JPWO2020066670A1 - 電子内視鏡システム - Google Patents

Abstract

電子内視鏡システムは、器官内部の生体組織を撮像する電子内視鏡と、撮像された前記生体組織の複数の画像を処理して病変の程度を評価する評価ユニットを備えるプロセッサと、前記病変の程度の評価結果を画面表示するモニタと、を備える。前記評価ユニットは、前記生体組織の複数の画像それぞれに対して、前記生体組織の病変の強さを示す画像評価値を算出する画像評価値算出部と、撮像した前記器官内における撮像位置の情報を利用して、前記器官内部の領域を区分けした複数の区間毎に、複数の区間それぞれに対応した複数の画像の前記画像評価値から前記画像評価値の代表評価値を算出し、前記代表評価値を用いて、前記病変の、前記器官内部の奥行き方向の広がりを評価する病変評価部と、を備える。

Description

本発明は、器官内における生体組織の病変の広がりを評価する電子内視鏡システム及びデータ処理装置に関する。

生体組織における病変部は、生体組織の粘膜層が薄くなって荒れて赤色を示す炎症から、粘膜層及びその下層まで部分的に欠落する潰瘍まで、種々のレベルの重症度が存在する。例えば、潰瘍性大腸炎（ＵＣ：Ulcerative Colitis）の病変の潰瘍部では、白苔や膿様粘液を含み白色になり、また、炎症部では、浮腫や易出血性を含む赤色を帯びる。このような病変部を、内視鏡システムで撮像して観察することができる。

しかし、術者が内視鏡の画像内に含まれる色の相違によって正常部と病変部とを識別できるようになるためには、熟練者の指導下で長期間のトレーニングを受ける必要がある。また、熟練した術者であっても僅かな色の違いから病変部を識別することは容易ではなく、慎重な作業が要求される。したがって、内視鏡システムは、器官内における病変部の病変の程度を客観的に数値化した評価結果を提供することが好ましい。
これに対して、画像の明るさによる炎症部の評価値の変動を抑えて安定した評価値の計算を行い、かつ、評価値の計算の処理負荷を抑えることが可能な内視鏡システムが知られている（特許文献１）。

国際公開第２０１７／０５７６８０号

上述の内視鏡システムでは、被写体に向けて照明光を照射する光源装置と、被写体からの反射光を撮像素子により撮像し、少なくとも３つ以上の色成分を含むカラー画像を取得する画像取得部と、少なくとも３つ以上の色成分のうちの少なくとも２つの色成分によって定義される色平面内において、色平面内に設定された所定の基準点及び画像取得部で取得されるカラー画像を構成する各画素の色平面内における画素対応点を結ぶ線分と、対象疾患に相関を有する基準軸と、がなす角度に基づいて各画素の対象疾患に関する評価結果を求める評価部と、を備える。基準軸は、所定の基準点を通るように設定される。基準軸は、色平面内において炎症度が所定値以下の対象疾患と相関を有する軸及び炎症度が所定値以上である対象疾患と相関を有する軸の少なくとも一方である。
このような構成によれば、画像の明るさによる炎症評価値の変動を抑えて、安定した炎症評価値の計算を行い、かつ、炎症評価値の計算の処理負荷を抑えることができる。

しかし、上記内視鏡システムが器官内部において、生体組織の炎症等の病変の程度を評価する場合、評価は、画像を撮像した生体組織の部分に限定され、器官内における奥行き方向に、どの程度の炎症を有する部位がどの程度広がっているのかの評価を適切に行うことはできない。炎症部の奥行き方向の広がりを評価することにより、病変部を治療する方法も異なる場合が多い。

そこで、本発明は、器官内における生体組織の炎症等の病変の程度を評価する際、生体組織の、器官の奥行き方向の広がりを評価することができる電子内視鏡システム及びデータ処理装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様は、器官内における生体組織の病変の程度を評価する電子内視鏡システムである。当該電子内視鏡システムは、
器官内の生体組織を撮像するように構成された電子内視鏡と、
撮像された前記生体組織の複数の画像を処理して前記器官における病変の程度を評価するように構成された評価ユニットを備えるプロセッサと、
前記病変の程度の評価結果を画面表示するように構成されたモニタと、を備える。
前記評価ユニットは、
前記器官内における前記生体組織の複数の画像それぞれに対して、前記画像それぞれにおける前記病変の強さを示す画像評価値を算出するように構成された画像評価値算出部と、
前記画像それぞれを撮像した前記器官内における撮像位置の情報を前記画像それぞれと対応付けるように構成された撮像位置情報処理部と、
前記撮像位置の情報を利用して、撮像した前記器官内部の領域を区分けした複数の区間毎に、複数の区間それぞれにおいて撮像した生体組織の複数の画像の前記画像評価値から前記画像評価値の代表評価値を算出することにより、前記器官の奥行き方向に連続して広がっている前記病変の広がりを評価するように構成された病変評価部と、を備える。

前記病変評価部は、前記区間毎の前記生体組織を撮像した画像に対応する複数の前記画像表評価値の統計量を、前記代表評価値として用いる、ことが好ましい。

前記統計量は、複数の前記画像表評価値の最大値である、ことが好ましい。

前記病変評価部は、前記器官内における前記病変の程度の一要素である病変の強さに関して、前記区間毎に複数のランクを用いて評価するように構成されており、
前記病変評価部は、前記代表評価値に基づいて前記複数のランクの１つを定めて、前記区間毎に前記病変の強さを評価する、ことが好ましい。

前記モニタは、前記器官内の奥行き方向に沿った前記区間の位置を示す位置座標を横軸に、前記代表評価値を縦軸にして、前記病変の前記奥行き方向の分布を示すグラフを表示する、ことが好ましい。

前記病変評価部は、前記病変が前記器官の奥行き方向に連続して広がっている病変部の有無を、前記代表評価値に基づいて前記区間毎に判定し、
前記評価ユニットは、前記区間のうち前記病変部が位置する区間を、前記撮像位置の情報に基づいて求めることで、前記病変部の領域の開始位置と終了位置を求めるように構成された病変部位置算出部を備え、
前記病変評価部は、前記病変部の前記開始位置と前記終了位置から、前記病変部の長さを算出し、
前記モニタは、前記病変部の前記開始位置、前記終了位置、及び前記病変部の長さの少なくとも１つを画面表示する、ことが好ましい。

前記病変評価部は、前記病変が前記器官の奥行き方向に連続して広がっている病変部の有無を、前記代表評価値に基づいて前記区間毎に判定し、
前記評価ユニットは、前記区間のうち前記病変部が位置する区間を、前記撮像位置の情報に基づいて求めることで、前記病変部の領域の開始位置と終了位置を求めるように構成された病変部位置算出部を備え、
前記病変評価部は、前記区間のうち、前記病変部の前記開始位置と前記終了位置との間に挟まれる区間に対応する前記代表評価値の合計値により、前記器官内における前記病変の程度を評価する、ことが好ましい。

本発明の他の一態様は、器官内部における生体組織の複数の画像から、前記器官内における病変の程度を評価するモニタ付きデータ処理装置である。当該データ処理装置は、
器官内部の生体組織を撮像した複数の画像それぞれに対して、前記画像それぞれにおける前記生体組織の病変の強さを示す画像評価値を算出するように構成された画像評価値算出部と、
前記画像それぞれを撮像した前記器官内部における撮像位置の情報を、前記画像それぞれと対応付けるように構成された撮像位置情報処理部と、
前記撮像位置の情報を利用して、撮像した前記器官内の領域を区分けした複数の区間毎に、複数の区間それぞれにおいて撮像した生体組織の複数の画像の前記画像評価値から前記画像評価値の代表評価値を算出することにより、前記代表評価値を用いて、前記器官の奥行き方向に連続して広がっている前記病変の広がりを評価するように構成された病変評価部と、
前記病変の広がりの評価結果を画面表示するように構成されたモニタと、を備える。

上述の電子内視鏡システム及びデータ処理装置によれば、器官内における生体組織の病変の程度を評価する際、生体組織の、器官の奥行き方向の広がりを精度よく評価することができる。

一実施形態の内視鏡システムの構成を示すブロック図である。 図１に示す画像処理ユニットの、器官の奥行き方向の病変の広がりの評価を行う部分の構成を説明する図である。 一実施形態で用いる色空間内における基準軸の例を説明する図である。 一実施形態で用いる生体組織赤色度を計算するためのずれ角度を計算する方法を説明する図である。 一実施形態の評価ユニットが行う、画像取得から区間毎の代表評価値を求めるまでの流れの一例を示す図である。 一実施形態の内視鏡システムで測定対象とする器官の一例である大腸を説明する図である。 一実施形態の病変評価部による評価結果の一例を示す図である。 一実施形態の病変評価部による評価結果の別の一例を示す図である。 一実施形態の病変評価部による評価結果の別の一例を示す図である。 一実施形態のモニタに表示される動画の一コマを含む画面の一例を示す図である。 一実施形態のモニタに表示する画面の別の例を示す図である。 一実施形態のモニタに表示する画面の別の例を示す図である。 一実施形態のモニタに表示する画面の別の例を示す図である。

以下、本発明の実施形態の電子内視鏡システム及びデータ処理装置について図面を参照しながら説明する前に、まず、器官内部の病変の広がりの評価を概念的に説明する。

（器官内部の病変の程度の評価の概要）
以下説明する実施形態の電子内視鏡システムのプロセッサは、電子内視鏡で撮像した器官内における生体組織の画像を処理して器官内における病変の程度を評価する。器官内における病変の程度は、病変の広がりと、各位置における病変の進行の程度を表わす病変の強さとを、器官内における病変の程度の要素として含む。器官内部の生体組織を撮像する場合、例えば、管状の器官の開口端から器官内部の奥行き方向の撮像対象とする最深部の位置まで電子スコープを挿入し、そこから、器官の開口端に向かって略連続的に移動しながら、器官内部の生体組織を撮像する。奥行き方向は、開口端から最深部の側に進む方向、及び最深部の側から開口端の側に進む方向の双方を含む。
生体組織の撮像される画像は、一定の時間間隔で連続して撮像した動画でもよく、また、器官内で電子内視鏡を移動しながら断続的に撮像した静止画であってもよい。電子内視鏡を移動させる場合、電子内視鏡の移動速度を必ずしも一定にする必要はなく、また、電子内視鏡が通過した場所に戻って撮像する、すなわち移動方向を部分的に逆方向にすることもできる。なお、一実施形態では、動画の場合、電子内視鏡を略同じ移動速度で略同じ方向に移動しながら撮像する。
器官内における病変の程度の評価では、プロセッサは、例えば白色光の照明光で照明した生体組織の複数の画像それぞれに対して、画像それぞれにおける病変の強さを示す画像評価値を算出する。この画像評価値は、特に限定されないが、例えば、病変が炎症である場合、病変部（炎症部）の炎症の強さとして、病変部の色成分の情報（例えば、赤色）に基づいて評価する炎症評価値を挙げることができる。
評価対象の器官は、特に限定されないが、例えば、咽頭〜食道、胃、小腸、大腸等の消化管等を挙げることができる。

また、例えば、波長４０５ｎｍのレーザ光、波長４４５ｎｍのレーザ光、及び波長４４５ｎｍのレーザ光で蛍光体を発光させた４４５〜７００ｎｍの蛍光、を含んだ特殊光を用いて生体組織を照明して撮像し、撮像によって得られるＲＧＢの３つの画像信号から２つの画像信号の比を作成し、この２つの画像信号を所定の強調処理を行った処理結果を利用して作られる画像毎の評価値、例えば萎縮性胃炎における粘膜等を評価する評価値を、上記画像評価値とすることもできる。

また、例えば、波長６００ｎｍの光、波長６３０ｎｍの光、波長５４０ｎｍの光をそれぞれ照明光として生体組織を照明して撮像し、撮像によって得られる画像に対して所定の強調処理を行った処理結果を利用して作られる画像毎の評価値、例えば粘膜深部の血管の状態を評価するための評価値を上記画像評価値とすることもできる。

また、光で照明された、染色等により前処理が施された消化管の粘膜の細胞を、拡大撮像して、細胞核の特徴量（長さ、直径、周長、真円度等の形状の情報）の平均値等を、非腫瘍、腺腫、癌等の病変の強さを評価するための画像評価値とすることもできる。

また、画像評価値は、画像毎に得られるＭａｙｏスコア等の評価レベルであってもよい。この場合、予め撮像した病変部の病変サンプルの画像から得られる病変部の画像評価値の代表値及び病変部の後述する広がり情報と、Ｍａｙｏスコア等の評価レベルを学習データとして用いて、上記代表値および病変部の広がり情報と評価レベルとの間の対応関係を予測モデルに機械学習させる。この機械学習した予測モデルを用いて、新たに撮像した器官内の生体組織の画像から得られる病変部の画像評価値の代表値及び病変部の後述する広がり情報とから、評価レベルを予測し、この評価レベルを上記画像評価値としてもよい。また、画像評価値は、病理組織学的な評価を画像毎に数値化したものであってもよい。

さらに、器官内部を撮像した際、撮像した器官内における撮像位置の取得した情報が撮像した画像それぞれと対応付けられる。
プロセッサは、取得した撮像位置の情報を利用して、撮像した器官内の領域を区分けした複数の区間毎に、複数の区間それぞれの生体組織を撮像した複数の画像の画像評価値から画像評価値の代表評価値を算出し、この代表評価値を用いて、器官の奥行き方向に連続して広がっている病変の広がりを評価する。病変の広がりを評価することは、病変が複数の区間のどの区間まで広がっているかに関する情報を、グラフ、数値、あるいは文字情報で提供することを含む。
ここで、区間とは、撮像位置のサンプリング間隔以上の距離で区切られた区間である。一実施形態によれば、この区間は、予め定められた間隔で区切られた区間である。予め定めた間隔は、一定の間隔であってもよいし、一定でなくてもよい。また、予め定めた間隔は、代表評価値の算出の途中で随時変更してもよい。例えば、予め細かい間隔で区切った区間を、より大きな区間に、例えば器官内で他の部分と識別可能に区別することができる部分であるセグメントに変更してもよい。

器官内における病変の程度の評価は、一実施形態によれば、複数の区間毎に、この区間に対応した画像評価値の代表値を求め、代表評価値の奥行き方向の分布を表示すること、あるいは、画像評価値を用いて抽出される病変部を含む区間に対応した代表評価値の合計値を提供することを含む。これにより、病変の広がりと強さを同時に評価した病変の程度を、レベルに分けて評価することができる。
代表評価値は、区間毎の画像評価値の統計量、例えば、平均値、中央値、最頻値、あるいは最大値である。また、画像を再生しながら代表評価値を算出する際、代表評価値は、各区間の最後に算出した画像評価値としてもよい。

このように、画像それぞれを撮像した器官内における撮像位置の情報を利用して、撮像した器官内部の領域を区分けした複数の区間毎に、画像評価値から画像評価値の代表評価値を算出することにより、病変の広がりを精度よく評価することができる。代表評価値は、区間における病変の強さの指標である。したがって、撮像した複数の画像毎の局所的な生体組織の病変の強さの評価だけではなく、器官の奥行き方向における病変の広がりと病変の強さを含む総合的な評価を精度よく行うことができる。ここで、病変の広がりは、病変が連続して奥行き方向に広がっていることを示す。このため、器官内で離散的に数箇所の位置で画像を離散的に撮像して画像評価値を算出しても、病変の広がりを評価することは難しい。

（電子内視鏡システムの説明）
図１は、本発明の一実施形態の電子内視鏡システム１の構成を示すブロック図である。図１に示されるように、電子内視鏡システム１は、電子スコープ１００、電子内視鏡用プロセッサ２００、モニタ３００及びプリンタ４００を備えている。

電子内視鏡用プロセッサ２００は、システムコントローラ２０２やタイミングコントローラ２０６を備えている。システムコントローラ２０２は、メモリ２０４に記憶された各種プログラムを実行し、電子内視鏡システム１の全体を統括的に制御する。また、システムコントローラ２０２は、操作パネル２０８に入力されるユーザ（術者又は補助者）による指示に応じて電子内視鏡システム１の各種設定を変更する。タイミングコントローラ２０６は、各部の動作のタイミングを調整するクロックパルスを電子内視鏡システム１内の各回路に出力する。

電子内視鏡用プロセッサ２００は、電子スコープ１００に照明光を供給する光源部２３０を備えている。光源部２３０は、図示されないが、例えば、ランプ電源から駆動電力の供給を受けることにより白色の照明光を放射する高輝度ランプ、例えば、キセノンランプ、メタルハライドランプ、水銀ランプ又はハロゲンランプを備える。高輝度ランプから出射した照明光は、図示されない集光レンズにより集光された後、図示されない調光装置を介して電子スコープ１００のＬＣＢ（Light Carrying Bundle）１０２の入射端に入射されるように光源部２３０は構成される。
あるいは、光源部２３０は、所定の色の波長帯域の光を出射する複数の発光ダイオードを備える。発光ダイオードから出射した光はダイクロイックミラー等の光学素子を用いて合成され、合成した光は照明光として、図示されない集光レンズにより集光された後、電子スコープ１００のＬＣＢ（Light Carrying Bundle）１０２の入射端に入射されるように光源部２３０は構成される。発光ダイオードに代えてレーザーダイオードを用いることもできる。発光ダイオード及びレーザーダイオードは、他の光源と比較して、低消費電力、発熱量が小さい等の特徴があるため、消費電力や発熱量を抑えつつ明るい画像を取得できるというメリットがある。明るい画像が取得できることにより、後述する炎症に関する評価値の精度を向上させることができる。
なお、図１に示す例では、光源部２３０は、電子内視鏡用プロセッサ２００に内蔵して設けられるが、電子内視鏡用プロセッサ２００とは別体の装置として電子内視鏡システム１に設けられてもよい。また、光源部２３０は、後述する電子スコープ１００の先端部に設けられてもよい。この場合、照明光を導光するＬＣＢ１０２は不要である。

入射端よりＬＣＢ１０２内に入射した照明光は、ＬＣＢ１０２内を伝播して電子スコープ１００の先端部内に配置されたＬＣＢ１０２の端より射出され、配光レンズ１０４を介して被写体である器官内部の生体組織に照射される。生体組織からの反射光は、対物レンズ１０６を介して固体撮像素子１０８の受光面上で光学像を結ぶ。

固体撮像素子１０８は、例えば、ＩＲ（Infrared）カットフィルタ１０８ａ、ベイヤ配列のカラーフィルタ１０８ｂの各種フィルタが受光面に配置された単板式カラーＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサであり、受光面上で結像した光学像に応じたＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の各原色信号を生成する。単板式カラーＣＣＤイメージセンサの代わりに、単板式カラーＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサを用いることもできる。ＣＭＯＳイメージセンサは、一般に、ＣＣＤイメージセンサと比較して画像が全体的に暗くなる傾向にある。従って、以下説明する病変の程度の評価を行う数値化処理における、画像の明るさによる病変部の病変の重症度の変動を抑えることができるという有利な効果は、ＣＭＯＳイメージセンサを用いる場合においてより顕著である。このように、電子スコープ１００は、固体撮像素子１０８を用いて、器官内部の生体組織を撮像し、動画を生成する。

電子スコープ１００の、プロセッサ２００との接続部の内部には、ドライバ信号処理回路１１２が備えられている。ドライバ信号処理回路１１２は、固体撮像素子１０８より入力される原色信号に対して色補間、マトリックス演算等の所定の信号処理を施して画像信号（輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ、Ｃｒ）を生成し、生成された画像信号を電子内視鏡用プロセッサ２００の画像処理ユニット２２０に出力する。また、ドライバ信号処理回路１１２は、メモリ１１４にアクセスして電子スコープ１００の固有情報を読み出す。メモリ１１４に記録される電子スコープ１００の固有情報には、例えば固体撮像素子１０８の画素数や感度、動作可能なフレームレート、型番等が含まれる。ドライバ信号処理回路１１２は、メモリ１１４より読み出された固有情報をシステムコントローラ２０２に出力する。

システムコントローラ２０２は、メモリ２０４に記憶された情報及び電子スコープ１００の固有情報に基づいて各種演算を行い、制御信号を生成する。システムコントローラ２０２は、生成された制御信号を用いて、電子内視鏡用プロセッサ２００に接続中の電子スコープ１００に適した処理がなされるように電子内視鏡用プロセッサ２００内の各回路の動作やタイミングを制御する。

タイミングコントローラ２０６は、システムコントローラ２０２によるタイミング制御に従って、ドライバ信号処理回路１１２、画像処理ユニット２２０、及び光源部２３０にクロックパルスを供給する。ドライバ信号処理回路１１２は、タイミングコントローラ２０６から供給されるクロックパルスに従って、固体撮像素子１０８を電子内視鏡用プロセッサ２００側で処理される映像のフレームレートに同期したタイミングで駆動制御する。

画像処理ユニット２２０は、術者の指示に従って、あるいは予め設定された処理内容に従って画像処理することができる部分である。画像処理ユニット２２０は、システムコントローラ２０２による制御の下、ドライバ信号処理回路１１２より入力した撮像した画像の画像信号に基づいて内視鏡画像等をモニタ表示するためのビデオ信号を生成し、モニタ３００に出力する。さらに、画像処理ユニット２２０は、画像処理の一部として、撮像された生体組織の複数の画像を処理して器官の病変の程度を評価し、その評価結果をモニタ表示するためのビデオ信号を生成し、モニタ３００に出力する。画像処理ユニット２２０は、具体的には、電子スコープ１００で得られた生体組織の複数の画像から、画像それぞれにおける生体組織の病変の強さを示す、後述する画像評価値を算出する。なお、電子スコープ１００は、器官内部の奥行き方向に沿って略連続的に移動しながら（一部、奥行き方向の撮像位置が逆方向に位置ずれする場合も含む）器官内部の生体組織を設定されたフレームレートで撮像する。このため、画像処理ユニット２２０は、略奥行き方向に沿って略連続的に撮像された画像の画像評価値、及び複数の画像それぞれを撮像した器官内における撮像位置の情報を利用して、撮像した器官内部の領域を所定の間隔で区分けした複数の区間毎に、画像評価値の代表評価値を算出し、この代表評価値を用いて、器官内部の奥行き方向に連続して広がっている病変の広がりを評価する。
さらに、画像処理ユニット２２０は、画像内の各画素の、後述する画素評価値に応じて各画素に色を付与したカラーマップ画像を生成する。画像処理ユニット２２０は、器官における病変の程度の評価結果の情報及び上記カラーマップ画像をモニタ表示するためのビデオ信号を生成し、モニタ３００に出力する。これにより、術者は、モニタ３００の表示画面に表示された画像を通じて注目する器官の奥行き方向に広がる病変の程度の評価を受けることができる。画像処理ユニット２２０は、必要に応じてプリンタ４００にカラーマップ画像及び器官における病変の程度の評価結果の情報を出力する。

電子内視鏡用プロセッサ２００は、ＮＩＣ（Network Interface Card）２１０及びネットワーク５００を介してサーバ６００に接続されている。電子内視鏡用プロセッサ２００は、内視鏡検査に関する情報（例えば、患者の電子カルテ情報、術者の情報、過去の同じ器官における病変の程度の評価結果）をサーバ６００からダウンロードすることができる。ダウンロードされた情報は、例えばモニタ３００の表示画面や操作パネル２０８に表示される。また、電子内視鏡用プロセッサ２００は、内視鏡検査結果（内視鏡画像データ、検査条件、器官の病変の程度の評価結果、術者所見等）をサーバ６００にアップロードすることにより、サーバ６００に保存することができる。

図２は、画像処理ユニット２２０の一部である、器官の奥行き方向の病変の広がりの評価を行う部分の構成を説明する図である。画像処理ユニット２２０は、電子スコープ１００で撮像された生体組織の複数の画像を処理して病変の程度を評価するように構成された部分である。画像処理ユニット２２０は、前処理部２２０ａ、画像評価値算出部２２０ｂ、撮像位置情報処理部２２０ｃ、病変評価部２０ｄ、及び病変部位置算出部２２０ｅ、及び評価結果統合部２２０ｆを備える。前処理部２２０ａ、画像評価値算出部２２０ｂ、撮像位置情報処理部２２０ｃ、病変評価部２０ｄ、及び病変部位置算出部２２０ｅは、撮像された生体組織の複数の画像を処理して器官内における病変の程度を評価するように構成された評価ユニットを形成する。前処理部２２０ａ、画像評価値算出部２２０ｂ、撮像位置情報処理部２２０ｃ、病変評価部２０ｄ、及び病変部位置算出部２２０ｅ、及び評価結果統合部２２０ｆは、メモリ２０４に記憶されているソフトウェアを起動することにより形成されるソフトウェアモジュールであってもよいし、ハードウェアで構成されたものであってもよい。
なお、図２に示す実施形態では、画像処理ユニット２２０は、病変部位置算出部２２０ｅを備えるが、別の一実施形態では、病変部位置算出部２２０ｅを備えない。

画像評価値算出部２２０ｂは、一実施形態によれば、病変の強さの一例である炎症の強さを画像毎に評価する。以下、病変の一例として、潰瘍性大腸炎等で発生する炎症を挙げて説明する。
画像評価値算出部２２０ｂは、生体組織の赤色の程度を画素毎に数値化した生体組織赤色度を画素評価値とし、画像全体における画素評価値を積算することにより１つの数値に纏めた値を、画像評価値として算出する。すなわち、生体組織の炎症の強さを、生体組織の赤色の程度を利用して評価する。以下、炎症の強さを示す生体組織赤色度を計算する形態を一例として説明する。

前処理部２２０ａは、生体組織が示す赤色の程度を評価するための画像に前処理を施す部分である。前処理部２２０ａは、一例として図示されるように、ＲＧＢ変換、色空間変換、基準軸の設定、及び色補正の各処理を行う。
前処理部２２０ａは、ドライバ信号処理回路１１２より入力した画像信号（輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ、Ｃｒ）を所定のマトリックス係数を用いて画像色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に変換する。
前処理部２２０ａは、さらに、画像色成分に変換された画像データをＲＧ平面に正射影する色空間変換を行う。具体的には、ＲＧＢ３原色で定義されるＲＧＢ色空間の各画素の画像色成分がＲＧの画像色成分に変換される。概念的には、ＲＧＢ色空間の各画素の画像色成分が、Ｒ、Ｇ成分の画素値に応じてＲＧ平面内（例えば、Ｒ成分の画素値＝０〜２５５、Ｇ成分の画素値＝０〜２５５の値を取るＲＧ平面内の区画）にプロットされる。以下、説明の便宜上、ＲＧＢ色空間の各画素の画像色成分の点及びＲＧ色空間内にプロットされた画像色成分の点を「画素対応点」と記す。ＲＧＢ色空間のＲＧＢそれぞれの画像色成分は、順番に、例えば、波長６２０〜７５０ｎｍ、波長４９５〜５７０ｎｍ、及び波長４５０〜４９５ｎｍの色成分である。なお、色成分は、色空間（色平面も含む。）を構成するものである。色相及び彩度は、「色成分」から除かれる。
さらに、前処理部２２０ａは、生体組織赤色度を評価するために必要なＲＧ平面内の基準軸を設定する。

被写体となる患者の器官内部の生体組織では、ヘモグロビン色素等の影響により画像色成分のうちＲ成分が他の成分（Ｇ成分及びＢ成分）に対して支配的である。病変部の病変の程度が低く、病変部が炎症部である場合、炎症が強いほど赤色（Ｒ成分）が他の色（Ｇ成分及びＢ成分）に対して強くなる。しかし、器官内の撮像画像は、明るさに影響する撮影条件（例えば照明光の当たり具合）に応じて色が変化する。例示的には、照明光の届かない陰影部分は黒（無彩色であり、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの画像色成分の値がゼロ又はゼロに近い値）となり、照明光が強く当たって正反射する部分は白（無彩色であり、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの画像色成分の値が８ビット階調の場合、２５５又は２５５に近い値）となる。すなわち、炎症が起こっている同じ炎症部を撮像した場合であっても、照明光が強く当たるほどその炎症部の画素値が大きくなる。そのため、照明光の当たり具合によっては、画像の色成分の値が炎症の強さと相関の無い値を取ることがある。

一般に、炎症が起こっていない器官内部の健常部は十分な粘膜で覆われている。粘膜は、基本的には白基調ではあるが、色としては若干黄味がかっており、その濃淡（粘膜の厚み）によって画像上に写る色（黄色）が変化する。従って、粘膜の濃淡も炎症の強さを評価する指標の一つになるものと考えられる。これに対し、炎症が起こっている器官内部の炎症部は十分な粘膜で覆われていない。具体的には、血管が拡張すると共に血管から血液・体液が漏出し、さらに、相対的に粘膜が薄くなるため、血液の色が目に映り易くなる。

そこで、図３に示されるように、ＲＧ色空間内において、（５０，０）及び（２５５，７６）を通る直線が基準軸の１つとして設定されると共に、（０，０）及び（２５５，１９２）を通る直線が基準軸の１つとして設定される。説明の便宜上、前者の基準軸を「ヘモグロビン変化軸ＡＸ１」と記し、後者の基準軸を「粘膜変化軸ＡＸ２」と記す。図３は、一実施形態で用いる色空間内における基準軸の例を説明する図である。

図３に示されるプロットは、器官内部の多数の参照画像を解析した結果得たものである。解析に用いられる参照画像には、炎症の程度の最も高い炎症画像例（最も重症なレベルの炎症画像例）や、炎症の程度の最も低い炎症画像例（実質的に健常部であるとみなされる画像例）など、各段階の炎症画像例が含まれる。なお、図３に示す例では、図面を明瞭化する便宜上、解析の結果得られたプロットを一部だけ示している。解析の結果実際に得られたプロットは、図３に示されるプロットの数よりも遥かに多い。

上述したように、炎症が強い部分ほど画像の色成分のうちＲ成分が他の成分（Ｇ成分及びＢ成分）に対して強くなる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線であって、Ｇ軸よりもＲ軸に近い方の境界線上の軸、図３に示す例では、（５０，０）及び（２５５，７６）を通る境界線上の軸が、炎症の程度が最も強い部分、すなわち炎症の程度の最も高い部位と相関の高い軸として設定される。この軸がヘモグロビン変化軸ＡＸ１である。ヘモグロビン変化軸ＡＸ１には、様々な撮影条件、例えば照明光の当たり具合で撮像された炎症の程度の最も高い炎症部に対応するプロットが重畳される。したがって、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１は、生体組織の炎症の程度が高くなるほどプロットされる画素対応点が収束する軸である。

一方、健常部に近いほど画像の色成分のうちＧ成分（又はＢ成分）がＲ成分に対して強くなる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線であって、Ｒ軸よりもＧ軸に近い方の境界線上の軸、図３に示す例では、（０，０）及び（２５５，１９２）を通る境界線上の軸が、炎症の程度の最も低い部分、すなわち、炎症の程度の最も低い部分であって、実質的に健常部であるとみなされるものと相関の高い軸として設定される。この軸が粘膜変化軸ＡＸ２である。粘膜変化軸ＡＸ２には、様々な撮影条件、例えば照明光の当たり具合で撮像された炎症の程度の最も低い部分、すなわち実質的に正常部とみなされるものに対応するプロットが重畳される。したがって、粘膜変化軸ＡＸ２は、炎症の程度が低くなるほど（健常部に近いほど）プロットされる画素対応点が収束する軸である。

補足すると、病変部の病変の程度の最も高い部分は、出血を伴う。一方、病変の程度の最も低い部分は、実質正常な健常部であるから、十分な粘膜で覆われている。そのため、図３に示されるＲＧ色空間内のプロットは、血液（ヘモグロビン色素）と最も相関の高い軸と、粘膜の色と最も相関の高い軸に挟まれた領域内に分布すると捉えることができる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線のうち、Ｒ軸に近い（Ｒ成分が強い）方の境界線が、炎症の程度の最も高い炎症部を示す軸（ヘモグロビン変化軸ＡＸ１）に相当し、Ｇ軸に近い（Ｇ成分が強い）方の境界線が、炎症の程度の最も低い炎症部を示す軸（粘膜変化軸ＡＸ２）に相当する。
このような基準軸の設定を行った後、正射影された画像の色成分に対して後述する赤色の強さを示す生体組織赤色度を算出する処理が行われる。この生体組織赤色度を算出する処理の前に、正射影された画素データに対して色補正が行われる。
図３に示す基準軸は、一例であり、疾患の種類に応じて基準軸は種々異なる。

前処理部２２０ａは、炎症評価値の算出の前に、ＲＧ色空間で表された画像の色成分に対して色補正を行う。メモリ２０４には、補正マトリックス係数が保存されている。同一の炎症部にも拘らず、異なる電子内視鏡システムで撮像したときに後述する炎症評価値がばらつかないように（言い換えると、電子スコープの個体間誤差を抑えるために）、前処理部２２０ａは、各画素のＲＧ色空間内の画素対応点である画素データ（Ｒ，Ｇ）を、補正マトリックス係数を用いて下記式に示すように補正する。

Ｒ_new ：補正後の画素データ（Ｒ成分）
Ｇ_new ：補正後の画素データ（Ｇ成分）
Ｍ₀₀〜Ｍ₁₁：補正マトリックス係数
Ｒ ：補正前の画素データ（Ｒ成分）
Ｇ ：補正前の画素データ（Ｇ成分）

特徴量算出部２２０ｂは、画素の中から一つの注目画素を選択し、選択した注目画素について、注目画素の色成分の情報に基づいて炎症の程度を計算するためのずれ角度を算出する。すなわち、画素の色成分の情報に基づいて生体組織の赤色の程度を数値化する数値化処理を行う。図４は、一実施形態で用いる生体組織赤色度を計算するためのずれ角度を計算する方法を説明する図である。具体的には、特徴量算出部２２０ｂは、図４に示すように、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１と粘膜変化軸ＡＸ２との交点を基準点Ｏ’とし、基準点Ｏ’と注目画素の画素対応点Ｐとを結ぶ線分Ｌの向きが、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１に対してずれるずれ角度θを算出する。なお、基準点Ｏ’は座標（−１５０，−７５）に位置する。基準点Ｏ’を座標（−１５０，−７５）にする例に挙げたが、これに限定されるものではない。上記基準点Ｏ’は、適宜変更可能であり、例えば、ＲＧ色空間のＲ軸とＧ軸の交点であっ
てもよい。

基準点Ｏ’として好適な座標位置は、例えば、明るさの変動による評価結果の誤差を少なくできる位置である。具体的には、基準点Ｏ’は、暗部（輝度が所定値未満）での評価結果と非暗部（輝度が所定値以上）での評価結果との誤差を最小にする点を予め求めることで設定することが好ましい。

また、例えば、基準点Ｏ’を座標（−１０，−１０）から（１０，１０）の間に設定すると、座標（−１５０，−７５）等を基準点Ｏ’と設定した場合と比較して、画素対応点が変化した場合の角度θの変化量が大きくなるため、分解能が向上する。これにより、精度の高い評価結果を得ることができる。
他方、基準点Ｏ’を座標（−５０，−５０）から（−２００，−２００）の間に設定することで、炎症の強さを示す評価結果はノイズの影響を受け難い。

器官内部の生体組織を撮影した画像の明るさが白色光の当たり具合によって変化すると、画像の色は、個人差、撮影箇所、炎症の状態等の影響があるものの、ＲＧ色空間内において、概ね、炎症が最も進行した炎症部ではヘモグロビン変化軸ＡＸ１上に沿って変化し、炎症の程度が最も低い炎症部では粘膜変化軸ＡＸ２上に沿って変化する。また、炎症の程度が中間程度である炎症部の画像の色も同じ傾向で変化するものと推定される。すなわち、炎症部に対応する画素対応点は、照明光の当たり具合によって画素の明るさが変化すると、基準点Ｏ’を起点とした方位角方向にシフトする。言い換えると、炎症部に対応する画素対応点は、照明光の当たり具合によって画素の明るさが変化すると、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１に対するずれ角度θが一定のまま移動して基準点Ｏ’との距離が変わる。これは、ずれ角度θが画像の明るさの変化に実質的に影響を受けないパラメータであることを意味する。

ずれ角度θが小さいほどＲ成分がＧ成分に対して強くなり、病変部における赤色の程度が相対的に大きいことを示す。また、ずれ角度θが大きいほどＧ成分がＲ成分に対して強くなり、赤色の程度が相対的に小さいことを示す。そこで、特徴量算出部２２０ｂは、ずれ角度θがゼロであるときに値２５５となり、ずれ角度θがθ_ＭＡＸであるときに値ゼロとなるように、角度θを正規化する。なお、θ_ＭＡＸは、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１と粘膜変化軸ＡＸ２とがなす角度と等しい。すなわち、評価値算出部２２０ｂは、各注目画素について、各注目画素の色成分の情報に基づいて算出したずれ角度θを正規化した０〜２５５の範囲の値を、生体組織赤色度（画素評価値）として算出する。
なお、注目画素は、画像の全画素について１つずつ選択される。
なお、図４に示す例では、色空間としてＲＧ色空間を用いるが、ＲＧ色空間に代えてＲＢ色空間を用いることもできる。

画像評価値算出部２２０ｂは、ずれ角度θを正規化した値である生体組織赤色度を画素評価値として算出するが、場合によっては、生体組織の潰瘍の特徴の強さを示す生体組織白色度を画素評価値として算出することもできる。例えば、生体組織の画像の各画素の各色成分の画素値に対して、線形なゲイン（利得）を与えるゲイン調整を行い、病変に特有の色域付近におけるダイナミックレンジを実質的に広げて、色表現の実効的な分解能を高めるトーン強調処理を行うことにより、例えば、潰瘍性大腸炎の白苔や膿様粘液を含む潰瘍部を、色成分によって、炎症部や健常部と区別することができる。潰瘍部は白色を示すのに対して、浮腫や易出血性を含む炎症部は赤色を示し、健常部は、黄色あるいは緑色を示す。生体組織白色度は、図４に示すような２つの色成分（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のうち２つ）あるいは３つの色成分（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分）の座標軸とする色空間上に表した、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１とは異なる基準軸に対するずれ角度を用いて計算することができる。なお、トーン強調処理は、前処理部２２０ａが行う。

画像評価値算出部２２０ｂは、各画素の画素評価値、例えば上述した生体組織赤色度を用いて、１つの画像評価値を算出する。この画像評価値は、画像中の生体組織の病変の強さを表し、値が大きい程病変の強さが大きい（病変が進んでいる）。画像評価値算出部２２０ｂは、例えば、撮像画像の中の全画素の画素評価値の積算値あるいは平均値を１つの画像評価値として算出してもよく、また、撮像画像の中で、評価対象とする生体組織の像を表す画素を、取捨選択し、選択した画素の画素評価値の積算値あるいは平均値を、１つの画像評価値として算出してもよい。あるいは、例えば、画素毎のＲＧＢの色成分あるいは画素の輝度成分のうち、所定の範囲にある色成分あるいは輝度成分に基づいて評価対象の画素を抽出し、抽出した画素の画素評価値の平均値を求めることにより、あるいは所定の重み付け係数を用いた重み付け平均値を求めることにより、あるいは積算処理をすることにより、画像評価値算出部２２０ｂは、１つの画像評価値を算出してもよい。画像中の評価対象とする画素の部分は、器官内における炎症の程度を精度高く評価するために、生体組織における想定される所定の範囲内の色成分の値を有する部分であって、照明光で照明された所定値以上の輝度成分を有する画素の部分であることが好ましい。
画像評価値算出部２２０ｂが算出した画像評価値は、病変評価部２２０ｄに送られる。

画像評価値算出部２２０ｂは、さらに、生体組織赤色度に応じて変化する表示色で生体組織の画像をモザイク化したカラーマップ画像を作成する。カラーマップ画像の作成のために、画素評価値と所定の表示色とを対応付けたテーブルがメモリ２０４の記憶領域に記憶されている。上記テーブルは、例えば、値５刻みで異なる表示色が対応付けられている。例示的には、画素評価値が０〜５の範囲では青色が対応付けられており、該画素評価値が５増える毎に色相環での色の並び順に従って異なる表示色が対応付けられており、該画素評価値が２５０〜２５５の範囲では赤色が対応付けられている。表示色は、例えば、生体組織赤色度が大きいほど青色から黄色さらには赤色といったように、寒色から暖色に近づく色とする。画像評価値算出部２２０ｂは、選択された注目画素の、カラーマップ画像上での表示色を、上記テーブルに基づき、注目画素の生体組織赤色度に応じて決定する。
こうして、画像評価値算出部２２０ｂは、画素評価値に応じて色を付与したカラーマップ画像を作成する。

撮像位置情報処理部２２０ｃは、電子内視鏡システム１に設けられた位置測定システム２５０から送られる撮像位置の情報を取得し、この取得した情報を撮像した画像と対応付ける。位置測定システム２５０は、例えば、器官内に挿入された電子スコープ１００の先端部に位置する固体撮像素子１０８の位置、さらには、後続する可撓管の各位置を、センサを利用して取得するシステム、器官の開口端から挿入された電子スコープ１００の挿入長さを取得するシステム、あるいは、撮像された画像が、モニタ３００に表示され、この画像を見た術者がマニュアルで入力指示することにより、挿入された器官内の特徴となる部分を電子スコープ１００の先端部が通過したことを示す特定部分通過信号を取得するシステムが例示される。
撮像位置の取得情報は、逐次病変部評価部２２０ｄに送られる。

固体撮像素子１０８の位置を、センサを利用して取得するシステムでは、例えば、電子スコープ１００の先端部の固体撮像素子１０８の近傍の位置及び先端部からプロセッサ２００の側に後続する可撓管に所定の間隔をあけて、磁気センサを複数設け、電子スコープ１００が器官内に挿入された人体の外部から、位置によって強さが異なる磁界を付与し、上記磁気センサが磁界の強さを計測することにより、先端部に設けられた磁気センサの位置を知ることができ、さらに、複数の磁気センサの位置から可撓管の器官内における湾曲形状を知ることができる。これにより、固体撮像素子１０８の先端部の位置を知ることができ、電子スコープ１００の器官内における形状、さらには、電子スコープ１００の器官の開口端からの挿入長さを知ることができる。

器官の開口端から挿入された電子スコープ１００の挿入長さを取得するシステムの場合、例えば、撮像した動画における隣り合うフレーム画像間で、生体組織がどの程度移動したかに関する移動距離情報を、オプティカルフローの処理を利用して取得し、フレーム画像が変化する度に上記移動距離情報を積算して移動距離を算出することにより、現在の電子スコープ１００の挿入長さの情報を取得することができる。また、例えば、挿入される電子スコープ１００の先端部から後続する可撓管が器官内に向かって繰り出されている長さを計測することにより、現在の電子スコープ１００の挿入長さの情報を取得することができる。

器官の特定部分通過信号を取得するシステムでは、モニタ３００に表示された画像を術者が見ながら、器官内部の識別可能な特定部分が画像に現れ通過した時点で、術者が手元にあるボタンを押すことにより特定部分通過信号を生成し、撮像位置情報処理部２２０ｃはこの特定部分通過信号を取得することができる。器官内部の特定部分の位置とは、例えば、器官が大腸の場合、上行結腸が始まる位置、上行結腸が終了し大腸が曲がって横行結腸が始まる位置、横行結腸が終了し大腸が曲がって下行結腸が始まる位置、下行結腸が終了し大腸が曲がってＳ字結腸が始まる位置、Ｓ字結腸が終了し直腸が始まる位置、及び、直腸が終了し肛門に到達する位置、を含む。

病変評価部２２０ｄは、複数の区間それぞれにおいて撮像した生体組織を複数の画像の画像評価値から画像評価値の代表評価値を区間毎に算出する。複数の区間とは、撮像した器官内部の領域を予め定めた間隔で区分けした区間である。生体組織を撮像した画像は、撮像位置処理取得部２２０ｃにおいて撮像位置情報と対応付けられているので、この撮像位置情報を利用して、生体組織を撮像した画像が、どの区間における画像であるかを把握することができる。さらに、病変評価部２２０ｄは、代表評価値を用いて、器官内部の奥行き方向に連続して広がっている病変の広がりを評価する。例えば、大腸における潰瘍性大腸炎の場合、病変が、直腸から下行結腸まで広がっている等と評価することができる。このような評価では、代表評価値が予め設定された閾値を越えている領域が病変部であるとして病変の広がりを評価することができる。

ここで、区間は、術者が予め定めたものでもよく、特定部分通過信号によって区間が区切られてもよい。特定部分通過信号によって区間を定める場合、区間をセグメントという。
このセグメントは、１つの器官内で他の部分と識別可能に区別することができる部分であり、例えば、器官が大腸の場合、上行結腸のセグメント、横行結腸のセグメント、下行結腸のセグメント、Ｓ字結腸のセグメント、直腸のセグメント等を含む。このようなセグメントは、特定部分通過信号により区間が区切られる。

病変評価部２２０ｄが画像評価値から算出する代表評価値は、一実施形態によれば、各区間に含まれる生体組織を撮像した画像の画像評価値（以降、この画像評価値を、各区間に属する画像評価値ともいう）の統計量であることが好ましい。
電子スコープ１００を器官内部において移動させながら生体組織を撮像することにより、区間毎に代表評価値を求めることで、器官内部の奥行き方向に連続して広がっている病変の広がりを評価することができる。
統計量は、平均値、中央値、最頻値、あるいは最大値を含むことが好ましい。一実施形態によれば、統計量の中で、病変の強さを最適に示すことができる点から、最大値を用いることがより好ましい。

一実施形態によれば、病変評価部２２０ｄは、器官内における病変の程度の一要素である病変の強さに関して、複数のランクを用いて評価するように構成されており、病変評価部２２０ｄは、代表評価値に基づいて複数のランクの１つを定めて、区間毎に病変の強さを評価する、ことが好ましい。これにより、器官内部の奥行き方向に連続して広がっている病変の広がりと病変の強さを術者により正確に知らせることができる。
また、一実施形態によれば、病変評価部２２０ｄは、病変が器官の奥行き方向に連続して広がっている病変部の有無を、代表評価値に基づいて区間毎に判定することが好ましい。病変部の領域は、代表評価値が予め設定された閾値に比べて大きい領域である。
一実施形態によれば、病変評価部２２０ｄは、病変が器官の奥行き方向に連続して広がっている病変部の有無を、画像評価値に基づいて判定することもできる。病変部の領域は、画像評価値が予め設定された閾値に比べて大きい領域である。画像評価値は、画像毎の評価値であるため、ノイズ成分を含む場合がある。この場合、画像評価値ではなく、区間毎の代表評価値を用いることが好ましい。

このとき、病変部位置算出部２２０ｅは、上述の区間のうち、病変部が位置する区間を、撮像した画像の位置情報に基づいて求めることで、病変部の領域の開始位置と終了位置を求め、病変部の位置を特定する。病変部の開始位置及び終了位置を正確に求めるためには、画像評価値と画像の撮像した位置情報を用いて、画像評価値が予め定められている閾値を横切る位置を求めることも好ましい。この場合、病変評価部２２０ｄは、画像評価値毎に閾値と比較して、画像評価値が閾値を横切るか否かを判定する。この判定結果は、病変部位置算出部２２０ｅに送られる。このとき、病変評価部２２０ｄは、病変部位置算出部２２０ｅが求めた病変部の開始位置と終了位置の情報から、病変部の長さを算出することが好ましい。
したがって、一実施形態によれば、モニタ３００は、病変部の開始位置、終了位置、及び病変部の長さの少なくとも１つを画面表示する、ことが好ましい。これにより、術者は、病変の器官の奥行き方向の広がりを認識し易くなる。
また、病変評価部２２０ｄは、区間のうち病変部の開始位置と終了位置との間に挟まれる区間に対応する代表評価値の合計値を求め、この合計値により、器官内における病変の程度を評価する、ことが好ましい。これにより、病変の器官の奥行き方向の広がりと病変の強さを同時に評価することができる。この場合、例えば、合計値を複数のレベルの１つに定めて病変の程度をレベルにより評価することができる。

病変評価部２２０ｄは、予め定める区間の間隔を狭くして多くの区間を設定した場合、各区間の奥行き方向に沿った位置情報（例えば電子スコープの挿入最深部から開口端に向かう距離）を横軸に示し、代表評価値を縦軸に示すグラフにおいて、区間毎の代表評価値によって作られる曲線が隣り合う区間で凸凹になる場合がある。この場合、一実施形態によれば、区間の位置情報及び代表評価値を利用して、移動平均処理あるいは所定の曲線を示す関数を用いてカーブフィッティング処理をすることにより、上記グラブに示す代表評価値の曲線を平滑に処理することが好ましい。

図５は、画像処理ユニット２２０が行う、画像取得から区間毎の代表評価値を求めるまでの流れの一例を示す図である。図５に示す例では、代表評価値は、区間に対応する画像評価値のうちの最大値が用いられる。

まず、前処理部２２０ａは、画像を取得（ステップＳ１０）して、上述した処理（ＲＧＢ変換、色空間変換、基準軸の設定、色補正）を行う。このとき、撮像位置情報処理部２２０ｃが、位置測定システム２５０から取得した画像の撮像位置の情報を、撮像した画像と対応付けて取得する。これにより、病変評価部２２０ｄは、この撮像位置の情報を用いて、取得した画像が、予め定めた区間のうち、器官内部のどの区間で撮像した画像か、区間を特定する（ステップＳ１２）。一方、画像評価値算出部２２０ｂは、前処理部２２０ａで処理された画像を用いて画像評価値を算出する（ステップＳ１４）。
なお、ステップＳ１４は、ステップＳ１２の後に行うことに限定されず、ステップＳ１２の前に、あるいは同時に行うことができる。

病変評価部２２０ｄは、算出された画像評価値が、特定した区間内で最大であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。算出された画像評価値が、特定した区間内で他のいずれの画像評価値よりも大きい、すなわち最大である場合、代表評価値である最大値を更新する（ステップＳ１８）。算出された画像評価値が、特定した区間内で最大でない場合、代表評価値である最大値を更新しない（ステップＳ２０）。こうして、前処理部２２０ａが画像の取得を終了すると判定する（ステップＳ２２）まで、ステップＳ１０〜Ｓ２２が繰り返される。こうして、画像処理ユニット２２０は、区間毎の画像評価値の最大値を求める。

評価結果統合部２２０ｆは、評価結果である、区間毎の代表評価値の数値や、各区間における代表評価値の区間に対する分布を示したグラフ、病変部の奥行き方向の広がりを示した情報、病変部の開始位置、終了位置あるいは病変部の長さの情報、さらには、区間毎に、病変部のランク付けした強さの情報、を統合して、１つあるいは複数の評価結果画面としてモニタ３００に表示させる。

図６は、器官の一例である大腸を説明する図である。大腸は、開口端（肛門）から順番に、直腸、Ｓ字結腸、下行結腸、横行結腸、及び上行結腸を備える。以降、直腸はセグメントＳＧ５、Ｓ字結腸はセグメントＳＧ４、下行結腸はセグメントＳＧ３、横行結腸はセグメントＳＧ２、及び上行結腸はセグメントＳＧ１という。
一般的に、電子スコープ１００は、上行結腸であるセグメントＳＧ１の最深部まで挿入され、そこから、開口端側に向かって略一定の移動速度で引き出すように移動する。このため、電子スコープ１００は、セグメントＳＧ１、セグメントＳＧ２、セグメントＳＧ３、・・・と順番に画像を撮像する。

図７は、病変評価部２２０ｄによる評価結果の一例を示す図である。図７に示す評価結果は、横軸にセグメントＳＧ５からセグメント１までの位置を表し、縦軸に代表評価値を表したグラフである。図７では、複数の区間をセグメントＳＧ１〜ＳＧ５として、予め定めた閾値を境に、閾値以上の代表評価値を有するセグメントを、炎症のある病変部として示している。図７に示す例では、セグメントＳＧ５全部、セグメントＳ４全部、及びセグメントＳＧ３の一部が炎症を起こしていることを示している。一実施形態によれば、このような評価結果はモニタ３００に表示される。また、一実施形態によれば、病変評価部２２０ｄは、病変部は、セグメントＳＧ３の途中からセグメントＳＧ５まで広がっている、と評価する。この評価結果はモニタ３００に画面表示される。

図８は、病変評価部２２０ｄによる評価結果の別の一例を示す図である。図８に示す評価結果は、図７と同様に、横軸にセグメントＳＧ５からセグメント１までの位置を表し、縦軸に代表評価値を表したグラフである。図８に示す例では、各区間における病変（炎症）の強さの評価を病変（炎症）の強さに関する複数のランク、すなわち、“炎症度強”、“炎症度中”、“炎症度小”、“炎症なし”、の５段階のいずれか１つに分けて評価するように構成されている。病変評価部２２０ｄは、セグメントそれぞれについて、代表評価値に基づいて複数のランクの１つを定めて、セグメント毎に病変（炎症）の強さを評価している。したがって、図８に示す例では、病変（炎症）は、セグメントＳＧ３の一部からセグメントＳＧ５まで存在し、セグメントＳＧ５及びセグメントＳＧ４の病変（炎症）の強さは強であると評価され、セグメントＳＧ３の病変（炎症）の強さは中程度と評価される。一実施形態によれば、このような評価結果が、モニタ３００に表示される。

図９は、病変評価部２２０ｄによる評価結果の別の一例を示す図である。図９に示す評価結果は、横軸に大腸内の奥行き方向の位置を表し、縦軸に代表評価値を示す、区間毎の代表評価値を表したグラフである。図９では、区間はセグメントＳＧ１〜ＳＧ５に比べて狭い範囲を示しており、さらにいうとセグメントそれぞれを２つに分けた区間を設定している。図９に示す例でも、予め定めた閾値を境に、閾値以上の代表評価値を有する区間を、炎症のある病変部として定めることができる。一実施形態によれば、このような評価結果はモニタ３００に表示される。また、一実施形態によれば、病変評価部２２０ｄは、病変部は、セグメントＳＧ３のある区間からセグメントＳＧ５の最後の区間まで広がっている、と評価する。この評価結果はモニタ３００に画面表示される。

図１０は、モニタ３００に表示される動画の一コマを含む画面の一例を示す図である。図１０に示す一例では、画面の左側には、撮像した画像ＩＭが示されている。画面の右上には、大腸を模式的に示した大腸模式図ＦＩＧが示され、画面の右下には、画面の左側に示す画像を炎症の強さを示す画素評価値に応じて各画素の色を置換したカラーマップ画像ＣＭが示され、その下方には、炎症の強さを示す画像評価値であるスコアＳＣが示されている。図１０に示す例では、スコアＳＣは４０である。

図１１Ａ〜Ｃは、モニタ３００に表示する画面の別の例を示す図である。
図１１Ａは、図１０に示す大腸模式図ＦＩＧに評価結果の一例として添付する例が示されている。図１１Ａに示す大腸模式図ＦＩＧには、表示される画像ＩＭの現在表示されている画像の位置情報が丸印で示され、各セグメント毎の代表評価値が示されている。セグメントＳＧ１では代表評価値は５０であり、セグメントＳＧ２では代表評価値は８０であり、セグメントＳＧ３では代表評価値は９０であることが示され、セグメントＳＧ４では、現在代表評価値は処理中であり、仮の値が９０であること示されている。代表評価値が現在処理中である場合と処理済みである場合の間で、代表評価値の表示色が異なるように代表評価値が表示される。さらに、図１１Ａでは、直近に、電子スコープ１００で評価した代表評価値が括弧内に示されている。これにより、どのセグメントの病変の強さが以前の評価結果に比べて軽くなり、どのセグメントの病変の強さが重くなったか、を知ることができる。

図１１Ｂは、モニタ３００における画面表示の別の形態の例を示す。図１１Ｂに示すように、横軸に各セグメントの位置を表し、縦軸に画像評価値（例えば、生体組織赤色度）を表したグラフであって、図１０に示すように画像ＩＭを動画として連続的に表示するとき、現在表示されている画像ＩＭにおける画像評価値を動画の表示のタイミングに合わせて代表評価値をグラフ表示してもよい。こうして、画像ＩＭが動画として表示されるに連れて、図１１Ｂに示す画像評価値の曲線も延びて行く。

図１１Ｃは、モニタ３００における画面表示の別の形態の例を示す図である。図１１Ｃに示す例は、図１０に示すように画像ＩＭを動画として連続的に表示するとき、現在表示している画像ＩＭの動画データにおける位置を棒グラフで示し、すでに表示し終わった画像におけるセグメント毎の代表評価値を示している。

このようなモニタ３００に表示する種々の表示画面は、術者の入力指示に応じて評価結果統合部２２０ｆで統合されて、図１０に示す例のような画面が作成される。

以上説明した電子内視鏡システム１は、現在電子スコープ１００を器官内部に挿入して計測を行っているときにオンラインで、器官の奥行き方向の病変の広がりを評価してもよいし、予め、画像と、位置測定システム２５０からの撮像位置の情報とを同じタイミングで時系列にメモリ２０４に記録しておき、後日、電子スコープ１００で取り込んだ画像を再生しながら画像評価値及び代表評価値等を算出しながら、器官の奥行き方向の病変の広がりを評価してもよい。
後日、電子スコープ１００で取り込んだ画像及び撮像位置の情報を再生しながら評価を行う場合、電子内視鏡１で再生することに限定されない。
例えば、メモリ２０４に記録した画像及び撮像位置の情報を別のデータ処理装置から呼び出して、画像及び撮像位置の情報を再生しながら画像評価値及び代表評価値等を算出しながら、器官の奥行き方向の病変の広がりを評価することもできる。

すなわち、データ処理装置は、管状の器官内における生体組織の複数の画像から、生体組織の病変の程度を評価するモニタ付き装置である。このデータ処理装置は、
器官内部の生体組織を撮像した複数の画像それぞれに対して、画像それぞれにおける生体組織の病変の強さを示す画像評価値を算出するように構成された画像評価値算出部と、
画像それぞれを撮像した器官内における撮像位置の取得情報を、画像それぞれと対応付けるように構成された撮像位置情報処理部と、
撮像位置の情報を利用して、撮像した器官内の領域を区分けした複数の区間毎に、複数の区間それぞれにおいて撮像した生体組織の複数の画像の画像評価値から画像評価値の代表評価値を算出し、この代表評価値を用いて、器官の奥行き方向に連続して広がっている病変の広がりを評価するように構成された病変評価部と、
病変の広がりの評価結果を画面表示するように構成されたモニタと、を備える。

以上説明したように、電子内視鏡システム及びデータ処理装置では、画像それぞれを撮像した器官内における撮像位置の情報を利用して、撮像した器官内部の領域を区分けした複数の区間毎に、画像評価値から画像評価値の代表評価値を算出する。これに対して、従来は、画像毎に算出した画像評価値を用いて画像毎に病変の強さを評価するだけである。したがって、上述の電子内視鏡システム及びデータ処理装置では、代表評価値を用いて器官の奥行き方向の病変の広がりを評価することができ、この病変の広がりを病変の強さとともに用いて、病変の程度の評価を精度よく行なうことができる。

以上、本発明の電子内視鏡システム及びデータ処理装置について詳細に説明したが、本発明の電子内視鏡システム及びデータ処理装置は上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。

１ 電子内視鏡システム
１００ 電子スコープ１０２ ＬＣＢ
１０４ 配光レンズ
１０６ 対物レンズ
１０８ 固体撮像素子
１０８ａ ＩＲカットフィルタ
１０８ｂ カラーフィルタ
１１２ ドライバ信号処理回路
１１４ メモリ
２００ 電子内視鏡用プロセッサ

２２０ 画像処理ユニット
２２０ａ 前処理部
２２０ｂ 画像評価値算出部
２２０ｃ 撮像位置情報処理部
２２０ｄ 病変評価部
２２０ｅ 病変部位置算出部
２２０ｆ 評価結果統合部
２３０ 光源部
３００ モニタ
４００ プリンタ
６００ サーバ

Claims (8)

1. 器官内における生体組織の病変の程度を評価する電子内視鏡システムであって、
   器官内の生体組織を撮像するように構成された電子内視鏡と、
   撮像された前記生体組織の複数の画像を処理して前記器官における病変の程度を評価するように構成された評価ユニットを備えるプロセッサと、
   前記病変の程度の評価結果を画面表示するように構成されたモニタと、を備え、
   前記評価ユニットは、
   前記器官内における前記生体組織の複数の画像それぞれに対して、前記画像それぞれにおける前記病変の強さを示す画像評価値を算出するように構成された画像評価値算出部と、
   前記画像それぞれを撮像した前記器官内における撮像位置の情報を前記画像それぞれと対応付けるように構成された撮像位置情報処理部と、
   前記撮像位置の情報を利用して、撮像した前記器官内部の領域を区分けした複数の区間毎に、前記複数の区間それぞれにおいて撮像した生体組織の複数の画像の前記画像評価値から前記画像評価値の代表評価値を算出することにより、前記器官の奥行き方向に連続して広がっている前記病変の広がりを評価するように構成された病変評価部と、を備えることを特徴とする電子内視鏡システム。
2. 前記病変評価部は、前記区間毎の、前記生体組織を撮像した画像に対応する複数の前記画像評価値の統計量を、前記代表評価値として用いる、請求項１に記載の電子内視鏡システム。
3. 前記統計量は、複数の前記画像評価値の最大値である、請求項２に記載の電子内視鏡システム。
4. 前記病変評価部は、前記器官内における前記病変の程度の一要素である病変の強さに関して、前記区間毎に複数のランクを用いて評価するように構成されており、
   前記病変評価部は、前記代表評価値に基づいて前記複数のランクの１つを定めて、前記区間毎に前記病変の強さを評価するように構成されている、請求項１〜３のいずれか１項に記載の電子内視鏡システム。
5. 前記モニタは、前記器官内の奥行き方向に沿った前記区間の位置を示す位置座標を横軸に、前記代表評価値を縦軸にして、前記病変の前記奥行き方向の分布を示すグラフを表示するように構成されている、請求項１〜４のいずれか１項に記載の電子内視鏡システム。
6. 前記病変評価部は、前記病変が前記器官の奥行き方向に連続して広がっている病変部の有無を、前記代表評価値に基づいて前記区間毎に判定するように構成され、
   前記評価ユニットは、前記区間のうち前記病変部が位置する区間を、前記撮像位置の情報に基づいて求めることで、前記病変部の領域の開始位置と終了位置を求めるように構成された病変部位置算出部を備え、
   前記病変評価部は、前記病変部の前記開始位置と前記終了位置から、前記病変部の長さを算出するように構成され、
   前記モニタは、前記病変部の前記開始位置、前記終了位置、及び前記病変部の長さの少なくとも１つを画面表示するように構成される、請求項１〜５のいずれか１項に記載の電子内視鏡システム。
7. 前記病変評価部は、前記病変が前記器官の奥行き方向に連続して広がっている病変部の有無を、前記代表評価値に基づいて前記区間毎に判定するように構成され、
   前記評価ユニットは、前記区間のうち前記病変部が位置する区間を、前記撮像位置の情報に基づいて求めることで、前記病変部の領域の開始位置と終了位置を求めるように構成された病変部位置算出部を備え、
   前記病変評価部は、前記病変部の前記開始位置と前記終了位置との間に挟まれる区間に対応する前記代表評価値の合計値により、前記器官内における前記病変の程度を評価するように構成される、請求項１〜５のいずれか１項に記載の電子内視鏡システム。
8. 器官内における生体組織の複数の画像から、前記器官内における病変の程度を評価するモニタ付きデータ処理装置であって、
   器官内部の生体組織を撮像した複数の画像それぞれに対して、前記画像それぞれにおける前記生体組織の病変の強さを示す画像評価値を算出するように構成された画像評価値算出部と、
   前記画像それぞれを撮像した前記器官内における撮像位置の情報を、前記画像それぞれと対応付けるように構成された撮像位置情報処理部と、
   前記撮像位置の情報を利用して、撮像した前記器官内の領域を区分けした複数の区間毎に、複数の区間それぞれにおいて撮像した生体組織の複数の画像の前記画像評価値から前記画像評価値の代表評価値を算出することにより、前記器官の奥行き方向に連続して広がっている前記病変の広がりを評価するように構成された病変評価部と、
   前記病変の広がりの評価結果を画面表示するように構成されたモニタと、を備えることを特徴とするデータ処理装置。

Images