JP7311424B2 - 糖尿病循環合併症を査定するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本明細書に説明される実施形態は、概して、組織媒体の光学測定に関し、より具体的には、糖尿病の進行に起因する循環合併症の査定を対象とする、システムおよび方法に関する。

２型糖尿病は、世界的に最も急速に増大している流行病の１つである。米国単独では、２型糖尿病患者の人口は、約２千９百万人と概算され、世界全体では、本人口は、２０３５年までに５億９千２百万人に増大すると推定されている。糖尿病における主な影響の１つは、自律神経の細小血管疾患の発病に起因する循環不全である。その結果、患者は、特に、循環不全に起因する慢性創傷を受けやすい。事実上、糖尿病を患う患者の２５％が、その寿命の内にそれらの足に潰瘍を形成することが予期されている。

糖尿病性足潰瘍の発病に関する理由は、多面的である。潰瘍を形成させる最も一般的な事象は、不十分な負荷軽減（不十分にフィットする靴に起因する）である。鋭い物体を踏む等の身体的外傷を生じる事象もまた、開放創をもたらし得る。いったん創傷がもたらされると、不十分な末梢循環に起因して、治療することは、困難である。

糖尿病性足潰瘍の防止の難題の１つは、潰瘍形成のリスクのある患者を階層化することである。最もリスクのある患者は、カスタマイズされた靴、装具、薬物、および／または予防手術を処方し得る専門家（足病医、血管外科医）による高度な足の処置を要求する。糖尿病の重症度の進行に基づく、リスクのある患者を階層化するための、医学界によって提唱されている臨床的推奨が、存在する。一研究は、感覚性ニューロパチーを患う患者は、潰瘍を発現させる４．５％の見込みを有するのに対し、感覚性ニューロパチーを患い、かつ血管疾患と診断される患者は、３倍可能性が高い、１３．８％であることを報告した。本率は、２％の率で潰瘍を患う、糖尿病を伴うが、他の既知の併存疾患は伴わない患者と比較される。これらの発生率に基づいて、リスクがある患者の足処置専門医による検査の頻度は、糖尿病の重症度（すなわち、感覚性ニューロパチーの存在、末梢神経疾患（「ＰＶＤ」）の存在）のこれらの臨床的に査定されるレベルに直接関連している。

糖尿病を患う患者の難題の１つは、循環問題の程度を実際に理解することと、患者を推奨される臨床群に正確に分類することである。例えば、足の感覚の喪失は、循環が、長時間の周期時間にわたって損なわれるため、進行性神経障害性の損傷に起因して生じる。加えて、現行の試験方法（すなわち、足関節上腕血圧比（ＡＢＩ）または足趾上腕血圧比（ＴＢＩ））の信頼性の欠如は、糖尿病を患う患者における末梢血管疾患を正確に査定することを困難にする。

したがって、糖尿病の進行に起因する循環合併症の査定を促進する、改良されたシステムおよび方法を提供することが望ましい。

本明細書に提供される種々の実施形態は、糖尿病の進行に起因する循環合併症の査定を促進する、システムおよび方法を対象とする。本明細書に提供される例示的実施形態では、光学測定デバイスは、１つ以上の波長を伴い、組織の面積を照明するように構成される、光源と、１つ以上の照明波長において、組織の１つ以上の層から反射する光を捕捉するように構成される、検出器と、層抽出循環データの検出される信号に基づいて、組織血管健康の１つ以上の推定値を算出するように構成される、プロセッサと、組織血管健康を記憶または報告するように構成される、ディスプレイまたは通信デバイス（例えば、電子データ転送）とを含む。

本明細書に提供される例示的実施形態では、皮膚の異なる層内のヘモグロビン（「Ｈｂ」）の分布は、可視および近赤外線レジームにおける構造化される光の組み合わせを使用して抽出される。例えば、Ｈｂは、皮膚の２つの層、すなわち、表面の真皮乳頭層（毛細血管に加重される）と称される第１の層、およびより深部にある真皮網状層（小動脈／細静脈に加重される）と称される、第２の層において測定されることができる。単一のスナップショットおよびコンパートメントＨｂ分布上に追加される洞察を用いて層毎の測定を介して循環を測定するための能力は、循環、したがって、特に、糖尿病を患う患者における組織健康に関するより多くの知識の取得を可能にする。例えば、表在性Ｈｂ（ＨｂＴ１）は、糖尿病を患っていない患者より、糖尿病を患う患者においてより低く、糖尿病を患う患者において、表在性Ｈｂ（ＨｂＴ１）は、感覚性ニューロパチーを患っていない患者より、感覚性ニューロパチーを患う患者においてより低い。これは、血流の自律的調整を損傷させる末梢神経損傷があるときに生じる、血流の動静脈シャントに起因する可能性が高い。

循環における上記の変化は、保護感覚の喪失と相関し、および／またはその前に生じる。その結果、循環におけるそのような変換の検出は、神経劣化および神経障害性潰瘍形成の前駆体の早期診断のために使用されることができる。

同様に、上昇されるＳｔＯ_２レベル（表在性および深在性Ｈｂをサンプリングするとき）は、過度の血液供給ではなく、輸送不全および／または低消費の結果としての、不十分なＯ_２抽出のインジケーションになり得る。

皮膚硬結を患う患者において、局所的面積における表在性Ｈｂは、皮膚内の構造的および／または機能的変化に起因して、降下され得る。これは、局所的面積における局部的な循環不全を識別することを助け得る。

コンパートメント分布は、特に、糖尿病を患う患者における末梢血管疾患（「ＰＶＤ」）の状態を通知することができる。例えば、ＨｂＴ２の増加およびＨｂＴ１の減少は、循環圧力の喪失に起因する傾向にある、血管疾患を患う患者において生じる。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
光学測定システムであって、
組織の面積を照明するように構成される１つ以上の波長を伴う光源と、
１つ以上の照明波長において前記組織の１つ以上の層から反射する光を捕捉するように構成される検出器と、
検出される信号に基づいて、糖尿病に起因する循環合併症の重症度と相関する組織血管健康の１つ以上の推定値を算出するように構成されるプロセッサと、
糖尿病に起因する循環合併症の前記重症度と相関する組織血管健康の前記推定値を記憶または報告するように構成されるディスプレイまたは通信デバイス（例えば、電子データ転送）と
を備える、光学測定システム。
（項目２）
前記光源は、可視光および近赤外線光を用いて前記組織を照明する、項目１に記載のシステム。
（項目３）
前記光源は、構造化される光を用いて前記組織を照明する、項目１に記載のシステム。
（項目４）
前記検出器は、２Ｄ撮像検出器アレイである、項目１に記載のシステム。
（項目５）
前記２Ｄ撮像検出器アレイは、ＣＣＤ／ＣＭＯＳカメラを備える、項目４に記載のシステム。
（項目６）
前記検出器は、単一要素検出器である、項目１に記載のシステム。
（項目７）
前記単一要素検出器は、フォトダイオードおよび検出システムへの光ファイバ中継器のうちの１つである、項目６に記載のシステム。
（項目８）
前記ディスプレイは、処理される発色団データの画像を表示し、処理されるデータの画像を表示し、値の選択を可能にするか、または、画像および値の統計分布を表示する、項目１に記載のシステム。
（項目９）
前記ディスプレイは、双方向タッチスクリーンデバイス、タブレット、およびデジタル電話のうちの１つである、項目１に記載のシステム。
（項目１０）
光学測定デバイスは、有線または無線接続を用いて、コンピュータシステム、タブレット、またはデジタル電話とインターフェースをとるように構成される、項目１に記載のシステム。
（項目１１）
組織サンプルの組織血管健康を推定するための方法であって、
前記組織サンプルの面積を照明するステップと、
１つ以上の照明波長において、組織から反射する光を捕捉するように構成される検出器によって、前記照明される組織の面積の１つ以上の層から反射する光を捕捉するステップと、
組織血管健康を、糖尿病に起因する循環合併症の重症度と相関する、検出または捕捉される光信号から推定するステップと
を含む、方法。
（項目１２）
前記照明される組織の面積の前記推定される組織血管健康を報告または表示するステッ
プをさらに含む、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
前記照明される組織の面積に関して、糖尿病に起因する進行性損傷の前記重症度から、組織健康および／またはリスクの診断を生成するステップをさらに含む、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
前記診断に応答して、療法、治療、治療製品、または挙動変更を推奨するステップをさらに含む、項目１３に記載の方法。
（項目１５）
前記組織を照明するステップは、可視光および近赤外線光を用いて前記組織を照明するステップを含む、項目１１に記載の方法。
（項目１６）
前記組織を照明するステップは、構造化される光を用いて前記組織を照明するステップを含む、項目１１に記載の方法。
（項目１７）
患者の足の組織血管健康を推定するための方法であって、
患者の足の組織の１つ以上の層内の循環パラメータを測定するステップと、
前記測定される循環パラメータを非糖尿病患者の循環パラメータと比較するステップであって、前記測定される循環パラメータと非糖尿病患者の循環パラメータとの間の差は、糖尿病の進行に起因する循環喪失のメトリックに対応する、ステップと
を含む、方法。
（項目１８）
前記測定するステップは、層特有のＨｂを測定する、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
前記測定するステップは、毛細血管機能障害に起因する酸素抽出の欠如を測定する、項目１７に記載の方法。
（項目２０）
神経障害を患う患者に関する循環喪失を識別するステップをさらに含む、項目１７に記載の方法。
（項目２１）
保護感覚の喪失に先立って、循環喪失を識別するステップをさらに含む、項目１７に記載の方法。
（項目２２）
前記測定するステップは、層特有のＨｂ２を測定する、項目１７に記載の方法。
（項目２３）
糖尿病を患う患者の中の末梢血管疾患に起因する循環喪失を識別するステップをさらに含む、項目２２に記載の方法。

例示的実施形態の他のシステム、方法、特徴、および利点もまた、以下の図および詳細な説明の吟味に応じて、当業者に明白である、または明白となるであろう。

構造および動作を含む、例示的実施形態の詳細は、同様の参照番号が同様の部分を指す、付随の図の検討によって部分的に得られ得る。図中の構成要素は、必ずしも、正確な縮尺ではなく、代わりに、本発明の原理を図示することが、強調されている。さらに、全ての図は、概念を伝達することが意図され、相対的サイズ、形状、および他の詳細な属性は、文字通りまたは精密ではなく、図式的に図示され得る。

図１Ａおよび１Ｂは、外科手術後であって、壊死が裸眼で可視となる前の損なわれた組織の変調撮像（ＭＩ）画像を図示する。

図２Ａ、２Ｂ、および２Ｃは、非糖尿病の健康な足、健康な足を伴う糖尿病、および潰瘍形成の高リスクに曝されている糖尿病の変調撮像（ＭＩ）画像を図示する。

図３は、本開示の実施形態との併用のための光学測定デバイスの例示的実施形態を図示する。

図４Ａ、４Ｂ、４Ｃ、および４Ｄは、本開示の実施形態との併用のための変調撮像（ＭＩ）データのフローチャートを図示する。

図５Ａおよび５Ｂは、本開示の実施形態による、潅流における勾配変化の測定を図示する。

図６Ａおよび６Ｂは、本開示の実施形態による、熱傷指数マップを生成するために使用される、導出されたＳＦＤＩ出力を図示する。

図７Ａおよび７Ｂは、本開示の実施形態による、熱傷の経時的測定を図示する。

図８Ａ、８Ｂ、および８Ｃは、本開示の実施形態による、病期分類不可能な褥瘡性潰瘍の写真および組織酸素化および散乱のＭＩ導出マップを図示する。

図９は、可変メラニン濃度および空間周波数に関するＳＦＤスペクトルの実施例を図示する。

図１０Ａおよび１０Ｂは、本開示の実施形態との併用のための皮膚撮像のために生成された３層幾何学形状を図示する。

図１１Ａおよび１１Ｂは、Ｏｘ－Ｉｍａｇｅｒ ＣＳおよびＯｘｙＶｕ－１によって測定されたＳｔＯ２の平均値および標準誤差の相関を図示する。

図１２Ａおよび１２Ｂは、足と中心部が位置合わせされた組織酸素飽和度マップの３Ｄレンダリングを図示する。

図１３は、種々のヘモグロビンおよび酸素飽和度レベルを示す、予備的足データのコラージュを図示する。

図１４Ａおよび１４Ｂは、対象における潰瘍リスクを階層化する、潰瘍リスク指数を生成するためのＭＩバイオメトリックの使用を図示する。

図１５は、本開示の実施形態に基づく、下肢処置におけるＳＦＤＩの役割のタイムラインを図示する。

図１６Ａおよび１６Ｂは、本開示の実施形態による、拡張された視野および短縮された撮像時間を図示する。

図１７は、本開示の実施形態による、足の血管反応性研究からの試験結果を図示する。

図１８は、本開示の実施形態との併用のための例示的臨床査定ワークシートを図示する。

図１９Ａおよび１９Ｂは、本開示の実施形態による、皮膚硬結足における散乱の分布を図示する。

図２０は、本開示の実施形態に基づく、有益となる指数の構築を図示する。

図２１は、本開示の実施形態による、血管疾患の画像を図示する。

図２２は、本開示の実施形態による、血管疾患の画像を図示する。

図２３は、本開示の実施形態による、表在性局部製品の効果の撮像を図示する。

図２４は、本開示の実施形態による、表在性局部製品の効果の撮像を図示する。

図２５Ａ、２５Ｂ、２５Ｃ、２５Ｄ、２５Ｅ、および２５Ｆは、本開示の実施形態による、レーザ療法からの深在性血管変化および修正の撮像効果を図示する。

図２６は、本開示の実施形態との併用のための例示的光学測定システムを図示する。

図２７Ａおよび２７Ｂは、本開示の実施形態による、組織血管健康を推定するための例示的方法を図示する。

図２８Ａは、皮膚内の可視光および近赤外線光伝搬を図示する。光輸送ＳＦＤＩモデル（すなわち、モンテカルロまたは拡散）が、複数の層からのヘモグロビンデータの抽出のために、本開示の実施形態と併用される。

図２８Ｂは、可視光および近赤外線光のヘモグロビンへの感度を示す、吸光グラフを図示する。

図２９Ａは、複層抽出ヘモグロビンデータの強度値を示す、患者の足および足灌流マップの複層ＳＦＤＩ撮像のフローチャートを図示する。

図２９Ｂは、図２９Ａの発色団の個々のもののマッピングされる画像にわたって分散される、抽出される発色団（すなわち、ヘモグロビン）データの要約された強度値（中央値、ＩＱＲ、および平均）を示す、グラフを図示する。

図３０Ａ、３０Ｂ、および３０Ｃは、複層抽出ヘモグロビンデータに基づいて、糖尿病患者および非糖尿病患者における足灌流を比較するグラフを図示し、図３０Ａは、糖尿病患者および非糖尿病患者に関する乳頭筋Ｈｂ（ＨｂＴ１）の強度値のマップおよび強度値の分布を比較し、図３０Ｂは、糖尿病患者および非糖尿病患者に関する真皮Ｈｂ（ＨｂＴ２）の強度値のマップおよび強度値の分布を比較し、図３０Ｃは、糖尿病患者および非糖尿病患者に関する乳頭筋組織酸素飽和（ＳｔＯ_２）の強度値マップおよび強度値の分布を比較する。

図３１Ａは、ＰＶＤを患うおよびそれを患っていない非糖尿病患者に関する中央値ＨｂＴ１、およびＰＶＤを患うおよびそれを患っていない糖尿病患者に関する中央値ＨｂＴ１を比較する、グラフを図示する。

図３１Ｂは、ＰＶＤを患うおよびそれを患っていない非糖尿病患者に関する中央値ＳｔＯ_２、およびＰＶＤを患うおよびそれを患っていない糖尿病患者に関する中央値ＨｂＴ１を比較する、グラフを図示する。

図３２Ａは、感覚性ニューロパチーを患うおよびそれを患っていない、そして１０年を上回る期間およびそれを下回る期間にわたって糖尿病を患う患者に関するＨｂＴ１の中央値足マップ値の平均を比較する、グラフを図示する。

図３２Ｂは、感覚性ニューロパチーを患うおよびそれを患っていない、そして１０年を上回る期間およびそれを下回る期間にわたって糖尿病を患う患者に関するＳｔＯ_２の中央値足マップ値の平均を比較する、グラフを図示する。

図３３Ａは、複層抽出ヘモグロビンデータに対応する発色団の強度値を示す、患者の足および足灌流マップの複層ＳＦＤＩ撮像のフローチャートを図示する。

図３３Ｂは、ＰＶＤを患う患者（単相波形）およびＰＶＤを患っていない患者（二相／三相波形）に関する中央値ＨｂＴ２およびＨｂＴ１の比率を比較する、グラフを図示する。

図３４は、重症度に基づいて糖尿病リスクを階層化するための装置および方法を使用するための、ワークフローのフローチャートを図示する。

類似構造または機能の要素は、概して、図全体を通して例証の目的のために同様の参照番号によって表されることに留意されたい。また、図は、例示的実施形態の説明を促進することのみ意図されることに留意されたい。

下記に開示される付加的特徴および教示はそれぞれ、他の特徴および教示と別個にまたは併せて利用され、表面下組織性質を決定するための、構造化される光照明方法を利用する、組織血管健康の査定を対象とする、システムおよび方法を提供することができる。そのような構造化される光照明方法は、限定ではないが、例えば、変調撮像（ＭＩ）、空間周波数ドメイン撮像（ＳＦＤＩ）、および同等物を含んでもよい。

本開示の実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェア解決策を統合し、運動アーチファクトを最小限にし、撮像時間を低減させ、コストを削減し、光スループットを改善し、データを共位置合わせし、視野（ＦＯＶ）を増加させる。本開示の実施形態は、各側１秒以下で、足の背側および足底側のスナップショットＭＩデータを取得し、ＦＯＶの５０％増加と結び付けられる撮像時間の２０倍の改善をもたらす。

本開示の実施形態は、履歴および新しいデータのマイニングを可能にし、ヘモグロビン濃度および飽和度、浮腫を示す水分含有量、および治癒を損なわせるまたは潰瘍形成を生じさせ得る、構造変化を示す組織散乱係数を含む、ＭＩバイオメトリックにおける大域的および局所的変化に基づいて、病期分類および予測アルゴリズムを展開する。

その実施例が、別個および組み合わせの両方において、これらの付加的特徴および教示の多くを利用する、本明細書に説明される実施形態の代表的実施例が、ここで、添付の図面を参照してさらに詳細に説明されるであろう。本詳細な説明は、単に、当業者に、本教示の好ましい側面を実践するためのさらなる詳細を教示することを意図し、本発明の範囲を限定するように意図されない。したがって、以下の詳細な説明に開示される特徴およびステップの組み合わせは、最も広義には、本発明を実践するために必要でなくてもよく、代わりに、本教示の代表的実施例を特に説明するためのみに教示される。

さらに、代表的実施例および従属請求項の種々の特徴は、本教示の付加的で有用な実施形態を提供するために、具体的かつ明示的に列挙されない方法で組み合わせられてもよい。加えて、説明および／または請求項に開示される特徴は全て、元の開示の目的のためにおよび実施形態および／または請求項における特徴の複合物から独立して請求される主題を制限する目的のために、相互から別個かつ独立して開示されることが意図されることに明示的に留意されたい。また、全ての値範囲またはエンティティの群の指示は、元の開示の目的のためにおよび請求される主題を制限する目的のために、あらゆる可能性として考えられる中間値または中間エンティティを開示することにも明示的に留意されたい。

本開示のある実施形態では、光学測定デバイスは、組織の面積を照明するように構成される、１つ以上の波長を伴う、光源と、１つ以上の照明波長において組織から反射する光を捕捉するように構成される、検出器と、検出された信号に基づいて、組織血管健康の１つ以上の推定値を算出するように構成される、プロセッサと、組織血管健康を記憶または報告するように構成される、ディスプレイまたは通信デバイス（例えば、電子データ転送）とを含む。組織血管健康の推定値は、光学吸収および／または散乱コントラストを呈する１つ以上の表面下組織成分（例えば、血液濃度、血液酸素化、水分／水和、コラーゲン、脂質、外因性要因）の濃度、側方分布、および／または深度分布に基づく、および／または吸収および／または散乱コントラストを呈する１つ以上の組織成分から導出される血管運動神経調整の推定値に基づく、組織健康および／または組織傷害のリスクの１つ以上の推定値を含んでもよい。

動作時、組織血管健康が、単一時間点捕捉を用いて査定されてもよい。そのような査定を遂行するために、組織の面積が、１つ以上の波長を伴う光源によって照明され、光が、１つ以上の照明波長において組織から反射し、組織血管健康の推定値が、検出または捕捉された光信号から算出され、組織血管健康の算出された推定値が、精査のために表示される。

光学測定デバイスの源は、組織表面にわたって少なくとも１つの空間構造化された光パターンを生成するように構成されてもよい。検出器は、２Ｄ撮像検出器アレイ（例えば、ＣＣＤ／ＣＭＯＳカメラ等）であってもよい。検出器は、単一要素検出器（例えば、フォトダイオードまたは検出システムへの光ファイバ中継器等）であってもよい。代替として、複数の単一要素検出器が、複数の組織場所から反射された光を収集するように構成されてもよい。ディスプレイは、双方向タッチスクリーンデバイス、タブレット、またはデジタル電話であってもよい。光学測定デバイスは、有線または無線接続を用いて、コンピュータシステム、タブレット、またはデジタル電話とインターフェースをとるように構成されてもよい。例示的検出システムが、米国特許第８，８９２，１９２号および第９，２２０，４１２号（参照することによって、完全に記載されているかのように、本明細書に組み込まれる）に説明されている。

動作時、組織健康および／またはリスクの診断が、生成され、療法、治療、製品、または挙動変更の推奨が、提供される。

変調撮像（ＭＩ）は、Ｂｅｃｋｍａｎ Ｌａｓｔｅｒ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅにおいて発明された新規非接触光学撮像技術である。ＭＩは、光学吸収および散乱パラメータを空間的に分解し、組織光学性質の広視野定量的マッピングを可能にするユニークな能力を有する。マルチスペクトル吸収および散乱光学性質を分離および定量化することによって、ＭＩは、物理的に明確に異なるコントラスト機構から生じる反射率変化におけるクロストークを除去し、生理学的関連パラメータの導出を介して、組織状態および予測力のより直接的査定を提供する。

時間的に変調された光子移動方法と互換性があるが、ＭＩは、代替として、組織成分の撮像のために、空間的に変調された照明を使用する。種々の空間周波数の周期的照明パターンが、広（数ｃｍ^２）面積のサンプルにわたって投影される。反射された画像は、サンプルの光学性質特性に起因して、照明パターンと異なる。典型的には、正弦波照明パターンが、使用される。これらの空間的に変調された波の復調は、サンプル変調伝達関数（ＭＴＦ）を特性評価し、これは、光学性質情報を具現化する。ＭＴＦデータの加速モンテカルロベースの分析は、定量的吸収（μ_ａ）および低減された散乱（μ_ｓ’）光学性質の２Ｄマップをもたらす。複数の波長における吸収係数のマッピングは、酸化および脱酸素ヘモグロビンおよび水分（ｃｔＯ_２Ｈｂ、ｃｔＨＨｂ、およびｃｔＨ_２Ｏ）等の組織発色団の定量的分光法および組織酸素飽和度および血液体積（ｓｔＯ_２およびｃｔＴＨｂ）等の導出された生理学パラメータを可能にする。空間的変動相もまた、測定され、トポロジ表面情報をもたらすことができる。これは、３Ｄ組織プロファイルの可視化および分析における湾曲表面に適応するための較正データを可能にする。

図１Ａおよび１Ｂは、変調撮像（ＭＩ）導出広視野マップによる、目視検査上健康に見えるが、明確に損なわれている組織のある実施例を示す。右側の画像は、結果として生じる組織不全を示す。

図２Ａおよび２Ｂは、非糖尿病の健康な足（左）、健康な足を伴う糖尿病（中央）、および潰瘍形成の高リスクに曝されている糖尿病（右）の変調撮像（ＭＩ）画像を図示する。

図３は、本開示の実施形態との併用のための光学測定デバイスの例示的実施形態を図示する。例示的光学測定デバイス３００は、広視野（１５×２０ｃｍ）にわたる可視～ＮＩＲ範囲（４００～９８０ｎｍ）に及ぶ１１のＬＥＤ波長を使用して、吸収および散乱マップを測定することが可能である。これらの波長は、メラニン、脱酸素ヘモグロビン、酸化ヘモグロビン、および水分の定量化のためにその感度に関して選択される。マイクロコントローラ電子機器は、ＤＭＤ投影およびカメラ取得とともに、ＬＥＤパルスと同期し、全ての空間パターンおよび波長の高速画像シーケンス捕捉を可能にする。デバイス３００は、１画像あたり約１５ｍｓの積分時間を伴って、データ取得することが可能である。画像の典型的シーケンス（１１波長、５つの空間周波数、約１６５枚の画像）は、データを取得するために合計約２０秒かかるが、ＤＦＵに関しては、１秒まで低減可能である。デバイス３００は、較正された色平衡照明に関して、表面トポロジ測定および組織色（ＲＧＢ）写真の同時収集を含み、ＭＩ結果と視覚的臨床所見を比較する標準化された方法を可能にする。デバイス３００はまた、熱傷創傷、皮弁、褥瘡潰瘍、癌、および皮膚病学を含む用途を研究する、ＩＡＣＵＣおよびＩＲＢ承認研究においても使用されることができる。

図４Ａ、４Ｂ、４Ｃ、および４Ｄは、本開示の実施形態との併用のための変調撮像（ＭＩ）データ処理のフローチャートを図示する。図４Ａでは、変調された強度パターンが、各周波数において表面上に投影される（１周波数あたり３相画像）。図４Ｂでは、パターンは、振幅復調かつ較正される。図４Ｃでは、パターンは、マルチ周波数モデルに適合され、光学性質を決定する。図４Ｄでは、別個の位相復調が、曲率較正および可視化の両方のために使用され得る、組織高さに関する情報を提供する。データは、ピクセル毎に別個に処理され、光学性質の空間マップを発生させる。

図５Ａおよび５Ｂは、本開示の実施形態による、潅流における勾配変化の測定を図示する。図５Ａおよび５Ｂでは、齧歯類のＭｃＦａｒｌａｎｅ背側有茎皮弁モデルが、潅流における勾配変化を測定するための能力を実証するために使用された。図５Ａでは、ＭＩは、流動が最も損なわれた皮弁の遠位端において、減少された酸素化および増加された血液貯留を測定した。加えて、水分含有量の増加（すなわち、浮腫）および低減された散乱の減少（すなわち、早期壊死）が、皮弁の遠位端において観察される。散乱および組織水分含有量のＭＩ測定は、組織健康の新規測定を提供し、クロストークを除去することによって、組織ヘモグロビンおよび酸素飽和度の正確度を改善する。図５Ｂでは、ブタモデルを使用して、皮弁における潅流不全の早期検出が、実証される。皮弁潅流は、皮弁毎に動脈および静脈の単一群に隔離され、流入／流出が、埋め込まれた閉塞バルーンおよび流動センサを用いて体系的に制御された。ＭＩパラメータが、一連の制御されたレベルの動脈閉塞の間、血管流入のわずかな変化に対する感度を実証した。ＭＩは、較正されたカラー写真によって記録されるように、臨床所見に先立って、流動の変化を検出した。ＭＩはまた、空間的に変動される部分的閉塞に関する潅流も明らかにした。ＭＩ ｓｔＯ_２は、ＦＤＡ認可ＮＩＲＳ組織オキシメータを用いた同時測定との強固な相関を示した。ＭＩは、酸化および脱酸素時間トレースに基づいて、動脈鬱血と静脈鬱血とを区別することが可能であった。

図６Ａおよび６Ｂは、本開示の実施形態による、熱傷指数マップを生成するために使用される、導出されたＳＦＤＩ出力を図示する。図６Ａおよび６Ｂでは、３つの重症度（表在性部分厚、深在性部分厚、および全厚）の複数の熱傷創傷が、７２時間にわたってブタモデルに示される。差分コントラストが、ＭＩが測定する多くのパラメータ（ｃｔＯ_２Ｈｂ、ｃｔＨＨｂ、ｓｔＯ_２、散乱）に関して観察された。ｓｔＯ_２およびｃｔＨＨＢ等の関数パラメータが、７２時間にわたって進化し、本時点において、統計的に相互から区別可能であった（ｐ＜０．０１）。低減された散乱コントラストは、はるかに安定した測定であった。散乱の低減は、組織学によって測定されるように、熱傷深度と相関することが測定された（ｒ２＝０．９４）。本散乱は、熱的に変性され、破壊されるにつれて、コラーゲン原線維の相変化に敏感になると考えられる。導出されたＳＦＤＩ出力（吸収および散乱）は、組み合わせられ、熱傷深度と相関する熱傷指数マップを生成した。熱傷指数は、熱傷創傷転帰を予測し、早期治療指針（すなわち、自己治癒対グラフト）を臨床医に提供することができる。

図７Ａおよび７Ｂは、本開示の実施形態による、熱傷の経時的測定を図示する。図７Ａの表在厚創傷では、経時的な酸素飽和度の定常増加が、熱傷創傷において観察される。これは、熱傷傷害における組織治癒プロセスの強固なインジケータであって、最終的転帰に結び付けられる。

図８Ａ、８Ｂ、および８Ｃは、本開示の実施形態による、病期分類不可能な褥瘡性潰瘍の写真および組織酸素化および散乱のＭＩ導出マップを図示する。６９歳の患者における臨床上病期分類不可能な褥瘡性潰瘍が、図８Ａ、８Ｂ、および８Ｃに示される。カラー写真（図８Ａ）が、示され、深部組織ｓｔＯ_２のＭＩ導出マップ（図８Ｂ）と比較される。カラー写真は、断裂表皮を伴う、曖昧な桃色状態を示す。酸素化マップは、可視皮膚損傷を越えて創傷周囲面積まで延在する過飽和のより具体的拡散域を示し、潜在的に、創傷治癒応答における炎症の範囲を示す。同じ場所に位置するが、明らかにより小さい増加した散乱域（図８Ｃ）は、組織修復からの創傷面積の中心におけるマトリクス構造修正を示し得る（肉芽組織は、高散乱係数を有することが見出されている）。

図９は、可変メラニン濃度および空間周波数に関するＳＦＤスペクトルの実施例を図示する。ＭＩを使用した高度多層マルチスペクトルモデルの展開は、複数の皮膚タイプに関するフォワードシミュレートされたＭＩスペクトルを生成し、各層内の発色団変化に対する回収されたＭＩ信号の感度を決定するためのシミュレーションを行う能力をもたらした。

ＭＩデータは、多層組織に関する変調撮像ＳＦＤデータを直接シミュレート可能な新しい空間周波数ドメイン（ＳＦＤ）モンテカルロシミュレーションコードの展開につながっている。本コードは、出射光子の「ネイティブ」周波数ドメイン計算を可能にし、実数ドメイン（例えば、Ｒ（ρ）または「源／検出器」）データのフーリエ変換に依拠する従来の方法と関連付けられる、有意なエイリアシング問題を除去する。ホワイトモンテカルロ（組織吸収の高速調節）、空間再スケーリング（組織散乱および空間周波数の高速調節）、およびルックアップテーブルの組み合わせを使用して、シミュレーションを加速させる新規方法が、開発されている。最終結果は、恣意的層の数、層厚、および層光学性質から組織反射率を計算するために、１曲線あたりわずか約１ｍｓのみを要する、アルゴリズムである。同一データ忠実性を伴う「古典的」モンテカルロシミュレーションは、２．５時間を要求し、約１０^８の加速係数を表すであろう。

図９では、ＳＦＤスペクトルが、無メラニン（９０２、線９０２ａ、９０２ｂ、９０２ｃ）、ある程度のメラニン（９０３、線９０３ａ、９０３ｂ、９０３ｃ）、および多数のメラニン（９０１、線９０１ａ、９０１ｂ、９０１ｃ）の濃度に関して示される。これらの結果に基づいて、発色団の変化に対する検出された光子の内部光透過および感度が、表皮、真皮、および皮下組織を含む、各層内で決定された。

図１０Ａおよび１０Ｂは、本開示の実施形態による、皮膚撮像のために生成された３層幾何学形状を図示する。以前の刊行物は、動的ｓｔＯ_２測定に関する深度均質サンプリングを検証したが、しかしながら、メラニンは、皮膚データを分析するとき、交絡因子のままであった。加えて、表在性ヘモグロビン変化（例えば、真皮乳頭層における充血）が、非常に低コントラストを伴って、色褪せて見えるであろう。ＭＩを使用した皮膚老化に関して展開された３層幾何学形状を図示する、図１０Ａおよび１０Ｂでは、可視および近赤外線レジーム内の光輸送が、空間周波数ドメイン内の光輸送のモンテカルロモデルを使用してモデル化された。検証された輸送算出コードが、ＵＣ Ｉｒｖｉｎｅにおけるバイオフォトニクスのためのオープンソースソフトウェアプロジェクトである、Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｈｏｔｏｎｉｃｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅから採用された。図１０Ａでは、新しい３層皮膚モデルが、動静脈上腕カフ閉塞測定に適用される。図１０Ｂでは、回収されたＭＩパラメータが、表在性と（ｉ）深在性ヘモグロビンとの区別を強調する。閉塞の間、ｓｔＯ_２は、劇的に低減され、次いで、解放に応じて、反応性充血の間、酸素化ヘモグロビンの流入（ｉｉｉ、ｉｖ）に伴って回復する。

図１１Ａおよび１１Ｂは、Ｏｘ－Ｉｍａｇｅｒ ＣＳおよびＯｘｙＶｕ－１によって測定されるＳｔＯ_２の平均値および標準誤差の相関を図示する。皮膚タイプ（Ｆｉｔｚｐａｔｒｉｃｋ Ｉ－ＶＩ）の対象が、閉塞され、発色団が、Ｏｘ－ＩｍａｇｅｒおよびＦＤＡ推奨デバイス、ＨｙｐｅｒＭｅｄ ＯｘｙＶｕ－１の両方に対して、閉塞および解放の間、ベースラインで測定された。測定された組織酸素化は、カフ閉塞の間の有意に低減された酸素飽和度と、解放に応じた充血とを示す。絶対値は、デバイス間で異なるが、システム間の血管閉塞試験のその特性形状は、強固な相関を実証する（ｒ^２＞０．９）。絶対値における差異は、Ｏｘ－Ｉｍａｇｅｒシステムを使用した信号のより深部組織透過に起因する。

図１２Ａおよび１２Ｂは、足と中心部が位置合わせされた組織酸素飽和度マップの３Ｄレンダリングを図示する。マルチ高さ補正は、ＭＩデータ分析の重要な構成要素である。足の複雑な幾何学形状は、これが適切な様式で対処されない場合、結果の解釈に影響を及ぼし得る。構造化される照明が、組織高さを再構築し、補正をデータに適用し、正確度を改善するために使用される。

図１３は、種々のヘモグロビンおよび酸素飽和度レベルを示す、予備的足データのコラージュを図示する。正常な足に関して、上昇した表在性ヘモグロビンが、（ｉ）足の表面を横断した均質飽和度とともに、足の肉趾内で観察される。過重糖尿病性患者では、深在性ヘモグロビンの減少されたレベル（ｉｉ）が、足の肉趾内の圧力点で観察され、足の土踏まずにおいて高レベルである。低ＡＢＩ（ＡＢＩ＝０．７０）を伴う患者に関して、深在性ヘモグロビンの上昇レベルが、低酸素化（ｉｖ）を伴って、足全体を通して観察されるが、創傷周囲における上昇表在性ヘモグロビン（ｉｉｉ）および酸素飽和度を有する、潰瘍を有する小面積を除く。皮膚硬結足の場合、散乱における減少（ｖ）が、皮膚硬結面積内の周囲面積と比較して観察され、これは、表皮肥厚化の可能性として考えられる結果である。

図１４Ａおよび１４Ｂは、対象における潰瘍リスクを階層化する、潰瘍リスク指数を生成するためのＭＩバイオメトリックの使用を図示する。撮像された足は、３つのコホート、すなわち、１）無糖尿病および潰瘍形成の無履歴を伴う、対照群と、２）ＩＩ型糖尿病および無神経障害および潰瘍形成の履歴を伴う、「低リスク」群と、３）ＩＩ型糖尿病および対側足上の潰瘍を伴う、「高リスク」群とに分割された。本システムによって測定されるバイオメトリックを使用して、潰瘍リスク指数が、主に、表在性および深在性ヘモグロビンの比率に基づいて構築された。図１４Ａおよび１４Ｂに示される初期分析は、「高リスク」コホートが、本システムにユニークな測定出力である、深在性ヘモグロビンの上昇したレベルおよび表在性ヘモグロビンの低レベルを有することを示す。貯留効果は、その健康ステータスによって生じる可能性が高い毛細血管の不十分な血管運動神経調整によって説明され得ると考えられる。さらに、分析は、各コホートが足ベースの平均画像値内の分散指数値に基づいて区別され得ることを示す。

図１５は、本開示の実施形態に基づく、下肢処置におけるＳＦＤＩの役割のタイムラインを図示する。バイオメトリックは、正常健康状況から、ＩＩ型糖尿病の発症、潰瘍の形成、切断相まで使用されることができる。バイオメトリックは、検出を補助し、療法を知らせる。

図１６Ａおよび１６Ｂは、本開示の実施形態による、拡張される視野および低減される撮像時間を図示する。図１６Ａでは、視野が、単一スナップショットで足全体を捕捉するように、２０×１５ｃｍから５０％より大きい範囲まで拡張される。より大きい視野は、光学出力により大きな需要を課し、暴露時間を短く（＜１０ｍｓ）保ち、したがって、測定が、周囲部屋光に対して鈍感であるように、光スループットにおける改善を要求する。足測定に関して、５波長および単一空間周波数測定が、現在の１０波長５周波数測定に相当する。したがって、ＬＥＤボード上のより多くのダイが、コア波長に専用となることができ、構造化および平面光が、組み合わせられ、光スループットを１０倍改善することができる。本低減を用いて、シーケンスにおける画像の総数は、１５０枚の代わりに、８枚となる。図１６Ｂでは、ステップ毎の改良および変化が総撮像時間を１０倍短縮させる方法（約２０ｍｓから＜５００ｍｓ）が、示される。これらの変化は、周囲部屋光状態における撮像を可能にし、運動アーチファクトの影響を低減させ、複雑性を低減させることによって長期構成要素信頼性を改善する。

図１７は、本開示の実施形態による、足の血管反応性研究からの試験結果を図示する。ＡＢＩカフ課題の間の動的測定が、足の足底側における閉塞前、間、および後のＭＩバイオメトリックのためのベンチマークの確立を可能にする。

図１８は、本開示の実施形態との併用のための例示的臨床査定ワークシートを図示する。１つの査定に従って、潰瘍の履歴を伴う２５人の糖尿病対象が、以下の表１に示されるように、１２ヶ月にわたって毎月追跡されている。図１８のワークシートは、（ｉ）各前の潰瘍形成の場所と、（ｉｉ）今後６ヶ月以内に潰瘍形成のリスクに曝され得る、対象の足上の他の潜在的領域の場所および理由と、（ｉｉｉ）対象に関するリスクカテゴリとを記録するために使用される。Ｈは、治癒した潰瘍を示し、Ｐは、持続的潰瘍を示し、Ｄは、潰瘍形成の危険を示す。

図１９Ａおよび１９Ｂは、本開示の実施形態による、皮膚硬結足における散乱の分布を図示する。足底の肉趾および土踏まずが、識別され、散乱値のヒストグラム分布が、生成される。皮膚硬結足における散乱の分布は、圧力点におけるより低い散乱を示し、おそらく、これは、潰瘍前皮膚硬結が、歩行の間、足に印加される圧力に起因して形成されたことのインジケーションである。本タイプの分析は、足の異なる面積およびバイオメトリクスの個々および組み合わせ毎に行われることができる。

相互相関マップが、足におけるＭＩバイオメトリックの分布を分析するための新規ツールとして、ＭＩ足バイオメトリックの不均質／均質を定量化するために生成される。本分析は、より有力な指数生成のために使用されることができる。例えば、領域特有潅流は、圧力／皮膚硬結形成に起因するより良好な潰瘍前検出のために重要であり得る。または、既知のアンジオソームと相関して介入後の血管反応性を認めるときに重要であり得る。領域毎の四肢潅流とＡＢＩ値との間の相関は、本システムを用いて可能となり、低ＡＢＩが足におけるアンジオソームに対する潅流の空間分布に影響を及ぼす方法を説明する文献が存在しないという問題を克服する。

図２０は、本開示の実施形態に基づく、有益となる指数の構築を図示する。ＤＦＵ指数が、臨床医に臨床転帰を知らせるＭＩ－ＤＦＵバイオメトリックに基づいて生成される。

図２１および２２は、本開示の実施形態による、血管疾患の画像を図示する。本システムは、アンジオソームの場所に対応する、生理学の空間特徴を識別可能である。図２１および２２は、組織酸素飽和度の領域毎の推定値を示す。さらに、これは、本対象に関する足関節上腕血圧比（ＡＢＩ）およびデジタル波形分析と相関されている。図中の右足は、二相性波形および１．１４のＡＢＩを有し、足の土踏まずにおける良好な酸素化を示すが、図中の左足は、単相性波形および０．７２のＡＢＩを有し、踵領域と比較して、足の土踏まずにおける比較的に不十分な酸素化を示す。

図２３および２４は、本開示の実施形態による、表在性局部製品の影響の撮像を図示する。本システムから生じるユニークな深度依存特徴は、それぞれ、表在性（およそ１ミリメートルまたはミリメートル未満の深度）および深在性組織（およそ１ｍｍまたはより深部）ヘモグロビン濃度（すなわち、血液体積）測定を報告することによって、小および大脈管疾患に関して知らせる。図２３および２４は、炎症性応答を表在性皮膚（すなわち、真皮乳頭層）にもたらすために設計された局部「リッププランパー」剤の影響を示す。図２４は、誘発される血液潅流からの表在性コントラストにおける変化／改変が、誘発されるコントラストを示さない、より深部構造（すなわち、静脈）から隔離され得ることを示す。

図２５Ａ、２５Ｂ、２５Ｃ、２５Ｄ、２５Ｅ、および２５Ｆは、本開示の実施形態による、レーザ療法からの深在性血管変化および修正の撮像効果を図示する。図２５Ａ、２５Ｂ、２５Ｃ、２５Ｄ、２５Ｅ、および２５Ｆは、パルスレーザ療法の効果を示し、これは、治療後、急激に、より深部皮膚構造（真皮網状層および皮下組織）内の血液の大量の貯留をもたらす。

図２６は、本開示の実施形態との併用のための例示的光学測定システムを図示する。例示的光学測定システム２６００は、１つ以上の波長を伴う、光源２６０１を含む。光源２６０１は、組織の面積を照明するように構成される。システム２６００は、１つ以上の照明波長において組織から反射する光を捕捉するように構成される、検出器２６０２を含む。システム２６００は、検出された信号に基づいて組織血管健康の１つ以上の推定値を算出するように構成される、プロセッサ２６０３を含む。システム２６００はさらに、組織血管反応性または他のデータを表示するように構成される、ディスプレイデバイス２６０４を含む。システム２６００はさらに、組織血管反応性または他のデータを報告するように構成される、通信デバイス２６０５（例えば、電子データ転送）を含む。システム２６００はさらに、組織血管反応性または他のデータを記憶するように構成される、記憶装置２６０６を含む。

プロセッサ２６０３は、処理された画像データ内で識別された空間的に明確に異なる面積に基づいて、複数の組織コンパートメントまたは領域を別個に特性評価するように構成される。これらの空間的に明確に異なる面積は、画像平面内の高または低潅流の領域の識別および／または定量化等、側方変化であることができる、またはそれらは、色素沈着（約１００μｍ深度）、表在性毛細血管（１００μｍ～１，５００μｍ深度）、およびより深部の血液特徴（１，５００μｍおよびより深部）を分解かつ定量化する能力、または皮膚硬結層の厚さ（吸収コントラスト）を定量化する能力等、深度依存変化であることができる。そのような能力に関する議論が、図９、１０Ａ、および１０Ｂに関して上記に提供されており、３層組織幾何学形状が、空間周波数および波長コントラストを使用して、観察される反射率データを表し、分析するために使用される。例えば、図６Ａ、６Ｂ、１４Ａ、１４Ｂ、および２０に関して上記に説明されるように、組織健康および／または血管反応性の推定値を提供するための指数等の、結果として生じるメトリック（吸収、散乱、発色団濃度等）が、次いで、個々にまたは組み合わせて使用されることができる。

プロセッサ２６０３は、記憶装置２６０６内に記憶される命令を実行するように構成され、プロセッサ２６０３による命令の実行は、システム２６００に種々の推定値および本明細書に説明される他のデータおよび分析を算出させる。記憶装置２６０６は、非一過性コンピュータ可読媒体を含む、任意のコンピュータ可読媒体であることができる。

システム２６００は、組織血管健康の推定値を報告し、これは、光学吸収および／または散乱コントラストを呈する１つ以上の表面下組織成分（例えば、血液濃度、血液酸素化、水分／水和、コラーゲン、脂質、外因性要因）の濃度、側方分布、および／または深度分布に基づく、および／または吸収および／または散乱コントラストを呈する１つ以上の組織成分から導出される血管運動神経調整または血管反応性の推定値に基づく、組織健康および／または組織傷害のリスクの１つ以上の推定値を含んでもよい。

検出器２６０２は、単一時間点捕捉を提供するように構成されることができる。検出器２６０２は、２Ｄ撮像検出器アレイであることができる。２Ｄ撮像検出器アレイは、ＣＣＤ／ＣＭＯＳカメラを備えてもよい。検出器２６０２は、単一要素検出器であることができる。単一要素検出器は、フォトダイオードおよび検出システムへの光ファイバ中継器のうちの１つであることができる。検出器２６０２は、複数の組織場所から反射された光を収集するように構成される、複数の単一要素検出器を含むことができる。

源２６０１は、少なくとも１つの空間構造光パターンを組織表面にわたって生成するように構成されることができる。空間構造化された光は、空間周波数ドメイン撮像を行うように構成される。

ディスプレイ２６０４は、双方向タッチスクリーンデバイス、タブレット、およびデジタル電話のうちの１つであることができる。光学測定システム２６００は、有線または無線接続を用いて、コンピュータシステム、タブレット、またはデジタル電話とインターフェースをとるように構成されることができる。

図２７Ａは、本開示の実施形態による、組織血管健康を推定するための例示的方法を図示する。組織サンプルの面積が、照明され（２７０１）、照明された面積から反射する光が、捕捉される（２７０２）。光は、１つ以上の照明波長において組織から反射する光を捕捉するように構成される、検出器によって捕捉されることができる。組織血管健康または血管反応性が、検出または捕捉された光信号に基づいて、査定および／または推定され（２７０３）、次いで、表示および／または別様に報告される（２７０４）。

組織血管健康の推定値は、光学吸収および／または散乱コントラストを呈する１つ以上の表面下組織成分（例えば、血液濃度、血液酸素化、水分／水和、コラーゲン、脂質、外因性要因）の濃度、側方分布、および／または深度分布に基づく、および／または吸収および／または散乱コントラストを呈する１つ以上の組織成分から導出される血管運動神経調整または血管反応性の推定値に基づく、組織健康および／または組織傷害のリスクの１つ以上の推定値を含んでもよい。

図２７Ｂに示されるように、組織健康および／またはリスクの診断が、照明された組織の面積の推定される組織血管反応性から生成されてもよい（２７０５）。本診断は、臨床医または本デバイス自体のいずれか一方によって成されてもよい。療法、治療、治療製品、または挙動変更が、診断に応答して、推奨されてもよい（２７０６）。再び、本推奨は、臨床医またはデバイス自体のいずれかによって行われてもよい。

組織サンプルを照明するステップ（２７０１）は、空間構造化された光パターンを用いて、組織表面にわたって組織サンプルを照明するステップを含むことができる。空間構造化された光パターンは、空間周波数ドメイン撮像を実施するように構成されることができる。

組織サンプルの組織血管反応性は、２つの方法において査定されることができる（２７０３）。１つの方法では、動的変化が、血管カフ閉塞等の間、反応性を直接プローブするために測定されることができる。別の方法では、血液貯留および毛細血管潅流指数等の単一時間点測定が、生成され、これは、個々にまたは組み合わせて、血管反応性に対する類似物／相関物として使用されることができる。このように、血管健康のより単純かつより高速の臨床検査のための方法が、提供される。

図２７Ａおよび２７Ｂに示される例示的方法のワークフローのある実施例では、ＳＦＤＩデータセットが、可視および近赤外線波長の両方を使用した構造化および非構造化照明の照明（２７０１）および検出（２７０２）を介して取得されるであろう。分析は、図４Ａ、４Ｂ、４Ｃ、および４Ｄにおいて描写かつそれに関して議論されるように進められてもよく、波長のいくつかは、構造化された照明を有し、次いで、本プロセスは、１つ以上の波長において繰り返され、吸収係数から発色団情報を算出する（具体的層内の血液、ＳｔＯ_２、Ｈ_２Ｏ、および／または等）。１つの特定の実施形態では、プロセッサ（２６０３）は、代わりに、直接、マルチスペクトルデータセットに基づいて、発色団を算出してもよい。そのような発色団情報は、図５Ａ、５Ｂ、６Ａ、６Ｂ、または１３において描写かつそれに関して議論される。これらのデータに基づいて、血管健康の１つ以上の査定が、算出されてもよい（２７０３）。具体的実施例が、図１４Ａおよび１４Ｂに関して説明され、潰瘍リスク指数が、表在性および深在性ヘモグロビン特徴の比率から導出される。本情報に基づいて、本情報の表示および／または報告が、図１４Ａおよび１４Ｂにおいて描写かつそれに関して説明されるように提供される（２７０４）。本情報は、次いで、患者が不十分な血管健康（例えば、潰瘍形成の高リスク）を有することの査定等の診断を知らせるために使用されることができる（２７０５）。本診断は、臨床医またはデバイス自体のいずれかによって行われてもよい。続いて、より頻繁な患者監視プロトコル、負荷軽減または足装具のための推奨、専門家への紹介、または動脈ステント術等の医療手技のための推奨等の療法推奨が、行われてもよい（２７０６）。再び、本推奨は、臨床医またはデバイス自体のいずれかによって行われてもよい。

図２８Ａから３４に目を向けると、糖尿病の進行に起因する循環合併症の査定を対象とする、システムおよび方法が、開示される。図２８Ａに示されるように、空間周波数ドメイン撮像（ＳＦＤＩ）に関する複層可視光および近赤外線光の伝搬モデルが、組織の複数の層からのヘモグロビンデータの抽出を介して皮膚内の組織の層毎の灌流パラメータの洞察を可能にする。上記に説明される実施形態では、ＳＦＤＩアルゴリズムワークフローは、ひいては、発色団（ＨｂＯ_２、ＨｂＲ）の深度平均値を生成するために使用され得る、組織吸収および散乱の２次元マップを生成する。図２８Ａおよび２８Ｂに示されるように、λ＝４００～１，０００ｎｍの波長範囲における光の伝搬は、組織２８００の層構造を通してモデル化され、これは、毛細血管、小動脈／細静脈、およびメラニンの平均予期分布を用いてモデル化される。これは、より小さい毛細血管を伴う表面（上部まで１ｍｍ）およびより大きい血管系を伴うより深部の網状組織に加重するステップを含む。より具体的には、最表在性層は、酸素拡散が生じる毛細血管によって加重され、皮膚において、これは、真皮乳頭層を概算する。より深部層は、供給小動脈および排液細静脈によってより加重され、毛細血管密度によってより少なく加重される。

多くの波長におけるパターン化される照明に関するマルチスペクトル光の輸送は、フォワード複層スケールモンテカルロモデルを使用してモデル化される。モンテカルロモデルは、限定ではないが、吸収、散乱、異方性、屈折率、および脈管比質量偏差を含む、層特有の光学パラメータに関する調節可能なパラメータを用いて組織の複数層における光輸送の包括的な表現であるように構築される。典型的なマルチスペクトル取得に構造化される（またはパターン化される）光を追加することの利点は、測定の視点から、設定不良の逆問題が、波長を超えて軸上に制約され得ることである。これは、マルチスペクトル照明を用いてでは不可能であるユニークな解決策に関して適合することを可能にする。例えば、深度感度は、全ての波長におけるパターン化される光の周波数を変化させ、層内コントラストを強調し、また、組織散乱を測定することによって、複数の波長において調整されることができる。パターン化される光の差分深度感度は、前述において、断層撮影測定に関して説明されている。しかしながら、本アプローチは、測定される未加工データからのものではあるが、組織アーキテクチャの先験的知識によって支えられる、深度依存発色団情報（ＨｂＴ１、ＨｂＴ２、およびメラニン）を出力することによって、あまり複雑ではないが、組織の測定に関してより筋道の通ったアプローチを実証する。図２８Ａおよび２８Ｂは、これが皮膚に関して遂行される方法を示す。実施例として、図２８Ａは、可視光２８０１および近赤外線光２８０２の差分深度感度に重ねられる、皮膚を示す。皮膚層は、メラニンの表層２８０３、表皮内の毛細血管に加重される微小血管系の第２層２８０４、およびより深部の真皮におけるより大きい小動脈／細静脈２８０５を強調する。本方法は、これらの層を全てプローブし、層特有情報を測定することが可能である。結果として生じる出力は、皮膚の最上層におけるメラニン（表皮２８０３まで、深度約１５０ミクロン）、皮膚の上部１～２ｍｍ内の毛細血管に加重されたＨｂＴ１（真皮乳頭層２８０４まで）、および皮膚の次の２～４ｍｍにおける小動脈／細静脈に加重されたＨｂＴ２（真皮網状層２８０５まで）である。本方法では、層特有の組織酸素飽和度および散乱もまた、モデル化される。しかしながら、例示的実施形態は、逆モデルの複雑性を低減させるために、組織酸素飽和度（ＳｔＯ_２）および組織散乱パラメータ（Ａ）の体積平均混合動脈／静脈測定値の測定を含む。

上記に説明されるように、本測定方法の組織関連結果は、図２９Ａに示されるような大きい面積にわたる層特有の発色団の足灌流マップ２９０１、２９０２、および２９０３である。結果として生じるデータは、次いで、いくつかの方法で分析されることができる。本実施例では、足全体のピクセル値の分布は、発色団毎の最小値、中央値、百分位範囲、四分位範囲、最大値を示す箱髭図を作成することによって特性評価されることができる。代替として、平均値および標準偏差値が、足を表すために使用されることができる。代替として、領域毎の値が、足の既知のアンジオソーム（すなわち、灌流区画）に関連する具体的な面積に基づいて査定されることができる。本方法の目標は、人口灌流特性に関する洞察を得るために、大きいコホートデータを分析するときに使用され得る、単一の値を提供することが可能であることである。

本方法の明確な利点は、糖尿病を患う患者の循環に関する付加的な洞察である。図３０Ａ、３０Ｂ、および３０Ｃは、糖尿病を患う患者およびそれを患っていない患者を表す足灌流マップ画像を示す。画像の左側のカラーバーは、両方の画像に適用され、ｙ軸は、これらの代表的患者に関して隣接する箱髭図に示される値の分布を表す。具体的には、図３０Ａおよび３０Ｂを参照すると、糖尿病を患う患者およびそれを患っていない患者を示す足灌流マップ画像は、糖尿病を患う患者に関して、糖尿病を患っていない患者と比較すると、毛細血管に加重されたＨｂＴ１測定値の広い減少（カラーマップは、本スケールではより暗灰色である）およびＳｔＯ_２における広い増加（カラーマップは、表されるスケールではより暗灰色である）を示す。これらの患者に関して、糖尿病を患っていない患者から糖尿病を患う患者まで、中央値ＨｂＴ１値の３８％の減少および中央値ＳｔＯ_２値の２５％増加が、測定された。これらの生理学的測定は、糖尿病を患う患者における臨床的観察と一貫している。

糖尿病を患う患者が、多くの場合、反跳脈および過灌流を有することが、臨床的に観察されている。血液酸素化の観血的測定が、動静脈シャントが感覚性ニューロパチーを患う患者に生じることを小コホートに示している。専門家らは、糖尿病の進行に伴って生じる感覚性ニューロパチーの発病とともに、患者が、交感神経緊張および血管運動神経調節を喪失すると仮定している。これは、足の最遠位血管系における毛細血管の短絡をもたらす。ヘモグロビンが、不十分な調整に起因して、往還を介して毛細血管からシャントされ、結果は、過灌流および不十分な酸素抽出となる。これらは、神経虚血性潰瘍の発症のための十分な条件である。今日まで、本循環不全を測定するための非観血様式は、存在していない。

臨床的に、保護感覚の喪失が、糖尿病を患う患者における循環不全との相関として使用される。本開示の例示的実施形態によると、毛細血管から離れるようにシャントされているヘモグロビンは、ＨｂＴ１および上昇されたＳｔＯ_２に起因する酸素抽出の対応する低下を測定することによって測定されることができる。これらの因子の組み合わせは、非治癒性潰瘍のリスクがある糖尿病を患う患者に関する特質である、不十分な酸素抽出と相まった、不十分な毛細血管灌流の直接的測定値である。より大きい群にわたる客観的比較のために、ＨｂＴ１およびＳｔＯ_２の中央値が、いくつかの足に関して測定され、糖尿病を患う患者およびそれを患っていない患者に関する比較を行った。本コホートでは、図３１Ａおよび３１Ｂは、糖尿病を患っていない患者より、糖尿病を患う患者において、有意に低いＨｂＴ１の中央値および有意に高いＳｔＯ_２を示す。本データは、診断された血管疾患を患う患者およびそれを患っていない患者に関しても分析された。結果として、末梢疾患の状態にかかわらず、糖尿病を患う患者に関して、ＨｂＴ１の有意な（ｐ＜．０５）減少およびＳｔＯ_２の増加が、存在する。具体的には、コホートデータは、糖尿病を患うがＰＶＤを患っていない患者の手足は、糖尿病もＰＶＤも患っていない患者（ｎ＝２６、平均ＨｂＴ１平均＝４４．３±２．７）より、有意に低い中央値ＨｂＴ１（ｎ＝２４、ＨｂＴ１平均＝５６．６±３．０）を有することを示す。本同一の群に関して、血管疾患の状態にかかわらず、より高いＳｔＯ_２（ＳｔＯ_２平均＝７０．６±２．９対平均＝６０．０±２．５）が、測定された。これは、これらの群における中央値に関して、ＨｂＴ１の２２％の減少およびＳｔＯ_２の１８％増加を表す。ｐ値（ｐ＜０．０５）は、ｔ試験を使用する、全ての非糖尿病患者と糖尿病患者との間のこれらのパラメータにおける統計的優位性を示す。

循環のこれらの直接測定の別の利点は、疾患進行のより早期の検出である。従来、潰瘍階層化のために使用される第１の臨床データ点は、保護感覚の喪失または神経障害の発症である。これは、循環が、末梢神経まで損なわれ、末梢神経が損傷されるにつれて、経時的に発生する。本開示の例示的実施形態によると、感覚の喪失に先立って循環の直接測定を可能にし、患者の管理／介入のための機会を提供する、システムおよび方法が、提供される。２つの群における糖尿病を患う患者の例示的分析が、図３２Ａおよび３２Ｂにもたらされる。最初に、感覚の喪失を伴わない患者人口が、２つの群、すなわち、１０年を下回る期間にわたる糖尿病診断を伴う群と、１０年を上回る期間にわたる糖尿病診断を伴う群とに提示される。１０年を上回る期間にわたって糖尿病を患う群は、上記に説明されたものと一貫する見解である、相対的なＨｂＴ１の減少およびＳｔＯ_２の増加を示す。さらに、無症状の対象（糖尿病＞十年間）に関するこれらの値は、既知の感覚の喪失を患う患者に見られるものと合致する（糖尿病診断以降の時間にかかわらず）。中央値足マップ値の平均の比較は、糖尿病および感覚性ニューロパチー（感覚喪失）を患う患者は、１０年を下回る期間にわたって糖尿病を患う患者と比較して、有意により低いＨｂＴ１（約１７％より低い）およびより高いＳｔＯ_２（約１７％より高い）を有することを示す。さらに、１０年より長い期間にわたって糖尿病を患うが感覚喪失は患っていない患者は、感覚性ニューロパチーを患う患者に類似する循環プロファイルを示す。累積データは、循環損失は、感覚損失の前に生じ、かつ本明細書に提示される方法は、循環の欠如に起因して生じる進行性損傷の早期洞察を提供し得るとの見解を支持する。本情報は、実際に糖尿病重症度に起因する非治癒性潰瘍のリスクのある足を識別するために重要である。

層毎の測定の別の利点は、そのような測定が、糖尿病を患う患者におけるコンパートメント分布が分析されることを可能にすることである。上記の議論は、糖尿病が進行し、神経が損傷されるにつれて生じる、ＨｂＴ１の減少を強調した。結果は、動静脈シャントに起因する、無効な微小循環である。しかしながら、糖尿病を患う多くの患者は、末梢灌流内の上流課題に悩まされる。下肢におけるより大きい脛骨脈管およびさらにより大きい供給動脈（すなわち、膝窩、大腿部等）が、本人口に末梢血管疾患（ＰＶＤ）が生じるにつれて、損なわれ得る。上記に述べられるように、ＰＶＤの診断は、現在の非観血的試験（ＡＢＩ、ＴＢＩ、波形）の不十分な性能に起因して、糖尿病を患う患者において困難であることが有名である。これは、主に、多くの場合、本患者人口において観察される脈管の非圧縮性質に起因する。しかしながら、図３３Ａおよび３３Ｂに描写されるように、中央値ＨｂＴ２と中央値ＨｂＴ１との比率を考慮するステップは、患者における末梢血管疾患の洞察を与える。描写されるように、ＨｂＴ１と比較した有意なＨｂＴ２の増加が、波形を聴取する専門家によって決定されるように、糖尿病および既知のＰＶＤを患う患者に関して測定された。本研究の目的のために、ドップラによって測定される単相波形は、本明細書では、末梢血管疾患を患う患者を表すために使用されている。二相／三相波形は、ＰＶＤを患っていない患者と見なされる。本実施例では、中央値ＨｂＴ２およびＨｂＴ１に関するＨｂ比率は、単相波形を伴う対象に関してより大きいことが観察される（２．１±０．５対１．２±０．１）。これは、ＰＶＤを患うと見なされる患者に関するＨｂ比率における５７％の増加を表す。これは、上流動脈が遮断されるにつれて起こる不十分な血液供給および排液に起因して生じ得る、貯留に起因する可能性が高い。図３３Ｂに示されるデータは、従来の方法よりも（特に、ＡＢＩの現在の規格と比較されるとき）ＰＶＤを患う患者においてＰＶＤへのより高い感度を実証し、一次潰瘍の発現に先立った潰瘍形成の最も高いリスクにある患者を識別するための本方法の有用性を強調する。

本開示の例示的実施形態によると、予防措置が最も高いリスクにある患者に関してより標的化された方式でとられ得るような高度処置（すなわち、足病学／血管専門医への紹介、より良好な靴、より頻繁な健康診断）を要求する、全ての環境（但し、最も重要なこととして、一次診療／コミュニティ）において患者を識別するために、迅速かつ定量的なワークフローが、提供される。重症度に基づいて糖尿病リスクを階層化するための典型的なワークフローが、図３４に示される。患者の足が、最初に撮像され（３４０１）、次いで、抽出される層データから生成される循環マップおよび代表値（すなわち、中央値、平均、ＩＱＲ）が、データベースマップまたは値と比較され（３４０２）、患者の重症度／リスクを特性評価し（３４０３、３４０４、および３４０５）、予防的処置を管理することができる。

本明細書に提示されるシステムおよび方法は、非糖尿病患者の足灌流またはＨｂおよびＳｔＯプロファイル、したがって、それに対して患者の撮像される足からのデータを比較する標準として使用され得る、典型的な値のルックアップテーブルまたはデータベースまたは同一のものから生成される画像マップを生成するために使用されることができる。

図３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ、３１Ａ、および３１Ｂに関して議論される研究では、非糖尿病患者（ｎ＝２６）に関する足のＨｂＴ１値の平均中央値が、３．０の標準誤差を伴う５６．６であったことが見出された。同一の群に関するＳｔＯ_２値は、２．５％の標準誤差を伴う６０．０％であった。糖尿病患者（ｎ＝２６）に関する足値の平均中央値が、２．７の標準誤差を伴う４４．３であったことが見出された。本同一の群に関するＳｔＯ_２値は、２．９％の標準誤差を伴う７０．６％であった。このことにおける代表値は、ＨｂＴ１の２２％の低減および１８％の増加は、糖尿病に起因する循環喪失のインジケーションであろうことを示唆する。

図３２Ａおよび３２Ｂに関して議論される研究では、１０年を下回る期間にわたって糖尿病を患う患者に関して、糖尿病および感覚性ニューロパチー（感覚の喪失）を患う患者は、糖尿病を患うが感覚の喪失は患っていない患者と比較して、有意により低いＨｂＴ１（約１７％より低い）およびより高いＳｔＯ_２（約１７％より高い）を有する。本研究は、ベースライン変化におけるそのような変化が、感覚喪失のインジケータになり得ることを示す。さらに、これらの循環変化は、１０年を上回る期間にわたって糖尿病を患う患者および感覚喪失を患う患者に関する循環プロファイルの類似性（ＨｂＴ１の１７％を上回る減少およびＳｔＯの１７％を上回る増加）によって立証されるように、感覚喪失の前に生じ得る。

図３３Ａおよび３３Ｂに関して議論される研究では、平均中央値足Ｈｂの比率（ＨｂＴ２／ＨｂＴ１）値は、単相波形を伴う対象（２．１±０．５対１．２±０．１）に関してより大きいことが見出された。これは、ＰＶＤを有すると見なされる患者に関するＨｂ比率の５７％の増加を表す。

上記に議論される研究は、患者人口における代表値の範囲を説明するために使用された。

本開示の一実施形態によると、光学測定デバイスは、１つ以上の波長を伴い、組織の面積を照明するように構成される、光源と、１つ以上の照明波長において、組織の１つ以上の層から反射する光を捕捉するように構成される、検出器と、層抽出循環データの検出される信号に基づいて、組織血管健康の１つ以上の推定値を算出するように構成される、プロセッサと、組織血管健康を記憶または報告するように構成される、ディスプレイまたは通信デバイス（例えば、電子データ転送）とを含む。

本開示の一実施形態によると、層抽出循環データの検出される信号は、皮膚の異なる層内のヘモグロビン（「Ｈｂ」）の分布を反映するデータを含む。

本開示の一実施形態によると、抽出される循環データは、可視および近赤外線レジームにおける構造化される光の組み合わせを使用して抽出される。

本開示の一実施形態によると、抽出される循環データは、皮膚の２つの層、すなわち、表面の真皮乳頭層（毛細血管に加重する）と称される第１の層、およびより深部にある真皮網状層（小動脈／細静脈に加重する）と称される、第２の層から抽出される、抽出されたＨｂデータである。

本開示の一実施形態によると、抽出されるものは、保護感覚の喪失と相関し、および／またはその前に生じる、循環データの変化を示す。

本開示の一実施形態によると、抽出されるものは、過度の血液供給ではなく、輸送不全および／または低消費の結果としての、不十分なＯ_２抽出と相関する、循環データの変化を示す。

本開示の一実施形態によると、抽出されるものは、末梢血管疾患（「ＰＶＤ」）の状態に相関する、コンパートメント分布の変化を示す。

本開示の一実施形態によると、光学測定装置は、糖尿病に起因する進行性損傷の重症度と相関する、糖尿病を患う患者の手足における循環を測定する。

本開示の一実施形態によると、光学測定装置は、可視光および近赤外線光を使用する。

本開示の一実施形態によると、光学測定装置は、構造化された光を使用する。

本開示の一実施形態によると、光学測定装置は、送られる光の画像を捕捉するために、ＣＣＤまたはＣＭＯＳ検出アレイを使用する。

本開示の一実施形態によると、光学測定装置は、処理される発色団データの画像を表示する。

本開示の一実施形態によると、光学測定装置は、処理されるデータの画像を表示し、値の選択を可能にする。

本開示の一実施形態によると、光学測定装置は、画像および値の統計分布を表示する。

本開示の一実施形態によると、本方法は、糖尿病の進行に起因する循環喪失のメトリックを説明するパラメータを測定する。

本開示の一実施形態によると、本方法は、層特有のＨｂの変化を測定する。

本開示の一実施形態によると、本方法は、毛細血管機能障害に起因する酸素抽出の欠如を測定する。

本開示の一実施形態によると、本方法は、神経障害を患う患者に関する循環喪失を識別する。

本開示の一実施形態によると、本方法は、保護感覚の喪失に先立って、循環喪失を識別する。

本開示の一実施形態によると、本方法は、糖尿病を患う患者の末梢血管疾患に起因する循環喪失を説明するパラメータを測定する。

本開示の一実施形態によると、本方法は、層特有のＨｂの変化を測定する。

本開示の一実施形態によると、本方法は、ＨｂＴ２の増加を測定する。

本開示の一実施形態によると、本方法は、足特有の灌流の領域値の抽出に関する下肢灌流のマップの生成を可能にする。

本開示の一実施形態によると、光学測定システムは、組織の面積を照明するように構成される、１つ以上の波長を伴う、光源を備える。光学測定システムはさらに、１つ以上の照明波長において組織から反射する光を捕捉するように構成される、検出器と、検出された信号に基づいて、組織血管健康の１つ以上の推定値を算出するように構成される、プロセッサと、組織血管反応性を記憶または報告するように構成される、ディスプレイまたは通信デバイス（例えば、電子データ転送）とを備える。

本開示のさらなる実施形態によると、組織血管健康の推定値は、光学吸収および／または散乱コントラストを呈する１つ以上の表面下組織成分（例えば、血液濃度、血液酸素化、水分／水和、コラーゲン、脂質、外因性要因）の濃度、側方分布、および／または深度分布に基づく、および／または吸収および／または散乱コントラストを呈する１つ以上の組織成分から導出される血管運動神経調整または血管反応性の推定値に基づく、組織健康および／または組織傷害のリスクの１つ以上の推定値を含んでもよい。

本開示のさらなる実施形態によると、検出器は、単一時間点捕捉を提供するように構成される。

本開示のさらなる実施形態によると、検出器は、２Ｄ撮像検出器アレイである。

本開示のさらなる実施形態によると、２Ｄ撮像検出器アレイは、ＣＣＤ／ＣＭＯＳカメラを備える。

本開示のさらなる実施形態によると、検出器は、単一要素検出器である。

本開示のさらなる実施形態によると、単一要素検出器は、フォトダイオードおよび検出システムへの光ファイバ中継器のうちの１つである。

本開示のさらなる実施形態によると、検出器は、複数の組織場所から反射された光を収集するように構成される、複数の単一要素検出器を含む。

本開示のさらなる実施形態によると、源は、少なくとも１つの空間構造光パターンを組織表面にわたって生成するように構成される。

本開示のさらなる実施形態によると、空間構造化された光は、空間周波数ドメイン撮像を行うように構成される。

本開示のさらなる実施形態によると、ディスプレイは、双方向タッチスクリーンデバイス、タブレット、およびデジタル電話のうちの１つである。

本開示のさらなる実施形態によると、光学測定デバイスは、有線または無線接続を用いて、コンピュータシステム、タブレット、またはデジタル電話とインターフェースをとるように構成される。

本開示のある実施形態によると、組織サンプルの組織血管健康を推定する方法は、組織サンプルを照明するステップと、単一時間点捕捉において組織サンプルの組織血管反応性を査定するステップとを含む。

本開示のある実施形態によると、組織サンプルの組織血管健康を推定する方法は、組織サンプルの面積を照明するステップと、１つ以上の照明波長において組織から反射する光を捕捉するように構成される検出器によって、照明された組織の面積から反射する光を捕捉するステップと、組織血管健康を検出または捕捉された光信号から推定するステップとを含む。

本開示のさらなる実施形態によると、組織血管健康の推定値は、光学吸収および／または散乱コントラストを呈する１つ以上の表面下組織成分（例えば、血液濃度、血液酸素化、水分／水和、コラーゲン、脂質、外因性要因）の濃度、側方分布、および／または深度分布に基づく、および／または吸収および／または散乱コントラストを呈する１つ以上の組織成分から導出される血管運動神経調整または血管反応性の推定値に基づく、組織健康および／または組織傷害のリスクの１つ以上の推定値を含んでもよい。

本開示のさらなる実施形態によると、本方法はさらに、照明された組織の面積の推定された組織血管健康を報告または表示するステップを含む。

本開示のさらなる実施形態によると、本方法はさらに、組織健康および／またはリスクの診断を照明された組織の面積の推定された組織血管反応性から発生させるステップを含む。

本開示のさらなる実施形態によると、本方法はさらに、診断に応答して、療法、治療、治療製品、または挙動変更を推奨するステップを含む。

本開示のさらなる実施形態によると、組織サンプルを照明するステップは、空間構造化された光パターンを用いて、組織表面にわたって組織サンプルを照明するステップを含む。

本開示のさらなる実施形態によると、組織サンプルを照明するステップは、空間構造化された光パターンを用いて、組織表面にわたって組織サンプルを照明するステップを含む。

本開示のさらなる実施形態によると、空間構造化された光パターンは、空間周波数ドメイン撮像を行うように構成される。

本明細書に提供される任意の実施形態に関して説明される全ての特徴、要素、構成要素、機能、およびステップは、任意の他の実施形態からのものと自由に組み合わせ可能かつ代用可能であることを意図している。ある特徴、要素、構成要素、機能、またはステップが、一実施形態のみに関して説明される場合、特徴、要素、構成要素、機能、またはステップは、別様に明示的に記述されない限り、本明細書に説明される全ての他の実施形態とともに使用され得ることを理解されたい。本段落は、したがって、常に、異なる実施形態からの特徴、要素、構成要素、機能、およびステップを組み合わせる、または、一実施形態からの特徴、要素、構成要素、機能、およびステップを別のもので代用する、請求項の導入のための先行する基礎および書面による支援としての役割を果たし、仮に以下の説明が、特定の事例において、そのような組み合わせまたは代用が可能であることを明示的に記述しなくても、そのような役割を果たす。特に、本説明を読んだ当業者によって、ありとあらゆるそのような組み合わせおよび代用の許容性が容易に認識されるであろうことを考えれば、可能性として考えられる全ての組み合わせおよび代用を明示的に記載することは、過度の負担である。

多くの事例では、エンティティは、他のエンティティに結合されるように本明細書に説明される。用語「結合される」および「接続される」（またはその形態のいずれか）は、本明細書では同義的に使用され、両場合では、２つのエンティティの直接結合（任意の無視不可能である（例えば、寄生介在）エンティティを伴わずに）および２つのエンティティの間接結合（１つ以上の無視不可能である介在エンティティを伴う）に包括的であることを理解されたい。エンティティが、ともに直接結合されているように示される、または任意の介在エンティティの説明を伴わずに、ともに結合されるように説明される場合、それらのエンティティは、文脈によって明確に別様に示されない限り、同様に、ともに間接的に結合され得ることを理解されたい。

実施形態は、種々の修正および代替形態を被るが、その具体的実施例が、図面に示され、本明細書に詳細に説明されている。しかしながら、これらの実施形態は、開示される特定の形態に限定されるものではなく、対照的に、これらの実施形態は、本開示の精神内にある全ての修正、均等物、および代替案を網羅するものであることを理解されたい。さらに、実施形態の任意の特徴、機能、ステップ、または要素、およびその範囲内にない特徴、機能、ステップ、または要素によって請求項の範囲を定義する消極的限定が、請求項内に記載またはそれに追加されてもよい。

Claims (14)

1. 光学測定システムであって、
   複数の照明波長および空間構造化された光パターンを備える光信号で組織の面積を照明するように構成される光源と、
   前記複数の照明波長において、前記組織の照明された面積内の組織の第１の層から反射する光信号および前記組織の照明された面積内の組織の第２の層から反射する光信号を同時に捕捉するように構成される検出器と、
   前記組織の照明された面積内の前記組織の前記第１および第２の層から反射する前記捕捉された光信号に基づいて、糖尿病に起因する循環合併症の重症度と相関する組織血管健康の１つ以上の推定値、組織の層特有のヘモグロビンレベル、および組織酸素飽和度レベルを算出するように構成されるプロセッサと、
   糖尿病に起因する循環合併症の前記重症度と相関する組織血管健康の前記推定値を記憶または報告するように構成されるディスプレイまたは通信デバイスと
   を備える、光学測定システム。
2. 前記光源は、可視光および近赤外線光を用いて前記組織を照明する、請求項１に記載のシステム。
3. 前記検出器は、２Ｄ撮像検出器アレイである、請求項１に記載のシステム。
4. 前記２Ｄ撮像検出器アレイは、ＣＣＤ／ＣＭＯＳカメラを備える、請求項３に記載のシステム。
5. 前記検出器は、単一要素検出器である、請求項１に記載のシステム。
6. 前記単一要素検出器は、フォトダイオードおよび検出システムへの光ファイバ中継器のうちの１つである、請求項５に記載のシステム。
7. 前記ディスプレイは、双方向タッチスクリーンデバイス、タブレット、およびデジタル電話のうちの１つである、請求項１に記載のシステム。
8. 光学測定デバイスは、有線または無線接続を用いて、コンピュータシステム、タブレット、またはデジタル電話と相互作用するように構成される、請求項１に記載のシステム。
9. 組織サンプルの組織血管健康を推定するためのシステムの作動方法であって、前記システムは、
   光源と、
   検出器と、
   プロセッサと
   を備え、前記方法は、
   前記光源が、複数の照明波長および空間構造化された光パターンを備える光信号で前記組織サンプルの面積を照明するように前記組織サンプルの面積に対して光を出射することと、
   前記検出器が、前記組織サンプルの照明された面積内の組織サンプルの第１の層から反射する光信号および前記組織サンプルの照明された面積内の組織サンプルの第２の層から反射する光信号を同時に捕捉することであって、前記検出器は、前記複数の照明波長において、前記組織サンプルの照明された面積内の前記組織サンプルの第１および第２の層から反射する光信号を捕捉するように構成される、ことと、
   前記プロセッサが、組織血管健康、組織の層特有のヘモグロビンレベル、および組織酸素飽和度レベルを、糖尿病に起因する循環合併症の重症度と相関する前記捕捉された光信号から推定することと
   を含む、方法。
10. 前記システムは、ディスプレイまたは通信デバイスをさらに備え、前記方法は、前記ディスプレイまたは通信デバイスが、前記組織サンプルの前記面積の前記推定された組織血管健康を報告または表示することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記プロセッサが、前記組織サンプルの前記面積に関して、糖尿病に起因する進行性損傷の前記重症度から、組織健康および／またはリスクの診断を生成することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記プロセッサが、前記診断に応答して、療法、治療、治療製品、または挙動変更を推奨することをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記光は、可視光または近赤外線光である、請求項９に記載の方法。
14. 前記光は、構造化された光である、請求項９に記載の方法。

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