説明

ブラッコ イメージング ソチエタ ペル アチオニにより出願された特許

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【課題】分子の所望の特定部位のみが選択的且つ定量的に官能基化され,それ故に予め定められた正確な置換の化学量論を示すFabフラグメントを活性成分として含む,医薬製剤を,患者に投与する必要性がある問題について解決のための有用な示唆はされていない。
【解決手段】本発明は,免疫グロブリンFabフラグメントと,診断又は治療の効用を付与する分子化合物との間の化学的結合体を提供し,前記Fabフラグメント上での唯一の結合部位は,前記Fabフラグメントの鎖間ジスルフィド結合の選択的且つ定量的な還元から生じたスルフヒドリル基の一方又は両方であり,前記診断又は治療の効用を付与する分子化合物は,少なくとも1の遊離スルフヒドリル反応基を有し,分子化合物のFabフラグメントに対する前記結合の化学量論モル比は,0.95〜1.05の範囲又は1.95〜2.05の範囲にある。 (もっと読む)


本発明は、各画像を、特に2次元、または3次元以上の空間における像点の列、いわゆるピクセル又はボクセルで構成し、各像点を、輝度、グレー、色合い等に関する像点外観を定める1以上の数値パラメーター、および、前記像点の列内の位置によって一義的に定め、前記各像点を、人為的な中性ネットワークのノードとみなし、前記画像を、前記人為的な中性ネットワークの前記ノードの値として各ピクセルの外観を定めるパラメーターの関数として処理し、かつ、予め定められたピクセルのサブセットのピクセルで構成された周辺ピクセル、特に、処理中の前記ピクセルの周辺ピクセル、いわゆるピクセルウィンドウと処理中の各ピクセルとの連結の関数として処理し、ノード値の進化ステップのような外観を定めるパラメーターの反復進化ステップ、連結組の値の反復進化ステップ、又は、前記進化の組み合わせによって、処理された画像の新しい画像のピクセルを取得し、検査中のピクセルのそれぞれの周辺ピクセルが、前記周辺ピクセルに隣接した1以上又は全てのピクセルの周辺ピクセルと考えられるときに、前記処理を、各ステップが検査中のピクセルと周辺ピクセルとの連結の関数である進化反復ステップにより行い、そして、画像の各ピクセルの外観値が、前記反復ステップから得た新しい画像のその他の全てのピクセルの新しい外観値の決定に寄与する点から、前記関数がその他の全てのピクセルの外観値を決定する即時フィードバック寄与因子であることを特徴とする画像処理方法を提供する。
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切り離すべき病変組織又は腫瘍組織に設けられた端部チップを有するプローブ又はニードルと、電磁照射エネルギーのエネルギー源の活性化/非活性化を制御する手段と、前記病変組織に作用する熱作用を分配する手段と、を備え、前記プローブ又はニードルが細いワイヤ状の少なくとも一つの光ガイドを支持し、その一端は加熱用電磁放射エネルギーを放射し、他端は前記電磁放射エネルギーを生成するエネルギー源と接続し、一定量の流体を処置すべき領域の異なるゾーンに沿って運搬及び/又は分配することによって、及び/又は前記流体を処置すべき異なるゾーン又は全体領域の内側に含むことによって、又は処置すべき領域の外側に運搬又は含むことによって、流体から組織への熱移動を制御する手段をさらに備えたことを特徴とする、病変組織、特に腫瘍組織等の局部的な熱剥離のための装置。
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切除される病変組織や腫瘍組織範囲の先端に配置されるプローブまたはニードルを備えた腫瘍組織など病変組織の局部的な部分を熱で切除する熱切除装置である。前記プローブまたはニードルには、細いワイヤや糸のような細長い部材として少なくとも光ガイドが、支持される。前記プローブまたはニードルの一端部には、熱の電磁エネルギーが放出され、前記プローブまたはニードルの他端部には、前記電磁エネルギーを生成するエネルギー源が接続されている。前記光ガイドは、レーザー光線のような前記電磁エネルギーを放射する放射先端まで伸ばされている。前記電磁エネルギーを生成するエネルギー源の活性化/非活性化を制御する制御手段が備えられた熱切除装置において、前記放射先端によって所定のサイズを有する体積の中に放出される前記電磁エネルギーが生成される病変組織範囲において、加熱動作を監視する監視手段と、電磁波照射を放出する源に対して所定の距離および位置に設けられた、測定センサで測定される熱の移動機能に基づいて動作する動作手段と、を有する。
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本発明は、ニードル又はプローブと、電磁エネルギー源を活性化/不活性化させるコントロール手段と、を備えた熱により局所的に腫瘍性組織のような病変組織を焼灼させる焼灼装置であって、前記ニードル又はプローブの先端部が、除去すべき前記病変組織、又は、前記腫瘍性組織に配されるように設けられ、前記ニードル又はプローブが、薄いワイヤー又は糸のような細長い部材としての1以上の光ガイドを支持するように設けられ、前記ニードル又はプローブの一端が、レーザ光のような加熱用電磁エネルギーを発し、かつ、前記電磁エネルギーを照射する照射用先端部を介して前記光ガイドの端部につながるように設けられ、前記ニードル又はプローブの他端が、前記電磁エネルギー源に接続され、前記焼灼装置には、所定の大きさを有する空間の内部において、前記照射用先端部から発された電磁エネルギーによって発生した前記病変組織に対する加熱作用の分布を制御するする分布制御手段が設けられ、そして、前記分布制御手段には、現に治療が行われている前記病変組織部位のような前記病変組織部位の1以上の箇所で測定された温度の関数として前記病変組織部位をなす1以上の部分に対する前記電磁エネルギーの分布を変える手段が設けられていることを特徴とする。
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特に診断画像に使用する画像処理システムで、画像処理システムは、少なくとも1つの処理ユニットと、遠隔のユーザがアクセスできるインターフェイスと、を備えている。処理ユニットは、1つ以上の画像装置が取得するデジタル画像を受取り、出力画像を提供する。デジタル画像は、処理ユニットのメモリに読み込み及び実行される画像処理プログラムで処理される。処理ユニットは、中央サービスユニットで構成される。遠隔のユーザがアクセスできるインターフェイスを備え、遠隔の顧客は、遠隔の通信手段で中央ユニットに接続する。
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少なくとも第一と第二デジタル画像又は同じ対象の一連の断面画像のような生物医学画像を登録する方法において、第一画像又は画像セットの中で、一定数のランドマーク、いわゆる特徴が、一定数のピクセル又はボクセルを選択することで個別化される。特徴として選択された各ピクセル又はボクセルの位置は、オプティカルフローベクトルを決定することによって第一から第二画像又は画像セット内で追跡される。第一と第二画像又は画像セットは、逆オプティカルフローベクトルを第二画像又は画像セットのピクセル又はボクセルに適用することで登録される。本発明は、第一画像又は第一の一連の断面画像の各ピクセル又はボクセルの周囲近傍のピクセル又はボクセルを定義することに存する自動追跡可能なランドマーク選択ステップを提供する。各目標ピクセル又はボクセルは、この目標ピクセル又はボクセルと、ウインドウの各ピクセル又はボクセル又はその一部の外観を記述するパラメータの関数として、そして数字で表したマトリックス又は前記ウインドウのピクセル又はボクセルを表現する前記数字で表したマトリックスの変形の一つ以上の特徴的なパラメータの関数として計算される一つ以上の特徴的なパラメータを決定する。有効に追跡可能なランドマークと同時に起こるピクセル又はボクセルが、前記目標ピクセル又はボクセルの前記特徴的なパラメータの関数として決定される。
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診断画像の自動処理方法およびその処理された画像の評価方法は、コンピュータハードウェアで実行可能な画像処理ソフトウェアプログラムを実行してデジタル入力画像を処理することにより、画像化された身体領域の特定の部位が有する特徴をグラフィック形式および/または英数字形式で強調表示した修正デジタル出力画像を生成する。画像処理ソフトウェアプログラムは、ノンエキスパート画像処理アルゴリズムに基づいて、修正画像を出力する第1画像処理モジュールと、第1画像処理モジュールが出力した修正画像をさらに修正して、所定の特徴を有する画像オブジェクトのピクセルまたはボクセルが強調表示された画像ファイルを出力する、分類・予測アルゴリズムなどのエキスパート画像処理アルゴリズムに基づいた、第2画像処理モジュールとしての分類・評価モジュールと、を備えている。
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登録されるべき第1と第2画像において、一定の数の特徴又はランドマークが自動的に定義され、追跡されて、第1と第2画像間の光学フローベクトルが定義されることを特徴とする、対象物の移動による画像アーチファクトの減少を伴う生物医学画像の登録のための方法が開示される。登録は、逆光学フローを第2画像に加えることで行われる。定義された各画素に対する隣接領域における平均信号強度を定義し、平均信号強度を所定の閾値と比較することによって、自動特徴選択ステップが実行される。もし前記近隣領域の平均信号強度が、所定の閾値より高ければ、その画素は特徴として定義され、追跡すべき特徴のリストに加えられる。
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【課題】予測アルゴリズムのトレーニングおよびテスティングのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】発明の実施例では、方法は、最適のトレーニング、テスティングおよび/または検証データセットを共通の一般データベースから生成する。方法は、遺伝的アルゴリズムを、所定の予測アルゴリズムと関連して使用されるテスティングおよびトレーニングサブセットの個体群に適用する。実施例では、作動させる予測アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークである。好適例として、共通データベースのレコードの最も予測的な独立変数が、前処理過程で自動的に選択される。前処理過程は、遺伝的アルゴリズムを、入力変数の数および内容が変わる予測アルゴリズムの個体群に適用する。予測アルゴリズムは、最良のテスティング実績と最少の入力変数を備えた入力変数の選択で表わされ、規定した選択アルゴリズムにより、新世代のプロセスに進められる。
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