(57)【要約】【課題】層構造を有する計測対象の複数の特定構造要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出する。【解決手段】処理部２２は、光立体構造像生成部２２０、形状格納部２２１、閾値格納部２２２、断面画像抽出部２２３、特定要素抽出部２２４、特定要素分布算出部２２５、分布境界ライン抽出部２２６、欠落領域抽出部２２７、欠落領域特定要素抽出部２２８、欠落領域特定要素分布算出部２２９、欠落領域分布境界ライン抽出部２３０、合成画像生成部２３１、表示制御部２３６、Ｉ／Ｆ部２３７とを備えて構成される。【選択図】図５
2010185782.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
低干渉光を用いて層構造を有する計測対象の深さ方向である第１の方向と該第１の方向に直交する第２の方向から成るスキャン面を走査して得られる前記計測対象の光構造情報を、前記スキャン面に略直交する方向である第３の方向に沿って位置をずらしながら複数取得して、取得した複数の前記光構造情報に基づいて光立体構造画像を構築する光構造観察装置において、
複数の所定の閾値を記憶している閾値記憶手段と、
前記光立体構造像の前記第１の方向を有する断面画像上にて前記閾値記憶手段からの第１の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する要素抽出手段と、
前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出する分布算出手段と、
前記閾値記憶手段からの第１のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する境界ライン抽出手段と、
を備えたことを特徴とする光構造観察装置。
【請求項２】
前記境界ラインが欠落している欠落領域を抽出する欠落領域抽出手段と、
前記欠落領域において第１の要素抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第２の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する欠落領域内要素抽出手段と、
前記欠落領域での前記特定要素の分布を算出する欠落領域内分布算出手段と、
前記第１のライン抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第２のライン抽出閾値により前記欠落領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する欠落領域内境界ライン抽出手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の光構造観察装置。
【請求項３】
前記境界ラインが欠落している欠落領域を抽出する欠落領域抽出手段と、
前記欠落領域に所定の探索領域を設定する探索領域設定手段と、
前記探索領域において第１の要素抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第２の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する探索領域内要素抽出手段と、
前記探索領域での前記特定要素の分布を算出する探索領域内分布算出手段と、
前記第１のライン抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第２のライン抽出閾値により前記探索領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する探索領域内境界ライン抽出手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の光構造観察装置。
【請求項４】
前記探索領域内境界ライン抽出手段は、
前記探索領域内分布算出手段にて算出した前記特定要素に基づき、前記第２のライン抽出閾値により前記探索領域での前記特定要素の分布の複数の境界候補ラインを抽出する境界候補ライン抽出手段と、
前記探索領域内分布算出手段にて算出した前記特定要素の確度及び前記境界候補ライン抽出手段にて抽出した前記複数の境界候補ラインの確度の少なくとも一方の確度を所定パラメータにより判定する確度判定手段と、をさらに備え、
前記確度判定手段にて判定した確度が最大である前記特定要素及び境界候補ラインの少なくとも一方に基づき、前記探索領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する
ことを特徴とする請求項３に記載の光構造観察装置。
【請求項５】
前記確度判定手段にて判定した確度が最大である前記境界ラインを有する前記断面画像を基準断面画像として抽出する基準断面画像抽出手段と、
前記基準断面画像に隣接する隣接断面画像において、前記欠落領域があると判定された場合、前記隣接断面画像上に前記基準断面画像の前記境界ラインに基づくあらたな探索領域を設定し、前記特定要素及び前記境界ラインの少なくとも一方を補正する境界ライン補正手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項４に記載の光構造観察装置。
【請求項６】
前記特定要素の画像及び前記境界ラインの画像を生成し、前記断面画像と合成する画像合成手段
をさらに備えたことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１つに記載の光構造観察装置。
【請求項７】
前記特定形状の複数種類の形状情報を予め記憶し、前記形状情報を前記要素抽出手段に出力する形状情報記憶手段をさらに備え、
前記要素抽出手段は、前記形状情報に基づき前記特定要素を抽出する
ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１つに記載の光構造観察装置。
【請求項８】
前記計測対象は生体組織であって、前記特定要素は前記生体組織の組織構造要素であって、
前記形状情報記憶手段は、前記生体組織の複数の病変進行度に対応する複数の特定形状を前記要素抽出手段に出力する
ことを特徴とする請求項７に記載の光構造観察装置。
【請求項９】
前記形状情報記憶手段は、前記複数の特定形状から、低い前記病変進行度に対応する前記特定形状から高い前記病変進行度に対応する前記特定形状を、順次、前記要素抽出手段に出力する
ことを特徴とする請求項８に記載の光構造観察装置。
【請求項１０】
前記光立体構造像の前記断面画像の断面角度を設定する断面角度設定手段を備え、
前記形状情報記憶手段は、前記断面角度に関連する前記特定形状を前記要素抽出手段に出力し、
前記要素抽出手段は、前記光立体構造像の前記断面角度の断面画像上にて前記第１の要素抽出閾値により前記特定形状を有する前記特定要素を抽出する
ことを特徴とする請求項７に記載の光構造観察装置。
【請求項１１】
前記特定要素及び前記境界ラインは、前記閾値記憶手段からの閾値に基づく所定のエッジ検出処理により抽出される
ことを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか１つに記載の光構造観察装置。
【請求項１２】
前記境界候補ラインは、前記閾値記憶手段からの閾値に基づく所定のエッジ検出処理により抽出される
ことを特徴とする請求項４ないし１０のいずれか１つに記載の光構造観察装置。
【請求項１３】
低干渉光を用いて層構造を有する計測対象の深さ方向である第１の方向と該第１の方向に直交する第２の方向から成るスキャン面を走査して得られる前記計測対象の光構造情報を、前記スキャン面に略直交する方向である第３の方向に沿って位置をずらしながら複数取得して、取得した複数の前記光構造情報に基づいて光立体構造画像を構築する光構造観察装置の構造情報処理方法において、
前記光立体構造像の前記第１の方向を有する断面画像上にて、複数の所定の閾値を記憶している閾値記憶手段からの第１の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する要素抽出ステップと、
前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出する分布算出ステップと、
前記閾値記憶手段からの第１のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する境界ライン抽出ステップと、
を備えたことを特徴とする光構造観察装置の構造情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は光構造観察装置及びその構造情報処理方法に係り、特に層構造を有する計測対象の特定要素の抽出に特徴のある光構造観察装置及びその構造情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、生体組織の光断層画像を取得する際に、ＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）計測を利用した光断層画像取得装置が用いられることがある。この光断層画像取得装置は、光源から射出された低コヒーレント光を測定光と参照光とに分割した後、該測定光が測定対象に照射されたときの測定対象からの反射光、もしくは後方散乱光と参照光とを合波し、該反射光と参照光との干渉光の強度に基づいて光断層画像を取得するものである。
【０００３】
上記のＯＣＴ計測には、大きくわけてＴＤ−ＯＣＴ（Ｔｉｍｅ  ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）計測とＦＤ−ＯＣＴ（Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）計測の２種類がある。
【０００４】
ＴＤ−ＯＣＴ計測は、参照光の光路長を変更しながら干渉光強度を測定することにより、測定対象の深さ方向の位置（以下、深さ位置という）に対応した反射光強度分布を取得する方法である。
【０００５】
一方、ＦＤ−ＯＣＴ計測は、参照光と信号光の光路長は変えることなく、光のスペクトル成分毎に干渉光強度を測定し、ここで得られたスペクトル干渉強度信号を計算機にてフーリエ変換に代表される周波数解析を行うことで、深さ位置に対応した反射光強度分布を取得する方法である。ＴＤ−ＯＣＴに存在する機械的な走査が不要となることで、高速な測定が可能となる手法として、近年注目されている。
【０００６】
ＦＤ−ＯＣＴ計測を行う装置構成で代表的な物としては、ＳＤ−ＯＣＴ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｏｍａｉｎ  ＯＣＴ）装置とＳＳ−ＯＣＴ（Ｓｗｅｐｔ  Ｓｏｕｒｃｅ  ＯＣＴ）の２種類が挙げられる。
【０００７】
ところで、ＯＣＴ計測は上述したように特定の領域の光断層像を取得する方法であるが、内視鏡下では、例えば癌病変部を通常照明光内視鏡や特殊光内視鏡の観察により発見し、その領域をＯＣＴ測定することで、癌病変部がどこまで浸潤しているかを見わけることが可能となる。また、測定光の光軸を２次元的に走査することで、ＯＣＴ計測による深さ情報と合わせて３次元的な情報を取得することができる。
【０００８】
ＯＣＴ計測と３次元コンピュータグラフィック技術の融合により、マイクロメートルオーダの分解能を持つ３次元構造モデルを表示することが可能となる事から、以下ではこのＯＣＴ計測による３次元構造モデルを光立体構造像（あるいは光立体構造情報）と呼ぶ。
【０００９】
ＯＣＴ計測は超音波計測に比べ、分解能が１０μｍ程度と一桁高く、生体内部の詳細な断層像が得られるという利点がある。また、断層像に垂直な方向に位置をずらしながら複数画像を取得して３次元断層像を得ることができる。
【００１０】
例えば層構造を有する計測対象に対しては、ＯＣＴ計測では構造情報に対して微分フィルタを適用し所望の境界層を検出することが行われる。この場合、ノイズ等の影響による境界層の欠落部分が生じることがあり、この欠落部分については、例えばユーザ入力により推定エッジの点を設定し、補間曲線で境界層を補間する技術が開示されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００８−２０６６８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、上記特許文献１の技術等では、境界層の欠落部分を単にユーザ入力により推定エッジの点を設定して曲線補間しているため、欠落部分におけるノイズ等の影響を排除しないままの補間となり、欠落部分の境界層を最適に補間ができないといった問題がある。
【００１３】
また、層構造を有する計測対象、特に生体組織等においては、癌等の病変部の進行度により組織構造の形状が変態することが知られているが、例えば上記のように境界層を最適に補間ができない等の理由から、組織構造の形状を抽出し、組織構造の形状に基づく進行度に応じた病変部の領域を検出することができないといった問題もある。
【００１４】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、層構造を有する計測対象の複数の特定構造要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することのできる光構造観察装置及びその構造情報処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
前記目的を達成するために、請求項１に記載の光構造観察装置は、低干渉光を用いて層構造を有する計測対象の深さ方向である第１の方向と該第１の方向に直交する第２の方向から成るスキャン面を走査して得られる前記計測対象の光構造情報を、前記スキャン面に略直交する方向である第３の方向に沿って位置をずらしながら複数取得して、取得した複数の前記光構造情報に基づいて光立体構造画像を構築する光構造観察装置において、複数の所定の閾値を記憶している閾値記憶手段と、前記光立体構造像の前記第１の方向を有する断面画像上にて前記閾値記憶手段からの第１の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する要素抽出手段と、前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出する分布算出手段と、前記閾値記憶手段からの第１のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する境界ライン抽出手段と、を備えて構成される。
【００１６】
請求項１に記載の光構造観察装置では、前記要素抽出手段が前記光立体構造像の前記第１の方向を有する断面画像上にて前記閾値記憶手段からの第１の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出し、前記分布算出手段が前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出し、前記境界ライン抽出手段が前記閾値記憶手段からの第１のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出することで、層構造を有する計測対象の複数の特定構造要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することを可能とする。
【００１７】
請求項２に記載の光構造観察装置のように、請求項１に記載の光構造観察装置であって、前記境界ラインが欠落している欠落領域を抽出する欠落領域抽出手段と、前記欠落領域において第１の要素抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第２の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する欠落領域内要素抽出手段と、前記欠落領域での前記特定要素の分布を算出する欠落領域内分布算出手段と、前記第１のライン抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第２のライン抽出閾値により前記欠落領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する欠落領域内境界ライン抽出手段と、をさらに備えることが好ましい。
【００１８】
請求項３に記載の光構造観察装置のように、請求項１に記載の光構造観察装置であって、前記境界ラインが欠落している欠落領域を抽出する欠落領域抽出手段と、前記欠落領域に所定の探索領域を設定する探索領域設定手段と、前記探索領域において第１の要素抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第２の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する探索領域内要素抽出手段と、前記探索領域での前記特定要素の分布を算出する探索領域内分布算出手段と、前記第１のライン抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第２のライン抽出閾値により前記探索領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する探索領域内境界ライン抽出手段と、をさらに備えることが好ましい。
【００１９】
請求項４に記載の光構造観察装置のように、請求項３に記載の光構造観察装置であって、前記探索領域内境界ライン抽出手段は、前記探索領域内分布算出手段にて算出した前記特定要素に基づき、前記第２のライン抽出閾値により前記探索領域での前記特定要素の分布の複数の境界候補ラインを抽出する境界候補ライン抽出手段と、前記探索領域内分布算出手段にて算出した前記特定要素の確度及び前記境界候補ライン抽出手段にて抽出した前記複数の境界候補ラインの確度の少なくとも一方の確度を所定パラメータにより判定する確度判定手段と、をさらに備え、前記確度判定手段にて判定した確度が最大である前記特定要素及び境界候補ラインの少なくとも一方に基づき、前記探索領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出することが好ましい。
【００２０】
請求項５に記載の光構造観察装置のように、請求項４に記載の光構造観察装置であって、前記確度判定手段にて判定した確度が最大である前記境界ラインを有する前記断面画像を基準断面画像として抽出する基準断面画像抽出手段と、前記基準断面画像に隣接する隣接断面画像において、前記欠落領域があると判定された場合、前記隣接断面画像上に前記基準断面画像の前記境界ラインに基づくあらたな探索領域を設定し、前記特定要素及び前記境界ラインの少なくとも一方を補正する境界ライン補正手段と、をさらに備えることが好ましい。
【００２１】
請求項６に記載の光構造観察装置のように、請求項１ないし５のいずれか１つに記載の光構造観察装置であって、前記特定要素の画像及び前記境界ラインの画像を生成し、前記断面画像と合成する画像合成手段をさらに備えることが好ましい。
【００２２】
請求項７に記載の光構造観察装置のように、請求項１ないし６のいずれか１つに記載の光構造観察装置であって、前記特定形状の複数種類の形状情報を予め記憶し、前記形状情報を前記要素抽出手段に出力する形状情報記憶手段をさらに備え、前記要素抽出手段は、前記形状情報に基づき前記特定要素を抽出することが好ましい。
【００２３】
請求項８に記載の光構造観察装置のように、請求項７に記載の光構造観察装置であって、前記計測対象は生体組織であって、前記特定要素は前記生体組織の組織構造要素であって、前記形状情報記憶手段は、前記生体組織の複数の病変進行度に対応する複数の特定形状を前記要素抽出手段に出力することが好ましい。
【００２４】
請求項９に記載の光構造観察装置のように、請求項８に記載の光構造観察装置であって、前記形状情報記憶手段は、前記複数の特定形状から、低い前記病変進行度に対応する前記特定形状から高い前記病変進行度に対応する前記特定形状を、順次、前記要素抽出手段に出力することが好ましい。
【００２５】
請求項１０に記載の光構造観察装置のように、請求項７に記載の光構造観察装置であって、前記光立体構造像の前記断面画像の断面角度を設定する断面角度設定手段を備え、前記形状情報記憶手段は、前記断面角度に関連する前記特定形状を前記要素抽出手段に出力し、前記要素抽出手段は、前記光立体構造像の前記断面角度の断面画像上にて前記第１の要素抽出閾値により前記特定形状を有する前記特定要素を抽出することが好ましい。
【００２６】
請求項１１に記載の光構造観察装置のように、請求項１ないし１０のいずれか１つに記載の光構造観察装置であって、前記特定要素及び前記境界ラインは、前記閾値記憶手段からの閾値に基づく所定のエッジ検出処理により抽出されることが好ましい。
【００２７】
請求項１２に記載の光構造観察装置のように、請求項４ないし１０のいずれか１つに記載の光構造観察装置であって、前記境界候補ラインは、前記閾値記憶手段からの閾値に基づく所定のエッジ検出処理により抽出されることが好ましい。
【００２８】
請求項１３に記載の光構造観察装置の構造情報処理方法は、低干渉光を用いて層構造を有する計測対象の深さ方向である第１の方向と該第１の方向に直交する第２の方向から成るスキャン面を走査して得られる前記計測対象の光構造情報を、前記スキャン面に略直交する方向である第３の方向に沿って位置をずらしながら複数取得して、取得した複数の前記光構造情報に基づいて光立体構造画像を構築する光構造観察装置の構造情報処理方法において、前記光立体構造像の前記第１の方向を有する断面画像上にて、複数の所定の閾値を記憶している閾値記憶手段からの第１の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する要素抽出ステップと、前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出する分布算出ステップと、前記閾値記憶手段からの第１のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する境界ライン抽出ステップと、を備えて構成される。
【００２９】
請求項１３に記載の光構造観察装置の構造情報処理方法では、前記要素抽出ステップが記光立体構造像の前記第１の方向を有する断面画像上にて前記閾値記憶ステップからの第１の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出し、前記分布算出ステップが前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出し、前記境界ライン抽出ステップが前記閾値記憶ステップからの第１のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出することで、層構造を有する計測対象の複数の特定構造要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することを可能とする。
【発明の効果】
【００３０】
以上説明したように、本発明によれば、層構造を有する計測対象の複数の特定構造要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像診断装置を示す外観図
【図２】図１のＯＣＴプロセッサの内部構成を示すブロック図
【図３】図２のＯＣＴプローブの断面図
【図４】図１の内視鏡の鉗子口から導出されたＯＣＴプローブを用いて光構造情報を得る様子を示す図
【図５】図２の処理部の構成を示すブロック図
【図６】図５の形状格納部に格納されている形状モデルの一例を示す図
【図７】図１のＯＣＴプロセッサの処理部の作用の流れを示すフローチャート
【図８】図５の断面画像抽出部による深さ方向の断面画像の抽出を説明する図
【図９】図７のステップＳ４において用いる方向別微分フィルタを示す図
【図１０】図９の方向別微分フィルタにより抽出される特定要素のエッジ方向を示す図
【図１１】図９の方向別微分フィルタにより抽出される特定要素の一例を示す図
【図１２】図７のステップＳ５の処理における特定要素の分布の算出を説明するための第１の図
【図１３】図７のステップＳ５の処理における特定要素の分布の算出を説明するための第２の図
【図１４】図７のステップＳ６により抽出された特定要素の分布の境界ラインの一例を示す図
【図１５】図７のステップＳ９により抽出された特定要素の一例を示す図
【図１６】図７のステップＳ１０により抽出された特定要素の分布の欠落領域での境界ラインの一例を示す図
【図１７】図７のステップＳ１１により生成された合成画像の表示制御部によるモニタ装置上での表示例を示す図
【図１８】図７の処理を光立体構造像のすべての断面に適用した際の生体組織表面に平行な断面画像の一例を示す図
【図１９】図５の断面画像抽出部の光立体構造像の断面画像の抽出の変形例を示す図
【図２０】第１の実施形態の変形例を説明する第１の図
【図２１】第１の実施形態の変形例を説明する第２の図
【図２２】本発明の第２の実施形態に係る処理部の構成を示すブロック図
【図２３】図２２の処理部の作用の流れを示すフローチャート
【図２４】は図２２の探索領域特定要素抽出部によって設定される探索領域を示す図
【図２５】図２２の探索領域特定要素抽出部によって抽出された探索領域の特定要素を示す図
【図２６】図２２の分布境界候補ライン抽出部によって抽出される複数の境界候補ラインを示す図
【図２７】図２２の分布境界ライン決定部によって決定される境界ラインを示す図
【図２８】図２２の基準断面画像抽出部が基準断面画像を抽出するための複数の断面画像を示す図
【図２９】図２８にて抽出された基準断面画像を示す図
【図３０】図２９の基準断面画像に隣接する欠落領域を有する断面画像を示す図
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、添付図面を参照して、本発明に係る光構造観察装置について詳細に説明する。
【００３３】
第１の実施形態：
＜画像診断装置の外観＞
図１は本発明の第１の実施形態に係る画像診断装置を示す外観図である。
【００３４】
図１に示すように、本実施形態において、画像診断装置１０は、主として内視鏡１００、内視鏡プロセッサ２００、光源装置３００、光構造観察装置としてのＯＣＴプロセッサ４００、及びモニタ装置５００とから構成されている。尚、内視鏡プロセッサ２００は、光源装置３００を内蔵するように構成されていてもよく、内視鏡１００と共に内視鏡装置を構成している。
【００３５】
内視鏡１００は、手元操作部１１２と、この手元操作部１１２に連設される挿入部１１４とを備える。術者は手元操作部１１２を把持して操作し、挿入部１１４を被検者の体内に挿入することによって観察を行う。
【００３６】
手元操作部１１２には、鉗子挿入部１３８が設けられており、この鉗子挿入部１３８が先端部１４４の鉗子口１５６に連通されている。本発明に係る画像診断装置１０では、ＯＣＴプローブ６００を鉗子挿入部１３８から挿入することによって、ＯＣＴプローブ６００を鉗子口１５６から導出する。ＯＣＴプローブ６００は、鉗子挿入部１３８から挿入され、鉗子口１５６から導出される挿入部６０２と、術者がＯＣＴプローブ６００を操作するための操作部６０４、及びコネクタ４１０を介してＯＣＴプロセッサ４００と接続されるケーブル６０６から構成されている。
【００３７】
＜内視鏡、内視鏡プロセッサ、光源装置の構成＞
［内視鏡］
内視鏡１００の先端部１４４には、観察光学系１５０、照明光学系１５２、及びＣＣＤ（不図示）が配設されている。
【００３８】
観察光学系１５０は、被検体を図示しないＣＣＤの受光面に結像させ、ＣＣＤは受光面上に結像された被検体像を各受光素子によって電気信号に変換する。この実施の形態のＣＣＤは、３原色の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のカラーフィルタが所定の配列（ベイヤー配列、ハニカム配列）で各画素ごとに配設されたカラーＣＣＤである。
【００３９】
［光源装置］
光源装置３００は、可視光を図示しないライトガイドに入射させる。ライトガイドの一端はＬＧコネクタ１２０を介して光源装置３００に接続され、ライトガイドの他端は照明光学系１５２に対面している。光源装置３００から発せられた光は、ライトガイドを経由して照明光学系１５２から出射され、観察光学系１５０の視野範囲を照明する。
【００４０】
［内視鏡プロセッサ］
内視鏡プロセッサ２００には、ＣＣＤから出力される画像信号が電気コネクタ１１０を介して入力される。このアナログの画像信号は、内視鏡プロセッサ２００内においてデジタルの画像信号に変換され、モニタ装置５００の画面に表示するための必要な処理が施される。
【００４１】
このように、内視鏡１００で得られた観察画像のデータが内視鏡プロセッサ２００に出力され、内視鏡プロセッサ２００に接続されたモニタ装置５００に画像が表示される。
【００４２】
＜ＯＣＴプロセッサ、ＯＣＴプローブの内部構成＞
図２は図１のＯＣＴプロセッサの内部構成を示すブロック図である。
【００４３】
［ＯＣＴプロセッサ］
図２に示すＯＣＴプロセッサ４００及びＯＣＴプローブ６００は、光干渉断層（ＯＣＴ：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）計測法による測定対象Ｓの光断層画像を取得するためのもので、測定のための光Ｌａを射出する第１の光源（第１の光源ユニット）１２と、第１の光源１２から射出された光Ｌａを測定光（第１の光束）Ｌ１と参照光Ｌ２に分岐するとともに、被検体である測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３と参照光Ｌ２を合波して干渉光Ｌ４を生成する光ファイバカプラ（分岐合波部）１４と、光ファイバカプラ１４で分岐された測定光Ｌ１を測定対象まで導波するとともに測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を導波する回転側光ファイバＦＢ１を備えるＯＣＴプローブ６００と、測定光Ｌ１を回転側光ファイバＦＢ１まで導波するとともに回転側光ファイバＦＢ１によって導波された戻り光Ｌ３を導波する固定側光ファイバＦＢ２と、回転側光ファイバＦＢ１を固定側光ファイバＦＢ２に対して回転可能に接続し、測定光Ｌ１および戻り光Ｌ３を伝送する光コネクタ１８と、光ファイバカプラ１４で生成された干渉光Ｌ４を干渉信号として検出する干渉光検出部２０と、この干渉光検出部２０によって検出された干渉信号を処理して光構造情報を取得する処理部２２を有する。また、処理部２２で取得された光構造情報に基づいて生成された画像はモニタ装置５００に表示される。
【００４４】
なお、本実施形態では、例えば大腸の粘膜組織を測定対象Ｓとしており、内視鏡１００及び内視鏡プロセッサ２００等の内視鏡装置は、大腸の粘膜表面のピットパターンの内視鏡画像を得、また、ＯＣＴプロセッサ４００及びＯＣＴプローブ６００は、大腸の粘膜内の所定の深さのピットパターン画像を得る。
【００４５】
また、ＯＣＴプロセッサ４００は、測定の目印を示すためのエイミング光（第２の光束）Ｌｅを射出する第２の光源（第２の光源ユニット）１３と、参照光Ｌ２の光路長を調整する光路長調整部２６と、第１の光源１２から射出された光Ｌａを分光する光ファイバカプラ２８と、光ファイバカプラ１４で合波された戻り光Ｌ４およびＬ５を検出する検出器３０ａおよび３０ｂと、処理部２２への各種条件の入力、設定の変更等を行う操作制御部３２とを有する。
【００４６】
なお、図２に示すＯＣＴプロセッサ４００においては、上述した射出光Ｌａ、エイミング光Ｌｅ、測定光Ｌ１、参照光Ｌ２および戻り光Ｌ３などを含む種々の光を各光デバイスなどの構成要素間で導波し、伝送するための光の経路として、回転側光ファイバＦＢ１および固定側光ファイバＦＢ２を含め種々の光ファイバＦＢ（ＦＢ３、ＦＢ４、ＦＢ５、ＦＢ６、ＦＢ７、ＦＢ８など）が用いられている。
【００４７】
第１の光源１２は、ＯＣＴの測定のための光（例えば、波長１．３μｍのレーザ光あるいは低コヒーレンス光）を射出するものであり、この第１の光源１２は周波数を一定の周期で掃引させながら赤外領域である、例えば波長１．３μｍを中心とするレーザ光Ｌａを射出する光源である。この第１の光源１２は、レーザ光あるいは低コヒーレンス光Ｌａを射出する光源１２ａと、光源１２ａから射出された光Ｌａを集光するレンズ１２ｂとを備えている。また、詳しくは後述するが、第１の光源１２から射出された光Ｌａは、光ファイバＦＢ４、ＦＢ３を介して光ファイバカプラ１４で測定光Ｌ１と参照光Ｌ２に分割され、測定光Ｌ１は光コネクタ１８に入力される。
【００４８】
また、第２の光源１３は、エイミング光Ｌｅとして測定部位を確認しやすくするために可視光を射出するものである。例えば、波長０．６６μｍの赤半導体レーザ光、波長０．６３μｍのＨｅ−Ｎｅレーザ光、波長０．４０５μｍの青半導体レーザ光などを用いることができる。そこで、第２の光源１３としては、例えば赤色あるいは青色あるいは緑色のレーザ光を射出する半導体レーザ１３ａと、半導体レーザ１３ａから射出されたエイミング光Ｌｅを集光するレンズ１３ｂを備えている。第２の光源１３から射出されたエイミング光Ｌｅは、光ファイバＦＢ８を介して光コネクタ１８に入力される。
【００４９】
光コネクタ１８では、測定光Ｌ１とエイミング光Ｌｅとが合波され、ＯＣＴプローブ６００内の回転側光ファイバＦＢ１に導波される。
【００５０】
光ファイバカプラ（分岐合波部）１４は、例えば２×２の光ファイバカプラで構成されており、固定側光ファイバＦＢ２、光ファイバＦＢ３、光ファイバＦＢ５、光ファイバＦＢ７とそれぞれ光学的に接続されている。
【００５１】
光ファイバカプラ１４は、第１の光源１２から光ファイバＦＢ４およびＦＢ３を介して入射した光Ｌａを測定光（第１の光束）Ｌ１と参照光Ｌ２とに分割し、測定光Ｌ１を固定側光ファイバＦＢ２に入射させ、参照光Ｌ２を光ファイバＦＢ５に入射させる。
【００５２】
さらに、光ファイバカプラ１４は、光ファイバＦＢ５に入射され後述する光路長調整部２６によって周波数シフトおよび光路長の変更が施されて光ファイバＦＢ５を戻った光Ｌ２と、後述するＯＣＴプローブ６００で取得され固定側光ファイバＦＢ２から導波された光Ｌ３とを合波し、光ファイバＦＢ３（ＦＢ６）および光ファイバＦＢ７に射出する。
【００５３】
ＯＣＴプローブ６００は、光コネクタ１８を介して、固定側光ファイバＦＢ２と接続されており、固定側光ファイバＦＢ２から、光コネクタ１８を介して、エイミング光Ｌｅと合波された測定光Ｌ１が回転側光ファイバＦＢ１に入射される。入射されたこのエイミング光Ｌｅと合波された測定光Ｌ１を回転側光ファイバＦＢ１によって伝送して測定対象Ｓに照射する。そして測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を取得し、取得した戻り光Ｌ３を回転側光ファイバＦＢ１によって伝送して、光コネクタ１８を介して、固定側光ファイバＦＢ２に射出するようになっている。
【００５４】
光コネクタ１８は、測定光（第１の光束）Ｌ１とエイミング光（第２の光束）Ｌｅとを合波するものである。
【００５５】
干渉光検出部２０は、光ファイバＦＢ６および光ファイバＦＢ７と接続されており、光ファイバカプラ１４で参照光Ｌ２と戻り光Ｌ３とを合波して生成された干渉光Ｌ４およびＬ５を干渉信号として検出するものである。
【００５６】
ここで、ＯＣＴプロセッサ４００は、光ファイバカプラ２８から分岐させた光ファイバＦＢ６上に設けられ、干渉光Ｌ４の光強度を検出する検出器３０ａと、光ファイバＦＢ７の光路上に干渉光Ｌ５の光強度を検出する検出器３０ｂとを有している。
【００５７】
干渉光検出部２０は、検出器３０ａおよび検出器３０ｂの検出結果に基づいて、光ファイバＦＢ６から検出する干渉光Ｌ４と光ファイバＦＢ７から検出する干渉光Ｌ５をフーリエ変換することにより、測定対象Ｓの各深さ位置における反射光（あるいは後方散乱光）の強度を検出する。
【００５８】
処理部２２は、干渉光検出部２０で抽出した干渉信号から、測定位置におけるＯＣＴプローブ６００と測定対象Ｓとの接触している領域、より正確にはＯＣＴプローブ６００のプローブ外筒（後述）の表面と測定対象Ｓの表面とが接触しているとみなせる領域を検出し、さらに、干渉光検出部２０で検出した干渉信号から光構造情報を取得し、取得した光構造情報に基づいて光立体構造像を生成すると共に、この光立体構造像に対して各種処理を施した画像をモニタ装置５００へ出力する。処理部２２の詳細な構成は後述する。
【００５９】
光路長調整部２６は、光ファイバＦＢ５の参照光Ｌ２の射出側（すなわち、光ファイバＦＢ５の光ファイバカプラ１４とは反対側の端部）に配置されている。
【００６０】
光路長調整部２６は、光ファイバＦＢ５から射出された光を平行光にする第１光学レンズ８０と、第１光学レンズ８０で平行光にされた光を集光する第２光学レンズ８２と、第２光学レンズ８２で集光された光を反射する反射ミラー８４と、第２光学レンズ８２および反射ミラー８４を支持する基台８６と、基台８６を光軸方向に平行な方向に移動させるミラー移動機構８８とを有し、第１光学レンズ８０と第２光学レンズ８２との距離を変化させることで参照光Ｌ２の光路長を調整する。
【００６１】
第１光学レンズ８０は、光ファイバＦＢ５のコアから射出された参照光Ｌ２を平行光にするとともに、反射ミラー８４で反射された参照光Ｌ２を光ファイバＦＢ５のコアに集光する。
【００６２】
また、第２光学レンズ８２は、第１光学レンズ８０により平行光にされた参照光Ｌ２を反射ミラー８４上に集光するとともに、反射ミラー８４により反射された参照光Ｌ２を平行光にする。このように、第１光学レンズ８０と第２光学レンズ８２とにより共焦点光学系が形成されている。
【００６３】
さらに、反射ミラー８４は、第２光学レンズ８２で集光される光の焦点に配置されており、第２光学レンズ８２で集光された参照光Ｌ２を反射する。
【００６４】
これにより、光ファイバＦＢ５から射出した参照光Ｌ２は、第１光学レンズ８０により平行光になり、第２光学レンズ８２により反射ミラー８４上に集光される。その後、反射ミラー８４により反射された参照光Ｌ２は、第２光学レンズ８２により平行光になり、第１光学レンズ８０により光ファイバＦＢ５のコアに集光される。
【００６５】
また、基台８６は、第２光学レンズ８２と反射ミラー８４とを固定し、ミラー移動機構８８は、基台８６を第１光学レンズ８０の光軸方向（図２矢印Ａ方向）に移動させる。
【００６６】
ミラー移動機構８８で、基台８６を矢印Ａ方向に移動させることで、第１光学レンズ８０と第２光学レンズ８２との距離を変更することができ、参照光Ｌ２の光路長を調整することができる。
【００６７】
抽出領域設定手段及び２次元領域指定手段としての操作制御部３２は、キーボード、マウス等の入力手段と、入力された情報に基づいて各種条件を管理する制御手段とを有し、処理部２２に接続されている。操作制御部３２は、入力手段から入力されたオペレータの指示に基づいて、処理部２２における各種処理条件等の入力、設定、変更等を行う。
【００６８】
なお、操作制御部３２は、操作画面をモニタ装置５００に表示させてもよいし、別途表示部を設けて操作画面を表示させてもよい。また、操作制御部３２で、第１の光源１２、第２の光源１３、光コネクタ１８、干渉光検出部２０、光路長ならびに検出器３０ａおよび３０ｂの動作制御や各種条件の設定を行うようにしてもよい。
【００６９】
［ＯＣＴプローブ］
図３は図２のＯＣＴプローブの断面図である。
【００７０】
図３に示すように、挿入部６０２の先端部は、プローブ外筒６２０と、キャップ６２２と、回転側光ファイバＦＢ１と、バネ６２４と、固定部材６２６と、光学レンズ６２８とを有している。
【００７１】
プローブ外筒（シース）６２０は、可撓性を有する筒状の部材であり、光コネクタ１８においてエイミング光Ｌｅが合波された測定光Ｌ１および戻り光Ｌ３が透過する材料からなっている。なお、プローブ外筒６２０は、測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）および戻り光Ｌ３が通過する先端（光コネクタ１８と反対側の回転側光ファイバＦＢ１の先端、以下プローブ外筒６２０の先端と言う）側の一部が全周に渡って光を透過する材料（透明な材料）で形成されていればよく、先端以外の部分については光を透過しない材料で形成されていてもよい。
【００７２】
キャップ６２２は、プローブ外筒６２０の先端に設けられ、プローブ外筒６２０の先端を閉塞している。
【００７３】
回転側光ファイバＦＢ１は、線状部材であり、プローブ外筒６２０内にプローブ外筒６２０に沿って収容されており、固定側光ファイバＦＢ２から射出され、光コネクタ１８で光ファイバＦＢ８から射出されたエイミング光Ｌｅと合波された測定光Ｌ１を光学レンズ６２８まで導波するとともに、測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに照射して光学レンズ６２８で取得した測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を光コネクタ１８まで導波し、固定側光ファイバＦＢ２に入射する。
【００７４】
ここで、回転側光ファイバＦＢ１と固定側光ファイバＦＢ２とは、光コネクタ１８によって接続されており、回転側光ファイバＦＢ１の回転が固定側光ファイバＦＢ２に伝達しない状態で、光学的に接続されている。また、回転側光ファイバＦＢ１は、プローブ外筒６２０に対して回転自在、及びプローブ外筒６２０の軸方向に移動自在な状態で配置されている。
【００７５】
バネ６２４は、回転側光ファイバＦＢ１の外周に固定されている。また、回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４は、光コネクタ１８に接続されている。
【００７６】
光学レンズ６２８は、回転側光ファイバＦＢ１の測定側先端（光コネクタ１８と反対側の回転側光ファイバＦＢ１の先端）に配置されており、先端部が、回転側光ファイバＦＢ１から射出された測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに対し集光するために略球状の形状で形成されている。
【００７７】
光学レンズ６２８は、回転側光ファイバＦＢ１から射出した測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに対し照射し、測定対象Ｓからの戻り光Ｌ３を集光し回転側光ファイバＦＢ１に入射する。
【００７８】
固定部材６２６は、回転側光ファイバＦＢ１と光学レンズ６２８との接続部の外周に配置されており、光学レンズ６２８を回転側光ファイバＦＢ１の端部に固定する。ここで、固定部材６２６による回転側光ファイバＦＢ１と光学レンズ６２８の固定方法は、特に限定されず、接着剤により、固定部材６２６と回転側光ファイバＦＢ１および光学レンズ６２８を接着させて固定されても、ボルト等を用い機械的構造で固定してもよい。なお、固定部材６２６は、ジルコニアフェルールやメタルフェルールなど光ファイバの固定や保持あるいは保護のために用いられるものであれば、如何なるものを用いても良い。
【００７９】
また、回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４は、後述する回転筒６５６に接続されており、回転筒６５６によって回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４を回転させることで、光学レンズ６２８をプローブ外筒６２０に対し、矢印Ｒ２方向に回転させる。また、光コネクタ１８は、回転エンコーダを備え、回転エンコーダからの信号に基づいて光学レンズ６２８の位置情報（角度情報）から測定光Ｌ１の照射位置を検出する。つまり、回転している光学レンズ６２８の回転方向における基準位置に対する角度を検出して、測定位置を検出する。
【００８０】
さらに、回転側光ファイバＦＢ１、バネ６２４、固定部材６２６、及び光学レンズ６２８は、後述する駆動部により、プローブ外筒６２０内部を矢印Ｓ１方向（鉗子口方向）、及びＳ２方向（プローブ外筒６２０の先端方向）に移動可能に構成されている。
【００８１】
また、図３左側は、ＯＣＴプローブ６００の操作部６０４における回転側光ファイバＦＢ１等の駆動部の概略を示す図である。
【００８２】
プローブ外筒６２０は、固定部材６７０に固定されている。これに対し、回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４は、回転筒６５６に接続されており、回転筒６５６は、モータ６５２の回転に応じてギア６５４を介して回転するように構成されている。回転筒６５６は、光コネクタ１８に接続されており、測定光Ｌ１及び戻り光Ｌ３は、光コネクタ１８を介して回転側光ファイバＦＢ１と固定側光ファイバＦＢ２間を伝送される。
【００８３】
また、これらを内蔵するフレーム６５０は支持部材６６２を備えており、支持部材６６２は、図示しないネジ孔を有している。ネジ孔には進退移動用ボールネジ６６４が咬合しており、進退移動用ボールネジ６６４には、モータ６６０が接続されている。したがって、モータ６６０を回転駆動することによりフレーム６５０を進退移動させ、これにより回転側光ファイバＦＢ１、バネ６２４、固定部材６２６、及び光学レンズ６２８を図３のＳ１及びＳ２方向に移動させることが可能となっている。
【００８４】
ＯＣＴプローブ６００は、以上のような構成であり、光コネクタ１８により回転側光ファイバＦＢ１およびバネ６２４が、図３中矢印Ｒ２方向に回転されることで、光学レンズ６２８から射出される測定光Ｌ１（エイミング光Ｌｅ）を測定対象Ｓに対し、矢印Ｒ２方向（プローブ外筒６２０の円周方向）に対し走査しながら照射し、戻り光Ｌ３を取得する。エイミング光Ｌｅは、測定対象Ｓに、例えば青色、赤色あるいは緑色のスポット光として照射され、このエイミング光Ｌｅの反射光は、モニタ装置５００に表示された観察画像に輝点としても表示される。
【００８５】
これにより、プローブ外筒６２０の円周方向の全周において、測定対象Ｓの所望の部位を正確にとらえることができ、測定対象Ｓを反射した戻り光Ｌ３を取得することができる。
【００８６】
さらに、光立体構造像を生成するための複数の光構造情報を取得する場合は、駆動部により光学レンズ６２８が矢印Ｓ１方向の移動可能範囲の終端まで移動され、断層像からなる光構造情報を取得しながら所定量ずつＳ２方向に移動し、又は光構造情報取得とＳ２方向への所定量移動を交互に繰り返しながら、移動可能範囲の終端まで移動する。
【００８７】
このように測定対象Ｓに対して所望の範囲の複数の光構造情報を得て、取得した複数の光構造情報に基づいて光立体構造像を得ることができる。
【００８８】
つまり、干渉信号により測定対象Ｓの深さ方向（第１の方向）の光構造情報を取得し、測定対象Ｓに対し図３矢印Ｒ２方向（プローブ外筒６２０の円周方向）に走査することで、第１の方向と、該第１の方向と直交する第２の方向とからなるスキャン面での光構造情報を取得することができ、さらには、このスキャン面に直交する第３の方向に沿ってスキャン面を移動させることで、光立体構造像を生成するための複数の光構造情報が取得できる。
【００８９】
図４は図１の内視鏡の鉗子口から導出されたＯＣＴプローブを用いて光構造情報を得る様子を示す図である。図４に示すように、ＯＣＴプローブの挿入部６０２の先端部を、測定対象Ｓの所望の部位に近づけて、光構造情報を得る。所望の範囲の複数の光構造情報を取得する場合は、ＯＣＴプローブ６００本体を移動させる必要はなく、前述の駆動部によりプローブ外筒６２０内で光学レンズ６２８を移動させればよい。
【００９０】
［処理部］
図５は図２の処理部の構成を示すブロック図である。図５に示すように、処理部２２は、光立体構造像生成部２２０、形状情報記憶手段としての形状格納部２２１、閾値記憶手段としての閾値格納部２２２、断面画像抽出部２２３、要素抽出手段としての特定要素抽出部２２４、分布算出手段としての特定要素分布算出部２２５、境界ライン抽出手段としての分布境界ライン抽出部２２６、欠落領域抽出手段としての欠落領域抽出部２２７、欠落領域内要素抽出手段としての欠落領域特定要素抽出部２２８、欠落領域内分布算出手段としての欠落領域特定要素分布算出部２２９、欠落領域内境界ライン抽出手段としての欠落領域分布境界ライン抽出部２３０、画像合成手段としての合成画像生成部２３１、表示制御部２３６、断面角度設定手段としてのＩ／Ｆ部２３７とを備えて構成される。
【００９１】
光立体構造像生成部２２０は、干渉光検出部２０で検出した干渉信号から光構造情報を算出し測定対象Ｓの光立体構造像を生成するものである。  形状格納部２２１は、予め測定対象Ｓの組織構造の複数の形状モデルを記憶している記憶部である。図６は図５の形状格納部に格納されている形状モデルの一例を示す図である。本実施形態においては、形状格納部２２１は、図６に示すように、例えばＵ字形状、Ｊ字形状、円形状、楕円形状、螺旋形状、Ｖ字形状等を形状モデルとして予め格納している。
【００９２】
閾値格納部２２２は、処理部２２にて使用される複数種類の閾値を予め記憶している記憶部である。
【００９３】
断面画像抽出部２２３は、例えば光立体構造像の深さ方向の断面の断面画像を抽出するものである。
【００９４】
特定要素抽出部２２４は、断面画像抽出部２２３により抽出された断面画像上にて閾値格納部２２２からの第１の要素抽出閾値により、形状格納部２２１からの形状モデルに対応する形状である測定対象Ｓの特定形状を有する特定構造要素（以下、特定要素と記す）を抽出するものである。なお、本実施形態では、特定要素は、大腸とした場合、粘膜層の腺管構造要素である。
【００９５】
特定要素分布算出部２２５は、特定要素抽出部２２４にて抽出した特定要素の断面画像上での占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出するものである。なお、特定要素の分布の算出方法の詳細は後述する。
【００９６】
分布境界ライン抽出部２２６は、閾値格納部２２２からの第１のライン抽出閾値により特定要素分布算出部２２５にて算出された特定要素のポイント分布の境界ラインを抽出するものである。
【００９７】
欠落領域抽出部２２７は、分布境界ライン抽出部２２６にて抽出された境界ラインに欠落があるか判断し、欠落がある場合にはその欠落領域を抽出するものである。
【００９８】
欠落領域特定要素抽出部２２８は、断面画像上にて欠落領域抽出部２２７にて抽出された欠落領域において、第１の要素抽出閾値より小さい値の閾値格納部２２２からの第２の要素抽出閾値により、形状格納部２２１からの形状モデルに対応する形状である測定対象Ｓの特定形状を有する特定要素を抽出するものである。
【００９９】
欠落領域特定要素分布算出部２２９は、欠落領域特定要素抽出部２２８にて抽出した特定要素の欠落領域での占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出するものである。
【０１００】
欠落領域分布境界ライン抽出部２３０は、第１のライン抽出閾値より小さい値の閾値格納部２２２からの第２のライン抽出閾値により、欠落領域特定要素分布算出部２２９にて算出された特定要素のポイント分布の境界ラインを抽出するものである。
【０１０１】
合成画像生成部２３１は、欠落領域特定要素分布算出部２２９が算出した特定要素、分布境界ライン抽出部２２６が抽出した境界ライン、特定要素分布算出部２２５が算出した特定要素及び欠落領域分布境界ライン抽出部２３０が抽出した境界ラインをそれぞれ画像化して合成した合成画像を生成するものである。
【０１０２】
表示制御部２３６は、断面画像抽出部２２３が抽出した断面画像及び合成画像生成部２３１が生成した合成画像を選択的にモニタ装置に出力するものである。
【０１０３】
Ｉ／Ｆ部２３７は、操作制御部３２からの設定信号、指定信号を各部に送信する通信インターフェイス部である。
【０１０４】
このように構成された本実施形態の作用を図７のフローチャートを用いて説明する。図７は図１のＯＣＴプロセッサの処理部の作用の流れを示すフローチャートである。  術者は、内視鏡１００、内視鏡プロセッサ２００、光源装置３００、ＯＣＴプロセッサ４００、及びモニタ装置５００の各部に電源を投入し、内視鏡１００の鉗子口から導出されたＯＣＴプローブ６００の挿入部６０２の先端部を、例えば大腸の粘膜（測定対象Ｓ）に近づけて、ＯＣＴプローブ６００により光走査を開始する。
【０１０５】
そして、ＯＣＴプロセッサ４００は、図７に示すように、ＯＣＴプローブ６００により低干渉光を用いて層構造を有する計測対象の深さ方向である第１の方向と該第１の方向に直交する第２の方向から成るスキャン面を走査して得られる前記計測対象Ｓの光構造情報を、前記スキャン面に略直交する方向である第３の方向に沿って位置をずらしながら干渉光検出部２０にて複数の干渉信号を取得する（ステップＳ１）。
【０１０６】
続いて、ＯＣＴプロセッサ４００の処理部２２は、光立体構造像生成部２２０にて干渉光検出部２０で検出した干渉信号から、計測対象Ｓの光立体構造像を生成する（ステップＳ２）。
【０１０７】
図８は図５の断面画像抽出部による深さ方向の断面画像の抽出を説明する図である。処理部２２は、断面画像抽出部２２３にて、図８に示すように、例えば光立体構造像９００の深さ方向の断面の断面画像を抽出する（ステップＳ３）。
【０１０８】
そして、処理部２２は、特定要素抽出部２２４において、断面画像抽出部２２３により抽出された断面画像上にて閾値格納部２２２からの第１の要素抽出閾値により、形状格納部２２１からの形状モデルに対応する形状である測定対象Ｓの特定形状を有する特定要素を抽出する（ステップＳ４）。
【０１０９】
この特定要素の抽出は、例えば特開２００８−００４１２３号公報等の公知の手法によるエッジ検出、すなわち、画像信号エッジ強度の大きさに対する閾値処理（第１の要素抽出閾値）を用いて、方向別微分フィルタでカーブ角度制限付きエッジ追跡手法によりエッジ検出する。
【０１１０】
図９は図７のステップＳ４において用いる方向別微分フィルタを示す図であり、図１０は図９の方向別微分フィルタにより抽出される特定要素のエッジ方向を示す図であり、図１１は図９の方向別微分フィルタにより抽出される特定要素の一例を示す図である。処理部２２は、特定要素抽出部２２４にて、図９に示すように、中心の特定要素（０、０）に対してＦ１〜Ｆ４フィルタで示される方向別微分フィルタを適用し、閾値格納部２２２からの第１の要素抽出閾値により、図１０に示すように、中心座標（０、０）の特定要素であるエッジ強度及びエッジ方向を抽出する。第１の要素抽出閾値を適用した方向別微分フィルタによるステップＳ４の処理によって、図１１に示すように、特定要素抽出部２２４は、断面画像９１０上にて、例えばＵ字形状の特定要素９２０を抽出する。
【０１１１】
次に、処理部２２は、特定要素分布算出部２２５において、断面画像上での特定要素抽出部２２４にて抽出した特定要素の占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出する（ステップＳ５）。
【０１１２】
図１２及び図１３は図７のステップＳ５の処理における特定要素のポイント分布の算出を説明するための図である。特定要素分布算出部２２５は、ステップＳ５において、図１２に示すように、断面画像９１０上にて所定の大きさのブロック領域９３０を設定し、断面画像９１０の全域にわたり、断面画像９１０の画素単位にてブロック領域９３０を移動させる。そして、図１３に示すように、特定要素分布算出部２２５は、ブロック領域９３０内においての、例えば特定要素９２０の占有比率を数値化してブロック領域９３０の中心画素９３１のポイントとする。
【０１１３】
具体的には、特定要素分布算出部２２５は、例えば図１２においてのブロック領域９３０Ｂ−ａ、９３０Ｂ−ｄでは特定要素９２０が存在しないので、ブロック領域９３０Ｂ−ａ、９３０Ｂ−ｄの中心画素９３１のポイント＝０となり、ブロック領域９３０Ｂ−ｂ、９３０Ｂ−ｃ、９３０Ｂ−ｅには特定要素９２０が存在するので、その占有比率に応じて、ブロック領域９３０Ｂ−ｂの中心画素９３１のポイント＝５、ブロック領域９３０Ｂ−ｃの中心画素９３１のポイント＝３、ブロック領域９３０Ｂ−ｅの中心画素９３１のポイント＝４というように数値化して、ポイントの分布を特定要素の分布として算出する。
【０１１４】
なお、この特定要素のポイント分布の算出は、上記に限らず、例えばブロック領域９３０に存在する特定要素の個数に基づいて数値化して、ポイントの分布を特定要素の分布として算出するようにしてもよい。
【０１１５】
続いて、処理部２２は、分布境界ライン抽出部２２６において、閾値格納部２２２からの第１のライン抽出閾値により特定要素分布算出部２２５にて算出された特定要素のポイント分布の境界ラインを抽出する（ステップＳ６）。
【０１１６】
具体的には、分布境界ライン抽出部２２６は、特定要素分布算出部２２５にて算出された特定要素の分布であるポイント分布に対して、第１のライン抽出閾値を適用してステップＳ４にて説明した方向別微分フィルタ（図９参照）を用いてポイント分布、すなわち特定要素の分布のエッジ強度及びエッジ方向を抽出する。
【０１１７】
図１４は図７のステップＳ６により抽出された特定要素のポイント分布の境界ラインの一例を示す図である。図１４に示すように、分布境界ライン抽出部２２６は、図７のステップＳ６の処理により、断面画像９１０上にて特定要素９２０のポイント分布の境界である境界ライン９５０を抽出することになる。
【０１１８】
図１４に示すように、境界ライン９５０は連続した曲線とならず、欠落領域が存在する場合がある。この欠落領域は、断面画像９１０上のノイズの影響を避けるために用いた特定要素９２０を抽出する際の第１の要素抽出閾値及び第１のライン抽出閾値（ステップＳ４及びＳ６参照）が大きすぎたために発生する。
【０１１９】
そこで、処理部２２は、欠落領域抽出部２２７において、分布境界ライン抽出部２２６にて抽出された境界ライン９５０に欠落があるか判断し、欠落がある場合にはその欠落領域を抽出する（ステップＳ７）。境界ライン９５０に欠落がない場合は、処理部２２は、処理をステップＳ１１に移行する。
【０１２０】
そして、処理部２２は、欠落領域抽出部２２７にて欠落領域を抽出すると、欠落領域特定要素抽出部２２８において、断面画像上にて欠落領域抽出部２２７にて抽出された欠落領域において、第１の要素抽出閾値より小さい値の閾値格納部２２２からの第２の要素抽出閾値により、形状格納部２２１からの形状モデルに対応する形状である測定対象Ｓの特定形状を有する特定要素を抽出する（ステップＳ８）。
【０１２１】
図１５は図７のステップＳ８により抽出された特定要素の一例を示す図である。第２の要素抽出閾値を適用した方向別微分フィルタ（図９参照）によるステップＳ９の処理によって、図１５に示すように、特定要素抽出部２２４は、断面画像９１０上の境界ライン９５０の欠落領域にて、例えばＪ字形状の特定要素９２１を抽出する。
【０１２２】
次に、処理部２２は、欠落領域特定要素分布算出部２２９において、欠落領域特定要素抽出部２２８にて抽出した特定要素の占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出する（ステップＳ９）。
【０１２３】
このステップＳ９の処理は、上述したステップＳ５と同じ処理なので説明は省略する（図１２及び図１３参照）。
【０１２４】
そして、処理部２２は、欠落領域分布境界ライン抽出部２３０において、第１のライン抽出閾値より小さい値の閾値格納部２２２からの第２のライン抽出閾値により、欠落領域特定要素分布算出部２２９にて算出された特定要素のポイント分布の境界ラインを抽出する（ステップＳ１０）。
【０１２５】
具体的には、欠落領域分布境界ライン抽出部２３０は、欠落領域特定要素分布算出部２２９にて算出された特定要素の分布であるポイント分布に対して、第２のライン抽出閾値を適用してステップＳ４にて説明した方向別微分フィルタ（図９参照）を用いてポイント分布、すなわち特定要素の分布のエッジ強度及びエッジ方向を抽出する。
【０１２６】
図１６は図７のステップＳ１０により抽出された特定要素の分布の欠落領域での境界ラインの一例を示す図である。図１６に示すように、欠落領域分布境界ライン抽出部２３０は、図７のステップＳ１０の処理により、断面画像９１０上の欠落領域にて特定要素９２１の境界である境界ライン９５１を抽出することになる。
【０１２７】
次に、処理部２２は、合成画像生成部２３１において、特定要素分布算出部２２５が算出した特定要素、分布境界ライン抽出部２２６が抽出した境界ライン、欠落領域特定要素分布算出部２２９が算出した特定要素及び欠落領域分布境界ライン抽出部２３０が抽出した境界ラインをそれぞれ画像化して合成した合成画像を生成し、表示制御部２３６に出力する（ステップＳ１１）。
【０１２８】
図１７は図７のステップＳ１１により生成された合成画像の表示制御部によるモニタ装置上での表示例を示す図である。表示制御部２３６は、図１７に示すように、断面画像９１０上に、合成画像生成部２３１が生成した、特定要素分布算出部２２５が算出した特定要素９２０、分布境界ライン抽出部２２６が抽出した境界ライン９５０、欠落領域特定要素分布算出部２２９が算出した特定要素９２１及び欠落領域分布境界ライン抽出部２３０が抽出した境界ライン９５１を選択的に重畳してモニタ装置５００に表示させる。
【０１２９】
このように本実施形態では、第１の要素抽出閾値を用いて特定要素を抽出し、該特定要素を数値化してそのポイント分布を求め、第１のライン抽出閾値を用いて特定要素の境界ラインを抽出し、さらに検出した特定要素、及び境界ラインをモニタ装置５００等に表示することも可能であるため、層構造を有する計測対象Ｓの特定要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することが可能となり、計測対象Ｓの構造情報を適切に判断、診断することができる。
【０１３０】
さらに、本実施形態では、第１のライン抽出閾値を用いて特定要素の境界ラインに欠落領域が生じた場合には、第１の要素抽出閾値より小さい値の第２の要素抽出閾値を用いて欠落領域での特定要素を抽出し、該欠落領域での特定要素を数値化してそのポイント分布を求め、第１のライン抽出閾値より小さい値の第２のライン抽出閾値を用いて欠落領域での特定要素の境界ラインを抽出することが可能であるため、より詳細に、層構造を有する計測対象Ｓの特定要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することができる。
【０１３１】
なお、本実施形態においては、処理部２２は、断面画像抽出部２２３において上記図７にて説明した処理を光立体構造像のすべての断面に対して実行することにより、光立体構造像において特定要素及び境界ラインが抽出できるので、図１８に示すように、生体組織の表面に平行な断面画像において特定要素及び境界ラインを合成しモニタ装置５００に表示することもできる。
【０１３２】
また、本実施形態においては、図１９に示すように、処理部２２は、Ｉ／Ｆ部２３７による操作制御部３２からの設定信号（図５の破線参照）に基づいて、光立体構造像９００のスライス面の角度θを設定することもできる。すなわち、断面画像抽出部２２３は、この設定信号（図５の破線参照）によってスライス面の角度θに応じた複数の断面を抽出し、断面毎に特定要素を抽出する。なお、この場合、形状格納部２２１は、Ｉ／Ｆ部２３７による操作制御部３２からの指定信号（図５の破線参照）に基づいて、該断面の生体表面に対するスライス面の角度に応じて、抽出対象とする特定要素の形状を切替える。
【０１３３】
（変形例）
なお、本実施形態では、形状格納部２２１は、計測対象Ｓが生体組織の場合、予め想定する病変部の進行度に応じて、特定要素の位置や形状をデータベースとして登録するようにしてもよい。
【０１３４】
この場合、処理部２２は、まず、断層画像全域に対して正常部を想定した特定要素Ｖ0（例えば形状がＵ字形状の特定要素９２０）の検出を行い、特定要素Ｖ0の欠落部分において、進行度が小の病変部を想定した特定要素Ｖi（例えば形状がＪ字形状の特定要素９２１）の検出を行い、さらに、特定要素Ｖi（特定要素９２１）の欠落部分（図２０参照）において、進行度が大の病変部を想定した特定要素Ｖj（例えば形状がＶ字形状の特定要素９２２）探索に進む（図２１参照）。このとき、重大な病変部の探索に演算量が大となる抽出処理を適用する。このような処理を実行することにより、特定要素を段階的に絞込み、演算時間の効率化と抽出精度を向上させることが可能となる。
【０１３５】
なお、処理部２２は、特定要素の存在する比率をポイント化する際に、進行度I用の特定要素Ｖi（特定要素９２１）のポイント分布密度を正とし、隣接する進行度Ｊ用の特定要素Ｖj（特定要素９２２）のポイント分布密度を負とし、その合計値を求めて、合計値のポイントを微分して境界ラインを求めるようにしてもよい。
【０１３６】
第２の実施形態：
第２の実施形態は、第１の実施の形態とほとんど同じであるので、異なる点のみ説明し同一の構成には同じ符号を付し、説明は省略する。
【０１３７】
図２２は第２の実施形態の処理部の構成を示すブロック図である。図２２に示すように、本実施形態の処理部２２は、光立体構造像生成部２２０、形状格納部２２１、閾値格納部２２２、断面画像抽出部２２３、特定要素抽出部２２４、特定要素分布算出部２２５、分布境界ライン抽出部２２６、欠落領域抽出部２２７、探索領域設定手段及び探索領域内要素抽出手段としての探索領域特定要素抽出部２４０、探索領域内分布算出手段としての探索領域特定要素分布算出部２４１、確度判定手段としての確度算出部２４２、探索領域内境界ライン抽出手段及び境界候補ライン抽出手段としての分布境界候補ライン抽出部２４３、境界ライン決定部２４４、基準断面画像抽出手段としての基準断面画像抽出部２４５、境界ライン補正手段としてのライン補正部２４６、合成画像生成部２３１、表示制御部２３６、Ｉ／Ｆ部２３７とを備えて構成される。なお、境界候補ライン抽出手段は、境界ライン決定部２４４を含んで構成される。その他の構成は第１の実施形態と同じである。
【０１３８】
探索領域特定要素抽出部２４０は、欠落領域抽出部２２７が抽出した欠落領域に所定の探索領域を設定し、該探索領域において第１の要素抽出閾値より小さい値の閾値格納部２２２からの第２の要素抽出閾値により、形状格納部２２１からの形状モデルに対応する形状である測定対象Ｓの特定形状を有する特定要素を抽出するものである。
【０１３９】
探索領域特定要素分布算出部２４１は、探索領域特定要素抽出部２４０にて抽出した特定要素の探索領域での占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出するものである。
【０１４０】
分布境界候補ライン抽出部２４３は、第１のライン抽出閾値より小さい値の閾値格納部２２２からの第２のライン抽出閾値により、探索領域特定要素分布算出部２４１にて算出された特定要素のポイント分布の複数の境界候補ラインを抽出するものである。
【０１４１】
確度算出部２４２は、前記探索領域特定要素抽出部２４０及び前記分布境界候補ライン抽出部２４３にて抽出した特定要素及び複数の境界候補ラインの確度を所定パラメータにより算出するものである。
【０１４２】
境界ライン決定部２４４は、確度算出部２４２にて算出した特定要素及び境界候補ラインの確度に基づいて、複数の境界候補ラインから境界ラインを決定するものである。
【０１４３】
基準断面画像抽出部２４５は、確度算出部２４２にて算出した特定要素及び境界ラインの確度及び該確度に関連付けられている断面画像を読み出し、確度が最大である特定要素からなる境界ラインを有する前記断面画像を基準断面画像として抽出するものである。
【０１４４】
ライン補正部２４６は、前記基準断面画像に隣接する隣接断面画像において欠落領域があると判定された場合、基準断面画像の境界ラインより隣接断面画像の境界ラインを補正し、補正した隣接断面画像の境界ラインを画像合成部２３２に出力するものである。
【０１４５】
このように構成された本実施形態の作用を図２３のフローチャートを用いて説明する。図２３は図２２の処理部の作用の流れを示すフローチャートである。  図２３に示すように、本実施形態の処理部２２は、第１の実施形態で説明したステップＳ１〜Ｓ６の処理を実行した（ステップＳ３１）後、欠落領域抽出部２２７において、分布境界ライン抽出部２２６にて抽出された境界ライン９５０に欠落があるか判断し、欠落がある場合にはその欠落領域を抽出する（ステップＳ７）。境界ライン９５０に欠落がない場合は、処理部２２は、処理をステップＳ３８に移行する。
【０１４６】
そして、境界ライン９５０に欠落があると判断すると、処理部２２は、探索領域特定要素抽出部２４０にて欠落領域抽出部２２７が抽出した欠落領域に所定の探索領域を設定し（ステップＳ３２）、さらに探索領域特定要素抽出部２４０にて該探索領域において第１の要素抽出閾値より小さい値の閾値格納部２２２からの第２の要素抽出閾値により、形状格納部２２１からの形状モデルに対応する形状である測定対象Ｓの特定形状を有する特定要素を抽出する（ステップＳ３３）。
【０１４７】
図２４は図２２の探索領域特定要素抽出部によって設定される探索領域を示す図であり、図２５は図２２の探索領域特定要素抽出部によって抽出された探索領域の特定要素を示す図である。具体的には、ステップＳ３２において、探索領域特定要素抽出部２４０は、図２４に示すように、断面画像９１０上において例えばＵ字形状の特定要素９２０の境界ライン９５０の欠落領域に所定の大きさの探索領域９７０を設定する。さらに、ステップＳ３３において、探索領域特定要素抽出部２４０は、探索領域９７０において、第１の要素抽出閾値より小さい値の閾値格納部２２２からの第２の要素抽出閾値により、例えばＪ字形状の特定要素９２１を抽出する。
【０１４８】
次に、処理部２２は、探索領域特定要素分布算出部２４１によって探索領域特定要素分布算出部２４１は、探索領域特定要素抽出部２４０にて抽出した特定要素の探索領域での占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出する（ステップＳ３４）。
【０１４９】
なお、第１の実施形態では、特定要素の分布を算出する際に、所定の大きさのブロック領域９３０を設定し、断面画像９１０の全域にわたり、断面画像９１０の画素単位にてブロック領域９３０を移動させたが（図１２参照）、本実施形態では、所定の大きさのブロック領域９３０を探索領域内のみ移動させて特定要素の分布を算出するので、第１の実施形態に比べて算出効率を飛躍的に向上させることが可能となっている。
【０１５０】
図２６は図２２の分布境界候補ライン抽出部によって抽出される複数の境界候補ラインを示す図である。
【０１５１】
処理部２２は、分布境界候補ライン抽出部２４３にて、第１のライン抽出閾値より小さい値の閾値格納部２２２からの第２のライン抽出閾値により、図２６に示すように、探索領域特定要素分布算出部２４１にて算出された特定要素の分布の複数の境界候補ライン９８０ａ、９８０ｂを抽出する（ステップＳ３５）。
【０１５２】
続いて、処理部２２は、確度算出部２４２において、前記探索領域特定要素抽出部２４０及び前記分布境界候補ライン抽出部２４３にて抽出した特定要素及び複数の境界候補ラインの確度を所定パラメータにより算出する（ステップＳ３６）。パラメータの一例としては、
（１）特定要素の確度に対するパラメータ：特定要素の輪郭のエッジ強度／個数／密度
（２）境界ラインの確度に対するパラメータ：ポイント分布の点数の微分フィルタ出力の強度累算
がある。
【０１５３】
なお、境界ラインに対し、別の評価基準パラメータで、確度を修正する。例えば、曲率の分布／フラクタル次元／周波数分布等の特徴を用いて、正常部の特性（対象サンプル中の強い信号部分のライン／データベースにあるサンプル）とのずれに応じた評価基準パラメータにより境界ラインの確度を修正する。
【０１５４】
図２７は図２２の境界ライン決定部によって決定される境界ラインを示す図である。
【０１５５】
そして、処理部２２は、境界ライン決定部２４４において、確度算出部２４２にて算出した特定要素及び境界候補ラインの確度に基づいて、図２７に示すように、複数の境界候補ライン９８０ａ、９８０ｂから、例えば境界候補ライン９８０ａを境界ライン９８０に決定する（ステップＳ３７）。
【０１５６】
次に、処理部２２は、Ｉ／Ｆ部２３７を介した操作制御部３２からの指示信号に基づき、基準断層画像抽出するかどうか判断する（ステップＳ３８）。処理部２２は、基準断層画像抽出する場合は処理をステップＳ３９に移行し、基準断層画像抽出する場合は処理をステップＳ１１に移行する。
【０１５７】
図２８は図２２の基準断面画像抽出部が基準断面画像を抽出するための複数の断面画像を示す図である。また、図２９は図２８にて抽出された基準断面画像を示す図、図３０は図２９の基準断面画像に隣接する欠落領域を有する断面画像を示す図である。
【０１５８】
処理部２２は、ステップＳ３９において、基準断面画像抽出部２３４に確度算出部２４２にて算出した確度及び該確度に関連付けられている、図２８に示す複数の断面画像より、確度が最大である特定要素及び境界候補ラインを有する、図２９に示す断面画像９２０（Ｉ）を基準断面画像として抽出する。
【０１５９】
さらに、処理部２２は、ステップＳ３９において、断面画像９２０（Ｉ）に隣接する断面画像９２０（Ｉ＋１）において、図３０に示すように、特定境界層の欠落領域があった場合は、ライン補正部２４６にて基準断面９２０（Ｉ）における抽出済み境界ラインに基づいて断面画像９２０（Ｉ＋１）に探索範囲を設定し断面画像９２０（Ｉ＋１）の境界ラインの補正処理を行う。その次に隣接する断面画像９２０（Ｉ＋２）についても同様に、基準断面画像を断面画像９５０（Ｉ＋１）に置き換えて、基準断面画像における抽出済み境界ラインに探索範囲を設定して断面画像９２０（Ｉ＋２）の境界ラインの補正処理を行う。なお、ステップＳ３９において設定される探索領域９７０は、ステップＳ３２にて設定される探索領域９７０（図２４参照）よりも小さい領域となっている。
【０１６０】
その後、処理部２２は、第１の実施形態で説明したステップＳ１１の処理を実行する。
【０１６１】
このように本実施の形態では、第１の実施の形態の効果に加え、欠落領域がある場合には所定の大きさの探索領域９７０を設定し、この探索領域のみにて特定要素及び境界ラインを抽出するので、演算速度を向上させることができる。
【０１６２】
以上、本発明の光構造観察装置について詳細に説明したが、本発明は、以上の例には限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変形を行ってもよいのはもちろんである。
【符号の説明】
【０１６３】
１０…画像診断装置、２２…処理部、１００…内視鏡、２００…内視鏡プロセッサ、２２０…光立体構造像生成部、２２１…形状格納部、２２２…閾値格納部、２２３…断面画像抽出部、２２４…特定要素抽出部、２２５…特定要素分布算出部、２２６…分布境界ライン抽出部、２２７…欠落領域抽出部、２２８…欠落領域特定要素抽出部、２２９…欠落領域特定要素分布算出部、２３０…欠落領域分布境界ライン抽出部、２３１…合成画像生成部、２３６…表示制御部、２３７…Ｉ／Ｆ部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図８】
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【図１９】
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