(57)【要約】【課題】  本発明は、画像中のある位置にターゲット（観察対象）が存在する可能性が高いか低いかを判別しやすくすることのできる情報処理装置を提供することを目的とする。【解決手段】  本発明に係る情報処理装置は、被検体への複数回の光照射により被検体から発生する光音響波に由来する複数回の光照射に対応する複数の第１画像データ、および、複数回の光照射に対応する複数の第２画像データを取得し、複数回の光照射に対応する複数のテンプレートデータを取得し、注目位置における複数の第１画像データの画像値列と、注目位置における複数のテンプレートデータの画像値列との相関を示す相関情報を取得し、複数の第２画像データを合成することにより合成画像データを生成し、相関情報と合成画像データとに基づいた画像を表示手段に表示させ、複数の第１画像データのそれぞれの画像化範囲と、複数の第２画像データのそれぞれの画像化範囲とが異なる。【選択図】  図９
2020110362.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体への複数回の光照射により前記被検体から発生する光音響波に由来する前記複数回の光照射に対応する複数の第１画像データ、および、前記複数回の光照射に対応する複数の第２画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記複数回の光照射に対応する複数のテンプレートデータを取得するテンプレートデータ取得手段と、
注目位置における前記複数の第１画像データの画像値列と、前記注目位置における前記複数のテンプレートデータの画像値列との相関を示す相関情報を取得する相関情報取得手段と、
前記複数の第２画像データを合成することにより合成画像データを生成する合成画像データ生成手段と、
前記相関情報と前記合成画像データとに基づいた画像を表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有し、
前記複数の第１画像データのそれぞれの画像化範囲と、前記複数の第２画像データのそれぞれの画像化範囲とが異なる
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記複数の第１画像データのそれぞれの画像化範囲は、前記複数の第２画像データのそれぞれの画像化範囲よりも大きい
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記画像データ取得手段は、前記複数の第１画像データのそれぞれの一部を切り出すことにより、前記複数の第２画像データを生成する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記画像データ取得手段は、前記被検体への前記複数回の光照射により前記被検体から発生する光音響波を受信することにより得られる複数の受信信号のそれぞれに対して再構成を行うことにより、前記複数の第１画像データを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記複数のテンプレートデータのそれぞれは、前記複数回の光照射及び前記光音響波の受信を実行する光音響装置の空間感度分布を反映したテンプレートデータである
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記複数のテンプレートデータのそれぞれは、前記複数回の光照射のそれぞれにおいて、前記注目位置に光吸収体が存在するときに生成されうる画像データの画像値の推定値である
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記テンプレートデータ取得手段は、前記複数回の光照射について、光音響波を受信する受信手段と前記注目位置との相対位置情報に基づいて、所定のテンプレートデータに座標を割り当てることにより、前記複数のテンプレートデータを取得する
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記テンプレートデータ取得手段は、
前記複数回の光照射について、光音響波を受信する受信手段と前記注目位置との相対位置情報を取得し、前記相対位置情報に対応するテンプレートデータを記憶手段から読み出すことにより、前記複数のテンプレートデータを取得する
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記画像値列に含まれる画像値と、前記テンプレートデータの画像値とは、共通の光照射に対応づけられている
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記相関を示す情報に基づいた画像を表示手段に表示させる表示制御手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記複数の画像データは、前記複数回の光照射のそれぞれで光照射位置または光音響波の受信位置が異なるようにして生成された画像データである
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
被検体への複数回の光照射により前記被検体から発生する光音響波に由来する前記複数回の光照射に対応する複数の第１画像データ、および、前記複数回の光照射に対応する複数の第２画像データを生成し、
ある位置における前記複数の第１画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を取得し、
前記特徴情報に基づいて、前記ある位置にターゲットが存在する可能性を表す存在情報を取得し、
前記複数の第２画像データを合成することにより合成画像データを生成し、
前記複数の第１画像データのそれぞれの画像化範囲と、前記複数の第２画像データのそれぞれの画像化範囲とが異なる
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
前記複数の第１画像データのそれぞれの画像化範囲は、前記複数の第２画像データのそれぞれの画像化範囲よりも大きい
ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理方法。
【請求項１４】
前記複数の第１画像データのそれぞれの一部を切り出すことにより、前記複数の第２画像データを生成する
ことを特徴とする請求項１２または１３に記載の情報処理方法。
【請求項１５】
請求項１２から１４のいずれか１項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光照射により発生する光音響波に由来する画像データを生成する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
音響波を受信することにより得られた受信信号に基づいて画像データを生成する装置として、光音響装置が知られている。光音響装置は、光源から発生したパルス光を被検体に照射し、被検体内で伝搬・拡散したパルス光のエネルギーを吸収した被検体組織から発生した音響波（典型的には超音波であり、光音響波とも呼ぶ）を受信する。そして、光音響装置は、受信信号に基づき被検体情報を画像化する。
【０００３】
非特許文献１は、光音響波の受信信号から初期音圧分布を画像化する方法として、逆投影法の一つであるユニバーサルバックプロジェクション（ＵＢＰ：Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋ−Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）を開示する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】”Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｐｈｏｔｏａｃｏｕ“ｓｔｉｃ  ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”，  Ｍｉｎｇｈｕａ  Ｘｕ  ａｎｄ  Ｌｉｈｏｎｇ  Ｖ．Ｗａｎｇ，ＰＨＹＳＩＣＡＬ  ＲＥＶＩＥＷ  Ｅ  ７１，  ０１６７０６（２００５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、非特許文献１に記載の方法で音響波の受信信号を逆投影して画像データを生成する場合、音響波の発生位置以外にも受信信号が逆投影され、アーチファクトとして画像に現れる。これにより、画像中の像がターゲット（観察対象）の像であるのか否かを判別することが困難な場合がある。
【０００６】
そこで、本発明は、画像中の注目位置にターゲット（観察対象）が存在する可能性が高いか低いかを判別しやすくすることのできる情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る情報処理装置は、被検体への複数回の光照射により被検体から発生する光音響波に由来する複数回の光照射に対応する複数の第１画像データ、および、複数回の光照射に対応する複数の第２画像データを取得し、複数回の光照射に対応する複数のテンプレートデータを取得し、注目位置における複数の第１画像データの画像値列と、注目位置における複数のテンプレートデータの画像値列との相関を示す相関情報を取得し、複数の第２画像データを合成することにより合成画像データを生成し、相関情報と合成画像データとに基づいた画像を表示手段に表示させ、複数の第１画像データのそれぞれの画像化範囲と、複数の第２画像データのそれぞれの画像化範囲とが異なる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る情報処理装置によれば、画像中の注目位置にターゲット（観察対象）が存在する可能性が高いか低いかを判別しやすくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】時間微分処理及び正負反転処理を説明するための図
【図２】逆投影処理を説明するための図
【図３】光照射毎の画像値および感度の変動を示す図
【図４】本実施形態に係る処理を適用した画像を示す図
【図５】本実施形態に係る情報処理装置を示すブロック図
【図６】本実施形態に係るプローブを示す模式図
【図７】本実施形態に係るコンピュータとその周辺の構成を示すブロック図
【図８】本実施形態に係る光音響装置の制御フローを示す図
【図９】本実施形態に係る情報処理方法のフロー図
【図１０】合成画像データの算出過程を示す図
【図１１】乗算画像データの算出過程を示す図
【図１２】第１変動特性のＬ２ノルムの算出過程を示す図
【図１３】第２変動特性のＬ２ノルムの算出過程を示す図
【図１４】撮像位置を変化させたときの光音響画像データを示す図
【図１５】感度分布と画素との相対位置関係を示す図
【図１６】平面に保持された被検体の合成画像データを３断面でＭＩＰ表示した図
【図１７】平面に保持された被検体の合成画像データを３断面で断面表示した図
【図１８】各画素に対する基準値の適用領域を示す表
【図１９】曲面に保持された被検体の合成画像データを３断面でＭＩＰ表示した図
【図２０】曲面に保持された被検体の合成画像データを３断面で断面表示した図
【図２１】各画素に対する基準値の適用領域を示す別の表
【図２２】深さ方向における第１相関値と第２相関値のプロファイルを示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。ただし、以下に記載されている構成部品の寸法、材質、形状及びそれらの相対配置などは、発明が適用される装置の構成や各種条件により適宜変更されるべきものであり、この発明の範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。
【００１１】
本発明は、光照射により発生した光音響波に由来する、２次元または３次元の空間分布を表す画像データの生成に関する発明である。光音響画像データは、光音響波の発生音圧（初期音圧）、光吸収エネルギー密度、及び光吸収係数、被検体を構成する物質の濃度（酸素飽和度など）などの少なくとも１つの被検体情報の空間分布を表す画像データである。
【００１２】
ところで、光音響イメージングの主な被検体である生体は、光を散乱及び吸収する特性を備える。そのため、光が生体の深部に進むにつれて、光強度が指数的に減衰する。その結果、典型的に、被検体表面付近では振幅の大きい光音響波が生じ、被検体深部では振幅の小さい光音響波が生じる傾向がある。特に被検体の表面付近に存在する血管から振幅の大きい光音響波が生じやすい。
【００１３】
非特許文献１に記載のＵＢＰ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋ−Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）と呼ばれる再構成法では、トランスデューサを中心とする円弧上に受信信号を逆投影する。その際、被検体の表面付近の振幅が大きい光音響波の受信信号が被検体深部に逆投影され、その結果被検体深部でのアーチファクトとなる。このため、被検体深部に存在する生体組織を画像化する際に、被検体表面から発生した光音響波に起因するアーチファクトにより画質（コントラスト等）が低下するおそれがある。
【００１４】
本発明は、アーチファクトとターゲットを判別するための画像データ処理に係る発明である。すなわち、本発明は、画像中の注目位置にターゲットが存在する可能性が高いか低いかを判別しやすくすることのできる発明である。本明細書において、ターゲットが存在するか否かを判定することは、ターゲットが存在する可能性が高いか低いかを判定することに相当する。以下、本発明の実施形態に係る処理について説明する。
【００１５】
光音響波の受信信号は、一般的に図１（ａ）に示すようなＮ−Ｓｈａｐｅとよばれる波形を持つことが知られている。ＵＢＰでは図１（ａ）に示すＮ−Ｓｈａｐｅ信号に対して時間微分処理を行い、図１（ｂ）に示す時間微分信号を生成する。続いて、時間微分信号の信号レベルの正負を反転する正負反転処理を行い、図１（ｃ）に示す正負反転信号を生成する。なお、Ｎ−Ｓｈａｐｅ信号に時間微分処理及び正負反転処理を施して生成された信号（投影信号とも呼ぶ）には、図１（ｃ）の矢印Ａ，Ｃで示すような負の値を持つ部分と、図１（ｃ）の矢印Ｂに示すような正の値を持つ部分が現れる。
【００１６】
図２は、被検体内部の微小球形状の光吸収体であるターゲット１０から発生した光音響波をトランスデューサ２１及びトランスデューサ２２で受信する場合にＵＢＰを適用する例を示す。ターゲット１０に光を照射すると、光音響波が発生し、光音響波はトランスデューサ２１及びトランスデューサ２２にてＮ−Ｓｈａｐｅ信号としてサンプリングされる。図２（ａ）は、トランスデューサ２１によりサンプリングされたＮ−Ｓｈａｐｅ状の受信信号をターゲット１０に重畳して示した図である。なお、便宜上、トランスデューサ２１から出力された受信信号のみを示すが、トランスデューサ２２からも同様に受信信号が出力される。
【００１７】
図２（ｂ）は、図２（ａ）に示すＮ−Ｓｈａｐｅ状の受信信号に時間微分処理及び正負反転処理を施した投影信号をターゲット１０に重畳して示した図である。
【００１８】
図２（ｃ）は、トランスデューサ２１を用いて得られた投影信号をＵＢＰで逆投影する様子を示す。ＵＢＰではトランスデューサ２１を中心とした円弧上に投影信号を投影する。この場合、トランスデューサ２１の指向角（例えば６０°）の範囲に投影信号を逆投影している。その結果、あたかも領域３１、３２、及び３３にわたってターゲット１０が存在するかのような画像となる。ここで、領域３１及び３３は負の値を持つ領域であり、領域３２は正の値を持つ領域である。図２（ｃ）において、負の値を持つ領域３１及び３３を斜線で塗りつぶした。
【００１９】
図２（ｄ）は、トランスデューサ２２を用いて得られた投影信号をＵＢＰで逆投影する場合を示す。その結果、あたかも領域４１、４２、及び４３にわたってターゲット１０が存在するかのような画像となる。ここで、領域４１、４３は負の値を持つ領域であり、領域４２は正の値を持つ領域である。図２（ｄ）において、負の値を持つ領域４１及び４３を斜線で塗りつぶした。
【００２０】
図２（ｅ）は、複数のトランスデューサ２１及び２２のそれぞれに対応する投影信号をＵＢＰで逆投影する場合の図を示す。このようにして逆投影された複数の投影信号を合成することにより、光音響画像データが生成される。
【００２１】
図２（ｅ）に示すように、ターゲット１０の内部の位置５１においては、トランスデューサ２１に対応する投影信号の正値の領域３２と、トランスデューサ２２に対応する投影信号の正値の領域４２が重なる。すなわち、典型的にターゲット１０の存在する領域（ターゲット領域とも呼ぶ）では、正値の領域同士が優位に重なる。そのため、ターゲット１０の存在する領域では、典型的に光照射毎の画像データが正値となる傾向がある。
【００２２】
一方、ターゲット１０の外部の位置５２においては、トランスデューサ２１に対応する投影信号の正値の領域３２と、トランスデューサ２２に対応する投影信号の負値の領域４３とが重なる。また、ターゲット１０の外部の位置５３においては、トランスデューサ２１に対応する投影信号の負値の領域３１と、トランスデューサ２２に対応する投影信号の正値の領域４２とが重なる。このようにターゲット１０以外の領域では、正値の領域と負値の領域とが複雑に重なる傾向がある。すなわち、ターゲット１０以外の領域では、光照射毎に画像データが正値にも負値にもなる傾向がある。このような傾向となる理由としては、トランスデューサ２２とターゲット１０との相対位置が光照射毎に変わることなどが考えられる。
【００２３】
次に、光照射の度に光音響波の受信位置の組み合わせを変えたときの、光照射毎の画像データの値（画像値）の変動について説明する。図３（ａ）は、ターゲット１０の領域を非特許文献１に記載のＵＢＰで再構成したときの画像データの値（画像値）の変動を示す。横軸は光照射の番号を示し、縦軸は画像値を示す。一方、図３（ｂ）は、ターゲット１０以外の領域を非特許文献１に記載のＵＢＰで再構成したときの画像データの値（画像値）の変動を示す。横軸は光照射の番号を示し、縦軸は画像値を示す。
【００２４】
図３（ａ）によれば、ターゲット１０の領域の画像値は、光照射毎に変動があるものの、常に正値となっていることが分かる。一方、図３（ｂ）によれば、ターゲット１０以外の領域の画像値は、光照射毎に正値にも負値にもなることが理解される。
【００２５】
ここで、全ての光照射に対応する画像データを合成することにより画像データを生成すると、ターゲット１０の領域では正値の合成となるので最終的な画像値が大きくなる。一方で、ターゲット１０以外の領域では、画像データの正値と負値とが相殺して、最終的な画像値がターゲット１０の領域よりも小さくなる。その結果、光音響画像データに基づいた画像上でターゲット１０の存在を視認することができる。
【００２６】
ところが、ターゲット１０以外の領域では、ターゲットが存在しないにもかかわらず画像値が０とはならず、最終的な画像値が正値をなる場合がある。この場合、ターゲット１０以外の位置にアーチファクトが発生し、ターゲットの視認性を低下させることとなる。
【００２７】
そこで、ある領域における画像が、ターゲットの画像であるかターゲット以外の画像であるかを判別しやすくすることが望まれている。
【００２８】
そこで、本発明者は、上記課題を解決するために、ターゲットの領域とターゲット以外の領域では、典型的に光照射毎の画像データの画像値の変動特性が異なる傾向を持つことに着目した。すなわち、本発明者は、光照射毎の画像データの画像値の変動特性から、ターゲットの領域とターゲット以外の領域とを判定することを着想した。この方法により、ターゲットであるか否かを精度よく判別することができる。
【００２９】
また本発明者は、ターゲット領域であるか否かの判定結果を表す画像を表示させることを着想した。このような画像を表示させることにより、画像中の注目位置にターゲットが存在するか否かを容易に判別することができる。
【００３０】
また本発明者は、上記の方法でターゲットの領域を決定し、画像データからターゲットの画像を選択的に抽出することを着想した。すなわち、本発明者は、注目位置にターゲットが存在しない場合に、当該位置の画像値に対応する輝度よりも低い輝度で、当該位置における画像データに基づいた画像を表示することを着想した。このような情報処理方法によれば、ターゲットが強調された画像をユーザーに提供することができる。このような画像を表示させることにより、ユーザーは注目位置にターゲットが存在するのか否かを容易に判別することができる。
【００３１】
本発明者は、複数回の光照射に対応する複数の画像データのそれぞれの画像化範囲の設定値が、画像値の変動特性の精度および合成画像データの画質（コントラストや解像度など）に影響を与えることを見出した。また、本発明者は、合成画像データを得る場合と、画像値の変動特性を得る場合とで適した画像化範囲が異なることを見出した。
【００３２】
そこで、本発明者は、画像値の変動特性を得るための、複数回の光照射に対応する複数の第１画像データと、合成画像データを得るための、複数回の光照射に対応する複数の第２画像データとにおいて画像化範囲を変更することを着想した。すなわち、本発明者は、複数の第１画像データのそれぞれの画像化範囲と、複数の第２画像データのそれぞれの画像化範囲とが異ならせることを着想した。これにより、画像値の変動特性を得る場合と、合成画像を得る場合とでそれぞれ適した画像化範囲が設定されることとなる。
【００３３】
さらに、本発明者は、画像値の変動特性を精度が最適化される場合の第１画像データの画像化範囲が、合成画像データの画質が最適化される場合の第２画像データの画像化範囲よりも大きいことを見出した。そこで、本発明者は、複数の第１画像データのそれぞれの画像化範囲を、複数の第２画像データのそれぞれの画像化範囲よりも大きくすることを着想した。
【００３４】
本発明に係る処理の詳細については以下の実施形態で後述する。
【００３５】
本実施形態は、光音響装置により光音響画像データを生成する例を説明する。以下、本実施形態の光音響装置の構成及び情報処理方法について説明する。
【００３６】
図５を用いて本実施形態に係る光音響装置の構成を説明する。図５は、光音響装置全体の概略ブロック図である。本実施形態に係る光音響装置は、光照射部１１０及び受信部１２０を含むプローブ１８０、駆動部１３０、信号収集部１４０、コンピュータ１５０、表示部１６０、及び入力部１７０を有する。
【００３７】
図６は、本実施形態に係るプローブ１８０の模式図を示す。測定対象は、被検体１００である。駆動部１３０は、光照射部１１０と受信部１２０を駆動し、機械的な走査を行う。光照射部１１０が光を被検体１００に照射し、被検体１００内で音響波が発生する。光に起因して光音響効果により発生する音響波を光音響波とも呼ぶ。受信部１２０は、光音響波を受信することによりアナログ信号としての電気信号（光音響信号）を出力する。
【００３８】
信号収集部１４０は、受信部１２０から出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、コンピュータ１５０に出力する。コンピュータ１５０は、信号収集部１４０から出力されたデジタル信号を、超音波、音響波あるいは光音響波に由来する信号データとして記憶する。
【００３９】
コンピュータ１５０は、記憶されたデジタル信号に対して信号処理を行うことにより、被検体１００に関する情報（被検体情報）の２次元または３次元の空間分布を表す光音響画像データを生成する。また、コンピュータ１５０は、得られた画像データに基づいた画像を表示部１６０に表示させる。ユーザーとしての医師は、表示部１６０に表示された画像を確認することにより、診断を行うことができる。表示画像は、ユーザーやコンピュータ１５０からの保存指示に基づいて、コンピュータ１５０内のメモリや、モダリティとネットワークで接続されたデータ管理システムなどのメモリに保存される。
【００４０】
また、コンピュータ１５０は、光音響装置に含まれる構成の駆動制御も行う。また、表示部１６０は、コンピュータ１５０で生成された画像の他にＧＵＩなどを表示してもよい。入力部１７０は、ユーザーが情報を入力できるように構成されている。ユーザーは、入力部１７０を用いて測定開始や終了、作成画像の保存指示などの操作を行うことができる。
【００４１】
以下、本実施形態に係る光音響装置の各構成の詳細を説明する。
【００４２】
（光照射部１１０）
光照射部１１０は、光を発する光源１１１と、光源１１１から射出された光を被検体１００へ導く光学系１１２とを含む。なお、光は、いわゆる矩形波、三角波などのパルス光を含む。
【００４３】
光源１１１が発する光のパルス幅としては、１ｎｓ以上、１００ｎｓ以下のパルス幅であってもよい。また、光の波長として４００ｎｍから１６００ｎｍ程度の範囲の波長であってもよい。血管を高解像度でイメージングする場合は、血管での吸収が大きい波長（４００ｎｍ以上、７００ｎｍ以下）を用いてもよい。生体の深部をイメージングする場合には、生体の背景組織（水や脂肪など）において典型的に吸収が少ない波長（７００ｎｍ以上、１１００ｎｍ以下）の光を用いてもよい。
【００４４】
光源１１１としては、レーザーや発光ダイオードを用いることができる。また、複数波長の光を用いて測定する際には、波長の変更が可能な光源であってもよい。なお、複数波長を被検体に照射する場合、互いに異なる波長の光を発生する複数台の光源を用意し、それぞれの光源から交互に照射することも可能である。複数台の光源を用いた場合もそれらをまとめて光源として表現する。レーザーとしては、固体レーザー、ガスレーザー、色素レーザー、半導体レーザーなど様々なレーザーを使用することができる。例えば、Ｎｄ：ＹＡＧレーザーやアレキサンドライトレーザーなどのパルスレーザーを光源として用いてもよい。また、Ｎｄ：ＹＡＧレーザー光を励起光とするＴｉ：ｓａレーザーやＯＰＯ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｓ）レーザーを光源として用いてもよい。また、光源１１１としてフラッシュランプや発光ダイオードを用いてもよい。また、光源１１１としてマイクロウェーブ源を用いてもよい。
【００４５】
光学系１１２には、レンズ、ミラー、プリズム、光ファイバー、拡散板、シャッターなどの等の光学素子を用いることができる。
【００４６】
生体組織に照射することが許される光の強度は、以下に示す安全規格によって最大許容露光量（ＭＰＥ：ｍａｘｉｍｕｍ  ｐｅｒｍｉｓｓｉｂｌｅ  ｅｘｐｏｓｕｒｅ）が定められている。（ＩＥＣ  ６０８２５−１：Ｓａｆｅｔｙ  ｏｆ  ｌａｓｅｒ  ｐｒｏｄｕｃｔｓ、ＪＩＳ  Ｃ  ６８０２：レーザー製品の安全基準、ＦＤＡ：２１ＣＦＲ  Ｐａｒｔ  １０４０．１０、ＡＮＳＩ  Ｚ１３６．１：Ｌａｓｅｒ  Ｓａｆｅｔｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ、など）。最大許容露光量は、単位面積あたりに照射することができる光の強度を規定している。このため被検体Ｅの表面を広い面積で一括して光を照射することにより、多くの光を被検体Ｅに導くことができるので、光音響波を高いＳＮ比で受信することができる。乳房等の生体組織を被検体１００とする場合、高エネルギーの光のビーム径を広げて照射するために、光学系１１２の射出部は光を拡散させる拡散板等で構成されていてもよい。一方、光音響顕微鏡においては、解像度を上げるために、光学系１１２の光出射部はレンズ等で構成し、ビームをフォーカスして照射してもよい。
【００４７】
なお、光照射部１１０が光学系１１２を備えずに、光源１１１から直接被検体１００に光を照射してもよい。
【００４８】
（受信部１２０）
受信部１２０は、音響波を受信することにより電気信号を出力するトランスデューサ１２１と、トランスデューサ１２１を支持する支持体１２２とを含む。また、トランスデューサ１２１は、超音波、音響波を送信する送信手段としてもよい。受信手段としてのトランスデューサと送信手段としてのトランスデューサとは、単一（共通）のトランスデューサでもよいし、別々の構成であってもよい。
【００４９】
トランスデューサ１２１を構成する部材としては、ＰＺＴ（チタン酸ジルコン酸鉛）に代表される圧電セラミック材料や、ＰＶＤＦ（ポリフッ化ビニリデン）に代表される高分子圧電膜材料などを用いることができる。また、圧電素子以外の素子を用いてもよい。例えば、静電容量型トランスデューサ（ＣＭＵＴ：Ｃａｐａｃｉｔｉｖｅ  Ｍｉｃｒｏ−ｍａｃｈｉｎｅｄ  Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ  Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｓ）、ファブリペロー干渉計を用いたトランスデューサなどを用いることができる。なお、超音波、音響波を受信することにより電気信号を出力できる限り、いかなるトランスデューサを採用してもよい。また、トランスデューサにより得られる信号は時間分解信号である。つまり、トランスデューサにより得られる信号の振幅は、各時刻にトランスデューサで受信される音圧に基づく値（例えば、音圧に比例した値）を表したものである。
【００５０】
光音響波を構成する周波数成分は、典型的には１００ＫＨｚから１００ＭＨｚであり、トランスデューサ１２１として、これらの周波数を検出することのできるものを採用することができる。
【００５１】
支持体１２２は、機械的強度が高い金属材料などから構成されていてもよい。照射光を被検体に多く入射させるために、支持体１２２の被検体１００側の表面に鏡面もしくは光散乱させる加工が行われていてもよい。本実施形態において支持体１２２は半球殻形状であり、半球殻上に複数のトランスデューサ１２１を支持できるように構成されている。この場合、支持体１２２に配置されたトランスデューサ１２１の指向軸は半球の曲率中心付近に集まる。そして、複数のトランスデューサ１２１から出力された信号を用いて画像化したときに曲率中心付近の画質が高くなる。なお、支持体１２２はトランスデューサ１２１を支持できる限り、いかなる構成であってもよい。支持体１２２は、１Ｄアレイ、１．５Ｄアレイ、１．７５Ｄアレイ、２Ｄアレイと呼ばれるような平面又は曲面内に、複数のトランスデューサを並べて配置してもよい。複数のトランスデューサ１２１が複数の受信手段に相当する。
【００５２】
また、支持体１２２は音響マッチング材２１０を貯留する容器として機能してもよい。すなわち、支持体１２２をトランスデューサ１２１と被検体１００との間に音響マッチング材２１０を配置するための容器としてもよい。
【００５３】
また、受信部１２０が、トランスデューサ１２１から出力される時系列のアナログ信号を増幅する増幅器を備えてもよい。また、受信部１２０が、トランスデューサ１２１から出力される時系列のアナログ信号を時系列のデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器を備えてもよい。すなわち、受信部１２０が後述する信号収集部１４０を備えてもよい。
【００５４】
なお、超音波、音響波、光音響波を様々な角度で検出できるようにするために、理想的には被検体１００を全周囲から囲むようにトランスデューサ１２１を配置してもよい。ただし、被検体１００が大きく全周囲を囲むようにトランスデューサを配置できない場合は、半球状の支持体１２２上にトランスデューサを配置して全周囲を囲む状態に近づけてもよい。
【００５５】
なお、トランスデューサの配置や数及び支持体の形状は被検体に応じて最適化すればよく、本発明に関してはあらゆる受信部１２０を採用することができる。
【００５６】
受信部１２０と被検体１００との間の空間は、超音波、音響波、光音響波が伝播することができる媒質で満たす。この媒質には、超音波、音響波、光音響波が伝搬でき、被検体１００やトランスデューサ１２１との界面において音響特性が整合し、できるだけ超音波、音響波、光音響波の透過率が高い材料を採用する。例えば、この媒質には、水、超音波ジェルなどを採用することができる。
【００５７】
図６（ａ）は、プローブ１８０の側面図を示し、図６（ｂ）は、プローブ１８０の上面図（図６（ａ）の紙面上方向から見た図）を示す。図６に示された本実施形態に係るプローブ１８０は、開口を有する半球状の支持体１２２に複数のトランスデューサ１２１が３次元に配置された受信部１２０を有する。また、図６に示されたプローブ１８０は、支持体１２２の底部に光学系１１２の光射出部が配置されている。
【００５８】
本実施形態においては、図６に示すように被検体１００は、保持部２００に接触することにより、その形状が保持される。本実施形態では、被検体１００が乳房の場合に、伏臥位の被検者を支持する寝台に乳房を挿入するための開口を設けて、開口から鉛直方向に垂らされた乳房を測定する形態を想定している。
【００５９】
受信部１２０と保持部２００の間の空間は、超音波、音響波、光音響波が伝播することができる媒質（音響マッチング材２１０）で満たされる。この媒質には、超音波、音響波、光音響波が伝搬でき、被検体１００やトランスデューサ１２１との界面において音響特性が整合し、できるだけ超音波、音響波、光音響波の透過率が高い材料を採用する。例えば、この媒質には、水、ひまし油、超音波ジェルなどを採用することができる。
【００６０】
保持手段としての保持部２００は被検体１００の形状を測定中に保持するために使用される。保持部２００により被検体１００を保持することによって、被検体１００の動きの抑制および被検体１００の位置を保持部２００内に留めることができる。保持部２００の材料には、ポリカーボネートやポリエチレン、ポリエチレンテレフタレート等、樹脂材料を用いることができる。
【００６１】
保持部２００は、被検体１００を保持できる硬度を有する材料であることが好ましい。保持部２００は、測定に用いる光を透過する材料であってもよい。保持部２００は、インピーダンスが被検体１００と同程度の材料で構成されていてもよい。乳房等の曲面を有するものを被検体１００とする場合、凹型に成型した保持部２００であってもよい。この場合、保持部２００の凹部分に被検体１００を挿入することができる。
【００６２】
保持部２００は、取り付け部２０１に取り付けられている。取り付け部２０１は、被検体の大きさに合わせて複数種類の保持部２００を交換可能に構成されていてもよい。例えば、取り付け部２０１は、曲率半径や曲率中心などの異なる保持部に交換できるように構成されていてもよい。
【００６３】
また、保持部２００には保持部２００の情報が登録されたタグ２０２が設置されていてもよい。例えば、タグ２０２には、保持部２００の曲率半径、曲率中心、音速、識別ＩＤ等の情報を登録することができる。タグ２０２に登録された情報は、読み取り部２０３により読み出され、コンピュータ１５０に転送される。保持部２００が取り付け部２０１に取り付けられたときに容易にタグ２０２を読み取るために、読み取り部２０３は取り付け部２０１に設置されていてもよい。例えば、タグ２０２はバーコードであり、読み取り部２０３はバーコードリーダである。
【００６４】
（駆動部１３０）
駆動部１３０は、被検体１００と受信部１２０との相対位置を変更する部分である。本実施形態では、駆動部１３０は、支持体１２２をＸＹ方向に移動させる装置であり、ステッピングモーターを搭載した電動のＸＹステージある。駆動部１３０は、駆動力を発生させるステッピングモーターなどのモーターと、駆動力を伝達させる駆動機構と、受信部１２０の位置情報を検出する位置センサとを含む。駆動機構としては、リードスクリュー機構、リンク機構、ギア機構、油圧機構、などを用いることができる。また、位置センサとしては、エンコーダー、可変抵抗器、リニアスケール、磁気センサ、赤外線センサ、超音波センサなどを用いたポテンショメータなどを用いることができる。
【００６５】
なお、駆動部１３０は被検体１００と受信部１２０との相対位置をＸＹ方向（二次元）に変更させるものに限らず、一次元または三次元に変更させてもよい。移動経路は平面的にスパイラル状やライン＆スペースで走査してもよいし、さらに三次元的に体表に沿うように傾けてもよい。また、被検体１００の表面からの距離を一定に保つようにしてプローブ１８０を移動させてもよい。このとき駆動部１３０は、モーターの回転数をモニターするなどしてプローブの移動量を計測してもよい。
【００６６】
なお、駆動部１３０は、被検体１００と受信部１２０との相対的な位置を変更できれば、受信部１２０を固定し、被検体１００を移動させてもよい。被検体１００を移動させる場合は、被検体１００を保持する保持部を動かすことで被検体１００を移動させる構成などが考えられる。また、被検体１００と受信部１２０の両方を移動させてもよい。
【００６７】
駆動部１３０は、相対位置を連続的に移動させてもよいし、ステップアンドリピートによって移動させてもよい。駆動部１３０は、プログラムされた軌跡で移動させる電動ステージであってもよいし、手動ステージであってもよい。すなわち、光音響装置は、駆動部１３０を有さずに、ユーザーがプローブ１８０を把持して操作するハンドヘルドタイプであってもよい。
【００６８】
また、本実施形態では、駆動部１３０は光照射部１１０と受信部１２０を同時に駆動して走査を行っているが、光照射部１１０だけを駆動したり、受信部１２０だけを駆動したりしてもよい。
【００６９】
（信号収集部１４０）
信号収集部１４０は、トランスデューサ１２１から出力されたアナログ信号である電気信号を増幅するアンプと、アンプから出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器とを含む。信号収集部１４０は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）チップなどで構成されてもよい。信号収集部１４０から出力されるデジタル信号は、コンピュータ１５０内の記憶部１５２に記憶される。信号収集部１４０は、Ｄａｔａ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＤＡＳ）とも呼ばれる。本明細書において電気信号は、アナログ信号もデジタル信号も含む概念である。なお、フォトダイオードなどの光検出センサが、光照射部１１０から光射出を検出し、信号収集部１４０がこの検出結果をトリガーに同期して上記処理を開始してもよい。また、信号収集部１４０は、フリーズボタンなどを用いてなされる指示をトリガーに同期して、当該処理を開始してもよい。
【００７０】
（コンピュータ１５０）
表示制御装置としてのコンピュータ１５０は、演算部１５１、記憶部１５２、制御部１５３を含む。各構成の機能については処理フローの説明の際に説明する。
【００７１】
演算部１５１としての演算機能を担うユニットは、ＣＰＵやＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）チップ等の演算回路で構成されることができる。これらのユニットは、単一のプロセッサや演算回路から構成されるだけでなく、複数のプロセッサや演算回路から構成されていてもよい。演算部１５１は、入力部１７０から、被検体音速や保持部の構成などの各種パラメータを受けて、受信信号を処理してもよい。
【００７２】
記憶部１５２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクやフラッシュメモリなどの非一時記憶媒体で構成することができる。また、記憶部１５２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性の媒体であってもよい。なお、プログラムが格納される記憶媒体は、非一時記憶媒体である。なお、記憶部１５２は、１つの記憶媒体から構成されるだけでなく、複数の記憶媒体から構成されていてもよい。
【００７３】
記憶部１５２は、後述する方法で演算部１５１により生成される光音響画像を示す画像データを保存することができる。
【００７４】
制御部１５３は、ＣＰＵなどの演算素子で構成される。制御部１５３は、光音響装置の各構成の動作を制御する。制御部１５３は、入力部１７０からの測定開始などの各種操作による指示信号を受けて、光音響装置の各構成を制御してもよい。また、制御部１５３は、記憶部１５２に格納されたプログラムコードを読み出し、光音響装置の各構成の作動を制御する。例えば、制御部１５３が制御線を介して、光源１１１の発光タイミングを制御してもよい。また、光学系１１２がシャッターを含む場合、制御部１５３が制御線を介して、シャッターの開閉を制御してもよい。
【００７５】
コンピュータ１５０は専用に設計されたワークステーションであってもよい。また、コンピュータ１５０の各構成は異なるハードウェアによって構成されてもよい。また、コンピュータ１５０の少なくとも一部の構成は単一のハードウェアで構成されてもよい。
【００７６】
図７は、本実施形態に係るコンピュータ１５０の具体的な構成例を示す。本実施形態に係るコンピュータ１５０は、ＣＰＵ１５４、ＧＰＵ１５５、ＲＡＭ１５６、ＲＯＭ１５７、外部記憶装置１５８から構成される。また、コンピュータ１５０には、表示部１６０としての液晶ディスプレイ１６１、入力部１７０としてのマウス１７１、キーボード１７２が接続されている。
【００７７】
また、コンピュータ１５０および複数のトランスデューサ１２１は、共通の筺体に収められた構成で提供されてもよい。ただし、筺体に収められたコンピュータで一部の信号処理を行い、残りの信号処理を筺体の外部に設けられたコンピュータで行ってもよい。この場合、筺体の内部および外部に設けられたコンピュータを総称して、本実施形態に係るコンピュータとすることができる。すなわち、コンピュータを構成するハードウェアが一つの筺体に収められていなくてもよい。
【００７８】
（表示部１６０）
表示部１６０は、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ＦＥＤ、メガネ型ディスプレイ、ヘッドマウントディスプレイなどのディスプレイである。コンピュータ１５０により得られたボリュームデータに基づいた画像や注目位置の数値等を表示する装置である。表示部１６０は、ボリュームデータに基づいた画像や装置を操作するためのＧＵＩを表示してもよい。なお、被検体情報の表示にあたっては、表示部１６０またはコンピュータ１５０において画像処理（輝度値の調整等）を行った上で表示することもできる。表示部１６０は、光音響装置とは別に提供されていてもよい。コンピュータ１５０は、光音響画像データを有線または無線で表示部１６０へ送信することができる。
【００７９】
（入力部１７０）
入力部１７０としては、ユーザーが操作可能な、マウスやキーボードなどで構成される操作コンソールを採用することができる。また、表示部１６０をタッチパネルで構成し、表示部１６０を入力部１７０として利用してもよい。
【００８０】
入力部１７０は、観察したい位置や深さの情報などを入力できるように構成されていてもよい。入力方法としては、数値を入力してもよいし、スライダーバーを操作することにより入力ができてもよい。また、入力された情報に応じて表示部１６０に表示される画像が更新されていってもよい。これにより、ユーザーは自身の操作によって決定されたパラメータにより生成された画像を確認しながら、適切なパラメータに設定できる。
【００８１】
また、ユーザーが光音響装置の遠隔に設けられた入力部１７０を操作し、入力部１７０を用いて入力された情報を、ネットワークを介して光音響装置に送信してもよい。
【００８２】
なお、光音響装置の各構成はそれぞれ別の装置として構成されてもよいし、一体となった１つの装置として構成されてもよい。また、光音響装置の少なくとも一部の構成が一体となった１つの装置として構成されてもよい。
【００８３】
また、光音響装置の各構成間で送受信される情報は、有線または無線でやりとりがなされる。
【００８４】
（被検体１００）
被検体１００は光音響装置を構成するものではないが、以下に説明する。本実施形態に係る光音響装置は、人や動物の悪性腫瘍や血管疾患などの診断や化学治療の経過観察などを目的として使用できる。よって、被検体１００としては、生体、具体的には人体や動物の乳房や各臓器、血管網、頭部、頸部、腹部、手指および足指を含む四肢などの診断の対象部位が想定される。例えば、人体が測定対象であれば、オキシヘモグロビンあるいはデオキシヘモグロビンやそれらを含む多く含む血管や腫瘍の近傍に形成される新生血管などを光吸収体の対象としてもよい。また、頸動脈壁のプラークなどを光吸収体の対象としてもよい。また、皮膚等に含まれるメラニン、コラーゲン、脂質などを光吸収体の対象としてもよい。また、メチレンブルー（ＭＢ）、インドシニアングリーン（ＩＣＧ）などの色素、金微粒子、またはそれらを集積あるいは化学的に修飾した外部から導入した物質を光吸収体としてもよい。また、生体を模したファントムを被検体１００としてもよい。
【００８５】
本明細書においては、上述した画像化の対象とする光吸収体のことを、ターゲットと呼ぶ。また、画像化の対象としない、すなわち観察の対象としない光吸収体についてはターゲットではない。例えば、乳房を被検体とし、血管をターゲットとしての光吸収体とする場合、乳房を構成する脂肪や乳腺などの組織はターゲットではない。本発明の実施形態の説明においては、典型的には血管をターゲットとする。しかし、ユーザーの関心によって、ターゲットは変わることがあり得、必ずしも血管など特定の生体組織に限定されるものではない。
【００８６】
次に、本実施形態に係る光音響装置の制御フローを、図８を参照して説明する。なお、各工程は、コンピュータ１５０が光音響装置の構成の動作を制御することにより実行される。
【００８７】
（Ｓ１００：制御パラメータを設定する工程）
ユーザーが、被検体情報の取得のために必要な光照射部１１０の照射条件（繰り返し周波数や波長など）やプローブ１８０の位置などの制御パラメータを、入力部１７０を用いて指定する。コンピュータ１５０は、ユーザーの指示に基づいて決定された制御パラメータを設定する。
【００８８】
（Ｓ２００：プローブを指定位置に移動させる工程）
制御部１５３が、ステップＳ１００で指定された制御パラメータに基づいて、駆動部１３０にプローブ１８０を指定の位置へ移動させる。ステップＳ１００において複数位置での撮像が指定された場合には、駆動部１３０は、まずプローブ１８０を最初の指定位置へ移動させる。なお、駆動部１３０は、測定の開始指示がなされたときに、あらかじめプログラムされた位置にプローブ１８０を移動させてもよい。なお、ハンドヘルド型の場合、ユーザーがプローブ１８０を把持して所望の位置まで移動させてもよい。
【００８９】
（Ｓ３００：光を照射する工程）
光照射部１１０は、Ｓ１００で指定された制御パラメータに基づいて、被検体１００に光を照射する。
【００９０】
光源１１１から発生した光は、光学系１１２を介してパルス光として被検体１００に照射される。そして、被検体１００内部でパルス光が吸収され、光音響効果により光音響波が生じる。光照射部１１０はパルス光の伝送と併せて信号収集部１４０へ同期信号を送信する。
【００９１】
（Ｓ４００：光音響波を受信する工程）
信号収集部１４０は、光照射部１１０から送信された同期信号を受信すると、信号収集の動作を開始する。すなわち、信号収集部１４０は、受信部１２０から出力された、音響波に由来するアナログ電気信号を、増幅・ＡＤ変換することにより、増幅されたデジタル電気信号を生成し、コンピュータ１５０へ出力する。コンピュータ１５０は、信号収集部１４０から送信された信号を記憶部１５２に保存する。ステップＳ１００で複数の走査位置での撮像を指定した場合には、指定した走査位置において、Ｓ２００−Ｓ４００のステップを繰り返し実行し、パルス光の照射と音響波に由来するデジタル信号の生成を繰り返す。なお、コンピュータ１５０は、発光をトリガーとして、発光時の受信部１２０の位置情報を駆動部１３０の位置センサからの出力に基づいて取得し、記憶してもよい。
【００９２】
（Ｓ５００：光音響画像データを生成する工程）
画像データ生成手段としてのコンピュータ１５０の演算部１５１は、記憶部１５２に記憶された信号データに基づいて、光音響画像データを生成し、記憶部１５２に保存する。
【００９３】
信号データを空間分布としてのボリュームデータに変換する再構成アルゴリズムとしては、タイムドメインでの逆投影法やフーリエドメインでの逆投影法などの解析的な再構成法やモデルベース法（繰り返し演算法）を採用することができる。例えば、タイムドメインでの逆投影法として、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（ＵＢＰ）、Ｆｉｌｔｅｒｅｄ  ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（ＦＢＰ）、または整相加算（Ｄｅｌａｙ−ａｎｄ−Ｓｕｍ）などが挙げられる。
【００９４】
また、演算部１５１は、被検体１００に照射された光の被検体１００の内部での光フルエンス分布を計算し、初期音圧分布を光フルエンス分布で除算することにより、吸収係数分布情報を取得してもよい。この場合、吸収係数分布情報を光音響画像データとして取得してもよい。コンピュータ１５０は、光を吸収、散乱する媒質における光エネルギーの挙動を示す輸送方程式や拡散方程式を数値的に解く方法により、被検体１００の内部における光フルエンスの空間分布を算出することができる。数値的に解く方法としては、有限要素法、差分法、モンテカルロ法等を採用することができる。例えば、コンピュータ１５０は、式（１）に示す光拡散方程式を解くことにより、被検体１００の内部における光フルエンスの空間分布を算出してもよい。
【００９５】
【数１】
2020110362.tif 000003
【００９６】
ここで、Ｄは拡散係数、μａは吸収係数、Ｓは照射光の入射強度、φは到達する光フルエンス、ｒは位置、ｔは時間を示す。
【００９７】
また、複数の波長の光を用いて、Ｓ３００、Ｓ４００の工程を実行し、演算部１５１は、複数の波長の光のそれぞれに対応する吸収係数分布情報を取得してもよい。そして、演算部１５１は、複数の波長の光のそれぞれに対応する吸収係数分布情報に基づいて、分光情報として被検体１００を構成する物質の濃度の空間分布情報を、光音響画像データとして取得してもよい。すなわち、演算部１５１は、複数の波長の光に対応する信号データを用いて、分光情報を取得してもよい。
【００９８】
次に、Ｓ５００における本実施形態に係る情報処理方法を、図９に示すフローチャートを用いて説明する。
【００９９】
（Ｓ５１０：受信信号に対して時間微分処理及び反転処理を行う工程）
信号処理手段としてのコンピュータ１５０は、記憶部１５２に記憶された受信信号に対して、時間微分処理及び信号レベルの正負を反転させる反転処理を含む信号処理を行う。これらの信号処理が行われた受信信号を投影信号とも呼ぶ。本工程では、記憶部１５２に記憶された各受信信号に対して、これらの信号処理を実行する。その結果、複数回の光照射及び複数のトランスデューサ１２１のそれぞれに対応する投影信号が生成される。
【０１００】
例えば、コンピュータ１５０は、式（２）に示すように、受信信号ｐ（ｒ，ｔ）に対して時間微分処理及び反転処理（時間微分信号にマイナスを付与）を行い、投影信号ｂ（ｒ，ｔ）を生成し、投影信号ｂ（ｒ，ｔ）を記憶部１５２に記憶する。
【０１０１】
【数２】
2020110362.tif 000004
【０１０２】
ここで、ｒは受信位置、ｔは光照射からの経過時間、ｐ（ｒ，ｔ）は受信位置ｒで経過時間ｔに受信された音響波の音圧を示す受信信号、ｂ（ｒ，ｔ）は投影信号である。なお、時間微分処理及び反転処理に加えてその他の信号処理を行ってもよい。例えば、その他の信号処理は、周波数フィルタリング（ローパス、ハイパス、バンドパス等）、デコンボリューション、包絡線検波、ウェーブレットフィルタリングの少なくとも一つである。
【０１０３】
なお、本発明においては、後述する複数の第１画像データ間で画像値が変動する限り、時間微分処理または反転処理については実行しなくてもよい。この場合でも、本実施形態の効果は損なわれない。
【０１０４】
（Ｓ５２０：複数の第１画像データを取得する工程）
画像データ取得手段としてのコンピュータ１５０は、Ｓ５１０で生成された複数回の光照射及び複数のトランスデューサ１２１のそれぞれに対応する受信信号（投影信号）に基づいて、複数回の光照射に対応する複数の光音響画像データを取得する。本工程で生成された複数の光音響画像データは、後述するステップＳ５４０での画像値の変動特性を示す特徴情報の生成に用いられる複数の第１画像データに相当する。
【０１０５】
例えば、コンピュータ１５０は、式（３）に示すように、投影信号ｂ（ｒｉ，ｔ）に基づいて、光照射毎の初期音圧ｐ０の空間分布を示す画像データを生成する。その結果、複数回の光照射のそれぞれに対応する画像データが生成され、複数の第１画像データを取得することができる。
【０１０６】
【数３】
2020110362.tif 000005
【０１０７】
ここで、ｒ０は再構成する位置（再構成位置、注目位置とも呼ぶ）を示す位置ベクトル、ｐ０（ｒ０）は再構成する位置での初期音圧、ｃは伝搬経路の音速を示す。また、ΔΩｉは再構成する位置からｉ番目のトランスデューサ１２１を見込む立体角、Ｎは再構成に用いるトランスデューサ１２１の個数を示す。式（３）は、投影信号に立体角の加重をかけて整相加算すること（逆投影）を示している。
【０１０８】
本工程において、コンピュータ１５０は、後述するステップＳ５３０で得られる第２画像データの画像化範囲（第２画像化範囲）よりも大きな画像化範囲（第１画像化範囲）を設定し、この画像化範囲の第１画像データを生成する。すなわち、コンピュータ１５０は、複数回の光照射の夫々に対応する、第１画像化範囲の第１画像データを生成する。このような画像化範囲を設定することにより、後述するステップ５５０において、画像値の変動特性を示す特徴情報を精度よく生成することができる。
【０１０９】
なお、本実施形態では、前述したように解析的な再構成法やモデルベース再構成法により、画像データを生成することができる。特に、解析的な再構成法を採用する場合に、光照射毎の画像値のばらつきが比較的大きいため、本発明を好適に適用することができる。すなわち、解析的な再構成法においては、Ｌｉｍｉｔｅｄ  Ｖｉｅｗの条件で音響波を受信した場合、音源を正確に再現できないため、ターゲット以外の領域が負値で再構成される場合がある。
【０１１０】
また、コンピュータ１５０が、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）等の画像サーバーから第１画像化範囲の複数の第１画像データを読み出すことにより取得してもよい。
【０１１１】
また、コンピュータ１５０が、第１画像化範囲よりも大きな画像化範囲の画像データから第１画像化範囲のデータを抽出することにより、第１画像化範囲の第１画像データを取得してもよい。
【０１１２】
（Ｓ５３０：複数の第２画像データを取得する工程）
画像データ取得手段としてのコンピュータ１５０は、ステップＳ５２０の処理と同様に、複数回の光照射に対応する複数の光音響画像データを取得する。本工程で得られる光音響画像データは、第１画像データの第１画像化範囲よりも小さな画像化範囲（第２画像化範囲）に対応する画像データである。本工程で得られる複数の光音響画像データが、第２画像データに相当する。本工程で得られる複数の第２画像データが、後述するＳ５４０における合成処理の対象となる。
【０１１３】
第２画像データの取得方法は、ステップＳ５２０における第１画像データの取得方法とは画像化範囲が異なるだけであるため、その説明を省略する。ただし、コンピュータ１５０が、ステップＳ５２０で得られた第１画像化範囲の第１画像データから、第２画像化範囲のデータを抽出することにより、第２画像化範囲の第２画像データを取得してもよい。
【０１１４】
（Ｓ５４０：複数の第２画像データを合成する工程）
合成画像データ生成手段としてのコンピュータ１５０は、ステップＳ５３０で得られた複数の第２画像データを合成することにより、合成画像データを生成する。
【０１１５】
図１０を用いて、合成画像データを生成する様子を説明する。図１０では、簡単のため、９回の光照射を行う場合を示す。図１０は、１回目の光照射で得られる光音響画像データ（第２画像データ）１００１を示す。１回の光照射で得られる光音響画像データの画像化範囲のサイズは、Ｘ方向にＸ１ボクセル、Ｙ方向にＹ１ボクセル、Ｚ方向にＺＡボクセルとする。また図１０は、サイズがＸ方向にＸＡボクセル、Ｙ方向にＹＡボクセル、Ｚ方向にＺＡボクセルのメモリ空間に、１回目の光照射で得られる光音響画像データ１００１を保存した場合の模式図を示す。さらに図１０は、９回目の光照射で得られる光音響画像データ１００９を示す。そして図１０は、１回目から９回目の光照射で得られる光音響画像データ１００１〜１００９で示す。図１０に示すように、コンピュータ１５０は、９回の光照射で得られる第２画像データ１００１〜１００９を合成することにより、メモリ空間における合成画像データを生成する。
【０１１６】
メモリ空間における光音響画像データ１００１〜１００９の位置は、光照射時の受信部１２０の位置に応じて決定される。また、図１０からも明らかなように、光音響画像データ（第２画像データ）と合成画像データのサイズは異なっており、合成画像データのサイズの方が第２画像データのサイズよりも大きい。
【０１１７】
このように、９回の光照射で得られた９つの光音響画像データ１００１〜１００９は、合成画像データ保存用のメモリ空間に対し、受信部１２０の撮像位置に応じた位置に配置され、合成画像データの合成が行われる。
【０１１８】
異なる光音響画像データを合成画像データ保存用のメモリ空間に配置した場合に、位置が重なりあう画像データについては、画像値を累積加算してもよい。また、画像値の累積加算値を重なりの回数で除算し、加算平均値にしてもよい。なお、合成画像の視認性が良好になる限り、重なりあいが発生する画像データに対する処理方法は特定のものに限定されない。
【０１１９】
なお、以降の説明において、画素と表記した場合は、２次元画像のピクセル、３次元画像のボクセルなどの形式を特に限定するものではない。いかなる用途で用いられるいかなる形態の画像要素も、「画素」に含まれる。
【０１２０】
（Ｓ５５０：第１画像データの画像値列とテンプレートデータの画像値列との相関を示す相関情報を取得する工程）
相関情報取得手段としてのコンピュータ１５０は、Ｓ５２０で得られた第１画像データの画像値列と、複数回の光照射に対応するテンプレートデータの画像値列との相関を示す相関情報を取得する。本実施形態において、コンピュータ１５０は、注目位置における第１画像データの画像値の変動特性と、注目位置におけるテンプレートデータの変動特性との相関値を算出する。
【０１２１】
本実施形態においては、複数の第１画像データを参照した場合に観察される、ある注目位置の画素の画像値の変動特性（以下、第１変動特性または画像値列と呼ぶ）から、ターゲットとアーチファクトの判別を行う。判別に際しては、複数回の光照射のそれぞれにおいて、ある注目位置に光吸収体が存在するときに生成されうる画像データの画像値の変動特性（以下、第２変動特性またはテンプレートデータ列と呼ぶ）も用いる。
【０１２２】
テンプレートデータは、複数回の光照射及び光音響波の受信を実行する光音響装置の空間感度分布を反映したデータである。テンプレートデータは、複数回の光照射のそれぞれにおいて、各位置に光吸収体が存在するときに生成されうる画像データを示すデータであるともいえる。すなわち、テンプレートデータは、各位置に光吸収体が存在したときの画像値の推定値を示す空間分布であるともいえる。さらに、テンプレートデータは、光音響装置に対応する空間感度分布に加えて、被検体１００の特性も反映したテンプレートデータであってもよい。本実施形態においては、光音響画像データを生成する空間（以下、画像データ生成空間と呼ぶ）に対応する空間感度分布を「感度情報」と呼ぶ。
【０１２３】
ここでは、コンピュータ１５０が、支持体１２２上に配置された複数のトランスデューサ１２１が形成する感度分布を、記憶部１５２としてのＲＡＭもしくはＲＯＭから読み出す。この感度分布は部分ボリュームに対応した領域の中に吸収体が存在した場合に、吸収体と複数のトランスデューサ１２１との相対位置関係と、その位置の吸収体を画像化した時の部分ボリュームの画像値との関係性をデータにしたものである。半球殻状の配置の場合は典型的には球殻の中心に近いほど感度分布が高くなる傾向のテンプレートデータとなる。すなわち、本実施形態において、テンプレートデータは、吸収体（再構成対象であるボクセル）と複数のトランスデューサ１２１との相対位置関係に基づいて、音響波に対するトランスデューサ１２１の感度を反映した空間分布データを採用している。
【０１２４】
テンプレートデータ取得手段としてのコンピュータ１５０は、各光照射における受信部１２０と注目位置との相対位置情報に基づいて、所定のテンプレートデータに座標を割り当てることにより、各光照射に対応するテンプレートデータを取得してもよい。例えば、コンピュータ１５０は、光音響装置の空間感度分布を、光照射時の受信部１２０の位置に連動させて座標を定義することにより、各光照射に対応するテンプレートデータを生成することができる。
【０１２５】
また、コンピュータ１５０は、複数回の光照射について、受信部１２０と注目位置との相対位置情報を取得してもよい。続いて、コンピュータ１５０は、相対位置情報に対応するテンプレートデータを記憶部１５２から読み出すことにより、複数回の光照射に対応するテンプレートデータを取得してもよい。この場合、記憶部１５２には、複数の相対位置情報に対応する複数のテンプレートデータが格納されていてもよい。なお、記憶部１５２に、取得した相対位置情報に対応するテンプレートデータが格納されていない場合、取得した相対位置情報の近傍の相対位置情報に対応するテンプレートデータを用いて補間により、新たなテンプレートデータを生成してもよい。
【０１２６】
ここではテンプレートデータを読み出す手法を述べたが、コンピュータ１５０が撮像の度に装置内でテンプレートデータを算出してもよく、その場合であっても本発明の効果を得ることができる。なお、テンプレートデータの算出に際しては、注目位置と複数のトランスデューサ１２１との相対位置の情報に加え、光音響波の伝播経路における音速や音響波の減衰特性などの情報を考慮してもよい。また、テンプレートデータは、照射光の光強度分布を考慮したテンプレートデータであってもよい。また、被検体内での光伝播による拡散や減衰を考慮したテンプレートデータでもよい。すなわち、各光照射における画像データに与えるあらゆる影響を考慮したテンプレートデータを採用することができる。光照射毎に異なるテンプレートデータを用いてもよいし、光照射間で共通のテンプレートデータを用いてもよい。
【０１２７】
テンプレートデータを求める際は、画像データ生成空間すべてに一様な光量が照射される前提で計算を行ってもよいし、光の照射プロファイルに依存した光量の空間的な分布を考慮して計算を行ってもよい。また、被検体の影響による光量の減衰を考慮に入れて計算を行ってもよい。
【０１２８】
また、注目位置におけるテンプレートデータと実際に光照射を行って得られた光音響画像データにおける注目位置の画像値が近づくようにテンプレートデータの計算を行ってもよい。
【０１２９】
画像データ生成空間に存在する２つ以上の画素をグループ化して、同じグループに存在する画素に対しては、同じテンプレートデータの画像値を割りあててもよい。
【０１３０】
また、コンピュータ１５０は、観察対象のサイズ、例えば血管径などに応じて、テンプレートデータを変更してもよい。すなわち、コンピュータ１５０は、受信周波数帯域や処理に用いる周波数帯域に応じてテンプレートデータを変更してもよい。具体的には受信する光音響信号の周波数に応じて受信素子の指向性が変化する影響をテンプレートデータに反映してもよい。また、コンピュータ１５０は、ターゲットの形状やターゲットの光学特性に応じてテンプレートデータを変更してもよい。例えば、ユーザーがターゲットに関する情報（ターゲットのサイズ、形状等）を指示する場合を考える。この場合、コンピュータ１５０は、ターゲットに関する情報とテンプレートデータとの関係を示す情報（関係テーブルや関係式）にしたがって、指示されたターゲットに関する情報に対応するテンプレートデータを取得してもよい。
【０１３１】
複数回の測定において、空間感度分布が変化するような場合に本発明を好適に適用することができる。例えば、光音響装置においては、複数回の光照射間で、光照射位置の変化、光音響波の受信位置の変化などが生じることによって空間感度分布が変化する場合に本発明を適用することができる。
【０１３２】
例えば、図３（ａ）は、ある画素位置に例えば血管のような光吸収体が存在する場合の第１画像データの画像値列を示す第１変動特性である。また、図３（ｂ）は、ある注目位置に実際に光吸収体が存在しない場合、つまりアーチファクトに該当する位置における画像値列を示す第１変動特性である。一方で、図３（ｃ）は、ある画素位置に光吸収体が存在したときの画像値の推定値列（テンプレートデータの画像値列）を示す第２変動特性である。第１画像データの画像値とテンプレートデータの画像値とは共通の光照射の番号に対応づいている。すなわち、第１画像データの画像値列及びテンプレートデータの画像値列は、共通の光照射の番号を介して対応づいているといえる。
【０１３３】
この場合、コンピュータ１５０は、図３（ａ）または図３（ｂ）に示した第１変動特性と、図３（ｃ）に示した第２変動特性との相関を計算する。そして相関の度合いによって、図３（ａ）または図３（ｂ）に対応する画素の存在位置に、ターゲットとアーチファクトのいずれが存在するかを判別することができる。すなわち、第１変動特性と第２変動特性との相関は、ターゲットの存在可能性を示す存在情報に相当する。
【０１３４】
相関の算出方法として、式（４）に示した内積より求まる相関値を用いることができる。
【０１３５】
【数４】
2020110362.tif 000006
【０１３６】
ｆは第１変動特性のベクトルであり、ｆ＝（ｆ１，ｆ１，ｆ２，……ｆｎ）で表すことができる。ｇは、第２変動特性のベクトルであり、ｇ＝（ｇ１，ｇ２，ｇ３，……ｇｎ）で表すことができる。ベクトルの要素数は各変動特性パターンのデータサンプル数（例えば、ｎサンプルとする）、すなわち光照射回数に相当する。ｆ＊ｇは、ベクトルｆとベクトルｇの内積演算を示し、｜ｆ｜と｜ｇ｜は、ベクトルｆとｇのＬ２ノルムを示す。｜ｆ｜＝√（ｆ１２＋ｆ２２＋……＋ｆｎ２）、｜ｇ｜＝√（ｇ１２＋ｇ２２＋……＋ｇｎ２）と表すことができる。
【０１３７】
第１画像データの画像値列は、第１変動特性のベクトルｆに相当する。また、テンプレートデータの画像値列は、第２変動特性のベクトルｇに相当する。
【０１３８】
本実施形態においては、内積演算を１回の光照射ごとに対応する内積演算に分割し、式（４）の処理を実行する。こうすることで、簡易に内積演算を実施することができる。以下、具体的に説明を行う。
【０１３９】
本実施形態においては、１回の光照射で得られた光音響画像データのある画素位置の画像値と、感度情報における同じ画素位置のテンプレートデータとを乗算する。この処理により、第１変動特性と第２変動特性の内積処理が１回の光照射で得られた光音響画像データごとに分割して実施されることとなる。
【０１４０】
ここで、本実施形態における相関値の算出処理について図１１〜図１３を用いて説明する。図１１は、式（４）のｆ＊ｇを算出する処理過程を示す。図１２は、式（４）の｜ｆ｜を算出する処理過程を示す。図１３は、式（４）の｜ｇ｜を算出する処理過程を示す。
【０１４１】
図１１に示すように、まず１回目の光照射に対応する光音響画像データ（第１画像データ）２００１と、光音響装置の感度情報２０１０を、同じ位置で対応する画像値を乗算したデータ（以下、乗算画像データと呼ぶ）２１０１を生成する。「．＊」は、同じ位置に対応する光音響画像データの画像値と感度情報２０１０のテンプレートデータの画像値どうしを乗算することを意味する。これは、注目位置の画素において、式（４）に示す第１変動特性ベクトルｆの一番目の要素ｆ１と、第２変動特性ベクトルｇの一番目の要素ｇ１を乗算し、ｆ１×ｇ１を得たのと等価である。これは、第１変動特性ベクトルｆと第２変動特性ベクトルｇの内積演算を１回目の光照射で得られた光音響画像データに対応する部分を分割して実施したことに相当する。こうして得られた、乗算画像データ２１０１は、撮像位置に応じてメモリ空間に配置される。
【０１４２】
図１１では、９回目の光照射に対応する光音響画像データ２００９についても同様に感度情報と乗算し、乗算画像データ２１０９を生成する。そして、９回分の光照射で得られた光音響画像データから乗算画像データ２１０１〜２１０９を生成し、乗算画像データを撮像位置の情報に基づいてメモリ空間に配置し、合成乗算画像データを生成する。
【０１４３】
このとき、相関値の算出に用いる画像データ２００１〜２００９、感度情報２０１０の画像サイズは、Ｘ方向にＸ２ボクセル、Ｙ方向にＹ２ボクセル、Ｚ方向にＺＡボクセルである。一方で、図１０に示した合成画像データを生成するために用いた画像データ１００１〜１００９の画像サイズはＸ方向にＸ１ボクセル、Ｙ方向にＹ１ボクセル、Ｚ方向にＺＡボクセルである。このとき、第１画像データの画像化範囲は第２画像データの画像化範囲よりも大きいことから、Ｘ１＞Ｘ２、Ｙ１＞Ｙ２とすることが好ましい。また、Ｚ方向についても第１画像データの画像化範囲を第２画像データの画像化範囲よりも大きくしてもよい。このように画像化範囲を設定することにより、合成画像データの画質の向上と、相関値の算出精度の向上とを両立させることができる。
【０１４４】
本実施形態においては、合成画像データのコントラスト等の画質が最適となるＸ１とＹ１の値、相関値の算出に最適なＸ２とＹ２の値を用いて処理を行う。Ｘ１とＸ２、Ｙ１とＹ２は異なる値を取り得るものである。ここで「相関値の算出に最適な」とは、血管が存在する部分と、血管が存在しない部分の相関値の差が可能な限り大きくなる状態を指す。
【０１４５】
図１１に示す処理においては、異なる撮像位置においても、光音響画像データが重なって生成される画素については、乗算画素データが累積加算される。例えば、ある画素ｊにおいて９回の重なりが生じる場合、乗算画素データは式（５）のように累積加算で表現される。
ｆ（ｊ，１）＊ｇ（ｊ，１）＋ｆ（ｊ，２）＊ｇ（ｊ，２）＋ｆ（ｊ，３）＊ｇ（ｊ，３）＋…＋ｆ（ｊ，９）＊ｇ（ｊ，９）・・・式（５）
【０１４６】
ここで、ｆ（ｊ，１）〜ｆ（ｊ，９）は、ある画素ｊにおける光照射１回目から９回目の第１画像データの画像値を示す。そして、ｇ（ｊ，１）〜ｇ（ｊ，９）は、ある画素ｊにおける、光照射１回目から９回目での感度情報（テンプレートデータ）を示す。図１１では、メモリ空間は５０［ｖｏｘｅｌ］×４０［ｖｏｘｅｌ］×１０［ｖｏｘｅｌ］＝２００００［ｖｏｘｅｌ］から構成されるため、ｊ＝１〜２００００の値をとる。
【０１４７】
すなわち、ある画素ｊの光照射１回目から９回目の第１画像データの画像値変動パターンは、ベクトルｆｊ＝｛ｆ（ｊ，１），ｆ（ｊ，２），ｆ（ｊ，３），…，ｆ（ｊ，９）｝で表され、これは第１変動特性のベクトル表現となる。また、画素ｊにおけるテンプレートデータの画像値変動パターンは、ベクトルｇｊ＝｛ｇ（ｊ，１），ｇ（ｊ，２），ｇ（ｊ，３），…，ｇ（ｊ，９）｝で表され、これは第２変動特性のベクトル表現となる。このとき、式（５）はベクトルｆｊとベクトルｇｊの内積演算そのものである。
【０１４８】
複数の光照射において、それぞれ撮像位置が異なると、同じ画素であっても、受信部１２０の異なる位置で撮像されることとなるため、乗算されるテンプレート画像値の値が異なり得る。
【０１４９】
図１１に示す処理を行うことで、対象とするすべての画素において、第１画像データの画像値とテンプレートデータの画像値の内積値、すなわち第１変動特性と第２変動特性の内積値を演算することができる（処理１）。
【０１５０】
同様に、図１２、図１３に示すように、注目位置における第１画像データの画像値の二乗値、注目位置におけるテンプレートデータの画像値の二乗値を計算し、撮像位置に応じて累積加算した値を得る。その後、累積加算値の平方根をとると、対象とする全ての画素ｊ（ｊ＝１〜２００００）に対応する第１変動特性のＬ２ノルムと、第２変動特性のＬ２ノルムを算出することができる。
【０１５１】
図１２を用いて、第１変動特性のＬ２ノルム算出過程を説明する。コンピュータ１５０は、ある画素ｊにおいて、１回目の光照射に対応する光音響画像データ（第１画像データ）２００１の画像値ｆ（ｊ，１）を二乗し、１回目の光照射に対応する二乗された第１画像データ１１０１を生成する。そして、コンピュータ１５０は、第１変動特性のＬ２ノルムデータ保存用のメモリ空間にｆ（ｊ，１）２を保存する。次に、２回目の光照射に対応する光音響画像データの画像値ｆ（ｊ，２）を二乗し、第１変動特性のＬ２ノルムデータ保存用のメモリ空間に累積加算した値｛ｆ（ｊ，１）２＋ｆ（ｊ，２）２｝を保存する。同様の処理を９回目の光音響画像データ２００９を得るまで繰り返し、メモリ空間に｛ｆ（ｊ，１）２＋ｆ（ｊ，２）２＋・・＋ｆ（ｊ，９）２｝を保存する。最後に、コンピュータ１５０は、｛ｆ（ｊ，１）２＋ｆ（ｊ，２）２＋・・＋ｆ（ｊ，９）２｝の平方根を計算してメモリ空間に保存すると、画素ｊの第１変動特性のＬ２ノルムデータ演算が完了する（処理２）。なお、メモリ空間のサイズは、少なくとも合成画像データのサイズと同程度であることが必要である。
【０１５２】
次に、図１３を用いて、第２変動特性のＬ２ノルム算出過程を説明する。コンピュータ１５０は、ある画素ｊにおいて、１回目の光照射に対応する感度情報（テンプレートデータ）２０１０の画像値ｇ（ｊ，１）を二乗し、１回目の光照射に対応する二乗された感度情報１２０１を生成する。コンピュータ１５０は、第２変動特性のＬ２ノルムデータ保存用のメモリ空間にｇ（ｊ，１）２を保存する。次に、２回目の光照射に対応する感度情報の画像値ｇ（ｊ，２）を二乗し、第２変動特性のＬ２ノルムデータ保存用のメモリ空間に累積加算した値｛ｇ（ｊ，１）２＋ｇ（ｊ，２）２｝を保存する。同様の処理を９回目の光照射に対応する二乗された感度情報１２０９を得るまで繰り返し、メモリ空間に｛ｇ（ｊ，１）２＋ｇ（ｊ，２）２＋・・＋ｇ（ｊ，９）２｝を保存する。最後に、コンピュータ１５０が｛ｇ（ｊ，１）２＋ｇ（ｊ，２）２＋・・＋ｇ（ｊ，９）２｝の平方根を計算してメモリ空間に保存すると、画素ｊの第２変動特性のＬ２ノルムデータ演算が完了する（処理３）。なお、メモリ空間のサイズは、少なくとも合成画像データのサイズと同程度であることが必要である。
【０１５３】
コンピュータ１５０は、図１１〜図１３に示した処理１〜３の結果を式（４）に代入することで、対象とする全ての画素における第１変動特性と第２変動特性との内積に基づく相関値（−１〜１の値をとる）を演算することができる。ここでは、対象とする全ての画素ｊ（ｊ＝１〜２００００）に対応する、相関値の集合体であるデータを相関値画像データ（相関情報）と呼ぶこととする。また、相関値画像データを画像表示したものを相関値画像と呼ぶこととする。
【０１５４】
この処理の特徴としては、第１変動特性ベクトルと第２変動特性ベクトルの要素数がどれだけ増えても、必要なのは光照射ごとの光音響画像データと感度情報との乗算画像データを保存しておくメモリ空間だけなので、膨大なメモリを必要としないことである。また、演算も光音響画像データと感度情報の乗算のみなので、処理が簡易でリアルタイム処理にも適用しやすいという利点がある。
【０１５５】
例えば、血管のような光吸収体が存在する、ターゲットに該当する画素であれば相関値が０．８となり、アーチファクトの存在する画素については相関値が０．２となる。こうして、相関値の大きさから画素ごとにターゲットとアーチファクトの判別を行うことができる。
【０１５６】
第１変動特性と第２変動特性の内積演算動作について、合成画像データにおける特定の画素に着目して、さらに詳細な説明を行う。前述したように、本実施形態においては、合成画像データのコントラスト等の画質が最適となるＸ１とＹ１の値、相関値の算出に最適なＸ２とＹ２の値を用いて処理を行う。Ｘ１とＸ２、Ｙ１とＹ２は異なる値を取り得るものである。ここから、Ｘ１とＹ１の値、Ｘ２とＹ２の値を決定する際に考慮すべき事項について説明する。すなわち、第１画像データの画像化範囲と第２画像データの画像化範囲を決定する際に考慮すべき事項を説明する。
【０１５７】
まず、合成画像データを生成する場合には、被検体内部で光が十分に強く分布する領域に第２画像データ１００１〜１００９が含まれるようにＸ１とＹ１の値を設定することが望ましい。被検体内部で光が拡散している領域であっても、光の強度が弱い部分においては第２画像データ１００１〜１００９の輝度値が極端に小さくなってしまう。この場合、極端に小さな輝度値成分を用いて合成画像データを生成するために加算平均処理を行うと、合成画像データのコントラストの低下といった悪影響が生じるためである。
【０１５８】
よって、合成画像データを生成する場合には、被検体内部で光が拡散する領域のうち、光の強度がある程度高い領域に画像データ１００１〜１００９の画像化範囲を合わせるようにする方がよい。典型的には、Ｘ１とＹ１によって定義される画像データ１００１〜１００９の画像化範囲は、被検体内部で光が拡散する領域よりも小さくなる。
【０１５９】
一方で、相関値を算出する場合、被検体内部で光が拡散する領域と第１画像データ２００１〜２００９の領域がなるべく同じになるようにＸ２とＹ２の値を設定することが好ましい。すなわち、第２画像データの画像化範囲よりも第１画像データの画像化範囲を大きくすることが好ましい。Ｘ２とＹ２の値をできる限り大きくする方が、注目位置に着目したときに、第１画像データ２００１〜２００９が注目位置を含む確率が高くなるからである。言い換えると、Ｘ２とＹ２の値をできる限り大きくする方が、注目位置に着目したときに、第１画像データ２００１〜２００９の重なり合う回数が増える可能性が高くなるということである。
【０１６０】
第１画像データ２００１〜２００９の重なり合う回数が増えると、相関値算出に用いることのできるサンプル情報が増えるため、血管構造の判別精度が向上することが期待される。したがって、Ｘ２とＹ２の値は、大きくすればするほど良いように思える。しかしながら、被検体内部で光が拡散する領域よりも大きくＸ２とＹ２をとっても、有効な光音響画像データの存在しない部分を用いて判別を行うことになり、判別精度の向上は見込めない。すなわち、第１画像データの画像化範囲は、第２画像データの画像化範囲よりも大きく、照射光の拡散領域以下の範囲とすることが好ましい。
【０１６１】
ここで式（４）を参照して説明を行う。Ｘ２とＹ２を大きくすることは第１画像データ２００１〜２００９の重なり合う回数が増えるため、ｎの値の増加につながる。しかし、有効な光音響画像データの存在しない部分を第１画像データ２００１〜２００９の画像化範囲が含んでいる場合、ある画素の第１変動特性ベクトルｆの要素として、ほぼ０に近い値が増えるだけであるため、ｆ＊ｇの値は増加しない。同様の理由により、第１変動特性ベクトルｆのＬ２ノルム｜ｆ｜の値も増加しない。
【０１６２】
他方、感度情報２０１０が、第１画像データ２００１〜２００９において有効な光音響画像データの存在しない部分で有効な感度を持っている場合には、第２変動特性ベクトルｇのＬ２ノルム｜ｇ｜の値は増加しうる。そのため、Ｘ２とＹ２を冗長に大きくすると、結果として式（４）によって導出される相関値は小さく算出される可能性がある。血管構造の相関値を可能な限り高くしようとすれば、Ｘ２とＹ２を大きくすればするほど良いというものではなく、最適な値があることがわかる。
【０１６３】
ここで、図４を用いて、光照射ごとに生成する画像データの画像化範囲が合成画像データと相関値の算出精度にどのように影響するかを説明する。
【０１６４】
まず、図４（ａ）は、合成画像データを適切に生成できる第２画像データの画像化範囲を設定した場合の１本のワイヤファントムの合成画像である。一方、図４（ｂ）は、第２画像データの画像化範囲を図４（ａ）の場合よりも大きくした場合の１本のワイヤファントムの合成画像である。図４（ｂ）では、図４（ａ）に比べてワイヤの輝度値が低下していることがわかる。つまり、合成画像の算出においては、画像化範囲の小さな図４（ａ）の方が、図４（ｂ）よりも好ましいことが分かる。
【０１６５】
次に、図４（ｃ）は、図４（ａ）の場合と同じ画像化範囲を設定した場合の１本のワイヤファントムの相関値の空間分布を示す画像である。一方で、図４（ｄ）は、図４（ｂ）の場合と同じ画像化範囲、すなわち図４（ｃ）の場合よりも大きな画像化範囲を設定した場合の１本のワイヤファントムの相関値の空間分布を示す画像である。図４（ｄ）では、図４（ｃ）に比べて画像のコントラストが向上していることがわかる。つまり、相関値を示す画像としては、画像化範囲の大きな図４（ｄ）の方が、図４（ｃ）よりも好ましいことが分かる。この例からも明らかなように、合成画像データを算出する場合と相関情報を算出する場合とで適切な画像化範囲が異なることがわかる。さらに、合成画像データを算出する場合の画像化範囲よりも、相関情報を算出する場合の画像化範囲を大きくすることが好ましいことがわかる。このような画像化範囲を設定することにより、合成画像データの画質向上と、相関情報の精度向上とを両立させることができる。
【０１６６】
図１４（ａ）は、光照射部１１０、受信部１２０が互いに異なる撮像位置で撮像したときに得られた第１画像データ３００１〜３００４が、メモリ空間に配置された場合にどのような位置関係となるかを、ＸＹ平面に投影した様子を示す。第１画像データ３００１〜３００４は、それぞれ互いに異なる撮像位置Ａ〜Ｄで撮像し、光拡散領域を画像化範囲とした画像データである。撮像位置Ａ〜Ｄは互いに異なっているため、撮像位置Ａ〜Ｄに対応する第１画像データ３００１〜３００４は、メモリ空間においては異なる位置に配置される。メモリ空間には画素１〜４が定義されている。
【０１６７】
図１４（ｂ）に示すように、画素１は撮像位置Ａに対応する画像データ３００１にのみ含まれる。画素２は撮像位置Ａと撮像位置Ｂに対応する２つの画像データ３００１、３００２に含まれる。また、画素３では撮像位置Ａと撮像位置Ｂと撮像位置Ｃに対応する３つの画像データ３００１、３００２、３００３に含まれる。画素４は撮像位置Ａ、撮像位置Ｂ、撮像位置Ｃ、そして撮像位置Ｄの４つの画像データ３００１〜３００４に含まれる。
【０１６８】
このように、ある画素の位置において、異なる撮像位置に対応する画像データが重なり合う場合がある。この場合、ある画素の画像値としては、重なり合う全ての画像値を累積加算した累積加算値を用いる、もしくは累積加算値を累積加算回数で除算した加算平均値を用いる、といった処理がなされる。どのような演算を行うかは、ユーザーの目的に応じてどのような演算であってもよく、特定のものに限定されない。また、図１４（ａ）から明らかなように、すべての画素に対して必ずしも同じ回数の画素データの重なり合いが発生するわけではなく、重なり合いの回数は画素の位置によって異なり得る。
【０１６９】
図１４（ｂ）においては、撮像位置Ａ〜Ｄに対応する画像データ３００１〜３００４の画素４の画像値はそれぞれｆ（４，１）、ｆ（４，２）、ｆ（４，３）、ｆ（４，４）であるとする。
【０１７０】
次に、各光照射で受信部１２０の位置は固定であり、感度情報が固定である場合を仮定する。画素４の位置に画素と同じサイズの光吸収体があると仮定する。また、受信部１２０の画像データ生成空間における感度が一様ではなく、半球の曲率中心の感度が高く、中心から離れると感度が低くなると仮定する。つまり、画像データ生成空間において感度が空間的な分布を持つと仮定する。この場合、注目位置に存在する光吸収体を異なる位置で撮像すると、受信部１２０と光吸収体の存在する画素との相対位置関係が変化する影響で、撮像された光吸収体の画像値は撮像位置ごとに異なる値を取り得る。
【０１７１】
この様子を、図１５を用いて示す。図１５（ａ）は、受信部１２０の感度分布１２５と各光照射における画素４との相対位置関係を示す。撮像位置Ａ〜Ｄに対応するテンプレートデータの画素４における画像値はそれぞれｇ（４，１）、ｇ（４，２）、ｇ（４，３）、ｇ（４，４）とする。図１５（ｂ）にグラフで示したように、同じ画素４であるにもかかわらず、テンプレートデータの画像値は、光照射毎に異なり得る。図１５（ｂ）に示したテンプレートデータの画像値の変動がテンプレートデータの画像値列に相当する。これは、図１５（ａ）に示したＸ方向の線分１３１０にそったテンプレートデータの画像値のプロットデータを参照するとわかるように、受信部１２０の感度分布１２５が一様でなく、位置依存性を持つことの影響である。このように、注目位置に画素と同じサイズの光吸収体が存在すると仮定した場合のテンプレート画像値は、受信部１２０の感度分布１２５の影響により、撮像位置に応じて変動し得るという特性がある。また、光吸収体の存在位置が異なれば、光音響画像データにおける光吸収体の画像値は、やはり受信部１２０の感度分布１２５の影響により異なり得る。
【０１７２】
このことから、光音響画像データにおける画像値は、光吸収体の存在位置と光音響装置の感度という２つのパラメータによって決定されることがわかる。まず、画素位置に依存して、光音響画像データにおける光吸収体の画像値は異なり得る。さらに、駆動部１３０が、光照射部１１０と受信部１２０を駆動し、機械的な走査を行うことにともなって生じる、光照射部１１０と受信部１２０と画素との相対位置関係の変化によっても、光音響画像データにおける光吸収体の画像値は変化する。
【０１７３】
なお、テンプレートデータを求める際に、想定される光吸収体のサイズを画素と同じサイズとして説明を行ってきたが、テンプレートデータが適切に生成し得る限り、必ずしもこれに限定されない。また、光吸収体の形状も立方体、正方形、球、円などの他、テンプレート画像値が適切に生成し得る限り、必ずしも特定の形状に限定されない。
【０１７４】
（Ｓ５６０：合成画像データおよび相関情報に基づいた画像を表示する工程）
表示制御手段としてのコンピュータ１５０は、Ｓ５４０で得られた合成画像データおよびＳ５５０で得られた相関情報に基づいて画像を生成し、表示部１６０に表示させる。
【０１７５】
コンピュータ１５０は、合成画像データの画像値を表示画像の輝度値に割り当てた合成画像と、相関情報の示す値を表示画像の輝度値に割り当てた相関画像とを表示させてもよい。例えば、画像値または相関情報の示す値が正値の場合は輝度に割り当てとし、画像値または相関情報を示す値が負値の場合は輝度を０とする表示画像を生成してもよい。それぞれの表示画像の表示態様は、重畳表示、並列表示、切り替え表示などいかなる表示態様であってもよい。
【０１７６】
また、コンピュータ１５０は、合成画像データと相関情報とを合成した画像を生成し、表示部に表示させてもよい。例えば、合成画像データの画像値と相関情報の示す値のそれぞれを色相、明度、彩度のいずれかに割り当ててもよい。合成画像データの画像値を明度に割り当て、相関情報の示す値を色相及び彩度に割り当ててもよい。すなわち、合成画像データの画像値に輝度を割り当て、相関情報の示す値をカラーマップに割り当ててもよい。例えば、注目位置の相関値がターゲットである可能性の高い０．３以上である場合に合成画像データを赤色で表示し、０．３未満である場合に青色で表示するなどの表示制御を行うことができる。
【０１７７】
また、コンピュータ１５０は、相関情報に基づいて、注目位置がターゲットに対応するものかアーチファクト等のターゲット以外のものであるのかを判定し、その判定結果によって合成画像データの表示態様を決定してもよい。
【０１７８】
例えば、注目位置における相関情報の示す値と基準値とを比較し、相関情報の示す値が基準値よりも相関が高いことを示す場合は、注目位置がターゲットであると判定する。一方、注目位置における相関情報の示す値が基準値よりも相関が低いことを示す場合は、注目位置がターゲット以外であると判定する。この判定結果は、注目位置にターゲットが存在する可能性を表す存在情報であるともいえる。なお、この基準値の設定方法については後述する。
【０１７９】
例えば、注目位置がターゲットであると判定された場合は、注目位置における合成画像データを有効化する処理を行ってもよい。また、注目位置がターゲット以外であると判定された場合は、注目位置における合成画像データを無効化する処理を行ってもよい。なお、有効化、無効化の片方のみを行ってもよいし、両方を行ってもよい。
【０１８０】
有効化の処理方法の例としては、該当する画素の画像値を１以上の係数を乗じて増幅処理する、もしくは視認性の良い色で色分け表示する、もしくは増幅と色分け表示の組み合わせが挙げられる。
【０１８１】
無効化の処理方法の例としては、該当する画素の画像値を１未満の係数を乗じて減衰処理する、もしくは視認性の悪い色で色分け表示する、もしくは減衰と色分け表示の組み合わせが挙げられる。減衰処理としては、たとえば無効化する画素の画像値に０を乗じて、実質的にターゲット領域以外の部分を０にした表示画像を生成してもよい。また、無効化する画素の画像値に１未満の数値を乗じて、有効領域と無効化領域の境目がなめらかにつながるような処理を行ってもよい。
【０１８２】
また、有効化および無効化の少なくとも一方の処理を行った画像と、有効化および無効化のいずれの処理も行っていない画像とを表示部１６０に並列表示、重畳表示、もしくは交互表示するようにしてもよい。
【０１８３】
なお、有効化または無効化の処理方法については、ターゲット領域とその他の領域との識別能が高くなる限り、いかなる方法を採用してもよい。
【０１８４】
ターゲットとアーチファクトの判別基準となる基準値については、経験的に照らしてユーザーが判断してもよい。また、ターゲットが存在しないことが明らかである領域、例えば被検体１００の存在しない音響マッチング材２１０等に対応する画素の相関値を解析し、アーチファクトのとる相関値の範囲を事前に把握してもよい。そして、事前に把握した相関値範囲よりも高い相関値に対応する領域をターゲットとして判定してもよい。その際、ユーザーがターゲットが存在しない領域を指定し、コンピュータ１５０がその領域の相関値範囲からアーチファクトの判別基準とする相関値を割り出してもよい。また、コンピュータ１５０が表示部１６０にターゲットが存在しない領域における相関値を表示させ、ユーザーが判別基準とする相関値を決定してもよい。ターゲットが存在しないことが明らかな領域の相関値の最大値、平均値、中間値、分散値、もしくはこれらのパラメータを組み合わせた値を判別基準にしてもよい。なお、ターゲットとアーチファクトを判定できる相関値を決定できる限り、基準とする相関値の算出方法は特定の計算手法に限定されない。
【０１８５】
また、ユーザーが有効化または無効化する相関値の表示範囲を調整してもよい。すなわち、基準値をユーザーが自由に変化できるようにしてもよい。その際に、入力部１７０、またはタッチパネルで構成された表示部１６０から、ユーザーが基準値を指定できるようにしてもよい。数値指定方法としては、数値入力欄にユーザーが数値を入力する方法、スライダーバーやダイヤルによる指定方法などが挙げられるが、特定のものに限定されない。
【０１８６】
また、ユーザーが任意の相関値範囲を指定して表示するようにしてもよい。その際、複数の相関値範囲を指定して表示させるようにしてもよい。例えば、相関値０．２〜０．３、０．５〜０．７、０．８５〜０．９のボクセルを表示する、といった具合である。相関値を指定して表示する方法については、画像の視認性が向上する限り、特定の方法に限定されない。
【０１８７】
以下、合成画像データを参照して相関値に対する基準値を決定する方法を説明する。図１６は、被検体１００の合成画像データを３断面でＭＩＰ（ｍａｘｉｍｕｍ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）表示した様子を示す。図１６は、被検体１００の表面が保持部２００によってＸＹ平面に対して平行に保たれている状態を示している。ここで、ターゲットが存在しないことが明らかである領域とは、ＸＺ断面画像４００１における領域４０１０、４０１１、４０１２、４０１３のように、被検体１００の外の音響マッチング材２１０が存在する領域を指す。あるいは、ＹＺ断面画像４００２における領域４０２０、４０２１、４０２２、４０２３のように、被検体１００の外の音響マッチング材２１０が存在する領域を指す。本手法においては、ターゲットが存在しない領域の相関値を参照し、ターゲットとアーチファクトの判別の基準値とする。例えば、ターゲットが存在しない領域の全ての画素、もしくはある一定領域における相関値の最大値や平均値をターゲットとアーチファクトの判別の基準値とすることができる。また、ターゲットが存在しない領域の相関値の標準偏差σを求めて、（平均値＋ｎ＊σ）をターゲットとアーチファクトの判別の基準値としてもよい。この場合、ｎは任意の値をとることができる。なお、ターゲットとアーチファクトを精度よく判別できるように、ターゲットが存在しない領域内の複数の画素の相関値から判別の基準値を導出する限り、相関値に対して施す演算の種類は特定のものに限定されない。
【０１８８】
判別の基準値として、ターゲットが存在しない領域のパラメータの値そのものではなく、パラメータの値になんらかの処理を加えた値、たとえば最大値、平均値、中間値、分散値、もしくはこれらのパラメータを組み合わせた値を用いてもよい。しかし、ターゲットとアーチファクトとを判別できる限り、パラメータから基準値を導出する場合の演算の種類は、特定のものに限定されない。
【０１８９】
ターゲットとアーチファクトの判別基準とするパラメータの基準値については、必ずしも撮像したすべての領域について同一の基準値を適用せねばならないというものではなく、撮像した領域を分割し、領域ごとに異なる基準値を適用してもよい。
【０１９０】
次に、図１７は、被検体１００の合成画像データの３断面画像を示す。図１７においては、図１６と同様に、被検体１００の表面が平面に保持されている状態を示している。断面画像４００１と断面画像４００２はＭＩＰ表示ではなく、それぞれ合成画像データの線４０３０における断面画像（断面１）、合成画像データの線４０３１における断面画像（断面２）となっている。図１７に示すように、ＸＹ断面画像４０００を例えば複数の領域に分割し、それぞれの領域に存在する、ターゲットが存在しないことが明らかな領域から基準値を算出してもよい。この例では、最大で１６種類の基準値を算出し、被検体１００の領域１〜１６において、それぞれ個別の基準値を用いてターゲットとアーチファクトの判別を行うことができる。
【０１９１】
さらには、図１７に示すように、ターゲットが存在しないことが明らかな領域をＺ方向にＡ〜Ｆのように複数に分割し、基準値をそれぞれのＺ方向の領域に対して個別に算出することもできる。この場合、被検体１００のＺ方向に異なる基準値を適用して、ターゲットとアーチファクトの判別基準とするパラメータの基準値とすることができる。
【０１９２】
本発明者の検討の結果、ターゲットが存在しないことが明らかな領域においても、被検体１００の表面近傍では相関値が高く、被検体１００の表面から離れるほど相関値が低くなる傾向があることを見出した。つまり、被検体１００の表面に近い領域においてターゲットとアーチファクトの判別を行う場合には、被検体１００の表面近傍におけるターゲットが存在しない領域の相関値を参照した基準値を用いることが好ましい。一方で、被検体１００の表面から遠い領域では、被検体１００の表面から遠い領域におけるターゲットが存在しない領域の相関値を参照した基準値を用いるのが好ましい。
【０１９３】
被検体１００の表面から遠い領域において、被検体１００の表面近傍の相関値を参照した基準値を用いてターゲットの判別を行うと、被検体１００の表面から遠い領域におけるアーチファクトの実際の相関値よりも高い相関値でアーチファクトを判別してしまう。
【０１９４】
この場合、被検体１００の表面から遠い領域においては、アーチファクトひいてはターゲットの判別精度が落ちてしまう可能性がある。それに対して、注目位置における相関値と、被検体１００の表面から注目位置までの距離に基づいて、基準値を設定することにより、アーチファクトひいてはターゲットの判別精度を向上できる。すなわち、例えば、被検体１００の表面近傍の相関値を用いる場合、被検体１００の表面からの距離が遠い領域ほど、相関値に小さな値を重みづけした基準値を用いることが好ましい。
【０１９５】
図１８は、画素４０４０、４０４１、４０４２のそれぞれに適用する基準値として、どの領域に対応する基準値を採用するのかを示した表である。例えば、図１８は、画素４０４０については、ＸＹ平面における領域６、かつ、Ｚ方向における領域Ｃに対応する基準値を採用することが好ましいことを示している。コンピュータ１５０は、図１８に示すような各画素と基準値の適用領域との関係を示すテーブルにしたがって、各画素に適用する基準値を決定することができる。
【０１９６】
次に、図１９は、被検体１００の合成画像データを３断面でＭＩＰ表示したものである。図１９においては、図１６とは異なり、被検体１００の表面が曲面に保持されている状態を示している。
【０１９７】
図２０は、図１９に示した被検体１００の合成画像データの３断面画像である。図２０において、断面画像４１０１と断面画像４１０２はＭＩＰ表示ではなく、それぞれ合成画像データの線４１３０における断面画像（断面１）、合成画像データの線４１３１における断面画像（断面２）となっている。
【０１９８】
このような場合であっても、図２０に示すように、断面画像における被検体表面の形状に倣って、被検体表面の各画素からのＺ方向の距離が同じになるようにＺ方向の分割態様を決定することができる。同じ処理を被検体１００の合成画像データのすべての断面に対して行うと、立体的な被検体１００の表面形状に対して、Ｚ方向に同じ厚みをもつ領域を複数形成することができる。さらに、Ｚ方向に領域を分割するのに加え、図２０に示すように、ＸＹ断面画像４０００の領域も分割して、それぞれの領域で基準値を設定し、被検体１００の内部におけるターゲット判別を行ってもよい。
【０１９９】
図２０に示すようにターゲットが存在しない領域をＸＹ断面の領域、Ｚ方向に領域を分割し、領域ごとに基準値を計算する。そして、ターゲットとアーチファクトを判別したい被検体１００の内部の画素位置と被検体１００の表面と距離に応じて、被検体１００の表面から同程度の距離にあるターゲットが存在しない領域の基準値を参照する。
【０２００】
図２０に示すように、画素４２００は、被検体１００表面からの距離がターゲットが存在しない領域の領域Ｂと同じ距離にある。そこで、ターゲット判別の基準値としては、ターゲットが存在しない領域の領域Ｂの相関値等のパラメータに基づいた値を用いる。画素４２０１、４２０２、４２０３、４２１０、４２１１についても、同様の考え方でターゲット判別の基準値を設定する。
【０２０１】
図２１は、図２０に示した画素４２００、４２０１、４２０２、４２０３、４２１０、４２２０のそれぞれに適用する基準値として、どの領域に対応する基準値を採用するのかを示した表である。例えば、図２１は、画素４２００については、ＸＹ平面における領域１０、かつ、Ｚ方向における領域Ｂに対応する基準値を採用することが好ましいことを示している。コンピュータ１５０は、図２１に示すような各画素と基準値の適用領域との関係を示すテーブルにしたがって、各画素に適用する基準値を決定することができる。
【０２０２】
このように、ターゲットが存在しない領域を平面的、立体的に複数に分割し、それぞれの分割領域における相関値等のパラメータからターゲットを判別する基準値を導出することで、精度良くターゲットを判別することができる。
【０２０３】
ただし、ターゲットが存在しない領域の分割手法は、これまで説明したものに限定されない。良好にターゲット判別を実施できる限り、特定の手法に限定されない。
【０２０４】
また、ターゲットとアーチファクトの判別を行う際、相関値だけでなく、合成画像の画像値といった、判別の対象となる画像の画像値も併せて考慮して、判別を行っても良い。
【０２０５】
被検体表面付記の血管を除去して、被検体の表面から遠い血管構造を残した画像を生成してもよい。また、被検体表面付近の血管と、被検体表面から遠い領域に存在する血管を色分けするなどして、血管構造の視認性を向上させることもできる。
【０２０６】
相関値の算出に用いる画像データの画像化範囲については、コンピュータ１５０がユーザーの指示に基づいて決定してもよい。また、コンピュータ１５０が複数の画像化範囲に対応する候補画像データを生成し、候補画像データを用いた相関値算出テストを実施し、最適な画像データの画像化範囲を導出するようにしてもよい。
【０２０７】
必ずしも合成画像データと相関値の両方を生成しなければならないというものではない。合成画像データのみを生成してもよいし、相関値のみを生成してもよい。片方のみを生成するか、両方を生成するかを選択できるようにしてもよい。
【０２０８】
なお、本実施形態において、ターゲットとアーチファクトの判別基準となる相関値の値を設定する場合には、撮像領域において、ターゲットが存在しないことが明らかである領域を解析することも有効であると述べた。
【０２０９】
ここまでは、相関値をパラメータとして、ターゲットとアーチファクトを判別することについて述べたが、パラメータは相関値に限定されない。現実的に演算が可能であり、ターゲットとアーチファクトとを判別できるパラメータであれば、相関値に限定されない。すなわち、特徴情報取得手段としてのコンピュータ１５０は、注目位置における複数の第１画像データの画像値群の特徴を表す特徴情報を取得してもよい。そして、存在情報取得手段としてのコンピュータ１５０は、この特徴情報に基づいて、注目位置にターゲットが存在する可能性を表す存在情報を取得してもよい。例えば、ターゲットの存在可能性を求めることのできる特徴情報としては、分散値、期待値、尖度、エントロピー値などを採用することができる。
【０２１０】
画像データの表示については２次元、３次元で行ってよく、またボリュームレンダリングやサーフェスレンダリングなどの画像処理を行って表示してもよい。
【０２１１】
相関情報に基づいて合成画像に対して画素の有効化または無効化を行う場合を例に説明を行ってきたが、有効化または無効化の対象は合成画像に限定されない。例えば、異なる光の波長を用いて得られた合成画像から得られる酸素飽和度画像や、グルコースやコレステロールなどの濃度分布を示す画像の画素を有効化または無効化してもよい。
【０２１２】
また、本実施形態において、光音響装置を例に説明を行ってきたが、本実施形態に係る情報処理は、必ずしも光音響装置への適用に限定されるものではない。複数の画像データを用いて情報処理を行う情報処理装置において、複数の画像データのうち、少なくとも１つの画素が重なりあうような場合にも、本実施形態は適用可能なものである。情報処理装置においては取り扱う画像データの種類は、必ずしも医用診断に係わるものである必要はなく、いかなる種類の画像データであっても良い。
【０２１３】
本発明の実施形態において、内積の相関値を演算の例として説明を行った。しかし、１回の撮像で得られる画像データを順次用いることで、内積の相関値以外にも複数種類の演算を実施することが可能である。よって、相関値、分散値、期待値、尖度、ヒストグラムの度数データ、エントロピー、平均値、累積加算値、累積加算回数、偏差、共分散、標準偏差、相関係数、累積乗算、累積減算、累積除算、加減乗除などのいかなる組み合わせによって実現される演算結果も、本実施形態におけるターゲットの判別に用いられるパラメータの範囲に含まれるものである。
【０２１４】
さらに、コンピュータ１５０が基準値を変化させた画像を同時あるいは切り替えて表示するモードを用意し、画像からユーザーもしくはコンピュータ１５０がターゲット判定状況を確認し、最適な基準値を決定するようにしてもよい。すなわち、コンピュータ１５０が最適な基準値を自動決定してもよい。なお、基準値を変化させた複数の画像の表示態様は最適な基準値を決定するのに有効である限り、特定のものに限定されない。
【０２１５】
このようにして判定された基準値は、ユーザーもしくは第三者が確認可能なように表示されるようにしてもよい。また、コンピュータ１５０は最適な基準値をユーザーが決定中である、もしくはコンピュータ１５０が最適な基準値を決定するモードに設定されていることを、ユーザーもしくは第三者が確認可能なように表示部１６０に表示させてもよい。
【０２１６】
なお、コンピュータ１５０は、第１画像データの画像化範囲（第１画像化範囲）よりも小さい画像化範囲（第３画像化範囲）の光音響画像データ（第３画像データ）を取得してもよい。そして、コンピュータ１５０は、注目位置における第３画像データの画像値列と注目位置におけるテンプレートデータの画像値列との相関値を算出してもよい。第３画像データの取得方法は、第１画像データまたは第２画像データの場合と同様であるため、省略する。なお、コンピュータ１５０は、第１画像データの一部を抽出することにより第３画像データを生成してよい。また、第２画像データを第３画像データとして用いてもよい。また、この相関値の算出方法は、上述した相関値の算出方法と同様であるため、省略する。
【０２１７】
本発明者は、第１画像データから得られた相関値（第１相関値）と第３画像データから得られた相関値（第２相関値）を比較した場合に、ターゲットが存在しない領域においては、第１相関値の相関値が第２相関値よりも低くなる傾向があることを見出した。また、ターゲットの存在する領域においては、第１相関値は第２の相関値と同程度あるいは高くなる傾向があることを見出した。図２２（ａ）は、ターゲットが存在する領域の深さ方向における第１相関値と第２相関値のプロファイルを示す。一方、図２２（ｂ）は、ターゲットが存在しない領域、例えばアーチファクト領域の深さ方向における第１相関値と第２相関値のプロファイルを示す。図２２からも、ターゲットが存在しない領域を把握する場合には第１相関値が適しており、ターゲットが存在する領域を把握する場合には第２相関値が適している傾向があることがわかる。
【０２１８】
そこで、コンピュータ１５０は、第１相関値の空間分布を示す画像と第２相関値の空間分布を示す画像とを含む画像を生成し、表示部１６０に表示させてもよい。
【０２１９】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【０２２０】
１５０  コンピュータ
１６０  表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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