(57)【要約】【課題】病変部の有無及び病変部の３次元的な広がりを、ＯＣＴ計測による構造情報から判定する。【解決手段】構造解析部１２５は、面上構造情報算出手段としての構造情報積分部２５１、空間周波数解析部２５２、正常／異常判定部２５３、記憶部２５４、判定結果表示制御部２５５を備えて構成される。空間周波数解析部２５２（パターン認識手段）及び正常／異常判定部２５３は、異常構造判定手段を構成する。【選択図】図４
2010158343.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広帯域な波長を発光する光源と、
前記光源から発した光を参照光と測定光に分波する分波部と、
層構造を有する測定対象に前記測定光を照射する照射部と、
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第１の走査部と、
前記第１の走査部が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走査する第２の走査部と、
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部と、
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部と、
前記干渉光を受光して干渉信号を抽出する受光部と、
前記干渉信号および第１の走査部と第２の走査部の走査情報から３次元的な立体構造情報を生成する立体構造情報生成手段と、
前記立体構造情報から特定の信号を有する前記測定対象の特定層を抽出する特定層抽出手段と、
前記特定層を基準層として、該基準層から一定距離の面上における面上構造情報を算出する面上構造情報算出手段と、
前記面上構造情報に基づいて前記測定対象の異常構造を判定する異常構造判定手段と、
を備えたことを特徴とする光立体構造解析装置。
【請求項２】
前記異常構造判定手段は、前記面上構造情報の規則的な配列パターンと不規則な配列パターンを分別し、前記測定対象の異常構造を判定するためのパターン認識手段を備えて構成されることを特徴とする請求項１に記載の光立体構造解析装置。
【請求項３】
前記配列パターンは、大腸のピットパターンであることを特徴とする請求項２に記載の光立体構造解析装置。
【請求項４】
前記パターン認識手段は、前記面上構造情報を空間周波数解析して前記測定対象の異常構造を判定するための空間フーリエ解析手段からなることを特徴とする請求項２または３に記載の光立体構造解析装置。
【請求項５】
前記特定層を平坦化し同じ高さ平面層とする平坦化手段をさらに備え、
前記面上構造情報算出手段は、前記平面層を前記基準層として、該基準層から一定距離の面上構造情報を算出する
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置。
【請求項６】
前記立体構造情報に基づく立体構造画像を生成する立体構造画像を生成する立体構造画像生成手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置。
【請求項７】
前記異常構造判定手段が判定した前記異常構造を前記立体構造画像上の画素の属性を変更して強調することで告知する属性変更手段をさらに備えたことを特徴とする請求項６に記載の光立体構造解析装置。
【請求項８】
前記画素の属性を色属性であることを特徴とする請求項７に記載の光立体構造解析装置。
【請求項９】
前記異常構造判定手段が判定した前記異常構造を告知するための異常構造告知画像を生成する告知画像生成手段と、前記異常構造告知画像と前記立体構造画像とを合成した合成画像を生成する画像合成手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求項６ないし８のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置。
【請求項１０】
前記特定層抽出手段は、少なくとも、前記基準層とする第１の特定層と、前記基準層と異なる層である第２の特定層と、を抽出することを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置。
【請求項１１】
前記面上構造情報算出手段は、前記第１の特定層から前記第２の特定層までの前記立体構造情報を前記測定対象の深さ方向に沿って所定間隔にて積分することで、前記第１の特定層から前記第２の特定層までの前記面上構造情報を階層的に算出することを特徴とする請求項１０に記載の光立体構造解析装置。
【請求項１２】
前記第１の特定層は、粘膜筋板であることを特徴とする請求項１０または１１に記載の光立体構造解析装置。
【請求項１３】
広帯域な波長を発光する光源と、前記光源から発した光を参照光と測定光に分波する分波部と、層構造を有する測定対象に前記測定光を照射する照射部と、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第１の走査部と、前記第１の走査部が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走査する第２の走査部と、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部と、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部と、前記干渉光を受光して干渉信号を抽出する受光部と、前記干渉信号および第１の走査部と第２の走査部の走査情報から３次元的な立体構造情報を生成する立体構造情報生成手段と、を備えた光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法において、
前記立体構造情報から特定の信号を有する前記測定対象の特定層を抽出する特定層抽出ステップと、
前記特定層を基準層として、該基準層から一定距離の面上における面上構造情報を算出する面上構造情報算出ステップと、
前記面上構造情報に基づいて前記測定対象の異常構造を判定する異常構造判定ステップと、
を備えたことを特徴とする光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項１４】
前記異常構造判定ステップは、前記面上構造情報の規則的な配列パターンと不規則な配列パターンを分別し、前記測定対象の異常構造を判定するためのパターン認識ステップを備えて構成されることを特徴とする請求項１３に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項１５】
前記配列パターンは、大腸のピットパターンであることを特徴とする請求項１４に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項１６】
前記パターン認識ステップは、前記面上構造情報を空間周波数解析して前記測定対象の異常構造を判定するための空間フーリエ解析ステップからなることを特徴とする請求項１４または１５に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項１７】
前記特定層を平坦化し同じ高さ平面層とする平坦化ステップをさらに備え、
前記面上構造情報算出ステップは、前記平面層を前記基準層として、該基準層から一定距離の面上構造情報を算出する
ことを特徴とする請求項１３ないし１６のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項１８】
前記立体構造情報に基づく立体構造画像を生成する立体構造画像を生成する立体構造画像生成ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１３ないし１７のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項１９】
前記異常構造判定ステップにて判定した前記異常構造を前記立体構造画像上の画素の属性を変更して強調することで告知する属性変更ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１８に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項２０】
前記画素の属性を色属性であることを特徴とする請求項１９に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項２１】
前記異常構造判定ステップにて判定した前記異常構造を告知するための異常構造告知画像を生成する告知画像生成ステップと、前記異常構造告知画像と前記立体構造画像とを合成した合成画像を生成する画像合成ステップと、をさらに備えたことを特徴とする請求項１８に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項２２】
前記特定層抽出ステップは、少なくとも、前記基準層とする第１の特定層と、前記基準層から前記一定距離の面とする第２の特定層と、を抽出することを特徴とする請求項１３ないし２１のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項２３】
前記面上構造情報算出ステップは、前記第１の特定層から前記第２の特定層までの前記立体構造情報を前記測定対象の深さ方向に沿って所定間隔にて積分することで、前記第１の特定層から前記第２の特定層までの前記面上構造情報を階層的に算出することを特徴とする請求項２２に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【請求項２４】
前記第１の特定層は、粘膜筋板であることを特徴とする請求項２２または２３に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は光立体構造解析装置及びその立体構造情報処理方法に係り、特に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立体構造解析装置及びその立体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】
大腸は、癌になると大腸粘膜の腺管構造が崩れることが知られている。これを利用して、大腸癌の内視鏡診断では、ピットパターンと呼ばれる内視鏡下で観察できる大腸の粘膜構造による分類が行われている。
【００１０】
しかし、ピットパターン診断は、あくまでも表面からの画像を基にその進行度を判断する手法であり、深達度に関する情報は経験的なものでしかない。
【００１１】
ＯＣＴ計測は、光で生体の断層構造を非侵襲で確認できる手法である。ＯＣＴ計測で大腸粘膜を３次元的に測定すると、腺管構造の３次元構造が抽出でき、表面付近の情報はピットパターンと同様な構造が得られる。さらに、ＯＣＴ計測では３次元構造が得られるため、腺管構造の深度方向の変化が観測される。
【００１２】
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。
【００１３】
一方、例えば、非特許文献１では、ＯＣＴ断層像を３次元的に再構築し、その中から腺管を抽出して形状を分析することで、正常と病変部の違いを数値的に判定することの可能性を示唆している。
【特許文献１】特開２００７−２２５３４９号公報
【非特許文献１】Journal of Biomedical Optics Vol. 13, p. 054055 (2008)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、上記特許文献１では、深さ方向の変化として画像化するために、組織表面を抽出して平面化しているが、大腸の場合、診断には粘膜筋板に対して病変部がどこまで近づいているか、さらには癌の粘膜筋板への浸潤があるかどうか、が重要となるため、単に組織表面を平面化して画像化しても、大腸等の腺管構造の抽出では視覚的にわかりにくく、また立体的な病変部の変化を画像化するのは困難であり、平面化した画像から癌の粘膜筋板への浸潤を判別することができないといった問題がある。
【００１５】
また、非特許文献１では、大腸等の腺管構造の具体的な抽出方法や形状分析方法については、何らの開示も示唆もなく、具体的には正常と病変部の違いを数値的には判定することができない。
【００１６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、病変部の有無及び病変部の３次元的な広がりを、ＯＣＴ計測による構造情報から判定することのできる光立体構造解析装置及びその立体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】
【００１７】
前記目的を達成するために、請求項１に記載の光立体構造解析装置は、広帯域な波長を発光する光源と、前記光源から発した光を参照光と測定光に分波する分波部と、層構造を有する測定対象に前記測定光を照射する照射部と、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第１の走査部と、前記第１の走査部が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走査する第２の走査部と、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部と、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部と、前記干渉光を受光して干渉信号を抽出する受光部と、前記干渉信号および第１の走査部と第２の走査部の走査情報から３次元的な立体構造情報を生成する立体構造情報生成手段と、前記立体構造情報から特定の信号を有する前記測定対象の特定層を抽出する特定層抽出手段と、前記特定層を基準層として、該基準層から一定距離の面上における面上構造情報を算出する面上構造情報算出手段と、前記面上構造情報に基づいて前記測定対象の異常構造を判定する異常構造判定手段と、を備えて構成される。
【００１８】
請求項１に記載の光立体構造解析装置では、前記特定層抽出手段が前記立体構造情報から特定の信号を有する前記測定対象の特定層を抽出し、前記面上構造情報算出手段が前記特定層を基準層として、該基準層から一定距離の面上における面上構造情報を算出し、さらに前記異常構造判定手段が前記面上構造情報に基づいて前記測定対象の異常構造を判定することで、病変部の有無及び病変部の３次元的な広がりを、ＯＣＴ計測による構造情報から判定することを可能とする。
【００１９】
請求項２に記載の光立体構造解析装置のように、請求項１に記載の光立体構造解析装置であって、前記異常構造判定手段は、前記面上構造情報の規則的な配列パターンと不規則な配列パターンを分別し、前記測定対象の異常構造を判定するためのパターン認識手段を備えて構成することができる。
【００２０】
請求項３に記載の光立体構造解析装置のように、請求項２に記載の光立体構造解析装置であって、前記配列パターンは、大腸のピットパターンであることが望ましい。
【００２１】
請求項４に記載の光立体構造解析装置のように、請求項２または３に記載の光立体構造解析装置であって、前記パターン認識手段は、前記面上構造情報を空間周波数解析して前記測定対象の異常構造を判定するための空間フーリエ解析手段から構成することができる。
【００２２】
請求項５に記載の光立体構造解析装置のように、請求項１ないし４のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置であって、前記特定層を平坦化し同じ高さの平面層とする平坦化手段をさらに備え、前記面上構造情報算出手段は、前記平面層を前記基準層として、該基準層から一定距離の面上構造情報を算出することができる。
【００２３】
請求項６に記載の光立体構造解析装置のように、請求項１ないし５のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置であって、前記立体構造情報に基づく立体構造画像を生成する立体構造画像を生成する立体構造画像生成手段をさらに備えて構成することができる。
【００２４】
請求項７に記載の光立体構造解析装置のように、請求項６に記載の光立体構造解析装置であって、前記異常構造判定手段が判定した前記異常構造を前記立体構造画像上の画素の属性を変更して強調することで告知する属性変更手段をさらに備えて構成することができる。
【００２５】
請求項８に記載の光立体構造解析装置のように、請求項７に記載の光立体構造解析装置であって、前記画素の属性を色属性であることが好ましい。
【００２６】
請求項９に記載の光立体構造解析装置のように、請求項６ないし８のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置であって、前記異常構造判定手段が判定した前記異常構造を告知するための異常構造告知画像を生成する告知画像生成手段と、前記異常構造告知画像と前記立体構造画像とを合成した合成画像を生成する画像合成手段と、をさらに備えて構成することができる。
【００２７】
請求項１０に記載の光立体構造解析装置のように、請求項１ないし９のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置であって、前記特定層抽出手段は、少なくとも、前記基準層とする第１の特定層と、前記基準層と異なる層である第２の特定層と、を抽出することが好ましい。
【００２８】
請求項１１に記載の光立体構造解析装置のように、請求項１０に記載の光立体構造解析装置であって、前記面上構造情報算出手段は、前記第１の特定層から前記第２の特定層までの前記立体構造情報を前記測定対象の深さ方向に沿って所定間隔にて積分することで、前記基準層から前記第２の特定層までの前記面上構造情報を階層的に算出することが好ましい。
【００２９】
請求項１２に記載の光立体構造解析装置のように、請求項１０または１１に記載の光立体構造解析装置であって、前記第１の特定層は、粘膜筋板であることが好ましい。
【００３０】
請求項１３に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法は、広帯域な波長を発光する光源と、前記光源から発した光を参照光と測定光に分波する分波部と、層構造を有する測定対象に前記測定光を照射する照射部と、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第１の走査部と、前記第１の走査部が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走査する第２の走査部と、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部と、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部と、前記干渉光を受光して干渉信号を抽出する受光部と、前記干渉信号および第１の走査部と第２の走査部の走査情報から３次元的な立体構造情報を生成する立体構造情報生成手段と、を備えた光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法において、前記立体構造情報から特定の信号を有する前記測定対象の特定層を抽出する特定層抽出ステップと、前記特定層を基準層として、該基準層から一定距離の面上における面上構造情報を算出する面上構造情報算出ステップと、前記面上構造情報に基づいて前記測定対象の異常構造を判定する異常構造判定ステップと、を備えて構成される。
【００３１】
請求項１３に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法では、前記特定層抽出ステップにて前記立体構造情報から特定の信号を有する前記測定対象の特定層を抽出し、前記面上構造情報算出ステップにて前記特定層を基準層として、該基準層から一定距離の面上における面上構造情報を算出し、さらに前記異常構造判定ステップにて前記面上構造情報に基づいて前記測定対象の異常構造を判定することで、病変部の有無及び病変部の３次元的な広がりを、ＯＣＴ計測による構造情報から判定することを可能とする。
【００３２】
請求項１４に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項１３に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記異常構造判定ステップは、前記面上構造情報の規則的な配列パターンと不規則な配列パターンを分別し、前記測定対象の異常構造を判定するためのパターン認識ステップを備えて構成することができる。
【００３３】
請求項１５に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項１４に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記配列パターンは、大腸のピットパターンであることが望ましい。
【００３４】
請求項１６に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項１４または１５に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記パターン認識ステップは、前記面上構造情報を空間周波数解析して前記測定対象の異常構造を判定するための空間フーリエ解析ステップから構成することができる。
【００３５】
請求項１７に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項１３ないし１６のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記特定層を平坦化し同じ高さの平面層とする平坦化ステップをさらに備え、前記面上構造情報算出ステップは、前記平面層を前記基準層として、該基準層から一定距離の面上構造情報を算出することができる。
【００３６】
請求項１８に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項１３ないし１７のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記立体構造情報に基づく立体構造画像を生成する立体構造画像を生成する立体構造画像生成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１９に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項１８に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記異常構造判定ステップにて判定した前記異常構造を前記立体構造画像上の画素の属性を変更して強調することで告知する属性変更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２０に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項１９に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記画素の属性を色属性であることが好ましい。
【００３９】
請求項２１に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項１８に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記異常構造判定ステップにて判定した前記異常構造を告知するための異常構造告知画像を生成する告知画像生成ステップと、前記異常構造告知画像と前記立体構造画像とを合成した合成画像を生成する画像合成ステップと、をさらに備えて構成することができる。
【００４０】
請求項２２に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項１３ないし２１のいずれか１つに記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記特定層抽出ステップは、少なくとも、前記基準層とする第１の特定層と、前記基準層と異なる層である第２の特定層と、を抽出することが好ましい。
【００４１】
請求項２３に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項２２に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記面上構造情報算出ステップは、前記第１の特定層から前記第２の特定層までの前記立体構造情報を前記測定対象の深さ方向に沿って所定間隔にて積分することで、前記基準層から前記第２の特定層までの前記面上構造情報を階層的に算出することが好ましい。
【００４２】
請求項２４に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法のように、請求項２２または２３に記載の光立体構造解析装置の立体構造情報処理方法であって、前記第１の特定層は、粘膜筋板であることが好ましい。
【発明の効果】
【００４３】
以上説明したように、本発明によれば、病変部の有無及び病変部の３次元的な広がりを、ＯＣＴ計測による構造情報から判定することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
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。
【００４５】
第１の実施形態：
図１は第１の実施形態に係る光立体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、光立体構造解析装置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、光源としてのＯＣＴ光源１０、可視光光源２０、干渉部及び受光部としての干渉情報検出部７０を有するＯＣＴ干渉計３０、照射部、集光部、第１の走査部及び第２の走査部を備えたプローブ４０、分波部としての光合分波部５０及び受光手段としての可視光情報検出部６０、３次元ＣＧ画像生成部９０及びモニタ１００を備えて構成される。
【００４６】
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り、可視光光源２０は白色光からなる可視光Ｌａを射出する光源である。なお、同期手段はＯＣＴ光源１０により構成され、赤外領域のレーザ光Ｌの周波数掃引のための掃引トリガ信号Ｓが同期手段の同期信号となっている。
【００４７】
ＯＣＴ光源１０から射出されたレーザ光Ｌは、ＯＣＴ干渉計３０内の光分波部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。
【００４８】
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を介して参照光調整手段としての光路長調整部８０により光路長が調整されて反射される。
【００４９】
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。
【００５０】
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Ａ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。
【００５１】
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を介して光合分波部５０のポート１（Ｐ１）に入射される。光合分波部５０のダイクロイックミラー５１は、赤外光を直進させ、可視光を反射する。測定光Ｌ１の光軸に直交した位置にハーフミラー２１を介して可視光光源２０が配置されており、可視光光源２０からの可視光Ｌａは光合分波部５０のポート２（Ｐ２）に入射される。
【００５２】
詳細には、光合分波部５０では、ポート１（Ｐ１）からはＯＣＴ干渉計３０から来た測定光Ｌ１が入射し、測定光Ｌ１はダイクロイックミラー５１を直進しプローブ４０が接続されるポート３（Ｐ３）に出射し、ポート２（Ｐ２）には可視光Ｌａが入射し、可視光Ｌａはダイクロイックミラー５１を反射してポート３（Ｐ３）に出力され、測定光Ｌ１と同光軸でプローブ４０に導光される。すなわち、光合分波部５０において、測定光Ｌ１と可視光Ｌａが合波されてプローブ４０に導光される。
【００５３】
プローブ４０の出射端から可視光Ｌａ及び測定光Ｌ１が出射されて測定対象Ｔに照射され、その戻り光Ｌ３が再びプローブ４０に入射し、光合分波部５０のポート３（Ｐ３）に戻ってくる。光合分波部５０は、戻り光Ｌ３のうちの可視光成分の光は反射してポート２（Ｐ２）に、戻り光Ｌ３のうちの赤外光成分である測定光Ｌ１の反射光（あるいは後方散乱光）Ｌ４はポート１（Ｐ１）に、それぞれ導光する。
【００５４】
プローブ４０は、入射された可視光Ｌａ及び測定光Ｌ１を光学ロータリコネクタ部４１を介して測定対象Ｔまで導光し、測定対象Ｔに照射する。また、プローブ４０は、可視光Ｌａ及び測定光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。
【００５５】
測定対象Ｔの深さ方向をＺ、プローブの長手軸方向をＸ、ＺＸ面に直角な方向をＹとすると、プローブ４０は、走査手段としての光走査部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から先のファイバ部が回転する構成となっており、それにより測定対象Ｔ上において円周状に可視光Ｌａ及び測定光Ｌ１を走査するようになっており、これによりＺＹ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の先端が可視光Ｌａ及び測定光Ｌ１の走査円が形成する平面に対して垂直な方向Ｘに進退走査することにより、ＸＹＺ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ＦＢに対して着脱可能に取り付けられている。
【００５６】
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Ｘ−Ｙ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。
【００５７】
図１に戻り、光合分波部５０のポート２（Ｐ２）から出た可視光成分の光は、ハーフミラー２１を反射して可視光情報検出部６０に導光され、可視光情報検出部６０では、可視光成分の光は、それぞれ赤、緑、青のフィルタ１１０ｒ，１１０ｇ，１１０ｂを前面に貼り付けられた３つのＳｉフォトディテクタ１１１ｒ，１１１ｇ，１１１ｂに入射され、ＯＣＴ光源１０の掃引トリガ信号Ｓに同期して可視光検出部１１２にてその瞬間の赤、緑、青の各光強度が検出される。
【００５８】
一方、光合分波部５０のポート１（Ｐ１）から出た反射光（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】
３次元ＣＧ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第１メモリ９１に格納する。また、３次元ＣＧ画像生成部９０は、可視光検出部１１２にて検出された測定対象Ｔからの可視光成分の光の赤、緑、青の各光強度信号を画像情報として第２メモリ９２に格納する。
【００６１】
３次元ＣＧ画像生成部９０は、第１の記憶手段としての前記第１メモリ９１及び第２の記憶手段としての第２メモリ９２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、第１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立体構造像を生成すると共に、第２メモリ９２に格納された画像情報に基づいて測定対象Ｔの表面に可視光画像をレンダリングすると共に、病変部の広がりを画像化するものである。詳細な構成は後述する。
【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及び可視光光源２０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、特定層抽出手段としての特定層抽出部２５０と、立体構造情報生成手段としての３次元化部１２０と、粘膜表面位置算出部１２１と、可視光画像生成部１２２と、面上構造情報算出手段及び異常構造判定手段としての構造解析部１２５と、立体構造画像生成手段としてのレンダリング部１２３と、告知画像生成手段としての文字画像生成部１２６と、画像合成手段としての合成部１２７と、を備えて構成される。
【００６５】
特定層抽出部２５０は、第１メモリ９１に格納された干渉情報に基づいて測定対象Ｔの特定層を抽出するものである。３次元化部１２０は、第１メモリ９１に格納された干渉情報及び抽出された特定層に基づいて測定対象Ｔの構造情報からなる光立体構造像を構築するものである。粘膜表面位置算出部１２１は、３次元化部１２０により構築された光立体構造像の表面の位置情報である測定対象Ｔの表面位置を算出するものである。可視光画像生成部１２２は、第２メモリ９２に格納された画像情報に基づいて測定対象Ｔの可視光画像を生成するものである。レンダリング部１２３は、３次元化部１２０からの光立体構造像、粘膜表面位置算出部１２１からの表面の位置情報、可視光画像生成部１２２からのカラー画像及び構造解析部１２５の解析結果に基づいて、光立体構造像の表面に可視光画像をレンダリングすると共に、構造解析結果を反映させた病変部の広がりを可視化した光立体構造画像である３次元ＣＧ画像を生成するものである。合成部１２７は、レンダリング部１２３からの３次元ＣＧ画像と文字画像生成部１２６からの文字画像を合成するものである。
【００６６】
これら各部は制御部９４に制御され、合成部１２７は合成した合成画像をモニタ１００に出力するようになっている。
【００６７】
図４は図３の構造解析部１２５の構成を示すブロック図である。構造解析部１２５は、図４に示すように、面上構造情報算出手段としての構造情報積分部２５１、空間周波数解析部２５２、正常／異常判定部２５３、記憶部２５４、属性変更手段としての判定結果表示制御部２５５を備えて構成される。異常構造判定手段は、空間周波数解析部２５２（パターン認識手段）及び正常／異常判定部２５３とから構成される。
【００６８】
構造情報積分部２５１は、特定層からある一定厚みの構造情報を積分するものである。空間周波数解析部２５２は、構造情報積分部２５１にて積分された構造情報を特定層に沿った２次元空間にて空間周波数解析を行うものである。正常／異常判定部２５３は空間周波数解析部２５２の解析結果に基づき組織に異常があるかどうか判定するものである。記憶部２５４は、正常／異常判定部２５３の判定結果を記憶するものである。判定結果表示制御部２５５は、記憶部２５４に記憶されている判定結果に基づいて病変部の広がりを可視化すると共に、判定結果を文字告知するために文字画像生成部１２６を制御するものである。
【００６９】
このように構成された本実施形態の作用について、図５及び図６のフローチャートを用い、また図７ないし図１２を参照して説明する。
【００７０】
図５は図１の光立体構造解析装置の作用を説明する第１のフローチャート、図６は図１の光立体構造解析装置の作用を説明する第２のフローチャート、図７は図５の処理における特定層の抽出を説明する図、図８は図６の構造情報の積分処理を説明する図、図９は図６の空間周波数解析を説明する第１の図、図１０は図６の空間周波数解析を説明する第２の図、図１１は図５及び図６の処理により生成される３次元ＣＧ画像を示す図、図１２は図１１の３次元ＣＧ画像の表面にレンダリングされる画像に対応する内視鏡画像を示す図である。
【００７１】
図５に示すように、制御部９４は、ＯＣＴ光源１０及び可視光光源２０を制御し赤外光及び可視光の発光制御を開始する（ステップＳ１）。この赤外光の発光制御では、ＯＣＴ光源１０は掃引トリガ信号Ｓに同期して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。
【００７２】
次に、制御部９４は、干渉光検出部７２により検出された測定対象Ｔからの反射光（あるいは後方散乱光）Ｌ４の強度の時間変化を干渉情報として第１メモリ９１に格納すると共に、可視光検出部１１２にて検出された測定対象Ｔからの可視光成分の光の赤、緑、青の各光強度信号を画像情報として第２メモリ９２に格納する（ステップＳ２）。
【００７３】
続いて、制御部９４は、光走査部４２を制御して測定対象Ｔ上において可視光Ｌａ及び測定光Ｌ１をＹ方向走査し（ステップＳ３）、このＹ方向走査が終了するまでステップＳ２〜ステップＳ３の処理を繰り返す（ステップＳ４）。
【００７４】
このＹ方向走査が終了すると、制御部９４は、光走査部４２を制御して測定対象Ｔ上において可視光Ｌａ及び測定光Ｌ１をＸ方向走査し（ステップＳ５）、このＸ方向走査が終了するまでステップＳ２〜ステップＳ５の処理を繰り返す（ステップＳ６）。
【００７５】
制御部９４は、第１メモリ９１に格納された時間依存干渉情報を、光源の周波数掃引特性と照らし合わせて補正することで、周波数依存干渉情報に変換する。この周波数依存干渉情報を、例えば高速フーリエ変換処理といった時間周波数解析を施すことで、測定対象Ｔからの各深さ方向Ｚ位置における反射光（あるいは後方散乱光）の強度分布に変換し、第１メモリ９１に格納する。この深さ方向Ｚの強度分布と、その干渉情報を取得した光走査部における照射位置Ｘ、Ｙの情報と関連付けることで、この強度分布は３次元構造像情報となる。なお、ＦＦＴの前にフィルタリングといった、一般的なノイズ抑制処理や強調処理を施してもよい。また、後段の処理や画像化に備えて、対数変換や、Ｘ、Ｙ、Ｚ任意の方向のライン加算平均、微分処理といった信号処理をここで施してもよい。
【００７６】
次に、制御部９４は、特定層抽出部２５０を制御して第１メモリ９１に格納された干渉情報に基づいて特定層を抽出する。特定層抽出部２５０は、例えば測定対象Ｔが大腸の場合、粘膜表面と粘膜筋板を特定層として抽出する（ステップＳ７）。
【００７７】
例えば図７に示すように、特定層抽出部２５０は、第１メモリ９１に格納された干渉情報の信号強度を読み出し最初の第１のピークを粘膜表面２００（第２の特定層）として抽出し、次の第２のピークを粘膜筋板２０１（第１の特定層）として抽出する。これら特定層の抽出は公知の技術を用いることで可能であるが、特に粘膜筋板２０１は深層に位置するためノイズ等に影響を受けやすいので、後述する「実施例１」にてこれらノイズの影響を抑制した特定層抽出部の具体的な一例を説明する。
【００７８】
そして、制御部９４は、３次元化部１２０を制御して第１メモリ９１に格納された干渉情報に基づいて測定対象Ｔの光立体構造像を構築し、光立体構造像をレンダリング部１２３に出力する（ステップＳ８）。
【００７９】
また、制御部９４は、粘膜表面位置算出部１２１を制御して３次元化部１２０により構築された光立体構造像の表面の位置情報を算出する（ステップＳ９）。
さらに、制御部９４は、可視光画像生成部１２２を制御して第２メモリ９２に格納された画像情報に基づいて測定対象Ｔの可視光画像を生成し、可視光画像をレンダリング部１２３に出力する（ステップＳ１０）。これによりレンダリング部１２３は、光立体構造像の表面に可視光画像をレンダリングした３次元ＣＧ画像を構築する。
【００８０】
また、制御部９４は、構造解析部１２５を制御することにより、構造解析部１２５は図６に示す処理を実行する。すなわち、構造解析部１２５は、構造情報積分部２５１にて、図６に示すように、例えば特定層抽出部２５０が抽出した粘膜表面２００を基準面とし、図８に示すように、この基準面から一定の所定間隔ΔＤ離れた面上までの測定対象Ｔの構造情報を深さ方向に沿って積分し、面上構造情報として算出する（ステップＳ１１）。
【００８１】
この積分処理によりピットパターンが現れた、図９あるいは図１０に示すような面上構造情報からなる面上構造画像３１１が得られる。正常部のピットパターンは、図９に示すように、例えば直径約１００μｍの円形のパターンが規則的に配列している。一方、異常部のピットパターンは図１０に示すように、規則的な配列が消失したパターンとなる。
【００８２】
そこで、構造解析部１２５は、空間周波数解析部２５２にて面上構造画像３１１において例えば約５００μｍの解析エリア３１５（図９あるいは図１０参照）を設定し（ステップＳ１２）、この解析エリア３１５において空間周波数解析（空間的フーリエ解析）を実行する（ステップＳ１３）。構造解析部１２５は、正常／異常判定部２５３にて空間周波数解析の解析結果に基づいて解析エリア３１５が正常エリアか病変部エリアかの判定を行い判定結果を記憶部に格納する（ステップＳ１４）。
【００８３】
正常エリアでは例えば１００μｍ周期の近傍に鋭いピークが検出され、一方、病変部エリアでは、この規則的な配列が消失していくためピークが鈍くなり、癌化すると最後にピークが消失する。
【００８４】
構造解析部１２５は、ステップＳ１２〜Ｓ１５において、解析エリア３１５を、面上構造画像３１１上で移動しながら空間周波数解析を繰り返す。
【００８５】
構造解析部１２５は、ある深さの解析が終わったら、次にさきほどの粘膜表面２００からの深さより深い位置（Ｚ［ｉ］）から一定厚み（Ｚ［ｉ］＋ΔＤ）までの測定対象Ｔの構造情報を深さ方向に沿って積分し、同様の空間周波数解析を行い、粘膜筋板２０１の深さまで達する（ステップＳ１６）まで、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を行う。
【００８６】
そして、空間周波数解析が粘膜筋板の深さまで達すると、構造解析部１２５は、判定結果表示制御部２５５にて解析結果を記憶部２５４から読み出し、可視化のための制御を実行させる（ステップＳ１７）。
【００８７】
この判定結果表示制御部２５５は、記憶部２５４に記憶されている判定結果に基づいて病変部の広がりを可視化するために病変部と判定された３次元ＣＧ画像の画素の属性を変更し、例えば病変部の画素を他の画素の色と異なる色とするようにレンダリング部１２３を制御すると共に、判定結果を文字告知するために文字画像生成部１２６を制御する。そして、合成部１２７が文字画像生成部１２６からの文字画像と３次元ＣＧ画像とを合成しモニタ１００に出力する。
【００８８】
これにより、モニタ１００には、図１１に示すように、光立体構造像の表面２００に例えば内視鏡により撮像した内視鏡画像（図１２参照）と同一の色調等を有する可視光画像３０１をレンダリングした３次元ＣＧ画像２０３において、病変部３２０が可視化された画像が表示されると共に、文字画像３２１が表示される。文字画像３２１は、例えば病変部の有無及びその広がり度合い（レベル）を「異常組織あり：レベル３」等により告知したり、可視化された画像の表示形態を告知する画像となっている。
【００８９】
なお、病変部の広がり度合い（レベル）は、予め所定の閾値により判定結果表示制御部が記憶部２５４に記憶されている判定結果に基づいて決定している。
【００９０】
このように本実施形態では、ＯＣＴ計測により得られた測定対象Ｔの構造情報を、特定層を基準層として、一定の所定の厚さの範囲を積分して面上構造情報を算出し、この面上構造情報について空間周波数解析を行うことで、病変部の有無及び病変部の３次元的な広がりを、ＯＣＴ計測による構造情報から判定することができる。また、３次元的な病変部の領域を非接触で抽出することができ、病変部の領域が深さ方向で変化していく様子を視覚的に把握することができる。
【００９１】
なお、本実施形態では、基準層を粘膜表面２００として粘膜筋板２０１の深さまで階層的に構造情報を積分し空間周波数解析を行い病変部を判定したが、これに限らず、例えば基準層を粘膜筋板２０１とし粘膜表面２００にいたるまでの領域の構造情報を階層的に積分し空間周波数解析を行い、病変部を判定することもできる。この場合、病変部に特有な粘膜層の肥厚による影響を軽減し、より精度の高い診断を可能とする。
【００９２】
第２の実施形態：
第２の実施形態は第１の実施形態とほとんど同じであるので、異なる構成のみ説明し、同一の構成には同じ符号を付し説明は省略する。
【００９３】
例えば粘膜筋板位置を平坦化して表示することが、診断のしやすさにつながりより望ましい。図１３は第２の実施形態に係る構造解析部の構成を示すブロック図である。
【００９４】
本実施形態の構造解析部１２５は、図１３に示すように、平坦化手段としての特定層平坦化部を備えて構成される。この構造解析部１２５は、特定層平坦化部２５６にて、例えば特定層抽出部２５０が抽出した粘膜筋板２０１を平坦化する。そして、構造解析部１２５は、構造情報積分部２５１にて、平坦化した粘膜筋板２０１を基準面とし、粘膜表面２００に向かって測定対象Ｔの構造情報を深さ方向に沿って積分し、面上構造情報として算出する。
【００９５】
図１４は図１３の特定層平坦化部の構成を示すブロック図である。この特定層平坦化部２５６は、図１４に示すように、平坦化処理部５６０と、光立体構造像変換部５６１と、から構成される。
【００９６】
平坦化処理部５６０は、例えば粘膜筋板２０１の層位置を平坦にするために、抽出された粘膜筋板２０１をある基準の位置になるように深さ方向の構造情報をシフトさせ、粘膜筋板２０１を平坦化するものである。
【００９７】
光立体構造像変換部５６１は、平坦化処理部５６０により平坦化された粘膜筋板２０１が光立体構造像の基準面となるように変換するものである。
【００９８】
その他の構成は第１の実施形態と同じである。以下、特定層平坦化部２５６の処理を図１５のフローチャートを用い、図１６を参照して説明する。図１５は図１４の特定層平坦化部の処理の流れを示すフローチャート、図１６は図１５の処理を説明するための図である。
【００９９】
このように構成された本実施形態では、図１５に示すように、特定層平坦化部２５６は、平坦化処理部５６０にて例えば粘膜筋板２０１の層位置を平坦にするために、抽出された粘膜筋板２０１をある基準の位置になるように深さ方向の構造情報をシフトさせ、図１６に示すように粘膜筋板２０１を平坦化する（ステップＳ４１）。そして、特定層平坦化部２５６は、光立体構造像変換部５６１にて平坦化処理部５６０により平坦化された粘膜筋板２０１が光立体構造像の基準面となるように変換する（ステップＳ４２）。
【０１００】
本実施形態では、構造解析部１２５は、構造情報積分部２５１にて、平坦化した粘膜筋板２０１を基準面とし、図８に示すように、この基準面から一定の所定間隔ΔＤ離れた面上までの測定対象Ｔの構造情報を深さ方向に沿って積分し、面上構造情報として算出する（図１６参照）。
【０１０１】
なお、本実施形態では、レンダリング部１２３は、光立体構造像変換部５６１にて変換した光立体構造像に基づいて３次元ＣＧ画像を構築する。
【０１０２】
その他の作用は第１の実施形態と同じである。
【０１０３】
このように本実施形態においては、第１の実施形態の効果に加え、例えば粘膜筋板位置を平坦化して表示するので、より診断しやすい３次元ＣＧ画像にて、病変部の有無及び病変部の３次元的な広がりを告知することが可能となる。また、粘膜筋板を基準層とした本実施形態は、病変部に特有な粘膜層の肥厚による影響を軽減し、より精度の高い診断を可能とする。
【０１０４】
なお、本実施形態では、粘膜筋板２０１を平坦化して基準層とするとしたが、これに限らず、例えば粘膜表面２００を平坦化して基準層することもできる。
【０１０５】
各上記実施形態における、パターン配列の異常を検出する処理は、空間周波数解析（フーリエ変換）に限らず、例えばパターンマッチング等その他のパターン認識手段を用いても良い。また、複数のピットのパターンからの判定に限らず、ひとつのピットの形状を抽出し、円形からの逸脱度で判定をしてもよい。隣接ピットとの距離で判定してもよい。これらを複合的に組み合わせて、判定パラメータを算出しても良い。
【０１０６】
上記各実施形態は、大腸以外にも、腺管構造が粘膜表面に現れる臓器であれば適用できる。例えば、胃、十二指腸、空腸、回腸、結腸、直腸は、適用可能である。粘膜上皮が扁平上皮で、新生血管が現れる事が特徴である食道、咽頭、喉頭、胆管、膵管、膀胱、膣、子宮などは、新生血管を認識する事で適用が可能となる。新生血管特有の模様の有無を、パターン認識手法を用いて、正常部と異常部の領域を色分けすることで、深さ方向の異常部の抽出が可能となる。
【０１０７】
「実施例１」
この実施例１では、ノイズの影響を抑制した特定層抽出部２５０の具体的な一例を説明する。図１７は図３の特定層抽出部の具体的な一例の構成を示すブロック図である。
【０１０８】
図１７に示すように、特定層抽出部２５０は、対数変換部４２０、平滑化処理部４３０、微分処理部４４０、微分信号平滑化処理部４５０、特定層決定部４６０を備えて構成される。
【０１０９】
従来のＯＣＴでは対数変換された２次元光断層情報に対して輝度、コントラスト調整、表示サイズにあわせたリサンプル、ラジアル走査、セクタ走査等の走査方法に合わせて座標変換などを行い、断層画像として出力していたが、本実施例１では、３次元化部１２０からの３次元構造像情報を対数変換部４２０にて対数変換した後、対数変換した光構造情報（層情報）に対して平滑化処理部４３０において平滑化処理を行う。
【０１１０】
平滑化処理部４３０は、３次元平滑化フィルタ部、２次元平滑化フィルタ部単独もしくは１次元フィルタ部と組み合わせて構成されてもよいが、加算平均処理部４３１、移動平均処理部４３３の１つ以上の組み合わせにより構成されることが望ましい。
【０１１１】
加算平均処理部４３１は、Ｘ軸、あるいはＹ軸、あるいはＸＹ平面上の任意の方向のデータを平均することで平滑化を行う。軸の選択に関しては、血管や腺管、あるいは線維様構造の方向に即した方向を選択することが望ましい。この際、単純加算平均、加重加算平均、循環型相関のいずれかが望ましいが、一般的に知られているどのような部により構成されていてもよい。また加算平均を行う点数についても特に限定するものではない。前記循環型相関とは下記の式に基づいて、式１に示すように、新規の入力データと現在の出力データをα：１−αの比率で合成して出力するデータを生成するものである。
【０１１２】
［ＯＵＴ（ｎ）］＝α×［ＩＮ］＋（１−α）×［ＯＵＴ（ｎ−１）］
（０≦α≦１）  …（式１）
ここで、ＯＵＴ（ｎ）はｎ番目の出力データ、ＩＮは新しい入力データ、ＯＵＴ（ｎ−１）は（ｎ−１）番目の出力データすなわち、１フレーム前の出力データ、αは相関係数を表す。
【０１１３】
移動平均処理部４３３は、深度方向のデータを平均することで平滑化を行う。この際、単純移動平均、加重移動平均、デジタルローパスフィルタのいずれかが望ましいが、一般的に知られているどのような構成を用いてもよい。また、平均するデータ点数についても特に限定するものではない。
【０１１４】
また、前記対数変換部４２０と前記平滑化処理部４３０は順番が入れ替わっても、同様の効果が得られるので入れ替えてもよい。
【０１１５】
微分処理部４４０は、平滑化処理したデータに対して深度方向に微分処理を行い、特徴量としての微分信号を取得する。微分処理については、一般的に知られているものなので特に限定するものではないが、一例としては、深度方向のデータ点ごとの差分を計算していく方法がある。
【０１１６】
微分信号平滑化処理部４５０は、微分信号（特徴量）に対して平滑化処理を行う。微分信号平滑化処理部４５０では、微分信号を深度方向に平均することで平滑化を行う。この場合も、単純移動平均、加重移動平均、デジタルローパスフィルタのいずれかが望ましいが、一般的に知られているどのような部を用いてもよい。同様に、平均するデータ点数についても特に限定するものではない。
【０１１７】
特定層決定部４６０は、平滑化した微分信号より特定層を抽出・決定し、特定層抽出情報を構造解析部１２５（図３参照）に出力する。
【０１１８】
望ましくは、特定層決定部において、平滑化された微分信号のうち所定の閾値、例えば０を超える、プラス成分のみを抽出して特定層を抽出・決定することで、粘膜筋板のような層構造がより明瞭に描出可能になる。
【０１１９】
このように構成された本実施例１の作用について図１８のフローチャートを用いて説明する。図１８は図１７の特定層抽出部２５０での処理の流れを示すフローチャートである。
【０１２０】
実施例１の特定層抽出部２５０では、３次元化部１２０からの３次元構造像情報は対数変換部４２０にて対数変換される（ステップＳ３２）。
【０１２１】
対数変換した深度方向の反射強度データ（層情報）は平滑化処理部４３０にて平滑化される（ステップＳ３３）。ここで行われる平滑化処理は加算平均、移動平均処理のいずれか１つ以上の組み合わせが望ましい。この際、加算平均は単純加算平均、加重加算平均、循環型相関処理のいずれかが望ましいが、一般的に利用されている他の手法でもよい。また、移動平均は単純移動平均、加重移動平均、一次元ローパスフィルタ等のいずれかが望ましいが、一般的に知られているどのような方法を用いてもよい。また、ここでは、１次元平滑化処理の組み合わせとして最適化を図っているが、２次元平滑化フィルタ単独もしくは１次元フィルタの組み合わせ、もしくは３次元平滑化フィルタ処理でもよい。
【０１２２】
平滑化された信号は微分処理部４４０において微分される（ステップＳ３４）。微分して得られた微分信号は微分信号平滑化処理部４５０で深度方向に平滑化される（ステップＳ３５）。この場合も、単純移動平均、加重移動平均、デジタルローパスフィルタのいずれかが望ましいが、一般的に知られているどのような処理を用いてもよい。
【０１２３】
特定層決定部４６０は、平滑化した微分信号より特定層を抽出・決定し、特定層抽出情報を構造解析部１２５に出力する（ステップＳ３６）。
【０１２４】
以上、本発明の光立体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。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】第１の実施形態に係る光立体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の構造解析部の構成を示すブロック図
【図５】図１の光立体構造解析装置の作用を説明する第１のフローチャート
【図６】図１の光立体構造解析装置の作用を説明する第２のフローチャート
【図７】図５の処理における特定層の抽出を説明する図
【図８】図６の構造情報の積分処理を説明する図
【図９】図６の空間周波数解析を説明する第１の図
【図１０】図６の空間周波数解析を説明する第２の図
【図１１】図５及び図６の処理により生成される３次元ＣＧ画像を示す図
【図１２】図１１の３次元ＣＧ画像の表面にレンダリングされる画像に対応する内視鏡画像を示す図
【図１３】第２の実施形態に係る構造解析部の構成を示すブロック図
【図１４】図１３の特定層平坦化部の構成を示すブロック図
【図１５】図１４の特定層平坦化部の処理の流れを示すフローチャート
【図１６】図１５の処理を説明するための図
【図１７】図３の特定層抽出部の具体的な一例の構成を示すブロック図
【図１８】図１７の特定層抽出部での処理の流れを示すフローチャート
【符号の説明】
【０１２６】
１０…ＯＣＴ光源、２０…可視光光源、３０…ＯＣＴ干渉計、４０…プローブ、５０…光合分波部、６０…可視光情報検出部、７０…干渉情報検出部、９０…３次元ＣＧ画像生成部、９１…第１メモリ、９２…第２メモリ、９３…信号処理部、９４…制御部、１００…モニタ、１２０…３次元化部、１２１…粘膜表面位置算出部、１２２…可視光画像生成部、１２３…レンダリング部、１２５…構造解析部、１２６…文字画像生成部、１２７…合成部、２５０…特定層抽出部、２５１…構造情報積分部、２５２…空間周波数解析部、２５３…正常／異常判定部、２５４…記憶部、２５５…判定結果表示制御部
【図１】
2010158343.tif 000003
【図２】
2010158343.tif 000004
【図３】
2010158343.tif 000005
【図４】
2010158343.tif 000006
【図５】
2010158343.tif 000007
【図６】
2010158343.tif 000008
【図７】
2010158343.tif 000009
【図８】
2010158343.tif 000010
【図１３】
2010158343.tif 000011
【図１４】
2010158343.tif 000012
【図１５】
2010158343.tif 000013
【図１６】
2010158343.tif 000014
【図１７】
2010158343.tif 000015
【図１８】
2010158343.tif 000016
【図９】
2010158343.tif 000017
【図１０】
2010158343.tif 000018
【図１１】
2010158343.tif 000019
【図１２】
2010158343.tif 000020