JP2020030143A - 光学センサ - Google Patents

Abstract

【課題】計測対象の光物性値を求めることのできる光学センサを提供する。【解決手段】光学センサは、計測対象物の表面に複数の非平行な光を照射する光照射器と、前記計測対象物の内部で反射されて複数の方向から前記表面に戻る複数の反射光を検出する光検出器と、光物性値と物理的構造の異なる複数のモデルの事前計算結果を保存する記録部と、複数の前記反射光の光量比を算出し、算出した前記光量比と前記事前計算結果とに基づいて前記計測対象物の光物性値を推定する演算部と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、光物性値を計測する光学センサに関する。

物質と光の相互作用による光物性値を計測する方法のひとつに、積分球による計測値とシミュレーション値を合わせ込んで光物性値を決定する方法がある。この方法では、試料を装置内に設置し、少しずつ照明光の角度を変えながら角度ごとに反射・透過量を計測し計測結果を合算して反射・透過率を決定する。実験結果から光物性値を推定するために候補となる光物性値を用いてモンテカルロ・シミュレーションを行い、そこから得られる反射率・透過率が計測値と一致するかどうかを確認し、一致しない場合は値を変えて比較を繰り返すという作業が必要になってくる。

感度分布のシミュレーション値と実測値を比較して最も近似する感度分布を用いる方法もあるが、感度分布は光物性値だけではなく物理的な構造にも影響を受けるため、光物性値を精度良く推定するために、積分球などの特別な装置を用いる。

光照射器（以下、「光源モジュール」とする）と光検出器（以下、「光検出モジュール」とする）の間の距離を変えて、それぞれの状態で光量を計測して光物性値を探索する方法もあるが、光量の計測は装置の配置・装着状況によって大きく変化してしまう。

複数の層で構成される測定対象の各層における光路長分布のモデルを記憶し、計測した各層の光路長と、光強度分布と、光強度モデルとに基づいて任意の層の光吸収係数を算出する方法が知られている（たとえば、特許文献１参照）。

光物性値の計測方法はすでに確立されているが、既存の方法は簡易的とは言い難く、積分球などの特別な装置を必要とする。光源モジュールと光検出モジュールの間の距離を変えながら光量を計測して光物性値を探索する方法は、装置の配置・装着状況によって光量の計測が変化し、不安定である。

本発明は、計測対象の光物性値を求めることのできる光学センサを提供することを目的とする。

上記目的を実現するために、光学センサは、
計測対象物の表面に複数の非平行な光を照射する光照射器と、
前記計測対象物の内部で反射されて複数の方向から前記表面に戻る複数の反射光を検出する光検出器と、
光物性値と物理的構造の異なる複数のモデルの事前計算結果を保存する記録部と、
複数の前記反射光の光量比を算出し、算出した前記光量比と前記事前計算結果とに基づいて前記計測対象物の光物性値を推定する演算部と、
を有する。

上記の構成により、積分球などの特別な装置を利用せず、装置の配置・装着状況による影響を低減した光物性値の計測が実現する。従来方法と比較して光物性値の推定作業が簡略化され、安定した計測が可能となる。

実施形態の光学センサの模式図である。 光源モジュール及び光検出モジュールと制御部との間の配線方式の例を示す図である。 光源モジュールの構成例を示す図である。 光源モジュールで用いられる光学素子の配置例を示す図である。 面発光レーザの発光例を示す図である。 面発光レーザアレイの一部をモニタＰＤとして用いる例を示す図である。 光検出モジュールの構成例を示す図である。 光検出モジュールの検出器の構成例を示す図である。 光検出の原理を説明する図である。 モジュール間の距離調整機構を説明する図である。 照射方向を定義する図である。 入射方向ごとの入射光の散乱による位置ずれを説明する図である。 異なる距離での光陵計測を説明する図である。 実施例１の光物性値の推定方法のフローチャートである。 均一な直方体モデルの図である。 散乱係数の変化による光量比の変化を方向ごとに示す図である。 吸収係数の変化による光量比の変化を方向ごとに示す図である。 実施例２のシミュレーションに用いる直方体三層モデルの図である。 光物性値の推定方法２のフローチャートである。 脳脊髄液層の厚さを変えたときの散乱係数の変化に応じた光量比の変化を方向ごとに示す図である。 脳脊髄液層の厚さを変えたときの吸収係数の変化に応じた光量比の変化を方向ごとに示す図である。 ｄ１＝９ｍｍ、ｄ２＝３ｍｍとしたときの散乱係数の変化に応じた光量比の変化を方向ごとに示す図である。 ｄ１＝９ｍｍ、ｄ２＝３ｍｍとしたときの吸収係数の変化に応じた光量比の変化を方向ごとに示す図である。 ｄ１の関数としての光量比の変化をｄ２の厚さごとに示す図である。 実施例３のシミュレーション用脳モデルの各層の光物性値を示す図である。 実施例３のシミュレーション用脳モデルの測定系の外観図である。 シミュレーション用脳モデルの光源、プリズム、検出器の配置を示す図である。 シミュレーション結果（検出器上の光子分布）を偏光ごとに示す図である。 シミュレーション結果（光の透過経路）を偏光ごとに示す図である。 シミュレーション結果（検出された光子数）を偏光ごとに示す図である。 実施形態の光学センサを用いた異物検知を説明する図である。 異物検知のフローチャートである。

実施形態では、装置の配置・装着状況に影響を受けずに精度良く光物性値を計測するために、同一位置に複数の方向から光を入射させ、複数の方向からの非平行な光を検出することのできる光学系を用いる。各方向の照射から得られる光量そのものを用いて光物性値を推定するのではなく、複数の方向から得られる検出光の間の光量比を用いることで、測定状況や装置のばらつきによる影響を低減する。各方向からの照射により得られる光量比を事前に計算したモデルと比較することで、光物性値を推定する。

この構成では、光源モジュール及び光検出モジュールと、測定対象物との間の接触状態を変えずに、必要な計測データを安定して得ることができる。モジュールの付け替え、配置変更などの余分な作業が不要になるだけでなく、モジュールの配置や装着状況の変化にともなう計測のばらつきを抑制し、近似的に複数個所で測定したのと等価の効果を得ることができる。

＜装置構成＞
図１は、実施形態の光学センサ１０の模式図である。光学センサ１０は、一例として、生体の頭皮または頭蓋骨の光物性値の計測に用いられる。光物性値には、散乱係数、吸収係数などが含まれる。光学センサ１０は、１つまたは複数の光源モジュール１１−１〜１１−ｍ（ｍは１以上の整数）と、１または複数の光検出モジュール１２−１〜１２−ｎ（ｎは１以上の整数）を有する。光源モジュール１１−１〜１１−ｍ（以下、適宜「光源モジュール１１」と総称する）は、光照射器の一例である。光検出モジュール１２−１〜１２−ｎ（以下、適宜「光検出モジュール１２」と総称する）は、光検出器の一例である。各光源モジュール１１と各光検出モジュール１２の間の距離は、既知である。

光学センサ１０はまた、制御部１５、演算部１４、記録部１３、及び表示部１６を有する。制御部１５は、光学センサ１０の全体の動作を制御する。たとえば、光源モジュール１１と光検出モジュール１２の動作タイミングの制御、データの取得、取得したデータの演算部１４及び／または表示部１６への転送、処理命令の生成及び出力などを行う。

記録部１３は、事前に計算した光物性値と光量比の関係を記憶する。演算部１４は、光検出モジュール１２で得られた結果を記録部１３に保存された事前計算の結果と比較して測定対象物の光物性値を推定する。表示部１６は、計測結果を表示する。演算部１４と制御部１５の動作は、たとえばプロセッサ１００で実現される。記録部１３はメモリで実現され、プロセッサ１００に内蔵されたメモリであってもよいし、外部のメモリであってもよい。

図２は、光源モジュール１１及び光検出モジュール１２と制御部１５の間の接続関係を示す図である。光源モジュール１１及び光検出モジュール１２は（図中、単に「モジュール」と表記されている）、図２の（Ａ）のように個別配線で制御部１５に接続されてもよいし、図２の（Ｂ）のように、数珠つなぎにしてもよい。図２（Ｂ）の配線方式は、たとえば、Ｉ２Ｃ（Inter-Integrated Circuit）方式の通信で実現される。この場合、クロック線とデータ線の２本の信号線を束ねて、複数のモジュールを数珠つなぎにして制御部１５に接続することができる。図２の（Ｂ）の配線方式は、図２の（Ａ）の個別配線と比較して配線の本数を減らし、接続を単純化することができる。

一般に、光学センサを用いて生体頭部を計測する場合、各モジュールの位置がずれることで計測データが不連続に変化するアーティファクトが発生する。配線の張力がモジュールと生体の接触点に働くことで、アーティファクトは生じやすくなる。図２の（Ｂ）のように配線を束ねてモジュールを数珠つなぎにすることで、配線の取り回しが容易になり、アーティファクトの影響を低減することができる。

図３は、光源モジュール１１の模式図である。上述のように、光学センサ１０は、ほぼ同一位置に複数方向から光を入射させ、複数方向の入射光に基づいて検出された光量の間の比を用いて、光物性値を推定する。

光源モジュール１１は、配線２６によって制御部１５と接続されている。配線２６は、図２の（Ａ）の個別配線であってもよいし、クロック信号線とデータ信号線が束ねられたＩ２Ｃ方式の配線であってもよい。

光源モジュール１１は、例えば、光学素子２１と、面発光レーザアレイ２２と、アナログ回路２３を有する。これらの部品は、窓部２４を有する筐体２５の内部に配置されている。アナログ回路２３は、制御部１５からの駆動命令に基づいて、面発光レーザアレイ２２を駆動する駆動信号を出力する。

面発光レーザアレイ２２は、ＶＣＳＥＬ（Vertical Cavity Surface Emitting Laser）などの発光素子の配列を含み、アナログ回路２３から出力される駆動信号によって駆動される。光学素子２１は、面発光レーザアレイ２２から出力される光を、複数の異なる方向に照射する。

窓部２４は、たとえば使用波長に対して透明な樹脂で形成されている。窓部２４は計測対象（被験体）と接触しており、光学素子２１により複数の異なる方向に分散された光は窓部２４を通って被験体の表面に入射する。接触の安定性を高めるために、被験体と窓部２４の間に透明ジェルを介在させてもよい。

図４は、面発光レーザアレイ２２と光学素子２１の配置関係の一例を示す。面発光レーザアレイ２２は、たとえば２次元配列された複数の発光素子２２０−１〜２２０−ｋを有する。光学素子２１は、面発光レーザアレイ２２の光出射面と対向して配置されるレンズ２１１と、レンズ２１１を通過した光の光路上に配置されるプリズム２１を含む。

図４では、面発光レーザアレイ２２の出射方向と、レンズ２１１の光軸はほぼ平行になっている。面発光レーザアレイ２２の複数の発光素子２２０から出力される複数の光は、レンズ２１１の出力面（凸面）で進行方向が変更される。ただし、レンズ２１１の中心に入射した光は、レンズ２１１の光軸に沿って直進する。

進路方向が変更された光は、プリズム２１２の界面で反射され、窓部２４（図３参照）から計測対象に向かって異なる方向に出射される。この構成により、光源モジュール１１から非平行の複数の光を測定面上のほぼ同一位置に照射することができ、多出射角の光照射器の構成が実現される。たとえば、４０チャネルの面発光レーザアレイ２２を用いる場合、全チャネル中のいくつかのチャネルを発光させることで、光学素子２１と協働して複数方向への照射が可能となる。

図５は、面発光レーザアレイ２２の発光例を示す。２次元配列された複数の発光素子２２０のうち、サークルで囲んだチャネルのみを発光させることで、レンズ２１１及びプリズム２１２によって複数方向に非平行の光が出射される。光源モジュール１１の発光に使われないチャネルを、モニタ用のＰＤ（受光素子）として用いることも可能である。

図６は、面発光レーザアレイ２２の中の発光素子２２０をモニタＰＤとして用いる構成を示す図である。アナログ回路２３からＶＣＳＥＬ等の発光素子２２０−ｉに動作電流Ｉopが注入されると、キャリアの生成と再結合によって光が発生する。隣接する発光素子２２０−ｊを受光素子（モニタＰＤ）として用いて、発光素子２２０−ｉからの出力光をモニタする。モニタ電流Ｉ_Ｏを検出することで、発光素子２２０−ｉの出射光量をモニタすることができる。たとえば、出力光量が時間の経過とともに低下している場合は、この検出結果を、制御部１５を介して、発光素子２２０−ｉの駆動制御にフィードバックし、駆動電流を調整して光量のばらつきを抑えることができる。

なお、光源モジュール１１で用いられる光源は、ＶＳＣＥＬアレイに限定されず、端面発光レーザダイオード、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機ＥＬ素子、半導体レーザなどを用いてもよい。

図７は、光検出モジュール１２の模式図である。光検出モジュール１２は、配線４６によって制御部１５と接続されており、光源モジュール１１から複数の方向に照射され被験体で散乱された光を検出する構成を有する。

光検出モジュール１２は、光学素子４１と、検出器４２と、アナログ回路４３を有し、これらの部品が筐体４５の内部に収容されている。筐体４５は、たとえば遮光性（黒色樹脂など）の材料で形成され、筐体４５の端部に被験体と接触する接触部材４４が設けられている。接触部材４４は、たとえば弾性体で形成されている。遮光性を高める観点から、黒いゴム製の部材としてもよい。

筐体４５の先端と接触部材４４には開口（アパーチャ）が形成されている。アパーチャは、筐体４５の先端と接触部材４４を貫通する、たとえば直径１ｍｍ程度の円形の開口である。アパーチャは、被験体を伝搬して被験体から出射し、光検出モジュール１２に入射する光の位置を限定する機能を有する。光検出モジュール１２でも、接触部材４４と被験体の間に透明ジェルを介在させることで、被験体との接触安定性を向上してもよい。

光学素子４１は、たとえば半球レンズであるが、検出器４２に光を集光することができればその他の光学素子を用いてもよい。検出器４２を構成する受光素子に光が入射すると光量に応じた光電流が流れる。光電流はアナログ回路４３で増幅され、配線４６から制御部１５に電気信号が供給される。

図８は、光検出モジュール１２による光検出の構成例を示す。光検出モジュール１２は複数方向からの光を検出する構成を採用してもよい。異なる方向から入射する光は、半球レンズなどの光学素子４１によって、受光素子（ＰＤ）の異なる領域に導かれる。光学素子４１としては、半球レンズに限られず、異なる方向から入射する光を検出器４２、すなわち受光素子の異なる領域に導くことのできる任意のレンズを用いることができる。この構成により、近似的に複数の光検出モジュール１２を配置したのと等価の効果が得られる。

光検出器として、光ファイバを用いて角度分布を計測する方法もあるが、一般に個々の光ファイバに角度ごとの光をピンポイントで入射させることは難しい。より簡単な方法で光を受光素子に入射させる構成として、面内で４つの受光領域に分割された４分割フォトダイオード（ＰＤ）を用いてもよい。

図９は、４分割ＰＤを用いた検出器４２の構成例である。光源モジュール１１から出力された複数の非平行の光は、計測対象（被験体）の照射スポットに入射し、被験体の内部の異なるパスを通って、光検出モジュール１２の光学素子４１に入射する。入射光は、光学素子４１によって入射方向ごとに異なる方向に屈折され、検出器４２の複数の受光領域４１１、４１２にいずれかに集光される。図９では、２つの受光領域だけが図示されているが、紙面と直交する方向にも２つの受光領域が設けられている。受光領域の分割数は４つに限定されず、適宜設定することができる。

検出器４２の各受光領域４１１、４１２は、光学素子４１を通過する光の光路上に配置され、それぞれがアナログ回路４３のオペアンプに接続されている。各受光領域で検出される光量は非常に小さいため、オペアンプの倍率は比較的高い倍率の２段階で構成されている。たとえば、前段で約５桁程度の倍率をかけ、後段で３桁程度の倍率をかける。複数の受光領域で個別に光を検出することで、多入射角方式の光検出器が実現できる。

検出器４２で用いる受光素子としては、フォトダイオード（ＰＤ）の他に、アバランシェＰＤ（ＡＰＤ：Avalanche Photo Diode）、ガイガーモードＡＰＤであるＳＰＡＤ（Single Photon Avalanche Diode）等を用いることができる。ＡＰＤやＳＰＡＤは、ＰＤよりも感度が高いため、検出精度の点で有利である。

図１０は、モジュール間の距離調整機能の例を示す。光源モジュール１１と光検出モジュール１２の間の距離は、被験体との接触関係を一定に保ったまま調整可能であることが望ましい。距離調整機構の実現方法として、図１０のように、モジュール数よりも多い数のモジュール設置位置３５を設け、必要に応じてモジュールの配置位置を変える構成がある。実施形態の場合、光源モジュール１１は、複数の異なる非平行の光を被験体に照射することができ、光検出モジュール１２は、複数の異なる方向からの光を個別に検出することができるが、被験体の内部構成によっては、最適なモジュール間距離が変わる場合もある。その場合は、図１０の構成を採用することで、光源モジュール１１と光検出モジュール１２の間の距離を調整することができる。

たとえば、ある被験体については光源モジュール１１と光検出モジュール１２の間隔をＤ１に設定して光物性値を計測するが、別の被験体については、モジュール間隔を広げた方が望ましい場合がある。その場合は、光源モジュール１１と光検出モジュール１２のいずれか一方を別のモジュール設置位置３５に再配置する。図１０の例では、光源モジュール１１を右隣のモジュール設置位置３５に再配置することで、モジュール間距離をＤ２に変更することができる。モジュール設置位置３５には、たとえば使用波長の光を透過させる接着パッドが配置されていてもよい。

モジュール設置位置３５は、行方向と列方向で同じ間隔に設定されていてもよいし、行方向と間隔と列方向の間隔を異ならせてもよい。たとえば、頭部を計測する場合、曲率の大きい領域では間隔を短くし、曲率の小さい領域では間隔を大きくしてもよい。

以上の構成により、光学センサ１０は、モジュール同士の配置関係や装着または接触関係の変化の影響を抑制して、安定な計測を行うことができる。

＜光物性値の推定方法＞
光学センサ１０を用いることで、計測対象物に複数方向から光を照射し、光検出モジュール１２に到達した各方向からの光を受光する。各方向からの光量それ自体を用いるのではなく、複数方向の光の間の光量比を調べることで、測定環境の変動の影響を抑制して光物性値を精度良く推定することができる。光物性値は、実測で得られた光量比を、事前に記録部１３に保存されたシミュレーション結果と比較することで推定される。シミュレーション結果は、候補となる光物性値のパラメータであらかじめ計算された光量比モデルを含む。

図１１は、光源モジュール１１の照射方向を定義する図である。照射方向は、光源モジュール１１から光検出モジュール１２の方向に、ＸＺ面内（Ｐxz）で被験体の内部に向かって斜めに照射する方向を＋Ｘ方向とし、同じ面内で逆向きに被験体の内部に向かう方向を−Ｘ方向とする。＋Ｘ方向と−Ｘ方向がなす面Ｐxzと直交する面Ｐyz内で、被験体の内部に斜めに入射する方向を＋Ｙ方向とする。＋Ｘ方向、−Ｘ方向、及び＋Ｙ方向に光を照射したときに検出される光量を、それぞれＩ（＋Ｘ）、Ｉ（−Ｘ）、Ｉ（＋Ｙ）とする。この照射方向は一例であって、ある方向の基準光量に対する別の方向の光量比が得られればよいので、＋Ｙ方向、−Ｙ方向、＋Ｘ方向に照射してもよいし、ＸＺ面内とＹＺ面内でそれぞれ２つの方向に照射してもよい。

事前計算では、たとえばモンテカルロ・シミュレーションを行って、モデルとなるデータをあらかじめ取得する。一般に、モンテカルロ・シミュレーションでは、入力情報として、次の４つの光物性値と、計算対象となる系の構造（サイズ）が必要になる。

・散乱係数μ_s
・吸収係数μ_a
・屈折率ｎ
・異方性係数ｇ
モンテカルロ・シミュレーションは一般的に計算時間が長いので、計測直後に推定が行われるように、事前に複数の候補となるパラメータの組に対してモンテカルロ・シミュレーションを行って光の伝搬の様子を定量的に調べ、結果を記録部１３に保存しておく。

計測対象が多層構造で、層ごとに光物性値が異なる場合は、各層の厚みによって光伝搬の振る舞いが変わるので、シミュレーションに先立って各層の厚さを調べておく。厚さを推定する方法としては、たとえば超音波装置で反射波から層の厚さを推定してもよい。本発明を生体に適用する場合は、ＭＲＩ（nuclear Magnetic Resonance Imaging：核磁気共鳴画像法）を用いてもよい。

連続光計測における光量φは拡散方程式から求められ、式（１）に示されるように、散乱係数μｓと吸収係数μａの積と、送受光間隔（距離）ｌで特徴づけられる。

ここで、μｓ'は異方性等の光学特性を考慮した換算散乱係数であり、μｓ'＝μｓ（１−ｇ）で表される（https://annex.jsap.or.jp/photonics/kogaku/public/41-08-kaisetsu4.pdfを参照）。

式（１）は粗い近似であり、半無限の均質媒質における連続波点光源のフォトンの拡散方程式（Boas, D. A., Culver, J. P., Stott, J. J., & Dunn, A. K. (2002). Three dimensional Monte Carlo code for photon migration through complex heterogeneous media including the adult human head, Optics express, 10(3), 159-170を参照）の主要な項だけを表わしている。実際は、点光源の振幅、媒質内を伝搬する光の速度、及びフォトンの拡散係数で決まる定数が乗算されるが、いずれにせよ、光量φは散乱係数μ_sと吸収係数μ_aの積に依存し、この２つを分離することはできない。

しかし、入射角ごとの検出光量の比をとることで、散乱係数と吸収係数をそれぞれ特定することができる。一般に生体のような散乱の強い媒質に対し、特定の方向に光を入射した場合、入射点から平均自由行程分（−１／μ_ｓ'）だけ光が直進した位置を中心として、光が等方的に散乱すると近似できる。

図１２は、各入射光の位置ずれを説明する図である。散乱による光の位置ずれは入射方向により異なるため、散乱係数の違いが光量比の変化として現れる。すなわち、散乱係数の値に応じて、照射方向ごとに検出される光量の比が変化することを利用できる。

たとえば、＋Ｘ方向と−Ｘ方向に送光された光を、＋Ｘ側にある送受光間距離ｌの受光部で検出したとする。＋Ｘ方向へ走行された光の送受光間距離はｌ−１／μｓ'、−Ｘ方向へ送光された光の送受光距離はｌ＋１／μｓ'とみなすことができる。

これら２方向の光の光量比は、式（２）で表される。

式（２）の右辺の第２項は、強い散乱体で平均自由行程｜１／μｓ'｜が送受光間距離ｌと比較して非常に小さい場合は、無視することができる。したがって、光量比φ+X／φ-Xをとることで、散乱係数μsと吸収係数μaの比が決まる。

また、複数距離で光量を計測し、その比をとることで、散乱係数と吸収係数の積を推定することができる。送受光間距離（ｓｄ）がｌ1とｌ2のときの光量比をとると、式（３）になる。

送受光間距離ｌ1とｌ2をあらかじめ計測しておけば既知となるため、光量比から散乱係数と吸収係数の積の値が求まる。

式（２）と式（３）から、散乱係数と吸収係数の値をそれぞれ特定することができる。式（２）と式（３）の光量比は、具体的には、光源から＋Ｘ方向に出射された光と、−Ｘ方向に出射された光を検出することで得られる。

図１３は、複数方向での光量計測を説明する図である。受光部すなわち光検出モジュール１２−１と１２−２間に光源モジュール１１を配置し、ａ方向とｂ方向に光を照射することで、光検出モジュール１２−１と１２−２で異なる方向（＋Ｘ方向と−Ｘ方向）の光を検出することができる。光検出モジュール１２−１からみて、ａの方向は、光源モジュール１１を中心にＸ軸のプラス側、ｂの方向はＸ軸のマイナス側となる。光検出モジュール１２−２からみると逆方向になり、ｂの方向は光源モジュール１１を中心にＸ軸のプラス側、ａの方向はＸ軸のマイナス側となる。

光物性値の推定を行うために用いるデータとして、対象物に異なる方向で光を照射したときの光量を方向ごとに事前に計測し、各方向の検出光量の比を記録部１３に保存しておく。計測では、光源モジュール１１の光出射面を計測対象物の設置面に対して平行に配置し、光源モジュール１１から＋Ｘ方向、−Ｘ方向、及び＋Ｙ方向の光（図１１参照）を個別に対象物に照射する。各方向の光量Ｉ（＋Ｘ）、Ｉ（−Ｘ）、Ｉ（＋Ｙ）を光検出モジュール１２で検出して、結果を記録部１３に保存する。

推定では、記録部１３に保存された照射方向ごとの検出光量Ｉ（＋Ｘ）、Ｉ（−Ｘ）、及びＩ（＋Ｙ）から、ひとつの光量を基準として、基準光量に対する他の光量の比を計算する。たとえば、Ｉ（＋Ｘ）を基準とし、基準光量Ｉ（＋Ｘ）に対するＩ（−Ｘ）の比と、Ｉ（＋Ｙ）の比を求める。これにより、Ｉ（−Ｘ）／Ｉ（＋Ｘ）と、Ｉ（＋Ｙ）／Ｉ（＋Ｘ）が求まる。

この結果を、記録部１３に保存されている事前計算されたシミュレーション値と比較することで計測対象物の光物性値を推定する。一般に検出光量は装置のばらつきや設置状況に影響を受けるが、検出光量の比を用いることで、推定の精度を向上することができる。

＜実施例１＞
上述した光学センサ１０を用いて、試料の散乱係数を推定する。散乱係数は光物性値の一例である。

図１４は、実施例１の光物性値推定のフローチャートである。まず、推定に先立って事前計算を行う（Ｓ１０）。事前計算のために、測定試料と同じサイズのモデルを考える。たとえば、測定試料としてサイズが１２１×１２１×６０［ｍｍ³］の試料を用いる場合、図１５に示すように、試料と同じサイズの直方体のモデルを考える。光物性値は直方体の内部で均一とする。この系に対し、送受光間隔を３０ｍｍとして、光分布の計算を行う。計算手法として、ここではモンテカルロ・シミュレーションを採用する。現実に取り得ると思われる範囲のパラメータの組（光散乱係数、吸収係数、屈折率、異方性）に対して照射方向ごとに基準光量に対する光量比を計算し、計算結果を記録部１３に保存する。異方性は非対称性と呼んでもよく、ｇの値が小さいほど等方または対象である。屈折率と異方性については標準的な固定値を用いてもよい。計算方法はモンテカルロ・シミュレーションに限定されず、他の計算手法を採用してもよい。

図１６は、散乱係数を変えたときの計算結果を示し、図１７は、吸収係数を変えたときの計算結果を示す。図１６と図１７のそれぞれで、光量比Ｉ（−Ｘ）／Ｉ（＋Ｘ）とＩ（＋Ｙ）／Ｉ（＋Ｘ）を計算している。光量比Ｉ（−Ｘ）／Ｉ（＋Ｘ）は白丸で表され、光量比Ｉ（＋Ｙ）／Ｉ（＋Ｘ）は黒丸で表されている。図１６の横軸の散乱係数は、散乱係数μ_s＝７．８を基準値としたときの比率で表されている。図１７の横軸の吸収係数は、吸収係数μ_a＝０．０１９を基準値としたときの比率で表されている。

図１６と図１７から、散乱係数を変えると光量比が大きく変化するのに対し、吸収係数の変化は小さいことがわかる。ここから、光物性値の推定手順として、実際の計測で得られた光量比からまず散乱係数を推定し、その後、式（３）を用いて吸収係数を推定するのが効率的である。この事前計算の結果を記録部１３に保存しておく。

次に、実際に試料を計測する（Ｓ１１）。計測では、図１１のように光源モジュールから＋Ｘ方向、−Ｘ方向、及び＋Ｙ方向に光を照射し、光検出モジュール１２で各方向から得られる光を検出する。検出結果に基づいて、光量比Ｉ（−Ｘ）／Ｉ（＋Ｘ）とＩ（＋Ｙ）／Ｉ（＋Ｘ）を計算する（Ｓ１２）。

この計算結果を、事前計算の結果と比較して、試料の光物性値を推定する（Ｓ１３）。上述のように、図１６に基づいて、計測された光量比から散乱係数を推定し、散乱係数の推定後に、式（３）から吸収係数を推定する。すべての測定点について散乱係数と吸収係数が推定されると、処理を終了する。

上述した例では、ランダム偏光の光を用いているが、光源に互いに異なる偏光方向を持つ光を用いてもよい。一般に水分層（脳髄液）と頭蓋骨は屈折率が異なり、界面での屈折が大きい。屈折率差のある媒質の界面に光を入射する場合、偏光によってその反射率が異なることが知られている。入射方向からみて、界面に垂直な偏波成分をＰ波、界面と平行方向の偏波成分をＳ波と呼ぶ。意図的に偏光を用いることで、界面の情報を詳しく知ることができる。偏光を用いた計測については、実施例３で説明する。

＜実施例２＞
実施例２では、光学センサ１０を用いて生体頭部の光物性値の個体差を検知する。図１８は、実施例２で事前シミュレーションに用いるモデルの図、図１９は、実施例２の光物性値推定のフローチャートである。

図１８では、生体の頭部を計測することを想定して、直方体の三層モデルを用いる。送受光部として一組の光源モジュール１１と光検出モジュール１２を配置する。送受光間隔は、実施例１と同様に３０ｍｍとする。ただし、検討のため、一部で送受光間隔が５ｍｍのときの計算も行う。

図１８において、生体の構造は表面から順に、頭皮、頭骸骨、脳脊髄液、灰白質の四層構造であるが、モデルでは三層構造とする。一般に頭皮層と頭骸骨層は光学的性質がほぼ等しく、近似的に同一の層とみなすことができるからである。頭皮と頭蓋骨を合わせた層を第一層とし、その厚さをｄ１とする。第一層の下層にある脳脊髄液の層を第二層とし、その厚さをｄ２する。脳髄液質よりも内側の部分を灰白質とする。第一層の厚さｄ１と第二層の厚さｄ２には個体差があるので、事前に行うモンテカルロ・シミュレーションでは現実に取り得る個体差に対応したパラメータすべてに対して計算を行い、その結果を記録しておく。個体差が小さい屈折率と異方性に関しては、標準的な値を用いてもよい。屈折率の値は正確を期して、たとえば最小偏角法、臨界角法、Ｖブロック法、分光エリストメトリー法等を用いて決定してもよい。

表１は、図１８のモデルに設定された各層の光物性値を示す。上述のように、シミュレーションには、散乱係数、吸収係数、屈折率、及び異方性の４つのパラメータを用いる。三層モデルでは、４×３個のパラメータが存在する。大部分の光量が通過し、散乱・吸収される第一層（頭皮＋頭蓋骨）の光物性値のみに着目してシミュレーションを行い、その他の層は文献に記載している標準的なデータを用いる。

光の影響が大きく、かつ個体差が大きい第一層の厚さｄ１と、脳脊髄液の第二層の厚さｄ２の範囲は、表２のように設定する。

ここでは、第一層の厚さｄ１を７〜１５ｍｍの範囲に設定し、第二層の厚さｄ２を３〜８ｍｍの範囲に設定する。

図１９において、事前シミュレーションを記録した後、計測対象の第一層の厚さｄ１を計測する（Ｓ２１）。生体頭部の場合、上述のように多層構造のため、光物性値は層ごとに異なる。実施形態の光学センサ１０を用いて生体頭部の光物性値を計測する場合、各層の厚さを調べる必要がある。各層の厚さを調べる方法として、ＭＲＩ、超音波などを用いることができる。より簡易的な手法として、複数人のＭＲＩデータから導いた平均的な標準脳データを用いてもよい。

各層の厚さがわかったら、第一層については、送受光間距離を第一層の厚さに対して十分に小さい値（たとえば５ｍｍ）に設定して、方向ごとに光量を計測する（Ｓ２２）。送受光間距離を第一層の厚さに比較して小さく設定するのは、ほとんどの光が第一層のみを経由して受光部に到達するようにするためである。送受光間距離は、図１３に示すように、少なくとも２つ設定して異なる距離で光量を測定する。

光量の計測値から、各方向で基準光量に対する光量比を算出する（Ｓ２３）。求めた光量比を事前のシミュレーション結果と比較して、被験体の光物性値を測定する（Ｓ２４）。その後、処理を終了する。

図２０と図２１は、第二層の脳脊髄液（ＣＳＦ：Cerebrospinal Fluid）層の厚さを変えたときの光量比と散乱係数の関係と、光量比と吸収係数の関係を示す図である。より具体的には、図２０の（Ａ）はＣＳＦ層を３ｍｍに設定したときの各方向での散乱係数と光量比の関係を示し、図２０の（Ｂ）はＣＳＦ層を７ｍｍに設定したときの各方向での散乱係数と光量比の関係を示す。同様に、図２１の（Ａ）はＣＳＦ層を３ｍｍに設定したときの各方向での吸収係数と光量比の関係を示し、図２０の（Ｂ）はＣＳＦ層を７ｍｍに設定したときの各方向での吸収係数と光量比の関係を示す。いずれも、第一層の厚さは９ｍｍ、送受光間距離は５ｍｍに設定されている。

図２０と図２１からわかるように、送受光間隔が第一層の厚さ（ｄ１＝９ｍｍ）よりも小さい場合は、第二層（ＣＳＦ層）の厚さｄ２を大きく変えても、光物性値の変化の傾向はほぼ同じであり、第二層の影響をほとんど受けていない。第一層について、送受光間距離が小さい複数の距離で複数の照射方向で光量計測を行い、光量比を求めることで、事前シミュレーションから散乱係数を決定することができる。多出射角のモジュールを利用して散乱係数の推定ができれば、複数距離での光量と光物性値の関係式（３）から、吸収係数を推定することができる。

図２２と図２３は、実際にｄ１＝９ｍｍ、ｄ２＝３ｍｍとして、散乱係数と吸収係数を変えて計算したシミュレーション結果を示す。表１に示す第一層（頭皮＋頭蓋骨）の散乱係数と吸収係数をそれぞれ基準（値１）として、０．５倍〜１．５倍の範囲で変化させている。

図２２と図２３から、散乱係数を変化させると光量比は大きく変化するので、実測値（光量比）を図２２のシミュレーション結果と比較することで、生体（被験体）の頭部の散乱係数の推定が可能である。これに対し、吸収係数を変化させても光量比の変化は小さいので、吸収係数は散乱係数の推定結果を用いて推定するのが好ましい。光量比と散乱係数がわかったら、関係式（３）により吸収係数を推定することができる。

図２４は、第二層の厚さｄ２を４〜６ｍｍの範囲で変えたときのｄ１の関数としての光量比（−Ｘ／＋Ｘ）の変化を示す。送受光間距離は３０ｍｍとしている。第一層（頭皮＋頭蓋骨）の厚さｄ１が大きくなると、第二層の厚さｄ２が異なっても光量比はそれほど大きく変化しないが、厚さｄ１が小さい場合は、第二層の厚さｄ２によって光量比が大きく異なる。したがって、図２４の関数を脳脊髄液層（第二層）の厚さ計測の事前モデルとして用いることができる。

生体の頭部に３０ｍｍの間隔をおいて光源モジュール１１と光検出モジュール１２を配置し、複数の異なる角度で受光量を検出する。実測された光量比を図２４のモデルデータと比較することで、生体の頭蓋骨が薄い場合は、脳脊髄液層の厚さｄ２を推定することができる。実施形態の多出射角モジュールを用いることで、超音波では計測が難しい脳脊髄液層（第二層）の厚さｄ２も簡易的な方法で推測することができる。

＜実施例３＞
図２５は実施例３のシミュレーション用脳モデルの各層の物性値を示し、図２６はシミュレーション用脳モデルの測定系の外観を示す。実施例３では、偏光を使って脳モデルをシミュレーションする。図２５に示すように、実施例３の脳モデルは、表面から順に、頭皮、頭骸骨、脳脊髄液、及び灰白質の光物性値を持つ直方体を積み重ねた構成をもつ。頭皮と頭骸骨の厚さはそれぞれ５ｍｍ、脳脊髄液と灰白質の厚さはそれぞれ３ｍｍに設定されている。各層の光物性値として、屈折率ｎ、異方性係数ｇ、及び散乱係数μ_sをそれぞれ設定している。頭皮と接する空気層では、屈折率、異方性係数、散乱係数のいずれも０に設定されている。

図２６に示すように、図２５の脳モデルに光源、プリズム、及び検出器を設置した系で解析を行う。なお、灰白質の底面にも物質が存在し、光はさらに下方に伝搬し得るが、一般に１５ｍｍ以上頭部の内部に達した光が反射されて検出器に到達する量はほぼ無視できる。したがって、灰白質底面に達した光はすべて吸収されるとする。

光源からの出射光には、偏光方向（電場の振動）が入射面と平行な偏光（Ｓ偏光）と入射面に対して垂直な偏光（Ｐ偏光）を用いる。頭皮層から空気層に光が出射する臨界角は約３８°である。検出器に光を到達させるには、この臨界角以下の角度で入射させる必要がある。このモデルでは、光源からの出力光は、直方体の脳モデルまたは頭皮表面に対して３０°の入射角で入射するように設定されている。

図２７は、空気層と頭皮層の境界面をＸ−Ｚ平面で見た図である。プリズムは頭皮層と同じ屈折率を持ち、頭皮層との間に隙間が生じないように設置されている。プリズムの光入射面は、光源から出射される光の光軸と直交しており、光源からの光は空気層から頭皮層に屈折することなく所望の角度で入射する。

検出器は、脳モデルの上層部の界面で反射され、出射される先に設置されており、偏光によって反射される光の量の違いを検出する。このシミュレーションモデルにより、ある角度方向に伝搬する光がどの程度検出器に到達するかを解析することができる。

通常、物質内に入射した光の偏光、干渉などの光学的性質は、散乱を繰り返すごとに失われていく。しかし、非等方性の散乱の場合、散乱により光の進行方向が等方化されても円偏光は完全に非偏光化されず、１０ｍｍ程度内部の生体からの透視が期待できる。実施例３のシミュレーションでは偏光による違いを原理的に確認するために、物質内で光は散乱されないと仮定してシミュレーションを行う。

図２８〜図３０の実施例３のシミュレーション結果を示す。図２８は、検出器上で検出された光子の分布を示す。Ｐ偏光とＳ偏光の間で検出される格子の分布が異なっている。Ｓ偏光の方がより多く検出器に到達し、結果として光子数が多くなっているのがわかる。これは、Ｐ偏光とＳ偏光を比較すると、脳内の各層での反射率に差があり、Ｓ偏光の方がより多く反射されることを反映している。

図２９は、Ｐ偏光とＳ偏光が多層の脳モデルを通った経路をＸＺ断面で見た図である。Ｐ偏光は頭蓋骨と脳脊髄液の界面で一部が反射され、頭皮と空気層の界面で屈折を受けて検出器に到達している。Ｓ偏光は、頭骸骨と脳脊髄液の界面で反射された成分と、脳脊髄液と灰白質の界面で反射された成分が、それぞれ異なる経路で検出器に到達している。また、頭骸骨と脳脊髄液の界面で反射された光の一部は、頭皮と空気層の界面で再反射されて脳モデルの内部に戻っている。

図３０は、Ｐ偏光とＳ偏光で同じシミュレーションを５回ずつ行っていられた光子数を箱ひげ図に表した図である。偏光ごとにほぼ一定の結果が得られているのがわかる。

図２８〜図３０の結果からわかるように、偏光が互いに異なる光を脳に入射した場合、検出器で検出される光量に差が生じ、従来のように異なる波長を用いた解析結果に加えて付加的な情報（ガイラリティなど）を得ることができる。

＜がん検診への適用＞
図３１は、実施形態の光学センサを用いた異物検知を説明する図である。実施形態の光学センサ１０を用いて、表皮付近の癌のような異物５０の有無を検知することができる。たとえば、図３１のように、皮膚の表面に光源モジュール１１と光検出モジュール１２を所定の送受光間隔で配置する。生体内に複数の非平行な光を照射し、光検出モジュール１２で複数の方向からの反射光を検出して光量比を求める。

図３１の（Ｂ）に示すように、乳がんなどの正常な皮膚細胞と異なる性質の細胞が光の伝搬経路の途中に存在する場合、光検出モジュール１２で検出される光量比は、図３１の（Ａ）の正常状態で検出される光量比と異なる。入射光が異物によって異なる方向へ反射または吸収されることで、検出器に到達する光の量と伝搬経路が変化するからである。正常な部位での検出結果をモデルとして持つことで、実測結果をモデルと比較して異物の有無を判定することができる。

図３２は、異物検出のフローチャートである。まず、光学センサ１０を用いて、あらかじめ正常な皮膚細胞のモデル部位での光量比を取得しておく（Ｓ３０）。光学センサ１０を用いて、計測対象者の同じ部位で光量を測定する（Ｓ３１）。複数の方向での測定結果から光量比を算出する（Ｓ３２）。算出値をモデル部位の光量比と比較することで異物を検知する（Ｓ３３）。この方法は、表皮近傍の異物を簡単な構成で、かつ非侵襲で検知することができる。

以上、特定の実施例に基づいて本発明を説明したが、本発明は上述した実施例に限定されず、多様な変形例を含む。たとえば、光源モジュール１１からの光出射方向は測定系の＋Ｘ、−Ｘ、＋Ｙの方向に限定されず、＋Ｙ、−Ｙ、＋Ｘの方向であってもよい。光量比の基準となる光量は＋Ｘ方向で検出した光の量に限定されず、光源モジュール１１と光検出モジュール１２の配置関係に応じて、最も安定して検出される方向の光を基準光量とすることができる。また、照射方向と検出方向は３方向に限定されず、４つ以上の方向で検出された光の光量比を用いてもよい。

表示部１６は、必ずしも光学センサ１０の一部に含まれていなくてもよく、演算部１４で得られた結果を無線または有線の通信手段を用いて外部のモニタディスプレイに表示してもよい。

いずれの場合も、事前計算した結果と実測結果を比較することで、簡単に光物性値を推定することができる。光検出モジュールで非平行の複数の光を検出することで、複数の受光部を用いたときの透過の効果が得られる。また、光物性値の推定に光量比を用いることで、光学モジュール（光源モジュール及び光検出モジュール）の装着・配置条件の影響を受けにくくすることができる。

光源モジュールに面発光素子アレイを用いる場合は、同一位置に対して複数方向から光を照射することができる。面発光素子アレイの一部をモニタ検出器として用いることで、出射光量を測定しフィードバック制御することができる。光検出モジュールの設置位置として光源モジュールからの距離が異なる複数位置に設置可能とすることで、推定した光物性値（散乱係数）から追加の光物性値（吸収係数）を簡単に求めることができる。制御部１５と光源モジュール及び光検出モジュールの間をＩ２Ｃ方式の配線で接続することで、配線量を減らし、配線のたわみによる計測値のばらつきを低減することができる。

本発明により、積分球などの特別な装置を利用せず、かつ装置の配置・装着状況による影響を低減して、測定対象物の光物性値を効率良く求めることができる。

１０ 光学センサ
１１、１１−１〜１１−ｎ 光源モジュール（光照射器）
１２、１２−１〜１２−ｍ 光検出モジュール（光検出器）
１３ 記録部
１４ 演算部
１５ 制御部
１６ 表示部
２１、４１ 光学素子
２１１ レンズ
２１２ プリズム
２２ 面発光レーザアレイ
２２０ 発光素子
２６、４６ 配線
３５ モジュール設置位置
４１ 半球レンズ
４２ 検出器（受光素子）
４１１、４１２ 受光領域

特開２０１６−０１０７１７号公報

Claims (10)

1. 計測対象物の表面に複数の非平行な光を照射する光照射器と、
   前記計測対象物の内部で反射されて複数の方向から前記表面に戻る複数の反射光を検出する光検出器と、
   光物性値と物理的構造の異なる複数のモデルの事前計算結果を保存する記録部と、
   複数の前記反射光の光量比を算出し、算出した前記光量比と前記事前計算結果とに基づいて前記計測対象物の光物性値を推定する演算部と、
   を有することを特徴とする光学センサ。
2. 前記光検出器は、分割された複数の受光領域を有し、
   前記演算部は、複数の前記受光領域で検出された複数の前記反射光の間で前記光量比を算出することを特徴とする請求項１に記載の光学センサ。
3. 前記光検出器は、前記光照射器からの距離が互いに異なる複数の設置位置を有することを特徴とする請求項１に記載の光学センサ。
4. 前記演算部は、前記複数の設置位置で得られる光量の比を求め、関係式
   に基づいて前記光物性値を推定し、ここで、ｌ_１は前記光照射器から前記光検出器までの第１の距離、ｌ_２は前記光照射器から前記光検出器までの第２の距離、φ(l₁)は前記第１の距離で検出された第１の光量、φ(l₂)は前記第２の距離で検出された第２の光量、μ_ｓ'は換算散乱係数、μ_aは吸収係数であることを特徴とする請求項３に記載の光学センサ。
5. 前記光照射器は、複数の発光素子を有する発光素子アレイを有し、複数の前記発光素子の少なくとも一部を用いて前記非平行な光を照射することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の光学センサ。
6. 複数の前記発光素子の発光は独立して制御されることを特徴とする請求項５に記載の光学センサ。
7. 前記光照射器は、複数の前記発光素子の一部を用いて前記非平行な光を照射し、前記発光素子アレイの中の他の素子を用いて前記非平行な光の出射光量をモニタすることを特徴とする請求項５または６に記載の光学センサ。
8. 前記光照射器は、面発光レーザ素子アレイであることを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の光学センサ。
9. 前記光照射器は互いに偏波方向が複数の偏光で前記計測対象物を照射することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の光学センサ。
10. 前記光照射器と前記光検出器を制御する制御部、
    をさらに有し、前記制御部と、前記光照射器及び前記光検出器の間は、Ｉ２Ｃ方式の配線で接続されていることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の光学センサ。