特許 5975437 生体計測装置の計測データ選択方法、生体計測装置の光出射位置決定方法、および生体計測装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5975437

(24)【登録日】2016年7月29日

(45)【発行日】2016年8月23日

(54)【発明の名称】生体計測装置の計測データ選択方法、生体計測装置の光出射位置決定方法、および生体計測装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 10/00 20060101AFI20160809BHJP

   G01N 21/17 20060101ALI20160809BHJP

【ＦＩ】

   A61B10/00 EZDM

   G01N21/17 620

【請求項の数】12

【全頁数】28

(21)【出願番号】特願2012-150793(P2012-150793)

(22)【出願日】2012年7月4日

(65)【公開番号】特開2014-27960(P2014-27960A)

(43)【公開日】2014年2月13日

【審査請求日】2015年7月2日

(31)【優先権主張番号】特願2012-147138(P2012-147138)

(32)【優先日】2012年6月29日

(33)【優先権主張国】JP

【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）独立行政法人科学技術振興機構、先端計測分析技術・機器開発プログラム、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願

(73)【特許権者】

【識別番号】504171134

【氏名又は名称】国立大学法人 筑波大学

(73)【特許権者】

【識別番号】000236436

【氏名又は名称】浜松ホトニクス株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100113435

【弁理士】

【氏名又は名称】黒木 義樹

(74)【代理人】

【識別番号】100124291

【弁理士】

【氏名又は名称】石田 悟

(74)【代理人】

【識別番号】100174399

【弁理士】

【氏名又は名称】寺澤 正太郎

(72)【発明者】

【氏名】工藤 博幸

(72)【発明者】

【氏名】齋藤 直哉

(72)【発明者】

【氏名】上田 之雄

(72)【発明者】

【氏名】佳元 健治

(72)【発明者】

【氏名】山下 豊

【審査官】 門田 宏

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２００５／１１０２３９（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ １０／００

Ｇ０１Ｎ ２１／１７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の光出射位置から被検者の被計測部位へパルス状の光を出射し、複数の光検出位置において得られる前記被計測部位からの拡散光の時間分解波形に基づいて前記被計測部位の内部画像データを作成する生体計測装置において、前記内部画像データを作成するために使用される計測データを選択する方法であって、
前記複数の光出射位置、前記複数の光検出位置、及び前記時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１（但し、Ｎ１は２以上の整数）からなるベクトルを

【数1】

とし、前記内部画像データの例として予め用意される学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘとし、前記計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１から前記内部画像データを算出するためのシステム行列をＡ_１としたときに、以下の条件式（２）及び（３）

【数2】

【数3】

（但し、εは任意の定数）を満たすか、若しくは次の条件式（４）

【数4】

（但し、βは任意の定数）を満たす前記ベクトルｙを逆算して求め、前記被検者を計測する際に、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する計測データのみを用いて前記内部画像データを作成することを特徴とする、生体計測装置の計測データ選択方法。

【請求項2】

前記条件式（２）及び（４）におけるベクトルｙのＬ０ノルムをベクトルｙのＬ１ノルムに置き換えて計算することを特徴とする、請求項１に記載の生体計測装置の計測データ選択方法。

【請求項3】

予めＭ枚（Ｍは２以上の整数）の前記学習用画像データを用意し、該Ｍ枚の学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘ_１〜ｘ_Ｍとして、前記条件式（３）及び（４）における

【数5】

を

【数6】

に置き換えて計算することを特徴とする、請求項１または２に記載の生体計測装置の計測データ選択方法。

【請求項4】

前記複数の光出射位置、前記複数の光検出位置、及び前記時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる前記計測データを所定のルールに従ってＮ２個（但し、Ｎ２は２以上の整数）の組に分類し、前記Ｎ２個の組毎の前記計測データを成分とするベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２からなるベクトルを

【数7】

とし、前記内部画像データの例として予め用意される学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘとし、前記ベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２から前記内部画像データを算出するためのシステム行列をＡ_２としたときに、前記条件式（２）〜（４）に代えて、以下の条件式（６）及び（７）

【数8】

【数9】

（但し、εは任意の定数）を満たすか、若しくは次の条件式（８）

【数10】

（但し、βは任意の定数）を満たす前記ベクトルｙを逆算して求め、前記被検者を計測する際に、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する計測データのみを用いて前記内部画像データを作成することを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の生体計測装置の計測データ選択方法。

【請求項5】

前記複数の光出射位置、前記複数の光検出位置、及び前記時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる前記計測データを、前記複数の分解時刻毎に分類して前記ベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２とすることを特徴とする、請求項４に記載の生体計測装置の計測データ選択方法。

【請求項6】

請求項４に記載された生体計測装置の計測データ選択方法を用いて前記光出射位置を決定する方法であって、
前記複数の光出射位置、前記複数の光検出位置、及び前記時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる前記計測データを、前記複数の光出射位置毎に分類して前記ベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２とし、前記条件式（６）及び（７）、若しくは条件式（８）を満たす前記ベクトルｙを逆算して求め、前記被検者を計測する際、若しくは前記生体計測装置を製造する際に、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する前記光出射位置のみに、前記光を出射する光出射手段を配置することを特徴とする、生体計測装置の光出射位置決定方法。

【請求項7】

複数の光出射位置から被検者の被計測部位へパルス状の光を出射する光出射部と、複数の光検出位置において得られる前記被計測部位からの拡散光の時間分解波形に基づいて前記被計測部位の内部画像データを作成する演算部とを備える生体計測装置であって、
前記演算部は、
前記複数の光出射位置、前記複数の光検出位置、及び前記時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１（但し、Ｎ１は２以上の整数）からなるベクトルを

【数11】

とし、前記内部画像データの例として予め用意される学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘとし、前記計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１から前記内部画像データを算出するためのシステム行列をＡ_１としたときに、以下の条件式（２）及び（３）

【数12】

【数13】

（但し、εは任意の定数）を満たすか、若しくは次の条件式（４）

【数14】

（但し、βは任意の定数）を満たす前記ベクトルｙを逆算して求め、前記被検者を計測する際に、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する計測データのみを用いて前記内部画像データを作成することを特徴とする、生体計測装置。

【請求項8】

前記演算部は、前記条件式（２）及び（４）におけるベクトルｙのＬ０ノルムをベクトルｙのＬ１ノルムに置き換えて計算することを特徴とする、請求項７に記載の生体計測装置の計測データ選択方法。

【請求項9】

前記演算部は、予め用意されたＭ枚（Ｍは２以上の整数）の前記学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘ_１〜ｘ_Ｍとして、前記条件式（３）及び（４）における

【数15】

を

【数16】

に置き換えて計算することを特徴とする、請求項７または８に記載の生体計測装置。

【請求項10】

前記演算部は、前記複数の光出射位置、前記複数の光検出位置、及び前記時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる前記計測データを所定のルールに従ってＮ２個（但し、Ｎ２は２以上の整数）の組に分類し、前記Ｎ２個の組毎の前記計測データを成分とするベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２からなるベクトルを

【数17】

とし、前記内部画像データの例として予め用意される学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘとし、前記ベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２から前記内部画像データを算出するためのシステム行列をＡ_２としたときに、前記条件式（２）〜（４）に代えて、以下の条件式（６）及び（７）

【数18】

【数19】

（但し、εは任意の定数）を満たすか、若しくは次の条件式（８）

【数20】

（但し、βは任意の定数）を満たす前記ベクトルｙを逆算して求め、前記被検者を計測する際に、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する計測データのみを用いて前記内部画像データを作成することを特徴とする、請求項７〜９のいずれか一項に記載の生体計測装置。

【請求項11】

前記演算部は、前記複数の光出射位置、前記複数の光検出位置、及び前記時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる前記計測データを、前記複数の分解時刻毎に分類して前記ベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２とすることを特徴とする、請求項１０に記載の生体計測装置。

【請求項12】

前記演算部は、前記複数の光出射位置、前記複数の光検出位置、及び前記時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる前記計測データを、前記複数の光出射位置毎に分類して前記ベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２とし、前記条件式（６）及び（７）、若しくは条件式（８）を満たす前記ベクトルｙを逆算して求め、
当該生体計測装置は、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する前記光出射位置に、前記光を出射する光出射手段を移動可能若しくは選択的に配置可能なように構成された光出射位置可変手段を更に備えることを特徴とする、請求項１０に記載の生体計測装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、生体計測装置の計測データ選択方法、生体計測装置の光出射位置決定方法、および生体計測装置に関するものである。

【背景技術】

【0002】

頭部や乳房といった生体の内部情報を非侵襲的に計測する装置として、生体の光吸収特性を利用して内部情報を得る、いわゆる拡散光トモグラフィ（ＤＯＴ；Diffuse Optical Tomography）を用いたものが提案されている。このような計測装置においては、計測対象となる生体の部位に対して所定の照射位置から光を照射し、当該部位の内部を散乱されつつ伝播された光を所定の検出位置で検出し、その強度や時間波形などの測定結果から、当該部位の内部情報、すなわち当該部位の内部に存在する腫瘍などの光吸収体に関する情報を得ることができる。例えば非特許文献１には、多チャンネルの時間分解分光計測装置を用いて生体の３次元光イメージングを行う方法が記載されている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【非特許文献1】Y. Ueda, K. Yoshimoto, E. Ohmae, T. Suzuki, T. Yamanaka, D.Yamashita, H. Ogura, C. Teruya, H. Nasu, E. Imi, H. Sakahara, M. Oda, Y.Yamashita, “Time-Resolved Optical Mammography and Its Preliminary ClinicalResults”, Technology in Cancer Research and Treatment, Vol. 10, No. 5, pp.393-401,(2011)

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

一般的に、拡散光トモグラフィにおける画像データ作成のための計算（画像再構成）は、次の数式（１）のような線形方程式によって定式化される。ここで、ベクトルｘは画像データを表すｎ次元ベクトル（ｎは画素数）であり、ベクトルｙは計測データを表すｍ次元ベクトル（ｍはデータ数）であり、行列Ａはベクトルｘ、ｙを関係付けるｍ行ｎ列のシステム行列である。

【数1】

拡散光トモグラフィにおける画像再構成とは、この数式（１）からベクトルｘを逆算することを意味する。

【0005】

ここで、拡散光トモグラフィには、Ｘ線ＣＴやポジトロン断層法（ＰＥＴ）といった他の方式と比較して、計測データの数が極めて多いという特徴がある。特に、時間分解分光法（Time Resolved Spectroscopy；ＴＲＳ）を利用する拡散光トモグラフィでは、計測データの量は光検出位置の個数と時間分解ステップの数との積となり、二次元再構成の場合、一例では２８８００個ものデータ数となる。このようなデータ数は、画像データの大きさ（一例では６４行６４列すなわち４０９６画素）よりも格段に大きく、画像データの算出に長時間を要する原因となっている。三次元再構成の場合は更にデータ量が膨大となる。

【0006】

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、画像データの作成に必要な計測データの数を減じて画像データの作成時間を短縮することができる生体計測装置の計測データ選択方法、生体計測装置の光出射位置決定方法、および生体計測装置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】

上述した課題を解決するために、本発明による生体計測装置の計測データ選択方法は、複数の光出射位置から被検者の被計測部位へパルス状の光を出射し、複数の光検出位置において得られる被計測部位からの拡散光の時間分解波形に基づいて被計測部位の内部画像データを作成する生体計測装置において、内部画像データを作成するために使用される計測データを選択する方法であって、複数の光出射位置、複数の光検出位置、及び時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１（但し、Ｎ１は２以上の整数）からなるベクトルを

【数2】

とし、内部画像データの例として予め用意される学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘとし、計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１から内部画像データを算出するためのシステム行列をＡ_１としたときに、以下の条件式（３）及び（４）

【数3】

【数4】

（但し、εは任意の定数）を満たすか、若しくは次の条件式（５）

【数5】

（但し、βは任意の定数）を満たすベクトルｙを逆算して求め、被検者を計測する際に、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する計測データのみを用いて内部画像データを作成することを特徴とする。

【0008】

また、本発明による生体計測装置は、複数の光出射位置から被検者の被計測部位へパルス状の光を出射する光出射部と、複数の光検出位置において得られる被計測部位からの拡散光の時間分解波形に基づいて被計測部位の内部画像データを作成する演算部とを備える生体計測装置であって、演算部が、複数の光出射位置、複数の光検出位置、及び時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１（但し、Ｎ１は２以上の整数）からなるベクトルを

【数6】

とし、内部画像データの例として予め用意される学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘとし、計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１から内部画像データを算出するためのシステム行列をＡ_１としたときに、以下の条件式（７）及び（８）

【数7】

【数8】

（但し、εは任意の定数）を満たすか、若しくは次の条件式（９）

【数9】

（但し、βは任意の定数）を満たすベクトルｙを逆算して求め、被検者を計測する際に、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する計測データのみを用いて内部画像データを作成することを特徴とする。

【0009】

上述した生体計測装置の計測データ選択方法および生体計測装置では、上記の条件式（３）及び（４）、若しくは条件式（５）を満たす（又は、条件式（７）及び（８）、若しくは条件式（９）を満たす）ベクトルｙを求めている。条件式（３）及び（７）は、ベクトルｙのＬ０ノルムを最小化するための条件であり、また、条件式（４）及び（８）は、学習用画像データと同一の画像データを再構成したときの再構成誤差ε²を所定の値以下に抑えるための制約条件である。また、条件式（５）及び（９）は、制約条件付きの問題である条件式（３）及び（４）並びに（７）及び（８）を、制約条件無しの問題に書き換えたものである。

【0010】

したがって、条件式（３）及び（４）、若しくは条件式（５）を満たす（又は、条件式（７）及び（８）、若しくは条件式（９）を満たす）ベクトルｙは、再構成誤差を許容範囲内に抑えつつ、計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１のうち零ではない計測データの個数が最小化されたものとなる。このようなベクトルｙにおいて、零である計測データは、再構成誤差が許容範囲内である画像データを得るために不要であり、零ではない計測データは、必要最小限の計測データである。

【0011】

上述した計測データ選択方法および生体計測装置では、このような必要最小限の計測データを示すベクトルｙを算出した上で、被検者を計測する際に、その必要最小限の計測データのみを用いて内部画像データを作成する。したがって、計測データの数を減じて画像データの作成時間を短縮することができる。

【0012】

また、上述した生体計測装置の計測データ選択方法および生体計測装置では、条件式（３）及び（５）（又は条件式（７）及び（９））におけるベクトルｙのＬ０ノルムをベクトルｙのＬ１ノルムに置き換えて計算してもよい。これにより、ベクトルｙのノルムの算出が容易となり、必要最小限の計測データの算出時間を短縮することができる。

【0013】

また、上述した生体計測装置の計測データ選択方法および生体計測装置では、予めＭ枚（Ｍは２以上の整数）の学習用画像データを用意し、該Ｍ枚の学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘ_１〜ｘ_Ｍとして、条件式（４）及び（５）（又は条件式（８）及び（９））における

【数10】

を

【数11】

に置き換えて計算してもよい。これにより、特定の学習用画像データに限らず、様々な学習用画像データに対して好適な計測データを選択することができる。

【0014】

また、上述した生体計測装置の計測データ選択方法および生体計測装置では、複数の光出射位置、複数の光検出位置、及び時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる計測データを所定のルールに従ってＮ２個（但し、Ｎ２は２以上の整数）の組に分類し、Ｎ２個の組毎の計測データを成分とするベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２からなるベクトルを

【数12】

とし、内部画像データの例として予め用意される学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘとし、ベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２から内部画像データを算出するためのシステム行列をＡ_２としたときに、条件式（３）〜（５）に代えて、以下の条件式（１３）及び（１４）

【数13】

【数14】

（但し、εは任意の定数）を満たすか、若しくは次の条件式（１５）

【数15】

（但し、βは任意の定数）を満たすベクトルｙを逆算して求め、被検者を計測する際に、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する計測データのみを用いて内部画像データを作成してもよい。

【0015】

上述した生体計測装置の計測データ選択方法および生体計測装置では、計測データを成分とするベクトルｙに代えて、計測データを所定のルールに従って複数の組に分類し、該複数の組毎の計測データを成分とするベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２からなるベクトルｙを用いて上記の条件式演算を行う。これにより、所定のルールに従って分類された複数の組のうち、再構成誤差が許容範囲内である画像データを得るために不要である組を知ることができる。なお、計測データは、複数の光出射位置、複数の光検出位置、及び時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られたものなので、上記所定のルールの典型例としては、光出射位置による分類、光検出位置による分類、および分解時刻による分類が挙げられる。

【0016】

上述した計測データ選択方法および生体計測装置では、このような必要最小限の計測データの組を示すベクトルｙを算出した上で、被検者を計測する際に、その必要最小限の計測データの組のみを用いて内部画像データを作成する。したがって、計測データの数を減じて画像データの作成時間を短縮することができる。

【0017】

また、上述した生体計測装置の計測データ選択方法および生体計測装置では、複数の光出射位置、複数の光検出位置、及び時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる計測データを、複数の分解時刻毎に分類してベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２としてもよい。これにより、内部画像データの各画素値への影響が小さい分解時刻に得られた計測データを排除し、各画素値への影響が大きい分解時刻に得られた計測データのみを用いることができ、内部画像データの作成時間を効果的に短縮することができる。

【0018】

また、上述した生体計測装置は、演算部が、複数の光出射位置、複数の光検出位置、及び時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる計測データを、複数の光出射位置毎に分類してベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２とし、条件式（１３）及び（１４）、若しくは条件式（１５）を満たすベクトルｙを逆算して求め、当該生体計測装置が、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する光出射位置に、光を出射する光出射手段を移動可能若しくは選択的に配置可能なように構成された光出射位置可変手段を更に備えることを特徴としてもよい。これにより、内部画像データの各画素値への影響が小さい光出射位置を排除し、各画素値への影響が大きい光出射位置のみから光を出射するように装置を構成できるので、光出射手段の数を減じて装置構成を簡素化するとともに、内部画像データの作成時間を効果的に短縮することができる。

【0019】

また、本発明による生体計測装置の光出射位置決定方法は、上述した生体計測装置の計測データ選択方法を用いて光出射位置を決定する方法であって、複数の光出射位置、複数の光検出位置、及び時間分解波形における複数の分解時刻の組み合わせ毎に得られる計測データを、複数の光出射位置毎に分類してベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２とし、条件式（１３）及び（１４）、若しくは条件式（１５）を満たすベクトルｙを逆算して求め、被検者を計測する際、若しくは生体計測装置を製造する際に、該ベクトルｙの零ではない成分に対応する光出射位置のみに、光を出射する光出射手段を配置することを特徴とする。これにより、内部画像データの各画素値への影響が小さい光出射位置に対応する計測データを排除し、各画素値への影響が大きい光出射位置に対応する計測データのみを用いることができ、内部画像データの作成時間を効果的に短縮することができる。

【発明の効果】

【0020】

本発明による生体計測装置の計測データ選択方法、生体計測装置の光出射位置決定方法、および生体計測装置によれば、画像データの作成に必要な計測データの数を減じて画像データの作成時間を短縮することができる。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】本発明の第１実施形態に係る生体計測装置の構成を示す図である。

【図2】被計測部位および複数の光出射／計測端を概略的に示す図である。

【図3】（ａ）或る光出射位置から出射される測定光の波形と、被計測部位内部を伝搬した後に或る光検出位置において検出される散乱光の波形との一例を概略的に示す図である。（ｂ）（ａ）に示された散乱光の強度を検出し、時間分解したときの各時刻毎のデータ値を示す図である。

【図4】第１実施例で用いられた学習用画像データを示す図である。

【図5】複数の計測データを分解時刻毎に分類してベクトルｙ_１〜ｙ_ｋとする操作を概念的に示す図である。

【図6】（ａ）選択された２３個の分解時刻において得られた計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。（ｂ）比較例として、２３個の分解時刻をランダムに選択した場合の内部画像データを示す図である。

【図7】（ａ）選択された１７個の分解時刻において得られた計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。（ｂ）比較例として、１７個の分解時刻をランダムに選択した場合の内部画像データを示す図である。

【図8】（ａ）選択された１１個の分解時刻において得られた計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。（ｂ）比較例として、１１個の分解時刻をランダムに選択した場合の内部画像データを示す図である。

【図9】（ａ）生体計測装置が備える光検出器、信号処理回路、及び演算部を示すブロック図である。（ｂ）光検出器において得られる散乱光の検出信号波形（典型的には、インパルス応答波形）の例を示している。（ｃ）時間ゲート回路におけるゲート信号の波形の例を示している。（ｄ）データ収集部において得られる計測データを示している。

【図10】第２実施例で用いられた学習用画像データを示す図である。

【図11】複数の計測データを光出射位置毎に分類してベクトルｙ_１〜ｙ_ｍとする操作を概念的に示す図である。

【図12】学習用画像データの特定領域を一例として示す図である。

【図13】第２実施例において選択された光出射位置を示す図である。

【図14】（ａ）選択された９個の光出射位置に対応する計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。（ｂ）比較例として、９個の光出射位置をランダムに選択した場合の内部画像データを示す図である。

【図15】（ａ）選択された３個の光出射位置に対応する計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。（ｂ）比較例として、３個の光出射位置をランダムに選択した場合の内部画像データを示す図である。

【図16】（ａ）選択された１個の光出射位置に対応する計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。（ｂ）比較例として、１個の光出射位置をランダムに選択した場合の内部画像データを示す図である。

【図17】光出射位置可変手段の一例を示す図である。

【図18】計測対象である腫瘍が被計測部位内に存在する場合における、腫瘍の存在場所に応じた光出射／計測端の配置例を示す図である。

【図19】光出射位置可変手段の別の例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0022】

以下、添付図面を参照しながら本発明による生体計測装置の計測データ選択方法、生体計測装置の光出射位置決定方法、および生体計測装置の実施の形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

【0023】

（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る生体計測装置１０の構成を示す図である。本実施形態の生体計測装置１０は、いわゆるＴＲＳによる拡散光トモグラフィ装置であって、計測対象である被検者の被計測部位Ｂに光を照射し、拡散光（戻り光）を検出し、その検出位置と計測された光量データ（例えば時間分解光子ヒストグラム）とに基づいて、光子の平均飛行経路と平均光路長を推定し、画像再構成問題として体内の情報を画像化する。この装置によって得られる画像は、例えば腫瘍の位置や酸素化ヘモグロビン及び脱酸素化ヘモグロビンの分布を可視化したものであり、体組織の機能画像である。なお、被計測部位Ｂとしては、例えば頭部や女性の乳房等が想定される。

【0024】

生体計測装置１０は、計測光を被計測部位Ｂの内部に照射する光照射部と、光照射部からの光の照射により被計測部位Ｂから生じた拡散光を検出する光検出部と、光検出部からの出力信号に基づいて被計測部位Ｂの吸収係数の空間的分布を計算し、被計測部位Ｂの再構成画像を作成する演算部１４とを備えている。

【0025】

光照射部は、複数の光出射位置から被検者の被計測部位Ｂへ光を出射するための部分である。本実施形態の光照射部は、被計測部位Ｂに取り付けられるｎ個（ｎは２以上の整数）の光出射／計測端１６それぞれが有する光出射端（光出射手段）、光源２２、および光スイッチ２４によって構成されている。光源２２としては、例えばレーザダイオードを使用することができる。計測光の波長としては、生体の透過率と定量すべき吸収体の分吸収係数との関係等から、７００ｎｍ〜９００ｎｍ程度の近赤外線領域の波長が好ましい。

【0026】

計測光は、例えば連続光として光源２２から出射される。光源２２から出射された計測光は、光出射／計測端１６から被計測部位Ｂへ照射される。光スイッチ２４は、１入力ｎ出力の光スイッチであり、光源２２から光源用光ファイバ２６を介して光を入力し、この光を上記ｎ個の光出射／計測端１６それぞれに対して順に供給する。すなわち、光スイッチ２４は、各光出射／計測端１６に接続されたｎ本の出射用光ファイバ２８を１本ずつ順に選択し、当該出射用光ファイバ２８と光源２２とを光学的に接続する。

【0027】

光検出部は、被計測部位Ｂからの拡散光の強度を複数の光検出位置において検出する部分である。本実施形態の光検出部は、前述したｎ個の光出射／計測端１６それぞれが有する光計測端と、ｎ個の光出射／計測端１６それぞれに対応するｎ個の光検出器３０と、各光検出器の入力部前段に配置されたｎ個のシャッター３２とによって構成されている。ｎ個の光検出器３０それぞれには、各光出射／計測端１６の光計測端に出射した被計測部位Ｂからの拡散光が、検出用光ファイバ３４を介して入力される。光検出器３０は、対応する光出射／計測端１６に到達した拡散光の光強度に応じてアナログ信号を生成する。光検出器３０としては、光電子増倍管（ＰＭＴ：Photomultiplier Tube）の他、フォトダイオード、アバランシェフォトダイオード、ＰＩＮフォトダイオード等、様々なものを使用することができる。被計測部位Ｂからの拡散光が微弱であるときは、高感度あるいは高利得の光検出器を使用することが好ましい。

【0028】

光検出器３０の信号出力端には信号処理回路３６が接続されており、信号処理回路３６は、光検出器３０から出力されたアナログ信号をディジタル化するとともに時間分解して、ＴＲＳ演算の元となる計測データを生成する。信号処理回路３６は、生成した計測データを演算部１４へ提供する。

【0029】

演算部１４は、信号処理回路３６から提供された計測データに基づいて、被計測部位Ｂ内の光吸収係数分布を演算し、被計測部位Ｂの内部に関する再構成画像（以下、内部画像データという）を作成する。演算部１４は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）といった演算手段及びメモリなどの記憶手段を有するコンピュータによって実現される。なお、演算部１４は、光源２２の発光、光スイッチ２４の動作及びシャッター３２の開閉を制御する機能を更に有するとよい。また、演算部１４には記録／表示部３８が接続されており、演算部１４における演算結果、すなわち被計測部位Ｂの内部画像データを可視化することが可能となっている。

【0030】

被計測部位Ｂの内部情報の算出すなわち内部情報計測は、例えば次のようにして行われる。ｎ個の光出射／計測端１６のそれぞれから被計測部位Ｂの内部へ計測光を順に出射させ、被計測部位Ｂを通過して拡散した光の強度を、ｎ個の光出射／計測端１６を介してｎ個の光検出器３０により検出する。この検出結果に基づいて、被計測部位Ｂの内部における吸収係数の空間的分布を演算し、腫瘍などの吸収体の位置や形状に関する情報（内部情報）を含む内部画像データを作成する。

【0031】

なお、演算部１４における吸収係数分布の算出には、例えば非特許文献１に詳しく説明されているような周知の方法を用いるとよい。

【0032】

ここで、本実施形態の演算部１４は、光検出部から得られた複数の計測データのうち、内部画像データの各画素値への影響が小さい計測データを排除し、内部画像データの各画素値への影響が大きい計測データのみを選択的に使用する機能を備えている。以下、演算部１４におけるこのような計測データの選択方法について説明する。なお、以下に説明する計測データの選択方法は、生体計測装置１０の製造時に行われてもよい。その場合、被計測部位Ｂを計測する際に、選択された計測データのみを使用して内部画像データを作成するように、演算部１４が製造時に予めプログラムされてもよい。

【0033】

図２は、被計測部位Ｂおよび複数の光出射／計測端１６を概略的に示す図である。図２に示されるように、被計測部位Ｂの周囲に、ｍ個（但し、ｍは２以上の整数、図２ではｍ＝１６）の光出射位置に光出射／計測端１６が配置されているものとする。まず、ｍ個の光出射／計測端１６のそれぞれから被計測部位Ｂに計測光を出射させるとともに、各光出射／計測端１６において散乱光を計測し、複数の計測データを得る。ここで、複数の計測データとは、各光検出位置において時間分解された各時刻における計測データである。

【0034】

図３（ａ）は、或る光出射位置から出射される測定光Ｐ１の波形と、被計測部位Ｂ内部を伝搬した後に或る光検出位置において検出される散乱光Ｐ２の波形との一例を概略的に示す図である。また、図３（ｂ）は、図３（ａ）に示された散乱光Ｐ２の強度を検出し、時間分解したときの各時刻毎のデータ値を示す図である。図３（ａ）及び図３（ｂ）において、横軸は時間を表している。図３（ａ）の縦軸は光強度を表し、図３（ｂ）の縦軸はデータ値の大きさを表している。

【0035】

図３（ａ）に示されるように、測定光Ｐ１は被計測部位Ｂにパルス状の光として出射するが、被計測部位Ｂの内部において拡散されて様々な長さの光路を通過するため、散乱光Ｐ２の波形は時間的に前後に伸びた形状となる。この散乱光Ｐ２の波形をｋ個（但し、ｋは２以上の整数（時間分解ステップ数））の区間に時間分解すると、図３（ｂ）に示されるように、各時刻ｔ_１，ｔ_２，・・・，ｔ_ｋにおける計測データｄ_１，ｄ_２，・・・，ｄ_ｋが得られる。このような計測データｄ_１，ｄ_２，・・・，ｄ_ｋは、ｍ個の光計測位置のそれぞれにおいて、ｍ個の光出射位置のそれぞれについて得られる。すなわち、計測データは、ｍ個の光出射位置、ｍ個の光検出位置、及びｋ個の分解時刻の組み合わせ毎に得られ、総計して（ｍ×ｍ×ｋ）個の計測データが得られることとなる。

【0036】

ここで、これら（ｋ×ｍ×ｍ）個の計測データを、計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１（但し、Ｎ１は２以上の整数であり、Ｎ１＝ｋ×ｍ×ｍである）とする。そして、Ｎ１個の計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１からなる次のベクトルｙを定義する。

【数16】

また、内部画像データの複数の画素値を成分とするベクトルをｘとし、ベクトルｙからベクトルｘを算出するためのシステム行列をＡ_１とする（前述した数式（１）を参照）。

【0037】

また、本実施形態では、学習用画像データが予め用意される。学習用画像データは、内部画像データの例として予め用意されるものであって、例えば、演算部１４において作成される内部画像データ内において比較的明瞭な画質が必要な領域、例えば被計測部位Ｂにおいて腫瘍ができやすい領域内に光吸収体が存在するような画像データである。そして、上述したベクトルｘに、この学習用画像データの複数の画素値を成分とするベクトルを適用する。

【0038】

そして、演算部１４は、以下の条件式（１７）及び（１８）を満たすベクトルｙを求める。但し、εは任意の定数である。

【数17】

【数18】

条件式（１７）は、本実施形態における目的関数である、計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１からなるベクトルｙのＬ０ノルムを最小化するための条件であり、画像再構成に用いられる計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１のうち零ではない計測データの個数を最小にするための条件である。また、条件式（１８）は、学習用画像データと同一の画像データを再構成したときの再構成誤差ε²を所定の値以下に抑えるための制約条件である。すなわち、上記の条件式（１７）及び（１８）を解くことにより、典型的な学習用画像データが与えられたときにその学習用画像データの再構成誤差を一定値ε²以下に抑え得るベクトルｙの中で、最小のデータセットである必要最小限の計測データから成るものを決定することができる。

【0039】

また、演算部１４は、上の条件式（１７）及び（１８）に代えて、以下の条件式（１９）を満たすベクトルｙを求めてもよい。但し、βは任意の定数である。

【数19】

条件式（１９）は、制約条件付きの最小化問題である条件式（１７）及び（１８）を、制約条件無しの最小化問題に書き換えたものであり、条件式（１７）及び（１８）よりも演算が容易である。このような制約条件無しの最小化問題は、例えばコンプレストセンシング分野におけるiterative soft‐thresholding法と呼ばれる反復手法によって容易に解くことができる。なお、条件式（１７）及び（１８）では再構成誤差の上限がεによって規定されるが、条件式（１９）では、再構成誤差の上限がβによって規定される。

【0040】

条件式（１７）及び（１８）、又は条件式（１９）を満たすベクトルｙは、再構成誤差を許容範囲内に抑えつつ、計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１のうち零ではない計測データの個数が最小化されたものとなる。このようなベクトルｙにおいて、零である計測データは、再構成誤差が許容範囲内である画像データを得るために不要であり、零ではない計測データは、再構成誤差が許容範囲内である画像データを得るために必要な最少限の計測データである。

【0041】

演算部１４は、上記の演算ののち、計測データｙ_１〜ｙ_Ｎ１のうち零ではない計測データに対応する光出射位置、光検出位置、及び分解時刻の計測データのみを、被計測部位Ｂの測定の際に使用して内部画像データを作成する。

【0042】

本実施形態の光出射位置決定方法および生体計測装置１０では、このように必要最小限の計測データを示すベクトルｙを算出した上で、被検者を計測する際に、その必要最小限の計測データのみを用いて内部画像データを作成する。したがって、計測データの数を減じて画像データの作成時間を短縮することができる。

【0043】

（第１変形例）
上記実施形態では、条件式（１７）においてベクトルｙのＬ０ノルムを最小化しており、また、条件式（１９）においてもベクトルｙのＬ０ノルムが含まれる式を最小化している。しかしながら、Ｌ０ノルムは非凸関数であることから、最小化のための計算量が多くなる。そこで、本変形例では、条件式（１７）及び（１９）のベクトルｙのＬ０ノルムを、凸関数であるＬ１ノルムに置き換えることにより、近似的に最小化計算を行う。すなわち、演算部１４は、以下の条件式（２０）及び（２１）を満たすベクトルｙを求めるか、若しくは、条件式（２２）を満たすベクトルｙを求めるとよい。

【数20】

【数21】

【数22】

本変形例によれば、ベクトルｙのノルムの算出が容易となり、必要最小限の計測データの選択に要する時間を短縮することができる。

【0044】

（第２変形例）
上記実施形態では、予め一つの学習用画像データを用意し、条件式（１８）及び（１９）を計算している。この場合、最終的に選択される計測データの光出射位置、光検出位置、及び分解時刻は、その学習用画像データにとって最適な光出射位置、光検出位置、及び分解時刻であり、その学習用画像データとは異なる画像データに関しては、再構成誤差が十分に小さくなるとは限らない。

【0045】

そこで、本変形例では、種々の画像データに対して再構成誤差を小さくするために、予め用意される学習用画像データの枚数を、２以上とする。すなわち、被計測部位Ｂにおいて想定される典型的なＭ枚（Ｍは２以上の整数）の学習用画像データを予め用意し、該Ｍ枚の学習用画像データの画素値を成分とするベクトルをｘ_１〜ｘ_Ｍとして、各条件式中の

【数23】

を、

【数24】

に置き換えて計算する。これにより、特定の学習用画像データに限らず、様々な学習用画像データに対して好適な計測データを選択し、再構成誤差を小さくすることができる。

【0046】

（第３変形例）
本変形例では、上記実施形態においてｍ個の光出射位置、ｍ個の光検出位置、及びｋ個の分解時刻の組み合わせ毎に得られる（ｍ×ｍ×ｋ）個の計測データを、所定のルールに従ってＮ２個（但し、Ｎ２は２以上の整数）の組に分類する。そして、Ｎ２個の組毎の計測データを成分とするベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２を定義し、これらのベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２からなる次のベクトルｙを定義する。

【数25】

また、内部画像データの複数の画素値を成分とするベクトルをｘとし、ベクトルｙからベクトルｘを算出するためのシステム行列をＡ_２とする。

【0047】

また、本変形例においても、上記実施形態と同様の学習用画像データが予め用意される。そして、上述したベクトルｘに、この学習用画像データの複数の画素値を成分とするベクトルを適用する。

【0048】

そして、演算部１４は、上記実施形態の条件式（１７）及び（１８）に代えて、以下の条件式（２６）及び（２７）を満たすベクトルｙを求める。

【数26】

【数27】

条件式（２６）は、本実施形態における目的関数である、ベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ１からなるベクトルｙのＬ０ノルムを最小化するための条件であり、画像再構成に用いられるベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ１のうち零ベクトルではないベクトルの個数を最小にするための条件である。また、条件式（２７）は、学習用画像データと同一の画像データを再構成したときの再構成誤差ε²を所定の値以下に抑えるための制約条件である。すなわち、上記の条件式（２６）及び（２７）を解くことにより、典型的な学習用画像データが与えられたときにその学習用画像データの再構成誤差を一定値ε²以下に抑え得るベクトルｙの中で、最小のデータセットから成るものを決定することができる。

【0049】

また、演算部１４は、上の条件式（２６）及び（２７）に代えて、以下の条件式（２８）を満たすベクトルｙを求めてもよい。

【数28】

条件式（２８）は、制約条件付きの最小化問題である条件式（２６）及び（２７）を、制約条件無しの最小化問題に書き換えたものであり、条件式（２６）及び（２７）よりも演算が容易である。

【0050】

本変形例では、計測データを成分とする上記実施形態のベクトルｙに代えて、計測データを所定のルールに従って複数の組に分類し、該複数の組毎の計測データを成分とするベクトルｙ_１〜ｙ_Ｎ２からなるベクトルｙを用いて上記の条件式演算を行う。これにより、所定のルールに従って分類された複数の組のうち、再構成誤差が許容範囲内である内部画像データを得るために不要である組を知ることができる。

【0051】

なお、計測データは、ｍ個の光出射位置、ｍ個の光検出位置、及びｋ個の分解時刻の組み合わせ毎に得られたものなので、上記所定のルールの典型例としては、光出射位置による分類、光検出位置による分類、および分解時刻による分類が挙げられる。光出射位置若しくは光検出位置により分類した場合、Ｎ２＝ｍとなる。また、分解時刻により分類した場合、Ｎ２＝ｋとなる。

【0052】

本変形例では、このように必要最小限の計測データの組を示すベクトルｙを算出した上で、被検者を計測する際に、その必要最小限の計測データの組のみ（例えば、必要最小限の光出射位置に対応する計測データのみ、或いは必要最小限の分解時刻に得られた計測データのみ）を用いて、内部画像データを作成する。したがって、計測データの数を減じて画像データの作成時間を短縮することができる。

【0053】

（第１実施例）
上述した第３変形例において、分解時刻による分類を行った場合の実施例について説明する。図４は、本実施例で用いられた学習用画像データＤ１を示す図であって、腫瘍等を模した複数のスポットＳＰが含まれている。また、本実施例では、計測条件を以下のように設定した。
画像サイズ：３２×３２
光出射位置の数：１２個
光検出位置の数：１２個
計測時間：２０ナノ秒
分解時刻の数（時間サンプリング数）：ｋ＝１４０
計測データの総数：２０１６０個

【0054】

そして、上記条件で計測を行うことにより、２０１６０個の計測データを得た。それらの計測データを分解時刻毎に分類してベクトルｙ_１〜ｙ_１４０とし、これらのベクトルｙ_１〜ｙ_１４０からなる次のベクトルｙを定義した。

【数29】

なお、図５は、複数の計測データを分解時刻毎に分類してベクトルｙ_１〜ｙ_ｋとする操作を概念的に示す図である。

【0055】

そして、再構成誤差β＝１．２５として、条件式（２８）を満たすベクトルｙを求め、該ベクトルｙの成分ベクトルｙ_１〜ｙ_１４０のうち零ベクトルではないベクトルを求めた。その結果、計測開始時刻から数えて第２番目、第３番目、および第５〜２５番目の２３個の分解時刻に対応するベクトルが、零ベクトルではなく有意な値を持った。

【0056】

図６（ａ）は、この２３個の分解時刻において得られた計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。また、図６（ｂ）は、比較例として、２３個の分解時刻をランダムに選択した場合の内部画像データを示す図である。図６（ａ）及び図６（ｂ）に示されるように、本実施例では、２３個の分解時刻を適切に選択することによって、比較例と比べて良好な画質を得られることがわかる。

【0057】

本実施例では、上記に加え、再構成誤差β＝１．００として、条件式（２８）を満たすベクトルｙを求め、該ベクトルｙの成分ベクトルｙ_１〜ｙ_１４０のうち零ベクトルではないベクトルを求めた。その結果、計測開始時刻から数えて第６〜２２番目の１７個の分解時刻に対応するベクトルが、零ベクトルではなく有意な値を持った。

【0058】

図７（ａ）は、この１７個の分解時刻において得られた計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。また、図７（ｂ）は、比較例として、１７個の分解時刻をランダムに選択した場合の内部画像データを示す図である。図７（ａ）及び図７（ｂ）に示されるように、本実施例では、１７個の分解時刻を適切に選択することによって、比較例と比べて良好な画質を得られることがわかる。

【0059】

本実施例では、更に、再構成誤差β＝０．６２５として、条件式（２８）を満たすベクトルｙを求め、該ベクトルｙの成分ベクトルｙ_１〜ｙ_１４０のうち零ベクトルではないベクトルを求めた。その結果、計測開始時刻から数えて第８〜１８番目の１１個の分解時刻に対応するベクトルが、零ベクトルではなく有意な値を持った。

【0060】

図８（ａ）は、この１１個の分解時刻において得られた計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。また、図８（ｂ）は、比較例として、１１個の分解時刻をランダムに選択した場合の内部画像データを示す図である。図８（ａ）及び図８（ｂ）に示されるように、本実施例では、１１個の分解時刻を適切に選択することによって、比較例と比べて良好な画質を得られることがわかる。

【0061】

本実施例によって明らかなように、上記の第３変形例に係る計測データ選択方法において、例えば時間分解分光法の分解時刻毎に計測データを分類することにより、多数の分解時刻の中から最適な分解時刻を割り出すことができる。そして、その最適な分解時刻における計測データのみを用いて内部画像データを再構成することにより、良好な画質の内部画像データを得ることができる。特に、本実施例によれば、複数の分解時刻のうち比較的初期の分解時刻に得られた計測データが、内部画像データの画質を高めるために有用であることがわかる。

【0062】

ここで、生体計測装置１０において任意の分解時刻の計測データを取り出す方式の一例について説明する。図９（ａ）は、生体計測装置１０が備える光検出器３０、信号処理回路３６、及び演算部１４を示すブロック図である。本実施例のように、任意の分解時刻の計測データのみを取り出すには、同図に示されるように、信号処理回路３６が時間ゲート回路（Time Gate Circuit；ＴＧＣ）３６ａと、データ収集部３６ｂとを有することが好ましい。なお、図９（ｂ）は、光検出器３０において得られる散乱光の検出信号波形（典型的には、インパルス応答波形）の例を示しており、図９（ｃ）は、時間ゲート回路３６ａにおけるゲート信号の波形の例を示しており、図９（ｄ）は、データ収集部３６ｂにおいて得られる計測データを示している。生体計測装置１０がこのような構成を備えることにより、本実施例に係る計測データ選択方法を好適に実施することができる。

【0063】

（第２実施例）
上述した第３変形例において、光出射位置による分類を行った場合の実施例について説明する。本実施例では、第３変形例に係る計測データ選択方法を用いて、最適な光出射位置を決定する。

【0064】

図１０は、本実施例で用いられた学習用画像データＤ２を示す図であって、腫瘍等を模した複数のスポットＳＰが含まれている。なお、図１０には、光出射／計測端１６の位置（すなわち光出射位置および光検出位置）Ａ_１〜Ａ_２０も併せて示されている。本実施例では、計測条件を以下のように設定した。
画像サイズ：３２×３２
光出射位置の数：ｍ＝２０個
光検出位置の数：ｍ＝２０個
計測時間：１０ナノ秒
分解時刻の数（時間サンプリング数）：５０
計測データの総数：２００００個

【0065】

そして、上記条件で計測を行うことにより、二万個の計測データを得た。それらの計測データを光出射位置毎に分類してベクトルｙ_１〜ｙ_２０とし、これらのベクトルｙ_１〜ｙ_２０からなる次のベクトルｙを定義した。

【数30】

なお、図１１は、複数の計測データを光出射位置毎に分類してベクトルｙ_１〜ｙ_ｍとする操作を概念的に示す図である。

【0066】

また、光出射位置による分類を行う場合、前述した条件式（２８）を、次のように変形してもよい。

【数31】

ここで、ベクトルｚは、学習用画像データＤ２の各画素値を示すベクトルｘのうち、特定領域（特に画質を必要とする領域。腫瘍が出来やすい領域など）の画素値を示すベクトルである。なお、図１２は、学習用画像データＤ２の特定領域Ｄ３を一例として示す図である。また、システム行列Ｈは、システム行列Ａ_２のうちベクトルｚに関する部分を抽出したシステム行列である。

【0067】

そして、再構成誤差β＝０．５として、条件式（３１）を満たすベクトルｙを求め、該ベクトルｙの成分ベクトルｙ_１〜ｙ_２０のうち零ベクトルではないベクトルを求めた。その結果、図１３（ａ）に示されるように、特定領域Ｄ３に近い９個の光出射位置に対応するベクトルが、零ベクトルではなく有意な値を持った。

【0068】

図１４（ａ）は、これら９個の光出射位置に対応する計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。また、図１４（ｂ）は、比較例として、９個の光出射位置をランダムに選択した場合（具体的には、光出射位置Ａ_２，Ａ_３，Ａ_５，Ａ_８，Ａ_１２，Ａ_１５，Ａ_１７，Ａ_１８，Ａ_２０）の内部画像データを示す図である。図１４（ａ）及び図１４（ｂ）に示されるように、本実施例では、９個の光出射位置を適切に選択することによって、比較例と比べて良好な画質を得られることがわかる。

【0069】

本実施例では、上記に加え、再構成誤差β＝０．３として、条件式（３１）を満たすベクトルｙを求め、該ベクトルｙの成分ベクトルｙ_１〜ｙ_２０のうち零ベクトルではないベクトルを求めた。その結果、図１３（ｂ）に示されるように、特定領域Ｄ３に近い３個の光出射位置に対応するベクトルが、零ベクトルではなく有意な値を持った。

【0070】

図１５（ａ）は、これら３個の光出射位置に対応する計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。また、図１５（ｂ）は、比較例として、３個の光出射位置をランダムに選択した場合（具体的には、光出射位置Ａ_１５，Ａ_１７，Ａ_１８）の内部画像データを示す図である。図１５（ａ）及び図１５（ｂ）に示されるように、本実施例では、３個の光出射位置を適切に選択することによって、比較例と比べて良好な画質を得られることがわかる。

【0071】

本実施例では、更に、再構成誤差β＝０．２５として、条件式（３１）を満たすベクトルｙを求め、該ベクトルｙの成分ベクトルｙ_１〜ｙ_２０のうち零ベクトルではないベクトルを求めた。その結果、図１３（ｃ）に示されるように、特定領域Ｄ３に近い１個の光出射位置に対応するベクトルが、零ベクトルではなく有意な値を持った。

【0072】

図１６（ａ）は、この１個の光出射位置に対応する計測データのみを用いて再構成を行ったときの内部画像データを示す図である。また、図１６（ｂ）は、比較例として、１個の光出射位置をランダムに選択した場合（具体的には、光出射位置Ａ_１５）の内部画像データを示す図である。図１６（ａ）及び図１６（ｂ）に示されるように、本実施例では、１個の光出射位置を適切に選択することによって、比較例と比べて良好な画質を得られることがわかる。

【0073】

本実施例によって明らかなように、上記の第３変形例に係る計測データ選択方法において、例えば光出射位置毎に計測データを分類することにより、多数の光出射位置の中から、画質を維持するために最適な光出射位置を割り出すことができる。そして、その最適な光出射位置における計測データのみを用いて内部画像データを再構成することにより、良好な画質の内部画像データを得ることができる。特に、がん細胞等の腫瘍は特定の領域に高い確率で発生する傾向があるが、本実施例によれば、複数の光出射位置のうち特定領域Ｄ３に近い光出射位置に対応する計測データが、内部画像データの画質を高めるために有用であることがわかる。

【0074】

なお、本実施例のような光出射位置毎の計測データの分類を行う場合、生体計測装置１０は、光出射位置可変手段を更に備えることが好ましい。光出射位置可変手段は、計測光を出射する光出射／計測端１６（図１を参照）を、予め設定された複数の光出射位置の中から選択された２以上の光出射位置に移動可能若しくは選択的に配置可能なように構成される手段である。例えば、光出射位置可変手段は、予め配置されたｍ個の光出射／計測端１６のうち、選択されたｎ個（ｎは１以上の整数、ｎ＜ｍ）の光出射／計測端１６のみから計測光を照射するように構成される。このような光出射位置可変手段は、例えば光スイッチ２４によってｎ個の光出射／計測端１６のみへ選択的に計測光を供給することによって好適に実現される。或いは、光出射位置可変手段は、例えば予め用意されたｎ個の光出射／計測端１６が、ｍ個の光出射位置の中から選択されたｎ個の光出射位置に移動するように、光出射／計測端１６に取り付けられたアクチュエータ（不図示）を制御してもよい。或いは、光出射位置可変手段は、例えばｎ個の光出射／計測端１６を、ｍ個の光出射位置の中から選択されたｎ個の光出射位置に操作者が自在に脱着できるような機構であってもよい。

【0075】

図１７は、光出射位置可変手段の一例を示す図である。同図に示される光出射位置可変手段は、光出射／計測端１６の脱着が可能なｍ個のフォルダ１７を備えている。ｍ個のフォルダ１７は、計測カップ４０に所定の間隔で取り付けられている。なお、計測カップ４０は、上端が開口した略半球状の容器であり、この計測カップ４０には被計測部位Ｂとして例えば乳房が挿入される。また、被計測部位Ｂと計測カップ４０との間には、光吸収係数や光散乱係数が被計測部位Ｂと同等である液状のインターフェース剤が注入される。図１８（ａ）及び図１８（ｂ）は、計測対象である腫瘍Ｅが被計測部位Ｂ内に存在する場合における、腫瘍Ｅの存在場所に応じた光出射／計測端１６の配置例を示す図である。

【0076】

このように、ｎ個の光出射／計測端１６を、ｍ個の光出射位置の中から選択されたｎ個の光出射位置に操作者が自在に脱着できるような光出射位置可変手段によって、少数の光出射／計測端１６を最適な位置に配置して高画質の内部画像データを作成することができる。なお、この場合、生体計測装置１０の演算部１４は、ディスプレイ等の表示手段を通じて最適な光出射位置を操作者に提示するとよい。また、光出射／計測端１６の個数に制限がない場合には、図中のフォルダ１７全てに光出射／計測端１６を取り付け、得られた測定データの中から上記ｎ個の光出射／計測端１６に関わる測定データのみを用いて内部画像データを作成してもよい。

【0077】

図１９は、光出射位置可変手段の別の例を示す図である。同図に示される光出射位置可変手段は、光出射／計測端１６が固定された複数のホルダーリング１９を備えている。複数のホルダーリング１９は、被計測部位Ｂを囲んでおり、被計測部位Ｂの挿入方向に並んで配置されている。また、複数のホルダーリング１９同士の間隔Ｆは可変となっており、ｍ個の光出射位置の中から選択されたｎ個の光出射位置に光出射／計測端１６が移動するように、アクチュエータ（不図示）によって駆動される。光出射／計測端１６は、被計測部位Ｂに接触しつつその内部に測定光を照射する。

【0078】

本発明による生体計測装置の計測データ選択方法、生体計測装置の光出射位置決定方法、および生体計測装置は、上述した実施形態に限られるものではなく、他に様々な変形が可能である。例えば、上述した実施形態、各変形例および各実施例では、生体計測装置の演算部が条件式を演算して選択すべき計測データ若しくは光出射位置を求めているが、条件式の演算は、生体計測装置を製造する際に、製造者が行っても良い。その場合、選択された最適な光出射位置に光出射／計測端が予め配置された状態で生体計測装置が完成されるとよい。

【符号の説明】

【0079】

１０…生体計測装置、１４…演算部、１６…光出射／計測端、１７…フォルダ、１９…ホルダーリング、２２…光源、２４…光スイッチ、２６…光源用光ファイバ、２８…出射用光ファイバ、３０…光検出器、３２…シャッター、３４…検出用光ファイバ、３６…信号処理回路、３６ａ…時間ゲート回路、３６ｂ…データ収集部、３８…表示部、４０…計測カップ、Ｂ…被計測部位、Ｄ１，Ｄ２…学習用画像データ、Ｄ３…特定領域、Ｐ１…測定光、Ｐ２…散乱光、ＳＰ…スポット。

【図1】

【図2】

【図3】

【図5】

【図9】

【図11】

【図17】

【図18】

【図19】

【図4】

【図6】

【図7】

【図8】

【図10】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】