WO2014175154A1 - 血流画像診断装置及び診断方法 - Google Patents

血流画像診断装置及び診断方法 Download PDF

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laser
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仁 藤居
兼児 岡本
則善 高橋
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ソフトケア有限会社
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    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion

Definitions

  • the concentration of the pigment deposited on the biological tissue relates to a blood flow image diagnostic apparatus and a diagnostic method that suppress an influence on a measured value.
  • the present inventors have developed a so-called speckle image of a random spot pattern formed as a result of irradiating a living tissue having blood cells such as the fundus or skin with laser light and interference of reflected light from the blood cells.
  • the image is guided onto an image sensor such as a solid-state imaging device (CCD or CMOS), and a large number of speckle images are continuously captured and stored at predetermined time intervals, and a predetermined number of images are selected from the stored images.
  • CCD or CMOS solid-state imaging device
  • a blood flow velocity measuring apparatus has been invented that selects, calculates a value reflecting the temporal fluctuation speed of output in each pixel of each image, and calculates a blood cell velocity (blood flow velocity) from this value.
  • the blood flow distribution in the living tissue is calculated based on the calculated output fluctuation value of each pixel.
  • a color image can be displayed on the monitor screen as a three-dimensional image (blood flow map).
  • the blood flow map actually observed is composed of a series of blood flow maps (hereinafter sometimes referred to as original maps) calculated at about 30 frames per second, and can be displayed as a moving image.
  • original maps blood flow maps
  • the present inventors analyzed changes in blood flow that appear periodically in synchronization with the heartbeat at each site in the observation field with respect to a series of blood flow maps obtained by blood flow measurement for several seconds. Introducing a numerical value that can distinguish between a region having a sharp rising waveform and a region having a venous, slowly rising and falling waveform, that is, skewness, and introducing an arterial pulsation portion and a venous beat on the blood flow map A blood flow velocity imaging device capable of displaying a moving part has also been proposed (see Patent Document 7).
  • the present inventors added a new blood flow image diagnosis function to the conventional apparatus, and the blood flow in the superficial blood vessel in the observation region of the living tissue is obtained from a plurality of blood flow map data of one heartbeat or more in the calculation unit.
  • adding a function to distinguish and display each blood flow on the blood flow map on the display section define various variables that characterize the blood flow waveform of each separated part They have also proposed a method to compare these and use them for clinical diagnosis.
  • a device to which such a function is added will be referred to as a blood flow image diagnostic device.
  • the blood flow velocity distribution is visualized using the reciprocal of the contrast of the speckle image formed on the image sensor by the interference of the laser light scattered by the retina.
  • the contrast is lowered due to the fogging of the scattered light in the eyeball
  • the blood flow value is displayed higher.
  • the white race has a lower pigment concentration than the colored race, so the interference decreases with repeated multiple scattering, the contrast of the speckle image, which is an interference pattern, decreases, and the blood flow value increases. Is displayed. If there is no significant difference in the size of the eyeball by race, the blood flow circulating in the eyeball is considered to have no significant difference between races, so whites have blood flow values higher than those of other colored races. Measurement results that are high are unacceptable and require some correction.
  • the intraocular blood flow that ophthalmologists attach importance to diagnosis is mainly the blood flow of arteriovenous blood vessels on the retina, tissue blood flow of the nipple, and choroidal blood flow.
  • An arteriovenous blood vessel runs on the surface layer of the retina, and a photoreceptor layer, a pigment epithelium layer, and a choroidal blood vessel layer are sequentially laminated toward the outermost shell sclera.
  • the pigment epithelium is not usually present in the optic nerve fiber layer other than the blood vessels of the nipple.
  • the degree to which the pigment epithelium affects laser scattering in colored races varies depending on the region, and the measured value between white and colored races has a complicated result that the proportionality factor varies depending on the region.
  • the proportionality factor varies depending on the region.
  • the problem to be solved by the present invention is that the conventional fundus blood flow and skin blood flow diagnostic imaging apparatus solves the problem that blood flow measurement values are displayed differently depending on the pigment concentration of the measurement target, and which race
  • the purpose is to provide a means for displaying and comparing uniform numerical values even when measured.
  • a blood flow diagnostic imaging apparatus includes a laser beam irradiation system that irradiates a laser beam to an observation region of a biological tissue having blood cells, and a light receiving unit that includes a plurality of pixels that detect reflected light from the observation region of the biological tissue.
  • An image capturing unit that continuously captures a plurality of images based on a signal from the light receiving unit, an image storage unit that stores the plurality of images, and a temporal output signal of each pixel corresponding to the stored plurality of images It is comprised from the calculating part which calculates the blood flow velocity in a biological tissue from a change, and the display part which displays the two-dimensional distribution of this calculation result as a blood flow map.
  • the calculation unit includes a dye concentration correction unit for adding correction corresponding to the dye concentration in the observation region to the blood flow map obtained by the calculation.
  • the dye concentration correction unit creates a laser reflectivity calculation unit that detects the dye concentration in the observation region as a laser reflectivity, and a correction coefficient that corrects the blood flow map based on the laser reflectivity from the laser reflectivity calculation unit.
  • a correction coefficient creating unit is provided.
  • the calculation unit calculates the amount of deviation of this blood flow map, corrects the amount of movement, and performs tracking processing to perform overlay processing
  • a blood flow map creation unit that adds correction according to the dye concentration in the observation region based on the correction coefficient output from the dye concentration correction unit to the blood flow map that has been subjected to tracking processing
  • a laser reflectance calculation unit The laser reflection is based on the laser reflection intensity obtained from the laser reflection intensity map obtained by superimposing the speckle images that form the basis of the blood flow map and the intensity signal of the laser light emitted from the laser light irradiation system. Find the rate.
  • a correction unit is provided for a newly measured blood flow map, which includes a storage unit that preliminarily obtains a relationship between laser reflectance and blood flow value in the observation region for a plurality of healthy persons and stores the relationship. Based on the laser reflectance, a correction coefficient is created from the relationship between the laser reflectance stored in the storage unit and the blood flow value. The laser reflectance is calculated for each observation region, and a separate correction coefficient is created for each observation region.
  • the blood flow of the living tissue is, for example, fundus blood flow or skin blood flow. Correction according to the pigment concentration of the skin tissue is performed as a first-stage correction for a specific part that is known to be a relatively stable value, and the pigment concentration and stratum corneum scattering characteristics are different. A second-stage correction is performed by multiplying the correction coefficient for each part by the first-stage correction.
  • the blood flow image diagnosis method of the present invention includes a laser beam irradiation system that irradiates a laser beam to an observation region of a biological tissue having blood cells, and a plurality of pixels that detect reflected light from the observation region of the biological tissue.
  • a light receiving unit is provided, and a plurality of images are continuously captured based on a signal from the light receiving unit, the plurality of images are stored, and a living body is detected from a temporal change in an output signal of each corresponding pixel of the stored plurality of images.
  • the blood flow velocity in the tissue is calculated, and a blood flow map of the two-dimensional distribution is created.
  • the relationship between the laser reflectance and the blood flow value in the observation region is obtained in advance for a plurality of healthy subjects.
  • the relationship is stored, and in a new measurement, the correction coefficient is created from the newly acquired laser reflectance and the relationship between the stored laser reflectance and blood flow value.
  • a blood flow map corrected based on the correction coefficient is displayed.
  • the blood flow readings of white and colored races are greatly different, but according to the present invention, the influence of the pigment concentration deposited on the measurement target is suppressed, and the blood between races is reduced. Stream values can be compared uniformly as almost the same numerical value.
  • FIG. 1 is a schematic whole block diagram of the blood-flow image diagnostic apparatus comprised based on this invention
  • FIG. 2 is a block diagram of the calculating part characterized by this invention.
  • the flowchart which shows operation
  • FIG. 4 is a diagram showing a combined blood flow map obtained by acquiring 120 frames of the fundus blood flow map as shown in FIG. 3 and correcting and superimposing a shift of the fundus blood flow map due to fixation movement or the like.
  • FIG. 5 is a synthetic blood flow map similar to FIG.
  • FIG. 1A is a schematic overall configuration diagram of a blood flow diagnostic imaging apparatus configured according to the present invention
  • FIG. 1B is a configuration diagram of a calculation unit characterized by the present invention.
  • the laser light irradiation system irradiates a biological tissue having blood cells such as fundus blood flow or skin blood flow (for example, the fundus of the eye to be examined) with a laser beam through a half mirror.
  • the light receiving unit includes a CCD (solid-state imaging device) having a large number of pixels on the light receiving surface, a light receiving lens that forms an image of the laser reflected light on the CCD, and an amplifier circuit that amplifies the output of the CCD.
  • the CCD driven based on the timing pulse converts the biological tissue image formed by the light receiving lens into an electrical signal based on the timing pulse, reads out the signal charge by the frame accumulation method, amplifies it as a video signal, and outputs it.
  • the image capturing unit performs a predetermined time interval (for example, 1/30) of one heartbeat or more based on a digital signal obtained by further A / D-converting an output obtained by performing analog processing such as gain control on the output video signal and a timing pulse.
  • a plurality of images are captured continuously at (second intervals).
  • the image storage unit stores the captured image data.
  • the calculation unit calculates the blood flow velocity in the living tissue from the temporal change of the output signal of each corresponding pixel of the stored plurality of images.
  • the present invention is characterized in that a correction according to the dye concentration in the observation region is added to the blood flow map obtained by calculation in the calculation unit. For this correction, as will be described in detail later, laser light is used. Use intensity signal.
  • the display unit displays numerical information characterizing the blood flow map and the blood flow waveform on the two-dimensional distribution of the calculation result.
  • the configuration of the blood flow diagnostic imaging apparatus described above is the same as the conventional configuration disclosed in Patent Document 7 and the like except for the configuration of the calculation unit.
  • the structure of the arithmetic unit, which is a feature of the present invention, will be described with reference to FIG.
  • the present invention is characterized by including a dye concentration correction unit for adding correction according to the dye concentration in the observation region to the blood flow map obtained by the calculation.
  • the image storage unit stores a fundus blood flow map (original map) obtained at 30 frames per second.
  • the image quality is good.
  • the blood flow map creation unit adds correction to the tracking blood flow map according to the pigment concentration in the observation region based on the correction coefficient output from the pigment concentration correction unit.
  • the corrected blood flow map is displayed.
  • the dye concentration is detected as laser reflectivity (reflection intensity / incident intensity).
  • the laser reflectance calculation unit obtains the laser reflectance of the observation region based on the irradiated laser light intensity signal and the signal intensity reflected from each part of the observation region and detected by the light receiving unit.
  • the detection signal intensity is obtained from a laser reflection intensity map obtained by superimposing speckle images on which a blood flow map is synthesized.
  • the relationship between the laser reflectivity and the blood flow value in the observation region is obtained for a number of healthy subjects in advance, and the relationship is stored in the apparatus (storage unit).
  • the correction coefficient creation unit is a newly measured blood flow map. On the basis of the laser reflectance acquired with respect to, a blood flow value correction coefficient is created from the relationship between the laser reflectance stored in the storage unit and the blood flow value.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an operation of blood flow image diagnosis when applied to fundus blood flow measurement.
  • step S1 shown in FIG. 2 laser output is set and laser irradiation is performed.
  • step S2 fundus blood flow measurement is performed using the blood flow image diagnostic apparatus.
  • This pattern is generally called Laser Speckle. This speckle image is acquired.
  • FIG. 3 is a diagram showing a display example of a fundus blood flow map (original map) obtained at 30 frames per second, and shows an example of a yellow race.
  • This fundus blood flow map is stored in the image storage unit illustrated in FIG.
  • the blood flow map is usually displayed as a moving image of 30 frames per second, but has a high granularity and cannot be said to have good image quality.
  • the blood flow map is analyzed to calculate the shift amount of the map, and the tracking process for correcting and moving the movement amount is performed. If the test surface moves during image capture, the blood flow map will also shift accordingly, but the calculation unit has a function to calculate the shift amount of the map, correct the movement amount, and perform tracking processing Yes.
  • FIG. 4 is a diagram showing a composite blood flow map obtained by superimposing 120 frames of the blood flow map as shown in FIG. 3 and correcting the deviation of the blood flow map due to fixation movement or the like. An example is shown. Normally, it is displayed in color code, but here it is displayed in gray scale, and the whiter, the higher the blood flow.
  • FIG. 5 is a synthetic blood flow map similar to that of FIG. 4, but shows a measurement example obtained from a white race. 4 and 5 correspond to “conventional blood flow map drawing” described in FIG. Comparing FIG. 5 with FIG. 4, it can be seen that the numerical values are displayed very high. If there is no big difference in eyeball size even if the race is different, the blood flow circulating in the eyeball is considered to be no big difference between races. Is inconvenient, and some correction is necessary. This correction is performed in steps S4 to S8 as follows. A specific procedure for correction will be described by taking the fundus of a white person and a colored race as an example.
  • FIG. 6 is a diagram showing a laser reflection intensity map obtained by superimposing speckle images, which is a basis for synthesizing the synthetic blood flow map of FIG. 4, showing an example of a yellow race, and FIG. An example of a white race is shown.
  • a laser reflection intensity map is obtained as shown in FIG. It is done.
  • FIG. 6 shows an example of a yellow race, and it can be seen that the reflection intensity is strong at the nipple surrounded by a circle, and is weak otherwise.
  • FIG. 6 shows an example of a yellow race, and it can be seen that the reflection intensity is strong at the nipple surrounded by a circle, and is weak otherwise.
  • FIG. 6 shows an example of a yellow race, and it can be seen that the reflection intensity is strong at the nipple surrounded by a circle, and is weak otherwise.
  • the incident intensity used for calculating the laser reflectance (reflection intensity / incident intensity) (the following step S7) can be obtained as a laser light intensity signal irradiated from the laser light irradiation system, while the laser reflection intensity is Although it can be obtained as the signal intensity reflected from each part of the observation region and detected by the light receiving unit, for example, it can be obtained from a laser reflection intensity map as illustrated.
  • the laser power output from the blood flow diagnostic imaging apparatus is adjusted by setting the laser output value from the measurement software (step S1). Whites have strong internal scattering, and the light returning from the fundus to the light receiving part is too strong, so the laser output is reduced, whereas colored people, on the contrary, the light returning to the light receiving part is dark, so the laser output is It will be set stronger.
  • the laser reflectance can be determined from the average value of the total output power of the laser irradiated into the eyeball and the laser reflection intensity map of the target region.
  • step S5 the measurement site is recognized.
  • the region of interest of the fundus blood flow is roughly divided into three parts: the choroid, retinal blood vessels, and papillary tissue.
  • ophthalmologists pay attention mainly to blood flow of blood vessels running on the retina, tissue blood flow of the optic nerve head, and blood flow of the choroid, respectively, such as arteriosclerosis and diabetes It is thought to be closely related to vascular stenosis, glaucoma, macular degeneration, etc. that occur due to the disease.
  • these blood flows have different positional relationships with the pigment epithelium, the degree of influence of the pigment concentration is also different. That is, since the retinal blood vessel is on the surface layer rather than the pigment epithelium layer, when the pigment is dark, the backscattered light from the deep portion decreases and the reflection intensity of the blood vessel portion also decreases.
  • step S6 the measurement site is classified. Since the dye concentration is different at each measurement site and the influence thereof is different, a separate correction coefficient must be prepared for each site.
  • step S7 the laser reflectance of each segmented part is calculated.
  • a blood flow value is obtained from a synthetic blood flow map after tracking processing and a laser reflectance is obtained from a laser reflection intensity map for a large number of healthy persons from white to black, and accumulated.
  • step S8 for the newly measured blood flow map, a correction coefficient is assigned to the blood flow map according to the laser reflectance of each part.
  • the laser reflection average intensity and the average blood flow value are calculated for each part, this calculation is repeated for all accumulated data of healthy subjects, a scatter diagram is plotted, and a regression line is obtained.
  • FIG. 10 is an example of a scatter diagram and a regression line of mean blood flow value MBR versus laser reflection intensity at two sites of choroid CHR and papillary tissue ONH-T obtained in this way. Although the slope of this regression line varies depending on the part, it functions as a correction coefficient for the increase / decrease in the laser reflectance at each part.
  • the right end of the graph is white race data, and as it goes to the left, the color race data is darker in color.
  • the relationship between the mean blood flow value MBR and the laser reflectance indicated by such a regression line is stored in the image storage unit.
  • step S9 the corrected blood flow map is drawn.
  • the correction coefficients of the respective parts are different.
  • FIG. 11 shows the result of performing such correction processing on the blood flow map of the yellow race in FIG. 4, and it can be seen that the numerical values are the same as those of the blood flow map of the white race in FIG. 5. Therefore, even in a country in which many races are mixed, for example, if the tissue blood flow of the optic nerve head falls below a certain cut-off value, it is possible to set a criterion that anyone increases the risk of glaucoma.
  • correction similar to fundus blood flow is also necessary for skin blood flow.
  • black melanin pigment is dark and easily absorbed by near-infrared laser light, and the measured value of subcutaneous blood flow is displayed lower than that of the yellow race. It is unlikely that the blood flow that flows through the subcutaneous capillary layer formed to nourish the skin tissue varies from race to race, and it is necessary to adopt a correction method that is expressed by a uniform numerical value even if the race changes.
  • the palm of the hand is lighter than the back of the hand and the difference in measured values is much smaller than that of the back. Therefore, it can be seen that the correction coefficient differs between the back of the hand and the palm of the hand, and it is necessary to apply correction for each region in the same manner as the fundus.
  • a method of measuring and correcting the pigment concentration of the skin tissue to be measured using a skin color measuring instrument, etc. can be considered, but this examines the reflection characteristics (or absorption characteristics) for visible light. However, it does not indicate the characteristics with respect to the laser wavelength used for measurement. Therefore, as in the case of the fundus, a method of directly extracting information on the reflection characteristic (or absorption characteristic) of the dye to be measured with respect to the wavelength from the laser scattered signal used for blood flow measurement becomes effective.
  • Information on the pigment concentration is contained in the laser reflection intensity map shown in FIG. 6 or FIG. 7 at the fundus.
  • the value on this map divided by the laser incident intensity projected onto the fundus is reflected by the pigment. Indicates the rate and is inversely proportional to absorption.
  • the first-stage correction can be added.
  • the effect of absorption by the dye differs depending on the position of the blood vessel or blood vessel layer to be detected and the layer of the dye, so the positional relation is classified into several parts, and those in the same positional relation are regarded as the same part.
  • a second-stage correction is necessary, in which each is identified and multiplied by a different correction factor.
  • a second-stage correction is applied by multiplying the first-stage correction by a correction coefficient for each region having a different pigment density such as the palm and back and the scattering characteristics of the stratum corneum.
  • a correction coefficient for each region having a different pigment density such as the palm and back and the scattering characteristics of the stratum corneum.
  • MBR (Mean Blur Rate) used by the inventor for calculating blood flow values
  • the blood flow map of the blood vessel layer under the retina called the retinal blood vessels and the choroid is displayed around the nipple.
  • the former is displayed with thin and clear lines, but the latter is behind, so information diffuses and the blood vessel image is considerably blurred.
  • the choroidal blood flow value of the white race is displayed about twice as high as that of the colored race.

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Abstract

　本発明の血流画像診断装置は、血球を有する生体組織の観察領域にレーザー光を照射するレーザー光照射系と、生体組織の観察領域からの反射光を検出する複数の画素からなる受光部と、受光部からの信号に基づき連続的に複数の画像を取り込む画像取込部と、複数の画像を記憶する画像記憶部と、該記憶された複数画像の対応する各画素の出力信号の時間的変化から生体組織内の血流速度を演算する演算部と、該演算結果の二次元分布を血流マップとして表示する表示部から構成される。そして、演算部は、演算により得られた血流マップに観察領域の色素濃度に応じた補正を加えるための色素濃度補正部を備えている。

Description

血流画像診断装置及び診断方法
　本発明は、血球を有する生体組織にレーザー光を照射し、その生体組織から反射されたスペックル信号に基づき、血流速度を測定し画像化するに際して、生体組織に沈着した色素濃度が血流測定値に及ぼす影響を抑えた血流画像診断装置及び診断方法に関する。
　従来、本発明者らは、眼底や皮膚など血球を有する生体組織にレーザー光を照射して、その血球からの反射光が干渉した結果形成されるランダムな斑点模様の画像、いわゆるスペックル画像を固体撮像装置（ＣＣＤやＣＭＯＳ）等のイメージセンサー上に導き、このスペックル画像を連続的に所定時間間隔で多数枚取り込み・記憶し、その記憶された多数の画像の中から所定枚数の画像を選択し、各画像の各画素における出力の時間変動速度を反映した値を算出し、この値から血球の速度（血流速度）を算出する血流速度測定装置を発明してきた。この種の血流速度測定装置では、各画素の出力変動速度の値が血球の移動速度に対応するので、この算出された各画素の出力変動値に基づき、生体組織での血流分布を二次元画像（血流マップ）としてモニター画面上にカラー表示することができる。実際に観測される血流マップは、毎秒３０コマ程度で算出される一連の血流マップ（以下、元マップと呼ぶこともある）で構成され、動画として表示することもできるので、眼底や皮膚の血行動態を観測する装置として実用化されている（特許文献１～６参照）。
　また本発明者らは、数秒間の血流測定で得られた一連の血流マップに対して、心拍に同期して周期的に現れる血流変化を観測視野内の各部位において解析し、動脈性の鋭い立ち上がり波形を有する部位と、静脈性の緩やかに上下する波形を有する部位を区別できる数値、即ち、歪度を導入し、血流マップ上に動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を表示することができる血流速度画像化装置も提案した（特許文献７参照）。
　さらに本発明者らは、従来の装置に新たな血流画像診断機能を付加し、演算部に一心拍以上の複数の血流マップデータから、生体組織の観察領域の表層血管内の血流と、その周囲の背景血流を分離し、表示部の血流マップ上にそれぞれの血流が区別して表示される機能を加え、分離された各部位の血流波形を特徴付ける種々の変数を定義し、これらを比較して臨床診断に利用する手法も提案している。以下の文中ではこのような機能が付加された装置を血流画像診断装置と呼ぶことにする。
特公平５－２８１３３号公報 特公平５－２８１３４号公報 特開平４－２４２６２８号公報 特開平８－１１２２６２号公報 特開２００３－１６４４３１号公報 特開２００３－１８０６４１号公報 国際公開第２００８／６９０６２号パンフレット
　従来の血流画像診断装置を用いて眼底血流を測定する場合、網膜の色素上皮と呼ばれる組織の光吸収率が異なると、血流測定値が異なることが解った。例えば白色人種の場合、他の人種に比べてこの色素がほとんど無く、測定に使用するレーザー光があまり減衰せず内部で散乱を繰り返す。これに対して黄色や黒色などの有色人種の場合は色素濃度が高く、レーザー光は散乱を繰り返すことなくすぐに吸収される。これは丁度カメラの内部を黒いマット状にするかどうかの差に相当し、もしそのような表面処理を省略すると、フィルムやイメージセンサーに内部散乱光がかぶり、コントラスト低下など画質に悪影響を及ぼすことは光学製品を設計する上での常識になっている。
　本発明者らが開発した血流画像化手法では、網膜によって散乱されたレーザー光が干渉してイメージセンサー上に形成されるスペックル画像のコントラストの逆数を用いて血流速度分布を可視化しているが、上記の眼球内散乱光のかぶりによってコントラストが低下すると、血流値が高めに表示されてしまう。上述したように白色人種は有色人種よりも色素濃度が薄いため、多重散乱を繰り返すうちに干渉性が低下し、干渉模様であるスペックル画像のコントラストが低下し、血流値は高めに表示される。眼球の大きさが人種によって大きな差がないとすれば、眼球内を循環する血流量も人種間で大きな差はないと考えられるので、白人が他の有色人種よりも血流値が高いという測定結果は受け入れがたく、何らかの補正が必要となる。
　眼科医が診断上重要視する眼内血流は、主に網膜上の動静脈血管の血流、乳頭部の組織血流及び脈絡膜血流である。動静脈血管は網膜の表層を走行し、その下層に順次視細胞層、色素上皮層、脈絡膜血管層が最外殻の強膜に向かって積層している。また網膜の動静脈血管は乳頭部から出入りしているが、乳頭部の血管以外の視神経繊維層には色素上皮は通常存在しないと言われている。従って有色人種においては色素上皮がレーザー散乱に影響する度合いは、部位によって異なっており、白人と有色人種間の測定値は部位によって比例係数が異なるという複雑な結果になる。換言すれば白人と有色人種の眼底血流を測定したときに、両者の指示値を統一するのは単純ではなく、部位ごとに別々の比例係数を当てはめて補正する複雑な処理が必要になる。
　同様の問題は皮膚血流を測定する場合にも発生する。メラニン色素の濃度は人種間によって大きく異なり、肌の色が濃いほど血流測定値が低めに出るため、数値の比較が困難になっている。また病変によって皮膚の色が変化した場合や、手術による創傷とその周囲の色の違いによっても上記の網膜血流測定と同様に数値の差が生じており、統一的な比較をするためには、色素濃度に応じた何らかの補正を加えることが必要になってきている。
　以上本発明が解決しようとする課題は、従来の眼底血流および皮膚血流画像診断装置が測定対象の色素濃度によって血流測定値が異なって表示されるという問題を解決し、どの人種を測定しても統一的な数値で表示し、比較できるようにする手段を提供することにある。
　本発明の血流画像診断装置は、血球を有する生体組織の観察領域にレーザー光を照射するレーザー光照射系と、生体組織の観察領域からの反射光を検出する複数の画素からなる受光部と、受光部からの信号に基づき連続的に複数の画像を取り込む画像取込部と、複数の画像を記憶する画像記憶部と、該記憶された複数画像の対応する各画素の出力信号の時間的変化から生体組織内の血流速度を演算する演算部と、該演算結果の二次元分布を血流マップとして表示する表示部から構成される。そして、演算部は、演算により得られた血流マップに観察領域の色素濃度に応じた補正を加えるための色素濃度補正部を備えている。
　色素濃度補正部は、観察領域の色素濃度をレーザー反射率として検出するレーザー反射率演算部と、該レーザー反射率演算部からのレーザー反射率に基づいて、血流マップを補正する補正係数を作成する補正係数作成部を備える。
　画像取り込み中に被験面が動いた場合、それに応じて血流マップもずれるが、演算部は、この血流マップのずれ量を計算し、移動量を補正して重ねるトラッキング処理を行う血流解析部と、トラッキング処理された血流マップに対して、色素濃度補正部から出力された補正係数に基づき観察領域の色素濃度に応じた補正を加える血流マップ作成部を備え、レーザー反射率演算部は、血流マップを合成する基になるスペックル画像を重ね合わせて得られるレーザー反射強度マップから求めたレーザー反射強度及びレーザー光照射系から照射されるレーザー光の強度信号を基に、レーザー反射率を求める。
　観察領域におけるレーザー反射率と血流値の関係を複数の健常者に対して予め求めてその関係を記憶する記憶部を備え、補正係数作成部は、新たに測定された血流マップに関して取得したレーザー反射率に基づいて、記憶部に記憶しているレーザー反射率と血流値の関係から補正係数を作成する。レーザー反射率は観察領域毎に算出され、かつ各観察領域に対して別々の補正係数を作成する。生体組織の血流は、例えば、眼底血流、或いは皮膚血流である。皮膚組織の色素濃度に応じた補正は、比較的安定な数値になることが解っている特定の部位を対象として一段目の補正として行い、かつ、色素の濃さ及び角質層の散乱特性の異なる部位別の補正係数を一段目の補正に掛ける二段目の補正を行う。
　また、本発明の血流画像診断方法は、血球を有する生体組織の観察領域にレーザー光を照射するレーザー光照射系と、前記生体組織の観察領域からの反射光を検出する複数の画素からなる受光部を備えて、受光部からの信号に基づき連続的に複数の画像を取り込み、この複数の画像を記憶し、この記憶された複数画像の対応する各画素の出力信号の時間的変化から生体組織内の血流速度を演算して、その二次元分布の血流マップを作成する。この血流マップに、観察領域の色素濃度に応じた補正を加えるための補正係数を作成するために、観察領域におけるレーザー反射率と血流値の関係を複数の健常者に対して予め求めてその関係を記憶しておき、新たな測定においては、新たに取得したレーザー反射率と、記憶しているレーザー反射率と血流値の関係から前記補正係数を作成する。この補正係数に基づき補正された血流マップを表示する。
　従来の血流画像診断装置では白色人種と有色人種の血流読み取り値が大きく異なっていたが、本発明によれば、測定対象に沈着した色素濃度の影響を抑え、人種間の血流値がほぼ同じ数値として統一的に比較できるようになる。
（Ａ）は、本発明に基づき構成した血流画像診断装置の概略全体構成図、（Ｂ）は本発明が特徴とする演算部の構成図。 眼底血流測定に適用した場合の血流画像診断の動作を示すフロー図。 毎秒３０コマで得られる眼底血流マップ（元マップ）の表示例を示す図で、黄色人種の例。 図３のような眼底血流マップを１２０コマ分取得し、固視移動などによる眼底血流マップのずれを補正して重ね合わせて得られる合成血流マップを示す図で、黄色人種の例。 図４と同様の合成血流マップであるが、白色人種から得られた測定例。 図４の合成血流マップを合成する基になる、スペックル画像を重ね合わせて得られるレーザー反射強度マップを示す図で、黄色人種の例。 図６と同様のレーザー反射強度マップを示す図で、白色人種の例。 猿のレーザー反射強度マップを示す図。 猿の合成血流マップを示す図。 脈絡膜と乳頭組織の２部位について、MBR値の平均値を求め、対応するレーザー反射率に対してプロットした散布図と回帰直線の例。 本発明の補正を図４に施して黄色人種の血流値を白色人種並みに引き上げた補正例を示す図。
　以下、例示に基づき本発明を説明する。図１（Ａ）は、本発明に基づき構成した血流画像診断装置の概略全体構成図であり、（Ｂ）は本発明が特徴とする演算部の構成図である。レーザー光照射系は、眼底血流や皮膚血流のような血球を有する生体組織（例えば、被検眼の眼底）にハーフミラーを介してレーザー光を照射する。受光部は、受光面上に多数の画素を有するＣＣＤ（固体撮像素子）、レーザー反射光をＣＣＤ上に結像する受光レンズ、及びＣＣＤの出力を増幅する増幅回路などを有している。タイミングパルスに基づき駆動されるＣＣＤは受光レンズにより結像された生体組織像を、タイミングパルスに基づいて電気信号に変換し、フレーム蓄積方式で信号電荷を読み出して映像信号として増幅して出力する。
　画像取込部は、出力された映像信号に対して利得制御等のアナログ処理した出力をさらにＡ／Ｄ変換したデジタル信号、及びタイミングパルスに基づき、一心拍以上の所定時間間隔（例えば１／３０秒間隔）で連続的に複数の画像を取り込む。画像記憶部は、この取込まれた画像データを記憶する。演算部は、記憶された複数画像の対応する各画素の出力信号の時間的変化から生体組織内の血流速度を演算する。本発明は、演算部での演算により得られた血流マップに観察領域の色素濃度に応じた補正を加えることを特徴としているが、この補正のために、詳細は後述するように、レーザー光強度信号を用いる。表示部は、演算結果の二次元分布を血流マップ及び血流波形を特徴付ける数値情報を表示する。
　以上に説明した血流画像診断装置の構成は、演算部の構成を除いて、特許文献７などに開示した従来構成と同一である。本発明が特徴とする演算部の構成は、図１（Ｂ）を参照して説明する。本発明は、演算により得られた血流マップに観察領域の色素濃度に応じた補正を加えるための色素濃度補正部を備えたことを特徴としている。画像記憶部は、例えば、毎秒３０コマで得られる眼底血流マップ（元マップ）を記憶するが、詳細は後述するように、画質が良いとはいえない。このために、血流解析部内のトラッキング処理において、血流マップのずれ量を計算し、移動量を補正して重ねるトラッキング処理を行う。血流マップ作成部は、トラッキング処理された血流マップに対して、色素濃度補正部から出力された補正係数に基づき観察領域の色素濃度に応じた補正を加える。この補正した血流マップを表示する。
　人種間でレーザーの反射率（もしくは吸収率）に差があるので、色素濃度をレーザー反射率（反射強度／入射強度）として検出する。このために、レーザー反射率演算部は、照射したレーザー光強度信号と、観察領域の各部位から反射して受光部によって検出される信号強度を基に、観察領域のレーザー反射率を求める。この検出信号強度は、例示の方法では、血流マップを合成する基になるスペックル画像を重ね合わせて得られるレーザー反射強度マップから求める。観察領域におけるレーザー反射率と血流値の関係を多数の健常者に対して予め求めてその関係を装置内部（記憶部）に記憶し、補正係数作成部は、新たに測定された血流マップに関して取得したレーザー反射率に基づいて、記憶部に記憶しているレーザー反射率と血流値の関係から血流値の補正係数を作成する。
　次に、図２を参照して、図１に例示の血流画像診断装置を眼底血流測定に適用した第１の実施形態の動作をさらに説明する。図２は、眼底血流測定に適用した場合の血流画像診断の動作を示すフロー図である。図２に示すステップＳ１において、レーザー出力設定がなされて、レーザー照射される。ステップＳ２において、血流画像診断装置を用いた眼底血流測定がなされる。レーザーで生体表面を照明すると、散乱光が干渉し合って、ランダムな斑点模様を作るが、この模様はレーザースペックル（Laser Speckle）と一般に呼ばれている。このスペックル画像を取得する。
　図３は、毎秒３０コマで得られる眼底血流マップ（元マップ）の表示例を示す図で、黄色人種の例を示している。この眼底血流マップが、図１に例示の画像記憶部に記憶される。図３に示すように、血流マップは通常毎秒３０コマの動画で表示されるが、粒状性が多く、画質が良いとはいえない。このために、図２のステップS3において、血流マップを解析してマップのずれ量を計算し、移動量を補正して重ねるトラッキング処理を行う。画像取り込み中に被験面が動いた場合、それに応じて血流マップもずれるが、演算部にはマップのずれ量を計算し、移動量を補正して重ねるトラッキングという処理をする機能を有している。
　トラッキング処理によって血流マップが元来持っていたノイズ成分が平均化され、図４のように血管の輪郭がくっきりと認識できるようになる。図４は、図３のような血流マップを１２０コマ分取得し、固視移動などによる血流マップのずれを補正して重ね合わせて得られる合成血流マップを示す図で、黄色人種の例を示している。通常はカラーコードで表示するが、ここではグレースケールで表示しており、白いほど血流が高いことを表している。
　一方従来の血流画像診断装置を用いて白人の眼底血流を測定すると、図５の合成血流マップが得られる。図５は、図４と同様の合成血流マップであるが、白色人種から得られた測定例を示している。この図４及び図５は、図２中に記載した「従来の血流マップ描画」に相当する。図５を図４と比較すると数値がかなり高く表示されていることが解る。人種が異なっても眼球の大きさに大きな差がないとすれば、眼球内を循環する血流量も人種間で大きな差はないと考えられるので、人種が違うだけで異なる血流値が表示されるのは不都合で、何らかの補正が必要であることが解る。この補正を以下のようなステップS4～S8で実施する。補正の具体的な手順について、白人と有色人種の眼底を例に説明する。
　図２のステップS4において、レーザー反射強度マップを合成する。図６は、図４の合成血流マップを合成する基になる、スペックル画像を重ね合わせて得られるレーザー反射強度マップを示す図で、黄色人種の例を示し、また、図７は、白色人種の例を示している。血流マップのずれ情報をトラッキング情報としてステップS３から取得して、合成血流マップを計算する基になるスペックル画像にトラッキングを施して平均化すると、図６のようにレーザー反射強度マップが得られる。図６は黄色人種の例であり、円形で囲まれた乳頭部で反射強度が強く、それ以外では弱いことが解る。これに対して図７は白人の例で、反射強度は乳頭部とそれ以外でほとんど差がないことが解る。これは網膜と脈絡膜の境界に広く分布する色素上皮の層が有色人種では色濃く、白色人種ではほとんど透明に近いことを表し、人種間でレーザーの反射率（もしくは吸収率）に差があることを示している。
　レーザー反射率（反射強度／入射強度）を計算する（以下のステップS7）ために用いる入射強度は、レーザー光照射系から照射されるレーザー光強度信号として得ることができる一方、レーザー反射強度は、観察領域の各部位から反射して受光部によって検出された信号強度として得ることができるが、例えば、例示したようにレーザー反射強度マップから得ることができる。本血流画像診断装置から出力するレーザーパワーは、測定ソフトからレーザー出力値を設定して調整する（ステップS1）。白人は内部散乱が強く、眼底から受光部に戻ってくる光が強すぎるので、レーザー出力を絞るのに対して、有色人種は逆に受光部に戻ってくる光が暗いので、レーザー出力は強めに設定することになる。例えば、図６を得るためにレーザー出力（レーザー光強度信号）は１０必要とすれば、図７を得るにはレーザー出力は５で済むことになる。有色人種の乳頭以外のある領域でレーザー反射強度マップの平均値（反射強度）が６０だったとすれば、レーザー反射率は６０／１０＝６に、同様に白人の当該領域の平均値が８０だったとすれば、レーザー反射率は８０／５＝１６になる。要するに、レーザー反射率は、眼球内に照射するレーザー総出力と対象領域のレーザー反射強度マップの平均値から決めることができる。
　ステップS5において、測定部位の認識を行う。例えば、眼底血流の関心領域は、脈絡膜、網膜血管、乳頭組織の３部位に大別される。眼疾患を診断する上で眼科医が注目するのは、主に網膜上を走行する血管の血流、視神経乳頭部の組織血流、及び脈絡膜の血流であり、それぞれ動脈硬化や糖尿病など内科疾患によって派生的に起きる血管狭窄、緑内障、黄斑変性症などと密接な関連があると考えられている。しかしこれらの血流は色素上皮との位置関係が異なるため、色素濃度の影響を受ける度合いも異なる。すなわち網膜血管は色素上皮層よりは表層にあるため、色素が濃い場合は深部からの後方散乱光が減少し、血管部の反射強度も低下する。
　ステップS6において、測定部位の区分けを行う。測定部位のそれぞれで色素濃度は異なり、その影響も異なるため、各部位に対して別々の補正係数を準備しなければならない。
　ステップS7において、区分けされた各部位のレーザー反射率の算出を行う。それには、先ず白人から黒人まで多数の健常者に対して、トラッキング処理した後の合成血流マップから血流値を、また、レーザー反射強度マップからレーザー反射率を取得して蓄積する。それぞれの部位のレーザー反射率（＝反射強度／入射強度）の平均値は、レーザー反射強度マップを用いて求める。この反射率の平均値は、その部位に影響を与える色素濃度を反映していると見なせる。このように、データを取得して蓄積しておくための多数の測定をする必要がある。実際の測定においては、蓄積しておいたデータを利用して補正を行う。
　ステップS8において、新たに測定した血流マップに関して、各部位のレーザー反射率に応じて血流マップに補正係数を割り当てる。各部位についてレーザー反射平均強度と平均血流値を計算し、蓄積された健常者の全データに対してこの計算を繰り返して、散布図をプロットし、回帰直線を求める。図１０はこのようにして得られた脈絡膜CHRと乳頭組織ONH-Tの２部位の平均血流値MBR対レーザー反射強度の散布図と、回帰直線の例である。この回帰直線の傾きは部位によって異なるが、各部位におけるレーザー反射率の増減に対しては補正係数として機能する。図１０の例ではグラフの右端が白色人種のデータで、左に行くに従って色素の濃い有色人種のデータになっている。このような回帰直線によって示される平均血流値MBR対レーザー反射率の関係は、画像記憶部に記憶しておく。
　次に、ある有色人種のデータを新たに取得して、例えば脈絡膜のデータを求めた後、これを白色人種の値に換算して、その標準値と比較したければ、当該部位のレーザー反射率を求め、図１０の右端に位置する白色人種の平均的なレーザー反射率（記憶部に記憶されている値）で除算した値を補正係数とし、この補正係数で当該部位の平均血流値MBR値を除算すれば、色素の影響を補正した数値として並べて比較できる。
　ステップS9において、補正済み血流マップ描画を行う。図１０から解るように各部位の補正係数は異なるが、それぞれの部位について上述した補正を施すことにより、血流マップの画像比較も可能になる。図４の黄色人種の血流マップにこのような補正処理を施した結果が図１１であり、図５の白色人種の血流マップと同程度の数値になっていることが解る。したがって多くの人種が混在する国においても、例えば視神経乳頭の組織血流があるカットオフ値以下になれば誰でも緑内障になる危険度が上がる、などの基準を定めることができる。
　次に、図１に例示の血流画像診断装置を皮膚血流測定に適用した第２の実施形態の動作について説明する。眼底血流と同様の補正は皮膚血流でも必要になる。例えば黒人のメラニン色素は濃く、近赤外レーザー光でも吸収され易く、皮下血流の測定値は黄色人種よりも低めに表示される。皮膚組織を養うために形成された皮下毛細血管層を流れる血流が人種によって異なることは考えにくく、人種が変わっても統一的な数値で示されるような補正法を取り入れる必要がある。さらに手の甲に比べて手の平の方は色が薄く、測定値の差も甲に比べると大分縮まることが解っている。従って補正係数は手の甲と手の平では異なり、眼底と同様に部位別に補正を加える必要性があることが解る。
　これを実現するためには、肌色測定器などを用いて測定対象の皮膚組織の色素濃度を測定して補正する方法が考えられるが、これは可視光に対する反射特性（もしくは吸収特性）を調べるものであって、測定に用いるレーザー波長に対する特性を示しているものではない。したがって眼底の場合と同様に、血流測定に用いるレーザー散乱信号からその波長に対する測定対象の色素による反射特性（もしくは吸収特性）の情報を直接引き出す方式が有力となる。
　色素濃度の情報は、眼底では図６或いは図７に示されるレーザー反射強度マップに含まれているが、このマップ上の数値を眼底に投影されるレーザー入射強度で割ったものは、色素による反射率を示し、吸収に反比例する。これによって一段階目の補正を加えることができる。しかし前述したように、検出したい血管や血管層と色素の層の位置関係により、色素による吸収の影響は異なるため、位置関係をいくつかに分類し、同じ位置関係にあるもの同士を同一部位として識別し、それぞれに別の補正係数を掛けるという、二段階目の補正が必要となる。
　ただし眼底血流は若干の日内変動はあるものの、常時同程度の血流が流れているのに対して、皮膚血流は室温や服装、精神状態によって大きな影響を受け、特に四肢の先端に行くほど変化が激しいことが知られている。これにメラニン色素の濃さの影響を打ち消した統一的な指標Skin Perfusion Index (SPI) のような概念を持ち込むには、先ずどこを基準にすれば個体間や人種間を比較しやすいかについての検討が必要である。我々の調査結果によれば、心臓の鼓動や呼吸による揺れの少ない胸部または背面の、服装によってカバーされた皮膚の値が比較的安定な数値になることが解っており、先ずこれらの部位について、上記のレーザー反射強度マップを用いてメラニン色素の濃さに対する一段目の補正を加える。次に手の平と甲など色素の濃さや角質層の散乱特性の異なる部位別の補正係数を一段目の補正に掛ける二段目の補正を加える。このようにして眼底も皮膚も同じ手順で補正を掛けることにより、人種間でも血流値を比較できる統一的な指標を用いた血流マップ表示が可能になる。
　本発明者が血流値の計算に用いている指標MBR（Mean Blur Rate）は
MBR = (スペックルのコントラスト)-2 ＝ (平均光強度 / 変動成分の標準偏差)2
で定義される。白色人種に比べて有色人種の方が網膜血管のMBR値が低く表示される理由は以下のように説明できる。有色人種の血管部の血流成分によるスペックルの時間変化は白色人種と変わらないが、背景組織に含まれる色素成分によって後方散乱光が低下し、上式の分子にある平均光強度が白人より低下する。その結果血流値（MBR値）が低めに表示される。
　極端な場合は、図８の猿のレーザー反射光分布と図９の合成血流マップに示されるように、色素濃度が乳頭以外で非常に濃いことが解る。乳頭部には色素上皮はないと考えられ、後方散乱光も高く、このため網膜血管の血流値は乳頭部では十分高く表示されているが、乳頭部を出たとたんに急激に下がり、血管としてほとんど認識できなくなっているのが解る。
　図４と図５の例に示すように、乳頭部の周囲は、網膜血管と脈絡膜と呼ばれる網膜の下層にある血管層の血流マップを表示している。前者は細くくっきりとした線で表示されているが、後者は奥にあるため情報が拡散し、血管画像としてはかなりぼけてしまう。さらに図５で明らかなように有色人種に比べて白色人種の脈絡膜血流値は倍くらい高く表示されることが解る。
　一方有色人種も乳頭部には色素上皮は存在しないので、乳頭部の組織血流は白人と同程度の値が得られることが予想されていたが、実際に多数の測定例を比較すると、白人の方が有色人種よりもやや高めに出ることが解った。この理由は白人の場合色素上皮による光吸収が少ないため、眼球内でレーザーが多重散乱を繰り返し、乳頭部にも散乱光がかぶり、その分コントラストが低下してMBR値を若干押し上げた結果と考えられる。
　このように、血流指標MBRに対する色素上皮の影響は、脈絡膜、網膜血管、乳頭組織の順で重度から軽度に移行することが解る。換言すれば全体に同じ数値を掛けても補正されるものではなく、部位ごとに別々の補正係数を掛けなければならないということを意味する。
　ここで一点重要なことは、被験者本人がどの人種に属しているか解っているつもりでも、実際の色素濃度がそれに対応しているとは限らないという点である。また同じ有色人種であっても例えばアジア圏でいえば、国によって、また住んでいる地域によってメラニン色素の濃さが異なることは誰でも知っている。人種による標準値のデータベースを作って比較する手法は医療機器ではよく用いられているが、同じ人種でも影響因子にばらつきがある場合は、測定対象から得られる影響因子の何らかの実測値を基に補正をかけなければ、正確な値は得られない。
　以上、本開示にて幾つかの実施の形態のみを単に一例として詳細に説明したが、本発明の新規な教示及び有利な効果から実質的に逸脱せずに、その実施の形態には多くの改変例が可能である。
 

Claims (8)

  1. 血球を有する生体組織の観察領域にレーザー光を照射するレーザー光照射系と、前記生体組織の観察領域からの反射光を検出する複数の画素からなる受光部と、前記受光部からの信号に基づき連続的に複数の画像を取り込む画像取込部と、前記複数の画像を記憶する画像記憶部と、該記憶された複数画像の対応する各画素の出力信号の時間的変化から生体組織内の血流速度を演算する演算部と、該演算結果の二次元分布を血流マップとして表示する表示部からなる血流画像診断装置において、
    　前記演算部における演算により得られた血流マップに観察領域の色素濃度に応じた補正を加えるための色素濃度補正部を備えたことを特徴とする血流画像診断装置。
  2. 前記色素濃度補正部は、観察領域の色素濃度をレーザー反射率として検出するレーザー反射率演算部と、該レーザー反射率演算部からのレーザー反射率に基づいて、血流マップを補正する補正係数を作成する補正係数作成部を備えた請求項１に記載の血流画像診断装置。
  3. 前記演算部は、血流マップのずれ量を計算し、移動量を補正して重ねるトラッキング処理を行う血流解析部と、トラッキング処理された血流マップに対して、色素濃度補正部から出力された補正係数に基づき観察領域の色素濃度に応じた補正を加える血流マップ作成部を備え、前記レーザー反射率演算部は、血流マップを合成する基になるスペックル画像を重ね合わせて得られるレーザー反射強度マップから求めたレーザー反射強度及びレーザー光照射系から照射されるレーザー光の強度信号を基に、レーザー反射率を求める請求項２に記載の血流画像診断装置。
  4. 観察領域におけるレーザー反射率と血流値の関係を複数の健常者に対して予め求めてその関係を記憶する記憶部を備え、前記補正係数作成部は、新たに測定された血流マップに関して取得したレーザー反射率に基づいて、前記記憶部に記憶しているレーザー反射率と血流値の関係から前記補正係数を作成する請求項３に記載の血流画像診断装置。
  5. 前記レーザー反射率は観察領域毎に算出され、かつ各観察領域に対して別々の補正係数を作成する請求項４に記載の血流画像診断装置。
  6. 前記生体組織の血流は、眼底血流、或いは皮膚血流である請求項１に記載の血流画像診断装置。
  7. 前記観察領域は皮膚組織であり、この皮膚組織の色素濃度に応じた前記補正は、比較的安定な数値になることが解っている特定の部位を対象として一段目の補正として行い、かつ、色素の濃さ及び角質層の散乱特性の異なる部位別の補正係数を前記一段目の補正に掛ける二段目の補正を行う請求項１に記載の血流画像診断装置。
  8. 血球を有する生体組織の観察領域にレーザー光を照射するレーザー光照射系と、前記生体組織の観察領域からの反射光を検出する複数の画素からなる受光部を備えて、血流画像診断を行う方法において、
    　前記受光部からの信号に基づき連続的に複数の画像を取り込み、この複数の画像を記憶し、
    　該記憶された複数画像の対応する各画素の出力信号の時間的変化から生体組織内の血流速度を演算して、その二次元分布の血流マップを作成し、
    　この血流マップに、観察領域の色素濃度に応じた補正を加えるための補正係数を作成するために、観察領域におけるレーザー反射率と血流値の関係を複数の健常者に対して予め求めてその関係を記憶しておき、
    　新たな測定においては、新たに取得したレーザー反射率と、記憶しているレーザー反射率と血流値の関係から前記補正係数を作成し、
    　前記補正係数に基づき補正された血流マップを表示する血流画像診断方法。
     
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014212851A (ja) * 2013-04-23 2014-11-17 ソフトケア有限会社 血流画像診断装置及び診断方法
WO2018003139A1 (ja) 2016-06-28 2018-01-04 ソフトケア有限会社 血流動態画像化診断装置及び診断方法
JP2021035545A (ja) * 2014-11-07 2021-03-04 オハイオ・ステート・イノヴェーション・ファウンデーション アンビエント照明条件において眼についての判定を行うための方法及び装置
US11523737B2 (en) 2015-06-01 2022-12-13 Elbit Systems Land And C4I Ltd System and method for determining audio characteristics from within a body
US11622682B2 (en) 2019-12-27 2023-04-11 Ohio State Innovation Foundation Methods and apparatus for making a determination about an eye using color temperature adjusted ambient lighting
US11969212B2 (en) 2019-12-27 2024-04-30 Ohio State Innovation Foundation Methods and apparatus for detecting a presence and severity of a cataract in ambient lighting

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10178959B1 (en) * 2014-07-10 2019-01-15 Verily Life Sciences Llc Non-invasive flow monitoring
KR102299361B1 (ko) * 2014-09-03 2021-09-07 삼성전자주식회사 혈압을 모니터링하는 장치 및 방법, 혈압 모니터링 기능을 갖는 웨어러블 디바이스
CN107257655B (zh) * 2014-10-14 2020-06-16 东卡罗莱娜大学 用于利用从多谱段血液流动和灌注成像获取的信号确定血液动力学状态参数的方法、系统和计算机程序产品
US11553844B2 (en) * 2014-10-14 2023-01-17 East Carolina University Methods, systems and computer program products for calculating MetaKG signals for regions having multiple sets of optical characteristics
WO2016061052A1 (en) 2014-10-14 2016-04-21 East Carolina University Methods, systems and computer program products for visualizing anatomical structures and blood flow and perfusion physiology using imaging techniques
JP6507639B2 (ja) * 2014-12-29 2019-05-08 花王株式会社 皮膚血流量の計測方法
KR102411658B1 (ko) 2015-01-15 2022-06-21 삼성전자주식회사 생체 정보 검출 장치
KR102384225B1 (ko) 2015-03-06 2022-04-07 삼성전자주식회사 혈압 측정 장치 및 방법
KR101788850B1 (ko) * 2015-08-24 2017-10-20 상명대학교산학협력단 영상 피부색 증폭을 통한 심박 신호 측정 방법
KR102434701B1 (ko) 2015-09-01 2022-08-22 삼성전자주식회사 생체 정보 획득 장치 및 생체 정보 획득 방법과 생체 정보 검사 장치
KR102655671B1 (ko) 2016-10-12 2024-04-05 삼성전자주식회사 생체정보 추정 장치 및 방법
JP6489707B2 (ja) * 2016-12-22 2019-03-27 義則 宮▲崎▼ 緑内障のリスクレベルの判定補助方法、緑内障のリスクレベルを判定するための判定装置および判定プログラム
JP7266293B2 (ja) * 2019-07-18 2023-04-28 ソフトケア有限会社 スペックル信号調整装置、並びにこれを使用した画像化測定装置の校正方法および画像化測定装置の異常診断方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04242628A (ja) 1989-09-26 1992-08-31 Hitoshi Fujii 眼科測定装置
JPH0528134B2 (ja) 1987-11-07 1993-04-23 Fujii Ryoko
JPH0528133B2 (ja) 1987-03-03 1993-04-23 Fujii Ryoko
JPH08112262A (ja) 1994-10-19 1996-05-07 Hitoshi Fujii 血流計
JP2003164431A (ja) 2001-11-30 2003-06-10 Hitoshi Fujii 血流速度測定装置
JP2003180641A (ja) 2001-12-13 2003-07-02 Hitoshi Fujii 血流速度測定装置
WO2008069062A1 (ja) 2006-12-01 2008-06-12 Kyushu Tlo Company, Limited 血流速度画像化装置
WO2010131550A1 (ja) * 2009-05-13 2010-11-18 国立大学法人九州工業大学 血流画像診断装置
JP2013048889A (ja) * 2011-07-29 2013-03-14 Canon Inc 眼底画像の画像処理装置、眼底画像の画像処理方法、及びプログラム

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5161052B2 (ja) * 2008-12-04 2013-03-13 オリンパス株式会社 顕微鏡システム、標本観察方法およびプログラム
US5725480A (en) * 1996-03-06 1998-03-10 Abbott Laboratories Non-invasive calibration and categorization of individuals for subsequent non-invasive detection of biological compounds
AU5545099A (en) * 1998-07-30 2000-02-21 University Of Virginia Patent Foundation Imaging ocular vessel oximeter
JP2003310554A (ja) * 2002-04-19 2003-11-05 Topcon Corp 眼科撮影装置
EP2708180B1 (en) * 2005-05-12 2018-10-24 Cas Medical Systems, Inc. Improved method for spectrophotometric blood oxygenation monitoring
US7774036B2 (en) * 2005-06-07 2010-08-10 Oxymap Ehf Automatic registration of images
US8100834B2 (en) * 2007-02-27 2012-01-24 J&M Shuler, Inc. Method and system for monitoring oxygenation levels of a compartment for detecting conditions of a compartment syndrome
US7972266B2 (en) * 2007-05-22 2011-07-05 Eastman Kodak Company Image data normalization for a monitoring system
WO2011112559A2 (en) * 2010-03-08 2011-09-15 Bruce Adams System, method and article for normalization and enhancement of tissue images
US20120078114A1 (en) * 2010-09-28 2012-03-29 Point of Contact, LLC System and method for real-time perfusion imaging
JP6062793B2 (ja) * 2013-04-23 2017-01-18 ソフトケア有限会社 血流画像診断装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0528133B2 (ja) 1987-03-03 1993-04-23 Fujii Ryoko
JPH0528134B2 (ja) 1987-11-07 1993-04-23 Fujii Ryoko
JPH04242628A (ja) 1989-09-26 1992-08-31 Hitoshi Fujii 眼科測定装置
JPH08112262A (ja) 1994-10-19 1996-05-07 Hitoshi Fujii 血流計
JP2003164431A (ja) 2001-11-30 2003-06-10 Hitoshi Fujii 血流速度測定装置
JP2003180641A (ja) 2001-12-13 2003-07-02 Hitoshi Fujii 血流速度測定装置
WO2008069062A1 (ja) 2006-12-01 2008-06-12 Kyushu Tlo Company, Limited 血流速度画像化装置
WO2010131550A1 (ja) * 2009-05-13 2010-11-18 国立大学法人九州工業大学 血流画像診断装置
JP2013048889A (ja) * 2011-07-29 2013-03-14 Canon Inc 眼底画像の画像処理装置、眼底画像の画像処理方法、及びプログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HITOSHI FUJII ET AL.: "Blood flow imaging by means of laser scattering", THE JOURNAL OF JAPAN SOCIETY FOR LASER SURGERY AND MEDICINE, vol. 26, no. 3, 25 November 2005 (2005-11-25), pages 266 - 271, XP055265815 *
See also references of EP2989977A4

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014212851A (ja) * 2013-04-23 2014-11-17 ソフトケア有限会社 血流画像診断装置及び診断方法
JP2021035545A (ja) * 2014-11-07 2021-03-04 オハイオ・ステート・イノヴェーション・ファウンデーション アンビエント照明条件において眼についての判定を行うための方法及び装置
JP7179814B2 (ja) 2014-11-07 2022-11-29 オハイオ・ステート・イノヴェーション・ファウンデーション アンビエント照明条件において眼についての判定を行うためのコンピュータ実装方法及び装置
US11642017B2 (en) 2014-11-07 2023-05-09 Ohio State Innovation Foundation Methods and apparatus for making a determination about an eye in ambient lighting conditions
US11523737B2 (en) 2015-06-01 2022-12-13 Elbit Systems Land And C4I Ltd System and method for determining audio characteristics from within a body
WO2018003139A1 (ja) 2016-06-28 2018-01-04 ソフトケア有限会社 血流動態画像化診断装置及び診断方法
US11330995B2 (en) 2016-06-28 2022-05-17 Softcare Co., Ltd. Apparatus and method for imaging and analyzing hemodynamics
US11622682B2 (en) 2019-12-27 2023-04-11 Ohio State Innovation Foundation Methods and apparatus for making a determination about an eye using color temperature adjusted ambient lighting
US11969210B2 (en) 2019-12-27 2024-04-30 Ohio State Innovation Foundation Methods and apparatus for making a determination about an eye using color temperature adjusted lighting
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