JP2015121530A - 情報取得装置及び情報取得方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 データベースを参照せずに被検体の状態を判別できる情報取得装置を提供する。
【解決手段】 被検体の情報を取得する情報取得装置１００であって、異なる複数の周波数又はビーム径を有するテラヘルツ波を集光して前記被検体に照射する照射部１０４と、前記被検体を透過又は前記被検体で反射したテラヘルツ波を検出する検出部１０７と、検出部の検出結果を用いて前記被検体の光学特性のスペクトルを取得するスペクトル取得部１２３と、スペクトル取得部が取得したスペクトルに基づいて前記被検体の状態を判別する判別部１２４と、を有し、判別部は、スペクトル取得部が取得した前記被検体の異なる複数の位置それぞれにおける複数のスペクトル間の差異に基づいて前記被検体の状態を判別する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、テラヘルツ波を用いて被検体の情報を取得する情報取得装置及び情報取得方法に関する。

テラヘルツ波は、３０ＧＨｚ以上３０ＴＨｚ以下の範囲のうち、任意の周波数帯域の成分を有する電磁波である。近年、テラヘルツ波を用いた非破壊なセンシング技術が開発されている。この周波数帯の電磁波の応用分野として、透視検査装置でイメージングを行う技術、物質内部の吸収スペクトルや複素誘電率を求めて分子の結合状態などの物性を調べる分光技術等が開発されている。こうした技術の応用先として、テラヘルツ波の非侵襲性を活かした医療分野が注目されている。

特許文献１では、生体組織に照射したテラヘルツ波を観測することで、各被検体固有の組織成分濃度の空間分布を取得する方法が開示されている。この方法では、対象とする被検体の状態が既知の部分の周波数スペクトルを予め取得してデータベースを作成し、組織成分濃度の空間分布取得ではこのデータベースを参照する。このように、テラヘルツ波を用いた生体組織の状態判別では、事前に取得したデータベースを参照する方法が基本となっている。これは、テラヘルツ領域に限らず赤外分光やラマン分光によるスペクトルを用いた状態判別でも同様である。

特開２００６−９０８６３号公報

しかしながら、生体組織の周波数スペクトルのテラヘルツ波領域には、特徴的なピークが特に少なく、さらに正常組織部と異常組織部とでスペクトルの差が小さいことがある。また、スペクトルの形状や光学特性の値に個体差が現れる傾向が観測されている。そのため、データベースを参照しない状態判別方法が求められる。

特許文献１では、複数の被検体の平均値から作製したデータベースは使用せず、対象とする被検体の状態が既知の部分のテラヘルツスペクトルをデータベースとして使用している。そのため、個体差による違いは含まれない。しかし、状態が既知の部分を予め把握してデータベースを取得しておく必要があるため、全領域において状態が未知の被検体には適用できないことがあった。

本発明は係る課題を鑑みてなされたもので、データベースを参照せずに被検体の状態を判別できる情報取得装置及び情報取得方法を提供することを目的とする。

本発明の一側面としての情報取得装置は、被検体の情報を取得する情報取得装置であって、異なる複数の周波数又はビーム径を有するテラヘルツ波を集光して前記被検体に照射する照射部と、前記被検体を透過又は前記被検体で反射した前記テラヘルツ波を検出する検出部と、前記検出部の検出結果を用いて前記被検体の光学特性のスペクトルを取得するスペクトル取得部と、前記スペクトル取得部が取得したスペクトルに基づいて前記被検体の状態を判別する判別部と、を有し、前記判別部は、前記被検体の異なる複数の位置それぞれにおける複数のスペクトル間の差異に基づいて前記被検体の状態を判別することを特徴とする。

本発明の一側面としての情報取得装置によれば、データベースを参照せずに被検体の状態を判別できる。

第１の実施形態の情報取得装置の全体構成図。 第１の実施形態の情報取得方法を表すフローチャート。 （ａ）は第１の実施形態の被検体の正常組織部における反射率スペクトル、（ｂ）は第１の実施形態の被検体の異常組織部における反射率スペクトル、（ｃ）は第１の実施形態の複数のスペクトル間の差異を説明する図。 （ａ）は第１の実施形態のテラヘルツ波のビーム径の周波数依存性を説明する図、（ｂ）はテラヘルツ波のビーム径と被検体の正常組織部との関係を説明する図、（ｃ）はテラヘルツ波のビーム径と被検体の異常組織部との関係を説明する図。 （ａ）は第１の実施形態の生体組織の正常組織部の構成要素の構成比率とビーム径との関係を示す図、（ｂ）は第１の実施形態の生体組織の異常組織部の構成要素の構成比率とビーム径との関係を示す図、（ｃ）は第１の実施形態の生体組織の各構成要素の反射率スペクトル。 第１の実施形態の被検体のＨＥ染色像。 第１の実施形態のスペクトル間の差異の程度の指標例を示す図。 （ａ）は第１の実施形態の別の被検体としての気孔率が高いセラミック多孔体を説明する図、（ｂ）は第１の実施形態の別の被検体としての気孔率が低いセラミック多孔体を説明する図。 第２の実施形態の画像取得装置の発生部及び検出部の構成図。 （ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、実施例１の異なる被検体それぞれについて、複数のスペクトル間の差異の程度を説明する図。 （ａ）は実施例２の被検体の正常組織部における反射率スペクトル、（ｂ）は実施例２の被検体の異常組織部における反射率スペクトル、（ｃ）は実施例２の被検体の周波数毎の複数のスペクトル間の差異を説明する図。 （ａ）は実施例２の被検体の正常組織部のＨＥ染色像、（ｂ）は実施例２の被検体の異常組織部のＨＥ染色像。 実施例２の複数のスペクトル間の差異の程度を説明する図。

（第１の実施形態）
第１の実施形態の情報取得装置１００（以下、「装置１００」と呼ぶ）について、図１を参照して説明する。本実施形態では、装置１００としてテラヘルツ波パルスを用いた時間領域分光（ＴＨｚ−ＴＤＳ：ＴＨｚ Ｔｉｍｅ―Ｄｏｍａｉｎ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）装置を使用する。

まず、装置１００の構成について、図１を参照して説明する。図１は、装置１００の全体構成図である。装置１００は、光源１０１、照射部１０４、サンプル部１０５、検出部１０７、制御部１２１、時間波形取得部１２２（以下、「取得部１２２」と呼ぶ）、スペクトル取得部１２３（以下、「取得部１２３」と呼ぶ）、判別部１２４、画像形成部１２５を有する。照射部１０４は、バイアス電源１４１と発生部１４２と放物面鏡１４３とを有する。

光源１０１は、超短パルス光を出力する部分である。超短パルス光は、パルス幅がフェムト秒オーダのパルス光を指す。本実施形態の光源１０１は、パルス幅が１０フェムト秒以上１００フェムト秒以下のフェムト秒レーザ（以下、レーザと呼ぶ）を出力する。光源１０１からのレーザは、ハーフミラー１０２で分岐され、一方はレンズ１０３により集束して発生部１４２に照射する。

発生部１４２は、レーザが入射するとパルス状のテラヘルツ波（以下、パルス波と呼ぶことがある）を発生する部分で、本実施形態では、半導体膜に導体でアンテナを形成した光伝導素子を用いる。これに限らず、半導体基板や有機結晶の表面にレーザを照射する形態や、非線形結晶にレーザを導波させる形態の発生素子等を用いても良い。発生部１４２は、レーザの入力によりパルス波を発生させれば良く、この目的を実現できる既知の技術が適用できる。

発生部１４２が発生するパルス波は、複数の異なる周波数成分を含む広帯域なテラヘルツ波である。このようなパルス波を集束して被検体に照射する場合、周波数によって回折限界が異なるため、周波数に応じてそのビーム径が異なることになる。すなわち、パルス波は、異なるビーム径を有する複数の周波数成分を含むテラヘルツ波である。

なお、本明細書の「ビーム径」は、テラヘルツ波を集束して被検体に照射した場合、被検体のうち情報の取得や状態の判別を行いたい面に照射されたテラヘルツ波のビーム径のことである。すなわち、被検体のうち情報の取得や状態の判別を行いたい面でテラヘルツ波が最も集束するように構成した場合、テラヘルツ波が最も集束したときのビーム径を指す。

発生部１４２のバイアス電圧は電源１４１により変調されており、変調されたパルス波は放物面鏡１４３によりサンプル部１０５の被検体に照射される。その後、被検体を透過又は被検体で反射したパルス波は、放物面鏡１０６によりテラヘルツ波の検出部１０７に照射される。

サンプル部１０５は、被検体としての生体組織を含むサンプルを配置する部分である。不図示の放物面鏡等の組み合わせにより発生部１４２からのパルス波が被検体に照射され、被検体を透過又は被検体で反射したパルス波が検出部１０７に入射するように構成されている。被検体は、パルス波の照射位置を選択できる可動式のステージに配置する。可動式のステージに被検体を配置することで、被検体に対するパルス波の照射位置（測定点）を適宜変更できる。

装置１００は、パルス波の照射位置を変更しても、パルス波に対する面の傾き及び高さ方向の位置が一定となるように調整可能な形態にすることが望ましい。これは、検出部１０７として光伝導素子を使用する場合、被検体の傾きやリファレンス面との位置の違いが、周波数に依存した影響をスペクトルに与えるためである。後に述べるスペクトル間の差異による被検体の状態を判別する方法では、スペクトルの周波数依存性に着目するため、装置性能やサンプル形態を要因としたスペクトルの変化をできる限り抑制することが望ましい。

ハーフミラー１０２で分岐されたレーザの他方は、固定のミラー対１０８と可動ステージ１０９に搭載されたミラー対１１０によって遅延制御されたのち、ミラー１１１、レンズ１１２を介して、検出部１０７に照射される。ミラー対１１０が搭載された可動ステージ１０９は、テラヘルツ波帯のパルス波が検出部１０７で検出されるタイミングを調整する調整部である。具体的には、検出部１０７に入力されるレーザと、発生部１４２に入力されるレーザとの相対的な光路長を変化させる。

本実施形態では、光源１０１と検出部１０７との間にミラー対１１０及び可動する可動ステージ１０９を設け、光源１０１からのレーザが検出部１０７に到達するまでの光路長を調整する。この方法に限らず、発生部１４２に入力されるレーザの経路上にミラー対１１０と可動ステージ１０９とを設け、発生部１４２に入力されるレーザの光路長を変化させても良い。また、光路長を調整する方法として、伝播経路中の屈折率等を変化させることで光路長を変化させる方法等も適用できる。

検出部１０７は、パルス波とレーザとの入射によりテラヘルツ波を検出する部分である。詳細には、検出部１０７は、レーザが入射する際に到達するパルス波の電界強度の瞬間値を検出する。本実施形態では、検出部１０７として光伝導素子を用いる。検出部１０７は、レーザによりパルス波を検出できれば良く、この目的を実現できる既知の技術が適用できる。

検出部１０７の検出結果であるテラヘルツ波帯のパルス波による信号は、アンプ１１３、ロックインアンプ１１４を通して取得部１２２、取得部１２３、判別部１２４、画像形成部１２５を経て画像情報などの情報に変換される。

なお、装置１００は、ＣＰＵ、メモリ、記憶デバイス等を備えたコンピュータを有し、このコンピュータが、制御部１２１、取得部１２２、取得部１２３、判別部１２４、及び、画像形成部１２５等の機能を有する。また、コンピュータは、記憶部１２６を有し、検出部１０７の検出結果やテラヘルツ波の時間波形などを記憶する。また、記憶部１２６には、図２のフローチャートの各ステップに対応するプログラムが記憶されており、ＣＰＵがそのプログラムを読み込んで実行することで各処理が行われる。図２の各ステップについては後述する。

制御部１２１は、装置１００の各構成を制御する部分で、主に、可動ステージ１０９及びサンプル部１０５のステージの駆動を制御する。

取得部１２２は、テラヘルツ波の時間波形を取得する部分である。可動ステージ１０９及びミラー対１１０を含む光学遅延部による光路長の調整量と検出部１０７の検出結果とを用いて時間波形を取得する。

取得部１２３は、取得部１２２で取得した時間波形を用いて被検体の光学特性を取得して、横軸を周波数とした光学特性のスペクトルを取得する部分である。取得したスペクトルは、判別部１２４に伝送される。本実施形態では、光学特性のスペクトルとして、横軸が周波数の反射率スペクトルを用いる。しかし、これに限らず、本実施形態の「光学特性のスペクトル」は、横軸を周波数又は波長又はビーム径としたものを含むと定義する。なお、本明細書の光学特性は、被検体の複素振幅反射率、複素屈折率、複素誘電率、反射率、屈折率、吸収係数、誘電率、電気伝導率等を含むと定義する。

判別部１２４は、時間波形及び反射率スペクトルを解析して被検体の情報を取得する部分である。具体的には、各照射位置における被検体の状態を判別する。例えば、被検体が生体組織である場合、生体組織に異常が無い正常組織部と、細胞にがん化等の異常が発生している異常組織部を判別する。

装置１００では、複数の異なる周波数成分を含む広帯域なテラヘルツ波を被検体に集光する。その際、周波数によって回折限界が異なるため、集光されるビーム径が異なることとなる。周波数によって異なるビーム径に依存した光学特性の変化を用いて被検体の状態を判別する。周波数によって異なるビーム径に依存した光学特性の変化は、反射率スペクトル間の差異を指標にする。スペクトル間の差異から、被検体の状態を判別する方法の詳細は後述する。

画像形成部１２５は、サンプル部１０５に含まれるステージを走査することによって変更されたパルス波の照射位置の情報と、判別部１２４で取得した情報とを用いて画像を生成する部分である。上述のコンピュータの各機能で取得したパルス波の時間波形及びスペクトル、被検体の情報、画像等は、コンピュータと接続されている表示部（不図示）に必要に応じて表示することができる。

以上が、本実施形態の装置１００の構成である。ここからは、装置１００を用いて、被検体の状態を判別する判別方法について図２を参照して説明する。図２は、装置１００を用いて被検体としての生体組織を用い、被検体の状態を判別して、生体組織の状態ごとに色分けした２次元画像を得るためのフローチャートである。

判別方法は、被検体２１のうち状態の判別を行いたい対象領域２２を決定する第一の処理と、対象領域２２全体について、生体組織の状態を判別する第二の処理と、に分けられる。なお、本実施形態の第二の処理は、生体組織の状態を判別した結果を用いて生体組織の状態ごとに色分けした二次元画像を得るステップを有しているが、このステップが必要ない場合は無くしてもよい。

ここで、対象領域は正常組織部と異常組織部とを共に含む領域とする。対象領域の大きさは被検体である生体組織に適した大きさとする。例えば肝細胞がんでは進行度により腫瘍の大きさが異なるが、初期では２０ｍｍ以下であるため、２０ｍｍ×４０ｍｍ程度の大きさであれば正常組織部と異常組織部とを共に含むことができる。

対象領域２２を決める第一の処理では、まず、制御部１２１が、被検体２１上で、近接した２点以上の測定点を含む測定点グループＡ〜Ｅを複数選択する（Ｓ２００）。そして、選択した各測定点にテラヘルツ波を照射して、取得部１２３が各測定点における反射率スペクトルを取得する（Ｓ２０１）。１つの測定点グループＡ〜Ｅ内の各測定点間の距離は、被検体２１に照射するテラヘルツ波のビーム径以上とし、複数の測定点グループＡ〜Ｅの配置は被検体の面内でランダムに選択する。

選択した測定点全てについて反射率スペクトルを取得したら、判別部１２４が、各測定点グループ３０〜３４内の各測定点について取得した複数のスペクトル間の差異を求める（Ｓ２０２）。続いて判別部１２４は、ステップＳ２０２の差異取得ステップで取得した各測定点グループ３０〜３４の複数のスペクトル間の差異から、各測定点グループ３０〜３４における被検体の状態を判別する（Ｓ２０３）。

ここで、「複数のスペクトル間の差異」とは、各測定点について測定によって取得した各スペクトルについて、周波数又はビーム径に応じて変化する被検体の光学特性の変化の差異のことを言う。「周波数又はビーム径に応じて変化する被検体の光学特性の変化」は、各周波数又は各ビーム径における被検体の光学特性が、周波数又はビーム径の変化に応じてどのように変化するかという傾向のことである。すなわち、「複数のスペクトル間の差異」は、２点以上の測定点のスペクトルを比較した場合に、この傾向がどの程度異なっているか、すなわち、周波数又はビーム径に依存した被検体の光学特性の変化のばらつきの程度を示す指標である。以降、「複数のスペクトル間の差異」のことを「スペクトルのばらつき」と呼ぶことがあり、両者は同義である。

スペクトルのばらつきは、各測定点グループ３０〜３４が正常組織部２１０又は異常組織部２１１又は正常組織部２１０と異常組織部２１１との境界部のどこに存在するかによって異なる傾向がある。そのため、スペクトルのばらつきから各測定点グループ３０〜３４が被検体２１のどの状態の部分に存在しているかを判別できる。本実施形態では、複数のスペクトル間の差異（スペクトルのばらつき）として、スペクトルの形状の違いについて着目する。スペクトルのばらつきを求める方法の詳細については後述する。

具体的には、異常組織部２１１、境界部、正常組織部２１０の順にスペクトルのばらつきが大きい傾向がある。そのため、被検体２１上の各測定点グループ３０〜３４について取得されるスペクトルのばらつきの値は、測定点グループ３１が最も大きい値、測定点グループ３０、３４が最も小さい値、測定点グループ３２、３３がその中間値となる。すなわち、各測定点グループ３０〜３４について取得されたスペクトルのばらつきの値を比較し、３つに分類することで、被検体２１の状態の判別が可能である。

なお、ここで得られた各測定点グループ３０〜３４のスペクトルのばらつきの値は、測定点グループ３１の値を異常組織部２１１の値、測定点グループ３０、３４の値を正常組織部２１０の値、測定点グループ３２、３３の値を境界部の値として記憶しておく。そうすれば各値を、第二の処理で使用できる。

もし、選択した測定点グループ３０〜３４全てでスペクトルのばらつきが同等であれば、その領域は全て正常組織部２１０又は異常組織部２１１の可能性がある。そのため、別の領域で複数の測定点グループを再度選択し、測定点グループごとにスペクトルのばらつきが異なり、正常組織部２１０と異常組織部２１１とが共に含まれると判断できるまでＳ２０１からＳ２０３までの手順を繰り返す。

正常組織部２１０と異常組織部２１１とが含まれる領域が見つかれば、各測定点グループ３０〜３４の被検体面内における位置と状態の判別結果から、第二の処理で状態の判別を行う対象領域２２を決定する。状態の判別を行った色分け画像を取得する必要がない場合は、この時点で操作を終了しても良い。

被検体２１の対象領域２２について状態の判別及びそれに基づく色分け画像の形成を行う第二の処理では、初めに第一の処理で決定した対象領域２２について、２次元ラインスキャン測定を行う（Ｓ２０５）。本実施形態における二次元ラインスキャンを行う際の近接する測定点間距離は、テラヘルツ波のビーム径（〜φ１ｍｍ程度）の１／４以上１／５以下に相当する２００μｍ以上２５０μｍ以下とする。これによって、大きさが数１０μｍ以上１００μｍ以下程度の細胞の集団である生体組織の状態変化を捉えることができる。

第一の処理と同様に、判別部１２４が、複数の測定点のスペクトルのばらつきの比較から生体組織２１の正常組織部２１０、異常組織部２１１、境界部のいずれかを判定する。その際、比較する測定点グループは同一ライン上の隣り合う２つ以上の測定点とする。判別部１２４は、同一ライン上の隣り合う２つ以上の測定点それぞれのスペクトルのばらつきを、第一の処理で得られた正常組織部２１０の値及び異常組織部２１１の値、境界部の値と比較することで状態の判別を行う。

例えば、判別部１２４は、３つの測定点２４のスペクトルのばらつきが小さく、第一の処理における測定点グループ３０のばらつきの値及び測定点グループ３４のばらつきの値と一致又は近い場合、正常組織部２１０と判別する（Ｓ２０７）。同様に、判別部１２４は、３つの測定点２５のスペクトルに関しては、３つのスペクトルのばらつきが大きく、測定点グループ３１のばらつきの値の範囲内に含まれるため、異常組織部２１１であると判別する（Ｓ２０８）。また、判別部１２４は、３つの測定点２６のスペクトルのばらつきの値は、測定点グループ３２のばらつきの値又は測定点グループ３３のばらつきの値と近くなるため、境界部と判別する（Ｓ２０９）。

このような方法で判別部１２４が全測定点について状態の判別を行う。画像形成部１２５は、その結果に基づいて全測定点を各々の状態に対応した色で表示するようにすることで、被検体である生体組織の対象領域２２を状態ごとに色分けした画像２７を得る（Ｓ２１０）。

本実施形態のステップＳ２０７、Ｓ２０８、Ｓ２０９では、第一の処理で得た被検体２１の状態ごとのスペクトルのばらつきの値を利用しているが、これを利用せずに被検体２１の状態を判別することも可能である。例えば、ラインスキャンを行った対象領域２２内で複数の測定点グループを作り、第一の処理のように各測定点グループのスペクトルのばらつきを比較して状態を判別できる。

しかし、第一の処理なしでステップＳ２０５の２次元ラインスキャン測定を行う場合は、対象領域２２に正常組織部２１０及び異常組織部２１１が共に含まれているとは限らない。そのため、確実に正常組織部２１０及び異常組織部２１１を共に含む領域を対象領域２２としたい場合は第一の処理を経ることが望ましい。

このように、本実施形態の装置１００によれば、データベースを参照しなくても、異なる複数の測定点にテラヘルツ波を照射して取得したスペクトルのばらつきに基づいて、被検体２１の状態を判別できる。

ここからは、被検体の状態を判別する方法の概要として、生体組織の状態によりスペクトルのばらつきが異なる理由、及び、スペクトルのばらつきの取得方法について、図３及び図４を参照して述べる。

図３（ａ）は、パラフィン包埋のヒト肝臓固定ブロックにおける正常組織部内の３点を装置１００により測定することで得られた反射率スペクトルである。図３（ｂ）は、パラフィン包埋のヒト肝臓固定ブロックにおける異常組織部内の３点を装置１００により測定することで得られた反射率スペクトルである。反射率スペクトルの横軸は周波数、縦軸は反射率である。周波数は、０．８ＴＨｚ、１．２ＴＨｚ、１．５ＴＨｚ、２．０ＴＨｚ、２．５ＴＨｚの５点について示した。図３（ｃ）は、図３（ａ）及び図３（ｂ）の反射率スペクトルそれぞれについて周波数ごとの反射率のばらつき（スペクトル間の差異）を標準偏差（σ１）として表したものである。

図３（ｃ）を見ると、周波数１．２ＴＨｚの場合を除いて、異常組織部は、正常組織部と比較して標準偏差σ１が大きい傾向があることが分かる。また、正常組織部では周波数が異なっていても標準偏差σ１の変化が小さいのに対し、異常組織部では標準偏差σ１の周波数ごとの変化が大きい。すなわち、周波数に応じて変化する反射率の変化の傾向にばらつきがある。

異常組織部でスペクトルのばらつきの程度が大きくなる主な要因として、テラヘルツ波のビーム径と生体組織の細胞の大きさとの関係が挙げられる。図４（ａ）に、装置１００におけるテラヘルツ波のビーム径の周波数依存性を示す。なお、図４（ａ）において、テラヘルツ波の伝播方向をＸ軸、伝播方向と垂直な方向をＹ軸としている。

本実施形態のテラヘルツ波はパルス波であるため、複数の異なる周波数成分を含む。波長の長い（１ＴＨｚで３００μｍ）テラヘルツ波領域では、放物面鏡等のミラーで集束したテラヘルツ波のビーム径はミリ単位となり、さらに周波数に対してサブミリ単位で変化する。一方、生体組織を形成する細胞個々の大きさは数１０μｍ以上１００μｍ以下程度である。つまり、ビーム径がミリ単位のテラヘルツ波では、個々の細胞ではなく細胞の集団を捉えて観測していることになり、観測する領域の大きさ、すなわちビーム径は周波数により異なる。

ＴＨｚ−ＴＤＳ法を応用する装置１００では、ビーム径の異なる複数の周波数の光が、ビーム径の中心が同一になるように集束される。そのため、周波数又はビーム径が異なっていてもビーム径の中心が略一致し、様々な周波数、ビーム径による生体組織のスペクトルの違いを比較することができる。

生体組織の異常組織部２１１では、一般的に細胞が増殖期にあるため核酸が増加し、正常組織部２１０と比較して細胞核が大きくなる。また、異常組織部２１１では、正常組織部２１０の細胞と比較して細胞の重積や細胞配列の乱れが観測され細胞が密集する傾向がある。

図４（ｂ）は、細胞の重責や細胞配列の乱れがなく細胞が均一に分布する正常組織部２１０に対するテラヘルツ波のビームを模式的に表した図である。また、図４（ｃ）は、細胞が部分的に密集し不均一に分布する異常組織部２１１に対するテラヘルツ波のビームを模式的に示した図である。細胞の存在しない部分には、コラーゲン線維などの線維成分及び糖たんぱく質などで構成された間質が存在する。

細胞が均一に分布する正常組織部２１０と比較して、細胞が不均一に分布する異常組織部２１１では、細胞や間質の構成比率がビーム径ごとに大きく変化することが分かる。このビーム径による生体組織の細胞や間質の構成比率の違いは、テラヘルツ領域における各周波数の反射率又は透過率等の光学特性に反映され、結果として正常組織部２１０と異常組織部２１１でスペクトルの形状に違いが現れる。

さらに、細胞が均一に分布する正常組織部２１０では同じ被検体であれば測定点により細胞の分布状態はそれほど変わらないが、細胞が不均一に分布する異常組織部２１１では同じ被検体であっても測定点により細胞の分布状態が異なる。

以上のことから、生体組織の異常組織部２１１におけるテラヘルツ領域のスペクトルは、正常組織部２１０と比較して、スペクトルの形状が異なり、さらに測定点によるスペクトル形状の違いも観測される。つまり、生体組織の正常組織部２１０と異常組織部２１１におけるテラヘルツ領域のスペクトルには、その形状に測定点による違いが観測されるため、スペクトルのばらつきに基づいて生体組織の状態の判別が可能である。

また、ビーム径に依存した構成比率の変化に加えて、周波数に依存した散乱もスペクトルのばらつきの要因となり得る。前述のように、生体組織の異常組織部２１１では細胞が部分的に密集し不均一に分布する傾向がある。細胞個々の大きさは、数１０μｍ以上１００μｍ以下程度であるため、部分的に密集した細胞の大きさは１００μｍから数１００μｍ程度となる。テラヘルツ波の波長は１ＴＨｚで３００μｍであり、波長と同程度の粒子が存在するとミー散乱（Ｍｉｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）が生じる。そのため、テラヘルツ波の波長程度に相当する数１００μｍ程度の大きさに密集した細胞が異常組織部２１１に存在すると、テラヘルツ波が散乱されスペクトルの形状に影響を与える。

反射又は透過測定の場合、被検体２１で散乱されたテラヘルツ波は、検出部１０７に到達しないため検出されない。そのため、反射率スペクトル又は透過率スペクトルにおいて散乱の影響を受けた周波数の反射率又は透過率は異常に低くなる。具体的には、部分的に密集した細胞の大きさが１００ｕｍ程度の場合は約３ＴＨｚ、３００ｕｍ程度の場合は約１ＴＨｚのテラヘルツ波を含めた高周波側で、反射率又は透過率が低くなる。

反射率又は透過率等の光学特性の値が低くなる周波数帯域は、散乱体となる密集した細胞の大きさに依存して変化し、散乱体が大きいほど低周波側になる。密集した細胞の大きさは、異常組織部２１１内でも様々であるため、異常組織部２１１では正常組織部２１０と比較して散乱を要因としたスペクトルのばらつきが生じ得る。

本実施形態の装置１００は、ビーム径の異なる複数の周波数の光が同一点に集束する構成である。つまり、ビーム径と周波数とが同時に変化する。細胞が部分的に密集し不均一に分布する傾向がある異常組織部２１１では、ビーム径により構成比率の変化が正常組織部２１０と比較して大きくなり、測定点ごとのスペクトルのばらつきが大きくなる。また、異常組織部２１１内に、被検体２１に照射するテラヘルツ波の波長程度の大きさの密集した細胞が存在している場合、密集した細胞の大きさが大きいほど低周波側、小さいほど高周波側の周波数帯域で散乱が生じやすくなる。そのため、正常組織部２１０と比較して、測定点ごとのスペクトルのばらつきが大きくなる。

すなわち、ＴＨｚ−ＴＤＳ装置１００を使用する本実施形態では、異常組織部２１１における細胞の密集を、構成成分の成分比率の変化量の大きさと、テラヘルツ波の波長程度の密集した細胞が存在することによる散乱の程度と、の両面から捉えることができる。

本実施形態の装置１００によって、スペクトルのばらつきに基づいて生体組織の状態を判別する方法は、異常組織部２１１における細胞の不均一な分布がテラヘルツ波の波長程度であることが重要である。装置１００では、３０ＧＨｚ以上３０ＴＨｚ以下の周波数領域のうち任意の広い周波数領域のスペクトルが得られ、また、周波数によりビーム径に相当する観測領域がサブミリ単位で変化する。そのため、各測定点につき一つの反射率スペクトルがあれば、サブミリ単位の不均一な分布を持つ生体組織の状態を判別できる。

生体組織を構成する細胞の大きさと比較して波長の短い光を用いた場合、一度の測定で複数のサブミリ単位で異なるビーム径を含む光を照射することは難しく、単一の反射率スペクトルを用いた生体組織の状態判別は困難である。

被検体としての生体組織の正常組織部と異常組織部における構成物質の構成比率の違いについてより詳細に説明する。図３（ａ）及び図３（ｂ）は、パラフィン包埋のヒト肝臓固定ブロックの反射率スペクトルであった。パラフィン包埋の固定ブロックの場合、被検体の間質部分はほぼパラフィンに置き換わるため、生体組織の構成物質は、細胞核、細胞質、パラフィンの３成分に分けることができる。

図５（ａ）は、反射率スペクトルの測定に用いたパラフィン包埋ヒト肝臓固定ブロックの正常組織部３点それぞれにおける上記３成分の構成比率とビーム径との関係を示す図である。図５（ｂ）は、反射率スペクトルの測定に用いたパラフィン包埋ヒト肝臓固定ブロックの異常組織部３点それぞれにおける上記３成分の構成比率とビーム径との関係を示す図である。これは、パラフィン包埋ヒト肝臓固定ブロックのＨＥ（ヘマトキシリン・エオジン）染色像の画像解析から算出した結果である。

ＨＥ染色像は、反射率スペクトルの測定に使用したパラフィン包埋のヒト肝臓ブロックを、その表面から３μｍ程度切削して薄膜化した後に染色したものを撮像した画像である。ＨＥ染色像では、ヘマトキシリン染色部分が主に細胞核、エオジン染色部分が主に細胞質、非染色部分がパラフィン包埋固定ブロックのパラフィン部分に相当する。そのため、測定点におけるＨＥ染色像を様々なビーム径でくり抜き画像解析することで上記３成分の構成比率を算出できる。

図５（ａ）から、正常組織部３点では細胞質の構成比率が高く、３成分の構成比率は測定点により大きく変わらないことが分かる。また、ビーム径による構成比率の変化にも大きな差はない。これは、上述したように、細胞が均一に分布する正常組織部では同じ被検体であれば測定点により細胞の分布状態はそれほど変わらないということを示している。

一方、図５（ｂ）から、異常組織部３点では正常組織部と比較して、各測定点で３成分の構成比率が異なり、また、ビーム径による構成比率の変化の傾向が測定点により異なることが分かる。これは、上述したように、細胞が不均一に分布する異常組織部では同じ被検体であっても測定点により細胞の分布状態が異なるということを示している。

図５（ｃ）は、上述のＨＥ染色像の画像解析の結果と反射率スペクトルとの比較により得た細胞核領域の反射率スペクトル及び細胞質領域の反射率スペクトルと、別途取得したパラフィンの反射率スペクトルである。この図から、３成分で反射率スペクトルの値が異なることが分かる。そのため、３成分の構成比率が異なれば、測定によって得られる反射率スペクトルの値も異なる。

図６は、図３（ｂ）の異常組織部２１１の反射率スペクトルを得た３測定点のうちの１点のＨＥ染色像である。２．５ＴＨｚにおけるビーム径に相当する直径１．０ｍｍの領域を示している。異常組織部２１１には、がん化した肝細胞が凝集している複数の領域６０１と、炎症細胞などを含む間質が存在する領域６０２がある。異常組織部２１１には、領域６０１のように色が濃い楕円形の領域が不均一に分布している。このように、テラヘルツ波の波長程度となるサブミリ単位で細胞が不均一に密集している異常組織部２１１では、密集する細胞の大きさが大きいほど低周波まで散乱の影響を受けて、反射率や透過率等の物性値が低く算出される。密集する細胞の大きさにはばらつきがあるため、スペクトルの形状にばらつきが生じ得る。

以上のことから、テラヘルツ領域における生体組織のスペクトルのばらつきから、組織状態の判別が可能であることが示せた。

次に、スペクトルのばらつきを求める方法の一例を説明する。図３（ｃ）は、図３（ａ）及び図３（ｂ）に示した反射率スペクトルそれぞれについて、スペクトルのばらつきを各周波数における３測定点の標準偏差（σ１）として表わしたものであった。同様に、ステップＳ２００で選択した複数の測定点グループＡ〜Ｅそれぞれにおいても、複数の周波数ごとに標準偏差σ１を求めることができる。

正常組織部に存在する測定点グループＡ及び測定点グループＥの標準偏差σ１は、図３（ｃ）における正常組織部３点と同様の傾向となり、異常組織部に存在する測定点グループＢの標準偏差σ１は、図３（ｃ）における異常組織部３点と同様の傾向となる。境界部に存在する測定点グループＣ及び測定点グループＤの標準偏差σ１は、それらを混合した傾向となる。

ここでさらに、各測定点グループで得られた周波数ごとの標準偏差（以降、第１の標準偏差と呼ぶ）σ１について第２の標準偏差σ２を求め、これを複数のスペクトル間の差異として用いることができる。上述したように、異常組織部では測定点ごとにスペクトルの形状が異なるため、測定点グループに異常組織部の測定点が含まれれば第１の標準偏差σ１の値のばらつき、つまり第２の標準偏差σ２が大きくなる。そのため、第２の標準偏差σ２の値を正常組織部と異常組織部とを判別するためのスペクトルのばらつきを比較するための指標とすることができる。

図７に、図２に示した各測定点グループ３０〜３４で得られる第２の標準偏差σ２の例を示す。第２の標準偏差σ２の値は、異常組織部に存在する測定点グループ３１で最も大きく、正常組織部に存在する測定点グループ３０、３４では小さくなる。そして、正常組織部と異常組織部との境界部に存在する測定点グループ３２、３３では、その中間値となる。

図７の例においては、第２の標準偏差σ２が０．０００６以上の場合は異常組織部、０．０００２より大きく０．０００６より小さい場合は境界部、０．０００２以下の場合は正常組織部と判別できる。このように第２の標準偏差σ２は、図２の第一の処理及び第二の処理における被検体の状態の判別及び第二の処理における色分けの指標とすることができる。

図６に示したように、サブミリ単位で細胞が不均一に凝集している異常組織部では、ビーム径が変化すると構成物質の構成比率が数％程度の範囲で変化し、散乱の影響も反映され得る。そのため、第２の標準偏差σ２のようなスペクトルのばらつきを示す指標を用いて状態を判別できる。

前述したように、数１０μｍ以上１００μｍ以下程度の細胞の集合体である生体組織の場合、異常組織部における細胞の不均一性はサブミリ程度である。これは、肝臓の肝細胞がんのみに限らず、大腸や胃の腺がんでも同様である。大腸や胃の腺がんでは、正常組織部の粘膜層と比較して、異常組織部の粘膜上皮細胞の形状と粘膜の間質に相当する粘膜固有層の形状とにサブミリ単位で乱れが生じ、肝細胞がんと同様にその乱れは位置により異なり不均一である。そのため、肝臓に限らず、異常組織部でサブミリ単位の不均一性が生じる生体組織であれば、ビーム径がミリ単位であるテラヘルツ波のスペクトルのばらつきから状態の判別が可能である。

生体組織の状態の判別の場合、ばらつきの程度の取得に利用するテラヘルツ領域の周波数は、構成物質のサブミリ単位の不均一性を観測できるビーム径が０．５ｍｍ以上３．０ｍｍ以下の周波数が適当である。この周波数帯域には、散乱を要因としたばらつきを捉えるためには、密集した細胞の大きさとして予測される１００ｕｍ程度以上の波長に相当する３．０ＴＨｚ以下の帯域が含まれることが望ましい。

スペクトルのばらつきを取得するための周波数は、少なくとも２点必要であり、判別の精度を上げるためにはビーム径の異なる周波数点を追加していく必要がある。装置１００で得られるスペクトルの帯域と周波数分解能は、使用する発生素子、及び検出素子、時間波形を取得する際の遅延光学系の掃引距離等に依存するが、数ＴＨｚまでのスペクトルを数１０ＧＨｚの分解能で得られる。そのため、周波数点の追加は容易である。

また、本実施形態の装置１００及び判別方法における被検体２１は、生体組織に限らず、サブミリ単位の不均一性を持つ生体組織以外の物質にも適用可能である。例えば、サブミリ単位の気孔が存在する金属やセラミック、樹脂などの気孔の分布の状態の判別にも適用できる。

セラミック多孔体の場合、用途に合わせて数Åから数ｍｍの様々な大きさの気孔を持つものが存在する。図８（ａ）はサブミリ単位の気孔が存在し気孔率が高い場合の断面図で、図８（ｂ）はサブミリ以下の気孔が存在し気孔率が低い場合の断面図である。

上述した生体組織の状態の判別方法と同様の手順で、図８（ａ）及び図８（ｂ）の各セラミック多孔体内に複数の測定点グループを選択し、反射率スペクトルのばらつきとして第２の標準偏差σ２を算出できる。

不均一に分布するサブミリ単位の気孔が存在し気孔率が高い場合、テラヘルツ波のビーム径内に気孔が含まれる確率が高くなり、測定点ごとにその割合は異なる。セラミック多孔体では、セラミック領域と気孔領域とでテラヘルツ波スペクトルが異なる。そのため、気孔率が高い場合は測定点ごとのテラヘルツ波スペクトルのばらつきの程度に違いが現れる。一方、サブミリ以下の気孔が存在し気孔率が低い場合、テラヘルツ波のビーム径内に気孔が含まれる確率は低くなり、測定点ごとにその割合に大きな変化はない。そのため、気孔率が低い場合は測定点ごとのテラヘルツ波スペクトルのばらつきに大きな違いが現れない。

以上のことから、セラミック多孔体における複数の測定点グループにテラヘルツ波を照射して取得した反射率スペクトルについて第２の標準偏差σ２を求め、それらを比較することで気孔率の違いを調べることができる。これを換言すると、図２に示した判別方法と同様の手順によれば、サブミリ単位の気孔が存在する金属やセラミック、樹脂などの気孔の気孔率の違いから、気孔の分布の状態を判別することができる。

本実施形態の装置１００及びそれを用いた判別方法によれば、データベースを参照せずに被検体の状態を判別できる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態の情報取得装置９１０（以下、「装置９１０」と呼ぶ）について図９を用いて説明する。第１の実施形態の装置１００は、テラヘルツ波パルスを用いてテラヘルツ波の時間波形を取得していた。本実施形態では、複数の異なる周波数のテラヘルツ波の連続波を各周波数に対応したビーム径に変調し、複数の異なるビーム径のテラヘルツ波を被検体に照射して測定する。なお、第１の実施形態と同様の構成については、説明を省略する。装置９１０も、図２のフローチャートの各ステップに対応するプログラムが記憶されている記憶部１２６を有しており、ＣＰＵがそのプログラムを読み込んで実行することで各処理が行われる。

図９は、装置９１０の照射部と検出部の構成図である。本実施形態の照射部９００は、異なる複数の周波数の連続波を発生する光源を含む連続波光源９０１とビーム径変調部９０２とを含む。連続波光源９０１から発生したテラヘルツ波の連続波は、ビーム径変調部９０２により様々なビーム径に変調され、サンプル部９０３で被検体に照射される。その後、被検体を透過又は被検体で反射したテラヘルツ波を、検出部としての検出器９０４で検出する。

テラヘルツ波の連続波を発生する光源９０１としては、共鳴トンネルダイオード発振器や量子カスケードレーザなどがある。ビーム径変調部９０２は、異なる周波数ごとにビーム径を変化させる手段を用意する。具体的には、異なる周波数の連続波を集光するために使用するミラーやレンズの焦点距離を調整すること等により、ビーム径を変調できる。異なる周波数の連続波を発生する複数の光源を用意した場合、異なる周波数でもビームの中心位置を合わせる手段が必要となる。検出器９０４としては、ＣＭＯＳ型やショットキー型などが挙げられる。

本実施形態では、異なる周波数の連続波を発生させる光源を複数用意することで、各測定点グループの第２の標準偏差σ２を求めることができる。すなわち、複数の異なるビーム径のテラヘルツ波を被検体に照射してビーム径ごとの光学特性を取得することができるため、上述した第１の実施形態と同様のシーケンスによりスペクトルのばらつきに基づいて生体組織の状態を判別できる。

本実施形態では、２つ以上の周波数が異なるテラヘルツ波の連続波を各周波数に応じたビーム径に変調して被検体に照射することで測定を行っている。しかし、これに限らず、同じ周波数のテラヘルツ波の連続波のビーム径を変調して、被検体に照射して測定しても良い。この場合でも、ビーム径を横軸とした反射率のデータを取得できれば、ビーム径の違いによる被検体の光学特性の変化の傾向のばらつきを調べることができ、被検体の状態を判別できる。ここで得られる正常組織部及び異常組織部それぞれの反射率データは、図３（ａ）、図３（ｂ）のスペクトルから周波数に依存した散乱による影響が除かれ、横軸がビーム径に変換されたものに相当する。

また、同じビーム径の異なる周波数のテラヘルツ波の連続波を被検体に照射して測定しても良い。この場合は、周波数による散乱の影響の違いによる被検体の光学特性の変化の傾向のばらつきを調べることができる。ここで得られる正常組織部と異常組織部の反射率データは、横軸が周波数であり図３（ａ）、図３（ｂ）に示したスペクトルと類似しているが、異なる周波数でもビーム径が同一であるため構成成分の変化は反映されていないデータとなる。

本実施形態の装置９１０及びそれを用いた判別方法によれば、データベースを参照せずに被検体の状態を判別できる。

（実施例１）
実施例１として、第１の実施形態の装置１００について、より具体的に説明する。本実施例では、被検体として生体組織を用い、生体組織としてパラフィン包埋のヒト肝臓固定ブロックを用いる。また、５つの周波数のテラヘルツ波（０．８ＴＨｚ、１．２ＴＨｚ、１．５ＴＨｚ、２．０ＴＨｚ、２．５ＴＨｚ）を含むパルス波を用いて測定を行い、それらのテラヘルツ波の検出結果からスペクトルのばらつきとして第２の標準偏差σ２を求める。

図３（ｃ）は、図３（ａ）及び図３（ｂ）に示した反射率スペクトルを用いて、各周波数における反射率のばらつきを第１の標準偏差σ１として表わしたものである。これら正常組織部と異常組織部それぞれにおける３つの測定点の各周波数における第１の標準偏差σ１について、スペクトルのばらつきの指標としてさらに第２の標準偏差σ２を求めた結果を図１０（ａ）に示した。正常組織部３点における第２の標準偏差σ２はＤ、異常組織部３点の第２の標準偏差σ２はＡである。図１０（ａ）にはさらに、異常組織部２点と正常組織部１点からなる測定点グループ、及び、異常組織部１点と正常組織部２点からなる測定点グループを測定して取得した第２の標準偏差σ２をそれぞれＢ、Ｃとして示した。

上述したように、異常組織部では測定点ごとにスペクトルの形状が異なるため、第１の標準偏差σ１を算出する際の測定点の組み合わせに異常組織部の測定点が含まれれば第１の標準偏差σ１の値のばらつき、つまり第２の標準偏差σ２が大きくなる。そのため、第２の標準偏差σ２の値を正常組織部と異常組織部とを判別するためのスペクトルのばらつきを比較する指標とすることができる。

実際に、図１０（ａ）に示したように、第２の標準偏差σ２は、３測定点全てが異常組織部の場合（Ａ）に最も大きい値となり、逆に３測定点全てが正常組織部の場合（Ｄ）に最も小さい値となる。また、異常組織部と正常組織部とが混在する場合（Ｂ、Ｃ）ではその中間値となっている。この傾向は、他の被検体にも当てはまる。図１０（ｂ）及び図１０（ｃ）は、図１０（ａ）に示した第２の標準偏差σ２の取得に用いた被検体とは異なる個体の２つの被検体を装置１００で測定して、上述と同様の方法で第２の標準偏差σ２を取得した結果である。被検体により第２の標準偏差σ２の値に差はあるが、その傾向はいずれも同様である。

このような第２の標準偏差σ２の傾向から、各測定点グループについて第２の標準偏差σ２の値を求めれば被検体の状態を判別できる。具体的には、被検体がパラフィン包埋のヒト肝臓固定ブロックの場合は、第２の標準偏差σ２が０．０００２以下の測定点グループは正常組織部、第２の標準偏差σ２が正常組織部の３倍以上の測定点グループは異常組織部と判別できる。また、第２の標準偏差σ２がそれらの値の間の測定点グループは境界部と判別できる。

３検体のヒト肝臓固定ブロックにおける第１の標準偏差σ１と生体組織内の構成物質の構成比率変化量との関係について説明する。第１の標準偏差σ１の値は、各周波数における測定点ごとの生体組織構成物質の構成比率の違いを反映している。

図３（ｃ）で正常組織部３点の組み合わせの場合、第１の標準偏差σ１の値は２．５ＴＨｚ以外では周波数に依らずほぼ０．０００５である。図５（ｃ）の３つの構成物質の反射率スペクトルを利用して第１の標準偏差σ１の値が０．０００５の場合の構成比率変化量を見積もると、細胞核では±０．９％、細胞質では±１．０％、パラフィンでは±１．２％の違いに相当する。

また、異常組織部３点の測定点グループの場合、第１の標準偏差σ１は、ビーム径が１．０ｍｍ程度である２．５ＴＨｚで最大値０．００２となり、ビーム径が１．５ｍｍ程度である１．２ＴＨｚで最小値０．０００２となる。前者の場合の構成比率変化量を見積もると、細胞核では±４．０％、細胞質では±４．５％、パラフィンでは±５．５％の違いに相当する。後者の場合の構成比率変化量を見積もると、細胞核では±０．４％、細胞質では±０．４％、パラフィンでは±０．５％の違いに相当する。

つまり、図１０（ａ）の第２の標準偏差σ２の値は、測定点ごとの細胞核、細胞質、パラフィンの構成比率変化量が±１．０％程度となる正常組織部と、±０．４％から±５．５％程度の範囲となる異常組織部とを判別する指標となっている。この範囲は、被検体に依存して変化するが、本実施例で示した程度の値の場合、構成物質の測定点ごとの構成比率変化量が数％の範囲で変化する対象物の状態を判別できる。

以上、本実施例の装置１００及びそれを用いた判別方法によれば、データベースを参照せずに被検体の状態を判別できる。

（実施例２）
実施例２として、第１の実施形態の装置１００の別の一例について、より具体的に説明する。実施例１では被検体となる生体組織としてパラフィン１２０３で包埋したヒト肝臓固定ブロックを用いたが、本実施例では、被検体となる生体組織としてパラフィン包埋のヒト大腸固定ブロックを用いる。５つの周波数のテラヘルツ波（０．８ＴＨｚ、１．０ＴＨｚ、１．２ＴＨｚ、１．６ＴＨｚ、２．０ＴＨｚ）を含むパルス波を用いて測定を行い、それらのテラヘルツ波の検出結果からスペクトルのばらつきとして第２の標準偏差σ２を求める。

本実施例における異常組織部は、大腸の粘膜層にがんが形成される大腸腺がんである。図１１（ａ）は、パラフィン包埋のヒト大腸固定ブロックにおける正常組織部３点における、横軸を周波数とした反射率スペクトルである。図１１（ｂ）は、パラフィン包埋のヒト大腸固定ブロックにおける異常組織部３点における横軸を周波数とした反射率スペクトルである。図１２（ａ）、図１２（ｂ）は、それぞれ大腸の正常粘膜層１２０１周辺と、大腸腺がん領域におけるＨＥ染色像である。大腸の正常粘膜層１２０１は厚さが１ｍｍ程度であるが、異常組織部ではがん化した細胞が増殖し、厚さが数ｍｍから数１０ｍｍに達する。

前述のように、テラヘルツ波のビーム径はサブミリ単位である。そのため、ビーム径が正常粘膜層１２０１の厚さよりも大きい周波数帯域では、正常粘膜層１２０１を測定点の中心としたスペクトルに周囲の粘膜下層１２０２領域、パラフィン１２０３領域の影響が含まれる。そのため、図１１（ａ）の正常組織部の反射率スペクトルでは、画像解析により周囲の粘膜下層１２０２領域、パラフィン１２０３領域の成分を除去している。

図１１（ｃ）は、正常組織部及び異常組織部それぞれについての第１の標準偏差σ１である。第一の実施形態のヒト肝臓固定ブロックと同様に、異常組織部では正常組織部と比較して第１の標準偏差σ１が大きい傾向があることが分かる。

また、図１１（ｃ）に示した第１の標準偏差σ１から算出される第２の標準偏差σ２を図１３に示す。正常組織部と異常組織部各３測定点のみの第２の標準偏差σ２が図中のＤとＡである。異常組織部２点と正常組織部１点からなる測定点グループ、及び、異常組織部１点と正常組織部２点からなる測定点グループについて取得した第２の標準偏差σ２が図中のＢとＣである。

ヒト大腸固定ブロックの場合、第２の標準偏差σ２が０．０００１以下の測定点グループは正常組織部、第２の標準偏差σ２が正常組織部の５倍以上の測定点グループは異常組織部と判別できる。第２の標準偏差σ２がそれらの値の間の測定点グループは正常組織部と異常組織部との境界部と判別できる。すなわち、本実施例の装置１００及びそれを用いた判別方法によれば、データベースを参照せずに被検体の状態を判別できる。

実施例１のヒト肝臓固定ブロックと比較して、本実施例のヒト大腸固定ブロックでは第１の標準偏差σ１の値が大きい。これは、正常組織部において肝細胞が多くを占める均一性が高い肝臓と、正常組織部であっても粘膜層内でさらに上皮や固有層等に細分され不均一性がある大腸の組織構造の違いを反映していると考えられる。つまり、対象とする臓器やがんの種類によりばらつきの指標となる第１の標準偏差σ１や第２の標準偏差σ２の値は異なる。

実施例１のヒト肝臓固定ブロックの場合、異なる検体であっても第２の標準偏差σ２が０．０００２以下であれば正常組織部、第２の標準偏差σ２が正常組織部の３倍以上であれば異常組織部を有する肝細胞がんと判別できた。そのため、対象とする臓器とがんの種類が同一であれば、新たな検体の組織状態の判別に、他検体で取得したばらつきの指標の値を参照することも可能である。対象とする臓器やがんの種類によりばらつきの指標となる値が異なるため、様々な臓器、がんについてばらつきの指標となる値を蓄積し備えておけば、臓器自体が未知の場合であっても、臓器と生体組織の状態を同時に判別することができる。

実施例１、実施例２ともに第１の実施形態に記述した装置１００を用いた例であった。しかし、異常組織部において密集した細胞による散乱が大きく、検出されるテラヘルツ波強度が弱くなると信号取得精度が劣化し、スペクトルのばらつきを算出することが難しくなることがある。この場合は、第２の実施形態のように、連続波のビーム径を変調することにより構成成分の構成比率変化からばらつきを得る形態が望ましい。連続波の周波数として、散乱の影響が小さい低周波側を選択し、第２の実施形態に記述したようにビーム径を変化させることでばらつきを得る。

装置１００のようなＴＨｚ−ＴＤＳ装置は、ビーム径と周波数とが同時に変化するため、異常組織部における構成成分の構成比率変化の大きさと密集した細胞の大きさの両面から、異常組織部におけるスペクトルのばらつきが捉えられる。しかし、異常組織部における構成成分の構成比率の変化が正常組織部における変化と区別がつかないほど小さい場合や、密集した細胞による散乱が強く信号取得精度が保証できない場合は、連続波の使用が望ましいことがある。前者の場合は同一のビーム径の異なる周波数成分を有する複数の連続波、後者の場合は同一の周波数の異なるビーム径を有する複数の連続波を使用すると良い。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。

例えば、上述の実施形態では、スペクトルのばらつきとして第１の標準偏差及び第２の標準偏差を取得しているが、これに限らず、ビーム径又は周波数の変化に応じた光学特性の変化の傾向を比較できれば良い。

また、上述の実施形態では、スペクトルとして反射率スペクトルを用いてスペクトルのばらつきを取得しているが、これに限らず、被検体の光学特性のスペクトルであれば、いずれも被検体の状態の判別に用いることができる。例えば、透過率スペクトル又は屈折率スペクトルを取得し、上述の方法と同様にスペクトルのばらつきを求めれば、スペクトルのばらつきに基づいて被検体の状態を判別できる。スペクトルの種類は、被検体の種類や状態、装置性能等に基づいて適宜選択することが望ましい。

なお、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。また、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

また、本発明はソフトウェアのプログラムをシステム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによって前述した実施形態の機能が達成される場合を含む。この場合、供給されるプログラムは実施形態で図に示したフローチャートに対応したコンピュータプログラムである。従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。

つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

コンピュータプログラムを供給するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ等でも良い。また、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ）などでも良い。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムをハードディスク等の記憶媒体にダウンロードすることが挙げられる。この場合、ダウンロードされるプログラムは、圧縮され自動インストール機能を含むファイルであっても良い。また、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

１０４ 照射部
１０７ 検出部
１２３ スペクトル取得部
１２４ 判別部

Claims (14)

1. 被検体の情報を取得する情報取得装置であって、
   異なる複数の周波数又はビーム径を有するテラヘルツ波を集光して前記被検体に照射する照射部と、
   前記被検体を透過又は前記被検体で反射した前記テラヘルツ波を検出する検出部と、
   前記検出部の検出結果を用いて前記被検体の光学特性のスペクトルを取得するスペクトル取得部と、
   前記スペクトル取得部が取得したスペクトルに基づいて前記被検体の状態を判別する判別部と、を有し、
   前記判別部は、前記スペクトル取得部が取得した前記被検体の異なる複数の位置それぞれにおける複数のスペクトル間の差異に基づいて前記被検体の状態を判別する
   ことを特徴とする情報取得装置。
2. 前記差異は、前記複数のスペクトルそれぞれにおける前記テラヘルツ波の周波数又はビーム径に応じた前記被検体の光学特性の変化の前記複数のスペクトル間の差異である
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報取得装置。
3. 前記テラヘルツ波は、前記被検体に照射されたときのビーム径が、いずれも０．５ｍｍ以上３．０ｍｍ以下である
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報取得装置。
4. 前記テラヘルツ波は、異なる複数の周波数それぞれに応じて異なる複数のビーム径を有するパルス波であり、
   前記スペクトル取得部は、前記検出部の検出結果から取得した時間波形を用いて前記スペクトルを取得する
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報取得装置。
5. 前記照射部は、前記テラヘルツ波のビーム径の中心が同一になるように前記テラヘルツ波を集光して前記被検体に照射する
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報取得装置。
6. 前記被検体の画像を形成する画像形成部を有し、
   前記画像形成部は、前記判別部で判別した前記被検体の状態に基づいて前記被検体の画像を形成する
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報取得装置。
7. 被検体の情報を取得する情報取得方法であって、
   異なる複数の周波数又はビーム径を有するテラヘルツ波を集光して前記被検体に照射し、前記被検体を透過又は前記被検体で反射した前記テラヘルツ波を検出した検出結果を用いて前記被検体の光学特性のスペクトルを取得するスペクトル取得ステップと、
   前記スペクトル取得ステップで取得したスペクトルに基づいて前記被検体の状態を判別する判別ステップと、を有し、
   前記判別ステップでは、前記被検体の異なる複数の位置それぞれにおける複数のスペクトル間の差異に基づいて前記被検体の状態を判別する
   ことを特徴とする情報取得方法。
8. 前記判別ステップでは、前記差異と、予め取得した前記被検体の第１の領域における複数のスペクトル間の差異と、前記第１の領域と状態が異なる第２の領域における複数のスペクトル間の差異及び前記第１の領域と前記第２の領域との境界における複数のスペクトル間の差異と、を比較することによって前記被検体の状態を判別する
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報取得方法。
9. 前記被検体の異なる複数の位置を含む測定点グループを任意に選択する選択ステップと、
   前記測定点グループに含まれる各位置に前記テラヘルツ波を照射して取得した複数のスペクトル間の差異を取得する差異取得ステップと、を更に有し、
   前記選択ステップと前記差異取得ステップとを繰り返し行うことにより、前記第１の領域の前記差異、前記第２の領域の前記差異及び前記第１の領域と前記第２の領域との境界の前記差異を取得する
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報取得方法。
10. 前記判別ステップでは、
    前記複数のスペクトルの前記テラヘルツ波の各周波数又は各ビーム径における光学特性の値に基づいて標準偏差を取得し、
    前記標準偏差と、予め取得しておいた前記第１の領域の標準偏差、前記第２の領域の標準偏差及び前記第１の領域と前記第２の領域との境界の標準偏差と、を前記複数の異なる周波数又はビーム径ごとに比較することにより、前記被検体の状態を判別する
    ことを特徴とする請求項８又は９に記載の情報取得方法。
11. 前記判別ステップでは、
    前記複数のスペクトルの前記テラヘルツ波の各周波数又は各ビーム径における光学特性の値に基づいて取得した第１の標準偏差から第２の標準偏差を取得し、
    前記第２の標準偏差と、予め取得しておいた前記第１の領域の標準偏差、第２の領域の標準偏差及び前記第１の領域と前記第２の領域との境界の標準偏差と、を比較して前記被検体の状態を判別する
    ことを特徴とする請求項８又は９に記載の情報取得方法。
12. 前記被検体は生体組織であり、
    前記判別ステップでは、前記被検体の状態として前記生体組織の正常組織部と、異常組織部と、前記正常組織部と前記異常組織部との境界と、を判別する
    ことを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか一項に記載の情報取得方法。
13. 前記判別ステップの判別結果に基づいて、前記被検体の画像を形成する画像形成ステップを有する
    ことを特徴とする請求項７乃至１２のいずれか一項に記載の情報取得方法。
14. 請求項７乃至１３のいずれか一項に記載の情報取得方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。