JP6587410B2 - 被検体情報取得装置および信号処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、被検体情報取得装置および信号処理方法に関する。

超音波（音響波）を利用して被検査物（被検体）の内部を画像化する装置として、例えば医療診断に用いられる光音響トモグラフィー（ＰＡＴ：Ｐｈｏｔｏａｃｏｕｓｔｉｃ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置が提案されている。光音響トモグラフィー装置は、レーザパルス光を被検体に照射し、被検体内の組織が照射光のエネルギーを吸収した結果生じる光音響波を探触子で受信し、被検体内部の光学特性値に関連した画像化する。

しかしながら、探触子が受信する光音響波には、関心組織からの光音響波だけでなく、他の生体組織（たとえば皮膚など）からも発生した光音響波も含まれている。このような光音響波は関心領域のコントラストを低下させる原因である。

特許文献１では、皮膚から発生する信号を削除する光音響トモグラフィー装置が開示されている。特許文献１では、皮膚で吸収され易い第１の波長と、皮膚で吸収されにくく生体内部まで到達する第２の波長との２波長を被検体に照射する。そして、第２の波長に由来する信号（もしくは画像）から、第１の波長に由来する信号（もしくは画像）を差し引くことで、皮膚の影響を低減した画像を作成する。

特開２０１３−０５５９８８号公報

特許文献１に記載の装置は、皮膚に吸収されやすい第１の波長の光を用いて音響波を取得する。しかし、皮膚直下に関心組織がある場合、皮膚で吸収されやすい第１の波長の光でも、関心領域に到達し、関心組織から光音響波が発生する可能性がある。このような場合、第１の波長で測定した信号を皮膚信号と決定して、第２の波長で測定された信号から差し引くと、皮膚直下にある関心組織の信号まで削減されてしまう場合がある。その結果、得られる関心領域のコントラストが下がる可能性がある。

本発明は、このような課題認識に基づいてなされたものである。本発明の目的は、光音響トモグラフィーにおいて、関心組織の画像を強調する技術を提供することにある。

本発明は、以下の構成を採用する。すなわち、
少なくとも第１の波長および第２の波長の光を照射可能な光源と、
前記光源から光を照射された被検体から発生する音響波を検出し電気信号を出力する検出部と、
前記第１の波長の光に由来する電気信号である第１信号と、前記第２の波長の光に由来する電気信号である第２信号と、を用いて前記被検体内部の特定物質の濃度に応じた重み係数を決定し、前記特定物質の濃度に応じた重み係数で、前記検出部から入力された電気信号を重み付けする処理部と、
前記重み付けされた電気信号に基づいて前記被検体内部の特性情報を示す画像データを生成する生成部と、
を有し、
前記処理部は、前記濃度が所定の閾値よりも高い場合に前記特定物質に由来する成分を低減する前記重み係数を決定する、
ことを特徴とする被検体情報取得装置である。

本発明はまた、以下の構成を採用する。すなわち、
少なくとも第１の波長および第２の波長の光を照射可能な光源と、
前記光源から光を照射された被検体から発生する音響波を検出し電気信号を出力する検出部と、
前記第１の波長の光に由来する電気信号に基づき前記被検体内部の第１特性情報を生成するとともに、前記第２の波長の光に由来する電気信号に基づき前記被検体内部の第２特性情報を生成する生成部と、
前記第１特性情報と、前記第２特性情報と、それぞれの波長における前記被検体内部の特定物質の吸収係数とを用いて前記特定物質の濃度に応じた重み係数を決定し、当該特定物質の濃度に基づいた重み係数で前記被検体内部の特性情報を示す画像データを重みづけする処理部と、
を有し、
前記処理部は、前記濃度が所定の閾値よりも高い場合に前記特定物質に由来する成分を低減する前記重み係数を決定する、
ことを特徴とする被検体情報取得装置である。

本発明はまた、以下の構成を採用する。すなわち、
第１の波長および第２の波長の光を照射された被検体から発生する音響波に基づく電気信号に対する信号処理方法であって、
前記第１の波長の光に由来する電気信号である第１信号と、前記第２の波長の光に由来する電気信号である第２信号と、を用いて前記被検体内部の特定物質の濃度に応じた重み係数を決定するステップと、
前記特定物質の濃度に応じた重み係数で、前記電気信号を重み付けするステップと、
重み付けされた電気信号に基づいて前記被検体内部の特性情報を示す画像を生成するステップと、
を有し、
前記重み係数を決定するステップでは、前記濃度が所定の閾値よりも高い場合に前記特定物質に由来する成分を低減する前記重み係数を決定する、
ことを特徴とする信号処理方法である。

本発明はまた、以下の構成を採用する。すなわち、
第１の波長および第２の波長の光を照射された被検体から発生する音響波に基づく電気信号に対する信号処理方法であって、
前記第１の波長の光に由来する電気信号に基づき前記被検体内部の第１特性情報を生成するステップと、
前記第２の波長の光に由来する電気信号に基づき前記被検体内部の第２特性情報を生成するステップと、
前記第１特性情報と、前記第２特性情報と、夫々の波長における前記被検体内部の特定物質の吸収係数とを用いて前記特定物質の濃度に応じた重み係数を決定するステップと、
当該特定物質の濃度に応じた重み係数で前記被検体内部の特性情報を示す画像を重み付けするステップと、
を有し、
前記重み係数を決定するステップでは、前記濃度が所定の閾値よりも高い場合に前記特定物質に由来する成分を低減する前記重み係数を決定する、
ことを特徴とする信号処理方法である。

本発明によれば、光音響トモグラフィーにおいて、関心組織の画像を強調する技術を提供することができる。

光音響トモグラフィー装置の構成を示す模式図 吸収体の吸収係数スペクトル図 光音響トモグラフィー装置が算出した信号の吸収スペクトル図 実施例１に係る光音響トモグラフィー装置の効果を示す図 実施例３に係る光音響トモグラフィー装置の構成を示す模式図 実施例３に係る光音響トモグラフィー装置の効果を示す図 実施例３に係る光音響トモグラフィー装置の効果を示す別の図 実施例３に係る光音響トモグラフィー装置の効果を示す別の図 信号処理を説明するためのフローチャート

以下に図面を参照しつつ、本発明の好適な実施の形態について説明する。ただし、以下に記載されている構成部品の寸法、材質、形状およびそれらの相対配置などは、発明が適用される装置の構成や各種条件により適宜変更されるべきものであり、この発明の範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。

本発明は、被検体から伝播する音響波を検出し、被検体内部の特性情報を生成し、取得する技術に関する。よって本発明は、被検体情報取得装置またはその制御方法、あるいは被検体情報取得方法や信号処理方法として捉えられる。本発明はまた、これらの方法をＣＰＵ等のハードウェア資源を備える情報処理装置に実行させるプログラムや、そのプログラムを格納した記憶媒体としても捉えられる。

本発明の被検体情報取得装置は、被検体に光（電磁波）を照射し、光音響効果に従って被検体内または被検体表面の特定位置で発生して伝搬した音響波を受信（検出）する、光音響トモグラフィー技術を利用した装置を含む。このような被検体情報取得装置は、光音響測定に基づき被検体内部の特性情報を画像データ等の形式で得ることから、光音響イメージング装置や、光音響画像形成装置と呼べる。このような被検体情報取得装置のことを、光音響トモグラフィー装置と呼んでも良い。

光音響装置における特性情報とは、光照射によって生じた音響波の発生源、被検体内の初期音圧、あるいは初期音圧から導かれる光エネルギー吸収密度や吸収係数、組織を構成する物質の濃度を示す。具体的に物質の濃度としては、酸化・還元ヘモグロビン濃度や、それらから求められる酸素飽和度などの血液成分、あるいは脂肪、コラーゲン、水分などである。また、特性情報は、被検体内の各位置の数値データを示す分布情報として求めてもよい。すなわち、吸収係数分布や酸素飽和度分布などの分布情報を被検体情報としてもよい。

本発明でいう音響波とは、典型的には超音波であり、音波、音響波と呼ばれる弾性波を含む。光音響効果により発生した音響波のことを、光音響波または光超音波と呼ぶ。探触子により音響波から変換された電気信号を音響信号とも呼ぶ。

図１において光音響トモグラフィー装置は、光源１０１、光照射部１０２、保持部１０３、音響整合材１０５、探触子１０６、探触子スキャン駆動部１１１、スキャン・信号取得制御部（不図示）を備える。光音響トモグラフィー装置はさらに、信号処理部１０７、再構成部１０８、スペクトル解析処理部１０９、不要信号低減部１１０、表示部１１２、信号記録メモリ１１３を備える。測定対象は、生体の***などの被検体１０４である。

光源１０１は第１の波長を持つパルス光を発生させ、バンドルファイバを通して光照射部１０２に導く。光照射部１０２は、そのパルス光を保持部１０３越しに被検体に照射する。被検体内に照射されたパルス光によって、被検体１０４内の吸収体は光音響波を発生する。この光音響波は、音響整合材１０５を通り、探触子１０６に受信される。探触子１０６は探触子スキャン駆動部１１１によって平面もしくは球面状に沿ってスキャンされる。探触子スキャンと信号取得のタイミングは、スキャン・信号取得制御部（不図示）によって制御されている。

探触子１０６は、受信した光音響波をアナログ電気信号に変換する。信号処理部１０７は、アナログ電気信号のデジタル変換や増幅を行い、デジタル電気信号をメモリに記録する。スキャンが終了すると、信号処理部１０７は、同位置で取得された信号を平均し出力する。信号処理部１０７から出力された第一の波長の信号は信号メモリ１１３に記録される。

次に光源１０１は第１の波長とは異なる第２の波長を持つパルス光を照射可能である。信号処理部１０７は、第１の波長と同様に、被検体からの光音響波を受信して電気信号を出力する。第２の波長に由来する信号は、信号処理部１０７での処理を経て、信号メモリ１１３に記録される。第１の波長および第２の波長に由来する電気信号はそれぞれ、本発明の第１信号と第２信号に相当する。また３つ以上の波長の光を照射可能な光源の場合も同様に、第３の波長の光に由来する第３信号が取得される。

スペクトル解析処理部１０９は、信号メモリ１１３から各波長に由来する信号を読み出し、波長間の信号強度と***内の構成物質スペクトルを解析、比較し、あらかじめ指定した構成物（特定物質）の濃度を推定し、構成物の濃度分布データを作成する。ここで、あらかじめ指定した構成物とは、画像内では診断には不要な構成物のことを指す。不要信号処理部１１０は、スペクトル解析処理部１０９が指定した構成物の濃度分布データを基に、その構成物から発生したと推定される信号の成分を低減処理し、出力する。再構成部１０８は不要信号低減部１１０からの出力信号に再構成などを行い被検体内の吸収係数分布を作成する。その後、表示部１１２は吸収係数分布を表示する。スペクトル解析処理部および不要信号低減部は、本発明の処理部に相当すると言える。

光源は、少なくとも２波長以上のナノ秒オーダーのパルス光を発生するものを用いる。パルス光の波長は、７００ｎｍ以上が望ましい。これは、７００ｎｍ以下の波長をもつ光では、ヘモグロビンやコラーゲン等に吸収されやすいために、被検体内深部まで光が十分に到達しないからである。構成物ごとに光吸収スペクトルが異なるので、通常、パルス光の波長は構成物に応じて変える。吸収スペクトルは、構成物（特定物質）の、複数波長での吸収係数を示す。

構成物の吸収スペクトルが特徴的な波長を用いれば、信号低減の際の精度が向上する。例えば、複数の波長を選択する場合に、それぞれの波長における被検体内構成物の吸収スペクトル形状が大きく異なると良い。構成物の濃度をより正確に算出したい場合には、その構成物の吸収スペクトルの中で特徴的なピークおよびヌル（谷）の極値を見つけ、その付近の波長を複数選択すると良い。なお、本発明の処理にあたっては、不要信号を完全に削除してゼロにしても良いが、診断に十分な視認性を確保できる程度の低減処理にとどめても良い。

本実施例では被検体の皮膚（メラニンを含む）と血液（ヘモグロビンを含む）を、測定対象の構成物として選択した。図２に各構成物のスペクトルを示す。デオキシヘモグロビン（Ｈｂ）の吸収スペクトル形状は、波長７００〜７９０ｎｍ間において、特徴的なヌル（谷）およびピークを含む。そこで、この範囲から複数波長を選択すると良い。また、波長約９２５ｎｍ以上では、すべての構成物においてスペクトル強度が減少している。そのため、９２５ｎｍ以上の波長および７００ｎｍ〜９２５ｎｍ範囲の波長の２波長を選択した場合、スペクトル値が減少するためスペクトルの形状が似通ってしまう。このことから、７００ｎｍ〜９２５ｎｍの波長で２つ以上の波長を選択することが望ましい。本実施形態では、７４０ｎｍ、７６０ｎｍ、８００ｎｍ、８２５ｎｍ、８５０ｎｍの５波長を選択した。

大出力を得るためにはレーザーが好ましいが、レーザーのかわりに発光ダイオードなど
も利用できる。レーザーとしては、固体レーザー、ガスレーザー、色素レーザー、半導体レーザーなど様々なレーザーを使用できる。照射のタイミング、波形、強度などは不図示の光源制御部によって制御される。
また、光を光源から被検体に導くために、光を反射するミラーや、光を集光したり拡大したり形状を変化させるレンズ、光を分散・屈折・反射するプリズム、光を伝搬させる光ファイバ、拡散板等の光学部材を用いても良い。

探触子１０６は、音響波（超音波）を受信する素子を１つ以上有する検出器である。素子を面内に複数並べられているタイプであれば、一度に複数の位置の信号を取得可能である。これにより受信時間を短縮できると共に、被検体の振動などの影響を低減できる。探触子は、音響波を受信して増幅し、電気信号に変換して出力する。探触子に用いられる素子は、圧電現象を用いた変換素子、光の共振を用いた変換素子、容量の変化を用いた変換素子などがある。音響波を受信して電気信号に変換できるものであれば、その構成に限定されるものではない。探触子または素子は、本発明の検出部に相当する。

探触子スキャン駆動部１１１は、探触子１０６をスキャンさせる。探触子１０６をスキャンさせることによって、被検体の広範囲からの光音響波を取得できる。スキャン・信号取得制御部（不図示）は、スキャンするタイミングやスキャンピッチを制御する。信号を取得するタイミングは光源制御部と同期して測られる。探触子スキャン駆動部１１１によって探触子１０６が動くスキャン範囲や信号平均化回数などは不図示のメモリに記録されており、また、外部から操作者によって変更することもできる。本実施形態のように信号強度を解析することにより構成物の濃度を推定する場合、探触子スキャン駆動部１１１は多波長間で探触子１０６が同じ位置および同じ向きとなるように探触子１０６をスキャンすることが好ましい。例えば、同じ位置とは装置の解像度の半分以下、同じ向きとは探触子１０６の指向性角度の半分以下とする。

電気信号は探触子１０６から信号処理部１０７に入力される。信号処理部１０７は電気信号の増幅やアナログデジタル変換を行う。信号処理部１０７は、増幅やアナログデジタル変換の前後において、探触子スキャンによって同位置で撮られた電気信号を足し合わせ、平均化してもよい。信号処理部１０７から出力された信号は信号メモリ１１３に記録される。

信号メモリ１１３に記録された時系列の信号に対する処理フローの一例を、図７を参照しつつ説明する。スペクトル解析処理部１０９は、信号メモリ１１３から、測定した複数の波長での時系列の信号を読み出す。測定が最後の波長の信号は信号メモリ１１３に記録せず、信号処理部１０７から直接スペクトル処理部１０９に入力してもよい。

スペクトル解析処理部１０９は、時系列の信号のうち時刻ｔにおける信号強度のスペクトルを作成する（ステップＳ１）。例として、５つの波長（７４０，７６０，８００，８２５，８５０ｎｍ）の光によって得られた時系列の信号に基づいて作成した被検体内３か所の信号強度スペクトルを図３に示す。スペクトル１は表面に近い部位で得られた光音響波に対応する受信信号の強度から得られたスペクトルである。スペクトル２はスペクトル１より深い部位、スペクトル３はさらに深い部位に対応する。図３は、光照射後に発生した信号が十分な強度で得られる程度の所定の時刻で取得した強度を表しており、各波長において強度間を結んで得られたグラフである。図中、横軸は波長、縦軸は信号強度（規格化した相対値）を示す。

スペクトル解析処理部１０９は、***内の構成物質スペクトルを取得する（ステップＳ２）。被検体内の構成物がｋ＝１，…，Ｎ個あり、スペクトルが既知であるとする。この構成物の種類とそのスペクトルはスペクトル解析処理部内の不図示メモリに格納されてい
る。構成物の種類とスペクトルは書き換え可能であり、以下のスペクトル解析処理に使用される構成物種類はメモリ内に記録されている構成物から選択して使用できる。

続いてスペクトル解析処理部１０９は、特定物質ｋ（構成物ｋ）の濃度やその分布を算出する（ステップＳ３）ｉ番目に被検体に照射される波長λをλ_iとする。λ_ｉの波長の
光が被検体に照射され、被検体内の位置ｒ_０にある構成物から時刻ｔ_０で出た光音響波が位置ｒにある探触子が時刻ｔに受信する音圧Ｐは、次式（１）で示される。

ここでΦは被検体内光量分布、Ｃ_ｋは構成物ｋの濃度、μａ_ｋは構成物ｋの吸収係数、Ｇは位置ｒ_０から発生した音響波が探触子に入るまでの伝搬を表すＧｒｅｅｎ関数である。このＧｒｅｅｎ関数は、探触子応答、探触子の指向性等の探触子特性や超音波減衰、光音響波発生形状等の物理特性が入る。吸収係数μａ_ｋと被検体内光量分布Φは照射した波長λ_ｉによって変化する。

ここで、光量分布Φを規格化すると、式（１）は次式（２）となる。

Ａ_ｋは構成物ｋの濃度と探触子への伝搬を表すＧｒｅｅｎ関数によって決まる係数である。また、Ａ_ｋは構成物ｋの濃度の関数であり、構成物の濃度が大きいとＡ_ｋの値も大きくなる。また、構成物ｋの濃度およびＧｒｅｅｎ関数は波長に依存しない関数であるので、Ａ_ｋも波長に依存しない関数である。このＡ_ｋが分かれば、被検体内の構成物の濃度比率を間接的に推定できる。ｔは電気信号の検出時刻である。

式（２）は、信号の振幅値スペクトルが、波長に依存しないＡ_ｋを重みとして掛けた複数構成物の吸収係数スペクトルの総和であることを示す。よって、各構成物の吸収スペクトルを用いて信号の振幅値スペクトルをフィッティングすることで、各構成物の重み係数Ａ_ｋを求められる。フィッティングで一般的な手法は最小二乗法である。最小二乗法は以下の式（３）の条件を満たす重み係数Ａ_ｋを求める。

最小二乗法に限らず、一般的な最尤推定法や期待値最大化法などを用いてフィッティングを行うこともできる。フィッティングの方法は、音圧Ｐにのるノイズの種類によって変更することが望ましい。ノイズがガウス分布である場合には最小次乗法を用いるとよい。ポアソン分布やレイリー分布などガウス分布と異なる分布を持つノイズの場合にはノイズの種類に合わせた最尤推定法を用いるとよい。推定したい重み係数Ａ_ｋを一意に求めるためには、重み係数の数よりも波長の数を多くすることが望ましい。しかし、推定したい重
み係数Ａ_ｋの数が波長よりも多い場合には、式（３）の条件のほかに条件を追加することで、重み係数Ａ_ｋの値を一意に決定できる。式（３）以外の条件は、例えば、隣り合う時刻で重み係数Ａ_ｋが滑らかに変化する条件、重み係数Ａ_ｋが最小値をとる条件などが考えられる。その他、光音響信号の特性や被検体の特性を条件に入れることができる。実施例１と２では、２波長のデータから３つの構成物の係数Ａを推定している。実施例では、重み係数Ａ_ｋが最小値をとる条件を追加した。

構成物ｋの係数は、次の通りである。

スペクトル解析処理部１０９は、この係数の分布を不要信号処理部１１０に出力する。
不要信号処理部１１０には、スペクトル解析処理部１０９から重み係数Ａ_ｋの分布情報が、信号メモリ１１３から取得信号が入力される。不要信号処理部１１０は、被検体内構成物のうち、検査者もしくは装置内であらかじめ設定されている検査画像には不要な構成物の信号を低減させる（ステップＳ４）。例えば、以下の式（４）のように、不要構成物ｋの重み係数Ａ_ｋの分布を用いて信号の成分を低減する。

ここで、Ｓは不要構成物低減後の信号である。式（４）によれば、スペクトル解析処理部１０９は、構成物ｋの濃度が高いほど、低減量が多くなるような重み係数Ａ_ｋを取得する。

なお、低減方法としては、構成物ｋの濃度に応じた重み係数Ａ_ｋが所定の閾値より高い信号を低減する方法を採用してもよい。すなわち、濃度が所定の閾値よりも高い信号を選択的に低減しても良い。

２波長測定の場合は、上記の処理方法だけではなく、２波長信号間の比（強度比）を計算し不要構成物の信号を低減してもよい。スペクトル解析処理部において２波長信号の比を取ると、式（５）となる。

時刻ｔで、構成物ｋによる信号が大きく、構成物ｋ以外による信号は無視できるとすると、式（５）は式（６）となる。

よって、スペクトル解析処理部１０９では、２波長間の信号比が構成物ｋの吸収係数比に近い時刻ｔに構成物ｋが多く含まれると推定し、構成物ｋの分布を計算する。その後、
不要信号低減部はこの推定分布値より時刻ｔの信号を低減させる。

再構成部１０８には、不要信号処理部１１０から時刻ｔの信号が低減された時系列の信号が入力される。再構成部１０８は、入力された信号を用いて画像再構成を行い、被検体内の特性情報としての吸収係数分布を示す画像データを生成する（ステップＳ５）。本発明の再構成の方法として、トモグラフィー技術で用いられるユニバーサルバックプロジェクションを採用した。他の再構成方法としてフーリエドメインでの逆投影、合成開口法、タイムリバーサル法などが挙げられる。再構成部は、本発明の生成部に相当する。

再構成部１０８は、再構成画像を表示部に表示する（ステップＳ６）。表示方法はＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）画像、スライス画像が考えられる。他にも例えば、３Ｄ画像を異なる複数の方向から表示する方法がある。また、表示画像の傾きや表示領域、ウインドウレベルやウインドウ幅を、利用者が表示を確認しながら変更する方法もある。また、再構成部１０８は、不要信号低減処理を行う前後の画像、その差分画像を表示部に表示させることが望ましい。低減処理前後の画像を比較するには、画像を小ウインドウで表示すると良い。

以上、本実施形態によれば、不要な構成物ｋの成分が低減された信号に基づいて被検体内部の特性情報を示す画像を生成することができる。すなわち、不要な構成物ｋ以外の関心領域が強調された画像を生成することができる。
なお、信号強度スペクトルを取得するときとは異なるタイミングに光照射を行って得られた時系列の信号に対して重みづけを行ってもよい。このとき、信号強度スペクトルを取得するときと同様の測定状態で時系列の信号を取得することが望ましい。この場合も、被検体は同様の濃度を有していると考えられるため、関心組織の画像が強調される重みづけを行うことができる。

＜変形例＞
ここまでに信号強度に基づいて不要信号を低減する光音響トモグラフィー装置構成について述べた。特性情報分布（画像）を用いてスペクトル解析処理部がスペクトル解析処理を行うことにより対象の構成物の濃度を取得し、不要信号低減部が対象の構成物の不要信号画像を低減してもよい。

画像の強度を用いる場合、光量分布Φを規格化すると、式（７）となる。

ｒ_０は被検体内の位置、つまり画像内ボクセル位置である。式（７）と式（２）を比較すると、重み係数Ａ_ｋが、式（２）では時刻ｔと素子位置ｒの関数であったが、式（７）では画像内ボクセル位置ｒ_０の関数になっている。しかし、吸収係数と波長によって変化しない重み係数Ａ_ｋによって画像強度が決定することは同じである。スペクトル解析処理部は、式（３）の時刻と素子位置を画像内ボクセル位置に置き換えることで、式（７）も式（３）と同様に演算できる。この場合、第１および第２の波長の光のそれぞれに由来する電気信号から第１特性情報および第２特性情報が生成され、特性情報を示す画像から特定の構成物（特定物質）の成分が低減される。

本実施例の形態では被検体内にある構成物を対象としたが、被検体内に含まれる薬物、分子プローブも本発明の構成物として扱うことができる。
係数Ａｋは濃度の関数である。このため、本実施例のように構成物にオキシヘモグロビ
ンやデオキシヘモグロビンが含まれている場合、スペクトル解析処理部で算出されるこの二つの構成物係数Ａを用いて酸素飽和度を算出することもできる。また、グルコースと水を構成物とした場合は血糖濃度が算出できる。

本実施形態によれば、信号強度スペクトルを取得するときに得られた第１特性情報、第２特性情報、またはそれらの情報から得られる新たな特性情報を示す画像に対して重みづけを行うことができる。これは、特性情報内の強度に重み付けをすることになる。
なお、信号強度スペクトルを取得するときとは異なるタイミングに光照射を行って得られた画像に対して重みづけを行ってもよい。また、複数波長に対応する信号から得られる物質の濃度分布を示す画像に対して重みづけしてもよい。これらの場合も、被検体は信号スペクトルを取得したときと同様の濃度を有していると仮定すると、関心組織の画像が強調される重みづけを行うことができる。

以上、本実施形態によれば、不要な構成物ｋの成分が低減された被検体内部の特性情報を示す画像を生成することができる。すなわち、不要な構成物ｋ以外の関心領域が強調された画像を生成することができる。

以上の実施形態では、不要な構成物の成分を低減するような重みづけを行う例を説明したが、関心組織の画像を強調できる重みづけである限り、この方法に限らない。例えば、不要な構成物の成分に比べて関心組織の構成物の成分を増幅するような重みづけを行うことにより、関心組織の画像を強調してもよい。

＜実施例１＞
本発明における被検体情報取得装置の一例について説明する。図１に示す装置を用いて本実施例を説明する。
光源１０１はチタンサファイアレーザーである。照射する光の波長として、約７６０ｎｍと、約８００ｎｍの２つを選択した。すなわち本実施例の測定には、被検体の深部まで届く７００ｎｍ以上の波長が使用された。図２の吸収スペクトルの図が示すように、波長７６０ｎｍと波長８００ｎｍはデオキシヘモグロビンとオキシヘモグロビンの吸収スペクトルの傾きが異なる波長である。波長８００ｎｍ付近において、デオキシヘモグロビンとオキシヘモグロビン（ＨｂＯ_２）の吸収スペクトルが交差する。各波長の光量は５７ｍＪ、５４ｍＪとした。チタンサファイアレーザーの励起には、Ｎｄ：ＹＡＧレーザー光（波長１０６４ｎｍのナノ秒オーダーのパルス光）を用いた。

被検体１０４を保持部１０３と音響整合材１０５間に挟んで保持した状態で、光源からパルス光を照射した。そして探触子は、光音響効果により被検体から放射され伝播した光音響波を、音響整合材１０５を通して受信した。探触子１０６は、素子幅１ｍｍ、素子ピッチ１ｍｍ、大きさ２０ｍｍ×３０ｍｍ、中心周波数２ＭＨｚである。探触子スキャン駆動部は、光照射および光音響波受信とタイミングを合わせて探触子を移動させた。移動ピッチは、横方向に１ｍｍピッチ、縦方向に１０ｍｍピッチである。これにより、１５０ｍｍ×９０ｍｍの測定範囲から光音響波が取得された。
光音響波から変換された電気信号に対し、信号処理部１０７は平均化処理を施し、記録メモリ１１３に各波長の信号は保存された。

本実施例での強度の低減対象は、皮膚に含まれるメラニンからの信号とした。
まず、スペクトル解析処理部１０９において各波長の信号を各波長の照射強度で規格化した。次に、規格化した信号の時刻ｔにおける構成物の推定される重み係数を、式（８）により計算した。

ここで、μａ_ｋはメラニンの吸収係数である。

不要信号低減部１１０において、規格化した重み係数Ａ_ｋが０．８〜１である時刻をメラニンからの信号が多い時刻Ｔとした。時刻Ｔの信号振幅を濃度に比例して低減した信号を作成した。

結果を図４に示す。図４（ａ）が不要信号の低減前の信号、図４（ｂ）が本発明を適用してメラニンの信号を低減した後の信号である。白い矢印は皮膚信号の位置を示す。図４（ｂ）では、皮膚信号が低減されていることが分かる。したがって、本実施例の被検体情報取得装置を用いれば、皮膚に多く含まれるメラニンに由来する信号を低減可能だと言える。また、皮膚直下の関心領域の信号は大きくは削減されていない。すなわち本実施例によれば、コントラストの低下を抑制しつつ関心領域（関心組織）以外からの信号を選択的に低減できたと言える。

＜実施例２＞
実施例１では、波長間比を使用して構成物の重み係数を推定した。実施例２では、信号強度スペクトルを用いて構成物の重み係数を推定し、皮膚メラニンからの信号を低減した例を、実施例１と異なる部分を中心に説明する。本実施例については、図１に示す装置を用いて説明する。

本実施例においても、信号取得に使用した波長は約７６０ｎｍおよび約８００ｎｍである。構成物としては、皮膚に含まれるメラニン、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビンの３種類を仮定した。すなわち、２波長の信号に対して、構成物が３種である。このためスペクトル解析処理部によって式（３）に構成物の濃度が一番小さくなる制約条件を加えて、構成物の重み係数を推定した。

まず、スペクトル解析処理部１０９において、各波長の信号を各波長の照射強度で規格化した。次に、規格化した信号の時刻ｔにおける各構成物の重み係数分布を式（３）と制約条件を用いて計算した。不要信号として被検体構成物のメラニンからの信号を不要信号低減部に設定し、算出された各構成物の重み係数分布を不要信号低減部に入力した。不要信号低減部１１０は、信号記録メモリ１１３から読み出した信号を照射光量によって規格化し、式（４）を用いて波長８００ｎｍの信号からメラニンから発生した信号を低減し、後に照射光量を考慮した信号強度に戻し出力した。再構成部１０８は、メラニンからの信号を低減した信号の入力を受けて、被検体内の吸収係数分布画像を作成した。

このような条件下で、不要信号低減後の画像を確認したところ、低減前の画像と比べて、メラニンを含む皮膚に由来する成分が低減されていた。

＜実施例３＞
実施例１、２では、２波長の信号から構成物量を推定した、本実施例では多波長の画像から画像内の構成物量を推定する場合について説明する。また、本実施例では半球型（球冠型）の探触子を用いている。ただし、波長の数と探触子の形状の対応関係はこれに限定されず、様々に組み合わせて良い。

本実施例では、波長７４０ｎｍ、７６０ｎｍ、８００ｎｍの３波長を用いてファントムを測定した。波長７４０ｎｍはデオキシヘモグロビン吸収スペクトルのヌル付近（谷底状となった極小値の部分）の波長である。波長７６０ｎｍはデオキシヘモグロビンの吸収スペクトルのピークである。波長８００ｎｍはオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの交点付近の波長である。ファントムには皮膚と酸素飽和度が７０％および９０％の血管を模擬した吸収体が配置されている。

図５に本実施例の装置構成の概要図を示す。符号と構成要素の対応は図１と同じである。カップ型の音響整合材１０５内に水とファントムを入れて測定を行った。探触子１０６として、素子幅１ｍｍの変換素子を５１２個、球面上（球冠の表面）にらせん配置したものを使用した。また、音響整合材の中心と探触子アレイの中心を合わせて配置した。探触子アレイの半径は１２．７ｃｍ、音響整合材の半径は８ｃｍである。
このような装置で、光源１０１がファントムに光を照射し、探触子１０６が光音響波を受信することにより電気信号を出力した。信号処理部１０７は、探触子１０６から出力された電気信号を処理し、処理後の信号は信号記録メモリ１１３に記録された。再構成部１０８は、信号記録メモリ１１３から読み出した信号を再構成した。再構成部１０８から出力された再構成画像は信号記録メモリ１１３に記録された。その後、波長を変化させて測定を行った。本実施例では信号記録メモリ１１３には各波長に対応する再構成画像が記録される。
スペクトル解析処理部１０９は信号記録メモリ１１３に記録された、各波長に対応する再構成画像を読み出し、各構成物の重み係数を算出した。

本実施例では構成物として、皮膚に含まれるメラニン、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビンの３種類を仮定した。スペクトル解析処理部は、最小二乗法により各構成物重み係数を計算し、各構成物の係数分布を不要信号低減部１１０に入力した。不要信号低減部１１０は、式（３）を用いて波長７６０ｎｍの画像からメラニン画像を低減し出力した。低減した画像、低減前の画像、その差分画像データに基づく差分画像を表示した。

表示結果を図６に示す。図６Ａが低減前、図６Ｂが低減後の画像である。図６Ｃは、図６Ａと図６Ｂの間で低減された、差分の画像である。図６Ａにおいて、左側にある白い網目状の物体がメラニンの吸収スペクトルを持つ吸収体であり、右側にある棒状の物体などが血液を含む組織を想定した測定対象である。図６Ｂを見ると、左側の吸収体が画像から消えている事が分かる。このように、本実施例の被検体情報取得装置によって、関心領域の組織の画像への影響を抑制しつつ皮膚の影響を低減可能であることが確認できた。

以上各実施例で述べたように、本発明によれば、関心組織や関心領域ではない成分から発生する光音響波の影響を、電気信号の段階で低減したり、電気信号から生成した画像データの段階で低減したりできる。特に、皮膚には減衰前の強い光が照射されるため発生する信号強度が大きい。しかし、本発明の技術によって皮膚に由来する音響波の影響を低減すれば、表示画像のダイナミックレンジが広がり過ぎることを防ぎ、画像のコントラストを向上させ、良好な画像診断に寄与できる。

光源１０１，探触子１０６，信号処理部１０７，再構成部１０８，スペクトル解析処理部１０９，不要信号低減部１１０

Claims (17)

1. 少なくとも第１の波長および第２の波長の光を照射可能な光源と、
   前記光源から光を照射された被検体から発生する音響波を検出し電気信号を出力する検出部と、
   前記第１の波長の光に由来する電気信号である第１信号と、前記第２の波長の光に由来する電気信号である第２信号と、を用いて前記被検体内部の特定物質の濃度に応じた重み係数を決定し、前記特定物質の濃度に応じた重み係数で、前記検出部から入力された電気信号を重み付けする処理部と、
   前記重み付けされた電気信号に基づいて前記被検体内部の特性情報を示す画像データを生成する生成部と、
   を有し、
   前記処理部は、前記濃度が所定の閾値よりも高い場合に前記特定物質に由来する成分を低減する前記重み係数を決定する、
   ことを特徴とする被検体情報取得装置。
2. 少なくとも第１の波長および第２の波長の光を照射可能な光源と、
   前記光源から光を照射された被検体から発生する音響波を検出し電気信号を出力する検出部と、
   前記第１の波長の光に由来する電気信号に基づき前記被検体内部の第１特性情報を生成するとともに、前記第２の波長の光に由来する電気信号に基づき前記被検体内部の第２特性情報を生成する生成部と、
   前記第１特性情報と、前記第２特性情報と、それぞれの波長における前記被検体内部の特定物質の吸収係数とを用いて前記特定物質の濃度に応じた重み係数を決定し、当該特定物質の濃度に基づいた重み係数で前記被検体内部の特性情報を示す画像データを重みづけする処理部と、
   を有し、
   前記処理部は、前記濃度が所定の閾値よりも高い場合に前記特定物質に由来する成分を低減する前記重み係数を決定する、
   ことを特徴とする被検体情報取得装置。
3. 前記処理部は、前記第１信号および前記第２信号の強度を、前記特定物質の吸収係数を
   示す吸収スペクトルにフィッティングすることにより、前記特定物質の濃度に応じた重み係数を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
4. 前記特定物質をｋとしたとき、当該特定物質の重み係数をＡ _ｋ 、前記電気信号の強度をＰ、前記特定物質ｋの吸収係数をμａ_ｋ、前記検出部の位置をｒ、前記電気信号の検出時刻をｔ、前記光源からｉ番目に前記被検体に照射される光の波長をλｉとしたときに、前記処理部は、次式を満たす前記フィッティングを行い、前記重み係数Ａ _ｋ を取得する
   ことを特徴とする請求項３に記載の被検体情報取得装置。
   

   
5. 前記処理部は、前記第１特性情報および前記第２特性情報内の強度を、前記特定物質の吸収係数を示す吸収スペクトルにフィッティングすることにより、前記特定物質の濃度に応じた重み係数を決定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の被検体情報取得装置。
6. 前記特定物質をｋとしたとき、当該特定物質の重み係数をＡ _ｋ 、前記特性情報の強度をＩ、前記特定物質ｋの吸収係数をμａ_ｋ、前記特定物質の位置をｒ _０ 、前記光源からｉ番目に前記被検体に照射される光の波長をλｉとしたときに、前記処理部は、次式を満たす前記フィッティングを行い、前記重み係数Ａ _ｋ を取得する
   ことを特徴とする請求項５に記載の被検体情報取得装置。
   

   
7. 前記処理部は、前記光源が照射可能な波長の数と、前記特定物質の数に応じて、前記フィッティングに用いる方法を変更する
   ことを特徴とする請求項３から６のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
8. 前記特定物質の数が前記光源により照射可能な波長の数よりも多い場合、前記処理部は、前記重み係数に関する条件を追加して前記フィッティングを行う
   ことを特徴とする請求項７に記載の被検体情報取得装置。
9. 前記処理部は、最小二乗法、最尤推定法、または期待値最大化法を用いて前記フィッティングを行う
   ことを特徴とする請求項３から８のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
10. 前記処理部は、前記第１信号と前記第２信号との強度比に基づいて前記重み係数を決定する
    ことを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
11. 前記処理部は、前記第１特性情報と前記第２特性情報との強度比に基づいて前記重み係数を決定する
    ことを特徴とする請求項２に記載の被検体情報取得装置。
12. 前記特定物質は、メラニンである
    ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
13. 前記生成部は、重み付け処理の前後の画像データを表示部に表示させる
    ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
14. 前記生成部は、重み付け処理の前後の画像データの差分画像データを生成し、表示部に表示させる
    ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
15. 前記生成部が生成した画像データを表示する表示部をさらに有する
    ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
16. 第１の波長および第２の波長の光を照射された被検体から発生する音響波に基づく電気信号に対する信号処理方法であって、
    前記第１の波長の光に由来する電気信号である第１信号と、前記第２の波長の光に由来する電気信号である第２信号と、を用いて前記被検体内部の特定物質の濃度に応じた重み係数を決定するステップと、
    前記特定物質の濃度に応じた重み係数で、前記電気信号を重み付けするステップと、
    重み付けされた電気信号に基づいて前記被検体内部の特性情報を示す画像を生成するステップと、
    を有し、
    前記重み係数を決定するステップでは、前記濃度が所定の閾値よりも高い場合に前記特定物質に由来する成分を低減する前記重み係数を決定する、
    ことを特徴とする信号処理方法。
17. 第１の波長および第２の波長の光を照射された被検体から発生する音響波に基づく電気信号に対する信号処理方法であって、
    前記第１の波長の光に由来する電気信号に基づき前記被検体内部の第１特性情報を生成するステップと、
    前記第２の波長の光に由来する電気信号に基づき前記被検体内部の第２特性情報を生成するステップと、
    前記第１特性情報と、前記第２特性情報と、夫々の波長における前記被検体内部の特定物質の吸収係数とを用いて前記特定物質の濃度に応じた重み係数を決定するステップと、
    当該特定物質の濃度に応じた重み係数で前記被検体内部の特性情報を示す画像を重み付けするステップと、
    を有し、
    前記重み係数を決定するステップでは、前記濃度が所定の閾値よりも高い場合に前記特定物質に由来する成分を低減する前記重み係数を決定する、
    ことを特徴とする信号処理方法。

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