JP2012090690A

JP2012090690A - 診断支援装置

Info

Publication number: JP2012090690A
Application number: JP2010238985A
Authority: JP
Inventors: Yuichi Teramura; 友一寺村; Toshihiko Omori; 利彦大森; Daisuke Watanabe; 大祐渡邊
Original assignee: Fujifilm Corp
Current assignee: Fujifilm Corp
Priority date: 2010-10-25
Filing date: 2010-10-25
Publication date: 2012-05-17

Abstract

【課題】胆道・膵管等の平坦な表面を有する生体内の内壁部において、病変部の疑いのある、「内壁部の表面（最表面）において乳頭状隆起が発生している領域」、及び、「内壁部の表面（最表面）においてランダムに細胞（上皮細胞）が増殖している領域」が存在する場合に、その領域を自動で検出して診断支援を行う診断支援装置を提供する。
【解決手段】ＯＣＴ装置１の演算処理装置９０は、立体構造データにより胆道・膵管の内壁部の表面の位置が検出され、その表面形状から面粗さが算出される。そして、面粗さが粗い領域が「内壁部の表面（最表面）において乳頭状隆起が発生している領域」、又は、「内壁部の表面（最表面）においてランダムに細胞（上皮細胞）が増殖している領域」として検出される。
【選択図】図１

Description

本発明は診断支援装置に係り、特に光干渉断層（ＯＣＴ：Opticl Coherence Tomography）計測を利用したＯＣＴ装置により取得された立体構造情報を用いて診断支援を行う診断支援装置に関する。

従来、ＯＣＴ計測を利用した光断層画像取得装置（ＯＣＴ装置）を用いて生体組織の光断層画像を取得することが行われている。このＯＣＴ装置は、光源から射出された低コヒーレント光を測定光と参照光とに分割した後、該測定光が測定対象に照射されたときの測定対象からの後方散乱光と参照光とを合波し、後方散乱光と参照光との干渉光の強度に基づいて光断層画像を取得するものである（特許文献１）。上記のＯＣＴ計測には、大きくわけてＴＤ−ＯＣＴ（Time Domain OCT）計測とＦＤ−ＯＣＴ（Fourier Domain OCT）計測の２種類がある。ＴＤ−ＯＣＴ計測は、参照光の光路長を変更しながら干渉光強度を測定することにより、測定対象の深さ方向の位置（以下、深さ位置という）に対応した後方散乱光強度分布を取得する方法である。

一方、ＦＤ−ＯＣＴ計測は、参照光と信号光の光路長は変えることなく、光のスペクトル成分毎に干渉光強度を測定し、ここで得られたスペクトル干渉強度信号を計算機にてフーリエ変換に代表される周波数解析を行うことで、深さ位置に対応した反射光強度分布を取得する方法である。ＴＤ−ＯＣＴに存在する機械的な走査が不要となることで、高速な測定が可能となる手法として、近年注目されている。

ＦＤ−ＯＣＴ計測を行う装置構成で代表的な物としては、ＳＤ−ＯＣＴ（Spectral Domain OCT）装置とＳＳ−ＯＣＴ（Swept Source OCT）装置の２種類が挙げられる。ＳＤ−ＯＣＴ装置は、ＳＬＤ（Super Luminescence Diode）やＡＳＥ（Amplified Spontaneous Emission）光源、白色光といった広帯域の低コヒーレント光を光源に用い、マイケルソン型干渉計等を用いて、広帯域の低コヒーレント光を測定光と参照光とに分割した後、測定光を測定対象に照射させ、そのとき戻って来た後方散乱光と参照光とを干渉させ、この干渉光をスペクトロメータを用いて各周波数成分に分解し、フォトダイオード等の素子がアレイ状に配列されたディテクタアレイを用いて各周波数成分毎の干渉光強度を測定し、これにより得られたスペクトル干渉強度信号を計算機でフーリエ変換することにより、光断層画像を構成するようにしたものである。

このようなＯＣＴ装置は、測定光の光軸を２次元的に走査することで、測定対象の３次元的な構造情報（立体構造情報という）を取得することが可能である。従来、人体の体腔内の部位の立体構造情報をＯＣＴ装置により取得し、立体構造情報を画像化（可視化）してモニタに３次元画像を表示することや、立体構造情報を解析して病変部を自動で検出することによって、画像診断を支援することが提案されている（例えば、特許文献２、３参照）。

ところで、胆道や膵管（胆道・膵管）は、癌になった場合に治癒率が非常に低い領域として知られている。胆道・膵管の診断には、まず１次スクリーニングとして腹部超音波や血液検査、２次スクリーニングとしてＸ線ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＣＰ（Magnetic Resonance Cholangiopancreatography）による画像診断、内視鏡下の胆管造影（ＥＲＣＰ：Endoscopic Retrograde Cholangio-pancreatography）、内視鏡下超音波ＥＵＳ（Endoscopic Ultrasoundscopy）、胆管内超音波プローブ（ＩＤＵＳ：intraductal ultrasonography）といったモダリティ（医療機器）が用いられ、癌の場所の特定、深達度、伸展度の診断が行われている。そして、総合的な判断の結果、外科的な切除が有効と診断された場合は、切除する領域が決められて、外科的に切除される。切除された組織は、病理組織学的な検索がなされ、切除断端にまで癌が這っているかどうかの診断がなされる。癌が切除断端に残っている場合は、癌の取り残しがある事が強く推定され、追加切除、あるいは放射線化学療法が必要となる。

特開２００７−２２５３４９号公報特開２０１０−１４５２９７号公報特開２０１０−１５８３４３号公報

しかしながら、腹部超音波や内視鏡下超音波ＥＵＳは、管壁の形態変化の観察には向いていない。Ｘ線ＣＴやＥＲＣＰでは、管壁の形状が画像化され、１ｍｍ以上の大きな腫瘍がある場合はこれらで診断できるが、それ以下の変化を見わけることは困難である。ＩＤＵＳは直接管内にプローブを挿入する手法であるため、管壁の観察には向いているが、分解能が１００μｍ程度である。一方、胆管や膵管の上皮内を横方向に進展した癌の形態変化は２０μｍ程度の場合もあり、それを観察するには、分解能が不十分であった。

そのため、従来の診断方法では横方向の進展の精度が悪く、外科的な切除を行った後の病理組織学的な診断により、切除断端陽性、すなわち癌の切り残しが判明するケースが発生する事が問題であった。従って、高感度な癌の横方向進展の診断、そして精度の高い外科的切除線の決定が、重要な課題となっている。

一方、ＯＣＴ装置は、分解能が高く、胆道・膵管の画像診断に有効であるとともに、胆道・膵管の立体構造情報を解析して自動で病変部を検出する自動診断も医師の診断支援として有益なものと考えられる。しかしながら、現在のところ、胆道・膵管での正常部位と異常部位とを見わける自動診断的な試みはなされていない。特許文献２、３には、自動診断的な試みが提案されているが、主として大腸を対象とするものであり、胆道・膵管特有の病変部の形態変化を検出するものではない。

ここで、胆道・膵管の内壁部において、癌等の疑いのある形態変化（特徴的構造）として、内壁部の表面（上皮）において、乳頭状隆起が発生した場合と、ランダムに細胞（上皮細胞）が増殖した場合が知られている。他にも癌等の疑いのある形態変化が知られているが、少なくともこれらの２つの形態変化を自動で検出することができれば、胆道・膵管の診断支援に有益である。

また、胆道・膵管にかかわらず、正常時において平坦な上皮構造を有する臓器、例えば気管支、咽頭、食道、尿管等においても、癌などによる同様の形態変化を自動で検出することができれば診断支援に有益なものとなる。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、胆道又は膵管のように正常時に平坦な表面を有する生体内部の内壁部において、病変部の疑いのある、「内壁部の表面（最表面）において乳頭状隆起が発生している領域」、及び、「内壁部の表面（最表面）においてランダムに細胞（上皮細胞）が増殖している領域」が存在する場合に、その領域を自動で検出して診断支援を行う診断支援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、請求項１に係る診断支援装置は、正常時に平坦な表面を有する生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた該内壁部の立体的な領域の断層情報からなる立体構造データを取得する立体構造データ取得手段と、前記立体構造データ取得手段により取得された立体構造データに基づいて、前記内壁部の表面における各位置の面粗さの評価値を算出する面粗さ算出手段と、前記面粗さ算出手段により算出された前記評価値が所定の閾値を超えている前記表面における位置に基づいて病変部の領域を抽出する病変部抽出手段と、前記立体構造データを可視化した画像上に前記病変部抽出手段により抽出された前記病変部の領域を示す情報を表示する病変部表示手段と、を備えたことを特徴としている。

本発明によれば、胆道又は膵管のように正常時に平坦な表面を有する生体内部の内壁部において、癌などの病変部の疑いのある、「内壁部の表面において乳頭状隆起が発生している領域」、又は、「内壁部の表面においてランダムに細胞（上皮細胞）が増殖している領域」が存在する場合には、内壁部の表面が粗くなることから、内壁部の表面が粗い領域を検出し、表示することで、それらの病変部の疑いのある領域を観察者が容易に把握することができるようになる。

請求項２に係る診断支援装置は、請求項１に係る発明において、前記面粗さ算出手段は、前記内壁部の深さ方向に対する前記立体構造データの値の変化に基づいて、前記表面の位置を検出する表面検出手段と、前記表面検出手段により検出された前記表面の位置に基づいて、前記表面の所定範囲における前記深さ方向の平均位置を求める平均位置算出手段と、を備え、前記表面の所定範囲において前記平均位置算出手段に算出された平均位置を前記深さ方向の一定位置とした場合に、前記深さ方向に関して前記表面の最も深い位置と最も浅い位置との差分量を前記評価として算出することを特徴としている。

本発明は、面粗さの評価値を算出する好適な具体的態様を示したものである。

請求項３に係る診断支援装置は、請求項１又は２に記載の発明において、前記病変部抽出手段は、前記評価値が所定の閾値を超えている前記表面における位置によって所定の大きさ以上の連続した領域が形成されている場合に、該領域を病変部の領域として抽出することを特徴としている。

本発明は、内壁の表面が微少な領域のみ粗いと判断されるような場合には、「内壁部の最表面において乳頭状隆起が発生している領域」や「内壁部の表面においてランダムに細胞（上皮細胞）が増殖している領域」に該当しないため、それを排除するものである。

請求項４に係る診断支援装置は、請求項１、２、又は３に係る発明において、前記病変部表示手段は、前記立体構造データを可視化した画像上における前記病変部の領域に所定の色を付けて表示することを特徴としている。

本発明によれば、検出した病変部の領域を観察者が一目瞭然に把握できるようになる。

請求項５に係る診断支援装置は、請求項１〜４のいずれか１に記載の発明において、前記病変部表示手段は、前記立体構造データを可視化した画像として、透視投影処理による３次元画像、平行投影処理による３次元画像、所定断面における断層像のうち少なくともいずれか１つの画像を表示することを特徴としている。

本発明は、立体構造データは３次元の構造情報を有しているため様々な形態の画像が生成可能であり、立体的に見せるための３次元画像や特定の断面のみの断層像の表示が可能であることを示す。いずれの画像でも病変部の表示は可能である。

請求項６に係る診断支援装置は、請求項１〜５のいずれか１に記載の発明において、前記内壁部は、正常時に平坦な上皮構造を有する胆道、膵管、気管支、咽頭、食道、又は、尿管の内壁部であることを特徴としている。

請求項１〜５に係る発明が特に有効な生体内の部位を限定したものである。

本発明によれば、胆道又は膵管のように正常時に平坦な表面を有する生体内部の内壁部において、病変部の疑いのある、「内壁部の表面（最表面）において乳頭状隆起が発生している領域」、及び、「内壁部の表面（最表面）においてランダムに細胞（上皮細胞）が増殖している領域」が存在する場合に、その領域を自動で検出することができ、診断支援を行うことができる。

ＯＣＴ装置の全体構成を示した構成図ＯＣＴ装置が接続される医療ネットワーク図ＯＣＴプローブの長軸を含む断面を示す断面図ＯＣＴプローブを胆道・膵管に配置する際の操作の説明に使用した説明図ＯＣＴプローブを胆道・膵管に配置する際の操作の説明に使用した説明図ＯＣＴプローブにバルーンを配置した態様を示した図胆道・膵管の内壁部の正常な層構造を示した図病変部の検出処理タイプ１の説明に使用した説明図病変部の検出処理タイプ２の説明に使用した説明図病変部の検出処理タイプ３の説明に使用した説明図病変部の検出処理タイプ４の説明に使用した説明図病変部の検出処理タイプ５の説明に使用した説明図病変部の検出処理タイプ６の説明に使用した説明図病変部の検出処理タイプ７の説明に使用した説明図病変部の検出処理タイプ８の説明に使用した説明図病変部の検出処理タイプ９の説明に使用した説明図シースの接触領域と非接触領域の検出の処理の説明に使用した説明図診断支援機能の第１の実施の形態の処理手順の示したフローチャート診断支援機能においてモニタに表示される表示画面の構成を示した図診断支援機能においてモニタに表示される表示画面の構成を示した図診断支援機能の第２の実施の形態の処理手順の示したフローチャート診断支援機能の第２の実施の形態において表示されるＢＣ断層像立体構造データの表示モードの説明に使用した説明図内視鏡モードの説明に使用した説明図斜視モードの説明に使用した説明図長軸断面モードの説明に使用した説明図表面モードの説明に使用した説明図表面モードの説明に使用した説明図検出処理タイプ１の処理手順を示したフローチャート検出処理タイプ２の処理手順を示したフローチャート検出処理タイプ３の処理手順を示したフローチャート検出処理タイプ４の処理手順を示したフローチャート検出処理タイプ５の処理手順を示したフローチャート検出処理タイプ６の処理手順を示したフローチャート検出処理タイプ７の処理手順を示したフローチャート検出処理タイプ８の処理手順を示したフローチャート検出処理タイプ９の処理手順を示したフローチャート

以下、本発明に係る診断支援装置を実施するための最良の形態について説明する。

図１は、本実施の形態において測定対象とする胆道・膵管の内壁部の断層情報の測定に使用されるＯＣＴ装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、ＯＣＴ装置１は、測定対象の断層情報を例えば波長１．３μｍを中心とするＳＳ−ＯＣＴ計測により取得し、取得した断層情報によりＯＣＴ画像の表示等を行うものであって、ＯＣＴ光源１０、ＯＣＴ干渉計３０、演算処理装置（コンピュータ）９０及びモニタ１００等を備えて構成される。

ＯＣＴ光源１０は周波数を一定の周期で掃引させながら赤外領域のレーザ光Ｌを射出する光源である。

ＯＣＴ光源１０から射出されたレーザ光Ｌは、ＯＣＴ干渉計３０内の光分波部３により測定光Ｌ１と参照光Ｌ２とに分波される。光分波部３は、例えば、分岐比９０：１０の光カプラから構成され、測定光：参照光＝９０：１０の割合で分波する。

ＯＣＴ干渉計３０では、光分波部３により分波された参照光Ｌ２は、サーキュレータ５ａを介して光路長調整部８０により光路長が調整されて反射される。

この光路長調整部８０は、断層画像の取得を開始する位置を調整するために参照光Ｌ２の光路長を変更するものであり、コリメータレンズ８１、８２および反射ミラー８３を有している。そして、サーキュレータ５ａからの参照光Ｌ２はコリメータレンズ８１、８２を透過した後に反射ミラー８３により反射され、参照光Ｌ２の戻り光Ｌ２ａは再びコリメータレンズ８１、８２を介してサーキュレータ５ａに入射される。

ここで、反射ミラー８３は可動ステージ８４上に配置されており、可動ステージ８４はミラー移動部８５により矢印Ｘ方向に移動可能に設けられている。そして可動ステージ８４が矢印Ａ方向に移動することにより、参照光Ｌ２の光路長が変更するようになっている。そして、光路長調整部８０からの参照光Ｌ２の戻り光Ｌ２ａは、サーキュレータ５ａを介して光合分波部４に導光される。

一方、光分波部３により分波された測定光Ｌ１は、サーキュレータ５ｂ、光ファイバＦＢ１及び光学ロータリコネクタ部４１を介して光ファイバＦＢ２によりＯＣＴプローブ４０の先端の光出射端まで導光され、光出射端から出射されて測定対象Ｔに照射される。また、ＯＣＴプローブ４０は、測定光Ｌ１が測定対象Ｔに照射されたときの測定対象Ｔからの後方散乱光３を導光する。

詳細を後述するＯＣＴプローブ４０は、プローブ外筒内に光ファイバＦＢ２が挿入配置されており、光走査部４２内の図示しないモータにより、光学ロータリコネクタ部４１から先となる光ファイバＦＢ２がプローブ外筒内で回転する構成となっている。また、光出射端から測定対象Ｔに向けて出射される測定光Ｌ１は、光ファイバＦＢ２の光軸に対して偏向した方向（略垂直な方向）となっており、光ファイバＦＢ２が回転することによって、光出射端から出射される測定光Ｌ１の出射方向もＯＣＴプローブ４０の長軸周りに回転するようになっている。

ここで、本実施の形態では、ＯＣＴプローブ４０の光出射端から出射される測定光Ｌ１の出射方向（測定光Ｌ１の光軸方向であって、測定対象Ｔの深さ方向とする方向）をＡ軸方向又はＡ軸、ＯＣＴプローブ４０の長軸方向（光ファイバＦＢ２の光軸方向）をＣ軸方向又はＣ軸、Ａ軸とＣ軸とからなるＡＣ面に直角な方向をＢ軸方向又はＢ軸とする。また、本実施の形態のＯＣＴプローブ４０のように、光出射端からの測定光Ｌ１の出射方向をＯＣＴプローブ４０の長軸周りに回転させる構成の場合においては、Ａ軸方向も長軸周りに回転するため、Ａ軸方向というときにはＯＣＴプローブ４０の長軸から見て放射方向を示し、Ｂ軸方向という場合にはＯＣＴプローブ４０の長軸周りの円周方向を示す。

これによれば、上記のように光ファイバＦＢ２が回転した場合には、測定光Ｌ１がＢ軸方向に走査されるため、Ａ軸とＢ軸とからなるＡＢ面の断層情報が取得される。なお、この測定光Ｌ１のＢ軸方向の走査をＢ走査というものとする。

また、ＯＣＴプローブ４０の光出射端は、光走査部４２内の図示しないモータにより光ファイバＦＢ２と共にＣ軸方向に進退移動するようになっている。これによって測定光Ｌ１がＣ軸方向に走査されるため、ＡＣ面の断層情報が取得される。なお、この測定光Ｌ１のＣ軸方向の走査をＣ走査というものとする。

このＣ走査をＢ走査と同時又は交互に行うことによって、Ａ軸、Ｂ軸、Ｃ軸からなる３次元空間における立体的な領域の断層情報が取得される。本明細書では立体的な領域の断層情報を立体構造情報又は立体構造データという。

後方散乱光Ｌ４は、ＯＣＴ干渉計３０に導光され、ＯＣＴ干渉計３０にてサーキュレータ５ｂを介して光合分波部４に導光される。そして、この光合分波部４において測定光Ｌ１の後方散乱光Ｌ４と参照光Ｌ２の戻り光Ｌ２ａとを合波し干渉情報検出部７０側に射出するようになっている。

干渉情報検出部７０は、光合分波部４により合波された測定光Ｌ１の戻り光Ｌ４と参照光Ｌ２の戻り光Ｌ２ａとの干渉光Ｌ５を、所定のサンプリング周波数で検出するものであり、干渉光Ｌ５の光強度を測定するＩｎＧａＡｓフォトディテクタ７１ａおよび７１ｂと、ＩｎＧａＡｓフォトディテクタ７１ａの検出値とＩｎＧａＡｓフォトディテクタ７１ｂの検出値のバランス検波を行なう干渉光検出部７２とを備えている。なお、干渉光Ｌ５は、光合分波部４において２分され、ＩｎＧａＡｓフォトディテクタ７１ａおよび７１ｂにおいて検出され、干渉光検出部７２に出力される。干渉光検出部７２は、ＯＣＴ光源１０の掃引トリガ信号に同期して、干渉光Ｌ５をフーリエ変換することにより、Ａ軸方向の各位置における後方散乱光Ｌ４の強度を検出する。

演算処理装置９０は、汎用のコンピュータの本体と同様の構成を有する構成部であり、図示しないプロセッサ、記憶装置、通信インターフェースなどを備えている。また、演算処理装置９０には、操作パネル、キーボード、マウスなどの入力装置９４やモニタ１００が接続されている。なお、演算処理装置９０は、上記のＯＣＴ光源１０及びＯＣＴ干渉計３０と共に、ＯＣＴ装置１本体の筐体内に一体的に組み込まれたものであっても良いし、ＯＣＴ装置１本体にケーブルなどで接続されたコンピュータであっても良い。

演算処理装置９０は、ＯＣＴ光源１０、ミラー移動部８５、光走査部４２等のＯＣＴ装置１の各部を統括的に制御する制御機能、干渉光検出部７２により検出された後方散乱光Ｌ４の強度の情報を取得して、測定対象Ｔの断層像等のＯＣＴ画像を生成しモニタ１００に表示する表示（画像生成）機能、表示機能と併せて実施される診断を支援する診断支援機能などを備えている。これらの機能の実施において必要な操作は入力装置９２を用いて行われ、必要な情報の表示はモニタ１００に表示されるようになっている。なお、干渉光検出部７２において後方散乱光Ｌ４の強度を検出するためのフーリエ変換などの処理もこの演算処理装置９０において行うようにしてもよい。

また、演算処理装置９０は、ＬＡＮなどの通信回線を介して図２のように通信機能を有するＸ線透視装置１１０やその他の任意の医療機器（内視鏡、ＣＴ、ＭＲＩ、ＥＵＳ、ＩＤＵＳ、ＭＲＩ、ＴＨｚ等の装置）と通信を行うことができるようになっている。また、通信回線を介してデータベース１１２とも接続されている。

データベース１１２は、演算処理装置９０により生成されたＯＣＴ画像のデータ等を管理するファイリングシステムであり、例えば、データを保管する大容量記憶装置と、この大容量記憶装置に保管されたデータを管理するデータベースソフトウェアとを含んで構成されている。演算処理装置９０はデータベース１１２に保管されているデータを適宜取得することができ、過去にデータベースに保管したＯＣＴ画像等のデータや他の医療機器によってデータベースに保管されたデータを適宜取得することができるようになっている。また、データベース１１２には、パソコン等の任意の端末を通信回線を介して接続することができ、データベース１１２に保管されているＯＣＴ画像等のデータを端末で読み出して、演算処理装置９０における診断支援機能等の処理を、端末のソフトウェア処理によって実施することもできる。

なお、データベースには、例えば任意の医療機器で取得された画像データ用のファイリングシステムの他に電子カルテ等の他用途のファイリングシステムを含ませることが可能である。

次に、本実施の形態において測定対象とする胆道・膵管の内壁部の測定に使用されるＯＣＴ装置１におけるＯＣＴプローブ４０の構成について図３を用いて説明する。

同図に示すようにＯＣＴプローブ４０の先端部は、プローブ外筒（シース）４４と、キャップ４６と、光ファイバＦＢ２と、バネ４８と、固定部材５０と、光学レンズ５２とを有している。

シース４４は、ＯＣＴプローブ４０全体を覆う可撓性を有する筒状の部材であり、測定光Ｌ１および後方散乱光Ｌ３が透過する材料からなっている。

キャップ４６は、シース４４の先端に設けられ、シース４４の先端を閉塞している。

また、キャップ４６には、ガイドワイヤを挿通するためのガイドワイヤ用孔５４が形成されており、ガイドワイヤ用孔５４は、キャップ４６の側面に一方の開口５４Ａを有し、前面に他方の開口５４Ｂを有している。ガイドワイヤは、事前に測定部位に配置されてＯＣＴプローブ４０をその位置に案内するためのものであり、測定位置に配置したガイドワイヤをこのガイドワイヤ用孔５４に挿通させ、ＯＣＴプローブ４０を先方に進行させることによって、ＯＣＴプローブ４０をガイドワイヤに案内させて測定部位まで移動させることができる。このようにガイドワイヤを使用してＯＣＴプローブ４０を案内することによって、ＯＣＴプローブ４０を直接進入させることが難しい胆管や膵管へのＯＣＴプローブ４０の配置を容易に行うことができる。

光ファイバＦＢ２は、シース４４内に挿入配置されており、ＯＣＴプローブ４０の基端側において図１にも示したように光ファイバＦＢ１と光学ロータリコネクタ部４１を介して光学的に接続される。この光ファイバＦＢ２により、光ファイバＦＢ１から射出された測定光Ｌ１が光学レンズ５２まで導波され、光学レンズ５２で取得された測定対象Ｔからの後方散乱光Ｌ３が光ファイバＦＢ１まで導波される。

バネ４８は、光ファイバＦＢ２の外周に固定されていており、これによって、基端側の光学ロータリコネクタ部４１において与えられた回転力が光ファイバＦＢ２の先端まで伝達される。

光学レンズ５２は、固定部材５０によって光ファイバＦＢ２の先端側に固定されており、略半球状に形成されている。この光学レンズ５２により、光ファイバＦＢ２から出射された測定光Ｌ１がＡ軸方向に偏向されると共に所定位置に集光するようになっている。また、光学レンズ５２により、測定対象Ｔからの後方散乱光Ｌ３が集光されて光ファイバＦＢ２に入射する。

なお、光ファイバＦＢ２の光軸と、光学レンズ５２によって偏向された測定光Ｌ１の光軸とが交わる点が、ＯＣＴプローブ４０の光出射端に相当する。また、上記のように、ＯＣＴプローブ４０の光出射端から出射される測定光Ｌ１の出射方向（測定光Ｌ１の光軸方向であって、測定対象Ｔの深さ方向とする方向）をＡ軸方向又はＡ軸、ＯＣＴプローブ４０の長軸方向（光ファイバＦＢ２の光軸方向）をＣ軸方向又はＣ軸、Ａ軸とＣ軸とからなるＡＣ面に直角な方向をＢ軸方向又はＢ軸と定義しており、光学レンズ５２によって偏向された測定光Ｌ１の出射方向がＡ軸方向となる。本実施の形態における光学レンズ５２では、Ｃ軸方向に対して測定光Ｌ１を略直角の方向に偏向しているため、Ａ軸方向はＣ軸方向に略直角の方向となる。

ＯＣＴプローブ４０の基端側には、図１に示した光学ロータリコネクタ部４１や光走査部４２を内包した駆動装置５６が設置される。

駆動装置５６は、筐体５８の内部に配置されたフレーム６０内に上記の光学ロータリコネクタ部４１が配置されており、光学ロータリコネクタ部４１は、フレーム６０に固定された光コネクタ部６１と光コネクタ部６１に対して回動可能に支持された回転筒６２とを備えている。

光コネクタ部６１及び回転筒６２には両方を貫通する導光用孔が形成される共に、その導光用孔に所要の光学系が組み込まれており、導光用孔の光コネクタ部６１側の開口端に図１に示した光ファイバＦＢ１の端部が固定され、導光用孔の回転筒６２側の開口端にＯＣＴプローブ４０の光ファイバＦＢ２の端部が固定される。これによって、光ファイバＦＢ１と光ファイバＦＢ２が光学的に接続され、光ファイバＦＢ１から射出された測定光Ｌ１が光ファイバＦＢ２に入射し、光ファイバＦＢ２から射出された後方散乱光Ｌ３が光ファイバＦＢ１に入射するようになっている。

また、回転筒６２には光ファイバＦＢ２の外周に固定されたバネ４８が光ファイバＦＢ２と共に固定され、筐体５８にはシース４４が固定されている。従って、回転筒６２が光コネクタ部６１に対して回転すると、光ファイバＦＢ２全体が光ファイバＦＢ１に対して回転すると共に、シース４４内において回転し、光ファイバＦＢ２の先端側に固定された光学レンズ５２もシース４４内で回転するようになっている。

一方、フレーム６０には、図１の光走査部４２の構成要素となるモータ６３が固定されており、このモータ６３が、ギヤ６４を介して回転筒６２に連結されている。これによって、モータ６３の駆動によって回転筒６２が回転し、上記のように光ファイバＦＢ２及び光学レンズ５２がシース４４内で矢印Ｒ２方向（Ｂ軸方向）に回転するようになっている。これによって、光学レンズ５２から出射される測定光Ｌ１がＢ軸方向に走査（Ｂ走査）される。

また、筐体５８には、図１の光走査部４２の構成要素となる他のモータ６５が固定されており、このモータ６５によって進退移動用ボールネジ６６が回転するようになっている。進退移動用ボールネジ６６は、フレーム６０に設けられた支持部材６７のネジ孔に螺合しており、進退移動用ボールネジ６６が回転するとフレーム６０が光ファイバＦＢ２の光軸方向に進退移動するようになっている。従って、モータ６５の駆動によって、光ファイバＦＢ２及び光学レンズ５２がシース４４内で矢印Ｓ１及びＳ２方向（Ｃ軸方向）に進退移動するようになっている。これによって、光学レンズ５２から出射される測定光Ｌ１がＣ軸方向に走査（Ｃ走査）される。

上記モータ６３、６５は、例えば図１の入力装置９２による操作者の操作等に従って演算処理装置９０から与えられる駆動信号により駆動し、又は、駆動装置５６自体に設けられる操作部の操作により駆動し、測定光Ｌ１のＢ走査とＣ走査を適宜行わせることができるようになっている。また、図では省略したが、駆動装置５６には、光ファイバＦＢ２の回転角度の情報と光ファイバＦＢ２のＣ軸方向の位置の情報を取得する位置センサが設けられており、位置センサで取得されたそれらの情報が演算処理装置９０に与えられるようになっている。これによって、演算処理装置９０において、測定光Ｌ１のＢ走査やＣ走査の走査位置の関する制御が行われると共に、干渉光検出部７２から取得されるＡ軸方向の後方散乱光Ｌ４の強度が測定されたときのＢ軸方向及びＣ軸方向の位置を把握することができるようになっている。ただし、走査位置を制御する方法やＢ軸方向及びＣ軸方向の位置を把握する方法はこれに限らない。

また、シース４４の外周面の２箇所には、Ｃ走査の範囲を示すマーカ（プラチナマーカ）６８Ａ、６８Ｂが付着されている。後述のように胆道・膵管のＯＣＴ測定の際にはＸ線透視装置を使用したＸ線透視画像の撮影が行われる。そのとき、シース４４とマーカ６８Ａ、６８ＢとのＸ線透過率が異なるため（シース４４はＸ線を透過し、マーカ６８Ａ、６８Ｂは不透過）、マーカ６８Ａ、６８Ｂの位置をＸ線透視画像上で把握することができる。一方、これらのマーカ６８Ａ、６８Ｂは、予め決められたＣ走査の始点の位置と終点の位置に付着されているため（図面上では実際より狭い間隔位置に示している）、Ｘ線透視画像上のマーカ６８Ａ、６８Ｂの位置によってＣ走査の範囲をＸ線透視画像により把握することが可能である。なお、マーカ６８Ａ、６８ＢはＣ走査の始点と終点の位置のわずかに外側（Ｃ走査範囲の外側）に付着されており、測定光Ｌ１を遮断しないようになっている。また、マーカ６８Ａ、６８Ｂのいずれが始点の位置と終点の位置を示すかはＣ走査の向きによって入れ替わる。更に、マーカ６８Ａ、６８Ｂの材質は、Ｘ線透過率がシース４４と異なるものであればよい。

ここで、本実施の形態で使用する用語を説明しておく。上記のように定義したＡ軸、Ｂ軸、Ｃ軸に対して、Ａ軸とＢ軸とで作られる面（Ａ軸がＣ軸に直交する場合はＣ軸に直交する面）を ‘ＡＢ面’、Ａ軸とＣ軸によって作られる面を‘ＡＣ面’、Ｂ軸とＣ軸とで作られる面を‘ＢＣ面’、ＡＢ面によって切断された切断対象の断面を‘ＡＢ断面’、ＡＣ面で切断された切断対象の断面を‘ＡＣ断面’、ＢＣ面で切断された切断対象の断面を‘ＢＣ断面’というものとする。

また、図１の演算処理装置９０において、干渉光検出部７２から得られた後方散乱光Ｌ４の強度の値又はこれに所定の変換処理を施した値を‘散乱光強度’又は‘散乱光強度データ’（主として散乱光強度データを用いる）、各散乱光強度データが得られた位置（又はこれに対応する位置）に各散乱光強度データを対応付けたものを‘断層情報’又は‘断層データ’（主として断層データを用いる）、ＡＢ断面の断層データを‘ＡＢ断層データ’、ＡＣ断面の断層データを‘ＡＣ断層データ’ 、ＢＣ断面の断層データを‘ＢＣ断層データ’、例えばＢ走査とＣ走査を同時に（いわゆるスパイラル走査）又は交互に（Ｃ軸方向に一定距離ずつ移動しながらＢ走査）行うこと等によって得られる立体的な領域の断層情報であって、立体的な領域の各位置に各散乱光強度データを対応付けたものを‘立体構造情報’又は‘立体構造データ’（主として立体構造データを用いる）というものとする。

更に、モニタに表示可能なＡＢ断面、ＡＣ断面、ＢＣ断面の画像を各々‘ＡＢ断層像’、‘ＡＣ断層像’、‘ＢＣ断層像’、これらを総称して‘断層像’といい、立体構造データから生成されたモニタに表示可能な画像を‘立体構造像’、これらのＯＣＴ装置１の測定によって得られたモニタに表示可能な画像を‘ＯＣＴ画像’というものとする。

次に、上記のＯＣＴ装置１を用いて胆道・膵管を観察する際の手順について説明する。

まず、図２に示したようにＯＣＴ装置１と通信可能なＸ線透視装置１１０が設置されている部屋において患者をＸ線透視装置１１０の撮影台に乗せ、Ｘ線透視できる状態にする。

続いて、図４に示すように、内視鏡２００の挿入部２０２を図示しない患者の口から挿入し、食道・胃を経由して挿入部２０２の先端を十二指腸にあるファーター乳頭（十二指腸乳頭部）の近傍位置まで挿入する。

詳細については省略するが、内視鏡２００は周知のように体腔内に挿入される挿入部２０２や操作者が把持して各種操作を行う操作部材が設けられた手元操作部等を備えている。挿入部２０２の内部には、鉗子等の処置具を挿通させる鉗子チャンネルが設けられており、その鉗子チャンネルに処置具を挿入する鉗子口（鉗子導入口）２０４が手元操作部に設けられ、鉗子導入口２０４から挿入した処置具を導出する鉗子口（鉗子導出口）２０６が挿入部２０２の先端面に設けられている。

また、同図には、十二指腸の横に膵臓が示され、その上方に肝臓が示されている。肝臓の下には胆嚢が示されている。

周知のように肝臓により作られた胆汁は、胆管により十二指腸まで運ばれてファーター乳頭の開口から十二指腸内に送り出されるようになっている。胆嚢は胆嚢管により胆管に繋がれており、胆汁を蓄積する。

また、膵臓により作られた膵液は、膵臓内の膵管を通って十二指腸まで運ばれる。細かい膵管は十二指腸に向けて寄り集まり、主膵管、副膵管と呼ばれる太い二本の管になって、十二指腸に繋がる。主膵管は、十二指腸壁内で総胆管と合流して短い共通管となり、ファーター乳頭において十二指腸に開口されている。

胆管は、肝臓から十二指腸まで胆汁を運ぶ管腔構造物の総称であり、部位に応じた名称が付けられている。肝臓の中にある胆管は肝内胆管と称され、肝臓の外から十二指腸までの胆管は肝外胆管と称されている。肝内胆管は大きく２つに枝分かれしており、それぞれ左肝管、右肝管と称される。胆外肝管は左肝管と右肝管とが合流する肝門部から十二指腸までの部分であり、肝門部から胆嚢管が合流する三管合流部までの部分は総肝管と称され、三管合流部から十二指腸までは総胆管と称されている。

また、胆管（肝内胆管、肝外胆管）の他に胆嚢やファーター乳頭を含む部位は胆道と称されており、本発明は、胆道の全ての部位を診断等の対象として適用可能である。

上記のように内視鏡２００の挿入部２０２の先端を十二指腸のファーター乳頭の近傍まで挿入すると、次に、図３のＯＣＴプローブ４０を所望位置に案内するためのガイドワイヤ２１０を、鉗子口（鉗子導入口）２０４から鉗子チャンネルに挿入して鉗子口（鉗子導出口）２０６から導出させる。そして、Ｘ線透視装置１１０により十二指腸付近のＸ線透視画像を確認しながら、ガイドワイヤ２１０を、ファーター乳頭の開口から胆道又は膵管に挿入し、図４のようにＯＣＴ装置１により観察（測定）したい部位に配置する。

続いて、図３に示したＯＣＴプローブ４０のガイドワイヤ用孔５４にガイドワイヤ２１０を基端側から通して、ガイドワイヤ２１０に沿ってＯＣＴプローブ４０を進行させる。そして、ＯＣＴプローブ４０を鉗子口（鉗子導入口）２０４から鉗子チャンネルに挿入して鉗子口（鉗子導出口）２０６から導出させ、ガイドワイヤ２１０に沿ってファーター乳頭の開口から胆道又は膵管に挿入し、観察したい部位に配置する。

また、このような作業時において、ＯＣＴ装置１の演算処理装置９０にリアルタイム観察モードの処理を実行させておくことによって、演算処理装置９０は、ＯＣＴプローブ４０でＢ走査を繰り返し行いながらＡＢ断層データを取得し、円形のＡＢ断層像をリアルタイムにモニタ１００に表示する。観察者は、そのリアルタイムに表示されるＡＢ断層像を観察しながら、ＯＣＴプローブ４０の位置を動かして、病変部の中心、側方進展領域の概要を確かめる。そして、Ｃ走査を行う範囲が適切となるようにＯＣＴプローブ４０の位置を決めた後、Ｃ走査測定開始の指示操作を入力装置９２により行う。

Ｃ走査測定開始の指示操作を行うと、Ｃ走査が開始される前にＯＣＴ装置１から通信回線を介してＸ線透視装置１１０にトリガ信号が与えられ、そのトリガ信号によりＸ線透視装置１１０がＯＣＴプローブ４０の周辺領域のＸ線透視画像を撮影し、そのＸ線透視画像を通信回線を通じて演算処理装置９０に与え、又は、データベース１１２に登録する。上述のようにＯＣＴプローブ４０のシース４４には、Ｃ走査の始点と終点を示すマーカ６８Ａ、６８Ｂが付与されており、Ｘ線透視画像にそのマーカ６８Ａ、６８Ｂが造影されるため、胆道又は膵管の全域のうちのどの範囲をＣ走査の範囲（測定領域）としたかがそのＸ線透視画像により特定される。

Ｘ線透視画像の撮影及び記憶が終了すると、ＯＣＴ装置１は、ＯＣＴプローブ４０の光出射端（光学レンズ５２）をＣ走査の始点位置に移動させてＣ走査を開始する。このときＢ走査とＣ走査とを例えば同時（いわゆるスパイラル走査）に行い、例えば長さ１００ｍｍの範囲の立体構造データを取得する。Ｃ走査中において観察者は、内視鏡２００およびＯＣＴプローブ４０を静止させた状態に保持する。モニタ画面中には、測定中のＡＢ断層像と共に、特定のＡＣ断層像がＣ走査に従って展開される。なお、図６のようにＯＣＴプローブ４０のシース４４の外周面の例えばＣ走査範囲外の２箇所に膨縮可能なバルーン２２０、２２２を設置すると好適である。これによれば、測定部位にＯＣＴプローブ４０を配置した後にそれらのバルーン２２０、２２２に流動体を注入することによってバルーン２２０、２２２を膨らませて測定部位の内壁に当接させることができる。これによって体動の影響を受けることなく、ＯＣＴプローブ４０と測定部位の内壁との相対的な位置を固定することができる。

Ｃ走査が終了すると、モニタ１００により視覚的に、又は、スピーカにより聴覚的に測定終了の合図がＯＣＴ装置１から発せられる。そして、ＯＣＴプローブ４０の光出射端である光学レンズ５２がＣ走査の始点位置に戻された後、リアルタイム観察モードに復帰し、ＯＣＴプローブ４０でＢ走査が行われると共に、これにより取得されたＡＢ断層像、ＡＣ断層像がリアルタイムでモニタ１００に表示される。観察者は、別の場所を測定する場合には上記の操作を繰り返し、観察を終了する場合には、ＯＣＴプローブ４０を内視鏡２００の挿入部２０２の鉗子チャンネルから抜き取ると共に、ＯＣＴ装置１の動作を停止させる。

なお、ＯＣＴプローブ４０を胆道・膵管に挿入する方法は、経内視鏡観察法の他に、経皮度肝観察法があり、これを用いてもよい。また、ガイドワイヤを使用する方法ではなく、カテーテル内部を通してファーター乳頭部からＯＣＴプローブ４０を胆道・膵管に挿入する方法でもよい。ＥＲＣＰ（Endoscopic retrograde cholangiopancreatography）手技における造影剤注入、または、ＩＤＵＳ（内視鏡的逆行性胆管膵管造影）プローブの挿入で使用されている方法は、いずれも使用可能である。

また、上記説明ではＯＣＴ装置１と共にＸ線透視装置１１０を使用する場合について説明したが、Ｘ線透視装置１１０ではなくＣＴ、ＭＲＩ、ＴＨｚイメージング装置等の他の透視装置を用いてもよい。透視装置によって撮影された画像はリアルタイムにそれらの透視装置が備えるモニタに表示させるだけでなく、ＯＣＴ装置１に通信回線を介してＯＣＴ装置１に取り込み、ＯＣＴ装置１のモニタ１００に、ＯＣＴ画像と共にリアルタイムに表示させるようにしてもよい。

以上のようにしてＯＣＴ装置１により取得された立体構造データはＯＣＴ装置１の演算処理装置９０により画像処理されて立体構造像として可視化され、モニタ１００に表示される。立体構造像は、後述のように各種可視化技法によって異なる表示形態に切り替えて表示されることができるようになっている。

また、ＯＣＴ装置１の演算処理装置９０は、病変部（病変部として疑われる特徴的な構造）を自動検出する診断支援機能も備えており、後述のように立体構造データに基づいて病変部を自動検出してモニタ１００に病変部を表示させることもできるようになっている。

更に、ＯＣＴ装置１により取得された立体構造データ、又は、これにより生成された立体構造像は、患者情報などの各種付帯情報に関連付けられて、通信回線により接続されたデータベース１１２に保存される。患者情報は、患者ＩＤや患者氏名等の患者を特定する情報である。

なお、立体構造データを取得した後も演算処理装置９０における立体構造像を表示する表示機能や診断支援する診断支援機能の処理に関しては、データベース１１２に通信回線を介して接続されたＯＣＴ装置１以外の端末（電子カルテシステムのコンピュータ等）においても実施可能である。即ち、ＯＣＴ装置１の演算処理装置９０と同様の処理を実施するためのソフトウェア（ＯＣＴ表示ソフト）を演算処理装置９０以外の端末において実行し、データベース１１２から立体構造データを取得して演算処理装置９０の処理を実施することができる。

次にＯＣＴ装置１（演算処理装置９０）にける診断支援機能について説明する。

上記のように胆道・膵管の所定部位の立体構造データが取得されると、演算処理装置９０の表示機能によって立体構造像等の表示が行われる（後述）。病変部が存在する場合には、観察者はその病変部を特定し、切除する場合には切除線を決めることによって切除する範囲を決定する。

一方、演算処理装置９０は、病変部（病変部として疑われる部位）を自動で検出し、立体構造像と合わせてその病変部の領域の情報を表示する診断支援機能を備えており、観察者は、入力装置９２を所定操作によって適宜その診断支援機能を実行させて病変部の特定や切除線の決定の参考にすることができるようになっている。

なお、立体構造像等を表示する表示機能については、診断支援機能においても同様に実施されるものであり、診断支援機能の説明の中で行うものとする。

まず、診断支援機能の説明の前に胆道・膵管の内壁部の構造と癌などの病変が生じた場合の形態変化について説明する。

胆道及び膵管の各部位における内壁部の構造は、略同様の層構造を有しており、例えば胆管では図７のように内腔側の表面（内壁部の表面）から外側へ順に、組織構造の異なる粘膜上皮層、繊維筋層、漿膜下層により形成されている。ただし、各層の正確な構造や名称は部位によって相違するため、本実施の形態では、各層を内腔側から外側へ順に第１層、第２層、第３層と称し、内壁部表面（第１層の表面）を最表面（又は上皮細胞）と称する。上記のＯＣＴ測定によって得られた立体構造データにおいては、正常部位（正常組織）であれば第２層で最も強い散乱光強度データが得られ、次いで第１層で強い散乱光強度データが得られ、第３層で最も弱い散乱光強度データが得られる。

胆道・膵管における内壁部に癌、あるいは将来的に癌へと変化する可能性の高い前癌状態等の切除が必要となる病変部が存在する場合、図７のような正常部位に対して次の病変タイプ１〜６のような形態変化が病理学的に知られている。
１、最表面に乳頭状隆起ができる。
２、第１層が肥厚する。
３、繊維化が進行する。
４、ランダムに最表面の細胞（上皮細胞）が増殖する。
５、第２層に癌性腺管が発生する。
６、血管の形態が変化する。または新生血管ができる。

演算処理装置９０は、診断支援機能の実行によって上記のような病変タイプ１〜６の病変部が示す特徴的な構造（形態）を立体構造データの中から検出し、特徴領域として抽出する。その検出処理の方法として、以下に示す検出処理タイプ１〜９の９通りの態様が考えられ、各々、検出可能な病変タイプが異なり、以下で説明する各検出処理タイプ１〜９は各々、次の病変部タイプを検出することができる。
検出処理タイプ１：病変タイプ１〜３
検出処理タイプ２：病変タイプ１、２、４
検出処理タイプ３：病変タイプ１、４
検出処理タイプ４：病変タイプ１
検出処理タイプ５：病変タイプ１
検出処理タイプ６：病変タイプ５
検出処理タイプ７：病変タイプ３
検出処理タイプ８：病変タイプ３
検出処理タイプ９：病変タイプ６
まず、検出処理タイプ１〜９のいずれの処理を行う場合においても演算処理装置９０により前処理として実施される処理について説明すると、ＯＣＴ測定により取得された立体構造データからノイズを除去するノイズ除去処理が行われる。このノイズ除去処理は、例えばぼかし処理によるものである。

ここで、立体構造データは、３次元空間を最小単位のボクセルで細分化したボクセル空間で示すと、各ボクセルの位置に対応する測定領域の各位置での散乱光強度データが各ボクセルのボクセル値として割り当てられた構造を有している。散乱光強度データが割り当てられたボクセルの領域は、測定領域と同様に略円柱状の立体形状を有し、Ａ軸（Ａ軸方向）、Ｂ軸（Ｂ軸方向）、Ｃ軸（Ｃ軸方向）は、ボクセル空間においても同様に定義されるものとする。

ぼかし処理では、立体構造データが割り当てられた全てのボクセルの各々が順に着目ボクセルに設定されるとともに、着目ボクセルを中心とする所定領域内のボクセル（例えば着目ボクセルに隣接する９×９×９＝２７個のボクセル）の散乱光強度データの平均値が着目ボクセルの散乱光強度データとして変換される。これによって立体構造データからノイズが除去される。

続いて、立体構造データからＯＣＴプローブ４０のシース４４での散乱光強度データを取り除くシース除去処理が行われる。このシース除去処理では、まず、Ａ軸方向のラインが通過する位置（Ａ軸方向の各位置）の散乱光強度データの値を示す信号をＡ軸方向散乱光強度信号というものとすると、ＢＣ面の各位置において、Ａ軸方向散乱光強度信号が微分されて微分信号が生成される。

なお、Ａ軸方向のラインを想定した場合、そのようなラインがＢ軸方向とＣ軸方向の異なる位置に多数存在しており、Ａ軸方向に着目する場合に、全てのラインについて着目するときには、「ＢＣ面の各位置において」等と表現するものとする。

次に、ＢＣ面の各位置において、微分信号が最大値を示すＡ軸方向の位置が検出される。微分信号が最大値を示す位置は、シース４４の内壁面の位置を示しており、その最大値の位置から既知のシースの厚さ分Ａ軸方向の外側に離間した位置までの範囲がシース４４での散乱光強度データとなる。そして、その範囲の散乱光強度データがノイズレベルまで低減した値に変換される。これによって、立体構造データからシース４４での散乱光強度データが取り除かれる。

以上の前処理が実施された後、以下の各検出処理タイプ１〜９に応じた検出処理が演算処理装置９０により実施される。

１．検出処理タイプ１
検出処理タイプ１の処理は、立体構造データが取得された胆道・膵管の内壁部（生体内壁部）において第１層の散乱光強度が所定値の範囲から外れている部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部（特徴領域）として検出する処理である。

図８（Ａ）は、本検出処理タイプ１により検出される病変タイプ１〜３のうちの病変タイプ２、３の病変部を有する生体内壁の立体構造データを、その病変部を通過するＡＣ断層像により例示したものである。図８（Ａ）には、第１層において繊維化が進行した部位が示され、図８（Ａ）の一部を拡大した図８（Ｂ）において第１層が周辺よりも肥厚している部位が示されており、これらの部位が病変タイプ２、３の病変部に該当する。

このような病変部を特徴領域として検出するため、本検出処理タイプ１では以下の手順で各処理が行われる。図２９のフローチャートを参照する。

まず、前処理におけるシース除去処理時と同様に、ＢＣ面の各位置において、Ａ軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められる（ステップＳ５０）。

次に、各ＢＣ面の各位置において、求めた微分信号が最大値を示すＡ軸方向の位置が検出される。微分信号が最大値を示す位置は生体内壁部の第１層の表面の位置、即ち、最表面の位置であり、これによって、図８（Ａ）のようにＢＣ面の各位置における生体内壁部の最表面のＡ軸方向の位置が検出される（ステップＳ５２）。

なお、上記の処理をＢＣ面の各位置において行う順序としてＣ軸方向の位置を固定し、Ｂ軸方向の位置を順次変更してＢ軸方向の全ての位置において上記処理を行った後、Ｃ軸方向の位置をずらして同じことを繰り返すようにする場合やその逆の場合等が考えられるが、どのような順序でもよい。

生体内壁部の最表面の位置が検出されると、次に、ＢＣ面の各位置において、図８（Ｂ）のように最表面の位置からＡ軸方向外側の所定長さ分の範囲（例えば、１００μｍの長さ範囲であり、第２層を含む範囲）でのＡ軸方向散乱光強度信号（散乱光強度データ）が積算される（ステップＳ５４）。これによって生体内壁部の最表面から組織内の所定深さまでの範囲での散乱光強度の積算値が得られる。図８（Ｃ）はこれによって得られた積算値の分布を例示したものである。

次に、積算値が所定値の範囲から外れている位置が検出される（ステップＳ５６）。即ち、積算値が所定の上限値よりも大きい位置と、所定の下限値よりも小さい位置が検出される。病変タイプ１、２のように内壁部の最表面に乳頭状隆起ができた場合や第１層が肥厚した場合には積算値が小さくなり、病変タイプ３のように第１層での繊維化が進行した場合には積算値が大きくなることから、閾値(上限値と下限値)を適切な値に設定すれば、この検出によって病変部の可能性がある位置が検出される。

そして、積算値が所定値の範囲から外れているとして検出された位置によって形成された３次元的に一定の広がりを有する領域（所定の大きさ以上の連続的な領域）の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部（病変部の領域）と判断される（ステップＳ５８）。

以上の処理手順によって検出処理タイプ１の処理が行われ、病変タイプ１〜３のいずれかに該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。

なお、この検出処理タイプ１に類似する検出処理として、上記のように最表面の位置からＡ軸方向外側の所定長さ分の範囲においてＡ軸方向散乱光強度信号を積算することなく、その範囲内で散乱光強度データが所定の閾値よりも大きい値を示す位置を検出し、検出した位置が３次元的に一定の広がりを有する領域を形成している場合にその領域を病変部の領域として検出し、特徴領域として抽出するようにしてもよい。

２．検出処理タイプ２
検出処理タイプ２の処理は、立体構造データが得られた胆道・膵管の内壁部（生体内壁部）において第１層の厚みが所定の閾値を超えている部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部（特徴領域）として検出する処理である。

図９（Ａ）は、本検出処理タイプ２により検出される病変タイプ１、２、４のうちの病変タイプ２の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するＡＣ断層像により例示したものである。同図には、第１層が肥厚している部位が示されており、この部位が病変タイプ２の病変部に該当する。

このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ２では以下の手順で各処理が行われる図３０のフローチャートを参照する。

まず、前処理におけるシース除去処理時と同様に、ＢＣ面の各位置において、Ａ軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められる（ステップＳ７０）。

次に、ＢＣ面の各位置において、微分信号に基づいて、図９（Ｂ）のように生体内壁部の最表面の位置と、第１層と第２層の境界の位置が検出される。例えば、生体内壁部の最表面の位置と、第１層と第２層の境界の位置とではＡ軸方向散乱光強度信号の変化が大きく、微分信号において比較的大きな極大値を示すため、微分信号においてＡ軸方向の最も内側に存在する大きな極大値と最も外側に存在する大きな極大値を示す位置が該当位置として検出される（ステップＳ７２）。

次に、生体内壁部の最表面の位置と、第１層と第２層の境界の位置との間隔が求められる。これによって、ＢＣ面の各位置における第１層の厚みが求められる（ステップＳ７４）。

次に、図９（Ｃ）のように、第１層の厚みが所定の閾値より大きい値を示すＢＣ面での位置が検出される（ステップＳ７６）。これによって、病変タイプ２のように肥厚した病変部の位置が検出される。また、病変タイプ１、４の病変部についても第１層の厚みが増えることから、それらの病変部の位置も検出される。

そして、第１層の厚みが所定の閾値より大きいとして検出された位置によって形成された３次元的に一定の広がりを有する領域（所定の大きさ以上の連続的な領域）の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部（病変部の領域）と判断される（ステップＳ７８）。

以上の処理手順によって検出処理タイプ２の処理が行われ、病変タイプ１、２、４のいずれかに該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。

なお、この検出処理タイプ２に類似する検出処理として、ある一定範囲の散乱光強度データを示す位置を検出し、検出した位置が３次元的に一定の広がりを有する領域を形成している場合にその領域を病変部の領域として検出し、特徴領域として抽出するようにしてもよい。

３．検出処理タイプ３
検出処理タイプ３の処理は、立体構造データが得られた胆道・膵管の内壁部（生体内壁部）において最表面の面粗さが所定の閾値を超えている部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部（特徴領域）として検出する処理である。

図１０（Ａ）は、本検出処理タイプ３により検出される病変タイプ１、４のうちの病変タイプ４の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するＡＣ断層像により例示したものである。同図には、最表面の細胞がランダムに増殖した病変タイプ４の病変部が示されている。

このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ３では以下の手順で各処理が行われる。図３１のフローチャートを参照する。

まず、前処理におけるシース除去処理時と同様に、ＢＣ面の各位置において、Ａ軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められる（ステップＳ９０）。

次に、ＢＣ面の各位置において、求めた微分信号が最大値を示すＡ軸方向の位置が検出され、図１０（Ｂ）のようにＢＣ面の各位置における生体内壁部の最表面のＡ軸方向の位置が検出される（ステップＳ９２）。ここでは、この検出した位置を計測位置という。

なお、上記の処理をＢＣ面の各位置において行う順序としてＣ軸方向の位置を固定してＢ軸方向の位置を順次変更してＢ軸方向の全ての位置において上記処理を行った後、Ｃ軸方向の位置をずらして同じことを繰り返すようにする場合やその逆の場合等が考えられるが、どのような順序でもよい。

次に、図１０（Ｂ）のように最表面のＡ軸方向の平均位置が算出される（ステップＳ９４）。具体的には、ＢＣ面のある位置を着目位置として、その着目位置を中心としてＢＣ面に所定の大きさの算出領域が設定される。そして、その算出領域における最表面のＡ軸方向の計測位置（座標値）の平均値が算出される。これによって算出された平均値がＢＣ面での着目位置における最表面のＡ軸方向の平均位置として得られる。この処理がＢＣ面での着目位置を順次変更しながら繰り返され、ＢＣ面の全範囲において最表面のＡ軸方向の平均位置が算出される。

次に、ＢＣ面の各位置において、最表面の計測位置の平均位置に対する差分（差分値）が算出される（ステップＳ９６）。このときＢＣ面の各位置において平均位置のＡ軸方向の座標値が０（一定位置）となるように最表面の計測位置の座標値をシフトすると、図１０（Ｃ）のように最表面の計測位置を示す曲線の値が差分値を示す。

次に、図１０（Ｃ）のようにＢＣ面が所定の大きさの領域で区分され（Ｂ軸方向とＣ軸方向が所定長さ単位で区分され）、各領域ごとに差分値の最大値と最小値との差が求められる（ステップＳ９８）。そして、その差が図１０（Ｄ）のように各領域における最表面の面粗さを示す値（評価値）として設定される。

次に、各領域における最表面の面粗さが所定の閾値よりも大きい値を示す領域（位置）が検出される（ステップＳ１００）。これによって、病変タイプ４のように最表面の細胞がランダムに増殖した病変部の位置が検出される。また、病変タイプ１のように最表面に乳頭状隆起が発生している場合も面粗さが大きくなることから、病変タイプ１の病変部の位置も検出される。

そして、検出された領域（位置）によって形成された一定の広がりを有する領域（所定の大きさ以上の連続的な領域）の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部（病変部の領域）と判断される（ステップＳ１０２）。

以上の処理手順によって検出処理タイプ３の処理が行われ、病変タイプ１、４のいずれかに該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。

なお、ステップＳ９８のようにＢＣ面を所定の大きさの領域で区分するのではなく、Ｂ方向とＣ方向のいずれか一方向に等間隔のラインを設定し、各ラインにおいて所定長さの範囲ごとに差分値（最表面の計測位置の平均位置に対する差分値）の最大値と最小値との差を求め、これによって求めた差をその範囲での面粗さの値としてもよい。また、面粗さの値の求め方は上記の方法に限らない。例えば、図１０（Ｃ）に示した様な、所定の大きさの領域内における平均値からの差分値を求めた後、所定領域内における平均線からの絶対偏差の平均値を評価値としてもよい。あるいは、偏差の二乗値から評価値を算出する方法、最大値あるいは最小値を評価値とする方法、差分値の標準偏差や分散から評価値を求める方法、ピークの数を評価値とする方法、など、面の粗さを示す値を求めるものであればどのような方法であってもよい。病変タイプ４のランダムな細胞増殖を検知するためには、細胞１個の直径が約１０μｍであることから、所定領域の大きさは少なくとも１辺が４０μｍ以上であることが望ましい。一方、病変タイプ１の乳頭状隆起を検知するためには、３０μｍ程度の隆起を検知するために、少なくとも１辺が１２０μｍ以上であることが望ましい。この様に、所定領域の大きさを変化させて、異なる病変タイプの検出を行ってもよい。

また、本検出処理タイプ３の処理は、胆道・膵管に限らず、胆道・膵管と同様に正常時に平坦な上皮構造を有する他の臓器、例えば気管支、咽頭、食道、尿管等における病変部の検出に有効であり、これらの部位に関して診断支援を行う場合に、病変部（特徴領域）の検出処理として本検出処理タイプ３を用い、検出した病変部の表示等に関して本実施の形態と同様に方法を用いて診断支援を行うことができる。

４．検出処理タイプ４
検出処理タイプ４の処理は、立体構造データが得られた胆道・膵管の内壁部（生体内壁部）において最表面近傍に略球形の組織形態を有する部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部（特徴領域）として検出する処理である。

図１１（Ａ）は、本検出処理タイプ４により検出される病変タイプ１の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するＡＣ断層像により例示したものである。同図には、最表面に乳頭状隆起が発生している病変タイプ１の病変部が示されている。

このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ４では以下の手順で各処理が行われる。図３２のフローチャートを参照する。

まず、検出処理タイプ２と同様の処理により、生体内壁部の最表面の位置と、第１層と第２層の境界の位置の検出が行われる（ステップＳ１１０、Ｓ１１２）。

次に、ＢＣ面の各位置において、Ａ軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められる（ステップＳ１１４）。なお、ステップＳ１１０で求めた微分信号を記憶しておいたものを用いてもよい。

次に、最表面より外側で、第１層と第２層の境界より内側となる位置範囲においてＡ軸方向散乱光強度信号の傾きが急峻に立ち上がる位置の検出が、ＢＣ面の各位置における微分信号に基づいて行われる（ステップＳ１１６）。例えば、図１１（Ａ）において符号ａと符号ｂで示す位置のＡ軸方向散乱光強度信号を図１１（Ｂ）に示すと、病変部が存在しない符号ａの位置のＡ軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置は存在しない。一方、病変部が存在する符号ｂの位置のＡ軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置が存在し、その位置が検出される。

そして、検出された位置によって形成された３次元的に一定の広がりを有する領域（所定の大きさ以上の連続的な領域）の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部（病変部の領域）と判断される（ステップＳ１１８）。

以上の処理手順によって検出処理タイプ４の処理が行われ、病変タイプ１に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。

５．検出処理タイプ５
検出処理タイプ５の処理は、立体構造データが得られた胆道・膵管の内壁部（生体内壁部）において最表面近傍のＢＣ断面に略円形（泡形状）の高散乱領域を有する部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部（特徴領域）として検出する処理である。これによって、最表面に乳頭状隆起が発生している病変タイプ１の病変部の検出が行われる。

本検出処理タイプ５では以下の手順で各処理が行われる。図３３のフローチャートを参照する。

まず、検出処理タイプ１と同様にＢＣ面の各位置における生体内壁部の最表面のＡ軸方向の位置が検出される（ステップＳ１３０、Ｓ１３２）。

次に、図１２（Ａ）のように最表面の位置からＡ軸方向に一定距離離間した位置におけるＢＣ断面のＢＣ断層像（リスライス画像）が図１２（Ｂ）のように生成される（ＢＣ断面における散乱光強度データが抽出される）（ステップＳ１３４）。

次に、ＢＣ断面において所定の大きさの領域で区分けされ、各領域ごとに断層像（散乱光強度データ）がフーリエ変換されて各領域の断層像の周波数成分が求められる（ステップＳ１３６）。

次に、所定の閾値を超える周波数成分を有する領域が検出される（ステップＳ１３８）。例えば、図１２（Ｂ）において符号ａと符号ｂで示す領域の断層像をフーリエ変換したときの各周波数の周波数成分の値を図１２（Ｃ）に示すと、病変部が存在しない符号ａの領域での周波数成分には閾値を超えるような値は存在しない。一方、最表面近傍のＢＣ断層像に泡形状の文様が存在する場合には最表面に乳頭状隆起が発生している病変タイプ１の病変部であり、その病変部が存在する符号ｂの領域での周波数成分には閾値を超えるような値を示す周波数ピークが存在し、その周波数ピークが上記処理により検出される。

そして、所定の閾値を超える周波数成分を有するとして検出された領域によって形成された一定の広がりを有する領域（所定の大きさ以上の連続的な領域）の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部（病変部の領域）と判断される（ステップＳ１４０）。

以上の処理手順によって検出処理タイプ５の処理が行われ、病変タイプ１に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。

６．検出処理タイプ６
検出処理タイプ６の処理は、立体構造データが得られた胆道・膵管の内壁部（生体内壁部）において第２層に所定値を超えた直径の球状又は半球状の低散乱領域を有する部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部（特徴領域）として検出する処理である。

図１３（Ａ）は、本検出処理タイプ６により検出される病変タイプ５の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するＡＣ断層像により例示したものである。同図には、第２層に癌性腺管が発生している病変タイプ５の病変部が示されている。

このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ６では以下の手順で各処理が行われる。図３４のフローチャートを参照する。

まず、検出処理タイプ２と同様の処理により、生体内壁部の最表面の位置と、第１層と第２層の境界の位置の検出が行われる（ステップＳ１５０、１５２）。

次に、ＢＣ面の各位置において、Ａ軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められる（ステップＳ１５４）。なお、ステップＳ１５０で求めた微分信号を記憶しておいたものを用いてもよい。

次に、第１層と第２層の境界より外側となる位置範囲においてＡ軸方向散乱光強度信号の傾きが急峻に立ち上がる位置の検出が、ＢＣ面の各位置における微分信号に基づいて行われる（ステップＳ１５６）。例えば、図１３（Ａ）において符号ａと符号ｂで示す位置のＡ軸方向散乱光強度信号を図１３（Ｂ）に示すと、病変部（癌性腺管）が存在しない符号ｂの位置のＡ軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置は存在しない。一方、病変部が存在する符号ａの位置のＡ軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置が存在し、その位置が検出される。

そして、検出された位置によって形成された３次元的に一定の広がりを有する領域（所定の大きさ以上の連続的な領域）の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部（病変部の領域）と判断される（ステップＳ１５８）。

以上の処理手順によって検出処理タイプ６の処理が行われ、病変タイプ５に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。

７．検出処理タイプ７
検出処理タイプ７の処理は、立体構造データが得られた胆道・膵管の内壁部（生体内壁部）において最表面から散乱光強度が信号限界（ノイズレベル）となっている位置までのＡ軸方向の距離が所定の閾値よりも短い部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部（特徴領域）として検出する処理である。

図１４（Ａ）は、本検出処理タイプ７により検出される病変タイプ３の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するＡＣ断層像により例示したものである。同図には、第１層において繊維化が進行した病変タイプ３の病変部が示されている。

このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ７では以下の手順で各処理が行われる。図３５のフローチャートを参照する。

まず、検出処理タイプ１と同様の処理により、図１４（Ａ）のようにＢＣ面の各位置における生体内壁部の最表面のＡ軸方向の位置が検出される（ステップＳ１７０、Ｓ１７２）。

次に、ＢＣ面の各位置において、Ａ軸方向散乱光強度信号の信号値がＡ軸方向のある位置から外側でノイズレベルと同等の信号限界を示す値（信号限界とする所定の閾値より小さい値）となっている領域が図１４（Ｂ）のように抽出される（ステップＳ１７４）。これによって、ＢＣ面の各位置において、信号限界の領域のＡ軸方向の最も内側となる境界の位置が検出される。

次に、ＢＣ面の各位置において、生体内壁部の最表面の位置から信号限界の領域の境界の位置までのＡ軸方向の長さ（信号有効長）が図１４（Ｃ）のように算出される（ステップＳ１７６）。

次に、図１４（Ｃ）のようにＡ軸方向の信号有効長が、所定の閾値より小さい値を示すＢＣ面での位置が検出される（ステップＳ１７８）。病変タイプ３のように第１層または第２層での繊維化が進行すると、その部分での後方散乱光の強度が大きくなり、その分、Ａ軸方向の信号有効長が短くなることから、病変タイプ３の病変部の位置が検出される。

そして、検出された位置によって形成された一定の広がりを有する領域（所定の大きさ以上の連続的な領域）の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部（病変部の領域）と判断される（ステップＳ１８０）。

以上の処理手順によって検出処理タイプ７の処理が行われ、病変タイプ３に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出設定される。

８．検出処理タイプ８
検出処理タイプ８の処理は、立体構造データが得られた胆道・膵管の内壁部（生体内壁部）において正常な層構造が消失している部位が存在している場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部（特徴領域）として検出する処理である。これによって、繊維化が進行して層構造が消失した病変タイプ３の病変部の検出が行われる。

本検出処理タイプ８では以下の手順で各処理が行われる。図３６のフローチャートを参照する。

まず、ＡＣ面の各位置において、Ｂ軸方向に散乱光強度データが加算される（ステップＳ１９０）。これによって、Ｃ軸方向の各位置において、Ａ軸方向の各位置での散乱光強度データの加算値が求められる。図１５（Ａ）は第１層と第２層を有する正常な内壁部に対してこの処理が行われた場合のＣ軸方向のある位置におけるＡ軸方向の各位置での加算値を示し、図１５（Ｂ）は、病変タイプ５のように繊維化が進行して層構造が消失した病変部を有する内壁部に対してこの処理が行われた場合のＣ軸方向のある位置におけるＡ軸方向の各位置での加算値を示している。

次に、Ｃ軸方向の各位置においてＡ軸方向の外側に向けて加算値が一定の減衰を示す（図１５（Ｂ）の場合）か否かの判断が行われ、肯定された場合のＣ軸方向の位置が検出される（ステップＳ１９２）。

そして、検出された位置によって形成された一定の広がりを有する領域（所定の大きさ以上の連続的な領域）の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部（病変部の領域）と判断される（ステップＳ１９４）。これによって、図１５（Ｂ）のように層構造を消失している部位が病変部として検出される。

以上の処理手順によって検出処理タイプ８の処理が行われ、病変タイプ３に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。

９．検出処理タイプ９
検出処理タイプ９の処理は、立体構造データが得られた胆道・膵管の内壁部（生体内壁部）において線状または網状に分布している低散乱領域が発生している部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部（特徴領域）として検出する処理である。

図１６（Ａ）は、本検出処理タイプ７により検出する病変タイプ６の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するＡＣ断層像により例示したものである。同図には、第２層に血管（新生血管）が発生した病変タイプ６の病変部が示されている（図１６（Ｃ）参照）。

このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ９では以下の手順で各処理が行われる。図３７のフローチャートを参照する。

まず、検出処理タイプ２と同様の処理により、第１層と第２層の境界の位置が検出される（ステップＳ２１０、Ｓ２１２）。

次に、ＢＣ面の各位置において、Ａ軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められる（ステップＳ２１４）。なお、ステップＳ１５０で求めた微分信号を記憶しておいたものを用いてもよい。

次に、第１層と第２層の境界より外側となる位置範囲においてＡ軸方向散乱光強度信号の傾きが急峻に立ち上がる位置の検出が、ＢＣ面の各位置における微分信号に基づいて行われる（ステップＳ２１６）。例えば、図１６（Ａ）において符号ａと符号ｂで示す位置のＡ軸方向散乱光強度信号を図１６（Ｂ）に示すと、血管が存在しない符号ｂの位置のＡ軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置は存在しない。一方、血管が存在する符号ａの位置のＡ軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置が存在し、その位置が検出される。

そして、検出された位置によって形成された３次元的に一定の広がりを有する領域（所定の大きさ以上の連続的な領域）、かつ、線状または網状に分布している領域（図１６（Ｃ）参照）の検出が行われ、検出された場合には最終的にその領域が病変部（病変部の領域）と判断される（ステップＳ２１８）。

以上の処理手順によって検出処理タイプ９の処理が行われ、病変タイプ９に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。

なお、ＯＣＴ測定時においてＯＣＴプローブ４０のシース４４が生体内壁部の最表面に接触している部分と接触していない部分とが存在する場合がある。生体内壁部の最表面にシース４４が接触している場合、その押し付け効果により内壁部が圧縮されるため、検出処理タイプ２のように第１層の厚みが所定の閾値より大きい場合に病変部と判断するような場合には、病変部が生じていても、病変部とは判断されない恐れがある。

そこで、生体内壁部の最表面にシース４４が接触している領域と、接触していない領域とを検出して分離し、各々の領域ごとにシース４４の接触状態、非接触状態に応じた閾値を設定するようにしてもよい。

シース４４が接触している領域（接触領域）と接触していない領域（非接触領域）の検出は、次のように行うことができる。図１７（Ａ）は、シース４４の散乱光強度データを取り除く前の立体構造データを、ＡＣ断層像により例示したものであり、同図には、シース４４の接触領域と非接触領域が示されている。この立体構造データにおいて、例えば、図１７（Ａ）の符号ａで示す非接触領域の位置のＡ軸方向散乱光強度信号は図１７（Ｂ）のような信号を示し、図１７（Ａ）の符号ｂで示す接触領域の位置のＡ軸方向散乱光強度信号は図１７（Ｃ）のような信号を示す。これによれば、非接触領域では図１７（Ｂ）のようにシース４４の内壁ｌ、外壁ｍ、生体内壁部の最表面ｎ、第１層と第２層の境界ｏが異なる位置で特徴的な変化を示す。一方、接触領域では、図１７（Ｃ）のようにシース４４の外壁ｍと最表面ｎの位置が略一致しているため、非接触領域のように４つの特徴的な変化が存在しない。

従って、ＢＣ面の各位置において、Ａ軸方向散乱光強度信号を微分し、微分信号に基づいてＡ軸方向散乱光強度信号のｌ、ｍ、ｎ、ｏの位置を検出することによって、シース４４の接触領域と非接触領域とを検出することができる。

以上の検出処理タイプ１〜９の説明では、また、上記説明では、第１層より第２層の方が強い散乱光強度データが得られるものとしたが、測定条件によっては反対となる場合があるため、その場合には、それを考慮して各検出処理タイプ１〜９の処理を変更すればよい。

次に、ＯＣＴ装置１の演算処理装置９０における診断支援機能について説明する。

図１８は、診断支援機能の第１の実施の形態の処理手順の示したフローチャートであり、以下、これに従って診断支援機能の第１の実施の形態について説明する。なお、同図のフローチャートは演算処理装置９０における機能ブロックも示すものであり、各ステップの処理は演算処理装置９０における各処理部としての処理も表している（図２１のフローチャートも同様）。

まず、演算処理装置９０は、診断を行う胆道・胆管の内壁部（生体内壁部）の立体構造データを取得する（ステップＳ１０）。ＯＣＴ測定後に直接取得する場合以外にデータベース１１２に保管されている立体構造データを取得することも可能である。

次に、観察者が診断支援機能の実行を入力装置９２によって指示すると、演算処理装置９０は、特徴抽出処理を実行する（ステップＳ１２）。この特徴抽出処理では、上記の各検出処理タイプ１〜９の処理が実行され、上記のように病変部の疑いがある特徴領域が抽出される。ただし、必ずしも全ての検出処理タイプ１〜９の処理を実行する必要はなく、いずれか１つ又は複数の検出処理タイプの処理を実行するようにしてもよいし、どの検出処理タイプの処理を実行するかを操作者が選択できるようにしてもよい。１つの検出処理タイプの処理のみを実行する場合には、後述のステップＳ１６における色付け処理において特徴領域に対応付ける色が１色となるため、次のステップＳ１４における特徴分類処理は実行不要である。

次に、演算処理装置９０は、特徴分類処理を実行する（ステップＳ１４）。この特徴分類処理では、特徴抽出処理により抽出した各特徴領域が所定の分類項目別に分類される。例えば、各特徴領域を抽出した検出処理タイプの種類、抽出対象の種類（特徴的な形態の種類）を分類項目として分類する方法や、各特徴領域を病変部の疑いの強い粘膜形態の変化によって抽出されたもの（検出処理タイプ１〜５、８によって抽出されたもの）と、正常部でも存在し得る腺管や血管網の存在によって抽出された棒変部の疑いの弱いもの（検出処理タイプ６、９によって抽出されたもの）とに分類する方法等がある。これらの分類方法は操作者が適宜変更できるようにしてもよい。

次に、演算処理装置９０は、色付け処理を実行する（ステップＳ１６）。この色付け処理では、上記特徴分類処理により分類した各分類項目に属する特徴領域別に異なる色が色情報が対応付けられる。

次に、演算処理装置９０は、立体構造データと色付けした各特徴領域との合成処理を実行する（ステップＳ１８）。この合成処理では、立体構造データの各特徴領域に対応するボクセルに、各特徴領域に対応付けられた色情報が付与され、特徴領域情報付きの立体構造データ（特徴領域情報付き立体構造データという）が生成される。

次に、演算処理装置９０は、特徴領域情報付きの立体構造データを可視化処理してモニタ１００に表示する表示処理（ステップＳ２０）を実行する。この表示処理では、例えば、図１９、又は、図２０のように複数形態の立体構造像を表示する表示画面を生成し、モニタ１００に表示する処理が行われる。

図１９と図２０の表示画面の構成を比較すると、図１９の構成部は全て図２０に含まれるため、図１９には図２０の同一種の構成部と同一符号を付して説明を省略し、図２０の表示画面の構成について説明する。

図２０の表示画面３００には、文字情報を表示する文字情報表示部３０２と、立体構造データを３次元画像で表示する３次元画像表示部３０４と、ＢＣ断層像を表示するＢＣ断層像表示部３０６と、ＡＣ断層像を表示するＡＣ断層像表示部３０８と、ＡＢ断層像を表示するＡＢ断層像表示部３１０と、モダリティ画像を表示するモダリティ画像表示部３１２とが設けられている。

文字情報表示部３０２には、測定が行われた日付や患者情報など、各種文字情報が表示される。

３次元画像表示部３０４には、立体構造データの全体を外側の斜め方向から見た３次元画像（後述の「斜視モード」の画像）や、胆道・膵管の内腔に挿入した内視鏡で見ているかのような３次元画像（後述の「内視鏡モード」の画像）等、立体構造データを立体的に表示する立体構造像が表示される。同図には「斜視モード」の３次元画像が示されているが、観察者が入力装置９２を操作して表示する３次元画像の形態（表示モード）を切り替えることが可能である。この３次元画像は、演算処理装置９０の表示処理により、特徴領域情報付きの立体構造データに対して、選択された表示モードでの可視化処理が実行されて、３次元画像表示部３０４に表示される。また、３次元画像表示部３０４に表示される３次元画像には、ＢＣ断層像表示部３０６に表示されるＢＣ断層像の位置及び範囲を示すＢＣ断面線３２０、ＡＣ断層像表示部３０８に表示されるＡＣ断層像の位置及び範囲を示すＡＣ断面線３２２、ＡＢ断層像表示部３１０に表示されるＡＢ断層像の位置及び範囲を示すＡＢ断面線３２４が立体構造像に合成されて表示される。

ＢＣ断層像表示部３０６には、演算処理装置９０の表示処理により、３次元画像表示部３０４に表示されたＢＣ断面線３２０の位置における特徴領域情報付きの立体構造データのボクセル値（散乱光強度データ及び色情報）が可視化されて同図のＢＣ断層像が表示される。同図のＢＣ断層像には、特徴抽出処理（図１８ステップＳ１２）により抽出され、特徴分類処理（図１８ステップＳ１４）により異なる分類項目に分類された２つの特徴領域３３０、３３２が含まれており、それらの特徴領域３３０、３３２には、対応付けられた各色が半透明で生体内壁部の画像に重畳表示されている。このような特徴領域の色付け表示は、図では示されていないが、３次元画像表示部３０４の３次元画像、ＡＣ断層像表示部３０８のＡＣ断層像、ＡＢ断層像表示部３１０のＡＢ断層像においても特徴領域を含む場合には同様に行われる。また、特徴領域の色付け表示が生体内壁部の画像の観察を阻害する場合には観察者の所定操作で色付けを消すことも可能であり、その場合には、立体構造データと色付けした各特徴領域との合成処理を行う前の立体構造データにより各表示部の画像が再生成されて表示される。即ち、診断支援機能を実行しない場合においても、演算処理装置９０の表示機能により、図１９や図２０と同様に構成された表示画面が表示される。そのときには、立体構造データがそのまま使用されて各表示部の画像が表示される。診断支援機能を実行した後であっても、適宜、そのような診断支援機能を使用しない場合の表示に切り替えることが可能である。

また、ＢＣ断面線３２０の位置は、観察者の入力装置９２の操作により変更することができるようになっており、例えば、マウスを用いて３次元画像表示部３０４のＢＣ断面線３２０をドラッグ操作することによりＢＣ断面線３２０の位置をＡ軸及びＢ軸の方向に変更することができ、また、ＢＣ断層像表示部３０６を選択状態にし、画面下の位置選択バー３４０のスライダ３４２を左右に動かすことにより、ＢＣ断面線３２０の位置をＢ軸方向に変更することができるようになっている。ＢＣ断面線３２０の位置を変更した場合は、変更した位置のＢＣ断層像が特徴領域情報付きの立体構造データから再生成されてＢＣ断層像表示部３０６のＢＣ断層像の表示が更新される。なお、観察者の入力装置９２の操作によってＢＣ断面線３２０の範囲の大きさを変更してＢＣ断面像として表示されるＢＣ断面の領域を拡大又は縮小することもできる。

ＡＣ断層像表示部３０８には、演算処理装置９０の表示処理により、３次元画像表示部３０４に表示されたＡＣ断面線３２２の位置における特徴領域情報付きの立体構造データのボクセル値（散乱光強度データ及び色情報）が可視化されてＡＣ断層像が表示される。

また、ＡＣ断面線３２２の位置は、ＢＣ断面線３２０と同様に観察者の入力装置９２の操作により変更することができるようになっており、例えば、マウスを用いて３次元画像表示部３０４のＡＣ断面線３２２をドラッグ操作することによりＡＣ断面線３２２の位置をＢ軸の方向に変更することができ、また、ＡＣ断層像表示部３０８を選択状態にし、画面下の位置選択バー３４０のスライダ３４２を左右に動かすことにより、ＡＣ断面線３２２の位置をＢ軸方向に変更することができるようになっている。ＡＣ断面線３２２の位置を変更した場合は、変更した位置のＡＣ断層像が特徴領域情報付きの立体構造データから再生成されてＡＣ断層像表示部３０８のＡＣ断層像が更新される。なお、観察者の入力装置９２の操作によってＡＣ断面線３２２の範囲の大きさを変更してＡＣ断面像として表示されるＡＣ断面の領域を拡大又は縮小することもできる。

更に、ＡＣ断層像表示部３０８には、ＡＣ断層像のＣ軸方向の実際の寸法を示すスケールが表示され、ＡＣ断層像上には後述の２本の切除線が表示される。

ＡＢ断層像表示部３１０には、演算処理装置９０の表示処理により、３次元画像表示部３０４に表示されたＡＢ断面線３２４の位置における特徴領域情報付きの立体構造データのボクセル値（散乱光強度データ及び色情報）が可視化されてＡＢ断層像が表示される。

また、ＡＢ断面線３２４の位置は、ＡＣ断面線３２２等と同様に観察者の入力装置９２の操作により変更することができるようになっており、例えば、マウスを用いて３次元画像表示部３０４のＡＢ断面線３２４をドラッグ操作することによりＡＢ断面線３２４の位置をＣ軸の方向に変更することができる。また、ＡＢ断層像表示部を選択状態にし、ＡＢ断層像表示部３１０内の位置選択バー３４４のスライダ３４６を左右に動かすことにより、ＡＢ断面線３２４の位置をＣ軸方向に変更することができるようになっている。なお、観察者の入力装置９２の操作によってＡＢ断面線３２４の範囲の大きさを変更してＡＢ断面像として表示されるＡＢ断面の領域を拡大又は縮小することもできる。

モダリティ画像表示部３１２には、ＣＴ透視装置、ＭＲＩ装置、ＥＵＳ装置などのＯＣＴ装置１以外の他の医療機器（モダリティ）で取得された同一患者等のモダリティ画像が表示される。表示するモダリティ画像は、通信回線を介して接続されたデータベース１１２に記憶されている画像データの中から観察者が選択することができるようになっており、演算処理装置９０は、その選択された画像データをデータベース１１２から取得してモダリティ画像表示部３１２に表示する。

演算処理装置９０の表示処理によって上記のような表示画面がモニタ１００に表示され、観察者は、その表示画面に表示された各種立体構造像（３次元画像、断層像）を参考に病変部を特定する。このとき、ＢＣ断面線３２０、ＡＣ断面線３２２、ＡＢ断面線３２４の位置や大きさを変更して、測定領域のうちの任意の位置の断層像を詳細に観察して病変部を特定することができる。また、測定領域のＣ軸方向の長さは、Ａ軸方向の長さに対して通常１０倍から１０００倍の範囲に達する。そのため、例えば、ＢＣ断層像、ＡＣ断層像、及び、ＡＢ断層像のように拡大されて表示される画像が測定領域全体のどの範囲の画像であるかを示す画像として、Ｃ軸を含む測定領域全体の画像が、３次元画像表示部３０４に同時に表示されることは、操作性の向上に大きく寄与している。更に、病変部であると疑われる特徴領域が色付けされて一目瞭然に表示されるため、測定領域全域を観察する場合に比べて観察時間が大幅に低減される。特徴領域の色も、所定の分類項目で分類した特徴領域ごとに異なる色で色分けして表示されるため、観察者の作業負担が軽減されている。病変部の疑いの強さに応じて各特徴領域が色分けして表示されるようにすればより効果的である。

また、観察者は、特徴抽出処理（ステップＳ１２）により抽出された特徴領域のうち、特に重要となる正常部と特徴領域の境界領域を重点的に観察して、病変部の境界、あるいは、外科切除線を決定する。このとき、観察者は、マウス等を使用して図２０のＡＣ断層像表示部３０８に表示されている２本の切除線３５０、３５２の位置を所望の位置に設定することができるようになっている。２本の切除線３５０、３５２は切除する領域の両端を示し、規定の状態でＡＣ断層像の両端の位置に設定されているが、各々、所望の位置に移動させて設定することが可能である。観察者はこの切除線３５０、３５２によって順次決定した切除領域の両端の位置をマークしておくことができる。

また、モダリティ画像表示部３１２には、ＯＣＴ装置１のＯＣＴプローブ４０を胆道・膵管の測定部位に挿入して測定を行った際に、Ｘ線透視装置１１０で撮影した測定部位周辺のＸ線透視画像を表示させることが可能である。このとき、Ｘ線透視画像には、ＯＣＴプローブ４０に付与されているＣ走査の始点及び終点を示すマーカ６８Ａ、６８Ｂが造影されているため、そのマーカ６８Ａ、６８Ｂの位置を目印にして測定領域が胆道又は膵管全体のどの位置かを把握することができる。そして、図２０のＡＣ断層像表示部３０８において設定した切除線３５０、３５２の位置は、スケールによって測定領域内のどの位置であるかが分かるようになっているため、切除領域が、胆道・膵管全体のどの範囲であるかも把握することが可能となる。演算処理装置９０の処理として、モダリティ画像表示部３１２のＸ線透視画像上のマーカ６８Ａ、６８Ｂの位置を目印にしてＡＣ断層像表示部３０８において設定された切除線３５０、３５２の位置をＸ線透視画像上に重畳表示させることも可能である。また、最終的に決定した切除線３５０、３５２の位置をデータベース１１２に記憶させておくことや、モニタ１００の表示画面をそのまま電子カルテ上に貼り付けて電子カルテ上で確認できるようにすることで、患者への説明時や医師間での確認等も簡単に実施することができる。

次に、診断支援機能の第２の実施の形態について図２１の処理手順を示したフローチャートに従って説明する。

まず、演算処理装置９０は、診断を行う胆道・胆管の内壁部（生体内壁部）の立体構造データを取得する（ステップＳ３０）。ＯＣＴ測定後に直接取得する場合以外にデータベース１１２に保管されている立体構造データを取得することも可能である。

次に、観察者が診断支援機能の実行を入力装置９２によって指示すると、演算処理装置９０は、特徴抽出処理を実行する（ステップＳ３２）。この特徴抽出処理では、上記の各検出処理タイプ１〜９の処理が実行され、上記のように病変部の疑いがある特徴領域が抽出される。ただし、必ずしも全ての検出処理タイプ１〜９の処理を実行する必要はなく、いずれか複数の検出処理タイプの処理を実行するようにしてもよいし、どの検出処理タイプを実行するかを操作者が選択できるようにしてもよい。

次に、演算処理装置９０は、特徴分類処理を実行する（ステップＳ３４）。この特徴分類処理では、特徴抽出処理により抽出した各特徴領域が所定の分類項目別に分類される。例えば、各特徴領域を抽出した検出処理タイプの種類、抽出対象の種類（特徴的な形態の種類）を分類項目として分類する方法や、各特徴領域を病変部の疑いの強い粘膜形態の変化によって抽出されたもの（検出処理タイプ１〜５、８によって抽出されたもの）と、正常部でも存在し得る腺管や血管網の存在によって抽出された病変部の疑いの弱いもの（検出処理タイプ６、９によって抽出されたもの）とに分類する方法等がある。これらの分類方法は操作者が適宜変更できるようにしてもよい。

次に、演算処理装置９０は、確度推定処理を実行する（ステップＳ３６）。この確度推定処理では、特徴分類処理により各特徴領域を分類した分類項目ごとに病変部の可能性の度合いに応じた点数（１〜１０）が割り当てられる。例えば、分類項目として次のａ〜ｄを採用したとする。
ａ．層構造が消失した特徴領域
ｂ．第１層が肥厚した特徴領域
ｃ．面粗さ異常の特徴領域
ｄ．管腔が存在する特徴領域
このとき、特徴領域が病変部（癌）である可能性の度合いにより、分類項目ａに属する特徴領域を１０点、分類項目ｂに属する特徴領域を３点、分類項目ｃに属する特徴領域を３点、分類項目ｄに属する特徴領域を２点とする。

なお、各検出処理タイプ１〜９において最終的に特徴領域か否かの判断に使用された値（特徴量）を考慮して点数を変えるようにしてもよい。

次に、演算処理装置９０は、点数処理を行う（ステップＳ３８）。この点数処理では、各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて危険度が設定される。例えば、各特徴領域に割り当てられた点数が１０点以上であれば、病変部（癌）の可能性が高いことを示す危険度Ａに設定され、５点以上かつ１０点未満であれば、病変部の可能性が中程度であること示す危険度Ｂに設定され、３点以上かつ５点未満であれば、病変部の可能性が低いが注意が必要であることを示す危険度Ｃに設定される。また、複数の特徴領域が重なる重畳領域に対しては、それらの特徴領域に割り当てられた点数が加算され、その加算値が割り当てられる。そして、その重畳領域には、その領域に割り当てられた点数に基づいて危険度Ａ〜Ｃが設定される。

図２２（Ａ）には、図２０のＢＣ断層像表示部３０６に相当する表示部に表示されるＢＣ断層像が示されており、そのＢＣ断層像に特徴抽出処理により抽出された特徴領域が存在するものとし、かつ、それらの特徴領域が特徴分類処理により上記の分類項目ａ〜ｄで分類されているものとする。同図において、例えば、分類項目ｂの特徴領域において、他の特徴領域と重なっていない非重畳領域３００には３点、分類項目ｃの特徴領域のみと重なる重畳領域３０２には３＋３＝６点、分類項目ｄの特徴領域と重なる重畳領域３０４には３＋２＝５点、分類項目ｂ及び分類項目ｃの両方の特徴領域と重なる重畳領域３０６には３＋３＋２＝８点が割り当てられる。同様にして他の特徴領域においても非重畳領域と重畳領域とに点数が割り当てられる。そして、点数が割り当てられた各非重畳領域及び重畳領域（以下、非重畳領域及び重畳領域の各々を評価領域という）に対して、点数に応じた危険度Ａ〜Ｃが設定される。このようにして危険度Ａ〜Ｃが設定された各評価領域は、図２２（Ｂ）のようになる。

なお、危険度に変換する前の各評価領域に割り当てられた点数をそのまま危険度の値としてもよい。

次に、演算処理装置９０は、色付け処理を実行する（ステップＳ４０）。この色付け処理では、危険度が設定された各評価領域に対して危険度に応じた異なる色の色情報が対応付けられる。

次に、演算処理装置９０は、立体構造データと色付けした各評価領域との合成処理を実行する。この合成処理では、立体構造データの各評価領域に対応するボクセルに、各評価領域に対応付けられた色情報が付与され、特徴領域情報付きの立体構造データが生成される。

次に、演算処理装置９０は、特徴領域情報付きの立体構造データを可視化処理してモニタ１００に表示する表示処理を実行する。この表示処理では、例えば、上記第１の実施の形態と同様に図１９、又は、図２０のように複数種の立体構造像を表示する表示画面を生成し、モニタ１００に表示する処理が行われる。

表示画面の構成や、それを使用した診断、切除線の設定等の作業は第１の実施の形態と同様にあるため説明を省略するが、図１９、図２０において３次元画像表示部３０４に表示される３次元画像、ＢＣ断層像表示部３０６に表示されるＢＣ断層像、ＡＣ断層像表示部３０８に表示されるＡＣ断層像、ＡＢ断層像表示部３１０に表示されるとＡＢ断層像における特徴領域の色付けが第１の実施の形態と異なる。本第２の実施の形態においては、例えばＢＣ断層像表示部３０６のＢＣ断層像には図２２（Ｂ）のように病変部（癌）の可能性の度合いを示す危険度に応じて各評価領域が色分けされて表示される。従って、観察者とっては、重点をおいて観察すべき領域が一目瞭然であり、作業負担が軽減される。

次に、立体構造データを可視化処理してモニタ１００に表示する画像の表示形態（表示モード）のうち、特に上記の特徴領域情報付きの立体構造データにより特徴領域の色付き表示を行う場合に好ましいと考える表示モードについて説明する。なお、モニタ１００に表示する表示画面は必ずしも図１９や図２０の構成に限らず、以下で説明する各表示モードでの画像をどのようにモニタ１００の画面に表示するかは特定の態様に限定されない。また、特徴領域を色付き表示する場合に限らず、診断支援機能を使用しない場合の表示に適用可能である。

図２３（Ａ）のように立体構造データ（特徴領域情報付きの立体構図データ）は、ボクセル空間で示すと、測定領域と同様に略円柱状の立体形状を有する。立体構造データの中心軸４００は、Ｃ走査の際に光出射端（光学レンズ５２）が移動した位置（ＯＣＴプローブ４０の長軸）であり、中心軸４００の近傍の円筒状の領域にＯＣＴプローブ４０のシース４４での散乱光強度データが存在し、その外側の領域に内壁部の散乱光強度データが存在する。空洞の散乱光強度データは値が小さく、存在しないものとして扱うものとして、内腔部の空洞領域を除くと立体構造データは内側の円筒状のシース４４の領域４０２と外側の円筒状の内壁部の領域４０４とから構成される。ＯＣＴ装置１の演算処理装置９０は、このような立体構造データに対して各種可視化処理（レンダリング処理）を施すことによってモニタ１００に表示可能な各種表示形態の立体構造像を生成し、モニタ１００に表示する。特に診断支援機能において特徴領域の色付き表示を行う場合に好適な表示モードの種類として例えば以下の（１）「内視鏡モード」、（２）「斜視モード」、（３）「長軸断面モード」、（４）「表面モード」がある。

なお、「内視鏡モード」と「斜視モード」においては、図２３（Ａ）のようにシース４４の散乱光強度データ（領域４０２のデータ）が存在する立体構造データから、図２３（Ｂ）のようにシース４４の散乱光強度データを取いた立体構造データを用いて立体構造像が生成される。シース４４の散乱光強度データを取り除く処理については上述の通りである。

（１）「内視鏡モード」
内視鏡モードは、胆道・膵管の内腔に挿入した内視鏡で測定領域を見ているかのような３次元画像を表示するモードであり、図１９、図２０の表示画面においては３次元画像表示部３０４に表示される３次元画像に相当する。この内視鏡モードでは、図２４（Ａ）のように立体構造データに対して、投影中心５００が中心軸４００上（又はその近傍）に設定され、投影面５０２が中心軸４００に垂直に設定されて投影（透視投影又は中心投影）処理が行われ、図２４（Ｂ）のように内視鏡で撮影する画像と同様の３次元画像が生成されて表示される。

また、診断支援機能の実行時において、立体構造データとして特徴領域情報付きの立体構造データを用いて内視鏡モードの画像を生成した場合には、図２４（Ｂ）のように抽出された特徴領域５０４に色（対応付けられた色）が付けられて表示される。

なお、内視鏡モードでは、通常、立体構造データの表面のみを投影（サーフィスレンダリング）した画像を表示するが、投影中心５００からの投影面５０２への光線の経路上に存在する散乱光強度データを積算（積分）して投影する積算投影、光線の経路上に存在する散乱光強度データの最大値を投影する最大値投影（MIP： maximum intensity projection）、又は、光線の経路上に存在する散乱光強度データの最小値を投影する最小値投影（MinIP： minimum intensity projection）によって生成した画像を切り替えて表示できるようにしてもよい。また、投影中心５００の位置や投影面５０２の位置、向きを観察者が変更できるようにしてもよい。

（２）「斜視モード」
斜視モードは、胆道・膵管の測定領域全体を外側の斜め方向から見た３次元画像を表示するモードであり、図１９、図２０の表示画面においては３次元画像表示部３０４に表示される３次元画像に相当する。この斜視モードでは、図２５（Ａ）のように立体構造データに対して、その中心軸４００と平行ではなく、かつ、直交しない投影面５２０が設定されて平行投影処理が行われ、図２５（Ｂ）のように円筒状の立体構造データ全体を斜めから見た３次元画像が生成されて表示される。また、斜視モードでは立体構造データ全体が半透明化（ボリュームレンダリング処理等）されて表示され、立体構造データの前後に重なる部分も透けて見えるようになっている。

また、立体構造データとして特徴領域情報付きの立体構造データを用いて斜視モードの画像を生成した場合には、図２５（Ｂ）のように抽出された特徴領域５０４に色（対応付けられた色）が付けられて表示される。

なお、内視鏡モードと同様に、この斜視モードにおいても、投影面５２０への光線の経路上に存在する散乱光強度データを積算して投影する積算投影、又は、光線の経路上に存在する散乱光強度データの最大値を投影する最大値投影（MIP： maximum intensity projection）、光線の経路上に存在する散乱光強度データの最小値を投影する最小値投影（MinIP： minimum intensity projection）によって生成した画像を切り替えて表示できるようにしてもよい。更に、投影面５２０の位置、向きを観察者が変更できるようにしてもよい。

（３）「長軸断面モード」
長軸断面モードは、胆道・膵管の測定領域をＯＣＴプローブ４０の長軸方向（Ｃ軸方向）にリスライスした断面の断層像（ＡＣ断層像）を表示するモードであり、図１９、図２０の表示画面においてはＡＣ断層像表示部３０８に表示される画像に相当する。この長軸断面モードでは、図２６（Ａ）のようにシース４４（領域４０２）の散乱光強度データを含む立体構造データに対して、その中心軸４００を一辺とする平面（ＡＣ面）が切断面５３０として設定される。そして、その切断面５３０で切断されたＡＣ断面の立体構造データ（散乱光強度データ）が可視化処理され、図２６（Ｂ）のようにＡＣ断層像がスケールと共に表示される。

また、立体構造データとして特徴領域情報付きの立体構造データを用いて長軸断面モードの画像を生成した場合には、図２６（Ｂ）のようにＡＣ断層像の下側に特徴領域表示部５４０が表示され、特徴領域に対応する位置に色（対応付けられた色）を付けらて表示される。また、切断面５３０の位置は、全周の中で最も特徴領域が多い断面を自動検出してその位置に設定するようにしても良いし、切断面５３０を自動で移動させる機能を持たせてもよい。

なお、この長軸断面モードにおいても、断面での散乱光強度データのみでなく、断面と直交する方向の散乱光強度データを積算して可視化処理した画像や、断面での散乱光強度データの最大値又は最小値のみを可視化処理した画像を切り替えて表示できるようにしてもよい。また、観察者が切断面５３０（ＡＣ断面）のＢ軸方向の位置やＡＣ断層像としてモニタ１００に表示する範囲、表示倍率等を変更できるようにしてもよい。

（４）「表面モード」
表面モードは、胆道・膵管の測定領域の内壁部の表面（最表面）またはその近傍をリスライスした断面のＢＣ断面像を表示するモードであり、図２０においてはＢＣ断層像表示部３０６に表示される画像に相当する。この表面モードでは、図２７（Ａ）のようにシース４４（領域４０２）の散乱光強度データを含む立体構造データに対してＡ軸方向（深さ方向）に同一位置に配置されたボクセル（ＢＣ断面のボクセル）の散乱光強度データが、同一平面上のボクセルのボクセル値として展開される。また、Ａ軸方向の各位置におけるＢ軸方向の長さが基準の長さにとなるようにスケール変換されて、図２７（Ｂ）のような直方体状の立体構造データが生成される。即ち、図２７（Ａ）の円柱状の立体構造データにおいて、ＢＣ面の各位置を通過するＡ軸方向の各ラインを、ＢＣ面を平面とし、Ａ軸方向の各ラインを平行として各ライン上の散乱光強度データを配列したものが図２７（Ｂ）の直方体状の立体構造データとなる。

続いて、内壁部（領域４０４）の最表面の位置を検出して最表面を平坦化する処理により、ＢＣ面の各位置においてＡ軸方向のライン上に並ぶボクセルの散乱光強度データがＡ軸方向にシフトされ、図２７（Ｃ）のようにＡ軸方向の所定位置におけるＢＣ断面のボクセルに最表面の散乱光強度データが配置される。そして、そのＢＣ断面、または、その近傍（内壁部側）のＢＣ断面５５０における散乱光強度データが可視化処理され、図２７（Ｄ）のようにＢＣ断層像が表示される。

また、立体構造データとして特徴領域情報付きの立体構造データを用いて表面モードの画像を生成した場合には、図２７（Ｄ）のように抽出された特徴領域５０４に色（対応付けられた色）が付けられて表示される。

なお、図２７（Ａ）の円柱状の立体構造データに対して内壁部の最表面を検出する処理を行い、検出した最表面を平面に展開して最表面の散乱光強度データを可視化した画像を表示するようにしてもよい。これによれば、測定領域内の管腔に狭窄部位が存在し、図２８（Ａ）のような形状の最表面が検出された場合に、図２７（Ｂ）のような画像が表示されるため、狭窄部位を瞬時に把握できる。立体構造データとして特徴領域情報付きの立体構造データを用いた場合には、図２７（Ｂ）のように特徴領域５０４に色（対応付けられた色）が付けられて表示される。

また、表面モードにおいても、管内壁表面（断面）と直交する方向の散乱光強度データを積算して可視化処理した画像や、表面での散乱光強度データの最大値又は最小値のみを可視化処理した画像を切り替えて表示できるようにしてもよい。また、観察者がＢＣ断面５５０のＡ軸方向の位置やＢＣ断面像としてモニタ１００に表示する範囲、表示倍率等を変更できるようにしてもよい。

１…ＯＣＴ装置、３０…ＯＣＴ干渉計、４０…ＯＣＴプローブ、４４…シース（プローブ外筒）、５２…光学レンズ、６８Ａ、６８Ｂ…マーカ、９０…演算処理装置、９２…入力装置、１００…モニタ、１１０…Ｘ線透視装置、２００…内視鏡、２１０…ガイドワイヤ

Claims

正常時に平坦な表面を有する生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた該内壁部の立体的な領域の断層情報からなる立体構造データを取得する立体構造データ取得手段と、
前記立体構造データ取得手段により取得された立体構造データに基づいて、前記内壁部の表面における各位置の面粗さの評価値を算出する面粗さ算出手段と、
前記面粗さ算出手段により算出された前記評価値が所定の閾値を超えている前記表面における位置に基づいて病変部の領域を抽出する病変部抽出手段と、
前記立体構造データを可視化した画像上に前記病変部抽出手段により抽出された前記病変部の領域を示す情報を表示する病変部表示手段と、
を備えたことを特徴とする診断支援装置。
前記面粗さ算出手段は、前記内壁部の深さ方向に対する前記立体構造データの値の変化に基づいて、前記表面の位置を検出する表面検出手段と、
前記表面検出手段により検出された前記表面の位置に基づいて、前記表面の所定範囲における前記深さ方向の平均位置を求める平均位置算出手段と、
を備え、
前記表面の所定範囲において前記平均位置算出手段に算出された平均位置を前記深さ方向の一定位置とした場合に、前記深さ方向に関して前記表面の最も深い位置と最も浅い位置との差分量を前記評価として算出することを特徴とする請求項１の診断支援装置。
前記病変部抽出手段は、前記評価値が所定の閾値を超えている前記表面における位置によって所定の大きさ以上の連続した領域が形成されている場合に、該領域を病変部の領域として抽出することを特徴とする請求項１又は２の診断支援装置。
前記病変部表示手段は、前記立体構造データを可視化した画像上における前記病変部の領域に所定の色を付けて表示することを特徴とする請求項１、２、又は３の診断支援装置。
前記病変部表示手段は、前記立体構造データを可視化した画像として、透視投影処理による３次元画像、平行投影処理による３次元画像、所定断面における断層像のうち少なくともいずれか１つの画像を表示することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１に記載の診断支援装置。
前記内壁部は、正常時に平坦な上皮構造を有する胆道、膵管、気管支、咽頭、食道、又は、尿管の内壁部であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１に記載の診断支援装置。