JP2012223283A - 被検体情報取得装置及び被検体情報取得方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 被検体内の光量分布の影響を低減した画像を得ることが可能な被検体情報取得装置を提供すること。
【解決手段】 信号処理装置は、領域抽出部と、光学定数推定部を有する。領域抽出部は、被検体の光学特性値分布から、既知の吸収係数を有する２以上の領域を抽出する。光学定数推定部は、領域抽出部で抽出された２以上の領域の光学特性値と、予め設定された被検体背景の光学定数から求めた光量分布とを用いて、被検体背景の光学定数を推定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、光音響波を用いて被検体の光学特性値分布を生成する被検体情報取得装置及び該装置に用いる被検体情報取得方法に関する。

レーザーなどの光源から生体に光を照射し、入射した光に基づいて得られる生体内の情報を画像化する光イメージング装置の研究が医療分野で積極的に進められている。この光イメージング技術の一つとして、Ｐｈｏｔｏ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ（ＰＡＩ：光音響イメージング）がある。光音響イメージングでは、光源から発生したパルス光を生体に照射し、生体内で伝播・拡散したパルス光のエネルギーを吸収した生体組織から発生した音響波（典型的には超音波）を検出し、その検出信号に基づき生体情報をイメージング（画像化）するものである。

すなわち、腫瘍などの被検部位とそれ以外の組織との光エネルギーの吸収率の差を利用し、被検部位が照射された光エネルギーを吸収して瞬間的に膨張する際に発生する弾性波を検出器である音響波探触子（探触子やトランスデューサともいう。）で受信する。この検出信号を解析処理することにより光学特性値分布（初期圧力分布、光吸収エネルギー密度分布、吸収係数分布など）の画像を得ることができる。

また、これらの画像情報は、様々な波長の光で計測することにより、被検体内の特定物質（例えば血液中に含まれるヘモグロビン濃度や血液の酸素飽和度など）の定量的計測にも利用できる。

近年、この光音響イメージングを用いて、小動物の血管像をイメージングする前臨床研究や、この原理を乳がん・前立腺がん・頸動脈プラークなどの診断に応用する臨床研究が積極的に進められている。

光音響イメージングにおいて、光吸収により吸収体から発生する光音響波の初期音圧（Ｐ_０）は次式で表すことができる。

ここで、Γはグリューナイゼン係数であり、熱膨張係数（β）と音速（ｃ）の二乗の積を定圧比熱（Ｃ_Ｐ）で割ったものである。μ_ａは吸収体の光吸収係数、Φは吸収体に照射された光量（光フルエンス）である。Γは組織が決まれば、ほぼ一定の値をとることが知られているので、音響波の大きさである音圧Ｐの変化を複数の個所で測定及び解析することにより、μ_ａとΦの積、すなわち、光吸収エネルギー密度分布を得ることができる。

光音響イメージングでは、上記の式（１）から分かるように、音圧（Ｐ）の計測結果から、定量イメージングに必要である被検体内の吸収係数（μ_ａ）分布を求めるためには、光音響波を発生する吸収体に照射された光量（Φ）を何らかの方法で求める必要がある。しかし、被検体（特に生体）内に導入された光は強く拡散等の挙動を示すため、吸収体に照射された光量の推定は難しい。

そのため、特段の手段を設けなければ、音響波の音圧測定結果に基づき、光エネルギー吸収密度（μ_ａ×Φ）の分布、あるいはそれにΓを乗じた初期音圧（Ｐ_０）の分布しか画像化することができないという課題がある。たとえば、同じ物質から構成され、同一の吸収係数を有する光吸収体であっても、生体内の光量分布の影響（たとえば、光源からの距離）に応じて、異なるコントラストで表示されてしまうことになる。

"Ｐｈｏｔｏａｃｏｕｓｔｉｃ ｉｍａｇｉｎｇ ｉｎ ｂｉｏｍｅｄｉｃｉｎｅ"、Ｍ．Ｘｕ、Ｌ．Ｖ．Ｗａｎｇ、ＲＥＶＩＥＷ ＯＦ ＳＣＩＥＮＴＩＦＩＣ ＩＮＳＴＵＲＵＭＥＮＴ、７７、０４１１０１、２００６

上記のように、光音響イメージングにおいては、吸収体に照射された光量分布（Φ）を精度良く算出することが難しく、この結果、吸収係数分布などの光学特性値分布を適切に算出することが難しいという課題がある。
そこで、本発明では、吸収体に照射された光量分布（Φ）の影響を低減した光学特性値分布を取得することができる被検体情報取得装置および被検体情報取得方法を提供することを目的とする。

上記課題に鑑み、本発明の被検体情報取得装置は、被検体に光を照射する光源と、前記光により前記被検体で発生した音響波を検出する検出器と、前記検出器から取得される検出信号に基づいて、前記被検体の光学特性値分布を生成する信号処理装置と、を備え、前記信号処理装置は、前記被検体の光学特性値分布から、既知の吸収係数を有する２以上の領域を抽出する領域抽出部と、前記領域抽出部で抽出された２以上の領域の光学特性値と、予め設定された前記被検体背景の光学定数から求めた光量分布とを用いて、該被検体背景の光学定数を推定する光学定数推定部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、吸収体に照射された光量分布（Φ）の影響を低減した光学特性値分布を取得することができる被検体情報取得装置および被検体情報取得方法を提供することができる。

本発明の実施形態による被検体情報取得装置の構成を模式的に示す図である。 本発明の実施形態において、検出信号の処理の一例を説明するフロー図である。 画像の一例と計算結果を示す図である。 光量分布の影響を低減された画像の一例を示す図である。 実施例２で説明する装置構成を模式的に示す図である。 光学特性値分布から２以上の領域を抽出する例を説明する図である。

以下、図面を参照しつつ本発明をより詳細に説明する。なお、同一の構成要素には原則として同一の参照番号を付して、説明を省略する。

図１を参照しながら実施形態にかかる被検体情報取得装置の構成を説明する。本実施形態の被検体情報取得装置は、被検体の内部の光学特性値情報を画像化する装置である。

ここで、光学特性値情報とは、一般的には初期音圧分布（Ｐ_０）や光吸収エネルギー密度分布（μ_ａ・Φ）、あるいは、そこから導かれる吸収係数分布（μ_ａ）を示す。

（基本的構成）
本実施形態の被検体情報取得装置は、基本的なハード構成として、光源１１、検出器１７、信号処理装置１９を有する。光源１１から発せられたパルス光１２は例えばレンズ、ミラー、光ファイバ、拡散板などの光学系により所望の形状に加工されながら導かれ、生体などの被検体１５に照射される。

被検体１５の内部を伝播した光のエネルギーの一部が血管などの光吸収体１４に吸収されると、その光吸収体１４の熱膨張により弾性波である音響波１６が発生する。これは「光音響波」と呼ばれることもある。

音響波１６は検出器１７により検出され、信号収集器１８で増幅やデジタル変換された後、信号処理装置１９で被検体の光学特性値分布が生成され、画像データとして出力される。また、その画像データは表示装置２０上で画像として表示される。

（被検体情報取得方法）
次に、本発明の特徴である信号処理装置１９で行う被検体情報取得方法の一例について、図面を参照しつつ説明する。下記の番号は図２における処理の番号と一致する。

処理１（Ｓ２０１）：光学特性値分布を生成する工程
この工程では、受信信号を用いて、画像再構成を行い、被検体の光学特性値分布（第１の光学特性値分布）を形成する。ここで、被検体の光学特性値分布とは、例えば、式（１）で表現される、初期音圧分布、あるいは、吸収係数分布と光量分布の積である光吸収エネルギー密度分布である。この第１の光学特性値分布は、光量分布に依存したデータとなっている。

例えば、第１の生成部１９ａにおいて、検出信号である信号収集器１８から得られたデジタル受信信号を用いて、第１の光学特性値分布を生成する。

この処理に関しては、通常の光音響イメージングで用いられる種々の画像再構成処理を用いることが可能である。画像再構成アルゴリズムとしては、例えば、トモグラフィー技術で通常に用いられるタイムドメインでの逆投影法やフーリエ変換法などが使われる。再構成に多くの時間をかけることが可能な場合は、大規模な行列演算を行うモデルベース法などの画像再構成手法も利用することができる。ＰＡＩの画像再構成手法には、代表的なものとして、フーリエ変換法、バックプロジェクション法、タイムリバーサル法、デコンボリューション法、モデルベース法などがあるが、本発明においてはどのような画像再構成手法を用いても構わない。

なお、観測点を制限したフォーカス型検出器などを用いて、受信信号がすでに深さ方向の画像と比例している場合は、画像再構成を行わなくても良く、受信信号を画像データに直接変換することもできる。

処理２（Ｓ２０２）：光学特性値分布から２以上の領域を抽出する工程
この工程では、Ｓ２０１で形成された第１の光学特性値分布から、既知の吸収係数を有する２以上の領域を抽出する。２以上の領域における吸収係数は既知であればよく、各領域における吸収係数は同一であっても、異なっていてもよい。また、抽出する領域は、何らかの数量的なデータを有していればよく、必ずしも画像データである必要はない。

図６（ａ）は、領域の抽出方法の一例を示したものである。被検体６１に照射された光６０は、入射深さに応じて減衰されるため、血管６２中の領域６３と領域６４とでは照射される光量が異なっている。領域６３と領域６４は同一の血管の一部であるため、吸収係数は同一である。本工程では、このように同一の光吸収体の２以上の領域を抽出しても良い。

図６（ｂ）は、異なる光吸収体から２以上の領域を抽出する例を示したものである。このように、本工程では、領域６５と領域６６の吸収係数が既知であれば、これらの領域を抽出してもよい。例えば、吸収係数が予め分かっている造影剤を導入して、これを利用してもよい。

図６（ｃ）は、被検体６１の外部に設けられた光吸収体から２以上の領域を抽出する例を示したものである。このように、本工程では、被検体６１の外部に光吸収体６７を設けて、この光吸収体６７の一部である領域６８と領域６９を抽出してもよい。

領域の抽出は、装置が自動的に領域を抽出してもよいし、装置を操作する者が領域を指定した結果として、領域が抽出されていてもよい。

例えば、領域抽出部１９ｂにおいて、第１の生成部１９ａで得られた第１の光学特性値分布の画像の中から、例えば吸収係数が同一の画像データ領域を抽出する。すなわち、光吸収体の画像データから吸収係数が同一である光吸収体の場所を特定する。

図３（ａ）はＳ２０１の処理で得られる第１の光学特性値分布の一例を示している。図中のＡ，Ｂ，Ｃで示された場所は画像化された光吸収体を示しており、そのコントラスト（色の濃さ）は初期音圧の大きさ、光吸収エネルギー密度の大きさなどを表している。図中のＡ，Ｂ，Ｃの光吸収体の吸収係数は同一であるにも関わらず、コントラストが異なっている。

処理３（Ｓ２０３）：被検体背景の光学定数を推定する工程
この工程では、Ｓ２０２で抽出された２以上の領域の光学特性値（初期音圧、光吸収エネルギー密度など）と、予め設定された被検体背景の光学定数を用いて、被検体背景の光学定数を推定する。

ここで、推定される被検体背景の光学定数とは、例えば、被検体背景の吸収係数（μ_ａ ^ｂ）、散乱係数（μ_ｓ ^ｂ）、異方性パラメータ（ｇ^ｂ）である。また、散乱係数（μ_ｓ ^ｂ）と異方性パラメータ（ｇ^ｂ）をまとめて等価散乱係数（μ_ｓ ^’ｂ）として、吸収係数（μ_ａ ^ｂ）と等価散乱係数（μ_ｓ ^’ｂ）を被検体背景の光学定数として求めることもできる。さらに、吸収係数（μ_ａ ^ｂ）と等価散乱係数（μ_ｓ ^’ｂ）をまとめて等価減衰係数（μ^ｂ _ｅｆｆ）として、この等価減衰係数（μ^ｂ _ｅｆｆ）を被検体背景の光学定数として求めることもできる。

例えば、光学定数推定部１９ｃにおいて、抽出された吸収係数がお互いに等しい画像データから被検体背景の光学定数を推定する。以下では、被検体背景の光学定数の一例として、吸収係数と等価散乱係数を推定する。

被検体が生体である場合、照射する光を５００−９００ｎｍの近赤外光とすると、生体中の主な光吸収体は酸化・還元ヘモグロビンとなる。言い換えると、ヘモグロビンを多く含む血管が主に画像化される。ここで、血液の吸収係数がどの位置にある血管においても同じ値であると仮定する。

そのような仮定のもとでは、式（１）における吸収係数（μ_ａ）及びグリューナイセン係数（Γ）の値は、血管画像であれば一定となる。つまり、Γとμ_ａは定数となるので、Ｐ_０（ｒ）は光量分布Φ（ｒ）のみの関数となる。なお、光量分布Φ（ｒ）は、被検体の光学定数、形状、光照射分布（光源分布）が分かれば、計算により求めることができる。

式を用いて具体的に説明する。第１の光学特性値分布として血管の初期音圧分布Ｐ_０（ｒ）が得られるとする。また、ある光吸収体の位置ｒでの光量が被検体背景の吸収係数（μ_ａ ^ｂ）と等価散乱係数（μ_ｓ ^’ｂ）で決まると仮定すると、式（１）は以下の式となる。

ここでｒは光吸収体の位置を示す。光吸収体がすべて血管であると仮定し、また、その吸収係数（μ_ａ）が酸素飽和度によらず一定とすると、Γとμ_ａは定数となるので、Ｐ_０（ｒ）は光量分布（Φ）のみの関数となる。

ここでＡは比例定数であり、定数であるΓとμ_ａの積である。被検体背景を均質な媒体で、光の拡散近似が成り立つ場合、光吸収体の位置ｒでの光量Φ（ｒ）は、例えば、以下の拡散方程式により求めることができる。

ここでＤは拡散定数であり、Ｄ＝１／３（μ_ａ ^ｂ＋μ_ｓ ^’ｂ）として表現され、Ｓ（ｒ）は光照射分布を示す。つまり、拡散定数Ｄや吸収係数μ_ａ ^ｂなどの被検体背景の光学定数、境界条件（被検体の形状など）、光照射分布Ｓ（ｒ）が分かれば、計算（シミュレーション）により被検体背景の光量分布Φ（ｒ）を求めることができる。ここで、被検体背景の吸収係数（μ_ａ ^ｂ）と等価散乱係数（μ_ｓ ^’ｂ）を変数として、計算により求めた光量分布をΦ_ｓｉｍ（ｒ、μ_ａ ^ｂ、μ_ｓ ^’ｂ）とする。

次に、目的関数Ｅを以下の式で定義すると、

目的関数Ｅを最小化することで、被検体背景の光学定数である吸収係数（μ_ａ ^ｂ）と等価散乱係数（μ_ｓ ^’ｂ）を推定することができる。具体的には、通常の最適化手法を用いて、繰り返し吸収係数と等価散乱係数をアップデートして、シミュレーションによりΦ_ｓｉｍを求めながら、Ｅを最小化すればよい。例えば、適当に被検体背景の光学定数である吸収係数（μ_ａ ^ｂ）と等価散乱係数（μ_ｓ ^’ｂ）を仮定し、シミュレーションにより被検体の光量分布Φ_ｓｉｍ（ｒ、μ_ａ ^ｂ、μ_ｓ ^’ｂ）算出する。

この値に予め分かっている比例定数Ａをかけたものと、Ｓ２０２の工程で得られた吸収係数がお互いに等しい画像データの差が最も小さくなるように、被検体背景の平均的な吸収係数（μ_ａ ^ｂ）と等価散乱係数（μ_ｓ ^’ｂ）を繰り返し変更する。

例えば、図３（ｂ）はそのときに得られる結果であり、縦軸は目的関数Ｅのログ値であり、横軸は計算の繰り返し回数を示す。

また、図３（ｃ）は、被検体背景の吸収係数と、計算の繰り返し回数との関係を示したものであり、図３（ｄ）は、被検体背景の等価散乱係数と、計算の繰り返し回数との関係を示したものである。これらの図から、目的関数の値が最適演算により小さくなり（図３（ｂ））、それに伴い吸収係数と等価散乱係数はある値に収束することが分かる（図３（ｃ）、（ｄ））。この最終的に収束した値を被検体背景の平均的な光学定数であるとする。

以上のように、このような繰り返し演算方法を用いれば、光学特性値分布（初期音圧分布、光吸収エネルギー密度分布など）から被検体背景の光学定数を推定できる。

なお、光吸収体を血管とする場合、その吸収係数は酸素飽和度により変化する。そのため、酸素飽和度の値により吸収係数が変化しない特定の波長、例えば、７９７ｎｍなどを選択することが望ましい。

なお、上記の例では光量分布の推定方法、目的関数やその最適化手法など、特定の例を示したが、光量分布の推定方法、目的関数の選択方法や最適手法に関しては、最終的に被検体背景の光学定数が求まれば、どのようなものを用いてもかまわない。

以上の工程を行うことで、吸収係数がお互いに等しい画像データから被検体背景の光学定数を推定できる。

処理４（Ｓ２０４）：推定された光学定数を用いて光学特性値分布を生成する工程
この工程では、Ｓ２０３で推定された被検体背景の光学定数を用いて、光量分布を算出し、この光量分布の値を用いて、被検体の光学特性値分布（第２の光学特性値分布）を生成する。ここで、第２の光学特性値分布とは、例えば、光量分布の影響を低減した吸収係数分布などである。

例えば、第２の生成部１９ｄにおいて、Ｓ２０３で得られた被検体背景の光学定数と、例えば、式（４）の拡散方程式を用いて、被検体内部の光量分布を算出する。次に、得られた光量分布を用いて、Ｓ２０１で得られた第１の光学特性値分布の補正を行う。図４は図３（ａ）の第１の光学特性値分布を、図３（ｃ）と（ｄ）で得られた被検体背景の吸収係数と等価散乱係数を用いて計算された光量分布で割ったものである。図３（ａ）では、光量分布の影響により、同一の吸収係数をもつ光吸収体（Ａ，Ｂ，Ｃ）が異なるコントラストで画像化されている。一方、図４では、どの光吸収体も同じコントラストで画像化されている。つまり、光量分布に影響を低減した第２の光学特性値分布を得ることができている。

なお、上記では、光量分布を拡散方程式で求める例を示したが、厳密に輸送方程式を解く方法やモンテカルロ法など、光量分布が求まればどのような方法で求めてもかまわない。

また、上記では、第１の光学特性値分布を光量分布で割ることにより、第２の光学特性値分布を求めているが、他の演算方法によって、第２の光学特性値分布を求めてもよい。

以上の工程を行うことで、被検体の光学定数が既知でない場合においても、被検体内の光量分布の影響を低減した画像を得ることが可能な被検体情報取得装置を提供できる。

なお、第１の生成部１９ａ、領域抽出部１９ｂ、光学定数推定部１９ｃ、第２の生成部１９ｄは、機能ブロックであり、通常これらはソフトウェアにより行われる。このソフトウェアの実行は、同一のハードウェアで行っても、複数のハードウェアで行っても良い。

次に、本実施形態の具体的な構成例を説明する。

（光源１１）
被検体が生体の場合、光源１１からは生体を構成する成分のうち特定の成分に吸収される特定の波長の光を照射する。光源は、本実施形態の被検体情報取得装置と一体として設けられていても良いし、光源を分離して別体として設けられていても良い。光源としては数ナノから数百ナノ秒オーダーのパルス光を発生可能なパルス光源が好ましい。具体的には効率的に光音響波を発生させるため、１０ナノ秒程度のパルス幅が使われる。光源としては大出力が得られるためレーザーが好ましいが、レーザーのかわりに発光ダイオードなどを用いることも可能である。レーザーとしては、固体レーザー、ガスレーザー、色素レーザー、半導体レーザーなど様々なレーザーを使用することができる。照射のタイミング、光強度などは不図示の光源制御部によって制御される。なお、この光源制御部は通常、光源と一体化されている。使用する光源の波長は、被検体内部まで光が伝搬する波長を使うことが望ましい。具体的には、被検体が生体の場合、５００ｎｍ以上１２００ｎｍ以下である。

（光吸収体１４及び被検体１５）
これらは本発明の被検体情報取得装置の一部を構成するものではないが、以下に説明する。本発明の光音響を用いた被検体情報取得装置は、血管の造影、人や動物の悪性腫瘍や血管疾患などの診断や化学治療の経過観察などを主な目的とする。よって、被検体１５としては生体、具体的には人体や動物の乳房や指、手足などの診断の対象部位が想定される。動物では、ねずみなど小動物の場合は特定の部位だけではなく、小動物全体が対象となることもある。被検体内部の光吸収体１４としては、被検体内で相対的に吸収係数が高いものを示し、使用する光の波長にもよるが、例えば、人体が測定対象であれば酸化あるいは還元ヘモグロビンやそれらを含む多く含む血管あるいは新生血管を多く含む悪性腫瘍が該当する。

（検出器１７）
パルス光により被検体表面及び被検体内部などで発生する光音響波を検出する検出器である検出器１７は、音響波を検知し、アナログ信号である電気信号に変換するものである。この検出器は、探触子あるいはトランスデューサということもある。圧電現象を用いたトランスデューサ、光の共振を用いたトランスデューサ、容量の変化を用いたトランスデューサなど音響波信号を検知できるものであれば、どのような検出器を用いてもよい。本実施形態の検出器１７は、典型的には複数の検出素子が１次元あるいは２次元に配置されたものが良い。このような多次元配列素子を用いることで、同時に複数の場所で音響波を検出することができ、計測時間を短縮できる。その結果、被検体の振動などの影響を低減できる。ただし、１つの検出器のみを有するシングル検出器を走査して、複数の位置を検出できれば、１次元あるいは２次元アレイの検出器を用いなくても良い。なお、図１のように、検出器１７は被検体１５を囲む領域で走査し、あるいは、アレイ型のように複数用意して、様々な角度で音響波１６を検出できることが好ましい。

（信号収集器１８）
本実施形態の装置は、検出器１７より得られた電気信号を増幅し、その電気信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する信号収集器１８を有することが好ましい。信号収集器１８は、典型的には増幅器、Ａ／Ｄ変換器、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）チップなどで構成される。検出器１７から得られる検出信号が複数の場合は、同時に複数の信号を処理できることが望ましい。それにより、画像を形成するまでの時間を短縮できる。なお、本明細書において「検出信号」とは、検出器１７から取得されるアナログ信号も、その後ＡＤ変換されたデジタル信号も含む概念である。

（信号処理装置１９）
信号処理装置１９は、信号収集器１８から得られたデジタル受信信号を用いて画像再構成や演算処理を行い、被検体内の光量分布の影響を低減した画像を得る。特に、本発明の信号処理装置１９は、上記した演算処理を行う。

通常、信号処理装置１９には典型的にはワークステーションなどのコンピュータが用いられ、その処理はあらかじめプログラミングされたソフトウェアにより行われる。なお、通常、第１の生成部１９ａ、領域抽出部１９ｂ、光学定数推定部１９ｃ、第２の生成部１９ｄは、ワークステーションなどのコンピュータ及び付属のソフトウェアとして扱われる。

（表示装置２０）
表示装置２０は信号処理装置１９で出力される画像データを表示する装置であり、典型的には液晶ディスプレイなどが利用される。なお、本発明の被検体情報取得装置とは別に提供されていても良い。

本発明を適用した光音響イメージングを用いた装置の一例について説明する。図１の装置概略図を用いて説明する。

本実施例においては、光源１１として、波長１０６４ｎｍで約１０ナノ秒のパルス光を発生するＱスイッチＹＡＧレーザーを用いる。パルスレーザー光１２から発せられる光パルスのエネルギーは０．６Ｊであり、そのパルス光をミラーとビームエキスパンダーなどの光学システムを用いて、半径約２０ｍｍ程度まで広げたあと、パルス光を被検体上面に照射できるように光学系をセッティングする。

被検体１５として、生体の光学定数を模擬したファントムを用いる。ファントムのベースは、ウレタンゴムで作成し、光学定数は酸化チタンとインクで調整する。ベースファントムの吸収係数は０．００４７ｍｍ^−１、等価散乱係数は０．７ｍｍ^−１とする。

光吸収体１４として、ベースファントム内には、直径２ｍｍの円柱状の物体を３本埋め込む。この吸収係数はどれも同じとし、吸収係数値は０．０８ｍｍ^−１、グリューナイセン係数は０．９とする。

このようなファントムを水槽に入れて、図１のように検出器１７がその周囲を操作できるようにセッティングし、パルス光１２をファントムの上面に照射する。なお、本実施例では円弧状の形状をしたアレイ型探触子の作製が困難であるため、検出器１７はシングル素子タイプを用いる。

次に、光を照射しながら、検出器１７を走査し、ファントムを囲む３６０°の範囲で発生した光音響波を受信する。

また、アナログ受信信号は、信号収集器１８であるアンプ、ＡＤコンバーター、ＦＰＧＡを用いて、光音響信号のデジタルデータに変換される。その後、得られたデジタルデータを信号処理装置１９であるワークステーション（ＷＳ）へ転送し、ＷＳ内に保存する。

次に、ＷＳ内のソフトウェアプログラムである第１の生成部１９ａにて画像再構成を行い光音響画像である初期音圧分布を算出する。

次に、ＷＳ内のソフトウェアプログラムである領域抽出部１９ｂにて、得られた初期音圧分布画像から周囲よりもコントラストの高い領域を抽出することで、円柱状光吸収体画像を抽出する。

次に、ＷＳ内のソフトウェアプログラムである光学定数推定部１９ｃにて、式（５）と同じ目的関数を用いて、目的関数の最小化を行う。ここでＡの比例定数はあらかじめ分かっている吸収体の吸収係数とグリューナイセン係数を用いる。最小化においては、被検体背景の吸収係数と等価散乱係数の初期値を０．００７ｍｍ^−１、０．４ｍｍ^−１と設定する。そのとき、得られた結果を図３（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）とする。

図３（ｂ）からファントム背景の吸収係数と等価散乱係数の値は３３回程度で収束し、最終的な吸収係数と等価散乱係数値は０．００４９と０．６８ｍｍ^−１である。この値はベースファントムの値とほぼ等しく、この方法により被検体であるファントム背景の平均的な光学定数である吸収係数と等価散乱係数を求めることができる。

さらに、この値を用いて、ＷＳ内のソフトウェアプログラムである第２の生成部１９ｄにて、ファントム内部の光量分布を算出し、その光量分布で初期音圧分布画像を規格化することで、光量分布の影響を低減した画像を得ることができる。

本発明を適用した光音響イメージングを用いた装置の一例について説明する。実施例１では、被検体背景の光学定数である吸収係数（μ_ａ ^ｂ）と等価散乱係数（μ_ｓ ^’ｂ）を求めている。これに対して、本実施例では、被検体背景の光学定数である等価減衰係数（μ^ｂ _ｅｆｆ）を求める。本実施例は、ファントム内の光吸収体の吸収係数とグリューナイセン係数が既知でない場合に好適に用いることができる。

本実施例においては、実施例１と同様なファントム及び測定系を用いる。

まず、実施例１と同様に光音響波の受信信号から画像再構成を行い光音響画像である初期音圧分布を算出する。次に、ＷＳ内のソフトウェアプログラムである領域抽出部１９ｂにて、得られた初期音圧分布画像からコントラストの高い領域を抽出することで、円柱状光吸収体画像を特定する。

次に、目的関数を以下のように定め、比例定数Ａと被検体背景の等価減衰係数μ^ｂ _ｅｆｆを変数として、Ｅを最小化するようにＡとμ^ｂ _ｅｆｆを決める。

その結果、繰り返し計算により、被検体背景の等価減衰係数μ^ｂ _ｅｆｆが得られる。

さらに、この等価減衰係数を用いて、ファントム内部の光量分布を算出し、その光量分布で初期音圧分布画像を規格化することで、光量分布の影響を低減した画像を得ることができる。

本発明を適用した光音響イメージングを用いた装置の一例について図５を用いて説明する。実施例１および実施例２では、被検体内の光吸収体を用いて被検体背景の光学定数を求めている。これに対して、本実施例では、被検体の外に配置してある光吸収体を用いて被検体背景の光学定数を求める。

本実施例においては、光源１１として波長８００ｎｍで約１５ナノ秒のパルス光を発生するＴｉ：ｓａレーザーを用いる。パルスレーザー光１２から発せられる光パルスのエネルギーは０．１Ｊであり、そのパルス光をミラーとビームエキスパンダーなどの光学システムを用いて、半径約２０ｍｍ程度まで広げる。また、図５のようにパルス光１２を被検体１５の側面に照射できるように光学系をセッティングする。

被検体１５としては、実施例１と同じファントムを用いる。ファントムのベースは、ウレタンゴムで作成し、光学定数は酸化チタンとインクで調整する。

ベースファントムの上面には、厚さ２ｍｍのシート５１を光学定数推定用の光吸収体として設置する。この吸収体の吸収係数は０．０８ｍｍ^−１、グリューナイセン係数は０．９である。このようなファントムの底面に検出器１７を接触させる。

なお、検出器１７は２次元に配列した複数の検出素子２２からなる２Ｄアレイ型を用いる。次に、発生した光音響波を２Ｄアレイ型検出器１７の複数の検出素子２２で受信し、その検出信号をアンプ、ＡＤコンバーター、ＦＰＧＡからなる信号収集器１８を用いて、光音響信号のデジタルデータを取得する。その後、得られたデジタルデータを信号処理装置１９であるワークステーション（ＷＳ）へ転送し、ＷＳ内に保存する。

実施例１と同様にＷＳ内のプログラムで得られた光音響画像を解析し、ベースファントムの平均的な光学特性値である吸収係数と等価散乱係数を算出する。その結果、実施例１と同様にファントムの光学定数とほぼ一致する値が得られる。さらに、この値を用いて、ファントム内部の光量分布を算出し、その光量分布で初期音圧分布画像を規格化することで、光量分布の影響を低減した画像を得ることができる。

１９ 信号処理装置
１９ａ 第１の生成部
１９ｂ 領域抽出部
１９ｃ 光学定数推定部
１９ｄ 第２の生成部

Claims (10)

1. 被検体に光を照射する光源と、
   前記光により前記被検体で発生した音響波を検出する検出器と、
   前記検出器から取得される検出信号に基づいて、前記被検体の光学特性値分布を生成する信号処理装置と、を備え、
   前記信号処理装置は、
   前記被検体の光学特性値分布から、既知の吸収係数を有する２以上の領域を抽出する領域抽出部と、
   前記領域抽出部で抽出された２以上の領域の光学特性値と、予め設定された前記被検体背景の光学定数から求めた光量分布とを用いて、該被検体背景の光学定数を推定する光学定数推定部と、
   を有することを特徴とする被検体情報取得装置。
2. 前記光学特性値とは、初期音圧分布または光吸収エネルギー密度分布であることを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
3. 前記被検体背景の光学定数は、吸収係数、散乱係数、異方性パラメータ、等価散乱係数、等価減衰係数のいずれかであることを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
4. 前記光吸収体は血管であることを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
5. 前記光吸収体は、前記被検体の外部に設けられており、
   前記２以上の領域は、該被検体の外部の領域であることを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
6. 前記光吸収体は、前記被検体の内部に設けられた造影剤であることを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
7. 前記光学定数推定部は、前記２以上の領域の初期音圧分布と、予め設定された光学定数とに基づいて設定された目的関数を最小化することにより、前記被検体背景の光学定数を推定することを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
8. 前記光学定数推定部により推定された前記被検体背景の光学定数を用いて、該被検体の光量分布を算出し、該光量分布に基づいて前記被検体の光学特性値分布を生成する生成部を有することを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
9. 被検体情報取得装置に用いる方法であって、
   被検体に照射した光により前記被検体で発生した音響波を検出する工程と、
   前記検出器から取得される検出信号に基づいて、前記被検体の光学特性値の分布を生成する工程と、
   前記被検体の光学特性値の分布から、既知の吸収係数を有する２以上の領域を抽出する工程と、
   前記２以上の領域の光学特性値と、予め設定された前記被検体背景の光学定数から求めた光量分布とを用いて、前記被検体背景の光学定数を推定する工程と、を有することを特徴とする被検体情報取得方法。
10. コンピュータに、
    被検体に照射した光により前記被検体で発生した音響波を検出することにより取得される検出信号に基づいて、前記被検体の光学特性値の分布を生成する工程と、
    前記被検体の光学特性値の分布から、既知の吸収係数を有する２以上の領域を抽出する工程と、
    前記２以上の領域の光学特性値と、予め設定された前記被検体背景の光学定数から求めた光量分布とを用いて、前記被検体背景の光学定数を推定する工程と、
    を実行させることを特徴とするプログラム。

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