JP4575474B2 - 生体組織識別装置および方法 - Google Patents
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Description
M E. Martin et al.: "Development of an Advanced Hyperspectral Imaging (HSI) System with Application for Cancer Detection", Annals of Biomedical Engineering, Vol.34, No.6, pp.1061-1068 (2006) L. Khaodhiar et al.:" The Use of Medical Hyperspectral Technology to Evaluate Microcirculatory Changes in Diabetic Foot Ulcers and to Predict Clinical Outcomes, Diabetes Care, Vol.30, No.4, pp.903-910 (2007)
第1の手段によれば、蛍光物質を用いなくても、赤外スペクトル情報の微小周期の変動成分に基づいて生体組織の正常か異常(腫瘍等)かの識別ができる。赤外光、特に1000nm以上の波長の赤外光を用いているため、血液中のヘモグロビンの吸収の影響を受けにくく、組織そのもののスペクトル情報が得られる。本発明者は、正常組織と異常組織(腫瘍、癌組織等)の赤外スペクトル情報を実際に測定して比較した結果、異常組織には、正常組織には無いスペクトルの微小周期の変動成分があることを見出した。図1の実際に測定した正常組織と異常組織(胃癌組織)の赤外スペクトル情報のグラフの例に示されるように、異常組織のスペクトルでは、波長が1200nm−1320nm付近に、正常組織には無い細かな変動(微小周期の変動成分)があることがわかる。本発明は、このスペクトルの細かい変動(微小周期の変動成分)に基づいて異常組織と正常組織とを識別するものである。なお、前述の例では波長が1200nm−1320nm付近の微小周期の変動成分に着目したが、この波長域に限られず、他の赤外波長域の微小周期の変動成分でも良いことは言うまでも無い。例えば、波長が1500nm−1600nm付近にも同様な微小周期の変動成分があることがわかる。
第2の手段によれば、赤外光源の側で中心波長を掃引して特定の波長の赤外光を生体組織に照射するため、生体組織には限られた波長の赤外光のみが照射されることになり、余分な光エネルギーが生体組織に照射されない。したがって、光検出手段の側で分光するのに比べて、照射光による生体組織への熱的影響が少ない。
第3の手段によれば、撮像手段により2次元画像の各画素ごとに赤外スペクトル情報を取得することができ、より高い精度で異常組織を識別できる。赤外光源の側で波長掃引してスペクトル情報を得ているため、撮像手段の方には分光手段は不要であり、通常の赤外撮像手段(CCDなど)を用いることができる。
第4の手段によれば、発明者の実験により、この波長範囲において特に、正常組織と異常組織のスペクトル情報の微小周期の変動成分の差違、および、正常組織と異常組織のスペクトルパターンの差違が顕著であることを見出した。
第5の手段によれば、発明者の実験により、正常組織と異常組織とで赤外スペクトル情報のスペクトルパターンが異なることが見出された。赤外スペクトルの微小周期の変動成分の比較に加えて、スペクトルパターンを比較することにより、より高い精度で生体組織の正常・異常が識別できた。
ことを特徴とする生体組織識別装置である。
第11の手段によれば、本発明者の実験により、本発明の生体組織の正常・異常の識別が、胃癌などの消化器系の腫瘍の識別に特に有効であることを見出した。消化器系の腫瘍は、例えば内視鏡によって検査が可能である。
まず。各ピクセルの持つ反射スペクトル曲線Sを以下の式に従って、ウェーブレット変換し、高域成分D1,中域成分D2、低域成分D3および残差A3のように展開する。なお、基底としてはウェーブレットは直交ウェーブレットの一つであるDaubechies-3 Wavelet関数を用いた。
同図に示すように、ウェーブレット変換の結果を見ると、特に1200−1320nmの範囲では、高域の変化を表すD1が、正常(左図)に比し、腫瘍(右図)では高振幅になっていることが分る。
同図に示すように、白色部が分散の大きな部分であり、腫瘍組織を表している。
なお、ウェーブレット変換を用いて赤外スペクトルの微少周期の変動を検出する例を説明したが、微少周期の変動を検出する手段として、ウエェーブレット変換に限らず他の公知の手段を用いてもよい。
本装置は、帯域幅5nmの狭帯域照明光の中心波長を1200nmから1320nmの範囲で変化させ、5nm間隔で取得した連続画像間の画像差分の2乗から、組織の反射スペクトル曲線の粗さを評価し、画像化するものである。
演算装置11では、隣り合うフレーム間の画像差分を、ピクセル毎に2乗し、その結果を過去45フレーム分平均化し、画像表示装置12上に表示する。なお、静電アクチュエータ4の制御回路13には、画像入力ボード10の画像取り込みと同期して、1画面入力ごとに、5nmの波長変化が得られるように、クロック信号が送られる。すなわち、制御回路13からは、周期0.75秒の対称三角波が出力され、その振幅は、可動スリット3からの出力光中心波長が、1205−1315nmになるように、可変減衰器R(14)で調整される。
図7(a)は、胃がん内壁のハイパースペクトル画像を、教師付分類で腫瘍領域(灰色の島状部)と正常組織に分類した結果を示す画像であり、図7(b)に示す通常のカラー画像に比べて、腫瘍領域(緑色)と正常組織とが明瞭に区別されている。また、以上の処理結果を、病理検査結果と比較した。
2 分光器
3 可動スリット
4 静電型アクチュエータ
5 集光レンズ
6 照明用赤外ファイバー
7 観測対象物
8 赤外ファイバースコープ
9 赤外CCDカメラ
10 画像入力ボード
11 演算装置
12 画像表示装置
13 制御回路
14 可変減衰器R
Claims (13)
- 生体組織から赤外スペクトル情報を取得する赤外スペクトル取得手段と、
前記赤外スペクトル取得手段により得られた赤外スペクトル情報に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段と、を有する生体組織識別装置であって、
前記演算手段は、前記赤外スペクトル情報をウェーブレット変換することにより前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値を算出し、前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値に基づいて前記生体組織の正常・異常を識別する、
ことを特徴とする生体組織識別装置。 - 前記赤外スペクトル取得手段は、
赤外領域で中心波長を掃引可能な赤外光源と、
赤外領域の感度を有する赤外光検出手段と、
を有し、
前記赤外光源からの赤外光を前記生体組織に照射し、前記生体組織で反射、透過または散乱した測定光を前記赤外光検出手段により検出することにより前記赤外スペクトル情報を取得する、
ことを特徴とする請求項1記載の生体組織識別装置。 - 前記赤外光検出手段は、赤外光を検出可能な撮像手段であり、
前記赤外スペクトル取得手段は、前記撮像手段による撮像画像の各画素における前記赤外スペクトル情報を取得する、
ことを特徴とする請求項2記載の生体組織識別装置。 - 前記赤外スペクトル情報は、1200−1320nmの波長範囲の赤外スペクトル情報である、
ことを特徴とする請求項1〜3いずれか記載の生体組織識別装置。 - 前記演算手段は、前記赤外スペクトル情報のスペクトルパターンを、予め記憶されている正常組織の標準スペクトルパターンと比較するスペクトルパターン比較部をさらに有し、
前記演算手段は、前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値と、前記スペクトルパターン比較部の比較結果とに基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する、
ことを特徴とする請求項1〜4いずれか記載の生体組織識別装置。 - 前記スペクトルパターン比較部は、前記スペクトルパターンと前記標準スペクトルパターンとを相関係数に基づいて比較する、
ことを特徴とする請求項5記載の生体組織識別装置。 - 前記演算手段は、学習分類型アルゴリズムを用いて、前記生体組織の正常・異常を識別する、
ことを特徴とする請求項5又は6に記載の生体組織識別装置。 - 前記生体組織は、生きた組織(in vivo)である、
ことを特徴とする請求項1〜7いずれか記載の生体組織識別装置。 - 前記赤外スペクトル取得手段は、内視鏡により生体内の生体組織の赤外スペクトル情報を取得する、
ことを特徴とする請求項1〜8いずれか記載の生体組織識別装置。 - 前記生体組織は、生体から切り出した組織(in vitro)である、
ことを特徴とする請求項1〜7いずれか記載の生体組織識別装置。 - 前記演算手段において、異常として識別される生体組織は消化器系の腫瘍である、
ことを特徴とする請求項1〜10いずれか記載の生体組織識別装置。 - 赤外スペクトル取得手段により得られた生体組織からの赤外スペクトル情報に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段を有する生体識別装置が行う生体組織識別方法であって、
前記演算手段による演算は、前記赤外スペクトル情報をウェーブレット変換することにより前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値を算出するステップと、
前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値に基づいて前記生体組織の正常・異常を識別するステップと、
からなる生体組織識別方法。 - 赤外スペクトル取得手段により得られた生体組織からの赤外スペクトル情報に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段を有する生体識別装置が行う生体組織識別方法であって、
前記演算手段による演算は、前記赤外スペクトル情報の前記赤外スペクトル情報をウェーブレット変換することにより前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値を算出するステップと、
前記赤外スペクトル情報のスペクトルパターンを、予め記憶されている正常組織の標準スペクトルパターンと比較するスペクトルパターン比較ステップと、
前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値と前記スペクトルパターン比較ステップの比較結果とに基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別するステップと、
からなる生体組織識別方法。
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