(57)【要約】  電子内視鏡システムは、電子内視鏡で撮像された画像を用いて、生体組織に現れる外観の特徴を数値で評価する画像処理ユニットを備える。前記画像処理ユニットは、生体組織の注目部分に現れる第１色成分あるいは第１形状により特徴付けられ、前記第１色成分あるいは前記第１形状に関する、前記第１特徴の程度を示す第１画素評価値を、前記画像から画素毎に算出し、前記第１画素評価値を統合することにより前記第１特徴に関する第１代表評価値を算出する。前記画像処理ユニットは、さらに、前記第１色成分あるいは前記第１形状を前記第１特徴と共有し、前記第１画素評価値の高低に影響を与える第２特徴の程度を、第２色成分あるいは第２形状によって評価し、前記第２特徴の程度の評価結果に基づいて、前記第１代表評価値を増減する処理を行う。
2020188825.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体組織を撮像するように構成された電子内視鏡と、
前記電子内視鏡で撮像された前記生体組織の注目部分の画像を用いて、前記生体組織の注目部分に現れる外観の特徴の程度を数値で評価するように構成された画像処理ユニットを含むプロセッサと、
前記数値の情報を表示するように構成されたモニタと、を備え、
前記画像処理ユニットは、前記注目部分に第１特徴として現れる第１色成分あるいは第１形状により特徴付けられる第１画素評価値であって、前記注目部分が示す前記第１色成分あるいは前記第１形状に関する、前記第１特徴の程度を示す第１画素評価値を、前記画像から画素毎に算出するように構成された特徴量算出部と、
前記画像における各画素の前記第１画素評価値を統合することにより、撮像した前記生体組織の前記第１特徴に関する第１代表評価値を算出するように構成された代表値算出部と、
前記第１色成分あるいは前記第１形状を前記第１特徴と共有し、前記第１画素評価値の高低に影響を与える前記生体組織の前記注目部分に現れる第２特徴の程度を、前記注目部分の第２色成分及び第２形状の少なくとも一つによって評価し、前記第２特徴の程度の評価結果に基づいて、前記第１代表評価値を増減するように構成された代表値調整部と、
を備えることを特徴とする内視鏡システム。
【請求項２】
前記代表調整部は、前記第１色成分あるいは前記第１形状を前記第１特徴と共有し、前記第１画素評価値の高低に影響を与える前記注目部分に現れる第３特徴の程度を、前記注目部分の第３色成分及び第３形状の少なくとも１つで評価し、前記第２特徴の程度の評価結果及び前記第３特徴の程度の評価結果に基づいて、前記第１代表評価値を増減するように構成された、請求項１に記載の内視鏡システム。
【請求項３】
前記第１画素評価値は、前記第１特徴の程度として、前記第１形状に関する確からしさの程度を数値化した値であり、
前記第２特徴の程度の前記評価結果は、前記画像中の前記第２色成分に関する評価結果である、請求項１または２に記載の内視鏡システム。
【請求項４】
前記第１特徴の程度は、前記生体組織の表面に現れる血管の線状に延びる血管の確からしさであり、
前記第２の特徴の程度は、前記生体組織の潰瘍の程度であり、
前記代表値調整部は、前記第２特徴の程度を、前記画像の画素毎の赤色成分を数値化した値に関するヒストグラム分布における分布の広がりのパラメータ、及び前記赤色成分を数値化した値のうちの最大値の少なくとも一方により評価するように構成された、請求項３に記載の内視鏡システム。
【請求項５】
前記第１画素評価値は、前記第１特徴の程度として、前記第１色成分の程度を数値化した値であり、
前記第２特徴の程度の前記評価結果は、前記第２形状として前記第２特徴が現れる範囲を抽出した領域における、前記第２色成分を含む程度の評価結果であり、前記第２色成分と前記第１色成分は、前記画像の前記画素値を定める同じ画素色成分である、請求項１又は２に記載の内視鏡システム。
【請求項６】
前記第１特徴の程度は、前記注目部分の炎症部位の炎症の程度であり、前記炎症の程度は、前記画像の赤色成分の程度で評価し、
前記第２特徴の程度は、前記生体組織の出血により前記生体組織の表面を血液が覆った領域における出血の程度であり、前記出血の程度は、前記領域において前記赤色成分を含む程度を数値化した値である、請求項５に記載の内視鏡システム。
【請求項７】
前記画像処理ユニットは、前記電子内視鏡で得られた前記生体組織の画像から、前記生体組織の病変の程度を前記画像の色成分の情報を少なくとも用いて１つの値で表した病変の重症度を求めるように構成され、
前記特徴量算出部は、前記病変部に現れる複数の外観の特徴のそれぞれを、前記病変部が示す色成分、あるいは前記病変部の形状により特徴付けることができる、前記複数の外観の特徴に対応した複数の画素評価値であって、前記病変部が示す色成分あるいは前記病変部の形状に関する、前記複数の特徴のそれぞれの程度を示す前記複数の画素評価値を、前記画像から画素毎に算出するように構成され、
前記複数の画素評価値は、前記第１画素評価値を含み、
前記代表値算出部は、前記画像における各画素の前記第１画素評価値を含む前記複数の画素評価値それぞれを前記複数の外観の特徴毎に統合することにより撮像した生体組織の前記第１代表評価値を含む複数の代表評価値を算出するように構成され、
前記複数の代表評価値のうち前記代表値調整部が調整した前記第１代表評価値を含む少なくとも２つの代表評価値を演算して統合した１つの数値を前記病変の重症度として算出するように構成された統合部を備える、請求項１〜４のいずれか１項に記載の内視鏡システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体組織の画像を画像処理する内視鏡システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体組織における病変部は、生体組織の粘膜層が薄くなって荒れて赤色を示す炎症から、粘膜層及びその下層まで部分的に欠落する潰瘍まで、種々のレベルの重症度が存在する。例えば、潰瘍性大腸炎（ＵＣ：Ulcerative Colitis）の病変の潰瘍部位では、白苔や膿様粘液を含み白色になり、また、炎症部位では、浮腫や易出血性を含む赤色を帯びる。このような病変部を、内視鏡システムで撮像して観察することができる。【０００３】
しかし、術者が内視鏡で得られる画像内に含まれる色の相違によって正常部位と病変部とを識別できるようになるためには、熟練者の指導下で長期間のトレーニングを受ける必要がある。また、熟練した術者であっても僅かな色の違いから病変部を識別することは容易ではなく、慎重な作業が要求される。したがって、内視鏡システムは、病変部における病変の程度を客観的に数値化した評価結果を提供することが好ましい。
これに対して、画像の明るさによる炎症部位の評価値の変動を抑えて安定した評価値の計算を行い、かつ、評価値の計算の処理負荷を抑えることが可能な内視鏡システムが知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１７／０５７６８０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の内視鏡システムでは、被写体に向けて照明光を照射する光源装置と、被写体からの反射光を撮像素子により受光して撮像し、少なくとも３つ以上の色成分を含むカラー画像を取得する画像取得部と、少なくとも３つ以上の色成分のうちの少なくとも２つの色成分によって定義される色平面内において、色平面内に設定された所定の基準点及び画像取得部で取得されるカラー画像を構成する各画素の色平面内における画素対応点を結ぶ線分と、対象疾患に相関を有する基準軸と、がなす角度に基づいて各画素の対象疾患に関する評価結果を求める評価部と、を備える。基準軸は、所定の基準点を通るように設定される。基準軸は、色平面内において炎症度が所定値以下の対象疾患と相関を有する軸及び炎症度が所定値以上である対象疾患と相関を有する軸の少なくとも一方である。
このような構成によれば、画像の明るさによる炎症評価値の変動を抑えて、安定した炎症評価値の計算を行い、かつ、炎症評価値の計算の処理負荷を抑えることができる。【０００６】
上記内視鏡システムでは、色成分に関する対象疾患の程度を評価することができる。対象疾患が例えば炎症である場合、粘膜層が薄くなって赤色を呈する炎症部位の近傍には、赤色を呈する血管部分、及び、炎症に粘膜がなくなって出血して表面が血液で覆われて赤色を呈する領域も存在する。このため、炎症部位として評価した炎症評価値には、血管部分や血液で覆われた領域の評価も含まれる不都合が生じる。このため、上記炎症評価値では、炎症の程度を精度よく評価することは難しい場合がある。【０００７】
また、赤色を呈する炎症部位や白色を呈する潰瘍部位の近傍に現れる血管の赤色の程度は、炎症の程度や潰瘍の程度によって変化することから、炎症や潰瘍を含む病変の程度を、
血管の赤色成分の程度の評価結果を含めて評価することは好ましい。この場合、血管の部分は、線状をなしているため、線形状のパターンマッチングによって血管の部分を検出することが可能である。しかし、病変部の血管の近傍には複数の炎症や潰瘍が存在する場合が多い。例えば、２つの潰瘍間に挟まれた炎症部位が、帯状を成している場合もある。この場合、線形状のパターンマッチングによって血管の部分の他に、２つの潰瘍間に挟まれた細長い帯状の部分も誤って検出される不都合が生じる。このため、病変の程度を精度よく評価することは難しい場合がある。【０００８】
そこで、本発明は、生体組織の注目部分、例えば病変部等に現れる外観の特徴、例えば血管の確からしさや炎症による赤色成分の程度を数値で精度よく評価することができる内視鏡システム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】
【０００９】
本発明の一実施形態は、内視鏡システムである。当該内視鏡システムは、
生体組織を撮像するように構成された電子内視鏡と、
前記電子内視鏡で撮像された前記生体組織の注目部分の画像を用いて、前記生体組織の注目部分に現れる外観の特徴の程度を数値で評価するように構成された画像処理ユニットを含むプロセッサと、
前記数値の情報を表示するように構成されたモニタと、を備える。
前記画像処理ユニットは、前記注目部分に第１特徴として現れる第１色成分あるいは第１形状により特徴付けられる第１画素評価値であって、前記注目部分が示す前記第１色成分あるいは前記第１形状に関する、前記第１特徴の程度を示す第１画素評価値を、前記画像から画素毎に算出するように構成された特徴量算出部と、
前記画像における各画素の前記第１画素評価値を統合することにより、撮像した前記生体組織の前記第１特徴に関する第１代表評価値を算出するように構成された代表値算出部と、
前記第１色成分あるいは前記第１形状を前記第１特徴と共有し、前記第１画素評価値の高低に影響を与える前記生体組織の前記注目部分に現れる第２特徴の程度を、前記注目部分の第２色成分及び第２形状の少なくとも一つによって評価し、前記第２特徴の程度の評価結果に基づいて、前記第１代表評価値を増減するように構成された代表値調整部と、を備える。【００１０】
前記代表調整部は、前記第１色成分あるいは前記第１形状を前記第１特徴と共有し、前記第１画素評価値の高低に影響を与える前記注目部分に現れる第３特徴の程度を、前記注目部分の第３色成分及び第３形状の少なくとも１つで評価し、前記第２特徴の程度の評価結果及び前記第３特徴の程度の評価結果に基づいて、前記第１代表評価値を増減するように構成される、ことが好ましい。【００１１】
前記第１画素評価値は、前記第１特徴の程度として、前記第１形状に関する確からしさの程度を数値化した値であり、
前記第２特徴の程度の前記評価結果は、前記画像中の前記第２色成分に関する評価結果である、ことが好ましい。【００１２】
前記第１特徴の程度は、前記生体組織の表面に現れる血管の線状に延びる血管の確からしさであり、
前記第２の特徴の程度は、前記生体組織の潰瘍の程度であり、
前記代表値調整部は、前記第２特徴の程度を、前記画像の画素毎の赤色成分を数値化した値に関するヒストグラム分布における分布の広がりのパラメータ、及び前記赤色成分を数値化した値のうちの最大値の少なくとも一方により評価するように構成される、ことが好ましい。【００１３】
前記第１画素評価値は、前記第１特徴の程度として、前記第１色成分の程度を数値化した値であり、
前記第２特徴の程度の前記評価結果は、前記第２形状として前記第２特徴が現れる範囲を抽出した領域における、前記第２色成分を含む程度の評価結果であり、前記第２色成分と前記第１色成分は、前記画像の前記画素値を定める同じ画素色成分である、ことも好ましい。【００１４】
前記第１特徴の程度は、前記注目部分の炎症部位の炎症の程度であり、前記炎症の程度は、前記画像の赤色成分の程度で評価し、
前記第２特徴の程度は、前記生体組織の出血により前記生体組織の表面を血液が覆った領域における出血の程度であり、前記出血の程度は、前記領域において前記赤色成分を含む程度を数値化した値である、ことが好ましい。【００１５】
前記画像処理ユニットは、前記電子内視鏡で得られた前記生体組織の画像から、前記生体組織の病変の程度を前記画像の色成分の情報を少なくとも用いて１つの値で表した病変の重症度を求めるように構成され、
前記特徴量算出部は、前記病変部に現れる複数の外観の特徴のそれぞれを、前記病変部が示す色成分、あるいは前記病変部の形状により特徴付けることができる、前記複数の外観の特徴に対応した複数の画素評価値であって、前記病変部が示す色成分あるいは前記病変部の形状に関する、前記複数の特徴のそれぞれの程度を示す前記複数の画素評価値を、前記画像から画素毎に算出するように構成され、
前記複数の画素評価値は、前記第１画素評価値を含み、
前記代表値算出部は、前記画像における各画素の前記第１画素評価値を含む前記複数の画素評価値それぞれを前記複数の外観の特徴毎に統合することにより撮像した生体組織の前記第１代表評価値を含む複数の代表評価値を算出するように構成され、
前記複数の代表評価値のうち前記代表値調整部が調整した前記第１代表評価値を含む少なくとも２つの代表評価値を演算して統合した１つの数値を前記病変の重症度として算出するように構成された統合部を備える、ことが好ましい。
【発明の効果】
【００１６】
上述の内視鏡システムによれば、生体組織の注目部分に現れる外観の特徴、例えば血管の確からしさや炎症による赤色成分の程度を数値で精度よく評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】一実施形態の内視鏡システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】一実施形態の内視鏡システムの画像処理ユニットの構成の一例を説明する図である。
【図３】図２に示す画像処理ユニットが備える特徴量算出部が血管の確からしさを評価する方法を説明する図である。
【図４】図２に示す特徴量算出部が空間フィルタを用いる場合のフィルタ係数の一例を示す図である。
【図５】（ａ）は、潰瘍及び炎症が生じた部位の一例を模式的に示す図であり、（ｂ）は、一実施形態で用いるテンプレートによるマッチング度の評価結果の一例を模式的に示す図である。
【図６】一実施形態で算出する赤色度を説明する図である。
【図７】一実施形態で算出する赤色度を説明する図である。
【図８】（ａ）〜（ｄ）は、赤色度と潰瘍の関係を説明する図である。
【図９】赤色度の標準偏差と最大ビンの関係の例を示す図である。
【図１０】（ａ），（ｂ）は、一実施形態で用いる血管の確からしさの代表値（第１代表評価値）の調整の一例を説明する図である。
【図１１】一実施形態において血管スコアを算出する処理フローを示す図である。
【図１２】一実施形態において重症度を算出する画像処理ユニットの構成の一例を示す図である。
【図１３】一実施形態で行う第１特徴及び第２特徴の程度の評価結果が、病変の程度の進行に伴って変化する例を説明する図である。
【図１４】（ａ）〜（ｃ）は、一実施形態で行う評価結果の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
（実施形態の概要説明）
以下、内視鏡システムの一実施形態について詳細に説明する。
生体組織の病変部等の注目部分に現れる外観の特徴の程度を数値で評価する際、内視鏡システムにおいて、注目部分に現れる色成分あるいは形状に関する特徴の程度を数値で表わすことができる。しかし、この色成分あるいは形状は、生体組織に現れる別の外観の特徴と重なる場合がある。すなわち、注目部分に現れる色成分あるいは形状に関する特徴の程度を数値で表した評価結果に、別の特徴による評価結果が重なっている場合がある。
このため、電子内視鏡で撮像した画像を用いて、生体組織の注目部分に現れる外観の特徴を数値で評価するように構成される実施形態の画像処理ユニットは、特徴量算出部と、代表値算出部と、代表値調整部とを備えることにより、注目部分に現れる色成分あるいは形状に関する特徴の程度を数値で表した評価結果を、色成分あるいは形状に関して重なっている別の特徴の評価結果に基づいて調整する。
注目部分は、病変部には限定されず、正常部位であってもよく、例えば血管が生体組織の表面に病変前の予兆として多く現れるといった特徴を呈する等といった病変にいたらない正常部位であってもよい。
【００１９】
すなわち、本実施形態の画像処理ユニットの特徴量算出部は、注目部分に第１特徴として現れる第１色成分あるいは第１形状により特徴付けられる第１画素評価値を、画像から画素毎に算出するように構成される。第１画素評価値は、注目部分が示す第１色成分あるいは第１形状に関する、第１特徴の程度を示す評価値である。
代表値算出部は、特徴量算出部で算出した各画素の第１画素評価値を統合することにより撮像した生体組織の第１特徴に関する第１代表評価値を算出するように構成される。
代表値調整部は、第１特徴とは別の第２特徴の程度を、注目部分の第２色成分及び注目部分の第２形状の少なくとも１つによって評価し、第２特徴の程度の評価結果に基づいて、第１代表評価値を増減するように構成される。第２特徴は、第１色成分あるいは第１形状を第１特徴と共有し、第１画素評価値の高低に影響を与える生体組織に現れる外観の特徴である。第１代表評価値の調整は、第１代表評価値を低減する調整の他、第２特徴の程度が強くなるほど、第１代表評価値を低減させる場合もあることから、第１代表評価値を増加する調整も含む。
【００２０】
このように、画像処理ユニットは、第１特徴の程度を第１色成分あるいは第１形状に関する画像毎の画素評価値を統合した第１代表評価値を算出したのち、第１色成分あるいは第１形状を第１特徴と共有する第２特徴の程度を、第２色成分あるいは第２形状によって評価した評価結果に基づいて、第１代表評価値に含まれる第２特徴の影響を取り除くことにより、第１代表評価値が増減した調整済みの第１代表評価値を求める。第２色成分あるいは第２形状は、例えば、第１色成分あるいは第１形状と異なる。
【００２１】
画像処理ユニットは、第１代表評価値に含まれる第２特徴の影響を取り除くので、生体組織の注目部分に現れる外観の特徴、例えば血管の確からしさや炎症による赤色成分の程度を数値で精度よく評価することができる。
【００２２】
ここで、第１特徴を、血管の確からしさとする場合、例えば、血管形状に近似する線形状のパターンを用いて血管の確からしさの程度を数値で評価する。この場合、第２特徴として潰瘍が挙げられる。血管は、炎症の程度によって生体組織の表面に像として表れる程度が変化する。血管の確からしさを第１特徴の程度として評価をする場合、特徴量算出部は、血管（血管形状）の確からしさを、線形状のパターンとのマッチングの程度により数値化して画素毎に血管の確からしさの画素評価値を求める。代表値算出部は、求めた画素評価値を統合することにより、第１特徴、すなわち血管の確からしさの代表評価値を求める。この評価結果では、２つの潰瘍部位間に挟まれた帯状の細長い炎症部位が、血管の確からしさの評価結果に影響を与えている。しかし、この場合、２つの潰瘍部位の白い領域と２つの潰瘍部位に挟まれた炎症部位の赤い領域が存在し、潰瘍の程度が強くなる程、２つの潰瘍部位に挟まれた炎症部位の赤色成分の程度も強くなる。したがって、代表値調整部は、画像における赤色成分の分布を評価し、赤色成分の程度が高くなる程、血管の確からしさの評価結果の数値の低減量を大きくする調整を行う。これにより、代表値調整部は、血管の確からしさを用いて評価した代表評価値を、赤色成分の程度を評価した評価結果（第２特徴の評価結果）に基づいて増減する。
【００２３】
また、第１特徴を、炎症部位の炎症とし、炎症部位に現れる赤色成分の程度を数値で評価する場合、第２特徴として出血の程度が挙げられる。特徴量算出部は、炎症部位に現れる赤色成分の程度を数値化した評価値を画素毎に求め、代表値算出部は、求めた評価値を統合して第１特徴の代表評価値を求める。この評価結果には、出血した部分の評価結果も含まれる。出血した部分は、出血して血液が生体組織の表面を覆った部分であり、血液で覆われていない部分との境界は、エッジとなって現れる。したがって、代表値調整部は、公知のエッジ検出技術を用いることにより、出血した部分を抽出する。さらに、代表値調整部は、抽出した出血した部分の赤色成分の程度を数値化した評価結果を求める。これにより、代表値調整部は、第１特徴として赤色成分の程度を評価した代表評価値を、出血した部分の赤色成分の程度を数値化した評価結果に基づいて増減させる。この場合、第２特徴の程度の評価結果は、出血（第２特徴）が現れる範囲を第２形状として抽出した領域における、赤色成分（第２色成分）を含む程度の評価結果であり、赤色成分（第２色成分）と炎症部位として用いる赤色成分（第１色成分）は、画像の前記画素値を定める同じ画素色成分である。
【００２４】
生体組織上に現れる表面塑造を第１特徴とする場合、特徴量算出部は、表面塑造の程度を評価する。表面塑造の程度は、例えば、公知のテクスチャ解析技術である同時生起行列等を用いて表面塑像の強い画素値を有する画素を検出することができる。代表値算出部は、求めた画素の画素値を統合して第１特徴の代表表価値を求める。このとき、代表表価値には血管の形状の評価結果も含まれている。このため、代表値調整部は、血管の確からしさを、線形状のパターンとのマッチングの程度により画素毎に数値化して統合した、血管の確からしさを第２特徴の評価結果として求める。これにより、代表値調整部は、第１特徴として表面塑造の程度を評価した代表評価値を、この第２特徴の評価結果に基づいて増減させる。
【００２５】
このように、第１特徴及び第２特徴には、炎症、潰瘍、血管の確からしさ、表面塑造が挙げられるが、第１特徴あるいは第２特徴として生体物質の表面に残存する残渣を対象とすることもできる。残渣は、例えば、腸内から排出されず腸内に残存した食物の残渣等である。残渣は、生体組織に比べて、緑色成分あるいは青色成分が比較的強く、これらの色成分の赤色成分に対する比率は高い。このため、この比率を利用して、画像中に現れる残渣の像を検出することができる。画像中の残渣の領域は、緑色成分あるいは青色成分の上記比率を画素値とする比率画像において公知のエッジ検出技術を用いて抽出することができる。
【００２６】
本明細書で開示する内視鏡システムは、第１特徴の評価結果を、第１特徴の指標となる第１色成分あるいは第１形状を第１特徴とともに共有する第２特徴を、第２色成分あるいは第２形状を指標として評価した評価結果に基づいて増減させるが、第２特徴の他に、第１特徴の指標となる第１色成分あるいは第１形状を第１特徴とともに共有する共有する第３特徴を、さらに第３色成分あるいは第３形状を指標として評価した評価結果に基づいて第１特徴の評価結果を調整してもよい。第３色成分あるいは第３形状は、例えば、第１色成分あるいは第１形状と異なる。
第１特徴を、血管の確からしさとする場合、上述したように、２つの潰瘍部位間に挟まれた帯状の細長い炎症部位も、血管の確からしさの評価結果に寄与するが、さらに、生体組織の表面の凹凸も血管の確からしさの評価結果に寄与する場合がある。すなわち、表面の凹凸を第３特徴とすることができる。表面の凹凸に関しては、所定の色成分、例えば赤色成分の程度を画素毎に評価した評価値を統計処理して得られる標準偏差に基づいて、第３特徴の評価結果として表面の凹凸を数値化する。表面の凹凸の程度が強い程、上記標準偏差が高くなる。したがって、この標準偏差に基づいて数値化した値を第３特徴の評価結果とし、この評価結果に基づいて、血管の確からしさを増減することにより、血管の確からしさに寄与する表面の凹凸の影響を取り除くことができる。
すなわち、第１特徴である血管の確からしさの程度を示す代表評価値は、赤色成分の程度を評価した評価結果（第２特徴の評価結果）及び表面の凹凸の評価結果（第３特徴の評価結果）に基づいて増減させることができる。
【００２７】
（実施形態の具体的説明）
図１は、本発明の一実施形態の電子内視鏡システム１の構成を示すブロック図である。図１に示されるように、電子内視鏡システム１は、電子スコープ（電子内視鏡）１００、電子内視鏡用プロセッサ２００、モニタ３００、及びプリンタ４００を備えている。
【００２８】
電子内視鏡用プロセッサ２００は、システムコントローラ２０２及びタイミングコントローラ２０６を備えている。システムコントローラ２０２は、メモリ２０４に記憶された各種プログラムを実行し、電子内視鏡システム１の全体を統括的に制御する。また、システムコントローラ２０２は、操作パネル２０８に入力されるユーザ（術者又は補助者）による指示に応じて電子内視鏡システム１の各種設定を変更する。タイミングコントローラ２０６は、各部の動作のタイミングを調整するクロックパルスを電子内視鏡システム１内の各回路に出力する。
【００２９】
電子内視鏡用プロセッサ２００は、電子スコープ１００に照明光を供給する光源部２３０を備えている。光源部２３０は、図示されないが、例えば、ランプ電源から駆動電力の供給を受けることにより白色の照明光を放射する高輝度ランプ、例えば、キセノンランプ、メタルハライドランプ、水銀ランプ又はハロゲンランプを備える。高輝度ランプから出射した照明光は、図示されない集光レンズにより集光された後、図示されない調光装置を介して電子スコープ１００の光ファイバの束であるＬＣＢ（Light Carrying Bundle）１０２の入射端に入射されるように光源部２３０は構成される。
あるいは、光源部２３０は、所定の色の波長帯域の光を出射する複数の発光ダイオードを備える。発光ダイオードから出射した光はダイクロイックミラー等の光学素子を用いて合成され、合成した光は照明光として、図示されない集光レンズにより集光された後、電子スコープ１００のＬＣＢ（Light Carrying Bundle）１０２の入射端に入射されるように光源部２３０は構成される。発光ダイオードに代えてレーザーダイオードを用いることもできる。発光ダイオード及びレーザーダイオードは、他の光源と比較して、低消費電力、発熱量が小さい等の特徴があるため、消費電力や発熱量を抑えつつ明るい画像を取得できるというメリットがある。明るい画像が取得できることにより、病変に関する評価の精度を向上させることができる。
なお、図１に示す例では、光源部２３０は、電子内視鏡用プロセッサ２００に内蔵して設けられるが、電子内視鏡用プロセッサ２００とは別体の装置として電子内視鏡システム１に設けられてもよい。また、光源部２３０は、後述する電子スコープ１００の先端部に設けられてもよい。この場合、照明光を導光するＬＣＢ１０２は不要である。
【００３０】
入射端よりＬＣＢ１０２内に入射した照明光は、ＬＣＢ１０２内を伝播して電子スコープ１００の先端部内に配置されたＬＣＢ１０２の射出端より射出され、配光レンズ１０４を介して被写体である生体組織を照明する。被写体からの反射光は、対物レンズ１０６を介して撮像素子１０８の受光面上で光学像を結ぶ。
【００３１】
撮像素子１０８は、例えば、ＩＲ（Infra Red）カットフィルタ１０８ａ、ベイヤ配列カラーフィルタ１０８ｂの各種フィルタが受光面に配置された単板式カラーＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサであり、受光面上で結像した光学像に応じたＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各原色信号を生成する。単板式カラーＣＣＤイメージセンサの代わりに、単板式カラーＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサを用いることもできる。このように、電子スコープ１００は、撮像素子１０８を用いて、体腔内の生体組織を撮像する。
【００３２】
電子スコープ１００の、電子内視鏡用プロセッサ２００と接続するコネクタ部内には、ドライバ信号処理回路１１２及びメモリ１１４が設けられている。ドライバ信号処理回路１１２は、撮像素子１０８より入力される原色信号に対して色補間、マトリックス演算等の所定の信号処理を施して画像信号（輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ、Ｃｒ）を生成し、生成された画像信号を電子内視鏡用プロセッサ２００の画像処理ユニット２２０に出力する。また、ドライバ信号処理回路１１２は、メモリ１１４にアクセスして電子スコープ１００の固有情報を読み出す。メモリ１１４に記録される電子スコープ１００の固有情報には、例えば撮像素子１０８の画素数や感度、動作可能なフレームレート、型番等が含まれる。ドライバ信号処理回路１１２は、メモリ１１４より読み出された固有情報をシステムコントローラ２０２に出力する。
【００３３】
システムコントローラ２０２は、電子スコープ１００の固有情報に基づいて各種演算を行い、制御信号を生成する。システムコントローラ２０２は、生成された制御信号を用いて、電子内視鏡用プロセッサ２００に接続中の電子スコープ１００に適した処理がなされるように電子内視鏡用プロセッサ２００内の各回路の動作やタイミングを制御する。
【００３４】
タイミングコントローラ２０６は、システムコントローラ２０２によるタイミング制御に従って、ドライバ信号処理回路１１２、画像処理ユニット２２０、及び光源部２３０にクロックパルスを供給する。ドライバ信号処理回路１１２は、タイミングコントローラ２０６から供給されるクロックパルスに従って、電子内視鏡用プロセッサ２００側で処理される映像のフレームレートに同期したタイミングで、撮像素子１０８を駆動制御する。
【００３５】
画像処理ユニット２２０は、システムコントローラ２０２による制御の下、ドライバ信号処理回路１１２より入力した画像信号に基づいて内視鏡画像等をモニタ表示するためのビデオ信号を生成し、モニタ３００に出力する。さらに、画像処理ユニット２２０は、電子スコープ１００で得られた生体組織の注目部分の画像から、注目部分に現れる外観の特徴の程度を数値で評価する。また、画像処理ユニット２２０は、外観の特徴の程度を数値で評価した評価結果に基づいて色を置換したカラーマップ画像を生成する。画像処理ユニット２２０は、評価結果の情報及びカラーマップ画像をモニタ表示するためのビデオ信号を生成し、モニタ３００に出力する。これにより、術者は、モニタ３００の表示画面に表示された画像を通じて生体組織の注目部分の特徴に関する評価結果を受けることができる。画像処理ユニット２２０は、必要に応じてプリンタ４００にカラーマップ画像及び上記評価結果の情報を出力する。
【００３６】
電子内視鏡用プロセッサ２００は、ＮＩＣ（Network Interface Card）２１０及びネットワーク５００を介してサーバ６００に接続されている。電子内視鏡用プロセッサ２００は、内視鏡検査に関する情報（例えば、患者の電子カルテ情報や術者の情報）をサーバ６００からダウンロードすることができる。ダウンロードされた情報は、例えばモニタ３００の表示画面や操作パネル２０８に表示される。また、電子内視鏡用プロセッサ２００は、内視鏡検査結果（内視鏡画像データ、検査条件、画像解析結果、術者所見等）をサーバ６００にアップロードすることにより、内視鏡検査結果をサーバ６００に保存させることができる。
【００３７】
図２は、画像処理ユニット２２０の構成の一例を説明する図である。画像処理ユニット２２０は、生体組織の注目部分の画像を用いて、生体組織の注目部分に現れる外観の特徴の程度を数値で評価するように構成されている。画像処理ユニット２２０は、特徴量算出部２２２、代表値算出部２２４、及び代表値調整部２２６を備える。
【００３８】
以下、画像処理ユニット２２０の動作について、第１特徴が血管の確からしさであり、第２特徴が潰瘍である場合を例として説明する。
【００３９】
特徴量算出部２２２は、第１特徴である血管の確からしさの程度を評価する。具体的には、特徴量算出部２２２は、注目部分に現れる線形状（第１形状）により特徴付けられる画素評価値（第１画素評価値）を算出するように構成される。画素評価値は、注目部分が示す線形状に関する血管の確からしさを示す値であり、この画素評価値は、画像から画素毎に算出されるように構成されている。
【００４０】
図３は、特徴量算出部２２２が血管の確からしさを評価する方法を説明する図である。
特徴量算出部２２２は、図３に示すように、生体組織の画像の一部の検査対象エリアＡＲの形状と複数のテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４の線形状それぞれとの相関の程度を表すマッチング度を求め、複数のテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４それぞれに対応するマッチング度の中で、最も高い最高マッチング度を検査対象エリアＡＲにおける血管の確からしさの値とする。この血管の確からしさの値は、検査対象エリアＡＲの中心にある画素に画素評価値として与えられる。テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４は、画素で構成され、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４は、延在方向を互いに異ならせた複数の線形状を備える。テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４は、それぞれの線形状に合わせて各画素は画素値を有する。図３に示すように、画像の端から矢印に沿って順番に検査対象エリアＡＲをオーバーラップさせながら移動させることにより、検査対象エリアＡＲ内の画像の画素値とテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４それぞれの対応する画素の値との相関度を求める。一実施形態によれば、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４は、血管を特徴付ける形状として、４つの異なる延在方向に延ばした４つの線形状を備える。検査対象エリアＡＲが血管領域を含む場合、検査対象エリアＡＲ内の画素値は、血管が筋状に延びるといった特徴形状の情報を含んでいるので、血管の確からしさを算出することができる。テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４は、図３に示す白領域及び黒領域に対応して画素毎に値を有する。このため、一実施形態によれば、マッチング度は、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４の画素の値と、検査対象領域ＡＲの対応する画素評価値との相関係数である。また一実施形態によれば、マッチング度は、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４の画素毎の値を空間フィルタのフィルタ係数として、このフィルタ係数のそれぞれと検査対象エリアＡＲの対応する画素の画像値を乗算して合計した値であってもよい。
【００４１】
テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４のそれぞれについて算出したマッチング度のうち値が最も高い最高マッチング度が、血管領域の確からしさを示す値として、検査対象エリアＡＲの中心画素に与えられる。
【００４２】
図４は、テンプレートＴＰ１を空間フィルタとして用いる場合のフィルタ係数の一例を示す図である。テンプレートＴＰ１は、図４に示すように、図中の上下方向に直線が延びる形状を有する。図４では、一例として、テンプレートＴＰ１は、５×５画素の空間フィルタを構成している。この場合、線形状に延びる部分の画素には、フィルタ係数として１／５が与えられ、それ以外の画素には、フィルタ係数として−１／２０が与えられている。フィルタ係数のそれぞれと検査対象エリアＡＲの対応する画素の画像値を乗算して合計した値をマッチング度として計算するとき、検査対象エリアＡＲのいずれの画素値も同一の値である場合、マッチング度はゼロになる。一方、検査対象エリアＡＲに上下方向に筋状に延びる血管の像が含まれる場合、マッチング度は増大する。このマッチング度の値が大きいほど、テンプレートＴＰ１に近似する像を含んでいるといえる。したがって、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４のそれぞれについてマッチング度を計算し、計算したマッチング度の中で値が最も高い最高マッチング度が、血管の確からしさとして、検査対象領域ＡＲの中心画素に与えられる。
【００４３】
特徴量算出部２２２は、各画素における血管の確からしさの値が予め定めた値より大きいか否かを判定し、画素における血管の確からしさの値が予め定めた値より大きい場合、その画素は血管領域にあると判定することにより、血管領域を抽出する。
特徴量算出部２２２が血管の確からしさを求めるために用いる画像は、血管の像が現れている画像であれば特に制限はなく、例えば、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の色成分からなるカラー画像の場合、輝度画像でもよく、赤色成分の画像でもよく、また、後述する図７に示すずれ角度θによって各画素の赤色成分の程度を数値で示した赤色度を各画素値として持つ赤色度画像でもよい。
【００４４】
代表値算出部２２４は、特徴量算出部２２２が算出した各画素の血管の確からしさに関する画素評価値（第１画素評価値）を統合することにより撮像した生体組織の血管の確からしさの代表値（第１代表評価値）を算出する。
各画素における画素評価値（第１画素評価値）の統合の処理は、各画素の画素評価値（第１画素評価値）の平均値を算出する平均化処理であってもよいし、別の公知の処理、例えば、メディアン値を求める処理であってもよい。平均化処理は、単純平均値を求める処理、及び加重平均値を求める処理を含む。また、公知の処理として、血管の確からしさの画素評価値（第１画素評価値）それぞれを、順位のついた少なくとも２つ以上のレベルに分け、この各レベルに属する画素数に所定の重み付け係数を乗算した値の合計値Ｐを所定の式に代入して代表値を算出する処理であってもよい。この場合、所定の式は、例えば１／（１＋ｅ−Ｐ）である。この場合、重み付け係数は、医師による主観評価結果と相関を有するように、多重ロジスティック回帰分析によって得られる係数であることが好ましい。
【００４５】
血管の確からしさの代表値（第１代表評価値）は、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４によるマッチング度の評価結果である。この血管の確からしさの代表値（第１代表評価値）には、血管以外の線形状をなした部分も、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４によるマッチング度の高い領域として含まれている。例えば、２つの潰瘍部位間に挟まれた帯状の細長い炎症部位は、血管の確からしさの評価結果を高めている（帯状の細長い炎症部位を、血管の確からしさの高い部分として評価している）。図５（ａ）は、潰瘍及び炎症を起こしている部位の一例を模式的に示す図であり、図５（ｂ）は、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４によるマッチング度の評価結果から血管の領域として抽出された結果の一例を模式的に示す図である。図５（ａ）に示すように血管の像Ａと、２つの潰瘍部位Ｕの間に帯状に延びる炎症部位Ｉが存在する場合、図５（ｂ）に示すように、血管の像Ａと炎症部位Ｉを血管の領域として評価する。
このため、特徴量算出部２２２は、血管の確からしさの画素評価値の他に、線形状を血管の確からしさ（第１特徴）と共有し、血管の確からしさの高低に影響を与える生体組織の注目部分に現れる第１特徴と異なる第２特徴の程度を数値化した値を画素毎に求める。代表値調整部２２６は、画素毎に求めた第２特徴の程度を示す値を用いて第２特徴の程度を評価し、この第２特徴の程度の評価結果に基づいて、血管の確からしさの代表値（第１代表評価値）を増減する。
具体的には、第２特徴の程度として、潰瘍の程度が強くなる程、２つの潰瘍部位Ｕに挟まれた炎症部位Ｉの赤色成分の程度も強くなることに注目して、特徴量算出部２２２は、赤色成分の強さの程度を示す赤色度を画素毎に計算する。なお、赤色度は、赤色成分の一例であり、赤色成分を含む程度を数値で表すことができる限りは、下記で説明する赤色度には限定されない。
【００４６】
図６及び図７は、一実施形態で算出する赤色度を説明する図である。図６は、生体組織のカラー画像において、赤色成分の画素値と緑色成分の画素値を、前処理（色補正、トーン調整等）した後、各画素値を、横軸を赤色成分の値、縦軸を緑色成分の値にしたＲＧ色空間の座標系上にプロットした結果の一例を示している。画素値は、０〜２５５の値からなる８ビットの値で表現されている。図６に示されるように、ＲＧ色空間内において、（５０，０）及び（２５５，７６）を通る直線が基準軸の１つとして設定されると共に、（０，０）及び（２５５，１９２）を通る直線が基準軸の１つとして設定される。説明の便宜上、前者の基準軸を「ヘモグロビン変化軸ＡＸ１」と記し、後者の基準軸を「粘膜変化軸ＡＸ２」と記す。
【００４７】
図６に示されるプロットは、体腔内の多数の参照画像を解析した結果の一例を示したものである。解析に用いられる参照画像には、炎症の程度の最も高い炎症画像例（最も重症なレベルの炎症画像例）や、炎症の程度の最も低い炎症画像例（実質的に健常部位であるとみなされる画像例）など、各段階の炎症画像例が含まれる。
炎症が強い部分ほど画像の色成分のうち赤色成分が他の成分（緑色成分及び青色成分）に対して強くなる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線であって、縦軸よりも横軸に近い方の境界線上の軸、図６に示す例では、（５０，０）及び（２５５，７６）を通る境界線上の軸が、炎症の程度が最も強い部分、すなわち炎症の程度の最も高い部位と相関の高い軸として設定される。この軸がヘモグロビン変化軸ＡＸ１である。ヘモグロビン変化軸ＡＸ１には、様々な撮影条件、例えば照明光の当たり具合で撮像された炎症の程度の最も高い炎症部位に対応するプロットが重畳される。したがって、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１は、生体組織の炎症の程度が高くなるほどプロットされる点が収束する軸である。
【００４８】
一方、健常部位に近いほど画像の色成分のうち緑色成分（又は青色成分）が赤色成分に対して強くなる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線であって、横軸よりも縦軸に近い方の境界線上の軸、図６に示す例では、（０，０）及び（２５５，１９２）を通る境界線上の軸が、炎症の程度の最も低い部分、すなわち、炎症の程度の最も低い部分であって、実質的に健常部位であるとみなされるものと相関の高い軸として設定される。この軸が粘膜変化軸ＡＸ２である。粘膜変化軸ＡＸ２には、様々な撮影条件、例えば照明光の当たり具合で撮像された炎症の程度の最も低い部分、すなわち実質的に正常部とみなされるものに対応するプロットが重畳される。したがって、粘膜変化軸ＡＸ２は、炎症の程度が低くなるほど（健常部位に近いほど）プロットされる画素対応点が収束する軸である。
【００４９】
したがって、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１に近づくほど、赤色の成分は強くなり、粘膜変化軸ＡＸ２に近づくほど、赤色の成分は低くなる。このため、図７に示すように、特徴量算出部２２２は、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１と粘膜変化軸ＡＸ２との交点を基準点Ｏ’とし、基準点Ｏ’と各画素の画素値をプロットした点Ｐとを結ぶ線分Ｌの向きが、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１に対してずれるずれ角度θを算出し、ずれ角度θがゼロであるときに値２５５となり、ずれ角度θがθＭＡＸであるときに値ゼロとなるように、ずれ角度θを正規化する。特徴量算出部２２２は、正規化したずれ角度θを赤色度として画素毎に算出する。すなわち、特徴量算出部２２２は、各画素について、各画素の色成分の情報に基づいて赤色の程度を数値化する数値化処理を行うことにより、０〜２５５の範囲に収まる赤色度を求める。
【００５０】
なお、基準点Ｏ’は座標（−１５０，−７５）に位置する。基準点Ｏ’を座標（−１５０，−７５）にする例に挙げたが、これに限定されるものではない。上記基準点Ｏ’は、適宜変更可能であり、例えば、ＲＧ色空間の横軸と縦軸の交点であってもよい。上記実施形態では、赤色度を、ＲＧ色空間上でずれ角度θを用いて定めるが、ＲＢ色空間上でずれ角度を算出し、このずれ角度を用いて定めてもよい。
【００５１】
このようにして特徴量算出部２２２は、生体組織の画像から赤色度を画素毎に計算する。
代表値調整部２２６は、特徴量算出部２２２が算出した赤色度を用いて赤色度のヒストグラムを作成して赤色度の広がりのパラメータと、赤色度の最大値（最大ビン）との少なくとも一方により、潰瘍の程度を評価する。
【００５２】
図８（ａ）〜（ｄ）は、赤色度と潰瘍の関係を説明する図である。図８（ａ）は、生体組織の表面に血管の像Ａが現れているが、潰瘍が無く、炎症もない画像を模式的に示す図である。図８（ｂ）は、図８（ａ）に示す画像から赤色度を画素毎に評価した結果のヒストグラムの一例を示す図である。これに対して、図８（ｃ）は、炎症部位Ｉ及び潰瘍部位Ｕが現れた画像を模式的に示す図である。図８（ｄ）は、図８（ｃ）に示す画像から赤色度を画素毎に評価した結果のヒストグラムの一例を示す図である。
図８（ｂ），（ｄ）に示すように、炎症部位Ｉが現れ、さらに潰瘍部位Ｕまで現れて病変の程度が進行した場合、赤色度の分布は広がり、最大値（最大ビン）は大きくなる。すなわち、潰瘍部位Ｕが生じることにより、２つの潰瘍部位Ｕの間に形成される帯形状の炎症部位Iの程度も強くなる。
【００５３】
図９は、赤色度の標準偏差と最大ビンの関係の例を示す図である。赤色度の標準偏差が大きくなる程、最大ビンも大きくなることがわかる。最大ビンは、ヒストグラムにサンプルデータを並べ替えるために使用する等間隔の複数の区間のうち、区間の値が最大となる区間の中心値であるが、サンプルデータの最大値と対応するものであり、最大ビンの代わりに最大値を用いてもよい。図９に示す複数のドットそれぞれは、１つの画像の評価結果を示す。赤色度の標準偏差は、赤色成分を数値化した値に関するヒストグラム分布における分布の広がりのパラメータの一例であり、標準偏差には限定されず、例えば、上記分布における最大値と最小値の差でもよい。
このため、代表値調整部２２６は、赤色度のヒストグラムを作成して赤色度の広がりのパラメータ、及び赤色度の最大値（最大ビン）の少なくとも一つを用いて評価した潰瘍の程度に基づいて、血管の確からしさの代表値（第１代表評価値）を増減する。例えば、図９に示すように、最大ビン、あるいは赤色度の標準偏差が閾値を越える場合、血管の確からしさの評価結果において、潰瘍の程度の寄与が無視できなくなったと判断し、血管の確からしさの代表値（第１代表評価値）を増減する。図１０（ａ），（ｂ）は、実施形態で用いる血管の確からしさの代表値（第１代表評価値）の調整の一例を説明する図である。図１０（ａ），（ｂ）に示す複数のドットのそれぞれは、１つの画像の評価結果を示す。図９（ａ）に示すように、最大ビンが閾値を越えた場合、図１０（ａ）に示すように、血管の確からしさの代表値を低減させて、図１０（ｂ）に示すように血管の確からしさの代表値を調整する。最大ビンあるいは赤色度の標準偏差が閾値を越えた場合の血管の確からしさの代表値の調整は、予め定めた閾値を越えた量に係らず一定の低減量で血管の確からしさの代表値を低減してもよく、また、最大ビンあるいは赤色度の標準偏差が、閾値を越えた量が大きくなる程、血管の確からしさの代表値の低減量を大きくするようにしてもよい。
以上のように、代表値調整部２２６は、血管の確からしさの評価結果に含まれる、誤って評価した帯状の炎症部位の評価結果を考慮して血管の確からしさを調整することができる。すなわち、代表値調整部２２６は、生体組織の注目部分に現れる外観の特徴の程度を数値で精度よく評価することができる。
【００５４】
図１１は、第１特徴として血管の確からしさを、第２特徴として潰瘍を例にして、血管の確からしさの評価結果である血管スコアを算出する処理フローを示す図である。血管スコアとは、上述した血管の確からしさの代表値をいう。
【００５５】
まず、画像処理ユニット２２０は、現フレームの画像を取得する（ステップＳ１０）。
次に、特徴量算出部２２２は、図３に示す複数のテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４を用いたテンプレートマッチングを行って、各画素における血管の確からしさの数値を計算する（ステップＳ１２）。
【００５６】
さらに、特徴量算出部２２２は、図７に示されるＲＧ色空間上のずれ角度θを用いて赤色度の計算を画素毎に行なう（ステップＳ１４）。
【００５７】
特徴量算出部２２２は、全画素に対してテンプレートマッチング及び赤色度の計算を行ったか否かを判定する（ステップＳ１６）。全画素に対してテンプレートマッチング及び赤色度の計算を行うまで、テンプレートマッチング及び赤色度の計算を繰り返す。
【００５８】
ステップＳ１６の判定が肯定の場合、代表値算出部２２４は、画素毎に計算した血管の確からしさを統合することにより血管の確からしさの代表値（第１代表評価値）を計算し、血管スコアとする（ステップＳ１８）。
【００５９】
代表値調整部２２６は、  特徴量算出部２２２が画素毎に計算した赤色度のヒストグラムから、赤色度の標準偏差、あるいは、赤色度の最大ビン（最大値）を計算する（ステップＳ２０）。
【００６０】
さらに、代表値調整部２２６は、赤色度の標準偏差あるいは最大ビンが予め定めた閾値を越えるか否かを判定する（ステップＳ２２）。赤色度の標準偏差あるいは最大ビンが予め定めた閾値を越える場合、ステップＳ１８で求めた血管スコアを、赤色度の標準偏差あるいは最大ビンに基づいて調整する（ステップＳ２４）。赤色度の標準偏差あるいは最大ビンが予め定めた閾値を越えない場合、血管スコアは調整をしない。
このようにして、血管の確からしさを示す血管スコアを精度よく算出することができる。
代表値調整部２２６は、血管の確からしさの評価結果に含まれる誤って評価した帯状の炎症部位の部分の評価結果を考慮して血管の確からしさを調整することができる。すなわち、代表値調整部２２６は、生体組織の注目部分に現れる外観の特徴の程度を数値で精度よく評価することができる。
【００６１】
このような血管スコアは、病変部における病変の程度を示す重症度の評価に用いて、重症度の評価結果をモニタ３００に表示することができる。
【００６２】
図１２は、重症度を算出する画像処理ユニット２２０の構成の一例を示す図である。
画像処理ユニット２２０は、図２に示す特徴量算出部２２２、代表値算出部２２４、及び代表値調整部２２６の他に統合部２２８を備える。図１２に示す特徴量算出部２２２、代表値算出部２２４、及び代表値調整部２２６の機能は、図２に示す特徴量算出部２２２、代表値算出部２２４、及び代表値調整部２２６の機能と同じであるので、その機能の説明は省略する。
【００６３】
重症度の評価は、統合部２２８で行われる。具体的には、代表値算出部２２４は、図１１に示すステップＳ１４で計算した画素毎の赤色度を用いて各画素の赤色度を、画像全体で統合した赤色度の代表値を算出する。この統合した赤色度を生体組織赤色度代表値という。
さらに、統合部２２８は、ステップＳ１８で求めた血管スコアと生体組織赤色度代表値を用いて重症度の値を計算する。重症度は、一例として、生体組織赤色度代表値から血管スコアを減算して算出する。重症度が炎症の程度を示す場合、炎症の程度が強くなるほど、生体組織赤色度代表値は大きくなる一方、生体組織の表面において血管の像は現れにくくなり、血管スコアは小さくなる。したがって、炎症の重症度を精度よく数値で表すために、生体組織赤色度代表値から血管スコアを減算して算出する。
さらに、病変は、炎症のみに限らず、潰瘍まで生じるような重症度が強くなった場合、生体組織赤色度代表値は大きくなり、しかも、生体組織の表面において血管の像は現れ易くなり、血管スコアは増大する。このため、重症度が強くなった場合、潰瘍の重症度を精度よく数値で表すために、生体組織赤色度代表値に血管スコアを加算して算出する。
病変が炎症の場合と、病変が炎症と潰瘍を含む場合は、生体組織赤色度代表値が閾値を越えるか否かによって、あるいは、血管スコアが閾値を越すか否かによって、生体組織赤色度代表値から血管スコアを減算する処理をするか、生体組織赤色度代表値に血管スコアを加算する処理をするか、選択することが好ましい。すなわち、生体組織赤色度代表値が閾値を越える場合、また、血管スコアが閾値を未満の場合、生体組織赤色度代表値に血管スコアを加算する処理を選択し、生体組織赤色度代表値が閾値以下の場合、また、血管スコアが閾値以上の場合、生体組織赤色度代表値から血管スコアを減算する処理を選択することが好ましい。このような加算する処理及び減算する処理は、生体組織赤色度代表値に予め定めた係数を乗算したもの、及び／または、血管スコアに予め定めた係数したものを、上記加算する処理、減算する処理に用いてもよい。
【００６４】
図１３は、一実施形態で行う第１特徴及び第２特徴の程度の評価結果が、病変の程度の進行に伴って変化する例を説明する図である。図１３は、横軸に血管スコアを、縦軸に生体組織赤色度代表値をとった座標系において、潰瘍性大腸炎の病変部の画像例を用いて評価した結果が、病変の程度の進行に伴って移動する方向を示している。図１３に示すＭＡＹＯは、医師の主観評価結果であるMAYO endoscopic subscoreの値を示し、ＭＡＹＯ０、ＭＡＹＯ１、ＭＡＹＯ２に進むに連れて病変の程度が強くなっていることを示す。図１３に示すように、ＭＡＹＯ０〜ＭＡＹＯ１の区間（炎症が主となる領域Ａ）において病変の程度が強くなるほど、生体組織赤色度代表値は大きくなり、血管スコアの代表値は小さくなることを示す。ＭＡＹＯ１〜ＭＡＹＯ２の区間（潰瘍が主になる領域Ｂ）において病変の程度が強くなるほど、生体組織赤色度代表値は大きくなり、血管スコアの代表値も大きくなることを示す。したがって、生体組織赤色度代表値がたまたま同じであっても、血管スコアの相違によって、重症度の高低を評価することができる。同様に、血管スコアがたまたま同じであっても、生体組織赤色度代表値の相違によって、重症度の高低を評価することができる。
このように、病変部の重症度の評価に用いる血管スコアを精度よく評価できることは、病変部の重症度を精度よく評価することができる点から望ましい。
【００６５】
上述した実施形態では、第１画素評価値は、第１特徴の程度として、形状に関する確からしさの程度を数値化した値であり、第２特徴の程度の評価結果は、画像中の色成分に関する評価結果であるので、第１特徴を第２特徴と区別して精度よく評価することができる。
【００６６】
第２の特徴の程度は、生体組織の潰瘍の程度であり、特徴量算出部２２２は、第２特徴の程度を、画像の画素毎の赤色成分を数値化した赤色度に関するヒストグラム分布における標準偏差（広がりの情報）、及び画像中の画素の赤色度のうちの最大値の少なくとも一方により評価するので、精度のよい血管の確からしさの評価結果を求めることができる。
【００６７】
また、統合部２２８は、代表値調整部２２６が調整した血管スコア（第１代表評価値）と、代表値算出部２２４が算出した生体組織赤色度代表値を演算して統合した１つの数値を病変の重症度として算出するように構成されるので、代表値調整部２２６が調整した精度のよい評価結果である血管スコアを用いて精度のよい重症度を算出することができる。
【００６８】
上述の実施形態では、画像処理ユニット２２０の動作について、第１特徴の程度が血管の確からしさの程度であり、第２特徴の程度が潰瘍の程度である。以下説明する実施形態は、第１特徴の程度が、炎症の程度であり、炎症の程度は色成分の程度を数値化した値であり、第２特徴の程度は、出血の程度であり、出血の程度は、色成分の程度を数値化した値である形態である。図１４（ａ）〜（ｃ）は、第１特徴の程度及び第２特徴の程度を、色成分の程度で数値化した評価結果の例を説明する図である。
【００６９】
生体組織には、炎症によって赤くなった炎症部位の他に、炎症によって粘膜が薄くなって出血して生体組織の表面が赤色を呈する出血部分もある。すなわち、第１特徴の程度を、炎症部位の炎症の程度として、赤色成分の程度で数値化した評価を行う場合がある。この場合、赤色成分の程度で数値化した評価結果には、強い赤色を呈する出血部分の赤色成分の評価結果も含まれている。
すなわち、特徴量算出部２２２は、炎症部位に現れる赤色成分の程度を上述したずれ角度θに基づいて表した各画素の赤色度を画素毎に求め、代表値算出部２２４は、画素毎に求めた赤色度を統合して第１特徴の代表評価値である生体組織赤色度代表値を求める。
しかし、この評価結果には、出血部分の評価結果も含まれる。出血部分は、出血して血液が生体組織の表面を覆った部分であり、血液で覆われていない部分との境界は、エッジとなって現れる。したがって、代表値調整部２２６は、公知のエッジ検出技術を用いることにより、出血した部分を特定する。
【００７０】
図１４（ａ）に示すように、生体組織の画像ＩＭ１に炎症部位Ｉがある場合、赤色度によって炎症部位Ｉの領域を、非炎症部位と区別して評価することができる。一方、画像ＩＭ１には、出血部分が存在しないので、エッジ検出技術を用いて、出血部分と非出血部分の境目となるエッジは検出されず、出血部分は存在しないと評価される。
これに対して、図１４（ｂ）に示すように、生体組織の画像ＩＭ２に炎症部位Ｉと出血部分Ｂがある場合、赤色度によって炎症部位Ｉと出血部分Ｂの領域を評価することができる。しかし、この場合の赤色度の評価結果には、出血部分Ｂを含んでいるので、この部分の炎症の程度を精度よく評価するには、出血部分Ｂの評価結果に対する寄与を小さくすることが必要である。
このため、代表値調整部２２６は、公知のエッジ検出技術を用いて、出血部分Ｂの範囲を定めるエッジをエッジ検出技術を用いて抽出する。さらに、抽出したエッジから定まる出血部分Ｂの範囲における赤色度の代表値を求める。これにより、代表値算出部２２４が求めた生体組織赤色度代表値を、出血部分の赤色度の代表値に基づいて増減することで、生体組織赤色度を調整する。出血部分の赤色度の代表値は、赤色度の平均値でもよいが、出血部分の広がりを考慮して、出血部分の赤色度の積算値であってもよく、また、赤色度の平均値に、出血部分の広がりに応じて定めた係数を乗算した値としてもよい。
【００７１】
図１４（ｃ）は、横軸を生体組織赤色度代表値とし、縦軸を出血した部分の赤色度の代表値とした複数の評価結果の散布図の例を示している。図１４（ｃ）において、出血部分の赤色度の代表値が予め定めた閾値を越える場合（図１４（ｃ）では、灰色のプロット）、生体組織赤色度代表値に出血した部分の赤色度が含まれる程度が無視できなくなるとして、出血部分の赤色度の代表値に基づいて増減することで、生体組織赤色度代表値を調整することが好ましい。この場合、調整する量は、出血部分の赤色度の代表値が閾値を越える量が大きくなる程、生体組織赤色度代表値を低減させる低減量を大きくすることが好ましい。
【００７２】
このように、生体組織赤色度代表値を、出血した部分の赤色度の代表値に基づいて増減するので、炎症部位の炎症の程度を精度よく評価することができる。
画像処理ユニット２２０が算出する画素評価値は、炎症の程度として、赤色度の程度を数値化した値である。さらに、画像処理ユニット２２０が行う出血の程度の評価結果は、出血部分の赤色度の程度の評価結果である。このため、炎症の程度の指標となる赤色度と出血の程度の指標となる赤色度は、画像の画素値を定める同じ赤色成分に関するものである。しかし、出血の程度の評価結果は、出血部分と非出血部分との境界がエッジ（第２形状）として現れることを利用して、公知のエッジ検出技術を用いて抽出したエッジで囲まれる領域における赤色度である。このため、調整した生体組織赤色度を用いて、炎症部位を精度よく評価することができる。
図１４（ａ）〜（ｃ）に示す実施形態では、第１特徴の程度は、炎症部位の程度であり、炎部位の程度は、生体組織の赤色成分の程度で評価し、第２特徴の程度は、生体組織の出血により生体組織の表面を血液が覆った領域における出血の程度であり、出血の程度は、出血により覆われた領域において赤色成分を含む程度を数値化した値である。
【００７３】
このように、代表値調整部２２６は、炎症部位の炎症の程度を評価するために算出した生体組織赤色度代表値に含まれる誤って評価した出血した部分の赤色度の評価結果を考慮して炎症部位の炎症の程度を調整することができる。すなわち、代表値調整部２２６は、生体組織の注目部分に現れる外観の特徴の程度を数値で精度よく評価することができる。
【００７４】
以上、本発明の内視鏡システムについて詳細に説明したが、本発明は上記実施形態及び実施例に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。
【符号の説明】
【００７５】
１  内視鏡システム
１００  電子スコープ
２００  電子内視鏡用プロセッサ
２０２  システムコントローラ
２０４  メモリ
２０６  タイミングコントローラ
２０８  操作パネル
２２０  画像処理ユニット
２２２  特徴量算出部
２２４  代表値算出部
２２６  代表値調整部
２２８  統合部
２３０  光源部
３００  モニタ
４００  プリンタ
６００  サーバ
【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６】
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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１４】
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【国際調査報告】
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