(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体組織から赤外スペクトル情報を取得する赤外スペクトル取得手段と、
前記赤外スペクトル取得手段により得られた赤外スペクトル情報に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段と、を有する生体組織識別装置であって、
前記演算手段は、前記赤外スペクトル情報をウェーブレット変換することにより前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値を算出し、前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値に基づいて前記生体組織の正常・異常を識別する、
ことを特徴とする生体組織識別装置。
【請求項２】
前記赤外スペクトル取得手段は、
赤外領域で中心波長を掃引可能な赤外光源と、
赤外領域の感度を有する赤外光検出手段と、
を有し、
前記赤外光源からの赤外光を前記生体組織に照射し、前記生体組織で反射、透過または散乱した測定光を前記赤外光検出手段により検出することにより前記赤外スペクトル情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１記載の生体組織識別装置。
【請求項３】
前記赤外光検出手段は、赤外光を検出可能な撮像手段であり、
前記赤外スペクトル取得手段は、前記撮像手段による撮像画像の各画素における前記赤外スペクトル情報を取得する、
ことを特徴とする請求項２記載の生体組織識別装置。
【請求項４】
前記赤外スペクトル情報は、１２００−１３２０ｎｍの波長範囲の赤外スペクトル情報である、
ことを特徴とする請求項１〜３いずれか記載の生体組織識別装置。
【請求項５】
前記演算手段は、前記赤外スペクトル情報のスペクトルパターンを、予め記憶されている正常組織の標準スペクトルパターンと比較するスペクトルパターン比較部をさらに有し、
前記演算手段は、前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値と、前記スペクトルパターン比較部の比較結果とに基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する、
ことを特徴とする請求項１〜４いずれか記載の生体組織識別装置。
【請求項６】
前記スペクトルパターン比較部は、前記スペクトルパターンと前記標準スペクトルパターンとを相関係数に基づいて比較する、
ことを特徴とする請求項５記載の生体組織識別装置。
【請求項７】
前記演算手段は、学習分類型アルゴリズムを用いて、前記生体組織の正常・異常を識別する、
ことを特徴とする請求項５又は６に記載の生体組織識別装置。
【請求項８】
前記生体組織は、生きた組織(in vivo)である、
ことを特徴とする請求項１〜７いずれか記載の生体組織識別装置。
【請求項９】
前記赤外スペクトル取得手段は、内視鏡により生体内の生体組織の赤外スペクトル情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１〜８いずれか記載の生体組織識別装置。
【請求項１０】
前記生体組織は、生体から切り出した組織（in vitro）である、
ことを特徴とする請求項１〜７いずれか記載の生体組織識別装置。
【請求項１１】
前記演算手段において、異常として識別される生体組織は消化器系の腫瘍である、
ことを特徴とする請求項１〜１０いずれか記載の生体組織識別装置。
【請求項１２】
赤外スペクトル取得手段により得られた生体組織からの赤外スペクトル情報に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段を有する生体識別装置が行う生体組織識別方法であって、
前記演算手段による演算は、前記赤外スペクトル情報をウェーブレット変換することにより前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値を算出するステップと、
前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値に基づいて前記生体組織の正常・異常を識別するステップと、
からなる生体組織識別方法。
【請求項１３】
赤外スペクトル取得手段により得られた生体組織からの赤外スペクトル情報に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段を有する生体識別装置が行う生体組織識別方法であって、
前記演算手段による演算は、前記赤外スペクトル情報の前記赤外スペクトル情報をウェーブレット変換することにより前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値を算出するステップと、
前記赤外スペクトル情報のスペクトルパターンを、予め記憶されている正常組織の標準スペクトルパターンと比較するスペクトルパターン比較ステップと、
前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値と前記スペクトルパターン比較ステップの比較結果とに基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別するステップと、
からなる生体組織識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、赤外スペクトル情報により生体組織（in vivo、in vitro）が正常組織であるか異常組織（腫瘍等）であるかを識別する生体組織識別装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
スペクトル情報から生体組織の正常・異常を識別する従来技術として、可視光領域でのハイパースペクトル内視鏡画像から、正常組織と悪性腫瘍とを判別しようという試みが、M E. Martin 等（非特許文献１）によってなされている。しかしながら、非特許文献１の方法では、可視光領域のみの観測によっていることと、ハイパースペクトル観測に必要な強度の照明光を安全に体内に導入する手段がないために、反射率のスペクトル変化だけでは顕著な差異を見出せていない。このため、腫瘍に特異的に吸収される蛍光物質porphyrinを注入し、これによって発生する蛍光を観測する間接的な手法がとられ、動物実験での有効性が示されている。しかしながら、porphyrinは光毒性を有することから、人体への高濃度投与には危険が伴う。非特許文献２では生体の可視域ハイパースペクトル画像から、糖尿病由来の潰瘍の診断指標を算出しているが、この方法では、６００ｎｍ〜８００ｎｍ付近で異なる酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸収特性を顕在化させて、患部の微小循環の診断を行うもので、組織本来の悪性度を評価することはできない。
【非特許文献１】M E. Martin et al.: “Development of an Advanced Hyperspectral Imaging (HSI) System with Application for Cancer Detection”, Annals of Biomedical Engineering, Vol.34, No.6, pp.1061-1068 (2006)
【非特許文献２】L. Khaodhiar et al.:” The Use of Medical Hyperspectral Technology to Evaluate Microcirculatory Changes in Diabetic Foot Ulcers and to Predict Clinical Outcomes, Diabetes Care, Vol.30, No.4, pp.903-910 (2007)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述の通り、従来の腫瘍の識別技術では、スペクトル情報として可視光のスペクトル情報を用いているので、血液（特に、ヘモグロビン）の影響を受けやすく、生体組織そのもののスペクトル情報を取得しにくい。生体組織そのものの情報を得やすくするために、患者に蛍光物質を投与しているが、蛍光物質そのものが人体にとって好ましくない可能性がある。また、事前に蛍光物質を患者に投与しなくてはならないので、患者への負担が大きい。
【０００４】
本発明は上記問題を解決し、蛍光物質を用いなくても、スペクトル情報に基づいて生体組織の正常・異常（腫瘍）を識別できる生体組織識別装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明は以下の手段を有する。
【０００６】
第１の手段は、生体組織から赤外スペクトル情報を取得する赤外スペクトル取得手段と、前記赤外スペクトル取得手段により得られた赤外スペクトル情報に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段（演算装置１１）と、を有する生体組織識別装置であって、前記演算手段は、前記赤外スペクトル情報をウェーブレット変換することにより前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値を算出し、前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値に基づいて前記生体組織の正常・異常を識別する、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
第１の手段によれば、蛍光物質を用いなくても、赤外スペクトル情報の微小周期の変動成分に基づいて生体組織の正常か異常（腫瘍等）かの識別ができる。赤外光、特に１０００ｎｍ以上の波長の赤外光を用いているため、血液中のヘモグロビンの吸収の影響を受けにくく、組織そのもののスペクトル情報が得られる。本発明者は、正常組織と異常組織（腫瘍、癌組織等）の赤外スペクトル情報を実際に測定して比較した結果、異常組織には、正常組織には無いスペクトルの微小周期の変動成分があることを見出した。図１の実際に測定した正常組織と異常組織（胃癌組織）の赤外スペクトル情報のグラフの例に示されるように、異常組織のスペクトルでは、波長が１２００ｎｍ−１３２０ｎｍ付近に、正常組織には無い細かな変動（微小周期の変動成分）があることがわかる。本発明は、このスペクトルの細かい変動（微小周期の変動成分）に基づいて異常組織と正常組織とを識別するものである。なお、前述の例では波長が１２００ｎｍ−１３２０ｎｍ付近の微小周期の変動成分に着目したが、この波長域に限られず、他の赤外波長域の微小周期の変動成分でも良いことは言うまでも無い。例えば、波長が１５００ｎｍ−１６００ｎｍ付近にも同様な微小周期の変動成分があることがわかる。
【０００７】
第２の手段は、前記赤外スペクトル取得手段は、赤外領域で中心波長を掃引可能な赤外光源と、赤外領域の感度を有する赤外光検出手段と、を有し、前記赤外光源からの赤外光を前記生体組織に照射し、前記生体組織で反射、透過または散乱した測定光を前記赤外光検出手段により検出することにより前記赤外スペクトル情報を取得する、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
第２の手段によれば、赤外光源の側で中心波長を掃引して特定の波長の赤外光を生体組織に照射するため、生体組織には限られた波長の赤外光のみが照射されることになり、余分な光エネルギーが生体組織に照射されない。したがって、光検出手段の側で分光するのに比べて、照射光による生体組織への熱的影響が少ない。
【０００８】
第３の手段は、第２の手段において、前記赤外光検出手段は、赤外光を検出可能な撮像手段であり、前記赤外スペクトル取得手段は、前記撮像手段による撮像画像の各画素における前記赤外スペクトル情報を取得する、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
第３の手段によれば、撮像手段により２次元画像の各画素ごとに赤外スペクトル情報を取得することができ、より高い精度で異常組織を識別できる。赤外光源の側で波長掃引してスペクトル情報を得ているため、撮像手段の方には分光手段は不要であり、通常の赤外撮像手段（ＣＣＤなど）を用いることができる。
【０００９】
第４の手段は、第１〜３の手段のいずれかにおいて、前記赤外スペクトル情報は、１２００−１３２０ｎｍの波長範囲の赤外スペクトル情報である、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
第４の手段によれば、発明者の実験により、この波長範囲において特に、正常組織と異常組織のスペクトル情報の微小周期の変動成分の差違、および、正常組織と異常組織のスペクトルパターンの差違が顕著であることを見出した。
【００１１】
第５の手段は、第１〜４の手段のいずれかの手段において、前記演算手段は、前記赤外スペクトル情報のスペクトルパターンを、予め記憶されている正常組織の標準スペクトルパターンと比較するスペクトルパターン比較部をさらに有し、前記演算手段は、前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値と前記スペクトルパターン比較部の比較結果とに基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
第５の手段によれば、発明者の実験により、正常組織と異常組織とで赤外スペクトル情報のスペクトルパターンが異なることが見出された。赤外スペクトルの微小周期の変動成分の比較に加えて、スペクトルパターンを比較することにより、より高い精度で生体組織の正常・異常が識別できた。
【００１２】
第６の手段は、第５の手段において、前記スペクトルパターン比較部は、前記スペクトルパターンと前記標準スペクトルパターンとを相関係数に基づいて比較する、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
【００１３】
第７の手段は、第５又は６の手段のいずれかにおいて、前記演算手段は、学習分類型アルゴリズムを用いて、前記生体組織の正常・異常を識別する、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
【００１４】
第８の手段は、第１〜７の手段のいずれかにおいて、前記生体組織は、生きた組織(in vivo)である、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
【００１５】
第９の手段は、第１〜８の手段のいずれかにおいて、前記赤外スペクトル取得手段は、内視鏡により生体内の生体組織の赤外スペクトル情報を取得する、
ことを特徴とする生体組織識別装置である。
【００１６】
第１０の手段は、第１〜７の手段のいずれかにおいて、前記生体組織は、生体から切り出した組織（in vitro）である、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
【００１７】
第１１の手段は、第１〜１０の手段のいずれかにおいて、前記演算手段において、異常として識別される生体組織は消化器系の腫瘍である、ことを特徴とする生体組織識別装置である。
第１１の手段によれば、本発明者の実験により、本発明の生体組織の正常・異常の識別が、胃癌などの消化器系の腫瘍の識別に特に有効であることを見出した。消化器系の腫瘍は、例えば内視鏡によって検査が可能である。
【００１８】
第１２の手段は、赤外スペクトル取得手段により得られた生体組織からの赤外スペクトル情報に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段を有する生体識別装置が行う生体組織識別方法であって、前記演算手段による演算は、前記赤外スペクトル情報をウェーブレット変換することにより前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値を算出するステップと、前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値に基づいて前記生体組織の正常・異常を識別するステップと、とからなる生体組織識別方法である。
【００１９】
第１３の手段は、赤外スペクトル取得手段により得られた生体組織からの赤外スペクトル情報に基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別する演算手段を有する生体識別装置が行う生体組織識別方法であって、前記演算手段による演算は、前記赤外スペクトル情報をウェーブレット変換することにより前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値を算出するステップと、前記赤外スペクトル情報のスペクトルパターンを、予め記憶されている正常組織の標準スペクトルパターンと比較するスペクトルパターン比較ステップと、前記赤外スペクトル情報の高周波成分の分散値と前記スペクトルパターン比較ステップの比較結果とに基づいて、前記生体組織の正常・異常を識別するステップと、からなる生体組織識別方法である。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、蛍光物質を用いなくても、赤外スペクトル情報に基づいて生体組織の正常・異常（腫瘍）を識別できる。スペクトル情報として赤外光のスペクトル情報を用いているので、血液（特に、ヘモグロビン）の影響を受けにくく、蛍光物質を用いなくても生体組織そのもののスペクトル情報を取得しやすい。蛍光物質を用いないので、人体に対する影響が少なく、検査も簡便になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明は、赤外域における反射率スペクトルパターンが正常組織と悪性腫瘍組織とでは異なるとの知見に基づくものであり、図１に示すように、特に、１２００〜１３２０nmの範囲のスペクトル分布曲線が正常組織では、比較的滑らかなのに比し、腫瘍組織では、細かな変動が顕著に見られる。図２は、この変動を定量化するために、ウェーブレット変換により、高周波成分のみの分散値を多数の画素について評価し、ヒストグラムとして表示したものであり、腫瘍組織での分散値が正常域よりも大になっていることが分る。
【００２２】
また、複数のサンプルについて比較した場合、正常組織の１２００〜１３２０ｎｍ付近における反射率スペクトルのパターンはほぼ同一であるのに対して、腫瘍組織についての大きなうねり（低周波成分）には、首尾一貫した傾向は見出されないものの、チャネルごとの細かい変動（高周波成分）がどの腫瘍サンプルについても顕著に観察された。ハイパースペクトル撮影には、通常強い強度の照明が必要であるが、内視鏡検査では、組織に損傷を与えないようするため、光源側の波長を観測に必要な範囲に限定する方が良い。例えば、文献「J. Zuzak et al.: Characterization of a Near-Infrared Laparoscopic Hyperspectral Imaging System for Minimally Invasive Surgery, Analytical Chemistry, Vol.79, No.12, pp.4709-4715, (2007)」に示されている受光側に波長可変フィルターを入れたハイパースペクトル内視鏡装置では、光源から組織へ過大なエネルギーが照射されてしまう。
【００２３】
次に、本発明における腫瘍組織域の検出について赤外スペクトル情報の微少周期の変動成分をウェーブレット変換を用いて検出する例を説明する。
まず。各ピクセルの持つ反射スペクトル曲線Sを以下の式に従って、ウェーブレット変換し、高域成分D1,中域成分D2、低域成分D3および残差A3のように展開する。なお、基底としてはウェーブレットは直交ウェーブレットの一つであるDaubechies-3 Wavelet関数を用いた。
【００２４】
【数１】
0004575474.tif 000002
【００２５】
図３は、正常組織（左図）と腫瘍組織（右図）のウェーブレット変換例を示すグラフであり、９００ｎｍから１７００ｎｍの波長の範囲の照射を行ったときの、高域成分Ｄ１として周期およそ１７ｎｍ、中域成分Ｄ２として３５ｎｍ、低域成分Ｄ３として７０ｎｍの各照射波長における成分を表したものである。
同図に示すように、ウェーブレット変換の結果を見ると、特に１２００−１３２０ｎｍの範囲では、高域の変化を表すＤ１が、正常（左図）に比し、腫瘍（右図）では高振幅になっていることが分る。
【００２６】
図４は、ウェーブレット変換Ｄ１成分の１２００−１３２０ｎｍにおける分散値を画像化した胃内部組織画像である。
同図に示すように、白色部が分散の大きな部分であり、腫瘍組織を表している。
なお、ウェーブレット変換を用いて赤外スペクトルの微少周期の変動を検出する例を説明したが、微少周期の変動を検出する手段として、ウエェーブレット変換に限らず他の公知の手段を用いてもよい。
【００２７】
次に、摂動照明時の反射輝度の時間変化（分散値）より悪性部位を検出するための生体組織識別装置を図５を用いて説明する。
本装置は、帯域幅５ｎｍの狭帯域照明光の中心波長を１２００ｎｍから１３２０ｎｍの範囲で変化させ、５ｎｍ間隔で取得した連続画像間の画像差分の２乗から、組織の反射スペクトル曲線の粗さを評価し、画像化するものである。
【００２８】
同図において、フェムト波赤外光源1は一般的にはＳＣ光源とも呼ばれる物である。フェムト秒の赤外単色レーザーを高非線形光ファイバに入射させると自己位相変調という非線形光学効果により単色のレーザー光は広帯域の白色光に変換される。ここでは波長１５５０ｎｍのフェムト秒レーザーを種光源として非線形光ファイバにより波長変換を行い、波長１１００−２５００ｎｍの白色光を得ている。フェムト波赤外光源１で発生した光は、分光器２で可動スリット３面上に展開される。可動スリット３は、静電型アクチュエータ４で、三角波状に駆動され、連続スペクトル１２００−１３２０ｎｍから半値幅ずれた中心波長１２０５−１３１５ｎｍの範囲の光が取り出され、集光レンズ５で照明用赤外ファイバー６に導かれる。この光で照明された観測対象物７の画像は、赤外多芯ファイバーと対物レンズからなる赤外ファイバースコープ８を通して、赤外ＣＣＤカメラ９によって電気信号に変換され、画像入力ボード１０を経て、演算装置１１に導かれる。
演算装置１１では、隣り合うフレーム間の画像差分を、ピクセル毎に２乗し、その結果を過去４５フレーム分平均化し、画像表示装置１２上に表示する。なお、静電アクチュエータ４の制御回路１３には、画像入力ボード１０の画像取り込みと同期して、1画面入力ごとに、５ｎｍの波長変化が得られるように、クロック信号が送られる。すなわち、制御回路１３からは、周期０．７５秒の対称三角波が出力され、その振幅は、可動スリット３からの出力光中心波長が、１２０５−１３１５ｎｍになるように、可変減衰器Ｒ（１４）で調整される。
【００２９】
同装置によれば、照明側の波長帯域幅を十分に狭く設定することが可能なため、観測対象物７に加えられる照射エネルギーは十分に低く抑えることができ、受光側の波長帯を限定する前記ハイパースペクトル内視鏡と比べ、観測対象物への熱的影響を格段に低減することができる。また、波長差分を画像情報として扱うため、通常用いられるハイパースペクトル画像処理装置に比べ、画像バッファや演算機構を簡素化することができ、実時間性の優れた観測が実現される。なお、本例では、画像取得を1フレーム１／６０秒としているが、高速撮像カメラを用いる、あるいは、差分量の平均化の演算を、指数荷重平均にするなどの変更により実時間性をより高めることも可能である。
【００３０】
なお、本発明の赤外スペクトル取得手段は、フェムト波赤外光源１、分光器２、可動スリット３、静電アクチュエータ４、集光レンズ５、照明用赤外ファイバー６、赤外ファイバースコープ８、赤外ＣＣＤカメラ９、画像入力ボード１０、制御回路１３、可変減衰器１４に対応し、演算手段は演算装置１１に対応し、赤外光源はフェムト波赤外光源１、分光器２、可動スリット３、静電アクチュエータ４、集光レンズ５、照明用赤外ファイバー６に対応し、赤外光検出手段は赤外ファイバースコープ８、赤外ＣＣＤカメラ９に対応する。
【００３１】
次に、本発明におけるスペクトルパターンの差違による正常組織と異常組織の検出について説明する。本発明では、以下に説明するスペクトルパターンの差違による正常組織と異常組織の検出を、先に述べた赤外スペクトル情報の微少周期の変動による検出とを組み合わせることにより、より精度の高いものとすることができる。
【００３２】
最初に、１２００ｎｍ〜１３２０ｎｍの範囲のスペクトル特徴から検査正常組織と異常組織の対象の反射率系列をfi(i=1・・・N), 正常組織の標準反射率パターンをgi(i=1・・・N)、とするとき、例えば、「熊谷、小杉ほか：「パターンマッチング法を用いたADPによる血小板凝集能の判定」、医用電子と生体工学、Vol.24, No.5, pp.321-326 (1986)」等において知られているように、以下の相関係数R（−１＜R＜1）を用いて、正常からのずれの尺度として利用することが可能である。ここに各添え字iは観測波長帯を表すインデックスで、i＝１が１２００ｎｍ、i＝Ｎが１３２０ｎｍに相当する。
【００３３】
【数２】
0004575474.tif 000003
【００３４】
図６は、上記相関係数Ｒに基づいて、正常組織のスペクトルと相関値の低いエリア（腫瘍部）を表示する図である。
【００３５】
次に、赤外のスペクトル特徴を、正常サンプルおよび腫瘍サンプルを教師データとした多層パーセプトロン等のニューラルネットワークあるいはサポートベクタマシン（ＳＶＭ）等の学習型分類器で画素ごとに分類した結果を示す。ＳＶＭの追実験では、波長をこの範囲に限定すると、ウェーブレット法よりも悪い結果となった。
図７（ａ）は、胃がん内壁のハイパースペクトル画像を、教師付分類で腫瘍領域(灰色の島状部)と正常組織に分類した結果を示す画像であり、図７（ｂ）に示す通常のカラー画像に比べて、腫瘍領域(緑色)と正常組織とが明瞭に区別されている。また、以上の処理結果を、病理検査結果と比較した。
【００３６】
図８は、腫瘍を含む胃の組織をスライスし、組織内部の状況から、腫瘍と判定される部分をマークし、これに対し、スライス操作を行う前に、ハイパースペクトル画像から、SVM処理によって、腫瘍領域と判別された部分をバー（下段）で表示したものである。（実際の腫瘍部は上段にバー表示。）若干の差異は見られるが、表面からのスペクトル検査で、病理検査で腫瘍と判断される部分をほぼ正確に捉えることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】赤外域における反射率スペクトルパターンが正常組織と悪性腫瘍組織とでは異なる特性を示す図である。
【図２】ウェーブレット変換により、高周波成分のみの分散値を多数の画素について評価した、ヒストグラムを表示したものである。
【図３】正常組織（左側）と腫瘍組織（右）のウェーブレット変換例を示すグラフである。
【図４】ウェーブレット変換Ｄ１成分の１２００−１３２０ｎｍにおける分散値を画像化した胃内部組織画像である。
【図５】摂動照明時の反射輝度の時間変化（分散値）より悪性部位を検出するための生体組織識別装置の構成を示す図である。
【図６】相関係数Ｒに基づいて、正常組織のスペクトルと相関値の低いエリア（腫瘍部）を表示した画像である。
【図７】胃がん内壁のハイパースペクトル画像を、教師付分類で腫瘍領域(灰色の島状部)と正常組織に分類した分類画像、および通常のカラー画像である。
【図８】腫瘍を含む胃の組織をスライスし、組織内部の状況から、腫瘍と判定される部分をマークし、スライス操作前に、ハイパースペクトル画像から、ＳＶＭ処理によって、腫瘍領域と判別された部分をバー（下段）で表示したものである。実際の腫瘍部は上段にバー表示。
【符号の説明】
【００３８】
１  フェムト波赤外光源
２  分光器
３  可動スリット
４  静電型アクチュエータ
５  集光レンズ
６  照明用赤外ファイバー
７  観測対象物
８  赤外ファイバースコープ
９  赤外CCDカメラ
１０  画像入力ボード
１１  演算装置
１２  画像表示装置
１３  制御回路
１４  可変減衰器R
【図１】
0004575474.tif 000004
【図２】
0004575474.tif 000005
【図３】
0004575474.tif 000006
【図４】
0004575474.tif 000007
【図５】
0004575474.tif 000008
【図６】
0004575474.tif 000009
【図７】
0004575474.tif 000010
【図８】
0004575474.tif 000011