(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光照射器を少なくとも１つ含む照射系と、該照射系から計測対象に照射され該計測対象内を伝播した光の光量を検出する、光検出器を少なくとも１つ含む検出系とを備える光学センサを用いて被検体を検査する光学検査のための光学モデルの選定方法であって、
前記被検体を模した複数の光学モデル毎の検出光量分布である第１の検出光量分布を、前記光学センサを仮想的に用いるシミュレーションによって求める工程と、
前記光学センサを用いて前記被検体の検出光量分布である第２の検出光量分布を求める工程と、
前記第１及び第２の検出光量分布に基づいて、前記複数の光学モデルから前記被検体に適した光学モデルを選定する工程と、からなる光学モデルの選定方法。
【請求項２】
前記第２の検出光量分布を求める工程は、
前記光照射器から非平行な複数の光を前記被検体の同一位置に照射するサブ工程と、
前記被検体内を伝播した複数の光の光量を前記光検出器で個別に検出するサブ工程と、を含み、
前記選定する工程では、前記検出するサブ工程での前記光検出器の複数の検出値の比を用いて、前記複数の光学モデルから前記被検体に適した光学モデルを選定することを特徴とする請求項１に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項３】
前記非平行な複数の光は、前記被検体への入射方向の該被検体への正射影ベクトルが反対向きとなる２つの光を含むことを特徴とする請求項２に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項４】
前記検出系は、前記光検出器を複数含み、
前記第２の検出光量分布を求める工程は、前記照射するサブ工程に先立って、前記複数の光検出器と前記光照射器を、前記複数の光検出器のうち少なくとも２つの光検出器それぞれと前記光照射器との距離が互いに異なるように前記被検体上に配置するサブ工程を更に含み、
前記選定する工程では、前記少なくとも２つの光検出器のうち一の光検出器の複数の検出値の和と他の光検出器の複数の検出値の和の比を更に用いて、前記複数の光学モデルから前記被検体に適した光学モデルを選定することを特徴とする請求項２又は３に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項５】
前記照射系は、前記光照射器を複数含み、
前記第２の検出光量分布を求める工程は、前記照射するサブ工程に先立って、前記複数の光照射器と前記光検出器を、前記複数の光照射器のうち少なくとも２つの光照射器それぞれと前記光検出器との距離が互いに異なるように前記被検体上に配置するサブ工程を更に含み、
前記選定する工程では、前記少なくとも２つの光照射器のうち一の光照射器から照射され前記被検体内を伝播した複数の光を前記光検出器が個別に検出したときの複数の検出値の和と、前記少なくとも２つの光照射器のうち他の光照射器から照射され前記被検体内を伝播した複数の光を前記光検出器が個別に検出したときの複数の検出値の和の比を更に用いて、前記複数の光学モデルから前記被検体に適した光学モデルを選定することを特徴とする請求項２又は３に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項６】
選定された前記光学モデルの前記第１の検出光量分布及び前記第２の検出光量分布を用いて、これらの検出光量分布から直接導出される前記被検体内の情報を取得する工程を更に含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項７】
前記光学モデルは、前記光照射器及び前記光検出器と、前記被検体の表面との間に介在し得る仮想的な層を含むことを特徴とした請求項１〜６のいずれか一項に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項８】
前記第２の検出光量分布を求める工程では、２０秒以上の検出を行い、検出光量の最大値を用いて前記第２の検出光量分布を求めることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項９】
前記選定する工程に先立って、前記第１の検出光量分布を補正する工程を更に含むことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの光検出器は、複数の光検出器であり、
前記シミュレーションにおいて、前記光照射器及び前記複数の光検出器は、前記光照射器に少なくとも２つの前記光検出器が隣接するように前記光学モデルに仮想的に装着され、
前記第１の検出光量分布を補正する工程では、前記シミュレーションにおいて前記光照射器から前記光学モデルに照射され該光学モデルを伝播した光の、該光照射器に隣接する前記少なくとも２つの光検出器の検出光量を比較し、その比較結果に基づいて前記少なくとも２つの光検出器の検出光量のうち少なくとも１つの検出光量を補正可能なことを特徴とする請求項９に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの光照射器は、複数の光照射器であり、
前記シミュレーションにおいて、前記複数の光照射器及び前記光検出器は、該光検出器に少なくとも２つの前記光照射器が隣接するように前記光学モデルに仮想的に装着され、
前記第１の検出光量分布を補正する工程では、前記シミュレーションにおいて前記光検出器に隣接する前記少なくとも２つの光照射器から前記光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の該光検出器の検出光量を比較し、その比較結果に基づいて前記少なくとも２つの光照射器のうち少なくとも１つの光照射器からの光の該光検出器の検出光量を補正可能なことを特徴とする請求項９又は１０に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの光照射器は、複数の光照射器であり、
前記少なくとも１つの光検出器は、複数の光検出器であり、
前記シミュレーションにおいて、前記複数の光照射器及び前記複数の光検出器は、互いに交差する第１及び第２の方向のいずれに関しても前記光照射器と前記光検出器が隣接するように前記光学モデルに仮想的に装着され、
前記光学モデル上において、互いに隣接する２つの前記光照射器を第１及び第２の光照射器とし、前記第１及び第２の光照射器にそれぞれが隣接し、かつ互いに隣接する２つの前記光検出器を第１及び第２の光検出器とすると、
前記第１の検出光量分布を補正する工程では、前記シミュレーションにおいて、前記第１の光照射器から前記光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の前記第１及び第２の光検出器の検出光量１、２と、前記第２の光照射器から前記光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の前記第１及び第２の光検出器の検出光量３、４を比較し、その比較結果に基づいて前記検出光量１、２、３、４の少なくとも１つを補正可能なことを特徴とする請求項９〜１１のいずれか一項に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項１３】
前記シミュレーションは、モンテカルロシュミレーションであることを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一項に記載の光学モデルの選定方法。
【請求項１４】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の光学モデルの選定方法における前記第２の検出光量分布を補正する検出光量分布補正方法であって、
前記光学モデルの選定方法において選定された光学モデルを含む少なくとも１つの光学モデルの第１の検出光量分布に基づいて前記第２の検出光量分布を補正する工程を、含む検出光量分布補正方法。
【請求項１５】
前記第２の検出光量分布を補正する工程では、前記少なくとも１つの光学モデルの第１の検出光量分布から得られた補正係数を用いて前記第２の検出光量分布を補正することを特徴とする請求項１４に記載の検出光量分布補正方法。
【請求項１６】
請求項６に記載の光学モデルの選定方法における前記第２の検出光量分布を補正する検出光量分布補正方法であって、
前記光学モデルの選定方法における情報を取得する工程に先立って、前記光学モデルの選定方法において選定された光学モデルを含む少なくとも１つの光学モデルの前記第１の検出光量分布に基づいて前記第２の検出光量分布を補正する工程を、含む検出光量分布補正方法。
【請求項１７】
前記第２の検出光量分布を補正する工程では、前記少なくとも１つの光学モデルの第１の検出光量分布から得られた補正係数を用いて前記第２の検出光量分布を補正することを特徴とする請求項１６に記載の検出光量分布補正方法。
【請求項１８】
前記第２の検出光量分布を補正する工程では、前記被検体の性別、年齢、身長、体重、頭部外周長、毛髪の太さ、毛髪の密度、肌の色のうち少なくとも１つの情報を用いることを特徴とする請求項１４〜１７のいずれか一項に記載の検出光量分布補正方法。
【請求項１９】
前記光学モデルは、前記光照射器及び前記光検出器と、前記被検体の表面との間に介在し得る仮想的な層を含むことを特徴とする請求項１４〜１８のいずれか一項に記載の検出光量分布補正方法。
【請求項２０】
前記光学モデルの選定方法における第２の検出光量分布を求める工程では、２０秒以上の検出を行い、検出光量の最大値を用いて前記第２の検出光量分布を求めることを特徴とする請求項１４〜１９のいずれか一項に記載の検出光量分布補正方法。
【請求項２１】
前記光学モデルの選定方法における選定する工程に先立って、前記第１の検出光量分布を補正する工程を更に含むことを特徴とする請求項１４〜２０のいずれか一項に記載の検出光量分布補正方法。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの光検出器は、複数の光検出器であり、
前記光学モデルの選定方法におけるシミュレーションにおいて、前記光照射器及び前記複数の光検出器は、前記光照射器に少なくとも２つの前記光検出器が隣接するように前記光学モデルに仮想的に装着され、
前記第１の検出光量分布を補正する工程では、前記シミュレーションにおいて前記光照射器から前記光学モデルに照射され該光学モデルを伝播した光の、該光照射器に隣接する前記少なくとも２つの光検出器の検出光量を比較し、その比較結果に基づいて前記少なくとも２つの光検出器の検出光量のうち少なくとも１つの検出光量を補正可能なことを特徴とする請求項２１に記載の検出光量分布補正方法。
【請求項２３】
前記少なくとも１つの光照射器は、複数の光照射器であり、
前記光学モデルの選定方法におけるシミュレーションにおいて、前記複数の光照射器及び前記光検出器は、該光検出器に少なくとも２つの前記光照射器が隣接するように前記光学モデルに仮想的に装着され、
前記第１の検出光量分布を補正する工程では、前記シミュレーションにおいて前記光検出器に隣接する前記少なくとも２つの光照射器から前記光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の該光検出器の検出光量を比較し、その比較結果に基づいて前記少なくとも２つの光照射器のうち少なくとも１つの光照射器からの光の該光検出器の検出光量を補正可能なことを特徴とする請求項２１又は２２に記載の検出光量分布補正方法。
【請求項２４】
前記少なくとも１つの光照射器は、複数の光照射器であり、
前記少なくとも１つの光検出器は、複数の光検出器であり、
前記光学モデルの選定方法におけるシミュレーションにおいて、前記複数の光照射器及び前記複数の光検出器は、互いに交差する第１及び第２の方向のいずれに関しても前記光照射器と前記光検出器が隣接するように前記光学モデルに仮想的に装着され、
前記光学モデル上において、互いに隣接する２つの前記光照射器を第１及び第２の光照射器とし、前記第１及び第２の光照射器にそれぞれが隣接し、かつ互いに隣接する２つの前記光検出器を第１及び第２の光検出器とすると、
前記第１の検出光量分布を補正する工程では、前記シミュレーションにおいて、前記第１の光照射器から前記光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の前記第１及び第２の光検出器の検出光量１、２と、前記第２の光照射器から前記光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の前記第１及び第２の光検出器の検出光量３、４を比較し、その比較結果に基づいて前記検出光量１、２、３、４の少なくとも１つを補正可能なことを特徴とする請求項２１〜２３のいずれか一項に記載の検出光量分布補正方法。
【請求項２５】
前記光学モデルの選定方法におけるシミュレーションは、モンテカルロシュミレーションであることを特徴とする請求項１４〜２４のいずれか一項に記載の検出光量分布補正方法。
【請求項２６】
非平行な複数の光を計測対象の同一位置に照射する光照射器を少なくとも１つ含む照射系と、該照射系から計測対象に照射され該計測対象内を伝播した複数の光の光量を個別に検出する光検出器を少なくとも１つ含む検出系とを備える光学センサを用いて被検体を検査する光学モデルの補正方法であって、
前記光学センサを用いて前記被検体の検出光量分布である第１の検出光量分布を求める工程と、
前記第１の検出光量分布に含まれる前記光検出器の複数の検出値の比を用いて、前記被検体を模した光学モデルを補正する工程と、からなる光学モデルの補正方法。
【請求項２７】
前記非平行な複数の光は、前記被検体への入射方向の該被検体への正射影ベクトルが反対向きとなる２つの光を含むことを特徴とする請求項２６に記載の光学モデルの補正方法。
【請求項２８】
前記検出系は、前記光検出器を複数含み、
前記第１の検出光量分布を求める工程は、前記複数の光検出器と前記光照射器を、前記複数の光検出器のうち少なくとも２つの光検出器それぞれと前記光照射器との距離が互いに異なるように前記被検体上に配置するサブ工程を含み、
前記補正する工程では、前記少なくとも２つの光検出器のうち一の光検出器の複数の検出値の和と他の光検出器の複数の検出値の和の比を更に用いて、前記光学モデルを補正することを特徴とする請求項２６又は２７に記載の光学モデルの補正方法。
【請求項２９】
前記照射系は、前記光照射器を複数含み、
前記第１の検出光量分布を求める工程は、前記複数の光照射器と前記光検出器を、前記複数の光照射器のうち少なくとも２つの光照射器それぞれと前記光検出器との距離が互いに異なるように前記被検体上に配置するサブ工程を含み、
前記補正する工程では、前記少なくとも２つの光照射器のうち一の光照射器から照射され前記被検体内を伝播した複数の光を前記光検出器が個別に検出したときの複数の検出値の和と、前記少なくとも２つの光照射器のうち他の光照射器から照射され前記被検体内を伝播した複数の光を前記光検出器が個別に検出したときの複数の検出値の和の比を更に用いて、前記光学モデルを補正することを特徴とする請求項２６又は２７に記載の光学モデルの補正方法。
【請求項３０】
補正された前記光学モデルの検出光量分布である第２の検出光量分布を、前記光学センサを仮想的に用いるシミュレーションによって求める工程と、
前記第１及び第２の検出光量分布を用いて、これらの検出光量分布から直接導出される前記被検体内の情報を取得する工程を更に含むことを特徴とする請求項２６〜２９のいずれか一項に記載の光学モデルの補正方法。
【請求項３１】
前記光学モデルは、前記光照射器及び前記光検出器と、前記被検体の表面との間に介在し得る仮想的な層を含むことを特徴とした請求項２６〜３０のいずれか一項に記載の光学モデルの補正方法。
【請求項３２】
被検体を検査するための光学検査装置であって、
光照射器を少なくとも１つ含む照射系と、該照射系から計測対象に照射され該計測対象内を伝播した光の光量を検出する、光検出器を少なくとも１つ含む検出系とを含む光学センサと、
前記照射系を制御し、前記検出系の検出光量を取得する制御系と、を備え、
前記制御系は、前記光学センサを用いて前記被検体の検出光量分布である第１の検出光量分布を求め、前記光学センサを仮想的に用いるシミュレーションによって求められた、前記被検体を模した複数の光学モデル毎の検出光量分布である第２の検出光量分布と前記第１の検出光量分布に基づいて、前記複数の光学モデルから前記被検体に適した光学モデルを選定する光学検査装置。
【請求項３３】
前記制御系は、選定された前記光学モデルの前記第２の検出光量分布及び前記第１の検出光量分布を用いて、これらの検出光量分布から直接導出される前記被検体内の情報を取得することを特徴とする請求項３２に記載の光学検査装置。
【請求項３４】
前記制御系は、前記複数の光学モデルのうち選定された光学モデルを含む少なくとも１つの光学モデルの前記第２の検出光量分布を用いて前記第１の検出光量分布を補正することを特徴とする請求項３２又は３３に記載の光学検査装置。
【請求項３５】
前記制御系は、前記光学モデルの選定に先立って、前記第２の検出光量分布を補正することを特徴とする請求項３２〜３４のいずれか一項に記載の光学検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学モデルの選定方法、検出光量分布補正方法、光学モデルの補正方法及び光学検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検体（生体）に光を照射し、該被検体内を伝播した光を検出して該被検体を検査する生体光計測装置が知られている（例えば特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１に開示されている生体光計測装置では、検査精度に向上の余地があった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、光照射器を少なくとも１つ含む照射系と、該照射系から計測対象に照射され該計測対象内を伝播した光の光量を検出する、光検出器を少なくとも１つ含む検出系とを備える光学センサを用いて被検体を検査する光学検査のための光学モデルの選定方法であって、前記被検体を模した複数の光学モデル毎の検出光量分布である第１の検出光量分布を、前記光学センサを仮想的に用いるシミュレーションによって求める工程と、前記光学センサを用いて前記被検体の検出光量分布である第２の検出光量分布を求める工程と、前記第１及び第２の検出光量分布に基づいて、前記複数の光学モデルから前記被検体に適した光学モデルを選定する工程と、からなる光学モデルの選定方法である。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、検査精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】従来の頭部外形による補正を説明するための図（その１）である。
【図２】従来の頭部外形による補正を説明するための図（その２）である。
【図３】従来の頭部外形による補正を説明するための図（その３）である。
【図４】従来の頭部外形による補正を説明するための図（その４）である。
【図５】従来のプローブ配置と光量分布を示す図である。
【図６】第１実施形態のプローブ配置と光量分布を示す図である。
【図７】第１実施形態のプローブ配置と光量分布（接触不良部がある場合）を示す図である。
【図８】第１実施形態に係る光学検査装置の概略構成を説明するための図である。
【図９】ファントム用の水槽を説明するための図である。
【図１０】透明窓のレイアウトを説明するための図である。
【図１１】実施例１の光源モジュールの概略構成を説明するための図（その１）である。
【図１２】実施例１の検出モジュールの概略構成を説明するための図である。
【図１３】実施例１の光源モジュールの概略構成を説明するための図（その２）である。
【図１４】生体内伝播角度を説明するための図である。
【図１５】被検体内の情報を計測する方法を説明するためのフローチャートである。
【図１６】第１実施形態の光学検査方法（吸光体位置推定処理）を説明するためのフローチャートである。
【図１７】光学モデル１を示す図ある。
【図１８】光学モデル２を示す図ある。
【図１９】光学モデル３を示す図ある。
【図２０】光学モデル４を示す図ある。
【図２１】光学モデル５を示す図ある。
【図２２】光学モデル６を示す図ある。
【図２３】光学モデル７を示す図ある。
【図２４】光学モデル８を示す図ある。
【図２５】フォトダイオード（ＰＤ）での感度分布を示す図（その１）である。
【図２６】ＰＤでの感度分布を示す図（その２）である。
【図２７】生体内伝播角度を説明するための図である。
【図２８】光学モデルの各層の光学定数を示す図である。
【図２９】光学モデル１〜８の特徴を示す図である。
【図３０】従来のプローブ配置と光量分布を示す図である。
【図３１】第１実施形態のプローブ配置と光量分布（接触不良部がある場合）を示す図である。
【図３２】第１実施形態のプローブ配置と光量分布を示す図である。
【図３３】第１実施形態の光学検査方法におけるモデル選定処理を説明するための図である。
【図３４】１つのＬＭの４方位の特異点を検出する方法、該特異点を除去する方法を説明するための図である。
【図３５】１つのＤＭの４方位の特異点を検出する方法、該特異点を除去する方法を説明するための図である。
【図３６】２つのＬＭと２つのＤＭを頂点とする四角形内のＰｏｉｎｔＡにおける検出光量を比較する方法、検出光量を補正する方法を説明するための図である。
【図３７】図３７（Ａ）は、吸光体の実際の位置を示す図であり、図３７（Ｂ）は、吸光体の位置の推定結果を示す図であり、図３７（Ｃ）は、比較例における吸光体の位置の検出結果を示す図である。
【図３８】図３８（Ａ）は、移動後の吸光体の実際の位置を示す図であり、図３８（Ｂ）は、移動後の吸光体の位置の推定結果を示す図であり、図３８（Ｃ）は、比較例における吸光体の位置の検出結果を示す図である。
【図３９】実施例２の光学センサにおける複数の光源モジュールと複数の検出モジュールの配置を説明するための図である。
【図４０】実施例２の光源モジュールＬＭ（I型）を説明するための図である。
【図４１】実施例２の光源モジュールＬＭ（I型）の面発光レーザアレイチップを説明するための図である。
【図４２】図４２（Ａ）及び図４２（Ｂ）は、それぞれ実施例２の光源モジュールＬＭ（II型）を説明するための図（その１及びその２）である。
【図４３】実施例２の光源モジュールＬＭ（III型）を説明するための図である。
【図４４】実施例２の光源モジュールＬＭ（III型）におけるレンズと面発光レーザアレイチップとの位置関係を説明するための図である。
【図４５】実施例２の光源モジュールＬＭ（III型）におけるレンズと面発光レーザアレイチップとプリズムとの位置関係を説明するための図である。
【図４６】実施例１及び２の光源モジュールの追加的な構成を説明するための図（その１）である。
【図４７】実施例１及び２の光源モジュールの追加的な構成を説明するための図（その２）である。
【図４８】実施例１及び２の光源モジュールの追加的な構成を説明するための図（その３）である。
【図４９】光学シミュレータで光学設計した光線図である。
【図５０】第１実施形態における光学シミュレーションの結果を示す図である。
【図５１】比較例における光学シミュレーションの結果を示す図である。
【図５２】図５２（Ａ）は、比較例の光学センサの作用を説明するための図であり、図５２（Ｂ）は、第１実施形態の光学センサの作用を説明するための図である。
【図５３】空気から生体への入射角と生体内伝播角度との関係を示すグラフである。
【図５４】樹脂から生体への入射角と生体内伝播角度との関係を示すグラフである。
【図５５】実施例２の検出モジュールの概略構成を説明するための図（その１）である。
【図５６】実施例２の検出モジュールの概略構成を説明するための図（その２）である。
【図５７】実施例２の検出モジュールの概略構成を説明するための図（その３）である。
【図５８】実施例２の光学特性検出方法（位置測定方法）を説明するためのフローチャートである。
【図５９】実施例２での逆問題推定の推定結果を示す図である。
【図６０】第１実施形態の光学センサの作用を説明するための図である。
【図６１】第２実施形態の光学検査方法（計測結果補正処理）を説明するためのフローチャートである。
【図６２】安静状態と賦活状態の光量変化を示すグラフである。
【図６３】安静状態の光量変化を示すグラフである。
【図６４】年齢とＣＳＦ（脳髄液層の厚さ）の関係を示すグラフである。
【図６５】ＳＣＤ（頭皮表面から脳表面までの距離）と３層の厚さの相関を示すグラフである。
【図６６】光量補正イメージを示すグラフである。
【図６７】脳血流を反映した光学モデルを示す図である。
【図６８】光学モデル毎の補正係数を示す図である。
【図６９】第２実施形態の光学特性検出方法（位置測定方法）を説明するためのフローチャートである。
【図７０】光量補正イメージ（うつ病患者）を示す図である。
【図７１】光量補正イメージ（健常者）を示す図である。
【図７２】第３実施形態の光学センサにおける複数の光源モジュールと複数の検出モジュールの配置を説明するための図である。
【図７３】比較例の光学センサにおける各光源モジュールの出射方向及び各検出モジュールの検出方向を説明するための図である。
【図７４】図７４（Ａ）は、第４実施形態の面発光レーザアレイチップの４つのグループの出射方向を説明するための図であり、図７４（Ｂ）は、第４実施形態のＰＤアレイの４つのＰＤの検出方向を説明するための図である。
【図７５】第４実施形態の光学センサにおける各光源モジュールの出射方向及び各検出モジュールの検出方向を説明するための図である。
【図７６】制御部の構成を示すブロック図である。
【図７７】計算部の構成を示すブロック図である。
【図７８】図３３のモデル選定処理の追加的な処理を説明するための図（その１）である。
【図７９】図３３のモデル選定処理の追加的な処理を説明するための図（その２）である。
【図８０】第５実施形態における光源モジュールと検出モジュールの光学モデルに対する配置を示す図である。
【図８１】第５実施形態の光学モデルを説明するための図である。
【図８２】第５実施形態の光学モデルの各層の光学定数を示す表である。
【図８３】散乱係数と入射方向間の光量比率の関係を示すグラフである。
【図８４】吸収係数と入射方向間の光量比率の関係を示すグラフである。
【図８５】頭皮と頭蓋骨の厚さの和と、入射方向間の光量比率の関係を示すグラフである。
【図８６】ＳＣＤ（頭皮表面から脳表面までの距離）と３層の厚さの相関を示す図である。
【図８７】マルチディスタンス方式のプローブのレイアウトを説明するための図である。
【図８８】マルチディスタンス方式の光伝播式を示す図である。
【図８９】図８９上図は、マルチディスタンス方式における散乱係数、吸収係数、光量比の関係を示すグラフであり、図８９下図は、多出射角方式における散乱係数、吸収係数、光量比の関係を示すグラフである。
【図９０】図９０左図は、散乱係数が小さいときの光の伝播を示す図であり、図９０右図は、散乱係数が大きいときの光の伝播を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
先ず、第１実施形態の説明に入る前に、導入として、従来技術について説明する。
【０００８】
図１(非特許文献1：NeuroImage85（2014）117-126)に示される従来例は、個別に核磁気共鳴画像法（以下ではＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）と略す。）による撮影をすることなく、標準脳（図内ではＡｔｌａｓと記されている）のＭＲＩ画像を利用し、頭部外形を基データとした補正によって、高精度に検出する手法について記している。
【０００９】
頭部外形による補正によって、個体差の誤差を除去する。図１−ｂは標準脳といわれる一般的な人の頭部形状を示しており、図１−ｂにおける点はプローブ設置位置を示している。ここで、「プローブ」は、光照射器（光源モジュールとも呼ぶ）や光検出器（検出モジュールとも呼ぶ）を意味する。
【００１０】
実際に計測する人の頭部形状は図１−ｃに示され、頭部の外形が異なる。プローブの位置も、単純に線形的に拡張した場合は、図１−ｄのようになり、若干のずれが生じているが、図１−ｅに示すように非線形に拡張することで、かなりの精度で、プローブの位置が一致する。
【００１１】
これによって、図２、図３に示されるように、標準脳を利用した場合と、ＭＲＩ画像を利用した場合ａ、もしくはBOLD効果（脱酸化ヘモグロビンの減少）のｆ−ＭＲＩを利用した脳血流画像ｂ（図２、図３ではＢＯＬＤと記載）とが概ね一致している。
【００１２】
しかし、図４に示されるように、ある位置での脳血流の時間変化を示したグラフでは、縦軸の脳血流を示す量として、倍近く誤差が生じていることがわかる。このように、脳血流の時間変化では、その脳血流量を読み違えてしまう可能性がある。
【００１３】
また、図１の従来例では、高密度プローブ方式を採用している。これは、一般的なプローブ間隔（３０ｍｍ）よりも間隔を小さくし（１３ｍｍ）、プローブ本数を多くすることによって、計測対象から得られる情報量が増え、これによって高い精度の検出を実現している。しかし、プローブ密度が高いために、プローブ本数も、例えば４倍近く増える。プローブと頭皮との間に毛髪などが介在すると（接触不良があると）光量がロスするが、この光量ロスはプローブによって異なる。この光量ロスが誤差を大きくしている要因である。プローブの本数が増えれば増えるほど誤差が生じる。プローブ数と高精度検出とはトレードオフの関係にある。また、後述する、被検体における吸光体の位置を計測する基準となる光学モデルの選定が難しくなるため、誤差が生じる。
【００１４】
図５右図に示される従来例の光量分布を用いて具体的に説明する。これは、図５左図に示されるように、光源モジュールＬＭ１´から計測対象（被検体や光学モデル）への光の入射方向が１の場合に該計測対象内を伝播し方向Ａから検出モジュールＤＭ１´に入射した光の検出光量を示しており、これを規格化した光量（１．０）としている。
【００１５】
この規格化した光量を基準にして、３つの光源モジュールＬＭ１´〜ＬＭ３´から被検体への光の入射方向が１〜３の場合と３つの検出モジュールＤＭ１´〜ＤＭ３´への光の入射方向がＡ〜Ｃの場合の対応毎の検出光量をマトリクスで表した図が図５右図の光量分布である。図５左図では、照射するビームの本数（例えば３本）よりも多い（例えば６つ）のプローブを用いているため、プローブと計測対象との間に接触不良が発生するケースは、非常に多くのパターンがある。図５左図のようにプローブが６つの場合には、プローブと計測対象との間に接触不良が発生するケース、すなわち少なくとも１つのプローブに接触不良が発生するケースは、６Ｃ１＋６Ｃ２＋６Ｃ３＋６Ｃ４＋６Ｃ５＋６Ｃ６＝６４通りとなる。この場合、作成すべき光学モデルも６４通り必要である。この場合、光学モデルの選定が困難となる。
【００１６】
《第１実施形態》
これに対し、第１実施形態では、図６に示されるように、複数の発光部を含む光源モジュールＬＭから計測対象の同一位置に複数の方位（例えば３方位）から光を入射させ、該計測対象を伝播した複数（例えば３つ）の光を異なる方向から検出モジュールＤＭに入射させる。図６左図では、照射するビームの本数（例えば図５と同数の３本）よりも少ない（例えば２つの）プローブを用いているため、プローブと計測対象との間に接触不良が発生するケースは、非常に限られている。
【００１７】
ここでの接触不良は、図７に示されるように、１箇所の接触不良が光源モジュールＬＭの複数の発光部に対して、ほぼ同一レベルで影響を与える。つまり、プローブと被検体との間に接触不良が発生するケース、すなわち少なくとも１つのプローブに接触不良が発生するケースは、図７左図のようにプローブが２つの場合には３通りとなり、作成すべき光学モデルも３通りとなる。光学モデルが少ないことにより、光学モデルの選定が容易になる。
【００１８】
図８には、第１実施形態に係る光学検査装置１００の概略構成が示されている。
【００１９】
光学検査装置１００は、一例として、拡散光トモグラフィー（ＤＯＴ）に用いられる。ＤＯＴは、例えば生体などの被検体（散乱体）に光を照射し、被検体内を伝播した光を検出して、被検体内部の光学特性を推定する技術である。特に、脳内の血流を検出することで、うつ症状の鑑別診断補助やリハビリテーションの補助機器として利用が期待されている。ＤＯＴでは、分解能が向上すると、脳の機能を詳細に理解できることから、多くの研究機関で、分解能を向上させる研究が盛んに行われている。
【００２０】
光学検査装置１００は、図８に示されるように、複数の発光部を有する光源モジュールＬＭ及び検出モジュールＤＭを含む光学センサ１０、制御部、表示部、計算部などを備えている。制御部は、図７６のブロック図に示されるように構成されている。制御部では、中央処理装置Ａ−１からの情報によって、スイッチ部が制御され、発光するＬＭが選択される。このとき、スイッチ部を介してＬＭに供給される電流が電流制御部で所望の値に制御される。ＤＭでの検出結果（データ）は、Ａ／Ｄ変換され、演算部（Ａ−２）で平均化処理などの演算が行われる。演算部（Ａ−２）での演算結果は、順次記録部（Ａ−３）に記録される。
【００２１】
本明細書中、光源モジュールＬＭ及び検出モジュールＤＭを、区別しない場合は、プローブとも呼ぶ。また、本明細書では、適宜、擬似生体、生体、被検体の文言を用いるが、擬似生体、生体が被検体の具体例であることに変わりはない。
【００２２】
光学センサ１０は、被検体中の吸光体を検出するセンサとして汎用的に利用できるが、最も利用価値が高い被検体は生体である。しかしながら、一般に、光学センサを用いて生体の血流（吸光体）の位置を検出することは必ずしも容易ではなく、被検体を生体とすると、光学センサ１０による効果（検出精度）を確認し難い。
【００２３】
そこで、本実施形態では、汎用性をもたせるとともに、検出精度を確認し易い被検体として、水槽に入った白濁液である擬似生体（ファントムとも呼ぶ）を採用している。
【００２４】
以下に、本実施形態の実施例１について説明する。
【００２５】
〈実施例１〉
実施例１では、各発光部からの光線をプリズムによって偏向させて、被検体への入射角を光線間で異ならせる方法を採用している。
【００２６】
ここでは、図９に示されるように、各壁が黒色のアクリル板で構成された水槽の一側壁（＋Ｚ側の壁）の８箇所に透明なアクリル板から成る透明窓を設けている。水槽の内部は、イントラピッド水溶液（イントラピッド１０％濃度を１０倍に希釈）で満たされている。すなわち、実施例１で使用する擬似生体は、イントラリピッド水溶液である。
【００２７】
この水槽内に満たされたイントラピッド水溶液に黒いインクを約２０ｐｐｍ程度となるように滴下して、ほぼ生体と同一の吸収係数及び散乱係数とする。そして、この白濁したイントラピッド水溶液に血流に模した黒色の吸光体を沈める。吸光体は、黒色のポリアセタールとして、約５ｍｍ直径の球体とする。この球体の位置を制御できるように、自動ステージに接続された１ｍｍ径の細い金属棒に該球体を固定する。この水槽の各透明窓に、プローブを正確に位置決めして装着する。
【００２８】
ここでは、水槽の容積は、１４０ｍｍ×１４０ｍｍ×６０ｍｍである。黒色のアクリル板の厚さは、４ｍｍである。８つの透明窓は、２種類の大きさの円形の透明窓Ａ、Ｂで構成されている（図１０参照）。透明窓Ａ、Ｂは、４つずつある。透明窓Ａの直径は９ｍｍ、透明窓Ｂの直径は１２ｍｍである。透明窓Ａ、Ｂの厚さは、いずれも１．５ｍｍである。
【００２９】
図１０には、８つの透明窓のレイアウトが示されている。８つの透明窓は、透明窓Ａ、Ｂが隣り合うようにＸ軸方向及びＹ軸方向に等間隔で格子状に配置されている。ここでは、各透明窓Ａには検出モジュールＤＭが装着され、各透明窓Ｂ（Ｂ１〜Ｂ４）には光源モジュールＬＭが装着される。隣り合う２つの透明窓の中心間の距離は、３０ｍｍである。
【００３０】
光源モジュールＬＭは、図１１に示されるように、レンズ、プリズム、面発光レーザアレイチップが実装されたセラミックパッケージ（不図示）、該セラミックパッケージやアナログ電子回路が実装されたフレキ基板（不図示）、該フレキ基板に結線されている配線、コネクタ部（不図示）、これらが収容された筐体、被検体と接触する透明樹脂からなる窓部材などを含む。光源モジュールＬＭでは、電源部（不図示）により適切な電流値に制御することで発光部の光量を一定に保つことができる。光源モジュールＬＭは、被検体（透明窓Ｂ）に窓部材が＋Ｚ側から接触された状態で装着される。
【００３１】
検出モジュールＤＭは、図１２に示されるように、黒い樹脂製の筐体、該筐体の先端（−Ｚ側の端）に取り付けられた弾性体からなる接触部材、筐体に収容された直径３ｍｍの半球レンズ（分割レンズ）及び４分割ＰＤアレイ（４つのフォトダイオード（ＰＤ）がアレイ状に配列されたもの）を含んで構成されている。筐体の先端及び接触部材には、アパーチャ（開口）が形成されている。検出モジュールＤＭは、被検体（透明窓Ａ）に接触部材が＋Ｚ側から接触された状態で装着される。なお、図１２には、４つのＰＤ（受光部）のうち２つのみが図示されている。
【００３２】
分割レンズは、アパーチャの＋Ｚ側近傍に配置されている。そこで、光源モジュールＬＭから被検体に照射され該被検体内を伝播した光は、アパーチャを介して分割レンズに入射し、該分割レンズへの入射位置及び入射方向に応じた方向に屈折され出射される（図１２参照）。
【００３３】
４分割ＰＤアレイは、分割レンズの＋Ｚ側に配置されている。そこで、分割レンズを介した光は、その進行方向（分割レンズからの出射方向）に応じて４分割ＰＤアレイの４つの受光部（ＰＤ）のいずれかに入射する。このようにして、検出モジュールＤＭでは、被検体から入射された光の入射角度を４つの角度範囲に分類できる。
【００３４】
制御部は、各透明窓Ａに装着された検出モジュールＤＭの４つのＰＤ（受光部）の受光量（計１６個のＰＤの受光量）を検出し、オペアンプにて電圧に変換して、記録部に記録する。データはサンプリングレートを１ｍｓｅｃで検出し、２０ｓｅｃ計測した数値を平均化する。１回の測定では１６個のＰＤのデータを取得する。
【００３５】
次に、光源モジュールＬＭについて詳細に説明する。光源モジュールＬＭの光源には、４０ｃｈの面発光レーザアレイチップ、すなわち発光部としてのＶＣＳＥＬ（面発光レーザ）を４０個有する面発光レーザアレイチップが採用されている。
【００３６】
この面発光レーザアレイチップからの光の光路上には、該光を略平行光とする直径３ｍｍのレンズが配置されている（図１３参照）。面発光レーザアレイチップの出射面（発光面）とレンズの主点（レンズの光学的な中心）との距離は、該レンズの焦点距離ｆ（例えば９ｍｍ）に等しく設定されている。すなわち、面発光レーザアレイチップは、出射面がレンズの焦点位置に位置するように配置されている。なお、「レンズの焦点距離」は、レンズの主点と焦点との距離である。
【００３７】
ここでは、４０ｃｈを同時に点灯し、総出力は５０ｍＷ程度とされる。ＶＣＳＥＬから出射された平行光は、図１３に示されるようにプリズムによって偏向される。
【００３８】
プリズムとしては、上記アクリル製の水槽と屈折率が同等のアクリル製のものが採用されている。プリズムの反射面は、該プリズムの径に合わせて設計され、該反射面の角度は、レンズを介した光が上記アクリル製の水槽に入射角５０°程度で入射するように設定されている。
【００３９】
水槽及びプリズムのアクリルと、ファントム（イントラピッド水溶液）との屈折率差は、スネルの法則によってファントム内での伝播角度が約６０°（図１３中のθ１）になるように設定されている。面発光レーザアレイチップ、レンズ、プリズムは、Ｚ方向に延びる回転軸の周りに回転可能な回転ステージ（不図示）に取り付けられている。ここでは、回転ステージの回転軸は、筐体の開口（窓部材）を通っている。以下では、回転ステージの回転軸を単に「回転軸」とも呼ぶ。また、面発光レーザアレイ、レンズ、プリズムを併せて「照射部」とも呼ぶ。なお、図１３では、窓部材の図示が省略されている。
【００４０】
この回転ステージ及び照射部を一緒に回転させることで、プリズムへの光の入射角、方位を変えることが可能となる。ここでは、図１４に示されるように、＋Ｘ、−Ｘ、＋Ｙ、−Ｙの４方位の計測を順次行うこととした。すなわち、４つの光源モジュールＬＭの位置（Ｂ１〜Ｂ４の４箇所）と４方位で４×４の１６回の計測を行うことになる。プリズムと水槽との間には、これらと屈折率が同等のジェル状の樹脂（図示せず）が充填されている。これにより、プリズムと水槽との間での屈折や反射を防止できる。
【００４１】
次に、被検体内の情報（被検体内部情報）の計測方法について、図１５に示されるフローチャートを参照して説明する。
【００４２】
まず、はじめにプローブをセッティングする（ステップＴ１）。プローブとは、前述の如く検出モジュールＤＭ及び光源モジュールＬＭを意味する。ここでのセッティング対象のプローブは、４つの検出モジュールＤＭと１つの光源モジュールＬＭである。４つの検出モジュールＤＭは、図１０に示される直径９ｍｍの４つの透明窓Ａに個別に装着される。１つの光源モジュールＬＭは、図１０に示される透明窓Ｂ１に装着される。
【００４３】
次に、光源モジュールＬＭの４０個のｃｈ（発光部）を同時に発光させる（ステップＴ２）。発光強度はトータルで５０ｍＷ程度になるように、電流値が決定される。発光時間は２０ｓｅｃ程度であり、その間、４つの検出モジュールＤＭのＰＤの検出値を読み取り（ステップＴ３）、１ｍｓｅｃ間隔で検出した数点のデータ（検出値）を平均化する。そして、平均化された検出値、すなわち検出値の平均値を記録部に格納する（ステップＴ４）。
【００４４】
次に、出射光の波長を切り替えてステップＴ２〜Ｔ４を再度行う（ステップＴ５、Ｔ６）。ここでは、７８０ｎｍと９００ｎｍの波長を選択可能としている。具体的には、発振波長が異なる２種類（７８０ｎｍ帯、９００ｎｍ帯）の光源モジュールＬＭを予め用意しておき、光源モジュールＬＭを入れ替えることで出射光の波長の切り換えを実施することができる。
【００４５】
ここで、計測は、＋Ｘ方向、＋Ｙ方向、−Ｘ方向、−Ｙ方向の４方位について行われる（ステップＴ７、Ｔ８）。具体的には、ステップＴ１の直後のステップＴ２〜Ｔ６は、プリズムを＋Ｘ方向に配置した状態で行う。次いで、プリズムを回転させて、＋Ｙ方向とする。この状態でステップＴ２〜Ｔ６を行う。次いで、プリズムを回転させて、−Ｘ方向とする。この状態でステップＴ２〜Ｔ６を行う。次いで、プリズムを回転させて、−Ｙ方向とする。この状態でステップＴ２〜Ｔ６を行う。
【００４６】
次に、光源モジュールＬＭの装着位置を透明窓Ｂ１からＢ２、Ｂ３、Ｂ４に順次変更して、再度４方位の計測を行う（ステップＴ９、Ｔ１０）。その後、吸光体の位置を移動させて、再度４方位、光源モジュールＬＭの４つの装着位置での計測を行う（ステップＴ１１、Ｔ１２）。
【００４７】
格納されたデータは、それぞれ吸光体あり、なしのデータを以下のｒ（ｓ，ｉ，ｎ）（ｉ=１，２，３・・・Ｍ、ｎ=１，２，３・・・Ｋ））、ｒ（０，ｉ，ｎ）（ｉ=１，２，３・・・Ｍ、ｎ=１，２，３・・・Ｋ）とする。ｉはそれぞれの検出モジュールＤＭに付された番号である。ｎはそれぞれのグループに付された番号である。次にそれぞれの差分Δｒ（ｉ，ｎ）を計算する。
【００４８】
以下に、図１５のフローチャートに基づく上記計測方法で得られた計測結果から吸光体の位置（擬似生体の光学特性）を算出する方法について説明する。ここでは、逆問題推定アルゴリズムを利用する。逆問題を解く際には、まずは、計測、シミュレーションを行い、順問題にて、感度分布を作製する。そして、次の計測を行ったデータを取り込み、その値から逆問題推定を行う。
【００４９】
以下に、第１実施形態の光学検査方法の手順について、図１６のフローチャートを参照して説明する。
【００５０】
最初のステップＳ２１では、モンテカルロシミュレーションを実施する。モンテカルロシミュレーションは、図１７〜図２４に示される８種類の光学モデル１〜８それぞれに対して光学センサ１０を仮想的に用いて行われる。各光学モデルは、被検体（ここでは人体頭部）を模した仮想モデルである。ここでは、各光学モデルは、５層のモデルとされている。
【００５１】
ここでは、各光学モデルは、最深層から最表層にかけて、灰白質層、骨髄液層、頭蓋骨層、皮膚層、毛髪層が順に積層された積層構造を有している。特に、光学モデル１は、上記標準脳を模したモデルであり、標準モデルとも呼ばれる。
【００５２】
ここでは、光源モジュールＬＭからは４方位の照射ができ、検出モジュールＤＭからは４方位の検出ができるので、それに合わせて、モンテカルロシミュレーションを実施する。
【００５３】
次のステップＳ２２では、モンテカルロシミュレーションによる計測結果（仮想計測の結果）を基に光学モデル毎の感度分布を算出する。
【００５４】
次のステップＳ２３では、被検体に対して光学センサ１０を、モンテカルロシミュレーションのときと同じプローブ配置で用いて計測（実計測）を行い、該被検体の感度分布を算出する。
【００５５】
次のステップＳ２４では、光学モデルの選定を行う。具体的には、被検体の感度分布に感度分布が最も適合する（最も近似する）光学モデルを選定する。
【００５６】
次のステップＳ２５では、選定された光学モデルの感度分布及び被検体の感度分布に基づいて逆問題推定を実施し、該被検体内における吸光体の位置を推定する。以下に順を追って説明する。
【００５７】
図７７には、計算部のブロック図が示されている。先のモンテカルロシミュレーションに利用する各モジュール（プローブ）の位置や生体の屈折率、形状などの情報は記録部（Ｂ−１）に記録されている。この情報を元に先の順問題を行う。この計算には並列計算ができるＧＰＵ（マルチグラフィックスプロセッサ）を利用する。この利用により従来の計算速度に比べ飛躍的に早く計算ができる。計算によって得られた感度分布を再度記録部（Ｂ−１）に格納する。この計算結果と記録部（Ａ−３）に格納されている計測結果を中央処理装置（Ｂ−３）に入力して、該中央処理装置（Ｂ−３）において逆問題推定を行う。推定結果は中央処理装置（Ａ−１）を介して表示部に表示される（図７６参照）。
【００５８】
ところで、従来、順問題計算の際、生体などの散乱体の中では、光は、ほぼ等方的に散乱すると考えられてきた。このため、計算量が少ない拡散方程式を利用したシミュレーションが利用されてきた。しかし、近年の学会などでも、ｍｍ単位の微細なエリアでは、生体内での光伝播は、異方性を有していることが報告がされている。この異方性を反映したシミュレーションを行うためには、輸送方程式を利用するかモンテカルロシミュレーションを行う必要がある。
【００５９】
本実施形態では、光源からの出射光を偏向して被検体へ入射させているので、一般的に利用されている拡散方程式では、入射角の情報を反映することができない。輸送方程式を利用する方法が提案されているが、この計算には膨大な時間がかかることが知られている。
【００６０】
そこで、本実施形態では、モンテカルロシミュレーションが採用されている。モンテカルロシミュレーションは、フォトンが散乱媒質のなかで散乱していく条件を、ランダム変数によって、確率的に表現し、そのマクロ的な振る舞いを観察する手法である。具体的には、フォトンが媒質を移動し、ある距離進むたびに、衝突し、その衝突によって方向性を変えていくようにモデル化する。このときのある距離の平均値が平均自由行程であり、散乱係数で定義され、方向の変化が異方性ｇによって定義されている。この衝突を繰り返し、定義されたエリア内をどのように伝播していくかを記録する。このようにモデル化されたフォトンを無数に計算することで散乱媒質の光の振る舞いをシミュレーションすることができる。モンテカルロシミュレーションによって、１つのフォトンがどのような経路で拡散していくかを記録する。
【００６１】
本実施形態におけるモンテカルロシミュレーションでは、フォトン数は１０９個、ボクセルを１ｍｍ立方体として、１２０ｍｍ×１２０ｍｍ×６０ｍｍの３次元エリアの計算を行う。ここでは、散乱媒質の散乱係数、吸収係数、異方性、屈折率をそれぞれ頭皮とほぼ同等の数値である７．８ｍｍ−１、０．０１９ｍｍ−１、０．８９、１．３７とする。この数値に合うように、前述したファントム（イントラリピッド水溶液）を調合し、光源モジュールＬＭ、伝播角、検出モジュールＤＭの位置など全てファントムと同じ状況でシミュレーションし、感度分布を算出する。
【００６２】
このとき、ボクセルの位置ｒに関して、通過したフォトン数をφ０（ｒ）とする。特に、光源モジュールＬＭの位置をｒｓとしたとき、ボクセルの位置ｒでのフォトン通過数をφ０（ｒｓ、ｒ）とする。次に、検出モジュールＤＭを配置していた位置に光源モジュールＬＭを配置して、再度、同数のフォトン数を計算する。検出モジュールＤＭをｒｄに設置していた場合には、ボクセルの位置ｒでのフォトン通過数をφ０（ｒ、ｒｄ）とする。
【００６３】
光の経路は、可逆であるため、この積は、ボクセルの位置ｒを通過して、光源モジュールＬＭから出射して、検出モジュールＤＭに入ったフォトン数に比例する。この積を検出モジュールＤＭに入る全てのフォトン数φ０（ｒｓ、ｒｄ）で規格化したものが次の感度分布Ａ（ｒ）となる。
【００６４】
【数１】
0006723510.tif 000002
この感度分布Ａ（ｒ）は、位置ｒにおける検出量への影響度を示す。ボクセルの位置ｒに吸光体が発生したときに、その発生によって、どの程度検出値が変化するかを示す。
【００６５】
上述のようにして算出された感度分布の一例が、図２５に示されている。ここでは、光源モジュールＬＭ、検出モジュールＤＭをそれぞれ、（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（４５、６０、０）、（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（７５、６０、０）に配置した。ボクセルは１ｍｍの立方体なので、これらの数値の単位ｍｍと等価である。各位置でのボクセルの感度は底を１０とした対数（常用対数）で示している。
【００６６】
次に、図２５から、ボクセル（ｘ、ｙ、ｚ）で、Ｙ＝６０、Ｚ＝１０のラインを、抜き出して感度を縦軸、横軸をｘ位置としてプロットした結果が図２６に示されている。このとき、伝播角として、Ｙ軸を法線とした平面上におけるＸ軸に対する角度を＋６０°とした場合と−６０°とした場合の結果が図２７に示されている。
【００６７】
図２６に示されるように、＋６０度と−６０度とでは、感度分布に相違が出ている。この相違が、分解能向上が可能となるかの指針となる。つまりは、この感度分布に相違が出ることは、２つの光源からの光の伝播経路が異なることを示している。もし同じ伝播経路であれば、伝播角を変えても、ほぼ同じ感度分布となるはずである。２つの光源からの光の伝播経路が違うことで、２つの光源からの光がそれぞれ異なる情報を収集していることになる。
【００６８】
これは、後述する逆問題推定に対して大きな価値を生み出している。先に述べたように光の伝播が単純な等方散乱ではなく、数ｍｍオーダーでは若干の異方性を有していることを示している。この数ｍｍオーダーでの相違が、数ｍｍオーダーの分解能を有する逆問題推定を実現する要因となっていると考えられる。この感度分布は、ファントムで実施される全てのプローブ対（光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭの対）に対して、全ての伝播角／検出角の条件で実施する。
【００６９】
図２７で示される角度による相違は、等方伝播を仮定している拡散方程式を利用したシミュレーションでは、見ることができない。本実施形態のように、モンテカルロシミュレーションを利用して、初めて得られる結果である。これによって、入射角による相違を利用した情報量の増加を実現することができる。つまりは、モンテカルロシミュレーションによって、逆問題推定が高精度に実現できる。また、同様にこれを用いた補正も高精度化することができる。
【００７０】
前述したように、上記モンテカルロシミュレーションを、図１７〜図２４に示される８つの光学モデル１〜８それぞれに対して実施する。ただし、図１７〜図２４には光源モジュールＬＭおよび検出モジュールＤＭは１つずつしか示されていない。これは、理解を容易にするためであり、実際には、図９のファントムと同じ配置にしている。
【００７１】
この際、光学モデルの５層及び接触不良部の光学定数として、図２８に示されるものを利用する。ただし、ここでの毛髪は、一般的には１００ｕｍ程度の太さであるため、モンテカルロシミュレーションのために、１ｍｍのボクセルに合わせて、吸収係数を調整している。また、毛髪の位置も、光源モジュールＬＭ、検出モジュールＤＭなどに対して、直下のボクセルとなるか、１つずれるかなどと、その位置によって異なるように光学モデルを複数作る。
【００７２】
図２９には、図１７〜図２４に示される８つの光学モデル１〜８の詳細が示されている。ここでは、光学モデル１を標準構造（標準モデル）として、他の７つの光学モデル２〜８には、被検体の特徴やプローブの装着状態を反映させている。モンテカルロシミュレーションでは、これら８つの光学モデル１〜８に限ることなく、さまざまな光学モデルを作ることができ、かつ、それぞれのパラメータ変化は複数の段階をつくることも可能である。
【００７３】
例えば、図１７の光学モデル１と図１８の光学モデル２には毛髪の位置によって異なるような相違を作った。本実施形態の非平行の光を計測対象の同一位置に入射させる光源モジュールＬＭと該光源モジュールＬＭから計測対象に照射され該計測対象内を伝播した光を受光する検出モジュールＤＭとを含む光学センサ１０は、この毛髪位置に対するロバスト性が高いことが優位な点である。つまりは、計測対象の同一位置から入射され伝播経路が異なる光の情報は、毛髪の位置によって、毛髪が作り出すノイズの影響を小さくする効果がある。毛髪の直上の光源モジュールＬＭから放たれる全ての方位の光は、ほぼ同様に光量が低減される。
【００７４】
これに対し、従来、実施されているプローブを高密度配置する方法では、多数の光の伝播経路を異ならせることができるため、取得可能な情報量は増えるが、その分、毛髪上にプローブが載る確率が高まり、毛髪によるノイズが増大する。このことが、図３０に示されている。図３０左図には、検出モジュールＤＭ１´と光源モジュールＬＭ１´の直下に毛髪が存在する場合が示されている。この場合、ＤＭ１´の検出光量（Ａ）とＬＭ´の照射光量（１）が他に比べて、小さくなる。この場合に光量分布は、図３０右図のマトリクスに示されるようにマトリクス要素（１、Ａ）の数値（以下では「マトリクス値」とも呼ぶ）は他のマトリクス要素の数値以下となる。これは脳血流量とは無関係なので、誤差となる。上記のように、非平行の複数の光を照射可能な光源モジュールＬＭと入射角度を分割可能な検出モジュールＤＭを用いた場合には、毛髪を含まない４層の光学モデルに比べて、毛髪を含む５層の光学モデルを用いることで、検出精度が飛躍的に向上する。
【００７５】
上記の場合は、誤差要因が毛髪による接触不良であったが、プローブ毎の光学特性の誤差として、一般化することも可能である。もっとも、実際の系で起きやすい例は、接触不良という現象である。
【００７６】
本実施形態では、毛髪を光学モデルのパラメータ（層構成）に設定しているが、その想定から外れたパラメータとして、吸収係数や、散乱係数を付加しても良い。
【００７７】
図３１に示されるように、この場合でも、接触不良が発生した場合には、その影響は光源モジュールＬＭ全体にほぼ均等に及ぶので、１〜３の全ての照射光量が低下することになる。この場合、全ての照射光量がほぼ同一の比率で低下することから、（１、A）で規格化された場合には、標準構造の場合（図３２参照）とほぼ同じ分布となる。ただし、図３１右図の数値は、標準構造に対して、規格化したものを示しているので、（１、A）の数値が０．９となっている。それ以外のマトリクス要素の数値は、図３２右図の数値を０．９倍したものとほぼ同一である。つまりは、図３１右図のマトリクスにおける光量分布は、図３２図右図のマトリクスにおける光量分布と相似である。
【００７８】
先に示した図３０の従来例の場合のように複数の接触不良箇所がある場合には、接触不良が発生したプローブのみで光量変化が生じるため、誤差となってしまう。つまりは、非平行の複数の光を計測対象の同一位置に入射させた場合にのみ、接触不良をモデル化し事前にシミュレーションを実施することで、接触不良による誤差を取り除くことが可能となる。これによって、高い精度の光量補正が可能となる。また、高い精度の逆問題推定ができる。
【００７９】
接触不良の発生を毛髪のときと同様にモデル化しておけば、モデル選定の際に、誤差を補正することが容易となる。非平行の複数の光を計測対象の同一位置に入射させる光源モジュールＬＭでは、該光源モジュールＬＭが設置（装着）された箇所での接触不良による光量低下が、該光源モジュールＬＭからの複数の光に対してほぼ同様に発生するため、その接触不良を反映する光学モデル（以下では「接触不良モデル」とも呼ぶ）を多く作る必要がない。
【００８０】
図３０の従来例の場合では、単一の光を照射する複数の光源モジュールＬＭ´と計測対象との接触箇所が数多く存在するために、接触不良モデルを非常に多く作る必要がある。このようにモデル数が多くなってしまうと、モデル選定の際に、モデル選定ミスが生じてしまう。モデル数が少ない方がより、高精度なモデル選定および高精度な補正が可能となる。
【００８１】
本実施形態では、各光学モデルに対してシミュレーション上の仮想計測及び被検体に対して実計測を行い、計測結果を基に上述した光学モデル毎の感度分布及び被検体の感度分布を作る。この感度分布を作ることで、図３２右図に示されるような脳血流のない状態の光量分布を作ることもできる。図３２右図では、光源モジュールＬＭから光学モデルへの光の入射方向が１の場合に、光学モデルから入射方向Ａで検出モジュールＤＭへ入射した光の検出光量を規格化し、１としている。この規格された光量を基準にして、光源モジュールＬＭから光学モデルへの光の入射方向１〜３と、光学モデルから検出モジュールＤＭへの光の入射方向Ａ〜Ｃの対応毎の検出光量をマトリクスで表したものが図３２右図の光量分布である。この光量分布は、図２９に示される８つの光学モデル１〜８では全て異なる結果を得ることができる。
【００８２】
各光学モデルの感度分布から得られた第１の光量分布と、被検体の感度分布から得られた第２の光量分布とを比較することで、該被検体に最も適した光学モデルを選定する。ここでは、選定する手法として、第１及び第２の光量分布の整合性が最も良い光学モデルを選定する。このとき、実計測前にはキャリブレーションを実施しておく。キャリブレーションは、ジェラコン樹脂を内部に配置している黒い箱であって各プローブを適切な位置に配置できるようなガイドが設けられたものが用いられる。このキャリブレーションによって、高い精度で再現性が取れる。なお、ここでは、各光学モデルの光量分布と被検体の光量分布を比較し、その比較結果に基づいて光学モデルを選定しているが、これに代えて、各光学モデルの感度分布と被検体の感度分布を比較し、その比較結果に基づいて光学モデルを選定しても良い。
【００８３】
選定の方法として、実計測時、仮想計測時のマトリクス値が最も誤差が少ないものを選ぶ。具体的には、実計測時の（１、Ａ）と仮想計測時の（１、Ａ）のマトリクス値の差分を取る。次に実計測時の（２、Ｂ）と仮想計測時の（２、Ｂ）のマトリクス値の差分を取る。これを順次繰り返し、実計測時及び仮想計測時の対応するマトリクス要素の数値の差分の２乗の総和をとり、その値が最も少ない光学モデルを最適とする。
【００８４】
光学モデルの選定方法には、他にも様々な方法が利用できる。例えば、先ほどのマトリクスの最小２乗法での選定方法以外に、以下に説明するように、前提条件で選別し、補正や重み付けを加える選定方法がある。
【００８５】
この選定方法を、図３３のフローチャートを参照して説明する。ここでは、前提条件には、接触不良が発生したモデル（例えば毛髪が介在するモデル）を取り除く方法を加えた。その後、隣接のプローブとほぼ相違がないように補正をし、深さ方向における影響を考慮した重みつけをする方法を採用した。
【００８６】
先ず、隣接プローブ間の仮想計測結果を比較する（ステップＳ３１〜Ｓ３６）。光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭのレイアウトは図３４に示されるように、１つのＬＭに隣接するＤＭは４つある。この４つとも前述したように４方位の角度分割をした検出が行える。ＬＭからの照射方向も４方位であるので、先のマトリクスは4×4となる。
【００８７】
このマトリクスを、４つのＤＭで比較した場合（ステップＳ３１）、毛髪や接触不良のように、１つのＤＭだけに特異的に光量低下が起きる場合がある。この特異点の有無を判断する場合、特異点を定量化し、ある閾値をもって判断する（ステップＳ３２）。本実施形態では、4つのＤＭの中で最も光量の弱いＤＭ(ここではDM(Min)とする)、これが他の3つのＤＭのマトリクスの平均値とどの程度かけ離れているかで判断する。
【００８８】
この際に、数値として、図３４の(DM1の３、A)、(DM2の４、B)、(DM3の１、C)、(DM4の２、D)の光量を比較する。この４つの数値を平均し、平均値によって規格化して、３つのＤＭの平均を１としたときに、DM(min)が0.9以下である場合には、これを特異点として判断する。
【００８９】
本実施形態では、ファントムの実験であるので、DM(min)の閾値γを0.9と高めに設定しているが、人の頭部で実施する場合には、額部や頭部頂点部など部位によって、閾値γを適切に選ぶ。人体の額部分の頭蓋骨の厚さなどは、隣接する４つのＤＭを頂点とする四角形内のエリア(60mm角)の中では概ね均一であると仮定した。これは脳血流の均一性は数mm以下の均一性しかないと考えられるからである。この均一性の大きさを以下ではスパース値βとして、スパース性に生理学的な特徴を持たせることができる。
【００９０】
ここでは、スパース値βは被検体の年齢や、部位によって、適切に変える。これは計測する部分によって、その均一性がどの程度保証できるかが異なることによっている。例えば、額部分はその頭蓋骨などの構造が均一であることが知られており、βを60mmとした。
【００９１】
これに対し、側頭部の耳に近い部分は頭蓋骨の構造が複雑であり、隣接する４つのＤＭを頂点とする四角形内のエリア(60mm角)では均一性が低くなる。そこで、側頭部の耳に近い部分のスパース値βを30mmとした。そして、この部分では閾値γを0.7にするなど適切に閾値を決定している。このスパース値と閾値との関係は、フェルミ関数の式で決定している。このフェルミ関数によって、スパース値βが60mmを超えた場合には、0.9となり、βが30mmを下回ると0.7になる定数を決めた。
【００９２】
特異点があった場合には、そのマトリクス値を補正する（ステップＳ３３）。補正方法は、補正対象のマトリクス（光量分布）が他の3つのマトリクス（光量分布）の平均値になるように係数を該補正対象のマトリクス要素すべてにかける。この補正をかけたときに、再度、4つのDMの計測値を比較し、特異点が発生しているか比較する。
【００９３】
次に、同様の処理を１つのDMを中心にした4つのLDによって実施する（ステップＳ３４〜Ｓ３６、図３５）。この手法は上記と同様なのでここでは割愛する。
【００９４】
次に、特異点を取り除いた後に、隣接マトリクス間での光量比較を行い、補正を加える（ステップＳ３７〜Ｓ３９）。図３６に示すレイアウトでPoint Aのエリアでの比較を行う。このエリアの状況から最も影響を受ける光の伝搬経路は、図３６に４つの矢印で示される。この4つの伝搬経路は、マトリクスでは、(DM1の２、LM1のB)、(DM1の１、LM2のA)、(DM2の３、LM1のC)、(DM2の４、LM2のD)の光量と関係が強い。各伝搬経路における光学特性が同一である場合、各マトリクスの光量は一致することがシミュレーション上、予想される。
【００９５】
しかし、実際の系では、伝搬経路が少しは異なるため、誤差εが生じる。本実施形態では、その伝搬経路の位置の距離は、30mm以下であるが、計測するエリアの光学特性が、この30mmの距離で変化する可能性がある。そこで、ここでもスパース値βとの比較により、先の誤差εをどの程度まで了承するかによって補正を実施するか否かを決定する。
【００９６】
必要に応じて上記ステップＳ３３と同様に補正を行った（ステップＳ３９）後、光学モデルの選定を行う。一般的に光学モデルは、特に、肌の色(肌の厚さ)、頭蓋骨の厚さ、骨髄液の3種類の影響を受ける。
【００９７】
そこで、皮膚層、頭蓋骨層、骨髄液層を含む光学モデルを作った。この光学モデルとプローブ対（ＬＭとＤＭの対）の組み合わせによる検出パターンは、9パターン存在する。その9パターンの中に最もそのプローブ対のエリアに適したモデルを選定する。その選定として、９パターンの光学シミュレーション結果によって作られたマトリクス（図７右図と同様のもの）が存在する。そのマトリクスの9つのマトリクス要素の数値と、実際に被検体で計測した対応する９つのマトリクス要素の数値の誤差が最も少ないパターンを選定すればよいが、その方法として以下のような重み付けを行った。
【００９８】
皮膚層、頭蓋骨層、骨髄液層は、頭皮の表面から、順に深い方向に並んでいる。そこで、深さ方向の重み付けを行う（ステップＳ４０）。具体的には、図７のマトリクスの中で(１、A)と(３、C)とを考えた場合、(１、A)は比較的表面を光が伝搬し、(３、C)は比較的深い部分を光が伝搬する。つまりは、(１、A)は浅い部分での影響が強いので、浅い部分の肌の色モデルに重みをつける。(３、C)は深い部分での影響が強いので、深い部分の骨髄液のモデルに重みをつける。例えば、以下のように重み係数を決めた。
【００９９】
皮膚モデル層の選定には、重み係数を、マトリクス要素(１、A)に対して2.0とし、マトリクス要素(２、B)に対して1.5とし、それ以外のマトリクス要素に対して1.0とした。頭蓋骨モデル層の選定には、重み係数を、マトリクス要素（２、B）に対して1.5とし、それ以外のマトリクス要素に対して1.0とした。骨髄液モデル層の選定には、重み係数を、マトリクス要素(３、C)に対して2.0、それ以外のマトリクス要素に対して1.0とした。
【０１００】
このようにして重み付けを行った後、各マトリクス要素に対して、最小２乗法によるモデル選定を行う（ステップＳ４１）。
【０１０１】
なお、モデル選定の際、光学センサに加えて、別のセンサを利用しても良い。例えば、骨密度を検出する超音波センサや外乱光を検出して補正する方法などがある。また、加速度センサなどをつけてアーティファクトを除去する方法を考えられる。
【０１０２】
次に、選定された光学モデルの感度分布及び被検体の感度分布を利用して逆問題推定を行う。
吸光体の存在によっておきる吸収係数の変化δμａ（ｒ）が十分小さいと仮定するとＲｅｔｏｖの近似によって、以下の式が成り立つ。
【０１０３】
【数２】
0006723510.tif 000003
νは媒質中の光の速さ、Ｓは単位時間当たりに光源モジュールＬＭから出る光の量、ｒｓは光源モジュールＬＭの位置、ｒｄは検出モジュールＤＭの位置、φ（ｒｓ、ｒｄ）は光源モジュールＬＭから出た光が検出モジュールＤＭに届く光量を表し、φ０は吸光体のない状態での光の強度を示している。この式が意味しているのは、吸光体のない状態での光の強度φ０が与えられれば、吸光体の存在によっておきる吸収係数の変化δμａ（ｒ）と観測値ｌｏｇφ（ｒｓ、ｒｄ）とを線形の関係に結びつけることができるということである。
【０１０４】
このことを簡単に記述すると、以下の式となる。
Ｙ＝Ａ（ｒ）Ｘ
ここで、Ｙは吸光体の存在有無による観測値の変化であり、Ｘはボクセルの位置ｒでの吸収係数変化をしめす。このＡ（ｒ）は感度分布である。上記の式では、Ｘで表現している吸光体の位置や量の変化を与えることで、観測値Ｙがどのように変化するかがわかる。
【０１０５】
逆問題推定では、この逆を行い、つまりは観測値Ｙを利用して吸光体の位置Ｘを推定する。先の位置計測方法で説明したように、吸光体の有無による変化をΔｒ（ｉ，ｎ）として計測している。このΔｒ（ｉ，ｎ）が観測値Ｙとなり、これよりＸを算出する。
【０１０６】
一般的には、Ｌ２ノルム正則化という逆問題の推定手法を利用する。この手法では、以下に示すコスト関数Ｃを最小にするＸを算出する。
【０１０７】
【数３】
0006723510.tif 000004
ここでＹは観測値、Ａは感度分布、λは正則化係数である。逆問題推定ではこのような手法が一般的であるが、本実施形態では、深さ方向も検出できるベイズ推定による逆問題推定を行う。このベイズ推定による逆問題推定については、次の非特許文献：T.Shimokawa,  T.Kosaka,  O.Yamashita,  N.Hiroe,  T.Amita,  Y.Inoue,  and  M.Sato,  "Hierarchical  Bayesian  estimation  improves  depth  accuracy  and  spatial  resolution  of  diffuse  optical  tomography,"  Opt.  Express  *20*,20427-20446  (2012)  に詳細に記載されている。また、以下に示す結果は、先願である特願２０１４−２３０７４５に記載されている。
【０１０８】
この結果、図３７に示されるような推定結果を導くことができる。図３７（Ａ）は吸光体の位置を示している。図３７（Ｂ）のグリッドは３ｍｍであり、３ｍｍの精度で実際の位置と一致することが判った。
【０１０９】
比較例として、４方位あるうちの１方位のみを利用し、検出した結果が図３７（Ｃ）に示されている。この比較例は、従来のＮＩＲＳ（ＤＯＴ）装置とほぼ同様の構成とである。比較例では、深さ方向の検出は不可能であり、かつ検出結果も非常に広がってしまう。実施例１では、上記ベイズ推定により、吸光体の位置と深さを検出することが可能となる。
【０１１０】
また、吸光体の位置を変えて（図３８（Ａ）参照）、推定を行った結果（推定結果）が図３８（Ｂ）に示されている。この場合も吸光体の実際の位置を正確に推定できていることが判る。実施例１の方法により、吸光体の位置を高い分解能で検出することが可能となる。これに対し、比較例では、図３８（Ｃ）に示されるようにかなり広がった吸光体となっており、該吸光体の位置を正確に検出することができない。
【０１１１】
以下に、本実施形態の実施例２について説明する。なお、実施例２の説明においては、適宜、実施例１にも関連する説明を行う。
【０１１２】
《実施例２》
先ず、透明なアクリル製の水槽に注入されたイントラピッド水溶液（イントラピッド１０％濃度を１０倍に希釈）に、黒いインクを約２００ｐｐｍ程度となるように滴下し、ほぼ生体と同一の吸収係数及び散乱係数とする。この白濁したイントラピッド水溶液に、血流に模した黒色の吸光体を沈める。吸光体は、例えば黒色で直径約５ｍｍのポリアセタールの球体とする。この球体の位置を制御できるように自動ステージに接続された１ｍｍ径の細い金属棒に該球体を固定する。この水槽の側面、後述するプローブの位置を正確に決めて設置（装着）する。ここでは、上記アクリル製の水槽は、例えば１４０ｍｍ×１４０ｍｍ×６０ｍｍの容積で壁の厚さ１ｍｍの直方体形状の水槽である。
【０１１３】
光学センサ１０は、複数（例えば８つ）の光源モジュールＬＭを含む照射系と、複数（例えば８つ）の検出モジュールＤＭを含む検出系と、を備えている。複数の光源モジュールＬＭ及び複数の検出モジュールＤＭは、それぞれ制御部に対して電気配線を介して接続されている。
【０１１４】
制御部は、各光源モジュールＬＭにおける光源の発光タイミングや各検出モジュールＤＭでの検出タイミングを制御して、得られた検出結果を記録部に転送する。また、制御部は、記録部に記録されているデータを読み取り、その数値を利用した計算を行い、その計算結果を表示部に表示させる制御を行う。
【０１１５】
図３９に示されるように、８つの光源モジュールＬＭ及び８つの検出モジュールＤＭは、一例として、擬似生体（不図示）に対して、互いに直交するＸ方向及びＹ方向のいずれに関しても光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭとが隣り合うようにＸ方向及びＹ方向に等ピッチａでマトリクス状（２次元格子状）に配置される。図３９では、ＬＭは四角印で示され、ＤＭは丸印で示されている。
【０１１６】
実施例２の光源モジュールＬＭ（I型）は、図４０に示されるように、例えばレンズ、プリズム等の光学素子、複数の面発光レーザアレイチップが実装されたセラミックパッケージ（不図示）、該セラミックパッケージやアナログ電子回路が実装されたフレキ基板（不図示）、該フレキ基板に結線されている配線、コネクタ部（不図示）、これらが収容された筐体、被検体と接触する透明樹脂からなる窓部材などを含む。
【０１１７】
各面発光レーザアレイチップからの光は、対応するレンズで屈折され、窓部材の内部に形成された反射部材としてのプリズムで所望の角度に偏向され（所定方向に反射され）、筐体外に出射される。
【０１１８】
面発光レーザアレイチップは、図４１に示されるように、一辺が約１ｍｍの正方形状であり、２次元配置された複数（例えば２０個）の面発光レーザを含む。
【０１１９】
詳述すると、各面発光レーザアレイチップは、４つの面発光レーザをそれぞれが含む５つのグループ（ｃｈ群）を有している。ここでは、５つのグループのうち４つのグループの中心は、正方形の４つの頂点に個別に位置し、残りの１つのグループの中心は、該正方形の中心に位置している。
【０１２０】
各グループの４つのｃｈは、上述の如くセラミックパッケージに実装され、ボンディングワイヤ（配線）を介して同一の電極パッド（電極パッド１〜４のいずれか）に接続されている。
【０１２１】
セラミックパッケージは、フレキ基板の配線パターンに半田付けによって実装されている。フレキ基板には、スイッチング用の半導体や電流安定化用の半導体が配置されている。スイッチング用の半導体により、面発光レーザアレイチップのどのｃｈを発光させるかが制御される。スイッチング用半導体は、外部のシリアル信号によって、選択されたｃｈを発光させる。このシリアル信号用の信号線の一端、電源供給線の一端は、フレキ基板に接続され、該信号線の他端、電源供給線の他端は、制御部に接続されている。
【０１２２】
各ｃｈの発光光量は一定期間ごとに行うキャリブレーションによって一定になるように設定される。通常の使用方法では、５グループの発光を順次、短パルスで発光させる。このようなパルス発光は、発熱による温度上昇が避けられて、発光光量の安定化に適している。短パルスの発光をするたびに得られる検出モジュールでの検出値を積算して、平均化を取ることでノイズに強い検出となる。
【０１２３】
ところで、各面発光レーザアレイチップの面発光レーザ（ＶＣＳＥＬ）の発振波長は、一例として７８０ｎｍ又は９００ｎｍである。発振波長が互いに異なる複数の面発光レーザを用いることで、波長が異なる複数の出射光を得ることが可能となる。そして、波長が異なる複数の光を被検体（例えば生体）の略同一位置に照射することで、例えば、ヘモグロビンの状態（脱酸素状態または酸化状態）を認識することが可能となる。これらの波長は、血液中の酸素濃度で吸収係数が大きく変わることから選定している。
【０１２４】
図４２（Ａ）に示される実施例２の光源モジュールＬＭ（II型）では、発振波長が９００ｎｍの面発光レーザアレイチップ１及び発振波長が７８０ｎｍの面発光レーザアレイチップ２が並列に配置され、面発光レーザアレイチップ１の出射端近傍にレンズ１（個別光学素子）が配置され、面発光レーザアレイチップ２の出射端近傍にレンズ２（個別光学素子）が配置され、レンズ１、２を介した光の光路上にプリズム（共通光学素子）が共通に配置されている。面発光レーザアレイチップ１、２は、出射方向がＺ軸方向となるようにＸＹ平面上にＹ方向に並べて配置され、発振波長が互いに異なる点を除いて、実質的に同一の構成（発光部の数や配置を含む）を有している。レンズ１、２は、実質的に同一のレンズである。
【０１２５】
以下では、面発光レーザアレイチップ１、２を、ｃｈ１、ｃｈ２とも称し、区別しない場合はｃｈとも総称する。
【０１２６】
ＬＭ（II型）では、複数の発光部と対応するレンズの光軸との位置関係がｃｈ間で同じになっている。具体的には、各ｃｈの中心（アレイ中心）が、対応するレンズの光軸上にある。
【０１２７】
ここで、図４２（Ｂ）に示される各ｃｈのＹ方向に等間隔で並ぶ３つの発光部に着目する。ｃｈ１のＹ方向に等間隔Ｍで並ぶ３つの発光部を＋Ｙ側から−Ｙ側にかけて順に発光部１ａ、発光部１ｂ、発光部１ｃとし、ｃｈ２のＹ方向に等間隔Ｍで並ぶ３つの発光部を＋Ｙ側から−Ｙ側にかけて順に発光部２ａ、発光部２ｂ、発光部２ｃとする。発光部１ｂ、発光部２ｂは、対応するレンズ１、２の光軸上に配置されているものとする。
【０１２８】
プリズムは、図４２（Ａ）に示されるように、中心軸に関して対称な形状（軸対称な形状）を有しており、中心軸に直交する入射面ＩＳと、中心軸に対して傾斜する全反射面Ｒ１、Ｒ２と、中心軸に直交する出射面ＯＳと、を含む。
【０１２９】
入射面ＩＳは、ｃｈ１の３つの発光部１ａ、１ｂ、１ｃからの光の光路上及びｃｈ２の３つの発光部２ａ、２ｂ、２ｃからの光の光路上に位置する。
【０１３０】
全反射面Ｒ１は、発光部１ａから出射されレンズ１、入射面ＩＳを介した光（光線１）の光路上及び発光部２ａから出射されレンズ２、入射面ＩＳを介した光（光線２）の光路上に位置する。光線１、２の全反射面Ｒ１への入射角は、臨界角以上となっている。
【０１３１】
全反射面Ｒ２は、発光部１ｃから出射されレンズ１、入射面ＩＳを介した光（光線３）の光路上及びｃｈ２の発光部２ｃから出射されレンズ２、入射面ＩＳを介した光（光線４）の光路上に位置する。光線３、４の全反射面Ｒ２への入射角は、臨界角以上となっている。
【０１３２】
出射面ＯＳは、全反射面Ｒ１で反射された光（光線１、２）、全反射面Ｒ２で反射された光（光線３、４）、ｃｈ１の発光部１ｂから出射されレンズ１、入射面を通過（直進）した光（光線５）及びｃｈ２の発光部２ｂから出射されレンズ２、入射面を通過（直進）した光（光線６）の光路上に位置し、光線１〜５を出射（通過）させる。ここでは、出射面ＯＳが被検体の表面と接触する接触面とされている。そこで、出射面ＯＳと被検体の表面との間に透明のジェルを介在させることが好ましい。
【０１３３】
この場合、２つの発光部１ａ、２ａから略平行な状態で出射されレンズ１、２に入射した波長が異なる２つの光は、レンズ１、２で屈折され互いに略平行な状態で入射面ＩＳに入射し、該入射面ＩＳで屈折され互いに略平行な状態で全反射面Ｒ１に入射する。全反射面Ｒ１で反射された波長が異なる２つの光は、略平行な状態で被検体の略同一位置に入射する。この場合、波長が異なる２つの光の被検体への入射位置が幾分（発光部１ａと発光部２ａの間隔程度）ずれることになる。
【０１３４】
同様に、発光部１ｃ、２ｃから略平行な状態で出射されレンズ１、２に入射した波長が異なる２つの光は、レンズ１、２で屈折され互いに略平行な状態で入射面ＩＳに入射し、該入射面ＩＳで屈折され互いに略平行な状態で全反射面Ｒ２に入射する。全反射面Ｒ２で反射された波長が異なる２つの光は、略平行な状態で被検体の略同一位置に入射する。この場合、波長が異なる２つの光の被検体への入射位置が幾分（発光部１ｃと発光部２ｃの間隔程度）ずれることになる。
【０１３５】
検出精度の更なる向上を図るために、波長が異なる２つの光の被検体への入射位置を同一にする（極力近づける）ことが望まれる。その手法として、プリズムの全反射面で反射された波長が異なる２つの光の光路を略一致させることが考えられる。
【０１３６】
そこで、２つのｃｈからの波長が異なる２つの光の光路上に２つの反射面を個別に設けることも考えられるが（図４０参照）、この場合であっても、波長が異なる２つの光の光路を略一致させることは困難である。
【０１３７】
特に、２つのｃｈからの波長が異なる２つの光の２つのレンズからの出射方向を一致させることは可能であるが、２つのｃｈの出射点（発光部の位置）を同一にすることは不可能である。
【０１３８】
以下に、図４３に示される実施例２の光源モジュールＬＭ（III型）について説明する。ＬＭ（III型）では、複数の発光部と、対応するレンズの光軸との位置関係がｃｈ間で異なっている点が、図４２（Ａ）に示されるＬＭ（II型）と異なり、その他の構成はＬＭ（II型）と同様である。
【０１３９】
ＬＭ（III型）では、２つのｃｈの中心間隔（アレイ中心の間隔）は、１．４ｍｍ程度とされている。これはワイヤーボンディングを実施する際のパッド部分などを考慮し、２つのｃｈをできるだけ近づけた位置関係である。
【０１４０】
ちなみに、各ｃｈは１ｍｍ角であり、２つのｃｈ間のスペース（隙間）は数１００ｕｍとかなり近接して実装する。ここでは、ダイボンダー装置のコレットなどを工夫することで、この近接実装を実現している。
【０１４１】
また、２つのｃｈの発光部（面発光レーザ）は、同じマスクを利用した半導体プロセスで作製され、発光部の位置は０．５ｕｍ以下の精度で制御することが可能である。
【０１４２】
ＬＭ（III型）でも、ＬＭ（II型）と同様に、面発光レーザアレイチップ１（９００ｎｍ）と面発光レーザアレイチップ２（７８０ｎｍ）は、同レベルの精度で同一のレイアウトになっている。
【０１４３】
このように中心が１．４ｍｍ程度離れた２つのｃｈから出射され対応するレンズを介した波長が異なる２つの光は、プリズムの同一の全反射面で反射され、被検体（例えば生体）に入射する。
【０１４４】
この際、ＬＭ（II型）の構成では、対応関係にあるｃｈ１からの光とｃｈ２からの光は、略一定の間隔（１．４ｍｍ程度）で互いに平行な状態を維持したまま被検体（例えば生体）に入射するため、入射位置は１．４ｍｍ程度ずれたままとなる。このように入射位置のずれが大きいと逆問題推定によって脳血流を検出するｆＮＩＲＳでの分解能が低下する。
【０１４５】
そこで、実装コストを増大させることなく、波長が異なる２つの光の光路を略一致させ、入射位置を同一にする手法について、本発明者が鋭利検討した結果、ｃｈの中心（アレイ中心）と、対応するレンズの光軸とを数ｕｍ〜数百ｕｍ（好ましくは数十ｕｍ）ずらす手法を発案し、この手法をＬＭ（III型）に導入した。
【０１４６】
以下に、その詳細を、図４４を参照して説明する。ここでは、各ｃｈの中心と、対応するレンズの光軸とを、約２０ｕｍ程度ずらしている。このずらす量は、２０ｕｍに限定されず、適宜変更可能である。
【０１４７】
ここでは、２つのｃｈの中心間隔（位置関係）を変えずに、各ｃｈに対して対応するレンズをずらすこととしている。ｃｈに対してレンズをずらす方向は共通光学素子であるプリズムの中心軸に対して軸対称（回転対称）の配置になるようにすれば良い（図４５参照）。
【０１４８】
すなわち、２つのｃｈ、２つのレンズ１、２は、プリズム（共通光学素子）の中心軸に対して軸対称に配置されれば良く、図４５の配置に限定されない。
【０１４９】
ここでは、一例として、２つのｃｈは、中心がプリズムの中心軸に関して軸対称（点対称）となるように該中心軸をＹ方向に挟んで配置されている。各ｃｈは、５つの発光部（ＶＣＳＥＬ）を有し、該５つの発光部は、一の対角線がＹ方向に平行な正方形の中心（アレイ中心）及び４つの頂点に個別に配置されている。
【０１５０】
一例として、２つのｃｈの中心間隔は１．４ｍｍ、各レンズの有効径は０．８ｍｍφ、各レンズの焦点距離ｆ＝６００ｕｍである。ここでは、２つのｃｈ１、２に対してレンズ１、２をずらす方向は、図４５に示されるように、レンズ１、２が互いに近づく向きとしている。ここでは、レンズ１の光軸がｃｈ１の中心を通る状態からレンズ１を−Ｙ方向に約２０ｕｍ程度ずらし、かつレンズ２の光軸がｃｈ２の中心を通る状態からレンズ２を＋Ｙ方向に約２０ｕｍ程度ずらす。この結果、ｃｈ１の中心とレンズ１の光軸とが約２０ｕｍ程度ずれ、ｃｈ２の中心とレンズ２の光軸とが約２０ｕｍ程度ずれる。
【０１５１】
この場合、ｃｈ１の発光部１ａから出射されレンズ１、入射面ＩＳを介して全反射面Ｒ１に入射する光（光線１´）のレンズ１から全反射面Ｒ１までの光路と、ｃｈ２の発光部２ａから出射されレンズ２、入射面ＩＳを介して全反射面Ｒ１に入射する光（光線２´）のレンズ２から全反射面Ｒ１までの光路は、非平行であり全反射面Ｒ１に近づくほど近くなる（図４３参照）。なお、レンズへの光の入射角が同じ場合、レンズへの光の入射位置が光軸から離れるほど光の屈折角が大きくなる。
【０１５２】
また、ｃｈ１の発光部１ｃから出射されレンズ１、入射面ＩＳを介して全反射面Ｒ２に入射する光（光線３´）のレンズ１から全反射面Ｒ２までの光路と、ｃｈ２の発光部２ｃから出射されレンズ２、入射面ＩＳを介して全反射面Ｒ２に入射する光（光線４´）のレンズ２から全反射面Ｒ２までの光路は、非平行であり全反射面Ｒ２に近づくほど近くなる（図４３参照）。
【０１５３】
また、ｃｈ１の発光部１ｂから出射されレンズ１、入射面ＩＳを介して出射面ＯＳに入射する光（光線５´）のレンズ１から出射面ＯＳまでの光路と、ｃｈ２の発光部２ｂから出射されレンズ２、入射面ＩＳを介して出射面ＯＳに入射する光（光線６´）のレンズ２から出射面ＯＳまでの光路は、出射面ＯＳに近づくほど近くなる（図４３参照）。
【０１５４】
そして、全反射面Ｒ１で反射された波長が異なる非平行の２つの光（光線１´、２´）の光路は、被検体との接触面である出射面ＯＳ近傍で交わる。また、全反射面Ｒ２で反射された波長が異なる非平行の２つの光（光線３´、４´）の光路は、被検体との接触面である出射面ＯＳ近傍で交わる（図４３参照）。
【０１５５】
結果として、図４３に示されるように、全反射面Ｒ１で反射された波長が異なる２つの光（光線１´、２´）の光路が略一致し、該２つの光の被検体への入射位置が同一となる。また、全反射面Ｒ２で反射された波長が異なる２つの光（光線３´、４´）の光路が略一致し、該２つの光の被検体への入射位置が同一となる。また、入射面ＩＳから全反射面を介さずに出射面ＯＳに向かう波長が異なる２つの光（光線５´、６´）の被検体への入射位置が略同一となる。
【０１５６】
さらに、光線１´、２´を含む光束と、光線３´、４´を含む光束と、光線５´、６´を含む光束は、非平行であり、被検体の略同一位置に入射される。
【０１５７】
なお、図４５に示されるｃｈ１の発光部１ａ、１ｂ、１ｃ以外の２つの発光部からの光及びｃｈ２の発光部２ａ、２ｂ、２ｃ以外の２つの発光部からの光は、入射面ＩＳを通過しそのまま出射面ＯＳから出射され、被検体の上記光束と略同一位置に入射される。
【０１５８】
以上説明したＬＭ（III型）では、レンズをｃｈに対してシフトする（ずらす）簡易な手法により波長が異なる２つの光の光路を略一致させ、該２つの光の入射位置を同一にすることができる。波長が異なる２つの光の入射位置を同一にすることで、逆問題推定を行うＮＩＲＳ装置においても、脳血流位置の位置精度の高い計測が可能となる。
【０１５９】
一方、ＬＭ（III型）と同様の作用効果を得るためにレンズのシフトに代えてハーフミラーなどの部材を用いると、新規に高精度な位置決めが必要な光学部品が増えて、実装のコストがかさんでしまう。
【０１６０】
なお、ＬＭ（III型）では、レンズ１、２の光軸を、対応するｃｈ１、ｃｈ２の中心を通る位置からずらしている（シフトさせている）が、これに限られない。
【０１６１】
例えば、レンズ１、２の一方の光軸を対応するｃｈの中心を通る位置からずらし、他方の光軸を対応するｃｈの中心を通る位置に位置させても良い。
【０１６２】
また、レンズを対応するｃｈに対してシフトすることに代えて又は加えて、ｃｈを対応するレンズに対してシフトしても良い。
【０１６３】
また、レンズ１、２を対応するｃｈ１、ｃｈ２に対してシフトする方向も適宜変更可能である。例えば、レンズ１、２を同一方向にシフトさせても良いし、反対方向（互いに近づく向きや互いに離れる向き）にシフトさせても良い。
【０１６４】
また、レンズ１、２を対応するｃｈ１、ｃｈ２に対するシフト量（ずらし量）は、同一であっても良いし、異なっていても良い。
【０１６５】
総括すると、要は、ｃｈ１、ｃｈ２からの波長が異なる２つの光の光路が略一致するように、複数の発光部と対応するレンズの光軸との位置関係をｃｈ間で異ならせれば良い。
【０１６６】
詳しくは、ｃｈ１、ｃｈ２から出射されレンズ１、２を介した波長が異なる２つの光の光路が徐々に近づき、ＬＭ（III型）における被検体に対する接触面近傍（ＬＭ（III型）の出射端近傍）で該２つの光の光路が交わるように、複数の発光部と対応するレンズの光軸との位置関係をｃｈ間で異ならせることが望ましい。
【０１６７】
以下に、光学センサ１０の光源として面発光レーザアレイチップを採用した理由を説明する。面発光レーザアレイチップでは、複数のｃｈを近接した位置に２次元に配列することができ、各ｃｈを独立に発光制御できる。そして、ｃｈの近傍に小型のレンズを設置することで出射光の進行方向を変えることができる。
【０１６８】
また、ＤＯＴに用いられる光学センサでは、被検体への入射角をできるだけ精度良く制御することが求められる。一般的なＬＥＤ（発光ダイオード）は放射角が広いため、精度の良い平行光にするには、レンズを非球面にする必要がある。また、一般的なＬＤ（端面発光レーザ）は放射角が非対称であり、レンズで精度の良い平行光をつくるには、曲率が縦と横とで異なるレンズやシリンドリカルレンズを２枚組み合わせる必要があり、構成が複雑になり、実装も高精度なものが必要となる。
【０１６９】
これに対し、面発光レーザはほぼ真円状のファーフィールドパターンを有しており、平行光を作るにも、球面レンズを１つ配置すれば良い。また、ＬＤから出射されるコヒーレントな光を利用する場合、被検体（散乱体）の中では、散乱光同士が干渉するスペックルが発生する。このスペックルパターンは、計測にノイズとして悪影響を与える。
【０１７０】
ＤＯＴのように脳内の血流を見る場合には、その散乱回数が非常に多いので、それほど影響はない。しかし、皮膚表面で反射される光が、光源に直接戻ってくる戻り光の影響がある。戻り光は、ＬＤ内部の発振状態を不安定にして、安定動作ができなくなる。光ディスクなどでも、コヒーレントな光を安定的に利用する際には、正反射光が戻り光にならないように波長板などを利用している。しかし、散乱体に対する反射光の戻り光除去は難しい。
【０１７１】
面発光レーザアレイチップの場合には、微小エリアに複数の光を同時に照射することが可能であり、その戻り光干渉を低下することが可能である（例えば特開２０１２−１２７９３７号公報参照）。
【０１７２】
本実施形態（実施例１及び２）では、面発光レーザアレイチップからの光の光路上に凸面レンズ（単に「レンズ」とも称する）が配置されている（図４６参照）。
【０１７３】
この凸面レンズの直径は１ｍｍであり、該凸面レンズの有効径εは６００ｕｍである。凸面レンズの焦点距離ｆは、６００ｕｍである。面発光レーザアレイチップは１ｍｍ角のチップであり、該面発光レーザアレイチップ内で最も離れた２つのｃｈの中心間距離ｄｍａｘは６００ｕｍである。このようにｄｍａｘとεとを一致させることで、凸面レンズの直径を最小にすることができる。
【０１７４】
ここで、凸面レンズと面発光レーザアレイチップは、凸面レンズの主点（光学的な中心）と面発光レーザアレイチップの発光面（出射面）との凸面レンズの光軸方向の距離Ｌが例えば３００ｕｍになるように位置決めされている。すなわち、ｆ≠Ｌとなっている。
【０１７５】
この場合、面発光レーザアレイチップから出射され凸面レンズを透過した光がプリズムなどで正反射され、該凸面レンズで面発光レーザアレイチップに集光される現象（戻り光現象）を回避することができる。このように、戻り光が発生しないため、面発光レーザアレイチップの各ｃｈの発光光量を安定化することが可能となる。
【０１７６】
但し、戻り光の影響を考慮しない場合（ＮＩＲＳに高分解能を求めない場合）には、ｆ＝Ｌであっても構わない。
【０１７７】
また、図４７に示されるように、凸面レンズと面発光レーザアレイチップとの間は透明樹脂で満たされ、空気層が介在しないようにされている。透明樹脂としては、屈折率が凸面レンズと同等の樹脂（例えば熱硬化型のエポキシ系の樹脂）が用いられている。すなわち、凸面レンズと面発光レーザアレイチップとの間の各界面を境に屈折率が変化しない。透明樹脂は、凸面レンズの固定前に金型で成形しても良いし、凸面レンズを固定後、注入しても良い。
【０１７８】
このように、凸面レンズと面発光レーザアレイチップとの間が透明樹脂で満たされることにより、面発光レーザアレイチップから出射された光が凸面レンズの面発光レーザアレイチップ側の表面で反射すること、すなわち戻り光の発生を防止できる。戻り光が発生しないため、各ｃｈの発光光量を安定化することが可能となる。各ｃｈの光量が安定すれば、測定系のＳ／Ｎ（シグナル／ノイズ）比が良好になり、高精度なＮＩＲＳ測定及び高い分解能を実現できる。
【０１７９】
凸面レンズは、図４８に示されるように、面発光レーザアレイチップが実装されたパッケージにサブマウントを介して固定されている。面発光レーザアレイチップは、チップ上の電極（チップ電極）がパッケージ上のＰＫＧ電極にワイヤーによって電気的に接続される。ワイヤーは、高さ数１０ｕｍ程度となるため、サブマウントと干渉しないように設計される。凸面レンズの固定位置Ｌ（面発光レーザアレイチップの発光面と凸面レンズの主点との距離）は、このワイヤーの高さの制約を受ける。つまりは、ワイヤーを利用する場合には、サブマウントを回避する構造にしたり、ワイヤーの高さを１００ｕｍ以下にすることが必要となる。すなわち、−１００ｕｍ＜ｆ−Ｌ＜０が成立することが好ましい。但し、図４８では、図４７に示される透明樹脂の図示が省略されている。
【０１８０】
面発光レーザの出射面から出射される光は、ほぼ円形であり、その発散角は半値幅で５度程度である。一般的なＬＤのビームが楕円形であるので、回転方向の設置誤差を考慮する必要があるが、面発光レーザはそれを考慮する必要がないメリットがある。また、円形であるため、逆問題を解く際に利用する光学シミュレーションをするにも、対称性を利用した近似などがしやすいメリットがある。
【０１８１】
面発光レーザから出射されたビームは近傍に配置された凸面レンズによって屈折される。その屈折角は面発光レーザとレンズ中心（レンズの光軸）との相対位置によって決定される。そこで、面発光レーザアレイチップの各グループの位置とレンズの位置を適切に設定することで、所望の屈折角を得ることができる。
【０１８２】
実施例２では、この屈折角が２０度程度になるようにｃｈと凸面レンズの光軸との相対位置が設定されている。面発光レーザアレイチップでは、各ｃｈは独立に発光制御できるので、発光させるｃｈを選択することで、光源モジュールＬＭから出射される光の方向を変えることができる。
【０１８３】
図４９には、光学シミュレータで光学設計した光線図の一例が示されている。ここでは、面発光レーザアレイチップを模した３つのｃｈ（光源）、及び該３つのｃｈの近傍に直径１ｍｍ、ｆ＝６００ｕｍのレンズを配置している。３つのｃｈのうち１つのｃｈは、レンズの光軸上に配置され、他の２つのｃｈは、レンズの光軸の一側及び他側に個別に配置されている。光軸上のｃｈ以外のｃｈからの光はレンズで屈折され、伝播方向（進路）が曲げられる。すなわち、光軸上のｃｈ以外の２つのｃｈからの２つの光は、レンズの光軸に対して約２０度の角度で該光軸に対して互いに逆方向に出射されることになる。
【０１８４】
ここでは、光源モジュールＬＭは、被検体への光の入射角が約５５度になるように設計されている。具体的には、光源モジュールＬＭは、図４０に示されるように、凸面レンズからその光軸に対して約２０度傾斜した方向に出射された複数の光を複数のプリズムによって個別に偏向することで、該複数の光それぞれのレンズの光軸に対する角度を約２０度から約５５度に変換し、被検体の表面に入射するように設計されている。
【０１８５】
なお、プリズムは、光を反射するものであれば良く、例えば金属膜が成膜されたガラス基板を用いてもよい。また、例えば、屈折率差によって起きる全反射現象を利用したプリズムを採用しても良い。その一例として、図５０に光学シミュレーションの結果が示されている。ＶＣＳＥＬから出射された光線は、凸面レンズで屈折した後、プリズムに入射する。
【０１８６】
ここでは、プリズムの材料はＢＫ７とされているが、一般的な光学材料でも良い。プリズムに入射した光は、プリズム側面（反射面）で全反射され、被検体に約５５°の入射角で入射される。すなわち、凸面レンズを介した光は、被検体への光の入射角が５５°程度になるようにプリズムで偏向される。この際に、プリズムと被検体との界面での光の散乱を防止するために、プリズムと被検体との間に透明のジェルが介在されている。ここでも、面発光レーザアレイチップからの複数の光は、凸面レンズで非平行の複数の光とされ、プリズムで反射され、被検体に入射される。結果として、非平行な複数の略平行光が被検体の同一位置に入射される（図５０参照）。
【０１８７】
プリズムと被検体との屈折率差によるスネルの法則によって、光線の被検体内における伝播角度が約５５°から約６０°に変わる。
【０１８８】
凸面レンズ及びプリズムを含む光学系では、面発光レーザアレイチップの各ｃｈの位置が互いに異なることを利用して、被検体内での光の伝播角度を設定することができる。ここでは、各ｃｈ（ＶＣＳＥＬ）の中心を凸面レンズの光軸から２００ｕｍ程度ずらすことで、該ｃｈから出射された光を被検体内での伝播角度を６０°程度に設定できている。この際、複数のｃｈから出射された複数の光は、凸面レンズの出射面の異なる複数位置から非平行な複数の略平行光として出射される。
【０１８９】
図５１には、比較例として、レンズを焦点距離ｆ＝６００ｕｍに対し、固定位置をＬ＝１．６ｍｍとしたときの光学シミュレーションの結果が示されている。Ｌとｆとの差が１ｍｍ以上になると、図５１のようにビームが大きく広がってしまう。このようにビームが広がる場合、被検体の入射面を大きくする必要がある。しかし、実際にＮＩＲＳとして実用的な大きさとしてはφ２ｍｍ程度が限界である。この制約は、人間の毛根の間隔が２ｍｍ程度であり、これ以上大きい面積では、光学上、髪の毛が邪魔になってしまい高い分解能のＮＩＲＳを実現できない。つまりは、ｆとＬとの差は１ｍｍ未満であることが望ましい。
【０１９０】
図４０に示されるレンズ１、２は、設計した位置に正確に安定して配置されるように、面発光レーザアレイチップが実装されているセラミックパッケージに直接固定されている。
【０１９１】
図４９では、レンズの凸面が面発光レーザ側に向けられているが、その逆でも構わない。図４９に示されるように、レンズの凸面が面発光レーザ側を向き、レンズの平面部分が被検体側を向くように配置することで、面発光レーザチップとレンズとの距離を長くとることができる。チップ実装のプロセス上では、実装する際に部品をピックアップするアームや部品同士が干渉するのを防ぐために、ある程度許容距離が長い方が好ましい。
【０１９２】
レンズは光を屈折させる光学部品であれば良く、光ファイバの屈折率分布を利用したＧＲＩＮ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｉｎｄｅｘ）レンズのようなものを利用してもよい。ＧＲＩＮレンズを用いることで、球面レンズを利用するよりも、一般的に球面収差が小さく、低コストでｆ値の小さいものを選択できるメリットがある。
【０１９３】
実施例２では、レンズの端部にも光を入射させるため、球面収差が小さい方が望ましい。
【０１９４】
以上の説明から分かるように、実施例２の光源モジュールＬＭ（I型、II型、III型）からは、互いに非平行な複数の光束が出射される（図４０、図４２、図４３参照）。また、光源モジュールＬＭ（I型、II型）からは、波長が異なる２つの光が、光路が略平行で近接した状態で出射される（図４０、図４２参照）。また、実施例２の光源モジュールＬＭ（III型）からは、波長が異なる２つの光が、光路が非平行で略一致した状態で出射される（図４３参照）。
【０１９５】
そして、光源モジュールＬＭ（I型、II型、III型）からの互いに非平行な複数の光束は、被検体の略同一位置に入射する（図４０、図４２、図４３参照）。また、光源モジュールＬＭ（III型）からの光路が略一致した波長が異なる２つの光は、被検体の同一位置に入射する（図４３参照）。
【０１９６】
上記「略同一位置」は、例えば光源モジュールＬＭが約６０ｍｍ間隔で配置されている場合に、その６０ｍｍに対して略同一の位置を意味しており、互いに数ｍｍ程度離れた複数位置も「略同一位置」と言って差し支えない。
【０１９７】
また、上記「同一位置」は、「略同一位置」よりも同一性が高いこと意味するが、厳密に同一の場合のみならず、互いに１ｍｍ以下離れた複数位置も「同一位置」と言って差し支えない。
【０１９８】
また、上記「光路が略一致」とは、互いに非平行の２つの光路の成す角度が１０°以下であることを意味する。なお、光路の一致性を極力高めるために、互いに非平行の２つの光路の成す角度は、１°以下であることがより望ましい。
【０１９９】
後に逆問題を解くアルゴリズムを説明するが、その際に光源モジュールＬＭの位置を設定した光学シミュレーションを行う。この光学シミュレーションを行う際に、被検体への入射位置のずれを正確に設定することで、逆問題の推定には誤差を生じない。
【０２００】
ただし、例えば特許文献１のように、プローブ位置を１０ｍｍ以上ずらして、高密度にプローブを配置するには、複数の光源モジュールを独立に配置する必要がある。この複数の光源モジュールを配置する作業は毛髪を一本一本かき分けて行う煩雑な装着作業であり、光源モジュールの増加本数分多く発生してしまう。
【０２０１】
本実施形態では、後に詳述するように、１つの光源モジュールＬＭを配置するだけで、複数の光源モジュールを配置したときと同等の情報量を得ることができ、煩雑な作業を増やすことなく、特許文献１のような高密度プローブで実現されている高分解能検出が可能となっている。
【０２０２】
また、図５２（Ａ）に示される、生体に互いに平行な複数の光を入射させる比較例の光源モジュールでは、生体の表面付近に変質部分がある場合、検出誤差が生じてしまう。「変質部分」とは光学特性が特殊な部分を意味し、例えば毛根や着色した皮膚などがそれにあたる。このような変質部分があると、比較例では、光源１、光源２からの光が被検体の異なる位置に入射するため、例えば光源２からの光のみが変質部分を通過するようなケースが発生する。光源１と光源２の差分を計算する際には、この変質部分がノイズとなってしまう。
【０２０３】
これに対し、本実施形態では、図５２（Ｂ）に示されるように、光源１、光源２からの光は、皮膚表面の「略同一位置」を通過するため、光源１、光源２の一方からの光が変質部分を通過するときは、他方からの光も該変質部分を通過する。また、光源１、光源２の一方からの光が変質部分を通過しないときは、他方からの光も該変質部分を通過しない。詳述すると、光源１、光源２からの光は、皮膚表面近傍では同一光路であり、深さ方向に異なる光路を通過する。すなわち、皮膚表面近傍での相違には鈍感であるが、脳組織近傍では相違に敏感な構成となっている。皮膚表面付近のノイズを小さくすることで、分解能が向上する。「略同一位置」という意味合いは、上記記載のように、数ｍｍのずれを許容するものである。
【０２０４】
また、実施例２では、筐体に設けられた窓部材に透明なジェルを滴下し、窓部材と被検体表面との間に透明なジェルを介在させ、空気が入らないようにする。
【０２０５】
従来の光源モジュールでは、空気中に一旦放射された光が皮膚表面から体内に伝播していく。このとき、空気中の屈折率１．０と生体の屈折率１．３７との間で、屈折率差が生じてしまう。屈折率差が生じることで、反射及び散乱が起きてしまう。また、生体外の空気に比べ、光が伝播する生体内の屈折率が小さいため、入射角に対して生体内の伝播角（生体内伝播角とも呼ぶ）は小さくなってしまう。界面での光の屈折はスネルの式を利用すると理解できる。このスネルの式は屈折率のみで記述できる。
【０２０６】
図５３は、屈折率、１．０（空気：入射側）と１．３７（生体：伝播側）との界面での入射角と生体内伝播角度との関係（光の屈折）がグラフで示されている。図５３から分かるように、生体への光の入射角は６０度であっても、生体内での光の伝播角は４０度と小さくなってしまう。このため、生体内での光の伝播角が仮に６０度以上必要であっても、空気中からの光の入射では実現できないことがわかる。つまりは、一旦空気に放出された光で生体内における大きな伝播角を作ることは難しい。
【０２０７】
そこで、実施例２では、光源モジュールＬＭの窓部材の材料である透明樹脂の屈折率が、生体の屈折率１．３７よりも大きい屈折率（例えば１．５以上）に設定されている（図５４参照）。この場合、光源モジュールＬＭから入射角６０度で直接的に生体に入射された光の生体での伝播角は７０度を越える。光源モジュールＬＭの設計を考える際には、この角度をできるだけ小さくした方が、光源モジュールＬＭを小型化できるなどのメリットがある。
【０２０８】
実施例２の光源モジュールＬＭ（I型）では、図４０に示されるように、面発光レーザからレンズの光軸に平行な方向に出射された光は、レンズで屈折され、レンズの光軸に対して約２０°傾斜する方向に進行し、窓部材に入射する。この窓部材は屈折率１．５程度に設定されている。レンズを介した光は、窓部材に入射するときに屈折するが、入射角度が深いため、大きな屈折ではない。窓部材に入射した光は、プリズムの反射面で偏向され、レンズの光軸に対して約５５°傾斜する方向に進行する。この５５°の角度は、屈折率１．５の窓部材の中での角度であり、図５４に示されるように、生体内（屈折率１．３７）での伝播角は約６０度となる。
【０２０９】
光源モジュールＬＭから光が直接的に擬似生体内に伝播するためには、擬似生体と光源モジュールＬＭの界面に入る空気層を除去する必要がある。この空気層の除去のために、ここでは透明なジェルを利用した。ここで用いた透明なジェルはグリセリン水溶液であり、疑似生体との整合性が良いものを選択した。また、透明なジェルは揮発性を調整し、検査中、すなわち光源モジュールＬＭに蓋がされている間は蒸発することなく、検査終了後は適当なタイミングで揮発もしくは疑似生体にしみこむように調整した。透明なジェルの光学特性は、波長７８０ｎｍ付近では透明で、屈折率を疑似生体表面に近いものに調整する。ここでは１．３７程度となるように調合した。この調合によって、擬似生体表面に凹凸があろうとも、その凹凸表面の屈折率差はなく、反射がまったくない状態にできる。これによって疑似生体表面での反射をほぼなくすことができた。また、疑似生体との界面が物理的に凹凸であっても、光学的には凹凸はないので、散乱が起きない。この結果、光源モジュールＬＭからの光の出射角度に応じた適切な伝播方向で正確に疑似生体内部に伝播させることができる。一般的に擬似生体内部の伝播は散乱を強く起こすが、皮膚表面での散乱も小さくない。これによって、光の異方性を大きく確保できる。異方性が大きく取れることによって、光源モジュールＬＭからの複数の光の擬似生体への入射角を大きく変えることができ、後述するように検出モジュールＤＭへの複数の光の入射角を大きく変えることができる。
【０２１０】
検出モジュールＤＭは、図５５に示されるように、筐体、光学素子、受光部及びアナログ電子回路が実装されたフレキ基板（不図示）、該フレキ基板に接続された配線、コネクタ部（不図示）を含んで構成されている。
【０２１１】
検出モジュールＤＭでは、図５６に示されるように、光源から被検体に照射され該被検体を伝播した光を複数の光に分割して複数の受光部に導くこととしている。
【０２１２】
従来技術（特開２０１１−１７９９０３号公報参照）では、蛍光を利用したＤＯＴにおいて、被検体から多角度で出射される複数の光に対応させて受光部を配置している。しかし、この受光部の配置では、受光部に入射する光は、被検体からの全ての出射角度の光である。
【０２１３】
これに対し、本実施形態の検出モジュールＤＭは、被検体の「略同一位置」からの光を分割して、個別に検出している。先の光源モジュールＬＭでも説明したように、光学シミュレーションの際に設計できるので、「略同一位置」の精度は、ｍｍオーダーの位置の相違は問わない。
【０２１４】
以下に、検出モジュールＤＭについて詳しく説明する。検出モジュールＤＭは図５７に示されるように、黒い樹脂製の筐体、該筐体の先端に取り付けられた弾性体からなる接触部材、筐体に収容された透明な分割レンズ及び４つの受光部を含んで構成されている。筐体の先端及び接触部材には、アパーチャ（開口）が形成されている。
【０２１５】
接触部材としては遮光性を高めるために黒いゴム製のものを利用している。この接触部材のアパーチャから分割レンズの中央部（φ１ｍｍ程度）が数１００ｕｍ程度筐体外に突出している。この部分が生体表面に接触するため、光学的にも空気が内在することなく、フレネルの屈折や、散乱などが抑制される。
【０２１６】
また、検出モジュールＤＭでも、前述した透明ジェルを利用することで安定性がさらに向上するため、透明ジェルを利用する。分割レンズは透明樹脂からなり、屈折率は１．８程度である。分割レンズは、筐体に固定されている。
【０２１７】
アパーチャは、筐体の先端及び接触部材を貫通する約１ｍｍ程度の円形の穴であり、被検体内を伝播して出てくる光の位置を限定する機能を有している。この位置から出てくる光は異なる複数の方向を向いており、アパーチャで入射位置を規定し、その後、入射光を分割レンズで複数の光に分割し、該複数の光を個別に検出することができる。
【０２１８】
上述した被検体からの光が「略同一位置」から受光部に入射されることは、このアパーチャによって実現されている。
【０２１９】
アパーチャを通過してきた光は、その光が持つ伝播方向によって、分割レンズによって異なる方向に屈折されるため、受光部への入射位置が異なる。
【０２２０】
分割レンズは、球面レンズで、直径は３ｍｍ程度、焦点距離ｆは３ｍｍ程度である。
【０２２１】
実施例２では、分割レンズでの光の分割数を４とし、２次元配列された４つの受光部（ＰＤ：フォトダイオード）を含むＰＤアレイ（フォトダイオードアレイ）を用いている。図５７では、４つの受光部（ＰＤ）のうち２つの受光部１、２のみが示されている。
【０２２２】
ここでは、ＰＤアレイは一辺の長さが約３ｍｍの正方形状であり、各ＰＤは一辺の長さが１．４ｍｍの正方形状である。図５７に示されるような角度θ２を定義し、ＰＤアレイとアパーチャの距離は、約５ｍｍ程度にした。
【０２２３】
レンズの片面は平面で、片面のみ球面を有している。平面の方を擬似生体に接触させている。アパーチャの位置は、レンズのフォーカス位置とはずれているので、平行光を作り出すことはできていないが、ＰＤアレイに入射する光を限定する機能を有している。
【０２２４】
この光学系について簡単な光学シミュレーションをしたところ、概ね−１０°＜θ２＜５０°の光は受光部２に入射し、概ね−５０°＜θ２＜１０°の光は、受光部１に入射することが判った。つまり、擬似生体内を伝播しアパーチャから出射された光は、出射角度によって、複数の光に分割され、該複数の光それぞれは、４つの受光部のいずれかに入射される。
【０２２５】
実施例２では、分割レンズには球面レンズを利用しているが、非球面レンズを利用して、角度をより広く検出することも可能である。この分割精度及び分割数は、後述する逆問題の推定精度と相関があるため、所望の推定精度から必要な光学系が決まる。本実施形態では、球面レンズ、分割数４が採用されている。
【０２２６】
各ＰＤは電気配線され、オペアンプに接続されている。アンプには半導体のオペアンプが利用され、電源電圧を５Ｖ供給する。検出される光量は非常に小さいため、オペアンプでの倍率は高く、２段階のアンプ構成とされている。前段で約５桁程度の倍率をかけ、後段では３桁程度の倍率をかける。
【０２２７】
実施例２において、擬似生体に内在する吸光体の位置測定方法（被検体の光学特性検出方法）を、図５８に示されるフローチャートを参照して説明する。
【０２２８】
先ず、プローブ（光源モジュールＬＭ及び検出モジュールＤＭ）を擬似生体にセッティング（装着）する（ステップＳ１）。この際、アクリル水槽と各プローブとの間に透明ジェルを塗布し、透明ジェルに気泡が入らないように、プローブを１本１本確認しながら慎重に、固定部材によって決められた位置にセッティングする。
【０２２９】
プローブは、光源モジュールＬＭが８個、検出モジュールＤＭが８個の計１６個であり、光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭを交互に格子状に等ピッチで配置する（図３９参照）。格子のピッチ（格子点間隔）が３０ｍｍであり、光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭとの間隔が３０ｍｍとなる。
【０２３０】
この状態で、任意の一の光源モジュールＬＭのｃｈを発光させる（ステップＳ２）。発光は、１グループ（４ｃｈ）毎に行い、発光強度は４ｍＷ程度になるように、電流値が決定される。発光時間は１０ｍｓｅｃ程度であり、その間、全てのＰＤでの検出値を読み取り、１ｍｓｅｃ間隔で検出した数点のデータを平均化する（ステップＳ３）。そして、平均化された数値を記録部に格納する（ステップＳ４）。次のグループも同様に１０ｍｓｅｃの発光及び計測、データ格納を繰り返す（ステップＳ５、Ｓ６、Ｓ２〜Ｓ４）。なお、一の光源モジュールＬＭにおける、発振波長が７８０ｎｍの面発光レーザアレイチップの４ｃｈの発光と、発振波長が９００ｎｍの面発光レーザアレイチップの４ｃｈの発光を、同様に順次行う。
【０２３１】
ただし、以下のデータ処理では、２波長をほぼ同様に扱い、単に同じ位置での計測を２回ずつ同様に行ったことになる。本来の血流の変化を検出するときには、この２波長での差を利用することで、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの個別に検出するが、本実施形態では、発振波長が異なる２つの面発光レーザアレイチップを用いて１回ずつ計測することで、チップのばらつきによるノイズを低減することができる。
【０２３２】
一の光源モジュールＬＭの全てのグループの発光及び計測が終了したら、次の光源モジュールＬＭの発光を行う（ステップＳ７、Ｓ８、Ｓ２〜Ｓ６）。ここでの発光も、同様に１グループ（４ｃｈ）ずつ順次行う。全ての光源モジュールＬＭによる発光及び計測が終了したら、吸光体をセッティングする（ステップＳ９、Ｓ１０）。吸光体のセッティングは、位置を再現性良く正確に実現できるように光学ステージを用いて行う。この吸光体をセッティングした状態で、再度、ｃｈ発光からＰＤの数値の記録を行う（ステップＳ２〜Ｓ９）。
【０２３３】
格納されたデータは、それぞれ吸光体あり、なしのデータを以下のｒ（ｓ，ｉ，ｎ）（ｉ=１，２，３・・・Ｍ、ｎ=１，２，３・・・Ｋ））、ｒ（０，ｉ，ｎ）（ｉ=１，２，３・・・Ｍ、ｎ=１，２，３・・・Ｋ）とする。ｉはそれぞれの検出モジュールＤＭに付された番号である。ｎはそれぞれのグループに付された番号である。次にそれぞれの差分Δｒ（ｉ，ｎ）を計算する。
【０２３４】
上記位置測定方法で得られた測定結果から吸光体の位置（擬似生体の光学特性）を算出する方法は、前述した図１５のフローチャートに基づく計測方法で得られた計測結果から吸光体の位置（擬似生体の光学特性）を算出する方法と同様であるため、説明を省略する。
【０２３５】
結果として、図５９に示されるような推定結果を導くことができる。図５９には、比較例として、面発光レーザアレイチップの５グループのうち中心の１グループ（図４１参照）のみを発光させ、かつＰＤアレイの４つのＰＤのうち１つのＰＤの検出値のみを利用して検出した結果も併せて示されている。それ以外は全て本実施形態と同様に数値処理する。この比較例は、従来のＮＩＲＳ（ＤＯＴ）装置とほぼ同様の構成である。
【０２３６】
本実施形態では、上記ベイズ推定により、吸光体の位置と深さを検出することが可能である。図５９に示された結果は、吸光体の位置を検出できた場合に○（丸）が表示されている。本実施形態では、吸光体の深さ方向（ここでは、図２５のＺ軸方向）の距離が大きくなると、光源モジュールＬＭからの距離が遠くなり、伝播可能な光の量が減ってしまう。このため、吸光体の位置の深さが深くなるほど検出が困難となる。本実施形態では、６ｍｍ程度までは検出できた。比較例は、一般的なＮＩＲＳ（ＤＯＴ）装置であり、ベイズ推定を利用しても深さ方向の検出はできなかった。深さを含めた吸光体の３次元位置をＤＯＴで高精度に検出するためには、一般に高密度なプローブ配置が必要であるが、本実施形態では低密度なプローブ配置でそれが実現できた。
【０２３７】
以上説明した本実施形態（実施例１及び２）の光学センサ１０は、計測対象（被検体）に光を照射する、複数の光源モジュールＬＭ（光照射器）を含む照射系と、該照射系から照射され計測対象内を伝播した光を検出する検出系と、を備えている。そして、複数の光源モジュールＬＭそれぞれは、非平行の複数の光束を計測対象の略同一位置に照射する。
【０２３８】
この場合、計測対象（散乱体）の略同一位置に照射される互いに非平行の複数の光束は、計測対象への入射角度が異なり、異なる伝播経路をたどる（図６０参照）。
【０２３９】
この結果、計測対象内部に関して得られる情報量が増加し、高分解能化を図ることができる。また、分解能が増すことで、同じ要求分解能に対しては、プローブ密度（単位面積当たりのプローブの数）を低下させることができ、装着性を向上させることができる。
【０２４０】
結果として、光学センサ１０では、計測対象への装着性を低下させず、かつ高分解能を得ることができる。
【０２４１】
なお、計測対象の略同一位置に入射する複数の光束が非平行であることは、複数の光束が角度を成していることを意味する。つまり、複数の光束の成す角が存在することで、該複数の光束の被検体内での伝播経路を異ならせることができる。一方、仮に計測対象の略同一位置に入射する複数の光束が互いに平行であると（例えば被検体の表面法線と平行であると）、該複数の光束の計測対象内での伝播経路は同じになってしまう。
【０２４２】
また、本実施形態の光源モジュールＬＭは、複数の面発光レーザ（発光部）を有する面発光レーザアレイと、前記複数の面発光レーザからの複数の光の光路上に配置され、該複数の光を非平行な複数の光とする凸面レンズとを有し、該凸面レンズの主点と面発光レーザアレイとの距離は、凸面レンズの焦点距離と一致していない。
【０２４３】
この場合、戻り光が面発光レーザに集光することを防止でき、該面発光レーザの出力変動を防止できる。結果として、面発光レーザの発光光量を安定化でき、光学センサ１０における検出精度を向上させることができ、ひいてはＮＩＲＳの分解能を向上させることができる。
【０２４４】
一方、面発光レーザアレイが凸面レンズの焦点位置に位置する場合、外部の反射面から反射された光が、凸面レンズで面発光レーザに集光され、レーザ発振が不安定になる。これは、戻り光やｓｅｌｆｍｉｘｉｎｇ現象と呼ばれる現象であり、面発光レーザアレイが光学センサの光源として用いられる場合に、この現象が発生すると、発光光量が不安定となり問題となる（詳細な説明は、特開２０１１−１１４２２８号公報、特開２０１２−１３２７４０号公報に譲る）。
【０２４５】
また、凸面レンズと面発光レーザアレイとの間に、屈折率が該凸面レンズと同等の透明樹脂で満たされている。
【０２４６】
この場合、凸面レンズと面発光レーザアレイとの間の界面を境に屈折率が変化しないため、戻り光を抑制できる。この結果、面発光レーザアレイの発光光量を安定化でき、ひいてはＮＩＲＳの分解能を向上できる。
【０２４７】
また、検出系は、光源モジュールＬＭから計測対象に照射され該計測対象内を伝播した複数の光を個別に受光する複数の受光部（ＰＤ）を含む検出モジュールＤＭを複数有している。
【０２４８】
この場合、計測対象内の異なる２つの伝播経路における２つの情報を個別に得ることができる。
【０２４９】
また、検出モジュールＤＭは、計測対象と複数の受光部（ＰＤ）との間に配置され、計測対象内を伝播した複数の光それぞれの一部を通過させるアパーチャが設けられた接触部材及び筐体を有している。
【０２５０】
この場合、計測対象の略同一位置から筐体内に光を取り込むこと、すなわち計測対象から筐体内に入射角がある程度限定された光のみを入射させることができ、複数の受光部に光を入射させ易くすることができる。
【０２５１】
また、検出モジュールＤＭは、アパーチャを通過した複数の光の一部を複数の受光部に個別に導く分割レンズ（受光用レンズ）を有している。
【０２５２】
この場合、アパーチャを通過した複数の光それぞれの一部を複数の受光部に個別に安定した光量で入射させることができる。すなわち、検出モジュールＤＭは、光源モジュールＬＭから計測対象に照射され該計測対象内を伝播した複数の光を個別に検出できる。
【０２５３】
また、光源モジュールＬＭは、計測対象に接する、該計測対象よりも屈折率が大きい材料（透明樹脂）からなる窓部材を有しているため、計測対象への入射角に対して計測対象内での伝播角（屈折角）を大きくすることができる。この結果、仮に空気中から計測対象へ光を入射させる場合に比べ、同じ入射角でも伝播角が大きくなる。そこで、計測対象の略同一位置に異なる入射角で入射する２つの光の入射角の差よりも、これら２つの光の計測対象内における伝播角の差の方が大きくなり、伝播経路を大きく異ならせることができる。結果として、さらなる高分解能化を図ることができる。
【０２５４】
また、光源モジュールＬＭは、２次元配置された複数の面発光レーザと、複数の面発光レーザからの光の光路上に配置された照射用レンズ（レンズ）を含む。
【０２５５】
この場合、複数の面発光レーザからの光の進行方向を所望の方向（対応するプリズムが配置されている方向）に変えることができる。
【０２５６】
また、光源モジュールＬＭは、照射用レンズを介した光の光路上に配置され、該光を所定方向に反射させるプリズム（反射部材）を有している。
【０２５７】
この場合、照射用レンズからの光の進行方向を更に所望の方向に変えることができる。すなわち、計測対象への入射角を所望の角度に設定することができる。
【０２５８】
以上のように、光学センサ１０は、簡易な構成により光の伝播異方性を効果的に利用して高分解能を達成できる光学センサであり、例えばＤＯＴ等の様々な分野での利用が期待される。
【０２５９】
また、光学検査装置１００は、光学センサ１０と、該光学センサ１０での検出結果に基づいて、計測対象の光学特性を算出する制御部（光学特性算出部）と、を備えている。
【０２６０】
この場合、光学センサ１０での検出精度が高いため、計測対象の光学特性を高精度に算出することができる。
【０２６１】
また、本実施形態（実施例１及び２）の光学センサ１０は、計測対象（例えば生体）に光を照射する光源モジュールＬＭ（光照射器）を複数含む照射系と、該照射系から照射され計測対象内を伝播した光を検出する検出系と、を備え、光源モジュールＬＭは、波長が異なる複数の光を前記計測対象の略同一位置に照射可能である。
【０２６２】
この場合、計測対象内の情報を精度良く計測することができる。
【０２６３】
具体的には、逆問題推定を行うＮＩＲＳ装置においても、脳血流位置の位置精度の高い計測が可能となる。
【０２６４】
また、光源モジュールＬＭ（第III型）は、波長が異なる２つの光を個別に出射する（出射光の波長が互いに異なる）２つのｃｈと、該２つのｃｈからの波長が異なる２つの光の光路上に個別に配置された２つのレンズ１、２と、該２つのレンズを介した波長が異なる２つの光の光路上に共通に配置されたプリズムと、を含み、該プリズムを介した波長が異なる２つの光の光路が略一致する。なお、「光路が略一致する」とは、プリズムを介した波長が異なる複数の光のうち任意の２つの光の光路が成す角度が１０°以下であることを意味する。
【０２６５】
この場合、簡易な構成により、波長が異なる２つの光を前記計測対象の同一位置に照射することができる。
【０２６６】
また、ＬＭ（III型）では、プリズムは、２つのレンズ１、２を介した波長が異なる２つの光を反射する反射面（全反射面Ｒ１、Ｒ２）を有し、２つのレンズ１、２から反射面までの波長が異なる２つの光の光路は、非平行である。
【０２６７】
この場合、仮に波長が異なる２つの光を２つの反射面で個別に反射する構成に比べ、構成を簡素化でき、コストダウンを図ることができる。
【０２６８】
また、ＬＭ（III型）では、プリズムに代えて、複数の光学素子を用いる場合に比べて、実装を行う部品点数が減り、実装コストを低減できる。
【０２６９】
また、ＬＭ（III型）では、２つのレンズ１、２からプリズムの反射面までの波長が異なる２つの光の光路は、プリズムの反射面に近づくほど近くなるため、該反射面で該２つの光を光路を近接させた状態で計測対象に向けて反射させることができる。
【０２７０】
また、ＬＭ（III型）では、プリズムの反射面で反射された波長が異なる２つの光は、ＬＭ（III型）の出射端近傍で交わるため、該２つの光を計測対象の同一位置に確実に入射させることができる。
【０２７１】
また、ＬＭ（III型）では、２つのｃｈそれぞれは、アレイ状に配置された複数の発光部を有し、複数の発光部と対応するレンズの光軸との位置関係が複数の光源間で異なるため、２つのｃｈの対応関係にある２つの発光部から出射された波長が異なる２つの光をレンズ１、２から非平行の状態で出射することができる。
【０２７２】
また、ＬＭ（III型）では、各ｃｈの中心（アレイ中心）が対応するレンズの光軸上から外れた位置にあるため、２つのｃｈの対応関係にある２つの発光部をペアとしたときに全ペアのレンズの光軸に対する位置関係を異ならせることができる。
【０２７３】
また、２つのレンズ１、２と２つのｃｈとの間は、屈折率がレンズ１、２と同等の透明樹脂で満たされていても良い（図４７参照）。
【０２７４】
また、レンズ１、２は、対応するｃｈ側に凸となる形状を有していても良い（図４９参照）。
【０２７５】
また、ＬＭ（II型）、ＬＭ（III型）の共通光学素子としては、プリズムに限らず、要は、波長が異なる複数の光を反射する反射面を少なくとも１つ有する部材であれば良い。
【０２７６】
また、第１実施形態の光学検査方法は、計測対象に光を照射する、光源モジュールＬＭを複数含む照射系と、該照射系から計測対象に照射され該計測対象内を伝播した光の光量を検出する、検出モジュールＤＭを複数含む検出系とを備える光学センサ１０を用いて被検体を検査する光学検査方法であって、被検体を模した複数の光学モデル毎の検出光量分布（光量分布）である第１の検出光量分布を、光学センサ１０を仮想的に用いるシミュレーションによって求める工程と、光学センサ１０を用いて被検体の検出光量分布（光量分布）である第２の検出光量分布を求める工程と、第１及び第２の検出光量分布を比較して、複数の光学モデルから被検体に適した光学モデルを選定する工程と、を含む。
【０２７７】
この場合、被検体に適した光学モデルの検出光量分布を基準として該被検体の検出光量分布を評価できるため、誤差の少ない検査（例えば被検体内の情報の取得）を行うことができる。
【０２７８】
この結果、検査精度を向上できる。
【０２７９】
また、第１実施形態の光学検査方法は、選定された光学モデルの第１の検出光量分布及び第２の検出光量分布を用いて被検体内の情報を取得する工程を更に含むため、被検体内の情報を精度良く取得できる。
【０２８０】
また、上記情報を取得する工程では、被検体内の吸光体の位置を推定するため、該吸光体の位置の推定精度（ここでは逆問題推定の精度）を向上できる。
【０２８１】
また、上記シミュレーションは、モンテカルロシミュレーションであるため、逆問題推定の精度を更に向上できる。
【０２８２】
また、各光学モデルは、光源モジュールＬＭ及び検出モジュールＤＭ（プローブと総称）と被検体の表面との間に介在し得る仮想的な層を（例えば毛髪層）含むため、毛髪の介在によるプローブと被検体表面との接触不良による検出光量の誤差を抑制できる。
【０２８３】
また、上記選定する工程に先立って、第１の検出光量分布を補正する工程を更に含むため、光学モデルの選定精度を向上できる。
【０２８４】
また、上記シミュレーションにおいて、複数の光源モジュールＬＭ及び複数の検出モジュールＤＭは、各光源モジュールＬＭに少なくとも２つの検出モジュールＤＭが隣接するように光学モデルに仮想的に装着され、第１の検出光量分布を補正する工程では、上記シミュレーションにおいて各光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデルを伝播した光の、該光源モジュールＬＭに隣接する少なくとも２つの検出モジュールＤＭの検出光量を比較し、その比較結果に基づいて少なくとも２つの光検出器の検出光量のうち少なくとも１つの検出光量を補正可能である。
【０２８５】
この場合、上記シミュレーションにおいて各光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の複数の検出モジュールＤＭの検出光量の誤差を抑制できる。すなわち、上記シミュレーションにおいて検出モジュールＤＭと計測対象表面との接触不良等に起因する誤差を抑制できる。
【０２８６】
また、上記シミュレーションにおいて、複数の光源モジュールＬＭ及び複数の検出モジュールＤＭは、各検出モジュールＤＭに少なくとも２つの光源モジュールＬＭが隣接するように光学モデルに仮想的に装着され、第１の検出光量分布を補正する工程では、上記シミュレーションにおいて各検出モジュールＤＭに隣接する少なくとも２つの光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の該検出モジュールＤＭの検出光量を比較し、その比較結果に基づいて少なくとも２つの光源モジュールＬＭのうち少なくとも１つの光照射器からの光の該検出モジュールＤＭの検出光量を補正可能である。
【０２８７】
この場合、上記シミュレーションにおいて複数の光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した複数の光の各検出モジュールＤＭの検出光量の誤差を抑制できる。すなわち、上記シミュレーションにおいて光源モジュールＬＭと光学モデル表面との接触不良等に起因する誤差を抑制できる。
【０２８８】
また、上記シミュレーションにおいて、複数の光源モジュールＬＭ及び複数の検出モジュールＤＭは、互いに交差する第１及び第２の方向のいずれに関しても光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭが隣接するように光学モデルに仮想的に装着され、光学モデル上で互いに隣接する２つの光源モジュールＬＭを第１及び第２の光源モジュールＬＭとし、第１及び第２の光源モジュールＬＭにそれぞれが隣接し、かつ互いに隣接する２つの検出モジュールＤＭを第１及び第２の検出モジュールとすると、第１の検出光量分布を補正する工程では、上記シミュレーションにおいて第１の光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の第１及び第２の検出モジュールＤＭの検出光量１、２と、第２の光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の第１及び第２の検出モジュールＤＭの検出光量３、４を比較し、その比較結果に基づいて検出光量１、２、３、４の少なくとも１つを補正可能である。
【０２８９】
この場合、上記シミュレーションにおいて隣接する４つのプローブの設置状態の違いに起因する検出光量の誤差を抑制できる。
【０２９０】
また、第１実施形態の光学検査装置１００は、被検体を検査するための光学検査装置であって、計測対象に光を照射する、光源モジュールＬＭを複数含む照射系と、該照射系から計測対象に照射され該計測対象内を伝播した光の光量を検出する、検出モジュールＤＭを複数含む検出系とを含む光学センサ１０と、照射系を制御し、検出系の検出光量を取得する制御部を含む制御系と、を備え、該制御系は、光学センサ１０を用いて被検体の検出光量分布である第１の検出光量分布を求め、光学センサ１０を仮想的に用いるシミュレーションによって求められた、被検体を模した複数の光学モデル毎の検出光量分布である第２の検出光量分布と第１の検出光量分布を比較して、複数の光学モデルから被検体に適した光学モデルを選定する。
【０２９１】
この場合、被検体に適した光学モデルの検出光量分布を基準として該被検体の検出光量分布を評価できるため、誤差の少ない検査（例えば被検体内の情報の取得）を行うことができる。
【０２９２】
この結果、検査精度を向上できる。
【０２９３】
また、制御系は、選定された光学モデルの第２の検出光量分布及び第１の検出光量分布を用いて被検体内の情報を取得するため、被検体内の情報を精度良く取得できる。
【０２９４】
また、制御系は、被検体内の吸光体の位置を推定するため、該吸光体の位置の推定精度（ここでは逆問題推定の精度）を向上できる。
【０２９５】
また、制御系は、複数の光学モデルのうち選定された光学モデルを含む少なくとも１つの光学モデルの検出光量分布（第２の検出光量分布）を用いて被検体の検出光量分布（第１の検出光量分布）を補正するため、光学モデルの選定精度を向上できる。
【０２９６】
結果として、第１実施形態では、計測対象の同一位置に複数の光を入射させることで、接触部での誤差を低減することが可能であり、計測対象の内部情報（例えば脳血流量）を精度よく検出できる。また、複数の光を照射する位置が計測対象の同一位置であり、例えば接触不良を模した光学モデルの数を少なくすることができ、その選定精度が向上する。選定誤差が抑制されるため、高精度な内部情報（例えば脳血流）検出が可能となる。
【０２９７】
また、第１実施形態の光学検査方法は、「光学センサを用いて被検体を検査する光学検査方法であって、被検体を模した複数の光学モデル毎の検出光量分布である第１の検出光量分布を、光学センサ１０を仮想的に用いるシミュレーションによって求める工程と、光学センサ１０を用いて被検体の検出光量分布である第２の検出光量分布を求める工程と、第１及び第２の検出光量分布を比較して、複数の光学モデルから被検体に適した光学モデルを選定する工程と、を含む光学検査方法。」と簡略的に表現することもできる。
【０２９８】
《第２実施形態》
次に、本発明の第２実施形態について説明する。本実施形態では、上記第１実施形態で説明したプローブを実際の人体に適応する手法について説明する。ここでは、被検体を上記実施形態でのファントム（白濁水の入った水槽）から人体の頭部に変更し、吸光体を脳内血流とする。
【０２９９】
本実施形態では、脳内の血流の分布を、正確に推定することを目的としている。一般的には、被験者（被検体）を計測し、そのデータを元に形状をモデル化し、モンテカルロシミュレーションを行う。核磁気共鳴画像法（以下ではＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ）と略す。）を利用して、被験者の頭部形状を計測する。頭皮、頭蓋骨、脳脊髄液、大脳皮質との４つ部位の形状を画像から計測する。
【０３００】
しかし、本実施形態では、この３次元データは、高精度の検出をする際には必要なデータであるが、標準的な形状の脳モデル（光学モデル）を複数用意し、適切な選定を行うことで、代替することも可能である。それぞれの部位には、それぞれ一般的な、散乱係数、異方性、吸収係数が知られているのでその数値を利用する。プローブは固定冶具にて、頭部に正確に固定し、設置した位置も正確に計測する。それぞれの正確な形状、配置、それぞれの部位の数値を利用して、光学シミュレーションを行う。このようにＭＲＩ画像なく高精度に計測が可能であれば、検査コストが少なく済むメリットがある。
【０３０１】
本実施形態では、計測結果の補正が、図６１のフローチャートに示される手順で行われる。
【０３０２】
本実施形態でも、第１実施形態と同様に、複数の光学モデルに対して光学シミュレーションを実施する（ステップＳ５１）。ここでも、先述したモンテカルロシミュレーションを実施する。光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭは４つずつ、頭部の額部にホルダーを介して固定される。光源モジュールＬＭを５方位とし、検出モジュールを4方位とした。角度等の条件は上記と同様である。光学シミュレーションは、全てのプローブ対（光源モジュールＬＭ／検出モジュールＤＭ対）に対して、全ての伝播角／検出角の条件で実施する。
【０３０３】
上記モンテカルロシミュレーションを、図１７〜図２４に示される８つの光学モデルに対して実施する。この際、図２８に示される光学定数を利用する。ただし、ここでの毛髪は、一般的には１００ｕｍ程度の太さであるため、本シミュレーションのために、１ｍｍのボクセルに合わせて、吸収係数を調整している。また、毛髪の位置も、光源モジュールＬＭ、検出モジュールＤＭなどに対して、直下のグリッドとなるか、1つずれるかなどと、その位置によって異なるように光学モデルを複数作る。図２９には、８つの光学モデルの詳細が示されている。光学モデル１を標準にして、７つの光学モデル２〜８が示されている。本シミュレーションは、これに限ることなく、さまざまなモデルを作ることが望まれる。
【０３０４】
シミュレーションを実施することで、脳血流のない状態の、図３２右図に示すような光量分布を作ることもできる。これは、光源モジュールＬＭから光学モデルへの入射方向が１の場合に、光学モデルから検出モジュールＤＭに入射方向Ａで入射した光の検出光量を示しており、これを１と規格化している。この規格化した光量を基準にして、それぞれのマトリクスを検出したものが図３２右図の光量分布の例である。ただし、図３２右図では３ｘ３のマトリクスを示しているが、本実施形態では、検出モジュールＤＭが４方位で４プローブ、光源モジュールＬＭが５方位で４プローブ、これのマトリクスであるので、１６×２０のマトリクスになる。この光量分布は、図２９に示される８つの光学モデル１〜８で、光学シミュレーションの結果より全て異なる結果をえることができる。各光学モデルの光量分布と被検体に対する計測すなわち実計測（ステップＳ５２）により得られた光量分布とを比較することで、該被検体に最も適した光学モデルを選定する。選定する手法として、ここでは光量分布の整合性が最も良いものを選定する。このときに、実計測前にはキャリブレーションを実施しておく。キャリブレーションは、ジェラコン樹脂を内部に配置している黒い箱であって、各プローブを適切な位置に配置できるようなガイドが設けられたものを使用して行う。このキャリブレーションによって、高い精度で再現性が取れる。
【０３０５】
被検体に対する計測（ステップＳ５２）の時間は２０秒以上とすることが好ましい。図６２に示されるグラフは、前頭葉（額部分）に設置（装着）したプローブでの検出結果を示している。縦軸は光量のフォトダイオードで検出し電流電圧変換した後の電圧値を示している。横軸は時間を示しており、この間、計測開始から1.5分後から3.5分後まで、言語流暢試験を実施している。
【０３０６】
この言語流暢試験の間は、前頭葉の脳活動が活発になり賦活状態となっている。この賦活状態であることで、脳血流が発生し、この区間での光量が低下している。すなわち、光伝播経路に発生した脳血流によって伝播光量が低下し、検出光量が低下している。このとき、額部の光量は９ｍＶから１４ｍＶへと変化している。また、安静時3.5分後に注目すると、光量は１２．７ｍＶから１３．５ｍＶまでの範囲で振動していることがわかる。
【０３０７】
この部分を拡大したものを図６３に示す。横軸を秒に変換している。この振動の周期は約２０秒間程度である。このような振動は、一般的に脳活動の休止状態（レスティングモード）おいて、脈動のように脳血流が測定されることが知られている。このレスティングモードの変動を補正するため、２０秒以上の計測をする必要がある。２０秒計測することで計測精度が向上する。
【０３０８】
本実施形態では、この２０秒間内で最も光量が大きい値を採用する。最も光量の大きくなるのは、脳血流がほとんどない状態と考えることができる。この脳血流のない状態を先の光学モデルでは想定しているので、その状態が最も光学モデルに近いということになる。２０秒間内の最も光量の大きい数値を採用することで、光学モデルとの整合性が高まり、高精度の補正が可能となる。
【０３０９】
次に、光学モデルの選定（ステップＳ５４）について説明する。選定の方法として、それぞれのマトリクス値の値が最も誤差が少ないものを選ぶ。具体的には、実計測時の（１、Ａ）と仮想計測時の（１、Ａ）のマトリクス値の差分を取る。次に実計測時の（２、Ｂ）と仮想計測時の（２、Ｂ）のマトリクス値の差分を取る。これを順次繰り返し、実計測時及び仮想計測時の対応するマトリクス要素の数値の差分の2乗の総和をとり、その値が最も少ない光学モデルを最適とする。
【０３１０】
本実施形態では、モデル選定を実施する際に、補正効果が大きい情報を選び出しその数値を入力する（ステップＳ５３）。「補正効果が大きい情報」（以下では「入力情報」とも呼ぶ）とは、例えば、被検体の性別、年齢、身長、体重、頭部外周長、毛髪の太さ、毛髪の密度、肌の色などである。この条件をいれることで、図２９に示される８つの光学モデル１〜８からのモデル選定を高精度化する。
【０３１１】
例えば、図６４には、年齢と脳髄液層（骨髄液層）の厚さの相関を取った例が示されている。年齢を入力することで、脳髄液層の厚さをある程度予測することができる。本実施形態では、例えば、50歳の場合には、グラフに示した近似直線から脳髄液の層の厚さは、４ｍｍ程度ということが判る。このことを元に、モデルでは脳髄液の層を４ｍｍパターンと、５ｍｍのパターンとでは、ペナルティーを付けることで、選定の精度を向上させる。具体的には、５０歳の場合には脳髄液層の厚さは４ｍｍのモデルには『１』、５ｍｍのモデルには『1.2』、6ｍｍのモデルには『1.4』、3ｍｍのモデルには『1.2』という数値を設定する。この設定値を、第１実施形態で説明した、実際の計測による被検体の光量分布とシミュレーションによる光学モデルの光量分布の誤差を最小２乗法で選定する際に数値に積算する。これにより、５０歳の場合には、脳髄液の厚さが４ｍｍのモデルが選定されやすくなる。
【０３１２】
上記のようなペナルティーの付け方をいくつかの光学モデルについても実施する。
【０３１３】
次に説明するのは、頭部外周の値で計測結果を補正する手法の一例である。頭部外周は本計測を実施する前に、メジャーなどを利用して計測してもらい、その数値を入力する。この外周から、頭部をほぼ円形として、頭部外周から曲率半径を算出する。例えば、頭部が外周５７ｃｍの場合には、曲率半径は約９ｃｍ程度となる。
【０３１４】
この曲率半径だけでペナルティーを加える方法をあるが、本実施形態ではこの外周から、頭蓋骨、皮膚、および骨髄液の形状を算出する方法を採用した。
【０３１５】
一般的に頭部外周が大きい人は頭蓋骨が厚いという傾向がある。これは、単純に体の大きい人（頭部外周の大きい人）はその体を保つために、骨が太くなることを意味している。つまりは、曲率半径と頭蓋骨の厚さとの間には相関があると考えられる。
【０３１６】
本実施形態では、具体的には、曲率半径が８ｃｍの場合には、頭蓋骨の厚さが５ｍｍで、曲率半径が１０ｃｍの場合には、頭蓋骨の厚さは６ｍｍとなるような線形変換をした光学モデルを採用した。
【０３１７】
また、４層（５層モデルから毛髪モデル層を除いた４層）は、図６５に示されるデータなどを参考にした。図６５は、３０人程度のMRI画像から、皮膚表面から脳表面までの距離を決めた場合に、皮膚の厚さ、頭蓋骨の厚さ、脳髄液の厚さなどに相関があることを利用している。
【０３１８】
上記のことから、頭部の外周から最適だと考えられるモデルと、そこからずれるモデルが考えられる。この最適なモデルには、先ほど年齢による脳髄液の厚さモデルに課したペナルティーと同様の処理を行った。このように入力情報とモデルとの相関をとり、最適なモデルの選定精度を向上することが可能となる。入力情報を利用することで、高い精度の補正が可能となる。先ほどの年齢による骨髄液の厚さの補正と、本手法の補正とをバランスを取り合うことで、年齢と体の大きさによる補正ができたことになる。
【０３１９】
光学モデルの選択を行った後、検出値（計測結果）を補正する（ステップＳ５５）。検出値の補正イメージが図６６に示されている。図６６では、縦軸を脳血流の推定量として、横軸を時間軸にしている。これは、例えば、額部に設置されている検出モジュールＤＭの１ｃｈによる検出値を示している。すなわち、この検出値は、光源モジュールＬＭの光源（面発光レーザアレイ）における検出モジュールＤＭの最も近傍のｃｈを１ｃｈ発光している状態の検出値である。
【０３２０】
図６６中の「補正前」は、検出モジュールＤＭが検出した光量を示している。この縦軸方向の変動は先に示した図６２とほぼ同様な意味であるが、縦軸は脳血流の量と同じにするために、光量が少ないときに高くなるように、図６２に対し縦軸を反転している。また、初期の２０秒で、その最大光量値を０になるように補正している。このグラフの最大値を示す時間帯は、額部に脳血流が多く発生したときに示す時間帯となる。この最大値は被検体の光学特性によって、その最大値が決定される。ここで、補正係数αを定義し、このα分だけ、光量変化に単純にかけるという処理を行う。これによって、図６６に示されるように、プロットの形状は相似形であり、時間変化は同じであるが、その大きさが補正されている。
【０３２１】
前述した手法によって被検体に適した光学モデルを選定するので、各光学モデルに対して、補正係数を決める。
【０３２２】
補正係数は、ある基準を決めておき、その基準に照らして、脳血流量を相対評価できるようにするものである。
【０３２３】
本実施形態でも、図１７に示される光学モデル１を『標準構造』として設定した。それに対して、選定されたモデルが、例えば、図１８に示される光学モデル２の場合である場合を想定する。光学モデル２は、ＬＭとＤＭの直下に毛髪が位置する場合に設定されている。なお、毛髪がプローブ対（ＬＭとＤＭ）の一方の直下にのみ位置する場合に設定された光学モデルを別途追加しても良い。
【０３２４】
光学モデル２では、照射光が毛髪に吸収されるため実際に得られる光量が、そもそも少ない。そのため、脳血流が発生した場合の光量変化も小さいことが予想される。
【０３２５】
このようなモデルは、図６７に示されるように脳血流を仮定し光学シミュレーションを実施することができる。この脳血流を仮定した光学シミュレーションは全ての光学モデル１〜８に対して実施する。このときに検出モジュールＤＭで検出する値が、『標準構造』に対して、どの程度変化するかを算出することができる。この変化分を補正値として決めておき、光学モデルを選定することで、補正値を決定することができる。
【０３２６】
補正を行うことで、『標準構造』に対する脳血流量の相対評価を行うことができる。この相対評価は、どのような被験者に対しても、脳血流の多さを比較することができる。このことを、簡単な例として、図６８に示している。各光学モデルに対し、補正係数は１を基準に示している。例えば、光学モデル２のように毛髪が混在するような場合には、補正係数を１より大きくする。また、逆に光学モデル３のように肌の白い人の場合には、補正係数を１より小さくする。
【０３２７】
以下では、脳内の血流を計測する方法を、図６９に示されるフローチャートを参照して説明する。先ず、初めに、被験者に安静にしてもらい（ステップＴ３１）、プローブ（検出モジュールＤＭ及び光源モジュールＬＭ）を頭部にセッティングする（ステップＴ３２）。この際、毛髪などがプローブと頭皮の間に挟まらないように、プローブ１本１本を確認しながら慎重に、固定部材を用いて決められた位置にセット（設置）する。この状態で、ｃｈを発光させる（ステップＴ３３）。発光（パルス発光）は、１グループ毎に行い、強度は４ｍＷ程度になるように、電流値を決定している。発光時間は数ｍｓｅｃであり、その間、全てのＰＤの検出値を読み取り平均化する（ステップＴ３４）。平均化された数値を記録媒体に格納する（ステップＴ３５）。
【０３２８】
次のグループも同様に数ｍｓｅｃの発光及び計測、データ格納を繰り返す（ステップＴ３６、Ｔ３７、Ｔ３３〜Ｔ３５）。全ての光源モジュールＬＭの発光及び計測が終了したら、被験者に課題をやってもらう（ステップＴ３８〜Ｔ４１）。ここでは、一般的な言語流暢性課題とした。言語流暢性課題については、特開２０１２−０８０９７５号公報に詳細に記載されている。
【０３２９】
以下では、この手法を実際の光トポグラフィー検査について適応した場合を記す。平成26年4月の診療報酬改定により、「光トポグラフィー検査を用いたうつ病の鑑別診断補助」が保険適用されている。
【０３３０】
図７０に示されるように、タスク（言語流暢試験など）中の脳血流が補正前は多くあるように見える場合でも、『標準構造』に対する補正をすることで、脳血流の推定値が小さくなる可能性がある。
【０３３１】
これは、どのようなモデルを選定したかに依存する。例えば、図１８の場合の毛髪が検出モジュールの近傍に存在している場合や、図１９のように肌の色が白い方の場合、また図２１のような骨髄液層が薄い２０才代の若い方の場合には、このような補正がかかることになる。この脳血流推定値がある閾値に達していない場合には、うつ病である可能性がある。
【０３３２】
逆に、例えば、先の図２０の場合のように肌の色が黒い方の場合や図２２のように体が大きく頭蓋骨が厚い方の場合には、一見すると脳血流量が少なく検出されるが、『標準構造』によって補正することで、閾値を超えて、健常者であると判断される可能性がある。つまり、上記の補正を実施することでうつ病診断の精度が向上することが期待できる（図７１参照）。
【０３３３】
課題（例えば言語流暢性課題）を被検者が行うことで、脳が活動し、活動が起きた箇所にのみ脳血流が発生する。血流は酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンを含み、血流によって光吸収が起きる。本実施形態では、単に各箇所での脳血流の多さを『標準構造』との比較として、疾患の有無を判断するために指標として利用した。しかし、疾患の判断を行う上では、どの部位にどの程度の脳血流が発生するか、その脳血流の位置を詳細に知りたいという要望もある。
【０３３４】
以上説明した第２実施形態の光学検査方法は、計測対象に光を照射する、光源モジュールＬＭを複数含む照射系と、該照射系から計測対象に照射され該計測対象内を伝播した光の光量を検出する、検出モジュールＤＭを複数含む検出系とを備える光学センサ１０を用いて被検体を検査する光学検査方法であって、被検体を模した複数の光学モデル毎の検出光量分布（光量分布）である第１の検出光量分布を、光学センサ１０を仮想的に用いるシミュレーションによって求める工程と、光学センサ１０を用いて被検体の検出光量分布（光量分布）である第２の検出光量分布を求める工程と、第１及び第２の検出光量分布を比較して、複数の光学モデルから被検体に適した光学モデルを選定する工程と、を含み、複数の光学モデルのうち被検体に適した光学モデルを含む少なくとも１つの光学モデル（少なくとも光学モデル１）の第１の検出光量分布を用いて第２の検出光量分布を補正する工程を更に含む。
【０３３５】
この場合、被検体内の情報（光学特性）を反映する第２の検出光量分布を精度良く補正できる。
【０３３６】
また、第２の検出光量分布を補正する工程では、上記少なくとも１つの光学モデルの第１の検出光量分布から補正係数αを算出し、該補正係数αを用いて第２の検出光量分布を補正するため、第２の検出光量分布を簡易な手法で補正できる。
【０３３７】
また、第２の検出光量分布を補正する工程において、被検体の性別、年齢、身長、体重、頭部外周長、毛髪の太さ、毛髪の密度、肌の色のうち少なくとも１つの情報を用いる場合には、第２の検出光量分布を更に精度良く補正できる。
【０３３８】
また、第２の検出光量分布を取得する工程において、２０秒以上の検出を行い、検出光量の最大値を用いて第２の検出光量分布を求める場合には、第２の検出光量分布を精度良く求めることができる。
【０３３９】
《第３実施形態》
次に、本発明の第３実施形態について説明する。第３実施形態では、プローブに上記第１実施形態と同様の光源モジュールＬＭ及び検出モジュールＤＭを用いており、これらの配置に工夫を凝らしている。プローブの配置以外は、上記第１実施形態と同じであるため、ここでの説明は割愛する。
【０３４０】
ところで、上記第１実施形態の実施例２では、図３９に示されるように、２つの検出モジュールＤＭと２つの光源モジュールＬＭが略正方形の頂点に位置するように配置されている。しかし、この配置では、図３９の×で示す地点は光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭとの間の光路が長くなってしまう。このため、検出モジュールＤＭで十分な光量を得ることができず、この地点でのノイズが大きく検出精度が低下するおそれがある。
【０３４１】
そこで、発明者らは、プローブ配置を鋭意検討した結果、図７２に示される配置が最適であることを見出した。図７２では、複数の光源モジュールＬＭ及び複数の検出モジュールＤＭは、被検体に対して、光源モジュールＬＭ及び検出モジュールＤＭの一方の２つが正三角形の２つの頂点に個別に位置し、他方の１つが該正三角形の残る１つの頂点に位置するように配置される。
【０３４２】
ここで、簡単な例として、光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭとの距離が最も長いところを検討する。ただし、検出モジュールＤＭと光源モジュールＬＭとの間隔（ピッチ）は、いずれもａと仮定する。図３９での×の位置は、破線の距離が√２ａ（約１．４１４ａ）となる。これに対し、図７２での×の位置は、破線の距離が（１＋√３）ａ／２（約１．３６６ａ）＜√２ａとなる。つまり、最も距離が長いところを、図３９と図７２のプローブ配置で比べると、図７２のプローブ配置の方が短くて好ましいことが判る。
【０３４３】
この配置で第１実施形態と同様に逆問題の推定を行った結果、本実施形態のプローブ配置により、検出できるエリアが広がることが判った。
【０３４４】
《第４実施形態》
次に、本発明の第４実施形態について説明する。第４実施形態では、上記第１実施形態で示した複数の光源モジュールＬＭ、複数の検出モジュールＤＭの配置を利用し、光源モジュールＬＭのｃｈの配置、検出モジュールＤＭのＰＤの配置に工夫を凝らしている。ｃｈ、ＰＤの配置以外は上記第１実施形態と同じであるため、ここでの説明は割愛する。
【０３４５】
上記第１実施形態の実施例２では、図３９に示されるように、複数の光源モジュールＬＭ及び複数の検出モジュールＤＭは、被検体に対して、光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭとが互いに直交するＸ方向及びＹ方向のいずれに関しても隣り合うように配置されている。
【０３４６】
しかし、上述の如く、この配置では×で示す地点は光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭとの間の光路が長くなってしまう。このため、検出モジュールＤＭで十分な光量を得ることができず、この地点でのノイズが大きくなり、検出精度が低下するおそれがある。
【０３４７】
図７３に示される比較例では、複数の光源モジュール及び複数の検出モジュールは、被検体に対して、光源モジュールと検出モジュールが互いに直交するＸ方向及びＹ方向のいずれに関しても隣り合うように配置され、かつ出射方向、検出方向（受光部への光の入射方向）ともに、Ｘ方向又はＹ方向に平行である。面発光レーザの近傍に設置したレンズは点対称の光学特性を有しているため、出射方向は、面発光レーザの位置、及びグループ位置によって決まっている。また、検出方向もレンズが点対称の光学特性を有しているため、ＰＤアレイの分割レイアウトによって決定される。
【０３４８】
そこで、面発光レーザアレイチップを、図７４（Ａ）に示されるように配置すると、出射方向は、平面視で（＋Ｚ方向から見て）Ｘ方向及びＹ方向に対して傾斜する。これは、各グループの中心位置がレンズ中心に対して、斜めになっていることが要因である。検出モジュールＤＭでも同様に、４分割ＰＤアレイアレイチップ（フォトダイオードアレイチップ）のチップ中心にレンズの中心を配置することで、検出方向（受光部への光の入射方向）は、図７４（Ｂ）に示されるようになる。この検出方向と出射方向が、プローブ配置とともに図７５に示されている。出射方向、検出方向は、平面視で（＋Ｚ方向から見て）Ｘ方向及びＹ方向に対して斜めになっていることが判る。
【０３４９】
この場合、前述した感度分布のように、光は異方性を有しているために、図７５の×の位置では、より感度を持つことが期待できる。
【０３５０】
図７４（Ａ）及び図７４（Ｂ）に示される配置で第１実施形態と同様に逆問題の推定を行った結果、検出できるエリアが広がることが判った。
【０３５１】
《第５実施形態》
次に、本発明の第５実施形態について説明する。図８０には、第５実施形態において、光学モデル（仮想モデル）に対して光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭが仮想的に装着された状態が示されている。ここでは、光学モデルは、生体の脳を模した直方体形状の光学モデル（例えば標準モデル）である。
【０３５２】
以下では、図８０等に示されるＸＹＺ３次元直交座標系を適宜用いて説明する。光学モデルは、プローブが仮想的に装着される面がＸＹ平面に平行となっている。
【０３５３】
光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭは、図８０に示されるように、Ｘ方向に並べて配置されている。光源モジュールＬＭからの非平行の複数（例えば３つ）の光それぞれの光学モデルへの入射角は、略４５°に設定されている。ここでは、入射角を、光学モデルの屈折率によるスネルの法則を加味して決定している。
【０３５４】
詳述すると、光源モジュールＬＭからの３つの光（以下では「第１〜第３の光」と呼ぶ）のうち第１の光の光学モデルへの入射方向はＸＺ平面内で＋Ｚ方向及び−Ｘ方向に対して略４５°の角度を成す方向であり、該入射方向のＸＹ平面への正射影ベクトルの向きは−Ｘ方向である。
【０３５５】
第２の光の光学モデルへの入射方向はＸＺ平面内で＋Ｚ方向及び＋Ｘ方向に対して略４５°の角度を成す方向であり、該入射方向のＸＹ平面への正射影ベクトルの向きは＋Ｘ方向である。
【０３５６】
第３の光の光学モデルへの入射方向はＹＺ平面内で＋Ｚ方向及び＋Ｙ方向に対して略４５°の角度を成す方向であり、該入射方向のＸＹ平面への正射影ベクトルの向きは＋Ｙ方向である。
【０３５７】
そこで、以下では、便宜上、第１の光の入射方向を-X方向、第２の光の入射方向を+X方向、第３の光の入射方向を+Y方向として説明する。
【０３５８】
第５実施形態でも、前述したモンテカルロシミュレーションと同じ計算をした。光学モデルは、図８１に示されるように、頭皮層（skalp）と頭蓋骨層（skall）と脳髄液層（CSF）と灰白質層（Gray Matter）の４層で構成される。各層には光学定数が設定されている（図８２参照）。頭皮層と頭蓋骨層の厚さの和をｄ１、脳髄液層の厚さをｄ２とする（図８１参照）。
【０３５９】
この光学モデルに対して、フォトン数1E9の計算をさせ、検出モジュールＤＭに入ってくるフォトン数（光量）を検出する。この際、第１〜第３の光の入射方向毎に計算させ、入射方向毎のフォトン数の比をプロットする。ここで、第１の光のフォトン数（光量）を-X、第２の光のフォトン数（光量）を+X、第３の光のフォトン数（光量）を+Yとする。
【０３６０】
図８３では、例えば頭皮層と頭蓋骨層から成る積層体の散乱係数を、図８２に示される基準値（１７．５）に対して変化させたときの-X/+Xと+Y/+Xがプロットされている。図８３から、散乱係数を基準値の0.5倍から1.5倍に変化させたときに、-X/+Xが、約0.62から約0.81へ変化していることがわかる。なお、ここでは、ｄ１＝９ｍｍ、ｄ２＝３ｍｍとしている。脳髄液層や灰白質層の散乱係数を変化させたときも、図８３と類似の傾向を示す。
【０３６１】
吸収係数でも散乱係数と同様なことが言え、その結果が図８４に示されている。ここでも、ｄ１＝９ｍｍ、ｄ２＝３ｍｍとしている。
【０３６２】
また、厚さｄ１や厚さｄ２が変化しても、-X/+Xと+Y/+Xが変化することがわかっている（図８５参照）。
【０３６３】
以上の説明から明らかなように、光学モデルの各層のパラメータの変化によって、-X/+Xと+Y/+Xは変化し、その変化の範囲は、０．６〜０．９５程度である。
【０３６４】
そこで、-X/+Xと+Y/+Xの検出値を用いることにより、光学モデルの各層のパラメータを生体により適した値（該生体固有の値に一致もしくは近似する値）に補正することが可能になると考えられる。
【０３６５】
ただし、変数（パラメータ）が４つ（厚さｄ１、厚さｄ２、散乱係数、吸収係数）に対し、検出値は-X/+Xと+Y/+Xの２変数であるため、不足している。これは不良問題であり、逆問題推定などを利用して簡単な推定は可能である。
【０３６６】
しかし、逆問題推定では誤差が生じる可能性が高い。そこで、検出値を増やし変数を決定できる手法を検討した。例えば簡便な方法として被検体の頭囲を計測し、頭皮と頭蓋骨から成る積層体の厚さｄ１を検出する手法がある。
【０３６７】
例えば、図８６の論文では、多くのデータを取得して、頭囲から頭蓋骨の厚さなどを算出する方法が提案されている。
【０３６８】
また、超音波センサを用いることで、頭蓋骨の厚さを検出できる。また、MRI画像やCTスキャンを利用することで頭蓋骨の各部位の厚さを検出することができる。
【０３６９】
このように、光学センサ１０を用いる以外にも、光学モデルのパラメータを検出する方法があり、特に厚さｄ１、ｄ２に関しては、高精度に検出する手段がある。ｄ１とｄ２が決定できれば、残りは散乱係数と吸収係数となる。
【０３７０】
この場合、変数は２つのパラメータ（散乱係数と吸収係数）であり、検出値が-X/+XとY/+Xの２つあるが、これらの検出値は相互に独立ではない。そこで、独立な検出値がもう一つ必要である。
【０３７１】
そこで、複数の光源モジュールＬＭと複数の検出モジュールＤＭを含む光学センサ１０において、多出射角方式（非平行の複数の光を計測対象の同一位置に照射する方式）に加えて、光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭの間の距離を複数持たせるマルチディスタンス方式を利用することが好ましい。
【０３７２】
このマルチディスタンス方式は、例えば特許５２０２７３６号公報などに記載されている。マルチディスタンス方式の光学定数は、例えば、骨密度や肌の色など、その被検体独自の値となり、頭部の部位依存性が低い。つまりは、頭部のどこか一箇所のみを検出して補正すれば概ね補正としては機能を満足できる。
【０３７３】
ここで、多出射角方式とマルチディスタンス方式を併用する場合には、例えば多出射角方式の光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭを所定間隔（例えば３０ｍｍ）で格子状に交互に配置し、配置された光源モジュールＬＭに対して検出モジュールＤＭを所定間隔（例えば５ｍｍ）で追加的に配置しても良いし、配置された検出モジュールＤＭに対して光源モジュールＬＭを所定間隔（例えば５ｍｍ）で追加的に配置しても良い（図８７参照）。
【０３７４】
これにより、光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭの間隔（距離）を複数にすることができ、多出射角方式とマルチディスタンス方式を併用することができる。
【０３７５】
マルチディスタンス方式の場合、図８８に示されるマルチディスタンス方式の光伝播式に則る。ここで、φ（ｒｓ、ｒｄ）はｒｓ（光源）からｒｄ（光検出器）へ伝播してくる光量を示している。μｓ´は異方性を換算した散乱係数、μａは吸収係数、ｒｓは光源の位置、ｒｄは光検出器の位置、Ｄ、Ｓ、υは係数である。図８８の光伝播式において、μｓ´を変数にして、光量比をプロットした結果が図８９に示されている。
【０３７６】
図８９上図の光量比はマルチディスタンス方式の値を示し、図８９下図の光量比は、多出射角方式の値（-X/+X）を示している。なお、マルチディスタンス方式の値は、ＬＭからの距離が５ｍｍのＤＭの総受光量（総検出値：複数の検出値の総和）と該ＬＭからの距離が３０ｍｍのＤＭの総受光量（総検出値：複数の検出値の総和）の比である。
【０３７７】
図８９では、吸収係数μａとして、例えば３つの候補（０．５０、１．００、１．５０）が挙げられる場合を示している。
【０３７８】
図８９上図では、マルチディスタンス方式の値である光量比は、散乱係数μｓ´の増加に対して、いずれの吸収係数μａの場合も、右肩上がりのグラフとなる。ここでは、このマルチディスタンス方式の値である光量比が例えば８０の場合、散乱係数μｓ´は、矢印（１）で示される値（０．６５）、矢印（２）で示される値（１．００）、矢印（３）で示される値（１．４５）のいずれかに絞り込むことができる。
【０３７９】
一方、図８９下図では、多出射角方式の値（-X/+X）である光量比は、散乱係数μｓ´の増加に対して、いずれの吸収係数μａの場合も、右肩下がりのグラフとなる。
【０３８０】
そこで、図８９上図で光量比が例えば８０となり、かつ図８９下図で光量比が例えば６５となる散乱係数μｓ´は、上記矢印（１）〜（３）のうち、概ね矢印（２）で示される値すなわち１．００（基準値の等倍）であると推定できる。つまり、マルチディスタンス方式の値と多出射角方式の値が分かれば、散乱係数μｓ´を求めることができる。
【０３８１】
このようにマルチディスタンス方式と多出射角方式では、散乱係数の変化に対する光量比の変化の傾向が異なるために、独立の変数として利用できる。これは、多出射角方式において、散乱係数μｓ´が小さくなるほど、あたかも、出射位置（照射位置）が大きくシフトしているように見えることが要因であると考えられる。
【０３８２】
図９０には、この物理現象が一例として示されている。図９０左図に示されるように散乱係数μｓ´が小さい場合は、ＬＭから出射され光学モデルの同一位置に入射する非平行な２つの光（入射方向が-X方向の光と+X方向の光）は、光学モデルの深い部分まで入り込むため、光学モデル内における最大到達位置が大きく離れ、-X/＋X（光量比）が大きくなる。
【０３８３】
これに対して、図９０右図に示されるように散乱係数μｓ´が大きい場合は、ＬＭから出射され光学モデルの同一位置に入射する非平行な２つの光（入射方向が-X方向の光と+X方向の光）は、光学モデルの浅い部分で散乱するため、光学モデル内における最大到達位置はあまり離れず、-X/＋X（光量比）が小さくなる。
【０３８４】
すなわち、散乱係数μｓ´が小さいほど、非平行な２つの光の光学モデル内における最大到達位置が大きく離れ、-X/＋X（光量比）が大きくなる。
【０３８５】
このことは、発明者らが初めて多出射角方式を手がけたことによって得られた知見である。同業他者がこのような現象が起きることを想定することは容易ではない。また、この多出射角方式の散乱係数依存性は、マルチディスタンス方式とは逆の傾向となる。
【０３８６】
そのため、図８９に示されるように、マルチディスタンス方式の値と多出射方式の値を、互いに独立の変数として利用できる。
【０３８７】
なお、吸収係数の場合も、小さいほど、非平行な２つの光の光学モデル内における最大到達位置が大きく離れると考えられため、散乱係数の場合と同様に（図８９の横軸を吸収係数とし複数の散乱係数での光量比をプロットして）求めることが可能である。
【０３８８】
そこで、上述した光学モデルの場合と同様に、被検体（例えば生体）に対して多出射角方式とマルチディスタンス方式を併用することで、該被検体の散乱係数と吸収係数を求めることができる。
【０３８９】
特に、-X/＋X、+Y/+X等の光量比は、被検体に対するプローブの装着状態（被検体とプローブとの間の異物の介在等も含む）によらず略一定の値をとり検出誤差を低減できるので、散乱係数と吸収係数を精度良く求めることができる。
【０３９０】
すなわち、多出射角方式の値とマルチディスタンス方式の値が独立であるため、被検体の光学特性として重要な２つのパラメータである散乱係数と吸収係数を精度良く求めることができる。そして、基準となる光学モデル（例えば標準モデル）の散乱係数と吸収係数を、それぞれ求めた散乱係数と吸収係数に置き換えることで、該光学モデルを被検体により適した光学モデルに補正することができる。そして、補正後の光学モデルを用いることで個体差の補正ができ、脳血流の量を正確に定量化できる。この量を判断することで、正確な診断が行える。
【０３９１】
以上説明した第５実施形態の光学検査方法は、非平行な複数の光を計測対象の同一位置に照射するＬＭ（光照射器）を少なくとも１つ含む照射系と、該照射系から計測対象に照射され該計測対象内を伝播した複数の光の光量を個別に検出するＤＭ（光検出器）を少なくとも１つ含む検出系とを備える光学センサ１０を用いて被検体を検査する光学検査方法であって、光学センサ１０を用いて被検体の検出光量分布である第１の検出光量分布を求める工程と、第１の検出光量分布に含まれるＤＭの複数の検出値の比を用いて、被検体を模した光学モデルを補正する工程と、を含む。
【０３９２】
この場合、複数の検出値の比を利用することで、誤差が低減できる。検出値の誤差の要因は、プローブ先端と被検体との界面に存在するごみや毛髪などである。このため、検出値の誤差は、プローブと被検体の接触状態で大きく変化する。これに対し、被検体とプローブが同一の接触状態で得られた２つの検出値の『比』の値は、接触状態による検出値の誤差によらず略一定である。すなわち、接触誤差要因を取り除くことができる。また、この『比』の変化は、被検体のパラメータ（例えば散乱係数や吸収係数）の変化と相関がある。具体的には、この『比』は、散乱係数や吸収係数の増加に応じて減少する（図８９下図参照）。
【０３９３】
この結果、被検体のパラメータ（例えば散乱係数や吸収係数）の値を精度良く絞り込むことができる。すなわち、光学モデルを補正するための有力な情報を得ることができる。
【０３９４】
また、非平行な複数の光は、被検体への入射方向の該被検体への正射影ベクトルの向きが反対向きとなる２つの光を含む場合には、該２つの光のＤＭまでの光路長の差を極力長くすることができる。この結果、２つの光のＤＭでの検出値の差を極力大きくでき、検出精度を向上できる。
【０３９５】
また、検出系はＤＭを複数含み、第１の検出光量分布を求める工程は、複数のＤＭと光照射器ＬＭを、複数のＤＭのうち少なくとも２つのＤＭそれぞれとＬＭとの距離が互いに異なるように被検体上に配置するサブ工程を含み、光学モデルを補正する工程では、上記少なくとも２つのＤＭのうち一のＤＭの複数の検出値の和と他のＤＭの複数の検出値の和の比を更に用いて、光学モデルを補正することが好ましい。
【０３９６】
また、照射系はＬＭを複数含み、被検体の検出光量分布である第１の検出光量分布を求める工程は、複数のＬＭとＤＭを、複数のＬＭのうち少なくとも２つのＬＭそれぞれとＤＭとの距離が互いに異なるように被検体上に配置するサブ工程を含み、光学モデルを補正する工程では、上記少なくとも２つのＬＭのうち一のＬＭから照射され被検体内を伝播した複数の光をＤＭが個別に検出したときの複数の検出値の和と、上記少なくとも２つのＬＭのうち他のＬＭから照射され被検体内を伝播した複数の光をＤＭが個別に検出したときの複数の検出値の和の比を更に用いて、光学モデルを補正することが好ましい。
【０３９７】
これらの場合、一のＤＭの複数の検出値の和と他のＤＭの複数の検出値の和の『比』の変化は、被検体のパラメータ（例えば散乱係数や吸収係数）の変化と相関がある。具体的には、この『比』は、散乱係数や吸収係数の増加に応じて増加する（図８９上図参照）。
【０３９８】
そこで、上記絞り込まれた被検体のパラメータ（例えば散乱係数や吸収係数）の値の中で、被検体に最も適合する値を決定することができる。
【０３９９】
この場合、光学モデルを被検体に適した光学モデルに補正できる。
【０４００】
この結果、検査精度を向上できる。
【０４０１】
また、第５実施形態の光学検査方法は、補正された光学モデルの検出光量分布である第２の検出光量分布を、光学センサ１０を仮想的に用いるシミュレーションによって求める工程と、第１及び第２の検出光量分布を用いて被検体内の情報（例えば吸光体の位置）を取得（推定）する工程を更に含むことが好ましい。
【０４０２】
この場合、被検体内の情報を精度良く得ることができる。
【０４０３】
なお、例えば、上記第１及び第２実施形態に対して、第５実施形態と同様に多出射角方式とマルチディスタンス方式を適用する変形例によっても、複数の光学モデルから被検体により適した光学モデルを選定することができる。
【０４０４】
すなわち、変形例の光学検査方法は、ＬＭ（光照射器）を少なくとも１つ含む照射系と、該照射系から計測対象に照射され該計測対象内を伝播した光の光量を検出する、ＤＭを少なくとも１つ含む検出系とを備える光学センサ１０を用いて被検体を検査する光学検査方法であって、被検体を模した複数の光学モデル毎の検出光量分布である第１の検出光量分布を、光学センサ１０を仮想的に用いるシミュレーションによって求める工程と、光学センサ１０を用いて被検体の検出光量分布である第２の検出光量分布を求める工程と、第１及び第２の検出光量分布に基づいて、複数の光学モデルから被検体に適した光学モデルを選定する工程と、を含む。
【０４０５】
また、変形例の光学検査方法において、被検体の検出光量分布である第２の検出光量分布を求める工程は、ＬＭから非平行な複数の光を被検体の同一位置に照射するサブ工程と、被検体内を伝播した複数の光の光量をＤＭで個別に検出するサブ工程と、を含み、選定する工程では、検出するサブ工程でのＤＭの複数の検出値の比を用いて、複数の光学モデルから被検体に適した光学モデルを選定する。
【０４０６】
この場合、被検体のパラメータ（例えば散乱係数や吸収係数）の値を精度良く絞り込むことができる。
【０４０７】
この結果、検査精度を向上できる。
【０４０８】
また、変形例の光学検査方法において、非平行な複数の光が、被検体への入射方向の該被検体への正射影ベクトルが反対向きとなる２つの光を含む場合には、該２つの光のＤＭまでの光路長の差を極力長くすることができる。この結果、２つの光のＤＭでの検出値の差を極力大きくでき、検出精度を向上できる。
【０４０９】
また、変形例の光学検査方法において、検出系はＤＭを複数含み、被検体の検出光量分布である第２の検出光量分布を求める工程は、照射するサブ工程に先立って、複数のＤＭとＬＭを、複数のＤＭのうち少なくとも２つのＤＭそれぞれとＬＭとの距離が互いに異なるように被検体上に配置するサブ工程を更に含み、選定する工程では、上記少なくとも２つの光検出器のうち一の光検出器の複数の検出値の和と他の光検出器の複数の検出値の和の比を更に用いて、複数の光学モデルから前記被検体に適した光学モデルを選定することが好ましい。
【０４１０】
また、照射系はＬＭを複数含み、被検体の検出光量分布である第２の検出光量分布を求める工程は、照射するサブ工程に先立って、複数のＬＭとＤＭを、複数のＬＭのうち少なくとも２つのＬＭそれぞれとＤＭとの距離が互いに異なるように被検体上に配置するサブ工程を更に含み、選定する工程では、上記少なくとも２つのＬＭのうち一のＬＭから照射され被検体内を伝播した複数の光をＤＭが個別に検出したときの複数の検出値の和と、上記少なくとも２つのＬＭのうち他のＬＭから照射され被検体内を伝播した複数の光をＤＭが個別に検出したときの複数の検出値の和の比を更に用いて、複数の光学モデルから被検体に適した光学モデルを選定することが好ましい。
【０４１１】
これらの場合、一のＤＭの複数の検出値の和と他のＤＭの複数の検出値の和の『比』の変化は、被検体のパラメータ（例えば散乱係数や吸収係数）の変化と相関がある。具体的には、この『比』は、散乱係数や吸収係数の増加に応じて増加する（図８９上図参照）。
【０４１２】
そこで、上記絞り込まれた被検体のパラメータ（例えば散乱係数や吸収係数）の値の中で、被検体に最も適合する値を決定することができる。
【０４１３】
この場合、複数の光学モデルから被検体により適した光学モデルを選定することができる。
【０４１４】
この結果、検査精度を向上できる。
【０４１５】
また、変形例の光学検査方法は、選定された光学モデルの第１の検出光量分布及び第２の検出光量分布を用いて被検体内の情報（例えば吸光体の位置）を取得（推定）する工程を更に含むことが好ましい。
【０４１６】
この場合、被検体内の情報を精度良く得ることができる。
【０４１７】
なお、上記第５実施形態及び変形例では、多出射角方式のＬＭとＤＭを用いてマルチディスタンス方式を実現しているが、これに代えて又は加えて、マルチディスタンス方式専用の光照射器や光検出器を用いても良い。マルチディスタンス方式専用の光照射器は、少なくとも１つの光を計測対象に照射可能なものであれば良い。マルチディスタンス方式専用の光検出器は、計測対象を伝播した少なくとも１つの光を検出可能なものであれば良い。
【０４１８】
また、上記第１、第２及び第５実施形態、変形例では、吸光体の位置を推定しているが、これに代えて又は加えて吸光体の大きさを推定することとしても良い。「吸光体」としては、血液の他、例えば癌細胞、ポリープ等の光を吸収するものが挙げられる。
【０４１９】
また、上記第１及び第２実施形態、変形例では、８つの光学モデルを用いているが、７つ以下であっても良いし、９つ以上であっても良い。いずれにしても、脳血流がない状態又はある状態での被検体の特徴を表す、光学特性に影響するパラメータを光学モデルの特徴とすることが望ましい。
【０４２０】
また、上記第１及び第２実施形態、変形例では、各光学モデルの層構成（積層数）を５層としているが、４層以下でも良いし、６層以上であっても良い。この場合、層構成に例えば毛髪モデル層のような誤差要因となる層を少なくとも１層含めることが好ましい。
【０４２１】
また、上記第１実施形態及び変形例の光学検査方法は、被検体内の情報を取得する工程（例えば吸光体位置推定処理）に先立って、上記第２の実施形態と同様に、複数の光学モデル（光学モデル１〜８）のうち被検体に適した光学モデルを含む少なくとも１つの光学モデル（少なくとも光学モデル１）の第１の検出光量分布を用いて第２の検出光量分布を補正する工程（図７８のステップＳ４２〜Ｓ４４参照）を更に含んでも良い。
【０４２２】
この場合、被検体内の情報（光学特性）を反映する第２の検出光量分布を精度良く補正でき、ひいては吸光体の位置の推定精度を更に向上できる。
【０４２３】
さらに、上記第１実施形態及び変形例の光学検査方法では、上記第２の検出光量分布を補正する工程の後、再度、モデル選定を行っても良い（図７９のステップＳ４５参照）。この場合、光学モデルの選定精度を更に向上できる。
【０４２４】
また、上記第１実施形態及び変形例の光学検査方法では、上記２実施形態の光学検査方法と同様に、第２の検出光量分布を補正する工程において、上記少なくとも１つの光学モデルの第１の検出光量分布から補正係数を算出し、該補正係数を用いて第２の検出光量分布を補正しても良い。この場合、第２の検出光量分布を簡易な手法で補正できる。
【０４２５】
また、上記第１実施形態及び変形例の光学検査方法では、上記２実施形態の光学検査方法と同様に、第２の検出光量分布を補正する工程において、被検体の性別、年齢、身長、体重、頭部外周長、毛髪の太さ、毛髪の密度、肌の色のうち少なくとも１つの情報を用いる場合には、第２の検出光量分布を更に精度良く補正できる。
【０４２６】
また、上記第１実施形態及び変形例の光学検査方法では、上記２実施形態の光学検査方法と同様に、第２の検出光量分布を取得する工程において、２０秒以上の検出を行い、検出光量の最大値を用いて第２の検出光量分布を求める場合には、第２の検出光量分布を精度良く求めることができる。
【０４２７】
また、上記第２実施形態及び変形例の光学検査方法は、上記第１実施形態の光学検査方法と同様に、光学モデルを選定する工程に先立って、第１の検出光量分布を補正する工程を更に含でも良い。この場合も、光学モデルの選定精度を向上できる。
【０４２８】
また、上記第２実施形態及び変形例の光学検査方法では、上記第１実施形態の光学検査方法と同様に、第１の検出光量分布を補正する工程において、上記シミュレーションにおいて各光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデルを伝播した光の、該光源モジュールＬＭに隣接する少なくとも２つの検出モジュールＤＭの検出光量を比較し、その比較結果に基づいて少なくとも２つの検出モジュールＤＭの検出光量のうち少なくとも１つの検出光量を補正可能であっても良い（図３３のステップＳ３１〜Ｓ３３参照）。
【０４２９】
この場合も、上記シミュレーションにおいて各光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の複数の検出モジュールＤＭの検出光量の誤差を抑制できる。すなわち、上記シミュレーションにおいて検出モジュールＤＭと光学モデル表面との接触不良等に起因する誤差を抑制できる。
【０４３０】
また、上記第２実施形態及び変形例の光学検査方法では、上記第１実施形態の光学検査方法と同様に、第１の検出光量分布を補正する工程において、上記シミュレーションにおいて各検出モジュールＤＭに隣接する少なくとも２つの光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の該検出モジュールＤＭの検出光量を比較し、その比較結果に基づいて少なくとも２つの光源モジュールＬＭのうち少なくとも１つの光源モジュールＬＭからの光の該検出モジュールＤＭの検出光量を補正可能であっても良い（図３３のステップＳ３４〜Ｓ３６参照）。
【０４３１】
この場合も、上記シミュレーションにおいて複数の光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した複数の光の各検出モジュールＤＭの検出光量の誤差を抑制できる。すなわち、上記シミュレーションにおいて光源モジュールＬＭと光学モデル表面との接触不良等に起因する誤差を抑制できる。
【０４３２】
また、上記第２実施形態及び変形例の光学検査方法では、上記第１実施形態の光学検査方法と同様に、上記シミュレーションにおいて、互いに隣接する２つの光源モジュールＬＭを第１及び第２の光源モジュールＬＭとし、第１及び第２の光源モジュールＬＭにそれぞれが隣接し、かつ互いに隣接する２つの検出モジュールＤＭを第１及び第２の検出モジュールＤＭとすると、第１の検出光量分布を補正する工程では、上記シミュレーションにおいて第１の光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の前記第１及び第２の検出モジュールＤＭの検出光量１、２と、２の光源モジュールＬＭから光学モデルに照射され該光学モデル内を伝播した光の前記第１及び第２の検出モジュールＤＭの検出光量３、４を比較し、その比較結果に基づいて検出光量１、２、３、４の少なくとも１つを補正可能であっても良い（ステップＳ３７〜Ｓ３９参照）。
【０４３３】
この場合、上記シミュレーションにおいて隣接する４つのプローブの設置状態の違いに起因する誤差を抑制できる。
【０４３４】
また、上記第２実施形態及び変形例の光学検査方法では、第１及び第２の検出光量分布を補正する工程において、深さ方向の重み付け（図３３のステップＳ４０参照）を行っても良い。
【０４３５】
また、上記第１及び第２実施形態、変形例において、被検体の検出光量分布を取得する際に、図３３のフローチャートにおけるステップＳ３１〜Ｓ３３の一連の工程、ステップＳ３４〜Ｓ３６の一連の工程、ステップＳ３７〜Ｓ３９の一連の工程、ステップＳ４０の少なくとも１つを行って取得しても良い。この場合、被検体の検出光量分布を精度良く取得できる。
【０４３６】
また、上記各実施形態及び変形例において、照射系の光源モジュールＬＭの数、及び検出系の検出モジュールの数は、適宜変更可能である。要は、照射系は、光源モジュールＬＭを少なくとも１つ有していれば良い。検出系は、検出モジュールＤＭを少なくとも１つ有していれば良い。また、複数のプローブは、互いに交差する２方向のいずれにも光源モジュールＬＭと検出モジュールＤＭが隣接するように（隣り合うように）配置されることが好ましい。
【０４３７】
また、上記各実施形態及び変形例において、光源モジュールＬＭ（光照射器）の構成は、適宜変更可能である。例えば光照射器の面発光レーザアレイチップの数及び配置は、適宜変更可能である。レンズの種類、形状、大きさ、個数等も適宜変更可能である。
【０４３８】
また、上記各実施形態及び変形例では、光照射器の光源として、面発光レーザが用いられているが、例えば、端面発光レーザ（ＬＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機ＥＬ素子、半導体レーザ以外のレーザなどを用いても良い。
【０４３９】
また、上記各実施形態及び変形例では、光照射器の反射部材としてプリズムが用いられているが、他のミラー等が設けられても良い。
【０４４０】
また、実施例２の面発光レーザアレイチップにおけるグループの数及び配置、各グループのｃｈの数及び配置は、適宜変更可能である。
【０４４１】
また、検出モジュールＤＭ（光検出器）の構成は、適宜変更可能である。例えば、アパーチャは、必ずしも設けられていなくても良い。また、例えば、分割レンズは、必ずしも設けられていなくても良い。
【０４４２】
以上の説明において述べた形状、材質、数、寸法、数値は、一例であって、適宜変更可能であることは言うまでもない。
【０４４３】
なお、上記各実施形態及び変形例で説明した光学検査装置、光学センサの構成の少なくとも一部、光学検査方法における少なくとも１つの工程は、実施形態間、実施形態と変形例の間、実施例間で相互に転用可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０４４４】
１０…光学センサ、１００…光学検査装置、ＬＭ…光源モジュール（光照射器）、ＤＭ…検出モジュール（光検出器）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０４４５】
【特許文献１】特許３７７９１３４号公報
【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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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
0006723510.tif 000044
【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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【図６９】
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【図７０】
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【図７１】
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【図７２】
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【図７３】
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【図７４】
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【図７５】
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【図７６】
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【図７７】
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【図７８】
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【図７９】
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【図８０】
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【図８１】
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【図８２】
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【図８３】
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【図８４】
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【図８５】
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【図８６】
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【図８７】
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【図８８】
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【図８９】
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【図９０】
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