(57)【要約】【課題】生物の組織における物質の分布を精度よく分析できる画像解析装置を提供する。【解決手段】画像解析装置（７）は、所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料画像をもとに所定の波長帯域における組織の試料データを生成する演算部（２０）と、試料データと教師である物質の教師データとを比較して、組織における物質の分布を示す分布データを生成するデータ生成部（２１）と、を備える。
2015199067.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料画像をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成する演算部と、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成するデータ生成部と、を備える画像解析装置。
【請求項２】
前記演算部は、前記複数の試料画像における同一画素で得られる、前記Ｎ個の波長帯における前記試料データを生成する、請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項３】
前記教師データは、前記所定の波長帯域から選ばれるＭ個の波長帯の光を前記物質に対して照射して得られる複数の教師画像をもとに生成され、前記所定の波長帯域における前記物質のデータであり、
前記データ生成部は、前記試料データと、前記複数の教師画像における同一画素で得られる、前記Ｍ個の波長帯における前記教師データとを比較して、前記分布データを生成する、請求項２に記載の画像解析装置。
【請求項４】
前記データ生成部は、前記試料データから得られるＮ次元空間内のベクタと前記教師データから得られるＭ次元空間内のベクタとのスペクトル角に基づいて、前記分布データを生成する、請求項３に記載の画像解析装置。
【請求項５】
前記データ生成部は、スペクトル角マッパ法を用いて前記試料データと前記教師データとを演算することによって前記分布データを生成する、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項６】
前記所定の波長帯域は、前記教師である物質の分光スペクトルに基づいて選択されている、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項７】
前記教師である物質は、水、脂質のうち少なくとも一方を含む、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項８】
前記所定の波長帯域は、９５０ｎｍ以上１３００ｎｍ以下の範囲から選択される、請求項７に記載の画像解析装置。
【請求項９】
前記Ｎ個の波長帯におけるＮは、２以上の整数である、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項１０】
前記データ生成部は、階調化した前記分布データを生成する、請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項１１】
前記データ生成部は、二値化した前記分布データを生成する、請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項１２】
前記データ生成部は、教師である第１物質に対応する前記教師データを使って前記分布データとして前記組織における前記第１物質の分布を示す第１分布データを生成し、教師である第２物質に対応する前記教師データを使って前記分布データとして前記組織における前記第２物質の分布を示す第２分布データを生成する、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項１３】
前記第１分布データおよび前記２分布データを使って演算する第２演算部を備える、請求項１２に記載の画像解析装置。
【請求項１４】
請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の画像解析装置と、
前記組織における前記複数の試料画像を取得する撮像部と、
を備える撮像システム。
【請求項１５】
前記データ生成部が生成した前記分布データを用いて画像を表示する表示部を備える、請求項１４に記載の撮像システム。
【請求項１６】
所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の赤外光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料情報をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成する演算部と、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成するデータ生成部と、を備え、
前記所定の波長帯域は、前記教師の教師領域として７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、
画像解析装置。
【請求項１７】
前記教師である物質は、水、又は脂質から選択される、請求項１６に記載の画像解析装置。
【請求項１８】
前記教師領域は、８００ｎｍ以上１０００ｎｍ以下、８００ｎｍ以上１３００ｎｍ以下、９５０ｎｍ以上１３００ｎｍ以下、１０５０ｎｍ以上１３５０ｎｍ以下、１０００ｎｍ以上１４００ｎｍ以下、又は９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、請求項１６又は請求項１７に記載の画像解析装置。
【請求項１９】
請求項１６から請求項１８のいずれか一項に記載の画像解析装置と、
前記組織における前記複数の試料情報を取得する撮像部と、
を備える撮像システム。
【請求項２０】
請求項１４又は請求項１９に記載の撮像システムと、
前記組織に対する処理が可能な操作デバイスと、
を備える手術支援システム。
【請求項２１】
所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料画像をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成することと、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成することと、を含む画像解析方法。
【請求項２２】
所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の赤外光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料情報をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成することと、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成することと、を含み、
前記所定の波長帯域は、前記教師の教師領域として７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、
画像解析方法。
【請求項２３】
コンピュータに、
所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料画像をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成することと、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成することと、を実行させる画像解析プログラム。
【請求項２４】
コンピュータに、
所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の赤外光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料情報をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成することと、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成することと、を実行させ、
前記所定の波長帯域は、前記教師の教師領域として７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、
画像解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像解析装置、撮像システム、手術支援システム、画像解析方法、及び画像解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療などの分野において、生物の組織を撮像し、その画像を各種診断や検査、観察等に活用する技術が提案されている（例えば、下記の特許文献１参照）。特許文献１に係る撮像装置は、赤外線を身体組織に照射し、身体組織で反射した赤外線に基づいて皮下血管の映像を取得する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１０２３６０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のような技術において、組織から放射される光のうち検出する光の波長によっては、組織の情報を精度よく得られないことがある。本発明は、上記の事情に鑑みなされたものであり、生物の組織における物質の分布を精度よく分析できる画像解析装置、撮像システム、画像解析方法、及び画像解析プログラム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】
【０００５】
本発明の第１の態様に従えば、所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料画像をもとに所定の波長帯域における組織の試料データを生成する演算部と、試料データと教師である物質の教師データとを比較して、組織における物質の分布を示す分布データを生成するデータ生成部と、を備える画像解析装置が提供される。【０００６】
本発明の第２の態様に従えば、所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の赤外光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料情報をもとに所定の波長帯域における組織の試料データを生成する演算部と、試料データと教師である物質の教師データとを比較して、組織における物質の分布を示す分布データを生成するデータ生成部と、を備え、所定の波長帯域は、教師の教師領域として７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、画像解析装置が提供される。【０００７】
本発明の第３の態様に従えば、第１の態様の画像解析装置と、組織における複数の試料画像を取得する撮像部と、を備える撮像システムが提供される。【０００８】
本発明の第４の態様に従えば、第２の態様の画像解析装置と、組織における複数の試料情報を取得する撮像部と、を備える撮像システムが提供される。【０００９】
本発明の第５の態様に従えば、第３の態様又は第４の態様の撮像システムと、組織に対する処理が可能な操作デバイスと、を備える手術支援システムが提供される。【００１０】
本発明の第６の態様に従えば、所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料画像をもとに所定の波長帯域における組織の試料データを生成することと、試料データと教師である物質の教師データとを比較して、組織における物質の分布を示す分布データを生成することと、を含む画像解析方法が提供される。【００１１】
本発明の第７の態様に従えば、所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の赤外光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料情報をもとに所定の波長帯域における組織の試料データを生成することと、試料データと教師である物質の教師データとを比較して、組織における物質の分布を示す分布データを生成することと、を含み、所定の波長帯域は、教師の教師領域として７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、画像解析方法が提供される。【００１２】
本発明の第８の態様に従えば、コンピュータに、所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料画像をもとに所定の波長帯域における組織の試料データを生成することと、試料データと教師である物質の教師データとを比較して、組織における物質の分布を示す分布データを生成することと、を実行させる画像解析プログラムが提供される。【００１３】
本発明の第９の態様に従えば、コンピュータに、所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の赤外光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料情報をもとに所定の波長帯域における組織の試料データを生成することと、試料データと教師である物質の教師データとを比較して、組織における物質の分布を示す分布データを生成することと、を実行させ、所定の波長帯域は、教師の教師領域として７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、画像解析プログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態に係る撮像システムを示す図である。
【図２】本実施形態に係る試料データを説明するための図である。
【図３】本実施形態に係る教師データを説明するための図である。
【図４】本実施形態に係るスペクトル角を説明するための図である。
【図５】本実施形態に係る撮像システムの動作を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る試料データと教師データとの比較処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】本実施形態に係る演算部が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】本実施形態に係る画像解析部により生成される画像の例を示す図である。
【図９】変形例に係る画像解析部の動作を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態に係る距離の算出に使われる式を示す図である。
【図１１】変形例に係る画像解析部により生成される画像の例を示す図である。
【図１２】本実施形態に係る撮像装置の他の構成を示す図である。
【図１３】本実施形態に係る補正の一例を示すフローチャートである。
【図１４】本実施形態に係る画像解析装置を適用した手術支援システムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は、本実施形態に係る撮像システム１を示す図である。撮像システム１は、例えば生物の組織ＢＴに関する病理解剖、病理診断、生体検査（生検）など、や生物の手術（例、外科的手術）などに利用される。また、撮像システム１は、一般的な手術のように組織ＢＴを傷つける処理、組織ＢＴを傷つけない各種検査など、医療用途や検査用途、調査用途等に適用できる。
【００１６】
組織ＢＴは、例えば人間の組織であるが、人間以外の生物（例、動物）の組織であってもよい。組織ＢＴは、生物から切り取った状態の組織であってもよいし、生物に付随した状態の組織であってもよい。また、組織ＢＴは、生存している生物（生体）の組織（生体組織）であってもよいし、死亡後の生物（死体）の組織であってもよい。組織ＢＴは、生物から摘出した物体であってもよい。例えば、組織ＢＴは、生物のいずれの器官を含んでいてもよく、皮膚を含んでいてもよいし、皮膚よりも内側の内臓などを含んでいてもよい。
【００１７】
撮像システム１は、ステージ装置２、撮像装置（撮像部）３、制御装置４、入力装置５、及び表示装置（表示部）６を備える。撮像システム１は、例えば以下のように動作する。ステージ装置２は、その上面に組織ＢＴを配置可能である。撮像装置３は、ステージ装置２に配置された生物の組織ＢＴを撮像する。制御装置４は、操作者（ユーザ）から入力装置５に入力される指令、設定などの制御信号により、撮像システム１の各部を制御する。制御装置４には画像解析部７が組み込まれており、画像解析部（画像解析装置）７は、組織ＢＴを撮像した複数の試料画像を使って、組織ＢＴにおける物質の分布を示す分布データを生成する。制御装置４は、表示装置６に各種情報を表示させる。例えば、制御装置４は、画像解析部７が生成した分布データを使って、組織ＢＴにおける物質の分布を示す画像を表示装置６に表示させる。本実施形態における画像解析部７は、例えば、試料データと教師データとを照合する後述の手法を用いて、分布データを生成できる。以下、撮像システム１の各部および分布データの生成手法などについて説明する。
【００１８】
撮像装置３は、例えばハイパースペクトルカメラのように、画像の１画素において複数のスペクトルデータを１回の撮影で取得できるセンサー（光検出部１２）を含む。また、撮像装置３は、所定の波長帯域において、生物の組織ＢＴにおける複数の試料画像としてハイパースペクトル画像を取得する。したがって、撮像装置３は、試料画像の画素ごとに複数のスペクトルデータを取得することができる。撮像装置３は、光源部１０、撮像光学系１１、及び光検出部１２を備える。
【００１９】
光源部１０は、例えばハロゲンランプ又は赤外ＬＥＤ（赤外発光ダイオード）を含む。光源部１０は、画像解析部７による画像の解析に使われる波長帯の赤外光を射出する。画像の解析に使われる波長帯は、例えば、９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域の少なくとも一部である。そこで、撮像装置３の光源部１０は、９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域の少なくとも一部を含む波長帯域の光を照射可能である。
【００２０】
光源部１０は、赤外光によりステージ装置２上の照明領域ＩＲを照明する。照明領域ＩＲは、一方向に長いライン状に設定されている。本実施形態において、例えば、光源部１０は、一方向に長いスポット形状の赤外光を射出する。
【００２１】
以下、図１に示すＸＹＺ直交座標系を参照しつつ、各要素の位置関係などを説明する。このＸＹＺ直交座標系において、照明領域ＩＲの長手方向をＸ軸方向とし、ステージ装置２上でＸ軸方向に直交する方向をＹ軸方向とする。また、Ｘ軸方向およびＹ軸方向のそれぞれに直交する方向をＺ軸方向とする。Ｘ軸方向およびＹ軸方向は、例えば水平方向に設定され、Ｚ軸方向は例えば鉛直方向に設定される。
【００２２】
撮像光学系１１は、ステージ装置２上の照明領域ＩＲ（組織ＢＴ）から放射された光を、光検出部１２へ導く。撮像光学系１１は、レンズ１３および分光器１４を備える。レンズ１３は、組織ＢＴから放射された光を光検出部１２上に集光する。分光器１４は、例えばプリズムあるいは回折格子、スリットなどを含み、組織ＢＴから放射された光を複数の波長帯の成分に分光する。分光器１４は、組織ＢＴ上の各点から放射された光を、Ｙ軸方向に長いスポット形状のスペクトル光に分光する。例えば、分光器１４は、このスペクトル光のうち短波長側の成分をＹ軸方向の一方に分光し、長波長側の成分をＹ軸方向の他方に分光する。
【００２３】
光検出部１２は、ＣＭＯＳセンサーあるいはＣＣＤセンサーなどの二次元イメージセンサを含む。光検出部１２は、フォトダイオードなどの光電変換素子が配列される受光面１２ａを有する。受光面１２ａにおいて、１つのフォトダイオードが配置される領域は１つの画素に対応する。以下の説明では、受光面１２ａにおいて、照明領域ＩＲの長手方向に対応する方向をＰｉ方向とし、Ｐｉ方向に直交する方向をＰｊ方向とする。Ｐｉ方向は例えば垂直走査方向であり、Ｐｊは例えば水平走査方向である。光検出部１２の画素は、Ｐｉ方向とＰｊ方向のそれぞれに並んでいる。また、光検出部１２は、上述したハイパースペクトルカメラのような機能を有する。
【００２４】
ここで、Ｐｊ方向に並ぶ複数の画素（水平走査線）に着目する。分光器１４は、組織ＢＴの各点から放射された光を、照明領域ＩＲの長手方向に直交する方向に分布するスペクトル光に分光するので、水平走査線の一端側の画素には、スペクトル光のうち短波長側の成分が入射し、水平走査線の他端側の画素にはスペクトル光のうち長波長側の成分が入射する。このように、光検出部１２は、組織ＢＴ上の一部から放射された光を、水平走査線上に並ぶ複数の画素に波長帯ごとに分けて検出できる。例えば、光源部１０は、広い波長帯域にわたる赤外光を射出し、光検出部１２の各画素は、光源部１０から射出される赤外光よりも狭い波長帯の光をそれぞれ検出する。
【００２５】
例えば、水平走査線の一端の画素に入射する光の波長がλ１であり、他端に入射する光の波長がλ２であるとする。水平走査線上に並ぶ画素の数がＮ個である場合に、光検出部１２は、波長がλ１からλ２の波長帯域の光を、Ｎ個の波長帯に分けてそれぞれ検出できる。Ｎ個の波長帯のそれぞれの波長幅は、λ１、λ２、Ｎに依存するが、例えば、水平走査方向の画素数が１２８０個であれば波長幅は数ｎｍ程度にできる。
【００２６】
光検出部１２は、一回の撮像処理によって、組織ＢＴの照明領域ＩＲに配置されるライン状の部分を撮像する。本実施形態において、ステージ装置２は、組織ＢＴを保持して所定方向に移動可能であり、照明領域ＩＲと組織ＢＴとの相対位置を可変である。ステージ装置２が組織ＢＴを保持してＹ軸方向に移動することにより、照明領域ＩＲと組織ＢＴとの相対位置がＹ軸方向において変化し、組織ＢＴが光源部１０からの光で走査される。制御装置４は、組織ＢＴを保持したステージ装置２をＹ軸方向に移動させながら、撮像装置３に撮像処理を繰り返し実行させることで、組織ＢＴの二次元的な画像を取得できる。
【００２７】
制御装置４は、画像解析部７および記憶部１５を含む。画像解析部７は、撮像装置３が撮像したハイパースペクトル画像（複数の試料画像）を使って、生物の組織ＢＴの光学特性（例、分光特性）を解析する。本実施形態において、制御装置４は、撮像装置３から取得した試料画像などの各種情報を記憶部１５に記憶させる。画像解析部７は、記憶部１５から各種情報を読み出し、処理を行う。また、画像解析部７は、演算部２０、データ生成部２１、及び第２演算部２２を備える。
【００２８】
演算部２０は、複数の試料画像をもとに所定の波長帯域における組織ＢＴの光学特性に基づいた試料データを生成する。例えば、所定の波長帯域は、９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域内に設定される。複数の試料画像は、所定の波長帯域から選ばれるＮ個（Ｎは２以上の整数）の波長帯の光を生物の組織ＢＴに対して同時に又は順次照射して得られる画像である。複数の試料画像は、撮像装置３の撮像結果（検出結果）から得られる。なお、本実施形態において、複数の試料画像を得るために用いる所定の波長帯域は、後述する教師領域と同じ波長帯域である。また、組織ＢＴから放射される光とは、組織ＢＴに光を照射して組織ＢＴを反射又は透過して得られる光、や組織ＢＴに光を照射して組織ＢＴから発光される光（例、蛍光、りん光など）を含む。
【００２９】
図２は、演算部２０によって生成される試料データを説明するための図である。図２（Ａ）には、撮像装置３の撮像結果から得られるキューブデータの概念図を示し、図２（Ｂ）には、試料画像の１画素における各波長に対する画素値の概念図を示した。
【００３０】
図２（Ａ）に示すキューブデータは、Ｐｉ方向、Ｐｋ方向、及びλ方向の３方向のそれぞれに対応して画素値が並ぶデータ構造である。Ｐｉ方向は、ステージ装置２上のＸ軸方向に対応する方向である。Ｐｋ方向は、ステージ装置２上のＹ軸方向に対応する方向である。λ方向は、光検出部１２の受光面１２ａにおけるＰｊ方向に対応する方向である。また、λ方向のλは、波長帯である。
【００３１】
上述のように撮像装置３は、Ｐｉ方向およびＰｊ方向の２方向に画素値が並ぶ試料画像を、撮像処理ごとに取得する。制御装置４は、撮像装置３による試料画像を取得し、試料画像とステージ装置２のＹ軸方向の位置とを関連付ける。制御装置４は、試料画像の各画素値を、ステージ装置２のＹ軸方向の位置に対応するＰｋ方向の位置におけるＰｉλ面上の画素値として格納する。このようにして、図２（Ａ）に示したようなキューブデータが得られる。
【００３２】
図２（Ａ）のキューブデータにおいて、所定の波長帯におけるＰｉＰｋ面の画素値を読み出すと、ＸＹ面上から放射される所定の波長帯の光の光強度の空間分布が得られる。また、ＰｉＰｋ面において任意に選択される同一画素の、λ方向に配列されている画素値を読み出すと、図２（Ｂ）に示すような、各波長に対する画素値の分布（試料における画素値の分布データ、試料の分光スペクトル）が得られる。画素値は波長帯ごとの値であり離散的な分布であるが、図２（Ｂ）では離散的な値を平滑線でつないで示した。
【００３３】
本実施形態において、撮像装置３の光検出部１２は、組織ＢＴで反射散乱した光を検出する。そのため、各波長に対する画素値の分布は、この１つの画素に対応する組織ＢＴ上の部分の、波長に対する反射率（光学特性値）の分布に依存する。したがって、例えば、試料データは、所定の波長帯域における組織ＢＴの光学特性に基づいたデータである。また、例えば、試料データは、上述のキューブデータ（例、図２（Ａ））、該キューブデータに基づいて算出される上述の画素値の分布データ（例、図２（Ｂ））のうち少なくとも一方を含む。
【００３４】
データ生成部２１は、演算部２０が生成した試料データと、教師である物質（構成成分）の教師データとを比較して、組織ＢＴにおける物質（構成成分）の分布を示す分布データ（物質の分布データ、構成成分の分布データ）を生成する。教師である物質（以下、教師物質と略記する）は、例えば水、脂質、タンパク質、血液などから選択される。なお、生体は主に水と脂質で構成されるため、本実施形態の手法を用いて生体の水と脂質のバランスが分かれば、生体病変の判別に役に立つ。
【００３５】
ここで、例えば教師物質として脂質が選択される場合に、教師データは、所定の波長帯域の光を照射した脂質から放射される光の、所定の波長帯域における波長に対する光強度の分布に基づいた脂質データを含む。この場合に、所定の波長帯域は、例えば、９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下から選択される。また、例えば教師物質として水が選択される場合に、教師データは、所定の波長帯域の光が照射されている水から放射される光の、所定の波長帯域における波長に対する光強度の分布に基づいた水データを含む。教師物質として水、脂質、血液（血管）の少なくとも一つが選択される場合に、所定の波長帯域は、９５０ｎｍ以上１３００ｎｍ以下、又は９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下などから選択される。
【００３６】
図３は、教師データを説明するための図である。図３は、所定の波長帯域の光が照射されている水（教師物質）から放射される光の、所定の波長帯域における波長に対する光強度の分布（分光スペクトル）を示す分光特性（光学特性）のデータである。本実施形態において、上記の所定の波長帯域は、図３のような水の分光スペクトル（又は分光特性）をもとに選択され、教師領域として設定している。例えば、この教師領域は、近赤外領域（例、７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下）から選択され、７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下、８００ｎｍ以上１０００ｎｍ以下、８００ｎｍ以上１３００ｎｍ以下、９５０ｎｍ以上１３００ｎｍ以下、１０５０ｎｍ以上１３５０ｎｍ以下、１０００ｎｍ以上１４００ｎｍ以下、又は９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下などに設定している。また、教師データは、所定の波長帯域の教師領域における教師物質の分光スペクトルを示す光学特性に基づいたデータを含む。教師データとしては、試料データと同じ項目の光学特性を含むデータが用いられる。本実施形態において、試料データは、組織ＢＴの波長に対する吸収散乱特性に基づいたデータであり、教師データとして、教師物質の波長に対する吸収散乱特性に基づいたデータが用いられる。
【００３７】
本実施形態における教師データは、上述した試料データと同様に、所定の波長帯域の教師領域から選ばれるＭ個（Ｍは２以上の整数）の波長帯の光を物質（例、水、脂質など）に対して同時又は順次照射して得られる波長帯ごとの複数の教師画像をもとに生成される。したがって、本実施形態における複数の教師画像は、上述の複数の試料画像と同様に、ハイパースペクトル画像である。例えば、撮像システム１は、組織ＢＴの代わりに教師物質をステージ装置２に配置し、この教師物質に光源部１０から所定の波長帯域（教師領域）の赤外光を照射しつつ撮像装置３で撮像した複数の教師画像を用いて、教師データを生成する。演算部２０は、例えば、複数の教師画像における同一画素のＭ個の波長帯における画素値の分布（教師物質における画素値の分布データ、教師物質の分光スペクトル）を得ることができる。したがって、例えば、教師データは、所定の波長帯域における教師物質の分光特性に基づいたデータである。また、例えば、教師データは、図２（Ａ）の試料のキューブデータのような教師物質のキューブデータ、該キューブデータに基づいて算出される上述の画素値の分布データ（例、図２（Ｂ）のような分布データ）のうち少なくとも一方を含む。データ生成部２１は、このような教師データと上記の試料データとを比較して、組織ＢＴにおける教師物質を識別する分布データを生成する。なお、本実施形態における教師データは、生物の組織ＢＴの撮影前に予め用意され、記憶部１５に記憶されている。また、上述した所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯とＭ個の波長帯とは、互いに同じ波長帯である。したがって、複数の試料画像に用いられるＮ個の波長帯は、複数の教師画像に用いられるＭ個の波長帯と同じ波長帯を有する。この場合、上述した所定の波長帯域から選ばれる波長帯の数であるＮ個とＭ個とは、互いに同じ数（Ｎ＝Ｍ）である。
【００３８】
データ生成部２１は、試料データと教師データとの類似性（類似度）を示す指標値を算出し、算出した指標値を使って上述した分布データを生成する。試料データと教師データとの類似度を示す指標値を算出する方法は、例えば、マルチレベルスライス法（Parallelpiped Classification）、最短距離法（Minimum Distance Classification）、バイナリエンコーディング法（Binary Encoding Classification）、マハラノビス距離法（Mahalanobis Distance Classification）、最尤法（Maximum Likelihood Classification）、ニューラルネット法（Neural Net Classification）、サポートベクタマシン法（Support Vector Machine Classification）、適応コヒーレンス推定法（Adaptive Coherence Estimator Classification）、スペクトル情報発散法（Spectral Information Divergence Classification）、直交部分空間法（Orthogonal Subspace Projection Classification）、スペクトル相関マッパ法（Spectral Correlation Mapper）、主成分分析（Principal Component Analysis；PCA)、独立成分分析（Independent Component Analysis；ICA)、スペクトル角マッパ法（Spectral Angle Mapper Classification）などがある。
【００３９】
本実施形態における上記の指標値の算出は、一例としてスペクトル角マッパ法を用いている。本実施形態において、データ生成部２１は、スペクトル角マッパ法を用いて、上記した試料データと教師データとをもとに組織ＢＴにおける教師物質を識別する分布データを生成する。
【００４０】
本実施形態において、データ生成部２１は、試料データから得られるＮ次元空間内のベクタ（試料ベクタ）と、教師データから得られるＭ次元空間内のベクタ（教師ベクタ）とのスペクトル角に基づいて、分布データを生成する。ここで、この２つのベクタの間の角度はスペクトルの類似性を示し、この角度（スペクトル角）が小さいほど類似性が大きい。例えば、試料データから得られるＮ次元空間内のベクタは、Ｎ個の波長帯におけるＮ個の試料画像から同一画素における画素値を抽出して波長帯の順に配列した画素値の分布（例、分光スペクトル）をＮ次元スペクトル空間内のベクタとして表したものである。例えば、教師データから得られるＭ次元空間内のベクタは、Ｍ個の波長帯におけるＭ個の教師画像から同一画素における画素値を抽出して波長帯の順に配列した画素値の分布（例、分光スペクトル）をＭ次元スペクトル空間内のベクタとして表したものである。
【００４１】
図４は、上記のスペクトル角を説明するための図である。図４（Ａ）には、スペクトル角の概念図を示し、図４（Ｂ）にはスペクトル角の算出式を示す式（１）を示した。本実施形態において、Ｎ＝Ｍであり、図４（Ａ）ではＮ＝Ｍ＝ｎｂとした。試料画像において任意に選択される１つの画素に着目し、この画素の画素値としてキューブデータ（図２（Ａ）参照）に含まれる画素値を、波長帯の降順または昇順に配列すると、波長帯の数（Ｎ個）と同じ次元のＮ次元空間内のベクタが得られる。例えば、図４（Ａ）において符号Ｖｔは、試料データから得られるＮ次元空間内のベクタを示し、第１波長帯に対応する画素値ｔ１、第２波長帯に対応する画素値ｔ２というように、Ｎ個（ｎｂ個）の画素値を配列したベクタである。教師画像においても同様に、第１波長帯に対応する画素値ｒ１、第２波長帯に対応する画素値ｒ２というように、Ｎ個（ｎｂ個）の画素値を配列したベクタＶｒが得られる。
【００４２】
なお、ベクタＶｔおよびベクタＶｒは、それぞれ、Ｎ次元空間内のベクタであるが、図４（Ａ）には第１波長帯と第２波長帯の２次元平面上への射影を示した。ベクタＶｔ、ベクタＶｒは、２次元空間内のベクタであってもよいし、３次元空間以上のベクタであってもよい。例えば、２次元空間内のベクタを用いる場合、本実施形態における画像解析部７は、所定の波長帯域（教師領域）から特定した第１波長帯の光と第２波長帯の光とを組織ＢＴに照射して得られる複数（この場合、２つ）の試料画像をもとに上記の試料データを生成し、この試料データから得られる２次元空間内のベクタと、試料データと同様にして得られた教師データから得られる２次元空間内のベクタとのスペクトル角に基づいて、分布データを生成する。このように、本実施形態における画像解析部７は、所定の波長帯域（例、教師領域）から特定した少なくとも２つの波長帯（例、２つの赤外光）における試料データ及び教師データを、スペクトル角マッパ法（又は後述のユークリッド最短距離法など）を用いて演算して分布データを生成することができる。
【００４３】
ベクタＶｔは、図２（Ｂ）に示した光学特性（分光特性）をベクタで表現したものであり、ベクタＶｒはベクタＶｔと対応する光学特性をベクタで表現したものである。そのため、ベクタＶｔとベクタＶｒとがなす角度（スペクトル角α）が小さいほど、組織ＢＴのうちベクタＶｔで表される部分の光学特性は、教師物質の光学特性と類似していることになる。スペクトル角αに対してｃｏｓαは、ベクタＶｔとベクタＶｒの内積を、ベクタＶｔの大きさ及びベクタＶｒの大きさで除した値である。そのため、スペクトル角αは、光検出部１２のセンサゲインによる平均輝度の違いの影響を受けにくい。
【００４４】
データ生成部２１は、スペクトル角αの算出を画像の画素ごとに行う。データ生成部２１は、図２（Ａ）に示したキューブデータにおいてＰｉＰｋ平面上の画素を順に選択し、選択した画素の試料データと教師データとのスペクトル角αを算出する処理を繰り返し行う。データ生成部２１は、各画素に関する演算結果を、画素の位置に関連付けて配列（マッピング）することによって、画像形式の分布データを生成する。
【００４５】
例えば、データ生成部２１は、試料画像の画素ごとに算出したスペクトル角αを階調値に変換し、階調値を画素の位置に応じて配列することによって、教師物質（ターゲット物質）の分布データとしてビットマップデータを生成する。このビットマップデータが示す画像は、例えば、スペクトル角αが小さい画素を階調値が小さい値（暗表示）で表したルール画像（参照画像）である。このルール画像上の組織ＢＴにおいて、教師データとの類似度が高い部分は暗く表示され、教師データとの類似度が低い部分は明るく表示される。このようにして、本実施形態における画像解析部７は、撮像した試料画像に対して生成したルール画像を合成処理することによって、組織ＢＴにおける教師物質を識別できる画像を提供することができる。
【００４６】
また、データ生成部２１は、試料画像の画素ごとに算出したスペクトル角αが所定の閾値以下である画素を抽出し、スペクトル角αが閾値以下である画素のグループを示す分布データを生成する。例えば、データ生成部２１は、スペクトル角αが閾値以下である画素の階調値を０とし、スペクトル角αが閾値より大きい画素の階調値を２５５として、画素値を二値化する。データ生成部２１は、このように二値化した階調値を画素の位置に応じて配列することにより、分布データとして二値化画像（参照画像）のデータを生成する。この二値化画像上の組織ＢＴにおいて、教師データとの類似度が高い部分は例えば黒表示され、教師データとの類似度が低い部分は例えば白表示される。このようにして、本実施形態における画像解析部７は、撮像した試料画像に対して生成した二値化画像を合成処理することによって、組織ＢＴにおける教師物質を識別できる画像を提供することができる。
【００４７】
また、データ生成部２１は、複数の教師物質のそれぞれに対して分布データを生成できる。データ生成部２１は、教師物質ごとの分布データを記憶部１５に記憶させる。例えば、データ生成部２１は、水に対応する教師データを使って組織ＢＴにおける水の分布を示す水分布データを生成する。また、データ生成部２１は、脂質に対応する教師データを使って組織ＢＴにおける脂質の分布を示す脂質分布データを生成する。データ生成部２１は、生成した水分布データ、脂質分布データを記憶部１５に記憶させる。
【００４８】
そして、第２演算部２２は、データ生成部２１が生成した複数の分布データを使って演算する。第２演算部２２は、記憶部１５に記憶されている分布データを読み出して、演算する。第２演算部２２は、例えば、水分布データと脂質分布データとの差分を演算する。本実施形態において、分布データは画像形式であり、第２演算部２２は、水分布データが示す水画像と脂質分布データが示す脂質画像とで、互いの画像の同じ位置の画素の画素値の差分を算出し、その差分値を画素の位置に応じて配列することにより差分画像のデータを生成する。差分画像（参照画像）において、脂質の占める割合が高く、かつ水が占める割合が低い部分は、階調値がより低くなる。このように、第２演算部２２は、複数の教師物質が選択されている場合に、試料画像における教師物質の占める割合を強調した画像を生成できる。
【００４９】
なお、演算部２０は、上述の分布データが示す分布画像をカラー画像で表すことができる。例えば、演算部２０は、水画像において水の占める割合が高い部分の階調値を緑の階調値とした画像データを生成可能である。また、演算部２０は、脂質画像において、脂質が占める割合が高い部分の階調値を赤の階調値とした画像データを生成可能である。
【００５０】
また、第２演算部２２は、上述の差分画像において、脂質に対して水の占める割合が多い部分と、水に対して脂質の占める割合が多い部分とを異なる色で表したカラー画像を生成することもできる。このように、教師物質の種類によって異なる色の分布で表すことによって、教師物質の分布を見やすくすることができる。参照画像の色は、例えば設定情報として記憶部１５に記憶されている。設定情報は、入力装置５を使って変更可能である。
【００５１】
また、第２演算部２２は、分布画像と差分画像とのうち少なくとも一方を組織ＢＴの試料画像に重ねたオーバーレイ画像のデータを生成可能である。試料画像のデータは、例えば、図２（Ａ）に示したキューブデータから、任意に選択される波長におけるＰｉＰｋ面のデータを抽出することで得られる。また、試料画像のデータは、組織ＢＴを可視光カメラで撮像した可視画像のデータであってもよい。このような可視画像に分布画像などの参照画像を重ねた画像を生成することにより、教師物質が組織ＢＴ上のどの部分に分布しているか見やすくなる。
【００５２】
次に、上述のような撮像システム１の動作に基づき、本実施形態に係る画像解析方法を説明する。図５は、撮像システム１の動作の一例を示すフローチャートである。
【００５３】
本実施形態において、最初に、制御装置４は、教師データを生成するか否かを判定する（ステップＳ１）。例えば、制御装置４は、図１の表示装置６に教師データを生成するか否かの指令を求める情報を表示する。そして、入力装置５は、教師データを生成するか否かの指令を受け付けて、制御装置４へ該指令の信号を送信する。制御装置４は、教師データの生成を指令する信号を受信した場合（ステップＳ１；Ｙｅｓ）に、教師データを生成するシーケンス（ステップＳ２、ステップＳ３）を開始する。
【００５４】
次に、教師データを生成するシーケンスにおいて、ステージ装置２には教師物質が配置される。ステップＳ２において、制御装置４は、光源部１０により教師物質に所定の波長帯域の赤外光を照射させる。また、制御装置４は、ステージ装置２を光源部１０に対して相対移動させながら、赤外光が照射されている教師物質を撮像する。撮像装置３は、教師物質から放射される光を、Ｎ個の波長帯に分けて検出する。ステップＳ３において、制御装置４は、同じ波長帯の光を検出した教師画像の複数の画素の画素値に統計的処理を行うことによって、この波長帯における画素値の代表値を算出する。制御装置４は、所定の波長帯域に含まれるＮ個の波長帯のそれぞれに対して、上述の代表値を算出することによって、教師データとして画素ごとにＮ次元空間内のベクタを算出する。なお、制御装置４は、ステップＳ１において教師データを生成しない指令の信号を受信した場合（ステップＳ１；Ｎｏ）、記憶部１５に予め記憶されている教師データを記憶部１５から読み出す（ステップＳ４）。例えば、既に教師データが生成されていて該教師データを利用する場合には、ステップＳ１において新規な教師データは生成されない。
【００５５】
制御装置４は、教師データを生成または読み出すことにより取得した後に、試料データを生成するシーケンス（ステップＳ５、ステップＳ６）を開始する。試料データを生成するシーケンスにおいて、ステージ装置２には生物の組織ＢＴが配置される。ステップＳ５において、制御装置４は、光源部１０により組織ＢＴに所定の波長帯域の赤外光を照射させる。また、制御装置４は、ステージ装置２を光源部１０に対して相対移動させながら、赤外光が照射されている組織ＢＴを撮像する。撮像装置３は、組織ＢＴの各部分から放射される光を、Ｎ個の波長帯に分けて検出する。
【００５６】
複数の試料画像（Ｎ個の試料画像）の撮像が終了した後のステップＳ６において、画像解析部７の演算部２０は、試料データを生成する。演算部２０は、複数の試料画像のそれぞれと、各試料画像が撮像された際のステージ装置２のＹ軸方向の位置とを関連付けることにより、試料データとして図２（Ａ）に示したキューブデータを生成する。演算部２０は、生成したキューブデータを記憶部１５に記憶させる。
【００５７】
試料データの生成が終了した後のステップＳ７において、画像解析部７のデータ生成部２１は、試料データと教師データとを比較する。図６は、スペクトル角マッパ法を用いた、試料データと教師データとの比較処理の一例を示すフローチャートである。この比較処理において、データ生成部２１は、試料データのうち比較対象の画素を設定する（ステップＳ１１）。比較対象の画素は、例えば、図２に示したキューブデータにおいてＰｉＰｋ平面上の端の画素から順に選択される。
【００５８】
データ生成部２１は、図６のステップＳ１２において、比較データのうち比較対象の画素のＮ個の波長帯ごとの画素値を、記憶部１５から読み出す。また、データ生成部２１は、教師データのＮ個の波長帯ごとの光学特性値を、記憶部１５から読み出す。データ生成部２１は、読み出した比較データと教師データとを使って、図４（Ｂ）に示した式（１）に従って演算し、教師データと比較対象の画素の比較データとのスペクトル角αを算出する。
【００５９】
本実施形態において、データ生成部２１は、二値化画像のデータ（以下、二値化データという）を生成するか否かを判定する（ステップＳ１３）。例えば、二値化データを生成するか否かを示す設定情報は、図１に示した記憶部１５に記憶されている。データ生成部２１は、記憶部１５に記憶されている設定情報を使って、ステップＳ１３の判定を行う。設定情報には、例えば二値化データを生成することがデフォルトで定められているが、ユーザーは、二値化データを生成しないように設定変更することが可能である。図１に示した入力装置６は、ステップＳ１３の処理よりも前に、又はステップＳ１３の処理の際に、二値化データを生成するか否かを選択する入力を受け付ける。データ生成部２１は、この入力に基づいて、ステップＳ１３の判定を行ってもよい。
【００６０】
データ生成部２１は、二値化データを生成すると判定した場合（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、スペクトル角αが閾値以下である画素を抽出する。データ生成部２１は、ステップＳ１４において、スペクトル角αが閾値以下であるか否かを判定する。データ生成部２１は、スペクトル角αが閾値以下である場合（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）、この比較対象の画素の座標を記憶部１５に格納する（ステップＳ１５）。データ生成部２１は、ステップＳ１３において二値化データを生成しないと判定した場合（ステップＳ１３；Ｎｏ）、又はステップＳ１４においてスペクトル角αが閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１４；Ｎｏ）、次に説明するステップＳ１６の処理を開始する。
【００６１】
本実施形態において、データ生成部２１は、階調画像のデータを生成するか否かを判定する（ステップＳ１６）。ここでは、階調画像は３以上の階調を含む多階調画像であり、階調画像は例えば多色化されている。なお、階調画像のデータは、適宜、多階調データという。例えば、多階調データを生成するか否かを示す設定情報は、図１に示した記憶部１５に記憶されており、データ生成部２１は、記憶部１５に記憶されている設定情報を使って、ステップＳ１６の判定を行う。設定情報には、例えば多階調データを生成することがデフォルトで定められているが、ユーザーは、多階調データを生成しないように設定変更することが可能である。図１に示した入力装置６は、ステップＳ１６の処理よりも前に、又はステップＳ１６の処理の際に、多階調データを生成するか否かを選択する入力を受け付ける。データ生成部２１は、この入力に基づいて、ステップＳ１６の判定を行ってもよい。
【００６２】
データ生成部２１は、多階調データを生成すると判定した場合（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、ステップＳ１２での演算結果であるスペクトル角αを階調値に変換する（ステップＳ１７）。例えば、データ生成部２１は、スペクトル角αに換算係数を乗算し、その乗算値を整数に丸めることにより、スペクトル角αに対応する階調値を算出する。この場合には、階調値は、スペクトル角αとほぼ線形な関係になる。データ生成部２１は、スペクトル角αと階調値とが非線形な関係になるように、スペクトル角αを階調値に変換してもよい。データ生成部２１は、算出した階調値を比較対象の画素の座標と関連付けて、記憶部１５に格納する（ステップＳ１８）。
【００６３】
データ生成部２１は、ステップＳ１６において多階調データを生成しないと判定した場合（ステップＳ１６；Ｎｏ）、またはステップＳ１８の処理後に、次の画素に対する比較処理を行うか否かの判定を行う（ステップＳ１９）。データ生成部２１は、次の比較対象の画素がある場合（ステップＳ１９；Ｙｅｓ）に、ステップＳ１１に戻り、比較対象の画素として次の画素を設定し、ステップＳ１１からステップＳ１９までの処理を繰り返す。データ生成部２１は、次の比較対象の画素がない場合（ステップＳ１９；Ｎｏ）に、比較処理を終了する。
【００６４】
データ生成部２１は、ステップＳ１１からステップＳ１９の処理を繰り返すことによって、図５のステップＳ７の比較処理を行う。データ生成部２１は、比較処理の終了後に、分布データを生成する（ステップＳ８）。データ生成部２１は、二値化データを生成すると設定されている場合に、ステップＳ８において、図６のステップＳ１５において記憶部１５に格納した画素の位置を読み出す。データ生成部２１は、スペクトル角αが閾値以上である画素の階調値を０とし、スペクトル角αが閾値より大きい画素の階調値を２５５とし、分布データとして二値化画像のデータを生成する（ステップＳ９）。また、データ生成部２１は、多階調データを生成すると設定されている場合に、ステップＳ９において、図６のステップＳ１８において記憶部１５に格納した画素の位置とその階調値を読み出し、階調値を画素の位置に応じて配置することによりルール画像のデータを生成する。
【００６５】
なお、第２演算部２２は、例えば操作者の指令などに応じて、データ生成部２１が生成した分布データを使って演算する。図７は、第２演算部２２が実行する処理の一例を示すフローチャートである。第２演算部２２は、ステップＳ２１において、記憶部１５から水の分布データを読み出す。また、第２演算部２２は、ステップＳ２２において、記憶部１５から脂質の分布データを読み出す。なお、分布データを読み出す順番は、適宜変更でき、脂質の分布データを水の分布データよりも先に読み出してもよい。第２演算部２２は、ステップＳ２３において、読み出した水の分布データと脂質の分布データとで差分を演算する。第２演算部２２は、ステップＳ２４において、差分画像をカラー画像で表したカラー画像データを生成する。例えば、第２演算部２２は、脂質の占める割合が水の占める割合よりも大きい部分と、水の占める割合が脂質の占める割合よりも大きい部分とで色を異ならせる。
【００６６】
図８は、上述したスペクトル角マッパ法を用いて画像解析部７により生成される画像の例を示す図である。図８（Ａ）は組織ＢＴの元画像（試料画像）であり、図８（Ｂ）は、水を教師物質に選択した場合の二値化画像を、元画像に重ねた画像である。図８（Ｂ）において、矢印で示す部分は、二値化により抽出された一部分であり、水の占める割合が多い部分である。図８（Ｃ）は、水を教師物質に選択した場合のルール画像を、元画像に重ねた画像である。図８（Ｃ）において、矢印で示す部分は、元画像と比較して暗くなっており、水の占める割合が多いことが分かる。また、図８（Ｃ）において組織ＢＴの外部は明るくなっており、組織ＢＴを外部と区別することが容易である。図８（Ｄ）は、脂質を教師物質に選択した場合の二値化画像を、元画像に重ねた画像である。図８（Ｄ）において、矢印で示す部分は、二値化により抽出された一部分であり、脂質の占める割合が多い部分である。図８（Ｅ）は、脂質を教師物質に選択した場合のルール画像を、元画像に重ねた画像である。図８（Ｅ）において、矢印で示す部分は、元画像と比較して暗くなっており、脂質の占める割合が多いことが分かる。また、図８（Ｅ）においても水のルール画像と同様に、組織ＢＴを外部と区別することが容易である。図８（Ｆ）は、水を教師物質に選択した場合のルール画像と、脂質を教師画像に選択した場合のルール画像との差分画像である。図８（Ｆ）において、水が多い部分であるほど明るくなっており、脂質が多い部分であるほど暗くなっている。図８（Ｇ）は、実際には図８（Ｆ）の差分画像をカラーで表した画像である。これら画像における教師物質の分布は、病理診断の結果とよく一致しており、画像解析部７によれば、教師物質の分布を画像によって精度よく分析できることが確認された。
【００６７】
本実施形態において、制御装置４は、ＣＰＵおよびメモリを有するコンピュータを含む。制御装置４において、コンピュータは、画像解析プログラムに従って各種の処理を実行する。このプログラムは、コンピュータに、例えば所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる前記波長帯ごとの複数の試料画像をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の光学特性を含む試料データを生成することと、前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成することと、を実行させる。このプログラムは、光ディスクやＣＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等の、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されてもよい。
【００６８】
以上のように、本実施形態に係る画像解析部７は、９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域における組織ＢＴの光学特性を含む試料データと教師データとを比較して、組織ＢＴにおける教師物質の分布データを生成するので、生物の組織ＢＴにおける教師物質の分布を精度よく分析できる。
【００６９】
なお、以上の説明においては、試料データと教師データとの類似度を、スペクトル角αを使って求めているが、他の指標値を使って求めることもできる。次に、他のアルゴリズムによって試料データと教師データとの類似度を求める変形例を説明する。
【００７０】
図９は、変形例に係る画像解析部７の動作を示すフローチャートである。図１０は、距離ｄの算出に使われる式（２）を示す図である。ここでは、ユークリッド最短距離法を用いた、画像解析部７のデータ生成部２１が実行する比較処理について説明する。データ生成部２１は、ステップＳ４１において、比較データのうち教師データと比較する比較対象の画素を設定する。データ生成部２１は、ステップＳ４２において、比較対象の画素の比較データを記憶部１５から読み出し、図１０に示す式（２）に従って距離ｄを算出する。式（２）において、ｘｉｋは比較データのうち第ｋ波長帯の画素値である。つまり、ｘｉｋは、図４（Ａ）に示したベクタＶｔのｔｎｂに相当する。また、ｘｊｋは、教師データのうち第ｋ波長帯の光学特性値である。すなわち、ｘｊｋは、図４（Ａ）に示したベクタＶｒのｒｎｂに相当する。ｐは、波長帯の数であり、図４（Ａ）におけるｎｂに相当する。試料データは、式（２）により算出される距離ｄが小さいほど、教師データに類似している。
【００７１】
データ生成部２１は、ステップＳ４３において、ステップＳ４２で算出した距離ｄを階調値に変換する。データ生成部２１は、例えば距離ｄに換算定数を乗算し、その乗算値を丸めることで階調値を算出する。データ生成部２１は、ステップＳ４４において、ステップＳ４３で算出した階調値と比較対象の画素の座標とを関連付けて、記憶部１５に格納する。データ生成部２１は、ステップＳ４５において、次の比較対象の画素があるか否かを判定する。データ生成部２１は、ステップＳ４５において次の比較対象の画素があると判定した場合（ステップＳ４５；Ｙｅｓ）、ステップＳ４１に戻り、ステップＳ４６までの処理を繰り返す。データ生成部２１は、ステップＳ４５において次の比較対象の画素がないと判定した場合（ステップＳ４５；Ｎｏ）、比較処理を終了する。
【００７２】
図１１は、本変形例に係る画像解析部７により生成される画像の例を示す図である。図１１（Ａ）は組織ＢＴの元画像であり、図８（Ａ）と同じである。図１１（Ｂ）は、水を教師物質に選択した場合のルール画像を、元画像に重ねた画像である。図１１（Ｃ）は、脂質を教師物質に選択した場合のルール画像を、元画像に重ねた画像である。図１１（Ｄ）は、水を教師物質に選択した場合のルール画像と、脂質を教師画像に選択した場合のルール画像との差分画像である。図１１（Ｅ）は、実際には図１１（Ｄ）の差分画像をカラーで表した画像である。画像解析部７によれば、教師物質の分布を画像によって精度よく分析できることが確認された。
【００７３】
本変形例に係る画像解析部７は、９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域における組織ＢＴの光学特性を含む試料データと教師データとを比較して、組織ＢＴにおける教師物質の分布データを生成するので、生物の組織ＢＴにおける教師物質の分布を精度よく分析できる。
【００７４】
なお、上述の実施形態において、画像解析装置は、制御装置４に組み込まれた画像解析部７であるが、制御装置と別の装置であってもよい。また、画像解析部７は、撮像装置３とは別の装置により取得された試料データを使って、分布データを生成してもよい。
【００７５】
なお、光検出部１２においてＹ軸方向に並ぶ画素の数がＬ個である場合に、光検出部１２は、組織ＢＴから放射される光をＬ個の波長帯に分けて検出できる。画像解析部７は、このＬ個の波長帯ごとの検出結果のうち、少なくとも２個の波長帯の検出結果を使えばよく、１個以上の波長帯の検出結果を使わなくてもよい。また、光検出部１２においてＹ軸方向に並ぶ２以上の画素による検出結果の平均値を用いて、これら２以上の画素に入射する光の波長帯の光強度を画像解析に使ってもよい。
【００７６】
なお、上述の実施形態において、撮像装置３は、組織ＢＴで反射散乱された光を検出しているが、組織ＢＴを透過して組織ＢＴから放射された光を検出してもよい。この場合に、試料データは、組織ＢＴの透過率（光学特性値）に応じた値になる。そのため、教師データとしては、教師物質の透過率を関するデータを用いるとよい。例えば、撮像装置３を使って、教師物質を透過して放射される光を検出し、その検出結果を使って、教師データを作成してもよい。
【００７７】
また、上述の実施形態において、撮像装置３は、組織ＢＴから放射される光を分光し、ハイパースペクトル画像を取得するが、他の構成もとりえる。例えば、撮像装置３は、光源部から射出する光の波長帯域を切り替えながらデータ（例、試料データや教師データ）を取得する構成であっても良い。また、本実施形態におけるハイパースペクトル画像の取得方式は、空間走査方式、スペクトル走査方式、フーリエ変換方式、又は干渉フィルタ方式などである。図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）は、それぞれ、撮像装置３の他の構成を示す図である。なお、制御装置４は上述した構成と同様であるので、画像解析部７は取得した試料画像をもとに上述した比較処理を用いて分布データを生成することができる。
【００７８】
図１２（Ａ）に示す撮像装置３は、光源部１０、フィルタ２５、及び光検出部１２を備える。光源部１０は、所定の波長帯域に応じた広い波長帯域にわたる赤外光を射出する。フィルタ２５は、光源部１０と光検出部１２との間の光路に配置される。例えば、フィルタ２５は、光源部１０と組織ＢＴとの間の光路と、組織ＢＴと光検出部１２との間の光路の少なくとも一方に設けられる。フィルタ２５は、複数のフィルタ部を含み、複数のフィルタ部は、透過する赤外光の波長が互いに異なる。フィルタ２５は、図示しない駆動部によって駆動され、複数のフィルタ部のうち光源部１０と光検出部１２との間に配置されるフィルタ部を切り替えることができる。
【００７９】
制御装置４は、フィルタ２５の駆動部を制御し、光源部１０と光検出部１２との間の光路に配置されるフィルタ部を切り替えることにより、光検出部１２に入射する赤外光の波長を制御する。例えば、制御装置４は、光源部１０と光検出部１２との間の光路に、第１波長帯の赤外光が透過する第１のフィルタ部を配置する。制御装置４は、組織ＢＴから放射された第１波長帯の赤外光が光検出部に入射している間に、光検出部１２に撮像させる。制御装置４は、光検出部１２の撮像結果から、組織ＢＴから放射された第１波長帯の赤外光の光強度の空間分布を取得する。同様に、制御装置４は、光源部１０と光検出部１２との間の光路に、第２波長帯の赤外光が透過する第１のフィルタ部を配置し、組織ＢＴから放射された第１波長帯の赤外光の光強度の空間分布を取得する。このようにして、制御装置４は、Ｎ個の波長帯における試料データを生成できる。
【００８０】
図１２（Ｂ）に示す撮像装置３は、光源部１０、及び光検出部１２を備える。光源部１０は、第１の波長帯の赤外光を射出する光源１０ａ、第２の波長帯の赤外光を射出する光源１０ｂ、及び第３の波長帯の赤外光を射出する光源１０ｃを含む。制御装置４は、光源１０ａ、光源１０ｂ、及び光源１０ｃのそれぞれの点灯あるいは消灯を制御する。制御装置４は、光源１０ａを点灯状態にしつつ、光源１０ｂおよび光源１０ｃを消灯状態にする。これにより、光源部１０から第１の波長帯の赤外光が射出され、光検出部１２に、組織ＢＴから放射された第１の波長帯の赤外光が入射する。制御装置４は、光源１０ａ、光源１０ｂ、及び光源１０ｃのうち点灯状態の光源を切り替えながら、光検出部１２に撮像させる。このようにして、制御装置４は、Ｎ個の波長帯における試料データを生成できる。
【００８１】
なお、上述の実施形態に係る撮像システム１は、撮像装置３を使って教師データを生成しているが、撮像装置３を使って教師データを生成しなくてもよい。例えば、教師データは、予め生成され記憶部１５に記憶されており、データ生成部２１は、教師データを記憶部１５から読み出して、分布データを生成してもよい。記憶部１５に記憶される教師データは、撮像装置３を使って生成されたものであってもよいし、撮像装置３以外の装置を使って生成されたものであってもよい。また、教師データは、書籍に記されたデータ、記録媒体に記録されているデータ、外部のデータベースに格納されているデータのうち利用可能なものを、記憶部１５に記憶させたものであってもよい。
【００８２】
また、本実施形態において、Ｎ個の波長帯におけるＮは２以上の整数であり、Ｍ個の波長帯のＭは２以上の整数であり、そしてＮとＭとは等しい数（Ｎ＝Ｍ）である。しかしながら、教師データが予め与えられている場合などには、ＭがＮと異なる場合がある。また、教師データに含まれる波長帯と、試料データに含まれる波長帯とがずれている場合がある。例えば、教師データと試料データの一方のデータに第１波長帯における光学特性値が含まれており、他方のデータに第１波長帯における光学特性値が含まれていない場合がある。このように対になるデータの一方が不足している場合に、データ生成部２１は、不足しているデータを算出することもできる。また、データ生成部２１は、第１波長帯のデータを除いて、類似性を示す指標値（類似度、スペクトル角）を算出することもできる。このように、データ生成部２１は、試料データの次元と教師データの次元を揃えて、類似性を示す指標値を算出する。
【００８３】
なお、上述の実施形態においては、ステージ装置２は、Ｙ軸方向に移動するが、Ｘ軸方向とＺ軸方向の少なくとも一方（例、Ｘ軸方向）に移動してもよい。また、ステージ装置２は、Ｘ軸方向の周り、Ｙ軸方向の周り、及びＺ軸方向の周りの少なくとも１方向に回転可能であってもよい。また、上述の実施形態においては、ステージ装置２の移動にともなって、光源部１０からの赤外光で組織ＢＴが走査されるが、光源部１０の移動によって赤外光で組織ＢＴを走査してもよい。また、撮像システム１は、ステージ装置２を備えていなくてもよい。
【００８４】
なお、上述の実施形態において、画像解析部７は、撮像装置３による撮像画像のデータ（ローデータ）を直接的に使って分布データを生成するが、補正された撮像画像のデータを使って分布データを生成してもよい。図１３は、本実施形態に係る補正の一例を示すフローチャートである。ここでは、例えば白板などの参照部材（リファレンス）の表面で反射した光の光強度を使って、サンプル（例、組織、教師物質）の表面で反射した光の光強度を正規化（標準化）する。
【００８５】
図１３のステップＳ３１において、制御装置４は、光源部１０により参照部材に所定の波長帯域の赤外光を照射させる。また、制御装置４は、ステージ装置２を光源部１０に対して相対移動させながら、赤外光が照射されている参照部材を撮像装置３により撮像させる。次に、ステップＳ３２において、制御装置４は、光源部１０により教師物質に所定の波長帯域（例、参照部材に照射する光の波長帯域と同じ帯域）の赤外光を照射させ、ステージ装置２を光源部１０に対して相対移動させながら、参照部材を撮像装置３により撮像させる。次に、ステップＳ３３において、制御装置４は、光源部１０により試料に所定の波長帯域の赤外光を照射させ、ステージ装置２を光源部１０に対して相対移動させながら、試料を撮像装置３により撮像させる。なお、ステップＳ３１からステップＳ３３の処理の順番は、適宜変更できる。
【００８６】
制御装置４は、ステップＳ３１の処理およびステップＳ３２の処理が終了した後に、参照部材の撮像結果を使って、試料画像の撮像結果を正規化する（ステップＳ３４）。ここで、所定の波長帯域における各波長λに対して、参照部材から放射される光の光強度をＩ０（λ）で表し、教師物質から放射される光の光強度をＩ１（λ）で表す。制御装置４は、Ｉ１（λ）をＩ０（λ）で除算した値（Ｉ１（λ）／Ｉ０（λ））を第１補正値Ｒ１（λ）として算出する。
【００８７】
制御装置４は、ステップＳ３１の処理およびステップＳ３３の処理が終了した後に、参照部材の撮像結果を使って、試料の撮像結果を正規化する（ステップＳ３５）。ここで、所定の波長帯域における各波長λに対して、試料から放射される光の光強度をＩ２（λ）で表す。制御装置４は、Ｉ２（λ）をＩ０（λ）で除算した値（Ｉ２（λ）／Ｉ０（λ））を第２補正値Ｒ２（λ）として算出する。
【００８８】
画像解析部７は、第１補正値Ｒ１（λ）を補正された教師データとして利用し、第１補正値Ｒ２（λ）を補正された試料データとして利用することにより、図５に示したように分布データを生成する。なお、ステップＳ３４の処理とステップＳ３５の処理の順番は、適宜変更可能であり、ステップＳ３５の処理をステップＳ３４の処理よりも前に行ってもよい。また、補正処理の少なくとも一部は、画像解析部７が行ってもよいし、他の演算部などが行ってもよい。
【００８９】
［手術支援システム］
次に、手術支援システム（医療支援システム）について説明する。図１４は、手術支援システムＳＹＳの一例を示す図である。この手術支援システムＳＹＳは、上述の実施形態で説明した画像解析部７を利用したマンモトームである。手術支援システムＳＹＳは、照明ユニット７０および赤外カメラ７１を備える。照明ユニット７０は、乳房などの組織に検出光を照射する照射部である。赤外カメラ７１は、組織から放射される光を検出する光検出部である。画像解析部（画像解析装置）は、赤外カメラ７１の検出結果をもとに試料データを生成し、試料データと教師データとを比較して教師物質の分布データを生成する。
【００９０】
また、手術支援システムＳＹＳは、ベッド７４と、透明プラスチック板７５と、穿孔針７６とを備える。ベッド７４は、被検者をうつ伏せで横臥させるものである。ベッド７４は、被写体である被検者の乳房ＢＴ３（組織）を下方に露出させるための開口部７４ａを有する。透明プラスチック板７５は、乳房ＢＴ３を両側から挟んで平板状に変形させるのに用いられる。穿孔針７６は、組織に対する処理が可能な操作デバイスである。穿孔針７６は、コアニードル生検において乳房ＢＴ３に挿入され、検体を採取する。
【００９１】
図１４に示すように、乳房ＢＴ３を透明プラスチック板７５で両側から押し付けて平板状に変形させ、この状態で照明ユニット７０から所定の波長帯の赤外光を出射させて赤外カメラ７１により撮像する。これにより、赤外カメラ７１は、照明ユニット７０からの反射赤外光によって乳房ＢＴ３の画像を取得する。
【００９２】
ところで、一般的なコアニードル生検では、超音波エコーを用いて針の深さを計測しながら穿孔針（コアニードル）を挿入する。乳房は、一般的に脂質が多い組織を含むが、乳癌が発生していると、乳癌の部分は、他の部分と水の量が異なる場合がある。
【００９３】
手術支援システムＳＹＳは、本実施形態の画像解析装置によって生成された乳房ＢＴ３における教師物質の分布を表示しながら、穿孔針７６を乳房ＢＴ３に挿入して組織を採取できる。例えば、オペレータは、画像解析装置が生成した分布画像を観察しながら、乳房ＢＴ３のうち水の量が他の部分と異なる部分に穿孔針７６を挿入することができる。このような手術支援システムＳＹＳは、組織における教師物質の分布を精度よく分析しながら、検体の採取が可能になる。また、Ｘ線被曝の影響の無い赤外光による撮像は、妊娠の有無にかかわらず産婦人科において日常的に適用できる。このように、例えば、手術支援システムＳＹＳは、画像解析部７を有する撮像システム１と、穿孔針７６のような操作デバイスと、を備える。
【００９４】
次に、手術支援システムＳＹＳの他の例について説明する。本実施形態における他の手術支援システムＳＹＳは、開腹手術などに利用される。手術支援システムＳＹＳは、上述した本実施形態における撮像システム１と、該撮像システム１（又は画像解析部７）によって得られた、処置の対象である組織ＢＴに関する画像が表示部に表示されている状態において、組織ＢＴに対する処理が可能な操作デバイス（不図示）と、を備える。操作デバイスは、例えば、採血デバイス、止血デバイス、内視鏡器具などを有する腹腔鏡デバイス、切開デバイス、及び開腹デバイスなどの少なくとも一つを含む。ところで、手術治療の侵襲性や効率は、切開・止血に随伴する損傷・焼灼の範囲と強度で決定される。手術支援システムＳＹＳは、組織に関する情報を示す画像を表示部に表示するので、がん等の病変部の他、神経、膵臓などの臓器、脂質組織、などを視認しやすくなり、手術治療の侵襲性を低減することや、手術治療の効率を高めることができる。
【００９５】
なお、本発明の技術範囲は、上記の実施形態あるいは変形例に限定されるものではない。例えば、上記の実施形態あるいは変形例で説明した要件の１つ以上は、省略されることがある。また、上記の実施形態あるいは変形例で説明した要件は、適宜組み合わせることができる。
【符号の説明】
【００９６】
１  撮像システム、３  撮像装置、７  画像解析部、２０  演算部、２１  データ生成部
２２  第２演算部
【図１】
2015199067.tif 000003
【図２】
2015199067.tif 000004
【図３】
2015199067.tif 000005
【図４】
2015199067.tif 000006
【図５】
2015199067.tif 000007
【図６】
2015199067.tif 000008
【図７】
2015199067.tif 000009
【図８】
2015199067.tif 000010
【図９】
2015199067.tif 000011
【図１０】
2015199067.tif 000012
【図１１】
2015199067.tif 000013
【図１２】
2015199067.tif 000014
【図１３】
2015199067.tif 000015
【図１４】
2015199067.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成28年12月15日(2016.12.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料画像をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成する演算部と、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成するデータ生成部と、を備える画像解析装置。
【請求項２】
前記演算部は、前記複数の試料画像における同一画素で得られる、前記Ｎ個の波長帯における前記試料データを生成する、請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項３】
前記教師データは、前記所定の波長帯域から選ばれるＭ個の波長帯の光を前記物質に対して照射して得られる複数の教師画像をもとに生成され、前記所定の波長帯域における前記物質のデータであり、
前記データ生成部は、前記試料データと、前記複数の教師画像における同一画素で得られる、前記Ｍ個の波長帯における前記教師データとを比較して、前記分布データを生成する、請求項２に記載の画像解析装置。
【請求項４】
前記データ生成部は、前記試料データから得られるＮ次元空間内のベクタと前記教師データから得られるＭ次元空間内のベクタとのスペクトル角に基づいて、前記分布データを生成する、請求項３に記載の画像解析装置。
【請求項５】
前記データ生成部は、スペクトル角マッパ法を用いて前記試料データと前記教師データとを演算することによって前記分布データを生成する、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項６】
前記所定の波長帯域は、前記教師である物質の分光スペクトルに基づいて選択されている、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項７】
前記教師である物質は、水、脂質のうち少なくとも一方を含む、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項８】
前記所定の波長帯域は、９５０ｎｍ以上１３００ｎｍ以下の範囲から選択される、請求項７に記載の画像解析装置。
【請求項９】
前記Ｎ個の波長帯におけるＮは、２以上の整数である、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項１０】
前記データ生成部は、階調化した前記分布データを生成する、請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項１１】
前記データ生成部は、二値化した前記分布データを生成する、請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項１２】
前記データ生成部は、教師である第１物質に対応する前記教師データを使って前記分布データとして前記組織における前記第１物質の分布を示す第１分布データを生成し、教師である第２物質に対応する前記教師データを使って前記分布データとして前記組織における前記第２物質の分布を示す第２分布データを生成する、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項１３】
前記第１分布データおよび前記第２分布データを使って演算する第２演算部を備える、請求項１２に記載の画像解析装置。
【請求項１４】
請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の画像解析装置と、
前記組織における前記複数の試料画像を取得する撮像部と、を備える撮像システム。
【請求項１５】
前記データ生成部が生成した前記分布データを用いて画像を表示する表示部を備える、請求項１４に記載の撮像システム。
【請求項１６】
所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の赤外光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料情報をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成する演算部と、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成するデータ生成部と、を備え、
前記所定の波長帯域は、前記教師の教師領域として７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、画像解析装置。
【請求項１７】
前記教師である物質は、水、又は脂質から選択される、請求項１６に記載の画像解析装置。
【請求項１８】
前記教師である物質はタンパク質である、請求項１６に記載の画像解析装置。
【請求項１９】
前記教師領域は、８００ｎｍ以上１０００ｎｍ以下、８００ｎｍ以上１３００ｎｍ以下、９５０ｎｍ以上１３００ｎｍ以下、１０５０ｎｍ以上１３５０ｎｍ以下、１０００ｎｍ以上１４００ｎｍ以下、又は９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、請求項１６から請求項１８のいずれか一項に記載の画像解析装置。
【請求項２０】
請求項１６から請求項１９のいずれか一項に記載の画像解析装置と、
前記組織における前記複数の試料情報を取得する撮像部と、を備える撮像システム。
【請求項２１】
請求項１４又は請求項２０に記載の撮像システムと、
前記組織に対する処理が可能な操作デバイスと、を備える手術支援システム。
【請求項２２】
所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料画像をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成することと、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成することと、を含む画像解析方法。
【請求項２３】
所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の赤外光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料情報をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成することと、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成することと、を含み、
前記所定の波長帯域は、前記教師の教師領域として７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、画像解析方法。
【請求項２４】
コンピュータに、
所定の波長帯域として９５０ｎｍ以上１６００ｎｍ以下の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料画像をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成することと、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成することと、を実行させる画像解析プログラム。
【請求項２５】
コンピュータに、
所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の赤外光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料情報をもとに前記所定の波長帯域における前記組織の試料データを生成することと、
前記試料データと教師である物質の教師データとを比較して、前記組織における前記物質の分布を示す分布データを生成することと、を実行させ、
前記所定の波長帯域は、前記教師の教師領域として７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、画像解析プログラム。
【請求項２６】
所定の波長帯の赤外光を生物の組織に照射して得られるハイパースペクトル画像を取得する撮像部と、
前記ハイパースペクトル画像をもとに、前記所定の波長帯における前記組織の試料データを生成する演算部と、
前記試料データと教師である水の教師データとを比較して前記組織における前記水の分布を示す第１画像データと、前記試料データと教師である脂質の教師データとを比較して前記組織における前記脂質の分布を示す第２画像データとを生成するデータ生成部と、を備える撮像システム。
【請求項２７】
前記データ生成部は、前記試料データをもとにした試料画像と前記水の教師データをもとにした水のルール画像とを合成処理して前記第１画像データを生成する、請求項２６に記載の撮像システム。
【請求項２８】
前記データ生成部は、前記試料データをもとにした試料画像と前記脂質の教師データをもとにした脂質のルール画像とを合成処理して前記第２画像データを生成する、請求項２６又は請求項２７に記載の撮像システム。
【請求項２９】
前記データ生成部は、前記第１画像データ又は前記第２画像データをもとに、前記水の分布又は前記脂質の分布を示すカラー画像を生成する、請求項２６から請求項２８のいずれか一項に記載の撮像システム。
【請求項３０】
前記データ生成部は、前記試料データと教師であるタンパク質の教師データとを比較して前記組織における前記タンパク質の分布を示す第３画像データを生成する、請求項２６から請求項２９のいずれか一項に記載の撮像システム。
【請求項３１】
請求項２６から請求項３０のいずれか一項に記載の撮像システムと、
前記第１画像データに基づく画像又は前記第２画像データに基づく画像を表示する表示装置と、を備える手術支援システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
本発明の第９の態様に従えば、コンピュータに、所定の波長帯域から選ばれるＮ個の波長帯の赤外光を生物の組織に対して照射して得られる複数の試料情報をもとに所定の波長帯域における組織の試料データを生成することと、試料データと教師である物質の教師データとを比較して、組織における物質の分布を示す分布データを生成することと、を実行させ、所定の波長帯域は、教師の教師領域として７００ｎｍ以上２５００ｎｍ以下の波長帯域から設定される、画像解析プログラムが提供される。
本発明の第１０の態様に従えば、所定の波長帯の赤外光を生物の組織に照射して得られるハイパースペクトル画像を取得する撮像部と、ハイパースペクトル画像をもとに、所定の波長帯における組織の試料データを生成する演算部と、試料データと教師である水の教師データとを比較して組織における水の分布を示す第１画像データと、試料データと教師である脂質の教師データとを比較して組織における脂質の分布を示す第２画像データとを生成するデータ生成部と、を備える撮像システムが提供される。
本発明の第１１の態様に従えば、第１０の態様の撮像システムと、第１画像データに基づく画像又は第２画像データに基づく画像を表示する表示装置と、を備える手術支援システムが提供される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
データ生成部２１は、ステップＳ１１からステップＳ１９の処理を繰り返すことによって、図５のステップＳ７の比較処理を行う。データ生成部２１は、比較処理の終了後に、分布データを生成する（ステップＳ８）。データ生成部２１は、二値化データを生成すると設定されている場合に、ステップＳ８において、図６のステップＳ１５において記憶部１５に格納した画素の位置を読み出す。データ生成部２１は、スペクトル角αが閾値以下である画素の階調値を０とし、スペクトル角αが閾値より大きい画素の階調値を２５５とし、分布データとして二値化画像のデータを生成する（ステップＳ９）。また、データ生成部２１は、多階調データを生成すると設定されている場合に、ステップＳ９において、図６のステップＳ１８において記憶部１５に格納した画素の位置とその階調値を読み出し、階調値を画素の位置に応じて配置することによりルール画像のデータを生成する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
図８は、上述したスペクトル角マッパ法を用いて画像解析部７により生成される画像の例を示す図である。図８（Ａ）は組織ＢＴの元画像（試料画像）であり、図８（Ｂ）は、水を教師物質に選択した場合の二値化画像を、元画像に重ねた画像である。図８（Ｂ）において、矢印で示す部分は、二値化により抽出された一部分であり、水の占める割合が多い部分である。図８（Ｃ）は、水を教師物質に選択した場合のルール画像を、元画像に重ねた画像である。図８（Ｃ）において、矢印で示す部分は、元画像と比較して暗くなっており、水の占める割合が多いことが分かる。また、図８（Ｃ）において組織ＢＴの外部は明るくなっており、組織ＢＴを外部と区別することが容易である。図８（Ｄ）は、脂質を教師物質に選択した場合の二値化画像を、元画像に重ねた画像である。図８（Ｄ）において、矢印で示す部分は、二値化により抽出された一部分であり、脂質の占める割合が多い部分である。図８（Ｅ）は、脂質を教師物質に選択した場合のルール画像を、元画像に重ねた画像である。図８（Ｅ）において、矢印で示す部分は、元画像と比較して暗くなっており、脂質の占める割合が多いことが分かる。また、図８（Ｅ）においても水のルール画像と同様に、組織ＢＴを外部と区別することが容易である。図８（Ｆ）は、水を教師物質に選択した場合のルール画像と、脂質を教師物質に選択した場合のルール画像との差分画像である。図８（Ｆ）において、水が多い部分であるほど明るくなっており、脂質が多い部分であるほど暗くなっている。図８（Ｇ）は、実際には図８（Ｆ）の差分画像をカラーで表した画像である。これら画像における教師物質の分布は、病理診断の結果とよく一致しており、画像解析部７によれば、教師物質の分布を画像によって精度よく分析できることが確認された。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７２】
図１１は、本変形例に係る画像解析部７により生成される画像の例を示す図である。図１１（Ａ）は組織ＢＴの元画像であり、図８（Ａ）と同じである。図１１（Ｂ）は、水を教師物質に選択した場合のルール画像を、元画像に重ねた画像である。図１１（Ｃ）は、脂質を教師物質に選択した場合のルール画像を、元画像に重ねた画像である。図１１（Ｄ）は、水を教師物質に選択した場合のルール画像と、脂質を教師物質に選択した場合のルール画像との差分画像である。図１１（Ｅ）は、実際には図１１（Ｄ）の差分画像をカラーで表した画像である。画像解析部７によれば、教師物質の分布を画像によって精度よく分析できることが確認された。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８８】
画像解析部７は、第１補正値Ｒ１（λ）を補正された教師データとして利用し、第２補正値Ｒ２（λ）を補正された試料データとして利用することにより、図５に示したように分布データを生成する。なお、ステップＳ３４の処理とステップＳ３５の処理の順番は、適宜変更可能であり、ステップＳ３５の処理をステップＳ３４の処理よりも前に行ってもよい。また、補正処理の少なくとも一部は、画像解析部７が行ってもよいし、他の演算部などが行ってもよい。
【手続補正７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2015199067.tif 000017
【国際調査報告】
2015199067.tif 000018
2015199067.tif 000019
2015199067.tif 000020