(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体内を通過した光を計測する生体光計測装置であって、
前記光を発するとともに、前記生体の表面の、複数の照射点に光学的に接続された光源と、
前記生体の表面の、前記照射点の１つからの距離が第１距離である第１の検出点及び第１距離よりも短い第２距離である第２の検出点を含む複数の検出点に、それぞれ光学的に接続されるとともに、前記光源から発せられた光のうち、前記生体の内部を通過してきた通過光の光量を検出する複数の検出部と、
前記検出部により検出された前記通過光の光量の変動に基づいて、前記生体内部の、第１の深さの領域に対応する複数の第１ボクセルにおける前記光の吸収係数の変動と、第２の深さの領域に対応する複数の第２ボクセルにおける前記光の吸収係数の変動とをそれぞれ推定するデータ処理部とを備え、
前記データ処理部は、Ａを感度行列とし、λをティホノフの正則化パラメターとし、γを深部及び浅部の相対感度を調整するために設定される深さ感度パラメターとし、Ｉを単位行列としたときに、（ＡＴＡ＋λＩ（ＡＴＡ）γ）−１ＡＴの形で表される深さ感度可変感度適応型正則化を用いて逆問題を解くことにより前記第１、第２ボクセルにおける前記吸収係数の変動を推定する、生体光計測装置。
【請求項２】
さらに、前記光源と前記生体の表面の前記複数の照射点とをそれぞれ光学的に接続する、複数の光ファイバ製の送光プローブと、
前記検出部と前記生体の表面の前記検出点とをそれぞれ光学的に接続する、複数の光ファイバ製の受光プローブとを備え、
前記複数の送光プローブと前記複数の受光プローブとは、前記生体の表面において、互いに間隔の異なる２種類以上の送光プローブ及び受光プローブの組を形成するように、格子状に並べられている請求項１に記載の生体光計測装置。
【請求項３】
前記複数の照射点及び前記複数の検出点は、第１距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組と、第２距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組とを含むように配置され、
第２距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組の数は、第１距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組の数よりも少ない、請求項１又は２に記載の生体光計測装置。
【請求項４】
前記光源は、近赤外光を照射する半導体レーザ又はＬＥＤである請求項１〜３のいずれか一項に記載の生体光計測装置。
【請求項５】
前記検出部は、フォトダイオード又は光電子増倍管を有する請求項１〜４のいずれか一項に記載の生体光計測装置。
【請求項６】
生体内を通過した光を計測して前記生体における吸収係数の変動を推定する方法であって、
光を発する光源を、前記生体の表面の、複数の照射点に光学的に接続することと、
複数の検出部を、前記生体の表面の、前記照射点の１つからの距離が第１距離である第１の検出点及び第１距離よりも短い第２距離である第２の検出点を含む複数の検出点に、それぞれ光学的に接続することと、
前記光源から前記光を照射し、前記生体の内部を通過してきた通過光の光量を前記検出部により検出することと、
前記生体内部の、第１の深さの領域に対応する複数の第１ボクセルと、第２の深さの領域に対応する複数の第２ボクセルとを設定することと、
前記検出部により検出された前記通過光の光量の変動に基づいて、前記第１、第２ボクセルにおける前記光の吸収係数の変動をそれぞれ推定することとを備え、
前記光の吸収係数の変動を推定する際に、Ａを感度行列とし、λをティホノフの正則化パラメターとし、γを深部及び浅部の相対感度を調整するために設定される深さ感度パラメターとし、Ｉを単位行列としたときに、（ＡＴＡ＋λＩ（ＡＴＡ）γ）−１ＡＴの形で表される深さ感度可変感度適応型正則化を用いて逆問題を解くことにより前記２つの領域において前記光の前記吸収係数の変動をそれぞれ推定する、生体における吸収係数の変動を推定する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体内を透過、散乱させた光（特に近赤外光）を用いて生体内の循環血液量変化、ヘモグロビンの酸素化、脱酸素化の比率等の生体情報を計測する生体光計測装置、及び生体における吸収係数の変動を推定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、無侵襲で手軽に利用できる生体光計測装置として、頭部に複数の抗原プローブ及び複数の受光プローブを配列し、近赤外光を利用して循環血液量変化、ヘモグロビンの酸素化に対する脱酸素化の比率等の生体情報を計測する、近赤外光を用いた脳機能計測用の光計測装置のような生体光計測装置が知られている。近赤外光を用いた脳機能計測用の光計測装置においては、後述のように、複数の波長の近赤外レーザからの光をファイバ等の送光プローブで体表（頭部）に送り、その照射点から約１〜３ｃｍ離れた受光プローブで生体内を通過してきた光を検出する。
【０００３】
ここで、頭部を構成する生体組織としては、頭蓋骨、皮膚組織、脳脊髄液（ＣＳＦ）、大脳皮質、血管、及び血液等が挙げられ、ある波長の光に対する吸収係数の大きさはこれらの生体組織毎に異なる。しかしながら、血液を除いて、頭蓋骨等の他の生体組織の成分、構造等はほぼ変動しないことから、これらの生体組織に起因しては、光の吸収量及び反射量はほとんど変動しないと考えられる。これに対して、赤血球に含まれるヘモグロビンは、生体内で最も高い吸収係数を近赤外光領域で示すことが知られており、さらに、血管を流れる血液の血流量は種々の要因により変動することが知られている。そのため、生体内を通過してきた光の吸収量の変化は、主に、生体内の光の伝搬経路における血流量の変化に起因していると考えられる。なお、ヘモグロビンは、酸素と結合してオキシヘモグロビンとなり、酸素と離れてデオキシヘモグロビンとなり、可視光領域から近赤外光領域の波長において、オキシヘモグロビンの吸光スペクトルとデオキシヘモグロビンの吸光スペクトルとが互いに異なることが知られている。そのため、複数の波長の光を用いて、オキシヘモグロビン及びデオキシヘモグロビンの光の吸収量の変化をそれぞれ計測することにより、血流中のオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンとの相対量の変化、すなわち、酸素の消費量の変化を計測することができる。
【０００４】
一般に、生体組織内の血流は、生体表面付近の浅い位置において流れる皮膚血流と、皮膚血流よりも深い位置において流れる筋肉や脳等の生体組織内血流とに大きく分類される。本来、計測の対象となるのは、大脳皮質における血流変化等の生体組織内血流の変化である。しかしながら、従来の近赤外光を用いた光計測装置のように、体表面から送受光する反射型の装置では、局所的な血流変化が送光プローブ、受光プローブの直近の浅部で発生した場合と深部で発生した場合とを比較すると、前者ではほとんど全ての光子が血流変動部位を通過して検出されるのに対し、後者では少ない光子が血流変動部位を通過して検出される。つまり、従来の近赤外光を用いた光計測装置においては、深部の生体組織内血流変動に対する計測感度に比べて皮膚血流変動に対する計測感度が高い。そのため、深部の生体組織内血流の変動に起因する信号成分が、皮膚血流の変動に起因する信号成分によりマスクされることも起こりうる。
【０００５】
そこで、従来の光計測装置において、計測データから皮膚血流の変動に起因する信号成分を取り除き、深部の生体組織内血流の変動に起因する信号成分のみを抽出するために、様々な方法が提案されている。例えば、特許文献１に記載の光計測装置では、第１の距離（例えば１３ｍｍ）だけ隔てて配置された送光プローブ、受光プローブの組（第１の組）と、第１の距離より長い第２の距離（例えば３９ｍｍ）だけ隔てて配置された送光プローブ、受光プローブの組（第２の組）とを備えている。なお、第１の組と第２の組とは、それぞれの中点の位置が互いに一致するように、一直線上に並べられている。ここで、ある距離を隔てて配置された送光プローブ、受光プローブの組から得られる計測データは、当該送光プローブと受光プローブとが配置された位置の中点において計測された計測データとして処理される。つまり、１組の送光プローブと受光プローブから得られる計測データを、これらのプローブの組の中点の位置に単純逆投影する方式を採用している。そのため、特許文献１に記載の光計測装置では、第１の組及び第２の組から得られる計測データは、いずれも、同一の地点（中点）において計測されたデータとして処理される。ここで、一般に、送光プローブと受光プローブとが距離Ｌだけ離れて配置されている場合、これらの送光プローブと受光プローブとの組を用いることにより、Ｌ／２程度の深さにおける血流の変動を計測しうると考えられている。上述のように、特許文献１に記載の光計測装置は、それぞれ異なる距離だけ離して配置された第１の組と、第２の組とを有しているため、それぞれ異なる深さにおける血流の変動を計測しうる。ところで、第２組を用いて計測された計測データには、深部の血流変動だけでなく、浅部の血流変動の影響も含まれていると考えられる。そこで、第１の特許文献においては、第２組を用いて計測された計測データから第１組を用いて計測された計測データを適当な演算処理により差し引くことにより、浅部における血流変動の影響を取り除いて、深部の血流変動に起因する成分のみを抽出している。
【０００６】
また、特許文献２に記載の光脳活動計測システムは、上述の近赤外光を用いた脳機能計測用の光計測装置と同様の光計測装置と、皮膚血流の血流量を直接測定するためのドップラー血流計とを備えている。上述のように、光計測装置により計測される計測データには、深部の血流変動に起因する成分に加えて、皮膚血流の変動に起因する成分も含まれている。そこで、特許文献２に記載の光脳活動計測システムでは、皮膚血流の変動成分の大きさをドップラー血流計により計測し、光測定装置により計測された計測データから、ドップラー血流計により計測された皮膚血流の変動成分を取り除く演算処理を行うことにより、光測定装置により計測された計測データから深部の血流変動に起因する成分のみを抽出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−６４６７５号公報
【特許文献２】特許第３８７６３２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述のように、特許文献１に記載の光計測装置においては、深部の血流変動に起因する成分と浅部の血流変動に起因する成分とを含む第２組による計測データから、第１組による計測データから抽出された浅部の血流変動に起因する成分を演算処理により取り除いている。ここで、上述のように、第１組と第２組とは互いの中点が一致するように配置されているため、それぞれが同じ中点における異なる深さ領域の血流変動を計測しているということが前提となっている。しかしながら、実際には、第１組、第２組は、それぞれ、図２３に示すような送光プローブと受光プローブとを結ぶいわゆるバナナシェープ型のバナナ状領域において感度が高くなる。そのため、第１組、第２組で計測されたデータは、それぞれ、実質的にこれらのバナナ状領域のいずれかの位置における血流変動を反映している可能性が高く、必ずしも第１組、第２組の中点における血流変動を反映しているとは限らない。そのため、特許文献１に記載のような演算処理を行ったとしても、第１組、第２組の中点の浅部における血流変動の影響を取り除いて、第１組、第２組の中点の深部における血流変動に起因する成分のみを抽出することは困難である。また、第２組の送光、受光プローブは、浅部の血流変動に起因する成分を取り除くためにしか利用できない。そのため、浅部の血流変動の影響を取り除きつつ深部の血流変動を計測するためには、２組の送光、受光プローブが必要となる。
【０００９】
また、特許文献２に記載の光脳活動計測システムにおいても、ドップラー血流計による皮膚血流の計測位置と、光計測装置の計測位置（送光プローブと受光プローブとを結ぶバナナシェープ型のバナナ状領域）とは異なるため、特許文献２に記載のような演算処理を行ったとしても、浅部における血流変動の影響を取り除いて、深部の血流変動に起因する成分のみを抽出することはできない。
【００１０】
これに対して、本発明者は、全く新しいアプローチとして、後述のような光拡散方程式に基づいた逆問題法を利用した方法を提案しており、これに関連した独自の深さ感度可変感度適応型正則化の手法を開発し、本発明に至った。本発明の目的は、浅部における血流変動と、深部における血流変動とを同時に計測できる生体光計測装置、及び、生体における吸収係数の変動を推定する方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第１の態様に従えば、生体内を通過した光を計測する生体光計測装置であって、前記光を発するとともに、前記生体の表面の、複数の照射点に光学的に接続された光源と、前記生体の表面の、前記照射点の１つからの距離が第１距離である第１の検出点及び第１距離よりも短い第２距離である第２の検出点を含む複数の検出点に、それぞれ光学的に接続されるとともに、前記光源から発せられた光のうち、前記生体の内部を通過してきた通過光の光量を検出する複数の検出部と、前記検出部により検出された前記通過光の光量の変動に基づいて、前記生体内部の、第１の深さの領域に対応する複数の第１ボクセルにおける前記光の吸収係数の変動と、第２の深さの領域に対応する複数の第２ボクセルにおける前記光の吸収係数の変動とをそれぞれ推定するデータ処理部とを備え、前記データ処理部は、Ａを感度行列とし、λをティホノフの正則化パラメターとし、γを深部及び浅部の相対感度を調整するために設定される深さ感度パラメターとし、Ｉを単位行列としたときに、（ＡＴＡ＋λＩ（ＡＴＡ）γ）−１ＡＴの形で表される深さ感度可変感度適応型正則化を用いて逆問題を解くことにより前記第１、第２ボクセルにおける前記吸収係数の変動を推定する生体光計測装置が提供される。
【００１２】
本発明の生体光計測装置によれば、データ処理部は、従来のように、検出された透過光の光量を、単に検出点と照射点との中点に逆投影する単純逆投影法ではなく、生体内部の深さの異なる２つの領域に対応する２種類のボクセルを仮定し、これらのボクセルに吸収係数の変動の大きさの推定値を返すように、逆問題の手法により推定値を決定している。これにより、深さの異なる２種類の領域において、それぞれ独立に、吸収係数の変動を示すトポグラフィ画像を作成することができる。また、深さ感度パラメターγを導入した、深さ感度可変感度適応型正則化を用いることにより、深部と表層部の弁別能を調整することができる。これにより、信頼性の高いトポグラフィ画像を得ることができる。なお、ボクセルとは３次元空間における正規格子であり、一定のスカラー値/ベクトル値を持つ小さな体積の立方体をいう。
【００１３】
本発明に係る生体光計測装置は、さらに、前記光源と前記生体の表面の前記複数の照射点とをそれぞれ光学的に接続する、複数の光ファイバ製の送光プローブと、前記検出部と前記生体の表面の前記検出点とをそれぞれ光学的に接続する、複数の光ファイバ製の受光プローブとを備えてもよく、前記複数の送光プローブと前記複数の受光プローブとは、前記生体の表面において、互いに間隔の異なる２種類以上の送光プローブ及び受光プローブの組を形成するように、格子状に並べられていてもよい。
【００１４】
光源と生体表面、及び、検出部と生体表面とをそれぞれ光ファイバにより光学的に接続することにより、照射点及び検出点の配置の自由度を増すことができる。さらに、送光プローブと受光プローブの組を互いに間隔の異なる２種類以上の組を形成するように格子状に並べることにより、コンパクトな配置を実現できるとともに、深部及び表層部に対応するデータを同時に取得することができる。
【００１５】
本発明に係る生体光計測装置において、前記複数の照射点及び前記複数の検出点は、第１距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組と、第２距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組とを含むように配置されてもよく、第２距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組の数は、第１距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組の数よりも少なくてもよい。この場合には、第２距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組の数と、第１距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組の数とを必ずしも一致させる必要がなく、照射点、検出点の配置の自由度を増すことができる。また、第２距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組の数を、第１距離だけ隔てて配置された複数の照射点及び検出点の組の数よりも少なくした場合には、これらの照射点及び検出点の組の数を同じにした場合と比べて、照射点及び検出点の組の総数を少なくすることができる。この場合には、照射点及び検出点の組の間の混信を低減することができ、信頼性の高い計測を行うことができる。また、本発明に係る生体光計測装置において、前記光源は、近赤外光を照射する半導体レーザ又はＬＥＤであってもよい。この場合には、光源として近赤外光を照射する半導体レーザ又はＬＥＤを用いることにより、装置全体を容易に小型化することが可能である。ここで、近赤外光とは一般に波長０．７μｍ〜２．５μｍ程度の光である。本発明に係る生体光計測装置においては、波長０．７〜０．８μｍ程度の光を好適に用いることができる。なお、本発明に係る生体光計測装置において、前記検出部は、フォトダイオード又は光電子増倍管を有してもよい。この場合にも、装置全体を容易に小型化することが可能である。
【００１６】
本発明に係る第２の態様に従えば、生体内を通過した光を計測して前記生体における吸収係数の変動を推定する方法であって、光を発する光源を、前記生体の表面の、複数の照射点に光学的に接続することと、複数の検出部を前記生体の表面の、前記照射点の１つからの距離が第１距離である第１の検出点及び第１距離よりも短い第２距離である第２の検出点を含む複数の検出点に、それぞれ光学的に接続することと、前記光源から前記光を照射し、前記生体の内部を通過してきた通過光の光量を前記検出部により検出することと、前記生体内部の、第１の深さの領域に対応する複数の第１ボクセルと、第２の深さの領域に対応する複数の第２ボクセルとを設定することと、前記検出部により検出された前記通過光の光量の変動に基づいて、前記第１、第２ボクセルにおける前記光の吸収係数の変動をそれぞれ推定することとを備え、前記光の吸収係数の変動を推定する際に、Ａを感度行列とし、λをティホノフの正則化パラメターとし、γを深部及び浅部の相対感度を調整するために設定される深さ感度パラメターとし、Ｉを単位行列としたときに、（ＡＴＡ＋λＩ（ＡＴＡ）γ）−１ＡＴの形で表される深さ感度可変感度適応型正則化を用いて逆問題を解くことにより前記２つの領域において前記光の前記吸収係数の変動をそれぞれ推定する、生体における吸収係数の変動を推定する方法が提供される。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、深さの異なる２つの領域（例えば、深部と浅部）における吸収係数の変動を独立に推定することができる。そのため、例えば自律神経系の影響を受けやすい皮膚血流の変動と、タスクにより変動する脳内部の血流の変動とを別々に計測することができる。すなわち、皮膚血流に変動が生じたとしても、それによって脳内部の血流変動がマスクされることがない。また、例えば特許文献１に記載の光計測装置においては、計測点を増やすために第３組、第４組の送光、受光プローブを追加したとしても、表層信号は第１，２組の中点の下か、第３、４組の中点の下のいずれかにあるとしか推定できない。これに対して、本発明に係る生体光計測装置においては、例えば、８つの送光、受光プローブの下部のどのあたりに表層血流信号が発生したかを推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は脳機能計測装置１の概略図である。
【図２】図２は送光プローブ１１（光源Ｓ）及び受光プローブ１２（検出器Ｄ）の配置図である。
【図３】図３は半無限媒質における均質定常光拡散方程式の離散化モデルである。
【図４】図４（ａ）は、深さ２ｍｍの面における相対感度Ｓ（ｒ）の最大値をマッピングしたものであり、図４（ｂ）は、深さ１０ｍｍの面における相対感度Ｓ（ｒ）の最大値をマッピングしたものである。
【図５】図５（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、３つのターゲット信号を用いたシミュレーションにおいて、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成されたトポグラフィ画像を示す。
【図６】図６（ａ）〜（ｃ）は、図５（ａ）〜（ｃ）の表示スケールを同一に設定したものである。
【図７】図７（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、１個の表層妨害信号を用いたシミュレーションにおいて、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成されたトポグラフィ画像を示す。
【図８】図８（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、１個のターゲット信号と１個の表層妨害信号を用いたシミュレーションにおいて、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成されたトポグラフィ画像を示す。
【図９】図９（ａ）〜（ｃ）は、図８（ａ）〜（ｃ）の表示スケールを同一に設定したものである。
【図１０】図１０（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、１個のターゲット信号と広がった表層妨害信号を用いたシミュレーションにおいて、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成されたトポグラフィ画像を示す。
【図１１】図１１（ａ）〜（ｃ）は、図１０（ａ）〜（ｃ）の表示スケールを同一に設定したものである。
【図１２】図１２（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、１個のターゲット信号とランダムノイズを用いたシミュレーションにおいて、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成されたトポグラフィ画像を示す。
【図１３】図１３（ａ）〜（ｃ）は、図１２（ａ）〜（ｃ）の表示スケールを同一に設定したものである。
【図１４】図１４（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、１個のターゲット信号と１個の表層妨害信号とランダムノイズを用いたシミュレーションにおいて、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成されたトポグラフィ画像を示す。
【図１５】図１５（ａ）〜（ｃ）は、図１４（ａ）〜（ｃ）の表示スケールを同一に設定したものである。
【図１６】図１６（ａ），（ｂ）は、１個のターゲット信号と１個の表層妨害信号とランダムノイズを用いたシミュレーションにおける、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により得られた表層妨害信号のトポグラフィ画像である。また、図１６（ｃ），（ｄ）は、１個のターゲット信号と広がった表層妨害信号を用いたシミュレーションにおける、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により得られた表層妨害信号のトポグラフィ画像である。さらに、図１６（ｅ），（ｆ）は、１個のターゲット信号とランダムノイズを用いたシミュレーションにおける、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により得られた表層妨害信号のトポグラフィ画像である。
【図１７】図１７は、ファントム４０の概略説明図である。
【図１８】図１８（ａ）〜（ｃ）は、吸収体Ｌのみを座標（１５，−１５，−１０）に配置した場合における、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成された深部領域のトポグラフィ画像である。
【図１９】図１９（ａ），（ｂ）は、図１８と同様の場合における、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成された表層領域のトポグラフィ画像である。
【図２０】図２０（ａ）〜（ｃ）は、吸収体Ｌを座標（−１０，−１５，−１０）に配置し、微小吸収体Ｓを座標（３０，０，−２）に配置した場合における、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成された深部領域のトポグラフィ画像である。
【図２１】図２１（ａ），（ｂ）は、図２０と同様の場合における、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成された表層領域のトポグラフィ画像である。
【図２２】図２２は、送光プローブ、受光プローブを格子状でない形状に配置した例を示す概略図である。
【図２３】図２３は、送光プローブ、受光プローブの組の間に形成されるバナナ状領域を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の生体光計測装置として、脳機能計測装置１を例に挙げて説明する。図１に脳機能計測装置１の概略図を示す。脳機能計測装置１は、タスクに伴う脳の賦活部位のトポグラフィ情報の再構成画像を得るためのものであり、波長７８０ｎｍの近赤外レーザ光を照射する半導体レーザ１１と、一端が半導体レーザ１１に光学的に接続され、他端が被測定対象（頭部）に接触する１０本の送光プローブ１２と、一端が被測定対象（頭部）に接触する８本の受光プローブ１３と、受光プローブ１３の一端にそれぞれ光学的に接続された８個のアバランシェフォトダイオード１４と、アバランシェフォトダイオード１４からの出力信号が接続されたマルチチャンネルＡ／Ｄコンバータ１５と、マルチチャンネルＡ／Ｄコンバータ１５によりデジタル化された信号を処理するコンピュータ１６とを主に備える。送光プローブ１２と受光プローブ１３とは、いずれも光ファイバにより形成されており、以下の説明において、被測定対象（例えば頭部）と、送光プローブ１２、受光プローブ１３との接触部をオプトードと呼ぶ。なお、図１においては、送光プローブ１１、受光プローブ１２の一部のみを図示している。
【００２０】
１０本の送光プローブ１２及び８本の受光プローブ１３は、図２に示すように、所定間隔で格子状に配置されている。図２においては、送光プローブ１２は「Ｓ」で表示され、受光プローブ１３は「Ｄ」で表示されている。図２に示される配列においては、１５ｍｍ間隔（第２距離Ｌ２）で配置された６組の送光プローブ１２と受光プローブ１３の組み合わせと、３０ｍｍ間隔（第１距離Ｌ１）で配置された２４組の送光プローブ１２と受光プローブ１３の組み合わせとが含まれており、これらの３０組の送光プローブ１２と受光プローブ１３の組み合わせを用いて計測を行った。なお、図２において、左から２番目且つ上から２番目の格子点の位置を原点とし、送光プローブ１２及び受光プローブ１３の並べられた方向を基準にして、ｘ軸及びｙ軸を図２のように定義する。また、図２には図示していないが、ｘ−ｙ平面に垂直な方向（深さ方向）にｚ軸を定義する。
【００２１】
半導体レーザ１１から照射された近赤外光は、１０本の送光プローブ１２を通じて被測定対象である人体の頭部に照射される。この際、送光プローブ１２から出た光が頭部の表面で反射されることを防ぐため、各送光プローブ１２は頭部の表面に密着して配置される。そして各送光プローブ１２から出た近赤外光は、頭部の内部に向かって伝搬する。頭部の内部に伝搬した近赤外光は、頭部内部の生体組織、例えば、皮膚組織、皮膚血流、頭蓋骨、脳脊髄液（ＣＳＦ）、大脳皮質、大脳皮質内の脳血流などによる反射、吸収を繰り返した後、各送光プローブ１２から発せられた近赤外光の一部は受光プローブ１３に入る。受光プローブ１３に入った近赤外光はアバランシェフォトダイオード１４により電気信号（電圧信号又は電流信号）に変換され、さらにマルチチャンネルＡ／Ｄコンバータ１５により、デジタル信号に変換されたあと、コンピュータ１６によりデータ処理され、後述のように血流変動に起因して生じた吸収係数の変動（又は検出器光量の変動）が生じた部位にマッピングしたトポグラフィ画像が形成される。なお、コンピュータ１６は、後述のＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法等の方法によりデータ処理を行い、トポグラフィ画像を再構築するデータ処理部として機能する。コンピュータ１６により作成されたトポグラフィ画像は、不図示のデータ表示部により二次元画像として表示される。
【００２２】
ここで、前述のように、頭部内部の生体組織のうち、例えば頭蓋骨、脳脊髄液などはその成分、分量はほとんど変動しない。これに対して、大脳皮質内の脳血流は、タスクに伴う脳の賦活部位に対応して変動し、皮膚血流は体位の変化によって変動するとともに、自律神経系支配を強く受けているため外気温の変化、精神活動によっても変動することが知られている。前述のように、血液中の赤血球に含まれるヘモグロビンは、生体内で最も高い吸収係数を示すため、皮膚血流、脳血流などの血流量が変動すると、その変動している部位を通過する近赤外光がヘモグロビンにより反射される確率が変動する。そのため、血流量の変動に起因して、受光プローブ１３に入る近赤外光の光量が変動する。このようにして、受光プローブ１３に入る近赤外光の光量の変動を計測することにより、頭部内部の、送光プローブ１２から受光プローブ１３に至る光の経路における血流量の変動を計測することができる。
【００２３】
血流量の変動が生じたことが分かった場合において、脳の賦活部位のトポグラフィ情報を得るためには、ｘｙ平面における血流量の変動が生じた位置を特定することが重要となる。さらに、血流量の変動が皮膚血流の変動によるものであるか、それとも、脳血流の変動によるものであるかを特定するためには、深さ方向（ｚ軸方向）における血流量の変動が生じた位置も特定することが望まれる。
【００２４】
本発明者は、血流変動の生じた位置を精度良く特定するための手法として、光拡散方程式に基づいた逆問題法を利用した方法を提案しており、特に、深さ方向の位置を精度良く特定するために、独自の深さ感度可変感度適応型正則化の手法を開発した。以下、先ず、光拡散方程式の定常解及び逆問題について説明した後、本発明者が開発した深さ感度可変感度適応型正則化の手法について説明する。
【００２５】
散乱吸収媒質における光伝搬は、ボルツマン輸送方程式により記述されるが生体のような強散乱媒質では拡散近似が成立し、光拡散方程式で解析してよいことが知られている。ここで、生体内における光伝搬の解析のためには、皮膚組織、頭蓋骨などの各生体組織の、対象波長における光学パラメータ（吸収係数μａ及び換算散乱係数μＳ’＝（１−ｇ）μＳ等）と組織構造を考慮する必要があるとされている。ただし、ｇは散乱異方性パラメータであり、μＳは散乱係数である。
【００２６】
発明者の知見によれば、生体組織の組織構造及び光学パラメータはほとんど変動しないため、光量の変動の大きさ（ベースラインからの変動の相対変化）を計測する限りにおいては、生体媒質が均質であって拡散近似が成立するものとして解析することができる。また、血液中の赤血球に含まれるヘモグロビンは、前述のように生体内で最も高い吸収係数を有するため、赤血球は強い吸収を示すが、同時に散乱性も強く示すことが知られている。しかしながら、血液の酸素飽和度を計測する反射型パルスオキシメータを用いた研究結果などを勘案し、本願においては、吸収係数の変化が支配的であって、散乱係数は変化しないと仮定することとした。以上のことから、本願においては、一様な散乱吸収媒質において、血流の変動に対応して吸収係数のみ局部的に変化するという問題について、光拡散方程式に基づいて解析することとした。
【００２７】
一様な無限散乱吸収媒質における光拡散方程式の定常解は、単位点光源によるＧｒｅｅｎ関数Ｇで表される。点光源の位置をｒｓとし、ｒｓから距離ｒだけ離れた位置ｒｄにおける光子密度Φ０（ｒｓ，ｒｄ）は、以下の数１のように表される。ただし、ｒ＝｜ｒｓ−ｒｄ｜，Ｄ＝１／（３μｓ’）である。ここで、Ｄは拡散係数であり、μｓ’は換算散乱係数であり、μａは吸収係数である。
【００２８】
【数１】
0005658979.tif 000002
【００２９】
無限散乱吸収媒質内では、Φ０（ｒｓ，ｒｄ）＝Ｇ（ｒｓ，ｒｄ）となるが、本願の場合には体表面に点光源と検出点が配置されるため、半無限の境界条件を検討する必要がある。外挿境界の補正を考慮すると、体表面上の原点Ｏから光を照射したとき散乱吸収媒質内の位置ｒ（点Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ））における光子密度Φ０（Ｏ，ｒ）は、以下の数２のように表される。ただし、ｒ１＝（（ｚ−ｚ０）２＋ｘ２＋ｙ２）１／２，ｒ２＝（（ｚ＋ｚ０＋２ｚｂ）２＋ｘ２＋ｙ２）１／２，ｚ０＝１／μｓ’，ｚｂ＝２Ｄ（１＋Ｒｅｆｆ）（１−Ｒｅｆｆ）−１である。ここで、Ｒｅｆｆは等価反射係数であり、散乱吸収媒質と外部媒質との屈折率の比ｎの関数である。
【００３０】
【数２】
0005658979.tif 000003
【００３１】
以下に示す数式において、Φ，Ｇには上述のような外挿境界の補正がなされているものとする。
【００３２】
散乱吸収媒質内の位置ｒ（点Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ））における吸収係数μａ（ｒ）がわずかに変化してμａ（ｒ）＋δμａ（ｒ）となり、これに起因して位置ｒｄにおける光子密度Φ０（ｒｓ，ｒｄ）がΦ０（ｒｓ，ｒｄ）＋δΦ（ｒｓ，ｒｄ）に変化するとする。ここで、位置ｒｄには検出点が配置されるため、位置ｒｄにおける光子密度は検出される光量の大きさに対応する。
【００３３】
検出される光量の摂動量δΦ（ｒｓ，ｒｄ）をベースラインの値Φ０（ｒｓ，ｒｄ）で正規化すると、検出光量の相対変化（検出光量の変動率）Φｐｅｒｔは、以下に示す数３のように表すことができる。
【００３４】
【数３】
0005658979.tif 000004
【００３５】
ここで、μａ（ｒ）の変化が緩やかであると仮定すると、数３は空間的に離散化でき、以下の数４のように表すことができる。
【００３６】
【数４】
0005658979.tif 000005
【００３７】
ここで、図３に示すように、ΔＶｊは散乱吸収媒質内のｊ番目のボクセルの体積であり、δμａ，ｊはｊ番目のボクセルにおける吸収係数の変化を示す。数４から、検出光量の相対変化Φｐｅｒｔは、吸収係数の変化とボクセルの体積の積に比例し、さらに、吸収係数μａに変化が生じた位置ｒの関数として表されることが分かる。
【００３８】
ここで、点光源と検出点の配置を定めたときに、空間の各点における単位体積あたりの吸収係数変化が、どの程度の大きさの検出光量の相対変化を生じさせるかを評価するために、式５のように相対感度Ｓ（ｒ）を定義する。相対感度Ｓ（ｒ）は、ある位置ｒにおける吸収係数の相対変化と検出光量の相対変化との比として定義される無次元量である。
【００３９】
【数５】
0005658979.tif 000006
【００４０】
数３で表される検出光量の相対変化Φｐｅｒｔは、相対感度Ｓ（ｒ）を用いて数６のように置き換えられる。
【００４１】
【数６】
0005658979.tif 000007
【００４２】
相対感度Ｓ（ｒ）の空間分布から、散乱吸収媒質内の位置ｒにおける吸収係数変化が、どの程度の大きさの検出光量の相対変化を生じさせるかを推定することができる。ここで数４と同様にして数６を離散化し、Φｐｅｒｔ（ｒｓ，ｒｄ）を光源とｉ番目の検出器（受光プローブ）の組み合わせで得られる計測値の摂動ｂｉと置き換えることにより、数４又は数６は、以下の数７のように書き換えられる。
【００４３】
【数７】
0005658979.tif 000008
【００４４】
数７は、Ａｉｊを要素とする感度行列Ａを与える。この行列Ａは均質な光学特性値を有する散乱吸収媒質内において、位置ｒｊにおける体積ΔＶの媒質が単位相対吸収係数変化を引き起こしたとき、ｉ組目の観測データに生じる摂動を示す。ここで、ｘｊ＝δμａ，ｊ／μａ０とおくと、数７はマトリクス形式を用いて数８のような簡単な形に表現できる。なお数８において、ｘ，ｂはそれぞれ、吸収係数の相対変化と、計測値とをマトリクス形式で表現したものである。
【００４５】
【数８】
0005658979.tif 000009
【００４６】
一旦、散乱吸収媒質内の吸収係数相対変化ｘと計測値ｂとの関係が数８のように与えられれば、数８をｘについて解くことにより散乱吸収媒質における吸収係数変化を推定できる。つまり、数８において、計測値ｂと感度行列Ａから、散乱吸収媒質内の吸収係数の相対変化ｘを推定することになる。このように、出力（計測値）から入力（原因）を推定する問題を逆問題と呼ぶ。しかしながら、感度行列Ａは正方行列ではなく行より列が多いため、数８を満たすｘは無数に存在することになる。このように解の一意性が満たされない場合には、適当な正則化を行って解を１つに定める必要がある。上述の数８で示されるような逆問題においては、悪条件による解の不安定性を抑圧するため、数９のような単純正則化ムーア・ペンローズ（Ｍｏｏｒｅ−Ｐｅｎｒｏｓｅ）型一般逆行列を用いることができることが知られている。
【００４７】
【数９】
0005658979.tif 000010
【００４８】
ここで、λはティホノフ（Ｔｉｋｈｏｎｏｖ）正則化パラメターであり、ｘＲは逆問題で得られた解である。本願において、数９の形のλを定数で与える正則化を単純正則化と称する。
【００４９】
これに対して、本願発明者は、正則化に感度行列Ａを利用するとともに、深さ感度に関する新たなパラメータγ（以下、深さ感度パラメータγと呼ぶ）を導入することにより、全く新しい正則化の手法を確立した。具体的には、（ＡＴＡ）γＩをペナルティ行列とする正則化一般逆行列を用いることにより、数１０のようにｘＲを求めた。本願において、本願発明者が確立した数１０の形の正則化を深さ感度可変感度適応型正則化と称する。
【００５０】
【数１０】
0005658979.tif 000011
【００５１】
ここで、実際の計測値ｂｉは、対象空間の全ての部位における吸収係数変化により引き起こされる受光量変化の重ね合わせとなるが、本願では後述のように、要素ｘｉを空間内に３次元的に一様分布させず、関心領域となる深部の要素集合と、妨害信号源となる表層部の要素集合とから構成されるとした。このようにすると、数８は、深部領域のターゲット信号ｓｉｇ１と表層部の妨害信号ｓｉｇ２とにより、数１１のように書き直すことができる。なお、ターゲット信号ｓｉｇ１は、深部の生体組織における吸収係数変化に対応するものであり、例えば、大脳皮質において発生した血流変化等に対応する。また、妨害信号ｓｉｇ２は、表層部の生体組織における吸収係数変化に対応するものであり、例えば皮膚血流の変化に対応する。
【００５２】
【数１１】
0005658979.tif 000012
【００５３】
ｓｉｇ１＋ｓｉｇ２を逆問題法によって求め、深部領域のターゲット信号ｓｉｇ１と表層部の表層妨害信号ｓｉｇ２とをそれぞれマッピングすると、深部における吸収係数変化及び表層部における吸収係数変化を２次元表示することができる。また、ｓｉｇ１＋ｓｉｇ２を逆問題法によって求めたあと、例えば、妨害信号ｓｉｇ２の成分を全てゼロに置き換えて、数１１から再度ｂを求めることにより、表層部の妨害信号ｓｉｇ２（すなわち皮膚血流の変動）の影響を取り除いた検出光量のデータを再構築することができる。つまり、皮膚血流の変動に対応する表層部の妨害信号ｓｉｇ２が無く、深部領域で生じた血流変動に対応するターゲット信号ｓｉｇ１のみがあったとした場合に計測されていたと考えられる検出光量のデータを推定することができる。
【００５４】
次に、本発明者の提案する深さ感度可変感度適応型正則化の有効性を検証するため、以下に示すような条件の下で、シミュレーションを行った。前述の送光プローブ１２と受光プローブ１３と対応するように、１０個の光源Ｓと８個の検出器Ｄを配置した（図２参照）。前述のように、図２に示される配列においては、１５ｍｍ間隔で配置された６組の光源Ｓと検出器Ｄの組み合わせと、３０ｍｍ間隔で配置された２４組の光源Ｓと検出器Ｄの組み合わせとが含まれており、これらの３０組の光源Ｓと検出器Ｄの組み合わせによる計測値を計測データｂとした。
【００５５】
また、深部領域のターゲット信号ｓｉｇ１は、体表面から深さ１０ｍｍの面に全て存在すると仮定し、ターゲット信号ｓｉｇ１の要素として深さ１０ｍｍの面に１ｍｍ角のボクセルを６１×７６＝４６３６個並べた。また、表層部の妨害信号ｓｉｇ２の要素として、１８個のオプトード直下の深さ２ｍｍの位置にそれぞれ１個のボクセルを設けた。つまり、合計で４６５４個のボクセルを配置した。表層部に設けた１８個のボクセルの要素に表層吸収係数変化による影響が代表して返されるので、本願においてはこれらを表層ノイズ吸収ボクセルと呼ぶことにする。
【００５６】
シミュレーションに先がけて、先ず、数５で定義される相対感度Ｓ（ｒ）の空間分布を求めた。図４（ａ）は、深さ２ｍｍの面における相対感度Ｓ（ｒ）の最大値をマッピングしたものであり、図４（ｂ）は、深さ１０ｍｍの面における相対感度Ｓ（ｒ）の最大値をマッピングしたものである。ここでは、生体における代表値として、換算散乱係数μ’を１［ｍｍ−１］とし、吸収係数μａを０．０２［ｍｍ−１］とした。図４（ａ）に示されるように、深さ２ｍｍの面においては、オプトードの直下に高い感度を有する部位が存在している。一方、図４（ｂ）に示されるように、深さ１０ｍｍの面においては、いわゆるバナナシェープ領域の中央となる部位、即ち、組をなすオプトードを結ぶ線の中点で最も感度の高い領域が現れる。しかしながら、深さ１０ｍｍの面における相対感度の最大値は、深さ２ｍｍの面における相対感度の最大値と比べて１０分の１以下となっていることが分かった。
【００５７】
本シミュレーションにおいては、以下に示す３つの方法により２次元トポグラフィ画像を構成した。第１の方法では、３０個の計測値ｂｉのうち、３０ｍｍ間隔の計測値データ２４個を対応するオプトードの中間点に逆投影し、これを２次元補間して滑らかな画像とした。以下の説明において、このような単純逆投影法と補間法とを組み合わせた方法をＳＢＰ法と呼ぶこととする。なお、ＳＢＰ法によって画像化されるのは、検出光の強度の相対変化である。
【００５８】
第２の方法では、上述のような逆問題法において、正則化に数９のような単純正則化を用いた。これによって得られた４６５４点の吸収係数変化の推定値のうち、深部に対応する４６３６点の値をマッピング表示した。なお、ここでは得られた推定値から滑らかな画像を得るための補間や移動平均などの処理は行っていない。また、ティホノフ正則化パラメターλの値は１０−６とした。なお、この方法によれば、１８点の表層妨害信号の推定値も同時に得られる。これをこのまま各オプトードの位置に表示できるが、ここでは前述のＳＢＰ法と同様の２次元補間によって表層部におけるトポグラフィ画像を作成した。なお、以下の説明において、単純正則化を用いた逆問題法をＳＲＩ法と呼ぶ。なお、ＳＲＩ法によって画像化されるのは、検出光の強度の相対変化ではなく、吸収係数の相対変化である。
【００５９】
第３の方法では、上述のような逆問題法において、正則化に数１０のような深さ感度可変感度適応型正則化を用いた。ＳＲＩ法と同様にして、深部に対応する４６３６点の値をマッピングしてトポグラフィ画像を形成するとともに、１８点の表層妨害信号の推定値をもとにして２次元補間によって表層部におけるトポグラフィ画像を作成した。なお、以下の説明において、深さ感度可変感度適応型正則化を用いた逆問題法をＳＡＲＩ法と呼ぶ。また、正則化のパラメター値は、λ＝１０−６，γ＝０．５に設定した。ここで、上述のＳＲＩ法は、ＳＡＲＩ法における深さ感度パラメータγを、定数（γ＝０）に固定した特別な場合に相当する。なお、ＳＡＲＩ法によって画像化されるのは、ＳＲＩ法と同様に、吸収係数の相対変化である。
【００６０】
［３つのターゲット信号］
深部（深さ１０ｍｍの面上）に、独立した３個の吸収係数変化（ターゲット信号１〜３）を与え、これについて上述の３つの方法でシミュレーションを行いトポグラフィ画像を作成した。なお、以下の説明において、深部に与えた吸収係数変化をターゲット信号と呼び、表層部に与えた吸収係数変化を表層妨害信号と呼ぶ。本シミュレーションにおいては、以下のように第１〜第３ターゲット信号を定義する。第１〜第３ターゲット信号は、それぞれ、座標（ｘ，ｙ，ｚ）＝（１５，−１５，−１０），（２２．５，１５，−１０），（−１５，０，−１０）に位置し、それぞれの位置の吸収散乱媒質の体積１ｍｍ３の領域に、１％の吸収係数の変化があったとする。第１ターゲット信号は、ｙ方向に沿った３０ｍｍ間隔のオプトードの丁度中間点に位置しており、最も感度の高い部位に相当する。第２ターゲット信号は、２組の３０ｍｍ間隔のオプトード間の感度の谷間になっている部位に位置している。また、第３ターゲット信号はｘ軸に沿った感度の高い部位に位置している。
【００６１】
図５（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成されたトポグラフィ画像を示す。また、図６（ａ）〜（ｃ）は、図５（ａ）〜（ｃ）の表示スケールを同一に設定したものである。図５（ａ）及び図６（ａ）によれば、ＳＢＰ法によって３つのターゲット信号を識別することができることがわかった。これに対して、図５（ｂ）及び図６（ｂ）によれば、ＳＲＩ法では、各ターゲット信号に振動的な擾乱が発生していることがわかる。特に、第２ターゲット信号では信号源が２つに分離して見え、しかもｘ軸の正方向にずれた位置に信号の中心が移動している。また、ＳＲＩ法では、感度の強い領域に沿って値が帰ってくる傾向がある。そのため、第１、第２ターゲット信号に対応して縦長の領域において吸収率変化が発生し、第３ターゲット信号に対応して横長の領域に吸収率変化が発生している。
【００６２】
これに対して、図５（ｃ）及び図６（ｃ）によれば、ＳＡＲＩ法では各ターゲット信号に対応する吸収率変化は円形の領域に発生するとともに、ＳＲＩ法においてみられた振動的な擾乱はみられないことがわかった。これは、本発明の深さ感度可変感度適応型正則化により解が感度の高い部位に集中することが抑制されているからであると考えられる。また、第２ターゲット信号に対応する領域の中心位置も、ＳＲＩ法の場合と比べて、実際の第２ターゲット信号の位置に近づいている。ＳＡＲＩ法とＳＲＩ法との結果を比較すると、ＳＡＲＩ法により得られたトポグラフィ画像は、ＳＲＩ法による場合と比べて、ターゲット信号に起因して吸収率変化が発生した領域のコントラストも高くなっており、明らかに深部領域における感度が改善されていることがわかる。なお、ＳＡＲＩ法の結果とＳＢＰ法の結果を比較すると、ＳＡＲＩ法による場合は解が振動的ではあるがコントラストはＳＢＰ法より良いことがわかった。
【００６３】
[１個の表層妨害信号]
次に、オプトード直下の座標（０，０，−２）の位置に表層妨害信号（以下、第１表装妨害信号と呼ぶ）がある場合について、シミュレーションを行った。この位置はオプトードの直下の浅い位置であるため、感度が極めて高いといえる。なお、表層妨害信号の強度（吸収係数の変化の大きさ）は上述の第１〜第３ターゲット信号の場合の１０分の１である。図７（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成されたトポグラフィ画像を示す。なお、図７（ａ）〜（ｃ）においては表示スケールを同一に設定している。
【００６４】
図７（ａ）によれば、ＳＢＰ法により作成されたトポグラフィ画像では、オプトード直下の位置（０，０，−２）に与えられた第１表層妨害信号によってその周りに十字型のノイズが発生していることがわかる。ここで、位置（０，０，−２）の真上にあるオプトードが関わる計測データの全てに吸収率変化による影響が生じると考えられるが、ＳＢＰ法においては観測された受光量変化から推測された吸収率変化を各オプトードの組の中点に逆投影することから、このような十字型のノイズが発生すると考えられる。
【００６５】
これに対して、図７（ｂ）によれば、ＳＲＩ法では第１表層妨害信号の影響を効果的に除くことができることがわかった。また、図７（ｃ）によれば、ＳＡＲＩ法ではＳＲＩ法に比べて表層の影響が現れていることが分かった。これはＳＡＲＩ法では深さ方向に関してもより均一な解を返すように作用するため、ＳＡＲＩ法の深部感度はＳＲＩ法よりも改善されるが、それと引き換えに表層部における信号の感度が相対的に低下したためと考えられる。いずれにせよ、ＳＢＰ法の場合と比べて、ＳＲＩ法及びＳＡＲＩ法を用いた場合の方が、第１表層妨害信号の影響を抑制できることがわかった。
【００６６】
[１個のターゲット信号と１個の表層妨害信号]
上述の第１ターゲット信号と第１表層妨害信号とを同時に与えた場合のシミュレーション結果を図８（ａ）〜（ｃ）に示す。また、図９（ａ）〜（ｃ）は、図８（ａ）〜（ｃ）の表示スケールを同一に設定したものである。図８（ａ）及び図９（ａ）に示されるように、ＳＢＰ法においてはターゲット信号と表層妨害信号とを区別できないことが分かった。これに対して、ＳＲＩ法及びＳＡＲＩ法においては、若干の振動的な悪影響が現れているものの、表層妨害信号を効果的に抑制することができるとともに、画像コントラストがＳＢＰ法よりも優れていることが分かった。
【００６７】
[１個のターゲット信号と広がった表層妨害信号]
表層妨害信号が空間の１点に分布している場合ではなく、ある面上に広がって分布している場合を考える。ここでは、上述の第１ターゲット信号に加えて、４点（−２０，−３０，−２）、（−２０，２０，−２）、（２０，２０，−２）、（２０，−３０，−２）で囲まれる領域に、１ｍｍ３あたりターゲット信号の１００分の１の強度の表層妨害信号が分布しているとした。このような条件の元でのシミュレーション結果を図１０（ａ）〜（ｃ）に示す。また、図１１（ａ）〜（ｃ）は、図１０（ａ）〜（ｃ）の表示スケールを同一に設定したものである。
【００６８】
図１０（ａ）、１１（ａ）から、ＳＢＰ法ではターゲット信号がマスクされ、表層妨害信号が大きな広がった信号として現れることが分かった。また、図１０（ｂ）、１１（ｂ）によれば、ＳＲＩ法では表層妨害信号による影響が抑制されることが分かったが、振動的な解がｘ方向に広がっており、第１ターゲット信号をはっきりと確認することができない。これに対して、ＳＡＲＩ法では、表層妨害信号による影響を抑制できるとともに、第１ターゲット信号に対応する、吸収係数の変化の大きな領域が認められることが分かった。
【００６９】
[１個のターゲット信号とランダムノイズ]
一般に、逆問題では雑音（ノイズ）の影響による解の不安定性が問題になることが知られている。そこで、ここでは前述の第１ターゲット信号に加えて、ショットノイズを想定した正規分布のランダムノイズを加えた場合についてのシミュレーションを行い、その結果を図１２（ａ）〜１２（ｃ）に示す。また、図１３（ａ）〜（ｃ）は、図１２（ａ）〜（ｃ）の表示スケールを同一に設定したものである。ここで、ランダムノイズの標準偏差は、最大受光パワーの１％に相当するように設定されている。
【００７０】
図１２（ａ），１３（ａ）に示すように、ＳＢＰ法においてはランダムノイズの影響はほとんど現れていないと言えるが、図１２（ｂ），１３（ｂ）に示すように、ＳＲＩ法ではランダムノイズにより解が不安定になり、予期せぬ部位に擾乱が現れている。これに対して、図１２（ｃ），１３（ｃ）に示すように、ＳＡＲＩ法でもランダムノイズの影響による擾乱が現れているが、図１３（ａ）〜１３（ｃ）においてスケールを統一して比較したところ、この程度のノイズであればＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法においてもターゲット信号を確認可能であることがわかった。
【００７１】
[１個のターゲット信号と１個の表層妨害信号とランダムノイズ]
前述の第１ターゲット信号及び第１表層妨害信号に加えて、さらに上述のランダムノイズを与えた場合についてシミュレーションを行い、その結果を図１４（ａ）〜１４（ｃ）に示す。なお、また、図１５（ａ）〜（ｃ）は、図１４（ａ）〜（ｃ）の表示スケールを同一に設定したものである。図１５（ａ）〜（ｃ）を比較すると、ＳＢＰ法においては、第１ターゲット信号と第１表層妨害信号とを区別することができず、ＳＲＩ法及びＳＡＲＩ法においては第１表層信号の影響を抑制して第１ターゲット信号を再現できることが分かった。なお、ＳＲＩ法とＳＡＲＩ法による結果を比べると、ＳＡＲＩ法による結果の方が画像コントラストが高いことが分かる。
【００７２】
[表層妨害信号画像]
なお、上述のように、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法においては、深部に対応する４６３６個のボクセルに推定値が返されるだけでなく、表層部に配置された１８個のボクセルに表層妨害信号の推定値が返される。つまり、数１４において、深部領域のターゲット信号ｓｉｇ１だけでなく、表層部の表層妨害信号ｓｉｇ２も推定することができるため、この表層妨害信号ｓｉｇ２をマッピングすることにより、表層妨害信号を現すトポグラフィ画像を作成することができる。上述の、「１個のターゲット信号と１個の表層妨害信号とランダムノイズ」を与えた場合における、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により得られた表層妨害信号のトポグラフィ画像をそれぞれ図１６（ａ），（ｂ）に示す。同様に、「１個のターゲット信号と広がった表層妨害信号」を与えた場合における、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により得られた表層妨害信号のトポグラフィ画像をそれぞれ図１６（ｃ），（ｄ）に示し、「ターゲット信号とランダムノイズ」を与えた場合における、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により得られた表層妨害信号のトポグラフィ画像をそれぞれ図１６（ｅ），（ｆ）に示す。
【００７３】
図１６（ａ），（ｂ）によれば、オプトードの配置が非正方であるため、２次元補間を行った影響で縦長に延びた画像になっているものの、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法のいずれを用いた場合でも第１表層妨害信号の位置に生じた吸収係数の変動を捉えていることが分かった。また、図１６（ｃ），（ｄ）によれば、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法のいずれを用いた場合でも、広がった表層妨害信号に対応して、所定の領域に現れた吸収係数の変動を捉えていることが分かった。さらに、図１６（ｅ），（ｆ）によれば、ランダムノイズに起因しては、表層領域には吸収計数の変動が現れていないことが分かった。このように、いずれの場合においても、各オプトード直下に配置した１８個のノイズ吸収ボクセルに、表層妨害信号による影響が反映されることが分かった。
【００７４】
［ファントムによる評価］
次に、ファントム（擬似体）を用いた予備実験について説明する。予備実験に使用した生体光測定装置は、前述の脳機能計測装置１と同様であるため、その構成についての説明はここでは省略する。図１７に示されるように、ファントム４０は、透明容器４１と、透明容器４１に満たされた分散液４２と、分散液４２中に沈められた、１辺の長さが４ｍｍの立方体形状の黒色アクリル製吸収体Ｌと、同じく分散液４２中に沈められた、１．４ｍｍ×１．４ｍｍ×２ｍｍの大きさの、黒色アクリル製微小吸収体Ｓとを備える。ここで、分散液４２は、染料（オリエント化学：ＷＢ−３）と散乱粒子（綜研化学：ポリスチレン球直径１．６μｍ）を、換算散乱係数μＳ’＝１［ｍｍ−１］、吸収係数μａ＝０．０２［ｍｍ−１］となるように調整されている。なお、吸収体Ｌ及び微小吸収体Ｓは、いずれも、直径０．５ｍｍのステンレス製の棒材４３により、背面側（図１７におけるｚ軸方向のマイナス側）から支持されて、それぞれ独立に移動できるように構成されている。また、透明容器４１の正面４１ａ（図１７においてｚ軸方向に垂直な面であって、ｚ軸方向プラス側に位置する面）には、脳機能計測装置１の送光プローブ１２及び受光プローブ１３とが、前述のように配置されている（図２参照）。
【００７５】
まず、吸収体Ｌのみを座標（１５，−１５，−１０）に配置して、脳機能計測装置１を用いた計測を行った。図１８（ａ）〜（ｃ）は、計測結果を示す図であり、それぞれ、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成された深部領域のトポグラフィ画像である。ここで、吸収体Ｌを座標（１５，−１５，−１０）に配置することは、上述のシミュレーションにおいて第１ターゲット信号を与えた位置と同じ位置に、吸収係数の変動を与えることに対応する。また、図１９（ａ），（ｂ）は、同様の場合における、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成された表層領域のトポグラフィ画像である。図１８（ａ）〜（ｃ）から、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法のいずれの方法を用いた場合にも、高いコントラストで吸収体の存在が認められることが分かった。また、図１９（ａ），（ｂ）から、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法のいずれの方法を用いた場合にも、表層部に吸収係数の大きな変動は見られないことが分かった。これらの結果は、さきのシミュレーションにおいて、ターゲット信号のみが与えられた場合の結果に適合する。
【００７６】
次に、吸収体Ｌを座標（−１０，−１５，−１０）に配置し、微小吸収体Ｓを座標（３０，０，−２）に配置して、脳機能計測装置１を用いた計測を行った。図２０（ａ）〜（ｃ）は、計測結果を示す図であり、それぞれ、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成された深部領域のトポグラフィ画像である。
また、図２１（ａ），（ｂ）は、同様の場合における、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法により作成された表層領域のトポグラフィ画像である。図２０（ａ）によれば、表層部に配置された微小吸収体Ｓの影響を受けて、（ｘ，ｙ）＝（３０，０）の位置にあるオプトードの周囲に大きなノイズが出現している。これに対して、図２０（ｂ）によれば、表層妨害信号の源となる微小吸収体Ｓの影響が取り除かれていることが分かる。さらに、（ｘ，ｙ）＝（−１０，−１５）の近くに、吸収体Ｌに起因する吸収係数変化を示す像が現れているが、この像が２つに分離していることが分かった。これに対して、図２０（ｃ）によれば、同じく微小吸収体Ｓの影響が取り除かれているとともに、（ｘ，ｙ）＝（−１０，−１５）の近くに、吸収体Ｌに起因する吸収係数変化を示す像が現れていることが分かった。なお、この場合においては、像は２つに分離せず単一の像として現れている。
【００７７】
さらに、図２１（ａ），（ｂ）から、ＳＲＩ法、ＳＡＲＩ法のいずれの方法を用いた場合にも、表層部において、（ｘ，ｙ）＝（３０，０）の位置に大きな吸収係数の変動が見られることが分かった。この吸収係数の変動は、微小吸収体Ｓに起因するものであると考えられる。
【００７８】
このように、シミュレーション、及びファントムを用いた予備実験の結果から、いずれの場合にも、ＳＢＰ法、ＳＲＩ法に比べて、ＳＡＲＩ法を用いた方が良好な結果が得られることが分かった。特に、表層部に広がりを持った表層妨害信号がある場合や、ランダムノイズがある場合などには、ＳＡＲＩ法が有効であることも分かった。また、ＳＲＩ法と同様に、ＳＡＲＩ法においては、深部におけるトポグラフィ画像と、表層部におけるトポグラフィ画像とを同時に作成することができるという利点もある。
【００７９】
なお、上述の説明においては、ＳＲＩ法及びＳＡＲＩ法において、ティホノフの正則化パラメターλを１０−６に設定し、ＳＡＲＩ法における深さ感度パラメターγを０．５に設定したが、本発明はこれに限られず、λ、γの値を適宜調整しうる。発明者の知見によれば、λの値は信号−ノイズ比（Ｓ／Ｎ比）に影響を及ぼすため、λの値を適当に調整することにより、得られるトポグラフィ画像のコントラストを向上させることができる。また、γの値を増加させると、浅部に比べて深部の感度が相対的に高くなり、逆にγの値を減少させると、深部に比べて浅部の感度が相対的に高くなる。このことは、図２１においてγ＝０のＳＲＩ法では表層信号が強く表れ、γ＝０．５のＳＡＲＩ法では表層信号がやや弱くなって表れていることに対応している。このように、γの値を増加させると、浅部に比べて深部の感度が相対的に高くなり、逆にγの値を減少させると、深部に比べて浅部の感度が相対的に高くなることを利用して、γの値を適当に調整することにより、深部及び浅部の相対感度を調整することができる。
【００８０】
また、上述の説明において、本発明の生体光計測装置として脳機能計測装置１を例に挙げて説明してきたが、本発明はこれには限られず、脳以外の部位を計測対象とする生体光計測装置にも適用しうる。また、送光プローブ、受光プローブの構成は、上述の説明に限られない。例えば、光ファイバを用いずに、ＬＥＤや小型の半導体レーザ素子などの発光素子、及びフォトダイオードなどの受光素子を直接体表面に装着するようにしてもよい。また、光源として、必ずしも単一の波長の光源を使用しなくても良い。複数の波長の光を照射する光源を組み合わせることにより、上述のように、血流中のオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンとの相対量の変化、すなわち、酸素の消費量の変化を計測してもよい。また、光源から発せられる光の波長及び、強度も、生体内を透過、散乱させた光を計測しうる限りにおいて任意に調整しうる。また、ボクセルの配置の仕方は上述の場合に限られず、計測対象にあわせて適宜変更しうる。
【００８１】
また、送光プローブ、受光プローブの数及び配置は、上述の説明には限られず、受光プローブが異なる距離の送光プローブからの光を受光しうる限りにおいて、任意に配置しうる。例えば、図２２に示すように、格子状ではない配置にしてもよい。図２２には、４つの送光プローブ１２と４つの受光プローブ１３とが示されている。これらは２つの正方形の頂点の位置（つまり、８つの頂点の位置）にそれぞれ配置されている。また、図２２において、右上の正方形の左下の頂点は、左下の正方形の対角線の交点の位置に配置され、左下の正方形の右上の頂点の位置は、右上の正方形の対角線の交点の位置に配置されている。つまり、右上の正方形と右下の正方形とが互いに一部が重なるように配置されている。図２２に示される配置には、第１距離Ｌ１（正方形の一辺の長さ）を隔てて配置された８組のプローブ組と、第１距離Ｌ１よりも短い第２距離Ｌ２（正方形の対角線の長さの半分）を隔てて配置された５組のプローブ組との組み合わせが含まれている。これらのプローブ組を用いて、上述の説明と同様の手法を用いて、深部及び表層部の血流変動に起因する光の吸収係数の変動を計測することができる。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
本発明の生体光計測装置によれば、深部と浅部のトポグラフィ画像を同時に作成することができるため、浅部で生じた皮膚血流の変動と、例えば脳の内部で生じた血流の変動とを分離して観測することができ、医師の誤診断を大きく軽減することができる。
【符号の説明】
【００８３】
１      脳機能計測装置
１１    半導体レーザ
１２    送光プローブ
１３    受光プローブ
１４    アバランシェフォトダイオード
１５    Ａ／Ｄコンバータ
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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