JP7096713B2 - Endoscope system - Google Patents
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Description
本発明は、内視鏡システム、内視鏡、及び内視鏡の通信不能予測方法に関する。 The present invention relates to an endoscope system, an endoscope, and a method for predicting communication failure of an endoscope.
体腔内に挿入される軟性型の内視鏡は、繰り返しの使用によって部品などが劣化する可能性がある。こういった劣化を事前に把握できるようにすることが求められる。特許文献１には、内視鏡の湾曲回数又は湾曲期間が所定値を超えたときに警告を行うシステムが記載されている。また、特許文献２には、内視鏡の操作部の積算操作回数が耐用回数を超えたときに警告を行うシステムが記載されている。
Flexible endoscopes that are inserted into the body cavity may deteriorate in parts due to repeated use. It is required to be able to grasp such deterioration in advance.
軟性型の内視鏡は、体腔内において様々な方向に曲げられて使用されるため、機械的な負荷がかかる。内視鏡の挿入部には、内視鏡の先端部に配置された撮像素子から出力される信号をプロセッサ装置に伝送するための信号線等が設けられる。内視鏡の挿入部に対して機械的な負荷が繰り返し発生すると、例えば、撮像素子が形成された基板と信号線との接合部、又は、信号線とプロセッサ装置との接続部分等に機械的疲労が蓄積されていく。そして、この機械的疲労によって、基板と信号線との接合部の剥がれが起きたり、信号線とプロセッサ装置との接続不良がおきたりすると、内視鏡の先端部とプロセッサ装置との間での通信が不能になる可能性がある。 Since the flexible endoscope is used by being bent in various directions in the body cavity, a mechanical load is applied. The insertion portion of the endoscope is provided with a signal line or the like for transmitting a signal output from an image pickup element arranged at the tip of the endoscope to a processor device. When a mechanical load is repeatedly generated on the insertion portion of the endoscope, for example, the joint portion between the substrate on which the image sensor is formed and the signal line, or the connection portion between the signal line and the processor device is mechanically loaded. Fatigue accumulates. Then, when the joint between the substrate and the signal line is peeled off or the connection between the signal line and the processor device is poor due to this mechanical fatigue, the tip of the endoscope and the processor device are separated from each other. Communication may be lost.
特許文献１，２では、こういった信号線による通信の不能の発生についての課題は認識されておらず、この課題を解決する手段の開示はなされていない。
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、内視鏡とこれを制御する装置との間の通信が不能となる可能性を予測して内視鏡検査を円滑に進めることを可能にする内視鏡システム、内視鏡、及び内視鏡の通信不能予測方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and it is possible to predict the possibility that communication between the endoscope and the device that controls the endoscope may become impossible and smoothly proceed with the endoscopy. It is an object of the present invention to provide an endoscope system, an endoscope, and a method for predicting communication failure of an endoscope.
本発明の内視鏡システムは、撮像素子と、上記撮像素子から出力される信号にエラー検出用情報を付加し伝送データとして信号線に出力する情報付加部と、を挿入部の先端部に有する内視鏡と、上記信号線を伝送されてきた前記伝送データに基づいて、上記信号にエラーが発生していることを検出するエラー検出部と、上記エラー検出部から出力されるエラー検出情報に基づいて、上記信号線を介した通信不能の発生を予測する通信不能予測部と、を備え、上記通信不能予測部は、上記エラー検出情報に基づいて単位時間当たりの上記エラーの発生回数を示すエラー発生率を算出するエラー発生率算出部と、上記エラー発生率に基づいて上記通信不能の発生を予測する予測部と、を備えるものである。 The endoscope system of the present invention has an image pickup element and an information addition section that adds error detection information to the signal output from the image pickup element and outputs it as transmission data to a signal line at the tip of the insertion section. Based on the endoscope and the transmission data transmitted through the signal line, the error detection unit that detects that an error has occurred in the signal and the error detection information output from the error detection unit Based on the above, the communication failure prediction unit for predicting the occurrence of communication failure via the signal line is provided , and the communication failure prediction unit indicates the number of occurrences of the error per unit time based on the error detection information. It includes an error occurrence rate calculation unit that calculates an error occurrence rate, and a prediction unit that predicts the occurrence of communication failure based on the error occurrence rate .
本発明によれば、内視鏡とこれを制御する装置との間の通信が不能となる可能性を予測して内視鏡検査を円滑に進めることを可能にする内視鏡システム、及び内視鏡の通信不能予測方法を提供することができる。 According to the present invention, an endoscopy system that predicts the possibility that communication between an endoscope and a device that controls the endoscope may become impossible and enables smooth progress of endoscopy , and an endoscopy system. It is possible to provide a method for predicting communication failure of an endoscope.
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本発明の内視鏡システムの一実施形態である内視鏡装置１００の概略構成を示す図である。
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an
図１に示すように、内視鏡装置１００は、内視鏡１と、この内視鏡１が接続されるプロセッサ装置４及び光源装置５からなる本体部２と、を備える。
As shown in FIG. 1, the
プロセッサ装置４には、撮像画像等を表示する表示部７と、プロセッサ装置４に対して各種情報を入力するためのインタフェースである入力部６と、が接続されている。プロセッサ装置４は、内視鏡１、光源装置５、及び表示部７を制御する。
The
内視鏡１は、一方向に延びる管状部材であって体腔内に挿入される挿入部１０と、挿入部１０の基端部に設けられた観察モード切替操作、撮影記録操作、鉗子操作、送気送水操作、吸引操作、及び電気メス操作等を行うための操作部材が設けられた操作部１１と、操作部１１に隣接して設けられたアングルノブ１２と、内視鏡１を光源装置５とプロセッサ装置４にそれぞれ着脱自在に接続するコネクタ部１３Ａ，１３Ｂを含むユニバーサルコード１３と、を備える。
The
なお、図１では省略されているが、操作部１１及び挿入部１０の内部には、細胞又はポリープ等の生体組織を採取するための採取器具である生検鉗子を挿入する鉗子孔、電気メスを格納する格納孔、送気及び送水用のチャンネル、吸引用のチャンネル等の各種のチャンネルが設けられる。
Although omitted in FIG. 1, inside the
挿入部１０は、可撓性を有する軟性部１０Ａと、軟性部１０Ａの先端に設けられた湾曲部１０Ｂと、湾曲部１０Ｂの先端に設けられた硬質の先端部１０Ｃとから構成される。
The
湾曲部１０Ｂは、アングルノブ１２の回動操作により湾曲自在に構成されている。この湾曲部１０Ｂは、内視鏡１が使用される被検体の部位等に応じて、任意の方向及び任意の角度に湾曲でき、先端部１０Ｃを所望の方向に向けることができる。
The
図２は、図１に示す内視鏡装置１００の内部構成を示す模式図である。
FIG. 2 is a schematic view showing the internal configuration of the
光源装置５は、光源制御部５１と、光源部５２と、を備える。
The
光源部５２は、被写体に照射するための照明光を発生させるものである。光源部５２から出射された照明光は、ユニバーサルコード１３に内蔵されたライトガイド２０に入射し、挿入部１０の先端部１０Ｃに設けられた照明用レンズ２０ａを通って被写体に照射される。
The
光源部５２としては、白色光を出射する白色光源、又は、白色光源とその他の色の光を出射する光源（例えば青色光を出射する青色光源）を含む複数の光源等が用いられる。先端部１０Ｃの先端面には、光源部５２から出射させる光の種類に合わせて照明用レンズ２０ａが複数設けられていてもよい。
As the
光源制御部５１は、プログラムを実行して処理を行う各種のプロセッサにより構成されており、プロセッサ装置４のシステム制御部４４と接続されている。光源制御部５１は、システム制御部４４からの指令に基づいて光源部５２を制御する。
The light
内視鏡１の先端部１０Ｃには、対物レンズ２１及びレンズ群２２を含む撮像光学系と、この撮像光学系を通して被写体を撮像する撮像素子２３と、情報付加部２４と、光源部５２から出射された照明光を照明用レンズ２０ａに導くためのライトガイド２０と、が設けられている。
The
ライトガイド２０は、先端部１０Ｃからユニバーサルコード１３のコネクタ部１３Ａまで延びている。ユニバーサルコード１３のコネクタ部１３Ａが光源装置５に接続された状態で、光源装置５の光源部５２から出射される照明光がライトガイド２０に入射可能な状態となる。
The
撮像素子２３は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサ又はＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサ等が用いられる。
As the
撮像素子２３は、複数の画素が二次元状に配置された受光面を有し、上記の撮像光学系によってこの受光面に結像された光学像を各画素において電気信号（撮像信号）に変換して出力する。撮像素子２３は、例えば原色又は補色等のカラーフィルタを搭載するものが用いられる。撮像素子２３の受光面の各画素から出力される撮像信号の集合を撮像画像信号という。
The
なお、光源部５２として、白色光源から出射される白色光を複数色のカラーフィルタによって時分割で分光して照明光を生成するものを用いる場合には、撮像素子２３はカラーフィルタを搭載していないものを用いてもよい。
When a
情報付加部２４は、撮像素子から出力される信号にエラー検出用情報を付加し、伝送データとして信号線２８に出力する。信号線２８は、挿入部１０の先端部１０Ｃからユニバーサルコード１３のコネクタ部１３Ｂまで延びており、コネクタ部１３Ｂがプロセッサ装置４に接続された状態にて、プロセッサ装置４と電気的に接続される。
The
エラー検出用情報は、撮像素子２３から出力される信号にエラーが生じた場合にこれを検出するための情報であり、各種方式の誤り検出に用いられる符号が用いられる。エラー検出用情報は、例えば、ＣＲＣ（Ｃｙｃｌｉｃ Ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ Ｃｈｅｃｋ）に用いられる符号又はＥＣＣ（ｅｒｒｏｒ－ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｃｏｄｅ）等が用いられる。
The error detection information is information for detecting an error when an error occurs in the signal output from the
ユニバーサルコード１３のコネクタ部１３Ｂの内部には、エラー検出部２５と、スコープ制御部２６と、メモリ２７と、が設けられている。
An
エラー検出部２５は、信号線２８を伝送されてきた伝送データを受信し、この伝送データに基づいて、撮像素子２３から出力された信号に発生したエラーを検出する。エラー検出部２５は、エラーを検出した場合には、エラー検出情報をスコープ制御部２６に送信する。
The
エラー検出部２５は、エラーを検出した場合には、そのエラーがあった信号群をエラーが検出されていない別の信号群に置換する等してエラー訂正を行ってもよい。エラー検出部２５にて解析の行われたデータは信号線２８を介してプロセッサ装置４に伝送される。
When the
スコープ制御部２６は、エラー検出部２５から受信したエラー検出情報をメモリ２７に記憶する。スコープ制御部２６は、プログラムを実行して処理を行う各種のプロセッサにより構成される。メモリ２７は、記憶部として機能するものであり、例えば、情報の書き換えが可能なフラッシュメモリ等の記憶媒体等によって構成される。
The
スコープ制御部２６は、内視鏡１により行われた被検体の検査のＩＤと、この検査に要した時間（使用者によって検査開始の指示がなされてから、検査終了の指示がなされるまでの期間）の情報と、この検査中にエラー検出部２５から受信したエラー検出情報とを対応付けてメモリ２７に記憶する。
The
スコープ制御部２６は、メモリ２７に記憶されているエラー検出情報に基づいて、内視鏡１の撮像素子２３から出力される信号における予め決められた単位時間当たりのエラーの発生回数を示すエラー発生率を算出する。スコープ制御部２６はエラー発生率算出部として機能する。
The
スコープ制御部２６は、例えば、メモリ２７に記憶されている最新の検査に要した時間の情報に対応するエラー検出情報の総数に上記の単位時間を乗じた値を、この最新の検査に要した時間で除算することで、エラー発生率を算出する。
For example, the
スコープ制御部２６は、コネクタ部１３Ｂ内部の配線によってプロセッサ装置４のシステム制御部４４と接続されている。スコープ制御部２６は、システム制御部４４からの指令に基づいて、撮像素子２３、情報付加部２４、エラー検出部２５、及びメモリ２７を制御する。図１に示した操作部１１の操作（例えば、静止画記録のための撮影操作等）に応じた信号は、スコープ制御部２６に入力される。
The
プロセッサ装置４は、信号処理部４２と、表示制御部４３と、システム制御部４４と、を備える。
The
信号処理部４２は、信号線２８を伝送されてきた信号を受信して処理することで、撮像画像データを生成する。信号処理部４２によって生成された撮像画像データは、図示省略のハードディスク又はフラッシュメモリ等の記録媒体に記録される。
The
表示制御部４３は、信号処理部４２によって生成された撮像画像データに基づく撮像画像を表示部７に表示させる。
The
システム制御部４４は、プロセッサ装置４の各部を制御すると共に、内視鏡１のスコープ制御部２６と光源装置５の光源制御部５１とに指令を送り、内視鏡装置１００の全体を統括制御する。システム制御部４４は、スコープ制御部２６を介して撮像素子２３の制御を行い、光源制御部５１を介して光源部５２の制御を行う。
The
システム制御部４４は、プログラムを実行して処理を行う各種のプロセッサと、ＲＡＭ（Ｒａｍｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。
The
本明細書における各種のプロセッサとしては、プログラムを実行して各種処理を行う汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｓｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等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）、又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等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等が含まれる。 As various processors in the present specification, a processor whose circuit configuration can be changed after manufacturing such as a CPU (Central Processing Unit), which is a general-purpose processor that executes a program to perform various processes, and an FPGA (Field Programmable Gate Array). A programmable logic device (PLD) or a dedicated electric circuit which is a processor having a circuit configuration specially designed for executing a specific process such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) is included. ..
これら各種のプロセッサの構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。 More specifically, the structure of these various processors is an electric circuit in which circuit elements such as semiconductor elements are combined.
システム制御部４４は、各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ又はＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ）で構成されてもよい。
The
図３は、図２に示すプロセッサ装置４のシステム制御部４４の機能ブロックを示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing a functional block of the
システム制御部４４のプロセッサは、システム制御部４４に内蔵されるＲＯＭに格納されたプログラムを実行することにより、予測部４４Ｂ及び報知部４４Ｃとして機能する。エラー発生率算出部として機能するスコープ制御部２６と予測部４４Ｂによって通信不能予測部が構成される。
The processor of the
予測部４４Ｂは、スコープ制御部２６により算出されたエラー発生率に基づいて、信号線２８を介した撮像素子２３とプロセッサ装置４との間の通信不能の発生を予測する。
The
具体的には、予測部４４Ｂは、エラー発生率が予め決められた閾値ＴＨ１を超える場合には、通信不能の発生の可能性があると判断する。図４は、内視鏡１を用いて検査を繰り返し行った場合の累積検査時間毎のエラー発生率の実測結果の一例を示す図である。例えば、信号線２８に断線等が生じて通信不能となったときのエラー発生率を基準値である１００％とした場合に、この基準値の例えば６割程度の値が上記の閾値ＴＨ１として予め決められる。
Specifically, the
なお、予測部４４Ｂは、例えば、最新の検査に対応するエラー発生率と、その検査の直前の検査に対応するエラー発生率との差が閾値ＴＨ２を超える場合に、通信不能の発生の可能性があると判断してもよい。図４に示すように、通信不能となる状態に近づくと、エラー発生率の増加スピードもはやくなることが分かる。このため、上記の差の閾値ＴＨ２を耐久試験によって求めることで、通信不能の発生を事前に予測することが可能になる。
In the
報知部４４Ｃは、予測部４４Ｂによって通信不能の発生が予測された場合に報知する。報知部４４Ｃは、例えば、表示制御部４３を制御して表示部７にメッセージ（通信不能の可能性があることを示す警告メッセージ、又は、故障検査を促すメッセージ等）を表示させることで通信不能となる可能性を使用者に報知する。または、報知部４４Ｃは、内視鏡装置１００に設けられる図示しないスピーカから上記メッセージを出力させることで、通信不能となる可能性を使用者に報知する。或いは、報知部４４Ｃは、プロセッサ装置４と接続された外部の電子機器に上記メッセージを送信することで、通信不能となる可能性を内視鏡装置１００の管理者に報知したりする。
The
図５は、内視鏡装置１００の動作を説明するためのフローチャートである。図５は、内視鏡装置１００の電源がオンになり、内視鏡１を用いた検査の準備（検査情報の入力作業及び患者情報の入力作業等）が完了した後の動作を示す。
FIG. 5 is a flowchart for explaining the operation of the
システム制御部４４は、本体部２に内視鏡１が接続されているかを判定し（ステップＳ１）、内視鏡１が本体部２に接続されていない場合（ステップＳ１：ＮＯ）にはステップＳ６にて内視鏡装置１００の電源がオフにされたかを判定し、電源がオフにされていない場合（ステップＳ６：ＮＯ）にはステップＳ１に処理を戻す。ステップＳ６にて電源がオフにされていた場合には、システム制御部４４は動作を終了する。
The
ステップＳ１の判定の結果、内視鏡１が本体部２に接続されていた場合（ステップＳ１：ＹＥＳ）には、システム制御部４４は、内視鏡１を用いた検査の開始指示の有無を判定する（ステップＳ２）。
As a result of the determination in step S1, when the
ステップＳ２の判定の結果、検査の開始指示があった場合（ステップＳ２：ＹＥＳ）には、システム制御部４４によって検査開始時刻が記憶されて検査が開始される。スコープ制御部２６は、この検査の行われている間にエラー検出部２５からエラー検出情報を受信すると（ステップＳ７：ＹＥＳ）、このエラー検出情報をその検出時刻と共にメモリ２７に記憶する（ステップＳ８）。
As a result of the determination in step S2, when the inspection start instruction is given (step S2: YES), the
検査の開始後、システム制御部４４は、検査の終了指示の有無を判定し、終了指示がない場合（ステップＳ９：ＮＯ）にはステップＳ７に処理が戻って検査が継続される。システム制御部４４は、検査の終了指示があった場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）には、実施した検査の開始時刻と終了時刻をスコープ制御部２６に通知してステップＳ６に処理を移行する。この通知を受けたスコープ制御部２６は、検査の開始時刻と終了時刻からなる実施済みの検査に要した時間の情報を、この検査の期間中に記憶したエラー検出情報と対応付けてメモリ２７に記憶する。
After the start of the inspection, the
ステップＳ２の判定の結果、検査の開始指示がなされていない場合（ステップＳ２：ＮＯ）には、システム制御部４４は、スコープ制御部２６に対してエラー発生率の算出を指示する。この指示を受けたスコープ制御部２６は、メモリ２７に記憶されている最新の検査の時間の情報に対応するエラー検出情報とこの時間の情報を取得し、取得した時間の情報とエラー検出情報とに基づいて、この最新の検査時におけるエラー発生率を算出する（ステップＳ３）。
As a result of the determination in step S2, if the inspection start instruction is not given (step S2: NO), the
次に、システム制御部４４の予測部４４Ｂは、ステップＳ３にて算出されたエラー発生率をスコープ制御部２６から取得し、取得したエラー発生率が閾値ＴＨ１を超えるか否かを判定する（ステップＳ４）。
Next, the
予測部４４Ｂは、エラー発生率が閾値ＴＨ１を超えていた場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）には、信号線２８を介した通信不能の発生が予測されると判断する。そして、この場合には、システム制御部４４の報知部４４Ｃが、通信不能の発生が予測されることを報知する（ステップＳ５）。エラー発生率が閾値ＴＨ１以下であった場合（ステップＳ４：ＮＯ）とステップＳ５の後は、ステップＳ６に処理が移行される。
When the error occurrence rate exceeds the threshold value TH1 (step S4: YES), the
以上のように、内視鏡装置１００によれば、検査中においては、エラー検出部２５から出力されるエラー検出情報がメモリ２７に蓄積され、このメモリ２７に記憶されたエラー検出情報に基づいて、信号線２８を介した通信不能の発生を予測することができる。内視鏡装置１００では、検査開始前に、この通信不能の発生を事前に予測することができるため、検査を開始してから通信不能となって検査が中断される等の事態が生じるのを防ぐことができ、効率的な検査が可能になる。
As described above, according to the
また、内視鏡装置１００によれば、検査開始前において、過去に行われた検査のうちの最新の検査に対応するエラー検出情報に基づいてエラー発生率が算出される。このように、直近に行われた検査のエラー発生率を予測に用いることで、予測の精度を向上させることができる。
Further, according to the
また、内視鏡装置１００によれば、エラー検出情報が内視鏡１に内蔵されたメモリ２７に記憶される。内視鏡装置１００の本体部２には多数の内視鏡１を接続可能であるが、内視鏡１のメモリ２７にその内視鏡１にて発生した信号のエラーの情報を記憶することで、この情報の管理を容易に行うことができる。なお、メモリ２７を用いずに、例えば本体部２に内蔵されたフラッシュメモリ等の書き換え可能な記憶媒体に、内視鏡１のシリアル番号と対応づけて、この内視鏡１で生じたエラー検出情報を記憶するようにしてもよい。
Further, according to the
図５のステップＳ３では、最新の検査に対応するエラー検出情報に基づいてエラー発生率が算出されるが、エラー発生率の算出方法はこれに限らない。例えば、ステップＳ３において、スコープ制御部２６は、メモリ２７に記憶されている全ての時間の情報に基づく検査時間の累積値（内視鏡１により行われた過去の全ての検査の時間の累積値）と、この全ての時間の情報に対応するエラー検出情報の総数とに基づいてエラー発生率を算出してもよい。
In step S3 of FIG. 5, the error occurrence rate is calculated based on the error detection information corresponding to the latest inspection, but the method for calculating the error occurrence rate is not limited to this. For example, in step S3, the
図６は、内視鏡装置１００の動作の変形例を説明するためのフローチャートである。図６に示すフローチャートは、ステップＳ８とステップＳ９の間にステップＳ１０及びステップＳ１１が追加された点を除いては図５と同じである。図６において図５と同じ処理には同一符号を付して説明を省略する。
FIG. 6 is a flowchart for explaining a modified example of the operation of the
内視鏡１による検査が開始された後にエラー検出部２５によってエラーが検出されると、ステップＳ８にてエラー検出情報がメモリ２７に記憶される。その後、スコープ制御部２６は、検査開始時刻から現時点までの時間と、検査開始以降にメモリ２７に記憶されたエラー検出情報の総数とに基づいて、単位時間あたりのエラー発生率を算出し、算出したエラー発生率が閾値ＴＨ１を超えるか否かを判定する（ステップＳ１０）。
If an error is detected by the
なお、ステップＳ１０において、スコープ制御部２６は、メモリ２７に記憶されている全ての時間の情報に基づく時間の累積値に、検査開始時刻から現時点までの時間を加算して得た累積検査時間と、この全ての時間の情報に対応するエラー検出情報の総数にステップＳ８にて記憶したエラー検出情報の数を加算して得た累積エラー発生数とに基づいて、単位時間当たりのエラー発生率を算出してもよい。
In step S10, the
スコープ制御部２６は、エラー発生率が閾値ＴＨ１を超えていた場合（ステップＳ１０：ＹＥＳ）には、システム制御部４４の報知部４４Ｃに対して報知の指示を行い、この指示を受けた報知部４４Ｃによって報知が行われる（ステップＳ１１）。エラー発生率が閾値ＴＨ１以下であった場合（ステップＳ１０：ＮＯ）には、報知が行われることはなく、ステップＳ９に処理が移行される。
When the error occurrence rate exceeds the threshold value TH1 (step S10: YES), the
図６の動作例では、検査開始後であっても、検査の進行に伴って、通信不能の発生をリアルタイムで予測することができる。このように、検査開始前には通信不能となる可能性は低かったものの、検査を開始した結果、この検査の実施中に通信不能になる可能性を把握できることで、早目に検査を中断して内視鏡１を交換するなどの対応を行うことができ、検査を効率的に行うことが可能となる。
In the operation example of FIG. 6, even after the inspection is started, the occurrence of communication failure can be predicted in real time as the inspection progresses. In this way, although it was unlikely that communication would be lost before the start of the inspection, as a result of starting the inspection, it was possible to understand the possibility of communication failure during the inspection, and the inspection was interrupted early. It is possible to take measures such as replacing the
図７は、内視鏡装置１００の第一の変形例である内視鏡装置１００Ａの概略構成を示すブロック図である。内視鏡装置１００Ａは、エラー検出部２５がプロセッサ装置４の内部に設けられている点を除いては、図２の内視鏡装置１００と同じ構成である。
FIG. 7 is a block diagram showing a schematic configuration of the
内視鏡装置１００Ａでは、エラー検出部２５がエラーを検出すると、エラー検出情報をシステム制御部４４に送信する。システム制御部４４は、エラー検出情報を受信すると、これをスコープ制御部２６に送信する。そして、スコープ制御部２６がこのエラー検出情報をメモリ２７に記憶する。これ以外の動作は内視鏡装置１００と同じである。
In the
内視鏡装置１００Ａによれば、エラー検出部２５がプロセッサ装置４にあることで、内視鏡１におけるプロセッサ装置４との接続部分に破損が生じることによる通信不能の発生を予測することができる。また、エラー検出部２５がプロセッサ装置４にあることで、スコープ制御部２６の処理負荷を軽減することができ、内視鏡１の製造コストを下げることができる。
According to the
内視鏡装置１００及び内視鏡装置１００Ａにおいて、スコープ制御部２６が行うエラー発生率の算出を、システム制御部４４が行うようにしてもよい。この構成によれば、スコープ制御部２６の処理負荷を更に軽減することができ、内視鏡１の製造コストを下げることができる。
In the
また、内視鏡装置１００及び内視鏡装置１００Ａにおいて、システム制御部４４の予測部４４Ｂの機能をスコープ制御部２６が持つ構成としてもよい。この構成によれば通信不能の予測をより高速に行うことが可能になる。
Further, in the
以上の説明では、内視鏡装置１００及び内視鏡装置１００Ａにおいて、システム制御部４４の予測部４４Ｂは、エラー発生率を閾値と比較することで通信不能の発生を予測するものとしたが、予測方法はこれに限定されるものではない。
In the above description, in the
例えば、予測部４４Ｂは、メモリ２７に記憶されている全てのエラー検出情報を、エラー検出履歴によって通信不能の発生を予測する予測モデル（通信不能となった多数の内視鏡１におけるエラー検出情報の履歴を機械学習又は深層学習により学習させた学習済みのモデル）に適用し、この予測モデルを用いて通信不能の発生を予測してもよい。この場合には予測部４４Ｂが通信不能予測部として機能する。
For example, the
このように、予測部４４Ｂが学習済みの予測モデルを用いてエラー検出情報から通信不能の発生を予測する構成では、予測部４４Ｂの処理負荷が大きくなる。このため、内視鏡装置１００及び内視鏡装置１００Ａのように、システム制御部４４が予測部４４Ｂとして機能することで、内視鏡１の製造コストを低減することができる。
As described above, in the configuration in which the
図８は、内視鏡装置１００の第二の変形例である内視鏡装置１００Ｂの概略構成を示すブロック図である。内視鏡装置１００Ｂは、エラー検出部２５がプロセッサ装置４の内部に設けられている点と、センサ部２９が内視鏡１に追加された点と、システム制御部４４の予測部４４Ｂ及びスコープ制御部２６の機能が一部異なる点を除いては、図２の内視鏡装置１００と同じ構成である。
FIG. 8 is a block diagram showing a schematic configuration of the
センサ部２９は、先端部１０Ｃの温度を検出する温度センサと、挿入部１０の機械的負荷を検出するためのセンサとの少なくとも一方を含む。挿入部１０の機械的負荷を検出するためのセンサには、挿入部１０に設けられた少なくとも１つの圧力センサ、又は、先端部１０Ｃに設けられた加速度センサ等が含まれる。
The
センサ部２９により検出された情報はスコープ制御部２６に送信される。スコープ制御部２６は、センサ部２９により検出された情報をシステム制御部４４に転送する。
The information detected by the
システム制御部４４の予測部４４Ｂは、内視鏡１により検査が行われている期間にてスコープ制御部２６により算出されたエラー発生率と、センサ部２９により検出された情報を、通信不能が発生した多数の内視鏡１におけるエラー発生率及びセンサ部２９の検出情報を機械学習又は深層学習により学習させた予測モデルに適用して、信号線２８を介した通信不能の発生を予測する。
The
例えば、エラー発生率が上記の閾値ＴＨ１以下であっても、先端部１０Ｃの温度が高い場合には先端部１０Ｃの基板と信号線２８との接合部分がはがれやすくなると想定される。また、エラー発生率が上記の閾値ＴＨ１以下であっても、挿入部１０に強い圧力が頻繁に加わっている場合には、先端部１０Ｃの基板と信号線２８との接合部分、又は、信号線２８とプロセッサ装置４との接合部分がはがれやすくなると想定される。
For example, even if the error occurrence rate is equal to or less than the above threshold value TH1, it is assumed that the joint portion between the substrate of the
このように、信号線２８による通信不能の発生は、エラー発生率だけでなく、先端部１０Ｃの温度、又は、挿入部１０にかかる機械的負荷を加味することで、その予測の精度を向上させることができる。そこで、先端部１０Ｃの温度、挿入部１０にかかる機械的負荷、及びエラー発生率を入力とする予測モデルを構築し、この予測モデルを多数の内視鏡１を用いて得られた学習データによって学習させる。予測部４４Ｂは、この予測モデルを用いることで、通信不能の発生を予測する。
As described above, the occurrence of communication failure due to the
図９は、図８に示す内視鏡装置１００Ｂの動作を説明するためのフローチャートである。図９に示すフローチャートは、ステップＳ８とステップＳ９の間にステップＳ２１からステップＳ２３が追加された点を除いては、図５と同じである。図９において図５と同じ処理には同一符号を付して説明を省略する。なお、図９には示していないが、内視鏡装置１００Ｂでは、ステップＳ２の判定がＹＥＳとなると、センサ部２９により検出された情報がスコープ制御部２６を経由してシステム制御部４４に伝達される。
FIG. 9 is a flowchart for explaining the operation of the
内視鏡１による検査が開始された後にエラー検出部２５によってエラーが検出されると、ステップＳ８にてエラー検出情報がメモリ２７に記憶される。その後、スコープ制御部２６は、検査開始時刻から現時点までの時間と、検査開始以降にメモリ２７に記憶されたエラー検出情報の総数とに基づいて、単位時間あたりのエラー発生率を算出する。
If an error is detected by the
次に、システム制御部４４の予測部４４Ｂは、スコープ制御部２６からエラー発生率を取得し、検査開始後にスコープ制御部２６から取得したセンサ部２９により検出された情報と、このエラー発生率とを予測モデルに適用する（ステップＳ２１）。
Next, the
予測モデルによって通信不能の発生の可能性があるという結果が得られた場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）には、報知部４４Ｃが報知を行う（ステップＳ２３）。予測モデルによって通信不能の発生の可能性がないという結果が得られた場合（ステップＳ２２：ＮＯ）と、ステップＳ２３の後は、ステップＳ９に処理が移行される。
When the prediction model results in the possibility of communication failure (step S22: YES), the
以上のように、内視鏡装置１００Ｂによれば、エラー発生率だけでなく、先端部１０Ｃの温度又は挿入部１０にかかる機械的負荷を加味して通信不能の発生を予測するため、予測精度を高めることができる。
As described above, according to the
なお、内視鏡装置１００Ｂのスコープ制御部２６は、検査開始後、アングルノブ１２の操作情報をシステム制御部４４に転送するようにしてもよい。アングルノブ１２の操作情報によっても挿入部１０にどの程度の負荷がかかるかが分かる。このため、上記の予測モデルを、エラー発生率、先端部１０Ｃの温度、挿入部１０にかかる機械的負荷、及び操作情報を入力として通信不能の発生を予測するモデルとすることで、通信不能の発生を更に高精度に予測することが可能となる。
The
なお、内視鏡装置１００Ｂにおいてエラー検出部２５はプロセッサ装置４の内部ではなく、コネクタ部１３Ａの内部にある構成であってもよい。
In the
図１０は、内視鏡装置１００の第三の変形例である内視鏡装置１００Ｃの概略構成を示すブロック図である。内視鏡装置１００Ｃのハードウェア構成は、内視鏡装置１００Ｂに通信インタフェース（ＩＦ）４１が追加されたものとなっている。
FIG. 10 is a block diagram showing a schematic configuration of the
通信ＩＦ４１は、ローカルエリアネットワーク又はインターネット等のネットワーク３１に接続して外部の電子機器と通信を行うためのインタフェースである。ネットワーク３１には、内視鏡装置１００Ｃのシステム制御部４４を遠隔制御するための装置であるリモートサーバ３０が接続されている。リモートサーバ３０は、具体的にはプロセッサを含むコンピュータである。
The communication IF 41 is an interface for connecting to a local area network or a
内視鏡装置１００Ｃのシステム制御部４４は、スコープ制御部２６から取得したエラー発生率及びセンサ部２９により検出された情報を、通信ＩＦ４１を介してリモートサーバ３０に転送する。リモートサーバ３０は、このエラー発生率及び情報を上述した予測モデルに適用して、信号線２８を介した通信不能の発生を予測する。つまり、内視鏡装置１００Ｃでは、図８のシステム制御部４４の予測部４４Ｂの機能をリモートサーバ３０が果たす構成となっている。内視鏡装置１００Ｃとリモートサーバ３０とを合わせて内視鏡システムが構成される。
The
内視鏡装置１００Ｃによれば、予測モデルを用いた負荷の高い処理をリモートサーバ３０にて行うため、システム制御部４４の処理負荷を軽減することができ、内視鏡装置１００Ｃの製造コストを低減することができる。
According to the
なお、内視鏡装置１００Ｃの構成（予測部４４Ｂの機能をリモートサーバ３０に持たせる構成）は、内視鏡装置１００又は内視鏡装置１００Ａにも同様に適用可能である。
The configuration of the
図１１は、内視鏡装置１００の第四の変形例である内視鏡装置１００Ｄの概略構成を示すブロック図である。内視鏡装置１００Ｄのハードウェア構成は、図２の内視鏡装置１００に電気メス制御装置８が接続されたものとなっている。
FIG. 11 is a block diagram showing a schematic configuration of the
内視鏡装置１００Ｄにおいては、内視鏡１の先端部１０Ｃの内部に図示省略の電気メスが設けられており、この電気メスを制御するための電気メス制御装置８がシステム制御部４４に接続されている。
In the
内視鏡装置１００Ｄのエラー検出部２５は、基本的な機能は内視鏡装置１００のエラー検出部２５と同じであるが、電気メスが使用されている期間にてエラーを検出した場合には、このエラーを非検出として処理する点が異なる。つまり、内視鏡装置１００Ｄのエラー検出部２５は、エラーを検出した場合でも、その検出した時点にて電気メスが使用されていた場合には、エラー検出情報をスコープ制御部２６には送信しない。
The
電気メス使用時には、信号線２８の断線等とは関係なく、エラー検出部２５にてエラーが検出されやすくなると想定される。このため、電気メス使用時に検出されたエラーはエラーとして処理しないことで、エラー発生率を正確に算出することが可能となる。
When using an electric knife, it is assumed that an error is likely to be detected by the
内視鏡装置１００Ｄのエラー検出部２５の構成は、内視鏡装置１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃにも同様に適用可能である。
The configuration of the
図１２は、内視鏡装置１００の第五の変形例である内視鏡装置１００Ｅの概略構成を示す外観図である。図１３は、図１２に示す内視鏡装置１００Ｅの概略構成を示すブロック図である。内視鏡装置１００Ｅは、図７に示した内視鏡装置１００Ａにおいて、本体部２と内視鏡１とを接続するユニバーサルコード１３のコネクタ部１３Ａ，１３Ｂが単一のコネクタ部１３Ｃに変更された構成である。
FIG. 12 is an external view showing a schematic configuration of the
コネクタ部１３Ｃは、光源装置５に接続される。内視鏡１に含まれる信号線２８は、光源装置５を経由して、プロセッサ装置４のエラー検出部２５に接続される。図１２及び図１３のように、単一のコネクタ部にて本体部２と内視鏡１とを接続する構成の内視鏡装置においても本発明を適用可能である。内視鏡装置１００Ｅにおいては、光源装置５の内部にエラー検出部２５が設けられていてもよい。この場合には、光源制御部５１がエラー検出部２５の制御を行えばよい。
The
以上説明してきたように、本明細書には以下の事項が開示されている。 As described above, the following matters are disclosed in the present specification.
（１）
撮像素子と、上記撮像素子から出力される信号にエラー検出用情報を付加し伝送データとして信号線に出力する情報付加部と、を挿入部の先端部に有する内視鏡と、
上記信号線を伝送されてきた上記伝送データに基づいて、上記信号にエラーが発生していることを検出するエラー検出部と、
上記エラー検出部から出力されるエラー検出情報に基づいて、上記信号線を介した通信不能の発生を予測する通信不能予測部と、を備える内視鏡システム。
(1)
An endoscope having an image pickup element, an information addition section that adds error detection information to the signal output from the image pickup element and outputs it as transmission data to a signal line, and an endoscope at the tip of the insertion section.
An error detection unit that detects that an error has occurred in the signal based on the transmission data transmitted through the signal line, and an error detector.
An endoscope system including a communication failure prediction unit that predicts the occurrence of communication failure via the signal line based on error detection information output from the error detection unit.
（２）
（１）記載の内視鏡システムであって、
上記通信不能予測部は、上記エラー検出情報に基づいて単位時間当たりの上記エラーの発生回数を示すエラー発生率を算出するエラー発生率算出部と、上記エラー発生率に基づいて上記通信不能の発生を予測する予測部と、を備える内視鏡システム。
(2)
(1) The endoscope system described above.
The communication failure prediction unit includes an error occurrence rate calculation unit that calculates an error occurrence rate indicating the number of occurrences of the error per unit time based on the error detection information, and an error occurrence rate calculation unit that calculates the error occurrence rate based on the error occurrence rate. An endoscope system equipped with a prediction unit that predicts.
（３）
（２）記載の内視鏡システムであって、
上記内視鏡により行われた検査に要した時間に上記エラー検出情報を対応付けて記憶する記憶部を備え、
上記エラー発生率算出部は、上記記憶部に記憶されている最新の上記検査に要した上記時間と、その時間に対応する上記エラー検出情報の数から上記エラー発生率を算出する内視鏡システム。
(3)
(2) The endoscope system described above.
It is equipped with a storage unit that stores the error detection information in association with the time required for the inspection performed by the endoscope.
The error occurrence rate calculation unit calculates the error occurrence rate from the time required for the latest inspection stored in the storage unit and the number of error detection information corresponding to the time. ..
（４）
（２）又は（３）記載の内視鏡システムであって、
上記内視鏡により行われた検査に要した時間に上記エラー検出情報を対応付けて記憶する記憶部を備え、
上記エラー発生率算出部は、上記内視鏡を用いた検査が開始される前に、上記記憶部に記憶されている上記時間及びその時間に対応する上記エラー検出情報の数とから上記エラー発生率を算出する内視鏡システム。
(4)
The endoscope system according to (2) or (3).
It is equipped with a storage unit that stores the error detection information in association with the time required for the inspection performed by the endoscope.
The error occurrence rate calculation unit generates the error from the time stored in the storage unit and the number of error detection information corresponding to the time before the inspection using the endoscope is started. An endoscope system that calculates the rate.
（５）
（３）又は（４）記載の内視鏡システムであって、
上記記憶部は、上記内視鏡に設けられる内視鏡システム。
(5)
The endoscope system according to (3) or (4).
The storage unit is an endoscope system provided in the endoscope.
（６）
（２）から（５）のいずれか１つに記載の内視鏡システムであって、
上記内視鏡は、上記先端部の温度と上記挿入部の機械的負荷の少なくとも一方を検出するためのセンサ部を備え、
上記予測部は、上記内視鏡により検査が行われている期間にて算出された上記エラー発生率と、上記センサ部により検出された情報を、機械学習又は深層学習により形成された予測モデルに適用して上記通信不能の発生を予測する内視鏡システム。
(6)
The endoscope system according to any one of (2) to (5).
The endoscope includes a sensor unit for detecting at least one of the temperature of the tip portion and the mechanical load of the insertion portion.
The prediction unit uses the error occurrence rate calculated during the period during which the examination is performed by the endoscope and the information detected by the sensor unit into a prediction model formed by machine learning or deep learning. An endoscope system that applies and predicts the occurrence of the above communication inability.
（７）
（６）記載の内視鏡システムであって、
上記予測部は、上記期間にて上記挿入部の操作情報を取得し、上記期間にて算出された上記エラー発生率と、上記情報と、上記操作情報とを上記予測モデルに適用して上記通信不能の発生を予測する内視鏡システム。
(7)
(6) The endoscope system described above.
The prediction unit acquires the operation information of the insertion unit in the period, applies the error occurrence rate calculated in the period, the information, and the operation information to the prediction model, and communicates. An endoscopic system that predicts the occurrence of disability.
（８）
（２）から（７）のいずれか１つに記載の内視鏡システムであって、
上記予測部は、上記内視鏡が接続される内視鏡装置の本体部に設けられる内視鏡システム。
(8)
The endoscope system according to any one of (2) to (7).
The prediction unit is an endoscope system provided in the main body of an endoscope device to which the endoscope is connected.
（９）
（２）から（７）のいずれか１つに記載の内視鏡システムであって、
上記予測部は、上記内視鏡が接続される内視鏡装置の本体部にネットワークを介して接続された装置に設けられる内視鏡システム。
(9)
The endoscope system according to any one of (2) to (7).
The prediction unit is an endoscope system provided in a device connected to the main body of the endoscope device to which the endoscope is connected via a network.
（１０）
（１）から（９）のいずれか１つに記載の内視鏡システムであって、
上記内視鏡の先端部は電気メスを有し、
上記エラー検出部は、上記電気メスが使用されている期間にて上記エラーを検出した場合にはそのエラーを非検出として処理する内視鏡システム。
(10)
The endoscope system according to any one of (1) to (9).
The tip of the endoscope has an electric knife
The error detection unit is an endoscope system that processes the error as non-detection when the error is detected during the period when the electric knife is used.
（１１）
（１）から（１０）のいずれか１つに記載の内視鏡システムであって、
上記エラー検出部は、上記内視鏡が接続される内視鏡装置の本体部に設けられる内視鏡システム。
(11)
The endoscope system according to any one of (1) to (10).
The error detection unit is an endoscope system provided in the main body of the endoscope device to which the endoscope is connected.
（１２）
（１）記載の内視鏡システムであって、
上記通信不能予測部は、上記エラー検出情報を機械学習又は深層学習により形成された予測モデルに適用して上記通信不能の発生を予測する内視鏡システム。
(12)
(1) The endoscope system described above.
The communication failure prediction unit is an endoscope system that predicts the occurrence of communication failure by applying the error detection information to a prediction model formed by machine learning or deep learning.
（１３）
（１）から（１２）のいずれか１つに記載の内視鏡システムであって、
上記通信不能の発生が予測された場合に報知する報知部を更に備える内視鏡システム。
(13)
The endoscope system according to any one of (1) to (12).
An endoscope system further provided with a notification unit that notifies when the occurrence of communication failure is predicted.
（１４）
内視鏡であって、
体腔内に挿入される挿入部と、
上記挿入部の先端部に設けられた撮像素子と、
上記先端部に設けられ、上記撮像素子から出力される信号にエラー検出用情報を付加し伝送データとして信号線に出力する情報付加部と、
上記信号線を伝送されてきた上記伝送データを受信し、上記伝送データに基づいて、上記信号にエラーが発生していることを検出するエラー検出部と、を備える内視鏡。
(14)
It ’s an endoscope,
The insertion part to be inserted into the body cavity and
The image sensor provided at the tip of the insertion part and
An information addition unit provided at the tip of the device, which adds error detection information to the signal output from the image pickup element and outputs it as transmission data to the signal line.
An endoscope including an error detection unit that receives the transmission data transmitted on the signal line and detects that an error has occurred in the signal based on the transmission data.
（１５）
撮像素子と、上記撮像素子から出力される信号にエラー検出用情報を付加し伝送データとして信号線に出力する情報付加部と、を挿入部の先端部に有する内視鏡の上記信号線を伝送されてきた上記伝送データに基づいて、上記信号にエラーが発生していることを検出し、上記検出の結果に基づいて、上記信号線を介した通信不能の発生を予測する内視鏡の通信不能予測方法。
(15)
Transmits the signal line of an endoscope having an image pickup element, an information addition section that adds error detection information to the signal output from the image pickup element and outputs it as transmission data to the signal line, and an information addition section at the tip of the insertion section. Communication of an endoscope that detects that an error has occurred in the signal based on the transmitted data that has been transmitted, and predicts the occurrence of communication failure via the signal line based on the result of the detection. Impossible prediction method.
１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ，１００Ｄ，１００Ｅ 内視鏡装置
１ 内視鏡
２ 本体部
２０ ライトガイド
２０ａ 照明用レンズ
２１ 対物レンズ
２２ レンズ群
２３ 撮像素子
２４ 情報付加部
２５ エラー検出部
２６ スコープ制御部
２７ メモリ
２８ 信号線
２９ センサ部
３０ リモートサーバ
３１ ネットワーク
４ プロセッサ装置
４１ 通信インタフェース
４２ 信号処理部
４３ 表示制御部
４４ システム制御部
４４Ｂ 予測部
４４Ｃ 報知部
５ 光源装置
５１ 光源制御部
５２ 光源部
６ 入力部
７ 表示部
８ 電気メス制御装置
１０ 挿入部
１０Ａ 軟性部
１０Ｂ 湾曲部
１０Ｃ 先端部
１１ 操作部
１２ アングルノブ
１３ ユニバーサルコード
１３Ａ，１３Ｂ，１３Ｃ コネクタ部
100, 100A, 100B, 100C, 100D,
Claims (14)
前記信号線を伝送されてきた前記伝送データに基づいて、前記信号にエラーが発生していることを検出するエラー検出部と、
前記エラー検出部から出力されるエラー検出情報に基づいて、前記信号線を介した通信不能の発生を予測する通信不能予測部と、を備え、
前記通信不能予測部は、前記エラー検出情報に基づいて単位時間当たりの前記エラーの発生回数を示すエラー発生率を算出するエラー発生率算出部と、前記エラー発生率に基づいて前記通信不能の発生を予測する予測部と、を備える内視鏡システム。 An endoscope having an image pickup element, an information addition section that adds error detection information to a signal output from the image pickup element and outputs it as transmission data to a signal line, and an endoscope at the tip of the insertion section.
An error detection unit that detects that an error has occurred in the signal based on the transmission data transmitted through the signal line, and an error detection unit.
A communication failure prediction unit that predicts the occurrence of communication failure via the signal line based on the error detection information output from the error detection unit is provided.
The communication failure prediction unit includes an error occurrence rate calculation unit that calculates an error occurrence rate indicating the number of occurrences of the error per unit time based on the error detection information, and an error occurrence rate calculation unit that calculates the error occurrence rate based on the error occurrence rate. An endoscope system equipped with a prediction unit that predicts.
前記内視鏡により行われた検査に要した時間に前記エラー検出情報を対応付けて記憶する記憶部を備え、
前記エラー発生率算出部は、前記記憶部に記憶されている最新の前記検査に要した前記時間と、当該時間に対応する前記エラー検出情報の数から前記エラー発生率を算出する内視鏡システム。 The endoscope system according to claim 1.
It is provided with a storage unit that stores the error detection information in association with the time required for the inspection performed by the endoscope.
The error occurrence rate calculation unit is an endoscope system that calculates the error occurrence rate from the time required for the latest inspection stored in the storage unit and the number of error detection information corresponding to the time. ..
前記内視鏡により行われた検査に要した時間に前記エラー検出情報を対応付けて記憶する記憶部を備え、
前記エラー発生率算出部は、前記内視鏡を用いた検査が開始される前に、前記記憶部に記憶されている前記時間及び当該時間に対応する前記エラー検出情報の数とから前記エラー発生率を算出する内視鏡システム。 The endoscope system according to claim 1 or 2.
It is provided with a storage unit that stores the error detection information in association with the time required for the inspection performed by the endoscope.
The error occurrence rate calculation unit generates the error from the time stored in the storage unit and the number of error detection information corresponding to the time before the inspection using the endoscope is started. An endoscope system that calculates the rate.
前記記憶部は、前記内視鏡に設けられる内視鏡システム。 The endoscope system according to claim 2 or 3.
The storage unit is an endoscope system provided in the endoscope.
前記内視鏡は、前記先端部の温度と前記挿入部の機械的負荷の少なくとも一方を検出するためのセンサ部を備え、
前記予測部は、前記内視鏡により検査が行われている期間にて算出された前記エラー発生率と、前記センサ部により検出された情報を、機械学習又は深層学習により形成された予測モデルに適用して前記通信不能の発生を予測する内視鏡システム。 The endoscope system according to any one of claims 1 to 4.
The endoscope includes a sensor unit for detecting at least one of the temperature of the tip portion and the mechanical load of the insertion portion.
The prediction unit uses the error occurrence rate calculated during the period during which the examination is performed by the endoscope and the information detected by the sensor unit into a prediction model formed by machine learning or deep learning. An endoscope system that is applied to predict the occurrence of the communication failure.
前記予測部は、前記期間にて前記挿入部の操作情報を取得し、前記期間にて算出された前記エラー発生率と、前記情報と、前記操作情報とを前記予測モデルに適用して前記通信不能の発生を予測する内視鏡システム。 The endoscope system according to claim 5.
The prediction unit acquires the operation information of the insertion unit in the period, and applies the error occurrence rate calculated in the period, the information, and the operation information to the prediction model to communicate. An endoscopic system that predicts the occurrence of disability.
前記予測部は、前記内視鏡が接続される内視鏡装置の本体部に設けられる内視鏡システム。 The endoscope system according to any one of claims 1 to 6.
The prediction unit is an endoscope system provided in the main body of an endoscope device to which the endoscope is connected.
前記予測部は、前記内視鏡が接続される内視鏡装置の本体部にネットワークを介して接続された装置に設けられる内視鏡システム。 The endoscope system according to any one of claims 1 to 6.
The prediction unit is an endoscope system provided in a device connected to the main body of the endoscope device to which the endoscope is connected via a network.
前記内視鏡の先端部は電気メスを有し、
前記エラー検出部は、前記電気メスが使用されている期間にて前記エラーを検出した場合には当該エラーを非検出として処理する内視鏡システム。 The endoscope system according to any one of claims 1 to 8.
The tip of the endoscope has an electric knife
The error detection unit is an endoscope system that processes the error as non-detection when the error is detected during the period in which the electric knife is used.
前記エラー検出部は、前記内視鏡が接続される内視鏡装置の本体部に設けられる内視鏡システム。 The endoscope system according to any one of claims 1 to 9.
The error detection unit is an endoscope system provided in the main body of an endoscope device to which the endoscope is connected.
前記通信不能予測部の予測部は、前記エラー検出情報を機械学習又は深層学習により形成された予測モデルに適用して前記通信不能の発生を予測する内視鏡システム。 The endoscope system according to claim 1.
The prediction unit of the communication failure prediction unit is an endoscope system that predicts the occurrence of communication failure by applying the error detection information to a prediction model formed by machine learning or deep learning.
前記通信不能の発生が予測された場合に報知する報知部を更に備える内視鏡システム。 The endoscope system according to any one of claims 1 to 11.
An endoscope system further comprising a notification unit that notifies when the occurrence of communication failure is predicted.
前記信号線を伝送されてきた前記伝送データに基づいて、前記信号にエラーが発生していることを検出するエラー検出部と、 An error detection unit that detects that an error has occurred in the signal based on the transmission data transmitted through the signal line, and an error detection unit.
前記エラー検出部から出力されるエラー検出情報に基づいて、前記信号線を介した通信不能の発生を予測する通信不能予測部と、を備え、 A communication failure prediction unit that predicts the occurrence of communication failure via the signal line based on the error detection information output from the error detection unit is provided.
前記内視鏡の先端部は電気メスを有し、 The tip of the endoscope has an electric knife
前記エラー検出部は、前記電気メスが使用されている期間にて前記エラーを検出した場合には当該エラーを非検出として処理する内視鏡システム。 The error detection unit is an endoscope system that processes the error as non-detection when the error is detected during the period in which the electric knife is used.
前記信号線を伝送されてきた前記伝送データに基づいて、前記信号にエラーが発生していることを検出するエラー検出部と、 An error detection unit that detects that an error has occurred in the signal based on the transmission data transmitted through the signal line, and an error detection unit.
前記エラー検出部から出力されるエラー検出情報に基づいて、前記信号線を介した通信不能の発生を予測する通信不能予測部と、を備え、 A communication failure prediction unit that predicts the occurrence of communication failure via the signal line based on the error detection information output from the error detection unit is provided.
前記通信不能予測部は、前記エラー検出情報を機械学習又は深層学習により形成された予測モデルに適用して前記通信不能の発生を予測する内視鏡システム。 The communication failure prediction unit is an endoscope system that predicts the occurrence of communication failure by applying the error detection information to a prediction model formed by machine learning or deep learning.
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