JP2011083486A - 生体組織識別装置及び方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】生体組織から赤外反射スペクトル情報を取得する赤外反射スペクトル取得手段(1、2、3、4、5、6、8、9、10、12、13、14)と、この赤外反射スペクトル取得手段により得られた赤外反射スペクトル情報に基づいて、生体組織の正常・異常を識別する演算手段11と、を有する生体組織識別装置であって、演算手段11は、生体組織の表面の赤外反射強度の隣接ボクセル間のばらつきに基づいて生体組織の正常・異常を識別する。
【選択図】図2
Description
特許文献1では、被写体からの放射光又は反射光をハイパースペクトルで定義される複数の波長領域に分光する光学系と、光学系で分光された光を波長領域ごとに受光し、光電変換して電気信号を生成する複数の画素を有する撮像素子と、電気信号に基づいて波長領域の光の強度を算出し、画素における複数の波長領域と光の強度との関係に基づいて、ハイパースペクトル解析により被写体の患部を同定するため被写体からの放射光又は反射光の成分を分析する解析部とを備えることを特徴とするシステム及び方法が開示されている。
すなわち、同文献に記載された技術は、特定の画素(生体組織の特定の部分)における複数の波長領域と光の強度との関係に基づき、患部を同定している。
すなわち、同文献に記載された技術は、生体組織の特定の部分における所定の波数(波長の逆数)付近が示す特徴に基づき、患部を同定している。
この構成によれば、高い精度で生体組織の正常・異常を識別することが可能となる。これは、本発明者が、正常組織と異常組織(腫瘍、癌組織等)の赤外反射スペクトル情報を実際に測定し比較した結果得られたものであり、正常組織と腫瘍組織のボクセル値の空間的なばらつきを、微小空間内のボクセル値の標準偏差で評価した場合、図1に示すように、1220−1380nm付近では、両者に大きな差が見られるという知見に基づいたものである。
また、同様に、図2Cに示すような、グリズム26を使用してもよい。グリズム26は、グレーティング25を含むことにより、コリメートレンズ22までの距離を短くできる。
また、波長差分を画像情報として扱うため、通常用いられるハイパースペクトル画像処理装置に比べ、画像バッファや演算機構を簡素化することができ、実時間性の優れた観測が実現される。なお、本例では、画像取得を1フレーム1/60秒としているが、高速撮像カメラを用いる、あるいは、差分量の平均化の演算を、指数荷重平均にするなどの変更により実時間性をより高めることも可能である。
また、腫瘍検出に最適な波長域のみをスキャンすることで、標準的な画像取得ボードを用いた例でも、1.3秒で1画像を形成することができ、さらに実時間性を高めることができ、手術現場などでの優位性を有する。
組織表面のx、y座標に、波長軸を加えた三次元データ空間内のボクセル値の不均一性の大小を評価することで、正常組織と腫瘍組織を識別する。この不均一性は、三次元ハイパースペクトルデータ空間内の三次元微分フィルタを定義し、この出力の絶対値もしくは二乗を、関心波長帯域(1220〜1380nm)に亘って加算することで評価される。このような演算は、例えば次式のように、ボクセル値差分をとることで近似的に実現される。
図3は、三次元空間内の微分値二乗和に基づく濃淡を示した図である。これによれば、図上白く現れているところが腫瘍組織、黒く現れているところが正常組織であり、これは、後述するように、病理検査結果とほぼ一致している。
本実施形態は、二次元内分散を波長方向に積分することにより、積分微小ボクセル内の標準偏差を波長方向に亘って合計し、不均一性の大小を評価するものである。図4は、摘出胃標本内壁のハイパースペクトル画像について、評価対象点の周囲x、y方向に7×7ピクセル、波長方向1226−1270nmの微小直方体内の標準偏差の大小を次式のように輝度値で表現した画像であり、腫瘍部の輝度値が正常域に比して高く表現されている。これによれば、図上白く現れているところが腫瘍組織、黒く現れているところが正常組織であり、これは、病理検査結果とほぼ一致している。
なお、図中の黒点は照明光の鏡面反射によるアーティファクトをマスクした部分で、腫瘍の有無とは無関係である。
本実施形態は、波長方向及び空間座標からなるハイパースペクトルデータ三次元空間内の微小空間内の反射率分散値により不均一性の大小を評価するものである。
図5は、摘出胃内壁のハイパースペクトル画像について、空間座標7×7×波長(1226−1270nm)における微小空間内のボクセル値の標準偏差の大小を次式のように各空間座標に応じて画像化したものである。これによれば、図上白く現れているところが腫瘍組織、黒く現れているところが正常組織であり、これは、後述するように、病理検査結果とほぼ一致している。
なお、図中の黒点は照明光の鏡面反射によるアーティファクトをマスクした部分で、腫瘍の有無とは無関係である。
2 分光器
3 可動スリット
4 静電型アクチュエータ
5 集光レンズ
6 照明用赤外ファイバ
7 観測対象物
8 赤外ファイバースコープ
9 赤外CCDカメラ
10 画像入力ボード
11 演算装置
12 画像表示装置
13 制御回路
14 可変減衰器R
20 ファイバ(光源側)
21 ファイバ(照明用)
22 コリメートレンズ
23 リニアバリアブルフィルタ(LVF)
24 LVF駆動用モータ
25 グレーティング
26 グリズム
Claims (10)
- 表面位置及び波長方向からなる三次元の赤外反射スペクトルの強度を生体組織から取得する赤外反射スペクトル取得手段と、
前記赤外反射スペクトル取得手段により得られた赤外反射強度に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段と、を有する生体組織識別装置であって、
前記演算手段は、前記生体組織の表面の前記赤外反射強度の隣接ボクセル間のばらつきに基づいて前記生体組織の正常・異常を識別することを特徴とする生体組織識別装置。 - 前記隣接ボクセル間のばらつきを、
評価対象ボクセルが中心に位置する一辺が3以上の奇数個のボクセルからなるボクセル立方体に含まれるボクセルであって、前記ボクセル立方体の同一表面上にない互いに平行な2辺を含む平面が通過するボクセルのボクセル値に基づいて、
評価することを特徴とする請求項1記載の生体組織識別装置。 - 請求項2記載の生体組織識別装置において、前記評価対象ボクセルにおける波長と同一波長を有するボクセルのボクセル値に基づいて、
前記隣接ボクセル間のばらつきを評価することを特徴とする請求項2記載の生体組織識別装置。 - 前期評価対象ボクセルに近いボクセルには大きな重みを、前記近いボクセルより遠いボクセルには前記大きな重みに比べ、同じ又は小さな重みをつけて、
前記隣接ボクセル間のばらつきを評価することを特徴とする請求項2または3記載の生体組織識別装置。 - 前記隣接ボクセル間のばらつきを、
一辺が3以上の奇数個のボクセルからなり、かつ同一波長を有するボクセルからなるボクセル面におけるボクセル値の残差の二乗和を算出し、
評価対象ボクセルを含む前記ボクセル面における前記波長が中央値となる波長領域に亘って合計することにより、
評価することを特徴とする請求項1記載の生体組織識別装置。 - 前記隣接ボクセル間のばらつきを、
一辺が3以上の奇数個のボクセルからなり、かつ同一波長を有するボクセルからなるボクセル面を底面とし、評価対象ボクセルを含むボクセル面における前記波長が中央値となる波長領域を高さとするボクセル直方体におけるボクセル値の残差の二乗和を算出することにより、
評価することを特徴とする請求項1記載の生体組織識別装置。 - 前記赤外反射スペクトルの波長範囲は、1220−1380nmである、
ことを特徴とする請求項1〜6いずれか記載の生体組織識別装置。 - 前記赤外反射スペクトル取得手段は、内視鏡により生体内の前記生体組織の前記赤外反射スペクトルの強度を取得する、
ことを特徴とする請求項1〜6いずれか記載の生体組織識別装置。 - 前記演算手段において、異常として識別される前記生体組織は消化器系の腫瘍である、
ことを特徴とする請求項1〜6いずれか記載の生体組織識別装置。 - 赤外反射スペクトル取得手段により生体組織から得られた、表面位置及び波長方向からなる三次元の赤外反射スペクトルの強度に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する生体組織識別方法であって、
前記生体組織の表面の前記赤外反射強度の隣接ボクセル間のばらつきを算出するステップと、
前記隣接ボクセル間のばらつきに基づいて前記生体組織の正常・異常を識別するステップと、
を有する生体組織識別方法。
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