光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置
【課題】試料の組織の画像特性に対する事前知識なくても、特定組織を判別表示することが可能な光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置を実現する。
【解決手段】基準となる試料断層像から所定の２種類以上のパラメータである物理量の値を、断層像の複数の点に対応し画像情報から前記抽出手段で抽出し、該抽出されたパラメータ値を、前記複数のパラメータである物理量を規定する座標上にプロットし、プロットされた断層像の複数の点を分類する基準を設定し、被計測試料の断層像に含まれる特性を示す複数のパラメータである物理量の中から選択された所定の２以上のパラメータである物理量の値を、断層像の複数の点に対応し画像情報から抽出し、前記基準で分類し、該分類に対応した断層像の領域にカラーを付す。
【解決手段】基準となる試料断層像から所定の２種類以上のパラメータである物理量の値を、断層像の複数の点に対応し画像情報から前記抽出手段で抽出し、該抽出されたパラメータ値を、前記複数のパラメータである物理量を規定する座標上にプロットし、プロットされた断層像の複数の点を分類する基準を設定し、被計測試料の断層像に含まれる特性を示す複数のパラメータである物理量の中から選択された所定の２以上のパラメータである物理量の値を、断層像の複数の点に対応し画像情報から抽出し、前記基準で分類し、該分類に対応した断層像の領域にカラーを付す。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光画像計測装置（光コヒーレンストモグラフィー（ＯＣＴ：Optical coherence tomography））などの画像解析及び組織判別可視化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、物体の内部情報、つまり屈折率分布の微分構造を非破壊、高分解能で捉えるために、ＯＣＴを用いることが行われている。
【０００３】
医療分野等で用いられる非破壊断層計測技術の１つとして、光断層画像化法「光コヒーレンストモグラフィー」（ＯＣＴ）がある（特許文献１参照）。ＯＣＴは、光を計測プローブとして用いるため、被計測物体の屈折率分布、分光情報、偏光情報（複屈折率分布）等が計測できるという利点がある。
【０００４】
基本的なＯＣＴ４３は、マイケルソン干渉計を基本としており、その原理を図７で説明する。光源４４から射出された光は、コリメートレンズ４５で平行化された後に、ビームスプリッター４６により参照光と物体光に分割される。物体光は、物体アーム内の対物レンズ４７によって被計測物体４８に集光され、そこで散乱・反射された後に再び対物レンズ４７、ビームスプリッター４６に戻る。
【０００５】
一方、参照光は参照アーム内の対物レンズ４９を通過した後に参照鏡５０によって反射され、再び対物レンズ４９を通してビームスプリッター４６に戻る。このようにビームスプリッター４６に戻った物体光と参照光は、物体光とともに集光レンズ５１に入射し光検出器５２（フォトダイオード等）に集光される。
【０００６】
ＯＣＴの光源４４は、時間的に低コヒーレンスな光（異なった時刻に光源から出た光同士は極めて干渉しにくい光）の光源を利用する。時間的低コヒーレンス光を光源としたマイケルソン型の干渉計では、参照アームと物体アームの距離がほぼ等しいときにのみ干渉信号が現れる。この結果、参照アームと物体アームの光路長差（τ）を変化させながら、光検出器５２で干渉信号の強度を計測すると、光路長差に対する干渉信号（インターフェログラム）が得られる。
【０００７】
そのインターフェログラムの形状が、被計測物体４８の奥行き方向の反射率分布を示しており、１次元の軸方向走査により被計測物体４８の奥行き方向の構造を得ることができる。このように、ＯＣＴ４３では、光路長走査により、被計測物体４８の奥行き方向の構造を計測できる。
【０００８】
このような軸方向の走査のほかに、横方向の機械的走査を加え、２次元の走査を行うことで被計測物体の２次元断面画像が得られる。この横方向の走査を行う走査装置としては、被計測物体を直接移動させる構成、物体は固定したままで対物レンズをシフトさせる構成、被計測物体も対物レンズも固定したままで、対物レンズの瞳面付近においたガルバノミラーの角度を回転させる構成等が用いられている。
【０００９】
以上の基本的なＯＣＴが発展したものとして、光源の波長を走査してスペクトル干渉信号を得る波長走査型ＯＣＴ（Swept Source OCT、略して「ＳＳ−ＯＣＴ」という。）と、分光器を用いてスペクトル信号を得るスペクトルドメインＯＣＴ（フーリエドメインＯＣＴ（Fourier DomainＯＣＴ、略して「ＦＤ−ＯＣＴ」という。特許文献２参照）ともいう）があり，それらに偏光感受機能を付与した偏光感受型ＯＣＴ（Polarization-Sensitive ＯＣＴ、略して「ＰＳ−ＯＣＴ」という。特許文献３参照）がある。
【００１０】
波長走査型ＯＣＴは、高速波長スキャニングレーザーにより光源の波長を変え、スペクトル信号と同期取得された光源走査信号を用いて干渉信号を最配列し、信号処理を加えることで３次元光断層画像を得るものである。なお、光源の波長を変える手段として、モノクロメーターを利用したものでも、波長走査型ＯＣＴとして利用可能である。
【００１１】
フーリエドメインＯＣＴは、被計測物体からの反射光の波長スペクトルを、スペクトロメーター（スペクトル分光器）で取得し、このスペクトル強度分布に対してフーリエ変換することで、実空間（ＯＣＴ信号空間）上での信号を取り出すことを特徴とするものであり、このフーリエドメインＯＣＴは、奥行き方向の走査を行う必要がなく、ｘ軸方向の走査を行うことで被計測物体の断面構造を計測可能である。
【００１２】
偏光感受型ＯＣＴは、波長走査型OCTおよびフーリエドメインＯＣＴと同様に、広帯域光源を使用し、被計測物体からの反射光の波長スペクトルを光源波長走査あるいはスペクトル分光器で取得するものであるが、入射光及び参照光をそれぞれ１／２波長板、１／４波長板等を通して水平直線偏光、垂直直線偏光、４５°直線偏光、円偏光として、被計測物体からの反射光と参照光を重ねて１／２波長板、１／４波長板等を通して、例えば水平偏光成分だけをスペクトル分光器に入射させて干渉させ、物体光の特定偏光状態をもつ成分だけを取り出してフーリエ変換するものである。この偏光感受型ＯＣＴも、奥行き方向の走査を行う必要がない。
【００１３】
ドップラーＯＣＴは、スペクトル干渉情報のフーリエ変換によって得られる位相の変化量がドップラー信号として被検体の移動速度に対応することを利用し、血流などの速度を求める方法であり、波長走査型ＯＣＴ、フーリエドメインＯＣＴなどに摘要することができる（非特許文献１参照）。
【００１４】
以上、従来のＯＣＴの概略を説明したが、物体の屈折率分布の微分構造は、非破壊、高分解能で捉えることはできるものの、物体そのものが本来持っている偏光依存性を十分捉えることはできない。
【００１５】
特に、ＯＣＴを生体計測へ応用することを考える場合、繊維状の構造（繊維の伸長方向等）や歯のエナメル質の相違に起因する複屈折による偏光依存性を持つ生物試料の測定においては、解像度の低下とともに、構造を捉えられないなどの問題が生じてしまう。
【００１６】
この問題を解決するために、すでに、ＯＣＴのような低コヒーレンス干渉計で、ある特定部分からの散乱光成分とある偏光状態の参照光とを干渉させて、その干渉成分には偏光特性が強く反映され、その結果、奥行き方向の断面のある特定部分の偏光情報を捉える偏光感受光画像計測装置が提案されている（特許文献３参照）。
【００１７】
ところで、従来提案されている偏光感受光画像計測装置では、偏光情報を取得するためには、異なった偏光状態毎にそれぞれ断層画像を計測し、複数枚の断層画像を入手しなければならないという問題があったが、本発明者らは、計測に用いる入射ビーム光の偏光状態を、ＥＯ変調器（偏光変調器、電気光学変調器）を用いて連続的に変調し、１回のＢスキャン（試料の奥行方向に垂直な平面上の一方向、例えばｘ軸方向のスキャン）によって、試料の偏光情報（試料の複屈折（分布）による偏光依存性）を計測する偏光感受光画像計測装置を提案している（特許文献４参照）。
【００１８】
【特許文献１】特開２００２−３１０８９７号公報
【特許文献２】特開平１１−３２５８４９号公報
【特許文献３】特開２００４−０２８９７０号公報
【特許文献４】特開２００７−２９８４６１号公報
【非特許文献１】B. R. White他, Optics Express, １１巻２５号（２００３年）３４９０頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
従来の光画像計測装置では、試料について組織の形態的な特徴を計測することは可能であったが、組織の違いを可視化することは困難であった。本発明は、試料についてその組織の画像特性に対する事前知識なくても、特定組織を判別表示することが可能となる光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置を実現することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明は上記課題を解決するために、光画像計測装置において、取得した試料の断層像の画像情報を画像処理装置に入力して、断層像の画像情報に含まれる情報を用いて画像を解析し、組織判別可能なように可視化を行う画像解析及び組織判別可視化装置であって、
試料の断層像に含まれる組織の特性を示す複数種類のパラメータである物理量の中から選択された所定の２種類以上のパラメータである物理量の値を、断層像の複数の点に対応し該断層像の画像情報から抽出する抽出手段と、該抽出された前記２種類以上のパラメータである物理量の値を、前記２種類以上のパラメータである物理量を規定する座標上に、点としてプロットするプロット手段と、基準となる試料の断層像の画像情報から前記抽出手段で抽出し、前記プロット手段でプロットされた複数の点を分類する基準線を設定する基準設定手段と、前記基準線で前記複数の点を分類する手段と、分類された前記複数の点について、それぞれ該分類に対応したカラー情報を付し、該カラー情報を付された前記複数の点に対応する断層像の領域にカラーを付す可視化手段と、を備えており、被計測試料の断層像の画像情報から前記抽出手段で前記２種類以上のパラメータである物理量の値を抽出し、これを前記プロット手段でプロットした複数の点を、前記基準線で分類し、該分類に対応するカラー情報を付し、該複数の点に対応する断層像の領域をカラーに付して断層像をカラー化する構成であることを特徴とする光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置を提供する。
【００２１】
光画像計測装置は、偏光感受光画像計測装置とすることが好ましい。
【００２２】
前記パラメータである物理量は２種類以上であることが好ましい。
【００２３】
前記パラメータである物理量は、画素強度、画像強度の深さ方向の微分値、局所複屈折量、複屈折量の深さ方向の微分値、位相遅延量の深さ方向の微分値の最小自乗フィッティング誤差の標準偏差、複屈折の局所コントラスト及び光学軸の方向から選択された少なくとも２種類以上の物理量であることが好ましい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、光画像計測装置の画像解析し、組織判別可視化が行われるから、試料について、その組織の画像特性に対する事前知識なくても、特定組織を判別表示することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置を実施するための最良の形態を実施例に基づいて図面を参照して説明する。
【実施例】
【００２６】
（全体構成）
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置は、通常の光画像計測装置（ＯＣＴ）でも、計測光として偏光を利用した偏光感受光画像計測装置でも適用可能であるが、ここでは、本発明の光画像計測装置は、「背景技術」の項で説明した偏光感受光画像計測装置（参考文献４）と同様の構成に適用したもので説明する。よって、まず、本発明の偏光感受光画像計測装置（複屈折トモグラフィー）の前提となる偏光感受光画像計測装置の全体構成について説明する。
【００２７】
本発明に係る偏光感受光画像計測装置は、Ｂスキャン（光ビームが進む試料の深さ方向をＡ方向とした場合、このＡ方向と直交する方向のスキャン）と同時に（同期して）光源からの偏光ビーム（偏光子により直線的に偏光されたビーム）をＥＯ変調器（偏光変調器、電気光学変調器）によって連続的に変調し、この連続的に偏光を変調した偏光ビームを分けて、一方を入射ビームとして走査して試料に照射し、その反射光（物体光）を得ると共に、他方を参照光として、両者のスペクトル干渉によりＯＣＴ計測を行うものである。
【００２８】
そして、このスペクトル干渉成分のうち、垂直偏光成分（Ｈ）と水平偏光成分（Ｖ）を同時に２つの光検出器で測定することにより、試料の偏光特性を表すジョーンズベクトルを得る（Ｈ画像とＶ画像）構成を特徴とするものである。
【００２９】
図１は、本発明を適用する偏光感受光画像計測装置の光学系の全体構成を示す図である。図１に示す偏光感受光画像計測装置１は、光源２、偏光子３、ＥＯ変調器４、ファイバーカプラー（光カプラー）５、参照アーム６、試料アーム７、分光器８等の光学要素を備えている。この偏光感受光画像計測装置１の光学系は、光学要素が互いにファイバー９で結合されているが、ファイバーで結合されていないタイプの構造（フリースペース型）であってもよい。
【００３０】
光源２は、広帯域スペクトルを有するスーパールミネッセントダイオード（ＳＬＤ：Super Luminescent Diode）を使用する。なお、光源２は、パルスレーザでもよい。光源２には、コリメートレンズ１１、光源２からの光を直線偏光にする偏光子３、進相軸を４５°の方向にセットされたＥＯ変調器（偏光変調器、電気光学変調器）４、集光レンズ１３及びファイバーカプラー５が、順次、接続されている。
【００３１】
ＥＯ変調器４は、進相軸を４５°の方向に固定して、該ＥＯ変調器４にかける電圧を正弦的に変調することで、進相軸とそれに直交する遅相軸との間の位相差（リタデーション）を連続的に変えるもので、これにより、光源２から出て偏光子３で（縦）直線偏光となった光がＥＯ変調器４に入射すると、上記変調の周期で、直線偏光→楕円偏光→直線偏光………などのように変調される。ＥＯ変調器４は、市販されているＥＯ変調器を使用すればよい。
【００３２】
ファイバーカプラー５には分岐するファイバー９を介して、参照アーム６と試料アーム７が接続されている。参照アーム６には、偏波コントローラ（polarization controller）１０、コリメートレンズ１１、偏光子１２、集光レンズ１３及び参照鏡（固定鏡）１４が、順次、設けられている。参照アーム６の偏光子１２は、上記のとおり偏光状態を変調しても参照アーム６から戻ってくる光の強度が変化しないような方向を選択するために用いている。この偏光子１２の方向（直線偏光の偏光方向）の調整は偏波コントローラ１０とセットで行う。
【００３３】
試料アーム７では、偏波コントローラ１５、コリメートレンズ１１、固定鏡２４、ガルバノ鏡１６、集光レンズ１３が、順次、設けられ、ファイバーカプラー５からの入射ビームが２軸のガルバノ鏡１６により走査されて試料１７に照射される。試料１７からの反射光は物体光として再びファイバーカプラー５に戻り、参照光と重畳されて干渉ビームとして分光器８に送られる。
【００３４】
分光器８は、順次接続される偏波コントローラ１８、コリメートレンズ１１、（偏光感受型体積位相ホログラフィック）回折格子１９、フーリエ変換レンズ２０、偏光ビームスプリッター２１及び２つの光検出器２２、２３を備えている。この実施例では、光検出器２２、２３として、ラインＣＣＤカメラ（１次元ＣＣＤカメラ）を利用する。ファイバーカプラー５から送られてくる干渉ビームは、コリメートレンズ１１でコリメートされ、回折格子１９によって干渉スペクトルに分光される。
【００３５】
回折格子１９で分光された干渉スペクトルビームは、フーリエ変換レンズ２０でフーリエ変換され偏光ビームスプリッター２１で水平及び垂直成分に分けられ、それぞれ２つラインＣＣＤカメラ（光検出器）２２、２３で検出される。この２つラインＣＣＤカメラ２２、２３は、水平および垂直偏光信号両方の位相情報を検知するために使われるので、２つのラインＣＣＤカメラ２２、２３は同一の分光器の形成に寄与するものでなくてはならない。
【００３６】
なお、光源２、参照アーム６、試料アーム７及び分光器８には、それぞれ偏波コントローラ１０、１５、１８が設けられているが、これらは、光源２から参照アーム６、試料アーム７、分光器８に送られるそれぞれのビームの初期偏光状態を調整して、ＥＯ変調器４で連続的に変調された偏光状態が、参照光と物体光においても互いに一定の振幅と一定の相対偏光状態の関係が維持され、さらにファイバーカプラー５に接続された分光器８において一定の振幅と一定の相対偏光状態を保たれるようにコントロールする。
【００３７】
また、２つラインＣＣＤカメラ２２、２３を含む分光器８を校正するときはＥＯ変調器４は止める。参照光をブロックし、スライドガラスと反射鏡を試料アーム７におく。この配置は水平および垂直偏光成分のピークの位置が同じであることを保証する。そして、スライドガラスの後ろの面と反射鏡からのＯＣＴ信号は２つの分光器８で検知される。ＯＣＴ信号のピークの位相差はモニターされる。
【００３８】
この位相差はすべての光軸方向の深さでゼロであるべきである。次に、信号は２つラインＣＣＤカメラ２２、２３を含む分光器８で複素スペクトルを得るために、ウィンドウされ逆フーリエ変換される。この位相差はすべての周波数でゼロであるべきなので、これらの値をモニターすることによって２つラインＣＣＤカメラ２２、２３の物理的な位置は位相差が最小になるようにアライメントされる。
【００３９】
上記偏光感受光画像計測装置では、次のように偏光情報を取得できる。光源２からの光を直線偏光し、この直線偏光されたビームをＥＯ変調器４により連続的に偏光状態の変調を行う。即ち、ＥＯ変調器４は、進相軸を４５°の方向に固定して、該ＥＯ変調器４にかける電圧を正弦的に変調することで、進相軸とそれに直交する遅相軸との間の位相差（偏光角：リタデーション）を連続的に変えるもので、これにより、光源２から出て直線偏光子で（縦）直線偏光となった光がＥＯ変調器４に入射すると、上記変調の周期で、直線偏光→楕円偏光→直線偏光………などのように変調される。
【００４０】
そして、直線偏光された偏光ビームをＥＯ変調器４により連続的に偏光状態の変調を行うと同時に、Ｂスキャンを同期して行う。即ち、１回のＢスキャンの間に、ＥＯ変調器４による偏光の連続的な変調を複数周期行う。ここで、１周期とは、偏光角（リターデーション）φが０〜２πと変化する期間である。要するに、この１周期の間に、偏光子からの光の偏光が、直線偏光（垂直偏光）→楕円偏光→直線偏光（水平偏光）………などのように連続的に変調する。
【００４１】
このように偏光ビームの偏光を連続的に変調しながら、試料アーム７では、入射ビームをガルバノ鏡１６により試料１７に走査してＢスキャンを行い、分光器８において、その反射光である物体光と参照光の干渉スペクトルについて、その水平偏光成分および垂直偏光成分を２つのラインＣＣＤカメラ２２、２３で検出する。これにより、１回のＢスキャンによって、それぞれ水平偏光成分及び垂直偏光成分に対応する２枚のＡ−Ｂスキャン画像（Ａ方向は試料の深さ方向）が得られる。
【００４２】
上記のとおり、１回のＢスキャンの間に、偏光ビームの偏光の連続的な変調を複数周期行うが、各周期（１周期）の連続的な変調の間に２つのラインＣＣＤカメラ２２、２３で検出した水平偏光成分および垂直偏光成分それぞれの偏光情報が１画素分の偏光情報となる。１周期の連続的な変調の間に２つのラインＣＣＤカメラ２２、２３で偏光情報を検出タイミング信号に同期して行い、１周期に検出回数（取込回数）を、４回、８回等、適宜決めればよい。
【００４３】
このようにして１回のＢスキャンの間に得た２枚のＡ−Ｂスキャン画像のデータを、Ｂスキャン方向に１次元フーリエ変換を行う。すると、０次、１次、−１次のピークが出る。ここで、０次のピークをそれぞれ抽出し、そのデータのみを用いて逆フーリエ変換すると、Ｈ０、Ｖ０画像が得られる。同様に、１次のピークをそれぞれ抽出し、そのデータのみを用いて逆フーリエ変換すると、Ｈ１、Ｖ１画像が得られる。
【００４４】
Ｈ０、Ｈ１画像から、試料１７の偏光特性であるジョーンズマトリックスの成分のうち、Ｊ（１，１）およびＪ（１，２）を求める事ができる。そして、Ｖ０、Ｖ１画像から、試料１７の偏光特性である式（１）のジョーンズマトリックスの成分のうち、Ｊ（２，１）およびＪ（２，２）を求める事ができる。
【００４５】
このようにして、１回のＢスキャンにおついて４つの偏光特性を含む情報が得られる。そして、この４つの情報をそれぞれ、通常のＦＤ−ＯＣＴと同様にＡスキャン方向にフーリエ変換すると、１次のピークが試料１７の深さ方向の情報を有し、しかもそれぞれ偏光特性に応じた４枚のＡ−Ｂ画像が得られる。
【００４６】
（特徴的構成）
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置（以下、単に「画像解析組織判別可視化装置」という）は、以上のとおりの全体構成を備えた偏光感受光画像計測装置において、ＣＣＤカメラで取得した試料の偏光特性（複屈折）に応じた画像（断層像）の画像情報から、付加的なデータなしに、画像に含まれる情報を用いて画像を解析し、組織判別可能なように可視化できる画像処理を行う構成を特徴とするものであり、これにより、試料についてその組織の画像特性に対する事前の知識なくても、特定組織を判別表示することが可能となる。
【００４７】
この画像解析組織判別可視化装置の基本的な原理は、次のとおりである。上記偏光感受光画像計測装置で取得できた２次元の断層像（深さ方向と、深さ方向に垂直な方向の２つの次元から成る画像）について、画像の複数の点について画像に含まれる情報を、断層像の画像情報から抽出し、画像の各点と抽出情報を相関づける構成を特徴とする。
【００４８】
この相関付けをするには、画像に含まれる情報として、複数のパラメータから２つのパラメータを選択し、画像の多数の点から抽出した２つのパラメータの物理量の値をｘｙ座標上にそれぞれプロットすることにより行われる。３つ以上のパラメータを用いることも可能であり、その場合プロットする空間は３次元以上となる。
【００４９】
このような画像の各点と抽出情報を相関づける構成により、予め既存の試料について抽出情報を相関づけして試料を判別するための基準を設定しておき、被計測試料について画像の各点と抽出情報を相関づけして、上記基準を利用して、被計測試料の判別及び可視化を可能とする。
【００５０】
この画像解析組織判別可視化装置は、具体的には、図２に示すように、入力部、出力部、記憶装置及びＣＰＵを備えたコンピュータが利用される。光画像計測装置で取得された試料の断層像の画像情報は、入力部に入力される。ＣＰＵは、記憶装置に搭載された所定のアルゴリズムに基づくソフトに従って、次のような機能を発揮する手段として動作する。
【００５１】
ＣＰＵがソフトに従って機能する手段は、次のとおりである。
（１）試料の断層像に含まれる組織の特性を示す複数種類のパラメータである物理量の中から選択された所定の２種類以上のパラメータである物理量の値（以下、「パラメータ値」という）を、断層像の複数の点に対応し画像情報から抽出する手段（以下、「抽出手段」という）。
（２）抽出されたパラメータ値を、複数のパラメータである物理量を規定する座標上にプロットする手段（以下、「プロット手段」という）。
（３）基準となる試料の断層像について、プロット手段でパラメータ値がプロットされた複数の点をプロット群に分類（分離）する基準を設定する手段（以下、「基準設定手段」という）。
（４）被計測試料の断層像について、プロット手段でパラメータ値がプロットされた複数の点を、前記基準で分類する手段（以下、「分類手段」という）。
（５）分類された前記複数の点に対応した断層像の領域（試料の部位）にカラーを付し可視化する手段（以下、「可視化手段」という）。
【００５２】
このような手段によって、本発明の画像解析組織判別可視化装置は、断層像の画像情報から、２種類以上のパラメータである物理量の値を抽出し、これをプロットした複数の点を、基準線で分類し、該分類に対応するカラー情報を付し、該複数の点に対応する断層像の領域にカラーを付して断層像をカラー化する画像処理を行うものである。この画像処理された信号は出力部から出力装置で可視化することが可能である。本発明の画像解析組織判別可視化装置を、さらに、図３（断層像及び座標を示す模式図）及び図４（フロー図）で説明する。
【００５３】
既知の基準となる試料（予め組織の内容、分布などの知られた試料であり、「基準試料」という。）について上記の偏光感受光画像計測装置によって、断層像の画像情報を取得し（図４（ａ）の（ア））、画像解析組織判別可視化装置（コンピュータ）に入力される（図４（ａ）の（イ））。
【００５４】
画像解析組織判別可視化装置の抽出手段は、この基準試料の断層像の画像情報から、予め組織の内容、分布などの知られた領域（Ａ領域及びＢ領域にそれぞれ対応する試料の部位の組織、構造等が既知である。）も含めて断層像の複数の点について、断層像パラメータＩとパラメータIIの値（物理量の値）を抽出する（図３（ａ）、（ｂ）、図４（ａ）の（ウ））。
【００５５】
プロット手段は、各点について抽出した２つのパラメータの値（パラメータＩの値、パラメータIIの値）をｘ軸（パラメータＩ）とｙ軸（パラメータII）の座標（ｘｙ座標）上にプロットし、ｘｙ座標上に２つのパラメータ値プロットしたｘｙ座標データを取得する（図３（ｂ）、図４（ａ）の（エ））。
【００５６】
基準設定手段は、既知の試料について、その断層像の画像情報から抽出したパラメータＩ、IIの値を、それぞれｘｙ座標上にプロットして得られたｘｙ座標データについて、プロットした複数の点を線引きし、断層像のＡ領域に対応するプロット群Ａ’とＢ領域に対応するプロット群Ｂ’とに分類（分離）するための基準線を設定する（図３（ｃ）、図４（ａ）の（オ））。その基準線は、直線、折れ線又は曲線でもよい。
【００５７】
以上は、本発明の画像解析組織判別可視化装置の各手段が、基準試料の断層像の画像情報からパラメータ値を抽出し、それらをｘｙ座標上にプロットして、これらをプロット群に分類するための基準線を設定する画像解析組織判別可視化のための準備処理行う機能である。
【００５８】
このような準備処理が予めなされた上で、本発明の画像解析組織判別可視化装置によって被計測試料（組織の分布など未知な試料）を計測する場合は、その被計測試料について、偏光感受光画像計測装置によって、断層像の画像情報を取得し、画像解析組織判別可視化装置（コンピュータ）に入力される（図４（ｂ）の（ア’）、（イ’））。
【００５９】
画像解析組織判別可視化装置の抽出手段は、この被計測試料の断層像について、その断層像の画像情報から、パラメータＩとパラメータIIの値（物理量の値）を抽出する（図３（ｄ）、（ｅ）、図４（ｂ）の（ウ’））。
【００６０】
プロット手段は、被計測試料の断層像の各点について抽出した２つのパラメータＩ、IIの値を、ｘ軸（パラメータＩ）とｙ軸（パラメータII）の座標上にプロットし、ｘｙ座標上に２つのパラメータ値をプロットしたｘｙ座標データを取得する（図３（ｅ）、図４（ｂ）の（エ’））。
【００６１】
分類手段は、このｘｙ座標上において上記基準線によりプロット群に分類する（図３（ｆ）、図４（ｂ）の（オ’））。この分類されたプロット群Ａ’、Ｂ’に対応する断層像の領域が、既知のＡ領域（部位）の組織、Ｂ領域（部位）の組織に対応する。
【００６２】
可視化手段は、基準線で分類されたｘｙ座標データ上のプロット群Ａ’、Ｂ’に属する各点にカラー情報を付して、このカラー情報に基づき、ｘｙ座標データ上の各点に対応する断層像の各領域を着色する（図３（ｇ）、図４（ｂ）の（カ’）、（キ’））。なお、カラー情報は、予め、基準線で分類されたプロット群毎に対応する色が記憶装置に記憶しておく。
【００６３】
このように、断層像の各領域Ａ、Ｂ毎に着色されると、Ａ領域及びＢ領域のそれぞれが明確となり、組織判別のための可視化が可能となる。本発明の画像解析組織判別可視化装置は、このような構成であるから、被計測試料についてその組織の画像特性に対する事前知識なくても、特定組織を判別表示することが可能となる。
【００６４】
ここで、断層像の特徴を表す画像情報に含まれるパラメータとなる物理量について説明する。パラメータとなる物理量は、例えば、次のようなものがある。
（１）画素強度（intensity）
画素強度としては、１画素の強度としてもよいが、５画素×５画素の局所的な平均強度であってもよい。また、平均強度と注目している画素の強度差である局所的なコントラストであってもよい。
（２）画像強度の傾斜量（深さ方向の微分値）
【００６５】
（３）局所複屈折量(local birefringence)
表面から深さ方向の所定箇所までの複屈折量（位相遅延量）の累積量ではなく、所定箇所を含む局所領域の複屈折量（位相遅延量）である。
（４）複屈折量（位相遅延量）の傾斜量（深さ方向の微分値）
具体的には、位相遅延量の局所的傾斜量（深さ方向の微分値）である。
【００６６】
（５）位相遅延量の局所的傾斜量（深さ方向の微分値）の最小自乗フィッティング誤差の標準偏差
（６）複屈折の局所コントラスト
（７）光学軸の方向(axis of orientation)
（８）２色性(diattenuation)
【００６７】
上記物理量それぞれについて、「物理量そのもの」、あるいは、「局所領域平均」、「分散」、「高次の分散」、「分布の尖度(kurtosis)」及び「分布の歪度(skewness)」のいずれかの統計処理をほどこしたものが、試料のテクスチャーの特徴（試料の組織の模様、特性等の特徴）を抽出するパラメータとなる。
【００６８】
（作用）
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析組織判別可視化装置の作用を、以下説明する。ここでは、画像処理する断層像の画像情報は、光画像計測装置により取得し、画像解析組織判別可視化装置（コンピュータ）に入力されるものとし（図４（ａ）の（ア）、（イ）、図４（ｂ）の（ア’）、（イ’））、画像解析組織判別可視化装置による画像解析及び組織判別可視化のプロセスを中心に説明する。
【００６９】
（１）上記のような複数のパラメータの中から、断層像の画像情報からみて、計測対象とする試料に応じて、その組織、構造（テクスチャー）の特徴をよく表しており、組織判別のために適した２つのパラメータＩ、IIを予め選択する。なお、選択されるべき対象となる可能性のあるパラメータ（上記（１）〜（８）のパラメータ等）については、選択項目として画像解析組織判別可視化装置（コンピュータ）の記憶装置に記憶させておく。
【００７０】
（２）被計測対象である試料の基準となる試料（基準試料。例えば、人の目を被計測試料とする場合は、健康な人の目等）について組織が既知の断層像の部分を選択し、この部分を含めて断層像の多数の点について、それぞれ予め選択された上記２つのパラメータＩ、IIの値を、抽出手段によって、断層像の画像情報から抽出する（図４（ａ）の（ウ））。
【００７１】
（３）多数の点についての２つのパラメータＩ、IIに関する抽出された値を、プロット手段によって、それぞれｘ軸（横軸）及びｙ軸（縦軸）上にプロットする（図４（ａ）の（エ））。
【００７２】
（４）ｘ軸（横軸）及びｙ軸（縦軸）上にプロットされた点の分布状態に基づいて、基準設定手段は、プロットされた複数の点を、線引きしてプロット群Ａ’、Ｂ’に分類（分離）できる基準線を設定する（図４（ａ）の（オ））。
【００７３】
（５）被計測対象である試料について、光画像計測装置で取得した断層像の画像情報を画像解析組織判別可視化装置に入力し（図４（ｂ）の（ア’）、（イ’））、上記基準試料と同様な２つのパラメータＩ、IIの値を断層像の画像情報から抽出し、それぞれプロット手段によって、ｘｙ座標上にプロットする（図４（ｂ）の（エ’））。
【００７４】
（６）上記基準線に基づいて、ｘｙ座標上にプロットされたパラメータＩ、IIの抽出値のｘｙ座標データについて、分類手段により基準線でプロット群Ａ’、Ｂ’に分類する（図４（ｂ）の（オ’））。
【００７５】
（７）分類されたプロット群Ａ’、Ｂ’のそれぞれの点について、可視化手段によって、予めプロット群毎に決められ記憶装置に記憶されているカラー情報を付与させる。そして、このカラー情報が付与された各点に対応する断層像の各領域についてカラー情報を付与し断層像を着色すれば、分類された組織のそれぞれの点及び領域に疑似カラーが付与された断層像を得られ、組織の画像解析及び可視化判別にきわめて有用となる（図４（ｂ）の（キ’）。
【００７６】
ところで、以上の説明では複数のパラメータから利用者が試料の組織の判別に適した２つのパラメータを選択した例について説明したが、画像解析組織判別可視化装置においては、パラメータは、基準試料について組織の特徴をより明確にするために自動的に、複数決定してもよい。
【００７７】
すなわち、試料の断層像を画像情報によって自動的に解析し、計測対象とする試料について、断層像のテクスチャーの特徴をよく表しており、組織判別のために適した複数のパラメータを自動的に決定する自動決定手段で行ってもよい。この自動決定手段も、具体的には、所定のアルゴリズムに基づいて、コンピュータの演算機能を利用して行うものであり、その機能で特徴付けられる構成は、次のとおりである。
【００７８】
（１）この自動決定手段では、基準試料の断層像の多数の点について、その画像情報から、全て又は特徴的なパラメータについて、それぞれパラメータ値を抽出し、多次元空間にプロットする。
【００７９】
（２）３次元試料内の各点（あるいはその点を中心とする３次元ボリューム）はこの多次元空間の１点にプロット（写像）される。試料の特徴の構造解析（テクスチャー解析）を行い、独立した特徴を認識(perception)する。類似のテクスチャーに共通し、異なるテクスチャーを分類するような（複数の）最適なパラメータを自動的に選択する。このようにして選択されたパラメータを、最適な分離パラメータとし、分類のためのパラメータの値の境界（２次元空間であれば直線、多次元空間であれば多角形など）を決める。
【００８０】
（３）その際、ニューラル・ネットワーク（ＮＮ）、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ）などの非線形弁別アルゴリズムを用いてもよい。ニューラル・ネットワークは、 人間の脳の仕組みを模倣した情報処理アルゴリズムであり予めプログラムを書くことなしに最適な解を得られる手段である。遺伝的アルゴリズムは解の候補を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して組み換え・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する手段で状況に適応した最適解を得る手段である。シミュレーティド・アニーリングは、膨大なパラメータを最適化する確率的アルゴリズムであり、広大な探索空間内の与えられた関数の大域的最適解を求める手段である。
【００８１】
（４）被計測試料について基準試料と同様にして断層像の画像情報から、その多数の点について、それぞれパラメータ値を抽出し、多次元空間にプロットする。
【００８２】
（５）この多次元空間にプロットされた多数のパラメータ値の点を、上記自動的に決定された基準によりプロット群に分類し、分類された各点についてプロット群に対応するカラーを付与し、これを断層像に適用し疑似カラー表示することができる。
【００８３】
（計測例）
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析組織判別可視化装置による計測例を、以下説明する。試料（基準試料、被計測試料）は、解剖学的に人の目の結膜と強膜である。
【００８４】
図５（ａ）は、パラメータとして、「複屈折の局所的平均(BR)」と「消衰係数の局所的平均(EC)」を採用し、それぞれ横軸と縦軸にとる。図５（ｂ）は、基準となる試料（人の目）の結膜と強膜の断層像である、この基準試料の断層像における組織分布は、予めの知れたものである。
【００８５】
この図５（ｂ）の断層像の多数の点について、その画像情報から「複屈折の局所的平均(BR)」と「消衰係数の局所的平均(EC)」の値を抽出し、横軸及び縦軸にプロットした図を、図５（ａ）に示す。この図５（ａ）中、プロットした点が密なプロット群と、疎なプロット群を分類する基準線を設定する。この基準線で分けられるそれぞれの領域に属する「複屈折の局所的平均(BR)」と「消衰係数の局所的平均(EC)」の値を有する点について、同じ領域内の点については、同じカラーを付した。
【００８６】
そして、組織の状態を計測すべき２つの被計測試料について、それぞれ光画像計測装置で断層像を取得し、その画像情報を画像解析組織判別可視化装置に入力して、「複屈折の局所的平均(BR)」と「消衰係数の局所的平均(EC)」の値を抽出し、図５（ａ）と同様にプロットして、これに基準線を適用して分類し、断層像の領域（部位）毎にカラーを付して、断層像をカラー化した図が、それぞれ図５（ｃ）及び図５（ｄ）である。
【００８７】
この図５（ｃ）及び図５（ｄ）ではカラー状態が把握できないが、実際は、結膜と強膜の部分が明確に着色されて、断層像において、可視化でき判別可能となる。
【００８８】
図６は、図５の場合と同様に、試料（基準試料、被計測試料）は、解剖学的に人の目の結膜と強膜であるが、２つのパラメータを、「複屈折の局所的平均(BR)」と「複屈折の局所的なフィッティングエラーの標準偏差(εBR)」であり、これを横軸と縦軸にしてプロットしてカラー化した図である。
【００８９】
図６（ｂ）は、基準試料の断層像であり、図６（ａ）は基準試料のパラメータ値のプロット図であり、図６（ｃ）、（ｄ）は、基準試料の基準によりカラー化した２つの被計測試料の断層像を示す。この図６（ｃ）、（ｄ）によっても、２つのパラメータにより、結膜と強膜の境界が明確になり、着色された断層像において、可視化でき判別可能となる。
【００９０】
以上、本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析組織判別可視化装置を実施するための最良の形態を実施例に基づいて説明したが、本発明はこのような実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された技術的事項の範囲内でいろいろな実施例があることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析組織判別可視化装置は、試料についてその組織の画像特性に対する事前知識なくても、特定組織を判別表示することが可能であるから、眼科における網膜の可視化や、歯科におけるエナメル質の検査等、きめ細かい検査を要する医療分野等に最適である。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析組織判別可視化装置の全体構成を示す図である。
【図２】本発明の画像情報の解析組織判別可視化装置の構成を説明する図である。
【図３】本発明の構成、機能を説明するための模式図である。
【図４】本発明の構成、機能を説明するためのフロー図である。
【図５】本発明の計測例を説明する図である。
【図６】本発明の別の計測例を説明する図である。
【図７】ＯＣＴの基本的な構成を説明する図である。
【符号の説明】
【００９３】
１ 偏光感受光画像計測装置
２ 光源
３、１２ 偏光子
４ ＥＯ変調器（偏光変調器、電気光学変調器）
５ ファイバーカプラー（光カプラー）
６ 参照アーム
７ 試料アーム
８ 分光器
９ ファイバー
１０、１５、１８ 偏波コントローラ（polarization controller）
１１ コリメートレンズ
１３ 集光レンズ
１４ 参照鏡（固定鏡）
１６ ガルバノ鏡
１７ 試料
１９ 回折格子
２０ フーリエ変換レンズ
２１ 偏光ビームスプリッター
２２、２３ 光検出器（ラインＣＣＤカメラ）
２４ 固定鏡
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光画像計測装置（光コヒーレンストモグラフィー（ＯＣＴ：Optical coherence tomography））などの画像解析及び組織判別可視化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、物体の内部情報、つまり屈折率分布の微分構造を非破壊、高分解能で捉えるために、ＯＣＴを用いることが行われている。
【０００３】
医療分野等で用いられる非破壊断層計測技術の１つとして、光断層画像化法「光コヒーレンストモグラフィー」（ＯＣＴ）がある（特許文献１参照）。ＯＣＴは、光を計測プローブとして用いるため、被計測物体の屈折率分布、分光情報、偏光情報（複屈折率分布）等が計測できるという利点がある。
【０００４】
基本的なＯＣＴ４３は、マイケルソン干渉計を基本としており、その原理を図７で説明する。光源４４から射出された光は、コリメートレンズ４５で平行化された後に、ビームスプリッター４６により参照光と物体光に分割される。物体光は、物体アーム内の対物レンズ４７によって被計測物体４８に集光され、そこで散乱・反射された後に再び対物レンズ４７、ビームスプリッター４６に戻る。
【０００５】
一方、参照光は参照アーム内の対物レンズ４９を通過した後に参照鏡５０によって反射され、再び対物レンズ４９を通してビームスプリッター４６に戻る。このようにビームスプリッター４６に戻った物体光と参照光は、物体光とともに集光レンズ５１に入射し光検出器５２（フォトダイオード等）に集光される。
【０００６】
ＯＣＴの光源４４は、時間的に低コヒーレンスな光（異なった時刻に光源から出た光同士は極めて干渉しにくい光）の光源を利用する。時間的低コヒーレンス光を光源としたマイケルソン型の干渉計では、参照アームと物体アームの距離がほぼ等しいときにのみ干渉信号が現れる。この結果、参照アームと物体アームの光路長差（τ）を変化させながら、光検出器５２で干渉信号の強度を計測すると、光路長差に対する干渉信号（インターフェログラム）が得られる。
【０００７】
そのインターフェログラムの形状が、被計測物体４８の奥行き方向の反射率分布を示しており、１次元の軸方向走査により被計測物体４８の奥行き方向の構造を得ることができる。このように、ＯＣＴ４３では、光路長走査により、被計測物体４８の奥行き方向の構造を計測できる。
【０００８】
このような軸方向の走査のほかに、横方向の機械的走査を加え、２次元の走査を行うことで被計測物体の２次元断面画像が得られる。この横方向の走査を行う走査装置としては、被計測物体を直接移動させる構成、物体は固定したままで対物レンズをシフトさせる構成、被計測物体も対物レンズも固定したままで、対物レンズの瞳面付近においたガルバノミラーの角度を回転させる構成等が用いられている。
【０００９】
以上の基本的なＯＣＴが発展したものとして、光源の波長を走査してスペクトル干渉信号を得る波長走査型ＯＣＴ（Swept Source OCT、略して「ＳＳ−ＯＣＴ」という。）と、分光器を用いてスペクトル信号を得るスペクトルドメインＯＣＴ（フーリエドメインＯＣＴ（Fourier DomainＯＣＴ、略して「ＦＤ−ＯＣＴ」という。特許文献２参照）ともいう）があり，それらに偏光感受機能を付与した偏光感受型ＯＣＴ（Polarization-Sensitive ＯＣＴ、略して「ＰＳ−ＯＣＴ」という。特許文献３参照）がある。
【００１０】
波長走査型ＯＣＴは、高速波長スキャニングレーザーにより光源の波長を変え、スペクトル信号と同期取得された光源走査信号を用いて干渉信号を最配列し、信号処理を加えることで３次元光断層画像を得るものである。なお、光源の波長を変える手段として、モノクロメーターを利用したものでも、波長走査型ＯＣＴとして利用可能である。
【００１１】
フーリエドメインＯＣＴは、被計測物体からの反射光の波長スペクトルを、スペクトロメーター（スペクトル分光器）で取得し、このスペクトル強度分布に対してフーリエ変換することで、実空間（ＯＣＴ信号空間）上での信号を取り出すことを特徴とするものであり、このフーリエドメインＯＣＴは、奥行き方向の走査を行う必要がなく、ｘ軸方向の走査を行うことで被計測物体の断面構造を計測可能である。
【００１２】
偏光感受型ＯＣＴは、波長走査型OCTおよびフーリエドメインＯＣＴと同様に、広帯域光源を使用し、被計測物体からの反射光の波長スペクトルを光源波長走査あるいはスペクトル分光器で取得するものであるが、入射光及び参照光をそれぞれ１／２波長板、１／４波長板等を通して水平直線偏光、垂直直線偏光、４５°直線偏光、円偏光として、被計測物体からの反射光と参照光を重ねて１／２波長板、１／４波長板等を通して、例えば水平偏光成分だけをスペクトル分光器に入射させて干渉させ、物体光の特定偏光状態をもつ成分だけを取り出してフーリエ変換するものである。この偏光感受型ＯＣＴも、奥行き方向の走査を行う必要がない。
【００１３】
ドップラーＯＣＴは、スペクトル干渉情報のフーリエ変換によって得られる位相の変化量がドップラー信号として被検体の移動速度に対応することを利用し、血流などの速度を求める方法であり、波長走査型ＯＣＴ、フーリエドメインＯＣＴなどに摘要することができる（非特許文献１参照）。
【００１４】
以上、従来のＯＣＴの概略を説明したが、物体の屈折率分布の微分構造は、非破壊、高分解能で捉えることはできるものの、物体そのものが本来持っている偏光依存性を十分捉えることはできない。
【００１５】
特に、ＯＣＴを生体計測へ応用することを考える場合、繊維状の構造（繊維の伸長方向等）や歯のエナメル質の相違に起因する複屈折による偏光依存性を持つ生物試料の測定においては、解像度の低下とともに、構造を捉えられないなどの問題が生じてしまう。
【００１６】
この問題を解決するために、すでに、ＯＣＴのような低コヒーレンス干渉計で、ある特定部分からの散乱光成分とある偏光状態の参照光とを干渉させて、その干渉成分には偏光特性が強く反映され、その結果、奥行き方向の断面のある特定部分の偏光情報を捉える偏光感受光画像計測装置が提案されている（特許文献３参照）。
【００１７】
ところで、従来提案されている偏光感受光画像計測装置では、偏光情報を取得するためには、異なった偏光状態毎にそれぞれ断層画像を計測し、複数枚の断層画像を入手しなければならないという問題があったが、本発明者らは、計測に用いる入射ビーム光の偏光状態を、ＥＯ変調器（偏光変調器、電気光学変調器）を用いて連続的に変調し、１回のＢスキャン（試料の奥行方向に垂直な平面上の一方向、例えばｘ軸方向のスキャン）によって、試料の偏光情報（試料の複屈折（分布）による偏光依存性）を計測する偏光感受光画像計測装置を提案している（特許文献４参照）。
【００１８】
【特許文献１】特開２００２−３１０８９７号公報
【特許文献２】特開平１１−３２５８４９号公報
【特許文献３】特開２００４−０２８９７０号公報
【特許文献４】特開２００７−２９８４６１号公報
【非特許文献１】B. R. White他, Optics Express, １１巻２５号（２００３年）３４９０頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
従来の光画像計測装置では、試料について組織の形態的な特徴を計測することは可能であったが、組織の違いを可視化することは困難であった。本発明は、試料についてその組織の画像特性に対する事前知識なくても、特定組織を判別表示することが可能となる光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置を実現することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明は上記課題を解決するために、光画像計測装置において、取得した試料の断層像の画像情報を画像処理装置に入力して、断層像の画像情報に含まれる情報を用いて画像を解析し、組織判別可能なように可視化を行う画像解析及び組織判別可視化装置であって、
試料の断層像に含まれる組織の特性を示す複数種類のパラメータである物理量の中から選択された所定の２種類以上のパラメータである物理量の値を、断層像の複数の点に対応し該断層像の画像情報から抽出する抽出手段と、該抽出された前記２種類以上のパラメータである物理量の値を、前記２種類以上のパラメータである物理量を規定する座標上に、点としてプロットするプロット手段と、基準となる試料の断層像の画像情報から前記抽出手段で抽出し、前記プロット手段でプロットされた複数の点を分類する基準線を設定する基準設定手段と、前記基準線で前記複数の点を分類する手段と、分類された前記複数の点について、それぞれ該分類に対応したカラー情報を付し、該カラー情報を付された前記複数の点に対応する断層像の領域にカラーを付す可視化手段と、を備えており、被計測試料の断層像の画像情報から前記抽出手段で前記２種類以上のパラメータである物理量の値を抽出し、これを前記プロット手段でプロットした複数の点を、前記基準線で分類し、該分類に対応するカラー情報を付し、該複数の点に対応する断層像の領域をカラーに付して断層像をカラー化する構成であることを特徴とする光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置を提供する。
【００２１】
光画像計測装置は、偏光感受光画像計測装置とすることが好ましい。
【００２２】
前記パラメータである物理量は２種類以上であることが好ましい。
【００２３】
前記パラメータである物理量は、画素強度、画像強度の深さ方向の微分値、局所複屈折量、複屈折量の深さ方向の微分値、位相遅延量の深さ方向の微分値の最小自乗フィッティング誤差の標準偏差、複屈折の局所コントラスト及び光学軸の方向から選択された少なくとも２種類以上の物理量であることが好ましい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、光画像計測装置の画像解析し、組織判別可視化が行われるから、試料について、その組織の画像特性に対する事前知識なくても、特定組織を判別表示することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置を実施するための最良の形態を実施例に基づいて図面を参照して説明する。
【実施例】
【００２６】
（全体構成）
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置は、通常の光画像計測装置（ＯＣＴ）でも、計測光として偏光を利用した偏光感受光画像計測装置でも適用可能であるが、ここでは、本発明の光画像計測装置は、「背景技術」の項で説明した偏光感受光画像計測装置（参考文献４）と同様の構成に適用したもので説明する。よって、まず、本発明の偏光感受光画像計測装置（複屈折トモグラフィー）の前提となる偏光感受光画像計測装置の全体構成について説明する。
【００２７】
本発明に係る偏光感受光画像計測装置は、Ｂスキャン（光ビームが進む試料の深さ方向をＡ方向とした場合、このＡ方向と直交する方向のスキャン）と同時に（同期して）光源からの偏光ビーム（偏光子により直線的に偏光されたビーム）をＥＯ変調器（偏光変調器、電気光学変調器）によって連続的に変調し、この連続的に偏光を変調した偏光ビームを分けて、一方を入射ビームとして走査して試料に照射し、その反射光（物体光）を得ると共に、他方を参照光として、両者のスペクトル干渉によりＯＣＴ計測を行うものである。
【００２８】
そして、このスペクトル干渉成分のうち、垂直偏光成分（Ｈ）と水平偏光成分（Ｖ）を同時に２つの光検出器で測定することにより、試料の偏光特性を表すジョーンズベクトルを得る（Ｈ画像とＶ画像）構成を特徴とするものである。
【００２９】
図１は、本発明を適用する偏光感受光画像計測装置の光学系の全体構成を示す図である。図１に示す偏光感受光画像計測装置１は、光源２、偏光子３、ＥＯ変調器４、ファイバーカプラー（光カプラー）５、参照アーム６、試料アーム７、分光器８等の光学要素を備えている。この偏光感受光画像計測装置１の光学系は、光学要素が互いにファイバー９で結合されているが、ファイバーで結合されていないタイプの構造（フリースペース型）であってもよい。
【００３０】
光源２は、広帯域スペクトルを有するスーパールミネッセントダイオード（ＳＬＤ：Super Luminescent Diode）を使用する。なお、光源２は、パルスレーザでもよい。光源２には、コリメートレンズ１１、光源２からの光を直線偏光にする偏光子３、進相軸を４５°の方向にセットされたＥＯ変調器（偏光変調器、電気光学変調器）４、集光レンズ１３及びファイバーカプラー５が、順次、接続されている。
【００３１】
ＥＯ変調器４は、進相軸を４５°の方向に固定して、該ＥＯ変調器４にかける電圧を正弦的に変調することで、進相軸とそれに直交する遅相軸との間の位相差（リタデーション）を連続的に変えるもので、これにより、光源２から出て偏光子３で（縦）直線偏光となった光がＥＯ変調器４に入射すると、上記変調の周期で、直線偏光→楕円偏光→直線偏光………などのように変調される。ＥＯ変調器４は、市販されているＥＯ変調器を使用すればよい。
【００３２】
ファイバーカプラー５には分岐するファイバー９を介して、参照アーム６と試料アーム７が接続されている。参照アーム６には、偏波コントローラ（polarization controller）１０、コリメートレンズ１１、偏光子１２、集光レンズ１３及び参照鏡（固定鏡）１４が、順次、設けられている。参照アーム６の偏光子１２は、上記のとおり偏光状態を変調しても参照アーム６から戻ってくる光の強度が変化しないような方向を選択するために用いている。この偏光子１２の方向（直線偏光の偏光方向）の調整は偏波コントローラ１０とセットで行う。
【００３３】
試料アーム７では、偏波コントローラ１５、コリメートレンズ１１、固定鏡２４、ガルバノ鏡１６、集光レンズ１３が、順次、設けられ、ファイバーカプラー５からの入射ビームが２軸のガルバノ鏡１６により走査されて試料１７に照射される。試料１７からの反射光は物体光として再びファイバーカプラー５に戻り、参照光と重畳されて干渉ビームとして分光器８に送られる。
【００３４】
分光器８は、順次接続される偏波コントローラ１８、コリメートレンズ１１、（偏光感受型体積位相ホログラフィック）回折格子１９、フーリエ変換レンズ２０、偏光ビームスプリッター２１及び２つの光検出器２２、２３を備えている。この実施例では、光検出器２２、２３として、ラインＣＣＤカメラ（１次元ＣＣＤカメラ）を利用する。ファイバーカプラー５から送られてくる干渉ビームは、コリメートレンズ１１でコリメートされ、回折格子１９によって干渉スペクトルに分光される。
【００３５】
回折格子１９で分光された干渉スペクトルビームは、フーリエ変換レンズ２０でフーリエ変換され偏光ビームスプリッター２１で水平及び垂直成分に分けられ、それぞれ２つラインＣＣＤカメラ（光検出器）２２、２３で検出される。この２つラインＣＣＤカメラ２２、２３は、水平および垂直偏光信号両方の位相情報を検知するために使われるので、２つのラインＣＣＤカメラ２２、２３は同一の分光器の形成に寄与するものでなくてはならない。
【００３６】
なお、光源２、参照アーム６、試料アーム７及び分光器８には、それぞれ偏波コントローラ１０、１５、１８が設けられているが、これらは、光源２から参照アーム６、試料アーム７、分光器８に送られるそれぞれのビームの初期偏光状態を調整して、ＥＯ変調器４で連続的に変調された偏光状態が、参照光と物体光においても互いに一定の振幅と一定の相対偏光状態の関係が維持され、さらにファイバーカプラー５に接続された分光器８において一定の振幅と一定の相対偏光状態を保たれるようにコントロールする。
【００３７】
また、２つラインＣＣＤカメラ２２、２３を含む分光器８を校正するときはＥＯ変調器４は止める。参照光をブロックし、スライドガラスと反射鏡を試料アーム７におく。この配置は水平および垂直偏光成分のピークの位置が同じであることを保証する。そして、スライドガラスの後ろの面と反射鏡からのＯＣＴ信号は２つの分光器８で検知される。ＯＣＴ信号のピークの位相差はモニターされる。
【００３８】
この位相差はすべての光軸方向の深さでゼロであるべきである。次に、信号は２つラインＣＣＤカメラ２２、２３を含む分光器８で複素スペクトルを得るために、ウィンドウされ逆フーリエ変換される。この位相差はすべての周波数でゼロであるべきなので、これらの値をモニターすることによって２つラインＣＣＤカメラ２２、２３の物理的な位置は位相差が最小になるようにアライメントされる。
【００３９】
上記偏光感受光画像計測装置では、次のように偏光情報を取得できる。光源２からの光を直線偏光し、この直線偏光されたビームをＥＯ変調器４により連続的に偏光状態の変調を行う。即ち、ＥＯ変調器４は、進相軸を４５°の方向に固定して、該ＥＯ変調器４にかける電圧を正弦的に変調することで、進相軸とそれに直交する遅相軸との間の位相差（偏光角：リタデーション）を連続的に変えるもので、これにより、光源２から出て直線偏光子で（縦）直線偏光となった光がＥＯ変調器４に入射すると、上記変調の周期で、直線偏光→楕円偏光→直線偏光………などのように変調される。
【００４０】
そして、直線偏光された偏光ビームをＥＯ変調器４により連続的に偏光状態の変調を行うと同時に、Ｂスキャンを同期して行う。即ち、１回のＢスキャンの間に、ＥＯ変調器４による偏光の連続的な変調を複数周期行う。ここで、１周期とは、偏光角（リターデーション）φが０〜２πと変化する期間である。要するに、この１周期の間に、偏光子からの光の偏光が、直線偏光（垂直偏光）→楕円偏光→直線偏光（水平偏光）………などのように連続的に変調する。
【００４１】
このように偏光ビームの偏光を連続的に変調しながら、試料アーム７では、入射ビームをガルバノ鏡１６により試料１７に走査してＢスキャンを行い、分光器８において、その反射光である物体光と参照光の干渉スペクトルについて、その水平偏光成分および垂直偏光成分を２つのラインＣＣＤカメラ２２、２３で検出する。これにより、１回のＢスキャンによって、それぞれ水平偏光成分及び垂直偏光成分に対応する２枚のＡ−Ｂスキャン画像（Ａ方向は試料の深さ方向）が得られる。
【００４２】
上記のとおり、１回のＢスキャンの間に、偏光ビームの偏光の連続的な変調を複数周期行うが、各周期（１周期）の連続的な変調の間に２つのラインＣＣＤカメラ２２、２３で検出した水平偏光成分および垂直偏光成分それぞれの偏光情報が１画素分の偏光情報となる。１周期の連続的な変調の間に２つのラインＣＣＤカメラ２２、２３で偏光情報を検出タイミング信号に同期して行い、１周期に検出回数（取込回数）を、４回、８回等、適宜決めればよい。
【００４３】
このようにして１回のＢスキャンの間に得た２枚のＡ−Ｂスキャン画像のデータを、Ｂスキャン方向に１次元フーリエ変換を行う。すると、０次、１次、−１次のピークが出る。ここで、０次のピークをそれぞれ抽出し、そのデータのみを用いて逆フーリエ変換すると、Ｈ０、Ｖ０画像が得られる。同様に、１次のピークをそれぞれ抽出し、そのデータのみを用いて逆フーリエ変換すると、Ｈ１、Ｖ１画像が得られる。
【００４４】
Ｈ０、Ｈ１画像から、試料１７の偏光特性であるジョーンズマトリックスの成分のうち、Ｊ（１，１）およびＪ（１，２）を求める事ができる。そして、Ｖ０、Ｖ１画像から、試料１７の偏光特性である式（１）のジョーンズマトリックスの成分のうち、Ｊ（２，１）およびＪ（２，２）を求める事ができる。
【００４５】
このようにして、１回のＢスキャンにおついて４つの偏光特性を含む情報が得られる。そして、この４つの情報をそれぞれ、通常のＦＤ−ＯＣＴと同様にＡスキャン方向にフーリエ変換すると、１次のピークが試料１７の深さ方向の情報を有し、しかもそれぞれ偏光特性に応じた４枚のＡ−Ｂ画像が得られる。
【００４６】
（特徴的構成）
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置（以下、単に「画像解析組織判別可視化装置」という）は、以上のとおりの全体構成を備えた偏光感受光画像計測装置において、ＣＣＤカメラで取得した試料の偏光特性（複屈折）に応じた画像（断層像）の画像情報から、付加的なデータなしに、画像に含まれる情報を用いて画像を解析し、組織判別可能なように可視化できる画像処理を行う構成を特徴とするものであり、これにより、試料についてその組織の画像特性に対する事前の知識なくても、特定組織を判別表示することが可能となる。
【００４７】
この画像解析組織判別可視化装置の基本的な原理は、次のとおりである。上記偏光感受光画像計測装置で取得できた２次元の断層像（深さ方向と、深さ方向に垂直な方向の２つの次元から成る画像）について、画像の複数の点について画像に含まれる情報を、断層像の画像情報から抽出し、画像の各点と抽出情報を相関づける構成を特徴とする。
【００４８】
この相関付けをするには、画像に含まれる情報として、複数のパラメータから２つのパラメータを選択し、画像の多数の点から抽出した２つのパラメータの物理量の値をｘｙ座標上にそれぞれプロットすることにより行われる。３つ以上のパラメータを用いることも可能であり、その場合プロットする空間は３次元以上となる。
【００４９】
このような画像の各点と抽出情報を相関づける構成により、予め既存の試料について抽出情報を相関づけして試料を判別するための基準を設定しておき、被計測試料について画像の各点と抽出情報を相関づけして、上記基準を利用して、被計測試料の判別及び可視化を可能とする。
【００５０】
この画像解析組織判別可視化装置は、具体的には、図２に示すように、入力部、出力部、記憶装置及びＣＰＵを備えたコンピュータが利用される。光画像計測装置で取得された試料の断層像の画像情報は、入力部に入力される。ＣＰＵは、記憶装置に搭載された所定のアルゴリズムに基づくソフトに従って、次のような機能を発揮する手段として動作する。
【００５１】
ＣＰＵがソフトに従って機能する手段は、次のとおりである。
（１）試料の断層像に含まれる組織の特性を示す複数種類のパラメータである物理量の中から選択された所定の２種類以上のパラメータである物理量の値（以下、「パラメータ値」という）を、断層像の複数の点に対応し画像情報から抽出する手段（以下、「抽出手段」という）。
（２）抽出されたパラメータ値を、複数のパラメータである物理量を規定する座標上にプロットする手段（以下、「プロット手段」という）。
（３）基準となる試料の断層像について、プロット手段でパラメータ値がプロットされた複数の点をプロット群に分類（分離）する基準を設定する手段（以下、「基準設定手段」という）。
（４）被計測試料の断層像について、プロット手段でパラメータ値がプロットされた複数の点を、前記基準で分類する手段（以下、「分類手段」という）。
（５）分類された前記複数の点に対応した断層像の領域（試料の部位）にカラーを付し可視化する手段（以下、「可視化手段」という）。
【００５２】
このような手段によって、本発明の画像解析組織判別可視化装置は、断層像の画像情報から、２種類以上のパラメータである物理量の値を抽出し、これをプロットした複数の点を、基準線で分類し、該分類に対応するカラー情報を付し、該複数の点に対応する断層像の領域にカラーを付して断層像をカラー化する画像処理を行うものである。この画像処理された信号は出力部から出力装置で可視化することが可能である。本発明の画像解析組織判別可視化装置を、さらに、図３（断層像及び座標を示す模式図）及び図４（フロー図）で説明する。
【００５３】
既知の基準となる試料（予め組織の内容、分布などの知られた試料であり、「基準試料」という。）について上記の偏光感受光画像計測装置によって、断層像の画像情報を取得し（図４（ａ）の（ア））、画像解析組織判別可視化装置（コンピュータ）に入力される（図４（ａ）の（イ））。
【００５４】
画像解析組織判別可視化装置の抽出手段は、この基準試料の断層像の画像情報から、予め組織の内容、分布などの知られた領域（Ａ領域及びＢ領域にそれぞれ対応する試料の部位の組織、構造等が既知である。）も含めて断層像の複数の点について、断層像パラメータＩとパラメータIIの値（物理量の値）を抽出する（図３（ａ）、（ｂ）、図４（ａ）の（ウ））。
【００５５】
プロット手段は、各点について抽出した２つのパラメータの値（パラメータＩの値、パラメータIIの値）をｘ軸（パラメータＩ）とｙ軸（パラメータII）の座標（ｘｙ座標）上にプロットし、ｘｙ座標上に２つのパラメータ値プロットしたｘｙ座標データを取得する（図３（ｂ）、図４（ａ）の（エ））。
【００５６】
基準設定手段は、既知の試料について、その断層像の画像情報から抽出したパラメータＩ、IIの値を、それぞれｘｙ座標上にプロットして得られたｘｙ座標データについて、プロットした複数の点を線引きし、断層像のＡ領域に対応するプロット群Ａ’とＢ領域に対応するプロット群Ｂ’とに分類（分離）するための基準線を設定する（図３（ｃ）、図４（ａ）の（オ））。その基準線は、直線、折れ線又は曲線でもよい。
【００５７】
以上は、本発明の画像解析組織判別可視化装置の各手段が、基準試料の断層像の画像情報からパラメータ値を抽出し、それらをｘｙ座標上にプロットして、これらをプロット群に分類するための基準線を設定する画像解析組織判別可視化のための準備処理行う機能である。
【００５８】
このような準備処理が予めなされた上で、本発明の画像解析組織判別可視化装置によって被計測試料（組織の分布など未知な試料）を計測する場合は、その被計測試料について、偏光感受光画像計測装置によって、断層像の画像情報を取得し、画像解析組織判別可視化装置（コンピュータ）に入力される（図４（ｂ）の（ア’）、（イ’））。
【００５９】
画像解析組織判別可視化装置の抽出手段は、この被計測試料の断層像について、その断層像の画像情報から、パラメータＩとパラメータIIの値（物理量の値）を抽出する（図３（ｄ）、（ｅ）、図４（ｂ）の（ウ’））。
【００６０】
プロット手段は、被計測試料の断層像の各点について抽出した２つのパラメータＩ、IIの値を、ｘ軸（パラメータＩ）とｙ軸（パラメータII）の座標上にプロットし、ｘｙ座標上に２つのパラメータ値をプロットしたｘｙ座標データを取得する（図３（ｅ）、図４（ｂ）の（エ’））。
【００６１】
分類手段は、このｘｙ座標上において上記基準線によりプロット群に分類する（図３（ｆ）、図４（ｂ）の（オ’））。この分類されたプロット群Ａ’、Ｂ’に対応する断層像の領域が、既知のＡ領域（部位）の組織、Ｂ領域（部位）の組織に対応する。
【００６２】
可視化手段は、基準線で分類されたｘｙ座標データ上のプロット群Ａ’、Ｂ’に属する各点にカラー情報を付して、このカラー情報に基づき、ｘｙ座標データ上の各点に対応する断層像の各領域を着色する（図３（ｇ）、図４（ｂ）の（カ’）、（キ’））。なお、カラー情報は、予め、基準線で分類されたプロット群毎に対応する色が記憶装置に記憶しておく。
【００６３】
このように、断層像の各領域Ａ、Ｂ毎に着色されると、Ａ領域及びＢ領域のそれぞれが明確となり、組織判別のための可視化が可能となる。本発明の画像解析組織判別可視化装置は、このような構成であるから、被計測試料についてその組織の画像特性に対する事前知識なくても、特定組織を判別表示することが可能となる。
【００６４】
ここで、断層像の特徴を表す画像情報に含まれるパラメータとなる物理量について説明する。パラメータとなる物理量は、例えば、次のようなものがある。
（１）画素強度（intensity）
画素強度としては、１画素の強度としてもよいが、５画素×５画素の局所的な平均強度であってもよい。また、平均強度と注目している画素の強度差である局所的なコントラストであってもよい。
（２）画像強度の傾斜量（深さ方向の微分値）
【００６５】
（３）局所複屈折量(local birefringence)
表面から深さ方向の所定箇所までの複屈折量（位相遅延量）の累積量ではなく、所定箇所を含む局所領域の複屈折量（位相遅延量）である。
（４）複屈折量（位相遅延量）の傾斜量（深さ方向の微分値）
具体的には、位相遅延量の局所的傾斜量（深さ方向の微分値）である。
【００６６】
（５）位相遅延量の局所的傾斜量（深さ方向の微分値）の最小自乗フィッティング誤差の標準偏差
（６）複屈折の局所コントラスト
（７）光学軸の方向(axis of orientation)
（８）２色性(diattenuation)
【００６７】
上記物理量それぞれについて、「物理量そのもの」、あるいは、「局所領域平均」、「分散」、「高次の分散」、「分布の尖度(kurtosis)」及び「分布の歪度(skewness)」のいずれかの統計処理をほどこしたものが、試料のテクスチャーの特徴（試料の組織の模様、特性等の特徴）を抽出するパラメータとなる。
【００６８】
（作用）
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析組織判別可視化装置の作用を、以下説明する。ここでは、画像処理する断層像の画像情報は、光画像計測装置により取得し、画像解析組織判別可視化装置（コンピュータ）に入力されるものとし（図４（ａ）の（ア）、（イ）、図４（ｂ）の（ア’）、（イ’））、画像解析組織判別可視化装置による画像解析及び組織判別可視化のプロセスを中心に説明する。
【００６９】
（１）上記のような複数のパラメータの中から、断層像の画像情報からみて、計測対象とする試料に応じて、その組織、構造（テクスチャー）の特徴をよく表しており、組織判別のために適した２つのパラメータＩ、IIを予め選択する。なお、選択されるべき対象となる可能性のあるパラメータ（上記（１）〜（８）のパラメータ等）については、選択項目として画像解析組織判別可視化装置（コンピュータ）の記憶装置に記憶させておく。
【００７０】
（２）被計測対象である試料の基準となる試料（基準試料。例えば、人の目を被計測試料とする場合は、健康な人の目等）について組織が既知の断層像の部分を選択し、この部分を含めて断層像の多数の点について、それぞれ予め選択された上記２つのパラメータＩ、IIの値を、抽出手段によって、断層像の画像情報から抽出する（図４（ａ）の（ウ））。
【００７１】
（３）多数の点についての２つのパラメータＩ、IIに関する抽出された値を、プロット手段によって、それぞれｘ軸（横軸）及びｙ軸（縦軸）上にプロットする（図４（ａ）の（エ））。
【００７２】
（４）ｘ軸（横軸）及びｙ軸（縦軸）上にプロットされた点の分布状態に基づいて、基準設定手段は、プロットされた複数の点を、線引きしてプロット群Ａ’、Ｂ’に分類（分離）できる基準線を設定する（図４（ａ）の（オ））。
【００７３】
（５）被計測対象である試料について、光画像計測装置で取得した断層像の画像情報を画像解析組織判別可視化装置に入力し（図４（ｂ）の（ア’）、（イ’））、上記基準試料と同様な２つのパラメータＩ、IIの値を断層像の画像情報から抽出し、それぞれプロット手段によって、ｘｙ座標上にプロットする（図４（ｂ）の（エ’））。
【００７４】
（６）上記基準線に基づいて、ｘｙ座標上にプロットされたパラメータＩ、IIの抽出値のｘｙ座標データについて、分類手段により基準線でプロット群Ａ’、Ｂ’に分類する（図４（ｂ）の（オ’））。
【００７５】
（７）分類されたプロット群Ａ’、Ｂ’のそれぞれの点について、可視化手段によって、予めプロット群毎に決められ記憶装置に記憶されているカラー情報を付与させる。そして、このカラー情報が付与された各点に対応する断層像の各領域についてカラー情報を付与し断層像を着色すれば、分類された組織のそれぞれの点及び領域に疑似カラーが付与された断層像を得られ、組織の画像解析及び可視化判別にきわめて有用となる（図４（ｂ）の（キ’）。
【００７６】
ところで、以上の説明では複数のパラメータから利用者が試料の組織の判別に適した２つのパラメータを選択した例について説明したが、画像解析組織判別可視化装置においては、パラメータは、基準試料について組織の特徴をより明確にするために自動的に、複数決定してもよい。
【００７７】
すなわち、試料の断層像を画像情報によって自動的に解析し、計測対象とする試料について、断層像のテクスチャーの特徴をよく表しており、組織判別のために適した複数のパラメータを自動的に決定する自動決定手段で行ってもよい。この自動決定手段も、具体的には、所定のアルゴリズムに基づいて、コンピュータの演算機能を利用して行うものであり、その機能で特徴付けられる構成は、次のとおりである。
【００７８】
（１）この自動決定手段では、基準試料の断層像の多数の点について、その画像情報から、全て又は特徴的なパラメータについて、それぞれパラメータ値を抽出し、多次元空間にプロットする。
【００７９】
（２）３次元試料内の各点（あるいはその点を中心とする３次元ボリューム）はこの多次元空間の１点にプロット（写像）される。試料の特徴の構造解析（テクスチャー解析）を行い、独立した特徴を認識(perception)する。類似のテクスチャーに共通し、異なるテクスチャーを分類するような（複数の）最適なパラメータを自動的に選択する。このようにして選択されたパラメータを、最適な分離パラメータとし、分類のためのパラメータの値の境界（２次元空間であれば直線、多次元空間であれば多角形など）を決める。
【００８０】
（３）その際、ニューラル・ネットワーク（ＮＮ）、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、シミュレーテッドアニーリング（ＳＡ）などの非線形弁別アルゴリズムを用いてもよい。ニューラル・ネットワークは、 人間の脳の仕組みを模倣した情報処理アルゴリズムであり予めプログラムを書くことなしに最適な解を得られる手段である。遺伝的アルゴリズムは解の候補を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して組み換え・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する手段で状況に適応した最適解を得る手段である。シミュレーティド・アニーリングは、膨大なパラメータを最適化する確率的アルゴリズムであり、広大な探索空間内の与えられた関数の大域的最適解を求める手段である。
【００８１】
（４）被計測試料について基準試料と同様にして断層像の画像情報から、その多数の点について、それぞれパラメータ値を抽出し、多次元空間にプロットする。
【００８２】
（５）この多次元空間にプロットされた多数のパラメータ値の点を、上記自動的に決定された基準によりプロット群に分類し、分類された各点についてプロット群に対応するカラーを付与し、これを断層像に適用し疑似カラー表示することができる。
【００８３】
（計測例）
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析組織判別可視化装置による計測例を、以下説明する。試料（基準試料、被計測試料）は、解剖学的に人の目の結膜と強膜である。
【００８４】
図５（ａ）は、パラメータとして、「複屈折の局所的平均(BR)」と「消衰係数の局所的平均(EC)」を採用し、それぞれ横軸と縦軸にとる。図５（ｂ）は、基準となる試料（人の目）の結膜と強膜の断層像である、この基準試料の断層像における組織分布は、予めの知れたものである。
【００８５】
この図５（ｂ）の断層像の多数の点について、その画像情報から「複屈折の局所的平均(BR)」と「消衰係数の局所的平均(EC)」の値を抽出し、横軸及び縦軸にプロットした図を、図５（ａ）に示す。この図５（ａ）中、プロットした点が密なプロット群と、疎なプロット群を分類する基準線を設定する。この基準線で分けられるそれぞれの領域に属する「複屈折の局所的平均(BR)」と「消衰係数の局所的平均(EC)」の値を有する点について、同じ領域内の点については、同じカラーを付した。
【００８６】
そして、組織の状態を計測すべき２つの被計測試料について、それぞれ光画像計測装置で断層像を取得し、その画像情報を画像解析組織判別可視化装置に入力して、「複屈折の局所的平均(BR)」と「消衰係数の局所的平均(EC)」の値を抽出し、図５（ａ）と同様にプロットして、これに基準線を適用して分類し、断層像の領域（部位）毎にカラーを付して、断層像をカラー化した図が、それぞれ図５（ｃ）及び図５（ｄ）である。
【００８７】
この図５（ｃ）及び図５（ｄ）ではカラー状態が把握できないが、実際は、結膜と強膜の部分が明確に着色されて、断層像において、可視化でき判別可能となる。
【００８８】
図６は、図５の場合と同様に、試料（基準試料、被計測試料）は、解剖学的に人の目の結膜と強膜であるが、２つのパラメータを、「複屈折の局所的平均(BR)」と「複屈折の局所的なフィッティングエラーの標準偏差(εBR)」であり、これを横軸と縦軸にしてプロットしてカラー化した図である。
【００８９】
図６（ｂ）は、基準試料の断層像であり、図６（ａ）は基準試料のパラメータ値のプロット図であり、図６（ｃ）、（ｄ）は、基準試料の基準によりカラー化した２つの被計測試料の断層像を示す。この図６（ｃ）、（ｄ）によっても、２つのパラメータにより、結膜と強膜の境界が明確になり、着色された断層像において、可視化でき判別可能となる。
【００９０】
以上、本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析組織判別可視化装置を実施するための最良の形態を実施例に基づいて説明したが、本発明はこのような実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された技術的事項の範囲内でいろいろな実施例があることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析組織判別可視化装置は、試料についてその組織の画像特性に対する事前知識なくても、特定組織を判別表示することが可能であるから、眼科における網膜の可視化や、歯科におけるエナメル質の検査等、きめ細かい検査を要する医療分野等に最適である。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明に係る光画像計測装置における画像情報の解析組織判別可視化装置の全体構成を示す図である。
【図２】本発明の画像情報の解析組織判別可視化装置の構成を説明する図である。
【図３】本発明の構成、機能を説明するための模式図である。
【図４】本発明の構成、機能を説明するためのフロー図である。
【図５】本発明の計測例を説明する図である。
【図６】本発明の別の計測例を説明する図である。
【図７】ＯＣＴの基本的な構成を説明する図である。
【符号の説明】
【００９３】
１ 偏光感受光画像計測装置
２ 光源
３、１２ 偏光子
４ ＥＯ変調器（偏光変調器、電気光学変調器）
５ ファイバーカプラー（光カプラー）
６ 参照アーム
７ 試料アーム
８ 分光器
９ ファイバー
１０、１５、１８ 偏波コントローラ（polarization controller）
１１ コリメートレンズ
１３ 集光レンズ
１４ 参照鏡（固定鏡）
１６ ガルバノ鏡
１７ 試料
１９ 回折格子
２０ フーリエ変換レンズ
２１ 偏光ビームスプリッター
２２、２３ 光検出器（ラインＣＣＤカメラ）
２４ 固定鏡
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光画像計測装置において、取得した試料の断層像の画像情報を画像処理装置に入力して、断層像の画像情報に含まれる情報を用いて画像を解析し、組織判別可能なように可視化を行う画像解析及び組織判別可視化装置であって、
試料の断層像に含まれる組織の特性を示す複数種類のパラメータである物理量の中から選択された所定の２種類以上のパラメータである物理量の値を、断層像の複数の点に対応し該断層像の画像情報から抽出する抽出手段と、
該抽出された前記２種類以上のパラメータである物理量の値を、前記２種類以上のパラメータである物理量を規定する座標上に、点としてプロットするプロット手段と、
基準となる試料の断層像の画像情報から前記抽出手段で抽出し、前記プロット手段でプロットされた複数の点を分類する基準線を設定する基準設定手段と、
前記基準線で前記複数の点を分類する手段と、
分類された前記複数の点について、それぞれ該分類に対応したカラー情報を付し、該カラー情報を付された前記複数の点に対応する断層像の領域にカラーを付す可視化手段と、を備えており、
被計測試料の断層像の画像情報から前記抽出手段で前記２種類以上のパラメータである物理量の値を抽出し、これを前記プロット手段でプロットした複数の点を、前記基準線で分類し、該分類に対応するカラー情報を付し、該複数の点に対応する断層像の領域にカラーを付して断層像をカラー化する構成であることを特徴とする光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置。
【請求項２】
光画像計測装置は、偏光感受光画像計測装置であることを特徴とする請求項１記載の光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置。
【請求項３】
前記パラメータである物理量は２種類以上であることを特徴とする請求項１又は２記載の光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置。
【請求項４】
前記パラメータである物理量は、画素強度、画像強度の深さ方向の微分値、局所複屈折量、複屈折量の深さ方向の微分値、位相遅延量の深さ方向の微分値の最小自乗フィッティング誤差の標準偏差、複屈折の局所コントラスト及び光学軸の方向から選択された少なくとも２種類の物理量であることを特徴とする請求項１又は２記載の光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置。
【請求項１】
光画像計測装置において、取得した試料の断層像の画像情報を画像処理装置に入力して、断層像の画像情報に含まれる情報を用いて画像を解析し、組織判別可能なように可視化を行う画像解析及び組織判別可視化装置であって、
試料の断層像に含まれる組織の特性を示す複数種類のパラメータである物理量の中から選択された所定の２種類以上のパラメータである物理量の値を、断層像の複数の点に対応し該断層像の画像情報から抽出する抽出手段と、
該抽出された前記２種類以上のパラメータである物理量の値を、前記２種類以上のパラメータである物理量を規定する座標上に、点としてプロットするプロット手段と、
基準となる試料の断層像の画像情報から前記抽出手段で抽出し、前記プロット手段でプロットされた複数の点を分類する基準線を設定する基準設定手段と、
前記基準線で前記複数の点を分類する手段と、
分類された前記複数の点について、それぞれ該分類に対応したカラー情報を付し、該カラー情報を付された前記複数の点に対応する断層像の領域にカラーを付す可視化手段と、を備えており、
被計測試料の断層像の画像情報から前記抽出手段で前記２種類以上のパラメータである物理量の値を抽出し、これを前記プロット手段でプロットした複数の点を、前記基準線で分類し、該分類に対応するカラー情報を付し、該複数の点に対応する断層像の領域にカラーを付して断層像をカラー化する構成であることを特徴とする光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置。
【請求項２】
光画像計測装置は、偏光感受光画像計測装置であることを特徴とする請求項１記載の光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置。
【請求項３】
前記パラメータである物理量は２種類以上であることを特徴とする請求項１又は２記載の光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置。
【請求項４】
前記パラメータである物理量は、画素強度、画像強度の深さ方向の微分値、局所複屈折量、複屈折量の深さ方向の微分値、位相遅延量の深さ方向の微分値の最小自乗フィッティング誤差の標準偏差、複屈折の局所コントラスト及び光学軸の方向から選択された少なくとも２種類の物理量であることを特徴とする請求項１又は２記載の光画像計測装置における画像情報の解析及び組織判別可視化装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図７】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図７】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１０−１５１６８５（Ｐ２０１０−１５１６８５Ａ）
【公開日】平成２２年７月８日（２０１０．７．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−３３１４３４（Ｐ２００８−３３１４３４）
【出願日】平成２０年１２月２５日（２００８．１２．２５）
【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１７年度〜平成１９年度、文部科学省、先端計測分析技術・機器開発事業に関する委託研究、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】（５０４１７１１３４）国立大学法人 筑波大学 (510)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年７月８日（２０１０．７．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１２月２５日（２００８．１２．２５）
【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１７年度〜平成１９年度、文部科学省、先端計測分析技術・機器開発事業に関する委託研究、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】（５０４１７１１３４）国立大学法人 筑波大学 (510)
【Ｆターム（参考）】
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