(57)【要約】【課題】層構造、特に閉曲線層構造を容易かつ正確に抽出する。【解決手段】信号処理部９３は、断層構造画像生成部９３０と、記憶手段としての画像記憶部９３１、ノイズ処理部９３２、Ａライン群設定部９３３、Ｂライン群設定部９３４、信号強度抽出部９３５、変化量比較部９３６、マーキング部９３７、ライン補間部９３８、閉曲線層構造抽出部９３９、図形比較部９４０、パターン記憶部９４１、構造異常判定部９４２、レンダリング部９４３を備えて構成される。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
広帯域な波長を発光する光源手段と、
前記光源手段から発した光を参照光と測定光に分波する分波手段と、
層構造を有する測定対象に前記測定光を照射する照射手段と、
前記測定対象に前記測定光を照射する位置を線状に走査する線状走査手段と、
前記測定対象から前記測定光に基づき反射あるいは後方散乱した戻り光を集光する集光手段と、
前記戻り光と前記参照光を合波させ干渉光を取得する干渉手段と、
前記干渉光を受光して干渉信号を抽出する受光手段と、
前記干渉信号および前記線状走査部の走査情報から前記測定対象の断層構造画像を生成する断層構造画像生成手段と、
前記断層構造画像を構成する画素の信号強度を抽出するための複数の第１の抽出ラインからなる第１の抽出ライン群を設定する第１ライン群設定手段と、
前記信号強度を前記第１の抽出ラインの方向とは異なる方向に沿って抽出するための複数の第２の抽出ラインからなる第２の抽出ライン群を設定する第２ライン群設定手段と、
前記第１の抽出ライン群及び前記第２の抽出ライン群に沿って前記信号強度を抽出する信号強度抽出手段と、
を備えたことを特徴とする光構造解析装置。
【請求項２】
前記第１の抽出ライン群は、前記線状走査手段により走査される前記測定光の光軸に沿った複数の動径ラインからなり、前記第２の抽出ライン群は、前記動径ラインに直交した複数の円弧ラインからなることを特徴とする請求項１に記載の光構造解析装置。
【請求項３】
前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ラインと前記第２の抽出ライン群の第２の抽出ラインは、前記断層構造画像上にて線形独立な２つのベクトル方向の線分からなることを特徴とする請求項１に記載の光構造解析装置。
【請求項４】
前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ラインと前記第２の抽出ライン群の第２の抽出ラインは、前記断層構造画像上にて直交する２つのベクトル方向の線分からなることを特徴とする請求項３に記載の光構造解析装置。
【請求項５】
前記信号強度抽出手段が抽出した前記信号強度の変化量を所定の閾値と比較する変化量比較手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の光構造解析装置。
【請求項６】
前記変化量比較手段の比較結果により、前記信号強度の変化量が前記所定の閾値より大きい前記画素にマーキングするマーキング手段をさらに備えたことを特徴とする請求項５に記載の光構造解析装置。
【請求項７】
前記マーキング手段がマーキングした前記画素間をライン補間するライン補間手段をさらに備えたことを特徴とする請求項６に記載の光構造解析装置。
【請求項８】
所定の閉曲線図形を格納している閉曲線図形格納手段と、前記ライン補間手段によりライン補間された補間ラインが閉曲線層構造かどうか判断する閉曲線層構造判断手段と、前記閉曲線層構造と前記所定の閉曲線図形とを比較する図形判定手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求項７に記載の光構造解析装置。
【請求項９】
前記図形比較手段の比較結果に基づき、前記閉曲線層構造の構造異常の有無を判定する構造異常判定手段
をさらに備えたことを特徴とする請求項８に記載の光構造解析装置。
【請求項１０】
前記構造異常判定手段が判定した前記構造異常の有無を前記断層構造画像上にて告知する告知手段
をさらに備えたことを特徴とする請求項９に記載の光構造解析装置。
【請求項１１】
前記告知手段は、前記閉曲線層構造に前記構造異常が無いと構造異常判定手段が判定すると、前記閉曲線層構造内の前記画素を所定の色にて強調して告知する
ことを特徴とする請求項１０に記載の光構造解析装置。
【請求項１２】
前記断層構造画像生成手段が生成した前記断層構造画像を記憶する画像記憶手段と、前記画像記憶手段が記憶した前記断層構造画像のノイズを除去するノイズ除去手段と、をさらに備え、
前記信号強度抽出手段は、前記ノイズ除去手段がノイズ除去した前記断層構造画像の前記信号強度を抽出する
ことを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１つに記載の光構造解析装置。
【請求項１３】
前記線状走査する走査方向と前記測定対象の深さ方向がなす面に略垂直な方向に前記測定光を走査する略垂直走査手段さらに備え、前記断層構造画像生成手段は、前記測定対象の断層構造画像と前記略垂直走査部の走査情報から３次元的な立体構造画像を生成し、前記信号強度抽出手段は、前記第１の抽出ライン群及び前記第２の抽出ライン群と、前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ライン及び前記第２の抽出ライン群の抽出ラインと線形独立な第３の抽出ラインからなる第３の抽出ライン群と、に沿って前記信号強度を抽出する
ことを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか１つに記載の光構造解析装置。
【請求項１４】
前記測定光及び前記戻り光を導光する導光手段と、前記照射手段、前記線状走査手段及び前記集光手段を内蔵した光プローブと、
前記光プローブを挿通する処置具チャンネルを有する体腔内に挿入する内視鏡と、
を備えたことを特徴する請求項１ないし１３のいずれか１つに記載の光構造解析装置。
【請求項１５】
前記測定対象は、気管支、消化管、神経束または血管壁の少なくともいずれかである
ことを特徴とする請求項１ないし１４のいずれか１つに記載の光構造解析装置。
【請求項１６】
広帯域な波長を発光する光源手段と、前記光源手段から発した光を参照光と測定光に分波する分波手段と、層構造を有する測定対象に前記測定光を照射する照射手段と、前記測定対象に前記測定光を照射する位置を線状に走査する線状走査手段と、前記測定対象から前記測定光に基づき反射あるいは後方散乱した戻り光を集光する集光手段と、前記戻り光と前記参照光を合波させ干渉光を取得する干渉手段と、前記干渉光を受光して干渉信号を抽出する受光手段と、前記干渉信号および前記線状走査部の走査情報から前記測定対象の断層構造画像を生成する断層構造画像生成手段と、を備えた構造解析装置の構造情報処理方法において、
前記断層構造画像を構成する画素の信号強度を抽出するための複数の第１の抽出ラインからなる第１の抽出ライン群を設定する第１ライン群設定ステップと、
前記信号強度を前記第１の抽出ラインの方向とは異なる方向に沿って抽出するための複数の第２の抽出ラインからなる第２の抽出ライン群を設定する第２ライン群設定ステップと、
前記第１の抽出ライン群及び前記第２の抽出ライン群に沿って前記信号強度を抽出する信号強度抽出ステップと、
を備えたことを特徴とする光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項１７】
前記第１の抽出ライン群は、前記線状走査ステップにより走査される前記測定光の光軸に沿った複数の動径ラインからなり、前記第２の抽出ライン群は、前記動径ラインに直交した複数の円弧ラインからなることを特徴とする請求項１６に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項１８】
前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ラインと前記第２の抽出ライン群の第２の抽出ラインは、前記断層構造画像上にて線形独立な２つのベクトル方向の線分からなることを特徴とする請求項１６に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項１９】
前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ラインと前記第２の抽出ライン群の第２の抽出ラインは、前記断層構造画像上にて直交する２つのベクトル方向の線分からなることを特徴とする請求項１８に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項２０】
前記信号強度抽出ステップが抽出した前記信号強度の変化量を所定の閾値と比較する変化量比較ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１６ないし１９のいずれか１つに記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項２１】
前記変化量比較ステップの比較結果により、前記信号強度の変化量が前記所定の閾値より大きい前記画素にマーキングするマーキングステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２０に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項２２】
前記マーキングステップがマーキングした前記画素間をライン補間するライン補間ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２１に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項２３】
所定の閉曲線図形を格納している閉曲線図形格納ステップと、前記ライン補間ステップによりライン補間された補間ラインが閉曲線層構造かどうか判断する閉曲線層構造判断ステップと、前記閉曲線層構造と前記所定の閉曲線図形とを比較する図形判定ステップと、をさらに備えたことを特徴とする請求項２２に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項２４】
前記図形比較ステップの比較結果に基づき、前記閉曲線層構造の構造異常の有無を判定する構造異常判定ステップ
をさらに備えたことを特徴とする請求項２３に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項２５】
前記構造異常判定ステップが判定した前記構造異常の有無を前記断層構造画像上にて告知する告知ステップ
をさらに備えたことを特徴とする請求項２４に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項２６】
前記告知ステップは、前記閉曲線層構造に前記構造異常が無いと構造異常判定ステップが判定すると、前記閉曲線層構造内の前記画素を所定の色にて強調して告知する
ことを特徴とする請求項２５に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項２７】
前記断層構造画像生成ステップが生成した前記断層構造画像を記憶する画像記憶ステップと、前記画像記憶ステップが記憶した前記断層構造画像のノイズを除去するノイズ除去ステップと、をさらに備え、
前記信号強度抽出ステップは、前記ノイズ除去ステップがノイズ除去した前記断層構造画像の前記信号強度を抽出する
ことを特徴とする請求項１６ないし２６のいずれか１つに記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項２８】
前記線状走査する走査方向と前記測定対象の深さ方向がなす面に略垂直な方向に前記測定光を走査する略垂直走査ステップさらに備え、前記断層構造画像生成ステップは、前記測定対象の断層構造画像と前記略垂直走査部の走査情報から３次元的な立体構造画像を生成し、前記信号強度抽出ステップは、前記第１の抽出ライン群及び前記第２の抽出ライン群と、前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ライン及び前記第２の抽出ライン群の抽出ラインと線形独立な第３の抽出ラインからなる第３の抽出ライン群と、に沿って前記信号強度を抽出する
ことを特徴とする請求項１６ないし２７のいずれか１つに記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【請求項２９】
前記測定対象は、気管支、消化管、神経束または血管壁の少なくともいずれかである
ことを特徴とする請求項１６ないし２８のいずれか１つに記載の光構造解析装置の構造情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は光構造解析装置及びその構造情報処理方法に係り、特に閉ループ層構造を有する被計測物体内における構造情報分析に特徴のある光構造解析装置及びその構造情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、生体組織の光断層画像を取得する際に、ＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）計測を利用した光断層画像取得装置が用いられることがある。この光断層画像取得装置は、光源から射出された低コヒーレント光を測定光と参照光とに分割した後、該測定光が測定対象に照射されたときの測定対象からの反射光、もしくは後方散乱光と参照光とを合波し、該反射光と参照光との干渉光の強度に基づいて光断層画像を取得するものである（特許文献１）。以下、測定対象からの反射光、後方散乱光をまとめて反射光と標記する。
【０００３】
上記のＯＣＴ計測には、大きくわけてＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）計測とＦＤ−ＯＣＴ（Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）計測の２種類がある。ＴＤ−ＯＣＴ計測は、参照光の光路長を変更しながら干渉光強度を測定することにより、測定対象の深さ方向の位置（以下、深さ位置という）に対応した反射光強度分布を取得する方法である。
【０００４】
一方、ＦＤ−ＯＣＴ計測は、参照光と信号光の光路長は変えることなく、光のスペクトル成分毎に干渉光強度を測定し、ここで得られたスペクトル干渉強度信号を計算機にてフーリエ変換に代表される周波数解析を行うことで、深さ位置に対応した反射光強度分布を取得する方法である。ＴＤ−ＯＣＴに存在する機械的な走査が不要となることで、高速な測定が可能となる手法として、近年注目されている。
【０００５】
ＦＤ−ＯＣＴ計測を行う装置構成で代表的な物としては、ＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）装置とＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ Ｓｏｕｒｃｅ ＯＣＴ）の２種類が挙げられる。ＳＤ−ＯＣＴ装置は、ＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ Ｄｉｏｄｅ）やＡＳＥ（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）光源、白色光といった広帯域の低コヒーレント光を光源に用い、マイケルソン型干渉計等を用いて、広帯域の低コヒーレント光を測定光と参照光とに分割した後、測定光を測定対象に照射させ、そのとき戻って来た反射光と参照光とを干渉させ、この干渉光をスペクトロメータを用いて各周波数成分に分解し、フォトダイオード等の素子がアレイ状に配列されたディテクタアレイを用いて各周波数成分毎の干渉光強度を測定し、これにより得られたスペクトル干渉強度信号を計算機でフーリエ変換することにより、光断層画像を構成するようにしたものである。
【０００６】
一方、ＳＳ−ＯＣＴ装置は、光周波数を時間的に掃引させるレーザを光源に用い、反射光と参照光とを各波長において干渉させ、光周波数の時間変化に対応した信号の時間波形を測定し、これにより得られたスペクトル干渉強度信号を計算機でフーリエ変換することにより光断層画像を構成するようにしたものである。
【０００７】
ところで、ＯＣＴ計測は上述したように特定の領域の光断層像を取得する方法であるが、内視鏡下では、例えば癌病変部を通常照明光内視鏡や特殊光内視鏡の観察により発見し、その領域をＯＣＴ測定することで、癌病変部がどこまで浸潤しているかを見わけることが可能となる。また、測定光の光軸を２次元的に走査することで、ＯＣＴ計測による深さ情報と合わせて３次元的な情報を取得することができる。
【０００８】
ＯＣＴ計測と３次元コンピュータグラフィック技術の融合により、マイクロメートルオーダの分解能を持つ３次元構造モデルを表示することが可能となる事から、以下ではこのＯＣＴ計測による３次元構造モデルを光立体構造像（あるいは光立体構造情報）と呼ぶ。
【０００９】
例えば、特許文献１においては、ＯＣＴ断層像から表面位置を検出して、自動的に平面化する方法が開示されており、深さ方向の変化を画像化することが提案されている。
【００１０】
一方、不明瞭な画像領域に層の境界が存在する場合などには、層位置を求める際の精度が低下するおそれがあるため、例えば、特許文献２においては、信号強度の変化から特定の層を抽出するが、強度の変化が弱い部分は断層画像を観察しつつ層位置を手作業で変更することが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００７−２２５３４９号公報
【特許文献２】特開２００８−７３０９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
図１５はＯＣＴ計測による気管支の断層構造画像の一例を示す図である。ＯＣＴ計測により、例えば気管支の癌深達度の観察が行われているが、図１５に示すように、例えば気管支のＯＣＴ像では、シース側手前から薄い上皮層と強散乱の基底膜、その奥に結合組織中の繊維や平滑筋が描出され、深さ０．２〜１．０ｍｍの付近に強散乱の骨膜に囲まれた低散乱領域である軟骨が描出され、さらに外膜が抽出される。癌の深達度を判定する際に、軟骨がひとつの基準となる。すなわち、癌が軟骨の手前でとどまっていれば転移の確率が低いためＰＤＴ（光線力学的治療）の対象となり、軟骨の奥まで届いていると転移の確率が高くなり外科手術適用の対象となる。そのため、気管支においては軟骨の視認性が、全体を観察する上で重要となる。
【００１３】
しかしながら、従来、特徴的な構造物を抽出する手法としては、光の散乱強度を所定の閾値を設けて抽出するため、比較的深い位置にある軟骨は、周囲のノイズとの見分け方が難しい。また、散乱強度が強く変化する場所を抽出する方法が考えられるが、例えば軟骨は略円筒形状あるいは閉曲線形状の閉曲線層構造をしているため、光の進行方向に対して垂直な向きである測定光が照射される前面領域は強く描出されるが、側面領域のように測定光の光軸と平行となる領域では、そのような急激な変化が不鮮明になり、また、実質的に厚みを持つため、変化率が相対的に低下し、正確に閉曲線層構造の形状が抽出できず、骨膜と判定するのが難しいといった問題がある。
【００１４】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、層構造、特に閉曲線層構造を容易かつ正確に抽出することのできる光構造解析装置及びその構造情報処理方法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】
【００１５】
前記目的を達成するために、請求項１に記載の光構造解析装置は、広帯域な波長を発光する光源手段と、前記光源手段から発した光を参照光と測定光に分波する分波手段と、層構造を有する測定対象に前記測定光を照射する照射手段と、前記測定対象に前記測定光を照射する位置を線状に走査する線状走査手段と、前記測定対象から前記測定光に基づき反射あるいは後方散乱した戻り光を集光する集光手段と、前記戻り光と前記参照光を合波させ干渉光を取得する干渉手段と、前記干渉光を受光して干渉信号を抽出する受光手段と、前記干渉信号および前記線状走査部の走査情報から前記測定対象の断層構造画像を生成する断層構造画像生成手段と、前記断層構造画像を構成する画素の信号強度を抽出するための複数の第１の抽出ラインからなる第１の抽出ライン群を設定する第１ライン群設定手段と、前記信号強度を前記第１の抽出ラインの方向とは異なる方向に沿って抽出するための複数の第２の抽出ラインからなる第２の抽出ライン群を設定する第２ライン群設定手段と、前記第１の抽出ライン群及び前記第２の抽出ライン群に沿って前記信号強度を抽出する信号強度抽出手段と、を備えて構成される。
【００１６】
請求項１に記載の光構造解析装置では、前記第１ライン群設定手段及び前記第２ライン群設定手段が前記断層構造画像を構成する画素の信号強度を抽出するための前記複数の第１の抽出ラインと該第１の抽出ラインの方向とは異なる方向に沿って抽出するための前記複数の第２の抽出ラインとを設定し、前記信号強度抽出手段が前記第１の抽出ライン群及び前記第２の抽出ライン群に沿って前記信号強度を抽出するので、層構造、特に閉曲線層構造を容易かつ正確に抽出することができる。
【００１７】
請求項２に記載の光構造解析装置のように、請求項１に記載の光構造解析装置であって、前記第１の抽出ライン群は、前記線状走査手段により走査される前記測定光の光軸に沿った複数の動径ラインからなり、前記第２の抽出ライン群は、前記動径ラインに直交した複数の円弧ラインからなることが好ましい。
【００１８】
請求項３に記載の光構造解析装置のように、請求項１に記載の光構造解析装置であって、前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ラインと前記第２の抽出ライン群の第２の抽出ラインは、前記断層構造画像上にて線形独立な２つのベクトル方向の線分からなることが好ましい。
【００１９】
請求項４に記載の光構造解析装置のように、請求項３に記載の光構造解析装置であって、前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ラインと前記第２の抽出ライン群の第２の抽出ラインは、前記断層構造画像上にて直交する２つのベクトル方向の線分からなることが好ましい。
【００２０】
請求項５に記載の光構造解析装置のように、請求項１ないし４のいずれか１つに記載の光構造解析装置であって、前記信号強度抽出手段が抽出した前記信号強度の変化量を所定の閾値と比較する変化量比較手段をさらに備えて構成することができる。
【００２１】
請求項６に記載の光構造解析装置のように、請求項５に記載の光構造解析装置であって、前記変化量比較手段の比較結果により、前記信号強度の変化量が前記所定の閾値より大きい前記画素にマーキングするマーキング手段をさらに備えて構成することができる。
【００２２】
請求項７に記載の光構造解析装置のように、請求項６に記載の光構造解析装置であって、前記マーキング手段がマーキングした前記画素間をライン補間するライン補間手段をさらに備えて構成することができる。
【００２３】
請求項８に記載の光構造解析装置のように、請求項７に記載の光構造解析装置であって、所定の閉曲線図形を格納している閉曲線図形格納手段と、前記ライン補間手段によりライン補間された補間ラインが閉曲線層構造かどうか判断する閉曲線層構造判断手段と、前記閉曲線層構造と前記所定の閉曲線図形とを比較する図形判定手段と、をさらに備えて構成することができる。
【００２４】
請求項９に記載の光構造解析装置のように、請求項８に記載の光構造解析装置であって、前記図形比較手段の比較結果に基づき、前記閉曲線層構造の構造異常の有無を判定する構造異常判定手段をさらに備えて構成することができる。
【００２５】
請求項１０に記載の光構造解析装置のように、請求項９に記載の光構造解析装置であって、前記構造異常判定手段が判定した前記構造異常の有無を前記断層構造画像上にて告知する告知手段をさらに備えて構成することができる。
【００２６】
請求項１１に記載の光構造解析装置のように、請求項１０に記載の光構造解析装置であって、前記告知手段は、前記閉曲線層構造に前記構造異常が無いと構造異常判定手段が判定すると、前記閉曲線層構造内の前記画素を所定の色にて強調して告知することが好ましい。
【００２７】
請求項１２に記載の光構造解析装置のように、請求項１ないし１１のいずれか１つに記載の光構造解析装置であって、前記断層構造画像生成手段が生成した前記断層構造画像を記憶する画像記憶手段と、前記画像記憶手段が記憶した前記断層構造画像のノイズを除去するノイズ除去手段と、をさらに備え、前記信号強度抽出手段は、前記ノイズ除去手段がノイズ除去した前記断層構造画像の前記信号強度を抽出するように構成することができる。
【００２８】
請求項１３に記載の光構造解析装置のように、請求項１ないし１２のいずれか１つに記載の光構造解析装置であって、前記線状走査する走査方向と前記測定対象の深さ方向がなす面に略垂直な方向に前記測定光を走査する略垂直走査手段さらに備え、前記断層構造画像生成手段は、前記測定対象の断層構造画像と前記略垂直走査部の走査情報から３次元的な立体構造画像を生成し、前記信号強度抽出手段は、前記第１の抽出ライン群及び前記第２の抽出ライン群と、前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ライン及び前記第２の抽出ライン群の抽出ラインと線形独立な第３の抽出ラインからなる第３の抽出ライン群と、に沿って前記信号強度を抽出するように構成することができる。
【００２９】
請求項１４に記載の光構造解析装置のように、請求項１ないし１３のいずれか１つに記載の光構造解析装置であって、記測定光及び前記戻り光を導光する導光手段と、前記照射手段、前記線状走査手段及び前記集光手段を内蔵した光プローブと、前記光プローブを挿通する処置具チャンネルを有する体腔内に挿入する内視鏡と、を備えて構成することができる。
【００３０】
請求項１５に記載の光構造解析装置のように、請求項１ないし１４のいずれか１つに記載の光構造解析装置であって、前記測定対象は、気管支、消化管、神経束または血管壁の少なくともいずれかであることが好ましい。
【００３１】
請求項１６に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法は、広帯域な波長を発光する光源手段と、前記光源手段から発した光を参照光と測定光に分波する分波手段と、層構造を有する測定対象に前記測定光を照射する照射手段と、前記測定対象に前記測定光を照射する位置を線状に走査する線状走査手段と、前記測定対象から前記測定光に基づき反射あるいは後方散乱した戻り光を集光する集光手段と、前記戻り光と前記参照光を合波させ干渉光を取得する干渉手段と、前記干渉光を受光して干渉信号を抽出する受光手段と、前記干渉信号および前記線状走査部の走査情報から前記測定対象の断層構造画像を生成する断層構造画像生成手段と、を備えた構造解析装置の構造情報処理方法において、前記断層構造画像を構成する画素の信号強度を抽出するための複数の第１の抽出ラインからなる第１の抽出ライン群を設定する第１ライン群設定ステップと、前記信号強度を前記第１の抽出ラインの方向とは異なる方向に沿って抽出するための複数の第２の抽出ラインからなる第２の抽出ライン群を設定する第２ライン群設定ステップと、前記第１の抽出ライン群及び前記第２の抽出ライン群に沿って前記信号強度を抽出する信号強度抽出ステップと、を備えて構成される。
【００３２】
請求項１６に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法では、前記第１ライン群設定ステップ及び前記第２ライン群設定ステップが前記断層構造画像を構成する画素の信号強度を抽出するための前記複数の第１の抽出ラインと該第１の抽出ラインの方向とは異なる方向に沿って抽出するための前記複数の第２の抽出ラインとを設定し、前記信号強度抽出ステップが前記第１の抽出ライン群及び前記第２の抽出ライン群に沿って前記信号強度を抽出するので、層構造、特に閉曲線層構造を容易かつ正確に抽出することができる。
【００３３】
請求項１７に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項１６に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記第１の抽出ライン群は、前記線状走査ステップにより走査される前記測定光の光軸に沿った複数の動径ラインからなり、前記第２の抽出ライン群は、前記動径ラインに直交した複数の円弧ラインからなることが好ましい。
【００３４】
請求項１８に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項１６に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ラインと前記第２の抽出ライン群の第２の抽出ラインは、前記断層構造画像上にて線形独立な２つのベクトル方向の線分からなることが好ましい。
【００３５】
請求項１９に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項１８に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ラインと前記第２の抽出ライン群の第２の抽出ラインは、前記断層構造画像上にて直交する２つのベクトル方向の線分からなることが好ましい。
【００３６】
請求項２０に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項１６ないし１９のいずれか１つに記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、記信号強度抽出ステップが抽出した前記信号強度の変化量を所定の閾値と比較する変化量比較ステップをさらに備えて構成することができる。
【００３７】
請求項２１に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項２０に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記変化量比較ステップの比較結果により、前記信号強度の変化量が前記所定の閾値より大きい前記画素にマーキングするマーキングステップをさらに備えて構成することができる。
【００３８】
請求項２２に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項２１に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記マーキングステップがマーキングした前記画素間をライン補間するライン補間ステップをさらに備えて構成することができる。
【００３９】
請求項２３に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項２２に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、所定の閉曲線図形を格納している閉曲線図形格納ステップと、前記ライン補間ステップによりライン補間された補間ラインが閉曲線層構造かどうか判断する閉曲線層構造判断ステップと、前記閉曲線層構造と前記所定の閉曲線図形とを比較する図形判定ステップと、をさらに備えて構成することができる。
【００４０】
請求項２４に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項２３に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記図形比較ステップの比較結果に基づき、前記閉曲線層構造の構造異常の有無を判定する構造異常判定ステップをさらに備えて構成することができる。
【００４１】
請求項２５に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項２４に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記構造異常判定ステップが判定した前記構造異常の有無を前記断層構造画像上にて告知する告知ステップをさらに備えて構成することができる。
【００４２】
請求項２６に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項２５に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記告知ステップは、前記閉曲線層構造に前記構造異常が無いと構造異常判定ステップが判定すると、前記閉曲線層構造内の前記画素を所定の色にて強調して告知することが好ましい。
【００４３】
請求項２７に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項１６ないし２６のいずれか１つに記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記断層構造画像生成ステップが生成した前記断層構造画像を記憶する画像記憶ステップと、前記画像記憶ステップが記憶した前記断層構造画像のノイズを除去するノイズ除去ステップと、をさらに備え、前記信号強度抽出ステップは、前記ノイズ除去ステップがノイズ除去した前記断層構造画像の前記信号強度を抽出するように構成することができる。
【００４４】
請求項２８に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項１６ないし２７のいずれか１つに記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記線状走査する走査方向と前記測定対象の深さ方向がなす面に略垂直な方向に前記測定光を走査する略垂直走査ステップさらに備え、前記断層構造画像生成ステップは、前記測定対象の断層構造画像と前記略垂直走査部の走査情報から３次元的な立体構造画像を生成し、前記信号強度抽出ステップは、前記第１の抽出ライン群及び前記第２の抽出ライン群と、前記第１の抽出ライン群の第１の抽出ライン及び前記第２の抽出ライン群の抽出ラインと線形独立な第３の抽出ラインからなる第３の抽出ライン群と、に沿って前記信号強度を抽出するように構成することができる。
【００４５】
請求項２９に記載の光構造解析装置の構造情報処理方法のように、請求項１６ないし２８のいずれか１つに記載の光構造解析装置の構造情報処理方法であって、前記測定対象は、気管支、消化管、神経束または血管壁の少なくともいずれかであることが好ましい。
【発明の効果】
【００４６】
以上説明したように、本発明によれば、層構造、特に閉曲線層構造を容易かつ正確に抽出することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】第１の実施形態に係る光構造解析装置の構成を示すブロック図
【図２】測定光の走査する図１のプローブに代わる走査手段の一例を示す図
【図３】図１の信号処理部の構成を示すブロック図
【図４】図３のパターン記憶部に記憶されているパターン図形の一例を示す図
【図５】図３の信号処理部の処理の流れを示すフローチャート
【図６】図５の処理を説明するための第１の図
【図７】図５の処理を説明するための第２の図
【図８】図５の処理を説明するための第３の図
【図９】図５の処理を説明するための第４の図
【図１０】図５の処理を説明するための第５の図
【図１１】図５の処理を説明するための第６の図
【図１２】測定対象Ｔを３次元的にＯＣＴ計測した場合の図３の信号処理部の処理の流れを示すフローチャート
【図１３】図１２の処理を説明するための図
【図１４】図３のＡライン群設定部及びＢライン群設定部が設定するＡライン群とＢライン群の変形例を示す図
【図１５】ＯＣＴ計測による気管支の断層構造画像の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００４８】
以下、添付図面を参照して、本発明に係る光立体構造解析装置の実施形態について詳細に説明する。
【００４９】
第１の実施形態：
図１は第１の実施形態に係る光構造解析装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、光構造解析装置１は、例えば体腔内の生体組織や細胞等の測定対象の断層画像を例えば波長１．３μｍを中心とするＳＳ−ＯＣＴ計測により取得するものであって、光源手段としてのＯＣＴ光源１０干渉手段及び受光手段としての干渉情報検出部７０を有するＯＣＴ干渉計３０、照射手段、集光手段、線状走査手段及び略垂直走査手段を備えたプローブ４０、断層構造像生成手段としての光構造画像生成部９０及びモニタ１００を備えて構成される。
【００５０】
ＯＣＴ光源１０は周波数を一定の周期で掃引させながら赤外領域のレーザ光Ｌを射出する光源である。
【００５１】
ＯＣＴ光源１０から射出されたレーザ光Ｌは、ＯＣＴ干渉計３０内の分波手段としての光分波部３により測定光Ｌ１と参照光Ｌ２とに分波される。光分波部３は、例えば、分岐比９０：１０の光カプラから構成され、測定光：参照光＝９０：１０の割合で分波する。
【００５２】
ＯＣＴ干渉計３０では、光分波部３により分波された参照光Ｌ２は、サーキュレータ５ａを介して光路長調整部８０により光路長が調整されて反射される。
【００５３】
この光路長調整部８０は、断層画像の取得を開始する位置を調整するために参照光Ｌ２の光路長を変更するものであり、コリメータレンズ８１、８２および反射ミラー８３を有している。そして、サーキュレータ５ａからの参照光Ｌ２はコリメータレンズ８１、８２を透過した後に反射ミラー８３により反射され、参照光Ｌ２の戻り光Ｌ２ａは再びコリメータレンズ８１、８２を介してサーキュレータ５ａに入射される。
【００５４】
ここで、反射ミラー８３は可動ステージ８４上に配置されており、可動ステージ８４はミラー移動部８５により矢印Ｘ方向に移動可能に設けられている。そして可動ステージ８４が矢印Ａ方向に移動することにより、参照光Ｌ２の光路長が変更するようになっている。そして、光路長調整部８０からの参照光Ｌ２の戻り光Ｌ２ａは、サーキュレータ５ａを介して光合分波部４に導光される。
【００５５】
一方、光分波部３により分波された測定光Ｌ１は、サーキュレータ５ｂ、光ファイバＦＢ１及び光学ロータリコネクタ部４１を介して光ファイバＦＢ２によりプローブ４０の先端まで導光され、測定対象Ｔに照射される。また、プローブ４０は、測定光Ｌ１が測定対象Ｔに照射されたときの測定対象Ｔからの戻り光Ｌ３を導光する。
【００５６】
測定対象Ｔの深さ方向をＡ、プローブの長手軸方向をＣ、ＣＡ面に直角な方向をＢとすると、プローブ４０の先端は、光走査部４２内の図示しないモータにより、光学ロータリコネクタ部４１から先の光ファイバＦＢ２が回転する構成（線状走査手段）となっており、それにより測定対象Ｔ上において円周状に測定光Ｌ１を方向Ｂに走査するようになっており、これによりＡＢ平面の２次元断層画像が計測可能となっている。さらに、光走査部４２内の図示しないモータによりプローブ４０の先端が測定光Ｌ１の走査円が形成する平面に対して垂直な方向Ｃに進退走査する構成（略垂直走査手段）を備えることにより、ＡＢＣの３次元断層画像の計測が可能となっている。また、プローブ４０は、図示しない光コネクタにより光ファイバＦＢ１に対して着脱可能に取り付けられている。
【００５７】
勿論、プローブ先端形状や走査方向はこれに限る物ではない。図２は測定光の走査する図１のプローブに代わる走査手段の一例を示す図である。例えば、ファイバ先端側に図２に示すように、レンズＬ及びガルバノミラー等の高速走査ミラーＭを配置した光送受部９００を設け、高速走査ミラーＭにより２次元走査（図中Ｂ−Ｃ方向走査）を行ってもよいし、ステージ（図示せず）によって進退走査するように集光手段及び走査手段を構成してもよい。あるいは、測定対象をステージによって２次元的に走査してもよい。あるいは、これら光軸走査機構、および測定試料移動機構を組み合わせて構成してもよい。また、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）ミラーを用いて線形走査させてもよい。
【００５８】
図１に戻り、反射光（あるいは後方散乱光）Ｌ４は、ＯＣＴ干渉計３０に導光され、ＯＣＴ干渉計３０にてサーキュレータ５ｂを介して光合分波部４に導光される。そして、この光合分波部４において測定光Ｌ１の反射光（あるいは後方散乱光）Ｌ４と参照光Ｌ２の戻り光Ｌ２ａとを合波し干渉情報検出部７０側に射出するようになっている。
【００５９】
干渉情報検出部７０は、光合分波部４により合波された測定光Ｌ１の反射光（あるいは後方散乱光）Ｌ４と参照光Ｌ２の戻り光Ｌ２ａとの干渉光Ｌ５を、所定のサンプリング周波数で検出するものであり、干渉光Ｌ５の光強度を測定するＩｎＧａＡｓフォトディテクタ７１ａおよび７１ｂと、ＩｎＧａＡｓフォトディテクタ７１ａの検出値とＩｎＧａＡｓフォトディテクタ７１ｂの検出値のバランス検波を行なう干渉光検出部７２とを備えている。なお、干渉光Ｌ５は、光合分波部４において２分され、ＩｎＧａＡｓフォトディテクタ７１ａおよび７１ｂにおいて検出され、干渉光検出部７２に出力される。干渉光検出部７２は、ＯＣＴ光源１０の掃引トリガ信号Ｓに同期して、干渉光Ｌ５をフーリエ変換することにより、測定対象Ｔの各深さ位置における反射光（あるいは後方散乱光）Ｌ４の強度を検出する。
【００６０】
光構造画像生成部９０は、干渉光検出部７２により検出された測定対象Ｔの各深さ位置における反射光（あるいは後方散乱光）Ｌ４の強度を干渉情報として、記憶手段としてのメモリ９１に格納する。
【００６１】
光構造画像生成部９０は、前記メモリ９１のほかに、信号処理部９３、制御部９４を備えて構成される。
【００６２】
信号処理部９３は、メモリ９１に格納された干渉情報に基づいて測定対象Ｔの構造情報からなる光構造断層ＣＧ画像を生成する。
【００６３】
また、制御部９４は、信号処理部９３を制御すると共に、ＯＣＴ光源１０の発光制御を行うと共に、ミラー移動部８５を制御するものである。
【００６４】
図３は図１の信号処理部の構成を示すブロック図である。信号処理部９３は、図３に示すように、断層構造画像生成手段としての断層構造画像生成部９３０と、記憶手段としての画像記憶部９３１、ノイズ除去手段としてのノイズ処理部９３２、第１のライン群設定手段としてのＡライン群設定部９３３、第２のライン群設定手段としてのＢライン群設定部９３４、信号強度抽出手段としての信号強度抽出部９３５、変化量比較手段としての変化量比較部９３６、マーキング手段としてのマーキング部９３７、ライン補間手段としてのライン補間部９３８、閉曲線層構造判断手段としての閉曲線層構造抽出部９３９、図形判定手段としての図形比較部９４０、閉曲線図形格納手段としてのパターン記憶部９４１、構造異常判定手段としての構造異常判定部９４２、告知手段としてのレンダリング部９４３を備えて構成される。
【００６５】
断層構造画像生成９３０は、メモリ９１に格納された干渉情報に基づいて測定対象Ｔの断層構造画像を生成するものである。
【００６６】
画像記憶部９３１は、断層構造画像生成９３０が生成した断層構造画像を画素単位で記憶する記憶部である。
【００６７】
ノイズ処理部９３２は、画像記憶部９３１に記憶した断層構造画像の画素信号のノイズを除去するものであって、例えば抽出したい平曲線層構造（例えば軟骨）の大きさに対して高周波のノイズを除去するための、ローパスフィルタ、あるいは平均化処理回路等により構成される。
【００６８】
Ａライン群設定部９３３は、ノイズ処理部９３２にてノイズ除去された断層構造画像の画素信号の信号強度を抽出するための、後述する複数の抽出ライン（Ａライン）からなるＡライン群を設定するものである。
【００６９】
Ｂライン群設定部９３４は、ノイズ処理部９３２にてノイズ除去された断層構造画像の画素信号の信号強度を抽出するためのＡラインとは異なる、後述する複数の抽出ライン（Ｂライン）からなるＢライン群を設定するものである。
【００７０】
信号強度抽出部９３５は、前記Ａライン群の各Ａライン及びＢライン群の各Ｂラインに沿って断層構造画像の画素信号の信号強度を抽出するものである。
【００７１】
変化量比較部９３６は、信号強度抽出部９３５が抽出した信号強度の変化量を所定の閾値を比較し、所定の閾値を超える変化量を有する断層構造画像の画素を抽出するものである。具体的には、例えば信号強度抽出部９３５が抽出した信号強度を微分して、その微分信号の値（信号強度の傾き）が所定の閾値を超えているかどうか比較することで、信号強度の急峻な変化点である、例えばピークを抽出する。
【００７２】
なお、変化量比較部９３６は、前記Ａライン群の各Ａラインの信号強度における所定の閾値と、前記Ｂライン群の各Ｂラインの信号強度における所定の閾値とを変更して、比較を行う。この比較処理についての詳細は後述する。
【００７３】
マーキング部９３７は、変化量比較部９３６にて比較・抽出されたピークを、Ａライン群及びＢライン群毎に異なるマークにて断層構造画像上の画素にマーキングするものである。
【００７４】
ライン補間部９３８は、マーキング部９３７でマークされた断層構造画像上のマークの連続性を判定し、ある一定値以下で離れたマークは連続とみなし、つなぎ合わせていくライン補間を行うものである。
【００７５】
閉曲線層構造抽出部９３９は、ライン補間部９３８でライン補間され、つなぎ合わされたラインの閉曲線形状を抽出するものである。
【００７６】
図形比較部９４０は、閉曲線層構造抽出部が抽出した閉曲線形状と、パターン記憶部９４１に予め格納されている閉曲線形状の複数のパターンとを比較するものである。
【００７７】
パターン記憶部９４１は、閉曲線層構造抽出部が抽出した閉曲線形状と比較するための閉曲線形状の複数のパターン図形を記憶しているものである。
【００７８】
図４は図３のパターン記憶部に記憶されているパターン図形の一例を示す図である。パターン記憶部９４１には、図４に示すように、例えばＯＣＴ計測している内腔に対する位置における、例えば気管支の軟骨の形状パターンである、パターンＡとしてのおむすび型、パターンＢとしての楕円形、パターンＣとしてのＣ型、パターンＤとしてのＩ型等、とりうる形状パターンが予め記憶されている。
【００７９】
構造異常判定部９４２は、図形比較部９４０による比較結果に基づき、構造異常の有無を判定するものである。例えば気管支の軟骨の場合、大きさも観察部位によりおおよそとりうる大きさが決まっており、閉曲線層構造が抽出できた場合に、その形状と大きさを判定し、軟骨の形状と照らして構造異常の有無を判定する。
【００８０】
レンダリング部９４３は、断層構造画像生成部９３０からの断層構造画像を入力すると、この断層構造画像、断層構造画像上にマーキング部９３７によるマークをレンダリングしたレンダリング画像、あるいは断層構造画像上にライン補間部９３８によりライン補間結果をレンダリングしたレンダリング画像をモニタ１００に表示するものであり、さらには、レンダリング部９４３は、構造異常判定部９４２にて構造異常がないと判断した閉曲線層構造の画素に所定の色付けを行い、構造異常があると判断した場合には閉曲線層構造の画素への色付けを行わない等の処理を行い、モニタ１００に表示することで構造異常の有無を告知するものである。
【００８１】
このように構成された本実施形態の作用を気管支の軟骨計測を例に説明する。図５は図３の信号処理部の処理の流れを示すフローチャートであって、図６ないし図１１は図５の処理を説明するための図である。
【００８２】
図５に示すように、例えば気管支内視鏡の処置具チャンネル（不図示）内にプローブ４０を挿通させて気管支のＯＣＴ計測が開始されると、光構造解析装置１は、メモリ９１に測定光と参照光による気管支組織（以下、測定対象Ｔと記す）の干渉情報を記憶する（ステップＳ１）。そして、信号処理部９３は、断層構造画像生成部９３０にてメモリ９１に格納された干渉情報に基づいて測定対象ＴのＡ−Ｂ断層画像である断層構造画像を生成し、断層構造画像を画素単位で画像記憶部９３１に記憶する（ステップＳ２）。
【００８３】
次に、信号処理部９３は、ノイズ処理部９３２にて画像記憶部９３１に記憶した断層構造画像を読み出し（ステップＳ３）、読み出した断層構造画像の画素信号のノイズを除去する（ステップＳ４）。
【００８４】
そして、信号処理部９３は、Ａライン群設定部９３３及びＢライン群設定部９３４にてノイズ除去された断層構造画像の画素信号の信号強度を抽出するための、後述する複数の抽出ライン（Ａライン）からなるＡライン群及び複数の抽出ライン（Ｂライン）からなるＢライン群を設定する（ステップＳ５）。
【００８５】
次に、信号処理部９３は、信号強度抽出部９３５にてＡライン群のすべてのＡライン毎の信号強度を抽出する（ステップＳ６）。図６に示すＡラインの信号強度の一例を見ると、表面（プローブ４０のシース外壁）、基底膜、骨膜及び外膜が周辺に比べて特に光の強度の強い領域（ピーク画素）として抽出される。
【００８６】
そして、信号処理部９３は、変化量比較部９３６にて信号強度抽出部９３５が抽出したＡラインの信号強度の変化量を所定の閾値を比較し、所定の閾値を超える変化量を有する断層構造画像のピーク画素を抽出し、マーキング部９３７にてピーク画素にマークをマーキングする（ステップＳ７）。
【００８７】
なお、変化量比較部９３６は、Ａラインの信号強度の傾きがある一定値以上、上昇する領域のみ抽出する。例えばＡラインの信号強度を微分して、その微分信号の値（信号強度の傾き）が所定の閾値を超えているかどうか比較することで、Ａラインの信号強度の急峻な変化点である、例えばピークを抽出する。
【００８８】
このステップＳ６及びＳ７の処理を図７を用いて具体的に説明する。図７に示すように、プローブ４０の線状走査手段による測定光の各光走査軸を例えばＡライン群とした場合、Ａライン群設定部９３３がＡライン群の各Ａラインを極座標系の動径として設定し、信号強度抽出部９３５が光走査軸の走査範囲を移動範囲とし、偏角を移動範囲にて移動させることで、Ａライン毎の信号強度（図６参照）が抽出される。変化量比較部９３６がこのＡライン毎の信号強度の傾きを所定の閾値と比較することでピーク画素を抽出し、マーキング部９３７がピーク画素にＡラインピークマークをマーキングする。
【００８９】
同様に、信号処理部９３は、信号強度抽出部９３５にてＢライン群のすべてのＢライン毎の信号強度を抽出する（ステップＳ８）。
【００９０】
そして、信号処理部９３は、変化量比較部９３６にて信号強度抽出部９３５が抽出したＢラインの信号強度の変化量を所定の閾値を比較し、所定の閾値を超える変化量を有する断層構造画像のピーク画素を抽出し、マーキング部９３７にてピーク画素にマークをマーキングする（ステップＳ９）。なお、Ｂラインの強度変化は、Ａラインに比べて小さいため、閾値はＡラインよりも低く設定することが望ましい。
【００９１】
このステップＳ８及びＳ９の処理を図８を用いて具体的に説明する。図８に示すように、プローブ４０の線状走査手段による測定光の各光走査軸を例えばＡライン群とした場合、Ｂライン群設定部９３４はＡライン群の各Ａラインに直交する異なる半径の円弧ラインをＢライン群の各Ｂラインに設定する。信号強度抽出部９３５は円弧ライン（Ｂライン）の半径の進退範囲を移動範囲とし、円弧ライン（Ｂライン）の半径をこの移動範囲にて移動させることで、Ｂライン毎の信号強度を抽出する。変化量比較部９３６がこのＢライン毎の信号強度の傾きを所定の閾値と比較することでピーク画素を抽出し、マーキング部９３７がピーク画素にＢラインピークマークをマーキングする。
【００９２】
次に、信号処理部９３は、ライン補間部９３８にてマーキング部９３７でマークされた断層構造画像上のマーク（Ａラインピークマーク及びＢラインピークマーク：図８参照）の連続性を判定し、ある一定値以下で離れたマークは連続とみなし、つなぎ合わせていくライン補間を行う（ステップＳ１０）。
【００９３】
そして、信号処理部９３は、閉曲線層構造抽出部９３９にてライン補間部９３８でライン補間され、つなぎ合わされたラインが閉曲線形状をなす図９に示すような閉曲線構造を抽出する（ステップＳ１１）。
【００９４】
次に、信号処理部９３は、図形比較部９４０にて閉曲線層構造抽出部が抽出した閉曲線形状とパターン記憶部９４１に予め格納されている閉曲線形状の複数のパターンとを比較し、さらに構造異常判定部９４２にて図形比較部９４０による比較結果に基づき、構造異常の有無を判定する（ステップＳ１２）。
【００９５】
そして、信号処理部９３は、レンダリング部９４３にて閉曲線層構造に構造異常がないと判断した閉曲線層構造の画素に所定の色付けを行い、閉曲線層構造に構造異常があると判断した場合には閉曲線層構造の画素への色付けを行わない等の処理を行い、モニタ１００に表示することで構造異常の有無を告知する（ステップＳ１３）。
【００９６】
図１０は閉曲線層構造に構造異常がないと判断した際に、閉曲線層構造の画素への色付けを行い、モニタ１００に告知表示した画像の一例である。なお、深部に軟骨がある場合は、深部の信号が消失するために閉空間とならない。この場合、図１１に示すように、マークが信号消失領域に達している場合は、信号消失領域をなぞるように補間し、閉空間を形成させる。この時、閉空間内にプローブが含まれないような向きに補間領域を選ぶ。
【００９７】
このように本実施形態では、層構造、特に閉曲線層構造を容易かつ正確に抽出することのでき、抽出された領域が例えば骨膜、閉空間内が例えば軟骨として、断層構造画像上にわかりやすく表示することが可能となる。
【００９８】
また、このような閉曲線層構造を抽出し、異常（病変部）の有無を色付け等により告知するといった視認性のよい表示を行うことにより、例えば気管支壁のＯＣＴ断層画像から気管支軟骨を抽出して、病変部の有無をユーザにとってわかりやすく表示することができる。
【００９９】
なお、測定対象Ｔを３次元的にＯＣＴ計測した場合は、光立体構造像（光立体構造情報）上に異常の有無を告知するようにしてもよい。図１２は測定対象Ｔを３次元的にＯＣＴ計測した場合の図３の信号処理部の処理の流れを示すフローチャートであって、図１３は図１２の処理を説明するための図である。
【０１００】
図１２に示すように、例えば気管支内視鏡の処置具チャンネル（不図示）内にプローブ４０を挿通させて気管支のＯＣＴ計測が開始されると、光構造解析装置１は、メモリ９１に測定光と参照光による測定対象Ｔの干渉情報を記憶する（ステップＳ１）。そして、信号処理部９３は、断層構造画像生成部９３０にてメモリ９１に格納された干渉情報に基づいて測定対象ＴのＡ−Ｂ−Ｃ３次元画像である光立体構造像を生成し、光立体構造像を画素単位で画像記憶部９３１に記憶する（ステップＳ２０）。
【０１０１】
次に、信号処理部９３は、パラメータＩを「１」にセットし（ステップＳ２１）、図１３に示すように、ノイズ処理部９３２にて画像記憶部９３１に記憶した光立体構造像を構成するＩ番目の断層構造画像を読み出し（ステップＳ２２）、図５にて説明したステップＳ４〜Ｓ１２の処理を実行する（ステップＳ２３）。
【０１０２】
そして、信号処理部９３は、パラメータＩをインクリメントし（ステップＳ２４）、パラメータＩが所定数Ｎを越えていないかどうか判断する（ステップＳ２５）。
【０１０３】
パラメータＩが所定数Ｎ以下ならばステップＳ２２に戻り、パラメータＩが所定数Ｎを越えている場合は、信号処理部９３は、レンダリング部９４３にて閉曲線層構造に構造異常がないと判断した閉曲線層構造の画素に所定の色付けを行い、閉曲線層構造に構造異常があると判断した場合には閉曲線層構造の画素への色付けを行わない等の処理を行い、光立体構造像をモニタ１００に表示することで、構造異常の有無を告知する（ステップＳ２６）。
【０１０４】
また、プローブ４０の線状走査手段による測定光の各光走査軸を例えばＡライン群とし、Ａライン群の各Ａラインに直交する各円弧ラインをＢライン群とするとしたが、これに限らない。図１４は図３のＡライン群設定部及びＢライン群設定部が設定するＡライン群とＢライン群の変形例を示す図である。例えば図１４に示すように、断層構造画像に直交する２つの方向をＡライン及びＢラインとして、それぞれの平行移動範囲にＡライン群及びＢライン群を設定してもよい。なお、ＡラインとＢラインとは直交関係に限らず、互いに線形独立なベクトル方向をＡライン及びＢラインとしてよく、さらにはこのＡライン及びＢラインの２つのラインとは平行ではなく、かつ互いに平行な複数のラインからなるライン群を設定し信号強度を抽出するようにしてもよい。
【０１０５】
また、光立体構造像を生成した場合には、Ａライン群及びＢライン群に限らず、光立体構造像（光立体構造情報）が生成される３次元空間上において３つの線形独立なベクトルを設定し、この３つのベクトルに平行な線分をＡ’ライン群、Ｂ’ライン群及びあらたなＣ’ライン群として信号強度を抽出するように構成してもよい。さらにこれら線形独立なＡ’ライン群、Ｂ’ライン群及びあらたなＣ’ライン群のほかに、Ａ’ライン群、Ｂ’ライン群及びＣ’ライン群を構成するラインとは平行ではなく、かつ互いに平行な複数のラインからなるライン群を設定し信号強度を抽出するようにしてもよい。
【０１０６】
なお、抽出した領域に色を付けるだけでも、従来の画像に比べて視認性向上の効果はある。ステップＳ３を加えることがより望ましく、ステップＳ１０を加えることがさらに望ましい。また、ステップＳ１０〜Ｓ１２の処理は省略してもよく、ステップＳ９までの画像から特徴抽出と形状推定処理を施してステップＳ１３にて軟骨らしき領域に色を付けて表示してもよい（図５参照）。
【０１０７】
なお、本実施形態の測定対象Ｔは、軟骨に限る物ではなく、血管にも同様の処理が可能である。例えば血管の場合、血管壁が高散乱領域として描出され、内部は低散乱領域として描出される。軟骨の処理と同様な処理で抽出できる。大きさが〜直径２００ミクロン以下であり、大きさから軟骨と血管の識別は可能である。３次元構造体からの抽出がより望ましい。
【０１０８】
以上、本発明の光構造解析装置について詳細に説明したが、本発明は、以上の例には限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変形を行ってもよいのはもちろんである。
【符号の説明】
【０１０９】
１０…ＯＣＴ光源、３０…ＯＣＴ干渉計、４０…プローブ、７０…干渉情報検出部、９０…断層画像生成部、９１…メモリ、９３…信号処理部、９４…制御部、１００…モニタ、９３０…断層構造画像生成部、９３１…画像記憶部、９３２…ノイズ処理部、９３３…Ａライン群設定部、９３４…Ｂライン群設定部、９３５…信号強度抽出部、９３６…変化量比較部、９３７…マーキング部、９３８…ライン補間部、９３９…閉曲線層構造抽出部、９４０…図形比較部、９４１…パターン記憶部、９４２…構造異常判定部、９４３…レンダリング部
【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１２】
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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１３】
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【図１４】
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【図１５】
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