(57)【要約】【課題】被験者の複数の可動部の形状が変化した場合に、従来例に比較して、動脈血管などの被験部位の特徴量を正確に検出する。【解決手段】本発明に係る画像処理装置は、被験者の被験部位に光を照射することで、当該被験部位を三次元画像に画像化する画像化手段を備える。ここで、前記画像化手段は複数の可動部を含む被験部位を三次元画像に画像化し、前記画像処理装置は、前記画像化された三次元画像に基づいて、前記複数の可動部が屈曲する前後の当該被験部位の特徴量を計算する処理手段を備える。また、前記処理手段は、前記複数の可動部が屈曲する前後の当該被験部位の特徴量を計算した後、前記前記複数の可動部が屈曲するときの位置を補正する。さらに、前記処理手段は、前記画像化された三次元画像から前記被験部位を抽出した後、当該被験部位を前記各可動部に対応させて複数の領域に分割することで、当該複数の領域を特定する前置処理を実行する。【選択図】図２
2020069110.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の被験部位に光を照射することで、当該被験部位を三次元画像に画像化する画像化手段を備えた画像処理装置において、
前記画像化手段は複数の可動部を含む被験部位を三次元画像に画像化し、
前記画像処理装置は、
前記画像化された三次元画像に基づいて、前記複数の可動部が屈曲する前後の当該被験部位の特徴量を計算する処理手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記処理手段は、前記複数の可動部が屈曲する前後の当該被験部位の特徴量を計算した後、前記前記複数の可動部が屈曲するときの位置を前記複数の可動部に対応させて補正することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記処理手段は、前記画像化された三次元画像から前記被験部位を抽出した後、当該被験部位を前記各可動部に対応させて複数の領域に分割することで、当該複数の領域を特定する前置処理を実行することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴量は、前記被験部位の曲率の変化量と、前記被験部位の螺旋領域の振幅と、前記被験部位の伸縮率と、前記被験部位の捩率とのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１〜３のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像化手段は、光超音波画像化装置であることを特徴とする請求項１〜４のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記被験部位は手指であり、
前記処理手段は、前記手指の近位指節間関節と基部との間の領域であって、前記基部から見て実質的に遠位３分の１に対応する領域において、所定の角度で屈曲変化させたときの当該手指の血管曲率の３個のピークの変化量に基づいて、前記被験者の年齢を推定することを特徴とする請求項１〜５のうちのいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像化手段が、被験者の被験部位に光を照射することで、複数の可動部を含む当該被験部位を三次元画像に画像化するステップと、
処理手段が、前記画像化された三次元画像に基づいて、前記複数の可動部が屈曲する前後の当該被験部位の特徴量を計算するステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項７記載の各ステップを含むことを特徴とする、コンピュータにより実行される画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば光超音波画像化法（光音響イメージング法ともいう）などの画像化法を用いて被験者の複数の可動部を３次元画像化した後、所定の解析を行う画像処理装置及び方法、当該画像処理方法を用いた画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
光音響イメージング（Photoacoustic Imaging：以下、ＰＡイメージング又はＰＡ画像化ともいう）は、癌の新生血管、及びその他の多くの疾患の早期臨床診断のための有望な新技術である。ＰＡイメージングは、造影剤なしでも高空間分解能で、生体の血管を非侵襲的に視覚化することができ、多くの医療用途に有用である。ここで、ＰＡイメージングは光音響効果を利用する。すなわち、画像化された組織（すなわち、血管）は、短パルス近赤外線照射のレーザーエネルギーを吸収して熱に変換し、熱弾性膨張と超音波の放出をもたらす。放射された光音響波を検知することにより物体の３次元構造を再構成することができる。
【０００３】
例えば、特許文献１においては、光音響装置により算出される酸素飽和度の値の精度を向上させて、例えば動脈血管を画像化する技術が開示されている。当該光音響装置を用いた画像処理装置は、被検体に複数の波長の光が照射されて発生した音響波に由来する信号を用いて、被検体の内部の酸素飽和度分布を示す画像データを取得する処理部を備える画像処理装置であって、前記処理部は、信号を用いた画像再構成により生成された、被検体の血管の特定位置における酸素飽和度を取得し、血管の特定位置における酸素飽和度を補正するための第１の補正量を取得し、第１の補正量に基づいて被検体の特定位置ではない部分の酸素飽和度を補正するための第２の補正量を取得する。
【０００４】
また、特許文献２においては、手指の運動麻痺状態を定量的に評価できる手指病態評価装置を提供することが開示されている。当該手指病態評価装置は、被写体までの距離データが各画素の画素値に含まれる距離画像を撮影する距離画像撮影手段と、被験者の運動する手指を被写体として撮影した距離画像の各フレームから各指の指骨位置を求めて、その指骨位置のデータを画素値に含む仮想指骨の画像を生成する仮想指骨画像生成手段と、仮想指骨間の関節角度、仮想指骨の運動状態を表す加速度、及び、仮想指骨の運動に伴う移動量の少なくとも１つを算出する仮想指骨演算手段と、手指の基準となる病態での基準データと、仮想指骨演算手段が算出した値とを比較し、被験者の手指の病態レベルを判定する手指病態判定手段とを備える。この手指病態評価装置では、手指の病態レベルを基準レベルと比較することで定量的に評価できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１８−１０２３５９号公報
【特許文献２】特開２０１７−１５８８０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述の従来例では、被験者の複数の可動部（例えば、手指の関節）の形状が変化した場合に、例えば動脈血管などの被験部位の特徴量を正確に検出することができないという問題点があった。
【０００７】
本発明の目的は以上の問題点を解決し、被験者の複数の可動部の形状が変化した場合に、従来例に比較して、動脈血管などの被験部位の特徴量を正確に検出することができる画像処理装置及び方法、並びに画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様にかかる画像処理装置は、被験者の被験部位に光を照射することで、当該被験部位を三次元画像に画像化する画像化手段を備えた画像処理装置において、
前記画像化手段は複数の可動部を含む被験部位を三次元画像に画像化し、
前記画像処理装置は、
前記画像化された三次元画像に基づいて、前記複数の可動部が屈曲する前後の当該被験部位の特徴量を計算する処理手段を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
従って、本発明に係る画像処理装置等によれば、被験者の複数の可動部の形状が変化した場合に、従来例に比較して、動脈血管などの被験部位の特徴量を正確に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る光超音波画像化システムの構成例を示す模式断面図及びブロック図である。
【図２】図１の光超音波画像化装置１０により実行される光超音波画像処理を示すフローチャートである。
【図３】図２のサブルーチン（Ｓ４）である血管曲率計算処理を示すフローチャートである。
【図４】図２のサブルーチン（Ｓ５）である血管位置補正処理を示すフローチャートである。
【図５】屈曲手指の画像化と指節関節を基準とした区域分け例を示す写真画像である。
【図６】関心点Ｐｉとその近傍の複数の点を示す平面図である。
【図７】動的計画法（ＤＰ法）を用いた複数のパスの計算例を示す図である。
【図８】屈曲手指の画像化例から求めた曲率プロットと３個の局所最大値を示すグラフである。
【図９】スパイラル形状の血管の半径の一例を示す図である。
【図１０】２個の曲率曲線に対してＤＰ法を用いて位置補正した結果を示す例を示すグラフである。
【図１１】図１の光超音波画像化装置１０により画像化された橈側示指動脈（ＲＩＡ）の画像化例を示す写真画像である。
【図１２Ａ】図１の光超音波画像化装置１０により画像化された、２２歳男性の手指を屈曲してＲＩＡを変形したときの側面図である。
【図１２Ｂ】図１の光超音波画像化装置１０により画像化された、２２歳男性の手指を屈曲してＲＩＡを変形したときの斜背面図である。
【図１３Ａ】若者の手指の関節を屈曲しないときのＲＩＡの各領域の平均曲率及びそれらの統計学的違いを示すグラフである。
【図１３Ｂ】若者の手指の関節を３０度屈曲したときのＲＩＡの各領域の平均曲率及びそれらの統計学的違いを示すグラフである。
【図１３Ｃ】若者の手指の関節を６０度屈曲したときのＲＩＡの各領域の平均曲率及びそれらの統計学的違いを示すグラフである。
【図１３Ｄ】若者の手指の関節を９０度屈曲したときのＲＩＡの各領域の平均曲率及びそれらの統計学的違いを示すグラフである。
【図１４Ａ】５９歳男性の手指の関節を屈曲したときのＲＩＡの画像化例を示す写真画像である。
【図１４Ｂ】図１４Ａの拡大図である。
【図１５】手指の関節を３０度及び９０度で屈曲したときのＲＩＡの曲率を示すグラフであって、（ａ）は２５歳の場合のグラフであり、（ｂ）は４２歳の場合のグラフであり、（ｃ）は５６歳の場合のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係る実施形態及び実施例について図面を参照して説明する。なお、以下の各実施形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。
【００１２】
図１は本発明の一実施形態に係る光超音波画像化システムの構成例を示す模式断面図及びブロック図である。
【００１３】
図１において、本実施形態に係る光超音波画像化システムは、光超音波光源及び検出装置２０と、光超音波画像化装置１０とを備えて構成される。
【００１４】
光超音波光源及び検出装置２０において、例えば半球面形状のセンサ支持部２１に互いに所定の間隔を有して、超音波を検出する複数のセンサ２２が設けられる。上記半球面の内部に水２４を浸して、検査対象物１を載置するメッシュ板２３を支持している。なお、検査対象物１が水２４内に沈められているものとする。センサ支持部２１の最底部には、ＰＡイメージングのための所定波長のレーザー光を検査対象物１に対して放射するためのレーザー光源２５が設けられる。ここで、レーザー光源２５は後述するコントローラ１１により制御され、ＰＡイメージングによりレーザー光に応答して検査対象物１から放射される超音波を複数のセンサ２２により検出する。複数のセンサ２２により検出された超音波は電気信号に変化された後、後述する信号受信回路１２に送られる。
【００１５】
検査対象物１は撮像対象である。具体例としては、手指、その動脈血管、乳房等の生体や、装置の調整などにおいては生体の音響特性と光学特性を模擬したファントムが挙げられる。音響特性とは具体的には音響波の伝播速度及び減衰率であり、光学特性とは具体的には光の吸収係数及び散乱係数である。なお、メッシュ板２３は検査対象物１を支持し、光、超音波に対する透過特性を持つことが好ましい。
【００１６】
光超音波画像化装置１０は、装置の動作を制御するコンピュータ等のデジタル計算機であるコントローラ１１と、信号受信回路１２と、データメモリ１３と、操作部１４と、表示部１５と、画像処理部１６とを備えて構成される。信号受信回路１２は、複数のセンサ２２で変換された複数の電気信号を受信して所定のサンプリング周波数でＡ／Ｄ変換してデータメモリ１３に格納する。操作部１４は光超音波画像化装置１０の操作者がデータ又は指示を入力するためのマウス、キーボードを含み構成される。表示部１５は、入力されたデータ又は指示を表示するとともに、光超音波画像化処理の途中又は処理後の結果画像を可視化して表示する。画像処理部１６はコントローラ１１により制御され、詳細後述する図２の光超音波画像化処理のプログラムを実行する。
【００１７】
なお、図１の実施形態では、半球形状のセンサ支持部２１を用いているが、本発明はこれに限らず、複数のセンサ２２を所定の領域に指向軸が集まり、所定の検出領域を形成できる配置であればよい。
【００１８】
図１の光超音波画像化システムでは、光超音波画像化法を用いて、光音響効果を利用して例えば生体の血管（光吸収体であるヘモグロビンが通過する）を非侵襲的に３次元画像に画像化することで視覚化でき、癌及び他の多くの疾患の早期臨床診断に有用である。検査対象物１である画像化すべき組織はレーザーエネルギーを吸収し、そのエネルギーを熱弾性膨張に変換し、超音波を放射する。光超音波を検出することによって検査対象物１の物体の３次元構造を再構成することができる。
【００１９】
以下の実施形態では、図１の光超音波画像化システムが非造影で細動静脈までイメージング可能な利点を生かして、従来のモダリティではイメージングが困難であった関節等の動的な変化による細動脈の変形を３次元画像化し、その解析方法を提供する。これにより、医療従事者に、血管の動的な変形に関係する各種パラメータとその数値の提供と、また該各種パラメータ数値の加齢又は病理学的な変化を提供することができる。このことによって、医師は血管の関係する疾患の診断、治療、治療効果判定等に役立てることができる。
【００２０】
以下の実施形態では、複数の関節の可動部を有する手指（親指を除く）の血管を被験部位として、以下のように、解析処理を行うことを特徴としている。
【００２１】
（１）変形部位の同定
図１の光超音波画像化システムを用いて３次元画像された、例えば手指血管の被験部位において、便宜的に領域をアノテーションし、どの領域に曲率上昇がおきるのかを統計的に解析する。詳細後述する実施例によれば、最大の曲率上昇の領域は後述するＤ−Ｐｘ領域であって、加齢により当該Ｄ−Ｐｘでの曲率変化量が低下するという知見に基づいて、例えば被験者の年齢を推定することができる。なお、実施例における手指の各領域は以下の通りである。
ベース：指の基部；
ＭＰ：中手指節骨間関節（以下、ＭＰ関節ともいう）；
ＤＩＰ：遠位指節間関節（以下、ＤＩＰ関節という）；
Ｄ−Ｍｘ：中節骨の遠位半分に対応する領域；
Ｄ−Ｐｘ：近位指節の遠位３分の１に対応する領域；
Ｍ−Ｐｘ：近位指節の中間３分の１に対応する領域；
ＰＩＰ：近位指節間関節（以下、ＰＩＰ関節という）；
Ｐ−Ｍｘ：中節骨の近位半分に対応する領域。
【００２２】
（２）変形が生じる被験部位の変形の特徴づけ
解析処理では、曲率変化量、振幅、捩率、伸縮率などのパラメータを計算する。例えば血管はマーカーレスであるため、変形に伴う同一血管セグメントのトラッキングが困難である。そのため動的プログラミング法（以下、ＤＰ法という）によりマッチング（ＤＰマッチング）を行うことで、手指が屈曲して複数関節の位置が変化しても血管の位置を対応付けるように補正する。なお、この場合における解析パラメータとして以下を計算する。
【００２３】
（Ａ）ある区間の平均曲率変化量を計算することでどのくらい変形するかを得る。
（Ｂ）ある区間の準らせん形態に対して主成分ベクトルを求め、そこからの最大距離を求めて、らせん状変形の振幅を計算する。これは、らせん状変形がどれだけ小さい空間でおこなわれているかを評価するためである。
（Ｃ）ある区間の準らせん変形の３次元性を評価するため、捩率を計算する、これは血管が柔軟であるほど２次元から３次元に変化すると推定されるので、それを評価するためである。
（Ｄ）ある区間の実距離（曲線の長さ）を計算して、関節の動きによって長さの変化率を計算することで、血管の弾性を評価するパラメータとしてどれだけ圧縮されたかがわかる。
【００２４】
後述する実施例の結果によれば、（Ａ）及び（Ｂ）のパラメータは加齢により血管が硬くなると、変形量が低下し、伸縮率も低くなると予想される。例えば、手指を所定の角度で屈曲したときの被験者のＤ−Ｐｘ領域の血管の曲率変化量を計算し、予め格納しておいた曲率変化量テーブル（年齢に対するＤ−Ｐｘ領域の標準的な曲率変化量を示すもので、図１のデータメモリ１３に格納される。）を参照することで、計算された曲率に基づいて当該被験者血管年齢を評価することができる。ここで、上記（Ａ）〜（Ｄ）の特徴量は、血管の変化情報であって、血管の空間的な広がり、物性情報、弾性情報であってもよい。
【００２５】
図２は図１の光超音波画像化装置１０により実行される光超音波画像処理を示すフローチャートである。
【００２６】
図２のステップＳ１において、光超音波光源及び検出装置２０を用いて、例えば手指の複数の関節（可動部）を複数の屈曲角で屈曲したときに、各屈曲角（ｋ）における当該複数の関節とその近傍を含む部分の光超音波画像を取得する。
【００２７】
次いで、ステップＳ２の前置処理Ｐ１において、取得した光超音波画像から解析対象血管を抽出する。血管の抽出が自動的に抽出してもいいし、医師が手動でアノテーションにより抽出してもよい。具体的には、分析の対象となる示指（人差し指）の主要動脈を例えばＫｕｒｕｍｉシステムを用いて近位から遠位にアノテーションを付けることができる。
【００２８】
次いで、ステップＳ３の前置処理Ｐ２において、基準屈曲角の血管において各領域を特定する。ここで、指節と血管との間の関係を分析する。例えば示指の３個の関節（ＤＩＰ、ＰＩＰ、ＭＰ関節）がアノテーションされ、これらの結合点をそれぞれＳｄｉｐ、Ｓｐｉｐ、Ｓｂａｓｅと呼ぶ。そして、連続する連結点の中点は、Ｓｍ−ｍｘ、Ｓｍ−ｐｘとして定義される。これらの５点に基づいて、図５に示すように、４つの指骨線Ｄ−Ｍｘ（図５のＭｘ−ｄ）、Ｐ−Ｍｘ（図５のＭｘ−ｐ）、Ｄ−Ｐｘ（図５のＰｘ−ｄ）、Ｍ−Ｐｘ（図５のＰｘ−ｐ）を定義する。
【００２９】
次いで、ステップＳ４の血管位置補正処理Ｑ１において、血管曲率計算処理を図３の処理のごとく、以下のように実行する。
【００３０】
まず、連続する複数の注釈点を等間隔にとることは困難である。血管の湾曲の計算に影響する可能性があるため、我々はスプライン補間によって動脈の注釈点を再サンプリングした。この再サンプリング処理（図３のＳ１１）では、等間隔を１画素に設定し、この補間によって曲率が滑らかになる。
【００３１】
血管内の各点の曲率は、関心点Ｐｉの近傍点を用いて計算され、すべての血管座標の点Ｐｉで以下のように繰り返される（図３のＳ１２〜Ｓ１６）。血管曲線上の各点Ｐｉのベクトル
【数１】
2020069110.tif 000003
を用いて、点Ｐｉの曲率κｉは次式のように計算される（図３のＳ１５）。
【００３２】
【数２】
2020069110.tif 000004
【００３３】
ここで、
【数３】
2020069110.tif 000005
と
【数４】
2020069110.tif 000006
は、
【数５】
2020069110.tif 000007
の近傍点である。×はクロス積を表す。｜・｜はベクトルのユークリッドのノルムである。曲率の値はサンプリング間隔に依存するため、注釈点を直接使用するのではなく、例えば、２０個の近傍点
【数６】
2020069110.tif 000008
に対して主成分分析法（ＰＣＡ）を使用してベクトル
【数７】
2020069110.tif 000009
を計算する（図３のＳ１３〜Ｓ１４）。正規化された第１主成分は、ベクトル
【数８】
2020069110.tif 000010
に使用される。
【００３４】
同様に、ベクトル
【数９】
2020069110.tif 000011
も計算される（図３のＳ１４）。
【００３５】
図６は、近傍点及び第１の主成分ベクトルの例示的な図を示す。この処理は各関心点Ｐｉに対して繰り返し実行される（図３のＳ１２〜Ｓ１６）。ここで、
【数１０】
2020069110.tif 000012
は、
【数１１】
2020069110.tif 000013
として計算される（図３のＳ１３〜Ｓ１４）。ここで、近接点の数は２０である必要はなく、大きくても小さくてもよい。近接点として用いる点数が多いほど、曲率カーブは滑らかになる。
【００３６】
次いで、ステップＳ５の血管位置補正処理Ｑ２において、血管位置補正処理を図４のごとく以下の通り実行する。なお、この処理では、図４に示すように、各屈曲角に対して以下の処理を繰り返す（図４のＳ２１〜Ｓ２４）。
【００３７】
まず、関節角が変化したときの動脈の動きを測定するために、我々はまず、動的プログラミングマッチング（ＤＰマッチング）を用いて血管を異なる角度に整列させる。ここでは、角度がｄ１又はｄ２であるときのすべての血管点集合をそれぞれＣｄ１、Ｃｄ２とする。ＤＰマッチングは、２つのシーケンシャルデータ間のマッチングコストを最小限に抑えることによって、血管点集合Ｃｄ１上のすべての点と血管点集合Ｃｄ２上の点の一致する組み合わせのリストを生成する。血管点集合Ｃｄ１上のｉ番目の点をＣｄ１ｉとし、血管点集合Ｃｄ２上のｋ番目の点をＣｄ２ｋとする。ここで、｜Ｃｄ１｜は血管点集合Ｃｄ１の点の数である。２つのシーケンスの間のコストマトリクスは、血管点集合Ｃｄ１と血管点集合Ｃｄ２との間のマッチングを計算するために構成され、マトリクスＧｎで示される。
【００３８】
コストマトリクスＧｎは｜Ｃｄ１｜×｜Ｃｄ２｜の行列で、行列のｉ行ｊ列の要素は次式を用いて表される（図４のＳ２２）。
【００３９】
【数１２】
2020069110.tif 000014
（１）
【００４０】
ここで、関数ｍｉｎ（・）は引数内の３つの数値のうちの最小値を示す関数である。また、
【００４１】
【数１３】
2020069110.tif 000015
は、ｉ，ｊ＞０に対して、点Ｃｄ１ｉにおける曲率と、点Ｃｄ２ｊの曲率との間の１ノルム距離（差の絶対値）である。他の実施例として、差の絶対値等、曲率の差の大きさを表す他の指標を用いてもよい。図８に３つの経路の例を示す。ＤＰ法はどの値が最小だったかを記憶として残すことで、最小パスを発見することができる。
【００４２】
ｉ≦０又は／及びｊ≦０に対するｇ（ｉ，ｊ）の値は次式のように定義ざれる。
【００４３】
【数１４】
2020069110.tif 000016
【００４４】
ここで、Ｉｎｆは無限大の数を意味し、例えば、ｇ（ｉ＝０，ｊ＝１）は無限大の値を取る。これは、２つの血管シーケンスの最初は必ずマッチするということを意味する。
【００４５】
次いで、バックトレース処理（図４のＳ２３）について以下に説明する。前記コストマトリクスを計算した後、ＤＰ法は、基準血管の最後の点に対応する行ｇ（｜Ｃｄ１｜，：）で値が最小のものを選択し、最後の点に対応する対応血管上の点を決定する。そこから、数１２の式（１）において、各ｉ，ｊでどのパスを選択したか（最小であったか）を、最終点から初期点まで最小パスをバックトレースする。図８は、曲率曲線３０−６０と曲率曲線３０−９０との間の位置合わせ結果の例を示す。曲率のピークが２つのデータ間で整列して位置補正されていることがわかる。
【００４６】
以下のステップＳ６〜Ｓ９においては、各特徴量を順次計算するが、本発明はこれに限らず、複数のプロセッサを用いて４個の特徴量を並列に計算してもいいし、４個の特徴量のうち少なくとも１つを計算してもよい。もしくは、複数の組み合わせで計算してもよい。
【００４７】
まず、ステップＳ６の曲率変化量計算処理において、指を曲げたときの各セグメントのＤ−Ｍｘ，Ｐ−Ｍｘ，Ｐ−Ｍｘ，Ｍ−Ｐｘ領域の曲率の平均値の変化を計算する。ここで、角度ｄ１と角度ｄ２との間のセグメントにおける曲率の平均の変化は、次式のように計算することができる。
【００４８】
【数１５】
2020069110.tif 000017
【００４９】
ここで、κｉｄ２は、Ｓｐｉｐの角度がｄ２のときのｉ番目の点の曲率である。Ｓは血管点の添え字の集合である。｜Ｓ｜はＳの要素の数である。実施例においては、次式のように設定した。
【００５０】
（ｄ１，ｄ２）＝（０，６０）
（ｄ１，ｄ２）＝（０，９０）
【００５１】
次いで、ステップＳ７において、螺旋領域振幅計算処理を実行する。この分析では、Ｐ−Ｍｘ領域において３つのピークを含むセグメントの血管の年齢と半径との関係を示す。セグメントを決定するために、まずピークをＰ−Ｍｘ領域で発見する。血管の湾曲曲線におけるすべての極大点が検出される。極大値がしきい値０．０５よりも大きく、隣接極大値が極大値をもたない場合、極大点が極大点として登録される。次に、Ｐ−Ｍｘ領域において３つの最大ピークが選択される。選択されたピークは、図７に示すように、ＡｐｉｐからＡｍ−ｍｘの順にピークＰ１、Ｐ２、Ｐ３と名付けられる。ピークＰ１とピークＰ３との間の血管曲線は標的セグメントとして定義される。セグメントＰ１〜Ｐ３の第１主成分ベクトルが計算される。そして、セグメントのすべての点は、法線ベクトルが第１の主成分ベクトルである平面に投影される。第１成分ベクトルから投影面内の点までの最大距離は、外接円の半径として定義される。半径と年齢の散布図が図１０のようにプロットされる。
【００５２】
次いで、ステップＳ８において伸縮率計算処理を以下のように実行する。ここで、血管の局所領域における伸縮率は伸縮率=変形後血管の長さ÷変形前の血管の長さで定義される。
【００５３】
まず、変形前の関心領域内の血管の長さを求める。等間隔に再サンプリングしているので、血管上のサンプル数×間隔によって、血管の長さを求めることができる。変形後の血管のうち、変形前の関心領域内の血管と一致するセグメントをＤＰで求める。変形前の血管と同様の方法で、血管の長さを求めることができる。
【００５４】
オプションとして血管のたわみ度も求められる。たわみ度は以下の式で定義される。伸縮率=血管の長さ÷軸の長さ。軸の長さは以下のように２つの方法で計算できる。
【００５５】
（オプション１）局所領域内の血管のサンプリング点群の第一主成分をもとめ、軸のベクトルを求める。サンプリング点の端点から軸上へ垂直に射影し、その点を軸の端点とする。軸の端点から軸の長さを求める。
（オプション２）単純に血管のサンプリング点の端点同士を結んだ直線を軸として定義。よって軸の長さは、端点を結んだ距離となる。
【００５６】
次いで、ステップＳ９において捩率計算処理を実行する。ここで、捩率τ（ｔ）は公知の次式で定義されて計算される。
【００５７】
【数１６】
2020069110.tif 000018
【００５８】
【数１７】
2020069110.tif 000019
【００５９】
【数１８】
2020069110.tif 000020
【００６０】
【数１９】
2020069110.tif 000021
【００６１】
ここで、
【数２０】
2020069110.tif 000022
は点ｘでの微分であり、
【数２１】
2020069110.tif 000023
は点ｘでの２回微分であり、
【数２２】
2020069110.tif 000024
は点ｘでの３回微分
である。
【００６２】
なお、離散データでは、それぞれ以下の通りに求めることができる。
【００６３】
【数２３】
2020069110.tif 000025
【数２４】
2020069110.tif 000026
【数２５】
2020069110.tif 000027
【数２６】
2020069110.tif 000028
の求め方は、曲率と同様に、第一主成分を取ることで計算できる。
【００６４】
さらに、ステップＳ１０において、統計解析処理を実行して当該光超音波画像処理を終了する。前記統計解析処理の実施形態では、詳細後述する実施例で得られた、「手指のＤ−Ｐｘ領域（ＰＩＰ関節と基部との間の領域であって、基節骨部遠位３分の１に対応する領域）において所定の角度で（例えば３０度から９０度に）屈曲変化したときの血管曲率の３個のピークの変化量は、若年から老年にゆくにつれて小さくなる」という知見に基づいて、被験者の年齢を推定することができる。具体的には、前記領域において前記所定の角度で屈曲変化したときの血管曲率の３個のピークの変化量を多数の年齢の多数の被験者のデータを予め格納して平均データを作成することで、前記血管曲率の３個のピークの変化量に基づいて年齢を推定できる。
【００６５】
以上の実施形態において、画像化装置として、図１の光超音波画像化システムを用いているが、本発明はこれに限らず、ＭＲＩ、ＭＲＡ、ＣＴなどの他の３次元画像化システムを用いてもよい。
【００６６】
なお、以下の実施例において、図１の光超音波画像化システムを「ＰＡＴシステム」という。
【実施例】
【００６７】
以下、発明者らによって実施された実施例にかかる「近位指節間関節（ＰＩＰ関節）の動きに対する指動脈の変形」について説明する。
【００６８】
背景
指の再建術は指動脈の解剖研究を基礎に発展してきた。特に末節の微小血管に関する解剖研究は末節切断の再接着術（Nam et al., 2017）の確立に貢献し、指動脈の分枝に関する解剖研究は逆行性指動脈皮弁（reverse pedicle digital island flap）（Kojima et al., 1990）や背側指動脈皮弁(dorsal island flap)（Endo et al., 1990）などの動脈性皮弁（arterialized flap）の開発に寄与した。一方で指動脈のどの領域が、どの屈曲フェーズで、どのように変形するか、はほとんど知られていない。指に存在する３つの指節関節のなかでＰＩＰ関節は１００度の広い屈伸レンジをもつ蝶番関節である。指動脈はＰＩＰ関節の屈伸回転軸の掌側を走行するため、関節の屈曲により動脈は屈曲だけでなく、軸圧を受ける。これは動脈が３次元に変形することを予想させる。健常な指では、ＰＩＰ関節が最も深屈曲状態であっても末梢への血液循環は保たれている。このことは、関節屈曲においても指動脈がキンク（ｋｉｎｋ（極度の折れ曲がりが発生））しない変形機構の存在を示唆する。指動脈のネイティブな変形機構を加齢から独立して明らかにするには、皮下血管の３次元観察を可能とする無侵襲及び非接触的インビボ（in vivo）イメージングが必要である。
【００６９】
光超音波トモグラフィー（photoacoustic tomography）（ＰＡＴ）は近赤外のパルスレーザー光と超音波によって血管を可視化する新しい画像診断技術である（Wang and Hu, 2012）。本研究の主目的は光超音波イメージングを用いてヒトの指動脈の関節運動下での変形を描出し、３次元的かつ定量的に変形を特徴付けることである。加えて、若年と中年の個人の指動脈の変形機構の違いを調べる。
【００７０】
方法
研究は施設の倫理委員会の承認及びヘルシンキ宣言に基づき施行された。すべての被験者から書面の同意を得た。被験者組み入れ条件は、２０歳以上の健常者、ＢＭＩが正常範囲内（男性１８．５〜２７．７ｋｇ／ｍ２、女性１５．１〜２４．７ｋｇ／ｍ２）（Yamakado et al, 2015）。高血圧や糖尿病その他血管に関連するあらゆる疾患の既往も、手の外傷歴もないこと、とした。１２人ボランティアの２２指が本研究に含まれた。内訳は２２〜３３歳の７指、３８〜４３歳の７指、５０〜５９歳の８指であった。ＰＡＴ検査直前に血圧や脈拍を計測し、血圧が正常範囲内であり、かつ不整脈がないことを確認した。
【００７１】
本研究ではわれわれの研究グループによる既存研究で用いたものと同じ機器と同じ画像処理システム（ＰＡＩシステム）を用いた。簡単には、われわれの光超音波のシステムは半球状のカップの壁に超音波アレー（ＨＡＤ）が埋め込まれており、カップの中心部には近赤外光発射装置が組み込まれている。ＨＡＤは超音波の伝達のため脱気した水で満たされており、レーザー光が血管に照射されることにより超音波が生じ、それはカップ内壁に組み込まれた多数の超音波検出器に探知される。使用するレーザーはＱスイッチレーザーで波長は７９５ｎｍ又は７９７ｎｍであり、最大レーザー出力は米国規格協会（American National Standards Institute）で推奨されている最大許容暴露量の６５％未満に制限された（１５ｍＪ／ｃｍ２、２０Ｈｚの繰り返しレート）。屈曲位での指動脈を、その指全長にわたり描出するために、指の側面がレーザー発射装置に向くように指を配置する必要があった。その方法上の制約から示指（人指し指）橈側の指動脈（radialis indicis artery；ＲＩＡ）が検査対象として選択された。ＰＡＴでは骨や軟部組織が描出されないため、解剖学的ランドマークがない。そのため指の掌側にある、近位、中間、遠位の３つの生理的な指節皮線（proximal, middle, and distal digital crease）の背側端に紫インク（ＰＡＴで検出可能）でマーキングを行った。これらのマーキングは、ベース（中手指節間関節（ＭＰ）からＰＩＰまでの距離の約３分の１のレベル）、各指のＰＩＰレベル及び遠位指節間（ＤＩＰ）関節のレベルのランドマークとして用いられた。被験者の手は前腕回内位で示指橈側側面がレーザー光発射装置に向くようにカップ内に設置された。スキャン中、ＭＰ関節は伸展位に維持された。最初のスキャンは指伸展位でおこなわれ、その次に３０度、６０度、９０度と自動屈曲し保持された。ＰＩＰ関節のポジションは２０年以上の手の外科経験をもつ外科医により角度計を用いて確認された。ＤＩＰ関節のポジションはＰＩＰ関節の自動運動とともに変化した（Hahn et al., 1995）。スキャンは各関節角度あたりおよそ２分かかった。指はＨＤＡ中央に設置されたカメラで確認された。異なる個人の２本の示指は観察された変形の再現性を調べるため、異なる日程で２回撮影された。
【００７２】
３次元画像はラボ内で開発された画像解析ソフトウェア（Kurumi, http://www.kuhp.kyoto-u.ac.jp/~diag_rad/intro/tech/kurumi.html）で１４×１４ｃｍ２の領域が１１２０×１１２０画素の解像度で作成された。ＲＩＡの座標抽出を行うため、以下のように画像処理が行われた。まず、指の皮下静脈ネットワークとそれらの深部にあるＲＩＡは８ビット画像で描出された。次に、クロスシュミレーションと呼ばれるプログラム（Sekiguchi, 2017）を用いて、指の皮膚表面を同定し、そこからの深度によって血管を色分けして描出した（図１１（ａ））。皮下浅層の信号を削除することによって、皮下静脈のネットワークが削除され、結果的にＲＩＡが独立して可視化された（図１１（ｂ））。最後に血管の輝度情報に基づいて動脈の３次元座標の軌跡を半自動的に同定した。血管の軌跡は同定した皮膚表面からの深度により色分けして閲覧された（図１１（ｃ））。ＰＩＰ関節のそれぞれの屈曲位において、ＲＩＡの解剖学的位置を把握するため、３つの解剖学的ランドマークを含む面を用いて、ＲＩＡを基節骨部領域（Ｐｘ）と中節骨部領域（Ｍｘ）に分割した。屈曲位においては、ＰＩＰ近傍の動脈の分割は基部−ＰＩＰの軸（Ｂａｓｅ−ＰＩＰ  ａｘｉｓ）とＰＩＰ−ＤＩＰの軸（ＰＩＰ−ＤＩＰ  ａｘｉｓ）がなす角を２等分する面でおこなった。さらに各領域をそれぞれの軸の中点を含む面で２分割し、合計４つの領域に分割した。それら４つのサブ領域は近位から遠位の方向に向かって、以下のように定義した。各小領域について、近位指節の中央３分の１（Ｍ−Ｐｘ）、近位指節の遠位３分の１（Ｄ−Ｐｘ）、中間指節の近位半分（Ｐ−Ｍｘ）、中間指節の遠位半分（Ｄ−Ｍｘ）の各領域を定義した。
【００７３】
曲率の計測は動脈の座標データを基に行われた。曲率計算はサンプリングした点の間隔に影響されることから、われわれは０．１２５ミリの間隔の２０ポイントについて主成分解析を行いて主成分ベクトルを求め、それを用いて曲率を計算した。動的計画法（ＤＰ）を用いて血管セグメントの対応付けを行った．３次元の準螺旋構造を観察するため、準螺旋構造の座標値から第一主成分ベクトルを用いて振幅を定量した。
【００７４】
データ解析
正規分布するデータは平均（標準偏差）で記載された。関連するデータの変動に対する１要因の効果を判定するため一因子反復測定分散分析法とＴｕｋｅｙ試験を用いた。Ｐ値０．０５未満を有意差ありと判断した。
【００７５】
結果と考察
２２〜３３歳の若年者のＲＩＡの形態変化を評価した。図１２Ａ及び図１２Ｂは最も若い（２２歳）のＰＡＴ画像である。０度及び３０度においてはＤ−Ｍｘ領域の平均曲率が有意に他の領域に比較して高かったが、それ以外の３領域間には有意な違いを認めなかった（図１３Ａ及び図１３Ｂ）。６０度ではＤ−Ｍｘ領域とＤ−Ｐｘ領域で隣接する領域と比較して平均曲率が有意に高く、９０度ではＤ−Ｐｘ領域のみが有意に高値を示した。Ｄ−Ｍｘ領域とＤ−Ｐｘ領域での曲率上昇の元となった変形を確かめるため、３次元観察を行った。０度から３０度ではＲＩＡは全体的に直線的もしくはゆるやかな曲線の走行をしていたが（図１２Ａ）、６０度になるとＤ−Ｍｘ領域とＤ−Ｐｘ領域に逆Ｗ字型の波状変形が現れた（図１２Ｂ）。９０度ではＤ−Ｐｘ領域の逆Ｗ状の変形は曲線の彎曲の増加とひねりにより３次元的な形態となった。この変形は近位から遠位の順に以下の３つの連続する曲線で構成されていた。最初は背尺側方向に向く曲線（以下、曲線ＤＵ１という。）、２番目は掌橈側方向に向く曲線（曲線ＰＲと呼ぶ）、最後は再び背尺側方向に向く曲線（以下、曲線ＤＵ２という。）、であった。この構成は再現性があり、すべての被験者で認められた。曲線ＤＵ１は指基部からＰＩＰ関節までの平均５７％に、曲線ＤＵ２は８３％に位置していた（表１）。平均振幅は１．７mmであった（表２）。
【００７６】
次に中年個人のデータを用いてＲＩＡの変形を評価した。図１４Ａ及び図１４Ｂにもっとも高齢の参加者、５９歳男性の光超音波画像を示す。屈曲９０度ではＤ−Ｍｘ領域、Ｄ−Ｐｘ領域における３連続ひねり変形の発現は若年者の所見と同様に観察された。この３連続ひねりの位置は若年者と類似していた（表１）。しかしながら、その３連続ひねり変形は指伸展位でも温存されていた（図１４Ｂ）。ＤＰを用いて動脈のマッチングをして得た、関節屈曲３０度と９０度の曲率グラフを図１５に示す。３峰の形態がＤ−Ｐｘ領域に認められ、それらはＰＡＴ画像の３連続ひねり変形に一致していた。表２にＲＩＡの形態と変形に関するデータを示す。屈曲９０度でのＤ−Ｐｘ領域の形態パラメータは３つの年齢グループで類似していた。しかしながら、Ｄ−Ｐｘ領域の平均曲率変化量は年齢が上がるとともに減少した。
【００７７】
議論
我々は、ＰＡＴを使用して、様々な年齢の個体の指動脈の形態学的変化に関する非侵襲的に生体内３Ｄデータを取得した。報告によると、ＰＡＴの性能は体内の部位によって異なる（Toi et al., 2017; Tsuge et al., 2018）。皮下血管の最大撮像深度は、大腿部の穿通枝血管の研究で１３ｍｍであった（Tsuge et al., 2018）。この深さは、ＲＩＡを描出するのに十分である。我々は、ＰＡＴが指動脈の解剖学的及び生体力学的研究において有用なツールになると信じている。
【００７８】
ＲＩＡと固有指動脈は、直径や起始は異なるものの、解剖学的特徴は類似している（Coleman and Anson, 1961）。近位節骨におけるＲＩＡの直径は０．９及び１．４ｍｍである（Braga-Silva et al., 2002; Leslie et al., 1987）。ＲＩＡと固有指動脈は両方とも複数の分枝をもつ。手掌側には、３つの大きな指動脈のアーチが存在する：近位、中央及び遠位の横掌側アーチと呼ばれている（Endo et al.,1992; Strauch and de Moura,1990）。近位横掌側アーチは、近位（Ｃ１）十字靭帯の分枝から形成されたトンネルを通過する（Yousif et al.,1985）。同様に、中央横掌側アーチは遠位（Ｃ３）十字靭帯によって形成された脚部を通過する。指動脈は背側に複数の分枝を有する。示指（人指し指）では、背側分枝は、ＰＩＰ関節より１２〜１６ｍｍ近位からＰＩＰ関節の９−１２ｍｍ遠位の間に位置する（Braga-Silva et al., 2002; Kostopoulos etal.,2016）。これらの背側枝は、クリーランド（Ｃｌｅｌａｎｄ）靭帯を通過し、指節骨の近傍を走り、指の背側に出る（Endo et al., 1992; Strauch and de Moura, 1990）。特に、近位指節の遠位３分の１の背側枝の１つは、近位横掌側アーチと同じレベルに起始する（Strauch and de Moura, 1990; Yousif et al., 1985）。従って、この部位の指動脈は、異なる方向の２つの分枝によって繋がれている。我々は、ベースからＰＩＰ関節までの距離の５７％でＲＩＡの変形が起こることを見出した。これは、近位横掌側アーチのレベルに相当する。これは、アーチの部位において動脈の縦方向運動が制限されることと、ＲＩＡの変形が関節近傍領域に局在することが関連している可能性を示唆する。
【００７９】
我々は、Ｄ−Ｐｘ領域におけるＲＩＡ変形が３つの連続ひねり曲線によって特徴付けられていることを見出した。さらに、それらの曲線の振幅は小さかった。変形パターン及び振幅が類似することは、その変形が解剖学的基礎を有することを示唆する。Smith et al.,（１９９１）は、１３４の指動脈の５０％がＤＩＰ関節付近に複数の波状変形を有することを報告した。彼らは、互いに９０度の３つの連続曲線によって形成される変形を「２７０度の曲がり」と記述した。彼らは、この曲線部分が、保護バネのように、ＤＩＰ関節が屈曲して伸長する際に生じる制限された弾性に対して、血管を保護するために構成されると信じた。彼らは、ＰＩＰ関節の近位に動脈の変形を記述しなかった。ＤＩＰ関節とＰＩＰ関節の動作範囲は異なるが、このタイプのバネ状の変形メカニズムは蝶番関節に共通すると推定するのが合理的である。解剖学的に、ＤＩＰ関節及びＰＩＰ関節に近い部分の指動脈は、脂肪組織に包まれ、グレイソン（Ｇｒａｙｓｏｎ）靭帯（手掌側）（Grayson, 1941）及びクリーランド（Ｃｌｅｌａｎｄ）靱帯（背側）（Chrysopoulo et al., 2002; Zwanenburg et al., 2014）に挟まれている。これらの靭帯は、指関節屈曲の際に神経血管束を安定化させる役割を果たすと考えられている（Zwanenburg et al., 2014）。クリーランド（Ｃｌｅｌａｎｄ）靭帯が指節間関節の近傍に存在することは近位の、これらの靭帯と３つの連続ひねり曲線変形との間に機械的関連性があることを示唆している。
【００８０】
すぐに運動すると血管吻合に傷害を引き起こす恐れがあるため、血行再建術後には広い可動域のＰＩＰ関節運動訓練を遅くすることが行われている（Silverman and Gordon,1996）。我々は、ＰＩＰ関節運動に関連する変形が近位指節の遠位３分の１に局在することを見出した。これは、基節骨部の中間領域において吻合が行われ、近位横掌側アーチの部位に位置する分枝が損傷していない場合、早期の関節運動療法が許容され得ることを示す。ＭＰ関節の屈曲ポジションは、屈筋腱修復後のリハビリテーションに影響する（Tang, 2007）。我々は、ＭＰ関節の屈曲角がＰＩＰ関節運動に伴う変形に及ぼす影響については研究しなかった。この関係についての今後の研究は、臨床における指動脈変形のさらなる理解に寄与するであろう。
【００８１】
以前のＰＡＴの研究では、適切な指動脈の蛇行が年齢と共に増加することが分かった（Matsumoto et al., 2018）。３０度から９０度屈曲までの形態変化は年齢とともに減少し、中高年者では３０度の屈曲においても３峰性形態が観察された。前進皮弁などの手術を行う場合、指動脈の弾性が年齢とともに低下する可能性があることを認識する必要がある。
【００８２】
図表の説明
【００８３】
（図１１の説明）
図１１はＰＡＴ及び関連する画像処理を使用してＲＩＡを画像化したものである。
（ａ）示指および中指側面が描出されている。この画像は、皮膚表面からの深さによって色分けされている（ただし、出願図面では、白黒画像である）。
（ｂ）この図は、深層のみを示している。
（ｃ）動脈の経路に沿って４つの領域が同定された。
ＤＩＰ：遠位指節間関節；
Ｄ−Ｍｘ：中節骨の遠位半分に対応する領域；
Ｄ−Ｐｘ：基節骨の遠位３分の１に対応する領域；
Ｍ−Ｐｘ：基節骨の中間３分の１に対応する領域。
ＰＩＰ：近位指節間関節；
Ｐ−Ｍｘ：中節骨の近位半分に対応する領域。
【００８４】
（図１２Ａ及び図１２Ｂの説明）
図１２及び図１２Ｂは、２２歳の男性におけるＲＩＡの変形（図１２Ａ）側面図及び（図１２Ｂ）斜背面図を示す。動脈の経路に沿って、色は皮膚の表面からの深さに対応する。６０度及び９０度の屈曲において、３つの曲線の形態の動脈の変形が、Ｄ−Ｐｘ領域及びＤ−Ｍｘ領域で観察され得る（バーで示す）。しかし、他の領域では、直線状の形態が維持されている（矢印）。ＤＵ１、ＰＲ及びＤＵ２は、変形によって形成される３つの曲線を表す。
ベース：指の基部。
ＤＩＰ：遠位指節間関節；
Ｄ−Ｍｘ：中節骨の遠位半分に対応する領域；
Ｄ−Ｐｘ：基節骨の遠位３分の１に対応する領域；
Ｍ−Ｐｘ：基節骨の中間３分の１に対応する領域。
ＰＩＰ：近位指節間関節；
Ｐ−Ｍｘ：中節骨の近位半分に対応する領域。
【００８５】
（図１３Ａ〜図１３Ｄの説明）
図１３Ａ〜図１３Ｄは若年者の各関節屈曲角における、各領域の平均曲率を示す。図１３Ａは０度、図１３Ｂは３０度、図１３Ｃは６０度、図１３Ｄは９０度である。
Ｄ−Ｍｘ：中節骨の遠位半分に対応する領域；
Ｄ−Ｐｘ：基節骨の遠位３分の１に対応する領域；
Ｍ−Ｐｘ：基節骨の中間３分の１に対応する領域；
Ｐ−Ｍｘ：中節骨の近位半分に対応する領域。
バーは標準偏差を示す。
＊ｐ＜０．０５、＊＊ｐ＜０．０１。
【００８６】
（表１の説明）
表１は、基節骨の遠位３分の１に対応する領域におけるＲＩＡの変形の位置を示す。構造の位置は、ベースから近位指節間関節までの距離のパーセンテージとして定義される。データは平均（標準偏差）として示される。
【００８７】
【表１】
2020069110.tif 000029
【００８８】
（表２の説明）
表２は、ＲＩＡの形態と変形に関連するパラメータを示す。データは平均（標準偏差）として示される。Ｋは曲率を示す。
Ｄ−Ｍｘ：中節骨の遠位半分に対応する領域；
Ｄ−Ｐｘ：基節骨の遠位３分の１に対応する領域；
Ｍ−Ｐｘ：基節骨の中間３分の１に対応する領域。
ＰＩＰ：近位指節間関節；
Ｐ−Ｍｘ：中節骨の近位半分に対応する領域。
【００８９】
【表２】
2020069110.tif 000030
【００９０】
参考文献リスト：
(1) American National Standards Institute. American national standard for safe use of lasers: American National Standards Institute, 2014. https://www.ansi.org/ (accessed 10 June 2015).
(2) Bise R, Kang L, Eom S, Kanade T. Reliably tracking partially overlapping neural stem cells in DIC microscopy image sequences. MICCAI Workshop on OPTIMHisE. 2009, 5: 67-77.
(3) Braga-Silva J, Kuyven CR, Fallopa F, Albertoni W. An anatomical study of the dorsal cutaneous branches of the digital arteries, J Hand Surg Br. 2002, 27: 577-9.
(4) Chrysopoulo MT, McGrouther DA, Jeschke MG, Kaufman BR. Cleland’s ligaments: an anatomic study. Plast Reconstr Surg. 2002, 109: 566-72.
(5) Coleman SS, Anson BJ. Arterial patterns in the hand based upon a study of 650 specimens. Surg Gynecol Obstet. 1961, 113: 409-24.
(6) Endo T, Kojima T, Hirase Y. Vascular anatomy of the finger dorsum and a new idea for coverage of the finger pulp defect that restores sensation. J Hand Surg Am. 1992, 17: 927-32.
(7) Geiger D, Gupta A, Costa LA, Vlontzos J. Dynamic programming for detecting, tracking, and matching deformable contours. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intell. 1995, 17: 294-302.
(8) Gokgol C, Diehm N, Kara L, Buchler P. Quantification of popliteal artery deformation during leg flexion in subjects with peripheral artery disease: a pilot study. J Endovasc Ther. 2013, 20: 828-35.
(9) Grayson J. The cutaneous ligaments of the digits. J Anat. 1941, 75: 164.
(10) Hahn P, Krimmer H, Hradetzky A, Lanz U. Quantitative analysis of the linkage between the interphalangeal joints of the index finger. An in vivo study. J Hand Surg Br. 1995, 20: 696-9.
(11) Kojima T, Tsuchida Y, Hirase Y, Endo T. Reverse vascular pedicle digital island flap. Br J Plast Surg. 1990, 43: 290-5.
(12) Kostopoulos E, Agiannidis C, Konofaos P et al. Predictable pattern digital artery perforator flap: an alternative concept in digital reconstruction. Hand (NY). 2016, 11: 88-96.
(13) Leslie BM, Ruby LK, Madell SJ, Wittenstein F. Digital artery diameters: an anatomic and clinical study. J Hand Surg Am. 1987, 12: 740-3.
(14) Matsumoto Y, Asao Y, Yoshikawa A et al. Label-free photoacoustic imaging of human palmar vessels: a structural morphological analysis. Sci Rep. 2018, 8: 786.
(15) Nam YS, Jun YJ, Kim IB, Cho SH, Han HH. Anatomical study of the fingertip artery in Tamai zone I: clinical significance in fingertip replantation. J Reconstr Microsurg. 2017, 33: 45-8.
(16) Sekiguchi H. Development of the rapid MIP viewer for PAT data - KURUMI : Kyoto University Rapid and Universal MIP Imager. IEICE Tech Report, Med Imaging. 2017, 116: 163-7.
(17) Silverman PM, Gordon L. Early motion after replantation. Hand Clin. 1996, 12: 97-107.
(18) Smith DO, Oura C, Kimura C, Toshimori K. Artery anatomy and tortuosity in the distal finger. J Hand Surg Am. 1991, 16: 297-302.
(19) Strauch B, de Moura W. Arterial system of the fingers. J Hand Surg Am. 1990, 15: 148-54.
(20) Tang JB. Indications, methods, postoperative motion and outcome evaluation of primary flexor tendon repairs in Zone 2. J Hand Surg Eur. 2007, 32: 118-29.
(21) Toi M, Asao Y, Matsumoto Y et al. Visualization of tumor-related blood vessels in human breast by photoacoustic imaging system with a hemispherical detector array. Sci Rep. 2017, 7: 41970.
(22) Tsuge I, Saito S, Sekiguchi H et al. Photoacoustic tomography shows the branching pattern of anterolateral thigh perforators in vivo. Plast Reconstr Surg. 2018, 141: 1288-92.
(23) Wang LV, Hu S. Photoacoustic tomography: in vivo imaging from organelles to organs. Science. 2012, 335: 1458-62.
(24) Yamakado M, Ichihara K, Matsumoto Y et al. Derivation of gender and age-specific reference intervals from fully normal Japanese individuals and the implications for health screening. Clin Chim Acta. 2015, 447: 105-14. 
(25) Yousif NJ, Cunningham MW, Sanger JR, Gingrass RP, Matloub HS. The vascular supply to the proximal interphalangeal joint. J Hand Surg Am. 1985, 10: 852-61. 
(26) Zwanenburg RL, Werker PM, McGrouther DA. The anatomy and function of Cleland’s ligaments. J Hand Surg Eur. 2014, 39: 482-90.
【産業上の利用可能性】
【００９１】
以上詳述したように、本発明に係る画像処理装置等によれば、被験者の複数の可動部の形状が変化した場合に、従来例に比較して、動脈血管などの被験部位の特徴量を正確に検出することができる。特に、可動部が手指の関節であり、動脈血管などの被験部位における、曲率変化量、螺旋領域の振幅、捩率などの特徴量を計算し、当該特徴量に基づいて、例えば年齢推定などの所定の解析を行うことができる。
【符号の説明】
【００９２】
１  検査対象物、
１０  光超音波画像化装置、
１１  コントローラ、
１２  信号受信回路、
１３  データメモリ、
１４  操作部、
１５  表示部、
１６  画像処理部、
２０  光超音波光源及び検出装置、
２１  センサ支持部、
２２  センサ、
２３  メッシュ板、
２４  水、
２５  レーザー光源、
Ｐ１，Ｐ２  前置処理、
Ｑ１，Ｑ２  血管位置補正処理。
【図１】
2020069110.tif 000031
【図２】
2020069110.tif 000032
【図３】
2020069110.tif 000033
【図４】
2020069110.tif 000034
【図５】
2020069110.tif 000035
【図６】
2020069110.tif 000036
【図７】
2020069110.tif 000037
【図８】
2020069110.tif 000038
【図９】
2020069110.tif 000039
【図１０】
2020069110.tif 000040
【図１１】
2020069110.tif 000041
【図１２Ａ】
2020069110.tif 000042
【図１２Ｂ】
2020069110.tif 000043
【図１３Ａ】
2020069110.tif 000044
【図１３Ｂ】
2020069110.tif 000045
【図１３Ｃ】
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【図１３Ｄ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５】
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