JP2011083486A - 生体組織識別装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】高い精度で生体組織の正常・異常を識別できる生体組織識別装置及び方法を提供すること。
【解決手段】生体組織から赤外反射スペクトル情報を取得する赤外反射スペクトル取得手段（１、２、３、４、５、６、８、９、１０、１２、１３、１４）と、この赤外反射スペクトル取得手段により得られた赤外反射スペクトル情報に基づいて、生体組織の正常・異常を識別する演算手段１１と、を有する生体組織識別装置であって、演算手段１１は、生体組織の表面の赤外反射強度の隣接ボクセル間のばらつきに基づいて生体組織の正常・異常を識別する。
【選択図】図２

Description

本発明は、赤外反射スペクトル情報により生体組織が正常組織であるか異常組織（腫瘍等）であるかを識別する生体組織識別装置及び方法に関する。

赤外スペクトル情報から生体組織の正常・異常を識別する従来技術が、たとえば、以下の文献に開示されている。
特許文献１では、被写体からの放射光又は反射光をハイパースペクトルで定義される複数の波長領域に分光する光学系と、光学系で分光された光を波長領域ごとに受光し、光電変換して電気信号を生成する複数の画素を有する撮像素子と、電気信号に基づいて波長領域の光の強度を算出し、画素における複数の波長領域と光の強度との関係に基づいて、ハイパースペクトル解析により被写体の患部を同定するため被写体からの放射光又は反射光の成分を分析する解析部とを備えることを特徴とするシステム及び方法が開示されている。
すなわち、同文献に記載された技術は、特定の画素（生体組織の特定の部分）における複数の波長領域と光の強度との関係に基づき、患部を同定している。

また、特許文献２では、識別のための有効なマーカーは、結合組織の赤外スペクトルの１２８０ｃｍ^{- 1}バンドのベースラインの傾きであり、正常な生検サンプルは正の傾きで、癌のサンプルは相対的に平らなベースラインを示すという知見に基づき、生体サンプル内の細胞外物質内の赤外マーカーの存在に基づき病変の存在を識別するためのシステム及び方法が開示されている。
すなわち、同文献に記載された技術は、生体組織の特定の部分における所定の波数（波長の逆数）付近が示す特徴に基づき、患部を同定している。

いずれの技術も、特定の生体組織の部分における波長方向の成分が示す特徴に基づき、生体組織の正常・異常を識別するところに特徴があるが、波長方向の成分だけで識別することはその識別力に限界がある。

特開２００９−３９２８０ 特表２００４−５１５７５９

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、高い精度で生体組織の正常・異常を識別できる装置及び方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、表面位置及び波長方向からなる三次元の赤外反射スペクトルの強度を生体組織から取得する赤外反射スペクトル取得手段と、前記赤外反射スペクトル取得手段により得られた赤外反射強度に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段と、を有する生体組織識別装置であって、前記演算手段は、前記生体組織の表面の前記赤外反射強度の隣接ボクセル間のばらつきに基づいて前記生体組織の正常・異常を識別することを特徴とする生体組織識別装置が提供される。
この構成によれば、高い精度で生体組織の正常・異常を識別することが可能となる。これは、本発明者が、正常組織と異常組織（腫瘍、癌組織等）の赤外反射スペクトル情報を実際に測定し比較した結果得られたものであり、正常組織と腫瘍組織のボクセル値の空間的なばらつきを、微小空間内のボクセル値の標準偏差で評価した場合、図１に示すように、１２２０−１３８０ｎｍ付近では、両者に大きな差が見られるという知見に基づいたものである。

また、前記隣接ボクセル間のばらつきを、評価対象ボクセルが中心に位置する一辺が３以上の奇数個のボクセルからなるボクセル立方体に含まれるボクセルであって、前記ボクセル立方体の同一表面上にない互いに平行な２辺を含む平面が通過するボクセルのボクセル値に基づいて、評価することを特徴としてもよい。

また、前記評価対象ボクセルにおける波長と同一波長を有するボクセルのボクセル値に基づいて、評価することを特徴としてもよい。

また、前期評価対象ボクセルに近いボクセルには大きな重みを、前記近いボクセルより遠いボクセルには前記大きな重みに比べ、同じ又は小さな重みをつけて、評価することを特徴としてもよい。

また、前記隣接ボクセル間のばらつきを、一辺が３以上の奇数個のボクセルからなり、かつ同一波長を有するボクセルからなるボクセル面におけるボクセル値の残差の二乗和を算出し、評価対象ボクセルを含む前記ボクセル面における前記波長が中央値となる波長領域に亘って合計することにより、評価することを特徴としてもよい。

また、前記隣接ボクセル間のばらつきを、一辺が３以上の奇数個のボクセルからなり、かつ同一波長を有するボクセルからなるボクセル面を底面とし、評価対象ボクセルを含む前記ボクセル面における前記波長が中央値となる波長領域を高さとするボクセル直方体におけるボクセル値の残差の二乗和を算出することにより、評価することを特徴としてもよい。

また、前記赤外反射スペクトルの波長範囲は、１２２０−１３８０ｎｍであることを特徴としてもよい。

また、前記赤外反射スペクトル取得手段は、内視鏡により生体内の前記生体組織の前記赤外反射スペクトルの強度を取得することを特徴としてもよい。

また、前記演算手段において、異常として識別される前記生体組織は消化器系の腫瘍であることを特徴としてもよい。

また、本発明のある観点によれば、赤外反射スペクトル取得手段により生体組織から得られた、表面位置及び波長方向からなる三次元の赤外反射スペクトルの強度に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する生体組織識別方法であって、前記生体組織の表面の前記赤外反射強度の隣接ボクセル間のばらつきを算出するステップと、前記隣接ボクセル間のばらつきに基づいて前記生体組織の正常・異常を識別するステップと、を有する生体組織識別方法が提供される。

以上説明したように、本発明によれば、高い精度で生体組織の正常・異常を識別することができる。効果の詳細は、後述する。

正常組織および腫瘍組織の微小空間内でのボクセル値標準偏差を示したグラフ。 本発明の一実施形態である生体組織識別装置の構成を示した図。《図２Ａ》全体構成図。《図２Ｂ》リニアバリアブルフィルタを使用する場合の構成を示した図。《図２Ｃ》グリズムを使用する場合の構成を示した図。 本発明の一実施形態の装置及び方法により三次元空間内の微分値二乗和を算出し、濃淡で示した処理画像。 本発明の一実施形態の装置及び方法により二次元内分散の波長方向の積分を算出し、濃淡で示した処理画像。 本発明の一実施形態の装置及び方法により微小ボクセル内の標準偏差を算出し、濃淡で示した処理画像。 本発明の実施形態による識別結果と病理検査結果との比較を示した図。

以下では、本発明の各実施形態に係る装置等について説明する。まず、波長を掃引可能であって、反射輝度の時間変化により、生体組織の正常・異常を識別できる装置について、図２Ａを用いて説明する。

本装置は、帯域幅５ｎｍの狭帯域照明光の中心波長を１２２５ｎｍから１３７５ｎｍの範囲で変化させ、５ｎｍ間隔で取得した連続画像から、ｘ、ｙ座標に、波長軸を加えた三次元データ空間内のボクセル値の不均一性の大小を組織の赤外反射スペクトルの強度に基づいて評価し、画像化するものである。

図２Ａにおいて、フェムト波赤外光源１は一般的にはＳＣ光源とも呼ばれる物である。フェムト秒の赤外単色レーザーを高非線形光ファイバに入射させると自己位相変調という非線形光学効果により単色のレーザー光は広帯域の白色光に変換される。ここでは波長１５５０ｎｍのフェムト秒レーザーを種光源として非線形光ファイバにより波長変換を行い、波長１１００−２５００ｎｍの白色光を得ている。フェムト波赤外光源１で発生した光は、分光器２で可動スリット３面上に展開される。可動スリット３は、静電型アクチュエータ４で、三角波状に駆動され、連続スペクトル１２２０−１３８０ｎｍから半値幅が５ｎｍで中心波長１２２５−１３７５ｎｍの範囲の光が取り出され、集光レンズ５で照明用赤外ファイバ６に導かれる。この光で照明された観測対象物７の画像は、赤外多芯ファイバと対物レンズからなる赤外ファイバースコープ８を通して、赤外ＣＣＤカメラ９によって電気信号に変換され、画像入力ボード１０を経て、演算装置１１に導かれる。

演算装置１１では、後述する演算方法に基づいて算出した結果を過去４５フレーム分平均化し、画像表示装置１２上に表示する。なお、静電アクチュエータ４の制御回路１３には、画像入力ボード１０の画像取り込みと同期して、１画面入力ごとに、５ｎｍの波長変化が得られるように、クロック信号が送られる。すなわち、制御回路１３からは、周期０．７５秒の対称三角波が出力され、その振幅は、可動スリット３からの出力光中心波長が、１２２５−１３７５ｎｍになるように、可変減衰器Ｒ（１４）で調整される。

また、同装置における分光器２、可動スリット３、及び静電型アクチュエータ４の代わりに、図２Ｂに示すような、リニアバリアブルフィルタ（ＬＶＦ）２３とＬＶＦ駆動用モータ２４を用いてもよい。一般的に、分光器に比べ、リニアリティが良く、アライメントが容易である。なお、図２Ｂでは、ファイバ（光源側）２０とファイバ（照明用）２１の両方に対して、コリメートレンズ２２を２つ使用しているが、ファイバ（照明用）２１側に１つだけでもよい。
また、同様に、図２Ｃに示すような、グリズム２６を使用してもよい。グリズム２６は、グレーティング２５を含むことにより、コリメートレンズ２２までの距離を短くできる。

同装置によれば、照明側の波長帯域幅を十分に狭く設定することが可能なため、観測対象物７に加えられる照射エネルギーは十分に低く抑えることができ、受光側の波長帯を限定するハイパースペクトル内視鏡と比べ、観測対象物への熱的影響を格段に低減することができる。これは、ハイパースペクトル撮影には通常強い強度の照明が必要であるが、特に内視鏡検査では、組織に損傷を与えないようするために有効である。
また、波長差分を画像情報として扱うため、通常用いられるハイパースペクトル画像処理装置に比べ、画像バッファや演算機構を簡素化することができ、実時間性の優れた観測が実現される。なお、本例では、画像取得を１フレーム１／６０秒としているが、高速撮像カメラを用いる、あるいは、差分量の平均化の演算を、指数荷重平均にするなどの変更により実時間性をより高めることも可能である。
また、腫瘍検出に最適な波長域のみをスキャンすることで、標準的な画像取得ボードを用いた例でも、１．３秒で１画像を形成することができ、さらに実時間性を高めることができ、手術現場などでの優位性を有する。

なお、本発明の赤外スペクトル取得手段は、フェムト波赤外光源１、分光器２、可動スリット３、静電アクチュエータ４、集光レンズ５、照明用赤外ファイバ６、赤外ファイバースコープ８、赤外ＣＣＤカメラ９、画像入力ボード１０、制御回路１３、可変減衰器Ｒ１４に対応し、演算手段は演算装置１１に対応し、赤外光源はフェムト波赤外光源１、分光器２、可動スリット３、静電アクチュエータ４、集光レンズ５、照明用赤外ファイバ６に対応する。

次に、本発明における赤外反射スペクトル取得手段により得られた赤外反射強度に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段について説明する。この演算手段は、生体組織の部分における波長方向の成分と生体組織表面方向の成分の両方を考慮して識別することにより、より精度の高い識別性をもたらす。

＜第１実施形態＞
組織表面のｘ、ｙ座標に、波長軸を加えた三次元データ空間内のボクセル値の不均一性の大小を評価することで、正常組織と腫瘍組織を識別する。この不均一性は、三次元ハイパースペクトルデータ空間内の三次元微分フィルタを定義し、この出力の絶対値もしくは二乗を、関心波長帯域（１２２０〜１３８０ｎｍ）に亘って加算することで評価される。このような演算は、例えば次式のように、ボクセル値差分をとることで近似的に実現される。
但し、h(λ₀)は、ハイパースペクトルデータH（x₀, y₀, λ₀）を波長λ₀で切断した２次元画像面を表す。演算子Ｄ_xλは、三次元ハイパースペクトルデータHについてｘ方向の差分をとりつつ波長方向にも差分をとることを表す。ｙ方向についても同様の演算が定義可能である。実際には、ｘ方向、ｙ方向の変化分の絶対値とλ方向の変化分の絶対値の和を評価することが望ましい。
図３は、三次元空間内の微分値二乗和に基づく濃淡を示した図である。これによれば、図上白く現れているところが腫瘍組織、黒く現れているところが正常組織であり、これは、後述するように、病理検査結果とほぼ一致している。

＜第２実施形態＞
本実施形態は、二次元内分散を波長方向に積分することにより、積分微小ボクセル内の標準偏差を波長方向に亘って合計し、不均一性の大小を評価するものである。図４は、摘出胃標本内壁のハイパースペクトル画像について、評価対象点の周囲ｘ、ｙ方向に７×７ピクセル、波長方向１２２６−１２７０ｎｍの微小直方体内の標準偏差の大小を次式のように輝度値で表現した画像であり、腫瘍部の輝度値が正常域に比して高く表現されている。これによれば、図上白く現れているところが腫瘍組織、黒く現れているところが正常組織であり、これは、病理検査結果とほぼ一致している。
なお、図中の黒点は照明光の鏡面反射によるアーティファクトをマスクした部分で、腫瘍の有無とは無関係である。
ここに、h(i,j,k)は、ハイパースペクトルデータの空間座標i,j、波長方向のインデックスkで表される三次元空間内の反射率（または輝度値）、k₁ 、k₂は考慮する波長の下限および上限を表すインデックス、h_av(k)は考慮する同一波長を有する微小ハイパースペクトルデータ空間内のボクセル値の平均値、Cは最大輝度値が白と表現されるようにグレースケールを調整する規格化定数である。

＜第３実施形態＞
本実施形態は、波長方向及び空間座標からなるハイパースペクトルデータ三次元空間内の微小空間内の反射率分散値により不均一性の大小を評価するものである。
図５は、摘出胃内壁のハイパースペクトル画像について、空間座標７×７×波長（１２２６−１２７０ｎｍ）における微小空間内のボクセル値の標準偏差の大小を次式のように各空間座標に応じて画像化したものである。これによれば、図上白く現れているところが腫瘍組織、黒く現れているところが正常組織であり、これは、後述するように、病理検査結果とほぼ一致している。
ここに、h(i,j,k)は、ハイパースペクトルデータの空間座標i,j、波長方向のインデックスkで表される三次元空間内の反射率（または輝度値）、k₁ 、k₂は考慮する波長の下限および上限を表すインデックス、h_avは考慮する微小ハイパースペクトルデータ空間内のボクセル値の平均値、Cは最大輝度値が白と表現されるようにグレースケールを調整する規格化定数である。
なお、図中の黒点は照明光の鏡面反射によるアーティファクトをマスクした部分で、腫瘍の有無とは無関係である。

図６は、本発明による腫瘍組織の検出精度の評価を示す。Ａ〜Ｄは、胃全摘手術で採取された組織部分である。各ＡからＤにおいて、各組織部分における組織断面の病理検査結果に基づき悪性腫瘍組織と判断された部位を上段に、標準偏差演算結果（第３実施形態）に基づき２値化したものを中段に、三次元Ｓｏｂｅｌ演算（第１実施形態）に基づき２値化したものを下段に示している。各部位を総合してみると、それぞれの実施形態が、病理検査結果と良い一致を示していることがわかる。

１ フェムト波赤外光源
２ 分光器
３ 可動スリット
４ 静電型アクチュエータ
５ 集光レンズ
６ 照明用赤外ファイバ
７ 観測対象物
８ 赤外ファイバースコープ
９ 赤外CCDカメラ
１０ 画像入力ボード
１１ 演算装置
１２ 画像表示装置
１３ 制御回路
１４ 可変減衰器R
２０ ファイバ（光源側）
２１ ファイバ（照明用）
２２ コリメートレンズ
２３ リニアバリアブルフィルタ（ＬＶＦ）
２４ ＬＶＦ駆動用モータ
２５ グレーティング
２６ グリズム

Claims (10)

1. 表面位置及び波長方向からなる三次元の赤外反射スペクトルの強度を生体組織から取得する赤外反射スペクトル取得手段と、
   前記赤外反射スペクトル取得手段により得られた赤外反射強度に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段と、を有する生体組織識別装置であって、
   前記演算手段は、前記生体組織の表面の前記赤外反射強度の隣接ボクセル間のばらつきに基づいて前記生体組織の正常・異常を識別することを特徴とする生体組織識別装置。
2. 前記隣接ボクセル間のばらつきを、
   評価対象ボクセルが中心に位置する一辺が３以上の奇数個のボクセルからなるボクセル立方体に含まれるボクセルであって、前記ボクセル立方体の同一表面上にない互いに平行な２辺を含む平面が通過するボクセルのボクセル値に基づいて、
   評価することを特徴とする請求項１記載の生体組織識別装置。
3. 請求項２記載の生体組織識別装置において、前記評価対象ボクセルにおける波長と同一波長を有するボクセルのボクセル値に基づいて、
   前記隣接ボクセル間のばらつきを評価することを特徴とする請求項２記載の生体組織識別装置。
4. 前期評価対象ボクセルに近いボクセルには大きな重みを、前記近いボクセルより遠いボクセルには前記大きな重みに比べ、同じ又は小さな重みをつけて、
   前記隣接ボクセル間のばらつきを評価することを特徴とする請求項２または３記載の生体組織識別装置。
5. 前記隣接ボクセル間のばらつきを、
   一辺が３以上の奇数個のボクセルからなり、かつ同一波長を有するボクセルからなるボクセル面におけるボクセル値の残差の二乗和を算出し、
   評価対象ボクセルを含む前記ボクセル面における前記波長が中央値となる波長領域に亘って合計することにより、
   評価することを特徴とする請求項１記載の生体組織識別装置。
6. 前記隣接ボクセル間のばらつきを、
   一辺が３以上の奇数個のボクセルからなり、かつ同一波長を有するボクセルからなるボクセル面を底面とし、評価対象ボクセルを含むボクセル面における前記波長が中央値となる波長領域を高さとするボクセル直方体におけるボクセル値の残差の二乗和を算出することにより、
   評価することを特徴とする請求項１記載の生体組織識別装置。
7. 前記赤外反射スペクトルの波長範囲は、１２２０−１３８０ｎｍである、
   ことを特徴とする請求項１〜６いずれか記載の生体組織識別装置。
8. 前記赤外反射スペクトル取得手段は、内視鏡により生体内の前記生体組織の前記赤外反射スペクトルの強度を取得する、
   ことを特徴とする請求項１〜６いずれか記載の生体組織識別装置。
9. 前記演算手段において、異常として識別される前記生体組織は消化器系の腫瘍である、
   ことを特徴とする請求項１〜６いずれか記載の生体組織識別装置。
10. 赤外反射スペクトル取得手段により生体組織から得られた、表面位置及び波長方向からなる三次元の赤外反射スペクトルの強度に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する生体組織識別方法であって、
    前記生体組織の表面の前記赤外反射強度の隣接ボクセル間のばらつきを算出するステップと、
    前記隣接ボクセル間のばらつきに基づいて前記生体組織の正常・異常を識別するステップと、
    を有する生体組織識別方法。