(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光源から供給される光を導光し、拡散光として出射し、被写体から戻る反射光を受光する光ファイバーと、
光干渉断層法の撮像原理によって前記拡散光の波面の進行方向の解像処理を行う光干渉解像処理部と、
前記拡散光の中心軸と交差する走査方向に前記拡散光を走査する走査機構と、
前記光干渉解像処理部による解像処理により生成されるデータ列を記憶する記憶部と、
前記光ファイバーの一端から検出する画素の位置までの光路長と一致するデータを、前記記憶部に記憶されている前記データ列から抽出し、加算する合成開口処理部と、を備えることを特徴とする内視鏡装置。
【請求項２】
前記走査方向が、前記拡散光の中心軸と直交することを特徴とする請求項１に記載の内視鏡装置。
【請求項３】
前記光源は、広帯域光又は広帯域の波長掃引光を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の内視鏡装置。
【請求項４】
前記光干渉解像処理部は、前記光ファイバーにより受光される前記反射光に対し、参照光を生成するための反射板と、前記参照光を干渉させる干渉カプラと、所定の波長帯域成分を取り出す分光器と、前記所定の波長帯域成分のフーリエ変換を行い所定の波長帯域に対応する所定信号を生成するフーリエ変換部と、を備えることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の内視鏡装置。
【請求項５】
前記合成開口処理部は、前記光路長が一致する反射光に対応するデータ列が有する複数のデータ間に生じる位相差を整合する相関演算部、もしくは、フーリエ変換部を備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の内視鏡装置。
【請求項６】
クラスタが既知の被写体の反射スペクトルからフィッシャー・レシオが大きい順に複数のスペクトル成分を算出し、前記スペクトル成分を用い、クラスタが未知の被写体の反射スペクトルから識別を行う識別手段を備えることを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の内視鏡装置。
【請求項７】
前記識別手段は、ディープラーニングを実行するＡＩを用いることを特徴とする請求項６に記載の内視鏡装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学系とイメージセンサーを使用せず、電気的な処理によって画素ごとの合焦を可能にすることで、焦点深度の深い高精細な撮像と、広視野から顕微鏡的な拡大までの撮像の連続切り換えを可能にし、加えて、画素レベルのスペクトル解析を可能にする小型・細径の内視鏡装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の内視鏡装置の主な課題として、以下のものがあげられる
・患者の苦痛を低減し、体内狭所の観察を可能にするために、小型・細径化を実現する。
【０００３】
・3ｍｍ以下の疾患（X線撮像やCTで検出できない）を迅速に検出するために、広視野かつ高精細な撮像を実現する。
・細胞レベルの観察を可能にするために、顕微鏡的な拡大撮像を実現する。
・疾患部の質的情報を取得するために、画素レベルのスペクトル解析を実現する。
【０００４】
上記の課題に対する既存の内視鏡装置の現状を以下に記す。
・イメージファイバー束を使用した2mmφの細径内視鏡装置が存在するが、イメージファイバーの径の波動光学的な限界から、画素数は４万画素程度に留まっている。
【０００５】
・また、最先端のデザインルールで製造したイメージセンサーを内装した2 mmφの細径内視鏡装置が存在するが、画素数は14万画素程度に留まっている。
【０００６】
・広視野から顕微鏡的な拡大までが可能な内視鏡装置が存在するが、光学系が大きいため、径が10ｍｍφと太い。また、電子ズーム機能を併用しているため、高精細な画像を提供できていない。
・スペクトルの解析機能を有する内視鏡装置は存在しない。
【０００７】
・イメージセンサーを使用した撮像方式では、上述した内視鏡装置の課題を解決する手法が、それぞれトレードオフの関係になるため、解決課題を纏めて解決することが難しい。
【０００８】
・例えば、内視鏡先端の2mmφのスペースに、HD（2000×1000画素）のイメージセンサーを内装しようとすると、イメージセンサーの撮像面の対角寸法を1.4ｍｍ以下に抑えなければならず、そのときの画素ピッチは0.65μmが必要とされ、イメージセンサーの画素ピッチと感度、光学系の解像度において限界値を超えてしまう。
【０００９】
・また、スペクトルを検出する機能をイメージセンサーに搭載しようとすると、RGBのフィルタ以外に、別途、スペクトル検出用の光フィルタを搭載した画素を用意しなければならず、イメージセンサーの小型化がより一層難しくなる。
【００１０】
・また、広視野観察から顕微鏡的な拡大観察までを可能にする光学系は、形状が大きくなり、内視鏡装置の径を太くせざるを得ない。光学系の大きさを抑えるために、電子ズーム機能を併用して拡大倍率を稼ぐと、高精細な画像を提供できない。電子ズームによって、目視の解像度をいたずらに下回る拡大表示をするよりも、広視野・高精細な画像を目視の解像度に適合した高精細画面に表示する方が、疾患部位の迅速な検出に繋がる。内視鏡装置を操作してスクリーニングするよりも、広視野・高精細の画面上を目視でスクリーニングするほうが遥かに速いからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開2008−165236号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
・特許文献１に、イメージセンサーを使用しない内視鏡装置が開示されている。スポット光を２次元に走査させて撮像する内視鏡装置である。ところが、このような２次元走査の撮像方式によってSD画像を得ようとすると、水平ラインに15.7kHz の高速走査が必要になり、プログレッシブ走査のHD画像では65.7kHzが必要になるため、走査機構の実現が難しい。また、光ファイバーを揺動させて走査するため、光ファイバーの屈曲耐性から、光ファイバーの疲労（伝送損失）が分単位で開始される。
【００１３】
・また、特許文献１において、更に細い内視鏡装置の実現が、結像光学系の大きさによって制限される。特に、広視野撮像から顕微鏡的な拡大撮像までの機能を、結像光学系に持たせようとすると、光学系が一段と大きくなり、細径化が難しくなる。
【００１４】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明は、従来の内視鏡装置が備える結像光学系およびイメージセンサー等を、光ファイバー1本と1次元の走査機構に置き換え、光ファイバーで受光した反射光を、撮像部外にて解像およびスペクトル解析に必要な光情報の処理を行なうことで、イメージセンサー等を備えることに起因する課題や、特許文献１の高速水平走査に起因する課題を解決し、内視鏡装置の人体に挿入される部分の小型・細径化を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
〔課題を解決する手段〕
本発明は、以上に述べた課題を纏めて解決するために、結像光学系とイメージセンサーを使用しない撮像方式の内視鏡装置である。
・本発明の撮像方式の概要を、図 1を参照しつつ説明する。拡散光１０を被写体面３に斜めに照射し、得られた反射光を、OCI（Optical Coherence Imaging）処理を行うことでライン４方向の解像を行い、ライン４方向の解像を繰返しながら、ライン４方向と交差する走査方向Ｙへ拡散光１０を走査する。ライン４方向及び走査方向Ｙの走査により得た反射光に関する複数のデータ列を使用して合成開口処理を行うことで走査方向Ｙの解像を行う。このように、内視鏡装置は、被写体面３上でライン４方向及びライン４方向に直交する走査方向Ｙの解像を、パイプライン処理的に行って撮像する方式を備える。OCI処理は、技術的にOCT（Optical Coherence Tomography）の処理をベースとするが、検出する対象や目的が異なるため、本願ではOCIという名称を使用する。OCI処理の詳細については、後述する。
【００１６】
・図2（ａ）〜（ｃ）を用いて、上記の解像の原理を説明する。OCI処理によって照明光が拡散する方向の解像を行なうと、図2（ａ）に示すように、球面状の光パルスＰ１で送受信したのと同じ解像が得られ、合成開口処理によって拡散光１０の中心軸Ｘ（図１参照。）と直交する走査方向Ｙの解像を行うと、図2（ｂ）に示すように、扇状Ｐ２の解像がなされ、両方を掛け合わせたものが総合の解像度となる。総合の解像は、図2（ｃ）に示すように、あたかもミクロンオーダーの太さの円弧状の光パルス５を、レーダーのように送受信して反射光を得たのと同じことになる。
【００１７】
・この円弧状の光パルス５が拡散する範囲で被写体面３に斜めに入ると、ライン４上のどの位置においても焦点が合った反射光が得られることになり、画素ごとに解像がなされるため、焦点深度が深く、また、OCIの範囲ＯＣと、合成開口の範囲ＳＡを切換えることで、広視野撮像から顕微鏡的な拡大撮像までの連続切り換えが可能になる。
【００１８】
・以上から分かるように、本発明の撮像方式は、電気的な処理によって、高解像度を保ったまま、被写界深度を大幅に広げるダイナミックフォーカシングと、広視野・高精細撮像から顕微鏡的な拡大撮像までを連続的に切換えるスーパーズーミングが可能である。
【００１９】
本発明の内視鏡装置で得られる画像の特徴を次に説明する。
・本発明の撮像方式で得られる画像は、図3に示すように、拡散光１０を被写体に対し斜めの角度θで照明すると、ライン４と照明光の波面５が交わる反射点６を、波面５の接線方向である観察方向７から観察した画像と同じになる。
【００２０】
・また、被写体が半透明の場合、図3の左下の拡大図３Ａに示すように、被写体内部の同一波面からの反射信号（反射輝度）が重畳され、接線方向（観察方向７）から透過像を観察したのと同じ画像が得られる。生体透過性が高い近赤外光（波長0.68μｍ〜1.5μｍ ）を照明に含めれば、生体表面（被写体面）から数mmの深さにおける透過像を得ることも可能である。
【００２１】
・被写体に対し斜めから照明を行い得られる画像は、照射方向と直交する方向（観察方向７）から観察することになるので、粘膜表面の正反射が前方（図３の左方向）に逃げ、血管などの組織Ｔの影が出やすく、血管の輪郭が強調されるため、血管の構造が把握しやすくなる。ちなみに、血管の構造から癌の悪性度や進行度が診断されている。
【００２２】
・また、照明の照射角度θを調節すると、被写体面３のわずかな凹凸や、粘膜下の小さな組織の陰影を強調することができる。例えば、粘膜下の毛細血管の輪郭、関節表面の僅かな凹凸、網膜上の黄斑上膜の端の僅かな段差などが観察しやすくなる。目的に応じて照明の照射角度θが操作される。
【００２３】
本発明の内視鏡装置の第１の態様は、光源から供給される光を導光し、拡散光として出射し、被写体から戻る反射光を受光する光ファイバーと、
光干渉断層法の撮像原理によって前記拡散光の波面の進行方向の解像処理を行う光干渉解像処理部と、
前記拡散光の中心軸と交差する走査方向に前記拡散光を走査する走査機構と、
前記光干渉解像処理部による解像処理により生成されるデータ列を記憶する記憶部と、
前記光ファイバーの一端から検出する画素の位置までの光路長と一致するデータを、前記記憶部に記憶されている前記データ列から抽出し、加算する合成開口処理部と、を備える。
【００２４】
本発明の内視鏡装置の第２の態様は、第１の態様に係る内視鏡装置であって、前記走査方向が、前記拡散光の中心軸と直交する。
【００２５】
本発明の内視鏡装置の第３の態様は、第１又は第２の態様に係る内視鏡装置であって、前記光源は、広帯域光又は広帯域の波長掃引光を生成する。
【００２６】
本発明の内視鏡装置の第４の態様は、第１〜３の態様の何れかに係る内視鏡装置であって、前記光干渉解像処理部は、前記光ファイバーにより受光される前記反射光に対し、参照光を生成するための反射板と、前記参照光を干渉させる干渉カプラと、所定の波長帯域成分を取り出す分光器と、前記所定の波長帯域成分のフーリエ変換を行い所定の波長帯域に対応する所定信号を生成するフーリエ変換部と、を備える。
【００２７】
本発明の内視鏡装置の第６の態様は、第１〜５の態様の何れかに係る内視鏡装置であって、クラスタが既知の被写体の反射スペクトルからフィッシャー・レシオが大きい順に複数のスペクトル成分を算出し、前記スペクトル成分を用い、クラスタが未知の被写体の反射スペクトルから識別を行う識別手段を備える。
【００２８】
本発明の内視鏡装置の第７の態様は、第６の態様に係る内視鏡装置であって、前記識別手段は、ディープラーニングを実行するＡＩを用いる。
【発明の効果】
【００２９】
・本発明によれば、内視鏡装置の撮像部が光ファイバーと1次元方向の走査機構とを備える簡素な構成であるため、内視鏡装置の挿入部の極細径化が可能になる。
本発明の内視鏡装置によれば、水平走査が電気的な処理（例えば、フーリエ変換処理）によって行われるため、HD、4K、８K、に必要な高速水平走査が実現でき、画像を繰り返すための垂直走査には、低速な垂直走査周波数（例えば，６０Hz）を有する走査機構を利用できる
【００３０】
・本発明の内視鏡装置は、小型・細径でありながら、HD、４K、８Kの高精細撮像が可能であって、そのような画像から顕微鏡的な拡大画像までの連続切り換えや、被写界深度の拡大を電気的に実施することが可能である。
【００３１】
・本発明の内視鏡装置は、小型・細径でありながら、スペクトル解析により被写体の物質の特定を画素レベルで可能である。
【００３２】
・本発明の内視鏡装置は、熱に弱いイメージセンサーを使用しないため、オートクレーブ滅菌が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】実施形態である内視鏡装置の構成を示す構成図である。
【図２】実施形態である内視鏡装置による撮像の原理を説明するための図であり、（ａ）は、OCI による解像を示す図であり、（ｂ）は、合成開口による解像を示す図であり、（ｃ）は、被写体面上に拡散する光パルスを模式的に示す模式図である。
【図３】観察画像を説明するための図である。
【図４】光ファイバーから照射される照射光のファイバー端と円弧とのの往復光路長の関係を説明するための図である。
【図５】走査機構の構成を示す構成図である。
【図６】（ａ）は、OCT処理により生体の撮像方法を説明する図であり、（ａ）は、OCI処理により生体の撮像方法を説明する図である。
【図７】広帯域光源を用いたOCI処理を示すブロック図である。
【図８】フーリエ解析によるOCI処理を説明するための図である。
【図９】波長掃引光源を用いたOCI処理を示すブロック図である。
【図１０】セクタスキャン方式における合成開口の概念を示す概念図である。
【図１１】取得データを補完する補完処理と相関演算による合成開口処理の例を示すブロック図である。
【図１２】取得データを補完する補完処理とフーリエ変換による合成開口処理の例を示すブロック図である。
【図１３】既存の内視鏡と組合せた構成により顕微鏡撮像を行う例を説明するための説明図である。
【図１４】細径内視鏡装置の撮像部の構成を示す構成図である。
【図１５】顕微鏡撮像を説明するための断面説明図である。
【図１６】合成開口処理を説明する図である。
【図１７】拡散光を走査する走査方式を説明する図であり、（ａ）はリニア方式、（ｂ）はリニア方式、（ｃ）はセクタスキャン方式、（ｄ）はマルチスキャン方式の一例、（ｅ）はマルチスキャン方式の別の例である。
【図１８】セクタスキャン方式における位相整合の概念を示す概念図である。
【図１９】RGBとスペクトル画像の検出を示すブロック図である。
【図２０】フーリエ変換の範囲を説明する図である。
【図２１】FS（Foley Sammon）変換を説明する図である。
【図２２】RGBとスペクトル画像の合成開口処理とマトリクス変換処理を示すブロック図である。
【図２３】スペクトル画像をAIで識別することを説明するブロック図である。
【図２４】クラスタ識別フローを説明する図である。
【図２５】血液と表層粘膜の反射スペクトル特性を示すグラフである。
【図２６】酸化ヘモグロビン（動脈）と還元ヘモグロビン（静脈）の吸収係数特性を示すグラフである。
【図２７】マイクロモーターにより光ファイバー端を回転する走査機構の構成を示す構成図である。
【図２８】MEMSミラーを使用する走査機構の構成を示す構成図である。
【図２９】（ａ）、（ｂ）は、圧電バイモルフにより光ファーバー端を振動させる走査機構の構成を示す構成図であり、（ｃ）は、振動方向が直交する２つの圧電バイモルフ振動子により光ファーバー端を回転振動させる走査機構の構成を示す構成図である。
【００３４】
以下に、本発明の実施例に係る内視鏡装置について図面を参照しつつ説明する。尚、図面において同一部分は同一符号で示されている。
【００３５】
１．〔本発明の実施例〕
本発明の撮像方式の実施例を以下に説明する。
１）本発明の撮像方式の実施例の基本動作
・図１に示すように、広帯域光源２０９の光が、光サーキュレータ２０３を介し、光ファイバー１により内視鏡先端部２０１に導光され、光ファイバー端５１から出射され、被写体面３が所定の拡散範囲ＤＡで斜めから照明される。拡散光の中心軸Ｘと被写体面３が交差する角度θが、0°＜θ＜90°の範囲、好ましくは45度になるように、被写体面３に対して内視鏡先端部２０１の位置が操作される。
【００３６】
・このとき、図4に示すように、円弧ＡＲＣ（ＡＲＣ１、ＡＲＣ２）からの反射光は、光ファイバー端５１からの往復光路長が等しいため、同一位相で重畳され、光ファイバー端５１に受光される。ライン４は、円弧ＡＲＣと直交する被写体面３上の線の一つを示している。光ファイバー端５１から円弧ＡＲＣまでの光路長ＯＰＬは、円弧ＡＲＣの位置が、ライン４の一端（ライン端）１０４から遠くなるにつれ漸次長くなっている。
【００３７】
・光ファイバー端５１で受光した反射光は、光サーキュレータ（図１の符号２０３を参照。）を介してOCI処理部２０７へ導光される。OCI処理部２０７において、OCTと同じ処理によって、図4に示した光ファイバー端５１から円弧ＡＲＣまでの往復光路長ＯＰＬの違いを利用して、円弧ＡＲＣに直交する方向（ライン４の長手方向）の解像がなされる。後述の2）〜5）項で、OCI処理部２０７の動作について詳細に述べる。
【００３８】
・そして、OCI処理部２０７の動作を繰返しながら、一次元走査機構８によって、拡散光１０を、中心軸Ｘと交差する走査方向Ｙへ走査し、合成開口に必要なデータ列が取得され、記憶部２１１に記憶される。
【００３９】
図5に走査機構の例を示す。参照符号５１１は、被写体面３を斜めに照明しながら回転往復走査する光ファイバーを示し、５５５は、マイクロガルバノスキャナーを示し、５５３は、光ロータリージョイントを示し、１１２は、伝送用の光ファイバーを示す。参照符号１２は、GRIN（Gradient Index）レンズを示す。GRINレンズ１２は、結像するためではなく、光強度の拡散分布を調整するために用いられ、開口径を相対的に小さくできる。マイクロガルバノスキャナー５５５の代わりに、回転走査するマイクロモーターを用いてもよい。マイクロモーターを用いるときコイルバネ５３３は不要になる。マイクロモーターは0.9mmφや0.6mmφのものが市販されていて大きさに対する懸念はない。その他の走査機構の例については、後述する。
【００４０】
・次に、記憶部２１１から合成開口に必要なデータが読みだされ、合成開口処理部２１３において、走査方向Ｙの開口を合成する処理が行われ、走査方向Ｙにおける解像がなされる。
合成開口処理部２１３の動作については、後述の6）項と7）項で詳細に述べる。
【００４１】
・最後に、表示処理部２０５において、RGB画像へのマトリクス変換、AIの判定結果を表示するための処理、表示装置２１５に合わせた走査変換などが行われ、表示装置２１５によりRGB画像、スペクトル画像が表示される。
【００４２】
２）OCI処理とOCT処理の違い
前述したように、OCI処理はOCT処理をベースとする光干渉解像処理（光干渉断層法の撮像原理に基づく処理）であるが、以下に示すように目的が互いに異なるため、両処理において異なる部分がある。
【００４３】
・OCT処理は、生体表面ＯＳから内部の断層像の検出を目的とするため、図6（ａ）に示すように、被写界深度Ｄ１を深く設定する。ゆえに、光学系の開口数ＮＡ１を大きく（解像度を高く）することができない（ＮＡ１が相対的に小さい。）。また、OCT処理で使用される波長帯域は生体透過性が高い近赤外光に限られ、また、生体内伝播時に波長ごとの減衰や散乱が重畳されるため、RGB画像の生成や定量的なスペクトル解析ができない。
【００４４】
・それに対して、OCI処理は、被写体表面である生体表面ＯＳの画像の検出を目的とするため、図６（ｂ）に示すように、開口数ＮＡ２を相対的に大きく設定することができる。また、OCT処理のように照射光が生体内伝播時に減衰しないため、感度に余裕があり、光ファイバー端５１の開口をピンホールで調整することで、顕微鏡的な高解像度を実現できる。加えて、OCI処理では、広帯域光が使用できるのと、OCT処理のような照射光の生体内伝播時に重畳的に起きる波長ごとの減衰や散乱がないため、RGB画像の検出や定量的なスペクトル解析が可能である。
【００４５】
・ゆえに、OCI処理では、OCT処理の技術がベースとして利用され、広帯域光を用いOCT処理を行い、加えて、RGB画像の検出とスペクトル解析についての処理が行われる。RGB画像の検出とスペクトル解析の動作について、後述の〔スペクトル解析〕のところで詳細に述べる。
【００４６】
３）OCI処理
次に、広帯域光源を使用したOCI処理部について説明する。
・図７に示すように、広帯域光源２１の光は、分岐カプラ２２によって2つに分けられ、分岐された光の1つは、光サーキュレータ２３を介して、反射板２４によって反射され、参照光２５が得らされる。
【００４７】
・分岐されたもう一方の光は、光サーキュレータ２６を介して、光ファイバー１によって内視鏡先端部２０１に導かれ、図1に示したように、被写体面３に斜めから照射される。
【００４８】
・次に、図4に示した円弧ＡＲＣからの反射光が、光ファイバー１で受光され、光サーキュレータ２６を介して、干渉カプラ２７によって参照光と干渉される。干渉が行われると、反射光と参照光２５の光路長ＯＰＬの差に比例した周波数で干渉縞が発生し、それらがライン４上からの反射点の数だけ重畳された光になる。反射光の光路長ＯＰＬが参照光２５の光路長より長くなるほど、干渉縞の周波数が高くなる。
【００４９】
・次に、干渉カプラ２７の出力光は、トロイダル型のグレーティング分光器２８によって波数（波長の逆数）成分に分光され、当該波数成分を受光ラインディテクタ２９で受光することによって、光のキャリアが消え、波数成分が時系列になった電気信号が得られる。この電気信号は、反射光と参照光２５の往復光路長の差に応じて発生した干渉縞を示す成分が、ライン４上の反射点の数だけ重畳された成分を有する。
【００５０】
・次に、FFT３０によって、この電気信号についてフーリエ変換を行なうと、フーリエ変換後の周波数成分が、参照光２５と各円弧状反射点ＡＲＣの光路長ＯＰＬの差に相当し、周波数成分ごとの振幅が、反射強度に相当する。結果として、円弧状反射点ＡＲＣと直交する方向についての解像がなされたことになり、円弧状反射点ＡＲＣから反射した反射信号が得られる。
【００５１】
・そして、後述する走査機構によって、走査方向Ｙへ拡散光１０を走査しながら、上記の動作を繰返し、得られた円弧状反射点ＡＲＣの反射信号の振幅と位相のデータ列が、記憶部２１１に送られ、記憶される。
【００５２】
・図７に示される広帯域光源２１の波長（波数）帯域を広くすると、それに比例して干渉縞の波数が増えるため、波長信号をフーリエ変換したときの単スペクトルの幅が狭くなり、ライン４方向の解像度が上がることになる。
【００５３】
・図１に記載のライン４方向の解像度σは、光ファイバー端５１を点光源とみなし、広帯域光源２０９の波長帯域の形状を正規関数としたとき、σ＝〔0.44・λc２／Δλ〕／cosθで表される。解像度σは、波長帯域の幅に比例する。Δλは波長の帯域幅を示し、λcは中心波長を示し、θは拡散光の中心軸Ｘとライン４が交差する角度を示す。
【００５４】
・また、OCI処理の繰返し周期が長くなるほど、受光ラインディテクタ２９（図７参照。）の出力が大きくなるため、OCI処理の感度が上がることになる。
【００５５】
４）OCI処理の補足説明
以下に、フーリエ解析によるOCI処理の補足説明を行う。
・図８（ａ）に示した式の第１項は、広帯域の照明光を模式的に表したものである。図８（ａ）の第2項は、ライン４上の反射点を１つとしたときの参照光２５と反射光の光路長ＯＰＬの関係をδ関数で表したものである。Lの値は、参照光２５の光路長ＯＰＬを0としたときの反射光の往復光路長を示す。反射光に参照光２５を干渉させる処理は、図８（ａ）の式のように、参照光２５と反射光の反射位置に照明光を重畳積分（＊）したものとして表すことができる。図８（ａ）の第２項のｋは、参照波の振幅を示し、Ａは、反射波の振幅を示す。
【００５６】
・図８（ａ）の式で得られた合成積をトロイダル型のグレーティング分光器２８（図７参照。）で分光し、受光ラインディテクタ２９により変換される電気信号は、図８（ａ）の式をフーリエ変換（分光）して、光のキャリアを検波したことと等価になるため、重畳積分の定理により、図８（ｂ）の式の第1項の照明光の波数帯域と第2項の干渉縞を掛け合わせ（Ｘ）た第3項の電気信号が得られる。図８（ｂ）の第1項のτは、広帯域光の波数成分を意味する。図８（ｂ）の式の第2項は、距離Lに比例した周波数の干渉縞を示している（周期が距離Ｌに反比例する）。実際の反射光は、ライン４上の反射位置からの反射光がすべて重畳されるので、それに相当した周波数の干渉縞がすべて重畳されている。図８（ｂ）の式の第2項に示した参照光の振幅ｋが、干渉縞の直流成分になり、反射光の強度Aが干渉縞の振幅になる。
【００５７】
・図８（ａ）と図８（ｂ）の第2項は、フーリエ変換対であるため、位置軸（時間軸）と波数軸（周波数軸）を入れ替えて考えると、フーリエ変換後の波形を理解しやすい。ちなみに、位置（距離）軸をフーリエ変換すると、波数（空間周波数）軸になるが、受光ラインディテクタ２９（図７参照。）で時系列な電気信号に変換しているので、図８（ｂ）の第３項に示すように波数軸が時間軸になっている。
【００５８】
・次に、電気信号に変換された図８（ｂ）の式を、FFT３０で逆フーリエ変換すると、図８（ｂ）の式の第1項の波数帯域成分の位相が整合され、図８（ｃ）の式の第1項に示したパルスになる。図８（ｂ）の式の第2項の干渉縞は、図８（ｃ）の式の第2項に示すように、δ関数にもどる。重畳積分の定理により、図８（ｂ）の式の掛け算は、図８（ｃ）の式では重畳積分となるため、図８（ｃ）の式の第3項に示すように、距離Lの位置に振幅がAで照明光の波数帯域に逆比例した幅のパルスが得られることになる。図８（ｃ）の式の第3項のパルスの半値全幅が、円弧ＡＲＣと直交する方向（ライン４方向）の解像度になる。
【００５９】
５）波長掃引光源を使用したOCI処理
次に、広帯域光源２１の代わりに波長掃引光源３１を使用したときのOCTI処理について、図９を用いて説明する。
【００６０】
・OCI処理の繰り返し走査時間（ＴＩＭＥ）内に、波長掃引光源３１によって照明光の波数（波長の逆数）が直線的に変調された光が、分岐カプラ３２に入力される。また、干渉カプラ３３からの出力光は、受光ディテクタ３４によって電気信号に変換される。その他の処理は、図７に参照しつつ説明した広帯域光源２１のOCI処理で行われる処理と同じである。
【００６１】
・波長掃引光源３１を使用すると、図７で示したグレーティング分光器２８や受光ラインディテクタ２９が不要になり、感度とSNの良い単一の受光ディテクタ３４を使用することができる。ただし、可視光のような広帯域の波長掃引光源３１は、複数の波長掃引光源を合成することが必要になるため、後述するマルチスペクトル解析などの用途も加味して、目的に応じて光源を選択することや複合的に光源を使用する。
【００６２】
６）合成開口処理
次に、合成開口処理部２１３（図１参照。）の動作について説明する。
・図10に示すように、合成する開口１７１の大きさに応じて、図1の記憶部２１１に記憶してあるデータ列から合成開口に必要なデータ列ＤＬ‐１〜ＤＬ‐ｎ（１７７）を選択し、光ファイバー端５１から検出される検出画素１７３までの光路長に一致するデータＡＤ‐１〜ＡＤ‐ｎを、上記データ列ＤＬ‐１〜ＤＬ‐ｎから読み出す。データＡＤ‐１〜ＡＤ‐ｎを読み取るときに量子化誤差を抑えるために、図11に示した補間回路４６によって、前後のアドレスのデータから振幅と位相の補間を行って、読み出すデータＡＤ‐１〜ＡＤ‐ｎの精度を高める。読み出すデータＡＤ‐１〜ＡＤ‐ｎのアドレスは、一次近似により放物線状１７５になる。
【００６３】
・次に、読み出したデータＡＤ‐1〜ＡＤ‐ｎの光路差ＯＰＤ−１〜ＯＰＤ−ｎに相当する位相のズレを整合して加算を行うと、同じ開口の光学系で画素１７３を検出したのと同じことになる。位相を整合して加算することによって、検出する画素１７３の振幅は、データ列ＤＬ−１〜ＤＬ−ｎの数だけ大きくなり、合成開口１７１で使用する他の画素の振幅は、図4の円弧ＡＲＣ上をライン４から遠ざかるにつれ、位相（位置）がずれて打ち消し合う。この位相ずれについての補足説明を、7）項でフーリエ解析を用いて行う。
【００６４】
・上記したデータＤＬ‐1〜ＤＬ‐ｎの位相を整合させて加算を行ない、その処理を走査方向Ｙに繰り返すということは、図11に示すように、相関演算部４８によって、データＤＬ‐1〜ＤＬ‐ｎと整合させるための参照信号ＲＳの相関演算を、データ列１７７の方向に対して行うことである。参照信号ＲＳは、ライン４上で一定の解像度（開口数）を得るためには、検出する画素１７３の光路長に応じて（ライン４上の反射位置に応じて）、選択するデータ列ＤＬ−１〜ＤＬ−ｎの範囲１７７（合成開口の範囲１７１）と参照信号ＲＳを適応的に切換えなくてはならない。検出(合成)する画素１７３に必要な参照信号ＲＳを参照信号発生部４５のルックアップテーブルに記憶させておく。または、参照信号ＲＳは、検出する画素１７３の光路長の関数となるため、計算によって発生させてもよい。
【００６５】
・相関演算については、重畳積分の定理に従い、図12に示すように、相関を行う信号をそれぞれフーリエ変換４０１してから掛け合わせ、それを逆フーリエ変換４０３する方法でも、図１１の相関演算部４８による方法でも同じ結果が得られる。フーリエ変換４０１を行うデータの範囲は、走査方向Ｙに格納されているデータの範囲である。図5の走査方式のように、走査方向Ｙにおける参照信号が一定の場合、図12のフーリエ変換４０１の方式は、図11の相関演算の方式より乗算の回数が少なくなる。
【００６６】
７）合成開口処理の補足説明
次に、本発明の内視鏡装置を適用する細径内視鏡の具体例を示し、細径内視鏡における合成開口処理について、フーリエ解析を用いて説明を行う。
【００６７】
・いま、図13に示すように、既存の内視鏡（6mmφの細い内視鏡）４０７の鉗子口（２〜３mmφ）４０５を介して、図5に示した細径内視鏡（２mmφ）５００を目的部位に押し当てて、顕微鏡的な撮像を行う場合について説明を行う。被写体面に押し当てるのは、ブレを防ぐのと、合成開口の開口数を大きくとるためである。
【００６８】
・観察者が行う操作は、先ず、親内視鏡４０７の広視野画像によって疾患部のスクリーニングを行い、次に、注目部位について鉗子口４０５を介した細径内視鏡５００によって高精細な観察を行う。そして、観察者は、その高精細画像の観察距離を縮めながら（画像を拡大しながら）スクリーニングを続け、スクリーニングされた部位の中で細胞診が必要な部位に細径内視鏡５００を押し当てて、顕微鏡的な拡大画像を観察する。前述したように、細径内視鏡５００は、焦点深度が深く、高精細撮像から顕微鏡的な拡大撮像までの切換えが、被写体の距離を変えるだけで自動的に行えるため、上記の操作と観察が容易に行える。なお、図１３において、細径内視鏡５００は、ワイヤー制御により屈折できる第１の可撓部４０９と、屈折できるばね状の第２の可撓部４１１とを有する。
【００６９】
次に、この顕微鏡的な拡大撮像における合成開口の開口数と、合成開口のためのデータ列１７７を取得する間隔P（図１０参照。）について説明する。
【００７０】
・図14と図15に示すように、内視鏡装置３０１の中心（回転走査軸）Ｒから0.7mmの円弧状の走査範囲３４３で、光ファイバー端５１を回転走査させ、光ファイバー端５１から１mmの距離にある2×2mmの撮像範囲５７１の撮像を行う場合、この2×2mmの撮像範囲５７１について1000×1000画素を得るための解像度は、サンプリング定理により2μm以下が必要になる。ライン４方向の解像度σは、前述のOCTの解像度の式から計算すると、拡散光に可視光帯を使用すれば2μm以下の解像度を充分に達成できる。走査方向Ｙの解像度ξを2μm（図１６（ｃ）のＲｅｓ．参照。）にするために必要な開口の大きさTは、焦点距離を１mmとし、拡散光１０の中心波長λcを550nmとしたとき、結像の近似式、ξ＝0.61×λc／NA（NA=sinα）から逆算すると、T＝0.34mmが必要になる。なお、図１４中の符号５１１は照明用光ファイバー、５２５は軸受、５２９は磁石、５５６はマイクロモーター、５３３はコイルばね、５５３は光ロータリージョイント、５３１は電動コイル、５７１は２ｘ２ｍｍの撮像範囲を示し、図１５中の参照符号３４１は表層粘膜、３４３は光ファイバー端５１の走査範囲１．３４ｍｍを示す。
【００７１】
次に、以上の条件で、拡散光１０を回転走査して図10のデータ列ＤＬ−１〜ＤＬ−ｎを取得するときの間隔Pをフーリエ解析によって求める。
【００７２】
・合成する開口１７１は、離散的なため、図16（ａ）の式に示すように、データ列ＤＬ−１〜ＤＬ−ｎを取得する間隔Pを表す第1項のCOM（櫛）関数に、開口Tを表す第2項の窓関数（T＝0.34ｍｍ）を掛け合わせ、更に、第3項に示した光ファイバー端面の受光感度分布を重畳積分した式で表される。
【００７３】
・合成開口処理はフーリエ変換であるため、重畳積分の定理に従い、図16（ｂ）の式に示すように、COM関数をフーリエ変換してできる間隔1／Pのcom関数に、方形波をフーリエ変換してできるsync関数を重畳積分し、それに、第３項の焦点上における拡散光の分布（光ファイバーの受光感度分布）を掛け合わせた式で表すことができる。図16（ｂ）の式の軸単位は、空間周波数で表示してあるが、距離の単位に変換すると図16（ｃ）の波形で表される。
【００７４】
・図16（ｃ）の波形から分かるように、間隔Pが広くなると、図16（ｃ）の波形の0次と±1次の間隔が狭くなり、0次のPSF（Point Spread Function：受光感度分布）に±1次のPSFがアーチファクト（本来は存在しない虚像）として入り込む。正確に言うと、0次のPSFに重なる±1次のPSF（サイドローブ）の積分値（アーチファクト）が、信号雑音より小さくなるようにしなくてはならない。ここで、拡散光１０の拡散範囲ＤＡ（図１参照。）は、開口を合成するうえで開口より大きい範囲が必要とされるため、拡散光１０の拡散範囲ＤＡ（図１の参照。）を狭くすることで±1次以上を抑えることはできない。間隔Pを調整することで±1次の影響を抑えることになる。間隔Pを小さくするほど0次と±1次の間隔が広くなり、±1次の影響が少なくなるが、データ数がその分増えるので、SNと計算量（回路規模）のバランスを考慮して設定する。
【００７５】
・いま、図16（ａ）の式の間隔Pを1μmに設定した場合、図16（ｃ）の波形に示すように、0次と±1次の間隔は、拡散光１０に必要な範囲の2倍の0.68mm（＝0.61×λc×2f／P／cosθ，f：焦点距離，θ：開口角）になるため、±1次のアーチファクトを抑制することができる。2mmの撮像範囲５７１について撮像を行う場合、図15に示すように、合成する開口分を含めた1.34mmの走査範囲３４３（走査角βが６８度）について光ファイバー端５１の走査を行い、走査する間に1340のデータ列を取得し、取得したデータ列の中の開口の大きさに相当する340のデータ列を使用して合成開口処理を行うことになる．
【００７６】
８）拡散光の走査方式
・図17に拡散光１０（図３参照。）を走査する走査方式を示す。ａはリニア方式、cはセクタスキャン方式、dは、a、b、cを複合させたマルチスキャン方式である。どの走査方式においても、開口を合成することが可能である。例えば、血管内や気道内を撮像するときはコンベックス方式が都合よく、関節などを撮像するときはリニア方式という具合に、被写体の形状に応じて走査方式を使い分けることができる。10項で述べるスペクトル解析において、被検体の特徴を示すスペクトル帯域が狭くなり、画像にスペックルパターンが生じるとき、それを抑制するためにdの走査方式を使用する。
・図5の走査方式は、bのコンベックス方式に相当する。
【００７７】
・また、セクタスキャン方式ｃは、拡散光１０を走査する走査範囲３４３（図１５参照。）が開口の大きさでよいため、内視鏡の径を細くできる。ただし、合成開口が可能な走査範囲３４３は、走査した拡散光１０の拡散範囲ＤＡ（図１参照。）が重なるエリアになるため、視野角を広くする分、照明光の拡散範囲ＤＡを広げる必要がある。また、中心軸Ｘを偏向させるには、中心軸Ｘの偏向に合わせて参照信号ＲＳを生成するため、参照信号ＲＳ（図１１、１２参照。）の数が増える。ちなみに、拡散範囲ＤＡの中央に比べて周辺の解像度ξを−3ｄＢほど落とすだけで、合成開口の計算量をかなり減らすことができる。
【００７８】
・また、セクタスキャン方式ｃにおいて、全画素の解像度ξを一定にするには、光路長ＯＰＬの最も長い画素４２（図１８参照。）の検出に必要になる開口ＡＰ（拡散光の走査範囲）を選択し、光路長が最も短くなる画素４２に必要になる間隔Pを選択し、偏向の角度α（図１８参照。）が最も大きくなる画素４２に必要になる拡散光１０の拡散範囲ＤＡ（図１参照。）を選択すればよい。図18に、セクタスキャン方式ｃの位相整合の概念図を示す。図１８中の符号ＡＰは、検出に必要な開口を示す。
【００７９】
２．スペクトル解析
次に、本発明の内視鏡装置のスペクトル解析機能について説明を行う。先ず、スペクトル解析の有意性を述べ、次に、反射スペクトルの性質を述べ、次に、スペクトル解析の課題と解決手段を述べ、最後に、スペクトル解析の実施例を説明する。
【００８０】
１）スペクトル解析の有意性
・人の視覚機能は、目と脳が一体となって、広視野、高解像、高ダイナミックレンジを実現している。人の目の高精細な視野（中心窩）は、わずか2°の視野角の範囲しかなく、視野の外側にいくに従い解像度が急に落ちる。この視野角2°の範囲を高速に走査し、得た像を脳内で合成することで、あたかも、視野全体を高精細に観察しているように捉える。また、視野角2°の視野の平均輝度に応じて瞳孔を高速に調整することで、視野全体にわたって高ダイナミックレンジの像を合成している。まさに、人の視覚機能は視ると覚るが一体となった機能である。
【００８１】
・このような視覚機能は、被写体の形態やテクスチャーや動きについて、高い認識能力を発揮する。ところが、人の視覚機能はスペクトルに関しては、XYZの3原色の分解能しか持っておらず、光のスペクトル成分を認識して物質を特定するという能力は決して高くない。
【００８２】
・画像診断においては、非侵襲、かつ、非接触な組織性状診断（Tissue Characterization）を画素レベルで行いたいというニーズが高く、その手段の一つとして、人の色覚を超えるスペクトル解析が期待されている。スペクトル解析の波長帯域は、侵襲性が高い紫外線やX線を除いた可視光領域から赤外領域やテラヘルツまでの領域となる。
【００８３】
２）波長帯域における反射と吸収
生体における光の反射と吸収のメカニズムは波長帯域によって異なる。
・可視光帯は、生体分子の振動やスピンを励起して吸収されるスペクトル成分の変化が、レイリー散乱の反射光に重畳されて色を形成する。
【００８４】
・赤外の帯域は、波長が長い分、分子振動及び分子間振動を励起しやすく、分子構造と相関性の高いスペクトルの吸収が強く起きる。指紋領域といわれる波長帯域があり、物質を特定する赤外分光法が確立されている。赤外帯域も同じく、吸収スペクトルの変化はレイリー散乱の反射光に重畳されている。
【００８５】
・また、波長帯域に関わらず、光のエネルギーの一部が分子振動に吸収され、残りのエネルギーを自家蛍光やラマン散乱光として放出する現象が起きる。蛍光やラマン散乱光のスペクトル成分は、分子構造と相関性が高いが光強度が弱い。ところが、放出エネルギーに準じた波長シフト（ε＝ｈ・v）が起きるため、波長帯域フィルタによって背景光となる励起光のレイリー散乱を除去することができ、安定性とSNが確保できる。ゆえに、蛍光やラマン散乱光の分光法は、反射方式の検出に向いている。
【００８６】
３）スペクトル解析の課題と解決の手段
・照明の角度や被検体の屈折率の分布状況など、環境によってレイリー散乱光自体のスペクトル成分がある程度変化するため、レイリー散乱光（反射光）に重畳されている吸収スペクトルの安定性とSNは総じて高くない。
【００８７】
・ところが、人の色覚は、照明の角度によってレイリー散乱の状態が変わったり、照明の分光特性がある程度変わったりしても、色を判別できる（Retinex理論の色の恒常性）。それは、目と脳が一体となって形成する色空間で、経験による統計的な識別と非線形な識別を行っているからである。
【００８８】
・同様に、マルチスペクトルについて、統計的な解析やAIのような非線形な識別を適用すると、人の色覚を超えたスペクトル解析を実現できる。反射光のスペクトルデータを大量に取得し、スペクトル成分を多次元直交軸とした空間で、直交変換などによる多変量解析を行ってみると、正常細胞と癌細胞などのクラスタを切り分けて識別できるケースが多いことが概に分かっている。
【００８９】
・物質ごとに、多変量解析によって、物質の特定に最適なスペクトル空間軸（識別するクラスタ間のフィッシャー・レシオが最も大きくなる軸）を事前に求めておき、累積寄与率から軸の数を3以下に絞れる場合、その軸で得た情報を、色空間（3次元）の視覚分解能が高い軸（例えば、視覚分解能が4：1.5：0.5であるYIQ）に割り当てて表示すると、画像診断を効果的に支援することができる。色空間に表示すれば、その後は観察者の視覚脳によって、非線形な識別が行われる。
【００９０】
・軸の数が多い場合は、その軸空間に形成されるクラスタを、非線形な識別が得意なAI（Deep Learning）によって3軸に絞り込み、上記のように、人の視覚が認識しやすい色空間の軸に変換して表示することで、診断を支援してもよい。
【００９１】
・マルチスペクトルそのものを学習済みのAIに入力して、物質の特定を行ってもよいが、前処理である多変量解析によってAIの入力数を絞り込むと、AIの規模を大幅に小さくできる。入力軸の数は、データ圧縮と同様に、多くても５〜６に絞り込める。
【００９２】
・AIは、適用する場面と範囲を限定すれば、多種・大量の情報を短時間で学習し、また、多種・大量の情報から短時間で答えを出すことが人より得意である。その理由は、AIは疲れが無いため、昼夜を問わず電気のスピードによって、多種・大量の情報を短時間で学習し、また、学習に使用する大量の情報や、学習した結果を忘れることが無いため（もっとも、人の場合，忘却が脳をデバックする手段と言われている）、あくまでも、適用する場面と範囲を限定すれば、人に優るケースが多くなる。マルチスペクトル解析のように、単純なスペクトルパターンの認識であるのに、変量の数が多く、レイリー散乱のような発生要因が多様で不安定な雑音が混じるケースは、AIの活用が有効である。
【００９３】
以上の課題と背景を踏まえ、本発明を適用した実施形態の内視鏡装置によって、スペクトル解析を行う手順と、それに必要な機能を以下に説明する。
【００９４】
・先ず、可視光から赤外の波長帯域を、なるべく細かく分割したマルチスペクトルの画像データを、内視鏡装置によって出来るだけ数多く取得し、確定診断と整合したタグや、クラスタの分散を小さくするための前処理に必要な情報（例えば、データ取得時の光源の波長帯域特性、受光ラインディテクタで電気信号に変換するまでの波長帯域特性など）を、その画像データに添付して、外部のコンピュータの記憶装置に送り蓄積する。
【００９５】
・次に、外部のコンピュータによって、蓄積したマルチスペクトルデータの前処理を行った後、主成分分析やFS（Foley−Sammon）変換などによって、目的物質を特定するために最適なスペクトル空間軸を算出する。累積寄与率の高い順にスペクトル空間軸が算出されるので、データ圧縮と同様に、スペクトル空間軸の数を絞り込む。
【００９６】
・次に、絞り込んだスペクトル空間軸へ、蓄積してあるマルチスペクトルデータを射影し、それを学習データとして、コンピュータ上のAIに、クラスタを識別するための「教師あり学習」を行わせる。AIの構成は、内視鏡装置に内装してあるＡＩの構成と同じである。
【００９７】
・そして、絞り込んだスペクトル空間軸の基底ベクトル成分と、AIが学習した知識データ（AIを構成する階層型ニューラルネットワークのニューロンの係数）を、コンピュータから内視鏡装置に送って記憶させ、特定する物質ごとに、これらの係数を切換えて使用する。絞り込んだスペクトル空間軸の数は、多くても５〜６軸（発明者等の経験上）になり、AIの規模が小さくて済むため、内視鏡装置への組み込みが容易で、識別速度も速くなるため、リアルタイムな物質特定がin vivoにて可能になる。
【００９８】
・以上の説明から分かるように、内視鏡装置は、マルチスペクトルデータをin vivoで多数取得し、外部の記憶装置に蓄積できる機能と、多変量解析によって決定したスペクトル軸の信号を検出し、リアルタイムな物質特定をin vivoにて行なえる機能の２つを併せ持つ。この２つの機能の実施例を5）項で説明する。  
【００９９】
４）RGB画像の生成
スペクトル解析の実施例を説明する前に、OCI処理部（図１の２０７）のRGB画像を生成する動作について説明する。
【０１００】
・図７に示した受光ラインディテクタ２９の出力は、図19のFFT６１に入力され、図20に示す可視光帯域８０についてフーリエ変換が行われ、図２０に示すW（ホワイト）信号８１が生成される。図20は、フーリエ変換によって生成する各種スペクトル画像の波長帯域を示している。
【０１０１】
・W信号の代わりに、受光ラインディテクタ２９の出力に所定の係数を乗じてフーリエ変換を行い、Y（輝度）信号を生成してもよい。
【０１０２】
・また、生体表面からある程度深い部分を描出する場合、図20に示した生体透過性のよい近赤外領域８５を含めた帯域についてフーリエ変換を行い、W信号８１として生成してもよい。
【０１０３】
・W信号８１の生成と並行して、図19のFFT６２によって、図20に示すR帯域のフーリエ変換が行われ、R信号８２が生成される。R信号８２は、図19に示す補間メモリ部６３によって画素の補間が行われ 、W信号８１と、画素数と時間軸の同期がなされる。続いて、FFT６２によって、図20に示すB帯域のフーリエ変換が行なわれ、B信号８３が生成される。B信号８３も、同じく図19に示す補間メモリ部６４によって画素の補間が行われ、W信号８１と、画素数と時間軸の同期がなされる。
【０１０４】
・次に、図22に示すように、記憶部２１１のメモリ２１１−１〜２１１−３に、W、R、Bの信号のデータ列が記憶され、次に、合成開口処理部２１３において、W、R、Bの信号のそれぞれについての合成開口処理２１３−１〜２１３−３が行われ、次に、マトリクス変換部２０５−１でRGB信号へのマトリクス変換が行われ、映像信号が生成される。
【０１０５】
・R信号８２とB信号８３は、W信号８１に比べて波長帯域幅が1／3になるため、解像度も1／3になるが、人の目のRとBに対する解像度が輝度情報に比べて1／3であるため問題はない。
【０１０６】
・また、正確な色再現の情報が必要ならば、受光ラインディテクタ２９（図７参照。）の出力に、XYZ等色関数の係数を乗じてフーリエ変換を行なえば、XYZの信号を得ることも可能である。
【０１０７】
・上記のように、分割したRとBの帯域に対してフーリエ変換を行うことで、R信号８２とB信号８３を生成することができる（図２０参照。）。これは、広帯域光源２１（図７参照。）は、R、G、Bや赤外など、複数の光源の線形和から成り立っていると考えることができ、また、照明からフーリエ変換までのすべてが線形処理であるため、重ね合わせの原理によって、受光ラインディテクタ２９の出力からRやBの帯域に相当する信号８２、８３を抜き出してフーリエ変換する処理は、RやBの単独光源を用いて別々に信号を取得してフーリエ変換したのと同じである。同様な考え方で、後述する図20の参照符号８４に示したマルチスペクトルMS1〜MSｎや固有スペクトルEU1〜EUｎについても、受光ラインディテクタ２９の出力に所定の係数を乗じることで、それぞれのスペクトルの帯域を生成することができ、それをフーリエ変換すること（図２０のＦＦＴ７４−１〜７４−ｎ、ＦＦＴ６８参照。）で、それぞれのスペクトルに対応した画像が得られる。
【０１０８】
５）スペクトル解析の実施例
次に、スペクトル解析の実施例として、癌と正常組織の２つの組織を識別する場合を説明する。
【０１０９】
・多変量解析を外部のコンピュータで行うために、可視光から赤外までの波長帯域をなるべく細かく分割したマルチスペクトルMS1〜MSｎ（図20の参照符号８４）の画像を、内視鏡装置で取得する。先ず、表示されたRGB画像上でマルチスペクトルMS1〜MSｎを取得する癌組織の部位と正常組織の部位をマウス等の入力手段で指定する。そして、図19に示すように、マウスの情報を基に、指定領域を切り出すためのゲート信号７６をコントロール部７１で生成する。次に、受光ラインディテクタ（図７の参照符号２９）の出力であるマルチスペクトルMS1〜MSｎを、FFT６８によってフーリエ変換することで、それぞれのスペクトルの画像が、生成される。それらの画像から、ゲート信号７６によって指定領域が切り出され、メモリ部６９に記憶される。
【０１１０】
・次に、図１９に示されるデータフォーマット作成部７０において、癌の確定診断のタグや、癌の種類、悪性度、進行度などを示すタグ、そして、前処理に必要な照明の分光特性などの情報が、切り出されたマルチスペクトルMS1〜MSｎの画像データに添付され、外部のコンピュータに送られ蓄積される。正常組織についても癌組織と同様な手順を実施する。このような癌組織と正常組織のマルチスペクトルMS1〜MSｎの画像データを、症例ごとに出来るだけ数多く取得して蓄積する。以上に述べたデータフォーマット作成部７０による処理は、マルチスペクトルMS1〜MSｎの画像とそれに対応するRGB画像を、外部のコンピュータが管理する記憶装置に送り、外部のコンピュータ上で行ってもよい。
【０１１１】
・マルチスペクトル解析おいては、スペクトルの分解能とスペクトル画像の解像度は、トレードオフの関係になる。マルチスペクトルを検出する如何なる方法においても、完像時間を含め、SNを基準としたトレードオフの関係が成り立つ。マルチスペクトルの解析を、テクスチャーの強調や輪郭の見極めに応用するのであれば、スペクトル画像の解像度（帯域幅）に重きを置き、物質特定の精度に重きを置くのであれば、スペクトルの分解能、ようするに取得するマルチスペクトルの数を増やすことになる。
【０１１２】
このように、応用目的に応じてマルチスペクトルMS1〜MSｎの数と帯域幅のバランスを適宜設定する。多変量解析に使用するマルチスペクトルMS1〜MSｎは、帯域幅がなるべく細かく分割されているほうが良いので、スペクトルの分解能に重きを置くことになるが、目的部位をマウス等の入力手段で指定して画像から切り出すためには、スペクトル画像にある程度の解像度が必要とされるため、目的に照らし合わせてバランスを設定する。
【０１１３】
・次に、上記の通り外部のコンピュータに蓄積した癌組織と正常組織の大量のマルチスペクトルの画像データは、コンピュータによって、照明の分光特性や光処理回路の波長帯域特性、平均輝度による正規化などの前処理が行われる。前処理は、クラスタの分散を抑えて識別精度を上げるために重要である。
【０１１４】
・次に、コンピュータによって、前処理を済ませた画像データの多変量解析を行なう。マルチスペクトル成分を多次元直交軸（図２１のＯ）とした空間に、癌組織と正常細胞のスペクトルデータを画素ごとに表示すると、癌組織と正常組織のクラスタが形成される。照明の分光特性や平均輝度、内視鏡装置の感度のバラツキなどを正規化する前処理がなされていれば、それぞれのクラスタの分散は、主に重畳されているレイリー散乱の不安定さによって生じる。癌組織と正常組織の２つのクラスタ３６１、３６２を切り分けて識別できるように、クラスタ３６１、３６２それぞれの分散が最も小さく、クラスタ３６１、３６２間の距離が最も大きくなる（フィッシャー・レシオが最も大きくなる）射影空間を直交変換によって求める。例えば、FS（Foley-Sammon）変換によってこの射影空間を求めると、フィッシャー・レシオの大きい順に射影軸（固有ベクトル）EU1〜EUｎが算出される。発明者等は、EU1〜EUｎの数は、データ圧縮と同様に、多くても5〜６以下に絞ることができる、という知見を得ている。
【０１１５】
・次に、蓄積してある癌組織と正常組織の大量マルチスペクトルデータMS1〜MSｎを、コンピュータによって固有スペクトルEU1〜EUｎの射影軸に射影し直し、固有スペクトルのデータを使用して、コンピュータ上のAI（図２３のAI１３７と同じ構成）に、二つのクラスタを識別するための「教師あり学習」を行わせる。AIは、Deep Learningの学習が可能な多階層ニューラルネットワークで構成されている。識別の精度向上（ローカルミニマム（最小値の他の極小値）を抑制）とAIの規模（層数）を削減するために、識別の対象ごとにＡＩに「教師あり学習」が行われる。学習によって得たニューロンの係数は、図23のAI１３７に送られ、記憶される。
【０１１６】
・図21は、AIによる非線形な識別を視覚的に理解しやすいように、算出した固有スペクトルEU1〜EUｎの射影空間におけるクラスタの識別を模式的に示したものである。参照符号３６３は、EU1 とEU2 の平面への癌組織のクラスタの射影を示し、参照符号３６４は、正常組織のクラスタ群の射影を示し、Ｚは、AIがその平面で識別する非線形な閾値を示している。EU1とEU2の2つの直交軸のデータが、AIの非線形な識別によって1軸の情報（この場合、癌組織か正常組織かを識別する軸）に変換されることを示している。このように、AIは、情報空間の微小領域ごとの識別を、階層ごとに行うことで、情報空間内の非線形な識別を可能にし、異なる情報軸への変換を行う。直交軸の数は、必要に応じて（バックプロパゲーションによって）増減する。
【０１１７】
・EU1〜EUｎの基底ベクトル成分値は、外部コンピュータから図19に示されるコントロール部７１に送られ、乗算器７３−１〜７３−ｎの係数７２−１〜７２−ｎとして、コントロール部７１内のメモリに記憶される。係数７２−１〜７２−ｎの値には、広帯域光源の分光特性のモニタリングによる補正など前処理に必要な値が加えられる。
【０１１８】
・そして、係数７２−１〜７２−ｎをコントロール部７１のメモリから読み出し、乗算器７３−１〜７３−ｎによって、受光ラインディテクタ２９（図７参照。）から時系列に出力されるスペクトル成分に乗じ、EU1〜EUｎの軸に射影した時系列な信号を生成する。その時系列信号をFFT ７４−１〜７４−ｎによってフーリエ変換することで、EU1〜EUｎについてのスペクトル画像をそれぞれ得ることができる。
【０１１９】
・累積寄与率の高いＥＵ軸が、EU1、EU2、EU3の3軸に絞れる場合、図22に示すように、スペクトル成分の合成開口処理２１４−１〜２１４−３を行った後に、人の目の分解能の比が4：1.5：0.5であるYIQ信号に、ＥＵ軸の寄与率の高い順に割りあて、その後、マトリクス変換部２０５−２でRGBに変換して表示することで、癌組織と正常組織の画像上での識別精度を最大化することができる。あとは、この色空間において非線形な識別が、観察者の視覚脳によってなされる。また、このように画像から目視によってクラスタを識別する場合、画像のコントラストを感じる要素は、注目画素と近傍画素との輝度の差ではなく輝度の比となるため（視覚モデルのRetinex理論より）、マルチスペクトルデータの対数変換を行ってスペクトルデータ間の比を差に変換してから、多変量解析を行えば、目視による識別に最適なEU軸を求めることができる。
【０１２０】
・識別の寄与率が高いEU軸が4軸以上になる場合、各軸に対応するスペクトル成分の画像を学習済みのAI１３７に入力して3軸に絞り込んで、前述したYIQ信号に割り当てて表示してもよい。または、寄与率の高いEU軸の数は、多くても５〜６であるため、AI１３７で物質の特定を直接行ってもよい。そして、AIその出力の発火度に応じて、癌の部分の画像の色相などを変えて表現したり、癌の輪郭を強調して表示したりするなど、視覚上の識別が容易な表示に変換して、効果的に診断支援が行えるようにしてもよい。
【０１２１】
・以上に、癌組織と正常組織のように２つのクラスタの識別についてのスペクトル解析を述べたが、複数のクラスタをAIで一括して識別（等級判別）することも可能である。ただし、AIの規模（層数）が大きくなるので、以下に説明する識別方法を行ってもよい。
【０１２２】
・図24の1.に示すように、先ず、検出したスペクトル成分を使用して、画像の領域ごとに正常組織か癌組織かの2つのクラスタの識別を行い、次に、癌組織の判定が出た部位について、図24の2.に示すように、2つのクラスタの識別の組合せから癌の種類や悪性度の判定を行い、次に、図２４の3.に示すように、2つのクラスタの識別の組合せから進行度合いを判定する。このように、２つのクラスタの識別をツリー状に行なうことで、複数（３つ以上）のクラスタの識別が可能になる。識別ごとに、識別に最適なEU1〜EUｎの係数７２−１〜７２−ｎをコントロール部７１から読みだして使用するのと、AI１３７の知識データを切換えることで、図23に示した規模の小さいAI１３７を使用して、識別に要する時間を増やすことなく、複数のクラスタの識別ができる。
６）スペクトル解析の応用例
【０１２３】
・図25に示すように、血液ＢＶと表層粘膜ＭＭの反射スペクトルの特性が明らかに異なるため、上述したスペクトル解析によって、二つの組織の識別を効果的に行える画像表示が可能になる。このように本発明の内視鏡装置のスペクトル解析により血管構造から癌の診断を行うことができる。
【０１２４】
・また、図26に示すように、酸化ヘモグロビン（動脈）ＯＨと還元ヘモグロビン（静脈）ＲＨの吸収係数特性が異なるため、上述したスペクトル解析によって、動脈ＯＨと静脈ＲＨの組織の識別や、累積寄与率の高いスペクトルの値をルックアップテーブルによって変換することで、酸素飽和度の画像を検出することが可能である。癌組織と正常組織では、酸素飽和度が異なる。
・上述の通り、光のスペクトル（特に赤外）に対して、独自の反射特性を有する生体物質のスペクトル解析に対し、本発明の内視鏡装置が利用できることは言うまでもない。
【０１２５】
・また、特定の色素が結合する性質を有する生体分子や、特定の酵素と反応して発色する染色や蛍光がある生体分子のスペクトル解析にも本発明の内視鏡装置が利用できる。特定の色素として、ICG（インドシアニングリーン）、5-ALA、BBG、トリアムシノロンアセトニド、フルオレセインなど、染色や蛍光の色素が数多くある。染色は吸収スペクトルによるもので、レイリー散乱光が混入するが、吸収が強いため安定性とSNが高い。このような染色や蛍光についても、上述したスペクトル解析を利用して、染色の結果を強調することができる。色素のなかには、ICGのように、弱毒性のものもあるため、染色の結果を強調することで使用量を抑えることができる。
【０１２６】
・また、癌に取り付く蛍光色素（プローブ）や、近赤外線を当てると取り付いた癌が死滅する光線力学療法を蛍光色素に付加したものや、光線力学療法で死滅した癌の残骸に対する免疫効果で転位した癌を死滅させる光免疫療法を加えたものなど、様々な新しい試薬や治療薬の開発が進められている。これらについても、上述したスペクトル解析によって、プローブの状況を認識することが期待される。
【０１２７】
・ただし、蛍光現象においては、原子（外殻電子）のエネルギーが一旦励起された後、先に分子間振動として、エネルギーの一部が吸収され、残りのエネルギーが蛍光として放出される。分子間振動への吸収という非線形現象が先に起きるため、蛍光と励起光（参照光）の位相の相関性が無くなる。ゆえに、本発明の撮像方式のOCI処理によって蛍光を検出することができない。
【０１２８】
しかし、特願2019−087128に発明者等が開示するように、生体物質に注入される蛍光色素やプローブに励起光を当て蛍光の自然放出を起こす際、蛍光の放出を促進させるための誘導放出光を当てて、励起光側の吸収スペクトルを増幅し、励起光側のスペクトルの変化を上述したスペクトル解析によって検出すれば、蛍光現象を測定することができる。
【０１２９】
・また、ラマン散乱光は、信号エネルギーが極めて小さい（励起光の10−６）が、波長のシフトを利用した分光フィルタによって、励起光のレイリー散乱を除去することができるため、反射方式による検出に適している。ラマン散乱光は、線形現象である放出が先に起き、残りのエネルギーが分子間振動として吸収されるため、上述したスペクトル解析によって被検体のラマンスペクトルを検出することが可能である。また、特願2019−087128に開示されるようなラマンスペクトルの画像の解像度を向上させる手法や、多変量解析（図２１参照。）によって特定する物質ごとに検出帯域の最適化を行い、AIにより物質を特定することで、識別の感度を向上させることが可能である。また、本発明の内視鏡装置のスペクトル解析は、ラマン散乱のSERS（Surface Enhanced Raman Scattering）効果の併用や、CARS（Coherent anti−Stokes Raman Scattering）の過程を利用することが可能である。
【０１３０】
３．走査機構の例
目的に応じて、以下に示すような走査機構を利用できる。
・図27に、走査機構としてマイクロモーター２３１（0.9mmφ）を利用する例が示されている。マイクロモーター２３１の先端が、フレキシブルジョイント２３７を介して、光ファイバー端５１に連結され、マイクロモーター２３１が駆動されるとフレキシブルジョイント２３７及び光ファイバー端５１を回転する。光ファイバー端５１を有する内視鏡装置の先端部を更に細くできるため、血管や気道のように漸次細くなる管腔状の被検体を観察するのに適する。フレキシブルジョイント２３７の長さは、捩れによる回転速度のムラが生じないように、フレキシブルジョイント２３７の剛性を保てる範囲で適宜設定される。図２７中、参照符号２３５は摺動材、２３３は光ロータリージョイント、ＲＸ１は回転軸を示す。
【０１３１】
・図28は、MEMSミラー１３１を使用した走査機構の例である。図２８、図２７中、参照符号５１は光ファイバー端、１３７は光ファイバー端５１の仮想走査ラインを示す。
【０１３２】
・図29は、光ファイバーが耐屈曲性の高さを有することから、ボイスコイルや、ピエゾやポリフッ化ビニリデンのような圧電バイモルフによって、光ファーバー端を振動させて走査する走査機構である。先端が細くなり、被写体の形状に応じた走査を行なうことが可能である。
【０１３３】
以上、本発明の実施形態、実施例、例等について説明したが、本発明はこれらの実施形態、実施例、例等に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【符号の説明】
【０１３４】
ＡＤ  データ；  ＡＰ  開口；  ＡＲＣ  円弧；  ＢＶ  血液；  
ＤＡ  拡散範囲；  ＤＬ  データ列；  Ｌ  距離；  ＭＭ  表層粘膜；  
ＮＡ１  開口数；  ＮＡ２  開口数；  ＯＨ  動脈；  ＯＰＬ  光路長；  
ＯＳ  生体表面；  Ｐ１  光パルス；  Ｐ２  光パルス；  Ｒ  回転走査軸；
ＲＨ  静脈；  ＲＳ  参照信号；  ＲＸ１  光ロータリージョイント；
Ｘ  中心軸；  Ｙ  走査方向；
１  光ファイバー；  ４  ライン；  １０  拡散光；  １２  レンズ；  
２１  広帯域光源；  ２２  分岐カプラ；  ２３，２６  
光サーキュレータ；  ２５  参照光；  ２７  干渉カプラ；  
２８  グレーティング分光器；  ２９  受光ラインディテクタ；  
３１  波長掃引光源；  ３２  分岐カプラ；  ３４  受光ディテクタ；  
４２  画素；  ４５  参照信号発生部；  ４６  補間回路；  ４８  相関演算部；  ５１  光ファイバー端；  ６３，６４  補間メモリ部；  
６９  メモリ部；  ７０  データフォーマット作成部；  
７１  コントロール部；  ７３  乗算器；  ７６  ゲート信号；  
１０４  ライン端；  １３１  ミラー；  １３７  光ファイバー端；
１７１  合成開口；  １７３  画素；  １７７  データ列； 
２０１  内視鏡先端部；２０３  光サーキュレータ；  
２０５−１，２０５−２  マトリクス変換部；  ２０５  
表示処理部；  ２０７  処理部；
２０９  広帯域光源；  ２１１  記憶部；  ２１３  合成開口処理部；
２１５  表示装置；  ２３１，５５６  マイクロモーター；  ２３３  摺動材；
２３３  光ロータリージョイント；  ２３７  フレキシブルジョイント；
３０１  内視鏡装置；  ３４３  走査範囲；  ３６１，３６２  クラスタ； 
４０１  フーリエ変換；  ４０３  逆フーリエ変換；  ４０７  内視鏡；
４０７  細径内視鏡；  ４０９  第１の可撓部；  ４１１  第２の可撓部；
４１３  鉗子口；  ５２５  照明用光ファイバー；  ５２９  軸受；
５５３  光ロータリージョイント；  ５３３  コイルバネ；
５５５  マイクロガルバノスキャナー；  ５５７  透明カバー
５２９  磁石；  ５７１  撮像範囲；  ５３１  電動コイル
【要約】
【課題】結像光学系、イメージセンサーが不要で小型化・細径化ができ、撮像やスペクトル解析を行う内視鏡装置を提供すること。
【解決手段】光源２０９から供給される光を導光し、拡散光１０として出射し、被写体３から戻る反射光を受光する光ファイバー１と、光干渉断層法の撮像原理によって拡散光１０の波面５の進行方向の解像処理を行う光干渉解像処理部２０７と、拡散光１０の中心軸Ｘと交差する走査方向Ｙに拡散光１０を走査する走査機構８と、光干渉解像処理部２０７による解像処理により生成されるデータ列１７７を記憶する記憶部２１１と、光ファイバー１の一端５１から検出する画素１７３の位置までの光路長ＯＰＬと一致するデータＡＤ‐１〜ＡＤ‐ｎを、記憶部２１１に記憶されているデータ列１７７から抽出し、加算する合成開口処理部２１３と、を備える内視鏡装置。
【選択図】図１【図１】
0006748932.tif 000002
【図２】
0006748932.tif 000003
【図３】
0006748932.tif 000004
【図４】
0006748932.tif 000005
【図５】
0006748932.tif 000006
【図６】
0006748932.tif 000007
【図７】
0006748932.tif 000008
【図８】
0006748932.tif 000009
【図９】
0006748932.tif 000010
【図１０】
0006748932.tif 000011
【図１１】
0006748932.tif 000012
【図１２】
0006748932.tif 000013
【図１３】
0006748932.tif 000014
【図１４】
0006748932.tif 000015
【図１５】
0006748932.tif 000016
【図１６】
0006748932.tif 000017
【図１７】
0006748932.tif 000018
【図１８】
0006748932.tif 000019
【図１９】
0006748932.tif 000020
【図２０】
0006748932.tif 000021
【図２１】
0006748932.tif 000022
【図２２】
0006748932.tif 000023
【図２３】
0006748932.tif 000024
【図２４】
0006748932.tif 000025
【図２５】
0006748932.tif 000026
【図２６】
0006748932.tif 000027
【図２７】
0006748932.tif 000028
【図２８】
0006748932.tif 000029
【図２９】
0006748932.tif 000030