(57)【要約】【課題】  精度よく解析を行うことができるデータ処理装置を提供する。【解決手段】  データ処理装置１は、第１の光学現象に起因する第１の信号を含む分光スペクトルが画素ごとに格納された分光画像データを処理する。データ処理装置１は、画素に格納された分光スペクトルが第２の光学現象に起因する第２の信号を含んでいるか否かを画素ごとに判定し、第２の信号を含む分光スペクトルが格納された画素を特定する画素特定部１１と、画素特定部１１によって特定された画素以外の画素に格納された分光スペクトルを用いて、基底ベクトルを取得する基底ベクトル取得部１２と、を有する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の光学現象に起因する第１の信号を含む分光スペクトルが画素ごとに格納された分光画像データを処理するデータ処理装置であって、
前記画素に格納された前記分光スペクトルが第２の光学現象に起因する第２の信号を含んでいるか否かを前記画素ごとに判定し、前記第２の信号を含む分光スペクトルが格納された画素を特定する画素特定部と、
前記画素特定部によって特定された前記画素以外の画素に格納された前記分光スペクトルを用いて、基底ベクトルを取得する基底ベクトル取得部と、を有することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記第２の光学現象が、前記第１の光学現象が発生する計測条件において発生する現象であることを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記第１の光学現象または前記第２の光学現象が、非線形光学現象であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記第１の光学現象が、非線形ラマン散乱であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記第２の光学現象が、多光子吸収現象であることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記画素特定部が、多光子吸収体が存在する前記試料上の微小領域に対応する前記画素を特定することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記画素特定部が、内部標準物質または外部標準物質または光源の分光スペクトルを参照し、該分光スペクトルと前記画素に格納された前記分光スペクトルとの類似度に基づいて、前記画素に格納された前記分光スペクトルが前記第２の信号を含んでいるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記基底ベクトル取得部が、前記画素特定部によって特定された前記画素以外の画素に格納された前記分光スペクトルに対して主成分分析または独立成分分析を行うことで前記基底ベクトルを取得することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記画素に対応する試料上の微小領域から前記分光スペクトルを計測する計測部と、
請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載のデータ処理装置と、を有する分光情報取得装置。
【請求項１０】
前記計測部が、
第１の光を前記試料上の微小領域に照射する第１の光照射手段と、
前記第１の光よりも波長の短い光である第２の光を前記試料上の前記微小領域に照射する第２の光照射手段と、
前記試料を透過または前記試料によって散乱された前記第１の光または前記第２の光を検出する検出手段と、を備えることを特徴とする請求項９に記載の分光情報取得装置。
【請求項１１】
前記第１の光照射手段および前記第２の光照射手段によって、前記第１の光と前記第２の光とを時間的および空間的に重複させて前記試料上の微小領域に照射する第１の光照射モードと、
前記第１の光照射手段または前記第２の光照射手段によって、前記第１の光または前記第２の光のいずれか一方を前記試料上の微小領域に照射する第２の光照射モードと、
を切替可能な切替手段をさらに有することを特徴とする請求項１０に記載の分光情報取得装置。
【請求項１２】
前記画素特定部が、前記第２の光照射モードによって取得した前記分光スペクトルに基づいて、前記第２の信号を含む分光スペクトルが格納された画素を特定することを特徴とする請求項１１に記載の分光情報取得装置。
【請求項１３】
前記検出手段によって前記第１の光および前記第２の光と異なる第３の光を検出することで、前記画素特定部が前記第２の信号を含む分光スペクトルが格納された画素を特定することを特徴とする請求項１０乃至請求項１２のいずれか一項に記載の分光情報取得装置。
【請求項１４】
前記第４の光を前記試料上の微小領域に照射する第３の光照射手段をさらに有することを特徴とする請求項１３に記載の分光情報取得装置。
【請求項１５】
前記切替手段によって前記第１の光照射モードと前記第２の光照射モードとを切り替えることによって、前記計測部が、前記第２の信号を前記第１の信号を検出する検出器で検出することを特徴とする請求項１０乃至請求項１４のいずれか一項に記載の分光情報取得装置。
【請求項１６】
前記計測部が、前記第２の信号を前記第１の信号を検出する検出器とは別の検出器を用いて検出することを特徴とする請求項１０乃至請求項１４のいずれか一項に記載の分光情報取得装置。
【請求項１７】
前記第１の光照射モードが、前記第１の光学現象を前記第２の光学現象を発生させる光照射モードであり、前記第２の光照射モードが、前記第２の光学現象を発生させる光照射モードであることを特徴とする請求項１０乃至請求項１６のいずれか一項に記載の分光情報取得装置。
【請求項１８】
第１の光学現象に起因する第１の信号を含む分光スペクトルが画素ごとに格納された分光画像データを処理するデータ処理方法であって、
前記画素に格納された前記分光スペクトルが第２の光学現象に起因する第２の信号を含んでいるか否かを前記画素ごとに判定し、前記第２の信号を含む分光スペクトルが格納された画素を特定する特定ステップと、
前記特定ステップで特定された前記画素以外の画素に格納された前記分光スペクトルを用いて、基底ベクトルを取得する基底ベクトル取得ステップと、を有することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１９】
コンピュータに、第１の光学現象に起因する第１の信号を含む分光スペクトルが画素ごとに格納された分光画像データの処理を実行させるプログラムであって、
前記画素に格納された前記分光スペクトルが第２の光学現象に起因する第２の信号を含んでいるか否かを前記画素ごとに判定し、前記第２の信号を含む分光スペクトルが格納された画素を特定する特定ステップと、
前記特定ステップで特定された前記画素以外の画素に格納された前記分光スペクトルを用いて、基底ベクトルを取得する基底ベクトル取得ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２０】
コンピュータに、第１の光学現象に起因する第１の信号を含む分光スペクトルが画素ごとに格納された分光画像データの処理を実行させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記画素に格納された前記分光スペクトルが第２の光学現象に起因する第２の信号を含んでいるか否かを前記画素ごとに判定し、前記第２の信号を含む分光スペクトルが格納された画素を特定する特定ステップと、
前記特定ステップで特定された前記画素以外の画素に格納された前記分光スペクトルを用いて、基底ベクトルを取得する基底ベクトル取得ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分光スペクトルを処理するデータ処理装置に関し、特に画素ごとに分光スペクトルが格納された分光画像データを処理するデータ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
病理診断や各種検査等を目的として、光学顕微鏡によって生体試料を拡大観察することが広く行われている。光学顕微鏡を用いた観察においては通常、形態的特徴や機能的特徴を可視化するために、試料を染色する染色処理を行う。
【０００３】
一方、分光スペクトルを計測することで、試料を染色することなく、生体試料などの試料に含まれる物質を推定することができる。そのため、画素ごとに分光スペクトルが格納された分布データ（分光画像データ）を取得し、画素ごとの分光スペクトルを解析することで試料に含まれる物質や組成の分布を可視化する、分光イメージングが注目されている。なお分光画像データは、各画素に相当する試料上の微小領域ごとに分光スペクトルを計測することで取得することができる。
【０００４】
一般に、生体試料中には多数種の物質が混在しているため、得られる分光スペクトルは各種物質の分光スペクトルが複雑に重畳されたものとなる。そのため、分光画像データ中の特定の波長に対応する強度をコントラストとして表示するなどの単純な方法では、試料中の物質や組成の分布を適切に可視化することは困難である。分光画像データに含まれる複数の分光スペクトルを解析し、試料に含まれる物質や組成の分布を可視化するために様々な工夫が提案されている。
【０００５】
特許文献１には、分光画像データの各画素に格納された複数の分光スペクトルに対して主成分分析（ＰＣＡ）を行い、主成分スコアの分布を求めることで、試料に含まれる成分の分布を調べる技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１７４９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
分光画像データに含まれる分光スペクトル中には、計測装置の特性や測定エラー等に起因して、解析対象とする信号以外の信号に基づくデータが含まれることがある。以下、本明細書においては、解析対象とする信号に基づくデータを「情報性データ」、解析対象とする信号以外の信号に基づくデータを「非情報性データ」と称する。分光画像データに含まれる分光スペクトルを解析する際に、非情報性データはノイズとして作用するため、組成分布の特徴を適切に可視化できない可能性があるという課題があった。
【０００８】
そこで本発明では、精度よく解析を行うことができるデータ処理装置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】
【０００９】
そこで本発明のデータ処理装置は、第１の光学現象に起因する第１の信号を含む分光スペクトルが画素ごとに格納された分光画像データを処理するデータ処理装置であって、前記画素に格納された前記分光スペクトルが第２の光学現象に起因する第２の信号を含んでいるか否かを前記画素ごとに判定し、前記第２の信号を含む分光スペクトルが格納された画素を特定する画素特定部と、前記画素特定部によって特定された前記画素以外の画素に格納された前記分光スペクトルを用いて、基底ベクトルを取得する基底ベクトル取得部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、精度よく解析を行うことができるデータ処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態に係る（ａ）データ処理装置の構成と、（ｂ）分光情報取得装置の構成を模式的に示す図である。
【図２】情報性画素と非情報性画素とを含む分光画像データを模式的に示す図である。
【図３】本実施形態に係るデータ処理装置の動作方法を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る分光情報取得装置の計測部の構成を模式的に示す図である。
【図５】非線形光学現象を計測する際の２種類の光の入射タイミングの組み合わせの例を模式的に示す図である。
【図６】本実施形態に係る分光情報取得装置によって計測される出射光の強度と入射光の強度の関係を模式的に示す図である。
【図７】実施例に係る（ａ）試料の成分分布のモデル図、（ｂ）実施例１で生成したスコアプロット、（ｃ）実施例１で取得した固有ベクトル、（ｄ）比較例で生成したスコアプロット、（ｅ）実施例１で取得した固有ベクトルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付の図面を適宜参照して本発明を適用した実施形態について詳細に説明する。ただし、これらの実施形態は本発明にかかる最良の実施形態の一例ではあるが、本発明はかかる具体的形態に限定されるものではない。
【００１３】
なお本明細書において、「画素」は分光画像データにおいて試料の分光スペクトルが格納された微小な最小単位領域を指す。分光画像データは、試料上の微小領域ごとに分光スペクトルを計測することによって取得できるため、分光スペクトルを計測した微小領域の位置情報をアドレスとして記録しておく。そして、分光スペクトルをアドレスに従って配列することで、画素ごとに分光スペクトルデータが格納された分光画像データとすることができる。
【００１４】
また、「画素」は試料中の物質や組成の分布を示す画像データにおいて、分光画像データにおける各画素に格納されていた分光スペクトルごとの演算結果または解析結果を格納する最小単位領域にも対応する。それぞれの画素の有するアドレスに従って、画素ごとの描画コントラストを配列することで、分光画像やその解析結果を視覚的に表示することができる。
【００１５】
（第１の実施形態）
第１の実施形態として、分光スペクトルが画素ごとに格納された分光画像データを処理するデータ処理装置について、図１から図３を用いて説明する。
【００１６】
図１（ａ）は、本実施形態に係るデータ処理装置１の構成を模式的に示す図である。データ処理装置１は、画素特定部１１と、基底ベクトル取得部１２と、を有する。データ処理装置１は、第１の光学現象に起因する第１の信号を含む分光スペクトルが格納された分光画像データを制御部５または記憶部７から取得する。データ処理装置１は、取得した分光画像データを処理することで、分光画像データから基底ベクトルを取得する。
【００１７】
＜分光画像データ＞
本実施形態において、分光スペクトルは第１の光学現象に起因する第１の信号を含む。第１の信号に基づくデータは、本実施形態に係るデータ処理装置１が解析対象とするデータであり、情報性データである。さらに、分光スペクトルは第１の信号に加え、第１の光学現象とは異なる第２の光学現象に起因する、第２の信号を含む場合がある。すなわち、第２の信号に基づくデータは、非情報性データである。
【００１８】
第２の光学現象は、第１の光学現象が発生する計測条件において発生する現象である。すなわち、第２の光学現象は、計測を行いたい第１の光学現象と競争的に発生する光学現象である。例えば、第１の光学現象として非線形ラマン散乱に注目するとき、第２の光学現象としては、例えば多光子吸収や多光子励起蛍光、第二高調波発生や第三高調波発生、和周波発生や差周波発生等の光学現象が挙げられる。以下の説明では、特に多光子吸収現象を例として記載する場合が多いが、本実施形態は多光子吸収現象以外の光学現象についても同様の方法を適用できる。
【００１９】
図２は、本実施形態に係るデータ処理装置１が処理する分光画像データを模式的に示す図である。分光画像データは、図２に示すように複数の画素を有しており、各画素に分光スペクトルがそれぞれ格納されたデータである。各画素は、非情報性データ（第２の信号）を含む分光スペクトルが格納された画素である非情報性画素２２と、非情報性データ（第２の信号）を含まない分光スペクトルが格納された画素である情報性画素２１とに分けられる。
【００２０】
本実施形態に係るデータ処理装置１は、非情報性画素２２を特定し、分光画像データから非情報性画素２２を除外した部分データを用いて基底ベクトルを取得する。これにより、非情報性データによる解析結果への影響を抑制し、解析の精度を向上させることができる。
【００２１】
以下、データ処理装置１の構成について、さらに詳細に説明する。
【００２２】
＜画素特定部＞
画素特定部１１は、分光画像データの全画素の中から、非情報性画素２２を特定する部分である。画素特定部１１は、分光画像データの画素ごとに、画素に格納された分光スペクトルが第２の光学現象に起因する第２の信号を含んでいるか否かを判定する。そして、第２の信号を含んでいると判定した分光スペクトルが格納されている画素を、非情報性画素２２として特定する。
【００２３】
本実施形態において、画素に格納された分光スペクトルが第２の光学現象に起因する第２の信号を含んでいるか否かの判定（以下、単に「判定処理」と称する）は、以下の方法で行うことができる。
【００２４】
第１の方法としては、内部標準物質の分光スペクトルを用いる方法がある。内部標準物質とは、試料中に含まれる成分のうち、第２の光学現象を発生することが予めわかっている成分を指す。例えば、試料が生体試料であり、第１の光学現象として誘導ラマン散乱などの非線形ラマン散乱を発生させる場合、赤血球や生体色素を内部標準物質として用いることができる。これは、第１の光学現象を発生させるために近赤外光を照射すると、赤血球では第２の光学現象である多光子吸収現象が発生することが知られているからである。
【００２５】
このような内部標準物質が存在する試料上の微小領域に対応する画素を特定し、その画素に格納されている分光スペクトルの形状を基準とし、その基準との類似度に基づいて判定処理を行うことができる。すなわち、内部標準物質に対応する分光スペクトルと類似する分光スペクトルを、第２の信号を含む分光スペクトルであると判定する。なお、内部標準物質が存在する試料上の微小領域に対応する画素の特定は、分光画像データの各画素に含まれる分光スペクトルの任意の波長に対応する強度をコントラスト表示した画像を用いたり、光学顕微鏡像を用いたりすることで行うことができる。
【００２６】
第２の方法としては、外部標準物質の分光スペクトルを用いる方法がある。この場合、第２の光学現象を発生しやすい物質であって、試料にはもともと含まれていない物質を外部標準物質として試料に予め添加した上で測定を行う。その後、外部標準物質を添加した試料上の微小領域に対応する画素に格納された分光スペクトルの形状を基準として、基準との類似度に基づいて、判定処理を行う。すなわち、外部標準物質に対応する分光スペクトルと類似する分光スペクトルを、第２の信号を含む分光スペクトルであると判定する。
【００２７】
第３の方法としては、分光スペクトルの測定に用いた光そのもの、すなわち光源の分光スペクトルを用いる方法がある。光源の分光スペクトルは一般に、光強度の波長依存性を有し、光源固有のパターンを有する場合が多い。この方法は、たとえば第１の光学現象が分光スペクトルの波長域のうちの一部の特定の波長において発生し、第２の光学現象が分光スペクトルの波長域のほとんど全領域で発生するような場合に有効である。すなわち、この場合は、光源の分光スペクトルの形状を基準として、基準との類似度に基づいて判定処理を行い、光源の分光スペクトルと類似する分光スペクトルを、第２の信号を含む分光スペクトルであると判定する。
【００２８】
＜基底ベクトル取得部＞
基底ベクトル取得部１２は、画素特定部１１によって特定された非情報性画素２２を分光画像データから除外した部分データを用いて基底ベクトルを取得する部分である。すなわち、基底ベクトル取得部１２は、画素特定部１１によって特定された非情報性画素２２以外の画素である情報性画素２１に格納された分光スペクトルを用いて、基底ベクトルを取得する。本実施形態に係る基底ベクトル取得部は、上述の部分データを用いて多変量解析を行うことで、基底ベクトルを取得する。
【００２９】
ここで、「多変量解析」とは、複数の変数に関するデータをもとにして、これらの変数間の相互関連を分析する統計的な技法である。すなわち本実施形態では、例えば波数などの各スペクトル成分間の相互関連を分析することでそれぞれの分光スペクトルを分類し、成分に帰属することができる。なお、本明細書において「基底ベクトル」とは、各分光スペクトルがどの成分に帰属されるかの判断基準である。基底ベクトルを各分光スペクトルに対して作用することで次元圧縮を行い、各成分に対応する基底ベクトルに対するスコアを得ることができる。なお、ここで言う「成分」は、単一の物質からなる成分であっても良いし、複数の物質の混合物からなる成分であっても良い。すなわち成分は、分光スペクトルを計測した試料中の特定の分子であっても良いし、分光スペクトルを計測した試料中の、複数の分子から構成される組織や成分であっても良い。
【００３０】
本実施形態に係る多変量解析としては、例えば主成分分析（ＰＣＡ）や独立成分分析（ＩＣＡ）を用いることが可能である。なお、基底ベクトル取得部１２がＰＣＡを行った場合には基底ベクトルとして固有ベクトルが得られ、ＩＣＡを行った場合には独立成分ベクトルが得られる。分光画像データから非情報性画素２２を除外した部分データを用いてＰＣＡやＩＣＡを行うことで、得られる基底ベクトルの精度が向上する。この効果は、ＰＣＡにおいて顕著である。しかし、本実施形態に係る多変量解析の手法はＰＣＡやＩＣＡに限定はされず、判別分析や因子分析、重回帰分析、クラスター分析、コンジョイント分析、多次元尺度構成法、数量化理論などの他の多変量解析手法を用いてもよい。これらの手法についても、本実施形態によれば、解析の精度を向上させ、画素群の分離を容易にしたり、計算コストを軽減したりする効果が期待される。
【００３１】
基底ベクトル取得部１２によって取得した、部分データに関する基底ベクトルと、非情報性画素２２を含む全画素の分光画像データとの間で演算を行うことで、各画素に格納された分光スペクトルの基底ベクトルに対するスコアを取得することができる。具体的には、基底ベクトルと、各分光スペクトルとの間の内積を計算する。なお、ＰＣＡによって得られた固有ベクトルからは主成分スコアが、ＩＣＡによって得られた独立成分ベクトルからは独立成分スコアが得られる。得られた各画素のスコアに対して適当な規格化を行った上で画素を再配列することで、スコアプロットを生成することもできる。スコアプロットは、試料の成分の分布を二次元的に表す画像であり、便利に用いることが出来る。
【００３２】
あるいは、得られた基底ベクトルと、基底ベクトルを取得する際に用いた分光画像データとは別の分光画像データとの間で演算を行うことで、スコアプロットを生成してもよい。例えば、第１の視野において取得された第１の分光画像データを用いて、本実施形態に係るデータ処理装置１によって第１の基底ベクトルを取得して記憶部７に記憶する。その後、第２の視野において取得された第２の分光画像データの解析を、前述の第１の基底ベクトルを用いて行ってもよい。この場合、第１の基底ベクトルは、試料の成分を最適に分離する基底ベクトルとは一致しない可能性があるものの、基底ベクトルを取得する処理を省略してスコアプロットを生成できる。そのため、分光画像データの高速な可視化を目的として、便宜的に用いることができる。
【００３３】
＜データ処理装置の動作＞
次に、本実施形態に係るデータ処理装置１の動作について、図３を用いて説明する。図３（ａ）は、本実施形態に係るデータ処理装置１の動作を示すフローチャートである。
【００３４】
まず、データ処理装置１は制御部５または記憶部７から分光画像データを取得する（Ｓ３０１）。
【００３５】
次に、画素特定部１１が、取得した分光画像データの画素ごとに、画素に格納された分光スペクトルが第２の光学現象に起因する第２の信号を含んでいるか否かを判定する。そして、第２の信号を含んでいると判定した分光スペクトルが格納されている画素を、非情報性画素２２として特定する（Ｓ３０２）。なお、判定の具体的な方法については、上述の通りである。
【００３６】
データ処理装置１は、画素特定部１１が特定した非情報性画素２２を分光画像データから除外した部分データを生成する（Ｓ３０３）。その後、基底ベクトル取得部１２が、Ｓ３０３で生成した部分データを用いて基底ベクトルを取得する（Ｓ３０４）。
【００３７】
本実施形態に係るデータ処理装置１は、上述のフローの動作により基底ベクトルを取得することで、非情報性データによる解析結果への影響を抑制し、解析の精度を向上させることができる。
【００３８】
（第２の実施形態）
第２の実施形態として、試料から分光画像データを取得し、取得した分光画像データの処理を行うことで、試料の情報を取得する分光情報取得装置について、図１から図６を用いて説明する。
【００３９】
図１（ｂ）は、本実施形態に係る分光情報取得装置の構成を模式的に示す図である。分光情報取得装置は、データ処理装置１と、光学系２およびステージ３および検出器４および光学系６を有する計測部と、制御部５と、記憶部７と、表示部８と、指示部９とを有する。データ処理装置１の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００４０】
光源６は、光を出射する部分である。光源１の種類については、特に限定はされず、ハロゲンランプ、重水素ランプ、赤外線ランプ、レーザ、発光ダイオード等を用いることができる。なお、これらの光源を複数個組み合わせた光源を用いてもよい。光源１は、適当な幅の帯域を有した光を出射する光源であっても良く、また可変波長型の光源であってもよい。なお、非線形光学現象を計測する際には試料１０に光強度の高い光を照射することが好ましいため、光源１としてレーザを用いることが好ましい。
【００４１】
光源６から出射された光は、光学系２で収束され、ステージ３に置かれた試料１０上の微小領域に照射される。すなわち、光源６および光学系２は、試料１０上の微小領域に光を照射する光照射手段を構成する。
【００４２】
検出器４は、光照射手段によって試料１０に照射された光のうち、試料１０を透過した光、または試料１０によって散乱または反射された光を検出する検出手段である。検出器４の種類については、特に限定はされず、フォトダイオードや光電子倍増管などの種々の光検出器を用いることができる。
【００４３】
検出器４と試料１０との間に分光素子１１を設置すれば、光源１が連続波長を有する光を出射する光源であっても、分光素子１１の透過波長を変化させて計測を行うことで、分光スペクトルを計測することができる。また、分光素子１１を使用しない場合、光源１が連続光源であれば、試料１０の多くの波長成分を含む明視野の画像を得ることができる。また光源１が可変波長型の光源であれば、光源１から出射する光の波長を掃引して計測を行うことにより、分光スペクトルを計測することができる。
【００４４】
従来、試料にレーザ光を照射し、レーザ光を照射することで試料から発せられる非線形ラマン散乱光を分光する非線形ラマン分光法が知られている。その応用として、誘導ラマン散乱（ＳＲＳ）、ハイパーラマン散乱、コヒーレント・反ストークスラマン散乱（ＣＡＲＳ）等の非線形ラマン散乱に基づくイメージング装置（非線形光学顕微鏡）が提案されている。これらの非線形光学顕微鏡を用いることで、画素ごとに分光スペクトルが格納された分光画像データを試料から取得できることが知られている。
【００４５】
本実施形態では、これらの非線形光学現象を計測する機能を備えた非線形光学顕微鏡を、計測部として利用することができる。図４に、本実施形態に係る計測部の構成例を模式的に示す。
【００４６】
図４に示す計測部は、光照射手段として、第１の光照射手段６ａと、第２の光照射手段６ｂとを有する。第１の光照射手段６ａは、第１の光を出射し、第１の光を試料１０上の微小領域に照射する部分である。第２の光照射手段６ｂは、第１の光の有する波長よりも短い波長を有する第２の光を出射し、第２の光を試料１０上の微小領域に照射する部分である。さらに本実施形態に係る計測部は、第１の光と第２の光とを光学系２によって集光し、時間的および空間的に重複させて試料１０上の微小領域に照射する。これにより、上述の非線形ラマン散乱を含む、非線形光学現象を発生させることが可能となる。
【００４７】
検出する光学現象の種類によって、検出器４の個数や、検出器４において検出する光の波長や検出タイミング（繰返し周波数）を適宜選択してもよい。なお、複数の検出器４を用いる場合には、必要に応じて試料１０と検出器４との間に適当な光学系２ｂを設けるなどして、それぞれの検出器４が異なる光学現象を検出するようにしても構成してもよい。検出器４として、それぞれ検出感度や検出ダイナミックレンジの異なる検出器を複数個用いることで、様々な光学現象を検出することができる。また、光学系２ｂによって出射光を波長ごとに分割することで、それぞれの波長の光を異なる検出器４で検出することもできる。
【００４８】
図４（ａ）は検出器４が一つの場合、図４（ｂ）は検出器４が二つの場合の計測部の構成を模式的に示している。なお、本実施形態に係る計測部は、必要に応じて検出器４を三個以上設けた構成としてもよい。
【００４９】
また、図４においては第１の光照射手段６ａと第２の光照射手段６ｂを、それぞれ独立した光源として表示しているが、広帯域の光から所望の二色の光を取り出す機能を備える１個の光源であってもよい。
【００５０】
検出器４は、透過型計測を行うための計測部の構成として、光源６から見て試料１０より遠位に配置してもよい。あるいは、反射型計測を行うための計測部の構成として、光源６から見て試料１０より近位に配置してもよい。さらに、検出器４を複数用いて計測を行う構成においては、検出器４を、光源６から見て試料１０より近位と遠位の両方にそれぞれ配置してもよい。検出器４を複数設け、共に光源６から見て遠位に配置される場合（図４（ｂ））には、試料１０と検出器４との間に試料１０からの出射光を分配する光学系２ｂを配置する。
【００５１】
図４に示した計測部において、第１の光照射手段６ａと第２の光照射手段６ｂは、ともにパルス光を出射する。図５に、第１の光照射手段６ａから出射された第１の光ωｓと、第２の光照射手段６ｂから出射された第２の光ωｐが、試料１０に入射するタイミングの例を示す。ここで、略記号ωは光の周波数を指し、ωｓはストークス光、ωｐはポンプ光をそれぞれ指す。当然、入射光のタイミングの組み合わせはこれらに限定されるものではない。
【００５２】
図５（ａ）は、第１の光ωｓが試料１０に入射する繰返し周波数のほうが第２の光ωｐが試料１０に入射する繰り返し周波数よりも大きい場合の例である。この場合、第１の光ωｓが試料１０に入射する繰返し周波数を、第２の光ωｐが試料１０に入射する繰り返し周波数の２倍に設定してある。ωｓとωｐとが試料１０に同時に入射するようにタイミングを同期させると、ωｓについて、２パルス毎にωｓのみが試料に入射するようになる。
【００５３】
図５（ｂ）は、第１の光ωｓが試料１０に入射する繰返し周波数のほうが第２の光ωｐが試料１０に入射する繰り返し周波数よりも小さい場合の例である。この場合、第１の光ωｓが試料１０に入射する繰返し周波数を、第２の光ωｐが試料１０に入射する繰り返し周波数の１／２倍に設定してある。ωｓとωｐとが試料１０に同時に入射するようにタイミングを同期させると、ωｐについて、２パルス毎にωｐのみが試料１０に入射するようになる。
【００５４】
図５（ｃ）は、第１の光ωｓが試料１０に入射する繰返し周波数と第２の光ωｐが試料１０に入射する繰り返し周波数とが等しい場合の例である。ただし、第１の光ωｓは、一回の入射につき２パルスずつ入射されるように構成されており、そのうち１パルスと同期してωｐが入射するように設定されている。したがって、残りの１パルスについては、ωｓのみが試料１０に入射するようになる。
【００５５】
図５（ｄ）は、第１の光ωｓが試料１０に入射する繰返し周波数と第２の光ωｐが試料１０に入射する繰り返し周波数とが等しい場合の例である。ただし、第１の光ωｓ、第２の光ωｐが、共に２パルスずつ入射されるように構成されている。この２パルスのうち、１パルスにおいてωｓとωｐとが同期して試料１０に入射するように設定されており、残りの１パルスについては、ωｓとωｐがそれぞれ単独に試料１０に入射するように設定されている。
【００５６】
次に、本実施形態において計測対象となる、試料１０から出射した出射光のスペクトルと入射光のスペクトルとの関係について説明する。図６は、計測される出射光の強度と入射光の強度の関係を模式的に示している。なお、略記号ωは光の周波数を指し、ωｓはストークス光、ωｐはポンプ光、ωａｓはアンチストークス光、ωｆは蛍光の周波数をそれぞれ指す。
【００５７】
第１の光照射手段６ａから出射された第１の光（ストークス光）と第２の光照射手段６ｂから出射された第２の光（ポンプ光）が時間的および空間的に重複して試料１０に入射させる。このとき、２つの光の周波数の差（ωｐ−ωｓ＝ｄ）と、光が照射された微小領域中の試料１０に含まれる物質の分子振動数とが一致する場合に、非線形ラマン散乱現象が発生する。
【００５８】
図６（ａ）は、２つの光を試料１０に入射したものの、非線形ラマン散乱現象が発生しなかった場合の、入射光と出射光のスペクトルを模式的に示している。すなわち、出射光の光強度は、入射光から変化しない。なお、図６では試料１０に入射させた光が透過率１００％で試料を透過する場合の出射光のスペクトルを模式的に示したが、入射光の一部が試料１０に吸収されたり、試料１０によって反射または散乱されたりする場合もある。そのため、出射光の光強度は入射光の光強度よりも低下することが多い。２つの光を試料１０に入射させた場合、２つの光の波長が近い場合などには、どちらの光についても光強度が同様に低下する。したがって図６（ａ）の場合のように、非線形ラマン散乱などの光学現象が発生しなければ、入射光における第１の光と第２の光の強度比と、出射光における第１の光と第２の光の強度比が一致する。
【００５９】
図６（ｄ）は、２つの光を試料１０に入射させ、非線形ラマン散乱現象が発生した場合の、入射光と出射光のスペクトルを模式的に示している。非線形ラマン散乱現象を伴う場合には、比較的長波長（低周波数）の光であるストークス光の増強、すなわち誘導ラマン利得（ＳＲＧ）と、比較的短波長（高周波数）であるポンプ光の減衰、すなわち誘導ラマン損失（ＳＲＬ）が生じる。非線形ラマン散乱の一種である誘導ラマン散乱現象の検出は、これらの現象のいずれか一方または両方を信号として検出することで実施可能である。なお、ＳＲＧおよびＳＲＬの検出においては、ストークス光またはポンプ光のいずれか一方の光が試料１０に単独で入射した時の出射光の強度を、リファレンスとして利用することが一般的である。すなわち、非線形光学現象を伴わない場合の出射光の強度を基準として、基準からの強度の増減によってＳＲＧまたはＳＲＬを検出する。
【００６０】
なお、ストークス光ともポンプ光とも異なる、より波長の短い光であるアンチストークス光ωａｓ（ＣＡＲＳ光）を信号として検出することによっても、非線形ラマン散乱現象の検出を行うことができる。この場合は、第１の光および第２の光とは波長の異なる光である第３の光を検出可能な検出手段を設け、第３の光の検出を行う。
【００６１】
図６（ｂ）は、第１の光（ストークス光）のみが試料１０に入射し、試料１０において光学現象が生じなかった場合の、入射光と出射光のスペクトルを模式的に示している。図６（ｃ）は同様に、第２の光（ポンプ光）のみが試料１０に入射し、試料１０において光学現象が生じなかった場合の、入射光と出射光のスペクトルを模式的に示している。
【００６２】
第１の光（ストークス光）または第２の光（ポンプ光）のいずれか一方のみが試料１０に照射される場合には、前述の非線形ラマン散乱は発生しない。しかし、多光子吸収現象（ＭＰＡ）や多光子励起蛍光、蛍光、光高周波発生などの光学現象は発生する可能性がある。
【００６３】
多光子吸収現象（ＭＰＡ）とは、同時に２つ以上の光子が吸収されることによって、電子や原子の状態が励起されて高いエネルギー準位に遷移する現象である。すなわち、特定の波長（エネルギー）を有する光に対して、整数倍のイオン化ポテンシャルを有するような物質は、その光によって多光子吸収現象を生じる可能性がある。本明細書においては、そのような物質を「多光子吸収体」と称する。多光子吸収体の一例として、ヘム色素を含むヘモグロビンを高濃度に含有する赤血球が挙げられる。赤血球は、近赤外領域の光に対して多光子吸収体として強く作用することが知られている。
【００６４】
ＭＰＡは、レーザ光などの光子密度の大きな光を照射した場合に特に観察されやすい。そのため、上述の非線形ラマン散乱など、レーザ光を用いた分光測定を行う際に非線形ラマン散乱と競争的に生じる可能性がある。すなわち、多光子吸収現象は、計測したい光学現象である非線形ラマン散乱と同じ計測条件において発生する可能性がある。
【００６５】
しかし、第１の光（ストークス光）または第２の光（ポンプ光）のいずれか一方のみが試料１０に照射することによって、非線形ラマン散乱を計測することなく、非線形ラマン散乱と競争的に生じる光学現象を選択的に計測することができる。
【００６６】
なお、ＭＰＡが発生すると、第１の光照射手段６ａまたは第２の光照射手段６ｂから出射した光（ωｓまたはωｐ）が多光子吸収体によって吸収される。そのため、多光子吸収体によって吸収された分だけ、出射光の強度が低下する。ＭＰＡは、第１の光または第２の光が試料１０を透過した際に、多光子吸収体と相互作用せずに検出器４に到達した時の光強度に対する、光強度の低下を信号として取得することで検出することができる。なおこの場合は、出射光の強度を試料１０の複数領域について取得し、所定の閾値よりも大きな強度の低下が有意に発生した領域を、多光子吸収現象の発生領域として見なすことが好ましい。
【００６７】
ＭＰＡの検出は、非線形ラマン散乱現象を発生させるために試料１０へ入射する第１の光（ストークス光）および第２の光（ポンプ光）の両者について行うことが好ましい。しかし、第１の光と第２の光の周波数差が小さい場合、そのどちらの光を照射しても試料１０に含まれる多光子吸収体がＭＰＡを発生することもある。そのような場合は、第１の光または第２の光のいずれか一方の光についてのみ、ＭＰＡの検出を行ってもよい。
【００６８】
例えば、ヘモグロビンは近赤外領域の広い帯域で大きな多光子吸収断面積を有する。そのため、第１の光および第２の光として共に近赤外光を用い、試料１０中に多光子吸収体としてヘモグロビンを含有する赤血球が存在することが想定される場合には、第１の光または第２の光のいずれか一方のみを用いてＭＰＡの検出を行うことができる。
【００６９】
図６（ｅ）は、第１の光と第２の光を時間的および空間的に重複させて試料１０に入射させたときに、非線形ラマン散乱は発生せず、第２の光（ポンプ光）においてＭＰＡが発生した場合を示している。ここでは２つの光を試料１０に入射させた場合を例示的に示しているが、いずれか一方の光を入射した場合についてもＭＰＡは発生し得る。
【００７０】
図６（ｆ）は、多光子吸収現象に伴って多光子励起蛍光が発生した場合の入射光と出射光のスペクトルを模式的に示している。この場合は、入射光（第１の光または第２の光）と異なる波長の光（蛍光ωｆ）を信号として検出することで、多光子吸収現象の発生領域を同定できる。
【００７１】
＜計測部の計測モード＞
上述のように、本実施形態に係る計測部の有する光照射手段は、第１の光照射手段６ａと第２の光照射手段６ｂとを有している。また、本実施形態に係る計測部は、それぞれの光照射手段（６ａ、６ｂ）がパルス光をそれぞれ出射し、それぞれの出射タイミングを調整してある。すなわち、分光情報取得装置は、第１の光と第２の光とを時間的および空間的に重複させて試料１０上の微小領域に照射する第１の光照射モードと、第１の光または第２の光のいずれか一方を試料１０上の微小領域に照射する第２の光照射モードと、を有する。本実施形態に係る分光情報取得装置は、これら２つの光照射モードを、切替手段である制御部５によって切替可能に構成してある。
【００７２】
なお、これら２つの光照射モードの切替は、上述のようにパルス光の出射タイミングを調整することによって、自動的に繰り返されるように構成してもよい。しかし、これに限定はされず、第１の光照射手段６ａと試料１０との間で第１の光を物理的に遮断することによって、第１の光照射モードから第２の光照射モードに切り替えてもよい。あるいは、第２の光照射手段６ｂと試料１０との間で第２の光を物理的に遮断することによって、第１の光照射モードから第２の光照射モードに切り替えてもよい。
【００７３】
表１に、本実施形態に係る光照射手段６によって試料１０に照射する光と検出器４によって検出する光の組み合わせ（「計測モード」と称する）と、それによって計測できる光学現象をまとめて例示的に示す。なお、表中のω１は第１の光、ω２は第２の光、ω３は第１の光および第２の光と異なる波長を有する第３の光を表す。
【００７４】
【表１】
2016102769.tif 000003
【００７５】
表１の計測モードＡおよび計測モードＢでは、第１の光と第２に光とを空間的および時間的に重複させて試料１０に照射する。これにより、第１の光に生じるＳＲＧを計測（計測モードＡ）、あるいは第２の光に生じるＳＲＬを計測（計測モードＢ）する。したがって、計測モードＡおよび計測モードＢは、第１の光照射モードで試料１０に光を照射することで、非線形ラマン散乱を計測するモードである。なお、この計測モードによって計測できる分光スペクトル中には、非線形ラマン散乱以外の光学現象である第２の光学現象（例えばＭＰＡなど）に起因する信号が含まれ得る。
【００７６】
計測モードＣおよび計測モードＤは、第１の光または第２の光のいずれか一方のみを試料１０に照射し、照射した光と同じ波長の光を検出器４で検出する計測モードである。これにより、計測モードＡまたは計測モードＢのように２つの光を入射させたときに発生する非線形ラマン散乱を発生させることなく、ＭＰＡや高調波発生などの光学現象を選択的に発生させて検出することができる。したがって、計測モードＣおよび計測モードＤは、第２の光照射モードで試料１０に光を照射することで、非線形ラマン散乱と競争的に発生する第２の光学現象に起因する第２の信号を選択的に計測するモードである。本計測モードで計測を行うことで、非情報性画素２２を特定することができる。
【００７７】
計測モードＥおよび計測モードＦは、第１の光と第２に光とを空間的および時間的に重複させて試料１０に照射する。その上で、第１の光または第２の光に加えて、第３の光を検出する。これにより、図６（ｆ）のようにＭＰＡに伴って多光子励起蛍光が発生した場合に、その信号を検出することが可能となる。したがって、この計測モードでも、非線形ラマン散乱と競争的に発生する第２の光学現象に起因する第２の信号を選択的に計測することが可能である。したがって、本計測モードで計測を行うことでも、非情報性画素２２を特定することができる。
【００７８】
計測モードＧおよび計測モードＨは、第１の光および第２に光に加え、第３の光を空間的および時間的に重複させて試料１０に照射する。そして、第１の光または第２の光の検出に加えて、照射した第３の光を検出し、入射した第３の光の光強度からの減衰を取得する。この計測モードによれば、例えば第３の光として可視光を用い、試料１０に含まれる多光子吸収体が可視光を吸収する物質である場合に、可視光吸収を検出することによって多光子吸収体の存在を確認することができる。例えば、試料１０が生体組織であり、多光子吸収体として赤血球由来のヘモグロビンに注目する場合には、赤血球の位置は可視光観察により容易に特定できるため、本計測モードによって非情報性画素２２を特定することができる。
【００７９】
＜分光情報取得装置の動作＞
次に、本実施形態に係る分光情報取得装置中のデータ処理装置１の動作について、図３を用いて説明する。
【００８０】
図３（ｂ）は、本実施形態に係る分光情報取得装置の第１の動作例を示すフローチャートである。
【００８１】
分光情報取得装置はまず、計測部によって画素ごとの分光スペクトルの取得を行い、分光画像データを生成する。そして、生成した分光画像データを、データ処理装置１が取得する（Ｓ３１１）。このとき、分光情報取得装置は、光照射手段によって光を照射した試料１０上の微小領域の位置情報（アドレス）を記録し、その位置で測定された分光スペクトルを記録する。光の照射位置を２次元平面内で変えながら分光スペクトルを測定していくことで、分光画像データを取得する。
【００８２】
その後、データ処理装置１は分光画像データを処理して、基底ベクトルを取得する（Ｓ３１２〜Ｓ３１３）。データ処理装置１の動作は、第１の実施形態と同様である。
【００８３】
図３（ｃ）は、本実施形態に係る分光情報取得装置の第２の動作例を示すフローチャートである。また、図３（ｄ）は、本実施形態に係る分光情報取得装置の第３の動作例を示すフローチャートである。
【００８４】
これらの動作例においては、分光情報取得装置は、第１の光照射モードと第２の光照射モードとを切り替えることによって、第１の分光画像データと、第２の分光画像データとを取得する。なお、ここでは第１の分光画像データは第２の光照射モードで計測された分光画像データであり、第２の分光画像データは第１の光照射モードで計測された分光画像データである。
【００８５】
図３（ｃ）に示す動作例においては、分光情報取得装置はまず、計測部によって第２の光照射モードで画素ごとの分光スペクトルの取得を行い、第１の分光画像データを生成する（Ｓ３２１）。
【００８６】
次に、画素特定部１１が、取得した第１の分光画像データの画素ごとに、画素に格納された分光スペクトルが第２の光学現象に起因する第２の信号を含んでいるか否かを判定する。そして、第２の信号を含んでいると判定した分光スペクトルが格納されている画素を、非情報性画素２２として特定する（Ｓ３２２）。第１の分光画像データは、第２の光照射モードで計測を行った結果得られた分光画像データであるため、非線形ラマン散乱を第１の光学現象とする場合は、第１の分光画像データにおいて信号が得られた画素を、そのまま非情報性画素２２として特定してもよい。
【００８７】
その後分光情報取得装置は、計測部によって第１の光照射モードで画素ごとの分光スペクトルの取得を行い、第２の分光画像データを生成する（Ｓ３２３）。このとき、ステップＳ３２２において特定された非情報性画素２２については分光スペクトルの計測を行わないことが好ましい。これにより、試料１０に対して光を照射することによるダメージを軽減したり、分光画像データの取得に要する計測時間を短縮したりすることができる。
【００８８】
そして、データ処理装置１は、画素特定部１１が特定した非情報性画素２２を第２の分光画像データから除外した部分データを生成する（Ｓ３２４）。その後、基底ベクトル取得部１２が、Ｓ３２４で生成した部分データを用いて基底ベクトルを取得する（Ｓ３２５）。
【００８９】
（その他の実施形態）
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【００９０】
本発明は例えば、装置、システム、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。また、本発明を適用する複数の機器の組み合わせから構成されるシステムにおいては、それぞれの機器は部分的又は全体的に、インターネットを含むネットワークで接続されていても良い。例えば、取得したデータをネットワークに接続されたサーバに送信し、サーバ上で本発明の処理を行い、得られた結果をサーバから受信して画像表示等を行う構成としても良い。
【００９１】
また、本発明はソフトウェアのプログラムをシステム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによって前述した実施形態の機能が達成される場合を含む。この場合、供給されるプログラムは実施形態で図に示したフローチャートに対応したコンピュータプログラムである。従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。
【００９２】
つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含む。その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。
【００９３】
コンピュータプログラムを供給するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク（ＭＯ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ等でも良い。また、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などでも良い。
【００９４】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムをハードディスク等の記憶媒体にダウンロードすることが挙げられる。この場合、ダウンロードされるプログラムは、圧縮され自動インストール機能を含むファイルであっても良い。また、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。
【実施例】
【００９５】
以下、本発明を適用した具体的な実施例について、図７を用いて説明する。
【００９６】
正常マウスから採取した肝臓組織をホルマリン浸漬により化学固定し、凍結切片法により試料を調製した。誘導ラマン散乱分光顕微鏡を用いて試料を計測し、試料上の約８０μｍ四方の２次元平面内で分光画像データを取得した。これにより、縦５００ピクセル、横５００ピクセルの分光画像データを取得した。なお、分光画像データの各画素には、２８００ｃｍ−１〜３１００ｃｍ−１の波数領域を、等間隔に９１個に分割した波数ごとに誘導ラマン散乱の強度が記録された分光スペクトルが格納されている。
【００９７】
なお本実施例では、誘導ラマン散乱顕微鏡の光源として、チタンサファイアレーザと、Ｙｂファイバレーザの２種類を組み合わせて用いた。本実施例で用いたチタンサファイアレーザは波長７９０ｎｍのレーザ光を、繰り返し周波数７６ＭＨｚでパルス発振するレーザである。また、本実施例で用いたＹｂファイバレーザは、波長１０１５ｎｍ〜１０４５ｎｍのレーザ光を、繰り返し周波数３８ＭＨｚでパルス発振するレーザである。本実施例では、チタンサファイアレーザが発するポンプ光と、Ｙｂファイバレーザが発するストークス光とを、ポンプ光のパルスの繰り返しについて２回に１回、空間的および時間的に重複させて試料に照射した。
【００９８】
試料から取得した分光画像データには、図８（ａ）に示すモデル図のように、多光子吸収体である赤血球に相当する領域７２と、細胞核に相当する領域７３と、細胞質に相当する領域７１とが含まれていた。
【００９９】
（比較例）
比較例として、得られた分光画像データの全ての分光スペクトル（全画素）を用いて解析を行った例を示す。比較例では、分光画像データ中の全ての分光スペクトルを用いて主成分分析を行って固有ベクトルを取得し、得られた固有ベクトルを用いて主成分スコアプロットを生成した。比較例において得られた固有ベクトルを図８（ｃ）に、得られた複数の固有ベクトルのうち、第三主成分に対応する固有ベクトルを用いて生成した主成分スコアプロットを図８（ｂ）に示した。
【０１００】
（実施例）
実施例として、第２の光学現象である多光子吸収に起因する第２の信号を含む分光スペクトルの格納された画素を除外して解析を行った例を示す。実施例では、分光画像データの画素ごとに、画素に格納されている分光スペクトルが多光子吸収に起因する第２の信号を含んでいるか否かを判定し、第２の信号を含む分光スペクトルが格納された、非情報性画素の特定を行った。その後、分光画像データから非情報性画素を除外した部分データを用いて主成分分析を行って固有ベクトルを取得し、得られた固有ベクトルを用いて主成分スコアプロットを生成した。
【０１０１】
なお、画素に格納されている分光スペクトルが多光子吸収に起因する第２の信号を含んでいるか否かの判定は、ストークス光を単独で試料に照射したタイミングにおいて多光子吸収現象に基づく信号が検出されるか否かを判定することで行った。
【０１０２】
実施例において得られた固有ベクトルを図８（ｅ）に、得られた複数の固有ベクトルのうち、第三主成分に対応する固有ベクトルを用いて生成した主成分スコアプロットを図８（ｄ）に示した。
【０１０３】
得られた固有ベクトルを比較例と比較すると、第三主成分に対応する固有ベクトルの形状が大きくことなることがわかった。また、第三主成分に対応する固有ベクトルを用いて生成した主成分スコアプロットを比較例と比較すると、実施例のほうが、細胞核に相当する領域と細胞質に相当する領域とが明瞭に分別されて表示されていることがわかる。すなわち、実施例のほうが比較例よりも解析の精度が向上したことがわかる。
【０１０４】
この結果から、第２の信号を含む分光スペクトルが格納された画素を除外して基底ベクトルを取得することで、解析の精度が向上することがわかった。
【符号の説明】
【０１０５】
１  データ処理装置
１１  画素特定部
１２  基底ベクトル取得部
【図１】
2016102769.tif 000004
【図２】
2016102769.tif 000005
【図３】
2016102769.tif 000006
【図４】
2016102769.tif 000007
【図５】
2016102769.tif 000008
【図６】
2016102769.tif 000009
【図７】
2016102769.tif 000010