JP6762703B2 - 腫瘍部位の判別のための方法、腫瘍部位の判別装置 - Google Patents

Description

本発明は腫瘍部位の判別方法及び腫瘍部位の判別装置に関する。

近年の日本は急速な高齢化社会を迎えており、癌の患者数は増加傾向にある。例えば、胃癌や大腸癌などの消化器癌や、乳癌においてリンパ節転移は重要な予後因子の一つであり、患者の治療方法を決定する上でリンパ節転移の有無を正確に診断することは非常に重要である。特に、原発巣から離れた癌細胞が最初にたどり着くリンパ節をセンチネルリンパ節と呼ぶ。センチネルリンパ節にたどり着く癌細胞の数は当初は限定的であるため、センチネルリンパ節を調べて癌細胞の転移が極めて少なければ、それから先のリンパ節にはほぼ転移していないと考えてよいとされている。

術中迅速診断の一つの手法として、例えば特許文献１に開示されるように、消化器領域を含めた幅広い領域で、癌の検出に５−アミノレブリン酸（５−ＡＬＡ）を用いて蛍光観察を行う手法が応用されている。５−ＡＬＡは、生体内にも存在するアミノ酸の一種であり、水溶性で経口的、局所的に投与可能である。体外から５−ＡＬＡを投与すると、正常細胞ではヘムに速やかに代謝されるが、癌細胞では代謝酵素の活性の違いにより代謝産物であるプロトポルフィリンＩＸ（ＰｐＩＸ）が選択的に蓄積する。ここで、ヘムは蛍光を認めない一方、ＰｐＩＸは蛍光物質であるため、この光を検出することで腫瘍部位と非腫瘍部位の判別を行うことができる。

国際公開第２０１３／００２３５０号

しかしながら、ヒトの生体内において、リンパ節は結合組織に包まれて存在しており、これらの結合組織（脂肪やコラーゲンなど）は、青色の励起光のもとで青〜緑の波長域に強い自家蛍光を発する。この自家蛍光の波長帯は、上記ＰｐＩＸ由来の蛍光の波長帯と重なりを有している。

図１は、ヒト生体内に含まれる自家蛍光性を有する物質として代表的なコラーゲンとＦＡＤ（Flavin Adenine Dinucleotide：フラビンアデニンジヌクレオチド）の蛍光スペクトルを示す図面である。コラーゲンは５００ｎｍ近傍に蛍光のピークを有している。また、ＦＡＤは５３０ｎｍ近傍に蛍光のピークを有している。いずれの物質においても、波長６３５ｎｍ近傍において、ピーク波長における蛍光強度よりは低いものの、ある程度の蛍光強度を有していることが確認される。

図２は、上記コラーゲンやＦＡＤといった自家蛍光物質とＰｐＩＸとを含む検体の蛍光スペクトルの一例を示す図面である。図２において、（ａ）はＰｐＩＸ単独の蛍光スペクトルを示し、（ｂ）は自家蛍光物質由来の蛍光スペクトルを示し、（ｃ）は実際に計測される蛍光スペクトルを示している。ただし、図２では、説明の都合上、（ａ）、（ｂ）、及び（ｃ）の各曲線は、それぞれにおいて異なる基準で規格化された値を同一図面上に重ね合わせている。このため、図２において、（ａ）、（ｂ）、及び（ｃ）の各曲線相互間においては、グラフの縦軸の値の大小関係は必ずしも一致しないことに留意すべきである。

ＰｐＩＸの蛍光スペクトルは、図２（ａ）に示すように、波長６３５ｎｍ付近にピーク値を有している。このため、検体に自家蛍光物質が含まれていない場合においては、検体から発せられる光（蛍光）のうち、この波長６３５ｎｍ付近の光を分光して検出し、その強度分布を調べることによって、その蛍光強度が高い部位、より詳細には所定の閾値を上回る蛍光強度を示す部位を腫瘍部位と判別することが可能である。

しかし、実際には検体に自家蛍光物質が含まれるため、検体から発せられる光のうち、この波長６３５ｎｍ付近の光を分光して検出すると、図２（ｂ）に示す自家蛍光物質由来の蛍光が重ね合わせられる。このため、ＰｐＩＸが蓄積されていない部位においても、波長６３５ｎｍ付近の蛍光強度が認められてしまう。自家蛍光物質由来の蛍光の強度は、検体として抽出した組織の部位によっても異なるし、個人差も有する。このため、波長６３５ｎｍ付近の蛍光強度が所定の閾値を上回っている部位を腫瘍部位と判別する方法を採用すると、場合によってはＰｐＩＸが蓄積されていないにもかかわらず、自家蛍光物質由来の蛍光の強度が高いという理由で、非腫瘍部位を誤って腫瘍部位と判別してしまうおそれがある。

すなわち、腫瘍部位、特にリンパ節などの結合組織に覆われた腫瘍部位を臨床応用で識別するためには、内在性組織による自家蛍光を排除する方法が必要である。本発明は、コラーゲンやＦＡＤといった自家蛍光性を有する物質を含む結合組織を含む検体から、腫瘍部位を従来よりも正確にの判別することのできる方法及び装置を実現することを目的とする。

本発明は、種類数ｎが１以上である自家蛍光物質を含む検体の被疑腫瘍部位に蓄積されたポルフィリン類に励起光を照射して、励起後の前記ポルフィリン類が発する蛍光を検出する腫瘍部位の判別方法であって、
前記励起光を前記検体に照射して前記ポルフィリン類を励起する工程（ａ）と、
前記検体が発した蛍光のうち、前記ポルフィリン類が発する蛍光の波長帯の一部を含む波長帯λ_cの光を透過するフィルタＦ_cを介して受光された光Ｌ_cの強度分布に対応した画像データＩ_cを取得する工程（ｂ）と、
前記検体が発した蛍光のうち、ｎ種類の前記自家蛍光物質が発する蛍光の波長帯の一部を含む波長帯λ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の光を透過するフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を介して受光された光Ｌ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の強度分布に対応した画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を取得する工程（ｃ）と、
前記工程（ｂ）及び（ｃ）で得られた画像データＩ_c及び画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）に基づいて、下記式（１）によって、前記検体が発した蛍光のうち前記ポルフィリン類が発する蛍光の強度分布に対応した画像データＩ_pを生成する工程（ｄ）とを有することを特徴とする。

なお、式（１）において、Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）はいずれも係数である。

各種の自家蛍光物質が発する蛍光のスペクトルそのものの形状は、当該自家蛍光物質の種類に依存して決定される。また、ポルフィリン類から発せられる蛍光のスペクトルそのものの形状も、ポルフィリン類に応じて一義的に決定される。すなわち、被疑腫瘍部位に励起光が照射されることで発せられる蛍光のスペクトルは、当該被疑腫瘍部位に含まれる自家蛍光物質の種類、及び各自家蛍光物質及びポルフィリン類の含有比率に依存したものとなる。

本方法は、検体に含まれている自家蛍光物質が既知の自家蛍光物質であることを前提としている。すなわち、被疑腫瘍部位に含まれると想定されるｎ種類の自家蛍光物質に関しては、それぞれ代表的な蛍光スペクトルの情報が予め認識されている。そして、上述したように、ポルフィリン類から発せられる蛍光のスペクトルの情報も予め認識されている。

上述したように、ポルフィリン類から発せられる蛍光の波長帯には、各種の自家蛍光物質から発せられる蛍光の波長帯と重なり合う可能性がある。一方で、上述したように、各種の自家蛍光物質由来の蛍光のスペクトル及びポルフィリン類から発せられる蛍光のスペクトルは、それぞれ物質由来の波形を示す。このため、検体に対して励起光を照射し、当該検体から発せられた蛍光のうち、複数の特定の波長帯の光を受光し、各波長帯における光の強度分布を得ることで、自家蛍光物質由来の蛍光及びポルフィリン類由来の蛍光がそれぞれどの程度の比率で混在しているかを特定することができる。

つまり、本方法によれば、ｎ種類の自家蛍光物質とポルフィリン類が含有された検体から発せられる蛍光につき、係数Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）を定めておくことで、上記（１）式に基づいて演算を行うだけで、検体から発せられる蛍光から、ポルフィリン類由来の蛍光成分を抽出することができる。

なお、前記工程（ｄ）は、下記（２）式によって、前記検体が発した蛍光のうち前記ポルフィリン類が発する蛍光の強度分布に対応した画像データＩ_pを生成するものとしても構わない。ただし、式（２）においてＡ₀は係数である。

本方法は、励起光を発する光源部、検体から照射された光を受光する受光部、波長帯λ_cの光を透過させるフィルタＦ_c、及び波長帯λ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の光を透過させるフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を用いて行われる。このため、装置に備えられた受光部によっては、光を受光していないにもかかわらず、光を受光した旨の信号を出力している可能性が考えられる。特にこの場合、受光部は、波長帯に関係なく同レベルの光（オフセット成分）を受光したと認識することになる。このため、上記（２）式においては、波長帯に関係ない定数項Ａ₀を予め定めている。このように構成することで、このオフセット成分を打ち消すことができるため、前記蛍光に含まれるポルフィリン類由来の蛍光の成分を、厳密に抽出することができる。ただし、上記（１）式のように、オフセット成分を考慮しない演算式によっても、蛍光に含まれるポルフィリン類由来の蛍光の成分を、腫瘍部位の判別に必要な範囲内で抽出することは可能である。

上記方法に加えて、前記工程（ｄ）で得られた前記画像データＩ_pに基づいて腫瘍部位と非腫瘍部位の判別を行う工程（ｅ）を有するものとしても構わない。前記画像データＩ_pは、検体から発せられた、ポルフィリン類由来の蛍光強度に基づくデータである。よって、例えばこの画像データＩ_pにおいて、所定の閾値を上回る光強度を示している領域に対応した検体上の領域には、腫瘍部位が存在すると判断することができる。

前記工程（ｂ）で利用される前記フィルタＦ_c、及び前記工程（ｃ）で利用される前記フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）は、前記ポルフィリン類が発する蛍光の強度を取得する際の標準推定誤差が最小となるフィルタの組み合わせで構成されているものとしても構わない。

本明細書中における「ポルフィリン類」とは、ポルフィン環に置換基がついたものを指し、ポルフィリン類の一種として例えばＰｐＩＸの他、ＰｐＩＸから生成されたフォト−プロトポルフィリン（ＰＰｐ）などのプロトポルフィリン類が存在する。

なお、前記ポルフィリン類をプロトポルフィリン類とすることもできる。特に前記プロトポルフィリン類をプロトポルフィリンＩＸとした場合であって、自家蛍光物質の種類数が２である場合において、
前記フィルタＦ_cによって透過される光の前記波長帯λ_cは、６３５ｎｍを含む波長帯であり、
前記フィルタＦ_s1によって透過される光の前記波長帯λ_s1は、中心波長が５２０ｎｍ以上５５０ｎｍ以下の波長帯であり、
前記フィルタＦ_s2によって透過される光の前記波長帯λ_s2は、中心波長が７３０ｎｍ以上７６０ｎｍ以下の波長帯であるものとしても構わない。

このような方法とすることで、６３５ｎｍ近傍にスペクトルのピークを有するプロトポルフィリンＩＸ（ＰｐＩＸ）由来の蛍光と、コラーゲン及びＦＡＤを含む自家蛍光物質由来の蛍光が重ね合わせられた状態で検体から発せられた場合においても、ＰｐＩＸ由来の蛍光強度に対応した画像データＩ_pを生成することができる。かかる画像データＩ_pに基づいて腫瘍部位と非腫瘍部位の判別を行うことで、従来よりも腫瘍部位の判別を正確に行うことが可能となる。

更に、上記の方法において、
前記フィルタＦ_cは、半値全幅が１０ｎｍ以上３０ｎｍ以下であり、
前記フィルタＦ_s1は、半値全幅が３０ｎｍ以上５０ｎｍ以下であり、
前記フィルタＦ_s2は、半値全幅が１８０ｎｍ以上２２０ｎｍ以下であるものとしても構わない。

また、本発明は、種類数ｎが１以上である自家蛍光物質を含む検体の被疑腫瘍部位に蓄積されたポルフィリン類に励起光を照射して、励起後の前記ポルフィリン類が発する蛍光を検出する腫瘍部位の判別装置であって、
前記励起光を発する光源部と、
前記検体から発せられる蛍光を受光する受光部と、
前記ポルフィリン類が発する蛍光の波長帯の一部を含む波長帯λ_cの光を透過するフィルタＦ_cと、
ｎ種類の前記自家蛍光物質が発する蛍光の波長帯の一部を含む波長帯λ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の光を透過するフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）と、
前記受光部で受光された光の強度に基づいて演算処理を行う演算処理部と、を有し、
前記受光部は、
前記検体が発した蛍光のうち前記フィルタＦ_cを介して光Ｌ_cを受光し、当該光Ｌ_cの強度分布に対応した画像データＩ_cを前記演算処理部に出力し、
前記検体が発した蛍光のうち前記フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を介して光Ｌ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を受光し、当該光Ｌ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の強度分布に対応した画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を前記演算処理部に出力し、
前記演算処理部は、画像データＩ_c及び画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）に基づいて、下記式（１）によって、前記検体が発した光のうち前記ポルフィリン類が発する蛍光の強度分布に対応した画像データＩ_pを生成することを特徴とする。

なお、式（１）において、Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）はいずれも係数である。

上記装置によれば、検体から発せられる蛍光に、ポルフィリン類由来の蛍光と自家蛍光物質由来の蛍光とが重ね合わせられていても、演算処理部において、ポルフィリン類が発する蛍光が抽出される。そして、演算処理部において、このポルフィリン類が発する蛍光強度の分布に対応した画像データＩ_pが生成される。よって、この画像データＩ_pに基づいて腫瘍部位と非腫瘍部位の判別を行うことができるため、従来よりも腫瘍部位の判別が正確に行える。

前記腫瘍部位の判別装置は、前記係数Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）の値を記憶している記憶部を備えているものとしても構わない。

前記演算処理部は、画像データＩ_c及び画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）に基づいて、下記式（２）によって、前記検体が発した光のうち前記ポルフィリン類が発する蛍光の強度分布に対応した画像データＩ_pを生成するものとしても構わない。この場合、前記腫瘍部位の判別装置は、前記係数Ａ_c、Ａ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）、及びＡ₀の値を記憶している記憶部を備えているものとしても構わない。

なお、前記ポルフィリン類をプロトポルフィリン類とすることもできる。特に前記プロトポルフィリン類をプロトポルフィリンＩＸとした場合であって、自家蛍光物質の種類数が２である場合において、
前記フィルタＦ_cによって透過される光の前記波長帯λ_cは、６３５ｎｍを含む波長帯であり、
前記フィルタＦ_s1によって透過される光の前記波長帯λ_s1は、中心波長が５２０ｎｍ以上５５０ｎｍ以下の波長帯であり、
前記フィルタＦ_s2によって透過される光の前記波長帯λ_s2は、中心波長が７３０ｎｍ以上７６０ｎｍ以下の波長帯であるものとしても構わない。

更に、
前記フィルタＦ_cは、半値全幅が１０ｎｍ以上３０ｎｍ以下であり、
前記フィルタＦ_s1は、半値全幅が３０ｎｍ以上５０ｎｍ以下であり、
前記フィルタＦ_s2は、半値全幅が１８０ｎｍ以上２２０ｎｍ以下であるものとしても構わない。

また、前記腫瘍部位の判別装置は、
情報入力部を備え、
前記記憶部は、前記検体に含まれる自家蛍光物質の種類に対応して、フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の情報、及び前記係数Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）の値の組み合わせに関する情報を記憶しており、
前記演算処理部は、前記情報入力部から前記被疑腫瘍部位に含まれる自家蛍光物質の種類に関する情報が与えられると、前記記憶部からフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の情報を読み出して、フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を特定すると共に、前記記憶部から前記係数Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）の値を読み出して、前記式（１）の演算を行うものとしても構わない。

検体に対して予め光を照射して受光した蛍光スペクトルの分析結果や、検体の人体における部位の特徴などから、検体に含まれる自家蛍光物質の種類を見当することができる場合がある。上記装置の記憶部には、検体に含まれる自家蛍光物質の種類に応じた係数Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）、並びにフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の情報が記憶されている。よって、検体に応じた最適なフィルタを用いて画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を生成することができ、また、この画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）及び検体に応じた最適な係数Ａ_c、Ａ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）に基づいて、ポルフィリン類が発する蛍光強度の分布に対応した画像データＩ_pを生成することができる。

なお、演算処理部が上記（２）式によって画像データＩ_pを生成する場合においては、前記記憶部が、前記検体に含まれる自家蛍光物質の種類に対応して、フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の情報、及び前記係数Ａ_c、Ａ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）、及びＡ₀の値の組み合わせに関する情報を記憶を記憶しているものとしても構わない。このとき、前記演算処理部は、前記情報入力部から前記被疑腫瘍部位に含まれる自家蛍光物質の種類に関する情報が与えられると、前記記憶部からフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の情報を読み出して、フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を特定すると共に、前記記憶部から前記係数Ａ_c、Ａ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）、及びＡ₀の値を読み出して、前記式（２）の演算を行うものとしても構わない。

更に、上記腫瘍部位の判別装置は、前記検体と前記受光部の間の光路上に、前記フィルタＦ_c、及び前記フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）のうちのいずれか一のフィルタを切り替えて設置するフィルタ切替部を備えるものとしても構わない。

本発明の腫瘍部位の判別方法及び腫瘍部位の判別装置によれば、自家蛍光物質由来の蛍光の影響を概ね排除することができるため、従来よりも正確に腫瘍部位の判別が行える。

コラーゲンとＦＡＤの自家蛍光スペクトルを示す図面である。 自家蛍光物質及びＰｐＩＸを含む検体の蛍光スペクトルの一例を示す図面である。 腫瘍部位判別装置の外観の一例を模式的に示す図である。 腫瘍部位判別装置の内部構成の一例を模式的に示すブロック図である。 ＰｐＩＸの蛍光スペクトルを示す図である。 フィルタＦ_cの中心波長λ_c、フィルタＦ_s1の中心波長λ_s1、及びフィルタＦ_s2の中心波長λ_s2に対する誤差εの大きさの分布をグラフ化したものである。 フィルタＦ_cの半値全幅ＦＷＨＭ_c、フィルタＦ_s1の半値全幅ＦＷＨＭ_s1、及びフィルタＦ_s2の半値全幅ＦＷＨＭ_s2に対する誤差εの大きさの分布をグラフ化したものである。 演算によって推定された蛍光強度Ｉ_{pr(j_k)}と実際の蛍光強度Ｉ_{p(j_k)}との関係をグラフ化したものである。 ＰｐＩＸ、ＦＡＤ、及びコラーゲンを一列に配置してなるサンプルに光源部から光を照射したときの画像データの一例である。 腫瘍部位判別装置の別実施形態の内部構成の一例を模式的に示すブロック図である。

［装置構成］
腫瘍部位判別装置の構成につき、図面を参照して説明する。なお、各図において図面の寸法比と実際の寸法比は必ずしも一致しない。

図３は、腫瘍部位判別装置の外観の一例を模式的に示す図面である。また、図４は、腫瘍部位判別装置の内部構成の一例を模式的に示すブロック図である。

図３に示すように、腫瘍部位判別装置１（以下、適宜「装置１」と呼ぶことがある。）は、ホルダ装着口１１及び表示部１２を備える。ホルダ装着口１１は、検体２（図３では不図示、図４参照）が収容された検体用ホルダ１０を装着するための機構である。また、表示部１２は、腫瘍部位判別装置１によって、腫瘍部位と非腫瘍部位とが判別された結果が表示されるモニタに対応する。

なお、ここでは、腫瘍部位判別装置１の本体に表示部１２が設けられている構成を示しているが、装置１の本体には表示部１２を備えずに、別のモニタに判別結果を表示させる構成を採用しても構わない。また、ここでは、腫瘍部位判別装置１が、検体２を収容した検体用ホルダ１０が挿入されることで検体２に腫瘍部位が含まれるか否かを判定する構成である場合を例示しているが、この構成に限られない。

検体２は、腫瘍部位の判別を行う対象となる検体（例えばセンチネルリンパ節を含む生体組織）である。この検体２に対しては、仮に腫瘍部位が含まれていれば当該部位にポルフィリン類が蓄積されるよう、予め所定の措置が施されている。一例として、この生体組織は、人体に５−ＡＬＡを投与した後に摘出されたものとすることができる。

図４に示すように、装置１は、光源部２１、フィルタ２２、ダイクロイックミラー２３、対物レンズ２４、フィルタ切替部２５、受光部２６、演算処理部２７、記憶部２８を備える。なお、図４は、図３にならって、装置１が表示部１２を備えている構成が想定されている。

光源部２１は、例えば水銀ランプ、キセノンランプ、ハロゲンランプ、メタルハライドランプ等のランプの他、発光ダイオード素子、レーザダイオード素子等で構成することができる。フィルタ２２は、光源部２１から射出された光のうち、特定の波長の光を選択的に透過させる機能を有し、例えば誘電体多層膜などで構成される。ここでは、フィルタ２２が、波長４０５ｎｍの光を選択的に透過させる機能を有するものとして説明するが、本実施形態では、３８５ｎｍ以上４２５ｎｍ以下の特定の波長帯の光を選択的に透過させる機能を有していればよい。より一般的にいえば、フィルタ２２は、検体２に腫瘍部位が含まれている場合に蓄積されているポルフィリン類を励起するために必要な波長帯の光を選択的に透過させる機能を有していればよい。

ダイクロイックミラー２３は、所定の波長帯の光を反射させ、別の所定の波長帯の光を透過させる機能を有し、例えば誘電体多層膜などで構成することができる。ここでは、ダイクロイックミラー２３が、波長４０５ｎｍの光を反射し、波長５８０ｎｍ以上の光を透過する機能を有するものとして説明する。なお、このダイクロイックミラー２３は、フィルタ２２によって選択された波長の光を反射し、検体２から発せられ後述されるフィルタ切替部２５に含まれるフィルタＦ_c、及びフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）で選択される波長の光を透過する機能を有していればよい。

光源部２１から射出され、フィルタ２２を透過した波長４０５ｎｍ近傍の励起光３１は、ダイクロイックミラー２３で反射されて対物レンズ２４に導かれる。そして、対物レンズ２４を通過した光が、ホルダ１０を透過して検体２に照射される。検体２にポルフィリン類の一例であるＰｐＩＸ（これはプロトポルフィリン類の一例でもある）が蓄積されていると、この波長４０５ｎｍの励起光３１によってＰｐＩＸが励起され、蛍光３２を発する。励起光３１を検体２に照射して、検体２に蓄積されていたＰｐＩＸを励起する工程が、工程（ａ）に対応する。

蛍光３２は、ホルダ１０を透過して、励起光とは逆向きに進行し、対物レンズ２４へと導かれる。そして、この蛍光３２はダイクロイックミラー２３を透過してフィルタ切替部２５へと向かう。

本実施形態において、フィルタ切替部２５は、検体２と受光部２６との間の光路上において、フィルタＦ_c、フィルタＦ_s1、及びフィルタＦ_s2の３つのフィルタを切り替えて配置できる。各フィルタ（Ｆ_c，Ｆ_s1，Ｆ_s2）は、それぞれ所定の波長帯の光を選択的に透過させる機能を有し、いずれもバンドパスフィルタ等の光学フィルタで構成されることができる。なお、フィルタの数は３に限られず、４以上のフィルタを光路上に切り替えながら設置できる構成としても構わない。この点については後述される。

本実施形態において、フィルタＦ_cは、ポルフィリン類が発する蛍光の主たるピーク波長を含む波長帯λ_cの光を透過させる機能を有する。例えば、検出対象としてポルフィリン類の一例であるＰｐＩＸを用いる場合においては、ＰｐＩＸ由来の蛍光のピーク波長が図５に示すように６３５ｎｍ近傍であるため、この６３５ｎｍを含む波長帯λ_cの光が選択的に透過するように設計されたフィルタＦ_cが用いられる。フィルタＦ_cの一例として、中心波長が６３４ｎｍであり、半値全幅が２０ｎｍのフィルタを利用することができる。この場合、波長帯λ_cは６２４ｎｍ以上６４４ｎｍ以下となる。このフィルタＦ_cの決定方法については、後述される。

本実施形態において、フィルタＦ_s1は、透過させる光の中心波長が、フィルタＦ_cよりも短波長側である。フィルタＦ_s1の一例として、中心波長が５３６ｎｍであり、半値全幅が４０ｎｍのフィルタを利用することができる。この場合、波長帯λ_s1は５１６ｎｍ以上５５６ｎｍ以下となる。このフィルタＦ_s1の決定方法については、後述される。

本実施形態において、フィルタＦ_s2は、透過させる光の中心波長が、フィルタＦ_cよりも長波長側である。フィルタＦ_s2の一例として、中心波長が７４５ｎｍであり、半値全幅が２０４ｎｍのフィルタを利用することができる。この場合、波長帯λ_s1は６４３ｎｍ以上８４７ｎｍ以下となる。このフィルタＦ_s2の決定方法については、後述される。

受光部２６は、フィルタ切替部２５において設定されているフィルタ（Ｆ_c，Ｆ_s1，Ｆ_s2）を透過した各蛍光３２を受光する。受光部２６は、検体２上の位置に応じた蛍光強度を演算処理部２７に出力する。より具体的には、受光部２６は、フィルタＦ_cを介して受光した蛍光３２（以下、「蛍光Ｌ_c」と記載する。）を受光し、検体２上の位置に応じた蛍光Ｌ_cの強度分布に対応した画像データＩ_cを演算処理部２７に出力する。受光部２６が画像データＩ_cを演算処理部２７に出力する工程が、工程（ｂ）に対応する。

同様に、受光部２６は、フィルタＦ_s1を介して受光した蛍光３２（以下、「蛍光Ｌ_s1」と記載する。）を受光し、検体２上の位置に応じた蛍光Ｌ_s1の強度分布に対応した画像データＩ_s1を演算処理部２７に出力する。同様に、受光部２６は、フィルタＦ_s2を介して受光した蛍光３２（以下、「蛍光Ｌ_s2」と記載する。）を受光し、検体２上の位置に応じた蛍光Ｌ_s2の強度分布に対応した画像データＩ_s2を演算処理部２７に出力する。受光部２６が画像データＩ_s1及びＩ_s2を演算処理部２７に出力する工程が、工程（ｃ）に対応する。

記憶部２８には、予め係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀に関する情報が記憶されている。演算処理部２７は、記憶部２８より、係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀に関する情報を読み出すと共に、受光部２６より与えられた各画像データＩ_c、Ｉ_s1、及びＩ_s2に基づいて、下記式（３）の演算を行って画像データＩ_pを導出する。

この各定数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀は、蛍光２３のうちの波長帯λ_cの成分を有する蛍光Ｌ_cの強度、蛍光２３のうちの波長帯λ_s1の成分を有する蛍光Ｌ_s1の強度、及び蛍光２３のうちの波長帯λ_s2の成分を有する蛍光Ｌ_s2の強度が与えられると、上記式（３）の演算をすることで、蛍光２３に含まれるポルフィリン類由来の蛍光強度が算定できるように予め定められている。よって、演算処理部２７が上記式（３）の演算をすることで、検体２に含まれるポルフィリン類が発する蛍光の強度分布に対応した画像データＩ_pが生成される。演算処理部２７が画像データＩ_pを生成する工程が、工程（ｄ）に対応する。

なお、この各係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀の決定方法については後述される。

この画像データＩ_pは表示部１２に出力される。これにより、検体２の位置に応じたポルフィリン類由来の蛍光強度が画像情報として表示される。例えば、この表示された画像を確認することで、検体２に腫瘍部位が存在するか否かを判定することができると共に、また検体２に腫瘍部位が存在する場合には、検体２内の腫瘍部位が存在する場所を特定することができる。この判定処理が工程（ｅ）に対応する。

また、演算処理部２７が、画像データＩ_pに基づいて検体２に腫瘍部位が存在するか否かの判定まで行うものとしても構わない。例えば、演算処理部２７は、画像データＩ_pに基づいて、各位置別の蛍光強度が所定の閾値を上回っているか否かを判定する。そして、演算処理部２７は、蛍光強度が所定の閾値を上回っている箇所が腫瘍部位であり、蛍光強度が前記所定の閾値以下である箇所が非腫瘍部位であると判別する。この判定処理が工程（ｅ）に対応する。

表示部１２は、演算処理部２７から送られた腫瘍部位の座標情報に基づいて、例えば検体２の画像上の所定の位置に腫瘍部位であることを示すマークや発色を施した画像データを表示するものとしても構わない。また、演算処理部２７において腫瘍部位と判別された領域が存在しない場合には、表示部１２がその旨の情報を表示するものとしても構わない。

検査員は、表示部１２を目視で確認することで、検体２に腫瘍部位が存在するか否か、及び腫瘍部位が存在している場合にはその存在箇所を容易に認識することができる。また、例えば装置１に操作ボタンを設け、検体２が収容されたホルダ１０を装置１に装着して当該操作ボタンを押下すると光源部２１から励起光が射出される仕組みとすることで、装置１によって検体２の腫瘍部位の判別処理を自動的に行わせることができる。これにより、検査員のスキルによる判断結果のバラツキが解消すると共に、病理医による判断も不要となる。

上記処理によって生成された画像データＩ_pは、検体２から発された蛍光３２のうち、ポルフィリン類の蛍光スペクトルのピーク波長を含む波長帯λ_cに属する光強度分布であって、自家蛍光物質由来の蛍光が排除された情報である。よって、腫瘍部位判別装置１によれば、この画像データＩ_pに基づいて腫瘍部位と非腫瘍部位の判別を行うことができるため、従来と比較して、自家蛍光物質由来の蛍光が含まれることによる誤判別のおそれを大幅に低減できる。

光路上に配置されるフィルタ（Ｆ_c，Ｆ_s1，Ｆ_s2）の順序は、どのような順序であっても構わない。

ダイクロイックミラー２３は、装置１を小型化するために、励起光３１と蛍光３２の光路を一部共通化することを目的として設けられている。つまり、光源部２１から射出された励起光が検体２に照射されると共に、検体２から発せられる光が受光部２６で受光される構成であれば、ダイクロイックミラー２３は必ずしも必要ではない。また、フィルタ２２は光源部２１と一体化されていても構わない。図４に示した装置１の構成はあくまで一例であり、同じ機能を実現する構成であれば、種々の設計変更が可能であることは言うまでもない。

［フィルタ条件の決定］
以下、フィルタＦ_c、フィルタＦ_s1、及びフィルタＦ_s2の３つのフィルタの決定方法の一例について説明する。ここでは、説明の都合上、想定される自家蛍光物質をコラーゲン及びＦＡＤの２種類である場合について説明するが、３種類以上の場合も同様の議論が可能であることは後述される。

（中心波長の決定ステップ）
フィルタＦ_c、フィルタＦ_s1、及びフィルタＦ_s2として最も好ましいのは、各フィルタを介して受光した、ポルフィリン類由来の蛍光と自家蛍光物質由来の蛍光とが合成された蛍光に基づいて、演算によってポルフィリン類由来の蛍光のみを切り分けることができるフィルタである。これが実現できるフィルタＦ_c、フィルタＦ_s1、及びフィルタＦ_s2の条件を設定するために、以下のシミュレーションを行った。

検体２から発せられる蛍光３２は、上述したように、ポルフィリン類由来の蛍光と自家蛍光物質由来の蛍光とが合成されたものであり、この合成の程度は、検体２に含まれるポルフィリン類及び自家蛍光物質の量に影響される。よって、検体２から照射される蛍光３２は、おおよそ、ポルフィリン類由来の蛍光と、自家蛍光物質由来の蛍光との線形和で表現されると考えられる。

そこで、ポルフィリン類の例としてＰｐＩＸの蛍光スペクトル（図５参照）、及び自家蛍光物質の例としてコラーゲン及びＦＡＤの蛍光スペクトル（図１参照）を、所定の比率で合成したテストスペクトルを作成した。ここでは、ＰｐＩＸの量、コラーゲンの量、及びＦＡＤの量をそれぞれ３段階（０，ｗ１，ｗ２）（ただしｗ２＞ｗ１）で変化させることで、合計２７種類の基準テストスペクトルＴＳｂ₁〜ＴＳｂ₂₇を作成した。なお、ここでは、３段階のうちの１段階に含有量が０の場合を含めている。すなわち、テストスペクトルには、例えはＰｐＩＸ及びコラーゲンを含み、ＦＡＤを含まない蛍光スペクトルが模擬されている。

しかしながら、実際には、受光部２６において受光される蛍光３２は、各蛍光の合成スペクトルが完全な線形和としては現れず、一定の外乱が含まれることが想定される。そこで、この外乱を模擬するべく、２７種類の基準テストスペクトルＴＳｂ₁〜ＴＳｂ₂₇のそれぞれに対し、標準偏差が最大濃度の５％になるようなガウスノイズを、乱数によって１００通りの方法で重畳させた。すなわち、２７００種類のテストスペクトルを生成した。例えば、基準テストスペクトルＴＳｂ₁に対して、１００種類のノイズを重畳させたテストスペクトルＴＳ_{1_1}〜ＴＳ_{1_100}を生成した。また、基準テストスペクトルＴＳｂ₂に対して、１００種類のノイズを重畳させたテストスペクトルＴＳ_{2_1}〜ＴＳ_{2_100}を生成した。同様に、全ての基準テストスペクトルＴＳｂ_j（ｊ＝１，２，…２７）に対し、１００種類のノイズを重畳させたテストスペクトルＴＳ_{j_1}〜ＴＳ_{j_100}（ｊ＝１，２，…２７）を生成した。

次に、フィルタＦ_cの中心波長λ_c、フィルタＦ_s1の中心波長λ_s1、及びフィルタＦ_s2の中心波長λ_s2を、以下の手順により選定した。

フィルタＦ_c用としてのテストフィルタＴＦ_cを１００種類設定した。具体的には、半値全幅を所定の数値（一例として５ｎｍ）で固定して、６２０ｎｍ以上７２０ｎｍ以下の波長帯において中心波長を１ｎｍずつ変化させることで１００種類のテストフィルタＴＦ_{c_1}〜ＴＦ_{c_100}を設定した。なお、６２０ｎｍ以上７２０ｎｍ以下という波長範囲は、図５に示すように、おおよそＰｐＩＸの蛍光スペクトルが確認されると考えられる範囲から設定されたものである。

また、フィルタＦ_s1用のテストフィルタＴＦ_s1を１１０種類設定した。具体的には、半値全幅を所定の数値（一例として５ｎｍ）で固定して、５２０ｎｍ以上６３０ｎｍ以下の波長帯において中心波長を１ｎｍずつ変化させることで１１０種類のテストフィルタＴＦ_{s1_1}〜ＴＦ_{s1_110}を設定した。なお、５２０ｎｍ以上６３０ｎｍ以下という波長範囲は、テストフィルタＴＦ_{c_1}〜ＴＦ_{c_100}の各中心波長の範囲よりも短波長側であり、且つテストフィルタＴＦ_{c_1}〜ＴＦ_{c_100}のうちの一部に対して波長帯を重ならせることで設定されたものである。

また、フィルタＦ_s2用のテストフィルタＴＦ_s2を２２０種類設定した。具体的には、半値全幅を所定の数値（一例として５ｎｍ）で固定して、６４０ｎｍ以上８６０ｎｍ以下の波長帯において中心波長を１ｎｍずつ変化させることで２２０種類のテストフィルタＴＦ_{s2_1}〜ＴＦ_{s2_220}を設定した。なお、６４０ｎｍ以上８６０ｎｍ以下という波長範囲は、テストフィルタＴＦ_{c_1}〜ＴＦ_{c_100}の各中心波長の範囲よりも長波長側であり、且つテストフィルタＴＦ_{c_1}〜ＴＦ_{c_100}のうちの一部に対して波長帯を重ならせることで設定されたものである。

まず、一のテストスペクトルＴＳ_{1_1}を、テストフィルタＴＦ_{c_1}を介して受光したときの光強度Ｉ_{(1_1)(c_1)}を抽出する。同様に、一のテストスペクトルＴＳ_{1_1}を、テストフィルタＴＦ_{s1_1}を介して受光したときの光強度Ｉ_{(1_1)(s1_1)}、及びテストフィルタＴＦ_{s2_1}を介して受光したときの光強度Ｉ_{(1_1)(s2_1)}を抽出する。

ここで、テストスペクトルＴＳ_{1_1}に含まれるＰｐＩＸ由来の光強度Ｉ_{p1_1}は、光強度Ｉ_{(1_1)(c_1)}、Ｉ_{(1_1)(s1_1)}、及びＩ_{(1_1)(s2_1)}の各値の線形和で表現できると仮定すれば、下記式（４）で表現できる。

次に、別のテストスペクトルＴＳ_{1_2}を、テストフィルタＴＦ_{c_1}を介して受光したときの光強度Ｉ_{(1_2)(c_1)}、テストフィルタＴＦ_{s1_1}を介して受光したときの光強度Ｉ_{(1_2)(s1_1)}、及びテストフィルタＴＦ_{s2_1}を介して受光したときの光強度Ｉ_{(1_2)(s2_1)}を抽出する。この場合も、適切な係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀が設定されていれば、テストスペクトルＴＳ_{1_2}に含まれるＰｐＩＸ由来の光強度Ｉ_{p1_2}は、下記式（５）で表現できる。

以下、同様の議論により、２７００種類のテストスペクトルＴＳ_{j_k}（ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）につき、テストフィルタＴＦ_{c_1}を介して受光したときの光強度Ｉ_{(j_k)(c_1)}、テストフィルタＴＦ_{s1_1}を介して受光したときの光強度Ｉ_{(j_k)(s1_1)}、及びテストフィルタＴＦ_{s2_1}を介して受光したときの光強度Ｉ_{(j_k)(s2_1)}を抽出する。これにより、テストスペクトルＴＳ_{j_k}（ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）に含まれるＰｐＩＸ由来の光強度Ｉ_pは、下記式（６）で表現できる。

ところで、左辺の行列Ｉ_pは、２７００種類のテストスペクトルＴＳ_{j_k}（ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）のそれぞれに含まれるＰｐＩＸの光強度に対応する。各テストスペクトルＴＳ_{j_k}は、基準テストスペクトルＴＳｂ_j（ｊ＝１，２，…２７）に基づいて生成されている。そして、各基準テストスペクトルＴＳｂ_jは、上述したように、ＰｐＩＸの量、コラーゲンの量、及びＦＡＤの量をそれぞれ３段階（０，ｗ１，ｗ２）で変化させて合成させることで生成されている。このため、各基準テストスペクトルＴＳｂ_jに含まれているＰｐＩＸの混在量は予め認識できている。よって、各テストスペクトルＴＳ_{j_k}のそれぞれに含まれるＰｐＩＸ由来の蛍光強度の値は既知である。

また、右辺の行列Ｉは、各テストフィルタＴＦ_{c_1}、ＴＦ_{s1_1}及びＴＦ_{s2_1}を介して受光したときの光強度に対応するため、この値も既知である。

よって、下記式（７）に基づき、行列Ａを計算することができる。なお、式（６）における行列Ｉ⁺は行列Ｉの擬似逆行列である。

上記式（７）により、行列Ａで規定された各係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀が最小二乗法的に求められる。ここで求められた係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀からなる行列Ａを、既に数値が決定されている状態であることを示すために、行列Ａ’と記載する。

行列Ａ’は最小二乗法的に算定されたものであるため、実際のテストスペクトルＴＳ_{j_k}（ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）に含まれるＰｐＩＸ由来の蛍光強度Ｉ_pと、行列Ａ’を用いた演算で算定されたＰｐＩＸ由来の推定蛍光強度Ｉ_prとの間には誤差が発生する。なお、推定蛍光強度Ｉ_prは、下記式（８）によって算定される。なお、上述したように、行列Ｉは、テストスペクトルＴＳ_{j_k}（ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）で示された光を各テストフィルタＴＦ_{c_1}、ＴＦ_{s1_1}及びＴＦ_{s2_1}を介して受光したときの光強度に対応する。

なお、上記（８）式では行列形式で記載しているが、推定蛍光強度Ｉ_prは、テストスペクトルＴＳ_{j_k}（ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）毎に算出されるため、実際には、Ｉ_{pr(j_k)} （ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）という形式で算定される。また、テストスペクトルＴＳ_{j_k}（ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）に実際に含まれるＰｐＩＸ由来の蛍光強度Ｉ_pについても、Ｉ_{p(j_k)} （ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）という形式で表現することが可能である。

このとき、テストスペクトルＴＳ_{j_k}に含まれるＰｐＩＸ由来の蛍光強度に関し、演算によって推定された蛍光強度Ｉ_{pr(j_k)}と実際の蛍光強度Ｉ_{p(j_k)}との誤差ε₁を、下記式（９）によって算定する。

なお、式（９）においてＮとは、演算によって推定された蛍光強度Ｉ_{pr(j_k)}、及び実際の蛍光強度Ｉ_{p(j_k)}のそれぞれの種類数であり、これはテストスペクトルの種類数に対応する。上述したように、今回の例では、２７００種類のテストスペクトルＴＳ_{j_k}（ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）を作成しているため、Ｎ＝２７００である。

上記式（９）で得られた誤差ε₁は、テストフィルタＴＦ_{c_1}、テストフィルタＴＦ_{s1_1}、及びテストフィルタＴＦ_{s2_1}の組み合わせからなるフィルタセットＦＳ₁を用いた場合の誤差に相当する。上述したように、本実施形態では、テストフィルタＴＦ_cとして１００種類のテストフィルタＴＦ_{c_1}〜ＴＦ_{c_100}を設定し、テストフィルタＴＦ_s1として１１０種類のテストフィルタＴＦ_{s1_1}〜ＴＦ_{s1_110}を設定し、テストフィルタＴＦ_s2として２２０種類のテストフィルタＴＦ_{s2_1}〜ＴＦ_{s2_220}を設定している。つまり、フィルタセットＦＳとしての組み合わせは、１００×１１０×２２０＝２４２００００通り存在する。

これらのフィルタセットＦＳ_i（ｉ＝１，２，…，２４２００００）について、上記と同様の演算を行うことで、誤差ε_i（ｉ＝１，２，…，２４２００００）が算定される。このうち、誤差ε_iの値が最も小さいフィルタセットＦＳ_iが、標準推定誤差が最小のフィルタセットであると結論付けられる。

図６は、フィルタＦ_cの中心波長λ_c、フィルタＦ_s1の中心波長λ_s1、及びフィルタＦ_s2の中心波長λ_s2に対する誤差εの大きさの分布をグラフ化したものである。なお、図６では、各フィルタの半値全幅を５ｎｍとした場合以外に、１０ｎｍとした場合、２０ｎｍとした場合についても上記と同様の演算を行って各フィルタセットに対する誤差εを算出することで、誤差分布を導出している。図６において、「ＦＷＨＭ」は半値全幅を意味している。図６では、誤差εの大きさが小さいほど白っぽい画像になるように画像が二値化されている。

図６によれば、フィルタＦ_cの中心波長λ_cを６３４ｎｍとし、フィルタＦ_s1の中心波長λ_s1を５３６ｎｍとし、フィルタＦ_s2の中心波長λ_s2を７４５ｎｍとした場合に、標準推定誤差εが最小になることが確認された。

（半値幅の決定ステップ）
上記のステップでは、半値幅を所定の値に固定した状態で、全てのテストスペクトルＴＳ_{j_k}（ｊ＝１，２，…２７、ｋ＝１，２，…，１００）を受光して得られた蛍光強度に基づいて演算で導出した推定蛍光強度Ｉ_{pr(j_k)}と、実際の蛍光強度Ｉ_{p(j_k)}との誤差が最も小さいフィルタの中心波長の組み合わせが決定された。

次に、決定された各フィルタの中心波長λ_c、λ_s1、及びλ_s2を固定して、半値全幅を変化させたフィルタセットを複数設定する。そして、同様に、標準推定誤差εが最小となる半値全幅の組み合わせを決定する。フィルタＦ_cについては中心波長λ_cを６３４ｎｍとして、半値全幅を５ｎｍから５０ｎｍまで１ｎｍ刻みで変化させた。フィルタＦ_s1については中心波長λ_s1を５３６ｎｍとして、半値全幅を５ｎｍから５０ｎｍまで１ｎｍ刻みで変化させた。フィルタＦ_s2については中心波長λ_s2を７４５ｎｍとして、半値全幅を５ｎｍから３００ｎｍまで１ｎｍ刻みで変化させた。

図７は、フィルタＦ_cの半値全幅ＦＷＨＭ_c、フィルタＦ_s1の半値全幅ＦＷＨＭ_s1、及びフィルタＦ_s2の半値全幅ＦＷＨＭ_s2に対する誤差εの大きさの分布を、図６と同様にグラフ化したものである。各フィルタＦ_c、Ｆ_s1、及びＦ_s2の中心波長については、予め標準推定誤差εが最も小さくなる値が採用されているため、図６と比較して誤差が小さい領域で分布していることが確認される。図７によれば、フィルタＦ_cの半値全幅ＦＷＨＭ_cを２０ｎｍ、フィルタＦ_s1の半値全幅ＦＷＨＭ_s1を４０ｎｍ、及びフィルタＦ_s2の半値全幅ＦＷＨＭ_s2を２０４ｎｍとした場合に、標準推定誤差が最小になることが確認された。

図８は、上記の２つのステップによって決定された各フィルタＦ_c、Ｆ_s1、及びＦ_s2を介して各テストスペクトルＴＳ_{j_k}を受光した場合において、演算によって推定された蛍光強度Ｉ_{pr(j_k)}と実際の蛍光強度Ｉ_{p(j_k)}との関係をグラフ化したものである。横軸が実際の蛍光強度Ｉ_{p(j_k)}であり、縦軸が演算によって推定された蛍光強度Ｉ_{pr(j_k)}である。図８によれば、標準推定誤差ε＝５．４４であり、極めて小さい誤差範囲内に留められていることが確認される。

［測定系における定数の決定］
上記のステップにより、最も推定誤差の少ないフィルタＦ_c、Ｆ_s1、及びＦ_s2の条件が決定された。しかし、実際には、図４に示したような装置１を用い、実際に受光部２６で受光された光の強度に基づいてポルフィリン類由来の蛍光強度Ｉ_pを推定することになる。このため、実際の測定系の構成に応じた係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀を定めておくのが好ましい。

そこで、本ステップでは、実際にフィルタ切替部２５に対して、上記ステップで決定されたフィルタ条件を有する各フィルタＦ_c、Ｆ_s1、及びＦ_s2を設置した上で、実験を行うことで測定系に応じた係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀を決定する。

ここでは、蛍光物質の混在の容易性に鑑み、ＰｐＩＸとＦＡＤの混合溶液を、混合比率を異ならせて複数種類作成した。この作成された混合溶液は、上述したステップにおけるテストスペクトルに対応するものである。そして、各混合溶液に対して実際に光源部２１から励起光３１を照射して、各フィルタＦ_c、Ｆ_s1、及びＦ_s2を介して受光部２６で受光された光の強度を計測する。具体的には、ｍ番目の混合溶液（ｍ＝１，２，…，ｎ）から発せられる蛍光３２のうち、フィルタＦ_cを介して受光部２６で受光された光強度Ｉ_{m_c}、フィルタＦ_s1を介して受光部２６で受光された光強度Ｉ_{m_s1}、フィルタＦ_s2を介して受光部２６で受光された光強度Ｉ_{m_s2}を検出する。そして、式（６）と同様に、下記式（１０）に各値を代入する。

この後は、式（７）と同様に、行列Ｉの擬似逆行列Ｉ⁺を算定することで、行列Ａを計算することができる。本ステップで得られた行列Ａ、すなわち、各係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀は、本測定系に則した係数である。この値が装置１の記憶部２８に記憶される。

一例として、ＦＡＤの濃度を、０μＭ、３μＭ、６μＭ、９μＭ、１２μＭの５種類で変化させ、ＰｐＩＸの濃度を、０μＭ、２５μＭ、５０μＭ、７５μＭ、１００μＭの５種類で変化させることで、ｎ＝２５種類の混合溶液を作成した。そして、上記ステップによって定数を算定すると、Ａ_c＝−７．８２、Ａ₁＝９６．４、Ａ₂＝−２６．９、及びＡ₀＝０．００、と決定された。

［実施例］
決定されたフィルタＦ_c、フィルタＦ_s1、及びフィルタＦ_s2を装置１のフィルタ切替部２５にセットし、決定された各係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀に関する情報を記憶部２８に記憶した状態で、ＰｐＩＸ、ＦＡＤ、及びコラーゲンを一列に配置してなるサンプルに光源部２１から光を照射した。このときの画像データの一例を図９に示す。

図９（ａ）は、比較として示された画像データであり、サンプルから放射される蛍光３２を中心波長６３５ｎｍのフィルタを介して受光された画像データである。図９（ｂ）は、サンプルから放射される蛍光３２を各フィルタＦ_c、Ｆ_s1、及びＦ_s2を介して受光し、それぞれの受光データと各係数Ａ_c、Ａ₁、Ａ₂、及びＡ₀に基づいて演算処理部２７が生成した画像データである。図９（ａ）では、ＰｐＩＸ、ＦＡＤ、及びコラーゲンのいずれもが発光しており、これらの区別が困難な状態である。これに対し、図９（ｂ）によれば、ＰｐＩＸの存在箇所のみが発光しており、ＰｐＩＸのみの画像を得ることができている。

［別実施形態］
以下、別実施形態について説明する。

〈１〉 上記の実施形態では、フィルタ交換部２５に搭載されるフィルタが、フィルタＦ_c、フィルタＦ_s1、及びフィルタＦ_s2の３種類である場合について説明した。しかし、フィルタの種類は４種類以上であっても構わない。特に、検体２に含まれることが想定されている自家蛍光物質の種類に応じてフィルタの種類を増減させるものとしても構わない。

上記の実施形態では、検体２に含まれる自家蛍光物質がコラーゲンとＦＡＤである場合を採り上げて説明した。被疑腫瘍部位としての検体２に含まれる自家蛍光物質としては、コラーゲンとＦＡＤが代表的であるが、場所によっては他の自家蛍光物質が含まれる可能性も考えられる。このような場合、想定される自家蛍光物質の種類数に応じてフィルタを準備しておくことで、受光された蛍光３２からポルフィリン類由来の自家蛍光成分を抽出する精度を更に高めることができる。

図１０は、別実施形態における装置１の内部構成を模式的に示す図面である。この装置１は、図３に示す装置１に対して追加的に情報入力部２９を備えている。また、記憶部２８には、自家蛍光物質の種類ｎに応じた係数Ａ_c、Ａ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）、及びＡ₀、並びにフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の情報が予め記憶されている。これらの情報は、上述したステップと同様の処理を行うことで、適切なフィルタ及び係数が予め得られたものが用いられる。

検体２に対して予め光を照射して受光した蛍光スペクトルの分析結果や、検体２の人体における部位の特徴などから、検体２に含まれる自家蛍光物質の種類を見当することができる場合がある。図１０に示す装置によれば、検体２に含まれる自家蛍光物質の情報を予め情報入力部２９から与えることで、演算処理部２７は、当該自家蛍光物質の種類に応じた係数及びフィルタの情報を記憶部２８から読み出す。そして、演算処理部２７は、フィルタ切替部２５に対して当該対応したフィルタを設定する制御を行う。これにより、演算処理部２７は、検体に応じた最適なフィルタを用いて受光された蛍光に基づいて画像データを生成することができ、また、この画像データ及び検体２に応じた最適な係数に基づいて、ポルフィリン類が発する蛍光強度の分布に対応した画像データを生成することができる。

〈２〉 上記の実施形態では、フィルタＦ_cが光を透過させる波長帯λ_cは、ポルフィリン類の例としてのＰｐＩＸの蛍光スペクトルのうち、主たるピーク波長である６３５ｎｍを含むものとした。しかし、図５に示すように、ＰｐＩＸの蛍光スペクトルは波長７００ｎｍの近傍にもサブピークを有する。よって、前記波長帯λ_cが、ＰｐＩＸの主たるピーク波長ではなく、サブピーク波長である７００ｎｍの近傍を含むものとしても構わない。

〈３〉 腫瘍部位に蓄積されるポルフィリン類は、プロトポルフィリンＩＸ（ＰｐＩＸ）以外の物質であっても構わず、例えば、ＰｐＩＸから生成されたフォト−プロトポルフィリン（ＰＰｐ）や、ウルポルフィリンなどから発せられる蛍光を分光検出する場合に、上記方法を採用することも可能である。

この場合、特にフィルタ２２は、当該ポルフィリン類を励起させるために必要な波長帯の励起光３１を選択的に透過させることのできる構成であればよい。また、フィルタＦ_cは当該ポルフィリン類が発する蛍光のピーク波長を含む波長帯λ_cの光を透過する機能を有していればよい。

〈４〉 上記の実施形態では、記憶部２８に係数Ａ₀が記憶されており、演算処理部２７が上記式（３）の演算を行うことで、画像データＩ_pを導出するものとして説明した。ここで、係数Ａ₀は装置系のオフセット量を想定した値である。しかし、このオフセット量については演算時に考慮しないものとしても構わない。この場合、演算処理部２７は、上記式（３）においてＡ₀＝0とした演算式、すなわち下記（１１）式によって画像データＩ_pを導出するものとしても構わない。上述した他の式においても同様である。

１ ： 腫瘍部位判別装置
２ ： 検体
１０ ： 検体用ホルダ
１１ ： ホルダ装着口
１２ ： 表示部
２１ ： 光源部
２２ ： フィルタ
２３ ： ダイクロイックミラー
２４ ： 対物レンズ
２５ ： フィルタ切替部
２６ ： 受光部
２７ ： 演算処理部
２８ ： 記憶部
２９ ： 情報入力部
３１ ： 励起光
３２ ： 蛍光

Claims (13)

1. 種類数ｎが１以上である自家蛍光物質を含む検体の被疑腫瘍部位に蓄積されたポルフィリン類に励起光を照射して、励起後の前記ポルフィリン類が発する蛍光を検出する腫瘍部位の判別のための方法であって、
   前記励起光を前記検体に照射して前記ポルフィリン類を励起する工程（ａ）と、
   前記検体が発した蛍光のうち、前記ポルフィリン類が発する蛍光の波長帯の一部を含む波長帯λ_cの光を透過するフィルタＦ_cを介して受光された光Ｌ_cの強度分布に対応した画像データＩ_cを取得する工程（ｂ）と、
   前記検体が発した蛍光のうち、ｎ種類の前記自家蛍光物質が発する蛍光の波長帯の一部を含む波長帯λ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の光を透過するフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を介して受光された光Ｌ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の強度分布に対応した画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を取得する工程（ｃ）と、
   前記工程（ｂ）及び（ｃ）で得られた画像データＩ_c及び画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）に基づいて、下記式（１）によって、前記検体が発した蛍光のうち前記ポルフィリン類が発する蛍光の強度分布に対応した画像データＩ_pを生成する工程（ｄ）とを有することを特徴とする腫瘍部位の判別のための方法。
   

   

   なお、式（１）において、Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）はいずれも係数である。
2. 前記工程（ｄ）が、下記（２）式によって、前記検体が発した蛍光のうち前記ポルフィリン類が発する蛍光の強度分布に対応した画像データＩ_pを生成することを特徴とする請求項１に記載の腫瘍部位の判別のための方法。
   

   

   なお、式（２）においてＡ₀は係数である。
3. 前記工程（ｂ）で利用される前記フィルタＦ_c、及び前記工程（ｃ）で利用される前記フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）は、前記ポルフィリン類が発する蛍光の強度を取得する際の標準推定誤差が最小となるフィルタの組み合わせで構成されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の腫瘍部位のための判別方法。
4. 前記ポルフィリン類がプロトポルフィリンＩＸであり、
   自家蛍光物質の種類数が２であり、
   前記フィルタＦ_cによって透過される光の前記波長帯λ_cは、６３５ｎｍを含む波長帯であり、
   前記フィルタＦ_s1によって透過される光の前記波長帯λ_s1は、中心波長が５２０ｎｍ以上５５０ｎｍ以下の波長帯であり、
   前記フィルタＦ_s2によって透過される光の前記波長帯λ_s2は、中心波長が７３０ｎｍ以上７６０ｎｍ以下の波長帯であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の腫瘍部位のための判別方法。
5. 前記フィルタＦ_cは、半値全幅が１０ｎｍ以上３０ｎｍ以下であり、
   前記フィルタＦ_s1は、半値全幅が３０ｎｍ以上５０ｎｍ以下であり、
   前記フィルタＦ_s2は、半値全幅が１８０ｎｍ以上２２０ｎｍ以下であることを特徴とする請求項５に記載の腫瘍部位の判別のための方法。
6. 種類数ｎが１以上である自家蛍光物質を含む検体の被疑腫瘍部位に蓄積されたポルフィリン類に励起光を照射して、励起後の前記ポルフィリン類が発する蛍光を検出する腫瘍部位の判別装置であって、
   前記励起光を発する光源部と、
   前記検体から発せられる蛍光を受光する受光部と、
   前記ポルフィリン類が発する蛍光の波長帯の一部を含む波長帯λ_cの光を透過するフィルタＦ_cと、
   ｎ種類の前記自家蛍光物質が発する蛍光の波長帯の一部を含む波長帯λ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の光を透過するフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）と、
   前記受光部で受光された光の強度に基づいて演算処理を行う演算処理部と、を有し、
   前記受光部は、
   前記検体が発した光のうち前記フィルタＦ_cを介して光Ｌ_cを受光し、当該光Ｌ_cの強度分布に対応した画像データＩ_cを前記演算処理部に出力し、
   前記検体が発した光のうち前記フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を介して光Ｌ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を受光し、当該光Ｌ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の強度分布に対応した画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を前記演算処理部に出力し、
   前記演算処理部は、画像データＩ_c及び画像データＩ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）に基づいて、下記式（１）によって、前記検体が発した蛍光のうち前記ポルフィリン類が発する蛍光の強度分布に対応した画像データＩ_pを生成することを特徴とする腫瘍部位の判別装置。
   

   

   なお、式（１）において、Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）はいずれも係数である。
7. 前記演算処理部は、下記（２）式によって、前記検体が発した蛍光のうち前記ポルフィリン類が発する蛍光の強度分布に対応した画像データＩ_pを生成することを特徴とする請求項６に記載の腫瘍部位の判別装置。
   

   

   なお、式（２）においてＡ₀は係数である。
8. 前記係数Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）の値を記憶している記憶部を備えたことを特徴とする請求項６に記載の腫瘍部位の判別装置。
9. 前記係数Ａ_c、Ａ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）、及びＡ₀の値を記憶している記憶部を備えたことを特徴とする請求項７に記載の腫瘍部位の判別装置。
10. 前記ポルフィリン類がプロトポルフィリンＩＸであり、
    自家蛍光物質の種類数が２であり、
    前記フィルタＦ_cによって透過される光の前記波長帯λ_cは、６３５ｎｍを含む波長帯であり、
    前記フィルタＦ_s1によって透過される光の前記波長帯λ_s1は、中心波長が５２０ｎｍ以上５５０ｎｍ以下の波長帯であり、
    前記フィルタＦ_s2によって透過される光の前記波長帯λ_s2は、中心波長が７３０ｎｍ以上７６０ｎｍ以下の波長帯であることを特徴とする請求項６〜９のいずれか１項に記載の腫瘍部位の判別装置。
11. 前記フィルタＦ_cは、半値全幅が１０ｎｍ以上３０ｎｍ以下であり、
    前記フィルタＦ_s1は、半値全幅が３０ｎｍ以上５０ｎｍ以下であり、
    前記フィルタＦ_s2は、半値全幅が１８０ｎｍ以上２２０ｎｍ以下であることを特徴とする請求項１０に記載の腫瘍部位の判別装置。
12. 情報入力部を備え、
    前記記憶部は、前記検体に含まれる自家蛍光物質の種類に対応して、フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の情報、及び前記係数Ａ_c及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）の値の組み合わせに関する情報を記憶しており、
    前記演算処理部は、前記情報入力部から前記被疑腫瘍部位に含まれる自家蛍光物質の種類に関する情報が与えられると、前記記憶部からフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の情報を読み出して、フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を特定すると共に、前記記憶部から前記係数Ａ_c、及びＡ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）の値を読み出して、前記式（１）の演算を行うことを特徴とする請求項８に記載の腫瘍部位の判別装置。
13. 情報入力部を備え、
    前記記憶部は、前記検体に含まれる自家蛍光物質の種類に対応して、フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の情報、及び前記係数Ａ_c、Ａ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）、及びＡ₀の値の組み合わせに関する情報を記憶しており、
    前記演算処理部は、前記情報入力部から前記被疑腫瘍部位に含まれる自家蛍光物質の種類に関する情報が与えられると、前記記憶部からフィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）の情報を読み出して、フィルタＦ_si（ｉ＝１，２，…，ｎ）を特定すると共に、前記記憶部から前記係数Ａ_c、Ａ_i（ｉ＝１，２，…，ｎ）、及びＡ₀の値を読み出して、前記式（２）の演算を行うことを特徴とする請求項９に記載の腫瘍部位の判別装置。

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