JP6806393B2 - 測定装置、測定方法、及び測定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体軟組織における各層の硬さの指標を測定するための測定装置、測定方法、及び測定プログラムに関する。

軟組織により構成される生体材料の硬さに関する情報（レオロジー特性）は、医療、福祉、食品などの様々な分野で非常に重要なものである。従来、非破壊的に軟組織の硬さを測定する手法として、表層から力を加えて、その反力から軟組織の硬さを特定する方法が知られている。

例えば、特許文献１では、異なる複数のパターンで生体軟組織を押し込み、その押込力の大きさと生体軟組織の変形量とに基づいて、当該生体軟組織のレオロジー特性を特定する方法が提案されている。当該方法によれば、生体軟組織のレオロジー特性を的確に測定することができる。

特開２０１６−２１４４５５号公報

しかしながら、上記従来の方法では、生体軟組織が複数の層（例えば、脂肪層、筋肉層等）を有することが考慮されておらず、生体軟組織の硬さをひとまとまりで測定していた。そのため、従来の方法では、生体軟組織が有する複数の層それぞれの硬さを特定することは困難であった。

本発明は、一側面では、このような点を考慮してなされたものであり、その目的は、生体軟組織が有する複数の層それぞれの硬さの指標を測定可能な技術を提供することである。

本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。

すなわち、本発明の一側面に係る測定装置は、圧子に変位を加えて、複数の層を有する生体軟組織に当該圧子を押し込んだ際に、当該圧子に作用する反力を力センサにより測定することで得られる、当該圧子の変位と当該圧子に作用した反力との関係を示す反力データを取得するデータ取得部と、取得した前記反力データの反力の値を対数スケールに変換し、変換した前記反力データに対して、複数の直線をフィッティングするデータ処理部と、前記フィッティングにより得られた前記複数の直線それぞれの傾きを前記生体軟組織の各層の硬さの指標として取得する硬さ特定部と、を備える。

本件発明者は、後述するとおり、圧子の変位が所定の境界値を超えると、反力の対数スケールの値と変位との関係を示す片対数グラフにおいて、生体軟組織の層の数だけ直線が得られ、各層の硬さの指標（具体的には、非線形弾性率Ｇ_n）は各直線の傾きとなって表れることを見出した。そこで、当該構成に係る測定装置は、複数の層を有する生体軟組織に圧子を押し込んだ際に、当該圧子に作用する反力を力センサにより測定することで得られる反力データを用いて、当該生体軟組織の各層の硬さを解析する。

具体的には、当該構成に係る測定装置は、取得した反力データの反力の値を対数スケールに変換し、変換した反力データに対して、複数の直線をフィッティングする。そして、当該構成に係る測定装置は、フィッティングにより得られた複数の直線それぞれの傾きを生体軟組織の各層の硬さの指標として取得する。これにより、当該構成によれば、生体軟組織が有する複数の層それぞれの硬さの指標を測定することができる。

なお、生体軟組織は、例えば、筋、臓器等を対象とし、生体軟組織の各層は、例えば、脂肪層、表層筋、深層筋等である。圧子は、生体軟組織に押し込み可能な部材であれば、特に限定されなくてもよい。力センサは、圧子に作用する反力を測定可能に構成されていれば特に限定されなくてもよい。当該力センサには、例えば、公知の圧力センサ等が用いられてよい。反力は、圧子の押込み力に対して生体軟組織から圧子に作用する力である。フィッティングには、最小二乗法、線形回帰等の公知の方法が用いられてよい。

また、上記一側面に係る測定装置において、前記データ処理部は、前記生体軟組織の有する層の数の入力を受け付けてもよく、変換した前記反力データに対して、入力された数の直線をフィッティングしてもよい。当該構成によれば、層の数が予め既知である生体軟組織について、各層の硬さの指標を的確に測定することができる。

また、上記一側面に係る測定装置において、前記データ処理部は、前記直線の数を所定の範囲内で変更しながら、変換した前記反力データに対してフィッティングを行ってもよく、前記硬さ特定部は、前記フィッティングにおいて最も適合した数の前記各直線の傾きを前記生体軟組織の各層の硬さの指標として取得してもよい。当該構成によれば、層の数が不明な場合に、生体軟組織を構成する層の数を特定しつつ、各層の硬さの指標を測定することができる。

また、上記一側面に係る測定装置において、前記硬さ特定部は、取得した前記各層の硬さを、所与の生体軟組織における各層の種類と硬さとの関係を集積した軟組織データベースに照合することで、前記生体軟組織の各層の構成を特定してもよい。当該構成によれば、所与の生体軟組織における各層の種類と硬さとの関係を集積した軟組織データベースを用いて、測定対象の生体軟組織の各層の構成を特定することができる。

また、上記一側面に係る測定装置において、前記圧子は、一定の速度で押し込まれてよい。当該構成によれば、各層の硬さの指標を解析するのに適した反力データを得ることができる。そのため、生体軟組織が有する複数の層それぞれの硬さの指標を精度よく測定することができる。

なお、上記各形態に係る測定装置の別の形態として、以上の各構成を実現する情報処理方法であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータその他装置、機械等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。

例えば、本発明の一側面に係る測定方法は、コンピュータが、圧子に変位を加えて、複数の層を有する生体軟組織に当該圧子を押し込んだ際に、当該圧子に作用する反力を力センサにより測定することで得られる、当該圧子の変位と当該圧子に作用した反力との関係を示す反力データを取得するステップと、取得した前記反力データの反力の値を対数スケールに変換し、変換した前記反力データに対して、複数の直線をフィッティングするステップと、前記フィッティングにより得られた前記複数の直線それぞれの傾きを前記生体軟組織の各層の硬さの指標として取得するステップと、を実行する情報処理方法である。

また、例えば、本発明の一側面に係る測定プログラムは、コンピュータに、圧子に変位を加えて、複数の層を有する生体軟組織に当該圧子を押し込んだ際に、当該圧子に作用する反力を力センサにより測定することで得られる、当該圧子の変位と当該圧子に作用した反力との関係を示す反力データを取得するステップと、取得した前記反力データの反力の値を対数スケールに変換し、変換した前記反力データに対して、複数の直線をフィッティングするステップと、前記フィッティングにより得られた前記複数の直線それぞれの傾きを前記生体軟組織の各層の硬さの指標として取得するステップと、を実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、生体軟組織が有する複数の層それぞれの硬さの指標を測定可能な技術を提供することができる。

図１は、本発明が適用される場面の一例を模式的に示す。 図２Ａは、１つの層で構成される生体軟組織に圧子を押し込むことで得られた反力データのシミュレーション結果を示す。 図２Ｂは、図２Ａに示す反力データの反力の値を対数スケールに変換した片対数グラフを示す。 図３Ａは、２つの層で構成される生体軟組織に圧子を押し込むことで得られた反力データのシミュレーション結果を示す。 図３Ｂは、図３Ｂに示す反力データの反力の値を対数スケールに変換した片対数グラフを示す。 図４は、実施の形態に係る測定装置のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。 図５は、実施の形態に係る測定装置のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。 図６は、実施の形態に係る軟組織データベースの構成の一例を模式的に例示する。 図７は、実施の形態に係る測定装置の処理手順の一例を例示する。

以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメタ、マシン語等で指定される。

§１ 適用例
まず、図１を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。図１は、本実施形態に係る測定装置１の適用場面を模式的に例示する。

本実施形態では、押圧装置２を用いて、生体軟組織３に力を加える。具体的には、本実施形態に係る押圧装置２は、生体軟組織３に押し当てられる圧子２１、圧子２１を駆動するアクチュエータ２２、及び圧子２１に作用する反力を測定する力センサ２３を備える。これにより、押圧装置２は、アクチュエータ２２により圧子２１に変位を加えて、複数の層を有する生体軟組織３に当該圧子２１を押し込んだ際に、当該圧子２１に作用する反力を力センサ２３により測定することで、圧子２１の変位と当該圧子２１に作用した反力との関係を示す反力データ１２２を取得する。測定装置１は、この反力データ１２２を利用して、生体軟組織３の各層の硬さを解析する。なお、反力は、圧子２１の押込み力に対して生体軟組織３から圧子２１に作用する力である。

ここで、生体軟組織に関して、以下の数１〜数３の関係式が成立することが知られている。

なお、βは、所定の定数を示し、ｅは、自然対数の底を示す。Ｇは、線形弾性率を示し、Ｇ_nは、非線形弾性率を示す。ｆ_cは、生体軟組織からの反力を示し、ｘ_cは、圧子の変位を示す。ｘ_nは、境界値を示す。数３の関係式は、数２の関係式を対数変換したものである。

つまり、圧子２１の変位ｘ_cが境界値ｘ_n未満である場合には、測定により得られる反力データ１２２において、圧子２１の変位ｘ_cと反力ｆ_cとの関係は直線で表現される（線形領域）。一方、圧子２１の変位ｘ_cが境界値ｘ_nを超えると、圧子２１の変位ｘ_cに対して反力ｆ_cは指数関数的に増加する（非線形領域）。ただし、数３の関係式に示されるとおり、反力ｆ_cを対数スケールに変換すると、対数スケールの反力ｆ_cと変位ｘ_cと関係は直線で表現される。

そこで、複数の層を有する生体軟組織３において、反力データ１２２に上記の関係がどのように表れるかを調べるために、市販のパーソナルコンピュータを利用して、上記押圧装置２と同様の構成を有する押圧装置を設定し、次の数値実験（シミュレーション）を行った。すなわち、１つの層（筋）を有する参考例に係る生体軟組織と、２つの層（筋と脂肪）を有する実施例に係る生体軟組織とを用意し、各生体軟組織について以下の数値実験（シミュレーション）条件で反力データを取得した。なお、実施例に係る生体軟組織の２つの層は、表層側に配置される皮下脂肪層（脂肪層）、及び当該皮下脂肪層よりも押し込み方向奥側に配置される筋肉層（筋層）とした。

＜シミュレーション条件＞
・参考例：筋層（弾性率：約0.15[N/mm], 非線形弾性率：約0.2 [1/mm]）を有する生体軟組織に対して押し込みを行ったケース
・実施例：脂肪層（弾性率：約0.15[N/mm],非線形弾性率：約0.15[1/mm]）及び筋肉層（弾性率：約0.15[N/mm],非線形弾性率：約0.2[1/mm]）を有する生体軟組織に対して押し込みを行ったケース

図２Ａは、参考例に係る生体軟組織に圧子を押し込むことで得られた反力データのシミュレーション結果を示す。図２Ｂは、図２Ａに示す反力データにおける反力の値を対数スケールに変換した片対数グラフを示す。図３Ａは、実施例に係る生体軟組織に圧子を押し込むことで得られた反力データのシミュレーション結果を示す。図３Ｂは、図３Ａに示す反力データにおける反力の値を対数スケールに変換した片対数グラフを示す。

図２Ａに示されるとおり、１つの層を有する参考例では、上記線形領域と非線形領域との境界を示す境界値ｘ_nが５（ｍｍ）あたりに現れた。これに応じて、図２Ｂに示されるとおり、反力の値を対数スケールに変換した片対数グラフでは、境界値ｘ_nを超える範囲において、反力の値と変位との関係は１つの直線で表されることが分かった。当該直線の傾きは、参考例に係る生体軟組織の筋層の非線形弾性率脂肪層に比例していることが確認されている。

一方、図３Ａに示されるとおり、２つの層を有する参考例では、上記線形領域と非線形領域との境界を示す境界値ｘ_nが５（ｍｍ）あたりに現れた。これに応じて、図３Ｂに示されるとおり、反力の値を対数スケールに変換した片対数グラフでは、境界値ｘ_nを超える範囲において、反力の値と変位との関係は２つの直線（図３Ｂの２つの点線）で表されることが分かった。各直線の傾きの比は、筋層及び脂肪層それぞれの非線形弾性率の比と一致していた。

以上により、圧子の変位が境界値ｘ_nを超えると、反力の対数スケールの値と変位との関係を示す片対数グラフにおいて、生体軟組織の層の数だけ直線が得られ、各層の硬さの指標（具体的には、非線形弾性率Ｇ_n）は各直線の傾きとなって表れることが分かった。

なお、境界値ｘ_nは、非線形弾性率Ｇ_nの逆数（１／Ｇ_n）よりも小さいことから、図３Ｂに示されるとおり、境界値ｘ_nに近い直線ほど、傾きが大きく、より硬い層の指標を表わすことが分かった。すなわち、片対数グラフに表れる各直線は、表層側から順に硬さの指標を表すのではなく、より硬い層の指標から順に表すことが分かった。

そこで、本実施形態に係る測定装置１は、押圧装置２から反力データ１２２を取得し、取得した反力データ１２２の反力の値を対数スケールに変換する。次に、本実施形態に係る測定装置１は、反力の値を対数スケールに変換した反力データ１２２に対して、複数の直線をフィッティングする。

そして、本実施形態に係る測定装置１は、当該フィッティングにより得られた複数の直線それぞれの傾きを、生体軟組織３の各層の硬さの指標（具体的には、非線形弾性率Ｇ_n）として取得する。これによって、本実施形態によれば、生体軟組織３が有する複数の層それぞれの硬さの指標を測定することばできる。

なお、生体軟組織３は、例えば、臓器、筋等を対象とし、生体軟組織３の各層は、例えば、（皮下）脂肪層、表層筋層、深層筋層等であってよい。図１では、生体軟組織３の一例として、骨３３の上に、筋肉層３２及び皮下脂肪層３１の２つの層が順に積層した生体軟組織が例示されている。ただし、生体軟組織３の層の数は、２つの限られる訳ではなく、３つ以上であってもよい。

§２ 構成例
［ハードウェア構成］
＜押圧装置＞
次に、押圧装置２のハードウェア構成の一例について説明する。上記のとおり、押圧装置２は、生体軟組織３に押し当てられる圧子２１、圧子２１を駆動するアクチュエータ２２、及び圧子２１に作用する反力を測定する力センサ２３を備える。

圧子２１は、生体軟組織に押し込み可能な部材であれば、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。当該圧子２１には、例えば、直径１０ｍｍ程度の円筒が用いられる。また、アクチュエータ２２は、圧子２１を駆動可能であれば特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。当該アクチュエータ２２には、市販のアクチュエータが用いられてもよい。更に、力センサ２３は、圧子２１に作用する反力を測定可能に構成されていれば特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。当該力センサ２３には、市販の圧力センサ等が用いられてもよい。

なお、押圧装置２の具体的なハードウェア構成に関して、実施の形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換、及び追加が可能である。例えば、圧子２１を所望の生体軟組織に押し当てる際に把持するためのハンドルが押圧装置２に設けられてもよい。また、押圧装置２は、圧子２１の変位と反力との関係を特定可能であれば、アクチュエータ２２以外の駆動手段を採用してもよい。

＜測定装置＞
次に、図４を用いて、測定装置１のハードウェア構成の一例を説明する。図４は、本実施形態に係る測定装置１のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。図４に示されるとおり、本実施形態に係る測定装置１は、制御部１１、記憶部１２、外部インタフェース１３、入力装置１４、出力装置１５、及びドライブ１６が電気的に接続されたコンピュータである。なお、図４では、外部インタフェースは、「外部Ｉ／Ｆ」と記載されている。

制御部１１は、ハードウェアプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含み、プログラム及びデータに基づいて各種情報処理を実行するように構成される。記憶部１２は、「メモリ」の一例であり、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等の記憶装置で構成される。本実施形態では、記憶部１２には、測定プログラム１２１、軟組織データベース１２３等が記憶される。

測定プログラム１２１は、後述する生体軟組織３の各層の硬さの指標を解析するための情報処理（図７）を測定装置１に実行させる命令を含むプログラムである。軟組織データベース１２３は、所与の生体軟組織における各層の種類と硬さとの関係を集積したものである。詳細は後述する。

外部インタフェース１３は、アクチュエータ２２、力センサ２３等の外部装置と接続するために利用される。外部インタフェース１３の種類は、接続する外部装置に応じて適宜選択されてよい。入力装置１４は、例えば、ボタン、マウス、キーボード等であり、入力を行うために利用される。出力装置１５は、例えば、ディスプレイ等であり、情報を表示するために利用される。

ドライブ１６は、例えば、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ等であり、記憶媒体９に記憶されたプログラムを読み込むためのドライブ装置である。ドライブ１６の種類は、記憶媒体９の種類に応じて適宜選択されてよい。上記測定プログラム１２１及び軟組織データベース１２３の少なくとも一方は、この記憶媒体９に記憶されていてもよい。

記憶媒体９は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。測定装置１は、この記憶媒体９から、上記測定プログラム１２１及び軟組織データベース１２３の少なくとも一方を取得してもよい。

ここで、図４では、記憶媒体９の一例として、ＣＤ、ＤＶＤ等のディスク型の記憶媒体を例示している。しかしながら、記憶媒体９の種類は、ディスク型に限定される訳ではなく、ディスク型以外であってもよい。ディスク型以外の記憶媒体として、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリを挙げることができる。

なお、測定装置１の具体的なハードウェア構成に関して、実施の形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換、及び追加が可能である。例えば、制御部１１は、複数のプロセッサを含んでもよい。ハードウェアプロセッサは、マイクロプロセッサ、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等で構成されてよい。また、測定装置１は、提供されるサービス専用に設計された情報処理装置の他、パーソナルコンピュータ等の汎用の情報処理装置であってもよい。更に、測定装置１は、複数台の情報処理装置により構成されてもよい。

［ソフトウェア構成］
次に、図５を用いて、測定装置１のソフトウェア構成の一例について説明する。図５は、本実施形態に係る測定装置１のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。

本実施形態では、測定装置１の制御部１１は、記憶部１２に記憶された測定プログラム１２１をＲＡＭに展開する。そして、制御部１１は、ＲＡＭに展開された測定プログラム１２１をＣＰＵにより解釈し、各構成要素を制御しながら、当該解釈に基づいた情報処理を実行する。これにより、図５に示されるとおり、本実施形態に係る測定装置１は、ソフトウェアモジュールとして、データ取得部１１１、データ処理部１１２、及び硬さ特定部１１３を備えるコンピュータとして構成される。

データ取得部１１１は、圧子２１に変位を加えて、複数の層を有する生体軟組織３に当該圧子２１を押し込んだ際に、当該圧子２１に作用する反力を力センサ２３により測定することで得られる、当該圧子２１の変位と当該圧子２１に作用した反力との関係を示す反力データ１２２を取得する。データ処理部１１２は、取得した反力データ１２２の反力の値を対数スケールに変換し、変換した反力データ１２２に対して、複数の直線をフィッティングする。そして、硬さ特定部１１３は、当該フィッティングにより得られた複数の直線それぞれの傾きを生体軟組織３の各層の硬さの指標として取得する。

また、本実施形態では、上記のとおり、表層側から順にではなく、より硬い層から順に各層の硬さの指標が特定される。そこで、本実施形態に係る測定装置１は、軟組織データベース１２３を用いて、測定対象の生体軟組織３の各層の構成を特定する。具体的には、本実施形態に係る硬さ特定部１１３は、取得した各層の硬さを軟組織データベース１２３に照合することで、生体軟組織３の各層の構成を特定する。

なお、本実施形態では、これらのソフトウェアモジュールがいずれも汎用のＣＰＵによって実現される例を説明している。しかしながら、これらのソフトウェアモジュールの一部又は全部が、１又は複数の専用のプロセッサにより実現されてもよい。また、測定装置１の機能構成に関して、実施形態に応じて、適宜、機能の省略、置換、及び追加が行われてもよい。各ソフトウェアモジュールに関しては後述する動作例で詳細に説明する。

（軟組織データベース）
次に、図６を用いて、生体軟組織３の構成の特定に利用する軟組織データベース１２３の構成の一例を説明する。図６に示されるとおり、本実施形態に係る軟組織データベース１２３は、テーブル形式のデータで表現され、軟組織名、各層の種類、各層の硬さ等を保持するためのフィールドを含んでいる。

軟組織名のフィールドには、生体軟組織を特定するための情報（例えば、名称）が格納される。各層の種類及び硬さのフィールドには、各層の種類を特定するための情報（例えば、名称）及び硬さの指標を示す情報が格納される。各層の種類及び各層の硬さのフィールドの数は、対象の生体軟組織の層の数に応じて適宜変更されてよい。１つのレコード（行データ）が、１種類の生体軟組織の構成を示す。

なお、軟組織データベース１２３の構成は、所与の生体軟組織における各層の種類と硬さとの関係を集積可能であれば、図６に示される例に限られなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。また、軟組織データベース１２３のデータ形式は、図６に示されるようなテーブル形式に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。また、図６の各レコードに格納された値は、本実施形態を説明するために便宜上記載したものであり、このような例に限定される訳ではない。各レコードに格納される値は、実施の形態に応じて適宜していされてよい。

§３ 動作例
次に、図７を用いて、測定装置１の動作例を説明する。図７は、測定装置１の処理手順の一例を示す。以下で説明する処理手順は、本発明の「測定方法」に相当する。ただし、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてもよい。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。

（準備）
まず、事前準備として、測定対象の生体軟組織３上に圧子２１が当接するように、押圧装置２を適宜配置する。そして、測定装置１を操作して、以下の一連の処理の実行を開始する。

（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１では、制御部１１は、外部インタフェース１３を介してアクチュエータ２２にアクセスして、アクチュエータ２２の動作を制御する。具体的には、制御部１１は、圧子２１に変位を加えて、生体軟組織３に圧子２１を押し込むように、アクチュエータ２２の動作を制御する。

アクチュエータ２２による圧子２１の駆動方法は、圧子２１の変位と圧子２１に作用する反力との関係を示す反力データ１２２を取得可能なように適宜設定されてよい。例えば、制御部１１は、圧子２１に強制変位を加えるように、アクチュエータ２２の動作を制御してもよい。これに応じて、生体軟組織３に圧子２１が押し込まれた際に、力センサ２３は、圧子２１に作用する反力を測定する。

（ステップＳ１０２）
次のステップＳ１０２では、制御部１１は、データ取得部１１１として動作し、圧子２１に変位を加えて、生体軟組織３に当該圧子２１を押し込んだ際に、当該圧子２１に作用する反力を力センサ２３により測定することで得られる、当該圧子２１の変位と当該圧子２１に作用した反力との関係を示す反力データ１２２を取得する。

本変形例では、制御部１１は、外部インタフェース１３を介して力センサ２３にアクセスして、当該力センサ２３の測定結果、すなわち、圧子２１に作用した反力の値を取得する。また、制御部１１は、アクチュエータ２２の駆動量に基づいて、圧子２１の変位の値を取得する。そして、制御部１１は、取得した反力の値と変位の値とをプロットすることで、圧子２１の変位と当該圧子２１に作用した反力との関係を示す反力データ１２２を取得する。

なお、上記ステップＳ１０１では、制御部１１は、圧子２１が一定の速度で押し込まれるように、アクチュエータ２２の動作を制御するのが好ましい。これにより、本ステップＳ１０２では、圧子２１に作用する反力の値を一定の変位間隔で取得することができるため、変位と反力との関係を適切に示す反力データ１２２を得ることができる。

（ステップＳ１０３）
次のステップＳ１０３では、制御部１１は、データ処理部１１２として動作し、生体軟組織３の有する層の数の入力を受け付ける。ユーザは、入力装置１４を操作して、測定対象の生体軟組織３の有する層の数を入力する。これにより、制御部１１は、生体軟組織３の有する層の数を取得する。

なお、例えば、生体軟組織３の有する層の数が不明であるケース等では、当該ステップＳ１０３は、省略されてもよい。また、本ステップＳ１０３の実行タイミングは、後述するステップＳ１０５の前であれば、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。

（ステップＳ１０４及びＳ１０５）
次のステップＳ１０４では、制御部１１は、取得した反力データ１２２の反力の値を対数スケールに変換する。これにより、上記図３Ｂに例示されるような片対数グラフをプロット可能なデータを得ることができる。

そして、ステップＳ１０５では、制御部１１は、反力の値を対数スケールに変換した反力データ１２２に対して、ステップＳ１０３で入力された数の直線をフィッティングする。具体的には、制御部１１は、変換後の反力データ１２２の境界値ｘ_nを超える範囲に対して直線のフィッティングを行う。

なお、フィッティングの手法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、フィッティングには、最小二乗法、線形回帰等の公知の方法が用いられてよい。また、制御部１１は、反力データ１２２において線形領域と非線形領域との境界を検出することで境界値ｘ_nを特定可能である。

（ステップＳ１０６）
次のステップＳ１０６では、制御部１１は、硬さ特定部１１３として動作し、ステップＳ１０５のフィッティングにより得られた各直線の傾きを生体軟組織３の各層の硬さの指標（非線形弾性率Ｇ_n）として取得する。

なお、上記のとおり、上記ステップＳ１０１で、圧子２１が一定に速度で押し込まれるように、アクチュエータ２２の動作を制御することで、変位と反力との関係を適切に示す反力データ１２２を得ることができる。この反力データ１２２によれば、上記ステップＳ１０４〜Ｓ１０６までの処理を的確に行うことができ、これによって、生体軟組織３が有する各層の硬さの指標を精度よく特定することができる。

（ステップＳ１０７）
次のステップＳ１０７では、制御部１１は、硬さ特定部１１３として動作し、ステップＳ１０６により取得した各層の硬さの指標を、所与の生体軟組織における各層の種類と硬さとの関係を集積した軟組織データベース１２３に照合する。そして、制御部１１は、ステップＳ１０６により取得した各層の硬さの指標に最も適合するレコードを特定し、特定したレコードにより示される情報（軟組織名、各層の種類等）に基づいて、測定対象の生体軟組織３の各層の構成を特定する。制御部１１は、ステップＳ１０６及びＳ１０７により特定した各層の硬さの指標、及び各層の構成を出力装置１５等に出力してもよい。これにより、制御部１１は、本動作例に係る処理を終了する。

［作用・効果］
以上のとおり、本実施形態では、圧子２１に作用した反力と圧子２１の変位との関係を示す片対数グラフにおいて、生体軟組織３の各層の硬さの指標が各直線の傾きとなって表れることを利用して、当該生体軟組織３の各層の硬さの指標を特定する。具体的には、ステップＳ１０２により、圧子２１に作用した反力と圧子２１の変位との関係を示す反力データ１２２を取得する。次に、ステップＳ１０４により、取得した反力データ１２２の反力の値を対数スケールに変換する。続いて、ステップＳ１０５により、反力の値を対数スケールに変換した反力データ１２２に対して、複数の直線をフィッティングする。そして、ステップＳ１０６により、フィッティングにより得られた各直線の傾きを生体軟組織３の各層の硬さの指標として取得する。これにより、本実施形態によれば、生体軟組織３が有する複数の層それぞれの硬さの指標を測定することができる。

また、本実施形態では、上記ステップＳ１０３により、生体軟組織３の層の数の入力を受け付けることで、測定対象の生体軟組織３の層の数を限定することができる。これにより、層の数が予め既知である生体軟組織３について、各層の硬さの指標を的確に測定することができる。

また、上記ステップＳ１０６では、各層の硬さの指標は、表層側から順にではなく、硬い層から順に表れ得る。これに対して、本実施形態では、上記ステップＳ１０７において、所与の生体軟組織における各層の種類と硬さとの関係を集積した軟組織データベース１２３を利用することで、測定対象の生体軟組織３の各層の構成を特定することができる。

§４ 変形例
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。例えば、以下のような変更が可能である。なお、以下では、上記実施形態と同様の構成要素に関しては同様の符号を用い、上記実施形態と同様の点については、適宜説明を省略した。以下の変形例は適宜組み合わせ可能である。

＜４．１＞
上記実施形態では、測定装置１は、ステップＳ１０３により、生体軟組織３の層の数の入力を受け付けている。しかしながら、生体軟組織３の層の数が不明である場合には、当該ステップＳ１０３の処理は省略されてよい。

この場合、制御部１１は、上記ステップＳ１０５において、データ処理部１１２として動作し、直線の数を所定の範囲内で変更しながら、反力の値を対数スケールに変換した反力データ１２２に対してフィッティングを行う。所定の範囲は、例えば、２〜５等のように設定されてよい。

そして、制御部１１は、上記ステップＳ１０６において、硬さ特定部１１３として動作し、ステップＳ１０５のフィッティングにおいて最も適合した数の各直線の傾きを生体軟組織３の各層の硬さの指標として取得してもよい。フィッティングの適合度は、公知の方法により算出されてよい。例えば、フィッティングの手法として最小二乗法を用いる場合、フィッティングの適合度は決定係数により表すことができる。これにより、生体軟組織３の層の数が不明であっても、当該生体軟組織３を構成する層の数を特定しつつ、各層の硬さの指標を測定することができる。

なお、ステップＳ１０５のフィッティングにおいて最も適合した直線の数は、生体軟組織３の層の数と一致しない可能性がある。そこで、制御部１１は、隣接する２つの直線の傾きの差が閾値以上であるか否かによって、隣接する２つの直線の傾きが異なる層の硬さを示しているのか、同じ層の硬さを示しているのかを判定してもよい。

例えば、ステップＳ１０５において、３つの直線のフィッティングが最も適合した場合、制御部１１は、１つ目の直線の傾きと２つ目の直線の傾きとの差が閾値以上であるか否かを判定する。そして、制御部１１は、１つ目の直線の傾きと２つ目の直線の傾きとの差が閾値以上であるとき、１つ目の直線の傾きと２つ目の直線の傾きとは異なる層の硬さの指標を示していると認定してもよい。一方、制御部１１は、１つ目の直線の傾きと２つ目の直線の傾きとの差が閾値未満であるとき、１つ目の直線の傾きと２つ目の直線の傾きとは同じ層の硬さの指標を示していると認定してもよい。２つ目の直線と３つ目の直線との組についても同様である。

＜４．２＞
また、上記実施形態では、ステップＳ１０７において、軟組織データベース１２３を利用して、生体軟組織３の各層の構成を特定している。しかしながら、本ステップＳ１０７は省略されてもよく、測定装置１は、軟組織データベース１２３を保持していなくてもよい。この場合、測定装置１は、ステップＳ１０６で特定した各層の硬さの指標を出力装置１５にそのまま出力してもよい。また、測定装置１は、ステップＳ１０６で特定した各層の硬さの指標に所定の変換処理を適用した後に得られた値を出力装置１５に出力してもよい。

＜４．３＞
また、上記実施形態では、ステップＳ１０１において、測定装置１が、押圧装置２（アクチュエータ２２）の動作を制御している。しかしながら、押圧装置２は、測定装置１以外の情報処理装置により制御されてもよく、この場合、本ステップＳ１０１は、省略されてよい。

＜４．４＞
また、上記実施形態では、測定装置１は、ステップＳ１０２により、圧子２１に作用した反力と圧子２１の変位とをプロットすることで、反力データ１２２を生成している。しかしながら、当該反力データ１２２の生成は、測定装置１以外のその他の装置（例えば、押圧装置２自身）により行われてもよい。この場合、測定装置１は、上記ステップＳ１０２により、当該その他の装置にアクセスすることで、生成された反力データ１２２を取得してもよい。

１…測定装置、
１１…制御部、１２…記憶部、１３…外部インタフェース、
１４…入力装置、１５…出力装置、１６…ドライブ、
１１１…データ取得部、１１２…データ処理部、１１３…硬さ特定部、
１２１…測定プログラム、１２２…反力データ、
１２３…軟組織データベース、
２…押圧装置、
２１…圧子、２２…アクチュエータ、２３…力センサ、
３…生体軟組織、
３１…皮下脂肪層、３２…筋肉層、３３…骨、
９…記憶媒体

Claims (7)

1. 圧子に変位を加えて、複数の層を有する生体軟組織に当該圧子を押し込んだ際に、当該圧子に作用する反力を力センサにより測定することで得られる、当該圧子の変位と当該圧子に作用した反力との関係を示す反力データを取得するデータ取得部と、
   取得した前記反力データの反力の値を対数スケールに変換し、変換した前記反力データに対して、複数の直線をフィッティングするデータ処理部と、
   前記フィッティングにより得られた前記複数の直線それぞれの傾きを前記生体軟組織の各層の硬さの指標として取得する硬さ特定部と、
   を備える、
   測定装置。
2. 前記データ処理部は、
   前記生体軟組織の有する層の数の入力を受け付け、
   変換した前記反力データに対して、入力された数の直線をフィッティングする、
   請求項１に記載の測定装置。
3. 前記データ処理部は、前記直線の数を所定の範囲内で変更しながら、変換した前記反力データに対してフィッティングを行い、
   前記硬さ特定部は、前記フィッティングにおいて最も適合した数の前記各直線の傾きを前記生体軟組織の各層の硬さの指標として取得する、
   請求項１に記載の測定装置。
4. 前記硬さ特定部は、取得した前記各層の硬さを、所与の生体軟組織における各層の種類と硬さとの関係を集積した軟組織データベースに照合することで、前記生体軟組織の各層の構成を特定する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の測定装置。
5. 前記圧子は、一定の速度で押し込まれる、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の測定装置。
6. コンピュータが、
   圧子に変位を加えて、複数の層を有する生体軟組織に当該圧子を押し込んだ際に、当該圧子に作用する反力を力センサにより測定することで得られる、当該圧子の変位と当該圧子に作用した反力との関係を示す反力データを取得するステップと、
   取得した前記反力データの反力の値を対数スケールに変換し、変換した前記反力データに対して、複数の直線をフィッティングするステップと、
   前記フィッティングにより得られた前記複数の直線それぞれの傾きを前記生体軟組織の各層の硬さの指標として取得するステップと、
   を実行する、
   測定方法。
7. コンピュータに、
   圧子に変位を加えて、複数の層を有する生体軟組織に当該圧子を押し込んだ際に、当該圧子に作用する反力を力センサにより測定することで得られる、当該圧子の変位と当該圧子に作用した反力との関係を示す反力データを取得するステップと、
   取得した前記反力データの反力の値を対数スケールに変換し、変換した前記反力データに対して、複数の直線をフィッティングするステップと、
   前記フィッティングにより得られた前記複数の直線それぞれの傾きを前記生体軟組織の各層の硬さの指標として取得するステップと、
   を実行させるための、
   測定プログラム。