JP5451414B2 - 被検体情報処理装置および被検体情報処理方法 - Google Patents
被検体情報処理装置および被検体情報処理方法 Download PDFInfo
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Description
本発明は、被検体情報処理装置および被検体情報処理方法に関する。
従来、乳癌などの診断では、エックス線（マンモグラフィー）、音響波、ＭＲＩ（核磁気共鳴法）を用いた生体情報処理装置が多く使われている。近年、パルス光を生体内に伝播させ、その伝播光の吸収によって発生した音響波（典型的には超音波）を生体表面で検知し、生体内の初期発生圧力分布あるいは光吸収係数値分布をイメージングする生体情報イメージング装置が注目を浴びている。
生体内の光吸収体の画像を取得するためには、受信した音響波の信号から、画像を再構成する必要がある。画像再構成の手法としては、上記信号の逆投影によって画像を構成する方法（非特許文献１；逆投影法）や、反復的に音響波源を推定し、上記信号との最小二乗解を求めて画像を構成する方法（非特許文献２；反復法）等が提案されている。
Photoacoustic imaging in biomedicine, REVIEW OF SCIENTIFIC INSTRUMENTS Vol.77, 041101, （2006）
Comparison of iterative reconstruction approaches for photoacoustic tomography, Proc. of SPIE Vol. 6437 64370(2007)
非特許文献１によると、通常の光音響波イメージング装置においては、閉球体表面上、無限平面上、または、無限長を有する円柱表面上の全ての位置（方向）で音響波を検出することで、完全に生体情報を画像化できる。
しかしながら、生体を診断する場合には、上記のような方法で音響波を検出することはできない（生体周りの全方向で音響波を検出することはできない）。そのため、例えば、生体の一部に音響波検出器を配置して、音響波を検出することになる。この場合、光吸収体と音響波検出器との距離が大きければ大きい程、音響波検出器と光吸収体とがなす立体角は小さくなり、取得する情報（生体の内部情報；音響波源の分布の情報）の不確実性が増してしまう。
このように、取得する情報の不確実性が増加すると、例えば、非特許文献１で示された逆投影法により画像再構成を行った場合に、実際には存在しない虚像（アーティファクト）が発生してしまう。さらに、解像度（横解像度）が低下し、診断精度が低下してしまう。
しかしながら、生体を診断する場合には、上記のような方法で音響波を検出することはできない（生体周りの全方向で音響波を検出することはできない）。そのため、例えば、生体の一部に音響波検出器を配置して、音響波を検出することになる。この場合、光吸収体と音響波検出器との距離が大きければ大きい程、音響波検出器と光吸収体とがなす立体角は小さくなり、取得する情報（生体の内部情報；音響波源の分布の情報）の不確実性が増してしまう。
このように、取得する情報の不確実性が増加すると、例えば、非特許文献１で示された逆投影法により画像再構成を行った場合に、実際には存在しない虚像（アーティファクト）が発生してしまう。さらに、解像度（横解像度）が低下し、診断精度が低下してしまう。
一方、反復法によれば、生体周りの全方向で音響波を検出できない場合においても、アーティファクトの発生や横解像度の低下を抑制できることが報告されている。しかしながら、非特許文献２に開示の方法は、反復計算の度に、解析解を用いた音響波の算出が行われるため、処理負荷が大きい。また、そのような方法において、反復計算の度に、受信素子のサイズや受信することのできる音響波の周波数帯域など、実際の測定条件を取り込むことは、きわめて非効率的である。実際の測定条件を考慮したシミュレーションを実施することにより音響波を算出する場合においても、計算時間やメモリが膨大になってしまう（三次元の画像を再構成することが困難となる）。
本発明は、生体周りの全方向で音響波を検出できない場合において、簡易な方法で正確な音響波源の分布を推定することのできる技術を提供することを目的とする。
本発明の被検体情報処理装置は、被検体に光を照射する光源と、光吸収により発生する音響波を受信し、信号を出力する複数の受信素子と、予め定められた複数の位置のそれぞれについて、その位置に音響波源が存在すると仮定したときに前記複数の受信素子から出力される信号を表す情報を記憶する記憶手段と、前記複数の受信素子から出力された信号と、前記記憶手段に記憶されている情報とから、前記被検体内の音響波源の分布を推定する推定手段と、を有し、前記記憶手段に記憶されている前記情報は、第１の位置に音響波源が存在すると仮定したときに前記複数の受信素子から出力される第１の信号と、第２の位置に音響波源が存在すると仮定したときに前記複数の受信素子から出力される第２の信号とを、前記複数の受信素子の位置と前記複数の受信素子が音響波を受信する時刻とから構成されている信号空間上にて平行移動または回転移動することによって一致する信号を共通化した情報であることを特徴とする。
本発明の被検体情報処理方法は、予め定められた複数の位置のそれぞれについて、その位置に音響波源が存在すると仮定したときに複数の受信素子から得られる信号を表す情報を記憶する記憶手段を有する被検体情報処理装置における被検体情報処理方法であって、被検体に光を照射することにより被検体内で発生する音響波を前記複数の受信素子で受信して、信号を出力するステップと、前記複数の受信素子から出力された信号と、前記記憶部に記憶されている情報とから、前記被検体内の音響波源の分布を推定するステップと、を有し、前記記憶手段に記憶されている前記情報は、第１の位置に音響波源が存在すると仮定したときに前記複数の受信素子から出力される第１の信号と、第２の位置に音響波源が存在すると仮定したときに前記複数の受信素子から出力される第２の信号とを、前記複数の受信素子の位置と前記複数の受信素子が音響波を受信する時刻とから構成されている信号空間上にて平行移動または回転移動することによって一致する信号を共通化した情報であることを特徴とする。
本発明によれば、生体周りの全方向で音響波を検出できない場合において、簡易な方法で正確な音響波源の分布を推定することができる。
以下、本実施形態にかかる生体情報処理装置および生体情報処理方法について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下の実施形態は一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。また、本発明において、音響波とは、音波、超音波、光音響波と呼ばれるものを含み、被検体に近赤外線等の光（電磁波）を照射して被検体内部で発生する弾性波のことを示す。
（装置構成）
まず、本実施形態に係る生体情報処理装置の概要について説明する。特に、生体情報処理装置の例として、生体内の音響波源の分布を推定し、イメージングする生体情報イメージング装置について説明する。図１に、本実施形態に係る生体情報イメージング装置の構成の一例を示す。
まず、本実施形態に係る生体情報処理装置の概要について説明する。特に、生体情報処理装置の例として、生体内の音響波源の分布を推定し、イメージングする生体情報イメージング装置について説明する。図１に、本実施形態に係る生体情報イメージング装置の構成の一例を示す。
本実施形態に係る生体情報イメージング装置は、パルス光２を被検体である生体１に照射する光源４を備える。通常、光源４から発せられたパルス光２は光ファイバや液体ライトガイドなどの光伝播装置３を通って生体１の表面に照射される。
また、本実施形態に係る生体情報イメージング装置は、光吸収により発生する音響波を受信し、信号を出力する複数の受信素子（音響波検出器９）を更に備える。具体的には、複数の受信素子は、生体１内の光吸収体８が光のエネルギーの一部を吸収して発生した音響波７を検出し電気信号に変換する。なお、複数の受信素子は、二次元アレイ状に配列していることが好ましい。音響波検出器９の前部（生体１側）には、被検体を確実に固定するための圧迫板１０が設けられている。
また、本実施形態に係る生体情報イメージング装置は、音響波検出器９で得られた電気信号を解析する信号処理部６、及び、その処理信号に基づいた画像（再構成画像）を表示する画像表示部５を更に備える。
具体的には、信号処理部６は、情報生成部、記憶部、および、推定部を有する。情報生成部は、記憶部で記憶する情報を数値解析により生成する。記憶部は、予め定められた複数の位置のそれぞれについて、その位置に音響波源が存在すると仮定したときに複数の受信素子から出力される信号を表す情報を記憶する。推定部は、実際の測定において複数の受信素子から出力される信号と、記憶部に記憶されている情報とから、生体内の音響波源の分布（音響波源分布）を推定する。
画像表示部５は、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、電子放出素子を有するディスプレイなどの画像表示装置である。
また、本実施形態に係る生体情報イメージング装置は、光吸収により発生する音響波を受信し、信号を出力する複数の受信素子（音響波検出器９）を更に備える。具体的には、複数の受信素子は、生体１内の光吸収体８が光のエネルギーの一部を吸収して発生した音響波７を検出し電気信号に変換する。なお、複数の受信素子は、二次元アレイ状に配列していることが好ましい。音響波検出器９の前部（生体１側）には、被検体を確実に固定するための圧迫板１０が設けられている。
また、本実施形態に係る生体情報イメージング装置は、音響波検出器９で得られた電気信号を解析する信号処理部６、及び、その処理信号に基づいた画像（再構成画像）を表示する画像表示部５を更に備える。
具体的には、信号処理部６は、情報生成部、記憶部、および、推定部を有する。情報生成部は、記憶部で記憶する情報を数値解析により生成する。記憶部は、予め定められた複数の位置のそれぞれについて、その位置に音響波源が存在すると仮定したときに複数の受信素子から出力される信号を表す情報を記憶する。推定部は、実際の測定において複数の受信素子から出力される信号と、記憶部に記憶されている情報とから、生体内の音響波源の分布（音響波源分布）を推定する。
画像表示部５は、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、電子放出素子を有するディスプレイなどの画像表示装置である。
次に、本実施形態に係る生体情報イメージング装置が再構成画像を出力するまでの過程を、図３のフローチャートを用いて説明する。
Ｓ３０１では、光源４からパルス光２が生体１の表面に照射される。Ｓ３０２では、音響波検出器９が、生体１内の光吸収体から発生する音響波を検出する。通常、球状の光吸収体から発生する音響波は、横軸を時間、縦軸を音響波の強度とすると、図２に示すようなＮ字型の波形を示す。Ｓ３０３では、信号処理部６が、音響波検出器９で得られた信号（音響波信号；測定信号）から、反復法により光吸収体の位置（音響波源の分布）を推定し、画像を生成（再構成）する。Ｓ３０４では、画像表示部５が、信号処理部６で生成さ
れた画像を出力（表示）する。
Ｓ３０１では、光源４からパルス光２が生体１の表面に照射される。Ｓ３０２では、音響波検出器９が、生体１内の光吸収体から発生する音響波を検出する。通常、球状の光吸収体から発生する音響波は、横軸を時間、縦軸を音響波の強度とすると、図２に示すようなＮ字型の波形を示す。Ｓ３０３では、信号処理部６が、音響波検出器９で得られた信号（音響波信号；測定信号）から、反復法により光吸収体の位置（音響波源の分布）を推定し、画像を生成（再構成）する。Ｓ３０４では、画像表示部５が、信号処理部６で生成さ
れた画像を出力（表示）する。
（音響波源の分布の推定方法）
次に、信号処理部６による音響波源の分布の推定方法について説明する。なお、以下では、説明を容易にするために二次元の音響波源の分布を推定する場合（二次元画像を再構成する場合）について説明するが、三次元の音響波源の分布を推定する場合（三次元画像を再構成する場合）にも同様の考え方を適用することができる。また、一般的に、信号処理部６の処理は、コンピュータの演算処理装置がソフトウェア（プログラム）を実行することで実現される。
本実施形態では、画素サイズの各音響波源から発生する音響波が生体に固有であること、及び、任意の音響波源分布のとき発生する音響波は、各音響波源が発生する音響波の重ね合わせで表現できる（音響波の線形性）ことを利用する。それにより、測定したデータ（音響波信号；測定信号）から、音響波源分布を逆問題として推定することができる。具体的に、本実施形態では、推定部が、音響波源の分布を仮定し、該仮定した分布における各音響波源の位置に対応する信号を記憶部に記憶されている情報から取得し、取得した信号を重ね合わせる。そして、重ね合わせた信号と実際の測定により得られた信号との一致度が最も高くなるような音響波源の分布を、生体内の音響波源の分布とする。なお、本実施形態では、２次元の再構成画像の１要素である“ピクセル”と、３次元の再構成画像の１要素である“ボクセル”の両方を“画素”と呼ぶ。
次に、信号処理部６による音響波源の分布の推定方法について説明する。なお、以下では、説明を容易にするために二次元の音響波源の分布を推定する場合（二次元画像を再構成する場合）について説明するが、三次元の音響波源の分布を推定する場合（三次元画像を再構成する場合）にも同様の考え方を適用することができる。また、一般的に、信号処理部６の処理は、コンピュータの演算処理装置がソフトウェア（プログラム）を実行することで実現される。
本実施形態では、画素サイズの各音響波源から発生する音響波が生体に固有であること、及び、任意の音響波源分布のとき発生する音響波は、各音響波源が発生する音響波の重ね合わせで表現できる（音響波の線形性）ことを利用する。それにより、測定したデータ（音響波信号；測定信号）から、音響波源分布を逆問題として推定することができる。具体的に、本実施形態では、推定部が、音響波源の分布を仮定し、該仮定した分布における各音響波源の位置に対応する信号を記憶部に記憶されている情報から取得し、取得した信号を重ね合わせる。そして、重ね合わせた信号と実際の測定により得られた信号との一致度が最も高くなるような音響波源の分布を、生体内の音響波源の分布とする。なお、本実施形態では、２次元の再構成画像の１要素である“ピクセル”と、３次元の再構成画像の１要素である“ボクセル”の両方を“画素”と呼ぶ。
図４は、本実施形態に係る信号処理部６による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
Ｓ４０１では、信号処理部６（情報生成部）が、画素位置毎に、その位置に音響波源が存在すると仮定し、各受信素子で測定されうる音響波信号を順問題解析により算出する。Ｓ４０２では、信号処理部６（記憶部）が、Ｓ４０１での算出結果を配列データ（ＬＵＴ（Look Up Table）データ；小ヤコビアン行列）として記憶する。
順問題解析では、式１の波動方程式の解を計算することにより、各受信素子で測定されうる音響波信号を算出する。式１において、ｐ（ｘ，ｙ，ｔ）は、位置（ｘ，ｙ）、時刻ｔにおいて観測される圧力（音響波）を意味している。ｃは音速である。なお、音響波信号は、解析的な表式を用いて算出されてもよいし、ＦＤＭ（Finite Difference Method）やＦＥＭ（Finite Element Method）を用いたシミュレーション解析によって算出されて
もよい。
なお、この順問題解析は、受信素子のサイズ（エレメントサイズ）、受信素子で受信される音響波の周波数帯域、受信素子の指向性、音響波源から受信素子までの音速分布等を考慮して行ってもよい。例えば、数値解析において、実際の測定に用いる受信素子の受信面内（音響波を受信する面内）の複数点に到達する音響波の強度を計算し、それら強度の平均値を当該受信素子に到達する音響波の強度とすればよい。数値解析において複数の受信素子で受信される音響波の周波数帯域を、実際の測定に用いる受信素子で受信可能な音響波の周波数帯域に制限すればよい。具体的には、算出した音響波信号をフーリエ変換し、フィルター処理により、周波数空間で実際の測定に用いる受信素子で受信可能な周波数帯域に制限した後、逆フーリエ変換を行えばよい。また、数値解析において、実際の測定における音響波源から受信素子までの音速分布（例えば、生体と圧迫板を考慮した音速分布）を想定したモデルを用いればよい。
Ｓ４０１では、信号処理部６（情報生成部）が、画素位置毎に、その位置に音響波源が存在すると仮定し、各受信素子で測定されうる音響波信号を順問題解析により算出する。Ｓ４０２では、信号処理部６（記憶部）が、Ｓ４０１での算出結果を配列データ（ＬＵＴ（Look Up Table）データ；小ヤコビアン行列）として記憶する。
順問題解析では、式１の波動方程式の解を計算することにより、各受信素子で測定されうる音響波信号を算出する。式１において、ｐ（ｘ，ｙ，ｔ）は、位置（ｘ，ｙ）、時刻ｔにおいて観測される圧力（音響波）を意味している。ｃは音速である。なお、音響波信号は、解析的な表式を用いて算出されてもよいし、ＦＤＭ（Finite Difference Method）やＦＥＭ（Finite Element Method）を用いたシミュレーション解析によって算出されて
もよい。
図５に、４画素×４画素の大きさの画像を再構成する場合のＬＵＴデータの一例を示す
。図５（Ａ）は、生体内を示す図（実空間（ｘ，ｙ））であり、図５（Ｂ）は、各受信素子で得られる音響波信号の一例を示す図（信号空間（ｘ，ｔ）；受信素子の位置と受信時刻とから構成される空間）である。図中、実空間において塗りつぶされている位置は音響波源が存在する位置であり、信号空間において塗りつぶされている位置（小ヤコビアン行列の要素）は値を有する位置（要素）である。
Ｓ４０１では、例えば、実空間座標（１，１）に音響波が存在する場合の音響波信号として、図５（Ｂ）に示す様な音響波信号を算出する。なお、音響波は球面波として時間とともに広がるため、信号空間内では音響波信号の軌跡は二次曲線を描くことになる。また、４画素×４画素の大きさの画像を再構成する場合には、実空間座標（画素位置）と音響波信号の対応関係が４×４＝１６個得られることになる。
。図５（Ａ）は、生体内を示す図（実空間（ｘ，ｙ））であり、図５（Ｂ）は、各受信素子で得られる音響波信号の一例を示す図（信号空間（ｘ，ｔ）；受信素子の位置と受信時刻とから構成される空間）である。図中、実空間において塗りつぶされている位置は音響波源が存在する位置であり、信号空間において塗りつぶされている位置（小ヤコビアン行列の要素）は値を有する位置（要素）である。
Ｓ４０１では、例えば、実空間座標（１，１）に音響波が存在する場合の音響波信号として、図５（Ｂ）に示す様な音響波信号を算出する。なお、音響波は球面波として時間とともに広がるため、信号空間内では音響波信号の軌跡は二次曲線を描くことになる。また、４画素×４画素の大きさの画像を再構成する場合には、実空間座標（画素位置）と音響波信号の対応関係が４×４＝１６個得られることになる。
Ｓ４０３では、信号処理部６（推定部）が、Ｓ４０２で記憶されたＬＵＴデータから、画像再構成（音響波源分布の推定）に用いる方程式の構成要素を生成する。
図６は、音響波源分布の推定に用いる方程式を、マトリクス形式で表したものである。図６の（ａ）は、Ｓ４０１で算出された画素位置毎の音響波信号を並べたものである（以下、マトリクスＪ（ヤコビアン行列）と記す）。図６の（ｂ）は、推定する音響波源分布を示している（以下、音響波源分布ΔＰＩと記す）。図６の（ｃ）は、音響波信号の実測値を示している（以下、音響波信号ΔＰｍと記す）。音響波の線形性から、音響波源分布ΔＰＩのときに測定される音響波信号は、画素位置毎の音響波信号（マトリクスＪ）と音響波源分布ΔＰＩとの積ＪΔＰＩとなる。従って、正しい音響波源分布ΔＰＩを推定した場合には、ＪΔＰＩとΔＰｍは完全に一致、または、近い値になる。これを式で表現すると式２の様になる。
ここで、マトリクスＪは一般には正方行列ではないが、両辺にＪＴ（Ｊの転置行列）をかけると式３の様になる。これを正規方程式という。
図６は、音響波源分布の推定に用いる方程式を、マトリクス形式で表したものである。図６の（ａ）は、Ｓ４０１で算出された画素位置毎の音響波信号を並べたものである（以下、マトリクスＪ（ヤコビアン行列）と記す）。図６の（ｂ）は、推定する音響波源分布を示している（以下、音響波源分布ΔＰＩと記す）。図６の（ｃ）は、音響波信号の実測値を示している（以下、音響波信号ΔＰｍと記す）。音響波の線形性から、音響波源分布ΔＰＩのときに測定される音響波信号は、画素位置毎の音響波信号（マトリクスＪ）と音響波源分布ΔＰＩとの積ＪΔＰＩとなる。従って、正しい音響波源分布ΔＰＩを推定した場合には、ＪΔＰＩとΔＰｍは完全に一致、または、近い値になる。これを式で表現すると式２の様になる。
Ｓ４０４では、信号処理部６（推定部）が、正規方程式（式３）の解を求める。
正規方程式の解法としては、連立一次方程式の解法である従来手法（直説解法や反復解法）を用いることができる。再構成画像として三次元の画像を生成する場合の様に、音響波源分布を推定する領域のサイズが大きい場合には、例えば、共役勾配法等の反復解法を用いることが好ましい（本実施例では反復解法を用いるものとする）。正規方程式（式３）の解は、
を最小にする最小２乗解であることが保証される。すなわち、正規方程式（式３）の解は、最小２乗解として（式２）を最もよく満たす最適解である。それにより、実際に測定された音響波信号との一致度が最も高くなるような音響波信号を得るための音響波源分布ΔＰＩが推定される。
正規方程式の解法としては、連立一次方程式の解法である従来手法（直説解法や反復解法）を用いることができる。再構成画像として三次元の画像を生成する場合の様に、音響波源分布を推定する領域のサイズが大きい場合には、例えば、共役勾配法等の反復解法を用いることが好ましい（本実施例では反復解法を用いるものとする）。正規方程式（式３）の解は、
Ｓ４０５では、信号処理部６（推定部）が、式４で得られた値を評価する（反復解法の収束判定）。具体的には、式４で得られた値が所定の閾値（例えばε＝１．０ｅ−６）以
下か否かを判定する。そして、所定の閾値以下となるまで、Ｓ４０４の処理を繰り返す。
なお、得られた音響波信号にノイズが存在する場合には、式３の左辺の対角成分に一定の値αを加えた
を解けばよい。この場合の解は、
を最小にする最小２乗解であることが保証される。
以上の処理により、予め用意されたマトリクスＪと実測値（音響波信号ΔＰｍ）から、音響波源分布ΔＰＩを推定し、画像再構成を行うことができる。
下か否かを判定する。そして、所定の閾値以下となるまで、Ｓ４０４の処理を繰り返す。
なお、得られた音響波信号にノイズが存在する場合には、式３の左辺の対角成分に一定の値αを加えた
以上の処理により、予め用意されたマトリクスＪと実測値（音響波信号ΔＰｍ）から、音響波源分布ΔＰＩを推定し、画像再構成を行うことができる。
なお、再構成画像のサイズが大きい場合（推定する音響波源分布の領域が大きい場合；例えば、サイズの大きな二次元や三次元の画像を再構成する場合）に、図６（ａ）のようにマトリクス全体をメモリに記憶することは、現実的なメモリ容量を鑑みると困難である。そこで、本願発明者らは、後述する対称性を利用して大幅な省メモリ化を実現する方法を考案した。更に、本願発明者らは、マトリクス要素の局在性を利用して計算の高速化をする方法を考案した。これにより、汎用ＰＣなどであっても（メモリ容量や演算能力が限られていても）、サイズの大きい再構成画像を生成することが可能となる。
（省メモリ化）
まず、省メモリ化（記憶部に記憶する情報の圧縮方法）について説明する。
予め定められた複数の位置の内、第１の位置に音響波源が存在すると仮定したときに複数の受信素子から出力される信号を第１の信号とし、第２の位置に音響波源が存在すると仮定したときに複数の受信素子から出力される信号を第２の信号とする。この場合、第１の信号と、第２の信号とは、信号空間上で平行移動または回転移動することにより、互いに一致する部分を有することがある（このような性質を対称性と呼ぶ）。本実施形態では、第１の信号と第２の信号の間の一致する部分を共通化することにより、記憶部に記憶する情報のデータ量が圧縮された情報を用いる。
まず、省メモリ化（記憶部に記憶する情報の圧縮方法）について説明する。
予め定められた複数の位置の内、第１の位置に音響波源が存在すると仮定したときに複数の受信素子から出力される信号を第１の信号とし、第２の位置に音響波源が存在すると仮定したときに複数の受信素子から出力される信号を第２の信号とする。この場合、第１の信号と、第２の信号とは、信号空間上で平行移動または回転移動することにより、互いに一致する部分を有することがある（このような性質を対称性と呼ぶ）。本実施形態では、第１の信号と第２の信号の間の一致する部分を共通化することにより、記憶部に記憶する情報のデータ量が圧縮された情報を用いる。
図７は、省メモリ化を実現するための方法の一例を示す図である。図７の方法では、上述した画素位置毎のＬＵＴデータよりも大きいＬＵＴデータ（図７の例では、図５（Ｂ）の二倍のサイズのＬＵＴデータ）を用いる。そして、上記対称性を利用して、受信素子の配列方向（図中ｘ方向）に並ぶ画素位置毎にＬＵＴデータ内の参照する領域を変化させる。その結果、ＬＵＴデータの数を減らすことができ、省メモリ化が可能になる。
但し、図８に示すように、受信素子までの距離が異なる画素位置を音響波源とした場合の音響波信号は、それぞれ、信号空間内において音響波の軌跡の曲率が異なる。そのため、複数の受信素子までの距離が互いに異なる複数の小ヤコビアン行列（図８中ｙ方向（深さ方向）の位置毎の小ヤコビアン行列）が必要となる。
但し、図８に示すように、受信素子までの距離が異なる画素位置を音響波源とした場合の音響波信号は、それぞれ、信号空間内において音響波の軌跡の曲率が異なる。そのため、複数の受信素子までの距離が互いに異なる複数の小ヤコビアン行列（図８中ｙ方向（深さ方向）の位置毎の小ヤコビアン行列）が必要となる。
図９は、４画素×４画素の二次元の画像を再構成する場合に用いる小ヤコビアン行列群（上記対称性を利用して用意された小ヤコビアン行列群）の一例を示す図である。なお、図９では、小ヤコビアン行列内の各要素の値の有無について省略している。
図６の（ａ）の場合には、小ヤコビアン行列群の総要素数は、４（受信素子の数）×６（サンプリング数）×１６（再構成画像の画素数）＝３８４個となる。一方、図９の例では、２×（受信素子の数）×６（サンプリング数）×４（深さ方向の画素数）＝１９２個
の要素で済む。したがって、図９の場合には、図６の（ａ）の場合に比べ、必要なメモリサイズを２分の１にすることができる。この省メモリ化の効果は、音響波源分布を推定する領域のサイズが大きい場合に顕著になる。例えば、６４画素×６４画素の再構成画像を生成する場合には、対称性を利用することにより、画素位置毎の小ヤコビアン行列を用いる場合よりも、必要なメモリサイズを３２分の１にすることができる。
図６の（ａ）の場合には、小ヤコビアン行列群の総要素数は、４（受信素子の数）×６（サンプリング数）×１６（再構成画像の画素数）＝３８４個となる。一方、図９の例では、２×（受信素子の数）×６（サンプリング数）×４（深さ方向の画素数）＝１９２個
の要素で済む。したがって、図９の場合には、図６の（ａ）の場合に比べ、必要なメモリサイズを２分の１にすることができる。この省メモリ化の効果は、音響波源分布を推定する領域のサイズが大きい場合に顕著になる。例えば、６４画素×６４画素の再構成画像を生成する場合には、対称性を利用することにより、画素位置毎の小ヤコビアン行列を用いる場合よりも、必要なメモリサイズを３２分の１にすることができる。
図１０は、４画素×４画素×４画素の三次元の画像を再構成する場合に用いる小ヤコビアン行列群（上記対称性を利用して用意された小ヤコビアン行列群）の一例を示す図である。なお、図１０は、三次元の画像の１つの面（４画素×４画素）に対応する１６個の受信素子を用い、サンプリング数を６とした場合の例である。また、図１０では、図９と同様に、小ヤコビアン行列内の各要素の値の有無について省略している。
図１０から、上記対称性を利用した小ヤコビアン行列を用いる場合の方が、画素位置毎の小ヤコビアン行列を用いる場合よりも小ヤコビアン行列群の総要素数（必要なメモリサイズ）が少ないことがわかる。例えば、６４画素×６４画素×６４画素の再構成画像を生成する場合には、上記対称性を利用することにより、画素位置毎の小ヤコビアン行列を用いる場合よりも、必要なメモリサイズを１０２４分の１にすることができる。それにより、従来は扱えなかったサイズの領域について音響波源分布を推定することが可能になる。
この様に、省メモリ化の効果は、音響波源分布を推定する領域のサイズが大きいほど顕著になり、特に三次元の音響波源分布を推定する際により顕著になる。
図１０から、上記対称性を利用した小ヤコビアン行列を用いる場合の方が、画素位置毎の小ヤコビアン行列を用いる場合よりも小ヤコビアン行列群の総要素数（必要なメモリサイズ）が少ないことがわかる。例えば、６４画素×６４画素×６４画素の再構成画像を生成する場合には、上記対称性を利用することにより、画素位置毎の小ヤコビアン行列を用いる場合よりも、必要なメモリサイズを１０２４分の１にすることができる。それにより、従来は扱えなかったサイズの領域について音響波源分布を推定することが可能になる。
この様に、省メモリ化の効果は、音響波源分布を推定する領域のサイズが大きいほど顕著になり、特に三次元の音響波源分布を推定する際により顕著になる。
（処理の高速化）
次に、処理の高速化について説明する。
図１１は、計算（処理）の高速化を実現するための方法の一例を示す図である（図中、数値０〜５はｔの値を意味する）。受信素子で検出される音響波はパルス波であるため、小ヤコビアン行列の要素の大部分は、実質的に値を有していない。そこで、本実施形態では、小ヤコビアン行列において、値を有していない領域を圧縮する（省く）ことにより、計算を高速化する。具体的には、記憶部に記憶する情報として、予め定められた複数の位置のそれぞれについて、その位置に音響波源が存在すると仮定したときの音響波を受信する受信素子とその受信時刻との組み合わせ（小ヤコビアン行列内での位置）を表す情報を用いる。以下、このような小ヤコビアン行列の圧縮を“コンパクト化”と呼ぶ。
次に、処理の高速化について説明する。
図１１は、計算（処理）の高速化を実現するための方法の一例を示す図である（図中、数値０〜５はｔの値を意味する）。受信素子で検出される音響波はパルス波であるため、小ヤコビアン行列の要素の大部分は、実質的に値を有していない。そこで、本実施形態では、小ヤコビアン行列において、値を有していない領域を圧縮する（省く）ことにより、計算を高速化する。具体的には、記憶部に記憶する情報として、予め定められた複数の位置のそれぞれについて、その位置に音響波源が存在すると仮定したときの音響波を受信する受信素子とその受信時刻との組み合わせ（小ヤコビアン行列内での位置）を表す情報を用いる。以下、このような小ヤコビアン行列の圧縮を“コンパクト化”と呼ぶ。
図１２は、小ヤコビアン行列のコンパクト化による処理の高速化の効果を模式的に示す。図１２の例では、コンパクト化前の小ヤコビアン行列は８×６の要素を有する。そのため、そのようなヤコビアン行列を用いる場合には、参照する要素の数は４８個となる。一方、コンパクト化後の小ヤコビアン行列では、値のある要素のみが参照されるため、参照する要素の数が９個となる。それにより、小ヤコビアン行列の要素を参照する際の演算量を４８分の９に減少することができ、処理を高速化することができる。
なお、小ヤコビアン行列の要素を値の大きい順に並べ替え、復元の際に所定値以上の大きさの値のみを値の大きい順に参照すれば、精度は低下するが演算量をより低減させることができる（処理を高速化することができる）。
なお、小ヤコビアン行列の要素を値の大きい順に並べ替え、復元の際に所定値以上の大きさの値のみを値の大きい順に参照すれば、精度は低下するが演算量をより低減させることができる（処理を高速化することができる）。
図１３は、受信素子の配列パターンと得られる再構成画像の一例を示す図である。図１３（Ａ）は、二次元的に配列された複数の受信素子で測定したデータから、三次元の画像を再構成する（三次元の音響波源分布を推定する）例を示している。図１３（Ｂ）は、二次元的に配列された複数の受信素子で測定したデータから、二次元の画像を再構成する（二次元の音響波源分布を推定する）例を示している。図１３（Ｃ）は、一次元的に配列された複数の受信素子で測定したデータから、二次元の画像を再構成する（二次元の音響波源分布を推定する）例を示している。
上述した対称性を利用した方法を用いれば、図１３（Ａ）〜（Ｃ）のいずれの場合においても省メモリ化の効果を得ることができる。特に、図１３（Ａ）に示す場合において高
い省メモリ化の効果を得ることができる。なお、図１３の例では、立方体の１つの面に複数の受信素子が配置されているが、複数の受信素子は立方体の複数面に配置されていてもよい。
上述した対称性を利用した方法を用いれば、図１３（Ａ）〜（Ｃ）のいずれの場合においても省メモリ化の効果を得ることができる。特に、図１３（Ａ）に示す場合において高
い省メモリ化の効果を得ることができる。なお、図１３の例では、立方体の１つの面に複数の受信素子が配置されているが、複数の受信素子は立方体の複数面に配置されていてもよい。
なお、本実施形態では、記憶部に記憶する情報を数値解析により生成するものとしたが、そのような情報は、生体を模擬したサンプルを用いて実際に測定された音響波の測定値を用いることにより生成してもよい。具体的には、生体内の音速と圧迫板の音速を模擬するサンプルを作製し、その中に単位画素の大きさに相当する音響波源を配置すればよい。そして、そのようなサンプルを用いて、音響波（配置した音響波源から発生する音響波）を測定することにより、小ヤコビアン行列を生成してもよい。
また、本実施形態では、信号処理部６が、記憶部に記憶する情報を生成する情報生成部を有する構成としたが、情報は別の装置などで生成され、記憶部に予め記憶されていてもよい。
また、本実施形態では、対称性が並進対称性である場合（受信素子の配列方向が直線的である場合）について説明したが、対称性は軸対称性や球対称性であっても、それらの対称性を利用することによって省メモリ化を実現できる。ただし、対称性が軸対称性や球対称性の場合には、受信素子の位置や形状と、測定される信号との対応関係の情報が必要となる。
また、本実施形態では、信号処理部６が、記憶部に記憶する情報を生成する情報生成部を有する構成としたが、情報は別の装置などで生成され、記憶部に予め記憶されていてもよい。
また、本実施形態では、対称性が並進対称性である場合（受信素子の配列方向が直線的である場合）について説明したが、対称性は軸対称性や球対称性であっても、それらの対称性を利用することによって省メモリ化を実現できる。ただし、対称性が軸対称性や球対称性の場合には、受信素子の位置や形状と、測定される信号との対応関係の情報が必要となる。
＜実施例１＞
以下、シミュレーションによる画像の再構成（音響波源分布の推定）の結果について図１４を用いて説明する。
なお、本実施例では６４画素×６４画素の再構成画像を生成した。図１４において、各画像の左上の座標を（０，０）、右下の座標を（６３，６３）とする。
以下、シミュレーションによる画像の再構成（音響波源分布の推定）の結果について図１４を用いて説明する。
なお、本実施例では６４画素×６４画素の再構成画像を生成した。図１４において、各画像の左上の座標を（０，０）、右下の座標を（６３，６３）とする。
図１４（Ａ）は、実測値（音響波信号ΔＰｍ）のデータを生成するための音響波源分布を示している。本実施例では、座標（１５，１５），（３１，３１），（４７，４７）に音響波源を設定した。また、受信素子は４辺の内の１辺（下辺）にのみ配置した。受信素子の数は６４個とした。そして、サンプリング数を２５６として実測値（音響波信号ΔＰｍ）のデータを生成した。
図１４（Ｂ）は、従来の逆投影法により、この実測値（音響波信号ΔＰｍ）のデータから得られた再構成画像を示す。図１４（Ｂ）に示すように、従来の逆投影法では、はっきりとアーティファクトが観測され、元の音響波源分布を正しく推定することができていないことがわかる。また、像のコントラストも低く不鮮明である。これらは、信号を取得する受信素子が被検体周りの全方向に存在しないために生じる（非特許文献１）。
図１４（Ｃ）は、本発明の方法（順問題解析結果の利用、対称性を利用した省メモリ化、及び、小ヤコビアン行列のコンパクト化）によって得られた再構成画像を示す。図１４（Ｃ）に示すように、本実施例では、予め用意された順問題解析結果を用いることにより、従来の逆投影法を用いた場合（図１４（Ｂ））と比較して、受信素子が被検体周りの全方向に存在しない場合でも正確な音響波源分布を推定することができた。
また、従来の反復法によって、図１４（Ｃ）のように正確な音響波源分布の推定が可能な領域のサイズは、メモリ容量や計算速度等の都合上かなり限定されていた。
例えば、汎用ＰＣを用いて、従来の反復法により音響波源分布を計算すると、１０分の計算時間を要した。それに対し、本実施例では、小ヤコビアン行列をコンパクト化しているため、同等のＰＣを用いた場合に５秒程度（従来の１２０分の１程度）の計算時間で済んだ。
また、本実施例では、対称性を利用した小ヤコビアン行列を用いているため、画素位置
毎の小ヤコビアン行列を用いる場合に比べ、使用するメモリ容量を３２分の１に低減することができた。
以上の結果から、本発明が診断装置の実用化に大きく寄与していることがわかる。
例えば、汎用ＰＣを用いて、従来の反復法により音響波源分布を計算すると、１０分の計算時間を要した。それに対し、本実施例では、小ヤコビアン行列をコンパクト化しているため、同等のＰＣを用いた場合に５秒程度（従来の１２０分の１程度）の計算時間で済んだ。
また、本実施例では、対称性を利用した小ヤコビアン行列を用いているため、画素位置
毎の小ヤコビアン行列を用いる場合に比べ、使用するメモリ容量を３２分の１に低減することができた。
以上の結果から、本発明が診断装置の実用化に大きく寄与していることがわかる。
＜実施例２＞
６４画素×６４画素×６４画素の再構成画像を生成することにより、省メモリ化の効果を検証した。なお、本実施例では、三次元の画像の１つの面（６４画素×６４画素）に対応する４０９６個の受信素子を用い、サンプリング数を５１２とした。
この場合、対称性を利用しない場合に必要となるメモリの容量は、小ヤコビアン行列群の総要素数である、６４２（受信素子数）×５１２（サンプリング数）×６４３（画素数）に比例することとなる。一方、対称性を利用する場合に必要となるメモリの容量は、４×６４２（受信素子の数）×５１２（サンプリング数）×６４（深さ方向の画素数）に比例することとなる。すなわち、本実施例によれば、対称性を利用することにより、利用しない場合のメモリ容量の１０２４分の１のメモリ容量で同じ計算を行うことができる。
６４画素×６４画素×６４画素の再構成画像を生成することにより、省メモリ化の効果を検証した。なお、本実施例では、三次元の画像の１つの面（６４画素×６４画素）に対応する４０９６個の受信素子を用い、サンプリング数を５１２とした。
この場合、対称性を利用しない場合に必要となるメモリの容量は、小ヤコビアン行列群の総要素数である、６４２（受信素子数）×５１２（サンプリング数）×６４３（画素数）に比例することとなる。一方、対称性を利用する場合に必要となるメモリの容量は、４×６４２（受信素子の数）×５１２（サンプリング数）×６４（深さ方向の画素数）に比例することとなる。すなわち、本実施例によれば、対称性を利用することにより、利用しない場合のメモリ容量の１０２４分の１のメモリ容量で同じ計算を行うことができる。
＜実施例３＞
６４画素×６４画素×６４画素の再構成画像を生成することにより、小ヤコビアン行列のコンパクト化による処理の高速化の効果を検証した。なお、本実施例では、三次元の画像の１つの面（６４画素×６４画素）に対応する４０９６個の受信素子を用い、サンプリング数を５１２とした。
この場合、小ヤコビアン行列のコンパクト化により、小ヤコビアン行列の参照される要素の数は、４×（６４×６４×５１２）から、４×（６４×６４×３０）に減少する。すなわち、参照される要素の数は、コンパクト化前に比べ５１２分の３０となる。その結果、小ヤコビアン行列をコンパクト化するための処理を増やしたとしても、トータルで１５倍程度、処理を高速化することができる。
６４画素×６４画素×６４画素の再構成画像を生成することにより、小ヤコビアン行列のコンパクト化による処理の高速化の効果を検証した。なお、本実施例では、三次元の画像の１つの面（６４画素×６４画素）に対応する４０９６個の受信素子を用い、サンプリング数を５１２とした。
この場合、小ヤコビアン行列のコンパクト化により、小ヤコビアン行列の参照される要素の数は、４×（６４×６４×５１２）から、４×（６４×６４×３０）に減少する。すなわち、参照される要素の数は、コンパクト化前に比べ５１２分の３０となる。その結果、小ヤコビアン行列をコンパクト化するための処理を増やしたとしても、トータルで１５倍程度、処理を高速化することができる。
以上述べたように、本実施形態に係る生体情報処理装置および生体情報処理方法によれば、各音響波源から発生する音響波が生体に固有であること、及び、音響波の線形性を利用して、簡易な方法で正確な音響波源の分布を推定することができる。具体的には、音響波源の分布を仮定し、その分布における各音響波源の位置に対応する信号を重ね合わせる。そして、重ね合わせた信号と実際の測定により得られた信号との一致度が最も高くなるような音響波源の分布が生体内の音響波源の分布とする。それにより、正確な音響波源の分布を推定することができる。また、予め定められた複数の位置に対応する信号が記憶されており、実際の測定で得られた信号はそれらの重ね合わせで表現される。そのため、従来のように、反復計算の度に、解析解を用いた音響波の算出を行う必要はなく、簡易に音響波源の分布を推定することができる。
４・・・光源 ６・・・信号処理部 ９・・・音響波検出器
Claims (10)
- 被検体に光を照射する光源と、
光吸収により発生する音響波を受信し、信号を出力する複数の受信素子と、
予め定められた複数の位置のそれぞれについて、その位置に音響波源が存在すると仮定したときに前記複数の受信素子から出力される信号を表す情報を記憶する記憶手段と、
前記複数の受信素子から出力された信号と、前記記憶手段に記憶されている情報とから、前記被検体内の音響波源の分布を推定する推定手段と、
を有し、
前記記憶手段に記憶されている前記情報は、第１の位置に音響波源が存在すると仮定したときに前記複数の受信素子から出力される第１の信号と、第２の位置に音響波源が存在すると仮定したときに前記複数の受信素子から出力される第２の信号とを、前記複数の受信素子の位置と前記複数の受信素子が音響波を受信する時刻とから構成されている信号空間上にて平行移動または回転移動することによって一致する信号を共通化した情報であることを特徴とする被検体情報処理装置。 - 前記推定手段は、音響波源の分布を仮定し、該仮定した分布における各音響波源の位置に対応する信号を前記記憶手段に記憶されている情報から取得し、取得した信号を重ね合わせ、重ね合わせた信号と実際の測定により得られた信号との一致度が最も高くなるような音響波源の分布を、前記被検体内の音響波源の分布とする
ことを特徴とする請求項１に記載の被検体情報処理装置。 - 前記記憶手段に記憶されている前記情報は、前記予め定められた複数の位置のそれぞれについて、その位置に音響波源が存在すると仮定したときの音響波を受信する前記複数の受信素子の位置と前記複数の受信素子のそれぞれが音響波を受信する時刻との組み合わせを表す情報である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の被検体情報処理装置。 - 前記記憶手段で記憶する前記情報を数値解析により生成する生成手段をさらに有する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の被検体情報処理装置。 - 前記生成手段は、前記数値解析において、前記複数の受信素子のそれぞれについて、受
信素子の受信面内の複数点に到達する音響波の強度を計算し、該音響波の強度の平均値を該受信素子に到達する音響波の強度とする
ことを特徴とする請求項４に記載の被検体情報処理装置。 - 前記生成手段は、前記数値解析において前記複数の受信素子で受信される音響波の周波数帯域を、前記複数の受信素子が受信可能な音響波の周波数帯域に制限することを特徴とする請求項４または５に記載の被検体情報処理装置。
- 前記生成手段は、前記数値解析において、前記音響波源から前記複数の受信素子までの音速分布を想定したモデルを用いる
ことを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載の被検体情報処理装置。 - 前記記憶手段で記憶する前記情報を、前記被検体を模擬したサンプルを用いて実際に測定された音響波の測定値を用いることにより生成する生成手段をさらに有する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の被検体情報処理装置。 - 予め定められた複数の位置のそれぞれについて、その位置に音響波源が存在すると仮定したときに複数の受信素子から得られる信号を表す情報を記憶する記憶手段を有する被検体情報処理装置における被検体情報処理方法であって、
被検体に光を照射することにより被検体内で発生する音響波を前記複数の受信素子で受信して、信号を出力するステップと、
前記複数の受信素子から出力された信号と、前記記憶手段に記憶されている情報とから、前記被検体内の音響波源の分布を推定するステップと、
を有し、
前記記憶手段に記憶されている前記情報は、第１の位置に音響波源が存在すると仮定したときに前記複数の受信素子から出力される第１の信号と、第２の位置に音響波源が存在すると仮定したときに前記複数の受信素子から出力される第２の信号とを、前記複数の受信素子の位置と前記複数の受信素子が音響波を受信する時刻とから構成されている信号空間上にて平行移動または回転移動することによって一致する信号を共通化した情報であることを特徴とする被検体情報処理方法。 - コンピュータに、請求項９に記載の被検体情報処理方法を実行させるためのプログラム。
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