JP2019118686A - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は、画像中の注目位置にターゲット（観察対象）が存在する可能性を判別しやすくすることのできる情報処理方法を提供することを目的とする。【解決手段】 本発明は、記憶手段に保存された複数の部分画像データのそれぞれに対して、特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行することにより中間特徴情報を生成し、１つの部分画像データに対して特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行すると中間特徴情報を更新し、特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行した後に、記憶手段から当該処理が実行された部分画像データを削除し、更新後の中間特徴情報を記憶手段に保存し、記憶手段に記憶された更新後の中間特徴情報を用いて、特徴情報を生成し、特徴情報を記憶手段に保存する。【選択図】 図８

Description

本発明は、光照射により発生する光音響波に由来する画像データを処理する情報処理装置に関する。

音響波を受信することにより得られた受信信号に基づいて画像データを生成する装置として、光音響装置が知られている。光音響装置は、光源から発生したパルス光を被検体に照射し、被検体内で伝搬・拡散したパルス光のエネルギーを吸収した被検体組織から発生した音響波（典型的には超音波であり、光音響波とも呼ぶ）を受信する。そして、光音響装置は、受信信号に基づき被検体情報を画像化する。

非特許文献１は、光音響波の受信信号から初期音圧分布を画像化する方法として、逆投影法の一つであるユニバーサルバックプロジェクション（ＵＢＰ：Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｂａｃｋ−Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）を開示する。

"Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｐｈｏｔｏａｃｏｕ"ｓｔｉｃ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ"， Ｍｉｎｇｈｕａ Ｘｕ ａｎｄ Ｌｉｈｏｎｇ Ｖ．Ｗａｎｇ，ＰＨＹＳＩＣＡＬ ＲＥＶＩＥＷ Ｅ ７１， ０１６７０６（２００５）

ところで、音響波の受信信号を逆投影して画像データを生成する場合、音響波の発生位置以外にも受信信号が逆投影され、アーティファクトとして画像に現れる。これにより、画像中の像がターゲット（観察対象）の像であるのか否かを判別することが困難な場合がある。

そこで、本発明は、画像中の注目位置にターゲット（観察対象）が存在する可能性を判別しやすくすることのできる情報処理方法を提供することを目的とする。

本発明は、被検体の注目位置における複数の画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を取得する情報処理方法であって、被検体への複数回の光照射により被検体から発生する光音響波を受信することにより生成された、複数回の光照射に対応する複数の信号データを取得し、複数の信号データのそれぞれに基づいて、複数回の光照射に対応する複数の部分画像データを生成し、複数の部分画像データを記憶手段に保存し、記憶手段に保存された複数の部分画像データのそれぞれに対して、特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行することにより中間特徴情報を生成し、１つの部分画像データに対して特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行すると中間特徴情報を更新し、特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行した後に、記憶手段から当該処理が実行された部分画像データを削除し、更新後の中間特徴情報を記憶手段に保存し、記憶手段に記憶された更新後の中間特徴情報を用いて、特徴情報を生成し、特徴情報を記憶手段に保存する。

本発明に係る情報処理方法によれば、画像中の注目位置にターゲット（観察対象）が存在する可能性を判別しやすくすることができる。

ＵＢＰによる時間微分処理及び正負反転処理を説明するための図 ＵＢＰによる逆投影処理を説明するための図 ＵＢＰによって得られた画像値の変動を示す図 第１の実施形態に係る光音響装置を示すブロック図 第１の実施形態に係るプローブを示す模式図 第１の実施形態に係るコンピュータとその周辺の構成を示すブロック図 第１の実施形態に係る画像表示方法のフローチャート 第１の実施形態に係る特徴情報の生成方法のフローチャート 第１の実施形態に係る合成画像データの生成過程を示す模式図 第１の実施形態に係る光照射毎の空間感度の変化を示すグラフ 第１の実施形態に係る第１中間特徴情報の生成過程を示す模式図 第１の実施形態に係る第２中間特徴情報の生成過程を示す模式図 第１の実施形態に係る第３中間特徴情報の生成過程を示す模式図 実施例１でシミュレーションに用いる被検体モデルの模式図 比較例としての合成画像データ、および、相関値画像データ 第２の実施形態に係る特徴情報の生成方法のフローチャート 第２の実施形態に係る中間特徴情報の生成過程を示す模式図 実施例２でシミュレーションに用いる被検体モデルの模式図 尖度画像データ、および、エントロピー画像データ

以下に図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。ただし、以下に記載されている構成部品の寸法、材質、形状及びそれらの相対配置などは、発明が適用される装置の構成や各種条件により適宜変更されるべきものであり、この発明の範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。

本発明は、２次元または３次元の空間分布を表す医用画像データに対して適用することのできる発明である。特に本発明は、光照射により発生した光音響波に由来する２次元または３次元の空間分布を表す光音響画像データに対して好適に適用することができる。光音響画像データは、光音響波の発生音圧（初期音圧）、光吸収エネルギー密度、及び光吸収係数、被検体を構成する物質の濃度（酸素飽和度など）などの少なくとも１つの被検体情報の空間分布を表す画像データである。

本発明は、画像中の注目位置にターゲット（観察対象）が存在する可能性を判別しやすくすることを目的とする。本発明者は、上記課題に鑑みて、ターゲットの領域とターゲット以外の領域では、複数回の撮影による複数の画像データの画像値の変動特性が異なる傾向を持つことに着目した。そして、本発明者は、注目位置における複数の画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を生成することを見出した。この特徴情報は、注目位置にターゲットが存在する可能性を判定することのできる情報である。以下、光音響イメージングを例に本発明の概要を説明する。

光音響イメージングの主な被検体である生体は、光を散乱及び吸収する特性を備える。そのため、光が生体の深部に進むにつれて、光強度が指数的に減衰する。その結果、典型的に、被検体表面付近では振幅の大きい光音響波が生じ、被検体深部では振幅の小さい光音響波が生じる傾向がある。特に被検体の表面付近に存在する血管から振幅の大きい光音響波が生じやすい。

非特許文献１に記載のＵＢＰ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｂａｃｋ−Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）と呼ばれる再構成法では、トランスデューサを中心とする円弧上に受信信号を逆投影する。その際、被検体の表面付近の振幅が大きい光音響波の受信信号が被検体深部に逆投影され、その結果被検体深部でのアーティファクトとなる。このため、被検体深部に存在する生体組織を画像化する際に、被検体表面から発生した光音響波に起因するアーティファクトにより画質（コントラスト等）が低下するおそれがある。これにより、画像中の像がターゲット（観察対象）の像であるのか否かを判別することが困難な場合がある。

本発明は、画像中のある位置にターゲット（観察対象）が存在するか否かを判別しやすくすることのできる発明である。すなわち、本発明は、画像中のある位置にターゲットが存在する可能性が高いか低いかを判別しやすくすることのできる発明である。本明細書において、ターゲットが存在するか否かを判定することは、ターゲットが存在する可能性が高いか低いかを判定することに相当する。以下、本発明に係る処理について説明する。

光音響波の受信信号は、一般的に図１（ａ）に示すようなＮ−Ｓｈａｐｅとよばれる波形を持つことが知られている。ＵＢＰでは図１（ａ）に示すＮ−Ｓｈａｐｅ信号に対して時間微分処理を行い、図１（ｂ）に示す時間微分信号を生成する。続いて、時間微分信号の信号レベルの正負を反転する正負反転処理を行い、図１（ｃ）に示す正負反転信号を生成する。なお、Ｎ−Ｓｈａｐｅ信号に時間微分処理及び正負反転処理を施して生成された信号（投影信号とも呼ぶ）には、図１（ｃ）の矢印Ａ，Ｃで示すような負の値を持つ部分と、図１（ｃ）の矢印Ｂに示すような正の値を持つ部分が現れる。

図２は、被検体内部の微小球形状の光吸収体であるターゲット１０から発生した光音響波をトランスデューサ２１及びトランスデューサ２２で受信する場合にＵＢＰを適用する例を示す。ターゲット１０に光を照射すると、光音響波が発生し、光音響波はトランスデューサ２１及びトランスデューサ２２にてＮ−Ｓｈａｐｅ信号としてサンプリングされる。図２（ａ）は、トランスデューサ２１によりサンプリングされたＮ−Ｓｈａｐｅ状の受信信号をターゲット１０に重畳して示した図である。なお、便宜上、トランスデューサ２１から出力された受信信号のみを示すが、トランスデューサ２２からも同様に受信信号が出力される。

図２（ｂ）は、図２（ａ）に示すＮ−Ｓｈａｐｅ状の受信信号に時間微分処理及び正負反転処理を施した投影信号をターゲット１０に重畳して示した図である。

図２（ｃ）は、トランスデューサ２１を用いて得られた投影信号をＵＢＰで逆投影する様子を示す。ＵＢＰではトランスデューサ２１を中心とした円弧上に投影信号を投影する。この場合、トランスデューサ２１の指向角（例えば６０°）の範囲に投影信号を逆投影している。その結果、あたかも領域３１、３２、及び３３にわたってターゲット１０が存在するかのような画像となる。ここで、領域３１及び３３は負の値を持つ領域であり、領域３２は正の値を持つ領域である。図２（ｃ）において、負の値を持つ領域３１及び３３を灰色で塗りつぶした。

図２（ｄ）は、トランスデューサ２２を用いて得られた投影信号をＵＢＰで逆投影する場合を示す。その結果、あたかも領域４１、４２、及び４３にわたってターゲット１０が存在するかのような画像となる。ここで、領域４１、４３は負の値を持つ領域であり、領域４２は正の値を持つ領域である。図２（ｄ）において、負の値を持つ領域４１及び４３を灰色で塗りつぶした。

図２（ｅ）は、複数のトランスデューサ２１及び２２のそれぞれに対応する投影信号をＵＢＰで逆投影する場合の図を示す。このようにして逆投影された複数の投影信号を合成することにより、光音響画像データが生成される。

図２（ｅ）に示すように、ターゲット１０の内部の位置５１においては、トランスデューサ２１に対応する投影信号の正値の領域３２と、トランスデューサ２２に対応する投影信号の正値の領域４２が重なる。すなわち、典型的にターゲット１０の存在する領域（ターゲット領域とも呼ぶ）では、正値の領域同士が優位に重なる。そのため、ターゲット１０の存在する領域では、典型的に光照射毎の画像データが正値となる傾向がある。

一方、ターゲット１０の外部の位置５２においては、トランスデューサ２１に対応する投影信号の正値の領域３２と、トランスデューサ２２に対応する投影信号の負値の領域４３とが重なる。また、ターゲット１０の外部の位置５３においては、トランスデューサ２１に対応する投影信号の負値の領域３１と、トランスデューサ２２に対応する投影信号の正値の領域４１とが重なる。このようにターゲット１０以外の領域では、正値の領域と負値の領域とが複雑に重なる傾向がある。すなわち、ターゲット１０以外の領域では、光照射毎に画像データが正値にも負値にもなる傾向がある。このような傾向となる理由としては、トランスデューサ２２とターゲット１０との相対位置が光照射毎に変わることなどが考えられる。

次に、光照射の度に光音響波の受信位置の組み合わせを変えたときの、光照射毎の画像データの値（画像値）の変動について説明する。図３（ａ）は、非特許文献１に記載のＵＢＰで再構成したときのターゲット１０の領域の画像データの値（画像値）の変動を示す。横軸は光照射の番号を示し、縦軸は画像値を示す。一方、図３（ｂ）は、非特許文献１に記載のＵＢＰで再構成したときのターゲット１０以外の領域の画像データの値（画像値）の変動を示す。横軸は光照射の番号を示し、縦軸は画像値を示す。

図３（ａ）によれば、ターゲット１０の領域の画像値は、光照射毎に変動があるものの、常に正値となっていることが分かる。一方、図３（ｂ）によれば、ターゲット１０以外の領域の画像値は、光照射毎に正値にも負値にもなることが分かる。

ここで、全ての光照射に対応する画像データを合成することにより画像データを生成すると、ターゲット１０の領域では正値の合成となるので最終的な画像値が大きくなる。一方で、ターゲット１０以外の領域では、画像データの正値と負値とが相殺して、最終的な画像値がターゲット１０の領域よりも小さくなる。その結果、光音響画像データに基づいた画像上でターゲット１０の存在を視認することができる。

ところが、ターゲット１０以外の領域では、ターゲットが存在しないにもかかわらず画像値が０とはならず、最終的な画像値が正値となる場合がある。この場合、ターゲット１０以外の位置にアーティファクトが発生し、ターゲットの視認性を低下させることとなる。

そこで、ある領域における画像がターゲットの画像であるか、ターゲット以外の画像であるかを判別しやすくすることが望まれている。

そこで、本発明者は、上記課題を解決するために、ターゲットの領域とターゲット以外の領域では、典型的に光照射毎の画像データの画像値の変動特性が異なる傾向を持つことに着目した。本発明者は、複数回の光照射に対応する注目位置における複数の画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を生成することを見出した。この特徴情報は、注目位置にターゲットが存在する可能性を判定することのできる情報である。

さらに本発明者が鋭意検討した結果、特徴情報を生成する際に複数の画像データを同時に処理すると、多くのピクセルまたはボクセルのデータをメモリに展開しなければならないために、膨大なメモリ容量を要することを見出した。また、本発明者は、特徴情報を生成する際に複数の画像データを同時に処理すると、メモリから多くのデータを読み出さなければならないため、膨大な処理時間も要してしまうことを見出した。

これらの着想を踏まえ、本発明者は、１回分の光照射に対応する部分画像データに対して、特徴情報を生成するための処理の一部の処理を実行することを見出した。すなわち、本発明者は、複数回の光照射に対応する複数の部分画像データを生成し、複数の部分画像データを記憶手段に保存することを見出した。また、本発明者は、記憶手段に保存された複数の部分画像データのそれぞれに対して、特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行することにより中間特徴情報を生成することを見出した。また、本発明者は、１つの部分画像データに対して特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行すると中間特徴情報を更新し、更新後の中間特徴情報を前記記憶手段に保存することを見出した。また、本発明者波、特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行した後に、記憶手段から当該処理が実行された部分画像データを削除することを見出した。また、本発明者は、記憶手段に記憶された更新後の中間特徴情報を用いて、特徴情報を生成し、特徴情報を前記記憶手段に保存し、特徴情報を生成した後に、更新後の中間特徴情報を記憶手段から削除することを見出した。

以上、上記情報処理を実行することにより、特徴情報の生成に際して、メモリ容量の増加を抑制し、短い処理時間で特徴情報を生成することができる。

以下の実施形態では、光音響装置による光音響イメージングに本発明を適用する場合を説明するが、本発明を適用可能なモダリティは光音響装置に限られない。すなわち、アーティファクトが発生するモダリティにより生成された画像データに対しては、本発明を適用可能である。例えば、本発明を適用可能なモダリティとしては、超音波診断装置、ＭＲＩ装置、Ｘ線−ＣＴ装置などが挙げられる。これらのモダリティに適用する場合も、情報処理装置は、複数回の測定タイミングに対応する複数の画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を生成することができる。ここで測定とは、１フレームの画像データを生成するために必要な測定（撮影）のことを指す。例えば、超音波診断装置であれば、１回の測定は１フレームの画像データを生成するための超音波の送受信に相当する。このような情報処理方法によって、画像中の注目位置にターゲット（観察対象）が存在する可能性が高いか低いかを判別しやすくすることができる。

［第１の実施形態］
第１の実施形態は、光音響装置により光音響画像データを利用する例を説明する。また、第１の実施形態では、光音響画像データと空間感度分布データ（テンプレートデータ）との内積演算により求まる相関値を特徴情報として生成する例を説明する。以下、本実施形態の光音響装置の構成及び情報処理方法について説明する。

図４を用いて本実施形態に係る光音響装置の構成を説明する。図４は、光音響装置全体の概略ブロック図である。本実施形態に係る光音響装置は、光照射部１１０及び受信部１２０を含むプローブ１８０、駆動部１３０、信号収集部１４０、コンピュータ１５０、表示部１６０、及び入力部１７０を有する。

図５は、本実施形態に係るプローブ１８０の模式図を示す。測定対象は、被検体１００である。駆動部１３０は、光照射部１１０と受信部１２０を駆動し、機械的な走査を行う。光照射部１１０が光を被検体１００に照射し、被検体１００内で音響波が発生する。光に起因して光音響効果により発生する音響波を光音響波とも呼ぶ。受信部１２０は、光音響波を受信することによりアナログ信号としての電気信号（光音響信号）を出力する。

信号収集部１４０は、受信部１２０から出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、コンピュータ１５０に出力する。コンピュータ１５０は、信号収集部１４０から出力されたデジタル信号を、超音波、音響波あるいは光音響波に由来する信号データとして記憶する。

コンピュータ１５０は、記憶されたデジタル信号に対して信号処理を行うことにより、被検体１００に関する情報（被検体情報）の２次元または３次元の空間分布を表す光音響画像データを生成する。また、コンピュータ１５０は、得られた画像データに基づいた画像を表示部１６０に表示させる。ユーザーとしての医師は、表示部１６０に表示された画像を確認することにより、診断を行うことができる。表示画像は、ユーザーやコンピュータ１５０からの保存指示に基づいて、コンピュータ１５０内のメモリや、モダリティとネットワークで接続されたデータ管理システムなどのメモリに保存される。

また、コンピュータ１５０は、光音響装置に含まれる構成の駆動制御も行う。また、表示部１６０は、コンピュータ１５０で生成された画像の他にＧＵＩなどを表示してもよい。入力部１７０は、ユーザーが情報を入力できるように構成されている。ユーザーは、入力部１７０を用いて測定開始や終了、作成画像の保存指示などの操作を行うことができる。

以下、本実施形態に係る光音響装置の各構成の詳細を説明する。

（光照射部１１０）
光照射部１１０は、光を発する光源１１１と、光源１１１から射出された光を被検体１００へ導く光学系１１２とを含む。なお、光は、いわゆる矩形波、三角波などのパルス光を含む。

光源１１１が発する光のパルス幅としては、１ｎｓ以上、１００ｎｓ以下のパルス幅であってもよい。また、光の波長として４００ｎｍから１６００ｎｍ程度の範囲の波長であってもよい。血管を高解像度でイメージングする場合は、血管での吸収が大きい波長（４００ｎｍ以上、７００ｎｍ以下）を用いてもよい。生体の深部をイメージングする場合には、生体の背景組織（水や脂肪など）において典型的に吸収が少ない波長（７００ｎｍ以上、１１００ｎｍ以下）の光を用いてもよい。

光源１１１としては、レーザーや発光ダイオードを用いることができる。また、複数波長の光を用いて測定する際には、波長の変更が可能な光源であってもよい。なお、複数波長を被検体に照射する場合、互いに異なる波長の光を発生する複数台の光源を用意し、それぞれの光源から交互に照射することも可能である。複数台の光源を用いた場合もそれらをまとめて光源として表現する。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。例えば、Ｎｄ：ＹＡＧレーザーやアレキサンドライトレーザーなどのパルスレーザーを光源として用いてもよい。また、Ｎｄ：ＹＡＧレーザー光を励起光とするＴｉ：ｓａレーザーやＯＰＯ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｓ）レーザーを光源として用いてもよい。また、光源１１１としてフラッシュランプや発光ダイオードを用いてもよい。また、光源１１１としてマイクロウェーブ源を用いてもよい。

光学系１１２には、レンズ、ミラー、プリズム、光ファイバー、拡散板、シャッターなどの等の光学素子を用いることができる。

生体組織に照射することが許される光の強度は、以下に示す安全規格によって最大許容露光量（ＭＰＥ：ｍａｘｉｍｕｍ ｐｅｒｍｉｓｓｉｂｌｅ ｅｘｐｏｓｕｒｅ）が定められている。（ＩＥＣ ６０８２５−１：Ｓａｆｅｔｙ ｏｆ ｌａｓｅｒ ｐｒｏｄｕｃｔｓ、ＪＩＳ Ｃ ６８０２：レーザー製品の安全基準、ＦＤＡ：２１ＣＦＲ Ｐａｒｔ １０４０．１０、ＡＮＳＩ Ｚ１３６．１：Ｌａｓｅｒ Ｓａｆｅｔｙ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ、など）。最大許容露光量は、単位面積あたりに照射することができる光の強度を規定している。このため被検体Ｅの表面を広い面積で一括して光を照射することにより、多くの光を被検体Ｅに導くことができるので、光音響波を高いＳＮ比で受信することができる。乳房等の生体組織を被検体１００とする場合、高エネルギーの光のビーム径を広げて照射するために、光学系１１２の射出部は光を拡散させる拡散板等で構成されていてもよい。一方、光音響顕微鏡においては、解像度を上げるために、光学系１１２の光出射部はレンズ等で構成し、ビームをフォーカスして照射してもよい。

なお、光照射部１１０が光学系１１２を備えずに、光源１１１から直接被検体１００に光を照射してもよい。

（受信部１２０）
受信部１２０は、音響波を受信することにより電気信号を出力するトランスデューサ１２１と、トランスデューサ１２１を支持する支持体１２２とを含む。また、トランスデューサ１２１は、超音波、音響波を送信する送信手段としてもよい。受信手段としてのトランスデューサと送信手段としてのトランスデューサとは、単一（共通）のトランスデューサでもよいし、別々の構成であってもよい。

トランスデューサ１２１を構成する部材としては、ＰＺＴ（チタン酸ジルコン酸鉛）に代表される圧電セラミック材料や、ＰＶＤＦ（ポリフッ化ビニリデン）に代表される高分子圧電膜材料などを用いることができる。また、圧電素子以外の素子を用いてもよい。例えば、静電容量型トランスデューサ（ＣＭＵＴ：Ｃａｐａｃｉｔｉｖｅ Ｍｉｃｒｏ−ｍａｃｈｉｎｅｄ Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｓ）、ファブリペロー干渉計を用いたトランスデューサなどを用いることができる。なお、超音波、音響波を受信することにより電気信号を出力できる限り、いかなるトランスデューサを採用してもよい。また、トランスデューサにより得られる信号は時間分解信号である。つまり、トランスデューサにより得られる信号の振幅は、各時刻にトランスデューサで受信される音圧に基づく値（例えば、音圧に比例した値）を表したものである。

光音響波を構成する周波数成分は、典型的には１００ＫＨｚから１００ＭＨｚであり、トランスデューサ１２１として、これらの周波数を検出することのできるものを採用することができる。

支持体１２２は、機械的強度が高い金属材料などから構成されていてもよい。照射光を被検体に多く入射させるために、支持体１２２の被検体１００側の表面に鏡面もしくは光散乱させる加工が行われていてもよい。本実施形態において支持体１２２は半球殻形状であり、半球殻上に複数のトランスデューサ１２１を支持できるように構成されている。この場合、支持体１２２に配置されたトランスデューサ１２１の指向軸は半球の曲率中心付近に集まる。そして、複数のトランスデューサ１２１から出力された信号を用いて画像化したときに曲率中心付近の画質が高くなる。なお、支持体１２２はトランスデューサ１２１を支持できる限り、いかなる構成であってもよい。支持体１２２は、１Ｄアレイ、１．５Ｄアレイ、１．７５Ｄアレイ、２Ｄアレイと呼ばれるような平面又は曲面内に、複数のトランスデューサを並べて配置してもよい。複数のトランスデューサ１２１が複数の受信手段に相当する。

また、支持体１２２は音響マッチング材２１０を貯留する容器として機能してもよい。すなわち、支持体１２２をトランスデューサ１２１と被検体１００との間に音響マッチング材２１０を配置するための容器としてもよい。

また、受信部１２０が、トランスデューサ１２１から出力される時系列のアナログ信号を増幅する増幅器を備えてもよい。また、受信部１２０が、トランスデューサ１２１から出力される時系列のアナログ信号を時系列のデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器を備えてもよい。すなわち、受信部１２０が後述する信号収集部１４０を備えてもよい。

なお、超音波、音響波、光音響波を様々な角度で検出できるようにするために、理想的には被検体１００を全周囲から囲むようにトランスデューサ１２１を配置してもよい。ただし、被検体１００が大きく全周囲を囲むようにトランスデューサを配置できない場合は、半球状の支持体１２２上にトランスデューサを配置して全周囲を囲む状態に近づけてもよい。

なお、トランスデューサの配置や数及び支持体の形状は被検体に応じて最適化すればよく、本発明に関してはあらゆる受信部１２０を採用することができる。

受信部１２０と被検体１００との間の空間は、超音波、音響波、光音響波が伝播することができる媒質で満たす。この媒質には、超音波、音響波、光音響波が伝搬でき、被検体１００やトランスデューサ１２１との界面において音響特性が整合し、できるだけ超音波、音響波、光音響波の透過率が高い材料を採用する。例えば、この媒質には、水、超音波ジェルなどを採用することができる。

図５（ａ）は、プローブ１８０の側面図を示し、図５（ｂ）は、プローブ１８０の上面図（図５（ａ）の紙面上方向から見た図）を示す。図５に示された本実施形態に係るプローブ１８０は、開口を有する半球状の支持体１２２に複数のトランスデューサ１２１が３次元に配置された受信部１２０を有する。また、図５に示されたプローブ１８０は、支持体１２２の底部に光学系１１２の光射出部が配置されている。

本実施形態においては、図５に示すように被検体１００は、保持部２００に接触することにより、その形状が保持される。本実施形態では、被検体１００が乳房の場合に、伏臥位の被検者を支持する寝台に乳房を挿入するための開口を設けて、開口から鉛直方向に垂らされた乳房を測定する形態を想定している。

受信部１２０と保持部２００の間の空間は、超音波、音響波、光音響波が伝播することができる媒質（音響マッチング材２１０）で満たされる。この媒質には、超音波、音響波、光音響波が伝搬でき、被検体１００やトランスデューサ１２１との界面において音響特性が整合し、できるだけ超音波、音響波、光音響波の透過率が高い材料を採用する。例えば、この媒質には、水、ひまし油、超音波ジェルなどを採用することができる。

保持手段としての保持部２００は被検体１００の形状を測定中に保持するために使用される。保持部２００により被検体１００を保持することによって、被検体１００の動きの抑制および被検体１００の位置を保持部２００内に留めることができる。保持部２００の材料には、ポリカーボネートやポリエチレン、ポリエチレンテレフタレート等、樹脂材料を用いることができる。

保持部２００は、被検体１００を保持できる硬度を有する材料であることが好ましい。保持部２００は、測定に用いる光を透過する材料であってもよい。保持部２００は、インピーダンスが被検体１００と同程度の材料で構成されていてもよい。乳房等の曲面を有するものを被検体１００とする場合、凹型に成型した保持部２００であってもよい。この場合、保持部２００の凹部分に被検体１００を挿入することができる。

保持部２００は、取り付け部２０１に取り付けられている。取り付け部２０１は、被検体の大きさに合わせて複数種類の保持部２００を交換可能に構成されていてもよい。例えば、取り付け部２０１は、曲率半径や曲率中心などの異なる保持部に交換できるように構成されていてもよい。

また、保持部２００には保持部２００の情報が登録されたタグ２０２が設置されていてもよい。例えば、タグ２０２には、保持部２００の曲率半径、曲率中心、音速、識別ＩＤ等の情報を登録することができる。タグ２０２に登録された情報は、読み取り部２０３により読み出され、コンピュータ１５０に転送される。保持部２００が取り付け部２０１に取り付けられたときに容易にタグ２０２を読み取るために、読み取り部２０３は取り付け部２０１に設置されていてもよい。例えば、タグ２０２はバーコードであり、読み取り部２０３はバーコードリーダである。

（駆動部１３０）
駆動部１３０は、被検体１００と受信部１２０との相対位置を変更する部分である。本実施形態では、駆動部１３０は、支持体１２２をＸＹ方向に移動させる装置であり、ステッピングモーターを搭載した電動のＸＹステージある。駆動部１３０は、駆動力を発生させるステッピングモーターなどのモーターと、駆動力を伝達させる駆動機構と、受信部１２０の位置情報を検出する位置センサとを含む。駆動機構としては、リードスクリュー機構、リンク機構、ギア機構、油圧機構、などを用いることができる。また、位置センサとしては、エンコーダー、可変抵抗器、リニアスケール、磁気センサ、赤外線センサ、超音波センサなどを用いたポテンショメータなどを用いることができる。

なお、駆動部１３０は被検体１００と受信部１２０との相対位置をＸＹ方向（２次元）に変更させるものに限らず、１次元または３次元に変更させてもよい。移動経路は平面的にスパイラル状やライン＆スペースで走査してもよいし、さらに３次元的に体表に沿うように傾けてもよい。また、被検体１００の表面からの距離を一定に保つようにしてプローブ１８０を移動させてもよい。このとき駆動部１３０は、モーターの回転数をモニターするなどしてプローブの移動量を計測してもよい。

なお、駆動部１３０は、被検体１００と受信部１２０との相対的な位置を変更できれば、受信部１２０を固定し、被検体１００を移動させてもよい。被検体１００を移動させる場合は、被検体１００を保持する保持部を動かすことで被検体１００を移動させる構成などが考えられる。また、被検体１００と受信部１２０の両方を移動させてもよい。

駆動部１３０は、相対位置を連続的に移動させてもよいし、ステップアンドリピートによって移動させてもよい。駆動部１３０は、プログラムされた軌跡で移動させる電動ステージであってもよいし、手動ステージであってもよい。すなわち、光音響装置は、駆動部１３０を有さずに、ユーザーがプローブ１８０を把持して操作するハンドヘルドタイプであってもよい。

また、本実施形態では、駆動部１３０は光照射部１１０と受信部１２０を同時に駆動して走査を行っているが、光照射部１１０だけを駆動したり、受信部１２０だけを駆動したりしてもよい。

（信号収集部１４０）
信号収集部１４０は、トランスデューサ１２１から出力されたアナログ信号である電気信号を増幅するアンプと、アンプから出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器とを含む。信号収集部１４０は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）チップなどで構成されてもよい。信号収集部１４０から出力されるデジタル信号は、コンピュータ１５０内の記憶部１５２に記憶される。信号収集部１４０は、Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（ＤＡＳ）とも呼ばれる。本明細書において電気信号は、アナログ信号もデジタル信号も含む概念である。なお、フォトダイオードなどの光検出センサが、光照射部１１０から光射出を検出し、信号収集部１４０がこの検出結果をトリガーに同期して上記処理を開始してもよい。また、信号収集部１４０は、フリーズボタンなどを用いてなされる指示をトリガーに同期して、当該処理を開始してもよい。

（コンピュータ１５０）
表示制御装置としてのコンピュータ１５０は、演算部１５１、記憶部１５２、制御部１５３を含む。各構成の機能については処理フローの説明の際に説明する。

演算部１５１としての演算機能を担うユニットは、ＣＰＵやＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）チップ等の演算回路で構成されることができる。これらのユニットは、単一のプロセッサや演算回路から構成されるだけでなく、複数のプロセッサや演算回路から構成されていてもよい。演算部１５１は、入力部１７０から、被検体音速や保持部の構成などの各種パラメータを受けて、受信信号を処理してもよい。

記憶部１５２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクやフラッシュメモリなどの非一時記憶媒体で構成することができる。また、記憶部１５２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性の媒体であってもよい。なお、プログラムが格納される記憶媒体は、非一時記憶媒体である。なお、記憶部１５２は、１つの記憶媒体から構成されるだけでなく、複数の記憶媒体から構成されていてもよい。

記憶部１５２は、後述する方法で演算部１５１により生成される光音響画像を示す画像データを保存することができる。

制御部１５３は、ＣＰＵなどの演算素子で構成される。制御部１５３は、光音響装置の各構成の動作を制御する。制御部１５３は、入力部１７０からの測定開始などの各種操作による指示信号を受けて、光音響装置の各構成を制御してもよい。また、制御部１５３は、記憶部１５２に格納されたプログラムコードを読み出し、光音響装置の各構成の作動を制御する。例えば、制御部１５３が制御線を介して、光源１１１の発光タイミングを制御してもよい。また、光学系１１２がシャッターを含む場合、制御部１５３が制御線を介して、シャッターの開閉を制御してもよい。

コンピュータ１５０は専用に設計されたワークステーションであってもよい。また、コンピュータ１５０の各構成は異なるハードウェアによって構成されてもよい。また、コンピュータ１５０の少なくとも一部の構成は単一のハードウェアで構成されてもよい。

図６は、本実施形態に係るコンピュータ１５０の具体的な構成例を示す。本実施形態に係るコンピュータ１５０は、ＣＰＵ１５４、ＧＰＵ１５５、ＲＡＭ１５６、ＲＯＭ１５７、外部記憶装置１５８から構成される。また、コンピュータ１５０には、表示部１６０としての液晶ディスプレイ１６１、入力部１７０としてのマウス１７１、キーボード１７２が接続されている。

また、コンピュータ１５０および複数のトランスデューサ１２１は、共通の筺体に収められた構成で提供されてもよい。ただし、筺体に収められたコンピュータで一部の信号処理を行い、残りの信号処理を筺体の外部に設けられたコンピュータで行ってもよい。この場合、筺体の内部および外部に設けられたコンピュータを総称して、本実施形態に係るコンピュータとすることができる。すなわち、コンピュータを構成するハードウェアが一つの筺体に収められていなくてもよい。

（表示部１６０）
表示部１６０は、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ＦＥＤ、メガネ型ディスプレイ、ヘッドマウントディスプレイなどのディスプレイである。コンピュータ１５０により得られたボリュームデータに基づいた画像や特定位置の数値等を表示する装置である。表示部１６０は、ボリュームデータに基づいた画像や装置を操作するためのＧＵＩを表示してもよい。なお、被検体情報の表示にあたっては、表示部１６０またはコンピュータ１５０において画像処理（画素値の調整等）を行った上で表示することもできる。表示部１６０は、光音響装置とは別に提供されていてもよい。コンピュータ１５０は、光音響画像データを有線または無線で表示部１６０へ送信することができる。

（入力部１７０）
入力部１７０としては、ユーザーが操作可能な、マウスやキーボードなどで構成される操作コンソールを採用することができる。また、表示部１６０をタッチパネルで構成し、表示部１６０を入力部１７０として利用してもよい。

入力部１７０は、観察したい位置や深さの情報などを入力できるように構成されていてもよい。入力方法としては、数値を入力してもよいし、スライダーバーを操作することにより入力ができてもよい。また、入力された情報に応じて表示部１６０に表示される画像が更新されていってもよい。これにより、ユーザーは自身の操作によって決定されたパラメータにより生成された画像を確認しながら、適切なパラメータに設定できる。

また、ユーザーが光音響装置の遠隔に設けられた入力部１７０を操作し、入力部１７０を用いて入力された情報を、ネットワークを介して光音響装置に送信してもよい。

なお、光音響装置の各構成はそれぞれ別の装置として構成されてもよいし、一体となった１つの装置として構成されてもよい。また、光音響装置の少なくとも一部の構成が一体となった１つの装置として構成されてもよい。

また、光音響装置の各構成間で送受信される情報は、有線または無線でやりとりがなされる。

（被検体１００）
被検体１００は光音響装置を構成するものではないが、以下に説明する。本実施形態に係る光音響装置は、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目的として使用できる。よって、被検体１００としては、生体、具体的には人体や動物の乳房や各臓器、血管網、頭部、頸部、腹部、手指および足指を含む四肢などの診断の対象部位が想定される。例えば、人体が測定対象であれば、オキシヘモグロビンあるいはデオキシヘモグロビンやそれらを含む多く含む血管や腫瘍の近傍に形成される新生血管などを光吸収体の対象としてもよい。また、頸動脈壁のプラークなどを光吸収体の対象としてもよい。また、皮膚等に含まれるメラニン、コラーゲン、脂質などを光吸収体の対象としてもよい。また、メチレンブルー（ＭＢ）、インドシニアングリーン（ＩＣＧ）などの色素、金微粒子、またはそれらを集積あるいは化学的に修飾した外部から導入した物質を光吸収体としてもよい。また、生体を模したファントムを被検体１００としてもよい。

本明細書においては、上述した画像化の対象とする光吸収体のことを、ターゲットと呼ぶ。また、画像化の対象としない、すなわち観察の対象としない光吸収体についてはターゲットではない。例えば、乳房を被検体とし、血管をターゲットとしての光吸収体とする場合、乳房を構成する脂肪や乳腺などの組織はターゲットではない。本発明の実施形態の説明においては、典型的には血管をターゲットとする。

次に、本実施形態に係る情報処理を含む画像表示方法を、図７を参照して説明する。なお、各工程は、コンピュータ１５０が光音響装置の構成の動作を制御することにより実行される。

（Ｓ１００：制御パラメータを設定する工程）
ユーザーが、被検体情報の取得のために必要な光照射部１１０の照射条件（繰り返し周波数や波長など）やプローブ１８０の位置などの制御パラメータを、入力部１７０を用いて指定する。コンピュータ１５０は、ユーザーの指示に基づいて決定された制御パラメータを設定する。

（Ｓ２００：プローブを指定位置に移動させる工程）
制御部１５３が、ステップＳ１００で指定された制御パラメータに基づいて、駆動部１３０にプローブ１８０を指定の位置へ移動させる。ステップＳ１００において複数位置での撮像が指定された場合には、駆動部１３０は、まずプローブ１８０を最初の指定位置へ移動させる。なお、駆動部１３０は、測定の開始指示がなされたときに、あらかじめプログラムされた位置にプローブ１８０を移動させてもよい。なお、ハンドヘルド型の場合、ユーザーがプローブ１８０を把持して所望の位置まで移動させてもよい。

（Ｓ３００：光を照射する工程）
光照射部１１０は、Ｓ１００で指定された制御パラメータに基づいて、被検体１００に光を照射する。

光源１１１から発生した光は、光学系１１２を介してパルス光として被検体１００に照射される。そして、被検体１００内部でパルス光が吸収され、光音響効果により光音響波が生じる。光照射部１１０はパルス光の伝送と併せて信号収集部１４０へ同期信号を送信する。

（Ｓ４００：光音響波を受信する工程）
信号収集部１４０は、光照射部１１０から送信された同期信号を受信すると、信号収集の動作を開始する。すなわち、信号収集部１４０は、受信部１２０から出力された、音響波に由来するアナログ電気信号を、増幅・ＡＤ変換することにより、増幅されたデジタル電気信号を生成し、コンピュータ１５０へ出力する。コンピュータ１５０は、信号収集部１４０から送信された信号を記憶部１５２に保存する。ステップＳ１００で複数の走査位置での撮像を指定した場合には、指定した走査位置において、Ｓ２００−Ｓ４００のステップを繰り返し実行し、パルス光の照射と音響波に由来するデジタル信号の生成を繰り返す。なお、コンピュータ１５０は、発光をトリガーとして、発光時の受信部１２０の位置情報を駆動部１３０の位置センサからの出力に基づいて取得し、記憶してもよい。

（Ｓ５００：画像値群の特徴情報を生成する工程）
画像データ生成手段としてのコンピュータ１５０は、記憶部１５２に記憶された信号データに基づいて、複数回の光照射に対応する複数の光音響画像データを生成する。また、特徴情報生成手段としてのコンピュータ１５０は、複数回の光照射に対応する光音響画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を生成し、記憶部１５２に保存する。本工程における特徴情報の生成方法の詳細については後述する。

信号データを空間分布としてのボリュームデータ（光音響画像データ）に変換する再構成アルゴリズムとしては、タイムドメインでの逆投影法やフーリエドメインでの逆投影法などの解析的な再構成法やモデルベース法（繰り返し演算法）を採用することができる。例えば、タイムドメインでの逆投影法として、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（ＵＢＰ）、Ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（ＦＢＰ）、または整相加算（Ｄｅｌａｙ−ａｎｄ−Ｓｕｍ）などが挙げられる。

再構成アルゴリズムの例としてＵＰＢを説明する。演算部１５１は、記憶部１５２に記憶された信号データに対して、時間微分処理及び信号レベルの正負を反転させる反転処理を含む信号処理を行う。これらの信号処理が行われた受信信号を投影信号とも呼ぶ。本実施形態では、記憶部１５２に記憶された各受信信号に対して、これらの信号処理を実行する。その結果、複数回の光照射及び複数のトランスデューサ１２１のそれぞれに対応する投影信号が生成される。

例えば、演算部１５１は、式（１）に示すように、受信信号ｐ（ｒ，ｔ）に対して時間微分処理及び反転処理（時間微分信号にマイナスを付与）を行い、投影信号ｂ（ｒ，ｔ）を生成し、投影信号ｂ（ｒ，ｔ）を記憶部１５２に記憶する。

ここで、ｒは受信位置、ｔは光照射からの経過時間、ｐ（ｒ，ｔ）は受信位置ｒで経過時間ｔに受信された音響波の音圧を示す受信信号、ｂ（ｒ，ｔ）は投影信号である。なお、時間微分処理及び反転処理に加えてその他の信号処理を行ってもよい。例えば、その他の信号処理は、周波数フィルタリング（ローパス、ハイパス、バンドパス等）、デコンボリューション、包絡線検波、ウェーブレットフィルタリングの少なくとも一つである。

続いて、演算部１５１は、式（２）に示すように、投影信号ｂ（ｒ_ｉ，ｔ）に基づいて、初期音圧ｐ_０の空間分布を示す画像データを生成する。その結果、複数回の光照射のそれぞれに対応する画像データが生成され、複数の画像データを取得することができる。

ここで、ｒ_０は再構成する位置（再構成位置、注目位置とも呼ぶ）を示す位置ベクトル、ｐ_０（ｒ_０）は再構成する位置での初期音圧、ｃは伝搬経路の音速を示す。また、ΔΩ_ｉは再構成する位置からｉ番目のトランスデューサ１２１を見込む立体角、Ｎは再構成に用いるトランスデューサ１２１の個数を示す。式（２）は、投影信号に立体角の加重をかけて整相加算すること（逆投影）を示している。

なお、本実施形態では、前述したように解析的な再構成法やモデルベース再構成法により、画像データを生成することができる。特に、解析的な再構成法を採用する場合に、本発明を好適に適用することができる。解析的な再構成法においては、Ｌｉｍｉｔｅｄ Ｖｉｅｗの条件で音響波を受信した場合、音源を正確に再現できないため、ターゲット以外の領域が負値で再構成される場合がある。

また、演算部１５１は、被検体１００に照射された光の被検体１００の内部での光フルエンス分布を計算し、初期音圧分布を光フルエンス分布で除算することにより、吸収係数分布情報を取得してもよい。この場合、吸収係数分布情報を光音響画像データとして取得してもよい。演算部１５１は、光を吸収、散乱する媒質における光エネルギーの挙動を示す輸送方程式や拡散方程式を数値的に解く方法により、被検体１００の内部における光フルエンスの空間分布を算出することができる。数値的に解く方法としては、有限要素法、差分法、モンテカルロ法等を採用することができる。例えば、演算部１５１は、式（３）に示す光拡散方程式を解くことにより、被検体１００の内部における光フルエンスの空間分布を算出してもよい。

ここで、Ｄは拡散係数、μａは吸収係数、Ｓは照射光の入射強度、φは到達する光フルエンス、ｒは位置、ｔは時間を示す。

また、複数の波長の光を用いて、Ｓ３００、Ｓ４００の工程を実行し、演算部１５１は、複数の波長の光のそれぞれに対応する吸収係数分布情報を取得してもよい。そして、演算部１５１は、複数の波長の光のそれぞれに対応する吸収係数分布情報に基づいて、分光情報として被検体１００を構成する物質の濃度の空間分布情報を、光音響画像データとして取得してもよい。すなわち、演算部１５１は、複数の波長の光に対応する信号データを用いて、分光情報を取得してもよい。

次に、Ｓ５００における特徴情報の生成方法の詳細を、図８に示すフローチャートを用いて説明する。特に本実施形態では、光音響画像データと空間感度分布データ（テンプレートデータ）との内積演算により求まる相関値を特徴情報として生成する例を説明する。

（Ｓ５１０：部分画像データを生成する工程）
信号データ取得手段としてのコンピュータ１５０は、記憶部１５２に記憶された信号データのうち、第１光照射に対応する信号データを読み出すことにより、信号データを取得する。画像データ生成手段としてのコンピュータ１５０は、第１光照射に対応する信号データに基づいて、第１光照射に対応する部分画像データを生成する。記憶制御手段としてのコンピュータ１５０は、生成された部分画像データを記憶部１５２に保存する。部分画像データは、１回分の光照射に対応する画像データのことを指す。部分画像データのデータサイズは、後述する合成画像データのデータサイズよりも小さい。すなわち、部分画像データにより定義される空間領域は、部分画像データにより定義される空間領域に包含される。信号データから部分画像データを生成するときの再構成アルゴリズムには、Ｓ５００で説明した方法を採用することができる。

（Ｓ５２０：合成画像データを生成・更新する工程）
画像データ生成手段としてのコンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された部分画像データを用いて、合成画像データを生成する。コンピュータ１５０は、生成された合成画像データを記憶部１５２に保存する。

なお、既に記憶部１５２に合成画像データが保存されている場合、コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された合成画像データと新たに生成された部分画像データとを用いて、合成処理を行うことにより合成画像データを更新する。すなわち、コンピュータ１５０は、合成画像データの更新された部分については、記憶部１５２のデータを書き換える。

図９（ａ）は、複数回の光照射の１回目の光照射に対応する部分画像データ１００１を示す。コンピュータ１５０は、Ｘ方向に１０ボクセル、Ｙ方向に１０ボクセル、Ｚ方向に１０ボクセルの円筒状の計算空間を再構成することにより部分画像データ１００１を生成する。図９（ｂ）は、１回目の光照射に対応する部分画像データを用いて生成された合成画像データを示す。合成画像データは、Ｘ方向に５０ボクセル、Ｙ方向に４０ボクセル、Ｚ方向に１０ボクセルに相当するメモリ空間Ａに保存されるものとする。

図９（ｃ）は、複数回の光照射の９回目の光照射に対応する部分画像データ１００９を示す。図９（ｄ）は、９回目の光照射に対応する部分画像データを用いて生成された９回分の光照射に対応する合成画像データを示す。図９（ｄ）において、２〜８回目の各光照射に対応する部分画像データを１００２〜１００８で表示する。なお、これらを用いた合成画像データの生成の説明については、９回目の部分画像データを用いる場合と同様であるため省略する。

この例で９回の光照射を行う場合、１回の光照射毎に、受信部１２０の機械的な走査に伴って撮像位置が変化する。図９からも明らかなように、部分画像データと合成画像データの計算空間のサイズは異なっており、合成画像データのサイズの方が部分画像データのサイズよりも大きい。よって、合成画像データを生成するため、１回分の光照射で得られる部分画像データが、合成画像データ保存用のメモリ空間Ａにおいて配置される位置は、１回の光照射毎に異なり得る。

例えば、図９（ａ）において、１回目の光照射に対応する部分画像データ１００１と、９回目の光照射に対応する部分画像データ１００９は、合成画像データ保存用のメモリ空間Ａにおいて異なる位置に配置される。例えば、コンピュータ１５０は、部分画像データを保存するメモリ空間を決定するために、１回目の光照射のときの受信部１２０と被検体１００との相対位置情報を取得してもよい。コンピュータ１５０は、この相対位置情報に基づいて１回目の光照射に対応する部分画像データ１００１をメモリ空間Ａのいずれのアドレスに保存するのかを決定してもよい。

互いに異なる複数の部分画像データを合成画像データ保存用のメモリ空間Ａに配置した場合に、位置が重なりあう画素については、合成処理により画像値を合成してもよい。画像値の合成処理方法としては、累積加算であってもよいし、画像値の累積加算値を重なりの回数で除算した加算平均値であってもよい。なお、部分画像データに基づいた画像に比べて、合成画像データに基づいた画像の視認性が良好になる限り、重なりあう画素に対する合成処理方法は特定の処理に限定されない。

なお、以降の本発明の実施形態の説明において、画素と表記した場合は、２次元画像のピクセル、３次元画像のボクセルなどの形式を特に限定するものではない。いかなる用途で用いられるいかなる形態の画素も、本明細書で表記する「画素」に含まれる。

なお、本実施形態においては、合成画像データを生成する処理を実行しなくてもよい。

（Ｓ５３０：中間特徴情報を生成・更新する工程）
特徴情報生成手段としてのコンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された部分画像データを用いて、特徴情報を取得するための処理の一部の処理を行うことにより、中間特徴情報を生成する。コンピュータ１５０は、生成された中間特徴情報を記憶部１５２に保存する。

なお、既に記憶部１５２に中間特徴情報が保存されている場合、コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された中間特徴情報と新たに生成された部分画像データとを用いて、中間特徴情報を更新する。すなわち、コンピュータ１５０は、中間特徴情報の更新された部分については、記憶部１５２のデータを書き換える。

本実施形態では、最終的に後述するＳ５６０において、コンピュータ１５０が、特徴情報として、部分画像データベクトルとテンプレートデータベクトルとの内積演算により求まる相関値を生成する。式（４）は、部分画像データベクトルｆ_ｉとテンプレートデータベクトルｇ_ｉとの内積演算により相関値Ｒ（ｆ，ｇ）を求める式である。

ｆ_ｉはｉ回目の光照射に対応する、注目位置における部分画像データの画像値を表す。ｇ_ｉはｉ回目の光照射に対応する、注目位置における空間感度分布データ（テンプレートデータ）の値を表す。相関値は、−１〜１の値をとり、１に近い程部分画像データベクトルｆ_ｉとテンプレートデータベクトルｇ_ｉが似ている傾向を示すことを表す。例えば、血管のような光吸収体が存在する、ターゲットに該当する画素であれば相関値が０．８程度となり、アーティファクトの存在する画素については相関値が０．２程度となる傾向がある。こうして、相関値の大きさから画素ごとにターゲットとアーティファクトの判別を行うことができる。

ここで、テンプレートデータについて説明する。テンプレートデータは、複数回の光照射及び光音響波の受信を実行する光音響装置の空間的な感度分布を反映したデータである。テンプレートデータは、複数回の光照射のそれぞれにおいて、各位置に光吸収体が存在するときに生成されうる画像データを示すデータであるともいえる。すなわち、テンプレートデータは、各位置に光吸収体が存在したときの画像値の推定値を示す空間分布であるともいえる。さらに、テンプレートデータは、光音響装置に対応する空間感度分布に加えて、被検体１００の特性も反映したテンプレートデータであってもよい。

コンピュータ１５０は、各光照射における受信部１２０と注目位置との相対位置情報に基づいて、所定のテンプレートデータに座標を割り当てることにより、各光照射に対応するテンプレートデータを取得してもよい。例えば、コンピュータ１５０は、光音響装置の空間感度分布を、光照射時の受信部１２０の位置に同期させて座標を定義することにより、各光照射に対応するテンプレートデータを生成することができる。

また、コンピュータ１５０は、複数回の光照射について、受信部１２０と注目位置との相対位置情報を取得してもよい。続いて、コンピュータ１５０は、相対位置情報に対応するテンプレートデータを記憶部１５２から読み出すことにより、複数回の光照射に対応するテンプレートデータを取得してもよい。この場合、記憶部１５２には、複数の相対位置情報に対応する複数のテンプレートデータが格納されていてもよい。なお、記憶部１５２に、取得した相対位置情報に対応するテンプレートデータが格納されていない場合、取得した相対位置情報の近傍の相対位置情報に対応するテンプレートデータを用いて補間により、新たなテンプレートデータを生成してもよい。

ここではテンプレートデータを読み出す手法を述べたが、コンピュータ１５０が撮像の度に装置内でテンプレートデータを算出してもよく、その場合であっても本発明の効果を得ることができる。なお、テンプレートデータの算出に際しては、注目位置と複数のトランスデューサ１２１との相対位置の情報に加え、光音響波の伝播経路における音速や音響波の減衰特性などの情報を考慮してもよい。また、テンプレートデータは、照射光の光強度分布を考慮したテンプレートデータであってもよい。また、被検体内での光伝播による拡散や減衰を考慮したテンプレートデータでもよい。すなわち、各光照射における画像データに与えるあらゆる影響を考慮したテンプレートデータを採用することができる。光照射毎に異なるテンプレートデータを用いてもよいし、光照射間で共通のテンプレートデータを用いてもよい。

また、コンピュータ１５０は、観察対象のサイズ、例えば血管径などに応じて、テンプレートデータを変更してもよい。すなわち、コンピュータ１５０は、受信周波数帯域や処理に用いる周波数帯域に応じてテンプレートデータを変更してもよい。具体的には受信する光音響信号の周波数に応じて受信素子の指向性が変化する影響をテンプレートデータに反映してもよい。また、コンピュータ１５０は、ターゲットの形状やターゲットの光学特性に応じてテンプレートデータを変更してもよい。例えば、ユーザーがターゲットに関する情報（ターゲットのサイズ、形状等）を指示する場合を考える。この場合、コンピュータ１５０は、ターゲットに関する情報とテンプレートデータとの関係を示す情報（関係テーブルや関係式）にしたがって、指示されたターゲットに関する情報に対応するテンプレートデータを取得してもよい。

なお、テンプレートデータとしては、画像データの生成空間に存在する全ての画素に個別に値を割りあててもよい。また、画像データ生成の空間に存在する２つ以上の画素をグループ化して、同じグループに存在する画素に対しては、テンプレート値を割りあててもよい。

ただし、複数回の光照射におけるすべての画素に対応するテンプレートデータを保持することや計算することは困難であるため、所定のテンプレートデータを各光照射に対応する部分画像データに適用することが好ましい。処理対象となる画素数が少ない場合はさほど問題とはならないが、通常、医用画像データでは数億個にも上る画素が処理対象となり得る。この場合、数億箇所（例えば５億箇所）の位置に存在する画素データの一つ一つに対し、ｎ個の要素からなるデータを生成する必要がある。テンプレートデータｇも数億箇所に該当する画素の一つ一つに対して個別に用意するとなると、膨大な計算コストがかかる。例えば、５億箇所の位置に該当する画像データの画像値に対し、ｎ＝１〜１０２４のテンプレートデータを計算器で演算を行って用意しようとすると、現状の計算器の演算能力では実用的な時間以内にすべての演算を終了することが困難である。

そこで、コンピュータ１５０は、図５（ａ）に示すように支持体１２２上に配置された複数のトランスデューサ１２１が形成する空間感度分布データをテンプレートデータとして記憶部１５２から読み出す。本実施形態では、受信部１２０の支持体１２２に設けられた複数のトランスデューサ１２１のそれぞれの素子の受信方向は異なり、半球の曲率中心に向かうように半球面上にアレイ状に配置されている。このように、複数のトランスデューサ１２１のそれぞれの素子は、特定の領域で発生する光音響波を高感度に受信することができるように支持体１２２上に配置されている。このような複数のトランスデューサ１２１の配置の場合、半球の曲率中心の感度が高く、中心から離れると感度が低くなることが一般的に知られている。

本実施形態においては、音響波に対する複数のトランスデューサ１２１の感度を反映した空間感度分布データをテンプレートデータとして採用する。すなわち、本実施形態では、光照射間で共通のテンプレートデータとして採用する。

例えば、図１０は、注目位置におけるテンプレートデータの値の変動特性を示す。横軸は光照射の番号を示し、縦軸は空間感度（テンプレートデータの値）を示す。図１０は、図３に示す画像値の変動特性と同期している。図３に示す光照射毎の画像値の変動が、注目位置における部分画像データの画像値ｆ_ｉに相当し、図１０に示す光照射毎の空間感度の変動が、注目位置におけるテンプレートデータの値ｇ_ｉに相当する。すなわち、式（４）の処理は、注目位置における部分画像データの画像値列と、注目位置におけるテンプレートデータのテンプレート値列との相関を内積演算により算出する処理を表す。例えば、複数の部分画像データの画像値列は、ｉが１からｎの画像値を、１からｎの順に並べたデータ（例えば行列データ）である。また、複数のテンプレートデータのテンプレート値列は、ｉが１からｎのテンプレートデータを、１からｎの順に並べたデータ（例えば行列データ）である。画像値列及び値列は、画像値またはテンプレートデータが、ｉが１からｎの順に並んだデータでなくてもよい。画像値とテンプレートデータとが共通の光照射の番号ｉに対応づいていればよい。

式（４）によれば、図３（ａ）に示す画像値列と図１０に示すテンプレートデータ列とは相関値が高く、注目位置にターゲットが存在する可能性が高いことを示す。一方、式（４）によれば、図３（ｂ）に示す画像値列と図１０に示すテンプレートデータ列とは相関値が低く、注目位置にターゲットが存在する可能性が低いことを示す。このように、光音響画像データとテンプレートデータとの相関値を特徴情報として生成することにより、ターゲットが存在する可能性の高低を示す情報を取得することができる。

ところで、式（４）の演算において、すべての部分画像データｆ_ｉをメモリに展開して計算しようとすると、演算に必要なメモリ容量が膨大となり、処理を行うことが困難となる。部分画像データとテンプレートデータをすべてメモリ上に持っておくとなると、常にＰＣ上に膨大なメモリ容量を用意しておく必要がある。例えば、５００回の光照射を行って画像データを生成する場合に、１回の光照射で得られる部分画像データのデータサイズが５００ＭＢだとすると、全ての部分画像データを保存するには２５０ＧＢのメモリが必要となる。これでは、システムのメモリリソースが圧迫され、システム使用上さまざまな不都合が生じるため、実用上好ましくない。
そこで、本工程では、部分画像データ毎に式（４）に示す特徴情報を取得するための処理の一部の処理を実行し、特徴情報の演算に必要なメモリ容量の抑制を図る。さらに、本実施形態では、光照射間で共通のテンプレートデータを利用するため、テンプレートデータを生成する処理や複数のテンプレートデータを保持するためのメモリを要しないため、メモリ容量の抑制や処理時間の短縮を図ることができる。

コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された部分画像データに対して、式（４）に示す処理の一部の処理である式（５）、式（６）、及び式（７）に示す処理を実行する。

式（５）、式（６）、および式（７）に示すそれぞれの処理結果が、部分画像データから生成される中間特徴情報となる。コンピュータ１５０は、式（５）、式（６）、および式（７）に示す処理によって生成された中間特徴情報を記憶部１５２に保存する。なお、本実施形態では、式（４）に示す処理を、式（５）、式（６）、または式（７）に示す中間処理に分解し、それらの処理結果を中間特徴情報とするが、式（４）に示す処理を実現できる限り、いかなる中間処理に分解してもよい。例えば、式（６）または式（７）の平方根を中間特徴情報としてもよい。これは、いずれの特徴情報を生成するための処理においても同様である。

図１１は、部分画像データに対して式（５）に示す処理を実行することにより生成される第１中間特徴情報を示す。図１１（ａ）に示すように、まず１回目の光照射に生成された、同じ位置に対応する部分画像データ１００１と受信部１２０の空間感度分布データ１０１０とを乗算したデータ（乗算画素データとも呼ぶ）を生成する。乗算画素データが第１中間特徴情報に相当する。「．＊」は、同じ位置に対応する光音響画像データの画像値と空間感度分布データ１０１０の値とを乗算することを意味する。この処理は式（５）に示す部分画像データの一番目の要素ｆ_１と、テンプレートデータの一番目の要素ｇ_１を乗算し、ｆ_１×ｇ_１を得たのと等価である。また、この処理は、部分画像データベクトルｆとテンプレートデータベクトルｇの内積演算を、１回目の光照射に対応するデータに対して分割して実施したこととなる。図１１（ｂ）に示すように、こうして得られた第１中間特徴情報は、撮像位置に対応したメモリ空間Ｂに保存される。

図１１（ｃ）および図１１（ｄ）に示す例では、９回の光照射で得られた部分画像データに対して式（５）に示す中間処理を実行することにより第１中間特徴情報を更新する。各部分画像データに対して式（５）に示す中間処理を実行した結果を１１０１〜１１０９で示す。図１１（ｄ）に示すように処理結果１１０１〜１１０９を撮像位置に対応したメモリ空間Ｂに保存する。たとえば、ある画素ｊ（注目位置）において９回の重なりが生じる場合、第１中間特徴情報は、｛ｆ_{（ｊ，１）}＊ｇ_{（ｊ，１）}＋ｆ_{（ｊ，２）}＊ｇ_{（ｊ，２）}＋ｆ_{（ｊ，３）}＊ｇ_{（ｊ，３）}＋…＋ｆ_{（ｊ，９）}＊ｇ_{（ｊ，９）}｝に示すように累積加算で表現される。すなわち、処理結果１１０１〜１１０９が独立して保存されるわけではない。これにより、メモリ容量の増加を抑制することができる。

次に、第２中間特徴情報についても同様に、図１２（ａ）に示すように、ある画素ｊにおいて、１回目の光照射に対応する部分画像データ１００１の画像値ｆ_{（ｊ，１）}を２乗し、第２中間特徴情報の保存用のメモリ空間Ｃに処理結果１２０１であるｆ_{（ｊ，１）} ^２を保存する。次に、２回目の光照射に対応する部分画像データの画像値ｆ_{（ｊ，２）}を２乗し、メモリ空間Ｃに累積加算した値｛ｆ_{（ｊ，１）} ^２＋ｆ_{（ｊ，２）} ^２｝を保存する。同様の処理を９回目の部分画像データを得るまで繰り返し、メモリ空間Ｃの第２中間特徴情報を更新し、｛ｆ_{（ｊ，１）} ^２＋ｆ_{（ｊ，２）} ^２＋・・＋ｆ_{（ｊ，９）} ^２｝を保存する。各部分画像データに対して式（６）に示す中間処理を実行した結果を１２０１〜１２０９で示す。図１２（ｄ）に示すように処理結果１２０１〜１２０９を撮像位置に対応したメモリ空間Ｃに保存する。

次に、第３中間特徴情報についても同様に、図１３（ａ）に示すように、１回目の光照射に対応するテンプレートデータ１０１０の値ｇ_{（ｊ，１）}を２乗し、メモリ空間Ｄに処理結果１３０１であるｇ_{（ｊ，１）} ^２を保存する。次に、２回目のテンプレートデータｇ_{（ｊ，２）}を２乗し、メモリ空間Ｄに累積加算した値｛ｇ_{（ｊ，１）} ^２＋ｇ_{（ｊ，２）} ^２｝を保存する。同様の処理を９回目の部分画像データを得るまで繰り返し、メモリ空間Ｄに｛ｇ_{（ｊ，１）} ^２＋ｇ_{（ｊ，２）} ^２＋・・＋ｇ_{（ｊ，９）} ^２｝を保存する。テンプレートデータに対して式（７）に示す中間処理を実行した結果を１３０１〜１３０９で示す。図１３（ｄ）に示すように処理結果１３０１〜１３０９を撮像位置に対応したメモリ空間Ｄに保存する。

以上の演算で必要なデータは、１回分の光照射に対応する部分画像データと、空間感度分布データすなわちテンプレートデータである。つまり、ｎ回すべての光照射に対応する部分画像データを同時に保持しておく必要はない。それは、１回分の光照射に対応する画像データの画像値と、テンプレートデータの値とだけで、式（５）、式（６）、および式（７）の演算が可能だからである。このように、ｎ回すべての光照射によって得られた光音響画像データを保持しておく必要はない。よって、部分画像データとテンプレートデータとの内積演算を、１回の光照射毎に個別に分解して行うことができる、ということになる。

この処理の特徴は、部分画像データとテンプレートデータの要素数がどれだけ増えても、演算に必要なメモリが、１回分の光照射に対応する部分画像データおよびテンプレートデータ、ならびに中間特徴情報を保存しておくためのメモリ空間という点である。すなわち、この処理の特徴は、相関値等の特徴情報の演算のために膨大なメモリを必要としないことである。また、中間特徴情報を生成するための演算も乗算のみなので、処理が簡易でリアルタイム処理にも適用しやすいという利点がある。

（Ｓ５４０：部分画像データを削除する工程）
コンピュータ１５０は、Ｓ５３０で部分画像データを用いた中間特徴情報を実行した後に、中間特徴情報の生成の処理に用いた部分画像データを記憶部１５２から削除する。本実施形態では、コンピュータ１５０は、Ｓ５３０において１つの部分画像データに対して式（５）および式（６）に示す中間処理を実行し終わったところで、この部分画像データを記憶部１５２から削除する。このように中間処理を施した部分画像データをその他の部分画像データに対する中間処理が完了する前に削除することにより、同時にメモリを占有するデータを低減することができる。

（Ｓ５５０：全ての光照射に対応する信号データを処理したかを判定する工程）
コンピュータ１５０は、全ての光照射に対応する信号データに対してＳ５１０〜Ｓ５４０の処理を行ったかを判定する。全ての信号データに対して処理を行っていない場合、Ｓ５１０に進み、Ｓ５１０〜Ｓ５４０の処理を繰り返す。全ての信号データに対して処理を完了した場合、Ｓ５６０に進む。なお、所定数の信号データに対してＳ５１０〜Ｓ５４０の処理を完了したところで、Ｓ５６０に進むように制御してもよい。また、所定の信号データに対してＳ５１０〜Ｓ５４０の処理を完了したところで、Ｓ５６０に進むように制御してもよい。

本実施形態では、複数回の光照射に対応する信号データを取得した後にＳ５００の工程を実行する例を説明したが、光照射毎にＳ５１０〜Ｓ５４０の工程を実行してもよい。この場合、ある光照射から次の光照射までの間に１回の光照射分の信号データに対するＳ５１０〜Ｓ５４０の工程を完了することが好ましい。

（Ｓ５６０：特徴情報を生成する工程）
特徴情報取得手段としてのコンピュータ１５０は、Ｓ５５０で生成された中間特徴情報を用いて、注目位置における複数の部分画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を生成する。

本実施形態では、コンピュータ１５０は、式（５）に示す第１中間特徴情報、式（６）に示す第２中間特徴情報、および式（７）に示す第３中間特徴情報を用いて、式（４）に示す特徴情報である相関値を算出する。具体的に、コンピュータ１５０は、式（６）に示す第２中間特徴情報の平方根を計算し、メモリ空間Ｃに保存する。また、コンピュータ１５０は、式（７）に示す第３中間特徴情報の平方根を計算し、メモリ空間Ｄに保存する。そして、コンピュータ１５０は、メモリ空間Ｂ、メモリ空間Ｃ、およびメモリ空間Ｄに保存されたデータを読み出し、式（８）に示す相関値Ｒ（ｆ，ｇ）を算出する。

ここでは、処理対象とする全ての画素ｊ（図１０の例では、ｊ＝１〜２００００）に対応する、相関値の集合体であるデータを相関値画像データと呼ぶ。

以上のように、本実施形態では、演算に必要なメモリ容量を低減し、かつ実用的な程度まで処理時間を短縮させることができる。

なお、テンプレートデータを求める際に、用いる光吸収体のサイズを画素と同じサイズとして説明を行ってきたが、テンプレート画素値が適切に生成し得る限り、必ずしもこれに限定されない。また、用いる光吸収体の形状も立方体、正方形、球、円などの他、テンプレート画素値が適切に生成し得る限り、必ずしも特定の形状に限定されない。

（Ｓ６００：特徴情報に基づいた画像を生成する工程）
表示制御手段としてのコンピュータ１５０は、Ｓ５００で得られた特徴情報に基づいて画像を生成し、表示部１６０に表示させる。コンピュータ１５０は、Ｓ５００で生成された特徴情報を用いて、ターゲットが存在する位置であるか否かを識別することのできる画像を生成し、表示部１６０に表示させることができる。コンピュータ１５０は、光音響画像データに対して特徴情報に基づいた画像処理を行うことにより、ターゲットが存在する位置であるか否かを識別しやすい画像を生成し、表示部１６０に表示させてもよい。

コンピュータ１５０は、注目位置における特徴情報に基づいて、注目位置にターゲットが存在するか否かを判定し、判定結果を示す判定情報を生成してもよい。

例えば、コンピュータ１５０は、相関値がある基準値よりも高いときにターゲットが存在すると判定し、相関値がある基準よりも低いときにターゲットが存在しないと判定氏もよい。また、相関値が第１数値範囲に含まれるときにターゲットが存在すると判定し、相関値が第２数値範囲に含まれるときにターゲットが存在するか不明であると判定し、第３数値範囲に含まれるときにターゲットが存在しないと判定してもよい。

ターゲットであるか否かの判定基準となる相関値（基準値）については、経験的にユーザーが判断し、入力部１７０を用いて入力してもよい。また、コンピュータ１５０が、アーティファクトのみが存在することが明らかである領域、例えば被検体１００の存在しない音響マッチング材２１０の領域等に対応する画素の相関値を解析し、この相関値に基づいて、基準となる相関値を決定してもよい。例えば、コンピュータ１５０は、被検体１００の存在しない領域に対応する画素における相関値よりも高い値を基準値として決定してもよい。このとき、コンピュータ１５０は、被検体１００の存在しない領域に対応する画素における相関値に所定の値を加えた値を基準値として決定してもよい。

コンピュータ１５０が表示部１６０に相関値画像データに基づいた相関値画像を表示させ、ユーザーが表示された相関値画像を確認しながら、入力部１７０を用いて判定基準とする相関値を入力してもよい。

アーティファクトが存在することが明らかな領域の相関値の最大値、平均値、中間値、分散値、もしくはこれらのパラメータを組み合わせた値を判定基準にしてもよい。

なお、光音響画像の視認性を向上できる基準値を決定できる限り、基準とする相関値の決定方法は特定の手法に限定されない。

また、ユーザーが任意の相関値範囲を指定して、指定された範囲の相関値に対応する相関値画像データに基づいた画像を表示するようにしてもよい。その際、ユーザーが複数の相関値範囲を指定して表示させてもよい。例えば、相関値０．２〜０．３、０．５〜０．７、０．８５〜０．９のボクセルを表示する、といった具合である。相関値を指定して表示する方法については、画像の視認性が向上する限り、特定の方法に限定されない。

ターゲットであるか否かの判定基準とする相関値については、必ずしも撮像したすべての領域について算出しなければならないというものではなく、所望の領域に対して算出してもよい。

また、コンピュータ１５０が、表示対象とする相関値を連続的に変化させた画像を表示させるモードを実行してもよい。

さらには、相関値の範囲ごとに異なる色づけをして表示するようにしてもよい。例えば、ターゲットである可能性が高いであると考えられる相関値が０．３以上である場合に、相関値が０．３以上の画素に対応する光音響画像データもしくは相関値画像データの画素を赤色で表示し、０．３未満の画素は青色で表示する、といった具合である。また、光音響画像データに色づけした相関値画像を重畳表示してもよい。

コンピュータ１５０は、特徴情報に基づいて、ターゲットが存在する位置に対応するピクセルもしくはボクセルの画像値に対応する輝度値に１以上の係数を乗じて増幅処理してもよい。また、コンピュータ１５０は、特徴情報に基づいて、ターゲットが存在しない位置に対応するピクセルもしくはボクセルの画像値に対応する輝度値に１未満の係数を乗じて減衰処理してもよい。減衰処理としては、該当するピクセルもしくはボクセルの画像値に対応する輝度値に０を乗じて、実質的にターゲット領域以外の部分を非表示としてもよい。

また、コンピュータ１５０は、特徴情報に基づいて、ターゲットが存在する位置とターゲットが存在しない位置とを、互いに異なる色で色分けして表示してもよい。この際に、ターゲットが存在する位置の画像を視認性が比較的高い色で表示させ、ターゲットが存在しない位置の画像を視認性が比較的低い色で表示させてもよい。

また、コンピュータ１５０は、輝度値の増幅・減衰処理と、色分けの処理とを組み合わせてもよい。

なお、コンピュータ１５０は、特徴情報に基づいて、ターゲット領域、ターゲット領域以外の部分、及びターゲット領域とターゲット領域以外の部分との境界付近の領域の３つの領域に区分し、それぞれの領域を識別できるように画像を表示させてもよい。ここで、境界付近の領域は、ターゲット領域またはターゲット領域以外の部分の一部である。

例えば、コンピュータ１５０は、ターゲット領域及びターゲット以外の領域のうち、境界付近の領域の画像値に対応する輝度値に１未満の係数を乗じるような減衰処理を行ってもよい。そして、コンピュータ１５０は、ターゲット領域（境界付近の領域を除く）の画像値に対応する輝度値に１以上の係数を乗じるような増幅処理を行い、ターゲット領域以外の部分（境界付近の領域を除く）の画像値に対応する輝度値に０を乗じて非表示としてもよい。このような処理を行うことにより、ターゲット領域とそれ以外の領域との画像をなめらかにつなぐことができる。また、３つの領域を互いに異なる色で色分けして表示させてもよい。

また、コンピュータ１５０が、特徴情報に基づいた画像処理を適用した画像と、特徴情報に基づいた画像処理を適用していない画像とを並列表示、重畳表示、または交互表示させてもよい。例えば、コンピュータ１５０が、特徴情報に基づいた画像処理を適用していない画像を表示部１６０に表示させているときに、ユーザーによる表示切替を表す指示を受け付けることにより、並列表示や重畳表示に切り替えてもよい。また、コンピュータ１５０が、特徴情報に基づいた画像処理を適用していない画像を表示部１６０に表示させているときに、入力部１７０を用いたユーザーによる表示切替を表す指示を受け付けることにより、上記画像処理が適用された画像に切り替えてもよい。

また、コンピュータ１５０は、光音響画像データに基づいた画像と併せて、ユーザーが入力部１７０を用いて指定した位置に対応する特徴情報を示す画像を表示部１６０に表示させてもよい。このとき、表示部１６０に表示された光音響画像データに基づいた画像に対する指示に基づいて、特徴情報を示す画像が表示される位置が指定されてもよい。

また、コンピュータ１５０は、複数の画素のそれぞれに対応する特徴情報を画像化した特徴情報画像を表示させてもよい。なお、コンピュータ１５０は、互いに異なる複数種類の特徴情報画像を合成した画像を表示させることや、複数種類の特徴情報画像を並列、重畳、または交互に表示させてもよい。

画像データの画像値は、そのまま表示画像の輝度としてもよい。また、画像データの画像値に所定の処理を加えて、表示画像の輝度を決定してもよい。例えば、画像値が正値の場合は画像値を輝度に割り当てとし、画像値が負値の場合は輝度を０とする表示画像を生成してもよい。

本実施形態によれば、ターゲット領域とターゲット領域以外の部分とを判別しやすい画像を提供することができる。ユーザーは、本実施形態のように表示された画像を確認することにより、画像中のある位置にターゲット（観察対象）が存在するか否かを容易に判別することができる。

なお、本実施形態においては、特徴情報に基づいた画像を生成しなくてもよい。本実施形態においては、特徴情報に基づいた画像を生成可能なように、特徴情報を記憶部１５２に保存しさえすればよい。

＜実施例１＞
ここで、シミュレーションにおいて本実施形態に係る処理を適用したときの効果を説明する。

図１４は、本実施形態で説明した相関値演算をシミュレーションで検証した際に用いた、被検体モデル１５１０を示す。

被検体モデル１５１０は、Ｘ方向に５００［ｖｏｘｅｌ］、Ｙ方向に５００［ｖｏｘｅｌ］、Ｚ方向に４００［ｖｏｘｅｌ］のサイズであり、１［ｖｏｘｅｌ］のピッチは０．１２５［ｍｍ］である。

被検体モデル１５１０の中には、直径２．５［ｍｍ］、長さ３０［ｍｍ］で、ヘモグロビンに相当する吸収係数を持つ円柱１５００〜１５０８が設置されており、Ｚ＝０のＸＹ平面に対して一様に光が照射されるものとする。

被検体モデル１５１０は生体の散乱係数、吸収係数に相応する媒質で構成されており、被検体モデル１５１０に照射された光は、被検体モデル１５１０内部を透過する過程で減衰を受ける。

そして、複数回光照射したときに被検体モデル１５１０内の円柱１５００〜１５０８から発生した光音響波を、被検体モデル１５１０の紙面上側に設けられた受信部が受信するときの受信信号をシミュレーションにより作成した。なお、光照射毎に光音響波の受信部の位置を変更して受信信号を作成した。続いて、シミュレーションにより得られた受信信号を用いて再構成処理を行い、１回の光照射で得られた部分画像データに対して、本実施形態で説明した相関値演算処理を適用した。

図１５（ａ）は、図１４に示した被検体モデル１５１０に対して複数の光照射を行い、得られた複数の部分画像データを累積加算した合成画像データのＸＹ平面断面である。図１５（ａ）に示す合成画像データは比較例である。

図１５（ｂ）は、図１４に示した被検体モデル１５１０に対して複数の光照射を行い、得られた複数の部分画像データを用いて本実施形態で説明した相関値演算によって生成された相関値画像のＸＹ平面断面である。

図１５（ａ）に示した合成画像データでは、画像値のレンジが最大で３．５ｘ１０^５［ｄｉｇｉｔ］になっているのに対し、図１５（ｂ）に示した相関値画像では、相関値の最大値が１未満になっていることがわかる。相関値は、一般的に−１〜１の値を取り得るものであるが、相関値画像の相関値もその範囲内に収まっている。

ここで、表面から２５［ｍｍ］の深さの箇所にＹ軸方向に走行する２．５［ｍｍ］の円柱１５０３〜１５０５に着目する。

図１５（ａ）に示した合成画像データのＺ＝１００［ｖｏｘｅｌ］（深さ１２．５［ｍｍ］）に位置する円柱１５００〜１５０２の画像値に比して、Ｚ＝２００［ｖｏｘｅｌ］（深さ２５．０［ｍｍ］）に位置する円柱１５０３〜１５０５の画像値が低下していることがわかる。

これは、被検体モデル１５１０の媒質によって光が深さ方向に減衰するため、円柱１５０３〜１５０５に照射される光量が、円柱１５００〜１５０２に照射される光量に比して弱くなることに起因する。

一方、図１５（ｂ）に示した相関値画像では、円柱１５００〜１５０２の画素値も、円柱１５０３〜１５０５の画素値も０．７５〜０．９程度の範囲に収まっており、深さ方向の光の減衰の影響をあまりうけずに、円柱ターゲットの描出ができていることがわかる。

［第２の実施形態］
第２の実施形態では、複数回の光照射に対応する複数の部分画像データの画像値群の統計値を特徴情報として生成する。

注目位置における画像値群に対して統計値演算を行うには、複数の光照射に対応する部分画像データを用意する必要がある。しかし、光照射回数が多くなると、すべての光音響画像データを保存するためのメモリ容量も莫大となり、システムのメモリリソースを圧迫する。その結果、システムの使用上、様々な不都合が生じる。そこで、本実施形態では、統計値演算を行うための中間特徴情報を生成する処理を行う前に、複数の部分画像データを生成する工程を行う。ただし、第１の実施形態で説明した方法で、１回分の光照射毎に部分画像データを更新する処理を行い、メモリ容量の増加の抑制を図る。

本実施形態では、統計値として分散値を生成する例を説明する。なお、本実施形態に係る処理を適用可能な統計値は分散値に限らない。例えば、期待値、尖度、エントロピー、偏差、共分散、標準偏差、相関係数などのあらゆる統計値の生成に本実施形態に係る処理を適用することができる。

本実施形態においても、第１の実施形態で用いた装置を用いる。また、第１の実施形態とはＳ５００の工程の内容が異なる。なお、その他の工程の説明については詳細な説明を省略する。

本実施形態に係るＳ５００における特徴情報の生成方法の詳細を、図１６に示すフローチャートを用いて説明する。図７に示す工程と同様の工程には、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。

一般的に分散値ρ^２は、例えばｎ個のデータの集合体すなわち標本ｆ１、ｆ２、ｆ３．．．ｆｎが存在する場合に、ｎ個のデータの平均値Ａを用いて、以下の式（９）にて表現される。

すなわち、上記分散値の演算を行う場合、ｎ個のデータの集合体すなわち標本ｆ１、ｆ２、ｆ３．．．ｆｎ、そして平均値Ａのすべてが既知である必要がある。そこで、本実施形態では、コンピュータ１５０がまず複数の部分画像データの平均値Ａを生成し、平均値Ａの算出後にΣ（ｘｉ−Ａ）^２を中間特徴情報として生成する例を説明する。

コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された信号データを用いて部分画像データを生成し、記憶部１５２に保存する（Ｓ５１０）。

コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された部分画像データを用いて、部分画像データの画像値を累積加算した累積加算画像データを生成する（Ｓ５７０）。コンピュータ１５０は、生成された累積加算画像データを記憶部１５２に保存する。

なお、既に記憶部１５２に累積加算画像データが保存されている場合、コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された累積加算画像データに新たに生成された部分画像データを累積加算し、累積加算画像データを更新する。すなわち、コンピュータ１５０は、累積加算画像データの更新された部分については、記憶部１５２のデータを書き換える。

コンピュータ１５０は、Ｓ５７０で部分画像データを用いた累積加算画像データを更新する処理を実行した後に、累積加算画像データを生成する処理に用いた部分画像データを記憶部１５２から削除する（Ｓ５４０）。このように累積加算処理を施した部分画像データを、その他の部分画像データに対する累積加算処理が完了する前に削除することにより、同時にメモリを占有するデータを低減することができる。

コンピュータ１５０は、全ての光照射に対応する信号データに対してＳ５１０、Ｓ５７０、Ｓ５４０の処理を行ったかを判定する（Ｓ５５０）。全ての信号データに対して処理を行っていない場合、Ｓ５１０に進み、Ｓ５１０、Ｓ５７０、Ｓ５４０の処理を繰り返す。全ての信号データに対して処理を完了した場合、Ｓ５８０に進む。なお、所定数の信号データに対してＳ５１０、Ｓ５７０、Ｓ５４０の処理を完了したところで、Ｓ５８０に進むように制御してもよい。また、所定の信号データに対してＳ５１０、Ｓ５７０、Ｓ５４０の処理を完了したところで、Ｓ５８０に進むように制御してもよい。

コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された累積加算画像データを、累積加算回数で除算することにより、平均画像データを生成し、保存する（Ｓ５８０）。一方、コンピュータ１５０は、平均画像データを生成した後に、累積加算画像データを記憶部１５２から削除する。ここで、画素によって累積加算回数が異なる場合、画素ごとの累積回数を示す情報をＳ５７０で生成しておく必要がある。すなわち、コンピュータ１５０は、Ｓ５７０で累積加算回数画像データを更新してもよい。

コンピュータ１５０は、記憶部１５２に平均画像データに保存された状態で、再度部分画像データを生成し、保存する（Ｓ５１０）。

コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された平均画像データおよび部分画像データを用いて、式（９）に示す統計値演算の一部の処理である式（１０）に示す処理を実行する（Ｓ５３０）。

コンピュータ１５０は、平均画像データを参照し、注目位置の平均値Ａが分かれば、１回の光照射毎に得られる部分画像データにおける注目位置の画像値ｆ_ｉに着目し、画像値と平均値との差分、すなわち偏差を求めることができる。本実施形態においては、この偏差が中間特徴情報に相当する。コンピュータ１５０は、式（１０）に示す処理によって生成された中間特徴情報を記憶部１５２に保存する。

なお、既に記憶部１５２に中間特徴情報が保存されている場合、コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された中間特徴情報と新たに生成された部分画像データとを用いて、式（１０）にしたがって中間特徴情報を更新する。すなわち、コンピュータ１５０は、中間特徴情報の更新された部分については、記憶部１５２のデータを書き換える。

このように本実施形態においても、第１の実施形態と同様に、中間特徴情報の生成を１回の光照射毎に個別に分解して行うことができる。

コンピュータ１５０は、Ｓ５３０で部分画像データを用いた中間特徴情報を更新する処理を実行した後に、中間特徴情報を生成する処理（中間処理）に用いた部分画像データを記憶部１５２から削除する（Ｓ５４０）。このように中間処理を施した部分画像データを、その他の部分画像データに対する中間処理が完了する前に削除することにより、同時にメモリを占有するデータを低減することができる。

コンピュータ１５０は、全ての光照射に対応する信号データに対してＳ５１０、Ｓ５３０、Ｓ５４０の処理を行ったかを判定する（Ｓ５５０）。全ての信号データに対して処理を行っていない場合、Ｓ５１０に進み、Ｓ５１０、Ｓ５３０、Ｓ５４０の処理を繰り返す。全ての信号データに対して処理を完了した場合、Ｓ５６０に進む。なお、所定数の信号データに対してＳ５１０、Ｓ５３０、Ｓ５４０の処理を完了したところで、Ｓ５６０に進むように制御してもよい。また、所定の信号データに対してＳ５１０、Ｓ５３０、Ｓ５４０の処理を完了したところで、Ｓ５６０に進むように制御してもよい。

なお、全ての信号データに対してＳ５３０の処理が完了した後に、記憶部１５２から平均画像データを削除してもよい。

コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存されたＳ５３０で生成した式（１０）に示す中間特徴情報を用いて、式（９）にしたがって、特徴情報としての分散値ρ^２を生成する（Ｓ５６０）。なお、画素によって累積加算回数が異なる場合、Ｓ５７０で生成した累積加算回数画像データも用いて、コンピュータ１５０は、式（９）に示す分散値ρ^２を生成してもよい。

以上の処理では、複数の部分画像データを全てメモリに保存しておく必要はない。代わりに、１回の光照射毎に得られる部分画像データを参照すればよく、分散値を１回の光照射毎に分解して計算できる。

分散値保存用のメモリ空間は、所望の計算領域に対応する分散値を計算できればよい。分散値保存用のメモリ空間は、中間特徴情報のサイズ以上であってもよく、平均画像データのすべての画素に対応した計算値を保存できてもよい。なお、明らかに画像データの存在しないボクセル領域については、分散値の計算値を保存しなくてもよい。これにより冗長なメモリ空間を削除することもできる。

本実施形態において必要なメモリリソースは以下の通りとなる。
｛１｝平均画像データ保存用のメモリ空間
｛２｝部分画像データ保存用のメモリ空間
｛３｝分散値保存用のメモリ空間
｛４｝（必要に応じて）累積加算回数保存用のメモリ空間

例えば、５００回の光照射を行って１つの平均画像データを生成する場合に、１回の光照射で得られる部分画像データのデータサイズが５００ＭＢだとすると、全ての部分画像データを保存するには２５０ＧＢのメモリ空間が必要となる。しかし、本実施形態においては、１回の光照射毎に得られる部分画像データを保存しておけばよいので、５００ＭＢのメモリ空間を用意すればよい。

そこで、平均画像データ保存用のメモリ空間のデータサイズが１ＧＢだとすると、部分画像データ保存用のメモリ空間、分散値保存用のメモリ空間、そして累積加算回数保存用のメモリ空間はそれぞれ１ＧＢずつあればよい。そのため、本実施形態における分散値の演算に必要なメモリリソースは、合計で１ＧＢ＋１ＧＢ＋１ＧＢ＋１ＧＢ＝４ＧＢ程度でよい。

つまり、全ての部分画像データを保存して分散値を計算する場合に比して、本実施形態においては、４ＧＢ／２５０ＧＢ＊１００＝１．６％程度のメモリリソース使用量で分散値が計算できることとなる。

このように、本実施形態においては、複数回の部分画像データから注目位置における分散値を求める演算を少量のメモリリソースで実現することができる。

本実施形態においても、特徴情報としての分散値に基づいた画像を表示させることにより、ユーザーは注目位置にターゲットが存在する可能性を把握しやすくなる。

なお、分散値以外の統計値にも本実施形態に係る処理は適用可能である。ここで、特徴情報として尖度、エントロピー、または相関係数を算出する場合の例を説明する。

＜変形例１＞
まず、尖度を算出する場合について説明する。尖度Ｋは、以下の式（１１）で表現される。

ここで、Ｅｈ２は、一般的には注目位置における画像値ｆｉの平均値Ａまわりの２次モーメントと呼ばれるものであり、分散ρ^２と等価である。ここで、ρは注目位置における画像値ｆｉの標準偏差である。Ｅｈ２は以下の式（１２）で表現される。

そして、Ｅｈ４は一般的には注目位置における画像値ｆｉの平均値Ａまわりの４次モーメントと呼ばれるものである。Ｅｈ４は注目位置における画像値ｆｉと平均値Ａとの差分、つまり偏差の４乗をとった値の期待値である。Ｅｈ４は以下の式（１３）で表現される。

図１６に示すフローチャートと類似のフローで尖度Ｋを算出することができる。ここでは、図１６に示すフローチャートとの相違点について説明する。尖度を算出する場合、Ｓ５３０において、コンピュータ１５０は、式（１０）に示す中間特徴情報を生成・更新するだけでなく、以下の式（１４）に示す中間特徴情報も生成・更新する。

そして、Ｓ５６０において、コンピュータ１５０は、記憶部１５２に保存された式（１０）に示す中間特徴情報および式（１４）に示す中間特徴情報を用いて、式（１１）〜式（１３）にしたがって特徴情報として尖度Ｋを生成し、記憶部１５２に保存する。

なお、画素によって累積加算回数が異なる場合、Ｓ５７０で生成した累積加算回数画像データも用いて、コンピュータ１５０は、式（１１）〜式（１３）にしたがって尖度Ｋを生成してもよい。

尖度Ｋの算出において必要なメモリリソースは以下の通りとなる。
｛１｝平均画像データ保存用のメモリ空間
｛２｝部分画像データ保存用のメモリ空間
｛３｝分散値保存用のメモリ空間
｛４｝偏差期待値保存用のメモリ空間
｛５｝尖度保存用のメモリ空間
｛６｝（必要に応じて）累積加算回数保存用のメモリ空間

例えば、５００回の光照射を行って１つの平均画像データを生成する場合に、１回の光照射で得られる部分画像データのデータサイズが５００ＭＢだとすると、全ての部分画像データを保存するには２５０ＧＢのメモリ空間が必要となる。

平均画像データのデータサイズが１ＧＢだとすると、部分画像データ保存用のメモリ空間、分散値保存用メモリ空間、偏差期待値保存用のメモリ空間、尖鋭保存用のメモリ空間、累積加算回数保存用のメモリ空間は１ＧＢずつあればよい。つまり、尖度の計算に必要なメモリリソースは、合計で１ＧＢ×６＝６ＧＢ程度でよい。よって、全ての部分画像データを保存して尖度を計算する場合に比して、本方法では６ＧＢ／２５０ＧＢ＊１００＝２．４％程度のメモリリソース使用量で尖度が計算できることとなる。

＜変形例２＞
次に、エントロピーを算出する場合について説明する。エントロピーＨは、例えば以下の式（１５）で表現される。

Ｐ_ｉは、画像値がｉとなる確率を示し、複数の部分画像データの標本を画像値の度数でヒストグラム化した場合に、画像値ｉとなる階級に存在する画像データ数を総画像データ数で除算した値とすることもできる。式（１５）で表現されるエントロピーは、平均情報量と呼ばれることもある指標である。

図１６に示すフローチャートと類似のフローでエントロピーＨを算出することができる。ここでは、図１６に示すフローチャートとの相違点について説明する。エントロピーを算出する場合、Ｓ５７０において、コンピュータ１５０は、累積加算処理を行うのではなく、複数の部分画像データの画像値群の最大値および最小値を算出する処理を行う。この処理についても、１回分の光照射に対応する部分画像データに対する処理に分解して実行することができる。ここで、図１７を用いて、複数の部分画像データの画像値群の最大値および最小値を求める手順について説明を行う。

コンピュータ１５０は、１回目の光照射に対応する画素ｊ（注目位置）の画像値ｆ_１を、最大値保存用のメモリ空間２０００と最小値保存用のメモリ空間２０１０に保存する。

続いて、コンピュータ１５０は、２回目の光照射に対応する画素ｊの画像値ｆ_２と、１回目の光照射に対応する画素ｊの画像値ｆ_１とを比較する。コンピュータ１５０は、２回目の光照射に対応する画素ｊの画像値ｆ_２が１回目の光照射に対応する画素ｊの画像値ｆ_１よりも大きければ、２回目の画像値ｆ_２を最大値保存用のメモリ空間２０００に上書きする。一方、コンピュータ１５０は、２回目の光照射に対応する画素ｊの画像値ｆ_２が１回目の光照射に対応する画素ｊの画像値ｆ_１よりも小さければ、２回目の画像値ｆ_２を最小値保存用のメモリ空間２０１０に上書きする。

続いて、コンピュータ１５０は、３回目の光照射に対応する画素ｊの画像値ｆ_３と、最大値保存用のメモリ空間２０００に保存された画素ｊの画像値とを比較する。コンピュータ１５０は、３回目の光照射に対応する画素ｊの画像値ｆ_３が最大値保存用のメモリ空間２０００に保存された画素ｊの画像値よりも大きければ、３回目の画像値ｆ_３を最大値保存用のメモリ空間２０００に上書きする。一方、コンピュータ１５０は、３回目の光照射に対応する画素ｊの画像値ｆ_３が最大値保存用のメモリ空間２０００に保存された画素ｊの画像値よりも小さければ、３回目の画像値ｆ_３を最小値保存用のメモリ空間２０１０に上書きする。また、３回目の光照射に対応する画素ｊの画像値ｆ_３が、最大値保存用のメモリ空間２０００に保存された画素ｊの画像値よりも小さく、最小値保存用のメモリ空間２０１０に保存された画素ｊの画像値よりも大きい場合、最大値と最小値の更新処理（上書き処理）は行わない。

コンピュータ１５０は、このような中間処理を各光照射に対応する部分画像データの各画素に対して行う。すると最終的には、最大値保存用のメモリ空間２０００には画素ｊにおける部分画像データの最大値が保存される。そして、最小値保存用のメモリ空間２０１０には画素ｊにおける部分画像データの最小値が保存される。

また、コンピュータ１５０は、最大値と最小値を探索する処理において、注目位置における部分画像データの要素数のカウントを行い、要素数保存用のメモリ空間に要素数ｎを記録保存しておく。注目位置における部分画像データの要素数とは、注目位置において、部分画像データが重なり合った数である。

続いて、エントロピーを算出する場合、Ｓ５３０において、中間特徴情報として最大値と最小値との間に設定された各階級の画像値の数（度数）を生成する。以下、中間特徴情報としての度数を生成する方法を説明する。

まず、コンピュータ１５０は、最大値と最小値の間を複数の階級に分割する。たとえば、コンピュータ１５０は、画素ｊの画像値の最大値が１０００、最小値が−１０００の場合、１０００から−１０００の範囲を４０の階級に分割する。そして、それぞれの階級に対応する度数保存用のメモリ空間を定義する。この場合に、例えば４０の階級のそれぞれに対応する度数保存用のメモリ空間［１：４０］を定義する。度数保存用のメモリ空間は、注目位置の各画像値範囲（階級）の画像値の数（度数）を保存するものである。

コンピュータ１５０は、複数の部分画像データの画素ｊの各画像値を１〜４０の階級に割り振り、各階級における画像値の数をカウントする。図１７に各階級の度数を示したヒストグラム２１００を示す。例えば、コンピュータ１５０は、度数保存用のメモリ空間［１］２０２０の画素ｊに対応する箇所に、−１０００〜−９５１の画像値の数を保存する。そして、コンピュータ１５０は、度数保存用のメモリ空間［２］２０３０の画素ｊに対応する箇所に、−９５０〜−９０１の画像値の数を保存する。さらに、度数保存用のメモリ空間［４０］２０４０の画素ｊに対応する箇所に、９５１〜１０００の画素値の数を保存する、といった具合に各階級の度数を保存する。

画素ごとに部分画像データの最大値と最小値は異なり得るため、例えば同じ度数保存用のメモリ空間［ｘ］（ｘ＝１〜４０）であっても、画素ごとに対応する画像値のレンジは異なり得る。上記の例では、度数保存用のメモリ空間［２］２０３０の画素ｊに対応する箇所には−９５０〜−９０１の画像値の数が保存されると述べた。一方、複数の部分画像データにおける画素（ｊ＋１）の最大値が２０００、最小値が−２０００である場合に、画素（ｊ＋１）の１階級は１００の幅をもつ。よって、度数保存用のメモリ空間［２］２０３０の画素（ｊ＋１）に対応する箇所には−１９００〜−１８０１の画像値の数が保存されることとなる。

画素ごとに部分画像データの最大値と最小値が異なる場合であっても、ヒストグラム作成に用いる度数データを生成する階級の数をすべての画素で同一にすれば、すべての画素に対して同じ数の度数保存用のメモリ空間を用意すればよいため、処理は簡便になる。画素ごとに異なる階級数を設定したい場合は、その分だけ用意する度数保存用のメモリ空間を増やせばよい。

コンピュータ１５０は、度数保存用のメモリ空間［１：４０］を用いて、複数回の光照射で得られた部分画像データの画像値をチェックし、例えばある画素ｊの値が上記４０の階級のどの階級に該当するかを判定し、カウント値を度数保存用のメモリ空間に書き込む。

例えば、コンピュータ１５０は、１回目の部分画像データにおける画素ｊに対応する画像値が９７０である場合、９５１〜１０００の画像値の度数を保存する度数保存用のメモリ空間［４０］２０４０の画素ｊに対応する箇所２０４１に１を書き込む。コンピュータ１５０は、２回目の部分画像データにおける画素ｊに対応する画像値が−９７０である場合、−１０００〜−１９０１の画像値の度数を保存する度数保存用のメモリ空間［１］２０２０の画素ｊに対応する箇所２０２１に１を書き込む。コンピュータ１５０は、３回目の部分画像データにおける画素ｊに対応する画像値が−９９０である場合、−１０００〜−１９０１の画像値の度数を保存する度数保存用のメモリ空間［１］２０２０の画素ｊに対応する箇所２０２１にすでに保存されているカウント数１に１を加算した２を書き込む。

複数の光照射に対応する複数の部分画像データを対象に画像値の度数をカウントすると、画素ｊにおける４０個の階級に対応した度数データが完成する。このように中間処理することで、注目位置の画像値のヒストグラムデータを得ることができる。すなわち、エントロピーを算出する場合、度数が中間特徴情報として生成され、保存される。

Ｓ５６０においては、コンピュータ１５０が度数保存用のメモリ空間［ｉ］に保存されている画素ｊの度数Ｃ（ｊ，ｉ）（ｉ＝１〜階級数：この例では４０）を用いて、式（１５）にしたがって、特徴情報としてのエントロピーＨを算出する。コンピュータ１５０は、度数Ｃを、要素数保存用のメモリ空間に保存されている画素ｊの要素数ｎで割ることで、式（１５）におけるＰ_ｉ＝Ｃ（ｊ，ｉ）／ｎを求めることができる。

なお、Ｐ_ｉを保存するＰ_ｉ保存用のメモリ空間は、度数保存用のメモリ空間と別に用意してもよいが、度数保存用のメモリ空間の値を要素数ｎで割った値をそのまま度数保存用のメモリ空間に上書きし、Ｐ_ｉ保存用のメモリ空間として転用してもよい。

例えば、コンピュータ１５０は、画素ｊにおいて、度数保存用のメモリ空間［１］２０２０のカウント数が１であり、画素ｊの要素数ｎが１００であれば、Ｐ_１＝１／１００、ｌｏｇ_２Ｐ_１＝ｌｏｇ_２（１／１００）＝−６．６４、Ｐ_１＊ｌｏｇ_２Ｐ_１＝−０．０６６４を演算する。また、コンピュータ１５０は、度数保存用のメモリ空間［１］２０２０のカウント数が３であれば、Ｐ_２＝３／１００、ｌｏｇ_２Ｐ_２＝ｌｏｇ_２（３／１００）＝−５．０６であるから、Ｐ_２＊ｌｏｇ_２Ｐ_２＝−０．１５２を演算する。このように、Ｐ_ｉ＊ｌｏｇ_２Ｐ_ｉをｉ＝１〜４０まで順次計算し、エントロピー保存用のメモリ空間の画素ｊに累積加算する。

こうすると、Ｐ_１＊ｌｏｇ_２Ｐ_１＋Ｐ_２＊ｌｏｇ_２Ｐ_２＋ Ｐ_３＊ｌｏｇ_２Ｐ_３＋……＋Ｐ_４０＊ｌｏｇ_２Ｐ_４０の演算が行われ、最後に負値を乗算することで、式（１５）においてｉ＝４０である場合の演算が完了し、エントロピーＨが求まる。最終的に求まったエントロピーは、エントロピー保存用メモリ空間に保存する。

エントロピーの演算で必要とされるメモリ空間は、以下の通りとなる。
｛１｝度数保存用のメモリ空間（階級数分）
｛２｝要素数保存用のメモリ空間
｛３｝部分画像データ保存用のメモリ空間
｛４｝最大値保存用のメモリ空間
｛５｝最小値保存用のメモリ空間
｛６｝エントロピー保存用のメモリ空間

エントロピーの演算においては、度数データを得るために、階級の数だけメモリ空間を用意する必要がある。１つのメモリ空間の容量が１ＧＢとすると、そのデータの保存に必要なメモリ容量は、｛１｝１ＧＢ×４０＋｛２｝１ＧＢ＋｛３｝１ＧＢ＋｛４｝１ＧＢ＋｛５｝１ＧＢ＋｛６｝１ＧＢ＝４５ＧＢでよい。

一方、５００回の光照射を行う場合に１回の光照射で得られる部分画像データのデータサイズが５００ＭＢだとすると、全ての部分画像データを保存するには、少なくともメモリ容量が２５０ＧＢも必要となる。

よって、階級数＜部分画像データ数である場合、複数回の光照射に対応する複数の画像データを全て保存しておくためのメモリ容量よりは使用するメモリリソースを少なくすることができる。

＜変形例３＞
次に、相関係数を算出する場合について説明する。相関係数ｒは、例えば以下の式（１６）で表現される。

図１６に示すフローチャートと類似のフローで相関係数を算出することができる。ここでは、図１６に示すフローチャートとの相違点について説明する。

相関係数を算出する場合、Ｓ５３０において、コンピュータ１５０は、式（１７）、式（１８）、および式（１９）に示す中間処理を行い、その処理結果を中間特徴情報として生成し、記憶部１５２に保存する。

式（１７）は、部分画像データｆ_ｉとテンプレートデータｇ_ｉの共分散に相当する。式（１８）は、部分画像データｆ_ｉの分散値に相当する。式（１９）は、テンプレートデータｇ_ｉの分散値に相当する。

相関係数を算出する場合、Ｓ５６０において、コンピュータ１５０は、記憶部１５２に記憶された式（１７）、式（１８）、および式（１９）に示す中間処理の結果である中間特徴情報を用いて、式（１６）にしたがって、特徴情報としての相関係数ｒを算出する。

ここで、画素によって累積加算回数ｎが異なる場合、画素ごとの累積回数を示す情報をＳ５７０で生成しておく必要がある。すなわち、コンピュータ１５０は、Ｓ５７０で累積加算回数画像データを更新してもよい。

以上の相関係数の演算で必要とされるメモリ空間は、以下の通りである。
｛１｝部分画像データ保存用のメモリ空間
｛２｝テンプレートデータ保存用のメモリ空間
｛３｝累積加算回数保存用のメモリ空間
｛４｝部分画像データの平均画像データ保存用のメモリ空間
｛５｝テンプレートデータの平均画像データ保存用のメモリ空間
｛６｝共分散保存用のメモリ空間
｛７｝部分画像データの標準偏差保存用のメモリ空間
｛８｝テンプレートデータの標準偏差保存用のメモリ空間
｛９｝相関係数保存用のメモリ空間

１種類のメモリ空間の容量が例えば１ＧＢ必要だとした場合、トータル９ＧＢのメモリ空間を確保すれば、相関係数の演算が可能となる。

一方、５００回の光照射を行う場合に１回の光照射で得られる部分画像データのデータサイズが５００ＭＢだとすると、全ての部分画像データを保存するには、少なくともメモリ容量が２５０ＧＢも必要となる。

つまり、全ての部分画像データを保存して相関係数を演算する場合に比して、本実施形態の方法によれば９ＧＢ／２５０ＧＢ＊１００＝３．６％程度のメモリリソース使用量で相関係数が計算できることとなる。

なお、相関係数保存用のメモリ空間は必ずしも個別に持つ必要はない。例えば共分散保存用のメモリ空間のデータを標準偏差保存用のメモリ空間のデータで除算するときに、除算結果で共分散保存用のメモリのデータを置き換えるようにしてもよい。こうすれば、相関係数保存用のメモリ空間を個別に持つ必要はない。このようにすでに用意されたメモリ空間のデータを演算結果で置き換えることで、演算結果を保存するために、追加でメモリ空間を用意する必要がなくなる。同様の効果を持ついかなる手法も採用することができ、特定の方法に限定されるものではない。

＜実施例２＞
ここで、シミュレーションにおいて本実施形態に係る処理を適用したときの効果を説明する。特に、本実施形態に係る尖度またはエントロピーの演算処理を適用したときの効果を説明する。図１８（ａ）は、本実施形態で説明した演算をシミュレーションするのに用いた被検体モデル１６００を示す。

被検体モデル１６００としては、表面付近に血管１６１０が存在し、表面から２０［ｍｍ］の深さの箇所にＹ軸方向に走行する０．２［ｍｍ］の血管１６１１が存在するモデルを作成した。そして、複数回光照射したときに被検体モデル１６００内の血管１６１０及び１６１１から発生した光音響波を、被検体モデル１６００の紙面下側に設けられた受信部が受信するときの受信信号をシミュレーションにより作成した。なお、光照射毎に光音響波の受信部の位置を変更して受信信号を作成した。続いて、シミュレーションにより得られた受信信号を用いて再構成処理を行い、１回の光照射で得られた光音響画像データに対して、本実施形態で説明した尖度またはエントロピーの演算処理を適用した。図１８（ｂ）は、図１８（ａ）に示した被検体モデルのうち、表面から２０［ｍｍ］の深さの箇所にＹ軸方向に走行する０．２［ｍｍ］の血管１０１１のＸＹ平面断面である。

図１９（ａ）は、非特許文献１に記載のＵＢＰで再構成して得られた光照射毎の部分画像データをボクセルもしくはピクセルごとに本実施形態に係る尖度演算処理を適用し、プロットした尖度画像である。

図１９（ｂ）は、非特許文献１に記載のＵＢＰで再構成して得られた光照射毎の部分画像データをボクセルもしくはピクセルごとに本実施形態に係るエントロピー演算処理適用し、プロットしたエントロピー画像である。

また、表面から２０［ｍｍ］の深さのＸＹ平面での画像データには、表面付近の血管１６１０に由来する受信信号に基づいたアーティファクトも含まれている。ところが、図１９（ａ）に示す尖度画像では、血管１６１１の周囲に表面付近の血管１６１０に由来する受信信号に基づいたアーティファクトの領域、つまりターゲット領域以外の領域がほぼ０（黒色）となり、アーティファクトが抑制された画像となっている。

また、図１９（ｂ）に示すエントロピー画像では、血管１６１１のエントロピー値がほぼ０（黒色）に描出されている。その一方で、血管１６１１の周囲に表面付近の血管１６１０に由来する受信信号に基づいたアーティファクトが０よりも有意に大きな数値（灰色）をとる。そのため、エントロピー画像によれば、血管１６１１と表面付近の血管１６１０に由来する受信信号に基づいたアーティファクトとの差異が明確に視認できることがわかる。

本明細書において、画素としてピクセルあるいはボクセルの一方のみについて説明を行った部分についても、必ずしもその片方に限定されるものではない。本発明は、２次元画像のピクセルにも３次元画像のボクセルにも適用可能な発明である。画像の表示については２次元、３次元で行ってよく、またボリュームレンダリングやサーフェスレンダリングなどの画像処理を行って表示してもよい。

（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

１５０ コンピュータ
１６０ 表示部

Claims (14)

1. 被検体の注目位置における複数の画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を取得する情報処理方法であって、
   前記被検体への複数回の光照射により前記被検体から発生する光音響波を受信することにより生成された、前記複数回の光照射に対応する複数の信号データを取得し、
   前記複数の信号データのそれぞれに基づいて、前記複数回の光照射に対応する複数の部分画像データを生成し、
   前記複数の部分画像データを記憶手段に保存し、
   前記記憶手段に保存された前記複数の部分画像データのそれぞれに対して、前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行することにより中間特徴情報を生成し、１つの部分画像データに対して前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行すると前記中間特徴情報を更新し、
   前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行した後に、前記記憶手段から当該処理が実行された部分画像データを削除し、
   更新後の中間特徴情報を前記記憶手段に保存し、
   前記記憶手段に記憶された前記更新後の中間特徴情報を用いて、前記特徴情報を生成し、
   前記特徴情報を前記記憶手段に保存する
   ことを特徴とする情報処理方法。
2. 被検体の注目位置における複数の画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を取得する情報処理方法であって、
   前記被検体への第１光照射により前記被検体から発生する光音響波を受信することにより生成された第１信号データを取得し、
   前記第１信号データに基づいて、第１部分画像データを生成し、
   前記第１部分画像データを記憶手段に保存し、
   前記記憶手段に保存された前記第１部分画像データに対して、前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行することにより、中間特徴情報を生成し、
   前記中間特徴情報を生成した後に、前記記憶手段から前記第１部分画像データを削除し、
   前記中間特徴情報を前記記憶手段に保存し、
   前記第１光照射とは異なるタイミングでの前記被検体への第２光照射により前記被検体から発生する光音響波を受信することにより生成された第２信号データを取得し、
   前記第２信号データに基づいて、第２部分画像データを生成し、
   前記第２部分画像データを前記記憶手段に保存し、
   前記記憶手段に保存された前記第２部分画像データに対して、前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行することにより、前記中間特徴情報を更新し、
   前記第２部分画像データに対する前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行した後に、前記記憶手段から前記第２部分画像データを削除し、
   更新後の中間特徴情報を前記記憶手段に保存し、
   前記記憶手段に記憶された前記更新後の中間特徴情報を用いて、前記特徴情報を生成し、
   前記特徴情報を前記記憶手段に保存する
   ことを特徴とする情報処理方法。
3. 請求項１または２に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
4. 被検体の注目位置における複数の画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を取得する情報処理装置であって、
   信号データ取得手段、画像データ生成手段、記憶制御手段、および特徴情報生成手段を有し、
   前記信号データ取得手段は、前記被検体への複数回の光照射により前記被検体から発生する光音響波を受信することにより生成された、前記複数回の光照射に対応する複数の信号データを取得し、
   前記画像データ生成手段は、前記複数の信号データのそれぞれに基づいて、前記複数回の光照射に対応する複数の部分画像データを生成し、
   前記記憶制御手段は、前記複数の部分画像データを記憶手段に保存し、
   前記特徴情報生成手段は、前記記憶手段に保存された前記複数の部分画像データのそれぞれに対して、前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行することにより中間特徴情報を生成し、１つの部分画像データに対して前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行すると前記中間特徴情報を更新し、
   前記記憶制御手段は、１つの部分画像データに対する前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行した後に、前記記憶手段から当該処理が実行された部分画像データを削除し、
   前記記憶制御手段は、更新後の中間特徴情報を前記記憶手段に保存し、
   前記特徴情報生成手段は、前記記憶手段に記憶された前記更新後の中間特徴情報を用いて、前記特徴情報を生成し、
   前記記憶制御手段は、前記特徴情報を前記記憶手段に保存する
   ことを特徴とする情報処理方法。
5. 前記特徴情報生成手段は、前記注目位置における前記複数の画像データの画像値列と、前記注目位置における前記複数のテンプレートデータのテンプレートデータ列との相関を示す情報を前記特徴情報として生成する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記複数のテンプレートデータのそれぞれは、前記複数回の光照射のそれぞれにおいて、前記注目位置に光吸収体が存在するときに生成されうる画像データの画像値の推定値である
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記特徴情報生成手段は、ｉ回目の光照射（１≦ｉ≦ｎ）における前記注目位置における前記画像データの画像値をｆ_ｉ、前記注目位置における前記テンプレートデータをｇ_ｉとしたときに、次の式に示す前記中間特徴情報を生成し、
   
   前記特徴情報生成手段は、前記記憶手段に保存された前記中間特徴情報を用いて、次の式に示す前記特徴情報としての相関値Ｒ（ｆ，ｇ）を生成する
   
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
8. 前記画像データ生成手段は、前記複数の信号データから合成画像データを生成し、
   前記特徴情報生成手段は、前記注目位置における前記複数の部分画像データの画像値群と、前記注目位置における前記複数の部分画像データの統計値とを用いて、前記特徴情報を取得する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
9. 前記特徴情報生成手段は、前記注目位置における前記複数の部分画像データの画像値群と、前記注目位置における前記複数の部分画像データの統計値とを用いて、分散値、期待値、エントロピー、偏差、共分散、標準偏差、および相関係数の少なくとも一つを前記特徴情報として生成する
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 表示制御手段を更に有し、
    前記特徴情報生成手段は、前記記憶手段に保存された前記複数の部分画像データのそれぞれを合成する処理を実行することにより合成画像データを生成し、１つの部分画像データに対して合成処理を実行すると前記合成画像データを更新し、
    前記記憶制御手段は、１つの部分画像データに対する前記特徴情報を取得する処理の一部の処理および前記合成処理を実行した後に、前記記憶手段から当該処理が実行された部分画像データを削除し、
    前記記憶制御手段は、更新後の合成画像データを前記記憶手段に保存し、
    前記画像データ生成手段は、前記記憶手段に記憶された前記更新後の徴情報を用いて、前記特徴情報を生成し、
    前記表示制御手段は、前記合成画像データと前記特徴情報とに基づいた画像を表示手段に表示させる
    ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
11. 前記表示制御手段は、前記注目位置にターゲットが存在する可能性を識別できるように前記合成画像データに基づいた画像を、前記表示手段に表示させる
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記表示制御手段は、前記合成画像データに基づいた第１の画像と、前記特徴情報に基づいた第２の画像とを含む画像を前記表示手段に表示させる
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
13. 前記記憶制御手段は、前記特徴情報を生成した後に、前記更新後の中間特徴情報を前記記憶手段から削除する
    ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
14. 被検体の注目位置における複数の画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を取得する情報処理装置であって、
    信号データ取得手段、画像データ生成手段、記憶制御手段、および特徴情報生成手段を有し、
    前記信号データ取得手段は、前記被検体への第１光照射により前記被検体から発生する光音響波を受信することにより生成された第１信号データを取得し、
    前記画像データ生成手段は、前記第１信号データに基づいて、第１部分画像データを生成し、
    前記記憶制御手段は、前記第１部分画像データを記憶手段に保存し、
    前記特徴情報生成手段は、前記記憶手段に保存された前記第１部分画像データに対して、特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行することにより、中間特徴情報を生成し、
    前記記憶制御手段は、前記中間特徴情報を前記記憶手段に保存し、
    前記記憶制御手段は、前記中間特徴情報を生成した後に前記記憶手段から前記第１部分画像データを削除し、
    前記信号データ取得手段は、前記第１光照射とは異なるタイミングでの前記被検体への第２光照射により前記被検体から発生する光音響波を受信することにより生成された第２信号データを取得し、
    前記画像データ生成手段は、前記第２信号データに基づいて、第２部分画像データを生成し、
    前記記憶制御手段は、前記第２部分画像データを前記記憶手段に保存し、
    前記特徴情報生成手段は、前記記憶手段に保存された前記第２部分画像データに対して、前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行することにより、前記中間特徴情報を更新し、
    前記記憶制御手段は、前記第２部分画像データに対する前記特徴情報を取得する処理の一部の処理を実行した後に、前記第２部分画像データを前記記憶手段から削除し、
    前記記憶制御手段は、更新後の中間特徴情報を前記記憶手段に保存し、
    前記特徴情報生成手段は、前記記憶手段に記憶された前記更新後の中間特徴情報を用いて、前記特徴情報を生成し、
    前記記憶制御手段は、前記特徴情報を前記記憶手段に保存する
    ことを特徴とする情報処理装置。