(57)【要約】被検体上の指定の位置にプローブ等の計測器を簡易かつ正確に装着させるよう支援する装置及び方法を提供することを課題とする。  本課題を解決するために、被検体を撮像することにより得られた画像から予め定めた特徴点の座標を検出する座標検出部４と、モデル画像における上記特徴点の座標を上記検出により得られた座標に変換するための投影変換パラメータを算出する変換パラメータ算出部５と、被検体に装着させる計測器の位置をモデル画像において指定するための指定部７と、指定部７を用いて指定された位置の座標を、投影変換パラメータを用いて変換する座標変換部６と、座標変換部６による変換により得られた座標を撮像により得られた画像に表示する表示部８を備えた計測器装着支援装置１を提供する。
2018186363.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体を撮像することにより得られた画像から予め定めた特徴点の座標を検出する座標検出手段と、
モデル画像における前記特徴点の座標を前記検出により得られた座標に変換するための投影変換パラメータを算出する変換パラメータ算出手段と、
前記被検体に装着させる計測器の位置を前記モデル画像において指定するための指定手段と、
前記指定手段を用いて指定された前記位置の座標を、前記投影変換パラメータを用いて変換する座標変換手段と、
前記座標変換手段による変換により得られた座標を前記撮像により得られた画像に表示する表示手段を備えた計測器装着支援装置。
【請求項２】
前記撮像により得られた画像は動画像であり、
前記座標検出手段は、前記予め定めた特徴点の座標をリアルタイムに検出し、
前記変換パラメータ算出手段は、前記投影変換パラメータをリアルタイムに算出し、
前記座標変換手段は、前記指定手段を用いて指定された前記位置の座標を、リアルタイムに算出された前記投影変換パラメータを用いてリアルタイムに変換し、
前記表示手段は、前記座標変換手段による変換によりリアルタイムに得られた座標を、前記動画像にリアルタイムに表示する、請求項１に記載の計測器装着支援装置。
【請求項３】
前記被検体を撮像する撮像手段をさらに備え、
前記表示手段は、前記撮像手段により撮像された前記動画像を、垂直軸に対して左右反転させて表示する、請求項２に記載の計測器装着支援装置。
【請求項４】
前記撮像により得られた画像は２次元画像であり、
前記モデル画像は３次元画像である、請求項１又は２に記載の計測器装着支援装置。
【請求項５】
被検体の外観を撮像することにより得られた画像から予め定めた特徴点の座標を検出する座標検出手段と、
前記被検体の脳表面形状画像における前記特徴点の座標を前記検出により得られた座標に変換するための投影変換パラメータを算出する変換パラメータ算出手段と、
前記投影変換パラメータを用いて、前記撮像により得られた画像と前記脳表面形状画像との間における対応点を求め、前記対応点同士を重ね合わせることによって前記脳表面形状画像と前記撮像により得られた画像を合成する画像合成手段を備えた計測器装着支援装置。
【請求項６】
被検体を撮像することにより得られた画像から予め定めた特徴点の座標を検出する第一のステップと、
モデル画像における前記特徴点の座標を前記検出により得られた座標に変換するための投影変換パラメータを算出する第二のステップと、
前記モデル画像において指定された、前記被検体に装着される計測器の位置座標を、前記投影変換パラメータを用いて変換し、変換された座標を前記撮像により得られた画像に表示する第三のステップを含む計測器装着支援方法。
【請求項７】
前記撮像により得られた画像は動画像であり、
前記第一のステップでは、前記予め定めた特徴点の座標をリアルタイムに検出し、
前記第二のステップでは、前記投影変換パラメータをリアルタイムに算出し、
前記第三のステップでは、リアルタイムに前記投影変換パラメータを用いた変換を行って、変換された座標を前記動画像にリアルタイムに表示する、請求項６に記載の計測器装着支援方法。
【請求項８】
前記第三のステップでは、前記撮像により得られた前記動画像を、垂直軸に対して左右反転させて表示する、請求項７に記載の計測器装着支援方法。
【請求項９】
前記撮像により得られた画像は２次元画像であり、
前記モデル画像は３次元画像である、請求項６又は７に記載の計測器装着支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報を取得する計測器の被検体への装着を支援する装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
非侵襲的な手段により脳内活動を観測する方法として、機能的近赤外分光法（functional near infrared spectroscopy: fNIRS）が知られている。このfNIRSでは、観測対象とする所望の脳領域に対し、その直上にプローブを当てることが必要となる。このため、特許文献１や２に見られるように、被検体がプローブを備えたホルダを頭部に装着する際の支援システム等が考案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２６１５８８号公報
【特許文献２】特開２０１５−７７３３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示された技術では、被検体の頭部を計測毎に磁場ソースに対して固定した上で特徴点を電磁センサーで記録した後に、プローブの装着を行わなければならないため、被検体に対する拘束性が高いと共に、計測前の準備作業も煩雑であるという問題がある。【０００５】
また、特許文献２に開示された技術では、計測毎に光学マーカを被検体に装着させる必要があり、それに伴って、頭部の形状によらず光学マーカを安定的に固定するための装具が必要となる。こうした装具は、プローブやプローブを固定している固定具に影響を与えないよう設計されなければならず、試行錯誤を要することになる。また、本技術はあくまで光学マーカの位置の再現性を向上させようとするものに過ぎず、初めて計測する際の位置決めをどのように行うかという課題は解決されていない。【０００６】
本発明は、このような問題を解決するためになされたもので、被検体上の指定の位置にプローブ等の計測器を簡易かつ正確に装着させるよう支援する装置及び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】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明は、被検体を撮像することにより得られた画像から予め定めた特徴点の座標を検出する座標検出手段と、モデル画像における上記特徴点の座標を上記検出により得られた座標に変換するための投影変換パラメータを算出する変換パラメータ算出手段と、被検体に装着させる計測器の位置をモデル画像において指定するための指定手段と、指定手段を用いて指定された位置の座標を、投影変換パラメータを用いて変換する座標変換手段と、座標変換手段による変換により得られた座標を撮像により得られた画像に表示する表示手段を備えた計測器装着支援装置を提供する。【０００８】
また、上記課題を解決するため、本発明は、被検体の外観を撮像することにより得られた画像から予め定めた特徴点の座標を検出する座標検出手段と、被検体の脳表面形状画像における上記特徴点の座標を上記検出により得られた座標に変換するための投影変換パラメータを算出する変換パラメータ算出手段と、投影変換パラメータを用いて、撮像により得られた画像と脳表面形状画像との間における対応点を求め、対応点同士を重ね合わせることによって脳表面形状画像と上記撮像により得られた画像を合成する画像合成手段を備えた計測器装着支援装置を提供する。【０００９】
また、上記課題を解決するため、本発明は、被検体を撮像することにより得られた画像から予め定めた特徴点の座標を検出する第一のステップと、モデル画像における上記特徴点の座標を上記検出により得られた座標に変換するための投影変換パラメータを算出する第二のステップと、モデル画像において指定された、被検体に装着される計測器の位置座標を、投影変換パラメータを用いて変換し、変換された座標を撮像により得られた画像に表示する第三のステップを含む計測器装着支援方法を提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、被検体上の指定の位置にプローブ等の計測器を簡易かつ正確に装着させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る計測器装着支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る計測器装着支援方法を示すフローチャートである。
【図３】図２に示された計測器装着支援方法の具体例を示すフローチャートである。
【図４】図２に示されたモデル画像の作成方法を示すフローチャートである。
【図５】図２に示された特徴点の検出を自動的に行う方法を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態１に係る計測器装着支援装置の他の構成例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態１に係る計測器装着支援装置のさらに他の構成例を示すブロック図である。
【図８】図７に示された可搬端末４０の具体例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態２に係る計測器装着支援装置の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下において、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ詳しく説明する。なお、図中同一符号は同一又は相当部分を示す。
【００１３】
［実施の形態１］
本発明の実施の形態１に係る計測器装着支援装置は、専用のマーカを使用せず、被検体頭部の形態上の特徴点を基準マーカとして利用する。すなわち、上記特徴点は、被検体の頭部を撮像することにより得られた画像から自動検出される。さらに、この機能は動画映像を対象として実行され、実時間で基準マーカの検出が行われる。その後、本装置により、被検体の頭部を撮像することにより検出された基準マーカにモデル画像の基準点を一致させる投影変換のパラメータが求められ、モデル画像上に設定した計測器の装着位置が、求められたパラメータを用いて上記動画映像に投影される。このように、本装置は、計測器を装着すべき位置の動画上への実時間表示を実現することにより、上記被検体による当該計測器の正しい位置への装着を支援するものである。以下において、本装置をより詳しく説明する。
【００１４】
図１は、本発明の実施の形態１に係る計測器装着支援装置の構成例を示すブロック図である。図１に示されるように、本発明の実施の形態１に係る計測器装着支援装置１は、入力端子２と、入力端子２に接続されたバス３と、それぞれバス３に接続された座標検出部４、変換パラメータ算出部５、座標変換部６、指定部７、及び表示部８を含む。
【００１５】
図２は、本発明の実施の形態に係る計測器装着支援方法を示すフローチャートである。以下においては、図１に示された計測器装着支援装置１を用いて本方法を実現する場合を説明するが、本方法は他の手段を用いて実行されてもよく、計測器装着支援装置１を用いた場合に限られるものでないことは言うまでもない。
【００１６】
最初に、ステップＳ１において、座標検出部４は患者等の被検体を撮像することにより得られた画像から予め定めた特徴点の座標を検出する。次に、ステップＳ２において、変換パラメータ算出部５は、モデル画像における上記特徴点の座標を上記検出により得られた座標に変換するための投影変換パラメータを算出する。次に、ステップＳ３において、座標変換部６は、ユーザにより指定部７を用いて上記モデル画像において指定された、被検体に装着される計測器の位置座標を、投影変換パラメータを用いて変換し、表示部８は変換された座標を上記撮像により得られた画像に表示する。
【００１７】
図３は、図２に示された計測器装着支援方法の具体例を示すフローチャートである。以下においては、図３を参照しつつ、本具体例の概要を説明する。
【００１８】
予め顔画像のデータベース（顔画像ＤＢ）と３次元解剖画像のデータベース（３Ｄ解剖画像ＤＢ）を用意する。そして、事前処理として、ステップＳ１０において顔画像ＤＢから顔画像を読み出し、ステップＳ１１において特徴点位置予測モデルを作成する。
【００１９】
計測器装着支援装置１は、ステップＳ１において、入出力端子２を介して外部から２次元顔画像を取得する。なお、図示していないが、計測器装着支援装置１が撮像部をさらに備え、撮像部により撮像された２次元顔画像を、図示していない記憶部に保存するようにしてもよい。
【００２０】
次に、ステップＳ２において、座標検出部４はステップＳ１で取得された２次元顔画像から、ステップＳ１１で作成された予測モデルを利用して特徴点p’iを検出する。
【００２１】
一方、事前処理として、ステップＳ２０では３Ｄ解剖画像ＤＢから３次元モデルを読み出し、ステップＳ２１でユーザにより３次元モデルの特徴点piが設定されると、変換パラメータ算出部５は特徴点piを特徴点p’iに変換する座標変換関数ｆを推定する。
【００２２】
そして、さらにユーザが、計測したい脳の部位を上記３次元モデル上において指定部７を用いて指定すると、ステップＳ２３において３次元モデルにおける頭皮へのプローブ装着位置rが決定される。
【００２３】
これより、座標変換部６はステップＳ４において、ステップＳ３で推定された座標変換関数（変換パラメータ）を用いて、プローブ装着位置rに対応する２次元画像上でのプローブ装着位置r’を計算する。
【００２４】
そして、表示部８はステップＳ５において、ステップＳ４において算出されたプローブ装着位置r’を２次元ビデオ画像に重ねて表示する。なお、以上のような図３に示されたステップＳ１〜Ｓ５の手順は、リアルタイムに実行される。
【００２５】
以下において、図３に示された計測器装着支援方法について詳述する。
【００２６】
まず、図３のステップＳ２に示された特徴点の検出方法について、図４及び図５を用いて、被検体頭部の２次元画像から形態上の特徴点（基準マーカ）を自動検出する場合を例として詳しく説明する。
【００２７】
図４は、図３のステップＳ１１に示された予測モデルを作成する方法を示すフローチャートである。以下においては、図４を参照しつつ、上記予測モデルを作成する方法を具体的に説明する。
【００２８】
多数の人物の顔画像上で、例えば鼻根や耳介、目尻などの特徴点の座標が指定され、教師データが作成される。そして、作成された教師データを用いて機械学習を実行し、数式からなる予測モデルを構築する。
【００２９】
より具体的には、ステップＳ１では、人の顔が写っているｎ個のデジタル画像（顔画像）の各々において、ｍ個の解剖学的特徴点の座標p(n)（以下「特徴点座標データ」という。）を抽出し、ステップＳ２において正規化する。
【００３０】
なお、正規化された特徴点座標データｓｎは、例えば以下の式（１）に示されるように、右目中央、左目中央、口唇右端、口唇左端などといった特徴点の２次元空間上における座標（xi,yi）を、予め決められた順序で配置することにより作成され、このようなフォーマットは全ての特徴点座標データにおいて共通なものとされる。
【００３１】
【数１】
2018186363.tif 000003
【００３２】
次に、ステップＳ３において、全特徴点座標データの平均となる平均座標s0と、係数（変位）ベクトルviを算出する。ここで、変位ベクトルviは、例えば以下の式（２）で示されるデータ行列Ｘに対する主成分分析によって求められる。なお、iは変位ベクトルの数を示す。
【００３３】
【数２】
2018186363.tif 000004
【００３４】
次に、ステップＳ４において、変位量aiを用いた次式（３）で示される全特徴点座標データsからなる形状モデルを取得する。
【００３５】
【数３】
2018186363.tif 000005
【００３６】
上式（３）において、ベクトルVは変位ベクトルviから生成されるベクトルであり、行列aは変位量aiから生成される行列とされる。
【００３７】
一方、ステップＳ５では、最初に、各特徴点の周辺画素における輝度プロファイルgm,nを取得する。この輝度プロファイルは、例えば、顔画像のある特徴点を中心とした(3x3)ピクセルの輝度値を取得し、この中の最大値が１で最小値が０となるように規格化した上で、(3x3)ピクセルの規格化された輝度値を、例えば(x-1,y-1),(x,y-1),(x+1,y-1),(x-1,y),(x,y),(x+1,y),(x-1,y+1),(x,y+1),(x+1,y+1)という決まった順序で並べてできる１次元ベクトルとされる。
【００３８】
次に、各特徴点について、その周辺の輝度プロファイルの平均g0と共分散行列Gを算出する。ここで、共分散行列Gはばらつきを示すものであり、例えば、データ列(gm,0, gm,1, … , gm,n)より作成された分散共分散行列とされる。
【００３９】
このようにして、ステップＳ６では、以上の方法で算出されたm個の平均g0,m及び共分散行列Gmからなるプロファイルモデルが取得される。
【００４０】
図５は、図３のステップＳ２における特徴点（基準マーカ）の座標検出を自動的に行う方法を示すフローチャートである。以下において、図５を参照しつつ、座標検出部４が基準マーカを自動検出する方法を具体的に説明する。
【００４１】
ステップＳ１では、座標検出部４は入出力端子２及びバス３を介して顔画像を入力する。なお、図１には図示していないバス３に接続された記憶部に予め顔画像を格納しておき、この顔画像をバス３経由で座標検出部４に入力されるようにしてもよい。
【００４２】
次に、ステップＳ２では、座標検出部４は、入力された各画像において顔領域を検出する。ここで、顔領域とは長方形などで規定される顔全域を含む領域を意味する。この顔領域Φを検出するには、ハールライク(Harr-like)特徴などを用いる手法がある。
【００４３】
次に、ステップＳ３では、座標検出部４は、形状モデルをステップＳ２で検出された顔領域に初期配置する。この初期配置においては、例えば顔領域の検出にHarr-like特徴を用いた場合、顔の方向は特定できているため、形状モデルは当該モデル中の平均座標s0の重心が顔領域Φの中心と合致するよう配置される。なお、本初期配置により、上記の特徴点（基準マーカ）に相当する解剖学的なランドマーク群の初期座標p’i=0が決まることになる。
【００４４】
次に、ステップＳ４では、座標検出部４は、m個の特徴点の座標p’iそれぞれの近傍に探索領域を設け、各探索領域内でプロファイルモデルに最も一致するプロファイルを有する画素（点）を探索する。なお、探索領域は例えば(5x5)の長方形などとされる。
【００４５】
ここで、プロファイルの類似性の尺度fpは、探索領域内の各点の輝度プロファイルg’m,iを用いて次式のように示される。
【００４６】
【数４】
2018186363.tif 000006
【００４７】
そして、ステップＳ５において、座標検出部４は、特徴点の座標p’iを各探索領域内で尺度fpが最小となる座標に更新する。このようにして全ての特徴点の座標を更新した後、ステップＳ６において座標検出部４は、ステップＳ２において検出された顔領域の画像と形状モデルとの適合性を検査する。
【００４８】
このとき、次式（５）で算出される尺度fsが一定値より小さければステップＳ７へ進み、座標検出部４は座標p’iを特徴点として出力すると共に、そうでなければステップＳ８へ進み、座標検出部４は、特徴点としての座標p’iを推定できず検出不能であることを示すデータを出力する。
【００４９】
【数５】
2018186363.tif 000007
【００５０】
以下では、図３に示されたステップＳ３において、変換パラメータ算出部５が投影変換パラメータを算出することにより座標変換関数ｆを推定する方法を具体的に説明する。なお、ここでは一例として、図３に示されたステップＳ２で検出された特徴点は２次元の基準マーカであり、モデル画像は被検体の３次元解剖学的画像である場合を説明する。
【００５１】
まず、被検体の頭部の３次元解剖学的画像を磁気共鳴画像（ＭＲＩ）で取得する。本画像は被検体の脳や頭皮の表面を容易に識別できるものであればよく、一例としてＴ１強調画像が挙げられる。そして、ユーザは指定部７を用いて、ＭＲＩの輝度情報を基に仮想空間座標系を設定し、頭皮表面にある複数の解剖学的な基準点の座標pi(Xi,Yi,Zi)を指定する。
【００５２】
なお、この指定された基準点は、上記において図４を参照しつつ説明された２次元空間上で記録された特徴点に相当するものであり、予め決められた順序で記録される。
【００５３】
３次元頭部解剖学的画像上の任意の点xは、次式（６）によりビデオカメラで記録された２次元画像上の座標x”に投影することができる。
【００５４】
【数６】
2018186363.tif 000008
【００５５】
ここで、sは拡大率、Aは投影面の中心座標と焦点距離で構成される(2x3)の行列であり、これらは２次元画像の撮像条件として与えられる既知なパラメータである。一方、R及びtは、それぞれ回転行列と変位ベクトルであり、投影変換パラメータとして任意性を持つ。しかし、３次元仮想空間の特徴点群の投影p”iが同画像空間で検出した特徴点群p’iに最もよく一致するように、この２次元画像内で照合させることにより、回転行列R及び変位ベクトルtを一意に決定することが可能である。
【００５６】
そのように決定された回転行列R及び変位ベクトルtを用いれば、式（６）を用いて仮想空間上の任意の点xは現実空間の２次元座標上の点x”に投影できる。なお、回転行列R及び変位ベクトルtの決定には、例えば線形計画法を用いることができる。
【００５７】
次に、図３に示されたステップＳ４において、座標変換部６が、算出された投影変換パラメータを用いて、装着された計測器の位置座標を式（６）により変換し、図３に示されたステップＳ５において、表示部８が変換された位置座標を表示する方法を具体的に説明する。なお、ここでは一例として、プローブの装着位置を動画映像に２次元投影して表示する場合を説明する。
【００５８】
ユーザは、３次元頭部解剖学的画像からの輝度情報を基に、指定部７を用いて測定対象にしたい脳領域の中心座標rbを指定し、座標変換部６は、例えばその直上に当たる頭皮位置の座標rを基準として次式（７）を用いて、プローブを装着すべき位置、すなわち２次元ビデオ画像上の座標r’を算出する。
【００５９】
【数７】
2018186363.tif 000009
【００６０】
そして、表示部８は、式（７）を用いて算出された座標r’の位置を当該２次元ビデオ画像に重ね合わせて表示する。
【００６１】
なお、脳の表面は凹凸があるので、単純に中心座標rbにおける法線が直上の点を通るとは限らない。そこで、中心座標rbからユークリッド距離が最短となる頭皮上の点の座標rsを算出する。そして、このような方法で算出された座標rsを上記頭皮位置の座標rとして、この点がプローブの照射点と検出点の中心となるようにプローブを装着すれば良いことになる。
【００６２】
以上のような一連の処理を動画に対して実時間で実行すれば、被検体頭部の２次元動画像をモニターするに際して被検体の頭部や撮影者が動いていても、プローブを装着すべき位置を２次元動画像上でリアルタイムに確認することができる。
【００６３】
なお、以上のような計測器装着支援方法は、図２から図５に示された手順をコンピュータで実行可能なプログラムで表した上で、図６に示されるような計測器装着支援装置２０のメモリ２２に本プログラムを格納してＣＰＵ２１に実行させることによっても実現することができる。
【００６４】
また、上記計測器装着支援方法は、図７に示されるような計測器装着支援装置によっても実現できる。ここで、図７に示された計測器装着支援装置は、共にインターネット回線１０１，１０２を介してネットワーク１００に接続されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）３０及び可搬端末４０から構成される。
【００６５】
ここで、ＰＣ３０は入出力端子２と、入出力端子２及びインターネット回線１０１に接続されたバス３と、それぞれバス３に接続された演算部３１、記憶部３２、及び入力部３３を備える。また、可搬端末４０は、インターネット回線１０２に接続されたバス３と、それぞれバス３に接続された演算部４１、記憶部４２、撮影部４３、及び表示部４４を備える。以下において、このような構成を有する計測器装着支援装置の動作を説明する。
【００６６】
まず、ＰＣ３０は、事前にＭＲＩにより取得された頭部解剖学的構造データを入出力端子２又はインターネット回線１０１、及びバス３を介して記憶部３２に保存する。また同様に、ＰＣ３０は、顔画像ＤＢから顔画像とその特徴点を入出力端子２又はインターネット回線１０１、及びバス３を介して記憶部３２に保存する。そして、演算部３１は、記憶部３２に保存された画像等を用いて予測モデルを作成する。
【００６７】
次に、ユーザが入力部３３を用いて頭部解剖学的構造データ上の皮膚表面に複数の特徴点piを指定し、さらに、計測対象とする脳組織を指定すると、演算部３１は上記脳組織の直上の皮膚表面のプローブ装着位置rを計算する。そして、演算部３１で作成された予測モデルと算出されたプローブ装着位置rは、インターネット回線１０１，１０２とネットワーク１００、及びバス３を介して可搬端末４０の記憶部４２に転送される。
【００６８】
可搬端末４０では、演算部４１が、撮影部４３による撮影により得られた顔のビデオ動画で被検体の顔が写っている１フレームと記憶部４２に格納された予測モデルに基づいて、仮想空間で設定した特徴点piに対応するビデオフレーム上の特徴点p’iを計算する。
【００６９】
さらに、演算部４１は、特徴点piを特徴点p’iに変換する写像関数ｆを求め、特徴点piと同一空間にあるプローブ装着位置rをビデオフレーム座標系の位置r’に変換する。そして、表示部４４は、ビデオフレームに位置r’を表示する。
【００７０】
これにより、可搬端末４０が上記処理をリアルタイムに実行することで、ユーザは可搬端末４０によって様々な角度から撮影されたビデオ動画において頭皮上のプローブ装着位置を確認できるため、被検体頭部におけるプローブ装着位置を３次元的に正確に把握することができる。
【００７１】
なお、図７に示された可搬端末４０は、スマートフォンの他、図８に示されたタブレット型コンピュータ、ヘッドマウント型ディスプレイを有したコンピュータなど、動画の撮像や表示、及び演算処理を並列処理することができ、ユーザが携帯できるものにより実現される。
【００７２】
ここで、可搬端末４０に含まれた表示部４４は、例えば図８に示されるようなディスプレイ４６により構成されるが、撮影部４３を上記ディスプレイの背面側及び正面側に備えられたカメラにより構成することが考えられる。
【００７３】
この場合、上記背面側及び正面側に備えられたカメラは、ユーザにより一方が任意に選択されるようにすると良い。背面側のカメラが選択された場合には、オペレータが可搬端末４０を保持して被検体の頭部を撮像し、正面側のカメラ４５が選択された場合には、図８に示されるように被検体自身が自己の頭部を撮像するといった２通りの使い方を一台の可搬端末４０で実現できるためである。
【００７４】
そして、正面側のカメラが選択された場合には、可搬端末４０に含まれた演算部４１が、上記カメラで撮像された画像を垂直軸に対して画像反転させて上記ディスプレイに表示させることにより、当該被検体は、図８に示されるように、自己の頭部を鏡のように見ることができるため、プローブＰｂを頭部へ装着すべき位置Ｐｒを直感的に把握することが容易になる。
【００７５】
一方、背面側のカメラが選択された場合には、例えば、オペレータは可搬端末４０を片手で持ち、ディスプレイ４６を視認しながら被検体の頭部を様々な角度から撮像しつつ、他方の手でプローブＰｂを所定の位置に置くといった方法でプローブＰｂを装着すべき位置Ｐｒを調整するということも可能になる。
【００７６】
以上より、本発明の実施の形態に係る計測器装着支援装置や計測器装着支援方法によれば、従来必要だった専用マーカや大掛かりな装置を用いることなく、所望の脳領域直上の頭表に精度よくプローブを装着するための支援を簡便に行うことができる。また、このように精度の高いプローブの装着が実現できるため、多数のプローブを装着する必要もない。
【００７７】
［実施の形態２］
図９は、本発明の実施の形態２に係る計測器装着支援装置の構成例を示すブロック図である。図９に示されるように、計測器装着支援装置１０は、入出力端子２と、入出力端子２に接続されたバス３と、それぞれバス３に接続された座標検出部４、変換パラメータ算出部１２、及び画像合成部１３とを備える。
【００７８】
なお、計測器装着支援装置１０は、実施の形態１に係る計測器装着支援装置と同様な動作を行うことから、共通する点については説明を省略し、以下においては相違点について説明する。
【００７９】
変換パラメータ算出部１２は、予めＭＲＩ等により取得された被検体の脳表面形状画像における特徴点の座標を、座標検出部４による検出により得られた座標に変換するための投影変換パラメータを、図１に示された変換パラメータ算出部５により実行される上記計測器装着支援方法と同様な方法により算出する。
【００８０】
また、画像合成部１３は、変換パラメータ算出部１２により算出された投影変換パラメータを用いて、撮像画像と脳表面形状画像との間における対応点を求め、対応点同士を重ね合わせることによって上記脳表面形状画像と上記撮像画像を合成する。
【００８１】
なお、上記脳表面形状画像と上記撮像画像は、入出力端子２を介して計測器装着支援装置１０の外部から取得される。ここで、撮像画像については、計測器装着支援装置１０の内部に撮像部及び記憶部をさらに備え、撮像部により撮像された画像を記憶部に保存するようにしてもよい。
【００８２】
以上のような本発明の実施の形態２に係る計測器装着支援装置１０によれば、実施の形態１に係る計測器装着支援装置と同様にリアルタイム処理を行うことによって、リアルタイムに撮像されたユーザの頭部画像に脳表面形状画像を重ねて表示することができるため、ユーザは予めプローブ装着位置を指定せずとも、脳領域を確認しながらプローブを装着することができる。
【００８３】
なお、上記において、解剖学的画像には、例えば脳の領域毎の区分やラベル、機能的磁気共鳴画像や脳波計などに基づく脳機能活動信号の分布画像、前回計測時に記録したプローブ位置等の情報を重ねて表示するようにしても良い。
【００８４】
また、データベースに予めプローブの形状を登録しておき、プローブの位置を表示する代わりに、現実空間における被検体頭部画像にこのプローブ形状を表示しても良い。
【符号の説明】
【００８５】
１，１０，２０  計測器装着支援装置
４  座標検出部
５，１２  変換パラメータ算出部
６  座標変換部
７  指定部
８，４４  表示部
１３  画像合成部
２１  中央演算処理装置（ＣＰＵ）
２２  メモリ
３０  パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
３１，４１  演算部
３２，４２  記憶部
３３  入力部
４０  可搬端末
４５  カメラ
４６  ディスプレイ
【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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【国際調査報告】
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