"生体組織に対して波長範囲1400nm~2250nm内の測定光を照射したときに前記生体組織で生じた二次光の複数波長に関する特性値を取得する特性値取得部と、性状が既知である生体組織の多数の測定点に対して前記測定光を照射したときに各測定点について前記特性値取得部により得られた複数波長に関する特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習する学習部と、性状が未知である生体組織に対して前記測定光を照射したときに前記生体組織について前記特性値取得部により得られた複数波長に関する特性値に基づいて、前記学習部により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する判定部と、を備えることを特徴とする生体検査装置。前記学習部が、前記二次光の30波長以上の各波長についての特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習し、前記判定部が、前記二次光の30波長以上の各波長についての特性値に基づいて、前記学習部により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する、ことを特徴とする請求項1に記載の生体検査装置。前記学習部が、前記二次光の第1波長の特性値をRaとし第2波長の特性値をRbとしたときに、Ra-Rb、Ra/Rbおよび/の3つの特徴次元に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習し、前記判定部が、Ra-Rb、Ra/Rbおよび/の3つの特徴次元に基づいて、前記学習部により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する、ことを特徴とする請求項1に記載の生体検査装置。前記判定部により判定した生体組織の性状についての情報を形状情報に重ねて表示する表示部を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の生体検査装置。性状が既知である生体組織の多数の測定点に対して波長範囲1400nm~2250nm内の測定光を照射したときに各測定点で生じた二次光の複数波長に関する特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習する学習ステップと、性状が未知である生体組織に対して前記測定光を照射したときに前記生体組織で生じた二次光の複数波長に関する特性値に基づいて、前記学習ステップにおいて学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する判定ステップと、を備えることを特徴とする生体検査方法。前記学習ステップにおいて、前記二次光の30波長以上の各波長についての特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習し、前記判定ステップにおいて、前記二次光の30波長以上の各波長についての特性値に基づいて、前記学習ステップにおいて学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する、ことを特徴とする請求項5に記載の生体検査方法。前記学習ステップにおいて、前記二次光の第1波長の特性値をRaとし第2波長の特性値をRbとしたときに、Ra-Rb、Ra/Rbおよび/の3つの特徴次元に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習し、前記判定ステップにおいて、Ra-Rb、Ra/Rbおよび/の3つの特徴次元に基づいて、前記学習ステップにおいて学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する、ことを特徴とする請求項5に記載の生体検査方法。前記判定ステップにおいて判定した生体組織の性状についての情報を形状情報に重ねて表示する表示ステップを更に備えることを特徴とする請求項5に記載の生体検査方法。非特許文献1に記載された毛細血管パターンに基づく病変部の検出は、判断基準が定量化されておらず、医師等の観察者の経験や技量に大きく依存しているので、高精度の検出が困難である。また、これは、毛細血管のパターンを高倍率で観察することにより病変部の有無の判断が容易となるものの、その場合には広い範囲を検査するには長時間を要する。非特許文献2に記載されたラマン散乱スペクトルに基づく病変部の検出は、生体組織の各測定点に対して高強度の近赤外光を集光照射する必要があり一点毎の測定しかできないため、広い範囲を検査するには長時間を要する。本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、短時間で高精度に生体組織の性状を判定することができる生体検査装置および生体検査方法を提供することを目的とする。本発明の生体検査装置は、生体組織に対して波長範囲1400nm~2250nm内の測定光を照射したときに生体組織で生じた二次光の複数波長に関する特性値を取得する特性値取得部と、性状が既知である生体組織の多数の測定点に対して測定光を照射したときに各測定点について特性値取得部により得られた複数波長に関する特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習する学習部と、性状が未知である生体組織に対して測定光を照射したときに生体組織について特性値取得部により得られた複数波長に関する特性値に基づいて、学習部により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。本発明の生体検査装置は、学習部が、二次光の30波長以上の各波長についての特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習するのが好適であり、判定部が、二次光の30波長以上の各波長についての特性値に基づいて、学習部により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定するのが好適である。本発明の生体検査装置は、学習部が、二次光の第1波長の特性値をRaとし第2波長の特性値をRbとしたときに、Ra-Rb、Ra/Rbおよび/の3つの特徴次元に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習するのが好適であり、判定部が、Ra-Rb、Ra/Rbおよび/の3つの特徴次元に基づいて、学習部により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定するのが好適である。本発明の生体検査装置は、判定部により判定した生体組織の性状についての情報を形状情報に重ねて表示する表示部を更に備えるのが好適である。本発明の生体検査方法は、性状が既知である生体組織の多数の測定点に対して波長範囲1400nm~2250nm内の測定光を照射したときに各測定点で生じた二次光の複数波長に関する特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習する学習ステップと、性状が未知である生体組織に対して測定光を照射したときに生体組織で生じた二次光の複数波長に関する特性値に基づいて、学習ステップにおいて学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する判定ステップと、を備えることを特徴とする。本発明の生体検査方法は、学習ステップにおいて、二次光の30波長以上の各波長についての特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習するのが好適であり、判定ステップにおいて、二次光の30波長以上の各波長についての特性値に基づいて、学習ステップにおいて学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定するのが好適である。本発明の生体検査方法は、学習ステップにおいて、二次光の第1波長の特性値をRaとし第2波長の特性値をRbとしたときに、Ra-Rb、Ra/Rbおよび/の3つの特徴次元に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習するのが好適であり、判定ステップにおいて、Ra-Rb、Ra/Rbおよび/の3つの特徴次元に基づいて、学習ステップにおいて学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定するのが好適である。本発明の生体検査方法は、判定ステップにおいて判定した生体組織の性状についての情報を形状情報に重ねて表示する表示ステップを更に備えるのが好適である。本発明によれば、短時間で高精度に生体組織の性状を判定することができる。以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。図1は、本実施形態の生体検査装置10の構成を示す図である。本実施形態の生体検査装置10は、特性値取得部11,学習部12、判定部13および表示部14を備える。特性値取得部11は、生体組織に対して波長範囲1400nm~2250nm内の測定光を照射したときに生体組織で生じた二次光の複数波長に関する特性値を取得する。学習部12は、性状が既知である生体組織の多数の測定点に対して測定光を照射したときに各測定点について特性値取得部11により得られた複数波長に関する特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習する。判定部13は、性状が未知である生体組織に対して測定光を照射したときに生体組織について特性値取得部11により得られた複数波長に関する特性値に基づいて、学習部12により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する。表示部14は、判定部13により判定した生体組織の性状についての情報を形状情報に重ねて表示する。特性値取得部11は,例えば、対物光学系、分光器、CCDを含んで構成される。学習部12は、例えば、パーソナルコンピュータである。判定部13は、例えば、パーソナルコンピュータである。表示部14は、液晶ディスプレー、CRT、プリンタ等である。本実施形態の生体検査装置10の動作および本実施形態の生体検査方法は以下のとおりである。先ず、性状が既知である生体組織の多数の測定点に対して測定光波長範囲1400nm~2250nmが照射されて、そのときに各測定点で生じた二次光透過光または反射光の複数波長に関する特性値透過率または反射率が特性値取得部11により得られる。学習部12において、この特性値取得部11により得られた複数波長に関する特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状が学習される。次に、性状が未知である生体組織に対して測定光波長範囲1400nm~2250nmが照射されて、そのときに生体組織で生じた二次光透過光または反射光の複数波長に関する特性値透過率または反射率が特性値取得部11により得られる。判定部13において、この特性値取得部11により得られた複数波長に関する特性値に基づいて、学習部12により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状が判定される。そして、表示部14により、判定部13により判定された生体組織の性状についての情報が、例えばカメラ画像等の可視領域も含む単一波長若しくは複数波長にRGBを割り当てて表示された反射光強度分布形状情報に重ねられて表示される。本実施形態では、生体組織に対して波長範囲1400nm~2250nm内の測定光を照射したときに生体組織で生じた二次光の複数波長に関する特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状の学習および判定が行われるので、医師等の観察者の経験や技量に依存することなく、短時間で高精度に生体組織の性状の判定が可能である。また、判定部13により判定された生体組織の性状についての情報が表示部14により形状情報に重ねられて表示されることにより、より迅速な診断が可能となる。本実施形態では、学習部12は、二次光の30波長以上の各波長についての特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習し、判定部13は、二次光の30波長以上の各波長についての特性値に基づいて、学習部により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定するのが好適である。このように、測定波長を一定数以上とすることにより、特性値の情報量が多くなり、判定精度の向上が可能となる。また、本実施形態では、学習部12は、二次光の第1波長の特性値をRaとし第2波長の特性値をRbとしたときに、Ra-Rb、Ra/Rbおよび/の3つの特徴次元に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習し、判定部13は、Ra-Rb、Ra/Rbおよび/の3つの特徴次元に基づいて、学習部により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定するのが好適である。このようにすることで、得られたスペクトルデータを最大限利用することができるので、ベースラインの変動をキャンセルしつつ、微小な信号からの寄与を抑制することができる。内視鏡手術により摘出された胃がんサンプルを、ゴム板上に針で広げた状態で生理食塩水中に保持した。生理食塩水中から取り出した直後の胃がんサンプルのうち6cm×8cmのエリアの近赤外反射スペクトルを波長1400~2250nmの範囲で測定した。このときの画素数は320×400であった。その後に行った病理検査との照合を行い、病変部分を正例にするとともに、残る領域から一定の境界領域と摘出手術の際に行う焼灼の影響を受けたと考えられる領域とを除いた領域を負例として、サポートベクターマシンを用いた学習を行った。なお、スペクトルデータをサポートベクターマシンの判定に用いる際には、ケース1~3では波長領域1400~2250nm内の135波長分の反射率データに対して、特定の選択した波長aの反射率Raと他の波長bの反射率Rbとから計算される量を特徴次元として、学習および判定を行った。ケース4では波長領域1400~2250nm内の34波長分の反射率データに対して、特定の選択した波長aの反射率Raと他の波長bの反射率Rbとから計算される量を特徴次元として学習および判定を行った。ケース5では波長領域1400~2250nm内の68波長分の反射率データに対して、特定の選択した波長aの反射率Raと他の波長bの反射率Rbとから計算される量を特徴次元として学習および判定を行った。図2は、各実施例ケース1~5の条件および結果を示す図表である。ケース1では、3×3pixelの平均化処理を行い、差分Ra-Rbについて学習および判定を行った。ケース2では、5×5pixelの平均化処理を行い、差分Ra-Rbについて学習および判定を行った。ケース3では、5×5pixelの平均化処理を行い、差分Ra-Rb,比率Ra/Rbおよび比率/の3つの特徴次元について学習および判定を行った。また、ケース4,5では、5×5pixelの平均化処理を行い、差分Ra-Rb,比率Ra/Rbおよび比率/の3つの特徴次元について学習および判定を行った。図3は、病理診断に基づく学習領域を示す図である。図4は、ケース1の性状判定結果を示す図である。図5は、ケース2の性状判定結果を示す図である。図6は、ケース3の性状判定結果を示す図である。これらの図において、白色領域は正例病変部と判定された領域であり、図3の灰色とされた領域および図4~6の黒色領域は負例正常部と判定された領域である。上記の使用パラメータ差分Ra-Rb,比率Ra/Rb,比率/を採用することにより、ベースライン変動の影響を受けることなく、微小な変動しか示さない特徴を抽出することができる。また、サポートベクターマシンの判定を行う前に反射スペクトルデータに対して平均化処理ケース1~3では3×3または5×5pixelの平均化処理を行ってデータのノイズ成分を除去することが有効である。上記の学習結果から、感度正例として指定した領域を正例と判定する割合80及び特異度負例を正例と判定しない割合90を上回る結果が得られた。判定された画像図4~図6は病理検査の結果図3を良く再現している。本方法により、がん病変部と健常部の判定が高精度で可能であることがわかる。周辺画素の平均化については3×3pixelの場合より5×5pixelの場合の判定精度が向上しており、平均化する画素数が多いほどノイズをよりキャンセルできていると考えられる。また、学習に利用するパラメータの形態としては、単純な反射率の差分Ra-Rbのみを考慮するより、比率比率Ra/Rb,比率/も含めたデータに対して学習を行うことで、より微小な変動の特徴を抽出し、その結果判定率が向上することが分かる。なお、上記結果より、本実施形態の生体検査装置および生体検査方法が胃がんの判定に有効であることが分かる。また、一度サポートベクターマシンで判定基準が作成できれば、未知サンプルへの判定は短時間数秒以下で行うことが可能であり、例えば術中診断や内視鏡において有効であると考えられる。"