JP6635981B2 - 脂質コアプラーク被膜の厚さの検出 - Google Patents
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Description
[0006]一態様では、血管壁を調査するためのコンピュータ実装方法がある。この方法は、プローブを使って、近赤外線を血管壁に照射するステップを伴う。この方法は、プローブにより、血管壁から反射された近赤外線を受光するステップを伴う。この方法は、コンピューティングデバイスにより、血管壁から反射された近赤外線に基づき反射スペクトルを決定するステップを伴う。この方法は、コンピューティングデバイスにより、反射スペクトルが脂質コアプラークの存在を示すかどうかをLCP分類器を反射スペクトルに適用することによって判定するステップを伴う。この方法は、コンピューティングデバイスにより、反射スペクトルがLCPの存在を示す場合にLCP被膜厚さ分類器を反射スペクトルに適用することによってLCP被膜の厚さを決定するステップを伴う。この方法は、LCP被膜の厚さを示す指標をディスプレイ上に表示するステップを伴う。
[0015]本発明の技術の前記の、ならびに他の、目的、特徴、および利点、さらには本発明の技術それ自体は、添付図面と併せて読んだときに、さまざまな実施形態の以下の説明から、より完全に理解されるであろう。
式1において、Iは、反射された放射線の検出された強度であり、I0は、入射強度である。以下で詳しく説明されるように、アナライザー270は、決定されたスペクトルに基づきLCPの被膜厚さを評価することができる。
LCP被膜厚さ分類器の構築
[0030]上で指摘されているように、この技術は、コレステロールを多量に含むLCPに対する健康な血管組織のさまざまな生化学的成分の間の近赤外スペクトル差を利用する。図3は、異なる物質に対する例示的な近赤外吸収スペクトルのグラフ300である。グラフ300は、コラーゲンとともに、コレステリルオレイン酸、コレステロール、およびコレステリルリノール酸を含む、さまざまな形態のコレステロールに対する近赤外線スペクトルを含む。健康な血管組織は、コラーゲンに富んでいるが、LCPは、より高い相対的含有量のコレステロールを含む。グラフ300は、コラーゲンとさまざまなコレステロール形態との間のスペクトル差を示しており、本発明の技術ではこれを使用して、LCP被膜厚さを評価する。
[0039]ステップ490で、LCP被膜厚さ分類器が、ステップ410〜470からのそれぞれの選択された場所の反射スペクトルおよび組織病理学データならびに被膜厚さ閾値に基づき生成される。いくつかの実施形態では、データは、それぞれの行が対応する場所に対するスペクトルを表す「xブロック」行列、および対応する場所に対する組織病理学データ(例えば、被膜厚さ基準値)の「yブロック」ベクトルとして設定される。いくつかの実施形態では、被膜厚さ閾値が組織病理学データのベクトルに適用され、その結果、「yブロック」は厚さが被膜厚さ閾値より大きい被膜の有無を示す。いくつかの実施形態では、被膜厚さ閾値が組織病理学データのベクトルに適用され、その結果、「yブロック」は厚さが被膜厚さ閾値より小さい被膜の有無を示す。
血管壁の調査
[0042]いくつかの実施形態では、この技術は、血管壁を調査し、LCP被膜の厚さを示す指標を生成する方法を伴う。図5は、血管壁を調査するための方法を表す流れ図500である。いくつかの実施形態では、図2Aの分光カテーテルシステム200は、血管壁を調査する方法を実行することができる。いくつかの実施形態では、別のコンピューティングデバイスが、血管壁を調査する方法を実行することができる。
[0047]いくつかの実施形態では、LCP被膜厚さ分類器は、図4を参照しつつ上で説明されているように生成された分類器とすることができる。LCP被膜厚さ分類器は、血管壁にそった特定の場所の組織を特徴付けるためにスペクトルに適用される。例えば、LCP被膜厚さ分類器を反射スペクトルに適用することで、スペクトルがLCP被膜厚さ分類器を構築するために使用される被膜厚さ閾値より大きい被膜厚さを持つLCP被膜を示す確率が求められる。そのような実施形態では、被膜厚さは、分類器によって与えられる確率が閾値(例えば、0.6)を超えた場合に被膜厚さ閾値より大きいと判定される。LCP被膜厚さ分類器を反射スペクトルに適用することで、スペクトルがLCP被膜厚さ分類器を構築するために使用される被膜厚さ閾値より小さい被膜厚さを持つLCP被膜を示す確率が求められる。そのような実施形態では、被膜厚さは、分類器によって与えられる確率が閾値(例えば、0.6)を超えた場合に被膜厚さ閾値より小さいと判定される。
本明細書の開示内容は、以下の態様を含み得る。
(態様1)
血管壁(blood vessel wall)を調査するためのコンピュータ実装方法(computer-implemented method)であって、
プローブを使って、近赤外線(near-infrared light)を血管壁に照射するステップと、
前記プローブによって、前記血管壁から反射された近赤外線を受光するステップと、
コンピューティングデバイスにより、前記血管壁から前記反射された近赤外線に基づき反射スペクトルを決定するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記反射スペクトルが脂質コアプラーク(LCP:lipid core plaque)の存在を示すかどうかをLCP分類器(classifier)を前記反射スペクトルに適用することによって判定するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記反射スペクトルが前記LCPの存在を示す(indicative)場合にLCP被膜厚さ分類器(cap thickness classifier)を前記反射スペクトルに適用することによってLCP被膜の厚さを決定するステップと、
ディスプレイ上に、前記LCP被膜(cap)の前記厚さを示す指標(indicia)を表示するステップとを含むコンピュータ実装方法。
(態様2)
前記LCP被膜厚さ分類器は、1つまたは複数の試料反射スペクトルおよび関連する(associated)組織病理学(histopathology)データに基づき生成される数学的モデルを含む態様1に記載の方法。
(態様3)
前記組織病理学データは、LCP被膜厚さ測定結果を含む態様2に記載の方法。
(態様4)
前記LCP被膜厚さ分類器を適用する(applying)ステップで、LCP被膜の厚さが厚さ閾値を超える確率を求める態様1に記載の方法。
(態様5)
前記厚さ閾値は、約0.4ミリメートルである態様4に記載の方法。
(態様6)
前記厚さ閾値は、約0.1ミリメートルである態様4に記載の方法。
(態様7)
前記LCP被膜厚さ分類器を適用するステップで、LCP被膜の厚さが厚さ閾値より小さい確率を求める態様1に記載の方法。
(態様8)
前記厚さ閾値は、約0.4ミリメートルである態様7に記載の方法。
(態様9)
前記厚さ閾値は、約0.1ミリメートルである態様7に記載の方法。
(態様10)
前記反射スペクトルが前記LCPの存在を示す場合に第2のLCP被膜厚さ分類器を前記反射スペクトルに適用することによって前記LCP被膜の厚さを決定するステップをさらに含む態様1に記載の方法。
(態様11)
前記LCP被膜の厚さを示す前記指標は、前記LCP被膜の前記厚さが厚さ閾値を超えることを表す指示を含む態様1に記載の方法。
(態様12)
前記LCP被膜の厚さを示す前記指標は、前記LCP被膜の前記厚さが厚さ閾値より小さいことを表す指示を含む態様1に記載の方法。
(態様13)
血管壁を調査するための、非一時的(non-transitory)なコンピュータ可読記憶媒体に明確に具現化された(tangibly embodied)、コンピュータプログラム製品であって、データ処理装置に、
近赤外線を照射された前記血管壁から反射された近赤外線を示す信号を受信し、
前記受信された信号に基づき反射スペクトルを決定し、
前記反射スペクトルが脂質コアプラーク(LCP)の存在を示すかどうかをLCP分類器を前記反射スペクトルに適用することによって判定し、
前記反射スペクトルが前記LCPの存在を示す場合にLCP被膜厚さ分類器を前記反射スペクトルに適用することによってLCP被膜の厚さを決定し、
ディスプレイ上に前記LCP被膜の前記厚さを示す指標を表示することを行わせるように動作可能である命令を備えるコンピュータプログラム製品。
(態様14)
前記LCP被膜厚さ分類器は、1つまたは複数の試料反射スペクトルおよび関連する組織病理学データに基づき生成される数学的モデルを含む態様13に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様15)
前記組織病理学データは、LCP被膜厚さ測定結果を含む態様14に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様16)
前記LCP被膜厚さ分類器を適用するステップで、LCP被膜の厚さが厚さ閾値を超える確率を求める態様13に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様17)
前記厚さ閾値は、約0.4ミリメートルである態様16に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様18)
前記厚さ閾値は、約0.1ミリメートルである態様16に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様19)
前記LCP被膜厚さ分類器を適用するステップで、LCP被膜の厚さが厚さ閾値より小さい確率を求める態様13に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様20)
前記厚さ閾値は、約0.4ミリメートルである態様19に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様21)
前記厚さ閾値は、約0.1ミリメートルである態様19に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様22)
前記データ処理装置に、前記反射スペクトルが前記LCPの存在を示す場合に第2のLCP被膜厚さ分類器を前記反射スペクトルに適用することによって前記LCP被膜の厚さを決定させるように動作可能である命令を備える態様13に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様23)
前記LCP被膜の厚さを示す前記指標は、前記LCP被膜の前記厚さが厚さ閾値を超えることを表す指示を含む態様13に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様24)
前記LCP被膜の厚さを示す前記指標は、前記LCP被膜の前記厚さが厚さ閾値より小さいことを表す指示を含む態様13に記載のコンピュータプログラム製品。
(態様25)
脂質コアプラーク(LCP)被膜厚さ分類器を構築するためのコンピュータ実装方法であって、
a.複数の血管壁上の複数の場所のそれぞれの場所について、
プローブを使って、近赤外線を前記場所に照射するステップと、
前記プローブによって、前記場所から反射された近赤外線を受光するステップと、
コンピューティングデバイスにより、前記場所から前記反射された近赤外線に基づき反射スペクトルを決定するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記反射スペクトルが前記場所にLCPが存在することを示すかどうかをLCP分類器を前記反射スペクトルに適用することによって判定するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記反射スペクトルが前記場所に前記LCPが存在することを示す場合に前記場所を選択するステップと、
前記コンピューティングデバイスにより、前記場所に関連付けられている組織病理学データを受信するステップと、
b.前記コンピューティングデバイスにより、被膜厚さ閾値を受信するステップと、
c.前記コンピューティングデバイスにより、ステップaからのそれぞれの選択された場所の前記反射スペクトルおよび組織病理学データならびに前記被膜厚さ閾値に基づき前記LCP被膜厚さ分類器を生成するステップとを含むコンピュータ実装方法。
(態様26)
脂質コアプラーク(LCP)被膜厚さ分類器を構築するための、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に明確に具現化された、コンピュータプログラム製品であって、データ処理装置に、
a.複数の血管壁上の複数の場所のそれぞれの場所について、
近赤外線を照射された前記場所から反射された近赤外線を示す信号を受信し、
前記受信された信号に基づき反射スペクトルを決定し、
前記反射スペクトルが前記場所にLCPが存在することを示すかどうかをLCP分類器を前記反射スペクトルに適用することによって判定し、
前記反射スペクトルが前記場所にLCPが存在することを示す場合に前記場所を選択し、
前記場所に関連付けられている組織病理学データを受信し、
b.被膜厚さ閾値を受信し、
c.ステップaからのそれぞれの選択された場所の前記反射スペクトルおよび組織病理学データならびに前記被膜厚さ閾値に基づき前記LCP被膜厚さ分類器を生成することを行わせるように動作可能な命令を備えるコンピュータプログラム製品。
105 線維性組織
110 最も薄い領域
115 内腔
150 動脈断面
155 線維性組織
160 極薄の領域
165 内腔
170 脂質プール
175 壊死性コア
200 光学分光カテーテルシステム
205 プローブもしくはカテーテル
207 カテーテルヘッド
210 スペクトロメーターシステム
215 プルバックおよび回転デバイス
220 光源
225 検出器システム
230 波長走査または波長復号デバイス
240 患者
245 大腿動脈
250 冠動脈
255 心臓
260 頸動脈
270 アナライザー
275 光信号
277 折り返し鏡
280 標的領域
282 血管壁
285 反射光線
287 矢印
300 グラフ
400 流れ図
500 流れ図
600 グラフィックディスプレイ
610 プロット
620 プロット
630 プロット
640 薄い被膜の指数の要約番号
650 厚い被膜の指数の要約番号
Claims (1)
- 血管の血管壁を調査する装置の作動方法であって、
コンピューティングデバイスが反射スペクトルを受光するステップであって、前記反射スペクトルは、前記血管内のカテーテルによって供給された2以上の波長の近赤外線を照射された前記血管壁から反射された近赤外線に基づいている、受光するステップと、
前記コンピューティングデバイスが、前記反射スペクトルが脂質コアプラーク(LCP)の存在を示すかどうかを、1つまたは複数の試料反射スペクトルおよび関連する組織病理学データに基づき生成される多変数数学的モデルを含むLCP分類器を前記反射スペクトルに適用することによって判定するステップと、
前記コンピューティングデバイスが、前記反射スペクトルが前記LCPの存在を示す場合に、1つまたは複数の試料反射スペクトルとLCP被膜厚さ測定を含む関連する組織病理学データとの間の関係に基づき生成される多変数数学的モデルを含むLCP被膜厚さ分類器を前記反射スペクトルに適用することによってLCP被膜の厚さを決定するステップと、
ディスプレイが、前記LCP被膜の前記厚さを示す指標を表示するステップとを含む、
装置の作動方法。
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