特開 2023-97742 異常組織検出方法、異常組織検出装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023097742

(43)【公開日】2023-07-10

(54)【発明の名称】異常組織検出方法、異常組織検出装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/0507 20210101AFI20230703BHJP

【ＦＩ】

A61B5/0507 100

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021213997

(22)【出願日】2021-12-28

(71)【出願人】

【識別番号】504136568

【氏名又は名称】国立大学法人広島大学

(74)【代理人】

【識別番号】100196380

【弁理士】

【氏名又は名称】森 匡輝

(72)【発明者】

【氏名】吉川 公麿

(72)【発明者】

【氏名】宋 航

【テーマコード（参考）】

4C127

【Ｆターム（参考）】

4C127AA10

(57)【要約】      （修正有）

【課題】共焦点画像に含まれる空隙、異物等の影響を抑制し、精度よく異常組織を検出することができる異常組織検出方法、異常組織検出装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】本発明に係る異常組織検出方法では、送信アンテナと受信アンテナとを有するアンテナ部を複数の方位で被験者の検査部位に当接させ、受信アンテナで受信された反射信号に基づいて、複数の共焦点画像データを生成する。また、複数の共焦点画像データで推定される異常組織の領域の重複状態に基づいて、異常組織の位置を推定する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

送信アンテナと受信アンテナとを有するアンテナ部を複数の方位で被験者の検査部位に当接させ、前記受信アンテナで受信された反射信号に基づいて、複数の共焦点画像データを生成し、
前記複数の共焦点画像データで推定される異常組織の領域の重複状態に基づいて、異常組織の位置を推定する、
ことを特徴とする異常組織検出方法。

【請求項2】

前記重複状態は、前記複数の共焦点画像データの内積を演算することにより導出される、
ことを特徴とする請求項１に記載の異常組織検出方法。

【請求項3】

前記重複状態は、前記複数の共焦点画像データを二値化して内積を演算することにより導出される、
ことを特徴とする請求項１に記載の異常組織検出方法。

【請求項4】

前記複数の共焦点画像データの類似度を示す相関係数を演算し、
前記相関係数が最大となるように前記複数の共焦点画像データのうち少なくともいずれかを変位させ、前記複数の共焦点画像データの内積を演算することにより、前記重複状態を導出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の異常組織検出方法。

【請求項5】

マイクロ波のインパルス信号を送信する送信アンテナ、前記インパルス信号を受信する受信アンテナ及び被験者に接触するアンテナカバーを有するアンテナ部と、
前記アンテナ部を回転させる駆動部と、
前記受信アンテナによって受信された前記インパルス信号の反射信号に基づいて、共焦点画像データを生成する共焦点画像生成部と、
前記共焦点画像生成部で生成された共焦点画像からノイズ成分を除去する画像処理部と、を備え、
前記画像処理部は、
前記アンテナ部を、前記被験者に対して複数の方位で接触させて取得した受信データに基づいて生成した複数の共焦点画像データで推定される異常組織の領域の重複状態に基づいて、異常組織の位置を推定する、
ことを特徴とする異常組織検出装置。

【請求項6】

コンピュータを、
送信アンテナと受信アンテナとを有するアンテナ部を複数の方位で被験者の検査部位に当接させ、前記受信アンテナで受信された受信信号に基づいて、複数の共焦点画像データを生成する共焦点画像生成部、
前記複数の共焦点画像データで推定される異常組織の領域の重複状態に基づいて、異常組織の位置を推定する画像処理部、
として機能させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、異常組織の検出方法等に関し、より詳細には、マイクロ波の反射を用いて異常組織を検出する異常組織検出方法、異常組織検出装置及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

位置関係が異なる送信アンテナと受信アンテナとの複数の組み合わせにおいて、マイクロ波を送受信し、異常組織で反射したマイクロ波の反射波によって体内の異常組織の位置を推定する異常組織の検出装置が開発されている（例えば、特許文献１）。

【0003】

このような、マイクロ波を用いる異常組織の検出装置は、Ｘ線等の放射線を用いる検査装置と比較して、人体に対する影響を小さくすることができる。また、操作が容易であり、装置を小型化することができるという利点がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１８－５１３０３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１の異常組織検出装置は、複数の送信アンテナ及び受信アンテナからなるアンテナアレイと、アンテナカバーとを備える。そして、アンテナカバーを被験者の検査部位に接触させ、アンテナアレイ、アンテナカバーを回転させながら、複数のアンテナ位置でマイクロ波の送受信を行うことにより、異常組織を検出することとしている。特許文献１の異常組織検出装置では、誘電率の差によって異常組織の表面で生じる反射波を検出して信号経路の長さを算出し、共焦点画像を生成して異常組織の位置を推定する。したがって、アンテナカバーと被験者の体表との間に空隙、異物等が存在する場合、空隙、異物等の表面でマイクロ波の反射が生じ、ノイズが検出されるおそれがある。

【0006】

本発明は、上述の事情に鑑みてなされたものであり、共焦点画像に含まれる空隙、異物等の影響を抑制し、精度よく異常組織を検出することができる異常組織検出方法、異常組織検出装置及びプログラム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に、本発明の第１の観点に係る異常組織検出方法では、
送信アンテナと受信アンテナとを有するアンテナ部を複数の方位で被験者の検査部位に当接させ、前記受信アンテナで受信された反射信号に基づいて、複数の共焦点画像データを生成し、
前記複数の共焦点画像データで推定される異常組織の領域の重複状態に基づいて、異常組織の位置を推定する。

【0008】

また、前記重複状態は、前記複数の共焦点画像データの内積を演算することにより導出される、
こととしてもよい。

【0009】

また、前記重複状態は、前記複数の共焦点画像データを二値化して内積を演算することにより導出される、
こととしてもよい。

【0010】

また、前記複数の共焦点画像データの類似度を示す相関係数を演算し、
前記相関係数が最大となるように前記複数の共焦点画像データのうち少なくともいずれかを変位させ、前記複数の共焦点画像データの内積を演算することにより、前記重複状態を導出する、
こととしてもよい。

【0011】

本発明の第２の観点に係る異常組織検出装置は、
マイクロ波のインパルス信号を送信する送信アンテナ、前記インパルス信号を受信する受信アンテナ及び被験者に接触するアンテナカバーを有するアンテナ部と、
前記アンテナ部を回転させる駆動部と、
前記受信アンテナによって受信された前記インパルス信号の反射信号に基づいて、共焦点画像データを生成する共焦点画像生成部と、
前記共焦点画像生成部で生成された共焦点画像からノイズ成分を除去する画像処理部と、を備え、
前記画像処理部は、
前記アンテナ部を、前記被験者に対して複数の方位で接触させて取得した受信データに基づいて生成した複数の共焦点画像データで推定される異常組織の領域の重複状態に基づいて、異常組織の位置を推定する。

【0012】

本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
送信アンテナと受信アンテナとを有するアンテナ部を複数の方位で被験者の検査部位に当接させ、前記受信アンテナで受信された受信信号に基づいて、複数の共焦点画像データを生成する共焦点画像生成部、
前記複数の共焦点画像データで推定される異常組織の領域の重複状態に基づいて、異常組織の位置を推定する画像処理部、
として機能させる。

【発明の効果】

【0013】

本発明の異常組織検出方法、異常組織検出装置及びプログラムによれば、被験者に対して異なる方位でアンテナ部を接触させて生成した複数の共焦点画像データの内積に基づいて共焦点画像を生成するので、検出装置と被験者との間の空隙、異物等の影響を抑制し、精度よく異常組織を検出することが可能である。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】（Ａ）は、実施の形態１に係る異常組織検出装置の外観を示す斜視図であり、（Ｂ）は、実施の形態１に係る異常組織検出装置の構成を示す分解斜視図である。

【図2】（Ａ）は、アンテナアレイの構成を示す側面図であり、（Ｂ）は、アンテナアレイの構成を示す平面図である。

【図3】異常組織検出装置の構成を示すブロック図である。

【図4】送信部から出力されるインパルス信号の一例を示すグラフである。

【図5】（Ａ）は、異常組織検出時の送受信アンテナ及び乳房を示す模式図であり、（Ｂ）は、異常組織の検出原理を示す模式図である。

【図6】実施の形態１に係る異常組織検出処理のフローチャートである。

【図7】異常組織検出装置を被験者に接触させた状態を示す図であり、（Ａ）は第１の方位で接触させた場合の図、（Ｂ）は第２の方位で接触させた場合の図である。

【図8】実施の形態１に係る共焦点画像データのｘ－ｙ断面図であり、（Ａ）は第１の共焦点画像データ、（Ｂ）は第２の共焦点画像データ、（Ｃ）は（Ｂ）を－９０°回転させた図、（Ｄ）は（Ａ）と（Ｃ）との内積による共焦点画像データである。

【図9】実施の形態１に係る共焦点画像データのｙ－ｚ断面図であり、（Ａ）は第１の共焦点画像データ、（Ｂ）は第２の共焦点画像データ、（Ｃ）は（Ｂ）を－９０°回転させた図、（Ｄ）は（Ａ）と（Ｃ）との内積による共焦点画像データである。

【図10】実施の形態２に係る異常組織検出処理のフローチャートである。

【図11】実施の形態２に係る共焦点画像データの図であり、（Ａ）は第１の共焦点画像データ、（Ｂ）は第２の共焦点画像データを－９０°回転させた図、（Ｃ）は（Ａ）を二値化した図、（Ｄ）は（Ｂ）を二値化した図、（Ｅ）は（Ｃ）と（Ｄ）との内積による共焦点画像データである。

【図12】実施の形態３に係る異常組織検出処理のフローチャートである。

【図13】実施の形態３に係る共焦点画像データの図であり、（Ａ）は第１の共焦点画像データを変位させた図、（Ｂ）は第２の共焦点画像データを－９０°回転させた図、（Ｃ）は（Ａ）と（Ｂ）との内積による共焦点画像データである。

【図14】実施の形態３の変型例に係る共焦点画像データの図であり、（Ａ）は第１の共焦点画像データを変位させた図、（Ｂ）は第２の共焦点画像データを－９０°回転させた図、（Ｃ）は（Ａ）を二値化した図、（Ｄ）は（Ｂ）を二値化した図、（Ｅ）は（Ｃ）と（Ｄ）との内積による共焦点画像データである。

【図15】ターゲットが存在する場合の数値例に係る共焦点画像データの図であり、（Ａ）は第１の共焦点画像データ、（Ｂ）は第２の共焦点画像データ、（Ｃ）は実施の形態１に係る（Ａ）と（Ｂ）との内積による共焦点画像データ、（Ｄ）は実施の形態３に係る（Ａ）と（Ｂ）との内積による共焦点画像データである。

【図16】ターゲットが存在しない場合の数値例に係る共焦点画像データの図であり、（Ａ）は第１の共焦点画像データ、（Ｂ）は第２の共焦点画像データ、（Ｃ）は実施の形態１に係る（Ａ）と（Ｂ）との内積による共焦点画像データ、（Ｄ）は実施の形態３に係る（Ａ）と（Ｂ）との内積による共焦点画像データである。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、本発明の実施の形態に係る異常組織検出方法及び異常組織検出装置について、乳癌を検出する異常組織検出装置を例に、図面を参照して詳細に説明する。

【0016】

（実施の形態１）
図１（Ａ）、（Ｂ）に示すように、本実施の形態に係る異常組織検出装置１は、筐体５７及びアンテナ部３等を含む回転部９と、固定基台３１と、駆動部３３と、ハンドル５１と、を備える。

【0017】

固定基台３１には、回転部９を回転させるための駆動部３３が固定されている。駆動部３３は、例えばステッピングモータである。駆動部３３の回転部は、蓋５２に固定されている。これにより、異常組織検出装置１は、蓋５２、筐体５７、アンテナ部３等を含む回転部９を回転可能に支持する。また、固定基台３１の上部には、ハンドル５１が取り付けられている。検査を行う者は、ハンドル５１を保持し、回転部９を被検者の検査部位である乳房に当接させて検査を行う。

【0018】

回転部９は、蓋５２、制御基板５５、高周波基板５６、筐体５７、アンテナ部３を備える。

【0019】

アンテナ部３は、アンテナベース３７、アンテナ取付部３９、アンテナアレイ３８、アンテナカバー４１を備える。アンテナベース３７は、アンテナ取付部３９を筐体５７に固定させるための取付け部材である。

【0020】

アンテナ取付部３９には、マイクロ波の無線信号を送受信するアンテナからなるアンテナアレイ３８が取り付けられる。アンテナ取付部３９は、アンテナベース３７に固定されている。アンテナ取付部３９は、例えば樹脂製であり、中心部分はドーム型に形成されている。

【0021】

アンテナアレイ３８は、送信アンテナＳＡ１～ＳＡ８及び受信アンテナＲＡ１～ＲＡ８で構成される。アンテナアレイ３８を構成する各アンテナは、アンテナ取付部３９の下面、すなわち後述するアンテナカバー４１のドーム型部分と対向する面に取り付けられている。また、各アンテナと後述のスイッチ部２とを接続する配線等はアンテナ取付部３９の上面側（筐体５７の内部側）に配置されている。図２（Ａ）、（Ｂ）に示すように、送信アンテナＳＡ１～ＳＡ８、受信アンテナＲＡ１～ＲＡ８は、アンテナ取付部３９の中心部から、半径方向に直線状に配置され、４つのアンテナ列Ａ１～Ａ４からなるアンテナアレイ３８を構成している。

【0022】

アンテナカバー４１は、アンテナ取付部３９の外面を覆うように配置され、被検者の体に接する。アンテナカバー４１は、スリーブ４２を介して筐体５７にねじ止め固定されている。アンテナカバー４１の中心部分は、アンテナ取付部３９と同心のドーム型に形成されており、検査部位である乳房に密着させ易い形状となっている。また、被検者の乳房の大きさに適したものを選択できるように、予め大きさの異なる複数のアンテナ取付部３９及びアンテナカバー４１を準備することとしてもよい。

【0023】

アンテナ取付部３９とアンテナカバー４１との間には、ワセリン、無水グリセリン等、被検者の体の誘電率及びアンテナカバー４１の誘電率に近い誘電率の誘電体が充填されている。これにより、アンテナ取付部３９とアンテナカバー４１との間における不要輻射の発生を抑制することができるので、異常組織の検出精度を向上させることが可能となる。

【0024】

異常組織検出装置１には、基準となる回転部９の方向を示す方位マーカーＭが設けられており、被験者に異常組織検出装置１を設置した状態で、被験者に対して異常組織検出装置１、より詳細にはアンテナ部３を含む回転部９をどの方向で配置しているか視認可能となっている。

【0025】

方位マーカーＭの形態は特に限定されず、切り欠き、突起、印字等、アンテナ部３の回転角度を、被験者に接触された検査状態において外部から視認可能なものであればよい。方位マーカーＭは、例えば、アンテナカバー４１の外周面に印字されたマーカーである。

【0026】

制御基板５５は、図３のブロック図に示す制御部１４、記憶部１５、駆動制御部３４の各機能を実現するハードウエア回路が実装されたプリント配線板であり、筐体５７内に固定されている。

【0027】

駆動制御部３４は、駆動部３３であるステッピングモータの回転を制御するモータドライバである。図３に示すように、駆動制御部３４は、制御部１４からの制御信号に従って、駆動部３３を回転動作させることにより、アンテナアレイ３８を含むアンテナ部３を回転させる。

【0028】

制御部１４は、異常組織検出装置１全体の制御、画像処理等を行うものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ、外部記憶装置、入出力Ｉ／Ｏ、水晶発振器等を備えるコンピュータ装置である。制御部１４は、制御部１４のＲＯＭ、記憶部１５等に記憶されている各種動作プログラム及びデータをＲＡＭに読み込んでＣＰＵを動作させることにより、制御部１４の各機能を実現させる。これにより、制御部１４は、異常組織の推定位置を示す共焦点画像を生成する共焦点画像生成部１４１（不図示）、生成された共焦点画像のノイズ成分を除去する画像処理部１４２（不図示）等として動作する。

【0029】

記憶部１５は、フラッシュメモリ、ハードディスク等の不揮発性メモリである。図３に示すように、制御部１４は、受信部１２から受信した受信信号ＲＳを記憶部１５へ送信し、記憶させる。また、制御部１４の共焦点画像生成部１４１は、記憶部１５に記憶された受信信号ＲＳを読み出して、共焦点画像の生成等を行う。

【0030】

図３に示すように、制御部１４は、プログラムの実行により、送信信号ＴＳを出力させるタイミングを示すタイミング信号を送信部１１に出力するとともに、ＣＭＯＳスイッチ１７の制御信号ＣＳ１を出力する。制御部１４は、ＣＭＯＳスイッチ１９の制御信号ＣＳ２を出力するとともに、受信部１２から受信信号ＲＳの波形データを入力する。

【0031】

高周波基板５６は、図３のブロック図に示す送信部１１、受信部１２、スイッチ部２の各機能を実現するハードウエア回路が実装されたプリント配線板であり、筐体５７内に固定されている。

【0032】

送信部１１は、制御部１４から入力されたタイミング信号に従って、例えば、図４に示すインパルス状の電気信号である送信信号ＴＳを出力するハードウエア回路である。図４に示すように、この電気信号のレベルは、短時間で正の値から負の値に変動するインパルス信号である。

【0033】

スイッチ部２は、送信アンテナＳＡ１～ＳＡ８のうちマイクロ波のインパルス信号を送信する送信アンテナを選択するＣＭＯＳスイッチ１７と、受信アンテナＲＡ１～ＲＡ８のうち異常組織によって反射された散乱信号を受信する受信アンテナを選択するＣＭＯＳスイッチ１９とを備える。

【0034】

ＣＭＯＳスイッチ１７は、入力端から送信信号ＴＳを入力する。ＣＭＯＳスイッチ１７は、制御信号ＣＳ１に従って、入力した送信信号ＴＳを出力するアンテナを、複数の送信アンテナＳＡ１、ＳＡ２、…、ＳＡ８のいずれかに切り替える。

【0035】

受信部１２は、ＣＭＯＳスイッチ１９から入力した受信信号ＲＳを制御部１４に出力するハードウエア回路である。制御部１４の共焦点画像生成部１４１は、入力した受信信号ＲＳに基づいて、異常組織の推定位置を示す共焦点画像を生成する。

【0036】

図３の例に示すように、制御信号ＣＳ１により、送信アンテナＳＡ２が選択された場合、ＣＭＯＳスイッチ１７は、送信信号ＴＳを送信アンテナＳＡ２に出力するように切り変わる。制御信号ＣＳ２により、受信アンテナＲＡ２が選択された場合には、ＣＭＯＳスイッチ１９は、受信アンテナＲＡ２で受信された受信信号ＲＳを受信部１２に出力するように切り変わる。この場合、送信アンテナＳＡ２、受信アンテナＲＡ２の組み合わせでマイクロ波のインパルス信号ＭＷの送信及び反射信号ＲＷの受信が行われる。

【0037】

制御部１４は、制御信号ＣＳ１、ＣＳ２によりＣＭＯＳスイッチ１７、１９を制御して、送信アンテナＳＡ１～ＳＡ８及び受信アンテナＲＡ１～ＲＡ８の組み合わせを切り替えながら、送信信号ＴＳをＣＭＯＳスイッチ１７に出力させる。また、制御部１４は、受信アンテナＲＡ１～ＲＡ８から出力された受信信号ＲＳを、ＣＭＯＳスイッチ１９を介して入力する。制御部１４の共焦点画像生成部１４１は、入力した受信信号ＲＳに基づいて共焦点画像を生成する。制御部１４の画像処理部１４２は、生成された共焦点画像からノイズを除去する。

【0038】

次に、異常組織検出装置１における、マイクロ波を使った異常組織検出の基本動作について説明する。本実施の形態に係る異常組織検出装置１は、インパルス状のマイクロ波の無線信号の送受信を行い、その送受信結果に基づいて、異常組織、すなわち乳癌を検出する。

【0039】

図５（Ａ）、（Ｂ）に示すように、異常組織検出装置１は、回転部９、すなわち送信アンテナＳＡ１及び受信アンテナＲＡ１を含むアンテナ部３の回転角度θを初期角度θ_１（angle1）として、送信アンテナＳＡ１からマイクロ波のインパルス信号ＭＷを放射する。放射されたマイクロ波の一部は、生体内に伝播する。一般に、癌組織等の異常組織ＣＡは、通常の生体組織に比して、５～１０倍程度の高い誘電率を有することが知られている。したがって、異常組織ＣＡが存在する場合には、誘電率の異なる領域の界面、即ち、異常組織ＣＡの表面で、マイクロ波が反射され、受信アンテナＲＡ１で受信される。

【0040】

ここで、マイクロ波のインパルス信号ＭＷを放射してから受信アンテナＲＡ１が反射波を受信するまでの時間をＴ_１［ｓ］とすると、Ｔ_１・ｃ（ｃ：生体中の光の速度）が、マイクロ波のインパルス信号ＭＷの行程距離となる。

【0041】

従って、異常組織ＣＡは、回転角度θ_１における、送信アンテナＳＡ１と受信アンテナＲＡ１を焦点とし、送信アンテナＳＡ１と受信アンテナＲＡ１からの距離の和がＴ_１・ｃとなる楕円Ｅ_１上に位置することになる。

【0042】

続いて、駆動制御部３４は、送信アンテナＳＡ１、受信アンテナＲＡ１を含む回転部９を回転させ、回転角度θをθ_２（angle2）とする。そして、異常組織検出装置１は、送信アンテナＳＡ１からマイクロ波のインパルス信号ＭＷを放射し、受信アンテナＲＡ１で受信する。マイクロ波のインパルス信号ＭＷを放射してから受信アンテナＲＡ１が反射波を受信するまでの時間をＴ_２［ｓ］とすると、Ｔ_２・ｃがマイクロ波のインパルス信号ＭＷの行程距離となる。

【0043】

従って、異常組織ＣＡは、回転角度θ_２における、送信アンテナＳＡ１と受信アンテナＲＡ１を焦点とし、送信アンテナＳＡ１と受信アンテナＲＡ１からの距離の和がＴ_２・ｃとなる楕円Ｅ_２上に位置することになる。

【0044】

送信アンテナＳＡ１、受信アンテナＲＡ１を順次回転させながら、同様の処理を行い、複数の楕円Ｅ_１～Ｅ_Ｎ（Ｎは自然数、Ｅ_３以下については不図示）の交点を求めることにより、異常組織ＣＡの位置を求めることができる。

【0045】

さらに、インパルス信号ＭＷを送信するアンテナを送信アンテナＳＡ２に切り換えて、送信アンテナＳＡ２からマイクロ波を放射し、これを受信アンテナＲＡ２で受信して、同様の処理を行う。以後、送信アンテナを順次切り換えながら、マイクロ波を放射し、受信アンテナで反射波を受信し、同様の処理を行うことにより、異常組織ＣＡの位置をより正確に特定することが可能となる。

【0046】

なお、上述の例の図５（Ｂ）では理解を容易にするため２次元で説明したが、実際は３次元で上述の処理を行うことになる。

【0047】

続いて、本実施の形態に係る異常組織検出装置１における異常組織検出処理について、図６に示すフローチャートに基づいて説明する。

【0048】

制御部１４は、アンテナ部３を含む回転部９の回転角度θを初期回転角（θ＝０°）に設定する（ステップＳ１１）。

【0049】

異常組織検出装置１の操作者である医師、被験者本人等は、異常組織検出装置１を被験者の検査部位に接触させる（ステップＳ１２）。より具体的には、異常組織検出装置１のアンテナカバー４１が、被験者の乳房を覆うように異常組織検出装置１を当接させる。この時、図７（Ａ）に示すように、異常組織検出装置１の基準方向が、被験者に対して０°の方位（第１の方位）となるように、すなわち方位マーカーＭが被験者の頭部の方向を向くように、異常組織検出装置１は設置される。本実施の形態では、第１の方位を０°の方位としたが特に限定されず、被験者の体に対する異常組織検出の出力結果の方向が確認可能な方位であればよい。

【0050】

また、異常組織検出装置１を設置する前に、検査部位にワセリンを塗布することとしてもよい。これにより、マイクロ波の経路における誘電率の変化を小さくするとともに、アンテナカバー４１と被験者の体との密着性を高め、ノイズの発生を抑制することができる。

【0051】

続いて、異常組織検出装置１は、マイクロ波の送受信データを取得する（ステップＳ１３）。具体的には、送信アンテナＳＡ１から送信信号ＴＳを送信させ、受信アンテナＲＡ１に受信信号ＲＳを受信させる。制御部１４は、受信アンテナＲＡ１で受信された受信信号ＲＳを入力信号ＩＳ_１として記憶部１５に記憶させる。

【0052】

制御部１４は、駆動部３３を動作させることにより、回転部９を予め設定された角度回転させる。本実施の形態では、予め設定された角度を６°とし、回転部９は、６０回の回転動作で１回転する。回転部９の回転が完了した後、制御部１４は、送信アンテナＳＡ１から送信信号ＴＳを送信させ、受信アンテナＲＡ１に受信信号ＲＳを受信させる。制御部１４は、受信信号ＲＳを入力信号ＩＳ_２として記憶部１５に記憶させる。

【0053】

制御部１４は、さらに回転部９を回転させて、送信アンテナＳＡ１と受信アンテナＲＡ１との間で信号を送受信させる。制御部１４は、回転角度θが３６０°に達するまで、上述の回転動作と信号の送受信を繰り返し、６０個の入力信号ＩＳ_ｎ（ｎ＝１～６０）を記憶部１５に記憶させる。

【0054】

回転角度θが３６０°に達し、入力信号ＩＳ_ｎの受信が完了すると、異常組織検出装置１は、送信アンテナＳＡ及び受信アンテナＲＡを順次切り替えて、上記と同様に送受信データを取得する。そして、異常組織検出装置１は、第１の方位での測定を終了し、第１の共焦点画像データを生成する（ステップＳ１４）。

【0055】

具体的には、共焦点画像生成部１４１は、記憶部１５から各送受信アンテナに係る入力信号ＩＳ_ｎを読み込む。共焦点画像生成部１４１は、入力信号ＩＳ_ｎから、信号経路の長さを算出し、それぞれの信号に対応する送信アンテナＳＡと受信アンテナＲＡの位置と算出された信号経路の長さとに基づいて、信号の反射位置を演算する。これにより、共焦点画像生成部１４１は、異常組織の位置を推定し、第１の共焦点画像データである共焦点画像データＩ_０を生成する。共焦点画像データＩ_０は、検査部位の３次元座標に対応する輝度データとして、異常組織が存在すると推定される座標の輝度が大きな値を持つように設定される。

【0056】

続いて、制御部１４は、アンテナ部３を含む回転部９の回転角度θを初期回転角（θ＝０°）に設定する。

【0057】

操作者は、異常組織検出装置１を被験者の体から離し、再度、異常組織検出装置１のアンテナカバー４１が、被験者の乳房を覆うように異常組織検出装置１を設置する。この時、異常組織検出装置１の基準方向が、第１の方位と異なる第２の方位となるように異常組織検出装置１を被験者の検査部位に接触させる（ステップＳ１５）。第２の方位は特に限定されず、被験者に対して第１の方位と異なる方位であればよい。例えば、図７（Ａ）に示すように、方位マーカーＭが被験者の頭部を向く方向を第１の方位とした場合、図７（Ｂ）に示すように、第１の方位から９０°回転させた方向、すなわち方位マーカーＭが被験者の側方を向く方向を第２の方位とすればよい。

【0058】

異常組織検出装置１を被験者の体から離し、第１の方位と異なる第２の方位で再度接触させることにより、アンテナカバー４１と被験者の体との間に生じる空隙、異物の位置、大きさ等が異なることとなる。また、異常組織検出装置１を第２の方位で被験者の検査部位に設置する前に、検査部位を清拭したり、ワセリンを塗布しなおしたりすることとしてもよい。これにより、アンテナカバー４１と被験者の体との密着性を高め、空隙、異物等が入り込みにくくすることができる。

【0059】

続いて、第１の方位における測定と同様に、異常組織検出装置１は、マイクロ波の送受信データを取得する（ステップＳ１６）。具体的には、送信アンテナＳＡ１から送信信号ＴＳを送信させ、受信アンテナＲＡ１に受信信号ＲＳを受信させる。制御部１４は、受信アンテナＲＡ１で受信された受信信号ＲＳを入力信号ＩＳ_１として記憶部１５に記憶させる。

【0060】

制御部１４は、駆動部３３を動作させることにより、回転部９を予め設定された角度回転させる。回転部９の回転が完了した後、制御部１４は、送信アンテナＳＡ１から送信信号ＴＳを送信させ、受信アンテナＲＡ１に受信信号ＲＳを受信させる。制御部１４は、受信信号ＲＳを入力信号ＩＳ_２として記憶部１５に記憶させる。

【0061】

制御部１４は、さらに回転部９を回転させて、送信アンテナＳＡ１と受信アンテナＲＡ１との間で信号を送受信させる。制御部１４は、回転角度θが３６０°に達するまで、上述の回転動作と信号の送受信を繰り返し、６０個の入力信号ＩＳ_ｎ（ｎ＝１～６０）を記憶部１５に記憶させる。

【0062】

回転角度θが３６０°に達し、入力信号ＩＳ_ｎの受信が完了すると、異常組織検出装置１は、送信アンテナＳＡ及び受信アンテナＲＡを順次切り替えて、上記と同様に送受信データを取得する。そして、異常組織検出装置１は、第２の方位での測定を終了し、第２の共焦点画像データを生成する（ステップＳ１７）。

【0063】

具体的には、共焦点画像生成部１４１は、記憶部１５から各送受信アンテナに係る入力信号ＩＳ_ｎを読み込む。共焦点画像生成部１４１は、入力信号ＩＳ_ｎから、信号経路の長さを算出し、それぞれの信号に対応する送信アンテナＳＡと受信アンテナＲＡの位置と算出された信号経路の長さとに基づいて、信号の反射位置を演算する。これにより、共焦点画像生成部１４１は、異常組織の位置を推定し、第２の共焦点画像データである共焦点画像データＩ_９０を生成する。共焦点画像データＩ_９０は、共焦点画像データＩ_０と同様に、検査部位の３次元座標に対応する輝度データとして、異常組織が存在すると推定される座標が大きな値を持つように設定される。

【0064】

続いて、画像処理部１４２は、第１の共焦点画像データである共焦点画像データＩ_０及び第２の共焦点画像データである共焦点画像データＩ_９０を用いて、ノイズ除去処理を行い、異常組織の位置を推定するための共焦点画像データＩ_ＤＣ１を生成する。具体的には、共焦点画像データＩ_０及び共焦点画像データＩ_９０の内積を演算することにより、これらの共焦点画像データに共通して異常組織が存在すると推定される座標、すなわちいずれの画像データでも輝度の大きい座標を強調する。また、いずれかの画像データにのみ異常組織が存在すると推定される座標、すなわちいずれかの画像データでのみ輝度が大きく、ノイズであると考えられる座標は抑制される。

【0065】

以下、本実施の形態に係るノイズ除去処理について詳細に説明する。共焦点画像データＩ_０及び共焦点画像データＩ_９０を、それぞれ、以下のように表すこととする。

【数1】

【0066】

共焦点画像データＩ_０と共焦点画像データＩ_９０との座標を合わせるために、共焦点画像データＩ_９０の座標を－９０°回転させた共焦点画像データＩ^Ｔ _９０を生成する（ステップＳ１８）。共焦点画像データＩ^Ｔ _９０は、以下の式のように表される。

【数2】

【0067】

画像処理部１４２は、以下の式に示すように、共焦点画像データＩ_０と共焦点画像データＩ^Ｔ _９０との内積を演算することにより、共焦点画像データＩ_ＤＣ１を生成する（ステップＳ１９）。すなわち、共焦点画像データＩ_ＤＣ１は、共焦点画像データＩ_０と共焦点画像データＩ^Ｔ _９０との対応する画素の輝度値の積の集合として表される。

【数3】

【0068】

異常組織が存在すると推定される座標には、共焦点画像データＩ_０と共焦点画像データＩ^Ｔ _９０とで相関があるので、上記の内積を演算することによって強調される。また、空隙、異物等によるランダム異常散乱信号にかかる座標は、相互に相関がないので抑制される。これにより、マイクロ波の送受信を行うアンテナ部３と人体との間に存在する空隙、異物等のノイズの影響を抑制し、精度よく異常組織を検出することが可能となる。

【0069】

図８は本実施の形態に係る共焦点画像の平面図（ｘ－ｙ断面図）の例であり、図９は本実施の形態に係る共焦点画像の断面図（ｙ－ｚ断面図）の例である。図８（Ａ）、図９（Ａ）は第１の共焦点画像データに係る共焦点画像データＩ_０、図８（Ｂ）、図９（Ｂ）は第２の共焦点画像データに係る共焦点画像データＩ_９０、図８（Ｃ）、図９（Ｃ）は図８（Ｂ）、図９（Ｂ）を－９０°回転させた共焦点画像データＩ^Ｔ _９０である。また、図８（Ｄ）、図９（Ｄ）は共焦点画像データＩ_０と共焦点画像データＩ_９０との内積による共焦点画像データＩ_ＤＣ１である。図８及び図９に示すように、本実施の形態に係る内積を用いたノイズ除去処理によって、第１の共焦点画像データ及び第２の共焦点画像データに含まれる異常組織と推定される領域は強調され、第１の共焦点画像データ、第２の共焦点画像データのいずれかにのみ含まれるノイズと推定される部分は抑制されていることがわかる。

【0070】

以上、詳細に説明したように、本実施の形態に係る異常組織検出方法及び異常組織検出装置によれば、被験者の体に対して異なる方位で取得された第１の共焦点画像データと第２の共焦点画像データとの内積により、異常組織と推定される領域の重複状態を導出し、異常組織の位置を推定する。したがって、異常組織検出装置１を異なる方位で被験者の検査部位に設置することで状態が変化する空隙、異物等のノイズの影響を低減することができるとともに、精度よく異常組織の位置を推定することができる。

【0071】

本実施の形態では、２つの共焦点画像データを用いることとしたが、これに限られず、３つ以上の共焦点画像データを用いることもできる。この場合、各共焦点画像データは、それぞれ異なる方位で取得された送受信データに基づいて生成されたものであることが好ましい。異なる方位で送受信データを取得することにより、空隙、異物等の状態が異なる共焦点画像データを生成することができる。したがって、各共焦点画像データに基づいて順次内積を算出することで、各共焦点画像データに含まれるノイズを除去するとともに、異常組織が存在すると推定される座標をより強調することができるので、より精度よく異常組織の位置を推定することができる。

【0072】

また、本実施の形態では、第１の方位で取得した送受信データに基づいて第１の共焦点画像データを生成した後に、第２の方位で送受信データを取得することとしたが、これに限られない。例えば、第２の方位における送受信データの取得中に、第１の共焦点画像データを生成することとしてもよい。これにより、測定時間を短縮できるので、被験者の負担を軽減することができる。また、共焦点画像データＩ_ＤＣ１の出力までに要する時間を短縮することができるので、効率的に異常組織検出を行うことが可能となる。

【0073】

（実施の形態２）
上記実施の形態１では、受信信号ＲＳに基づいて生成された第１の共焦点画像データ及び第２の共焦点画像データの内積を演算することとしたが、内積を演算する前に第１の共焦点画像データ及び第２の共焦点画像データを加工することにより、異常組織推定の精度を向上させることとしてもよい。本実施の形態では、第１の共焦点画像データ及び第２の共焦点画像データを二値化して用いる方法について説明する。

【0074】

本実施の形態では、共焦点画像データを処理する方法が実施の形態１と異なり、異常組織検出装置１の構成等は実施の形態１と同様であるので、同じ符号を付して詳細な説明は省略する。

【0075】

以下、本実施の形態に係るノイズ除去について、図１０のフローチャートを参照しつつ説明する。実施の形態１と同様に、第１の方位で異常組織検出装置１を被験者の検査部位に設置し（ステップＳ２１）、アンテナ部３を回転させつつ、マイクロ波の送受信データを取得する（ステップＳ２２）。そして、共焦点画像生成部１４１は、取得された送受信データから、第１の共焦点画像データである共焦点画像データＩ_０を生成する（ステップＳ２３）。

【0076】

続いて、異常組織検出装置１を被験者から離した後、第２の方位で異常組織検出装置１を被験者の検査部位に設置し（ステップＳ２４）、アンテナ部３を回転させつつ、マイクロ波の送受信データを取得する（ステップＳ２５）。そして、共焦点画像生成部１４１は、取得された送受信データから、第２の共焦点画像データである共焦点画像データＩ_９０を生成する（ステップＳ２６）。

【0077】

画像処理部１４２は、生成された共焦点画像データＩ_０及び共焦点画像データＩ_９０を用いて、ノイズ除去処理を行う。具体的には、まず、共焦点画像データＩ_０及び共焦点画像データＩ_９０を予め設定された所定の閾値δを用いて二値化する（ステップＳ２７）。共焦点画像データＩ_０を二値化した共焦点画像データＢ（Ｉ_０）は、以下の式のように表される。

【数4】

【0078】

共焦点画像データＩ_０と共焦点画像データＩ_９０とは方位が異なるので、画像処理部１４２は、共焦点画像データＩ_９０を－９０°回転させて両共焦点画像データの方位を合わせて、二値化する。具体的には、共焦点画像データＩ_９０を－９０°回転させた共焦点画像データＩ^Ｔ _９０＝｛Ｉ_９０（ｙ，－ｘ，ｚ）｝を生成し、以下の式のように、所定の閾値δで二値化された共焦点画像データＢ（Ｉ^Ｔ _９０）を生成する。

【数5】

【0079】

画像処理部１４２は、以下の式に示すように、第１の共焦点画像データに基づく共焦点画像データＢ（Ｉ_０）と第２の共焦点画像データに基づく共焦点画像データＢ（Ｉ^Ｔ _９０）との内積を演算することにより、共焦点画像データＩ_ＤＣ２を生成する（ステップＳ２８）。

【数6】

【0080】

異常組織が存在すると推定される座標には、共焦点画像データＢ（Ｉ_０）と共焦点画像データＢ（Ｉ^Ｔ _９０）とで相関があるので、上記の内積を演算することによって強調される。また、空隙、異物等によるランダム異常散乱信号にかかる座標は、相互に相関がないので抑制される。これにより、マイクロ波の送受信を行うアンテナ部３と人体との間に存在する空隙、異物等のノイズの影響を抑制し、精度よく異常組織を検出することが可能となる。

【0081】

図１１は本実施の形態に係る共焦点画像の例である。図１１（Ａ）は共焦点画像データＩ_０、図１１（Ｂ）は共焦点画像データＩ_９０を－９０°回転させた共焦点画像データＩ^Ｔ _９０であり、図１１（Ｃ）、（Ｄ）は、それぞれ図１１（Ａ）、（Ｂ）を二値化した共焦点画像データＢ（Ｉ_０）、Ｂ（Ｉ^Ｔ _９０）である。また、図１１（Ｅ）は図１１（Ｃ）と図１１（Ｄ）との内積による共焦点画像データＩ_ＤＣ２である。本例では、異常組織が存在せず、第１の共焦点画像データ及び第２の共焦点画像データに含まれる空隙によるノイズが除去されていることがわかる。

【0082】

以上、詳細に説明したように、本実施の形態に係る異常組織検出方法によれば、被験者の体に対して異なる方位で取得された第１の共焦点画像データと第２の共焦点画像データとを二値化して内積することにより、異常組織の領域の重複状態を導出し、異常組織の位置を推定する。したがって、ノイズを効果的に除去することができるとともに、明確に異常組織の位置を推定することができる。

【0083】

本実施の形態では、第１の共焦点画像データと第２の共焦点画像データとを二値化することとしたが、これに限られず、いずれか一方の共焦点画像データを二値化して用いることとしてもよい。これにより、二値化処理による演算負荷を低減しつつ、ノイズ除去の効果を高めることができる。

【0084】

本実施の形態では、２つの共焦点画像データを用いることとしたが、これに限られず、３つ以上の共焦点画像データを二値化して異常組織の領域の重複状態を導出することもできる。この場合、各共焦点画像データは、それぞれ異なる方位で取得された送受信データに基づいて生成されたものであることが好ましい。異なる方位で送受信データを取得することにより、空隙、異物等の状態が異なる共焦点画像データを生成することができる。したがって、各共焦点画像データに基づいて順次内積を算出することで、各共焦点画像データに含まれるノイズを除去するとともに、異常組織が存在すると推定される座標をより強調することができるので、より精度よく異常組織の位置を推定することができる。

【0085】

（実施の形態３）
上記実施の形態１では、受信信号ＲＳに基づいて生成された第１の共焦点画像データ及び第２の共焦点画像データの内積を演算することにより、異常組織推定の精度を向上させることとした。しかしながら、第１の共焦点画像データと第２の共焦点画像データとでは、異常組織検出装置１の設置位置が異なることにより、座標のずれが生じる場合がある。本実施の形態では、第１の共焦点画像データと第２の共焦点画像データとの相対座標を修正し、異常組織の検出精度を向上させる方法について説明する。

【0086】

本実施の形態では、共焦点画像データを処理する方法が実施の形態１と異なり、異常組織検出装置１の構成等は実施の形態１と同様であるので、同じ符号を付して詳細な説明は省略する。

【0087】

以下、本実施の形態に係る異常組織検出処理について、図１２のフローチャートを参照しつつ説明する。実施の形態１と同様に、第１の方位で異常組織検出装置１を被験者の検査部位に設置し（ステップＳ３１）、アンテナ部３を回転させつつ、マイクロ波の送受信データを取得する（ステップＳ３２）。そして、共焦点画像生成部１４１は、取得された送受信データから、第１の共焦点画像データである共焦点画像データＩ_０を生成する（ステップＳ３３）。

【0088】

続いて、異常組織検出装置１を被験者から離した後、第２の方位で異常組織検出装置１を被験者の検査部位に設置し（ステップＳ３４）、アンテナ部３を回転させつつ、マイクロ波の送受信データを取得する（ステップＳ３５）。そして、共焦点画像生成部１４１は、取得された送受信データから、第２の共焦点画像データである共焦点画像データＩ_９０を生成する（ステップＳ３６）。

【0089】

続いて、画像処理部１４２は、共焦点画像データＩ_０及び共焦点画像データＩ_９０を用いて、ノイズ除去処理を行う。具体的には、まず、画像処理部１４２は、共焦点画像データＩ_０と共焦点画像データＩ_９０との類似度を示す相関係数を演算する（ステップＳ３７）。相関係数ｒは、以下の式に示すとおりである。

【数7】

【0090】

画像処理部１４２は、ｉ，ｊ，ｋを変化させながら相関係数ｒ（ｉ，ｊ，ｋ）を演算する。そして、画像処理部１４２は、相関係数ｒ（ｉ，ｊ，ｋ）が最大となる位置座標（ｉ_ｍａｘ，ｊ_ｍａｘ，ｋ_ｍａｘ）を選択する。画像処理部１４２は、（ｉ_ｍａｘ，ｊ_ｍａｘ，ｋ_ｍａｘ）を用いて第１の共焦点画像データを以下の式のように変位させる（ステップＳ３８）。

【数8】

【0091】

また、画像処理部１４２は、実施の形態１と同様に、第２の共焦点画像データである共焦点画像データＩ_９０を－９０°回転させ、共焦点画像データＩ^Ｔ _９０を生成する。そして、画像処理部１４２は、以下の式に示すように、第１の共焦点画像データに基づく共焦点画像データＴ（Ｉ_０）と第２の共焦点画像データに基づく共焦点画像データＩ^Ｔ _９０の内積を演算し、共焦点画像データＩ_ＤＣ３を生成する（ステップＳ３９）。

【数9】

【0092】

図１３は本実施の形態に係る共焦点画像の例である。図１３（Ａ）は共焦点画像データＩ_０を変位させた共焦点画像データＴ（Ｉ_０）、図１３（Ｂ）は共焦点画像データＩ_９０を－９０°回転させた共焦点画像データＩ^Ｔ _９０である。また、図１３（Ｃ）は図１３（Ａ）と図１３（Ｂ）との内積による共焦点画像データＩ_ＤＣ３である。本実施の形態に係る内積を用いたノイズ除去処理によって、第１の共焦点画像データ及び第２の共焦点画像データに含まれる異常組織と推定される部分は強調され、第１の共焦点画像データ、第２の共焦点画像データのいずれかにのみ含まれるノイズと推定される部分は抑制されていることがわかる。

【0093】

以上、詳細に説明したように、本実施の形態に係る異常組織検出方法によれば、被験者の体に対して異なる方位で取得された第１の共焦点画像データと第２の共焦点画像データとの座標のずれを修正して内積することにより、異常組織と推定される領域の重複状態を導出し、異常組織の位置を推定する。したがって、より精度よくノイズを抑制するとともに、異常組織の位置を推定することができる。

【0094】

本実施の形態では、第１の共焦点画像データを変位させて第１の共焦点画像データと第２の共焦点画像データとの座標のずれを修正することとしたが、これに限られず、第２の共焦点画像データを変位させることとしてもよい。

【0095】

また、本実施の形態では、受信信号ＲＳに基づいて生成された第１の共焦点画像データ及び第２の共焦点画像データについて座標を変位させて内積を算出することとしたが、これに限られない。例えば、第１の共焦点画像データ及び第２の共焦点画像データについて座標を変位させた後、実施の形態２と同様に二値化して、二値化された共焦点画像データを用いて内積を演算することとしてもよい。これにより、不要なノイズを効率的に除去しつつ、異常組織が小さく推定される等の不具合を抑制し、精度よく異常組織を検出することができる。

【0096】

図１４は変位後に二値化を行った場合の共焦点画像の例である。図１４（Ａ）は共焦点画像データＩ_０を変位させた共焦点画像データＴ（Ｉ_０）、図１４（Ｂ）は共焦点画像データＩ_９０を－９０°回転させた共焦点画像データＩ^Ｔ _９０である。図１４（Ｃ）、（Ｄ）は、それぞれ図１４（Ａ）、（Ｂ）を二値化した共焦点画像データＢ（Ｔ（Ｉ_０））、Ｂ（Ｉ^Ｔ _９０）である。また、図１４（Ｅ）は図１４（Ｃ）と図１４（Ｄ）との内積による共焦点画像データＩ_ＤＣ４である。本実施の形態に係る内積を用いたノイズ除去処理によって、第１の共焦点画像データ及び第２の共焦点画像データに含まれる異常組織と推定される部分はより明確に強調され、第１の共焦点画像データ、第２の共焦点画像データのいずれかにのみ含まれるノイズと推定される部分は抑制されていることがわかる。

【0097】

本実施の形態では、２つの共焦点画像データを用いることとしたが、これに限られず、３つ以上の共焦点画像データを用いることもできる。この場合、各共焦点画像データは、それぞれ異なる方位で取得された送受信データに基づいて生成されたものであることが好ましい。異なる方位で送受信データを取得することにより、空隙、異物等の状態が異なる共焦点画像データを生成することができる。したがって、各共焦点画像データに基づいて順次内積を算出することで、各共焦点画像データに含まれるノイズを除去するとともに、異常組織が存在すると推定される座標をより強調することができるので、より精度よく異常組織の位置を推定することができる。

【0098】

また、この場合、複数の共焦点画像データのうち１つの共焦点画像データを基準とし、基準として選択された共焦点画像データに対する他の共焦点画像データの相関係数を算出し、算出された相関係数に基づいて当該他の共焦点画像データをそれぞれ変位させることとすればよい。

【0099】

上記各実施の形態では、異常組織検出装置１が共焦点画像生成部１４１、画像処理部１４２を備えることとしたがこれに限られない。例えば、異常組織検出装置１から独立した画像処理装置が、共焦点画像生成部１４１、画像処理部１４２を備えることとしてもよい。この場合、画像処理装置は、異常組織検出装置１からネットワーク等を介して受信信号ＲＳに係るデータを取得して、共焦点画像の生成、ノイズ除去等の処理を行うこととすればよい。これにより、データ取得処理と分離して、オフラインで画像処理を行うことができるので、より効率的に検査結果の分析等を行うことができる。

【0100】

また、上記各実施の形態のノイズ除去処理に係る異常組織検出方法は、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、上記各実施の形態に係る異常組織検出を実行するためのコンピュータプログラムを、インターネット等のネットワークを介して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、コンピュータ装置を上記の異常組織検出を実行する異常組織検出装置として機能させることができる。

【0101】

（数値例）
以下、被験者の代わりにファントムを用いた数値例について説明する。本例では乳房を模したファントムと、異常組織（乳癌）を模した金属製のターゲットとを用いて送受信データを取得した。

【0102】

図１５は、ターゲットが存在する場合の共焦点画像の例である。図１５（Ａ）は共焦点画像データＩ_０、図１５（Ｂ）は共焦点画像データＩ_９０である。図１５（Ｃ）は実施の形態１に係る内積演算によって生成された共焦点画像データＩ_ＤＣ１であり、図１５（Ｄ）は実施の形態３に係る内積演算によって生成された共焦点画像データＩ_ＤＣ３である。図１５（Ｃ）、（Ｄ）に示すように、実施の形態１に係る共焦点画像データＩ_ＤＣ１、実施の形態３に係る共焦点画像データＩ_ＤＣ３のいずれの場合も、元の共焦点画像データＩ_０、Ｉ_９０と比較して、異常組織と推定される部分が強調されていることがわかる。

【0103】

図１６は、ターゲットが存在しない場合の共焦点画像の例である。図１６（Ａ）は共焦点画像データＩ_０、図１６（Ｂ）は共焦点画像データＩ_９０である。図１６（Ｃ）は実施の形態１に係る内積演算によって生成された共焦点画像データＩ_ＤＣ１であり、図１６（Ｄ）は実施の形態３に係る内積演算によって生成された共焦点画像データＩ_ＤＣ３である。図１６（Ｃ）、（Ｄ）に示すように、実施の形態１に係る共焦点画像データＩ_ＤＣ１、実施の形態３に係る共焦点画像データＩ_ＤＣ３のいずれの場合も、元の共焦点画像データＩ_０、Ｉ_９０と比較して、ノイズと推定される部分は抑制されていることがわかる。

【産業上の利用可能性】

【0104】

本発明は、被験者の体内の異常組織を検出する異常組織検出に好適である。特に、異常組織検出装置を被験者に接触させて、マイクロ波の反射波を用いて異常組織の位置を推定する異常組織検出に好適である。

【符号の説明】

【0105】

１ 異常組織検出装置、２ スイッチ部、３ アンテナ部、９ 回転部、１１ 送信部、１２ 受信部、１４ 制御部、１４１ 共焦点画像生成部、１４２ 画像処理部、１５ 記憶部、１７，１９ ＣＭＯＳスイッチ、３１ 固定基台、３３ 駆動部、３４ 駆動制御部、３７ アンテナベース、３８ アンテナアレイ、３９ アンテナ取付部、４１ アンテナカバー、４２ スリーブ、５１ ハンドル、５２ 蓋、５５ 制御基板、５６ 高周波基板、５７ 筐体、Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４ アンテナ列、ＣＡ 異常組織、ＣＳ１，ＣＳ２ 制御信号、Ｍ 方位マーカー、ＭＷ インパルス信号、ＲＷ 反射信号、ＲＡ 受信アンテナ、ＳＡ 送信アンテナ、ＴＳ 送信信号、ＲＳ 受信信号

【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】