JP2007531598A - 脆弱プラークの双対変域判別のための方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
【選択図】図8
Description
ウェーブレット・スケール(レベル)lにおける分解は、l+1の周波数成分{X1、X2、・・・、Xl、Xl+1}を含むm×p×(l+1)の双対変域スペクトル立方Xをもたらす。マラーのアルゴリズムを使用したウェーブレット分解によって得られる行列D1、D2、・・・、Dk、・・・、DlおよびAは、ウェーブレット係数を意味する。HおよびGは、それぞれ低域通過および高域通過フィルタであり、変換に使用される特定のマザー・ウェーブレットによって決定される。
双対変域スペクトルについての回帰分析は、通常の(単一変域の)方法に使用されるやり方と同様のやり方で行なわれる2つのステップからなる手順である。第1のステップは、従属のm×1ベクトルy(特性)と双対変域スペクトル立方X{Xk,k=1、2、・・・、l+1}に含まれる独立変数一式との間の較正セットに双対変域モデルを確立するステップである。第2のステップは、予測セットX u={XT 1,u、・・・、XT l+1,u}Tにもとづいて従属特性についての値を予測するステップである。
を考えると、ここで、βkは、双対変域・スペクトルのk番目のスケールの周波数成分についてのp×1の回帰係数ベクトルであり、eは、m×1の誤差ベクトルを意味しており、E(・)およびCov(・)は、それぞれ期待値および共分散である。双対変域回帰分析の目標は、最小の関連の予測誤差で回帰係数β={β1、・・・、βl+1}を算出することにある。主成分回帰(PCR)、部分最小二乗法(PLS)、連続回帰(CR)、リッジ回帰(RR)、および最大尤度基準またはベイジアン(Bayesian)情報基準による回帰が、回帰ステップのための有用な手法である。
による(医療診断判別のための)較正セットの受信者動作特性−曲線下面積(ROC−AUC)分析または交差検定(CV)によって決定されるk番目のスケールについての重み付けである。
のように得ることができ、ここで^βk,RGNは、k番目のスケールの周波数成分について通常の回帰分析によって別個に算出され、k番目のスケールについての重み付けgkは、ROC−AUC分析、較正セットの交差検定、または最適化法によって評価される。
他の実施例においては、多変量の回帰技法が構築され、対象の2つの分類または他の分類の仕組みの間の相違を区別する。この実施例においては、使用される回帰技法は、PLS−DAである。PLS−DAモデルは、区別すべきグループにもとづく情報の分離の最大化にもとづいている。分類器によってしきい値が確立され、サンプルを他のすべてのグループまたはサンプルから分離するための機構が提供される。さらに分類器は、モデルからのスコアの計算結果を提供することもできる。
再び図1を参照すると、ウェーブレット・プリズム・アルゴリズム112が、時間変域のスペクトルを、一式の双対変域スペクトルに分解している。図2に示されているように、主として血液距離の変動、心拍、およびカテーテルの曲率の差に関係しているスペクトルの「ベースライン状」の様相(低周波成分およびノイズ)は、最も低い周波数の近似成分114Gに位置しており、多くの場合において全スペクトル変動の大部分(約98%)を構成している。これらの最も低い周波数の成分は、対象の化学的および物理的特性によって引き起こされるスペクトル変動の影響を、ほとんど含んでいないことがしばしばである。
双対変域回帰分析は、対象の組織の特性の予測だけでなく、予測空間における望ましくない信号(ノイズ)発生源の寄与度を評価する一般的な場合にも、拡張できる。次いで、望ましくない信号を、予測空間において除去または抑制することができる。
40 分光計
42 分析器
44 波長可変レーザ光源(光源)
52 検出器システム
56 カテーテル
58 カテーテル先端
146 光信号
Claims (78)
- 血管壁を光学的に分析するための方法であって、
血管壁から光信号を受信するステップと、
前記光信号のスペクトルを分解してスペクトル・データを生成するステップと、
前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するステップと、
前記双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析するステップと、
を含んでいる方法。 - 請求項1において、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するステップが、ウェーブレット・プリズムを適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するステップが、分析対象および干渉物への応答を最適化する時間−周波数変換および分解の方法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、さらに、血管壁を光源で照射するステップを含んでいる方法。
- 請求項4において、前記光源が近赤外光を発生する方法。
- 請求項1において、前記光信号を受信するステップが、カテーテル先端への戻り放射光を検出するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、前記双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析するステップが、血管壁が脆弱または非脆弱なプラークで構成されているか否かを判断するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、前記双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析するステップが、心臓発作のリスクに対する脆弱性を測定するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するステップが、前処理ステップとして実行される方法。
- 請求項1において、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するステップが、多変量回帰技法の適用に先立つ前処理ステップとして実行される方法。
- 請求項1において、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するステップが、判別モデルの適用に先立つ前処理ステップとして実行される方法。
- 請求項11において、前記判別モデルが単一変域モデルである方法。
- 請求項11において、前記判別モデルが双対変域モデルである方法。
- 請求項1において、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するステップが、該双対変域スペクトル・データの低周波成分を除いてノイズを低減するステップを含んでいる前処理ステップとして実行される方法。
- 請求項1において、さらに、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データへと変換する前に前処理するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するステップが、多変量回帰判別技法の適用に先立って実行される前処理ステップとして実行される方法。
- 請求項1において、さらに、予測空間におけるノイズを抑制するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、さらに、高いノイズ成分を有しているスペクトル帯からのノイズを評価するステップ、および高い信号成分を有しているスペクトル帯からの信号を評価するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、さらに、周波数および相関の技法を使用して前記スペクトルを分解するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、さらに、予測空間におけるノイズおよび血管壁からの信号を評価するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、前記双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析するステップが、双対変域多変量回帰技法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項21において、前記双対変域多変量回帰技法を使用して血管壁を分析するステップが、重み付け法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項22において、前記重み付け法を適用するステップが、交差検定技法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項22において、前記重み付け法を適用するステップが、受信者動作特性−曲線下面積分析を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、前記双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析するステップが、多変量回帰判別技法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項25において、前記双対変域多変量判別技法を使用して血管壁を分析するステップが、重み付け法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項26において、前記重み付け法を適用するステップが、交差検定技法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項26において、前記重み付け法を適用するステップが、受信者動作特性−曲線下面積分析を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項26において、前記重み付け法を適用するステップが、最適化を適用して判別分類間の分離を最大化して、心臓発作のリスクに対する脆弱性の予測性能を向上させるステップを含んでいる方法。
- 請求項25において、前記双対変域多変量判別技法を使用して血管壁を分析するステップが、受信者動作特性−曲線下面積分析技法を適用して決定境界を設定するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、前記双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析するステップが、マハラノビス分類器を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項31において、前記双対変域マハラノビス分類器を適用するステップが、受信者動作特性−曲線下面積分析技法を適用して高次空間に決定境界を設定するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、前記双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析するステップが、一般化双対変域多変量回帰技法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項33において、前記一般化双対変域多変量回帰技法を使用して血管壁を分析するステップが、重み付け法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項34において、前記重み付け法が負の値を許容している方法。
- 請求項34において、前記重み付け法を適用するステップが、交差検定、受信者動作特性−曲線下面積分析、または追加最小二乗法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項1において、前記双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析するステップが、一般化双対変域多変量回帰判別技法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項37において、前記一般化双対変域多変量回帰技法を使用して血管壁を分析するステップが、重み付け法を適用するステップを含んでいる方法。
- 請求項38において、前記重み付け法が負の値を許容している方法。
- 請求項38において、前記重み付け法を適用するステップが、交差検定、受信者動作特性−曲線下面積分析、または追加最小二乗法を適用するステップを含んでいる方法。
- 血管壁を光学的に分析するためのシステムであって、
血管壁から光信号を受信するための検出器システムと、
前記光信号のスペクトルを波長に分解してスペクトル・データを生成するための分光計と、
前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換し、該双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析する分析器と、
を有しているシステム。 - 請求項41において、前記分析器が、前記スペクトル・データをウェーブレット・プリズムを使用して双対変域スペクトル・データに変換するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、分析対象および干渉物への応答を最適化する時間−周波数変換および分解の方法を適用するシステム。
- 請求項41において、さらに、血管壁を照射するための光源を有しているシステム。
- 請求項44において、前記光源が近赤外光を発生するシステム。
- 請求項41において、さらに、前記光信号を受信するためのカテーテル先端を有しているシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、血管壁が脆弱または非脆弱なプラークで構成されているか否かを判断するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、心臓発作のリスクに対する脆弱性を測定するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、前記スペクトル・データを前処理するために前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、多変量回帰技法の適用の前に、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、判別モデルの適用の前に、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するシステム。
- 請求項51において、前記判別モデルが単一変域モデルであるシステム。
- 請求項51において、前記判別モデルが双対変域モデルであるシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、双対変域スペクトル・データの低周波成分を取り除くことによってノイズを低減する前処理を行うための前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データに変換するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、前記スペクトル・データを双対変域スペクトル・データへと変換する前に前処理するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、予測空間におけるノイズを抑制するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、高いノイズ成分を有しているスペクトル帯のノイズを評価し、高い信号成分を有しているスペクトル帯の血管壁からの信号を評価するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、周波数および相関の技法を使用して前記スペクトルを分解するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、予測空間におけるノイズおよび血管壁からの信号を評価するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、多変量回帰技法を適用するシステム。
- 請求項60において、前記分析器が、重み付け法を適用するシステム。
- 請求項61において、前記重み付け法の適用が、交差検定技法の適用を含んでいるシステム。
- 請求項61において、前記重み付け法の適用が、受信者動作特性−曲線下面積分析の適用を含んでいるシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、多変量回帰判別技法を適用するシステム。
- 請求項64において、前記分析器が、重み付け法を適用するシステム。
- 請求項65において、前記重み付け法の適用が、交差検定技法の適用を含んでいるシステム。
- 請求項65において、前記重み付け法の適用が、受信者動作特性−曲線下面積分析の適用を含んでいるシステム。
- 請求項64において、前記分析器が、受信者動作特性−曲線下面積分析技法を適用して決定境界を設定するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、前記双対変域スペクトル・データにマハラノビス分類器を適用して血管壁を分析するシステム。
- 請求項69において、前記分析器が、受信者動作特性−曲線下面積分析技法を適用して高次空間に決定境界を設定するシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、一般化双対変域多変量回帰技法を適用することによって、前記双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析するシステム。
- 請求項71において、前記一般化双対変域多変量回帰技法が、重み付け法の適用を含んでいるシステム。
- 請求項72において、前記重み付け法が負の値を許容しているシステム。
- 請求項72において、前記重み付け法を適用するステップが、交差検定、受信者動作特性−曲線下面積分析、または追加最小二乗法を適用するステップを含んでいるシステム。
- 請求項41において、前記双対変域スペクトル・データを使用して血管壁を分析するステップが、一般化双対変域多変量回帰判別技法を適用するステップを含んでいるシステム。
- 請求項41において、前記分析器が、重み付け法によって、一般化双対変域多変量回帰技法を使用して血管壁を分析するシステム。
- 請求項41において、前記重み付け法が負の値を許容しているシステム。
- 請求項41において、前記重み付け法を適用するステップが、交差検定、受信者動作特性−曲線下面積分析、または追加最小二乗法を適用するステップを含んでいるシステム。
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