CN103635148A - 生物体测量装置以及图像制作方法 - Google Patents

Abstract

生物体测量装置（10）具备将光照射于被测量部位（B）的光照射部、检测来自被测量部位的扩散光的光检测部、制作关于被测量部位的内部的再构成图像的运算部（14）。运算部（14）计算出被设定于再构成图像的每一个像素的、大于0且1以下的J个系数（w_j）（J为再构成图像的像素数），并通过进行使用了以下的迭代式的逐步近似运算从而制作再构成图像。由此，实现了能够抑制因被测量部位内部的位置引起的空间分辨率或噪声特性的差并且能够制作更加接近于均匀的图像的生物体测量装置以及图像制作方法，[数1]

式中，k为从1到N为止的整数，N为迭代运算的次数。x_j ^(k)为第j号的像素的第k次迭代运算时的像素值，d_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的更新量。

Description

生物体测量装置以及图像制作方法

技术领域

本发明涉及生物体测量装置以及图像制作方法。

背景技术

作为非侵袭地测量头部或乳房这样的生物体的内部信息的装置，提出了利用生物体的光吸收特性来获取内部信息的、所谓使用扩散光学层析成像（DOT；Diffuse Optical Tomography）的装置。在这样的测量装置中，对于成为测量对象的生物体的部位从规定的照射位置照射光，在规定的检测位置检测在该部位的内部被散射并被传播的光，根据其强度或时间波形等的测定结果，能够获取该部位的内部信息、即与存在于该部位的内部的肿瘤等的光吸收体相关的信息。还有，在专利文献1中记载有使用了扩散光学层析成像的生物体测量方法。另外，在非专利文献1以及2中记载有关于扩散光学层析成像中的逐步近似图像再构成法。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利申请公开2001-264245号公报

非专利文献

非专利文献1：Y.Ueda,K.Ohta,M.Oda,M.Miwa,Y.Tsuchiya,andY.Yamashita,“Three-dimensional imaging of a tissuelike phantom bydiffusion opticaltomography”,Applied Optics Vol.40No.34,pp.6349-6355(2001)

非专利文献2：Y.Ueda,T.Yamanaka,D.Yamashita,T.Suzuki,E.Ohmae,M.Oda and Y.Yamashita,“Reflectance Diffuse OpticalTomography:Its Application to Human Brain Mapping”,Japanese Journalof Applied Physics Vol.44No.38,pp.L1203-L1206(2005)

发明内容

发明所要解决的问题

在由扩散光学层析成像进行的生物体测量中，因为空间分辨率或噪声特性由于被测量部位内部的位置而不同，所以生成不均匀的图像。图17是用于说明这样的现象的模式图，并且表示被测量部位100、被设置于被测量部位100的表面的光照射部101及光检测部102。在被测量部位100的内部，从光照射位置101射出并到达光检测位置102的光子的飞行时间越短，则飞行距离越短且飞行路径越被限定。相反，光子的飞行时间越长，则飞行距离变得越长且飞行路径越不被限定。于是，在光子的飞行时间短的数据中，较多地包含图17所表示的区域A1、即通过接近于被测量部位的表面的区域的飞行路径R1。另外，在光子的飞行时间长的数据中，较多地包含图17所表示的区域A2、即通过远离被测量部位的表面的区域的飞行路径R2。因此，远离被测量部位的表面的区域的信息量少于接近于被测量部位的表面的区域的信息量。由此，远离被测量部位的表面的区域的空间分辨率或噪声大于离被测量部位的表面近的区域的空间分辨率或噪声。

本发明是有鉴于这样的技术问题而悉心研究的结果，其目的在于，提供一种能够抑制由于被测量部位内部的位置引起的空间分辨率或噪声特性的差并能够制作更加接近于均匀的图像的生物体测量装置以及图像制作方法。

解决问题的技术手段

为了解决上述的技术问题，本发明所涉及的第1生物体测量装置，其特征在于，具备：光照射部，将光照射于受检者的被测量部位；光检测部，检测来自被测量部位的扩散光；运算部，根据来自光检测部的输出信号运算被测量部位内的光吸收系数分布并制作关于被测量部位的内部的再构成图像；运算部算出被设定于再构成图像的每一个像素的、大于0且1以下的J个系数w_j（下标j为1到J的整数，J为再构成图像的像素数），并通过进行使用了以下的迭代式

[数1]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+w_j{d}_j^{\left(k\right)}\·\·\·\left(1\right)$

（式中，k为从1到N的整数，N为迭代运算的次数。x_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的像素值，d_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的更新量。）的逐步近似运算，从而制作再构成图像。

另外，本发明所涉及的第2生物体测量装置，其特征在于，具备：照射部，将放射线或者声波照射于受检者的被测量部位；检测部，检测来自被测量部位的扩散了的放射线或者声波；运算部，根据来自检测部的输出信号运算被测量部位内的放射线或者声波的吸收系数分布并制作关于被测量部位的内部的再构成图像；运算部算出被设定于再构成图像的每一个像素的、大于0且1以下的J个系数w_j（其中，下标j为1到J的整数，J为再构成图像的像素数），并通过进行使用了上述迭代式（1）的逐步近似运算，从而制作再构成图像。还有，在本发明中，所谓放射线，例如是指X射线、γ射线或者微波这样的短波长的电磁波，所谓声波，是指例如超声波那样的波动。

在这些生物体测量装置中，使用被设定于再构成图像的每一个像素的J个系数w₁～w_J来进行用于图像再构成的逐步近似运算。例如，通过以在N次迭代运算中收敛速度最慢的区域上使该像素的收敛速度一致的方式设定这些系数w₁～w_J，从而收敛速度被均匀化并且可以抑制由于被测量部位内部的位置引起的空间分辨率或噪声特性的差并可以制作更加接近于均匀的图像。

另外，生物体测量装置也可以是以下所述构成：运算部求得分割再构成图像而成并且分别包含多个像素的多个部分区域中的、在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的收敛速度（以下称为最低收敛速度）C_N，并准备满足0＜v_m＜1的M个数值v_m（m为从1到M的整数），关于从1到M的各个m，通过使用以下的迭代式

[数2]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+v_m{d}_j^{\left(k\right)}\·\·\·\left(2\right)$

来进行N次迭代运算从而算出J个各个像素的像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)，将从该像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)获得的各个部分区域的收敛速度与最低收敛速度C_N大致一致的时候的数值v_m作为被包含于该部分区域的多个像素的系数w_j。由此，能够更加适宜地获得上述的效果。

另外，生物体测量装置也可以是以下所述构成：运算部将在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的系数w_j设为1。由此，能够更加适宜地获得上述的效果。

本发明所涉及的第1图像制作方法，其特征在于，是将光照射于受检者的被测量部位，检测来自被测量部位的扩散光，根据该检测信号运算被测量部位内的光吸收系数分布并制作关于被测量部位的内部的再构成图像的方法，算出被设定于再构成图像的每一个像素的大于0且1以下的J个系数w_j（其中，下标j为1到J的整数，J为再构成图像的像素数），并通过进行使用了以下的迭代式

[数3]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+w_j{d}_j^{\left(k\right)}\·\·\·\left(3\right)$

（式中，k为从1到N的整数，N为迭代运算的次数。x_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的像素值，d_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的更新量。）的逐步近似运算，从而制作再构成图像。

另外，本发明所涉及的第2图像制作方法，其特征在于，是将放射线或者声波照射于受检者的被测量部位，检测来自被测量部位的扩散了的放射线或者声波，根据该检测信号运算被测量部位内的放射线或者声波的吸收系数分布并制作关于被测量部位的内部的再构成图像，算出被设定于再构成图像的每一个像素的、大于0且1以下的J个系数w_j（其中，下标j为1到J的整数，J为再构成图像的像素数），并通过进行使用了上述迭代式（3）的逐步近似运算，从而制作再构成图像。还有，在本发明中，所谓放射线，例如是指X射线、γ射线或者微波这样的短波长的电磁波，所谓声波，是指例如超声波那样的波动。

在这些图像制作方法中，使用被设定于再构成图像的每一个像素的J个系数w₁～w_J来进行用于图像再构成的逐步近似运算。例如，通过以在N次迭代运算中收敛速度最慢的区域中使该像素的收敛速度一致的方式设定这些系数w₁～w_J，从而收敛速度被均匀化并且可以抑制由于被测量部位内部的位置引起的空间分辨率或噪声特性的差并可以制作更加接近于均匀的图像。

另外，图像制作方法也可以是以下所述构成：求得在分割再构成图像而成并且分别包含多个像素的多个部分区域中在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的收敛速度（以下称为最低收敛速度）C_N，并准备满足0＜v_m＜1的M个数值v_m（其中，m为从1到M的整数），关于从1到M的各个m，通过使用以下的迭代式

[数4]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+v_m{d}_j^{\left(k\right)}\·\·\·\left(4\right)$

来进行N次迭代运算从而算出J个各个像素的像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)，将从该像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)获得的各个部分区域的收敛速度与最低收敛速度C_N大致一致的时候的数值v_m作为被包含于该部分区域的多个像素的系数w_j。由此，能够更加适宜地获得上述的效果。

另外，图像制作方法也可以是以下所述构成：将在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的系数w_j设为1。由此，能够更加适宜地获得上述的效果。

发明的效果

根据本发明的生物体测量装置以及图像制作方法，能够抑制由于被测量部位内部的位置引起的空间分辨率或噪声特性的差，并能够制作更加接近于均匀的图像。

附图说明

图1是表示一个实施方式所涉及的生物体测量装置的结构的图。

图2是表示系数（步长（stepsize））的具体的决定方法的流程图。

图3是表示在模拟中成为再构成的对象的2个种类的被测量部位的图。

图4是表示模拟被测量部位的内部的光子的飞行的正向问题解析中的条件的图表。

图5是表示从被检测的光子统计直方图（histogram）再构成图像的逆向问题解析中的条件的图表。

图6是表示为了在模拟中决定步长而使用的4个图像的图。

图7（a）是对应于图3（a）所表示的图像的、由模拟进行的再构成后的图像，图7（b）是对应于图3（a）所表示的图像的、由不使用步长的现有的方法进行的再构成后的图像。

图8是表示图9所表示的3根线上的像素值的变化的图表。

图9是表示在图像上所设想的3根线的图。

图10（a）是对应于图3（b）所表示的图像的由模拟进行的再构成后的图像，图7（b）是对应于图3（b）所表示的图像的由不使用步长的现有的方法进行的再构成后的图像。

图11是表示图12所表示的2根线上的像素值的变化的图表。

图12是表示在图像上所设想的2根线的图。

图13（a）是对应于图3（a）所表示的图像的、附加了统计噪声的情况下的本实施方式的再构成后的图像，图13（b）是对应于图3（a）所表示的图像的附加了统计噪声的情况下的现有的方法的再构成后的图像。

图14（a）是对应于图3（b）所表示的图像的附加了统计噪声的情况下的本实施方式的再构成后的图像，图14（b）是对应于图3（b）所表示的图像的附加了统计噪声的情况下的现有的方法的再构成后的图像。

图15是表示每一个部分区域的NSD的图表。

图16是表示标准偏差的计算结果的图表。

图17是用于说明在扩散光学层析成像中生成不均匀的图像的现象的模式图。

具体实施方式

以下，一边参照附图一边对本发明的生物体测量装置以及图像制作方法的实施方式进行详细的说明。还有，在附图的说明中，将相同的符号标注于相同的要素，省略重复的说明。

图1是表示本发明的一个实施方式所涉及的生物体测量装置10的结构的图。本实施方式的生物体测量装置10是将光照射于作为测量对象的受检者的被测量部位B并检测扩散光（返回光），根据其检测位置和被测量的光量数据（例如时间分辨光子统计直方图（histogram））推定光子的平均飞行路径和平均光路长，将体内的信息作为图像再构成问题进行图像化的装置。由该装置获得的图像例如是使肿瘤的位置或氧合血红蛋白（oxyhemoglobin）以及脱氧血红蛋白（deoxyhemoglobin）的分布可视化的图像，并且是生物体组织的功能图像。还有，作为被测量部位B，例如设想头部或女性的乳房等。

生物体测量装置10具备：光照射部，将测量光照射于被测量部位B的内部；光检测部，检测由来自光照射部的光的照射而从被测量部位B产生的扩散光；运算部14，根据来自光检测部的输出信号计算被测量部位B的吸收系数的空间分布并制作被测量部位B的再构成图像。

本实施方式的光照射部由被安装于被测量部位B的n个光射出/检测端16各自所具有的光射出端、光源22以及光开关24所构成。作为光源22，例如可以使用激光二极管。作为测量光的波长，根据生物体的透光率与应该定量的吸收体的分布吸收系数的关系等，优选为700nm～900nm左右的近红外线区域的波长。

测量光例如作为连续光从光源22射出。从光源22射出的测量光从光射出/检测端16被照射到被测量部位B。光开关24为1输入n输出的光开关，从光源22经由光源用光纤26输入光并分别相对于上述n个光射出/检测端16按顺序提供该光。即，光开关24一根一根按顺序选择被连接于各个光射出/检测端16的n根射出用光纤28，并光学性地连接该射出用光纤28和光源22。

本实施方式的光检测部由上述的n个光射出/检测端16各自所具有的光检测端、分别对应于n个光射出/检测端16的n个光检测器30、被配置于各个光检测器的输入部前段的n个快门（shutter）32所构成。入射到各个光射出/检测端16的光检测端的来自被测量部位B的扩散光经由检测用光纤34而分别被输入到N个光检测器30。光检测器30对应于到达所对应的光射出/检测端16的扩散光的光强度生成模拟信号。作为光检测器30，除了光电倍增管（PMT：Photomultiplier Tube）之外，还可以使用光电二极管、雪崩光电二极管、PIN光电二极管等各种各样的检测器。在来自被测量部位B的扩散光微弱的时候，优选使用高灵敏度或者高增益的光检测器。在光检测器30的信号输出端上连接有信号处理电路36，信号处理电路36A/D转换从光检测器30输出的模拟信号并生成对应于扩散光的光强度的数字信号，将该数字信号提供给运算部14。

运算部14根据从信号处理电路36提供的数字信号来运算被测量部位B内的光吸收系数分布，并制作关于被测量部位B的内部的再构成图像。运算部14例如由CPU（中央处理器（Central Processing Unit））这样的具有运算单元以及存储器等的存储单元的计算机来进行实现。还有，运算部14可以进一步具有控制光源22的发光、光开关24的动作以及开门32的开闭的功能。另外，在运算部14上连接有记录/显示部38，可以对运算部14中的运算结果、即被测量部位B的再构成图像进行可视化。

被测量部位B的内部信息的计算、即内部信息测量，例如如以下所述进行。分别从N个光射出/检测端16按顺序将测量光照射到被测量部位B的内部，经由n个光射出/检测端16并由n个光检测器30来检测通过被测量部位B发生扩散的光。根据该检测结果，运算在被测量部位B的内部的吸收系数的空间分布，制作包含关于肿瘤等的吸收体的位置或形状的信息（内部信息）的再构成图像。

还有，对于运算部14中的吸收系数分布的计算来说，可以使用例如专利文献1所详细说明那样的众所周知的方法。

接着，对根据光吸收系数的空间分布，制作再构成图像的方法进行说明。还有，以下说明的运算在运算部14中进行。在此，为了对扩散光学层析成像中的图像再构成问题进行格式化，由以下的J维列向量x表示构成基于未知的光吸收系数分布的再构成图像的各个像素的值。

x＝(x₁，x₂，…，x_J)^T

另外，由以下的I维列向量T表示在光检测部检测的测定数据即光子直方图。

T＝(T₁，T₂，…，T_I)^T

另外，将使这些x与T互相关联的I×J型的系统行列L定义为

L＝{I_ij}

。将I_i作为L的第i行要素向量。再有，光吸收系数分布同样且已知的图像作为J维列向量x_ref，并且由以下的I维列向量B表示对应于该x_ref的测定数据即光子直方图。

B＝(B₁，B₂，…，B_I)^T

在统计噪声不包含于测定数据即光子直方图的情况下，下式（5）成立。

[数5]

T_i＝B_iexp{-I_i·(x-x_ref)}…(5)

但是，在混入了统计噪声的情况下，上式（5）不成立。因此，有必要求取在混入统计噪声的状态下的最适宜的x。因此，本实施方式中使用所谓极大似然估计法来求取这样的x。极大似然估计法中，根据光检测部中的光子的检测几率来建立似然函数，通过将该似然函数作为目的函数来解析最适化问题从而能够求得最适宜的x。

扩散光学层析成像中的光子的检测几率遵循泊松分布（Poissondistribution），其统计噪声也遵循泊松分布。因此，扩散光学层析成像的最适化问题由下式（6）进行表示。

[数6]

maximize F(x) s.t. x≥0…(6)

另外，式（6）中的目的函数F（x）由下式（7）所表示的对数似然函数进行表示。

[数7]

$F\left(x\right)=-\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\{B_i\exp (-I_i\·(x-x_{\mathrm{ref}}))+T_i\exp (I_i\·x)\}\·\·\·\left(7\right)$

在本实施方式中，通过使用OS-Convex法并以梯度法来解析上式（6）的最大化问题从而进行图像再构成。OS-Convex法中，将测定数据分割成称为子集（subset）的部分数据集合，并以对应于各个子集的评价函数进行增加的方式更新每个子集的解。由此，因为在一次迭代运算中能够更新仅子集的数的解，所以收敛速度提高。

将k设为从1到N的整数（N为迭代运算的次数），将子集数设为Q，将q设为从1到Q的整数，将第q号子集的数据集合定义为Sq。具体的OS-Convex法的迭代式由下式（8）以及（9）进行表示。

[数8]

$x_j^{(k,0)}=x_j^{(k,Q)}\·\·\·\left(8\right)$

[数9]

$x_j^{(k,q+1)}=x_j^{(k,q)}+x_j^{(k,q)}\frac{{\mathrm{\Σ}}_{{\∈S}_q}{l}_{\mathrm{ij}}\{B_i\exp (-I_i\·(x-x_{\mathrm{ref}}))-T_i\}}{{\mathrm{\Σ}}_{{\∈S}_q}{l}_{\mathrm{ij}}(l_i\·x)B_i\exp (-I_i\·(x-x_{\mathrm{ref}}))}\·\·\·\left(9\right)$

在此，一般的逐步近似解法的迭代式，如下式（10）所示。根据该迭代式，第（k+1）号的值x_j ^(k+1)由第k号的值x_j ^(k)与更新量d_j ^(k)之和进行表示。

[数10]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+d_j^{\left(k\right)}\·\·\·\left(10\right)$

还有，在上述的OS-Convex法中，更新量d_j ^(k)如下式（11）那样进行表示。

[数11]

$d_j^{(k,q)}=x_j^{(k,q)}\frac{{\mathrm{\Σ}}_{{\∈S}_q}{l}_{\mathrm{ij}}\{B_i\exp (-I_i\·(x-x_{\mathrm{ref}}))-T_i\}}{{\mathrm{\Σ}}_{{\∈S}_q}{l}_{\mathrm{ij}}(I_i\·x)B_i\exp (-I_i\·(x-x_{\mathrm{ref}}))}\·\·\·\left(11\right)$

解的收敛（收敛速度）快的像素中，N次迭代运算各自中的更新量d_j ⁽¹⁾～d_j ^(N)的值大。另一方面，收敛速度慢的像素中，N次迭代运算各自中的更新量d_j ⁽¹⁾～d_j ^(N)的值小。因此，如果本来应该成为相同值的2个像素的收敛速度互相不同的话，则在一定次数迭代运算后的各个值成为互相不同的结果。总之，如果每一个像素的收敛速度差异大的话，则会损害再构成图像中的空间分辨率的均匀性。

即，通过使J个像素中的值x₁ ^(N)～x_J ^(N)的收敛速度互相接近，从而能够使N次迭代运算后的再构成图像的空间分辨率（画质）均匀化。为此，可以以值x₁ ^(N)～x_J ^(N)的收敛速度互相接近（优选大致相等）的方式相对于上式（10）中的更新量d_j ^(k)乘上每个像素不同的任意的系数。但是，更新量d_j ^(k)因为是使该第j号像素中的评价函数增加的最大的更新量，因而如果相对于收敛速度慢的像素的更新量d_j ^(k)乘上大于1的系数的话，则由于评价函数不增加而是减少，所以不优选。因此，相对于收敛速度快的像素的更新量d_j ^(k)，通过乘上小于1的系数，从而能够使评价函数增加并能够配合收敛速度慢的像素来使收敛速度一致。换言之，通过将满足下式（12）的系数w_j（以下称为步长（stepsize））设定于各个像素并将该步长w_j乘以更新量d_j ^(k)，从而能够任意地控制各个像素x₁ ^(N)～x_J ^(N)的收敛速度。

[数12]

0＜w_j≤1…(12)

因此，上述的迭代运算式（10）可以如下式（13）那样进行改写。

[数13]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+w_j{d}_j^{\left(k\right)}\·\·\·\left(13\right)$

例如，如果将上式（13）所表示的迭代运算式应用于上述的OS-Convex法的话，则式（9）所表示的迭代运算式如下式（14）那样。

[数14]

$x_j^{(k,q+1)}=x_j^{(k,q)}+{w_{j}x}_j^{(k,q)}\frac{{\mathrm{\Σ}}_{{\∈S}_q}{l}_{\mathrm{ij}}\{B_i\exp (-I_i\·(x-x_{\mathrm{ref}}))-T_i\}}{{\mathrm{\Σ}}_{{\∈S}_q}{l}_{\mathrm{ij}}(I_i\·x)B_i\exp (-I_i\·(x-x_{\mathrm{ref}}))}\·\·\·\left(14\right)$

接着，对用于决定步长w_j的方法进行说明

〈收敛速度的评价〉

为了决定步长w_j，在根据测定数据求得每一个像素的收敛速度之后有必要判定收敛速度最慢的像素。每一个像素的收敛速度可以由对比度恢复系数（CRC：contrast recovery coefficient）来进行评价。

作为扩散光学层析成像的特性，可以认为互相邻接的像素的收敛速度互相接近。因此，在本实施方式中，将图像分割成分别包含多个像素的多个部分区域，将成为点（spot）的区域配置于各个部分区域内并将该点中的CRC作为相当于该区域的收敛速度的值来进行使用。还有，CRC由下式（15）来进行定义。

[数15]

$\mathrm{CRC}=\frac{({\mathrm{SP}}_m^R-{\mathrm{BG}}_m^R)/{\mathrm{BG}}_m^R}{({\mathrm{SP}}_m^{\mathrm{Tr}}-{\mathrm{BG}}_m^{\mathrm{Tr}})/{\mathrm{BG}}_m^{\mathrm{Tr}}}\·\·\·\left(15\right)$

其中，SP表示点区域中的像素值，BG表示点区域外（背景区域）的像素值。另外，下标m表示区域内的平均值，上标R表示图像再构成后的像素值，上标Tr表示基于测定数据的像素值。

〈步长w_j的决定〉

图2是基于上述的收敛速度的评价方法的、表示步长w_j的具体的决定方法的流程图。在该方法中，首先，将图像分割成E个部分区域（步骤S1）。还有，在以下的说明中，将某任意的部分区域e的像素值的集合设为R_e。

接着，设定任意的迭代次数N，判定在N次迭代运算中CRC最小（即收敛速度最慢）的部分区域，将该CRC定义为最低收敛速度C_N（步骤S2）。然后，准备满足0＜v_m＜1的M个任意的数值v_m（其中，m为从1到M的整数，v₁～v_M为互相不同的值）（步骤S3）。还有，该步骤S3也可以先于步骤S2或步骤S1进行。

接着，关于从1到M的各个m，通过使用以下的迭代式（16）来进行N次迭代运算从而计算出J个各个像素的像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)并制作再构成图像（步骤S4）。

[数16]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+v_m{d}_j^{\left(k\right)}\·\·\·\left(16\right)$

然后，在从该像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)获得的某个部分区域的收敛速度与最低收敛速度C_N大致一致的情况下，将此时的数值v_m作为包含于该部分区域中的多个像素的步长w_j（步骤S5）。之后，重复M次上述的步骤S4以及S5，或者直至对于除了收敛速度最慢的部分区域之外的所有的部分区域决定步长w_j为止，重复步骤S4以及S5。

最后，将在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的步长w_j设为1（步骤S6）。这样，对于所有的部分区域的所有的像素，决定步长w_j。

关于由以上所说明的本实施方式所涉及的生物体测量装置10以及图像制作方法而获得的效果，与现有方法的技术问题一起进行说明。

扩散光学层析成像是使用了在生物体内的近红外光的扩散性的飞行路径的图像再构成法。在扩散光学层析成像的图像再构成中，不使用解析的方法而是使用逐步近似图像再构成法，但是，在所谓共轭梯度法的通常的逐步近似图像再构成法中，存在生成在再构成图像内的空间分辨率或噪声特性的不均大的不均匀的图像的问题。

画质的不均匀性的原因在于因为在扩散光学层析成像中包含于测定数据的信息量由于被测定部位的内部的位置而很大不同。即，在使用了时间分辩测量法的扩散光学层析成像中，从被测量部位表面的光入射端入射的光子在被测量部位内一边重复散射一边飞行并且到达被测量部位表面的光检测端而被检测。从该入射到检测的光子的飞行时间越短则飞行距离变得越短并且飞行路径也越被限制。相反，飞行时间越长则飞行距离变得越长并且飞行路径越不被限定。因此，包含于测定数据中的信息量对应于光子的飞行时间而发生变化。典型的是在光子的飞行时间短的情况下，接近被测量部位表面的飞行路径的比例变高，另外，在飞行时间长的情况下，离被测量部位表面远的（被测量部位的中央附近的）飞行路径的比例变高。因此，被测量部位的中央附近的信息量与表面附近相比较变少。由此，会产生所谓在再构成图像的周边部中的空间分辨率以及噪声与在再构成图像中央附近的空间分辨率以及杂音相比变大的、在再构成图像内的空间分辨率以及噪声的不均。

在本实施方式的生物体测量装置10以及图像制作方法中，使用被设定于再构成图像的每一个像素的J个系数w₁～w_J来进行用于图像再构成的逐步近似运算。然后，如本实施方式那样，通过以在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域中使该像素的收敛速度一致的方式设定这些系数w₁～w_J，从而收敛速度被均匀化并且可以抑制由于被测量部位内部的位置引起的空间分辨率或噪声特性的差，可以制作更加接近于均匀的图像。

在此，对为了确认由本实施方式所涉及的图像制作方法所起到的上述效果而进行的模拟的结果进行说明。图3（a）以及图3（b）是表示在该模拟中成为再构成对象的2个种类的被测量部位的示意图，在各图中，表示了例如肿瘤这样的多个光吸收体D。还有，图3（a）所表示的3个光吸收体D的中心坐标（x，y）分别为（21，20）、（64，106）以及（75，51）。另外，图3（b）所表示的4个光吸收体D的中心坐标（x，y）分别为（56，79）、（66，24）、（109，49）以及（109，110）。

在该模拟中，进行了以下的步骤（1）～（3）。

（1）为了评价各个像素的收敛速度，进行在图像内被均等地配置的点上的图像再构成，并决定步长w₁～w_J。

（2）使用所获得的步长w₁～w_J来进行图像的再构成，在再构成图像的整体确认了空间分辨率大致均匀。

（3）评价由背景图像的再构成引起的在区域间的噪声传播。

还有，在上述步骤（1）～（3）中共同的条件如以下所述。首先，将模拟在被测量部位的内部的光子的飞行的正向问题（Forwardproblem）解析和从被检测的光子直方图（histogram）再构成图像的逆向问题（Inverse problem）解析这样的2个种类的解析中的条件分别表示于图4以及图5。如图4以及图5所示，在正向问题解析与逆向问题解析之间网格大小（grid size）或图像大小不同的原因是由于将连续系统转换成离散系统。在光检测部中被检测的光子必定作为离散的数据而被取得。另一方面，数值模拟的值以接近于连续函数的形式进行计算。因此，在本模拟中，通过降采样（down sampling）从而将连续系统转换成离散系统。

（1）步长w₁～w_J的决定

将包含基于测定数据的132行132列像素的图像分割成12行12列的部分区域并且将热点（hotspot）配置于各个部分区域的中央。在本模拟中，通过再构成图6（a）～图6（d）所表示的4个图像从而求得各个部分区域的CRC，由上述的方法决定全部像素的步长w₁～w_J。

（2）图像的再构成

接着，通过使用由步骤（1）决定的步长w₁～w_J并运算式（14）所表示的迭代运算式，从而进行图像的再构成。还有，在该步骤中，因为如果在各个部分区域的CRC中有差异的话则在图像中表现成边缘，所以使用平均值滤波器来弄淡将步长w₁～w_J作为各个像素值的图像（步长图像），并获得平滑变化的步长图像。在本模拟中，使用内核大小（kernel size）9×9的平均值滤波器。

图7（a）是对应于图3（a）所表示的图像的由本模拟进行的再构成后的图像。图7（b）是对应于图3（a）所表示的图像的由不使用步长w₁～w_J的现有的方法进行的再构成后的图像。图8（a）～图8（c）是如图9所示表示通过光吸收体D的3根线L1～L3上的像素值的变化的图表，曲线G21是表示由本模拟产生的像素值的变化，曲线G22表示由现有的方法产生的像素值的变化。另外，图10（a）是对应于图3（b）所表示的图像的由本模拟进行的再构成后的图像。图10（b）是对应于图3（b）所表示的图像的由不使用步长w₁～w_J的现有的方法进行的再构成后的图像。图11（a）以及图11（b）是如图12所示表示通过光吸收体D的2根线L4以及L5上的像素值的变化的图表，曲线G21表示由本模拟产生的像素值的变化，曲线G22表示由现有的方法产生的像素值的变化。

如果参照图7（b）的话，则可以了解到在现有的再构成图像中左上这样的图像周边部的光吸收体D的像素值比较高，并且与图像中央附近的光吸收体D的像素值大不相同。相对于此，由使用了步长w₁～w_J的本实施方式产生的再构成图像如图7（a）所示各个光吸收体D的像素值在图像的周边部以及中央附近成为基本上均匀的值。另外，如果参照图8的话，则在现有的再构成图像中，图像周边部上的像素值的变化大。相对于此，如图8（a）～图8（c）所示，在由本实施方式产生的再构成图像中，图像周边部上的图像值的变化变小。这取决于在本实施方式中在图像中央附近步长w_j变大并且迭代运算中的更新量变大，在图像周边部步长w_j变小并且更新量变小。根据以上的结果，可以了解到根据本实施方式的生物体测量装置10以及图像制作方法，通过收敛速度被均匀化，从而能够抑制由于被测量部位内部的位置引起的空间分辨率的差并能够制作更加接近于均匀的图像。

接着，表示附加了统计噪声的情况下的模拟结果。该模拟中，在以各个检测光子直方图的最大值成为一定值（例如，50）的方式配上光子直方图之后，将泊松噪声（Poissonnoise）附加于该光子直方图。图13（a）是对应于图3（a）所表示的图像的附加了统计噪声的情况下的本实施方式的再构成后的图像。图13（b）是对应于图3（a）所表示的图像的附加了统计噪声的情况下的现有的方法的再构成后的图像。另外，图14（a）是对应于图3（b）所表示的图像的附加了统计噪声的情况下的本实施方式的再构成后的图像。图14（b）是对应于图3（b）所表示的图像的附加了统计噪声的情况下的现有的方法的再构成后的图像。

如果参照图13（b）以及图14（b）的话，则可以了解到在存在统计噪声的情况下在不使用步长w₁～w_J的现有的方法中图像周边部的空间分辨率变高且会在很大程度上出现噪声的影响，但是，在图像中央附近空间分辨率变高且噪声的影响小。相对于此，如果参照图13（a）以及图14（a）的话，则在使用了步长w₁～w_J的本实施方式的方法中，因为迭代运算中的图像周边部的更新量被抑制，所以噪声的影响显著地被抑制并且能够明确地看到存在于左上的光吸收体D的形状。另一方面，在图像中央附近噪声的影响与现有的方法相同程度地被抑制。还有，图像中央附近的统计噪声大于图像周边部的统计噪声是因为根据统计噪声的有无而在分辨率的提高速度上发生变化，并且是起因于使用了假定没有统计噪声的情况来进行决定的步长的结果的现象。

这样，在统计噪声包含于测量数据中的情况下，本实施方式的生物体测量方法中，与现有方法相比较，可以了解到虽然在像素值上有变化，但是在像素整体的统计噪声的形态特征上没有大的变化。即，根据本实施方式的生物体测量方法，能够在图像周边部选择性地延迟分辨率的提高。

接着，对与没有配置光吸收体D的背景图像相关的噪声评价进行说明。在此，将泊松噪声（Poissonnoise）附加于不存在光吸收体D的测量数据中。此时的再构成图像由于噪声而变成歪斜的图像。将该再构成图像分割成6行6列的36个部分区域并从左上往右下按顺序标注序号。其后，由噪声指标（NSD：Normalized Standard Deviation）来评价各个部分区域。还有，NSD的计算式是下式（17）。另外，图15是表示每一个部分区域的NSD的图表，横轴表示部分区域的序号，纵轴表示NSD的值。还有，下标SD表示标准偏差。

[数17]

$\mathrm{NSD}={\mathrm{BG}}_{\mathrm{SD}}^R/{\mathrm{BG}}_m^R\·\·\·\left(17\right)$

另外，计算出将每一个部分区域的NSD作为总体的标准偏差，并将该标准偏差作为评价部分区域间的噪声的不均匀性的值来使用。图16是表示标准偏差的计算结果的图表。

如果参照图15的话，则可以了解到在现有方法中部分区域间的NSD的不均较大。相对于此，在本实施方式的方法中，可以了解到NSD的不均全体性地被抑制。由此，可以了解到在本实施方式的方法中为了使空间分辨率接近于均匀而被使用的步长w_j还缓和了噪声传播的不均匀。再有，如图16所示，本实施方式的方法中，关于噪声的不均匀性也小于现有方法。

本发明的生物体测量装置以及图像制作方法并不限定于上述的实施方式，可以进行其他各种各样的变形。例如，在上述实施方式中将光照射于受检者的被测量部位，检测来自被测量部位的扩散光，根据该检测信号运算在被测量部位内的光吸收系数分布，从而制作关于被测量部位的内部的再构成图像。然而，本发明并不限于使用光的生物体测量装置和图像制作方法，也能够应用于使用放射线或声波的生物体测量装置和图像制作方法。

即，本发明所涉及的生物体测量装置也可以具备将放射线或者声波照射于受检者的被测量部位的照射部、检测来自被测量部位的扩散了的放射线或者声波的检测部、根据来自检测部的输出信号运算在被测量部位内的放射线或者声波的吸收系数分布并制作关于被测量部位的内部的再构成图像的运算部。在该情况下，运算部也可以根据与上述实施方式相同的方法制作再构成图像。另外，本发明所涉及的图像制作方法也可以是将放射线或者声波照射于受检者的被测量部位，检测来自被测量部位的扩散了的放射线或者声波，根据该检测信号运算在被测量部位内的放射线或者声波的吸收系数分布，根据与上述实施方式相同的方法制作关于被测量部位的内部的再构成图像的方法。在此，所谓放射线，是指例如X射线、γ射线或者微波这样的短波长的电磁波，所谓声波，是指例如超声波那样的波动。

上述实施方式的第1生物体测量装置构成为，具备将光照射于受检者的被测量部位的照射部、检测来自被测量部位的扩散光的光检测部、根据来自光检测部的输出信号运算在被测量部位内的光吸收系数分布并制作关于被测量部位的内部的再构成图像的运算部；运算部算出被设定于再构成图像的每一个像素的大于0且1以下的J个系数w_j（其中，下标j为从1到J的整数，J为再构成图像的像素数），通过进行使用了上述迭代式（1）的逐步近似运算从而制作再构成图像。

另外，上述实施方式所涉及的第2生物体测量装置构成为，具备将放射线或者声波照射于受检者的被测量部位的照射部、检测来自被测量部位的扩散了的放射线或者声波的检测部、根据来自检测部的输出信号运算在被测量部位内的放射线或者声波的吸收系数分布并制作关于被测量部位的内部的再构成图像的运算部；运算部算出被设定于再构成图像的每一个像素的大于0且1以下的J个系数w_j（其中，下标j为从1到J的整数，J为再构成图像的像素数），通过进行使用了上述迭代式（1）的逐步近似运算从而制作再构成图像。还有，在本结构中，所谓放射线，是指例如X射线、γ射线或者微波这样的短波长的电磁波，所谓声波，是指例如超声波那样的波动。

另外，生物体测量装置也可以构成为，运算部求得在分割再构成图像而成并且分别包含多个像素的多个部分区域中在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的收敛速度（以下称为最低收敛速度）C_N，准备满足0＜v_m＜1的M个数值v_m（其中，m为从1到M的整数），关于从1到M的各个m，通过使用上述迭代式（2）来进行N次迭代运算从而计算出J个各个像素的像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)，将从该像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)获得的各个部分区域的收敛速度与最低收敛速度C_N大致一致的时候的数值v_m作为包含于该部分区域的多个像素的系数w_j。由此，能够更加适宜地获得上述效果。

另外，生物体测量装置也可以构成为，运算部将在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的系数w_j设为1。由此，能够更加适宜地获得上述效果。

上述实施方式所涉及的第1图像制作方法构成为，是将光照射于受检者的被测量部位，检测来自被测量部位的扩散光，根据该检测信号运算被测量部位内的光吸收系数分布并制作关于被测量部位的内部的再构成图像的方法；计算出被设定于再构成图像的每一个像素的大于0且1以下的J个系数w_j（其中，下标j为从1到J的整数，J为再构成图像的像素数），通过进行使用了上述迭代式（3）的逐步近似运算从而制作再构成图像。

另外，上述实施方式所涉及的第2图像制作方法构成为，是将放射线或者声波照射于受检者的被测量部位，检测来自被测量部位的扩散了的放射线或者声波，根据该检测信号运算被测量部位内的放射线或者声波的吸收系数分布并制作关于被测量部位的内部的再构成图像的方法；计算出被设定于再构成图像的每一个像素的大于0且1以下的J个系数w_j（其中，下标j为从1到J的整数，J为再构成图像的像素数），通过进行使用了上述迭代式（3）的逐步近似运算从而制作再构成图像。还有，在本结构中，所谓放射线，是指例如X射线、γ射线或者微波这样的短波长的电磁波，所谓声波，是指例如超声波那样的波动。

另外，图像制作方法也可以构成为，求得在分割再构成图像而成并且分别包含多个像素的多个部分区域中在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的收敛速度（以下称为最低收敛速度）C_N，准备满足0＜v_m＜1的M个数值v_m（其中，m为从1到M的整数），关于从1到M的各个m，通过使用上述迭代式（4）来进行N次迭代运算从而计算出J个各个像素的像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)，将从该像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)获得的各个部分区域的收敛速度与最低收敛速度C_N大致一致的时候的数值v_m作为包含于该部分区域的多个像素的系数w_j。由此，能够更加适宜地获得上述效果。

另外，图像制作方法也可以构成为，将在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的系数w_j设为1。由此，能够更加适宜地获得上述效果。

产业上的利用可能性

本发明可以作为能够抑制由于被测量部位内部的位置引起的空间分辨率或噪声特性的差并且能够制作更加接近于均匀的图像的生物体测量装置以及图像制作方法来进行利用。

符号的说明

10…生物体测量装置、14…运算部、16…光射出/检测端、22…光源、24…光开关、26…光源用光纤、28…射出用光纤、30…光检测器、32…快门、34…检测用光纤、36…信号处理电路、38…显示部。

Claims (8)

1.一种生物体测量装置，其特征在于：

具备：

光照射部，将光照射于受检者的被测量部位；

光检测部，检测来自所述被测量部位的扩散光；

运算部，根据来自所述光检测部的输出信号，运算所述被测量部位内的光吸收系数分布，并制作关于所述被测量部位的内部的再构成图像，

所述运算部计算被设定于所述再构成图像的每一个像素的、大于0且1以下的J个系数w_j，并通过进行使用了以下的迭代式的逐步近似运算，从而制作所述再构成图像，其中，下标j为1到J的整数，J为所述再构成图像的像素数，

[数1]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+w_j{d}_j^{\left(k\right)}$

式中，k为从1到N的整数，N为迭代运算的次数，x_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的像素值，d_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的更新量。

2.一种生物体测量装置，其特征在于：

具备：

照射部，将放射线或者声波照射于受检者的被测量部位；

检测部，检测来自所述被测量部位的扩散了的所述放射线或者所述声波；

运算部，根据来自所述检测部的输出信号，运算所述被测量部位内的所述放射线或者所述声波的吸收系数分布，并制作关于所述被测量部位的内部的再构成图像，

所述运算部计算被设定于所述再构成图像的每一个像素的、大于0且1以下的J个系数w_j，并通过进行使用了以下的迭代式的逐步近似运算，从而制作所述再构成图像，其中，下标j为1到J的整数，J为所述再构成图像的像素数，

[数2]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+w_j{d}_j^{\left(k\right)}$

式中，k为从1到N的整数，N为迭代运算的次数，x_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的像素值，d_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的更新量。

3.如权利要求1或者2所述的生物体测量装置，其特征在于：

所述运算部，

求得分割所述再构成图像而成并且分别包含多个像素的多个部分区域中的、在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的所述收敛速度C_N，以下，将该收敛速度C_N称为最低收敛速度C_N，

准备满足0＜v_m＜1的M个数值v_m，其中，m为从1到M的整数，

关于从1到M的各个m，通过使用以下的迭代式来进行N次迭代运算从而算出J个像素的各个像素的像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)，

[数3]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+v_m{d}_j^{\left(k\right)}$

将从该像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)获得的各个部分区域的所述收敛速度与所述最低收敛速度C_N大致一致的时候的数值v_m作为包含于该部分区域的多个像素的所述系数w_j。

4.如权利要求3所述的生物体测量装置，其特征在于：

所述运算部将在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的所述系数w_j设为1。

5.一种图像制作方法，其特征在于：

是将光照射于受检者的被测量部位，检测来自所述被测量部位的扩散光，根据该检测信号运算所述被测量部位内的光吸收系数分布并制作关于所述被测量部位的内部的再构成图像的方法，

算出被设定于所述再构成图像的每一个像素的、大于0且1以下的J个系数w_j，其中，下标j为1到J的整数，J为再构成图像的像素数，

通过进行使用了以下的迭代式的逐步近似运算，从而制作所述再构成图像，

[数4]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+w_j{d}_j^{\left(k\right)}$

式中，k为从1到N的整数，N为迭代运算的次数，x_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的像素值，d_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的更新量。

6.一种图像制作方法，其特征在于：

是将放射线或者声波照射于受检者的被测量部位，检测来自所述被测量部位的扩散了的所述放射线或者所述声波，根据该检测信号运算所述被测量部位内的所述放射线或者所述声波的吸收系数分布并制作关于所述被测量部位的内部的再构成图像的方法，

算出被设定于所述再构成图像的每一个像素的、大于0且1以下的J个系数w_j，其中，下标j为1到J的整数，J为再构成图像的像素数，

通过进行使用了以下的迭代式的逐步近似运算，从而制作所述再构成图像，

[数5]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+w_j{d}_j^{\left(k\right)}$

式中，k为从1到N的整数，N为迭代运算的次数，x_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的像素值，d_j ^(k)为第j号像素的第k次迭代运算时的更新量。

7.如权利要求5或者6所述的图像制作方法，其特征在于：

求得分割所述再构成图像而成并且分别包含多个像素的多个部分区域中的、在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的所述收敛速度C_N，以下，将该收敛速度C_N称为最低收敛速度C_N，

准备满足0＜v_m＜1的M个数值v_m，其中，m为从1到M的整数，

关于从1到M的各个m，通过使用以下的迭代式来进行N次迭代运算从而算出J个像素的各个像素的像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)，

[数6]

$x_j^{(k+1)}=x_j^{\left(k\right)}+v_m{d}_j^{\left(k\right)}$

将从该像素值x₁ ^(N)～x_J ^(N)获得的各个部分区域的所述收敛速度与所述最低收敛速度C_N大致一致的时候的数值v_m作为包含于该部分区域的多个像素的所述系数w_j。

8.如权利要求7所述的图像制作方法，其特征在于：

将在N次迭代运算中收敛速度最慢的部分区域的所述系数w_j设为1。

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