(57)【要約】【課題】サンプル内部の吸収散乱性物質の分布を高精度に得ることができる光学的測定方法を提供する。【解決手段】本発明の光学的測定方法は、(1) 複数の吸収散乱性物質を含むサンプルに光を照射または伝搬させたときに該サンプルにおいて生じる反射光を時間または波長の関数として検出して、複数の時間帯または波長帯におけるサンプル内部の反射位置と反射光量との関係を取得するデータ取得ステップと、(2) データ取得ステップにおいて取得された複数の時間帯または波長帯におけるサンプル内部の反射位置と反射光量との関係に基づいて、複数の吸収散乱性物質それぞれの分布を求めるデータ処理ステップと、を備える。データ処理ステップにおいて、複数の吸収散乱性物質のうちの何れかの吸収散乱性物質の分布を他の吸収散乱性物質の分布に基づいて補正する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の吸収散乱性物質を含むサンプルに光を照射または伝搬させたときに該サンプルにおいて生じる反射光を時間または波長の関数として検出して、複数の時間帯または波長帯における前記サンプル内部の反射位置と反射光量との関係を取得するデータ取得ステップと、
このデータ取得ステップにおいて取得された複数の時間帯または波長帯における前記サンプル内部の反射位置と反射光量との関係に基づいて、前記複数の吸収散乱性物質それぞれについて、入射光量に対する反射光量の減衰量に含まれる吸収散乱成分を求め、この吸収散乱成分に基づいて該吸収散乱性物質の分布を求めるデータ処理ステップと、
を備え、
前記データ処理ステップにおいて、
前記反射光量および前記複数の吸収散乱性物質それぞれによる前記吸収散乱成分を含む目的関数が最小となるように、前記複数の吸収散乱性物質それぞれによる前記吸収散乱成分を互いに分離して求めて、前記複数の吸収散乱性物質それぞれの分布を求め、
前記複数の吸収散乱性物質のうちの何れかの吸収散乱性物質の分布を他の吸収散乱性物質の分布に基づいて補正する、
ことを特徴とする光学的測定方法。
【請求項２】
前記データ処理ステップにおいて、補正後の前記吸収散乱性物質の分布について平滑化処理を行う、ことを特徴とする請求項１に記載の光学的測定方法。
【請求項３】
前記データ処理ステップにおいて、補正前の前記吸収散乱性物質の分布について空間上または時間上の平均化処理を行う、ことを特徴とする請求項１に記載の光学的測定方法。
【請求項４】
前記データ処理ステップにおいて、前記反射光量および前記吸収散乱成分に加えて前記吸収散乱成分の空間二次微分を含む目的関数が最小となるように前記吸収散乱成分を求める、ことを特徴とする請求項１に記載の光学的測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学的測定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＯＣＴ（Optical Coherence Tomography），ＯＴＤＲ（Optical Time Domain Reflectometer）およびＤＯＴ（DiffuseOptical Tomography）等の光学的測定方法では、サンプルに光を照射または伝搬させたときに該サンプルにおいて生じる反射光を検出して、その検出結果に基づいてサンプルの情報を得ることができる。ＯＣＴでは、サンプルにおいて生じる反射光と参照光とを干渉させた光を検出することでサンプルの深さ方向の一次元の光断層画像を取得することができ、また、サンプルへの光照射の位置を走査することで二次元または三次元の光断層画像を取得することができる。
【０００３】
このような光学的測定方法において、サンプルに入射した光量に対してサンプルで生じた反射光の光量は吸収または散乱による減衰が含まれる場合がある。非特許文献１に記載された光学的測定方法は、複数の吸収散乱性物質を含むサンプルに光を照射または伝搬させたときに、入射光量に対する反射光量の減衰量に含まれる吸収散乱成分を複数の吸収散乱性物質それぞれについて互いに分離して求め、サンプル内部の複数の吸収散乱性物質それぞれの分布を求めることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Chenyang Xu, et al., "Separationof absorption and scattering profiles in spectroscopic optical coherencetomography using a least-squares algorithm," Optics Express, Vol.12, No.20,pp.4790-4803 (2004).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１に記載された光学的測定方法では吸収散乱性物質の分布を高精度に得ることができない場合があるという問題点があることを、本発明者は見出した。本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、サンプル内部の吸収散乱性物質の分布を高精度に得ることができる光学的測定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】
【０００６】
本発明の光学的測定方法は、(1) 複数の吸収散乱性物質を含むサンプルに光を照射または伝搬させたときに該サンプルにおいて生じる反射光を時間または波長の関数として検出して、複数の時間帯または波長帯におけるサンプル内部の反射位置と反射光量との関係を取得するデータ取得ステップと、(2) このデータ取得ステップにおいて取得された複数の時間帯または波長帯におけるサンプル内部の反射位置と反射光量との関係に基づいて、複数の吸収散乱性物質それぞれについて、入射光量に対する反射光量の減衰量に含まれる吸収散乱成分を求め、この吸収散乱成分に基づいて該吸収散乱性物質の分布を求めるデータ処理ステップと、を備えることを特徴とする。
【０００７】
さらに、本発明の光学的測定方法は、データ処理ステップにおいて、反射光量および複数の吸収散乱性物質それぞれによる吸収散乱成分を含む目的関数が最小となるように、複数の吸収散乱性物質それぞれによる吸収散乱成分を互いに分離して求めて、複数の吸収散乱性物質それぞれの分布を求め、複数の吸収散乱性物質のうちの何れかの吸収散乱性物質の分布を他の吸収散乱性物質の分布に基づいて補正することを特徴とする。
【０００８】
本発明の光学的測定方法では、データ処理ステップにおいて、補正後の吸収散乱性物質の分布について平滑化処理を行うのが好適である。データ処理ステップにおいて、補正前の吸収散乱性物質の分布について空間上または時間上の平均化処理を行うのが好適である。また、データ処理ステップにおいて、反射光量および吸収散乱成分に加えて吸収散乱成分の空間二次微分を含む目的関数が最小となるように吸収散乱成分を求めるのが好適である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、サンプル内部の吸収散乱性物質の分布を高精度に得ることができる光学的測定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態の光学的測定方法が適用される光学的測定システム１の概略構成を示す図である。
【図２】光学的測定システム１による測定のフローを示す図である。
【図３】本実施形態の光学的測定方法におけるデータ取得ステップを説明する図である。
【図４】本実施形態の光学的測定方法におけるデータ取得ステップを説明する図である。
【図５】光学的測定システム１により取得されるデータ等の例を示す図である。
【図６】行列Ｘの一例を模式的に示す図である。
【図７】行列Ｌの一例を模式的に示す図である。
【図８】行列Ｙの一例を模式的に示す図である。
【図９】行列Ａの一例を模式的に示す図である。
【図１０】本実施例で用いたサンプル９を説明する図である。
【図１１】断層画像を示す図である。
【図１２】補正前の脂質濃度分布ｆ(ｚ)の画像を示す図である。
【図１３】波長無依存物質の分布ｃ(ｚ)の画像を示す図である。
【図１４】補正後の脂質濃度分布ｆ'(ｚ)の画像を示す図である。
【図１５】補正後の脂質濃度分布ｆ'(ｚ)に対してメディアンフィルタ処理をした画像を示す図である。
【図１６】補正後の脂質濃度分布ｆ'(ｚ)に対してメディアンフィルタ処理をして更に最大値フィルタ処理をした画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１２】
図１は、本実施形態の光学的測定方法が適用される光学的測定システム１の概略構成を示す図である。光学的測定システム１は、ＯＣＴ装置２およびプローブ３を備え、サンプル９の光断層画像を取得する。ＯＣＴ装置２は、光源から出力された光を２分岐して観察光および参照光として出力する。プローブ３は、ＯＣＴ装置２の光分岐部から出力された観察光を導光して先端からサンプル９へ照射するとともに、その光照射によって該サンプル９で生じる反射光を先端に入力してＯＣＴ装置２へ導光する。ＯＣＴ装置２は、プローブ３により導光されて到達した反射光と参照光とを干渉させて当該干渉光を検出する。そして、ＯＣＴ装置２は、この干渉光に基づいて、サンプルの深さ方向の光断層画像を取得することができる。また、プローブ３によるサンプル９への光照射の位置を走査（スキャン）することで、ＯＣＴ装置２は二次元または三次元の光断層画像を取得することができる。
【００１３】
本実施形態の光学的測定方法は、データ取得ステップおよびデータ処理ステップを備える。データ取得ステップでは、サンプルに光を照射または伝搬させたときに該サンプルにおいて生じる反射光を時間または波長の関数として検出して、複数の時間帯または波長帯におけるサンプル内部の反射位置と反射光量との関係を取得する。データ処理ステップでは、データ取得ステップにおいて取得された複数の時間帯または波長帯におけるサンプル内部の反射位置と反射光量との関係に基づいて、入射光量に対する反射光量の減衰量に含まれる吸収散乱成分を求め、サンプル内部の吸収散乱性物質の分布を求める。
【００１４】
図２は、光学的測定システム１による測定のフローを示す図である。光学的測定システム１は、各波長における干渉光強度を表す干渉スペクトルを波数空間に写像することで、各波数に対する干渉光強度を表すスペクトルに変換し、このスペクトルについて波長分散を補償する。分散補償後のスペクトルに対して全帯域を選択する窓関数を乗じて、これをフーリエ変換する。そして、このフーリエ変換の結果をガンマ補正して光断層画像を取得する。
【００１５】
また、光学的測定システム１は、図２〜図４を用いて説明するように、本実施形態の光学的測定方法による測定を行うこともできる。図３および図４は、本実施形態の光学的測定方法におけるデータ取得ステップを説明する図である。分散補償後のスペクトル（図３（ａ））に対して、帯域を分割する為の複数の窓関数（図３（ｂ））を乗じ、各帯域のスペクトル（図４（ａ））をフーリエ変換する。窓関数は例えばハン関数である。このフーリエ変換の結果（図４（ｂ））に基づいて、サンプル９内部の吸収性または散乱性を有する吸収散乱性物質（例えば脂質）の分布を求めることができる。
【００１６】
図５は、光学的測定システム１により取得されるデータ等の例を示す図である。データ取得ステップにおいて、干渉光を検出することで、波長λに対する干渉光強度（信号強度）を得ることができる。この例では、波長帯を６分割して波長帯毎にフーリエ変換することで、波長帯毎の光断層画像を取得することができる。続く、データ処理ステップでは、この波長帯毎の光断層画像に基づいて以下のような処理を行う。
【００１７】
干渉信号Ｉ(ｋ,ｚ)は下記（１）式で表される。ｋは波数である。ｚは、サンプル９における深さ方向の位置であり、サンプル９表面でｚ＝０である。ｍは、サンプル９に含まれる吸収散乱性物質の種類の数である。Ｓ(ｋ)は、光源のスペクトルである。Ｈｓ(ｋ)Ｈｓ(ｚ)は、光学的測定システム１の応答関数である。Ｈｒ(ｋ)Ｈｒ(ｚ)は、サンプル９における後方散乱の応答関数である。εｉ(ｋ)は、サンプル９に含まれるｍ種類の吸収散乱性物質のうちの第ｉの吸収散乱性物質の吸収散乱係数である。ｆｉ(ｚ)は、サンプル９に含まれる第ｉの吸収散乱性物質の空間的濃度分布である。
【００１８】
【数１】
2015040744.tif 000003
【００１９】
このように、干渉信号Ｉ(ｋ,ｚ)は、光源スペクトルＳ(ｋ)、光学的測定システム１の応答関数Ｈｓ(ｋ)Ｈｓ(ｚ)、サンプル９内部における吸収または散乱による減衰を表す因子（数式中の指数関数の部分）、および、サンプル９における後方散乱の応答関数Ｈｒ(ｋ)Ｈｒ(ｚ)、の積で表される。
【００２０】
波数ｋにおけるサンプル９内部の位置ｚでのログスケールでの反射光量Ｙ(ｋ,ｚ)は下記（２）式で表される。（２）式中のＦｉ(ｚ)は、下記（３）式で表され、サンプル９に含まれる第ｉの吸収散乱性物質による吸収散乱成分であり、第ｉの吸収散乱性物質の濃度のｚ＝０からの積分値である。（２）式中のＣ(ｚ)は、下記（４）式で表され、吸収・散乱が波長に依存しない波長無依存物質による吸収散乱成分であり、この波長無依存物質の濃度のｚ＝０からの積分値である。この波長無依存物質は第(ｍ＋１)の吸収散乱性物質として扱うことができる。
【００２１】
【数２】
2015040744.tif 000004
【００２２】
【数３】
2015040744.tif 000005
【００２３】
【数４】
2015040744.tif 000006
【００２４】
データ取得ステップにおける波長帯の分割数をｎとする。このとき、ｎ個の波長帯それぞれについての上記（２）式を連立させて行列で表すと、下記（５）式〜（８）式のように表される。ｋｊは、ｎ個の波長帯のうちの第ｊ波長帯の波数である。ｎ行(ｍ＋１)列の行列Ａは、既知の行列要素からなる。(ｍ＋１)行１列の行列Ｘは、データ処理ステップにおいて求められるべき未知の行列要素からなる。ｎ行１列の行列Ｙは、データ取得ステップにおいて得られた反射光量からなる。
【００２５】
【数５】
2015040744.tif 000007
【００２６】
【数６】
2015040744.tif 000008
【００２７】
【数７】
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【００２８】
【数８】
2015040744.tif 000010
【００２９】
未知変数の個数に対して方程式の個数が多いので、最小二乗法を用いて、下記（９）式で表される目的関数Ｓが最小（目的関数の偏微分がゼロ）となるような解Ｘを求める。しかし、実際に計算して解Ｘを求めてみると、光断層像の空間的なノイズが重畳された解Ｘが得られる。
【００３０】
【数９】
2015040744.tif 000011
【００３１】
このノイズ問題に対処する為、各Ｆｉ(ｚ)がノイズに比べて空間的に滑らかに変化する（空間的な変化が小さい）ことを仮定して、目的関数を修正する。すなわち、各Ｆｉ(ｚ)の二次微分値が小さいと仮定する。修正後の目的関数Ｓ' は下記（１０）式で表される。αは、Ｓに対する二次微分値の重みを決めるパラメータである。α２は、各Ｆｉ(ｚ)の二次微分値を小さくするためのパラメータであるので、平滑化パラメータと呼ぶことにする。目的関数Ｓ' は、反射光量Ｙ，吸収散乱成分Ｆｉおよび吸収散乱成分Ｆｉの空間二次微分を含む関数である。
【００３２】
【数１０】
2015040744.tif 000012
【００３３】
解Ｘは、行列を用いて表現すると下記（１１）式のように表される。Ｌは二次微分演算子（ラプラシアン演算子）である。
【００３４】
【数１１】
2015040744.tif 000013
【００３５】
Ｆｉ(ｚ)は離散的なデータであるので、或る位置での二次微分値は、該位置のデータに加えて前後のデータも用いた計算により求める。計算により求められる二次微分値は、計算手法によって異なり、また、計算に用いるデータの点数によっても異なる。計算手法としては、差分法、Savitzky-Golay filterを用いた数値微分、前進差分近似、後退差分近似、中心差分近似、Stirlingの公式、などが知られている。
【００３６】
図６は、行列Ｘの一例を模式的に示す図である。図７は、行列Ｌの一例を模式的に示す図である。図８は、行列Ｙの一例を模式的に示す図である。図９は、行列Ａの一例を模式的に示す図である。ここで、深さ方向のデータ数は５１２である。波長帯の分割数ｎは７である。波長無依存物質を除く吸収散乱性物質の種類の数ｍは１である。Savitzky-Golay filterを用いた数値微分により３点のデータを用いて二次微分を計算する場合の行列Ｌを示している。二次微分演算子である行列Ｌは、Ｆｉ(ｚ)に作用するが、Ｃ(ｚ)には作用しない。
【００３７】
解Ｘが求められると、すなわち、各吸収散乱性物質についてＦｉ(ｚ)，Ｃ(ｚ)が求められると、これをｚで微分することで各吸収散乱性物質の空間的分布ｆｉ(ｚ)，ｃ(ｚ)が得られる。第ｉの吸収散乱性物質の分布ｆｉ(ｚ)は下記（１２）式で表される。第(ｍ＋１)の吸収散乱性物質（波長無依存物質）の分布ｃ(ｚ)は下記（１３）式で表される。なお、ノイズ低減の為に、各吸収散乱性物質の分布ｆｉ(ｚ)，ｃ(ｚ)について空間上または時間上の平均化処理を行うのが好適である。
【００３８】
【数１２】
2015040744.tif 000014
【００３９】
【数１３】
2015040744.tif 000015
【００４０】
そして、本実施形態では、下記（１４）式の一般式で表されるように、第ｉの吸収散乱性物質の分布ｆｉ(ｚ)は他の１以上の吸収散乱性物質の分布に基づいて補正されて、第ｉの吸収散乱性物質の補正後の分布ｆ'ｉ(ｚ)が得られる。他の吸収散乱性物質の分布として波長無依存物質の分布ｃ(ｚ)を用いるのが好適である。この補正に際して、補正対象の吸収散乱性物質の分布を他の吸収散乱性物質の分布で除算してもよいし、他の吸収散乱性物質の分布に一定係数を乗じたものを補正対象の吸収散乱性物質から減算してもよい。これにより、サンプル９内部の吸収散乱性物質の分布を高精度に得ることができる。
【００４１】
【数１４】
2015040744.tif 000016
【００４２】
また、補正後の吸収散乱性物質の分布ｆ'ｉ(ｚ)について平滑化処理を行うのが好適である。この平滑化処理としてはメディアンフィルタ処理や最大値フィルタ処理が挙げられる。平滑化処理を行うことにより、サンプル９内部の吸収散乱性物質の分布を更に高精度または高感度に得ることができる。
【００４３】
本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。上記の実施形態ではＯＣＴについて説明したが、本発明の光学的測定方法は、ＯＣＴに限られるものではなく、ＯＴＤＲおよびＤＯＴにも適用が可能である。また、本発明の光学的測定方法は、ＯＣＴのうちでもＴＤ-ＯＣＴおよびＦＤ-ＯＣＴの何れにも適用が可能である。
【実施例１】
【００４４】
図１０は、本実施例で用いたサンプル９を説明する図である。本実施例で用いたサンプル９は、チューブに入れられた脂質（吸収散乱性物質）９１および血管９２を含むものであった。脂質９１および血管９２はカテーテル４の周囲に存在した。このカテーテル４の内部にプローブ３が挿入された。
【００４５】
波長無依存物質を除く吸収散乱性物質としては脂質９１の分布のみを求めた。すなわち、波長無依存物質を除く吸収散乱性物質の種類の数ｍを１とした。脂質９１の吸収散乱係数ε(ｋ)は、ＦＴ-ＩＲにより実測した吸収係数とした。
【００４６】
図１１は、断層画像を示す図である。図１２は、補正前の脂質濃度分布ｆ(ｚ)の画像を示す図である。両図を対比して判るように、図１２に示される補正前の脂質濃度分布ｆ(ｚ)の画像では、チューブに入れられた脂質９１の存在が示されているものの、その信号強度は弱い。その一方で、血管壁の表面に脂質が存在することが示されており、その信号強度は強い。また、サンプル全域に脂質が点在することが示されている。このように、補正前の脂質濃度分布ｆ(ｚ)の画像において、血管壁表面およびサンプル全域それぞれに擬陽性の結果が得られ、感度（特異度）は６８％であった。ここで「感度」とは、脂質を正しく脂質と判定する割合、「特異度」とは、脂質でないものを正しく脂質でないと判定する割合のことである。
【００４７】
図１３は、波長無依存物質の分布ｃ(ｚ)の画像を示す図である。同図に示される波長無依存物質の分布ｃ(ｚ)の画像でも、図１２に示された補正前の脂質濃度分布ｆ(ｚ)の画像と同様に、血管壁表面およびサンプル全域それぞれに擬陽性の結果が得られた。これは、最小二乗法により目的関数ＳまたはＳ' を最小化する課程で脂質濃度分布ｆ(ｚ)および波長無依存物質の分布ｃ(ｚ)の双方が同様の影響を受けることに因ると考えられる。
【００４８】
図１４は、補正後の脂質濃度分布ｆ'(ｚ)の画像を示す図である。図１２に示された補正前の脂質濃度分布ｆ(ｚ)を、図１３に示された波長無依存物質の分布ｃ(ｚ)で除算することで、図１４に示される補正後の脂質濃度分布ｆ'(ｚ)が得られた。補正後の脂質濃度分布ｆ'(ｚ)の画像では、血管壁表面の擬陽性が除去（または大幅に低減）されている。ただし、サンプル全域に点在する擬陽性が残ったままである。
【００４９】
図１５は、補正後の脂質濃度分布ｆ'(ｚ)に対してメディアンフィルタ処理をした画像を示す図である。メディアンフィルタ処理は、各画素に対し半径２０ピクセルの領域で行った。同図に示されるように、メディアンフィルタ処理を行うことにより、サンプル全域に点在する擬陽性が除去（または大幅に低減）されている。ただし、この画像では、チューブに入れられた脂質の表示領域は狭く、その脂質の感度は低い。
【００５０】
図１６は、補正後の脂質濃度分布ｆ'(ｚ)に対してメディアンフィルタ処理をして更に最大値フィルタ処理をした画像を示す図である。最大値フィルタ処理は、各画素に対し半径２０ピクセルの領域で行った。同図に示されるように、最大値フィルタ処理を行うことにより、チューブに入れられた脂質が感度よく表示されている。２種類の擬陽性が除去されることで、感度（特異度）は９７％に改善された。
【符号の説明】
【００５１】
１…光学的測定システム、２…ＯＣＴ装置、３…プローブ、４…カテーテル、９…サンプル、９１…脂質、９２…血管。
【図１】
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【図２】
2015040744.tif 000018
【図３】
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【図４】
2015040744.tif 000020
【図６】
2015040744.tif 000021
【図７】
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【図８】
2015040744.tif 000023
【図９】
2015040744.tif 000024
【図１０】
2015040744.tif 000025
【図５】
2015040744.tif 000026
【図１１】
2015040744.tif 000027
【図１２】
2015040744.tif 000028
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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