(57)【要約】【課題】異なるクラスのデータ集合間に分布の重なりがある場合にも妥当性のあるクラス判定を行う。【解決手段】クラス判定部２０は、空間中の位置ごとに観測データを取得する観測データ取得ステップと、前記空間中の各位置について、該位置の観測データと複数のクラスのそれぞれについて予め用意されたクラスデータの集合との各類似度を算出する類似度算出ステップと、前記空間中の各位置について、該位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度、及び該位置に隣接する位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度に基づいて、該位置の観測データと前記各クラスとの相関値を算出する相関値算出ステップと、算出される相関値に基づいて前記複数のクラスのうち１つを選出するクラス選出ステップと、を実行する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間中の位置ごとに観測データを取得する観測データ取得ステップと、
前記空間中の各位置について、該位置の観測データと複数のクラスのそれぞれについて予め用意されたクラスデータの集合との各類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記空間中の各位置について、該位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度、及び該位置に隣接する位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度に基づいて、該位置の観測データと前記各クラスとの相関値を算出する相関値算出ステップと、
算出される相関値に基づいて前記複数のクラスのうち１つを選出するクラス選出ステップと、
を含むことを特徴とするクラス分類方法。
【請求項２】
請求項１に記載のクラス分類方法において、
前記相関値算出ステップは、前記空間中の各位置について、該位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度、及び該位置に隣接する位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度を、クラスごとに所定の単調関数に代入することにより、該位置の観測データと前記各クラスとの相関値を算出する、
ことを特徴とするクラス分類方法。
【請求項３】
請求項２に記載のクラス分類方法において、
前記所定の単調関数は、各クラスに係る類似度の積算値を返す関数である、
ことを特徴とするクラス分類方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載のクラス分類方法において、
前記クラス選出ステップは、最大又は最小の相関値に係るクラスを選出する、
ことを特徴とするクラス分類方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載のクラス分類方法において、
前記類似度算出ステップは、前記空間中の各位置について、該位置の観測データから前記各クラスのクラスデータの集合への各最短距離を類似度として算出する、
ことを特徴とするクラス分類方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載のクラス分類方法において、
前記観測データは生体中の位置ごとに取得され、
前記各クラスは前記生体の組成を示す、
ことを特徴とするクラス分類方法。
【請求項７】
空間中の位置ごとに観測データを取得する観測データ取得手段と、
複数のクラスについてクラスデータの集合を記憶するクラスデータ記憶手段と、
前記空間中の各位置について、該位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との各類似度を算出する類似度算出手段と、
前記空間中の各位置について、該位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度、及び該位置に隣接する位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度に基づいて、該位置の観測データと前記各クラスとの相関値を算出する相関値算出手段と、
算出される相関値に基づいて前記複数のクラスのうち１つを選出するクラス選出手段と、
を含むことを特徴とするクラス分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はクラス分類方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＬＶＱ（Learning Vector Quantization；下記非特許文献１参照）やｋ近隣法（k-Nearest Neighbor（k-NN）；下記非特許文献２参照）に代表されるクラス分類方法では、あらかじめ準備された訓練データのクラスに基づいて、新たに提示されたデータのクラスを決定する。これらの手法は、これまでに多くのクラス分類問題に適用され、その有効性が確認されている。しかしながら、ＬＶＱやｋ近隣法は、異なるクラスのデータ集合間に分布の重なりがある場合には、提示されたデータがどのクラスのデータ集合に近いかの判定が困難となり、この結果、クラス分類が困難になるという問題がある。
【０００３】
これに関し、下記特許文献１には、クラス分類の結果である分類画像に対して多数決フィルタを適用し、それによりノイズ除去を行う方法が開示されている。ここで、多数決フィルタは、Ｎ×Ｎ画素の移動ウィンドウを設けて、中心画素を除くウィンドウ内で最も画素数の多いカテゴリであって、かつ、それが過半数を占めた場合に、中心画素のカテゴリを置換する手法である。この方法によると、異なるクラスのデータ集合間に分布の重なりがあっても、周囲の画素に関するクラス分類の結果に基づいて、最終的な判断をある程度適正化することができる。
【非特許文献１】Ｔ．コホーネン（Kohonen），「パターン分類のための学習ベクトル量子化（Learningvector quantization for pattern classification）」，テクニカルレポート  ＴＫＫ−Ｆ−Ａ６０１，ヘルシンキ工科大学，１９８６年
【非特許文献２】Ｔ．Ｍ．カバー及びＰ．Ｅ．ハート，「最近傍パターン分類（Nearestneighbor pattern classification）」，ＩＥＥＥ論文集，情報理論，ｖｏｌ．ＩＴ−１３，ｐｐ．２１−２７，１９６７年
【特許文献１】特開２００３−８５５３２号公報（第００２５段落）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に記載された多数決フィルタは、クラス分類の結果から少数のエラーを除去する手法としては優れているものの、すべての画素について一旦それぞれ独立してクラス分類を実行してしまうため、異なるクラスのデータ集合間に分布に大きな重なりがある場合には、妥当性のある判定結果が得られ難いという問題がある。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、異なるクラスのデータ集合間に分布の重なりがある場合にも妥当性のあるクラス判定を行うことができるクラス分類方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明に係るクラス分類方法は、空間中の位置ごとに観測データを取得する観測データ取得ステップと、前記空間中の各位置について、該位置の観測データと複数のクラスのそれぞれについて予め用意されたクラスデータの集合との各類似度を算出する類似度算出ステップと、前記空間中の各位置について、該位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度、及び該位置に隣接する位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度に基づいて、該位置の観測データと前記各クラスとの相関値を算出する相関値算出ステップと、算出される相関値に基づいて前記複数のクラスのうち１つを選出するクラス選出ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係るクラス分類装置は、空間中の位置ごとに観測データを取得する観測データ取得手段と、複数のクラスについてクラスデータの集合を記憶するクラスデータ記憶手段と、前記空間中の各位置について、該位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との各類似度を算出する類似度算出手段と、前記空間中の各位置について、該位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度、及び該位置に隣接する位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度に基づいて、該位置の観測データと前記各クラスとの相関値を算出する相関値算出手段と、算出される相関値に基づいて前記複数のクラスのうち１つを選出するクラス選出手段と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明では、各クラスのクラスデータの集合と各位置の観測データとの類似度が算出される。そして、ある位置の観測データと各クラスとの相関値が、該位置及び隣接位置の観測データと各クラスのクラスデータとの類似度から算出される。このため、ある位置の観測データのクラスを、隣接位置の観測データを勘案して判断することができ、妥当性のあるクラス判定を実現できる。
【０００９】
なお、前記相関値算出ステップは、前記空間中の各位置について、該位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度、及び該位置に隣接する位置の観測データと前記各クラスのクラスデータの集合との類似度を、クラスごとに所定の単調関数（単調増加関数又は単調減少関数）に代入することにより、該位置の観測データと前記各クラスとの相関値を算出してよい。このとき、前記所定の単調関数は、各クラスに係る類似度の積算値を返す関数であってよい。また、前記クラス選出ステップは、最大又は最小の相関値に係るクラスを選出してよい。また、前記類似度算出ステップは、前記空間中の各位置について、該位置の観測データから前記各クラスのクラスデータの集合への各最短距離を類似度として算出してよい。
【００１０】
さらに、前記観測データを生体中の位置ごとに取得し、また前記各クラスは前記生体の組成を示すようにして、本発明を生体の組成分析に適用してもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の一実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係るクラス分類装置を用いた血管検査システムの構成図である。同図に示すシステムは、血管内のプラークの組織性状を判定するものである。血管内の粥状硬化プラークの破綻は急性冠症候群の要因の一つとされており、プラークの安定性は、その組織性状と関係があると言われている。そこで、本システムでは、血管内超音波（Intravascular Ultrasound：ＩＶＵＳ）データに基づいて、血管内プラークのうち、脂質性組織（Lipid）を有する位置と線維性組織（Fibrosis）を有する位置とを特定するものである。
【００１３】
同図に示すように、本システムは、血管３０内に挿入されるカテーテルプローブ１２とクラス分類装置１０とを備えている。カテーテルプローブ１２の先端部には超音波探触子１２ａが内蔵されており、送信方向を周方向に少しずつ回転させながら、且つ軸方向（図中Ｚ方向）にも少しずつ進行させながら、超音波パルスを血管内面３０ａに向けて送信し、その反射波を受信している。受信データはクラス分類装置１０に蓄積されるようになっている。血管内面３０ａの組織性状や超音波パルスの周波数成分によって反射強度は異なり、また超音波探触子１２ａから血管内面３０ａまでの距離により反射波の到着時刻が異なるので、本システムでは、これらを考慮して、クラス分類装置に蓄積された受信データから、図２に示すように、血管３０内の位置ごとに、反射波の特定周波数成分の強度、すなわちスペクトルデータを生成している。本システムでは、この血管３０内の位置ごとのスペクトルデータ（以下、「観測スペクトルデータ」という。）から、血管３０内の各位置の組織性状を判定している。
【００１４】
このため、クラス分類装置１０は、既知の組織性状に対して超音波パルスを発射し、その反射波を解析することにより得られたスペクトルデータ（以下、「特徴スペクトルデータ」という。）群を予め記憶している。図３（ａ）は、脂質性組織に対応する特徴スペクトルデータ群のデータ空間（反射波の特定周波数成分の強度を各軸とする空間）における位置を示しており、同図（ｂ）は、線維性組織に対応する特徴スペクトルデータ群のデータ空間における位置を示しており、両分布には大きな重なりがある。このため、観測スペクトルデータと各特徴スペクトルデータ群とを単純に比較しても、観測スペクトルデータがどの組織性状に対応しているのかを精度よく判定することはできない。そこで、クラス分類装置１０では、図４に示すように、ある注目位置４２の観測スペクトルデータを用いて同注目位置４２の組織性状を判定する場合に、同注目位置４２と血管３０を横切る平面（断面（図中ＸＹ平面））内の８つの隣接位置４０の観測スペクトルデータも併せて用いる。これは、隣接する観測位置のスペクトルデータは同じ組織性状のクラスに属する可能性が高い、という仮定に基づいている。なお、ここでは隣接位置４０として血管３０の断面内の位置を採用したが、血管３０の軸方向に隣接する位置も併せて用いてもよい。さらに、隣接位置４０に隣接する位置も用いてよい。
【００１５】
図５は、クラス分類装置１０の機能ブロック図である。クラス分類装置１０はコンピュータを中心に構成されており、同図に示される各機能は、コンピュータにより所定の判定プログラムを実行することにより実現されるものである。同図に示されるように、クラス分類装置１０は、機能的には、測定部１４、解析部１６、解析結果記憶部１８、クラス判定部２０、判定結果出力部２２及びクラスデータ記憶部２４を含んでいる。
【００１６】
測定部１４には、カテーテルプローブ１２が接続されており、カテーテルプローブ１２の超音波探触子１２ａにより血管内面３０ａに対して超音波パルスを発信するとともに、その反射波を受信し、その波形データを取得している。解析部１６は、反射波の波形データから各時刻のスペクトルデータを算出し、またその時刻に対応する血管３０内の位置を算出する。解析結果記憶部１８は、解析部１６による解析結果を記憶するものであり、具体的には図２に示される観測スペクトルデータのテーブルを記憶する。各観測スペクトルデータは、第ｎ成分に第ｎ番目の周波数成分の強度を含むベクトルデータである（ここでは２次元とするが、より多くの次元数であってよい）。
【００１７】
クラスデータ記憶部２４は、脂質性組織及び線維性組織の２つの組織性状（クラス）のそれぞれについて予め用意された特徴スペクトルデータ（クラスデータ）の集合を記憶するものである。具体的には、図３（ａ）（ｂ）にそれぞれ示される特徴スペクトルデータの集合を別々に記憶する。ここでも、各特徴スペクトルデータは、第ｎ成分に第ｎ番目の周波数成分の強度を含むベクトルデータである（ここでは２次元とするが、より多くの次元数であってよい）。
【００１８】
クラス判定部２０は、解析結果記憶部１８及びクラスデータ記憶部２４の各記憶内容に基づいて、血管３０内の各位置の組織性状を判定するものである。具体的には、まず解析結果記憶部１８から血管３０内の位置ごとに観測スペクトルデータを取得する。そして、血管３０内の各位置について、該位置の観測スペクトルデータと、脂質性組織及び線維性組織のそれぞれについて用意された特徴スペクトルデータの集合と、の各類似度を算出する。より具体的には、観測スペクトルデータと各特徴スペクトルデータとの距離（例えばユークリッド距離）を算出するとともに、集合ごとの最小値、すなわち各集合の特徴スペクトルデータへの最短距離を類似度として算出する。
【００１９】
クラス判定部２０は、さらに血管３０内の各位置を注目位置４２として、注目位置４２の観測スペクトルデータと各集合の特徴スペクトルデータとの類似度、及びその隣接位置４０（図４参照）の観測スペクトルデータと各集合の特徴スペクトルデータとの類似度に基づいて、注目位置４２の観測スペクトルデータと脂質性又は線維性の各組織との相関値を算出する。より具体的には、血管３０内の各位置を注目位置４２として、注目位置４２の観測スペクトルデータと各集合との類似度、及び隣接位置４０の観測スペクトルデータと各集合との類似度を、クラスごとに積算（加算）することにより、上記の相関値を各クラスについて算出する。そして、クラス判定部２０は、脂質性組織又は線維性組織のうち相関値が小さい方を注目位置４２の組織性状として判定する。なお、相関値として、注目位置４２や隣接位置４０の観測スペクトルデータと各集合とが類似すればするほど、大きくなる値を採用した場合には、最大の相関値に対応するものを注目組織４２の組織性状とすればよい。判定結果出力部２２は、クラス判定部２０により判定される血管３０内の各位置の組織性状を出力する。具体的には、血管３０の断面画像を表示するとともに、脂質性組織を有するプラークの位置をある色で、線維性組織を有するプラークの位置を他の色で表示する。
【００２０】
図６は、クラス判定部２０の処理を示すフロー図である。同図に示すように、この処理では、まず全ての観測スペクトルデータについて、特徴スペクトルデータの各集合との最短距離を算出する（Ｓ１０１）。そして、ある位置を注目位置４２として、該注目位置４２の観測スペクトルデータと各集合との最短距離（類似度）を取得する（Ｓ１０２）。さらに、その注目位置４２の隣接位置４０の観測スペクトルデータと各集合との最短距離（類似度）を取得する（Ｓ１０３）。そして、集合ごとにＳ１０２で取得された最短距離とＳ１０３で取得された最短距離を加算し、これにより集合ごとに相関値を算出する（Ｓ１０４）。そして、最小の相関値に対応する組織性状を判定結果として出力し（Ｓ１０５）、全ての位置を注目位置４２としてその組織性状を判定するまで、注目位置４２をずらしながら、上記の処理を繰り返す（Ｓ１０６，Ｓ１０７）。
【００２１】
本実施形態によると、異なるクラス間のデータ集合の分布に重なりがあっても、精度よくクラス分類を行うことができる。この結果、血管内プラークの超音波診断画像を用いて、プラークの組織性状判別を精度よく行うことができるようになる。
【００２２】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、判定対象となるプラークの組織性状は、脂質性及び線維性に限らず、さらに詳細な分類にて組織性状の判定を行ってもよい。また、本発明は、がん細胞画像に基づく組織判定など、各種の生体画像解析に適用することができる。また、生体の画像に限らず、他の画像の解析、さらには音声等、画像以外のデータの解析にも本発明は同様にして適用することができる。さらには、上記実施形態において、観測データ取得用の信号（送受信号）は超音波を例にあげたが、観測データ取得用の信号（送受信号）としては、超音波以外に、音波や電磁波（例えば、光やミリ波等の電波）であってもよく、さらには光音響法のように送信号と受信号の物理特性が異なっている場合であっても、同様に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態に係るクラス分類装置を用いた血管検査システムの構成図である。
【図２】観測スペクトルデータのテーブルを示す図である。
【図３】事前に各組織性状について用意される特徴スペクトルデータの集合を示す図である。
【図４】注目位置及び隣接位置の関係を示す図である。
【図５】クラス分類装置の機能ブロック図である。
【図６】クラス判定部の処理フローである。
【符号の説明】
【００２４】
１０  クラス分類装置、１２  カテーテルプローブ、１２ａ  超音波探触子、１４  測定部、１６  解析部、  １８  解析結果記憶部、２０  クラス判定部、２２  判定結果出力部、２４  クラスデータ記憶部、３０  血管、３０ａ  血管内面、４０  隣接位置、４２  注目位置。
【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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