頭頚部NIROT（近赤外光トモグラフィ):
画像再構成法の現状と課題

星 詳子
浜松医科大学 光尖端医学教育研究センター
フォト二クス医学研究部 生体医用光学
筑波大学計算メディカルサイエンス2021/09/06

内容
近赤外光トモグラフィ
near-infrared tomography: NIROT(拡散光トモグラフィ, diffuse optical tomography: DOT)

1. 画像再構成法の概要
2. ヒト甲状腺画像再構成
3. 課題と展望画像再構成法の概要

近赤外光トモグラフィ(Near-infrared Optical Tomography, NIROT )生体組織における吸収・散乱係数の分布を画像化する技術↓
生体の限局した領域における血流・代謝・構造変化を定常状態で定量的に検出
非侵襲的・ベッドサイドなどでの計測が可能
超低出生体重児頭部NIROT (血流分布)4ヒト頸部光伝搬RT逆問題解析

LTDOT画像再構成アルゴリズム
１．順問題
生体組織における光伝播を計算して，計測点で観察される光を見積もる.

２．逆問題
実測値と計算値との差が最小にすることによって、吸収係数, 散乱係数の分布を求める.

6モデルベース非線形逐次近似画像再構成法

Hoshi & Yamada, JBO 2016

Time-domain measurement

光強度

入射光

1

検出光

231tm

2time (ps)3

Featured data∞(𝑎)𝑚𝑛 = න （ｔ－𝛼)𝑛 𝑅 𝑡 𝑑𝑡
−∞

入射光

光強度

確率変数 t定数 α: tの期待値αに対するn次モーメント

検出光 R(t)(0)∞

𝑚𝑛 = ‫׬‬−∞ 𝑡 𝑛 𝑅 𝑡 𝑑𝑡(0)

平均 C1：𝑚1

分散 C2：(0)𝑚2 −歪度 C3：

𝑚3(0) 2𝑚1(0)tmtime (ps)

൘ (0)
𝑚0

൘

𝐶2

Laplace transform∞𝑓(𝑠) = ‫׬‬0 𝑅（𝑡）𝑒 −𝑠𝑡 dt再構成されたma画像（シミュレーション）-3x 10740x 10820403-20-40-402073-20320-40-4040

X [mm]0

Full TRdata(1)TR-data

0.01

1-2002040

X [mm]

0Full Norm.
TR data(2)TR-data

0.012

400.008

Y [mm]

40.01
200.00600.004-200.008
00.006-200.004

20.002-40-401-200

X [mm]

Source 16Detector 902004240

20
50-201-206Y [mm]r = 5 mm
ma = 0.02 mm-1-3x 1040d30c1 &<t>&c2&c3c2& c3R-40-4040X [mm]452100-202-20520

Y [mm]

ma = 0.004 mm-1ms’ = 0.8 mm-140766205Y [mm]

Y [mm]

2R=80 mmd=16 mm-3x 10876Y [mm]CWCW

40c<t>&c2
1 & c2-3<t><t>= c1

20400-40-40-200X [mm]20-40-404000.002-200X [mm]20400

Full TR data (2)=(Original TR data)/(CW intensities)
Gao et al. Appl. Opt. 41: 778-791, 2002

Relative computation time

Relative Computation Cost [%]12001000800600400

20001CW2<t>

3<t>
c2

Modified General Pulsed Spectrum technique

45<t>
c2,c3

TR
(about 40 min.)Gao et al. Appl. Opt. 41: 778-791, 2002

ヒト甲状腺画像再構成

頭頸部を対象とするNIROT
内頚動脈狭窄症

甲状腺・副甲状腺疾患

脳疾患

濾胞癌：
甲状腺癌の5%
濾胞腺腫との区別は穿刺吸引細胞診でも困難

13

頸部光伝搬（輻射輸送方程式）
気管壁/気道における屈折率の違いを考慮した場合

Fujii et al. Int J Numer Method Biomed Eng. 201614

頸部のMRI◼ GE Discovery 750 3.0T
◼ ビーズクッションによる固定15甲状腺の位置確認

16照射・検出ファイバの配置

17

マルチチャンネル時間分解計測システム

18

計測波形（DTOF：distribution of time of flight)の例①◼ ファイバ配置図

19計測波形(DTOF)の例②◼ ファイバ配置図

20

画像再構成の実行条件◼ 初期値：吸収係数0.027 mm-1・換算散乱係数0.95 mm-1（背景と同じ値）◼ 屈折率：1.37◼ ハイパーパラメータ： 50
気管－組織境界グリッド一様組織グリッド
8 detection positions
7 source positions逆問題◼ 評価関数 Ψ (Objective function)
𝑁𝑆 𝑁𝐷

1Ψ൫𝜇𝑎 ൯ = ෍ ෍ 𝑦𝑖,𝑗 − 𝑔𝑐 𝑖,𝑗 𝜇𝑎 , 𝜇𝑠 ′2𝑖=1 𝑗=1

計測の重心

2𝑁𝑅+ 𝜏 ෍ 𝜇𝑎,𝑘 − 𝜇𝑎0,𝑘

計算値の重心2𝑘

正則化項：Tikhonov
ハイパーパラメータ

𝑖: 照射位置の番号
𝑁𝑆 : 照射位置の数
𝑗: 検出位置の番号
𝑁𝐷 : 検出位置の数

𝑘: 節点の番号
𝑁𝑅 : 節点の数
𝜇𝑎0 : 吸収係数の初期値

TOAST ++: time-resolved optical absorption and scattering tomography22吸収係数の更新◼ 非線形共役勾配法(nonlinear conjugate gradient 法)

𝜇𝑎,𝑚+1 = 𝜇𝑎,𝑚 + 𝛼𝑚 𝑝𝑚+1：吸収係数の更新

𝜕Ψ𝑚𝑝𝑚+1 = −+ 𝛽𝑚+1 𝑝𝑚
𝜕𝜇𝑎：吸収の勾配の小さい方向∇Ψ𝑚+1 𝑇 ∇Ψ𝑚+1 − ∇Ψ𝑚𝛽𝑚+1 =∇Ψ𝑚 2𝑚: 反復回数

am, a step length along the search direction
Find am that minimizes Ψ （ma,m + ampm)

23

再構成画像のスライス位置24吸収係数(836 nm)の分布◼ 気管－組織境界グリッド◼ 一様組織グリッド

甲状腺

吸収係数 (mm-1)25

組織酸素飽和度画像のスライス位置26

組織酸素飽和度の分布
組織酸素飽和度 ＝酸素化ヘモグロビン濃度x 100(%)
酸素化ヘモグロビン濃度+脱酸素化へモグロビン濃度◼ 気管－組織境界グリッド

組織酸素飽和度 (%)

甲状腺DOT（吸収係数・組織酸素飽和度分布）
rightleft
grid region

trachealeft
grid region

righttrachea
Thyroidma (mm-1)

Thyroid

StO2 (%)
grid region

grid region

tracheatrachea28

Mimura et al. Appl. Sci. 11:1670, 2021

今後の課題と展望

今後の課題1. 気管を通過して組織に戻る光を考慮した光伝搬シミュレーションの確立
順問題モデルの変更：光拡散方程式から輻射輸送方程式へ
光

2. 吸収係数と換算散乱係数の同時再構成
3. 深さ方向で感度低下が生じることを補正する正則化項の導入

今後の課題4. 高精度逆解析法
・圧縮センシング(TV正則化項（画像の微分のL1ノルムの最小化）など
・深層学習

True images

Tikhovov

Back propagationneural network5. DTOFすべてをFeatured data とするFeng et al. J. Biomed. Opt. 24, 051407, 2018.

チトクロームcオキシダーゼ（cyt. ox.)

酸化（ ）. 還元型（ ）チトクロームｃオキシダーゼの吸収スペクトルミトコンドリア

電子伝達系

吸光度

https://www.pinterest.jp/pin/486459197233906547/

チトクロームcオキシダーゼ

波長(nm)
https://rikei-jouhou.com/electron-transport-chain/生物学的酸素濃度指示物質

Hoshi et al. J. Appl. Physiol. 74, 1622-1627, 1993

展望チトクロームcオキシダーゼを指標とする
がん組織低酸素イメージング
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