(57)【要約】  従来よりも精度良く異常領域を判別できる医療画像処理装置、及び、内視鏡装置を提供する。  医療画像処理装置（１０）は、被写体を含む医療画像を取得する医療画像取得部（１１）と、複数の医療画像を用いて、医療画像ごとに異常領域を判別する第１異常領域判別部（５２）と、医療画像ごとの異常領域の判別結果を用いて、異常領域の特性を判別する特性判別部（５３）と、異常領域の特性にしたがって制御された特定のスペクトルを有する照明光を使用して撮影した医療画像を用いて、異常領域を判別する第２異常領域判別部（５４）と、を備える。
2019083019.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を含む医療画像を取得する医療画像取得部と、
複数の前記医療画像を用いて、前記医療画像ごとに異常領域を判別する第１異常領域判別部と、
前記医療画像ごとの前記異常領域の判別結果を用いて、前記異常領域の特性を判別する特性判別部と、
前記異常領域の特性にしたがって制御された特定のスペクトルを有する照明光を使用して前記被写体を撮影した前記医療画像を用いて、前記異常領域を判別する第２異常領域判別部と、
を備える医療画像処理装置。
【請求項２】
前記第１異常領域判別部は、白色光とは異なるスペクトルを有する特殊光を使用して撮影した前記医療画像を、前記異常領域の判別に用いる請求項１に記載の医療画像処理装置。
【請求項３】
前記特性判別部は、前記異常領域の特性として、前記異常領域にある異常の対象の表面からの深さを判別する請求項１または２に記載の医療画像処理装置。
【請求項４】
前記特性判別部は、前記第１異常領域判別部による判別結果の確度を用いて、前記異常領域の特性を判別する請求項１〜３のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
【請求項５】
前記第２異常領域判別部は、前記異常領域の特性と、前記特定のスペクトルと、の予め定めた対応関係を用いて、前記異常領域の判別に使用する前記医療画像を決定する請求項１〜４のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
【請求項６】
前記第２異常領域判別部は、前記異常領域の特性を用いて、前記特定のスペクトルを算出する請求項１〜４のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
【請求項７】
前記特定のスペクトルを有する照明光は、紫色光及び青色光を含み、かつ、紫色光の光量が青色光の光量よりも大きい請求項５または６に記載の医療画像処理装置。
【請求項８】
前記特定のスペクトルを有する照明光は、青色光、緑色光、及び、赤色光を含み、青色光の光量は緑色光の光量よりも大きく、かつ、緑色光の光量は赤色光の光量よりも大きい請求項５または６に記載の医療画像処理装置。
【請求項９】
前記特定のスペクトルを有する照明光は、青色光、緑色光、及び、赤色光を含み、緑色光の光量は青色光の光量よりも大きく、かつ、青色光の光量は赤色光の光量よりも大きい請求項５または６に記載の医療画像処理装置。
【請求項１０】
前記第１異常領域判別部で使用する前記医療画像、前記第２異常領域判別部で使用する前記医療画像、または、前記第１異常領域判別部で使用する前記医療画像及び前記第２異常領域判別部で使用する前記医療画像の他に取得した前記医療画像、のうち少なくともいずれかを表示用の前記医療画像として表示する表示部を備える請求項１〜９のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。
【請求項１１】
前記第１異常領域判別部及び前記第２異常領域判別部は、表示用の前記医療画像を表示している間に、各々の前記異常領域の判別を行う請求項１０に記載の医療画像処理装置。
【請求項１２】
前記第２異常領域判別部が判別した前記異常領域を表示用の前記医療画像に重畳して表示し、または、表示用の前記医療画像とともに前記第２異常領域判別部が前記異常領域を判別した旨を表示する表示制御部を備える請求項１０または１１に記載の医療画像処理装置。
【請求項１３】
スペクトルが異なる複数種類の照明光を発光する光源部と、
前記照明光を使用して被写体を撮影することにより、被写体を含む内視鏡画像を取得する内視鏡画像取得部と、
複数の前記内視鏡画像を用いて、前記内視鏡画像ごとに異常領域を判別する第１異常領域判別部と、
前記内視鏡画像ごとの前記異常領域の判別結果を用いて、前記異常領域の特性を判別する特性判別部と、
前記異常領域の特性にしたがって、前記照明光を、特定のスペクトルを有する照明光に切り替える光源制御部と、
前記特定のスペクトルを有する照明光を使用して前記被写体を撮影した前記内視鏡画像を用いて、前記異常領域を判別する第２異常領域判別部と、
を備える内視鏡装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療画像の解析結果を用いる医療画像処理装置、及び、内視鏡装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、医療に係る装置（以下、医療装置という）のうち、被写体を含む画像（以下、医療画像という）を取得するものは、取得した医療画像を医師に提示する。そして、医師は、医療装置から得る医療画像を判断材料の１つとして使用して診断等をする。当然ながら、診断の際に医療画像を用いてする被写体の状態等の鑑別は、医師の技量及び経験等に基づく。【０００３】
近年においては、画像解析技術が進歩したので、医療画像を解析することで、医療画像から客観的な情報または定量的な情報を得ることができる。このため、医療画像の解析結果を医師等に提示することにより、鑑別及び診断等を支援する医療装置が増えてきている。例えば、特許文献１に記載の内視鏡装置は、蛍光を用いて撮影した蛍光画像または特定の狭い波長帯域を有する光（いわゆる狭帯域光）を用いて撮影した狭帯域光画像を用いて異常がある領域の位置を特定する。そして、異常がある領域の位置を、表示用の内視鏡画像において表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１９８１０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の医療装置においては、医療画像を解析することにより病変等の異常が認められる部分（病変部分または病変の可能性がある部分）を１または複数含む注目すべき領域（いわゆる注目領域、関心領域、または、異常領域等と称する領域である。以下、異常領域という。）を検出し、その位置等を提示して診断等を支援する。そして、異常領域の検出においては、検出対象とする病変の種類等を検出しやすい特定の撮影条件のもとで撮影した医療画像を使用するのが通常である。すなわち、従来の医療装置においては、ある特定の撮影条件において、特定の病変等が検出しやすいという事実を前提として異常領域の検出を行っている。しかし、病変等の種類もしくは性状（進行度等）、または、病変等がある器官の種類等によっては、良く観察し得る撮影条件が異なるので、病変等を正確に判別できない場合がある。【０００６】
本発明は、従来よりも精度良く異常領域を判別できる医療画像処理装置、及び、内視鏡装置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】
【０００７】
本発明の医療画像処理装置は、被写体を含む医療画像を取得する医療画像取得部と、複数の医療画像を用いて、医療画像ごとに異常領域を判別する第１異常領域判別部と、医療画像ごとの異常領域の判別結果を用いて、異常領域の特性を判別する特性判別部と、異常領域の特性にしたがって制御された特定のスペクトルを有する照明光を使用して被写体を撮影した医療画像を用いて、異常領域を判別する第２異常領域判別部と、を備える。【０００８】
第１異常領域判別部は、白色光とは異なるスペクトルを有する特殊光を使用して撮影した医療画像を、異常領域の判別に用いることが好ましい。【０００９】
特性判別部は、異常領域の特性として、異常領域にある異常の対象の表面からの深さを判別することが好ましい。【００１０】
特性判別部は、第１異常領域判別部による判別結果の確度を用いて、異常領域の特性を判別することが好ましい。【００１１】
第２異常領域判別部は、異常領域の特性と、特定のスペクトルと、の予め定めた対応関係を用いて、異常領域の判別に使用する医療画像を決定することが好ましい。【００１２】
第２異常領域判別部は、異常領域の特性を用いて、特定のスペクトルを算出することが好ましい。【００１３】
特定のスペクトルを有する照明光は、紫色光及び青色光を含み、かつ、紫色光の光量が青色光の光量よりも大きいことが好ましい。【００１４】
特定のスペクトルを有する照明光は、青色光、緑色光、及び、赤色光を含み、青色光の光量は緑色光の光量よりも大きく、かつ、緑色光の光量は赤色光の光量よりも大きいことが好ましい。【００１５】
特定のスペクトルを有する照明光は、青色光、緑色光、及び、赤色光を含み、緑色光の光量は青色光の光量よりも大きく、かつ、青色光の光量は赤色光の光量よりも大きいことが好ましい。【００１６】
第１異常領域判別部で使用する医療画像、第２異常領域判別部で使用する医療画像、または、第１異常領域判別部で使用する医療画像及び第２異常領域判別部で使用する医療画像の他に取得した医療画像、のうち少なくともいずれかを表示用の医療画像として表示する表示部を備えることが好ましい。【００１７】
第１異常領域判別部及び第２異常領域判別部は、表示用の医療画像を表示している間に、各々の異常領域の判別を行うことが好ましい。【００１８】
第２異常領域判別部が判別した異常領域を表示用の医療画像に重畳して表示し、または、表示用の医療画像とともに第２異常領域判別部が異常領域を判別した旨を表示する表示制御部を備えることが好ましい。【００１９】
本発明の内視鏡装置は、スペクトルが異なる複数種類の照明光を発光する光源部と、照明光を使用して被写体を撮影することにより、被写体を含む内視鏡画像を取得する内視鏡画像取得部と、複数の内視鏡画像を用いて、内視鏡画像ごとに異常領域を判別する第１異常領域判別部と、内視鏡画像ごとの異常領域の判別結果を用いて、異常領域の特性を判別する特性判別部と、異常領域の特性にしたがって、照明光を、特定のスペクトルを有する照明光に切り替える光源制御部と、特定のスペクトルを有する照明光を使用して被写体を撮影した内視鏡画像を用いて、異常領域を判別する第２異常領域判別部と、を備える。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の医療画像処理装置及び内視鏡装置は、従来よりも精度良く異常領域を判別できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】医療画像処理装置のブロック図である。
【図２】内視鏡装置のブロック図である。
【図３】医療画像解析処理部のブロック図である。
【図４】医療画像処理装置の作用を示すフローチャートである。
【図５】表示用の医療画像である。
【図６】第１異常領域判別処理用の内視鏡画像である。
【図７】第２異常領域判別処理用の内視鏡画像である。
【図８】判別結果を示した表示用の内視鏡画像である。
【図９】動き判別部を備える医療画像解析処理部のブロック図である。
【図１０】医療画像処理装置を含む内視鏡装置のブロック図である。
【図１１】内視鏡装置においてリアルタイムに異常領域の判別処理を行う場合のフローチャートである。
【図１２】医療画像処理装置を含む診断支援装置の説明図である。
【図１３】医療画像処理装置を含む医療業務支援装置の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
［第１実施形態］
図１に示すように、医療画像処理装置１０は、医療画像取得部１１、医療画像解析処理部１２、表示部１３、表示制御部１５、入力受信部１６、統括制御部１７、及び、保存部１８を備える。
【００２３】
医療画像取得部１１は、医療装置である内視鏡装置２１等から直接に、または、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）２２等の管理システムもしくはその他情報システムを介して、被写体を含む医療画像を取得する。医療画像は、静止画像または動画（いわゆる検査動画）である。医療画像が動画である場合、医療画像取得部１１は、検査後に、動画を構成するフレーム画像を静止画像として取得することができる。また、医療画像が動画である場合、医療画像の表示には、動画を構成する１つの代表フレームの静止画像を表示することのほか、動画を１または複数回、再生することを含む。また、医療画像取得部１１が取得する医療画像には、内視鏡装置２１等の医療装置を用いて医師が撮影した画像の他、内視鏡装置２１等の医療装置が医師の撮影指示に依らず自動的に撮影した画像を含む。
【００２４】
医療画像取得部１１は、複数の医療画像を取得し得る場合、これらの医療画像のうち１または複数の医療画像を選択的に取得できる。また、医療画像取得部１１は、複数の互いに異なる検査において取得した複数の医療画像を取得できる。例えば、過去に行った検査で取得した医療画像と、最新の検査で取得した医療画像と、の一方または両方を取得できる。すなわち、医療画像取得部１１は、任意に医療画像を取得できる。
【００２５】
本実施形態においては、医療画像処理装置１０は、内視鏡装置２１と接続し、内視鏡装置２１から医療画像を取得する。すなわち、本実施形態において医療画像は、内視鏡画像である。
【００２６】
また、異常領域の判別を行う場合には、医療画像取得部１１は、少なくとも１または複数の撮影条件が異なる内視鏡画像（医療画像）を取得する。具体的には、本実施形態においては、医療画像取得部１１は、異常領域を判別するために第１内視鏡画像１１１、第２内視鏡画像１１２、第３内視鏡画像１１３、及び、第４内視鏡画像１１４（いずれも図６参照）の４種類の内視鏡画像を取得する。さらに、医療画像取得部１１は、より異常領域の判別に適した内視鏡画像１２１（図７参照）を取得する。なお、第１内視鏡画像１１１、第２内視鏡画像１１２、第３内視鏡画像１１３、及び、第４内視鏡画像１１４は特殊光を用いて撮影した内視鏡画像である。特殊光とは、白色光とは異なるスペクトルを有する光をいい、特定のごく狭い波長帯域を有する、いわゆる狭帯域光を含む。
【００２７】
撮影条件とは、医療画像の撮影に係る条件であって、例えば、照明光のスペクトル、または、医療画像を生成する際の画像処理の有無もしくは強度、等である。照明光のスペクトルとは、波長ごとの強度分布であり、波長帯域及び中心波長の概念を含む。医療画像を生成する際の画像処理とは、例えば、特定の組織または病変等を強調する色彩等の調節に係る処理等である。上記の他、本実施形態においては、医療画像取得部１１は、異常領域の判別を行う部分、及び、異常領域の判別を行わない部分の両方について、観察のために表示部１３に表示する表示用の内視鏡画像１０１を取得する（図５参照）。表示用の内視鏡画像１０１は、多くの場合、異常領域の判別に用いる内視鏡画像とは撮影条件が異なる。但し、異常領域を判別する際に、表示にも適した内視鏡画像を使用する場合、異常領域の判別に用いる内視鏡画像を、表示用の内視鏡画像１０１にも使用できる。本実施形態においては、表示用の内視鏡画像１０１は、白色光を用いて撮影した内視鏡画像である。
【００２８】
なお、本実施形態において医療画像取得部１１が取得する医療画像は、１回の特定の検査において撮影した医療画像である。また、異常領域の判別を行う部分について取得する医療画像は、原則として、画角または被写体の形状等が大きく変化しない時間的範囲内（画像処理において相互に部分の対応付けができる程度の時間的範囲内）において撮影した一連の医療画像である。
【００２９】
図２に示すように、本実施形態において医療画像処理装置１０が接続する内視鏡装置２１は、白色の波長帯域の光もしくは特定の波長帯域の光の少なくともいずれかを照射して被写体を撮影する内視鏡３１、内視鏡３１を介して被写体内に照明光を照射する光源装置３２、プロセッサ装置３３、及び、内視鏡３１を用いて撮影した内視鏡画像等を表示するモニタ３４を有する。
【００３０】
内視鏡３１は、被写体が反射または散乱した照明光、または、被写体もしくは被写体に投与した薬剤等が発光する蛍光、等を用いて被写体を撮影するイメージセンサ４１を備える。イメージセンサ４１は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）のカラーセンサ（カラーフィルタを有するセンサ）である。
【００３１】
光源装置３２は、光源部４２と、光源制御部４７と、を含む。光源部４２は、スペクトルが異なる複数種類の照明光を発光する。光源部４２は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）、ＬＤ（Laser Diode）、またはキセノンランプ等の発光デバイスを備える。また、光源部４２は、プリズム、ミラー、光ファイバ、または、波長帯域もしくは光量等を調節する光学フィルタ等、を必要に応じて備える。本実施形態においては、光源部４２は、中心波長が約４０５ｎｍの紫色光を発光するＶ−ＬＥＤ４３と、中心波長が約４５０ｎｍの青色光を発光するＢ−ＬＥＤ４４と、中心波長が約５４０ｎｍの緑色光を発光するＧ−ＬＥＤ４５と、中心波長が約６３０ｎｍのＲ−ＬＥＤ４６と、を備える。
【００３２】
光源制御部４７は、光源部４２が含む発光源を制御し、内視鏡３１が被写体の撮影に使用する照明光を発生する。また、光源制御部４７は、光源部４２が複数の発光デバイスを含む場合、各発光デバイスの発光のタイミング及び発光量をそれぞれに制御することができる。したがって、光源装置３２は、スペクトルが異なる複数種類の照明光を、任意のタイミング及び任意の強度で内視鏡３１に供給できる。例えば、本実施形態においては、光源装置３２は、光源制御部４７が行う制御により、白色光の他、紫色光、青色光、緑色光、赤色光、または、これら各色の光のうち２以上を任意の強度比で混合した光等を、任意のタイミング及び任意の強度で照明光として発光できる。この他、光源装置３２は、発光デバイスの特性により、または、光学フィルタの使用により、特定の狭い波長帯域を有する光（いわゆる狭帯域光）を照明光として発光できる。例えば、緑色波長帯域よりも短波長帯域の光、特に可視域の青色帯域または紫色帯域の光を発光できる。
【００３３】
プロセッサ装置３３は、イメージセンサ４１から内視鏡画像を取得し、または、イメージセンサ４１から取得した内視鏡画像に画像処理を施した内視鏡画像を生成する内視鏡画像生成部４８を備える。イメージセンサ４１及び内視鏡画像生成部４８は、内視鏡装置２１において「内視鏡画像取得部」を構成する。内視鏡画像取得部は、照明光を使用して被写体を撮影することにより、被写体を含む内視鏡画像を取得する。医療画像処理装置１０は上記プロセッサ装置３３と接続する。そして、医療画像取得部１１は、内視鏡装置２１の内視鏡画像生成部４８から直接に内視鏡画像を取得する。
【００３４】
医療画像解析処理部１２は、医療画像取得部１１が取得した医療画像である内視鏡画像（以下、単に内視鏡画像という）を用いて解析処理をする。具体的には、図３に示すように、第１異常領域判別部５２と、特性判別部５３と、第２異常領域判別部５４と、を含む。
【００３５】
第１異常領域判別部５２は、医療画像取得部１１が取得した複数の医療画像を用いて、医療画像ごとに異常領域１１９（図６参照）を判別する（以下、第１異常領域判別処理という）。医療画像取得部１１が内視鏡画像を取得する場合、異常領域とは、１または複数の病変、周辺の組織等と相違する色もしくは形状の特徴を有する領域、薬剤を散布等した領域、または、処置（生検、内視鏡的粘膜切除術（ＥＭＲ（Endoscopic Mucosal Resection））、または、内視鏡的粘膜下層剥離術（ＥＳＤ（Endoscopic Submucosal Dissection））等）を実施した領域、等の対象を含む領域である。医療画像が内視鏡画像である場合、病変等とは、例えば、ポリープ（隆起性病変）であり、より具体的には、過形成ポリープ（ＨＰ：hyperplastic polyp）、ＳＳＡ／Ｐ（sessile serrated adenoma/polyp）、腺腫、癌、等である。また、周辺の組織等と相違する色もしくは形状の特徴を有する領域とは、被写体の発赤、萎縮、憩室、または、治療痕、等である。
【００３６】
第１異常領域判別部５２は、医療画像の一部または全部について、異常領域１１９であるか否かを判別する。すなわち、第１異常領域判別部５２は、異常領域１１９の判別を、画素ごとに、内視鏡画像を小領域に分ける場合にはその小領域ごとに、または、内視鏡画像の全体に対して、行うことができる。本実施形態においては、第１異常領域判別部５２は、所定数の画素からなる小領域ごとに、異常領域１１９であるか否かを判別する。
【００３７】
また、第１異常領域判別部５２は、各医療画像の１箇所または複数箇所を異常領域１１９と判別する場合がある。また、第１異常領域判別部５２は、白色光とは異なるスペクトルを有する特殊光を使用して撮影した医療画像を、異常領域１１９の判別に用いる。この他、第１異常領域判別部５２は、少なくとも異常領域１１９の有無と、判別の確からしさを表す「確度」と、を判別結果に含める。
【００３８】
特性判別部５３は、第１異常領域判別部５２の判別結果、すなわち、医療画像ごとの異常領域１１９の判別結果を用いて、異常領域１１９の特性を判別する（以下、特性判別処理という）。異常領域１１９の特性とは、異常領域１１９にある異常の対象の位置、大きさ、範囲（面積等）、形状、太さ、長さ、粘膜等の表面からの深さ、異常領域を構成する組織等の密度、または、その他の特徴をいう。本実施形態においては、特性判別部５３は、異常領域１１９にある異常の対象がある深さ（粘膜表面を基準とした深さ）によって、異常領域１１９の特性を、「表層型」、「中層型」、または、「深層型」の３種類の区分のいずれかに判別する。
【００３９】
また、特性判別部５３は、第１異常領域判別部５２による判別結果の確度を用いて、異常領域１１９の特性を判別する。例えば、粘膜表面または粘膜表面からの比較的浅い位置にある異常がよく写る内視鏡画像において、第１異常領域判別部５２の判別結果の確度が最も高ければ「表層型」であると判別する。逆に、粘膜下の比較的深い位置にある異常がよく写る内視鏡画像において、第１異常領域判別部５２の判別結果の確度が最も高ければ「深層型」であると判別する。
【００４０】
第２異常領域判別部５４は、異常領域の特性にしたがって制御された特定のスペクトルを有する照明光を使用して撮影した医療画像を用いて、異常領域を判別する（以下、第２異常領域判別処理という）。第１異常領域判別処理が異常領域を判別するための、ある程度汎用な判別処理であるのに対し、第２異常領域判別処理は、異常領域がある前提でその異常領域の特性に合わせることで、第１異常領域判別処理よりも正確に異常領域を判別する判別処理である。「特定のスペクトル」とは、異常領域１１９の特性にしたがって制御されたスペクトルである。このため、上記「特定のスペクトル」は、多くの場合、表示用の医療画像（表示用の内視鏡画像１０１）の撮影に使用する白色光、及び、第１異常領域判別処理で用いる医療画像（第１内視鏡画像１１１，第２内視鏡画像１１２，第３内視鏡画像１１３，及び第４内視鏡画像１１４）の撮影に使用する特殊光のスペクトルとは異なる。但し、異常領域の特性によっては、表示用の医療画像または第１異常領域判別処理に使用する医療画像の撮影に使用する照明光のスペクトルと同じになる場合がある。
【００４１】
本実施形態においては、異常領域１１９の特性が「表層型」である場合、特定のスペクトルを有する照明光は、紫色光及び青色光を含み、かつ、紫色光の光量が青色光の光量よりも大きい。異常領域１１９の特性が「中層型」である場合、特定のスペクトルを有する照明光は、青色光、緑色光、及び、赤色光を含み、青色光の光量は緑色光の光量よりも大きく、かつ、緑色光の光量は赤色光の光量よりも大きい。異常領域１１９の特性が「深層型」である場合、特定のスペクトルを有する照明光は、青色光、緑色光、及び、赤色光を含み、緑色光の光量は青色光の光量よりも大きく、かつ、青色光の光量は赤色光の光量よりも大きい。
【００４２】
第２異常領域判別部５４は、特性判別部５３が判別する異常領域１１９の特性と、上記「特定のスペクトル」と、の予め定めた対応関係を用いて、異常領域の判別に使用する医療画像を決定することができる。この場合、上記対応関係は、第２異常領域判別部５４が予め保有する。但し、第２異常領域判別部５４は、例えば、所定のメモリ等で構成する記憶部（図示しない）に記憶しておくことができる。
【００４３】
第２異常領域判別部５４は、特性判別部５３が判別した異常領域１１９の特性にしたがって、第２異常領域判別処理に使用する医療画像を決定し、医療画像取得部１１からその医療画像を取得する。医療画像取得部１１は、第２異常領域判別部５４が要求する可能性がある医療画像を予め取得する。また、医療画像取得部１１は、第２異常領域判別部５４が要求した医療画像を未取得である場合、第２異常領域判別部５４の要求にしたがって、第２異常領域判別処理に使用する医療画像を取得する。
【００４４】
なお、第１異常領域判別部５２及び第２異常領域判別部５４は、表示制御部１５が表示用の医療画像である表示用の内視鏡画像１０１を表示部１３に表示している間に、各々の異常領域の判別を行う。特性判別部５３が行う特性判別処理も同様である。但し、表示制御部１５は、第１異常領域判別処理、特性判別処理、または、第２異常領域判別処理を行っている途中で、表示部１３に表示する表示用の内視鏡画像１０１を更新する場合がある。すなわち、「表示制御部１５が表示用の医療画像である表示用の内視鏡画像１０１を表示部１３に表示している間に、各々の異常領域の判別を行う」とは、表示用の内視鏡画像１０１を表示部１３に表示する表示制御のバックグラウンドで、第１異常領域判別処理、特性判別処理、及び、第２異常領域判別処理を実行することを意味する。
【００４５】
表示部１３は、医療画像取得部１１が取得した医療画像、及び、異常領域の判別結果等を表示するディスプレイである。すなわち、表示部１３は、第１異常領域判別部で使用する医療画像、第２異常領域判別部で使用する医療画像、または、第１異常領域判別部で使用する医療画像及び第２異常領域判別部で使用する医療画像の他に取得した医療画像、のうち少なくともいずれかを表示用の医療画像として表示する。医療画像処理装置１０が接続するデバイス等が含むモニタまたはディスプレイを共用し、医療画像処理装置１０の表示部１３として使用できる。
【００４６】
表示制御部１５は、表示部１３における医療画像及び解析結果の表示態様を制御する。具体的には、第２異常領域判別部５４が判別した異常領域１３１を表示用の医療画像である表示用の内視鏡画像１０１に重畳して表示し、または、表示用の医療画像である表示用の内視鏡画像１０１とともに第２異常領域判別部５４が異常領域を判別した旨（メッセージ等）を表示する。例えば、本実施形態においては、表示制御部１５は、表示用の内視鏡画像１０１を表示部１３に表示する。また、表示制御部１５は、表示用の内視鏡画像１０１において、第２異常領域判別処理の判別結果である異常領域１３１（図８参照）の輪郭を強調する等して、表示用の内視鏡画像１０１において異常領域１３１の所在を示す。表示制御部１５は、設定によっては、異常領域１３１または異常領域１３１以外の領域の色を調節して異常領域１３１の所在を示すことができる。また、表示制御部１５は、設定によっては、音（音声を含む）、光（表示用の内視鏡画像１０１の部分的な点滅等）、座標の表示等、その他の任意の方法で異常領域１３１の有無または異常領域１３１の所在を示すことができる。
【００４７】
入力受信部１６は、医療画像処理装置１０に接続するマウス、キーボード、その他操作デバイスからの入力を受け付ける。医療画像処理装置１０の各部の動作はこれらの操作デバイスを用いて制御できる。
【００４８】
統括制御部１７は、医療画像処理装置１０の各部の動作を統括的に制御する。入力受信部１６が操作デバイスを用いた操作入力を受信した場合には、統括制御部１７は、その操作入力にしたがって医療画像処理装置１０の各部を制御する。
【００４９】
保存部１８は、医療画像処理装置１０が含むメモリ等の記憶デバイス（図示しない）、または、内視鏡装置２１等の医療装置もしくはＰＡＣＳ２２が含む記憶デバイス（図示しない）に、必要に応じて異常領域の判別結果等を保存する。
【００５０】
以下、医療画像処理装置１０の動作の流れを説明する。図４に示すように、医療画像取得部１１は、自動的に、または、手動選択により、複数の表示用の内視鏡画像１０１を取得し（ステップＳ１１０）、表示制御部１５は、医療画像取得部１１が取得した表示用の内視鏡画像１０１を表示部１３に順次表示する（ステップＳ１１１）。本実施形態においては、例えば、図５に示す表示用の内視鏡画像１０１を取得及び表示する。
【００５１】
一方、バックグランドでは、第１異常領域判別処理用の内視鏡画像を取得する（ステップＳ１１２）。具体的には、図６に示すように、紫色の特殊光を用いて撮影した第１内視鏡画像１１１と、青色の特殊光を用いて撮影した第２内視鏡画像１１２と、緑色の特殊光を用いて撮影した第３内視鏡画像１１３と、赤色の特殊光を用いて撮影した第４内視鏡画像１１４と、を取得する。
【００５２】
医療画像取得部１１が第１異常領域判別処理用の第１内視鏡画像１１１，第２内視鏡画像１１２，第３内視鏡画像１１３，及び第４内視鏡画像１１４を取得すると、第１異常領域判別部５２はこれらを用いて第１異常領域判別処理をする（ステップＳ１１３）。具体的には、第１異常領域判別部５２は、第１内視鏡画像１１１，第２内視鏡画像１１２，及び第３内視鏡画像１１３を、それぞれ第４内視鏡画像１１４を用いて規格化する。これにより、第１内視鏡画像１１１，第２内視鏡画像１１２，及び第３内視鏡画像１１３の照度の影響を除去する。そして、第１異常領域判別部５２は、規格化した第１内視鏡画像１１１と、規格化した第２内視鏡画像１１２と、規格化した第３内視鏡画像１１３と、からそれぞれ異常領域１１９の有無を判別する。例えば、第１異常領域判別部５２は、規格化した各内視鏡画像１１１，１１２，１１３のそれぞれにおいて、局所的な低信号値領域（画素値が小さい領域）を異常領域１１９として判別する。
【００５３】
第１異常領域判別部５２が、規格化した各内視鏡画像１１１，１１２，１１３についてそれぞれ異常領域１１９の有無及び判別の確度を出力すると、特性判別部５３は、これを用いて異常領域１１９の特性を判別する（ステップＳ１１４）。
【００５４】
具体的には、異常領域１１９があり、かつ、規格化した第１内視鏡画像１１１の判別結果の確度が最も高い場合、特性判別部５３は、異常領域１１９の特性が「表層型」であると判別する。第１内視鏡画像１１１は、青色の特殊光を用いて撮影した内視鏡画像なので粘膜表面または粘膜下の比較的浅い位置（いわゆる表層）にある病変等が写りやすい。このため、病変等が表層付近にある場合には、第２内視鏡画像１１２及び第３内視鏡画像１１３よりも、第１内視鏡画像１１１において正確に病変等を判別でき、その結果として、第１異常領域判別処理の確度が高くなるからである。また、異常領域１１９があり、かつ、規格化した第２内視鏡画像１１２の判別結果の確度が最も高い場合、特性判別部５３は、異常領域の特性が「中層型」であると判別する。同様に、異常領域１１９があり、かつ、規格化した第３内視鏡画像１１３の判別結果の確度が最も高い場合、特性判別部５３は、異常領域の特性が「深層型」であると判別する。このように、特性判別部５３は、異常領域１１９にある異常の対象の表面からの深さを異常領域の特性として判別する。
【００５５】
特性判別部５３が異常領域１１９の特性を判別すると、第２異常領域判別部５４は、異常領域１１９の特性にしたがって、例えば図７に示す第２異常領域判別処理に用いる１または複数の内視鏡画像１２１を決定する。第２異常領域判別処理用の内視鏡画像１２１は、異常領域１１９の特性にしたがって制御された特定のスペクトを有する照明光を使用して撮影した内視鏡画像であり、異常領域１１９の特性が「表層型」である場合、内視鏡画像１２１は、粘膜の表層付近にある病変等の特徴が写りやすい照明光を用いて撮影した内視鏡画像である。異常領域１１９の特性が「中層型」である場合、内視鏡画像１２１は、粘膜の中層付近にある病変等の特徴が写りやすい照明光を用いて撮影した内視鏡画像である。また、異常領域１１９の特性が「深層型」である場合、内視鏡画像１２１は、粘膜の深層付近にある病変等の特徴が写りやすい照明光を用いて撮影した内視鏡画像である。
【００５６】
第２異常領域判別部５４は、医療画像取得部１１からこの第２異常領域判別処理用の内視鏡画像１２１を取得し（ステップＳ１１５）、内視鏡画像１２１を用いて、改めて異常領域１３１を判別する（ステップＳ１１６）。その結果、図８に示すように、表示制御部１５は、第２異常領域判別部５４が内視鏡画像１２１を用いて判別した異常領域１３１を、表示部１３に表示した表示用の内視鏡画像１０１において表示し、その所在を医師等に示す。これにより、医療画像処理装置１０は診断等を支援する。
【００５７】
上記のように、医療画像処理装置１０は、第１異常領域判別処理を行ってひとまず異常領域を判別し、かつ、判別した異常の特性を判別する。その後、異常領域の特性に合わせて、異常領域にある異常の特徴が写りやすい医療画像を用いて改めて異常領域を判別する。このため、医療画像処理装置１０が行う異常領域の判別は、病変等の種類もしくは性状、または、病変等がある器官の種類等に対する依存性が従来よりも低い。その結果、医療画像処理装置１０は、従来よりも安定して精度良く異常領域を判別できる。
【００５８】
第１実施形態においては、第２異常領域判別部５４は、異常領域の特性と「特定のスペクトル」と対応関係を用いて、異常領域の判別に使用する医療画像を決定するが、第２異常領域判別部５４は、上記対応関係を用いる代わりに、特性判別部５３が判別した異常領域の特性を用いて、上記「特定のスペクトル」を算出することができる。例えば、第２異常領域判別部５４は、規格化した第１内視鏡画像１１１の第１異常領域判別処理の確度に比例する光量で紫色光を含み、規格化した第２内視鏡画像１１２の第１異常領域判別処理の確度に比例する光量で青色光を含み、かつ、規格化した第３内視鏡画像１１３の第１異常領域判別処理の確度に比例する光量で緑色光を含む「特定のスペクトル」を算出することができる。この比率で紫色光、青色光、及び、緑色光を含む照明光を用いれば、結果として異常領域が含む病変等の特徴が写りやすくなるので、第２異常領域判別処理に適した内視鏡画像１２１になる。したがって、第２異常領域判別部５４は、上記のように算出した特定のスペクトルを有する照明光を用いて撮影した内視鏡画像１２１を用いれば、第１実施形態と同様に、従来よりも精度良く異常領域１３１を判別できる。
【００５９】
第１実施形態における第１異常領域判別部５２、特性判別部５３、及び、第２異常領域判別部５４等の医療画像解析処理部１２を構成する各部は、機械学習またはディープラーニング等により学習した、いわゆるＡＩ（Artificial Intelligence）プログラムを用いて構成することができる。
【００６０】
第１実施形態においては、第２異常領域判別部５４は、１枚の内視鏡画像１２１を用いて第２異常領域判別処理をしているが、第２異常領域判別部５４は、複数の医療画像を用いて第２異常領域判別処理をすることができる。
【００６１】
なお、図９に示すように、医療画像解析処理部１２は、第１異常領域判別部５２と、特性判別部５３と、第２異常領域判別部５４と、に加えて、動き判別部１５１を含むことができる。動き判別部１５１は、異常領域の判別に複数の内視鏡画像を使用する場合に、これら複数の内視鏡画像に写る被写体像の動き（被写体と内視鏡３１の相対的な動き）を判別する。例えば、連続する２フレーム分の内視鏡画像の動きを判別する場合、動き判別部１５１は、画素値の相関に基づいて被写体像の動きの程度を判別する。より具体的には、連続する２フレーム分のＧ画像（緑色光を使用して撮影した内視鏡画像）を、Ｇ１画像及びＧ２画像とする場合、Ｇ１画像とＧ２画像のそれぞれにおいて、各画像内に複数個（例えば２０箇所程度）の小正方形領域を設定し、各小正方形領域内の画素値の平均値を算出し、かつ、Ｇ１画像及びＧ２画像との間でこれらの小正方形領域の平均画素値の相関係数を求める。そして、相関係数が所定の閾値以上である場合には、被写体像の動きがないと判別し、かつ、相関係数が所定の閾値未満である場合には、被写体像の動きがあると判別する。
【００６２】
医療画像解析処理部１２が動き判別部１５１を備える場合、第１異常領域判別処理を行う際、または、第２異常領域判別処理において複数の内視鏡画像を使用する際には、これら複数の内視鏡画像は動き判別部１５１において被写体像の動きがないと判別した組み合わせの内視鏡画像を使用できる。この結果、これら各判別処理を精度良く行うことができる。
【００６３】
［第２実施形態］
上記各実施形態においては、医療画像処理装置１０と内視鏡装置２１は別個の装置であるが、内視鏡装置２１は、医療画像処理装置１０を含むことができる。この場合、図１０に示す内視鏡装置５１０のように、医療画像処理装置１０を構成する各部５２０は、プロセッサ装置３３に設ける。但し、表示部１３は、内視鏡装置２１のモニタ３４を共用できる。また、医療画像取得部１１は、イメージセンサ４１及び内視鏡画像生成部４８が形成する「内視鏡画像取得部」に相当する。このため、プロセッサ装置３３には医療画像取得部１１及び表示部１３以外の各部を設ければ足りる。その他の各部の構成は、第１実施形態と同様である。また、上記各実施形態及びその他変形例の医療画像処理装置１０と、図２の内視鏡装置２１と、の全体で新たな内視鏡装置を構成できる。
【００６４】
医療画像処理装置１０を含む内視鏡装置５１０は、基本的にリアルタイムに被写体を観察する装置である。このため、内視鏡装置５１０は、医療画像である内視鏡画像の取得、第１異常領域判別処理、特性判別処理、第２異常領域判別処理、及び、判別結果の表示処理等は、内視鏡画像を撮影しながらリアルタイムで、または、各種操作部等の操作に起因した任意のタイミングで実行できる。
【００６５】
以下、医療画像処理装置１０を含む内視鏡装置２１がリアルタイムに異常領域の判別処理をする場合の動作の流れを説明する。図１１に示すように、内視鏡装置５１０は、例えば、白色光を用いて被写体を逐次撮影し、表示用の内視鏡画像１０１を取得し（ステップＳ２１０）、取得した表示用の内視鏡画像１０１をモニタ３４に表示する（ステップＳ２１１）。内視鏡装置５１０は、これらのステップを、例えば、所定のフレームレートで常時繰り返し実行する。このため、医師等は、被写体をリアルタイムに観察できる。
【００６６】
上記のように、表示用の内視鏡画像１０１を表示している間に、バックグラウンドでは、統括制御部１７は、一連の表示用の内視鏡画像１０１の撮影の間に、表示用の内視鏡画像１０１の連続した表示に支障がない所定のタイミングで、間欠的に、第１異常領域判別用の撮影を割り込ませる。すなわち、光源制御部４７は、照明光を、白色光から、紫色の特殊光、青色の特殊光、緑色の特殊光、または、赤色の特殊光に、間欠的に切り替える。そして、白色光を用いた撮影の合間に、イメージセンサ４１がこれら各色の特殊光で被写体を撮影することで、第１実施形態と同様の第１異常領域判別処理用の内視鏡画像、すなわち、第１内視鏡画像１１１，第２内視鏡画像１１２，第３内視鏡画像１１３，及び第４内視鏡画像１１４を取得する（ステップＳ２１２）。
【００６７】
第１異常領域判別部５２は、上記のようにリアルタイムに取得した第１内視鏡画像１１１，第２内視鏡画像１１２，第３内視鏡画像１１３，及び第４内視鏡画像１１４を用いて、第１異常領域判別処理をし（ステップＳ２１３）、かつ、特性判別部５３は、第１異常領域判別処理で判別した異常領域１１９の特性を判別する（ステップＳ２１４）。これらは、第１実施形態と同様である。
【００６８】
その後、第２異常領域判別部５４は、異常領域１１９の特性にしたがって特定のスペクトルを決定すると、統括制御部１７は、一連の表示用の内視鏡画像１０１の撮影の間に、表示用の内視鏡画像１０１の連続した表示に支障がない所定のタイミングで、間欠的に、第１異常領域判別用の撮影を割り込ませる。このとき、光源制御部４７は、異常領域の特性にしたがって、照明光を、第２異常領域判別処理に適した特定のスペクトルを有する照明光に切り替える。具体的には、光源制御部４７は、照明光を、白色光から、第２異常領域判別部５４が決定した特定のスペクトルを有する照明光に切り替え（ステップＳ２１５）、イメージセンサ４１は、これら各色の特殊光で被写体を撮影することで、第１実施形態と同様の第２異常領域判別処理用の内視鏡画像１２１を取得する（ステップＳ２１６）。そして、第２異常領域判別部５４は、上記のようにリアルタイムに取得した内視鏡画像１２１を用いて第２異常領域判別処理を行い（ステップＳ２１７）、表示制御部１５は、第２異常領域判別部５４が内視鏡画像１２１を用いて判別した異常領域１３１を、表示部１３に表示した表示用の内視鏡画像１０１において表示し、その所在を医師等に示す。
【００６９】
上記のように、医療画像処理装置１０を含む内視鏡装置５１０は、リアルタイムに第１異常領域判別処理、特性判別処理、及び、第２異常領域判別処理、等を行って、リアルタイムに診断等を支援することができる。
【００７０】
上記第２実施形態においては、第１異常領域判別用の撮影をする際に、照明光を白色光から紫色の特殊光、青色の特殊光、緑色の特殊光、または、赤色の特殊光に切り替え、第１内視鏡画像１１１，第２内視鏡画像１１２，第３内視鏡画像１１３，及び第４内視鏡画像１１４をそれぞれ１枚ずつ取得しているが、これらのうち２以上を同時に（１フレームで）取得することができる。例えば、イメージセンサ４１がカラーセンサである場合には、光源制御部４７が、第１異常領域判別用の撮影をする際に、紫色の特殊光または青色の特殊光と、同じ撮影フレームにおいて赤色の特殊光を発光することで、第１内視鏡画像１１１または第２内視鏡画像１１２と、第４内視鏡画像１１４と、を１フレームで取得することができる。紫色の特殊光または青色の特殊光と、赤色の特殊光と、は同時に発光しても混色がない（または少ない）からである。このように、例えば、第１内視鏡画像１１１または第２内視鏡画像１１２と、第４内視鏡画像１１４と、を１フレームで取得すると、合計３フレームで第１異常領域判別処理に必要な内視鏡画像を取得できるので効率的であり、かつ、表示用の内視鏡画像１０１の取得及び表示に与える影響もさらに低減できる。
【００７１】
上記第２実施形態においては、第２異常領域判別部５４は、第１実施形態と同様に、予め定めた対応関係を用いて異常領域１１９の特性から特定のスペクトルを決定するが、上記第２実施形態のようにリアルタイムかつ柔軟に照明光のスペクトルを変更し得る場合には、第２異常領域判別部５４は、予め定めた対応関係を用いる代わりに、特性判別部５３が判別した異常領域１１９の特性を用いて、第２異常領域判別処理に適した内視鏡画像１２１を撮影するための照明光が有する特定のスペクトル（具体的には特定のスペクトルを実現するための各発光源の発光比率等）を算出することが好ましい。対応関係に定めたスペクトルよりも、より精度良く、用いるべき照明光のスペクトル（特定のスペクトル）を決定でき、その結果、第２異常領域判別処理の精度がさらに向上するからである。
【００７２】
なお、上記第２実施形態においては、内視鏡装置５１０が医療画像処理装置１０を含んでいるが、図１２に示すように、内視鏡装置２１その他モダリティと組み合わせて使用する診断支援装置６１０は、上記実施形態及びその他変形例の医療画像処理装置１０を含むことができる。また、図１３に示すように、例えば内視鏡装置２１を含む、第１検査装置６２１、第２検査装置６２２、…、第Ｎ検査装置６２３等の各種検査装置と任意のネットワーク６２６を介して接続する医療業務支援装置６３０は、上記実施形態及びその他変形例の医療画像処理装置１０を含むことができる。
【００７３】
この他、医療画像処理装置１０、及び、医療画像処理装置１０を含む各種装置、及び、医療画像処理装置１０の機能を内包する各種装置またはシステムは、以下の種々の変更等をして使用できる。
【００７４】
医療画像としては、白色帯域の光、または白色帯域の光として複数の波長帯域の光を照射して得る通常光画像を用いることができる。
【００７５】
医療画像としては、特定の波長帯域の光を照射して得た画像を使用する場合、特定の波長帯域は、白色の波長帯域よりも狭い帯域を用いることができる。
【００７６】
特定の波長帯域は、例えば、可視域の青色帯域または緑色帯域である。
【００７７】
特定の波長帯域が可視域の青色帯域または緑色帯域である場合、特定の波長帯域は、３９０ｎｍ以上４５０ｎｍ以下または５３０ｎｍ以上５５０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、３９０ｎｍ以上４５０ｎｍ以下または５３０ｎｍ以上５５０ｎｍ以下の波長帯域内にピーク波長を有することが好ましい。
【００７８】
特定の波長帯域は、例えば、可視域の赤色帯域である。
【００７９】
特定の波長帯域が可視域の赤色帯域である場合、特定の波長帯域は、５８５ｎｍ以上６１５ｎｍまたは６１０ｎｍ以上７３０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、５８５ｎｍ以上６１５ｎｍ以下または６１０ｎｍ以上７３０ｎｍ以下の波長帯域内にピーク波長を有することが好ましい。
【００８０】
特定の波長帯域は、例えば、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域にピーク波長を有することができる。
【００８１】
特定の波長帯域が、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域にピーク波長を有する場合、特定の波長帯域は、４００±１０ｎｍ、４４０±１０ｎｍ、４７０±１０ｎｍ、または、６００ｎｍ以上７５０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、４００±１０ｎｍ、４４０±１０ｎｍ、４７０±１０ｎｍ、または、６００ｎｍ以上７５０ｎｍ以下の波長帯域にピーク波長を有することが好ましい。
【００８２】
医療画像が生体内を写した生体内画像である場合、この生体内画像は、生体内の蛍光物質が発する蛍光の情報を有することができる。
【００８３】
また、蛍光は、ピーク波長が３９０ｎｍ以上４７０ｎｍ以下である励起光を生体内に照射して得る蛍光を利用できる。
【００８４】
医療画像が生体内を写した生体内画像である場合、前述の特定の波長帯域は、赤外光の波長帯域を利用することができる。
【００８５】
医療画像が生体内を写した生体内画像であり、前述の特定の波長帯域として、赤外光の波長帯域を利用する場合、特定の波長帯域は、７９０ｎｍ以上８２０ｎｍまたは９０５ｎｍ以上９７０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、７９０ｎｍ以上８２０ｎｍ以下または９０５ｎｍ以上９７０ｎｍ以下の波長帯域にピーク波長を有することが好ましい。
【００８６】
医療画像取得部１１は、白色帯域の光、または白色帯域の光として複数の波長帯域の光を照射して得る通常光画像に基づいて、特定の波長帯域の信号を有する特殊光画像を取得する特殊光画像取得部を有することができる。この場合、医療画像として特殊光画像を利用できる。
【００８７】
特定の波長帯域の信号は、通常光画像に含むＲＧＢまたはＣＭＹの色情報に基づく演算により得ることができる。
【００８８】
白色帯域の光、または白色帯域の光として複数の波長帯域の光を照射して得る通常光画像と、特定の波長帯域の光を照射して得る特殊光画像との少なくとも一方に基づく演算によって、特徴量画像を生成する特徴量画像生成部を備えることができる。この場合、医療画像として特徴量画像を利用できる。
【００８９】
内視鏡装置２１については、内視鏡３１としてカプセル内視鏡を使用できる。この場合、光源装置３２と、プロセッサ装置３３の一部と、はカプセル内視鏡に搭載できる。
【００９０】
上記各実施形態及び変形例において、医療画像取得部１１、医療画像解析処理部１２（医療画像解析処理部１２を構成する各部）、表示制御部１５、入力受信部１６、統括制御部１７、並びに、内視鏡装置２１の内視鏡画像生成部４８等といった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。
【００９１】
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。
【００９２】
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】
【００９３】
１０  医療画像処理装置
１１  医療画像取得部
１２  医療画像解析処理部
１３  表示部
１５  表示制御部
１６  入力受信部
１７  統括制御部
１８  保存部
２１，５１０  内視鏡装置
２２  ＰＡＣＳ
３１  内視鏡
３２  光源装置
３３  プロセッサ装置
３４  モニタ
４１  イメージセンサ
４２  光源部
４３  Ｖ−ＬＥＤ
４４  Ｂ−ＬＥＤ
４５  Ｇ−ＬＥＤ
４６  Ｒ−ＬＥＤ
４７  光源制御部
４８  内視鏡画像生成部
５２  第１異常領域判別部
５３  特性判定部
５４  第２異常領域判別部
１０１  表示用の内視鏡画像
１１１  第１内視鏡画像
１１２  第２内視鏡画像
１１３  第３内視鏡画像
１１４  第４内視鏡画像
１１９，１３１  異常領域
１２１  第２異常領域判別用の内視鏡画像
１５１  動き判別部
５２０  医療画像処理装置を構成する各部
６１０  診断支援装置
６２１  第１検査装置
６２２  第２検査装置
６２３  第Ｎ検査装置
６２６  ネットワーク
６３０  医療業務支援装置
Ｓ１１０〜Ｓ２１７  動作のステップ
【図１】
2019083019.tif 000003
【図２】
2019083019.tif 000004
【図３】
2019083019.tif 000005
【図４】
2019083019.tif 000006
【図５】
2019083019.tif 000007
【図６】
2019083019.tif 000008
【図７】
2019083019.tif 000009
【図８】
2019083019.tif 000010
【図９】
2019083019.tif 000011
【図１０】
2019083019.tif 000012
【図１１】
2019083019.tif 000013
【図１２】
2019083019.tif 000014
【図１３】
2019083019.tif 000015
【国際調査報告】
2019083019.tif 000016
2019083019.tif 000017