(57)【要約】【課題】音響波を用いる被検体情報取得装置において、実像、アーティファクトおよびバックグラウンドを良好に区別するための技術を提供する。【解決手段】被検体内を伝搬した音響波に基づき、被検体内の画像データを生成する被検体情報取得装置であって、音響波を受信する音響検出器と、音響波を用いて被検体内の特性を表す被検体情報分布を生成する被検体情報分布処理部と、被検体情報分布を用いて信頼度分布を生成する信頼度分布生成部と、画像データにおける実像およびアーティファクトの関係を示すテンプレートデータと、被検体情報分布との類似度を示す類似度分布を生成する類似度分布生成部と、信頼度分布と類似度分布の組み合わせ処理を行う組み合わせ処理部を有する被検体情報取得装置を用いる。【選択図】図１
2013255697.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体内を伝搬した音響波に基づき、前記被検体内の画像データを生成する被検体情報取得装置であって、
前記音響波を受信する音響検出器と、
前記音響波を用いて前記被検体内の特性を表す被検体情報分布を生成する被検体情報分布処理部と、
前記被検体情報分布を用いて信頼度分布を生成する信頼度分布生成部と、
前記画像データにおける実像およびアーティファクトの関係を示すテンプレートデータと、前記被検体情報分布と、の間の類似度分布を生成する類似度分布生成部と、
前記信頼度分布と前記類似度分布の組み合わせ処理を行う組み合わせ処理部と、
を有することを特徴とする被検体情報取得装置。
【請求項２】
前記信頼度分布は、前記画像データにおけるバックグラウンドと、実像およびアーティファクトとを区別する情報である
ことを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
【請求項３】
前記音響波は、光源から光を照射された被検体から伝搬する光音響波である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の被検体情報取得装置。
【請求項４】
前記被検体情報分布は、前記音響波の初期音圧分布である
ことを特徴とする請求項３に記載の被検体情報取得装置。
【請求項５】
前記信頼度分布は、前記音響波の初期音圧分布である
ことを特徴とする請求項３または４に記載の被検体情報取得装置。
【請求項６】
前記信頼度分布は、前記画像データのＳ／Ｎ比である
ことを特徴とする請求項３または４に記載の被検体情報取得装置。
【請求項７】
前記信頼度分布は、前記画像データの分散値である
ことを特徴とする請求項３または４に記載の被検体情報取得装置。
【請求項８】
前記組み合わせ処理部は、前記信頼度分布と前記類似度分布の積をとることにより、組み合わせ処理を行う
ことを特徴とする請求項３ないし７のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
【請求項９】
前記組み合わせ処理部は、前記信頼度分布を最大値で正規化した分布と、前記類似度分布の積をとることにより、組み合わせ処理を行う
ことを特徴とする請求項３ないし７のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
【請求項１０】
前記類似度分布と前記信頼度分布の少なくともいずれか１つに対して、単位領域ごとに閾値との比較に基づく抽出処理を行う抽出処理部をさらに有する
ことを特徴とする請求項３ないし９のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
【請求項１１】
前記組み合わせ処理部による組み合わせ処理後分布に対して、単位領域ごとに閾値との比較に基づく抽出処理を行う抽出処理部をさらに有する
ことを特徴とする請求項３ないし９のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
【請求項１２】
前記被検体内の光量分布および前記音響波の初期音圧分布から、前記被検体内の吸収係数分布を算出する吸収係数算出部をさらに有し、
前記抽出処理部は、抽出処理の結果を前記吸収係数分布に適用して画像データを生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の被検体情報取得装置。
【請求項１３】
前記光源は、複数の波長の光を照射できるものであり、
前記被検体情報分布処理部は、前記複数の波長の光のそれぞれを前記被検体が照射されたときの音響波を比較して、前記被検体内のヘモグロビンの酸素飽和度分布を算出する比較処理部をさらに有し、
前記抽出処理部は、抽出処理の結果を前記酸素飽和度分布に適用して画像データを生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の被検体情報取得装置。
【請求項１４】
前記類似度分布生成部は、光吸収体の大きさに応じた複数のテンプレートデータを保持しており、それぞれのテンプレートデータを用いて生成した類似度分布を重ね合わせて統合類似度分布を作成し、
組み合わせ処理部は、前記統合類似度分布を用いて組み合わせ処理を行う
ことを特徴とする請求項３ないし１３のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
【請求項１５】
前記音響波は、被検体に送信された音響波が反射したものである
ことを特徴とする請求項１または２に記載の被検体情報取得装置。
【請求項１６】
被検体内を伝搬した音響波に基づき、前記被検体内の画像データを生成する被検体情報取得装置の制御方法であって、
前記音響波を受信するステップと、
前記音響波を用いて前記被検体内の特性を表す被検体情報分布を生成するステップと、
前記被検体情報分布を用いて信頼度分布を生成するステップと、
前記画像データにおける実像およびアーティファクトの関係を示すテンプレートデータと、前記被検体情報分布と、の間の類似度分布を生成するステップと、
前記信頼度分布と前記類似度分布の組み合わせ処理を行うステップと、
を有することを特徴とする被検体情報取得装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体情報取得装置およびその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
エックス線、超音波を用いた被検体情報取得装置は、医療分野を中心に非破壊検査を必要とする多くの分野で使われている。医療分野においては、生体の生理的情報（つまり機能情報）がガン等の疾患部位の発見に有効である。そこで近年、機能情報のイメージングの研究が行われている。機能情報を用いた診断方法の一つとして、光イメージング技術の一つであるＰｈｏｔｏａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ（ＰＡＴ：光音響トモグラフィー）が提案されている。エックス線診断や超音波診断では生体内の形態情報しか得られないのに対し、光音響トモグラフィーでは非侵襲で形態情報、機能情報の両方を得られることが特徴である。
【０００３】
光音響トモグラフィーにおいては、まず、光源から発生したパルス光を被検体内に照射する。すると、被検体内で伝播・拡散した光を吸収した被検体の内部組織から、光音響効果により音響波（典型的には超音波）が発生する。これを探触子等で検出することにより、音響波の発生源である内部組織の情報を画像化できる。受信された音響波の時間による変化を、被検体を取り囲む複数の個所で検出し、得られた信号を数学的に解析処理（再構成）することで、被検体内部の光学特性値に関連した情報を三次元で可視化することができる。この情報は被検体内部の形態情報として用いることができる。さらに、被検体内への光照射により生じた初期音圧発生分布からは、被検体内部の吸収係数分布などの光学特性値分布といった機能情報をも得ることができる。
【０００４】
被検体内部に照射するパルス光としては、例えば近赤外光を用いることができる。近赤外光は生体の大部分を構成する水を透過しやすく、血液中のヘモグロビンで吸収されやすい性質を持つため、形態情報としての血管像をイメージングすることができる。さらに、近赤外光の照射により得られた吸収係数分布を用いることで、血液中の全ヘモグロビンに対する酸素化ヘモグロビンの含有率、つまり酸素飽和度を知ることができ、生体機能イメージングを行うこともできる。酸素飽和度分布は腫瘍の良悪性を見分ける指標になることから、悪性腫瘍の効率的発見手段として期待されている。
【０００５】
酸素飽和度の算出は、波長の異なるパルス光を用いて複数回測定を行い、異なる波長のそれぞれについて算出された吸収係数同士の比率を計算する比較演算によって行われる。これは、脱酸素化ヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの光吸収スペクトルが異なるため、異なる波長で測定しスペクトルを比較することによって、それぞれの含有率が分かるという原理を用いている。
【０００６】
これらのイメージングを行う場合に、比率を計算する比較演算をそのまま行うと血管像部とバックグラウンド部が区別できなくなる。そのため、非特許文献１にあるように、血管像部とバックグラウンド部を区別し、血管像部だけを処理する必要がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｘｕｅｄｉｎｇ  Ｗａｎｇ，  ｅｔ  ａｌ．  “Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｏｘｙｇｅｎａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｒａｔ  ｂｒａｉｎ  ｕｓｉｎｇ  ｈｉｇｈ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｐｈｏｔｏａｃｏｕｓｔｉｃ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ”  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｏｐｔｉｃｓ  １１（２），  ０２４０１５（Ｍａｒｃｈ／Ａｐｒｉｌ  ２００６）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来、血管像等の実像部とバックグラウンド部の区別には、閾値手法が用いられていた。この手法では、光学特性値（例えば吸収係数）の閾値を設定しておく。そして、ボクセルごとに、閾値以上のボクセル値を持つ場合は実像部と判定し、閾値より小さいボクセル値を持つ場合はバックグラウンド部と判定する。しかしこの閾値手法では、実像部とバックグラウンド部のコントラストが弱い場合に、うまく両者を区別できないという課題があった。
【０００９】
光学特性値分布のコントラストが弱くなる場合としては、バックグラウンド部のノイズが大きいために、ボクセル値がバックグラウンド部と実像部で同等になる場合や、バックグランド部のボクセル値の方が大きくなる場合がある。かかる場合、閾値手法では、バックグラウンド部と実像部とを区別することはできなかった。これは、閾値手法だけでなく、ボクセル値を利用してバックグラウンド部と実像部を区別する手法すべてに当てはまる課題である。特にコントラストは生体深部で悪化するため、生体深部で実像部とバックグラウンド部を区別することは難しかった。
【００１０】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、音響波を用いる被検体情報取得装置において、実像、アーティファクトおよびバックグラウンドを良好に区別するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は以下の構成を採用する。すなわち、被検体内を伝搬した音響波に基づき、前記被検体内の画像データを生成する被検体情報取得装置であって、前記音響波を受信する音響検出器と、前記音響波を用いて前記被検体内の特性を表す被検体情報分布を生成する被検体情報分布処理部と、前記被検体情報分布を用いて信頼度分布を生成する信頼度分布生成部と、前記画像データにおける実像およびアーティファクトの関係を示すテンプレートデータと、前記被検体情報分布と、の間の類似度分布を生成する類似度分布生成部と、前記信頼度分布と前記類似度分布の組み合わせ処理を行う組み合わせ処理部と、を有することを特徴とする被検体情報取得装置である。
【００１２】
本発明はまた、以下の構成を採用する。すなわち、被検体内を伝搬した音響波に基づき、前記被検体内の画像データを生成する被検体情報取得装置の制御方法であって、前記音響波を受信するステップと、前記音響波を用いて前記被検体内の特性を表す被検体情報分布を生成するステップと、前記被検体情報分布を用いて信頼度分布を生成するステップと、前記画像データにおける実像およびアーティファクトの関係を示すテンプレートデータと、前記被検体情報分布と、の間の類似度分布を生成するステップと、前記信頼度分布と前記類似度分布の組み合わせ処理を行うステップと、を有することを特徴とする被検体情報取得装置の制御方法である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、音響波を用いる被検体情報取得装置において、実像、アーティファクトおよびバックグラウンドを良好に区別するための技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施形態１に係る装置の構成を示す模式図。
【図２】実像とアーティファクトの関係を示す図。
【図３】実施形態１に係る装置の動作を示すフローチャート。
【図４】実施形態２に係る装置の構成を示す模式図の一例。
【図５】実施形態２に係る装置の構成を示す模式図の別の例。
【図６】実施形態２に係る装置の動作を示すフローチャート。
【図７】実施形態３に係る装置の構成を示す模式図。
【図８】実施形態４に係る装置の構成を示す模式図。
【図９】実施形態５に係る装置の内部構成を示す模式図。
【図１０】本発明を臨床症例データに適用した様子を示した図。
【図１１】本発明を臨床症例データに適用した様子を示した別の図。
【図１２】本発明を臨床症例データに適用した様子を示した別の図。
【図１３Ａ】実施形態５における画像化の様子を示した図。
【図１３Ｂ】実施形態５における画像化の様子を示す比較図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に図面を参照しつつ、本発明の好適な実施の形態について説明する。ただし、以下に記載されている構成部品の寸法、材質、形状およびそれらの相対配置などは、発明が適用される装置の構成や各種条件により適宜変更されるべきものであり、この発明の範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。
【００１６】
本発明の被検体情報取得装置は、音響波検出器を用いて、被検体内で発生又は反射し、被検体内を伝搬した音響波を受信する。本発明の被検体情報取得装置には、被検体に超音波を送信し、被検体内部で反射した反射波（反射した超音波）を受信して、被検体情報分布を画像データとして取得する超音波エコー技術を利用した装置を含む。さらに、被検体に光（電磁波）を照射することにより被検体内で発生した音響波（典型的には超音波）を受信して、被検体情報分布を画像データとして取得する光音響効果を利用した装置をも含む。
【００１７】
前者の超音波エコー技術を利用した装置の場合、被検体情報とは、被検体内部の組織の音響インピーダンスの違いを反映した情報である。後者の光音響効果を利用した装置の場合、被検体情報とは、光照射によって生じた音響波の発生源分布や、被検体内の初期音圧分布、あるいは初期音圧分布から導かれる光エネルギー吸収密度分布や、吸収係数分布、組織を構成する物質の濃度情報分布を示す。物質の濃度情報分布とは、例えば、酸素飽和度分布や酸素化・脱酸素化ヘモグロビン濃度分布などである。 
【００１８】
本発明でいう音響波とは、典型的には超音波であり、音波、超音波、音響波と呼ばれる弾性波を含む。例えば、被検体内部に近赤外線等の光を照射した時に、被検体内部で発生する音響波が挙げられる。光音響効果により発生した音響波のことを、光音響波または光超音波と呼ぶ。音響検出器（例えば探触子）は、被検体内で発生又は反射した音響波を受信する。
【００１９】
以下の実施形態においては、主として、光音響トモグラフィーの技術により一種類以上の被検体情報分布を形成する光音響装置について説明する。しかし、本発明はこれに限定されない。本発明の技術は、様々な被検体情報取得装置に応用できる。
また、本発明の適用範囲は単一の装置のみに限定されるものではない。例えば本発明は、実像とアーティファクトを区別する方法や、この区別方法を実行するためのプログラムとして実現することができる。
【００２０】
本発明は、実像とアーティファクト（虚像）に一定の関係があることを利用し、さらに上記関係性に信頼性を加味することで、実像とバックグラウンドやアーティファクトを区別するものである。なお、実像とは、被検体情報を画像化した際に、被検体内の光吸収係
数の大きな光吸収体が像として現れるものを示す。アーティファクトは、音響検出器の応答特性や、再構成（画像化）時の処理によって現れる、実像に対応した虚像である。一方バックグラウンドは、被検体情報のノイズ成分として現れる。
【００２１】
［実施形態１］
まず、本発明の基本的な実施形態について説明する。
【００２２】
＜装置の構成＞
図１に示すように、本実施形態の装置は、光源１、光照射装置２、音響検出器４、被検体情報分布処理部５、類似度分布生成装置６、信頼度分布生成部７、組み合わせ処理部８、表示部９から構成される。類似度分布生成装置６にはテンプレートデータ１０、マッチング処理部１１が含まれる。被検体３が測定対象であり、例えば被検者の部位（乳房等）や、小動物などの生体のほか、模擬生体などの人工物も測定し得る。
【００２３】
（光源）
光源１はパルス光を発生させる装置である。光源としては、大出力を得るためにはレーザーが望ましいが、発光ダイオードなどでもよい。光音響波を効果的に発生させるためには、被検体の熱特性に応じて、充分短い時間だけ光を照射させなければならない。本実施形態において、被検体としては生体を想定しているため、光源１から発生するパルス光のパルス幅は数十ナノ秒以下にすることが望ましい。また、パルス光の波長は、生体の窓と呼ばれる５００ｎｍ〜１２００ｎｍ程度の近赤外領域であることが望ましい。この領域の光は比較的生体深部まで到達することができるため、深部の情報を得ることができる。さらに、パルス光の波長は観測対象に対して吸収係数が高いものであることが望ましい。
【００２４】
（光照射装置）
光照射装置２は、光源１で発生させたパルス光を被検体３へ導く装置である。具体的には光ファイバーやレンズ、ミラー、拡散板などの光学機器が挙げられる。また、パルス光を導く際に、これらの光学機器を用いて、形状や光密度を変更することもできる。光学機器はここにあげたものには限定されず、このような機能を満たすものであれば、どのようなものであってもよい。
【００２５】
（被検体）
測定の対象となる被検体３として、生体又は、生体の音響特性と光学特性を模擬したファントムを用いることができる。音響特性とは具体的には音響波の伝搬速度及び減衰率であり、光学特性とは具体的には光の吸収係数及び散乱係数である。
被検体の内部には、光吸収係数の大きい光吸収体が存在する必要がある。光吸収体としては、具体的には生体の場合はヘモグロビン、水、メラニン、コラーゲン、脂質などが挙げられる。ファントムの場合は以上のものの光学特性を模擬した物質を光吸収体として内部に封入する。
【００２６】
（音響検出器）
音響検出器４は、被検体に音響的に結合されており、光音響波を受信して電気信号（受信信号）に変換し、得られたアナログの電気信号を増幅し、デジタル信号へと変換する。光音響トモグラフィーでは、複数の場所で音響波を捉えなければならないので、複数の音響検出素子を平面上に並べた２Ｄ型のものを用いることが望ましい。しかし、音響検出素子を一列に並べた１Ｄ型のものや単一の音響検出素子を用いて、走査装置によって複数の場所に移動させて音響波を捉えてもよい。
【００２７】
音響検出器としては感度が高くて周波数帯域が広いものが望ましく、具体的にはＰＺＴ、ＰＶＤＦ、ｃＭＵＴ、ファブリペロー干渉計を用いた音響検出器などが挙げられる。た
だし、ここに挙げたものだけに限定されず、音響波を捉える機能を満たすものであれば、どのようなものであってもよい。また、アナログ信号をデジタル信号変換することに関して、効率的にデータを取得するため、音響検出器の数と同じだけＡｎａｌｏｇ−ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ（ＡＤＣ）があることが望ましいが、一つのＡＤＣを順々につなぎ換えて使用してもよい。
【００２８】
（被検体情報分布処理部）
被検体情報分布処理部５は、各位置で得られたデジタル信号にフィルターを掛けて各位置から逆投影する処理を行う。この処理によって、音源の位置を示す被検体情報分布（初期音圧分布など）を、単位領域（ピクセルまたはボクセル）ごとのデータとして取得する。被検体情報分布処理部としては、具体的にはコンピュータ、電気回路などが挙げられる。
【００２９】
（類似度分布生成装置）
図１に示すように、類似度分布生成装置６は、テンプレートデータ１０、マッチング処理部１１で構成される。テンプレートデータ１０は、情報記憶機能のあるテンプレートデータ保持部により、読み取り可能に保持される。テンプレートデータ１０は、実像と背後のアーティファクトとの関係を示すテンプレートとなる初期音圧分布等の被検体情報分布である。類似度分布生成装置は、本発明の類似度分布生成部に相当する。
【００３０】
マッチング処理部１１は、テンプレートデータと、初期音圧分布等の被検体情報分布と、の類似度を計算し、類似度分布を取得する。テンプレートデータがボクセルデータでない場合は、テンプレートデータからマッチング用のボクセルデータを算出し、算出したボクセルデータと、被検体情報分布と、の類似度分布を取得する。類似度分布生成装置としては、具体的にはコンピュータ、電気回路などが挙げられる。
【００３１】
（信頼度分布生成部）
信頼度分布生成部７は、被検体情報分布処理部５によって得られた画像データを加工することによって、被検体情報分布に基づく信頼度分布を画像データとして生成する。信頼度分布生成部としては、具体的にはコンピュータ、電気回路などが挙げられる。
【００３２】
（組み合わせ処理部）
組み合わせ処理部８は、類似度分布生成装置６によって得られた画像データと、信頼度分布生成部７によって得られた画像データを組み合わせ処理することによって、組み合わせ処理後分布を画像データとして取得する。ここで組み合わせとは、類似度分布生成装置６によって得られた画像データと、信頼度分布生成部７によって得られた画像データとの積が望ましいが、信頼度分布の最大値で正規化した信頼度分布との積をとってもよい。
【００３３】
（表示部）
表示部９は組み合わせ処理部８で生成された画像データを画像として表示する。具体的にはコンピュータやテレビなどのディスプレイが挙げられる。
【００３４】
＜処理のフロー＞
本発明の骨子となるのは、被検体情報分布処理部５が生成したデータを利用して類似度分布生成装置６にて類似度分布を、信頼度分布生成部７にて信頼度分布を求め、組み合わせ処理部８において組み合わせを行う処理手順である。この手順により、吸収体由来の実像と、バックグラウンドやアーティファクトとを区別することができ、表示された分布から吸収体領域を視認することができる。
【００３５】
このような原理に基づく処理手順の概要を、図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ１）まず、光源１でパルス光を発生させ、光照射装置２によって被検体３にパルス光を照射する。
（ステップＳ２）次に、被検体３で発生した音響波を、音響波検出器４によって検出する。
（ステップＳ３）次に、得られた信号を用いて、被検体情報処理部５において画像再構成処理を行う。
【００３６】
（ステップＳ４）次に、類似度分布生成装置６のマッチング処理部１１において、テンプレートデータ１０を用いたマッチング処理を行う。
（ステップＳ５）次に、信頼度分布を生成する。本実施形態では、信頼度分布としてＳ３で生成された初期音圧分布を用いる。なお、（ステップＳ４）と（ステップＳ５）のどちらを先に実施してもよい。
（ステップＳ６）次に、組み合わせ処理を行う。本実施形態では、組み合わせ処理として、類似度分布と信頼度分布の値の積をとる。
（ステップＳ７）最後に、組み合わせの結果を表示部９に表示する。
【００３７】
＜処理の詳細＞
続いて、各ステップの処理について、より詳細に説明する。まず被検体情報分布処理部５で生成される画像における、実像、アーティファクトおよびバックグラウンドの関係を述べる。続いて、信頼度分布生成部７での処理について説明する。そして、類似度分布生成装置６における、マッチング処理部１１によるテンプレートデータ１０を用いた処理について述べる。最後に、組み合わせ処理部８における、上記各処理の組み合わせについて説明する。
【００３８】
（画像再構成における実像とアーティファクトの関係）
ステップＳ３において、被検体情報分布処理部５で行われる画像再構成は、逆投影（またはユニバーサルバックプロジェクション）と呼ばれる手法で行われる。この手法においては、３次元空間において検出器の位置を中心とした同心球を、信号を微分し正負を反転させた値に比例させて描く。そして、複数の検出器についてこの処理を行った結果を重ね合わせてボクセルデータを生成し、最初の音源位置を知る。しかし、逆投影における重ね合わせによって、本来の被検体には存在しないアーティファクト（ゴーストとも呼ばれる）が現れることがある。
【００３９】
音響検出器が被検体の周りを球状に囲むような配置となっていれば、逆投影における重ね合わせによって本来の実像以外の部分は完全にキャンセルされ、実像だけが残る。そのため、アーティファクトによる問題はほとんど生じることはない。
しかし、検出器の配置が平面的であり、一部の角度の音響波しか受信できないときは、キャンセルが不完全となる。そのために、図２（ａ）に示したように、音響検出器側から見て実像の前後に負値のアーティファクトが現れる。
【００４０】
さらに、音響検出器の周波数帯域が有限である場合、信号を完全に再現できず、得られる信号はリンギングを含んだものとなる。そして逆投影の際に、このリンギングがアーティファクトとなる。これは、図２（ｂ）に示したような、音響検出器側から見て、上記の負値のアーティファクトのさらに背後（音響波検出器から見て遠い位置）におけるアーティファクトとして現れる。
【００４１】
図２（ａ）のようなとき、実像と実像の前後にある負値のアーティファクトは、それぞれ一つの信号の立下がりと立ち上がりに起因しているので、常に接している。また、その強度比も、同様の理由で一定である。また、両者の寸法比はほぼ同じになる。
【００４２】
さらに、図２（ｂ）のようなとき、実像と、リンギングによるアーティファクト（背後のアーティファクト）との間には以下の関係がある。
両者の距離は、信号とリンギングとの時間差で決まっており、これは音響検出器が同一であれば一定である。
また、実像とリンギングによるアーティファクトとの強度比は、信号とリンギングとの強度比で決まっている。このリンギングの強度は信号の周波数成分によって変わる。光音響効果による信号の周波数成分は光吸収体の大きさに依存するため、実像とリンギングによるアーティファクトとの強度比は光吸収体の大きさに依存することになり、光吸収体の大きさが一定であれば強度比も一定となる。
また、実像とリンギングによるアーティファクトとの大きさの比（寸法比）も、信号とリンギングの波の幅で決まっている。光音響効果による信号の幅は、光吸収体の大きさに依存するため、実像とリンギングによるアーティファクトとの寸法比は、光吸収体の大きさに依存することになり、光吸収体の大きさが一定であれば寸法比も一定となる。
【００４３】
以上述べたように、ある像が被検体内の吸収係数差によって発生する光音響信号に起因する実像である場合、その像は、実像と一定の関係を有するアーティファクトを前後または背後に伴う。一方、ある像がアーティファクトやノイズ起因である場合、その像に対して上記一定の関係を有する前後または背後のアーティファクトは存在しない。よって、音響検出器ごとに、像と前後または背後のアーティファクトとの関係を調べることによって、その像が実像か否かを判定できる。リンギングによるアーティファクトがある場合は、実像の前後にある負値のアーティファクトだけの場合に比べて、条件が多く、高い精度で判定することができる。このような関係に基づき、後述する類似度分布生成装置におけるテンプレートを作成できる。
【００４４】
（信頼度分布生成部における処理）
次に、ステップＳ５における、信頼度分布生成部７での処理を述べる。ここで信頼度分布とは、被検体情報分布に基づき、バックグラウンド信号とその他の信号（実像やアーティファクト）とを比較し、強度の違いを示したものである。すなわち、被検体情報の信頼度が高い状態とは、被検体のある部位における信号がバックグラウンドのノイズである可能性が低い状態を指す。
【００４５】
本実施形態では信頼度分布として初期音圧分布を取り上げる。ただし、後述するように、信頼度分布として、対象とする画像の一部におけるＳ／Ｎ比の分布や、その分散値の分布を用いてもよい。
【００４６】
信頼度分布として望ましいのは、初期音圧分布である。初期音圧分布は、被検体から発生した音響波を再構成して画像データ化したものであり、被検体内部で発生した音響波の強度分布を示している。初期音圧分布には、吸収体由来の実像やアーティファクトと、バックグラウンド信号が混ざった状態で存在する。
【００４７】
この場合、信頼度分布を生成するためには、初期音圧分布内の信号を実像およびアーティファクトと、バックグラウンド（ノイズ）とに切り分ける必要がある。切り分けの方法として例えば、初期音圧分布に閾値を設定し、閾値以上の強度を持つ部分を残すことも考えられるが、閾値以上の信号が実像に由来するものとは限らず、強度の高いアーティファクトである可能性も残る。
【００４８】
続いて、信頼度分布の求め方の一例として、画像のＳ／Ｎを用いる手法を説明する。この手法では、被検体情報分布におけるバックグラウンドに対する信号強度の比を用いる。
【００４９】
まず、被検体情報分布の値全体をヒストグラムなどの強度の分布がわかる形に変換する
。そして、双峰性の見地から閾値を設定することでバックグラウンドと信号の切り分けを行い、バックグラウンドの最頻値、もしくは平均値を求める。バックグラウンドと信号の切り分けが行えない場合は、被検体情報分布の値全体の平均値を求める。画像のＳ／Ｎ比は、求めたバックグラウンドの値をノイズ値とし、各ボクセル値（シグナル値）との比をとることで算出される。
【００５０】
このとき、バックグラウンドの値よりもボクセル値が小さい場合は、そのボクセルでのＳ／Ｎ比をゼロや１、マイナスなどエラー値と判定できる値に書き換えるという処理を行ってもよい。なお、値が低いボクセルにエラー値を付与するのではなく、そのボクセルの持つ画像のＳ／Ｎ比を、例えば１／１０にするというように低減させるだけでも良い。この方法では、バックグラウンドの値を平均化することができるため、その平均値に対する信号の強度をＳ／Ｎ比として数値化できる。
【００５１】
続いて、信頼度分布の求め方の一例として、分散値を用いる手法を説明する。この場合、画像の分散値を、得られた被検体情報分布の一部の領域での分散値とする。
【００５２】
分散値を算出するときは、被検体情報分布に対して、２次元又は３次元の領域を抽出する。そして、抽出した領域内部での分散値を求める。被検体情報分布が均一な値をとる実像部分においては、分散値が小さくなるが、均一ではない実像とバックグラウンドの境界や、バックグラウンド部分では分散値が高くなる傾向がある。この方法では、２次元又は３次元で抽出する領域を選ぶことができるため、立体的な処理が可能である。また抽出領域の大きさを変更することで、分散値の精度を変更することができる利点がある。
【００５３】
（類似度分布生成装置における処理）
次に、ステップＳ４に対応する、類似度分布生成装置６での処理について述べる。テンプレートデータ１０は、実像と、その実像の前後または背後のアーティファクトとの関係を示す情報である。テンプレートデータ１０は、音響検出器の周波数帯域特性等の応答特性を考慮して、初期音圧分布などから作成される。
【００５４】
この実像とアーティファクトとの関係を示す情報とは、実像とアーティファクトとの間の距離、実像とアーティファクトとの強度、実像とアーティファクトとの寸法のうち、少なくとも一つを含む。上記の距離、強度および寸法の３つの情報を全て含むことが好ましいものの、３つのうち少なくとも１つの情報を含んでいれば、本発明を実施することは可能である。
【００５５】
またテンプレートデータ１０としては、前述の関係を含んだボクセルデータであることが望ましいが、前述の関係を含む信号データや画像データ、それらのヒストグラムなどでもよい。
例えば、テンプレートデータとして強度のヒストグラムを使用する場合を考える。まず実像とアーティファクトの関係を示すヒストグラムを用意しておき、被検体情報分布の一部の３次元ボクセルデータ（この場合、算出した初期音圧の強度）をヒストグラムにしたものと比較すればよい。
【００５６】
テンプレートデータの他の例として、距離と強度の関係を含む１次元ボクセルデータを使用し得る。この場合、実像とアーティファクトが存在する距離に、実像とアーティファクトの関係に対応する強度の値を含む１次元ボクセルデータを用意し、被検体情報分布の一部を、その１次元ボクセルデータと比較すればよい。
【００５７】
被検体情報分布としては、本実施形態では初期音圧分布を用いるが、後述の実施形態のように吸収係数分布等の光学特性分布を用いてもよい。また、音響検出器の応答特性とは
、実像とそのアーティファクトとの関係に影響を与える可能性のある、各音響検出器が固有に持つ特性を意味し、周波数帯域特性以外にも、検出面の大きさ等が挙げられる。
【００５８】
本発明において、被検体情報分布のうち、マッチング処理に用いる分布をマッチング用情報分布、抽出処理に用いる分布を抽出用情報分布という。後述の各実施形態で説明するように、マッチング用情報分布及び抽出用情報分布としては同一の種類の検体内情報分布を用いてもよいし、別の種類の検体内情報分布を用いてもよい。それぞれに用いる被検体情報分布の種類は測定の目的によって適宜選択することが可能である。
【００５９】
テンプレートデータを作成するときは、音響検出器の周波数帯域特性を考慮した上で、球状の光吸収体の測定をシミュレーションすることが望ましい。ただし光吸収体は球状以外でもよい。また、シミュレーションではなく実測によって作成してもよい。
【００６０】
類似度を判定する際には、計測によって得られたある像とそのアーティファクトと考えられる像を含むデータを、テンプレートデータと比較する。そして両者が類似していれば、その像とそのアーティファクトと考えられる像との関係は、実像と実像のアーティファクトとの関係と近いということを示している。すなわち、判定対象の像は、実像とそのアーティファクトである可能性が高いと言える。
【００６１】
マッチング処理部１１では、テンプレートデータ１０と同じ大きさのボクセルデータを、被検体情報処理部５によって得られた初期音圧分布中のある位置から抜き出し、テンプレートデータ１０との類似度を計算する。このマッチング処理の際に用いる初期音圧分布をマッチング用情報分布としている。またテンプレートデータ１０がボクセルデータでない場合は、マッチング処理部においてマッチング処理用のヒストグラムやボクセルデータを生成し、初期音圧分布のある位置から抜き出したヒストグラムやボクセルデータとの類似度を計算する。さらに、初期音圧分布から抜き出す位置を移動させて同様に類似度を計算し、これを繰り返して類似度分布を作成する。
【００６２】
類似度分布とは、初期音圧分布のそれぞれのボクセルにおけるテンプレートデータとの類似度を表す、新たな被検体情報分布としての３次元分布である。類似度Ｒは式（１）で示した正規化相互相関（ＺＮＣＣ：Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ  Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）によって計算されることが望ましい。ただし、ＳＳＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）やＳＡＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）など、類似度を示すほかのパラメータを計算する方法でもよい。
【数１】
2013255697.tif 000003
ここで、Ｌ、Ｍ、ＮはそれぞれＸＹＺ座標系におけるＸ方向、Ｙ方向、Ｚ方向のボクセル数、Ｉ(i，ｊ，ｋ)は被検体情報処理部５によって得られた初期音圧分布から抜き出し
た分布である。
【数２】
2013255697.tif 000004
は抜き出した分布の平均値である。
Ｔ(i，ｊ，ｋ)はテンプレートデータである。
【数３】
2013255697.tif 000005
はテンプレートデータの平均値である。
【００６３】
（組み合わせ処理部における処理）
次に、ステップＳ６の処理が行われる、組み合わせ処理部８での処理を述べる。類似度分布と信頼度分布を組み合わせることが本発明のポイントである。
【００６４】
上述のとおり、類似度分布を用いると実像とアーティファクトの判定を行うことができる。一方、信頼度分布は、バックグラウンドと、その他の信号（実像およびアーティファクト）の強度の違い（比）を表している。そこで組み合わせ処理部８では、信頼度分布に基づいてバックグラウンドとその他の信号を区別し、残った実像とアーティファクトに対して類似度分布を適用することで、実像だけを切り分ける。具体的には、類似度分布と、信頼度分布（例えば初期音圧分布）との積をとることで、実像を切り抜いて他の信号（アーティファクト、バックグラウンド）と区別する。このとき、信頼度分布を直接用いるのではなく、その最大値を用いて正規化した分布と、類似度分布との積をとることもできる。
【００６５】
＜適用結果＞
実施形態１の処理を、臨床症例データに適用した結果を示す。
【００６６】
まず、被検体である乳房をポリメチルペンテンの保持板で挟み、その保持板を介して音響検出器を設置する。音響検出器は１ＭＨｚ±４０％の周波数帯域を持つ２Ｄアレイ音響検出器である。被検体に対して波長７９７ｎｍの光源Ａからパルス光を照射し、発生した光音響波を音響検出器によって取得して信号データに変換する。取得した信号データをユニバーサルバックプロジェクションにより画像再構成することで、初期音圧分布を作成する。初期音圧分布の値は、ボクセルデータとなっており、１ボクセルは１辺が０．２５ｍｍの立方体である。得られた初期音圧分布のサイズは、縦４８１ボクセル、横１８５ボクセル、高さが２８１ボクセルである。
【００６７】
図１０（ａ）に、初期音圧分布を、Ｚ軸方向深さ２５ボクセルの部分での最大値で正規化した図を示す。
図１０（ｂ）に、実施形態１の手法を適用した様子を示す。この図は、画像再構成処理部で得られた初期音圧分布から類似度分布を算出し、信頼度分布としての初期音圧分布との積をとることで算出される分布を示している。ここでは初期音圧分布の最大値で正規化を行った。すなわち図１０（ｂ）は、臨床症例データに本手法を適用した際の図である。
【００６８】
図１０（ａ）と図１０（ｂ）を比較する。図１０（ａ）は実像とアーティファクトが混在して表示されており、区別がつかない。また白破線部や画像全体にバックグラウンドが残っているのが分かる。一方、図１０（ｂ）は類似度分布と初期音圧分布の積の分布であり、実像とアーティファクトが弁別され、実像部分が残っており、白破線部ではバックグラウンドも低減できている。
このように、組み合わせ処理後分布を表示することで、コントラストよく実像部分を視認することができる。
【００６９】
[実施形態２]
本実施形態では、実施形態１の組み合わせ処理部の前後において、抽出処理を行って初期音圧分布を表示する実施形態を述べる。本実施形態の装置構成および実施方法は、抽出処理以外は実施形態１と同様であるため、主として差異部分について述べる。
【００７０】
＜組み合わせ処理後の抽出処理＞
はじめに、組み合わせ処理後分布に対して抽出処理を行う場合について述べる。図４は装置全体の構成を示したものである。抽出処理部１２は、組み合わせ処理後分布において値が高いボクセルを選別し、そのボクセルの組み合わせ処理後分布を抽出する。
【００７１】
具体的には、まず、組み合わせ処理後分布の一部または全部から領域を抽出する。そして、それぞれの領域に対して任意の閾値を設け、領域内の各ボクセルの組み合わせ処理後の値が閾値より高いか、あるいは閾値以下かを判定する。閾値より値が高いボクセル位置については、組み合わせ処理後分布のボクセル値をそのまま残し、閾値以下のボクセル位置については、値をゼロやマイナスなどエラー値と判定できる値に書き換える。
【００７２】
このような抽出方法が望ましいが、値が低いボクセルにエラー値を付与するのではなく、そのボクセルの持つ音圧値を例えば１／１０にするというように低減させるだけでも良い。
また閾値処理を行う際、組み合わせ処理後分布の値を、最大値を用いて正規化を行うなどの処理を行ってもよい。
【００７３】
図６のフローチャートにより処理手順を説明する。図３のフローと異なり、（ステップＳ６）で得られた組み合わせ処理後分布に対して、上記の抽出処理を行う（ステップＳ８）。最後に、初期音圧分布に対して得られた分布を組み合わせ、表示を行う（ステップＳ７）。
【００７４】
以上の処理手順によれば、組み合わせ処理後分布の像の部分だけを残すことによって、バックグラウンド部分を大幅に低減させることができ、コントラストが向上した組み合わせ処理後分布を算出することができる。抽出処理において、像の部分を残す処理を行うことで、初期音圧分布の値の定量性を保たれたまま、像の部分のみ残すことができている。
【００７５】
本実施形態の手順を臨床症例データに対して実施したときの結果を示す。
画像再構成処理部で得られた初期音圧分布は、実施形態１でも参照した図１０（ａ）である。類似度分布生成装置において、初期音圧分布から類似度分布を算出した。一方信頼度分布生成部では、信頼度分布としての正規化した初期音圧分布を生成した。そして組み合わせ処理部において、両者の積をとることで組み合わせ処理後分布を算出した。この組み合わせ処理後分布に対し、閾値は最大強度の０．０５倍として抽出処理を行い、閾値より高いボクセル値を抽出し、閾値以下のボクセル値を排除した。得られた二値化分布と初期音圧分布との積をとることで、初期音圧分布の実像部分を抽出し、表示を行った。その様子を図１１に示す。図１１は、臨床症例データに本手法を適用した際の図である。図１０（ａ）と比較して、図１１においてはコントラストが向上し、かつバックグラウンドが低減された良好な画像が得られている。
【００７６】
かかる手法により、バックグラウンド部分を低減し、コントラストが向上した実像部分に対応する初期音圧分布を得ることができる。
【００７７】
＜組み合わせ処理前の抽出処理＞
次に、組み合わせ処理部の前に抽出処理を行う場合について述べる。図５は装置全体の構成を示したものである。
【００７８】
本図の抽出処理部１２は、類似度分布生成装置で得られた類似度分布、もしくは信頼度分布、もしくは、両方の分布の一部、または全部の領域を抽出する。抽出された領域に対してそれぞれ任意の閾値を設ける。そして、それぞれの領域に含まれる各ボクセルの値が閾値より高いか、閾値以下かを判定する。閾値より値が高い場合はボクセル値をそのままにし、閾値以下のボクセルは、値をゼロやマイナスなどエラー値と判定できる値に書き換える。
【００７９】
このような抽出方法が望ましいが、値が低いボクセルにエラー値を付与するのではなく、そのボクセルの持つ音圧値を例えば１／１０にするというように低減させるだけでも良い。閾値処理を行う際、信頼度分布の値を、最大値を用いて正規化を行うなどの処理を行ってよい。また組み合わせ処理を行う際に、抽出処理を行った領域のみに対して組み合わせ処理を行ってもよい。
【００８０】
上述の原理を実施するための処理手順は、図６のフローチャートで（ステップＳ６）と（ステップＳ８）の順番が逆となったものである。最後に、初期音圧分布に対して得られた分布を組み合わせ、表示を行う（ステップＳ７）。
【００８１】
本実施形態の手法によれば、類似度分布もしくは信頼度分布が閾値以上の部分だけを残すことによって、バックグラウンド部分を大幅に低減させることができ、コントラストが向上した組み合わせ処理後分布を算出することができる。また、抽出処理を行った領域のみに組み合わせ処理を行う場合は、類似度分布と信頼度分布の全域を演算する場合に比べ、演算量が減り演算時間の短縮も見込まれる。さらに、得られた組み合わせ処理後分布に対しても、抽出処理を行ってもよい。得られる結果は、図１１に示したものと同様になる。
【００８２】
[実施形態３]
本実施形態では、組み合わせ処理後分布を用いて、吸収係数分布の像の部分の表示処理を行う手法について述べる。装置構成、実施方法について、上記各実施形態との差異部分を中心として説明する。
【００８３】
図７に、実施形態３の装置構成を示す。実施形態２の前半（図４）と比べると、光量分布１４を用いる吸収係数算出部１３が追加されている。吸収係数算出部１３は、初期音圧分布から吸収係数分布を算出できる。
【００８４】
ここで、被検体情報分布処理部で算出される初期音圧Ｐは式（２）で表される。
【数４】
2013255697.tif 000006
ここでΓは光吸収体のグリューナイゼン定数、μａは光吸収体の吸収係数、φは光吸収体に届いた光量である。グリューナイゼン定数は一定と見なすことができるので、初期音圧は吸収係数と光量の積に比例する。光量は入射した光分布から生体内部の光伝搬を計算することによって得られるので、初期音圧を光量で割ることによって吸収係数を算出できる。
【００８５】
吸収係数算出部１３において、被検体情報分布処理部５から得られた初期音圧分布と光量分布１４を上記の式（２）に当てはめることによって、吸収係数分布を算出する。光量分布１４は、あらかじめ測定ごとに入射した光分布を測定し計算しておき、記憶媒体に格納しておけば良い。
【００８６】
類似度分布生成装置６における類似度分布の作成、信頼度分布生成部７における信頼度分布の生成、組み合わせ処理部８における積を求める処理については上述の実施形態と同様である。そして、抽出処理部１２において、類似度分布を用いて吸収係数分布から抽出を行い、表示部９で表示する。得られる結果は、図１１の各値が吸収係数に置き換わったものになる。
【００８７】
この実施形態では、組み合わせ処理後分布を用いて、吸収係数分布の像部分を抽出、表示処理を行うことができる。これにより、バックグラウンド部分を低減し、コントラストが向上した実像部分に対応する吸収係数分布を得ることができる。
【００８８】
[実施形態４]
本実施形態では、本発明を全ヘモグロビン中の酸化ヘモグロビンの濃度、つまり酸素飽和度の抽出に用いる。
【００８９】
装置構成は図８に示すように、実施形態１の光源１の代わりに光源Ａ（１５）、光源Ｂ（１６）を配置したものとなっている。光源Ａと光源Ｂは波長が異なり、それぞれ異なるタイミングで光を照射する。さらに、波長とタイミングの異なる光源Ｃ、光源Ｄ、・・・を追加してもよい。それぞれの光源によって作成された吸収係数分布を比較処理することによって、酸素飽和度分布を算出することができる。さらに図７と比べ、メモリＡ（１７）およびメモリＢ（１８）、比較処理部１９が追加されている。
【００９０】
光源Ａによる音響波から被検体情報処理部５によって作成された初期音圧分布Ａは、吸収係数算出部１３において、あらかじめ計算された光量分布１４を用いて、吸収係数分布Ａへ変換され、メモリＡ（１７）に格納される。また、光源Ｂについても同様に、吸収係数分布ＢはメモリＢ（１８）に格納される。さらに光源がある場合も同様に、それぞれの吸収係数分布をメモリＣ、メモリＤ、・・・に格納する。
【００９１】
その後、比較処理部１９において、吸収係数分布Ａと吸収係数分布Ｂとの比較処理（後述）が行われ、濃度情報分布としての酸素飽和度分布が算出される。なお、本実施形態においては、比較処理部１９は濃度情報算出部としても機能する。
【００９２】
一方、マッチング処理部１１において、被検体情報処理部５で作成された初期音圧分布とテンプレートデータ１０とマッチングにより類似度分布が作成される。このとき用いられる初期音圧分布は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの両者の吸収係数が近い波長の光源によって作成されたものが望ましい。このとき、測定に用いた波長から選択した１の波長により形成された初期音圧分布のみを用いてマッチング処理を行ってもよいし、複数の波長によって得られた複数の初期音圧分布のそれぞれについてマッチング処理を行い、結果を重畳処理してもよい。また、マッチング処理に用いるのは初期音圧分布が望ましいが、吸収係数分布であってもよい。
【００９３】
そして、抽出処理部１２において、組み合わせ処理後分布を用いて酸素飽和度分布から抽出処理を行い、その結果を表示部９へ送る。
【００９４】
酸素飽和度は、異なる波長の光源によって作成された吸収係数分布同士を比較することにより算出することができる、濃度情報である。波長λ１と波長λ２の光を用いて血液のモル吸収係数を測定するとき、算出されるモル吸収係数μａ（λ１）［ｍｍ−１］、μａ（λ２）［ｍｍ−１］は式（３）、式（４）のように表わされる。なお、ここでは、波長λ１と波長λ２ではヘモグロビン以外の光吸収が無視できるほど低いと仮定している。
【数５】
2013255697.tif 000007
【数６】
2013255697.tif 000008
ここで、ＣｏｘとＣｄｅはそれぞれ酸化ヘモグロビン、還元ヘモグロビンの量（ｍｏｌ）であり、εｏｘ（λ）とεｄｅ（λ）はそれぞれ波長λにおける酸化ヘモグロビン、還元ヘモグロビンのモル吸収係数［ｍｍ−１ｍｏｌ−１］である。
【００９５】
εｏｘ（λ）とεｄｅ（λ）はあらかじめ測定や文献値によって得られており、測定値μａ（λ１）、μａ（λ２）を用いて式（３）、式（４）の連立方程式を解き、ＣｏｘとＣｄｅを得る。光源が多い場合は、式が光源の数だけ増えるので、最小二乗法によってＣｏｘとＣｄｅを得る。
【００９６】
酸素飽和度は式３のように全ヘモグロビン中の酸化ヘモグロビンの割合で定義され、式（５）のように計算でき、これによって酸素飽和度を得ることができる。
【数７】
2013255697.tif 000009
【００９７】
本実施形態では、組み合わせ処理後分布を用いて酸素飽和度分布から抽出処理を行うことによって、酸素飽和度分布において像が浮き出ない問題を解決できる。また、本実施形態ではヘモグロビンの存在比について述べたが、光音響トモグラフィーでは、吸収スペクトルが特徴的であれば、ヘモグロビン以外の物質の存在比（濃度情報分布）も同様の原理を用いて算出することができる。そこで、それらの濃度情報に対して類似度分布を用いた抽出処理を行うことも可能である。
【００９８】
本実施形態を臨床症例データに対して実施したときの結果と、比較例として従来の閾値手法を用いた結果を示す。
まず臨床症例において、従来の閾値手法を用いたシグナル切り出しの場合を見る。
このとき、被検体である乳房をポリメチルペンテンの保持板ではさみ、さらにポリメチルペンテンを介して音響検出器を設置する。音響検出器は１ＭＨｚ±４０％の周波数帯域を持つ２Ｄアレイ音響検出器である。被検体に対して波長７５６ｎｍの光源Ａからパルス光を照射し、音響検出機によって信号データを取得した。次に、波長７９７ｎｍの光源Ｂからパルス光を照射し、同様に音響検出機によって信号データを取得する。
【００９９】
それぞれの測定で取得した信号データを、ユニバーサルバックプロジェクションを用いて画像再構成することで、２波長の初期音圧分布を作成する。初期音圧分布の値は、ボクセルデータとなっており、１ボクセルは１辺が０．２５ｍｍの立方体である。得られた初期音圧分布は、縦４８１ボクセル、横１８５ボクセル、高さが２８１ボクセルとなっている。
【０１００】
それぞれすでに取得してある光量分布を加味することで吸収係数分布を算出し、吸収係数分布に閾値を設定し、そこから比較演算を行うことで酸素飽和度分布（％）を算出する。閾値は、吸収係数分布における最大強度の０．２倍に設け、それより高い強度を持つボクセルのみ、酸素飽和度分布を表示させたものである。この方法で信号の切り出しを行ったのが従来方法であり、図１２（ａ）に示す。図１２（ａ）は、臨床症例データに従来手法を適用した際の図である。
【０１０１】
次に、本実施形態の手法を適用した場合の画像を示す。具体的には、まず、画像再構成処理部で初期音圧分布を取得し、類似度分布生成装置にて類似度分布を算出する。そして、組み合わせ処理部において、類似度分布と、信頼度分布としての初期音圧分布との積をとる。この積から得られる分布に対して、閾値を設定し二値化を行う。ここでは初期音圧分布を最大値で正規化し、閾値は０．０５とし、それより高い強度を持つボクセルは１を、それより低い強度を持つボクセルはゼロとして、二値化した。さらに、２波長の吸収係数分布から得られた酸素飽和度に対して、上記二値化した組み合わせ処理後分布をかけ合わせることで、シグナルの切り出しを行った。その様子を図１２（ｂ）に示す。ここで組み合わせ処理後分布の最大値で正規化を行った。図１２（ｂ）は、臨床症例データに本手法を適用した際の図である。
【０１０２】
図１２（ａ）と図１２（ｂ）を比較する。図１２（ａ）では、白破線部において吸収体に由来しないアーティファクトが見られる。一方図１２（ｂ）では、図１２（ａ）の白破線部と同じ場所に、シグナルが存在せず、中央の血管シグナルは明瞭に見える。これにより、この手法を用いることで吸収体由来のシグナルが切り分けられることを確認でき、本手法が有効であることが確認された。
【０１０３】
[実施形態５]
実施形態１で述べたように、像と背後のアーティファクトの強度比は、光吸収体の大きさに依存する。よって、テンプレートデータの作成時に用いた光吸収体の大きさによって、類似度分布の結果は異なり、テンプレートデータの作成時に用いた光吸収体の大きさと近いものの類似度が高く評価される。そこで本実施形態では、複数の光吸収体の大きさに対応するテンプレートデータを保持しておき、それぞれで類似度分布を作成し、最後に重ね合わせを行って様々な光吸収体の大きさに対応した類似度分布を作成する。
【０１０４】
全体の装置構成は、実施形態１と同じであり、類似度分布生成装置６の内部構成が異なる。本実施形態の類似度分布生成装置６の内部構成を図９に示す。テンプレートデータとして、テンプレートデータａ（２０）、テンプレートデータｂ（２１）を用意する。それぞれのテンプレートデータの間では、データ作成時のシミュレーションや実測における光吸収体の大きさが異なる。また、ここではテンプレートデータは二種類だけであるが、さらに多くのテンプレートデータを用いてもよい。
【０１０５】
マッチング処理部１１では、被検体情報分布処理部５からの初期音圧分布と、テンプレートデータａおよびテンプレートデータｂとのマッチング処理をそれぞれ行い、類似度分布ａ、類似度分布ｂを作成し、それぞれメモリａ（２２）、メモリｂ（２３）に格納する。次に、重畳処理部２４において、類似度分布ａ、類似度分布ｂを重ね合わせ、統合類似度分布を作成する。重ね合わせの手法としては、類似度分布ａと類似度分布ｂの平均を取ることが望ましいが、積の平方根を取る方法や二乗平均平方根を取る方法であってもよい。
【０１０６】
次に、得られた統合類似度分布と信頼度分布の組み合わせ処理を行う。そして、抽出処理部１２において統合類似度分布を用いて被検体情報分布処理部５で作成された初期音圧分布から抽出を行い、表示部９へ送る。なお、これらの処理は、初期音圧分布のみならず
吸収係数分布や酸素飽和度分布に対して行ってもよい。また、抽出を行った後に吸収係数や酸素飽和度を求めて、それらを表示部１２に送ってもよい。
【０１０７】
本実施形態をシミュレーションにて実施したときの結果と、比較例としてテンプレートデータを一つだけ使用したときの結果を図１３Ａおよび図１３Ｂに示す。図１３Ａは、複数のテンプレートデータを用いた場合の初期音圧分布である。図１３Ｂは、一つのテンプレートデータを用いた場合の初期音圧分布である。
【０１０８】
シミュレーションの方法を以下に述べる。
音響検出器は１ＭＨｚ±４０％の周波数帯域を持つ２Ｄアレイ音響検出器であり、アレイの素子は２ｍｍ幅、２ｍｍピッチで縦２３×横１５個並んだものとした。Ｎｄ：ＹＡＧレーザーを用いて波長１０６４ｎｍのナノ秒オーダーのパルス光を水とポリメチルペンテンを透過させて被検体に照射するようにした。被検体は厚さ５０ｍｍで、音響検出器からの距離が２５ｍｍの位置に光吸収体が設置されている模擬生体であり、母材の光学特性、音響特性は生体の脂肪と合わせた。被検体中の音速は１５００ｍ／ｓとし、光吸収体は位置をずらして直径２ｍｍと４ｍｍの球を配置し、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンを４：１で混合したものとした。シミュレーションによって信号を取得し、再構成を行い、マッチング対象の初期音圧分布を得た。
【０１０９】
テンプレートデータ作成のために、直径４ｍｍの光吸収体をシミュレーションによって信号を取得し、再構成を行い、初期音圧分布を得た。この初期音圧分布を４ｍｍのテンプレートデータとし、マッチング対象の初期音圧分布に対してテンプレートマッチングを行い、類似度分布を作成した。この一つのテンプレートデータによって作成された類似度分布のみに基づいてマッチング対象の初期音圧分布から抽出を行った結果を図１３Ａに示す。正面図下部にある光吸収体は４ｍｍの球であり、２ｍｍの球は類似度が低いために抽出されなかった。
【０１１０】
さらに、テンプレートデータ作成のために、直径２ｍｍの光吸収体につきシミュレーションを行い、同様に２ｍｍのテンプレートデータを取得し、類似度分布を得た。４ｍｍのテンプレートデータによる類似度分布と２ｍｍのテンプレートデータによる類似度分布の平均値をとり、統合類似度分布とした。この統合類似度分布に基づいてマッチング対象の初期音圧分布から抽出を行った結果を図１３Ｂに示す。正面図をみると、下部の４ｍｍの光吸収体と上部の２ｍｍの光吸収体が表示されていることが分かる。
【０１１１】
このように、本実施形態の手法によれば、テンプレートデータを複数用意し各々の類似度分布を統合することにより、様々なサイズの光吸収体に対応することができることが示された。
【０１１２】
[実施形態６]
上記各実施形態においては、被検体から伝搬する光音響波を用いる装置が対象であった。本実施形態は、上記手法を超音波装置に応用したものである。装置構成は実施形態１と似ているが、光源の代わりに超音波発振装置を用いて被検体に超音波を送信する。また、音響検出器が受信するのは反射したエコー波である。なお、音響検出器が超音波発信装置を兼ねても良い。
【０１１３】
そして、被検体情報分布処理部においてエコー波に基づいて被検体情報分布を生成する。この被検体情報分布に基づいて信頼度分布が生成され、これを類似度分布と組み合わせることにより表示する画像データが作成される。
ここで、超音波装置においては、光音響トモグラフィーにおける初期音圧は発生せず、被検体内の音響インピーダンスの違いに対応する、エコー波の強度を表す情報が取得され
る。よって信頼度分布として、かかるエコー波に基づく情報が用いられる。
【０１１４】
以上説明したように、超音波装置においても本発明の手法を適用してバックグラウンドと実像、アーティファクトを良好に区別することができる。その結果、画像データにおけるアーティファクトを低減しつつ、コントラストの良い表示をすることが可能である。
【０１１５】
上記の各実施形態においては、本発明を光音響トモグラフィーまたは超音波エコーを用いる被検体情報取得装置として捉えた。しかし本発明は、被検体情報取得装置を上記の手法を用いて制御する、制御方法として捉えることもできる。本発明はまた、被検体情報取得装置の制御方法を実現するプログラムとして捉えることもできる。
【符号の説明】
【０１１６】
４：音響検出器，５：被検体情報分布処理部，６：類似度分布生成装置，７：信頼度分布生成部，８：組み合わせ処理部
【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１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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