(57)【要約】【課題】  本発明は、腫瘍等の注目部位の位置を容易に推定することのできる画像処理装置を提供することを目的とする。【解決手段】  本発明は、被検体への光照射により発生する光音響波に由来する医用画像データを処理する画像処理装置であって、医用画像データ中の血管の位置を表す情報を取得する第１の取得手段と、医用画像データ及び血管の位置を表す情報に基づいて、血管の走行方向における医用画像データの画像値の変化点を決定し、当該変化点に対応する位置を表す情報を取得する第２の取得手段と、変化点に対応する位置を表す情報に基づいて、注目部位の位置を表す情報を取得する第３の取得手段と、を有する。【選択図】  図２
2019024733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体への光照射により発生する光音響波に由来する医用画像データを処理する画像処理装置であって、
前記医用画像データ中の血管の位置を表す情報を取得する第１の取得手段と、
前記医用画像データ及び前記血管の位置を表す情報に基づいて、前記血管の走行方向における前記医用画像データの画像値の変化点を決定し、当該変化点に対応する位置を表す情報を取得する第２の取得手段と、
前記変化点に対応する位置を表す情報に基づいて、注目部位の位置を表す情報を取得する第３の取得手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第２の取得手段は、前記血管の走行方向における前記医用画像データの画像値の変化量が所定の数値範囲に含まれる前記変化点として決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記変化量は、前記血管の走行方向における前記医用画像データの画像値の微分値、差分値、または比である
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記医用画像データは、前記被検体の吸収係数または酸素飽和度の空間分布を表す医用画像データである
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第２の取得手段は、前記血管の走行方向における前記医用画像データの画像値にフィッティング処理を行い、前記フィッティング処理が行われた前記医用画像データの前記画像値の前記変化点を決定する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
被検体の医用画像データを処理する画像処理装置であって、
前記医用画像データ中の血管の位置を表す情報を取得する第１の取得手段と、
前記医用画像データ及び前記血管の位置を表す情報に基づいて、前記血管の走行方向における前記医用画像データの前記血管の径の変化点を決定し、当該変化点に対応する位置を表す情報を取得する第２の取得手段と、
前記変化点に対応する位置を表す情報に基づいて、注目部位の位置を表す情報を取得する第３の取得手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記医用画像データは、前記被検体への光照射により発生する光音響波に由来する医用画像データである
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第３の取得手段は、前記変化点に対応する位置を表す情報に基づいて、前記変化点を外周に含む前記注目部位の位置を表す情報を取得する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第１の取得手段は、前記医用画像データ中の３つ以上の血管の位置を表す情報を取得し、
前記第２の取得手段は、前記３つ以上の血管の位置を表す情報に基づいて、前記３つ以上の血管のそれぞれにおける前記変化点に対応する位置を表す情報を取得し、
前記第３の取得手段は、前記３つ以上の血管のそれぞれにおける前記変化点に対応する位置を表す情報に基づいて、前記３つ以上の血管のそれぞれにおける前記変化点を外周に含む前記注目部位の位置を表す情報を取得する
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記医用画像データに基づいた画像と、前記注目部位の位置を表す情報に基づいた注目部位画像とを合成した合成画像を生成し、表示手段に表示させる表示制御手段を有する
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記表示制御手段は、前記画像と前記注目部位画像とを重畳した重畳画像を前記合成画像として生成する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記医用画像データ、前記血管の位置を表す情報、及び前記注目部位の位置を表す情報に基づいて、前記注目部位内の前記血管の前記医用画像データの特徴を表す情報と、前記注目部位外の前記血管の前記医用画像データの特徴を表す情報とを取得する第４の取得手段と、
前記注目部位内の前記血管の前記医用画像データの特徴を表す情報と、前記注目部位外の血管の前記医用画像データの特徴を表す情報とに基づいて、前記注目部位の状態を表す情報を取得する第５の取得手段と、
を有する
ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記注目部位の状態を表す情報に基づいた画像を表示手段に表示させる表示制御手段を有する
ことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記注目部位は、腫瘍である
ことを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
被検体への光照射により発生する光音響波に由来する医用画像データを処理する画像処理方法であって、
前記医用画像データ中の血管の位置を表す情報を取得し、
前記医用画像データ及び前記血管の位置を表す情報に基づいて、前記血管の走行方向における前記医用画像データの画像値の変化点を決定し、当該変化点に対応する位置を表す情報を取得し、
前記変化点に対応する位置を表す情報に基づいて、注目部位の位置を表す情報を取得する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
被検体の医用画像データを処理する画像処理方法であって、
前記医用画像データ中の血管の位置を表す情報を取得し、
前記医用画像データ及び前記血管の位置を表す情報に基づいて、前記血管の走行方向における前記医用画像データの前記血管の径の変化点を決定し、当該変化点に対応する位置を表す情報を取得し、
前記変化点に対応する位置を表す情報に基づいて、注目部位の位置を表す情報を取得する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
請求項１５または１６に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像データを処理する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像診断装置（モダリティ）により生成された医用画像データに基づいた画像を表示するイメージング技術として、光音響イメージング法がある。光音響イメージング法は、光を照射することで光吸収体から発生した音響波を受信して光吸収体の空間分布を表す光音響画像データを生成するができるイメージング技術である。光音響イメージング法を生体に適用することで、ヘモグロビンを含む血管などの光吸収体を画像化することができる。
【０００３】
特許文献１は、がん診断を目的として、光音響イメージング法により光音響画像データを生成することを開示する。また、特許文献１は、腫瘍の位置を把握するために、光音響画像データの他に、超音波の送受信により超音波画像データを生成することを開示する。さらに、特許文献１は、光音響画像データに基づいた光音響画像と、超音波画像データに基づいた超音波画像とを合成することを開示する。特許文献１に記載の方法によれば、ユーザーは合成画像を確認することにより、光音響画像中の腫瘍の位置を把握することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２１８６８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、特許文献１に記載の方法では、腫瘍の位置を把握するために光音響画像データとは異なる医用画像データを取得する必要があり、そのための装置や手間を要する。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、腫瘍等の注目部位の位置を容易に推定することのできる画像処理装置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】
本発明は、被検体への光照射により発生する光音響波に由来する医用画像データを処理する画像処理装置であって、医用画像データ中の血管の位置を表す情報を取得する第１の取得手段と、医用画像データ及び血管の位置を表す情報に基づいて、血管の走行方向における医用画像データの画像値の変化点を決定し、当該変化点に対応する位置を表す情報を取得する第２の取得手段と、変化点に対応する位置を表す情報に基づいて、注目部位の位置を表す情報を取得する第３の取得手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る画像処理装置によれば、腫瘍等の注目部位の位置を容易に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】比較例に係る医用画像データの表示例
【図２】本発明に係る医用画像データの表示例
【図３】第１の実施形態に係る光音響装置を示すブロック図
【図４】第１の実施形態に係るプローブを示す模式図
【図５】第１の実施形態に係るコンピュータとその周辺の構成を示すブロック図
【図６】第１の実施形態に係る情報取得方法のフロー図
【図７】第１の実施形態に係る画像表示方法を示す模式図
【図８】第１の実施形態に係るＧＵＩを示す模式図
【図９】第１の実施形態に係るＧＵＩを示す模式図
【図１０】第１の実施形態に係るＧＵＩを示す模式図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明は、モダリティ（画像診断装置）により得られた医用画像データを処理する画像処理に関する発明である。特に、本発明は、光照射により発生した光音響波に由来する画像データである光音響画像データに対する画像処理に好適に適用することができる。光音響画像データは、光音響波の発生音圧（初期音圧）、光吸収エネルギー密度、及び光吸収係数、被検体を構成する物質の濃度（酸素飽和度など）などの少なくとも一つの被検体情報の空間分布を表す画像データである。
【００１１】
図１は、比較例の画像処理を説明するための模式図である。すなわち、図１は、本発明を適用しない場合の画像処理を説明するための模式図である。以下、注目部位として腫瘍を想定した場合について説明する。
【００１２】
図１（ａ）は、光音響波の受信信号に基づいて生成された光音響画像データ１００の模式図を示す。図１に示す光音響画像データ１００には、血管１０１〜１０９に対応する画像データが含まれている。血管１０１〜１０９の色にグラデーションがついているのは、画像値に応じた輝度値の変化を表している。図１（ｂ）、光音響画像データとは異なる画像データの模式図である。図１（ｂ）に示す画像データには、腫瘍１１０に対応する画像データが含まれている。例えば、図１（ｂ）に示す画像データは、超音波診断装置により生成される超音波画像データやＭＲＩ装置により生成されるＭＲＩ画像データである。また、図１（ｃ）に図１（ａ）に示す光音響画像データと図１（ｂ）に示す画像データとを重畳させる画像処理の結果を示している。
【００１３】
図１（ｃ）に示すように、血管１０２、１０４、１０５、１０６、１０７、１０８、１０９は腫瘍１１０に入り込んでいる血管である。一方、血管１０１、１０３は腫瘍１１０に入り込まずに、腫瘍１１０の周辺に存在する血管である。
【００１４】
図１（ａ）に示すように、主に血管が描出された光音響画像データでは腫瘍１１０の領域を把握することが困難である。これは、典型的に腫瘍組織で発生する光音響波の音圧が小さく、光音響画像データが腫瘍組織の情報をあまり反映していないからである。このため、比較例では、腫瘍１１０とその周辺や内部における血管との位置関係を把握するために、光音響画像データとは異なり、腫瘍が描出された画像データ（図１（ｂ））を取得する必要があった。例えば、特許文献１に記載の方法では、撮像対象を乳房内の乳がんとした場合には、乳房内および乳がんに関連する血管を描出した光音響画像データに加えて、乳がんの腫瘍領域を描出した超音波画像データを取得する必要があった。
【００１５】
ところが、光音響画像データ以外の医用画像データを取得するためには、この医用画像データを生成するための装置が必要である。また、この医用画像データを生成するための撮像の工程を要する。さらには、この医用画像データを用意できない場合もある。そのため、光音響画像データ以外の医用画像データを用いずに、腫瘍等の注目部位の位置を推定することが望まれていた。
【００１６】
そこで、当該課題に鑑みて、本発明者は、光音響画像データを用いて、腫瘍領域の位置を推定することのできる画像処理を見出した。すなわち、本発明者は、光音響画像データ中の血管のデータに着目し、血管の走行方向の光音響画像データの変化点を基準に、腫瘍領域を推定できることを見出した。本発明によれば、光音響画像データを用いて、血管と腫瘍との位置関係を容易に把握することができる。
【００１７】
本発明の一形態としては、図２（ａ）に示す光音響画像データ２００をＺ軸方向に最大値投影することにより生成された投影画像（光音響画像）をベース画像とする。この光音響画像に含まれる血管１０１〜１０９は、血管内の血液量（ヘモグロビンの吸収係数）を反映した画像値に応じた輝度で示したものである。
【００１８】
血管新生により発生した腫瘍関連血管は、腫瘍内に入り込むほど血管径が細くなることが知られている。また、同時に癌細胞の増殖により腫瘍内で癌細胞が過密状態となることで、腫瘍内で血管が押しつぶされてしまうことも知られている。よって、血管内の血液量は、血管が腫瘍領域に入り込んだ時点から急激に減少していくと考えられる。ゆえに、腫瘍内では、血液量（血液中のヘモグロビンの吸収係数）を反映した血管の光音響画像データの画像値も急激に減少していくと考えられる。
【００１９】
血管の光音響画像データの画像値の変化について、図２（ａ）の血管１０６を例に説明する。図２（ｂ）は、血管１０６の画像値の変化を模式的に表したグラフである。縦軸は規格化画像値、横軸は規格化距離（ｄ）を表している。規格化距離（ｄ）は、図２（ａ）の血管１０６の走行方向である矢印の方向で沿った距離に相当する。矢印の始点はグラフ上の規格化距離が０の値、矢印の終点は規格化距離の１の値を示す。図２（ｂ）に示すように、血管１０６の光音響画像データの画像値は、距離が増加していくと、ある点２０２を境にして急激に減少する。このように画像値が大きく変化する点を変化点と呼ぶ。この変化点２０２は、図２（ａ）の矢印上の黒丸で示した点２０１に対応する。なお、この黒丸の点２０１は、図１（ｃ）における血管１０６の腫瘍１１０への入射位置に相当する。
【００２０】
光音響画像データ中の血管の位置については、ユーザーが入力部を用いて手動で設定してもよいし、コンピュータが光音響画像データを解析することにより設定してもよい。
【００２１】
コンピュータは、血管の走行方向における光音響画像データの画像値の変化量が所定の数値範囲に含まれる点を変化点として決定してもよい。例えば、変化量がある閾値よりも大きくなる点を変化点として決定してもよい。コンピュータは、血管の走行方向における異なる位置の画像値の微分値、高階微分値、差分値、または変化率（比）を画像値の変化量としてもよい。このとき、コンピュータは、ピクセルまたはボクセル毎の画像値の変化量を評価してもよいし、複数のピクセルまたはボクセルの画像値の代表値（平均値、中央値、最頻値などの少なくとも一つ）の変化量を評価してもよい。
【００２２】
血管の走行方向については、ユーザーが入力部を用いて手動で設定してもよいし、コンピュータが光音響画像データを解析することにより設定してもよい。
【００２３】
また、前述したように、腫瘍内に入り込むほど血管径が細くなることが知られている。そこで、光音響画像データ中の血管の径が大きく減少する変化点を基準に腫瘍領域を推定してもよい。この場合も、画像値の変化点と同様に、血管の走行方向における血管径の変化点が、血管１０６の腫瘍１１０への入射位置に相当する。
【００２４】
コンピュータは、血管の走行方向における血管径の変化量がある閾値よりも大きくなる点を変化点として決定してもよい。例えば、血管径の微分値、高階微分値、差分値、または変化率（比）を血管径の変化量として、変化点を決定してもよい。
【００２５】
血管の走行方向については、前述したように、ユーザーが入力部を用いて手動で設定してもよいし、コンピュータが光音響画像データを解析することにより設定してもよい。
【００２６】
血管径については、光音響画像データに基づいて決定してもよい。例えば、コンピュータは、血管の走行方向に垂直な方向における光音響画像データの画像値の変化点を、血管の外周の一部として決定し、血管径を推定してもよい。
【００２７】
図２（ｃ）に、血管１０２〜１０９のそれぞれにおける変化点を決定し、それぞれの点を直線（図中の点線）で結んだ領域を腫瘍領域１１１として示している。血管１０３については変化点が存在しなかったため、腫瘍領域１１１に血管１０３の領域は含まれていない。この画像処理装置によれば、光音響画像データ１００に含まれる血管の画像データを用いて、腫瘍領域を推定することができる。
【００２８】
以下に図面を参照しつつ、本発明の好適な実施の形態について説明する。ただし、以下に記載されている構成部品の寸法、材質、形状およびそれらの相対配置などは、発明が適用される装置の構成や各種条件により適宜変更されるべきものであり、この発明の範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。
【００２９】
（第１の実施形態）
第１の実施形態は、光音響装置により得られる光音響画像データを処理する画像処理の例を説明する。以下、本実施形態の光音響装置の構成および画像処理方法について説明する。
【００３０】
図３を用いて本実施形態に係る光音響装置の構成を説明する。図３は、光音響装置全体の概略ブロック図である。本実施形態に係る光音響装置は、光照射部３１０および受信部３２０を含むプローブ３８０、駆動部３３０、信号収集部３４０、コンピュータ３５０、表示部３６０、及び入力部３７０を有する。
【００３１】
図４は、本実施携帯に係るプローブ３８０の模式図を示す。測定対象は、生体である被検体４００である。駆動部３３０は、光照射部３１０と受信部３２０を駆動し、機械的な走査を行う。光照射部３１０が光を被検体４００に照射し、被検体４００内で音響波が発生する。光に起因して光音響効果により発生する音響波を光音響波とも呼ぶ。受信部３２０は、光音響波を受信することによりアナログ信号としての電気信号（光音響信号）を出力する。
【００３２】
信号収集部３４０は、受信部３２０から出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、コンピュータ３５０に出力する。コンピュータ３５０は、信号収集部３４０から出力されたデジタル信号を、光音響波に由来する信号データとして記憶する。
【００３３】
コンピュータ３５０は、記憶されたデジタル信号に対して信号処理を行うことにより、被検体４００に関する情報（被検体情報）の空間分布を表す光音響画像データを生成する。また、コンピュータ３５０は、得られた画像データに基づいた画像を表示部３６０に表示させる。ユーザーとしての医師は、表示部３６０に表示された画像を確認することにより、診断を行うことができる。表示画像は、ユーザーやコンピュータ３５０からの保存指示に基づいて、コンピュータ３５０内のメモリや、モダリティネットワークで接続されたデータ管理システムなどに保存される。
【００３４】
また、コンピュータ３５０は、光音響装置に含まれる構成の駆動制御も行う。また、表示部３６０は、コンピュータ３５０で生成された画像の他にＧＵＩなどを表示してもよい。入力部３７０は、ユーザーが情報を入力できるように構成されている。ユーザーは、入力部３７０を用いて測定開始や終了、作成画像の保存指示などの操作を行うことができる。
【００３５】
以下、本実施形態に係る光音響装置の各構成の詳細を説明する。
【００３６】
（光照射部３１０）
光照射部３１０は、光を発する光源３１１と、光源３１１から射出された光を被検体４００へ導く光学系３１２とを含む。なお、光は、いわゆる矩形波、三角波などのパルス光を含む。
【００３７】
光源３１１が発する光のパルス幅としては、１ｎｓ以上、１０００ｎｓ以下のパルス幅であってもよい。また、光の波長として４００ｎｍから１６００ｎｍの範囲の波長であってもよい。血管を高解像度でイメージングする場合は、血管での吸収が大きい波長（４００ｎｍ以上、７００ｎｍ以下）を用いてもよい。生体の深部をイメージングする場合には、生体の背景組織（水や脂肪など）において典型的に吸収が少ない波長（７００ｎｍ以上、１１００ｎｍ以下）の光を用いてもよい。
【００３８】
光源３１１としては、レーザーや発光ダイオードを用いることができる。また、複数波長の光を用いて測定する際には、波長の変更が可能な光源であってもよい。なお、複数波長を被検体に照射する場合、互いにことなる波長の光を発生する複数台の光源を用意し、それぞれの光源から交互に照射することも可能である。複数台の光源を用いた場合もそれらをまとめて光源と表現する。レーザーとしては、固体レーザー、ガスレーザー、色素レーザー、半導体レーザーなど様々なレーザーを使用することができる。例えば、Ｎｄ：ＹＡＧレーザーやアレキサンドライトレーザーなどのパルスレーザーを光源として用いてもよい。また、Ｎｄ：ＹＡＧレーザー光を励起光とするＴｉ：ｓａレーザーやＯＰＯ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒｓ）レーザーを光源として用いてもよい。また、光源３１１としてマイクロウェーブ源を用いてもよい。
【００３９】
光学系３１２には、レンズ、ミラー、光ファイバ等の光学素子を用いることができる。乳房等を被検体４００とする場合、パルス光のビーム径を広げて照射するために、光学系の光出射部は光を拡散させる拡散板等で構成されていてもよい。一方、光音響顕微鏡においては、解像度を上げるために、光学系３１２の光出射部はレンズ等で構成し、ビームをフォーカスして照射してもよい。
【００４０】
なお、光照射部３１０が光学系３１２を備えずに、光源３１１から直接被検体４００に光を照射してもよい。
【００４１】
（受信部３２０）
受信部３２０は、音響波を受信することにより電気信号を出力するトランスデューサ３２１と、トランスデューサ３２１を支持する支持体３２２とを含む。また、トランスデューサ３２１は、音響波を送信する送信手段としてもよい。受信手段としてのトランスデューサと送信手段としてのトランスデューサとは、単一（共通）のトランスデューサでもよいし、別々の構成であってもよい。
【００４２】
トランスデューサ３２１を構成する部材としては、ＰＺＴ（チタン酸ジルコン酸鉛）に代表される圧電セラミック材料や、ＰＶＤＦ（ポリフッ化ビニリデン）に代表される高分子圧電膜材料などを用いることができる。また、圧電素子以外の素子を用いてもよい。例えば、静電容量型トランスデューサ（ＣＭＵＴ：Ｃａｐａｃｉｔｉｖｅ  Ｍｉｃｒｏ−ｍａｃｈｉｎｅｄ  Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ  Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｓ）、ファブリペロー干渉計を用いたトランスデューサなどを用いることができる。なお、音響波を受信することにより電気信号を出力できる限り、いかなるトランスデューサを採用してもよい。また、トランスデューサにより得られる信号は時間分解信号である。つまり、トランスデューサにより得られる信号の振幅は、各時刻にトランスデューサで受信される音圧に基づく値（例えば、音圧に比例した値）を表したものである。
【００４３】
光音響波を構成する周波数成分は、典型的には１００ＫＨｚから１００ＭＨｚであり、トランスデューサ３２１として、これらの周波数を検出することのできるものを採用することができる。
【００４４】
支持体３２２は、機械的強度が高い金属材料などから構成されていてもよい。照射光を被検体に多く入射させるために、支持体３２２の被検体４００側の表面に鏡面もしくは光散乱させる加工が行われていてもよい。本実施形態において支持体３２２は半球殻形状であり、半球殻上に複数のトランスデューサ３２１を支持できるように構成されている。この場合、支持体３２２に配置されたトランスデューサ３２１の指向軸は半球の曲率中心付近に集まる。そして、複数のトランスデューサ３２１から出力された信号を用いて画像化したときに曲率中心付近の画質が高くなる。なお、支持体３２２はトランスデューサ３２１を支持できる限り、いかなる構成であってもよい。支持体３２２は、１Ｄアレイ、１．５Ｄアレイ、１．７５Ｄアレイ、２Ｄアレイと呼ばれるような平面又は曲面内に、複数のトランスデューサを並べて配置してもよい。複数のトランスデューサ３２１が複数の受信手段に相当する。
【００４５】
また、支持体３２２は音響マッチング材４１０を貯留する容器として機能してもよい。すなわち、支持体３２２をトランスデューサ３２１と被検体４００との間に音響マッチング材４１０を配置するための容器としてもよい。
【００４６】
また、受信部３２０が、トランスデューサ３２１から出力される時系列のアナログ信号を増幅する増幅器を備えてもよい。また、受信部３２０が、トランスデューサ３２１から出力される時系列のアナログ信号を時系列のデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器を備えてもよい。すなわち、受信部３２０が後述する信号収集部３４０を備えてもよい。
【００４７】
なお、音響波を様々な角度で検出できるようにするために、被検体４００を全周囲から囲むようにトランスデューサ３２１を配置してもよい。ただし、被検体４００が大きく全周囲を囲むようにトランスデューサを配置できない場合は、半球状の支持体３２２上にトランスデューサを配置して全周囲を囲む状態に近づけてもよい。
【００４８】
なお、トランスデューサの配置や数及び支持体の形状は被検体に応じて最適化すればよく、本発明に関してはあらゆる受信部３２０を採用することができる。
【００４９】
受信部３２０と被検体４００との間の空間は、光音響波が伝播することができる媒質で満たす。この媒質には、音響波が伝搬でき、被検体４００やトランスデューサ３２１との界面において音響特性が整合し、できるだけ光音響波の透過率が高い材料を採用する。例えば、この媒質には、水、超音波ジェルなどを採用することができる。
【００５０】
図４（ａ）は、プローブ３８０の側面図を示し、図４（ｂ）は、プローブ３８０の上面図（図４（ａ）の紙面上方向から見た図）を示す。図４に示された本実施形態に係るプローブ３８０は、開口を有する半球状の支持体３２２に複数のトランスデューサ３２１が３次元に配置された受信部３２０を有する。また、図４に示されたプローブ３８０は、支持体３２２の底部に光学系３１２の光射出部が配置されている。
【００５１】
本実施形態においては、図４に示すように被検体４００は、保持部４０１に接触することにより、その形状が保持される。本実施形態では、被検体４００が乳房の場合に、伏臥位の被検者を支持する寝台に乳房を挿入するための開口を設けて、開口から鉛直方向に垂らされた乳房を測定する形態を想定している。
【００５２】
受信部３２０と保持部４０１の間の空間は、光音響波が伝播することができる媒質（音響マッチング材４１０）で満たされる。この媒質には、光音響波が伝搬でき、被検体４００やトランスデューサ３２１との界面において音響特性が整合し、できるだけ光音響波の透過率が高い材料を採用する。例えば、この媒質には、水、超音波ジェルなどを採用することができる。
【００５３】
保持手段としての保持部４０１は被検体４００の形状を測定中に保持するために使用される。保持部４０１により被検体４００を保持することによって、被検体４００の動きの抑制および被検体４００の位置を保持部４０１内に留めることができる。保持部４０１の材料には、ポリカーボネートやポリエチレン、ポリエチレンテレフタレート等、樹脂材料を用いることができる。
【００５４】
保持部４０１は、被検体４００を保持できる硬度を有する材料であることが好ましい。保持部４０１は、測定に用いる光を透過する材料であってもよい。保持部４０１は、インピーダンスが被検体４００と同程度の材料で構成されていてもよい。乳房等の曲面を有するものを被検体４００とする場合、凹型に成型した保持部４０１であってもよい。この場合、保持部４０１の凹部分に被検体４００を挿入することができる。
【００５５】
保持部４０１は、取り付け部４０２に取り付けられている。取り付け部４０２は、被検体の大きさに合わせて複数種類の保持部４０１を交換可能に構成されていてもよい。例えば、取り付け部４０２は、曲率半径や曲率中心などの異なる保持部に交換できるように構成されていてもよい。
【００５６】
また、保持部４０１には保持部４０１の情報が登録されたタグ４０３が設置されていてもよい。例えば、タグ４０３には、保持部４０１の曲率半径、曲率中心、音速、識別ＩＤ等の情報を登録することができる。タグ４０３に登録された情報は、読み取り部４０４により読み出され、コンピュータ３５０に転送される。保持部４０１が取り付け部４０２に取り付けられたときに容易にタグ４０３を読み取るために、読み取り部４０４は取り付け部４０２に設置されていてもよい。例えば、タグ４０３はバーコードであり、読み取り部４０４はバーコードリーダである。
【００５７】
（駆動部３３０）
駆動部３３０は、被検体４００と受信部３２０との相対位置を変更する部分である。本実施形態では、駆動部３３０は、支持体３２２をＸＹ方向に移動させる装置であり、ステッピングモーターを搭載した電動のＸＹステージある。駆動部３３０は、駆動力を発生させるステッピングモーターなどのモーターと、駆動力を伝達させる駆動機構と、受信部３２０の位置情報を検出する位置センサとを含む。駆動機構としては、リードスクリュー機構、リンク機構、ギア機構、油圧機構、などを用いることができる。また、位置センサとしては、エンコーダー、可変抵抗器、などを用いたポテンショメータなどを用いることができる。
【００５８】
なお、駆動部３３０は被検体４００と受信部３２０との相対位置をＸＹ方向（二次元）に変更させるものに限らず、一次元または三次元に変更させてもよい。移動経路は平面的にスパイラル状やライン＆スペースで走査してもよいし、さらに三次元的に体表に沿うように傾けてもよい。また、被検体４００の表面からの距離を一定に保つようにしてプローブ３８０を移動させてもよい。このとき駆動部３３０は、モーターの回転数をモニターするなどしてプローブの移動量を計測してもよい。
【００５９】
なお、駆動部３３０は、被検体４００と受信部３２０との相対的な位置を変更できれば、受信部３２０を固定し、被検体４００を移動させてもよい。被検体４００を移動させる場合は、被検体４００を保持する保持部を動かすことで被検体４００を移動させる構成などが考えられる。また、被検体４００と受信部３２０の両方を移動させてもよい。
【００６０】
駆動部３３０は、相対位置を連続的に移動させてもよいし、ステップアンドリピートによって移動させてもよい。駆動部３３０は、プログラムされた軌跡で移動させる電動ステージであってもよいし、手動ステージであってもよい。
【００６１】
また、本実施形態では、駆動部３３０は光照射部３１０と受信部３２０を同時に駆動して走査を行っているが、光照射部３１０だけを駆動したり、受信部３２０だけを駆動したりしてもよい。
【００６２】
光音響装置が駆動部３３０を有さずに、ユーザーがプローブ３８０を把持して操作するハンドヘルドタイプであってもよい。
【００６３】
（信号収集部３４０）
信号収集部３４０は、トランスデューサ３２１から出力されたアナログ信号である電気信号を増幅するアンプと、アンプから出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器とを含む。信号収集部３４０は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）チップなどで構成されてもよい。信号収集部３４０から出力されるデジタル信号は、コンピュータ３５０内の記憶部３５２に記憶される。信号収集部３４０は、Ｄａｔａ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＤＡＳ）とも呼ばれる。本明細書において電気信号は、アナログ信号もデジタル信号も含む概念である。なお、信号収集部３４０は、光照射部３１０の光射出部に取り付けられた光検出センサと接続されており、光が光照射部３１０から射出されたことをトリガーに、同期して処理を開始してもよい。また、信号収集部３４０は、フリーズボタンなどを用いてなされる指示をトリガーに同期して、当該処理を開始してもよい。
【００６４】
（コンピュータ３５０）
表示制御装置としてのコンピュータ３５０は、演算部３５１、記憶部３５２、制御部３５３を含む。各構成の機能については処理フローの説明の際に説明する。
【００６５】
演算部３５１としての演算機能を担うユニットは、ＣＰＵやＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）チップ等の演算回路で構成されることができる。これらのユニットは、単一のプロセッサや演算回路から構成されるだけでなく、複数のプロセッサや演算回路から構成されていてもよい。演算部３５１は、入力部３７０から、被検体音速や保持部の構成などの各種パラメータを受けて、受信信号を処理してもよい。
【００６６】
記憶部３５２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクやフラッシュメモリなどの非一時記憶媒体で構成することができる。また、記憶部３５２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性の媒体であってもよい。なお、プログラムが格納される記憶媒体は、非一時記憶媒体である。なお、記憶部３５２は、一つの記憶媒体から構成されるだけでなく、複数の記憶媒体から構成されていてもよい。
【００６７】
記憶部３５２は、後述する方法で演算部３５１により生成される光音響画像を示す画像データを保存することができる。
【００６８】
制御部３５３は、ＣＰＵなどの演算素子で構成される。制御部３５３は、光音響装置の各構成の動作を制御する。制御部３５３は、入力部３７０からの測定開始などの各種操作による指示信号を受けて、光音響装置の各構成を制御してもよい。また、制御部３５３は、記憶部３５２に格納されたプログラムコードを読み出し、光音響装置の各構成の作動を制御する。
【００６９】
コンピュータ３５０は専用に設計されたワークステーションであってもよい。また、コンピュータ３５０の各構成は異なるハードウェアによって構成されてもよい。また、コンピュータ３５０の少なくとも一部の構成は単一のハードウェアで構成されてもよい。
【００７０】
図５は、本実施形態に係るコンピュータ３５０の具体的な構成例を示す。本実施形態に係るコンピュータ３５０は、ＣＰＵ３５４、ＧＰＵ３５５、ＲＡＭ３５６、ＲＯＭ３５７、外部記憶装置３５８から構成される。また、コンピュータ３５０には、表示部３６０としての液晶ディスプレイ３６１、入力部３７０としてのマウス３７１、キーボード３７２が接続されている。
【００７１】
また、コンピュータ３５０および複数のトランスデューサ３２１は、共通の筺体に収められた構成で提供されてもよい。ただし、筺体に収められたコンピュータで一部の信号処理を行い、残りの信号処理を筺体の外部に設けられたコンピュータで行ってもよい。この場合、筺体の内部および外部に設けられたコンピュータを総称して、本実施形態に係るコンピュータとすることができる。すなわち、コンピュータを構成するハードウェアが一つの筺体に収められていなくてもよい。
【００７２】
（表示部３６０）
表示部３６０は、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ＦＥＤ、メガネ型ディスプレイ、ヘッドマウントディスプレイなどのディスプレイである。コンピュータ３５０により得られた画像データに基づいた画像や特定位置の数値等を表示する装置である。表示部３６０は、画像データに基づいた画像や装置を操作するためのＧＵＩを表示してもよい。なお、被検体情報の表示にあたっては、表示部３６０またはコンピュータ３５０において画像処理（輝度値の調整等）を行った上で表示することもできる。表示部３６０は、光音響装置とは別に提供されていてもよい。コンピュータ３５０は、光音響画像データを有線または無線で表示部３６０へ送信することができる。
【００７３】
（入力部３７０）
入力部３７０としては、ユーザーが操作可能な、マウスやキーボードなどで構成される操作コンソールを採用することができる。また、表示部３６０をタッチパネルで構成し、表示部３６０を入力部３７０として利用してもよい。
【００７４】
入力部３７０は、観察したい位置や深さの情報などを入力できるように構成されていてもよい。入力方法としては、数値を入力してもよいし、スライダーバーを操作することにより入力ができてもよい。また、入力された情報に応じて表示部３６０に表示される画像が更新されていってもよい。これにより、ユーザーは自身の操作によって決定されたパラメータにより生成された画像を確認しながら、適切なパラメータに設定できる。
【００７５】
なお、光音響装置の各構成はそれぞれ別の装置として構成されてもよいし、一体となった一つの装置として構成されてもよい。また、光音響装置の少なくとも一部の構成が一体となった一つの装置として構成されてもよい。
【００７６】
また、光音響装置の各構成間で送受信される情報は、有線または無線でやりとりがなされる。
【００７７】
（被検体４００）
被検体４００は光音響装置を構成するものではないが、以下に説明する。本実施形態に係る光音響装置は、人や動物の悪性腫瘍や血管疾患などの診断や化学治療の経過観察などを目的として使用できる。よって、被検体４００としては、生体、具体的には人体や動物の乳房や各臓器、血管網、頭部、頸部、腹部、手指および足指を含む四肢などの診断の対象部位と対象部位の皮膚が想定される。例えば、人体が測定対象であれば、オキシヘモグロビンあるいはデオキシヘモグロビンやそれらを含む多く含む血管あるいは腫瘍の近傍に形成される新生血管などを光吸収体の対象としてもよい。また、頸動脈壁のプラークなどを光吸収体の対象としてもよい。また、メチレンブルー（ＭＢ）、インドシニアングリーン（ＩＣＧ）などの色素、金微粒子、またはそれらを集積あるいは化学的に修飾した外部から導入した物質を光吸収体としてもよい。
【００７８】
次に、本実施形態に係る情報処理を含む生体情報画像装置の処理を、図６を参照して説明する。なお、各ステップは、コンピュータ３５０が光音響装置の構成の動作を制御することにより実行される。
【００７９】
（Ｓ１００：制御パラメータを設定する工程）
ユーザーが、被検体情報の取得のために必要な光照射部３１０の照射条件（繰り返し周波数や波長など）やプローブ３８０の位置などの制御パラメータを、入力部３７０を用いて指定する。コンピュータ３５０は、ユーザーの指示に基づいて決定された制御パラメータを設定する。
【００８０】
（Ｓ２００：プローブを指定位置に移動させる工程）
制御部３５３が、ステップＳ１００で指定された制御パラメータに基づいて、駆動部３３０にプローブ３８０を指定の位置へ移動させる。ステップＳ１００において複数位置での撮像が指定された場合には、駆動部３３０は、まずプローブ３８０を最初の指定位置へ移動させる。なお、駆動部３３０は、測定の開始指示がなされたときに、あらかじめプログラムされた位置にプローブ３８０を移動させてもよい。なお、ハンドヘルド型の場合、ユーザーがプローブ３８０を把持して所望の位置まで移動させてもよい。
【００８１】
（Ｓ３００：光を照射する工程）
光照射部３１０は、ステップＳ１００で指定された制御パラメータに基づいて、被検体４００に光を照射する。
【００８２】
光源３１１から発生した光は、光学系３１２を介してパルス光として被検体４００に照射される。そして、被検体４００内部でパルス光が吸収され、光音響効果により光音響波が生じる。光照射部３１０はパルス光の伝送と併せて信号収集部３４０へ同期信号を送信する。
【００８３】
（Ｓ４００：光音響波を受信する工程）
信号収集部３４０は、光照射部３１０から送信された同期信号を受信すると、信号収集の動作を開始する。すなわち、信号収集部３４０は、受信部３２０から出力された、音響波に由来するアナログ電気信号を、増幅・ＡＤ変換することにより、増幅されたデジタル電気信号を生成し、コンピュータ３５０へ出力する。コンピュータ３５０は、信号収集部３４０から送信された信号を記憶部３５２に保存する。ステップＳ１００で複数の走査位置での撮像を指定した場合には、指定した走査位置において、Ｓ２００−Ｓ４００のステップを繰り返し実行し、パルス光の照射と音響波に由来するデジタル信号の生成を繰り返す。
【００８４】
（Ｓ５００：光音響画像データを生成する工程）
コンピュータ３５０内の演算部３５１は、記憶部３５２に記憶された信号データに基づいて、光音響画像データを生成し、記憶部３５２に保存する。信号データを空間分布としての画像データに変換する再構成アルゴリズムとしては、タイムドメインでの逆投影法、フーリエドメインでの逆投影法、モデルベース法（繰り返し演算法）などのあらゆる手法を採用することができる。例えば、タイムドメインでの逆投影法として、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（ＵＢＰ）、Ｆｉｌｔｅｒｅｄ  ｂａｃｋ−ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ（ＦＢＰ）、または整相加算（Ｄｅｌａｙ−ａｎｄ−Ｓｕｍ）などが挙げられる。例えば、演算部３５１は、光音響画像データとして、音響波の発生音圧（初期音圧）の空間分布を取得する再構成の手法として、式（１）で表されるＵＢＰ法を採用してもよい。
【００８５】
【数１】
2019024733.tif 000003
【００８６】
ここで、ｒ０は再構成する位置（再構成位置、注目位置とも呼ぶ）を示す位置ベクトル、ｐ０（ｒ０，ｔ）は再構成する位置での初期音圧、ｃは伝搬経路の音速を示す。また、ΔΩｉは再構成する位置からｉ番目のトランスデューサ３２１を見込む立体角、Ｎは再構成に用いるトランスデューサ３２１の個数を示す。式（１）は、受信信号ｐ（ｒｉ，ｔ）に微分等の処理を行い、それらに立体角の加重をかけて整相加算すること（逆投影）を示している。式（１）のｔは、注目位置とトランスデューサ３２１とを結ぶ音線を光音響波が伝搬する時間（伝搬時間）である。なお、ｂ（ｒｉ、ｔ）の計算においては、他にも演算処理を施してもよい。例えば、周波数フィルタリング（ローパス、ハイパス、バンドパス等）、デコンボリューション、包絡線検波、ウェーブレットフィルタリング、等である。
【００８７】
また、演算部３５１は、被検体４００に照射された光の被検体４００の内部での光フルエンス分布を計算し、初期音圧分布を光フルエンス分布で除算することにより、吸収係数分布情報を取得してもよい。この場合、吸収係数分布情報を光音響画像データとして取得してもよい。コンピュータ３５０は、光を吸収、散乱する媒質における光エネルギーの挙動を示す輸送方程式や拡散方程式を数値的に解く方法により、被検体４００の内部における光フルエンスの空間分布を算出することができる。数値的に解く方法としては、有限要素法、差分法、モンテカルロ法等を採用することができる。例えば、コンピュータ３５０は、式（２）に示す光拡散方程式を解くことにより、被検体４００の内部における光フルエンスの空間分布を算出してもよい。
【００８８】
【数２】
2019024733.tif 000004
【００８９】
ここで、Ｄは拡散係数、μａは吸収係数、Ｓは照射光の入射強度、φは到達する光フルエンス、ｒは位置、ｔは時間を示す。
【００９０】
また、複数の波長の光を用いて、ステップＳ３００、ステップＳ４００の工程を実行し、演算部３５１は、複数の波長の光のそれぞれに対応する吸収係数分布情報を取得してもよい。そして、演算部３５１は、複数の波長の光のそれぞれに対応する吸収係数分布情報に基づいて、分光情報として被検体４００を構成する物質の濃度の空間分布を表す情報を、光音響画像データとして取得してもよい。すなわち、演算部３５１は、複数の波長の光に対応する信号データを用いて、分光情報を取得してもよい。
【００９１】
本実施形態において、光音響画像データとして取得された吸収係数を反映した空間分布を表す情報が好適に用いられる。以下にその理由を説明する。本実施形態で腫瘍領域を推定するために用いられる画像データは、被検体の情報を反映したものであることが望ましい。このため、腫瘍領域を推定するために用いられる画像データは、外的変動要因が除かれているものであることが望ましい。具体的には、式（２）で示されるように、光音響画像データにおいて外的変動要因は光フルエンスφとなる。光源からの光を被検体へ照射した場合に、光フルエンスφは、被検体表面を境として被検体内部へ進むに従い、被検体での吸収により減衰することが知られている。そのため、被検体内の吸収体（本実施形態では血管）が光を吸収して発生する初期音圧（式１）を反映した空間分布を表す情報を光音響画像データとした場合、画像値の変化に被検体内の光減衰による影響（外的変動要因）が含まれてしまう。この点において吸収係数μａは、初期音圧を光フルエンスで除算することで求められるため、光フルエンスφの変動を除いた情報として得ることができる。例えば、光の波長としてオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの等モル吸収点に対応する波長を設定した場合に得られる吸収係数μａは、ヘモグロビンの存在量、つまり血管中の血液量を反映する情報となる。そのため、このようにして得られた吸収係数μａは、被検体の情報を強く反映した情報であるため、本実施形態に好適に用いられる。
【００９２】
また、本実施形態においては、光音響画像データとして酸素飽和度を反映した空間分布を表す情報を取得し、この情報に基づいて腫瘍領域を推定してもよい。以下のその理由を説明する。
【００９３】
腫瘍内には、正常な細胞よりも増殖能の高い癌細胞が密集して存在しており、癌細胞の酸素消費が活発であることが知られている。また、血管新生により、腫瘍周辺や腫瘍内部に血管が発生することは先に説明したとおりである。また、腫瘍内に流れる血液中の酸素飽和度は低くなることが知られている。ゆえに、腫瘍内では、血液中のヘモグロビンの酸素飽和度を反映した情報の数値も減少していくと考えられる。そのため、本実施形態においては、光音響画像データとして酸素飽和度を反映した空間分布を表す情報を、好適に採用することができる。
【００９４】
本実施形態における光音響装置においては、互いに異なる複数の波長のそれぞれの光を生体に照射して得られる光音響波に基づいて、生体内の機能情報である物質の濃度分布を取得することができる。光源に近赤外光を用いた場合、近赤外光は生体の大部分を構成する水を透過しやすく、血液中のヘモグロビンで吸収されやすい性質を持つため、血管像をイメージングすることができる。さらに、互いに異なる複数の波長の光による血管像を比較することによって、機能情報である血液中の酸素飽和度を測定することができる。
【００９５】
酸素飽和度の算出は下記のように行う。主な光吸収体がオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンである場合、波長λの光を用いた測定によって得られる吸収係数μａ（λ）は、式（３）で表される。式（３）によれば、吸収係数μａ（λ）は、オキシヘモグロビンの吸収係数εｏｘ（λ）とオキシヘモグロビンの存在比Ｃｏｘの積と、デオキシヘモグロビンの吸収係数εｄｅ（λ）とデオキシヘモグロビンの存在比Ｃｄｅの積の和で表される。εｏｘ（λ）とεｄｅ（λ）は決まった値のある物性なのであらかじめ他の方法で測定されている。式（３）における未知数はＣｏｘ，Ｃｄｅの二つであるので、異なる波長の光を用いて測定を少なくとも二回行うことで、連立方程式を解いてＣｏｘ，Ｃｄｅを算出できる。さらに多くの波長で測定を行った場合には、最小自乗法によるフィッティングでＣｏｘ，Ｃｄｅを得る。
【００９６】
【数３】
2019024733.tif 000005
【００９７】
酸素飽和度ＳＯ２は全ヘモグロビン中のオキシヘモグロビンの比なので、式（４）で算出することができる。
【００９８】
【数４】
2019024733.tif 000006
【００９９】
二種類の波長λ１，λ２で測定を行った場合、式（３）の連立方程式を解いて得られたＣｏｘ，Ｃｄｅを式（４）に代入することによって、酸素飽和度ＳＯ２は式（５）のように表わすことができる。
【０１００】
【数５】
2019024733.tif 000007
【０１０１】
さらに、式（５）を式（６）に変形することができる。
【０１０２】
【数６】
2019024733.tif 000008
式（６）から分かるように、酸素飽和度は測定値μａ（λ１）とμａ（λ２）の比で計算されているため、μａ（λ１）、μａ（λ２）の測定値が存在すれば、その値の大小によらず酸素飽和度は算出される。
【０１０３】
２つの波長に対応する光照射を行うことにより酸素飽和度を算出する例を説明したが、３つ以上の波長に対応する光照射を行うことにより酸素飽和度を算出してもよい。なお、分光に限らず、いかなる方法で測定された酸素飽和度を反映した空間分布を表す情報を取得してもよい。
【０１０４】
なお、測定対象を生体表面の皮膚などとして、生体の深さによる光の吸収の影響が小さい場合には、初期音圧を反映した空間分布を表す情報を光音響画像データとして用いてもよい。
【０１０５】
これまで、モダリティとしての光音響装置が画像データを生成することにより、コンピュータ３５０が画像データを取得する例を説明した。本実施形態においては、コンピュータ３５０が記憶部に保存された画像データを読み出すことにより、画像データを取得してもよい。
【０１０６】
例えば、ボリュームデータ取得手段としてのコンピュータ３５０は、事前にモダリティで生成されたボリュームデータをＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の記憶部から読み出すことにより取得してもよい。
【０１０７】
（Ｓ６００：光音響画像データ中の血管の位置を表す情報を取得する工程）
第１の取得手段（血管情報取得手段）としてのコンピュータ３５０は、ステップＳ５００で得られた光音響画像データ中の血管の位置を表す情報を取得し、保存する。血管の位置を表す情報を、血管の位置する座標や血管を表現する関数などの情報として取得される。
【０１０８】
例えば、コンピュータ３５０が、公知の血管抽出アルゴリズムに従って光音響画像データを解析することにより、光音響画像データ中の血管を決定し、血管の位置を表す情報を取得してもよい。また、表示部３６０に表示された光音響画像に対してユーザーが入力部３７０を用いて血管の位置を指示することにより、コンピュータ３５０がユーザーからの指示に基づいて血管の位置を表す情報を取得してもよい。
【０１０９】
ここでは、表示部３６０に表示された光音響画像に対してユーザーが入力部３７０を用いて血管を探索する領域（探索領域）を指定し、コンピュータ３５０が探索領域内の光音響画像データから血管を抽出する例を説明する。
【０１１０】
まず、表示制御手段としてのコンピュータ３５０は、ステップＳ５００で得られた光音響画像データに基づいて光音響画像を生成し、表示部３６０に表示させる。
【０１１１】
例えば、コンピュータ３５０は、図７（ａ）に示すように光音響画像データ１００の全領域を第１の領域７１０として設定する。そして、コンピュータ３５０は、第１の領域７１０の光音響画像データ１０００を視線方向７３０（Ｚ軸方向）に最大値投影することにより、図７（ｂ）に示すＭＩＰ画像を生成する。  コンピュータ３５０は、図７（ａ）に示す第１の領域７１０の光音響画像データ１０００を視線方向７３０（Ｚ軸方向）に最大値投影することにより、図７（ｂ）に示すＭＩＰ画像を生成する。このように、視線方向７３０の一定の領域に基づいたＭＩＰ画像を生成して表示することで、ユーザーは生体情報画像上での血管画像の形状や走行などの認識が容易となる。
【０１１２】
なお、コンピュータ３５０は、光音響画像データ１００の一部の領域を第２の領域７２０として設定してもよい。そして、コンピュータ３５０は、第２の領域７２０の光音響画像データ１０００を視線方向７３０に最大値投影することにより、図７（ｃ）に示すＭＩＰ画像を生成してもよい。ただし、本実施形態においては、血管が連続した線状の構造をしているため、血管の全体構造を把握したい場合、大きな領域の画像データに基づいて画像を生成して表示することが好ましい。
【０１１３】
なお、図７に示した例では画像化したい領域の光音響画像データを最大値投影したが、画像化したい領域の光音響画像データを表現できる画像を表示する方法であればいかなる手法により画像化（レンダリング）してもよい。例えば、第２の領域を画像化したい場合、第２の領域７２０以外の領域の光音響画像データの不透明度を０として、第２の領域７２０の光音響画像データに不透明度を与えるレンダリングを行ってもよい。また、第２の領域以外の領域の光音響画像データをレンダリング対象から外し、第２の領域７２０の光音響画像データを選択的にレンダリングしてもよい。なお、レンダリングには、最大値投影法（ＭＩＰ）、最小値投影法（ＭｉｎＩＰ）、Ｒａｙ  Ｓｕｍ、平均値投影法、中央値投影法、ボリュームレンダリング、サーフェイスレンダリングなどの公知のあらゆる手法を採用することができる。なお、本実施形態に係る光音響装置はユーザーが入力部３７０を用いてレンダリング手法を選択できるように構成されていてもよい。また、再構成ボクセルの配列方向と視線方向（投影方向）とが一致していない場合は、再構成ボクセルを分割し、補間されたボリュームデータに対してレンダリング処理を実行してもよい。また、上記では視線方向が１方向である平行投影法の例を説明したが、ある点から放射状に伸びる方向を視線方向（投影方向）に投影する透視投影法で画像を生成し、表示してもよい。
【０１１４】
図８（ａ）は、表示部３６０に表示されるＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の具体例を示す。
【０１１５】
表示領域８１０は、光音響画像データに基づいた光音響画像が表示される領域である。図８（ａ）の表示領域８１０には、図７（ｂ）に示す光音響画像が表示されている。
【０１１６】
表示領域８２０は、表示領域８１０に表示された光音響画像中の血管を決定するためのパラメータ設定画像が表示される表示領域である。表示領域８２１には、血管の探索領域を設定中であることが表示されている。表示領域８２２には血管の探索領域の種類が選択肢として表示されている。ユーザーは、表示領域８２２に表示されている複数の選択肢の中から、入力部３７０を用いて探索領域の種類を選ぶことができる。本実施形態では、探索領域の種類として、矩形形状、円形形状、指定された血管形状の少なくとも一つを選択することができる。なお、探索領域の選択肢はこれらに限らず、楕円形、多角形、曲線を組み合わせたものなど、探索領域を設定できる限りいかなる種類であってもよい。
【０１１７】
矩形形状の探索領域８１１を設定する場合について説明する。まず、ユーザーが表示領域８２２の中から矩形形状の探索領域を選択し、光音響画像上に矩形領域の中心点８１２を指定する。その結果、コンピュータ３５０は、指定された中心点８１２から等方的な矩形領域を探索領域８１１として設定することができる。具体例としては、ユーザーが入力部３７０としてマウスを用いて中心点８１２をクリックして設定した後、中心点８１２より外側へ向かってドラッグすることで矩形領域を指定することができる。他に、ユーザーが矩形領域の一辺の長さを入力することにより、矩形領域が設定されてもよい。探索領域８１３についても、同様に矩形領域を設定することができる。
【０１１８】
本実施形態においては、血管１０１を含まないように探索領域８１１を設定している。本実施形態のように探索領域を設定することにより血管の探索領域を制限することによって、血管の位置を決定するために要する処理量を低減することができる。画像データの全領域を血管の探索領域としてもよい。
【０１１９】
配色変更部８２３は、光音響画像の配色を変更する機能を持つアイコンである。コンピュータ３５０は、配色変更部８２３を入力部３７０としてマウスを用いてクリックすることで配色を変更してもよい。配色を変更することで、光音響画像の視認性を変更することができる。例えば、緑色の配色を利用すると、緑色に対する人間の目の感度が高いために視認性を向上させる場合がある。また、赤色の配色を利用すると、ユーザーが血管を表現した画像であることを認識しやすくなる。なお、配色変更部８２３をクリックする以外のユーザーの指示に応じて画像の配色が変更されてもよい。
【０１２０】
また、光音響画像の視認性を向上させるために、コンピュータ３５０が、表示領域８１０に表示される光音響画像の表示輝度を調整してもよい。例えば、ユーザーが入力部３７０を用いて、表示輝度のウィンドウ幅を調節するスライドバー８２４と、ウィンドウレベルを調節するスライドバー８２５を左右に操作し、コンピュータ３５０がユーザーの操作に応じて表示領域８１０の表示輝度を変更してもよい。本実施形態では、スライドバー８２４と８２５の位置に応じて、ウィンドウ幅とウィンドウレベルが変更されるように構成されている。表示輝度を変更することで、光音響画像上のノイズを低減することができるため、光音響画像の視認性が向上する場合がある。
【０１２１】
表示領域８３０は、表示領域８１０で設定された探索領域の画像値のヒストグラムが表示される表示領域である。表示領域８３１には、探索領域８１１で定義された領域に含まれる画像値のヒストグラムとして表示されている。また、表示領域８３２には、探索領域８１３で定義された領域に含まれる画像値のヒストグラムとして表示されている。ここで、ヒストグラムの横軸は画像値、ヒストグラムの縦軸は頻度（ピクセル数またはボクセル数）で表示されている。ユーザーは、この表示領域８３０に表示されるヒストグラムの情報を参考にして、光音響画像の視認性を確認しながら、探索領域、配色、表示輝度などの調整を行うことができる。
【０１２２】
コンピュータ３５０は、このようにして設定された探索領域内の光音響画像データに対して公知の血管抽出アルゴリズムを適用し、探索領域内の血管の位置を決定し、血管の位置を表す情報を取得することができる。また、コンピュータ３５０は、ユーザーにより指定された探索領域が血管領域であるとして決定し、血管の位置を表す情報を取得してもよい。
【０１２３】
また、血管の位置を表す情報を取得する方法として、ユーザーが入力部３７０を用いて、血管を手動で選択してもよい。図８（ｂ）に、光音響画像上でユーザーが入力部３７０を用いて血管を手動選択するときのＧＵＩの表示例を示す。ユーザーは、表示領域８２２に表示されている探索領域の種類の中から「血管指定」を選択した後に、表示領域８１０に表示されている光音響画像上で血管を手動で指定する。本実施形態では、ユーザーが入力部３７０を用いて、光音響画像中の同一の血管と思われる画像に対して点８１４ａ〜８１４ｄを指定する。コンピュータ３５０は、点８１４ａ〜８１４ｄの位置を表す情報を用いて、血管の位置を推定する。本実施形態では、ユーザーにより指定された点を直線でつないだ画像８１５を血管として推定しているが、ユーザーにより指定された点の位置を表す情報を用いて血管を推定できる限り、いかなる方法を採用してもよい。例えば、コンピュータ３５０は、血管が指定されたすべての点を通過することを制約条件として、光音響画像データに対して公知の血管抽出アルゴリズムを適用することにより、血管の位置を表す情報を取得してもよい。また、コンピュータ３５０は、ユーザーが指定した点を起点として血管の自動追跡アルゴリズムで血管を特定し、血管の位置を表す情報を取得してもよい。なお、表示領域８３３には、推定された血管（画像８１５）の画像値のヒストグラムが表示されている。
【０１２４】
また、手動で血管を指定する場合に、ユーザーが光音響画像上で血管と思われる画像をなぞり、コンピュータ３５０は、ユーザーによってなぞられた領域を血管として決定し、血管の位置を表す情報を取得してもよい。
【０１２５】
なお、表示部３６０に表示された２次元画像としての光音響画像を後述するステップ７００以降の処理の対象としてもよい。ただし、腫瘍領域を精度良く推定するためには、３次元の光音響画像データを、後述するステップ７００以降の処理の対象とすることが好ましい。この場合、２次元画像として表示された光音響画像に指定された点や探索領域を、３次元空間に適用する必要がある。例えば、３次元の光音響画像データを最大値投影法（ＭＩＰ：Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）により光音響画像として表示する場合、光音響画像に指定された情報を投影対象のボクセルに対応づけてもよい。
【０１２６】
また、表示部３６０に表示された光音響画像上の２次元領域としての探索領域を３次元に適用し、３次元の探索領域の中から血管を抽出し、血管の位置を表す情報を取得してもよい。この場合、コンピュータ３５０は、光音響画像の表示面に垂直な方向に２次元の探索領域を延伸させた３次元の領域を定義し、この領域を探索領域としてもよい。
【０１２７】
なお、コンピュータ３５０が表示領域８１０に３次元ボリュームレンダリングにより生成された光音響画像を表示させ、ユーザーがレンダリングの視点方向を変えて血管抽出のための点や領域を指定してもよい。このように方法により、コンピュータ３５０は、複数の視点方向により生成された光音響画像に対するユーザーの指示に基づいて、３次元空間上で血管の位置を表す情報を取得することができる。ユーザーにより指定された３次元空間上の点や領域に基づいて３次元空間上の血管を決定する方法には、前述した方法を適用することができる。
【０１２８】
（Ｓ７００：血管の走行方向における光音響画像データの画像値の変化点を決定する工程）
第２の取得手段（変化点情報取得手段）としてのコンピュータ３５０は、ステップＳ６００で取得された血管の位置を表す情報に基づいて、血管の走行方向における光音響画像データの画像値の変化点を決定する。コンピュータ３５０は、この変化点に対応する位置を表す情報を取得し、保存する。ここで、変化点とは、血管の走行方向における光音響画像データの画像値が大きく変化する点のことを指す。
【０１２９】
コンピュータ３５０は、Ｓ６００で取得した血管の位置を表す情報が示す血管の中心線の向かう方向を、血管の走行方向として採用してもよい。また、図８（ａ）に示す探索領域８１３のように、矩形の探索領域を設定し、この領域を血管として決定した場合、コンピュータ３５０は、矩形の探索領域の長辺方向を血管の走行方向として採用してもよい。
【０１３０】
コンピュータ３５０は、血管の走行方向における光音響画像データの画像値の変化点を決定するために、血管の中心線に沿った光音響画像データの画像値の変化量を算出してもよい。また、コンピュータ３５０は、血管の走行方向における光音響画像データの画像値の変化点を決定するために、血管の走行方向と垂直な面に含まれる画像値の代表値の変化量を算出してもよい。
【０１３１】
本実施形態では、図９のＧＵＩに示すように、Ｓ６００で指定された探索領域８１３を血管の領域として決定し、矩形の探索領域８１３の中心を通る長手方向の矢印８１６（一点鎖線）を血管の走行方向として設定する例を説明する。また、本実施形態では、コンピュータ３５０が、矢印８１６の方向における、矢印８１６に対応する画像値の変化量を算出し、この変化量が大きく変化する点を変化点として決定する。図８に示すステップＳ６００でのＧＵＩの表示領域８１０の表示が、ステップＳ７００でのＧＵＩへ引き継がれてもよい。
【０１３２】
表示領域９２０は、変化点を決定するための各種パラメータが表示される領域である。表示領域９２１には、変化点を算出中の状態であることを示す情報が表示されている。表示領域９２１をアイコンにして、このアイコンを押すことで、図８に示すＧＵＩと図９に示すＧＵＩとを切り替えられるようにしてもよい。表示領域９２２には、変化点を決定するための評価指標や変化量の種類が選択肢として表示されている。
【０１３３】
本実施形態においては、変化点を決定する評価指標としては、画像値、線幅、または酸素飽和度を選択することができる。画像値とは、ステップＳ６００で決定された血管の位置における光音響画像データの画像値のことを指す。線幅とは、ステップＳ６００で決定された血管の位置における光音響画像データの画像の線幅のことを指す。コンピュータ３５０は、血管の走行方向に垂直な方向における画像データの血管の径を算出し、線幅を表す情報として取得し、評価指標とする。酸素飽和度とは、ステップＳ６００で決定された血管の位置における酸素飽和度のことを指す。なお、光音響画像として酸素飽和度の空間分布を表示しているかどうかにはかかわらず、表示領域８２２において酸素飽和度を選択すると血管に位置に対応する酸素飽和度のデータを参照し、評価指標とする。すなわち、コンピュータ３５０は、酸素飽和度とは異なるパラメータを表す空間分布を表示領域８１０に表示させているときに、酸素飽和度を評価指標として変化点を決定してもよい。この場合、光音響画像として表示される光音響画像データと、酸素飽和度を反映した空間分布を表す情報との位置が対応づいている必要がある。本実施形態では、評価指標として光音響画像データの画像値を選択した場合を説明するが、他の評価指標（線幅、酸素飽和度）についても、画像値と同様に後述の処理を適用することができる。すなわち、これらの評価指標が大きく変化する点を変化点とすることができる。なお、画像値、線幅、酸素飽和度の他に、血管画像に基づいて腫瘍領域を推定することのできる評価指標であれば、いかなる指標を採用してもよい。
【０１３４】
また、本実施形態においては、評価指標の変化量として、変化率、差分値、または微分値を選択することができる。変化率とは、ある位置の画像値をＩ１とし、ある位置から血管の走行方向に進んだ位置の画像値をＩ２としたときに、（Ｉ１−Ｉ２）／Ｉ１で表すパラメータである。本実施形態では、変化量の種類として変化率を選択した場合を説明するが、他の変化量（差分値、微分値）についても、変化率と同様に後述の処理を適用することができる。なお、変化率、差分値、及び微分値の他に、評価指標の変化量を表すことのできるパラメータであればいかなるパラメータを採用してもよい。
【０１３５】
表示領域９３０は、表示領域８１０で表示されている血管領域について、血管の走行方向における評価指標を表示する表示領域である。ユーザーが入力部３７０を用いて表示領域９２２に表示された評価指標の中から画像値を選択することで、表示領域９３１には矢印８１６上の画像値を描出したグラフを表示される。表示領域９３１のグラフの横軸は矢印８１６の始点からの距離を表しており、距離の増加の方向は矢印８１６の方向（血管の走行方向）を示している。また、表示領域９３１のグラフの縦軸は画像値の大きさを表している。
【０１３６】
表示領域９３１に示されたグラフのように、同じような状態の血管であっても、ノイズ等の影響により画像値が変動する場合がある。このような場合、後述する工程で、ノイズ等による画像値の変動を腫瘍の影響による画像値の変動と誤認してしまい、腫瘍の界面とは異なる点に変化点を決定してしまう可能性がある。そこで、コンピュータ３５０は、ノイズ等による画像値の変動を低減する処理を行った後に、後述する画像値の変化量を算出する処理を行ってもよい。例えば、コンピュータ３５０は、血管の走行方向における画像値のデータ群に対して、移動平均などの代表値を算出する処理や近似曲線を算出するフィッティング処理を実行する。
【０１３７】
ユーザーが入力部３７０を用いて表示領域９２０のアイコン９２３のアイコンをクリックすることで、表示領域９３１の画像値のグラフに対してフィッティング処理を実施することができる。表示領域９３１には、フィッティング後の画像値のグラフが点線で重畳されている。例えば、フィッティング処理は、最小二乗法や多項式近似、指数関数などの公知の処理を用いて実施される。本明細書においては、前述したような画像値のデータ群のばらつきを低減するための処理をフィッティング処理と称する。フィッティング処理は必ずしもグラフに対して実行される必要はなく、グラフ化されていない画像値のデータ群に対しても実行されることができる。
【０１３８】
また、表示領域９３２に示されたグラフは、フィッティング処理後の画像値のグラフである。本実施形態では、フィッティング処理後の表示領域９３２に表示された画像値のグラフを基に後述する変化点を決定する方法を実行する。
【０１３９】
次に、血管の走行方向における画像値の変化点を決定する方法を説明する。表示領域９３２には、フィッティング処理後の画像値のグラフが表示されている。ユーザーが表示領域９２０の変化点入力部９２４に変化率（％）を入力し、アイコン９２５をクリックする。アイコンがクリックされると、コンピュータ３５０は、血管の走行方向における画像値の変化率を算出し、この変化率が入力された変化率（５％）である点を変化率として決定する。コンピュータ３５０は、表示領域９３２に表示されたグラフに変化点を示す画像を重畳表示（●で表示）させることができる。なお、入力された変化率と同じ値の変化率の点がない場合、入力された変化率の値よりも大きい値のうち、入力された値に最も近い点を変化点として決定してもよい。その他の評価指標についても同様に、閾値と評価指標との比較により変化点を決定することができる。
【０１４０】
また、画像値の変化については、隣り合うボクセルまたはピクセル同士の画像値の変化を算出してもよいし、ある距離分のボクセルまたはピクセルの画像値の代表値（平均値、中央値、最頻値など）の血管の走行方向における変化を算出してもよい。また、矢印８１６上の画像値の最大値で規格化した規格化画像値が閾値よりも小さくなる点を変化点としてもよい。この場合も、血管の走行方向における画像値の変化を評価することができる。すなわち、血管の走行方向における画像値の変化を評価できる限り、いかなる方法を採用してもよい。
【０１４１】
ここでは、矢印８１６に対応する１本の血管に対する処理を説明したが、画像データ中の３つ以上の血管を決定し、３つ以上の血管の位置を表す情報を取得し、それぞれの血管に対して処理を適用することが好ましい。これにより、後述する工程において、３点以上の変化点を外周に含む腫瘍領域を精度良く推定することができる。なお、１回のステップＳ６００で複数の血管の位置を表す情報を取得し、ステップＳ７００で複数の血管に対応する変化点を決定してもよい。また、複数の血管のそれぞれについて、ステップＳ６００とステップＳ７００を繰り返し実行することにより、複数の血管に対応する変化点を決定してもよい。
【０１４２】
後述する工程では、血管１０２，１０４〜１０９のそれぞれに対応する変化点を決定した場合の例を説明する。
【０１４３】
（Ｓ８００：腫瘍領域を推定する工程）
第３の取得手段（注目部位情報取得手段）としてのコンピュータ３５０は、ステップＳ７００で取得された変化点に対応する位置を表す情報に基づいて、注目部位としての腫瘍の位置を表す情報を取得し、記憶部３５２に保存する。
【０１４４】
例えば、コンピュータ３５０は、図１０（ａ）に示すように、血管１０２，１０４〜１０９に対応する複数の変化点を直線で結んで定義される領域１１１１を腫瘍領域として決定してもよい。コンピュータ３５０は、変化点を基準に腫瘍の界面を特定し、変化点を外周に含む腫瘍領域を決定することができる。また、表示制御手段としてのコンピュータ３５０は、図１０（ａ）に示すように光音響画像に腫瘍の位置を表す情報に基づいた画像（腫瘍画像、注目部位画像）１１１１を表示させてもよい。
【０１４５】
表示領域１０２０は、腫瘍領域の推定に関するパラメータ設定画像が表示される領域である。表示領域１０２１には、推定された腫瘍領域が表示されている状態であることを表示されている。表示領域１０２１をアイコンにして、アイコンを押すことで図８、図９、及び図１０のＧＵＩを切り替えられるようにしてもよい。表示領域１０２２には、推定される腫瘍領域の推定方法が選択肢として表示されている。ユーザーは、入力部３７０を用いて、腫瘍領域の推定方法を選択することができる。本実施形態では、変化点を直線で結ぶ推定方法、変化点を曲面で結ぶ水愛知方法、及び変化点の近傍を通過する球を腫瘍として推定する推定方法の少なくとも一つを選択することができる。なお、これらの推定方法の他に、変化点を基準として腫瘍領域を推定できる限り、いかなる方法を採用してもよい。
【０１４６】
コンピュータ３５０は、複数の変化点を曲線で結んで定義される領域を腫瘍領域として決定してもよい。また、コンピュータ３５０は、複数の変化点の近傍を通ることを制約条件とした曲線で定義される領域を腫瘍領域としてもよい。また、複数の変化点の近傍を通る所定の形状の領域を算出し、腫瘍領域として推定してもよい。例えば、所定の形状としては、球（○）や腫瘍を模した形状を採用してもよい。
【０１４７】
ユーザーがアイコン１０２３を入力部３７０でクリックすることで、コンピュータ３５０は、表示領域８１０に表示されている光音響画像上に、変化点を直線で結んだ腫瘍領域１１１１を重畳表示させることができる。本実施形態では、光音響画像と腫瘍画像とを合成した合成画像として、重畳画像を表示する例を説明したが、合成画像としては光音響画像と腫瘍画像とを並べた並列画像を表示させてもよい。
【０１４８】
なお、評価指標（画像値）の変化量に対して、多段階の変化点を決定した場合、それぞれの変化点に対応する腫瘍領域を推定してもよい。例えば、図１０（ｂ）は、画像値の変化率が５％である変化点を基準とした領域１１１２と、画像値の変化率が１０％である変化点を基準とした領域１１１３とを腫瘍領域として推定した場合を示す。図１０（ｂ）の場合、領域１１１２よりも領域１１１３の方が、腫瘍を含む領域である可能性が高いと言える。このように、多段階に変化点を設定し、それぞれの変化点を基準とした腫瘍領域を推定して表示することにより、腫瘍の位置を推定しやすい場合がある。
【０１４９】
なお、腫瘍領域を推定するための変化点の数が不十分である場合（例えば、変化点が１点または２点の場合）、コンピュータ３５０は、変化点を腫瘍の界面として腫瘍の位置を表す情報を取得してもよい。そして、コンピュータ３５０は、表示領域８１０に表示された光音響画像に、変化点を基準位置とした所定の形状の画像を表示させてもよい。例えば、図１０（ｃ）に示すように、コンピュータ３５０は、変化点を基準位置とした線分（点線）で示した画像１１１４を表示させてもよい。画像１１１４は、腫瘍の界面の位置に相当する画像である。また、変化点を基準位置とした所定の形状としては、球（○）や腫瘍を模した形状を採用してもよい。
【０１５０】
なお、光音響装置以外にも、血管を撮像することのできるモダリティにより生成した医用画像データであれば、本実施形態に適用することができる。例えば、ＭＲＡ（ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）、Ｘ線血管撮影装置などのモダリティにより生成された医用画像データを、本実施形態に適用することができる。特に、血管の走行方向における血管径の変化点を基準に腫瘍等の注目部位の位置を推定する場合、前述した血管の描出能に優れたモダリティを好適に用いることができる。
【０１５１】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、腫瘍領域を表す情報に基づいた画像を表示する例を説明した。本実施形態では、第１の実施形態で取得した腫瘍等の注目部位の位置を表す情報を用いて、腫瘍等の注目部位の状態を推定し、その状態を表す画像を表示する例を説明する。本実施形態においても、第１の実施形態に係る装置を適用して説明する。また、注目部位として腫瘍を想定した場合について説明する。
【０１５２】
腫瘍の悪性度によって、腫瘍の内部と外部とで血管内の血液量や酸素飽和度が異なることと考えられる。また、腫瘍の悪性度によって、腫瘍に対する血管の走行方向が異なると考えられる。
【０１５３】
そのため、腫瘍の内外のそれぞれにおける血管の光音響画像データの特徴を解析することにより、腫瘍の状態を推定できると考えられる。腫瘍の状態の推定に寄与する血管の特徴としては、血管の吸収係数、血管の酸素飽和度、血管の走行方向、血管の数、血管の位置などが考えられる。
【０１５４】
コンピュータ３５０は、ステップＳ５００で取得した光音響画像データ、ステップＳ６００で取得した血管の位置を表す情報、及びステップＳ８００で取得した腫瘍の位置を表す情報に基づいて、腫瘍の状態を表す情報を取得し、保存する。そして、コンピュータ３５０は、腫瘍の状態を表す情報を表示部３６０に表示させることができる。コンピュータ３５０は、光音響画像上で腫瘍の状態に応じた表示態様で腫瘍領域を示す画像を表示させてもよい。例えば、腫瘍の状態に応じて色や点滅の有無などを変更することにより、腫瘍の状態をユーザーに通知することができる。また、腫瘍の状態を示すテキスト画像を表示させてもよい。以下、具体的に腫瘍の状態を推定する方法を説明する。
【０１５５】
コンピュータ３５０は、血管の位置を表す情報及び腫瘍の位置を表す情報に基づいて、腫瘍内（注目部位内）に位置する血管と、腫瘍外（注目部位外）に位置する血管とを区別する。すなわち、コンピュータ３５０は、腫瘍内の血管の位置を表す情報と、腫瘍外の血管の位置を表す情報とを取得する。
【０１５６】
続いて、第４の取得手段（特徴情報取得手段）としてのコンピュータ３５０は、腫瘍内の血管の位置を表す情報及び腫瘍外の血管の位置を表す情報に基づいて、腫瘍内外の血管の特徴を表す情報を取得する。例えば、コンピュータ３５０は、腫瘍の内部及び外部のそれぞれについて、血管の走行方向、血管の数、血管の密度の少なくとも１つを血管の特徴として算出する。さらに、コンピュータ３５０は、血管の位置を表す情報に加えて、光音響画像データも用いて、血管の特徴を表す情報を取得してもよい。この場合、光音響画像データの示す血管の吸収係数及び血管の酸素飽和度の少なくとも一つを反映した値を血管の特徴として決定することができる。そして、第５の取得手段（状態情報取得手段）としてのコンピュータ３５０は、腫瘍内外における血管の特徴を表す情報に基づいて、腫瘍の状態を推定し、腫瘍の状態を表す情報を取得することができる。なお、腫瘍内外の血管の１つの特徴に基づいて腫瘍の状態を推定してもよいし、腫瘍内外の血管の複数の特徴の組み合わせに基づいて腫瘍の状態を推定してもよい。また、腫瘍の内外で異なる血管の特徴に基づいて、腫瘍の状態を推定してもよい。コンピュータ３５０は、血管の特徴と腫瘍の状態との関係を表す情報（関係テーブルや関係式）を参照することにより、血管の特徴に基づいて腫瘍の状態を推定してもよい。なお、血管の特徴及び酸素飽和度や吸収係数などの追加情報と、腫瘍の状態との関係を表す情報を参照することにより、腫瘍の状態を推定してもよい。このように、腫瘍の状態を推定するための情報を複数組み合わせることにより、組織の状態をより精度良く推定することができる。
【０１５７】
以上のように、本実施形態によれば、光音響画像データに基づいて、腫瘍領域を推定し、さらに腫瘍の状態についても推定することができる。これにより、血管の描出能に優れたモダリティによって生成された画像データを用いることにより、腫瘍を撮像するための追加の手間を行うことなく、腫瘍領域の推定及び腫瘍の状態の推定を行うことができる。
【０１５８】
なお、光音響装置以外にも、血管を撮像することのできるモダリティにより生成した医用画像データであれば、本実施形態に適用することができる。例えば、ＭＲＡ（ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ａｎｇｉｏｇｒａｐｈｙ）、Ｘ線血管撮影装置などのモダリティにより生成された医用画像データを、本実施形態に適用することができる。
【０１５９】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【０１６０】
３５０  コンピュータ
【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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【図１０】
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