歪分布計測システムと弾性率分布計測システム及びそれらの方法
【課題】血管内の不安定プラークの内部構造など微細な計測対象物に対して、高い分解能を発揮し得る歪分布計測システムと弾性率分布計測システム及びそれらの方法を提供することである。
【解決手段】入力部２１と、データ格納部２４，２５と、解析部２２と、出力部２３を有して、被測定対象３の圧縮前後の測定データ３２から歪分布３９を解析する歪分布計測システム６であって、解析部は、測定データの所望の評価領域において圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する相互相関解析部２６と、移動ベクトルを設定する移動ベクトル設定部２７と、過誤ベクトル解析部２８と、移動ベクトル補間・補正解析部２９と、連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する歪分布解析部３０とを有するものである。
【解決手段】入力部２１と、データ格納部２４，２５と、解析部２２と、出力部２３を有して、被測定対象３の圧縮前後の測定データ３２から歪分布３９を解析する歪分布計測システム６であって、解析部は、測定データの所望の評価領域において圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する相互相関解析部２６と、移動ベクトルを設定する移動ベクトル設定部２７と、過誤ベクトル解析部２８と、移動ベクトル補間・補正解析部２９と、連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する歪分布解析部３０とを有するものである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被測定対象の圧縮前後の超音波エコーデータ又は光干渉データから歪分布あるいは弾性率分布を解析する歪分布計測システムに係り、特に高分解能にデータ処理を実行可能な歪分布計測システムと弾性率分布計測システム及びそれらの方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体や生体組織における歪分布あるいは弾性率分布の計測は、その物体や生体組織の構造や構成を知る上で重要な情報となるため、これまでにも多数の研究がなされてきた。
半導体素子等の製造工程において検出が必要な材料内部の構造欠陥や金属材料の熱疲労等に基づく亀裂に対する非破壊検査の分野をはじめ、近年では、特に医療分野においては超音波エコーを用いた画像診断を疾病予防や治療に用いて、効果を上げている。例えば、心筋梗塞などの急性冠症候群は、血管内の不安定プラークが破裂することにより発生する疾患であるが、そのプラークは主に脂質が血管壁に沈着した病変であり、これが血流の抑制や閉塞を引き起こすことから、このプラークの存在を把握するために血管内超音波エコー法を用いた画像診断が実施されている。
【０００３】
例えば特許文献１には、「超音波診断システム、歪み分布表示方法及び弾性係数分布表示方法」という名称で、超音波ビームを使用するもので、被検体組織を有限個の直方体要素に分割して３次元有限要素モデル化し、各要素内では、弾性係数、応力、歪は一様であると仮定し、弾性方程式に歪み分布情報を用いて弾性係数分布情報を推定する技術が開示されている。また、その推定の際に、横方向変位に対応して変位分布を推定できるようにすると共に超音波ビーム方向の歪分布のみから弾性係数分布を再構成できるようにするために、相関演算手段は、直交検波手段から出力される包絡線信号を用いて被検体組織の圧縮前後の信号間で相関を計算するが、計算量の低減のために２次元相関窓内の軸方向及びこの軸方向に直交する横方向にそれぞれ所定値ずつ離散した走査線毎に相関係数を計算する技術が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、「超音波を利用した軟組織の粘弾性推定装置およびプログラム」という名称の発明が開示されている。この発明は、移動機構を備えた超音波プローブから発せられる超音波の反射波を受信して、受信データの時間変化から対象物形状の変形量を計算し、体組織などのように皮膚、脂肪、筋、骨などと階層構造をなす軟組織に対しても、階層毎に弾性、粘性、慣性を推定することを可能とする技術である。
【特許文献１】特開２００４−５７６５２号公報
【特許文献２】特開２００５−１４４１５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２に記載された従来の技術は、超音波を利用するものであり、分解能はせいぜい１００μｍ程度であって、しかも、取得されるデータの処理においてノイズなどランダムな要素に関する処理が不十分であることから、分解能を高くすることが困難で、例えば血管内に形成された不安定プラークなどの分布の把握や小型化が著しい半導体素子の微細構造に関する欠陥の検出には不十分となり、プラークの内部構造及び不安定性や素子の微小な内部欠陥の有無を詳細に判断することは不可能であるという課題があった。
【０００６】
本発明はかかる従来の事情に対処してなされたものであり、血管内の不安定プラークや半導体素子部品の内部構造など微細な計測対象物に対して、高い分解能を発揮し得る歪分布計測システムと弾性率分布計測システム及びそれらの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】
【０００７】
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明である歪分布計測システムは、入力部と、データ格納部と、解析部と、出力部を有して、被測定対象の圧縮前後の超音波エコーデータ又は光干渉データ（以下、これらを総称して単に測定データという。）から歪分布を解析する歪分布計測システムであって、前記入力部は、前記圧縮前後の測定データを前記データ格納部に入力可能な手段であって、前記解析部は、前記測定データの所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する相互相関解析部と、この相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する移動ベクトル設定部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する過誤ベクトル解析部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる移動ベクトル補間・補正解析部と、連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する歪分布解析部とを有し、前記データ格納部は、前記解析部において実行される少なくとも１の解析の出力データを格納し、前記出力部は、前記解析部で実行される少なくとも１の解析の出力データを前記解析部又は前記データ格納部から読み出して出力可能な手段であることを特徴とするものである。
上記構成の歪分布計測システムでは、相互相関解析部が測定データの位置変化に関する相互相関係数を演算してその相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、移動ベクトル設定部でその最も確からしい始点と終点を有する移動ベクトルを定めるという作用を有する。
また、過誤ベクトル解析部は、この相互相関係数を用いて定めた移動ベクトルの中に存在し得る過誤ベクトルを除去するという作用を有し、移動ベクトル補間・補正解析部は、移動ベクトルを補間や補正という処理を施すことで、移動ベクトルの分布を連続化させる作用を有する。
そして、歪分布解析部では連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算して歪分布を解析するという作用を有する。
なお、測定データとして、ＯＣＴ（オプティカル・コヒーレンス・トモグラフィー）光学系を用いて検出された光干渉データを用いる場合には、被測定対象の内部情報（干渉信号）を抽出しており、被測定対象の表面における分布ではなく、その内部の干渉データから内部の歪み量や弾性率などの力学的な空間分布を抽出するという作用を有する。
【０００８】
また、請求項２に記載の発明である歪分布計測システムは、請求項１に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であることを特徴とするものである。
上記構成の歪分布計測システムでも、請求項１と同様の作用を有する。
【０００９】
請求項３に記載の発明である歪分布計測システムは、請求項１に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であることを特徴とするものである。
上記構成の歪分布計測システムでも、請求項１と同様の作用を有する。
【００１０】
さらに、請求項４に記載の発明である歪分布計測システムは、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の発明において、前記相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び前記移動ベクトル補間・補正解析部はイタレーション機能を備え、前記移動ベクトル補間・補正解析部によって連続化された移動ベクトルが存在する評価領域を分割して分割された評価領域において、再度、相互相関解析部は圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算し、移動ベクトル設定部は相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定し、前記過誤ベクトル解析部は前記過誤ベクトルを判断して除去し、前記移動ベクトル補間・補正解析部は移動ベクトルの分布の連続化を実行することを特徴とするものである。
上記構成の歪分布計測システムでは、相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び移動ベクトル補間・補正解析部のイタレーション機能によって、評価領域を細分化した上で繰り返し移動ベクトルの設定、過誤ベクトルの除去や移動ベクトルの分布の連続化を実行するという作用を有する。
【００１１】
請求項５記載の発明である弾性率分布計測システムは、入力部と、データ格納部と、解析部と、出力部を有して、被測定対象の圧縮前後の測定データから弾性率分布を解析する弾性率分布計測システムであって、前記入力部は、前記圧縮前後の測定データと前記被測定対象の表面圧力データを前記データ格納部に入力可能な手段であって、前記解析部は、前記測定データの所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する相互相関解析部と、この相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する移動ベクトル設定部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する過誤ベクトル解析部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる移動ベクトル補間・補正解析部と、連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する歪分布解析部と、前記表面圧力データと前記歪分布解析部において演算された空間変化率を用いて弾性率を演算する弾性率分布解析部とを有し、前記データ格納部は、前記解析部において実行される少なくとも１の解析の出力データを格納し、前記出力部は、前記解析部で実行される少なくとも１の解析の出力データを前記解析部又は前記データ格納部から読み出して出力可能な手段であることを特徴とするものである。
上記構成の弾性率分布計測システムでは、請求項１に記載の歪分布計測システムの作用に加えて、弾性率分布解析部が歪分布解析部で演算された空間変化率と非測定対象の表面圧力データを用いて弾性率を演算するという作用を有する。
【００１２】
請求項６記載の発明である弾性率分布計測システムは、請求項５に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であることを特徴とするものである。
上記構成の弾性率分布計測システムでは、請求項５に記載の弾性率分布計測システムと同様の作用を有する。
【００１３】
請求項７記載の発明である弾性率分布計測システムは、請求項５に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であることを特徴とするものである。
【００１４】
請求項８記載の発明である弾性率分布計測システムは、請求項５乃至請求項７のいずれか１項に記載の発明において、前記相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び前記移動ベクトル補間・補正解析部はイタレーション機能を備え、前記移動ベクトル補間・補正解析部によって連続化された移動ベクトルが存在する評価領域を分割して分割された評価領域において、再度、相互相関解析部は圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算し、移動ベクトル設定部は相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定し、前記過誤ベクトル解析部は前記過誤ベクトルを判断して除去し、前記移動ベクトル補間・補正解析部は移動ベクトルの分布の連続化を実行することを特徴とするものである。
上記構成の弾性率分布計測システムでは、請求項４に記載の歪分布計測システムと同様に、相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び移動ベクトル補間・補正解析部のイタレーション機能によって、評価領域を細分化した上で繰り返し移動ベクトルの設定、過誤ベクトルの除去や移動ベクトルの分布の連続化を実行するという作用を有する。
【００１５】
請求項９記載の発明である歪分布計測方法は、コンピュータが各工程を実行しながら被測定対象の圧縮前後の測定データから歪分布を解析する歪分布計測方法において、入力部が前記圧縮前後の測定データをデータ格納部に読み取り可能に格納する工程と、相互相関解析部が前記測定データを前記データ格納部から読み出して所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する工程と、移動ベクトル設定部がこの解析された前記相互相関係数をキーとして最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する工程と、過誤ベクトル解析部が、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する工程と、移動ベクトル補間・補正解析部が前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる工程と、歪分布解析部が連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する工程と、出力部が前記移動ベクトルの空間変化率の分布を出力する工程とを有するものである。
上記構成の歪分布計測方法では、請求項１に記載された歪分布計測システムを方法の発明として捉えたものであり、請求項１に記載された歪分布計測システムの作用と同様の作用を有する。
【００１６】
請求項１０記載の発明である歪分布計測方法は、請求項９に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であるものである。
上記構成の歪分布計測方法では、請求項９に記載の歪分布計測方法と同様の作用を有する。
【００１７】
請求項１１記載の発明である歪分布計測方法は、請求項９に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であるものである。
上記構成の歪分布計測方法においても、請求項９に記載の歪分布計測方法と同様の作用を有する。
【００１８】
請求項１２記載の発明である弾性率分布計測方法は、請求項９乃至請求項１１のいずれか１項に記載の歪分布計測方法に新たな工程を加えた弾性率分布計測方法であって、前記入力部が圧縮前後の測定データをデータ格納部に読み取り可能に格納する工程は、前記被測定対象の表面圧力データを格納する工程を含み、前記歪分布解析部が連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する工程の後に、弾性率分布解析部が前記表面圧力データと前記空間変化率を用いて弾性率を演算する工程を有することを特徴とするものである。
上記構成の弾性率分布計測方法では、請求項５乃至請求項７に記載された弾性率分布計測システムを方法の発明として捉えたものであり、請求項５乃至請求項７に記載された弾性率分布計測システムの作用と同様の作用を有する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の請求項１記載の歪分布計測システムでは、測定データの位置変化に関する相互相関係数を演算し位置変位の選択を行なって移動ベクトルを定め、過誤ベクトルの除去を行ない、さらに移動ベクトルの分布を連続化させることで、ランダムな成分を高い確率で排除し、格段に高い精度を備えた歪分布を出力することが可能という効果を有する。
【００２０】
また、本発明の請求項２及び請求項３に記載の歪分布計測システムでも請求項１に記載の発明の効果と同様である。
【００２１】
本発明の請求項４に記載の歪分布計測システムにおいては、相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び移動ベクトル補間・補正解析部のイタレーション機能によって評価領域を細分化して繰り返し演算を実行することで、歪分布における精度の向上・分解能の向上をより一層図ることができる。
【００２２】
本発明の請求項５に記載の弾性率分布計測システムにおいては、請求項１に記載の発明と同様に、格段に高い精度を備えた弾性率分布を出力することができる。
【００２３】
本発明の請求項６及び請求項７に記載の弾性率分布計測システムにおいても請求項５に記載の発明の効果と同様である。
【００２４】
本発明の請求項８に記載の弾性率分布計測システムにおいては、請求項４に記載の歪分布計測システムと同様に、相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び移動ベクトル補間・補正解析部のイタレーション機能によって、評価領域を細分化することで歪分布における精度の向上・分解能の向上をより一層図ることができるという効果を有する。
【００２５】
本発明の請求項９乃至請求項１１に記載の歪分布計測方法においては、請求項１乃至請求項３に記載の歪分布計測システムと同様の効果を有する。
【００２６】
本発明の請求項１２に記載の弾性率分布計測方法においては、請求項５に記載の弾性率分布計測システムと同様の効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下に、本発明の最良の実施の形態に係る歪分布計測システム及び弾性率分布測定システムさらにはそれらの方法について図１乃至図８に基づき説明する。
図１は、本発明の本実施の形態に係る弾性率分布計測システムを含み、被測定対象物である生体組織を圧縮して、その前後で得られる光干渉データを取得して生体組織における弾性率分布を計測するための組織弾性画像計測システムの概念図である。本実施の形態においては、測定データとして超音波エコーデータよりも分解能がそれ自体高い光干渉データを用い、また、被測定対象物として生体組織を採用して説明する。
図１において、組織弾性画像計測システム１は、被測定対象物３に対して圧縮力を加える線形駆動器１２を備え、また、この被測定対象物３に低コヒーレンス近赤外光を照射するための光源としてスーパールミネッセントダイオード７を備えている。スーパールミネッセントダイオード７から放射される低コヒーレンス近赤外光は、ビームスプリッター８によって対物レンズ１０へ進行するものと参照鏡９へ進行するものに分光される。対物レンズ１０へ進行した低コヒーレンス近赤外光は、被測定対象物３に照射され、後方散乱光を発する。この後方散乱光は、再度対物レンズ１０を透過して、ビームスプリッター８に進行して参照鏡９に進行した低コヒーレンス近赤外光の反射光と合成され、光検出器１１によってその光干渉データが検出される。
参照鏡９は、図１中ではＶｍ／ｓと表現されているが、一定速度で走査されている。この参照鏡９の走査によれば、低コヒーレンス光源は、コヒーレンス長ｌｃに対応する波連を有するため、参照鏡９の光軸方向走査により、奥行き任意位置において後方散乱された波連の干渉信号が得られるのである。
なお、低コヒーレンス光源の発振波長スペクトルがガウス分布である場合、コヒーレンス長ｌｃは、式（１）で表され、奥行き方向の空間分解能が決定される。ここで、λｃとΔλは低コヒーレンス光源の光源スペクトルの中心波長と半値全幅である。
【００２８】
【数１】
【００２９】
この式（１）を基本として、奥行き走査と共に光軸垂直方向に走査することにより断層画像を算出できる。なお、干渉信号は、低コヒーレンス近赤外光のビームの集光領域（被写界深度）において得られ、更にビームスポット径により光軸垂直方向の空間分解能は決定される。
本実施の形態におけるＯＣＴ（オプティカル・コヒーレンス・トモグラフィー）光学系による検出は上述したとおり、内部情報（干渉信号）を抽出しており，その内部の干渉信号から、表面だけでなく、内部の「歪み量」や「弾性率」などの力学的な空間分布を抽出しているのである。
光検出器１１によって検出された光干渉データは、光検出器１１からアンプ４に入力され、さらにＡ／Ｄ変換器５を介してデジタル信号化され、弾性率分布計測システム６ｂに入力される。
【００３０】
図２に弾性率分布計測システム（歪分布計測システム）のシステム構成図を示す。
図２において、弾性率分布計測システム６ｂは、図１に示されるＡ／Ｄ変換器５から光干渉データを入力する入力部２１を備えている。もちろん、常にＡ／Ｄ変換器５にこの入力部２１を接続しておく必要はなく、Ａ／Ｄ変換器５によってデジタル化された光干渉データあるいは、アンプ４やＡ／Ｄ変換器５を介さずして取得された生の光干渉データを一旦何らかの媒体に格納しておき、この媒体に入力部２１を接続したり、あるいはキーボードなどの入力部２１として、生のデータを入力するようにしてもよい。
入力部２１から入力された光干渉データ３２は、解析入力データベース２４に格納されるか、あるいは解析部２２に直接入力される。この光干渉データ３２は、所望のデータ領域のものを随意に選択して格納してよい。
解析部２２は、相互相関解析部２６、移動ベクトル設定部２７、過誤ベクトル解析部２８、移動ベクトル補間・補正解析部２９、歪解析部３０及び弾性率解析部３１から構成される。
また、解析入力データベース２４には光干渉データ３２の他にも組織弾性画像計測システム１を含めた全般のシステムデータ３３が格納されており、例えば、低コヒーレンス光源であるスーパールミネッセントダイオード７の光源スペクトルの光源波長λｃやその半値全幅Δλなどがシステムデータ３３に該当し、式（１）によってコヒーレンス長ｌｃなども演算可能なようになっている。
その他、解析入力データベース２４には解析条件データ３４や弾性率解析部３１によって演算される弾性率を演算するための表面圧力データ３５が格納されている。
解析部２２で解析されて得られた出力は、解析出力データベース２５に格納され、また、出力部２３にも出力される。
解析出力データベース２５には、相互相関解析部２６によって解析された結果である相互相関係数データ３６、移動ベクトル設定部２７によって設定される移動ベクトルに関するベクトルデータ３７、ベクトルデータ３７に対して統計的な処理を施すことで得られる、例えば標準偏差等のベクトル統計データ３８、歪解析部３０によって解析される歪分布データ３９及び弾性率解析部３１によって解析される弾性率分布データ４０が格納される。
さらに、解析部２２で得られた解析結果は出力部２３にも出力される。この出力部２３は、例えばＣＲＴ（陰極線管）や液晶、プラズマディスプレイ、有機ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）などのディスプレイのみならず、他の装置やシステムにデータを伝送可能なインターフェースなども含むものである。
【００３１】
以下、解析部２２における解析方法について図３乃至図８も参照しながら説明する。図３は本願発明の実施の形態に係る弾性率分布計測方法（歪分布計測方法）の工程を示すフロー図である。また、それぞれの工程を実行するハードウェアとの関係を明確にするため、図２に開示されたシステム構成図と同じ構成要素には同じ符号を付している。
まず、相互相関解析部２６は、図３のステップＳ１に示されるように初期相関解析分解能を設定する。この設定は自動的に予め解析入力データベース２４に解析条件データ３４の一部として格納されていた初期相関解析分解能を読み出して設定してもよいし、相互相関解析部２６が、出力部２３に入力部２１からの入力を促すメッセージを表示してシステム利用者による入力部２１からの入力を待って、相互相関解析部２６が入力部２１から読み出すようにしてもよい。
初期相関解析分解能は、後述するステップＳ６の分解能高度化において説明するが、解析の分解能を徐々に高めるイタレーションを実行することで、より精度の高い解析を実行することが可能であり、その分解能の初期値として当初は低い分解能を予め入力しておくために用いられるものである。
【００３２】
次に、相互相関解析部２６は、図３ではステップＳ２に示されるが、入力部２１から入力された光干渉データ３２を用いて、又は解析入力データベース２４から光干渉データ３２を読み出す。
この光干渉データ３２には、図１に示された被測定対象物３の線形駆動器１２による圧縮前後の予め定められた検査領域内におけるスペックル・パターンが含まれており、このスペックル・パターンに対して相互相関を解析することで（ステップＳ２）、被測定対象物３に対する圧縮前後の変位を求め、これによって移動ベクトルを解析する（ステップＳ３）。
相互相関解析部２６では、ステップＳ２に示されるとおり、局所的なスペックル・パターンの類似度を式（２）で表される相関値Ｒｉ，ｊを用いて評価するものである。
【００３３】
【数２】
【００３４】
ｆ（Ｘｉ，Ｚｊ）とｇ（Ｘｉ，Ｚｊ）は、圧縮前後の光干渉データ３２で設定される中心位置（ｉ，ｊ）、Ｍｘ×Ｍｚピクセルの検査領域におけるスペックル・パターンである。
探査領域（Ｎｘ×Ｎｚピクセル）内において、検査領域を平行移動し、各移動量に対し相互相関係数である相関値Ｒｉ，ｊ（ΔＸ，ΔＺ）の算出を行なう。ΔＸ及びΔＺは、図１に示されるＸ軸方向及びＺ軸方向におけるそれぞれの移動量である。
その結果、式（３）に示すように、最大相関値を与える移動量Ｕｉ，ｊ（Ｕの上部にはベクトル表記としての矢印が付される）を移動ベクトル設定部２７で、ステップＳ３に示すとおり圧縮前後の移動ベクトルとして決定することができるのである。
【００３５】
【数３】
【００３６】
式（２）に示されるｆ（ｆの上部には平均値の表記としてのバーが付される）とｇ（ｇの上部には平均値の表記としてのバーが付される）は、ｆ（Ｘｉ，Ｚｊ）とｇ（Ｘｉ，Ｚｊ）の検査領域内平均値を表し、平均値からの偏差を利用するとともに相関値の規格化を行なっている。
【００３７】
ここで、相関値の解析と移動ベクトルの設定に関する具体的な例として、図４を用いて説明する。
図４は相互相関解析部２６において実行される相互相関解析を説明するための概念図である。図４において、縦軸は図１の被測定対象物３近傍に示されるＺ方向を示し、横軸は同じくＸ方向を示している。符号Ｎが付されて点線で示される領域が探査領域（５×５ピクセル）であり、その中に符号Ｍが付されて実線で示される領域が検査領域（３×３ピクセル）である。中央に×印を付した符号Ｐで示される部分が中心位置で、座標は（６，６）で示される。この検査領域を探査領域内で平行移動させると、その移動の仕方は上下左右、斜め右上、左上、右下、左下の８通りあり、それぞれの移動量に対して、相関値を演算することが可能である。この平行移動の始点と終点を被測定対象物３における圧縮前後の変位の始点と終点として捉えるものである。検査領域に含まれる中心位置以外の座標に丸印が付されているが、その大きさが、中心位置が８通りの方向へ平行移動した際に、中心位置におけるスペックル・パターンとそれぞれの位置のスペックル・パターンとで演算された相関値の大きさを意味している。
図４においては、右上に平行移動させて得られたスペックル・パターンの相関値が最も大きいため、中心位置からこの右斜め上方向の符号Ｑで示される座標に変位があったと考えられ、中心位置（６，６）を始点、右上の座標（７，７）を終点とするように選択することが可能である。
このように相互相関解析部２６においては、探査領域内において、検査領域を平行移動させながら、そのスペックル・パターンの相関値を演算するのである。
そして、移動ベクトル設定部２７では、相互相関解析部２６で得られたその相関値の中で最大値を与える点を、検査領域の中心位置に対する変位の終点として移動ベクトル４５を設定するものである。図３では、ステップＳ３に移動ベクトル解析として示される工程である。
このようにして相互相関解析部２６において解析された相関値Ｒｉ，ｊは、解析出力データベース２５に相互相関係数データ３６として相互相関解析部２６によって格納され、さらに、出力部２３に出力されるようにしてもよい。
また、移動ベクトル設定部２７によって設定された移動ベクトル４５に関するベクトルデータ３７も、移動ベクトル設定部２７によって解析出力データベース２５に格納されるが、そのまま解析を行なう場合には、過誤ベクトル解析部２８に送信してもよいし、出力部２３に出力してもよい。
なお、図４においてはＸ−Ｚ軸による直交座標系を採用して矩形のメッシュに分割された検査領域、探査領域を概念しているが、特に直交座標系に限定するものではなく、様々な座標系を用いてもよい。
【００３８】
以上のようにしてすべての検査領域の中心位置に関して移動ベクトルを設定し終えると、図５に示されるような移動ベクトルの集合が概念される。図５に示される矢印のそれぞれが、始点と終点を備えた移動ベクトルであり、この終点は、先に説明したとおり相互相関解析部２６によって、その始点の周囲に対して相関値を解析した結果、最も相関値が高い座標を終点として選択して設定されているものである。
このようにして設定された移動ベクトル４５は、図５に示されるように、すべてが同一方向を向いているとは言えない場合が多く、これは移動ベクトルに過誤ベクトルが含まれていることによるもので、この過誤ベクトルはスペックル・パターンに含まれるノイズやスペックル・パターン自身の情報が少ないことに基づくものである。
図５では、符号Ｋで示されるような、他の移動ベクトルとは方向が異なる過誤ベクトルと考えられるものが含まれているように見える。
そこで、本願発明においては、この過誤ベクトルを排除するために、解析部２２に過誤ベクトル解析部２８を設けている。
過誤ベクトル解析部２８では、図５に符号Ｋで示されるような過誤ベクトルを排除するが、詳細には図６に示される構成を備えている。
【００３９】
図６は、過誤ベクトル解析部のシステム構成図である。図６において、過誤ベクトルであるか否かを判断するために移動ベクトルを解析する標準偏差解析部４６と中間値解析部４７を備え、その解析結果に基づいて過誤ベクトルであるか否かを判断してベクトルデータ３７から当該過誤ベクトルのデータを排除する過誤ベクトル判定部４８と、加えて別個独立に過誤ベクトルを排除する移動ベクトルエラー相関解析部４９が設けられている。図３に示すフロー図では、ステップＳ４として示される工程である。
標準偏差解析部４６、中間値解析部４７及び過誤ベクトル判定部４８と、移動ベクトルエラー相関解析部４９の解析部は、標準偏差解析部４６、中間値解析部４７及び過誤ベクトル判定部４８は１セットで必要であるが、それに移動ベクトルエラー相関解析部４９が常に必要ということではなく、標準偏差解析部４６、中間値解析部４７及び過誤ベクトル判定部４８の１セットと移動ベクトルエラー相関解析部４９のうち、少なくとも１つが備えられればよいものである。また、これら以外のものであっても、複数の移動ベクトルから予め定めた基準から外れる移動ベクトルを過誤ベクトルとして解析し得て、排除可能な解析部であればよく、その解析方法は問わないものである。この予め定めた基準は、解析入力データベース２４に解析条件データ３４の一部として入力部２１を介して入力し格納しておくか、あるいは入力部２１から入力されたものを過誤ベクトル解析部２８で読み出して用いるとよい。
【００４０】
次に、標準偏差解析部４６、中間値解析部４７及び過誤ベクトル判定部４８による具体的な解析について説明する。
標準偏差解析部４６では、まず、移動ベクトル設定部２７で設定された移動ベクトルに関するデータを移動ベクトル設定部２７から読み出すか、あるいは解析出力データベース２５から解析の対象となるベクトルデータ３７を読み出し、先に図４を参照しながら説明した符号Ｍで示される移動ベクトルの３×３ピクセルの検査領域に存在する９個の移動ベクトルに対して、それぞれの方向（Ｘ軸方向及びＺ軸方向）の移動量毎に、標準偏差σｘ，σｚを解析し、中間値解析部４７では同様にその中間値ΔＸｍ，ΔＺｍを解析する。解析された標準偏差及び中間値は、それぞれ標準偏差解析部４６と中間値解析部４７によって、いずれもベクトル統計データ３８として解析出力データベース２５に格納されたり、出力部２３から出力されたりする。
そして、その結果のデータは過誤ベクトル判定部４８に送信され、過誤ベクトル判定部４８では、式（４）及び式（５）で表現される式のいずれか一方でも満足されない場合には、その移動ベクトルを過誤ベクトルとして判断するものである。
式（４）はＸ軸方向に対する式であり、式（５）はＺ軸方向に対する式である。また、式（４）、（５）に含まれるκは、予め任意に定められた定数であり、この定数も解析入力データベース２４に予め入力部２１を介して解析条件データ３４として格納されるか、入力部２１から入力されたものを過誤ベクトル判定部４８が読み出して式（４）、（５）に入力して解析するものである。
本実施の形態においては、式（４）、（５）で同一のκを用いているが、それぞれκｘ、κｚとして別個独立の定数として定めたものを用いてもよい。また、本実施の形態においては、３×３ピクセルで実行する場合を説明したが、ピクセル数は適宜増減してもよいことは言うまでもない。
【００４１】
【数４】
【００４２】
【数５】
【００４３】
標準偏差解析部４６、中間値解析部４７及び過誤ベクトル判定部４８を用いて、過誤ベクトルとして判定された移動ベクトルに関するデータは、過誤ベクトル判定部４８によってベクトルデータ３７から削除される。
この式（４）及び（５）に示される式によって過誤ベクトルを判断して排除するのが本願発明における第１の統計的処理の具体例の一つとなる。
この様子を表現したものを図７（ａ），（ｂ）に示す。図７（ａ）は、符号Ｋで示される過誤ベクトルと移動ベクトル４５が混在している状態を示し、図７（ｂ）は、過誤ベクトルが削除された後に、過誤ベクトルとは判定されなかった移動ベクトル４５のみの集合から成るベクトルデータ３７が示されている。
【００４４】
次に、移動ベクトルエラー相関解析部４９による過誤ベクトル排除の具体的な解析について説明する。
標準偏差解析部４６と中間値解析部４７が、それぞれの移動ベクトル単位でその標準偏差と中間値を解析したのに対し、移動ベクトルエラー相関解析部４９では例えば近傍の検査領域における相関値（相互相関係数）の集合（この相関値の集合を本願明細書では相関マップという。）同士でさらに相関を取って過誤ベクトルの原因となっているランダムなスペックル・ノイズを削除するものである。
ある検査領域（組織１）の移動量を演算するために相関マップ１［Ｒ１（ｉ，ｊ）］を作成し、そのマップ以内の最大相関値が、前述のとおり、組織１の移動位置を決定して移動ベクトルを形成している。これは、組織１に近い検査領域（組織２）においても同様に行なわれ、相関マップ２［Ｒ２（ｉ，ｊ）］を作成して組織２の移動位置を決定して移動ベクトルを形成するものである。
組織１と組織２が重複しているように、非常に近い位置に検査領域が設定されている場合には、両組織、すなわち両検査領域内のスペックル情報は重複していることになり、組織１と組織２によって演算される相関マップ１［Ｒ１（ｉ，ｊ）］と相関マップ２［Ｒ２（ｉ，ｊ）］も類似したパターンを有することになる。
一方、組織１と組織２のスペックル情報には、多重散乱によるランダム・スペックルがノイズとして必ず混入していることが知られている。このランダム・スペックル・ノイズは相関マップ１と相関マップ２においては相関値のランダム性として現れてくる。このランダム性が強い場合、すなわち、被測定対象物の屈折率分布がランダムに変化している場合、相関マップ１と相関マップ２の類似性を阻害し、移動ベクトルの設定においてノイズとなり、その移動ベクトルのＳＮ比を低下させる主因となってしまう。
そこで、相関マップ１と相関マップ２の掛け算もしくは相関をとる演算を行う。これは相関マップ１と相関マップ２の相関値のランダム性、すなわちランダム・スペックル・ノイズは、掛け算もしくは相関を取ることによって、そのランダム性によってゼロに落ち着くのに対し、相関マップ１と相関マップ２の類似性は高められるという原理に基づくものである。
具体的には、式（６）で示されるＳ（ｉ，ｊ）を解析して、そのＳ（ｉ，ｊ）の最大値を求めると、その最大値は、相関マップ１と相関マップ２の類似位置を表すため、これが演算したい組織移動量、すなわち過誤ベクトルを排除した移動ベクトルを示すのである。
このＳ（ｉ，ｊ）の最大値を得る統計的処理も、本願発明の第１の統計的処理の具体例の一つである。
【００４５】
【数６】
【００４６】
移動ベクトルエラー相関解析部４９を用いた場合には、過誤ベクトルの主因となっていたランダム・スペックル・ノイズ自体が掛け算あるいは相関によってゼロに収れんするため、結局、過誤ベクトル自身が消滅することになり、結果として、過誤ベクトルを含まない移動ベクトル４５のみがベクトルデータ３７として残ることになる。
過誤ベクトルとして判断された移動ベクトルは、過誤ベクトル解析部２８によって解析出力データベース２５から読み出されたベクトルデータ３７から削除される。
過誤ベクトル解析部２８を用いて過誤ベクトルが排除されたベクトルデータ３７は、過誤ベクトル解析部２８によって解析出力データベース２５に新たなベクトルデータ３７として格納され、あるいはそのまま直接移動ベクトル補間・補正解析部２９に送信されるか出力部２３に出力される。
【００４７】
次に、図２に示される解析部２２の移動ベクトル補間・補正解析部２９について説明を行なう。図３では、ステップＳ５に示される移動ベクトル補間・補正解析工程となる。
この移動ベクトル補間・補正解析部２９では、新たなベクトルデータ３７では過誤ベクトルが排除されており、移動ベクトル４５が所々抜けていることから、これを補うための処理を行う。
求める歪分布は、移動ベクトル４５の空間微係数であることから、抜けが生じていると計測誤差が増大してしまうからである。
移動ベクトル補間・補正解析部２９では、まず、解析出力データベース２５から新たなベクトルデータ３７を読み出し、あるいは過誤ベクトル解析部２８から送信された新たなベクトルデータ３７を読み出して、このベクトルデータ３７に含まれる移動ベクトル４５に対して、局所的に統計的手法のひとつである最小２乗法を適用し、ベクトル分布に連続性を付加する補間及び補正処理を行うものである。
【００４８】
具体的には図８（ａ），（ｂ）を参照しながら説明する。
図８（ａ）において示されるように、符号Ｓで示される移動ベクトルを中心に、符号Ｕで示される周囲２４近傍に対して２次多項式近似を行い、符号Ｔで示される周囲８近傍の移動ベクトルの補間及び補正処理を行なうものである。補間処理とは、過誤ベクトルとして、概念されるセル（領域）に移動ベクトルが欠落している場合に、２次多項式近似等の統計的処理によって生成される移動ベクトルを加えて、ベクトルデータ３７にその移動ベクトルを追加する処理を意味し、補正処理とは、過誤ベクトルではない移動ベクトルが概念されるセル（領域）に存在している場合に、２次多項式近似等の統計的処理によって生成される移動ベクトルに置き換えて、ベクトルデータ３７をその置き換えられた移動ベクトルに更新する処理を意味している。
２次多項式近似の対象となる物理量は、ベクトルデータ３７に含まれるが、ベクトルの始点と終点の座標から得られるベクトルの大きさと方向に係る量である。
補間範囲は５０％オーバーラップさせており、その重複部においてはベクトル量の平均値を修正移動ベクトルとしている。
【００４９】
図８（ｂ）は、この移動ベクトル補間・補正解析部２９による移動ベクトル補間・補正を終了した後の新たなベクトルデータ３７を示す概念図である。
図８（ｂ）において、移動ベクトル５０ａは元々過誤ベクトルとして削除されていて欠けていた移動ベクトルが２次多項式近似によって補間処理された移動ベクトルであり、移動ベクトル５０ｂは、図８（ａ）において示されるように元々は移動ベクトルとして存在していたものの、その方向が少し他の移動ベクトルと異なっているものであったものが、２次多項式近似によって補正処理されて図８（ｂ）に示されるような移動ベクトルとなったものである。
なお、本実施の形態においては、本願発明の第２の統計的処理の具体例として、最小２乗法を用いて２次多項式近似による補間、補正処理を示したが、もちろん、この方法によらずとも移動ベクトルの補間、補正処理が可能であれば、例えば２次より高次の多項式近似やスプライン補間など、統計的手法であればどのような方法を用いてもよい。
【００５０】
補間処理、補正処理して得られた移動ベクトルに関するデータは、移動ベクトル補間・補正解析部２９によって、新たなベクトルデータ３７として解析出力データベース２５に格納されるか、あるいは出力部２３に出力されてもよい。また、近似式に関するデータは移動ベクトル補間・補正解析部２９によって、解析出力データベース２５のベクトル統計データ３８として格納されるようにしておくとよい。
【００５１】
次に、図２に示される歪解析部３０について説明する。図３では、ステップＳ６及びステップＳ７が示されるが、まず、分解能を高度化させない状況でステップＳ８とステップＳ９に示される歪分布解析と弾性率分布解析を行なうフローについて説明を行なう。
歪解析部３０では、式（７）に示される修正された移動ベクトルの空間変化率として歪を定義して、歪分布を求めるものである。式（７）において、εｘｉ，ｊはＸ軸方向の歪を表し、その分子は隣り合うセルの移動ベクトルのＸ軸成分の差分を表している。同様に、εｚｉ，ｊはＺ軸方向の歪を表し、その分子は隣り合うセルの移動ベクトルのＺ軸成分の差分を表している。ΔＸｍａｘｉ，ｊ、ΔＺｍａｘｉ，ｊなどは、式（３）に示される最大相関値を与えるＸ軸における移動量ΔＸやＺ軸における移動量ΔＺを示している。
各セルの移動ベクトルについて歪を求めることで、全体として歪分布を解析することが可能となる。
【００５２】
【数７】
【００５３】
なお、ΔＬｘ、ΔＬｚは、空間分解能を表す。図５に示されるような正方メッシュに区切られたＸ−Ｚ平面上のセルで考えると、そのセルの長さをΔＬとすれば、これが空間分解能となり、式（７）に当てはめれば、ΔＬ＝ΔＬｘ＝ΔＬｚとなる。
また、式（１）で示されるコヒーレンス長ｌｃに基づく空間分解能は、理論的にこれ以上高められない理論限界分解能を表しており、式（７）のΔＬは、移動ベクトルを考える際に区切られた例えば正方のメッシュの大きさによって得られる空間分解能ということができる。従って、このメッシュを小さくしてくことで、空間分解能は高められるものの、コヒーレンス長ｌｃ以下に小さなメッシュを考慮しても空間分解能はそれ以上高度にはなり得ないものである。
歪解析部３０によって得られた歪解析結果に関するデータは、歪解析部３０によって、解析出力データベース２５に示される歪分布データ３９として格納される。また、引き続き弾性率解析部３１によって弾性率分布を解析する場合には弾性率解析部３１へ送信され、また、出力部２３に出力されるようにしてもよい。
なお、本実施の形態においては、式（７）で示す修正された移動ベクトルの空間変化率として歪を定義して演算し歪分布を求めたが、式（７）に示されるような定義の他にも、前段（ステップＳ５）で、移動ベクトル補間・補正解析部２９によって実行された補間処理、補正処理に際して得られた内挿関数（例えば高次方程式やスプライン関数等）の微分係数によっても定義が可能であり、これらを用いてもよい。すなわち、それらの内挿関数を予め歪解析部３０に格納しておくか解析入力データベース２４に解析条件データ３４として格納しておいて、歪解析部３０によって読み出すか、あるいは移動ベクトル補間・補正解析部２９で得られた内挿関数をそのまま移動ベクトル補間・補正解析部２９から歪解析部３０が読み出すようにしてもよい。
【００５４】
次に、図２に示される弾性率解析部３１について説明する。図３ではステップＳ９として示される工程となる。
弾性率解析部３１は、弾性率が応力を歪で除することで得られることから、歪解析部３０で得られた歪分布データ３９を用いて、弾性率分布データ４０を解析するものである。
応力に関するデータは、予め解析入力データベース２４に表面圧力データ３５として格納しておく。この表面圧力データ３５は、被測定対象物３の表面における応力を測定したもので、その応力値には分布がなく一様であるという前提に基づいて得られたデータである。ただし、もちろん、一様ではなく何らかの応力分布として応力値が定量的に得られる場合には、そのデータを用いてもよい。すなわち、別の系で測定された応力分布データや別の系で解析された応力分布の解析データをそれぞれ解析入力データベース２４に表面圧力データ３５として格納させておいてもよいし、解析の途中で入力部２１を介して入力して、弾性率解析部３１によって読み出してもよい。
弾性率解析部３１は、まず、解析出力データベース２５から歪分布データ３９を読み出して、あるいは歪解析部３０から直接歪分布データ３９を読み出して、さらに解析入力データベース２４から表面圧力データ３５を読み出す。
そして、図５で概念されるようなセル（領域）毎に、表面圧力データ３５を歪分布データ３９で除する演算を実行することで、それぞれのセルにおける弾性率を演算する。これらはまとめて弾性率分布データ４０となり、弾性率解析部３１によって、解析出力データベース２５に格納される。また、出力部２３に出力されてもよい。
【００５５】
さらに、ここで図３に示されるステップＳ６の分解能高度化及びステップＳ７の解析結果の分解能と理論限界分解能を比較してイタレーションを実行する工程について説明を追加する。
本願発明の重要な特徴の一つとして、このイタレーション機能がある。図３において、ステップＳ１で示されるように初期相関解析分解能を設定しておき、このステップＳ６及びステップＳ７の工程によって、その分解能を高度化してさらにステップＳ３乃至ステップＳ５の工程に係る解析を実行し、徐々に解析の分解能を上げていくことで、誤差の少ない高い精度を備えた歪分布解析あるいは弾性率分布解析を可能とするものである。
まず、初期相関解析分解能は、先に説明したとおり、相互相関解析部２６によって設定される。その予め定められる初期相関解析分解能は、式（７）に示される検査領域のセルの長さとして与えられるものである。
この初期相関解析分解能を用いて、解析して、ステップＳ５まで実行されると、次に、相互相関解析部２６は、この初期相関解析分解能を高める（小さくする）。このように、相互相関解析部２６では解析前に解析入力データベース２４に格納された解析条件データ３４に含まれるイタレーション情報について読み出しておくか、あるいは解析の途中で、出力部２３にイタレーションを実行するか否かの問合せを本システムの使用者に行なうような表示を示して、入力部２１から入力されるイタレーション情報を読み出すようにするとよい。
解析分解能を高める具体方法としては、予め定められた一定の分解能を差し引いて新たな分解能として設定してもよいし、初期相関解析分解能の例えば９０％や５０％などとして設定してもよい。ただ、本実施の形態では、検査領域を１／４に分割して、すなわち式（７）におけるΔＬを半分にしてイタレーションを開始する次のステージへと進むこととしている。
次ステージでは、分解能が高められたので検査領域や探査領域におけるセルの１辺（ΔＬ）は小さくなっているが、ここで解析に供されるデータは、前ステージで過誤ベクトル解析部２８や移動ベクトル補間・補正解析部２９によって新たに得られたベクトルデータ３７である。
【００５６】
この新たなベクトルデータ３７を参照しながら、再度、分解能が高まって細かくなったセルにおける移動ベクトルに対して、再度相互相関解析部２６を用いて相互相関を取り、移動ベクトル設定部２７を用いて細かなセルで移動ベクトルを設定し、過誤ベクトル解析部２８で過誤ベクトルを排除し、移動ベクトル補間・補正解析部２９で移動ベクトルの補間・補正を実行するものである。
すなわち、相互相関解析部２６、移動ベクトル設定部２７、過誤ベクトル解析部２８、移動ベクトル補間・補正解析部２９はそれぞれイタレーション機能を備えている。ここで、イタレーション機能を備えているというのは、それぞれの解析部や設定部が分解能を向上させて繰り返し解析が可能な機能を備えているという意味であり、このイタレーション機能を発揮させるように解析を行なうための選択を指示するのは、本実施の形態では相互相関解析部２６ということになる。
但し、このイタレーション機能の発揮の選択については、特に相互相関解析部２６に限定されるものではなく、他の解析部、例えば歪解析部３０や弾性率解析部３１であってもよい。
次ステージにおいて、これらの解析部、設定部で得られるデータは、前ステージと同様に、それぞれ相互相関係数データ３６、ベクトルデータ３７、ベクトル統計データ３８として解析出力データベース２５に格納されたり、次の解析部等に送信されたり、あるいは出力部２３に出力される。また、これらの次ステージのデータは、前ステージのデータにオーバーライトされてもよいし、次ステージの別データとして新たに格納されてもよい。
次ステージで得られたベクトルデータ３７を用いて、さらに歪解析部３０及び弾性率解析部３１では前述と同様に歪分布を解析し、弾性率分布を解析する。
次に、次ステージにおける分解能よりもさらに分解能を高める。本実施の形態では、後で実施例として示すとおり、検査領域をさらに１／４としてΔＬをさらに半分とする。
但し、このようにして求められた空間分解能が、いずれは式（１）に示されるコヒーレンス波長ｌｃよりも小さくなってしまう。この場合は、理論的な限界の分解能を越えることになるので、解析は終了する。これを表現したのが、図３のステップＳ７である。このステップＳ７に示される理論限界分解能とは、式（１）に示されるコヒーレンス波長ｌｃである。これ以上、セルを細かく分割しても空間分解能は向上することがないため、分解能を高度化する処理を終了するのである。なお、本実施の形態においては、分解能としてΔＬやコヒーレンス波長ｌｃなど小さくなるほど分解能が向上するものを選択したので、図３のステップＳ７のように不等号が示されるが、他の指標をもって分解能として表現した場合に、その指標が大きくなるほど分解能が向上するものであれば、ステップＳ７の不等号は逆になる。
また、図３ではステップＳ６、ステップＳ７を経てステップＳ８及びステップＳ９を処理するような工程となっているが、常に、ステップＳ７からステップＳ２へ向かうイタレーションを実行する必要はなく、ステップＳ５からステップＳ８、９へ進んでもよいし、ステップＳ６，７を含む場合でも、毎回ステップＳ８，９を実行してから、ステップＳ７からステップＳ２へ向かうイタレーションを実行してもよいことは言うまでもない。
さらに、ステップＳ１０−１とステップＳ１０−２として、それぞれ解析結果出力工程と解析結果格納工程が示されているが、これもステップＳ９の後に行なわれる工程というよりも便宜的に工程の符号が付されるものであり、各工程によって解析された結果については、前述のとおり適宜出力部２３に出力されたり、解析出力データベース２５に格納されたりすることになる。
【００５７】
以上、弾性率分布計測システム６ｂ及び弾性率分布計測方法の実施の形態として説明したが、この弾性率分布計測システム６ｂにおいて、弾性率解析部３１と解析入力データベース２４に格納される表面圧力データ３５を備えないものとして歪分布計測システム６ａが概念され、それ以外は共通にこれまで説明した構成要素を含み、それぞれ同様の作用及び効果を発揮するものである。もちろん、歪分布計測システム６ａでは、弾性率解析部３１がないので、弾性率分布データ４０は解析されることはなく、解析出力データベース２５にも格納されず、出力部２３に出力されることもない。
また、図３を参照しながら弾性率分布計測方法及び歪分布計測方法の実施の形態について説明したが、歪分布計測システム６ａと弾性率分布計測システム６ｂの関係と同様に、歪分布計測方法においては、図３におけるステップＳ９が存在せず、また入力部２１に記載されている表面圧力データ入力の工程がないものの、それ以外の工程は弾性率分布計測方法と共通に存在している。
【００５８】
以上のようにして得られた歪分布や弾性率分布は、心筋梗塞などの急性冠症候群に対する治療において、血管内の不安定プラークの存在等を高精度で検出可能とするものである。特に、弾性率分布を得ることで、血管と不安定プラークとでは弾性率が異なることから不安定プラークの存在を明確化することが可能であり、また生体組織構造を可視化することも可能である。もちろん、血管以外の生体組織にも応用することは可能であり多様な利用が考えられる。
また、超音波よりも分解能を高くすることが可能な近赤外光などの光源を用いて光干渉に関するデータを測定することによれば、本実施の形態における測定データの処理に関する高い分解能の効果と相まって、より精度の高い歪分布あるいは弾性率分布を得ることが可能となる。
このような歪分布計測システムや弾性率分布計測システム、あるいは歪分布計測方法及び弾性率分布計測方法により、医学分野では、循環系の疾患の早期発見はもとより、疾患の診断、治療の効果の定量的な把握、治癒確認など医療現場で様々な用途に用いることが可能となるし、工学分野では、前述のように非破壊検査等において、より精度の高い診断や検査を実施することが可能となる。
なお、本実施の形態においては、光干渉データを用いた場合について説明したが、冒頭に述べたとおり、光源の代わりに超音波源を用いて、超音波エコー信号を測定することによっても同様に歪分布計測システムや弾性率分布システムとしては成立する。また、超音波エコーを測定する場合には、図１に示されるＯＣＴ光学系２に代えて、超音波エコー系を用いる必要があるが、これは現在用いられているような通常のものを設置すれば足りるので、本願では特に説明を省略する。
以下、本実施の形態に係る具体的な実施例として実験を行なったので、その結果について説明する。
【実施例】
【００５９】
実験は、図１、２で示される構成で行われた。本実験も光干渉データを取得する場合のものとして実施しているが、超音波エコーデータを取得する場合もＯＣＴ光学系に代えて超音波エコー系を採用することによれば同様である。
光源のスーパールミネッセントダイオード７としては、中心波長λｃ＝８３１ｎｍ、半値全幅Δλ＝５５ｎｍのスーパールミネッセントダイオードを用いた。式（１）のコヒーレンス波長ｌｃの理論値は５．５４μｍであるが、スペクトル形状を考慮するとサイドローブの影響から、光軸方向（Ｚ方向）の空間分解能は１０μｍ程度と考えられる。
非球面モールドガラスレンズ（Ｎ．Ａ．＝０．４，ｆ＝６．２５ｍｍ）を対物レンズ１０として用い、被測定対象物３に集光照射した。
ビームスポット径６．６１μｍが光軸垂直方向（Ｘ方向）の空間分解能となるため、４μｍおきにＸ方向の走査を行なった。図１に示すシステムでは、参照鏡９を一定速度（Ｖｍ／ｓ）にて走査することにより、干渉信号のドップラーシフト周波数成分（ｆＤ＝２ν／λｃ）をアンプ４を用いて増幅し、光干渉データを得た。
被写界深度は３３０μｍとなり、この領域においてコヒーレンスゲートが掛かり、光干渉データが得られる。被測定対象物３である試料を圧縮するために線形駆動器１２を設置し、光軸垂直方向に均一試料は５０μｍ、不均一試料は２０μｍ圧縮し、圧縮前後の光コヒーレンス断層画像（光干渉データ）を得た。
なお、試料は一辺１ｃｍ程度と小さいため、線形駆動器１２は試料端面全体を一様に圧縮しているとみなすことができる。
光コヒーレンス断層画像の範囲は、Ｘ×Ｚ＝１２００×１２００μｍであり、４μｍを１ピクセルとして画像化（Ｘ×Ｚ＝３００×３００ピクセル）した。実験試料はａｇａｒ粉末１ｇ（弾性率：３．９２〜４．９０ｋＰａ）を熱湯６０ｍｌに溶解し微少ポリスチレン粒子（粒子径１μｍ）を混入した物を均一試料とした。
これに外径２７５μｍの釣糸（弾性率：１．４７〜２．４５ＧＰａ）を混入させたものを不均一試料として圧縮実験を行なった。
【００６０】
図９（ａ）に均一試料の光コヒーレンス断層画像を示した。画像中の白い斑点は混入されたポリスチレン粒子によるスペックル・パターンである。図１０ に、本手法により得られた移動ベクトルを各ステージ毎に示す。なお、第１ステージにおける検査領域と探査領域の大きさはＭｘ＝Ｍｚ＝３２０μｍ、Ｎｘ＝Ｎｚ＝４００μｍと設定した。
図１０（ａ）乃至（ｃ）より明らかなように、第１ステージからステージを上げるごとに、イタレーションによる再帰的相関処理によって移動ベクトルが高分解能化している。最高分解能を有する最終ステージは、光コヒーレンス断層画像の空間分解能と検査領域内におけるスペックル・パターンの情報量によって決定される。本実施例における実験ではスペックル・パターン粒子像が約１０μｍであり、光コヒーレンス断層画像の空間分解能も１０μｍ程度と考えられるため、ΔＬ＝２０μｍの空間分解能を有する第４ステージを最終ステージとした。これを図１１に示す。各ステージの移動ベクトル分布から、圧縮方向(Ｘ方向) に一様に移動していることが確認できる。図１２に第４ステージにおけるＸ方向の移動量分布を示す。Ｘ 方向の平均移動量は１８．２６μｍであり、同ステージでのＺ方向の平均移動量は０．２２μｍであった。Ｚ方向の平均移動量は光コヒーレンス断層画像の分解能以下であることから、圧縮方向にのみ移動していることが確認できる。図１２に示すように、Ｘ方向移動量に関する近似直線から算出した移動量変化率は−０．６８％であり、圧縮方向に移動量が減少していることを２０μｍの高分解能で検出している。ここで、均一試料端面を一様圧縮したと仮定した場合、試料幅の計測値を用いると圧縮方向の変化率は−０．４３％と算出できる。両変化率には０．２５％の誤差が発生しているが、計測領域１２００μｍにおける誤差距離に換算した場合３．０μｍとなり、光軸垂直方向の分解能６．６１μｍ以下である。
さらに、Ｘ方向およびＺ方向の移動量に関するばらつき誤差は±１．１０μｍ、±１．００μｍであり、各方向の分解能を考慮すると誤差範囲内であることがわかる。この結果、均一試料に対して一様圧縮の仮定に基づく結果と一致すると考えられ、本願発明による手法の妥当性が検証された。従来法との比較のため、サブピクセル処理を導入した直接相互相関法を、同一空間分解能において適用した。
【００６１】
図１３と図１４に、従来法による移動ベクトル分布およびＸ方向移動量分布を示す。なお、探査領域の大きさ（Ｎｘ＝Ｎｚ）は誤差を最小にする条件に設定している。Ｘ方向の移動量の減衰は、本願発明による手法と同様の結果を示している。しかし、Ｘ方向とＺ方向に対する移動量のばらつき誤差は、それぞれ±７．８１μｍ、±４．６６μｍと各方向の分解能より大きいため、高分解能の移動ベクトル分布を従来法を用いて算出することは困難である。図１３から確認できるように、これは過誤ベクトルによる影響と考えられる。しかし、本発明の手法は過誤ベクトルの発生を抑制するとともに、その発生が少ない大きな検査領域から移動方向を限定し再帰的に相関処理を行うため、高空間分解能の移動ベクトル分布を算出することが可能である。本願発明の手法と従来法の移動ベクトル分布から算出したＸ方向の歪み分布を、図１５と図１６に示す。本手法は一様な歪みが確認できるが、従来法は局所的な歪みが発生していることが目視できる。均一試料端面を一様圧縮したと仮定し算出した歪み量を基準に、本計測結果の平均２乗誤差は２．１２％であり、従来法による結果は４５．８８％であった。この両者を比較した場合、９５．４％の歪み量誤差の低減を実現している。Ｚ方向の歪み量についても、９１．６％の誤差低減が可能であった。歪み量は空間微分量であるため、従来法では誤差を増大させてしまうが、本発明の手法では過誤ベクトル除去後に最小２乗法によって空間補間および補正処理を行うため、空間微分量の連続性が向上している。
【００６２】
図９（ｂ）は不均一試料の画像である。（Ｘ，Ｚ）＝（５００μｍ，６００μｍ）を中心とする楕円状の黒い部分が弾性率の異なる釣糸を表し、ポリスチレン
粒子によるスペックル・パターンと共に画像化されている。本発明の手法を適用した第４ステージ（ΔＬ＝２０μｍ）における移動ベクトル分布および歪み分布を、図１７と図１８に示す。図中における斜線部は釣糸部を表している。移動ベクトル分布は圧縮方向（Ｘ方向）に一様移動しておらず、釣糸周辺において歪曲した大きな移動ベクトルが確認できる。均一Ａｇａｒ粉末試料に対して高弾性係数を有する釣糸部の周辺では、圧縮により大きな変形が発生したことが理解できる。図１５と図１８を比較すると、不均一試料の歪み分布に関しては、変形の激しい（Ｘ，Ｚ）＝（３００μｍ，３００μｍ）と（Ｘ，Ｚ）＝（３００μｍ，８００μｍ）の付近において、局所的に大きな歪みが発生していることが確認できる。一様圧縮の仮定の下では、圧縮方向における釣り糸周辺部において歪みが発生することが予測できるが、図９（ｂ）よりＡｇａｒ粉末と釣り糸の境界部において剥離が観察できることから、本実験では一様圧縮の理想的な条件とは異なるため、比較検討することは困難であると考える。しかし、弾性率の異なる不均一試料において現れる特徴的な組織変形を観察可能であることが検証された。
【００６３】
前述した均一試料における場合と同様に、同一空間分解能において従来法を適用し比較検討を行った。その結果を図１９と図２０に示す。両図から明らかなように、過誤ベクトルの多発によって局所的な歪みが斑状に現れている。高空間分解能による直接相互相関法は、検査領域内の情報量減少に伴う相関ピークの多発が過誤ベクトル発生を増加させる。それに加え、不均一試料においては回転を伴う複雑な移動現象が発生しているため、従来法では移動ベクトルの同定が不可能であると考えられる。しかし、本願発明における手法では、再帰的なスペックル相互相関法と最小２乗法などの統計的手法による空間補間処理の組み合わせにより、複雑な移動現象も高空間分解能で追跡が可能である。
これらの結果から、線維性被膜、脂質コア、石灰質などの弾性率の異なる組織が介在する不安定プラークにおいて、その力学特性を高空間分解能で検出できる可能性が明らかとなり、本願発明の作用及び効果が実証されるに至った。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
以上説明したように、本発明の請求項１乃至請求項１２に記載された発明は、循環系の疾患の早期発見のための健康診断用の装置やシステムとして利用可能であり、さらに、疾患の診断用装置・システム、治療の効果の定量的な把握、治癒確認のための装置やシステムなどあらゆる医療現場で用いることが可能である。
また、人間のみならず、動物などを取り扱う獣医院などでの利用が可能である。
さらに、動植物の生体組織のみならず、非破壊検査用の装置への応用なども考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の本実施の形態に係る弾性率分布計測システムを含み、被測定対象物である生体組織を圧縮して、その前後で得られる光干渉データを取得して生体組織における弾性率分布を計測するための組織弾性画像計測システムの概念図である。
【図２】本実施の形態に係る弾性率分布計測システム（歪分布計測システム）のシステム構成図である。
【図３】本願発明の実施の形態に係る弾性率分布計測方法（歪分布計測方法）の工程を示すフロー図である。
【図４】相互相関解析部２６において実行される相互相関解析を説明するための概念図である。
【図５】移動ベクトルの概念図である。
【図６】過誤ベクトル解析部のシステム構成図である。
【図７】（ａ）及び（ｂ）は、過誤ベクトル解析部で実行される、あるいはステップＳ４で実行される過誤ベクトルの排除を説明するための概念図である。
【図８】（ａ）及び（ｂ）は、移動ベクトル補間・補正解析部で実行される、あるいはステップＳ５として実行されるベクトル分布の補間・補正処理を説明するための概念図である。
【図９】実施例の欄で説明した実験によって得られた光コヒーレンス断層画像であり、（ａ）は均一試料において得られた画像であり、（ｂ）は不均一試料において得られた画像である。
【図１０】実施例の欄で説明した実験によって得られた移動ベクトルの画像であり、（ａ）はΔＬ＝１６０μｍの空間分解能を有するもの、（ｂ）はΔＬ＝８０μｍの空間分解能を有するもの、（ｃ）はΔＬ＝４０μｍの空間分解能を有するものである。
【図１１】実施例の欄で説明した実験によって得られた移動ベクトルの画像であり、最終ステージとして設定された第４ステージにおけるもので、ΔＬ＝２０μｍの空間分解能を有するものである。
【図１２】第４ステージの移動ベクトル分布から演算されるＸ方向の移動量分布を示すグラフである。
【図１３】従来法によって得られた移動ベクトル分布を示す画像である。
【図１４】従来法によって得られた移動ベクトル分布から演算されたＸ方向移動量分布を示すグラフである。
【図１５】本願発明の手法によって得られた移動ベクトル分布から演算されたＸ方向の歪分布である。
【図１６】従来法によって得られた移動ベクトル分布から演算されたＸ方向の歪分布である。
【図１７】本願発明の手法を適用して得られた第４ステージ（ΔＬ＝２０μｍ）における移動ベクトル分布である。
【図１８】本願発明の手法を適用して得られた第４ステージ（ΔＬ＝２０μｍ）における歪分布である。
【図１９】従来法によって不均一試料を用いて同一空間分解能（ΔＬ＝２０μｍ）において得られた移動ベクトル分布である。
【図２０】従来法によって不均一試料を用いて同一空間分解能（ΔＬ＝２０μｍ）において得られた歪分布である。
【符号の説明】
【００６６】
１…組織弾性画像計測システム ２…ＯＣＴ光学系 ３…被測定対象物 ４…アンプ ５…Ａ／Ｄ変換器 ６ａ…歪分布計測システム ６ｂ…弾性率分布計測システム ７…スーパールミネッセントダイオード ８…ビームスプリッター ９…参照鏡 １０…対物レンズ １１…光検出器 １２…線形駆動器 ２１…入力部 ２２…解析部 ２３…出力部 ２４…解析入力データベース ２５…解析出力データベース ２６…相互相関解析部 ２７…移動ベクトル設定部 ２８…過誤ベクトル解析部 ２９…移動ベクトル補間・補正解析部 ３０…歪解析部 ３１…弾性率解析部 ３２…光干渉データ ３３…システムデータ ３４…解析条件データ ３５…表面圧力データ ３６…相互相関係数データ ３７…ベクトルデータ ３８…ベクトル統計データ ３９…歪分布データ ４０…弾性率分布データ ４５…移動ベクトル ４６…標準偏差解析部 ４７…中間値解析部 ４８…過誤ベクトル判定部 ４９…移動ベクトルエラー相関解析部 ５０ａ，５０ｂ…移動ベクトル
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被測定対象の圧縮前後の超音波エコーデータ又は光干渉データから歪分布あるいは弾性率分布を解析する歪分布計測システムに係り、特に高分解能にデータ処理を実行可能な歪分布計測システムと弾性率分布計測システム及びそれらの方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体や生体組織における歪分布あるいは弾性率分布の計測は、その物体や生体組織の構造や構成を知る上で重要な情報となるため、これまでにも多数の研究がなされてきた。
半導体素子等の製造工程において検出が必要な材料内部の構造欠陥や金属材料の熱疲労等に基づく亀裂に対する非破壊検査の分野をはじめ、近年では、特に医療分野においては超音波エコーを用いた画像診断を疾病予防や治療に用いて、効果を上げている。例えば、心筋梗塞などの急性冠症候群は、血管内の不安定プラークが破裂することにより発生する疾患であるが、そのプラークは主に脂質が血管壁に沈着した病変であり、これが血流の抑制や閉塞を引き起こすことから、このプラークの存在を把握するために血管内超音波エコー法を用いた画像診断が実施されている。
【０００３】
例えば特許文献１には、「超音波診断システム、歪み分布表示方法及び弾性係数分布表示方法」という名称で、超音波ビームを使用するもので、被検体組織を有限個の直方体要素に分割して３次元有限要素モデル化し、各要素内では、弾性係数、応力、歪は一様であると仮定し、弾性方程式に歪み分布情報を用いて弾性係数分布情報を推定する技術が開示されている。また、その推定の際に、横方向変位に対応して変位分布を推定できるようにすると共に超音波ビーム方向の歪分布のみから弾性係数分布を再構成できるようにするために、相関演算手段は、直交検波手段から出力される包絡線信号を用いて被検体組織の圧縮前後の信号間で相関を計算するが、計算量の低減のために２次元相関窓内の軸方向及びこの軸方向に直交する横方向にそれぞれ所定値ずつ離散した走査線毎に相関係数を計算する技術が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、「超音波を利用した軟組織の粘弾性推定装置およびプログラム」という名称の発明が開示されている。この発明は、移動機構を備えた超音波プローブから発せられる超音波の反射波を受信して、受信データの時間変化から対象物形状の変形量を計算し、体組織などのように皮膚、脂肪、筋、骨などと階層構造をなす軟組織に対しても、階層毎に弾性、粘性、慣性を推定することを可能とする技術である。
【特許文献１】特開２００４−５７６５２号公報
【特許文献２】特開２００５−１４４１５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２に記載された従来の技術は、超音波を利用するものであり、分解能はせいぜい１００μｍ程度であって、しかも、取得されるデータの処理においてノイズなどランダムな要素に関する処理が不十分であることから、分解能を高くすることが困難で、例えば血管内に形成された不安定プラークなどの分布の把握や小型化が著しい半導体素子の微細構造に関する欠陥の検出には不十分となり、プラークの内部構造及び不安定性や素子の微小な内部欠陥の有無を詳細に判断することは不可能であるという課題があった。
【０００６】
本発明はかかる従来の事情に対処してなされたものであり、血管内の不安定プラークや半導体素子部品の内部構造など微細な計測対象物に対して、高い分解能を発揮し得る歪分布計測システムと弾性率分布計測システム及びそれらの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】
【０００７】
上記目的を達成するため、請求項１記載の発明である歪分布計測システムは、入力部と、データ格納部と、解析部と、出力部を有して、被測定対象の圧縮前後の超音波エコーデータ又は光干渉データ（以下、これらを総称して単に測定データという。）から歪分布を解析する歪分布計測システムであって、前記入力部は、前記圧縮前後の測定データを前記データ格納部に入力可能な手段であって、前記解析部は、前記測定データの所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する相互相関解析部と、この相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する移動ベクトル設定部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する過誤ベクトル解析部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる移動ベクトル補間・補正解析部と、連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する歪分布解析部とを有し、前記データ格納部は、前記解析部において実行される少なくとも１の解析の出力データを格納し、前記出力部は、前記解析部で実行される少なくとも１の解析の出力データを前記解析部又は前記データ格納部から読み出して出力可能な手段であることを特徴とするものである。
上記構成の歪分布計測システムでは、相互相関解析部が測定データの位置変化に関する相互相関係数を演算してその相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、移動ベクトル設定部でその最も確からしい始点と終点を有する移動ベクトルを定めるという作用を有する。
また、過誤ベクトル解析部は、この相互相関係数を用いて定めた移動ベクトルの中に存在し得る過誤ベクトルを除去するという作用を有し、移動ベクトル補間・補正解析部は、移動ベクトルを補間や補正という処理を施すことで、移動ベクトルの分布を連続化させる作用を有する。
そして、歪分布解析部では連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算して歪分布を解析するという作用を有する。
なお、測定データとして、ＯＣＴ（オプティカル・コヒーレンス・トモグラフィー）光学系を用いて検出された光干渉データを用いる場合には、被測定対象の内部情報（干渉信号）を抽出しており、被測定対象の表面における分布ではなく、その内部の干渉データから内部の歪み量や弾性率などの力学的な空間分布を抽出するという作用を有する。
【０００８】
また、請求項２に記載の発明である歪分布計測システムは、請求項１に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であることを特徴とするものである。
上記構成の歪分布計測システムでも、請求項１と同様の作用を有する。
【０００９】
請求項３に記載の発明である歪分布計測システムは、請求項１に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であることを特徴とするものである。
上記構成の歪分布計測システムでも、請求項１と同様の作用を有する。
【００１０】
さらに、請求項４に記載の発明である歪分布計測システムは、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の発明において、前記相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び前記移動ベクトル補間・補正解析部はイタレーション機能を備え、前記移動ベクトル補間・補正解析部によって連続化された移動ベクトルが存在する評価領域を分割して分割された評価領域において、再度、相互相関解析部は圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算し、移動ベクトル設定部は相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定し、前記過誤ベクトル解析部は前記過誤ベクトルを判断して除去し、前記移動ベクトル補間・補正解析部は移動ベクトルの分布の連続化を実行することを特徴とするものである。
上記構成の歪分布計測システムでは、相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び移動ベクトル補間・補正解析部のイタレーション機能によって、評価領域を細分化した上で繰り返し移動ベクトルの設定、過誤ベクトルの除去や移動ベクトルの分布の連続化を実行するという作用を有する。
【００１１】
請求項５記載の発明である弾性率分布計測システムは、入力部と、データ格納部と、解析部と、出力部を有して、被測定対象の圧縮前後の測定データから弾性率分布を解析する弾性率分布計測システムであって、前記入力部は、前記圧縮前後の測定データと前記被測定対象の表面圧力データを前記データ格納部に入力可能な手段であって、前記解析部は、前記測定データの所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する相互相関解析部と、この相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する移動ベクトル設定部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する過誤ベクトル解析部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる移動ベクトル補間・補正解析部と、連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する歪分布解析部と、前記表面圧力データと前記歪分布解析部において演算された空間変化率を用いて弾性率を演算する弾性率分布解析部とを有し、前記データ格納部は、前記解析部において実行される少なくとも１の解析の出力データを格納し、前記出力部は、前記解析部で実行される少なくとも１の解析の出力データを前記解析部又は前記データ格納部から読み出して出力可能な手段であることを特徴とするものである。
上記構成の弾性率分布計測システムでは、請求項１に記載の歪分布計測システムの作用に加えて、弾性率分布解析部が歪分布解析部で演算された空間変化率と非測定対象の表面圧力データを用いて弾性率を演算するという作用を有する。
【００１２】
請求項６記載の発明である弾性率分布計測システムは、請求項５に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であることを特徴とするものである。
上記構成の弾性率分布計測システムでは、請求項５に記載の弾性率分布計測システムと同様の作用を有する。
【００１３】
請求項７記載の発明である弾性率分布計測システムは、請求項５に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であることを特徴とするものである。
【００１４】
請求項８記載の発明である弾性率分布計測システムは、請求項５乃至請求項７のいずれか１項に記載の発明において、前記相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び前記移動ベクトル補間・補正解析部はイタレーション機能を備え、前記移動ベクトル補間・補正解析部によって連続化された移動ベクトルが存在する評価領域を分割して分割された評価領域において、再度、相互相関解析部は圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算し、移動ベクトル設定部は相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定し、前記過誤ベクトル解析部は前記過誤ベクトルを判断して除去し、前記移動ベクトル補間・補正解析部は移動ベクトルの分布の連続化を実行することを特徴とするものである。
上記構成の弾性率分布計測システムでは、請求項４に記載の歪分布計測システムと同様に、相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び移動ベクトル補間・補正解析部のイタレーション機能によって、評価領域を細分化した上で繰り返し移動ベクトルの設定、過誤ベクトルの除去や移動ベクトルの分布の連続化を実行するという作用を有する。
【００１５】
請求項９記載の発明である歪分布計測方法は、コンピュータが各工程を実行しながら被測定対象の圧縮前後の測定データから歪分布を解析する歪分布計測方法において、入力部が前記圧縮前後の測定データをデータ格納部に読み取り可能に格納する工程と、相互相関解析部が前記測定データを前記データ格納部から読み出して所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する工程と、移動ベクトル設定部がこの解析された前記相互相関係数をキーとして最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する工程と、過誤ベクトル解析部が、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する工程と、移動ベクトル補間・補正解析部が前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる工程と、歪分布解析部が連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する工程と、出力部が前記移動ベクトルの空間変化率の分布を出力する工程とを有するものである。
上記構成の歪分布計測方法では、請求項１に記載された歪分布計測システムを方法の発明として捉えたものであり、請求項１に記載された歪分布計測システムの作用と同様の作用を有する。
【００１６】
請求項１０記載の発明である歪分布計測方法は、請求項９に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であるものである。
上記構成の歪分布計測方法では、請求項９に記載の歪分布計測方法と同様の作用を有する。
【００１７】
請求項１１記載の発明である歪分布計測方法は、請求項９に記載の発明において、前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であるものである。
上記構成の歪分布計測方法においても、請求項９に記載の歪分布計測方法と同様の作用を有する。
【００１８】
請求項１２記載の発明である弾性率分布計測方法は、請求項９乃至請求項１１のいずれか１項に記載の歪分布計測方法に新たな工程を加えた弾性率分布計測方法であって、前記入力部が圧縮前後の測定データをデータ格納部に読み取り可能に格納する工程は、前記被測定対象の表面圧力データを格納する工程を含み、前記歪分布解析部が連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する工程の後に、弾性率分布解析部が前記表面圧力データと前記空間変化率を用いて弾性率を演算する工程を有することを特徴とするものである。
上記構成の弾性率分布計測方法では、請求項５乃至請求項７に記載された弾性率分布計測システムを方法の発明として捉えたものであり、請求項５乃至請求項７に記載された弾性率分布計測システムの作用と同様の作用を有する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の請求項１記載の歪分布計測システムでは、測定データの位置変化に関する相互相関係数を演算し位置変位の選択を行なって移動ベクトルを定め、過誤ベクトルの除去を行ない、さらに移動ベクトルの分布を連続化させることで、ランダムな成分を高い確率で排除し、格段に高い精度を備えた歪分布を出力することが可能という効果を有する。
【００２０】
また、本発明の請求項２及び請求項３に記載の歪分布計測システムでも請求項１に記載の発明の効果と同様である。
【００２１】
本発明の請求項４に記載の歪分布計測システムにおいては、相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び移動ベクトル補間・補正解析部のイタレーション機能によって評価領域を細分化して繰り返し演算を実行することで、歪分布における精度の向上・分解能の向上をより一層図ることができる。
【００２２】
本発明の請求項５に記載の弾性率分布計測システムにおいては、請求項１に記載の発明と同様に、格段に高い精度を備えた弾性率分布を出力することができる。
【００２３】
本発明の請求項６及び請求項７に記載の弾性率分布計測システムにおいても請求項５に記載の発明の効果と同様である。
【００２４】
本発明の請求項８に記載の弾性率分布計測システムにおいては、請求項４に記載の歪分布計測システムと同様に、相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び移動ベクトル補間・補正解析部のイタレーション機能によって、評価領域を細分化することで歪分布における精度の向上・分解能の向上をより一層図ることができるという効果を有する。
【００２５】
本発明の請求項９乃至請求項１１に記載の歪分布計測方法においては、請求項１乃至請求項３に記載の歪分布計測システムと同様の効果を有する。
【００２６】
本発明の請求項１２に記載の弾性率分布計測方法においては、請求項５に記載の弾性率分布計測システムと同様の効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下に、本発明の最良の実施の形態に係る歪分布計測システム及び弾性率分布測定システムさらにはそれらの方法について図１乃至図８に基づき説明する。
図１は、本発明の本実施の形態に係る弾性率分布計測システムを含み、被測定対象物である生体組織を圧縮して、その前後で得られる光干渉データを取得して生体組織における弾性率分布を計測するための組織弾性画像計測システムの概念図である。本実施の形態においては、測定データとして超音波エコーデータよりも分解能がそれ自体高い光干渉データを用い、また、被測定対象物として生体組織を採用して説明する。
図１において、組織弾性画像計測システム１は、被測定対象物３に対して圧縮力を加える線形駆動器１２を備え、また、この被測定対象物３に低コヒーレンス近赤外光を照射するための光源としてスーパールミネッセントダイオード７を備えている。スーパールミネッセントダイオード７から放射される低コヒーレンス近赤外光は、ビームスプリッター８によって対物レンズ１０へ進行するものと参照鏡９へ進行するものに分光される。対物レンズ１０へ進行した低コヒーレンス近赤外光は、被測定対象物３に照射され、後方散乱光を発する。この後方散乱光は、再度対物レンズ１０を透過して、ビームスプリッター８に進行して参照鏡９に進行した低コヒーレンス近赤外光の反射光と合成され、光検出器１１によってその光干渉データが検出される。
参照鏡９は、図１中ではＶｍ／ｓと表現されているが、一定速度で走査されている。この参照鏡９の走査によれば、低コヒーレンス光源は、コヒーレンス長ｌｃに対応する波連を有するため、参照鏡９の光軸方向走査により、奥行き任意位置において後方散乱された波連の干渉信号が得られるのである。
なお、低コヒーレンス光源の発振波長スペクトルがガウス分布である場合、コヒーレンス長ｌｃは、式（１）で表され、奥行き方向の空間分解能が決定される。ここで、λｃとΔλは低コヒーレンス光源の光源スペクトルの中心波長と半値全幅である。
【００２８】
【数１】
【００２９】
この式（１）を基本として、奥行き走査と共に光軸垂直方向に走査することにより断層画像を算出できる。なお、干渉信号は、低コヒーレンス近赤外光のビームの集光領域（被写界深度）において得られ、更にビームスポット径により光軸垂直方向の空間分解能は決定される。
本実施の形態におけるＯＣＴ（オプティカル・コヒーレンス・トモグラフィー）光学系による検出は上述したとおり、内部情報（干渉信号）を抽出しており，その内部の干渉信号から、表面だけでなく、内部の「歪み量」や「弾性率」などの力学的な空間分布を抽出しているのである。
光検出器１１によって検出された光干渉データは、光検出器１１からアンプ４に入力され、さらにＡ／Ｄ変換器５を介してデジタル信号化され、弾性率分布計測システム６ｂに入力される。
【００３０】
図２に弾性率分布計測システム（歪分布計測システム）のシステム構成図を示す。
図２において、弾性率分布計測システム６ｂは、図１に示されるＡ／Ｄ変換器５から光干渉データを入力する入力部２１を備えている。もちろん、常にＡ／Ｄ変換器５にこの入力部２１を接続しておく必要はなく、Ａ／Ｄ変換器５によってデジタル化された光干渉データあるいは、アンプ４やＡ／Ｄ変換器５を介さずして取得された生の光干渉データを一旦何らかの媒体に格納しておき、この媒体に入力部２１を接続したり、あるいはキーボードなどの入力部２１として、生のデータを入力するようにしてもよい。
入力部２１から入力された光干渉データ３２は、解析入力データベース２４に格納されるか、あるいは解析部２２に直接入力される。この光干渉データ３２は、所望のデータ領域のものを随意に選択して格納してよい。
解析部２２は、相互相関解析部２６、移動ベクトル設定部２７、過誤ベクトル解析部２８、移動ベクトル補間・補正解析部２９、歪解析部３０及び弾性率解析部３１から構成される。
また、解析入力データベース２４には光干渉データ３２の他にも組織弾性画像計測システム１を含めた全般のシステムデータ３３が格納されており、例えば、低コヒーレンス光源であるスーパールミネッセントダイオード７の光源スペクトルの光源波長λｃやその半値全幅Δλなどがシステムデータ３３に該当し、式（１）によってコヒーレンス長ｌｃなども演算可能なようになっている。
その他、解析入力データベース２４には解析条件データ３４や弾性率解析部３１によって演算される弾性率を演算するための表面圧力データ３５が格納されている。
解析部２２で解析されて得られた出力は、解析出力データベース２５に格納され、また、出力部２３にも出力される。
解析出力データベース２５には、相互相関解析部２６によって解析された結果である相互相関係数データ３６、移動ベクトル設定部２７によって設定される移動ベクトルに関するベクトルデータ３７、ベクトルデータ３７に対して統計的な処理を施すことで得られる、例えば標準偏差等のベクトル統計データ３８、歪解析部３０によって解析される歪分布データ３９及び弾性率解析部３１によって解析される弾性率分布データ４０が格納される。
さらに、解析部２２で得られた解析結果は出力部２３にも出力される。この出力部２３は、例えばＣＲＴ（陰極線管）や液晶、プラズマディスプレイ、有機ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）などのディスプレイのみならず、他の装置やシステムにデータを伝送可能なインターフェースなども含むものである。
【００３１】
以下、解析部２２における解析方法について図３乃至図８も参照しながら説明する。図３は本願発明の実施の形態に係る弾性率分布計測方法（歪分布計測方法）の工程を示すフロー図である。また、それぞれの工程を実行するハードウェアとの関係を明確にするため、図２に開示されたシステム構成図と同じ構成要素には同じ符号を付している。
まず、相互相関解析部２６は、図３のステップＳ１に示されるように初期相関解析分解能を設定する。この設定は自動的に予め解析入力データベース２４に解析条件データ３４の一部として格納されていた初期相関解析分解能を読み出して設定してもよいし、相互相関解析部２６が、出力部２３に入力部２１からの入力を促すメッセージを表示してシステム利用者による入力部２１からの入力を待って、相互相関解析部２６が入力部２１から読み出すようにしてもよい。
初期相関解析分解能は、後述するステップＳ６の分解能高度化において説明するが、解析の分解能を徐々に高めるイタレーションを実行することで、より精度の高い解析を実行することが可能であり、その分解能の初期値として当初は低い分解能を予め入力しておくために用いられるものである。
【００３２】
次に、相互相関解析部２６は、図３ではステップＳ２に示されるが、入力部２１から入力された光干渉データ３２を用いて、又は解析入力データベース２４から光干渉データ３２を読み出す。
この光干渉データ３２には、図１に示された被測定対象物３の線形駆動器１２による圧縮前後の予め定められた検査領域内におけるスペックル・パターンが含まれており、このスペックル・パターンに対して相互相関を解析することで（ステップＳ２）、被測定対象物３に対する圧縮前後の変位を求め、これによって移動ベクトルを解析する（ステップＳ３）。
相互相関解析部２６では、ステップＳ２に示されるとおり、局所的なスペックル・パターンの類似度を式（２）で表される相関値Ｒｉ，ｊを用いて評価するものである。
【００３３】
【数２】
【００３４】
ｆ（Ｘｉ，Ｚｊ）とｇ（Ｘｉ，Ｚｊ）は、圧縮前後の光干渉データ３２で設定される中心位置（ｉ，ｊ）、Ｍｘ×Ｍｚピクセルの検査領域におけるスペックル・パターンである。
探査領域（Ｎｘ×Ｎｚピクセル）内において、検査領域を平行移動し、各移動量に対し相互相関係数である相関値Ｒｉ，ｊ（ΔＸ，ΔＺ）の算出を行なう。ΔＸ及びΔＺは、図１に示されるＸ軸方向及びＺ軸方向におけるそれぞれの移動量である。
その結果、式（３）に示すように、最大相関値を与える移動量Ｕｉ，ｊ（Ｕの上部にはベクトル表記としての矢印が付される）を移動ベクトル設定部２７で、ステップＳ３に示すとおり圧縮前後の移動ベクトルとして決定することができるのである。
【００３５】
【数３】
【００３６】
式（２）に示されるｆ（ｆの上部には平均値の表記としてのバーが付される）とｇ（ｇの上部には平均値の表記としてのバーが付される）は、ｆ（Ｘｉ，Ｚｊ）とｇ（Ｘｉ，Ｚｊ）の検査領域内平均値を表し、平均値からの偏差を利用するとともに相関値の規格化を行なっている。
【００３７】
ここで、相関値の解析と移動ベクトルの設定に関する具体的な例として、図４を用いて説明する。
図４は相互相関解析部２６において実行される相互相関解析を説明するための概念図である。図４において、縦軸は図１の被測定対象物３近傍に示されるＺ方向を示し、横軸は同じくＸ方向を示している。符号Ｎが付されて点線で示される領域が探査領域（５×５ピクセル）であり、その中に符号Ｍが付されて実線で示される領域が検査領域（３×３ピクセル）である。中央に×印を付した符号Ｐで示される部分が中心位置で、座標は（６，６）で示される。この検査領域を探査領域内で平行移動させると、その移動の仕方は上下左右、斜め右上、左上、右下、左下の８通りあり、それぞれの移動量に対して、相関値を演算することが可能である。この平行移動の始点と終点を被測定対象物３における圧縮前後の変位の始点と終点として捉えるものである。検査領域に含まれる中心位置以外の座標に丸印が付されているが、その大きさが、中心位置が８通りの方向へ平行移動した際に、中心位置におけるスペックル・パターンとそれぞれの位置のスペックル・パターンとで演算された相関値の大きさを意味している。
図４においては、右上に平行移動させて得られたスペックル・パターンの相関値が最も大きいため、中心位置からこの右斜め上方向の符号Ｑで示される座標に変位があったと考えられ、中心位置（６，６）を始点、右上の座標（７，７）を終点とするように選択することが可能である。
このように相互相関解析部２６においては、探査領域内において、検査領域を平行移動させながら、そのスペックル・パターンの相関値を演算するのである。
そして、移動ベクトル設定部２７では、相互相関解析部２６で得られたその相関値の中で最大値を与える点を、検査領域の中心位置に対する変位の終点として移動ベクトル４５を設定するものである。図３では、ステップＳ３に移動ベクトル解析として示される工程である。
このようにして相互相関解析部２６において解析された相関値Ｒｉ，ｊは、解析出力データベース２５に相互相関係数データ３６として相互相関解析部２６によって格納され、さらに、出力部２３に出力されるようにしてもよい。
また、移動ベクトル設定部２７によって設定された移動ベクトル４５に関するベクトルデータ３７も、移動ベクトル設定部２７によって解析出力データベース２５に格納されるが、そのまま解析を行なう場合には、過誤ベクトル解析部２８に送信してもよいし、出力部２３に出力してもよい。
なお、図４においてはＸ−Ｚ軸による直交座標系を採用して矩形のメッシュに分割された検査領域、探査領域を概念しているが、特に直交座標系に限定するものではなく、様々な座標系を用いてもよい。
【００３８】
以上のようにしてすべての検査領域の中心位置に関して移動ベクトルを設定し終えると、図５に示されるような移動ベクトルの集合が概念される。図５に示される矢印のそれぞれが、始点と終点を備えた移動ベクトルであり、この終点は、先に説明したとおり相互相関解析部２６によって、その始点の周囲に対して相関値を解析した結果、最も相関値が高い座標を終点として選択して設定されているものである。
このようにして設定された移動ベクトル４５は、図５に示されるように、すべてが同一方向を向いているとは言えない場合が多く、これは移動ベクトルに過誤ベクトルが含まれていることによるもので、この過誤ベクトルはスペックル・パターンに含まれるノイズやスペックル・パターン自身の情報が少ないことに基づくものである。
図５では、符号Ｋで示されるような、他の移動ベクトルとは方向が異なる過誤ベクトルと考えられるものが含まれているように見える。
そこで、本願発明においては、この過誤ベクトルを排除するために、解析部２２に過誤ベクトル解析部２８を設けている。
過誤ベクトル解析部２８では、図５に符号Ｋで示されるような過誤ベクトルを排除するが、詳細には図６に示される構成を備えている。
【００３９】
図６は、過誤ベクトル解析部のシステム構成図である。図６において、過誤ベクトルであるか否かを判断するために移動ベクトルを解析する標準偏差解析部４６と中間値解析部４７を備え、その解析結果に基づいて過誤ベクトルであるか否かを判断してベクトルデータ３７から当該過誤ベクトルのデータを排除する過誤ベクトル判定部４８と、加えて別個独立に過誤ベクトルを排除する移動ベクトルエラー相関解析部４９が設けられている。図３に示すフロー図では、ステップＳ４として示される工程である。
標準偏差解析部４６、中間値解析部４７及び過誤ベクトル判定部４８と、移動ベクトルエラー相関解析部４９の解析部は、標準偏差解析部４６、中間値解析部４７及び過誤ベクトル判定部４８は１セットで必要であるが、それに移動ベクトルエラー相関解析部４９が常に必要ということではなく、標準偏差解析部４６、中間値解析部４７及び過誤ベクトル判定部４８の１セットと移動ベクトルエラー相関解析部４９のうち、少なくとも１つが備えられればよいものである。また、これら以外のものであっても、複数の移動ベクトルから予め定めた基準から外れる移動ベクトルを過誤ベクトルとして解析し得て、排除可能な解析部であればよく、その解析方法は問わないものである。この予め定めた基準は、解析入力データベース２４に解析条件データ３４の一部として入力部２１を介して入力し格納しておくか、あるいは入力部２１から入力されたものを過誤ベクトル解析部２８で読み出して用いるとよい。
【００４０】
次に、標準偏差解析部４６、中間値解析部４７及び過誤ベクトル判定部４８による具体的な解析について説明する。
標準偏差解析部４６では、まず、移動ベクトル設定部２７で設定された移動ベクトルに関するデータを移動ベクトル設定部２７から読み出すか、あるいは解析出力データベース２５から解析の対象となるベクトルデータ３７を読み出し、先に図４を参照しながら説明した符号Ｍで示される移動ベクトルの３×３ピクセルの検査領域に存在する９個の移動ベクトルに対して、それぞれの方向（Ｘ軸方向及びＺ軸方向）の移動量毎に、標準偏差σｘ，σｚを解析し、中間値解析部４７では同様にその中間値ΔＸｍ，ΔＺｍを解析する。解析された標準偏差及び中間値は、それぞれ標準偏差解析部４６と中間値解析部４７によって、いずれもベクトル統計データ３８として解析出力データベース２５に格納されたり、出力部２３から出力されたりする。
そして、その結果のデータは過誤ベクトル判定部４８に送信され、過誤ベクトル判定部４８では、式（４）及び式（５）で表現される式のいずれか一方でも満足されない場合には、その移動ベクトルを過誤ベクトルとして判断するものである。
式（４）はＸ軸方向に対する式であり、式（５）はＺ軸方向に対する式である。また、式（４）、（５）に含まれるκは、予め任意に定められた定数であり、この定数も解析入力データベース２４に予め入力部２１を介して解析条件データ３４として格納されるか、入力部２１から入力されたものを過誤ベクトル判定部４８が読み出して式（４）、（５）に入力して解析するものである。
本実施の形態においては、式（４）、（５）で同一のκを用いているが、それぞれκｘ、κｚとして別個独立の定数として定めたものを用いてもよい。また、本実施の形態においては、３×３ピクセルで実行する場合を説明したが、ピクセル数は適宜増減してもよいことは言うまでもない。
【００４１】
【数４】
【００４２】
【数５】
【００４３】
標準偏差解析部４６、中間値解析部４７及び過誤ベクトル判定部４８を用いて、過誤ベクトルとして判定された移動ベクトルに関するデータは、過誤ベクトル判定部４８によってベクトルデータ３７から削除される。
この式（４）及び（５）に示される式によって過誤ベクトルを判断して排除するのが本願発明における第１の統計的処理の具体例の一つとなる。
この様子を表現したものを図７（ａ），（ｂ）に示す。図７（ａ）は、符号Ｋで示される過誤ベクトルと移動ベクトル４５が混在している状態を示し、図７（ｂ）は、過誤ベクトルが削除された後に、過誤ベクトルとは判定されなかった移動ベクトル４５のみの集合から成るベクトルデータ３７が示されている。
【００４４】
次に、移動ベクトルエラー相関解析部４９による過誤ベクトル排除の具体的な解析について説明する。
標準偏差解析部４６と中間値解析部４７が、それぞれの移動ベクトル単位でその標準偏差と中間値を解析したのに対し、移動ベクトルエラー相関解析部４９では例えば近傍の検査領域における相関値（相互相関係数）の集合（この相関値の集合を本願明細書では相関マップという。）同士でさらに相関を取って過誤ベクトルの原因となっているランダムなスペックル・ノイズを削除するものである。
ある検査領域（組織１）の移動量を演算するために相関マップ１［Ｒ１（ｉ，ｊ）］を作成し、そのマップ以内の最大相関値が、前述のとおり、組織１の移動位置を決定して移動ベクトルを形成している。これは、組織１に近い検査領域（組織２）においても同様に行なわれ、相関マップ２［Ｒ２（ｉ，ｊ）］を作成して組織２の移動位置を決定して移動ベクトルを形成するものである。
組織１と組織２が重複しているように、非常に近い位置に検査領域が設定されている場合には、両組織、すなわち両検査領域内のスペックル情報は重複していることになり、組織１と組織２によって演算される相関マップ１［Ｒ１（ｉ，ｊ）］と相関マップ２［Ｒ２（ｉ，ｊ）］も類似したパターンを有することになる。
一方、組織１と組織２のスペックル情報には、多重散乱によるランダム・スペックルがノイズとして必ず混入していることが知られている。このランダム・スペックル・ノイズは相関マップ１と相関マップ２においては相関値のランダム性として現れてくる。このランダム性が強い場合、すなわち、被測定対象物の屈折率分布がランダムに変化している場合、相関マップ１と相関マップ２の類似性を阻害し、移動ベクトルの設定においてノイズとなり、その移動ベクトルのＳＮ比を低下させる主因となってしまう。
そこで、相関マップ１と相関マップ２の掛け算もしくは相関をとる演算を行う。これは相関マップ１と相関マップ２の相関値のランダム性、すなわちランダム・スペックル・ノイズは、掛け算もしくは相関を取ることによって、そのランダム性によってゼロに落ち着くのに対し、相関マップ１と相関マップ２の類似性は高められるという原理に基づくものである。
具体的には、式（６）で示されるＳ（ｉ，ｊ）を解析して、そのＳ（ｉ，ｊ）の最大値を求めると、その最大値は、相関マップ１と相関マップ２の類似位置を表すため、これが演算したい組織移動量、すなわち過誤ベクトルを排除した移動ベクトルを示すのである。
このＳ（ｉ，ｊ）の最大値を得る統計的処理も、本願発明の第１の統計的処理の具体例の一つである。
【００４５】
【数６】
【００４６】
移動ベクトルエラー相関解析部４９を用いた場合には、過誤ベクトルの主因となっていたランダム・スペックル・ノイズ自体が掛け算あるいは相関によってゼロに収れんするため、結局、過誤ベクトル自身が消滅することになり、結果として、過誤ベクトルを含まない移動ベクトル４５のみがベクトルデータ３７として残ることになる。
過誤ベクトルとして判断された移動ベクトルは、過誤ベクトル解析部２８によって解析出力データベース２５から読み出されたベクトルデータ３７から削除される。
過誤ベクトル解析部２８を用いて過誤ベクトルが排除されたベクトルデータ３７は、過誤ベクトル解析部２８によって解析出力データベース２５に新たなベクトルデータ３７として格納され、あるいはそのまま直接移動ベクトル補間・補正解析部２９に送信されるか出力部２３に出力される。
【００４７】
次に、図２に示される解析部２２の移動ベクトル補間・補正解析部２９について説明を行なう。図３では、ステップＳ５に示される移動ベクトル補間・補正解析工程となる。
この移動ベクトル補間・補正解析部２９では、新たなベクトルデータ３７では過誤ベクトルが排除されており、移動ベクトル４５が所々抜けていることから、これを補うための処理を行う。
求める歪分布は、移動ベクトル４５の空間微係数であることから、抜けが生じていると計測誤差が増大してしまうからである。
移動ベクトル補間・補正解析部２９では、まず、解析出力データベース２５から新たなベクトルデータ３７を読み出し、あるいは過誤ベクトル解析部２８から送信された新たなベクトルデータ３７を読み出して、このベクトルデータ３７に含まれる移動ベクトル４５に対して、局所的に統計的手法のひとつである最小２乗法を適用し、ベクトル分布に連続性を付加する補間及び補正処理を行うものである。
【００４８】
具体的には図８（ａ），（ｂ）を参照しながら説明する。
図８（ａ）において示されるように、符号Ｓで示される移動ベクトルを中心に、符号Ｕで示される周囲２４近傍に対して２次多項式近似を行い、符号Ｔで示される周囲８近傍の移動ベクトルの補間及び補正処理を行なうものである。補間処理とは、過誤ベクトルとして、概念されるセル（領域）に移動ベクトルが欠落している場合に、２次多項式近似等の統計的処理によって生成される移動ベクトルを加えて、ベクトルデータ３７にその移動ベクトルを追加する処理を意味し、補正処理とは、過誤ベクトルではない移動ベクトルが概念されるセル（領域）に存在している場合に、２次多項式近似等の統計的処理によって生成される移動ベクトルに置き換えて、ベクトルデータ３７をその置き換えられた移動ベクトルに更新する処理を意味している。
２次多項式近似の対象となる物理量は、ベクトルデータ３７に含まれるが、ベクトルの始点と終点の座標から得られるベクトルの大きさと方向に係る量である。
補間範囲は５０％オーバーラップさせており、その重複部においてはベクトル量の平均値を修正移動ベクトルとしている。
【００４９】
図８（ｂ）は、この移動ベクトル補間・補正解析部２９による移動ベクトル補間・補正を終了した後の新たなベクトルデータ３７を示す概念図である。
図８（ｂ）において、移動ベクトル５０ａは元々過誤ベクトルとして削除されていて欠けていた移動ベクトルが２次多項式近似によって補間処理された移動ベクトルであり、移動ベクトル５０ｂは、図８（ａ）において示されるように元々は移動ベクトルとして存在していたものの、その方向が少し他の移動ベクトルと異なっているものであったものが、２次多項式近似によって補正処理されて図８（ｂ）に示されるような移動ベクトルとなったものである。
なお、本実施の形態においては、本願発明の第２の統計的処理の具体例として、最小２乗法を用いて２次多項式近似による補間、補正処理を示したが、もちろん、この方法によらずとも移動ベクトルの補間、補正処理が可能であれば、例えば２次より高次の多項式近似やスプライン補間など、統計的手法であればどのような方法を用いてもよい。
【００５０】
補間処理、補正処理して得られた移動ベクトルに関するデータは、移動ベクトル補間・補正解析部２９によって、新たなベクトルデータ３７として解析出力データベース２５に格納されるか、あるいは出力部２３に出力されてもよい。また、近似式に関するデータは移動ベクトル補間・補正解析部２９によって、解析出力データベース２５のベクトル統計データ３８として格納されるようにしておくとよい。
【００５１】
次に、図２に示される歪解析部３０について説明する。図３では、ステップＳ６及びステップＳ７が示されるが、まず、分解能を高度化させない状況でステップＳ８とステップＳ９に示される歪分布解析と弾性率分布解析を行なうフローについて説明を行なう。
歪解析部３０では、式（７）に示される修正された移動ベクトルの空間変化率として歪を定義して、歪分布を求めるものである。式（７）において、εｘｉ，ｊはＸ軸方向の歪を表し、その分子は隣り合うセルの移動ベクトルのＸ軸成分の差分を表している。同様に、εｚｉ，ｊはＺ軸方向の歪を表し、その分子は隣り合うセルの移動ベクトルのＺ軸成分の差分を表している。ΔＸｍａｘｉ，ｊ、ΔＺｍａｘｉ，ｊなどは、式（３）に示される最大相関値を与えるＸ軸における移動量ΔＸやＺ軸における移動量ΔＺを示している。
各セルの移動ベクトルについて歪を求めることで、全体として歪分布を解析することが可能となる。
【００５２】
【数７】
【００５３】
なお、ΔＬｘ、ΔＬｚは、空間分解能を表す。図５に示されるような正方メッシュに区切られたＸ−Ｚ平面上のセルで考えると、そのセルの長さをΔＬとすれば、これが空間分解能となり、式（７）に当てはめれば、ΔＬ＝ΔＬｘ＝ΔＬｚとなる。
また、式（１）で示されるコヒーレンス長ｌｃに基づく空間分解能は、理論的にこれ以上高められない理論限界分解能を表しており、式（７）のΔＬは、移動ベクトルを考える際に区切られた例えば正方のメッシュの大きさによって得られる空間分解能ということができる。従って、このメッシュを小さくしてくことで、空間分解能は高められるものの、コヒーレンス長ｌｃ以下に小さなメッシュを考慮しても空間分解能はそれ以上高度にはなり得ないものである。
歪解析部３０によって得られた歪解析結果に関するデータは、歪解析部３０によって、解析出力データベース２５に示される歪分布データ３９として格納される。また、引き続き弾性率解析部３１によって弾性率分布を解析する場合には弾性率解析部３１へ送信され、また、出力部２３に出力されるようにしてもよい。
なお、本実施の形態においては、式（７）で示す修正された移動ベクトルの空間変化率として歪を定義して演算し歪分布を求めたが、式（７）に示されるような定義の他にも、前段（ステップＳ５）で、移動ベクトル補間・補正解析部２９によって実行された補間処理、補正処理に際して得られた内挿関数（例えば高次方程式やスプライン関数等）の微分係数によっても定義が可能であり、これらを用いてもよい。すなわち、それらの内挿関数を予め歪解析部３０に格納しておくか解析入力データベース２４に解析条件データ３４として格納しておいて、歪解析部３０によって読み出すか、あるいは移動ベクトル補間・補正解析部２９で得られた内挿関数をそのまま移動ベクトル補間・補正解析部２９から歪解析部３０が読み出すようにしてもよい。
【００５４】
次に、図２に示される弾性率解析部３１について説明する。図３ではステップＳ９として示される工程となる。
弾性率解析部３１は、弾性率が応力を歪で除することで得られることから、歪解析部３０で得られた歪分布データ３９を用いて、弾性率分布データ４０を解析するものである。
応力に関するデータは、予め解析入力データベース２４に表面圧力データ３５として格納しておく。この表面圧力データ３５は、被測定対象物３の表面における応力を測定したもので、その応力値には分布がなく一様であるという前提に基づいて得られたデータである。ただし、もちろん、一様ではなく何らかの応力分布として応力値が定量的に得られる場合には、そのデータを用いてもよい。すなわち、別の系で測定された応力分布データや別の系で解析された応力分布の解析データをそれぞれ解析入力データベース２４に表面圧力データ３５として格納させておいてもよいし、解析の途中で入力部２１を介して入力して、弾性率解析部３１によって読み出してもよい。
弾性率解析部３１は、まず、解析出力データベース２５から歪分布データ３９を読み出して、あるいは歪解析部３０から直接歪分布データ３９を読み出して、さらに解析入力データベース２４から表面圧力データ３５を読み出す。
そして、図５で概念されるようなセル（領域）毎に、表面圧力データ３５を歪分布データ３９で除する演算を実行することで、それぞれのセルにおける弾性率を演算する。これらはまとめて弾性率分布データ４０となり、弾性率解析部３１によって、解析出力データベース２５に格納される。また、出力部２３に出力されてもよい。
【００５５】
さらに、ここで図３に示されるステップＳ６の分解能高度化及びステップＳ７の解析結果の分解能と理論限界分解能を比較してイタレーションを実行する工程について説明を追加する。
本願発明の重要な特徴の一つとして、このイタレーション機能がある。図３において、ステップＳ１で示されるように初期相関解析分解能を設定しておき、このステップＳ６及びステップＳ７の工程によって、その分解能を高度化してさらにステップＳ３乃至ステップＳ５の工程に係る解析を実行し、徐々に解析の分解能を上げていくことで、誤差の少ない高い精度を備えた歪分布解析あるいは弾性率分布解析を可能とするものである。
まず、初期相関解析分解能は、先に説明したとおり、相互相関解析部２６によって設定される。その予め定められる初期相関解析分解能は、式（７）に示される検査領域のセルの長さとして与えられるものである。
この初期相関解析分解能を用いて、解析して、ステップＳ５まで実行されると、次に、相互相関解析部２６は、この初期相関解析分解能を高める（小さくする）。このように、相互相関解析部２６では解析前に解析入力データベース２４に格納された解析条件データ３４に含まれるイタレーション情報について読み出しておくか、あるいは解析の途中で、出力部２３にイタレーションを実行するか否かの問合せを本システムの使用者に行なうような表示を示して、入力部２１から入力されるイタレーション情報を読み出すようにするとよい。
解析分解能を高める具体方法としては、予め定められた一定の分解能を差し引いて新たな分解能として設定してもよいし、初期相関解析分解能の例えば９０％や５０％などとして設定してもよい。ただ、本実施の形態では、検査領域を１／４に分割して、すなわち式（７）におけるΔＬを半分にしてイタレーションを開始する次のステージへと進むこととしている。
次ステージでは、分解能が高められたので検査領域や探査領域におけるセルの１辺（ΔＬ）は小さくなっているが、ここで解析に供されるデータは、前ステージで過誤ベクトル解析部２８や移動ベクトル補間・補正解析部２９によって新たに得られたベクトルデータ３７である。
【００５６】
この新たなベクトルデータ３７を参照しながら、再度、分解能が高まって細かくなったセルにおける移動ベクトルに対して、再度相互相関解析部２６を用いて相互相関を取り、移動ベクトル設定部２７を用いて細かなセルで移動ベクトルを設定し、過誤ベクトル解析部２８で過誤ベクトルを排除し、移動ベクトル補間・補正解析部２９で移動ベクトルの補間・補正を実行するものである。
すなわち、相互相関解析部２６、移動ベクトル設定部２７、過誤ベクトル解析部２８、移動ベクトル補間・補正解析部２９はそれぞれイタレーション機能を備えている。ここで、イタレーション機能を備えているというのは、それぞれの解析部や設定部が分解能を向上させて繰り返し解析が可能な機能を備えているという意味であり、このイタレーション機能を発揮させるように解析を行なうための選択を指示するのは、本実施の形態では相互相関解析部２６ということになる。
但し、このイタレーション機能の発揮の選択については、特に相互相関解析部２６に限定されるものではなく、他の解析部、例えば歪解析部３０や弾性率解析部３１であってもよい。
次ステージにおいて、これらの解析部、設定部で得られるデータは、前ステージと同様に、それぞれ相互相関係数データ３６、ベクトルデータ３７、ベクトル統計データ３８として解析出力データベース２５に格納されたり、次の解析部等に送信されたり、あるいは出力部２３に出力される。また、これらの次ステージのデータは、前ステージのデータにオーバーライトされてもよいし、次ステージの別データとして新たに格納されてもよい。
次ステージで得られたベクトルデータ３７を用いて、さらに歪解析部３０及び弾性率解析部３１では前述と同様に歪分布を解析し、弾性率分布を解析する。
次に、次ステージにおける分解能よりもさらに分解能を高める。本実施の形態では、後で実施例として示すとおり、検査領域をさらに１／４としてΔＬをさらに半分とする。
但し、このようにして求められた空間分解能が、いずれは式（１）に示されるコヒーレンス波長ｌｃよりも小さくなってしまう。この場合は、理論的な限界の分解能を越えることになるので、解析は終了する。これを表現したのが、図３のステップＳ７である。このステップＳ７に示される理論限界分解能とは、式（１）に示されるコヒーレンス波長ｌｃである。これ以上、セルを細かく分割しても空間分解能は向上することがないため、分解能を高度化する処理を終了するのである。なお、本実施の形態においては、分解能としてΔＬやコヒーレンス波長ｌｃなど小さくなるほど分解能が向上するものを選択したので、図３のステップＳ７のように不等号が示されるが、他の指標をもって分解能として表現した場合に、その指標が大きくなるほど分解能が向上するものであれば、ステップＳ７の不等号は逆になる。
また、図３ではステップＳ６、ステップＳ７を経てステップＳ８及びステップＳ９を処理するような工程となっているが、常に、ステップＳ７からステップＳ２へ向かうイタレーションを実行する必要はなく、ステップＳ５からステップＳ８、９へ進んでもよいし、ステップＳ６，７を含む場合でも、毎回ステップＳ８，９を実行してから、ステップＳ７からステップＳ２へ向かうイタレーションを実行してもよいことは言うまでもない。
さらに、ステップＳ１０−１とステップＳ１０−２として、それぞれ解析結果出力工程と解析結果格納工程が示されているが、これもステップＳ９の後に行なわれる工程というよりも便宜的に工程の符号が付されるものであり、各工程によって解析された結果については、前述のとおり適宜出力部２３に出力されたり、解析出力データベース２５に格納されたりすることになる。
【００５７】
以上、弾性率分布計測システム６ｂ及び弾性率分布計測方法の実施の形態として説明したが、この弾性率分布計測システム６ｂにおいて、弾性率解析部３１と解析入力データベース２４に格納される表面圧力データ３５を備えないものとして歪分布計測システム６ａが概念され、それ以外は共通にこれまで説明した構成要素を含み、それぞれ同様の作用及び効果を発揮するものである。もちろん、歪分布計測システム６ａでは、弾性率解析部３１がないので、弾性率分布データ４０は解析されることはなく、解析出力データベース２５にも格納されず、出力部２３に出力されることもない。
また、図３を参照しながら弾性率分布計測方法及び歪分布計測方法の実施の形態について説明したが、歪分布計測システム６ａと弾性率分布計測システム６ｂの関係と同様に、歪分布計測方法においては、図３におけるステップＳ９が存在せず、また入力部２１に記載されている表面圧力データ入力の工程がないものの、それ以外の工程は弾性率分布計測方法と共通に存在している。
【００５８】
以上のようにして得られた歪分布や弾性率分布は、心筋梗塞などの急性冠症候群に対する治療において、血管内の不安定プラークの存在等を高精度で検出可能とするものである。特に、弾性率分布を得ることで、血管と不安定プラークとでは弾性率が異なることから不安定プラークの存在を明確化することが可能であり、また生体組織構造を可視化することも可能である。もちろん、血管以外の生体組織にも応用することは可能であり多様な利用が考えられる。
また、超音波よりも分解能を高くすることが可能な近赤外光などの光源を用いて光干渉に関するデータを測定することによれば、本実施の形態における測定データの処理に関する高い分解能の効果と相まって、より精度の高い歪分布あるいは弾性率分布を得ることが可能となる。
このような歪分布計測システムや弾性率分布計測システム、あるいは歪分布計測方法及び弾性率分布計測方法により、医学分野では、循環系の疾患の早期発見はもとより、疾患の診断、治療の効果の定量的な把握、治癒確認など医療現場で様々な用途に用いることが可能となるし、工学分野では、前述のように非破壊検査等において、より精度の高い診断や検査を実施することが可能となる。
なお、本実施の形態においては、光干渉データを用いた場合について説明したが、冒頭に述べたとおり、光源の代わりに超音波源を用いて、超音波エコー信号を測定することによっても同様に歪分布計測システムや弾性率分布システムとしては成立する。また、超音波エコーを測定する場合には、図１に示されるＯＣＴ光学系２に代えて、超音波エコー系を用いる必要があるが、これは現在用いられているような通常のものを設置すれば足りるので、本願では特に説明を省略する。
以下、本実施の形態に係る具体的な実施例として実験を行なったので、その結果について説明する。
【実施例】
【００５９】
実験は、図１、２で示される構成で行われた。本実験も光干渉データを取得する場合のものとして実施しているが、超音波エコーデータを取得する場合もＯＣＴ光学系に代えて超音波エコー系を採用することによれば同様である。
光源のスーパールミネッセントダイオード７としては、中心波長λｃ＝８３１ｎｍ、半値全幅Δλ＝５５ｎｍのスーパールミネッセントダイオードを用いた。式（１）のコヒーレンス波長ｌｃの理論値は５．５４μｍであるが、スペクトル形状を考慮するとサイドローブの影響から、光軸方向（Ｚ方向）の空間分解能は１０μｍ程度と考えられる。
非球面モールドガラスレンズ（Ｎ．Ａ．＝０．４，ｆ＝６．２５ｍｍ）を対物レンズ１０として用い、被測定対象物３に集光照射した。
ビームスポット径６．６１μｍが光軸垂直方向（Ｘ方向）の空間分解能となるため、４μｍおきにＸ方向の走査を行なった。図１に示すシステムでは、参照鏡９を一定速度（Ｖｍ／ｓ）にて走査することにより、干渉信号のドップラーシフト周波数成分（ｆＤ＝２ν／λｃ）をアンプ４を用いて増幅し、光干渉データを得た。
被写界深度は３３０μｍとなり、この領域においてコヒーレンスゲートが掛かり、光干渉データが得られる。被測定対象物３である試料を圧縮するために線形駆動器１２を設置し、光軸垂直方向に均一試料は５０μｍ、不均一試料は２０μｍ圧縮し、圧縮前後の光コヒーレンス断層画像（光干渉データ）を得た。
なお、試料は一辺１ｃｍ程度と小さいため、線形駆動器１２は試料端面全体を一様に圧縮しているとみなすことができる。
光コヒーレンス断層画像の範囲は、Ｘ×Ｚ＝１２００×１２００μｍであり、４μｍを１ピクセルとして画像化（Ｘ×Ｚ＝３００×３００ピクセル）した。実験試料はａｇａｒ粉末１ｇ（弾性率：３．９２〜４．９０ｋＰａ）を熱湯６０ｍｌに溶解し微少ポリスチレン粒子（粒子径１μｍ）を混入した物を均一試料とした。
これに外径２７５μｍの釣糸（弾性率：１．４７〜２．４５ＧＰａ）を混入させたものを不均一試料として圧縮実験を行なった。
【００６０】
図９（ａ）に均一試料の光コヒーレンス断層画像を示した。画像中の白い斑点は混入されたポリスチレン粒子によるスペックル・パターンである。図１０ に、本手法により得られた移動ベクトルを各ステージ毎に示す。なお、第１ステージにおける検査領域と探査領域の大きさはＭｘ＝Ｍｚ＝３２０μｍ、Ｎｘ＝Ｎｚ＝４００μｍと設定した。
図１０（ａ）乃至（ｃ）より明らかなように、第１ステージからステージを上げるごとに、イタレーションによる再帰的相関処理によって移動ベクトルが高分解能化している。最高分解能を有する最終ステージは、光コヒーレンス断層画像の空間分解能と検査領域内におけるスペックル・パターンの情報量によって決定される。本実施例における実験ではスペックル・パターン粒子像が約１０μｍであり、光コヒーレンス断層画像の空間分解能も１０μｍ程度と考えられるため、ΔＬ＝２０μｍの空間分解能を有する第４ステージを最終ステージとした。これを図１１に示す。各ステージの移動ベクトル分布から、圧縮方向(Ｘ方向) に一様に移動していることが確認できる。図１２に第４ステージにおけるＸ方向の移動量分布を示す。Ｘ 方向の平均移動量は１８．２６μｍであり、同ステージでのＺ方向の平均移動量は０．２２μｍであった。Ｚ方向の平均移動量は光コヒーレンス断層画像の分解能以下であることから、圧縮方向にのみ移動していることが確認できる。図１２に示すように、Ｘ方向移動量に関する近似直線から算出した移動量変化率は−０．６８％であり、圧縮方向に移動量が減少していることを２０μｍの高分解能で検出している。ここで、均一試料端面を一様圧縮したと仮定した場合、試料幅の計測値を用いると圧縮方向の変化率は−０．４３％と算出できる。両変化率には０．２５％の誤差が発生しているが、計測領域１２００μｍにおける誤差距離に換算した場合３．０μｍとなり、光軸垂直方向の分解能６．６１μｍ以下である。
さらに、Ｘ方向およびＺ方向の移動量に関するばらつき誤差は±１．１０μｍ、±１．００μｍであり、各方向の分解能を考慮すると誤差範囲内であることがわかる。この結果、均一試料に対して一様圧縮の仮定に基づく結果と一致すると考えられ、本願発明による手法の妥当性が検証された。従来法との比較のため、サブピクセル処理を導入した直接相互相関法を、同一空間分解能において適用した。
【００６１】
図１３と図１４に、従来法による移動ベクトル分布およびＸ方向移動量分布を示す。なお、探査領域の大きさ（Ｎｘ＝Ｎｚ）は誤差を最小にする条件に設定している。Ｘ方向の移動量の減衰は、本願発明による手法と同様の結果を示している。しかし、Ｘ方向とＺ方向に対する移動量のばらつき誤差は、それぞれ±７．８１μｍ、±４．６６μｍと各方向の分解能より大きいため、高分解能の移動ベクトル分布を従来法を用いて算出することは困難である。図１３から確認できるように、これは過誤ベクトルによる影響と考えられる。しかし、本発明の手法は過誤ベクトルの発生を抑制するとともに、その発生が少ない大きな検査領域から移動方向を限定し再帰的に相関処理を行うため、高空間分解能の移動ベクトル分布を算出することが可能である。本願発明の手法と従来法の移動ベクトル分布から算出したＸ方向の歪み分布を、図１５と図１６に示す。本手法は一様な歪みが確認できるが、従来法は局所的な歪みが発生していることが目視できる。均一試料端面を一様圧縮したと仮定し算出した歪み量を基準に、本計測結果の平均２乗誤差は２．１２％であり、従来法による結果は４５．８８％であった。この両者を比較した場合、９５．４％の歪み量誤差の低減を実現している。Ｚ方向の歪み量についても、９１．６％の誤差低減が可能であった。歪み量は空間微分量であるため、従来法では誤差を増大させてしまうが、本発明の手法では過誤ベクトル除去後に最小２乗法によって空間補間および補正処理を行うため、空間微分量の連続性が向上している。
【００６２】
図９（ｂ）は不均一試料の画像である。（Ｘ，Ｚ）＝（５００μｍ，６００μｍ）を中心とする楕円状の黒い部分が弾性率の異なる釣糸を表し、ポリスチレン
粒子によるスペックル・パターンと共に画像化されている。本発明の手法を適用した第４ステージ（ΔＬ＝２０μｍ）における移動ベクトル分布および歪み分布を、図１７と図１８に示す。図中における斜線部は釣糸部を表している。移動ベクトル分布は圧縮方向（Ｘ方向）に一様移動しておらず、釣糸周辺において歪曲した大きな移動ベクトルが確認できる。均一Ａｇａｒ粉末試料に対して高弾性係数を有する釣糸部の周辺では、圧縮により大きな変形が発生したことが理解できる。図１５と図１８を比較すると、不均一試料の歪み分布に関しては、変形の激しい（Ｘ，Ｚ）＝（３００μｍ，３００μｍ）と（Ｘ，Ｚ）＝（３００μｍ，８００μｍ）の付近において、局所的に大きな歪みが発生していることが確認できる。一様圧縮の仮定の下では、圧縮方向における釣り糸周辺部において歪みが発生することが予測できるが、図９（ｂ）よりＡｇａｒ粉末と釣り糸の境界部において剥離が観察できることから、本実験では一様圧縮の理想的な条件とは異なるため、比較検討することは困難であると考える。しかし、弾性率の異なる不均一試料において現れる特徴的な組織変形を観察可能であることが検証された。
【００６３】
前述した均一試料における場合と同様に、同一空間分解能において従来法を適用し比較検討を行った。その結果を図１９と図２０に示す。両図から明らかなように、過誤ベクトルの多発によって局所的な歪みが斑状に現れている。高空間分解能による直接相互相関法は、検査領域内の情報量減少に伴う相関ピークの多発が過誤ベクトル発生を増加させる。それに加え、不均一試料においては回転を伴う複雑な移動現象が発生しているため、従来法では移動ベクトルの同定が不可能であると考えられる。しかし、本願発明における手法では、再帰的なスペックル相互相関法と最小２乗法などの統計的手法による空間補間処理の組み合わせにより、複雑な移動現象も高空間分解能で追跡が可能である。
これらの結果から、線維性被膜、脂質コア、石灰質などの弾性率の異なる組織が介在する不安定プラークにおいて、その力学特性を高空間分解能で検出できる可能性が明らかとなり、本願発明の作用及び効果が実証されるに至った。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
以上説明したように、本発明の請求項１乃至請求項１２に記載された発明は、循環系の疾患の早期発見のための健康診断用の装置やシステムとして利用可能であり、さらに、疾患の診断用装置・システム、治療の効果の定量的な把握、治癒確認のための装置やシステムなどあらゆる医療現場で用いることが可能である。
また、人間のみならず、動物などを取り扱う獣医院などでの利用が可能である。
さらに、動植物の生体組織のみならず、非破壊検査用の装置への応用なども考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の本実施の形態に係る弾性率分布計測システムを含み、被測定対象物である生体組織を圧縮して、その前後で得られる光干渉データを取得して生体組織における弾性率分布を計測するための組織弾性画像計測システムの概念図である。
【図２】本実施の形態に係る弾性率分布計測システム（歪分布計測システム）のシステム構成図である。
【図３】本願発明の実施の形態に係る弾性率分布計測方法（歪分布計測方法）の工程を示すフロー図である。
【図４】相互相関解析部２６において実行される相互相関解析を説明するための概念図である。
【図５】移動ベクトルの概念図である。
【図６】過誤ベクトル解析部のシステム構成図である。
【図７】（ａ）及び（ｂ）は、過誤ベクトル解析部で実行される、あるいはステップＳ４で実行される過誤ベクトルの排除を説明するための概念図である。
【図８】（ａ）及び（ｂ）は、移動ベクトル補間・補正解析部で実行される、あるいはステップＳ５として実行されるベクトル分布の補間・補正処理を説明するための概念図である。
【図９】実施例の欄で説明した実験によって得られた光コヒーレンス断層画像であり、（ａ）は均一試料において得られた画像であり、（ｂ）は不均一試料において得られた画像である。
【図１０】実施例の欄で説明した実験によって得られた移動ベクトルの画像であり、（ａ）はΔＬ＝１６０μｍの空間分解能を有するもの、（ｂ）はΔＬ＝８０μｍの空間分解能を有するもの、（ｃ）はΔＬ＝４０μｍの空間分解能を有するものである。
【図１１】実施例の欄で説明した実験によって得られた移動ベクトルの画像であり、最終ステージとして設定された第４ステージにおけるもので、ΔＬ＝２０μｍの空間分解能を有するものである。
【図１２】第４ステージの移動ベクトル分布から演算されるＸ方向の移動量分布を示すグラフである。
【図１３】従来法によって得られた移動ベクトル分布を示す画像である。
【図１４】従来法によって得られた移動ベクトル分布から演算されたＸ方向移動量分布を示すグラフである。
【図１５】本願発明の手法によって得られた移動ベクトル分布から演算されたＸ方向の歪分布である。
【図１６】従来法によって得られた移動ベクトル分布から演算されたＸ方向の歪分布である。
【図１７】本願発明の手法を適用して得られた第４ステージ（ΔＬ＝２０μｍ）における移動ベクトル分布である。
【図１８】本願発明の手法を適用して得られた第４ステージ（ΔＬ＝２０μｍ）における歪分布である。
【図１９】従来法によって不均一試料を用いて同一空間分解能（ΔＬ＝２０μｍ）において得られた移動ベクトル分布である。
【図２０】従来法によって不均一試料を用いて同一空間分解能（ΔＬ＝２０μｍ）において得られた歪分布である。
【符号の説明】
【００６６】
１…組織弾性画像計測システム ２…ＯＣＴ光学系 ３…被測定対象物 ４…アンプ ５…Ａ／Ｄ変換器 ６ａ…歪分布計測システム ６ｂ…弾性率分布計測システム ７…スーパールミネッセントダイオード ８…ビームスプリッター ９…参照鏡 １０…対物レンズ １１…光検出器 １２…線形駆動器 ２１…入力部 ２２…解析部 ２３…出力部 ２４…解析入力データベース ２５…解析出力データベース ２６…相互相関解析部 ２７…移動ベクトル設定部 ２８…過誤ベクトル解析部 ２９…移動ベクトル補間・補正解析部 ３０…歪解析部 ３１…弾性率解析部 ３２…光干渉データ ３３…システムデータ ３４…解析条件データ ３５…表面圧力データ ３６…相互相関係数データ ３７…ベクトルデータ ３８…ベクトル統計データ ３９…歪分布データ ４０…弾性率分布データ ４５…移動ベクトル ４６…標準偏差解析部 ４７…中間値解析部 ４８…過誤ベクトル判定部 ４９…移動ベクトルエラー相関解析部 ５０ａ，５０ｂ…移動ベクトル
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部と、データ格納部と、解析部と、出力部を有して、被測定対象の圧縮前後の超音波エコーデータ又は光干渉データ（以下、これらを総称して単に測定データという。）から歪分布を解析する歪分布計測システムであって、
前記入力部は、前記圧縮前後の測定データを前記データ格納部に入力可能な手段であって、
前記解析部は、前記測定データの所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する相互相関解析部と、この相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する移動ベクトル設定部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する過誤ベクトル解析部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる移動ベクトル補間・補正解析部と、連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する歪分布解析部とを有し、
前記データ格納部は、前記解析部において実行される少なくとも１の解析の出力データを格納し、
前記出力部は、前記解析部で実行される少なくとも１の解析の出力データを前記解析部又は前記データ格納部から読み出して出力可能な手段であることを特徴とする歪分布計測システム。
【請求項２】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であることを特徴とする請求項１記載の歪分布計測システム。
【請求項３】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であることを特徴とする請求項１記載の歪分布計測システム。
【請求項４】
前記相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び前記移動ベクトル補間・補正解析部はイタレーション機能を備え、前記移動ベクトル補間・補正解析部によって連続化された移動ベクトルが存在する評価領域を分割して分割された評価領域において、再度、相互相関解析部は圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算し、移動ベクトル設定部は相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定し、前記過誤ベクトル解析部は前記過誤ベクトルを判断して除去し、前記移動ベクトル補間・補正解析部は移動ベクトルの分布の連続化を実行することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の歪分布計測システム。
【請求項５】
入力部と、データ格納部と、解析部と、出力部を有して、被測定対象の圧縮前後の測定データから弾性率分布を解析する弾性率分布計測システムであって、
前記入力部は、前記圧縮前後の測定データと前記被測定対象の表面圧力データを前記データ格納部に入力可能な手段であって、
前記解析部は、前記測定データの所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する相互相関解析部と、この相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する移動ベクトル設定部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する過誤ベクトル解析部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる移動ベクトル補間・補正解析部と、連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する歪分布解析部と、前記表面圧力データと前記歪分布解析部において演算された空間変化率を用いて弾性率を演算する弾性率分布解析部とを有し、
前記データ格納部は、前記解析部において実行される少なくとも１の解析の出力データを格納し、
前記出力部は、前記解析部で実行される少なくとも１の解析の出力データを前記解析部又は前記データ格納部から読み出して出力可能な手段であることを特徴とする弾性率分布計測システム。
【請求項６】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であることを特徴とする請求項５記載の弾性率分布計測システム。
【請求項７】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であることを特徴とする請求項５記載の弾性率分布計測システム。
【請求項８】
前記相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び前記移動ベクトル補間・補正解析部はイタレーション機能を備え、前記移動ベクトル補間・補正解析部によって連続化された移動ベクトルが存在する評価領域を分割して分割された評価領域において、再度、相互相関解析部は圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算し、移動ベクトル設定部は相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定し、前記過誤ベクトル解析部は前記過誤ベクトルを判断して除去し、前記移動ベクトル補間・補正解析部は移動ベクトルの分布の連続化を実行することを特徴とする請求項５乃至請求項７のいずれか１項に記載の弾性率分布計測システム。
【請求項９】
コンピュータが各工程を実行しながら被測定対象の圧縮前後の測定データから歪分布を解析する歪分布計測方法において、
入力部が前記圧縮前後の測定データをデータ格納部に読み取り可能に格納する工程と、相互相関解析部が前記測定データを前記データ格納部から読み出して所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する工程と、移動ベクトル設定部がこの解析された前記相互相関係数をキーとして最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する工程と、過誤ベクトル解析部が、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する工程と、移動ベクトル補間・補正解析部が前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる工程と、歪分布解析部が連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する工程と、出力部が前記移動ベクトルの空間変化率の分布を出力する工程とを有することを特徴とする歪分布計測方法。
【請求項１０】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であることを特徴とする請求項９記載の歪分布計測方法。
【請求項１１】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であることを特徴とする請求項９記載の歪分布計測方法。
【請求項１２】
請求項９乃至請求項１１のいずれか１項に記載の歪分布計測方法に新たな工程を加えた弾性率分布計測方法であって、
前記入力部が圧縮前後の測定データをデータ格納部に読み取り可能に格納する工程は、前記被測定対象の表面圧力データを格納する工程を含み、前記歪分布解析部が連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する工程の後に、弾性率分布解析部が前記表面圧力データと前記空間変化率を用いて弾性率を演算する工程を有することを特徴とする弾性率分布計測方法。
【請求項１】
入力部と、データ格納部と、解析部と、出力部を有して、被測定対象の圧縮前後の超音波エコーデータ又は光干渉データ（以下、これらを総称して単に測定データという。）から歪分布を解析する歪分布計測システムであって、
前記入力部は、前記圧縮前後の測定データを前記データ格納部に入力可能な手段であって、
前記解析部は、前記測定データの所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する相互相関解析部と、この相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する移動ベクトル設定部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する過誤ベクトル解析部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる移動ベクトル補間・補正解析部と、連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する歪分布解析部とを有し、
前記データ格納部は、前記解析部において実行される少なくとも１の解析の出力データを格納し、
前記出力部は、前記解析部で実行される少なくとも１の解析の出力データを前記解析部又は前記データ格納部から読み出して出力可能な手段であることを特徴とする歪分布計測システム。
【請求項２】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であることを特徴とする請求項１記載の歪分布計測システム。
【請求項３】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であることを特徴とする請求項１記載の歪分布計測システム。
【請求項４】
前記相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び前記移動ベクトル補間・補正解析部はイタレーション機能を備え、前記移動ベクトル補間・補正解析部によって連続化された移動ベクトルが存在する評価領域を分割して分割された評価領域において、再度、相互相関解析部は圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算し、移動ベクトル設定部は相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定し、前記過誤ベクトル解析部は前記過誤ベクトルを判断して除去し、前記移動ベクトル補間・補正解析部は移動ベクトルの分布の連続化を実行することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の歪分布計測システム。
【請求項５】
入力部と、データ格納部と、解析部と、出力部を有して、被測定対象の圧縮前後の測定データから弾性率分布を解析する弾性率分布計測システムであって、
前記入力部は、前記圧縮前後の測定データと前記被測定対象の表面圧力データを前記データ格納部に入力可能な手段であって、
前記解析部は、前記測定データの所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する相互相関解析部と、この相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する移動ベクトル設定部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する過誤ベクトル解析部と、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる移動ベクトル補間・補正解析部と、連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する歪分布解析部と、前記表面圧力データと前記歪分布解析部において演算された空間変化率を用いて弾性率を演算する弾性率分布解析部とを有し、
前記データ格納部は、前記解析部において実行される少なくとも１の解析の出力データを格納し、
前記出力部は、前記解析部で実行される少なくとも１の解析の出力データを前記解析部又は前記データ格納部から読み出して出力可能な手段であることを特徴とする弾性率分布計測システム。
【請求項６】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であることを特徴とする請求項５記載の弾性率分布計測システム。
【請求項７】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であることを特徴とする請求項５記載の弾性率分布計測システム。
【請求項８】
前記相互相関解析部、移動ベクトル設定部、過誤ベクトル解析部及び前記移動ベクトル補間・補正解析部はイタレーション機能を備え、前記移動ベクトル補間・補正解析部によって連続化された移動ベクトルが存在する評価領域を分割して分割された評価領域において、再度、相互相関解析部は圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算し、移動ベクトル設定部は相互相関解析部において解析された前記相互相関係数が最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定し、前記過誤ベクトル解析部は前記過誤ベクトルを判断して除去し、前記移動ベクトル補間・補正解析部は移動ベクトルの分布の連続化を実行することを特徴とする請求項５乃至請求項７のいずれか１項に記載の弾性率分布計測システム。
【請求項９】
コンピュータが各工程を実行しながら被測定対象の圧縮前後の測定データから歪分布を解析する歪分布計測方法において、
入力部が前記圧縮前後の測定データをデータ格納部に読み取り可能に格納する工程と、相互相関解析部が前記測定データを前記データ格納部から読み出して所望の評価領域において前記圧縮前後の測定データの位置変位に関する相互相関係数を演算する工程と、移動ベクトル設定部がこの解析された前記相互相関係数をキーとして最大となる位置変位の始点と終点を選択し、これらの始点と終点を備えた圧縮による移動ベクトルを設定する工程と、過誤ベクトル解析部が、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第１の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルのうち過誤ベクトルを除去する工程と、移動ベクトル補間・補正解析部が前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルに対して第２の統計的処理を実行して、前記移動ベクトルの分布を連続化させる工程と、歪分布解析部が連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する工程と、出力部が前記移動ベクトルの空間変化率の分布を出力する工程とを有することを特徴とする歪分布計測方法。
【請求項１０】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の移動ベクトルから得られる標準偏差及び中間値という統計的解析値を基準として、前記中間値から前記標準偏差の予め定められた係数倍の乖離幅が、予め定められた幅を超える場合あるいは等しい場合に過誤ベクトルと判断する処理であることを特徴とする請求項９記載の歪分布計測方法。
【請求項１１】
前記第１の統計的処理は、前記移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合と、前記移動ベクトルに隣接した他の移動ベクトルの周囲近傍の複数の相互相関係数の集合との間で、相関を取る処理であることを特徴とする請求項９記載の歪分布計測方法。
【請求項１２】
請求項９乃至請求項１１のいずれか１項に記載の歪分布計測方法に新たな工程を加えた弾性率分布計測方法であって、
前記入力部が圧縮前後の測定データをデータ格納部に読み取り可能に格納する工程は、前記被測定対象の表面圧力データを格納する工程を含み、前記歪分布解析部が連続化された移動ベクトルの空間変化率を演算する工程の後に、弾性率分布解析部が前記表面圧力データと前記空間変化率を用いて弾性率を演算する工程を有することを特徴とする弾性率分布計測方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２００７−２４４５３３（Ｐ２００７−２４４５３３Ａ）
【公開日】平成１９年９月２７日（２００７．９．２７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−７００５３（Ｐ２００６−７００５３）
【出願日】平成１８年３月１４日（２００６．３．１４）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り ２００５年（平成１７年）９月１８日 社団法人日本機械学会発行の「２００５年度年次大会講演論文集（５）通計番号Ｎｏ．０５−１」に発表
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り ２００６年（平成１８年）１月１２日 社団法人日本機械学会発行の「第１８回バイオエンジニアリング講演会講演論文集 通計番号Ｎｏ．０５−６６」に発表
【出願人】（３０４０２０１７７）国立大学法人山口大学 (579)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年９月２７日（２００７．９．２７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年３月１４日（２００６．３．１４）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り ２００５年（平成１７年）９月１８日 社団法人日本機械学会発行の「２００５年度年次大会講演論文集（５）通計番号Ｎｏ．０５−１」に発表
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り ２００６年（平成１８年）１月１２日 社団法人日本機械学会発行の「第１８回バイオエンジニアリング講演会講演論文集 通計番号Ｎｏ．０５−６６」に発表
【出願人】（３０４０２０１７７）国立大学法人山口大学 (579)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]