Mri指標的推算方法以及生物體測定裝置的制造方法
【專利摘要】在該推算方法中，根據通過基于入射至被測定部位(B)且在被測定部位(B)的內部傳播后的近紅外光的檢測結果的近紅外分光測量法求出的、被測定部位(B)的散射系數(μs’)或與散射系數(μs’)具有相關的參數，推算MRI指標(ADC、FA等)。在該方法中，能夠比MRI更簡易地獲知被測定部位的MRI指標。
【專利說明】
MR I指標的推算方法以及生物體測定裝置
技術領域
[0001 ]本發(fā)明涉及MRI指標的推算方法以及生物體測定裝置。
【背景技術】
[0002]專利文獻I中記載了利用近紅外分光法的生態(tài)信息測定裝置。該裝置在利用MRI(Magnetic Resonance Imaging(磁共振成像))和近紅外線的腦機能測量裝置中附帶的計算機的運算部中，從由MRI和近紅外線得到的信號值，自動算出關于fMRKfunct1nal MRI)
的信號。
[0003]專利文獻2中記載了光學式皮下脂肪厚度測定裝置。該裝置具備發(fā)光元件和第一受光元件及第二受光元件。另外，該裝置具備儲存在生物體的各部位共用的非線性函數的數據庫部。非線性函數是將從第一及第二受光元件得到的受光量比與生物體的各部位的皮下脂肪厚度的值相關的函數。該裝置根據受光量比，參照非線性函數，推算皮下脂肪厚度的值。
[0004]非專利文獻I中記載了通過作為近紅外分光測量法之一的時間分辨分光測量法(TRS:Time-Resolved Spectroscopy)求得的新生兒前額部的散射系數與妊娠周齡的關系。
[0005]現有技術文獻
[0006]專利文獻
[0007]專利文獻I:日本特開2003-93390號公報
[0008]專利文獻2:日本特開2010-178799號公報
[0009]非專利文獻
[0010]非專利文獻1:1 j i ch i et a I.，“De ve I opmenta I changes of opticalproperties in neonates determinedby near-1nfrared time-resolvedspectroscopy”，Pediatric Research，58(3)，p.568，2005

【發(fā)明內容】

[0011]發(fā)明所要解決的課題
[0012]現在，通過利用MRI裝置對被試驗者的被測定部位進行攝像，例如能夠獲知ADC(Apparent Diffus1n Coeff icient(表現擴散系數))、FA(Fract1nal Anisotopy(各向異性分數))等各種MRI指標。但是，利用MRI裝置的測定成本高，另外需要鎮(zhèn)靜，因此難以在短周期內重復測定。例如，現在利用MRI裝置進行高危新生兒的頭部的測定，但主要僅在出院時進行，難以頻繁地測定。
[0013]本發(fā)明是鑒于這樣的問題而完成的，其目的在于，提供利用比MRI更簡易的方法和裝置，能夠獲知被測定部位的MRI指標的推算方法和生物體測定裝置。
[0014]解決課題的技術手段
[0015]為了解決上述課題，本發(fā)明的MRI指標的推算方法，其特征在于:根據通過基于入射至被測定部位且在被測定部位的內部傳播后的近紅外光的檢測結果的近紅外分光測量法求出的、被測定部位的散射系數或與散射系數具有相關的參數，推算MRI指標。另外，本發(fā)明的生物體測定裝置，其特征在于:具備:光入射部，其將近紅外光入射至被測定部位;光檢測部，其檢測在被測定部位的內部傳播后的近紅外光;和推算運算部，通過基于光檢測部中的檢測結果的近紅外分光測量法求出被測定部位的散射系數或與散射系數具有相關的參數，根據散射系數推算MRI指標。
[0016]本發(fā)明人們研究的結果，發(fā)現了在通過近紅外分光測量法求出的被測定部位的散射系數與MRI指標之間存在明顯的相關。在上述的推算方法和生物體測定裝置中，根據通過近紅外分光測量法求得的被測定部位的散射系數或與散射系數具有相關的參數，推算MRI指標。通過這樣利用近紅外分光測量法非侵襲性地進行測定，與MRI比較能夠以低成本簡易地進行測定，例如對于高危新生兒的頭部的觀察等也能夠頻繁地進行。
[0017]另外，上述的推算方法的特征也可以在于，在推算MRI指標時，利用散射系數或上述參數、蛛網膜下腔厚度和MRI指標的相關關系，推算MRI指標。同樣，上述的生物體測定裝置的特征也可以在于，還具備存儲散射系數或上述參數、蛛網膜下腔厚度與MRI指標的相關關系的存儲部，推算運算部利用相關關系來推算MRI指標。根據本發(fā)明人們的研究，散射系數與MRI指標的關系隨著蛛網膜下腔厚度顯著變化。因此，通過利用散射系數或上述參數、蛛網膜下腔厚度以及MRI指標的相關關系推算MRI指標，能夠精度更好地推算MRI指標。
[0018]另外，在上述的推算方法和生物體測定裝置中，其特征也可以在于，MRI指標為ADC和FA中的至少一者。根據本發(fā)明人們的研究，發(fā)現了這些MRI指標與被測定部位的散射系數之間存在特別顯著的相關。
[0019]發(fā)明的效果
[0020]根據本發(fā)明的MRI指標的推算方法以及生物體測定裝置，能夠通過比MRI更簡易的方法和裝置，獲知被測定部位的MRI指標。
【附圖說明】
[0021]圖1是示意性地表示本發(fā)明的生物體測定裝置的第一實施方式的構成的框圖。
[0022]圖2是表示從光入射部射出的脈沖光、以及在光檢測部中所檢測出的檢測光的各光強度的時間變化的一例的圖表。
[0023]圖3是作為存儲部所存儲的相關的例子而表示ADC與散射系數的相關的圖表。
[0024]圖4是作為存儲部所存儲的相關的另一個例子而表示FA與散射系數的相關的圖表。
[0025]圖5是作為存儲部所存儲的相關的又一個例子而表示散射系數的常用對數值及蛛網膜下腔厚度的積與ADC的相關的圖表。
[0026]圖6是表示本實施方式的生物體測定裝置的動作和MRI指標推算方法的流程圖。
[0027]圖7是示意性地表示本發(fā)明的生物體測定裝置的第二實施方式的構成的框圖。
[0028]圖8是作為存儲部所存儲的相關的例子而表示蛛網膜下腔厚度與散射系數的相關的圖表。
[0029]圖9是表示本實施方式的生物體測定裝置的動作和MRI指標推算方法的流程圖。
[0030]圖10是作為本發(fā)明的生物體測定裝置的第三實施方式而示意性地表示生物體測定裝置的構成的框圖。
【具體實施方式】
[0031]以下，一邊參照附圖，一邊說明本發(fā)明的MRI指標的推算方法以及生物體測定裝置的實施方式。其中，在附圖的說明中對相同的要素標注相同的符號，省略重復的說明。
[0032](第一實施方式)圖1是示意性地表示本發(fā)明的生物體測定裝置的第一實施方式的構成的框圖。該生物體測定裝置IA是根據由利用近紅外光的時間分解分光測量法求得的生物體的被測定部位B的散射系數，推算MRI指標(MRI參數)的裝置。這里，MRI指標是從以擴散強調圖像、以及Tl和T2弛豫時間圖(map)為代表的定量的核磁共振圖得到的腦組織的測定定量值，可以列舉例如ADC (Apparent Diffus1n Coefficient)、FA(Fract1nalAnisotopy)、T2弛豫時間等。此外，TI為縱向弛豫時間(自旋一晶格弛豫時間)，Τ2為橫向弛豫時間(自旋一自旋弛豫時間)。另外，在以下的說明中，散射系數是包括所謂換算散射系數的概念。
[0033]圖1所示的生物體測定裝置IA具備主體部70和顯示裝置80。主體部70具備光入射部10、光檢測部20、推算運算部30Α、存儲部40、參數輸入部50、以及進行光入射部10、光檢測部20和推算運算部30Α的控制的控制部60。
[0034]光入射部10從被測定部位B的光入射位置S入射規(guī)定波長的近紅外脈沖光P。在本實施方式中，在被測定部位B的表面Ba上設置有一處光入射位置S。光入射部10包括產生脈沖光P的脈沖光源11和光入射用光導12。光入射用光導12的輸入端與脈沖光源11光學性地連接。光入射用光導12的輸出端配置在被測定部位B的光入射位置S。
[0035]作為脈沖光源11，使用發(fā)光二極管、激光二極管、各種脈沖激光裝置等各種各樣的光源。作為在脈沖光源11中產生的脈沖光P，使用脈沖的時間寬度短到能夠測定被測定部位B的吸收系數的變化量的程度且以在被測定物質的光吸收特性中光吸收率高的波長為中心波長的近紅外脈沖光。在一個實施例中，脈沖光P的波長為760nm。作為光入射用光導12例如可以使用光纖。
[0036]光檢測部20檢測在被測定部位B的內部傳播后的脈沖光P作為檢測光。在本實施方式中，在被測定部位B的表面Ba上設定有一處光檢測位置D。光檢測部20包括光檢測用光導21和檢測光并將其轉換成電氣的檢測信號的光檢測器22。光檢測用光導21的輸入端配置在被測定部位B的光檢測位置D。光檢測用光導21的輸出端與光檢測器22光學性地連接。
[0037]作為光檢測用光導21例如使用光纖。作為光檢測器22，可以使用光電倍增管、光電二極管、雪崩光電二極管、PIN光電二極管等各種檢測器。關于光檢測器22的選擇，只要具有在從脈沖光源11射出的脈沖光P的波長帶能夠充分檢測光強度的分光靈敏度特性即可。另夕卜，檢測光微弱時，可以使用高靈敏度或高增益的光檢測器。
[0038]圖2是表示從光入射部10射出的脈沖光P、以及在光檢測部20所檢測出的檢測光的各光強度的時間變化的一例的曲線。在圖2中，縱軸表不光量(對數刻度)，橫軸表不時間。曲線Gll是在時刻to從光入射部10入射至被測定部位B的脈沖光強度的時間波形(入射波形)。曲線G12是在時刻to與入射的脈沖光對應的檢測光強度的時間波形(檢測波形)。在被測定部位B的內部傳播后的光到達光檢測位置D的時間根據其傳播狀況而不一樣，另外，根據在被測定部位B的散射或吸收受到衰減。因此，如圖2的曲線G12所示，檢測波形成為某固定的分布曲線。
[0039]再次參照圖1。推算運算部30A包括時間波形測量部31和運算處理部33A。時間波形測量部31與光檢測器22電連接，構成對來自光檢測器22的光檢測信號進行規(guī)定的信號處理的信號處理單元。時間波形測量部31根據來自光檢測器22的光檢測信號，取得關于檢測光的光強度的時間波形。為了取得該時間波形，從脈沖光源11對時間波形測量部31提供顯示脈沖光P的發(fā)光時機的觸發(fā)信號。通過在多個測定時刻進行脈沖光P的入射和檢測，可以得到在該各個測定時刻的時間波形。
[0040]運算處理部33A是對在上述的信號處理單元(時間波形測量部31)中得到的時間波形進行規(guī)定的運算的運算單元。運算處理部33A具有散射系數運算部33a和推算部33b。散射系數運算部33a根據由時間波形測量部31得到的時間波形，算出被測定部位B的散射系數W’。此外，在以下的記載中，散射系數ys’為包括換算散射系數的概念。散射系數ys’例如使用擴散方程式而適當地求出。
[0041]推算部33b從散射系數運算部33a取得被測定部位B的散射系數μ8’，從該散射系數μ8 ’推算MRI指標。這里，存儲部40例如由非揮發(fā)性存儲器這樣的存儲單元構成，預先存儲表示MRI指標和散射系數^’的相關的數據。推算部33b使用存儲部40所存儲的相關數據，推算MRI指標。
[0042]或者，存儲部40也可以預先存儲表示MRI指標、蛛網膜下腔厚度和散射系數μ8’的相關的數據。此時，從參數輸入部50，輸入關于被測定部位B的蛛網膜下腔厚度的數值。被測定部位B的蛛網膜下腔厚度通過例如超聲波回聲檢查等而適當地求得。然后，推算部33b使用存儲部40所存儲的相關數據和從參數輸入部50輸入的蛛網膜下腔厚度，推算MRI指標。
[0043]顯示裝置80連接于主體部70。顯示裝置80通過顯示在運算處理部33A的推算部33b中推算的MRI指標，對進行測定的人和被試驗者提供MRI指標。
[0044]圖3是作為存儲部40所存儲的相關的例子而表示ADC與散射系數μ5’的相關的曲線。在圖3中，縱軸表示ADC(單位:X l(r3mm2/秒)，橫軸表示散射系數ys’(單位-cm—1)。此外，曲線是蛛網膜下腔厚度為2.5mm以下這樣的比較小的值時的曲線。ADC與散射系數μ8’的相關數據例如利用圖3所示的近似直線Ll(y = — 0.ΙΟχ+2.18:其中，y表示ADC，x表示散射系數μ8，，這2個參數之間的相關系數R的2次方為0.67)而適當地表示。
[0045]圖4是作為存儲部40所存儲的相關的另一個例子而表示FA與散射系數μ8’的相關的曲線。在圖4中，縱軸表示FA(任意單位)，橫軸表示散射系數μ8’(單位:cm—1)。此外，曲線是蛛網膜下腔厚度為2.5_以下這樣的比較小的值時的曲線。FA與散射系數μ8’的相關數據例如利用圖4所示的近似直線L2 (y = 0.0I x+0.04:其中，y表示FA，x表示散射系數ys ’，這2個參數之間的相關系數R的2次方為0.28)而適當地表示。
[0046]圖5是作為存儲部40所存儲的相關的又一個例子而表示散射系數μs’的常用對數值和蛛網膜下腔厚度的積與ADC的相關的曲線。在圖5中，縱軸表示ADC(單位:X 10—3mm2/秒)，橫軸表示散射系數ys’(單位:cm-O的常用對數值與蛛網膜下腔厚度(單位:mm)的積。ADC、蛛網膜下腔厚度和散射系數μ8’的相關數據例如利用圖5所示的近似直線L3(y= —
0.032X+1.6967:其中，y表示ADC，X表示散射系數μs’的常用對數值和蛛網膜下腔厚度的積，這2個參數之間的相關系數R的2次方為0.6656)而適當地表示。
[0047]此外，存儲部40所存儲的相關數據不限于近似直線L1、L2，近似直線也可以根據數據數量的增減而變化。
[0048]對于具備以上的構成的生物體測定裝置IA的動作、以及本發(fā)明的MRI指標推算方法的一個實施方式進行說明。圖6是表示本實施方式的生物體測定裝置IA的動作和MRI指標推算方法的流程圖。如圖6所示，首先，從光入射部10對被測定部位B入射近紅外脈沖光P(光入射步驟SI I)。接著，在光檢測部20中，檢測在被測定部位B的內部傳播后的近紅外脈沖光P的光強度(光檢測步驟S12)。
[0049]接著，根據基于光檢測部20中的檢測結果的時間分解分光測量法，散射系數運算部33a算出被測定部位B的散射系數μ8’(散射系數算出步驟S13)。然后，推算部33b從散射系數與MRI指標的相關(或者散射系數^’、蛛網膜下腔厚度和MRI指標的相關)，推算MRI指標(MRI指標推算步驟S14)。
[0050]對于由具備以上的構成的本實施方式的生物體測定裝置IA和推算方法得到的效果進行說明。通常PET(Positron Emiss1n Tomography(正電子發(fā)射計算機斷層顯像))裝置高價且大型。相對于此，生物體測定裝置IA這樣的近紅外分光測量裝置與PET裝置相比能夠廉價且小型地構成。本發(fā)明人們研究的結果，發(fā)現了通過近紅外分光測量法求得的被測定部位B的散射系數μ8’與MRI指標之間存在顯著的相關。在本實施方式的推算方法和生物體測定裝置IA中，根據由近紅外分光測量法求得的被測定部位啲散射系數μ8’，推算MRI指標。這樣，通過利用近紅外分光測量法非侵襲性地推算MRI指標，與使用MRI裝置時相比能夠以低成本簡易地進行測定，例如對于高危新生兒的頭部的觀察等也能夠頻繁地進行。
[0051]另外，如上所述，在推算部33b推算MRI指標時，也可以使用散射系數μ5’、蛛網膜下腔厚度和MRI指標的相關關系推算MRI指標。根據本發(fā)明人們的研究，散射系數μ8’與MRI指標的關系隨著蛛網膜下腔厚度顯著變化。因此，如本實施方式這樣，通過利用散射系數W’、蛛網膜下腔厚和MRI指標的相關關系推算MRI指標，能夠精度更好得推算MRI指標。
[0052 ] 另外，如本實施方式那樣，MRI指標也可以為ADC和FA中的至少一者。如圖3?圖5所示，根據本發(fā)明人們的研究，在這些MRI指標與被測定部位B的散射系數μ8’之間發(fā)現了特別顯著的相關。
[0053](第二實施方式)圖7是示意性地表示本發(fā)明的生物體測定裝置的第二實施方式的構成的框圖。該生物體測定裝置IB是根據通過利用近紅外光的時間分解分光測量法求出的生物體的被測定部位B的散射系數，推算MRI指標(MRI參數)的裝置。MRI指標和散射系數的定義與第一實施方式相同。本實施方式的生物體測定裝置IB具備推算運算部30Β來代替第一實施方式的生物體測定裝置IA具備的推算運算部30Α。除了推算運算部30Β以外的其他構成與第一實施方式的生物體測定裝置IA相同。
[0054]推算運算部30Β包括時間波形測量部31和運算處理部33Β。時間波形測量部31的構成與第一實施方式相同。運算處理部33Β是對在時間波形測量部31中得到的時間波形進行規(guī)定的運算的運算單元。運算處理部33Β具有散射系數運算部33a、第一推算部33c和第二推算部33d。散射系數運算部33a根據由時間波形測量部31得到的時間波形，算出被測定部位B的散射系數W’。
[0055]第一推算部33c從散射系數運算部33a取得被測定部位B的散射系數μ8，，從該散射系數ys’推算被測定部位B的蛛網膜下腔厚度。這里，存儲部41例如由非揮發(fā)性存儲器這樣的存儲單元構成，預先存儲表示散射系數ys’和蛛網膜下腔厚的相關的數據。第一推算部33c使用存儲部41所存儲的相關數據推算蛛網膜下腔厚度。
[0056]圖8是作為存儲部41所存儲的相關的例子而表示蛛網膜下腔厚度與散射系數μ8’的相關的曲線。在圖8中，縱軸表示蛛網膜下腔厚度(單位:mm)，橫軸表示散射系數μ8’(單位:cm—O。蛛網膜下腔厚度與散射系數μ8’的相關數據例如利用圖8所示的近似曲線L4(y =36.76x—其中，y表示蛛網膜下腔厚度，X表示散射系數μ8’，這2個參數之間的相關系數R的2次方為0.35)而適當地表示。
[0057]第二推算部33d從散射系數運算部33a取得被測定部位B的散射系數μ8’，并且從第一推算部33c取得被測定部位B的蛛網膜下腔厚度的推算值。第二推算部33d從這些散射系數和蛛網膜下腔厚度推算值推算MRI指標。這里，存儲部40例如由非揮發(fā)性存儲器這樣的存儲單元構成，預先存儲表示MRI指標、蛛網膜下腔厚度和散射系數μ8’的相關的數據。第二推算部33d使用存儲部40所存儲的相關數據推算MRI指標。
[0058]圖9是表示本實施方式的生物體測定裝置IB的動作和MRI指標推算方法的流程圖。如圖9所示，光入射步驟S11、光檢測步驟S12和散射系數算出步驟S13與第一實施方式(參照圖6)同樣地進行。然后，在本實施方式中，第一推算部33c從散射系數μ8’與蛛網膜下腔厚度的相關，推算蛛網膜下腔厚度(蛛網膜下腔厚度推算步驟S15)。之后，第二推算部33d從散射系數W’、蛛網膜下腔厚度和MRI指標的相關，推算MRI指標(MRI指標推算步驟S14)。
[0059]根據具備以上的構成的本實施方式的生物體測定裝置IB和推算方法，與第一實施方式同樣，與使用MRI裝置時相比能夠以低成本簡易地進行測定。另外，通過利用散射系數W’、蛛網膜下腔厚度和MRI指標的相關關系推算MRI指標，能夠精度更好地推算MRI指標。
[0060]另外，本發(fā)明人們在通過近紅外分光測量法求出的被測定部位B的散射系數μ8’與蛛網膜下腔厚度之間也發(fā)現了存在顯著的相關。如本實施方式的推算方法和生物體測定裝置IB那樣，通過根據由近紅外分光測量法求得的被測定部位B的散射系數μ8’推算蛛網膜下腔厚度，就沒有必要用超聲波回聲檢查等另外測定蛛網膜下腔厚度，能夠更加簡易地進行測定。
[0061](第三實施方式)圖10是作為本發(fā)明的生物體測定裝置的第三實施方式而示意性地表示生物體測定裝置IC的構成的框圖。本變形例的生物體測定裝置IC具備推算運算部30C來代替第二實施方式的生物體測定裝置IB具備的推算運算部30Β。推算運算部30C包括時間波形測量部31和運算處理部33C。時間波形測量部31的構成與第一實施方式相同。
[0062]運算處理部33C除了第二實施方式的運算處理部33C具有的散射系數運算部33a、第一推算部33c和第二推算部33d，還具有判定部33e。判定部33e從第一推算部33c取得被測定部位B的蛛網膜下腔厚度的推算值，比較蛛網膜下腔厚度推算值和規(guī)定的閾值的大小。判定部33e在蛛網膜下腔厚度推算值大于規(guī)定的閾值(或規(guī)定的閾值以上)的情況下，在顯示裝置80顯示“不可測定”。此時，運算處理部33C中的推算運算處理中斷。另外，在判定部33e中判定為蛛網膜下腔厚度推算值小于規(guī)定的閾值(或規(guī)定的閾值以下)時，第二推算部33d從散射系數ys，與MRI指標的相關(例如參照圖3、圖4)，推算MRI指標。規(guī)定的閾值任意決定，在一個實施例中為2.5mm。
[0063]根據本變形例的生物體測定裝置IC和推算方法，與第一實施方式同樣，與使用MRI裝置時相比，能夠以低成本簡易地進行測定。另外，通過限定在蛛網膜下腔厚度小于規(guī)定的閾值的情況進行測定，能夠抑制蛛網膜下腔厚度對推算值的影響，能夠精度更好得推算MRI指標。為了將蛛網膜下腔厚度抑制得小于規(guī)定的閾值，例如，仰面后測定頭部，或者在臉轉向側面的狀態(tài)下測定下側的側頭部即可。此外，在本實施方式中，通過利用第一推算部33c的推算運算得到輸入到判定部33e的蛛網膜下腔厚度，但也可以與第一實施方式同樣，從參數輸入部輸入關于蛛網膜下腔厚度的數值。
[0064]本發(fā)明的MRI指標的推算方法和生物體測定裝置不限于上述實施方式，能夠進行其他各種變形。例如，在上述各實施方式中根據散射系數推算MRI指標，但例如也可以根據平均光路長度這樣的與散射系數具有相關的各種參數推算MRI指標。此時，可以代替上述的圖3?圖5所示的相關關系，在存儲部預先存儲表示該參數與MRI指標的相關的數據，推算運算部利用該相關數據推算MRI指標?；蛘?，也可以存儲部預先存儲表示該參數、蛛網膜下腔厚度和MRI指標的相關的數據，推算運算部利用該相關數據推算MRI指標。
[0065]另外，在上述各實施方式中對于將本發(fā)明應用于時間分解分光測量法的情況進行了說明，但本發(fā)明也能夠適用于能夠測定散射系數或與散射系數具有相關的參數的其他方法(例如相位調制分光法等)。另外，MRI指標的推算所用的數學式(運算式)不限于如圖3?圖5所示的直線，能夠適用多種關系式。此外，存儲部40能夠以表格形式或運算式預先儲存多個散射系數’和與各個散射系數對應的MRI指標的關系。另外，在上述各實施方式中，作為所推算的MRI指標例示了 ADP和FA，但由本發(fā)明推算的MRI指標不限于這些。
[0066]另外，在上述各實施方式中作為被測定部位例示了頭部，利用散射系數、蛛網膜下腔厚度和MRI指標的相關，高精度地推算了 MRI指標，但也可以利用散射系數、頭蓋骨的厚度和MRI指標的相關推算MRI指標。或者，在被測定部位為頭部以外(例如肌肉或腹部等)的情況下，也可以利用散射系數、脂肪層的厚度和MRI指標的相關推算MRI指標。如上所述，也可以使用與蛛網膜下腔厚度以外的各種多層結構組織的相關關系，高精度地推算MRI指標。
[0067]另外，在上述各實施方式中，例示了光入射位置S和光檢測位置D為各一個(一點入射一點檢測)的情況，但也能夠進行多點測量(一點入射多點檢測、多點入射一點檢測或者多點入射多點檢測)。通過得到多個不同深度的信息，能夠根據深度分離信息，提高散射系數的計算精度。另外，在新生兒的情況下，通過在沒有骨頭的大囟門上測定，通過散射系數容易包含腦內的信息，因此與MRI指標的相關更加顯著。
[0068]此外，關于上述的第一實施方式?第三實施方式，總結如下。
[0069](I)脈沖光的輸出(脈沖光源11)
[0070]從控制部60輸出觸發(fā)信號，與觸發(fā)信號同步，從脈沖光源11向被測定部位B的光入射位置S輸出脈沖光P，則入射至被測定部位B內的光通過被測定部位B的內部，從光檢測位置D輸出到外部。
[0071](2)通過組織內的光的檢測(光檢測器22)
[0072]光檢測器22檢測從光檢測位置D輸出的脈沖光P，在時間波形測量部31輸入檢測信號，但與脈沖光對應的檢測信號的寬度，如圖2所示，隨時間變寬。在時間波形測量部31中也輸入表不脈沖光P的發(fā)光時機的觸發(fā)信號。
[0073](3)從所檢測出的光算出散射系數(散射系數運算部33a)
[0074]對生物體組織照射近紅外波長帶域(760nm?1400nm)的光時，光在組織內散射并且被血紅蛋白等的血紅素等在組織內產生吸收。在散射系數運算部33a中，散射系數μ8 ’能夠利用散射光的時間分解測量法求出。在時間分解測量法中，能夠將圖2所示的實際的時間響應數據(G12)擬合為從光擴散方程式求出的理論的輸出信號強度T(t)=AXt 一 5/2Xexp(—yact)exp( —P2/(4Dfct))=AXt—5/2Xexp(—yact)exp[—P2/{4/(3ys，) Xct}]進行運算。即，實際的來自光檢測器的輸出信號強度(G12)與理論的T(t)相比較，通過最小二乘法，以各時刻的實際的數據與理論的數據的差分的二次方的總和最小的方式，確定散射系數W’。此外，A為比例常數，t為自時間響應波形開始上升起的經過時刻，ya為吸收系數，μ8’為等價散射系數(換算散射系數)，0￡為光擴散系數(&=1/(3^’))，(:為組織內的光速4為從光入射位置S到光檢測位置D的距離。此外，作為用于擬合的數學式，也能夠算出使用各種校正的式子、時間響應波形的峰位置與散射系數ys’的相關函數，從該峰位置運算散射系數W’。此外，在運算中，作為目標的散射系數ys’以外，都預先求出而是已知的。
[0075](4)與散射系數對應的MRI指標的讀取(推算部33b)
[0076]存儲部40中儲存有表示散射系數ys’和MRI指標Z的相關的表格。如果在該數據庫的表格(散射系數μ5’ ；MRI指標Ζ)中輸入運算后的散射系數ys’的值，則讀取與其對應的MRI指標Z的值，以該讀取的值為推算值。
[0077]在第一實施方式的表格中如上所述，儲存有表格(散射系數μ3’；MRI指標Z)。作為變形例，也能夠使用利用3個參數的表格(散射系數ys’；MRI指標Z;蛛網膜下腔厚度K)，通過在該表格中輸入散射系數ys’和蛛網膜下腔厚度K的值，能夠讀取與這些參數對應的MRI指標Z O
[0078]這里，蛛網膜下腔厚度K在第一實施方式中，通過參數輸入部50手動地輸入推算部33b(圖1)，但在第二實施方式中，從散射系數ys，推算與散射系數^，對應的蛛網膜下腔厚度K的值，輸入到第二推算部33d(圖7)。在第三實施方式中，對蛛網膜下腔厚度K的值是否為求出MRI指標Z而充分薄的值，進行閾值判定(判定部33e)，判定結果為良好時，求出MRI指標Z。
[0079]如上所述，上述的生物體測定裝置具備:脈沖光源11;光檢測器22，檢測從脈沖光源11輸出并通過被測定部位的脈沖光;散射系數運算部33a，根據從光檢測器22所輸出的時間響應波形，求出與時間響應波形對應的被測定部位的散射系數;存儲部40，以表格形式或運算式預先儲存多個散射系數^，和與各個散射系數^，對應的MRI指標Z的關系;和推算部，在存儲部40的表格或運算式中，輸入從散射系數運算部33a輸出的散射系數^’的值，求出與所輸入的散射系數ys ’對應的MRI指標Z。
[0080]再有，該存儲部40除了散射系數μ8’和MRI指標Z以外，還以表格形式或運算式預先儲存這些參數與蛛網膜下腔厚度的關系。
[0081 ] 該MRI指標Z為上述的ADC和/或FA，但也能夠預先使用MRI裝置求出這些參數與散射系數ys’的關系。另外，上述的控制能夠由計算機實行，通過儲存在控制部60和/或推算運算部的程序來執(zhí)行。
[0082]此外，也可以利用相位差法求出散射系數。此時，可以代替脈沖光源11而使用輸出強度調制光的光源。
[0083]符號的說明
[0084]1A，1B，1C...生物體測定裝置、10...光入射部、ll...脈沖光源、12...光入射用光導、20...光檢測部、2l...光檢測用光導、22...光檢測器、30A，30B，30C...推算運算部、3l...時間波形測量部、33A，33B，33C.??運算處理部、33a.??散射系數運算部、33b…推算部、33c…第一推算部、33cl...第二推算部、33&"判定部、40，4l...存儲部、50...參數輸入部、60...控制部、70...主體部、80...顯示裝置、B…被測定部位、D…光檢測位置、LI?L3…近似直線、L4...近似曲線、P…近紅外脈沖光、S…光入射位置、D…光檢測位置D
【主權項】
1.一種MRI指標的推算方法，其特征在于: 根據通過基于入射至被測定部位且在所述被測定部位的內部傳播后的近紅外光的檢測結果的近紅外分光測量法求出的、所述被測定部位的散射系數或與所述散射系數具有相關的參數，推算MRI指標。2.如權利要求1所述的MRI指標的推算方法，其特征在于: 在推算所述MRI指標時，利用所述散射系數或所述參數、蛛網膜下腔厚度與所述MRI指標的相關關系，推算所述MRI指標。3.如權利要求1或2所述的MRI指標的推算方法，其特征在于: 所述MRI指標為ADC和FA中的至少一者，其中，ADC是Apparent Diffus1n Coefficient的縮寫，FA是Fract1nal Anisotopy的縮寫。4.一種生物體測定裝置，其特征在于: 包括: 光入射部，其將近紅外光入射至被測定部位； 光檢測部，其檢測在所述被測定部位的內部傳播后的所述近紅外光;和 推算運算部，其通過基于所述光檢測部中的檢測結果的近紅外分光測量法，求出所述被測定部位的散射系數或與所述散射系數具有相關的參數，根據所述散射系數或所述參數，推算MRI指標。5.如權利要求4所述的生物體測定裝置，其特征在于: 還具備:存儲部，其存儲所述散射系數或所述參數、蛛網膜下腔厚度與所述MRI指標的相關關系， 所述推算運算部利用所述相關關系來推算所述MRI指標。6.如權利要求4或5所述的生物體測定裝置，其特征在于: 所述MRI指標為ADC和FA中的至少一者，其中，ADC是Apparent Diffus1n Coefficient的縮寫，FA是Fract1nal Anisotopy的縮寫。7.一種生物體測定裝置，其特征在于: 具備: 脈沖光源； 光檢測器，其檢測從所述脈沖光源輸出并通過了被測定部位的脈沖光； 散射系數運算部，其根據從所述光檢測器輸出的時間響應波形，求出與時間響應波形對應的被測定部位的散射系數； 存儲部，其以表格形式或運算式預先儲存多個散射系數與對應于各個散射系數的MRI指標的關系;和 推算部，其將從所述散射系數運算部輸出的散射系數的值輸入至所述存儲部的表格或運算式，并求出與所輸入的散射系數對應的MRI指標。8.如權利要求7所述的生物體測定裝置，其特征在于: 所述存儲部除了散射系數及MRI指標之外還預先以表格形式或運算式儲存這些參數與蛛網膜下腔厚度的關系。
【文檔編號】A61B5/055GK105916449SQ201580005032
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2015年1月16日
【發(fā)明人】巖田歐介, 巖田幸子, 倉田毅, 小田元樹, 矢卷悅子
【申請人】學校法人久留米大學, 浜松光子學株式會社