JPWO2013047054A1 - 診断システム - Google Patents

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Abstract

診断システムが、体腔内において所定波長領域の分光画像を撮影して分光画像データを得る分光画像撮影手段と、分光画像データから、病変部と健常部とを識別するための指標値を求め、該指標値に基づいた指標画像を生成して出力する画像処理手段と、指標画像を表示するモニタとを有し、画像処理手段は、分光画像の各画素について、波長５４２ｎｍ近傍の第１の波長の分光画像データＰ１、波長５５８ｎｍ近傍の第２の波長の分光画像データＰ２、及び波長５７８ｎｍ近傍の第３の波長の分光画像データＰ３を用いて所定の式より求まるβを指標値とすることを特徴とする。

Description

本発明は、生体組織中の病変部である可能性が高い領域を画像によって表示することが可能な診断システムに関する。
近年、日本特許出願公開公報ＪＰ２００７−１３５９８９Ａに記載されているもののような、分光計としての機能を備えた電子内視鏡が提案されている。このような電子内視鏡によれば、胃や直腸等の消化器の粘膜等の生体組織の分光特性（光の吸収率の周波数ごとの分布）を得ることができる。物質の分光特性は、測定対象となる生体組織の表層近傍に含まれる物質の種類や濃度の情報を反映していることが知られており、分析化学の体系に属する学問分野として確立されている。その中で、複合成分よりなる物質の分光特性は、その複合物質を構成する要素物質の分光特性を重畳した情報であることも知られている。
病変部の生体組織においては、健常部の生体組織には殆ど含まれていない化学構造の物質が多く含まれる場合がある。そのため、病変部を含む生体組織の分光特性は、健常部のみの生体組織の分光特性とは異なったものとなる。このように、健常部と病変部とでは分光特性が変化するため、両者の分光特性を比較して、生体組織における何らかの病変部が含まれるかどうかを判断することができる。
上記のように、生体内の分光情報を入手して、その分光特性の差異から、生体組織における病変部の存在を判定することが研究されてきた。しかしながら、従来の研究では、生体組織中のどの領域に病変部に起因する分光変化が存在するかを画像に展開して判断し、病変部の位置や範囲を特定しながら、また周辺組織と比較しながら診断する実用的な方法については何ら提案されていない。
本発明は上記の問題を解決するためになされたものである。すなわち、本発明は、病変部と健常部とを容易に識別可能な画像を表示することのできる診断システムを提供することを目的とする。
上記の目的を達成するため、本発明の診断システムは、体腔内において所定波長領域の分光画像を撮影して分光画像データを得る分光画像撮影手段と、分光画像データから、病変部と健常部とを識別するための指標値を求め、該指標値に基づいた指標画像を生成して出力する画像処理手段と、指標画像を表示するモニタとを有し、画像処理手段は、分光画像の各画素について、波長５４２ｎｍ近傍の第１の波長の分光画像データＰ１、波長５５８ｎｍ近傍の第２の波長の分光画像データＰ２、及び波長５７８ｎｍ近傍の第３の波長の分光画像データＰ３を用いて下式（数１）より求まるβを前記指標値とすることを特徴とする。
生体の血流成分において、病変部と健常部とでは、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの構成比率が異なる場合があり、疾患の検出や進行度の推定に有効であることが報告されている。また、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの光吸収特性が異なることが知られている。本発明はこの点に着目してなされたものであり、上記の構成によれば、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの構成比率を表す指標値βに基づいた指標画像が表示されるため、術者は、健常部と異常部とを容易に識別することが可能となる。
また、画像処理手段は、指標値から酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率を求め、該比率に基づいて指標画像を生成する構成とすることができる。また、この場合、画像処理手段は、分光画像の各画素について、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率に基づいた所定の色を割り当てることによって指標画像を生成する構成とすることが望ましい。このような構成によれば、健常部と異常部とをさらに容易かつ正確に識別することが可能となる。
また、画像処理手段は、分光画像データのうち、青色、緑色、赤色の波長帯域のものを合成してカラー画像を出力し、モニタには、カラー画像と指標画像とが並べられて表示されることが望ましい。このような構成によれば、現在観察中のカラー画像と指標画像とを比較することで容易に病変部を特定することが可能となるため、手術による切除等の必要な範囲を容易に確認、特定することも可能となる。
また、分光画像データのうち、所定の波長範囲の分光画像データを積算し、該積算値が基準値と一致するように分光画像データを補正する規格化手段を有する構成としてもよい。また、この場合において、所定の波長範囲は、例えば、６００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲内から選択される所定の波長範囲であることが望ましい。このような構成によれば、分光画像を構成する各画素間の反射角度差に起因する光量のバラツキを補正することができるため、健常部と異常部とをより正確に識別可能な指標画像を提供することが可能となる。
また、分光画像データのうち、ヘモグロビン等吸収点に対応する波長の分光画像データが基準値と一致するように分光画像データを補正する規格化手段を有する構成としてもよい。
また、所定波長領域は、４００〜８００ｎｍであり、分光画像は、１〜１０ｎｍの範囲で定められる所定の波長毎に撮影された複数の画像であることが望ましい。
また、第１の波長は、５３０ｎｍ〜５４５ｎｍの範囲内の所定の波長であり、第２の波長は、５５０ｎｍ〜５６８ｎｍの範囲内の所定の波長であり、第３の波長は、５７０ｎｍ〜５８４ｎｍの範囲内の所定の波長とすることができる。
また、別の観点からは、本発明の診断システムは、体腔内において所定波長領域の分光画像を撮影して分光画像データを得る分光画像撮影手段と、分光画像データから、病変部と健常部とを識別するための指標値を求め、該指標値に基づいた指標画像を生成して出力する画像処理手段と、指標画像を表示するモニタとを有し、画像処理手段は、分光画像の各画素について、波長５４２ｎｍ近傍の分光画像データＰ１、波長５５８ｎｍ近傍の分光画像データＰ２、波長５７８ｎｍ近傍の分光画像データＰ３、及び該画素に入射される光量を示す規格化係数ａを用いて下式（数２）より求まるγを指標値とすることを特徴とする。
以上のように、本発明の診断システムによれば、病変部と健常部とを容易に識別可能な画像が表示されるため、診断時間が短縮されると共に、手術による切除等の必要な範囲を容易に確認、特定することが可能となる。
図１は、本発明の実施の形態に係る診断システムのブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態に係る診断システムで取得した胃粘膜の分光画像データを示すグラフである。図２（ａ）は、胃粘膜の病変部に対応する画素のスペクトルを示したグラフであり、図２（ｂ）は、胃粘膜の健常部に対応する画素のスペクトルを示したグラフである。 図３は、ヘモグロビンの吸収特性を示すグラフである。 図４は、図３のヘモグロビンの吸収特性を５２０ｎｍ〜６００ｎｍの波長域について拡大して示したものである。 図５は、ヘモグロビンの透過特性を示すグラフである。 図６は、本発明の実施の形態で用いられる酸素化ヘモグロビンの濃度指数βと酸素化ヘモグロビン濃度との関係を示したグラフである。 図７は、本発明の実施の形態に係る診断システムの画像処理部によって実行される画像生成処理を示すフローチャートである。 図８は、図７の画像生成処理によって画像表示装置に表示されるカラー画像及び指標画像を模式的に示した図である。
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係る診断システムのブロック図である。本実施形態の診断システム１は、胃や腸等の消化器の疾患を診断する際に医師によって参照される指標画像を生成するものである。診断システム１は、電子内視鏡１００と、電子内視鏡用プロセッサ２００と、画像表示装置３００と、を有する。また、電子内視鏡用プロセッサ２００には、光源部４００と、画像処理部５００が内蔵されている。
電子内視鏡１００は、体腔内に挿入される挿入管１１０を有し、挿入管１１０の先端部（挿入管先端部）１１１には、対物光学系１２１が設けられている。挿入管先端部１１１近傍に位置する生体組織Ｔの対物光学系１２１による像は、挿入管先端部１１１に内蔵されている撮像素子１４１の受光面に結像するように構成されている。撮像素子１４１としては、例えば、前面に三原色カラーフィルターを備えたＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサが用いられる。
撮像素子１４１は、受光面に結像した像に対応する映像信号を、周期的に（例えば１／３０秒おきに）出力している。撮像素子１４１から出力された映像信号は、ケーブル１４２を介して電子内視鏡用プロセッサ２００の画像処理部５００に送られる。
画像処理部５００は、Ａ／Ｄ変換回路５１０、一時記憶メモリ５２０、コントローラ５３０、ビデオメモリ５４０及び信号処理回路５５０を有する。Ａ／Ｄ変換回路５１０は、電子内視鏡１００の撮像素子１４１からケーブル１４２を介して入力される映像信号をＡ／Ｄ変換してデジタル画像データを出力する。Ａ／Ｄ変換回路５１０から出力されるデジタル画像データは、一時記憶メモリ５２０に送られ記憶される。コントローラ５３０は、一時記憶メモリ５２０に記憶された任意の単数又は複数の画像データを処理して一枚の表示用画像データを生成し、これをビデオメモリ５４０に送る。例えば、コントローラ５３０は、単一の画像データから生成された表示用画像データ、複数の画像データの画像が並べて表示される表示用画像データ、或いは複数の画像データを画像演算して得られた画像や、画像演算の結果得られるグラフが表示される表示用画像データ等を生成して、これをビデオメモリ５４０に記憶させる。信号処理回路５５０は、ビデオメモリ５４０に記憶されている表示用画像データを所定の形式（例えばＮＴＳＣ形式）のビデオ信号に変換し、出力する。信号処理回路５５０から出力されたビデオ信号は、画像表示装置３００に入力される。この結果、電子内視鏡１００によって撮像された内視鏡画像等が、画像表示装置３００に表示される。
また、電子内視鏡１００にはライトガイド１３１が設けられている。ライトガイド１３１の先端部１３１ａは挿入管先端部１１１の近傍に配置されており、一方、ライトガイド１３１の基端部１３１ｂは電子内視鏡用プロセッサ２００に接続されている。電子内視鏡用プロセッサ２００は、キセノンランプ等の光量の大きい白色光を生成する光源４３０等を有する光源部４００（後述）を内蔵しており、この光源部４００によって生成された光が、ライトガイド１３１の基端部１３１ｂに入射するようになっている。ライトガイド１３１の基端部１３１ｂに入射した光は、ライトガイド１３１を通ってその先端部１３１ａに導かれ、先端部１３１ａから放射される。電子内視鏡１００の挿入管先端部１１１の、ライトガイド１３１の先端部１３１ａの近傍には、レンズ１３２が設けられており、ライトガイド１３１の先端部１３１ａから放射される光は、レンズ１３２を透過して、挿入管先端部１１１の近傍の生体組織Ｔを照明する。
このように、電子内視鏡用プロセッサ２００は、電子内視鏡１００の撮像素子１４１から出力される映像信号を処理するビデオプロセッサとしての機能と、電子内視鏡１００の挿入管先端部１１１近傍の生体組織Ｔを照明するための照明光を電子内視鏡１００のライトガイド１３１に供給する光源装置としての機能を兼ね備えるものである。
本実施形態においては、電子内視鏡用プロセッサ２００の光源部４００は、光源４３０と、コリメータレンズ４４０と、分光フィルタ４１０と、フィルタ制御部４２０と、集光レンズ４５０とを有している。光源４３０から出射される白色光は、コリメータレンズ４４０によって平行光となり、分光フィルタ４１０を通過した後、集光レンズ４５０によってライトガイド１３１の基端部１３１ｂに入射する。分光フィルタ４１０は、光源４３０から入射される白色光を所定の波長の光に分光する（すなわち、波長選択する）円盤型のフィルタであり、回転角度に応じて４００、４０５、４１０、・・・、８００ｎｍの狭帯域（帯域幅約５ｎｍ）の光を波長選択して出力する。分光フィルタ４１０の回転角度は、コントローラ５３０に接続されたフィルタ制御部４２０によって制御されており、コントローラ５３０がフィルタ制御部４２０を介して分光フィルタ４１０の回転角度を制御することにより、所定の波長の光がライトガイド１３１の基端部１３１ｂに入射し、挿入管先端部１１１近傍の生体組織Ｔを照明する。そして、生体組織Ｔによって反射された光が、上述のように撮像素子１４１の受光面に結像し、映像信号がケーブル１４２を介して画像処理部５００に送られる。
画像処理部５００は、ケーブル１４２を介して入力される生体組織Ｔの映像信号から、波長５ｎｍ刻みの複数の分光画像を得る装置である。具体的には、分光フィルタ４１０が、中心波長４００、４０５、４１０、・・・、８００ｎｍの狭帯域（帯域幅約５ｎｍ）の光をそれぞれ波長選択して出力しているときに、各波長の分光画像をキャプチャし、その輝度値（輝度情報）を分光画像データとして一時記憶メモリ５２０に記憶する。
また、画像処理部５００は、分光フィルタ４１０の波長毎に記憶された分光画像データを処理して、後述するようにカラー画像又は指標画像を生成する機能を有する。そして、画像処理部５００は、処理されたカラー画像及び指標画像を画像表示装置３００に表示させる。
なお、分光フィルタ４１０には、ファブリペロー型のフィルタや、透過型回折格子を使用したものが利用可能である。
前述のように、本実施形態の画像処理部５００は、波長の異なる複数枚の分光画像を用いて、病変部と健常部とを容易に識別可能な指標画像を生成する機能を有する。この指標画像の生成機能について、以下に説明する。
まず、病変部と健常部とを識別する原理と、本実施形態の画像処理部５００によって生成される指標画像の元となる指標値について説明する。図２は、本実施形態の診断システム１で取得した胃粘膜の分光画像データをスペクトル表示（すなわち、波長毎の輝度の分布として表示）したものである。個々の波形は、撮像素子１４１によって得られる分光画像中の特定の画素のスペクトルを示している。図２（ａ）は、胃粘膜の病変部に対応する画素のスペクトルを示したものであり、図２（ｂ）は、胃粘膜の健常部に対応する画素のスペクトルを示したものである。なお、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示される健常部及び病変部の各画素のスペクトルには、所定の規格化処理を施している。具体的には、ライトガイド１３１の先端部１３１ａから放射される照明光と被写体（生体組織Ｔ）とのなす角度や、挿入管先端部１１１（図１）から生体組織Ｔまでの距離の違い等により、撮像素子１４１の各画素は異なる光量の光を受光することになるため（すなわち、撮像素子１４１の受光面全体にわたり一定の光量を受光することができないため）、この光量差の影響を補正して示している。本実施形態においては、健常部に対応する画素のスペクトルと病変部に対応する画素のスペクトルとは、特に高波長側においてほぼ同様の特性を示す（すなわち、あまり差が認められない）ことが実験により判明しているため、各画素のスペクトルについて、所定の波長域（例えば波長６００ｎｍ〜８００ｎｍ）の輝度値を積算し、この積算値が所定の基準値となるようにスペクトル全体の大きさ（すなわち、各波長における輝度値）を補正している。すなわち、本実施形態においては、規格化処理を行うことにより、各画素のスペクトルを基準の大きさに揃えることで、病変部に対応する画素のスペクトルと、健常部に対応する画素のスペクトルとを正確に比較できるように構成している。
図２に示すように、胃粘膜画像のスペクトルは、健常部であるか病変部であるかに拘わらず、波長５００〜５９０ｎｍにかけて谷部（ボトム）を有した略Ｍ字状の特性を示すものとなる点で共通するが、病変部に対応する画素のスペクトルは、健常部に対応する画素のスペクトルに比較して分散（バラツキ）が大きく、また波長約５４０ｎｍと約５７０ｎｍの２つのボトムを有する点において健常部に対応する画素のスペクトルと異なる。この違いは、病理学的に知られているように、病変部と健常部とでは、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの構成比率が異なり、また酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの光吸収特性が異なるためと考えられる。本発明は、この点に着目してなされたものであり、後述するように、本発明者は、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの光吸収特性の違いから酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの構成比率を定量的に求める手法を見出し、さらにこれを発展させて健常部と異常部とを定量的に判断する構成を見出した。
図３は、ヘモグロビンの吸収特性を示すグラフであり、実線が酸素化ヘモグロビンの光の吸収特性を示し、破線が還元ヘモグロビンの光の吸収特性を示している。なお、図３において、縦軸は分光学における吸光度（単位：ｍｇ／ｄｌ）、横軸は波長（単位：ｎｍ）である。図３に示すように、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンは、波長５００〜５９０ｎｍの光を吸収する（すなわち、吸収特性が波長５００〜５９０ｎｍの範囲で上昇する）点で共通するが、還元ヘモグロビンの特性が波長約５５８ｎｍに１つのピークを有するのに対し、酸素化ヘモグロビンの特性は波長約５４２ｎｍと約５７８ｎｍに２つのピークを有し、波長約５６０ｎｍがボトムとなる点で異なる。そして、酸素化ヘモグロビンの吸光度は、波長約５４２ｎｍと約５７８ｎｍにおいて、還元ヘモグロビンの吸光度よりも高くなり、波長約５５８ｎｍにおいて、還元ヘモグロビンの吸光度よりも低くなる。
一般に、図３に示されるヘモグロビンの吸収特性の計測モデルは、ランベルト・ベールの法則（Beer-Lambert Law）に基づき、下式（数３）のように示される。
ここで、Ａは媒質（生体組織Ｔ）の吸光度、ＩOは媒質に入射する前の光の放射強度（入射光強度）、Ｉは媒質中を距離ｄだけ移動した時の光の強度（放射光強度）、εはモル吸光係数、Ｃはモル濃度、λは光の波長である。そして、媒質がｎ種類の吸光物質を有する場合には、下式（数４）のように示される。
すなわち、ｎ種類の吸光物質を有する場合の吸光度は、各吸光物質の吸収特性の総和として表わされることとなる。つまり、本実施形態の場合、生体組織Ｔには酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの２種類の吸光物質があると考えられるため、生体組織Ｔの吸光度は、酸素化ヘモグロビンの吸収特性と還元ヘモグロビンの吸収特性の和として捉えることができる。
ここで、本実施形態の分光画像データは、ライトガイド１３１の先端部１３１ａから放射された光が生体組織Ｔで反射されたときの反射光を撮像素子１４１で受光して得られるものである。すなわち、生体組織Ｔを構成する酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンによって吸収されなかった光を反射光として観察していることに他ならない。そして、このような計測モデルにおいては、この生体組織Ｔからの反射光の情報を疑似透過のスペクトルとして処理できることが報告されている。つまり、本実施形態の分光画像データは、上記計測モデルにおける吸光物質の透過光（すなわち、上記数３及び数４の放射光強度Ｉ）とみなすことができる。従って、本実施形態の分光画像データから数３及び数４によって、生体組織Ｔの吸光度を求めることが可能である。
図４は、図３のヘモグロビンの吸収特性を波長５００〜６００ｎｍの範囲について拡大したグラフである。なお、説明の便宜上、縦軸は吸光度の相対比で示している。
上述したように、還元ヘモグロビンは波長約５５８ｎｍで最も吸光度が高くなり、酸素化ヘモグロビンの吸収特性は波長約５４２ｎｍと約５７８ｎｍに２つのピークを有し、波長約５５８ｎｍでボトムを有する。そして、酸素化ヘモグロビンの吸光度は、波長約５４２ｎｍと約５７８ｎｍにおいて、還元ヘモグロビンの吸光度よりも高くなり、波長約５５８ｎｍにおいて、還元ヘモグロビンの吸光度よりも低くなる。
また、上述したように、生体組織Ｔの吸光度は、酸素化ヘモグロビンの吸収特性と還元ヘモグロビンの吸収特性の和として表わせるため、生体組織Ｔ内の酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの構成比率に応じて、これら２つの吸収特性を重畳（加算）したものとして表わされる。すなわち、生体組織Ｔの吸光度は、図４において点線で示すように、実線で示される酸素化ヘモグロビンの吸収特性と、破線で示される還元ヘモグロビンの吸収特性の間を通る曲線として表わされるため、吸光度から酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの構成比率を求めることができる。なお、図４の点線は、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率を１０％：９０％〜９０％：１０％の範囲で、１０％刻みで変化させながらプロットしたものである。
上述したように、画像処理部５００によって得られた各画素の分光画像データから数３及び数４によって吸光度を求めることにより、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの比率を定量的に求めることができる。具体的には、波長５４２ｎｍ（以下、「特徴点Ｐ１」という）、５５８ｎｍ（以下、「特徴点Ｐ２」という）、５７８ｎｍ（以下、「特徴点Ｐ３」という）の輝度値（分光画像データ）を求め、これを数３及び数４によって吸光度に換算し、以下の式（数５）に代入することにより、酸素化ヘモグロビンの濃度指数αを求める。
ここで、Ａ１〜Ａ３は、それぞれ特徴点Ｐ１〜Ｐ３での吸光度である。この式によれば、特徴点Ｐ１〜Ｐ３における分光画像データが酸素化ヘモグロビンの吸収特性に近いほど（すなわち、酸素化ヘモグロビンの比率が高いほど）、酸素化ヘモグロビンの濃度指数αが小さくなり（負に大きくなり）、還元ヘモグロビンの吸収特性に近いほど（すなわち、還元ヘモグロビンの比率が高いほど）、酸素化ヘモグロビンの濃度指数αが大きくなる。つまり、酸素化ヘモグロビンの濃度指数αは、分光画像データに含まれる酸素化ヘモグロビンの濃度を表す指標値であるということができ、生体組織Ｔの吸光物質が酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの２種類である場合、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの比率を表す指標値ということになる。
このように、分光画像のスペクトルと、酸素化ヘモグロビンの吸収特性及び還元ヘモグロビンの吸収特性との関係を利用すれば、生体組織Ｔに含まれる酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの比率を正確に求めることができる。しかしながら、この手法においては、分光画像データを吸光度に換算する必要があり、分光画像を構成する各画素について対数演算と濃度換算をしなければならないため、リアルタイムな処理としては大きな負荷となる。そこで、本発明者は、本実施形態によって得られる分光画像のスペクトルが、生体組織Ｔ内の吸光物質（すなわち、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビン）の透過光とみなすことができることに着目し、上述したヘモグロビンの吸収型モデルを透過型モデルとして検討することで、より簡単な手法で酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの比率を求める手法を見出した。
図５は、ヘモグロビンの透過特性を示したグラフであり、縦軸は反射率であり、横軸は波長（単位：ｎｍ）である。なお、図５においては、反射率が０．９以上となる範囲のみ示しており、図４と同様、実線が酸素化ヘモグロビンの特性を示し、破線が還元ヘモグロビンの特性を示している。また、図５の点線は、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率を１０％：９０％〜９０％：１０％の範囲で、１０％刻みで変化させながらプロットしたものである。
図５に示すように、ヘモグロビンの透過特性は、図４のヘモグロビンの吸収特性を上下反転させたような特性となる。すなわち、還元ヘモグロビンは波長約５５８ｎｍで最も反射率が低下し、酸素化ヘモグロビンは波長約５４２ｎｍと約５７８ｎｍに２つのボトムを有し、波長約５５８ｎｍでピークを有する特性となる。そして、酸素化ヘモグロビンの反射率は、波長約５４２ｎｍと約５７８ｎｍにおいて、還元ヘモグロビンの反射率よりも低くなり、波長約５５８ｎｍにおいて、還元ヘモグロビンの反射率よりも高くなる。
本実施形態によって得られる分光画像のスペクトルは、生体組織Ｔ内の吸光物質（すなわち、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビン）の透過光とみなせるため、分光画像のスペクトル自体が、透過率（換言すると、反射率）の情報であるということができる。従って、本実施形態においては、画像処理部５００によって得られた各画素の分光画像データについて、特徴点Ｐ１〜Ｐ３の輝度値を求め、これを以下の式（数６）に代入することにより、酸素化ヘモグロビンの濃度指数βを求めている。
ここで、Ｐ１〜Ｐ３は、それぞれ特徴点Ｐ１〜Ｐ３での輝度値である。この式によれば、特徴点Ｐ１〜Ｐ３における分光画像データが酸素化ヘモグロビンの吸収特性に近いほど（すなわち、酸素化ヘモグロビンの比率が高いほど）、酸素化ヘモグロビンの濃度指数βが大きくなり、還元ヘモグロビンの吸収特性に近いほど（すなわち、還元ヘモグロビンの比率が高いほど）、酸素化ヘモグロビンの濃度指数βが小さくなる（負に大きくなる）。つまり、酸素化ヘモグロビンの濃度指数βは、吸収型モデルの酸素化ヘモグロビンの濃度指数αと同様、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの比率を表す指標値ということになる。なお、酸素化ヘモグロビンの濃度指数βは、吸収型モデルの酸素化ヘモグロビンの濃度指数αと異なり、対数演算を必要としないため（加減算のみで求まるため）、計算負荷が少なく、リアルタイムな処理に適している。
酸素化ヘモグロビンの濃度指数β（すなわち、指標値）が求まると、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの比率を求めることができる。図６は、酸素化ヘモグロビンの濃度と濃度指数βとの関係を求めたグラフであり、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率を１０％：９０％〜９０％：１０％の範囲で、１０％刻みで変化させたときの、酸素化ヘモグロビンの濃度指数βを求めた結果である。
図６に示すように、酸素化ヘモグロビンの濃度（比率）と濃度指数βは、反射率が約０．９０〜０．９４の範囲内では、略リニアに近似でき、濃度指数βが求まれば酸素化ヘモグロビンの比率が一意に求まる。すなわち、学術的には前述のランベルト・ベールの法則に従うが、非常に狭い範囲では透過率の演算によっても近似値が求められることがわかる。本実施形態においては、酸素化ヘモグロビンの濃度（比率）と濃度指数βのこのような関係を利用し、透過率から求めた濃度指数βを図６の直線の式に代入して、生体組織Ｔの酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの構成比率を求めている。
このように、本実施形態においては、各画素の分光画像データについて酸素化ヘモグロビンの濃度指数βを求め、この濃度指数βから酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの比率を求めているが、これら一連の演算は全て単純な四則演算のみで行われる。従って、本実施形態の構成によれば、上述した吸収型モデルと比較して演算負荷が大幅に軽減される。本実施形態の画像処理部５００は、濃度指数β（指標値）から一意に定まる酸素化ヘモグロビンの比率に基づいて、指標画像を生成する。
次に、本実施形態の画像処理部５００によって実行される画像生成処理について説明する。図７は、本実施形態の画像処理部５００によって実行される画像生成処理を示すフローチャートである。また、図８は、図７の画像生成処理によって画像表示装置３００に表示されるカラー画像及び指標画像を模式的に示したものであり、図８（ａ）は、比較的遠い距離から生体組織Ｔの血管を観察したときの画像を模式的に示したものであり、図８（ｂ）は、比較的近い距離から生体組織Ｔの腫瘍部（毛細血管）を観察したときの画像を模式的に示したものである。画像生成処理は、カラー画像及び指標画像を生成し、画像表示装置３００に表示を行うためのルーチンである。本ルーチンは、診断システム１の電源投入によって実行される。
本ルーチンが開始すると、ステップＳ１が実行される。ステップＳ１では、画像処理部５００は、フィルタ制御部４００に分光画像を取得させるための制御信号を送る。フィルタ制御部４００は、この制御信号を受信すると、分光フィルタ４１０の回転角度を制御し、４００、４０５、４１０、・・・、８００ｎｍの狭帯域（帯域幅約５ｎｍ）の光を順次波長選択し、画像処理部５００は、各波長で得られる分光画像を撮影して分光画像データとして一時記憶メモリ５２０に記録する。次いでステップＳ２に進む。
ステップＳ２では、ステップＳ１にて取得した分光画像の各画素についてスペクトルを求め、各画素のスペクトルについて規格化処理を行う。具体的には、各画素の所定の波長域（例えば波長６００ｎｍ〜８００ｎｍ）の輝度値を積分し、この積分値が所定の基準値となるようなゲイン値を求める。そして、スペクトル全体（すなわち、各波長における輝度値）に当該ゲイン値を乗算して、各画素のスペクトルのバラツキを補正する（すなわち、各画素の分光画像データを規格化する）。次いで、ステップＳ３に進む。
ステップＳ３では、ステップＳ２にて規格化された分光画像データのうち、中心波長が４３５ｎｍ、５４５ｎｍ、及び７００ｎｍとなる３枚の分光画像から得られた分光画像データを取り出し、中心波長が４３５ｎｍの分光画像データを青色プレーンに、中心波長が５４５ｎｍの分光画像データを緑色プレーンに、中心波長が７００ｎｍの分光画像データを赤色プレーンに記憶させた一枚のカラー画像データを生成する。このカラー画像データは、上記のように青色の波長である４３５ｎｍの分光画像、緑色の波長である５４５ｎｍの分光画像及び赤色の波長である７００ｎｍの分光画像から得られるものであり、通常観察の内視鏡画像と同等のカラー画像となる。そして、画像処理部５００は、生成されたカラー画像データをビデオメモリ５４０に送り画像表示装置３００のスクリーンの左側に表示させる（図８（ａ）、（ｂ））。次いで、ステップＳ４に進む。
ステップＳ４では、ステップＳ１〜Ｓ３が実行されている間に、電子内視鏡用プロセッサ２００の操作部（不図示）が操作されて、指標画像の生成を指示するトリガ入力が発生したかどうかの確認が行われる。トリガ入力が発生していないのであれば（Ｓ４：ＮＯ）、ステップＳ１に進み、再度分光画像の取得が行われる。すなわち、トリガ入力が無い限り、分光画像から得られるカラー画像は、逐次更新されて画像表示装置３００に表示され続ける。一方、ステップＳ１〜Ｓ３が実行されている間にトリガ入力が発生していた場合は（Ｓ４：ＹＥＳ）、ステップＳ５に進む。
ステップＳ５では、ステップＳ２で規格化された分光画像データについて酸素化ヘモグロビンの濃度指数αの演算が行われる。具体的には、分光画像の全ての画素について特徴点Ｐ１〜Ｐ３に対応する分光画像データ、すなわち、特徴点Ｐ１に対応する波長５４０ｎｍ（≒５４２ｎｍ）の分光画像データ、特徴点Ｐ２に対応する波長５６０ｎｍ（≒５５８ｎｍ）の分光画像データ、及び特徴点Ｐ３に対応する波長５８０ｎｍ（≒５７８ｎｍ）の分光画像データを数６に代入して酸素化ヘモグロビンの濃度指数βを求める。次いで、ステップＳ６に進む。
ステップＳ６では、ステップＳ５で求められた酸素化ヘモグロビンの濃度指数βに基づいて、指標画像を生成する。具体的には、分光画像の各画素の酸素化ヘモグロビンの濃度指数β（すなわち、指標値）と図６に示すグラフの直線の式から酸素化ヘモグロビン濃度を求め、この濃度に応じた所定の色を各画素に割り当てて指標画像を生成する。本実施形態においては、酸素化ヘモグロビン濃度に応じて紫色、青色、緑色、黄色、赤色と変化する、いわゆるカラーグラデーション画像が指標画像として生成される。そして、画像処理部５００は、生成された指標画像のデータをビデオメモリ５４０に送り、画像表示装置３００のスクリーンの右側に表示させる（図８（ａ）、（ｂ））。このように、酸素化ヘモグロビン濃度に応じて色分けされた指標画像と、内視鏡画像のカラー画像とを画像表示装置３００のスクリーン上に並べて配置することで、診断システム１の使用者は、カラー画像と指標画像とを比較することにより、カラー画像中のどの領域が病変部であるのかを判断することができる。次いで、ステップＳ７に進む。
ステップＳ７では、画像処理部５００は、再度指標画像を生成するかどうかを問い合わせるメッセージを画像表示装置３００に表示させると共に、電子内視鏡用プロセッサ２００の操作部（不図示）からの入力を受け付ける。診断システム１の使用者が操作部を操作して、指標画像の再生成を選択した場合は（Ｓ７：ＹＥＳ）、ステップＳ１に戻る。一方、一定時間（例えば数秒）の間、指標画像の再生成が指示されなかった場合は（Ｓ７：ＮＯ）、ステップＳ８に進む。
ステップＳ８では、画像処理部５００は、指標画像の表示を終了させるかどうかを問い合わせるメッセージを画像表示装置３００に表示させると共に、電子内視鏡用プロセッサ２００の操作部（不図示）からの入力を受け付ける。診断システム１の使用者が操作部を操作して、指標画像の表示を終了することを選択した場合は（Ｓ８：ＹＥＳ）、本ルーチンを終了する。一方、一定時間（例えば数秒）の間、指標画像の表示が指示されなかった場合は（Ｓ８：ＮＯ）、ステップＳ７に進む。
以上のように、図７のフローチャートで示されるルーチンを画像処理部５００が実行することにより、病変部の位置を推定するのに有効な指標画像が、画像表示装置３００に表示される。このように、病変部である可能性の高い領域が指標画像として表示されることにより、医師は、病変部の位置や範囲を特定しながら、また周辺組織と比較しながら診断することが可能となる。
上記のように、本実施形態においては、各画素の分光画像データについて、特徴点Ｐ１〜Ｐ３に対応する分光画像データ（すなわち、波長５４０ｎｍ（≒５４２ｎｍ）、５６０ｎｍ（≒５５８ｎｍ）、５８０ｎｍ（≒５７８ｎｍ）での輝度値）を数６に代入することにより酸素化ヘモグロビンの濃度指数βを求め、これによって定まる酸素化ヘモグロビン濃度（すなわち、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率）から病変部の可能性が高い領域（画素）が特定される。すなわち、各画素の３つの分光画像データを用いた簡単な四則演算処理を行うだけで、病変部の可能性が高い領域（画素）が特定されるものである。従って、指標画像の生成、表示の処理を高速に行うことができるため、リアルタイムなカラー画像を表示しながらも、なんらタイムラグを生じさせることなく指標画像を提供することが可能となる。
以上が本発明の実施形態の説明であるが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、技術的思想の範囲内において様々な変形が可能である。例えば、本実施形態においては、規格化された分光画像データに数６の式を適用して酸素化ヘモグロビンの濃度指数βを求める構成として説明したが、本発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、規格化前の各画素の分光画像データについて、下式（数７）によって酸素化ヘモグロビンの濃度指数γを求めることも可能である。
ここで、Ｉｉは、分光画像データの各波長における輝度値であり、ａは、各画素のスペクトル波形の積算値を示している。各画素のスペクトル波形の積算値ａは、各画素に入射される光量を示すパラメータ（規格化係数）と考えることができるため、酸素化ヘモグロビンの濃度指数γを求めることにより、各画素間の光量差の影響が補正され規格化される。すなわち、規格化前の各画素の分光画像データについて、特徴点Ｐ１〜Ｐ３に対応する分光画像データＰ１、Ｐ２、Ｐ３と、全分光画像データの積算値ａとを求め、数７に代入すると、数式上で規格化処理が行われることとなるため、本実施形態のステップＳ２に相当する処理を含ませることが可能となる。なお、本変形例においては、取得される全ての波長の分光画像データを積算して規格化係数としているが、本実施形態と同様、所定の波長域（例えば波長６００ｎｍ〜８００ｎｍ）の分光画像データを積算して規格化係数としてもよい。
また、本実施形態の規格化処理は、分光画像の各画素のスペクトルについて、所定の波長域（例えば波長６００ｎｍ〜８００ｎｍ）の輝度値を積算し、この積算値が所定の基準値となるようにスペクトル全体の大きさ（すなわち、各波長における輝度値）を補正する構成として説明したが、この構成に限定されるものではない。例えば、６００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲内から所定の波長範囲を選択できるように構成し、該波長範囲の輝度値を積算し、この積算値が所定の基準値となるようにスペクトル全体の大きさを補正する構成としてもよい。
また、ヘモグロビンの等吸収点においては、必ず酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸収特性が交差することが知られているため、ヘモグロビンの等吸収点に対応する波長の分光画像データ（輝度値）が所定の基準値となるようにスペクトルの大きさを補正する構成としてもよい。具体的には、ヘモグロビンの等吸収点に対応する波長（５２８ｎｍ）の分光画像データをＱ１と定義し、ヘモグロビンの等吸収点に対応する波長（５８５ｎｍ）の分光画像データをＱ２と定義し、ヘモグロビンの等吸収点に対応する波長（５６０ｎｍ）の分光画像データをＱ３と定義した場合、下式（数８）によって酸素化ヘモグロビンの濃度指数γを求めることにより、各画素間の光量差の影響が補正され規格化される。
酸素化ヘモグロビンの濃度（比率）と濃度指数γ、還元ヘモグロビンの濃度（比率）と濃度指数γの夫々も略リニアに近似できるため、濃度指数γを求めることによって酸素化ヘモグロビンの比率が一意に求まる。この等吸収点を利用する場合は、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとが同じ吸収率であることから、総ヘモグロビン量を安定した精度で計測することが可能となる。ここで、総ヘモグロビン量は、下式（数９）又は（数１０）で求まる濃度指数γと比例する量である。
また、病変部に対応する画素のスペクトルと健常部に対応する画素のスペクトルとを識別できれば、必ずしも５ｎｍ刻みで分光画像データを取得する構成でなくてもよい。分光画像データを取得する波長の間隔は、例えば、１〜１０ｎｍの範囲で選択可能な構成とすることができ、より細かい波長間隔の分光画像を取得することにより、より正確に特徴点Ｐ１〜Ｐ３に対応する分光画像データを取得することが可能となる。
また、本実施形態においては、画像処理部５００が、分光画像の各画素について、酸素化ヘモグロビン濃度に応じた所定の色を割り当てることによって指標画像を生成する構成としたが、本発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、酸素化ヘモグロビン濃度に応じたグレースケール表示としてもよい。
また、本実施形態の画像生成処理においては、分光画像の各画素の酸素化ヘモグロビンの濃度指数βと図６に示すグラフの直線の式から酸素化ヘモグロビン濃度を求め、この濃度に応じた所定の色を各画素に割り当てて指標画像を生成する構成としたが（ステップＳ６）、この構成に限定されるものではない。上述したように、酸素化ヘモグロビンの濃度（比率）と濃度指数βは、略リニアな関係にあるため、図６に示すグラフの直線の式から酸素化ヘモグロビン濃度を求めることなく、分光画像の各画素の酸素化ヘモグロビンの濃度指数βに応じた所定の色を各画素に割り当てて指標画像を生成する構成としてもよい。
また、本実施形態の画像生成処理においては、特徴点Ｐ１〜Ｐ３に対応する分光画像データとして、それぞれ波長５４０ｎｍ（５４２ｎｍ近傍）、５６０ｎｍ（５５８ｎｍ近傍）、５８０ｎｍ（５７８ｎｍ近傍）での輝度値を用い、これらを数６に代入することにより酸素化ヘモグロビンの濃度指数βを求める構成としたが（ステップＳ５）、この構成に限定されるものではない。上述したように、本発明は、酸素化ヘモグロビンの反射率が波長約５４２ｎｍと約５７８ｎｍにおいて、還元ヘモグロビンの反射率よりも低くなり、波長約５５８ｎｍにおいて、還元ヘモグロビンの反射率よりも高くなるという、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの透過特性（反射率）の上下関係（高低差）を利用するものである。従って、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの透過特性（反射率）の上下関係が維持される範囲内で酸素化ヘモグロビンの濃度指数β及びγが酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの比率を表す指標値として機能することとなり、図５に示すように、特徴点Ｐ１としては波長５３０ｎｍ〜５４５ｎｍ、特徴点Ｐ２としては波長５５０ｎｍ〜５６８ｎｍ、特徴点Ｐ３としては波長５７０ｎｍ〜５８４ｎｍの範囲内の所定の波長の輝度値を分光画像データとして用いることが可能である。

Claims (16)

  1. 体腔内において所定波長領域の分光画像を撮影して分光画像データを得る分光画像撮影手段と、
    前記分光画像データから、病変部と健常部とを識別するための指標値を求め、該指標値に基づいた指標画像を生成して出力する画像処理手段と、
    前記指標画像を表示するモニタと、
    を有し、
    前記画像処理手段は、前記分光画像の各画素について、波長５４２ｎｍ近傍の第１の波長の分光画像データＰ１、波長５５８ｎｍ近傍の第２の波長の分光画像データＰ２、及び波長５７８ｎｍ近傍の第３の波長の分光画像データＰ３を用いて下式より求まるβを前記指標値とすること
    を特徴とする診断システム。
  2. 前記画像処理手段は、前記指標値から酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率を求め、該比率に基づいて前記指標画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の診断システム。
  3. 前記画像処理手段は、前記分光画像の各画素について、前記酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率に基づいた所定の色を割り当てることによって前記指標画像を生成することを特徴とする請求項２に記載の診断システム。
  4. 前記画像処理手段は、前記分光画像データのうち、青色、緑色、赤色の波長帯域のものを合成してカラー画像を出力し、
    前記モニタには、前記カラー画像と前記指標画像とが並べられて表示される
    ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の診断システム。
  5. 前記分光画像データのうち、所定の波長範囲の分光画像データを積算し、該積算値が基準値と一致するように前記分光画像データを補正する規格化手段を有することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の診断システム。
  6. 前記所定の波長範囲は、６００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲内から選択される所定の波長範囲であることを特徴とする請求項５に記載の診断システム。
  7. 前記分光画像データのうち、ヘモグロビン等吸収点に対応する波長の分光画像データが基準値と一致するように前記分光画像データを補正する規格化手段を有することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の診断システム。
  8. 前記所定波長領域は、４００〜８００ｎｍであり、前記分光画像は、１〜１０ｎｍの範囲で定められる所定の波長毎に撮影された複数の画像であることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の診断システム。
  9. 前記第１の波長は、５３０ｎｍ〜５４５ｎｍの範囲内の所定の波長であり、前記第２の波長は、５５０ｎｍ〜５６８ｎｍの範囲内の所定の波長であり、前記第３の波長は、５７０ｎｍ〜５８４ｎｍの範囲内の所定の波長であることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の診断システム。
  10. 体腔内において所定波長領域の分光画像を撮影して分光画像データを得る分光画像撮影手段と、
    前記分光画像データから、病変部と健常部とを識別するための指標値を求め、該指標値に基づいた指標画像を生成して出力する画像処理手段と、
    前記指標画像を表示するモニタと、
    を有し、
    前記画像処理手段は、前記分光画像の各画素について、波長５４２ｎｍ近傍の第１の波長の分光画像データＰ１、波長５５８ｎｍ近傍の第２の波長の分光画像データＰ２、波長５７８ｎｍ近傍の第３の波長の分光画像データＰ３、及び該画素に入射される光量を示す規格化係数ａを用いて下式より求まるγを前記指標値とすること
    を特徴とする診断システム。
  11. 前記規格化係数ａは、前記所定波長領域における各波長の分光画像データの積算値であることを特徴とする請求項１０に記載の診断システム。
  12. 前記画像処理手段は、前記指標値から酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率を求め、該比率に基づいて前記指標画像を生成することを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載の診断システム。
  13. 前記画像処理手段は、前記分光画像の各画素について、前記酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率に基づいた所定の色を割り当てることによって前記指標画像を生成することを特徴とする請求項１２に記載の診断システム。
  14. 前記画像処理手段は、前記分光画像データのうち、青色、緑色、赤色の波長帯域のものを合成してカラー画像を出力し、
    前記モニタには、前記カラー画像と前記指標画像とが並べられて表示される
    ことを特徴とする請求項１０から請求項１３のいずれか一項に記載の診断システム。
  15. 前記所定波長領域は、４００〜８００ｎｍであり、前記分光画像は、１〜１０ｎｍの範囲で定められる所定の波長毎に撮影された複数の画像であることを特徴とする請求項１０から請求項１４のいずれか一項に記載の診断システム。
  16. 前記第１の波長は、５３０ｎｍ〜５４５ｎｍの範囲内の所定の波長であり、前記第２の波長は、５５０ｎｍ〜５６８ｎｍの範囲内の所定の波長であり、前記第３の波長は、５７０ｎｍ〜５８４ｎｍの範囲内の所定の波長であることを特徴とする請求項１０から請求項１５のいずれか一項に記載の診断システム。
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