(57)【要約】  AI（Artificial Intelligence）などの認識処理によって、病変部などの診断を行う場合において、認識処理で得られた認識結果に対する信頼性を高めることができる医療用画像処理装置及び内視鏡システム並びに医療用画像処理装置の作動方法を提供する。  第１の医用画像（８０）と、第１の医用画像（８０）に対して比較対象となる第２の医用画像とを比較を行う。第２の医用画像のうち、比較の結果に従って選択される特定の医用画像（８２）を取得する。モニタは、特定の医用画像（８２）に対して施される処理であって観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果（８４）を複数表示する。
2018180631.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観察対象を撮像部で撮像して得られる第１の医用画像を取得する医用画像取得部と、
前記第１の医用画像と、前記第１の医用画像に対して比較対象となる第２の医用画像との比較を行い、前記第２の医用画像のうち、前記比較の結果に従って選択される特定の医用画像を取得する医用画像選択部と、
前記特定の医用画像に対して施される処理であって前記観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果を表示部に複数表示する表示制御部とを備える医療用画像処理装置。
【請求項２】
前記医用画像選択部は、前記第１の医用画像の特徴量と前記第２の医用画像の特徴量を比較し、前記特徴量の類似度に従って、前記特定の医用画像の選択を行う請求項１記載の医療用画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴量は、血管密度、血管形状、血管の分岐数、血管の太さ、血管の長さ、血管の蛇行度、血管の深達度、腺管形状、腺管開口部形状、腺管の長さ、腺管の蛇行度、色情報のうち、少なくともいずれか、もしくは、２以上組み合わせた値である請求項２記載の医療用画像処理装置。
【請求項４】
前記認識結果は複数種類あり、前記表示制御部は、種類毎の前記認識結果の比率を表示部に表示する請求項１ないし３いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項５】
前記認識結果は複数種類あり、前記表示制御部は、前記認識結果の数を種類毎に表示部に表示する請求項１ないし４いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項６】
前記表示制御部は、前記第２の医用画像に関連付けて記録された結果であって、ユーザーが前記観察対象を判断したユーザー認識結果も合わせて前記表示部に表示する請求項１ないし５いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項７】
前記認識結果は、前記第２の医用画像に関連付けて記録された結果であって、他の医療用画像処理装置で認識処理を行って得られた認識結果を含む請求項１ないし６いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項８】
前記認識結果は、少なくとも前記観察対象が病変部であることと、前記観察対象が正常部であることを含む請求項１ないし７いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項９】
前記認識結果は、少なくとも病変の種類を含む請求項１ないし８いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項１０】
前記第２の医用画像は医用画像蓄積部に予め登録されている請求項１ないし９いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項１１】
前記第２の医用画像は、前記撮像部によって、前記第１の医用画像よりも前のタイミングで撮像して得られる請求項１ないし９いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項１２】
前記第２の医用画像は、前記撮像部によって、前記第１の医用画像よりも後のタイミングで撮像して得られる請求項１ないし９いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項１３】
前記第２の医用画像は、特殊光で照明された観察対象を撮像して得られる請求項１ないし１２いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項１４】
前記特殊光は４５０ｎｍ以下の波長域を有する請求項１３記載の医療用画像処理装置。
【請求項１５】
第２の医用画像は、同一の観察対象であって観察対象の拡大率がそれぞれ異なる複数の画像を含む請求項１ないし１４いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項１６】
観察対象を照明するための照明光を発生する光源装置と、
前記照明光で照明された観察対象を撮像する撮像部を有する内視鏡と、
前記撮像部で前記観察対象を撮像して得られる第１の医用画像を取得する医用画像取得部と、
前記第１の医用画像と、前記第１の医用画像に対して比較対象となる第２の医用画像との比較を行い、前記第２の医用画像のうち、前記比較の結果に従って選択される特定の医用画像を取得する医用画像選択部と、
前記特定の医用画像に対して施される処理であって前記観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果を複数表示する表示部とを備える内視鏡システム。
【請求項１７】
医用画像取得部が、観察対象を撮像部で撮像して第１の医用画像を取得する医用画像取得ステップと、
医用画像選択部が、前記第１の医用画像と、前記第１の医用画像に対して比較対象となる第２の医用画像との比較を行い、前記第２の医用画像のうち、前記比較の結果に従って選択される特定の医用画像を取得する医用画像選択ステップと、
表示制御部が、前記特定の医用画像に対して施される処理であって前記観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果を表示部に複数表示する表示ステップとを有する医療用画像処理装置の作動方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、病変部の進行度の鑑別など観察対象の鑑別を支援するための医療用画像処理装置及び内視鏡システム並びに医療用画像処理装置の作動方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野においては、内視鏡画像、X線画像、CT（Computed Tomography）画像、MR（Magnetic Resonanse）画像を用いて、患者の病状の診断や経過観察などの画像診断が行われている。このような画像診断に基づいて、医師などは治療方針の決定などを行っている。しかしながら、医師などの画像診断を行う者の経験が浅い場合や、経験があっても、診断の対象となる画像が珍しい症例であり、得意分野以外のものである場合には、医師が画像診断を確実に行うことが難しい場合がある。【０００３】
このような状況において、医師などの経験不足等を補うため、診断時に取得した診断時取得画像に合わせて、過去の症例の画像を用いることが行われている。例えば、特許文献１及び特許文献２では、データベースに蓄積した過去症例画像の中から、画像的特徴量の類似度の高い過去症例画像を検索して、それら検索した過去症例画像を表示装置に表示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−３２５２９４号公報
【特許文献２】特開２００４−５３６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年においては、AI（Artificial Intelligence）などの観察対象を機械的に認識するための認識処理によって、観察対象を自動的に診断することが行われつつある。このような認識処理を用いることで、医師の経験不足を補うことができるとともに、主観的な判断を排して、客観的な診断結果を得ることができる。しかしながら、診断に使用する認識処理が、医療現場において一般的でなく、十分な信頼性を獲得していない場合には、認識処理で得られる認識結果が重要視されないことがあると考えられる。したがって、認識処理によって病変部などの診断を行う場合において、認識処理に対する信頼性を高めることが求められていた。【０００６】
なお、特許文献１及び２においては、過去症例画像とともに診断結果を提示することが記載されているが、診断結果は、医師による主観的な判断に基づいて得られた結果であり、医師によってバラツキがあるものと考えられる。このような医師による診断結果のバラツキを無くすためにも、認識処理で得られる認識結果を用いて、より客観的な診断を行うことが求められていた。【０００７】
本発明は、AI（Artificial Intelligence）などの認識処理によって、病変部などの診断を行う場合において、認識処理で得られた認識結果に対する信頼性を高めることができる医療用画像処理装置及び内視鏡システム並びに医療用画像処理装置の作動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】
【０００８】
本発明の医療用画像処理装置は、医用画像取得部と、医用画像選択部と、表示制御部とを備える。医用画像取得部は、観察対象を撮像部で撮像して得られる第１の医用画像を取得する。医用画像選択部は、第１の医用画像と、第１の医用画像に対して比較対象となる第２の医用画像との比較を行い、第２の医用画像のうち、比較の結果に従って選択される特定の医用画像を取得する。表示制御部は、特定の医用画像に対して施される処理であって観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果を表示部に複数表示する。【０００９】
医用画像選択部は、第１の医用画像の特徴量と第２の医用画像の特徴量を比較し、特徴量の類似度に従って、特定の医用画像の選択を行うことが好ましい。特徴量は、血管密度、血管形状、血管の分岐数、血管の太さ、血管の長さ、血管の蛇行度、血管の深達度、腺管形状、腺管開口部形状、腺管の長さ、腺管の蛇行度、色情報のうち、少なくともいずれか、もしくは、２以上組み合わせた値であることが好ましい。【００１０】
認識結果は複数種類あり、表示制御部は、種類毎の認識結果の比率を表示部に表示することが好ましい。認識結果は複数種類あり、表示制御部は、認識結果の数を種類毎に表示部に表示することが好ましい。表示制御部は、第２の医用画像に関連付けて記録された結果であってユーザーが観察対象を判断したユーザー認識結果も合わせて表示部に表示することが好ましい。認識結果は、第２の医用画像に関連付けて記録された結果であって、他の医療用画像処理装置で認識処理を行って得られた認識結果を含むことが好ましい。認識結果は、少なくとも観察対象が病変部であることと、観察対象が正常部であることを含むことが好ましい。認識結果は、少なくとも病変の種類を含むことが好ましい。【００１１】
第２の医用画像は医用画像蓄積部に予め登録されていることが好ましい。第２の医用画像は、撮像部によって、第１の医用画像よりも前のタイミングで撮像して得られることが好ましい。第２の医用画像は、撮像部によって、第１の医用画像よりも後のタイミングで撮像して得られることが好ましい。【００１２】
第２の医用画像は、特殊光で照明された観察対象を撮像して得られることが好ましい。特殊光は４５０ｎｍ以下の波長域を有することが好ましい。第２の医用画像は、同一の観察対象であって観察対象の拡大率がそれぞれ異なる複数の画像を含むことが好ましい。【００１３】
本発明の内視鏡システムは、光源装置と、内視鏡と、医用画像取得部と、医用画像選択部と、表示部とを備える。光源装置は、観察対象を照明するための照明光を発生する。内視鏡は、照明光で照明された観察対象を撮像する撮像部を有する。医用画像取得部は、撮像部で観察対象を撮像して得られる第１の医用画像を取得する。医用画像選択部は、第１の医用画像と、第１の医用画像に対して比較対象となる第２の医用画像との比較を行い、第２の医用画像のうち、比較の結果に従って選択される特定の医用画像を取得する。表示部は、特定の医用画像に対して施される処理であって観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果を複数表示する。【００１４】
本発明の医療用画像処理装置の作動方法は、医用画像取得ステップと、医用画像選択ステップと、表示ステップとを有する。医用画像取得ステップでは、医用画像取得部が、観察対象を撮像部で撮像して第１の医用画像を取得する。医用画像選択ステップでは、医用画像選択部が、第１の医用画像と、第１の医用画像に対して比較対象となる第２の医用画像との比較を行い、第２の医用画像のうち、比較の結果に従って選択される特定の医用画像を取得する。表示ステップでは、表示制御部が、特定の医用画像に対して施される処理であって観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果を表示部に複数表示する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、AI（Artificial Intelligence）などの認識処理を使用して、病変部などの診断を行う場合において、認識処理で得られた認識結果に対する信頼性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】内視鏡システムの外観図である。
【図２】複数のLED光源を備える第１実施形態の内視鏡システムの機能を示すブロック図である。
【図３】紫色光Ｖ、青色光Ｂ、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒの分光スペクトルを示すグラフである。
【図４】第１実施形態の通常光の分光スペクトルを示すグラフである。
【図５】第１実施形態の特殊光の分光スペクトルを示すグラフである。
【図６】医用画像蓄積部を備える鑑別支援モード用処理部の機能を示すブロック図である。
【図７】鑑別支援モード用照明光として通常光のみを用いる場合における鑑別支援画像を示す画像図である。
【図８】鑑別支援モード用照明光が通常光のみである場合における鑑別支援モードの一連の流れを示すフローチャートである。
【図９】第２の医用画像の取得タイミングが第１の医用画像の取得タイミングより前であることを示す説明図である。
【図１０】第２の医用画像記憶部を備える鑑別支援モード用処理部の機能を示すブロック図である。
【図１１】第２の医用画像の取得タイミングが第１の医用画像の取得タイミングより後であることを示す説明図である。
【図１２】鑑別支援モード用照明光が通常光と特殊光である場合における鑑別支援モードの一連の流れを示すフローチャートである。
【図１３】鑑別支援モード用照明光として通常光と特殊光を用いる場合における鑑別支援画像を示す画像図である。
【図１４】非拡大観察時の特定の医用画像及びその認識結果と拡大観察時の特定の医用画像及びその認識結果を含む鑑別支援画像を示す画像図である。
【図１５】レーザ光源と蛍光体を用いて観察対象の照明を行う内視鏡システムの機能を示すブロック図である。
【図１６】レーザ光源と蛍光体を用いて観察対象の照明を行う内視鏡システムにおける通常光の分光スペクトルを示すグラフである。
【図１７】レーザ光源と蛍光体を用いて観察対象の照明を行う内視鏡システムにおける特殊光の分光スペクトルを示すグラフである。
【図１８】白色光光源部と回転フィルタを用いて観察対象の照明を行う内視鏡システムの機能を示すブロック図である。
【図１９】回転フィルタの平面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
［第１実施形態］
図１に示すように、内視鏡システム１０は、内視鏡１２と、光源装置１４と、プロセッサ装置１６と、モニタ１８（表示部）と、コンソール１９とを有する。内視鏡１２は、光源装置１４と光学的に接続し、かつ、プロセッサ装置１６と電気的に接続する。内視鏡１２は、被検体内に挿入する挿入部１２ａと、挿入部１２ａの基端部分に設けた操作部１２ｂと、挿入部１２ａの先端側に設けた湾曲部１２ｃ及び先端部１２ｄを有している。操作部１２ｂのアングルノブ１３ａを操作することにより、湾曲部１２ｃが湾曲動作する。この湾曲動作によって、先端部１２ｄが所望の方向に向けられる。
【００１８】
また、操作部１２ｂには、アングルノブ１３ａの他、静止画像の取得操作に用いる静止画像取得部１３ｂ、観察モードの切り替え操作に用いるモード切替部１３ｃ、ズーム倍率の変更操作に用いるズーム操作部１３ｄを設けている。静止画像取得部１３ｂは、モニタ１８に観察対象の静止画像を表示するフリーズ操作と、ストレージに静止画像を保存するレリーズ操作が可能である。
【００１９】
内視鏡システム１０は、観察モードとして、通常モードと、特殊モードと、鑑別支援モードとを有している。観察モードが通常モードである場合、複数色の光を通常モード用の光量比Ｌｃで合波した通常光を発光するとともに、この通常光で照明中の観察対象を撮像して得られた画像信号に基づき、通常画像をモニタ１８に表示する。また、観察モードが特殊モードである場合、複数色の光を特殊モード用の光量比Ｌｓで合波した特殊光を発光するとともに、この特殊光で照明中の観察対象を撮像して得られた画像信号に基づき、特殊画像をモニタ１８に表示する。
【００２０】
また、観察モードが鑑別支援モードである場合、鑑別支援モード用照明光を発光する。本実施形態では、鑑別支援モード用照明光として、通常光を発光するが、特殊光を発光するようにしてもよい。この鑑別支援モード用照明光で照明中の観察対象を撮像して得られる画像から、観察対象の鑑別を支援するための鑑別支援画像を生成して、モニタ１８に表示する。
【００２１】
プロセッサ装置１６は、モニタ１８及びコンソール１９と電気的に接続する。モニタ１８は、観察対象の画像や、画像に付帯する情報等を出力表示する。コンソール１９は、関心領域（ROI : Region Of Interest）の指定等や機能設定等の入力操作を受け付けるユーザインタフェースとして機能する。
【００２２】
図２に示すように、光源装置１４は、観察対象の照明に用いる照明光を発する光源部２０と、光源部２０を制御する光源制御部２２とを備えている。光源部２０は、複数色のＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の半導体光源である。光源制御部２２は、ＬＥＤ等のオン／オフや、ＬＥＤ等の駆動電流や駆動電圧の調整によって、照明光の発光量を制御する。また、光源制御部２２は、光学フィルタの変更等によって、照明光の波長帯域を制御する。
【００２３】
第１実施形態では、光源部２０は、Ｖ−ＬＥＤ（Violet Light Emitting Diode）２０ａ、Ｂ−ＬＥＤ（Blue Light Emitting Diode）２０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ（Green Light Emitting Diode）２０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ（Red Light Emitting Diode）２０ｄの４色のＬＥＤと、波長カットフィルタ２３とを有している。図３に示すように、Ｖ−ＬＥＤ２０ａは、波長帯域３８０ｎｍ〜４２０ｎｍの紫色光Ｖを発する。
【００２４】
Ｂ−ＬＥＤ２０ｂは、波長帯域４２０ｎｍ〜５００ｎｍの青色光Ｂを発する。Ｂ−ＬＥＤ２３ｂから出射した青色光Ｂのうち少なくともピーク波長の４５０ｎｍよりも長波長側は、波長カットフィルタ２３によりカットされる。これにより、波長カットフィルタ２３を透過した後の青色光Bxは、４２０〜４６０nmの波長範囲になる。このように、４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光をカットしているのは、この４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光は、観察対象である血管の血管コントラストを低下させる要因であるためである。なお、波長カットフィルタ２３は、４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光をカットする代わりに、４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光を減光させてもよい。
【００２５】
Ｇ−ＬＥＤ２０ｃは、波長帯域が４８０ｎｍ〜６００ｎｍに及ぶ緑色光Ｇを発する。Ｒ−ＬＥＤ２０ｄは、波長帯域が６００ｎｍ〜６５０ｎｍに及び赤色光Ｒを発する。なお、各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄから発せられる光は、それぞれの中心波長とピーク波長とが同じであっても良いし、異なっていても良い。
【００２６】
光源制御部２２は、各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの点灯や消灯、及び点灯時の発光量等を独立に制御することによって、照明光の発光タイミング、発光期間、光量、及び分光スペクトルの調節を行う。光源制御部２２における点灯及び消灯の制御は、観察モードごとに異なっている。なお、基準の明るさは光源装置１４の明るさ設定部又はコンソール１９等によって設定可能である。
【００２７】
通常モード又は鑑別支援モードの場合、光源制御部２２は、Ｖ−ＬＥＤ２０ａ、Ｂ−ＬＥＤ２０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ２０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ２０ｄを全て点灯させる。その際、図４に示すように、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒ間の光量比Lｃは、青色光Bxの光強度のピークが、紫色光Ｖ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒのいずれの光強度のピークよりも大きくなるように、設定されている。これにより、通常モード又は鑑別支援モードでは、光源装置１４から、紫色光Ｖ、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒを含む通常モード用又は鑑別支援モード用の多色光が、通常光として、が発せられる。通常光は、青色帯域から赤色帯域まで一定以上の強度を有しているため、ほぼ白色となっている。
【００２８】
特殊モードの場合、光源制御部２２は、Ｖ−ＬＥＤ２０ａ、Ｂ−ＬＥＤ２０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ２０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ２０ｄを全て点灯させる。その際、図５に示すように、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒ間の光量比Lｓは、紫色光Vの光強度のピークが、青色光Bx、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒのいずれの光強度のピークよりも大きくなるように、設定されている。また、緑色光G及び赤色光Rの光強度のピークは、紫色光V及び青色光Bｘの光強度のピークよりも小さくなるように、設定されている。これにより、特殊モードでは、光源装置１４から、紫色光Ｖ、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒを含む特殊モード用の多色光が、特殊光として発せられる。特殊光は、紫色光Ｖが占める割合が大きいことから、青みを帯びた光となっている。なお、特殊光は、４色全ての光が含まれていなくてもよく、４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄのうち少なくとも１色のＬＥＤからの光が含まれていればよい。また、特殊光は、４５０ｎｍ以下に主な波長域、例えばピーク波長又は中心波長を有することが好ましい。
【００２９】
図２に示すように、光源部２０が発した照明光は、ミラーやレンズ等で形成される光路結合部（図示しない）を介して、挿入部１２ａ内に挿通したライトガイド２４に入射する。ライトガイド２４は、内視鏡１２及びユニバーサルコードに内蔵され、照明光を内視鏡１２の先端部１２ｄまで伝搬する。ユニバーサルコードは、内視鏡１２と光源装置１４及びプロセッサ装置１６とを接続するコードである。なお、ライトガイド２４としては、マルチモードファイバを使用することができる。一例として、ライトガイド２４には、コア径１０５μｍ、クラッド径１２５μｍ、外皮となる保護層を含めた径がφ０．３ｍｍ〜φ０．５ｍｍの細径なファイバケーブルを使用することができる。
【００３０】
内視鏡１２の先端部１２ｄには、照明光学系３０ａと撮像光学系３０ｂとを設けている。照明光学系３０ａは、照明レンズ３２を有している。この照明レンズ３２を介して、ライトガイド２４を伝搬した照明光によって観察対象を照明する。撮像光学系３０ｂは、対物レンズ３４と、拡大光学系３６と、撮像センサ３８（本発明の「撮像部」に対応する）とを有している。これら対物レンズ３４及び拡大光学系３６を介して、観察対象からの反射光、散乱光、及び蛍光等の各種の光が撮像センサ３８に入射する。これにより、撮像センサ３８に観察対象の像が結像する。
【００３１】
拡大光学系３６は、観察対象を拡大するズームレンズ３６ａと、ズームレンズ３６ａを光軸方向ＣＬに移動させるレンズ駆動部３６ｂとを備えている。ズームレンズ３６ａは、レンズ駆動部３６ｂによるズーム制御に従って、テレ端とワイド端の間で自在に移動させることで、撮像センサ３８に結像する観察対象を拡大又は縮小させる。
【００３２】
撮像センサ３８は、照明光が照射された観察対象を撮像するカラー撮像センサである。撮像センサ３８の各画素には、Ｒ（赤色）カラーフィルタ、Ｇ（緑色）カラーフィルタ、Ｂ（青色）カラーフィルタのいずれかが設けられている。撮像センサ３８は、Ｂカラーフィルタが設けられているＢ画素で紫色から青色の光を受光し、Ｇカラーフィルタが設けられているＧ画素で緑色の光を受光し、Ｒカラーフィルタが設けられているＲ画素で赤色の光を受光する。そして、各色の画素から、ＲＧＢ各色の画像信号を出力する。撮像センサ３８は、出力した画像信号を、ＣＤＳ回路４０に送信する。
【００３３】
通常モード又は鑑別支援モードにおいては、撮像センサ３８は、通常光が照明された観察対象を撮像することにより、B画素からBｃ画像信号を出力し、G画素からGc画像信号を出力し、R画素からRｃ画像信号を出力する。また、特殊モードにおいては、撮像センサ３８は、特殊光が照明された観察対象を撮像することにより、B画素からBｓ画像信号を出力し、G画素からGｓ画像信号を出力し、R画素からRｓ画像信号を出力する。
【００３４】
撮像センサ３８としては、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）撮像センサやＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）撮像センサ等を利用可能である。また、ＲＧＢの原色のカラーフィルタを設けた撮像センサ３８の代わりに、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）及びＧ（緑）の補色フィルタを備えた補色撮像センサを用いても良い。補色撮像センサを用いる場合には、ＣＭＹＧの４色の画像信号を出力する。このため、補色−原色色変換によって、ＣＭＹＧの４色の画像信号をＲＧＢの３色の画像信号に変換することにより、撮像センサ３８と同様のＲＧＢ各色の画像信号を得ることができる。また、撮像センサ３８の代わりに、カラーフィルタを設けていないモノクロセンサを用いても良い。
【００３５】
ＣＤＳ回路４０は、撮像センサ３８から受信したアナログの画像信号に、相関二重サンプリング（ＣＤＳ：Correlated Double Sampling）を行う。ＣＤＳ回路４０を経た画像信号はＡＧＣ回路４２に入力される。ＡＧＣ回路４０は、入力された画像信号に対して、自動利得制御（ＡＧＣ：Automatic Gain Control）を行う。Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換回路４４は、ＡＧＣ回路４２を経たアナログ画像信号を、デジタルの画像信号に変換する。Ａ／Ｄ変換回路４４は、Ａ／Ｄ変換後のデジタル画像信号を、プロセッサ装置１６に入力する。
【００３６】
図２に示すように、プロセッサ装置１６は、画像信号取得部５０（本発明の「医用画像取得部」に対応する）と、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）５２と、ノイズ低減部５４と、画像処理部５６と、表示制御部５８とを備えている。
【００３７】
画像信号取得部５０は、内視鏡１２から、観察モードに対応したデジタル画像信号を取得する。通常モード又は鑑別支援モードの場合には、Ｂｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号を取得する。特殊モードの場合には、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号を取得する。鑑別支援モードの場合には、通常光の照明時に１フレーム分のＢｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号を取得し、特殊光の照明時に１フレーム分のＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号を取得する。
【００３８】
ＤＳＰ５２は、画像信号取得部５０が取得した画像信号に対して、欠陥補正処理、オフセット処理、ＤＳＰ用ゲイン補正処理、リニアマトリクス処理、ガンマ変換処理、及びデモザイク処理等の各種信号処理を施す。欠陥補正処理は、撮像センサ３８の欠陥画素の信号を補正する。オフセット処理は、欠陥補正処理した画像信号から暗電流成分を除き、正確なゼロレベルを設定する。ＤＳＰ用ゲイン補正処理は、オフセット処理した画像信号に特定のＤＳＰ用ゲインを乗じることにより信号レベルを整える。
【００３９】
リニアマトリクス処理は、ＤＳＰ用ゲイン補正処理した画像信号の色再現性を高める。ガンマ変換処理は、リニアマトリクス処理した画像信号の明るさや彩度を整える。ガンマ変換処理した画像信号には、デモザイク処理（等方化処理、又は同時化処理とも言う）を施すことによって、各画素で不足した色の信号を補間によって生成する。このデモザイク処理によって、全画素がＲＧＢ各色の信号を有するようになる。ノイズ低減部５４は、ＤＳＰ５２でデモザイク処理等を施した画像信号に対して、例えば、移動平均法やメディアンフィルタ法等によるノイズ低減処理を施し、ノイズを低減する。ノイズ低減後の画像信号は画像処理部５６に入力される。
【００４０】
画像処理部５６は、通常モード用処理部６０と、特殊モード用処理部６２と、鑑別支援モード用処理部６４を備えている。通常モード用処理部６０は、通常モードに設定されている場合に作動し、受信したＢｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を行う。色変換処理では、ＲＧＢ画像信号に対して３×３のマトリックス処理、階調変換処理、及び３次元ＬＵＴ（Look Up Table）処理などにより色変換処理を行う。
【００４１】
色彩強調処理は、色変換処理済みのＲＧＢ画像信号に対して行われる。構造強調処理は、観察対象の構造を強調する処理であり、色彩強調処理後のＲＧＢ画像信号に対して行われる。上記のような各種画像処理等を行うことによって、通常画像が得られる。通常画像は、紫色光V、青色光Bｘ、緑色光G、赤色光Rがバランス良く発せられた通常光に基づいて得られた画像であるため、自然な色合いの画像となっている。通常画像は、表示制御部５８に入力される。
【００４２】
特殊モード用処理部６２は、特殊モードに設定されている場合に作動する。特殊モード用処理部６２では、受信したＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を行う。色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理の処理内容は、通常モード用処理部６０と同様である。上記のような各種画像処理を行うことによって、特殊画像が得られる。特殊画像は、血管のヘモグロビンの吸収係数が高い紫色光Vが、他の色の青色光Bx、緑色光G、赤色光Rよりも大きい発光量となっている特殊光に基づいて得られた画像であるため、血管構造や腺管構造の解像度が他の構造よりも高くなっている。特殊画像は表示制御部５８に入力される。
【００４３】
鑑別支援モード用処理部６４は、鑑別支援モードに設定されている場合に作動する。鑑別支援モード用処理部６４では、受信したＢｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号に対して、色変換処理など通常モード用処理部６０と同様の画像処理を行う。そして、静止画像取得部１３ｂが操作されたときに得られる観察対象の静止画像を、観察対象の鑑別に用いる第１の医用画像として取得する。この第１の医用画像は、比較対象となる第２の医用画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、観察対象の鑑別を支援するための鑑別支援画像を生成する。なお、鑑別支援モード用処理部６４の詳細については、後述する。
【００４４】
表示制御部５８は、画像処理部５６からの画像やデータをモニタ１８に表示するための表示制御を行う。通常モードに設定されている場合には、表示制御部５８は、通常画像をモニタ１８に表示する制御を行う。特殊モードに設定されている場合には、表示制御部５８は、特殊画像をモニタ１８に表示する制御を行う。鑑別支援モードに設定されている場合には、表示制御部５８は、鑑別支援画像をモニタ１８に表示する制御を行う。
【００４５】
図６に示すように、鑑別支援モード用処理部６４は、特徴量算出部７０と、医用画像選択部７２と、医用画像蓄積部７４と、鑑別支援画像生成部７６とを備えている。特徴量算出部７０は、第１の医用画像から画像的な特徴量を算出する。特徴量の算出方法としては、Convolutional Neural Networkなどによって取得することが好ましい。また、特徴量としては、観察対象における所定部位の形状、色又はそれら形状や色などから得られる指標値であることが好ましい。例えば、特徴量として、血管密度、血管形状、血管の分岐数、血管の太さ、血管の長さ、血管の蛇行度、血管の深達度、腺管形状、腺管開口部形状、腺管の長さ、腺管の蛇行度、色情報の少なくともいずれか、もしくは、それらを２以上組み合わせた値であることが好ましい。
【００４６】
医用画像選択部７２は、第１の医用画像と、医用画像蓄積部７４に蓄積された第２の医用画像とを比較する比較処理を行うとともに、第２の医用画像の中から、比較結果に従って、特定の医用画像を選択する画像選択処理を行う。なお、医用画像蓄積部７４においては、第２の医用画像と、この第２の医用画像の画像的な特徴量とが関連付けて記憶されている。ただし、第２の医用画像の特徴量については、医用画像蓄積部７４での容量を抑えるため、第２の医用画像と関連付けて記憶する代わりに、第１の医用画像と比較する毎に、算出するようにしてもよい。また、医用画像蓄積部７４においては、第２の医用画像は、この第２の医用画像に対して施される処理であって観察対象を機械的に認識するための認識処理から得られる認識結果と関連付けて記憶されている。この医用画像蓄積部７４では、第２の医用画像と、ユーザーが観察対象を主観的に判断したユーザー認識結果も関連付けて記憶させてもよい。この認識結果についても、特徴量と同様、第２の医用画像と関連付けて記憶する代わりに、第１の医用画像と比較する毎に、算出するようにしてもよい。認識処理としては、ＡＩ（Artificial Intelligence）などの機械学習処理であることが好ましい。
【００４７】
医用画像選択部７２において、比較処理では、第１の医用画像の特徴量と第２の医用画像の特徴量とを比較して、第１の医用画像と第２の医用画像との類似度を算出する。画像選択処理では、特徴量の類似度が特定の条件を満たす第２の医用画像を、特定の医用画像として、選択する。具体的には、第２の医用画像のうち、第１の医用画像との特徴量の類似度が一定以上の第２の医用画像を、特定の医用画像として選択する。
【００４８】
鑑別支援画像生成部７６は、図７に示すように、第１の医用画像８０とともに、特定の医用画像８２と、この特定の医用画像８２に関連付けられた認識処理の認識結果８４を複数表示した鑑別支援画像８６を生成する。この鑑別支援画像８６では、第１の医用画像の右隣に、複数の特定の医用画像８２及びその認識結果８４とが表示されている。また、特定の医用画像８２には、それぞれ第１の医用画像の特徴量との類似度も合わせて表示されており、類似度の高い特定の医用画像が、鑑別支援画像８６の上側に表示されるようになっている。なお、鑑別支援画像８６においては、認識処理の認識結果の他に、ユーザー認識結果も合わせて表示するようにしてもよい。
【００４９】
認識処理の認識結果は複数種類あることが好ましい。例えば、認識結果として、観察対象が病変部又は正常部であること、又は、病変部の種類、タイプ（type）、進行度、スコアを含むことが好ましい。図７に示す鑑別支援画像８６においては、病変部の種類を、病変部のタイプ（type）としている。また、認識結果は、内視鏡システム１０と異なる別の施設に設けられた他の医療用画像処理装置において、内視鏡システム１０での認識処理と同じ又は異なる認識処理を行って得られた認識結果であってもよい。
【００５０】
第１の医用画像と類似度が高い第２の医用画像の認識結果を複数提示することで、第１の医用画像で表示される観察対象の鑑別を確実に行うことができる。これは、第１の医用画像に対して認識処理を行って得られる認識結果を単独で提示するよりも、過去の類似症例で得られた第２の医用画像の認識結果を複数提示したほうが、より確実に鑑別を行うことができるためである。
【００５１】
また、鑑別支援画像８６においては、認識結果の種類の比率として、病変部のタイプの比率８８（Type2:Type3＝１：２）も合わせて表示されている。このように第２の医用画像に対する認識結果の種類の比率を提示することで、第１の医用画像で表示される観察対象の鑑別を行い易くなる。なお、鑑別支援画像８６では、認識結果の種類の比率の他、認識結果の数を種類毎に表示することが好ましい。
【００５２】
次に、鑑別支援モードの一連の流れについて、図８に示すフローチャートに沿って説明を行う。モード切替部１３ｃを操作して、鑑別支援モードに切り替える。これにより、観察対象に対して、鑑別支援モード用照明光が照明される。この鑑別支援モード用照明光で照明された観察対象を撮像センサ３８で撮像し、観察対象の動画像をモニタ１８上に表示する。そして、鑑別対象となる観察対象を検出した場合に、静止画像取得部１３ｂを操作して、観察対象の静止画像として、第１の医用画像を取得する。そして、第１の医用画像から画像的な特徴量を算出する。
【００５３】
次に、医用画像蓄積部７４に蓄積されている第２の医用画像の特徴量と、第１の医用画像の特徴量とを比較して、第１の医用画像と第２の医用画像の類似度を算出する。類似度が高い一定以上の第２の医用画像を特定の医用画像として選択する。そして、第１の医用画像とともに、特定の医用画像とその認識結果を複数表示した鑑別支援画像を生成する。生成された鑑別支援画像はモニタ１８に表示される。この鑑別支援画像では、複数の特定の医用画像についてそれぞれ認識結果が表示されるとともに、認識結果の種類の比率や数も合わせて表示されるため、観察対象の鑑別を確実に行うことができる。
【００５４】
［第２実施形態］
第１実施形態では、第１の医用画像と比較する画像として、医用画像蓄積部に蓄積した過去の第２の医用画像を用いているが、第２実施形態では、第１の医用画像を取得する場合と同じ内視鏡診断であって、第１の医用画像とは別のタイミングで取得した画像を、第２の医用画像として用いる。具体的には、図９に示すように、第１の医用画像を取得したタイミングよりも前に取得した画像を、第２の医用画像として用いる。第２の医用画像としては、鑑別支援モード以外のモードにおいて、静止画像取得部１３ｂを操作して得られた観察対象の静止画像であること、もしくは、第２の医用画像取得モードにおいて、静止画像取得部１３ｂを操作して得られた観察対象の静止画像であることが好ましい。なお、第２の医用画像取得モードは、鑑別支援画像の生成を行わず、第２の医用画像を取得すること以外は、通常モード又は特殊モードと同様である。
【００５５】
この場合には、図１０に示すように、第２の医用画像を取得する毎に、第２の医用画像記憶部８１に記憶しておく。そして、鑑別支援モードに切り替えられ、静止画像取得部１３ｂが操作されて、第１の医用画像を取得した時に、第２の医用画像記憶部８１に記憶された第２の医用画像と第１の医用画像について特徴量の比較を行い、類似度を算出する。そして、第２の医用画像のうち、特徴量の類似度が特定の条件を満たす特定の医用画像に対して、認識処理部８３で認識処理を行って、認識結果を得る。認識結果が得られたら、第１の医用画像とともに、特定の医用画像とその認識結果を複数表示する鑑別支援画像をモニタ１８に表示する。
【００５６】
また、図１０に示すように、第１の医用画像を取得する場合と同じ内視鏡診断であって、第１の医用画像を取得したタイミングよりも後に取得した画像を、第２の医用画像として用いてもよい。この場合には、鑑別支援モードにおいて、静止画像取得部１３ｂを操作して、第１の医用画像を取得したタイミングでは、第２の医用画像が存在しないため、鑑別支援画像生成、表示を行うことを一時待機させる。第１の医用画像の取得後、静止画像取得部１３ｂを操作して、第２の医用画像を取得した時に、この取得した第２の医用画像と第１の医用画像との比較を行う。この比較に基づいて、鑑別支援画像を生成し、モニタ１８に表示を行う。なお、鑑別支援モードにおいて取得した画像のいずれを第１の医用画像又は第２の医用画像とするかは、コンソール１９で設定するようにしてもよい。
【００５７】
なお、上記第１及び第２実施形態では、鑑別支援モード用照明光として、通常光を用いているが、これに加えて、特殊光も用いるようにしてもよい。この場合には、図１２に示すように、鑑別支援モードにおいて、静止画像取得部１３ｂが操作されたときに、まず、通常光で照明された観察対象を撮像して、第１の医用画像（通常光）を取得する。第１の医用画像（通常光）を取得した後は、第１及び第２実施形態で示したように、第１の医用画像（通常光）の特徴量の算出を行う。そして、第２の医用画像と特徴量の比較を行って類似度を算出するとともに、第２の医用画像の中から、第１の医用画像（通常光）との類似度が特定の条件を満たす特定の医用画像の選択を行う。また、特定の医用画像の認識結果も合わせて取得する。
【００５８】
次に、第１の医用画像（通常光）に基づく特定の医用画像の選択及び認識結果の取得が完了したら、光源制御部２２は、通常光に代えて、特殊光を観察対象に照明するように、光源部２０を制御する。そして、静止画像取得部１３ｂを操作して、特殊光が照明された観察対象を撮像することにより、第１の医用画像（特殊光）を取得する。第１の医用画像（特殊光）を取得した後は、第１及び第２実施形態で示したように、第１の医用画像（特殊光）の特徴量の算出を行う。そして、第２の医用画像と特徴量の比較を行って類似度を算出するとともに、第２の医用画像の中から、第１の医用画像（特殊光）との類似度が特定の条件を満たす特定の医用画像の選択を行う。また、特定の医用画像の認識結果も合わせて取得する。
【００５９】
そして、次に、第１の医用画像（特殊光）に基づく特定の医用画像の選択及び認識結果の取得が完了したら、第１の医用画像（通常光）に表れる観察対象及び第２の医用画像（特殊光）に表れる観察対象の鑑別を支援するための鑑別支援画像を生成する。この鑑別支援画像９０は、図１３に示すように、第１の医用画像（通常光）と、その第１の医用画像（通常光）と類似度の高い特定の医用画像が複数表示されるとともに、特定の医用画像にはそれぞれ認識結果が表示されている。また、認識結果については、種類の比率が合わせて表示されている。また、それらに並列して、第１の医用画像（特殊光）と、その第１の医用画像（特殊光）と類似度の高い特定の医用画像が複数表示されるとともに、特定の医用画像にはそれぞれ認識結果が表示されている。
【００６０】
ここで、特殊光により得られた第１の医用画像（特殊光）は、通常光により得られた第１の医用画像（通常光）では確認することができない観察対象を確認することができる。そのため、第１の医用画像（通常光）からは得ることができなかった認識結果であっても、第１の医用画像（特殊光）から得ることができるようになる。したがって、通常光だけでなく特殊光も用いて認識結果の提供を行うことで、通常光のみで観察対象の鑑別を行う場合に比べて、観察対象の鑑別をより確実に行うことができるようになる。なお、特殊光については、１種類だけでなく、複数種類発光し、各種類の特殊光を発光して得られる複数の第１の医用画像（特殊光）から認識処理の認識結果を得るようにしてもよい。
【００６１】
なお、上記第１及び第２実施形態においては、第１の医用画像と比較する第２の医用画像として、同一の観察対象に対して、拡大率が異なる複数の第２医用画像とその認識結果を用いるようにしてもよい。これは、観察対象の拡大率によって、認識結果が異なることがあるためである。例えば、第１の拡大率で観察対象を観察する非拡大観察の場合に、type1の認識結果が得られる場合であっても、第１の拡大率よりも大きい第２の拡大率で観察対象を観察する拡大観察の場合に、type1と異なるtype2の認識結果が得られる場合がある。したがって、この場合には、図１４の鑑別支援画像９２に示すように、第１の医用画像と類似度の高い特定の医用画像として、非拡大観察の場合に得られる特定の医用画像及びその認識結果だけでなく、拡大観察の場合に得られる特定の医用画像及びその認識結果を表示する。これにより、観察対象の鑑別を確実に行うことができるようになる。なお、観察対象の拡大率は、拡大光学系３６に設けられたズームレンズ３６ａによって変更が可能であるが、内視鏡の先端部１２ｄと観察対象との距離を調整することによっても変更が可能である。
【００６２】
上記第１及び第２実施形態では、４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄを用いて観察対象の照明を行っているが、下記に示すように、レーザ光源と蛍光体を用いて観察対象の照明を行ってもよい。以下においては、第１及び第２実施形態と異なる部分のみ説明を行い、第１実施形態と略同様の部分については、説明を省略する。
【００６３】
図１５に示すように、内視鏡システム１００では、光源装置１４の光源部２０において、４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの代わりに、中心波長４４５±１０ｎｍの青色レーザ光を発する青色レーザ光源（「４４５ＬＤ」と表記。ＬＤは「Laser Diode」を表す）１０４と、中心波長４０５±１０ｎｍの青紫色レーザ光を発する青紫色レーザ光源（「４０５ＬＤ」と表記）１０６とが設けられている。これら各光源１０４、１０６の半導体発光素子からの発光は、光源制御部１０８により個別に制御されており、青色レーザ光源１０４の出射光と、青紫色レーザ光源１０６の出射光の光量比は変更自在になっている。
【００６４】
光源制御部１０８は、通常モード又は鑑別支援モードの場合には、青色レーザ光源１０４を点灯させる。これに対して、特殊モードの場合には、青色レーザ光源１０４と青紫色レーザ光源１０６の両方を点灯させるとともに、青色レーザ光の発光比率を青紫色レーザ光の発光比率よりも大きくなるように制御している。
【００６５】
なお、青色レーザ光又は青紫色レーザ光の半値幅は±１０nm程度にすることが好ましい。また、青色レーザ光源１０４及び青紫色レーザ光源１０６は、ブロードエリア型のＩｎＧａＮ系レーザダイオードが利用でき、また、ＩｎＧａＮＡｓ系レーザダイオードやＧａＮＡｓ系レーザダイオードを用いることもできる。また、上記光源として、発光ダイオードなどの発光体を用いた構成としてもよい。
【００６６】
照明光学系３０aには、照明レンズ３２の他に、ライトガイド２４からの青色レーザ光又は青紫色レーザ光が入射する蛍光体１１０が設けられている。蛍光体１１０は、青色レーザ光によって励起され、蛍光を発する。また、青色レーザ光の一部は、蛍光体１１０を励起させることなく透過する。青紫色レーザ光は、蛍光体１１０を励起させることなく透過する。蛍光体１１０を出射した光は、照明レンズ３２を介して、観察対象の体内を照明する。
【００６７】
ここで、通常モード又は鑑別支援モードにおいては、主として青色レーザ光が蛍光体１１０に入射するため、図１６に示すような、青色レーザ光、及び青色レーザ光により蛍光体１１０から励起発光する蛍光を合波した通常モード用の広帯域光が、通常光として、観察対象に照明される。この通常光で照明された観察対象を撮像センサ３８で撮像することによって、Ｂｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号からなる通常画像が得られる。また、鑑別支援モードの場合には、通常画像をモニタ１８に表示するとともに、静止画像取得部１３ｂが操作されたときに、通常画像の静止画を、第１の医用画像を静止画像として取得する。この第１の医用画像に基づいて、鑑別支援画像の生成及び表示が行われる。
【００６８】
一方、特殊モードにおいては、青紫色レーザ光と青色レーザ光の両方が蛍光体１１０に入射するため、図１７に示すような、青紫色レーザ光、青色レーザ光、及び青色レーザ光により蛍光体１１０から励起発光する蛍光を合波した特殊モード用の広帯域光が、特殊光として、観察対象に照明される。この特殊光で照明された観察対象を撮像センサ３８で撮像することによって、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号からなる特殊画像が得られる。
【００６９】
なお、蛍光体１１０は、青色レーザ光の一部を吸収して、緑色〜黄色に励起発光する複数種の蛍光体（例えばＹＫＧ系蛍光体、或いはＢＡＭ（ＢａＭｇＡｌ10Ｏ17）などの蛍光体）を含んで構成されるものを使用することが好ましい。本構成例のように、半導体発光素子を蛍光体１１０の励起光源として用いれば、高い発光効率で高強度の白色光が得られ、白色光の強度を容易に調整できる上に、白色光の色温度、色度の変化を小さく抑えることができる。
【００７０】
上記第１及び第２実施形態では、４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄを用いて観察対象の照明を行っているが、下記に示すように、キセノンランプ等の白色光光源と回転フィルタを用いて観察対象の照明を行ってもよい。また、カラーの撮像センサ３８に代えて、モノクロの撮像センサで観察対象の撮像を行っても良い。以下においては、第１及び第２実施形態と異なる部分のみ説明を行い、第１及び第２実施形態と略同様の部分については、説明を省略する。
【００７１】
図１８に示す内視鏡システム２００では、光源装置１４において、内視鏡システム１０の各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄに代えて、白色光光源部２０２と、回転フィルタ２０４と、フィルタ切替部２０６とが設けられている。また、撮像光学系３０ｂには、カラーの撮像センサ３８の代わりに、カラーフィルタが設けられていないモノクロの撮像センサ２０８が設けられている。また、白色光光源部２０２と回転フィルタ２０４との間には絞り２０３が設けられており、この絞り２０３は絞り制御部２０５によって開口部の面積が調整される。
【００７２】
白色光光源部２０２はキセノンランプや白色ＬＥＤ等であり、波長域が青色から赤色に及ぶ白色光を発する。回転フィルタ２０４は、回転軸に近い一番近い内側に設けた内側フィルタ２１０と、この内側フィルタ２１０の外側に設けた外側フィルタ２１２、鑑別支援モード用フィルタ２１４とを備えている（図１９参照）。
【００７３】
フィルタ切替部２０６は、回転フィルタ２０４を径方向に移動する。具体的には、フィルタ切替部２０６は、モード切替部１３ｃにより通常モード又は鑑別支援モードにセットした場合に、内側フィルタ２１０を白色光の光路に挿入する。フィルタ切替部２０６は、特殊モードにセットした場合に、外側フィルタ２１２を白色光の光路に挿入する。
【００７４】
図１９に示すように、内側フィルタ２１０には、周方向に沿って、Ｂｂフィルタ２１０ａと、Ｇフィルタ２１０ｂと、Ｒフィルタ２１０ｃとが設けられている。Ｂｂフィルタ２１０ａは、白色光のうち４００〜５００nmの波長範囲を持つ広帯域の青色光Ｂｂを透過する。Ｇフィルタ２１０ｂは、白色光のうち緑色光Ｇを透過する。Ｒフィルタ２１０ｃは、白色光のうち赤色光Ｒを透過する。したがって、通常モード又は鑑別支援モード時には、回転フィルタ２０４が回転することで、通常光として、広帯域の青色光Ｂｂ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒが、観察対象に向けて、順次照射される。
【００７５】
外側フィルタ２１２には、周方向に沿って、Ｂｎフィルタ２１２ａと、Ｇｎフィルタ２１２ｂとが設けられている。Ｂｎフィルタ２１２ａは、白色光のうち４００〜４５０nmの青色狭帯域光Ｂｎを透過する。Ｇｎフィルタ２１２ｂは、白色光のうち５３０〜５７０nmの緑色狭帯域光Ｇｎを透過する。したがって、特殊モード時には、回転フィルタ２０４が回転することで、特殊光として、青色狭帯域光、緑色狭帯域光が、観察対象に向けて、順次照射される。
【００７６】
内視鏡システム２００では、通常モード時には、広帯域の青色光Ｂｂ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒで観察対象を照明する毎にモノクロの撮像センサ２０８で観察対象を撮像する。これにより、広帯域の青色光Ｂｂの照明時にＢｃ画像信号が得られ、緑色光Ｇの照明時にＧｃ画像信号が得られ、赤色光Ｒの照明時にＲｃ画像信号が得られる。これらＢｎ画像信号、Ｇｃ画像信号とＲｃ画像信号によって、通常画像が構成される。また、鑑別支援モード時には、通常画像を表示するとともに、静止画像取得部１３ｂが操作されたときに、通常画像の静止画を、第１の医用画像として取得する。この第１の医用画像に基づいて、鑑別支援画像の生成及び表示が行われる。
【００７７】
特殊モード時には、青色狭帯域光Ｂｎ、緑色狭帯域光Ｇｎで観察対象を照明する毎にモノクロの撮像センサ２０８で観察対象を撮像する。これにより、青色狭帯域光Ｂｎの照明時にＢｎ画像信号が得られ、緑色狭帯域光Ｇｎの照射時にＧｎ画像信号が得られる。これらＢｎ画像信号とＧｎ画像信号によって、特殊画像が構成される。
【００７８】
なお、上記実施形態では、医用画像として、内視鏡画像を取得する内視鏡システムに対して、本発明の医療用画像処理装置を適用しているが、カプセル内視鏡など、さまざまな内視鏡システムに対して、適用可能であることはいうまでもなく、その他の医用画像として、X線画像、CT画像、MR画像、超音波画像、病理画像、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）画像などを取得する各種医用画像装置に対しても、本発明の医療用画像処理装置の適用は可能である。
【００７９】
上記実施形態において、画像処理部５６のような各種の処理を実行する処理部（processing unit)のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウエア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit)、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array) などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）、各種の処理を実行するために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。
【００８０】
１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合せ（例えば、複数のＦＰＧＡや、ＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウエアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。
【００８１】
さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた形態の電気回路（circuitry）である。
【符号の説明】
【００８２】
１０  内視鏡システム
１２  内視鏡
１２ａ  挿入部
１２ｂ  操作部
１２ｃ  湾曲部
１２ｄ  先端部
１３ａ  アングルノブ
１３ｂ  静止画像取得部
１３ｃ  モード切替部
１３ｄ  ズーム操作部
１４  光源装置
１６  プロセッサ装置
１８  モニタ
１９  コンソール
２０  光源部
２０ａ  V-LED
２０ｂ  B-LED
２０ｃ  G-LED
２０ｄ  R-LED
２２  光源制御部
２３  波長カットフィルタ
２４  ライトガイド
３０ａ  照明光学系
３０ｂ  撮像光学系
３２  照明レンズ
３４  対物レンズ
３６  拡大光学系
３６ａ  ズームレンズ
３６ｂ  レンズ駆動部
３８  撮像センサ
４０  ＣＤＳ回路
４２  ＡＧＣ回路
４４  Ａ／Ｄ変換回路
５０  画像信号取得部
５２  DSP
５４  ノイズ低減部
５６  画像処理部
５８  表示制御部
６０  通常モード用処理部
６２  特殊モード用処理部
６４  鑑別支援モード用処理部
７０  特徴量算出部
７２  医用画像選択部
７４  医用画像蓄積部
７６  鑑別支援画像生成部
８０  第１の医用画像
８１  第２の医用画像記憶部
８２  医用画像
８３  認識処理部
８４  認識結果
８６  鑑別支援画像
８８  比率
９０  鑑別支援画像
９２  鑑別支援画像
１００  内視鏡システム
１０４  青色レーザ光源
１０６  青紫色レーザ光源
１０８  光源制御部
１１０  蛍光体
２００  内視鏡システム
２０２  白色光光源部
２０４  回転フィルタ
２０５  制御部
２０６  フィルタ切替部
２０８  撮像センサ
２１０  内側フィルタ
２１０ａ  Bbフィルタ
２１０ｂ  Gフィルタ
２１０ｃ  Rフィルタ
２１２  外側フィルタ
２１２ａ  Bnフィルタ
２１２ｂ  Gnフィルタ
【図１】
2018180631.tif 000003
【図２】
2018180631.tif 000004
【図３】
2018180631.tif 000005
【図４】
2018180631.tif 000006
【図５】
2018180631.tif 000007
【図６】
2018180631.tif 000008
【図７】
2018180631.tif 000009
【図８】
2018180631.tif 000010
【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１９】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年8月31日(2018.8.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観察対象を撮像部で撮像して得られる第１の医用画像を取得する医用画像取得部と、
前記第１の医用画像と、前記第１の医用画像に対して比較対象となる第２の医用画像との比較を行い、前記第２の医用画像のうち、前記比較の結果に従って選択される特定の医用画像を取得する医用画像選択部と、
前記特定の医用画像に対して施される処理であって前記観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果を表示部に複数表示する表示制御部とを備え、
前記表示制御部は、通常光で照明された観察対象を撮像して得られる第１の医用画像（通常光）、第１の医用画像（通常光）と類似度の高い複数の特定の医用画像及びその認識結果を前記表示部に表示し、前記通常光と異なる波長の特殊光で照明された観察対象を撮像して得られる第１の医用画像（特殊光）、前記第１の医用画像（特殊光）と類似度の高い複数の特定の医用画像及びその認識結果を前記表示部に表示する医療用画像処理装置。
【請求項２】
前記医用画像選択部は、前記第１の医用画像の特徴量と前記第２の医用画像の特徴量を比較し、前記特徴量の類似度に従って、前記特定の医用画像の選択を行う請求項１記載の医療用画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴量は、血管密度、血管形状、血管の分岐数、血管の太さ、血管の長さ、血管の蛇行度、血管の深達度、腺管形状、腺管開口部形状、腺管の長さ、腺管の蛇行度、色情報のうち、少なくともいずれか、もしくは、２以上組み合わせた値である請求項２記載の医療用画像処理装置。
【請求項４】
前記認識結果は複数種類あり、前記表示制御部は、種類毎の前記認識結果の比率を表示部に表示する請求項１ないし３いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項５】
前記認識結果は複数種類あり、前記表示制御部は、前記認識結果の数を種類毎に表示部に表示する請求項１ないし４いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項６】
前記表示制御部は、前記第２の医用画像に関連付けて記録された結果であって、ユーザーが前記観察対象を判断したユーザー認識結果も合わせて前記表示部に表示する請求項１ないし５いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項７】
前記認識結果は、前記第２の医用画像に関連付けて記録された結果であって、他の医療用画像処理装置で認識処理を行って得られた認識結果を含む請求項１ないし６いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項８】
前記認識結果は、少なくとも前記観察対象が病変部であることと、前記観察対象が正常部であることを含む請求項１ないし７いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項９】
前記認識結果は、少なくとも病変の種類を含む請求項１ないし８いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項１０】
前記第２の医用画像は医用画像蓄積部に予め登録されている請求項１ないし９いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項１１】
前記第２の医用画像は、前記撮像部によって、前記第１の医用画像よりも前のタイミングで撮像して得られる請求項１ないし９いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項１２】
前記第２の医用画像は、前記撮像部によって、前記第１の医用画像よりも後のタイミングで撮像して得られる請求項１ないし９いずれか１項記載の医療用画像処理装置。
【請求項１３】
（削除）
【請求項１４】
前記特殊光は４５０ｎｍ以下の波長域を有する請求項１記載の医療用画像処理装置。
【請求項１５】
（削除）
【請求項１６】
観察対象を照明するための照明光を発生する光源装置と、
前記照明光で照明された観察対象を撮像する撮像部を有する内視鏡と、
前記撮像部で前記観察対象を撮像して得られる第１の医用画像を取得する医用画像取得部と、
前記第１の医用画像と、前記第１の医用画像に対して比較対象となる第２の医用画像との比較を行い、前記第２の医用画像のうち、前記比較の結果に従って選択される特定の医用画像を取得する医用画像選択部と、
前記特定の医用画像に対して施される処理であって前記観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果を複数表示する表示部とを備え、
前記表示部は、通常光で照明された観察対象を撮像して得られる第１の医用画像（通常光）、第１の医用画像（通常光）と類似度の高い複数の特定の医用画像及びその認識結果を表示し、前記通常光と異なる波長の特殊光で照明された観察対象を撮像して得られる第１の医用画像（特殊光）、前記第１の医用画像（特殊光）と類似度の高い複数の特定の医用画像及びその認識結果を表示する内視鏡システム。
【請求項１７】
医用画像取得部が、観察対象を撮像部で撮像して第１の医用画像を取得する医用画像取得ステップと、
医用画像選択部が、前記第１の医用画像と、前記第１の医用画像に対して比較対象となる第２の医用画像との比較を行い、前記第２の医用画像のうち、前記比較の結果に従って選択される特定の医用画像を取得する医用画像選択ステップと、
表示制御部が、前記特定の医用画像に対して施される処理であって前記観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果を表示部に複数表示する表示ステップとを有し、
前記表示ステップでは、前記表示制御部は、通常光で照明された観察対象を撮像して得られる第１の医用画像（通常光）、第１の医用画像（通常光）と類似度の高い複数の特定の医用画像及びその認識結果を表示し、前記通常光と異なる波長の特殊光で照明された観察対象を撮像して得られる第１の医用画像（特殊光）、前記第１の医用画像（特殊光）と類似度の高い複数の特定の医用画像及びその認識結果を表示する医療用画像処理装置の作動方法。
【請求項１８】
観察対象を撮像部で撮像して得られる第１の医用画像を取得する医用画像取得部と、
前記第１の医用画像と、前記第１の医用画像に対して比較対象となる第２の医用画像との比較を行い、前記第２の医用画像のうち、前記比較の結果に従って選択される特定の医用画像を取得する医用画像選択部と、
前記特定の医用画像に対して施される処理であって前記観察対象を認識するための認識処理から得られる認識結果を表示部に複数表示する表示制御部とを備え、
前記表示制御部は、第１の拡大率で観察対象を撮像して得られる第１の拡大率の第１の医用画像、前記第１の拡大率の第１の医用画像と類似度の高い複数の特定の医用画像及びその認識結果を前記表示部に表示し、前記第１の拡大率よりも大きい第２の拡大率で観察対象を撮像して得られる第２の拡大率の第１の医用画像、前記第２の拡大率の第１の医用画像と類似度の高い複数の特定の医用画像及びその認識結果を前記表示部に表示する医療用画像処理装置。
【国際調査報告】
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