WO2017170825A1 - 観察装置、観察システム、データ処理装置及びプログラム - Google Patents

観察装置、観察システム、データ処理装置及びプログラム Download PDF

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body fluid
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譲 池原
城作 榊間
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国立研究開発法人産業技術総合研究所
株式会社ニコン
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Definitions

  • the present invention relates to an observation apparatus, an observation system, a data processing apparatus, and a program.
  • the body fluid distribution and the outflow source are desired to be determined. There was a request such as.
  • an observation apparatus for observing a biological tissue, the first data obtained by irradiating the tissue with the first infrared light of the first wavelength, and the optical for water.
  • a generating unit that generates second data obtained by irradiating the tissue with second infrared light having a second wavelength different from the first infrared light in a characteristic value; the first data; and the second data
  • a comparison operation unit that generates body fluid data indicating the presence of body fluid on the surface of the tissue.
  • an observation device for observing a tissue of a living organism, wherein the first data based on the first optical characteristic value obtained from the tissue is different from the first optical characteristic value.
  • An observation apparatus includes a data generation unit that compares the second data based on the optical characteristic value of 2 and generates body fluid data indicating the presence of a body fluid whose main component is moisture in the tissue.
  • a program used in an observation apparatus for observing a tissue of a living organism the first data obtained by irradiating the tissue with a first infrared light having a first wavelength; Generating second data obtained by irradiating the tissue with second infrared light having a second wavelength different from that of the first infrared light in optical characteristic values for water, and the first data
  • a data processing apparatus for processing data relating to a biological tissue, the first data obtained by irradiating the tissue with a first infrared light having a first wavelength;
  • a data generator that generates second data obtained by irradiating the tissue with second infrared light having a second wavelength different from that of the first infrared light, the optical property value for water;
  • a data processing device including a comparison operation unit that compares data and the second data to generate body fluid data indicating the presence of body fluid in the tissue.
  • an observation system including the observation device according to the first embodiment or the second embodiment described above and a display unit that displays the generated body fluid data.
  • FIG. 1 It is a functional block diagram which shows the example of 1 structure of the observation system in this embodiment. It is a functional block diagram which shows one structural example of the data generation part of the observation system in this embodiment.
  • a timing chart (upper diagram) showing output timings of an image based on an imaging signal in the first generation processing example and moving image data for live display, and diagrams showing images generated at the respective timings (The lower figure).
  • the timing chart figure (upper figure) which shows the output timing of the image by the imaging signal in the 2nd generation processing example in this embodiment, and the moving image data for live display, The figure which shows the image produced
  • FIG. 16A is a diagram illustrating an example of wavelength dependence of bile and blood reflectivity when an enhanced image is generated using infrared light of 1070 nm wavelength and 1450 nm wavelength. These are figures which show an example of the wavelength dependence of the logarithm of the reciprocal of the reflectance for seeing the difference between blood and bile.
  • FIG. 17 (a) is an example of an image measured at a wavelength of 1070 nm by putting pig-derived bile and pig-derived blood in a quartz cell (cuvette).
  • 17B and 17C are diagrams illustrating examples of images obtained by performing arithmetic processing of 1070 nm to 1450 nm and 1070 nm / 1450 nm, respectively. It is a figure which shows an example of the wavelength dependency of the reflectance at the time of producing
  • FIGS. 23A to 23F are views showing examples of observation images of the surface of the living body measured by the configurations of FIGS. 22A to 22E.
  • FIG. 18F is a diagram illustrating an example of a visible light image.
  • FIG. 24A is an example of the image without the polarizing plate of FIG. 23A at a wavelength of 1070 nm of infrared light having a small water absorption rate
  • FIG. 24B is a diagram of FIG. 23C at a wavelength of 1070 nm. Is an example of an s-polarized crossed Nicol image.
  • FIG. 25B is an example of a visible light image. It is a figure which shows an example of the wavelength dependence of the reflectance in each optical structure shown corresponding to the image shown in FIG. 25, and is a figure which shows an example of the characteristic distinguished according to the presence or absence of water.
  • FIG. 26B is an example of a surface image observed at a wavelength of 1600 nm. It is a figure which shows an example of the wavelength dependence of the value of (the reflectance without water / the reflectance with water) in each optical structure shown corresponding to the image shown in FIG.
  • FIG. 27B is an example of a surface image observed at a wavelength of 1600 nm.
  • body fluid is a general term for moisture present in the body of a living organism.
  • the body fluid is, for example, bile, pancreatic juice, blood, lymph, tissue fluid (tissue fluid, intercellular fluid, interstitial fluid), body cavity fluid, and the like.
  • tissue fluid tissue fluid, intercellular fluid, interstitial fluid
  • body cavity fluid body cavity fluid, and the like.
  • a bodily fluid is a broad concept including digestive juice.
  • body fluid data includes “indicating body fluid” and / or “emphasizing body fluid” data.
  • optical characteristics (value) of infrared light with respect to water includes a ratio of at least one of absorption, reflection, and transmission to incident energy when infrared light is irradiated on a living body.
  • the optical characteristic may be any one of absorption, reflection, and transmission.
  • the description will be made by taking the absorptance as an example of the optical characteristic value, but the optical characteristic value is not limited to the absorptivity, and may be a reflectance or a transmittance.
  • Infrared data includes data of optical characteristics obtained by irradiating a biological tissue (eg, living body) with infrared light.
  • Body fluid data includes characteristic information of a living organism (eg, living organism) identified (discriminated) by the observation apparatus or observation system of the present embodiment.
  • FIG. 1A is a functional block diagram showing a configuration example of an observation system (biological evaluation system) 100 shown as an example of an observation technique according to the first embodiment.
  • an observation system (biological evaluation system) 100 shown in FIG. 1A includes an observation apparatus (biological evaluation apparatus) A and a display unit 7 connected to the observation apparatus A so as to be able to perform data communication.
  • the observation device (biological evaluation device) A includes a data generation unit 3 that generates data that emphasizes (or identifies) a body fluid in a sample (observation target) of a biological tissue (biological tissue or the like), and a biological tissue (biological tissue).
  • a tissue or a stage 10 on which a plate (or dish) having a tissue 11 composed of a part thereof is disposed, and a biological tissue (biological tissue) installed on the plate, the stage 10 or the like, or a tissue 11 composed of a part thereof.
  • a light source unit 17 for irradiating observation light such as infrared light (for example, light having a predetermined wavelength selected from a wavelength band of 800 nm to 1600 nm, a wavelength band of 950 nm to 2000 nm, or a wavelength band of 800 nm to 2400 nm);
  • An imaging unit (detection unit, sensor unit) 15 such as a CCD camera is provided for imaging the tissue 11 to be observed.
  • the detection result detected by the detection unit 15 is sent to the data generation unit 3.
  • the control unit 3A includes a data generation unit 3, for example.
  • the polarizing plate 21 provided in the observation apparatus A will be described later.
  • the observation apparatus A in the present embodiment may be configured without the polarizing plate 21.
  • the display unit 7 in the present embodiment may be a touch panel display or a portable terminal having a display.
  • the stage 10 in the present embodiment may be configured to be movable relative to the light source unit 17 and the imaging unit 15.
  • the switching unit 19 will be described in the sixth embodiment.
  • FIG. 1B is a functional block diagram illustrating a configuration example of the data generation unit (biological information processing apparatus, data processing apparatus) 3.
  • the data generation unit 3 includes, for example, a first data generation unit 3-1, a second data generation unit 3-2, and a comparison calculation unit 3-3.
  • the data generation unit 3 may include a wavelength band setting unit 3-4.
  • the data generation unit 3 can be used as a biological information processing apparatus or a data processing apparatus.
  • the biological information processing apparatus or data processing apparatus that functions as the data generation unit 3 may have either a software configuration or a hardware configuration, and a computer that functions independently of other components such as the imaging unit 15 and the display unit 7. Also, it can be constituted by an integrated circuit or the like.
  • the first data generation unit 3-1 has an optical characteristic value with respect to water (eg, an optical characteristic value with water, a light absorption rate with water, a light absorption rate with water, and water with respect to infrared light having a predetermined wavelength).
  • First data obtained by irradiating the biological tissue 11 with the first infrared light having the first wavelength whose optical characteristic value is the first optical characteristic value (eg, first absorption rate) is generated.
  • the second data generation unit 3-2 includes optical characteristic values for water (eg, optical characteristic values for water, light absorptance by water, light absorptance by water, and optical characteristics of water for infrared light having a predetermined wavelength).
  • Second data obtained by irradiating the tissue 11 is generated.
  • the comparison operation unit 3-3 performs an operation for comparing the first data and the second data respectively sent from the first data generation unit 3-1 and the second data generation unit 3-2, and is obtained as an operation result.
  • Body fluid data indicating the presence of body fluid on the surface of the tissue 11 is generated from the comparison data.
  • the body fluid data is sent to the display unit 7 after being converted into data that can be displayed on the display unit 7 in the comparison calculation unit 3-3, for example.
  • the first data generation unit 3-1 compares data obtained by irradiating infrared light having a wavelength with different optical characteristic values of water with respect to the infrared light.
  • the present invention is not limited to such a form.
  • the first data generation unit 3-1 includes the first data based on the first optical characteristic value obtained from the tissue, the first data The second data based on the second optical characteristic value that is different from the optical characteristic value may be compared to generate body fluid data indicating the presence of a body fluid mainly composed of moisture in the tissue.
  • the body fluid may contain bile or may contain other body fluids.
  • the body fluid data generation technology based on optical characteristics in this embodiment can clearly observe body fluids that are difficult to discern with visible light (such as the naked eye), so it will be used as an important technology in future medical care such as surgery and examinations. Is possible.
  • the wavelength band setting unit 3-4 is an observation light (eg, infrared light) irradiated on the tissue 11 to obtain data generated by the first data generation unit 3-1 and the second data generation unit 3-2. Set the wavelength. The wavelength set by the wavelength band setting unit 3-4 is sent to the first data generation unit 3-1 and the second data generation unit 3-2.
  • observation light eg, infrared light
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the wavelength dependence of the reflectance of observation light (eg, infrared light) on the surface of the tissue 11 with and without bile.
  • observation light eg, infrared light
  • FIG. 5 there is almost no difference in spectrum between the presence of bile and the absence of bile.
  • FIG. 3 when the absorption rate of infrared light without bile is divided by the absorption rate of infrared light with bile, the absorption property (wavelength) of water shown in FIG. Absorption characteristics (wavelength dependence) similar to the above. Therefore, if water absorption characteristics with respect to observation light (eg, infrared light) are used, it is considered highly possible that the presence or absence of bile that is difficult to confirm visually can be determined.
  • small reflection for example, around 1450 nm ⁇ 50 nm or 1900 nm ⁇ 50 nm
  • the wavelength having a small absorption by water for example, near 1070 nm ⁇ 50 nm or 1260 nm ⁇ 50 nm.
  • FIG. 2A is a flowchart showing an example of the flow of processing by the observation system 100.
  • an example an example in which a pig's liver and gallbladder are observed will be described.
  • An example of observing the distribution and outflow source of bile on a biological surface (eg, biological surface, tissue surface) from which bile has flowed out as an example of body fluid in a pig's liver will be described using the observation system 100 of the present embodiment.
  • a biological surface eg, biological surface, tissue surface
  • step S1 processing is started in step S1, and in step S2, infrared data of a biological surface (eg, biological surface, tissue 11 surface) is acquired by the observation apparatus A shown in FIG. 1A.
  • a biological surface eg, biological surface, tissue 11 surface
  • the “absorption rate of infrared light or the like in the absence of bile” refers to, for example, irradiating observation light (eg, infrared light) to a portion where bile does not adhere or flow out on the surface of the tissue 11. This is the absorption rate obtained.
  • “absorption rate of infrared light or the like in the presence of bile” means, for example, that observation light (eg, infrared light) is irradiated to a portion where bile adheres or flows out on the surface of the tissue 11. It includes the absorption rate obtained in this way.
  • the first data generation unit 3-1 of the data generation unit 3 shown in FIG. 1B uses the water absorption rate (for example, water based on the infrared data acquired from the observation apparatus A in step S2). Absorptivity with respect to water, absorptance in water, a rate at which light of a predetermined wavelength is absorbed with respect to water, an absorptance of water depending on the wavelength of light, etc.) 1st data (1st infrared data) obtained by irradiating 11 is generated.
  • the first data generation unit 3-1 of the data generation unit 3 shown in FIG. 1B has the first absorption rate by water based on the infrared data acquired from the observation device A in step S2.
  • Second data (second infrared data) obtained by irradiating the tissue 11 with second infrared light having a second absorption rate different from the absorption rate is generated.
  • the wavelength band setting unit 3-4 includes the first data generation unit 3-1 such as the first infrared light wavelength of 1070 nm ⁇ 50 nm and the second infrared light wavelength of 1450 nm ⁇ 50 nm.
  • the second data generation unit 3-2 a wavelength band for acquiring infrared data from the observation apparatus A is set.
  • the comparison calculation unit 3-3 acquires the first data and the second data generated by the first data generation unit 3-1 and the second data generation unit 3-2, and compares them.
  • step S6 body fluid data is generated as comparison data obtained by comparison between the first data and the second data. Body fluid data is sent to the display unit 7.
  • step S7 an image or the like based on the comparison data transmitted to the display unit 7 is displayed on the display unit 7, and the process ends in step S8.
  • the comparison data may be the same as the body fluid data, or data obtained as a result of appropriate image processing such as brightness adjustment based on the comparison data may be used as the body fluid data.
  • FIG. 6 shows data (exemplarily shown as image data) in which the set wavelength (or at least part of the set wavelength) of the observation light is different in the processing described in FIG. 2A and the like in the comparison calculation unit 3-3. It is the figure which illustrated the image which displayed the result of the comparison calculation as image data on the display part 7, for example.
  • FIG. 6A shows a first observation image (left figure) obtained by irradiating a tissue with infrared light having a wavelength of 1070 nm that is less absorbed by water, and infrared light having a wavelength of 1450 nm that is more absorbed by water.
  • an image based on body fluid data generated by dividing the first observation image by the second observation image hereinafter also referred to as an enhanced image) (right) FIG. 2) in order from the left.
  • FIG. 6B shows a first observation image (left figure) obtained by irradiating the tissue with infrared light having a wavelength of 1260 nm, which has low absorption by water, and infrared light having a wavelength of 1450 nm, which has high absorption by water. From the left, a second observation image (middle figure) obtained by irradiating the image and an image (right figure) based on body fluid (bile) data generated by dividing the first observation image by the second observation image It is the figure shown in order.
  • the image based on the body fluid (bile) data can clearly distinguish the regions R1 and R2 from which the bile has flowed out from other regions. I understood.
  • the following similar drawings also show images that have been subjected to similar arithmetic processing.
  • the observation apparatus A can generate an image based on body fluid (bile) data by performing the above-described division processing in the comparison calculation unit 3-3.
  • FIG. 7 is a diagram comparing two images based on these body fluid (bile) data and an image based on visible light, for example, displayed on the display unit 7.
  • the region R ⁇ b> 3 (FIG. 7C) in which bile is difficult to distinguish in an image based on visible light is processed in the data generation unit 3, thereby the region R ⁇ b> 1 (FIG. 7A).
  • R2 (FIG. 7B)
  • the bile-distributed region R3 is visible in the visible light image (FIG. 7C) because a large amount of bile has been dropped to facilitate comparison with the highlighted image regions R1 and R2.
  • the comparison operation unit 3- 3 may be subtracted (difference calculation process) between the first data and the second data in step 3, or any other calculation that can compare the first data and the second data in the comparison calculation unit 3-3. It is not limited.
  • the observation apparatus A uses the observation technique based on visible light, such as the distribution of bodily fluids and the outflow source, Even when it is difficult to discriminate, by irradiating the surface of the tissue with the first and second infrared lights having different optical characteristics of water and performing data processing in the data generation unit 3, the body fluid on the surface (e.g., Bile) and the like can be displayed on the display unit 7 and observed, for example, so that it is easy to determine the distribution of the body fluid and the outflow source.
  • the body fluid on the surface e.g., Bile
  • the case where the body fluid is bile has been described as an example.
  • the difference in visible light spectrum characteristics between the living body surface and the body fluid is small and the body fluid that has flowed out can be detected even in a small amount, the proximity of bile and water Using the fact that the infrared spectrum is approximated, it has been explained that the body fluid distribution can be observed by comparing data at a wavelength where the absorption by water is large and a wavelength where the absorption is small.
  • the observation apparatus A in the present embodiment can detect the body fluid distribution with the same tendency as bile among the body fluids exemplified above.
  • FIG. 8 is a diagram exemplarily illustrating the principle of the tissue observation technique according to the present embodiment.
  • the comparison operation unit 3-3 compares the first data (eg, first infrared data) and the second data (eg, second infrared data) at a certain point in time. It may be difficult to determine whether the obtained bodily fluid data is due to the outflow of bodily fluid in the tissue 11 only by the processing to be performed. This is because there are cases in which it is unknown whether the region emphasized in the observation image is based on the body fluid of the tissue 11 or the region that is originally emphasized by factors other than the body fluid.
  • the data generation unit 3 of the observation apparatus in the present embodiment is provided with a real-time comparison data generation unit 3-5 in association with the comparison calculation unit 3-3. Yes.
  • the real-time comparison data generation unit 3-5 the bodily fluid data that is the output of FIG. 1B can be obtained before and after the passage of time (eg, first time, second time) and compared.
  • FIG. 2B is a flowchart showing an example of the flow of processing including the real-time comparison data generation unit 3-5.
  • step S5 of FIG. 2A the comparison operation unit 3-3 compares the first data and the second data respectively generated by the first data generation unit 31 and the second data generation unit 3-2 to obtain comparison data.
  • the real-time comparison data generation unit 3-5 generates the comparison data in real time (step S5-1).
  • step S5-2 when a change in data is detected (Yes), as shown in step S6a, comparison data (time change data) at different timings are obtained, and comparison data obtained by further comparing the comparison data is obtained.
  • the image data obtained by calculation is sent to the display unit 7 based on the comparison data, and the display unit 7 displays an image or the like in step S7.
  • the real-time comparison data in step S5-1 is two data, the left diagram in FIG. 8 and the middle diagram.
  • data left figure obtained by dividing data observed with infrared light of 1070 nm after elapse of T time by data observed with infrared light of 1450 nm after elapse of T time, for example, before T time elapses.
  • data is divided or subtracted by data (middle figure) obtained by dividing the data observed with infrared light of 1070 nm by the data observed with infrared light of 1450 nm (step S6a).
  • step S6a As a result, as shown in the right diagram of FIG. 8, only data based on body fluid can be obtained.
  • the first data generation unit 3-1 and the second data generation unit 3-2 obtain each data before and after the elapse of T time at a predetermined time interval or an arbitrary time interval. For example, by comparing the two (each data) in the real-time comparison data generation unit 3-5, it is possible to obtain image data that emphasizes the body fluid.
  • the time after the elapse of T time may be, for example, a timing when the observer visually recognizes that the body fluid has flowed out.
  • FIG. 9A to FIG. 10B are diagrams showing various examples of arithmetic processing for emphasizing body fluid data by calculating data obtained at different timings in the real-time comparison data generation unit 3-5.
  • FIG. 9A (The arrow indicates the bile region. The same applies hereinafter).
  • Data after dropping bile Data obtained by dividing the first data of infrared light having a wavelength of 1070 nm by the second data having a wavelength of 1450 nm.
  • Data before dropping bile Data obtained by dividing the first data of infrared light having a wavelength of 1070 nm by the second data having a wavelength of 1450 nm.
  • the data on the right side obtained by dividing the data after bile dripping by the data before bile dripping reflects the distribution of bile.
  • FIG. 9B Data after dropping bile: Data obtained by dividing the first data of infrared light having a wavelength of 1070 nm by the second data having a wavelength of 1450 nm.
  • Data before dropping bile Data obtained by dividing the first data of infrared light having a wavelength of 1070 nm by the second data having a wavelength of 1450 nm.
  • the data on the right side obtained by subtracting the data after bile dropping from the data before bile dropping reflects the distribution of bile.
  • FIG. 10A Data after bile dripping: Data obtained by subtracting the first data of infrared light wavelength 1070 nm by the second data of wavelength 1450 nm.
  • Data before dropping bile Data obtained by subtracting the first data of infrared light wavelength 1070 nm by the second data of wavelength 1450 nm.
  • the data on the right side obtained by dividing the data after bile dripping by the data before bile dripping reflects the distribution of bile.
  • FIG. 10B Data after bile dripping: Data obtained by subtracting the first data of infrared light wavelength 1070 nm by the second data of wavelength 1450 nm.
  • Data before dropping bile Data obtained by subtracting the first data of infrared light wavelength 1070 nm by the second data of wavelength 1450 nm.
  • the data on the right side obtained by subtracting the data after bile dropping from the data before bile dropping reflects the distribution of bile.
  • FIG. 10C Visible light image. In a visible light image, it is difficult to visually recognize the distribution range of bile dropped on the liver surface.
  • the observation apparatus A (or the observation system 100) of the present embodiment has data (e.g., image) before and after T time (first timing) and after T time (second timing).
  • the body fluid can be emphasized by obtaining data) at predetermined time intervals or at arbitrary time intervals and comparing the two.
  • the time after the elapse of T time may be, for example, a timing when the observer visually observes that the body fluid has flowed out to the surface of the tissue 11.
  • the observation apparatus A (or the observation system 100) of the present embodiment for example, data (e.g., image data) before the lapse of T time (first timing) and data after the lapse of T time (second timing), for example.
  • the observation apparatus B in addition to the above processing (second embodiment), the observation apparatus B generates live display data based on image data obtained by performing arithmetic processing on a plurality of body fluid data. For example, during the operation of the patient, the observation apparatus B obtains body fluid data before and after the elapse of T time at a predetermined time interval or at an arbitrary time interval, and based on both body fluid (eg, bile, Blood etc.) can be emphasized.
  • body fluid eg, bile, Blood etc.
  • live display for continuously displaying the movement of the body fluid on the display unit 7 in real time is performed.
  • FIG. 11A is a functional block diagram showing a configuration example of the observation system according to the present embodiment, and is a modified view of FIG. 1A.
  • the observation system (biological evaluation system) 200 shown in FIG. 11A includes an observation apparatus (biological evaluation apparatus) B and a display unit 7 connected to the observation apparatus B so as to be able to perform data communication.
  • FIG. 11B is a functional block diagram illustrating a configuration example of the data generation unit (biological information processing apparatus, data processing apparatus) 3.
  • the comparison data (body fluid data) data generation unit 3 includes a live display data generation unit 3-6 that generates live display data based on the generated body fluid data.
  • the live display data generation unit 3-6 includes an outflow source analysis unit (analysis unit) 3-6a.
  • the outflow source analysis unit 3-6a estimates and specifies the leakage source (leakage source) of leakage (body fluid, bile, etc.) on the surface of the tissue 11 using live display data.
  • the body fluid data in the present embodiment is, for example, subtraction of each image (first wavelength-second wavelength) at a wavelength of 1070 nm (first wavelength) and a wavelength of 1450 nm (second wavelength) generated by the above-described embodiment or
  • the body fluid data obtained by the division will be described as an example, but a similar result can be obtained by subtraction.
  • the body fluid data includes data (emphasized image data) obtained by performing arithmetic processing on each image acquired using light having a wavelength selected from the wavelength band of infrared light described above.
  • the observation apparatus (biological evaluation apparatus) B includes a data storage unit 5 that stores body fluid data and the like generated by the data generation unit 3.
  • the data storage unit 5 may be a temporary memory, for example, a buffer memory.
  • observation device (biological evaluation device) B includes an input unit (including a GUI and the like) 6.
  • the live display data generation unit 3-6 generates live display data based on the first body fluid data at the first timing and the second body fluid data at a second timing different from the first timing. Generate.
  • the live display data generating unit 3-6 was taken at the first timing (e.g., one of the timing T 0 of FIG. 12 to T 6 or more) timing different from that of the first image (the body fluid data) first timing and the second image taken with (eg, one or more of the timing T 0 of FIG. 12 to T 6) (body fluid data)
  • the live display data is generated.
  • division data may be used instead of the difference data.
  • FIG. 12 is a timing chart (upper diagram) showing output timings of an image based on an imaging signal and moving image data for live display in the first generation processing example, and body fluid data (image) generated at each timing. It is a figure containing the figure (lower figure) shown. In the timing chart, the body fluid leaks out at the time of T 2, leaked fluid is assumed a situation in which spreads over the tissue over time.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of the processing flow in the first generation processing example.
  • FIG. 13 shows the flow of processing after the generation of body fluid data in step S6 of FIG. 2A.
  • body fluid data (1070 nm / 1450 nm) at timing T 1 is, for example, an imaging signal obtained as an image C 1 based on.
  • body fluid does not leak onto the tissue as indicated by reference numeral B 1 , but even in portions other than body fluid, the portion other than body fluid may be emphasized due to its absorption characteristics, This appears in the body fluid data image as a noise region on the image.
  • the image B n other than the image B 1 represents a data-based fluids, and data other than the body fluid (noise region 32-n) is displayed.
  • “Body fluid data” B 1 , B 2 , B 3 , B 4 , and B 5 based on the imaging signal shown in FIG. 12 is data that is the basis of the images of C 1 , C 2 , C 3 , and C 4 . If C 1 , C 2 , C 3 , and C 4 generated by arithmetic processing (eg, subtraction, division, etc.) are each used as one frame image, a plurality of similar arithmetic processing (eg, addition, etc.) are performed. A frame (stack) is obtained, and when the plurality of frames are connected, moving image data (data for live display) in a predetermined section (eg, first section, second section) is obtained. Then, the data generation unit 3 displays a moving image on the display unit 7 based on these image data.
  • arithmetic processing eg, subtraction, division, etc.
  • step S6-2 the live display data generating unit 3-6, for example, acquires body fluid data B 1 at the timing of T 1, stores the fluid data B 1 to the data storage unit 5.
  • the reference data B 1 this.
  • the reference data may be a reference image.
  • step S6-3 the live display data generating section 3-6, after Delta] t, i.e., acquires body fluid data B 2 at the timing of T 2, and a timing obtained with body fluids data B 2, for example, data storage
  • the information is temporarily stored in the unit 5.
  • the difference data C 1 is displayed on the display unit 7 as a first frame of a live display.
  • the live display data generating unit 3-6 stores the difference data C 1 in the region for the live display of the data storage unit 5.
  • step S6-5 whether the live display data generating unit 3-6 has output the trigger signal 31-2 instructing whether or not the first section of FIG. Judge whether. If the first section has not ended (No), in step S6-6, the live display data generation unit 3-6 adds 1 to n and returns to step S6-3. Thereafter, in step S6-5, the live display data generation unit 3-6 determines whether or not the first section of FIG. 12 has ended, and until it ends (Yes), the live display data generation unit 3- 6 repeats the processing from step S6-3 to step S6-6. In this way, difference data C 1 , C 2 , C 3 , C 4 ,... For live display is obtained as shown in the lower diagram of FIG.
  • the difference data C 1 is the first frame
  • the difference data C 2 second frame is ... difference data C n corresponding to the n-th frame.
  • step S6-5 the first segment is completed, the live display data generating unit 3-6, the data for live display stored in the data storage unit 5 (difference data) one video file to C n from C 1 It is converted into (for example, AVI format) and stored in the data storage unit 5.
  • the live display data generating unit 3-6 a different from the first timing (e.g., timing of T 1) a first fluid data in (e.g., the reference data) and the first timing
  • the actual body fluid is generated by performing the arithmetic processing (eg, difference processing, etc.) on the second body fluid data at the timing of 2 (eg, timing of T 2 , timing of T 3 , etc.).
  • the state can be displayed in real time.
  • the difference between the body fluid data (reference data) B1 acquired first and the body fluid data Bn acquired last is displayed live, an organ (tissue) is displayed in the middle. Even if the position of the fluctuates, it is not easily affected.
  • the C 4 from the difference data C 1 are sequentially live display as a fourth frame from the first frame of a live display, at the timing of generating the fluid data B 3 consisting under the difference data C 2 Even if the position of the organ greatly fluctuates, the difference data C 4 displayed last is generated based on the body fluid data B 5 generated last, not the body fluid data B 3 generated halfway.
  • the generation process in is less susceptible to changes in the position of the organ during the course.
  • generation processing in the present embodiment by and go process taking the difference between the reference data B 1 generated in the body fluid data and live display initial reference timing generating near real time at each timing, increase of n (the body fluid data).
  • n the body fluid data
  • tissue position fluctuations in body fluid data that depends on the increase in the number of generation timings (eg, live display data (moving images)) results in non-smooth moving images due to tissue misalignment between multiple images. Etc.) can be reduced.
  • the relative position of the tissue that constitutes a human organ or the like changes minutely due to an external force such as breathing, there is a possibility that a minute displacement of the tissue may occur between the generated images (between multiple bodily fluid data).
  • the first generation processing of this embodiment when performing difference processing between the body fluid data B 3 in the timing of the body fluid data B 1 and T 3 at the timing of T 1, the first generation processing of this embodiment, a primary of T 1 between the timing of the timing and T 3 to only the position change of the tissue of the timing of T 3 for the timing of T 1 without receiving the positional fluctuations caused by (e.g., T 2 timing) occurs, the body fluid data generated It is possible to reduce the influence due to the tissue position variation that occurs between images based on the image.
  • the live display data generating section 3-6 the first timing (e.g., timing T 11) after a predetermined time ⁇ t has elapsed from the first body fluid data obtained in the first timing in timing (e.g., the timing of T 12, the timing, etc. of the T 13) obtains the difference data between the second body fluid data obtained by, based on the integrated value obtained by sequentially integrating the differential data along a lapse of time, live Generate and generate data for display.
  • the live display data generation may use division data instead of the difference data.
  • FIG. 14 is a timing chart (upper diagram) showing output timings of an image based on an imaging signal and moving image data for live display in the second generation processing example, and diagrams showing images generated at the respective timings ( The following figure).
  • the body fluid leaks out at the T 12, the leaked fluid is assumed a situation in which spreads over the tissue over time.
  • FIG. 15 is a flowchart showing an example of the flow of processing in the second generation processing example.
  • FIG. 15 shows the flow of processing after the generation of body fluid data (comparison data) in step S6 of FIG. 2A.
  • the body fluid data at the timing T 11 is obtained as an image based on the imaging signal.
  • body fluid does not leak onto the tissue, but even portions other than the body fluid may be emphasized due to their absorption characteristics, and this may be caused by body fluid as noise on the image. It appears in the data image. It should be noted that body fluid data and data other than body fluid are displayed in the image B n other than the image B 11 .
  • step S6a-2 the live display data generating unit 3-6 acquires the body fluid data B n , for example, the body fluid data B 11 at the timing of T 11 , and temporarily stores the body fluid data B 11 in the data storage unit 5.
  • the live display data generating unit 3-6 acquires the body fluid data B n , for example, the body fluid data B 11 at the timing of T 11 , and temporarily stores the body fluid data B 11 in the data storage unit 5.
  • Step S6a-3 live display data generating unit 3-6, fluid data B n + 1 at the timing of T 12 after ⁇ t elapses from the timing of T 11, i.e., acquires body fluid data B 12, fluid data B 12 Is temporarily stored in the data storage unit 5.
  • the live display data generation unit 3-6 determines whether n> 1 in step S6a-4. If No, the live display data generation unit 3-6 proceeds to step S6a-5. , N is incremented by one. Next, the process returns to step S6a-2.
  • the live display data generation unit 3-6 obtains the integral value C n of the difference data B n + 1 ⁇ B n by the following equation (2) in step S6a-6.
  • the live display data generation unit 3-6 sequentially outputs the integral value C n to the display unit 7 over time.
  • step S6a-7 the live display data generating unit 3-6 outputs a trigger signal 31-2 instructing whether or not the first section in FIG. Determine whether it was done.
  • the live display data generation unit 3-6 repeats the processing from step S6a-2 to step S6a-6 from the start to the end (Yes)
  • the difference data C as shown in FIG. 11 B 12 ⁇ B 11 , C 12 , C 13 , C 14 ,...
  • the live display data generation unit 3-6 sequentially integrates (adds) these difference data C 11 , C 12 , C 13 , C 14 ,... Over time.
  • the integral values are sequentially displayed on the display unit 7, whereby live display (real-time display) of body fluid data can be performed.
  • live display real-time display
  • the second frame difference data C 12 is the data for live view
  • step S6a-7 the first section is completed, the live display data generating unit 3-6, the data for live display stored in the data storage unit 5 (difference data) one video file to C n from C 11 It is converted into (for example, AVI format) and stored in the data storage unit 5.
  • the live display data generation unit 3-6 obtains the first body fluid data Bn obtained at the first timing and the second timing obtained after the predetermined time ⁇ t has elapsed from the first timing.
  • the body fluid data B n + 1 is subjected to arithmetic processing (eg, difference processing, etc.) to obtain difference data C n .
  • the live display data generation unit 3-6 generates live display data based on the integration value obtained by sequentially adding the difference data along the elapse of the leakage time or the photographing time, and generates the generated data. By generating live display data based on this, the actual body fluid state (leakage state) can be displayed in real time.
  • images C n (eg, C 1 , C 2 , C 11, etc.) generated by arithmetic processing (eg, subtraction, division, etc.)
  • the real-time comparison data generation unit 3-5 (FIG. 1C) in the second embodiment may be used.
  • the live display data generation unit 3-6 in the present embodiment sequentially displays the images C n (eg, C 1 , C 2 , C 11, etc.) acquired from the real-time comparison data generation unit 3-5. To display live display data.
  • the live display data generation unit 3-6 generates the body fluid generated at different timings in order to remove the portion (noise region) 32-n other than the body fluid.
  • the difference between the data Bn is taken, and the noise region 32-n is canceled (removed or not displayed).
  • the position of the noise region also changes with the change, so the difference between the body fluid data B n (or Even if division is performed, the position of the noise region 32-n on the data (image) may not match, and the noise region 32-n may not be removed.
  • the input unit 6 is provided with a noise region removing unit 6b that removes the noise region 32-n other than the display region based on the body fluid data Bn from being hidden.
  • the noise region 32-n includes a non-emphasized region that is not desired to be emphasized or is not desired to be displayed in the displayed image.
  • the noise region removing unit 6b includes all or some of the following functions. 1) The noise region removing unit 6b recognizes a marker (for example, a two-dimensional pattern or a reflective marker) previously attached to the surface of an organ (tissue) with an optical sensor and tracks the position of the marker. Is used to calculate the temporal movement amount (variation amount) of the organ within the screen. Then, the noise region removing unit 6b shifts the body fluid data before or after the movement of the organ within the plane of the image based on the amount of movement of the organ, thereby matching the position of the noise region of the body fluid data for which the difference is obtained. , Remove the noise area.
  • a marker for example, a two-dimensional pattern or a reflective marker
  • the noise area removing unit 6b synchronizes the imaging timing with the breathing rhythm (cycle) of the examination subject (patient). Since the patient is breathing during the operation, the organ (tissue) may move based on the breathing cycle. In this case, there is a possibility that an area other than the body fluid (noise area) cannot be removed even if the above difference processing is performed. Therefore, the noise area removing unit 6b controls the imaging timing so as to coincide with one of breathing timing, for example, inspiration and exhalation.
  • a marker may be attached to the organ surface or the like in advance, and the patient's respiratory cycle may be detected by tracking the marker. Thereby, the noise region removing unit 6b can remove noise more effectively.
  • the noise region removing unit 6b may remove the region designated by the input unit 6 as image processing.
  • the noise region removing unit 6b recognizes the shape of the region around the point designated by the input unit 6, tracks the region of the recognized shape, and sets the luminance value of the pixel in the shape outside the shape.
  • the noise region 32-n may be removed by replacing with the average luminance value of the pixel.
  • noise region removal unit 6b so as not to generate difference data C n, by direct live is displayed on the display unit 7 a fluid data B n, the embodiment the removal of the noise region with respect to the body fluid data B n May be.
  • the data generation unit 3 ends the first section when the organ (tissue) greatly fluctuates during the first section.
  • the second interval may be started in a state after the organ has changed.
  • the reference image is newly acquired (reset).
  • the noise area removing unit 6b recognizes the position of the noise area (the position of the part other than the body fluid) in the reference image and the position of the noise area 32-n of the body fluid data Bn that is the difference target, and the positions of both are determined. You may make it start a 2nd area when it fluctuates more than predetermined value.
  • the live display data generation unit 3-6 includes an outflow source analysis unit 3-6a that estimates the body fluid leakage source in the tissue and identifies the position of the leakage source.
  • the outflow source analyzing unit 3-6a stores the live display data (moving image data) generated in the first or second generation process in the data storage unit 5 as stored data. Based on these stored data, the spill source analysis unit 3-6a traces the data in the reverse direction in time, rewinds it to the start of the leak, and interpolates it up to 0 hours to position the leak source. Is estimated. In addition, the outflow source analysis unit 3-6a uses the live display data (eg, image C 2 , image C 12 etc.) generated in the first or second generation process to leak liquid (leaked body fluid).
  • live display data eg, image C 2 , image C 12 etc.
  • the outflow source analyzing unit 3-6a adds information indicating the position of the leakage source to live display data (eg, image C 2 , image C 12 etc.) based on the identified leakage source.
  • the position of the leakage source may be displayed with a mark or the like on the display image of the display unit 7 (for example, a mark indicating the leakage source is superimposed on the display image).
  • a user such as a doctor can perform a treatment (for example, a treatment for stopping leakage using an instrument or the like) on the tissue surface while observing the leakage source on the displayed image.
  • control unit 3A in this embodiment includes a mode for displaying a moving image, and has a function of switching between a moving image display mode and a still image display mode.
  • the observation apparatus A obtains data (body fluid data) before and after the elapse of T time at a predetermined time interval or at an arbitrary time interval. By comparing, body fluid can be emphasized.
  • the time after the elapse of T time may be, for example, a timing when the observer visually recognizes that the body fluid has flowed out.
  • a data change detection unit 3-5a is provided, and when the data changes at a certain timing, the data at that timing and the observation The data before the T time stored in the storage unit (eg, buffer memory) of the device A is compared.
  • the calculation processing by the comparison calculation unit 3-3 only needs to be performed only at the timing of the change by automatically detecting the change of the image by the image processing.
  • the data change detection unit 3-5a automatically acquires the timing when the data changes greatly, so that only the body fluid data can be obtained even when the observation is not always performed, as in the second embodiment. Can be emphasized.
  • the observation system 100 since the body fluid contains water as a main component, as described above, the observation system 100 according to the present embodiment has a wavelength of 1070 nm ⁇ 50 nm (light within the first infrared wavelength region, which is a characteristic wavelength of water).
  • the body fluid on the tissue surface is emphasized by comparing (computing) the difference or division between the two using the 1450 nm ⁇ 50 nm wavelength (high light absorption rate) in the second infrared wavelength region. Can be displayed.
  • FIG. 17 (a) is an image obtained by placing pork-derived bile and pig-derived blood in a quartz cell (cuvette) and measuring at a wavelength of 1070 nm.
  • bile is also emphasized but blood is also emphasized when arithmetic processing of 1070 nm to 1450 nm and 1070 nm / 1450 nm is performed.
  • the comparison calculation unit 3-3 performs comparison calculation (subtraction (difference), division processing, etc.), Only bile can be highlighted.
  • the observation system 100 can emphasize only bile, and can extract an image of bile while reducing the influence of blood.
  • the observation system 100 can emphasize bile out of bile and blood and display it on an image. Therefore, there is an advantage that only bile can be emphasized even when blood flows out together with bile during actual surgery.
  • FIGS. 20A to 20D in the real-time comparison data generation unit 3-5, as in the case of bile, different timing (predetermined before blood drop and after blood drop, etc.) It is a figure which shows embodiment which emphasizes blood by the calculation of the data obtained at the timing before and after progress of time.
  • FIG. 20A Data after blood drop: Data obtained by dividing first data of infrared light having a wavelength of 1260 nm by second data having a wavelength of 1450 nm.
  • Data before dropping of blood Data obtained by dividing the first data of infrared light having a wavelength of 1260 nm by the second data having a wavelength of 1450 nm.
  • the data on the right side obtained by dividing the data after dropping the blood by the data before dropping the bile reflects the distribution of blood accumulated at the bottom of the container on which the liver is placed, as indicated by a region R4.
  • FIG. 20B Data after blood drop: Data obtained by dividing first data of infrared light having a wavelength of 1260 nm by second data having a wavelength of 1450 nm.
  • Data after blood drop Data obtained by dividing first data of infrared light having a wavelength of 1260 nm by second data having a wavelength of 1450 nm.
  • the data on the right side obtained by subtracting the data after the blood drop with the data before the blood drop reflects the distribution of blood accumulated at the bottom of the container on which the liver is placed, as indicated by a region R5.
  • FIG. 20C Data after blood drop: Data obtained by subtracting first data of infrared light having a wavelength of 1260 nm by second data having a wavelength of 1450 nm.
  • Data before dropping blood Data obtained by subtracting first data of infrared light having a wavelength of 1260 nm by second data having a wavelength of 1450 nm.
  • the data on the right side obtained by dividing the data after the blood drop by the data before the blood drop reflects the distribution of blood accumulated at the bottom of the container on which the liver is placed, as indicated by a region R6.
  • FIG. 20D Data after blood drop: Data obtained by subtracting first data of infrared light having a wavelength of 1260 nm by second data having a wavelength of 1450 nm.
  • Data before dropping blood Data obtained by subtracting first data of infrared light having a wavelength of 1260 nm by second data having a wavelength of 1450 nm.
  • the data on the right side obtained by subtracting the data after dropping the blood from the data before dropping the bile reflects the distribution of blood accumulated at the bottom of the container on which the liver is placed, as indicated by a region R7.
  • blood can be emphasized by obtaining data before and after the T time at predetermined time intervals or at arbitrary time intervals and comparing the two.
  • the time after the elapse of T time may be, for example, a timing when the observer visually observes that blood has flowed out.
  • the observation apparatus or the observation system of the present embodiment can distinguish body fluid from other biological information out of biological information that has flowed out or adhered to the surface of the biological body. it can. Moreover, the observation apparatus or the observation system of the present embodiment can also discriminate body fluid from body fluid and other biological information on the surface of the living body.
  • the observation apparatus uses the body fluid distribution observation technique according to each of the first to fifth embodiments, and regularly reflects light from the body fluid that has flowed out to the surface of the organism (eg, the body surface).
  • the present invention relates to an observation technique that can clearly observe a biological surface (eg, a biological surface) without being affected by the spectral characteristics of the body fluid itself.
  • FIG. 21 is a diagram showing the principle of biological surface observation, and the configuration of the apparatus itself is the same as that shown in FIG. 1A.
  • the polarizing plates 21 and 23 are used as an example.
  • the switching unit 19 will be described in the sixth embodiment.
  • the stage 10 on which the tissue 11 in FIG. 1A is mounted can be moved relative to the imaging unit 15, and can be moved in an XY plane (a plane perpendicular to the paper surface). ) Is configured so that the tissue 11 can be scanned.
  • the stage 10 can be moved in the Z direction (direction perpendicular to the XY plane).
  • a non-spectral camera can be used as the imaging unit 15 by using LEDs having a plurality of wavelengths as the light source 17. In this case, the stage 10 may not move relative to the imaging unit 15.
  • FIG. 22 shows whether the arrangement of two polarizing plates on the optical path is s-polarized light (polarized light perpendicular to the incident surface), p-polarized light (polarized light parallel to the incident surface), and vertical (crossed Nicols) in the apparatus shown in FIG. It is a figure which shows four structures (from (b) to (e)) distinguished by whether it is horizontal (parallel), and the state ((a)) without a polarizing plate.
  • FIGS. 23 (a) to 23 (e) are diagrams showing observation images of the living body surface measured by the configurations of FIGS. 22 (a) to 22 (e).
  • FIG. 23F is a visible light image.
  • FIG. 24A is an image without the polarizing plate of FIG. 23A at a wavelength of 1070 nm of infrared light having a low water absorption rate
  • FIG. 24B is an image of FIG. 22C at a wavelength of 1070 nm. It is an s-polarized crossed Nicol image. As is clear from FIG. 24, it can be seen that crossed Nicol can effectively suppress the influence of specularly reflected light due to body fluids, and enables accurate observation of the surface of the living body.
  • FIG. 25, FIG. 26, and FIG. 27 are diagrams showing data for explaining the reason for the superiority of crossed Nicols.
  • FIG. 25 is a diagram showing the results of observing the surface of a ham that simulates the surface of a living body with each configuration shown in FIG. 21, and the measurement wavelength has a relatively large light absorption rate by water. The wavelength is 1600 nm.
  • FIG. 26 is a diagram showing the wavelength dependence of the reflectance in each optical configuration shown in correspondence with the image shown in FIG. 245, and shows the characteristics distinguished according to the presence or absence of water.
  • FIG. 27 is a diagram showing the wavelength dependence of the value of (reflectivity without water / reflectivity with water) in each optical configuration shown in correspondence with the image shown in FIG.
  • FIG. 25 shows that the crossed Nicol optical configuration is not easily affected by water on the surface of the living body. For example, it can be seen that the information on the surface of the living body is easily obtained in the crossed Nicols optical configuration.
  • FIG. 26 shows that the difference in reflectance of infrared light having a wavelength of 1070 nm between a region where a lot of water is present on the surface of a living body and a region where a little water exists is small in the crossed Nicols optical configuration.
  • the crossed Nicols optical configuration is not easily affected by moisture including body fluids on the surface of the living body.
  • s-polarized light has a higher reflectance than p-polarized light, it can be said that the method using s-polarized light is more suitable for measurement using reflected light.
  • the specular reflection light from the body fluid that has flowed out to the surface of the living body and the spectral characteristics of the body fluid itself are not affected (or the influence of the spectral characteristics is reduced).
  • the surface of the living body can be clearly observed.
  • the first polarizing unit 21a or 21b is arranged on the optical path of the light emitted from the light source (irradiation unit) 17 in FIG.
  • Optical configuration) and a second state different from the first state for example, the observation apparatus includes a mechanism (switching unit 19) that can change the polarization angle of the second polarizing unit 21c.
  • the observation apparatus uses the switching unit 19 to transfer the body fluid data obtained in the first embodiment or the like on the optical path of the light incident on the camera (light receiving unit) 15 from the tissue 11 to the first polarizing unit 21a or 21b. It can be obtained after switching from the first state where the polarization angle and the phase difference exist to the second state where there is no phase difference (phase difference 0) or small.
  • the observation device switches to the first state by the switching unit 19 and, as described in the fifth embodiment, observes the surface of the living body in a state in which the influence of body fluid is suppressed (or in a reduced state). It can be carried out.
  • tissue 11 from the light source 17 can be made into s polarization
  • FIG. 1st polarizing part 21a or 21b the switching part 19.
  • CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field Program Hardware
  • each component can be arbitrarily selected, and an invention having a selected configuration is also included in the present invention.
  • a program for realizing each function described in this embodiment is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into a computer system and executed. Processing may be performed.
  • the “computer system” here includes an OS and hardware such as peripheral devices.

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Abstract

生物の組織を観察する観察装置であって、第１波長の第１赤外光を前記組織に照射して得られる第１のデータと、水に対する光学特性値が前記第１赤外光と異なる第２波長の第２赤外光を前記組織に照射して得られる第２のデータとを生成する生成部と、記第１のデータと前記第２のデータとを比較して前記組織の表面における体液の存在を示す体液データを生成する比較演算部とを備える観察装置。

Description

観察装置、観察システム、データ処理装置及びプログラム
　本発明は、観察装置、観察システム、データ処理装置及びプログラムに関する。
　例えば、手術中や処置等の医療行為中などにおいて、組織表面や臓器表面の生体表面に体液が流出又は付着した場合等に、生体表面における体液の分布や流出源（又は付着源）を判別したいという等の要請があった。
特開２００６－１０２３６０号公報
　しかしながら、例えば、可視光（肉眼など）では判別し難い体液の場合などには、その体液の分布や流出源などを判別することが難しかった。
　本発明の第一実施態様によれば、生物の組織を観察する観察装置であって、第１波長の第１赤外光を前記組織に照射して得られる第１のデータと、水に対する光学特性値が前記第１赤外光と異なる第２波長の第２赤外光を前記組織に照射して得られる第２のデータとを生成する生成部と、前記第１のデータと前記第２のデータとを比較して前記組織の表面における体液の存在を示す体液データを生成する比較演算部とを備える、観察装置が提供される。
　本発明の第二実施態様によれば、生物の組織を観察する観察装置であって、組織から得られる第１の光学特性値に基づく第１のデータと、第１の光学特性値と異なる第２の光学特性値に基づく第２のデータと、を比較して組織における水分を主成分とする体液の存在を示す体液データを生成するデータ生成部を備える、観察装置が提供される。
　本発明の第三実施態様によれば、生物の組織を観察する観察装置に用いられるプログラムであって、第１波長の第１赤外光を前記組織に照射して得られる第１のデータと、水に対する光学特性値が前記第１赤外光と異なる第２波長の第２赤外光を前記組織に照射して得られる第２のデータと、を生成するステップと、前記第１のデータと前記第２のデータとを比較して、前記組織の表面における体液の存在を示す体液データを生成するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。
　本発明の第四実施態様によれば、生物の組織に関するデータを処理するデータ処理装置であって、第１波長の第１赤外光を前記組織に照射して得られる第１のデータと、水に対する光学特性値が前記第１赤外光と異なる第２波長の第２赤外光を前記組織に照射して得られる第２のデータと、を生成するデータ生成部と、前記第１のデータと前記第２のデータとを比較して、前記組織における体液の存在を示す体液データを生成する比較演算部とを備えるデータ処理装置が提供される。
　本発明の第五実施態様によれば、上述の第一実施態様又は第二実施態様の観察装置と、生成した前記体液データを表示する表示部とを備える観察システムが提供される。
　本明細書は本願の優先権の基礎となる日本国特許出願番号２０１６－０７１６５０号の開示内容を包含する。
第１の実施の形態による観察技術を適用した一例として示す観察システムの一構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態におけるデータ生成部の一構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態における観察装置のデータ生成部においてリアルタイム比較データ生成部を設けた構成例を示す図である。 本実施形態における観察システムによる処理の流れの一例を示すフローチャート図である。 図２ＡのステップＳ５の処理の流れの一例を示すフローチャート図である。 本実施形態における胆汁なしの場合の赤外光の吸収率を胆汁ありの場合の赤外光の吸収率で除算した吸収特性（波長依存性）例を示す図である。 本実施形態における水の吸収特性（波長依存性）を示す図である。 本実施形態における胆汁ありと胆汁なしの場合の、反射率の波長依存性の一例を示す図である。 本実施形態における設定波長の異なるデータを比較演算部において比較演算する様子を画像データとして例示した図である。 本実施形態における胆汁データに基づく２つの画像と、可視光画像とを比較した図である。 第２の実施の形態による組織の観察技術の原理を例示的に示す図である。 本実施形態における体液データの強調処理のための演算処理により得られた画像例を示す図である。 本実施形態における体液データの強調処理のための演算処理により得られた画像例を示す図である。 本実施形態における体液データの強調処理のための演算処理により得られた画像例を示す図である。 本実施形態における体液データの強調処理のための演算処理により得られた画像例を示す図である。 本実施形態における可視光画像の一例を示す図である。 本実施形態における観察システムの一構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態における観察システムのデータ生成部の一構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態における、第１の生成処理例における撮像信号による画像と、ライブ表示用の動画データとの出力タイミングを示すタイミングチャート図（上図）と、それぞれのタイミングで生成される画像を示す図（下図）と、を含む図である。 本実施形態における第１の生成処理例における処理の流れの一例を示すフローチャート図である。 本実施形態における第２の生成処理例における撮像信号による画像と、ライブ表示用の動画データとの出力タイミングを示すタイミングチャート図（上図）と、それぞれのタイミングで生成される画像を示す図（下図）と、を含む図である。 本実施形態における第２の生成処理例における処理の流れの一例を示すフローチャート図である。 図１６（ａ）は、１０７０ｎｍ波長と１４５０ｎｍ波長との赤外光を用いて強調画像を生成した場合の胆汁と血液の反射率の波長依存性の一例を示す図であり、図１６（ｂ）は、血液と胆汁との差をみるための反射率の逆数の対数の波長依存性の一例を示す図である。 図１７（ａ）は、石英セル（キュベット）に、豚由来の胆汁と豚由来の血液とを入れて、１０７０ｎｍの波長で測定した画像の一例である。図１７（ｂ）、図１７（ｃ）は、それぞれ、１０７０ｎｍ－１４５０ｎｍ、１０７０ｎｍ／１４５０ｎｍの演算処理を行った画像の一例を示す図である。 本実施形態における１０７０ｎｍと１３３０ｎｍとの波長を用いて胆汁と血液の強調画像を生成した場合の反射率の波長依存性の一例を示す図であり、図１６（ｂ）に対応する図である。 図１８の条件で得られた画像の一例を示す図である。 本実施形態における血液の強調処理のための演算処理により得られた画像例を示す図である。 本実施形態における血液の強調処理のための演算処理により得られた画像例を示す図である。 本実施形態における血液の強調処理のための演算処理により得られた画像例を示す図である。 本実施形態における血液の強調処理のための演算処理により得られた画像例を示す図である。 本実施形態における生体表面観察技術の原理の一例を示す図である。 図２１に示す装置におけるｓ偏光（入射面に垂直な偏光）、ｐ偏光（入射面に平行な偏光）、光路上の２つの偏光板の配置が垂直（クロスニコル）であるか水平（パラレル）かにより、区別される４つの構成（（ｂ）から（ｅ）まで）と、偏光板がない状態（（ａ））との一例を示す図である。 図２３（ａ）から（ｆ）までは、図２２（ａ）から（ｅ）までの構成によって測定された生体表面の観察画像の一例を示す図である。但し、図１８（ｆ）は、可視光画像の一例を示す図である。 図２４（ａ）は、水の吸収率が小さい赤外光の波長１０７０ｎｍにおける図２３（ａ）の偏光板なしの画像の一例であり、図２４（ｂ）は、波長１０７０ｎｍにおける図２３（ｃ）のｓ偏光クロスニコル画像の一例である。 生体表面を疑似的に表現するハムの表面を図２２に示すそれぞれの構成で観察した結果の一例を示す図である。図２５（ｂ）は、可視光画像の一例である。 図２５に示す画像と対応させて示す各光学構成における反射率の波長依存性の一例を示す図であり、水の有無により区別した特性の一例を示す図である。但し、図２６（ｂ）は、１６００ｎｍの波長で観察した表面画像の一例である。 図２５に示す画像と対応させて示す各光学構成における、（水なしの反射率／水ありの反射率）の値の波長依存性の一例を示す図である。但し、図２７（ｂ）は、１６００ｎｍの波長で観察した表面画像の一例である。
　本実施形態において、「体液」とは、生物の体内に存在する水分の総称である。体液は、例えば、胆汁・膵液・血液・リンパ・組織液（組織間液、細胞間液、間質液）、体腔液などである。また、本実施形態では、体液は消化液を含む広義の概念である。
　また、「体液データ」は、「体液を示す」及び／又は「体液を強調する」データのことを含む。
　また、赤外光の水に対する「光学特性(値)」とは、赤外光を生体に照射した際における吸収、反射、透過のうち少なくともいずれかのエネルギーの入射エネルギーに対する比を含む。生体を観察する際に用いることができる光学特性であれば、光学特性は、吸収、反射、透過のうちのいずれの光学特性でも良い。以下、光学特性値として吸収率を例にして説明するが、光学特性値は吸収率に限定されなく、反射率や透過率でも良い。
　「赤外データ」は、赤外光を生物の組織（例、生体）に照射して得られる光学特性のデータを含む。
　「体液データ」は、本実施の形態の観察装置や観察システム等により特定（判別）される生物（例、生体）の特徴情報を含む。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
　　（第１の実施の形態）
　図１Ａは、第１の実施の形態による観察技術の一例として示す観察システム（生体評価システム）１００の一構成例を示す機能ブロック図である。例えば、図１Ａに示す観察システム（生体評価システム）１００は、観察装置（生体評価装置）Ａと、該観察装置Ａとデータ通信可能に接続された表示部７とを備えている。例えば、観察装置（生体評価装置）Ａは、生物組織（生体組織等）のサンプル（観察対象）において体液等を強調する（又は特定する）データを生成するデータ生成部３と、生物組織（生体組織）又はその一部からなる組織１１を有するプレート（又はディッシュ）が配置されるステージ１０と、例えばプレートやステージ１０などに設置された生物組織（生体組織）又はその一部からなる組織１１に対して赤外光（例、８００ｎｍから１６００ｎｍの波長帯、９５０ｎｍから２０００ｎｍ、又は８００ｎｍから２４００ｎｍの波長帯から選択される所定波長の光など）などの観察光を照射するための光源部１７と、観察対象の組織１１を撮像する例えばＣＣＤカメラなどの撮像部（検出部、センサ部）１５と、を備える。
　検出部１５が検出した検出結果は、データ生成部３へ送られる。
　制御部３Ａは、例えば、データ生成部３を備える。また、観察装置Ａが備える偏光板２１は後述する。なお、本実施形態における観察装置Ａは、該偏光板２１を備えない構成でも構わない。また、本実施形態における表示部７は、タッチパネル式ディスプレイであっても良いし、ディスプレイを有する携帯型端末であっても良い。なお、本実施形態におけるステージ１０は、光源部１７および撮像部１５に対して相対的に移動可能に構成されていても良い。
　尚、切換部１９については、第６の実施の形態で説明する。
　図１Ｂは、データ生成部（生体情報処理装置、データ処理装置）３の一構成例を示す機能ブロック図である。データ生成部３は、例えば、第１データ生成部３－１と、第２データ生成部３－２と、比較演算部３－３と、を備える。また、データ生成部３は波長帯域設定部３－４を備える構成でも良い。データ生成部３は、生体情報処理装置あるいはデータ処理装置として用いることができる。データ生成部３として機能する、生体情報処理装置あるいはデータ処理装置は、ソフトウェア構成、ハードウェア構成のいずれでも良く、撮像部１５や表示部７等の他の構成要素とは独立して機能するコンピュータ、集積回路などで構成することもできる。
　第１データ生成部３－１は、例えば、水に対する光学特性値（例、水による光学特性値、水による光の吸収率、水における光の吸収率、所定波長を有する赤外光に対する水の光学特性値など）が第１の光学特性値（例、第１の吸収率）である第１波長の第１の赤外光を生物の組織１１に照射して得られる第１のデータを生成する。第２データ生成部３－２は、水に対する光学特性値（例、水による光学特性値、水による光の吸収率、水における光の吸収率、所定波長を有する赤外光に対する水の光学特性値など）が第１の光学特性値（例、第１の吸収率）と異なる第２の光学特性値（例、第２の吸収率）である第２波長の第２の赤外光を生物の組織１１に照射して得られる第２のデータを生成する。比較演算部３－３は、第１データ生成部３－１、第２データ生成部３－２からそれぞれ送られた第１データと第２データとを比較する演算を行い、演算結果として得られる比較データから、組織１１の表面における体液の存在を示す体液データを生成する。体液データは、例えば、比較演算部３－３において、表示部７において表示可能なデータに変換された後に、表示部７に送られる。
　ここでは、第１データ生成部３－１において、赤外光に対する水の光学特性値が異なる波長の赤外光を照射して得られるデータを比較する例を示したが、本実施の形態は、このような形態に限定されるものではない。
　このように、本実施の形態において、生物の組織を観察する観察装置において、第１データ生成部３－１が、組織から得られる第１の光学特性値に基づく第１のデータと、第１の光学特性値と異なる第２の光学特性値に基づく第２のデータと、を比較して、組織における、例えば水分を主成分とする体液の存在を示す体液データを生成するようにすることも可能である。体液は、胆汁を含むものであっても良いし、他の体液を含むものであっても良い。また、本実施形態における光学的特性に基づく体液データの生成技術は、可視光（肉眼など）では判別し難い体液を明確に観察できるため、手術や検査などの今後の医療における重要な技術として利用可能である。
　第１データ生成部３－１の演算処理の詳細については後述する。波長帯域設定部３－４は、第１データ生成部３－１と、第２データ生成部３－２とにおいて生成するデータを得るために組織１１に照射する観察光（例、赤外光）の波長を設定する。波長帯域設定部３－４において設定された波長は、第１データ生成部３－１と第２データ生成部３－２に送られる。
　図５は、組織１１の表面における、胆汁ありと胆汁なしの場合の、観察光（例、赤外光）の反射率の波長依存性の一例を示す図である。図５に示すように、胆汁ありと胆汁なしとではスペクトルに殆ど差がない。しかし、図３に示すように、胆汁なしの場合の赤外光の吸収率を胆汁ありの場合の赤外光の吸収率で除算すると、図４に示す水の赤外光の吸収特性（波長依存性）と類似した吸収特性（波長依存性）が現れる。したがって、観察光（例、赤外光）に対する水の吸収特性を利用すると、目視で確認が難しい胆汁の有無を判定することができる可能性が高いと考えられる。例えば、水による吸収が大きい（反射が小さい）波長（例えば、１４５０ｎｍ±５０ｎｍ付近または１９００ｎｍ±５０ｎｍ付近）と水による吸収が小さい波長、例えば１０７０ｎｍ±５０ｎｍ付近または１２６０ｎｍ±５０ｎｍ付近という正反対の両者を対比することで、体液（水分）の分布を観察できることが示唆される。
　図２Ａは、観察システム１００による処理の流れの一例を示すフローチャート図である。ここでは、一例として、例えば、豚の肝臓と胆嚢とを観察した例について説明を行う。本実施形態の観察システム１００を用いて、豚の肝臓に体液の例として胆汁が流出した生物表面（例、生体表面、組織表面）における胆汁の分布や流出源を観察する例について説明する。
　まず、ステップＳ１において処理が開始され、ステップＳ２において、図１Ａに示す観察装置Ａにより、生物表面（例、生体表面、組織１１の表面）の赤外データを取得する。
　尚、「胆汁なしの場合の赤外光等の吸収率」とは、例えば、組織１１の表面において胆汁の付着又は流出がない部分に対して、観察光（例、赤外光）を照射して得られる吸収率のことである。また、「胆汁ありの場合の赤外光等の吸収率」とは、例えば、組織１１の表面において胆汁の付着又は流出がある部分に対して、観察光（例、赤外光）を照射して得られる吸収率のことを含む。
　次いで、ステップＳ３において、図１Ｂに示すデータ生成部３の第１データ生成部３－１が、ステップＳ２において、観察装置Ａから取得した赤外データに基づいて、水による吸収率（例、水に対する吸収率、水における吸収率、水に対して所定波長の光が吸収される割合、光の波長によって異なる水の吸収率など）が第１の吸収率である第１の赤外光を組織１１に照射して得られる第１データ（第１赤外データ）を生成する。次いで、ステップＳ４において、図１Ｂに示すデータ生成部３の第１データ生成部３－１が、ステップＳ２において、観察装置Ａから取得した赤外データに基づいて、水による吸収率が第１の吸収率とは異なる第２の吸収率である第２の赤外光を組織１１に照射して得られる第２データ（第２赤外データ）を生成する。ここで、波長帯域設定部３－４が、例えば、第１の赤外光の波長１０７０ｎｍ±５０ｎｍと第２の赤外光の波長１４５０ｎｍ±５０ｎｍ等のように、第１データ生成部３－１、第２データ生成部３－２において、観察装置Ａから赤外データを取得する波長帯域を設定する。そして、ステップＳ５において、比較演算部３－３が、第１データ生成部３－１と第２データ生成部３－２とにおいて生成された第１データと第２データとを取得してその比較演算を行い、ステップＳ６において、第１データと第２データとの比較演算によって得られる比較データとして体液データを生成する。体液データは表示部７に送られる。ステップＳ７において、表示部７により、表示部７に送信された比較データに基づく画像等が表示され、ステップＳ８において、処理を終了する。
　尚、比較データは、体液データと同じであっても良いし、比較データに基づいて、例えば輝度調整などの適切な画像処理をした結果として得られたデータを体液データとしても良い。
　図６は、上記図２Ａ等で説明した処理における、観察光の設定波長（又は設定波長の少なくとも一部）が互いに異なるデータ（例示的に画像データで示す。）を比較演算部３－３において比較演算した結果を、例えば、表示部７に画像データとして表示した画像を例示した図である。図６（ａ）は、水による吸収が小さい波長１０７０ｎｍの赤外光を組織に照射して得た第１の観察画像（左図）と、水による吸収が大きい波長１４５０ｎｍの赤外光を組織に照射して得た第２の観察画像（中図）と、第１の時観察画像を第２の観察画像で除算して生成した体液データに基づく画像（以下、強調画像ともいう）（右図）とを左から順番に示した図である。
　図６（ｂ）は、水による吸収が小さい波長１２６０ｎｍの赤外光を組織に照射して得た第１の観察画像（左図）と、水による吸収が大きい波長１４５０ｎｍの赤外光を組織に照射して得た第２の観察画像(中図)と、第１の観察画像を第２の観察画像で除算して生成した体液（胆汁）データに基づく画像（右図）とを左から順番に示した図である。
　図６（ａ）、（ｂ）のいずれの図の場合でも、体液（胆汁）データに基づく画像は、胆汁が流出した領域Ｒ１、Ｒ２を、他の領域とは明らかに区別することができることが分かった。以下の同様の図面でも、同様の演算処理を行った画像であることを示す。
　このように、観察装置Ａは、比較演算部３－３において上記の除算処理を行うことで、体液（胆汁）データに基づく画像を生成することができる。
　図７は、これらの体液（胆汁）データに基づく２つの画像と、可視光に基づく画像とを、例えば、表示部７に表示させて比較した図である。図７に示す通り、可視光に基づく画像においては区別が難しい胆汁が分布した領域Ｒ３（図７（ｃ））を、データ生成部３において処理を行うことで、領域Ｒ１（図７（ａ））、Ｒ２（図７（ｂ））として強調された画像を得ることができることがわかる。尚、可視光画像（図７（ｃ））において胆汁が分布した領域Ｒ３が視認できているのは、強調画像の領域Ｒ１、Ｒ２との比較を容易にするために胆汁を多量に滴下したためであり、実際の手術中においては、可視光画像から胆汁の分布を視認することは困難な場合が多い。また、本実施形態における演算処理（例、比較演算）としては、比較演算部３－３における第１データと第２データとの除算を例にしたが、後述するように、比較演算部３－３における第１データと第２データとの減算（差分演算処理）によっても良く、その他、比較演算部３－３における第１データと第２データとを比較できる演算であれば、これらの演算に限定されるものではない。
　以上に説明したように、本実施の形態による観察技術によれば、観察装置Ａ（観察システム１００）は、胆汁などの体液の分布や流出源のように、可視光に基づく観察技術では体液を判別することが難しい場合においても、水の光学特性が異なる第１及び第２の赤外光を組織の表面に照射し、データ生成部３でデータ処理を行うことで、表面の体液（例、胆汁）などを、例えば表示部７において表示させて観察することができるため、体液の分布や流出源を判別することが容易となる。
　尚、上記の実施の形態では、体液が胆汁である場合を例にして説明した。本実施の形態においては、生体表面と体液との可視光スペクトル特性の差が小さい場合であって、流出した体液が微量の場合における体液でも検出することができるように、胆汁と水との近赤外のスペクトルが近似していることを利用して、水による吸収が大きい波長と小さい波長とにおけるデータを対比することで体液分布を観察できることを説明した。例えば、体液の主成分が水分の場合、本実施形態における観察装置Ａは、上記において例示した体液のうち胆汁と同様の傾向をもって、体液分布を検出することができる。
（第２の実施の形態）
　次に、第２の実施形態について説明する。図８は、本実施の形態による組織の観察技術の原理を例示的に示す図である。
　第１の実施の形態で説明したように、ある時点における第１データ（例、第１赤外データ）と第２データ（例、第２赤外データ）とを比較演算部３－３で比較する処理だけでは、得られた体液データが組織１１の体液の流出に起因するものであるかどうかを判別することが難しい場合もあるかもしれない。なぜなら、観察画像において強調された領域が、組織１１の体液に基づくものであるか、或いは、もともと体液以外の要因により強調されてしまう領域であるのかが不明なケースがあるからである。
　そこで、本実施の形態では、例えば、図１Ｃに示すように、本実施形態における観察装置のデータ生成部３に、比較演算部３－３と関連付けてリアルタイム比較データ生成部３－５を設けている。リアルタイム比較データ生成部３－５によれば、図１Ｂの出力である体液データを、時間経過の前後（例、第１の時間、第２の時間）において求め、それを比較することができる。
　図２Ｂは、リアルタイム比較データ生成部３－５を含む処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
　図２ＡのステップＳ５において、比較演算部３－３において、第１データ生成部３１と第２データ生成部３－２でそれぞれ生成した第１データと第２データとを比較し、比較データを求める際に、リアルタイム比較データ生成部３－５は、リアルタイムに比較データを生成している（ステップＳ５－１）。そして、ステップＳ５－２において、データの変化を検出すると（Ｙｅｓ）、ステップＳ６ａに示すように、異なるタイミングの比較データ（時間変化データ）をそれぞれ求め、それらの比較データをさらに比較した比較データを演算により求め、この比較データに基づく画像データを表示部７に送り、ステップＳ７で表示部７が、画像等の表示を行う。
　ステップＳ５－１のリアルタイム比較データが、図８の左図と中図との２つのデータである。ステップＳ６ａの演算処理において、異なるタイミング、例えばＴ時間経過後の１０７０ｎｍの赤外光で観察したデータを１４５０ｎｍの赤外光で観察したデータで除算したデータ（左図）を、例えばＴ時間経過前の１０７０ｎｍの赤外光で観察したデータを１４５０ｎｍの赤外光で観察したデータで除算したデータ（中図）で、除算又は減算する（ステップＳ６ａ）。これにより、図８の右図のように、真に体液に基づくデータのみを得ることができる。
　上記の処理では、第１データ生成部３－１と第２データ生成部３－２とが、Ｔ時間経過前とＴ時間経過後との各データを所定時間間隔あるいは任意の時間間隔で求めておき、例えば、その両者（各データ）をリアルタイム比較データ生成部３－５において比較することにより、体液を強調する画像データとすることができる。Ｔ時間経過後としては、例えば、観察者が、体液が流出したことを目視したタイミングとしても良い。
　図９Ａから図１０Ｂまでは、リアルタイム比較データ生成部３－５における、異なるタイミングで得られたデータの演算による体液データの強調処理のための演算処理のさまざまな例を示す図である。
　以下に、それぞれの演算処理について説明する。
１）図９Ａ：（矢印が胆汁領域を示す。以下同様である）。
　胆汁滴下後のデータ：　赤外光の波長１０７０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで除算したデータである。
　胆汁滴下前のデータ：　赤外光の波長１０７０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで除算したデータである。
　胆汁滴下後のデータを胆汁滴下前のデータで除算して得られた右側のデータは、胆汁の分布を反映している。
２）図９Ｂ：
　胆汁滴下後のデータ：　赤外光の波長１０７０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで除算したデータである。
　胆汁滴下前のデータ：　赤外光の波長１０７０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで除算したデータである。
　胆汁滴下後のデータを胆汁滴下前のデータで減算して得られた右側のデータは、胆汁の分布を反映している。
３）図１０Ａ：
　胆汁滴下後のデータ：　赤外光の波長１０７０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで減算したデータである。
　胆汁滴下前のデータ：　赤外光の波長１０７０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで減算したデータである。
　胆汁滴下後のデータを胆汁滴下前のデータで除算して得られた右側のデータは、胆汁の分布を反映している。
４）図１０Ｂ：
　胆汁滴下後のデータ：　赤外光の波長１０７０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで減算したデータである。
　胆汁滴下前のデータ：　赤外光の波長１０７０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで減算したデータである。
　胆汁滴下後のデータを胆汁滴下前のデータで減算して得られた右側のデータは、胆汁の分布を反映している。
５）図１０Ｃ：　可視光画像である。可視光画像においては、肝臓表面に滴下された胆汁の分布範囲を視認することが困難である。
　以上に説明したように、本実施形態の観察装置Ａ（又は観察システム１００）は、Ｔ時間経過前（第１のタイミング）とＴ時間経過後（第２のタイミング）とのデータ（例、画像データ）を所定時間間隔あるいは任意の時間間隔で求めておき、その両者を比較することにより体液を強調することができる。Ｔ時間経過後としては、例えば、観察者が、体液が組織１１の表面に流出したことを目視したタイミングとしても良い。また、本実施形態の観察装置Ａ（又は観察システム１００）は、例えば、Ｔ時間経過前（第１のタイミング）のデータ（例、画像データ）とＴ時間経過後（第２のタイミング）のデータ（例、画像データ）とのような異なるタイミングで得られた複数のデータ（例、２データ、３データ、４データ、５データ、又は１０データなど）をもとに、それら複数のデータ（例、複数の画像データ）の経時変化データを算出することによって、体液以外の部分（例、ノイズ）の影響を低減し体液データにおける体液を強調することができる。
（第３の実施の形態）
　本実施形態では、上記の処理（第２の実施形態）に加えて、観察装置Ｂは、複数の体液データを演算処理して得られる画像データに基づいて、ライブ表示用のデータを生成する。例えば、患者の手術中において、観察装置Ｂは、Ｔ時間経過前とＴ時間経過後との体液データを所定時間間隔あるいは任意の時間間隔で求めておき、両者に基づいて体液（例、胆汁、血液など）を強調することができる。
　本実施形態では、第２の実施形態において求めた体液データに基づいて、例えばリアルタイムに体液の動きを連続的に表示部７に表示させるライブ表示（動画処理）を行うようにしている。
　図１１Ａは、本実施形態による観察システムの一構成例を示す機能ブロック図であり、図１Ａの変形図である。
　例えば、図１１Ａに示す観察システム（生体評価システム）２００は、観察装置（生体評価装置）Ｂと、該観察装置Ｂとデータ通信可能に接続された表示部７とを備えている。
　図１１Ｂは、データ生成部（生体情報処理装置、データ処理装置）３の一構成例を示す機能ブロック図である。図１１Ｂに示すように、本実施形態による比較データ（体液データ）のデータ生成部３は、生成した体液データに基づいて、ライブ表示用のデータを生成するライブ表示用データ生成部３－６を備えている。また、ライブ表示用データ生成部３－６は、流出源解析部（解析部）３－６ａを備える。例えば、流出源解析部３－６ａは、ライブ表示用のデータを用いて組織１１の表面における漏液（体液、胆汁等）の漏出源（漏液源）を推定して特定する。
　本実施形態における体液データは、例えば、上記の実施形態によって生成される波長１０７０ｎｍ（第１波長）と波長１４５０ｎｍ（第２波長）とでの各画像の減算（第１波長－第２波長）又は除算（第１波長／第２波長）を行ったデータ（強調画像のデータ）である。以下では、除算を行った体液データを例にして説明するが、減算によっても同様の結果が得られる。なお、該体液データは、上記した赤外光の波長帯域から選定される波長の光を用いて取得された各画像を演算処理したデータ（強調画像のデータ）を含む。
　さらに、観察装置（生体評価装置）Ｂは、データ生成部３において生成した体液データ等を記憶するデータ記憶部５を備える。データ記憶部５は、一時的なメモリ、例えばバッファメモリであっても良い。
　さらに、観察装置（生体評価装置）Ｂは、入力部（ＧＵＩなどを含む）６を備える。
　ライブ表示用データ生成部３－６は、第１のタイミングにおける第１の体液データと第１のタイミングとは異なる第２のタイミングにおける第２の体液データとに基づいて、ライブ表示用のデータを生成する。
　以下に、ライブ表示用データ生成部３－６におけるライブ表示用データの生成処理の内容を、第１及び第２の生成処理例について説明する。
（第１の生成処理例）
　まず、本実施形態における第１の生成処理例について説明する。第１の生成処理例においては、ライブ表示用データ生成部３－６は、例えば、第１のタイミング（例、図１２のタイミングＴ０からＴ６までのうちの１つ又は複数）で撮影した第１画像（体液データ）と前記第１のタイミングとは異なるタイミング（例、図１２のタイミングＴ０からＴ６までのうちの１つ又は複数）で撮影した第２画像（体液データ）との差分データに基づいて、ライブ表示用のデータを生成する。なお、ライブ表示用のデータ生成処理においては、上記差分データの代わりに除算データを用いてもよい。
　図１２は、第１の生成処理例における撮像信号による画像とライブ表示用の動画データとの出力タイミングを示すタイミングチャート図（上図）と、それぞれのタイミングで生成される体液データ（画像）を示す図（下図）と、を含む図である。このタイミングチャート図では、Ｔ２の時点で体液が漏出し、漏出した体液が時間の経過とともに組織上に広がっていく状況を想定している。
　また、図１３は、第１の生成処理例における処理の流れの一例を示すフローチャート図である。図１３は、図２ＡのステップＳ６における体液データの生成以降の処理の流れを示している。
　図１２に示すトリガー信号３１－１、３１－２等（例、処理開始の信号、処理終了の信号）が出力されると、タイミングＴ１における体液データ（１０７０ｎｍ／１４５０ｎｍ）が、例えば、撮像信号に基づく画像Ｃ１として得られる。タイミングＴ１においては、符号Ｂ１で示すように組織上に体液は漏出していないが、体液以外の部分であっても、その吸収特性により体液以外の部分が強調されてしまう場合があり、これが画像上のノイズ領域として体液データの画像に表れている。なお、画像Ｂ１以外の画像Ｂｎには、体液に基づくデータと、体液以外のデータ（ノイズ領域３２－ｎ）とが表示されている。
　尚、図１２中の上の行（タイミングチャートの下）には、仮想的な体液の状態の画像Ａｎを模式図で示す。
　図１２に示す撮像信号に基づく「体液データ」Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４、Ｂ５は、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４の画像のもとになるデータである。演算処理（例、減算、除算等）によって生成されたＣ１、Ｃ２、Ｃ３、及びＣ４をそれぞれ１フレームの画像として、同様の演算処理（例、加算等）を複数行えば複数のフレーム（スタック）が得られ、その複数フレームをつなぐと所定の区間（例、第１区間、第２区間）における動画データ（ライブ表示用のデータ）になる。そして、データ生成部３は、これらの画像データをもとに動画像を表示部７に表示させる。
　次に、図１３について説明する。まず、入力部６の操作によってトリガー信号が出力されると、ステップＳ６－１において、ライブ表示用データ生成部３－６がｎ＝１とする初期化を行う。
　次いで、ステップＳ６－２において、ライブ表示用データ生成部３－６が、例えば、Ｔ１のタイミングにおける体液データＢ１を取得し、体液データＢ１をデータ記憶部５に記憶しておく。本実施形態において、これを基準データＢ１と称する。尚、基準データは、基準画像であっても良い。
　ステップＳ６－３で、ライブ表示用データ生成部３－６が、Δｔ後、すなわち、Ｔ２のタイミングにおける体液データＢ２を取得し、体液データＢ２と取得したタイミングとを、例えば、データ記憶部５に一時的に記憶する。このとき、ライブ表示用データ生成部３－６は、ステップＳ６－２で基準画像Ｂ１を記憶した領域とは別の領域に体液データＢ２をデータ記憶部５に記憶させる。
　ステップＳ６－４において、ライブ表示用データ生成部３－６が、差分データＣｎ＝Ｂｎ＋１－Ｂ１、ここでは、差分データＣ１＝Ｂ２－Ｂ１を生成する。この差分データＣ１がライブ表示の第１フレームとして表示部７に表示される。また、ライブ表示用データ生成部３－６は、差分データＣ１をデータ記憶部５のライブ表示用の領域に記憶させる。
　この差分データＣｎを、図１２の体液データの下の４行に示している（ｎ＝１～４）。
　ライブ表示用データ生成部３－６が、データ記憶部５に記憶された体液データＢ１とそれぞれのタイミングにおける体液データＢｎ＋１との差分データを式（１）に示すように取ることで、体液以外の部分が除去された差分データＣｎを得ることができる。
[数１]
　Ｃｎ＝Ｂｎ＋１－Ｂ１　　　　　　　　　　　（１）
　ステップＳ６－５において、ライブ表示用データ生成部３－６が、図１２の第１区間が終了したかどうか、すなわち、漏液のライブ表示の終了を指示するトリガー信号３１－２が出力されたかどうかを判断する。第１区間が終了していない場合には（Ｎｏ）、ステップＳ６－６において、ライブ表示用データ生成部３－６が、ｎに１を加算し、ステップＳ６－３に戻る。以降、ステップＳ６－５において、ライブ表示用データ生成部３－６が、図１２の第１区間が終了したかどうかを判断し、終了した場合（Ｙｅｓ）まで、ライブ表示用データ生成部３－６が、ステップＳ６－３からステップＳ６－６の処理を繰り返す。このようにすると、図１２の下図のように、ライブ表示用の差分データＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、…が得られる。これらの差分データ（ライブ表示用の画像）を順次表示部７に表示させることで、体液データのライブ表示（リアルタイム表示）を行うことができる。この場合、ライブ表示において、差分データＣ１が第１フレーム、差分データＣ２が第２フレーム、…差分データＣｎが第ｎフレームに相当する。
　ステップＳ６－５において、第１区間が終了すると、ライブ表示用データ生成部３－６が、データ記憶部５に記憶されたライブ表示用データ（差分データ）Ｃ１からＣｎを１つの動画ファイル（例えば、ＡＶＩフォーマット等）に変換しデータ記憶部５に記憶させる。
　以上のように、ライブ表示用データ生成部３－６は、第１のタイミング（例、Ｔ１のタイミング）における第１の体液データ（例、基準データ）と前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミング（例、Ｔ２のタイミング、Ｔ３のタイミングなど）における第２の体液データとを演算処理（例、差分処理等）してライブ表示用のデータを生成することで、実際の体液の状態（漏液状態）をリアルタイムに表示させることができる。
　また、本実施形態における生成処理は、最初に取得した体液データ（基準データ）Ｂ１と最後に取得した体液データＢｎとの差分をライブ表示するようにしたので、途中経過において臓器（組織）の位置が変動したとしてもその影響を受けにくい。例えば、図１２において、差分データＣ１からＣ４がライブ表示の第１フレームから第４フレームとして順次ライブ表示される場合、差分データＣ２のもとになる体液データＢ３を生成したタイミングにおいて臓器の位置が大きく変動したとしても、最後に表示される差分データＣ４は、途中に生成した体液データＢ３ではなく最後に生成した体液データＢ５に基づいて生成されるため、本実施形態における生成処理は途中経過における臓器の位置変動の影響を受けにくい。
　また、本実施形態における生成処理は、各タイミングにおいてほぼリアルタイムに生成する体液データとライブ表示初期の基準タイミングにおいて生成した基準データＢ１との差分を取っていく処理によって、ｎの増加（体液データの生成タイミングの回数の増加）に依存する体液データにおける組織の位置変動による影響（例、ライブ表示用のデータ（動画像）における複数の画像間の組織の位置ずれによって滑らかでない動画像が表示される、など）を低減できる。例えば、人体の臓器などを構成する組織の相対的な位置が呼吸などの外力によって微小変動した場合、生成した複数の画像間（複数の体液データ間）において組織の微小な位置ずれが生じる可能性がある。例えば、図１２において、Ｔ１のタイミングにおける体液データＢ１とＴ３のタイミングにおける体液データＢ３との差分処理を行う場合、本実施形態の第１の生成処理は、基準となるＴ１のタイミングとＴ３のタイミングとの間（例、Ｔ２のタイミング）で生じる位置変動を受けることなくＴ１のタイミングに対するＴ３のタイミングの組織の位置変動のみが生じるために、生成した各体液データに基づく画像間において生じる組織の位置変動による影響を少なくできる。
（第２の生成処理例）
　次に、本実施形態における第２の生成処理例について説明する。第２の生成処理例においては、ライブ表示用データ生成部３－６は、第１のタイミング（例、Ｔ１１のタイミング）で得られる第１体液データと第１のタイミングから所定時間Δｔ経過後のタイミング（例、Ｔ１２のタイミング、Ｔ１３のタイミングなど）で得られる第２体液データとの差分データを求め、時間の経過に沿って前記差分データを逐次積分した積分値に基づいて、ライブ表示用のデータを演算して生成する。なお、ライブ表示用のデータ生成は、上記差分データの代わりに除算データを用いてもよい。
　図１４は、第２の生成処理例における撮像信号による画像と、ライブ表示用の動画データとの出力タイミングを示すタイミングチャート図（上図）と、それぞれのタイミングで生成される画像を示す図（下図）と、を含む図である。このタイミングチャート図では、Ｔ１２の時点で体液が漏出し、漏出した体液が時間の経過とともに組織上に広がっていく状況を想定している。
　また、図１５は、第２の生成処理例における処理の流れの一例を示すフローチャート図である。図１５は、図２ＡのステップＳ６における体液データ（比較データ）の生成以降の処理の流れを示している。
　図１４に示すトリガー信号（例、処理開始の信号、処理終了の信号）３１－１が出力されると、タイミングＴ１1における体液データが撮像信号に基づく画像として得られる。タイミングＴ１1においては、組織上に体液は漏出していないが、体液以外の部分であっても、その吸収特性により体液以外の部分が強調されてしまう場合があり、これが画像上のノイズとして体液データの画像に表れている。なお、画像Ｂ１1以外の画像Ｂｎには、体液データと、体液以外のデータとが表示されている。
　尚、図１４の上の行（タイミングチャートの下）には、仮想的な体液の状態Ａｎを模式図で示す。
　次に図１５について説明する。まず、ステップＳ６ａ－１において、入力部６の操作によってトリガー信号が出力されると、ライブ表示用データ生成部３－６は、ｎ＝１とする初期化を行う。
　次いで、ステップＳ６ａ－２において、ライブ表示用データ生成部３－６は、体液データＢｎ、例えば、Ｔ１１のタイミングにおける体液データＢ１１を取得し、体液データＢ１１をデータ記憶部５に一時的に記憶する。
　ステップＳ６ａ－３で、ライブ表示用データ生成部３－６は、Ｔ１１のタイミングからΔｔ経過後のＴ１２のタイミングにおける体液データＢｎ＋１、すなわち、体液データＢ１２を取得し、体液データＢ１２をデータ記憶部５に一時的に記憶させる。
　ライブ表示用データ生成部３－６は、ｎ＞１であるか否かをステップＳ６ａ－４で判定し、Ｎｏであれば、ライブ表示用データ生成部３－６は、ステップＳ６ａ－５に進み、ｎを１だけインクリメントする。次いで、ステップＳ６ａ－２に戻る。
　ｎ＞１であれば、ライブ表示用データ生成部３－６は、ステップＳ６ａ－６において、以下の式（２）により、差分データＢｎ＋１－Ｂｎの積分値Ｃｎを求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　そして、ライブ表示用データ生成部３－６は、積分値Ｃｎを時間の経過に沿って表示部７に順次出力する。
　以降、ステップＳ６ａ－７において、ライブ表示用データ生成部３－６は、図１４の第１区間が終了したかどうか、すなわち、漏液のライブ表示の終了を指示するトリガー信号３１－２が出力されたかどうかを判断する。開始から終了した場合（Ｙｅｓ）まで、ライブ表示用データ生成部３－６がステップＳ６ａ－２からステップＳ６ａ－６までの処理を繰り返すことで、図１４の下図３行のように、差分データＣ１１＝Ｂ１２－Ｂ１１、Ｃ１２、Ｃ１３、Ｃ１４、…が得られる。そして、上記式（２）に示した通り、ライブ表示用データ生成部３－６は、これらの差分データＣ１１、Ｃ１２、Ｃ１３、Ｃ１４、…を時間の経過とともに逐次積分（加算）し、その積分値を順次表示部７に表示させることで、体液データのライブ表示（リアルタイム表示）を行うことができる。この場合、差分データＣ１１がライブ表示用のデータにおける第１フレーム、差分データＣ１２がライブ表示用のデータにおける第２フレーム、…差分データＣｎがライブ表示用のデータにおける第ｎフレームに相当する。
　ステップＳ６ａ－７において、第１区間が終了すると、ライブ表示用データ生成部３－６は、データ記憶部５に記憶されたライブ表示用データ（差分データ）Ｃ１１からＣｎを１つの動画ファイル（例えば、ＡＶＩフォーマット等）に変換しデータ記憶部５に記憶させる。
　以上のように、ライブ表示用データ生成部３－６は、第１のタイミングで得られる第１体液データＢｎと第１のタイミングから所定時間Δｔ経過後の第２のタイミングで得られる第２体液データＢｎ＋１とを演算処理（例、差分処理等）して差分データＣｎを求める。そして、ライブ表示用データ生成部３－６は、漏出時間又は撮影時間の経過に沿って前記差分データを逐次加算した積分値に基づいて、ライブ表示用のデータを生成し、生成されたデータに基づいてライブ表示用のデータを生成することで、実際の体液の状態（漏液状態）をリアルタイムに表示させることができる。
　なお、上記した第１の生成処理例及び第２の生成処理例において、演算処理（例、減算、除算等）によって生成された画像Ｃｎ（例、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ１１など）、上記の第２の実施の形態におけるリアルタイム比較データ生成部３－５（図１Ｃ）から取得するように構成してもよい。この場合、本実施形態におけるライブ表示用データ生成部３－６は、リアルタイム比較データ生成部３－５から取得した画像Ｃｎ（例、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ１１など）を順次表示部７に表示させてライブ表示用データを生成する。
（ノイズ除去処理）
　以上のように、第１及び第２の生成処理例では、ライブ表示用データ生成部３－６は、体液以外の部分（ノイズ領域）３２－ｎを除去するために、異なるタイミングで生成した体液データＢｎ同士の差分をとり、ノイズ領域３２－ｎをキャンセル（除去、非表示）するようにしている。しかしながら、例えば、一方のタイミングで臓器（組織）の相対的な位置が大きく変動してしまうと、その変動に伴ってノイズ領域の位置も変動してしまうため、体液データＢｎ同士の差分（あるいは除算）をとってもデータ（画像）上におけるノイズ領域３２－ｎの位置が一致せず、ノイズ領域３２－ｎを除去することができない場合がある。
　そこで、本実施形態では、図１１Ａに示すように、体液データＢｎに基づく表示領域以外のノイズ領域３２－ｎを非表示にする除去するノイズ領域除去部６ｂが入力部６に設けられている。ノイズ領域３２－ｎは、表示する画像において、強調したくない、或いは非表示にしたい非強調領域を含む。
　例えば、ノイズ領域除去部６ｂは以下の全部又は一部の機能を含む。
１）ノイズ領域除去部６ｂは、事前に臓器（組織）の表面に付しておいたマーカー（例えば、二次元パターンや反射マーカー等）を光学センサで認識し、そのマーカーの位置を追尾することによって臓器の画面内での時間的な移動量（変動量）を算出する。そして、ノイズ領域除去部６ｂは、臓器の移動前あるいは移動後の体液データを臓器の移動量に基づいて画像の平面内でシフトさせることで、差分を求める体液データのノイズ領域の位置を一致させ、ノイズ領域を除去する。
２）ノイズ領域除去部６ｂは、撮影のタイミングを検査対象（患者）の呼吸のリズム（周期）に同期させるようにする。手術中において、患者は呼吸をしているため、その呼吸の周期に基づいて臓器（組織）が動く場合がある。この場合、上記のような差分処理を実施しても体液以外の領域（ノイズ領域）を除去することができない可能性がある。そこで、ノイズ領域除去部６ｂは撮像タイミングを呼吸のタイミング、例えば、吸気、吐気のいずれか一方に一致させるように制御する。この場合、上記１）と同様に、予め臓器表面等にマーカーを付しておき、このマーカーを追尾することで患者の呼吸の周期を検出するようにしてもよい。これにより、ノイズ領域除去部６ｂは、より有効にノイズを除去することができる。
３）ノイズ領域除去部６ｂは、入力部６により指示した領域を画像処理として除去するようにしても良い。例えば、ノイズ領域除去部６ｂは、入力部６より指示されたポイントの周辺の領域を形状認識し、その認識した形状の領域を追尾するとともに、その形状内の画素の輝度値をその形状外の画素の平均輝度値に置換するようにしてノイズ領域３２－ｎを除去してもよい。この場合、ノイズ領域除去部６ｂは、差分データＣｎを生成させないようにし、ダイレクトに体液データＢｎを表示部７にライブ表示させて、この体液データＢｎに対してノイズ領域の除去を実施してもよい。
４）或いは、第１の生成処理において、データ生成部３（又はライブ表示用データ生成部３－６）は、第１区間中に臓器（組織）が大きく変動した場合に、第１区間を終了させ、臓器が変動した後の状態で第２区間を開始するようにしてもよい。このようにすることで、上記の基準画像が新たに取得し直される（リセットされる）。従って、基準画像と所定時間経過後の体液データとのノイズ領域３２－ｎの位置が互いに一致することとなり、ノイズ領域の除去が可能となる。この場合、ノイズ領域除去部６ｂは、基準画像におけるノイズ領域の位置（体液以外の部分の位置）と差分対象の体液データＢｎのノイズ領域３２－ｎの位置とを認識し、両者の位置が所定値以上変動した場合に、第２区間を開始するようにしてもよい。
（漏出源解析部）
　ライブ表示用データ生成部３－６は、組織における体液の漏出源を推定して漏出源の位置を特定する流出源解析部３－６ａを備える。
　流出源解析部３－６ａは、上記第１又は第２生成処理において生成したライブ表示用のデータ（動画データ）を記憶データとしてデータ記憶部５に記憶させておく。流出源解析部３－６ａは、これらの記憶データに基づいて、該データを時間的に逆方向にたどることで、漏出開始時まで巻き戻しを行い０時間まで内挿させることで漏出源の位置を推定して求める。また、流出源解析部３－６ａは、上記第１又は第２生成処理において生成したライブ表示用のデータ（例、画像Ｃ２、画像Ｃ１２など）を用いて画像における漏液（漏出した体液）の面積と該面積の重心とを算出し、面積の重心と漏液の広がる方向（例、重心を起点とした漏液の流れる方向）とに基づき漏出源の位置を推定して算出してもよい。例えば、流出源解析部３－６ａは、特定した上記の漏出源に基づいて、ライブ表示用のデータ（例、画像Ｃ２、画像Ｃ１２など）に該漏出源の位置を示す情報を付与し、表示部７の表示画像上に漏出源の位置をマーク等で表示させてもよい（例、表示画像に漏出源を示すマークを重ねて表示）。医師などのユーザは、この表示された画像上の漏出源を見ながら、組織表面に漏出する漏液に対する処置（例、器具等を用いて漏液を止める処置）を行うことができる。
　尚、本実施形態における制御部３Ａは、動画表示を行うモードを備えておき、動画表示モードと静止画表示モードとの切替を行う機能を備える。
（第４の実施の形態）
　上記の処理（第２の実施の形態）では、観察装置Ａは、Ｔ時間経過前とＴ時間経過後とのデータ（体液データ）を所定時間間隔あるいは任意の時間間隔で求めておき、両者を比較することにより体液を強調することができる。Ｔ時間経過後としては、例えば、観察者が、体液が流出したことを目視したタイミングとしても良い。
　本実施の形態では、図１Ｃ、図２ＢのステップＳ５－２に示すように、データ変化検出部３－５ａを設けておき、あるタイミングでデータが変化した場合に、そのタイミングのデータと、観察装置Ａの記憶部（例、バッファメモリ）などに格納されていたＴ時間前のデータとを比較するようにしている。
　このようにすれば、画像処理により、画像の変化を自動的に検出することで、その変化のタイミングにおいてのみ比較演算部３－３による演算処理をすれば良いという利点がある。また、データ変化検出部３－５ａが、データが大きく変化したタイミングを自動的に取得することで、常時、観察をおこなっていない場合でも、第２の実施の形態と同様に、体液データのみを強調することができる。
（第５の実施の形態）
　次に、観察装置Ａ及び観察システム１００を用いた別の実施形態について説明する。例えば、体液は水を主成分とするため、上記において説明したように、本実施形態における観察システム１００は、水の特徴的な波長である第１の赤外線波長領域内の波長１０７０ｎｍ±５０ｎｍ（光の吸収率小）と第２の赤外線波長領域内の波長１４５０ｎｍ±５０ｎｍ（光の吸収率大）とを用いて両者の差分や除算等の比較（演算）をすることで組織表面における体液を強調表示することができる。
　しかしながら、例えば肝臓の開腹手術などにおいては、胆汁と血液との２種類の体液が同時に組織１１の表面に漏出するケースがあるため、１０７０ｎｍの波長と１４５０ｎｍの波長とを用いて強調画像を生成すると、胆汁と血液との両方の体液が強調されてしまい、両者の判別が困難となる場合がある（図１６（ａ）、（ｂ））。
　図１７（ａ）は、石英セル（キュベット）に、豚由来の胆汁と豚由来の血液とを入れて、１０７０ｎｍの波長で測定した画像である。
　図１７（ｂ）、図１７（ｃ）に示すように、１０７０ｎｍ－１４５０ｎｍ、１０７０ｎｍ／１４５０ｎｍの演算処理を行った場合に、胆汁も強調されるが、血液も強調されてしまうという問題がある。
　そこで、図１８に示すように、血液において反射率の差がほとんど無く、かつ、胆汁において反射率の差が大きい、波長帯域設定部３－４により設定された、例えば、１０７０ｎｍ±５０ｎｍ（第１の波長）と１３３０ｎｍ±５０ｎｍ（第２の波長）との異なる波長における両者のデータを比較演算部３－３において比較演算（減算（差分）・除算処理等）することで、表示部７に、胆汁のみを強調表示することができる。
　図１９（ａ）、（ｂ）に示すように、観察システム１００は、胆汁だけが強調できており、血液の影響を低減して胆汁の画像を抽出することができる。
　また、上記の例では、第２の赤外光の第２の赤外波長領域として、例えば１３３０ｎｍを用いた例を示したが、観察システム１００は、１２５０ｎｍ±５０ｎｍから１４００ｎｍ±５０ｎｍまでの間の波長帯域の赤外光を用い、胆汁を血液から分離して強調することができる（胆汁のみ強調表示）。
　尚、上記の説明では、組織１１の表面において強調したい対象を胆汁とした場合の例を示したが、その他の体液を強調したい場合にも、図１６（ａ）、図１６（ｂ）に示すように波長と光学特性との関係を考察することで、好ましい波長（帯域）を求めることができる。
　以上に説明したように、本実施の形態においては、観察システム１００は、胆汁と血液とのうち胆汁を強調して画像に表示することができる。従って、実際の手術の際などに、胆汁とともに血液が流出しても、胆汁のみを強調することができるという利点がある。
　以上は胆汁を強調する実施形態について説明したが、図２０Ａから図２０Ｄまでは、リアルタイム比較データ生成部３－５において、胆汁の場合と同様に、異なるタイミング（血液滴下前と血液滴下後など所定時間経過前後のタイミング）で得られたデータの演算により血液を強調する実施形態を示す図である。
　以下に、それぞれの演算処理について説明する。
１）図２０Ａ：
　血液滴下後のデータ：　赤外光の波長１２６０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで除算したデータである。
　血液滴下前のデータ：　赤外光の波長１２６０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで除算したデータである。
　血液滴下後のデータを胆汁滴下前のデータで除算して得られた右側のデータは、領域Ｒ４で示すように、肝臓が載せられた容器の底に溜まった血液の分布を反映している。 
２）図２０Ｂ：
　血液滴下後のデータ：　赤外光の波長１２６０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで除算したデータである。
　血液滴下後のデータ：　赤外光の波長１２６０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで除算したデータである。
　血液滴下後のデータを血液滴下前のデータで減算して得られた右側のデータは、領域Ｒ５で示すように、肝臓が載せられた容器の底に溜まった血液の分布を反映している。
３）図２０Ｃ
　血液滴下後のデータ：　赤外光の波長１２６０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで減算したデータである。
　血液滴下前のデータ：　赤外光の波長１２６０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで減算したデータである。
　血液滴下後のデータを血液滴下前のデータで除算して得られた右側のデータは、領域Ｒ６で示すように、肝臓が載せられた容器の底に溜まった血液の分布を反映している。
４）図２０Ｄ：
　血液滴下後のデータ：　赤外光の波長１２６０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで減算したデータである。
　血液滴下前のデータ：　赤外光の波長１２６０ｎｍの第１データを波長１４５０ｎｍの第２データで減算したデータである。
　血液滴下後のデータを胆汁滴下前のデータで減算して得られた右側のデータは、領域Ｒ７で示すように、肝臓が載せられた容器の底に溜まった血液の分布を反映している。
　以上に説明したように、Ｔ時間経過前とＴ時間経過後とのデータを所定時間間隔あるいは任意の時間間隔で求めておき、その両者を比較することによって血液を強調することができる。Ｔ時間経過後としては、例えば、観察者が、血液が流出したことを目視したタイミングとしても良い。
　以上に説明したように、上記の各実施の形態によれば、本実施形態の観察装置又は観察システムは、生体表面に流出又は付着した生体情報のうち体液を他の生体情報から区別することができる。また、本実施形態の観察装置又は観察システムは、生体表面において、体液と他の生体情報とのうち体液を判別することもできる。
（第６の実施の形態）
　次に、第６の実施の形態について説明する。本実施の形態による観察装置は、上記の第１から第５までの各実施の形態による体液分布の観察技術を利用して、生物表面（例、生体表面）に流出した体液からの正反射光や、体液自体がもつスペクトル特性に影響を受けることなく、生物表面（例、生体表面）を明瞭に観察することができる観察技術に関するものである。
　図２１は、生体表面観察の原理を示す図であり、装置の構成自体は、図１Ａに示すものと同様である。ここでは、一例として偏光板２１、２３を利用する。尚、切換部１９については、第６の実施の形態で説明する。
　偏光板２１、２３をクロスニコル（光源１７側とカメラ１５側の偏光角を９０°ずらした関係）で配置することで、生体表面（生物の組織１１の表面）の観察の妨げとなる正反射光（実線の矢印）をカットすることができる。従って、体液の下に存在する生体表層の情報がより反映された散乱光（破線）を効率的に検知することができる。図１Ａの組織１１を載せるステージ１０は、撮像部１５として分光式のハイパースペクトルカメラを用いる場合は、撮像部１５に対して相対移動が可能であって、ＸＹ平面（紙面に対して垂直な面）内で組織１１をスキャン可能となるように構成される。また、ステージ１０はＺ方向（ＸＹ平面に対して垂直な方向）への移動も可能なようにすると良い。また、これに限定されることなく、光源１７として複数の波長のＬＥＤを用いることで、撮像部１５として非分光式のカメラを用いることができる。この場合は、ステージ１０は、撮像部１５に対して相対移動しなくてもよい。
　図２２は、図２１に示す装置におけるｓ偏光（入射面に垂直な偏光）、ｐ偏光（入射面に平行な偏光）、光路上の２つの偏光板の配置が垂直（クロスニコル）であるか、水平（パラレル）であるかにより、区別される４つの構成（（ｂ）から（ｅ）まで）と、偏光板がない状態（（ａ））とを示す図である。
　図２３（ａ）から（ｅ）までは、図２２（ａ）から（ｅ）までの構成によって測定された生体表面の観察画像を示す図である。但し、図２３（ｆ）は、可視光画像である。
　これらの図からわかるように、クロスニコルの図２３（ｃ）、（ｅ）では、その他の画像と異なり、正反射光の影響を抑制することができることがわかる。
　図２４（ａ）は、水の吸収率が小さい赤外光の波長１０７０ｎｍにおける図２３（ａ）の偏光板なしの画像であり、図２４（ｂ）は、波長１０７０ｎｍにおける図２２（ｃ）のｓ偏光クロスニコル画像である。図２４から明らかなように、クロスニコルでは、体液による正反射光の影響を効果的に抑制することができ、生体表面の精度の良い観察が可能であることがわかる。
　図５、図２６、及び図２７は、クロスニコルの優位性の理由を説明するためのデータを示す図である。図２５は、生体表面を疑似的に表現するハムの表面を図２１に示すぞれぞれの構成で観察した結果を示す図であり、測定波長は、水による光の吸収率が比較的大きい波長である１６００ｎｍである。
　また、図２６は、図２４５示す画像と対応させて示す各光学構成における反射率の波長依存性を示す図であり、水の有無により区別した特性を示す図である。
　さらに、図２７は、図２５に示す画像と対応させて示す各光学構成における、（水なしの反射率／水ありの反射率）の値の波長依存性を示す図である。
　図２５より、クロスニコルの光学構成では、生体表面の水の影響を受けにくいことが分かる。例えば、クロスニコルの光学構成では、生体表層の情報を得やすいことがわかる。
　図２６より、生体表面に水が多く存在する領域と水が少なく存在する領域とに関する、１０７０ｎｍの波長の赤外光の反射率の差を見ると、クロスニコル光学構成では、両者の差が小さいことがわかる。例えば、クロスニコル光学構成では、生体表面上の体液を含む水分の影響を受けにくいことがわかる。
　図２７に示すように、クロスニコル光学構成では、水の吸収スペクトル（ピーク）がほとんど表れていないことがわかる。この結果は、図２５、図２７の結果と一致することから、クロスニコルの光学構成においては、生体表面の体液を含む水分の影響を抑制することができていることがわかる。
　また、一般的にｓ偏光はｐ偏光よりも反射率が大きいので、反射光を用いた測定には、ｓ偏光を用いる方法がより適しているといえる。
　以上に説明したように、本実施の形態においては、例えば、生体表面に流出した体液からの正反射光や、体液自体がもつスペクトル特性に影響を受けることなく（又は、該スペクトル特性の影響を低減させて）、生体表面を明瞭に観察することができる。
（第７の実施の形態）
　第７の実施の形態では、第６の実施の形態において説明した技術を利用しやすくするために、図１Ａ、図２１に示す構成において、以下の構成を設けている。
　本実施形態における観察装置は、図１Ａにおける光源（照射部）１７から生物の組織１１に照射される光の光路上に第１の偏光部２１ａ又は２１ｂが配置されるとともに、組織１１からカメラ（検出部、受光部）１５に入射する光の光路上に第１の偏光部２１ａ又は２１ｂの偏光角に対して位相差を有する第２の偏光部２１ｃが配置された第１状態（第１の光学的構成）と、第１状態とは異なる第２状態とに切換可能に構成されている。例えば、観察装置は、第２の偏光部２１ｃの偏光角を変更できるようにする機構（切換部１９）を備えている。
　例えば、観察装置は、第１の実施の形態等で求まる体液データを、切換部１９により、組織１１からカメラ（受光部）１５に入射する光の光路上に第１の偏光部２１ａ又は２１ｂの偏光角と位相差がある第１の状態から、位相差が無い（位相差０）あるいは小さい第２の状態になるように切換えた後に、求めることができる。
　一方、観察装置は、切換部１９により、第１の状態に切り替えて、第５の実施の形態で説明したように、体液の影響を抑制した状態（又は低減した状態）で生体表面の観察を行うことができる。
　また、本実施形態によれば、切換部１９により第１の偏光部２１ａ又は２１ｂの偏光角を変更することで、光源１７から組織１１に照射される光をｓ偏光とすることができる。
　尚、上記に記載の処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
　また、上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
　また、各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
　また、本実施の形態で説明した各機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
Ａ…観察装置、７…表示部、３…データ生成部、３－１…第１データ生成部、３－２…第２データ生成部、３－３…比較演算部、３－５…リアルタイム（比較）データ生成部、３－５ａ…データ変化検出部、３－６…ライブ表示用データ生成部、７…表示部、１０…ステージ、１１…組織、１７…光源部、１５…撮像部、１９…切換部、２１…偏光板。
　本明細書で引用した全ての刊行物、特許及び特許出願はそのまま引用により本明細書に組み入れられるものとする。

Claims (28)

  1. 　生物の組織を観察する観察装置であって、
    　第１波長の第１赤外光を前記組織に照射して得られる第１のデータと、水に対する光学特性値が前記第１赤外光と異なる第２波長の第２赤外光を前記組織に照射して得られる第２のデータとを生成する生成部と、
    前記第１のデータと前記第２のデータとを比較して前記組織の表面における体液の存在を示す体液データを生成する比較演算部と
    を備える観察装置。
  2. 　前記第１波長の第１の赤外波長領域と前記第２波長の第２の赤外波長領域とは、赤外波長領域における水の吸収スペクトル、水の反射スペクトル又は水の透過スペクトルの少なくともいずれか１のスペクトルに基づき選定される波長領域である、請求項１に記載の観察装置。
  3. 　前記第１赤外光の光学特性値が前記第２赤外光の光学特性値よりも小さい、請求項１又は２に記載の観察装置。
  4. 　前記第１波長は、１３００ｎｍより短い、請求項１から３のいずれか一項に記載の観察装置。
  5. 　前記第２波長は、前記第１波長の波長よりも長く、かつ、１２５０ｎｍから１６００ｎｍの間の波長である、請求項１から４のいずれか一項に記載の観察装置。
  6. 　前記第２波長は、１４００ｎｍから２０００ｎｍの間の波長である、請求項１から４のいずれか一項に記載の観察装置。
  7. 　前記第２波長は、１２５０ｎｍから１４００ｎｍの間の波長である、請求項１から４のいずれか一項に記載の観察装置。
  8. 　前記比較演算部は、前記第１のデータを前記第２のデータで除算処理又は減算処理を行う、請求項１から７のいずれか一項に記載の観察装置。
  9. 　前記体液データの変化を検出するデータ変化検出部を備える、請求項１から８のいずれか一項に記載の観察装置。
  10. 　前記体液データをリアルタイムに生成するリアルタイム比較データ生成部を備える、請求項１から９のいずれか一項に記載の観察装置。
  11. 　前記リアルタイム比較データ部は、所定時間の前に生成した前記体液データを前記所定時間の後に生成した前記体液データで除算処理又は減算処理を行う、請求項１０に記載の観察装置。
  12. 　複数の前記体液データを演算処理して得られる画像データに基づいて、ライブ表示用のデータを生成するライブ表示用データ生成部を備える、請求項１から１１のいずれか一項に記載の観察装置。
  13. 　前記ライブ表示用データ生成部は、
    　第１のタイミングにおける第１の前記体液データと前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングにおける第２の前記体液データとを演算処理して得られる画像データに基づいて、前記ライブ表示用のデータを生成する、請求項１２に記載の観察装置。
  14. 　前記第１の体液データを基準データとして記憶するデータ記憶部を備え、
    　前記ライブ表示用データ生成部は、
    　前記第２のタイミングを変化させて逐次生成する前記体液データと前記基準データとを演算処理して得られる画像データに基づいて、前記ライブ表示用のデータを生成する、請求項１３に記載の観察装置。
  15. 　前記ライブ表示用データ生成部は、
    　第１のタイミングで得られる第１体液データと第１のタイミングの後のタイミングで得られる第２体液データとの差分データを逐次積分した積分値に基づいて、ライブ表示用のデータを演算する、請求項１３又は１４に記載の観察装置。
  16. 　前記体液データに基づく表示領域以外のノイズ領域を非表示にするノイズ領域除去部を備える、請求項１から１５のいずれか一項に記載の観察装置。
  17. 　前記ライブ表示用データ生成部により得られたデータに基づいてライブ動画表示を行う表示部を備える請求項１２から１６のいずれか一項に記載の観察装置。
  18. 　前記ライブ表示用生成部により得られたデータを用いて体液の漏出源を推定する解析部を備える請求項１７に記載の観察装置。
  19. 　前記第１赤外光と前記第２の赤外光とを前記組織に照射する照射部と、
    　前記照射部により光を照射された前記組織からの光を検出する検出部と、を備え、
    　前記検出部は検出した検出結果を前記データ生成部へ送信する、請求項１から１８までのいずれか一項に記載の観察装置。
  20. 　前記照射部から前記組織に照射される光の光路上に配置される第１の偏光部と、
    　前記第１の偏光部の偏光角に対して位相差を有し、前記組織から前記検出部に入射する光の光路上に配置される第２の偏光部と、を備え、
    　前記第２の偏光部が配置された第１状態と、前記第１状態とは異なる第２状態とに切換可能に構成されている、請求項１９に記載の観察装置。
  21. 　前記第１のデータおよび前記第２のデータは、前記第２状態において生成される、請求項２０に記載の観察装置。
  22. 　前記第２状態は、前記第１の偏光部と前記第２の偏光部との偏光角の位相差が０度である、請求項２０又は２１に記載の観察装置。
  23. 　前記第１の偏光部は、前記組織に照射される光がｓ偏光となるように偏光角が設定されている、請求項２０から２２までのいずれか一項に記載の観察装置。
  24. 　生物の組織を観察する観察装置であって、
    　前記組織から得られる第１の光学特性値に基づく第１のデータと、前記第１の光学特性値と異なる第２の光学特性値に基づく第２のデータと、を比較して前記組織における水分を主成分とする体液の存在を示す体液データを生成するデータ生成部を備える、観察装置。
  25. 　前記体液は、胆汁を含む、請求項２４に記載の観察装置。
  26. 　請求項１から２５までのいずれか一項に記載の観察装置と、
    　生成した前記体液データを表示する表示部と
    を備える観察システム。
  27. 　生物の組織を観察する観察装置に用いられるプログラムであって、
    　水に対する光学特性値が第１の光学特性値である第１の赤外光を前記組織に照射して得られる第１のデータと、水に対する光学特性値が前記第１の光学特性値と異なる第２の光学特性値である第２の赤外光を前記組織に照射して得られる第２のデータと、を比較するステップと、
    　前記第１のデータと前記第２のデータとを比較することで、前記組織の表面における体液の存在を示す体液データを生成するステップと
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  28. 　生物の組織に関するデータを処理するデータ処理装置であって、
    　水に対する光学特性値が第１の光学特性値である第１の赤外光を前記組織に照射して得られる第１のデータと、水に対する光学特性値が前記第１の光学特性値と異なる第２の光学特性値である第２の赤外光を前記組織に照射して得られる第２のデータと、を生成するデータ生成部と、
    　前記第１のデータと前記第２のデータとを比較して、前記組織における体液の存在を示す体液データを生成する比較演算部と
    　を備えるデータ処理装置。
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