メラノーマ診断用画像の作成方法
【課題】分光分析を用いて非侵襲で、かつ客観的にメラノーマをメラニンから判別してメラノーマを診断することを可能にする、新規のメラノーマ診断用画像の作成方法を提供する。
【解決手段】画素データの吸光度スペクトルについて所定の波長領域において主成分分析を行ってローディングベクトルを求め、画素データの吸光度スペクトルをこのローディングベクトルに射影して第１スコア、第２スコア、第３スコアを求めた。画素データの第２スコアの正負と第３スコアの正負の４つ組み合わせ及びその位置情報に基づき４つの２値化画像を作成した。第１スコア、第２スコア、第３スコアより画素データの角度θ１２、θ１３を求めた。画素データの角度θ１２又はθ１３、及びその位置情報に基づき、角度θ１２又はθ１３の大小を示すカラー画像を作成した。
【解決手段】画素データの吸光度スペクトルについて所定の波長領域において主成分分析を行ってローディングベクトルを求め、画素データの吸光度スペクトルをこのローディングベクトルに射影して第１スコア、第２スコア、第３スコアを求めた。画素データの第２スコアの正負と第３スコアの正負の４つ組み合わせ及びその位置情報に基づき４つの２値化画像を作成した。第１スコア、第２スコア、第３スコアより画素データの角度θ１２、θ１３を求めた。画素データの角度θ１２又はθ１３、及びその位置情報に基づき、角度θ１２又はθ１３の大小を示すカラー画像を作成した。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メラノーマ診断用画像の作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
メラノーマ（悪性黒色腫）は、部分生検が患者の利益につながらないことが知られている。したがって、その診断は熟練した医師の目視に頼っているのが現状である。このため、客観的数値に基づいた診断法とそれを可能にする装置の実現が、臨床現場から強く要求されている。
【０００３】
現在、非侵襲の皮膚表面の測定方法として、分光分析を用いた方法がいくつか提案されている。例えば、可視−近赤域の複数の波長における画像を取得し、その画像を処理することによって、メラニン、ヘモグロビンなどの分布を示す画像を得る方法が知られている。また、ファイバオプティクスを用いて可視−近赤外域フルスペクトルを計測し、特定の波長域におけるスペクトル強度等に基づいて、メラニンなどの判別を行う方法が知られている。しかし、これらの方法により得られた画像やスペクトル強度のデータに基づいてメラノーマか否かを客観的に判別することは困難であり、これらをメラノーマの診断に用いた場合、結局、最終的な診断は得られたデータに基づく医師の主観的判断に依存するため、上記の臨床現場からの要求を満たすことはできなかった。
【０００４】
また、皮膚から計測した拡散反射スペクトルを分解してメラニン分布を測定する方法が知られている（特許文献１）。しかし、この方法を用いた場合においても、メラノーマとメラニンの判別は困難であった。
【特許文献１】国際公開ＷＯ２００５／０７９６６１号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は、分光分析を用いて非侵襲で、かつ客観的にメラノーマか否かをメラニンから判別してメラノーマを診断することを可能にする、新規のメラノーマ診断用画像の作成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】
【０００６】
本発明のメラノーマ診断用画像の作成方法は、対象物表面の拡散反射スペクトルを測定し、前記対象物表面の位置情報とその位置における拡散反射スペクトルとを含む複数の画素データを取得する第１のステップと、
前記画素データの拡散反射スペクトルを吸光度スペクトルに変換し、この吸光度スペクトルについて所定の波長領域において主成分分析を行って少なくとも第３主成分までのローディングベクトルを求め、前記画素データの吸光度スペクトルをこのローディングベクトルに射影して第１スコア、第２スコア、第３スコアを求める第２のステップと、
前記画素データの第２スコアの正負と第３スコアの正負の４つの組み合わせ及びその位置情報に基づき４つの２値化画像を作成する第３のステップと、
式
【０００７】
【数１】
【０００８】
（ここで、Ｓ１ｓｔ、Ｓ２ｎｄ、Ｓ３ｒｄはそれぞれ第１スコア、第２スコア、第３スコア）により前記画素データの角度θ１２、θ１３を求める第４のステップと、前記画素データの角度θ１２又はθ１３、及びその位置情報に基づき、角度θ１２又はθ１３の大小を示すカラー画像を作成する第５のステップと
を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、前記第１のステップにおいて、画素データを取得した後に、所定の波長において所定の反射率を有する画素データを主成分分析の対象から除外することを特徴とする。
【００１０】
さらに、前記第２のステップにおいて、５００〜８００ｎｍの波長領域において主成分分析を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明のメラノーマ診断用画像の作成方法によれば、分光分析を用いて非侵襲で、かつ客観的にメラノーマか否かを判別してメラノーマを診断することを可能にする、新規のメラノーマ診断用画像の作成方法が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の好ましい実施形態について説明する。
【００１３】
はじめに、本発明に用いられる装置の一実施例について図１と図２を参照して説明する。図１において、１は対象物Ｓを置くステージ、２は白色光源である。ステージの上方にはスリット３を備えた分光器４が設けられている。分光器４は、透過型グレーティングを搭載したイメージング分光器である。計測対象物の１ラインから反射した光はスリット３を通り、分光器で分光されて検出器たるＣＣＤカメラ５の受光面に結像する。すなわち、ＣＣＤカメラ５の受光面のＸ軸は計測対象物の１ライン上の位置に対応し、Ｙ軸方向は分光された光のスペクトルとなる。
【００１４】
図２に分光器４の詳細構造を示す。スリット３はスリット本体３ａと集光するためのレンズ３ｂとで構成されている。さらに２枚のレンズ４ａ、４ｃとの間にある透過型グレーティング方式のプリズム４ｂとにより構成されている。ＣＣＤカメラ５には、ＥＭ（Electron Multiplying）ＣＣＤカメラや光電子増倍管が搭載されたＣＣＤカメラなどを用いて、微弱な光にも感じるように感度を高めている。
【００１５】
この装置の光学的部分の構成はこのようになっているので、ＣＣＤカメラの１フレームで、対象物Ｓの１ラインの拡散反射スペクトルデータを取得できる。このデータはデータ処理装置６に入力される。続いて、ステージを微小な長さ動かして次の１ライン拡散反射スペクトルデータをＣＣＤカメラの次のフレームに取得し、データ処理装置に送る。この動作を繰り返すことにより、２次元の面の拡散反射スペクトルデータを取得できる。実際には、上記Ｘ軸に対応する計測対象物表面の１ラインに垂直な方向に掃引させる機構、例えば、制御手段６ｂでステージをほぼ連続的に移動させながら、その動作に同期してＣＣＤカメラ５でデータを取得するようになっている。
【００１６】
また、図示しないが、本実施例の装置は、一組の偏光板を備えている。この偏光板により、白色光源２からの光が直線偏光化されるとともに、この直線偏光化された白色光源２からの光の偏光面と垂直な直線偏光成分のみを分光器４に入射させるようになっている。これにより、対象物Ｓの表面で生じる乱反射の影響が抑制されるようになっている。なお、この２つの直線偏光の向きは任意に設定できるように構成されている。
【００１７】
また、図示しないが、本実施例の装置は、計測中央部に常に焦点を合わせることができる自動焦点（ＡＦ）機能を有している。これにより、対象物Ｓの表面の比較的空間周波数の大きな凹凸に起因する影の影響を抑制することができるようになっている。
【００１８】
さらに、図示しないが、本実施例の装置は、色素病変と正常部との境界領域観察に優れる顕微光学系機能を有している。
【００１９】
そして、この装置は、搭載しているスリット３の光学スリット長と分光器４の光学系倍率が決める計測画面縦寸法と、スリット３の光学スリット幅と調節手段７の駆動ソフト設定が決める計測画面横寸法と、ＣＣＤカメラ５の１画素寸法、スリット３の光学スリット幅と分光器４の光学系倍率が決める１画素寸法、を２次元画像の基本長さスケールとして、２次元画像内各画素に分光器４の特性が決める波長範囲内の拡散反射スペクトルを格納できる。この装置は、位置の情報と拡散反射スペクトルの情報を、光学スリットの長手方向と垂直方向に掃引、すなわちラインスキャンすることで、短時間で取得可能である。取得した計測対象の拡散反射スペクトルの解析は、２次元スペクトル画像の描画を可能にする。したがって、この装置によれば、拡散反射スペクトルに定性的・定量的な違いがあれば、そのような光学的に違いがある領域を強調表示することができる。拡散反射スペクトルから色の三原色各要素値を計算して、それをもとに描画すれば、カラー写真と遜色ない擬似カラー画像も再構成できる。
【００２０】
つぎに、本発明によるメラノーマ診断用画像の作成方法について説明する。
【００２１】
はじめの第１のステップでは、対象物Ｓ表面の拡散反射スペクトルを測定し、対象物Ｓ表面の位置情報とその位置における拡散反射スペクトルとを含む複数の画素データを取得する。なお、ここで得られる拡散反射スペクトルは、２次元空間中の波長に関するものである。
【００２２】
上記装置を用いた拡散反射スペクトルの測定においては、一度に所定の空間領域すべてを走査してしまうため、メラノーマなどの色素性病変の診断には不必要と考えられる画素データも得られてしまうことがある。そこで、好ましくは、フィルタリングを行う。すなわち、画素データを取得した後に、所定の波長において所定の反射率を有する画素データを、以下の主成分分析の対象から除外する。具体的には、本実施例では、例えば、メラニンが豊富すぎるため血液中のヘモグロビンに特有なスペクトルが得られないと考えられる７００ｎｍにおける反射率が０．０２未満である画素データと、ヘモグロビンとメラニンによって構成されているとは考えられない波長５００ｎｍにおける反射率が０．０４を超えかつ波長７００ｎｍにおける反射率が０．０９未満の画素データを除外する。
【００２３】
つぎの第２のステップでは、第１のステップで得られた画素データの拡散反射スペクトルを吸光度スペクトルに変換する。そして、この吸光度スペクトルについて所定の波長領域において主成分分析を行って少なくとも第３主成分までのローディングベクトルを求める。
【００２４】
本実施例においては、ヘモグロビンとメラニンに注目するため、例えば、５００〜８００ｎｍの波長領域において主成分分析を行う。ここで、波長がｗ個の離散値を持つとすれば、データ形式はｗ行、ｓ列の行列Ａで表される。なお、ｓはフィルタリングした後の画素数である。行列要素は、反射率Ｒを−ｌｏｇ１０Ｒにより吸光度に変換しておく。正方行列ＡＡＴを計算し、正方行列の固有値問題を解くことで得られるｗ個の固有ベクトルがローディングベクトルである。このローディングベクトルは、規格、直交化が保証されている。ここで、規格化を行わない自己相関関数の形式で行列を作成するほうがいっそう物理的意味合いがはっきりする。
【００２５】
そして、すべてのそれぞれの画素データの吸光度スペクトルをこのローディングベクトルに射影して、それぞれの画素データに対応するローディングベクトルの第１スコア、第２スコア、第３スコアを求める。すなわち、吸光度スペクトルの第１ローディングベクトル成分が第１スコア、第２ローディングベクトル成分が第２スコア、第３ローディングベクトル成分が第３スコアとなる。
【００２６】
例として、図３に、ヒトの母斑（Ｎｅｖｕｓ）を有する皮膚を対象物Ｓとしたときの写真と、同じ対象物Ｓについて本実施例の方法で求めた第１スコア、第２スコア、第３スコアに加え、第４スコアを求めて画像化したものを示す。なお、これらの各スコアの画像は、各スコアを画素データの位置情報に基づいてマッピングし、各スコアの最大値と最小値により規格化して配色したものである。同様に、図５に、ヒトの脂漏性角化症（ＳＫ：Ｓｅｂｏｒｒｈｏｅｉｃ Ｋｅｒａｔｏｓｉｓ）を有する皮膚、図７と図９に、ヒトのメラノーマ（悪性黒子型黒色腫）（ＬＭＭ：Ｌｅｎｔｉｇｏ Ｍａｌｉｇｎａｎｔ Ｍｅｌａｎｏｍａ）を有する皮膚について画像化した各スコアを示す。
【００２７】
つぎの第３のステップでは、第２のステップで得られた画素データの第２スコアの正負と第３スコアの正負の４つ組み合わせ及びその位置情報に基づき４つの２値化画像を作成する。すなわち、第２スコアと第３スコアの正負を判定して、（１）第２スコアの数値が正であって第３スコアの数値が正である画素データの画素値を１とし、それ以外を０とし（第１象限）、（２）第２スコアの数値が正であって第３スコアの数値が負である画素データの画素値を１とし、それ以外を０とし（第４象限）、（３）第２スコアの数値が負であって第３スコアの数値が正である画素データの画素値を１とし、それ以外を０とし（第２象限）、（４）第２スコアの数値が負であって第３スコアの数値が負である画素データの画素値を１とし、それ以外を０とし（第３象限）、（１）〜（４）についてそれぞれ、画素値をその画素データの位置情報に基づいてそれぞれマッピングして画像を作成する。
【００２８】
例として、図４の左側に、ヒトの母斑（Ｎｅｖｕｓ）を有する皮膚を対象物Ｓとしたときの本実施例の方法で求めた４つの２値化画像を示す。ここでは第１象限、第４象限の画像はメラニンが豊富な領域、第２象限、第３象限の画像はヘモグロビンが豊富な領域が示されている。同様に、図６の左側に、ヒトの脂漏性角化症（ＳＫ）を有する皮膚についての２値化画像を示す。第１象限、第４象限の画像はメラニン、第２象限、第３象限の画像はヘモグロビンが豊富な領域が示されている。また、図８の左側と図１０の左側に、ヒトのメラノーマ（ＬＭＭ）を有する皮膚についての２値化画像を示す。図８の第１象限、第４象限の画像はヘモグロビン、第２象限、第３象限の画像はメラニンが豊富な領域が示されており、図９では反対に、第１象限、第４象限の画像はメラニンが豊富な領域、第２象限、第３象限の画像はヘモグロビンが豊富な領域が示されている。
【００２９】
そして、つぎの第４のステップでは、第２のステップで得られた第１スコア、第２スコア、第３スコアを使用して、式
【００３０】
【数２】
【００３１】
（ここで、Ｓ１ｓｔ、Ｓ２ｎｄ、Ｓ３ｒｄはそれぞれ第１スコア、第２スコア、第３スコア）により画素データのパラメータとして角度θ１２、θ１３を求める。なお、角度θ１２は、吸光度スペクトルを第１ローディングベクトルと第２ローディングベクトルがなす面に投影したときの第１ローディングベクトルとなす角度を表し、角度θ１３は、吸光度スペクトルを第１ローディングベクトルと第３ローディングベクトルがなす面に射影したときの第１ローディングベクトルとなす角度を表している。また、上記の式は、第１スコア、第２スコア、第３スコアが、それぞれ対応する第１ローディングベクトル、第２ローディングベクトル、第３ローディングベクトルを単位軸としたときの座標に相当することに基づいている。
【００３２】
さらに、つぎの第５のステップでは、第４のステップで得られた画素データの角度θ１２又はθ１３、及びその位置情報に基づき、角度θ１２又はθ１３の大小を示すカラー画像を作成する。すなわち、画素データの角度θ１２又はθ１３をその大小に応じて色分けして、その画素データの位置情報に基づいてマッピングして画像を作成する。例えば、角度θ１２の最大値が８°、最小値が−５°であった場合、その最小値〜最大値の範囲を紫〜青〜緑〜黄〜橙〜赤のグラデーションに対応させて配色して画像化する。
【００３３】
例として、図４の右側に、ヒトの母斑（Ｎｅｖｕｓ）を有する皮膚を対象物Ｓとしたときの本実施例の方法で求めた２つのカラー画像を示す。同様に、図６の右側に、ヒトの脂漏性角化症（ＳＫ）を有する皮膚、図８の右側と図１０の右側に、ヒトのメラノーマ（ＬＭＭ）を有する皮膚についてのカラー画像を示す。
【００３４】
以上のようにして第３のステップで作成した２値化画像と、第５のステップで作成したカラー画像とを比較すると、第２ローディングベクトルと第３ローディングベクトルのどちらの向きにヘモグロビン又はメラニンが増加しているのか、角度θ１２又はθ１３の正負に、例えばヘモグロビンの増加減少あるいは減少増加のいずれが対応しているのかが容易に分かる。すなわち、２つのカラー画像のうちのいずれか一方がヘモグロビンの増減を示し、他方がメラニンの増減を示しているのかが分かる。さらに、それぞれの相対濃度をも区別できる。
【００３５】
より詳細には、ローディングベクトルは、もととなる吸光度スペクトルを構成する成分の線形結合によって表される。ヒトの皮膚を対象物Ｓとした場合には、その成分としてはヘモグロビンとメラニンが挙げられる。本発明の方法において用いられる第２以降のスコアは、ヘモグロビンとメラニンの差分スペクトルによって説明可能である。そこで、得られた第２ローディングベクトル、第３ローディングベクトルと既知のヘモグロビンやメラニンの吸収スペクトルの相関係数をそれぞれ求め、相関係数の正負によって第２スコア、第３スコアの正負がヘモグロビン、メラニンのどちらに相当するかを判別することができる。例えば、第２ローディングベクトルとヘモグロビンの相関係数が正であり、メラニンとの相関係数が負であれば、第２ローディングベクトルの正の値を持つ領域はヘモグロビンが支配的であり、一方負の値を持つ領域はメラニンが支配的であるとみなせる。
【００３６】
そして、このカラー画像を用いることにより、客観的に母斑群、脂漏性角化症群とメラノーマ群を区別して、メラノーマを診断することが可能となる。例えば、母斑群、脂漏性角化症群については、メラニンが存在する領域とない領域の境界線は、後者の方にむけて凸となるなめらかな曲線となる。その曲線でメラニンがある領域とない領域がかなり明瞭に区別される。一方、メラノーマ群の場合、血管新生を反映して、肉眼で黒くメラニンのように見える領域にも血流（ヘモグロビン）が複雑に引き込まれている。したがって、境界線は複雑な凹凸を示す。
【００３７】
以上の実施例は、メラノーマを例にとって説明したが、メラノーマに限らず、悪性腫瘍は血管新生を伴う。本発明の方法によれば、血管新生領域の有無を可視化、すなわち画像化することができ、病態に即したデータの提供が可能となる。したがって、本発明は、メラノーマに限らず、表在性悪性腫瘍診断に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明に用いられる装置の一実施例を示す概略図である。
【図２】本発明に用いられる装置に搭載された分光器の一実施例を示す構成図である。
【図３】ヒトの母斑の画像化したスコアを示す。
【図４】左側にヒトの母斑の２値化画像、右側に母斑のカラーカラー画像を示す。
【図５】ヒトの脂漏性角化症の画像化したスコアを示す。
【図６】左側にヒトの脂漏性角化症の２値化画像、右側に脂漏性角化症のカラーカラー画像を示す。
【図７】ヒトのメラノーマの画像化したスコアを示す。
【図８】左側にヒトのメラノーマの２値化画像、右側にメラノーマのカラーカラー画像を示す。
【図９】ヒトのメラノーマの画像化したスコアを示す。
【図１０】左側にヒトのメラノーマの２値化画像、右側にメラノーマのカラーカラー画像を示す。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メラノーマ診断用画像の作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
メラノーマ（悪性黒色腫）は、部分生検が患者の利益につながらないことが知られている。したがって、その診断は熟練した医師の目視に頼っているのが現状である。このため、客観的数値に基づいた診断法とそれを可能にする装置の実現が、臨床現場から強く要求されている。
【０００３】
現在、非侵襲の皮膚表面の測定方法として、分光分析を用いた方法がいくつか提案されている。例えば、可視−近赤域の複数の波長における画像を取得し、その画像を処理することによって、メラニン、ヘモグロビンなどの分布を示す画像を得る方法が知られている。また、ファイバオプティクスを用いて可視−近赤外域フルスペクトルを計測し、特定の波長域におけるスペクトル強度等に基づいて、メラニンなどの判別を行う方法が知られている。しかし、これらの方法により得られた画像やスペクトル強度のデータに基づいてメラノーマか否かを客観的に判別することは困難であり、これらをメラノーマの診断に用いた場合、結局、最終的な診断は得られたデータに基づく医師の主観的判断に依存するため、上記の臨床現場からの要求を満たすことはできなかった。
【０００４】
また、皮膚から計測した拡散反射スペクトルを分解してメラニン分布を測定する方法が知られている（特許文献１）。しかし、この方法を用いた場合においても、メラノーマとメラニンの判別は困難であった。
【特許文献１】国際公開ＷＯ２００５／０７９６６１号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は、分光分析を用いて非侵襲で、かつ客観的にメラノーマか否かをメラニンから判別してメラノーマを診断することを可能にする、新規のメラノーマ診断用画像の作成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】
【０００６】
本発明のメラノーマ診断用画像の作成方法は、対象物表面の拡散反射スペクトルを測定し、前記対象物表面の位置情報とその位置における拡散反射スペクトルとを含む複数の画素データを取得する第１のステップと、
前記画素データの拡散反射スペクトルを吸光度スペクトルに変換し、この吸光度スペクトルについて所定の波長領域において主成分分析を行って少なくとも第３主成分までのローディングベクトルを求め、前記画素データの吸光度スペクトルをこのローディングベクトルに射影して第１スコア、第２スコア、第３スコアを求める第２のステップと、
前記画素データの第２スコアの正負と第３スコアの正負の４つの組み合わせ及びその位置情報に基づき４つの２値化画像を作成する第３のステップと、
式
【０００７】
【数１】
【０００８】
（ここで、Ｓ１ｓｔ、Ｓ２ｎｄ、Ｓ３ｒｄはそれぞれ第１スコア、第２スコア、第３スコア）により前記画素データの角度θ１２、θ１３を求める第４のステップと、前記画素データの角度θ１２又はθ１３、及びその位置情報に基づき、角度θ１２又はθ１３の大小を示すカラー画像を作成する第５のステップと
を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、前記第１のステップにおいて、画素データを取得した後に、所定の波長において所定の反射率を有する画素データを主成分分析の対象から除外することを特徴とする。
【００１０】
さらに、前記第２のステップにおいて、５００〜８００ｎｍの波長領域において主成分分析を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明のメラノーマ診断用画像の作成方法によれば、分光分析を用いて非侵襲で、かつ客観的にメラノーマか否かを判別してメラノーマを診断することを可能にする、新規のメラノーマ診断用画像の作成方法が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の好ましい実施形態について説明する。
【００１３】
はじめに、本発明に用いられる装置の一実施例について図１と図２を参照して説明する。図１において、１は対象物Ｓを置くステージ、２は白色光源である。ステージの上方にはスリット３を備えた分光器４が設けられている。分光器４は、透過型グレーティングを搭載したイメージング分光器である。計測対象物の１ラインから反射した光はスリット３を通り、分光器で分光されて検出器たるＣＣＤカメラ５の受光面に結像する。すなわち、ＣＣＤカメラ５の受光面のＸ軸は計測対象物の１ライン上の位置に対応し、Ｙ軸方向は分光された光のスペクトルとなる。
【００１４】
図２に分光器４の詳細構造を示す。スリット３はスリット本体３ａと集光するためのレンズ３ｂとで構成されている。さらに２枚のレンズ４ａ、４ｃとの間にある透過型グレーティング方式のプリズム４ｂとにより構成されている。ＣＣＤカメラ５には、ＥＭ（Electron Multiplying）ＣＣＤカメラや光電子増倍管が搭載されたＣＣＤカメラなどを用いて、微弱な光にも感じるように感度を高めている。
【００１５】
この装置の光学的部分の構成はこのようになっているので、ＣＣＤカメラの１フレームで、対象物Ｓの１ラインの拡散反射スペクトルデータを取得できる。このデータはデータ処理装置６に入力される。続いて、ステージを微小な長さ動かして次の１ライン拡散反射スペクトルデータをＣＣＤカメラの次のフレームに取得し、データ処理装置に送る。この動作を繰り返すことにより、２次元の面の拡散反射スペクトルデータを取得できる。実際には、上記Ｘ軸に対応する計測対象物表面の１ラインに垂直な方向に掃引させる機構、例えば、制御手段６ｂでステージをほぼ連続的に移動させながら、その動作に同期してＣＣＤカメラ５でデータを取得するようになっている。
【００１６】
また、図示しないが、本実施例の装置は、一組の偏光板を備えている。この偏光板により、白色光源２からの光が直線偏光化されるとともに、この直線偏光化された白色光源２からの光の偏光面と垂直な直線偏光成分のみを分光器４に入射させるようになっている。これにより、対象物Ｓの表面で生じる乱反射の影響が抑制されるようになっている。なお、この２つの直線偏光の向きは任意に設定できるように構成されている。
【００１７】
また、図示しないが、本実施例の装置は、計測中央部に常に焦点を合わせることができる自動焦点（ＡＦ）機能を有している。これにより、対象物Ｓの表面の比較的空間周波数の大きな凹凸に起因する影の影響を抑制することができるようになっている。
【００１８】
さらに、図示しないが、本実施例の装置は、色素病変と正常部との境界領域観察に優れる顕微光学系機能を有している。
【００１９】
そして、この装置は、搭載しているスリット３の光学スリット長と分光器４の光学系倍率が決める計測画面縦寸法と、スリット３の光学スリット幅と調節手段７の駆動ソフト設定が決める計測画面横寸法と、ＣＣＤカメラ５の１画素寸法、スリット３の光学スリット幅と分光器４の光学系倍率が決める１画素寸法、を２次元画像の基本長さスケールとして、２次元画像内各画素に分光器４の特性が決める波長範囲内の拡散反射スペクトルを格納できる。この装置は、位置の情報と拡散反射スペクトルの情報を、光学スリットの長手方向と垂直方向に掃引、すなわちラインスキャンすることで、短時間で取得可能である。取得した計測対象の拡散反射スペクトルの解析は、２次元スペクトル画像の描画を可能にする。したがって、この装置によれば、拡散反射スペクトルに定性的・定量的な違いがあれば、そのような光学的に違いがある領域を強調表示することができる。拡散反射スペクトルから色の三原色各要素値を計算して、それをもとに描画すれば、カラー写真と遜色ない擬似カラー画像も再構成できる。
【００２０】
つぎに、本発明によるメラノーマ診断用画像の作成方法について説明する。
【００２１】
はじめの第１のステップでは、対象物Ｓ表面の拡散反射スペクトルを測定し、対象物Ｓ表面の位置情報とその位置における拡散反射スペクトルとを含む複数の画素データを取得する。なお、ここで得られる拡散反射スペクトルは、２次元空間中の波長に関するものである。
【００２２】
上記装置を用いた拡散反射スペクトルの測定においては、一度に所定の空間領域すべてを走査してしまうため、メラノーマなどの色素性病変の診断には不必要と考えられる画素データも得られてしまうことがある。そこで、好ましくは、フィルタリングを行う。すなわち、画素データを取得した後に、所定の波長において所定の反射率を有する画素データを、以下の主成分分析の対象から除外する。具体的には、本実施例では、例えば、メラニンが豊富すぎるため血液中のヘモグロビンに特有なスペクトルが得られないと考えられる７００ｎｍにおける反射率が０．０２未満である画素データと、ヘモグロビンとメラニンによって構成されているとは考えられない波長５００ｎｍにおける反射率が０．０４を超えかつ波長７００ｎｍにおける反射率が０．０９未満の画素データを除外する。
【００２３】
つぎの第２のステップでは、第１のステップで得られた画素データの拡散反射スペクトルを吸光度スペクトルに変換する。そして、この吸光度スペクトルについて所定の波長領域において主成分分析を行って少なくとも第３主成分までのローディングベクトルを求める。
【００２４】
本実施例においては、ヘモグロビンとメラニンに注目するため、例えば、５００〜８００ｎｍの波長領域において主成分分析を行う。ここで、波長がｗ個の離散値を持つとすれば、データ形式はｗ行、ｓ列の行列Ａで表される。なお、ｓはフィルタリングした後の画素数である。行列要素は、反射率Ｒを−ｌｏｇ１０Ｒにより吸光度に変換しておく。正方行列ＡＡＴを計算し、正方行列の固有値問題を解くことで得られるｗ個の固有ベクトルがローディングベクトルである。このローディングベクトルは、規格、直交化が保証されている。ここで、規格化を行わない自己相関関数の形式で行列を作成するほうがいっそう物理的意味合いがはっきりする。
【００２５】
そして、すべてのそれぞれの画素データの吸光度スペクトルをこのローディングベクトルに射影して、それぞれの画素データに対応するローディングベクトルの第１スコア、第２スコア、第３スコアを求める。すなわち、吸光度スペクトルの第１ローディングベクトル成分が第１スコア、第２ローディングベクトル成分が第２スコア、第３ローディングベクトル成分が第３スコアとなる。
【００２６】
例として、図３に、ヒトの母斑（Ｎｅｖｕｓ）を有する皮膚を対象物Ｓとしたときの写真と、同じ対象物Ｓについて本実施例の方法で求めた第１スコア、第２スコア、第３スコアに加え、第４スコアを求めて画像化したものを示す。なお、これらの各スコアの画像は、各スコアを画素データの位置情報に基づいてマッピングし、各スコアの最大値と最小値により規格化して配色したものである。同様に、図５に、ヒトの脂漏性角化症（ＳＫ：Ｓｅｂｏｒｒｈｏｅｉｃ Ｋｅｒａｔｏｓｉｓ）を有する皮膚、図７と図９に、ヒトのメラノーマ（悪性黒子型黒色腫）（ＬＭＭ：Ｌｅｎｔｉｇｏ Ｍａｌｉｇｎａｎｔ Ｍｅｌａｎｏｍａ）を有する皮膚について画像化した各スコアを示す。
【００２７】
つぎの第３のステップでは、第２のステップで得られた画素データの第２スコアの正負と第３スコアの正負の４つ組み合わせ及びその位置情報に基づき４つの２値化画像を作成する。すなわち、第２スコアと第３スコアの正負を判定して、（１）第２スコアの数値が正であって第３スコアの数値が正である画素データの画素値を１とし、それ以外を０とし（第１象限）、（２）第２スコアの数値が正であって第３スコアの数値が負である画素データの画素値を１とし、それ以外を０とし（第４象限）、（３）第２スコアの数値が負であって第３スコアの数値が正である画素データの画素値を１とし、それ以外を０とし（第２象限）、（４）第２スコアの数値が負であって第３スコアの数値が負である画素データの画素値を１とし、それ以外を０とし（第３象限）、（１）〜（４）についてそれぞれ、画素値をその画素データの位置情報に基づいてそれぞれマッピングして画像を作成する。
【００２８】
例として、図４の左側に、ヒトの母斑（Ｎｅｖｕｓ）を有する皮膚を対象物Ｓとしたときの本実施例の方法で求めた４つの２値化画像を示す。ここでは第１象限、第４象限の画像はメラニンが豊富な領域、第２象限、第３象限の画像はヘモグロビンが豊富な領域が示されている。同様に、図６の左側に、ヒトの脂漏性角化症（ＳＫ）を有する皮膚についての２値化画像を示す。第１象限、第４象限の画像はメラニン、第２象限、第３象限の画像はヘモグロビンが豊富な領域が示されている。また、図８の左側と図１０の左側に、ヒトのメラノーマ（ＬＭＭ）を有する皮膚についての２値化画像を示す。図８の第１象限、第４象限の画像はヘモグロビン、第２象限、第３象限の画像はメラニンが豊富な領域が示されており、図９では反対に、第１象限、第４象限の画像はメラニンが豊富な領域、第２象限、第３象限の画像はヘモグロビンが豊富な領域が示されている。
【００２９】
そして、つぎの第４のステップでは、第２のステップで得られた第１スコア、第２スコア、第３スコアを使用して、式
【００３０】
【数２】
【００３１】
（ここで、Ｓ１ｓｔ、Ｓ２ｎｄ、Ｓ３ｒｄはそれぞれ第１スコア、第２スコア、第３スコア）により画素データのパラメータとして角度θ１２、θ１３を求める。なお、角度θ１２は、吸光度スペクトルを第１ローディングベクトルと第２ローディングベクトルがなす面に投影したときの第１ローディングベクトルとなす角度を表し、角度θ１３は、吸光度スペクトルを第１ローディングベクトルと第３ローディングベクトルがなす面に射影したときの第１ローディングベクトルとなす角度を表している。また、上記の式は、第１スコア、第２スコア、第３スコアが、それぞれ対応する第１ローディングベクトル、第２ローディングベクトル、第３ローディングベクトルを単位軸としたときの座標に相当することに基づいている。
【００３２】
さらに、つぎの第５のステップでは、第４のステップで得られた画素データの角度θ１２又はθ１３、及びその位置情報に基づき、角度θ１２又はθ１３の大小を示すカラー画像を作成する。すなわち、画素データの角度θ１２又はθ１３をその大小に応じて色分けして、その画素データの位置情報に基づいてマッピングして画像を作成する。例えば、角度θ１２の最大値が８°、最小値が−５°であった場合、その最小値〜最大値の範囲を紫〜青〜緑〜黄〜橙〜赤のグラデーションに対応させて配色して画像化する。
【００３３】
例として、図４の右側に、ヒトの母斑（Ｎｅｖｕｓ）を有する皮膚を対象物Ｓとしたときの本実施例の方法で求めた２つのカラー画像を示す。同様に、図６の右側に、ヒトの脂漏性角化症（ＳＫ）を有する皮膚、図８の右側と図１０の右側に、ヒトのメラノーマ（ＬＭＭ）を有する皮膚についてのカラー画像を示す。
【００３４】
以上のようにして第３のステップで作成した２値化画像と、第５のステップで作成したカラー画像とを比較すると、第２ローディングベクトルと第３ローディングベクトルのどちらの向きにヘモグロビン又はメラニンが増加しているのか、角度θ１２又はθ１３の正負に、例えばヘモグロビンの増加減少あるいは減少増加のいずれが対応しているのかが容易に分かる。すなわち、２つのカラー画像のうちのいずれか一方がヘモグロビンの増減を示し、他方がメラニンの増減を示しているのかが分かる。さらに、それぞれの相対濃度をも区別できる。
【００３５】
より詳細には、ローディングベクトルは、もととなる吸光度スペクトルを構成する成分の線形結合によって表される。ヒトの皮膚を対象物Ｓとした場合には、その成分としてはヘモグロビンとメラニンが挙げられる。本発明の方法において用いられる第２以降のスコアは、ヘモグロビンとメラニンの差分スペクトルによって説明可能である。そこで、得られた第２ローディングベクトル、第３ローディングベクトルと既知のヘモグロビンやメラニンの吸収スペクトルの相関係数をそれぞれ求め、相関係数の正負によって第２スコア、第３スコアの正負がヘモグロビン、メラニンのどちらに相当するかを判別することができる。例えば、第２ローディングベクトルとヘモグロビンの相関係数が正であり、メラニンとの相関係数が負であれば、第２ローディングベクトルの正の値を持つ領域はヘモグロビンが支配的であり、一方負の値を持つ領域はメラニンが支配的であるとみなせる。
【００３６】
そして、このカラー画像を用いることにより、客観的に母斑群、脂漏性角化症群とメラノーマ群を区別して、メラノーマを診断することが可能となる。例えば、母斑群、脂漏性角化症群については、メラニンが存在する領域とない領域の境界線は、後者の方にむけて凸となるなめらかな曲線となる。その曲線でメラニンがある領域とない領域がかなり明瞭に区別される。一方、メラノーマ群の場合、血管新生を反映して、肉眼で黒くメラニンのように見える領域にも血流（ヘモグロビン）が複雑に引き込まれている。したがって、境界線は複雑な凹凸を示す。
【００３７】
以上の実施例は、メラノーマを例にとって説明したが、メラノーマに限らず、悪性腫瘍は血管新生を伴う。本発明の方法によれば、血管新生領域の有無を可視化、すなわち画像化することができ、病態に即したデータの提供が可能となる。したがって、本発明は、メラノーマに限らず、表在性悪性腫瘍診断に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明に用いられる装置の一実施例を示す概略図である。
【図２】本発明に用いられる装置に搭載された分光器の一実施例を示す構成図である。
【図３】ヒトの母斑の画像化したスコアを示す。
【図４】左側にヒトの母斑の２値化画像、右側に母斑のカラーカラー画像を示す。
【図５】ヒトの脂漏性角化症の画像化したスコアを示す。
【図６】左側にヒトの脂漏性角化症の２値化画像、右側に脂漏性角化症のカラーカラー画像を示す。
【図７】ヒトのメラノーマの画像化したスコアを示す。
【図８】左側にヒトのメラノーマの２値化画像、右側にメラノーマのカラーカラー画像を示す。
【図９】ヒトのメラノーマの画像化したスコアを示す。
【図１０】左側にヒトのメラノーマの２値化画像、右側にメラノーマのカラーカラー画像を示す。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物表面の拡散反射スペクトルを測定し、前記対象物表面の位置情報とその位置における拡散反射スペクトルとを含む複数の画素データを取得する第１のステップと、
前記画素データの拡散反射スペクトルを吸光度スペクトルに変換し、この吸光度スペクトルについて所定の波長領域において主成分分析を行って少なくとも第３主成分までのローディングベクトルを求め、前記画素データの吸光度スペクトルをこのローディングベクトルに射影して第１スコア、第２スコア、第３スコアを求める第２のステップと、
前記画素データの第２スコアの正負と第３スコアの正負の４つの組み合わせ及びその位置情報に基づき４つの２値化画像を作成する第３のステップと、
式
【数１】
（ここで、Ｓ１ｓｔ、Ｓ２ｎｄ、Ｓ３ｒｄはそれぞれ第１スコア、第２スコア、第３スコア）により前記画素データの角度θ１２、θ１３を求める第４のステップと、前記画素データの角度θ１２又はθ１３、及びその位置情報に基づき、角度θ１２又はθ１３の大小を示すカラー画像を作成する第５のステップと
を備えたことを特徴とするメラノーマ診断用画像の作成方法。
【請求項２】
前記第１のステップにおいて、画素データを取得した後に、所定の波長において所定の反射率を有する画素データを主成分分析の対象から除外することを特徴とする請求項１記載のメラノーマ診断用画像の作成方法。
【請求項３】
前記第２のステップにおいて、５００〜８００ｎｍの波長領域において主成分分析を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載のメラノーマ診断用画像の作成方法。
【請求項１】
対象物表面の拡散反射スペクトルを測定し、前記対象物表面の位置情報とその位置における拡散反射スペクトルとを含む複数の画素データを取得する第１のステップと、
前記画素データの拡散反射スペクトルを吸光度スペクトルに変換し、この吸光度スペクトルについて所定の波長領域において主成分分析を行って少なくとも第３主成分までのローディングベクトルを求め、前記画素データの吸光度スペクトルをこのローディングベクトルに射影して第１スコア、第２スコア、第３スコアを求める第２のステップと、
前記画素データの第２スコアの正負と第３スコアの正負の４つの組み合わせ及びその位置情報に基づき４つの２値化画像を作成する第３のステップと、
式
【数１】
（ここで、Ｓ１ｓｔ、Ｓ２ｎｄ、Ｓ３ｒｄはそれぞれ第１スコア、第２スコア、第３スコア）により前記画素データの角度θ１２、θ１３を求める第４のステップと、前記画素データの角度θ１２又はθ１３、及びその位置情報に基づき、角度θ１２又はθ１３の大小を示すカラー画像を作成する第５のステップと
を備えたことを特徴とするメラノーマ診断用画像の作成方法。
【請求項２】
前記第１のステップにおいて、画素データを取得した後に、所定の波長において所定の反射率を有する画素データを主成分分析の対象から除外することを特徴とする請求項１記載のメラノーマ診断用画像の作成方法。
【請求項３】
前記第２のステップにおいて、５００〜８００ｎｍの波長領域において主成分分析を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載のメラノーマ診断用画像の作成方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２０１０−１２５２８８（Ｐ２０１０−１２５２８８Ａ）
【公開日】平成２２年６月１０日（２０１０．６．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−３０６８０９（Ｐ２００８−３０６８０９）
【出願日】平成２０年１２月１日（２００８．１２．１）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２０年度、文部科学省、地域科学技術振興事業委託事業、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（８９９００００６８）学校法人早稲田大学 (602)
【出願人】（５９０００２３８９）静岡県 (173)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年６月１０日（２０１０．６．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１２月１日（２００８．１２．１）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２０年度、文部科学省、地域科学技術振興事業委託事業、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（８９９００００６８）学校法人早稲田大学 (602)
【出願人】（５９０００２３８９）静岡県 (173)
【Ｆターム（参考）】
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