）、またはＰＣＡ‐ＭＤＲにおける埋め込みスペクトル残差によるものなど）。一実施形態においては、すべての患者からの血液のみのスペクトルおよび血液の介在する組織のスペクトルを評価する、複数クラスの分類モデルも使用できる（例えば、部分最小二乗法判別分析（ＰＬＳ‐ＤＡ）、ＰＣＡアルゴリズムに適用されるデシジョン・トリー等）。

別の分類技法（例えば、デシジョン・トリー、ニューラル・ネットワーク、またはサポートベクターマシーン等）も、代替として使用可能である。モデルが、スペクトルについてのクラスの構成数（血液のみのスペクトルに対する血液の介在する組織のスペクトル）または指標（実数）を提供し、これらは、プログラムまたはオペレータによって解釈される。この指標は、判別ステップに先立つ予測アルゴリズムの計算結果であり、判別ステップにおいて、この指標があらかじめ設定されたしきい値と比較される。

これらの分類モデルは、血液の介在する組織の信号を含むスペクトルから、血液のみのスペクトルを判別するか、あるいは除去する。例えば、１人または複数の患者について、血液のさまざまな深さにおける新鮮な人体組織のスペクトルならびに絶対血液スペクトルが取得される。次いで、ケモメトリック分類モデルが生成される。次いで、このモデルによって新規のスペクトルが予測され、それらスペクトルが血液グループに類似しすぎている場合、除去される。

取得スペクトルは、最初に、それらの血液のみのスペクトルとの近似度について評価される。例えば、判別手段（例えば、ＰＬＳ‐ＤＡのＤＡ）が、一方の極値が血液のみのスペクトルを表わし、他方の極値が、主として組織のスペクトルを表わす尺度を生成する。しきい値を設定して、スペクトルの読取値を拒絶または受容し、さらに組織の種類のケモメトリック評価を実行する。しきい値を調整して、ケモメトリック・アルゴリズムの性能を最適化できる。例えば、ケモメトリック・アルゴリズムの性能が十分に実現されない場合には、しきい値を、一連の血液のみのスペクトルに近い多数のスペクトルを除外するように設定できる。別の例はＰＣＡ‐ＭＤＲであり、これは、血液のみのサンプルの結果の周囲に楕円形の領域を適用することを基本とする。「しきい値」は、当該領域の中心からの標準偏差の数に基づいている。これは線形しきい値ではない。

血液のみのスペクトルを識別し、これにより血管壁に対するカテーテルの位置を間接的に決定する、判別分析の能力を確認するために、１０個のカテーテルを使用して、種々の血液の深さ（００００〜５０００マイクロメートル）のもとで標準対象のスペクトルを収集した。深さ４５００および５０００マイクロメートルからのスペクトルを、「血液のみ」と見なした。ケモメトリック・モデルを生成して、スペクトルを「血液に類似のスペクトル」または「血液に類似しないスペクトル」に分類した。使用した判別アルゴリズムは、ＰＣＡ‐ＭＤＲである。前処理の技法は、１）多重散乱補正および中央平均化（ＭＳＣ＋ＭＣ）、または２）標準正規分散および中央平均化（ＳＮＶ＋ＭＣ）のいずれかとした。モデルのＰＣＡ要素の数は、過剰適合なく予測結果を最適化するように選択した。全波長範囲の部分集合を分析して、予測結果を最適化した。

以下の表が、４５００マイクロメートルおよび５０００マイクロメートルの両方のデータ・ファイルを使用して生成した４つのモデルについての結果を表している。

要約すると、００００、０５００、および１０００マイクロメートルの血液深さにおいては、スペクトルが血液に類似しないと認識された。４０００マイクロメートルにおいては、スペクトルは典型的には血液に類似であると認識された。表４が、中間的な深さにおいて良好な結果を示しており、２５００マイクロメートル以上の血液深さにおいて取得されたスペクトルが、大部分血液として分類され、０〜１０００マイクロメートルにおいて取得されたスペクトルが、非血液として分類されている。このように、判別分析によって、血液のみのスペクトルを特定でき、したがって血管壁に対するカテーテルの相対位置を間接的に決定できる。

このフィルタリングおよび選別ステップの代替として、すべてのスペクトルが、ケモメトリックな組織種類アルゴリズムによって測定され、このステップの結果が、血液のみとの相違の結果とともに、オペレータに報告される。このようにして、オペレータは、より直接的にデータを解釈できる。これが、図１Ｃに示されている。

さらに別の方法では、スペクトルの定量的分析を実行して、スペクトル信号が、カテーテル先端が血管壁から大きく離れているときに捕捉または取得されたスペクトルの結果であるか否かを判定する。一例においては、部分最小二乗法（ＰＬＳ）ケモメトリック分析を用いて、スペクトル分析のために採取された容積内の血液の量的割合を決定する。次いで、しきい値が設定され、サンプルは、血液の割合が高すぎる場合には拒絶される。あるいは、スペクトルを拒絶する代わりに、サンプルの評価および血液の割合の両者が、オペレータに報告される。

線形回帰、古典的最小二乗法、逆最小二乗法、主成分回帰、または他の技法など、他の定量的なケモメトリック技法も使用できる。また別の実施形態においては、血液の量的割合の代わりに、血液の絶対量が測定される。

他の実施形態においては、血液に基づくスペクトルの代わりに、他の特定の測定基準に関して受信光信号１０２のスペクトルを分析し、管壁からの距離を決定する。そのような測定基準の１つは、例えば正常または病変状態のいずれかにおける管壁についての予想されるスペクトル応答である。

ステップ３１４においては、分析ステップ３１２に基づき、スペクトルが血液に類似し過ぎているどうかか、またカテーテル先端が血管壁から離れすぎているかどうかが判定される。ステップ３１４は、分析器４２によって自動的に実行でき、あるいは分析器４２によって提供されたデータを観察した後に、オペレータによって実行できる。スペクトルが血液に類似である場合、カテーテル先端５８が血管壁の評価を可能にするほど血管壁に近くない、と仮定される。次に、ステップ３１６では、予測不可の報告および／または新たなスペクトルの取得の命令示が生成される。

この技法を生体内で実施するため、好ましくは、少なくとも１つ、典型的には複数の心拍サイクルの間に、動脈または血管の軸方向の１つの位置において多数のスペクトルの読取値が取得される。あるいは、スペクトルと血液の間の相違を、スペクトルの読取値と一緒にオペレータに報告できることにより、オペレータはスペクトルの読取値を受け入れるか否かを決定できる。さらに、スペクトルと血液の間の相違を、当該スペクトルを拒否するために使用でき、これにより、カテーテルを、当該位置において所定の数の非血液に類似しないスペクトルが収集されるまで、自動的にその位置に残すことができる。

別の変形形態では、この技法を回転するカテーテルに適用する。一連の読取値が取り込まれ、カテーテルの向きが経時的に記録される。一例においては、カテーテル先端が４ヘルツで回転する。次いで、カテーテルが同じ向きに戻るたびに、１つまたは複数のスペクトルの読取値が取得され、これにより、１つの位置における多数のスペクトル読取値の取得をシミュレートする。これらのステップは、血管の長さを評価するための他の同時動作と組み合わされることもある。すなわち、カテーテルが、最初に評価される部位の遠位点に置かれ、次いで所望の領域が評価されるまで、血管を通って引き戻される。引き戻しは、オペレータにとって容易になるように、通常は電動システムによってなされる。通常は、カテーテルを同じ出発位置に手動で戻すことによって、同じ血管について繰り返して引き戻しが行なわれる。しかし、別の実施例においては、オペレータの要望に応じ、これらの引き戻しの際にカテーテルを回転させない。

受け入れ可能であると判断されたスペクトル（例えば、明らかに血液に類似しない）については、カテーテル先端が血管壁に十分近く、血管壁の評価を可能にしていると判断される。したがって、ステップ３１８において、１つのスペクトルまたは複数のスペクトルを使用して血管壁の評価がなされる。

本実施形態においては、この管壁の評価は、２００３年４月３０日付の米国特許出願第10/426,750号（Barbara J. Marshik-GeurtsおよびHuwei Tanによる、発明の名称「脆弱プラークを判別するための不要信号の分光分析フィルタ、およびそのための方法（Spectroscopic Unwanted Signal Filters for Discrimination of Vulnerable Plaque and Method Therefor）」）[特表2005−534415号公報]、または２００２年８月５日付の米国特許出願第10/212,845号（Barbara Marshik-Geurts、Jing Tang、およびAndres Zuluagaによる、発明の名称「血管壁の近赤外分光分析（Near-Infrared Spectroscopic Analysis Of Blood Vessel Walls）」）[特表2005−534428号公報]の記載に従って実行される。上記引用により、これら出願の全内容は、本明細書に盛り込まれたものとする。

最後に、ステップ３２０において、評価レポートが、オペレータに対して生成される。最も一般的には、データおよび／または結果が、コンピュータの画面上に表示されるが、さらに印刷されてもよい。聴覚信号および視覚信号（例えば、制御パネルの発光ダイオード）ならびに他の方法も、使用可能である。

図３Ｂは、運動の存在下で血管壁を光学的に検査する方法の別の実施形態を示している。この実施形態は、多数の取得値からの複合または平均スペクトルを使用する。

さらに詳細には、ステップ３１０において、上述のとおりスペクトルが取得される。次いで、このスペクトルが、血液のスペクトル成分に関して分析され、すなわち、図３Ａのステップ３１２に関してすでに説明したとおりに分析される。ステップ３１４において、スペクトルが血液に類似であるか否か、すなわちカテーテル先端が血管壁に十分に近いか否かが判定される。

血液に類似である場合、スペクトルはステップ３２５において拒絶される。次に、ステップ３２６において、すでに十分に良好なスペクトルが得られているか否かが評価される。適正なスペクトルが得られていない場合、処理は、新しいスペクトルを取得するステップ３１０に戻る。一般に、実施形態によっては、処理がステップ３２６を通過して続行されるまでに、５つまたは１０個の設定数の良好なスペクトルが取得される。

場合によっては、同一雑音条件のもとで取得されたスペクトル、すなわち同一信号対雑音比を有しているスペクトルのみを平均することが必要とされる。一般に、別個の取得スペクトルからの不規則雑音は、同一雑音レベルについて平均するとゼロになる。したがって、一実施例においては、単に血管壁に最も近接して取得されたスペクトルではなく、血管壁に対して同じ相対近接度において取得されたスペクトルが平均される。すなわち、近接度の評価を用いて、平均される取得スペクトル間の近接度のばらつきを最小化する。

ステップ３２６で判定されるとおり、十分に良好なスペクトルが取得されると、ステップ３１８において、合成スペクトルを用いて、血管壁についての評価がなされる。このステップは、図３Ａに関して説明した同様のステップとほぼ同じである。一例においては、評価に使用されるスペクトルは、同数の平均された「良好なモデル・スペクトル」に基づくモデルに適用される、良好な取得スペクトルの平均である。

なお、一般に、ケモメトリック・モデルを使用するとき、アルゴリズムが機能するためには、同数の平均が「血液フィルタ」および「予測モデル」の両者において必要とされる。これは、信号対雑音比に影響を与える。

続いて、評価レポートが、ステップ３３０において生成される。

この合成スペクトルの実施形態は、ある時間期間にわたって収集された合成スペクトルを使用する利点を有している。これにより、単一取得に伴う劣った信号品質に関係する問題が軽減される。

図４は、本発明のさらに別の実施形態を示しており、この実施形態では、戻ってくる信号の振幅を用いて、カテーテル先端と血管壁との間の距離を決定する。

この場合も同様に、ステップ３１０においてスペクトルが取得される。次いで、ステップ３４０において、光信号の強さが決定される。一般に、戻ってくる光信号の強さは、カテーテル先端５８と血管壁の対象領域２２との間の距離の関数として変化することが、判明している。一般に、カテーテル先端５８が血管壁２４に近付くにつれて信号の強さが増加する。この血液深さと全戻り光との間の共変関係が、組織の種類のすべてについて観察される。すなわち、先端５８が血管壁に近付くにつれ、全体としてより多くの光が受信されるようになる。この効果は、血液および血管壁の吸収および散乱特性の関数であり、プローブ（光を放射し、集光する）の形状の関数である。

したがって、一実施形態においては、プローブが固定の波長または波長帯において連続的に光を放射および受信する場合に、各スペクトルについての全戻り光の最小値および最大値を観察することによって、カテーテル先端またはプローブ５８が壁面に最も近付いたときおよび最も離れた時を決定できる。これらのデータを用いて正確な絶対深さの測定を実現できるが、典型的には、相対的な深さ測定のみが必要とされる。

ステップ３４２において、光信号の振幅、すなわち検出器システム５２によって測定された生の光信号が、固定または適応しきい値よりも大きい場合、そのスペクトルが取得され、そのスペクトルを用いて、ステップ３１８において、すでに述べたとおりに血管壁が評価される。評価が吸収度単位に基づく場合は、ステップ３４２において、吸収スペクトルが固定または適応しきい値よりも小さいときに、そのスペクトルが取得され使用される。血液は、組織よりも信号の吸収度合いが大きい。したがって、発生する血液の吸収度値は、組織の信号からのそれよりも大である（図２のスペクトルを参照されたい）。次いで、ステップ３２０において報告がなされる。

最小深さまたはその近辺におけるスペクトルの読取値、すなわち、最大光が検出されるときのスペクトル読取値においては、スペクトルに対する血管壁の寄与がより大きくなる。これらの読取値を使用することによって、システム全体の信号対雑音比が改善される。換言すれば、システム全体の検出能力が、システムの応答が最弱であるときの測定結果を除くことによって向上する。

しかし、この現象がプローブの構成に依存するため、この血液深さと全戻り光との間の共変関係がすべてのカテーテル光学系において観察されたわけではないことに、注意すべきである。

本発明の上述の動作において、光信号を分析して血管壁を評価する期間は、カテーテル先端５８と対象領域２２との間の距離の変化を間接的に監視することによって、慎重に選択される。このようにして本発明は、いくつかの従来技術の設計において望ましくない特徴として見られていたカテーテルの運動によって、性能の改良を達成している。

一変更形態によれば、カテーテルが、操作中の運動を実際に増加するように設計または構成される。運動が増加するため、カテーテル先端５８が血管壁に特に近付いた瞬間に光信号を捉える能力が向上し、これにより、流体すなわち血液１０８を通過する経路長さを最小化することによって、信号対雑音比がさらに向上する。

図５は、操作の際に大きく移動するカテーテルの第１の実施形態を示している。

カテーテル先端５８は、高密度の質量すなわちおもり１１８を、カテーテル先端５８の回転の軸１１６から離れた位置に備えている。結果として、カテーテル５６が矢印１１０に示すとおり回転するように駆動されたとき、カテーテル先端５８が楕円形の経路１１２を辿る。この楕円形の経路１１２は、カテーテル先端５８の光学窓４８を目標２２に接近させる。光信号の取得および血管壁の評価のタイミングを、カテーテル先端５８の楕円経路１１２が光学窓４８を対象領域２２に接近させる時点に合わせることによって、信号対雑音比が最大になる。

すでに述べたとおり、この回転は、他の同時動作と組み合わせられることもあり、その場合には、これもすでに述べたように、最初にカテーテルが血管の評価しようとする部位の遠位点に置かれ、次いで所望の領域が評価されるまで血管を通って引き戻される。

図６Ａおよび６Ｂは、操作の際に大きく移動するカテーテルの第２の実施形態を示している。

図６Ａを参照すると、カテーテル先端５８が、右側および左側の翼またはフィン１１４Ａおよび１１４Ｂを備えている。これらの翼またはフィン１１４Ａ、１１４Ｂは、流れている血液１０８と相互作用し、カテーテル先端を対象領域２２に対して移動させる。これが、光学窓４８に対象領域２２に近付く周期的な移動を生じさせ、血液１０８を通過する経路長さを少なくすることによって、対象領域２２の高い信号対雑音比の分析を可能にする。

本発明の特定の実施形態においては、翼１１４Ａ、１１４Ｂが、図６Ｂに示すとおりカテーテル先端５８の中心線に対して傾斜している。ここで、流れている血液１０８が翼１１４に作用して、光学窓４８と直交する方向、すなわち対象領域２２の方向にカテーテル先端５８を押す。このようにして、血液１０８の流速が増加すると、カテーテル先端が対象領域２２に近付くように移動する。

一般に、翼は、航空技術および流体力学において公知の技術に従って設計できる。特に、コンピュータ流体力学（ＣＦＤ）によれば、翼を設計およびシミュレーションして所望の運動特性を実現できる。

別の実施形態においては、複数組または複数対の翼が、カテーテル先端５８に取り付けまたは形成される。それらの翼の組の一方は、例えばカテーテル先端５８の光学窓４８に直交する方向などの第１の半径方向に、カテーテル先端５８を壁２４から前後の方向に往復させるように設計される。翼の他方の組を利用して、第１の半径方向と直交する第２の半径方向に、カテーテル先端５８を壁から前後の方向に往復させる。

さらに別の実施形態においては、翼は、血流が低速であるときにカテーテル先端５８を壁に向かって１つの方向に移動させ、血流が高速であるときにカテーテルを反対側の壁に向かって移動させるように設計される。

カテーテル先端の運動が血液の流速に相互に関連する実施形態においては、好ましくは、ＥＣＧゲーティングを用いて、対象領域２２のスペクトル応答を取得するタイミングを決める。実施形態によっては、ＥＣＧゲーティングはさらに、すでに説明した受信光信号の分析にも用いられる。

図７Ａおよび７Ｂは、ＥＣＧゲーティングの２つの実施形態を示している。

図７Ａでは、光信号が、心拍サイクルＣＳの複数の点７１０においてスペクトル分析される。これにより、システムは、流れの特徴が、カテーテル先端５８が対象領域２２に対して最適な関係にあるような、心拍サイクルにおける時点を見出すことができる。

ただし、図７Ａの実施形態は、比較的高速なシステムを必要とする。図７Ｂに示す別の実施形態においては、スペクトル分析が複数の心拍サイクルにわたって実行されるが、サイクルの開始点からの遅れＴ１、Ｔ２、Ｔ３、・・・、ＴＮの異なる時点で実行される。このシステムにより、処理の必要条件が低減でき、さらに、心拍サイクルの分析に最適な部分を見出すこともできる。

本発明を、本発明の好ましい実施形態を参照して詳細に示し、説明してきたが、特許請求の範囲に包含される本発明の技術的範囲から逸脱することなく、形態および細部についてさまざまな変更が可能であることを、当業者には理解されるであろう。

カテーテルの運動または心拍動を補償する本発明のシステムを適用できる、カテーテルをベースとする医療用光学システムを示した概略ブロック図である。 本システムの動作および運動を示す、組織の近傍に位置するカテーテル先端の断面図である。 本システムのユーザ・インターフェイスによって生成される画像の概略図である。 いくつかの血液厚さについて血管組織の典型的なスペクトルを示す、吸収度を波長の関数としてプロットした図である。 収集したスペクトルが血液スペクトルに類似であるか否かを評価する、本発明の一実施形態による血管分析の方法を示したフロー図である。 血液スペクトルと類似しない合成スペクトルを生成する、本発明の別の実施形態による血管分析の方法を示したフロー図である。 光信号の振幅または検出器によって検出された生の光信号について、スペクトルが血液スペクトルと類似あるか否かを判定する、本発明のさらに別の実施形態による血管分析の方法を示したフロー図である。 本発明による運動を生じさせる偏心重量を有するカテーテル先端の概略の平面図である。 翼を使用して本発明による運動を発生させる別の実施形態によるカテーテル先端の概略の平面図である。 翼を使用して本発明による運動を発生させる別の実施形態によるカテーテル先端の概略の側面図である。 本発明による、心拍サイクルの間の光信号の取り込みのタイミングを示したタイミング図である。 本発明による、心拍サイクルの間の光信号の取り込みのタイミングを示したタイミング図である。

Claims (64)

1. 血管壁からの光信号を、介在流体を通してプローブで受信し、
   前記光信号を分析して、プローブが血管壁の十分近くにあり、血管壁の評価が可能か否かを判定し、
   プローブが血管壁の十分近くにあり、血管壁の評価が可能であるとき、前記受信した光信号を用いて血管壁を評価することを含む、
   プローブを用いて、介在流体を通して血管壁を光学的に検査する方法。
2. 請求項１において、さらに、前記プローブから照射光を放射することを含み、
   前記光信号を受信するステップが、前記照射光により発生する光信号を受信するステップを含む方法。
3. 請求項１において、前記光信号を分析するステップが、この光信号の振幅を測定するステップを含む方法。
4. 請求項３において、前記光信号を分析して前記プローブが血管壁に近いか否かを判定するステップが、前記受信した光信号の振幅を測定するステップを含み、
   前記受信した光信号を使用して血管壁を評価するステップが、前記受信した光信号の振幅がしきい値の要求範囲内にある場合に実行される方法。
5. 請求項１において、前記受信した光信号を用いて血管壁を評価するステップが、血管壁のスペクトル応答に応じて血管壁を評価するステップを含む方法。
6. 請求項１において、オペレータが、前記光信号を分析するステップの結果に基づいて血管壁を評価するのに、前記受信した光信号を使用するか否かを決定する方法。
7. 請求項１において、前記光信号を分析するステップが、この光信号を介在流体のスペクトル応答と比較するステップを含み、
   前記受信した光信号を用いて血管壁を評価するステップが、この光信号が介在流体のスペクトル応答と大幅に異なる場合に実行される方法。
8. 請求項７において、介在流体が血液であって、
   さらに、患者の血液サンプルを抜き取り、この血液のスペクトル応答を測定することによって、血液のスペクトル応答を取得することを含む方法。
9. 請求項１において、前記光信号を分析するステップが、介在流体のスペクトルの特性に基づいて光信号のスペクトル応答を分析することを含む方法。
10. 請求項９において、介在流体が血液であって、
    さらに、前記光信号のスペクトル応答を、血液の既知のスペクトル特性と比較することを含む方法。
11. 請求項９において、前記光信号を分析するステップが、スペクトル応答の代数的分析を実行することを含む方法。
12. 請求項１１において、前記代数的分析が、複数の波長におけるスペクトル応答の比率比較を含む方法。
13. 請求項１１において、前記代数的分析が、複数の波長におけるスペクトル応答の差の分析を含む方法。
14. 請求項１において、前記光信号を分析するステップが、この光信号のスペクトルを介在流体のスペクトル応答と比較することを含む方法。
15. 請求項１において、前記光信号を分析して、プローブが血管壁の十分近くにあり、血管壁の評価が可能か否かを判定するステップが、ケモメトリック・モデルを使用して前記光信号を分析することを含む方法。
16. 請求項１５において、前記ケモメトリック・モデルが、血液サンプルのスペクトル応答から生成される方法。
17. 請求項１５において、前記ケモメトリック・モデルが、多数の患者からの血液サンプルのスペクトル応答から生成される方法。
18. 請求項１５において、前記ケモメトリック・モデルが、多数の患者からの血液サンプルのスペクトル応答から生成され、現在の患者の血液スペクトルによって補強される方法。
19. 請求項１において、前記光信号を受信するステップが、この光信号を患者の複数の心拍サイクルにおいて複数の時点で検出することを含む方法。
20. 請求項１において、前記光信号を受信するステップが、この光信号を患者の単一の心拍サイクルにおいて複数の時点で検出することを含む方法。
21. 請求項１において、前記受信した光信号を使用して血管壁を評価するステップが、複数の時点からのスペクトル応答を平均することを含む方法。
22. 請求項２１において、前記受信した光信号を使用して血管壁を評価するステップが、さらに、介在流体のスペクトル応答に類似しているスペクトル応答を除外することを含む方法。
23. 請求項１において、前記受信した光信号を使用して血管壁を評価するステップが、プローブが血管壁の十分近くにあって血管壁の評価ができるときにスペクトル応答が収集された場合、単一または複数の心拍サイクルにおける複数の時点からのスペクトル応答を平均することを含む方法。
24. 請求項１において、前記受信した光信号を使用して血管壁を評価するステップが、
    プローブが血管壁の十分近くにあって血管壁の評価ができるときにスペクトル応答が収集された場合、複数の時点からのスペクトル応答を平均することを含む方法。
25. 請求項１において、さらに、プローブと血管壁との間に運動を発生させることを含む方法。
26. 管壁からの光信号を、介在流体を通してプローブで受信し、
    前記光信号を分析し、管壁および／または介在流体を表わしているか否かを判定し、
    前記光信号を分析するステップに応じて、管壁の診断または処置を開始することを含む、
    診断または治療の適用を制御する方法。
27. 請求項２６において、前記光信号を分析するステップにおいて、前記光信号が管壁および／または介在流体を表す否かの判定結果を用いて、プローブと管壁との間の近接度合いを決定する方法。
28. 請求項２６において、前記診断または処置を開始するステップが、プローブが管壁の十分近くにあって管壁の診断および処置が可能である場合に実行される方法。
29. 請求項２６において、さらに、前記プローブから照射光を放射することを含み、
    前記光信号を受信するステップが、前記照射光により発生する光信号を受信することを含む方法。
30. 請求項２６において、前記光信号を分析するステップが、前記光信号の振幅を測定することを含む方法。
31. 請求項２６において、前記光信号を分析するステップが、前記受信した光信号の振幅を測定することを含み、
    前記診断または処置を開始するステップが、前記受信した光信号の振幅が、あらかじめ設定された振幅しきい値に関する組織の信号として指定された領域内にある場合に実行される方法。
32. 請求項２６において、前記診断または処置を開始するステップが、管壁を管壁のスペクトル応答に応じて評価することを含む方法。
33. 請求項２６において、オペレータが、前記光信号を分析するステップの結果に基づいて管壁を評価するのに、前記受信した光信号を使用するか否かを決定する方法。
34. 請求項２６において、前記光信号を分析するステップが、この光信号を介在流体のスペクトル応答と比較することを含み、
    前記診断または処置を開始するステップが、前記光信号が介在流体のスペクトル応答と大幅に異なる場合に実行される方法。
35. 請求項３４において、介在流体が血液であって、
    さらに、患者の血液のサンプルを抜き取り、この血液のスペクトル応答を測定することによって血液のスペクトル応答を取得することを含む方法。
36. 請求項３４において、介在流体が血液であって、
    さらに、カテーテルまたはプローブを、患者の体内においてプローブと血管壁との間の距離が大きい領域に置くことによって、血液のスペクトル応答を取得することを含む方法。
37. 請求項２６において、前記光信号を分析するステップが、介在流体のスペクトルの特性に基づいて光信号のスペクトル応答を分析することを含む方法。
38. 請求項３７において、介在流体が血液であって、
    さらに、前記光信号のスペクトル応答を、血液の既知のスペクトルの特性と比較することを含む方法。
39. 請求項３７において、前記光信号を分析するステップが、スペクトル応答の代数的分析を実行することを含む方法。
40. 請求項３９において、前記代数的分析が、複数の波長におけるスペクトル応答の比率比較を含む方法。
41. 請求項３９において、前記代数的分析が、複数の波長におけるスペクトル応答の差の分析を含む方法。
42. 請求項２６において、前記光信号を分析するステップが、この光信号のスペクトルを介在流体のスペクトル応答と比較することを含む方法。
43. 請求項２６において、前記光信号を分析するステップが、ケモメトリック・モデルを使用して前記光信号を分析することを含む方法。
44. 請求項４３において、前記ケモメトリック・モデルが、血液サンプルのスペクトル応答から生成される方法。
45. 請求項４３において、前記ケモメトリック・モデルが、多数の患者からの血液サンプルのスペクトル応答から生成される方法。
46. 請求項４３において、前記ケモメトリック・モデルが、多数の患者からの血液サンプルのスペクトル応答から生成され、現在の患者の血液スペクトルによって補強される方法。
47. 請求項２６において、前記光信号を受信するステップが、この光信号を患者の単一の心拍サイクルにおいて複数の時点で検出することを含む方法。
48. 請求項２６において、前記血管壁の診断または処置を開始するステップが、複数の時点からのスペクトル応答を平均することを含む方法。
49. 請求項４８において、前記管壁の診断または処置を開始するステップが、さらに、介在流体のスペクトル応答に類似しているスペクトル応答を除外することを含む方法。
50. 請求項２６において、前記管壁の診断または処置を開始するステップが、プローブが管壁の十分近くにあって管壁の評価が可能であったときにスペクトル応答が収集された場合に、複数の時点からのスペクトル応答を平均することを含む方法。
51. 請求項２６において、前記管壁の診断または処置を開始するステップが、プローブが管壁の十分近くにあって管壁の評価が可能であったときにスペクトル応答が収集された場合に、単一または複数の心拍サイクルにおける複数の時点からのスペクトル応答を平均することを含む方法。
52. 請求項２６において、さらに、プローブと管壁との間に運動を発生させることを含む方法。
53. 血管壁に対して運動を生じるプローブ先端を有する、血管挿入用プローブ。
54. 請求項５３において、前記プローブ先端が回転し、かつこのプローブ先端が、プローブ先端の回転によってプローブ先端と血管の壁との間に相対運動を生じる偏心質量を有しているプローブ。
55. 請求項５３において、前記プローブ先端が、流れている血液と相互作用してこのプローブ先端を血管の壁の近くに移動させるような形状であるプローブ。
56. 請求項５３において、前記プローブ先端が、流れている血液と相互作用してこのプローブ先端を血管の壁に対して移動させるような形状であるプローブ。
57. 請求項５３において、前記プローブ先端がフィンを有しているプローブ。
58. 請求項５３において、さらに、心拍サイクルによる血管壁からの信号のゲート収集を含むプローブ。
59. 血管壁からの光信号を、介在流体を通してプローブで受信し、
    前記光信号を分析して、プローブと血管壁との間の近接度合い関する近接度情報を決定し、
    プローブが血管壁に対して所望の近接度を有していると判定される場合に、前記受信した光信号を用いて血管壁を評価することを含む、
    介在流体を通してプローブで血管壁を光学的に検査する方法。
60. 請求項５９において、前記近接度情報が、光信号のスペクトルから決定される方法。
61. プローブと血管壁との間に運動を発生させ、
    血管壁からの光信号をプローブで受信し、
    プローブが血管壁の十分近くにあって血管壁の評価を可能にするために否かを判定し、
    プローブが血管壁の十分近くにある判定されたときに、前記受信した光信号を用いて血管壁を評価することを含む、
    介在流体を通してプローブで血管壁を光学的に検査する方法。
62. 請求項６１において、前記プローブと血管壁との間に運動を発生させるステップが、プローブと血管壁との間の介在流体内の動きと相互作用するようにプローブを構成することを含む方法。
63. 請求項６１において、前記プローブが血管壁に十分近いか否かを判断するステップが、前記光信号を分析することを含む方法。
64. 請求項６１において、光信号を分析するステップが、光信号をスペクトル分析することを含む方法。

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