(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象物の成分分布を可視化する方法であって、
所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、測定対象物上の複数の測定箇所における蛍光強度を測定することにより、測定対象物上の各測定箇所の励起・蛍光マトリクス情報を取得する励起・蛍光マトリクス情報取得工程、
各測定箇所ごとに取得した励起・蛍光マトリクス情報を、統計解析処理により圧縮することにより、各測定箇所の蛍光特性を抽出する蛍光特性抽出工程、
圧縮された励起・蛍光マトリクス情報に基づいて各測定箇所に彩色すべき色を決定する色決定工程、および、
各測定箇所に彩色すべき色をカラーマッピングすることにより測定対象物の成分分布を可視化する成分分布可視化工程、
を含む成分分布可視化方法。
【請求項２】
前記励起・蛍光マトリクス情報取得工程において、
測定対象物について、照射する励起波長および観測する蛍光波長の異なる複数の蛍光画像を撮影し、
前記蛍光画像における各画素の蛍光強度から、測定対象物上の各測定箇所における励起・蛍光マトリクス情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の成分分布可視化方法。
【請求項３】
前記蛍光特性抽出工程において、励起・蛍光マトリクス情報を１〜４次元情報に圧縮することを特徴とする請求項１または２に記載の成分分布可視化方法。
【請求項４】
前記蛍光特性抽出工程において、前記統計解析処理を、主成分分析法、特異値分析法、クラスター分析法、因子分析法、多次元尺度法、最小次元解析法、潜在構造分析法、重回帰分析法、相関分析法、判別分析法からなる群より選ばれる少なくともひとつの手法を用いて行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の成分分布可視化方法。
【請求項５】
前記蛍光特性抽出工程において、前記励起・蛍光マトリクス情報を３次元に圧縮し、
前記色決定工程において、Ｌａｂ表色系、ＨＳＩ表色系、または、ＲＧＢ表色系のいずれかの表色系に基づいて、各測定箇所に彩色すべき色を決定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の成分分布可視化方法。
【請求項６】
前記蛍光特性抽出工程において、励起・蛍光マトリクス情報を４次元に圧縮し、
前記色決定工程において、ＣＭＹＫ表色系に基づいて各測定箇所に彩色すべき色を決定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の成分分布可視化方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１つに記載の成分分布可視化方法を用いて、測定対象物の複数の断面において可視化された成分分布情報を取得し、
測定対象物の複数の断面における成分分布情報を統合することにより、測定対象物の３次元の成分分布情報を作成することを特徴とする３次元成分分布測定方法。
【請求項８】
測定対象物の成分分布を可視化する装置であって、少なくとも、
測定対象物に所定の励起波長を照射する分光照明装置と、所定の蛍光波長で測定対象物を観察する分光撮影装置とを備える蛍光画像撮影装置に対し、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、測定対象物上の複数の測定箇所における蛍光強度を測定することにより、測定対象物上の複数の測定箇所において、励起波長、観察波長、蛍光強度の３軸からなる励起・蛍光マトリクス情報を取得するための指示をする制御部、および
各測定箇所ごとに取得した励起・蛍光マトリクス情報を、統計解析処理により圧縮し、圧縮された励起・蛍光マトリクス情報に基づいて各測定箇所に彩色すべき色を決定し、各測定箇所に彩色すべき色をカラーマッピングすることにより、測定対象物の成分分布を可視化する成分分布可視化部、
を備えた成分分布可視化装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数成分を同時に画像表示することができる成分分布可視化方法、ならびに、当該方法に用いる成分分布可視化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
我々が口にする食品、特に農産物は、生産段階、流通段階、加工段階で、農薬、保存料等の様々な化学物質が使用される場合があり、これらの人体への影響が指摘されている。特に、輸入農産物に関しては、冷凍ほうれん草や松茸で問題になったように、国の定めた基準値を超過する量の農薬が使用されたり、日本で禁止された農薬や無登録農薬が使用されるといった問題や、ポストハーベスト農薬（収穫後に散布する農薬）の残留の問題がある。また、国産農産物についても、Ｏ１５７等の病原性細菌による汚染がたびたび報告されており、食中毒の危険性が懸念されている。また、国内では農産物への放射線照射はジャガイモを除き禁止されているが、海外では農産物の殺菌に放射線照射が用いられており、放射線が照射された農産物の検知技術が必要とされている。
【０００３】
輸入・国産を問わず農産物については、食品衛生法に定める残留農薬基準及び細菌の生菌数基準、さらに農薬取締法に基づく農薬登録保留基準満たしているかを検疫所等で検査され、国が定める基準を満たさない場合は、回収・廃棄などの措置がとられている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
市場に流通する食品が国の定めた基準を満たしているか調べる方法として、高速液体クロマトグラフィー法による残留農薬の検出法や、蛍光染色による細菌の検出法などが研究されている。
【０００５】
しかしながら、高速液体クロマトグラフィー法は試料の破壊を伴うため、残留農薬の分布状況を計測することは不可能であり、人間が実際に摂取する可食部に残留する農薬の種類及び濃度についての詳細は明らかになっていないという問題がある。また、蛍光染色法では一種類の細菌しか染色されないため、複数の病原性細菌を同時に計測することができないという問題がある。
【０００６】
本発明は上述の問題点を解決するために成されたものであり、その第１の目的は、前処理をせずに複数成分を同時に画像として表示することができる成分分布可視化方法を提供することである。また、その第２の目的は、本発明の成分分布可視化方法に好適に使用できる成分分布可視化装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
前述した課題を解決する第１の発明は、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、測定対象物上の複数の測定箇所における蛍光強度を測定することにより、測定対象物上の各測定箇所の励起・蛍光マトリクス情報を取得する励起・蛍光マトリクス情報取得工程、各測定箇所ごとに取得した励起・蛍光マトリクス情報を、統計解析処理により圧縮することにより、各測定箇所の蛍光特性を抽出する蛍光特性抽出工程、圧縮された励起・蛍光マトリクス情報に基づいて各測定箇所に彩色すべき色を決定する色決定工程、および、各測定箇所に彩色すべき色をカラーマッピングすることにより測定対象物の成分分布を可視化する成分分布可視化工程、を含むことを特徴とする成分分布可視化方法にある。
【０００８】
第２の発明は、第１の発明において、前記励起・蛍光マトリクス情報取得工程で、測定対象物について、照射する励起波長および観測する蛍光波長の異なる複数の蛍光画像を撮影し、前記蛍光画像における各画素の蛍光強度から、測定対象物上の各測定箇所における励起・蛍光マトリクス情報を取得することを特徴とする成分分布可視化方法にある。
【０００９】
第３の発明は、第１および第２の発明において、前記蛍光特性抽出工程で、励起・蛍光マトリクス情報を１〜４次元情報に圧縮することを特徴とする成分分布可視化方法にある。
【００１０】
第４の発明は、第１〜３の発明において、前記統計解析処理を、主成分分析法、特異値分析法、クラスター分析法、因子分析法、多次元尺度法、最小次元解析法、潜在構造分析法、重回帰分析法、相関分析法、判別分析法からなる群より選ばれる少なくともひとつの手法を用いて行うことを特徴とする成分分布可視化方法にある。
【００１１】
第５の発明は、第１〜４の発明において、前記蛍光特性抽出工程で、前記励起・蛍光マトリクス情報を３次元に圧縮し、前記色決定工程において、Ｌａｂ表色系、ＨＳＩ表色系、または、ＲＧＢ表色系のいずれかの表色系に基づいて、各測定箇所に彩色すべき色を決定することを特徴とする成分分布可視化方法にある。
【００１２】
第６の発明は、第１〜４の発明において、前記蛍光特性抽出工程で、励起・蛍光マトリクス情報を４次元に圧縮し、前記色決定工程において、ＣＭＹＫ表色系に基づいて各測定箇所に彩色すべき色を決定することを特徴とする成分分布可視化方法にある。
【００１３】
第７の発明は、第１〜６の発明にかかる成分分布可視化方法を用いて、測定対象物の複数の断面において可視化された成分分布情報を取得し、測定対象物の複数の断面における成分分布情報を統合することにより、測定対象物の３次元の成分分布情報を作成することを特徴とする３次元成分分布測定方法にある。
【００１４】
第８の発明は、測定対象物の成分分布を可視化する装置であって、少なくとも、測定対象物に所定の励起波長を照射する分光照明装置と、所定の蛍光波長で測定対象物を観察する分光撮影装置とを備える蛍光画像撮影装置に対し、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、照射する励起波長および観測する蛍光波長を段階的に変化させながら、測定対象物上の複数の測定箇所における蛍光強度を測定することにより、測定対象物上の複数の測定箇所において、励起波長、観察波長、蛍光強度の３軸からなる励起・蛍光マトリクス情報を取得するための指示をする制御部、および、各測定箇所ごとに取得した励起・蛍光マトリクス情報を、統計解析処理により圧縮し、圧縮された励起・蛍光マトリクス情報に基づいて各測定箇所に彩色すべき色を決定し、各測定箇所に彩色すべき色をカラーマッピングすることにより、測定対象物の成分分布を可視化する成分分布可視化部、を備えた成分分布可視化装置にある。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる成分分布可視化方法および成分分布可視化装置の好適な実施の形態の例を詳細に説明する。
【００１６】
〔Ｉ〕成分分布可視化方法
本発明の成分分布可視化方法は、測定対象物の成分分布を可視化する方法であって、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、測定対象物上の複数の測定箇所における励起・蛍光マトリクス情報を取得する励起・蛍光マトリクス情報取得工程、各測定箇所ごとに取得した励起・蛍光マトリクス情報を、統計解析処理により圧縮することにより、各測定箇所の蛍光特性を抽出する蛍光特性抽出工程、圧縮された励起・蛍光マトリクス情報に基づいて各測定箇所に彩色すべき色を決定する色決定工程、各測定箇所に彩色すべき色をカラーマッピングすることにより測定対象物の成分分布を可視化する成分分布可視化工程を含む。
【００１７】
励起・蛍光マトリクスとは、励起波長λEx、観察波長λEm、蛍光強度ＩEx、Emの３軸からなる等高線状のグラフ（蛍光指紋）であり、成分特有のパターンを示す。図１に、励起・蛍光マトリクスの一例として、食品添加物として使用され、発がん性の問題が指摘される蛍光試薬ローダミンＢの励起・蛍光マトリクスを示す。
【００１８】
図１に示すように、励起・蛍光マトリクスは、横軸を蛍光波長、縦軸を励起波長として各ポイントの蛍光強度を等高線プロットすることにより平面的に表すことができる。励起・蛍光マトリクスは、試料を前処理せずにキャラクタリゼーションが可能であること、操作が容易で短時間で測定できること、さらに紫外部吸光度に比べ感度が高いなどの長所を有することから、大気中の浮遊物の測定や、染料の原料特定などに汎用されている手法である。本発明は、この励起・蛍光マトリクスを利用して、物質の内部の成分分布を可視化する新しい技術である。
【００１９】
図２に、本発明の成分分布可視化方法のフローチャートを示す。本発明の成分分布可視化方法では、まず、測定対象物上の複数の測定箇所においてｎ次元の励起・蛍光マトリクス情報を取得する（ステップＳ１）。
【００２０】
測定対象物上の各測定箇所における励起・蛍光マトリクス情報は、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、測定対象物に照射する励起波長λExと前記測定対象物を観測する蛍光波長λEmとを段階的に変化させながら、測定対象物の各測定箇所における蛍光強度ＩEx、Emを観測することにより取得することができる。励起・蛍光マトリクス情報が何次元のデータになるかは、何種類の励起波長λExおよび蛍光波長λEmの組み合わせで蛍光強度ＩEx,Emを測定するかによって決まる。例えば、ｌ種類の励起波長λExおよびｍ種類の蛍光波長λEmの組み合わせ（ｌ×ｍ＝ｎ）で蛍光強度IEx,Emを測定すれば、ｎ次元の励起・蛍光マトリクス情報が取得できる。
【００２１】
励起波長λExおよび蛍光波長λEmの組み合わせの数ｎは、正の整数であり、５以上の整数であることが好ましいが、ｎが小さいと得られる励起・蛍光マトリクス情報の情報量が小さく、正確な成分分布情報が得られないので、ｎは５０以上がより好ましく、１００以上であることがさらに好ましい。また、ｎがあまり大きいと、後の統計解析処理が煩雑となるので、ｎは好ましくは１０００以下、より好ましくは５００以下である。
【００２２】
本発明の方法においては、原理的に全ての物質が測定対象物となる。どんな分子もその分子構造に対応した吸光・蛍光のパターンを持っており、たとえ全く蛍光を発さなくとも、「蛍光を出さない励起・蛍光マトリクス」という情報があり、それを元に他の物質と識別可能であるからである。
【００２３】
本実施形態においては、励起波長λEx、蛍光波長λEmにおける測定対象物の蛍光画像を撮影し、前記画像における各画素の蛍光強度ＩEx、Emから、測定対象物上の各測定箇所における励起・蛍光マトリクス情報を取得することが好ましい。測定対象物の蛍光画像を撮影することにより、各画素の明度から、励起波長λEx、蛍光波長λEmにおける各測定箇所の蛍光強度ＩEx、Emが判明するため、１回の撮影で特定の励起波長および蛍光波長における測定対象物上の各測定箇所の蛍光強度を１度に測定することができる。例えば、１万画素の蛍光画像を撮影する場合、測定対象物上の１万個の測定箇所における蛍光強度ＩEx、Em（Ｎ）[ここで、Ｎは１〜１万の整数]を一度に測定できるため、測定対象物上の各測定箇所における励起・蛍光マトリクス情報を効率的に取得できる。
【００２４】
図３に、所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、励起波長および蛍光波長とを段階的に変化させながら、測定対象物の画像を撮影するフローチャートを示す。励起波長範囲、励起波長ピッチおよび蛍光波長範囲、蛍光波長ピッチは、測定対象物に応じて、測定者が適宜設定する。
【００２５】
図３では、測定対象物は大豆であり、パラフィン中に大豆を埋包した後、これを切断し、大豆の切断面を露出させる。所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、励起波長および蛍光波長とを段階的に変化させながら、大豆の切断面の蛍光画像を撮影する。
【００２６】
例えば、［励起波長範囲：３５０〜５７０ｎｍ／１０ｎｍ間隔、蛍光波長範囲：４００〜６００ｎｍ／１０ｎｍ間隔]の測定条件で、励起・蛍光マトリクス情報を取得する場合、大豆の切断面に照射する励起波長を３５０ｎｍに設定し、観測する蛍光波長を４００ｎｍ、４１０ｎｍ、・・・と１０ｎｍずつ上げて、観測蛍光波長６００ｎｍまでの蛍光画像を撮影する。次いで、照射する励起波長を３５０ｎｍから３６０ｎｍへと１ピッチ上げて、再び観測蛍光波長４００ｎｍ、４１０ｎｍ、・・・と段階的に上げて、観測蛍光波長６００ｎｍまでの蛍光画像を撮影していく。
【００２７】
測定対象物が発する蛍光波長は励起波長より長波長であるため、励起波長より長波長の蛍光波長で画像を撮影すればよい。例えば、照射励起波長を５００ｎｍに設定する場合では、観測蛍光波長５００ｎｍ未満では蛍光は観察されないので、観測蛍光波長４００〜４９０ｎｍの範囲の蛍光画像を撮影する必要はなく、５００〜６００ｎｍの範囲の蛍光画像を撮影すれば足りる。この測定条件では、励起波長より長波長の蛍光波長の画像だけを撮影すると、合計２７３枚の蛍光画像データを取得することになる。
【００２８】
所定の励起波長範囲および所定の蛍光波長範囲で、励起波長および蛍光波長とを段階的に変化させながら、測定対象物の画像を撮影することにより、撮影した蛍光画像の各画素について、それぞれ励起・蛍光マトリクス情報が得られる。励起・蛍光マトリクス情報が何次元のデータになるかは、何種類の励起波長λExおよび蛍光波長λEmの組み合わせで蛍光強度ＩEx,Emを撮影するかによって決まる。すなわち、撮影した蛍光画像の枚数がｎ枚の場合、ｎ次元の励起・蛍光マトリクス情報が取得できる。
【００２９】
上述の測定条件の例では、励起波長範囲３５０〜５７０ｎｍ、蛍光波長範囲４００〜６００ｎｍで、合計２７３枚の蛍光画像データを取得するので、各画素Ｐｉｘｅｌ（Ｎ）は、ＩNEx350,Em400、ＩNEx350,Em410、・・・ＩNEx570,Em590、ＩNEx570,Em600の２７３個のパラメータからなる２７３次元の励起・蛍光マトリクス情報を有している。図４に、２７３枚の大豆の蛍光画像データから得られる励起・蛍光マトリクス情報の例を示す。図４では、胚、葉脈、アリューロン層に相当する画素を選択し、各画素が持つ２７３次元空間の励起・蛍光マトリクス情報を表示している。胚、葉脈、アリューロン層は、それぞれの成分の違いに応じて、成分特有のパターンを示すことが分かる。
【００３０】
各画素Ｐｉｘｅｌ（Ｎ）が持つ２７３個のパラメータＩNEx350,Em400、ＩNEx350,Em410、・・・ＩNEx570,Em590、ＩNEx570,Em600に基づいて、各画素Ｐｉｘｅｌ（Ｎ）を２７３次元空間に分布することができる。２７３次元空間における分布情報は各画素の励起・蛍光マトリクス情報の違い、すなわち成分の違いを表わす。しかし、２７３次元空間における分布情報は高次元であるため、そのまま可視化することはできない。そこで、測定対象物上の各測定箇所におけるｎ次元の励起・蛍光マトリクス情報を、統計解析処理によってより低次元の情報に情報圧縮して各測定箇所の蛍光特性を抽出する（ステップＳ２）。
【００３１】
「情報圧縮」とは、一組の変量群（多変量データ）のもつバラツキを、なるべく少数の変量によって正確に表現する方法であり、変量間のどのような関係に着目するかによって様々な手法がある。変量間の相関関係に着目したものが主成分分析や特異値分解であり、類似度関係に着目したものが多次元尺度法である。また、ばらつきの表現手法によっても分類することができ、非線形性を導入したものが自己組織化マップである。これらは全て外的基準が無い場合であるが、外的基準がある場合についても同様に少数の変量で説明するという意味で情報圧縮を行うことができる。「外的基準」とは、予想対象としている事象を表す変量であり、具体的には成分含量（糖度、酸度、タンパク質含量など）や物理的指標（硬度、温度など）などを示す。
【００３２】
情報圧縮の具体例として、外的基準がない場合としては、主成分分析、特異値分析、クラスター分析、因子分析、多次元尺度法、最小次元解析法、潜在構造分析等を例示できる。また、外的基準がある場合としては、重回帰分析、相関分析、判別分析等を例示できる。
【００３３】
これらの統計解析方法の詳細については、下記の文献を参照されたい。ステップＳ２の情報圧縮は、下記の文献を参照することにより、容易に実施可能である。
【００３４】
・「新版  多変量解析法」林知己夫編，柳井，高根著，朝倉書店
・「ホントにわかる多変量解析」長谷川勝也著、共立出版株式会社、1998年（重回帰分析・主成分分析・因子分析について）
・「多次元尺度解析法」林知己夫・飽戸弘著、サイエンス社、1976年
・「自己組織化マップ」T.コホネン著、得高平蔵・岸田悟・藤村喜久郎訳、シュプリンガー・フェアラーク東京、1996年
【００３５】
ステップＳ２において、各画素Ｐｉｘｅｌ（Ｎ）が持つ励起・蛍光マトリクス情報は、１〜４次元の情報に圧縮されることが好ましい。各画素Ｐｉｘｅｌ（Ｎ）が持つ励起・蛍光マトリクス情報をｎ次元から１〜４次元の情報に圧縮することにより、励起・蛍光マトリクス情報の特徴を保持しながら、励起・蛍光マトリクス情報の違いを色の違いで可視化することが可能となる。
【００３６】
【数１】
0003706914.tif 000002
【００３７】
図５に、大豆の蛍光写真の各画素Ｐｉｘｅｌ（Ｎ）を、２７３次元から３次元に情報圧縮した例を示す。ここでは、簡単のため、大豆の蛍光写真のうち１００個の画素を選択して情報圧縮している。
【００３８】
図５は、各画素Ｐｉｘｅｌ（Ｎ）〔Ｎは１〜１００の整数〕を多次元尺度法により３次元に情報圧縮し、この結果をプロットした例である。多次元尺度法により、各画素Ｐｉｘｅｌ（Ｎ）はそれぞれ（１ｓｔ（Ｎ）、２ｎｄ（Ｎ）、３ｒｄ（Ｎ））の３つのパラメータで表され、横軸を２ｎｄ（Ｎ）、縦軸を３ｒｄ（Ｎ）、ｚ軸を１ｓｔ（Ｎ）（ここではｚ軸は省略）として、各画素をプロットする。例えば、１００個の画素のうち、６２番目の画素Ｐｉｘｅｌ ６２の情報圧縮結果は、図５において２ｎｄ＝０、３ｒｄ＝−０．１５の付近に"62"とプロットされている。
【００３９】
次いで、情報圧縮された励起・蛍光マトリクス情報に基づいて測定対象物上の各測定箇所に彩色すべき色を決定する（ステップＳ３）。
【００４０】
情報圧縮により得られた各画素の分布情報に彩色することにより、測定対象物上の各測定箇所に対応する画素に彩色すべき色を決定する。情報圧縮した励起・蛍光マトリクス情報が３次元までの場合、Ｌａｂ表色系（Ｌ：輝度、ａ：緑〜赤、ｂ：青〜黄色）、ＨＳＩ表色系（Ｈ：色度（Hue）、Ｓ：彩度（Saturation）、I：明度（Intensity））、ＲＧＢ表色系（Ｒ：レッド，Ｇ：グリーン、Ｂ：ブルー）等を用いて各画素の分布情報に彩色できる。また、情報圧縮した励起・蛍光マトリクス情報が４次元の場合、ＣＭＹＫ表色系（Ｃ：シアン、Ｍ：マゼンダ、Ｙ：イエロー、Ｋ：ブラック）等を用いて各画素の分布情報に彩色できる。各画素の分布情報に彩色することにより、測定対象物上の各測定箇所における励起・蛍光マトリクス情報の違いが色の違いとして表現される。表色系はこれらに限定されるものでなく、例えば、励起・蛍光マトリクス情報を１次元に情報圧縮した場合、１つのパラメーター（例えば明度）のみで各画素の分布情報に彩色できる。
【００４１】
図６に、多次元尺度法により３次元に情報圧縮された各画素の分布情報をＬａｂ表色系により彩色したカラーインデックスの例をしめす。各画素が分布する３次元空間を、横軸１ｓｔをａ*（緑〜赤）、縦軸２ｎｄをｂ*（青〜黄色）、ｚ軸３ｒｄをＬ*（輝度）（ここではｚ軸は表さず）として彩色する。図６のカラーインデックスでは、左下部分が青系、左上部分が緑系、右上部分が赤系に彩色されている。
【００４２】
これにより、各画素Ｐｉｘｅｌ（Ｎ）〔Ｎは１〜１００の整数〕における励起・蛍光マトリクス情報の違いが色の違いとして表現される。図６のカラーインデックスでは、例えば、６２番目の画素Ｐｉｘｅｌ ６２は青系として、８８番目の画素Ｐｉｘｅｌ ８８は緑系として、９９番目の画素Ｐｉｘｅｌ ９９は赤系として表現される。
【００４３】
次に、各測定箇所に彩色すべき色をカラーマッピングすることにより測定対象物の成分分布を可視化する（ステップＳ４）。
【００４４】
すなわち、ステップＳ３で決定された各測定箇所に彩色すべき色を、各測定箇所に対応する位置の画素上で表示することにより、カラーマッピングする。ステップＳ３で得られたカラーインデックスを画像に適用することにより、測定対象物の各測定箇所における励起・蛍光マトリクス情報の違い、すなわち成分の違いが画像として可視化される。
【００４５】
図７に、図６のカラーインデックスを画像に適用することにより、大豆断面の成分分布を可視化した画像を示す。図７においては、アリューロン層は水色で、葉脈部分は緑で、胚部分は赤で表現され、大豆断面の画像が成分の違いによって明確に色わけされている。
【００４６】
以上、大豆の切断面の成分分布の可視化を例に、本発明の成分分布可視化方法について説明したが、測定対象物、励起・蛍光マトリクスの測定条件、情報圧縮方法、カラーマッピング等の各種条件については、本発明の目的を逸脱しない範囲で適宜選択できる。
【００４７】
〔ＩＩ〕成分分布可視化装置
次に本発明の成分分布可視化装置について実施形態を例に挙げて説明する。本発明の成分分布可視化装置は、前述の本発明の成分分布可視化方法に好適に使用できるものであるが、本発明の成分分布可視化方法に用いる測定装置はこれに限定されるものではない。
【００４８】
図８は本実施形態の成分分布可視化装置のブロック図である。成分分布可視化装置は、蛍光画像撮影装置１０および成分分布可視化装置２０を備えている。蛍光画像撮影装置１０は、励起・蛍光マトリクス情報を取得する装置であり、分光照明装置１１および分光観察装置１２を備えている。また、成分分布可視化装置２０は、蛍光画像撮影装置１０で取得した励起・蛍光マトリクス情報から、成分分布を可視化する装置であり、メモリ２１、制御部２３、計算処理部２４を備えており、測定者はキーボード・マウス２２により、成分分布可視化装置２０に測定条件等を入力する。
【００４９】
図９は、蛍光画像撮影装置１０のブロック図である。蛍光画像撮影装置１０は、分光照明装置１１および分光観察装置１２を備えている。分光照明装置１１は、測定対象物１３に、所定の波長の励起光を照射して測定対象物の成分から蛍光を生じさせる装置である。分光照明装置１１は、照射する励起波長を任意に変える励起波長可変手段を有する。
【００５０】
分光撮影装置１２は、所定の蛍光波長において、測定対象物１３の蛍光画像を撮影し、画像情報を成分分布可視化装置２０に送信する装置である。分光撮影装置１２は、測定対象物１３が発した蛍光のうち、特定の蛍光波長を選択的に捕えて、蛍光画像を撮影する。分光撮影装置１２は、観察する蛍光波長を任意に変える蛍光波長可変手段を有する。
【００５１】
図１０に蛍光画像撮影装置の一例を示す斜視図を示す。図１０の例において、分光照明装置１１は、光源１１０、分光装置１１２、励起波長調節部１１４、光ファイバー１１６、励起光照射部１１８を備えている。また、分光撮影装置１２は、光学部１２０、分光装置１２２、画像撮影装置１２４を備えている。
【００５２】
分光照明装置１１の光源１１０としては、キセノンランプ、タングステンランプ、波長可変レーザー等を用いることができる。光源１１０から発した光は、分光装置１１２において、所定の波長を有する励起光に分光される。測定者は、励起波長調節部１１４を調節することにより、励起光を任意の波長に設定することができる。光源１１０として波長可変レーザーを用いる場合、直接光源から所望の波長を有する励起光が得られるので、分光装置１１２は不要である。
【００５３】
分光装置１１２としては、ＡＯＴＦ（Acoustic Optical Tunable Filter）、液晶チューナブルフィルタ、干渉フィルタ、回折格子などを用いることができる。
【００５４】
分光装置１１２において所定の波長を有する励起光に変換された光は、光ファイバー１１６を経由して励起光照射部１１８に送られ、励起光照射部１１８から測定対象物１３に照射される。所定の励起波長を有する励起光を照射することにより、測定対象物１３は、成分特有のパターンの蛍光を発する。
【００５５】
光学部１２０により、測定対象物１３を画像撮影に適した大きさに拡大する。光学部１２０は、例えば、顕微鏡、ズームレンズ、マクロレンズ、広角レンズ等である。測定対象物１３が画像を撮影するために十分な大きさを有する場合は、光学部１２０を使用しなくても撮影可能である。
【００５６】
励起光を照射することにより、測定対象物１３が発した蛍光は、分光装置１２２により所定の波長を有する光に分光される。分光装置１２２は、観測する蛍光波長を任意に設定する手段を有する。分光装置１２２としては、ＡＯＴＦ（Acoustic Optical Tunable Filter）、液晶チューナブルフィルタ、干渉フィルタ、回折格子などを用いることができる。
【００５７】
分光装置１２２を通過することにより、測定対象物１３が発した蛍光のうち所定の波長を有する光のみが画像撮影装置１２４によって画像として撮影される。画像撮影装置１２４としては、ＣＣＤカメラ、走査型画像カメラ等を用いることができる。
【００５８】
画像撮影装置１２４により得られた画像の各画素の明度から、測定対象物１３上の各測定箇所における蛍光強度が判明する。すなわち、測定対象物１３上の各測定箇所について、各測定箇所の対応する位置の画素の明度から、特定の励起波長λEx（照射波長）および特定の蛍光波長λEm（観測波長）における蛍光強度ＩEx,Emの情報が得られる。したがって、蛍光画像撮影装置１０を用いることにより、測定対象物上の全ての点（画素）において、特定の励起波長および蛍光波長における蛍光強度を、一度に測定することが可能となる。
【００５９】
測定対象物上の全ての点（画素）において、特定の励起波長および蛍光波長における蛍光強度を一度に測定する蛍光画像撮影装置１０は、従来に例がないものである。
【００６０】
測定対象物上の各点においてｎ次元の励起・蛍光マトリクス情報を取得する場合は、励起波長および蛍光波長の組み合わせを変えながらｎ枚の蛍光画像を撮影する。画像撮影装置１２４によって撮影されたｎ枚の蛍光画像の画像情報は、成分分布可視化装置２０に転送される。
【００６１】
照射する励起波長および観測する蛍光波長は、手動または自動で、測定者が任意に変えることができる。好ましくは、蛍光画像撮影装置１０は、励起波長、蛍光波長を自動的に変更する手段を有する。図１１は、励起波長、蛍光波長を自動的に変更しながら蛍光画像を撮影するフローチャートである。
【００６２】
蛍光画像撮影装置１０の励起波長、蛍光波長を自動的に変更するため、測定者は、キーボード・マウス２２を通じて、測定する励起・蛍光マトリクスの励起波長範囲、励起波長ピッチを入力する（ステップＳ１０１）。次いで、蛍光波長範囲、蛍光波長ピッチを入力する（ステップＳ１０２）。制御部２３は、分光照明装置１１および分光観察装置１２に対し、入力された励起波長範囲、蛍光波長範囲、波長ピッチに基づき、最低励起波長、最低蛍光波長を初期値に設定し（ステップＳ１０３）、１枚目の蛍光画像を撮影するよう指示する。
【００６３】
蛍光波長を１ピッチ上げても設定した蛍光波長範囲外とならない場合（ステップＳ１０５  Ｎｏ）、制御部２３は分光撮影装置１２に、蛍光波長を１ピッチ上げ、２枚目の蛍光画像を撮影するよう命令する（ステップＳ１０６、ステップＳ１０４）。同様にして、蛍光波長を１ピッチ上げると設定した蛍光波長範囲外となるまで、蛍光波長を１ピッチずつあげて撮影を繰り返す（ステップＳ１０５  Ｎｏ、ステップＳ１０６）。
【００６４】
蛍光波長を１ピッチ上げると設定した蛍光波長範囲外となる場合であって（ステップＳ１０５  Ｙｅｓ）、励起波長を１ピッチ上げても設定した励起波長範囲外とならない場合（ステップＳ１０７  Ｎｏ）、制御部２３は分光照明装置１１に、励起波長を１ピッチ上げ、分光撮影装置１２に、蛍光波長を初期値（ここでいう初期値とは、１ピッチ上げた励起波長と同じ波長を意味する）に設定するよう命令し（ステップＳ１０８）、分光撮影装置１２に蛍光画像を撮影するよう命令する（ステップＳ１０４）。あとは、蛍光波長を１ピッチ上げると設定した蛍光波長範囲外となるまで、蛍光波長を１ピッチずつあげて撮影を繰り返す（ステップＳ１０５  Ｎｏ、ステップＳ１０６）。
【００６５】
蛍光波長を１ピッチ上げると設定した蛍光波長範囲外となる場合であって（ステップＳ１０５  Ｙｅｓ）、励起波長を１ピッチ上げると設定した励起波長範囲外となる場合（ステップＳ１０７  Ｎｏ）、撮影を終了し、撮影した蛍光画像データを成分分布可視化装置２０に送信する。
【００６６】
次に、図８の成分分布可視化装置２０について説明する。成分分布可視化装置２０は、画像撮影装置１２４によって撮影されたｎ枚の蛍光画像の画像情報から、各画素ごとに励起・蛍光マトリクス情報を抽出する。次いで、統計解析処理により励起・蛍光マトリクス情報を圧縮し、圧縮された励起・蛍光マトリクス情報に基づいて各点に彩色すべき色を決定し、決定された色を各測定箇所に対応する画素で表示させてカラーマッピングすることにより、測定対象物の成分分布を可視化する。
【００６７】
メモリ２１は、画像撮影装置１２４から転送された画像情報や計算処理部２４で情報圧縮された励起・蛍光マトリクス情報を格納する。
制御部２３は、測定者の入力した励起波長範囲、蛍光波長範囲、波長ピッチで測定対象物の蛍光画像を撮影するように、分光照明装置１１が照射する励起波長、および、分光撮影装置１２が観測する蛍光波長を調整する指示を出したり、得られた励起・蛍光マトリクス情報を情報圧縮するよう計算処理部２４に統計解析処理を命令する。
【００６８】
蛍光画像撮影装置１０から転送されたｎ枚の蛍光画像の画像情報は、成分分布可視化装置２０のメモリ２１に格納される。測定者がキーボード・マウス２２を通じて、統計解析処理を指示すると、計算処理部２４は、メモリ２１に格納されたｎ枚の蛍光画像の画像情報から、各画素ごとにｎ次元の励起・蛍光マトリクス情報を抽出する。次に、計算処理部２４は、測定者が指定した多次元尺度法、主成分分析法、自己組織化マップ法等の統計解析処理により、各画素ごとに得られたｎ次元の励起・蛍光マトリクス情報を、１〜４次元に情報圧縮する。１〜４次元に圧縮された励起・蛍光マトリクス情報は、メモリ２１に格納される。
【００６９】
測定者がキーボード・マウス２２を通じて制御部２３にカラーマッピングするよう指示を入力すると、制御部２３は、計算処理部２４に、メモリ２１に格納されている圧縮された励起・蛍光マトリクス情報を読み出し、測定者が指定したカラーインデックスに基づいて、各画素に彩色すべき色を指定するよう命令する。
【００７０】
各画素に彩色すべき色が決定されると、計算処理部２４は、ディスプレイ３０に各画素に彩色すべき色の情報を送信する。ディスプレイ３０上で各画素をカラーマッピングすることにより、測定対象物の成分分布が可視化される。なお、成分分布の可視化は、必ずしもディスプレイ３０上で行う必要はなく、プリンターで成分分布可視化画像を印刷する等、測定対象物の成分分布を可視化できるいかなる手法を用いてもよい。
【００７１】
【実施例】
以下、本発明の実施例について説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【００７２】
〔実施例１〕  大豆断面の成分分布可視化
パラフィン中に大豆を埋包し、これを切断して大豆の切断面を露出させた。
顕微鏡１２０（Leica製、MZ FL III）に、液晶チューナブルフィルタ１２２（Varispec製、VIS2-5-HC-35）、ＣＣＤカメラ１２４（浜松ホトニクス製、ORCA-ER-1394、137万画素）を取り付けて、図９の分光撮影装置１２を組み立てた。分光照明装置１１（相馬光学製、S-10）で大豆の切断面に励起光を照射しながら、分光撮影装置１２を用いて、下記の測定条件で、励起・蛍光マトリクス情報を取得した。
【００７３】
励起波長範囲：３５０〜５７０ｎｍ／１０ｎｍ間隔
蛍光波長範囲：４００〜６００ｎｍ／１０ｎｍ間隔
総画像数：２７３
【００７４】
各画素ごとに得られた２７３次元の励起・蛍光マトリクス情報を多次元尺度法により３次元に情報圧縮し、Ｌａｂ表色系を用いて各画素に彩色すべき色を決定して、大豆断面の成分分布を可視化した。図７に、大豆断面の成分分布可視化画像を示す。図７においては、アリューロン層は水色で、葉脈部分は緑で、胚部分は赤で表現され、大豆断面の画像を成分の違いによって明確に色わけすることができた。このように、本発明の成分分布可視化方法により、複数成分の違いを一画像で表示することが可能となる。
【００７５】
〔実施例２〕  大豆の３次元成分分布測定
パラフィン中に埋包した大豆を大豆の短軸方向に１００枚にスライスし、この１００枚の大豆の切断面について、実施例１と同じ手法で、成分分布可視化画像を作成した。１００枚の成分分布可視化画像をコンピュータに取り込み、大豆の３次元の成分分布データを得た。図１２に大豆の３次元成分分布データからえられた大豆断面の画像の一例を示す。図１２は、大豆を長軸方向に切断した断面の成分分布可視化画像の例である。大豆の成分分布可視化画像を立体的に取り込むことにより、所望の断面における成分分布画像を得ることができる。
【００７６】
〔実施例３〕  放射線を照射したコショウの成分分布可視化
γ線を照射した粉末コショウ（１５Ｋ  Ｇｙ、３０Ｋ  Ｇｙ）および放射線未照射の粉末コショウ（Ｃｏｎｔｒｏｌ）をパラフィン中に埋包し、これを切断してコショウの切断面を露出させた。実施例１と同じ分光照明装置１１および分光撮影装置１２を用いて、下記の測定条件で、励起・蛍光マトリクス情報を取得した。
【００７７】
励起波長範囲：３５０〜６５０ｎｍ／１０ｎｍ間隔
蛍光波長範囲：４００〜７００ｎｍ／１０ｎｍ間隔
総画像数：４９６
【００７８】
各画素ごとに得られた４９６次元の励起・蛍光マトリクス情報を主成分分析法により３次元に情報圧縮し、Ｌａｂ表色系を用いて各画素に彩色すべき色を決定して、コショウ断面の成分分布を可視化した。図１３に、コショウ断面の成分分布可視化画像を示す。図１３から、γ線を照射したコショウとγ線未照射のコショウではその成分分布が明らかに異なることがわかる。また、１５Ｋ  Ｇｙと３０Ｋ  Ｇｙの比較からわかるように、γ線の吸収線量の違いを判別することも可能である。
【００７９】
このように、本発明の成分分布可視化方法は、新たな放射線照射検知手法を提供するものである。
【００８０】
〔実施例４〕  根粒の成分分布可視化
セスバニアに付着した根粒部分をパラフィン中に埋包し、これを切断して根粒部分の切断面を露出させた。実施例１と同じ分光照明装置１１および分光撮影装置１２を用いて、下記の測定条件で、励起・蛍光マトリクス情報を取得した。
【００８１】
励起波長範囲：３５０〜６５０ｎｍ／１０ｎｍ間隔
蛍光波長範囲：４００〜７００ｎｍ／１０ｎｍ間隔
総画像数：４９６
【００８２】
各画素ごとに得られた４９６次元の励起・蛍光マトリクス情報を主成分分析法により３次元に情報圧縮し、Ｌａｂ表色系を用いて各画素に彩色すべき色を決定して、根粒断面の成分分布を可視化した。図１３に、根粒断面の成分分布可視化画像を示す。
【００８３】
根粒菌は植物体内で窒素固定を行い、植物体に栄養を供給するが、本発明の成分分布可視化法により、窒素固定部位や、維管束の分布の構造を可視化することができる。
【００８４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の成分分布可視化方法によれば、測定対象物について、蛍光染色等の前処理をすることなく、複数成分を同時に画像として表示することができる。
【００８５】
また、本発明の成分分布可視化装置によれば、特定の励起波長および蛍光波長における測定対象物上の各点の蛍光強度を一度に測定することができるため、測定対象物上の各点における励起蛍光マトリクス情報を効率的に取得することができ、本発明の成分分布可視化方法に好適に利用できる。
【００８６】
かかる特徴を有する本発明の成分分布可視化方法および成分分布可視化装置は、農産物等の内部の構造の分析や、残留農薬、放射線照射の検出等の様々な用途に好適に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  蛍光試薬ローダミンＢの励起・蛍光マトリクスを表した図である。
【図２】  本発明の成分分布可視化方法のフローチャートである。
【図３】  測定対象物断面の画像を撮影するフローチャートである。
【図４】  大豆の蛍光画像データから得られる、胚、葉脈、アリューロン層に相当する画素における励起・蛍光マトリクスを表した図である。
【図５】  各画素Ｐｉｘｅｌ（Ｎ）〔Ｎは１〜１００の整数〕を多次元尺度法により３次元に情報圧縮し、この結果をプロットしたグラフである。
【図６】  多次元尺度法により３次元に情報圧縮された各画素の分布情報を、Ｌａｂ表色系により彩色したカラーインデックスを示す図である。
【図７】  図６のカラーインデックスを画像に適用することにより、測定対象物の断面の成分分布を可視化した成分分布画像を示す図である。
【図８】  本発明の実施の形態の例の成分分布可視化装置のブロック図である。
【図９】  本発明の実施の形態の例の蛍光画像撮影装置のブロック図である。
【図１０】  本発明の実施の形態の例の蛍光画像撮影装置の斜視図である。
【図１１】  励起波長、蛍光波長を自動的に変更しながら蛍光画像を撮影するフローチャートである。
【図１２】  大豆の３次元成分分布データから得られた、大豆の長軸方向の切断面の成分分布可視化画像を示す図である。
【図１３】  放射線を照射したコショウ（１５Ｋ  Ｇｙ、３０Ｋ  Ｇｙ）および放射線未照射のコショウ（Ｃｏｎｔｒｏｌ）の成分分布可視化画像を示す図である。
【図１４】  根粒の成分分布可視化画像を示す図である。
【符号の説明】
１０  蛍光画像撮影装置
１１  分光照明装置
１１０  光源
１１２  分光装置
１１４  励起波長調節部
１１６  光ファイバー
１１８  励起光照射部
１２  分光撮影装置
１２０  光学部
１２２  分光装置
１２４  画像撮影装置
１３  測定対象物
２０  成分分布可視化装置
２１  メモリ
２２  キーボード・マウス
２３  制御部
２４  計算処理部
３０  ディスプレイ
【図１】
0003706914.tif 000003
【図２】
0003706914.tif 000004
【図３】
0003706914.tif 000005
【図４】
0003706914.tif 000006
【図５】
0003706914.tif 000007
【図６】
0003706914.tif 000008
【図７】
0003706914.tif 000009
【図８】
0003706914.tif 000010
【図９】
0003706914.tif 000011
【図１０】
0003706914.tif 000012
【図１１】
0003706914.tif 000013
【図１２】
0003706914.tif 000014
【図１３】
0003706914.tif 000015
【図１４】
0003706914.tif 000016