WO2019035175A1

WO2019035175A1 - 血管認識方法および血管認識装置

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Publication number: WO2019035175A1
Application number: PCT/JP2017/029334
Authority: WO
Inventors: 武史渡邉
Original assignee: オリンパス株式会社
Priority date: 2017-08-15
Filing date: 2017-08-15
Publication date: 2019-02-21
Also published as: US20200170569A1; US11553878B2

Abstract

本発明の血管認識方法は、レーザ光の照射によって生体組織で発生する散乱光の強度の時間波形をフーリエ変換して得られる実時間ドップラースペクトルに基づいて、生体組織内に存在する血管を認識する方法であって、実時間ドップラースペクトルの平均周波数を算出する平均周波数算出工程（Ｓ２）と、平均周波数算出工程において算出された平均周波数を実時間ドップラースペクトルのピーク強度に基づいて補正する平均周波数補正工程（Ｓ３）とを含む。

Description

血管認識方法および血管認識装置

　本発明は、血管認識方法および血管認識装置に関するものである。

　生体組織の外科的処置においては、生体組織の内部の血管を術者が正確に認識することが重要である。そこで、生体組織中に存在する血管を認識する機能を備えた装置が知られている（例えば、特許文献１および２参照。）。特許文献１，２では、血管とその他の領域との光の反射または吸収の違いに基づいて、画像内から血管を抽出し、抽出された血管を画像上で強調している。

特開２０１６－１４４６２６号公報特隗２００７－２３６４１５号公報

　外科処置では特に太い血管を正確に認識することが重要である。しかしながら、特許文献１，２に開示されている、光の反射または吸収の違いに基づく方法では、血管の太さを識別することが難しいという問題がある。

　本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、血管の太さを正確に認識することができる血管認識方法および血管認識装置を提供することを目的とする。

　上記目的を達成するため、本発明は以下の手段を提供する。
　本発明の第１の態様は、レーザ光の照射によって生体組織で発生する散乱光の強度の時間波形をフーリエ変換して得られる実時間ドップラースペクトルに基づいて、前記生体組織内に存在する血管を認識する方法であって、前記実時間ドップラースペクトルの平均周波数を算出する平均周波数算出工程と、該平均周波数算出工程において算出された前記平均周波数を前記実時間ドップラースペクトルのピーク強度に基づいて補正する平均周波数補正工程とを含む血管認識方法である。

　本態様によれば、レーザ光の照射によって生体組織内の血管から生じた散乱光に基づく実時間ドップラースペクトルは、血管内を流れる血液の速度（血流速度）に応じた周波数に強度を有する。血流速度は、血管の太さと相関する。したがって、平均周波数算出工程において算出される実時間ドップラースペクトルの平均周波数に基づいて、レーザ光の照射領域に存在する血管の太さを認識することができる。

　この場合に、実時間ドップラースペクトルの強度は、血管が置かれている環境（例えば、生体組織内での血管の深さや生体組織の性状）に応じて全体的に変化する。したがって、実時間ドップラースペクトルから算出される平均周波数には、血流速度が同一であったとしても、血管が置かれている環境に応じたばらつきが生じる。平均周波数補正工程では、実時間ドップラースペクトルのピーク強度に基づいて、平均周波数のばらつきを補正する。このように補正された平均周波数に基づいて、血管の置かれている環境に関わらず、血管の太さを正確に認識することができる。

　上記第１の態様においては、前記平均周波数補正工程において、前記平均周波数と前記ピーク強度とを変数とし、該ピーク強度が小さい程、前記平均周波数をより大きな増加幅で増加させる変換式を用いて前記平均周波数を補正してもよい。前記変換式は、補正された前記平均周波数が前記ピーク強度に関わらず一定となるように、前記平均周波数を補正してもよい。
　実時間ドップラースペクトルの平均周波数は、ピーク強度が小さい程、小さくなる。したがって、変換式によって、ピーク強度が小さい程、平均周波数をより大きな増加幅で補正することで、実時間ドップラースペクトルの強度低下に起因する平均周波数の低下を、より正確に補正することができる。

　上記第１の態様においては、前記実時間ドップラースペクトルの強度に基づいて、前記平均周波数を算出する積分区間を設定する積分区間設定工程を含んでいてもよい。
　実時間ドップラースペクトルのうち、強度が低い高周波数範囲は、平均周波数の計算精度の低下の要因となる。このような高周波数範囲を除くように積分区間を設定することで、平均周波数の計算精度を向上することができる。

　上記第１の態様においては、前記積分区間設定工程が、前記実時間ドップラースペクトルに平滑化処理を施す平滑化工程を含んでいてもよい。
　実時間ドップラースペクトルは、多数の小さなピークを含む。平滑化処理によってこのような多数の小さなピークが平滑化された実時間ドップラースペクトルを用いることで、平均周波数の計算精度をさらに向上することができる。

　上記第１の態様においては、前記積分区間設定工程が、前記平滑化工程において平滑化処理された前記実時間ドップラースペクトルを周波数について１次微分する１次微分工程を含んでいてもよい。
　このようにすることで、実時間ドップラースペクトルの１次微分スペクトルの強度に基づいて、実時間ドップラースペクトルが有意に減衰している区間と、実時間ドップラースペクトルの強度が底を打っている区間とをより正確に区別し、平均周波数の計算により適した積分区間を設定することができる。

　上記第１の態様においては、前記積分区間設定工程が、前記平滑化工程において平滑化処理された前記実時間ドップラースペクトルを周波数について２次微分する２次微分工程を含んでいてもよい。
　このようにすることで、実時間ドップラースペクトルの２次微分スペクトルの強度に基づいて、実時間ドップラースペクトルが有意に減衰している区間と、実時間ドップラースペクトルの強度が底を打っている区間との境界をより正確に特定することができ、平均周波数の計算により適した積分区間を設定することができる。

　上記第１の態様においては、前記積分区間設定工程が、前記実時間ドップラースペクトルのフィッティング関数を算出するフィッティング工程を含んでいてもよい。
　このようにすることで、フィッティング関数を用いて、積分区間をより適切に設定することができる。

　上記第１の態様においては、前記平均周波数補正工程において、前記実時間ドップラースペクトルの全体形状が上に凸であるか下に凸であるかを示す形状パラメータに基づいて、前記平均周波数を補正してもよい。
　細い血管の実時間ドップラースペクトルは全体として上に凸の減衰曲線となるため、平均周波数が高めに算出される傾向にある。一方、太い血管の実時間ドップラースペクトルは全体として下に凸の減衰曲線となるため、平均周波数が低めに算出される傾向にある。したがって、ピーク強度に加えて形状パラメータも考慮することで、血管径の違いに起因する平均周波数のばらつきも補正することができる。

　本発明の第２の態様は、生体組織にレーザ光を照射するレーザ光照射部と、前記レーザ光の照射によって前記生体組織で発生する散乱光の強度の時間波形を取得し、取得された時間波形をフーリエ変換して実時間ドップラースペクトルを取得するスペクトル取得部と、該スペクトル取得部によって取得された前記実時間ドップラースペクトルの平均周波数を算出する平均周波数算出部と、該平均周波数算出部によって算出された前記平均周波数を前記実時間ドップラースペクトルのピーク強度に基づいて補正する平均周波数補正部とを備える血管認識装置である。
　上記第２の態様においては、前記平均周波数補正部によって補正された前記平均周波数に基づいて血管の太さを判定する血管判定部を備えていてもよい。

　本発明によれば、血管の太さを正確に認識することができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態に係る血管認識装置の全体構成図である。図１の血管認識装置の解析部によって算出される実時間ドップラースペクトルの例を示す図であり、血管の深さと実時間ドップラースペクトルの強度との関係を説明する図である。積分区間０≦ω≦ω_Ｕにおいて算出される平均周波数（縦軸）と、平均周波数における実時間ドップラースペクトルの強度（横軸）との関係を示すグラフである。補正平均周波数（縦軸）と、平均周波数における実時間ドップラースペクトルの強度（横軸）との関係を示すグラフである。高周波数範囲を含む積分区間において算出される平均周波数（縦軸）と、平均周波数における実時間ドップラースペクトルの強度（横軸）との関係を示すグラフである。積分区間設定工程の例を説明する図である。積分区間設定工程の他の例を説明する図である。積分区間設定工程の他の例を説明する図である。細い血管の実時間ドップラースペクトルのピーク強度と平均周波数との関係を示すグラフである。図６Ａの平均周波数を変換式を用いて変換した結果を示すグラフである。太い血管の実時間ドップラースペクトルのピーク強度と平均周波数との関係を示すグラフである。図７Ａの平均周波数を変換式を用いて変換した結果を示すグラフである。図１の血管認識装置による血管認識方法を説明するフローチャートである。図１の血管認識装置による血管認識方法の変形例を説明するフローチャートである。実時間ドップラースペクトルの形状パラメータの算出方法を説明する図である。細い血管の実時間ドップラースペクトルの場合の、変換関数による平均周波数の１次補正を説明する図である。太い血管の実時間ドップラースペクトルの場合の、変換関数による平均周波数の１次補正を説明する図である。

　本発明の一実施形態に係る血管認識装置について図面を参照して以下に説明する。
　本実施形態に係る血管認識装置１００は、図１に示されるように、生体内に挿入可能であり生体内の組織Ｔに向けてレーザ光Ｌを射出するとともに組織Ｔからの散乱光Ｓを受光するプローブ１と、プローブ１にレーザ光Ｌおよび可視光Ｖを供給する光源ユニット２と、プローブ１によって受光された散乱光Ｓを検出する光検出部（スペクトル取得部）３と、光検出部３によって検出された散乱光Ｓのデータを解析処理するとともに光源ユニット２を制御する制御装置４とを備えている。

　プローブ１は、細長いプローブ本体５と、プローブ本体５に長手方向に沿って設けられた照射用光ファイバ（レーザ光照射部）６および受光用光ファイバ（スペクトル取得部）７とを備えている。
　プローブ１は、高周波メスのような、組織Ｔを処置する処置デバイスであってもよい。この場合、プローブ本体５の先端には、組織Ｔを処置するための作用部（図示略）が設けられる。

　照射用光ファイバ６の先端は、プローブ本体５の先端近傍に配置され、照射用光ファイバ６の基端は、光源ユニット２に接続されている。光源ユニット２から照射用光ファイバ６の基端に供給されたレーザ光Ｌおよび可視光Ｖは、照射用光ファイバ６の先端から、プローブ本体５の長手方向前方に射出されるようになっている。
　受光用光ファイバ７の先端は、プローブ本体５の先端近傍に配置され、受光用光ファイバ７の基端は、光検出部３に接続されている。組織Ｔによって散乱されたレーザ光Ｌの散乱光Ｓは、受光用光ファイバ７によって受光されて光検出部３まで導光されるようになっている。

　光源ユニット２は、レーザ光Ｌを出力するレーザ光源８と、可視域の波長を有する可視光Ｖを出力する可視光源９と、レーザ光Ｌおよび可視光Ｖを合波して照射用光ファイバ６に入射させる光合波器（図示略）とを備えている。

　レーザ光源８は、血液による吸収が少なく、かつ、組織Ｔの表層から深部まで到達する波長域（例えば、近赤外領域または赤外領域）のレーザ光Ｌを出力する。表層とは、組織Ｔの表面から数十μｍ～数百μｍ程度の深さまでの領域である。深部とは、組織Ｔの表面から数百μｍよりも深い領域（例えば、組織Ｔの表面から３ｍｍ以上の深さの領域）である。表層には細い血管Ｂ１が多く存在し、深部には太い（例えば、直径２ｍｍ以上の）血管Ｂ２が多く存在する。したがって、受光用光ファイバ７によって受光される散乱光Ｓには、細い血管Ｂ１による散乱光Ｓと、太い血管Ｂ２による散乱光Ｓとが含まれ得る。

　可視光源９は、レーザ光源であることが好ましい。可視光Ｖの色は、組織Ｔに照射された可視光Ｖを術者が容易に視認できる色、例えば緑色または青色であることが好ましい。

　光検出部３は、フォトダイオードまたは光電子増倍管のような光検出器を備えている。光検出部３は、受光用光ファイバ７によって導光された散乱光Ｓを受光し、受光した散乱光Ｓの強度をデジタル値に変換する。得られたデジタル値は、制御装置４内の記憶部１０（後述）に送信される。

　制御装置４は、光検出部３によって検出された散乱光Ｓの強度のデータを蓄積して時間波形を生成する記憶部（スペクトル取得部）１０と、記憶部１０内に生成された時間波形を解析して実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の平均周波数＜ω＞を算出する解析部（平均周波数算出部）１１と、平均周波数＜ω＞を補正する平均周波数補正部１２と、補正された平均周波数＜ω＞_ｃａｌに基づいて太い血管Ｂ２の有無を判定する血管判定部１３と、レーザ光源８および可視光源９を制御する制御部１４とを備えている。

　制御装置４は、例えばコンピュータであり、中央演算処理装置（ＣＰＵ）と、ＲＡＭのような主記憶装置と、補助記憶装置とを備えている。補助記憶装置は、ハードディスクドライブのような非一時的な記憶媒体であり、解析部１１、平均周波数補正部１２、血管判定部１３、および制御部１４の後述する処理をＣＰＵに実行させるためのプログラムを格納している。プログラムが補助記憶装置から主記憶装置にロードされプログラムに従ってＣＰＵが処理を実行することで、各部１１，１２，１３，１４の処理が実現される。あるいは、各部１１，１２，１３，１４の処理は、ＦＰＧＡ（プログラマブル・ロジック・デバイス）によって実現されてもよく、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）のような専用ハードウェアによって実現されてもよい。

　記憶部１０は、例えば、主記憶装置または他のストレージから構成される。記憶部１０は、光検出部３から受信したデジタル値を時系列に記憶することによって、散乱光Ｓの強度の時間波形データを生成する。

　解析部１１は、記憶部１０から時間波形データを読み出し、時間波形データを高速フーリエ変換して実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）を得る。実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）は、図２に示されるように、周波数の高い側に向かって強度が低下する減衰曲線であり、散乱光Ｓを発生する血管Ｂ１，Ｂ２の血流速度に応じた周波数ωに強度を有する。具体的には、血流速度が小さい程、血液による散乱光Ｓのドップラーシフト量が小さくなるため、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の強度分布は低周波数側に偏る。一方、血流速度が大きい程、血液による散乱光Ｓのドップラーシフト量が大きくなるため、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の強度分布は高周波数側に広がる。血流速度は、血管の太さに略比例することが知られている。したがって、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の平均周波数＜ω＞から、血管Ｂ１，Ｂ２の太さを見積もることができる。

　次に、解析部１１は、平均周波数＜ω＞を算出するための積分区間を設定する。積分区間は、図２に示されるように、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）がバックグラウンドレベルまで減衰してスペクトル強度が底を打つ高周波数範囲を除くように、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）のスペクトル形状に基づいて０≦ω≦ω_Ｕの区間に設定される。

　次に、解析部１１は、下式（１）に基づいて、積分区間０≦ω≦ω_Ｕにおける平均周波数＜ω＞を算出する。

　図２は、血流速度が同一であり生体組織内での深さが異なる血管から得られた実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の例を示している。
　理想的には、平均周波数＜ω＞は血流速度と１対１で対応する。しかし、実際には、血流速度が同一であったとしても、異なる平均周波数＜ω＞が算出され得る。これは、図２に示されるように、血管Ｂ１，Ｂ２の位置が深い程、組織Ｔによるレーザ光Ｌおよび散乱光Ｓの散乱等が原因で光検出部３によって検出される散乱光Ｓの強度が低下するため、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の強度が全体的に低下して平均周波数＜ω＞も小さくなるからである。さらに、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の強度がバックグラウンドレベルに近付くにつれて、ノイズの影響をより強く受けて平均周波数＜ω＞の計算精度が低下する。

　図３Ａおよび図３Ｃは、平均周波数＜ω＞と、平均周波数＜ω＞における実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の強度（ｌｏｇ）との関係を示している。図３Ａは、積分区間が０≦ω≦ω_Ｕである場合を示し、図３Ｃは、積分区間が、スペクトル強度がバックグラウンドレベルである高周波数範囲も含む場合を示している。図３Ｃに示されるように、積分区間が高周波数範囲も含む場合、特にスペクトル強度が低いときに平均周波数＜ω＞にばらつきが生じ、平均周波数＜ω＞と強度との関係が一定にならない。これに対し、図３Ａに示されるように、積分区間を０≦ω≦ω_Ｕに限った場合には、平均周波数＜ω＞のばらつきが抑制され、その結果、強度（ｌｏｇ）に対して線形に増加するような平均周波数＜ω＞が算出される。

　図４は、積分区間の設定方法の一例を示している。
　図４に示されるように、移動平均フィルタまたはメディアンフィルタ等を用いて実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）を平滑化する（平滑化工程）。次に、平滑化された実時間ドップラースペクトルＦｍｅｄ（ω）を周波数ωについて１次微分することで、各周波数ωにおけるスペクトル強度の傾きを表す１次微分スペクトル│ｄ１（ω）│を得る（１次微分工程）。次に、積分区間の下端をゼロに設定し、１次微分スペクトル│ｄ１（ω）│の強度が所定値ｄ１_ｔｈと等しくなる周波数ω_Ｕを積分区間の上端に設定する。

　あるいは、１次微分スペクトル│ｄ１（ω）│を周波数ωについてさらに微分（２次微分）して２次微分スペクトル│ｄ２（ω）│を得て、２次微分スペクトル│ｄ２（ω）│の極大値を与える周波数ω_Ｕを、積分区間の上端に設定してもよい（２次微分工程）。
　このように、微分スペクトル│ｄ１（ω）│または│ｄ２（ω）│を用いることで、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）が減衰している区間と、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）がそれ以上減衰せず強度が底打ちしている区間との境界である周波数ω_Ｕを、計算によって検出することができる。なお、図４の例において、対数で表されるスペクトル強度を用いてもよい。

　図５Ａは、積分区間の設定方法の他の例を示している。
　図５Ａに示されるように、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）を、下式で表される指数関数（フィッティング関数）ｆ_ｆｉｔ（ω）でフィッティングし（フィッティング工程）、ｆ_ｆｉｔ（ω）＝ｐ_ｔｈを満たす周波数ω_Ｕを積分区間の上端に設定する。指数関数ｆ_ｆｉｔ（ω）のピーク強度ｐ’は、Ａ＋Ｃとなる。
　ｆ_ｆｉｔ（ω）　＝　Ａ×ｅｘｐ（－ω／Ｂ）　＋　Ｃ
　ｐ_ｔｈは、例えば、下式に基づいて設定される。
　ｐ_ｔｈ　＝　（Ａ＋Ｃ）×ｐ_ｆａｃ　＋　Ｃ
　ｐ_ｆａｃ　＝　０．００１

　図５Ｂに示されるように、ｐ_ｔｈは、下式に基づいて設定されてもよい。
　ｐ_ｔｈ＝（ｆ_ｆｉｔ（ω_ｐ）＋Ｃ）×ｐ_ｆａｃ　＋　Ｃ
　ｐ_ｆａｃ＝０．００１
　すなわち、指数関数ｆ_ｆｉｔ（ω）のピーク強度を規定する周波数ω_ｐとして、ゼロ以外の周波数が予め設定されており、ｐ’に代えて、ｆ_ｆｉｔ（ω_ｐ）を用いてもよい。

　平均周波数補正部１２は、平均周波数＜ω＞を変換式Ｇ（Ｆ）を用いて補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌに変換し、補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌを血管判定部１３に送信する。変換式Ｇ（Ｆ）は、下式で表されるように、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）のピーク強度ｐと平均周波数＜ω＞とを変数とする式である。下式において、Ｆ＝＜ω＞であり、ｐは、予め規定されたピーク周波数ω_ｐにおける強度であり、ａ１、ａ２、ａ３、ｂ１およびｂ２は、実験的に決定される補正係数である。
　Ｇ（Ｆ）　＝　ａ（Ｆ）×ｐ　＋　ｂ（Ｆ）
　ａ（Ｆ）　＝　ａ１×Ｆ＾２　＋　ａ２×Ｆ　＋　ａ３
　ｂ（Ｆ）　＝　ｂ１×Ｆ　＋　ｂ２

　変換式Ｇ（Ｆ）は、平均周波数Ｆによって決まる傾きａ（Ｆ）および切片ｂ（Ｆ）を有する、ピーク強度ｐの線形関数であり、ピーク強度ｐが低い程、平均周波数Ｆをより大きな増加幅で増加させ、ピーク強度ｐが高い程、平均周波数Ｆをより小さな増加幅で増加させる。このような変換式Ｇ（Ｆ）によって、図３Ａおよび図３Ｂに示されるように、ピーク強度ｐが高いときの平均周波数＜ω＞と略同一レベルとなるように、平均周波数Ｆが補正される。好ましくは、図３Ｂに示されるように、補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌがピーク強度ｐに関わらず一定となるように、変換式Ｇ（Ｆ）の補正係数ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１，ｂ２が決定される。これにより、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）のピーク強度ｐに関わらず、血流速度と１対１で対応する補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌが得られる。

　図６Ａおよび図７Ａは、細い血管（血管径Ｄ１）と太い血管（血管径Ｄ２、Ｄ１＜Ｄ２）について、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）のピーク強度ｐと平均周波数＜ω＞との関係をそれぞれ示している。各血流速度ｖ１～ｖ７，ｖ１’～ｖ９’において、ピーク強度ｐが大きくなるにつれて、平均周波数＜ω＞も大きくなっている。すなわち、血流速度が同一であっても、平均周波数＜ω＞はピーク強度ｐに応じて異なるため、平均周波数＜ω＞のみに基づいて血流速度および血管の太さを判定することは難しい。

　ここで、各血流速度におけるピーク強度ｐと平均周波数＜ω＞は、図６Ａおよび図７Ａにおいて破線で示されるように、線形の関係にあり、いずれの血流速度においても、平均周波数＜ω＞が大きくなる程、傾きおよび切片が大きくなる傾向がある。各血流速度において、ピーク強度ｐが大きい程、平均周波数＜ω＞の信頼性は高い。したがって、ピーク強度ｐが大きいときの平均周波数＜ω＞と同一レベルとなるように平均周波数＜ω＞を補正することで、血流速度と正確に対応する補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌを得ることができる。

　図６Ｂおよび図７Ｂは、図６Ａおよび図７Ａの平均周波数＜ω＞を変換式Ｇ（Ｆ）で変換して得られた補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌをそれぞれ示している。
　図６Ｂの補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌの算出に使用した変換式Ｇ（Ｆ）の補正係数ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１，ｂ２は、以下の通りである。
　ａ１＝－４．４５Ｅ－０７
　ａ２＝２．２１Ｅ－０５
　ａ３＝－７．４７Ｅ－０１
　ｂ１＝１．２１Ｅ＋００
　ｂ２＝１．２２Ｅ＋００

　図７Ｂの補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌの算出に使用した変換式Ｇ（Ｆ）の補正係数ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１，ｂ２は、以下の通りである。
　ａ１＝－１．１７Ｅ－０６
　ａ２＝２．２１Ｅ－０５
　ａ３＝－７．４７Ｅ－０１
　ｂ１＝１．２７Ｅ＋００
　ｂ２＝１．２２Ｅ＋００

　上記の補正係数ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１，ｂ２は、図６Ａおよび図７Ａのピーク強度ｐおよび平均周波数＜ω＞の実測値を用いて最適化された値である。このように、血管径Ｄ１の細い血管について最適な補正係数ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１，ｂ２と、血管径Ｄ２の太い血管について最適な補正係数ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１，ｂ２とは、互いに略同一である。すなわち、補正係数ａ１，ａ２，ａ３，ｂ１，ｂ２を最適化することで、血管径に関わらず、共通の変換式Ｇ（Ｆ）を用いて平均周波数＜ω＞を補正することができる。

　血管判定部１３は、平均周波数補正部１２から受信した補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌを所定の閾値と比較する。所定の閾値は、検出対象とする太い血管Ｂ２の直径の最小値に対応する平均周波数であり、例えば、図示しない入力手段を介して術者によって設定される。血管判定部１３は、補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌが閾値以上であるときには、太い血管Ｂ２が存在すると判定し、ＴＲＵＥ信号を制御部１４に出力する。一方、血管判定部１３は、補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌが閾値未満のときには、太い血管Ｂ２がレーザ光Ｌの照射領域に存在しないと判定し、ＦＡＬＳＥ信号を制御部１４に出力する。

　制御部１４は、血管判定部１３からＴＲＵＥ信号を受信したときに可視光源９から可視光Ｖを出力させ、血管判定部１３からＦＡＬＳＥ信号を受信したときには可視光源９からの可視光Ｖの出力を停止させる。これにより、太い血管Ｂ２が検出された位置にのみ、可視光Ｖが照射される。

　次に、このように構成された血管認識装置１００の作用について、図８を参照して説明する。
　本実施形態に係る血管認識装置１００は、生体内を観察する内視鏡と一緒に使用される。まず、内視鏡および血管認識装置１００のプローブ１を体内に挿入する。
　次に、レーザ光源８からのレーザ光Ｌの出力を開始し、内視鏡によって組織Ｔの表面を観察しながら、照射用光ファイバ６から射出されるレーザ光Ｌを組織Ｔの表面上で走査するようにプローブ１を移動させる。

　レーザ光Ｌの照射領域で発生した散乱光Ｓは、受光用光ファイバ７によって受光され、光検出部３によって検出される。そして、記憶部１０内に散乱光Ｓの強度の時間波形データが生成される。
　次に、記憶部１０から解析部１１へ時間波形データが読み出され、解析部１１において、時間波形データから実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）が算出される。次に、解析部１１において、図８に示されるように、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の形状に基づいて積分区間０≦ω≦ω_Ｕが設定され（積分区間設定工程Ｓ１）、積分区間０≦ω≦ω_Ｕにおける平均周波数＜ω＞が算出される（平均周波数算出工程Ｓ２）。

　次に、平均周波数補正部１２において、変換式Ｇ（Ｆ）に従って平均周波数＜ω＞が補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌに変換される（平均周波数補正工程Ｓ３）。
　次に、血管判定部１３において、補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌ基づいて、レーザ光Ｌの照射領域に太い血管Ｂ２が存在するか否かが判定される（Ｓ４）。補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌが閾値以上であるときには、血管判定部１３から制御部１４にＴＲＵＥ信号が出力される。一方、補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌが閾値未満であるときには、血管判定部１３から制御部１４にＦＡＬＳＥ信号が出力される。

　血管判定部１３からＴＲＵＥ信号を受信したとき、制御部１４は、レーザ光Ｌと一緒に可視光Ｖを照射用光ファイバ６から射出させる。一方、血管判定部１３からＦＡＬＳＥ信号を受信したとき、制御部１４は、可視光Ｖの射出は行わない。したがって、術者は、可視光Ｖの照射領域を太い血管Ｂ２が存在する領域と認識することができる。

　このように、血管Ｂ１，Ｂ２の血流速度が同一であっても、組織Ｔ内での血管Ｂ１，Ｂ２の深さや組織Ｔの性状等の血管Ｂ１，Ｂ２が置かれている環境に応じて、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の強度は異なり、スペクトル強度の違いに起因するばらつきが平均周波数＜ω＞に生じる。したがって、平均周波数＜ω＞のみに基づいて血管Ｂ１，Ｂ２の太さを判定した場合、例えば、深い位置に太い血管Ｂ２が存在しているにも関わらず小さな平均周波数＜ω＞が算出され、太い血管Ｂ２の存在が正確に判定されない可能性がある。

　これに対し、本実施形態によれば、平均周波数＜ω＞のばらつきを、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）のピーク強度ｐ（またはｐ’）に基づいて補正することで、血流速度と正確に対応する補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌが得られる。このような補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌに基づいて血管Ｂ１，Ｂ２の太さを正確に認識することができ、太い血管Ｂ２の位置を術者に確実に認識させることができるという利点がある。

　また、平均周波数＜ω＞を算出する積分区間を、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の形状に基づいて実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）毎に設定することで、平均周波数＜ω＞の計算精度を向上することができ、血管Ｂ１，Ｂ２の太さの判定精度をさらに向上することができるという利点がある。

　本実施形態においては、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の平均周波数＜ω＞を変換式Ｇ（Ｆ）によって１段階で補正することとしたが、これに代えて、図９に示されるように、平均周波数＜ω＞を２段階で補正してもよい。すなわち、変換式Ｇ（Ｆ）による補正に先立ち、平均周波数＜ω＞を、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の形状に基づいて１次補正し（Ｓ５）、１次補正された補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌ１を変換式Ｇ（Ｆ）によって２次補正してもよい。

　細い血管Ｂ１由来の実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の全体形状は上に凸の減衰曲線となるため、血流速度に正確に対応する平均周波数よりも高い平均周波数＜ω＞が算出される傾向にある。一方、太い血管Ｂ２由来の実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の全体形状は下に凸の減衰曲線となるため、血流速度に正確に対応する平均周波数よりも低い平均周波数＜ω＞が算出される傾向にある。したがって、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の全体形状を表す減衰曲線が上に凸であるか下に凸であるかを示す形状パラメータｍに基づいて、血管径に起因する平均周波数＜ω＞のばらつきを補正することができる。

　形状パラメータｍは、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）が上に凸であるときに大きくなり、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）が下に凸であるときに小さくなるようなパラメータである。

　図１０は、形状パラメータｍの算出例を示している。
　図１０に示されるように、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）を下記フィッティング関数ｈ_ｆｉｔ（ω）でフィッティングし、係数Ａ，Ｂを算出する。
　ｈ_ｆｉｔ（ω）　＝　Ａ×ｈ_{ｆｉｔ－ｃｖｘ}（ω）　＋　Ｂ×ｈ_{ｆｉｔ－ｃａｖ}（ω）　＋　Ｃ
　ｈ_{ｆｉｔ－ｃｖｘ}（ω）は、規格化された上に凸の関数であり、ｈ_{ｆｉｔ－ｃａｖ}（ω）は、規格化された下に凸の関数であり、Ｃは定数である。

　血管が細いときには、係数Ａが大きくなり、係数Ｂが小さくなる。一方、血管が太いときには、係数Ａが小さくなり、係数Ｂが大きくなる。パラメータｍは、定数Ｃ以上ピーク強度ｐ’以下の範囲内で変化する値である。係数Ａが大きい程、また、係数Ｂが小さい程、形状パラメータｍが大きくなるように、係数Ａ，Ｂと形状パラメータｍとの関係が設定される。

　次に、形状パラメータｍをとるときの周波数ω_ｍに基づいて、図１１Ａおよび図１１Ｂに示されるように、変換関数ｇ（ω_ｍ）によって平均周波数＜ω＞を補正する。変換関数ｇ（ω_ｍ）は、ピーク強度ｐと平均周波数＜ω＞との関係を表す直線を理想の直線に変換するように、設定されている。したがって、細い血管の実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の平均周波数＜ω＞は、図１１Ａに示されるように、変換関数ｇ（ω_ｍ）によってより小さな値に補正される。一方、太い血管の実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の平均周波数＜ω＞は、図１１Ｂに示されるように、変換関数ｇ（ω_ｍ）によってより大きな値に補正される。

　このように、血管径に起因する平均周波数＜ω＞のばらつきを、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）の形状パラメータｍに基づいて１次補正し、１次補正された補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌ１を変換式Ｇ（Ｆ）を用いて２次補正することで、血流速度とより正確に対応する補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌ２が得られる。したがって、補正平均周波数＜ω＞_ｃａｌ２に基づいて、血管の太さをさらに正確に判定することができる。

　図１０に示されるように、形状パラメータｍは、フィッティング関数ｈ_ｆｉｔ（ω）のピーク強度ｐ’とバックグラウンドレベルＣとの間の中央の値であってもよい。あるいは、形状パラメータｍは、ピーク強度ｐ’と所定の強度ｐ_ｔｈとの間の中央の値であってもよい。形状パラメータｍの算出には、ピーク強度ｐ’に代えて、実時間ドップラースペクトルＦｒｅａｌ（ω）のピーク強度ｐを用いてもよい。

１００　血管認識装置
１　プローブ
２　光源ユニット
３　光検出部
４　制御装置
５　プローブ本体
６　照射用光ファイバ（レーザ光照射部）
７　受光用光ファイバ（スペクトル取得部）
８　レーザ光源
９　可視光源
１０　記憶部（スペクトル取得部）
１１　解析部（平均周波数算出部）
１２　平均周波数補正部
１３　血管判定部
１４　制御部
Ｓ１　積分区間設定工程
Ｓ２　平均周波数算出工程
Ｓ３　平均周波数補正工程
Ｔ　組織
Ｂ１，Ｂ２　血管

Claims

　レーザ光の照射によって生体組織で発生する散乱光の強度の時間波形をフーリエ変換して得られる実時間ドップラースペクトルに基づいて、前記生体組織内に存在する血管を認識する方法であって、
　前記実時間ドップラースペクトルの平均周波数を算出する平均周波数算出工程と、
　該平均周波数算出工程において算出された前記平均周波数を前記実時間ドップラースペクトルのピーク強度に基づいて補正する平均周波数補正工程とを含む血管認識方法。
　前記平均周波数補正工程において、前記平均周波数と前記ピーク強度とを変数とし、該ピーク強度が小さい程、前記平均周波数をより大きな増加幅で増加させる変換式を用いて前記平均周波数を補正する請求項１に記載の血管認識方法。
　前記変換式は、補正された前記平均周波数が前記ピーク強度に関わらず一定となるように、前記平均周波数を補正する請求項２に記載の血管認識方法。
　前記実時間ドップラースペクトルの強度に基づいて、前記平均周波数を算出する積分区間を設定する積分区間設定工程を含む請求項１から請求項３のいずれかに記載の血管認識方法。
　前記積分区間設定工程が、前記実時間ドップラースペクトルに平滑化処理を施す平滑化工程を含む請求項４に記載の血管認識方法。
　前記積分区間設定工程が、前記平滑化工程において平滑化処理された前記実時間ドップラースペクトルを周波数について１次微分する１次微分工程を含む請求項５に記載の血管認識方法。
　前記積分区間設定工程が、前記平滑化工程において平滑化処理された前記実時間ドップラースペクトルを周波数について２次微分する２次微分工程を含む請求項５に記載の血管認識方法。
　前記積分区間設定工程が、前記実時間ドップラースペクトルのフィッティング関数を算出するフィッティング工程を含む請求項４に記載の血管認識方法。
　前記平均周波数補正工程において、前記実時間ドップラースペクトルの全体形状が上に凸であるか下に凸であるかを示す形状パラメータに基づいて、前記平均周波数を補正する請求項１から請求項８のいずれかに記載の血管認識方法。
　生体組織にレーザ光を照射するレーザ光照射部と、
　前記レーザ光の照射によって前記生体組織で発生する散乱光の強度の時間波形を取得し、取得された時間波形をフーリエ変換して実時間ドップラースペクトルを取得するスペクトル取得部と、
　該スペクトル取得部によって取得された前記実時間ドップラースペクトルの平均周波数を算出する平均周波数算出部と、
　該平均周波数算出部によって算出された前記平均周波数を前記実時間ドップラースペクトルのピーク強度に基づいて補正する平均周波数補正部とを備える血管認識装置。
　前記平均周波数補正部によって補正された前記平均周波数に基づいて血管の太さを判定する血管判定部を備える請求項１０に記載の血管認識装置。