(57)【要約】【課題】脳活動に伴う血液量変化を画像化する生体光計測装置において，より高い精度で脳活動位置を表示できる画像作成アルゴリズムの開発。【解決手段】脳活動を被験者の頭皮上に分布している多点のサンプリング点で検出し，空間的な補間処理を施すことで，血液量変化の空間的な強度分布を作成する。この信号強度分布に対して閾値処理を施し，所定の閾値以上の信号強度をもつ座標の信号強度分布を抽出する。そして図１１に示した如く信号強度分布を作成する時に生じる脳活動位置と信号強度分布の極大位置の位置ずれに関する情報を生体光計測装置中の電子計算機（記録部）へあらかじめ保存しておき，該保存している位置ずれ情報を参照して，閾値処理により抽出された信号強度分布を補正する。【効果】従来よりも高い位置精度で脳活動位置を推定することが可能となるため，脳疾患部位の診断やその診断結果に基づく治療などがより高い精度で実施することが出来る。【選択図】  図１
2005237618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体へ光を照射する複数の光照射器、
前記複数の光照射器から照射され前記被検体の内部を伝播した光を検出する複数の光検出器、
前記複数の光検出器で検出された光信号をもとに前記被検体上における信号強度分布を作成する第一の演算部および、
前記信号強度分布に対して、所定の閾値以上の強度について信号強度分布を作成する閾値処理を施す第二の演算部を有し、
データは、前記第一の演算部が信号強度分布を作成するときに生じる、脳活動位置と信号強度分布の極大位置のずれに関するものであり、生体光計測前に作成した前記データを格納する記録部を有し、
前記閾値処理された信号強度分布に対して、前記記録部に格納された前記データをもとに前記ずれを補正する補正処理をする第三の演算部を有することを特徴とする生体光計測装置。
【請求項２】
前記補正された信号強度分布を表示する表示部を有することを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項３】
前記閾値を設定することが可能な設定部を有することを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項４】
前記複数の光照射器および前記複数の光検出器は格子状に交互に配置されていることを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項５】
前記補正後の信号強度分布を表示するか、前記補正前の信号強度分布を表示するかを選択することが可能な設定部を有することを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
【請求項６】
被検体へ光を照射する複数の光照射器、
前記複数の光照射器から照射され前記被検体の内部を伝播した光を検出する複数の光検出器、
前記複数の光検出器で検出された光信号をもとに前記被検体上における信号強度分布を作成する第一の演算部、
前記信号強度分布に対して、所定の閾値以上の強度について信号強度分布を作成する閾値処理を施す第二の演算部、
計算機シミュレーションから求めた、脳活動位置と前記第一の演算部が作成した信号強度分布の極大位置のずれに関するデータを格納する記録部、
前記閾値処理された信号強度分布に対して、前記記録部に格納された前記データをもとに前記ずれを補正処理する第三の演算部を有することを特徴とする生体光計測装置。
【請求項７】
前記補正された信号強度分布を表示する表示部を有することを特徴とする請求項６記載の生体光計測装置。
【請求項８】
前記閾値を設定することが可能な設定部を有することを特徴とする請求項６記載の生体光計測装置。
【請求項９】
前記複数の光照射器および前記複数の光検出器は格子状に交互に配置されていることを特徴とする請求項６記載の生体光計測装置。
【請求項１０】
前記補正後の信号強度分布を表示するか、前記補正前の信号強度分布を表示するかを選択することが可能な設定部を有することを特徴とする請求項６記載の生体光計測装置。
【請求項１１】
被検体の複数部位に光を照射し、前記被検体内部を伝播した光を前記被検体の複数部位で検出することで、前記被検体内部を計測する生体光計測装置に使用される信号処理方法であって、
信号強度分布は、前記複数の照射部位で検出された光信号をもとに作成される前記被検体上における信号強度分布であり、計算機シミュレーションから、脳活動位置と前記信号強度分布の極大位置のずれに関するデータを作成するステップ、
被検体の複数の位置へ光を照射するステップ、
前記被検体へ照射され、前記被検体の内部を伝播した光を検出するステップ、
検出された光信号をもとに前記被検体上における信号強度分布を作成するステップ、
前記信号強度分布に対して、所定の閾値以上の強度について信号強度分布を作成する閾値処理を施すステップ、
前記閾値処理された信号強度分布に対して、前記計算機シミュレーションから作成したデータをもとに、前記ずれを補正するステップを有することを特徴とする信号処理方法。
【請求項１２】
前記補正された信号強度分布を表示するステップを有することを特徴とする請求項１１記載の信号処理方法。
【請求項１３】
前記閾値は設定することが可能な可変値であることを特徴とする請求項１１記載の信号処理方法。
【請求項１４】
前記光を照射する複数の位置および、前記光を検出する複数の位置は格子状に交互に配置されていることを特徴とする請求項１１記載の信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は生体光計測装置に関し、特に光を用いて生体の代謝物質濃度もしくはその濃度変化を計測する生体光計測装置において，その濃度変化の空間的な分布を示す画像の作成方法およびその方法から得られた画像の表示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒトの脳の活動が計測できれば，脳の疾患の診断が可能となる。また，治療による脳の疾患の回復過程やリハビリテーションのモニター（観測）も可能となる。このため，既に，様々な脳機能の計測装置が提案されている。
近年近赤外分光法を応用した脳活動の計測装置が提案され具体化されている。様々な波長（色）を有する光の中で，近赤外光は生体組織通過性が高い。このため，頭蓋骨の内側に存在する大脳皮質での血液量変化を計測することが可能である。更に，この変化を多点で計測することで，脳活動に伴う血液量変化を動画像化することも可能となっている。この多チャンネル光脳機能計測装置の概要が非特許文献１に記載されている。この文献などで公開されている計測技術を以下に説明する。
【０００３】
図２は、非特許文献１などで公開されている計測方法の装置構成を示す。被検査体（２−１）は、計測に際してヘルメット（プローブ）（２−２）を装着する。プローブには，光源へ接続した光ファイバ（Ｓ１１〜Ｓ１８）を配置する光照射位置と，検出器へ接続した光ファイバ（Ｄ１１〜Ｄ１８）を配置する光検出位置が，約３０ｍｍ間隔で交互に配置されている。上記光源へ接続した光ファイバは，各々，波長が異なる２波長のレーザ（２−３−１〜２−３−８および２−４−１〜２−４−８）へ接続している。実際に，非特許文献１では，酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンの分子吸光係数が等しくなる波長８００ナノメートルを中心として，７８０ナノメートル付近と８３０ナノメートル付近の光源を使用している。
【０００４】
また，該図２では，例えば，Ｓ１３から照射された光は，この場所から３０ｍｍ離れた場所に存在する，Ｄ１３，Ｄ１１，Ｄ１５，Ｄ１４で検出する。Ｄ１１〜Ｄ１８に示した検出用光ファイバへ到達した光は，２−６に示した光検出器（半導体製検出器（例えば，アバランシュフォトダイオード），光電子増倍管など）で検出される。検出光は２−５に示した処理装置内で計算処理され，処理した結果から，各光照射位置と各光検出位置（但し，３０ｍｍ間隔）で，脳活動に伴い大脳皮質で変化した血液量を算出する。この算出結果は，ディスプレーを具備する電子計算機上に，脳活動を示す波形（タイムコース），脳活動を示す画像として表示される。
【０００５】
では，図３を用いて，脳活動に伴う血液量変化の計測方法を示す。この図では、前記光照射器へ接続した光ファイバ（３−１）を固定するホルダ（３−２）と前期光検出器へ接続した光ファイバ（３−３）を固定するホルダ（３−４）との間を伝播する光の経路（３−５）を示している。各ホルダは、光ファイバをネジ（３−６）を用いて固定している。これらホルダは、ヘルメット（２−２）を構成する樹脂（３−７）で固定されており、その結果、光ファイバの先端は被検査体の頭皮（３−８）へ接触している。本図３では、ヒトの典型的な脳の構造を示している。この脳の構造とは、前記した頭皮に加えて、頭蓋骨（３−９）、脳脊髄液層（３−１０）、大脳皮質（３−１１）などから構成されている。これら生体組織は、光学的な散乱特性と吸収特性を有し、特に頭蓋骨の光散乱特性は大きいことが知られている。
【０００６】
このため、光照射器から照射された光は、光散乱特性により散乱され、また、光吸収特性により、徐々に強度が失われることが知られている。ここで、図中に示したホルダは約３０ｍｍ間隔で配置されている。このような配置間隔とすると、光照射器へ接続した光ファイバから照射された光は、図に示したようなバナナ形状（３−５）で生体組織内部を散乱されながら伝播し、光検出器へ接続した光ファイバへ到達し検出されることが知られている。図中の３−１２は、脳の活動に伴い、血液量が増加した領域を示している。例えば，血液量が増加すると，検出用光ファイバへ到達する光強度（Ｉ）は減少する。
【０００７】
そこで，酸素化ヘモグロビンや脱酸素化ヘモグロビンの濃度変化（それぞれ，ΔＣoxy，ΔＣdeoxy）に伴う吸光度変化（ΔＡ：脳活動前後の検出光強度の対数差分値に相当）は，計測に使用する各波長λ（非特許文献では，λ１＝７８０ｎｍとλ２＝８３０ｎｍ）に対して，以下の通り成立する。
【０００８】
【数１】
2005237618.tif 000003
【０００９】
ここで，数１中のＬは，光源と検出器の間の平均光路長を示す。また，同式中のεoxy，εdeoxyは，それぞれ酸素化ヘモグロビン，脱酸素化ヘモグロビンの分子吸光係数を示す。また，Ｉは，検出器へ到達する光強度であり，式中のＩ0，Ｉ1は，それぞれ，脳活動前，脳活動期間中の強度である。数１を各波長へ適用することで,脳活動に伴う酸素化ヘモグロビンや脱酸素化ヘモグロビンの濃度変化（それぞれ，ΔＣoxy，ΔＣdeoxy）は，
【００１０】
【数２】
2005237618.tif 000004
【００１１】
となる。実際には，Ｌを決定することは困難であるため，
【００１２】
【数３】
2005237618.tif 000005
【００１３】
とおき，濃度に距離を乗じた次元を有する単位であるＣ’について，
【００１４】
【数４】
2005237618.tif 000006
【００１５】
を算出している。
次に，この算出結果の画像化法を図４，図５を用いて説明する。図４は，光源へ接続した光ファイバ（Ｓ１１〜Ｓ１８）を配置する光照射位置と，検出器へ接続した光ファイバ（Ｄ１１〜Ｄ１８）を配置する光検出位置をそれぞれ８箇所，被験者の頭皮上へ接続した場合のセンサー配置方法を示している。図中の白く塗りつぶしたそれぞれ８箇所の四角（□，４−１），黒く塗りつぶした四角（■，４−２）は，それぞれ，光照射位置，光検出位置を示す。また，丸で示した位置（４−３）は，前記光照射位置と光検出位置の略中点となっており，この光照射位置から照射されこの光検出位置へ到達した光の強度変化から検出した血液量変化の位置情報を与えるサンプリング点である。このサンプリング点を，略中点とした理由を，図３に示した光伝播経路（３−５）を用いて説明する。この伝播経路によれば，光照射位置や光検出位置の真下へは光は伝播していない。
【００１６】
また，光照射位置と光検出位置の中点の直下では，光は，頭蓋骨のみならず，脳脊髄液や脳活動部位である大脳皮質まで光が伝播している。実際に脳活動部位である場所は大脳皮質であるから，この図に示した光伝播特性によれば，１対の光照射器と光検出器で検出する血液量変化は，血液量変化が光照射位置と光検出位置の中点の直下で変化した場合が最も高いことが予想される。そこで，この光照射位置と光検出位置の中点を，サンプリング点と定義し，一対の光照射器と光検出器を用いて検出した血液量変化の位置情報を与える点と定義している。この図４に示した光照射器と光検出器の配置方法では，サンプリング点数が２４であり，それぞれ２１ｍｍ間隔（センサー配置間隔である３０ｍｍの√（１／２）倍）で存在する。これら２４サンプリング点で囲まれた計測領域の血液量変化を空間的に補間することで，一例として図５に示すようなトポグラフィ画像を得ることが可能となっている。血液量変化を等高線，濃淡等で表示することで血液量変化の多い場所がわかる。
【００１７】
図５では、血液量変化の多い場所を淡く、少ない場所を濃く表している。このトポグラフィ画像の「トポグラフィ」とは地形図を意味し，平面上にこの平面の位置情報とは別の次元の物理量の空間分布を表示している。なお，本明細書における説明のために，この図４において，座標を設定する。この座標はｘ−ｙ軸であり，原点は計測領域の中心とした。このため，ｘ，ｙとも変域は，−４５≦ｘ，ｙ≦４５となり，計測領域は９０×９０ｍｍ２である。
【００１８】
【非特許文献１】：Ａｔｓｕｓｈｉ Ｍａｋｉ, Ｙｕｉｃｈｉ Ｙａｍａｓｈｉｔａ, Ｙｏｓｈｉｔｏｓｈｉ Ｉｔｏ, Ｅｉｊｙｕ Ｗａｔａｎａｂｅ, Ｙｏｓｈｉａｋｉ Ｍａｙａｎａｇｉ, ａｎｄ Ｈｉｄｅａｋｉ Ｋｏｉｚｕｍｉ, “Ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｍｏｔｏｒ ａｃｔｉｖｉｔｙ”, Ｍｅｄｉｃａｌ Ｐｈｙｓｉｃｓ, Ｖｏｌ． ２２（No. １２）, ｐｐ. １９９７−２００５（１９９５）.（アツシ  マキ、ユウイチ  ヤマシタ、ヨシトシ  イトウ、エイジュ  ワタナベ、ヨシアキ  マヤナギ、ヒデアキ  コイズミ、「ヒト運動野の活性化状態の時空間解析」、メディカルフィジックス、第２２巻（１２号）、１９９７ページから２００５ページ（１９９５年））
【００１９】
【非特許文献２】：Ｅ  Ｗａｔａｎａｂｅ，  Ａ  Ｍａｋｉ，Ｆ  Ｋａｗａｇｕｃｈｉ，Ｙ  Ｙａｍａｓｈｉｔａ，  Ｈ  Ｋｏｉｚｕｍｉ，Ｙ  Ｍａｙａｎａｇｉ，“Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｂｌｏｏｄ Ｖｏｌｕｍｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｄｕｒｉｎｇ Ｓｅｉｚｕｒｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ Ｎｅａｒ Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ.”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｏｐｔｉｃｓ，２０００，Ｊｕｌｙ，５（３），Ｐ．２８７−２９０．（ワタナベ，マキ，カワグチ，ヤマシタ，コイズミ，マヤナギ。「近赤外分光スペクトロスコピー法を応用したトポグラフィ法による神経性発作期間中の非侵襲血液量変化の計測」，医用光学，２０００年，７月号（２８７ページから２９０ページ））
【非特許文献３】：Ｅ. Ｗａｔａｎａｂｅ, Ａ. Ｍａｋｉ, Ｆ. Ｋａｗａｇｕｃｈｉ, Ｋ. Ｔａｋａｓｈｉｒｏ, Ｙ. Ｙａｍａｓｈｉｔａ, Ｈ. Ｋｏｉｚｕｍｉ, ａｎｄ Ｙ. Ｍａｙａｎａｇｉ, “Ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｌａｎｇｕａｇｅ ｄｏｍｉｎａｎｃｅ ｗｉｔｈ Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ ｍａｐｐｉｎｇ”,  Ｎｅｕｒｏｓｃｉ. Ｌｅｔｔ. ２５６(１９９８)，（ワタナベ，マキ，カワグチ，タカシロ，ヤマシタ，コイズミ，マヤナギ。「近赤外分光スペクトロスコピー法による非侵襲言語優位半球の計測」，神経科学，１９９８年）
【非特許文献４】：Ｔ. Ｙａｍａｍｏｔｏ, Ａ. Ｍａｋｉ, Ｔ. Ｋａｄｏｙａ, Ｙ. Ｔａｎｉｋａｗａ, Ｙ. Ｙａｍａｄａ, Ｅ. Ｏｋａｄａ, ａｎｄ Ｈ. Ｋｏｉｚｕｍｉ, “Ａｒｒａｎｇｉｎｇ ｏｐｔｉｃａｌ ｆｉｂｅｒｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｉｍａｇｅｓ,” Ｐｈｙｓ. Ｍｅｄ. Ｂｉｏｌ. ４７(２００２).（ヤマモト，マキ，カドヤ，タニカワ，ヤマダ，オカダ，コイズミ，トポグラフィ画像の空間分解能向上を目指した光ファイバ配置法，医用・生物学物理，４７号（２００２年））
【非特許文献５】：Sandwell, David T., "Biharmonic Spline Interpolation of GEOS-3 and SEASAT Altimeter Data", Geophysical Research Letters, 2, 139-142,1987.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
この図５に示したトポグラフィ画像は，血液量変化が滲んで表示されている。一方，従来の脳機能計測装置である，機能的磁気描画装置や陽電子断層撮像装置を用いて撮影した脳活動の画像では，このような滲みは，トポグラフィ画像と比較して少ない。これは，光トポグラフィ法と他の脳機能計測装置とを比較すると，サンプリング点の空間的な分布が少ないためである。図２に示した多チャンネル脳機能計測装置では，計測に使用する光ファイバを被験者の頭皮上に接触させて計測し，トポグラフィ画像の作成に際しては，光源と検出器へ接続した光ファイバ配置位置の中点をサンプリング点とすることで，1対のセンサーが検出した血液量変化の位置情報を与えている。
【００２１】
このため，計測に使用する光ファイバを増やさなければ，サンプリング点の空間的な配置密度を増やすことはできないし，増やせる光ファイバの本数は，ヘルメットの構造などに影響を与えるため，限界がある。一方，機能的磁気共鳴描画装置や陽電子断層撮影装置では，センサーを被験者へ接触させることが無い非接触計測であるため，原理的にはサンプリング点を無限に設定することが可能である。血液量変化を多点で計測できるため，画像のにじみはトポグラフィ画像と比較して少ない。
【００２２】
一方，このように空間分解能が機能的磁気共鳴描画装置や陽電子断層撮影装置と比較して低い装置であっても，図２に示された多チャンネル光脳機能計測装置が，医療現場で使用されている。例えば，神経性発作の位置同定や言語優位半球の同定などに使用されている記載が非特許文献２，非特許文献３などに開示されている。このような文献から，ユーザはトポグラフィ画像にて表示される血液量変化の空間分布から，活動位置を推定することを行っている。その活動位置をより正しく表示することは，上述した神経性発作の位置や言語優位半球の同定などにおいて，より信頼性の高いツールとなりうる。
【００２３】
そこで，現在のトポグラフィ画像の画像作成アルゴリズムによるトポグラフィ画像の位置精度を評価するとともに，その評価結果からさらに高い位置精度を得ることが可能な画像作成アルゴリズムを検討するために，まず，トポグラフィ画像の位置精度を計算機シミュレーションから評価した。シミュレーションモデルを図６に示す。ヒトの脳の構造を本図の通り，頭蓋骨（６−１），脳脊髄液層（６−２），大脳皮質（６−３）の3層構造にモデル化した。このようなモデル構造は，従来から公開されている文献でも広く用いられており，例えば，非特許文献４に記載されている。また，６−４は，脳活動部位の位置を示しており，大脳皮質の上部に存在する。
【００２４】
この図６に示したモデルを用いた位置精度の評価方法を，図７〜図９を用いて説明する。図７は，図６に示した脳モデルに対して，照射用光ファイバ（７−１）と検出用光ファイバ（７−２）をモデルの上部へ接触した場合の配置を示している。ここで，一般に，これら２つの光ファイバは３０ｍｍ間隔で配置するのが望ましい。このような光ファイバの配置において，これら光ファイバの配置位置に対して，脳活動位置を変化させ，更に，脳活動位置における吸収係数を変化させた時の数１に示したΔＡの空間分布（感度分布）は，非特許文献４などにより，図８の下部に示した楕円形状になることが知られている。
【００２５】
ここで，８−１と８−２は，それぞれ照射用光ファイバの配置位置，検出用光ファイバの配置位置を示している。尚，本楕円形状を定量化するために，このΔＡの空間分布を，以下の数５に示す関数を用いて表現する。ここで，Δｘ，Δｙは，ｘ軸方向，ｙ軸方向の半値幅を示しており，通常，Δｘは２０ｍｍから４０ｍｍの範囲を，Δｙは１０ｍｍから３０ｍｍの範囲になることが知られている。
【００２６】
【数５】
2005237618.tif 000007
【００２７】
次に，図９を用いて，トポグラフィ画像の作成に用いる光照射器と光検出器の配置方法を示す。９−１は，レーザ，発光ダイオードに代表される光源へ接続した光照射器の配置位置であり，一方，９−２は，アバランシェホトダイオード，光電子増倍管へ接続した光検出器の配置位置を示す。図８に示すとおり，光照射器と光検出器の配置位置の中点に於けるΔＡの感度が最大であるため，この中点をサンプリング点（９−３）と定義し，１対の光照射器・光検出器を用いて検出した血液量変化の位置情報を与える点であると定義する。この図９では，サンプリング点が２４点存在する。
【００２８】
これら光照射器，光検出器，サンプリング点で囲まれた領域の中に脳活動位置を設定し，図８及び数式５で与えられる感度の空間分布を用いることで，トポグラフィ画像を作成することが出来る。そこで，図１０を用いて，位置精度の評価方法を説明する。頭蓋骨の上部に設定した８箇所の光照射位置（１０−１）と８箇所の光検出位置（１０−２）に対して，図６の６−４に示した脳活動位置を設定する（１０−３）。この脳活動位置の中心位置を（Ｘｃ，Ｙｃ）とする。この活動位置に対して，２４サンプリング点（１０−４）での吸光度変化を計算機シミュレーションから求め，その吸光度変化の分布をトポグラフィ画像化した（１０−５）。そして，このトポグラフィ画像の中でユーザが最も注目する場所である極大位置を（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）とし，この位置を求めた。
【００２９】
具体的には，設定した脳活動の中心位置（Ｘｃ，Ｙｃ）での吸光度変化に対して，図１０上に存在する２４種類の光照射器−光検出器のペアが検出するΔＡを前述した式（５）を用いて算出し，２４サンプリング点でのΔＡとした（図２１  Ｓ１−１）。この各ΔＡとそのΔＡを与える位置の情報を用いて，空間的な補間処理を行うことでトポグラフィ画像化し（図２１  Ｓ１−２），その極大位置である（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）を求めた（図２１  Ｓ１−３）。なお前記補間処理は、本実施例では非特許文献５に記載されている方法（逆距離法）により行った。
【００３０】
脳活動位置の中心位置（Ｘｃ，Ｙｃ）とトポグラフィ画像の極大位置（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）を比較すると位置がずれていることがわかる。このようなずれはトポグラフィ画像を空間補間により作成する上で，各サンプリング点でのΔAとその位置座標を用いて補間を行うため，トポグラフィ画像が各サンプリング点の位置情報を強く反映するため生じる。
シミュレーションから求めた（Ｘｃ，Ｙｃ）に対する（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）をベクトル化し（図２１  Ｓ１−４），その分布を求めた結果を図１１に示す。また、その位置ズレ情報の分布を求めるフローチャートを図２１に示す。
【００３１】
本図１１中の１１−１は光照射位置，１１−２は光検出位置，１１−３はサンプリング点である。本図１１では，−１５≦（Ｘｃ，Ｙｃ）≦１５とし,この領域内部における各（Ｘｃ，Ｙｃ）に対する（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）を求めた。ここで，各ベクトルの始点は（Ｘｃ，Ｙｃ）であり，終点は（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ）に相当し，トポグラフィ画像の位置ズレを示している。この結果からトポグラフィ画像の位置ズレには以下の傾向があることが明らかになった。
【００３２】
（１）脳活動位置をトポグラフィ画像化すると，脳活動位置の中心から最も近いサンプリング点の方向へ，トポグラフィ画像がずれて表示される。
（２）サンプリング点へ，トポグラフィ画像がずれて表示される際、そのサンプリング点を飛び越えて表示されることはない。
（３）ある脳活動中心位置（Ｘｃ１，Ｙｃ１）と，（Ｘｃ１，Ｙｃ１）よりサンプリング点から遠い（Ｘｃ２，Ｙｃ２）では，（Ｘｃ２，Ｙｃ２）の方が，サンプリング点へ向かってずれる量が大きい。
【００３３】
ここで現実の脳は、図６に示した各層（頭蓋骨，脳脊髄液，大脳皮質）の厚み，光を散乱する特性である散乱係数，光を吸収する特性である吸収係数，活動部位のサイズ，脳活動に伴う吸収係数の変化などの多くのパラメータが、個体間で異なる。よって上記（１）〜（３）に示したトポグラフィ画像の位置ズレの傾向が、個体間で変わらずに一般的に生じる傾向であるのかを確認する必要がある。しかし、これら膨大なパラメータ全てを変えてシミュレーションしていくのは困難である。そこで、数式５に示した楕円関数におけるΔｘ，Δｙの値を変更しシミュレーションすることで、前述した多くのパラメータを変えてシミュレーションしたのと同様の効果を得ながら、簡便にシミュレーションすることが可能となる。Δｘ，Δｙは前記パラメーターに依存する値だからである。このΔｘ，Δｙの値を変更しシミュレーションした結果、Δｘ，Δｙの値を変えても上記（１）〜（３）に示したトポグラフィ画像の位置ズレの傾向は変わらないことが確かめられた。
【００３４】
つまり、この位置ズレの傾向は個体間（頭蓋骨，脳脊髄液，大脳皮質の厚み等の違い）で変わらず、一般的に生じる傾向であることが確かめられた。
そこで，この図１１に示した分布を用いて，画像の補正方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００３５】
脳活動を被験者の頭皮上に分布している多点のサンプリング点で検出し，空間的な補間処理を施すことで，血液量変化の空間的な強度分布を作成する。この信号強度分布に対して閾値処理を施し，所定の閾値以上の信号強度をもつ座標の信号強度分布を抽出する。信号強度分布を作成するときに生じる脳活動位置と信号強度分布の極大位置の位置ずれに関する情報を生体光計測装置中の電子計算機（記録部）へあらかじめ保存しておき，該保存している位置ずれ情報を参照して，閾値処理により抽出された信号強度分布を補正する。
【発明の効果】
【００３６】
従来よりも高い位置精度で脳活動位置を推定することが可能となるため，脳疾患部位の診断やその診断結果に基づく治療などがより高い精度で実施することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
以下、本発明に基づく生体光計測装置の実施形態を述べる。
まず，図１１に示した位置ズレの分布を図２に示したディスプレーを具備する電子計算機（２−５）の内部に存在する記憶保持装置（例えば，メモリーやハードディスク）の内部に保存しておく。また，ＣＤ−ＲＯＭに代表される情報記憶媒体を用いて，該電子計算機内部の記憶保持装置へ保存しても構わない。
【００３８】
まず，図１１に示した位置ズレの分布から考えられる補正の方法を２つ提案し，各々に対する有効性を検討し示す。
第一に考えられる方法は，空間的に分布しているトポグラフィ画像の画素を，図１１に示した位置ズレの分布に従って補正する方法である。この方法の有効性を，図１２，図１３，図１４を用いて検討する。図１２は，図１１に示した位置ズレの分布を計測領域全体に対して求めたものを画像化したものである。この図からも明らかな通り，トポグラフィ画像は，脳活動位置の中心位置から最も近いサンプリング点（１２−１）へ引き寄せられて表示されていることがわかる。ここで，この図１２に示した位置ズレの分布に，脳活動を示すトポグラフィ画像の一例を貼付させた図を図１３に示す。貼付すると，本図は見辛くなるため，トポグラフィ画像を二値化し，斜線を施した領域（その中心は，図４における（Ｘｃ，Ｙｃ）＝（−１５，０）に存在する）とそうではない領域に分けた画像として表示している。
【００３９】
この図１３に示したトポグラフィ画像を，「空間的に分布しているトポグラフィ画像の画素を，図１１に示した位置ズレの分布に従って補正する方法」を用いて補正した結果を図１４に示す。この図１４によれば，オリジナルの図１３と比較して，トポグラフィ画像が拡がって表示されていることが分かる。この原因を，図１２に示した位置ズレの分布を用いて説明する。この位置ズレの分布から，トポグラフィ画像は最も近いサンプリング点へ向けてずれることがわかった。この結果を逆に捕らえると，サンプリング点に近い場所にて表示されているトポグラフィ画像に対して補正を施すと，そのサンプリング点から遠い場所へトポグラフィ画像が表示されてしまうことが分かる。
【００４０】
このため，図１３に示したトポグラフィ画像のように，サンプリング点付近に活動部位の中心が存在し，その中心の近傍に拡がって画像が表示されているようなトポグラフィ画像に対して補正処理を施すと，より画像が拡がってしまい，画質が低下してしまう。このため，「空間的に分布しているトポグラフィ画像の画素を，図１１に示した位置ズレの分布に従って補正する」アルゴリズムは有効性が低いと考えられる。
【００４１】
そこで，別のアルゴリズムを提案する。そもそも図１２に示した位置ズレの分布は，脳活動部位の中心位置に対するズレを求めたものである。そこで，トポグラフィ画像の極大位置を中心とした位置ズレの補正方法を検討すればよい可能性がある。実際に，ユーザは，血液量変化を示すトポグラフィ画像において，その極大位置から活動部位を判断することが多い。そこで，本方法では，
（１）トポグラフィ画像の極大値を画像処理から抽出し，
（２）この抽出された領域の位置を図８に示した位置ズレの分布を用いて補正するアルゴリズムを検討する。
【００４２】
具体的には図１５のフローチャートに示すように、以下のアルゴリズムによる。
１．あらかじめシミュレーションにより各座標ごとの位置ずれ情報を採取（図１５  Ｓ１）
２．各サンプリング点におけるΔＡを計測（図１５  Ｓ２）
３．空間補間処理により信号強度分布を作成（図１５  Ｓ３）
４．閾値を設定（図１５  Ｓ４）
５．閾値以下の強度をもつ座標については、信号強度分布を作成しない（図１５  Ｓ５）
６．閾値以上の強度をもつ座標については、各座標ごとに位置ズレ情報にもとづき位置補正処理を行う（図１５  Ｓ６）
７．補正後の信号強度分布を表示（図１５  Ｓ７）
このアルゴリズムの有効性を検討した結果を，図１，図１６，図１７に示す。これらの図は，(1)脳活動位置，(2)その脳活動位置における血液量変化を示すトポグラフィ画像，(3)該トポグラフィ画像を閾値処理した結果，(4)該閾値処理したトポグラフィ画像の位置を図１１，図１２に示した位置ズレの分布に基づいて補正した結果を示している。以下，各図の詳細を説明する。
【００４３】
（１）脳活動位置を示す二値化画像
図１０に示した光照射器，光検出器の配置において（計測領域＝９０ｍｍ×９０ｍｍ），その計測領域の内部に直径１５ｍｍの脳活動領域を設定した。この直径１５ｍｍの活動領域サイズは，一例としてヒトの指運動野（手の指の運動機能を司る大脳皮質上に存在する脳機能）のサイズに相当する。
（２）トポグラフィ画像
（１）に示した脳活動位置における脳活動を示すトポグラフィ画像を計算機シミュレーションから作成した。具体的には，設定した脳活動位置での吸光度の変化を，図４に示した２４サンプリング点で検出し，その空間分布を補間処理により画像化したものである。
（３）該トポグラフィ画像を閾値処理した結果
（２）に示したトポグラフィ画像を閾値処理し，二値化した画像を表示した。本実施例では，（２）に示したトポグラフィ画像を１で規格化し，値が０．９以上の領域を１，そうではない領域を０として二値化した。
（４）閾値処理した画像の位置補正結果
（３）に示したトポグラフィ画像の中心位置を，図１１，図１２に示した位置ズレの分布に従い補正した。
【００４４】
まず，図１を用いて，本アルゴリズムの有効性を示す。図１では，（Ｘｃ，Ｙｃ）＝（５，０）とした時の，脳活動領域における吸光度変化を示すトポグラフィ画像を作成した。この（Ｘｃ，Ｙｃ）＝（５，０）から最も近いサンプリング点は（Ｘ，Ｙ）＝（１５，０）に存在するため，トポグラフィ画像はこの点へ吸い寄せられたように変形している。しかし，閾値を０．９に設定し，このトポグラフィ画像を二値画像化した結果，オリジナル位置に示した円形の活動領域と相似の円形の画像が得られた。この画像の中心位置を求め，図８に示した位置ずれの分布に従い中心位置を変更することで，この円形の画像を平行移動した結果が，「上記画像位置補正」の欄に描かれた画像である。この画像の位置はオリジナル位置とほぼ一致している。この結果から，位置の補正が実現できたと言える。
【００４５】
更に，本アルゴリズムの有効性を検討するために，図１に示した脳活動位置を含む７箇所に脳活動位置を設定し，本アルゴリズムによる位置精度の改善を検証した。その結果を，図１６，図１７に示す。この結果に寄れば，（Ｘｃ，Ｙｃ）＝（±１５，０）及び，（０，０）では元々のトポグラフィ画像の位置ずれが無いため，本アルゴリズムを用いた補正による改善は見られない。これに対して，（Ｘｃ，Ｙｃ）＝（±１０，０），（±５，０）では，各サンプリング点での血液量変化を空間補間したトポグラフィ画像の極大位置と比較して，閾値を抽出し位置を補正した画像の位置は，よりオリジナルの脳活動位置と一致することが明らかになった。この結果から，提案したアルゴリズムの有効性を確認することが出来た。
【００４６】
次に，図１８，図１９，図２０を用いて，本アルゴリズムを具体的に実施する上での画面表示を示す。図１８は，従来のトポグラフィ画像を表示している画面構成である。１８−１は，表示されたトポグラフィ画像であり，この画面上に，光照射器（１８−２）と光検出器（１８−３）の配置位置が示されている。これら光照射器，光検出器の位置は，表示／非表示が選択でき，１８−４に示した選択ボタンにより表示を切り替えることが出来る。また，このトポグラフィ画像の濃度分布を示すカラーバー（１８−５）が画面上に表示してあり，対応する物理量とトポグラフィ画像の色との対応が明確になっている。このカラーバーは，通常，血液量変化の濃度が分かりやすいように，グラデーション処理を施している。
【００４７】
次に，図１９，図２０を用いて，図１，図１６，図１７に示したアルゴリズムにより補正した画像の表示方法に関する実施例を示す。この画面は「敷居処理モード」と呼ばれる。図１９では，光照射器や光検出器の配置位置を表示していないが，チェックボックス（１９−１，２０−１）の選択により，図２０では，光照射器（２０−２），光検出器（２０−３）の配置位置が表示されている。１９−２，２０−４は，活動位置と非活動位置の色を示すカラーバーである。このカラーバーは，１８−５に示したカラーバーと違い，グラデーション表示ではなく，２値化した表示であってかまわない。これは，本アルゴリズムが，脳活動した場所の位置を表示することに特化したものであるためである。
【００４８】
また，１９−３，２０−５は，画像処理を行ううえでの閾値の値を設定する設定バーである。図１８，図１９では，閾値を０．９に設定し，この値より大きい領域は１，そうではない領域は０と設定し，画像を二値化している。しかし，この０．９という値はユーザが任意に設定してもなんら問題はない。例えば，より，脳活動位置の中心位置だけをしっかりと見たいのであれば，閾値を１．０とすればよく，逆に，トポグラフィ画像の滲みを少しだけ除去すればいいのであれば，０．０に近い値をとればよい。この結果，ユーザが任意の画像表示方法を選択することが可能になる。
【００４９】
付記：
被検体の複数部位に光を照射し、前記被検体内部を伝播した光を前記被検体の複数部位で検出することで、前記被検体内部を計測する生体光計測装置に使用されるプログラムであって、
コンピュータに、
前記複数部位で検出された光信号をもとに前記被検体上における信号強度分布を作成させ、
前記信号強度分布に対して、所定の閾値以上の強度について信号強度分布を作成する閾値処理をさせ、
データは、前記信号強度分布を作成する時に生じる、脳活動位置と信号強度分布の極大位置のずれに関するものであり、前記閾値処理された信号強度分布に対して、生体光計測前に作成した前記データをもとに、前記ずれを演算処理により補正させるためのプログラム。
前記閾値は設定することが可能な可変値であることを特徴とするプログラム。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】位置精度の補正結果（１）。
【図２】従来技術に基づく多チャンネル光脳機能計測装置の概要。
【図３】脳活動に伴う血液量変化の計測方法。
【図４】トポグラフィ画像の作成が可能な光照射器と光検出器の配置方法。
【図５】脳活動位置を示すトポグラフィ画像の一例。
【図６】脳構造をモデル化したシミュレーションモデル。
【図７】図６に示したモデルにおける感度分布の評価方法。
【図８】感度分布特性の例。
【図９】光照射器，光検出器，サンプリング点の空間分布の例。
【図１０】計算機シミュレーションから求めた脳活動中心に対するトポグラフィ画像の極大位置。
【図１１】計算機シミュレーションから求めた位置ズレの分布。
【図１２】図１１に示した位置ズレの分布を計測領域全体に対して求めたものを画像化した図。
【図１３】図１２に示した位置ずれ分布にトポグラフィ画像を貼付した図。
【図１４】図１３に対して第１のアルゴリズムにより補正処理を施したトポグラフィ画像。
【図１５】位置精度補正のアルゴリズムを示すフローチャート。
【図１６】位置精度の補正結果（２）。
【図１７】位置精度の補正結果（３）。
【図１８】従来のトポグラフィ画像の表示例。
【図１９】図１，１６，１７に示した補正画像の表示方法に関する実施例（１）。
【図２０】図１，１６，１７に示した補正画像の表示方法に関する実施例（２）。
【図２１】位置ズレ情報の分布を求めるフローチャート。
【符号の説明】
【００５１】
２−１：被検査体，２−２：ヘルメット（プローブ），２−３−１〜２−３−８：レーザ１（波長λ１），２−４−１〜２−４−８：レーザ２（波長λ２），２−５：制御・処理装置，２−６：光検出器，３−１：光照射器へ接続した光ファイバ，３−２：光照射器へ接続した光ファイバを固定するホルダ，３−３：光検出器へ接続した光ファイバ，３−４：光検出器へ接続した光ファイバを固定するホルダ，３−５：光照射器へ接続した光ファイバと光検出器へ接続した光ファイバとの間を伝播する光の経路，３−６：光ファイバ固定用ネジ，３−７：ヘルメットを構成する樹脂，３−８：被検査体の頭皮，３−９：頭蓋骨，３−１０：脳脊髄液層，３−１１：大脳皮質，３−１２：脳の活動に伴い、血液量が増加した領域，４−１：光源へ接続した光ファイバ（Ｓ１１〜Ｓ１８）を配置する光照射位置，４−２：検出器へ接続した光ファイバ（Ｄ１１〜Ｄ１８）を配置する光検出位置，４−３：血液量変化の位置情報を与えるサンプリング点，６−１：頭蓋骨，６−２：脳脊髄液層，６−３：大脳皮質，６−４：脳活動位置，７−１：照射用光ファイバ，７−２：検出用光ファイバ，８−１：照射用光ファイバの配置位置，８−２：検出用光ファイバの配置位置，９−１：レーザ，発光ダイオードに代表される光源へ接続した光照射器の配置位置，９−２：アバランシェホトダイオード，光電子増倍管等の光検出器の配置位置，９−３：サンプリング点，１０−１：頭蓋骨の上部に設定した８箇所の光照射位置，１０−２：８箇所の光検出位置，１０−３：脳活動位置，１０−４：サンプリング点，１０−５：トポグラフィ画像，１１−１：光照射位置，１１−２：光検出位置，１１−３：サンプリング点，１２−１：サンプリング点，１８−１：トポグラフィ画像，１８−２：光照射器，１８−３：光検出器，１８−４：選択ボタン，１８−５：カラーバー，１９−１：選択ボタン，１９−２：活動位置と非活動位置の色を示すカラーバー，１９−３：画像処理を行ううえでの閾値の値を設定する設定バー，２０−１：選択ボタン，２０−２：光照射器，２０−３：光検出器，２０−４：活動位置と非活動位置の色を示すカラーバー，２０−５：画像処理を行ううえでの閾値の値を設定する設定バー。
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図９】
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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２１】
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【図１】
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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１０】
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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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