JP2017104381A - 情報取得装置、撮像装置及び情報取得方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 血管に関する情報を精度よく取得する情報取得装置を提供する。
【解決手段】 血管に関する情報を取得する情報取得装置が、撮影条件が異なる３つ以上の画像データを取得する第一部と、画像データにおける、動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域の少なくとも一部である第一の領域の第一の指標値と、動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域以外の領域の少なくとも一部である第二の領域の第二の指標値と、を取得する第二部と、画像データの第一の指標値と第二の指標値とを用いて、３つ以上の画像データから一対の画像データを選択する第三部と、選択された一対の画像データを用いて、血管に関する情報を取得する第四部と、を有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、情報取得装置、撮像装置及び情報取得方法に関するものである。

生体内等の組織構造や血管構造等を撮像可能な装置としては、例えば、核磁気共鳴画像法（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｉｎｇ：ＭＲＩ）、Ｘ線ＣＴ（Ｘ−ｒａｙ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）などが挙げられる。しかし、これらの方法では、造影剤使用、被爆等の課題があり、非被曝非侵襲な観察方法が求められている。非被曝非侵襲な計測方法として光による計測技術が挙げられる。

しかし、生体は光に対して強散乱体であり、光による生体内組織の観察においては散乱光の影響により、組織構造のボケ、または画像コントラストの低下が生じる。そのため、細い血管のように散乱によるコントラスト低下が生じやすい血管や、新生血管群等の光吸収が弱くコントラストが低い血管の観察に際しては、血管像を抽出し強調することが求められる。

ところで、特許文献１では、静脈認証の分野において、静脈の空間周波数よりも低い低周波成分及び高い周波数成分を低減するフィルタを用いて、静脈の血管パターンを抽出することが開示されている。

国際公開第２０１３／０８８５６６号

しかし、新生血管群などの像は、空間周波数が低い可能性が高く、特許文献１の方法を用いると、新生血管群のパターンが抽出しにくくなる。そこで、血管像の空間周波数に関係なく、血管に関する情報を精度よく取得することが求められる。

本発明の目的は、血管に関する情報を精度よく取得することが可能な情報取得装置を提供することである。

本発明の情報取得装置は、撮影条件が異なる３つ以上の画像データを取得する第一部と、前記画像データにおける、動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域の少なくとも一部である第一の領域の第一の指標値と、前記動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域以外の領域の少なくとも一部である第二の領域の第二の指標値と、を取得する第二部と、前記画像データの前記第一の指標値と前記第二の指標値とを用いて、前記３つ以上の画像データから一対の画像データを選択する第三部と、選択された前記一対の画像データを用いて、血管に関する情報を取得する第四部と、を有することを特徴とする。

本発明の情報取得方法は、撮影条件が異なる３つ以上の画像データを取得する工程と、前記画像データにおける、動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域の少なくとも一部である第一の領域の第一の指標値と、前記動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域以外の領域の少なくとも一部である第二の領域の第二の指標値と、を取得する工程と、前記画像データの前記第一の指標値と前記第二の指標値とを用いて、前記３つ以上の画像データから一対の画像データを選択する工程と、選択された前記一対の画像データを用いて、血管に関する情報を取得する工程と、を有することを特徴とする。

本発明の情報取得装置によれば、血管に関する情報を精度よく取得することが可能となる。

本発明の撮像装置の一例を示す模式図 実施形態１の情報取得方法の一例を示すフロー図 第一の領域と第二領域を説明する撮像された画像を説明する図 １つの画像における第一の領域と第二の領域の指標値、血管像強度を説明する図 １つの画像における第一の領域と第二の領域の指標値、血管像強度を説明する図 差分画像の第一の領域と第二の領域の指標値、血管像強度を説明する図 実施形態２の情報取得方法の一例を示すフロー図 実施形態３の情報取得方法の一例を示すフロー図 実施例１の撮像装置を示す模式図 実施例２の撮像装置を示す模式図 実施例３の撮像装置を示す模式図

本発明において、血管部とは、動脈、静脈、新生血管群の少なくともいずれか１つを含む部分のことである。また、脂肪部とは、脂肪や筋肉の部分をいい、この部分には動脈、静脈、新生血管群は含まないが、毛細血管を含んでいてもよい。

以下に、本発明の撮像装置について述べる。図１は、本発明の撮像装置の概要を説明する模式図である。本発明の撮像装置は、光源１と検出部２と情報取得装置３とを有している。光源１は、血管を含む被検体４の撮影部位に光を照射する。検出部２は、光源１から照射され、被検体４を介して伝搬する光を検出し、電気信号を生成する。被検体４を介して伝搬する光とは、被検体４を透過、反射、又は散乱する光の少なくとも一つである。被検体４が生体の場合、生体は強い散乱体となるため、生体に侵入した光は、生体内で散乱や反射、吸収され、その一部が生体の外に出てくる。情報取得装置３は、検出部２からの信号を用いて、被検体４の少なくとも一部を含む画像を生成する。なお、本発明の情報取得装置３は、撮像装置に備えられていてもよいし、撮像装置とは別の外部装置であってもよい。

情報取得装置３は、撮影条件がそれぞれ異なる３つ以上の画像データを取得する第一部３１を有している。また、情報取得装置３は、画像データにおける、動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域の一部である第一の領域の第一の指標値と、第一の領域以外の領域の一部である第二の領域の第二の指標値と、を取得する第二部３２を有している。さらに、情報取得装置３は、画像データの前記第一の指標値と第二の指標値とを用いて、３つ以上の画像データから一対の画像データを選択する第三部３３と、選択された一対の画像データを用いて、血管に関する情報を取得する第四部３４と、を有している。

人体の血流変動が生じると、血管部の光吸収が変動する。筆者は、血流変動による画素値の変動は血管部のみならず、脂肪部についても生じ得ることを見出した。これは、脂肪部にも、非常に微細な毛細血管が存在しているため、僅かながら血液や血流が存在するためであると考えられる。また、静脈や静脈と比較して毛細血管はその太さが非常に細いため、血管を流路とみなすと、その圧力損失が大きいと考えられる。したがって、細い血管程、拍動などの内的要因や駆血帯等の使用による外的要因による血圧変動を原因とする血流量の変動が小さいと考えられる。これにより、脂肪部と動脈や静脈では血流変動による画素値の変化の挙動が大きく異なると考えられる。

本発明では、差分処理で生成した画像の血管像強度を最大にするために、血管部のみならず、脂肪部もその画素値の２つの画像の間での変化量の評価が必要であることを見出した。つまり、２つの画像において、血管部の画素値の変化分から、その近傍の脂肪部の画素値の変化分を差し引いた値を、評価して、差分処理を行う一組の画像を選択している。これにより、例えば通常の透過撮影のように、散乱光による背景分布の中に血管（吸収像）が淡く存在するような画像であっても、複数の画像同士の差分処理により散乱光成分を画像から除去し、血管を抽出することが可能となる。

以下に、本発明の実施形態について説明するが、本発明は、実施形態に限定されるものではない。以下の実施形態では、情報取得装置３は、撮像装置に組み込まれている例を示すが、上述したように、撮像装置とは別の外部装置であってもよい。

（実施形態１）
本実施形態の撮像装置の一例を示す模式図は図１と同じである。撮像装置は、光源１と、検出部２と、情報取得装置３と、を有している。また、撮像装置は、撮影画像や各種演算処理で算出した最終画像を表示する表示部（不図示）を有していることが好ましい。

また、本実施形態に係る画像形成方法は、図２に示されている。本実施形態では、まず、光源１から被検体４に光を照射する工程が行われる（Ｓ１）。そして、検出部２によって被検体４を介して伝搬する光を検出し、電気信号を生成する工程が行われる（Ｓ２）。次に、Ｓ２で生成された電気信号から、情報取得装置３によって撮影条件の異なる複数の画像データを取得する工程が行われる（Ｓ３）。そして、情報取得装置３によって各画像の血管部の位置を合わせる工程が行われる（Ｓ４）。

続いて、情報取得装置３によって各画像の第一及び第二の領域の指標値α、βを取得する工程が行われる（Ｓ５）。ここで、第一の領域は、血管部に対応する領域であり、第二の領域は、脂肪部に対応する領域である。また、第一の領域、第二の領域は、１画素でもよいし、複数の画素からなる画素群でもよい。第一の領域、第二の領域が１画素の場合には、指標値は画素値である。一方、第一の領域、第二の領域が画素群である場合には、画素群を構成する複数の画素の画素値の平均値や、画素群を構成する複数の画素の画素値のうちの最大値又は最小値などを用いることができる。第一の領域の指標値は血管部に対応する値であり、第二の領域の指標値は脂肪部に対応する値であればよい。

そして、指標値α、β、係数ｋを用いて、異なる２つの画像間の第一の領域の血管像強度を取得する工程が行われる（Ｓ６）。血管像強度は、血管部の信号値と血管の近傍の暗い部分（脂肪部）の信号値との差で評価する。具体的には、血管像強度は第一の領域の指標値と第二の領域の指標値との差である。

そして、取得した血管像強度のうち最も大きい値となる一組の画像を抽出する工程が行われる（Ｓ７）。最後に、その一組の画像を用いて差分画像を取得する工程が行われる（Ｓ８）。

＜光を照射する工程（Ｓ１）＞
この工程において、光源１は被検体４に光を照射する。被検体は、例えば、人の指であり、特に指の関節部分である。関節リウマチは、関節部分に新生血管が形成される。そのため、人の指の中で関節部分を含む領域を撮影領域として光照射することが好ましい。

光源１は、ＬＥＤやレーザを用いることが可能である。照射波長は可視から赤外が生体撮影には好ましく、特に波長１４００ｎｍ以下の近赤外光が、生体への深達度が高く好適である。光源１と被検体４とは離間されて配置されていてもよいし、接して配置されていてもよい。

また、光源は、撮影時間の短縮のために、撮影領域を一括で照射するように大面積な光源が好適であり、例えばＬＥＤをアレイ状に配列した面光源を形成することでも実現できる。または、照射光として太い平行光束で照射する構成をとることも好適である。光源としてＬＥＤを用いる場合であれば、一つのＬＥＤを略平行光束にコリメートすることで実現できる。光源としてレーザを用いる場合であれば、光束径を拡大し平行光束にすることで実現可能である。

また、光源と観察部位との間に拡散板を挿入する構成は、ＬＥＤアレイ等の光源の光量分布を均一化して撮影物体に照射することが可能であるため、好適である。

また、レーザを光源として用いる場合、光束径を拡大せず、点光源のまま、ガルバノミラー等のスキャン光学系を用いて、照射位置を変化させながら撮影する構成でもよい。点照射とスキャン光学系の使用の利点は、所望の照射位置に的確に照射可能であること、照射位置の掃引速度または滞在時間や、光源自体の光量変調を用いて、精密な光量分布を実現可能であることが挙げられる。更に、光束径が小さく遮光も容易であることから漏れ光や迷光抑制が容易である点も好適である。

さらに、光源のスキャン系と同期させた受光位置のスキャンを行うことは、生体などの散乱体内を伝搬する光から直進成分に近い成分だけを抽出することが可能であり好適である。スキャン系としてはガルバノミラーや高速に位置走査可能な絞りやスリットなどを用いてもよい。

またＬＥＤのように無偏光光源の場合、光源と観察部位の間に第一の偏光子を挿入し、偏光照明とすることも可能である。この場合、観察部位と受光器の間に第二の偏光子を挿入することで、観察部位を透過する光の偏光成分を検知することが可能である。

また、発光波長が異なるＬＥＤをアレイ状に配置して、複数波長で発光する光源を構成してもよい。または時間と共に発光波長が変化する光源を用いてもよい。このような光源にすることで、後述するような異なる撮影条件として、波長を変える構成を取ることができる。

また、被検体４は、例えば、保持台等の保持手段（不図示）により保持され固定されていることが好ましい。保持台は、被験者の撮影部位を保持する機能を有していてもよい。単純な平面状であってもよいし、または撮影部位の形状に合わせた曲面形状でもよい。

また、例えば撮影部位が手の場合、撮影光学系の光路を垂直にするか水平にするかでも、撮影部位の保持の仕方が異なるため、保持台形状は撮影光学系の光路に合わせて適宜好適な形状とすることが好ましい。

照射光が保持台と撮影部位を透過する構成の場合、保持台は照射光に対して透過率が高い部材で構成されていることが望ましい。または保持台の一部が光透過部材、または空気などの透明部材で構成され、残りの部分が遮光部材で構成され、照明光が観察部位の所望の位置だけを照射する構成も好適である。

また保持台は、被験者の体格や心臓の高さなどに応じて、その撮影部位の保持高さが可変である構成が好ましい。また撮影する画像ごとに保持高さを変化させる機能を有することも好ましい。このような構成にすることで、撮影画像ごとに心臓と撮影部位の高さ関係が変化し、撮影部位の血圧もこれに対応して変化することで、撮影画像ごとに血流量が異なり、血管による光吸収の強さが異なる画像を取得できる可能性がある。

また、保持台の温度が可変である構成でもよい。保持台が体温よりも少し温かい温度の場合、被験者の撮影部位も温まるため、撮影部位の血流量を増加させることが可能である。このことにより血管像がより濃く写る可能性が有る。逆に保持台が体温よりも低温である場合、撮影部位の温度も低下するため、撮影部位の血流量が減少する可能性が有る。このように、保持台の温度を可変とする機能を有することで、撮影画像ごとに血流量が異なり、血管による光吸収の強さが異なる画像を取得できる可能性がある。

＜被検体を介して伝搬する光を検出し、電気信号を生成する工程（Ｓ２）＞
撮像装置の検出部２は、光源１から照射され、被検体を介して伝搬する光を検出する。そして、検出部２は、その光の強度に対応させた電気信号を生成する。検出部２は、被検体４と離間してもよいし、接していてもよい。

検出部は、撮影波長に感度を有するカメラやフォトディテクタを用いる。検出部として、画像を取得可能なカメラを使用することが可能である。例えばデジタルデータを出力可能なカメラであれば、その出力は最終的に後述する処理部でデジタル画像データとして取りこむことが可能である。

生体内部の血管像は、脂肪や筋肉、骨などの散乱体に囲まれているため、生体内散乱光が重畳し、淡い像となる。よって、生体内血管の撮影にカメラを用いる場合、階調が豊かで、僅かな光量の分布を確実に検知できる性能を有することが好ましい。また、カメラが有するノイズも小さいことが好ましい。

また、カメラは静止画を撮影する機能を有するもののほかに、動画撮影を行う機能がある物でもよい。

検出部としてフォトディテクタを用い、受光位置をスキャンする光学系や光学素子と組み合わせて、受光位置信号と光量信号から取得画像を計算機内で再構成してもよい。また、フォトディテクタからの電気信号は、アナログ出力であるため、これをアナログ・デジタル（ＡＤ）変換してコンピュータ等の演算装置に取り込む場合にはビット数が高いＡＤ変換をしておくことが好ましい。フォトディテクタは単一素子であるため、高速性、低ノイズ性に優れ、好適である。

＜撮影条件が異なる複数の画像データを取得する工程（Ｓ３）＞
情報取得装置３では、検出部２からの電気信号を基に、血管を強調した画像を生成する。そのための工程を以下で説明するが、その前に、情報取得装置３について述べる。情報取得装置３は、例えばコンピュータで構成されている。また、情報取得装置３は、必要に応じて検出部２からの電気信号を取り込む取り込みボードを有してもよい。また、情報取得装置３は、画像に対する各種演算処理を可能とするプログラムやアプリケーションを内蔵している。または情報取得装置３は、これらのプログラムを回路として実装したボード等を有していてもよい。情報取得装置３は、同時に、光源制御機能（光量変動のモニタ、抑制、光量調整、波長選択など）も有していてもよい。

情報取得装置３に含まれる第一部３１によって、撮影条件が異なる複数の画像データを取得する。撮影条件を変えた画像データの取得方法には以下の手段が挙げられる。例えば、撮影時刻を変えて複数枚撮影することが可能である。また動画撮影した場合は、動画の各フレームそれぞれが、撮影時刻の異なる複数の画像とすることが可能である。動画を用いる場合には、血管画像の時間変化を記録することが可能であり、時間と共に血流量やそれに伴う血管による光吸収の強さが変動する場合など、その変動を記録することも可能である。

また、変化させる撮影条件は撮影時刻だけではなく、光源の照射波長や検出する光の波長でもよい。異なる照射波長による画像を取得するためには、例えば、光源として広帯域な発光波長を有する光源、又は複数波長での発光が可能な光源を用いる。そして、撮影光学系の光路を分割し、分割後の光路に波長選択フィルタなどの各種光学素子を導入する構成と組み合わせる。また、ダイクロイックミラーのような波長分離素子を用いて波長ごとに光路を分岐してもよい。そして、波長ごとに複数の光センサやカメラを用いることで、同時刻に異なる波長で画像を撮影することが可能である。

また、時間的に光源の照射波長を変えて撮影する構成の場合には、上述の光路を分割する素子や波長フィルタは必ずしも必要ではない。照射波長を時間と共に変化させ、その都度撮影することで、異なる波長での撮影画像を取得することが可能である。また、上述した撮影条件の違いを適宜組み合わせることで、さまざまな血管像を取得することも好ましい。

この工程によって、各画像間で血管部分の明るさに差異を生じさせている。血管像の差異としては、例えば、血流量の変動による血管部の透過率変化、光吸収変化などが挙げられる。血流量の変動を生じさせる原因または血流量の変動を生じさせる手法には以下のものがある。例えば、心臓の拍動に起因する、人体で常に生じている血流変動がある。また、撮影する部位の高さと被験者の心臓の高さとの位置関係を変化させても、血流変動を生じうる。または、駆血帯（カフ）などを用いて、撮影部位よりも心臓に近い部位を圧迫する圧力を変化させ、撮影部位の血流を変動させてもよい。

人体に通常存在する血管は大きく分けて動脈、毛細血管、静脈である。さらに、動脈を細かく定義すると、大動脈、動脈、細動脈に分類される。大動脈の内径は約２．５ｃｍ、動脈の内径は約０．４ｃｍ、細動脈の内径は約３０μｍである。毛細血管の内径は約５μｍである。さらに、静脈を細かく定義すると、静脈は大静脈、静脈、細静脈に分類される。大静脈の内径は約３ｃｍ、静脈の内径は約０．５ｃｍ、細静脈の内径は約２０μｍである。

一般に、管の中を流れる液体は圧力損失を受ける。このため、ある圧力を印加されて管に流入した液体は、管の径が細いほど、また管の中を伝搬する距離が長くなるほど、かかる圧力が減少する。従って、血管の場合でも、心臓からの圧力、または心臓に血液が引き戻される圧力やその変動は、太い血管ほど伝わりやすく細い血管程伝わりにくいと考えられる。つまり、動脈や静脈などの太い血管では圧力損失が小さく心臓からの血圧やその変動が伝わりやすく、血圧変動による血流量の変化も大きいと考えられる。一方、毛細血管のように非常に細い血管では、血圧やその変動は伝わりにくく、血圧変動による血流量の変化も小さいと考えられる。また、血管の太さだけでなく、血管の構造が違う場合、血管壁の弾力が異なることも血圧やその変動の伝わりやすさに影響を与えると考えられる。したがって、血圧の変動による血管の光吸収の変化も、血管の種類や太さによって異なると考えられる。

また、人体に常に存在する血管ではないが、疾患の患部などに新たに発生する血管として新生血管がある。新生血管は、一本一本は細い血管でありながら、それらが密集し稠密な新生血管群を形成している。また病状の進行と共に新生血管群の塊としての大きさが増大したり、新生血管群を構成する各新生血管の太さが増大する場合もある。新生血管群が新たに発生した組織では、もともと存在する毛細血管や他の血管に加えて新生血管群が形成されるため、血管及び血液の体積占有率が増大すると考えられる。このため、血液による光吸収や、血流量の変動による光吸収の変動も、新生血管群が存在しない組織と比較して大きくなると考えられる。

また、異なる撮影条件として波長を変える場合には、異なる波長の光で血管像を撮影することが可能である。この構成では、撮影部位にある血管や血管周囲の組織の吸収スペクトルや散乱スペクトルの波長依存性を利用し、照射光波長を変え、吸収や散乱の強さが異なる血管像を得ることが可能である。この場合、先述のような異なる波長での照射や撮影が可能な光学系が必要であるが、撮影条件が異なる画像を同時刻に取得できるため、人体の状態の時間変動による血管像の変化が撮影画像同士の差異として含まれる影響を低減することができる。

＜複数の画像内の血管部の位置合わせを行う工程（Ｓ４）＞
情報取得装置３は複数の画像内の被検体の位置合わせ処理を行う。これは、被験者の撮影部位が、撮影時間中に動くことがあるためである。被験者の撮影部位は、保持台に保持されていても、呼吸やその他の運動、または不随意な動きが発生する場合がある。例えば時間をあけて複数枚の画像を撮影する場合など、その時間間隔が大きいほど、撮影部位がカメラに対して移動する可能性が高くなる。そのため、後述する血管強度の評価や差分画像の生成のために、画像内の被検体の対応関係を取得する必要となる。

位置合わせの基準となる画像は、どの画像でもよく、撮影した最初の画像でもよいし、最後の画像でもよい。

複数枚の画像内の血管像の位置合わせ方法は特に限定するものではない。例えば血管そのものや、指紋や皺、傷などを画像内の特徴点として用い、これらの特徴点を１つまたは複数点用いて、画像間の平行移動や回転、倍率などを合わせることが可能である。

また特徴点は上記のようにもともと被験者に備わる特徴点に限るものではなく、撮影前に被験者の撮影部位の一部にマーカーを付与することも好適である。マーカーは複数点付与することが好ましい。また、マーカーは３点以上であって、且つ少なくとも３点が一直線上ではないことが好適である。

＜第一の領域の一部の指標値と第二の領域の一部の指標値とを取得する工程（Ｓ５）＞
情報取得装置３の第二部３２は、位置合わせされた各画像において、第一の領域の一部の指標値と第二の領域の一部の指標値とを取得する。第一の領域とは、上述したように、動脈、静脈及び新生血管群に対応する領域であり、第二の領域とは、脂肪部に対応する領域である。第一の領域、第二の領域は、画素が１つであるとして説明するが、第一の領域や第二の領域を複数画素構成してもよい。その場合、領域内の複数画素の画素値の平均を以て血管や脂肪部の指標値とすることも可能である。平均化することで、画像にノイズが含まれる場合にその影響を緩和することが可能であり好適である。ノイズ値が時間的に、または空間的にランダムに発生する場合には、画素値を近傍の画素同士で平均すればノイズの影響を緩和することが可能である。その場合、ノイズ幅は、平均化処理に用いた画素数Ｍの平方根にほぼ比例してＮ／（Ｍ）^１／２に減少する。なお、各画像の第一の領域はそれぞれ対応している。また、各画像の第二の領域はそれぞれ対応している。

まず、第一の領域、第二の領域を設定する方法について述べる。本発明は血管像、特に、新生血管群を明瞭に抽出することを目的としている。関節リウマチに伴う新生血管群を撮影するために関節近傍の血管を撮影する場合、撮影領域として、関節と動脈又は静脈は含むように設定する。対象が新生血管群の場合は、新生血管群も含むように設定することが好適であるが、新生血管群が見えにくく単純な透過撮影画像などからはその位置がわかりにくい可能性もある。この場合は、後述するように、まずは動脈や静脈を抽出する操作を行う。この操作により新生血管群も見やすくなり場所が特定できた場合には、さらにこの新生血管群を見やすくする演算処理を施すことにより、新生血管群もより明瞭に抽出することが可能である。つまり、第一の領域としては動脈や静脈に設定する。

以下、透過撮影を例に説明する。血管は光を吸収するので、通常の透過撮影では暗く写る。なお、反射撮影でも血管は光を吸収するので暗く写る。脂肪部や骨、筋肉などの組織が光を強く散乱するため、生体内の皮膚下にある動脈又は静脈を透過撮影した場合には、動脈又は静脈像は暗い棒状で、ぼやけた像になる。血管ではない脂肪や筋肉などは血管と比較して光吸収が弱く、生体内散乱光によって血管像よりも明るく写る。また、画像の表示方法として、明暗を反転し、血管による光吸収が生じた部分を明るく、吸収が無い部分を暗く表示させることも可能である。

以下の説明は、動脈又は静脈の撮影に関して元の画像の明暗情報を反転し、血管による吸収部位が明るく写り脂肪部などは暗く写されている画像、つまり明暗反転画像を用いて説明する。ただし、以下の記述は本発明の内容を限定するものではない。

本発明では、血管像強度は血管の略中心の最も明るい部分と、血管の近傍の暗い部分の信号値の差で評価する。透過光量が大きい部分は、皮膚下の浅い部位に動脈又は静脈が存在せず、脂肪や筋肉などが存在している部位であり、脂肪部である。

これに対して血管部は血管による光の吸収が強いので、脂肪部よりも透過光量が少なくなる。明暗反転画像では明るくなる。したがって、基本的には脂肪部の近くにある最も画素値が大きい領域が血管部であり、第一の領域に設定される。

また、血管が近くに複数存在する場合、脂肪部の指標値を評価する第二の領域としては、ある血管とその血管に最も近接した別の血管との間にある、透過光量が最も大きい点を以て脂肪部の位置であるとみなすのがよい。脂肪部の位置は、明暗反転画像では最も画素値が暗い位置に相当する。

図３は、人の指を撮影して生成された像データが示されている。撮影領域１０１には、指の関節１０２、１０３、血管１０４、１０５を含む。図４は図３中の点Ａと点Ｂを結ぶ線分上の画像の明るさの分布である。図３の線分ＡＢ上に位置する点Ｃ、Ｄ、Ｅは、血管１０４の血管幅の中心、血管１０５の血管幅の中心、血管１０４、１０５の間にある脂肪部である。図３において、Ａ乃至Ｅは、図２のＡ乃至Ｅとそれぞれ対応している。

点Ｃは血管部であるため、画像データにおいて点Ｃを含む画素または画素群を第一の領域と設定する。また、点Ｄも血管部であるため、画像データにおいて点Ｄを含む画素または画素群を第一の領域として設定してもよい。一方、点Ｅは脂肪部であるため、画像データにおいて点Ｅを含む画素または画素群を第二の領域と設定する。これらの領域から、それぞれの領域の指標値として、その画素値を得る。また、図４において、点Ｃの画像の明るさ２０８（画素値に相当）と点Ｅの画像の明るさ２０７（画素値に相当）との差２０９が、血管像強度である。

なお、第一の領域や第二の領域を設定するのは本装置の使用者であってもよい。またソフトウェアを用いて画像内に動脈や静脈または新生血管群がどこにあるのかを自動判定し、適宜第一の領域や第二の領域を自動設定することも好適である。例えば棒状の画像を動脈や静脈とみなす、または一度被験者を撮影した画像を用いたパターンマッチング等の技術により、２回目以降の撮影画像について血管像から血管像を認識することも可能である。

なお、本説明では血管像の画素値を評価する第一の領域の位置と脂肪部の画素値を評価する第二の領域の位置とを結ぶ直線（図１の線分ＡＢ）が、血管の走行方向に対して直交方向に離間している例を示す。ただし、血管像の評価方法としてはこの限りではなく、直交方向からずれていてもよい。

また、第一の領域の位置と第二の領域の位置とは大きくは離間しないように設定することが好ましい。例えば、第一の領域と第二の領域との間には、別の血管がその間に入らないように設定する。これは、血管像とその最近接の脂肪部との画素値の差を評価しやすくするため、散乱による背景光強度分布の影響を受けにくく、血管像強度を精度よく評価しやすいため好ましい。また、第一の領域と第二の領域が近接している場合、仮に第一の領域の血管が存在しないとするならば、第一の領域の画素値と第二の領域の画素値は近い可能性が高いと考えられるためである。生体は強散乱体であり、第一の領域と第二の領域の間が十分近接していれば、生体を透過してくる光の強度分布は散乱により空間分布が殆ど無くなっていると考えられる。よって、第一の領域と第二の領域の画素値の差異は、基本的には血管の有無による影響のみが現れているとみなすことができ、第一の領域と第二の領域の画素値の差が、血管像強度と考えることができる。

第一の領域と第二の領域が離れるにつれて、生体を透過してくる光の強度が、血管の有無にかかわらず第一の領域と第二の領域でそもそも異なる可能性が高くなる。この場合、第一の領域にある血管像強度は、第一の領域の画素値と第二の領域の画素値の差から乖離し、第一の領域にある血管像強度を評価することが困難になる。したがって、第一の領域と第二の領域は大きく離間させず、血管像の幅よりも離れている状態で、なるべく近いことが好ましい。

血管像の明暗を反転させ、血管像が明るく、そして脂肪部が暗く写っている画像においては、第二の領域を設定する位置は、以下のようにすることが好ましい。つまり、第二の領域を設定する位置は、第一の領域を通り第一の領域に設定された血管の走行方向と直交する方向に伸ばした直線上でかつ、第一の領域に設定された血管とその隣にある血管の間にある、画素値が極小値を取る位置であることが好ましい。また血管像の明暗を反転していない場合は画素値が極小値を取る位置に設定することが好適である。

なお、実際の撮影画像から図４に相当するグラフを作成すると、グラフにノイズが重畳され、明暗反転画像では画素値が最小の位置、つまり脂肪部の位置がわかりにくい場合が有る。ノイズは空間周波数が高い成分であることが多く、その場合には、例えば図４のグラフまたは元の画像データからノイズを除去し、画素値が最小の位置を見出し、その位置に第二の領域を設定し評価することは好適である。ノイズ抑制処理としては例えばローパスフィルタやその他各種フィルタそして移動平均処理なども可能である。または、図４のグラフのノイズ幅を別途評価しておき、血管像の間にある最小の画素値Ｌからノイズ幅Ｎを加えたＬ＋Ｎの画素値を持ついずれかの画素から脂肪部の位置を選択することも可能である。この場合、撮影画像内で観察目標としている健常血管や新生血管群の大きさに相当する空間周波数成分の信号の減衰が生じないように留意する必要がある。

また、撮影領域内に上記の血管像やその注目部位を含むように注目領域（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：ＲＯＩ）を設定し、ＲＯＩ内での最低画素値を求めれば、上記血管像のＲＯＩ内でのコントラストを算出することが可能である。

コントラストの評価式は例えば下記である。
（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ）／（Ｉｍａｘ＋Ｉｍｉｎ）
ここで上式のＩｍａｘは血管像の中心の最も明るい部分の画素値、Ｉｍｉｎは血管像の脇に設定した脂肪部の画素値である。そしてこれらの画素値はＲＯＩ内での最低値を取る画素の画素値を０としてそれからの差として算出する。明暗反転していない通常の画像では、Ｉｍｉｎが血管像の中心の最も暗い部分の画素値、Ｉｍａｘは血管像の脇に設定した脂肪部の画素値である。これらも前述のように、ＲＯＩ内の最低値を取る画素値からの差として算出する。または、血管像の評価の仕方に依存して、適宜異なるコントラスト定義式を用いてもよい。

上記の血管像の強度の評価に関し、被験者の血管の配置や観察部位によっては、血管像の両側の脂肪部の明るさが異なる場合がある。例えば、血管部を含む画素値の分布が図５のような場合である。この場合の血管像強度は、例えば血管部の両側の脂肪部３０２、脂肪部３０３のうち、画素値が大きい方または小さい方を選択し、これと血管部の中心３０７の画素値３０４との明るさの差としてもよい。または、血管像の両側の脂肪部の画素値を血管像の中心の位置で内分した値を３０５とし、これと血管像の中心の画素値との高さの差３０６としてもよい。複数の血管像の強度を評価する場合には、血管像の強度の算出方法を、前記複数の血管像に対して統一して適用することが好ましい。

さらに、被験者や観察部位によっては、血管像の両側の脂肪部に該当する画素値の谷の位置が不明瞭な場合もある。その場合は、あらかじめ数値計算などにより、人体の組織の散乱係数の典型値を基に光散乱を計算し、ある太さ、ある深さの血管像がどの程度ぼやけた透過像を示すのか見積もっておくことも好適である。例えば、深さ１ｍｍにある血管像のボケは、厚さが１ｍｍの脂肪層等の、人体組織に相当する光散乱体の一方の面から点光源を平行光束で入射させ、他方の面から射出する光強度分布の空間的広がりの半値半幅から算出可能である。そして上記のようにして見積もった血管像のボケよりも、血管像の中心から離間した部位の画素値を脂肪部の画素値とみなしてもよい。例えば血管像のボケの半値半幅が２ｍｍと算出されれば、血管像の中心から２ｍｍ以上離れた点は脂肪部の位置になる画素であるとみなして第二の領域を設定する。このようにして見積もった脂肪部の画素値と血管像の中心の画素値から、血管像の強度を評価することが可能である。

先述のとおり、近くに存在する動脈又は静脈と新生血管群はその血流の時間変化の様態が類似していると考えられる。そのため、ある位置にある動脈又は静脈の血流の差が大きい第一の画像、第二の画像を選択すれば、その近くの新生血管群の血流の差も大きいことが予測される。つまり、ある関節近傍の新生血管群の抽出のための最適な画像の組としては、関節近傍の動脈の一部又は静脈の一部を第一の領域とすることは好ましい。

ただし、関節近傍の動脈又は静脈の場合、そのすぐ近くに新生血管群が存在するか、または新生血管群が撮影光学系の光軸方向に重なって存在する場合も考えられる。このような場合、動脈又は静脈像の強度を評価する際に動脈又は静脈脇の脂肪部であるとみなしている部分に新生血管群が存在している可能性がある。その場合、複数の画像における動脈又は静脈像の強度変化量は、新生血管群の画素値の変化分が差し引かれた小さな変化量しか検出できない可能性がある。これは血管像を抽出するために最適な画像の組の選択を困難にする可能性がある。

そのため、ある関節に新生血管群が存在する可能性が高いと考えられる場合、その新生血管像の抽出に最適な画像の選択および評価をするためには、その関節の近傍には無い動脈の一部又は静脈の一部を第一の領域と設定することが好適である。

＜異なる２つの画像間の第一の領域の血管像強度を取得する工程（Ｓ６）＞
情報取得装置３によって異なる２つの画素間で第一の領域の血管像強度が取得される。図９には、第一の画像９０１、第二の画像９０２のそれぞれの第一の領域、第二の領域の画素値が示されている。具体的には、第一の画像９０１における第一の領域の画素値、第二の領域の画素値はそれぞれα１、β１である。そして、第二の画像９０２における第一の領域の画素値、第二の領域の画素値はα２、β２である。この第一の画像９０１と第二の画像９０２との差分処理によって差分画像９０３を生成した場合の第一の領域における血管像強度９０４が下記の式１で表される。ここで、係数ｋは正の定数とする。また、記号｜｜は絶対値をとることを意味している。
｜（α１−ｋ・α２）−（β１−ｋ・β２）｜ ・・・式１
これは、２つの画像の差分処理を行う場合、画像同士の差分は一方の画像に係数を乗じて差分処理を行っている。また、係数ｋはパラメータであり、式１について所定の範囲の値を代入して、係数ｋに対して、式１の値を複数算出する。ただし、係数を１にすることで演算処理を簡便化し高速な処理が可能となり好適である。また係数を１以外の定数に設定することも可能である。例えば第二の領域の画素値が２枚の画像で一致するように係数を設定する。つまり、ｋ＝β１／β２とすることにより、差分処理にて脂肪部の明るさをほぼ０にし、血管像強度を明瞭化することが可能であり好適である。

このようにして、画像、係数ｋについての全ての組み合わせについて、設定された第一の領域の血管強度を取得する。

さらに、差分処理は１枚の画像同士で行う処理には限らない。例えば、画像に含まれるランダムノイズを抑制するために、血管部を位置合わせした１０枚の画像を平均化した画像Ａを用意し、これとは別の１０枚の画像を平均化した画像Ｂも用意する。そして画像Ａと画像Ｂの差分処理を行うことも好適である。なお、画像の平均処理枚数は１０枚に限るものではない。所望のノイズ低減効果に対応するため、画像積算枚数を増加させる必要がある。ランダムノイズは積算枚数の平方根にほぼ比例して抑制されるため、例えばノイズを１／１０に抑制するためには、１００枚の画像の平均画像を生成する必要がある。また、平均化処理の枚数は差分画像を見ながら装置使用者が設定することも可能であるし、血管像の強度を信号値とし、ノイズ値をランダムノイズ値としてＳＮ比を評価し、ＳＮ比が予め設定した値以上になるように情報取得装置３で設定することも可能である。

＜血管像強度のうち最も大きい値となる一組の画像を抽出する工程（Ｓ７）＞
同じ患部を異なる条件で撮影した画像が数１００枚から数１０００枚ある場合、人間がこれらの画像の中から、差分画像生成に好適な２つの画像を選択することは非常に困難であり、演算処理部による好適画像の自動選択が望まれる。そのためにも、差分画像生成に好適な画像を一定の判定法で選択することが好ましい。

そのため、情報取得装置３の第三部３３は、式１の値が最大となる一組の画像を抽出する。この一組の画像を用いて差分画像を生成すると、第一の領域の血管像強度が、取得した画像から生成される差分画像の中で最も大きくすることができる。このため、Ｓ６で画像の組み合わせに対する式１を比較することで求めることができる。

なお、ある画素値に注目した場合、カメラノイズや電気的なノイズなど、撮影フレーム毎に値が変動するノイズが画像に重畳される場合がある。したがって、式１を最大にするフレームの選択の際には、各画素値にノイズが重畳されていることを考慮することも好ましい。例えば、式１の値を最大にする第一の画像と第二の画像を選択した場合の、式１の値をＶとする。この時、別途各画素値に重畳されるノイズを評価しておき、その値をＮとする。このとき、値Ｖには±Ｎ程度のノイズによる誤差を含むと考えることができるため、式１の最大値がＶであると算出された場合、実際上は式１の値がＶ−Ｎ以上であればほぼ最大値であるとみなすことが可能である。

したがって、式１を最大とする第一の画像と第二の画像の選択は、式１の値をＶ−Ｎ以上とする第一の画像と第二の画像を選択することが可能である。この場合、第一の画像または第二の画像の候補が複数ある場合にはそれらの画像のうちいずれかの画像を第一の画像及び第二の画像として選択してもよいし、それらの画像を平均化処理等した画像を別途生成してもよい。またある画素が持つノイズ値Ｎの評価方法は、例えば同じ波長で動画撮影する場合には、特定画素の画素値のフレーム毎の変動から読み取ることが可能である。

また、上記の画像の差分処理は１枚の画像同士の差分処理ではなく、各々の画像が例えば複数枚の平均画像であってもよい。この場合、平均処理をする画像の選択は、例えば、１枚同士の差分処理の場合に最も好適であるとして抽出したフレームを含む前後のフレームを用いることは好適である。例えば、最も好適なフレームを含みそれよりも時間的に早い側のフレームを、または遅い側のフレームを選択してもよい。または好適なフレームを含む前後の時間帯のフレームであってもよい。

動画撮影を数ｆｐｓから数１０ｆｐｓ程度の速さで行えば、フレームレートは人体の血圧変動や拍動などと比して十分高速である。したがってある画素値にフレーム毎に重畳される高速な画素値変動はノイズであるとみなすことが可能である。この画素値変動の標準偏差や振れ幅を評価し、ノイズ値を算出することが可能である。または、例えばダークノイズや光ショットノイズ、その他特定のノイズがノイズ信号の主要因である場合には、それらのノイズ値を別途計測しておき、その値をノイズ値として用いてもよい。

また、第一の領域の画素値や第二の領域の画素値のフレーム毎の変動を計測し、ローパス処理などを施し時間的な高周波成分を除いて、低周波成分の評価により、式１の値を最大とする第一の画像及び第二の画像を選択してもよい。

また、新生血管群は動脈、静脈、毛細血管などの常に人体に存在する血管とは構造が異なる。このためこれらの血管と同じように圧力が印加されても、その際に生じる血流変動の大きさや速さなどは異なる可能性がある。例えば、動脈や静脈の血流変動から少し遅れて新生血管群の血流変動が生じ、さらにそれより遅れて静脈の血流変動が生じる場合などが考えられる。また血流変動の速さも、動脈や静脈などの太い血管は速く、新生血管群などの細い血管は遅いことが考えられる。また、見かけ上は近くに存在する動脈や静脈と新生血管群であっても、それぞれの心臓やまたはカフなどの血流変化手段からの距離が異なる可能性も高い。このため、むしろ新生血管群の血流変化の方が速く生じる場合もありうる。しかし、血液が動脈から新生血管群に供給され、そして静脈へ流れていく構造から、動脈や静脈とその近傍に存在する新生血管群の血流変動が生じる時刻が大きくかけ離れていることは考えにくい。

よって、動画撮影などにより血管像を時間的に多数取得する場合、差分処理により動脈又は静脈を抽出し最も見易くするフレームの組の近傍のフレームから、その前後に新生血管群抽出に好適なフレームの組の探索を開始することが、時間短縮の点で好ましい。

また、撮影作業が進行し画像データが取得されるのに伴い、逐次取得画像を処理し、取得画像から選択される複数の画像に対し前述の式１にしたがって評価した値がある値以上に到達した時点で撮影を終了することも好適である。または撮影終了を通知する機能を有することも好ましい。この機能により必要最小限の撮影時間で被験者の撮影を終了できる可能性があり、本装置の使用者や被験者の負荷の増大を回避可能であり好適である。

＜差分画像を取得する工程（Ｓ８）＞
式１を最大にする一組の画像を用いて、情報取得装置３の第四部３４は差分画像を形成する。具体的には、位置合わせされた第一の画像と第二の画像の対応する画素の画素値の差分を取って、新たな画像を生成する。より具体的には、第一の画像のある画素の画素値をＳ（ｘ，ｙ）、その画素に対応する第二の画像の画素の画素値をＰ（ｘ，ｙ）とすると、新たな画像の画素値は、（Ｓ−ｋ・Ｐ）に比例する値となる。ここで、（ｘ，ｙ）は画像の座標位置を表している。また、この座標位置は、位置合わせされた座標位置である。ここで、係数ｋは、Ｓ７で式１を最大にする係数と同じものである。

最終的な処理画像の生成方法には、取得した複数の画像データから単一の画像同士を選択して処理して生成する方法がある。この他に、選択した単一の画像と撮影条件が近い他の画像を、平均化処理等を施した処理画像を別途生成し、これらの処理画像同士を演算して最終画像を生成することも可能である。近い撮影条件とは例えば撮影時刻が近い、または撮影波長が近いことなどがあげられる。

さらに、撮影した複数の画像データに対して予めノイズ除去処理や画像同士での平均化などを行った処理画像群を作成しておくことも可能である。そしてこれらの処理画像群の中から複数の画像を選択し前記第一の画像及び第二の画像とし、これらの画像及び係数ｋを用いて最終的な差分画像を生成し血管像を抽出することも好適である。

また、本装置での出力となる血管に関する情報は、血管部を含む画像データに限るものではなく、画像データからある情報を抽出した結果でもよい。例えば、画像データ内の血管部を含む線分上の画素値の分布をグラフ化したデータなどであってもよい。または指標値や血管像強度などの数値そのものなどであってもよい。

また、本装置からの出力は、特異的なデータや特定の特徴を持つデータの有無などの検出結果であってもよい。例えば、関節などのある領域を撮影し、関節を含む領域の画素値の平均を関節ごとに算出し他の関節と比較することが可能である。そして他の関節と比較して画素値の平均値が特に低いまたは高いなどの疾患や怪我等が疑われる特異的な部位の存在を撮影データから検出することが可能である。検出した場合には装置からの出力として、特異的な部位を検出したことを知らせるメッセージや判定結果の表示などの処理も可能である。このような処理は撮影データを画像化する処理を経ることなく、撮影データを直接処理し算出するため、高速な演算が可能である。

（実施形態２）
実施形態１では、差分画像を生成する２つの画像の選択方法として、血管像強度を評価していたのに対し、本実施形態では、コントラストを評価して、２つの画像の組を抽出する。本実施形態においても、撮像装置の模式図は図１と同様である。図７には、本実施形態の画像形成方法について示されている。図７において、図２と同じ工程は同じ符号を付しており、以下では説明を省略する。

Ｓ５までには実施形態１と同様である。Ｓ５以降に、指標値α、β、係数ｋを用いて、異なる２つの画像間の第一の領域のコントラストを取得する工程が行われる（Ｓ１６）。そして、第三部３３によって、取得したコントラストが最大になる一組の画像を抽出する工程が行われる（Ｓ１７）。最後に、第四部３４によって、その一組の画像を用いて差分画像を取得する工程が行われる（Ｓ１８）。

図６を用いて説明すると、第一の画像と第二の画像を用いて差分処理されて生成される差分画像の血管像のコントラスト値は、以下の式２で表される。
Ｃ３＝｜（α１−ｋ・α２）−（β１−ｋ・β２）｜／｜（α１−ｋ・α２）＋（β１−ｋ・β２）｜ ・・・式２
全ての画像の組、係数ｋについての組み合わせにおける、コントラスト値Ｃを算出して、差分画像の血管像のコントラスト値Ｃが、最大になる、第一の画像及び第二の画像、係数を決定する。そして、第一の画像から第二の画像のｋ倍を差し引いて第三の画像を生成することも好適である。

なお、コントラスト値の評価はＲＯＩを設定している場合はそのＲＯＩ内での最低画素値に対するα１、α２、β１、β２の値の差を用いてコントラスト値を算出し、これに基づいて処理することも好適である。ｋの値は処理の高速化のために単純に１としてもよいし、別の値を設定してもよい。

係数ｋの値の探索は広い数値範囲で行うことも可能だが、係数ｋの値が極端に大きい、または極端に小さい値になる場合、生成される差分画像が実質的に差分処理に用いる一方の画像に近いものとなる。つまり、血管像のコントラストも元の一方の画像のコントラストと大差ない値になる可能性が高い。筆者が見いだしたところによると、人体の撮影条件が異なる画像同士、例えば撮影時刻が異なり血流が異なる画像同士を比較しても、ある部位の画素値の変動は典型的には２倍以内で収まっている。したがってｋの探索範囲としては０．５以上２．０以下の間であれば十分であり好適である。

なお、生成する差分処理よって生成する画像内のすべての領域で画素値が負値を取らないように第一の画像及び第二の画像を選択する、またはｋの値を選択することは好適である。またＲＯＩを設定した場合には同様に差分画像のＲＯＩ内では負値を取らないように選択することは好適である。また、コントラストを最大化する画像選択および係数ｋの選択の結果、差分画像のＲＯＩ内での画素値の最低値が負値になる場合は、ＲＯＩ内での最低画素値を０とするように全ての画素に値を加えることも好適である。そしてＲＯＩ内での最大値を輝度値の最大値に割り付けして、画像を生成することも好ましい。このようにすることで画像中のＲＯＩ内ではいわゆる白飛び、黒つぶれを抑制できる。

（実施形態３）
実施形態１、２では、第一の領域、第二の領域はそれぞれ１つであったが、本実施形態では、それらを複数選択する場合について説明する。つまり、複数の部位の血管像を撮影し血管像を抽出する場合である。これは手全体や足全体など、複数の関節を含む広い領域を同時に撮影し、複数の関節近傍の血管像または新生血管群の像を取得する場合も含む。本実施形態においても、撮像装置の模式図は図１と同様である。図８には、本実施形態の画像形成方法について示されている。図８において、図７と同じ工程は同じ符号を付しており、以下では説明を省略する。

Ｓ５までには実施形態２と同様である。Ｓ５以降に、指標値α、β、係数ｋを用いて、異なる２つの画像間の各血管像のコントラスト値を取得し、それらのコントラスト値の平均値を取得する工程が行われる（Ｓ２６）。そして、第三部３３によって、取得したコントラスト値の平均値が最大になる一組の画像を抽出する工程が行われる（Ｓ２７）。最後に、第四部３４によって、その一組の画像を用いて差分画像を取得する工程が行われる（Ｓ１８）。コントラスト値は、実施形態２で述べた式２を用いることができる。

また、第一の画像、第二の画像の選択、係数ｋの設定は上述のような各血管像のコントラストの平均値によって決める手法に限るものではない。例えば、各血管像のうちいずれかのコントラスト値が極端に低下することが無いように、各血管像のコントラスト値のバラつきを標準偏差などの値を用いて評価することも可能である。例えば、目標とするコントラスト値をあらかじめ設定し、各血管像のコントラストの、目標値からのバラつきを標準偏差であらわし、その標準偏差を最低にするように第一の画像、第二の画像、係数ｋを設定することができる。また、複数の血管像のコントラスト値に対して評価関数を設定し、この評価関数値を最小化するような画像選択、係数の選択を行うことも好適である。

また、Ｓ２７において、差分画像の各血管像のコントラストの平均値を最大にする２画像を選択するのではなく、差分画像の各血管像のコントラストの平均値が所望の値以上となる画像の組の中から任意に選ぶようにしてもよい。

また、実施形態１のように、コントラスト値ではなく、血管像強度を評価することも可能である。そして各領域での差分画像の血管像強度の平均値が最も高くなるように画像の組を選択し差分処理することは、複数の領域の血管すべてを見易くする画像を生成可能であり好適である。この時、各領域の血管像強度の平均値を算出する場合、各領域の血管像強度に対し領域ごとに重みづけをして平均値を算出することも可能である。例えば最も血管像を見易くしたい領域の血管像強度の重みを重くしておくことなども好適である。

（実施例１）
以下、図９を参照して、本実施例による撮像装置について説明する。図９は本実施例による撮像装置を示す概略図である。撮像装置には、光源５０１と、保持台５０２と、撮影カメラ５０３、光源駆動電源５０４と、制御処理ＰＣ５０５と、モニタ５０６と、が設けられている。また、撮影対象となる検査物体は指５０７を示す。また指５０７と心臓の間にある不図示の上腕部には駆血帯を装着しており、制御処理ＰＣ５０５からの信号により印可圧力を制御する。

光源５０１は、指５０７に対して波長７６０ｎｍの光を照射し、撮影カメラ５０３は手を透過した光を検出し、検出した光に基づいて画像信号を生成する。ここで、光源５０１は波長７６０ｎｍのＬＥＤをアレイ状に並べたものである。撮影カメラ５０３は波長７６０ｎｍの光に感度を有しているカメラでありデジタル信号を出力する。また撮影カメラでは毎秒５フレームの動画撮影を４０秒間行い、各フレームを画像データとして取得する。

また、撮影開始時には駆血帯での印可圧力は０ｍｍＨｇである。次に撮影開始直後から１０秒経過した時点で５秒間で駆血帯に１４０ｍｍＨｇまで圧力を印可する。そして圧力印可後１０秒経過した時点から５秒間で印可圧力を０ｍｍＨｇに戻す。その後更に１０秒間撮影し、撮影を終了する。なお、駆血帯での印可圧力の制御は制御処理ＰＣ５０５にて行う。

制御処理ＰＣ５０５は、撮影カメラ５０３で生成した画像信号を取り込む。制御処理ＰＣ５０５は、取り込んだ画像信号に基づいて画像データを生成し、生成した動画または各フレームの画像をモニタ５０６に表示する。これにより、術者はモニタ５０６に表示される指５０７の撮影対象となる、注目する関節の血管の撮影結果を確認することができる。

また、制御処理ＰＣ５０５は、撮影した各フレームの血管の画像に対して、１フレーム目の血管像に対して２フレーム目以降の画像の血管部をパターンマッチングで位置合わせ演算処理を行う。これにより、各フレームの画像は撮影中に生じた被験者の手の動きによる血管像の位置ずれが補正され、血管像が同じ位置に記録された画像となる。

さらに、制御処理ＰＣ５０５は、撮影した血管５０８の強度を評価し記憶する。まず、位置合わせ済みの画像内に、術者がＲＯＩ５０９を設定し、この中にある血管上の画素５１０を第一の領域として指定し、その近傍の脂肪部の画素５１１を第二の領域として指定する。

次に、制御処理ＰＣ５０５は、各フレームでの画素５１０と画素５１１の値を読み取り、記憶する。さらに、ＲＯＩ５０９内の最低画素値も抽出し記憶する。そして、画素５１０の値の変化量から画素５１１の値の変化量を差し引いた値が最も大きくなるフレームの組を、位置合わせ済みの画像の中から選択する。そしてこれらのフレーム同士の差分画像を生成し、モニタ５０６に表示する。同時に、ＲＯＩ内の最小値から、注目部位のコントラストも算出する。

また、制御処理ＰＣ５０５は、光源駆動電源５０４を用いて光源５０１の光量を制御する。また、制御処理ＰＣ５０５は、撮影カメラ５０３の感度や露出時間等の各種撮影条件を適切に調節する。これらの操作により、注目する関節の血管を高コントラストに撮影することが可能である。

そして、ＲＯＩ内に動脈又は静脈以外に新生血管群と考えられる像が見いだされた場合には、更に解析処理を継続する。

術者または制御処理ＰＣにより、新生血管群内の画素（不図示）を第一の領域として指定し、新生血管群外で且つ動脈および静脈でもない画素（不図示）を第二の領域として指定する。そして、各フレームにおける第一の領域の画素値と第二の領域の画素値を抽出する。そして、上記と同様の手順で、差分画像を生成し、新生血管群を精度よく抽出する。

本実施例の撮像装置を用いることで血管像を抽出した画像を得ることができる。

（実施例２）
以下、図１０を参照して、本実施例による撮像装置について説明する。図１０は本実施例による撮像装置を示す概略図である。撮像装置には、光源７０１と、保持台７０２と、光路分割素子７２０と、撮影カメラ７０３，７１０と、光源駆動電源７０４と、制御処理ＰＣ７０５と、モニタ７０６と、が設けられている。撮影対象は指７０７を示す。

光源７０１は、指７０７に対して波長７６０ｎｍ、波長９４０ｎｍの光を同時に照射し、撮影カメラ７０３，７１０は手を透過した光（透過光）を検出する。検出した光に基づいて画像信号を生成する。ここで、光源７０１は波長７６０ｎｍのＬＥＤ及び波長９４０ｎｍのＬＥＤを交互に並べたものである。光路分割素子７２０はダイクロイックミラーであり、波長９４０ｎｍの光を反射し、波長７６０ｎｍの光は透過する。

撮影カメラ７０３，７１０はそれぞれ波長７６０ｎｍ及び９４０ｎｍの光に感度を有している。また撮影カメラ７０３、７１０は同時刻に撮影を行い、それぞれのカメラで取得した画像データを制御処理ＰＣ７０５に取り込む。

また、制御処理ＰＣ７０５は、各カメラで撮影した画像に対して、血管像の位置合わせを行う。これにより、各画像は光学系の配置誤差による画像内での血管像の位置ずれを抑制された画像となる。撮影カメラ７０３、７１０で取得したすべての画像において血管像の位置合わせ処理を施した画像を生成する。

これらの画像から、実施例１と同様にして、一組の画像を抽出し、差分画像を生成し、モニタ７０６に表示する。

また、制御処理ＰＣ７０５は、光源駆動電源７０４を用いて光源７０１の光量を制御する。また、制御処理ＰＣ７０５は、撮影カメラの感度や露出時間等の各種撮影条件を適切に調節する。これらの操作により、注目する関節の血管を高コントラストに撮影することが可能である。

本実施例の撮像装置を用いることで、異なる波長で血管を撮影し、その差分処理により血管画像を抽出可能である。

（実施例３）
本実施例では、図１１に示すように、複数の関節を含む広い注目領域（ＲＯＩ）１００９を設定し、このＲＯＩ内にある複数の位置の血管１０１０の画素値と脂肪部１０１１の画素値を評価する撮像装置の例を述べる。ただし、実施例１との相違点のみを述べる。

本実施例では、複数の位置で血管部（第一の領域）１０１０及び脂肪部（第二の領域）１０１１から、複数の点での血管像コントラスト値を算出する。２００枚の撮影画像から２枚の画像を選択し、係数ｋを乗じて差分処理し血管像を抽出した画像を生成する。選択する２枚の画像のそれぞれを、撮影済み画像の中から選び直し、更に各々の画像の組に対し、係数ｋの値を０．５から２．０まで変えて順次差分画像を生成する。そして生成された差分画像に対して複数の点で血管像のコントラスト値を算出する。各点の血管像のコントラストに対して、目標コントラストＣを０．３に設定し、式３に従って評価関数値ｍを計算する。そしてｍを最小にする画像の組及び係数ｋの値を決定し、差分画像を生成する。

本実施例の撮像装置を用いることで、複数の関節を含む広い注目領域であっても、精度良く血管を抽出することができる。

１ 光源
２ 検出部
３ 処理部

Claims (16)

1. 撮影条件が異なる３つ以上の画像データを取得する第一部と、
   前記画像データにおける、動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域の少なくとも一部である第一の領域の第一の指標値と、前記動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域以外の領域の少なくとも一部である第二の領域の第二の指標値と、を取得する第二部と、
   前記画像データの前記第一の指標値と前記第二の指標値とを用いて、前記３つ以上の画像データから一対の画像データを選択する第三部と、
   選択された前記一対の画像データを用いて、血管に関する情報を取得する第四部と、を有することを特徴とする情報取得装置。
2. 前記第三部は、前記３つ以上の画像データのうち第一の画像データにおける前記第一の指標値をα１、前記３つ以上の画像データのうち前記第一の画像データと異なる第二の画像データにおける前記第一の指標値をα２、前記第一の画像データにおける前記第二の指標値をβ１、前記第二の画像データにおける前記第二の指標値をβ２、ｋを正の定数とするとき、下記の式の値を最大にする前記第一の画像データと前記第二の画像データを前記一対の画像データとして選択することを特徴とする請求項１に記載の情報取得装置。
   ｜（α１−ｋ・α２）−（β１−ｋ・β２）｜
3. 前記第三部は、前記３つ以上の画像データのうち第一の画像データにおける前記第一の指標値をα１、前記３つ以上の画像データのうち前記第一の画像データと異なる第二の画像データにおける前記第一の指標値をα２、前記第一の画像データにおける前記第二の指標値をβ１、前記第二の画像データにおける前記第二の指標値をβ２、ｋを正の定数とするとき、下記の式の値を最大にする前記第一の画像データと前記第二の画像データを前記一対の画像データとして選択することを特徴とする請求項１に記載の情報取得装置。
   ｜（α１−ｋ・α２）−（β１−ｋ・β２）｜／｜（α１−ｋ・α２）＋（β１−ｋ・β２）｜
4. １つの画像データにおいて、複数の前記第一の領域と複数の前記第二の領域があり、前記複数の前記第一の領域それぞれは、前記複数の前記第二の領域とが対をなしており、
   前記第三部は、前記３つ以上の画像データのうち第一の画像データにおける前記複数の第一の領域の１つの前記第一の指標値をα１、前記３つ以上の画像データのうち前記第一の画像データと異なる第二の画像データにおける前記複数の第一の領域の１つの前記第一の指標値をα２、前記第一の画像データにおける前記複数の第二の領域の１つの前記第二の指標値をβ１、前記第二の画像データにおける前記複数の第二の領域の１つの前記第二の指標値をβ２、ｋを正の定数とし、前記第一の領域と前記第二の領域の対ごとに下記の式の値を取得し、取得された各対の式の値の平均値を最大にする前記第一の画像データと前記第二の画像データを前記一対の画像データとして選択することを特徴とする請求項１に記載の情報取得装置。
   ｜（α１−ｋ・α２）−（β１−ｋ・β２）｜
5. １つの画像データにおいて、複数の前記第一の領域と複数の前記第二の領域があり、前記複数の前記第一の領域それぞれは、前記複数の前記第二の領域とが対をなしており、
   前記第三部は、前記３つ以上の画像データのうち第一の画像データにおける前記複数の第一の領域の１つの前記第一の指標値をα１、前記３つ以上の画像データのうち前記第一の画像データと異なる第二の画像データにおける前記複数の第一の領域の１つの前記第一の指標値をα２、前記第一の画像データにおける前記複数の第二の領域の１つの前記第二の指標値をβ１、前記第二の画像データにおける前記複数の第二の領域の１つの前記第二の指標値をβ２、ｋを正の定数とし、前記第一の領域と前記第二の領域の対ごとに下記の式の値を取得し、取得された各対の下記の式の値の平均値を最大にする前記第一の画像データと前記第二の画像データを前記一対の画像データとして選択することを特徴とする請求項１に記載の情報取得装置。
   ｜（α１−ｋ・α２）−（β１−ｋ・β２）｜／｜（α１−ｋ・α２）＋（β１−ｋ・β２）｜
6. 前記第四部は、前記一対の画像データそれぞれを、それぞれと撮影条件が近い画像データと合わせて平均化処理して、２つの画像データを生成し、平均化処理されて生成された２つの画像データを用いて、前記血管に関する情報を取得することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報取得装置。
7. 前記指標値は、前記第一の領域又は前記第二の領域が単一の画素で構成される場合には画素値であり、前記第一の領域又は前記第二の領域が複数の画素で構成される場合には、複数の画素の画素値の平均値、最大値又は最小値であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報取得装置。
8. 前記第一の領域は、指の関節部分の動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域の少なくとも一部であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報取得装置。
9. 前記第一の領域に設定された前記動脈、前記静脈又は前記新生血管群に対応する領域の前記少なくとも一部の近傍に、前記第二の領域が設定されることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報取得装置。
10. 前記第一部が取得する前記３つ以上の画像データそれぞれは、各画像データで血管部を位置合わせされた画像データであることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報取得装置。
11. 前記第一部が取得する前記３つ以上の画像データそれぞれは、撮影条件が近い画像データどうしを平均化処理して生成された画像データであることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報取得装置。
12. 異なる撮影条件とは、撮影部位の血流が異なることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の情報取得装置。
13. 異なる撮影条件とは、撮影部位に照射する光の波長が異なることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の情報取得装置。
14. 前記血管に関する情報は、画像データとして生成されることを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の情報取得装置。
15. 血管を含む被検体に光を照射する光源と、
    前記光源から照射され、前記被検体を介して伝搬する光を検出し、電気信号を生成する検出部と、
    前記検出部からの信号を用いて、血管に関する情報を取得する情報取得装置と、
    を有する撮像装置であって、
    前記情報取得装置は、請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の情報取得装置であることを特徴とする撮像装置。
16. 撮影条件が異なる３つ以上の画像データを取得する工程と、
    前記画像データにおける、動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域の少なくとも一部である第一の領域の第一の指標値と、前記動脈又は静脈又は新生血管群に対応する領域以外の領域の少なくとも一部である第二の領域の第二の指標値と、を取得する工程と、
    前記画像データの前記第一の指標値と前記第二の指標値とを用いて、前記３つ以上の画像データから一対の画像データを選択する工程と、
    選択された前記一対の画像データを用いて、血管に関する情報を取得する工程と、を有することを特徴とする情報取得方法。

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