(57)【要約】【課題】  身体構成要素のパラメータを解析する方法及び装置を提供する。【解決手段】  第１及び第２の周波帯の光を身体構成要素へ照射する光源と、当該身体構成要素から放射されたそれらの周波帯の光を受光する１または複数のフォトレセプタと、その身体構成要素の表面で反射された光を排除する表面反射排除手段と、第１周波帯の放射光の量と第２周波帯の放射光の量の比を計算するために受光した光を解析し、それによりその身体構成要素のパラメータを算出する手段とを有する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体構成要素の少なくとも１つのパラメータを解析する方法において、
少なくとも第１及び第２の周波帯の光により前記身体構成要素を照射するステップと、
前記身体構成要素により放射された前記少なくとも第１及び第２の周波帯の光を１または複数のフォトレセプタで受光するステップと、
前記身体構成要素により放射された第１の周波帯の光の量と第２の周波帯の放射光の量の比を計算するべく前記フォトレセプタで受光した光を解析し、その比から前記身体構成要素のパラメータを算出するステップとを有する
身体構成要素のパラメータ解析方法。
【請求項２】
前記身体構成要素及びそれを特徴付けるパラメータの数学的モデルを用いて、前記周波帯が予め設定されかつ計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記身体構成要素の生物学的モデルを用いて、前記周波帯が予め設定されかつ導出される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
身体構成要素の少なくとも１つのパラメータを解析する方法において、
少なくとも第１及び第２の周波帯の光により前記身体構成要素を照射するステップと、
前記身体構成要素により放射された前記少なくとも第１及び第２の周波帯の光を１または複数のフォトレセプタで受光しかつ前記身体構成要素により反射された光を排除するステップと、
前記身体構成要素により放射された第１の周波帯の光の量と第２の周波帯の放射光の量の比を計算するべく前記フォトレセプタで受光した光を解析し、その比から前記身体構成要素のパラメータを算出するステップとを有する
身体構成要素のパラメータ解析方法。
【請求項５】
前記身体構成要素のパラメータが、前記身体構成要素により放射された第１の周波帯の光の量と第２の周波帯の放射光の量の比に対して１対１の関数となるように、前記少なくとも第１及び第２の周波帯が選択される、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記身体構成要素により放射された第１の周波帯の光の量と第２の周波帯の放射光の量の比が、身体構成要素のパラメータの範囲に対応する周波帯の比の数学的に生成されたモデルと比較される、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記身体構成要素により放射された第１の周波帯の光の量と第２の周波帯の放射光の量の比が、身体構成要素のパラメータの範囲に対応する周波帯の比の経験的に計測された組と比較される、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記比較により、前記身体構成要素の１または複数のパラメータに関する１または複数の尺度が得られる、請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
前記計算された比と前記身体構成要素の１または複数のパラメータとを関連付ける関数が導出される、請求項１〜８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記身体構成要素により反射された光が一対の交差偏光された線形偏光フィルターを用いることにより排除され、一方のフィルターが光源と前記身体構成要素との間に設置されかつ他方のフィルターが前記身体構成要素と前記１または複数のフォトレセプタとの間に設置される、請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記身体構成要素を照射する光が、少なくとも前記周波帯を含む複数の波長からなる光である、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記照射光が白色光である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記照射光が太陽光である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも１つのフィルターが、光源と前記身体構成要素との間、または、前記身体構成要素と前記１または複数のフォトレセプタとの間に設置される請求項１１〜１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
前記身体構成要素が人間または動物の組織である、請求項１〜１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
前記組織が、皮膚、腸被覆、結腸被覆、食道被膜、子宮頚部被膜、眼の膜、または他の任意の上皮である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
身体構成要素の複数のパラメータを解析する方法であって、
複数の周波帯の各々の集合である光により身体構成要素が照射され、
前記周波帯の集合を含む光を１または複数のフォトレセプタで受光し、
各周波帯と他の複数または全ての周波帯との比の集合を計算するために前記１または複数のフォトレセプタで受光した光を解析し、かつそれらの比から前記身体構成要素の複数のパラメータを算出する、
請求項１〜１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
身体構成要素の複数のパラメータを解析する方法であって、
各パラメータに対して予め設定された一対の周波帯が存在し、該身体構成要素により放射された該一対の周波帯の一方の周波帯の光の量と他方の周波帯の光の量の比に対して各パラメータが１対１の関数となるように該一対の周波帯が予め設定され、
前記身体構成要素が各対の周波帯を含む光により照射され、
前記身体構成要素により放射された前記各対の周波帯を含む光が１または複数のフォトレセプタで受光され、
各パラメータについて、前記一対の周波帯の一方の周波帯の光の量と他方の周波帯の光の量の比を計算するために前記１または複数のフォトレセプタで受光された光を解析し、その比から各パラメータを算出する、
請求項１〜１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
前記周波帯比が、前記身体構成要素の値を確定するパラメータの範囲に対応する周波帯比の数学的に生成されたモデルと比較される、請求項１７または１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記周波帯比が、前記身体構成要素の値を確定するパラメータの範囲に対応する周波帯比の経験的に計測された組と比較される、請求項１７または１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記比較により、前記身体構成要素の１または複数のパラメータの１または複数の尺度が得られる、請求項１９または２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記計算された比と前記身体構成要素の１または複数のパラメータとを関連付ける関数が導出される、請求項１９または２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記身体構成要素が皮膚でありかつ前記複数のパラメータがメラニンの濃度と血液の濃度である、請求項１〜２２のいずれかに記載の方法。
【請求項２４】
前記予め設定された周波帯が赤色、緑色及び青色の周波帯であり、これら３つの周波帯により前記パラメータと１対１の関数となる２つの比を計算する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記予め設定された周波帯が、
１）可能な周波帯の組を定義するステップと、
２）一の領域おける前記身体構成要素から放射された一の周波帯の光の量である画像値を、同じ領域における別の画像値で割ることにより得られる当該領域における１または複数の画像比を定義するステップと、
３）解析される身体構成要素のパラメータ、前記定義された可能な周波帯の組、及び前記定義された画像比において、パラメータ空間における点を画像比空間における点へとマッピングする関数を得るステップと、
４）前記マッピング関数においてパラメータ空間における点と画像比空間における点とが１対１対応となるか否かを決定するステップと、
５）前記マッピング関数が１対１対応でない場合は前記可能な周波帯を拒否して前記１）〜４）のステップを繰り返し、そして前記マッピング関数が１対１対応である場合は前記可能な周波帯を、予め設定された周波帯の候補の組として承認するステップとを有する
請求項１〜２４のいずれかに記載の方法。
【請求項２６】
身体構成要素の少なくとも１つのパラメータを解析する装置において、
第１及び第２の予め設定された周波帯の光で前記身体構成要素を照射する光源と、
前記身体構成要素により放射された前記少なくとも第１及び第２の周波帯の光を受光する１または複数のフォトレセプタと、
前記身体構成要素の表面により反射された光を排除する表面反射排除手段と、
前記身体構成要素により放射された第１の周波帯の光の量と第２の周波帯の放射光の量の比を計算するべく前記１または複数のフォトレセプタで受光した光を解析し、その比から前記身体構成要素のパラメータを算出する手段とを有する
身体構成要素のパラメータ解析装置。
【請求項２７】
前記身体構成要素のパラメータが、前記身体構成要素により放射された第１の周波帯の光の量と第２の周波帯の放射光の量の比に対して１対１の関数となるように、前記予め設定された周波帯が選択される、請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記フォトレセプタがデジタルカメラである、請求項２６に記載の装置。
【請求項２９】
前記デジタルカメラが複数のフィルターを具備し、該フィルターの各々が前記予め設定された周波帯の各々に対応する、請求項２８に記載の装置。
【請求項３０】
前記光源が白色光である、請求項２６に記載の装置。
【請求項３１】
前記フォトレセプタと前記身体構成要素との間の距離が０．５cmから１０mまでである、請求項２７〜３０のいずれかに記載の装置。
【請求項３２】
前記光源と前記身体構成要素との間の距離が０．５cmから１０mまでである、請求項２７〜３０のいずれかに記載の装置。
【請求項３３】
身体構成要素のパラメータの解析に用いるために適切な一対の予め設定された周波帯を導出する方法において、
１）可能な周波帯の組を定義するステップと、
２）一の領域おける前記身体構成要素から放射された一の周波帯の光の量である画像値を、同じ領域における別の画像値で割ることにより得られる当該領域における１または複数の画像比を定義するステップと、
３）解析される身体構成要素のパラメータ、前記定義された可能な周波帯の組、及び前記定義された画像比において、パラメータ空間における点を画像比空間における点へとマッピングする関数を得るステップと、
４）前記マッピング関数においてパラメータ空間における点と画像比空間における点とが１対１対応となるか否かを決定するステップと、
５）前記マッピング関数が１対１対応でない場合は前記可能な周波帯を拒否して前記１）〜４）のステップを繰り返し、そして前記マッピング関数が１対１対応である場合は前記可能な周波帯を、予め設定された周波帯の候補の組として承認するステップとを有する
身体構成要素のパラメータの解析に用いる周波帯の導出方法。
【請求項３４】
周波帯の候補の組として承認された可能な周波帯の組について、前記マッピング関数を用いて得られるパラメータ復元の精度を決定するステップと、
前記精度が十分であるかまたは一定の基準に適合するか否かを判断するステップとを有する、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記精度が十分であるかまたは適合する場合は、前記周波帯の候補の組を採用し、そして前記精度が十分でないかまたは適合しない場合は、異なる周波帯の組に対して前記ステップ１）〜５）を繰り返す、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記精度が、
ａ）各画像比の各ベクトルについて画像取得に伴う誤差を計算するステップと、
ｂ）前記画像比ベクトルの誤差から、パラメータ空間全体に亘ってパラメータベクトルの各成分における可能な最大誤差を計算するステップと、
ｃ）パラメータ復元の精度を計測するためにパラメータ空間内の各点におけるパラメータ誤差のベクトルを用いるステップとを有する
請求項３４または３５に記載の方法。
【請求項３７】
周波帯の複数の候補の組を識別するために、可能な周波帯の複数の組に対して前記ステップ１）〜５）を繰り返し、
各候補の組について、対応するマッピング関数を用いて得られるパラメータ復元の精度を表す誤差値を決定し、
好適な周波帯の組を決定するための基準として前記候補の組を用いる、
請求項３３または３４に記載の方法。
【請求項３８】
前記候補の組を用いて好適な周波帯の組を決定するために遺伝的アルゴリズムを用いる、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
最適な周波帯の組を選択するために勾配降下アルゴリズムを用い、該アルゴリズムの開始点が前記ステップ４）で識別された第１の周波帯の候補の組である、請求項３３〜３５のいずれかに記載の方法。
【請求項４０】
各周波帯について、該周波帯の中心波長を決定するために前記方法が用いられる、請求項３３〜３９のいずれかに記載の方法。
【請求項４１】
前記周波帯の半値幅（ＦＷＨＭ）を決定するために前記方法が用いられる、請求項３３〜４０のいずれかに記載の方法。
【請求項４２】
前記ステップ３）が、前記パラメータに関するマッピング関数のヤコビアン行列を構築するステップと、該行列の行列式を得るステップとを有する、請求項３３〜４１のいずれかに記載の方法。
【請求項４３】
一組のフィルターの各々の１または複数の特性を決定する方法であって、前記フィルターは、物体または物質の１または複数のパラメータを数量化するために放射、放出及び／または伝搬された光のスペクトル解析に供されるシステムにおいて特定の波長範囲を選択するために用いられ、
１）一組の可能なフィルター特性を定義するステップと、
２）一の領域おける前記一のフィルターの数量化出力である当該フィルターの画像値を、同じ領域における別の画像値で割ることにより得られる当該領域における１または複数の画像比を定義するステップと、
３）解析される物体または物質、前記定義された可能なフィルター特性の組、及び前記定義された画像比において、パラメータ空間における点を画像比空間における点へとマッピングする関数を得るステップと、
４）前記マッピング関数においてパラメータ空間における点と画像比空間における点とが１対１対応となるか否かを決定するステップと、
５）前記マッピング関数が１対１対応でない場合は前記可能なフィルター特性を拒否して前記１）〜４）のステップを繰り返し、そして前記マッピング関数が１対１対応である場合は前記可能なフィルター特性を、予め設定されたフィルター特性の候補の組として承認するステップとを有する
フィルター特性の決定方法。
【請求項４４】
物体または物質の１または複数のパラメータを数量化するべく放射、放出及び／または伝搬される光のスペクトル解析を実行する手段を有する物体または物質の解析装置において、
前記光を個々の成分に分割する複数のフィルターを有し、それらのフィルターが請求項４３の方法を用いることにより得られる特性を具備する、
解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、組織構造を数量化するための方法及び装置に関する。特に、本発明は、組織の特性に関する情報を確立するために放射光スペクトルの解析を用いる方法に関する。本発明はまた、波長に固有の光効果を呈する試験に供される任意の物質または物体から放射され、放出され、及び／または伝搬される光のスペクトル解析に基づく方法及び装置に適用可能でる。
【背景技術】
【０００２】
入射光の強度及び幾何学的形状に無関係に生体組織から組織構造パラメータを復元することができるシステムに対する要望が存在する。本発明の目的は、上記のような技術を提供することである。このようなシステムは、組織すなわち画像の表面の形態が未知であるようなシステムにおいて価値がある。さらに、照射光の強度が一定であると想定できないシステムにおいて価値があるであろう。限定はしないが、適用可能性としては、内視鏡による胃腸管の組織の画像化及び解析、並びに、顔面等のように曲率が大きく変化する場所の皮膚上層領域の画像化及び解析が考えられる。
【０００３】
医師が黒色腫を診断する際の補助となり得るシステムは、現在存在する。その技術は、特許文献１の特許に基づく。このシステムは、正常な人間の皮膚の色の範囲を標準ＲＧＢ色空間にプロットした場合、良好に限定された面領域上に包含されるという知見に基づいている。さらに、皮膚のメラニン等の異常部分が存在する場合、皮膚の色は、健康な皮膚を示す面領域から離れたポイントへと移行するという形で変化する。皮膚の厚さの変化を考慮した更正計算を組み込むことにより、この技術は異常部分を検知することができ、それにより黒色腫の診断において医師を支援する。
【０００４】
このシステムの背景にある基本原理は、デジタルカメラを用いて計測された画像値を適切な組織構造パラメータへ関係付ける数学的関数を構築できることである。この関数関係を用いて、所与の画像を構成するポイント毎の各パラメータの値を得ることができる。その後、画像全体に亘るパラメータ値のグレースケール表現を行うことによりパラメータマップを作成することができる。
【特許文献１】国際公開W098/22023号パンフレット
【非特許文献１】L. Maloney and B.Wandell, "Color constancy: a method for recovering surface spectral reflectance(色の恒常性：表面スペクトル反射率の復元方法)", J. Opt. Soc. Am. A3, 29-33 (1986)
【非特許文献２】G. Healey, "Using color for geometry-insensitive segtmentation（幾何学的形状不感知の細分化のための色の使用）" J. Opt. Soc. Am. A6, 920-937 (1989)
【非特許文献３】M. A. Afromowitz, G. S. van Liew and D. M. Heimbach, "Clinical evaluation of burn injuries using an optical reflectance technique(光学反射技術を用いた火傷の診断)", IEEE Trans. Biomed. Eng. BME-34, 114-127(1987)
【非特許文献４】M. A. Afromowitz, J. B. Callis, D. M. Heimbach, L. A. Desoto and M. K. Norton, "Mulitspectral imaging of burn wounds: a new clinical instrument for evaluating burn depth(火傷のマルチスペクトル画像：火傷深度を診断する新医療装置)", IEEE tran. Biomed. Eng. 35, 842-849(1988)
【非特許文献５】S. Shafer, "Using color to separate reflection components(反射成分を分離するための色の利用)" Color. Res. Appl. 4, 210-218(1985)
【非特許文献６】M. M. Lipshutz, "Differential geometry(微分幾何学)", McGraw-Hill Book Company, New York, 1969
【非特許文献７】T. Back and H. P. Schwefel, "An overview of evolutionary algorithms for parameter optimisation(パラメータ最適化のための進化的アルゴリズムの概観)", Evolutionary Computation 1, 1-23 (1993)
【非特許文献８】L. Davis, "The handbook of genetic algorithms(遺伝的アルゴリズムのハンドブック)", Van Nostrand Reingold, New York, 1991
【非特許文献９】D. Goldberg, "Genetic algorithms in search, optimization and machine learning(探索、最適化及び機械学習における遺伝的アルゴリズム)", Addison-Weisley, London, 1989
【非特許文献１０】S. D. Cotton and E Claridge, "Developing a predictive model of human skin colouring(人間の皮膚の色の予測モデルの開発)", Proc. of SPIE Med. Imag. 2708, 814-825 (1996)
【非特許文献１１】P. Kubelka and F Munk, "EinBeitrag zur Optik der Farbanstriche", Z. Tech. Opt. 11, 593-611 (1931)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このシステムは、医学的に効果があることが判明しているが、照射光源の精確な更正が必要であり、表面の幾何学的形状の変化を全く考慮していない。従ってこの技術は、プローブを対象領域に接触して置ける場合の病例に限定される。これにより、入射光が制御されかつ更正されること、並びに入射角が一定であることを確保する。
【０００６】
本発明は、表面の幾何学的形状または照射光の強度に無関係に定量的なスペクトルデータを得られる方法で組織を画像化する方法に関する。これは、多くの異なる用途に適用可能となる非接触形態の画像化及び解析を可能とする。本方法は、特許文献１に記載の技術と共に用いることもできるが、これと排他的な関係ではない。
【０００７】
本方法は、組織により放射される光の解析に集約され、すなわち、照射光が組織を所定の深さまで透過し、そしてその組織の異なるパラメータにより異なる深さで異なる程度で反射される（または散乱される、若しくは／及び吸収される）、その光の解析に集約される。表面反射による影響は、その解析から排除される。
【０００８】
実質的な作業は、画像解析アルゴリズムを開発するために実行された。それは、照射光に関わりなく異なる物体を識別することができる。開発された多くの技術は、非特許文献１に提示された表面反射率の線形モデルに基づいている。この手法は、画像化場面に含まれるいかなる物体の表面反射率も、数１の基本スペクトル反射率関数の重み付き合計として表すことができ、そして照射光も同様に基本光の重み付き合計として表すことができるという考えに基づく。
【０００９】
【数１】
2005534366.tif 000002
【００１０】
多くの自然に発生する物体の表面反射率及び自然な昼光のスペクトル変化に対する精確な概算を得るために少数の基本関数のみが必要であることが判明している。
【００１１】
この技術により、画像値のベクトルから重み付け定数σｊのベクトルを復元することができ、従って画素毎に画像化物体のスペクトル反射率を特定することができる。可能性のある画像化物体／物体特性の全てが、固有のスペクトル反射率をもつであろう。従って、線型モデルを用いてスペクトル反射率を決定できるならば、パラメータベクトルを特定できる。この手法により、各画素における画像値のベクトルからパラメータベクトルを復元することが可能となるべきである。不運なことに、この方法は、重み付け定数σｊを乗算スケーリングファクタの範囲内で復元できるのみであり、従って正確なスペクトル反射率すなわち正確なパラメータベクトルを特定するために用いることができない。
【００１２】
画像における幾何学的形状不感知の細分化に対する手法は、非特許文献２により提示され、正規化色の考えに基づく。この手法によれば、画像値は、先ず正規化色の推定値により分割される。この推定値は、色信号を表現するために有限次元線形手法を用いることにより、色画素値から入力信号を概算することに基づく。これらの正規化された値を用いて、幾何学的形状が大きく変化する場合の画像化場面における異なる金属材料及び誘電材料を識別することができる。
【００１３】
同様の技術が、非特許文献３及び４に記載されるように、火傷を診断するために適用された。この場合、ＲＧＢ画像値をＩＲフィルターで分割することによりＲＧＢ画像値が正規化された。正規化値から、画像化された皮膚の所与の領域における火傷の広がりを診断することが可能となった。
【００１４】
照射条件の変更を考慮するための更正を必要としない、物体または物質（例えば、多成分及び／または多層の複合物であってもよく、また固体、気体、液体等であってもよい）を解析する非破壊的技術に対する要望がある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の第一の形態は、身体構成要素の少なくとも１つのパラメータを解析する方法であって、少なくとも第１及び第２の周波帯の光を前記身体構成要素に照射するステップと、前記身体構成要素から放射される前記第１及び第２の周波帯の光をフォトレセプタにより受光するステップと、第１の周波帯の放射光の量と第２の周波帯の放射光の量の比を計算するために該フォトレセプタで受光した光を解析し、その比から前記身体構成要素のパラメータを算出するステップとを有する。
【００１６】
従って、本発明では、通常は人間または動物の組織である生体要素から放射される光の周波帯を巧みに選択することにより、これら２つの周波帯の間の比を、有用な生体要素のパラメータ画像を創成するために用いることができる。これらの周波帯は、特定の画像比と、生体要素のパラメータをモニタリングするべく用いられる関数を創出するパラメータとの関係をモニタリングするための生物学的または数学的モデルを用いて計算することができる。関数を創出するための別の例として、計測した周波帯の比を、数学的または経験的に計測されたモデルの予測値と比較することができる。
【００１７】
本発明の第二の形態は、身体構成要素の少なくとも１つのパラメータを解析する方法であって、少なくとも第１及び第２の周波帯の光を前記身体構成要素に照射するステップと、前記身体構成要素から放射される前記第１及び第２の周波帯の光をフォトレセプタにより受光しかつ前記身体構成要素の表面で反射された光を排除するステップとを有し、これらの予め設定された周波帯は、前記身体構成要素のパラメータが第１の周波帯の放射光の量と第２の周波帯の放射光の量の比について１対１の関数であるように選択され、さらに第１の周波帯の放射光の量と第２の周波帯の放射光の量の比を計算するために該フォトレセプタで受光した光を解析し、その比から前記身体構成要素のパラメータを算出するステップとを有する。
【００１８】
本方法では、放射ではない反射の影響を無視するようにしている。このことは、多くの有機物のように鏡反射成分をもたない身体構成要素への適用を限定するように思われるが、反射成分の排除を可能とするために画像処理アルゴリズムが開発されており、これによりこの技術の適用性が拡張されている。例えば、不均一な誘電体を含む複雑な画像からのハイライト（最も明るい部分）を排除できることが示されている。偏光フィルターを用いて表面反射成分を排除することもできる。この成分が画像データから排除されたならば、本明細書に記載した技術を使用することが可能となる。
【００１９】
好適には、表面反射の影響は、一対の交差偏光した線形偏光フィルターを設けることにより排除される。それらの１つ目は照射光源の前に設置され、２つ目は画像捕捉システムの前に設置される。しかしながら、当業者であれば表面反射の影響を排除するために用いることができる他の方法は自明であろう。
【００２０】
身体構成要素は、いずれの生体要素でもよいが、最も一般的には動物の組織である。
【００２１】
ここでいう各周波帯は、フォトレセプタにより検知可能であって、単一波長でもよいが、実際には波長帯であることが好適であろう。
【００２２】
光源から放出される光は、白色光または複数の波長の光でもよく、それらの幾つかは予め設定された周波帯の外側にあってもよい。そして、フォトレセプタにより受光される光を、所望する周波帯に限定するためにフィルターが用いられる。そのようなフィルターは、光源と組織との間、組織とフォトレセプタとの間、または双方の位置に設置できる。別の例として、白色光が光源により放出され、そして白色光がフォトレセプタにより受光され、解析手段を用いて所望する周波帯の範囲内の光の量を求めるようにしてもよい。
【００２３】
このプロセスでは照射強度及び表面幾何学的形状におけるいかなる変動も排除される理由を理解するためには、二色性反射モデルを考察することが必要である。これは、最初は非特許文献５により提示され、これには、物体からの放射光が２つの成分の和、つまり「本体」成分と「表面」成分の和であることが提唱されている。本体成分とは、光が物質中へ侵入した後に生じる物理的プロセスによるものをいい、表面成分とは、物体の表面で生じる反射によるものをいう。本体成分は、物体のスペクトル特性の関数であるのに対し、表面成分は、物体の幾何学的形状及び入射光にのみ依存する。さらにこの理論は、各成分が、幾何学的形状の項と波長依存性の項との積と考えることができると述べている。
【００２４】
本発明は、光学システムにより組織のスペクトル測定を行う場合に用いられる。このような光学システムの一例は、フォトレセプタとしてのカラーデジタルカメラを用いるが、異なる色の光源によるシーケンシャル画像を得るべく構成されたモノクロデジタルカメラも用いることができる。これらの実施例の双方とも、数百万画素を具備することもほとんど画素を具備しないこともあり、あるいはモノクロシステムの場合はたった１つの画素の場合さえある。光学システムは可視スペクトルの範囲で動作してもよく、あるいは非可視波長を含むべく拡張されたスペクトル範囲で動作してもよい。これらの非可視波長は赤外光を含んでもよい。この赤外光は、６００nm〜８００nmバンドの波長を含んでもよい。
【００２５】
汎用的なカラーデジタルカメラの場合、そのシステムは多数の光学フィルターを通して光を測定する。特定の画像位置における画像値は、ｎ番目のフィルターに対応しており、式ｉｎ＝ＫｂＣｂｎ＋ＫｓＣｓｎで与えられる。この式中、Ｋｂ及びＫｓはそれぞれ本体成分及び表面成分の幾何学的形状の項であり、Ｃｂ及びＣｓはそれぞれ色の項である。上述の偏光フィルターのシステムを用いることにより、表面反射を排除することができる。その後、画像値は、幾何学的形状の項と、色の項すなわち波長依存性の項との単純な計算結果として与えられる。ここで、照射光は、式Ｅ(λ)＝ε０Ｅ０(λ)で表される。この式中、ε０は光源の強度により決定される波長依存性のスケーリングファクタであるが、この値は変化しないかまたは既知の変化をする。これは、二色性反射モデルと考えられ、次式で表される。
【００２６】
【数２】
2005534366.tif 000003
【００２７】
数２中、ε＝ε０Ｋｂである。関数Ｒｎ(λ)はｎ番目のフィルターのスペクトル応答であり、Ｓｎ(λ)は照射された組織からの放射スペクトルである。所与の画像システムにおいてＥ０(λ)及びＲｎ(λ)の双方とも既知であることが重要である。従って、本発明は、対象の組織が既知のスペクトル特性の光で照射されるようなシステムで利用することが好適である。
【００２８】
光学システムが各画素毎に画像値のＭ次元ベクトルを記録すれば、画像比のＮ次元ベクトルを決定することができ、これは画像値の適切な比を規定することにより得られる。このようなベクトルの一例は次の数３の通りである。
【００２９】
【数３】
2005534366.tif 000004
【００３０】
定数εは一画像内の位置にのみ依存するので、比ベクトルｒの全ての要素は定数εに対して独立となり、従って、画像化場面における照射強度及び幾何学的ファクタに対して独立となる。
【００３１】
本発明は、全ての組織構造変化をＫパラメータにより記述できるような課題に適用可能である。パラメータベクトルの概念は、次の数４で導入されかつ規定される。
【００３２】
【数４】
2005534366.tif 000005
【００３３】
数４中、空間Ｐは、全ての可能なパラメータ変化を、すなわち組織構造変化を規定する。本発明を用いると、画像比のベクトルからパラメータベクトルを復元することが可能である。これを実現するには、所与のパラメータベクトルから画像比のベクトルを予測するための技術が必要である。これは、対象とする組織内での光の伝搬についての所与の経験的技術または適宜の数学モデルにより実現できる。この目的のために、モンテカルロモデルやクベルカ・ムンク近似法等の技術が開発されている。このようなモデルにより、パラメータ空間における固有の点、すなわち固有の組織構造状態に対応する放射スペクトルを予測することができる。画像取得システムにおいて用いられる照射光原のスペクトル応答及びフィルターのスペクトル応答の知見により、パラメータ空間の所与の点における画像値のベクトルを予測することができる。これは、次の数５で表すことができる。
【００３４】
【数５】
2005534366.tif 000006
【００３５】
数５中、空間Ｉは、その光学システムにより行われる全ての可能な計測を規定する。例えば上記で与えられたような画像比の適宜の定義を用いると、画像比のベクトルを得ることができる。これは、次の数６で表すことができる。
【００３６】
【数６】
2005534366.tif 000007
【００３７】
数６中、空間Ｒは、画像計測の空間から得ることができる全ての可能な画像比を規定する。ここで関数ｆは、パラメータ空間における点から画像比空間における点へとマッピングするように定義することができる。この関数を実行するために、先ず、所与のパラメータ値の組、すなわちパラメータ空間における点の組について物体のスペクトル反射率を計算することが必要である。このスペクトル反射率をフィルターＲｎ(λ)の各々のスペクトル応答と共に用いると、画像値のベクトルを計算することができる。最後に、これから、比のベクトルを得ることができる。この三段階マッピングは、数７のように記すことができる。
【００３８】
【数７】
2005534366.tif 000008
【００３９】
数７は、パラメータ空間から画像比空間へのマッピング（写像）を示している。放射スペクトルが任意の可能なパラメータの組合せについて定義できると仮定すると、このマッピングは、全体空間すなわちパラメータ空間において定義される。本発明は、次の数８で記されるこの関数の逆関数を扱う。
【００４０】
【数８】
2005534366.tif 000009
【００４１】
数８は、画像比空間からパラメータ空間へ戻すマッピングを示している。本発明の重要部分は、適切な関数ｇが、任意の計測された比を適宜のパラメータ組合せへと戻せるように定義されることを確立することにある。このようなマッピングは１対１でなければならない。すなわち、画像比空間の各点に対し、パラメータ空間に対応する固有の点がなければならない。もしそうでなければ、所与の画像比のベクトルから一組より多いパラメータ値の組が復元され得るという曖昧さが生じてしまう。この条件を確立するために、先ず関数ｆを処理することが必要であり、これは、ベクトル変数のベクトル値関数と考えなければならない。すなわち、次の数９の通りである。
【００４２】
【数９】
2005534366.tif 000010
【００４３】
この関数が１対１であることを確証するために、このマッピングに対応するヤコビアン行列の行列式を解析することができる。これは、次の数１０のように定義される。
【００４４】
【数１０】
2005534366.tif 000011
【００４５】
この行列の行列式がパラメータ空間における点においてゼロでなければ、関数ｆが近似的に線形となり得るこの点の周りの近傍が存在する。このことは、この領域内のいかなる点も、パラメータ空間内の固有点へ１対１マッピングで対応付けられることを意味する。所与の組織を画像化するシステムを用いるとき、パラメータ空間全体に亘ってヤコビアンがゼロでないことが確証できるならば、関数ｆはどの位置でも１対１となる。
【００４６】
この条件が確立されたならば、画像比を特定のパラメータへマッピングさせることができる関数ｇの近似または正確な解析的表記のいずれかを見出す必要がある。場合によっては解析的関数を得ることができるかもしれないが、多くの場合は区分的連続近似を構築することが必要となるであろう。これは、パラメータ空間を適度に小さい間隔で分割し、そして１つの分割空間内の各点における対応する画像比の値を生成することにより実現される。そこで、関数ｇに対する区分的連続近似を構築するために三次スプライン等の多次元補間技術の形態が用いられる。そしてこれにより、パラメータ値の対応する組を与えるために、画像化された組織から画素を処理することを可能とする。多数のパラメータマップを作成するために任意の数の画素をこのような方法で処理することができる。パラメータマップは、画像化場面の全体に亘って対象となるパラメータに関する数量的情報を与える。
【００４７】
このようなマップは、特定の組織の構造に関心のある医師及び他の人々にとって膨大な値である。
【００４８】
本発明の実施は、次のステップに従って進められる。
１．画像化される組織について、全てのパラメータを識別する。それらの変動は、光により照射されたときのスペクトル放射における変化を生じる。
２．識別された組織パラメータの任意の組合せについて、所与の組織のスペクトル放射を予測する方法を何等かの手段により設ける。
３．所与の画像化システムの各チャネルのスペクトル応答を確立し、これから画像比の適切な組を定義する。
４．パラメータ空間から画像比空間へのマッピングが全てのパラメータ変動の範囲に亘って１対１であるかをチェックする。
５．この条件が保持されるならば、正確なものであれ概算であれ、画像比空間内の点をパラメータ空間内の対応する点にマッピングする所与の関数を得る。
６．この関数を用いて、潜在的な組織構造に関する数量的情報を与えるために画像を処理することができる。
【００４９】
本発明の第三の実施形態では、身体構成要素の少なくとも１つのパラメータを解析するための装置を提供する。本装置は、少なくとも第１及び第２の予め設定された周波帯の光を身体構成要素へ照射するための光源と、身体構成要素から放射された前記第１及び第２の予め設定された周波帯の光を受光するフォトレセプタと、前記身体構成要素の表面により反射された光を排除するための表面反射排除手段とを有し、前記予め設定された周波帯は、前記身体構成要素のパラメータが、前記身体構成要素から放射された第１の周波帯の光の量と第２の周波帯の光の量の比と、１対１の関数であるように選択され、さらに、前記第１の周波帯の光と前記第２の周波帯の光の比を計算するべく前記フォトレセプタにより受光した光を解析し、その比から前記身体構成要素のパラメータを計算するためのマイクロプロセッサ手段を有する。
【００５０】
身体構成要素のパラメータに対して１対１にマッピングされる画像比をもつ周波帯は、特定の身体構成要素に依存して変化し、その特定のパラメータが解析される。
【００５１】
通常、本方法及び本装置は、各パラメータについて照射と受光を行う光源とフォトレセプタにより、特定の身体構成要素を特徴付けるために必要な全てのパラメータを解析するために用いられる。一対の周波帯は、各周波帯において身体構成要素により放射される光の量の間の比（すなわち、一対の周波帯における画像比）が、特定のパラメータと１対１の関数となるように選択される。実際には、パラメータの数がｎ個であるとき、モニタリングされるべき周波帯の最少の数はｎ＋１個となる。
【００５２】
皮膚については、３つのパラメータが組織を特徴付けることが判明している。すなわち、皮膚の厚さ、メラニン濃度及び血液濃度である。そして、メラニン吐血液の濃度は、本発明の方法及び装置を用いて効果的に解析可能である。
【００５３】
必要とされる予め設定される周波帯は、上述の方法を繰り返し用いることにより見出してもよい。
【００５４】
本発明の第四の形態では、身体構成要素の所与のパラメータを解析する際に用いるのに適切な一対の予め設定された周波帯を導出する方法を提供する。この方法は、
１）可能性のある周波帯の組を規定するステップと、
２）１つの領域における各画像比がその領域において身体構成要素から所与の周波帯で放射される光の量を分割することにより得られることで、１または複数の画像比を規定するステップと、
３）解析される身体構成要素のパラメータ並びに前記規定された可能性のある周波帯及び前記所与の画像比において、パラメータ空間における点を画像比空間における点へとマッピングする関数を得るステップと、
４）前記マッピング関数が、パラメータ空間における点と画像比空間における点の間の１対１対応となっているかを判断するステップと、
５）前記マッピング関数が１対１対応でない場合は前記可能性のある周波帯を取り除き、前記ステップ１）〜４）を繰り返し、前記マッピング関数が１対１対応である場合は前記可能性のある周波帯を、予め設定された周波帯の候補の組として認めるステップとを有する。
【００５５】
本発明の重要なステップは、フィルター特性と画像比の組、並びに画像比を組織パラメータへ１対１の対応で関係付けるマッピング関数を見出すことである。この第１のステップは、多数の可能なフィルター特性と、対応するマッピング関数とを考慮しなければならない場合がある。
【００５６】
好適には、各フィルターについて、本発明の方法はそのフィルターの中心波長を決定するために用いられる。この方法はさらに、フィルター特性の半値幅（FWHM）を決定するために用いられる。
【００５７】
好適には、上記ステップ３）が、１または複数の前記パラメータに関するマッピング関数についてのヤコビアン行列を形成し、その行列の行列式を得ることを含む。その行列式が全パラメータ空間にわたって厳密に正であるかまたは厳密に負であるならば、パラメータ空間における点と画像比空間における点の１：１対応が推定される。これらの操作が、多数の処理ステップを用いて実行されてもよく、あるいは単一の処理ステップに統合されてもよいことは理解できるであろう。
【００５８】
本発明の実施例は、前記マッピング関数を用いてられるパラメータ復元の精度を示す誤差の計算を含んでもよい。この誤差は、次のように計算することができる。
ａ）各画像比の各ベクトルについて、画像取得に伴う誤差を計算する。
ｂ）画像比ベクトルの誤差から、全パラメータ空間におけるパラメータベクトルの各要素の最大の可能な誤差を計算する。
ｃ）パラメータ復元の精度を測るためにパラメータ空間内の各点におけるパラメータ誤差のベクトルを用いる。
【００５９】
別の例として、標準の数学的誤差補正アルゴリズムにより誤差に対して補正を行うことができる。その選択は、本明細書から当業者には明らかであろう。
【００６０】
本発明は、多くの異なるフィルター特性計算手法に組み込むことができる。例えば、遺伝的アルゴリズムを用いた手法であり、その方法は、フィルターパラメータの複数の候補の組を識別するために用いられる。その後、本発明の方法は、その候補の組を用いて最適なフィルターパラメータの組を見出すために繰り返し適用される。
【００６１】
別の例として、本方法は、勾配降下(gradient descend)アルゴリズムを用いた手法に用いることができる。このような手法においては、フィルターパラメータの第１の候補の組を識別するために本発明の第三の形態の方法を用いる。その後、この組は、フィルターパラメータの別の組を選択するために用いられ、そしてこのプロセスが、最適な解に到達するまで必要な回数だけ繰り返される。もちろん、最適な解すなわち精度を満足する解を計算するために、任意の適切な最適化アルゴリズムを用いることができる。
【００６２】
本方法のステップ１）〜４）が実行される毎に、画像比を変えても変えなくてもよい。すなわち、繰り返しの度に、可能な波長と画像比を変えてもよく、あるいは可能な波長のみを変えてもよい。
【００６３】
本発明は、組織、典型的には動物のそして好適には人間の組織に対する非侵襲性の解析に特に有利に適用可能であるが、本方法及び本装置は、物質のパラメータをモニタリングするために用いることもできることは理解できるであろう。その場合、その物質を特徴付けるパラメータは波長に特異な光学特性を有し、かつ照射のスペクトル特性を制御することが可能である。
【００６４】
本発明の第五の形態では、一組のフィルターの各々の１または複数の特性を決定する方法を提供する。これらのフィルターは、組織の１または複数のパラメータを数量化するべく特定の波長範囲を選択するために用いられる。この方法は、
１）可能なフィルター特性の組を定義するステップと、
２）１または複数の画像比であって、一の領域における所与のフィルターの数量化出力であるそのフィルターの「画像値」を、同じ領域における別の画像値で割ることにより得られる当該領域についての画像比を定義するステップと、
３）解析される物体または物質において、そして前記定義された可能なフィルター特性の組及び前記与えられた画像比において、パラメータ空間内の点を画像比空間内の点へマッピングする関数を得るステップと、
４）前記マッピング関数がパラメータ空間内の点と画像比空間内の点を１対１に対応させるか否かを判断するステップと、
５）前記マッピング関数が１対１に対応させない場合は前記可能なフィルター特性の組を拒否して上記ステップ１）〜４）を繰り返し、そして前記マッピング関数が１対１に対応させる場合は前記可能なフィルター特性の組を、フィルター特性の候補の組として認めるステップとを有する。
【００６５】
本発明の第六の形態では、物体または物質を解析する装置を提供する。本装置は、物体または物質の１または複数のパラメータを数量化するべく、放射され、放出され及び／または伝搬される光のスペクトル解析を実行する手段を有する。本装置は、前記光を個々の成分へ分岐させる複数のフィルターを具備し、これらのフィルターは上述の本発明の第一の形態の方法を用いることにより得られる特性を有する。
【００６６】
本装置のフィルターは、光学的、電気的／電子的、またはソフトウェア形態で実施可能であることは理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６７】
本発明の種々の形態による方法及び装置を、添付の図面を例として参照することにより以下に説明する。
【００６８】
所与のパラメータについての適切な周波帯の選択及び画像比の背景となる理論の証明を、図１、２及び６を参照しつつ以下に説明する。
【００６９】
通常の解析システムにおいては、物体から放射される光は、周波帯の数に相当する少数の光学フィルターを具備するデジタルカメラを用いて計測することができる。所与のフィルター（第ｎ番目のフィルター）における各画像位置（ｘ，ｙ）の画像値（輝度すなわち「強度」）は、次の数１１の通り与えられる。
【００７０】
【数１１】
2005534366.tif 000012
【００７１】
Ｋｂ及びＫｓが身体構成要素及び表面要素のそれぞれの幾何学的形状の項であり、そしてＣｂｎ及びＣｓｎは色の項である。式(２)中の第一の積分は３つの項の積であり、Ｅ(λ)は照射光、Ｓ(λ)は画像化物体の本体からのスペクトル放射、そしてＲｎ(λ)は第ｎ番目の光学フィルターのスペクトル応答である。第二の積分では、反射の表面成分に関して波長依存性がないので２つの項のみがある。この二色性反射モデルは、三次元場面解析において非常に重要である。これにより、場面内に含まれる物体の色及び幾何学的形状の双方の解析が可能となるからである。
【００７２】
重要な問題は、ここで提示された技術が、照射光の強度が未知である（照射光のスペクトル定義は既知であると仮定する）場合の課題に有効であることを示すことである。この目的のために、入射光は次の数１２の通り記述される。
【００７３】
【数１２】
2005534366.tif 000013
【００７４】
数１２中、ε０は波長に依存しないスケーリングファクタである。そこで、式(２)は、次の数１３の通りとなる。
【００７５】
【数１３】
2005534366.tif 000014
【００７６】
数１３中、ε＝ε０Ｋｂである。デジタルカメラは、各位置（ｘ，ｙ）におけるＮ次元ベクトルの画像値を記録する。もし画像値のベクトルとパラメータのベクトルとの間に、定数εに依存しないマッピングが確立できるならば、照射強度または場面の幾何学的形状に依存しない方法で画像データから場面データを復元することが可能となる。
【００７７】
ここで、式(４)から計算される１つの画像値を別の画像値で割ることにより得られる画像比の概念を導入する。所与の画像ベクトルについて、第ｎ番目の画像比は次の数１４の通り与えられる。
【００７８】
【数１４】
2005534366.tif 000015
【００７９】
式(４)の簡単な考察により、このようにして定義されたいずれの比も、パラメータεの変化に対して不変であることが示される。従って、画像比からパラメータ値を復元するためのいかなる方法も、場面の幾何学的形状及び照射強度に依存しないものとなる。
【００８０】
ここでの目的は、物体の色が依存する数量的パラメータを抽出することであって、統計的な類似性を見出すことではない。さらに、類似するパラメータ値に対応するベクトル間の画像比空間における距離を最大とするために、特別のフィルターが選択される。このことが、色画像から復元されるパラメータ値の誤差を最小とするからである。
【００８１】
示された技術は、一般的に、全ての可能な１または複数の物体特性を記述するために少数のパラメータを必要する場面に対して適用可能である。式では、それらのパラメータが連続的に変化するとみなされる。従ってこの技術は、物体特性が画像全体に亘って計測される必要があるような問題に対して適用可能である。例えば、医療用画像システムでは、特定の組織を解析することが必要となることがある。その組織の下部構造は変化せず、異なる層の厚さ（厚さゼロも含む）や特定の化学組成物の濃度（濃度ゼロも含む）のみが変化するものである。この状況においては、小さいパラメータベクトルが、その画像化場面の特性における全ての可能な変化を記述することができる。Ｋ個の場面パラメータについて、パラメータベクトルは次の数１５のように定義される。
【００８２】
【数１５】
2005534366.tif 000016
【００８３】
そして、空間Ｐは、全ての可能な物体特性を定義する。究極的には画像比からパラメータベクトルへ戻すマッピングが必要であるが、先ず、所与のパラメータベクトルについて画像比を得るという、前段階の問題が考慮される。パラメータ空間内の所与の点に対応するスペクトル反射率は、Ｍ次元波長空間内のベクトルにより次の数１６のように記述することができる。
【００８４】
【数１６】
2005534366.tif 000017
【００８５】
数１６中、空間Λは、全ての可能なスペクトル反射率関数である。マッピングａは、次の数１７のように定義される。
【００８６】
【数１７】
2005534366.tif 000018
【００８７】
そしてマッピングａは、パラメータ空間から波長空間へのマッピングを表示するために導入される。このマッピングは、ベクトルｐで特定される物体のスペクトル反射率を与える。このようなマッピングは、分光測定により、または入力をパラメータとして対応するスペクトル反射率を算出する数学的モデルを用いることにより、得ることができる。異なる媒体中の光伝搬モデル、例えばモンテカルロ法やクベルカ・ムンク近似等をこの目的のために用いることができる。パラメータ空間全体に亘ってこのマッピングを実行することが可能でなければならない。こうして、各々の可能なスペクトル反射率関数を定義する。
【００８８】
Ｎ個の光学フィルターを備えたデジタルカメラは、各画素におけるＮ次元画像ベクトルを記録する。この画像ベクトルは、次の数１８で与えられる。
【００８９】
【数１８】
2005534366.tif 000019
【００９０】
数１８中、Ｉは、全ての可能な画像値の空間を記述する。画像取得のプロセスは、波長空間における点をフィルター空間における点へ射影することとみなすことができる。この射影は、次の数１９のマッピング関数により実行される。
【００９１】
【数１９】
2005534366.tif 000020
【００９２】
式(４)は、このマッピングｂを連続的形態で実行する。不連続形態では、第ｎ番目の光学フィルターの応答が次の数２０で与えられる。
【００９３】
【数２０】
2005534366.tif 000021
【００９４】
数２０中、λｍ＝Ｅ０(λ)Ｓ(λ)であり、各波長における正の重みがＲｍｎで与えられ、こうして各フィルタ応答関数を定義する。デジタルカメラは、マッピングｂを効果的に実行し、大次元空間（波長空間）から小次元空間（フィルター空間）への点の射影を行う。このようなマッピングにより、情報の実質的な損失が生じることとなる。しかしながら、この情報の損失があっても、元のパラメータ値に関する正確な情報を画像データから復元できるような方法でこのマッピングを定義できるようにすべきである。このマッピングにおける条件は、後述する。
【００９５】
現在の画像取得システムの多くは、ＲＧＢ系のフィルターを用いる。これは可能なマッピングｂを定義するが、画像データからパラメータ値を復元するのに最良のマッピングとは限らない。しかしながら、ＲＧＢ系を用いて可能なものよりも明確なデータを得るために特定のフィルターを選択することが知られている（主として視覚化または画像分割のためであるが、数量化のためではない）。また、分光法においては、混合物中の成分の数量化を向上させる統計的方法を用いて特定のスペクトル波長が選択される。従って、客観的に定義された光学フィルターの組がパラメータの復元作業を実行できることが理解できるであろう。それらは、標準的なＲＧＢ系よりも良好に人間の皮膚における変化を記述する。
【００９６】
画像値のベクトルが得られたならば、式(５)を用いて画像比のベクトルを計算することができる。画像比のベクトルは次の数２１で与えられる。
【００９７】
【数２１】
2005534366.tif 000022
【００９８】
数２１中、Ｉ−(「−」はアッパーライン付き文字であることを表す)は、全ての可能な画像比の空間を記述する。フィルター空間から画像比空間へのマッピングは、画像取得後に行われ、次の数２２で定義されるマッピングｃと称される。
【００９９】
【数２２】
2005534366.tif 000023
【０１００】
画像比を定義する、すなわちマッピングｃを定義する方法は多数ある。例えば、次の数２３のように画像比を定義するために画像値の対を用いることができる。
【０１０１】
【数２３】
2005534366.tif 000024
【０１０２】
あるいは、１個の画像値を分母として、残りの画像値から画像比を計算することもできる。例えば、次の数２４のようにである。
【０１０３】
【数２４】
2005534366.tif 000025
【０１０４】
新しい空間の次元Ｎ−は、元のフィルター空間の次元Ｎよりせいぜい１つ少なくなるだけである。このことは、式(１５)で与えられた定義に一致する。別の例では、画像比が式(１４)で定義されたとすれば、新しい空間の次元Ｎは、元のフィルター空間の半分となる。目標は、Ｎ−個の画像比からＫ次元パラメータベクトルを復元することである。従って、少なくともパラメータと同数の画像比がなければならない。すなわち、Ｎ−≧Ｋである。
【０１０５】
関数ｆは、次の数２５のように定義される。
【０１０６】
【数２５】
2005534366.tif 000026
【０１０７】
関数ｆは、パラメータ空間から波長空間へ、そして画像空間へ、最後に画像比空間への３段階マッピングを表している。所与の光学フィルターの組において、所与のパラメータベクトルのいずれについてもスペクトルを得られるならば、パラメータ空間全体に亘ってこのマッピングを行うことが可能となる。関数ｆの逆関数は、次の数２６のように記述される。
【０１０８】
【数２６】
2005534366.tif 000027
【０１０９】
数２６の逆関数は、画像比空間から直接パラメータ空間へとマッピングする。適切なｆ−１を定義できるならば、照射強度にも場面の幾何学的形状にも無関係な方法で画像データからパラメータ値を復元することができる。究極の目標は、パラメータ復元の精度を最大とする最適なｆ−１を見出すことである。このマッピングの詳細な議論を提示する前に、関数ｆの形がマッピングａ、ｂ及びｃに依存することを強調することが重要である。マッピングａは所与の問題に対して固定されているけれども、マッピングｂは光学フィルターの選択により変わり、そしてマッピングｃは画像比をどのように定義するかに依存して変わる。
【０１１０】
画像比の空間（Ｉ−空間）からパラメータ空間（Ｐ空間）へマッピングするためのいかなるマッピング関数も、１対１でなければならない。すなわち、Ｐ空間における所与の点に対して、Ｉ−空間における対応する固有の点が存在しなければならず、かつその逆も成り立たなければならない。もしこの条件が成り立たない場合、所与の画像比ベクトルから１組より多きパラメータ値の組が復元される可能性があるため曖昧さが生じる。この条件が確立されたならば、パラメータ復元に関係する誤差を考慮することが必要となる。なぜなら、デジタルカメラを用いると、ある程度の不確かさの範囲内でのみ画像値を得ることが可能だからである。このことは、パラメータベクトルの最終的な復元に対して不確かさを導入することとなる。パラメータベクトルからのスペクトルの予測／計測に関係する誤差も存在する可能性がある。単純化のために、本発明で提示される解析は、スペクトル計測に関係する誤差を無視できるような問題に限定することとする。
【０１１１】
先ず、画像化場面における全ての変化を記述するために１個のパラメータで十分であるような問題を解析することとする。その後、この手法を、パラメータ数が１個より多い問題へと拡張する。
【０１１２】
１個のパラメータ値を復元するために１個の画像比（２個の画像値）が用いられる場合を想定する。図１は、パラメータｐの関数として画像比を与える関数ｆを示している。１対１条件を満足するためには、この曲線がいかなるターニングポイントももたないものでなければならない。すなわち、ｐの適切な範囲で単調に増加または減少しなければならない。このことは、数学的に次の数２７のように表される。
【０１１３】
【数２７】
2005534366.tif 000028
【０１１４】
ここで、パラメータ値ｐ０に対応する画像比の値ｉ０−の計測について考察する。各画像値の取得においては、カメラ誤差による不確かさがある。標準的な誤差解析を用いると、２つの画像値ｉ１及びｉ２から計算された画像比ｉ−に関する誤差が次の数２８のように与えられる。
【０１１５】
【数２８】
2005534366.tif 000029
【０１１６】
数２８中、Δｉはカメラの不確かさである。この誤差は、図１のグラフの縦座標上に示されている。ｐ０の近傍におけるｆの微分がゼロでなければ、この関数を線形近似することができる。誤差Δｉがこの近傍内に入ると仮定すると、パラメータ値における対応する誤差は、次の数２９のように与えられる。
【０１１７】
【数２９】
2005534366.tif 000030
【０１１８】
このように、Ｐ空間の任意の点においてパラメータ復元に関して誤差Δｐの値を得ることが可能である。そこで、この誤差の計測に基づいて最適化基準を定義することができる。ほとんどの適用においては、Ｐ空間全体に亘って均等に誤差を最小限とすることが必要となる。その他の場合においては、一定の範囲内のパラメータ値で高精度のパラメータ復元が必要とされることがある。例えば、医療用画像への適用においては、特徴付けるパラメータがしきい値レベルを超えて変化した場合、画像化された組織を病理学的なものと考えることができる。このことは、最適化基準において何らかの形の重み付けを伴うとみることを必要とする。Δｐを最小とするために、式(１８)中に与えられた微分の大きさを最大とすることが必要であることは、興味深いことである。このことは、最適なｆを見出すために実行されるいかなる探索も、探索空間において１対１条件を満足するような領域へ向かって移動する傾向があることを確保する。
【０１１９】
理論上は、１個より多い画像比を用いてパラメータを復元することが可能である。この場合、画像比の各々に対するパラメータ復元に関係する誤差を計算し、Ｐ空間の各点において最も小さい該当誤差（Δｐ）をもつものを選択することが必要となる。その最適化手順は、Ｐ空間全体に亘って他のいずれよりも良好に振る舞う単一の画像比を与える場合がある。この状況においては、１個より多い画像比を用いる利点はない。
【０１２０】
ここで、画像比のＮ−次元ベクトルからのＫ次元パラメータベクトルの復元を必要とするような一般的問題へと、解析を拡張する。先ず、この解析は、Ｎ−＝Ｋである事案に限定され、そしてそれからＮ−＞Ｋである状況を含むように拡張される。前述のように、もしＮ−＜Ｋであれば、Ｎ−次元計測からＫ次元データを復元することはできない。
【０１２１】
マッピング関数ｆは、次の数３０のように定義される。
【０１２２】
【数３０】
2005534366.tif 000031
【０１２３】
ここで数３０は、ベクトル変数のベクトル値関数とみなさなければならない。後述の解析においては、微分幾何学からの特定の結果が用いられる。更なる詳細については、非特許文献６を参照されたい。関数ｆが１対１の関係となることを確立するために、先ず、ヤコビアン行列（単に、「ヤコビアン」と称する）の行列式の挙動を考慮することが必要である。これは、次の数３１のように定義される。
【０１２４】
【数３１】
2005534366.tif 000032
【０１２５】
このヤコビアンは、式(１８)に与えられた一次元微分の多次元等価式と考えることができる。逆関数定理によれば、Ｐ空間における点ｐ０においてヤコビアンがゼロでないならば、次の数３２のように関数ｆを線形に近似できるｐ０の近傍が存在する。
【０１２６】
【数３２】
2005534366.tif 000033
【０１２７】
ここでｄｆは、ｆの微分であり、次の数３３のように与えられる。
【０１２８】
【数３３】
2005534366.tif 000034
【０１２９】
これは、関数ｆの近傍においては１対１の関係が成り立つことに基づく。従って、ヤコビアンがＰ空間の全体に亘って厳密に正であるか厳密に負であることを確立できるならば、関数ｆはどの場所でも１対１の関係となる。この条件が確立されたならば、画像取得に関連する誤差をｆ−１の下でマッピングする方法を考慮しなければならない。これは、パラメータ復元における対応する誤差を与えるためである。各画像比に関連する誤差は、式(１９)を用いて計算される。誤差の組合せは、その点ｉ０を中心とするＩ−空間における超体積をマッピングする。このことは、図２に二次元のＰ空間の場合について示している。この場合、楕円形が得られる（あるいは、誤差が均等であれば円形となる）。楕円体は三次元空間において得られ、そして超楕円は、より高い次元で得られる。後述の解析は二次元Ｐ空間に基づくが、その論理は、より高い次元にも等しく有効である。
【０１３０】
Ｉ−空間における楕円は、カメラ計測ｉ−＝ｉ０−に対応可能な全ての画像比ベクトルを表す。マッピング関数ｆが線形近似可能であるとき、誤差の領域はｉ−＝ｉ０−の近傍内にあると仮定される。従って、マッピングｆ−１の下でＩ−空間における楕円はＰ空間における別の楕円へ直接マッピングされる。この新しい楕円は、点ｐ＝ｐ０を中心とし、画像比ｉ−＝ｉ０−のベクトルから復元可能である全ての可能なパラメータベクトルを表す。パラメータ復元に関連する誤差は、最悪の事案を考えることにより得られる。すなわち、ｐ＝ｐ０である点から最大距離にあるＰ空間の楕円内の点である。この最大距離は、パラメータベクトルの各成分ｐｋについて別々に計算されなければならない。これにより個々の成分の復元に関連する誤差を得ることができる。これらの誤差を計算するために、マッピングｆ−１の下で楕円がどのように変換されるかを考慮する必要がある。ｆ−１は、ヤコビアンがゼロでないならば線形である。
【０１３１】
線形マッピングの下では、楕円は、移動、スケーリング及び回転される。線形マッピングに関連する移動は、点ｉ−＝ｉ０−との間でマッピングされる点ｐ＝ｐ０を定義する。他の２つの変形であるスケーリング及び回転は、Ｉ−空間におけるベクトルｄｉ−＝ｄｆがｆ−１の下で対応するＰ空間におけるベクトルｄｐを与えるべくどのようにマッピングするかを考慮することにより最もよく理解される。ベクトルｄｐは、式(２４)の逆の形から計算することができ、行列の形では次の数３４のように与えられる。
【０１３２】
【数３４】
2005534366.tif 000035
【０１３３】
数３４中、Ｊはヤコビアン行列を示す。Ｊ−１は、ヤコビアンがゼロでないときにのみ存在することを注記する。１対１の条件が満足される場合には必ず該当する。
【０１３４】
Ｉ−空間における楕円の長軸及び短軸に対応するベクトルＡ及びＢは、次の数３５のように与えられる。
【０１３５】
【数３５】
2005534366.tif 000036
【０１３６】
マッピングｆ−１の下でこれらのベクトルは、ベクトルＡ’及びＢ’へとマッピングされる。ベクトルＡ’及びＢ’はパラメータ空間における楕円の長軸及び短軸に対応する。これらのベクトルの各々について式(２５)を解くことにより、次の数３６を得る。
【０１３７】
【数３６】
2005534366.tif 000037
【０１３８】
Δｐ１Ａ及びΔｐ２Ａは、ベクトルＡ’のｐ１及びｐ２方向の各要素である。同様に、Δｐ１Ｂ及びΔｐ２Ｂは、ベクトルＢ’のｐ１及びｐ２方向の各要素である。パラメータベクトルの各要素における誤差を計算するためには、最悪の事案を考慮することが必要である。このことは、ｐ１の誤差としてΔｐ１Ａ及びΔｐ１Ｂの最大をとりかつｐ２の誤差としてΔｐ２Ａ及びΔｐ２Ｂの最大をとることに相当することが、図２からわかる。この誤差は、ベクトルΔｐにより特定することができかつパラメータ空間における任意の点について計算することができる。このように、パラメータ空間全体に亘るパラメータ復元の精度を計測することにより、最適化基準を定義することができる。これは、単純にＰ空間内の各点における誤差の合計に基づくか、あるいは元のパラメータのサブセットの復元精度に都合よく選択されることが可能である。この最適化基準が定義されたならば、最適なマッピング関すｆを見出すために探索を用いることができる。上述の議論は二次元パラメータ空間に基づくが、この方法論はいかなるＫ次元パラメータ空間へも同等に適用可能であることが重要である。
【０１３９】
提示された方法論を実行するアルゴリズムは、次のように与えられる。
１．マッピングｂ及びｃのパラメータ化から適切な探索空間を確立する。
２．所与のマッピング関数ｆついて、不連続なパラメータ空間内の各点における画像比のベクトルを計算する。
３．各点について、パラメータ空間全体に亘るヤコビアンが厳密に正か厳密に負かをチェックする。この条件が確保されるならば、ヤコビアン行列の逆行列を計算する。この条件が確保されないならば、ステップ１へ戻って新しいマッピング関数ｆを定義する。
４．式(１９)を用いて、画像比の各ベクトルについて画像取得に関連する誤差を計算する。
５．画像比ベクトル誤差から、パラメータ空間全体に亘るパラメータベクトルの各要素ｐｋの可能な最大誤差を計算する。
６．パラメータ復元の精度を計測するために、パラメータ空間内の各点におけるパラメータ誤差のベクトルを用いる。
７．最適マッピング関数ｆを決定できる最適化技術によりステップ２〜６を繰り返す。
【０１４０】
この方法論をＮ−＞Ｋの場合、すなわちパラメータ値よりも画像比の方が多い場合に拡張することは、極めて簡単である。先ず、可能な画像比のＫ次元サブ空間の各々が、画像比の元のＮ−次元空間から定義される必要がある。その後、各々の可能なサブ空間について上述の手順を実行し、パラメータ空間内の各点におけるパラメータ誤差のベクトルを得ることが必要である。可能な最大の精度を達成するために、パラメータ空間内の各位置において最良のΔｐが選択されなければならない。こうして、Ｐ空間内の各点が、固有の画像比組合せへリンクされる。その後、画像比の元のＮ−次元空間の各領域を、パラメータ復元に用いるべき画像比の特定のサブ空間へリンクさせることが必要となる。ここで重要なことは、画像比の特定のＫ次元サブ空間内の各点ｉ０−における全パラメータベクトルを復元することが必要なことである。異なる画像比のＫ次元サブ空間から異なるパラメータベクトルの要素を復元することによりその系の精度を向上させようとすることはできない。これは数学的に無効である。
【０１４１】
マッピング関数ｆは、３つの別個のマッピングからなる合成関数である。パラメータ空間から波長空間への第一のマッピングａは、与えられた問題に固定されるが、マッピングｂ及びｃは光学フィルターの選択及び画像比の定義に依存して変わることができる。従って、適切な探索空間を定義するためには、マッピングｂ及びｃをパラメータ化することが必要である。マッピングｂは画像取得を表しており、式(１１)で与えられるＲｍｎの正のＮ×Ｍ行列により定義される。通常、この行列は多数の要素を含んでおり、そして適切なパラメータ化は通常のフィルター応答関数に基づくべきである。例えば、中心波長の位置及び幅の計測は、ガウス形状を規定するために用いることができる。
【０１４２】
マッピング関数ｃのパラメータ化は、独立した画像比を生成するために画像値を組み合わせる方法の数を限定するのみであるので極めて簡単となる。幾つかの適用においては、このマッピングの形態を推測的に固定してもよい。従って、探索空間の全体の次元を増すことはない。
【０１４３】
最適化方法は、前段で概要を示した最適化基準を用いて可能なマッピングの全体空間を探索すべきである。このタイプの探索に理想的に適した技術の一つは、遺伝的アルゴリズム(ＧＡ)である（非特許文献７を参照）。なぜなら、パラメータ復元の精度を計測するフィットネス関数を定義することが簡単だからである。遺伝的アルゴリズムは、連続性、微分可能性またはリプシッツ条件の満足等の「良い」特性を有していない目的関数をもつ広範囲な問題をうまく扱えることが示されている（非特許文献８及び非特許文献９を参照）。
【０１４４】
ここで、身体構成要素の解析への適用、この場合は正常な皮膚構造の解析への適用を考察することにより、当該技術を例示することとする。先ず、スペクトル反射率の予測を考察する。
【０１４５】
マッピングａを行うために、パラメータ値の所与の組についてのスペクトル反射率を予測することができる数学的モデルか、または適切なスペクトルの計測のための何らかの技術のいずれかが必要である。この適用において、我々は非特許文献１０に記載された数学的モデルを用いる。このモデルを用いると、所与のパラメータの組についてのスペクトル反射率を予測することができる。
【０１４６】
皮膚は、図３に示す通り、４層構造と考えることができる。無視できる量の光が皮膚の表面から反射され、それにより式(２)における表面の項を無視することができる。いかなる放射も吸収しないが、角質層は入射光を全ての方向に散乱する。よって、この層を透過する光は拡散すると考えられる。表皮中では、光はメラニン色素により吸収される。各波長における吸収は、ランバート・ベールの法則を用いて計算することができ、メラニン消衰係数と色素濃度の積に依存する。表皮を透過した後、光は、乳頭状皮膚により散乱されかつ吸収される。吸収は、血液の存在によるものであり、そして散乱は、その下に存在するコラーゲン構造によるものである。単純なクベルカ・ムンク光理論（非特許文献１１を参照）は、乳頭状皮膚と光の相互作用をモデル化するために用いることができる。なぜなら、入射光の拡散の必要条件を満足するからである。乳頭状皮膚を透過して網状皮膚の中へ入っていく光はいずれも無視できる。なぜならこの層では大きな後方散乱は生じないからである。この二層光伝搬モデルを用いて、メラニンと血液の所与の濃度における放射スペクトルを得ることができる。このモデルについてのより詳細な記述は、非特許文献１０を参照されたい。
【０１４７】
所与の乳頭状皮膚の深さにおいて、メラニン及び血液の変化が全ての組織構造変化を特徴付けることから、これらが健康な皮膚における二次元パラメータ空間を定義する。前述の最適化手順を実行するために、パラメータ空間を不連続化することが必要である。これは、均等な間隔で１０×１０の点を規定することにより行われ、各々の点が数学的モデルにより生成されたスペクトルに対応する。単純にするために、濃度値は、１と１０の間の数で示すこととする。図４ａと図４ｂは、メラニンと血液が変化することに伴う放射スペクトルの変化をそれぞれ示している。メラニン濃度の変化により、全スペクトルの強度の減少が観られ、特に青領域において顕著な変化が観られる。血液濃度が減少すると緑領域において最も顕著な強度の減少が観られ、得られる形状は、オキシヘモグロビンと血液由来色素の２つの吸収極大を反映している。
【０１４８】
適切な探索空間を定義するために、マッピングｂ及びｃをパラメータ化することが必要である。パラメータ化された形のｂは、通常の干渉フィルターを規定するために選択される。これは、両端においてガウス型減衰をもつ矩形プロフィールとしてモデル化される。この形状すなわち中心波長と半値幅(FWHM)とを特定するために、２個のパラメータが必要である。最適化は、六次元探索空間を規定する３個のこのようなフィルターについて実行される。３個の画像値ｉ１、ｉ２及びｉ３を与える３個のフィルターにより、ｉ１＝ｉ３がｉ３＝ｉ１と等しいと仮定するならば、可能な画像比の定義は次の数３７として与えられるものだけである。
【０１４９】
【数３７】
2005534366.tif 000038
【０１５０】
この場合、マッピングｃは、探索空間の次元を増加させない。
【０１５１】
最適化手順は、前述のアルゴリズムに従って実行された。最初に、不連続化されたパラメータ空間内の各点における画像比のベクトルが計算された。これは、マッピングａを実行する数学的モデル、マッピングｂを実行するためのパラメータ化された形の行列Ｒｍｎ、及びマッピングｃを実行するための式(２８)を用いて行われた。三点差分近似を用いて不連続化パラメータ空間内の各点において、各パラメータに関する各画像比の導関数が得られた。その後、パラメータ空間内の各点におけるヤコビアン行列が生成され、その行列式がどの位置でもゼロでないと仮定して逆行列が計算された。この条件を満たさない場合は、新しいマッピングｆが定義された。それから画像取得に伴う誤差が式(１９)を用いて計算された。各画像値における誤差の絶対値は、カメラの増幅度設定に依存して変わることになる。この定数はマッピングｆに悪影響を及ぼさないが、有効なカメラ誤差を計算するために見積もらなければならない。この適用においては、パラメータ空間に亘る全ての画像値の最大値の０．７８％となるようにとられた。これは、最大スペクトル反射率において最大の読みを与えかつ、８ビット表現におけるグレースケールの２レベルのカメラ誤差となるように設定されたカメラに相当する。
【０１５２】
前述した手順を用いて、不連続化パラメータ空間内の各点についてメラニンと血液の双方におけるパラメータ復元に伴う誤差が得られた。最適なｆを見出すために、パラメータ空間全体に亘ってメラニンと血液の双方の復元における誤差を最小とすることが必要である。従って、遺伝的アルゴリズムにおけるフィットネス関数が、メラニンと血液の双方における誤差の合計となるようにとられた。この手順は、入手可能なマッピングの空間を探索するために、標準的な遺伝的アルゴリズムを用いたMATLAB(商標)で実行された。
【０１５３】
探索空間の境界は、中心波長が可視領域(４００nm〜７００nm)に入るようにしかつフィルターの幅がＦＷＨＭを２５〜２００nmの範囲で変えるように選択された。いかなる形状の干渉フィルターであっても可能であるが、そのようなフィルターの中でもこれは経済的に見合うものである。
【０１５４】
元々、ｉ１／ｉ３と定義された画像比はｉ３／ｉ１と等しいと想定したが、遺伝的アルゴリズム探索の結果は、これが該当しないことを示した。この探索は乱数の種として初期化され、同じ中心波長が常に得られるが、式(２８)で定義されるｉ３に対応するように異なるフィルターが選択された。更なる研究では、探索空間におけるこれらの局所極大値が、パラメータ空間全体においても２個のパラメータ間においても異なる分布に対応することが示された。これは、フィットネス関数すなわち精度の計測が、メラニンと血液の双方においてパラメータ空間に亘る誤差の合計として定義されたからである。従って、一方のパラメータにおける精度の損失は、他方における増加によって補なうことが可能である。フィットネス関数における誤差分布のさらに正確な内訳を用いれば、遺伝的アルゴリズム探索毎に同じ結果を得ることが可能となる。
【０１５５】
図５は、メラニンと血液の双方の復元において類似の誤差を与えたフィルターの組合せを示す。画像比は、λ＝４７３nmとλ＝５６０nmを中心とするフィルターの応答を、λ＝７００nmを中心とするフィルターの応答で割ることにより計算された。これら特定のフィルターが選択された理由を理解するためには、図４に示したスペクトル曲線を解析することが必要である。λ＝４７３nmとλ＝５６０nmを中心とするフィルターは、メラニンと血液のそれぞれのパラメータの強度変化の大きいスペクトル位置に対応する。第３のフィルターは、他の２個のフィルターの放射光よりも極端に小さいか極端に大きい放射光となるスペクトルの領域にあることが必要であった。λ＝７００nmを中心とするフィルターは、パラメータ空間内のいずれの点においても最も大きな応答を与えるので選択された。これにより、各画像比の導関数がパラメータ空間全体に亘って単調に減少することが確保された。これらの導関数から計算されたヤコビアンは、パラメータ空間全体に亘って厳密に正であった。興味深いことに、幾つかの別のフィルターの組合せが、探索空間における別の局所極大値に対応しパラメータ空間全体に亘って厳密に負であるヤコビアンを与えたことを注記する。画像比を定義するために２個のフィルターが選択され、これらがパラメータ空間に亘って同じように変化するならば、画像比においては最小の変化となり、パラメータ計測においては制限された値となる。
【０１５６】
客観的に定義された光学フィルターの組を用いることにより、幾何学的形状及び入射光に無関係な方法で画像データから場面パラメータを復元することが可能であることが示された。前述の例示の問題においては、このパラメータ復元に関連する誤差が比較的小さいことがわかった。このマッピングの不変は、この技術が特に医療用画像への適用に好適であることを意味している。それは、関節の近傍のように、画像化組織の表面に顕著な曲面が存在するからである。さらに、本方法は、身体全体の画像化に用いることができることを意味する。またさらに、入射光の強度を決定するためにカメラを更正する必要がない。これは、画像取得及びその後の処理の速度を格段に向上させるのに役立つ。
【０１５７】
ここに開示された方法論は、場面パラメータが連続的に変化することが知られている場合の計測作業のために開発された。この技術は、物体のスペクトル反射率の何らかの計測に基づいて不連続な物体を区別することが必要である場合の認識の問題にも適用可能である。この手法は、非特許文献２で論じられており、異なる金属材料及び誘電体材料に対応する規格化色空間の異なる領域を識別する規格化色の考え方を用いている。これは、多数の異なる材料から構成される画像化物体の幾何学形状に無関係な細分化を可能とした。
【０１５８】
提示された方法論を実行するためには、全ての可能な画像比と場面パラメータとの間にルックアップテーブルを確立すべきであることが理解される。これには時間がかかるかもしれないが、この手順を一回行うだけでよい。一旦確立されたならば、このルックアップテーブルは、画像取得後の相当量の処理を省くことになるので、特にこの技術をリアルタイムで適用するのに適している。
【０１５９】
図６は、前述の方法における重要なステップを示す流れ図である。
【０１６０】
図８には、身体構成要素、この場合は特殊な形である顔の皮膚の動物組織における少なくとも１つのパラメータを解析するための方法及び装置が示されている。光源１００がこの組織を照射し、そして放射光がフォトレセプタ２００により受光される。この場合、フォトレセプタはデジタルカメラである。２個の交差偏光された線形偏光フィルター３００は、皮膚からの表面反射の影響を排除するために用いられる。一方のフィルター３００は、光源１００と皮膚の間に設置され、そして他方のフィルター３００は皮膚とデジタルカメラ２００の間に設置されている。
【０１６１】
この場合、デジタルカメラは、赤、緑及び青のフィルターを具備することにより、それらの周波帯の光がカメラにより受光される。これらの周波帯は、画像比を与えるために用いられ、メラニン濃度及び血液濃度と画像比とは１対１の関数となっている。
【０１６２】
図７は、次のように画像データに対して適用される手順の概要を示している。
１．２個のパラメータであるメラニン濃度と血液濃度は、健康な皮膚の全ての組織構造変化を表すのに十分であると認められた。
２．メラニン濃度及び血液濃度の任意の組合せにおける組織の放射スペクトルを予測するために、光伝搬のクベルカ・ムンクモデルが用いられた。
３．カラーカメラのＲＧＢチャネルの各々のスペクトル応答が確立され、かつ画像比が次のａ．及びｂ．のように定義された。
ａ．比１＝緑／赤
ｂ．比２＝青／赤
４．パラメータ変化の二次元空間から画像比の二次元空間へのマッピングが適切なパラメータ変化の全範囲に亘って１対１であることを確保するために当該マッピングがチェックされた。
５．画像比を組織構造パラメータへ関係付ける関数を定義するために区分連続性近似が構築された。
６．前述のように交差偏光フィルターのシステムを用いて画像が取得された。実験の構成は、図８に示されている。
７．その後、画像データを処理するためにステップ５．における関数が用いられた。
８．その後、その画像化された組織におけるメラニンと血液についてのパラメータマップが作成された。
【０１６３】
一実施例では、この方法が、顔の皮膚を画像化するJAI CV-M7CL+カメラを用いて得られた画像に適用された。図９ｂ及び図９ｃに示されるパラメータマップは、本技術を用いて導出されたメラニンと血液の数量的計測のグレースケール表現である。
【０１６４】
図９ｂは画像におけるヘモグロビン濃度を示しており、斑点Ｓは識別されるが、ほくろＭは識別されない。しかしながら、図９ｃでは画像におけるメラニン濃度を示しており、斑点Ｓは識別されないが、ほくろＭは識別される。このことは、本技術が医師にとっていかに有用であるかを示している。
【０１６５】
第２の実施例は、内視鏡を用いて得られた胃腸管の画像の解析である。内視鏡システムは、２つの別の実施例をとることができる。第１の例では、内視鏡が汎用的なカラーカメラと、交差偏光フィルターを備えた白色光源とを有する。第２の例では、内視鏡がモノクロカメラと、交差偏光フィルタを備えた光源とを有し、その光源の色が赤、緑、青と順次変化し、それらの変化がカメラによる一連の赤、緑、青の画像の生成と同期している。
【０１６６】
ここで、交差偏光フィルターとは、一方のフィルターが光源と対象物の間に設置され、他方のフィルターが対象物と１または複数のフォトレセプタの間に設置され、かつ双方のフィルターが互いに９０度をなすように設定されているものをいう。
【０１６７】
図７に概要を示した手順は、汎用的なカラーカメラを具備する内視鏡から得たデータを用いて、この問題に適用される。
１．２個のパラメータであるメラニン濃度と血液濃度は、健康な皮膚の全ての組織構造変化を表すのに十分であると認められた。
２．血液濃度と組織の深さの任意の可能な組合せにおける所与の組織の放射スペクトルを予測するために、光伝搬のモンテカルロモデルが用いられた。
３．内視鏡とカメラのシステムにおいて、ＲＧＢチャネルの各々のスペクトル応答が確立され、画像比が次のａ．及びｂ．のように定義された。
ａ．比１＝緑／赤
ｂ．比２＝青／赤
４．パラメータ変化の二次元空間から画像比の二次元空間へのマッピングが、適切なパラメータ変化の全領域に亘って１対１であることを確保するためにチェックされた。
５．画像比を組織構造パラメータへ関係付ける関数を定義するために区分連続性近似が構築された。
６．交差偏光フィルターのシステムを具備する内視鏡を用いて画像が取得された。
７．その後、ステップ５．における関数が、画像データの処理に用いられた。
８．その後、所与の画像における血液及び組織の深さにおける変化を示すべくパラメータマップが作成された。
【０１６８】
上記で示した式に記述されたように更なる周波帯の追加により更なる組織構造パラメータを解析すべく、手順を改変することができる。これらの更なる周波帯は、既知のスペクトル特性の一連のカラー光により照射される対象物の一連の画像を取得する、モノクロカメラ及び交差偏光フィルターを具備する光源により得ることができる。１または複数の色のスペクトル特性は、可視光外にあってもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１６９】
【図１】画像比ｉ−を物質パラメータｐへマッピングする関数ｆを示す。
【図２】パラメータ空間における誤差の組合せが、画像比ベクトル空間へマッピングされることを示す。
【図３】皮膚の層状構造のモデルを示す。
【図４ａ】放射スペクトル（波長に対する強度）が、異なるメラニンレベルに対してどのように変化するかを示す。
【図４ｂ】放射スペクトル（波長に対する強度）が、異なる血液レベルに対してどのように変化するかを示す。
【図５】皮膚における血液レベル及びメラニンレベルを解析するために適切なフィルターの組を示す。
【図６】物体または物質の特性の解析に用いるためのフィルター特性の組を定義する方法を示すフロー図である。
【図７】組織のパラメータの解析に用いるための適切な周波帯の組を定義する方法を示すフロー図である。
【図８】顔の皮膚を解析するための方法及び装置の構成図である。
【図９】（ａ）は、標準的なデジタルカメラで撮った人間の顔のカラー画像であり、（ｂ）は、本発明の第２の形態による方法及び装置を用いて導出されたメラニン及び血液の数量的計測のグレースケール表現を示し、（ｃ）は、本発明の第３の形態による方法及び装置を用いて導出されたメラニン及び血液の数量的計測のグレースケール表現を示す。
【図１】
2005534366.tif 000039
【図２】
2005534366.tif 000040
【図３】
2005534366.tif 000041
【図４ａ】
2005534366.tif 000042
【図４ｂ】
2005534366.tif 000043
【図５】
2005534366.tif 000044
【図６】
2005534366.tif 000045
【図７】
2005534366.tif 000046
【図８】
2005534366.tif 000047
2005534366.tif 000048