JP2023531881A - 血中酸素濃度および組織灌流レベルを決定する方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

【要約】【解決手段】組織灌流を監視する改良された方法が開示される。方法は、画像センサからハイパースペクトル画像データを収集する工程であって、前記画像センサは、可視領域、近赤外領域、または短波赤外領域の複数の波長で組織試料を照明することにより生じる組織領域からの相互作用した光子を収集するように配置されている、前記収集する工程を含む。ハイパーキューブが前記収集されたハイパースペクトル画像データに基づいて生成される。前記ハイパーキューブを分析して前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することにより前記ハイパースペクトル画像にコントラストがもたらされる。前記ハイパースペクトル画像の前記コントラストに基づいて、前記組織領域において灌流状態に変化がある１若しくはそれ以上の領域が特定される。組織灌流監視コンピューティングデバイスおよび非一時的媒体も開示される。【選択図】 図１

Description

本出願は、２０２０年６月２３日に出願された米国仮特許出願第６３／０４２，８９７号の利益を主張するものであり、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

本開示は、概して、血中酸素濃度および組織灌流レベルの改良された検出システムおよび方法に関する。特に、本開示は光学デバイスを用いて血液酸素化および組織灌流を検出するシステムおよび方法に関する。

血液酸素化および組織灌流は、臨床または手術の場において患者を監視し得る重要な指標である。患者の血中酸素濃度は、酸素飽和したヘモグロビンと患者が利用可能な総ヘモグロビンとの比である。現在、血液酸素化は動脈血ガス分析またはパルスオキシメータを用いて監視される。動脈血ガス分析では、試料の収集として侵襲的な動脈血の採取や、正確な診断のためのその後の試料の処理が必要となる。パルスオキシメータは血中酸素濃度を測定するために患者と接触するように最も一般的には指に装着されるが、つま先や耳にも装着される。パルスオキシメータは、採血測定値の～±２％の精度しかなく、手術中の組織灌流の測定には役立たない。

組織灌流とは、静脈、動脈、毛細血管などの血管を介して組織を通る血液の通過をいう。低灌流とは、組織灌流が低下した状態であり、手術患者にとって重大なリスクとなる。手術中、適切な組織灌流を維持する良好な血行力学的プロトコルは、リスクの高い患者の死亡率や術後臓器不全の減少につながる。したがって、血行力学的プロトコルの有効性を高めるために、外科手術中にリアルタイムかつ無試薬で非接触式に組織灌流を監視する方法が必要とされている。

本開示は、血液酸素化および組織灌流の検出におけるこの及びその他の有利な改良を対象とする。

一実施形態において、組織灌流を検出する方法であって、組織灌流監視コンピューティングデバイスが、画像センサから画像データを収集する工程であって、前記画像センサは、複数の波長で組織試料を照明することにより生じる組織領域からの相互作用した光子を収集するように配置されている、前記収集する工程と、前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記画像データを分析して前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することにより前記画像データにコントラストをもたらす、前記画像データを分析する工程と、前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記画像データの前記コントラストに基づいて、前記組織領域において灌流状態に変化がある１若しくはそれ以上の領域を特定する工程とを有する方法がある。

他の実施形態において、前記複数の波長は、可視近赤外線（ＶＩＳーＮＩＲ）領域または短波赤外線（ＳＷＩＲ）領域にある。

他の実施形態において、前記画像データはハイパースペクトル画像データである。

他の実施形態において、前記画像データを分析する工程は、さらに、前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記収集されたハイパースペクトル画像データに基づいてハイパーキューブを生成する工程と、前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記ハイパーキューブを分析して前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することにより前記ハイパースペクトル画像データにコントラストをもたらす工程とを有するものである。

他の実施形態において、この方法は、さらに、前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記組織領域において前記灌流状態に変化がある前記１若しくはそれ以上の領域を経時的に監視するためのスコア映像を生成する工程を有するものである。

他の実施形態において、この方法は、さらに、前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記生成されたスコア映像に基づいて低灌流状態を特定する工程を有するものである。

他の実施形態において、前記画像データは二重偏光アーキテクチャを用いて収集されるものである。

他の実施形態において、前記ハイパースペクトル画像データはリアルタイムで収集されるものである。

一実施形態において、組織灌流監視コンピューティングデバイスであって、組織灌流を検出するためのプログラム命令が格納された非一時的メモリと、前記メモリに結合された１若しくはそれ以上のプロセッサであって、前記格納されたプログラム命令を実行して、複数の波長で組織試料を照明することにより生じる組織領域からの相互作用した光子を収集するように配置された画像センサから画像データを収集し、前記画像データを分析して前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することにより画像データにコントラストをもたらし、且つ前記画像データの前記コントラストに基づいて、前記組織領域において灌流状態に変化がある１若しくはそれ以上の領域を特定するように構成されている、前記プロセッサとを有する、組織灌流監視コンピューティングデバイスがある。

他の実施形態において、前記複数の波長は、可視近赤外線（ＶＩＳーＮＩＲ）領域または短波赤外線（ＳＷＩＲ）領域にある。

他の実施形態において、前記画像データはハイパースペクトル画像データである。

他の実施形態において、前記画像データの分析は、さらに、前記収集されたハイパースペクトル画像データに基づいてハイパーキューブを生成し、前記ハイパーキューブを分析して前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することにより前記ハイパースペクトル画像データにコントラストをもたらすものである。

他の実施形態において、前記プロセッサは、さらに、前記格納されたプログラム命令に基づいて、前記組織領域において前記灌流状態に変化がある前記１若しくはそれ以上の領域を経時的に監視するためのスコア映像を生成するものである。

他の実施形態において、前記プロセッサは、さらに、前記格納されたプログラム命令に基づいて、前記生成されたスコア映像に基づいて低灌流状態を特定するものである。

他の実施形態において、前記プロセッサは二重偏光アーキテクチャを用いて前記画像データを収集するものである。

他の実施形態において、前記プロセッサは前記画像データをリアルタイムで収集するものである。

一実施形態において、組織灌流を検出する命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体であって、１若しくはそれ以上のプロセッサによって実行されると、前記１若しくはそれ以上のプロセッサに、複数の波長で組織試料を照明することにより生じる組織領域からの相互作用した光子を収集するように配置された画像センサから画像データを収集させ、前記画像データを分析させて前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別させることにより前記画像データにコントラストをもたらし、且つ前記画像データの前記コントラストに基づいて、前記組織領域において灌流状態に変化がある１若しくはそれ以上の領域を特定させる、非一時的コンピュータ可読媒体がある。

他の実施形態において、前記複数の波長は、可視近赤外線（ＶＩＳーＮＩＲ）領域または短波赤外線（ＳＷＩＲ）領域にある。

他の実施形態において、前記画像データはハイパースペクトル画像データである。

他の実施形態において、前記命令は、前記１若しくはそれ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、前記分析において前記１若しくはそれ以上のプロセッサに、前記収集されたハイパースペクトル画像データに基づいてハイパーキューブを生成させ、前記ハイパーキューブを分析させて前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別させることにより前記ハイパースペクトル画像データにコントラストをもたらすものである。

他の実施形態において、前記命令は、前記１若しくはそれ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、前記１若しくはそれ以上のプロセッサに、前記組織領域において前記灌流状態に変化がある前記１若しくはそれ以上の領域を経時的に監視するためのスコア映像を生成させるものである。

他の実施形態において、前記命令は、前記１若しくはそれ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、前記１若しくはそれ以上のプロセッサに、前記生成されたスコア映像に基づいて低灌流状態を特定させるものである。

他の実施形態において、前記画像データは二重偏波アーキテクチャを用いて収集されるものである。

他の実施形態において、前記ハイパースペクトル画像データはリアルタイムで収集されるものである。

添付の図面は、本明細書に組み込まれ、その一部を構成するものであり、本発明の実施形態を示し、本書面の記載とともに本発明の原理、特性、および特徴を説明するのに役立つ。
図１は、例示的な組織灌流監視コンピューティングデバイスを有する例示的な環境のブロック図を示す。 図２は、図１の例示的な組織灌流監視コンピューティングデバイスのブロック図を示す 図３は、組織灌流を監視する改良された方法を説明するためのフローチャートを示す。 図４は、脱酸素化前、脱酸素化中、および再灌流後の血液酸素化を監視するためにＶＩＳーＮＩＲイメージングを用いて取得されたスコア画像の例示的なセットを示す。 図５は、脱酸素化前、脱酸素化中、および再灌流後の血液酸素化を監視するためにＳＷＩＲイメージングを用いて取得されたスコア画像の例示的なセットを示す。 図６は、脱酸素化前、脱酸素化の１分後、および脱酸素化の５分後の血液酸素化を監視するために二重偏光ＶＩＳーＮＩＲプラットフォームを用いて取得されたスコア画像の例示的なセットを示す。 図７は、ブタの灌流性腸モデルの生体内イメージング結果を示す。図７は虚血性腸組織からの灌流性腸組織の検出を示す。 図８は、虚血を誘発するように制限されたブタの腸モデルの生体内イメージング結果を示す。図８は、灌流性腸組織からの虚血性腸組織の検出を示す。 図９は、図８の灌流性腸領域および図８の虚血性腸領域における経時的な灌流スコアを比較したグラフを示す。スコア画像は虚血性腸組織の検出に用いられるもののため、虚血性腸領域は灌流性腸領域よりも高いスコアを有する。

本開示は、記載された特定のシステム、デバイス、および方法に限定されるものではなく、それらは変更することができる。本説明で使用する用語は、特定の例または実施形態のみを説明することを目的としており、本発明の範囲を限定することを意図したものではない。

本文書で使用する場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈上明確に別段の指示がない限り、複数の参照を含む。別段の定義がない限り、本明細書で使用される全ての技術用語および科学用語は、当業者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。本開示のいかなる内容も、本開示に記載された実施形態が先行発明のおかげでそのような開示に先行する権利を有しないことを認めるものと解釈されるべきではない。この文書で使用される場合、「有する」という用語は、「含むが、これに限定されない」ことを意味する。

以下に説明する本教示の実施形態は、網羅的であること、または本教示を以下の詳細な説明に開示される正確な形態に限定することを意図するものではない。むしろ、実施形態は、他の当業者が本教示の原理および実施化を認識し理解できるように選択され説明されている。

図１は、例示的な組織灌流監視コンピューティングデバイスを有する例示的な環境を示す。この環境は、光子を生成して組織１２０を照明するように構成された少なくとも１つの光源１１０と、相互作用した光子１３５を収集するように配置された画像センサ１３０と、１若しくはそれ以上の通信ネットワーク１４０を介して前記画像センサに結合された組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０とを含む。ただし、当該環境は、追加のサーバデバイスなど、その他の方法で結合されるその他の種類および／または数のデバイスまたはシステムを含むことができる。この技術は、改良された組織灌流の監視を提供する方法、非一時的コンピュータ可読媒体、および組織灌流監視コンピューティングデバイスを提供することを含む、多くの利点をもたらす。特に、この技術の特定の実施形態は、血行力学的プロトコルの有効性を高めるために、外科手術中にリアルタイムかつ無試薬で非接触式に組織灌流を監視する方法を提供する。

光源
一実施形態において、少なくとも１つの光源１１０は、ヒトまたは動物の組織１２０に向けられる光子を生成する。少なくとも１つの光源１１０は、限定されるものではなく、照明を提供するのに有用な任意の光源とすることができる。一実施形態において、少なくとも１つの光源１１０は、内視鏡と協働して用いるか、または内視鏡に取り付けることができる。電力消費、放射スペクトル、パッケージング、熱出力などの他の補助要件は、少なくとも１つの光源１１０が用いられる特定の用途に基づいて決定し得る。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの光源１１０は、光を放出する個々のデバイスである光要素である。光要素は、限定されるものではないが、白熱灯、ハロゲンランプ、発光ダイオード（ＬＥＤ）、化学レーザー、固体レーザー、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、エレクトロルミネセントデバイス、蛍光灯、ガス放電ランプ、メタル・ハライド・ランプ、キセノン・アーク・ランプ、誘導ランプ、またはこれらの光源の任意の組み合わせを含むことができる。他の実施形態では、少なくとも１つの光源１１０は、互いに近接して配置された２つ以上の光要素の群またはアセンブリである光アレイである。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つの光源１１０は、その光要素または光アレイに固有の特定の波長を有する。他の実施形態では、光源１１０の波長は、光源によって放出される光子をフィルタリングまたは調整することによって修正されてもよい。更なる他の実施形態では、異なる波長を有する複数の光源１１０が組み合わされる。一実施形態において、少なくとも１つの光源１１０の選択された波長は、可視近赤外線（ＶＩＳーＮＩＲ）または短波赤外線（ＳＷＩＲ）の範囲にある。これらは、約４００ｎｍ～約１１００ｎｍ（ＶＩＳ－ＮＩＲ）または約８５０ｎｍ～約１８００ｎｍ（ＳＷＩＲ）の波長に対応する。上記の範囲は、単独で、または列挙された範囲のいずれかを組み合わせて用いることができる。このような組み合わせには、隣接する（連続する）範囲、重複する範囲、および重複しない範囲が含まれる。

いくつかの実施形態において、少なくとも１つの光源１１０は変調光源を含む。変調光源１１０の選択および光源を変調する技術は限定されるものではない。いくつかの実施形態において、変調光源１１０は、フィルタ付き白熱灯、フィルタ付きハロゲンランプ、調整自在のＬＥＤアレイ、調整自在の固体レーザーアレイ、調整自在のＯＬＥＤアレイ、調整自在のエレクトロルミネセントデバイス、フィルタ付き蛍光灯、フィルタ付きガス放電ランプ、フィルタ付きメタル・ハライド・ランプ、フィルタ付きキセノン・アーク・クランプ、フィルタ付き誘導灯、またはこれらの光源の任意の組み合わせのうちの１若しくはそれ以上である。いくつかの実施形態において、調整は、個々の光要素１１０に電力を供給する際の強度または持続時間を増加または減少させることによって達成される。あるいは、調整は、個々の光要素によって放出された光をフィルタリングする固定フィルタまたは調整自在のフィルタによって達成される。更なる他の実施形態では、少なくとも１つの光源１１０は調整自在でない。調整自在でない光源１１０は、その放出される光スペクトルを変更することはできないが、適切な制御によってオンオフすることができる。

イメージングは、画像センサ１３０およびフィルタなどの関連する光学系を用いて、ヒトまたは動物の患者１２０の身体から反射される相互作用した光子１３５をフィルタリングおよび検出することによって実行される。画像センサ１３０は、分子化学イメージング（ＭＣＩ：Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ）のための任意の好適な画像センサとすることができる。フィルタリングの技術およびデバイスは、限定されるものではないが、固定フィルタ、多共役フィルタ、コンフォーマルフィルタのいずれかを含む。固定フィルタでは、フィルタの機能を変更することはできないが、フィルタを機械的に光路に出し入れすることでフィルタリングを変更することができる。いくつかの実施形態において、多共役フィルタまたはコンフォーマルフィルタを用いる二重偏光構成を使用して、リアルタイムの画像検出が採用される。いくつかの実施形態において、フィルタは、多共役フィルタを有する調整自在のフィルタである。多共役フィルタは、Ｓｏｌｃフィルタ構成の光路に沿う直列段を備えたイメージングフィルタである。このようなフィルタでは、等複屈折の角度分布リターダ要素が各段に積み重ねられ、段間に偏光子が配置される。

コンフォーマルフィルタは、広帯域スペクトルをフィルタリングして１若しくはそれ以上の通過帯域にすることができる。コンフォーマルフィルタの例としては、液晶チューナブルフィルタ、音響光学チューナブルフィルタ、リオット液晶チューナブルフィルタ、エバンス・スプリット・エレメント液晶チューナブルフィルタ、ソルク液晶チューナブルフィルタ、強誘電性液晶チューナブルフィルタ、ファブリー液晶チューナブルフィルタ、ペロー液晶チューナブルフィルタ、およびそれらの組み合わせが挙げられる。

一実施形態において、画像は、カメラチップ１３０である画像センサ１３０によって収集される。いくつかの実施形態において、カメラチップ１３０は、限定されるものではないが、ヒトまたは動物の患者の皮膚、組織、または器官から反射されることが予期されるスペクトルに応じて選択される。いくつかの実施形態において、カメラチップ１３０は、電荷結合素子（ＣＣＤ）、相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）、インジウムガリウム砒素（ＩｎＧａＡｓ）カメラチップ、プラチナシリサイド（ＰｔＳｉ）カメラチップ、アンチモン化インジウム（ＩｎＳｂ）カメラチップ、テルル化水銀カドミウム（ＨｇＣｄＴｅ）カメラチップ、またはコロイド量子ドット（ＣＱＤ）カメラチップのうちの１若しくはそれ以上である。いくつかの実施形態において、上記に列挙したカメラチップ１３０の各々または組み合わせは、焦点面アレイ（ＦＰＡ：Ｆｏｃａｌ Ｐｌａｎｅ Ａｒｒａｙ）である。いくつかの実施形態において、上記で特定したカメラチップ１３０の各々は、それらのバンドギャップを調整するための量子ドットを含み、それによって異なる波長に対する感度を変更または拡大する。上記視覚化技術は、限定されるものではないが、ＶＩＳ、ＮＩＲ、ＳＷＩＲ、自己蛍光、またはラマン分光法のうちの１若しくはそれ以上を含む。画像センサ１３０は、独立したデバイスとして示されているが、画像センサは、組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０に、または少なくとも１つの光源１１０を有するデバイスに組み込むことができる。

図１および図２を参照すると、この実施例における組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０は、１若しくはそれ以上のプロセッサ２１０、メモリ２２０、および／またはバス２４０またはその他の通信リンクによって互いに結合される通信インターフェース２３０を含むが、監視コンピューティングデバイス１５０は、その他の構成においてその他の種類および／または数の要素を含むことができる。組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０の１若しくはそれ以上のプロセッサ２１０は、本明細書で説明および図示した任意の数の機能について、メモリ２２０に格納されたプログラム命令を実行することができる。組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０の１若しくはそれ以上のプロセッサ２１０は、例えば、１若しくはそれ以上のＣＰＵまたは１若しくはそれ以上の処理コアを有する汎用プロセッサを含むことができるが、その他の種類のプロセッサも用いることができる。

組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０のメモリ２２０は、本明細書で説明および図示するような本技術の１若しくはそれ以上の態様のためのこれらのプログラム命令を格納するが、当該プログラム命令の一部またはすべては他の場所に格納することもできる。ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク、ソリッド・ステート・ドライブ、フラッシュメモリ、または、１若しくはそれ以上のプロセッサに結合された磁気式、光学式、または他の読み取りおよび書き込みシステムによって読み書きされるその他のコンピュータ可読媒体など、様々な異なる種類のメモリ記憶デバイス２２０をメモリに用いることができる。

したがって、組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０のメモリ２２０は、１若しくはそれ以上のプロセッサ２１０によって実行されると、組織灌流監視コンピューティングデバイスに、例えば図３を参照して以下に説明および図示した動作などの動作を実行する実行可能命令を含むことができる１若しくはそれ以上のアプリケーションを格納することができる。いくつかの実施形態において、１若しくはそれ以上のアプリケーションは１若しくはそれ以上の他のアプリケーションのモジュールまたはコンポーネントとして実装することができる。いくつかの実施形態において、１若しくはそれ以上のアプリケーションは、オペレーティングシステム拡張、モジュール、プラグインなどとして実装することができる。

いくつかの実施形態において、１若しくはそれ以上のアプリケーションは、クラウドベースのコンピューティング環境で動作することができる。いくつかの実施形態において、１若しくはそれ以上のアプリケーションは、クラウドベースのコンピューティング環境で管理できる１若しくはそれ以上の仮想マシンまたは１若しくはそれ以上の仮想サーバ内で、またはそれらとして実行することができる。いくつかの実施形態において、１若しくはそれ以上のアプリケーションおよび／または組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０は、１若しくはそれ以上の特定の物理ネットワーク・コンピューティング・デバイスに結び付けられるのではなく、クラウドベースのコンピューティング環境で実行される１若しくはそれ以上の仮想サーバに配置されてもよい。いくつかの実施形態において、１若しくはそれ以上のアプリケーションは、組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０上で実行される１若しくはそれ以上の仮想マシン（ＶＭ）で実行されてもよい。さらに、この技術の１若しくはそれ以上の実施形態において、組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０上で動作する１若しくはそれ以上の仮想マシンは、ハイパーバイザによって管理または監督することができる。

特定の実施形態において、組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０のメモリ２２０は、画像処理モジュール２２５を含むが、メモリは、例えば、その他のポリシー、モジュール、データベース、またはアプリケーションを含むことができる。画像処理モジュール２２５は、画像センサ１３０からの画像データを分析して、当該画像データに基づいて、照明された組織１２０の組織灌流値を決定するように構成され得るが、前記画像処理モジュールは他の機能を実行することもできる。単なる一例として、画像処理モジュール２２５は、画像加重ベイジアン関数、ロジスティック回帰、線形回帰、正則化による回帰、部分最小二乗回帰（ＰＬＳＲ）、部分最小二乗判別解析 （ＰＬＳＤＡ）、ナイーブベイズ、分類および回帰ツリー（ＣＡＲＴ）、サポート・ベクター・マシン、または画像データを処理するニューラルネットワークなどの１若しくはそれ以上の機械学習技術を適用してもよい。

組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０の通信インターフェース２３０は、組織灌流監視コンピューティングデバイス、画像センサ１３０、追加のセンサ、クライアントデバイス、および／またはサーバデバイスの間を動作自在に結合し通信するものであり、それらはすべて１若しくはそれ以上の図に示す通信ネットワーク１４０によってともに結合される。その他の種類および／若しくは数の通信ネットワーク１４０、あるいはその他のデバイスおよび／または要素へのその他の種類および／若しくは数の接続および／または構成を有するその他の種類および／若しくは数のシステムを用いることもできる。

単なる一例として、図１に示す通信ネットワーク１４０は、１若しくはそれ以上のローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）および／または１若しくはそれ以上のワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含むことができ、また、ＴＣＰ／ＩＰ ｏｖｅｒ Ｅｔｈｅｒｎｅｔおよび業界標準プロトコルを用いることができるが、その他の種類および／若しくは数のプロトコルおよび／または通信ネットワークを用いることもできる。この実施例における１若しくはそれ以上の通信ネットワーク１４０は、例えば、任意の好適な形式のテレトラフィック（例えば、音声、モデムなど）、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、イーサネットベースのパケット・データ・ネットワーク（ＰＤＮ）、それらの組み合わせなどを含む、任意の適切なインターフェース機構およびネットワーク通信技術を採用することができる。

組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０は、スタンドアロンデバイスであってもよいし、例えば、画像センサ１３０、１若しくはそれ以上のサーバデバイス、または１若しくはそれ以上のクライアントデバイスなどの１若しくはそれ以上の他のデバイスまたは装置と統合されていてもよい。特定の実施形態において、組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０は、サーバデバイスのうちの１つまたはクライアントデバイスのうちの１つを含むことができ、またはそれらによってホストされ得る。その他の配置構成も可能である。

本明細書では、組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０と、光源１１０と、画像センサ１３０と、１若しくはそれ以上の通信ネットワーク１４０とを有する例示的な環境が説明および図示されているが、その他のトポロジにおけるその他の種類および／若しくは数のシステム、デバイス、コンポーネント、および／または要素を用いることもできる。当業者には理解されるように、本明細書に記載される実施例のシステムは、例示を目的とするものであり、当該実施例を実施するために特定のハードウェアおよびソフトウェアの多くの変更形態を用い得ることを理解されたい。

例えば、組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０など、前記環境に示すデバイスのうちの１若しくはそれ以上は、同一の物理マシン上で仮想インスタンスとして動作するように構成されていてもよい。すなわち、組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０、クライアントデバイス、またはサーバデバイスのうちの１若しくはそれ以上は、１若しくはそれ以上の通信ネットワーク１４０を介して通信する別個のデバイスとしてではなく、同一の物理デバイス上で動作してもよい。さらに、組織灌流監視コンピューティングデバイス１５０は図１に示されるよりも多くても少なくてもよい。

いくつかの実施形態において、複数のコンピューティングシステムまたはデバイスを、任意の実施例のいずれかのシステムまたはデバイスに置き換えることができる。したがって、必要に応じて、冗長性や複製などの分散処理の原理および利点を実装して、前記実施例のデバイスおよびシステムの堅牢性および性能を向上させることもできる。また、前記実施例は、任意の好適なインターフェース機構およびトラフィック技術を用いて任意の好適なネットワークに広がる１若しくはそれ以上のコンピュータシステムに実装されてもよく、そのようなネットワークには単なる例としては、無線ネットワーク、セルラネットワーク、ＰＤＮ、インターネット、イントラネット、およびそれらの組み合わせが含まれる。

また、前記実施例は、本明細書に例として説明および図示されるような本技術の１若しくはそれ以上の態様についての命令を格納した１若しくはそれ以上の非一時的コンピュータ可読媒体（例えばメモリ２２０）として実施することができる。いくつかの実施例において、命令は、１若しくはそれ以上のプロセッサ（例えば、１若しくはそれ以上のプロセッサ２１０）によって実行されると、当該１若しくはそれ以上のプロセッサに、本明細書で説明および図示されるこの技術に関する例示の方法を実施するために必要な工程を実行させる。

ここで、組織灌流を監視する例示的な方法を図３を参照して説明する。図３に示すように、組織灌流監視コンピューティングデバイスは画像センサから画像データを収集する（３１０）ことができる。画像データは、例えばハイパースペクトル画像データとすることができる。いくつかの実施形態において、画像センサは、光源を用いて複数の波長で組織試料を照明することにより生じる組織領域からの相互作用した光子を収集する（３１０）ように配置される。いくつかの実施形態において、前記光源は内視鏡デバイスに配置される。いくつかの実施形態において、前記光源は、可視近赤外（ＶＩＳーＮＩＲ）領域および／または短波赤外（ＳＷＩＲ）領域の波長を用いて組織領域を照明する。

組織灌流監視コンピューティングデバイスは画像データを分析して（３２０）前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することにより画像データにコントラストをもたらすことができる。いくつかの実施形態において、組織灌流監視コンピューティングデバイスは、収集されたハイパースペクトル画像データに基づいてハイパーキューブを生成する。ハイパーキューブを分析して（３２０）前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することによりハイパースペクトル画像データにコントラストをもたらすことができる。

組織灌流監視コンピューティングデバイスは、画像データのコントラストに基づいて、前記組織領域において灌流状態に変化がある１若しくはそれ以上の領域を特定し得る（３３０）。いくつかの実施形態において、組織灌流監視コンピューティングデバイスは、前記灌流状態の変化を経時的に監視してもよい。いくつかの実施形態において、組織灌流監視コンピューティングデバイスは、外科手術中などに、灌流の問題を監視してもよい。例えば、組織灌流監視コンピューティングデバイスは灌流を監視して、低灌流状態が発生しているかどうかを特定してもよい。低灌流状態が特定された場合（３４０）、１若しくはそれ以上の血行力学的プロトコルを変更できるように警告が発せられてもよい（３５０）。いくつかの実施形態において、組織灌流監視コンピューティングデバイスを用いて、虚血を受けている組織と正常に灌流されている組織とを区別してもよい。いくつかの実施形態において、組織灌流監視コンピューティングデバイスを用いて、組織の酸素飽和レベル間を区別してもよい。他の実施形態では、組織灌流監視コンピューティングデバイスは、前記画像データを用いて非接触の方法でパルスオキシメトリを監視してもよい。一実施形態において、組織灌流監視コンピューティングデバイスは、組織領域において灌流状態に変化がある１若しくはそれ以上の領域を経時的に監視するスコア画像および／またはスコア映像を生成する。

この技術により、組織灌流と血液酸素化を試薬を使用せずに非接触式に監視することができる。例えば、この技術は、患者の灌流状態の変化に基づき血行力学的プロトコルの調整を可能にするため、非侵襲的な方法で外科手術中に有利に用いることができる。特定の実施形態において、この技術は上記で説明した外科手術の計画を改良するために用いることができる。

代替的な実施形態では、この技術は、医療処置施設に搬送される前に現場で出血している負傷した兵士などの外傷犠牲者を特定するために用いることができる。出血は戦闘外傷の主な死因として特定されているが、それは、医療処置施設に到着する前に治療が提供された場合、潜在的に生き残ることができるものである。複合機器を用いて医療従事者の能力を強化すると、外傷に対する生存率が向上し得る。

いくつかの実施形態において、組織／外傷／トリアージセンサ（「３ＴＳ」）システムは、分子化学イメージング、術中イメージング、組織特定、および高度な視覚化の原理を組み込み、現場で手術する状況において（すなわち、病院でないところで）外傷犠牲者のリアルタイムまたはほぼリアルタイムの評価を提供する。いくつかの実施形態において、３ＴＳシステムを用いて、特に脱水状態の（ｖｏｌｕｍｅ－ｄｅｐｌｅｔｅｄ）患者において末梢静脈アクセスを改良するために皮下血管系を画像化することができる。そのような実施形態では、３ＴＳシステムは、現場の医療関係者または最初の応答者が、止血帯を配置して視覚動悸を行う代わりに、適切な静脈アクセスを決定できるようにしてもよい。

いくつかの実施形態において、３ＴＳシステムを用いて組織の酸素濃度を評価して、患者の酸素必要量を決定し、組織の生存率を測定し、および組織の創面切除についてガイダンスを提供することができる。そのような実施形態では、３ＴＳシステムは、（パルスオキシメータによって提供される全体的な読み取り値の代わりに）局所的な組織固有の酸素飽和度読み取り値を提供することができる。その結果、組織生存率の評価や組織創面切除についてのガイダンスは現在の標準的なケア（すなわち、視覚的観察）よりも大幅な進歩を示し得る。

いくつかの実施形態において、３ＴＳシステムを用いて灌流を血圧と相関させることにより患者に接触することなく血圧レベルを推定することができる。３ＴＳシステムの利用は、ハンドフリーであり、また、聴診器と共に用いる従来の血圧カフが効果的でない例えばヘリコプターに乗っているなどの複雑な音響環境でも使用できるという更なる大きな利点がある。

いくつかの実施形態において、３ＴＳシステムは、ＶＩＳーＮＩＲ多共役撮像モダリティおよび／またはＳＷＩＲ多共役撮像モダリティを含んでもよい。血管を視覚化し、動脈および周囲の組織から静脈を区別し、および／または末梢静脈へのアクセスを改良するために、可視およびＮＩＲ分光法を用いることができる。ＳＷＩＲ分光法は、脂質などの発色団に対する感度を高め、あざ、アテローム硬化性プラーク、がん、火傷などの様々な身体状態の特徴付けを可能にし、血管系とコラーゲン構造の変化を視覚化するのに用いることができる。

いくつかの実施形態において、３ＴＳシステムは、さらに、眼鏡またはヘルメットに組み込まれ、患者または外傷犠牲者の血管系について拡張現実感の表示を可能にし得るヘッド・アップ・ディスプレイ（ＨＵＤ）を含み得る。いくつかの実施形態において、３ＴＳシステムは、さらに、患者または外傷犠牲者の血管系を画像化する手持ち式デバイスを含み得る。

実施例
実施例１―組織脱酸素化および再灌流のＶＩＳ－ＮＩＲイメージング
分子化学イメージングを利用して、可視および近赤外スペクトル領域での組織酸素化の可視化を実証した。輪ゴムで被験者の指先の血流を一時的に制限した。次いで、被験者の手に対してＶＩＳ－ＮＩＲイメージングを実行し、図４に示すようなスコア画像を取得した。図４は、３人の被験者の手を示す。それらの画像は、左から右へ、脱酸素化前、脱酸素化中、および再灌流後の手を示す。この結果は、血流が制限された組織領域が、血液が制限されていない領域と比較して、Ｈｂに特徴的なスペクトル応答を示すことを表している。さらに、酸素化の程度を特定することができる。したがって、このイメージングにより、被験者の指において酸素化された領域と脱酸素化された領域とを区別することができた。

実施例２―組織脱酸素化および再灌流のＳＷＩＲイメージング
分子化学イメージングを利用して、短波赤外線スペクトル領域での組織酸素化の可視化を実証した。輪ゴムで被験者の指先の血流を一時的に制限した。次いで、被験者の手に対してＳＷＩＲイメージングを実行し、図５に示すようなスコア画像を取得した。図５の画像は、左から右へ、脱酸素化前、脱酸素化中、および再灌流後の手を示す。このイメージングにより、被験者の指において酸素化された領域と脱酸素化された領域とを区別することができた。

実施例３－組織脱酸素化の二重偏光ＶＩＳ－ＮＩＲイメージング
分子化学イメージングを利用して、二重偏光ＶＩＳ－ＮＩＲプラットフォームを用いた組織酸素化の可視化を実証した。輪ゴムで被験者の指先の血流を一時的に制限した。次いで、被験者の手に対してＶＩＳ－ＮＩＲイメージングを実行し、図６に示すようなスコア画像を取得した。図６の画像は、左から右へ、制限前、制限１分後、および制限５分後の被験者の手を示す。このイメージングにより、被験者の指において酸素化された領域と脱酸素化された領域とを区別することができ、また、経時的な脱酸素化の量が提供された。

実施例４―ブタの腸の二重偏光ＶＩＳ－ＮＩＲイメージング
二重偏光分子化学イメージングを利用して、虚血性小腸の存在下におけるブタ生体内の小腸の灌流を視覚化した。図７（左上）のグラウンドトゥルース画像は、虚血性を有する腸部分と灌流性を有する腸部分が画像のどこにあるかを示す。ＲＧＢ画像はこれら２つの組織を比較したときに人間の目に見えるものを示し、ＭＣＩ－Ｅ検出画像は灌流組織の検出を（緑色で）示す。この機能は、例えば手術中の処置の際にリアルタイムで組織生存率を監視するのに役立つ。

図８では、異なる波長のセットを用いて腸血管が対象とされている。血管検出はＭＣＩ－Ｅ検出画像（右下）に緑色で示す。

図９では、灌流性を有する腸の平均領域のスコアが、虚血性を有する腸の平均領域のスコアとともに経時的にプロットされている。スコア画像は虚血性腸組織の検出に用いられるもののため、虚血性腸領域は灌流性腸領域よりも高いスコアを有する。灰色の領域は、道具が視野内にあり、追加の動きを形成していた期間を示す。フーリエ解析は、心拍数に関連する呼吸や血行動態（血流）シグネチャなどの特徴を評価するのに役立つ方法である。時系列でのフーリエ解析を用いて、ブタの前記虚血性腸領域および灌流性腸領域のリアルタイムイメージング中に観察される周期性およびその他のスコアを分析することができる。灌流性を有する腸を示す青い下側のプロットにある周期性は、呼吸による動きによるものである可能性がある。

上記の詳細な説明では、本明細書の一部を構成する添付の図面が参照されている。図面において、類似の記号は、文脈上別段の指示がない限り、典型的には類似の構成要素を特定する。詳細な説明、図面、および特許請求の範囲に記載された例示的な実施形態は、限定することを意味するものではない。本明細書に提示される主題の趣旨または範囲から逸脱することなく、他の実施形態を用いることができ、また、他の変更を行うことができる。本明細書に一般的に記載され、図に示される本開示の様々な特徴は、多種多様な異なる構成で配置、置換、結合、分離、および設計することができ、それらのすべてが明示的に企図されるものであることが容易に理解されよう。

本開示は、本出願に記載された特定の実施形態に関して限定されるべきではなく、これらは様々な特徴の例示として意図されている。当業者には明らかであるように、その趣旨および範囲から逸脱することなく、多くの修正および変形を行うことができる。本明細書に列挙したものに加えて、本開示の範囲内の機能的に同等の方法および装置が前述の説明から当業者には明らかであろう。そのような修正および変更は添付の特許請求の範囲内にあることを意図している。本開示は、添付の特許請求の範囲の用語によってのみ限定されるべきであり、そのような特許請求の範囲が権利を有する同等物の全範囲と共にあるものである。本開示は、特定の方法、試薬、化合物、組成物、または生物系に限定されるものではなく、当然、変化し得るものであることを理解されたい。また、本明細書で使用される用語は、特定の実施形態を説明するためだけのものであり、限定することを意図していないことを理解されたい。

本明細書における実質的に任意の複数および／または単数の用語の使用に関して、当業者は、文脈および／または適用に適切であるように、複数から単数に、および／または単数から複数に翻訳することができる。明確にするために、本明細書では、様々な単数／複数の順列が明示的に示されていることがある。

一般的に、本明細書、および特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の本文）で使用される用語は、一般に「オープン」用語（例えば、「含む」は「含むがこれに限定されない」と解釈されるべきであり、「有する」という用語は「少なくとも有する」と解釈されるべきであり、「含む」という用語は「含むがこれらに限定されない」と解釈されるべきである、など）であることが意図されている。種々の構成要素または工程を「有する」（「含むが、これらに限定されない」という意味で解釈される）という観点から、様々な組成物、方法、およびデバイスが説明されているが、当該組成物、方法、およびデバイスは当該種々の構成要素および工程「から本質的になる」または「からなる」とすることもでき、そのような用語は本質的にクローズドの要素群を定義するものとして解釈されるべきである。さらに、当業者であれば、導入される請求項の記載に特定の数が意図される場合、その意図は請求項に明示的に記載されており、そのような記載がなければ、そのような意図は存在しないことを理解されよう。

例えば、理解の助けとして、以下の添付の請求項は、請求項の記載を導入するめに「少なくとも１つ」および「１若しくはそれ以上」という導入句の使用を含む場合がある。しかしながら、そのような語句の使用においては、同一の請求項に「１若しくはそれ以上」または「少なくとも１つ」という導入句が含まれ、且つ不定冠詞「ａ」または「ａｎ」が含まれる（例えば、「ａ」および／または「ａｎ」は「少なくとも１つ」または「１若しくはそれ以上」を意味すると解釈すべきである）としても、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」による請求項の記載の導入が、そのように導入される請求項の記載を含む任意の特定の請求項を、そのような記載のみを含む実施形態に限定することを意味するものと解釈すべきではなく、同様のことが請求項の記載を導入するのに用いられる定冠詞の使用にも当てはまる。

さらに、当業者であれば、導入される請求項に特定の数が明示的に記載されている場合であっても、そのような記載は、少なくとも記載された数を意味すると解釈すべきことを認識されよう（例えば、他の修飾語のない「２つの記載」という最小限の記載は、少なくとも２つの記載、または２またはそれ以上の記載を意味する）。さらに、「Ａ、Ｂ、およびＣなどの少なくとも１つ」と類似の慣例が使用されるような場合、一般的に、そのような構成は当業者が前記慣例を理解する意味で意図される（例えば、「Ａ、Ｂ、およびＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢを一緒に、ＡおよびＣを一緒に、ＢおよびＣを一緒に、および／またはＡ、Ｂ、およびＣを一緒に有するシステムなどを含むが、これに限定されるものではない）。「Ａ、Ｂ、またはＣの少なくとも１つなど」と類似の慣例が使用されるような場合、一般に、そのような構成は、当業者が前記慣例を理解する意味で意図される（例えば、「Ａ、Ｂ、またはＣの少なくとも１つを有するシステム」は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡおよびＢを一緒に、ＡおよびＣを一緒に、ＢおよびＣを一緒に、および／またはＡ、Ｂ、およびＣを一緒に有するシステムなどを含むが、これに限定されるものではない）。さらに、当業者であれば、明細書、特許請求の範囲、または図面のいずれにおいても、２若しくはそれ以上の代替用語を提示する事実上任意の分離語および／または語句は、前記用語の１つ、前記用語のいずれか、または用語の両方を含む可能性を企図すると理解すべきことを理解されよう。例えば、「ＡまたはＢ」という語句は、「Ａ」または「Ｂ」または「ＡおよびＢ」の可能性を含むと理解される。

さらに、当業者であれば、本開示の特徴がマーカッシュグループにおいて記述されている場合、それにより、該開示は任意の個々の要素またはマーカッシュグループ要素のサブグループにおいても記述されていると認識されよう。

当業者には理解されるように、書面での説明を提供することなど、あらゆる目的のために、本明細書に開示される全ての範囲はまた、全ての考えられる部分的範囲およびその部分的範囲の組み合わせを含む。列挙される任意の範囲は、同じ範囲が少なくとも１／２、１／３、１／４、１／５、１／１０などに分割されることを十分に説明し、それが可能であることを容易に認識することができる。非限定的な例として、本明細書で説明する各範囲は、下１／３、中１／３、上１／３などに容易に分解することができる。また、当業者には理解されるように、「～まで」、「少なくとも」などの用語は全て、記載された数を含み、その後、上述の部分的な範囲に分割することができる。最後に、当業者には理解されるように、範囲には個々の数値が含まれる。したがって、例えば、１～３個のセルを有するグループは、１個、２個、または３個のセルを有するグループをいう。同様に、１～５個のセルを有するグループは、１個、２個、３個、４個、または５個のセルを有するグループなどをいう。

様々な上述および他の特徴および機能、またはその代わりの特徴および機能は、多くの他のシステムまたは用途に組み合わせてもよい。本明細書の現在予見または予測されていない様々な代替、変更、変形、または改良は、その後当業者が行うことができ、また、それらの各々は開示された実施形態に含まれることが意図される。

Claims (24)

1. 組織灌流を検出する方法であって、
   組織灌流監視コンピューティングデバイスが、画像センサから画像データを収集する工程であって、前記画像センサは、複数の波長で組織試料を照明することにより生じる組織領域からの相互作用した光子を収集するように配置されている、前記収集する工程と、
   前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記画像データを分析して前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することにより前記画像データにコントラストをもたらす、前記画像データを分析する工程と、
   前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記画像データの前記コントラストに基づいて、前記組織領域において灌流状態に変化がある１若しくはそれ以上の領域を特定する工程と
   を有する方法。
2. 請求項１に記載の方法において、前記複数の波長は、可視近赤外線（ＶＩＳーＮＩＲ）領域または短波赤外線（ＳＷＩＲ）領域にある、方法。
3. 請求項１に記載の方法において、前記画像データはハイパースペクトル画像データである、方法。
4. 請求項３に記載の方法において、前記画像データを分析する工程は、さらに、
   前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記収集されたハイパースペクトル画像データに基づいてハイパーキューブを生成する工程と、
   前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記ハイパーキューブを分析して前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することにより前記ハイパースペクトル画像データにコントラストをもたらす工程と
   を有するものである、方法。
5. 請求項１に記載の方法において、さらに、
   前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記組織領域において前記灌流状態に変化がある前記１若しくはそれ以上の領域を経時的に監視するためのスコア映像を生成する工程を有するものである、方法。
6. 請求項５に記載の方法において、さらに、
   前記組織灌流監視コンピューティングデバイスが、前記生成されたスコア映像に基づいて低灌流状態を特定する工程を有するものである、方法。
7. 請求項１に記載の方法において、前記画像データは二重偏光アーキテクチャを用いて収集されるものである、方法。
8. 請求項７に記載の方法において、前記ハイパースペクトル画像データはリアルタイムで収集されるものである、方法。
9. 組織灌流監視コンピューティングデバイスであって、
   組織灌流を検出するためのプログラム命令が格納された非一時的メモリと、
   前記メモリに結合された１若しくはそれ以上のプロセッサであって、前記格納されたプログラム命令を実行して、
   複数の波長で組織試料を照明することにより生じる組織領域からの相互作用した光子を収集するように配置された画像センサから画像データを収集し、
   前記画像データを分析して前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することにより前記画像データにコントラストをもたらし、且つ
   前記画像データの前記コントラストに基づいて、前記組織領域において灌流状態に変化がある１若しくはそれ以上の領域を特定する
   ように構成されている、前記プロセッサと
   を有する、組織灌流監視コンピューティングデバイス。
10. 請求項９に記載の組織灌流監視コンピューティングデバイスにおいて、前記複数の波長は、可視近赤外線（ＶＩＳーＮＩＲ）領域または短波赤外線（ＳＷＩＲ）領域にある、組織灌流監視コンピューティングデバイス。
11. 請求項９に記載の組織灌流監視コンピューティングデバイスにおいて、前記画像データはハイパースペクトル画像データである、組織灌流監視コンピューティングデバイス。
12. 請求項１１に記載の組織灌流監視コンピューティングデバイスにおいて、前記画像データの分析は、さらに、
    前記収集されたハイパースペクトル画像データに基づいてハイパーキューブを生成し、
    前記ハイパーキューブを分析して前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別することにより前記ハイパースペクトル画像データにコントラストをもたらすものである、組織灌流監視コンピューティングデバイス。
13. 請求項９に記載の組織灌流監視コンピューティングデバイスにおいて、前記プロセッサは、さらに、前記格納されたプログラム命令に基づいて、前記組織領域において前記灌流状態に変化がある前記１若しくはそれ以上の領域を経時的に監視するためのスコア映像を生成するものである、組織灌流監視コンピューティングデバイス。
14. 請求項１３に記載の組織灌流監視コンピューティングデバイスにおいて、前記プロセッサは、さらに、前記格納されたプログラム命令に基づいて、前記生成されたスコア映像に基づいて低灌流状態を特定するものである、組織灌流監視コンピューティングデバイス。
15. 請求項９に記載の組織灌流監視コンピューティングデバイスにおいて、前記プロセッサは、二重偏光アーキテクチャを用いて前記画像データを収集するものである、組織灌流監視コンピューティングデバイス。
16. 請求項１５に記載の組織灌流監視コンピューティングデバイスにおいて、前記プロセッサは前記画像データをリアルタイムで収集するものである、組織灌流監視コンピューティングデバイス。
17. 組織灌流を検出する命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体であって、１若しくはそれ以上のプロセッサによって実行されると、前記１若しくはそれ以上のプロセッサに、
    複数の波長で組織試料を照明することにより生じる組織領域からの相互作用した光子を収集するように配置された画像センサから画像データを収集させ、
    前記画像データを分析させて前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別させることにより前記画像データにコントラストをもたらし、且つ
    前記画像データの前記コントラストに基づいて、前記組織領域において灌流状態に変化がある１若しくはそれ以上の領域を特定させる
    非一時的コンピュータ可読媒体。
18. 請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記複数の波長は、可視近赤外線（ＶＩＳーＮＩＲ）領域または短波赤外線（ＳＷＩＲ）領域にある、非一時的コンピュータ可読媒体。
19. 請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記画像データはハイパースペクトル画像データである、非一時的コンピュータ可読媒体。
20. 請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記命令は、前記１若しくはそれ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、前記分析において前記１若しくはそれ以上のプロセッサに、
    前記収集されたハイパースペクトル画像データに基づいてハイパーキューブを生成させ、
    前記ハイパーキューブを分析させて前記複数の波長のうちの１若しくはそれ以上を識別させることにより前記ハイパースペクトル画像データにコントラストをもたらすものである、非一時的コンピュータ可読媒体。
21. 請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記命令は、前記１若しくはそれ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、前記１若しくはそれ以上のプロセッサに、前記組織領域において前記灌流状態に変化がある前記１若しくはそれ以上の領域を経時的に監視するためのスコア映像を生成させるものである、非一時的コンピュータ可読媒体。
22. 請求項２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記命令は、前記１若しくはそれ以上のプロセッサによって実行されると、さらに、前記１若しくはそれ以上のプロセッサに、前記生成されたスコア映像に基づいて低灌流状態を特定させるものである、非一時的コンピュータ可読媒体。
23. 請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記画像データは二重偏波アーキテクチャを用いて収集されるものである、非一時的コンピュータ可読媒体。
24. 請求項２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記ハイパースペクトル画像データはリアルタイムで収集されるものである、非一時的コンピュータ可読媒体。

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