JP4543774B2 - 生体光計測装置 - Google Patents

Description

光を用いて生体内代謝物質の濃度を計測し画像化する技術に関する。

光を用いて生体内代謝物質の濃度を多点で計測し，その計測結果を画像化する技術が，非特許文献１他に記載されている。本技術の概要を以下に説明する。
図２は，本生体光計測法を実現する装置の構成を示している。被検査体２−１は，後述する計測用光ファイバを固定できるヘルメット（２−２）を頭皮上へ装着した状態で，計測に望むことが可能である。計測用光ファイバには，光源から発せられた光を被検体へ照射することを目的としている照射用光ファイバ（２−３）と，生体内部を通過した光を集光し検出器へ伝送することを目的としている検出用光ファイバ（２−４）があり，本実施例では，それぞれ５本，４本ずつ使用している。これら照射用光ファイバ，検出用光ファイバの先端は，被検査体（２−１）の頭皮上へ接触させてあるため，被検査体を傷つけず，日常の生活環境下で計測することが可能である。尚，これら照射用光ファイバと検出用光ファイバは，格子の交点上に，空間的に交互に配置させており，最も近い格子の交点の間隔は，一般的に約３０ｍｍ程度とすることが望ましいとされている。照射用光ファイバは，光源アレー（２−５）へ接続されている。この光源アレーには，半導体レーザや発光ダイオードに代表される光源が複数用意されている。その光源の個数は，照射用光ファイバの本数に計測対象物質の種類を乗じた数に相当する。各光源の強度は，２−６に示した電子計算機により制御される。また，本光源アレーには，光結合器が具備されており，各照射用光ファイバに対して，波長の異なる複数の光源から照射された光を入射させることが可能である。また，被検査体内部を伝播した光を検出する検出用光ファイバは，フォトダイオード，光電子増倍管に代表される光検出器を具備した検出器アレー（２−７）へ接続されている。この検出器アレーへ伝送された光は，電気信号へ変換され，該２−６に示した電子計算機へ通過光強度の情報がリアルタイムで伝送される。該電子計算機では，上述した光源の強度の制御に加えて，通過光強度の変化から生体内代謝物質の濃度変化を演算する機能や，その演算結果から生体内代謝物質の濃度変化をタイムコースや画像として表示する機能を具備している。

この図２示した技術の臨床応用での有効性は，非特許文献２および非特許文献３に記載されているように脳神経外科などで使用されている。一方，この計測技術は，従来から脳機能を計測する機能的磁気共鳴描画装置（ｆＭＲＩ）や陽電子断層撮像法（ＰＥＴ）と比較して，大きく異なる点がある。これらｆＭＲＩやＰＥＴなどの脳機能計測装置では，計測用センサーが被験者へ接触せずに生体から発せられる信号を計測することができる。このため，画像化に必要なサンプリング点を任意の位置に多数設定できる。このため，画像の空間分解能は高い。一方，図２に示した生体光計測装置では，計測に使用する光ファイバを被検査体の頭皮へ接触させる計測方法である。この方法は，光ファイバが被験者へ追従するため体動には強い一方，上述したサンプリング点を空間的に増やすことが困難である。このため，サンプリング点数は，ｆＭＲＩやＰＥＴと比較して本質的に少ないため，空間分解能が低い。図２に示した生体光計測装置における照射用光ファイバと検出用光ファイバの配置位置，および，各照射用光ファイバ−検出用光ファイバ対が検出した生体内代謝物質の濃度変化の位置情報を与えるサンプリング点の分布を図３に示す。この配置方法では，格子の交点に光源（３−１，図中に●で表示）と検出器（３−２，図中に■で表示）を空間的に交互に配置する。

配置間隔は一例として３０ｍｍ間隔で一定にする。この結果，サンプリング点（３−３）は２１ｍｍ間隔で等間隔に分布できる。この理由は図４を用いて説明する。図４は，ある場所から照射された光の伝播経路を示している。４−１，４−２は，脳の構造の中から代表的な頭蓋骨と灰白質を示している。頭蓋骨は特に生体組織を強く散乱するため，照射用光ファイバ（４−３）を用いて照射された光は散乱する。その内，４−３から約３０ｍｍ離れた場所に検出用光ファイバ（４−４）を配置すると，光は４−５に示すが如くバナナ形状の経路を伝播することが知られている。図２に示した生体光計測技術を用いて，例えば脳活動に伴う血液量変化を計測する場合，その血液量が変化する場所は，頭蓋骨の内側である灰白質の上部である。この場所での血液量変化を計測する場合，４−３と４−４に示した光ファイバ対の中点直下での血液量変化を検出する場合が，最も高感度であることが知られている。そこで，この中点をサンプリング点と定義し，一対のセンサーが検出した血液量変化の位置情報を与える点と定義している。各光ファイバ対が検出した生体内代謝物質の濃度変化を，各サンプリング点の位置情報を用いて空間的に補間することで，生体内代謝物質の濃度変化を示す画像を得ることができる。

この非特許文献１に示され図２に示されたセンサーの配置方法から得られるトポグラフィ画像の画質（空間分解能）を改善するためには，サンプリング点の配置間隔を短縮化すればよい。これを実現することが可能なセンサーの配置方法が，特許文献１と特許文献２に記載されている。特許文献１に示されたセンサーの配置方法では，図３に示したセンサーの配置方法にて示されるサンプリング点の空間分布において，隣接する４つのサンプリング点の中心に新たなるサンプリング点を配置せしめることを特長とするものである。また，特許文献２では，センサーを菱形形状に配置することでサンプリング点の距離を短縮している。

特開２００１−１７８７０８

特開２００４−１２１７０２ Ａｔｓｕｓｈｉ Ｍａｋｉ, Ｙｕｉｃｈｉ Ｙａｍａｓｈｉｔａ, Ｙｏｓｈｉｔｏｓｈｉ Ｉｔｏ, Ｅｉｊｙｕ Ｗａｔａｎａｂｅ, Ｙｏｓｈｉａｋｉ Ｍａｙａｎａｇｉ, ａｎｄ Ｈｉｄｅａｋｉ Ｋｏｉｚｕｍｉ, "Ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｍｏｔｏｒ ａｃｔｉｖｉｔｙ", Ｍｅｄｉｃａｌ Ｐｈｙｓｉｃｓ, Ｖｏｌ． ２２（No. １２）, ｐｐ. １９９７−２００５（１９９５）.（アツシ マキ、ユウイチ ヤマシタ、ヨシトシ イトウ、エイジュ ワタナベ、ヨシアキ マヤナギ、ヒデアキ コイズミ、「ヒト運動野の活性化状態の時空間解析」、メディカルフィジックス、第２２巻（１２号）、１９９７ページから２００５ページ（１９９５年）） Ｅ． Ｗａｔａｎａｂｅ， Ａ．Ｍａｋｉ， Ｆ．Ｋａｗａｇｕｃｈｉ， Ｙ．Ｙａｍａｓｈｉｔａ， Ｈ．Ｋｏｉｚｕｍｉ， Ｙ．Ｍａｙａｎａｇｉ，"Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｖｏｌｕｍｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｄｕｒｉｎｇ Ｓｅｉｚｕｒｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ Ｎｅａｒ Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ."，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｏｐｔｉｃｓ，２０００，Ｊｕｌｙ，５（３），Ｐ．２８７−２９０．（ワタナベ，マキ，カワグチ，ヤマシタ，コイズミ，マヤナギ。「近赤外分光スペクトロスコピー法を応用したトポグラフィ法による神経性発作期間中の非侵襲血液量変化の計測」，医用光学，２０００年，７月号（２８７ページから２９０ページ）） Ｅ. Ｗａｔａｎａｂｅ, Ａ. Ｍａｋｉ, Ｆ. Ｋａｗａｇｕｃｈｉ, Ｋ. Ｔａｋａｓｈｉｒｏ, Ｙ. Ｙａｍａｓｈｉｔａ, Ｈ. Ｋｏｉｚｕｍｉ, ａｎｄ Ｙ. Ｍａｙａｎａｇｉ, "Ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｌａｎｇｕａｇｅ ｄｏｍｉｎａｎｃｅ ｗｉｔｈ Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ ｍａｐｐｉｎｇ", Ｎｅｕｒｏｓｃｉ. Ｌｅｔｔ. ２５６(１９９８)，（ワタナベ，マキ，カワグチ，タカシロ，ヤマシタ，コイズミ，マヤナギ。「近赤外分光スペクトロスコピー法による非侵襲言語優位半球の計測」，神経科学，１９９８年） Ｔ. Ｙａｍａｍｏｔｏ, Ａ. Ｍａｋｉ, Ｔ. Ｋａｄｏｙａ, Ｙ. Ｔａｎｉｋａｗａ, Ｙ. Ｙａｍａｄａ, Ｅ. Ｏｋａｄａ, ａｎｄ Ｈ. Ｋｏｉｚｕｍｉ, "Ａｒｒａｎｇｉｎｇ ｏｐｔｉｃａｌ ｆｉｂｅｒｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｉｍａｇｅｓ," Ｐｈｙｓ. Ｍｅｄ. Ｂｉｏｌ. ４７(２００２).（ヤマモト，マキ，カドヤ，タニカワ，ヤマダ，オカダ，コイズミ，トポグラフィ画像の空間分解能向上を目指した光ファイバ配置法，医用・生物学物理，４７号（２００２年）） Ｓａｎｄｗｅｌｌ， Ｄａｖｉｄ Ｔ, "Ｂｉｈａｒｍｏｎｉｃ Ｓｐｌｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＧＥＯＳ−３ ａｎｄ ＳＥＡＳＡＴ Ａｌｔｉｍｅｔｅｒ Ｄａｔａ"， Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌｅｔｔｅｒｓ， ２， １３９−１４２，１９８７．（サンドウェル デビット ティ，バイハーモニックスプライン補間：ＧＥＯＳ−３とシーサット高度計のデータ，地球物理第二巻、１３９〜１４２ページ、１９８７年）

生体内代謝物質の濃度変化領域のサイズを弁別できる生体光計測装置のセンサー配置方法と画像作成方法を提供する。この方法論が開発できれば，医療分野において新たな知見を得ることが可能となる。例えば，リハビリテーションを行った結果，脳の活動状況が回復することが知られている。疾患に罹った直後は例えば脳活動部位の領域サイズが小さいが，適切なリハビリによりそのサイズが大きくなった場合，これらサイズの違いを明確に比較することが出来れば，回復の度合いを定量的に比較することが可能となる。また，この光を用いた生体光計測法は，ｆＭＲＩやＰＥＴと比較して高い時間分解能を有している（非特許文献１に記載された方法では，最高で１０枚／秒の動画像を得ることが可能）。このため，脳の活動に伴う活動部位における生体内代謝物質の濃度変化領域サイズの変化を観測することも可能となる。従来技術では，例えば脳神経外科における神経性発作の動画像を得ることが可能であるが，発作のサイズの時系列的な変化を観測することが可能となれば，より詳細な発作の位置やその中心位置を推定でき，脳神経外科手術などにおいて有効性がより高まる。

この提供する技術は，活動部位のサイズの違いを画像として表示するものであるが，それに先立ち，一対の光照射器と光検出器からなるセンサーペアを用いた場合，生体内代謝物質のサイズの違いをどのように検出できるのかを，非特許文献４を用いて説明する。
非特許文献４では，生体模擬試料を用いて，一対のセンサーがファントム内部での吸収係数変化を検出できる領域を計測している。この実施方法を，図５を用いて説明する。図５では，脳の構造をスラブ状であると仮定し，灰白質層での脳活動領域を設定している。設定した領域の中心位置を（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）と定義している。この脳活動領域での吸収係数（μa），脳活動前後ではμa１，脳活動期間中ではμa２であるとしている。そして，この吸収係数の変化に対して，一対のセンサーが検出する吸光度変化を，

としている。このＩ1,Ｉ２は検出された反射光強度であり，Ｉ１は脳活動前後での値（即ち，脳活動領域での吸収係数がμａ１の場合），Ｉ２は同様に脳活動期間中での値（脳活動領域での吸収係数がμａ２の場合）を示す。図５に示した座標軸において，ＸｃとＹｃの位置を変えたときのΔＡの分布（即ち，ＸｃとＹｃの変数で与えられるΔＡの関数）は感度分布もしくは感度の空間特性と言われ，一対のセンサーを用いて，生体内部での吸収係数の変化が検出可能な領域を示している。
更に，該非特許文献４では，その感度分布は，楕円形状の分布であることと，活動領域のサイズが大きくなると，その楕円形状は変化することが知られている（図６）。この楕円形状を記述するために，楕円関数を用いて，

と定義する。ここで，Δｘ，Δｙは，楕円関数の半値全幅（Ｆｕｌｌ Ｗｉｄｔｈ ａｔＨａｌｆ Ｍａｘｉｍｕｍ）を示す。

６−１および６−２は，光照射位置と光検出位置を示している。図中の６−３と６−４は，それぞれ感度の空間特性を示しており，６−３の感度の空間特性を与える脳活動領域のサイズは，６−４の感度の空間特性を与える脳活動領域のサイズと比較して小さい。これら２つの感度の空間特性を比較すると，脳活動領域のサイズが大きくなっても，Ｘｃ方向の楕円のサイズは殆ど変化せずに，Ｙｃ方向の楕円サイズが大きくなることが特長であることが分かる。これらの結果から，脳活動領域のサイズが大きくなると，１対のセンサーを用いて検出できる吸光度変化の検出可能領域は広くなることがわかる。そこで，この楕円サイズの変化を検出できる照射用光ファイバと検出用光ファイバの配置構成を検討する。図６に示した感度の空間特性によれば，生体内代謝物質の吸収係数変化領域が大きくなった場合，Ｙｃ方向の楕円サイズが大きくなる。この事実に基づき，以下に示す要領にてサンプリング点（便宜的に一対の光照射器と光検出器からなるセンサーペアの略中点として図示するが、これに限るものではなく図６で図示する感度分布の範囲が含まれる）を配置する。

（１）サンプリング点を複数配置する。
生体内代謝物質の濃度変化を画像化するためには，複数の場所で生体内代謝物質の濃度変化を検出し，空間補間に代表される画像作成アルゴリズムに基づき，画像を再構成する必要がある。そこで，従来技術と同様に複数サンプリング点を配置する。

（２）（１）に示したサンプリング点を近接して配置する。
従来技術に示した照射用光ファイバと検出用光ファイバの配置方法では，サンプリング点の配置間隔は２１ｍｍである。この値は，非特許文献４に示してあるどの感度の空間特性のｙ方向の半値全幅より大きい。このため，この配置間隔をより近接して複数のサンプリング点を配置すれば，血液量変化の領域サイズの変化に伴う感度の空間特性の形状の違いを弁別することが可能となる。

そこで，本発明では，まず基本として，図７に示す菱形形状の光照射器と光検出器の配置方法を採用する。この図７に示した配置方法では，図２に示した正方格子状の光照射器と光検出器の配置方法を斜方形状としている。正方格子状の配置では，格子の角度は９０°となるが，一例として，本発明では，格子の角度を６０°と１２０°とした格子状の配置で効果等を説明するが，もちろんこの設定角度に限定されるものではない。この図７に示した配置方法では，サンプリング点は一辺が１５ｍｍと２６ｍｍの長方形の頂点上に分布している。１５ｍｍのサンプリング点の配置間隔は，非特許文献に記載されているＹｃ方向の感度の空間特性の半値全幅の値と比較してほぼ同程度であり，且つ，脳活動領域のサイズが大きい場合のこの半値全幅の値よりは小さく，且つ脳活動領域のサイズが小さい場合のこの半値全幅の値よりは大きい。このため，活動領域のサイズの弁別が可能と思われるサンプリング点の間隔である。

一方，２６ｍｍの間隔は，従来技術である図２に示したサンプリング点の配置間隔よりも更に大きくなってします。そこで，この図７に示した光照射器と光検出器の配置方法に加えて，図８に示した光照射器と光検出器の配置方法も検討する。この配置方法では，図７に示した隣接する４サンプリング点の中心が新たなサンプリング点となるように，新たなる光照射器と光検出器を配置する。ここで，図７に示した光照射器と光検出器の配置アレーをＡ面，このＡ面と同様な光照射器と光検出器の配置アレーをＢ面とし，Ａ面の光照射器と光検出器の中点に新たなる光照射器もしくは光検出器を配置していることで，図８に示した光照射器と光検出器の配置方法が実現できている。この図８に示した配置方法のサンプリング点の配置間隔は１５ｍｍ間隔となり，かつ１辺の長さが１５ｍｍである正三角形の頂点上に全てのサンプリング点が存在している状態になっている。

脳活動領域のサイズの違いを，画像表示することが可能となり，光を用いた生体内代謝物質の濃度計測結果から得られる情報が増加する。

以下，図１に示すアルゴリズムに基づき，脳活動領域のサイズの違いを表示する方法を開示する。まず，１−１に示す通り，Ａ面とＢ面の各サンプリング点で検出した血液量変化を算出する。このＡ面，Ｂ面とは，図８に示した光照射器−光検出器対の中点に新たな光照射器もしくは光検出器を配置した配置方法を示している。また，Ａ面，Ｂ面とも菱形形状のアレーを用いる。次に，各サンプリング点（図８の場合は，２４点）で検出した血液量変化を空間補間する（１−２）。この補間に使用するアルゴリズムは任意であるが，本実施例で表示する空間補間した画像は，非特許文献５に示されている「逆距離法」と呼ばれるアルゴリズムを使用している。補間により得られた画像は，生体内代謝物質の濃度変化の分布を示す。この分布から，血液量変化分布の極大位置を与える場所を決定する（１−３）。次に血液量変化分布の極大位置が，Ａ面とＢ面のサンプリング点のどちらにより近いかを判定する（１−４）。この判定は，具体的には，以下に述べる方法で実施する。予め，Ａ面とＢ面のサンプリング点の位置情報を図２中の２−６に示す電子計算機（この場合、演算部および画像表示手段を兼ねる）の内部に保持する。

次に，前述する方法から求めた血液量変化分布の極大位置と，前記した全サンプリング点への距離をそれぞれ算出し，得られた距離の中から最短となったものを選ぶ。そして，最短となったサンプリング点を探し，そのサンプリング点がＡ面とＢ面のどちらに属するか算出する。もし，血液量変化分布の極大位置がＡ面のサンプリング点の何れかにより近ければ，Ａ面のサンプリング点を用いて画像を改めて再構成し，画像を表示する（１−５）。もし，血液量変化分布の極大位置がＢ面のサンプリング点の何れかにより近ければ，Ｂ面のサンプリング点を用いて画像を改めて再構成し，画像を表示する（１−６）。

では，まず，菱形形状のプローブを用いることの有効性を図９，図１０，図１１，図１２を用いて説明する。図９は，格子状の配置であり，図中に●で表示する光照射器（９−１）と図中に■で表示する光検出器（９−２）を３０ｍｍ間隔で配置している。ｘおよびｙは座標軸である。図中の１，２，３で示した数字を記載した位置は，それぞれ，
１：光照射器と光検出器の中点
２：光照射器もしくは光検出器の直下
３：隣接する２対の光照射器，光検出器の中心
に相当する。

本実施例では，これら１，２，３の場所にて脳活動に伴い生体内代謝物質の濃度が変化したと仮定し，トポグラフィ画像をシミュレーションにより再構成する。再構成の方法としては，まず，脳活動領域のサイズを仮定し，（数式２）で与えられる感度の空間特性を決定する。以降示す実施例では，脳活動領域のサイズが小さい場合を示す感度の空間特性として，（数式２）に示したΔｘ，Δｙにおいて，（Δｘ，Δｙ）＝（１５，４），同様に脳活動領域のサイズが大きい場合の感度の空間特性として，（数式２）に示したΔｘ，Δｙにおいて，（Δｘ，Δｙ）＝（１５，１３）を使用する。これらの値は，非特許文献４に示されている生体模擬試料を用いた感度の空間特性の計算結果としては，脳活動領域の直径が前者では１０ｍｍ程度，後者では２０ｍｍ程度の値に相当する。

次に，脳活動位置を１もしくは２もしくは３に設定し，各光照射器−光検出対が，各サンプリング点において検出するΔＡを（数式２）を用いて決定する。そして，非特許文献５に示した逆距離法と呼ばれる補間アルゴリズムを用いて，トポグラフィ画像を再構成した。同様なアルゴリズムを用いて，図１０に示したプローブの配置方法でも検討を行った。図１０は，図７に示したプローブの配置方法と同様であり，格子の角度の設定は，６０°もしくは１２０°とした。図中の１，２，３の数字を記載した位置は，図９に示した数字（１，２，３）の相対的な配置位置と同一であり，それぞれ，
１：光照射器と光検出器の中点
２：光照射器もしくは光検出器の直下
３：隣接する２対の光照射器，光検出器の中心
に相当する。

これら図９，図１０に示したプローブの配置方法により得られたトポグラフィ画像の画質を図１１および図１２を用いて説明する。図１１は，図９に示した９０°の格子配置によりトポグラフィ画像を再構成したものであり，表中の（１５，４），および（１５，１３）は，それぞれ（数式２）に示したΔｘ，Δｙの各値を示す。また，各表中に示した画像のサイズは１６０ｍｍ×１６０ｍｍである。この領域のサイズは，図９や図１０に示した光照射器―光検出器対の中点であるサンプリング点の分布領域サイズより大きい。サンプリング点の分布領域より広い領域に関しても，非特許文献５に示した補間法により外挿することで，血液量変化の値を推定している。また，この図に示した画像では，血液量変化の値をプラスマイナス１で規格化し，それを４等分して等高線上に表示している。更に，各図中にメッシュを施した領域は，その値が０．５以上１．０以下の領域を示している。これら図１１，図１２から明らかになった結果を以下に述べる。

まず，図１１より得られた結果を以下に示す。まず，（１）に示した場所では，メッシュを施した領域の面積比が，活動領域のサイズの違いを反映し，１．８倍となった。一方，（２）に示した場所では，このメッシュを施した領域の面積比がほぼ同一となり，脳活動領域のサイズの違いを反映することができなかった。更に，（３）では，脳活動領域のサイズが小さい場合，感度分布のサイズが小さいため，脳活動を検出しにくいことが明らかになった。これに対して，図１２より得られた結果によれば，（１）に示した場所での面積比が，図１１に示した結果より大きくなり，２．８倍の面積比を得た。一方，（２）に示した場所では，図１１に示した結果と同様に面積はほぼ同一となり，また，（３）に示した領域では，脳活動領域のサイズが小さい場合，感度分布のサイズが小さいため，脳活動を検出しにくいことが明らかになった。これら図１１と図１２に示した結果から，図９，図１０に示したプローブ配置を比較すると，菱形形状でプローブを配置した方が，脳活動領域のサイズの違いをより明確に検出できることが明らかになった。ただし，明確に検出できるのは，（２）や（３）に示した場所ではなく，（１）に示した場所に限定されることも明らかになった。

次に，これら図９，図１０，図１１，図１２から得られた結果を，図１３，図１４を用いて検討する。図１０と図１３を比較すると，図１３に示した光照射器，光検出器の配置方法では，ｘ，ｙ方向に，それぞれ，−７．５ｍｍ，−１３ｍｍずれていることがわかる。この結果，図１０では，図中に示した１，２，３の位置が，
１：光照射器と光検出器の中点
２：光照射器もしくは光検出器の直下
３：隣接する２対の光照射器，光検出器の中心
となっていたのに対して，
１：光照射器もしくは光検出器の直下
２：光照射器と光検出器の中点
３：光照射器と光検出器の中点
となっている。

図１１，図１２に示した画像を作製する際に使用したアルゴリズムと同様に，血液量変化を示す画像を作成した結果を図１４に示す。この図によれば，（１）でのメッシュを施した領域の面積比は，ほぼ１倍であったのに対して，（２），（３）でのメッシュを施した領域の面積比は約２．５倍となった。この（２），（３）に示した場所は光照射器と光検出器の中点となっているため，これは図１０に示した１の場所と同一になる。

上述したシミュレーション結果によれば，脳活動領域のサイズの違いを明確に検出できる場所は，光照射器と光検出器の中点であるサンプリング点に脳活動領域の位置が一致した場合であることがわかった。そこで，図１５に示す光照射器と光検出器の配置方法を用いてトポグラフィ画像を再構成する。図中の１，２，３で示した場所は，図１０，図１３に示した脳活動領域の位置と同一の場所であり，
１：光照射器と光検出器の中点
２：光照射器と光検出器の中点
３：光照射器と光検出器の中点
となっている。図１６は，脳活動領域を再構成した画像であり，（１），（２）では，脳活動領域のサイズの差は１．８倍となったが，（３）では，３．１倍となった。（１），（２），（３）は，ぞれぞれ，光照射器と光検出器の中点となっているが，図１５に示すように，光照射器と光検出器の配列には，異方性がある。その結果，面積比は，同じサンプリング点であっても，異なってしまった。

そこで，図１に示したとおり，脳活動部位の位置が，Ａ面のサンプリング点の位置とＢ面のサンプリング点の位置の何れにより近いかを判定し，その結果から，Ａ面のサンプリング点により近い場合は，Ａ面のサンプリング点を使用して画像を再構成する，一方，Ｂ面のサンプリング点により近い場合は，Ｂ面のサンプリング点を使用して画像を再構成を行えばよい。その結果は，脳活動部位のサイズの違いを明確に画像として表示することが可能となる。

次に，実施例１に示した画像作成方法に基づき，実際の表示方法を示す。
これまでに図１２，図１４，図１６に示した結果を検討すると，以下の結果が明らかになった。第一に，実施例１に示した通り，脳活動のサイズの違いを表示するためには，Ａ面とＢ面を用いて，全サンプリング点での血液量変化を算出し，各サンプリング点での位置情報を用いて空間的な補間処理を施し，その結果から血液量変化が極大となった位置を判別し，判別結果からその位置はＡ面またはＢ面のサンプリング点のどちらにより近いかを判別し，その判別した結果から，その面のサンプリング点のみを用いて画像を再構成すれば，脳活動サイズの違いをより明確に弁別できることである。第二に，図１５に示した光照射器と光検出器の配置方法を用いることで，図１０では検出できなかった脳活動を検出できる。具体的には，図１２では，脳活動領域のサイズが小さい（Δｘ，Δｙ）＝（１５，４）の場合，場所（３）では，明確には脳活動に伴う血液量変化を画像化することができていない。これに対して，同じ脳活動領域のサイズと場所において，図１６では，活動を画像化できる。この結果は，脳活動領域が小さい場合に，図１５に示した光照射器と光検出器の配置方法が妥当であることを示している。

以上から，上述した２つの画像作成方法には得失があることが確認できた。そこで，その得失を活かすことが可能な画像の再構成結果の表示方法を図１７と図１８に示す。図１７は，「全サンプリング点を画像の再構成に使用する」（１７−１）か「Ａ面もしくはＢ面のサンプリング点の何れかを画像に再構成するか」（１７−２）選択可能なスイッチが存在する。また，図１８に示した方法では，全サンプリング点を画像の再構成に使用すること得た画像（１８−１）と，Ａ面もしくはＢ面のサンプリング点の何れか画像再構成に使用した画像（１８−２）を並べて表示している。この結果から，上述した画像の作成方法の得失を相補する画像表示方法が実現できる。

次に，実施例１，実施例２に示した画像作成方法に基づき，その変形例を示す。図１５に示した実施例では，図１０に示した菱形形状のセンサー配置について，このセンサーを２組用いた配置となっていることが特徴である。しかしながら，このような組数は２組に限定されるものではなく，複数組でも何等支障はない。図１９は，その変形例の一例を示しており，本実施例では３組のセンサーを使用している。このような配置方法により，サンプリング点の数を増やすことが可能となり，その結果，脳活動位置の極大位置からより近い位置にあるサンプリング点を与え，実施例１にて開示したとおり，脳活動部位のサイズの弁別がより明瞭に実施できる。

脳活動領域のサイズの違いを明確に検出できるため，リハビリテーションによる脳機能の回復などの評価が定量的に行うことが可能となる。その結果は，医療・福祉・教育などの分野へ展開することが可能となる。

本発明にて開示する脳活動領域サイズの弁別を行うアルゴリズム。 生体光計測装置の装置構成。 図２に示した生体光計測装置における光源，検出器，サンプリング点の空間分布を示す図。 生体内部の光伝播特性。 生体模擬試料を用いた生体内の構造，光学定数および脳活動に伴う光学定数の変化の検出方法。 脳活動領域のサイズの差異による感度の空間特性の違いの検出方法。 菱形形状の光照射器，光検出器の配置方法とサンプリング点の空間分布。（１） 菱形形状の光照射器，光検出器の配置方法とサンプリング点の空間分布。（２） 正方格子状の光照射器，光検出器の配置方法。 菱形形状の光照射器，光検出器の配置方法。（１） 図９に示した光照射器，光検出器の配置方法から得た生体内代謝物質の分布を示す画像。 図１０に示した光照射器，光検出器の配置方法から得た生体内代謝物質の分布を示す画像。 菱形形状の光照射器，光検出器の配置方法。（２） 図１３に示した光照射器，光検出器の配置方法から得た生体内代謝物質の分布を示す画像。 菱形形状の光照射器，光検出器の配置方法。（３） 図１５に示した光照射器，光検出器の配置方法から得た生体内代謝物質の分布を示す画像。 生体内代謝物質の濃度変化を示す画像の表示方法。（１） 生体内代謝物質の濃度変化を示す画像の表示方法。（２） 菱形形状の光照射器，光検出器の配置方法。（３）

符号の説明

２−１：被検査体，２−２：ヘルメット，２−３：照射用光ファイバ，２−４：検出用光ファイバ，２−５：光源アレー，２−６：電子計算機，２−７：検出器アレー
３−１：光源，３−２：検出器，３−３：サンプリング点
４−１：頭蓋骨，４−２：灰白質，４−３：照射用光ファイバ，４−４：検出用光ファイバ
６−１：光照射位置，６−２：光検出位置，６−３：感度の空間特性（１），６−４：感度の空間特性（２）
９−１：光照射器，９−２：光検出器
１７−１：全サンプリング点を画像の再構成に使用することを選択するチェックボックス，１７−２：Ａ面もしくはＢ面のサンプリング点の何れかを画像に再構成することを選択するチェックボックス，
１８−１：全サンプリング点を画像の再構成に使用すること得た画像，１８−２：Ａ面もしくはＢ面のサンプリング点の何れか画像再構成に使用した画像，
１９−１：光照射器，１９−２：光検出器。

Claims (6)

1. 被検体に光を照射し、前記被検体内を伝播した光を受光し、前記被検体内の代謝物質の濃度変化を計測する生体光計測装置に使用される計測方法であって、
   前記被検体上に二以上の光照射器と二以上の受光器からなる第一および第二のセンサーアレーを複数配置する第一のステップと、
   前記第一および第二のセンサーアレーにより計測された前記代謝物質の濃度変化の極大位置を算出する第二のステップと、
   前記極大位置が前記第一のセンサーアレーのサンプリング点と、前記第二のセンサーアレーのサンプリング点のどちらにより近いかを算出する第三のステップと、
   前記第三のステップで前記極大位置により近いと算出されたサンプリング点を持つ前記第一または第二のセンサーアレーを用いて前記代謝物質の濃度変化を計測する第四のステップとを有し、
   前記第一および第二のセンサーアレーは、格子状に交互に配置された複数の前記光照射器と複数の前記受光器を備え、
   前記第一のセンサーアレーは、前記第二のセンサーアレーのサンプリング点上に前記第一のセンサーアレーの照射器または受光器が配置されるように、配置されていることを特徴とする生体光計測方法。
2. 前記第一のセンサーアレーまたは、前記第二のセンサーアレーまたは、前記第一および第二のセンサーアレーの両方、のいずれかを用いて前記代謝物質の濃度変化を計測するかを選択するステップを有することを特徴とする請求項１記載の生体光計測方法。
3. 前記第四のステップにより得られた前記代謝物質の濃度変化から、前記代謝物質の濃度変化の分布を画像化する第五のステップを有することを特徴とする請求項１または２に記載の生体光計測方法。
4. 被検体に光を照射する光照射器と、
   前記被検体内を伝播した光を受光する受光器と、
   複数の前記光照射器および複数の前記受光器からなる第一および第二のセンサーアレーと、
   前記受光器で検出された光から前記被検体内の代謝物質の濃度変化を演算する演算手段とを有し、
   前記演算手段は、
   前記第一および第二のセンサーアレーにより計測された前記代謝物質の濃度変化の極大位置を算出し、
   前記極大位置が前記第一のセンサーアレーのサンプリング点と、前記第二のセンサーアレーのサンプリング点のどちらにより近いかを算出し、
   前記極大位置により近いと算出されたサンプリング点を持つ前記第一または第二のセンサーアレーを用いて前記代謝物質の濃度変化を算出し、
   前記第一および第二のセンサーアレーは、格子状に交互に配置された複数の前記光照射器と複数の前記受光器を備え、
   前記第一のセンサーアレーは、前記第二のセンサーアレーのサンプリング点上に前記第一のセンサーアレーの照射器または受光器が配置されるように、配置されていることを特徴とする生体光計測装置。
5. 前記光照射器と前記受光器はそれぞれほぼ等距離に配置されていることを特徴とする請求項４記載の生体光計測装置。
6. 前記代謝物質の濃度変化の分布を画像化する画像表示手段を有することを特徴とする請求項４または５に記載の生体光計測装置。