JP2011092220A - Apparatus and method for discriminating biological tissue - Google Patents

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Abstract

【課題】蛍光物質を用いなくても、精度高く、スペクトル情報に基づいて生体組織の正常・異常(腫瘍)を識別できる生体組織識別装置および方法を提供すること。
【解決手段】生体組織から赤外スペクトル情報を取得する赤外スペクトル取得手段(1、2、3、4、5、6、8、9、10、12、13、14)と、この赤外スペクトル取得手段により得られた赤外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、波長範囲の全部または一部における、波長方向の赤外スペクトル情報の変化を表す統計量に基づいて生体組織の正常・異常を識別することを特徴とする。
【選択図】図2
An object of the present invention is to provide a biological tissue identification apparatus and method capable of identifying normality / abnormality (tumor) of biological tissue based on spectrum information with high accuracy without using a fluorescent substance.
Infrared spectrum acquisition means (1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12, 13, 14) for acquiring infrared spectrum information from a living tissue, and the infrared spectrum A biological tissue identification device having a computing means (11) for identifying normality / abnormality of the biological tissue based on the infrared spectrum information obtained by the obtaining means, wherein the computing means (11) It is characterized in that normality / abnormality of a living tissue is identified based on a statistic representing a change in infrared spectrum information in the wavelength direction in whole or in part.
[Selection] Figure 2

Description

本発明は、赤外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。   The present invention relates to a biological tissue identification device and method for identifying whether a biological tissue is a normal tissue or an abnormal tissue (such as a tumor) based on infrared spectrum information.

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として、可視光領域でのハイパースペクトル内視鏡画像から、正常組織と悪性腫瘍とを判別しようという試みが、M E. Martin 等(非特許文献1)によってなされている。しかしながら、非特許文献1の方法では、可視光領域のみの観測によっていることと、ハイパースペクトル観測に必要な強度の照明光を安全に体内に導入する手段がないために、反射率のスペクトル変化だけでは顕著な差異を見出せていない。このため、腫瘍に特異的に吸収される蛍光物質porphyrinを注入し、これによって発生する蛍光を観測する間接的な手法がとられ、動物実験での有効性が示されている。しかしながら、porphyrinは光毒性を有することから、人体への高濃度投与には危険が伴う。非特許文献2では生体の可視域ハイパースペクトル画像から、糖尿病由来の潰瘍の診断指標を算出しているが、この方法では、600nm〜800nm付近で異なる酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸収特性を顕在化させて、患部の微小循環の診断を行うもので、組織本来の悪性度を評価することはできない。   Attempts to distinguish normal tissue and malignant tumors from hyperspectral endoscopic images in the visible light region as a conventional technique for distinguishing normality / abnormality of biological tissue from spectral information has been proposed by M E. Martin et al. Reference 1). However, in the method of Non-Patent Document 1, since only the visible light region is observed and there is no means for safely introducing illumination light having the intensity required for hyperspectral observation into the body, only the spectral change of reflectance is detected. However, no significant difference has been found. For this reason, an indirect method of injecting a fluorescent substance porphyrin that is specifically absorbed by a tumor and observing the fluorescence generated thereby has been shown to be effective in animal experiments. However, since porphyrin is phototoxic, it is dangerous to administer high concentrations to the human body. In Non-Patent Document 2, a diagnostic index for ulcers derived from diabetes is calculated from a visible-spectrum hyperspectral image of a living body. In this method, the absorption characteristics of oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin that differ in the vicinity of 600 nm to 800 nm are revealed. Therefore, the diagnosis of the microcirculation of the affected area is performed, and the inherent malignancy of the tissue cannot be evaluated.

M E. Martin et al.: “Development of an Advanced Hyperspectral Imaging (HSI) System with Application for Cancer Detection”, Annals of Biomedical Engineering, Vol.34, No.6, pp.1061-1068 (2006)M E. Martin et al .: “Development of an Advanced Hyperspectral Imaging (HSI) System with Application for Cancer Detection”, Annals of Biomedical Engineering, Vol.34, No.6, pp.1061-1068 (2006) L. Khaodhiar et al.:” The Use of Medical Hyperspectral Technology to Evaluate Microcirculatory Changes in Diabetic Foot Ulcers and to Predict Clinical Outcomes, Diabetes Care, Vol.30, No.4, pp.903-910 (2007)L. Khaodhiar et al .: ”The Use of Medical Hyperspectral Technology to Evaluate Microcirculatory Changes in Diabetic Foot Ulcers and to Predict Clinical Outcomes, Diabetes Care, Vol.30, No.4, pp.903-910 (2007)

上述の通り、従来の腫瘍の識別技術では、スペクトル情報として可視光のスペクトル情報を用いているので、血液(特に、ヘモグロビン)の影響を受けやすく、生体組織そのもののスペクトル情報を取得しにくい。生体組織そのものの情報を得やすくするために、患者に蛍光物質を投与しているが、蛍光物質そのものが人体にとって好ましくない可能性がある。また、事前に蛍光物質を患者に投与しなくてはならないので、患者への負担が大きい。   As described above, the conventional tumor identification technology uses visible light spectrum information as spectrum information, and thus is easily affected by blood (particularly hemoglobin), and it is difficult to obtain spectrum information of the living tissue itself. In order to make it easy to obtain information on the living tissue itself, a fluorescent substance is administered to a patient, but the fluorescent substance itself may not be preferable for the human body. Moreover, since the fluorescent substance must be administered to the patient in advance, the burden on the patient is great.

本発明は上記問題を解決し、蛍光物質を用いなくても、高い精度でスペクトル情報に基づいて生体組織の正常・異常(腫瘍)を識別できる生体組織識別装置および方法を提供することを目的とする。   An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems and to provide a biological tissue identification apparatus and method that can identify normal / abnormal (tumor) of biological tissue based on spectrum information with high accuracy without using a fluorescent substance. To do.

上記目的を達成するため、本発明は以下の手段を有する。
第1の手段は、生体組織から赤外スペクトル情報を取得する赤外スペクトル取得手段と、前記赤外スペクトル取得手段により得られた赤外スペクトル情報に基づいて、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、前記赤外スペクトル情報は、1220−1380nmの波長範囲(1255−1285nmを除く)の赤外スペクトル情報であり、前記演算手段は、前記波長範囲の全部または一部における、波長方向の赤外スペクトル情報の変化を表す統計量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である。
第1の手段によれば、蛍光物質を用いなくても、1220−1380nmの波長範囲(1255−1285nmを除く)の赤外スペクトル情報に基づいて生体組織が正常か異常(腫瘍等)かの識別が高い精度で可能となる。赤外光、特に1220−1380nm(1255−1285nmを除く)の波長の赤外光を用いているため、血液中のヘモグロビンの吸収の影響を受けにくく、組織そのもののスペクトル情報が得られる。
In order to achieve the above object, the present invention has the following means.
The first means identifies infrared spectrum acquisition means for acquiring infrared spectrum information from the biological tissue, and normality / abnormality of the biological tissue based on the infrared spectrum information obtained by the infrared spectrum acquisition means A calculating means for calculating the biological tissue, wherein the infrared spectrum information is infrared spectrum information in a wavelength range of 1220 to 1380 nm (excluding 1255-1285 nm); A biological tissue identification device that identifies normality / abnormality of the biological tissue based on a statistic representing a change in infrared spectrum information in the wavelength direction in all or part of the range.
According to the first means, whether a living tissue is normal or abnormal (such as a tumor) based on infrared spectrum information in a wavelength range of 1220 to 1380 nm (excluding 1255-1285 nm) without using a fluorescent substance. Is possible with high accuracy. Since infrared light, particularly infrared light having a wavelength of 1220 to 1380 nm (excluding 1255-1285 nm) is used, it is difficult to be influenced by absorption of hemoglobin in the blood, and spectral information of the tissue itself can be obtained.

本発明者は、正常組織と異常組織(腫瘍、癌組織等)の赤外スペクトル情報を実際に測定して比較した結果、1220−1380nm(1255−1285nmを除く)の波長領域において、波長方向の差分などから算出した統計量に基づいて評価することにより、当該ピクセルの波長方向での不均一性を顕在化させることができるとの知見を得た。図1の実際に測定した正常組織と異常組織(胃癌組織)の赤外スペクトル情報のグラフの例に示されるように、1220−1380nm付近では、複数の病理サンプルについて比較した場合、正常組織での赤外反射率スペクトルのパターンはほぼ同一であるのに対して、腫瘍組織についての大きなうねり(低周波成分)には、首尾一貫した傾向は見出されないものの、チャネルごとの細かい変動(高周波成分)がどの腫瘍サンプルについても顕著に観察された。本発明は、この赤外スペクトルの変動を、精度を高めるために特に1255−1285nmの領域を除いて、1220−1380nmの波長範囲の全部または一部における変化を表す統計量に基づいて評価することにより、異常組織と正常組織とを識別するものである。   As a result of actually measuring and comparing the infrared spectrum information of normal tissue and abnormal tissue (tumor, cancer tissue, etc.), the present inventor found that in the wavelength region of 1220-1380 nm (excluding 1255-1285 nm) We obtained knowledge that non-uniformity in the wavelength direction of the pixel can be manifested by evaluating based on a statistic calculated from a difference or the like. As shown in the example of the graph of the infrared spectrum information of the normal tissue and the abnormal tissue (gastric cancer tissue) actually measured in FIG. 1, when comparing a plurality of pathological samples in the vicinity of 1220 to 1380 nm, Infrared reflectance spectrum patterns are almost the same, but large undulations (low frequency components) for tumor tissue do not show a consistent trend, but fine fluctuations from channel to channel (high frequency components) Was significantly observed for all tumor samples. The present invention evaluates this infrared spectral variation based on statistics representing changes in all or part of the 1220-1380 nm wavelength range, particularly excluding the 1255-1285 nm region, to increase accuracy. Thus, an abnormal tissue and a normal tissue are identified.

第2の手段は、波長方向の赤外スペクトル情報の差分の絶対値に基づいて、異常組織と正常組織とを識別するものである。
第2の手段によれば、発明者の実験により得られた、正常組織と異常組織のスペクトル情報の変動成分の差違、および、正常組織と異常組織のスペクトルパターンの差違が、この波長範囲において特に顕著であるという知見に基づいているので、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。
The second means identifies abnormal tissue and normal tissue based on the absolute value of the difference between the infrared spectrum information in the wavelength direction.
According to the second means, the difference in the fluctuation component of the spectrum information between the normal tissue and the abnormal tissue and the difference in the spectrum pattern between the normal tissue and the abnormal tissue obtained by the inventor's experiment are particularly in this wavelength range. Since it is based on the knowledge that it is remarkable, it becomes possible to identify normality / abnormality of a living tissue with high accuracy.

第3の手段は、波長方向の赤外スペクトル情報の差分の二乗和に基づいて、異常組織と正常組織とを識別するものである。
第3の手段によれば、発明者の実験により得られた、正常組織と異常組織のスペクトル情報の変動成分の差違、および、正常組織と異常組織のスペクトルパターンの差違が、この波長範囲において特に顕著であるという知見に基づいているので、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。
The third means is for discriminating between an abnormal tissue and a normal tissue based on a sum of squares of differences in infrared spectrum information in the wavelength direction.
According to the third means, the difference in the fluctuation component of the spectral information between the normal tissue and the abnormal tissue and the difference in the spectral pattern between the normal tissue and the abnormal tissue obtained by the inventor's experiment are particularly in this wavelength range. Since it is based on the knowledge that it is remarkable, it becomes possible to identify normality / abnormality of a living tissue with high accuracy.

第4の手段は、第1〜3の手段のいずれかにおいて、前記赤外スペクトル取得手段は、内視鏡により生体内の生体組織の赤外スペクトル情報を取得することを特徴とする生体組織識別装置である。   A fourth means is any one of the first to third means, wherein the infrared spectrum acquisition means acquires infrared spectrum information of a living tissue in a living body with an endoscope. Device.

第5の手段は、第1〜3の手段のいずれかにおいて、前記演算手段において、異常として識別される生体組織は消化器系の腫瘍である、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
第5の手段によれば、本発明者の実験により得られた、本発明の生体組織の正常・異常の識別が、胃癌などの消化器系の腫瘍の識別に特に有効であるという知見に基づいているので、高い精度で消化器系の腫瘍を識別することが可能となる。
A fifth means is the biological tissue identification device according to any one of the first to third means, wherein the biological tissue identified as abnormal by the computing means is a digestive system tumor.
According to the fifth means, based on the knowledge obtained by the experiment of the present inventor that the normal / abnormal discrimination of the living tissue of the present invention is particularly effective for the identification of gastrointestinal tumors such as gastric cancer. Therefore, it becomes possible to identify the digestive system tumor with high accuracy.

第6の手段は、赤外スペクトル取得手段により得られた生体組織からの、1220−1380nmの波長範囲(1255−1285nmを除く)の赤外スペクトル情報に基づいて、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、前記赤外スペクトル情報の前記波長範囲の全部または一部における、波長方向の赤外スペクトル情報の統計量を算出するステップと、前記赤外スペクトル情報の変化を表す統計量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である。   The sixth means determines normality / abnormality of the biological tissue based on infrared spectrum information in the wavelength range of 1220 to 1380 nm (excluding 1255-1285 nm) from the biological tissue obtained by the infrared spectrum acquisition means. A biological tissue identification method for identifying a statistic of infrared spectrum information in a wavelength direction in all or a part of the wavelength range of the infrared spectrum information, and a change in the infrared spectrum information. Identifying the normality / abnormality of the biological tissue based on a statistic to be expressed.

本発明によれば、蛍光物質を用いなくても、赤外スペクトル情報に基づいて生体組織の正常・異常(腫瘍)を高い精度で識別できる。スペクトル情報として赤外光のスペクトル情報を用いているので、血液(特に、ヘモグロビン)の影響を受けにくく、蛍光物質を用いなくても生体組織そのもののスペクトル情報を取得しやすい。蛍光物質を用いないので、人体に対する影響が少なく、検査も簡便になる。   According to the present invention, normal / abnormal (tumor) of living tissue can be identified with high accuracy based on infrared spectrum information without using a fluorescent substance. Since spectrum information of infrared light is used as spectrum information, it is difficult to be affected by blood (particularly hemoglobin), and it is easy to acquire spectrum information of the living tissue itself without using a fluorescent substance. Since no fluorescent substance is used, the human body is less affected and the inspection is simplified.

正常細胞組織の反射率スペクトルと悪性腫瘍組織の反射率スペクトルとを赤外域において示すグラフ。The graph which shows the reflectance spectrum of a normal cell tissue, and the reflectance spectrum of a malignant tumor tissue in an infrared region. 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。The figure which showed the structure of the biological tissue identification device which is one Embodiment of this invention. << FIG. 2A >> Whole block diagram. << FIG. 2B >> The figure which showed the structure in the case of using a linear variable filter. << FIG. 2C >> The figure which showed the structure in the case of using a grism. 本発明の一実施形態を用いて胃内壁の腫瘍領域を検出するために、関心波長帯域(1220−1380)から1255−1285nmを除外した波長領域の赤外スペクトル情報の差分の絶対値を平均化した画像。In order to detect a tumor region on the inner wall of the stomach using an embodiment of the present invention, the absolute value of the difference in the infrared spectrum information in the wavelength region excluding 1255-1285 nm from the wavelength band of interest (1220-1380) is averaged Image. 本発明の一実施形態を用いて胃内壁の腫瘍領域を検出するために、関心波長帯域(1220−1380)から1255−1285nmを除外した波長領域の赤外スペクトル情報の差分の二乗和を表した画像。In order to detect the tumor region of the stomach inner wall using an embodiment of the present invention, the sum of squares of the difference in the infrared spectrum information in the wavelength region excluding 1255-1285 nm from the wavelength band of interest (1220-1380) is represented. image. 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。The figure which showed the comparison with the identification result by the embodiment of this invention, and a pathological test result.

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。   Below, the apparatus etc. which concern on each embodiment of this invention are demonstrated. First, an apparatus capable of sweeping the wavelength and discriminating normality / abnormality of a living tissue from a change in reflection luminance with time will be described with reference to FIG. 2A.

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、各ピクセルにおける波長方向で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。   This device changes the center wavelength of narrow-band illumination light with a bandwidth of 5 nm in the range of 1225 nm to 1375 nm, and determines the degree of non-uniformity in the wavelength direction at each pixel from continuous images acquired at intervals of 5 nm. Evaluation is performed based on the intensity of the external reflection spectrum, and an image is formed.

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。   In FIG. 2A, the femto wave infrared light source 1 is generally called an SC light source. When a femtosecond infrared monochromatic laser is incident on a highly nonlinear optical fiber, the monochromatic laser beam is converted into broadband white light by a non-linear optical effect called self-phase modulation. Here, wavelength conversion is performed by a nonlinear optical fiber using a femtosecond laser having a wavelength of 1550 nm as a seed light source, and white light having a wavelength of 1100 to 2500 nm is obtained. The light generated by the femtowave infrared light source 1 is developed on the surface of the movable slit 3 by the spectrometer 2. The movable slit 3 is driven by the electrostatic actuator 4 in a triangular wave shape, and light having a half-value width of 5 nm and a center wavelength of 1225 to 1375 nm is extracted from the continuous spectrum 1220 to 1380 nm. Guided to the outer fiber 6. The image of the observation object 7 illuminated with this light is converted into an electrical signal by an infrared CCD camera 9 through an infrared fiber scope 8 composed of an infrared multi-core fiber and an objective lens, and passes through an image input board 10. Guided to the arithmetic unit 11.

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。   The arithmetic device 11 averages the results calculated based on the arithmetic method described later for the past 45 frames, and displays them on the image display device 12. In addition, a clock signal is sent to the control circuit 13 of the electrostatic actuator 4 so that a wavelength change of 5 nm can be obtained for each screen input in synchronization with the image capture of the image input board 10. That is, a symmetric triangular wave with a period of 0.75 seconds is output from the control circuit 13, and the amplitude of the variable attenuator R (14) is such that the output light center wavelength from the movable slit 3 is 1225-1375 nm. It is adjusted with.

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。
Further, instead of the spectroscope 2, the movable slit 3, and the electrostatic actuator 4 in the apparatus, a linear variable filter (LVF) 23 and an LVF driving motor 24 as shown in FIG. 2B may be used. In general, the linearity is better and alignment is easier than a spectroscope. In FIG. 2B, two collimating lenses 22 are used for both the fiber (light source side) 20 and the fiber (for illumination) 21, but only one may be provided on the fiber (for illumination) 21 side. .
Similarly, a grism 26 as shown in FIG. 2C may be used. By including the grating 25, the grism 26 can shorten the distance to the collimating lens 22.

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。
According to this apparatus, since the wavelength band on the illumination side can be set sufficiently narrow, the irradiation energy applied to the observation object 7 can be suppressed sufficiently low, and the wavelength band on the light receiving side is limited. Compared with the hyperspectral endoscope, the thermal influence on the observation object can be greatly reduced. This is effective for preventing damage to the tissue, particularly in endoscopy, although high intensity illumination is usually required for hyperspectral imaging.
In addition, since the wavelength difference is handled as image information, the image buffer and the calculation mechanism can be simplified as compared with the normally used hyperspectral image processing apparatus, and observation with excellent real-time performance is realized. In this example, the image acquisition is 1 frame 1/60 sec. However, the real-time characteristics can be improved by using a high-speed imaging camera or changing the averaging of the difference amount to an exponential weighted average. It can also be increased.
In addition, by scanning only the wavelength range that is optimal for tumor detection, even in an example using a standard image acquisition board, one image can be formed in 1.3 seconds, further improving real-time performance. Yes, it has superiority at the surgical site.

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。   The infrared spectrum acquisition means of the present invention includes a femto wave infrared light source 1, a spectrometer 2, a movable slit 3, an electrostatic actuator 4, a condensing lens 5, an infrared fiber for illumination 6, an infrared fiber scope 8, Corresponding to the infrared CCD camera 9, the image input board 10, the control circuit 13, and the variable attenuator R14, the computing means corresponds to the computing device 11, the infrared light source is the femto wave infrared light source 1, the spectrometer 2, the movable slit. 3, the electrostatic actuator 4, the condenser lens 5, and the illumination infrared fiber 6.

次に、本発明における赤外スペクトル取得手段により得られた赤外スペクトル情報に基づいて、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。   Next, calculation means for identifying normality / abnormality of the living tissue based on the infrared spectrum information obtained by the infrared spectrum acquisition means in the present invention will be described.

<第1実施形態>
本実施形態では、ハイパースペクトルデータ空間内の波長方向の微分(差分)を優先的に評価し、関心波長帯域(1220〜1380nm)から1255−1285nmを除いた波長領域の赤外スペクトル情報の差分の絶対値を平均化することで、当該ピクセルの波長方向での不均一性を顕在化させる。このような処理を腫瘍のある胃内壁のHS画像に適用した結果を図3に示す。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。
<First Embodiment>
In the present embodiment, the differential (difference) in the wavelength direction in the hyperspectral data space is preferentially evaluated, and the difference in the infrared spectrum information in the wavelength region excluding 1255-1285 nm from the wavelength band of interest (1220-1380 nm). By averaging the absolute values, non-uniformity in the wavelength direction of the pixel becomes obvious. The result of applying such a process to the HS image of the stomach inner wall with tumor is shown in FIG. The white area on the figure is the tumor tissue, and the black area is the normal tissue, which is almost consistent with the pathological examination result.

<第2実施形態>
本実施形態では、ハイパースペクトルデータ空間内の波長方向の微分(差分)を優先的に評価し、関心波長帯域(1220〜1380nm)から1255−1285nmを除いた波長領域の赤外スペクトル情報の差分の二乗和を平均化することで、当該ピクセルの波長方向での不均一性を顕在化させる。このような処理を腫瘍のある胃内壁のHS画像に適用した結果を図4に示す。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。
Second Embodiment
In the present embodiment, the differential (difference) in the wavelength direction in the hyperspectral data space is preferentially evaluated, and the difference in the infrared spectrum information in the wavelength region excluding 1255-1285 nm from the wavelength band of interest (1220-1380 nm). By averaging the sum of squares, the non-uniformity in the wavelength direction of the pixel becomes obvious. FIG. 4 shows the result of applying such processing to the HS image of the stomach inner wall with a tumor. The white area on the figure is the tumor tissue, and the black area is the normal tissue, which is almost consistent with the pathological examination result.

図5は、本発明による腫瘍組織の検出精度の評価するため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である。最上段は、第2実施形態において、比較的白っぽい部分が腫瘍組織と識別された部位を示す。2段目は、1255−1285nmの波長領域を除かない場合に腫瘍組織と識別された部位を、参考のため示す。3段目は、当腫瘍組織の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示す。4段目と5段目は、1段目と2段目の結果を2値化したものを示す。以上のように、波長範囲1255−1285nmを除いて評価することにより、腫瘍組織の識別性が向上していることがわかる。そして、3段目と4段目を比べると、本実施形態が、病理検査結果と良い一致を示していることがわかる。   FIG. 5 is a diagram showing a comparison between the identification result and the pathological examination result according to the embodiment of the present invention in order to evaluate the detection accuracy of the tumor tissue according to the present invention. The uppermost row shows a site where a relatively whitish portion is identified as a tumor tissue in the second embodiment. The second row shows, for reference, a site identified as a tumor tissue when the wavelength region of 1255-1285 nm is not removed. The third row shows a site determined to be a malignant tumor tissue based on the pathological examination result of the tissue cross section of the tumor tissue. The fourth and fifth stages are binarized results of the first and second stages. As described above, it can be seen that evaluation by removing the wavelength range from 1255-1285 nm improves the distinguishability of the tumor tissue. When the third and fourth stages are compared, it can be seen that the present embodiment shows good agreement with the pathological examination result.

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
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Femto wave infrared light source 2 Spectrometer 3 Movable slit 4 Electrostatic actuator 5 Condenser lens 6 Infrared fiber for illumination 7 Observation object 8 Infrared fiber scope 9 Infrared CCD camera 10 Image input board 11 Arithmetic unit 12 Image Display device 13 Control circuit 14 Variable attenuator R
20 Fiber (light source side)
21 Fiber (for lighting)
22 Collimating lens 23 Linear variable filter (LVF)
24 LVF drive motor 25 Grating 26 Grism

Claims (6)

生体組織から赤外スペクトル情報を取得する赤外スペクトル取得手段と、
前記赤外スペクトル取得手段により得られた赤外スペクトル情報に基づいて、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、
前記赤外スペクトル情報は、1220−1380nmの波長範囲(1255−1285nmを除く)の赤外スペクトル情報であり、
前記演算手段は、前記波長範囲の全部または一部における、波長方向の赤外スペクトル情報の変化を表す統計量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。
Infrared spectrum acquisition means for acquiring infrared spectrum information from biological tissue;
Based on the infrared spectrum information obtained by the infrared spectrum acquisition means, a biological tissue identification device having a computing means for identifying normality / abnormality of the biological tissue,
The infrared spectrum information is infrared spectrum information in a wavelength range of 1220 to 1380 nm (excluding 1255-1285 nm),
The computing means identifies normal / abnormality of the living tissue based on a statistic representing a change in infrared spectrum information in the wavelength direction in all or part of the wavelength range.
A biological tissue identification device.
前記変化を表す統計量は、波長方向の赤外スペクトル情報の差分の絶対値である、
ことを特徴とする請求項1記載の生体組織識別装置。
The statistic representing the change is an absolute value of the difference in the infrared spectrum information in the wavelength direction.
The biological tissue identification device according to claim 1.
前記変化を表す統計量は、波長方向の赤外スペクトル情報の差分の二乗和である、
ことを特徴とする請求項1記載の生体組織識別装置。
The statistic representing the change is a sum of squares of differences of infrared spectrum information in the wavelength direction.
The biological tissue identification device according to claim 1.
前記赤外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赤外スペクトル情報を取得する、
ことを特徴とする請求項1〜3いずれか記載の生体組織識別装置。
The infrared spectrum acquisition means acquires infrared spectrum information of the living tissue in the living body with an endoscope.
The biological tissue identification device according to any one of claims 1 to 3.
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1〜3いずれか記載の生体組織識別装置。
In the calculation means, the biological tissue identified as abnormal is a digestive system tumor,
The biological tissue identification device according to any one of claims 1 to 3.
赤外スペクトル取得手段により得られた生体組織からの、1220−1380nmの波長範囲(1255−1285nmを除く)の赤外スペクトル情報に基づいて、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、
前記赤外スペクトル情報の前記波長範囲の全部または一部における、波長方向の赤外スペクトル情報の変化を表す統計量を算出するステップと、
前記赤外スペクトル情報の前記変化を表す統計量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。
A biological tissue identification method for identifying normality / abnormality of the biological tissue based on infrared spectral information in the wavelength range of 1220 to 1380 nm (excluding 1255-1285 nm) from the biological tissue obtained by the infrared spectrum acquisition means Because
Calculating a statistic representing a change in infrared spectral information in the wavelength direction in all or part of the wavelength range of the infrared spectral information;
Identifying normality / abnormality of the biological tissue based on a statistic representing the change in the infrared spectrum information;
A biological tissue identification method comprising:
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