(57)【要約】【課題】リアルタイムに病状の進行を確認することができる内視鏡の補助診断装置を提供する。【解決手段】被観察部を動画像で観察する内視鏡の補助診断装置４０において、画像変換部３０は、内視鏡の挿入部に備えられた撮像素子１２から出力された動画像の第１の色情報を少なくとも明度の情報を含む第２の色情報に変換する。画像特徴情報量分析回路３２は、第２の色情報をコードに変換し、コードの画像特徴情報量を分析する。データベースは、動画像の一部を静止画像として、静止画像と静止画像の画像特徴情報量とを関連付けて保存する。画像検索回路３６は、画像特徴情報量に基いて、観察中の動画像に類似する静止画像を、データベース２８から検索する。【選択図】図１
2013094562.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被観察部を動画像で観察する内視鏡の補助診断装置であって、
前記内視鏡の挿入部に備えられた撮像素子から出力された前記動画像の第１の色情報を、少なくとも明度の情報を含む第２の色情報に変換する画像変換部と、
前記第２の色情報をコードに変換し、前記コードの画像特徴情報量を分析する画像特徴情報量分析回路と、
動画像の一部を静止画像とし、前記静止画像と前記静止画像の画像特徴情報量とを関連付けて保存するデータベースと、
前記画像特徴情報量に基いて、観察中の動画像に類似する前記静止画像を、前記データベースから検索する画像検索回路とを備えることを特徴とする内視鏡の補助診断装置。
【請求項２】
前記第２の色情報は、色相、彩度、明度からなることを特徴とする請求項１に記載の内視鏡の補助診断装置。
【請求項３】
前記コードは、前記動画像において出現頻度の高い色相に対して細かい階調で設定されることを特徴とする請求項２に記載の内視鏡の補助診断装置。
【請求項４】
前記コードは、色相の階調を少なくとも６段階に設定することを特徴とする請求項２に記載の内視鏡の補助診断装置。
【請求項５】
前記コードは、色相、彩度、明度の各々に設定された階調に定数を乗算した値を加算することにより算出されることを特徴とする請求項２に記載の内視鏡の補助診断装置。
【請求項６】
色相に対する前記定数は彩度および／または明度の階調によって定められ、彩度に対する前記定数は色相および／または明度の階調によって定められ、明度に対する前記定数は色相および／または彩度の階調によって定められることを特徴とする請求項５に記載の内視鏡の補助診断装置。
【請求項７】
前記コードは、彩度及び明度の階調よりも色相の階調に対して前記定数が大きく設定される式によって算出されることを特徴とする請求項５に記載の内視鏡の補助診断装置。
【請求項８】
前記コードは、前記動画像において明度が相対的に高く実質的に白い画素と、明度が相対的に低く実質的に黒い画素とに対するコードの階調を相対的に粗くし、他の部分に対するコードの階調を相対的に細かくすることを特徴とする請求項２に記載の内視鏡の補助診断装置。
【請求項９】
前記挿入部の挿入長さに基いて前記被観察部における位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記動画像の一部を静止画像とし、前記静止画像と前記静止画像の画像特徴情報量と前記位置情報とを関連付けて保存するデータベースと、
前記画像特徴情報量及び前記位置情報に基いて、観察中の動画像に類似する前記静止画像を、前記データベースから検索する画像検索回路とをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の内視鏡の補助診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内視鏡の補助診断装置に関し、より詳しくは撮影された画像の処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、内視鏡装置において、体腔内の病状を観察するとともに、過去の観察画像と現在の観察画像とを照合することにより病状の進行を確認する診断装置が知られている（特許文献１）。また、特許文献１ではこれらの画像の照合に際し、画像の特徴量を利用することが示唆されている。一方、画像の特徴量を所定の式によって定量化することにより症状の進行を確認する方法が知られている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−７７７６５号公報
【特許文献２】特開２０１１−１１８５４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、画像の特徴量が多いと特徴量の分析及び照合に時間がかかり、リアルタイムで症状の進行を確認することが困難である。そこで、本発明は、リアルタイムに病状の進行を確認することができる内視鏡の補助診断装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る内視鏡の診断装置は、被観察部を動画像で観察する内視鏡の補助診断装置であって、内視鏡の挿入部に備えられた撮像素子から出力された動画像の第１の色情報を、少なくとも明度の情報を含む第２の色情報に変換する画像変換部と、第２の色情報をコードに変換し、コードの画像特徴情報量を分析する画像特徴情報量分析回路と、動画像の一部を静止画像とし、静止画像と静止画像の画像特徴情報量とを関連付けて保存するデータベースと、画像特徴情報量に基いて、観察中の動画像に類似する静止画像を、データベースから検索する画像検索回路とを備えることを特徴とする。
【０００６】
また、第２の色情報は、色相、彩度、明度からなることが好ましい。
【０００７】
また、コードは、動画像において出現頻度の高い色相に対して細かい階調で設定されることが好ましい。
【０００８】
また、コードは、色相の階調を少なくとも６段階に設定されることが好ましい。
【０００９】
また、コードは、色相、彩度、明度の各々に設定された階調に定数を乗算した値を加算することにより算出されることが好ましい。
【００１０】
また、色相に対する定数は彩度および／または明度の階調によって定められ、彩度に対する定数は色相および／または明度の階調によって定められ、明度に対する定数は色相および／または彩度の階調によって定められることが好ましい。
【００１１】
また、コードは、彩度及び明度の階調よりも色相の階調に対して定数が大きく設定される式によって算出されることが好ましい。
【００１２】
また、コードは、動画像において明度が相対的に高く実質的に白い画素と、明度が相対的に低く実質的に黒い画素とに対するコードの階調を相対的に粗くし、他の部分に対するコードの階調を相対的に細かくすることが好ましい。
【００１３】
また、挿入部の挿入長さに基いて被観察部における位置情報を取得する位置情報取得部と、動画像の一部を静止画像とし、静止画像と静止画像の画像特徴情報量と位置情報とを関連付けて保存するデータベースと、画像特徴情報量及び位置情報に基いて、観察中の動画像に類似する静止画像を、データベースから検索する画像検索回路とをさらに備えることが好ましい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によって、リアルタイムに病状の進行を確認することができる内視鏡の補助診断装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態を適用した内視鏡装置の全体を表すブロック図である。
【図２】図１の内視鏡装置のモニタを表す図である。
【図３】図１の内視鏡補助診断装置における色相とその数値とコードの関係を表した図である。
【図４】（ａ）は図１の内視鏡装置で撮影中である体腔内の静止画であり、（ｂ）はこの静止画の特徴情報量をコード化して表したヒストグラムである。
【図５】（ａ）は図１の内視鏡装置で撮影した体腔内の他部位の静止画でデータベースに保存されているものであり、（ｂ）はこの静止画の特徴情報量をコード化して表したヒストグラムである。
【図６】（ａ）は図１の内視鏡装置で撮影した体腔内の他部位の静止画でデータベースに保存されているものであり、（ｂ）はこの静止画の特徴情報量をコード化して表したヒストグラムである。
【図７】図１の内視鏡の第１の実施形態における補助診断装置の類似画像検出の手順を表すフローチャートである。
【図８】図１の内視鏡の第１の実施形態における補助診断装置のデータベースの仕様を表す表である。
【図９】図１の内視鏡の第２の実施形態における補助診断装置の類似画像検出の手順を表すフローチャートである。
【図１０】図１の内視鏡の第２の実施形態における補助診断装置のデータベースの仕様を表す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の第１の実施形態について図面を用いて説明する。図１において、内視鏡装置１０は、例えば、医療用分野において体腔内の観察に用いられる。体腔内を観察するための挿入部（図示せず）によって観察された部位は、撮像素子１２によって結像されてアナログ信号として出力される。アナログ信号は、アナログフロントエンドＡＦＥ１４によってデジタル信号に変換される。デジタル信号は、画素毎に、色補間回路１６によって周辺画素から補間された後、マトリックス回路１８によって色信号に変換される。この色信号は、ＹＣｂＣｒ変換回路２０によってＹＣｂＣｒ画像信号へ変換される。ＹＣｂＣｒ画像信号は、ＲＧＢ変換回路２２によって、ＲＧＢ画像信号（第１の色情報）に変換される。ＲＧＢ画像信号は、ガンマ補正回路２４によってガンマ補正される。
【００１７】
ガンマ補正された画像信号は、内視鏡の補助診断装置４０に入力され、データベース２８に保存されている画像の中から、観察中の動画像に類似する画像が検索されて抽出される。この類似画像と現在観察されている動画像は、合成画像出力回路３８において合成された後、モニタ４２に表示される。ここで、内視鏡の補助診断装置４０は、キャプチャ画像保存回路２６と、データベース２８と、ＨＳＶ変換回路（画像変換部）３０と、画像特徴情報量分析回路３２と、特徴情報量保存回路３４と、画像検索回路３６とで構成される。内視鏡の補助診断装置４０における処理は以下に詳述する。
【００１８】
内視鏡の補助診断装置４０に入力された画像は、上述のようにモニタ４２に表示されるとともに、キャプチャ画像保存回路２６によってデータベース２８へ保存される。さらに、これと並行して、画像の画像信号は、ＨＳＶ変換回路３０に入力されて、ＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間（第２の色情報）へ変換される。ＨＳＶ色空間へ変換された画像は、画像特徴情報量分析回路３２に入力されて画像特徴情報量が分析される。分析された画像特徴情報量は、特徴情報量保存回路３４によってデータベース２８へ保存される。したがって、データベース２８には、ガンマ補正回路２４によって補正された画像とその画像情報特徴量とが蓄積される。データベース２８については、後述する。
【００１９】
画像検索回路３６では、ガンマ補正回路２４から出力される現在の観察画像と類似の画像が、画像特徴情報量に基いて、データベース２８に蓄積された画像の中から検索される。検索され、特徴情報量が一致した静止画すなわち特徴情報量一致画像４６は、合成画像出力回路３８によって現在の観察画像と画像関連情報と共にモニタ４２上の所定の場所に配置されるように合成される。図２では、モニタ４２の表示例が示される。現在観察中の画像は、モニタ４２の表示部の右側約２／３に表示される。特徴情報量一致画像４６は左上に表示される。特徴情報量一致画像４６に関する画像関連情報４８は、特徴情報量一致画像４６の下部に表示される。
【００２０】
図１におけるＨＳＶ変換回路３０では、まず、式１と式２を用いて、ガンマ補正回路２４から出力された画像信号のノイズが低減される。これは一般に用いられるローパスフィルタの一例（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｆｉｌｔｅｒ）である。ｎ１はフィルタをかける画素マトリクスの中心画素からの水平方向の距離、ｎ２は画素マトリクスの中心画素からの垂直方向の距離を表す。
【００２１】
【数１】
2013094562.tif 000003
【００２２】
【数２】
2013094562.tif 000004
【００２３】
次に、画像信号は、ＨＳＶ変換回路３０によってＨＳＶ色空間に変換される。式３から式５によって、画素毎のＲ、Ｇ、ＢからＨ、Ｓ、Ｖが算出される。Ｈは色相、Ｓは彩度、Ｖは明度を表す。ここで、画素毎のＲ、Ｇ、Ｂの最大値をｍａｘをとし、最小値をｍｉｎとする。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの取り得る範囲が０〜２５５で、Ｒが１００、Ｇが１５０、Ｂが８０であるとき、ｍａｘは１５０、ｍｉｎは８０である。また、式３から式５によって、Ｈは０〜３５９、Ｓは０〜１．０、Ｖは０〜１．０を取り得る。なお、式５において、Ｈは整数である。また、Ｈが負の値となるときはその値に３６０が加算される。以下に詳述するように、ＨＳＶ色空間に変換された画像信号は、画像特徴情報量分析回路３２において、画素毎に３つのパラメータ、Ｈ、Ｓ、Ｖに基くコードに変換される。
【００２４】
（数３）
Ｖ  ＝  ｍａｘ／２５５      （３）
【００２５】
（数４）
Ｓ  ＝  （ｍａｘ−ｍｉｎ）／ｍａｘ      （４）
【００２６】
【数５】
2013094562.tif 000005
【００２７】
コード変換のためにＨ、Ｓ、Ｖは式６に表される階調に設定される。コードが０となるとき、Ｖは０．１より小さいとき、すなわち、明度が相対的に低く画素が実質的に黒い状態である。コードが１となるとき、Ｖは０．９より大きいとき、すなわち、明度が相対的に高く、画素が実質的に白い状態である。これらの画素は、画像の識別において相対的に重要でない。したがって、階調は敢えて粗く２段階に設定されて、分析精度が下げられる。これにより、画像特徴情報量を分析するための速度が上がるという効果が得られる。
【００２８】
【数６】
2013094562.tif 000006
【００２９】
次に、コードが２、３、４、となるとき、Ｓが０．１より小さいときであり、すなわち、彩度が相対的に低く、画素の色がほとんど認識できない状態である。このとき、明度Ｖに対する階調が細かく設定されても、画像の識別に大きな効果が得られない。したがって、階調は粗く３段階に設定されて、分析精度が下げられる。これにより、画像特徴情報量の分析速度が上がるという効果が得られる。
【００３０】
コードが５以上のとき、明度を表すＶが、０．１〜０．９であり、彩度を表すＳは０．１以上である。このとき、画素はＶの数値が上がるにつれて明度が高まりＳの数値が上がるにつれて彩度が高まる。すなわち、このときの画素は、画像の識別において相対的に重要な状態である。したがって、Ｈ、Ｓ、Ｖがさらに細かい階調に設定されるように、パラメータｈ、ｓ、ｖが用いられる。ｈは色相、ｓは彩度、ｖは明度を表す。階調の設定方法は、以下に詳述する。
【００３１】
コードが５以上のとき、コードは式６における最下行の式によって算出される。すなわち、コードは彩度及び明度の階調よりも色相の階調が重み付け、すなわち、乗算する定数が大きく設定された式によって求められる。色相の階調が重み付けされる理由は、内視鏡によって観察される体腔内の画像のうち特に色相が精度よく識別されることによって、類似画像の検索精度が上がるためである。
【００３２】
そこで、式７に表されるように、ｈの階調は彩度及び明度よりも細かく８段階に設定される。また、識別精度を考慮してｈは少なくとも６段階に設定される。なお、図３に示されるように、色相Ｈは、０〜３５９からなる数値を用いて表現される。以下に詳述するように、色相Ｈの数値とコードと視覚によって認識される色とは連関している。
【００３３】
【数７】
2013094562.tif 000007
【００３４】
コードが０となるとき、Ｈは０〜２０、又は、３１５〜３５９、すなわち、画素が実質的に赤に近い状態である。コードが１となるとき、ｈは２０〜４０であり、コードが２となるとき、Ｈは４０〜７５である。コード１及びコード２のとき、画素は実質的に赤色及び橙色に近い状態である。体腔内の観察画像は、赤色が特に多いという特徴があることから、体腔内に存在する色のうち出現頻度の高い赤色及び橙色に対して精度良く識別する必要がある。したがって、Ｈに対する階調は細かく設定される。
【００３５】
一方で、コードが３となるとき、Ｈは７５〜１５５であり、コードが４となるとき、Ｈは１５５〜１９０であり、コードが５となるとき、Ｈは１９０〜２７０である。コードが３、４及び５のとき、画素は実質的に緑色から青色の状態である。このように、体腔内に存在する色のうち出現頻度の低い緑色から青色に対しては、精度を下げて分析しても、画像の識別に支障が無いため、Ｈに対する階調は粗く設定される。
【００３６】
また、コードが６となるとき、Ｈは２７０〜２９５であり、コードが７となるとき、Ｈは２９５〜３１５である。コード６及び７のとき、画素は実質的に紫色に近い状態である。このように、体腔内に存在する色のうち出現頻度の高い紫色に対し、精度良く識別するため、Ｈに対する階調は細かく設定される。
【００３７】
以上のようにＨが設定されることにより、体腔内に存在する色のうち出現頻度の高い色は、精度よく識別される。また、体腔内に存在する色のうち出現頻度の低い色は、精度を下げて識別される。このように階調が設定されることによって、画像情報特徴量の分析の精度が保たれるとともに、分析速度が向上する。
【００３８】
式８に表されるように、ｓの階調は３段階に設定される。彩度ｓは、０〜１．０の数値で表され、数値が増加するにつれ彩度が高くなる。コードが０となるとき、ｓは０〜０．２である。すなわち、画素は実質的に色彩を帯びていない状態である。コードが１となるとき、ｓは０．２〜０．７である。この間、ｓが大きくなるにつれて、画素は、徐々に彩度が高くなる。すなわち、この間のｓの階調が細かく設定されることによって、画素の彩度はより精度良く識別されるが、細かくなるにつれて情報量が増加するため、分析速度は下がる。本実施形態において、ｓの階調は３段階であるが、画像の識別に支障は無く、かつ、リアルタイムで観察が可能である。コードが２となるとき、ｓは０．７〜１．０である。すなわち、画素は実質的に十分に彩度が高い状態である。
【００３９】
【数８】
2013094562.tif 000008
【００４０】
式９に表されるように、ｖの階調は３段階に設定される。明度ｖは、０〜１．０の数値で表され、数値が増加するにつれ明度が高くなる。コードが０となるとき、ｖは０〜０．２である。すなわち、画素は実質的に黒色の状態である。コードが１となるとき、ｖは０．２〜０．７である。この間、ｖが大きくなるにつれて、画素は、徐々に明度が高くなる。すなわち、この間のｖの階調が細かく設定されることによって、画素の明度はより精度良く識別されるが、細かくなるにつれて情報量が増加するため分析速度は下がる。本実施形態において、ｖの階調は３段階であるが、画像の識別に支障は無く、かつ、リアルタイムで観察が可能である。コードが２となるとき、ｖは０．７〜１．０である。すなわち、画素は実質的に白色の状態である。
【００４１】
【数９】
2013094562.tif 000009
【００４２】
式７〜式９の階調で設定された、ｈ、ｓ、ｖは式６において表される式に代入される。すなわち、コード５以上では、相対的に画像の特徴として重要となる画素が、高精度に数値化される。ここで、上記のように、ｈがコード０〜７、ｓがコード０〜２、ｖがコード０〜２、の階調で設定されたことによって、式６におけるコードの最大値は７６となる。つまり、ｈ、ｓ、ｖの階調が細かく設定されるにつれ、コードの最大値は増加する。
【００４３】
上述のように、画像特徴情報量分析回路３２において算出されたコードは、画像検索回路３６に入力され、データベース２８における画像の画像特徴情報量との一致性が確認される。一致性は、０〜７６の全コードに対して、コード毎の画素数の差が検出されることによって行われる。図３から５を用いて、一致性の確認方法を説明する。
【００４４】
現在の観察画像を図４（ａ）とすると、この画像のコードが可視化されたヒストグラム（図４（ｂ））に示されるように、画像特徴情報量は、コード毎の画素数を正規化した値Ｑ０〜Ｑ７６として認識される。例えば、Ｑ１の画素数は０．６５、Ｑ９の画素数は１、Ｑ１０の画素数は０．８と認識される。そして、データベース２８内の１つの過去の観察画像を図５（ａ）とすると、この画像のコードが可視化されたヒストグラム図５（ｂ）に示されるように、画像特徴情報量はコード毎の画素数を正規化した値Ｐ０〜Ｐ７６として認識される。例えば、Ｐ１の画素数は０．５９、Ｐ９の画素数は１、Ｐ１０の画素数は０．８と認識される。後述するように、式１０を用いて、本画像が現在の観察画像と同部位の画像であると判断される。一方、データベース２８内の他の過去の観察画像を図６（ａ）とすると、この画像のコードが可視化されたヒストグラム図６（ｂ）に示されるように、画像特徴情報量は、コード毎の画素数を正規化した値Ｐ０〜Ｐ７６として認識される。例えば、Ｐ１の画素数は０．４８、Ｐ９の画素数は０．９７、Ｐ１０の画素数は１と認識される。後述するように、式１０を用いて、本画像が現在の観察画像と同部位でないと判断される。
【００４５】
【数１０】
2013094562.tif 000010
【００４６】
図７は画像検索回路３６における類似画像検索手順のフローチャートを表し、ここでは、図８に示されるデータベース２８に基いて画像が検索される。データベース２８には、動画像の一部を静止画像とし、この静止画像と静止画像の画像特徴情報量と画像関連情報４８とが関連付けて保存されている。フロー中のｎは、静止画像である過去の観察画像の番号を表す。検索が開始されるとともに、ステップＳ０１において、ｎが初期化される。ステップＳ０３において、データベース２８内にある過去の観察画像の画像特徴情報量、すなわち、上述した正規化した画素数Ｐ０〜Ｐ７６と現在の観察画像の画素数を正規化した値Ｑ０〜Ｑ７６とが読み取られる。
【００４７】
ステップＳ０５において、式１０を用いた差異性分析量Ｄが算出される。左辺のＤは、差異性分析量である。画像の一致性は、この差異性分析量Ｄによって検出される。ｉは全コードの範囲で設定されるため、差異性分析量Ｄは全コードに対して検出される。本実施形態において、ｉは０から７６をとり得る。具体的に、現在の観察画像図４（ａ）のコードに基いて、データベース２８内に保存される画像である、図５（ｂ）及び図６（ｂ）に示されるコードに対して検索が行われる場合を考える。ｉが１のとき、Ｑ１とＰ１の差分は、図５（ｂ）では０．０６、図６（ｂ）では０．１７である。このような計算がｉが７６となるまで繰返され、これらの差分を２乗した値が加算されたのちコードの最大値によって除算される。
【００４８】
ステップＳ０７において、算出された差異性分析量Ｄが所定のしきい値Ｄｔｈと比較される。このしきい値Ｄｔｈは、シミュレーションによって求められ、予め保持されている値である。しきい値Ｄｔｈは、観察部位が一致すると認識される値である。ステップＳ０９において、差異性分析量Ｄがしきい値Ｄｔｈより小さいとき、観察部位は一致していると認識される。このとき、リアルタイムでモニタ４２（図２参照）において所定時間、例えば２秒間、特徴情報量一致画像４６が表示される。表示されると共に内視鏡装置から音声や警告音等が発せられ、又は、ランプ等によって画像の一致が知らされる。これにより、ユーザは即座に病状を確認することができる。なお、特徴情報量一致画像４６が表示される所定時間内に、他の特徴情報量一致画像４６が検出されるとその画像が表示される。
【００４９】
ステップ０７において、差異性分析量Ｄがしきい値Ｄｔｈより大きいとき、ステップＳ１１に進む。ステップＳ１１において、全画像に対して検索が完了していない場合はステップＳ１３に進み、未だ差異性分析量Ｄが算出されていない他の画像に対して、ステップＳ０３からステップＳ０７の工程が実施される。ステップＳ１１において、全画像に対して検索が完了したと判断された場合、ステップＳ１５において特徴情報量が一致する画像は無いと判断される。
【００５０】
このように、第１の実施形態における内視鏡の補助診断装置は、観察画像の信号を色情報に応じた階調でコード化することによって、画像の検索時間を短縮し、かつ、画像の検索精度を維持することが可能となる。これにより、リアルタイムに病状の進行を確認することが可能となる。
【００５１】
図９は、画像検索回路３６における類似画像検索手順の第２の実施形態を表している。第２の実施形態では、図１０に示されるデータベース２８に基いて画像が検索される。図７と異なる工程は、ステップＳＬ０３及びステップＳＬ０４である。第１の実施形態と同じ工程は、同じ符号が付されている。ここで、図１０における過去の観察画像は、その画像の画像特徴情報量と、内視鏡の挿入部（図示せず）の挿入長さと、画像の番号とが関連付けられて保存される。なお、挿入長さは、挿入部に備えられた公知のセンサ（図示せず）によって測定される。
【００５２】
ステップＳＬ０３では、図７のステップＳ０３において画像特徴情報量が読み取られることに加えて、その画像が撮影されたときの挿入長さがデータベースから読み取られる。次に、ステップＳＬ０４において、挿入長さが一致するか否かが確認される。一致する場合、ステップＳ０５に進む。一致しない場合、ステップＳ１１に進み、未だ差異性分析量Ｄが算出されていない他の画像に対して、ステップＳＬ０３からステップＳ０７の工程が実施される。第２の実施形態では、第１の実施形態に体腔内の位置情報が追加されるため、部位が高精度に特定されて病状の進行が高精度に確認される。
【００５３】
なお、コードが５以上のときに用いられる式は、式６−２のように設定されても良く、（ｉ）から（ｖｉ）のうちどの式が用いられても良い。ｖが０〜ｍ、ｓが０〜ｎ、ｈが０〜ｋの階調に設定され、第１項の係数（定数）は、第２項のパラメータの階調の最大値に１を加算した値と第３項のパラメータの階調の最大値に１を加算した値との積によって求められる。第２項の係数（定数）は、第３項のパラメータの階調の最大値に１を加算した値である。第３項目の係数（定数）は１である。第４項は、全てのパラメータが０となったときコードが５となるように設定される。ここで、本実施形態において用いたコード５以上の式は、式６−２（ｉ）の式において、ｖが２、ｎが２、ｋが７であると仮定したときの一例である。また、ｈの階調は、ｓ及びｖよりも細かく設けられなくても良い。つまり、ｈとｓとｖの階調は各々独立して設定されても良く、例えば、ｈは６段階かつｓが８段階かつｖが１０段階の階調に設けられても良い。また、ステップＳ０５において用いられる式として、式１０の代わりに式１０−２が用いられても良い。
【００５４】
【数１１】
2013094562.tif 000011
【００５５】
【数１２】
2013094562.tif 000012
【符号の説明】
【００５６】
１２  撮像素子
２８  データベース
３０  ＨＳＶ変換回路（画像変換部）
３２  画像特徴情報量分析回路
３６  画像検索回路
４０  内視鏡の補助診断装置
【図１】
2013094562.tif 000013
【図２】
2013094562.tif 000014
【図３】
2013094562.tif 000015
【図４】
2013094562.tif 000016
【図５】
2013094562.tif 000017
【図６】
2013094562.tif 000018
【図７】
2013094562.tif 000019
【図８】
2013094562.tif 000020
【図９】
2013094562.tif 000021
【図１０】
2013094562.tif 000022