(57)【要約】【課題】正常部と異常部とを可能な限り正確かつ明確に示された画像を作成することが可能な内視鏡装置を得る。【解決手段】画素分離処理は、ＰＣＡ処理と二値化処理とから構成され、正規化された輝度情報を２つの集団、すなわち正常部と異常部とに分類し、輝度情報を二値化することを目的とする。画素分離処理を実行する前に、まず、観察画像を撮影する。観察画像が有する輝度信号を正規化処理により正規化して正規化信号、すなわちＢ／Ｒ値及びＧ／Ｒ値を得る。画素分離処理は、正規化信号に対してＰＣＡ処理を行い、第１主成分を算出する。そして、第１主成分に対して二値化処理を施す。二値化処理では、閾値線Ｔよりも大きい第１主成分を有する画素を第１の集団、閾値線Ｔよりも小さい第１主成分を有する画素を第２の集団に分類する。そして、第１の集団に属する画素の輝度情報を白色、第２の集団に属する画素の輝度情報を黒色とする。【選択図】図１
2011120731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受光した光の輝度を輝度情報として出力する複数の画素を有し、前記画素が受光する光の波長帯は３種類以上である撮像部と、
前記輝度情報のうちの２つを他の１つの輝度情報で正規化して正規化情報を出力する正規化処理部と、
前記正規化情報を用いて、前記画素を複数の集団に分類する分類処理部とを備え、
前記正規化処理部は、予め記録してある初期輝度情報を正規化して初期正規化情報を出力し、
前記分類処理部は、前記複数の集団どうしの分散が最大となるように前記初期正規化情報を分類し、前記複数の集団のいずれか１つに前記正規化情報を分類することにより前記画素を分類する内視鏡装置。
【請求項２】
前記分類処理部は、前記初期正規化情報を、第１の集団と第２の集団とに分類し、前記第１の集団と前記第２の集団との分散が最大となるように閾値線を決定し、前記閾値線を用いて前記正規化情報を分類することにより前記画素を分類する請求項１に記載の内視鏡装置。
【請求項３】
前記画素が受光する光は、赤色、青色、又は緑色の波長帯を有し、
前記画素は、赤色、青色、又は緑色の波長帯の光における輝度情報を出力し、
前記正規化処理部は、予め記録した青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を予め記録した赤色の波長帯の光における輝度情報で除して前記初期正規化情報を作成し、青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を赤色の波長帯の光における輝度情報で除して前記正規化情報を作成し、
前記分類処理部は、前記閾値線を用いて、前記正規化情報に対応する画素を第１及び第２の集団に分類する請求項２に記載の内視鏡装置。
【請求項４】
前記複数の集団に属する画素を異なる色を用いて図化する画像処理部をさらに備える請求項１から３に記載の内視鏡装置。
【請求項５】
前記画像処理部は、前記第１の集団に属する画素と、前記第２の集団に属する画素とのコントラストが大きくなるように、前記第１の集団に属する画素と前記第２の集団に属する画素の色を決定する請求項２から４に記載の内視鏡装置。
【請求項６】
前記分類処理部は、前記正規化情報に対して主成分分析を行ってＰＣＡスコアを算出し、前記ＰＣＡスコアに応じて前記画素を分類する請求項３から５に記載の内視鏡装置。
【請求項７】
前記画像処理部は、前記第１の集団に属する画素に対して白色を用い、前記第２の集団に属する画素の輝度情報をＰＣＡスコアに応じた階調とする請求項６に記載の内視鏡装置。
【請求項８】
前記分類処理部は、第１の集団の平均値と第２の集団の平均値との分散が最大かつ前記第１の集団の分散及び前記第２の集団の分散が各々最小となるように、前記初期正規化情報を前記第１の集団と前記第２の集団とに分類し、前記正規化情報の値に応じて前記第１の集団及び前記第２の集団のいずれか１つに前記正規化情報を分類し、これにより前記画素を２つの集団に分類する請求項１に記載の内視鏡装置。
【請求項９】
前記分類処理部は、フィッシャー判別分析を用いて前記画素を分類する請求項８に記載の内視鏡装置。
【請求項１０】
前記正規化処理部は、予め記録した輝度情報を正規化して初期正規化情報を出力し、
前記分類処理部は、前記初期正規化情報を第１の集団と第２の集団とに予め分類し、最も近接する初期正規化情報が属する集団に前記正規化情報を分類する請求項１又は８に記載の内視鏡装置。
【請求項１１】
前記画素が受光する光は、赤色、青色、又は緑色の波長帯を有し、
前記画素は、赤色、青色、又は緑色の波長帯の光における輝度情報を出力し、
前記正規化処理部は、予め記録した青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を予め記録した赤色の波長帯の光における輝度情報で除して前記初期正規化情報を作成し、青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を赤色の波長帯の光における輝度情報で除して前記正規化情報を作成する請求項１０に記載の内視鏡装置。
【請求項１２】
前記分類処理部は、ＮＮ法を用いて前記正規化情報に対応する画素を第１及び第２の集団に分類する請求項１０又は１１に記載の内視鏡装置。
【請求項１３】
前記正規化処理部は、予め記録した輝度情報を正規化して初期正規化情報を出力し、
前記分類処理部は、前記初期正規化情報を第１の集団と第２の集団とに予め分類し、最も属する確率の高い集団に前記正規化情報を分類する請求項１又は８に記載の内視鏡装置。
【請求項１４】
前記画素が受光する光は、赤色、青色、又は緑色の波長帯を有し、
前記画素は、赤色、青色、又は緑色の波長帯の光における輝度情報を出力し、
前記正規化処理部は、予め記録した青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を予め記録した赤色の波長帯の光における輝度情報で除して前記初期正規化情報を作成し、青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を赤色の波長帯の光における輝度情報で除して前記正規化情報を作成する請求項１３に記載の内視鏡装置。
【請求項１５】
前記分類処理部は、最小誤り率が最小となるような集団に前記正規化情報を分類する請求項１３又は１４に記載の内視鏡装置。
【請求項１６】
前記分類処理部は、ベイズ識別法を用いて前記正規化情報に対応する画素を第１及び第２の集団に分類する請求項１３から１５に記載の内視鏡装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、注目すべき部位を容易に判別できるように表示する内視鏡装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
内視鏡装置は、被験者の体内に挿入される内視鏡スコープと被験者の体外に設けられて画像処理を行う内視鏡プロセッサとを備える。内視鏡スコープの遠位端部には、照明光を観察対象物に対して照射するライトガイド、及び撮像素子、例えばＣＣＤが設けられる。撮像素子は、体内の観察対象物を撮像して得られた観察画像を内視鏡プロセッサに送信する。内視鏡プロセッサは、観察画像を画像処理した後、表示装置に表示する。
【０００３】
撮像素子が出力した輝度信号を用いて、赤色、緑色、及び青色の輝度を示す輝度信号が画素毎に作成される。赤色の輝度を表す輝度信号をＲ信号、緑色の輝度を表す輝度信号をＧ信号、そして青色の輝度を表す輝度信号をＢ信号とする。臓器の表層粘膜内にあるヘモグロビン量の二次元分布を画像化するため、Ｇ信号又はＢ信号をＲ信号で除した値に対して対数をとる（特許文献１）。術者は、これにより作成された画像を見て、臓器の表層における正常部と異常部とを判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平６−３３５４５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、Ｒ信号をＧ信号で除しただけでは、正常部と異常部とを正確に判別できないことがある。すなわち、正常部と異常部との双方に近いＲＧＢ信号を有する画素を、正確に正常部と異常部に分けることができない。
【０００６】
本発明はこれらの問題に鑑みてなされたものであり、正常部と異常部とを可能な限り正確かつ明確に示された画像を作成することが可能な内視鏡装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願発明による内視鏡装置は、受光した光の輝度を輝度情報として出力する複数の画素を有し、画素が受光する光の波長帯は３種類以上である撮像部と、輝度情報のうちの２つを他の１つの輝度情報で正規化して正規化情報を出力する正規化処理部と、正規化情報を用いて、画素を複数の集団に分類する分類処理部とを備え、正規化処理部は、予め記録してある初期輝度情報を正規化して初期正規化情報を出力し、分類処理部は、複数の集団どうしの分散が最大となるように初期正規化情報を分類し、複数の集団のいずれか１つに正規化情報を分類することにより画素を分類することを特徴とする。
【０００８】
分類処理部は、初期正規化情報を、第１の集団と第２の集団とに分類し、第１の集団と第２の集団との分散が最大となるように閾値線を決定し、閾値線を用いて正規化情報を分類することにより画素を分類することが好ましい。
【０００９】
画素が受光する光は、赤色、青色、又は緑色の波長帯を有し、画素は、赤色、青色、又は緑色の波長帯の光における輝度情報を出力し、正規化処理部は、予め記録した青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を予め記録した赤色の波長帯の光における輝度情報で除して初期正規化情報を作成し、青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を赤色の波長帯の光における輝度情報で除して正規化情報を作成し、分類処理部は、閾値線を用いて、正規化情報に対応する画素を第１及び第２の集団に分類することが好ましい。
【００１０】
複数の集団に属する画素を異なる色を用いて図化する画像処理部をさらに備えることが好ましい。
【００１１】
画像処理部は、第１の集団に属する画素と、第２の集団に属する画素とのコントラストが大きくなるように、第１の集団に属する画素と第２の集団に属する画素の色を決定することが好ましい。
【００１２】
分類処理部は、正規化情報に対して主成分分析を行ってＰＣＡスコアを算出し、ＰＣＡスコアに応じて画素を分類することが好ましい。
【００１３】
画像処理部は、第１の集団に属する画素に対して白色を用い、第２の集団に属する画素の輝度情報をＰＣＡスコアに応じた階調とすることが好ましい。
【００１４】
分類処理部は、第１の集団の平均値と第２の集団の平均値との分散が最大かつ第１の集団の分散及び第２の集団の分散が各々最小となるように、初期正規化情報を第１の集団と第２の集団とに分類し、正規化情報の値に応じて第１の集団及び第２の集団のいずれか１つに正規化情報を分類し、これにより画素を２つの集団に分類してもよい。
【００１５】
分類処理部は、フィッシャー判別分析を用いて画素を分類してもよい。
【００１６】
正規化処理部は、予め記録した輝度情報を正規化して初期正規化情報を出力し、分類処理部は、初期正規化情報を第１の集団と第２の集団とに予め分類し、最も近接する初期正規化情報が属する集団に正規化情報を分類してもよい。
【００１７】
画素が受光する光は、赤色、青色、又は緑色の波長帯を有し、画素は、赤色、青色、又は緑色の波長帯の光における輝度情報を出力し、正規化処理部は、予め記録した青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を予め記録した赤色の波長帯の光における輝度情報で除して初期正規化情報を作成し、青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を赤色の波長帯の光における輝度情報で除して正規化情報を作成してもよい。
【００１８】
分類処理部は、ＮＮ法を用いて正規化情報に対応する画素を第１及び第２の集団に分類してもよい。
【００１９】
正規化処理部は、予め記録した輝度情報を正規化して初期正規化情報を出力し、分類処理部は、初期正規化情報を第１の集団と第２の集団とに予め分類し、最も属する確率の高い集団に正規化情報を分類してもよい。
【００２０】
画素が受光する光は、赤色、青色、又は緑色の波長帯を有し、画素は、赤色、青色、又は緑色の波長帯の光における輝度情報を出力し、正規化処理部は、予め記録した青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を予め記録した赤色の波長帯の光における輝度情報で除して初期正規化情報を作成し、青色及び緑色の波長帯の光における輝度情報を赤色の波長帯の光における輝度情報で除して正規化情報を作成してもよい。
【００２１】
分類処理部は、最小誤り率が最小となるような集団に正規化情報を分類することが好ましい。
【００２２】
分類処理部は、ベイズ識別法を用いて正規化情報に対応する画素を第１及び第２の集団に分類することが好ましい。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、正常部と異常部とを可能な限り正確かつ明確に示された画像を作成することが可能な内視鏡装置を得る。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】内視鏡装置を概略的に示した図である。
【図２】撮影画像の一例を示した図である。
【図３】正規化された輝度情報を示した図である。
【図４】正規化された輝度情報をＰＣＡ処理した結果を示した図である。
【図５】ＰＣＡ処理の結果を二値化することにより作成された特殊観察画像である。
【図６】ＰＣＡスコアを輝度値に変換する第１の関数を示した図である。
【図７】ＰＣＡ処理の結果に応じて作成された特殊観察画像である。
【図８】ＰＣＡスコアを輝度値に変換する第２の関数を示した図である。
【図９】初期処理を示した図である。
【図１０】第１の図化処理を示したフローチャートである。
【図１１】二値化処理を示したフローチャートである。
【図１２】第２の図化処理を示したフローチャートである。
【図１３】フィッシャー法の結果を示した図である。
【図１４】ＮＮ法を概念的に示した図である。
【図１５】ベイズ法におけるサンプルデータを示した図である。
【図１６】ベイズ法における識別関数を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明における内視鏡装置１００の第１の実施形態について添付図面を参照して説明する。まず、図１及び２を用いて内視鏡装置１００の構成について説明する。
【００２６】
内視鏡装置１００は、被験者の体内に挿入される内視鏡スコープ１１０と、被験者の体外に設けられて画像処理を行う内視鏡プロセッサ１２０と、内視鏡プロセッサ１２０に接続される表示部１３０とを主に備える。
【００２７】
内視鏡スコープ１１０の遠位端部には、撮像部を成すＣＣＤ１１２と撮像レンズ１１１とスコープ画像処理部１１３とが主に設けられる。ＣＣＤ１１２は撮像部を介して被写体像を受光し、赤色、青色、及び緑色の３つの光の輝度情報から成る。スコープ画像処理部１１３は、これらの輝度情報を用いて撮影画像を作成する。
【００２８】
ＣＣＤ１１２の撮像面には複数の画素が設けられる。１つの画素の受光面には、赤色、青色、又は緑色いずれか１つの波長帯の光を透過するフィルタが取り付けられる。赤色のフィルタが取り付けられた画素は、赤色の波長帯を有する光の輝度を輝度情報として出力し、同様にして青色のフィルタが取り付けられた画素は青色の輝度情報、緑色のフィルタが取り付けられた画素は緑色の輝度情報を出力する。以下、赤色の波長帯を有する光の輝度を赤色輝度情報、青色の波長帯を有する光の輝度を青色輝度情報、そして緑色の波長帯を有する光の輝度を緑色輝度情報と呼ぶ。
【００２９】
ＣＣＤ１１２が出力した輝度情報は、１つの画素に対して１つの色の輝度情報のみが存在する。しかし、撮影画像における１つの画素は、３つの色の輝度情報を必要とする。そこで、スコープ画像処理部１１３は、ＣＣＤ１１２の１つの画素の周囲に存在する画素の輝度情報を用いて、ＣＣＤ１１２の１つの画素に欠けている色の輝度情報を作成する。例えば、赤色輝度情報を有する画素に対して、青色輝度情報及び緑色輝度情報を作成する。これにより、撮影画像における画素は、赤色、青色、及び緑色の３つの輝度情報を有することになる。
【００３０】
内視鏡スコープ１１０は内視鏡プロセッサ１２０に接続される。内視鏡プロセッサ１２０は、演算ユニット１２１と画像処理ユニット１２２とを主に有する。演算ユニット１２１は、スコープ画像処理部１１３から赤色輝度情報、青色輝度情報、及び緑色輝度情報を受信して、後述する正規化処理、初期画素分離処理、及び画素分離処理を実行する。正規化処理は、明るさの大小が画素分離処理の結果に影響を及ぼすことを防ぐため、１つの輝度情報を用いて他の２つの輝度情報を正規化する処理である。初期画素分離処理は、画像を正常部と異常部とに分離するために用いる閾値線を決定する処理である。画素分離処理は、画像を正常部と異常部とに分離して、撮影画像に含まれる画素の輝度情報を二値化する処理である。これら３つの処理に関する詳細は後述される。画素分離処理を実行することにより、二値化情報が生成される。画像処理ユニット１２２は、二値化情報を受信して、表示画像を作成する。
【００３１】
表示部１３０は、画面１３１を備える。そして表示部１３０は、画像処理ユニット１２２に接続され、画像処理ユニット１２２から表示画像を受信する。画面１３１は、表示画像を表示する。
【００３２】
次に、正規化処理について図２及び図３を用いて説明する。
【００３３】
図２は、説明のため簡略化して表した観察画像の一例である。観察画像は、桃色の領域Ａ、朱色の領域Ｂ、及び肌色の領域Ｃを有する。領域Ｃ、領域Ａ、領域Ｂの順で赤みが強くなる。
【００３４】
正規化処理は、領域Ａ、領域Ｂ、及び領域Ｃに含まれる画素の輝度情報を処理する。領域Ａに含まれる画素の青色輝度情報及び緑色輝度情報を、赤色輝度情報で各々除する。これにより、各画素の青色輝度情報及び緑色輝度情報が正規化され、観察画像における各画素は、青色輝度情報を赤色輝度情報で除した値（以下、Ｂ／Ｒ値とする）と、緑色輝度情報を赤色輝度情報で除した値（以下、Ｇ／Ｒ値とする）を有することになる。正規化された青色輝度情報及び緑色輝度情報をグラフにしたものを図３に示す。正規化することにより、画素の明るさによる影響を排して、画素分離処理することが可能になる。
【００３５】
次に、初期画素分離処理について図２及び図４を用いて説明する。初期画素分離処理は、ＰＣＡ処理と閾値決定処理とから構成される。
【００３６】
初期画素分離処理を実行する前に、以下の処理が実行される。予め撮影済みの初期観察画像を用意する。説明のため、図２に示される画像を初期観察画像とする。初期観察画像における正常部及び異常部は既知であって、初期観察画像が有する画素は正常部と異常部に予め分類される。正常部は第１の集団、異常部は第２の集団に分類される。ここで、図２における領域Ａ及び領域Ｂを異常部とし、領域Ｃを正常部とすると、領域Ａ及び領域Ｂが第２の集団に、領域Ｃが第１の集団に分類される。初期観察画像の各画素は、初期赤色輝度情報、初期青色輝度情報、及び初期緑色輝度情報から成る初期輝度信号を有する。そして、初期輝度信号を正規化処理により正規化して初期正規化信号、すなわち初期Ｂ／Ｒ値及び初期Ｇ／Ｒ値を得る。
【００３７】
初期画素分離処理は、初期正規化信号に対してＰＣＡ処理を行い、ＰＣＡスコアを算出する。そして、ＰＣＡスコアに対して閾値決定処理を実行して閾値線Ｔを決定する。
【００３８】
次にＰＣＡ処理について説明する。ＰＣＡ処理は、主成分分析とも呼ばれ、相関関係にあるいくつかの要因を合成（圧縮）して、いくつかの成分にし、その総合力や特性を求める処理である。
【００３９】
ＰＣＡ処理では、まず、特定の画素の初期正規化信号に関して分散共分散行列を求める。いいかえると、特定の画素の初期Ｂ／Ｒ値及び初期Ｇ／Ｒ値に対して分散共分散行列が求められる。ここで、求められた分散共分散行列が以下の行列であるとする。
【数１】
2011120731.tif 000003
【００４０】
次に、分散共分散行列の固有値及び固有値ベクトルを求める。ここで、以下のように固有値５．０８１７及び４．４４０６が求められる。
【数２】
2011120731.tif 000004
また、以下のような固有ベクトルが求められる。
【数３】
2011120731.tif 000005
【００４１】
そして、大きい方の固有値に対応する固有ベクトルの一成分を第１主成分ＰＣ１、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの一成分を第２主成分ＰＣ２とする。すなわち、第１主成分は０．８４６６、第２主成分は−０．８４６６となる。第１主成分及び第２主成分がＰＣＡスコアを成す。
【００４２】
同様にして、領域Ａ、領域Ｂ、及び領域Ｃに含まれる画素に関する初期Ｂ／Ｒ値及び初期Ｇ／Ｒ値を処理すると、図４に示すグラフを得る。
【００４３】
次に閾値決定処理について説明する。前述のように、領域Ａ及び領域Ｂに属する画素が第２の集団、領域Ｃに属する画素が第１の集団に予め分類されている。そこで、第２の集団に属する全ての画素の第１主成分の平均と閾値線Ｔとの距離（第１主成分の大きさ）、そして第１の集団に属する全ての画素の第１主成分の平均と閾値線Ｔとの距離（第１主成分の大きさ）が共に大きくなる第１主成分の値Ｘを閾値線Ｔとする。
【００４４】
次に、画素分離処理について図４及び５を用いて説明する。画素分離処理は、ＰＣＡ処理と二値化処理とから構成され、正規化された輝度情報を２つの集団、すなわち正常部と異常部とに分類し、輝度情報を二値化することを目的とする。
【００４５】
画素分離処理を実行する前に、以下の処理が実行される。まず、観察画像を撮影する。観察画像における正常部及び異常部は未知である。観察画像が有する輝度信号を正規化処理により正規化して正規化信号、すなわちＢ／Ｒ値及びＧ／Ｒ値を得る。
【００４６】
画素分離処理は、正規化信号に対してＰＣＡ処理を行い、第１主成分を算出する。そして、第１主成分に対して二値化処理を施す。ＰＣＡ処理は前述と同様であるため、説明を省略する。
【００４７】
二値化処理では、閾値線Ｔよりも大きい第１主成分を有する画素を第１の集団、閾値線Ｔよりも小さい第１主成分を有する画素を第２の集団に分類する。そして、第１の集団に属する画素の輝度情報を白色、第２の集団に属する画素の輝度情報を黒色とする。
【００４８】
これらの輝度情報を用いて画像処理ユニット１２２が作成した表示画像は、図５のようになる。
【００４９】
他方、二値化処理において、第１の集団に属する画素の輝度情報を白色、第２の集団に属する画素の第１主成分を輝度情報としてグレースケールの表示画像を作成することも可能である。この処理について図６から８を用いて説明する。
【００５０】
図６は、第１主成分を線形変換する関数を示す。輝度情報は０から２５５の値からなる２５６段階で観察画像の階調を表現する。この関数は、初期観察画像において第２の集団に属する画素の第１主成分の最小値を輝度情報０に、最大値を輝度情報２５５に線形変換する。また、第１の集団に属する全ての画素の第１主成分が輝度情報０に変換される。この関数により、観察画像において第２の集団に属する画素の第１主成分が輝度情報に線形変換される。そして、観察画像において第１の集団に属する全ての画素の第１主成分が輝度情報０に変換される。これにより求められた輝度情報を用いてグレースケールの表示画像が作成される。すなわち、第１の集団に属する画素の輝度情報を白色、第２の集団に属する画素の輝度情報をグレースケールで表示する（図７参照）。これにより、異常部がグレースケールで表示されて、術者が異常部を容易かつ詳細に認識することができる。
【００５１】
図８は、第１主成分を三次変換する関数を示す。輝度情報は０から２５５の値からなる２５６段階で観察画像の階調を表現する。第１の集団に属する全ての画素の第１主成分を輝度情報０に変換する。そして、第２の集団に属する画素の第１主成分の最小値を輝度情報０に、そして最大値を輝度情報２５５として、三次曲線を用いて変換する。これにより求められた輝度情報を用いてグレースケールの表示画像が作成される。すなわち、第１の集団に属する画素の輝度情報を白色、第２の集団に属する画素の輝度情報をグレースケールで表示する。これにより、異常部がグレースケールで表示されて、術者が異常部を容易かつ詳細に認識することができる。
【００５２】
次に、図９を用いて本実施形態における初期処理について説明する。初期処理は、実際の観察前に演算ユニット１２１において実行される。
【００５３】
まず、ステップＳ９１において、予め撮影済みの初期観察画像から、正常部と異常部とを抽出する。
【００５４】
次のステップＳ９２では、初期観察画像に含まれる各画素の初期輝度信号を読み出す。
【００５５】
次のステップＳ９３では、初期輝度信号に対して逆ガンマ補正を行う。逆ガンマ補正は、初期観察画像に施されているガンマ補正を解除する処理である。初期観察画像がガンマ補正されている場合、ガンマ補正がＰＣＡ処理の結果に影響を及ぼさないように、逆ガンマ補正を実行する。
【００５６】
ステップＳ９４では、正規化処理を実行し、次のステップＳ９５ではＰＣＡ処理を実行する。
【００５７】
ステップＳ９６では、閾値決定処理を実行し、閾値線Ｔの値Ｘを演算ユニット１２１が記憶する。そして処理が終了する。
【００５８】
次に、図１０を用いて本実施形態における第１の図化処理について説明する。術者が内視鏡装置１００を所定の手順で操作したときに、第１の図化処理が演算ユニット１２１において実行される。
【００５９】
まず、ステップＳ１０１において、観察画像に含まれる各画素の輝度信号を読み出す。
【００６０】
次のステップＳ１０２では、輝度信号に対して逆ガンマ補正を行う。逆ガンマ補正は、前述と同様の処理であるため、説明を省略する。
【００６１】
ステップＳ１０３では、正規化処理を実行し、次のステップＳ１０４ではＰＣＡ処理を実行して、ＰＣＡスコアを算出する。
【００６２】
ステップＳ１０５では、二値化処理を実行し、第１の集団に属する画素の輝度情報を白色、第２の集団に属する画素の輝度情報を黒色とする。そして処理が終了する。
【００６３】
第１の図化処理を実行することにより、観察画像から二値化された表示画像を得ることができる。
【００６４】
次に、図１１を用いて二値化処理について説明する。二値化処理は、第１の図化処理のステップＳ１０５において実行される。
【００６５】
ステップＳ１３１において、観察画像に含まれる各画素の第１主成分を読み出す。
【００６６】
次のステップＳ１３２では、第１主成分と閾値線Ｔの値Ｘとを比較する。
【００６７】
ステップＳ１３３では、第１主成分が閾値線Ｔの値Ｘよりも大きい場合、処理をステップＳ１３４に進め、第１主成分が閾値線Ｔの値Ｘよりも小さい場合、処理をステップＳ１３５に進める。
【００６８】
ステップＳ１３４では、第１主成分に係る画素の輝度情報を第１の色に設定する。そして、ステップＳ１３５では、第１主成分に係る画素の輝度情報を第２の色に設定する。ここで、第１の色は例えば白や青、であり、第２の色は黒や赤である。その後、処理が終了する。
【００６９】
次に、図１２を用いて本実施形態における第２の図化処理について説明する。術者が内視鏡装置１００を所定の手順で操作したときに、第２の図化処理が演算ユニット１２１において実行される。
【００７０】
まず、ステップＳ１４１では、観察画像に含まれる各画素の輝度信号を読み出す。次のステップＳ１４２では、正規化処理を実行する。ステップＳ１４３では、輝度信号に対して逆ガンマ補正を行う。次のステップＳ１４４ではＰＣＡ処理を実行して、ＰＣＡスコアを算出する。正規化処理、逆ガンマ補正、及びＰＣＡ処理は、前述と同様の処理であるため、説明を省略する。
【００７１】
ステップＳ１４５では、第１主成分を輝度情報としてグレースケールの表示画像を作成する。そして処理が終了する。この処理は、図６から８を用いて説明した構成と同様であるため、説明を省略する。
【００７２】
第２の図化処理を実行することにより、観察画像からグレースケールの表示画像を得ることができる。
【００７３】
本実施形態によれば、正常部と異常部とを正確かつ明確に示された画像を作成することが可能となる。
【００７４】
次に、第２の実施形態による内視鏡装置１００について図１３を用いて説明する。内視鏡装置１００の物理的構成については第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【００７５】
第２の実施形態では、ＰＣＡ処理の代わりに、フィッシャー判別法を用いる。
【００７６】
初期画素分離処理は、初期正規化信号に対してフィッシャー判別法を行いて初期正規化信号を第１の集団と第２の集団とに明確に分類した後に、閾値決定処理を実行して閾値線Ｔを決定する。
【００７７】
次にフィッシャー判別法について説明する。フィッシャー判別法は、集団内部の散布を小さく、かつ集団間の散布を大きくする処理である。集団内部の散布Ｓ(w)及び集団間の散布Ｓ(b)は以下の式により求められる。
【数４】
2011120731.tif 000006
ここで、μｌは集団ｌの標本の平均、μは全標本の平均、ｎｌは集団ｌの標本数である。これにより、初期正規化信号は、図１３に示すような第１の集団と第２の集団に分けられる。
【００７８】
そして、フィッシャー判別法により分けられた第１の集団と第２の集団とに対して、閾値決定処理を実行して閾値線Ｔを決定する。つまり、第２の集団に属する全ての画素の初期正規化信号の平均と閾値線Ｔの分散、そして第１の集団に属する全ての画素の初期正規化信号の平均と閾値線Ｔの分散とが互いに大きくなる値Ｘを閾値線Ｔとする。
【００７９】
画素分離処理におけるフィッシャー判別法もまた同様であるため、説明を省略する。
【００８０】
本実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果を得る。
【００８１】
次に、第３の実施形態による内視鏡装置１００について図１４を用いて説明する。内視鏡装置１００の物理的構成については第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【００８２】
第３の実施形態では、閾値線決定処理を実行せず、二値化処理の代わりにＮＮ法（Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ  Ｍｅｔｈｏｄ）が用いられる。
【００８３】
まず、ＮＮ法について図１４を用いて説明する。
【００８４】
ＮＮ法は、予め分類された第１の集団及び第２の集団のうち、最も近くに位置する集団に新たなデータを分類する手段である。ＮＮ法を実行する前に、ＰＣＡ処理により、ＰＣＡスコアが第１の集団及び第２の集団に分けられる。
【００８５】
第１の集団及び第２の集団に分けられたＰＣＡスコアのうち、新たなＰＣＡスコアＮの最も近くに位置するＰＣＡスコアを求める。図１４ではＰＣＡスコアＧ１が該当する。ここで、ＰＣＡスコアＧ１は第１の集団に属するため、新たなＰＣＡスコアＮは、第１の集団に分類される。これを全ての新たなＰＣＡスコアに対して実行することにより、新たなＰＣＡスコアに対応する画素を第１の集団又は第２の集団に分類できる。
【００８６】
本実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果を得る。
【００８７】
次に、第４の実施形態による内視鏡装置１００について図１５及び１６を用いて説明する。内視鏡装置１００の物理的構成については第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【００８８】
第４の実施形態では、閾値線決定処理が第１の実施形態と異なり、閾値線Ｔを決定するためにベイズ識別法が用いられる。
【００８９】
ベイズ識別法について説明する。ベイズ識別法は、最小誤り確率が最小となるように閾値線Ｔを決定する手段である。ベイズ識別法を実行する前に、ＰＣＡ処理により、ＰＣＡスコアが第１の集団及び第２の集団に分けられる（図１５参照）。そして、特定の第１主成分値を持つＰＣＡスコアのうち、第１の集団に属するＰＣＡスコアの割合を算出する。また、特定の第１主成分値を持つＰＣＡスコアのうち、第２の集団に属するＰＣＡスコアの割合を算出する。これらの割合をグラフにしたものが図１６である。
【００９０】
そして、新たなＰＣＡスコアＮの第１主成分をグラフに当てはめると、新たなＰＣＡスコアＮは６６％の割合で第２の集団に属し、３２％の割合で第１の集団に属することがわかる。そこで、属する確率が高い方の集団に新たなＰＣＡスコアＮを分類すると、新たなＰＣＡスコアＮは第２の集団に分類される。これを全ての新たなＰＣＡスコアに対して実行し、確率が高い方の集団に分類することにより、新たなＰＣＡスコアに対応する画素を第１の集団又は第２の集団に分類できる。
【００９１】
本実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果を得る。
【００９２】
なお、正規化において除数は赤色輝度情報でなくても良く、青色輝度情報又は緑色輝度情報であってもよい。
【００９３】
二値化処理おいて、第１の集団に属する画素の輝度情報は白色に限定されず、第２の集団に属する画素の輝度情報を黒色に限定されない。
【００９４】
また、ＰＣＡ処理でなく、フィッシャー判別法により分類された正規化信号に対してＮＮ法又はベイズ識別法を適用しても良い。
【００９５】
逆ガンマ補正は必ずしも実行されなくても良い。
【００９６】
撮像部はＣＣＤ１１２に限定されず、例えばＣＭＯＳ等の撮像素子であっても良い。
【符号の説明】
【００９７】
１００  内視鏡装置
１１０  内視鏡スコープ
１１１  撮像レンズ
１１２  ＣＣＤ
１１３  スコープ画像処理部
１２０  内視鏡プロセッサ
１２１  演算ユニット
１２２  画像処理ユニット
１３０  表示部
１３１  画面
【図１】
2011120731.tif 000007
【図２】
2011120731.tif 000008
【図３】
2011120731.tif 000009
【図４】
2011120731.tif 000010
【図５】
2011120731.tif 000011
【図６】
2011120731.tif 000012
【図７】
2011120731.tif 000013
【図８】
2011120731.tif 000014
【図９】
2011120731.tif 000015
【図１０】
2011120731.tif 000016
【図１１】
2011120731.tif 000017
【図１２】
2011120731.tif 000018
【図１３】
2011120731.tif 000019
【図１４】
2011120731.tif 000020
【図１５】
2011120731.tif 000021
【図１６】
2011120731.tif 000022