JP2012010776A - 断層画像処理装置及び方法、並びに光干渉断層画像診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】光干渉断層画像から血管の構造を明確に識別可能とする。
【解決手段】３次元光干渉断層画像から血管・リンパ管等の管状構造を抽出する（S130）。また、同じ観察エリアの表面から、少なくとも２つの波長領域による２次元の分光反射画像（表面画像）を取得する（S120）。２つの波長領域として、ヘモグロビンの光吸収スペクトルを考慮して、中心波長５４５ｎｍ及び中心波長６５０ｎｍの狭帯域光（半値幅２０ｎｍ以下）を用いることが好ましい。取得した分光反射画像から、ヘモグロビン濃度が高い部分を抽出し（S140）、血管検出画像を得る。血管検出画像と管状構造抽出画像との画像間で位置合わせの処理を行い（S150）、これら画像間の相関を取ることにより、管状構造抽出画像から、血管とそれ以外の管状構造とを分離し、血管部のみを抽出する（ステップS160）。
【選択図】図１３

Description

本発明は断層画像処理装置及び方法、並びに光干渉断層画像診断装置に係り、特に、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ：Optical Coherence Tomography）によって取得される光断層画像信号から血管構造を区別して描出可能な表示画像を得るのに好適な画像信号処理技術に関する。

近年、光干渉断層画像計測装置（ＯＣＴ装置）の高速化により、短時間で対象の３次元断層画像データが取得できるようになった（特許文献１）。それに伴い、信号処理によって３次元断層画像データから血管など特定の構造情報の抽出を行い、これを見やすく表示することで、医療診断に有効な情報を提示する機能の実現が期待されている。

一方で、従来、分光情報を用いて血管の分布を計測する方法として、血管に含まれるヘモグロビン成分を分光によってセンシングし、血管の深さを大まかに区別して可視化する手法（狭帯域光観察；ＮＢＩ：Narrow Band Imaging）や、ヘモグロビンの局所的な濃度分布を計測する手法（ヘモグロビンインデックス：ＩＨｂ）などが知られている。ＮＢＩについては特許文献２、ＩＨｂについては特許文献３がある。

特開２００９−２７０８７９号公報 特許第３５５９７５５号公報 特開平１０−２１０４５４号公報

ところが、ＯＣＴの計測結果においては、得られる情報が構造情報のみであり、例えば、血管とリンパ管など、同じ管状構造でありながら機能が異なる器官の信号に大きな差はない。そのため、信号処理によって血管を検出する際に、リンパ管など血管以外の管状構造も同時に検出されてしまう問題がある。

図１９（ａ）は組織内の血管とリンパ管の分布を例示した図であり、図１９（ｂ）は図１９（ａ）を測定対象としてＯＣＴ計測して得られた３次元ＯＣＴ画像データから管状構造を抽出した結果を示す図である。図１９（ｂ）に示したとおり、３次元ＯＣＴ抽出された管状構造では、血管とリンパ管を区別できない。

その一方で、分光情報を利用するＮＢＩやＩＨｂの手法では、深さ分解能が落ちるため、ＯＣＴで実現される高い分解能で血管の深さ情報を得ることはできない。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、注目器官である血管とその他の構造を確実に分離し、血管の３次元構造を明確に表示することが可能な断層画像処理装置及び方法、並びにその画像処理技術を適用した光干渉断層画像診断装置を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために以下の発明態様を提供する。

（発明１）：発明１に係る断層画像処理装置は、３次元光干渉断層画像のデータを取得する断層画像取得手段と、前記３次元光干渉断層画像の測定対象となっている被検体の観察エリアの表面から、少なくとも２つの波長領域による２次元の分光反射画像を取得する分光反射画像取得手段と、前記断層画像取得手段で取得したデータから信号処理によって管状構造を抽出する管状構造抽出手段と、前記分光反射画像取得手段で取得した分光反射画像から血液成分の分布を抽出する血液成分分布抽出手段と、前記血液成分分布抽出手段により抽出された前記血液成分の分布を示す情報を用いて、前記管状構造の抽出結果から血管部と非血管部とを分離する分離手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、ＯＣＴ計測によって得られる３次元光干渉断層画像から管状構造が抽出される。ここで抽出される管状構造には、血管のみならず、リンパ管など他の脈管も含まれ得る。この抽出された管状構造から、血管部とそれ以外を分離するために、分光反射画像を利用する。血液成分は、波長によって異なる吸収特性があるため、特定の波長による反射画像（分光反射画像）を撮ると、この２次元反射画像では、血管部だけが映っている情報が得られる。

したがって、この２次元反射画像と、管状構造の抽出結果（ＯＣＴ抽出画像）とを比較することにより、管状構造の抽出結果からリンパ管等の非血管部を分離除去して、血管部の情報を取り出すことができる。

「断層画像取得手段」の態様として、既に生成されている断層画像のデータを受入するデータ入力インターフェースや信号入力端子がある。また、「断層画像取得手段」の他の態様として、測定対象に対して測定光を射出し、その測定光から分割した参照光と、測定対象からの戻り光との干渉光を検出してその干渉信号を基に断層画像のデータを生成する信号処理手段を含んだ構成も可能である。

（発明２）：発明２に係る断層画像処理装置は、発明１において、前記分離手段によって分離された前記血管部を描出するための表示画像を生成する表示画像生成手段を備えることを特徴とする。

かかる態様によれば、血管と血管以外の管状構造とを分離し、血管を明確に識別可能な表示画像を描出することが可能である。

（発明３）：発明３に係る断層画像処理装置は、発明２において、前記分離手段による前記分離の処理に先立ち、前記３次元光干渉断層画像から抽出された管状構造抽出画像と前記分光反射画像との位置合わせを行う位置合わせ処理手段を備えることを特徴とする。

３次元光干渉断層画像を得るためのＯＣＴ計測の撮像系と、分光反射画像を得る撮像系の位置が異なる場合、また、各撮像系が異なる時間タイミングで撮像（計測）をしている場合、それぞれの系で取得される画像間で血管の位置がずれる。かかる問題に対処するため、発明３の態様のように、これら画像間で位置合わせを行い、両画像の位置関係を一致させる変換処理を行うことが好ましい。

（発明４）：発明４に係る断層画像処理装置は、発明３において、前記位置合わせ処理手段は、予め用意されている視野変換行列を用いて前記分光反射画像のデータを変換することを特徴とする。

ＯＣＴ計測の撮像系と、分光反射画像（表面画像）の撮像系の両者における光軸の位置関係の変化が無視できる程度に十分小さい場合は、事前に視野変換行列を計算しておき、毎回その行列を用いて位置合わせ処理を行うことで、位置合わせ処理を簡略化できる。

（発明５）：発明５に係る断層画像処理装置は、発明３において、前記位置合わせ処理手段は、前記３次元光干渉断層画像から抽出された前記管状構造抽出画像と、前記分光反射画像とからそれぞれ特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段により抽出された前記管状構造抽出画像の特徴点と、前記分光反射画像の特徴点から変換行列を求める変換行列生成手段と、を備え、前記変換行列を用いて前記分光反射画像のデータを変換することを特徴とする。

発明５に記載のように、分光反射画像とＯＣＴ画像の画像間で変換行列を計算する態様は、両者の光軸の位置関係が頻繁に変化する場合に特に有効である。

（発明６）：発明６に係る断層画像処理装置は、発明３乃至５のいずれか１項において、前記分離手段は、前記管状構造抽出画像と前記位置合わせ処理後の前記分光反射画像との相関をとり、前記血管部を抽出することを特徴とする。

管状構造抽出画像と分光反射画像の位置合わせを行い、両画像で相関のある部分を血管部として判定することができる。

（発明７）：発明７に係る断層画像処理装置は、発明１乃至６のいずれか１項において、前記血液成分は、ヘモグロビンであり、前記２つの波長領域は、還元ヘモグロビンと酸化ヘモグロビンの光吸収係数が同程度に高い第１波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第１波長領域と、前記第１波長よりも長波長側で、かつ酸化ヘモグロビンの光吸収係数が０に近い値となる第２波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第２波長領域であることを特徴とする。

ヘモグロビンの吸収特性に合わせて、中心波長の異なる２以上の狭帯域光（第1波長領域光と第２波長領域光）による分光反射画像を取得する態様が好ましい。

（発明８）：発明８に係る断層画像処理装置は、請求項１乃至７のいずれか１項において、前記３次元光干渉断層画像は、波長掃引光源から射出される光を測定光と参照光に分割し、前記測定光にて前記測定対象に照射し、該測定対象からの反射光と前記参照光とを合波し、前記反射光と前記参照光が合波したときの干渉光を干渉信号として検出し、該干渉信号から生成された断層画像であることを特徴とする。

（発明９）：発明９は、前記目的を達成する方法発明を提供する。すなわち、発明９に係る断層画像処理方法は、３次元光干渉断層画像のデータを取得する断層画像取得ステップと、前記３次元光干渉断層画像の測定対象となっている被検体の観察エリアの表面から、少なくとも２つの波長領域による２次元の分光反射画像を取得する分光反射画像取得ステップと、前記断層画像取得ステップで取得したデータから信号処理によって管状構造を抽出する処理を行う管状構造抽出処理ステップと、前記分光反射画像取得ステップで取得した分光反射画像から血液成分の分布を抽出する処理を行う血液成分分布抽出処理ステップと、前記血液成分分布抽出処理ステップにより抽出された前記血液成分の分布を示す情報を用いて、前記管状構造の抽出結果から血管部と非血管部とを分離する処理を行う分離処理ステップと、を含むことを特徴とする。

なお、発明２乃至８で言及した特徴は発明９の方法発明に対して同様に組み込むことができる。

（発明１０）：発明１０に係る断層画像処理方法は、発明９において、前記断層画像取得ステップは、第１の光源から射出される光を測定光と参照光に分割し、前記測定光にて前記測定対象となる被検体に照射し、該測定対象からの反射光と前記参照光とを合波し、前記反射光と前記参照光が合波したときの干渉光を干渉信号として検出し、該干渉信号を用いて前記測定対象の断層画像を取得するステップを含み、前記分光反射画像取得ステップは、第１波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第１波長領域の光を前記被検体の前記観察エリアに照射し、該被検体からの反射光を表面反射画像信号として検出して第１分光反射画像を得るステップと、前記第１波長よりも長波長の第２波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第２波長領域の光を前記被検体の前記観察エリアに照射し、該被検体からの反射光を表面反射画像信号として検出して第２分光反射画像を得るステップと、を含むことを特徴とする。

（発明１１）：発明１１は前記目的を達成する光干渉断層画像診断装置を提供する。すなわち、発明１１に係る光干渉断層画像診断装置は、第１の光源と、前記第１の光源から射出された光を測定光と参照光に分割する光分割手段と、前記光分割手段により分割された前記測定光が測定対象に照射されたときの該測定対象からの反射光と前記参照光とを合波する合波手段と、前記合波手段により合波された前記反射光と前記参照光との干渉光を検出する光干渉検出手段と、前記光干渉検出手段により検出された干渉信号から前記測定対象の深さ方向の情報を含む３次元の断層画像のデータを生成する断層画像取得手段と、第１波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第１波長領域及び前記第１波長よりも長波長側の第２波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第２波長領域の少なくとも２つの波長領域の光を射出し得る第２の光源と、前記第２の光源から射出された光を前記断層画像の測定対象となっている被検体の観察エリアに照射して得られる当該測定対象の表面からの反射光を検出する反射光検出手段と、前記反射光検出手段により検出された表面反射信号から、前記少なくとも２つの波長領域による２次元の分光反射画像を生成する分光反射画像取得手段と、前記断層画像取得手段で取得したデータから信号処理によって管状構造を抽出する管状構造抽出手段と、前記分光反射画像取得手段で取得した分光反射画像から血液成分の分布を抽出する血液成分分布抽出手段と、前記血液成分分布抽出手段により抽出された前記血液成分の分布を示す情報を用いて、前記管状構造の抽出結果から血管部と非血管部とを分離する分離手段と、前記分離手段によって分離された前記血管部を描出するための表示画像を生成する表示画像生成手段と、前記表示画像生成手段により生成された表示画像を表示する表示手段と、を備えることを特徴とする。

発明１１は、発明１に記載の断層画像処理装置を適用した光干渉断層画像診断装置に相当している。発明１１において、更に、発明２乃至８のいずれか１項に記載の断層画像処理装置を適用することが可能である。

本発明によれば、ＯＣＴ画像から抽出した管状構造から、注目器官である血管と、それ以外の管状構造とを確実に分離し、血管を明確に表示することが可能になる。

本発明の実施形態に係る断層画像処理装置を適用した画像診断装置の外観図 図１のＯＣＴプロセッサの内部構成を示すブロック図 図２のＯＣＴプローブの断面図 測定対象に対して光走査がラジアル走査の場合の断層画像のスキャン面を示す図 図４の断層画像により構築される３次元ボリュームデータを示す図 図１の内視鏡の鉗子口から導出されたＯＣＴプローブを用いて断層画像を得る様子を示す図 ガルバノミラーを用いて測定対象Ｓに対してセクタ走査を行って断層画像を取得する構成を示す図 図７の断層画像により構築される３次元ボリュームデータを示す図 ３次元ＯＣＴ計測の走査軸（ＸＹＺ軸）と、計測によって得られる断層画像との対応関係を示した模式図 本実施形態の要部構成を示すブロック図 図２の信号処理部の構成を示すブロック図 ヘモグロビンの吸収スペクトルを示す図 本実施形態の全体処理のフローチャート 管状構造抽出処理のフローチャート 位置合わせ処理のフローチャート 位置合わせ処理の概念図 非血管管状構造の除去処理（分離処理）の概念図 非血管構造を除去した３次元血管像の例を示す図 （ａ）は生体組織内の管状構造（血管・リンパ管）の分布例を示す図、（ｂ）は３次元光干渉断層画像から管状構造を抽出した結果を示す概念図

以下、添付図面に従って本発明の好ましい実施の形態について詳説する。

＜光干渉断層画像診断装置の外観＞
図１は本発明の実施形態に係る断層画像処理装置を適用した画像診断装置の外観図である。図１に示すように、画像診断装置１０は、主として内視鏡１００、内視鏡プロセッサ２００、光源装置３００、断層画像処理装置としてのＯＣＴプロセッサ４００、及びモニタ装置５００とから構成されている。なお、内視鏡プロセッサ２００は、光源装置３００を内蔵するように構成されていてもよい。

内視鏡１００は、手元操作部１１２と、この手元操作部１１２に連設される挿入部１１４とを備える。術者は手元操作部１１２を把持して操作し、挿入部１１４を被検者の体内に挿入することによって観察を行う。

手元操作部１１２には、鉗子挿入部１３８が設けられており、この鉗子挿入部１３８が先端部１４４の鉗子口１５６に連通されている。本実施形態では、ＯＣＴプローブ６００を鉗子挿入部１３８から挿入することによって、ＯＣＴプローブ６００を鉗子口１５６から導出する。ＯＣＴプローブ６００は、鉗子挿入部１３８から挿入され、鉗子口１５６から導出される挿入部６０２と、術者がＯＣＴプローブ６００を操作するための操作部６０４、及びコネクタ６１０を介してＯＣＴプロセッサ４００と接続されるケーブル６０６から構成されている。

＜内視鏡、内視鏡プロセッサ、光源装置の構成＞
［内視鏡］
内視鏡１００の先端部１４４には、観察光学系１５０、照明光学系１５２、及びＣＣＤ（不図示）が配設されている。

観察光学系１５０は、被検体を図示しないＣＣＤの受光面に結像させ、ＣＣＤは受光面上に結像された被検体像を各受光素子によって電気信号に変換する。本実施形態のＣＣＤは、３原色の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のカラーフィルタが所定の配列（ベイヤー配列、ハニカム配列）で各画素ごとに配設されたカラーＣＣＤである。なお、符号１５４は、観察光学系１５０に向けて洗浄液や加圧エアを供給するための洗浄ノズルである。

［光源装置］
光源装置３００は、可視光を図示しないライトガイドに入射させる。ライトガイドの一端はＬＧコネクタ１２０を介して光源装置３００に接続され、ライトガイドの他端は照明光学系１５２に対面している。光源装置３００から発せられた光は、ライトガイドを経由して照明光学系１５２から出射され、観察光学系１５０の視野範囲を照明する。

また、この光源装置３００は、中心波長λ１＝５４５ｎｍ、半値幅が２０ｎｍ以下の第１波長領域光と、中心波長λ２＝６５０ｎｍ、半値幅が２０ｎｍ以下の第２波長領域光と、の少なくとも２種類の照明光を発生させることができる。光源装置３００は、可視光の出力、第１波長領域光の出力、第２波長領域光の出力を切り換えることが可能である。

［内視鏡プロセッサ］
内視鏡プロセッサ２００には、ＣＣＤから出力される画像信号が電気コネクタ１１０を介して入力される。このアナログの画像信号は、内視鏡プロセッサ２００内においてデジタルの画像信号に変換され、モニタ装置５００の画面に表示するための必要な処理が施される。

このように、内視鏡１００で得られた観察画像のデータが内視鏡プロセッサ２００に出力され、内視鏡プロセッサ２００に接続されたモニタ装置５００に画像が表示される。

また、本実施形態では、ＣＣＤを介して取得された分光反射画像のデータがＯＣＴプロセッサ４００に供給され、３次元光干渉断層画像（３Ｄ−ＯＣＴ画像）から血管部を抽出する処理に利用される。その処理内容について詳細は後述する。

＜ＯＣＴプロセッサ、ＯＣＴプローブの内部構成＞
［ＯＣＴプロセッサ］
図２は図１のＯＣＴプロセッサの内部構成を示すブロック図である。図２に示すＯＣＴプロセッサ４００及びＯＣＴプローブ６００は、光干渉断層（ＯＣＴ：Optical Coherence Tomography）計測法による測定対象の光断層画像を取得するためのものである。

ＯＣＴプロセッサ４００は、測定のための光Ｌａを射出する第１の光源部（第１の光源ユニット）１２と、第１の光源部１２から射出された光Ｌａを測定光（第１の光束）Ｌ１と参照光Ｌ２に分岐するとともに、被検体である測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３と参照光Ｌ２を合波して干渉光Ｌ４を生成する光ファイバカプラ（分岐合波部）１４と、光ファイバカプラ１４で分岐された測定光Ｌ１をＯＣＴプローブ６００の光コネクタ１８に導くとともに、ＯＣＴプローブ６００内の回転側光ファイバＦＢ１によって導波された戻り光Ｌ３を導波する固定側光ファイバＦＢ２と、光ファイバカプラ１４で生成された干渉光Ｌ４を干渉信号として検出する干渉光検出部２０と、この干渉光検出部２０によって検出された干渉信号を処理して光断層画像（以下、単に「断層画像」とも言う。）を取得する信号処理部２２を有する。信号処理部２２で取得された光断層画像はモニタ装置５００に表示される。

また、ＯＣＴプロセッサ４００は、測定の目印を示すためのエイミング光（第２の光束）Ｌｅを射出する第２の光源部（第２の光源ユニット）１３と、参照光Ｌ２の光路長を調整する光路長調整部２６と、第１の光源部１２から射出された光Ｌａを分光する光ファイバカプラ２８と、光ファイバカプラ１４で合波された戻り光（干渉光）Ｌ４およびＬ５を検出する検出部３０ａおよび３０ｂと、信号処理部２２への各種条件の入力、設定の変更等を行う操作制御部３２とを有する。

ＯＣＴプロセッサ４００に接続されるＯＣＴプローブ６００は、固定側光ファイバＦＢ２を介して導波された測定光Ｌ１を測定対象Ｓまで導波するとともに測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を導波する回転側光ファイバＦＢ１と、この回転側光ファイバＦＢ１を固定側光ファイバＦＢ２に対して回転可能に接続し、測定光Ｌ１および戻り光Ｌ３を伝送する光コネクタ１８と、を備える。

なお、図２に示したＯＣＴプロセッサ４００及びＯＣＴプローブ６００においては、上述した射出光Ｌａ、エイミング光Ｌｅ、測定光Ｌ１、参照光Ｌ２および戻り光Ｌ３などを含む種々の光を各光デバイスなどの構成要素間で導波し、伝送するための光の経路として、回転側光ファイバＦＢ１および固定側光ファイバＦＢ２を含め種々の光ファイバＦＢ（ＦＢ３、ＦＢ４、ＦＢ５、ＦＢ６、ＦＢ７、ＦＢ８など）が用いられている。

第１の光源部１２は、ＯＣＴの測定のための光（例えば、赤外領域の波長可変レーザ光、あるいは低コヒーレンス光）を射出するものである。本例の第１の光源部１２は、赤外の波長域で光周波数（波長）を一定の周期で掃引させながらレーザ光Ｌａ（例えば、波長1.3μmを中心とするレーザ光）を射出する波長可変光源である。

この第１の光源部１２は、レーザ光あるいは低コヒーレンス光Ｌａを射出する光源１２ａと、光源１２ａから射出された光Ｌａを集光するレンズ１２ｂとを備えている。また、詳しくは後述するが、第１の光源部１２から射出された光Ｌａは、光ファイバＦＢ４、ＦＢ３を介して光ファイバカプラ１４で測定光Ｌ１と参照光Ｌ２に分割され、測定光Ｌ１は光コネクタ１８に入力される。

また、第２の光源部１３は、エイミング光Ｌｅとして測定部位を確認しやすくするために可視光を射出するものである。例えば、波長６６０ｎｍの赤半導体レーザ光、波長６３０ｎｍのＨｅ−Ｎｅレーザ光、波長４０５ｎｍの青半導体レーザ光などを用いることができる。本実施形態における第２の光源部１３としては、例えば赤色あるいは青色あるいは緑色のレーザ光を射出する半導体レーザ１３ａと、半導体レーザ１３ａから射出されたエイミング光Ｌｅを集光するレンズ１３ｂを備えている。第２の光源部１３から射出されたエイミング光Ｌｅは、光ファイバＦＢ８を介して光コネクタ１８に入力される。

光コネクタ１８では、測定光（第１の光束）Ｌ１とエイミング光（第２の光束）Ｌｅとが合波され、ＯＣＴプローブ６００内の回転側光ファイバＦＢ１に導波される。

光ファイバカプラ（分岐合波部）１４は、例えば２×２の光ファイバカプラで構成されており、固定側光ファイバＦＢ２、光ファイバＦＢ３、光ファイバＦＢ５、光ファイバＦＢ７とそれぞれ光学的に接続されている。

光ファイバカプラ１４は、第１の光源部１２から光ファイバＦＢ４およびＦＢ３を介して入射した光Ｌａを測定光（第１の光束）Ｌ１と参照光Ｌ２とに分割し、測定光Ｌ１を固定側光ファイバＦＢ２に入射させ、参照光Ｌ２を光ファイバＦＢ５に入射させる。

さらに、光ファイバカプラ１４は、光ファイバＦＢ５に入射され後述する光路長調整部２６によって周波数シフトおよび光路長の変更が施されて光ファイバＦＢ５を戻った参照光Ｌ２と、後述するＯＣＴプローブ６００で取得され固定側光ファイバＦＢ２から導波された光Ｌ３とを合波し、光ファイバＦＢ３（ＦＢ６）および光ファイバＦＢ７に射出する。

ＯＣＴプローブ６００は、光コネクタ１８を介して、固定側光ファイバＦＢ２と接続されており、固定側光ファイバＦＢ２から、光コネクタ１８を介して、エイミング光Ｌｅと合波された測定光Ｌ１が回転側光ファイバＦＢ１に入射される。入射されたこのエイミング光Ｌｅと合波された測定光Ｌ１を回転側光ファイバＦＢ１によって伝送して測定対象Ｓに照射する。そして測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を取得し、取得した戻り光Ｌ３を回転側光ファイバＦＢ１によって伝送して、光コネクタ１８を介して、固定側光ファイバＦＢ２に射出するようになっている。

干渉光検出部２０は、光ファイバＦＢ６および光ファイバＦＢ７と接続されており、光ファイバカプラ１４で参照光Ｌ２と戻り光Ｌ３とを合波して生成された干渉光Ｌ４およびＬ５を干渉信号として検出するものである。

光ファイバカプラ２８から分岐させた光ファイバＦＢ６の光路上には、干渉光Ｌ４の光強度を検出する検出器３０ａが設けられ、光ファイバＦＢ７の光路上には干渉光Ｌ５の光強度を検出する検出器３０ｂが設けられている。干渉光検出部２０は、検出器３０ａおよび検出器３０ｂの検出結果に基づいて、干渉信号を生成する。

信号処理部２２は、干渉光検出部２０で検出した干渉信号から断層画像を取得し、取得した断層画像をモニタ装置５００へ出力する。なお、本実施形態では、干渉光検出部２０で検出した干渉信号に基づいて、断層画像から血管部分を抽出して立体的な血管画像を生成し、血管の立体構造を示す画像がモニタ装置５００に出力されるようになっている。これを実現するための信号処理部２２の詳細な構成は後述する。

参照光Ｌ２の光路長を可変するための光路長調整部２６は、光ファイバＦＢ５の参照光Ｌ２の射出側（すなわち、光ファイバＦＢ５の光ファイバカプラ１４とは反対側の端部）に配置されている。

光路長調整部２６は、光ファイバＦＢ５から射出された光を平行光にする第１光学レンズ８０と、第１光学レンズ８０で平行光にされた光を集光する第２光学レンズ８２と、第２光学レンズ８２で集光された光を反射する反射ミラー８４と、第２光学レンズ８２および反射ミラー８４を支持する基台８６と、基台８６を光軸方向に平行な方向に移動させるミラー移動機構８８とを有する。第１光学レンズ８０と第２光学レンズ８２との距離を変化させることにより参照光Ｌ２の光路長が調整される。

第１光学レンズ８０は、光ファイバＦＢ５のコアから射出された参照光Ｌ２を平行光にするとともに、反射ミラー８４で反射された参照光Ｌ２を光ファイバＦＢ５のコアに集光する。

また、第２光学レンズ８２は、第１光学レンズ８０により平行光にされた参照光Ｌ２を反射ミラー８４上に集光するとともに、反射ミラー８４により反射された参照光Ｌ２を平行光にする。このように、第１光学レンズ８０と第２光学レンズ８２とにより共焦点光学系が形成されている。

さらに、反射ミラー８４は、第２光学レンズ８２で集光される光の焦点に配置されており、第２光学レンズ８２で集光された参照光Ｌ２を反射する。

これにより、光ファイバＦＢ５から射出した参照光Ｌ２は、第１光学レンズ８０により平行光になり、第２光学レンズ８２により反射ミラー８４上に集光される。その後、反射ミラー８４により反射された参照光Ｌ２は、第２光学レンズ８２により平行光になり、第１光学レンズ８０により光ファイバＦＢ５のコアに集光される。

また、基台８６は、第２光学レンズ８２と反射ミラー８４とを固定し、ミラー移動機構８８は、基台８６を第１光学レンズ８０の光軸方向（図２矢印Ａ方向）に移動させる。

ミラー移動機構８８で、基台８６を矢印Ａ方向に移動させることで、第１光学レンズ８０と第２光学レンズ８２との距離を変更することができ、参照光Ｌ２の光路長を調整することができる。

操作制御部３２は、キーボード、マウス等の入力手段と、入力された情報に基づいて各種条件を管理する制御手段とを有し、信号処理部２２に接続されている。操作制御部３２は、入力手段から入力されたオペレータの指示に基づいて、信号処理部２２における各種処理条件等の入力、設定、変更等を行う。

なお、操作制御部３２は、操作画面をモニタ装置５００に表示させてもよいし、別途表示部を設けて操作画面を表示させてもよい。また、操作制御部３２で、第１の光源部１２、第２の光源部１３、光コネクタ１８、干渉光検出部２０、光路長ならびに検出部３０ａおよび３０ｂの動作制御や各種条件の設定を行うようにしてもよい。

［ＯＣＴプローブ］
図３はＯＣＴプローブ６００の断面図である。図３に示すように、挿入部６０２の先端部は、プローブ外筒（シース）６２０と、キャップ６２２と、回転側光ファイバＦＢ１と、バネ６２４と、固定部材６２６と、光学レンズ６２８とを有している。

プローブ外筒６２０は、可撓性を有する筒状の部材であり、光コネクタ１８においてエイミング光Ｌｅが合波された測定光Ｌ１および戻り光Ｌ３が透過する材料からなっている。なお、プローブ外筒６２０は、測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）および戻り光Ｌ３が通過する先端（光コネクタ１８と反対側の回転側光ファイバＦＢ１の先端、以下プローブ外筒６２０の先端と言う）側の一部が全周に渡って光を透過する材料（透明な材料）で形成されていればよく、先端以外の部分については光を透過しない材料で形成されていてもよい。

キャップ６２２は、プローブ外筒６２０の先端に設けられ、プローブ外筒６２０の先端を閉塞している。

回転側光ファイバＦＢ１は、線状部材であり、プローブ外筒６２０内にプローブ外筒６２０に沿って収容されている。回転側光ファイバＦＢ１は、光コネクタ１８で合波された測定光Ｌ１とエイミング光Ｌｅとを光学レンズ６２８まで導波するとともに、測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに照射して光学レンズ６２８で取得した測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を光コネクタ１８まで導波する。この戻り光Ｌ３は、光コネクタ１８を介して固定側光ファイバＦＢ２に入射する。回転側光ファイバＦＢ１は、プローブ外筒６２０に対して回転自在、及びプローブ外筒６２０の軸方向に移動自在な状態で配置されている。

バネ６２４は、回転側光ファイバＦＢ１の外周に固定されている。回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４は、回転筒６５６とともに光コネクタ１８に接続されている。

光学レンズ６２８は、回転側光ファイバＦＢ１の測定側先端（光コネクタ１８と反対側の回転側光ファイバＦＢ１の先端）に配置されている。光学レンズ６２８の先端部（光出射面）は、回転側光ファイバＦＢ１から射出された測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに対し集光するために略球状の形状で形成されている。

光学レンズ６２８は、回転側光ファイバＦＢ１から射出した測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに対し照射し、測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を集光し回転側光ファイバＦＢ１に入射する。

固定部材６２６は、回転側光ファイバＦＢ１と光学レンズ６２８との接続部の外周に配置されており、光学レンズ６２８を回転側光ファイバＦＢ１の端部に固定する。固定部材６２６による回転側光ファイバＦＢ１と光学レンズ６２８の固定方法は、特に限定されず、接着剤により、固定部材６２６と回転側光ファイバＦＢ１および光学レンズ６２８を接着させて固定してもよいし、ボルト等を用い機械的構造で固定してもよい。なお、固定部材６２６は、ジルコニアフェルールやメタルフェルールなど光ファイバの固定や保持あるいは保護のために用いられるものであれば、如何なるものを用いてもよい。

回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４は、回転筒６５６に接続されており、回転筒６５６によって回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４を回転させることで、光学レンズ６２８をプローブ外筒６２０に対し、矢印Ｒ２方向（回転側光ファイバＦＢ１の光軸を回転中心とする回転方向）に回転させる。また、光コネクタ１８は、回転エンコーダを備える。回転エンコーダからの信号に基づいて光学レンズ６２８の位置情報（角度情報）から測定光Ｌ１の照射位置が検出される。つまり、回転している光学レンズ６２８の回転方向における基準位置に対する角度を検出して、測定位置を検出する。

さらに、回転側光ファイバＦＢ１、バネ６２４、固定部材６２６、及び光学レンズ６２８は、モータ６６０を含む駆動機構により、プローブ外筒６２０内部を矢印Ｓ１方向（鉗子口方向）、及びＳ２方向（プローブ外筒６２０の先端方向）に移動可能に構成されている。

図３の左側には、ＯＣＴプローブ６００の操作部６０４における回転側光ファイバＦＢ１等の駆動機構の概略構成が示されている。

プローブ外筒６２０は、固定部材６７０に固定されているのに対し、回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４の基端部は、回転筒６５６に接続されている。回転筒６５６は、モータ６５２の回転に応じてギア６５４を介して回転するように構成されている。回転筒６５６は、光コネクタ１８に接続されており、測定光Ｌ１及び戻り光Ｌ３は、光コネクタ１８を介して回転側光ファイバＦＢ１と固定側光ファイバＦＢ２間を伝送される。

回転筒６５６、モータ６５２、ギア６５４、及び光コネクタ１８を内蔵するフレーム６５０は、支持部材６６２を備えている。支持部材６６２は、図示しないネジ孔を有しており、該ネジ孔には進退移動用ボールネジ６６４が咬合している。進退移動用ボールネジ６６４には、モータ６６０が接続されている。モータ６６０を回転駆動することによりフレーム６５０を進退移動させ、これにより回転側光ファイバＦＢ１、バネ６２４、固定部材６２６、及び光学レンズ６２８を図３のＳ１及びＳ２方向（プローブ外筒６２０の長手方向に沿った軸方向、すなわち、回転側光ファイバＦＢ１の光軸に沿った方向）に移動させることが可能となっている。

ＯＣＴプローブ６００は、以上のような構成であり、モータ６６０の駆動によって回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４が、図３中矢印Ｒ２方向に回転されることで、光学レンズ６２８から射出される測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに対し、矢印Ｒ２方向（プローブ外筒６２０の円周方向）に対し走査しながら照射し、戻り光Ｌ３を取得する。エイミング光Ｌｅは、測定対象Ｓに対し、例えば青色、赤色あるいは緑色のスポット光として照射される。このエイミング光Ｌｅの反射光（測定対象Ｓからの反射光）は、モニタ装置５００に表示された観察画像に輝点としても表示される。

このような回転方向に沿った光走査により、プローブ外筒６２０の円周方向の全周において、測定対象Ｓの所望の部位を正確にとらえることができ、測定対象Ｓを反射した戻り光Ｌ３を取得することができる。

さらに、３次元ボリュームデータを生成するための複数の断層画像を取得する場合は、モータ６６を含む駆動機構により回転側光ファイバＦＢ１及び光学レンズ６２８が矢印Ｓ１方向の移動可能範囲の終端まで移動され、断層画像を取得しながら所定量ずつＳ２方向に移動し、又は断層画像取得とＳ２方向への所定量移動を交互に繰り返しながら、移動可能範囲の終端まで移動する。

このように測定対象Ｓに対して所望の範囲で複数の断層画像を得て、取得した複数の断層画像に基づいて３次元ボリュームデータを得ることができる。

図４は、測定対象Ｓに対して光走査がラジアル走査の場合の断層画像のスキャン面を示す図であり、図５は図４の断層画像により構築される３次元ボリュームデータを示す図である。干渉信号により測定対象Ｓの深さ方向（第１の方向）の断層画像を取得し、測定対象Ｓに対し図３矢印Ｒ２方向（プローブ外筒６２０の円周方向）に走査（ラジアル走査）することで、図４に示すように、第１の方向と該第１の方向と直交する第２の方向とからなるスキャン面での断層画像を取得することができる。またさらに、このスキャン面に直交する第３の方向に沿ってスキャン面を移動させることで、図５に示すように、３次元ボリュームデータを生成するための複数の断層画像が取得できる。

図６は内視鏡１００の鉗子口１５６から導出されたＯＣＴプローブ６００を用いて断層画像を得る様子を示す図である。図６に示すように、ＯＣＴプローブ６００の挿入部６０２の先端部を、測定対象Ｓの所望の部位に近づけて、断層画像を得る。所望の範囲の複数の断層画像を取得する場合は、必ずしもＯＣＴプローブ６００本体を移動させる必要はなく、前述の駆動機構によりプローブ外筒６２０内で光学レンズ６２８を移動させればよい。

上記の説明では、測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓにラジアル走査するとしたが、これに限らない。

図７は測定対象Ｓに対してセクタ走査を行って断層画像を取得する構成を示す図であり、図８は図７の断層画像により構築される３次元ボリュームデータを示す図である。図７に示すように、ガルバノミラー９００を使用し、測定対象Ｓの上方からセクタ走査を行って断層画像を取得する構成にも適用でき、この場合もスキャン面を移動させることで（Ｘ方向及びＹ方向に走査することで）、図８に示すように、３次元ボリュームデータを生成するための複数の断層画像（フレーム１，２，３・・・・）が取得できる。

［３Ｄ−ＯＣＴの走査軸と計測画像の対応］
図９は３次元ＯＣＴ計測の走査軸（ＸＹＺ軸）と、計測によって得られる断層画像との対応関係を示した模式図である。本例の説明においては、図９のように、計測対象の深さ方向をＺ軸、ＯＣＴの一次スキャン（走査）方向をＸ軸、ＯＣＴの二次スキャン（走査）方向をＹ軸に定義する。３次元ＯＣＴ計測によって、ＸＺ平面の断層画像がＹ方向に多数枚繋ぎ合わされた画像系列の３次元光干渉断層画像のデータが得られる。

なお、図９中、符号８１０で示した黒丸は、粘膜内に存在する管状構造（血管やリンパ管などの脈管）を表している。

［撮像系の構成］
図１０は、本実施形態の要部構成を示すブロック図である。本実施形態における画像診断装置１０において被検体から画像信号を取得する手段となる撮像系は、図１０に示すように、３次元光干渉断層画像を得るＯＣＴ計測系１１と、分光反射画像を得る分光反射画像計測系１６の組み合わせとして構成される。ＯＣＴ計測系１１は、図２で説明したＯＣＴプロセッサ４００とＯＣＴプローブ６００を含む計測系であり、測定光を発生させるＯＣＴ光源（図２で説明した第１の光源１２ａに相当）と、干渉光検出部２０とを備える。

一方、図１０の分光反射画像計測系１６は、第１波長領域光及び第２波長領域光を発生させる光源３０２（「第２の光源」に相当）と、当該光源３０２が発する光を被検体の測定対象位置に導く導波光学系（不図示）と、被検体からの反射光を受光して電気信号に変換する反射光検出部３４０と、を備える。光源３０２は、図１で説明した光源装置３００に組み込まれている。なお、図１０では、光源３０２を１つのブロックとして描いたが、第１波長領域光を発生させる光源と、第２波長領域光を発生させる光源を別々に設けても良い。この場合、これら複数の光源部によって「第２の光源」が構成される。

反射光検出部３４０は、図１の観察光学系１５０を介して被検体を撮像する撮像素子（例えば、ＣＣＤ撮像デバイス）である。

図１０に示したとおり、干渉光検出部２０で検出された干渉信号と、反射光検出部３４０で検出された撮像信号は、信号処理部２２に送られる。

［信号処理部］
図１１は図３及び図１０の信号処理部２２の構成を示すブロック図である。

図１１に示すように、本実施形態の信号処理部２２は、干渉光検出部２０から入力される干渉信号と反射光検出部３４０から入力される撮像信号（反射信号）からモニタ装置５００に出力される画像を生成するための信号処理を行う処理部である。信号処理部２２は、主として、フーリエ変換部４１０、対数変換部４２０、断層画像構築部４３０、管状構造抽出処理部４４０、血液成分分布抽出処理部４５０、位置合わせ処理部４６０、血管部分離処理部（血管部抽出処理部）４７０、３次元表示画像生成部４８０、及び制御部４９０を備えて構成される。なお、制御部４９０は、操作制御部３２からの操作信号に基づき信号処理部２２の各部を制御する。

干渉光検出部２０には、波長掃引光源としての第１の光源部１２から射出された光が測定光と参照光に分割され、ＯＣＴプローブ６００から測定対象Ｓに測定光を照射したときに得られる反射光と参照光とが合波したときの干渉光が入力される。この干渉光検出部２０は、入力された干渉光（光信号）を干渉信号（電気信号）に変換する干渉信号生成部２０ａと、干渉信号生成部２０ａで生成された干渉信号をアナログ信号からデジタル信号に変換するＡＤ変換部２０ｂとから構成される。

ＡＤ変換部２０ｂでは、例えば、８０ＭＨｚ程度のサンプリングレートで１４ｂｉｔ程度の分解能でアナログ信号からデジタル信号への変換が実施されるが、これらの値に特に限定されるものではない。ＡＤ変換部２０ｂにおいてデジタル信号に変換された干渉信号は、信号処理部２２のフーリエ変換部４１０に入力される。

フーリエ変換部４１０は、干渉光検出部２０のＡＤ変換部２０ｂにおいてデジタル信号に変換された干渉信号をＦＦＴ（高速フーリエ変換）により周波数解析を行い、測定対象Ｓの各深さ位置における反射光（戻り光）Ｌ３の強度、すなわち深度方向の反射強度データ（断層情報）を生成する。フーリエ変換部４１０でフーリエ変換されたデータ（断層情報）は、対数変換部４２０で対数変換される。対数変換されたデータは、断層画像構築部４３０に入力される。

断層画像構築部４３０は、対数変換部４２０で対数変換されたデータに対して輝度、コントラスト調整、表示サイズにあわせたリサンプル、ラジアル走査、セクタ走査等の走査方法に合わせての座標変換などを行い、断層画像を構築する。断層画像構築部４３０によって３次元光干渉断層画像データが生成される。この３次元光干渉断層画像データは管状構造抽出処理部４４０に入力される。

管状構造抽出処理部４４０は、断層画像構築部４３０で構築された３次元光干渉断層画像データを基に、血管及びリンパ管その他の管状構造の情報を抽出する処理を行う。管状構造抽出処理部４４０の処理内容については後述する。

なお、ここで抽出される管状構造の情報には、血管部の他、リンパ管などの非血管部も含まれている。本例ではこの混在した情報から血管部と非血管部を分離し、血管部のみの情報を取り出す。その分離処理のために、反射光検出部３４０からの信号が利用される。

反射光検出部３４０には、図１０で説明した光源３０２から出力された照明光（第１波長領域光、第２波長領域光）を測定対象Ｓに照射したときに得られる反射光が入力される。反射光検出部３４０は、入力された光（光信号）を電気信号に変換する分光反射信号生成部３４０ａと、分光反射信号生成部３４０ａで生成された画像信号（分光画像信号）をアナログ信号からデジタル信号に変換するＡＤ変換部３４０ｂとから構成される。ＡＤ変換部３４０ｂにおいてデジタル信号に変換された分光反射画像信号は、信号処理部２２の血液成分分布抽出処理部４５０に入力される。

血液成分分布抽出処理部４５０は、第１波長領域光の照射によって得られた第１分光反射画像と、第２波長領域光の照射によって得られた第２分光反射画像から、ヘモグロビン濃度が高い部分を抽出する処理を行う。

図１２はヘモグロビンの吸収スペクトルを示す。図１２に示すように、波長５４５ｎｍはヘモグロビンの光吸収が比較的強い波長であり、かつヘモグロビンの酸素飽和度に影響を受けない波長である。一方、これよりも長波長の波長６５０ｎｍではヘモグロビンの吸収が殆ど０に近くなり、反射強度がヘモグロビン濃度に依存しなくなる。したがって、これら二つの波長の反射強度の比を取ることで、ヘモグロビンが集中的に分布する血管の位置を反射画像から抽出できる。図１１の血液成分分布抽出処理部４５０は、かかる抽出原理に基づいて、ヘモグロビン濃度の分布を計算し、血管の平面画像（以下、「反射血管画像」という。）を生成する。

ここでは、中心波長５４５ｎｍの狭帯域光と、中心波長６５０ｎｍの狭帯域光の２つの波長による分光反射画像を得ているが、分光波長の選択は、本例の２種類に限定されない。また、２つの波長に限らず、２以上さらに複数の波長領域の分光反射画像を取得してもよい。

なお、中心波長５４５ｎｍの場合、５００ｎｍで酸化ヘモグロビンの吸収係数の極小値が来るので（図１２参照）、波長の半値幅は４０ｎｍ未満とすることが好ましい。より好ましくは、半値幅３０ｎｍ未満、さらに好ましくは半値幅２０ｎｍ以下とする。分光反射画像を得るための波長の半値幅は狭いほど望ましいが、注目血管と粘膜のコントラストが中心波長６５０ｎｍの場合に比べ有意差がある範囲で決定するとよい。

図１１の位置合わせ処理部４６０は、ＯＣＴ計測系から取得した管状構造のデータと、分光反射画像計測系から取得した反射血管画像との位置合わせを行うための変換処理を行う。ＯＣＴ計測と分光反射画像計測では、撮像系の中心光軸が一致しないため、それぞれの撮像系から得られる画像において血管の位置がずれてしまう（図１６（ａ）（ｂ）参照）。この問題に対応するため、位置合わせ処理部４６０において、画像間の位置合わせを行う。位置合わせ処理部４６０にて、反射血管画像をＯＣＴ画像の視点に変換した画像を生成する。

血管部分離処理部４７０は、位置合わせ処理部４６０にて生成した変換後の反射血管画像と、管状構造抽出処理部４４０で生成した管状構造の抽出結果画像の相関をとり、管状構造の抽出結果画像の中から、血管部と非血管部とを分離し、血管部のみを抽出する処理を行う。

３次元表示画像生成部４８０は、血管部分離処理部４７０にて抽出された血管構造の情報を基に、３次元血管画像の表示用画像を生成する。

このようにして生成された３次元血管画像は、ＬＣＤモニタ等のモニタ装置５００に出力される。なお、３次元血管画像の表示出力に代えて、又は３次元血管画像の表示とともに、断層画像構築部４３０で構築された断層画像をモニタ装置５００に表示させることも可能である。

＜全体処理のフローチャート＞
図１３は、上記構成からなる本実施形態の全体処理のフローチャートである。

図１３のステップＳ１１０では、３次元光干渉断層画像を取得する。ステップＳ１２０では、ステップＳ１１０の計測範囲が含まれるように、対象の表面に中心波長５４５ｎｍ、かつ半値幅が２０ｎｍ以下の光（第１波長領域光）及び中心波長６５０ｎｍかつ半値幅２０ｎｍ以下の光（第２波長領域光）を照射し、それぞれの反射画像（分光反射画像）を取得する。

ステップＳ１３０では、ステップＳ１１０で取得した光干渉断層画像から、血管部の候補領域となる管状構造を抽出する。管状構造（血管部候補領域）の抽出方法の例を図１４に示す。

まず、３次元光干渉断層画像を取得し（ステップＳ３１０）、ＸＺ平面のフレームとして取得された断層画像のデータ群をＸＹ平面の画像系列に再構成する（ステップＳ３１２）。ここでいうＸＹ平面の画像系列は、測定光Ｌ１の入射方向（Ｚ方向）に対して垂直な断面の画像群である。

このようにＸＹ平面画像の画像系列に再構成する主な理由は、本例のＯＣＴ計測対象となる粘膜内血管は粘膜表面に対して水平に分布しているため（粘膜内血管は、概ね、粘膜表面と並行な面に沿って走行しているため）、ＸＹ平面で血管抽出処理を行った方が有利であるからである。

このＸＹ平面画像系列に再構成されたデータから、血管部の候補領域（管状構造の領域）を抽出する処理を行う。例えば、２次元画像から周辺より信号強度が低い線状構造を抽出することで実施される。具体的な手段としては、例えば、エッジ検出、テンプレートマッチングなど公知技術の様々な組み合わせが可能である。ここでは、その一例として、エッジ検出を用いるフローチャートを示した（図１４）。

図１４のステップＳ３１４では入力ＸＹ平面画像に対して前処理を施す。具体的には、平均化や低周波フィルタリングなどによるノイズ抑制処理や、抽出対象信号を強調するためのヒストグラム強調などを行う。

ステップＳ３１６では、血管部の候補領域を抽出するためのエッジ検出を行う。エッジ検出処理の具体的な手段として、例えば、ＤＯＧ（Difference OfGaussian）フィルタやＴｏｐ−Ｈａｔ変換など、抽出対象血管の信号周波数に対応する周波数フィルタリング処理を行う。

ステップＳ３１８では、ステップＳ３１４のフィルタリング処理結果に２値化を行い、管状構造部と非管状構造部を分離する。しかしながら、ＯＣＴ特有のノイズや計測対象の不均一構造の影響などにより、この過程の分離性能には限界がある。その結果、ステップＳ３１６の処理後に得られるデータには、非管状構造部が含まれていたり、或いは、管状構造部であるのに管状構造部として検出されていない部分（管状構造部の非検出部）が発生したりする。

ステップＳ３２０では、ステップＳ３１８の結果を元に、各画素に対して管状構造（血管候補領域）の判定を行う。具体的には、血管の直線性、連結性などを評価する評価関数により、ステップＳ３１８の過程で残った非管状構造部を除去し、検出されなかった管状構造部を補完する処理を行う。すなわち、管状構造（血管部候補領域）の判定処理（ステップＳ３２０）には、残った非管状構造部の除去処理、及び、管状構造の非検出部を補う補完処理が含まれる。

こうして、血管部を含む管状構造（血管部の候補領域）の画像データが生成される。

図１３のステップＳ１４０では、ステップＳ１２０で取得した分光反射画像から、ヘモグロビン濃度が高い部分を抽出する。図１１の符号４５０及び図１２で説明したとおり、波長５４５ｎｍ、６５０ｎｍの反射強度の比を取ることで、ヘモグロビンが集中的に分布する血管の位置を反射画像から抽出する。

図１３のステップＳ１５０では、ステップＳ１３０で取得した管状構造の抽出画像と、ステップＳ１４０の血液濃度分布の計算から得られた血管検出画像との画像間で位置合わせの処理を行う。この位置合わせ処理のフローチャートを図１５に示す。また、図１６に位置合わせ処理の概念図を示す。

図１５のステップＳ５１０では、ＯＣＴ計測の画像において、測定対象の表面からある深さｄｓまでの深さ範囲を平均した画像Ａ（ＸＹ平面画像）を作成する（図１６（ａ）参照）。ここの深さｄｓは、波長５４５ｎｍの光が、計測対象組織において進達可能な平均深さで決めることが望ましい。

この画像Ａは、ＯＣＴ画像をＺ方向に積分したものに相当している。図１６（ａ）にその一例を示す。

図１５のステップＳ５１２では、ステップＳ５１０で取得した画像Ａと、波長５４５ｎｍの分光反射画像（図１６（ｂ）参照、以下、「画像Ｂ」という。）の各画像から、それぞれ特徴点を検出する。図１６（ｃ）は画像Ａから抽出された特徴点、図１６（ｄ）は画像Ｂから抽出された特徴点を表す。なお、二次元画像（画像Ａ，Ｂ）から特徴点を抽出する方法は、公知技術（例えば、金澤 靖, 金谷健一, 「コンピュータビジョンのための画像の特徴点抽出」, 電子情報通信学会誌, vol.87, no. 12, pp.1043-1048, Dec. 2004．
参照）を適用することができる。

図１５のステップＳ５１４では、ステップＳ５１２で取得した特徴点の組み合わせから、画像Ｂを、画像Ａの計測視点に変換するための行列Ｆを計算する。この変換行列Ｆを求める原理は、２台のカメラを用いたステレオ視における位置合わせの原理と同じであり、公知技術である（例えば、A. Bartoli and P. Sturm, “Nonlinear estimation of fundamental matrix with minimal parameters,” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 26, no. 3, pp. 426-432, March 2004.参照）。この行列Ｆの計算に用いる特徴点は、最低８点以上必要であることが知られている。

ステップＳ５１４で変換行列Ｆを求めた後、ステップＳ５１６では、次式（数１）にしたがって画像Ｂを変換し、画像Ａの視点に変換した画像Ｂ’を得る。

ステップＳ５１６による位置合わせ変換後の画像例を図１６（ｅ）に示す。

次に、図１３のステップＳ１６０では、ステップＳ１５０（図１５のステップＳ５１６）の処理で得た画像Ｂ’と、ステップＳ１３０で抽出したＯＣＴの血管抽出結果画像の相関をとり、血管部と非血管部とを分離する処理（すなわち、非血管管状構造を除去して血管部のみを抽出する処理）を行う。

図１７は、ステップ１６０における非血管管状構造の除去処理（分離処理）の概念図である。図１７（ａ）は位置合わせ処理を行った後の血管濃度画像（画像Ｂ’）である。図１７（ｂ）は、深さｄのＯＣＴ管状構造抽出結果（ＸＹ平面によるスライス画像から管状構造を抽出した画像）である。

図１３のステップＳ１６０では、画像Ｂ’（図１７（ａ））と、深さｄのＯＣＴ管状構造抽出結果画像（図１７（ｂ））との画像間の相関を取り、その相関のある部分を抽出して、図１７（ｃ）に示すように、画像Ｂ’において血液濃度の評価値がある閾値以上であり、かつＯＣＴ画像で管状構造として抽出された部分のみを血管部として残す。

以上の処理により、ＯＣＴで抽出した３次元管状構造から、血管とその他の構造（リンパ管等）を分離でき、図１８のように血管のみの走行情報を可視化できる。

図１８は、図１３のステップＳ１６０で抽出された血管部のみの情報に基づいて生成される３次元表示画像の例である。

図１３のステップＳ１７０において、図１８のような血管の立体的な情報がモニタ装置５００の画面上に表示される。

また、血管の立体的な表示に加え、血液中の酸素飽和濃度の情報を合わせて表示させてもよい。

本実施形態によれば、図１８と図１９を比較すると明らかなように、血管と血管以外の管状構造を明確に分離し、観察に適した３次元血管構造を描画することができる。

図１３〜図１５で説明した各処理ステップの演算機能は、ソフトウエア（プログラム）又はハードウエア回路、若しくはこれらの組み合わせからなる手段により実現される。

＜変形例１＞
上述の実施形態では、図１３のステップＳ１１０及びステップＳ１２０で得られた画像情報から分光反射画像とＯＣＴ画像間の変換行列Ｆを計算している。これは分光反射画像の撮像系とＯＣＴ画像の撮像系の光軸の関係が頻繁に変化する場合に有効である。

しかし、光軸の位置関係の変化が無視できるほど小さい場合は、計測前に変換行列（視野変換行列）Ｆを計算し、その行列を毎回の変換に用いることで、位置合わせ処理を簡単化できる。この場合、特徴点がはっきりしている対象を計測し、その結果から変換行列を求めることで、より精度の高い変換行列を得ることができる。

＜変形例２＞
上述した実施形態では、ＯＣＴプロセッサ４００としてＳＳ−ＯＣＴ（Swept Source OCT）装置を用いて説明したが、これに限らず、ＯＣＴプロセッサ４００をＳＤ−ＯＣＴ（Spectral Domain OCT）装置、タイムドメインＯＣＴ装置など、他の方式のＯＣＴ装置としても適用可能である。

１０…画像診断装置、１２…第１の光源部、２０…干渉光検出部、２０ａ…干渉信号生成部、２０ｂ…ＡＤ変換部、２２…信号処理部、１００…内視鏡、１５０…観察光学系１５０、２００…内視鏡プロセッサ、３００…光源装置、３０２…光源、３４０…反射光検出部、４００…ＯＣＴプロセッサ、４１０…フーリエ変換部、４２０…対数変換部、４３０…断層画像構築部、４４０…管状構造抽出処理部、４５０…血液成分分布抽出処理部、４６０…位置合わせ処理部、４７０…血管部分離処理部、４８０…３次元表示画像生成部、４９０…制御部、５００…モニタ装置、６００…ＯＣＴプローブ、８１０…血管

Claims (11)

1. ３次元光干渉断層画像のデータを取得する断層画像取得手段と、
   前記３次元光干渉断層画像の測定対象となっている被検体の観察エリアの表面から、少なくとも２つの波長領域による２次元の分光反射画像を取得する分光反射画像取得手段と、
   前記断層画像取得手段で取得したデータから信号処理によって管状構造を抽出する管状構造抽出手段と、
   前記分光反射画像取得手段で取得した分光反射画像から血液成分の分布を抽出する血液成分分布抽出手段と、
   前記血液成分分布抽出手段により抽出された前記血液成分の分布を示す情報を用いて、前記管状構造の抽出結果から血管部と非血管部とを分離する分離手段と、
   を備えることを特徴とする断層画像処理装置。
2. 前記分離手段によって分離された前記血管部を描出するための表示画像を生成する表示画像生成手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の断層画像処理装置。
3. 前記分離手段による前記分離の処理に先立ち、前記３次元光干渉断層画像から抽出された管状構造抽出画像と前記分光反射画像との位置合わせを行う位置合わせ処理手段を備えることを特徴とする請求項２に記載の断層画像処理装置。
4. 前記位置合わせ処理手段は、予め用意されている視野変換行列を用いて前記分光反射画像のデータを変換することを特徴とする請求項３に記載の断層画像処理装置。
5. 前記位置合わせ処理手段は、
   前記３次元光干渉断層画像から抽出された前記管状構造抽出画像と、前記分光反射画像とからそれぞれ特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
   前記特徴点抽出手段により抽出された前記管状構造抽出画像の特徴点と、前記分光反射画像の特徴点から変換行列を求める変換行列生成手段と、
   を備え、
   前記変換行列を用いて前記分光反射画像のデータを変換することを特徴とする請求項３に記載の断層画像処理装置。
6. 前記分離手段は、前記管状構造抽出画像と前記位置合わせ処理後の前記分光反射画像との相関をとり、前記血管部を抽出することを特徴とする請求項３乃至５のいずれか１項に記載の断層画像処理装置。
7. 前記血液成分は、ヘモグロビンであり、
   前記２つの波長領域は、還元ヘモグロビンと酸化ヘモグロビンの光吸収係数が同程度に高い第１波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第１波長領域と、前記第１波長よりも長波長側で、かつ酸化ヘモグロビンの光吸収係数が０に近い値となる第２波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第２波長領域であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の断層画像処理装置。
8. 前記３次元光干渉断層画像は、波長掃引光源から射出される光を測定光と参照光に分割し、前記測定光にて前記測定対象に照射し、該測定対象からの反射光と前記参照光とを合波し、前記反射光と前記参照光が合波したときの干渉光を干渉信号として検出し、該干渉信号から生成された断層画像であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の断層画像処理装置。
9. ３次元光干渉断層画像のデータを取得する断層画像取得ステップと、
   前記３次元光干渉断層画像の測定対象となっている被検体の観察エリアの表面から、少なくとも２つの波長領域による２次元の分光反射画像を取得する分光反射画像取得ステップと、
   前記断層画像取得ステップで取得したデータから信号処理によって管状構造を抽出する処理を行う管状構造抽出処理ステップと、
   前記分光反射画像取得ステップで取得した分光反射画像から血液成分の分布を抽出する処理を行う血液成分分布抽出処理ステップと、
   手段と、
   前記血液成分分布抽出処理ステップにより抽出された前記血液成分の分布を示す情報を用いて、前記管状構造の抽出結果から血管部と非血管部とを分離する処理を行う分離処理ステップと、
   を含むことを特徴とする断層画像処理方法。
10. 前記断層画像取得ステップは、第１の光源から射出される光を測定光と参照光に分割し、前記測定光にて前記測定対象となる被検体に照射し、該測定対象からの反射光と前記参照光とを合波し、前記反射光と前記参照光が合波したときの干渉光を干渉信号として検出し、該干渉信号を用いて前記測定対象の断層画像を取得するステップを含み、
    前記分光反射画像取得ステップは、
    第１波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第１波長領域の光を前記被検体の前記観察エリアに照射し、該被検体からの反射光を表面反射画像信号として検出して第１分光反射画像を得るステップと、
    前記第１波長よりも長波長の第２波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第２波長領域の光を前記被検体の前記観察エリアに照射し、該被検体からの反射光を表面反射画像信号として検出して第２分光反射画像を得るステップと、を含むことを特徴とする請求項９に記載の断層画像処理方法。
11. 第１の光源と、
    前記第１の光源から射出された光を測定光と参照光に分割する光分割手段と、
    前記光分割手段により分割された前記測定光が測定対象に照射されたときの該測定対象からの反射光と前記参照光とを合波する合波手段と、
    前記合波手段により合波された前記反射光と前記参照光との干渉光を検出する光干渉検出手段と、
    前記光干渉検出手段により検出された干渉信号から前記測定対象の深さ方向の情報を含む３次元の断層画像のデータを生成する断層画像取得手段と、
    第１波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第１波長領域及び前記第１波長よりも長波長側の第２波長を中心波長とする半値幅４０ｎｍ未満の第２波長領域の少なくとも２つの波長領域の光を射出し得る第２の光源と、
    前記第２の光源から射出された光を前記断層画像の測定対象となっている被検体の観察エリアに照射して得られる当該測定対象の表面からの反射光を検出する反射光検出手段と、
    前記反射光検出手段により検出された表面反射信号から、前記少なくとも２つの波長領域による２次元の分光反射画像を生成する分光反射画像取得手段と、
    前記断層画像取得手段で取得したデータから信号処理によって管状構造を抽出する管状構造抽出手段と、
    前記分光反射画像取得手段で取得した分光反射画像から血液成分の分布を抽出する血液成分分布抽出手段と、
    前記血液成分分布抽出手段により抽出された前記血液成分の分布を示す情報を用いて、前記管状構造の抽出結果から血管部と非血管部とを分離する分離手段と、
    前記分離手段によって分離された前記血管部を描出するための表示画像を生成する表示画像生成手段と、
    前記表示画像生成手段により生成された表示画像を表示する表示手段と、
    を備えることを特徴とする光干渉断層画像診断装置。

Images