JP6724154B2 - プロセッサ装置及び内視鏡システム並びにプロセッサ装置の作動方法 - Google Patents

プロセッサ装置及び内視鏡システム並びにプロセッサ装置の作動方法 Download PDF

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Description

本発明は、血管パターンの形状的特徴などを指標化した指標値を算出するプロセッサ装置及び内視鏡システム並びにプロセッサ装置の作動方法に関する。
医療分野においては、光源装置、内視鏡、及びプロセッサ装置を備える内視鏡システムを用いた診断が広く行われている。内視鏡システムは、光源装置が発する照明光を、内視鏡を介して観察対象に照射し、その照明光で照明中の観察対象を撮像して得た画像信号に基づいて、プロセッサ装置が観察対象の画像を生成する。この画像をモニタに表示することにより、医師は、モニタ上の画像を見ながら診断を行うことができる。
また、内視鏡診断においては、病変部での血管パターンや腺管パターンが特異的な形状や色を有することから、これら血管パターンや腺管パターンを形状や色毎に分類して、病変部の種類や進行度を診断することが行われている（図７等参照）。このような血管パターン等の形状に基づく診断は、ある程度の経験が有することから、特許文献１では、血管パターンのパターンマッチング処理を行うことによって、病変部の進行度を判断する診断支援を行っている。
また、血管パターン等の形状は多種多様であることから、特許文献２では、血管パターン等の形状を、直線、円などの基本的な形状に対応付けることによって、血管パターン等の形状を定量化し易くしている。更には、特許文献３に示すように、血管密度や血管太さなど各種構造の性状を指標化した指標値を用いて、病変部を診断することも行われている。この特許文献３では、血管パターンの形状などを指標値として指標化し、得られた指標値から病変部の種類や進行度を判断する。
特開２０１２−１５２２７９号公報 国際公開２０１３／００８５２６ 特開２０１６−１４４６２６号公報
特許文献３に示すように、複数の指標値を用いて病変部の診断を行う際、病変の種類や進行度によっては、病変部の診断に必要の無い指標値も含まれることがあった。例えば、進行度が高い可能性のある血管パターンを観察する場合には、進行度が低い場合に特異的な血管パターンの指標値は必要でない可能性が高い。このような場合には、指標値の解析の効率が低下し、また検査時間が無駄にかかるおそれがあった。したがって、複数の指標値の中から病変部の診断に必要な指標値に絞り込むことによって、指標値を用いる診断を効率的に行うことが求められていた。
本発明は、複数の指標値の中から病変部の診断に必要な指標値を絞り込むことができるプロセッサ装置及び内視鏡システム並びにプロセッサ装置の作動方法を提供することを目的とする。
本発明のプロセッサ装置は、構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する画像取得部と、画像に基づいて、構造の性状を指標化した指標値を複数算出する指標値算出処理を行う指標値算出部と、複数の前記指標値のうち第１指標値を算出した後に、第１指標値と異なる第２指標値を算出する処理順序を記憶する処理順序記憶部と、処理順序に従って指標値算出処理を行う制御を、指標値算出部に対して行う指標値演算処理部とを備える。
指標値に対応する基準に基づいて、指標値の判定を行う指標値判定処理を行う指標値判定部を有し、指標値演算処理部は、複数の指標値のうち第１指標値を算出する第１の指標値演算処理と、第１指標値について第１指標値用基準に基づいて、第１、第２及び第３の判定を行う第１の指標値判定処理と、第１の指標値判定処理の結果が、第１判定結果の場合は、第１判定結果用の第２指標値を算出し、第２判定結果の場合は、第２判定結果用の第２指標値を算出し、第３判定結果の場合は、画像と血管パターンごとに分類されたテンプレートとを比較するパターンマッチング処理を行う制御を、指標値算出部及び指標値判定部に対して行う。
粘膜判定用の指標値に基づいて、粘膜の状態を判定する粘膜判定処理を行う粘膜判定部を備え、指標値演算処理部は、粘膜判定用の指標値の算出が完了するまで、指標値算出処理を繰り返す制御を行うことが好ましい。粘膜の状態には、病変部の種類、病変部の進行度、正常な粘膜の状態を含むことが好ましい。構造は血管構造又は粘膜構造を含むことが好ましい。画像取得部は、観察対象を異なるフレームに分けて撮像することで得られるマルチフレーム画像であり、マルチフレーム画像には、指標値算出用の画像が含まれることが好ましい。処理順序は、特定の病変部に対する医学的知見に基づいて予め設定されることが好ましい。
本発明の内視鏡システムは、上記記載の本発明のプロセッサ装置と、指標値を画像化した指標値画像を表示する表示部と、処理順序に従って表示制御を行う表示制御部であって、第１指標値を表示部に表示した後に、第２指標値を表示するように制御する表示制御部を備える。本発明の内視鏡システムは、上記記載の本発明のプロセッサ装置と、粘膜判定処理の結果を表示する表示部とを備える。
本発明のプロセッサ装置は、構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する画像取得部と、画像に基づいて、構造の性状を指標化した指標値を算出する指標値算出処理を行う指標値算出部と、指標値に対応する基準に基づいて、指標値の判定を行う指標値判定処理を行う指標値判定部と、複数の指標値のうち第１指標値を算出した後に、第１指標値と異なる第２指標値を算出する処理順序を記憶する処理順序記憶部と、処理順序に従って指標値算出処理を行う制御を、指標値算出部に対して行う指標値演算制御部であって、第１指標値を算出する第１の指標値演算処理と、第１指標値について第１指標値用基準に基づいて、第１、第２及び第３の判定を行う第１の指標値判定処理と、第１の指標値判定処理の結果が、第１判定結果の場合は、第１判定結果用の第２指標値を算出し、第２判定結果の場合は、第２判定結果用の第２指標値を算出し、第３判定結果の場合は、画像と血管パターンごとに分類されたテンプレートとを比較するパターンマッチング処理を行う制御を、指標値算出部及び指標値判定部に対して行う指標値演算処理部とを備える。
本発明のプロセッサ装置の作動方法は、画像取得部が、構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得するステップと、指標値算出部が、画像に基づいて、構造の性状を指標化した指標値を複数算出する指標値算出処理を行うステップと、指標値演算処理部が、複数の前記指標値のうち第１指標値を算出した後に、第１指標値と異なる第２指標値を算出する処理順序に従って指標値算出処理を行う制御を、指標値算出部に対して行うステップとを有する。
本発明によれば、複数の指標値の中から病変部の診断に必要な指標値を絞り込むことができる。
内視鏡システムの外観図である。 第１実施形態の内視鏡システムの機能を示すブロック図である。 紫色光Ｖ、青色光Ｂ、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒの分光スペクトルを示すグラフである。 第１実施形態の通常光の分光スペクトルを示すグラフである。 第１実施形態の特殊光の分光スペクトルを示すグラフである。 指標値画像処理部の機能を示すブロック図である。 食道癌用診断パターンを示す表である。 第１大腸癌用診断パターンを示す表である。 第２大腸癌用診断パターンを示す表である。 第３大腸癌用診断パターンを示す表である。 処理順序記憶部に記憶された指標値算出処理及び指標値判定処理の処理順序を示す表である。 食道癌用処理順序を示す説明図である。 指標値が表示された指標値画像を示す画像図である。 指標値及び粘膜の判定結果が表示された指標値画像を示す画像図である。 指標値表示モードの一連の流れを示すフローチャートである。 通常光発光フレームと特殊光発光フレームを交互に行うことを示す説明図である。 第２実施形態の内視鏡システムの機能を示すブロック図である。 第２実施形態の通常光の分光スペクトルを示すグラフである。 第２実施形態の特殊光の分光スペクトルを示すグラフである。 第３実施形態の内視鏡システムの機能を示すブロック図である。 回転フィルタの平面図である。
［第１実施形態］
図１に示すように、内視鏡システム１０は、内視鏡１２と、光源装置１４と、プロセッサ装置１６と、モニタ１８（表示部）と、コンソール１９とを有する。内視鏡１２は、光源装置１４と光学的に接続し、かつ、プロセッサ装置１６と電気的に接続する。内視鏡１２は、被検体内に挿入する挿入部１２ａと、挿入部１２ａの基端部分に設けた操作部１２ｂと、挿入部１２ａの先端側に設けた湾曲部１２ｃ及び先端部１２ｄを有している。操作部１２ｂのアングルノブ１３ａを操作することにより、湾曲部１２ｃが湾曲動作する。この湾曲動作によって、先端部１２ｄが所望の方向に向けられる。
また、操作部１２ｂには、アングルノブ１３ａの他、静止画像の取得操作に用いる静止画像取得部１３ｂ、観察モードの切り替え操作に用いるモード切替部１３ｃ、ズーム倍率の変更操作に用いるズーム操作部１３ｄを設けている。静止画像取得部１３ｂは、モニタ１８に観察対象の静止画像を表示するフリーズ操作と、ストレージに静止画像を保存するレリーズ操作が可能である。
内視鏡システム１０は、観察モードとして、通常モードと、特殊モードと、指標値表示モードとを有している。観察モードが通常モードである場合、複数色の光を通常モード用の光量比Ｌｃで合波した通常光を発光するとともに、この通常光で照明中の観察対象を撮像して得られた画像信号に基づき、通常画像をモニタ１８に表示する。また、観察モードが特殊モードである場合、複数色の光を特殊モード用の光量比Ｌｓで合波した特殊光を発光するとともに、この特殊光で照明中の観察対象を撮像して得られた画像信号に基づき、特殊画像をモニタ１８に表示する。
また、観察モードが指標値表示モードである場合、特殊光を発光するとともに、この特殊光で照明中の観察対象を撮像して得られた画像信号に基づき、血管パターンの形状的特徴などを指標値化した指標値を算出する。合わせて、指標値を画像化した指標値画像をモニタ１８に表示する。
プロセッサ装置１６は、モニタ１８及びコンソール１９と電気的に接続する。モニタ１８は、観察対象の画像や、画像に付帯する情報等を出力表示する。コンソール１９は、関心領域（ROI : Region Of Interest）の指定等や機能設定等の入力操作を受け付けるユーザインタフェースとして機能する。プロセッサ装置１６内にある各部のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサである。各種のプロセッサには、ソフトウエア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit)、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array) などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。なお、内視鏡１２や光源装置１４の内部の各部についても同様である。
図２に示すように、光源装置１４は、観察対象の照明に用いる照明光を発する光源２０と、光源２０を制御する光源制御部２２とを備えている。光源２０は、複数色のＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の半導体光源である。光源制御部２２は、ＬＥＤ等のオン／オフや、ＬＥＤ等の駆動電流や駆動電圧の調整によって、照明光の発光量を制御する。また、光源制御部２２は、光学フィルタの変更等によって、照明光の波長帯域を制御する。
第１実施形態では、光源２０は、Ｖ−ＬＥＤ（Violet Light Emitting Diode）２０ａ、Ｂ−ＬＥＤ（Blue Light Emitting Diode）２０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ（Green Light Emitting Diode）２０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ（Red Light Emitting Diode）２０ｄの４色のＬＥＤと、波長カットフィルタ２３とを有している。図３に示すように、Ｖ−ＬＥＤ２０ａは、波長帯域３８０ｎｍ〜４２０ｎｍの紫色光Ｖを発する。
Ｂ−ＬＥＤ２０ｂは、波長帯域４２０ｎｍ〜５００ｎｍの青色光Ｂを発する。Ｂ−ＬＥＤ２３ｂから出射した青色光Ｂのうち少なくともピーク波長の４５０ｎｍよりも長波長側は、波長カットフィルタ２３によりカットされる。これにより、波長カットフィルタ２３を透過した後の青色光Bxは、４２０〜４６０nmの波長範囲になる。このように、４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光をカットしているのは、この４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光は、観察対象である血管の血管コントラストを低下させる要因であるためである。なお、波長カットフィルタ２３は、４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光をカットする代わりに、４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光を減光させてもよい。
Ｇ−ＬＥＤ２０ｃは、波長帯域が４８０ｎｍ〜６００ｎｍに及ぶ緑色光Ｇを発する。Ｒ−ＬＥＤ２０ｄは、波長帯域が６００ｎｍ〜６５０ｎｍに及び赤色光Ｒを発する。なお、各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄから発せられる光は、それぞれの中心波長とピーク波長とが同じであっても良いし、異なっていても良い。
光源制御部２２は、各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの点灯や消灯、及び点灯時の発光量等を独立に制御することによって、照明光の発光タイミング、発光期間、光量、及び分光スペクトルの調節を行う。光源制御部２２における点灯及び消灯の制御は、観察モードごとに異なっている。なお、基準の明るさは光源装置１４の明るさ設定部又はコンソール１９等によって設定可能である。
通常モードの場合、光源制御部２２は、Ｖ−ＬＥＤ２０ａ、Ｂ−ＬＥＤ２０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ２０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ２０ｄを全て点灯させる。その際、図４に示すように、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒ間の光量比Lｃは、青色光Bxの発光量が、紫色光Ｖ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒのいずれの発光量よりも大きくなるように、設定されている。これにより、通常モードでは、光源装置１４から、紫色光Ｖ、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒを含む通常モード用の多色光が、通常光として、が発せられる。通常光は、青色帯域から赤色帯域まで一定以上の強度を有しているため、ほぼ白色となっている。
特殊モード又は指標値表示モードの場合についても、光源制御部２２は、Ｖ−ＬＥＤ２０ａ、Ｂ−ＬＥＤ２０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ２０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ２０ｄを全て点灯させる。その際、図５に示すように、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒ間の光量比Lｓは、紫色光Vの発光量が、青色光Bx、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒのいずれの発光量よりも大きくなるように、また、緑色光G及び赤色光Rは紫色光V及び青色光Bｘよりも小さくなるように、設定されている。これにより、特殊モード又は指標値表示モードでは、光源装置１４から、紫色光Ｖ、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒを含む特殊モード又は指標値表示モード用の多色光が、特殊光として発せられる。特殊光は、紫色光Ｖの発光量が大きいことから、青みを帯びた光となっている。
図２に示すように、光源２０が発した照明光は、ミラーやレンズ等で形成される光路結合部（図示しない）を介して、挿入部１２ａ内に挿通したライトガイド２４に入射する。ライトガイド２４は、内視鏡１２及びユニバーサルコードに内蔵しており、照明光を内視鏡１２の先端部１２ｄまで伝搬する。ユニバーサルコードは、内視鏡１２と光源装置１４及びプロセッサ装置１６とを接続するコードである。なお、ライトガイド２４としては、マルチモードファイバを使用することができる。一例として、ライトガイド２４には、コア径１０５μｍ、クラッド径１２５μｍ、外皮となる保護層を含めた径がφ０．３ｍｍ〜φ０．５ｍｍの細径なファイバケーブルを使用することができる。
内視鏡１２の先端部１２ｄには、照明光学系３０ａと撮像光学系３０ｂとを設けている。照明光学系３０ａは、照明レンズ３２を有している。この照明レンズ３２を介して、ライトガイド２４を伝搬した照明光によって観察対象を照明する。撮像光学系３０ｂは、対物レンズ３４と、拡大光学系３６と、撮像センサ３８とを有している。これら対物レンズ３４及び拡大光学系３６を介して、観察対象からの反射光、散乱光、及び蛍光等の各種の光が撮像センサ３８に入射する。これにより、撮像センサ３８に観察対象の像が結像する。
拡大光学系３６は、観察対象を拡大するズームレンズ３６ａと、ズームレンズ３６ａを光軸方向ＣＬに移動させるレンズ駆動部３６ｂとを備えている。ズームレンズ３６ａは、レンズ駆動部３６ｂによるズーム制御に従って、テレ端とワイド端の間で自在に移動させることで、撮像センサ３８に結像する観察対象を拡大又は縮小させる。
撮像センサ３８は、照明光が照射された観察対象を撮像するカラー撮像センサである。撮像センサ３８の各画素には、Ｒ（赤色）カラーフィルタ、Ｇ（緑色）カラーフィルタ、Ｂ（青色）カラーフィルタのいずれかを設けている。撮像センサ３８は、Ｂカラーフィルタが設けられているＢ画素で紫色から青色の光を受光し、Ｇカラーフィルタが設けられているＧ画素で緑色の光を受光し、Ｒカラーフィルタが設けられているＲ画素で赤色の光を受光する。そして、各色の画素から、ＲＧＢ各色の画像信号を出力する。撮像センサ３８は、出力した画像信号を、ＣＤＳ回路４０に送信する。
通常モードにおいては、撮像センサ３８は、通常光が照明された観察対象を撮像することにより、B画素からBｃ画像信号を出力し、G画素からGc画像信号を出力し、R画素からRｃ画像信号を出力する。また、特殊モード又は指標値表示モードにおいては、撮像センサ３８は、特殊光が照明された観察対象を撮像することにより、B画素からBｓ画像信号を出力し、G画素からGｓ画像信号を出力し、R画素からRｓ画像信号を出力する。
撮像センサ３８としては、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）撮像センサやＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）撮像センサ等を利用可能である。また、ＲＧＢの原色のカラーフィルタを設けた撮像センサ３８の代わりに、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）及びＧ（緑）の補色フィルタを備えた補色撮像センサを用いても良い。補色撮像センサを用いる場合には、ＣＭＹＧの４色の画像信号を出力する。このため、補色−原色色変換によって、ＣＭＹＧの４色の画像信号をＲＧＢの３色の画像信号に変換することにより、撮像センサ３８と同様のＲＧＢ各色の画像信号を得ることができる。また、撮像センサ３８の代わりに、カラーフィルタを設けていないモノクロセンサを用いても良い。
ＣＤＳ回路４０は、撮像センサ３８から受信したアナログの画像信号に、相関二重サンプリング（ＣＤＳ：Correlated Double Sampling）を行う。ＣＤＳ回路４０を経た画像信号はＡＧＣ回路４２に入力される。ＡＧＣ回路４０は、入力された画像信号に対して、自動利得制御（ＡＧＣ：Automatic Gain Control）を行う。Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換回路４４は、ＡＧＣ回路４２を経たアナログ画像信号を、デジタルの画像信号に変換する。Ａ／Ｄ変換回路４４は、Ａ／Ｄ変換後のデジタル画像信号を、プロセッサ装置１６に入力する。
プロセッサ装置１６は、画像信号取得部５０と、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）５２と、ノイズ低減部５４と、画像処理部５６と、表示制御部５８とを備えている。
画像信号取得部５０（本発明の「画像取得部」に相当する）は、内視鏡１２から、観察モードに対応したデジタル画像信号を取得する。通常モードの場合には、Ｂｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号を取得する。特殊モード又は指標値表示モードの場合には、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号を取得する。
ＤＳＰ５２は、画像信号取得部５０が取得した画像信号に対して、欠陥補正処理、オフセット処理、ＤＳＰ用ゲイン補正処理、リニアマトリクス処理、ガンマ変換処理、及びデモザイク処理等の各種信号処理を施す。欠陥補正処理は、撮像センサ３８の欠陥画素の信号を補正する。オフセット処理は、欠陥補正処理した画像信号から暗電流成分を除き、正確なゼロレベルを設定する。ＤＳＰ用ゲイン補正処理は、オフセット処理した画像信号に特定のＤＳＰ用ゲインを乗じることにより信号レベルを整える。
リニアマトリクス処理は、ＤＳＰ用ゲイン補正処理した画像信号の色再現性を高める。ガンマ変換処理は、リニアマトリクス処理した画像信号の明るさや彩度を整える。ガンマ変換処理した画像信号には、デモザイク処理（等方化処理、又は同時化処理とも言う）を施すことによって、各画素で不足した色の信号を補間によって生成する。このデモザイク処理によって、全画素がＲＧＢ各色の信号を有するようになる。ノイズ低減部５４は、ＤＳＰ５２でデモザイク処理等を施した画像信号に対して、例えば、移動平均法やメディアンフィルタ法等によるノイズ低減処理を施し、ノイズを低減する。ノイズ低減後の画像信号は画像処理部５６に入力される。
画像処理部５６は、通常画像処理部６０と、特殊画像処理部６２と、指標値画像処理部６４を備えている。通常画像処理部６０は、通常モードに設定されている場合に作動し、受信したＢｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を行う。色変換処理では、ＲＧＢ画像信号に対して３×３のマトリックス処理、階調変換処理、及び３次元ＬＵＴ（Look Up Table）処理などにより色変換処理を行う。
色彩強調処理は、色変換処理済みのＲＧＢ画像信号に対して行われる。構造強調処理は、観察対象の構造を強調する処理であり、色彩強調処理後のＲＧＢ画像信号に対して行われる。上記のような各種画像処理等を行うことによって、通常画像が得られる。通常画像は、紫色光V、青色光Bｘ、緑色光G、赤色光Rがバランス良く発せられた通常光に基づいて得られた画像であるため、自然な色合いの画像となっている。通常画像は、表示制御部５８に入力される。
特殊画像処理部６２は、特殊モードに設定されている場合に作動する。特殊画像処理部６２では、受信したＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を行う。色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理の処理内容は、通常画像処理部６０と同様である。上記のような各種画像処理を行うことによって、特殊画像が得られる。特殊画像は、血管のヘモグロビンの吸収係数が高い紫色光Vが、他の色の青色光Bx、緑色光G、赤色光Rよりも大きい発光量となっている特殊光に基づいて得られた画像であるため、血管構造や腺管構造の解像度が他の構造よりも高くなっている。特殊画像は表示制御部５８に入力される。
指標値画像処理部６４は、指標値表示モードに設定されている場合に作動する。指標値画像処理部６４では、受信したＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に基づいて、血管構造や腺管構造を含む観察対象上の各種構造の性状を指標値化した指標値を算出する。指標値画像処理部６４では、複数の指標値が算出可能であるとともに、特定の病変部に対する医学的知見に基づいて予め設定された指標値算出処理の処理順序に従って、指標値の算出を行う。また、指標値画像処理部６４は、算出した指標値に基づいて、特定の病変部における粘膜の状態を判定する。
また、指標値画像処理部６４は、指標値の算出結果に基づいて指標値画像を生成するとともに、粘膜の状態の判定結果が得られた場合には、その判定結果を重畳表示した指標値画像を生成する。指標値画像については表示制御部５８に入力される。なお、指標値画像処理部６４の詳細については、後述する。
表示制御部５８は、画像処理部５６からの画像をモニタ１８に表示するための表示制御を行う。通常モードに設定されている場合には、表示制御部５８は、通常画像をモニタ１８に表示する制御を行う。特殊モードに設定されている場合には、表示制御部５８は、特殊画像をモニタ１８に表示する制御を行う。指標値表示モードに設定されている場合には、表示制御部５８は、指標値画像をモニタ１８に表示する制御を行う。
図６に示すように、指標値画像処理部６４は、病変診断パターン設定部６８と、指標値算出部７０と、指標値判定部７２と、指標値演算処理部７４と、指標値画像生成部７６と、粘膜判定部７８を備えている。病変診断パターン設定部６８は、コンソール１９等による入力情報に基づいて、食道癌や大腸癌など特定の病変部の種類やステージ判別などに用いる病変診断パターンを設定する。指標値演算処理部７４は、病変診断パターン設定部６８で設定した病変診断パターンに従って、指標値算出部７０及び指標値判定部７２を制御する。
本実施形態で行われる指標値の算出及び判定からなる病変診断パターンは、特定の病変部に対して既に確立された医学的知見に基づいて定められている。食道癌に対する病変診断パターン（以下、「食道癌用診断パターンとする」）として、例えば、図７に示す食道癌用の微細血管パターン分類がある（Micro Vascular Pattern Classification（「食道小扁平上皮癌の拾い上げと鑑別診断におけるＦＩＣＥ併用拡大内視鏡の有用性 胃と腸 2009;44:1675-1687参照））。
この食道癌用診断パターンは、type１は、細く直線的な乳頭内血管が観察される血管パターンである。type２は、血管の延長・分岐や拡張、密度の上昇が有るが、構造が保たれ、また、配列の規則性が、比較的、保たれている血管パターンである。type３ａは、壊れた糸くず状の血管パターンである。type3ｂは、潰れた赤丸状の血管パターンである。type3ｃは、type3ｂが伸長・癒合する血管パターンである。type3ｄは、乳頭状***の中に螺旋条血管が見られるイクラ状の形態の血管パターンである。type４ＭＬは、多重状の血管パターンである。type４ＩＢは、不整樹枝状の血管パターンである。さらに、type４Ｒは、網状の血管パターンである。
食道癌用診断パターンでは、type１からtype４に向けて、順次、食道癌の進達度が高くなる。なお、この食道癌用診断パターンにおいて、type４では、無血管領域（avascluar area ＡＶＡ）の大きさで、さらに、Ｓ（０．５ｍｍ以下）、Ｍ（０．５ｍｍ超３ｍｍ以下）およびＬ（３ｍｍ超）の亜分類を加えてもよい。
また、大腸癌に対する病変診断パターンとしては、例えば、広島大学の腺口パターン分類(pit様構造の拡大所見分類)（以下、「第１大腸癌用診断パターン」とする）、佐野医師による血管パターン(網目状血管パターン(capillary pattaern；ＣＰ)）分類（以下、「第２大腸癌用診断パターン」とする）、および、東京慈恵医大の腺口パターンを加味した血管（微細血管構築）パターン分類（拡大観察所見分類）（以下、「第３大腸癌用診断パターン」とする）がある。
第１大腸癌用診断パターンは、図８に示すような腺口パターンによる分類である。第１大腸癌用診断パターンにおいて、Ａtypeは、正色〜褐色調を呈した腺口パターンであり、微細血管を観察することはできない。Ｂtypeは、間接的に明瞭で整った腺口様構造(pit様構造)が観察される腺口パターンであり、網目状の微細血管模様を有する。Ｃtype１は、間接的に、不整な腺口様構造を有する腺口パターンであり、血管は、太さおよび分布が比較的均一な網目模様を有している。Ctype２は、間接的に不整の強い腺口様構造を有する腺口パターンであり、血管は、太さおよび分布が不均一な網目模様を有している。Ctype３は、不整腺口様構造が不明瞭で観察不可能な腺口パターンであり、血管は不整で太さおよび分布が不均一であり、無血管領域が出現し、また、断片化した微細血管が散在する。以上の第１大腸癌用診断パターンでは、ＡtypeからＣtypeに向けて、順次、大腸癌の進達度が高くなり、また、Ｃtypeでは、１から３に向けて、順次、大腸癌の進達度が高くなる。
第２大腸癌用診断パターンは、図９に示すような血管パターン分類である。この血管パターン分類において、ＣＰtypeIは、微細血管が確認できない血管パターンである。ＣＰtypeIIは、血管が腺管周囲を取り巻くように観察でき、血管径が均一な血管パターンである。ＣＰtypeIIIＡは、血管が不整で、かつ、不規則な血管が明瞭な血管パターンである。ＣＰtypeIIIＢは、血管が不整で、かつ、不規則な血管が不明瞭な血管パターンである。この第２大腸癌用診断パターンでは、ＣＰtypeIからＣＰtypeIIIに向けて、順次、大腸癌の進達度が高くなり、また、ＣＰtypeIIIでは、ＡよりＢの方が進達度が高い。
第３大腸癌用診断パターンは、図１０に示すような血管パターン分類である。この第３大腸癌用診断パターンにおいて、１型は、血管走行が認識されない血管パターンである。２型は、血管径の軽度の拡張が認められる血管パターンである。３型は、血管径の明らかな拡張が認められる血管パターンであり、３型のＶ型は、繊毛状構造を呈し、腺管の間質に一致して、拡張血管が規則的に走行する血管パターンである。３型のＩ型は、不規則な拡張血管の走行を有する血管パターンである。４型は、血管分布が疎で、血管走行を認識できない血管パターンである。この第３大腸癌用診断パターンｊでは、１型から４型に向けて、順次、大腸癌の進達度が高くなり、また、３型では、Ｉ型の方がＶ型よりも進達度が高い。
指標値算出部７０は、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に基づいて、血管構造や腺管構造を含む観察対象上の各種構造の性状を指標値化した指標値を算出する指標値算出処理を行う。この指標値算出部７０は、指標値演算処理部７４により指標値算出指示があったときに、指標値算出指示に基づいて指標値算出処理を行う。
例えば、指標値演算処理部７４からの指標値算出処理が、血管密度を算出する処理である場合には、まず、血管を抽出する血管抽出処理が行われる。血管抽出処理としては、例えば、Bｓ画像信号とGｓ画像信号の差分処理によって、深さが異なる血管を抽出した画像を得ることができる。そして、血管抽出画像において血管が占める割合を求めることにより、血管密度が得られる。
指標値判定部７２は、指標値演算処理部７４により指標値判定指示があったときに、指標値算出部７０で算出した指標値に対して、病変診断パターンに対応する指標値の基準を満たしているか否かを判定する指標値判定処理を行う。例えば、食道癌用診断パターンにおいて、type1、type2のいずれに該当するかを判断する際の指標値の基準は、血管太さが特定太さを下回るか否かを基準とすることが好ましい。
指標値演算処理部７４は、特定の病変部に対する医学的知見によって予め定められた指標値算出処理又は指標値判定処理の処理順序に従って、指標値算出部７０又は指標値判定部７２を制御する。この指標値演算処理部７４は、病変診断パターンと指標値算出処理又は指標値判定処理の処理順序とを対応付けて記憶する処理順序記憶部７４ａを参照して、制御を行う。処理順序記憶部７４ａには、図１１に示すように、食道癌用診断パターンに基づいて定められた食道癌用処理順序、第１大腸癌用診断パターンに基づいて定められた第１大腸癌用処理順序、第２大腸癌用診断パターンに基づいて定められた第２大腸癌用処理順序、および、第３大腸癌用診断パターンに基づいて定められた第３大腸癌用処理順序を含む複数の処理順序が、特定の病変診断パターンと対応付けて記憶されている。
なお、処理順序には、指標値判定処理の結果に対応する複数の処理ルートが設定されている。処理ルートの設定方法としては、例えば、指標値判定処理の結果によって、次に算出する指標値の種類を変更できるような処理ルートとすることが好ましい。また、指標値判定処理の結果によって、次に算出する指標値の数を増減できるような処理ルートとすることが好ましい。
ここで、食道癌用処理順序に基づく指標値演算処理部７４の制御について、図１２に沿って説明する。まず、病変診断パターン設定部６８により食道癌用診断パターンが設定されると、指標値演算処理部７４は、処理順序記憶部７４ａに記憶された食道癌用処理順序を参照して、初期の指標値算出処理を行うように、指標値算出部７０に指示を行う。なお、処理順序記憶部７４ａはＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）といった記録媒体により構成されている。この初期の指標値算出処理では、多くの病変部に共通し、且つおおまかに病変の可能性の有無が分かるような初期の指標値の算出を行う。初期の指標値としては、例えば、粘膜の色の違いや血管密度が挙げられる。なお、初期の指標値の算出は、特殊光を発光する１フレーム毎に行ってもよく、数フレーム間隔で行ってもよい。また、コンソール１９等の入力指示によって、ユーザーが予め設定したタイミングで行うようにしてもよく、また、指標値表示モードの起動時のみ行うようにしてもよい。
次に、指標値演算処理部７４は、初期の指標値が初期の指標値用の基準を満たしているかの初期の指標値判定処理を行うように、指標値判定部７２に指示する。これに従い、指標値判定部７２は、初期の指標値判定処理を行い、初期の指標値が初期の指標値用の基準を満たしている場合には、観察対象における粘膜の状態は正常であると判定する。例えば、初期の指標値が粘膜の色の違いや血管密度である場合には、正常粘膜の色と異なる領域が一定面積を下回る場合、又は血管密度が一定値以上の領域が存在しない場合に、正常であると判定する。この正常である旨の判定結果は、指標値画像で表示することが好ましい。なお、正常であると判定された場合には、指標値表示モードを終了して通常モード又は特殊モードに切り替えるか、もしくは、異常であるとの判定が行われるまで、指標値表示モードを継続してもよい。
これに対して、初期の指標値が初期の指標値用の基準を満たしていない場合には、粘膜の状態は異常であると判定する。例えば、初期の指標値が粘膜の色の違いや血管密度である場合には、正常粘膜の色と異なる領域が一定面積以上ある場合、又は血管密度が一定値以上の領域が存在する場合に、異常と判定する。異常と判定された場合には、指標値演算処理部７４は、第１の指標値算出処理を行うように、指標値算出部７０に指示する。第１の指標値算出処理では、異常と判定された領域における第１指標値を算出することが好ましい。異常と判定された領域とは、例えば、正常粘膜の色と異なる領域、又は血管密度が一定値以上になる領域がある。また、第１指標値は、type1、２の線状の血管パターンとtype3、４の不均一な形状の血管パターンとの区別に適した指標値であることが好ましい。例えば、第１指標値は血管長さであることが好ましい。
次に、第１指標値が算出されたら、指標値演算処理部７４は、第１の指標値判定処理を行うように、指標値判定部７２に指示する。第１の指標値判定処理では、第１指標値が、食道癌用診断パターンに対応する第１指標値用基準を満たしているか否かの判定を行う。第１基準としては、第１指標値が、線状の血管パターンに対応する指標値の範囲、不均一な形状の血管パターンに対応する指標値の範囲、又はいずれのパターンでもない場合の指標値の範囲のいずれに含まれるかを判定する。
次に、第１の指標値判定処理が完了した後は、指標値演算処理部７４は、第１の指標値判定処理の判定結果に従って第２の指標値算出処理を行うように、指標値算出部７０を制御する。この第２の指標値算出処理では、複数の指標値のうち、第１の指標値判定処理の結果に従って第２指標値を選択し、選択した第２指標値を算出する。具体的には、第１の指標値判定処理の判定結果が、第１指標値が、線状の血管パターンに対応する指標値の範囲に含まれると判定された第１判定結果である場合には、第２の指標値算出処理として、type1の細い血管パターンとtype2の太い血管パターンとの区別に適した第１判定結果用の第２指標値を選択して算出する。第１判定結果用の第２指標値としては、例えば、血管太さであることが好ましい。
一方、第１指標値が、不均一な形状の血管パターンに対応する指標値の範囲に含まれると判定された第２判定結果である場合には、第２の指標値算出処理として、type3の血管パターンとtype4の血管パターンとの区別に適した第２判定結果用の第２指標値を選択して算出する。第２判定結果用の第２指標値としては、血管の蛇行度、複雑度、分岐数などを用いることが好ましい。また、type3とtype4の血管パターンは、それぞれ多様な形状を有していることから、第２の指標値算出処理に代えて又は加えて、type3とtype4のテンプレートに基づくパターンマッチング処理を行ってもよい。更に、第１指標値が、線状又は不均一な形状のいずれでもない血管パターンに対応する指標値に含まれると判定された第３判定結果である場合には、指標値演算処理部７４は、type1〜type4のテンプレートに基づくパターンマッチング処理を行う。
指標値演算処理部７４は、指標値算出処理又は指標値判定処理を行う毎に、粘膜の状態の判定に必要な粘膜判定用の指標値の全てが揃ったか否かを判定する。また、指標値演算処理部７４は、指標値算出処理毎に、算出した指標値に基づいて指標値画像を生成するように、指標値画像生成部７６に指示する。指標値画像生成部７６で生成された指標値画像は、表示制御部５８によってモニタ１８に表示される。
表示制御部５８は、指標値算出処理毎に、算出した指標値を指標値画像に表示するように制御する。例えば、図１３に示すように、第１判定結果用の第２指標値の算出が完了した場合には、第１判定結果用の第２指標値だけでなく、それまでに算出した初期の指標値、第１指標値も、観察対象の画像とともに指標値画像に重畳表示させる。モニタ１８には、食道癌の可能性のある粘膜の状態の判定に必要な指標値のみが表示されているため、食道癌の診断を行い易くなる。なお、パターンマッチング処理を行った場合には、パターンマッチング処理の結果から得られる血管パターンを指標値画像上に表示するようにしてもよい。なお、表示制御部５８は、指標値算出処理毎に、それまでに算出した指標値の全てを表示するようにしているが、直近の２〜３の指標値だけ表示するようにしてもよい。また、新しい指標値を算出したら、新しい指標値だけを表示するようにし、過去に算出した指標値の表示しないようにしてもよい。
また、指標値演算処理部７４は、粘膜判定用の指標値の全てが揃ったと判断した段階で、粘膜判定部７８に対して、粘膜の状態を判定する粘膜判定処理を行うように指示する。粘膜の状態としては、例えば、病変部の種類、病変部の進行度、正常な粘膜などがある。粘膜判定部８７は、粘膜の例えば、第１判定結果用の第２指標値の算出が完了した場合には、粘膜判定部７８は、初期の指標値、第１指標値、及び第１判定結果用の第２指標値に基づいて、粘膜の状態を判定する粘膜判定処理を行う。粘膜判定部７８では、第１判定結果用の第２指標値が、type1の細い血管パターンに対応する指標値の範囲に含まれている場合には、「type1」と判定する。一方、第１判定結果用の第２指標値がtype2の太い血管パターンに対応する指標値の範囲に含まれている場合には、「type2」と判定する。粘膜判定部７８での判定結果は、単独で指標値画像上に、又は、図１４に示すように、指標値とともに指標値画像で表示される。
以上のように、食道癌用処理順序は、指標値判定処理の結果に対応する４つの第１〜第４処理ルートが設定されていることになる（図１２参照）。即ち、第１処理ルートは、初期の指標値算出処理を行い、初期の指標値判定処理を行って、「正常」と判定されるルートである。第２〜第４処理ルートは、初期の指標値算出処理を行い、初期の指標値判定処理を行って、「異常」と判定されるルートであって、その後に、第１の指標値算出処理を行うルートである。これら第２〜第４処理ルートのうち、第２処理ルートは、第１の指標値判定処理において、第１判定結果を得るルートであり、その後に、第１判定結果用の第２指標値を算出するルートである。第３処理ルートは、第１の指標値判定処理において、第２判定結果を得るルートであり、その後に、第２判定結果用の第２指標値を算出するルートである。第４処理ルートは、第１の指標値判定処理において、第３判定結果を得るルートであり、その後に、パターンマッチング処理を行うルートである。
次に、指標値表示モードの一連の流れについて、図１５のフローチャートに沿って説明する。まず、モード切替部１３ｃによって指標値表示モードに設定すると、病変診断パターンを設定するように促すガイダンスがモニタ１８上に表示される。これに従って、ユーザーは、コンソール１９等を用いて、病変診断パターンを入力する。この入力に従って、病変診断パターン設定部６８は病変診断パターンを設定する。また、観察対象に対して特殊光が照射される。撮像センサ３８は、特殊光が照明された観察対象を撮像することにより、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号を出力する。
Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号が得られたら、指標値演算処理部７４は、処理順序記憶部７４ａを参照して、病変診断パターンに対応する処理順序を選択し、選択した処理順序に従って、指標値算出部７０及び指標値判定部７２を制御する。まず、指標値演算処理部７４は、初期の指標値を算出するように、指標値算出部７０に対して指示を行う。指標値算出部７０は、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に基づいて、初期の指標値を算出する。算出された初期の指標値は、表示制御部５８の表示制御に従って、モニタ１８上の指標値画像に表示される。指標値画像の生成は、指標値画像生成部７６で行われる。初期の指標値が算出されたら、指標値演算処理部７４は、初期の指標値が初期の指標値用の基準を満たしているか否かを判定する初期の指標値判定処理を行う。
初期の指標値判定処理の結果、正常であると判定された場合には、指標値演算処理部７４は、指標値画像生成部７６に対して指標値画像を生成するように指示する。指標値演算処理部７４は、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に基づいて指標値画像を生成するとともに、指標値画像上に「正常」であるとの表示を行う。
一方、初期の指標値算出処理の結果、異常であると判定された場合には、指標値演算処理部７４は、第ｎ（ｎは１以上の自然数）の指標値算出処理又は第ｎ（ｎは１以上の自然数）の指標値判定処理を行うように、指標値算出部７０又は指標値判定部７２に指示を行う。まずは、指標値算出部７０は、第１の指標値算出処理を行って、第１指標値を算出する。算出された第１指標値は、表示制御部５８の表示制御に従って、モニタ１８上の指標値画像に表示される。第１指標値が算出されると、指標値演算処理部７４は、第１指標値に対して第１指標値用基準に基づく判定を行う第１の指標値判定処理を行うように、指標値判定部７２に指示を行う。指標値判定部７２は、第１の指標値判定処理を行って、第１判定結果及び第２判定結果を含む複数の判定結果を出力する。
次に、指標値演算処理部７４は、複数の指標値の中から、第１の指標値判定処理の結果に従って第２指標値を選択し、選択した第２指標値を算出する第２の指標値算出処理を行うように、指標値算出部７０に指示する。指標値算出部７０は、第２の指標値算出処理を行うことによって、第１判定結果用の第２指標値、第２判定結果用の第２指標値を含む複数の第２指標値を算出する。算出された第２指標値は、既に算出済みの第１指標値とともに、表示制御部５８の表示制御に従って、モニタ１８上の指標値画像に表示される。
第２指標値が算出されたら、上記と同様に、指標値演算処理部７４は、病変診断パターンによって定められた処理順序に従って、指標値演算終了条件を満たすときまで、指標値算出処理又は指標値判定処理を行う。例えば、指標値演算終了条件が、Ｎ回分（Ｎは２以上の自然数）の指標値算出処理及び指標値判定処理を行うことである場合には、指標値算出処理又は指標値判定処理をＮ回繰り返し行う。また、指標値演算終了条件が、粘膜判定用の指標値を全て算出することである場合には、粘膜判定用の指標値の全ての算出が完了するまで、指標値算出処理又は指標値判定処理を繰り返し行う。
そして、指標値演算終了条件を満たし、また、粘膜判定部７８において、粘膜の判定を行った場合には、既に算出済みの指標値とともに、粘膜の判定結果も指標値画像に合わせて表示させる。あるいは、これに限らず、粘膜の判定結果のみを表示させ、算出済みの指標値は表示しないようにしてもよい。
なお、上記実施形態では、指標値表示モードにおいて、１フレーム毎に特殊光を照明し、指標値の算出及び指標値画像の生成を行っているが、複数種類の光を複数のマルチフレームに分けて照明し、それらマルチフレームの照明及び撮像で得られたマルチフレーム画像信号に基づいて、指標値算出用の画像を含む複数の画像を生成してもよい。例えば、図１６に示すように、通常光と特殊光とを異なるフレームで照明する。そして、通常光に基づいて、通常画像を生成するとともに、特殊光に基づいて得られた指標値算出用の画像から、指標値の算出及び指標値画像の生成を行う。この場合には、生成された通常画像と指標値画像は、モニタ１８に並列表示する他、特定の表示タイミングで交互に表示することが好ましい。
なお、上記実施形態では、指標値の具体例として、血管密度や血管太さなどを示したが、その他の指標値を用いてもよい。例えば、血管の指標値としては、血管の本数、分岐数、分岐角度、分岐点間距離、交差数、太さの変化、間隔、粘膜を基準とした深さ、高低差、傾き、コントラスト、色、色の変化、蛇行度、血液濃度、酸素飽和度、動脈の割合、静脈の割合、投与した色素の濃度、走行パターン、及び血流量などがある。
血管の本数とは、内視鏡画像全体または関心領域内で抽出した血管の数である。血管の本数は、例えば、抽出した血管の分岐点の個数（分岐数）や他の血管との交差点の個数（交差数）等を用いて算出する。血管の分岐角度は、２本の血管が分岐点においてなす角度である。分岐点間距離は、任意の分岐点とその隣の分岐点の直線距離、または、任意の分岐点とその隣の分岐点までの血管に沿った長さである。
血管の交差数とは、粘膜下の深さが異なる血管が内視鏡画像上で交差する交差点の個数である。より具体的には、血管の交差数とは、相対的に粘膜下の浅い位置にある血管が、深い位置にある血管を横切る数である。
血管の太さ（血管径）とは、血管と粘膜の境界線間の距離であり、例えば、抽出した血管のエッジから血管の中を通って血管の短手方向に沿って画素数を計数することにより計数する。したがって、血管の太さは画素数であるが、内視鏡画像を撮影した際の撮影距離やズーム倍率等が既知の場合には、必要に応じて「μｍ」等の長さの単位に換算可能である。
血管の太さの変化とは、血管の太さのばらつきに関する血管情報であり、口径不同度ともいう。血管の太さの変化は、例えば、血管径の変化率（拡張度ともいう）である。血管径の変化率は、血管の最も細い部分の太さ（最小径）と血管の最も太い部分の太さ（最大径）を用いて、「血管経の変化率（％）＝最小径／最大径×１００」で求める。
なお、過去の検査で観察対象を撮影して得た内視鏡画像と、その後の新たな検査で同じ観察対象を撮影して得た内視鏡画像と、を用いる場合、過去の検査で得た内視鏡画像から抽出した血管の太さに対して、その後の新たな検査で得た内視鏡画像から抽出した同じ血管の太さの時間的な変化を血管の太さの変化としてもよい。
また、血管の太さの変化として、細径部の割合、または太径部の割合を算出しても良い。細径部とは太さが閾値以下の部分であり、太径部とは太さが閾値よりも太い部分である。細径部の割合は、「細径部の割合（％）＝細径部の長さ／血管の長さ×１００」で求める。同様に、太径部の割合は、「太径部の割合（％）＝太径部の長さ／血管の長さ×１００」で求める。
血管の太さの変化の複雑度（以下、「太さ変化の複雑度」という）は、血管の太さ変化している場合に、その変化がどの程度複雑であるかを表す血管情報であり、血管の太さの変化を表す血管情報（すなわち血管径の変化率、細径部の割合、または太径部の割合）を複数組み合わせて算出する血管情報である。太さ変化の複雑度は、例えば、血管径の変化率と細径部の割合の積で求めることができる。
血管の長さとは、抽出した血管の長手方向に沿って計数した画素数である。
血管の間隔とは、抽出した血管のエッジ間にある粘膜を表す画素の画素数である。抽出した血管が１本の場合、血管の間隔は値を持たない。
血管の深さは、粘膜（より具体的には粘膜の表面）を基準として測る。この粘膜を基準とした血管の深さは、例えば、血管の色に基づいて算出することができる。特殊観察画像の場合、粘膜の表面に近い位置にある血管はマゼンタ系の色で表され、粘膜の表面から遠く、粘膜下の深い位置にある血管はシアン系の色で表されるので、血管情報算出部８３は、血管として抽出した画素のＲ，Ｇ，Ｂ各色の信号のバランスに基づいて、粘膜を基準とした血管の深さを画素毎に算出する。
血管の高低差とは、血管の深さの差の大きさである。例えば、注目する１本の血管の高低差は、この血管の最も深い箇所の深さ（最大深さ）と、最も浅い箇所の深さ（最小深さ）の差で求める。深さが一定の場合、高低差は零である。
血管の傾きとは、血管の深さの変化率であり、血管の長さと血管の深さを用いて算出する。すなわち、血管の傾きは、「血管の傾き＝血管の深さ／血管の長さ」で求める。なお、血管を複数の区間に区切り、各区間で血管の傾きを算出してもよい。
血管の面積は、血管として抽出した画素の画素数、または、血管として抽出した画素の画素数に比例する値である。血管の面積は、関心領域内、関心領域外、または、内視鏡画像全体について算出する。
血管のコントラストとは、観察対象の粘膜に対する相対的なコントラストである。血管のコントラストは、血管の輝度ＹVと、粘膜の輝度ＹMと、を用いて、例えば「ＹV／ＹM」または「（ＹV−ＹM）／（ＹV＋ＹM）」で算出する。
血管の色とは、血管を表す画素のＲＧＢの各値である。そして、血管の色の変化とは、血管を表す画素のＲＧＢ各値の各々の最大値と最小値の差または比である。例えば、血管を表すＢ画素の画素値の最大値と最小値の比、Ｇ画素の画素値の最大値と最小値の比、またはＲ画素の画素値の最大値と最小値の比は、血管の色の変化を表す。もちろん、補色に変換して、シアン、マゼンタ、イエロー、グリーン等の各値について血管の色及び血管の色の変化を算出しても良い。
血管の蛇行度とは、血管が蛇行して走行する範囲の広さを表す血管情報である。血管の蛇行度は、例えば、蛇行度を算出する血管を含む最小の長方形の面積（画素数）である。また、血管の始点と終点の直線距離に対する血管の長さの比を血管の蛇行度としても良い。
血管の血液濃度とは、血管が含むヘモグロビンの量に比例する血管情報である。血管を表すＲ画素の画素値に対するＧ画素の画素値の比（Ｇ／Ｒ）はヘモグロビンの量に比例するので、Ｇ／Ｒの値を算出することで、画素ごとに血液濃度を算出することができる。
血管の酸素飽和度とは、ヘモグロビンの総量（酸化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンの総量）に対する酸化ヘモグロビンの量である。酸素飽和度は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数に違いが大きい特定の波長帯域の光（例えば、波長４７０±１０ｎｍ程度の青色光）で観察対象を撮影した内視鏡画像を用いて算出することができる。波長４７０±１０ｎｍ程度の青色光を用いる場合、血管を表すＢ画素の画素値は酸素飽和度と相関があるので、Ｂ画素の画素値を酸素飽和度に対応付けるテーブル等を用いることで、血管を表す各画素の酸素飽和度を算出することができる。
動脈の割合とは、全血管の画素数に対する動脈の画素数の割合である。同様に、静脈の割合とは、全血管の画素数に対する静脈の画素数の割合である。動脈と静脈は、酸素飽和度によって区別することができる。例えば、酸素飽和度が７０％以上の血管を動脈とし、酸素飽和度が７０％未満の血管を静脈とすれば、抽出した血管を動脈と静脈に分けられるので、上記動脈の割合及び静脈の割合を算出することができる。
投与した色素の濃度とは、観察対象に対して散布した色素、または静脈注射により血管に注入した色素の濃度である。投与した色素の濃度は、例えば、色素色以外の画素の画素値に対する色素色の画素値の割合で算出する。例えば、青色に着色する色素を投与した場合は、Ｂｓ画像信号とＧｓ画像信号の比率Ｂ／Ｇや、Ｂｓ画像信号とＲｓ画像信号の比率Ｂ／Ｒ等が、観察対象に定着（あるいは一時的に付着）した色素の濃度を表す。
血管の走行パターンとは、血管の走行方向に関する血管情報である。血管の走行パターンは、例えば、任意に設定する基準線に対する血管の平均角度（走行方向）や、任意に設定する基準線に対して血管がなす角度の分散（走行方向のばらつき）等である。
血管の血流量（血流速度ともいう）は、単位時間あたりに赤血球が通り抜ける数である。超音波プローブを内視鏡１２の鉗子チャネル等を介して併用する場合等に、内視鏡画像の血管を表す各画素のドップラーシフト周波数を、超音波プローブで得る信号を用いて算出する、血管の血流量を求めることができる。
［第２実施形態］
第２実施形態では、上記第１実施形態で示した４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの代わりに、レーザ光源と蛍光体を用いて観察対象の照明を行う。以下においては、第１実施形態と異なる部分のみ説明を行い、第１実施形態と略同様の部分については、説明を省略する。
図１７に示すように、第２実施形態の内視鏡システム１００では、光源装置１４の光源２０において、４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの代わりに、中心波長４４５±１０ｎｍの青色レーザ光を発する青色レーザ光源（「４４５ＬＤ」と表記。ＬＤは「Laser Diode」を表す）１０４と、中心波長４０５±１０ｎｍの青紫色レーザ光を発する青紫色レーザ光源（「４０５ＬＤ」と表記）１０６とが設けられている。これら各光源１０４、１０６の半導体発光素子からの発光は、光源制御部１０８により個別に制御されており、青色レーザ光源１０４の出射光と、青紫色レーザ光源１０６の出射光の光量比は変更自在になっている。
光源制御部１０８は、通常モードの場合には、青色レーザ光源１０４を点灯させる。これに対して、特殊モード又は指標値表示モードの場合には、青色レーザ光源１０４と青紫色レーザ光源１０６の両方を点灯させるとともに、青色レーザ光の発光比率を青紫色レーザ光の発光比率よりも大きくなるように制御している。
なお、青色レーザ光又は青紫色レーザ光の半値幅は±１０nm程度にすることが好ましい。また、青色レーザ光源１０４及び青紫色レーザ光源１０６は、ブロードエリア型のＩｎＧａＮ系レーザダイオードが利用でき、また、ＩｎＧａＮＡｓ系レーザダイオードやＧａＮＡｓ系レーザダイオードを用いることもできる。また、上記光源として、発光ダイオードなどの発光体を用いた構成としてもよい。
照明光学系３０aには、照明レンズ３２の他に、ライトガイド２４からの青色レーザ光又は青紫色レーザ光が入射する蛍光体１１０が設けられている。蛍光体１１０は、青色レーザ光によって励起され、蛍光を発する。また、青色レーザ光の一部は、蛍光体１１０を励起させることなく透過する。青紫色レーザ光は、蛍光体１１０を励起させることなく透過する。蛍光体１１０を出射した光は、照明レンズ３２を介して、観察対象の体内を照明する。
ここで、通常モードにおいては、主として青色レーザ光が蛍光体１１０に入射するため、図１８に示すような、青色レーザ光、及び青色レーザ光により蛍光体１１０から励起発光する蛍光を合波した通常モード用の広帯域光が、通常光として、観察対象に照明される。この通常光で照明された観察対象を撮像センサ３８で撮像することによって、Ｂｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号からなる通常画像が得られる。
一方、特殊モード又は指標値表示モードにおいては、青紫色レーザ光と青色レーザ光の両方が蛍光体１１０に入射するため、図１９に示すような、青紫色レーザ光、青色レーザ光、及び青色レーザ光により蛍光体１１０から励起発光する蛍光を合波した特殊モード用の広帯域光が、特殊光として、観察対象に照明される。この特殊光で照明された観察対象を撮像センサ３８で撮像することによって、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号からなる特殊画像が得られる。また、指標値表示モードにおいては、特殊光で照明された観察対象を撮像センサ３８で撮像してＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号を取得するとともに、これら３つの画像信号に基づいて、指標値の算出と指標値画像を生成する。
なお、蛍光体１１０は、青色レーザ光の一部を吸収して、緑色〜黄色に励起発光する複数種の蛍光体（例えばＹＡＧ系蛍光体、或いはＢＡＭ（ＢａＭｇＡｌ10Ｏ17）などの蛍光体）を含んで構成されるものを使用することが好ましい。本構成例のように、半導体発光素子を蛍光体１１０の励起光源として用いれば、高い発光効率で高強度の白色光が得られ、白色光の強度を容易に調整できる上に、白色光の色温度、色度の変化を小さく抑えることができる。
［第３実施形態］
第３実施形態では、４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの代わりに、キセノンランプ等の白色光光源と回転フィルタを用いて観察対象の照明を行う。また、カラーの撮像センサ３８に代えて、モノクロの撮像センサで観察対象の撮像を行っても良い。以下においては、第１実施形態と異なる部分のみ説明を行い、第１実施形態と略同様の部分については、説明を省略する。
図２０に示す内視鏡システム２００では、光源装置１４において、内視鏡システム１０の各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄに代えて、白色光光源２０２と、回転フィルタ２０４と、フィルタ切替部２０６とが設けられている。また、撮像光学系３０ｂには、カラーの撮像センサ３８の代わりに、カラーフィルタが設けられていないモノクロの撮像センサ２０８が設けられている。また、白色光光源２０２と回転フィルタ２０４との間には絞り２０３が設けられており、この絞り２０３は絞り制御部２０５によって開口部の面積が調整される。
白色光光源２０２はキセノンランプや白色ＬＥＤ等であり、波長域が青色から赤色に及ぶ白色光を発する。回転フィルタ２０４は、回転軸に近い一番近い内側に設けた通常モード用フィルタ２１０と、この通常モード用フィルタ２１０の外側に設けた特殊モード又は指標値表示モード用フィルタ２１２とを備えている（図２１参照）。
フィルタ切替部２０６は、回転フィルタ２０４を径方向に移動する。具体的には、フィルタ切替部２０６は、モード切替部１３ｃにより通常モードにセットした場合に、通常モード用フィルタ２１０を白色光の光路に挿入する。フィルタ切替部２０６は、特殊モード又は指標値表示モードにセットした場合に、特殊モード又は指標値表示モード用フィルタ２１２を白色光の光路に挿入する。
図２１に示すように、通常モード用フィルタ２１０には、周方向に沿って、Ｂｂフィルタ２１０ａと、Ｇフィルタ２１０ｂと、Ｒフィルタ２１０ｃとが設けられている。Ｂｂフィルタ２１０ａは、白色光のうち４００〜５００nmの波長範囲を持つ広帯域の青色光Ｂｂを透過する。Ｇフィルタ２１０ｂは、白色光のうち緑色光Ｇを透過する。Ｒフィルタ２１０ｃは、白色光のうち赤色光Ｒを透過する。したがって、通常モード時には、回転フィルタ２０４が回転することで、通常光として、広帯域の青色光Ｂｂ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒが、観察対象に向けて、順次照射される。
特殊モード又は指標値表示モード用フィルタ２１２には、周方向に沿って、Ｂｎフィルタ２１２ａと、Ｇｎフィルタ２１２ｂとが設けられている。Ｂｎフィルタ２１２ａは、白色光のうち４００〜４５０nmの青色狭帯域光Ｂｎを透過する。Ｇｎフィルタ２１２ｂは、白色光のうち５３０〜５７０nmの緑色狭帯域光Ｇｎを透過する。したがって、特殊モード時には、回転フィルタ２０４が回転することで、特殊光として、青色狭帯域光、緑色狭帯域光が、観察対象に向けて、順次照射される。
内視鏡システム２００では、通常モード時には、広帯域の青色光Ｂｂ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒで観察対象を照明する毎にモノクロの撮像センサ２０８で観察対象を撮像する。これにより、広帯域の青色光Ｂｂの照明時にＢｃ画像信号が得られ、緑色光Ｇの照明時にＧｃ画像信号が得られ、赤色光Ｒの照明時にＲｃ画像信号が得られる。これらＢｎ画像信号、Ｇｃ画像信号とＲｃ画像信号によって、通常画像が構成される。
特殊モード時には、青色狭帯域光Ｂｎ、緑色狭帯域光Ｇｎで観察対象を照明する毎にモノクロの撮像センサ２０８で観察対象を撮像する。これにより、青色狭帯域光Ｂｎの照明時にＢｎ画像信号が得られ、緑色狭帯域光Ｇｎの照射時にＧｎ画像信号が得られる。これらＢｎ画像信号とＧｎ画像信号によって、特殊画像が構成される。また、指標値表示モードの場合には、青色狭帯域光Ｂｎの照明時に得られるＢｎ画像信号と、緑色狭帯域光Ｇｎの照射時に得られるＧｎ画像信号とに基づいて、指標値の算出と指標値画像の生成が行われる。
１０ 内視鏡システム
１２ 内視鏡
１２ａ 挿入部
１２ｂ 操作部
１２ｃ 湾曲部
１２ｄ 先端部
１３ａ アングルノブ
１３ｂ 静止画像取得部
１３ｃ モード切替部
１３ｄ ズーム操作部
１４ 光源装置
１６ プロセッサ装置
１８ モニタ
１９ コンソール
２０ 光源
２０ａ Ｖ−ＬＥＤ
２０ｂ Ｂ−ＬＥＤ
２０ｃ Ｇ−ＬＥＤ
２０ｄ Ｒ−ＬＥＤ
２２ 光源制御部
２３ 波長カットフィルタ
２４ ライトガイド
３０ａ 照明光学系
３０ｂ 撮像光学系
３２ 照明レンズ
３４ 対物レンズ
３６ 拡大光学系
３６ａ ズームレンズ
３６ｂ レンズ駆動部
３８ 撮像センサ
４０ ＣＤＳ回路
４２ ＡＧＣ回路
４４ Ａ／Ｄ変換回路
５０ 画像信号取得部
５２ ＤＳＰ
５４ ノイズ低減部
５６ 画像処理部
５８ 表示制御部
６０ 通常画像処理部
６２ 特殊画像処理部
６４ 指標値画像処理部
６８ 病変診断パターン設定部
７０ 指標値算出部
７２ 指標値判定部
７４ 指標値演算処理部
７４ａ 処理順序記憶部
７６ 指標値画像生成部
７８ 粘膜判定部
８３ 血管情報算出部
１００ 内視鏡システム
１０４ 青色レーザ光源
１０６ 青紫色レーザ光源
１０８ 光源制御部
１１０ 蛍光体
２００ 内視鏡システム
２０２ 白色光光源
２０４ 回転フィルタ
２０５ 制御部
２０６ フィルタ切替部
２０８ 撮像センサ
２１０ 通常モード用フィルタ
２１０ａ Ｂｂフィルタ
２１０ｂ Ｇフィルタ
２１０ｃ Ｒフィルタ
２１２ 特殊モード又は指標値表示モード用フィルタ
２１２ａ Ｂｎフィルタ
２１２ｂ Ｇｎフィルタ

Claims (10)

  1. 構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する画像取得部と、
    前記画像に基づいて、前記構造の性状を指標化した指標値を複数算出する指標値算出処理を行う指標値算出部と、
    複数の前記指標値のうち第１指標値を算出した後に、前記第１指標値と異なる第２指標値を算出する複数の処理順序を記憶する処理順序記憶部と、
    前記処理順序に従って前記指標値算出処理を行う制御を、前記指標値算出部に対して行う指標値演算処理部と、
    前記指標値に対応する基準に基づいて、前記指標値の判定を行う指標値判定処理を行う指標値判定部を有し、
    前記指標値演算処理部は、
    前記第１指標値を算出する第１の指標値演算処理と、前記第１指標値について第１指標値用基準に基づいて、第１、第２及び第３の判定を行う第１の指標値判定処理と、前記第１の指標値判定処理の結果が、第１判定結果の場合は、前記第１判定結果用の前記第２指標値を算出し、第２判定結果の場合は、前記第２判定結果用の前記第２指標値を算出し、第３判定結果の場合は、前記画像と血管パターンごとに分類されたテンプレートとを比較するパターンマッチング処理を行う制御を、前記指標値算出部及び前記指標値判定部に対して行うプロセッサ装置。
  2. 粘膜判定用の指標値に基づいて、粘膜の状態を判定する粘膜判定処理を行う粘膜判定部を備え、
    前記指標値演算処理部は、前記粘膜判定用の指標値の算出が完了するまで、前記指標値算出処理を繰り返す制御を行う請求項１記載のプロセッサ装置。
  3. 前記粘膜の状態には、少なくとも特定の病変部の種類、特定の病変部の進行度、及び正常な粘膜の状態の何れかを含む請求項２項記載のプロセッサ装置。
  4. 前記構造は血管構造又は粘膜構造を含む請求項１ないし３いずれか１項記載のプロセッサ装置。
  5. 前記画像取得部は、前記観察対象を異なるフレームに分けて撮像することで得られるマルチフレーム画像であり、前記マルチフレーム画像には、指標値算出用の画像が含まれる請求項１ないし４いずれか１項記載のプロセッサ装置。
  6. 前記処理順序は、特定の病変部に対する医学的知見に基づいて予め設定される請求項１ないし５いずれか１項記載のプロセッサ装置。
  7. 請求項１ないし６いずれか１項記載のプロセッサ装置と、
    前記指標値を画像化した指標値画像を表示する表示部と、
    前記処理順序に従って表示制御を行う表示制御部であって、前記第１指標値を前記表示部に表示した後に、前記第２指標値を表示するように制御する表示制御部とを備える内視鏡システム。
  8. 請求項２または３記載のプロセッサ装置と、
    前記粘膜判定処理の結果を表示する表示部とを備える内視鏡システム。
  9. 構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する画像取得部と、
    前記画像に基づいて、前記構造の性状を指標化した指標値を複数算出する指標値算出処理を行う指標値算出部と、
    前記指標値に対応する基準に基づいて、前記指標値の判定を行う指標値判定処理を行う指標値判定部と、
    複数の前記指標値のうち第１指標値を算出した後に、前記第１指標値と異なる第２指標値を算出する複数の処理順序を記憶する処理順序記憶部と、
    前記処理順序に従って前記指標値算出処理を行う制御を、前記指標値算出部に対して行う指標値演算処理部であって、前記第１指標値を算出する第１の指標値演算処理と、前記第１指標値について第１指標値用基準に基づいて、第１、第２及び第３の判定を行う第１の指標値判定処理と、前記第１の指標値判定処理の結果が、第１判定結果の場合は、前記第１判定結果用の前記第２指標値を算出し、第２判定結果の場合は、前記第２判定結果用の前記第２指標値を算出し、第３判定結果の場合は、前記画像と血管パターンごとに分類されたテンプレートとを比較するパターンマッチング処理を行う制御を、前記指標値算出部及び前記指標値判定部に対して行う指標値演算処理部とを備えるプロセッサ装置。
  10. 画像取得部が、構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得するステップと、
    指標値算出部が、前記画像に基づいて、前記構造の性状を指標化した指標値を複数算出する指標値算出処理を行うステップと、
    指標値演算処理部が、複数の前記指標値のうち第１指標値を算出した後に、前記第１指標値と異なる第２指標値を算出する指標値算出処理の複数の処理順序に従って前記指標値算出処理を行う制御を、前記指標値算出部に対して行うステップと、
    指標値判定部が、前記指標値に対応する基準に基づいて、前記指標値の判定を行う指標値判定ステップと、を有し、
    前記指標値演算処理部が、
    前記第１指標値を算出する第１の指標値演算処理と、前記第１指標値について第１指標値用基準に基づいて、第１、第２及び第３の判定を行う第１の指標値判定処理と、前記第１の指標値判定処理の結果が、第１判定結果の場合は、前記第１判定結果用の前記第２指標値を算出し、第２判定結果の場合は、前記第２判定結果用の前記第２指標値を算出し、第３判定結果の場合は、前記画像と血管パターンごとに分類されたテンプレートとを比較するパターンマッチング処理を行う制御を、前記指標値算出部及び前記指標値判定部に対して行うステップと、を有するプロセッサ装置の作動方法。
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