JP2022536977A - 生体組織の蛍光画像化のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

生体組織を検査する際に使用するシステムおよび方法が提示される。この技術によれば、生体組織内の予め設定された位置が、生体組織内に天然に存在するタイプの２以上の予め設定された異なる生体物質の２以上の自家蛍光応答を実質的に同時に誘発するように選択された予め設定された励起波長範囲を含む照明パターンによって照明され、それにより照明パターンに対する生体組織の組み合わされたスペクトル応答の検出が可能になる。検出された２以上の物質の組み合わされたスペクトル応答の発光波長を識別すると、２以上の予め設定された異なる生体物質の組合せが前記位置に同時に存在することを示す出力データが生成され、それにより病理学的状態に関する直接的な指標が得られる。【選択図】図１

Description

本発明は、生体組織の画像化に関し、特に、組織内の生体物質の自家蛍光応答を使用する画像化に関連するものである。

生体サンプルを画像化するための様々な技術が知られている。典型的な画像化技術は、生体物質の反射または透過特性に依存しているが、一部のアプリケーションは、組織からの蛍光応答の画像化を利用している。蛍光応答を利用することで、選択された物質の検出が改善され、検査される組織の生物学的および／または医学的状態に関連する追加情報が得られる。それらの技術は、１または複数の選択された生体物質を特定して、検査対象の選択されたパラメータに関連するデータを提供するために用いられる。

医学的および生物学的画像化の分野では、様々な蛍光画像化技術が知られている。そのような技術には、例えば、蛍光眼底血管造影法（ＦＡ）、眼底自家蛍光法（ＦＡＦ）などが含まれる。

蛍光眼底血管造影法（ＦＡ）は、現在のところ、網膜微小循環の画像化に好ましい方法である。この技術は、血管からの漏れ、浮腫の発生、網膜血管の閉塞など、網膜における多くの病理学的プロセスの検出に使用されている。一般的に、ＦＡでは、励起およびバリアフィルタを備えた専用の眼底カメラと、選択した蛍光物質を使用する必要がある。蛍光応答を得るために、フルオレセイン色素が、血管造影の初期段階で高コントラストの画像を生成するのに十分な速度で、通常は前肘静脈から静脈内に注入される。そして、フラッシュからの白色光が、青色の励起フィルタに通される。青色光（波長４６５～４９０ｎｍ）は、結合していないフルオレセイン分子に吸収され、当該分子が、可視スペクトルの黄緑色領域の波長（５２０～５３０ｎｍ）の蛍光光を発する。５２０～５３０ｎｍのバリアフィルタにより、励起されたフルオレセインから発せられた光のみを取り込むことができる。画像は注入直後に取得され、病理および検査の必要性に応じて最大で１０分間継続される。

ＦＡでは、様々な合併症が起こる可能性がある。最も一般的な反応は、患者の３～１５％に生じる一過性の吐き気、嘔吐（７％）、そう痒である。蕁麻疹、発熱、血栓性静脈炎、失神などのより重篤な反応が起こることは稀である。染料の溢出により局所的な組織壊死が起こることがあるが、軽度の痛みと発赤が典型的である。アナフィラキシー、心停止、気管支痙攣など、生命を脅かす重篤な反応が起こることもあるが、極めて稀である。死亡率は２２１，７８１人に１人と推定されている。妊娠中に発生した重篤な有害事象は報告されていないが、禁忌とされている。

眼底自家蛍光法（ＦＡＦ）は、天然に存在する様々な蛍光物質を検出する非侵襲的な画像化技術である。古典的には、ＦＡＦは青色光の励起を利用し、予め設定されたスペクトル内の発光を収集して、網膜色素上皮（ＲＰＥ）に存在する主要な蛍光物質であるリポフスチンの分布を反映した輝度マップを形成する。ＦＡＦは、メラニンの自家蛍光を検出するための近赤外線など、他の蛍光物質を検出するために、他の励起波長を使用する場合がある。ＦＡＦは、１９８０年代にＤｅｌｏｒｉによって発表されて以来、その範囲と実用性を拡大してきた。ＦＡＦは、眼底検査、眼底写真または蛍光眼底血管造影法では特定されない独自の所見が得られることから、変性、ジストロフィー、炎症、感染、腫瘍、毒性など、網膜やＲＰＥに関わる様々な疾患の評価に役立っている。本考察は、既知の眼球蛍光物質、様々な画像診断法およびＦＡＦの幅広い臨床応用を要約する。

当技術分野では、生物学的システムにおける１または複数の生物学的自家蛍光スペクトル物質（ＢＡＳＡ）の検出を可能にする新規の画像化技術が必要とされている。

人体における自家蛍光は、選択した特定の物質（蛍光物質）がＵＶ、濃紺またはＮＩＲのスペクトル範囲の電磁放射によって照射および励起されたときに、様々な組織の様々な成分を可視化することに基づくものである。一般に、自家蛍光は、アルブミン、エラスチン、コラーゲン、リポフスチン、脂肪酸、ＬＤＬ、ＮＡＤＨ、フラビン、ポルフィリンなど、様々な物質で実現することができる。様々な生体組織におけるそのような物質の検出は、例えば、毛細血管や、細胞代謝が乱された状態で溶解を受けた損傷細胞からの様々な物質の漏出による、異常な物質濃度と関連している場合がある。そのような漏出は、細胞内および細胞外に起因する可能性があり、組織自体にセジメントを形成するため、それらを可視化することができる。本願の目的のために、そのような物質はすべて、生物学的自家蛍光スペクトル物質（ＢＡＳＡ）と呼ばれる。

したがって、本発明は、様々な病理学的状態の診断を支援するために、生物学的システムに天然に存在する、選択されたＢＡＳＡの自家蛍光特性を利用する。本発明は、生体組織内の、そのようなＢＡＳＡが自然には一緒に蓄積しない領域／位置に、予め設定された複数（２以上）のＢＡＳＡ関連物質／物質が同時に存在することの検出（実質的に同時の検出）、および／または、そのようなＢＡＳＡが通常量よりも多く蓄積していることの検出（実質的に同時の検出）が、生体組織の様々な病理学的状態の診断を可能にするという、本発明者等の理解に基づいている。

より具体的には、眼組織（網膜、強膜、角膜、水晶体など）は光学的に透明であることにより、血管の画像化が可能であるため、本検査技術は眼組織に対して行うことを意図している。本発明の技術は、眼組織の光学的特性を利用して、特定の組織（血管壁など）における生理的な量および構成のＢＡＳＡの存在を検出するとともに、それらの特定の組織のコントラストを周囲と比較して高めることができる。

一般的に、様々なＢＡＳＡの自家蛍光特性が知られている。例えば、ヒトの血漿中には、アルブミン、ニコチンアミド、アデニンジヌクレオチド（ＮＡＤＨ）、フラビンアデニンジヌクレオチド（ＦＡＤ）、脂肪酸、内因性ポルフィリンおよびそれらの誘導体など、いくつかの蛍光物質が含まれていることが知られている。アルブミンは、ヒト血漿中に最も多く含まれている物質で、血漿量の約５０％を占めていることが知られている。ヒト血漿中のアルブミンは、約２８０ｎｍに励起ピーク、約３３０～３５０ｎｍに最大発光を示す。ウシ血清は、３４０～４００の範囲で励起され、４５０～５５０ｎｍで発光する。ヒト血漿は、４００～４２０ｎｍに励起極大、４６０～５２０ｎｍに発光極大を有する。脂質、リポタンパク質、ＮＡＤＨおよびＦＡＤは、糖尿病性網膜症などの病理学的状態における自家蛍光画像化に使用できる潜在的な網膜蛍光物質である。低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）は、２８２ｎｍに吸収極大、３３１ｎｍに発光極大を有する。脂質の構成成分である脂肪酸は、３３０～３５０ｎｍに吸収極大、４７０～４８０ｎｍに発光極大を有する。ＮＡＤＨは３４０～３８０ｎｍに吸収極大、４５０～４８０ｎｍに発光極大を有する。フラボタンパク質（ＦＡＤ）は、４３０～５００ｎｍに吸収極大、５２０～５９０ｎｍに発光極大を有する。エラスチンは、血管壁（および他の結合組織）に見られる構造タンパク質であり、最大３５０ｎｍのＵＶ光で励起されたときに、最大５００ｎｍの発光を示す。

本願の発明者等は、励起波長範囲を適切に選択することにより、対象組織において複数の物質の組合せを同時に検出（可視化）することができ、前記領域における２以上の選択されたＢＡＳＡの同時存在のそのような組合せ検出（可視化）により、組織の病理学的状態、例えば網膜のそのような組み合わされた画像化から特定される糖尿病性網膜症（ＤＲ）の正確な診断が得られることを見出した。

より具体的には、本発明によれば、２以上の異なるＢＡＳＡを励起できる数Ｎ（Ｎ≧１）の励起波長を含む励起波長範囲を含む照明パターンで生体組織内の予め設定された領域／位置を照明することにより前記領域／位置を画像化し、それにより前記ＢＡＳＡの組み合わされた発光応答を誘導および検出することにより、生体組織内の所与の病理学的状態を検出または予測することができる。

好ましくは、励起波長範囲は比較的狭く、すなわち１００ｎｍを超えない範囲である。

また、照明パターンは複数の励起波長範囲を含むことができ、励起波長範囲の少なくとも１つは２以上の異なるＢＡＳＡを励起することが意図されていることに留意されたい。

例えば、約３５０～３８０ｎｍの範囲（３０ｎｍの範囲幅）の励起照明で網膜を照らす場合、例えば眼組織の網膜領域に与えられた励起波長範囲に応答して実質的に同時に発光する間に、組み合わされた応答におけるそれぞれの発光波長を検出することにより、ＮＡＤＨおよびフラビン（軟性白斑）および脂肪酸（硬性白斑）の組合せを同時に可視化することができる。網膜領域におけるそれら物質の組合せの同時存在は、糖尿病性網膜症（ＤＲ）の存在／予測に関する直接的な指標を提供する。

また、本発明の技術を有利に利用する例として、血管の高コントラストな可視化が挙げられる。より具体的には、照明パターンの適切に選択された波長を使用することにより、血管内のエラスチンとコラーゲンの組合せを可視化し、血管のコントラストを高めることができる。この場合、エラスチンおよびコラーゲンがともに３５０ｎｍで励起され、５００ｎｍで発光することから、３５０ｎｍの波長を含む励起波長範囲で血管を照明することで、それら物質の自家蛍光を誘発することができる。エラスチンとコラーゲン（血管壁内）を可視化するための励起波長と、血管を可視化するための波長（４３６ｎｍ、５１７ｎｍ、６６０ｎｍ）を組み合わせると、血管からの反射と血管壁からの発光との組合せを同時に検出し、画像化された血管系のコントラストを高めた組合せ画像を形成することができる。

なお、上記の励起波長の例は、血管の可視化に関するものであり、これらの「可視化」波長のいずれも、特定の病理学的状態を一緒に示す２以上の物質の応答を引き起こすように選択された１または複数の励起波長に加えて、照明パターンに使用することができることを理解されたい。

本発明の１つの広範な態様によれば、１または複数の病理学的状態について生体組織を検査する方法が提供され、この方法が、生体組織に天然に存在するタイプの２以上の予め設定された異なる生体物質の２以上の自家蛍光応答を引き起こすように選択された予め設定された数Ｎ（Ｎ≧１）の予め設定された励起波長を含む予め設定された励起波長範囲を含む照明パターンによって、生体組織内の予め設定された位置を照明するステップと、照明パターンに対する生体組織の組み合わされたスペクトル応答を検出するステップとを含む。検出された組み合わされたスペクトル応答は、（照明された領域に存在する場合に）２以上の予め設定された異なる生体物質の自家蛍光応答の予め設定された（予想される）発光波長を含み、また、照明された生体組織内の構造／表面から戻ってきた（反射した）１または複数の励起波長も含むことができる。検出された組み合わされたスペクトル応答が、前記領域のそれぞれの物質の発光を実際に含むようであれば、それは特定の病理学的状態を示すものとなる。

予め設定された励起波長範囲に対する２以上の異なる生体物質の発光波長を含む照明された組織領域の組み合わされたスペクトル応答の同時検出は、カラーカメラデバイス（異なる波長の複数の自家蛍光応答を同時に検出することができ、場合によっては１または複数の励起波長の反射も検出するように構成されたカラーカメラデバイス）を用いて行うことができる。カラーカメラは、異なる色の複数の検出チャネルを規定するように構成されかつ動作可能なピクセルマトリクスを有する。そのようなマルチチャンネルのピクセルマトリックスは、適切なスペクトルフィルタによって規定されるものであってもよい。カラーカメラを使用することで、組み合わされた応答の異なる検出波長を示す画像データと、それらの異なる検出波長が発生した生体組織内の対応する位置データを得ることができる。これにより、周囲の照明および周囲の生体組織からの反射に比べて、検出される蛍光応答の信号対雑音比が高くなることも理解されよう。

このため、本発明の技術は、割り当てデータを提供および利用することに基づくものであり、この割り当てデータでは、各病理学的状態が、生体組織内のそれぞれの位置／領域で検出される２以上の異なるＢＡＳＡと、生体組織内のそれぞれの位置で実行される１または複数の画像化モードを規定する対応する画像化モードデータのそれぞれのセットで割り当てられている。画像化モードは、２以上の異なるＢＡＳＡを励起してそれらの自家蛍光応答を検出することができるように選択された予め設定された波長範囲（例えば、１または複数の特定の励起波長を含む波長範囲）を含むそれぞれの照明パターンによって特徴付けられている。

上述したように、波長範囲は、そのスペクトル幅が実質的に１００ｎｍを超えないように、スペクトル的に狭いことが好ましい。なお、「励起波長」は、スペクトルプロファイル（例えば、ガウスプロファイル）の中心波長によって構成され得ることを理解されたい。

通常、１または複数の励起波長は、青－緑または赤の波長範囲の様々なＢＡＳＡからの自家蛍光発光を引き起こす近ＵＶスペクトル内にあり、緑－赤の発光を伴う深青色の励起、赤またはＮＩＲの発光を伴う緑色の励起を含むものであってもよいが、これに限定されるものではない。

照明パターンは、例えば、複数の励起波長を含むパルスの形態であってもよい。

励起波長範囲は、２以上の異なる生体物質の励起波長に対応する２以上の離散的な波長（好ましくはスペクトル的に互いに近い波長）を含むことができ、それらの波長は一緒に、検査される特定の生体組織の状態に対応する生体物質の選択された組合せを規定する。別の例では、励起波長範囲が、２以上の異なる生体物質を励起することができる単一の励起波長を含む。さらに別の例では、照明パターンが、２以上の励起波長範囲を含み、それらの励起波長範囲のうちの少なくとも１つが、複数の異なる生体物質を励起するための１または複数の励起波長を含む。少なくとも１の励起波長範囲を有する照明パターンのすべての実施形態に共通するのは、複数（２以上）の異なる生体物質を同時に励起させて、組み合わされた発光応答を同時に検出することを可能とし、それにより、それぞれの選択された病理学的状態を示す、特定の組織領域に同時に存在する生体物質の組合せを識別することを可能とすることである。

選択された照明パターンは、近紫外線（ＵＶＡ）範囲（すなわち、深青およびＵＶ範囲）内の１または複数の励起波長を含むことができる。これは、複数のＢＡＳＡ（複数の異なる蛍光物質）の励起を引き起こすための１または複数の励起波長（例えば、３４０ｎｍ～４２０ｎｍの範囲内の励起波長）を含むことができ、または３６０ｎｍ、３８５ｎｍ、４０５ｎｍおよび４２０ｎｍの中心波長を有する離散的な励起波長のセットまたは波長範囲を含むことができる。

殆どの生体物質の期待される自家蛍光応答は、それらの様々な組合せが対象となる（すなわち、検出される）が、一般に可視スペクトルの青から緑の範囲内にある。これには、ヒト血清アルブミン、（脂質部分を構成する）脂肪酸、ＮＡＤＨ、フラボタンパク質（ＦＡＤ）、コラーゲン、エラスチン、アミロイド、ＡＧＥｓ（最終糖化産物）などの生体物質のうちの２以上の様々な組合せが含まれる。それら物質の任意の２以上の様々な組合せが組織（典型的には眼組織）内に存在することを検出することで、いくつかの病理学的状態を示すことができる。

上述したように、本技術は、天然に存在する生物学的自家蛍光スペクトル物質（ＢＡＳＡ）の自家蛍光の検出を利用する。この技術は、ＢＡＳＡの吸収スペクトルに応じて対象の組織を照射し、発光スペクトルに応じて収集される光をフィルタリングすることに基づくものである。さらに、以下に詳述するように、本技術は、収集した発光データの処理を利用して、蛍光発光と周囲の組織からの周囲光の反射とを区別する能力をさらに高めることができる。

このため、本技術は、造影剤または他の蛍光物質を患者に注入する必要性を省く。これにより、医療検査に必要な時間が短縮され、検査に対する否定的な反応（例えば、アレルギー反応）の可能性が低減される。技術的には、検査の前に注入をする必要がないため、本技術は完全に非侵襲的なものになる。

体内の選択された位置で自然に発生するＢＡＳＡを識別する能力は、様々な病状の指標を提供することができる。より具体的には、本技術により、通常は発生しない身体領域におけるＢＡＳＡの存在およびそのような物質の蓄積、並びに、自然環境におけるそのような物質の病気による蓄積を検出することができる。例えば、患者の網膜に２以上の特定のＢＡＳＡの組合せが蓄積していることを検出することにより、網膜またはその血管に様々な損傷があることを示すことができる。

また、場合によっては、本技術は、その自然環境におけるＢＡＳＡの可視化を可能にすることができる。例えば、上述したように、血管壁内部のエラスチンおよびコラーゲンの自家蛍光は、血管のコントラストを高め、それにより、血管造影を実行する際の解像度を向上させることができる。このため、本技術は、眼組織の網膜、脈絡膜および前房の組織損傷プロセスを可視化する手段を提供することができるとともに、血管の可視化の品質を向上させることができる。例えば、虚血、酸化ストレスおよび／または血管の増殖のモニタリングに関連するプロセスである。したがって、本技術による検査の簡便さは、進行中の疾患の簡易なモニタリングに使用でき、早期発見を提供するスクリーニングおよび診断ツールを提供する。

本発明の別の広い態様によれば、生体組織の検査に使用するシステムが提供される。このシステムは、
２以上の予め設定された画像化モードを実行し、それぞれの画像化モードに対応する画像データを生成するように構成されかつ動作可能な画像化デバイスであって、各画像化モードが、少なくとも１の画像化セッションを含み、少なくとも１の画像化セッションが、生体組織内に天然に存在するタイプの２以上の異なる生体物質を同時に励起して自家蛍光応答を引き起こすように選択された励起波長範囲を含む照明パターンによって、生体組織の関心領域内の選択された位置を照明することと、照明パターンに対する前記位置の組み合わされたスペクトル応答を検出することと、検出された組み合わされたスペクトル応答を示す対応する画像データを生成することとを含む、画像化デバイスと、
画像化モードのうちの選択された１つを実行するように画像化デバイスを動作させる画像化モードコントローラと、画像データを分析して生体組織の状態を示す出力データを生成するデータプロセッサとを備える制御ユニットであって、画像化モードコントローラが、画像化モードの各々と、検査される少なくとも１の対応する生体組織の状態との間の割り当てを示す予め設定された割り当てデータに従って構成されかつ動作可能であり、画像化モードコントローラが、ユーザの関心のある少なくとも１の生体組織の状態に関するユーザ入力に応答して、割り当てデータに基づいて、それぞれの画像化モードデータを選択し、それぞれの画像化モードの少なくとも１の画像化セッションを実行するように画像化デバイスを動作させるための対応する動作データを生成する、制御ユニットとを備える。

上述したように、いくつかの実施形態では、励起波長範囲が、１００ｎｍ以下のスペクトル幅を有する。

画像化モードの各々の照明パターンは、２以上の生物学的自家蛍光スペクトル物質（ＢＡＳＡ）を含む異なる生体物質を励起して自家蛍光応答を引き起こすように選択された少なくとも１の励起波長を含む励起波長範囲を含み、上記２以上の生物学的自家蛍光スペクトル物質が生体組織の選択された位置に同時に存在することが、生体組織の特定の病理学的状態を直接示すものとなる。

画像化デバイスは、選択された画像化モードに対応する照明パターンを生成するように、画像化モードコントローラによって生成された動作データによって構成されかつ動作可能な光源ユニットを備える。画像化デバイスは、好ましくは、選択された位置から組み合わされたスペクトル応答を収集するように構成されかつ動作可能な集束および画像化装置も含む。

画像化デバイスは、好ましくは、異なる波長の複数の自家蛍光応答を同時に検出するように構成されたカラーカメラデバイスを含む画像検出器をさらに含む。カラーカメラは、異なる色の複数の検出チャネルを規定するように構成されかつ動作可能なピクセルマトリックスを含むことができ、画像データが、組み合わされた応答の異なる検出された波長と、異なる検出された波長が発生する生体組織内の対応する位置データとを示すものとなる。カラーカメラは、原色の収集チャンネルを有するように構成することができる。

データプロセッサは、画像データを受信および処理し、画像データにおいて、検出された組み合わされた応答に含まれる異なる発光波長に対応する画像データ片を識別し、それら画像データ片間の関係を特定して、異なる発光波長が発生する生体組織内の対応する位置データを識別するように構成されかつ動作可能である。

照明パターンは、選択された励起波長範囲を含む光の１または複数の照明パルスを含むことができる。

照明モードデータは、アルブミン、エラスチン、コラーゲン、リポフスチン、脂肪酸、ＬＤＬ、ＮＡＤＨ、フラビン、ポルフィリン、アミロイドおよびＡＧＥｓのうちの２以上を含む２以上のＢＡＳＡが予め設定された位置に存在することによって識別可能な病理学的状態に割り当てられた照明パターンに関するデータを含むことができる。

検出された組み合わされたスペクトル応答は、励起波長範囲によって励起された異なる生体物質の自家蛍光応答と、照明されている生体組織内の構造物からの照明パターンの１または複数の励起波長の反射とを含むことができる。

本発明のさらに広範な態様によれば、生体組織の検査に使用する方法が提供される。この方法は、
複数のｋ個の病理学的状態ＰＣ_１．．．ＰＣ_Ｋを含む予め設定された割り当てデータを提供するステップであって、ｋ個の病理学的状態のうちの各ｉ番目の病理学的状態ＰＣ_ｉが、生体組織内の少なくとも１のそれぞれの位置で実行される画像化を規定するそれぞれの少なくとも１のｉ番目の画像化モードデータで割り当てられ、かつ少なくとも１のそれぞれのｉ番目の照明パターンによって特徴付けられ、各照明パターンが、２以上の異なる生物学的自家蛍光スペクトル物質（ＢＡＳＡ）の予め設定されたセットの自家蛍光応答を引き起こすように選択された対応するｉ番目の励起波長範囲を含み、生体組織内の選択された位置に２以上の異なる生物学的自家蛍光スペクトル物質が同時に存在することが、生体組織のｉ番目の病理学的状態ＰＣ_ｉを直接示す、ステップと、
生体組織で検査されるｉ番目の病理学的状態に関するユーザ入力に応答して、割り当てデータにおいて、それぞれのｉ番目の画像化モードデータを選択するとともに、画像化デバイスに対して対応する動作データを生成し、それにより、予め設定された位置で少なくとも１の画像化セッションにおいて画像化モードを実行し、照明パターンに対する位置の組み合わされたスペクトル応答を検出し、検出された組み合わされたスペクトル応答を示す対応する画像データを生成する、ステップと、
画像データを処理し、ｉ番目の病理学的状態に関する出力データを提供するステップとを備える。

本明細書に開示の主題をより良好に理解し、それが実際にどのように実施され得るかを例示するために、以下に、単なる非限定的な例によって、添付の図面を参照しながら、実施形態を説明する。
図１は、本発明のいくつかの実施形態に係る生体組織の蛍光画像化のためのシステムを模式的に示している。 図２は、ウシ血清アルブミンの励起スペクトルおよび発光スペクトルを示している。 図３は、本発明のいくつかの実施形態に係る生体組織の検査に使用する方法を示している。 図４は、本技術のいくつかの実施形態に係る生物学的自家蛍光物質（ＢＡＳＡ）を検出する技術の動作を示している。 図５Ａおよび図５Ｂは、予め設定された技術を用いて血漿滴から収集された測定された自家蛍光発光を示すもので、図５Ａは、カラー画像データの生の表現を示し、図５Ｂは、図５Ａのカラー画像の緑および青チャネルの総和を示している。 図６は、生体組織上の血清滴の写真であり、この滴は、本技術のいくつかの実施形態を用いて検出された自家蛍光発光により明るくなっている。 図７Ａ～図７Ｃは、ペトリ皿に置かれた血清滴の画像を示すもので、図７Ａはカラー画像の生の変換を示し、図７Ｂは青チャンネルと緑チャンネルの関係を特定することによって処理した後の画像を示し、図７Ｃは図７Ｂに示す画像の断面図である。

図１を参照すると、生体組織Ｒ内の物質の自家蛍光応答を誘導および検出して、生体組織内の様々な病理学的状態の存在を検出または発症を予測することにより、生体組織を検査するように構成されかつ動作可能な本発明のシステム１００が、ブロック図により概略的に示されている。より具体的には、システム１００は、眼組織を検査するように構成されているが、本発明の原理は、この特定の態様に限定されるものではない。

システム１００は、画像化デバイス１２０と、制御ユニット１３０とを含む。画像化デバイス１２０は、複数のＭ個（２個以上）の予め設定された（検出／予測される複数のＫ個の病理学的状態ＰＣ_１．．．ＰＣ_ｋによって規定される）画像化モードＩＭ_１．．．ＩＭ_ｍを実行し、各画像化モードにおいて対応する画像データを生成するように構成されかつ動作可能である。画像化モードは、少なくとも１の画像化セッションを含み、それには、選択された位置／領域における複数の（２以上の）予め設定された異なるＢＡＳＡの同時励起を引き起こすように選択された少なくとも１の予め設定された（例えば、スペクトル的に狭い）励起波長範囲を含む照明パターンＩＰにより、組織Ｒ内の選択された位置／領域を照明すること、上記位置における予め設定されたＢＡＳＡの励起誘起発光を含む、照明／励起された位置の組合せスペクトル応答ＣＳＲを検出すること、並びに、検出された組み合わされたスペクトル応答を示す画像データＩＤを生成することが含まれる。

通常、励起波長範囲は、数Ｎ（Ｎ≧１）の励起波長を含む。図１の非限定的な本例では、そのような照明パターンＩＰが、複数の励起波長Ｗ_１．．．Ｗ_ｎを含む励起波長範囲によって例示されている。しかしながら、本発明は、そのような複数の励起波長構成に限定されないことを理解されたい。上述したように、励起波長範囲が実際には単一の関連励起波長を含むが、複数の異なる予め設定された生体物質を励起できるように選択されており、検出された組み合わされたスペクトル応答におけるそれらの発光応答の検出によってそれら物質の存在を識別することができるような場合もある。

このように、本発明の原理は、２以上の異なる自家蛍光生体物質を実質的に同時に励起することができるように励起パターンが選択されていれば、励起パターンの特定の構成、すなわち、特定の数の励起波長または励起波長範囲に限定されないことを理解されたい。しかしながら、任意選択的には、いくつかの実施形態では、複数の物質を励起するように選択された励起波長範囲が、スペクトル的に狭い（１００ｎｍ以下である）ことが好ましい。

このため、選択された励起波長範囲は、予め設定された２以上の天然に存在する生体物質の自家蛍光応答を同時に引き起こすように選択された１または複数の予め設定された励起波長を含み、生体組織内の励起された位置にそれらが同時に存在することが、上記組織の予め設定された病理学的状態を示している。

制御ユニット１３０は、通常、データ入力および出力ユーティリティ１３１Ａ、１３１Ｂ、メモリ１３６、およびデータプロセッサ１３４などの主な機能ユーティリティを含むコンピュータシステムである。本発明によれば、制御ユニット１３０は、検出／予測される特定のｉ番目の病理学的状態ＰＣ_ｉのユーザ選択を示す、ユーザインタフェース１３８を介して入力されたユーザ入力に従って、画像化モードのうちの選択された１つを実行するように画像化デバイス１２０の動作を制御するように構成されかつ動作可能な画像化モードコントローラ１３２を含む。画像化モードコントローラ１３２は、選択された病理学的状態の関連データに応答して、割り当てデータを利用して画像化デバイス（その照明ユニット）に対する動作データＯＤを生成する。

画像化モードコントローラ１３２は、各画像化モードＩＭ_１．．．ＩＭ_ｍと、少なくとも１の対応する生体組織の状態（病理学的状態）との間の割り当てを示す予め設定された割り当てデータに従って構成されかつ動作可能であり、各画像化モードは、予め設定された位置に適用される照明パターンに含まれる特定の励起波長範囲（１または複数の選択された励起波長を含む励起波長範囲）によって特徴付けられる。言い換えれば、割り当てデータによれば、ｉ番目の病理学的状態ＰＣ_ｉの検出は、ｇ番目の励起波長範囲ＷＲ_ｇと励起される組織内の位置とにより特徴付けられるｊ番目の画像化モードデータＩＭ_ｉに割り当てられ、ここで、励起波長範囲ＷＲ_ｇは、特定の位置での同時存在が病理学的状態ＰＣ_ｉを直接示す２以上の自家蛍光物質の予め設定されたセット／組合せの励起に対応する１または複数の励起波長を含む。

割り当てデータは、典型的には、メモリ１３６に予め記憶され、ユーザ入力に応答して、画像化モードコントローラ１３２によってアクセスされるものであってもよい。画像化モードコントローラ１３２は、ユーザ入力により規定された選択された割り当てデータに従って、画像化デバイス１２０と遣り取りして、その動作データＯＤを提供するように構成されている。

図１に簡単に例示されているように、病理学的状態ＰＣ_１は、励起波長範囲ＷＲ_１（例えば、照明ユニットが構成される波長／光源からの波長Ｗ_１およびＷ_３を含む励起波長範囲）および位置データＬ_１（画像化される焦点位置），．．．，によって特徴付けられる照明パターンデータＩＰ_１を含む、割り当てられた画像モードデータＩＭ_１に関連付けられており、病理学的状態ＰＣ_ｋは、励起波長範囲ＷＲ_ｋ（例えば、励起波長Ｗ_２、Ｗ_３、Ｗ_４を含む励起波長範囲）および位置データＬ_１、場合によっては追加の位置データＬ_２を規定する照明パターンデータＩＰ_ｋを含む、割り当てられた画像モードデータＩＭ_ｍと関連付けられている。

このため、ユーザは、関心のある病理学的状態についての入力を（ユーザインタフェース１３８を介して）提供し、画像化モードコントローラ１３２は、割り当てデータ（例えば、場合によってはメモリ１３６に格納されている割り当てデータ）を利用して、対応する画像化モード（上記病理学的状態の検出に割り当てられた画像化モード）を選択するように動作し、画像化デバイス１２０に対する動作データＯＤを生成する。画像化モードの実行から得られた画像データＩＤは、画像データＩＤを分析して、生体組織の状態を示す出力データを生成するように構成されかつ動作可能なデータプロセッサ１３４で受信される。

画像化デバイス１２０は、光源ユニット１１０と、検出ユニット１２８とを含む。光源ユニット１２０は、複数の波長Ｗ_１．．．Ｗ_ｎを生成するように構成され、組織内の選択された位置を照明するための選択された対応する照明パターンを作成するために、必要な励起波長範囲を選択的に生成するように制御可能に動作可能である。検出ユニット１２８は、上記照明パターンに対する組織の組み合わされたスペクトル応答を収集し、対応する画像データＩＤを生成するように構成されかつ動作可能である。また、画像化デバイスには、集束装置１１２も設けられ、必要な焦点位置の画像化と、上記位置からの組み合わされたスペクトル応答の検出を可能にしている。

非限定的な本例では、光源ユニット１１０が、単純化のために、波長範囲のそれぞれＮ個の異なる波長を放出することができるＮ個の光源（例えば、ＬＥＤ）、光源１、光源２、．．．光源ｎを含むものとして示されている。画像化モードコントローラ１３２により提供される動作データＯＤには、特定の組織位置における２以上の物質の対応する組合せの励起に対応する照明パターンを形成するために、少なくとも１の必要な励起波長範囲（例えば、スペクトル的に狭い励起波長範囲）を生成するための選択された１または複数の光源の起動データが含まれる。

照明パターンは、選択された１または複数の波長を含むことができ、１または複数の照明パルス、または異なる波長の一連の照明を含むパルス列の形態であってもよい。典型的には、照明パターンの時間的長さは、検出ユニット１２８によって使用される露光時間の範囲内であるか、またはそれよりも短くてもよい。

検出ユニット１２８は、カメラデバイス１２９を含み、このカメラデバイスが検出器アレイ１２６を含み、検出器アレイ１２６上の関心領域Ｒ（またはその上の特定の位置）を画像化するように構成された画像化レンズ配列１２２を含むか、または関連付けられている。検出器アレイ１２８は、画像化モードに従って、２以上の発光波長の予め設定されたセットを検出するために収集される光をフィルタリングするためのスペクトルフィルタ１２４に関連付けられている。スペクトルフィルタは、選択された波長範囲のみの透過を可能にする均一フィルタであってもよいし、ベイヤーフィルタのようなモザイクフィルタであってもよい。

本発明の目的のために、カメラデバイス１２９は、カラーカメラまたはカラー検出器アレイとして構成されかつ動作可能である。従来のカメラで典型的に使用されるカラー検出器アレイを考慮すると、それらは、異なる色の光、典型的には赤、緑、青（ＲＧＢ）スペクトルの原色の光を収集するように構成された３つの異なるタイプの検出器セルを含む。本発明で使用されるカラーカメラデバイス１２９（検出器アレイおよびフィルタ）は、異なる色の複数の検出チャンネル（スペクトルチャンネル）を規定するピクセルマトリックスを提供する。その結果、画像データは、検出される組み合わされた応答の異なる検出波長と、その異なる検出波長が発生した対応する位置データとを示している。カメラによって同時に収集される波長は、応答物質のいずれかが上記位置に存在する場合、１または複数の励起波長に応答して励起された位置で発生した発光波長を含み、さらに、照明された領域内およびその周辺の様々な要素／界面から反射される１または複数の励起波長も含み得ることに留意されたい。

例えば、カメラデバイス１２９は、ＰＣＴ／ＩＬ２０２０／０５０２８２に記載されているように構成されたものであってもよい。この出願は、本願の譲受人に譲渡されたものであり、カラーカメラ構成の具体例に関しては、引用により本明細書に援用されるものとする。そのようなカメラデバイスでは、検出器アレイが複数の検出器セルを含み、それら検出器セルは、予め設定された配列（２次元アレイ）に配置された２以上の異なるタイプの検出器セルを含み、そのスペクトル応答関数、すなわち異なる波長の光に対する検出器セルの感度が互いに異なる。このため、１タイプの検出器セルによって収集された出力画像データは、（検出器セルのスペクトル応答に対応する）特定の波長範囲を用いた視野の画像を提供する。異なるタイプの検出器セルは、検出器アレイの共通の平面内に適切に（例えば、インターレースの順序で）配置され、画像が、共通の視野に関連付けられた異なるタイプの検出器セルの各々によって同時に収集され、それにより追加の位置合わせ処理が不要となる。

いくつかの実施形態では、検出ユニット１２８が、例えば、短い波長、例えば近ＵＶまたは４５０ｎｍ未満の波長の収集を防止するように構成された、追加のスペクトルフィルタをさらに含むことができる。

通常、本発明のシステム１００は、予め設定された２以上の異なる生物学的自家蛍光スペクトル物質（ＢＡＳＡ）の自家蛍光応答を励起するように選択された１または複数の励起波長を含む照明パターンを提供するように構成することができる。そのようなＢＡＳＡには、アルブミン、エラスチン、コラーゲン、リポフスチン、脂肪酸、ＬＤＬ、ＮＡＤＨ、フラビン、ポルフィリン、アミロイド、最終糖化産物（ＡＧＥｓ）などの生体物質／物質が含まれる。ＢＡＳＡとして分類できる追加の物質は既知であり、また、検査対象となる様々な生体組織で検出される病理学的状態に応じて、本技術の目的のために様々な組合せで検出されると考えられる。

通常、各生物学的自家蛍光物質は、その励起スペクトル範囲と対応する蛍光スペクトル応答によって特徴付けられる。本発明によれば、生体組織の特定の病理学的状態の予測／存在を特定するために、２以上のＢＡＳＡのセットが、特定の位置に（場合によっては、ある異常な量で）同時に出現することは普通ではない／異常であると定義される。さらに、選択された組合せ／セットのＢＡＳＡのすべてについて、予め設定されたセットのＢＡＳＡを同時に励起するのに適した１または複数の励起波長を含む、少なくとも１の励起波長範囲（いくつかの実施形態では、スペクトル的に狭く、すなわち、実質的に１００ｎｍを超えないスペクトル帯域幅を有する励起波長範囲）が選択される。これにより、選択された位置におけるＢＡＳＡの組合せ全体の有無を、高速（１回の画像化セッション／１回の露光）かつ正確に検出することができ、それにより組織の対応する１または複数の病理学的状態を直接示すことができ、選択された病理学的状態の診断を支援することができる。これにより、医師は患者の健康状態を判定し、様々な疾患の初期段階を特定することができる。代替的には、そのような状態を発症するリスクのある患者でまだ発症していない状態のスクリーニングが可能になる可能性がある。

例えば、アルブミン、またはヒト血清アルブミンは、ヒトの血漿中に最も多く含まれるタンパク質である。アルブミンは血清タンパク質の約半分を占める。アルブミンは肝臓で生成され、水に溶けやすく、単量体である。アルブミンの生物学的機能としては、ホルモン、脂肪酸および他の化合物の輸送が挙げられる。また、アルブミンは、血管内の膠質浸透圧のｐＨ緩衝および維持も助ける。ヒト血漿アルブミンは、約２８０ｎｍに励起ピーク、３３０～３５０ｎｍに最大発光を示す。ウシ血清は、３４０～４００ｎｍの範囲で励起されると、４５０～５５０ｎｍで発光する。ヒト血漿は、４００～４２０ｎｍの範囲に励起極大、４６０～５２０ｎｍに発光の最大値がある。典型的には、血流の外側におけるアルブミンの大量沈着の検出は、血管からの漏出を示している可能性があり、これは様々な既知の病理学的状態に関連している可能性がある。これに関連して、図２は、ヒト血清アルブミンと非常に近い特性を持つウシ血清アルブミンの測定された吸収および蛍光発光スペクトルを示している。図示のように、アルブミンは３５０ｎｍ～４００ｎｍの励起範囲で光を吸収し、４５０ｎｍ～５５０ｎｍにピークを持つ光を放出して応答する。図２には、４５０ｎｍのショルダーピークと５５０ｎｍのピークが示されている。

リポフスチンは、４８８ｎｍのピーク励起波長で青色光を吸収し、６３０ｎｍのピーク波長で赤色光を放出する主要な黄斑の蛍光物質である。リポフスチンは、網膜色素上皮（ＲＰＥ）に存在し、ビタミンＡと視覚サイクルの代謝副産物であるビスレチノイド化合物から自家蛍光特性を得ている不均一な混合物である。ビスレチノイドは、最初に光受容体の外側のセグメントで形成され、その後リポフスチンとしてＲＰＥに沈着し、加齢とともにＲＰＥのリソソームに蓄積する。リポフスチンは、加齢黄斑変性症（ＡＭＤ）、ベスト病やスターガルト病などの黄斑ジストロフィーを含む変性疾患でも増加する。リポフスチンの分布、その結果としての自家蛍光の分布は、後極で最大となるが、中心窩では限られており、周辺部に向かって減少する。

最終糖化産物（ＡＧＥｓ）は、糖がタンパク質や脂質などに非酵素的に結合した産物である。そのような最終産物は、高レベルの血糖値が原因で発生する場合がある。ＡＧＥｓは、血管の形成、増殖および構造に対するダメージの結果として、糖尿病性網膜症（ＤＲ）の発症に関与している。さらに、ＡＧＥｓは、炎症プロセスの活性化、アポトーシス（プログラムされた細胞死）の誘導などにより、組織の損傷を引き起こす。ＡＧＥｓが蓄積すると、血管の代謝と細胞の代謝の両方が阻害され、血管と細胞の両方から漏出する可能性がある。ＡＧＥｓは、網膜全体にセジメントを形成し、架橋を形成し、かつ／または、血漿が漏出している損傷した血管の近傍に蓄積し、そこにもＡＧＥｓが存在し得る。

本発明の技術は、眼組織の網膜領域／位置におけるＡＧＥｓと血漿の両方の組合せを直接検出（および可視化）することにより、ＤＲのような病理学的状態の存在を同時に検出することを提供する。そのために、ＡＧＥｓの励起波長３８５ｎｍと血漿の励起波長４００ｎｍを含む３５０～４００ｎｍの励起波長範囲を含む照明パターンを用いて、網膜上で画像化モードを実行する。網膜領域にＡＧＥｓと血漿の両方が同時に存在する場合、照射領域の組み合わされたスペクトル応答は、ＡＧＥｓの発光波長４４０ｎｍと血漿の発光波長４９０ｎｍを含む発光スペクトル（例えば、４３０～４５０ｎｍの複合発光スペクトル）を含む。このように、網膜領域にＡＧＥｓと血漿が同時に存在することを検出することで、患者のＤＲ状態を直接検出／予測（早期診断）することができる。これに関して、血漿は様々な病理学的状態で漏出する可能性があるという事実により、血漿のみを検出／可視化してもＤＲの診断には役立たないが、セジメントが主に糖尿病で生じるＡＧＥｓと血漿の同時存在を検出することにより、ＤＲの病理学的状態を直接示すことができる。

本発明の技術がＤＲ関連疾患の早期発見に有利な効果を発揮する別の例は、（ＤＲの網膜徴候のうち）軟性白斑中にＮＡＤＨとフラボタンパク質の両方の存在を同時に検出することによるものである。ＮＡＤＨの励起波長３６５ｎｍとフラボタンパク質の励起波長４３０ｎｍとを含む３６０～４２０ｎｍの励起スペクトル範囲を含む照明パターンで網膜領域を照明すると、ＮＡＤＨとフラボタンパク質の両方の組合せを検出することができる。ＮＡＤＨとフラボタンパク質の発光を含む複合スペクトル応答の検出を示す画像データは、予測されるＤＲ状態に対応する。両物質の区別は発光波長に基づくものであり、ＮＡＤＨは上記の励起に対して約４６５ｎｍの発光波長（通常、４５０～４８０ｎｍ（青）の範囲で発光）で応答し、フラボタンパクは５５０ｎｍの発光（通常、５２０～５９０ｎｍ（緑）の範囲で発光）で応答する。

これまでに、網膜におけるフラボタンパク質の検出が、まだＤＲを発症していない糖尿病患者のＤＲ発症の予測因子として役立つ可能性があることが分かっている。同じ狭い範囲の励起を適用することによりＮＡＤＨとフラボタンパクの両方の存在の同時検出を組み合わせることで、ＤＲ状態の存在を（コントラストを高めて可視化することで）より高い精度で早期に検出することができ、ＤＲのスクリーニングを向上させることができる。さらに、本明細書では、検出デバイスにカラーカメラを使用することで、異なる波長範囲（色）の検出チャネルが得られ、ＮＡＤＨ（青チャネル）とフラボタンパク質（緑チャネル）の発光を別々に検出することができることを示している。

別の非限定的な例によれば、本発明は、予め設定された割り当てデータに従って、眼組織の網膜領域で実行される予め設定された画像化モードを介して、加齢黄斑変性症（ＡＭＤ）などの病理学的状態の検出を提供する。割り当てデータは、同じ領域に一緒に存在する場合に上記状態を示す生物学的自家蛍光物質の組合せを規定する。そのような物質には、例えば、３５０ｎｍの波長で励起されて、４５０ｎｍの発光で応答するアミロイドと、３５０ｎｍの波長で励起されて、４７５ｎｍの発光で応答する脂肪酸とが含まれる。

アミロイドは、脳内でセジメントを形成し、アルツハイマー病の発症に関与する不完全なタンパク質として一般に知られている。しかしながら、アミロイドは、アミロイドーシスなどの他の病気の発症にも関与することが知られている。さらに、アミロイドは網膜全体にセジメントを形成することが知られており、ＡＭＤの指標として機能し得る。ドルーセン滲出液は、ＡＭＤに見られる特殊なタイプの滲出液で、多くの様々なタンパク質や脂質など、様々な物質を含んでいる。ドルーセン滲出液中のアミロイドと脂肪酸の両方の組合せは、本発明の技術を用いて、共通の励起波長３５０ｎｍを含む励起波長範囲を含む照明パターンで網膜領域を励起し、検出された組み合わされた発光応答において、４５０ｎｍと４７５ｎｍの発光波長（４３０～４８０ｎｍの可視スペクトルの青色範囲）を識別することによって、可視化することができる。網膜のドルーセン滲出液中にアミロイドと脂肪酸が同時に存在することを検出することで、ＡＭＤの早期かつ正確な診断が可能となる。

追加的には、または様々な種類の病理学的状態を示す眼組織の網膜領域における様々な組合せのＢＡＳＡの同時存在の検出に代えて、他の領域／位置、例えば、角膜および水晶体を含む眼の前房における様々な物質（ＢＡＳＡ）の同時存在の検出を介して、１または複数の病理学的状態を特定することができる。例えば、角膜領域におけるＡＧＥｓとフラボタンパク質の同時存在の検出により、ＤＲ（特に増殖性ＤＲ）の重症度を示すことができる。３６０～４２０ｎｍの励起波長範囲（ＡＧＥｓ励起波長３８５ｎｍ、フラボタンパク励起波長４３０ｎｍを含む励起波長範囲）を含む照明パターンと、４３０～４５０ｎｍの範囲（４４０ｎｍのＡＧＥｓの発光を検出するための範囲）および５２０～５９０ｎｍの範囲（５５０ｎｍのフラボタンパクの発光を検出するための範囲）を含む検出スペクトルを使用することで、角膜内のそれら物質の存在を直接示すことができる。上述したように、カラーカメラを使用することで、画像データ片の青チャンネルと緑チャンネルを分離することができ、１回の画像化セッションでＡＧＥｓとフラボタンパク質の位置合わせを提供することができる。

したがって、眼の網膜および前房（角膜および水晶体）におけるＢＡＳＡの検出により、糖尿病性網膜症（ＤＲ）、加齢黄斑変性症（ＡＭＤ）、緑内障および他の網膜および脈絡膜疾患に限定されるものではないが、これらを含む様々な医学的病状に関連する徴候を提供することができる。通常、そのような病状は、網膜、脈絡膜および前房に、虚血性および代謝性の変化をもたらすことがある。そのような病理学的プロセスによる正常な組織代謝の乱れは、血管および／または組織細胞からのＢＡＳＡの漏出をもたらし、対象となる関連領域にセジメントを形成する。一般に、血管内や組織内に存在するＢＡＳＡは、その近傍にある他の自家蛍光物質（例えば、血管内のヘモグロビン）から発生する干渉により、検出不可能な蛍光応答を示すことに留意されたい。このため、血管または組織細胞からの漏出は、自然環境外にあるＢＡＳＡの存在に基づいて検出され得る。

さらに、いくつかの実施形態では、本技術は、エラスチンおよびコラーゲンなどのＢＡＳＡの組合せの検出を、正常に機能している組織において正常な量で見出されるときに、利用することができる。この技術は、そのようなタンパク質が血管壁に存在して、自家蛍光応答の追加により画像化コントラストを向上させる場合に、血管の高コントラスト画像化を提供することができる。

図１に戻ると、システム１００は、通常、特定される病理学的状態と適切な画像化モードとの間の関係を示す予め記憶された割り当てデータを保持することができ、各画像化モードは、生体組織内で識別される予め設定された物質に対応するそれぞれの少なくとも１の励起波長範囲およびそれぞれの期待される複合放射線応答と、画像化される生体組織内の最適な位置／領域とによって規定されている。これにより、選択された生体組織において、上述したように、選択されたＢＡＳＡの存在を判定することができ、場合によってはその量を示すこともできる。

したがって、本発明の新規なアプローチは、様々な病理学的状態の迅速かつ効果的な検出／予測を提供する。このアプローチは、様々な生物学的自家蛍光物質（ＢＡＳＡ）の自家蛍光特性、およびＢＡＳＡの様々な組合せと病理学的状態との関係についての本発明者等の理解に基づくものである。そのような関係により、監視される病理学的状態ごとに１または複数の選択された画像化モードを規定することができる。同じ病理学的状態の検出に関連する異なる画像化モードは、励起波長範囲および／または画像化される位置／領域において異なる場合がある。選択された画像化モードに応じて、照明パターンは、２以上の異なる物質を励起する１または複数の離散的な波長で形成される励起波長範囲を含む。

いくつかの構成では、組織の検出された応答が、１または複数の励起波長の１または複数の反射も含み、あるいは、照明パターンが、場合によっては、組織からの反射応答を提供するように選択された非励起波長も含むことができる。組織からの反射を検出することで、周囲の組織を確実に可視化することができる。これは、例えば、反射照明に基づく血管の高コントラスト画像化と組み合わせたエラスチンおよびコラーゲンの自家蛍光を用いた血管の可視化に使用することができる。

データプロセッサ１３４は、対象となる組織領域の検出された複合スペクトル応答を示す画像データＩＤを画像化デバイス１２０から受信し、画像データを処理して、使用されている画像化モードに対応して、検査される組織の特定のＢＡＳＡを示すデータを判定するように構成されている。通常、上述したように、画像データは、組織の検出された複合応答に含まれる異なる波長範囲の収集光にそれぞれ関連する２以上（通常は３つ）の画像データ片、またはチャネルを含むことができる。このため、データプロセッサ１３４は、画像データのスペクトルチャネルを処理し、組織内の応答物質の相対的な位置に対応する選択されたスペクトルチャネル間の関係を特定するように動作する。より具体的には、データプロセッサ１３４は、例えば、緑チャネルと青チャネルとの間の比、チャネルの和、チャネルの差などを求めることによって、ピクセルごとの関係を特定することができる。このため、データプロセッサ１３４は、画像データを受信し、異なるスペクトルチャネルを抽出し、１または複数、通常は２以上の選択されたチャネルにおいて画像データ片を処理するように構成することができる。

通常、上述したように、選択された照明パターンは、様々なＢＡＳＡ物質の組合せの同時検出および可視化のための１または複数の励起波長の選択を提供する。例えば、３５０ｎｍ～３８０ｎｍの範囲の特定の励起波長を使用すると、ＮＡＤＨ、フラビンおよび脂肪酸の組合せの同時検出（および可視化）が可能になる。典型的には、ＮＡＤＨとフラビンは軟性白斑において可視化され、脂肪酸は硬性白斑において可視化され得る。

さらに、例えば、３６０ｎｍ付近の特定の波長を選択することで、血管壁内のエラスチンとコラーゲンの両方の組合せを同時に可視化することができる。これを利用して、血管のコントラストを高めた画像化を行うことができる。その場合、選択した波長範囲の光の反射、および収集した画像データの処理を使用する画像化に加えて、照明パターンにより生じる自家蛍光を利用することができる。例えば、そのような構成では、照明パターンが、血管からの光の反射および吸収関係によりコントラストを向上させるために、４３６ｎｍ、５１７ｎｍおよび／または６６０ｎｍの照明をさらに含むことができる。

一般に、ＢＡＳＡの自家蛍光は比較的弱いことに留意されたい。しかしながら、本技術の発明者等は、１または複数の波長、通常はいくつかの波長を有する照明を使用することで、複数の異なるＢＡＳＡの同時励起と、カラーカメラの検出器アレイにより検出可能な対応する複数の同時発光が得られ、検出器アレイのカラーチャンネルの出力の後処理が可能になることを確認している。これにより、組織から発せられる蛍光のコントラストを高め、ＢＡＳＡの組合せの存在を検出し、それらの組織内の分布を画像化することができる。そのような画像化は、網膜、角膜、水晶体などの比較的表面的な組織や、容易に見える組織において非常に有効である。

図３を参照すると、生体組織の検査に使用する本発明の方法がフロー図で示されている。図示のように、本方法は、選択されたｋ個の病理学的状態ＰＣ_１．．．ＰＣ_Ｋを示す予め設定された割り当てデータを提供するステップ（ステップ３０１０）を含み、各ｉ番目の病理学的状態ＰＣ_ｉは、検出対象の対応する病理学的状態に従って、スペクトル的に狭い励起波長範囲を含む対応する照明パターンを使用して、生体組織内のそれぞれの位置で実行される画像化を規定するそれぞれの画像化モードデータに割り当てられる。ユーザが病理学的状態を選択したことに応答して（ステップ３０１２）、割り当てデータがアクセスおよび分析され、それにより、それぞれの画像化モードデータを選択し（ステップ３０２０）、画像化デバイスに対して対応する動作データＯＤを生成する（ステップ３０３０）。画像化デバイスは、画像化モードデータによって起動されて、少なくとも１の対応する画像化セッションを実行する（ステップ３０４０）。画像化セッションは、割り当てデータに従って予め設定された位置に向けて予め設定された照明パターンを生成すること（ステップ３０５０）と、組み合わされた応答を収集／検出すること（ステップ３０６０）と、画像データＩＤを生成すること（ステップ３０７０）とを含む。

そのようにして生成された画像データは、リアルタイム処理、いわゆるオンラインモード（ステップ３０８０）に向けられるか、または後にアクセスおよび処理されるように保存されて（オフラインモード）、対象となるｉ番目の病理学的状態に関連する組織の状態、選択されたＢＡＳＡの予め設定された組合せが選択された位置に存在するか否か、および／またはそのような組合せのＢＡＳＡの量が上記病理学的状態に対応するか否かに関する出力データを提供する。この処理は、収集された画像のカラーチャネルに関連付けられた１または複数の画像データ片について画像データを分析することと、画像データの２以上のカラーチャネル間の関係を特定して（ステップ３０９０）、選択された位置における選択された組合せのＢＡＳＡの存在に関するデータを特定することとを含むことができる。

上述したように、本技術は、ＲＧＢタイプの画像データを提供するカラーカメラを利用することができる。図４を参照すると、本発明のいくつかの実施形態に係る画像化およびデータ処理段階が例示されている。図示のように、本技術は、照明パターンを提供することを利用する（ステップ４０１０）。照明パターンは、通常、例えば１または複数のＬＥＤまたはレーザユニットによって生成された、選択された励起波長範囲（例えば、２以上の励起波長のセット）を含む１または複数のパルスを含むことができる。

照明パターンは、選択された２以上のＢＡＳＡの励起を提供するために、例えば、３４０ｎｍ～４２０ｎｍで選択された波長範囲の１または複数のパルスを含むことができる。いくつかの構成では、照明パターンが、例えば４６０ｎｍ～５４０ｎｍの選択された第２の１または複数の波長を含む、少なくとも１の追加の選択された励起波長範囲も含むことができる。そのような第２の波長範囲は、リポフスチンなどの追加の１または複数のＢＡＳＡの励起を提供するために選択することができる。そのような構成では、本技術は、第２の励起波長範囲に対応する自家蛍光発光の収集のフィルタリングを利用することができる。

通常、本技術は、照明と一定の同期をとって、検査された組織から画像データを収集することを利用する（４０２０）。いくつかの構成では、画像データが、異なるカラーチャネル（例えば、ＲＧＢなどの原色）を有する画像データを提供するカラーカメラを用いて収集される。カラーカメラは、スペクトルチャネルを区別するスペクトルフィルタを使用して、組織のカラー画像表現を提供し、収集された画像の特定のスペクトル処理を可能にする一方で、（単色画像データを収集するために異なる検出器アレイを使用し、対応する異なるスペクトルフィルタに関連付ける場合に必要となる）画像位置合わせ処理の必要性を排除することができる。検出された画像データは、予め設定されたＢＡＳＡの自家蛍光発光を識別し、検出された蛍光の信号対雑音比を高めるための処理（ステップ４０３０）のために送信される。その処理は、通常、赤、緑、青の各チャネルに関連付けられた異なるスペクトルチャネルを分離すること（ステップ４０４０）と、選択されたチャネル間の関係、典型的には緑チャネルと青チャネルとの間の関係を特定すること（ステップ４０５０）とを含む。この関係により、選択されたチャンネルのピクセルごとのマッピングを提供し、それにより、選択されたチャンネルで収集された光の間の変動を判定することができる。第２の波長範囲（例えば、第２の励起波長のセット）を利用する構成では、処理が、６３０ｎｍ付近にピーク発光を有するリポフスチンの蛍光発光を一般に示す赤色チャネルの収集光に関連する蛍光マップを求めるように動作することができる（ステップ４０６０）。このように、この例では、ＢチャンネルとＲチャンネルから同時に発光データが収集される。

ステップ４０５０および／またはステップ４０６０で異なるカラーチャネルに基づいて求めた蛍光マップを使用して、提供される出力データは（ステップ４０７０）、検出器アレイによって検出された画像内の選択されたＢＡＳＡの自家蛍光分布を示し、組織内の選択されたＢＡＳＡの沈着の存在を識別することを可能にする。いくつかの構成では、画像データを、分析のためにオペレータに提示することができる。いくつかの追加の構成では、画像データをさらに処理して（ステップ４０８０）、ＢＡＳＡの沈着を特定し、検査される領域の正常な典型的な物質組成と比較して典型的に異常なＢＡＳＡの沈着を特定することができる。上述したように、様々な病状によって、血管の外側に沈着の形成がもたらされる。そのような沈着は、本技術によって検出されたＢＡＳＡ自家蛍光による明るいスポットとして画像データに表示されることがある。

図５Ａおよび図５Ｂを参照すると、本発明の上記技術を用いて血漿滴から検出された自家蛍光発光が例示されている。図５Ａは、バンドパスフィルタ４５０～５５０（４５０～５５０ｎｍの範囲の波長の光を透過するバンドパスフィルタ）を利用してカラーカメラを使用して収集された血漿滴から検出した自家蛍光を生画像で示している。図５Ｂは、図５Ａで収集されたカラー画像の緑チャンネルと青チャンネルの和を示している。ガラス板の上に血漿滴を置き、３６５ｎｍの励起照明下に置いた。約５００ｎｍを中心に自家蛍光発光が検出され、図５Ａおよび図５Ｂでは、円で囲まれた明るいスポットに示されている。下側のスポットは不要な反射の結果である。

図６は、生体組織上の血清滴から検出された自家蛍光の実験結果を示している。この領域は、３６０ｎｍの励起波長を含む励起波長範囲のパルスで照明され、４５０ｎｍ～５５０ｎｍの範囲の光を透過するバンドパスフィルタを備えたカラーカメラを用いて、組み合わされたスペクトル応答が検出された。この滴は、血漿中のアルブミンなどのＢＡＳＡの濃度が正常な生体組織の一般的な濃度よりも高いことにより、組織のバックグラウンドを上回る明るさを示されている。

上述したように、本技術は、選択されたフィルタを利用して、バックグラウンドの反射を上回る自家蛍光発光の収集を提供することができる。さらに、本発明のいくつかの実施形態では、カラー（ＲＧＢなど）カメラを標準的なベイヤーフィルタ配列とともに使用し、収集した画像データのカラーチャンネルを処理して、自家蛍光発光の検出を向上させることができる。

図７Ａ～図７Ｃは、ペトリ皿に置かれた血清滴の画像を示している。図７Ａは、カラー画像の生の表現を示し、図７Ｂは、青チャネルと緑チャンネルの関係を求めるための処理後の画像を示し、図７Ｃは、図７Ｂに示した画像の断面に沿ったプロットを示している。血漿滴は、３６０ｎｍの波長を有する励起波長を含む照明パルスパターンにより照射され、カラーカメラが、４５０ｎｍ～５５０ｎｍの範囲の光を透過させる追加のバンドパスフィルタとともに使用された。図７Ａに示すように、滴の外周に沿って自家蛍光発光が見える。しかしながら、画像データ（検出された組み合わされたスペクトル応答に対応する画像データ）を追加処理し、緑チャンネルと青チャンネルの間のピクセルごとの関係を特定することにより、図７Ｂに示すように、自家蛍光発光の表示が改善される。図７Ｃは、バックグラウンドノイズに対する血漿滴からの自家蛍光発光をさらに示し、バックグラウンドおよび周囲光からの反射に関連する２．５（Ａ．Ｕ．）のバックグラウンド平均に対して、３（Ａ．Ｕ．）の平均発光を示している。

このため、上記のように、本発明の技術は、脂肪酸、アルブミン、エラスチン、コラーゲン、リポフスチン、ＬＤＬ、ＮＡＤＨ、フラビン、ポルフィリン、アミロイド、最終糖化産物（ＡＧＥｓ）を含む生体物質（ＢＡＳＡ）の様々な組合せの自家蛍光発光の検出を提供する。本技術は、例えば他の病理学的プロセスの血液の漏出により、生体組織にＢＡＳＡの組合せが沈着することに関連する可能性のある様々な病状の指標を提供する、簡素でロバストな検出技術を可能にする。

本技術は、アルブミンおよび他の天然に存在する蛍光物質を含む様々なＢＡＳＡの存在を検出することができ、これにより、血管からの漏出に関連する可能性のある病状、または組織内の血漿、タンパク質、脂質、糖、核酸または他の細胞または細胞外物質の凝集に関連する他の病状を検出することが可能になる。本技術は、通常、非常に短いパルス、例えば１／６０秒未満のパルスで、そのような照明を提供しながら、近ＵＶスペクトル照明で使用するための通常の基準に従うことができる。なお、パルス持続時間は画像化条件およびパルス強度に応じて決定されることに留意されたい。本技術は、侵入的な操作を必要とすることはなく、患者の静脈にフルオレセインまたは他の蛍光色素を投与する必要がない。このため、本技術は、ＢＡＳＡ自家蛍光が天然に存在する物質の物理的効果であるため、準備を必要としない、すぐに利用できる検査を提供することができる。本技術は、眼の画像化に非常に有利であり、眼の網膜、脈絡膜および前房（角膜および眼水晶体）内の物質の沈着に対する感度を含む高品質の画像化を提供することができる。

Claims (32)

1. 生体組織の検査に使用されるシステムであって、
   ２以上の予め設定された画像化モードを実行し、それぞれの画像化モードに対応する画像データを生成するように構成されかつ動作可能な画像化デバイスであって、各画像化モードが、少なくとも１の画像化セッションを含み、この少なくとも１の画像化セッションが、生体組織内に天然に存在するタイプの２以上の異なる生体物質を同時に励起し、それにより前記２以上の異なる生体物質の自家蛍光応答を同時に引き起こすように選択された励起波長範囲を含む照明パターンによって、生体組織の関心領域内の選択された位置を照明することと、前記照明パターンに対する前記位置の組み合わされたスペクトル応答を検出することと、検出された組み合わされたスペクトル応答を示す対応する画像データを生成することとを含む、画像化デバイスと、
   前記画像化モードのうちの選択された１つを実行するように前記画像化デバイスを動作させる画像化モードコントローラと、前記画像データを分析して、生体組織の状態を示す出力データを生成するデータプロセッサとを備える制御ユニットであって、前記画像化モードコントローラが、前記画像化モードの各々と、検査される少なくとも１の対応する生体組織の状態との間の割り当てを示す予め設定された割り当てデータに従って動作可能でありかつ構成され、前記画像化モードコントローラが、ユーザの関心のある少なくとも１の生体組織の状態に関するユーザ入力に応答して、前記割り当てデータに基づいて、それぞれの画像化モードデータを選択し、それぞれの画像化モードの少なくとも１の画像化セッションを実行するように前記画像化デバイスを動作させるための対応する動作データを生成する、制御ユニットとを備えることを特徴とするシステム。
2. 請求項１に記載のシステムにおいて、
   前記励起波長範囲が、実質的に１００ｎｍを超えないスペクトル幅を有することを特徴とするシステム。
3. 請求項１または２に記載のシステムにおいて、
   前記画像化モードの各々の照明パターンが、２以上の生物学的自家蛍光スペクトル物質（ＢＡＳＡ）を含む異なる生体物質を励起して自家蛍光応答を引き起こすように選択された少なくとも１の励起波長を含む励起波長範囲を含み、前記２以上の生物学的自家蛍光スペクトル物質が生体組織の選択された位置に同時に存在することが、生体組織の特定の病理学的状態を直接示すことを特徴とするシステム。
4. 請求項１乃至３の何れか一項に記載のシステムにおいて、
   前記画像化デバイスが、選択された画像化モードに対応する照明パターンを生成するように、前記画像化モードコントローラによって生成された動作データによって動作可能でありかつ構成された光源ユニットを備えることを特徴とするシステム。
5. 請求項１乃至４の何れか一項に記載のシステムにおいて、
   前記画像化デバイスが、前記選択された位置から前記組み合わされたスペクトル応答を収集するように構成されかつ動作可能な集束および画像化装置を備えることを特徴とするシステム。
6. 請求項１乃至５の何れか一項に記載のシステムにおいて、
   前記画像化デバイスが、異なる波長の複数の自家蛍光応答を同時に検出するように構成されたカラーカメラデバイスを含む画像検出器を備えることを特徴とするシステム。
7. 請求項６に記載のシステムにおいて、
   前記カラーカメラデバイスが、異なる色の複数の検出チャネルを規定するように構成されかつ動作可能なピクセルマトリックスを含み、前記画像データが、組み合わされた応答の異なる検出波長と、この異なる検出波長が発生する生体組織内の対応する位置データとを示すことを特徴とするシステム。
8. 請求項６または７に記載のシステムにおいて、
   前記カラーカメラが、原色の収集チャンネルを有するように構成されていることを特徴とするシステム。
9. 請求項６乃至８の何れか一項に記載のシステムにおいて、
   前記データプロセッサが、前記画像データを受信および処理し、前記画像データにおいて、前記検出された組み合わされた応答に含まれる異なる発光波長に対応する画像データ片を識別し、前記画像データ片間の関係を特定して、異なる発光波長が発生する生体組織内の対応する位置データを識別するように構成されかつ動作可能であることを特徴とするシステム。
10. 請求項１乃至９の何れか一項に記載のシステムにおいて、
    前記照明パターンが、選択された励起波長範囲を含む光の１または複数の照明パルスを含むことを特徴とするシステム。
11. 請求項３乃至１０の何れか一項に記載のシステムにおいて、
    前記照明モードが、アルブミン、エラスチン、コラーゲン、リポフスチン、脂肪酸、ＬＤＬ、ＮＡＤＨ、フラビン、ポルフィリン、アミロイドおよびＡＧＥｓのうちの２以上を含む２以上のＢＡＳＡが予め設定された位置に存在することによって識別可能な病理学的状態に割り当てられた照明パターンを含むことを特徴とするシステム。
12. 請求項１乃至１１の何れか一項に記載のシステムにおいて、
    前記照明パターンが、少なくとも１の追加の励起波長範囲を含み、この少なくとも１の追加の励起波長範囲が、少なくとも１の追加の生体物質を励起して、前記少なくとも１の追加の生体物質の少なくとも１の追加の蛍光応答を前記検出された組み合わされたスペクトル応答に含ませるように選択されることを特徴とするシステム。
13. 請求項１乃至１２の何れか一項に記載のシステムにおいて、
    前記組み合わされたスペクトル応答が、励起波長範囲によって励起された異なる生体物質の自家蛍光応答と、照明されている生体組織内の構造物からの照明パターンの１または複数の波長の反射とを含むことを特徴とするシステム。
14. 請求項１２に記載のシステムにおいて、
    前記照明パターンが、画像化される位置の近傍にある血管の画像化を強化するように選択された１または複数の可視化波長を含み、前記画像データが、血管および２以上の励起される物質の組み合わされた画像を含むことを特徴とするシステム。
15. 請求項１４に記載のシステムにおいて、
    前記１または複数の可視化波長が、血管構造に関連する物質を励起するように選択された１または複数の励起波長を含むことを特徴とするシステム。
16. 請求項１５に記載のシステムにおいて、
    前記１または複数の可視化波長が、４３６ｎｍ、５１７ｎｍおよび６６０ｎｍの波長のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とするシステム。
17. 請求項１６に記載のシステムにおいて、
    前記照明パターンが、エラスチンおよびコラーゲン物質を励起するための３５０ｎｍの波長を含むことを特徴とするシステム。
18. 請求項１乃至１７の何れか一項に記載のシステムにおいて、
    前記割り当てデータが、
    （ａ）ＡＧＥｓおよび血漿物質が同時に自家蛍光応答を引き起こすように選択された３８５ｎｍおよび４００ｎｍの波長を含む励起波長範囲を含む照明パターンと、
    （ｂ）ＮＡＤＨおよびフラボタンパク質物質が同時に自家蛍光応答を引き起こすように選択された３６５ｎｍおよび４３０ｎｍの波長を含む励起波長範囲を含む照明パターンと
    のうちの少なくとも一方を利用して、網膜領域内の位置で実行される１または複数の画像化モードで割り当てられた糖尿病性網膜症（ＤＲ）に関連する病理学的状態を示すデータを含むことを特徴とするシステム。
19. 請求項１乃至１８の何れか一項に記載のシステムにおいて、
    前記割り当てデータが、アミロイドおよび脂肪酸物質の自家蛍光応答を同時に引き起こすように選択された３５０ｎｍの波長を含む励起波長範囲を含む、網膜領域内の位置に対して実行される１または複数の画像化モードで割り当てられた黄斑変性症（ＡＭＤ）に関する病理学的状態を示すデータを含むことを特徴とするシステム。
20. 請求項１乃至１９の何れか一項に記載のシステムにおいて、
    前記割り当てデータが、ＡＧＥおよびフラボタンパク質物質の自家蛍光応答を同時に引き起こすように選択された３８５ｎｍおよび４３０ｎｍの波長を含む励起波長範囲を含む、角膜領域の位置で実行される１または複数の画像化モードで割り当てられた増殖性糖尿病性網膜症（ＤＲ）に関する病理学的状態を示すデータを含むことを特徴とするシステム。
21. 生体組織の検査に用いる方法であって、
    複数のｋ個の病理学的状態ＰＣ_１．．．ＰＣ_Ｋを含む予め設定された割り当てデータを提供するステップであって、前記ｋ個の病理学的状態のうちの各ｉ番目の病理学的状態ＰＣ_ｉが、生体組織内の少なくとも１のそれぞれの位置で実行される画像化を規定するそれぞれの少なくとも１のｉ番目の画像化モードデータで割り当てられ、かつ少なくとも１のそれぞれのｉ番目の照明パターンによって特徴付けられ、各照明パターンが、２以上の異なる生物学的自家蛍光スペクトル物質（ＢＡＳＡ）の予め設定されたセットの自家蛍光応答を実質的に同時に引き起こすように選択された対応するｉ番目の励起波長範囲を含み、生体組織内の選択された位置に前記２以上の異なる生物学的自家蛍光スペクトル物質が同時に存在することが、生体組織の前記ｉ番目の病理学的状態ＰＣ_ｉを直接示す、ステップと、
    生体組織で検査される前記ｉ番目の病理学的状態に関するユーザ入力に応答して、前記割り当てデータにおいて、それぞれのｉ番目の画像化モードデータを選択するとともに、画像化デバイスに対して対応する動作データを生成し、それにより、前記予め設定された位置で少なくとも１の画像化セッションにおいて前記画像化モードを実行し、照明パターンに対する前記位置の組み合わされたスペクトル応答を検出し、検出された組み合わされたスペクトル応答を示す対応する画像データを生成する、ステップと、
    前記画像データを処理し、前記ｉ番目の病理学的状態に関する出力データを提供するステップとを備えることを特徴とする方法。
22. 請求項２１に記載の方法において、
    前記組み合わされたスペクトル応答の検出が、異なる発光波長の複数の自家蛍光応答を同時に検出するように構成されたカラーカメラデバイスによって実行されることを特徴とする方法。
23. 請求項２２に記載の方法において、
    前記検出が、異なる色の複数の検出チャネルを規定するピクセルマトリクスによって前記組み合わされたスペクトル応答を収集することを含み、前記画像データが、前記組み合わされたスペクトル応答の異なる検出波長と、前記異なる検出波長が発生する生体組織内の対応する位置データとを示すことを特徴とする方法。
24. 請求項２１または２２に記載の方法において、
    前記画像データを処理することが、前記画像データにおいて、前記検出された組み合わされたスペクトル応答に含まれる異なる波長に対応する画像データ片を識別することと、前記画像データ片間の関係を特定して、前記異なる検出波長が発生する生体組織内の対応する位置データを識別することとを含むことを特徴とする方法。
25. 請求項２１乃至２４の何れか一項に記載の方法において、
    前記照明パターンが、画像化される位置の近傍にある血管の画像化を強化するように選択された１または複数の可視化波長を含み、前記画像データが、血管と２以上の励起される物質の組み合わされた画像を含むことを特徴とする方法。
26. 請求項２５に記載の方法において、
    前記１または複数の可視化波長が、血管構造に関連する物質を励起するように選択された１または複数の励起波長を含むことを特徴とする方法。
27. 請求項２６に記載の方法において、
    前記１または複数の可視化波長が、４３６ｎｍ、５１７ｎｍおよび６６０ｎｍの波長のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする方法。
28. 請求項２７に記載の方法において、
    前記照明パターンが、エラスチンおよびコラーゲン物質を励起するための３５０ｎｍの波長を含むことを特徴とする方法。
29. 請求項２１乃至２８の何れか一項に記載の方法において、
    前記割り当てデータが、
    （ａ）ＡＧＥｓおよび血漿物質が同時に自家蛍光応答を引き起こすように選択された３８５ｎｍおよび４００ｎｍの波長を含む励起波長範囲を含む照明パターンと、
    （ｂ）ＮＡＤＨおよびフラボタンパク質物質が同時に自家蛍光応答を引き起こすように選択された３６５ｎｍおよび４３０ｎｍの波長を含む励起波長範囲を含む照明パターンと
    のうちの少なくとも一方を利用して、網膜領域内の位置で実行される１または複数の画像化モードで割り当てられた糖尿病性網膜症（ＤＲ）に関連する病理学的状態を示すデータを含むことを特徴とする方法。
30. 請求項２１乃至２９の何れか一項に記載の方法において、
    前記割り当てデータが、アミロイドおよび脂肪酸物質の自家蛍光応答を同時に引き起こすように選択された３５０ｎｍの波長を含む励起波長範囲を含む、網膜領域内の位置に対して実行される１または複数の画像化モードで割り当てられた黄斑変性症（ＡＭＤ）に関する病理学的状態を示すデータを含むことを特徴とする方法。
31. 請求項２１乃至３０の何れか一項に記載の方法において、
    前記割り当てデータが、ＡＧＥおよびフラボタンパク質物質の自家蛍光応答を同時に引き起こすように選択された３８５ｎｍおよび４３０ｎｍの波長を含む励起波長範囲を含む、角膜領域の位置で実行される１または複数の画像化モードで割り当てられた増殖性糖尿病性網膜症（ＤＲ）に関する病理学的状態を示すデータを含むことを特徴とする方法。
32. １または複数の病理学的状態について生体組織を検査する方法であって、
    生体組織内に天然に存在するタイプの２以上の予め設定された異なる生体物質の２以上の自家蛍光応答を実質的に同時に引き起こすように選択された予め設定された数Ｎ（Ｎ≧１）の予め設定された励起波長を含む予め設定された励起波長範囲を含む照明パターンによって、生体組織内の予め設定された位置を照明するステップと、
    前記照明パターンに対する生体組織の組み合わされたスペクトル応答を検出するステップと、
    検出された組み合わされたスペクトル応答において２以上の物質の発光波長を識別すると、病理学的状態を示すデータを生成するステップとを含むことを特徴とする方法。

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