(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体粘膜を撮像して得られる生体粘膜画像が入力される入力部と、
前記入力部に入力された前記生体粘膜画像から前記生体粘膜が有する微細な構造である粘膜微細構造に対応する粘膜微細構造領域を抽出する領域抽出部と、
前記粘膜微細構造領域によって包囲されるとみなされる少なくとも1つの閉領域を識別する閉領域識別部と、
前記領域抽出部により抽出された前記粘膜微細構造領域及び前記閉領域識別部により識別された前記閉領域に基づき生体組織学的に１単位となる領域である単位領域を設定する単位領域設定部と、
を有する医療用画像処理装置。
【請求項２】
前記領域抽出部は、前記生体粘膜画像における帯状の構造領域を前記粘膜微細構造領域として抽出することを特徴とする請求項1に記載の医療用画像処理装置。
【請求項３】
前記単位領域設定部は、前記単位領域の設定を複数の閉領域に対して行う場合、前記複数の閉領域各々に対して独立して前記単位領域の設定を行うことを特徴とする請求項１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項４】
さらに、前記粘膜微細構造領域から又は前記閉領域から前記単位領域の範囲設定に用いられる特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて前記単位領域の範囲を設定する範囲設定部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項５】
前記粘膜微細構造は、生体粘膜上の血管、腺構造に基づく上皮模様またはｐｉｔ  ｐａｔｔｅｒｎであること、を特徴とする請求項１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項６】
さらに、前記生体粘膜画像に対して仮想的な粘膜微細構造領域を設定する仮想粘膜微細構造設定部を有し、
前記閉領域識別部は、前記領域抽出部により抽出された前記粘膜微細構造領域及び前記仮想粘膜微細構造設定部により設定された前記仮想的な粘膜微細構造領域により包囲される領域を前記閉領域として識別することを特徴とする請求項１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項７】
前記仮想粘膜微細構造設定部は、前記領域抽出部により抽出された前記粘膜微細構造領域における閉じていない端点同士を接続して前記仮想的な粘膜微細構造領域を設定することを特徴とする請求項６に記載の医療用画像処理装置。
【請求項８】
前記仮想粘膜微細構造設定部は、前記領域抽出部により抽出された前記粘膜微細構造領域における閉じていない端点から前記粘膜微細構造領域の延伸方向に延出した仮想線により前記仮想的な粘膜微細構造領域を設定することを特徴とする請求項６に記載の医療用画像処理装置。
【請求項９】
前記特徴量算出部は、前記閉領域を囲む前記粘膜微細構造領域の幅のサイズを算出する幅算出部により構成されることを特徴とする請求項４に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１０】
前記生体粘膜が上皮模様の場合、前記単位領域設定部は、１つの前記閉領域としての窩間部の領域と、該窩間部の領域の周縁の外側に隣接し、前記窩間部を囲む閉じた帯形状の前記粘膜微細構造領域を構成する腺窩辺縁上皮の領域とを設定することを特徴とする請求項５に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１１】
前記単位領域設定部において設定された前記単位領域に基づいて設定される判別対象領域から第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出部と、
前記第１の特徴量算出部によって算出された第１の特徴量に基づき、前記判別対象領域を有する粘膜の状態を判別する判別部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１２】
前記単位領域設定部において、複数の単位領域が設定される場合、
さらに、前記単位領域設定部において設定された複数の単位領域から注目する１つの単位領域としての注目単位領域を設定する注目単位領域設定部と、
前記注目単位領域から第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出部と、
前記第２の特徴量に基づき、前記複数の単位領域から前記第１の特徴量の算出を行う前記判別対象領域を設定する判別対象領域設定部と、を有し、
前記第１の特徴量算出部は、前記判別対象領域設定部において設定された前記判別対象領域において前記第１の特徴量の算出を行うことを特徴とする請求項１１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１３】
さらに、前記複数の単位領域に対して前記注目単位領域との関係性を表す第３の特徴量を算出する第３の特徴量算出部を有し、
前記判別対象領域設定部は、前記第２の特徴量に基づき前記判別対象領域を設定する際に用いられる閾値を設定する閾値設定部を有し、
前記閾値と前記第３の特徴量に基づき前記複数の単位領域から前記判別対象領域を設定することを特徴とする請求項１２に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１４】
前記第３の特徴量算出部は、前記第３の特徴量として、前記複数の単位領域に対して前記注目単位領域に隣接する次数を算出し、
前記判別対象領域設定部は、前記閾値以下の次数を有する前記複数の単位領域を前記判別対象領域として設定することを特徴とする請求項１３に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１５】
前記第３の特徴量算出部は、前記第３の特徴量として、前記複数の単位領域に対して前記注目単位領域からの距離を算出し、
前記判別対象領域設定部は、前記注目単位領域からの距離が前記閾値以下である前記複数の単位領域を前記判別対象領域として設定することを特徴とする請求項１３に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１６】
前記単位領域設定部は、前記第２の特徴量に基づき前記注目単位領域を中心とする矩形領域の大きさを設定する矩形領域設定部を有し、
前記矩形領域設定部において設定された矩形領域に含まれる前記複数の単位領域を前記判別対象領域として設定することを特徴とする請求項１２に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１７】
前記第３の特徴量算出部は、前記注目単位領域を０次の単位領域として設定し、前記複数の単位領域のうち前記０次の単位領域に隣接する単位領域を１次の単位領域と認識し、Ｎを自然数として前記複数の単位領域のうちＮ次の単位領域に隣接しＮ−１次の単位領域に隣接しない単位領域をＮ＋１次の単位領域として設定することにより算出される前記複数の単位領域の次数を前記第３の特徴量として算出することを特徴とする請求項１４に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１８】
さらに、前記複数の単位領域のうち、共通の粘膜微細構造を有している単位領域を互いに隣接する単位領域であると認識する認識部を有し、
前記第３の特徴量算出部は、前記認識部による認識結果に基づき前記複数の単位領域に対して前記注目単位領域に隣接する次数を算出することを特徴とする請求項１４に記載の医療用画像処理装置。
【請求項１９】
前記判別部は、前記第１の特徴量の統計量を算出する統計量算出部を備え、
前記判別部は、前記統計量に基づいて前記粘膜状態を判別することを特徴とする請求項１１に記載の医療用画像処理装置。
【請求項２０】
前記単位領域設定部は、前記閉領域と、前記帯状の構造領域のうち前記閉領域を包囲する帯状の領域と、を前記単位領域として設定することを特徴とする請求項２に記載の医療用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体粘膜を撮像した医用画像に対する画像処理を行う医療用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療分野において内視鏡（カプセル型を含む）装置等の画像撮像装置を用いた観察が広く行われている。内視鏡装置は、例えば、生体としての体腔内に挿入される細長の挿入部を有し、該挿入部の先端部に配置された対物光学系により結像した体腔内の像を固体撮像素子等の撮像手段により撮像して撮像信号として出力し、該撮像信号に基づいてモニタ等の表示手段に体腔内の像の画像を表示するという構成及び作用を有する。  
そして、ユーザは、モニタ等の表示手段に表示された体腔内の像の画像に基づき、例えば、体腔内における臓器等の観察を行う。また、内視鏡装置は、消化管粘膜の像を直接的に撮像することが可能である。そのため、ユーザは、例えば、粘膜の色調、病変の形状及び粘膜表面の微細な構造（粘膜微細構造）等の様々な所見を総合的に観察することができる。【０００３】
前述した粘膜微細構造（血管・ｐｉｔ・上皮構造等）の所見を用いて、病状を分類・診断する診断学が、大腸・胃・食道等、様々な臓器を対象として多数提唱されている。例えば、日本において広く利用されている診断学の１つに、大腸のｐｉｔ  ｐａｔｔｅｒｎ分類がある。さらに近年では、狭帯域光観察（ＮＢＩ）用内視鏡の普及により、ＮＢＩで撮像された医療用画像に対する診断学の検討がさかんに行われている。  
しかし、これらの診断学の理解・実践には十分な経験等を要するため、医師によって判断が異なる場合や、経験の浅い医師が診断学を使いこなすことが難しい、などの課題があった。そこで、医療用画像に対する画像処理によって、定量的な判断尺度の提供・診断の際に着目すべき微細構造の特定・画像解析による病状の推定結果などの支援情報を提供するコンピュータ診断支援（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：ＣＡＤ）の研究・開発が行われている。【０００４】
内視鏡画像における粘膜微細構造は、連続的なパターンが複雑な形態で撮像されており、従来の画像解析手法では精度の高い抽出・解析が困難である。また、胃・大腸などの臓器の違いによって撮像される粘膜微細構造のパターンが異なり、さらに同一臓器においても、例えば胃では幽門腺と胃底腺とで異なる。【０００５】
さらに言えば、血管や上皮構造等の粘膜微細構造は、内視鏡画像上では２次元で撮像されているが、八尾建史：胃拡大内視鏡；７９−８７、２００９（以降、非特許文献と称する）、に記載のように、実際には３次元的な構造を呈している。【０００６】
そのため従来例による画像解析によって、個々の構造や、生体組織学的に一単位となる範囲を認識・検出することが難しい、という課題がある。【０００７】
例えば胃の幽門腺粘膜をＮＢＩで撮像すると、窩間部の周りを腺窩辺縁上皮（ＭＣＥ）が囲うように走行する。それらが連続して連なっているため、１つの窩間部に対応するＭＣＥ（＝個々の構造）の範囲が明確でなく、従来例の画像処理によって解析することが困難であった。【０００８】
以上の課題に対し、例えば本出願人による日本国特許第２９１８１６２号公報では、胃粘膜における胃小区を単位領域として小領域を分割・検出する方法が記載されているが、対象とする領域の最小単位が胃小区であり、前述した生体組織学的に一単位となる範囲ほどの複雑かつ微小な構造への解析を対象としていない。さらに、３次元的な構造を考慮した領域分割手法でないため、複数の単位領域が折り重なり、あるいは連結しているように撮像された場合など、個々の単位領域を良好に分割することが困難である、という課題を有している。【０００９】
一方、内視鏡画像における粘膜微細構造は、連続的なパターンが複雑な形態で撮像されており、従来の画像解析手法では精度の高い抽出・解析が困難である。また、胃・大腸などの臓器の違いによって撮像される粘膜微細構造のパターンが異なり、さらに同一臓器においても、例えば胃では幽門腺と胃底腺とで異なる。【００１０】
さらに言えば、血管や上皮構造等の粘膜微細構造は、内視鏡画像上では２次元で撮像されているが、前述の非特許文献に記載のように、実際には３次元的な構造を呈している。【００１１】
そのため従来例による画像解析によって、個々の構造や、生体組織学的に一単位となる範囲を認識・検出することが難しい、という課題がある。【００１２】
例えば胃の幽門腺粘膜をＮＢＩで撮像すると、窩間部の周りを腺窩辺縁上皮（ＭＣＥ）が囲うように走行する。それらが連続して連なっているため、１つの窩間部に対応するＭＣＥ（＝個々の構造）の範囲が明確でなく、従来例の画像処理によって解析することが困難であった。【００１３】
以上の課題に対し、例えば本出願人による日本国特許第２９１８１６２号公報では、胃粘膜における胃小区を単位領域として小領域を分割・検出する方法が記載されているが、対象とする領域の最小単位が胃小区であり、前述した生体組織学的に一単位となる範囲ほどの微小な構造への解析を対象としていない。さらに、３次元的な構造を考慮した領域分割手法でないため、複数の単位領域が折り重なり、あるいは連結しているように撮像された場合など、個々の単位領域を良好に分割することが困難である、という課題を有している。【００１４】
また、日本国特許第４４５１４６０号公報は、内視鏡画像に複数の関心領域（ＲＯＩと略記）を設定し、それぞれのＲＯＩから特徴量を算出して、ｐｉｔ ｐａｔｔｅｒｎ分類を推定、判別する内容を開示している。なお、ＲＯＩの設定は手動で行われる。【００１５】
しかし、この先行例では上記のようにＲＯＩを手動で設定しており、生体組織学的に一単位となる範囲を自動的にＲＯＩとして設定することが開示されていないため、自動的にＲＯＩを設定することが困難である。【００１６】
本発明は、前述した課題を鑑みてなされたものであり、粘膜微細構造から単位領域を分割して設定可能にすることにより、医療用画像上における個々の構造の診断等を支援することができる医療用画像処理装置を提供することを目的とする。【００１７】
また、本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、単位領域を単位としたサイズで判別対象領域を適切に設定し、判別対象領域の生体粘膜の状態を判別することができる医療用画像処理装置を提供することを目的とする。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明の一能様に係る医療用画像処理装置は、生体粘膜を撮像して得られる生体粘膜画像が入力される入力部と、前記入力部に入力された前記生体粘膜画像から前記生体粘膜が有する微細な構造である粘膜微細構造に対応する粘膜微細構造領域を抽出する領域抽出部と、前記粘膜微細構造領域によって包囲されるとみなされる少なくとも1つの閉領域を識別する閉領域識別部と、前記領域抽出部により抽出された前記粘膜微細構造領域及び前記閉領域識別部により識別された前記閉領域に基づき生体組織学的に１単位となる領域である単位領域を設定する単位領域設定部と、を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は本発明の第１の実施形態に係る医療用画像処理装置を有する内視鏡装置の概略の構成の一例を示す図。
【図２】図２は図１の光源装置が有する回転フィルタの構成の一例を示す図。
【図３】図３は図２の第１のフィルタ群が有する各フィルタの透過特性の一例を示す図。
【図４】図４は図２の第２のフィルタ群が有する各フィルタの透過特性の一例を示す図。
【図５】図５は図１の演算部の構成を示すブロック図。
【図６Ａ】図６Ａは第１の実施形態における処理内容を示すフローチャート。
【図６Ｂ】図６Ｂはテンプレート・マッチングに用いる半楕円形状を示す図。
【図７】図７は内視鏡画像の模式図。
【図８】図８は図７の一部を拡大した模式図。
【図９】図９は第１の実施形態におけるＭＣＥ領域ＭＡ１の検出結果の一例を示す図。
【図１０】図１０は第１の実施形態におけるＭＣＥ領域ＭＡ１を含む領域のラベリング結果の一例を示す図。
【図１１】図１１は第１の実施形態におけるＭＣＥ領域ＭＡｉの特徴量としての幅Ｗｋを算出する場合の一例を示す図。
【図１２】図１２は第１の実施形態における単位領域ＵＡ３の設定の一例を示す図。
【図１３】図１３は第１の実施形態における単位領域ＵＡ２，ＵＡ３が重複する一例を示す図。
【図１４Ａ】図１４Ａは第１の実施形態の変形例における対象とする概略閉領域ＣＡｊの一例を示す図。
【図１４Ｂ】図１４Ｂは変形例における処理内容の一例を示すフローチャート。
【図１５】図１５は変形例における芯線ＣＬ１の検出結果の一例を示す図。
【図１６】図１６は変形例における仮想線ＶＬ１の一例を示す図。
【図１７】図１７は変形例における仮想線ＶＬ１を用いたラベリング結果の一例を示す図。
【図１８】図１８は変形例における仮想線ＶＬ１，ＶＬ２の設定例を示す図。
【図１９Ａ】図１９Ａは本発明の第２の実施形態における演算部の構成を示すブロック図。
【図１９Ｂ】図１９Ｂは本発明の第２の実施形態における処理内容の一例を示すフローチャート。
【図２０】図２０は内視鏡画像においてＭＣＥ領域が不明瞭な場合の一例を示す模式図。
【図２１】図２１は図２０に第１の実施形態で説明した処理を適用した場合の単位領域ＵＡｊの一例を示す図。
【図２２】図２２は第２の実施形態におけるＭＣＥ領域ＭＡ２の検出結果の一例を示す図。
【図２３】図２３は第２の実施形態において用いられるマッチドフィルタＭＦの一例を示す図。
【図２４】図２４は第２の実施形態における画像データの画素値設定の一例を示す図。
【図２５】図２５は第２の実施形態における概略閉領域候補画素ＣＰｚの検出結果の一例を示す図。
【図２６】図２６は第２の実施形態における概略閉領域候補画素ＣＰｚに対するラベリング結果の一例を示す図。
【図２７】図２７は第２の実施形態における単位領域ＵＡ２の設定の一例を示す図。
【図２８】図２８は本発明の第３の実施形態に係る医療用画像処理装置を有する内視鏡装置の概略の構成の一例を示す図。
【図２９】図２９は図２８の光源装置が有する回転フィルタの構成の一例を示す図。
【図３０】図３０は図２９の第１のフィルタ群が有する各フィルタの透過特性の一例を示す図。
【図３１】図３１は図２９の第２のフィルタ群が有する各フィルタの透過特性の一例を示す図。
【図３２】図３２は図２８の演算部の構成を示すブロック図。
【図３３Ａ】図３３Ａは第３の実施形態における処理内容を示すフローチャート。
【図３３Ｂ】図３３Ｂはテンプレート・マッチングに用いる半楕円形状を示す図。
【図３４】図３４は内視鏡画像の模式図。
【図３５】図３５は図３４の一部を拡大した模式図。
【図３６】図３６は第３の実施形態におけるＭＣＥ領域ＭＢ１の検出結果の一例を示す図。
【図３７】図３７は第３の実施形態におけるＭＣＥ領域ＭＢ１を含む領域のラベリング結果の一例を示す図。
【図３８】図３８は第３の実施形態におけるＭＣＥ領域ＭＢｉの特徴量としての幅Ｔｋを算出する場合の一例を示す図。
【図３９】図３９は第３の実施形態における単位領域ＵＢ３の設定の一例を示す図。
【図４０】図４０は第３の実施形態における単位領域ＵＢ２，ＵＢ３が重複する一例を示す図。
【図４１Ａ】図４１Ａは設定された注目単位領域を示す図。
【図４１Ｂ】図４１Ｂは注目単位領域を含むように設定された判別対象領域Ａｄの設定例を示す図。
【図４２】図４２は図３３ＡのステップＳ５０９とＳ５１０との詳細な処理内容を示すフローチャート。
【図４３Ａ】図４３Ａは演算部に入力される生体粘膜を撮像した図３５に示した画像とは異なる画像例を模式的に示す図。
【図４３Ｂ】図４３Ｂは図４３Ａの画像の場合において設定した注目単位領域を設定した例を示す図。
【図４３Ｃ】図４３Ｃは図４３Ｂにおいてさらに矩形領域を設定した例を示す図。
【図４３Ｄ】図４３Ｄは図４３Ｃにおいて矩形領域内を判別対象領域に設定した例を示す図。
【図４４】図４４は注目単位領域に対して算出された第２の特徴量に基づいて判別対象領域を設定する処理内容を示すフローチャート。
【図４５Ａ】図４５Ａは図４４の処理において面積が閾値以上の場合において設定される判別対象領域を示す図。
【図４５Ｂ】図４５Ｂは図４４の処理において面積が閾値未満の場合において設定される判別対象領域を示す図。
【図４６】図４６は注目単位領域に対して算出された第２の特徴量に基づいて２つの閾値を用いて判別対象領域を設定する処理内容を示すフローチャート。
【図４７】図４７は図４３Ａの画像に対して第３の特徴量として次数を用いて判別対象領域を設定した場合における処理内容を示すフローチャート。
【図４８】図４８は図４７の処理において設定された判別対象領域の例を示す図。
【図４９】図４９は認識部により共通のＭＣＥにより接する単位領域数が認識されることの説明図。
【図５０】図５０は第３の実施形態の変形例における処理内容を示すフローチャート。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。【００２１】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態は、医療用画像である内視鏡画像として撮像された粘膜微細構造から単位領域として分割される領域を設定する処理装置及び処理方法について説明する。図１から図１３は、本発明の第１の実施形態に係るものである。【００２２】
図１に示すように、内視鏡装置１は、被験者の体腔内に挿入され、該体腔内の生体組織１０１等の被写体を撮像して得た画像を信号出力する内視鏡２と、生体組織１０１を照明するための照明光を発する光源装置３と、内視鏡２からの出力信号に対して種々の処理を施す医療用画像処理装置を構成するプロセッサ４と、プロセッサ４からの映像信号に応じた画像を表示する表示装置５と、プロセッサ４における処理結果に応じた出力信号を記憶する外部記憶装置６と、を有して構成されている。【００２３】
内視鏡２は、被験者の体腔内に挿入可能な細長な形状及び寸法を備えた挿入部２１ａと、挿入部２１ａの先端側に設けられた先端部２１ｂと、挿入部２１ａの基端側に設けられた操作部２１ｃと、を有して構成されている。また、挿入部２１ａの内部には、光源装置３において発せられた照明光を先端部２１ｂへ伝送するためのライトガイド７が挿通されている。【００２４】
ライトガイド７の一方の端面（光入射端面）は、光源装置３に着脱自在に接続される。また、ライトガイド７の他方の端面（光出射端面）は、内視鏡２の先端部２１ｂに設けられた図示しない照明光学系の近傍に配置されている。このような構成によれば、光源装置３において発せられた照明光は、光源装置３に接続されたライトガイド７、及び先端部２１ｂに設けられた図示しない照明光学系を経た後、体腔内の生体組織１０１に出射される。【００２５】
内視鏡２の先端部２１ｂには、被写体の光学像を結像する対物光学系２２と、対物光学系２２の結像位置に配置され、光学像を撮像して画像として取得する撮像部を構成する電荷結合素子（ＣＣＤと略記）２３と、が設けられている。また、内視鏡２の操作部２１ｃには、観察モードを通常光観察モードまたは狭帯域光観察モードのいずれかに切り替えるための指示を行うことが可能な観察モード切替スイッチ２４が設けられている。【００２６】
光源装置３は、キセノンランプ等からなる白色光源３１と、白色光源３１から発せられる白色光を面順次な照明光とする回転フィルタ３２と、回転フィルタ３２を回転駆動するモータ３３と、回転フィルタ３２及びモータ３３を白色光源３１の出射光路に垂直な方向（図１において符号Ａ）に移動させるモータ３４と、プロセッサ４の制御部４２の制御に基づいてモータ３３及び３４を駆動させる回転フィルタ駆動部３５と、回転フィルタ３２を通過した照明光を集光してライトガイド７の入射端面に供給する集光光学系３６と、を有している。【００２７】
回転フィルタ３２は、図２に示すように、中心を回転軸とした円盤形状であり、内周側の周方向に沿って設けられた複数のフィルタを具備する第１のフィルタ群３２Ａと、外周側の周方向に沿って設けられた複数のフィルタを具備する第２のフィルタ群３２Ｂと、を有している。そして、モータ３３の駆動力が前記回転軸に伝達されることにより、回転フィルタ３２が回転する。なお、回転フィルタ３２において、第１のフィルタ群３２Ａ及び第２のフィルタ群３２Ｂの各フィルタが配置されている部分以外は、遮光部材により構成されている。【００２８】
第１のフィルタ群３２Ａは、各々が回転フィルタ３２の内周側の周方向に沿って設けられた、赤色の波長帯域の光を通過させるＲフィルタ３２ｒと、緑色の波長帯域の光を通過させるＧフィルタ３２ｇと、青色の波長帯域の光を通過させるＢフィルタ３２ｂと、を有して構成されている。【００２９】
Ｒフィルタ３２ｒは、例えば図３に示すように、主に６００ｎｍから７００ｎｍまでの光（Ｒ光）を透過させるような構成を有している。また、Ｇフィルタ３２ｇは、例えば図３に示すように、主に５００ｎｍから６００ｎｍまでの光（Ｇ光）を透過させるような構成を有している。さらに、Ｂフィルタ３２ｂは、例えば図３に示すように、主に４００ｎｍから５００ｎｍまでの光（Ｂ光）を透過させるような構成を有している。なお、図３においては、Ｒフィルタ３２ｒ、Ｇフィルタ３２ｇ、Ｂフィルタ３２ｂを単にＲ，Ｇ，Ｂで示している。【００３０】
そして、白色光源３１において発せられた白色光は、第１のフィルタ群３２Ａを経ることにより、通常光観察モード用の広帯域光が生成される。【００３１】
第２のフィルタ群３２Ｂは、各々が回転フィルタ３２の外周側の周方向に沿って設けられた、青色かつ狭帯域な光を透過させるＢｎフィルタ３２１ｂと、緑色かつ狭帯域な光を透過させるＧｎフィルタ３２１ｇと、を有して構成されている。【００３２】
Ｂｎフィルタ３２１ｂは、例えば図４に示すように、中心波長が４１５ｎｍ付近に設定され、かつ、Ｂ光に比べて狭い帯域の光（Ｂｎ光）を透過させるように構成されている。【００３３】
また、Ｇｎフィルタ３２１ｇは、例えば図４に示すように、中心波長が５４０ｎｍ付近に設定され、かつ、Ｇ光に比べて狭い帯域の光（Ｇｎ光）を透過させるように構成されている。なお、図４においては、Ｂｎフィルタ３２１ｂ、Ｇｎフィルタ３２１ｇを単にＢｎ，Ｇｎで示している。【００３４】
そして、白色光源３１において発せられた白色光は、第２のフィルタ群３２Ｂを経ることにより、離散化された狭帯域光観察モード用の複数の帯域の狭帯域光が生成される。【００３５】
プロセッサ４は、本実施形態の医療用画像処理装置としての機能を備えた構成を有する。具体的には、図１に示すようにプロセッサ４は、画像処理部４１と、制御部４２と、を有して構成されている。また、画像処理部４１は、画像データ生成部４１ａと、演算部４１ｂと、映像信号生成部４１ｃと、を有して構成されている。【００３６】
画像処理部４１の画像データ生成部４１ａは、制御部４２の制御に基づき、内視鏡２からの出力信号に対してノイズ除去及びＡ／Ｄ変換等の処理を施すことにより、ＣＣＤ２３において得られた画像に対応した画像データを生成する。【００３７】
画像処理部４１の演算部４１ｂは、画像データ生成部４１ａにより生成された画像データを用いて所定の処理を行うことにより、生体組織１０１を撮像して得た画像データの中から生体の粘膜微細構造を抽出し、さらに前記粘膜微細構造から所定の条件に基づく単位領域を設定する演算を行う。  
なお、本実施形態においては、前記画像データに生体の粘膜微細構造が含まれているものとし、前記粘膜微細構造について生体組織学的に一単位となる範囲を単位領域として設定する処理としての単位領域設定処理を行う。このような単位領域設定処理の詳細については、後述する。【００３８】
画像処理部４１の映像信号生成部４１ｃは、画像データ生成部４１ａにより生成された画像データに対してガンマ変換及びＤ／Ａ変換等の処理を施すことにより、映像信号を生成して表示装置５等に出力する。【００３９】
制御部４２は、観察モード切替スイッチ２４の指示に基づき、通常光観察モードに切り替える指示が行われたことを検出した場合、通常光観察モード用の広帯域光を光源装置３から出射させるための制御を回転フィルタ駆動部３５に対して行う。そして、回転フィルタ駆動部３５は、制御部４２の制御に基づき、白色光源３１の出射光路上に第１のフィルタ群３２Ａを介挿させ、かつ、白色光源３１の出射光路上から第２のフィルタ群３２Ｂを退避させるように、モータ３４を動作させる。【００４０】
また、制御部４２は、観察モード切替スイッチ２４の指示に基づき、狭帯域光観察モードに切り替える指示が行われたことが検出した場合、狭帯域光観察モード用の複数の帯域の狭帯域光を光源装置３から出射させるための制御を回転フィルタ駆動部３５に対して行う。【００４１】
そして、回転フィルタ駆動部３５は、制御部４２の制御に基づき、白色光源３１の出射光路上に第２のフィルタ群３２Ｂを介挿させ、かつ、白色光源３１の出射光路上から第１のフィルタ群３２Ａを退避させるように、モータ３４を動作させる。  
すなわち、以上に述べた内視鏡装置１の構成によれば、通常光観察モードが選択された場合には、生体組織１０１等の観察対象物を肉眼で見た場合と略同様の色合いを有する画像（通常光画像）を表示装置５に表示させ、さらに、外部記憶装置６に記憶させることができる。また、以上に述べた内視鏡装置１の構成によれば、狭帯域光観察モードが選択された場合には、生体組織１０１に含まれる表層付近の血管が強調された画像（狭帯域光画像）を表示装置５に表示させ、さらに、外部記憶装置６に記憶させることができる。【００４２】
図５に示すように図１の医療用画像処理装置を構成する演算部４１ｂは、画像データ生成部４１ａから、ＣＣＤ２３により生体粘膜を撮像して得られる生体粘膜画像（の画像データ）が入力される画像入力部（単に入力部と略記）４３ａと、入力部４３ａに入力された前記生体粘膜画像に対する前処理を行う前処理部４３ｂと、前処理された粘膜微細構造に対応する粘膜微細構造領域を抽出する領域抽出部４３ｃと、前記粘膜微細構造領域によって包囲されるとみなされる少なくとも１つの閉領域（又は包囲領域）を識別する閉領域識別部（又は概略閉領域識別部）４３ｄと、前記領域抽出部４３ｃにより抽出された前記粘膜微細構造領域及び前記閉領域識別部４３ｄにより識別された前記閉領に基づき単位領域を設定する単位領域設定部４３ｅと、を有する。なお、演算部４１ｂが入力部４３ａを備えた構成に限らず、演算部４１ｂを除く画像処理部４１（例えば画像データ生成部４１ａ）が入力部４３ａを備えた構成にしても良い。【００４３】
このように本実施形態の医療用画像処理装置としてのプロセッサ４は、上記入力部４３ａ、領域抽出部４３ｃ、閉領域識別部４３ｄ及び単位領域設定部４３ｅを有する演算部４１ｂを備えることを特徴とする。なお、前処理を行うことなく、領域抽出部４３ｃは、入力部４３ａに入力された前記生体粘膜画像から粘膜微細構造に対応する粘膜微細構造領域を抽出する構成にしても良い。【００４４】
また、図５に示す単位領域設定部４３ｅは、粘膜微細構造領域又は閉領域から単位領域の範囲設定に用いられる特徴量としての帯（ベルト）形状の粘膜微細構造領域の幅を算出する特徴量算出部としての幅算出部４４ａと、前記幅の特徴量に基づいて前記単位領域の範囲を設定する範囲設定部４４ｂと、を備える。【００４５】
なお、演算部４１ｂを構成する入力部４３ａは演算部４１ｂへの画像データの入力端で構成しても良い。また、領域抽出部４３ｃ、閉領域識別部４３ｄ、単位領域設定部４３ｅ、幅算出部４４ａ、範囲設定部４４ｂを、中央処理装置（ＣＰＵ）等により構成される演算部４１ｂ内に設けた構成を示しているが、本実施形態はこのような場合に限定されるものでなく、それぞれの処理を行う専用のハードウェアを用いて構成しても良い。例えば、領域抽出部４３ｃ、閉領域識別部４３ｄ、単位領域設定部４３ｅ、幅算出部４４ａ、範囲設定部４４ｂを、それぞれ領域抽出回路、閉領域識別回路、単位領域設定回路、幅算出回路、範囲設定回路により構成しても良い。後述する実施形態における畳み込み演算部４５ａ、概略閉領域画素候補検出・ラベリング部４５ｂ等に関しても同様である。【００４６】
次に、医療用画像処理装置としてのプロセッサ４を備えた内視鏡装置１の作用について説明する。【００４７】
まず、術者は、内視鏡装置１の各部の電源を投入した後、観察モード切替スイッチ２４において通常光観察モードを選択する。そして、術者は、通常光観察モードを選択した際に表示装置５に表示される画像、すなわち、対象物を肉眼で見た場合と略同様の色合いを有する画像を見ながら内視鏡２を体腔内に挿入してゆくことにより、観察対象の生体組織１０１が存在する部位に先端部２１ｂを近接させる。【００４８】
観察モード切替スイッチ２４により通常光観察モードが選択されると、Ｒ光、Ｇ光及びＢ光の各色の光が光源装置３から生体組織１０１へ順次出射され、内視鏡２において該各色の光に応じた画像がそれぞれ取得される。【００４９】
画像処理部４１の画像データ生成部４１ａは、Ｒ光に応じた画像、Ｇ光に応じた画像、及び、Ｂ光に応じた画像が入力されると、各画像に対応する色成分の画像データをそれぞれ生成する。【００５０】
次に、画像処理部４１の演算部４１ｂに含まれる、単位領域を設定する単位領域設定処理を行う動作の詳細について説明を行う。図６Ａは単位領域設定処理を行うための主要な処理を示す。  
以下、本実施形態では、生体組織１０１上における上皮模様（上皮構造）を形成する胃の幽門腺を狭帯域光観察モードで撮像した画像データの例において、この画像データに含まれる粘膜微細構造を腺窩辺縁上皮（Ｍａｒｇｉｎａｌ  Ｃｒｙｐｔ  Ｅｐｉｔｈｅｌｉｕｍ：ＭＣＥ）とした場合に対して、単位領域設定処理を説明する。【００５１】
図７は胃の幽門腺を狭帯域光観察モードで撮像した画像を模式的に示す。狭帯域光観察モードで撮像することにより、広帯域光観察モードの場合よりも表層付近における構造等をより鮮明に表示させるメリットを有する。また、図７のような画像の一部を局所的に切り出した画像を図８に示す。図７〜図８においては、複数の帯形状のＭＣＥ５１が重なって存在し、ＭＣＥ５１に囲まれた内側の（通常は閉領域となる）領域に窩間部５２が存在する。また、窩間部５２の中に血管５３が走行している。【００５２】
さらに、内視鏡２によって撮像される画像データは、距離や角度等の撮像条件や粘膜自体の状態に依存するため、１つのＭＣＥ５１の境界が明瞭な場合もあれば、隣接するＭＣＥ５１の境界が不明瞭な場合もある。【００５３】
図６ＡのステップＳ１に示すように、画像データ生成部４１ａで生成された画像データを入力部４３ａから演算部４１ｂ内の前処理部４３ｂ内に入力する。なお、本実施形態及び他の実施形態における画像データは、大きさ（横×縦の画素数）がＩＳＸ×ＩＳＹ、ＲＧＢの３（色成分）画像から構成され、Ｒ、Ｇ及びＢの各画像はそれぞれ０から２５５の値からなる８ビットの階調を備えるものとする。例えば、ＩＳＸ×ＩＳＹ＝６４０×４８０である。【００５４】
次のステップＳ２において、前処理部４３ｂは入力された画像データに対して、ノイズ抑制、逆ガンマ補正等の前処理を行う。本実施形態においては、ノイズ抑制として公知のメディアンフィルタリング（注目画素を含むマスク内の画素値を大きさで並べ替え、中央値で注目画素の値を置き換える）を大きさ３×３のマスクサイズで適用する。【００５５】
なお、ガンマ補正は、画像をモニタ等に表示する際に視覚的に線形な階調を与えるために適用された非線形処理であり、逆ガンマ補正はこれを元の線形階調に戻すものである。このため、前処理部４３ｂに入力される画像データにガンマ補正が施されていない場合には、逆ガンマ補正は不要となる。【００５６】
前処理を行った画像データは領域抽出部４３ｃに出力される。ステップＳ３に示すように領域抽出部４３ｃは、粘膜微細構造に対応する粘膜微細構造領域として帯形状のＭＣＥ領域ＭＡｉ（ｉ≧１）の抽出を行う。【００５７】
ＭＣＥ領域ＭＡｉの抽出方法は、例えば日本国特許第４４０９１６６号公報に記載のテンプレート・マッチングによる構造成分抽出手法を用いる。図６Ｂはテンプレート・マッチングに用いる半楕円形状を示す。【００５８】
なお、テンプレートの作成に用いる半楕円形状の幅Ｗは、Ｗ＝３〜９（１．０刻み）とし、深さＤをＭＣＥ領域ＭＡｉの深さに対応した値に設定しても良い。その他のパラメータは、日本国特許第４４０９１６６号公報の実施例に記載の値をそのまま用いればよい。【００５９】
また、日本国特許第４４０９１６６号公報の実施例と同様に、ＲＧＢの３画像のうちＧ画像を対象として処理を実施すればよい。このような抽出方法を図７又は図８の画像データに適用して、例えば図９のようにＭＣＥ領域ＭＡ１を抽出する。抽出したＭＣＥ領域ＭＡ１を閉領域識別部４３ｄに出力する。なお、図９において抽出されたＭＣＥ領域ＭＡ１を斜線で示す。【００６０】
図６Ａにおける次のステップＳ４において閉領域識別部４３ｄは、粘膜微細構造領域として検出されたＭＣＥ領域ＭＡｉに概略包囲された（換言すると、ＭＣＥ領域ＭＡｉによって包囲される閉領域ないしは包囲されるとみなされる概略の閉領域としての）概略閉領域ＣＡｊ（ｊ≧１）を検出または識別する処理を行う。【００６１】
なお、第１の実施形態及びその変形例においては、概略閉領域ＣＡｊは、包囲された閉領域となり、後述する第２の実施形態においては、包囲された閉領域と完全には包囲されていないが概略包囲されている概略の閉領域とを含む。【００６２】
ステップＳ４の処理を行うために、ＭＣＥ領域ＭＡｉとして検出された領域以外の画素の領域について、公知のラベリングを実施する。図９のＭＣＥ領域ＭＡ１の検出結果について適用した場合、ＭＣＥ領域ＭＡ１は図１０のように７つのラベルＬ１〜Ｌ７に分割される。なお、図１０においては図９におけるＭＣＥ領域ＭＡ１において、開口する領域を囲み、閉じていない端部を閉塞する処理を施している。図１０においてＭＣＥ領域ＭＡ１を斜線で示す。【００６３】
各ラベルＬ１〜Ｌ７のうち、ラベル内の画素に画像データの最外周画素（Ｘ座標が０もしくは６３９の画素、およびＹ座標が０もしくは４７９の画素）を含むラベル以外を概略閉領域ＣＡｊとする。図１０に適用した場合の例では、ラベルＬ７を除くラベルＬ１〜Ｌ６がそれぞれ概略閉領域ＣＡ１〜ＣＡ６となる。閉領域識別部４３ｄにより検出又は識別された概略閉領域ＣＡ１〜ＣＡ６の情報は、単位領域設定部４３ｅに出力される。【００６４】
次のステップＳ５において単位領域設定部４３ｅの範囲設定部４４ｂは、概略閉領域ＣＡｊを元にＭＣＥ領域ＭＡｉの特徴量としての幅を算出して、単位領域ＵＡｊの範囲を設定する処理を行う。【００６５】
単位領域設定部４３ｅの幅算出部４４ａは、まず、概略閉領域ＣＡｊと隣接するＭＣＥ領域ＭＡｉの特徴量としての幅Ｗｋ（ｋ≧１）を算出する。幅算出部４４ａは、例えば、概略閉領域ＣＡｊと隣接するＭＣＥ領域ＭＡｉとの（例えば概略閉領域ＣＡｊ側の）境界画素ＢＰｋから、ＭＣＥ領域ＭＡｉに隣接するこの概略閉領域ＣＡｊとは逆の方向に画素を走査し、ＭＣＥ領域ＭＡｉの画素数をカウントすることで、該境界画素ＢＰｋにおける幅Ｗｋを算出する。【００６６】
図１１は、概略閉領域ＣＡ３を対象とした場合における例えば３つの代表的な方向での幅Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を算出する例と、境界画素ＢＰ２に着目して１つの方向での幅Ｗ２を算出する場合の拡大図を示す。なお、図１１においてＭＣＥ領域ＭＡ１を斜線で示す。【００６７】
図１１においては、概略閉領域ＣＡ３の外周に３つの境界画素ＢＰ１，ＢＰ２，ＢＰ３を設定した場合において、各境界画素ＢＰ１，ＢＰ２，ＢＰ３それぞれから概略閉領域ＣＡ３と隣接するＭＣＥ領域ＭＡ１の幅Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を算出する様子を示す。以下１つの境界画素ＢＰ２の場合に対して、この境界画素ＢＰ２を含む一部の拡大図を参照して幅Ｗ２を算出する説明を行う。【００６８】
図１１の拡大図のように、境界画素ＢＰ２に隣接する概略閉領域ＣＡ３は左下方向（図１１でＡで示す方向）に位置するため、境界画素ＢＰ２からこの左下方向の逆向きの方向となる右上方向に画素を走査する。右上方向（図１１では概略閉領域ＣＡ４側）に走査しながらＭＣＥ領域ＭＡ１の画素数をカウントすると８ｐｉｘｅｌｓとなり、これが幅Ｗ２の値となる。【００６９】
なお、境界画素ＢＰｋに隣接する概略閉領域ＣＡｊが複数画素ある場合、それぞれの方向に走査して画素数をカウントし、最も画素数が少ないものを幅Ｗｋの値とする。図１１では概略閉領域ＣＡ３における離散的に示した境界画素ＢＰ１、ＢＰ２，ＢＰ３の３画素のみ例示したが、この幅Ｗｋの算出を全境界画素ＢＰｋにおいて実施する。【００７０】
次に、全境界画素ＢＰｋで算出した幅Ｗｋの平均値を、概略閉領域ＣＡｊと隣接するＭＣＥ領域ＭＡｉの領域サイズＡＳｊとする。そして、幅算出部４４ａによる幅の算出に基づいて、範囲設定部４４ｂは、概略閉領域ＣＡｊと、概略閉領域ＣＡｊから領域サイズＡＳｊの範囲に位置するＭＣＥ領域ＭＡｉを合わせた領域を単位領域ＵＡｊの範囲として設定又は決定する。【００７１】
図１２は、図１１で説明した概略閉領域ＣＡ３を対象とした場合に設定される単位領域ＵＡ３の例と、概略閉領域ＣＡ３に隣接するＭＣＥ領域ＭＡ１の領域サイズＡＳ３を示す。なお、図１２において設定された単位領域ＵＡ３を斜線で示す。図１２の単位領域ＵＡ３は、概略閉領域ＣＡ３と、この概略閉領域ＣＡ３を囲むように該概略閉領域ＣＡ３の外周境界（周縁境界）から上記の幅の平均値で決定される領域サイズＡＳ３の範囲に位置する帯形状のＭＣＥ領域ＭＡ１を合わせた領域となる。なお、概略閉領域ＣＡ３を囲む（例えば幅の平均値で決定される）領域サイズＡＳ３の範囲に位置する帯形状のＭＣＥ領域ＭＡ１をＭＣＥ領域ＭＡ１−３のように表記しても良い。この表記を用いると、図１２の単位領域ＵＡ３は、概略閉領域ＣＡ３と、この概略閉領域ＣＡ３を囲む帯形状のＭＣＥ領域ＭＡ１−３とから構成される。【００７２】
上記の説明においては概略閉領域ＣＡ３を対象として、概略閉領域ＣＡｊから該概略閉領域ＣＡｊを包囲する帯形状のＭＣＥ領域ＭＡｉの特徴量としての幅Ｗｋを算出して単位領域ＵＡｊの範囲を設定する処理ないしは方法を例示したが、実際には全ての概略閉領域ＣＡｊについて実施する。【００７３】
その際、図１３に示すように、ある単位領域ＵＡ３の範囲が他の単位領域ＵＡ２の範囲と重複することを許容する。【００７４】
図１３によれば、図１２において説明した概略閉領域ＣＡ３から設定した単位領域ＵＡ３が斜線で示されている。また、図１３によれば、概略閉領域ＣＡ３の場合と同様の処理により、概略閉領域ＣＡ２から設定した単位領域ＵＡ２が斜線で示されている。【００７５】
そして、図１３によれば、単位領域ＵＡ２と単位領域ＵＡ３とがクロスハッチングで示す領域が重複することになるが、単位領域を設定する場合、このようにある単位領域の一部が他の単位領域の一部と重複することを許容する。換言すると、単位領域設定部４３ｅは、単位領域の設定を複数の閉領域に対して行う場合、前記複数の閉領域各々に対して独立して前記単位領域の設定を行い、その結果、図１３に示すように単位領域の一部（具体的には帯形状のＭＣＥ領域）が互いに重複することを許容する。【００７６】
以上により、画像データから生体組織学的に一単位となる領域を単位領域ＵＡｊとして設定することができる。換言すると、画像データから血管５３を含む窩間部５２のような１つの閉領域ないしは閉領域と見なされる概略閉領域ＣＡｊと、該概略閉領域ＣＡｊを囲む帯形状の閉ループ形状となる１つのＭＣＥ領域ＭＡｉを単位領域ＵＡｊとして設定することができる。【００７７】
上述の説明においては、ＭＣＥ領域ＭＡｉの幅Ｗｋを算出する場合、概略閉領域ＣＡｊの境界画素ＢＰｋを用いて算出する場合を説明したが、ＭＣＥ領域ＭＡｉから算出しても良い。換言すると、幅算出部４４ａのような特徴量算出部は、粘膜微細構造領域としてのＭＣＥ領域ＭＡｉから単位領域の範囲設定に用いられる特徴量を算出しても良いし、又は閉領域としての概略閉領域ＣＡｊから単位領域の範囲設定に用いられる特徴量を算出するようにしても良い。【００７８】
なお、図６ＡにおけるステップＳ２における前処理の内容は、ノイズ抑制と逆ガンマ補正に限定されるものではなく、明るさや色調の補正等を加えても良い。また、前処理の各手法についても、手法を限定するものではなく、対象とする画像や機器の特性に応じて変更してよい。例えば本実施形態ではノイズ抑制の手法としてメディアンフィルタリングを用いたが、平滑化フィルタなどの他の手法を用いてもよい。【００７９】
ステップＳ３におけるＭＣＥ領域ＭＡｉの検出又は抽出方法は、前述の構造成分抽出手法に限定されるものではなく、他の手法を用いてもよい。例えば、輝度値や色調などの画素値に対する閾値処理、ガボールフィルタ等の各種周波数フィルタを用いた手法、公知技術であるヘッセ行列やベクトル集中度を用いた線分検出処理でもよい。【００８０】
ステップＳ４における概略閉領域ＣＡｊの検出又は識別手法は、前述のラベリングを用いた手法に限定されるものではなく、他の手法を用いてもよい。例えば、検出されたＭＣＥ領域ＭＡｉの境界画素ＢＰｋを走査することによって閉領域を探索し、概略閉領域ＣＡｊを検出してもよい。【００８１】
ステップＳ５において、幅Ｗｋは境界画素ＢＰｋから画素数をカウントすることで算出したが、この方法に限るものではなく、ステップＳ３のＭＣＥ領域ＭＡｉの抽出の際に用いたテンプレートやフィルタのサイズを幅Ｗｋとして用いるなど、他の方法を用いてもよい。【００８２】
また、幅Ｗｋの算出を全境界画素ＢＰｋにおいて実施したが、全境界画素ＢＰｋを用いる場合に限らず、例えば数画素おきにサンプリングした画素から幅Ｗｋを算出してもよい。【００８３】
さらに、領域サイズＡＳｊの算出は、幅Ｗｋの平均値に限定されるものではなく、幅Ｗｋの最頻値・最小値・最大値等の他の統計量を用いてもよい。【００８４】
また、領域サイズＡＳｊの算出は、幅Ｗｋを用いた方法に限定されるものではなく、概略閉領域ＣＡｊのサイズ・形状等から算出しても良いし、ユーザが任意の値を設定してもよい。また、概略閉領域ＣＡｊの面積などから単位領域の範囲を規定する領域サイズＡＳｊを決定しても良い。【００８５】
さらに、本実施形態では単位領域ＵＡｊの範囲を、概略閉領域ＣＡｊの境界画素からの距離で設定したが、この方法に限定されるものではなく、例えば概略閉領域ＣＡｊの中心点（重心）などを基準に、単位領域ＵＡｊの範囲を設定してもよい。【００８６】
図１３では、それぞれの単位領域ＵＡｊが重複を許容する例を示したが、重複している部分がどちらの単位領域ＵＡｊに属するかを判定し、重複する領域を分割してもよい。  
また、上述の説明においては、単位領域ＵＡｊはＭＣＥ領域ＭＡｊを含むと説明したが、単位領域ＵＡｊがＭＣＥ領域ＭＡｊを含まないように定義してもよい。この定義の場合には、単位領域ＵＡｊ＝概略閉領域ＣＡｊとなる。  
単位領域ＵＡｊとして設定された各画素を画像データとして保持し、映像信号生成部４１ｃによって映像信号を生成することで、表示装置５等に画像表示してもよい。【００８７】
本実施例形態によれば、粘膜微細構造について生体組織学的に一単位となる範囲を単位領域として分離、又は抽出可能に設定することができるようにしているので、医療用画像としての内視鏡画像上における個々の構造の診断等を支援することができる。換言すると、本実施例形態によれば、粘膜微細構造について生体組織学的に一単位となる範囲を単位領域として分離設定ないしは該抽出等することが可能となる。【００８８】
このため、複雑な画像データにおいても診断しようとする領域から、生体組織学的に一単位となる範囲の単位領域毎に分離又は抽出できるので、診断等を行い易くなる。これに対して、本実施形態のような生体組織学的に一単位となる範囲を設定できない従来例の場合には、生体組織学的に複数単位に連なった複雑な範囲に対して診断を行うことが必要となり、診断等を行い難くなってしまう。従って、第１の実施形態によれば、上記のように診断が行い易くなり、術者等による診断等を有効に支援することができる。また、単位領域よりも大きな領域を抽出しようとする場合においても、単位領域を単位として、所望とする領域サイズの領域を抽出することが容易となる。【００８９】
次に第１の実施形態の変形例を説明する。本変形例は、例えば癌による組織の破壊や撮像条件等が原因でＭＣＥ領域ＭＡｉが完全なる閉曲線を呈していない場合に、単位領域ＵＡｊを精度良く検出することができる画像処理装置及び処理方法について説明する。具体的には、癌細胞の増殖により、正常粘膜細胞が破壊される、もしくは置換されることにより、ＭＣＥが不明瞭となることがある。以下、主に図１４Ａから図１８を参照して説明する。【００９０】
本変形例は、第１の実施形態におけるステップＳ４の概略閉領域ＣＡｊを検出する処理に関する変形例に該当し、第１の実施形態におけるステップＳ３で検出されたＭＣＥ領域ＭＡｉが完全なる閉曲線を呈していない場合など、第１の実施形態では概略閉領域ＣＡｊを精度よく検出できない場合にも適用できる。【００９１】
本変形例の構成は、第１の実施形態と殆ど同様である。具体的には、第１の実施形態における画像処理部４１を構成する演算部４１ｂは、図５において点線で示すようにさらに、生体粘膜画像に対して、仮想的な粘膜微細構造領域を設定する仮想粘膜微細構造設定部４３ｆを有する。【００９２】
本変形例の場合、仮想粘膜微細構造設定部４３ｆは、仮想的な粘膜微細構造領域として仮想的なＭＣＥ領域ＭＡｉを設定する。このため、仮想粘膜微細構造設定部４３ｆは、仮想的ＭＣＥ領域設定部の機能を持つ。【００９３】
また、本変形例においては、閉領域識別部４３ｄは、領域抽出部４３ｃにより抽出された粘膜微細構造領域及び仮想粘膜微細構造設定部４３ｆにより設定された仮想的な粘膜微細構造領域（具体的には仮想的なＭＣＥ領域ＭＡｉ）により包囲される領域を、第１の実施形態で説明した閉領域（又は概略閉領域）として識別する。【００９４】
また、本変形例の処理は図１４Ｂに示すように、図６の処理において、ステップＳ３の後にステップＳ１１において、後述するようにＭＣＥ領域ＭＡｊにおける開口する開口端を検出し、仮想粘膜微細構造設定部４３ｆは、開口端を仮想腺ＶＬｘで接続する処理を行い、この仮想腺ＶＬｘで接続する処理後にステップＳ４の処理を行う。その他は、第１の実施形態と同様の処理となる。したがって、主に第１の実施形態との相違点のみを説明する。【００９５】
図１４ＡはステップＳ３でＭＣＥ領域ＭＡ１を検出又は抽出した例を示す。以下、図１４Ａにおける網掛けで示す閉じていない概略閉領域ＣＡｊの候補領域ＣＣＡｊとして説明する。そして、本変形例は、候補領域ＣＣＡｊに対しても実質的に（閉じた）概略閉領域ＣＡｊの場合と同様に閉領域として識別し、概略閉領域ＣＡｊの場合と同様に単位領域を設定することができるようにする。【００９６】
図６Ａで説明したのと同様に図１４ＢにおけるステップＳ１からＳ３までの処理を行う。そして、ステップＳ３において領域抽出部４３ｃは、図１４Ａに示すようなＭＣＥ領域ＭＡｉ（図１４Ａではｉ＝１）を抽出し、仮想粘膜微細構造設定部４３ｆに出力する。上記のように抽出されたＭＣＥ領域ＭＡｉにおいて、閉じていない２つの開口端を有する場合には、該２つの開口端以外の部分で包囲される開領域が概略閉領域ＣＡｊの候補領域ＣＣＡｊとなる。このため、このような開領域の候補領域ＣＣＡｊの場合に対しても、生体組織学的に一単位となる単位領域を設定することができるように、（以下のように芯線ＣＬｉを検出して）開口端を接続する等して閉領域を設定する。【００９７】
本変形例における仮想粘膜微細構造設定部４３ｆは、以下のような処理を行う。【００９８】
仮想粘膜微細構造設定部４３ｆは、まず、ＭＣＥ領域ＭＡｊについて、公知の細線化等の方法で、ＭＣＥ領域ＭＡｉの芯線ＣＬｉを検出する。芯線ＣＬｉの検出例を図１５に示す。なお、図１５から図１８においてＭＣＥ領域ＭＡｉ（ｉ＝１）を斜線で示す。次に仮想粘膜微細構造設定部４３ｆは、図１４ＢのステップＳ１１に示すように検出された芯線ＣＬｉに閉じていない端点（開口する端とも言える）がある場合、端点同士を仮想線ＶＬｘ（ｘ≧１）で接続する。【００９９】
仮想線ＶＬｘの接続例を図１６に示す。続いて、第１の実施形態における図６ＡのステップＳ４を行う場合と同様に、公知のラベリングを実施するが、ラベリングの対象とする画素をＭＣＥ領域ＭＡｉとして検出された領域および仮想線ＶＬｘ以外の画素とする。これ以降の処理は、第１の実施形態と同様である。【０１００】
仮想線ＶＬｘを用いることにより、図１７のように、ＭＣＥ領域ＭＡ１だけでは閉領域を形成していないラベルＬ７の領域を検出することができる。なお、領域サイズＡＳｊおよび幅Ｗｋの算出には、仮想線ＶＬｘの画素は用いず、第１の実施形態と同様にＭＣＥ領域ＭＡｉの境界画素ＢＰｋのみを用いる。そして、ステップＳ４の後にステップＳ５の単位領域ＵＡｊの設定を行い、図１４Ｂの処理を終了する。【０１０１】
なお、本変形例では芯線ＣＬｉの端点同士を直線の仮想線ＶＬｘで接続したが、曲線等で接続してもよい。【０１０２】
また、図１８に示すように、それぞれの芯線ＣＬｉの端点から、端点における芯線ＣＬｉの延伸方向又は帯形状のＭＣＥ領域の延伸方向に仮想線ＶＬｘ（図１８ではＶＬ１，ＶＬ２）を引き、その交点を用いて概略閉領域ＣＡｊを検出又は識別してもよい。これにより、端点同士を直線で接続する場合に比べ、複雑な形状の概略閉領域ＣＡｊを精度よく検出できる場合がある。【０１０３】
本変形例によれば、第１の実施形態と同様の効果を有する他に、癌による組織の破壊等が原因でＭＣＥ領域ＭＡｉが完全なる閉曲線を呈していない場合でも、高い精度で単位領域ＵＡｊを設定することができる。【０１０４】
（第２の実施形態）
次に本発明の第２の実施形態を図１９Ａ−図２７を参照して説明する。粘膜微細構造を撮像した内視鏡画像は、図２０の模式図のように、例えば癌による組織の破壊や撮像条件等が原因で、隣接する窩間部５２の間のＭＣＥ５１が点線で示すように不明瞭となる場合がある。【０１０５】
本実施形態では、こうした場合に図２１の網掛け模様で示すように１つの大きな単位領域ＵＡｊとして設定してしまうことなく、それぞれの窩間部５２を個別の単位領域として設定することができる画像処理装置及びその処理方法について説明する。以下、図１９Ａから図２７を参照して説明する。【０１０６】
本実施形態は、第１の実施形態におけるステップＳ１からステップＳ３までは同じ処理を行い、ステップＳ４以降の概略閉領域ＣＡｊの検出および単位領域ＵＡｊの設定において、異なる処理を用いた場合に相当し、その処理について説明する。したがって、第１の実施形態との相違点のみを説明する。【０１０７】
本実施形態の医療用画像処理装置は、図１と同様の構成であり、本実施形態における演算部４１ｂは、図１９Ａに示すように、（第１の実施形態において）前述した入力部４３ａ、前処理部４３ｂ、領域抽出部４３ｃ、閉領域識別部４３ｄ、単位領域設定部４３ｅを有する。【０１０８】
本実施形態においては閉領域識別部４３ｄは、マッチド・フィルタを用いた畳み込み演算部４５ａと、概略閉領域の画素候補を検出及びラベリングする概略閉領域画素候補検出・ラベリング部４５ｂとを有する。なお、概略閉領域画素候補検出・ラベリング部４５ｂを、概略閉領域の画素候補を検出する概略閉領域画素候補検出部と、検出された概略閉領域の画素候補をラベリングするラベリング部とに分けた構成にしても良い。また、本実施形態における単位領域設定部４３ｅは、第１の実施形態と異なる処理（具体的には上記マッチド・フィルタの情報）を用いて単位領域の設定を行う。【０１０９】
そして、図１９Ｂに示す処理に従って、単位領域を設定する処理を行う。【０１１０】
図１９ＢのステップＳ２１は、第１の実施形態のステップＳ３のＭＣＥ領域検出と同等であり、例えば図２０に該ＭＣＥ検出処理を適用すると図２２のようなＭＣＥ領域ＭＡｉの検出結果を得る。この時、ＭＣＥが不明瞭な領域は、ＭＣＥ領域ＭＡｉとして検出されない場合がある。なお、図２０においてＭＣＥ５１を網掛け模様で示す。図２２ＭＣＥ領域ＭＡｉも同様に網掛け模様で示す。【０１１１】
次に、ステップＳ２２に示すように閉領域識別部４３ｄの畳み込み演算部４５ａは、このＭＣＥ領域ＭＡｉに対して、マッチドフィルタＭＦを用いた畳み込み演算を実施する。マッチドフィルタＭＦは、例えば図２３のような４３×４３サイズの矩形領域の中に、内側の半径１１ｐｉｘｅｌｓ、外側の半径２１ｐｉｘｅｌｓのドーナツ型が設計されたマッチドフィルタＭＦを用いる。なお、マッチドフィルタＭＦにおけるフィルタ係数はグレーのドーナツ型部分を１、それ以外の白色部分を０とする。【０１１２】
また、ＭＣＥ領域ＭＡｉの画像データに対して、該マッチドフィルタＭＦを用いて畳み込み演算を行う際、該画像データの画素値を、図２４のように、網掛け模様で示すＭＣＥ領域ＭＡｉに属する画素を１、それ以外の画素を０とする。【０１１３】
そして、畳み込み演算の結果、画像データの全画素に対して、マッチドフィルタ応答値ＲＶｙ（０≦ｙ＜ＩＳＸ×ＩＳＹ）が算出される。【０１１４】
次のステップＳ２３において閉領域識別部４３ｄの概略閉領域画素候補検出・ラベリング部４５ｂは、下記の数式（１）を用いて、マッチドフィルタ応答値ＲＶｙが高い画素、すなわち概略閉領域候補画素ＣＰｚ（ｚ≧１）を閾値Ｔｈｒｅ１を用いて検出又は識別する。なお、本実施形態でのマッチドフィルタＭＦの係数の合計ＣＴは９０８である。また、閾値Ｔｈｒｅ１は例えば０．６とする。数式（１）を満たす画素（＝概略閉領域候補画素ＣＰｚ）を検出すると図２５のような結果となる。なお、概略閉領域候補画素ＣＰｚは、数式（１）を満たす各画素を表す。図２５ではＭＣＥ領域ＭＡｉを網掛け模様で示している。【０１１５】
マッチドフィルタ応答値ＲＶｙ／（マッチドフィルタＭＦの係数の合計ＣＴ）＞Ｔｈｒｅ１    …（１）
次のステップＳ２４において概略閉領域画素候補検出・ラベリング部４５ｂは、概略閉領域候補画素ＣＰｚに対して、公知のラベリングを実施する。その結果、例えば図２６のように６つのラベル（Ｌ１’〜Ｌ６’）に分割される。【０１１６】
次のステップＳ２５において単位領域設定部４３ｅは、各ラベルＬ１’〜Ｌ６’それぞれのラベルの境界画素から、マッチドフィルタＭＦの外側の円の半径の長さ（本実施形態では２１ｐｉｘｅｌｓ）の範囲を、それぞれ単位領域ＵＡｊとして設定する。図２７においてラベルＬ２’を例とした場合の単位領域ＵＡ２を示す。この単位領域ＵＡ２に隣接するラベルＬ３’等に対しても同様の処理を適用することにより、単位領域を設定することができる。なお、第１の実施形態およびその変形例と同様に、各単位領域ＵＡｊの範囲が重複することを許容する。【０１１７】
なお、本実施形態では、マッチドフィルタＭＦとしてドーナツ型のフィルタを１種類のみ利用したが、形状、サイズ、フィルタの個数はこれに限るものではなく、類円形や多角形等のマッチドフィルタを用いてもよいし、サイズや形状の異なる複数のマッチドフィルタを適用し、複数のマッチドフィルタを適用した場合において最もフィルタの応答値ＲＶｙが大きいものを採用してもよい。【０１１８】
また、本実施形態では、単位領域ＵＡｊの範囲をマッチドフィルタＭＦの半径を元に設定したが、この方法に限るものではなく、各ラベルＬ１’〜Ｌ６’の大きさから範囲を算出してもよいし、ユーザがあらかじめ指定してもよい。【０１１９】
本実施形態によれば、癌による組織の破壊や撮像条件等が原因で、隣接する窩間部の間のＭＣＥが明瞭でなく、複数の単位領域ＵＡｊが結合してしまっている場合や公知の細線化を用いて抽出される芯線ＣＬｉの端点が不明確な場合でも、それらを分割し、精度よく個々の単位領域ＵＡｊの範囲を設定することができる。【０１２０】
上述した変形例の場合を含む全ての実施形態において、処理対象を入力された画像データ全体を用いた場合に対して説明したが、ユーザが任意の領域を設定し、設定された領域の範囲内のみを処理対象領域としてもよい。【０１２１】
また、狭帯域観察モードで撮像されたＧ画像を用いて説明したが、ＲＧＢの他の色信号（具体的にはＲ画像、又はＢ画像）を用いてもよいし、Ｇ／ＲやＧ（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）等の各色信号の組み合わせにより算出された演算結果を用いてもよい。また、狭帯域観察モード以外の観察モードで撮像された画像データを用いてもよい。【０１２２】
また、変形例の場合を含む全ての実施形態において、胃の幽門腺粘膜のＭＣＥを例として説明したが、対象とする臓器を限定するものではなく、胃の胃底腺粘膜や腸上皮化生・大腸・小腸・食道等の他の消化管臓器にも適用可能である。具体的には、大腸の管状・絨毛状所見を呈する腫瘍性病変や、バレット食道粘膜などが挙げられる。【０１２３】
同様に、対象とする粘膜微細構造はＭＣＥに限定されるものではなく、血管・ｐｉｔ・Ｓｕｒｆａｃｅ  ｐａｔｔｅｒｎなど、他の粘膜微細構造を用いてもよい。その場合、粘膜微細構造の検出の際の閾値やフィルタ係数等を対象とする粘膜微細構造に応じて適宜変更すればよい。【０１２４】
閾値やフィルタの係数等の数値は本明細書に記したものに限るものではなく、値の変更を加えてもよい。【０１２５】
その他、発明の趣旨を変えない範囲で、種々の変更を行ってもよい。【０１２６】
以上に述べたように、本発明の医療用画像処理装置及び医療用画像処理装置を用いた医療用画像処理方法によれば、医療用画像に撮像された粘膜微細構造から単位領域として分割、抽出する領域を設定することができ、その結果、ユーザの観察及び診断の支援をすることができる。【０１２７】
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態は、医用画像である内視鏡画像として撮像された粘膜微細構造から単位領域を設定し、設定された単位領域から、単位領域を単位として１つ以上含む領域の粘膜の状態を判別する医療用画像処理装置を説明する。図２８から図４３Ｄは、本発明の第３の実施形態に係る。【０１２８】
図２８に示すように、内視鏡装置５０１は、被験者の体腔内に挿入され、該体腔内の生体組織６０１等の被写体を撮像して得た画像を信号出力する内視鏡５０２と、生体組織６０１を照明するための照明光を発する光源装置５０３と、内視鏡５０２からの出力信号に対して種々の処理を施す医療用画像処理装置を構成するプロセッサ５０４と、プロセッサ５０４からの映像信号に応じた画像を表示する表示装置５０５と、プロセッサ５０４における処理結果に応じた出力信号を記憶する外部記憶装置５０６と、を有して構成されている。【０１２９】
内視鏡５０２は、被験者の体腔内に挿入可能な細長な形状及び寸法を備えた挿入部５２１ａと、挿入部５２１ａの先端側に設けられた先端部５２１ｂと、挿入部５２１ａの基端側に設けられた操作部５２１ｃと、を有して構成されている。また、挿入部５２１ａの内部には、光源装置５０３において発せられた照明光を先端部５２１ｂへ伝送するためのライトガイド５０７が挿通されている。【０１３０】
ライトガイド５０７の一方の端面（光入射端面）は、光源装置５０３に着脱自在に接続される。また、ライトガイド５０７の他方の端面（光出射端面）は、内視鏡５０２の先端部５２１ｂに設けられた図示しない照明光学系の近傍に配置されている。このような構成によれば、光源装置５０３において発せられた照明光は、光源装置５０３に接続されたライトガイド５０７、及び先端部５２１ｂに設けられた図示しない照明光学系を経た後、体腔内の生体組織６０１に出射される。【０１３１】
内視鏡５０２の先端部５２１ｂには、被写体の光学像を結像する対物光学系５２２と、対物光学系５２２の結像位置に配置され、光学像を撮像して画像として取得する撮像部を構成する電荷結合素子（ＣＣＤと略記）５２３と、が設けられている。また、内視鏡５０２の操作部５２１ｃには、観察モードを通常光観察モードまたは狭帯域光観察モードのいずれかに切り替えるための指示を行うことが可能な観察モード切替スイッチ５２４が設けられている。【０１３２】
光源装置５０３は、キセノンランプ等からなる白色光源５３１と、白色光源５３１から発せられる白色光を面順次な照明光とする回転フィルタ５３２と、回転フィルタ５３２を回転駆動するモータ５３３と、回転フィルタ５３２及びモータ５３３を白色光源５３１の出射光路に垂直な方向（図１において符号Ｂ）に移動させるモータ５３４と、プロセッサ５０４の制御部５４２の制御に基づいてモータ５３３及び３４を駆動させる回転フィルタ駆動部５３５と、回転フィルタ５３２を通過した照明光を集光してライトガイド５０７の入射端面に供給する集光光学系５３６と、を有している。【０１３３】
回転フィルタ５３２は、図２９に示すように、中心を回転軸とした円盤形状であり、内周側の周方向に沿って設けられた複数のフィルタを具備する第１のフィルタ群５３２Ａと、外周側の周方向に沿って設けられた複数のフィルタを具備する第２のフィルタ群５３２Ｂと、を有している。そして、モータ５３３の駆動力が前記回転軸に伝達されることにより、回転フィルタ５３２が回転する。なお、回転フィルタ５３２において、第１のフィルタ群５３２Ａ及び第２のフィルタ群５３２Ｂの各フィルタが配置されている部分以外は、遮光部材により構成されている。【０１３４】
第１のフィルタ群５３２Ａは、各々が回転フィルタ５３２の内周側の周方向に沿って設けられた、赤色の波長帯域の光を通過させるＲフィルタ５３２ｒと、緑色の波長帯域の光を通過させるＧフィルタ５３２ｇと、青色の波長帯域の光を通過させるＢフィルタ５３２ｂと、を有して構成されている。【０１３５】
Ｒフィルタ５３２ｒは、例えば図３０に示すように、主に６００ｎｍから７００ｎｍまでの光（Ｒ光）を透過させるような構成を有している。また、Ｇフィルタ５３２ｇは、例えば図３０に示すように、主に５００ｎｍから６００ｎｍまでの光（Ｇ光）を透過させるような構成を有している。さらに、Ｂフィルタ５３２ｂは、例えば図３０に示すように、主に４００ｎｍから５００ｎｍまでの光（Ｂ光）を透過させるような構成を有している。なお、図３０においては、Ｒフィルタ５３２ｒ、Ｇフィルタ５３２ｇ、Ｂフィルタ５３２ｂを単にＲ，Ｇ，Ｂで示している。【０１３６】
そして、白色光源５３１において発せられた白色光は、第１のフィルタ群５３２Ａを経ることにより、通常光観察モード用の広帯域光が生成される。【０１３７】
第２のフィルタ群５３２Ｂは、各々が回転フィルタ５３２の外周側の周方向に沿って設けられた、青色かつ狭帯域な光を透過させるＢｎフィルタ８２１ｂと、緑色かつ狭帯域な光を透過させるＧｎフィルタ８２１ｇと、を有して構成されている。【０１３８】
Ｂｎフィルタ８２１ｂは、例えば図３１に示すように、中心波長が４１５ｎｍ付近に設定され、かつ、Ｂ光に比べて狭い帯域の光（Ｂｎ光）を透過させるように構成されている。【０１３９】
また、Ｇｎフィルタ８２１ｇは、例えば図３１に示すように、中心波長が５４０ｎｍ付近に設定され、かつ、Ｇ光に比べて狭い帯域の光（Ｇｎ光）を透過させるように構成されている。なお、図３１においては、Ｂｎフィルタ８２１ｂ、Ｇｎフィルタ８２１ｇを単にＢｎ，Ｇｎで示している。【０１４０】
そして、白色光源５３１において発せられた白色光は、第２のフィルタ群５３２Ｂを経ることにより、離散化された狭帯域光観察モード用の複数の帯域の狭帯域光が生成される。【０１４１】
プロセッサ５０４は、本実施形態の医療用画像処理装置としての機能を備えた構成を有する。具体的には、図１に示すようにプロセッサ５０４は、画像処理部５４１と、制御部５４２と、を有して構成されている。また、画像処理部５４１は、画像データ生成部５４１ａと、演算部５４１ｂと、映像信号生成部５４１ｃと、を有して構成されている。【０１４２】
画像処理部５４１の画像データ生成部５４１ａは、制御部５４２の制御に基づき、内視鏡５０２からの出力信号に対してノイズ除去及びＡ／Ｄ変換等の処理を施すことにより、ＣＣＤ５２３において得られた画像に対応した画像データを生成する。【０１４３】
画像処理部５４１の演算部５４１ｂは、画像データ生成部５４１ａにより生成された画像データを用いて所定の処理を行うことにより、生体組織６０１を撮像して得た画像データの中から生体の粘膜微細構造を抽出し、前記粘膜微細構造から所定の条件に基づく単位領域を設定する演算を行い、さらに注目する単位領域としての注目単位領域を含む判別対象領域を設定した後、特徴量の算出に基づいて、判別対象領域の粘膜の状態を判別する処理を行う。【０１４４】
なお、本実施形態においては、前記画像データに生体の粘膜微細構造が含まれているものとし、前記粘膜微細構造について生体組織学的に一単位となる領域又は範囲を単位領域として設定する処理としての単位領域設定処理を行う。このような単位領域設定処理の詳細については、後述する。【０１４５】
画像処理部５４１の映像信号生成部５４１ｃは、画像データ生成部５４１ａにより生成された画像データに対してガンマ変換及びＤ／Ａ変換等の処理を施すことにより、映像信号を生成して表示装置５０５等に出力する。【０１４６】
制御部５４２は、観察モード切替スイッチ５２４の指示に基づき、通常光観察モードに切り替える指示が行われたことを検出した場合、通常光観察モード用の広帯域光を光源装置５０３から出射させるための制御を回転フィルタ駆動部５３５に対して行う。そして、回転フィルタ駆動部５３５は、制御部５４２の制御に基づき、白色光源５３１の出射光路上に第１のフィルタ群５３２Ａを介挿させ、かつ、白色光源５３１の出射光路上から第２のフィルタ群５３２Ｂを退避させるように、モータ５３４を動作させる。【０１４７】
また、制御部５４２は、観察モード切替スイッチ５２４の指示に基づき、狭帯域光観察モードに切り替える指示が行われたことが検出した場合、狭帯域光観察モード用の複数の帯域の狭帯域光を光源装置５０３から出射させるための制御を回転フィルタ駆動部５３５に対して行う。【０１４８】
そして、回転フィルタ駆動部５３５は、制御部５４２の制御に基づき、白色光源５３１の出射光路上に第２のフィルタ群５３２Ｂを介挿させ、かつ、白色光源５３１の出射光路上から第１のフィルタ群５３２Ａを退避させるように、モータ５３４を動作させる。【０１４９】
すなわち、以上に述べた内視鏡装置５０１の構成によれば、通常光観察モードが選択された場合には、生体組織６０１等の観察対象物を肉眼で見た場合と略同様の色合いを有する画像（通常光画像）を表示装置５０５に表示させ、さらに、外部記憶装置５０６に記憶させることができる。また、以上に述べた内視鏡装置５０１の構成によれば、狭帯域光観察モードが選択された場合には、生体組織６０１に含まれる表層付近の血管が強調された画像（狭帯域光画像）を表示装置５０５に表示させ、さらに、外部記憶装置５０６に記憶させることができる。【０１５０】
図３２に示すように医療用画像処理装置を構成する演算部５４１ｂは、画像データ生成部５４１ａから、ＣＣＤ５２３により生体粘膜を撮像して得られる医用画像情報としての生体粘膜画像（の画像データ）が入力される画像入力部（単に入力部と略記）５４３ａと、入力部５４３ａに入力された前記生体粘膜画像に対する前処理を行う前処理部５４３ｃと、前処理された粘膜微細構造に対応する粘膜微細構造領域を抽出する領域抽出部５４３ｃと、前記粘膜微細構造領域によって包囲されるとみなされる少なくとも１つの閉領域（又は包囲領域）を識別する閉領域識別部（又は概略閉領域識別部）５４３ｄと、を有する。【０１５１】
この演算部５４１ｂは、更に前記領域抽出部５４３ｃにより抽出された前記粘膜微細構造領域及び前記閉領域識別部５４３ｄにより識別された前記閉領域に基づき単位領域を１つ以上設定する単位領域設定部５４３ｅと、該単位領域設定部５４３ｅによって設定された前記単位領域から第１の特徴量等を含む特徴量を算出する特徴量算出部５４３ｆと、を有する。【０１５２】
この演算部５４１ｂは、更に前記特徴量算出部５４３ｆによって算出された特徴量（具体的には第２の特徴量）に基づいて複数の単位領域から判別対象領域を設定する判別対象領域設定部５４３ｇと、前記特徴量算出部５４３ｆにより算出された第１の特徴量に基づいて、前記判別対象領域の粘膜の状態を判別する判別部５４３ｈと、前記該単位領域設定部５４３ｅによって単位領域が複数設定された場合、複数の単位領域から、所定の条件に該当し、術者等のユーザが注目する１つの単位領域としての注目単位領域を設定する注目単位領域設定部５４３ｉと、を有する。なお、注目単位領域設定部５４３ｉを演算部５４１ｂの内部に設ける場合に限定されるものでなく、その外部に設けるようにしても良い。【０１５３】
上記特徴量算出部５４３ｆは、判別部５４３ｈが、判別対象領域を有する粘膜の状態を判別するために用いられる特徴量としての第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出部５４４ａと、判別対象領域を設定するために用いられる特徴量としての第２の特徴量を算出する第２の特徴量算出部５４４ｂと、注目単位領域の周囲の単位領域に対して注目単位領域との関連性に関する第３の特徴量を算出する第３の特徴量算出部５４４ｃと、を有する。【０１５４】
なお、演算部５４１ｂが入力部５４３ａを備えた構成に限らず、演算部５４１ｂを除く画像処理部５４１（例えば画像データ生成部５４１ａ）が入力部５４３ａを備えた構成にしても良い。【０１５５】
このように本実施形態の医療用画像処理装置としてのプロセッサ５０４は、上記入力部５４３ａ、領域抽出部５４３ｃ、閉領域識別部５４３ｄ、単位領域設定部５４３ｅ、特徴量算出部５４３ｆ（の第１の特徴量算出部５４４ａ）及び判別部５４３ｈとを備えた演算部５４１ｂを有することを特徴とし、特徴となる構成要素以外の構成要素に関しては必要に応じて設けるようにしても良い。なお、前処理を行うことなく、領域抽出部５４３ｃは、入力部５４３ａに入力された前記生体粘膜画像から粘膜微細構造に対応する粘膜微細構造領域を抽出する構成にしても良い。【０１５６】
また、図３２に示す単位領域設定部５４３ｅは、粘膜微細構造領域又は閉領域から単位領域の範囲設定に用いられる特徴量としての帯（ベルト）形状の粘膜微細構造領域の幅を算出する特徴量算出部としての幅算出部５４５ａと、前記幅の特徴量に基づいて前記単位領域の範囲を設定する範囲設定部５４５ｂと、を備える。【０１５７】
単位領域設定部５４３ｅにより複数の単位領域が設定される場合、判別対象領域設定部５４３ｇは、第２の特徴量に基づき、前記複数の単位領域から判別対象領域を設定し、第１の特徴量算出部５４４ａは、判別対象領域設定部５４３ｇにおいて設定された判別対象領域において第１の特徴量の算出を行う。【０１５８】
上記判別対象領域設定部５４３ｇは、第２の特徴量に基づき判別対象領域を設定する際に用いられる閾値を設定する閾値設定部５４６ａを有し、閾値設定部５４６ａにより設定された閾値と第３の特徴量に基づき、注目単位領域及びその周囲の複数の単位領域から判別対象領域を設定するようにしても良い。また、上記閾値設定部５４６ａに、図３２において点線で示すように閾値選択部５４６ｂを設け、閾値選択部５４６ｂにより、複数種類の閾値としての距離の閾値、面積の閾値、次数の閾値から実際に用いる１つの閾値を選択し、選択した閾値を用いて判別対象領域を設定するようにしても良い。【０１５９】
また、判別部５４３ｈは、第１の特徴量算出部５４４ａにより算出された第１の特徴量に基づいて粘膜の状態を判別するために用いる判別用閾値を設定する判別用閾値設定部５４７ａを有する。【０１６０】
なお、演算部５４１ｂを構成する入力部５４３ａは演算部５４１ｂへの画像データの入力端で構成しても良い。また、領域抽出部５４３ｃ、閉領域識別部５４３ｄ、単位領域設定部５４３ｅ、特徴量算出部５４３ｆ、判別対象領域設定部５４３ｇ、判別部５４３ｈ、注目単位領域設定部５４３ｉ等を、演算部５４１ｂ内に設けた構成を示しているが、本実施形態はこのような場合に限定されるものでないし、それぞれの処理を行う専用のハードウェアを用いて構成しても良い。【０１６１】
次に、医療用画像処理装置としてのプロセッサ５０４を備えた内視鏡装置５０１の作用について説明する。【０１６２】
まず、術者は、内視鏡装置５０１の各部の電源を投入した後、観察モード切替スイッチ５２４において通常光観察モードを選択する。そして、術者は、通常光観察モードを選択した際に表示装置５０５に表示される画像、すなわち、対象物を肉眼で見た場合と略同様の色合いを有する画像を見ながら内視鏡５０２を体腔内に挿入してゆくことにより、観察対象の生体組織６０１が存在する部位に先端部５２１ｂを近接させる。【０１６３】
観察モード切替スイッチ５２４により通常光観察モードが選択されると、Ｒ光、Ｇ光及びＢ光の各色の光が光源装置５０３から生体組織６０１へ順次出射され、内視鏡５０２において該各色の光に応じた画像がそれぞれ取得される。【０１６４】
画像処理部５４１の画像データ生成部５４１ａは、Ｒ光に応じた画像、Ｇ光に応じた画像、及び、Ｂ光に応じた画像が入力されると、各画像に対応する色成分の画像データをそれぞれ生成する。【０１６５】
次に、画像処理部５４１の演算部５４１ｂに含まれる、単位領域を設定する単位領域設定処理を行う動作の詳細について説明を行う。図３３ＡにおけるステップＳ５０１からＳ５０５までは単位領域設定処理を行うための主要な処理を示す。【０１６６】
以下、本実施形態では、生体組織６０１上における上皮模様（上皮構造）を形成する胃の幽門腺を狭帯域光観察モードで撮像した画像データの例において、この画像データに含まれる粘膜微細構造を腺窩辺縁上皮（Ｍａｒｇｉｎａｌ  Ｃｒｙｐｔ  Ｅｐｉｔｈｅｌｉｕｍ：ＭＣＥ）とした場合に対して、単位領域設定処理を説明する。【０１６７】
図３４は胃の幽門腺を狭帯域光観察モードで撮像した画像を模式的に示す。狭帯域光観察モードで撮像することにより、広帯域光観察モードの場合よりも表層付近における構造等をより鮮明に表示させるメリットを有する。また、図３４の一部又は図３４の一部に類似した画像の一部を局所的に切り出した画像を図３５に示す。図３４〜図３５においては、複数の帯形状のＭＣＥ５５１が重なって存在し、ＭＣＥ５５１に囲まれた内側の（通常は閉領域となる）領域に窩間部５５２が存在する。また、窩間部５５２の中に血管５５３が走行している。【０１６８】
さらに、内視鏡５０２によって撮像される画像データは、距離や角度等の撮像条件や粘膜自体の状態に依存するため、１つのＭＣＥ５５１の境界が明瞭な場合もあれば、隣接するＭＣＥ５５１の境界が不明瞭な場合もある。図３５において、例えば符号Ｂ１で示すＭＣＥ５５１の境界は、明瞭であるが、符号Ｂ２で示すＭＣＥ５５１の境界は、不明瞭となっている。【０１６９】
図３３ＡのステップＳ５０１に示すように、画像データ生成部５４１ａで生成された画像データは入力部５４３ａから演算部５４１ｂ内の前処理部５４３ｃ内に入力される。なお、本実施形態及び他の実施形態における画像データは、大きさ（横×縦の画素数）がＩＳＸ×ＩＳＹ、ＲＧＢの３（色成分）画像から構成され、Ｒ、Ｇ及びＢの各画像はそれぞれ０から２５５の値からなる８ビットの階調を備えるものとする。例えば、ＩＳＸ×ＩＳＹ＝６４０×４８０である。【０１７０】
次のステップＳ５０２において、前処理部５４３ｃは入力された画像データに対して、ノイズ抑制、逆ガンマ補正等の前処理を行う。本実施形態においては、ノイズ抑制として公知のメディアンフィルタリング（注目画素を含むマスク内の画素値を大きさで並べ替え、中央値で注目画素の値を置き換える）を大きさ３×３のマスクサイズで適用する。【０１７１】
なお、ガンマ補正は、画像をモニタ等に表示する際に視覚的に線形な階調を与えるために適用された非線形処理であり、逆ガンマ補正はこれを元の線形階調に戻すものである。このため、前処理部５４３ｃに入力される画像データにガンマ補正が施されていない場合には、逆ガンマ補正は不要となる。【０１７２】
前処理を行った画像データは領域抽出部５４３ｃに出力される。ステップＳ５０３に示すように領域抽出部５４３ｃは、粘膜微細構造に対応する粘膜微細構造領域として帯形状のＭＣＥ領域ＭＢｉ（ｉ≧１）の抽出を行う。【０１７３】
ＭＣＥ領域ＭＢｉの抽出方法は、例えば日本国特許第４４０９１６６号公報に記載のテンプレート・マッチングによる構造成分抽出手法を用いる。図３３Ｂはテンプレート・マッチングに用いる半楕円形状を示す。【０１７４】
なお、テンプレートの作成に用いる半楕円形状の幅Ｔは、Ｔ＝３〜９（１．０刻み）とし、深さＨをＭＣＥ領域ＭＢｉの深さに対応した値に設定しても良い。その他のパラメータは、日本国特許第４４０９１６６号公報の実施例に記載の値をそのまま用いればよい。【０１７５】
また、日本国特許第４４０９１６６号公報の実施例と同様に、ＲＧＢの３画像のうちＧ画像を対象として処理を実施すればよい。このような抽出方法を図３４又は図３５の画像データに適用して、例えば図３６のようにＭＣＥ領域ＭＢ１を抽出する。抽出したＭＣＥ領域ＭＢ１は閉領域識別部５４３ｄに出力される。なお、図３６において抽出されたＭＣＥ領域ＭＢ１を斜線で示す。【０１７６】
図３３Ａにおける次のステップＳ５０４において閉領域識別部５４３ｄは、粘膜微細構造領域として検出されたＭＣＥ領域ＭＢｉに概略包囲された（換言すると、ＭＣＥ領域ＭＢｉによって包囲される閉領域ないしは包囲されるとみなされる概略の閉領域としての）概略閉領域ＣＢｊ（ｊ≧１）を検出または識別する処理を行う。【０１７７】
なお、第３の実施形態においては、概略閉領域ＣＢｊは、包囲された閉領域となるが、上記のように包囲されるとみなされる概略の閉領域の場合に適用しても良い。【０１７８】
ステップＳ５０４の処理を行うために、ＭＣＥ領域ＭＢｉとして検出された領域以外の画素の領域について、公知のラベリングを実施する。図３６のＭＣＥ領域ＭＢ１の検出結果について適用した場合、ＭＣＥ領域ＭＢ１は図３７のように８つのラベルＬ１１〜Ｌ１８に分割される。なお、図３７においてＭＣＥ領域ＭＢ１を斜線で示す。【０１７９】
各ラベルＬ１１〜Ｌ１８のうち、ラベル内の画素に画像データの最外周画素（Ｘ座標が０もしくは６３９の画素、およびＹ座標が０もしくは４７９の画素）を含むラベルＬ１８以外を概略閉領域ＣＢｊとする。図３７に適用した場合の例では、ラベルＬ１８を除くラベルＬ１１〜Ｌ１７がそれぞれ概略閉領域ＣＢ１〜ＣＢ７となる。図３７ではＣＢ１〜ＣＢ７全てを符号で明示していないが、例えば図４０ではラベルＬ１２，Ｌ１３の閉領域をＣＢ２，ＣＢ３として示し、図３８においてはラベルＬ１３，Ｌ１４の閉領域をＣＢ３，ＣＢ４として明示している。閉領域識別部５４３ｄにより検出又は識別された概略閉領域ＣＢ１〜ＣＢ７の情報は、単位領域設定部５４３ｅに出力される。【０１８０】
次のステップＳ５０５において単位領域設定部５４３ｅの範囲設定部５４５ｂは、概略閉領域ＣＢｊを元にＭＣＥ領域ＭＢｉの特徴量としての幅を算出して、単位領域ＵＢｊの範囲を設定する処理を行う。【０１８１】
単位領域設定部５４３ｅの幅算出部５４５ａは、まず、１つの概略閉領域ＣＢｊと隣接するＭＣＥ領域ＭＢｉの特徴量としての幅Ｔｋ（ｋ≧１）を算出する。幅算出部５４５ａは、例えば、概略閉領域ＣＢｊと隣接するＭＣＥ領域ＭＢｉとの（例えば概略閉領域ＣＢｊ側の）境界画素ＢＱｋから、ＭＣＥ領域ＭＢｉに隣接するこの概略閉領域ＣＢｊとは逆の方向に画素を走査し、ＭＣＥ領域ＭＢｉの画素数をカウントすることで、該境界画素ＢＱｋにおける幅Ｔｋを算出する。【０１８２】
図３８は、（ｊ＝３の場合の）概略閉領域ＣＢ３を対象とした場合における例えば３つの代表的な方向での幅Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を算出する例と、境界画素ＢＱ２に着目して１つの方向での幅Ｔ２を算出する場合の拡大図を示す。なお、図３８においてＭＣＥ領域ＭＢ１を斜線で示す。【０１８３】
図３８においては、概略閉領域ＣＢ３の外周に３つの境界画素ＢＱ１，ＢＱ２，ＢＱ３を設定した場合において、各境界画素ＢＱ１，ＢＱ２，ＢＱ３それぞれから概略閉領域ＣＢ３と隣接するＭＣＥ領域ＭＢ１の幅Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を算出する様子を示す。以下１つの境界画素ＢＱ２の場合に対して、この境界画素ＢＱ２を含む一部の拡大図を参照して幅Ｔ２を算出する説明を行う。【０１８４】
図３８の拡大図のように、境界画素ＢＱ２に隣接する概略閉領域ＣＢ３は左下方向（図３８でＡで示す方向）に位置するため、境界画素ＢＱ２からこの左下方向の逆向きの方向となる右上方向に画素を走査する。右上方向（図３８では概略閉領域ＣＢ４側）に走査しながらＭＣＥ領域ＭＢ１の画素数をカウントすると８ｐｉｘｅｌｓとなり、これが幅Ｔ２の値となる。【０１８５】
なお、境界画素ＢＱｋに隣接する概略閉領域ＣＢｊが複数画素ある場合、それぞれの方向に走査して画素数をカウントし、最も画素数が少ないものを幅Ｔｋの値とする。図３８では概略閉領域ＣＢ３における離散的に示した境界画素ＢＱ１、ＢＱ２，ＢＱ３の３画素のみ例示したが、この幅Ｔｋの算出を全境界画素ＢＱｋにおいて実施する。【０１８６】
次に、全境界画素ＢＱｋで算出した幅Ｔｋの平均値を、概略閉領域ＣＢｊと隣接するＭＣＥ領域ＭＢｉの領域サイズＢＳｊとする。そして、幅算出部５４５ａによる幅の算出に基づいて、範囲設定部５４５ｂは、概略閉領域ＣＢｊと、概略閉領域ＣＢｊから領域サイズＢＳｊの範囲に位置するＭＣＥ領域ＭＢｉを合わせた領域を単位領域ＵＢｊの範囲として設定又は決定する。【０１８７】
図３９は、図３８で説明した概略閉領域ＣＢ３を対象とした場合に設定される単位領域ＵＢ３の例と、概略閉領域ＣＢ３に隣接するＭＣＥ領域ＭＢ１の領域サイズＢＳ３を示す。なお、図３９において設定された単位領域ＵＢ３を斜線で示す。図３９では単位領域ＵＢ３は、概略閉領域ＣＢ３と、この概略閉領域ＣＢ３を囲むように該概略閉領域ＣＢ３の外周境界から上記の幅の平均値で決定される領域サイズＢＳ３の範囲に位置する帯形状のＭＣＥ領域ＭＢ１を合わせた領域となる。【０１８８】
上記の説明においては（ｊ＝３の）概略閉領域ＣＢｊを対象として、概略閉領域ＣＢｊから該概略閉領域ＣＢｊを包囲する帯形状のＭＣＥ領域ＭＢｉの特徴量としての幅Ｔｋを算出して単位領域ＵＢｊの範囲を設定する処理ないしは方法を例示したが、実際には全ての概略閉領域ＣＢｊについて実施する。【０１８９】
その際、図４０に示すように、ある単位領域ＵＢ３の範囲が他の単位領域ＵＢ２の範囲と重複することを許容する。【０１９０】
図４０によれば、図３９において説明した概略閉領域ＣＢ３から設定した単位領域ＵＢ３が斜線で示されている。また、図４０によれば、概略閉領域ＣＢ３の場合と同様の処理により、概略閉領域ＣＢ２から設定した単位領域ＵＢ２が斜線で示されている。【０１９１】
そして、図４０によれば、単位領域ＵＢ２と単位領域ＵＢ３とがクロスハッチングで示す領域が重複することになるが、単位領域を設定する場合、このようにある単位領域の一部が他の単位領域の一部（具体的には帯形状のＭＣＥ領域）と重複することを許容する。換言すると、単位領域設定部５４３ｅは、単位領域の設定を複数の閉領域を囲むようにＭＣＥ領域を設定して行う場合、前記複数の閉領域各々に対して独立して前記単位領域の設定を行い、その結果、図４０に示すように単位領域の一部のＭＣＥ領域が互いに重複することを許容する。【０１９２】
以上により、画像データから生体組織学的に一単位となる領域を単位領域ＵＢｊとして設定することができる。換言すると、画像データから血管５５３を含む窩間部５５２のような１つの閉領域ないしは閉領域と見なされる概略閉領域ＣＢｊと、該概略閉領域ＣＢｊを囲む帯形状の閉ループ形状となる１つのＭＣＥ領域ＭＢｉを単位領域ＵＢｊとして設定することができる。なお、生体組織を撮像した画像における処理対象の領域に対して単位領域の設定処理を適用することにより、処理対象（又はその一部）の領域を単位領域を単位とした単位領域群（又は単位領域集合領域）として識別できるようになる。このため、上述した単位領域設定部５４３ｅを、処理対象の領域に対して単位領域を単位とした単位領域の集まりとして識別する単位領域識別部と見なすこともできる。【０１９３】
このようにして図３３ＡにおけるステップＳ５０５の単位領域ＵＢｊの設定の処理が終了すると、以下に説明するように単位領域ＵＢｊの特徴量を算出することにより、単位領域ＵＢｊを含む判別対象領域Ａｄを設定して、設定した判別対象領域Ａｄを有する粘膜の状態を判別する処理を行うことが可能になる。【０１９４】
このため、ステップＳ５０５の後のステップＳ５０６において注目単位領域設定部５４３ｉは、画像の中心に最も近い距離に存在する１つの単位領域を注目単位領域ＵＢｉｎを設定する。図４１Ａは、この条件Ｃ１（つまり、画像の中心に最も近い距離に存在する１つの単位領域）に該当して設定された注目単位領域ＵＢｉｎの一例を示す。【０１９５】
図４１Ａに示す例では、図４０に示した単位領域ＵＢ３が注目単位領域ＵＢｉｎとして設定された場合を示す。  
図３３Ａに示すように次のステップＳ５０７において第２の特徴量算出部５４４ｂは、注目単位領域ＵＢｉｎの領域サイズの大きさ又は領域の形状に関する第２の特徴量として、この注目単位領域ＵＢｉｎの外形（輪郭）の幅の最大値を算出する。第２の特徴量算出部５４４ｂは、算出した幅の最大値を判別対象領域設定部５４３ｇに出力する。なお、第２の特徴量算出部５４４ｂが算出する特徴量は、注目単位領域ＵＢｉｎの幅の最大値に限定されるものでなく、幅の平均値でも良いし、後述するように面積を算出するようにしても良い。また、面積でなく、注目単位領域ＵＢｉｎの周囲長を算出しても良い。【０１９６】
次のステップＳ５０８において判別対象領域設定部５４３ｇは、閾値設定部５４６ａにより設定された距離の閾値として、算出された幅の最大値Ｔｍａｘの例えば３倍を直径とする円形領域Ａｃを設定し、この円形領域Ａｃの内側を判別対象領域Ａｄとして設定する。つまり、閾値設定部５４６ａは、第２の特徴量としての幅の最大値から距離の閾値を設定する。【０１９７】
図４１Ｂにおいて、ステップＳ５０８により設定された円形領域Ａｃの内側（つまり、距離の閾値以下）を判別対象領域Ａｄに設定した設定例を示す（図４１ＢではＡｃ＝Ａｄで略記しているが、Ａｃの内側がＡｄである）。図４１Ｂに示す例では、注目単位領域ＵＢｉｎ（の重心位置）を中心として、算出された幅の最大値Ｔｍａｘの１／２の３倍を半径とした円形領域Ａｃを判別対象領域Ａｄに設定している。そして、円形領域Ａｃの内側に含まれる単位領域が判別対象領域Ａｄの単位領域群として設定されている。図４１Ｂにおいては、図４１Ａで示した領域の外側における判別対象領域Ａｄに含まれる領域も図示している。【０１９８】
なお、円形領域Ａｃの内側を判別対象領域Ａｄにする場合に限定されるものでなく、例えば円形領域Ａｃ内に少なくとも一部が含まれる単位領域を判別対象領域Ａｄの単位領域として設定したり、円形領域Ａｃ内に少なくとも半分以上の領域が含まれる単位領域を判別対象領域Ａｄの単位領域に設定しても良い。また、円形領域Ａｃ内に殆ど全体が含まれる単位領域を判別対象領域Ａｄの単位領域に設定しても良い。【０１９９】
判別対象領域設定部５４３ｇは、判別対象領域Ａｄを設定（決定）後、その設定（決定）の情報を特徴量算出部５４３ｆの第１の特徴量算出部５４４ａに出力する。  
図３３ＡにおけるステップＳ５０９に示すように第１の特徴量算出部５４４ａは、判別対象領域Ａｄの第１の特徴量として、例えば判別対象領域Ａｄに含まれる各単位領域の円形度を算出し、それらの平均の円形度を算出する。【０２００】
図４２は、図３３ＡにおけるステップＳ５０９の第１の特徴量算出として円形度算出の処理と、円形度算出の処理結果に基づくステップＳ５１０の粘膜状態判別の処理の詳細を示す。なお、図４２においては、第１の特徴量の統計量として、平均の円形度を算出し、ステップＳ５１０は、平均の円形度の算出結果により粘膜状態の判別を行うが、平均の円形度に限定されるものでない。【０２０１】
図４２に示す処理が開始すると、ステップＳ５２１に示すように第１の特徴量算出部５４４ａ（を構成する円形度算出部）は、判別対象領域Ａｄに含まれる単位領域を注目単位領域ＵＢｉｎから番号パラメータＪで番号付け（ラベル付け）し、さらに判別対象領域Ａｄに含まれる単位領域の総数Ｎを設定する。【０２０２】
次のステップＳ５２２において円形度算出部は、パラメータＪ＝１の単位領域の輪郭追跡により、（単位領域の）輪郭の周囲長Ｌ（Ｊ）を算出すると共に、輪郭内の面積Ｓ（Ｊ）を算出する。【０２０３】
次のステップＳ５２３において円形度算出部は、パラメータＪの単位領域の円形度Ｃ（Ｊ）を算出する。円形度Ｃ（Ｊ）は、例えばＣ（Ｊ）＝４πＳ（Ｊ）／Ｌ（Ｊ）２により表される。次のステップＳ５２４において円形度算出部は、パラメータＪが総数Ｎに等しいか否かの判定を行い、総数Ｎに等しくない場合には、ステップＳ５２５においてＪを１つ増大させた後、ステップＳ５２２の処理に戻る。【０２０４】
このようにして、判別対象領域Ａｄに含まれる全ての単位領域に対する円形度の算出が終了すると、ステップＳ５２６において円形度算出部は、第１の特徴量の統計量として、平均の円形度Ｃａｖを算出する。【０２０５】
平均の円形度Ｃａｖは、パラメータＪが１からＮまでの円形度Ｃを加算し、総数Ｎで除算して算出される、平均の円形度Ｃａｖを算出することにより、図３３ＡのステップＳ５０９の処理は終了し、ステップＳ５１０に相当する処理に移る。【０２０６】
ステップＳ５２７において判別部５４３ｈは、平均の円形度Ｃａｖと判別用閾値設定部５４７ａにより設定される判別用閾値とを比較して、平均の円形度Ｃａｖが判別用閾値以上か否かにより、判別対象領域Ａｄの粘膜状態を判別する。判別用閾値設定部５４７ａは、第１の特徴量として平均の円形度を用いた場合には、判別用閾値を例えば０．６程度に設定する。ステップＳ５２７の判定処理において、平均の円形度Ｃａｖが判別用閾値以上の判定結果の場合には、ステップＳ５２８において判別部５４３ｈは、粘膜が規則的構造を有する（状態である）と判別する。【０２０７】
これに対して、平均の円形度Ｃａｖが判別用閾値未満の判定結果の場合には、ステップＳ５２９において判別部５４３ｈは、粘膜が不規則的構造を有する（状態である）と判別する。粘膜が不規則的構造を有すると判別された場合には、正常な粘膜が、構造の破壊によりその形状が異常な状態になっている可能性が高いと考えられる。【０２０８】
これに対して、平均の円形度Ｃａｖが判別用閾値以上の場合には、正常な粘膜の構造からその形状が変化していない状態である可能性が高いと考えられる。【０２０９】
ステップＳ５２８，Ｓ５２９の後、ステップＳ３０において判別部５４３ｈは判別結果を演算部５４１ｂの外部の映像信号生成部５４１ｃに出力し、表示装置５０５に判別結果を表示して、図４２又は図３３Ａの処理を終了する。【０２１０】
術者は、判別部５４３ｈにより判別された粘膜の状態から、判別対象領域の粘膜が病変部である可能性が高いか否かの情報を得ることができ、判別部５４３ｈによる判別結果を参考にすることにより、効率良く診断を行うことができる。【０２１１】
従って、本実施形態によれば、単位領域を単位としたサイズで判別対象領域を適切に設定し、判別対象領域の生体粘膜の状態を判別することができる。【０２１２】
なお、上述においては、判別対象領域設定部５４３ｇは、注目単位領域ＵＢｉｎの第２の特徴量として算出された注目単位領域ＵＢｉｎの外形（輪郭）の幅の最大値の所定倍（具体例では１．５倍）を半径とした円形領域Ａｃを判別対象領域Ａｄとして設定する場合を説明した。このように円形領域Ａｃを判別対象領域Ａｄとして設定する場合に限定されるものでなく、例えば図４１Ｂにおいて点線で示すように矩形領域Ａｒを判別対象領域Ａｄとして設定しても良い。なお、図４１Ｂに示す矩形領域Ａｒは、注目単位領域ＵＢｉｎの外形（輪郭）の幅の最大値の３倍を１辺の長さとした場合で示しているが、このサイズに限定されるものでない。【０２１３】
図４１Ｂで示した例のように単位領域設定部５４３ｅが、第２の特徴量に基づき注目単位領域ＵＢｉｎを中心とする円形領域Ａｃ又は矩形領域Ａｒを設定する（図３２において点線で示す）円形／矩形領域設定部５４５ｃを有し、円形／矩形領域設定部５４５ｃにおいて設定された円形領域Ａｃ又は矩形領域Ａｒに含まれる単位領域（群）を判別対象領域Ａｄとして設定するようにしても良い。【０２１４】
上述した判別対象領域Ａｄの設定方法は、図４１Ｂに示すように単位領域が連結した画像の場合に適用できる他に、図４３Ａに示すように単位領域群が例えば上側の領域Ａ１と下側の領域Ａ２とに分離した構造の画像の場合にも適用できる。この場合には、図４３Ｂに示すように、例えば画像の中心に最も近い距離に存在する単位領域を注目単位領域ＵＢｉｎに設定し、図４３Ｃに示すように注目単位領域ＵＢｉｎをほぼ中心にして例えば矩形領域Ａｒを設定し、図４３Ｄに示すようにこの矩形領域Ａｒを判別対象領域Ａｄ′に設定することができる。そして、図４３Ｄに示す判別対象領域Ａｄ′内に含まれる単位領域に基づいて上述した第１の特徴量に基づいて判別対象領域Ａｄ′の粘膜状態を判別することができる。【０２１５】
尤も、図４１Ｂに示す画像の場合においては各単位領域が隣り合う単位領域と共通の粘膜微細構造としてのＭＣＥにより連結ないしは隣接している構造になっているのに対して、図４３Ａの画像の場合においては粘膜微細構造としての帯形状のＭＣＥが連結又は隣接していないで２つの領域Ａ１，Ａ２に分離している構造になっている。【０２１６】
図４３Ａのように２つの領域Ａ１，Ａ２に分離しているような場合には、注目単位領域ＵＢｉｎとは分離している領域Ａ１側を除外して判別対象領域を設定した方がより適切に粘膜状態を判別することができると考えられる。【０２１７】
このため、注目単位領域ＵＢｉｎとの関係性をより重視した第３の特徴量として注目単位領域ＵＢｉｎに隣接する次数に基づいて判別対象領域を設定するようにしても良い。この場合、次数を以下のように定義しても良い。【０２１８】
注目単位領域ＵＢｉｎを０次の単位領域として設定し、注目単位領域ＵＢｉｎの周囲に存在する複数の単位領域において、前記０次の単位領域に隣接する単位領域を１次の単位領域、該１次の単位領域に隣接し、前記０次の単位領域に隣接しない単位領域を２次の単位領域、該２次の単位領域に隣接し、前記１次の単位領域に隣接しない単位領域を３次の単位領域に設定、…と言う具合、換言するとＮを自然数として前記複数の単位領域のうちＮ次の単位領域に隣接しＮ−１次の単位領域に隣接しない単位領域をＮ＋１次の単位領域として設定する。具体例に関しては、後述する。【０２１９】
そして、上記第３の特徴量算出部５４４ｃは、注目単位領域ＵＢｉｎを０次の単位領域、前記０次の単位領域に隣接する１次の単位領域、前記１次の単位領域に隣接する２次の単位領域、…における次数を第３の特徴量として算出する。また、この次数に関連して、演算部５４１ｂは、注目単位領域ＵＢｉｎ及びその周囲に存在する複数の単位領域において、共通の粘膜微細構造を有している単位領域を互いに隣接する単位領域であると認識する認識部５４３ｊを有する（図３２参照）。そして、第３の特徴量算出部５４４ｃは、認識部５４３ｊによる認識結果に基づき、注目単位領域ＵＢｉｎの周囲に存在する複数の単位領域に対して注目単位領域ＵＢｉｎに隣接する次数を算出する。このため、第３の特徴量算出部５４４ｃは、第３の特徴量としての次数を算出する次数算出部の機能を備える。【０２２０】
また、上述の説明においては、注目単位領域設定部５４３ｉは、条件Ｃ１（つまり、画像の中心に最も近い距離に存在する１つの単位領域）を用いて注目単位領域ＵＢｉｎを設定した場合を説明したが、この条件Ｃ１に限らず、単位領域が接続（連結）する次数の情報に基づいて以下のような条件Ｃ２−Ｃ５により注目単位領域ＵＢｉｎを設定しても良い。【０２２１】
注目単位領域設定部５４３ｉは、以下の条件Ｃ２−Ｃ５
Ｃ２：連結する単位領域の次数（後述する明細書中のＵ−１，Ｕ−２等）が最も高次まで取れる単位領域、
Ｃ３：連結する単位領域群の全体の中心（又は重心）に最も近い単位領域、
Ｃ４：画像においてランダムに設定される単位領域、
Ｃ５：手動設定される単位領域、により注目単位領域ＵＢｉｎを設定しても良い。【０２２２】
なお、注目単位領域ＵＢｉｎは１つに限らず、複数設定しても良い。さらに言えば、注目単位領域ＵＢｉｎは１つに限らず、全ての単位領域について、判別対象領域Ａｄの設定及び粘膜状態の判別を行っても構わない。その際の順序として、上記の条件（Ｃ１−Ｃ５）に合致する単位領域から順に実施しても良いし、ランダムでも良いし、単純に画像の右上から順番に実施しても良い。【０２２３】
また、上述の説明においては、第１の特徴量算出部５４４ａは、第１の特徴量として平均の円形度を算出する場合について説明したが、円形度に限らず、面積、色調（輝度値、画素値）、周囲長などを判別対象領域Ａｄに含まれる単位領域から算出するようにしても良い。また、第１の特徴量算出部５４４ａは、第１の特徴量として平均の統計量の他に、分散（変動係数）の統計量を算出しても良い。【０２２４】
また、図３３Ａの処理を行う場合、ステップＳ５０７において第２の特徴量算出部５４４ｂが第２の特徴量として（上述した幅でなく）以下に説明するように注目単位領域ＵＢｉｎの面積を算出し、ステップＳ５０８において判別対象領域設定部５４３ｇは、算出された面積に基づいて、面積の閾値を用いた比較結果に基づき次数を用いて判別対象領域を設定するようにしても良い。【０２２５】
判別対象領域設定部５４３ｇは、第２の特徴量として算出された注目単位領域ＵＢｉｎの面積が閾値（より具体的には面積の閾値）以上であるか否かにより、判別対象領域Ａｄの範囲を設定する。このように判別対象領域設定部５４３ｇは、算出された第２の特徴量に基づき判別対象領域Ａｄ（の範囲）を単位領域を単位として設定する。つまり、判別対象領域設定部５４３ｇは、算出された第２の特徴量に基づいて判別対象領域Ａｄを注目単位領域ＵＢｉｎを含む単位領域群として設定する。【０２２６】
また、判別対象領域設定部５４３ｇは、判別対象領域Ａｄを設定する場合、以下に説明するように注目単位領域ＵＢｉｎとその周囲の単位領域ＵＢｊとの構造的な関係性を表す第３の特徴量に基づいて設定（決定）しても良い。【０２２７】
図４４は判別対象領域設定部５４３ｇが第３の特徴量としての面積に基づいて判別対象領域Ａｄを設定（決定）する処理を示す。【０２２８】
ステップＳ５１１に示すように判別対象領域設定部５４３ｇには、第２の特徴量算出部５４４ｂが算出した面積が入力される。ステップＳ５１２に示すように判別対象領域設定部５４３ｇは、第２の特徴量算出部５４４ｂによって算出された面積が、閾値設定部５４６ａにより設定された面積の閾値以上であるか否かの判定を行う。なお、閾値設定部５４６ａは、面積の閾値を例えば５０００程度、より具体的には５０００画素数に設定する。【０２２９】
ステップＳ５１２の判定処理において、面積が面積の閾値以上となる判定結果の場合には、ステップＳ５１３に示すように判別対象領域設定部５４３ｇは、注目単位領域ＵＢｉｎと、この注目単位領域ＵＢｉｎの周囲に直接接している単位領域ＵＢｊまでを判別対象領域Ａｄに設定する。換言すると、判別対象領域設定部５４３ｇは、注目単位領域ＵＢｉｎを０次の単位領域とした０次の単位領域と、この０次の単位領域に直接、接する１次の単位領域までの（単位領域または単位領域群の）領域を判別対象領域Ａｄに設定する。【０２３０】
例えば図４１Ａに示す注目単位領域ＵＢｉｎの面積が面積の閾値以上である場合には、判別対象領域設定部５４３ｇは、図４５Ａに示すように注目単位領域ＵＢｉｎと、その周囲に斜線で示す１次の単位領域（群）Ｕ−１までを判別対象領域Ａｄに設定する。これに対して、図４４におけるステップＳ５１２の判定において、注目単位領域ＵＢｉｎの面積が面積の閾値未満である場合には、ステップＳ５１４に示すように判別対象領域設定部５４３ｇは、注目単位領域ＵＢｉｎと、この注目単位領域ＵＢｉｎに直接接している１次の単位領域（群）Ｕ−１と、さらに１次の単位領域（群）Ｕ−１に直接接する２次の単位領域（群）Ｕ−２までを判別対象領域Ａｄに設定する。換言すると、判別対象領域設定部５４３ｇは、０次の単位領域と、１次の単位領域と、２次の単位領域までの（単位領域群の）領域を判別対象領域Ａｄとして設定する。この場合の判別対象領域Ａｄは図４５Ｂのようになる。そして、図４４に示した判別対象領域Ａｄの設定処理を終了、つまり、図３３ＡにおけるステップＳ５０８の処理を終了する。【０２３１】
このように、第２の特徴量としての例えば面積値が閾値未満の場合には、閾値以上の場合よりも判別対象領域Ａｄに含める単位領域の範囲を拡大することにより、判別対象領域Ａｄから粘膜の状態を判別するために利用する情報が不足することなく、適切に判別を行うことができるようにする。【０２３２】
判別対象領域設定部５４３ｇは、判別対象領域Ａｄを設定（決定）後、その設定（決定）の情報を特徴量算出部５４３ｆの第１の特徴量算出部５４４ａに出力する。そして、上述したように図３３ＡにおけるステップＳ５０９以降の処理を行う。【０２３３】
なお、判別対象領域Ａｄの設定が、図４４に示したように注目単位領域ＵＢｉｎの面積に応じて１次の単位領域（群）Ｕ−１又は２次の単位領域（群）Ｕ−２に設定する場合に限定されるものでない。３次の単位領域（群）Ｕ−３を用いるように設定しても良い。例えば、図４４のステップＳ５１２の判定において注目単位領域ＵＢｉｎの面積が閾値（具体的には５０００）未満の場合には、さらに図４６のステップＳ５１５に示すように注目単位領域ＵＢｉｎの面積が（上記閾値より小さい値の）第２の閾値（例えば３０００）以上か否かを判定するようにしても良い。【０２３４】
そして、注目単位領域ＵＢｉｎの面積値が第２の閾値以上の場合には、図４２のステップＳ５１４に示すように２次の単位領域（群）Ｕ−２までを判別対象領域Ａｄに含める。【０２３５】
これに対して、注目単位領域ＵＢｉｎの面積の値が第２の閾値未満の場合には、ステップＳ５１６に示すように２次の単位領域（群）Ｕ−２の周囲に接する３次の単位領域（群）Ｕ−３までを判別対象領域Ａｄに含めるようにしても良い。このように、２段階の閾値を設定して、閾値との比較結果に応じて判別対象領域Ａｄに含める単位領域（群）の次数を設定しても良いし、３段階以上の閾値を設定して、閾値との比較結果に応じて判別対象領域Ａｄに含める単位領域（群）の次数を設定しても良い。【０２３６】
または、例えば以下の式（２）のような演算処理によって、判別対象領域Ａｄに含める単位領域（群）の次数（この次数を接続次数と定義）Ｎを設定しても良い。
接続次数Ｐ＝１００００／（注目単位領域ＵＢｉｎの面積）    （２）
ここで、（２）式の演算結果における小数点以下は切り捨てる。また、演算結果が１未満の場合（つまり、注目単位領域ＵＢｉｎの面積が１００００を超える場合）には、Ｎ＝１とする。【０２３７】
次に図４３Ａのような画像の場合において判別対象領域の範囲設定に有効となる次数を利用した判別対象領域設定手段及び判別対象領域設定方法を以下に説明する。図４３Ａの画像に対して、図４７のステップＳ５４１に示すように単位領域の設定を行った後、ステップＳ５４２に示すように注目単位領域の設定の処理を行う。【０２３８】
この場合、認識部５４３ｊは、共通の粘膜微細構造を有している単位領域を互いに隣接する単位領域（又は単位領域群）であると認識する。そして、第３の特徴量算出部５４４ｃは、認識部５４３ｊによる認識結果に基づき注目単位領域ＵＢｉｎに隣接する単位領域の次数を第３の特徴量として算出する。【０２３９】
上述したように図４３Ａに示す画像においては、例えば図４３Ｂに示すように例えば画像の中心に最も近い距離に存在する単位領域として注目単位領域ＵＢｉｎが設定される。なお上述したようにＣ１の条件以外の例えばＣ２又はＣ３の条件に該当するように注目単位領域ＵＢｉｎを設定しても良い。【０２４０】
図４７のステップＳ５４３に示すように第２の特徴量算出部５４４ｂは注目単位領域ＵＢｉｎの面積、幅などの第２の特徴量の算出を行う。第２の特徴量の算出結果に基づき、ステップＳ５４４に示すように判別対象領域設定部５４３ｇは、次数の閾値以下となる次数の単位領域を識別して判別対象領域Ａｄとして設定する。例えば、図４４の処理により判別対象領域Ａｄを設定する場合、注目単位領域ＵＢｉｎの面積が閾値以下の場合には、次数が２以下の単位領域を判別対象領域Ａｄとして設定する。【０２４１】
図４８は、図４３Ａの画像の場合に対して注目単位領域ＵＢｉｎの面積が閾値以下の場合に設定される判別対象領域Ａｄの例を示す。この場合には、注目単位領域ＵＢｉｎを０次の単位領域として、その外側に共通のＭＣＥ５５１を介して接する４つの単位領域からなる１次の単位領域（群）Ｕ−１と１次の単位領域（群）Ｕ−１の外側に共通のＭＣＥを介して接する７つの単位領域からなる２次の単位領域（群）Ｕ−２により判別対象領域Ａｄが設定される。なお、図４９は、注目単位領域ＵＢｉｎの周囲の単位領域が共通のＭＣＥ５５１を介して接していることの説明図を示す。図４９に示すように注目単位領域ＵＢｉｎは、この注目単位領域ＵＢｉｎを構成する帯状のＭＣＥ５５１の下側部分が単位領域ＵＢ１とＵＢ２のＭＣＥ５５１と共通している。他の単位領域に関しても同様に共通のＭＣＥ５５１を介して接している。認識部５４３ｊは、注目単位領域ＵＢｉｎの周囲の複数の単位領域のうち、共通の粘膜微細構造としてのＭＣＥ５５１を有している単位領域を互いに隣接する単位領域であると認識する。【０２４２】
このように注目単位領域ＵＢｉｎに対する次数を利用して判別対象領域Ａｄを設定した場合には、注目単位領域ＵＢｉｎに関連性が高い領域を判別対象領域Ａｄに設定することができる。図４７に示すようにステップＳ５４４の次のステップＳ５４５において判別部５４３ｈは、判別対象領域Ａｄに対する第１の特徴量算出部５４４ａによる第１の特徴量の算出結果を用いて粘膜状態の判別を行う。更に次のステップＳ５４６において、判別部５４３ｈは、判別結果を映像信号生成部５４１ｃに出力し、表示装置５０５には判別結果が表示される。そして、図４７の処理が終了する。【０２４３】
図４７に示すように次数を利用して判別対象領域Ａｄを設定した場合には、図４１Ｂのように単位領域が連結している場合はもとより、図４３Ａに示すように領域Ａ１及びＡ２のように単位領域が連結していないような画像の場合にも、注目単位領域ＵＢｉｎとの関連性が高い単位領域を含むように判別対象領域Ａｄを設定できるので、精度の高い粘膜状態の判別を行うことができる。【０２４４】
なお、図４２においては、平均の円形度Ｃａｖと判別用閾値とを用いて判別を行っているが、円形度、面積、周囲長の変動係数ＣＶを算出し、変動係数の閾値（例えば０．３）以上の場合には粘膜状態が不規則な構造、閾値未満の場合には粘膜状態が規則的な構造と判別するようにしても良い。【０２４５】
また、注目単位領域ＵＢｉｎの円形度、面積、周囲長と、判別対象領域Ａｄ内の平均値とを比較し、前者と後者の比が１．３の閾値以上の場合には粘膜状態が不規則な構造、閾値未満の場合には粘膜状態が規則的な構造と判別するようにしても良い。【０２４６】
また、上述の説明においては、判別対象領域Ａｄに含まれる各単位領域全体で各種の特徴量を算出した場合を説明したが、各単位領域に含まれる血管、ＭＣＥ、窩間部それぞれから上述した各種の特徴量を算出するようにしても良い。また、血管、ＭＣＥ、窩間部それぞれに対応した閾値を用いて粘膜状態を判別するようにしても良い。【０２４７】
また、上述における単位領域を設定（算出）するための説明において、ＭＣＥ領域ＭＢｉの幅Ｔｋを算出する場合、概略閉領域ＣＢｊの境界画素ＢＱｋを用いて算出する場合を説明したが、ＭＣＥ領域ＭＢｉから算出しても良い。換言すると、幅算出部５４５ａのような特徴量算出部は、粘膜微細構造領域としてのＭＣＥ領域ＭＢｉから単位領域の範囲設定に用いられる特徴量を算出しても良いし、又は閉領域としての概略閉領域ＣＢｊから単位領域の範囲設定に用いられる特徴量を算出するようにしても良い。【０２４８】
なお、図３３ＡにおけるステップＳ５０２における前処理の内容は、ノイズ抑制と逆ガンマ補正に限定されるものではなく、明るさや色調の補正等を加えても良い。また、前処理の各手法についても、手法を限定するものではなく、対象とする画像や機器の特性に応じて変更してよい。例えば本実施形態ではノイズ抑制の手法としてメディアンフィルタリングを用いたが、平滑化フィルタなどの他の手法を用いてもよい。【０２４９】
ステップＳ５０３におけるＭＣＥ領域ＭＢｉの検出又は抽出方法は、前述の構造成分抽出手法に限定されるものではなく、他の手法を用いてもよい。例えば、輝度値や色調などの画素値に対する閾値処理、ガボールフィルタ等の各種周波数フィルタを用いた手法、公知技術であるヘッセ行列やベクトル集中度を用いた線分検出処理でもよい。【０２５０】
ステップＳ５０４における概略閉領域ＣＢｊの検出又は識別手法は、前述のラベリングを用いた手法に限定されるものではなく、他の手法を用いてもよい。例えば、検出されたＭＣＥ領域ＭＢｉの境界画素ＢＱｋを走査することによって閉領域を探索し、概略閉領域ＣＢｊを検出してもよい。【０２５１】
ステップＳ５０５において、幅Ｔｋは境界画素ＢＱｋから画素数をカウントすることで算出したが、この方法に限るものではなく、ステップＳ５０３のＭＣＥ領域ＭＢｉの抽出の際に用いたテンプレートやフィルタのサイズを幅Ｔｋとして用いるなど、他の方法を用いてもよい。【０２５２】
また、幅Ｔｋの算出を全境界画素ＢＱｋにおいて実施したが、全境界画素ＢＱｋを用いる場合に限らず、例えば数画素おきにサンプリングした画素から幅Ｔｋを算出してもよい。  
さらに、領域サイズＢＳｊの算出は、幅Ｔｋの平均値に限定されるものではなく、幅Ｔｋの最頻値・最小値・最大値等の他の統計量を用いてもよい。【０２５３】
また、領域サイズＢＳｊの算出は、幅Ｔｋを用いた方法に限定されるものではなく、概略閉領域ＣＢｊのサイズ・形状等から算出しても良いし、ユーザが任意の値を設定してもよい。また、概略閉領域ＣＢｊの面積などから単位領域の範囲を規定する領域サイズＢＳｊを決定しても良い。【０２５４】
さらに、本実施形態では単位領域ＵＢｊの範囲を、概略閉領域ＣＢｊの境界画素からの距離で設定したが、この方法に限定されるものではなく、例えば概略閉領域ＣＢｊの中心点（重心）などを基準に、単位領域ＵＢｊの範囲を設定してもよい。【０２５５】
図４０では、それぞれの単位領域ＵＢｊが重複を許容する例を示したが、重複している部分がどちらの単位領域ＵＢｊに属するかを判定し、重複する領域を分割してもよい。【０２５６】
単位領域ＵＢｊとして設定された各画素を画像データとして保持し、映像信号生成部５４１ｃによって映像信号を生成することで、表示装置５０５等に画像表示してもよい。【０２５７】
本実施例形態によれば、粘膜微細構造を表す医用画像において、生体組織学的に一単位となる領域を単位領域として分離又は識別可能に設定する。そして、単位領域を単位として、注目する注目単位領域ＵＢｉｎを含むようにその周囲に適切なサイズの単位領域群からなる判別対象領域を設定し、判別対象領域の粘膜状態を判別することができる。【０２５８】
このため、複雑な画像データにおいても診断しようとする判別対象領域を、生体組織学的な単位領域を単位として適切なサイズに設定することができ、判別対象領域の粘膜状態を適切に判別して、診断等を支援することができる。【０２５９】
これに対して、生体組織学的な単位領域を設定できない従来例の場合には、生体組織学的に複数単位に連なった複雑な範囲に対して診断を行うことが必要となり、状態判別が行い難くなってしまう。【０２６０】
なお、上述した第３の実施形態において、注目単位領域ＵＢｉｎを判別対象領域Ａｄに設定して、この注目単位領域ＵＢｉｎ単体（を判別対象領域Ａｄに設定して）第１の特徴量の算出を行い、算出された第１の特徴量に基づいて、注目単位領域ＵＢｉｎの粘膜状態の判別を行うようにしても良い。具体的には、例えば図４１Ａにおいて設定した注目単位領域ＵＢｉｎを判別対象領域Ａｄに設定する。また、図４３Ｂに示した注目単位領域ＵＢｉｎを判別対象領域Ａｄに設定しても良い。【０２６１】
図５０はこの場合の処理を示す。図５０に示す処理は、ステップＳ５０１からＳ５０６までは図３３Ａにおいて説明した内容と同じであり、ステップＳ５０６の処理後に、図３３ＡのＳ５０７，Ｓ５０８を行うことなく、ステップＳ５０９とＳ５１０の処理を行う。【０２６２】
なお、図３３Ａにおいては、注目単位領域ＵＢｉｎを含む複数の単位領域からなる判別対象領域Ａｄに対して、第１の特徴量の算出を行っていたが、図５０に示すステップＳ５０９においては、第１の特徴量算出部５４４ａは、注目単位領域ＵＢｉｎに対して第１の特徴量の算出を行う。第１の特徴量算出部５４４ａは、例えば、注目単位領域ＵＢｉｎの第１の特徴量として円形度を算出する。また、ステップＳ５１０において、判別部５４３ｈは、算出された円形度が例えば閾値としての０．６以上の場合には注目単位領域ＵＢｉｎの粘膜が規則的な構造、０．６未満の場合には、不規則的な構造と判定する。或いは、注目単位領域ＵＢｉｎに含まれるＭＣＥの太さ（幅）の変動係数が０．３未満の場合には、注目単位領域ＵＢｉｎの粘膜が規則的な構造、０．３以上の場合には不規則的な構造と判定するようにしても良い。【０２６３】
なお、上述した実施形態等においては、粘膜状態を判別する例として、規則的な構造であるか不規則的な構造であるかと粘膜の「状態」を表すカテゴリの場合で説明した。このようなカテゴリの場合に限定されるものでなく、例えば第１の特徴量の統計量の算出結果を閾値と比較して、癌か、非癌かの判別を行うようにした「病状」又は「医学的な分類」に関するカテゴリの判別を行うようにしても良い。また、上述した実施形態においては、胃の場合で説明したが、その他の大腸、食道等の生体粘膜を撮像した医用画像に適用することもできる。【０２６４】
なお、判別部５４３ｈが、第１の特徴量を算出する第１の特徴量算出部５４４ａを備える構成にしても良い。また、判別部５４３ｈが、図３２の点線で示すように第１の特徴量の統計量を算出する統計量算出部５４７ｂを備える構成にしても良い。また、判別部５４３ｈが、前記統計量に基づいて粘膜状態を判別するようにしても良い。また、上述した実施形態等を部分的に組み合わせて構成される実施形態も本発明に属する。【０２６５】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変更や応用が可能であることは勿論である。【０２６６】
本出願は、２０１２年１１月７日に日本国に出願された特願２０１２−２４５６６７号、及び、２０１２年１２月５日に日本国に出願された特願２０１２−２６６４４５号を優先権主張の基礎として出願するものであり、上記の開示内容は、本願明細書、請求の範囲、図面に引用されたものとする。
【要約】
医療用画像処理装置に設けられた演算部４１ｂは、生体粘膜を撮像して得られる生体粘膜画像が入力される入力部４３ａと、入力された生体粘膜画像から粘膜微細構造に対応する粘膜微細構造領域を抽出する領域抽出部４３ｃと、粘膜微細構造領域によって包囲されるとみなされる少なくとも１つの閉領域を識別する閉領域識別部４３ｄと、粘膜微細構造領域及び閉領域に基づき単位領域を設定する単位領域設定部４３ｅと、を有する。【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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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１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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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１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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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３１】
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【図３２】
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【図３３Ａ】
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【図３３Ｂ】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１Ａ】
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【図４１Ｂ】
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【図４２】
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【図４３Ａ】
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【図４３Ｂ】
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【図４３Ｃ】
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【図４３Ｄ】
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【図４４】
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【図４５Ａ】
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【図４５Ｂ】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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