(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
励起光を被測定部に照射することにより前記被測定部から発生する蛍光の強度に基づいて、互いに異なる波長帯域の蛍光画像を撮像して２つの蛍光画像データを取得する蛍光画像撮像手段と、
該２つの蛍光画像データのうちのいずれか一方の蛍光画像データの統計量に基づいて、前記２つの蛍光画像データに乗算するゲインを算出するゲイン算出手段と、
該ゲインを前記両蛍光画像データに乗算して２つの乗算蛍光画像データを得る乗算手段と、
該両乗算蛍光画像データに基づいて、前記被測定部における組織性状を反映した疑似カラー画像を表す疑似カラー画像データを生成する画像生成手段と、
該疑似カラー画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする蛍光画像表示装置。
【請求項２】
前記画像生成手段は、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから前記疑似カラー画像データを生成する手段であることを特徴とする請求項１記載の蛍光画像表示装置。
【請求項３】
前記画像生成手段は、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから加色混合画像データを生成し、該加色混合画像データに基づいて、該加色混合画像データにより表される加色混合画像の色度成分を表す色画像データを生成する色画像生成手段と、
いずれか一方の前記乗算蛍光画像データにより表される乗算蛍光画像の画素値に明度の表示階調を割り当てて明度画像を表す明度画像データを生成する明度画像生成手段と、
前記色画像データと前記明度画像データとを合成して前記疑似カラー画像データを生成する合成手段とを備えたことを特徴とする請求項１記載の蛍光画像表示装置。
【請求項４】
前記統計量に基づいて、前記表示手段のダイナミックレンジの略全域に亘るように前記両乗算蛍光画像データのダイナミックレンジを拡張するダイナミックレンジ拡張手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の蛍光画像表示装置。
【請求項５】
前記蛍光画像撮像手段の一部または全部が、生体内部に挿入される内視鏡の形態であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の蛍光画像表示装置。
【請求項６】
励起光を被測定部に照射することにより前記被測定部から発生する蛍光の強度に基づいて、互いに異なる波長帯域の蛍光画像を撮像して２つの蛍光画像データを取得する蛍光画像撮像手段と、
参照光を前記被測定部に照射することにより前記被測定部において反射される反射光の強度に基づいて、反射画像を撮像して反射画像データを取得する反射画像撮像手段と、
該反射画像データの統計量に基づいて、前記２つの蛍光画像データに乗算するゲインを算出するゲイン算出手段と、
該ゲインを前記両蛍光画像データに乗算して２つの乗算蛍光画像データを得る乗算手段と、
該両乗算蛍光画像データに基づいて、前記被測定部における組織性状を反映した疑似カラー画像を表す疑似カラー画像データを生成する画像生成手段と、
該疑似カラー画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする蛍光画像表示装置。
【請求項７】
前記画像生成手段は、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから前記疑似カラー画像データを生成する手段であることを特徴とする請求項６記載の蛍光画像表示装置。
【請求項８】
前記画像生成手段は、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから加色混合画像データを生成し、該加色混合画像データに基づいて、該加色混合画像データにより表される加色混合画像の色度成分を表す色画像データを生成する色画像生成手段と、
前記反射画像データに前記ゲインを乗算することにより乗算反射画像データを得、該乗算反射画像データにより表される乗算反射画像の画素値またはいずれか一方の前記乗算蛍光画像データにより表される乗算蛍光画像の画素値に明度の表示階調を割り当てて明度画像を表す明度画像データを生成する明度画像生成手段と、
前記色画像データと前記明度画像データとを合成して前記疑似カラー画像データを生成する合成手段とを備えたことを特徴とする請求項６記載の蛍光画像表示装置。
【請求項９】
励起光を被測定部に照射することにより前記被測定部から発生する蛍光の強度に基づいて、互いに異なる波長帯域の蛍光画像を撮像して２つの蛍光画像データを取得する蛍光画像撮像手段と、
参照光を前記被測定部に照射することにより前記被測定部において反射される反射光の強度に基づいて、反射画像を撮像して反射画像データを取得する反射画像撮像手段と、
該反射画像データの統計量に基づいて、前記２つの蛍光画像データに乗算するゲインを算出するゲイン算出手段と、
該ゲインを前記両蛍光画像データおよび前記反射画像データに乗算して２つの乗算蛍光画像データおよび乗算反射画像データを得る乗算手段と、
前記乗算反射画像データといずれか一方の前記乗算蛍光画像データとの差分データを算出する差分手段と、
該差分データおよび他方の前記乗算蛍光画像データに基づいて、前記被測定部における組織性状を反映した疑似カラー画像を表す疑似カラー画像データを生成する画像生成手段と、
該疑似カラー画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする蛍光画像表示装置。
【請求項１０】
前記画像生成手段は、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから前記疑似カラー画像データを生成する手段であることを特徴とする請求項９記載の蛍光画像表示装置。
【請求項１１】
前記画像生成手段は、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから加色混合画像データを生成し、該加色混合画像データに基づいて、該加色混合画像データにより表される加色混合画像の色度成分を表す色画像データを生成する色画像生成手段と、
前記乗算反射画像データにより表される乗算反射画像の画素値またはいずれか一方の前記乗算蛍光画像データにより表される乗算蛍光画像の画素値に明度の表示階調を割り当てて明度画像を表す明度画像データを生成する明度画像生成手段と、
前記色画像データと前記明度画像データとを合成して前記疑似カラー画像データを生成する合成手段とを備えたことを特徴とする請求項９記載の蛍光画像表示装置。
【請求項１２】
前記統計量に基づいて、前記表示手段のダイナミックレンジの略全域に亘るように前記反射画像データおよび／または前記両乗算画像データのダイナミックレンジを拡張するダイナミックレンジ拡張手段をさらに備えたことを特徴とする請求項６から１１のいずれか１項記載の蛍光画像表示装置。
【請求項１３】
前記蛍光画像撮像手段および前記反射画像撮像手段の一部または全部が、生体内部に挿入される内視鏡の形態であることを特徴とする請求項６から１２のいずれか１項記載の蛍光画像表示装置。
【請求項１４】
前記画像生成手段は、いずれか一方の乗算蛍光画像データの強度を反転して反転蛍光画像データを得、他方の乗算蛍光画像データおよび該反転蛍光画像データに基づいて前記疑似カラー画像データを生成する手段であることを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項記載の蛍光画像表示装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、励起光の照射により生体組織から発生した蛍光を測定して、生体組織に関する情報を画像として表示する蛍光画像表示装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、生体内在色素の励起光波長領域にある励起光を生体組織に照射した場合に、正常組織と病変組織とでは発する蛍光強度が異なることを利用して、生体組織に所定波長領域の励起光を照射し、生体内在色素が発する蛍光を受光することにより病変組織の局在、浸潤範囲を蛍光画像として表示する蛍光画像表示装置が提案されている。
【０００３】
通常、励起光を照射すると、図２６に実線で示すように正常組織からは強い蛍光が発せられ、病変組織からは破線で示すように微弱な蛍光が発せられるため、蛍光強度を測定することにより、生体組織が正常であるか病変状態にあるかを判定することができる。このような蛍光画像表示装置は、多くの場合、体腔内部に挿入される内視鏡や、コルポスコープあるいは手術用顕微鏡等に組み込まれた形に構成される。
【０００４】
ところで、励起光による蛍光の強度を画像として表示する場合、生体組織に凹凸があるため、生体組織に照射される励起光の強度は均一ではない。また、生体組織から発せられる蛍光強度は、励起光照度に略比例するが、励起光照度は距離の２乗に反比例して低下する。そのため、光源から遠くにある正常組織からよりも近くにある病変組織からの方が、強い蛍光を受光する場合があり、励起光による蛍光の強度の情報だけでは生体組織の組織性状を正確に識別することができない。
【０００５】
このため、例えば米国特許第５６４７３６８号明細書においては、組織性状により蛍光強度が大きく変化する５００ｎｍ近傍の波長域および組織性状で蛍光強度が変化しない６３０ｎｍ近傍の波長域の励起光の照射により取得した蛍光画像を加色混合させた加色混合画像を表示することにより、視認される色に基づいて、組織性状を正確に識別する方法が提案されている。
【０００６】
また、本出願人により、異なる波長帯域（４８０ｎｍ付近の狭帯域と４３０ｎｍ近傍から７３０ｎｍ近傍の広帯域）の励起光に基づいて取得した２種類の蛍光画像を加色混合させて表示する方法が提案されている（特開2001-157658号公報）。この方法によれば、上記米国特許第５６４７３６８号と比較して、蛍光画像の帯域が広いため、加色混合により得られる画像のＳ／Ｎを向上させることができるとともに、両帯域の蛍光画像とも組織性状によって蛍光画像の強度が大きく変化するため、組織性状の変化に対する色の変化をより大きくすることができ、これにより組織性状の識別性を一層向上させることができる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述した加色混合画像を表示する方法においては、表示される画像における色は、加色混合する２種類の蛍光画像の比に応じて決定される色度および蛍光強度に応じて決定される明度により規定される。表示される画像における色度は加色混合する２種類の蛍光画像の比に応じて決定されるため、組織性状に応じて表示される画像の色度を一意に決定することができる。しかしながら、生体組織と光源との距離に応じて得られる蛍光の強度が異なるため、加色混合画像においては上記距離に応じて明度が異なるものとなる。ここで、上記蛍光画像表示装置は、多くの場合、体腔内部に挿入される内視鏡や、コルポスポープあるいは手術用顕微鏡等に組み込まれた形に構成されるが、このような形態で構成された装置は、体腔内部が測定対象であるため、被測定部との距離が数ｍｍから５０ｍｍ程度の範囲に及ぶ。このように、体内挿入部先端と被測定部との距離が変化すると蛍光の強度が変化し、その結果加色混合画像における明度が変化する。このように、加色混合画像の明度が変化すると、色度は同じであっても、異なる色として視認されてしまうため、同一の組織性状であっても異なる組織性状として識別されるおそれがある。一方、加色混合画像における明度が低い場合には、色度が異なっていても、異なる色として視認できない場合があり、病変組織を見落とす虞がある。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、蛍光の強度に拘わらず生体組織の組織性状を正確に識別できる蛍光画像表示装置を提供することを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明による第１の蛍光画像表示装置は、励起光を被測定部に照射することにより前記被測定部から発生する蛍光の強度に基づいて、互いに異なる波長帯域の蛍光画像を撮像して２つの蛍光画像データを取得する蛍光画像撮像手段と、
該２つの蛍光画像データのうちのいずれか一方の蛍光画像データの統計量に基づいて、前記２つの蛍光画像データに乗算するゲインを算出するゲイン算出手段と、
該ゲインを前記両蛍光画像データに乗算して２つの乗算蛍光画像データを得る乗算手段と、
該両乗算蛍光画像データに基づいて、前記被測定部における組織性状を反映した疑似カラー画像を表す疑似カラー画像データを生成する画像生成手段と、
該疑似カラー画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
ここで、「統計量に基づいて蛍光画像に乗算するゲインを算出する」とは、例えば、蛍光画像データの統計量が所望の値より小さい場合、つまり蛍光画像データのデータ値の大きさが十分な大きさでないときは、乗算蛍光画像データが蛍光画像データよりも大きいデータ値となって乗算画像データの統計量が上記所望の値以上の値となるようにゲインを算出し、また、統計量が所望の値より大きい場合、つまり蛍光画像データのデータ値が大きいときは、乗算蛍光画像データが蛍光画像データよりも小さいデータ値となって乗算画像データの統計量が上記所望の値以下の値となるようにゲインを算出し、統計量が略所望の値である場合、つまり蛍光画像データの大きさが適当な大きさのときは、乗算蛍光画像データが蛍光画像データと略等しいデータ値となるようにゲインを算出することを意味する。
【００１１】
具体的には、例えば下記の式（１）または（２）によりゲインを算出すればよい。すなわち、表示手段のダイナミックレンジをＤＲ（例えば８ビットの場合は２５５）、蛍光画像データの最大値をＭａｘ、最小値をＭｉｎ、任意の定数ａ（例えば０．９〜０．９５）、ｂ（例えば２）とすると、
ゲインの上限＝DR×a/{(Max＋Min)/2+b×(Max-Min)/2}    （１）
【００１２】
また、表示手段のダイナミックレンジをＤＲ、蛍光画像データの平均値をｍ、標準偏差をσ、任意の定数ａ、ｂとすると、
ゲインの上限＝DR×a/(ｍ+b×σ)    （２）
【００１３】
なお、両蛍光画像データに乗算するゲインは、一定の関係（例えば一方に乗算するゲインが他方に乗算するゲインのＣ倍（Ｃ：定数）等）を有するものであれば、異なる値であってもよい。
【００１４】
なお、本発明による第１の蛍光画像表示装置においては、前記画像生成手段を、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから前記疑似カラー画像データを生成する手段としてもよい。
【００１５】
また、前記画像生成手段を、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから加色混合画像データを生成し、該加色混合画像データに基づいて、該加色混合画像データにより表される加色混合画像の色度成分を表す色画像データを生成する色画像生成手段と、
いずれか一方の前記乗算蛍光画像データにより表される乗算蛍光画像の画素値に明度の表示階調を割り当てて明度画像を表す明度画像データを生成する明度画像生成手段と、
前記色画像データと前記明度画像データとを合成して前記疑似カラー画像データを生成する合成手段とを備えるものとしてもよい。
【００１６】
「色度成分」とは、加色混合画像の色相、彩度または色相および彩度、その他ＸＹＺ色空間のＸＹ、色空間Lab、Luvのab、uv、均等色空間La＊b＊、Lu＊v＊のa＊b＊、u＊v＊等を全て含む。
【００１７】
「いずれか一方の乗算蛍光画像データにより表される乗算蛍光画像の画素値に輝度の表示階調を割り当てる」とは、乗算蛍光画像の各画素値に、その大きさに応じて明るさを示す数値を割り当てることを意味する。
【００１８】
さらに、画像生成手段を、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから加色混合画像データを生成し、該加色混合画像データに基づいて、該加色混合画像データにより表される加色混合画像の色度成分を表す色画像データを生成する色画像生成手段と、
いずれか一方の前記蛍光画像データにより表される蛍光画像の画素値に明度の表示階調を割り当てて明度画像を表す明度画像データを生成する明度画像生成手段と、
前記色画像データと前記明度画像データとを合成して前記疑似カラー画像データを生成する合成手段とを備えるものとしてもよい。
【００１９】
また、本発明による第１の蛍光画像表示装置においては、前記統計量に基づいて、前記表示手段のダイナミックレンジの略全域に亘るように前記両乗算蛍光画像データのダイナミックレンジを拡張するダイナミックレンジ拡張手段をさらに備えるようにしてもよい。
【００２０】
この場合、前記ダイナミックレンジ拡張手段の駆動および非駆動を切り替えるスイッチ手段をさらに備えるものとすることが好ましい。
【００２１】
また、本発明による第１の蛍光画像表示装置においては、ゲイン算出手段を、いずれか一方の蛍光画像データにより表される蛍光画像の一部の所望領域内の蛍光画像データの統計量に基づいてゲインを算出する手段としてもよい。
【００２２】
ここで、上記「一部の所望領域」とは、例えば、撮像される蛍光画像の範囲でとくに注目して観察したい画像の領域を意味する。
【００２３】
また、本発明による第１の蛍光画像表示装置においては、前記統計量が、前記蛍光画像データの最大値、最小値、平均値、最大値と標準偏差との組み合わせ、最大値と最小値との組み合わせ、最小値と標準偏差の組み合わせおよび平均値と標準偏差との組み合わせの少なくとも１つであることが好ましい。
【００２４】
本発明による第２の蛍光画像表示装置は、励起光を被測定部に照射することにより前記被測定部から発生する蛍光の強度に基づいて、互いに異なる波長帯域の蛍光画像を撮像して２つの蛍光画像データを取得する蛍光画像撮像手段と、
参照光を前記被測定部に照射することにより前記被測定部において反射される反射光の強度に基づいて、反射画像を撮像して反射画像データを取得する反射画像撮像手段と、
該反射画像データの統計量に基づいて、前記２つの蛍光画像データに乗算するゲインを算出するゲイン算出手段と、
該ゲインを前記両蛍光画像データに乗算して２つの乗算蛍光画像データを得る乗算手段と、
該両乗算蛍光画像データに基づいて、前記被測定部における組織性状を反映した疑似カラー画像を表す疑似カラー画像データを生成する画像生成手段と、
該疑似カラー画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２５】
なお、本発明による第２の蛍光画像表示装置においては、前記画像生成手段を、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから前記疑似カラー画像データを生成する手段としてもよい。
【００２６】
また、本発明による第２の蛍光画像表示装置においては、前記画像生成手段を、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから加色混合画像データを生成し、該加色混合画像データに基づいて、該加色混合画像データにより表される加色混合画像の色度成分を表す色画像データを生成する色画像生成手段と、
前記反射画像データに前記ゲインを乗算することにより乗算反射画像データを得、該乗算反射画像データにより表される乗算反射画像の画素値またはいずれか一方の前記乗算蛍光画像データにより表される乗算蛍光画像の画素値に明度の表示階調を割り当てて明度画像を表す明度画像データを生成する明度画像生成手段と、
前記色画像データと前記明度画像データとを合成して前記疑似カラー画像データを生成する合成手段とを備えるものとしてもよい。
【００２７】
この場合、明度の表示階調を割り当てる画像を、乗算反射画像およびいずれか一方の乗算蛍光画像のいずれにするかを切替可能とすることが好ましい。
【００２８】
参照光としては、生体組織に吸収されにくい近赤外光等の光を用いることが好ましい。
【００２９】
さらに、前記画像生成手段を、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから加色混合画像データを生成し、該加色混合画像データに基づいて、該加色混合画像データにより表される加色混合画像の色度成分を表す色画像データを生成する色画像生成手段と、
前記反射画像データにより表される反射画像の画素値またはいずれか一方の前記蛍光画像データにより表される蛍光画像の画素値に明度の表示階調を割り当てて明度画像を表す明度画像データを生成する明度画像生成手段と、
前記色画像データと前記明度画像データとを合成して前記疑似カラー画像データを生成する合成手段とを備えるものとしてもよい。
【００３０】
この場合も、明度の表示階調を割り当てる画像を、反射画像およびいずれか一方の蛍光画像のいずれにするかを切替可能とすることが好ましい。
【００３１】
本発明による第３の蛍光画像表示装置は、励起光を被測定部に照射することにより前記被測定部から発生する蛍光の強度に基づいて、互いに異なる波長帯域の蛍光画像を撮像して２つの蛍光画像データを取得する蛍光画像撮像手段と、
参照光を前記被測定部に照射することにより前記被測定部において反射される反射光の強度に基づいて、反射画像を撮像して反射画像データを取得する反射画像撮像手段と、
該反射画像データの統計量に基づいて、前記２つの蛍光画像データに乗算するゲインを算出するゲイン算出手段と、
該ゲインを前記両蛍光画像データおよび前記反射画像データに乗算して２つの乗算蛍光画像データおよび乗算反射画像データを得る乗算手段と、
前記乗算反射画像データといずれか一方の前記乗算蛍光画像データとの差分データを算出する差分手段と、
該差分データおよび他方の前記乗算蛍光画像データに基づいて、前記被測定部における組織性状を反映した疑似カラー画像を表す疑似カラー画像データを生成する画像生成手段と、
該疑似カラー画像を表示する表示手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００３２】
なお、本発明による第３の蛍光画像表示装置においては、前記画像生成手段を、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから前記疑似カラー画像データを生成する手段としてもよい。
【００３３】
また、本発明による第３の蛍光画像表示装置においては、前記画像生成手段を、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから加色混合画像データを生成し、該加色混合画像データに基づいて、該加色混合画像データにより表される加色混合画像の色度成分を表す色画像データを生成する色画像生成手段と、
前記乗算反射画像データにより表される乗算反射画像の画素値またはいずれか一方の前記乗算蛍光画像データにより表される乗算蛍光画像の画素値に明度の表示階調を割り当てて明度画像を表す明度画像データを生成する明度画像生成手段と、
前記色画像データと前記明度画像データとを合成して前記疑似カラー画像データを生成する合成手段とを備えるものとしてもよい。
【００３４】
この場合、明度の表示階調を割り当てる画像を、乗算反射画像およびいずれか一方の乗算蛍光画像のいずれにするかを切替可能とすることが好ましい。
【００３５】
さらに、前記画像生成手段を、加色混合法に基づいて前記両乗算蛍光画像データから加色混合画像データを生成し、該加色混合画像データに基づいて、該加色混合画像データにより表される加色混合画像の色度成分を表す色画像データを生成する色画像生成手段と、
前記反射画像データにより表される反射画像の画素値またはいずれか一方の前記蛍光画像データにより表される蛍光画像の画素値に明度の表示階調を割り当てて明度画像を表す明度画像データを生成する明度画像生成手段と、
前記色画像データと前記明度画像データとを合成して前記疑似カラー画像データを生成する合成手段とを備えるものとしてもよい。
【００３６】
この場合も、明度の表示階調を割り当てる画像を、反射画像およびいずれか一方の蛍光画像のいずれにするかを切替可能とすることが好ましい。
【００３７】
また、本発明による第２および第３の蛍光画像表示装置においては、前記統計量に基づいて、前記表示手段のダイナミックレンジの略全域に亘るように前記反射画像データおよび／または前記両乗算画像データのダイナミックレンジを拡張するダイナミックレンジ拡張手段をさらに備えてもよい。
【００３８】
この場合、前記ダイナミックレンジ拡張手段の駆動および非駆動を切り替えるスイッチ手段をさらに備えることが好ましい。
【００３９】
また、本発明による第２および第３の蛍光画像表示装置においては、前記ゲイン算出手段を、前記反射画像データにより表される反射画像における一部の所望領域内の反射画像データの統計量に基づいて、前記ゲインを算出する手段としてもよい。
【００４０】
また、本発明による第２および第３の蛍光画像表示装置においては、前記統計量が、前記反射画像データの最大値、最小値、平均値、最大値と標準偏差との組み合わせ、最大値と最小値との組み合わせ、最小値と標準偏差の組み合わせおよび平均値と標準偏差との組み合わせの少なくとも１つであることが好ましい。
【００４１】
なお、本発明による第１から第３の蛍光画像表示装置においては、前記画像生成手段を、いずれか一方の乗算蛍光画像データの強度を反転して反転蛍光画像データを得、この反転蛍光画像データおよび他方の乗算蛍光画像データに基づいて疑似カラー画像データを生成する手段としてもよい。
【００４２】
「乗算蛍光画像データの強度を反転した反転蛍光画像データ」は、乗算蛍光画像データにより表される乗算蛍光画像の各画素の画素値を、乗算蛍光画像データが取り得る最大値（例えば８ビットであれば２５５）から減算すること、あるいは各画素の画素値の逆数を算出することにより得ることができる。
【００４３】
また、本発明による第１から第３の蛍光画像表示装置においては、前記画像生成手段を、いずれか一方の乗算蛍光画像データの強度を反転して反転蛍光画像データを得、さらに反転蛍光画像データに対して所定の定数を乗算して定数乗算反転蛍光画像データを得、他方の乗算蛍光画像データおよび該定数乗算反転蛍光画像データに基づいて前記疑似カラー画像データを生成する手段としてもよい。
【００４４】
「定数」としては１未満の値を用いることができる。
【００４５】
なお、本発明による第１から第３の蛍光画像表示装置においては、蛍光画像データまたは反射画像データが、９ビット以上のビット数で示される場合、データ値が上位８ビット以下のビット数で示されるよう蛍光画像データまたは反射画像データをビットシフトするビットシフト手段を備え、ゲイン算出手段を、ビットシフトされたデータ値の統計量に基づいてゲインを算出する手段とすることができる。
【００４６】
ここで、「上位８ビット以下のビット数で示されるようビットシフトする」とは、蛍光画像データまたは反射画像データが９ビット以上のビット数で示される場合、上位８ビット以下のビットについては丸めこみをして８ビット以下のデータ値とし、８ビットの汎用統計演算機により演算できるようにすることを意味する。
【００４７】
また、本発明による第１の蛍光画像表示装置における蛍光画像撮像手段または本発明による第２および第３の蛍光画像表示装置における蛍光画像撮像手段および反射画像撮像手段の一部または全部は、生体内部に挿入される内視鏡の形態をとすることができる。
【００４８】
ここで、上記「内視鏡の形態とする」とは、蛍光画像撮像手段および反射画像撮像手段の一部または全部が、内視鏡のシステム内部に配設されることを意味する。また、上記「一部」とは、励起光と参照光の射出端および蛍光と参照光の照射による反射光の入射端を含むものとする。
【００４９】
また、励起光の光源を、ＧａＮ系の半導体レーザとし、その波長帯域を４００ｎｍから４２０ｎｍまでの範囲内とすることができる。
【００５０】
なお、本発明による第１から第３の蛍光画像表示装置は、被測定部への白色光の照射により反射される反射光に基づく通常画像を撮像して表示するものと組み合わせてもよい。
【００５１】
【発明の効果】
本発明による第１の蛍光画像表示装置によれば、２つの蛍光画像データのうちのいずれか一方の蛍光画像データの統計量に基づいて、２つの蛍光画像データに乗算するゲインを算出し、このゲインを両蛍光画像データに乗算して乗算蛍光画像データを得、両乗算蛍光画像データに基づいて被測定部における組織性状を反映した疑似カラー画像を表す疑似カラー画像データを得るようにしたものである。このため、蛍光の強度に拘わらず、所望のデータ値を有する乗算蛍光画像データから疑似カラー画像を得ることができるため、疑似カラー画像を所望とする明度を有するものとすることができる。すなわち、蛍光強度の大小に起因する疑似カラー画像の明度の高低を所望の明度範囲に調整することができ、これにより疑似カラー画像における組織性状の識別性を向上させることができる。
【００５２】
本発明による第２の蛍光画像表示装置によれば、参照光の被測定部における反射画像データの統計量に基づいて、２つの蛍光画像データに乗算するゲインを算出し、このゲインを両蛍光画像データに乗算して乗算蛍光画像データを得、両乗算蛍光画像データに基づいて被測定部における組織性状を反映した疑似カラー画像を表す疑似カラー画像データを得るようにしたものである。このため、蛍光の強度に拘わらず、所望のデータ値を有する乗算蛍光画像データから疑似カラー画像を得ることができるため、疑似カラー画像を所望とする明度を有するものとすることができる。すなわち、蛍光強度の大小に起因する疑似カラー画像の明度の高低を所望の明度範囲に調整することができ、これにより疑似カラー画像における組織性状の識別性を向上させることができる。また、参照光の反射光の強度は、蛍光の強度よりも大きいため、統計量に基づくゲインをより適切に算出することができる。
【００５３】
本発明による第３の蛍光画像表示装置によれば、参照光の被測定部における反射画像データの統計量に基づいて、２つの蛍光画像データに乗算するゲインを算出し、このゲインを反射画像データおよび両蛍光画像データに乗算して乗算反射画像データおよび乗算蛍光画像データを得、乗算反射画像データといずれか一方の乗算蛍光画像データとの差分データを算出し、差分データおよび他方の乗算蛍光画像データに基づいて被測定部における組織性状を反映した疑似カラー画像を表す疑似カラー画像データを得るようにしたものである。このため、蛍光の強度に拘わらず、所望のデータ値を有する乗算蛍光画像データから疑似カラー画像を得ることができるため、疑似カラー画像を所望とする明度を有するものとすることができる。また、乗算反射画像データと乗算蛍光画像データとの差分データを算出することにより、病変組織を正常組織との差異をより明瞭なものとすることができる。すなわち、蛍光強度の大小に起因する疑似カラー画像の明度の高低を所望の明度範囲に調整することにより、組織性状の識別性を向上させることができる。
【００５４】
また、加算混合法に基づいて両乗算蛍光画像データから疑似カラー画像データを生成することにより、視認される色に基づいて組織性状を正確に識別することができる。
【００５５】
さらに、加色混合法に両乗算蛍光画像データから加色混合画像データを生成し、この加色混合画像データにより表される加色混合画像の色度成分を表す色画像データを生成し、いずれか一方の乗算蛍光画像または乗算反射画像の画素値に明度の表示階調を割り当てて明度画像データを生成し、色画像データおよび明度画像データを合成して疑似カラー画像データを生成することにより、表示された疑似カラー画像の色相は、被測定部の組織性状を反映させたものとなり、明度は乗算反射画像の場合は光強度、すなわち被測定部の形状を、乗算蛍光画像の場合は被測定部の形状に加えて被測定部の組織性状を反映させたものとなる。したがって、１枚の画像に、被測定部の組織性状に関する情報とともに、被測定部の形状に関する情報を同時に表示することができる。とくに、乗算蛍光画像から明度画像データを生成した場合には、被測定部と励起光の射出端との距離が比較的小さい場合であっても被測定部に病変組織が含まれている場合には、その分の明度が低下するため、疑似カラー画像において色度のコントラストに明度のコントラストを付与することができることとなる。
【００５６】
なお、このようにいずれか一方の乗算蛍光画像または乗算反射画像に明度の表示階調を割り当てた場合において、被測定部と撮像手段との距離が大きく変動すると、ゲインも大きく変動するため、表示される疑似カラー画像の明るさが大きく変動してしまう。このため、明度の階調を割り当てる画像をゲインを乗算する前のいずれか一方の蛍光画像または反射画像とすることにより、疑似カラー画像の明るさが大きく変動することを防止することができる。
【００５７】
また、両乗算蛍光画像データおよび／または乗算反射画像データのダイナミックレンジが表示手段のダイナミックレンジの略全域に亘るように、両乗算蛍光画像データおよび／または乗算反射画像データのダイナミックレンジを拡張することにより、乗算蛍光画像または乗算反射画像のコントラストを拡大することができるため、疑似カラー画像における被測定部の組織性状の変化を詳細に表すことができ、これにより組織性状の識別性をより向上させることができる。
【００５８】
なお、この場合、ダイナミックレンジ拡張手段の駆動および非駆動をスイッチ手段によって切り替えることにより、ダイナミックレンジの拡張が不要な場合にはその処理を行わないようにすることができるため、操作者の好みを反映させた疑似カラー画像を表示することができる。
【００５９】
また、統計量を蛍光画像データまたは反射画像データの最大値、最小値、平均値、最大値と標準偏差との組み合わせ、最大値と最小値との組み合わせ、最小値と標準偏差の組み合わせおよび平均値と標準偏差との組み合わせの少なくとも１つとすることにより、統計量の算出を比較的容易に行うことができる。
【００６０】
また、ゲイン算出手段を、蛍光画像データまたは反射画像データの一部の所望領域内の蛍光画像データまたは反射画像データの統計量に基づいてゲインを算出するものとした場合には、統計量の演算量を減らすことができる。
【００６１】
さらに、病変組織における蛍光の強度変化は、両乗算蛍光画像データにおいて同相であるが、いずれか一方の乗算蛍光画像データの強度を反転することに得られた反転蛍光画像データを求めることにより、反転蛍光画像データと他方の乗算蛍光画像データとにおいて強度変化を逆相とすることができる。したがって、疑似カラー画像における病変組織を正常組織との色相変化を拡大することができ、これにより、組織性状の識別性を一層向上させることができる。
【００６２】
なお、強度を反転した場合、疑似カラー画像に含まれる病変組織以外の暗い部分が病変組織と同一の色となってしまう場合がある。このため、強度反転後の乗算蛍光に対して定数を乗算することにより、疑似カラー画像における暗い部分が病変組織と同一の色となる効果を抑制することができ、病変組織と単に暗い部分との誤認を防止して、組織性状の識別性を一層向上させることができる。
【００６３】
また、蛍光画像データまたは反射画像データが、９ビット以上のビット数で示される場合、データ値が上位８ビット以下のビット数で示されるようビットシフトするビットシフト手段を備え、ゲイン算出手段を、ビットシフトされたデータ値に基づいて算出された統計量に基づいてゲインを算出するものとした場合には、８ビットの汎用統計演算機を使用することができ、演算処理の高速化を図ることができる。
【００６４】
また、励起光の光源に、ＧａＮ系の半導体レーザを用いれば、安価で小型な光源とすることができ、また、その波長帯域を４００ｎｍから４２０ｎｍまでの範囲内とすれば、効率よく蛍光を発生させることができる。
【００６５】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の第１の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡の概略構成を示す図である。
【００６６】
第１の実施形態による蛍光内視鏡は、患者の病巣と疑われる部位に挿入される内視鏡挿入部１００と、生体組織から得られた情報を画像データとして出力する画像データ処理部１と、画像データ処理部１から出力された画像データを可視画像として表示するモニタユニット６００とから構成される。
【００６７】
画像データ処理部１は、通常画像用白色光Ｌｗと蛍光画像用励起光Ｌｒとをそれぞれ射出する２つの光源を備えた照明ユニット１１０、励起光Ｌｒの照射により生体組織５０から発生した蛍光像Ｚｊと、白色光Ｌｗに含まれる参照光Ｌｓの照射により生体組織５０から発生した反射像Ｚｓとを撮像し、デジタル値に変換して画像データとして出力する画像検出ユニット３００、画像検出ユニット３００から出力された蛍光像の画像データに対して後述する演算を施して、疑似カラー画像データを出力する画像演算ユニット４００、通常像をデジタル値に変換して画像データとし、その画像データおよび画像演算ユニット４００において得られた疑似カラー画像データをビデオ信号に変換して出力する表示信号処理ユニット５００、および各ユニットの制御を行う制御用コンピュータ２００から構成される。なお、第１の実施形態においては、反射像Ｚｓの撮像は行わないものである。
【００６８】
内視鏡挿入部１００は、内部に先端まで延びるライトガイド１０１、ＣＣＤケーブル１０２およびイメージファイバ１０３を備えている。ライトガイド１０１およびＣＣＤケーブル１０２の先端部、すなわち内視鏡挿入部１００の先端部は、照明レンズ１０４および対物レンズ１０５を備えている。また、イメージファイバ１０３は石英ガラスファイバであり、その先端部は集光レンズ１０６を備えている。ＣＣＤケーブル１０２の先端部には、通常画像用撮像素子１０７が接続され、その通常画像用撮像素子１０７には、反射用プリズム１０８が取り付けられている。ライトガイド１０１は、多成分ガラスファイバである白色光ライトガイド１０１ｂおよび石英ガラスファイバである励起光ライトガイド１０１ａがバンドルされてケーブル状に一体化されており、白色光ライトガイド１０１ｂおよび励起光ライトガイド１０１ａは照明ユニット１１０に接続されている。ＣＣＤケーブル１０２の一端は表示信号処理ユニット５００に接続され、イメージファイバ１０３の一端は画像検出ユニット３００に接続されている。なお、図示を省略しているが、ライトガイド１０１の先端部は２眼となっている。
【００６９】
照明ユニット１１０は、蛍光画像用の励起光Ｌｒを射出するＧａＮ系半導体レーザ１１１、ＧａＮ系半導体レーザ１１１に電気的に接続された半導体レーザ用電源１１２、ＧａＮ系半導体レーザから射出される励起光を集光する励起光用集光レンズ１１３、通常画像用白色光Ｌｗを射出する白色光源１１４、白色光源１１４に電気的に接続された白色光源用電源１１５、および白色光源１１４から射出された白色光を集光する白色光用集光レンズ１１６を備えている。また、白色光源１１４は、射出する白色光Ｌｗに参照光Ｌｓとして利用できる波長帯域の光が含まれているため、後述する参照光源としても利用できる。
【００７０】
画像検出ユニット３００は、イメージファイバ１０３により伝搬された蛍光画像を結像系に導くコリメートレンズ３０１、蛍光画像から励起光近傍付近の波長をカットする励起光カットフィルタ３０２、励起光カットフィルタ３０２を透過した蛍光画像から所望の波長帯域を切り出す光学透過フィルタ３０３、光学透過フィルタを回転させるフィルタ回転装置３０４、光学透過フィルタを透過した蛍光像を結像させる蛍光用集光レンズ３０５、蛍光用集光レンズ３０５により結像された蛍光像を撮像する蛍光画像用高感度撮像素子３０６、および蛍光画像用高感度撮像素子３０６により撮像された蛍光画像をデジタル値に変換して画像データとして出力するＡＤ変換器３０７を備えている。
【００７１】
上記光学透過フィルタ３０３は図２に示すような、２種類のバンドパスフィルタ３０３ａおよび３０３ｂから構成される。バンドパスフィルタ３０３ａは４３０ｎｍから７３０ｎｍまでの波長の広帯域の蛍光像を透過させるバンドパスフィルタであり、バンドパスフィルタ３０３ｂは４３０ｎｍから５３０ｎｍの狭帯域の蛍光像を透過させるバンドパスフィルタである。したがって、画像検出ユニット３００においては、広帯域のバンドパスフィルタ３０３ａを用いて広帯域の蛍光画像を表す蛍光画像データが得られ、狭帯域のバンドパスフィルタ３０３ｂを用いて狭帯域の蛍光画像を表す蛍光画像データが得られる。
【００７２】
図３は画像演算ユニット４００の構成を示す概略ブロック図である。図３に示すように、画像演算ユニット４００は、画像検出ユニット３００において得られた広帯域の蛍光画像データＷＳおよび狭帯域の蛍光画像データＮＳを記憶する蛍光画像用メモリ４０１、蛍光画像用メモリ４０１に記憶された広帯域蛍光画像データＷＳにより表される広帯域蛍光画像の各画素値のうち、９ビット以上の画素値については、８ビットにビットシフトするビットシフト手段４０２、ビットシフト手段４０２から出力された広帯域蛍光画像データＷＳの統計量を算出する８ビットの統計量演算機を備えた統計量算出手段４０３、統計量算出手段４０３から出力された統計量に基づいて広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ，ＮＳに乗算するゲインｇを算出するゲイン算出手段４０４、ゲイン算出手段４０４から出力されたゲインｇを広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ，ＮＳに乗算してゲインｇ乗算済みの広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′を得るゲイン乗算手段４０５、ゲイン乗算手段４０５から出力された広帯域蛍光画像データＷＳ′に対してグリーン（Ｇ）の色階調を割り当てる色階調割り当て手段４０６、ゲイン乗算手段４０５から出力された狭帯域の蛍光画像データＮＳ′に対してレッド（Ｒ）の色階調を割り当てる色階調割り当て手段４０７、および色階調割り当て手段４０６，４０７から出力された広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′を加色混合して合成画像を表す合成画像データＣＳを得る画像合成手段４０８を備える。
【００７３】
なお、本実施形態では、広帯域および狭帯域蛍光画像データデータＷＳ，ＮＳを蛍光画像用メモリ４０１に記憶するようにしたが、それぞれ別個のメモリに記憶するようにしてもよい。
【００７４】
表示信号処理ユニット５００は、通常画像用撮像素子１０７において得られた映像信号をデジタル化して通常画像データを得るＡＤ変換器５０１、通常画像データを保存する通常画像用メモリ５０２、通常画像用メモリ５０２から出力された通常画像データおよび画像合成手段４０８から出力された合成画像画像データＣＳをビデオ信号に変換するビデオ信号処理回路５０３を備えている。
【００７５】
モニタユニット６００は、通常画像用モニタ６０１および合成画像用モニタ６０２を備えている。
【００７６】
次に、以上のように構成された第１の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡の作用について説明する。異なる２つの波長帯域の蛍光画像を撮像するために、制御用コンピュータ２００からの信号に基づいて、半導体レーザ用電源１１２が駆動され、ＧａＮ系半導体レーザ１１１から波長４１０ｎｍの励起光Ｌｒが射出される。励起光Ｌｒは、励起光用集光レンズ１１３を透過し、励起光ライトガイド１０１ａに入射され、内視鏡挿入部１００の先端まで導光された後、照明レンズ１０４を透過して生体組織５０に照射される。
【００７７】
励起光Ｌｒの照射により生体組織５０から発生する蛍光像Ｚｊは、集光レンズ１０６により集光され、イメージファイバ１０３の先端に入射され、イメージファイバ１０３を経て、励起光カットフィルタ３０２に入射される。励起光カットフィルタ３０２を透過した蛍光像Ｚｊは、光学透過フィルタ３０３に入射される。なお、励起光カットフィルタ３０２は、波長４２０ｎｍ以上の全蛍光を透過するロングパスフィルタである。励起光Ｌｒの波長は４１０ｎｍであるため、生体組織５０で反射された励起光Ｌｒは、この励起光カットフィルタ３０２によりカットされ、光学透過フィルタ３０３へ入射することはない。
【００７８】
制御用コンピュータ２００により、フィルタ回転装置３０４が駆動され、蛍光像Ｚｊは、光学フィルタ３０３ａを透過した後、蛍光用集光レンズ３０５により結像され、蛍光画像用高感度撮像素子３０６により広帯域蛍光画像として撮像される。また、蛍光像Ｚｊは、光学フィルタ３０３ｂを透過した後、蛍光用集光レンズ３０５により結像され、蛍光画像用高感度撮像素子３０６により狭帯域蛍光画像として撮像される。蛍光画像用高感度撮像素子３０６からの映像信号はＡＤ変換器３０７へ入力され、デジタル化された後、広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ，ＮＳとして蛍光画像用メモリ４０１に保存される。なお、蛍光画像用高感度撮像素子３０６により撮像さた広帯域蛍光画像データＷＳは、蛍光画像用メモリ４０１の図示省略した広帯域蛍光画像領域に保存され、狭帯域蛍光画像データＮＳは、図示省略した狭帯域蛍光画像領域に保存される。
【００７９】
蛍光画像用メモリ４０１に保存された広帯域蛍光画像データＷＳは、ビットシフト手段４０２において９ビット以上のデータが８ビットのデータにビットシフトされた後、統計量算出手段４０３に入力される。統計量算出手段４０３においては、広帯域蛍光画像データＷＳにより表される広帯域蛍光画像の各画素値の平均値ｍおよび標準偏差σが算出される。そして、平均値ｍおよび標準偏差σはゲイン算出手段４０４に入力され、ここで上記式（２）にしたがってゲインｇが算出される。なお、広帯域蛍光画像の各画素値の最大値および最小値を求め、上記式（１）にしたがってゲインｇを算出してもよい。また、蛍光画像の一部の所望領域（例えばとくに注目して観察したい画像の領域）内の画素値のみから平均値ｍおよび標準偏差σを算出してゲインｇを算出してもよい。
【００８０】
算出されたゲインｇはゲイン乗算手段４０５に入力され、広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ，ＮＳに乗算される。なお、広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ，ＮＳに乗算するゲインｇは同一の値であってもよいが、一定の関係を有するものであれば、異なる値であってもよい。
【００８１】
ゲインｇが乗算された広帯域蛍光画像データＷＳ′は、色階調割り当て手段４０６に入力されてＧの色階調が割り当てられる。また、ゲインｇが乗算された狭帯域蛍光画像データＮＳ′は、色階調割り当て手段４０７に入力されてＲの色階調が割り当てられる。
【００８２】
ここで、図４に示すように、広帯域および狭帯域蛍光画像の画素値がグラフ１０，１０′に示すように分布するものであった場合、ゲインｇを乗算することにより分布範囲が高画素値側にシフトし、グラフ２０，２０′に示すものとなる。そして、グラフ２０，２０′に示す画素値の分布範囲に基づいて、例えば図５に示す階調処理関数３０，３１にそれぞれしたがって、広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′に対してＧおよびＲの色階調が割り当てられる。
【００８３】
ＧおよびＲにそれぞれ色階調が割り当てられた広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′は画像合成手段４０８に入力され、加色混合されて合成画像を表す合成画像データＣＳが得られる。
【００８４】
合成画像データＣＳはビデオ信号処理回路５０３に入力され、ＤＡ変換後にモニタユニット６００に入力され、合成画像用モニタ６０２に表示される。ここで、合成画像用モニタ６０２に表示された合成画像においては、正常組織は明るい黄緑色、病変組織は暗い緑色として表される。
【００８５】
次に、通常画像表示時の作用を説明する。通常画像表示時には、制御用コンピュータ２００からの信号に基づいて白色光源用電源１１５が駆動され、白色光源１１４から白色光Ｌｗが射出される。白色光Ｌｗは、白色光用集光レンズ１１６を経て白色光ライトガイド１０１ｂに入射され、内視鏡挿入部１００の先端部まで導光された後、照明レンズ１０４から生体組織５０へ照射される。白色光Ｌｗの反射光は対物レンズ１０５によって集光され、反射用プリズム１０８に反射して、通常画像用撮像素子１０７に結像される。通常画像用撮像素子１０７からの映像信号はＡＤ変換器５０１へ入力され、デジタル化された後、通常画像用メモリ５０２に保存される。その通常画像用メモリ５０２により保存された通常画像データは、ビデオ信号処理回路５０３によってＤＡ変換後にモニタユニット６００に入力され、通常画像用モニタ６０１に可視画像として表示される。
【００８６】
合成画像表示時および通常画像表示時における、上記一連の動作は、制御用コンピュータ２００によって制御される。
【００８７】
このように、本発明の第１の実施形態の蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡によれば、広帯域蛍光画像データＷＳにより表される広帯域蛍光画像の画素値の分布の統計量を算出する統計量算出手段４０３を備え、統計量に基づいてゲインｇを算出して広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ，ＮＳに乗算するようにしたため、生体組織５０から発生する蛍光の強度に拘わらず、所望の画素値を有する蛍光画像データＷＳ，ＮＳから合成画像データＣＳを得ることができ、合成画像を所望とする明度を有するものとすることができる。すなわち、蛍光強度の大小に起因する疑似カラー画像の明度の高低を所望の明度範囲に調整することができ、合成画像における組織性状の識別性を向上させることができる。
【００８８】
また、統計量を広帯域蛍光画像データＷＳの画素値分布の平均値ｍと標準偏差σとの組み合わせとしたため、統計量の演算を比較的容易に行うことができ、また、適当な表示階調を割り当てることができる。
【００８９】
また、統計量算出手段４０３を、反射画像の一部の所望領域から統計量を算出する手段とした場合には、統計量の演算量を減らすことができる。
【００９０】
また、広帯域蛍光画像データＷＳが、９ビット以上のビット数で示される場合、データが上位８ビットのビット数で示されるようビットシフトするビットシフト手段４０２を備え、統計量算出手段４０３を、ビットシフトされたデータに基づいて統計量を算出する手段としたため、８ビットの汎用統計演算機を使用することができ、演算処理の高速化を図ることができる。
【００９１】
次いで、本発明の第２の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第２の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第１の実施形態の画像演算ユニット４００において、ゲインｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′の強度を反転し、反転後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対してＲの色階調を割り当てるようにしたものである。このため、第２の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図６に示すように、ゲインｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転する反転手段４１０を備える。
【００９２】
反転手段４１０は、狭帯域蛍光画像データＮＳ′が８ビットのデータである場合、狭帯域蛍光画像データＮＳ′により表される蛍光画像の各画素値を２５５から減算して減算値を得、この減算値を強度反転後の蛍光画像の画素値とするものである。なお、２５５からの減算に代えて、画素値の逆数（すなわち１／画素値）を強度反転後の蛍光画像の画素値としてもよい。
【００９３】
以下、第２の実施形態の作用を説明する。なお、ゲインｇの乗算までの処理は第１の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。第２の実施形態においては、広帯域蛍光画像データＷＳに基づいてゲインｇが算出され、ゲインｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′が反転手段４１０に入力され、ここで強度が反転され、さらに反転後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対してＲの色階調が割り当てられて、Ｇの色階調が割り当てられた広帯域蛍光画像データＷＳ′と合成されて合成画像データＣＳが得られる。
【００９４】
ここで、強度反転の効果について説明する。図７は、強度反転の効果を示す図である。図７（ａ）に示すように、横軸をＧ、縦軸をＲとした２次元加色混合色平面を考えると、強度反転前においては正常組織における広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′の比率は若干広帯域蛍光画像データＷＳ′の方が大きくなるため、合成画像において正常組織は明るい黄緑色として表される。一方、病変組織は蛍光強度が低下し、さらに正常組織と比較して、狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対する広帯域蛍光画像データＷＳ′の値が大きくなる。したがって、病変組織は合成画像において暗い緑色として表される。このように、合成画像においては、正常組織と病変組織とでは明るい黄緑色と暗い緑色として表されるが、色相コントラストの差が僅かであるため、正常組織と病変組織とを視認しにくい場合がある。
【００９５】
これに対して、狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転すると、図７（ｂ）に示すように、病変組織における蛍光の強度変化が、広帯域蛍光画像データＷＳ′と狭帯域蛍光画像データＮＳ′とで逆相に変化するため、狭帯域蛍光画像データＮＳ′の方が広帯域蛍光画像データＷＳ′よりも大きな値となる。このため、正常組織は明るい緑色に、病変組織は明るい赤色として表され、正常組織と病変組織との色相コントラストの差が強度反転前と比較して拡大されることとなる。したがって、第２の実施形態のように、狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転することにより、合成画像における正常組織と病変組織との差異をより明瞭とすることができ、組織性状の識別性を一層向上させることができる。
【００９６】
次いで、本発明の第３の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第３の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第２の実施形態の画像演算ユニット４００において、ゲインｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転し、強度反転後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対して所定の定数α（α＜１）を乗算し、定数α乗算後の狭帯域蛍光画像データαＮＳ′に対してＲの色階調を割り当てるようにしたものである。このため、第３の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図８に示すように、ゲインｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転する反転手段４１０に加えて、強度反転された狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対して定数αを乗算する定数乗算手段４１２を備える。
【００９７】
以下、第３の実施形態の作用を説明する。なお、ゲインｇの乗算までの処理は第１の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。第３の実施形態においては、広帯域蛍光画像データＷＳに基づいてゲインｇが算出され、ゲインｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′が反転手段４１０に入力され、ここで強度が反転される。さらに強度が反転された狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対して、定数乗算手段４１２において定数αが乗算され、定数乗算後の狭帯域蛍光画像データαＮＳ′に対してＲの色階調が割り当てられて、Ｇの色階調が割り当てられた広帯域蛍光画像データＷＳ′と合成されて合成画像データＣＳが得られる。
【００９８】
ここで、狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転した場合、合成画像に含まれる病変組織以外の暗い部分も赤い色となってしまい、病変組織と暗い部分との差異が明瞭でなくなる場合がある。このため、第３の実施形態においては、定数乗算手段４１２において、強度反転後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対して定数αを乗算することにより、合成画像における暗い部分も赤色となる効果を抑制することができ、これにより、病変組織と単に暗い部分との誤認を防止して、組織性状の識別性を一層向上させることができる。
【００９９】
なお、上記第２および第３の実施形態においては、狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転しているが、広帯域蛍光画像データＷＳ′を強度反転してもよい。
【０１００】
次いで、本発明の第４の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第４の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第１の実施形態において、ゲインｇを乗算した後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′に対して、統計量算出手段４０３において算出された統計量に基づいて、ダイナミックレンジ拡張処理を施すようにしたものである。このため、第４の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図９に示すように、ゲインｇ乗算後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′に対してダイナミックレンジ拡張処理を施すダイナミックレンジ拡張手段４１４を備える。
【０１０１】
ダイナミックレンジ拡張手段４１４は統計量算出手段４０３において算出された広帯域蛍光画像の各画素値の平均値ｍおよび標準偏差σに基づいて、下記の式（３）に示すように、ダイナミックレンジ拡張後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＤＷＳ′，ＤＮＳ′により表される各蛍光画像の画素値の分布範囲を算出する。なお、式（３）においては、例えばｂ＝２とすればよい。
分布範囲＝ｍ−ｂ×σ〜ｍ＋ｂ×σ      （３）
【０１０２】
そして、最小値＝ｍ−ｂ×σ、最大値ｍ＋ｂ×σとすると、ダイナミックレンジ拡張後の各蛍光画像の各画素値は下記の式（４）に示す関数ｇ（ｘ）（ｘはゲインｇが乗算された広帯域および狭帯域蛍光画像の画素値）により算出することができる。
ｇ（ｘ）＝（ｘ−最小値）／（最大値−最小値）    （４）
【０１０３】
以下、第４の実施形態の作用を説明する。なお、ゲインｇの乗算までの処理は第１の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。第４の実施形態においては、広帯域蛍光画像データＷＳに基づいてゲインｇが算出され、ゲインｇ乗算後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′がダイナミックレンジ拡張手段４１４に入力され、ここでダイナミックレンジが拡張される。そして、ダイナミックレンジが拡張された広帯域および狭帯域蛍光画像データＤＷＳ′，ＤＮＳ′に対してそれぞれＧ，Ｒの色階調が割り当てられて、さらに合成されて合成画像データＣＳが得られる。
【０１０４】
ここで、図１０（ａ）に示すように、ダイナミックレンジ拡張処理前の広帯域および狭帯域蛍光画像の画素値の分布がグラフ１２，１２′に示すものであった場合、その分布範囲は合成画像用モニタ６０２の表示階調曲線３２の一部にのみしか存在しないため、合成画像のコントラストはそれほど大きくならない。これに対して、ダイナミックレンジ拡張処理を行うことにより、画素値の分布範囲は、図１０（ｂ）のグラフ１４，１４′に示すように、合成画像用モニタ６０２の表示階調曲線３２の略全域に亘るものとなるため、合成画像のコントラストを大きくすることができる。したがって、合成画像においては、生体組織５０の組織性状の変化をより正確に表すことができ、これにより、組織性状の識別性をより向上させることができる。
【０１０５】
なお、統計量算出手段４０３において、広帯域蛍光画像の各画素の最大値Ｍａｘおよび最小値Ｍｉｎを算出した場合、ダイナミックレンジ拡張手段４１４においては、下記の式（５）に示すように、ダイナミックレンジ拡張後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＤＷＳ′，ＤＮＳ′により表される各蛍光画像の画素値の分布範囲を算出してもよい。なお、式（５）においてｃ，ｄは任意の定数である。
分布範囲＝(Max+Min)/2-c×(Max-Min)/2
〜(Max+Min)/2+d×(Max-Min)/2  （５）
【０１０６】
また、第４の実施形態においては、合成画像において正常組織と病変組織が適度に混在している場合には問題ないが、合成画像に正常組織のみあるいは病変組織のみが含まれている場合にダイナミックレンジ拡張処理を行うと、正常組織内あるいは病変組織内の組織性状の変化が合成画像用モニタ６０２のダイナミックレンジに割り当てられてしまうため、表示されている合成画像が正常組織であるか病変組織であるかが識別できなくなってしまう。
【０１０７】
したがって、蛍光内視鏡の操作者が所望とするときにのみ、ダイナミックレンジ拡張処理が行われるようにしてもよい。この場合、図１１に示すように、フットスイッチ２１０あるいは手元スイッチ２１２により、ダイナミックレンジ拡張手段４１４のオン／オフを切り替えるようにすればよい。
【０１０８】
さらに、上記第４の実施形態においては、第１の実施形態にダイナミックレンジ拡張手段４１４を設けてダイナミックレンジ拡張処理を行っているが、上記第２および第３の実施形態においても同様にダイナミックレンジ拡張処理を行うことが可能である。この場合、第２の実施形態においては、反転手段４１０において強度が反転された狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対してダイナミックレンジ拡張処理を施せばよく、第３の実施形態においては、定数αを乗算した狭帯域蛍光画像データαＮＳ′に対してダイナミックレンジ拡張処理を施せばよい。
【０１０９】
なお、上記第１から第４の実施形態においては、広帯域蛍光画像データＷＳ′（ダイナミックレンジ拡張後のものを含む）にＧの色階調を、狭帯域蛍光画像データＮＳ′（ダイナミックレンジ拡張後のもの、反転後のもの、または反転後定数αを乗算したものを含む）にＲの色階調をそれぞれ割り当てているが、広帯域蛍光画像データＷＳ′にＲの色階調を、狭帯域蛍光画像データＮＳ′にＧの色階調を割り当ててもよい。また、Ｇ，Ｒの色階調に加えてＢの色階調を割り当てるようにしてもよい。この場合、広帯域蛍光画像データＷＳ′にＧおよびＢの色階調を、狭帯域蛍光画像データＮＳ′にＲの色階調を割り当てるようにしてもよく、狭帯域蛍光画像データＮＳ′にＧおよびＢの色階調を、広帯域蛍光画像データＷＳ′にＲの色階調を割り当てるようにしてもよい。なお、色階調の割り当ての変更は、強度反転後、定数αを乗算後あるいはダイナミックレンジ拡張後の蛍光画像データに対して行えばよい。
【０１１０】
次いで、本発明の第５の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第５の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第１の実施形態において、広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′から色相画像データを、広帯域蛍光画像データＷＳ′から明度画像データをそれぞれ算出し、色相画像データおよび明度画像データを合成して合成画像データを得るようにしたものである。このため、第５の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図１２に示すように、色階調割り当て手段４０６，４０７および画像合成手段４０８に代えて、ゲインｇが乗算された広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′から色相を表す色相画像データＨを生成する色相画像データ生成手段４２０と、ゲインｇが乗算された広帯域蛍光画像データＷＳ′に基づいて明るさを表す明度画像データＶを生成する明度画像データ生成手段４２２と、色相画像データＨと明度画像データＶとを合成して合成画像データＣＳ′を得る画像合成手段４２４とを備えるものである。
【０１１１】
色相画像データ生成手段４２０は、ゲインｇを乗算後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′をそれぞれ異なるカラープレーン（例えばＧ，Ｒ）に出力して加色混合法による加色混合画像を表す加色混合画像データを生成し、この加色混合画像データに基づいて、マンセル表色系における加色混合画像の色相を算出することにより、色相画像データＨを生成する。
【０１１２】
明度画像データ生成手段４２２は、予め作成された、ゲインｇを乗算後の広帯域蛍光画像の画素値の範囲と、マンセル表色系における明度（Ｖａｌｕｅ）とを対応付けたルックアップテーブルを参照して、明度画像データＶを生成する。
【０１１３】
以下、第５の実施形態の作用を説明する。なお、ゲインｇの乗算までの処理は第１の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。ゲインｇが乗算された後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′は、色相画像データ生成手段４２０に入力される。そして、広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′がそれぞれ異なるカラープレーンに出力されて加色混合法による加色混合画像を表す加色混合画像データが生成され、加色混合画像データに基づいて、マンセル表色系における加色混合画像の色相が算出されて色相画像データＨが生成される。
【０１１４】
一方、ゲインｇが乗算された後の広帯域蛍光画像データＷＳ′は、明度画像データ生成手段４２２に入力され、広帯域蛍光画像の画素値およびルックアップテーブルに基づいて、マンセル表色系における明度が定められて明度画像データＶが生成される。
【０１１５】
色相画像データＨおよび明度画像データＶは、画像合成手段４２４に入力され、合成画像を表す合成画像データＣＳ′が生成される。この場合、色相および明度に加えて彩度が必要であるため、画像合成の際にはマンセル表色系における彩度Ｓ（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）として、各色相、明度毎の最大値を設定し、ＲＧＢ変換を行うことにより合成画像データＣＳ′が生成される。生成された合成画像データＣＳ′は、合成画像用モニタ６０２に表示される。なお、彩度は操作者が任意に設定できるようにしておいてもよい。
【０１１６】
ここで、第５の実施形態のように、広帯域蛍光画像および狭帯域蛍光画像から色相画像データＨを生成し、明度画像データＶと合成して合成画像データＣＳ′を生成することにより、合成画像用モニタ６０２に表示された合成画像の色相は、生体組織５０の組織性状を反映させたものとなり、明度は生体組織５０の形状を反映させたものとなる。したがって、１枚の画像に、生体組織５０の組織性状に関する情報とともに、生体組織５０の形状に関する情報を同時に表示することができる。
【０１１７】
次いで、本発明の第６の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第６の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第５の実施形態において、ゲインｇを乗算した後の広帯域蛍光画像データＷＳ′に対して、統計量算出手段４０３において算出された統計量に基づいて、ダイナミックレンジ拡張処理を施すようにしたものである。このため、第６の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図１３に示すように、ゲインｇ乗算後の広帯域蛍光画像データＷＳ′に対してダイナミックレンジ拡張処理を施すダイナミックレンジ拡張手段４２６を備える。なお、ダイナミックレンジ拡張手段４２６は、第４の実施形態におけるダイナミックレンジ拡張手段４１４と同様の処理を行うものであるため、ここでは詳細な説明は省略する。
【０１１８】
このように、ダイナミックレンジ拡張手段４２６を設けることにより、明度画像データＶの分布を、合成画像用モニタ６０２の表示階調曲線の略全域に存在させることができるため、合成画像のコントラストを大きくすることができる。したがって、生体組織５０の組織性状の変化をより正確に表すことができ、これにより、組織性状の識別性をより向上させることができる。
【０１１９】
なお、第６の実施形態においては、ダイナミックレンジ拡張処理を常に行ってもよいが、第４の実施形態と同様に、フットスイッチ２１０あるいは手元スイッチ２１２を用いて、蛍光内視鏡の操作者が所望とするときにのみ、ダイナミックレンジ拡張処理が行われるようにしてもよい。
【０１２０】
また、上記第５および第６の実施形態においては、第１の実施形態において色相画像データＨおよび明度画像データＶを生成しているが、上記第２から第４の実施形態においても同様に色相画像データＨおよび明度画像データＶを生成して合成画像データＣＳ′を求めることが可能である。この場合、第２の実施形態においては、反転手段４１０において強度が反転された狭帯域蛍光画像データＮＳ′を用いて色相画像データＨを生成すればよく、第３の実施形態においては、定数αを乗算した狭帯域蛍光画像データαＮＳ′を用いて色相画像データＨを生成すればよい。また、第４の実施形態においては、ダイナミックレンジが拡張された広帯域および狭帯域蛍光画像データＤＷＳ′，ＤＮＳ′を用いて色相画像データＨを生成すればよい。
【０１２１】
また、上記第５および第６の実施形態においては、明度画像データ生成手段４２２において、ゲインｇが乗算された広帯域蛍光画像データＷＳ′に基づいて明度画像データＶを生成しているが、ゲインｇが乗算された狭帯域蛍光画像データＮＳ′に基づいて明度画像データＶを生成してもよい。
【０１２２】
なお、上記第５および第６の実施形態においては、色相画像Ｈ（彩度一定）を算出しているが、これに限らず、ＸＹＺ色空間におけるＸＹ、色空間におけるLab、Luvのab、uv、均等色空間におけるLa＊b＊、Lu＊v＊のa＊b＊、u＊v＊等のいずれかに対応する画像であっても良い。
【０１２３】
さらに、上記第５および第６の実施形態においては、明度画像データ生成手段４２２において、ゲインｇが乗算された広帯域蛍光画像データＷＳ′に基づいて明度画像データＶを生成しているが、図１４に示す第７の実施形態のように、ゲインｇを乗算する前の広帯域蛍光画像データＷＳに基づいて明度画像データＶを生成してもよい。この場合、明度画像データＶを生成する画像データを、ゲインｇを乗算する前のものとするか後のものとするかを切替可能とすることが好ましい。
【０１２４】
ここで、ゲインｇを乗算した後の広帯域蛍光画像データＷＳ′から明度画像データＶを生成した場合、生体組織５０と内視鏡挿入部１００の先端との距離が大きく変動すると、ゲインｇも大きく変動するため、表示される合成画像の明るさが大きく変動してしまう。このため、ゲインｇを乗算する前の広帯域蛍光画像データＷＳに基づいて明度画像データＶを生成することにより、合成画像の明るさが大きく変動することを防止することができる。
【０１２５】
さらに、上記第１から第７の実施形態においては、広帯域蛍光画像データＷＳの統計量に基づいてゲインｇを算出しているが、狭帯域蛍光画像データＮＳの統計量に基づいてゲインｇを算出してもよい。
【０１２６】
次いで、本発明の第８の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第８の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第１の実施形態において、広帯域蛍光画像データＷＳの統計量に基づいてゲインを算出していたものを、参照光Ｌｓを生体組織５０に照射することにより得られる反射像Ｚｓから得られる反射画像データＲＳの統計量に基づいてゲインを算出するようにしたものである。
【０１２７】
その構成は、第１の実施形態における画像検出ユニット３００の光学透過フィルタ３０３を光学透過フィルタ７０１とし、さらに図１５に示すように、画像演算ユニット４００の蛍光画像用メモリ４０１を蛍光／反射画像用メモリ８０１とするとともに、反射画像データＲＳのビットシフトを行うビットシフト手段８０２、ビットシフトされた反射画像データＲＳの統計量を算出する統計量算出手段８０３および算出された統計量に基づいてゲインｒｇを算出するゲイン算出手段８０４を備えたものである。
【０１２８】
光学透過フィルタ７０１は図１６に示すように、３種類のバンドパスフィルタ７０１ａ，７０１ｂ，７０１ｃから構成される。バンドパスフィルタ７０１ａは４３０ｎｍから７３０ｎｍまでの波長の広帯域の蛍光像を透過させるバンドパスフィルタであり、バンドパスフィルタ７０２ｂは４３０ｎｍから５３０ｎｍの狭帯域の蛍光像を透過させるバンドパスフィルタであり、バンドパスフィルタ７０１ｃは７５０ｎｍから９００ｎｍの反射像を透過させるバンドパスフィルタである。
【０１２９】
また、蛍光／反射画像用メモリ８０１は広帯域蛍光画像記憶領域、狭帯域蛍光画像記憶領域および反射画像記憶領域から構成され、バンドパスフィルタ７０１ａ，７０１ｂを透過した蛍光画像は広帯域蛍光画像記憶領域および狭帯域蛍光画像記憶領域にそれぞれ保存され、バンドパスフィルタ７０１ｃを透過した反射画像は、反射画像記憶領域に保存される。
【０１３０】
統計量算出手段８０３においては、反射画像データＲＳにより表される反射画像の各画素値の平均値ｒｍおよび標準偏差ｒσが算出される。そして、平均値ｒｍおよび標準偏差ｒσはゲイン算出手段８０４に入力され、ここで下記の式（６）にしたがってゲインｒｇが算出される。
ゲインの上限＝f(DR×a/(rｍ+b×rσ))    （６）
【０１３１】
ｆ（ｘ）は、反射光の強度（すなわち反射画像データＲＳの値）および蛍光の強度（すなわち広帯域蛍光画像データＷＳまたは狭帯域蛍光画像データＮＳの値）との強度比を反映した補正関数である。図１７は、生体組織５０と内視鏡挿入部１００の先端との距離と、反射光強度および蛍光強度との関係を表す図である。ライトガイド１０１の先端部は２眼となっているため、図１７に示すように、反射光強度および蛍光強度は、生体組織５０からの距離ｚがｚ０となるまでは非線形に減少し、距離ｚ０よりも大きい距離においては、距離ｚの２乗に反比例して減少する。これは、距離ｚがｚ０以上であると２箇所から射出される光の合成光がガウス分布に従うが、ｚ０未満である場合には合成光の分布がガウス分布に従わないからである。
【０１３２】
このため、反射画像データＲＳに基づいてゲインｒｇを算出した場合、ゲインｒｇの乗算による蛍光画像と反射画像との画素値の分布の変化の仕方が、距離ｚが小さい場合と大きい場合とで異なるものとなってしまう。
【０１３３】
したがって、例えばｆ（ｘ）＝ｐｘとした場合、距離ｚが小さい箇所では、変数（例えば距離が小さいほど１に近づく）となり、距離ｚが大きい箇所では定数となるように係数ｐを設定することにより、距離ｚによる補正関数の変動を低減したゲインｒｇを算出することができる。なお、距離ｚは直接検出することができないため、反射画像データＲＳのデータ値に基づいて係数ｐの値を決定すればよい。すなわち、反射画像データＲＳのデータ値が大きいときはｐの値を１に近い値とし、データ値が小さいときは蛍光画像と反射画像との比率に基づいて算出した値とすればよい。
【０１３４】
なお、広帯域蛍光画像の各画素の最大値および最小値を求め、下記の式（７）にしたがってゲインｒｇを算出してもよい。また、反射画像の一部の所望領域（例えばとくに注目して観察したい画像の領域）内の画素値にのみ基づいてゲインｒｇを算出してもよい。
ゲインの上限＝f[DR×a/{(rMax＋rMin)/2+b×(rMax-rMin)/2}]    （７）
【０１３５】
以下、第８の実施形態の作用を説明する。第８の実施形態においては、制御用コンピュータ２００により、フィルタ回転装置３０４が駆動され、蛍光像Ｚｊは光学フィルタ７０１ａを透過した後、蛍光用集光レンズ３０５により結像され、蛍光画像用高感度撮像素子３０６により広帯域蛍光画像として撮像される。また、蛍光像Ｚｊは、光学フィルタ７０１ｂを透過した後、蛍光用集光レンズ３０５により結像され、蛍光画像用高感度撮像素子３０６により狭帯域蛍光画像として撮像される。蛍光画像用高感度撮像素子３０６からの映像信号はＡＤ変換器３０７へ入力され、デジタル化された後、広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ，ＮＳとして蛍光／反射画像用メモリ８０１の広帯域蛍光画像記憶領域および狭帯域蛍光画像記憶領域にそれぞれ保存される。
【０１３６】
一方、反射画像撮像時には、制御用コンピュータ２００からの信号に基づき、白色光源用電源１１５が駆動され、白色光Ｌｗが射出される。この白色光Ｌｗには、波長帯域が７５０ｎｍから９００ｎｍまでの参照光Ｌｓが含まれる。参照光Ｌｓを含む白色光Ｌｗは、白色光用集光レンズ１１６を透過し、白色光ライトガイド１０１ｂに入射され、内視鏡挿入部１００の先端まで導光された後、照明レンズ１０４から生体組織５０へ照射される。
【０１３７】
参照光Ｌｓを含む白色光Ｌｗの生体組織５０における反射により生じる反射像Ｚｓは集光レンズ１０６により集光され、イメージファイバ１０３の先端に入射され、イメージファイバ１０３を経て励起光カットフィルタ３０２に入射する。励起光カットフィルタ３０２を透過した反射像Ｚｓは、光学透過フィルタ３０３に入射される。
【０１３８】
制御用コンピュータ２００により、フィルタ回転装置３０４が駆動され、反射像Ｚｓはバンドパスフィルタ７０１ｃを透過した後、蛍光用集光レンズ３０５により結像され、蛍光画像用高感度撮像素子３０６により撮像され、蛍光画像用高感度撮像素子３０６からの映像信号はＡＤ変換器３０７へ入力され、デジタル化された後、反射画像データＲＳとして蛍光／反射画像用メモリ８０１の反射画像保存領域に保存される。この際、バンドパスフィルタ３０３ｃにおいては、白色光Ｌｗに含まれる参照光Ｌｓの照射により生体組織５０において反射される反射像を透過する。
【０１３９】
蛍光／反射画像用メモリ８０１に保存された反射画像データＲＳは、ビットシフト手段８０２においてビットシフトされた後、統計量算出手段８０３において統計量が算出され、さらにゲイン算出手段８０４においてゲインｒｇが算出される。そして、第１の実施形態と同様に、算出されたゲインｒｇが広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ，ＮＳにそれぞれ乗算され、さらにＧの色階調およびＲの色階調がそれぞれ割り当てられて、合成画像データＣＳが得られる。
【０１４０】
ここで、生体組織５０における参照光Ｌｓの反射光の強度は、生体組織５０から発生する広帯域蛍光の強度よりも大きい。このため、統計量に基づくゲインｒｇを第１の実施形態と比較してより適切に算出することができ、これにより合成画像における組織性状の識別性をより向上させることができる。
【０１４１】
次いで、本発明の第９の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第９の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第８の実施形態の画像演算ユニット４００において、第２の実施形態と同様に、ゲインｒｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′の強度を反転し、反転後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対してＲの色階調を割り当てるようにしたものである。このため、第９の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図１８に示すように、ゲインｒｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転する反転手段４１０を備える。
【０１４２】
以下、第９の実施形態の作用を説明する。なお、ゲインｇの乗算までの処理は第１の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。第９の実施形態においては、反射画像データＲＳに基づいてゲインｒｇが算出され、ゲインｒｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′が反転手段４１０に入力され、ここで強度が反転され、反転後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対してＲの色階調が割り当てられて、Ｇの色階調が割り当てられた広帯域蛍光画像データＷＳ′と合成されて合成画像データＣＳが得られる。
【０１４３】
このように、狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転することにより、正常組織と病変組織との差異をより明瞭とすることができ、組織性状の識別性を一層向上させることができる。
【０１４４】
次いで、本発明の第１０の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第１０の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第９の実施形態の画像演算ユニット４００において、ゲインｒｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転し、強度反転後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対して定数α（α＜１）を乗算し、定数α乗算後の狭帯域蛍光画像データαＮＳ′に対してＲの色階調を割り当てるようにしたものである。このため、第１０の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図１９に示すように、第３の実施形態と同様の定数乗算手段４１２を備える。
【０１４５】
以下、第１０の実施形態の作用を説明する。なお、ゲインｇの乗算までの処理は第１の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。第１０の実施形態においては、反射画像データＲＳに基づいてゲインｒｇが算出され、ゲインｒｇ乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′が反転手段４１０に入力され、ここで強度が反転される。さらに強度が反転された狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対して、定数乗算手段４１２において定数αが乗算され、定数乗算後の狭帯域蛍光画像データαＮＳ′に対してＲの色階調が割り当てられて、Ｇの色階調が割り当てられた広帯域蛍光画像データＷＳ′と合成されて合成画像データＣＳが得られる。
【０１４６】
このように、強度反転後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対して定数αを乗算することにより、第３の実施形態と同様に、合成画像における暗い部分も赤くなる効果を抑制することができ、これにより、病変組織と単に暗い部分との誤認を防止して、組織性状の識別性を一層向上させることができる。
【０１４７】
なお、上記第９および第１０の実施形態においては、狭帯域蛍光画像データＮＳ′を強度反転しているが、広帯域蛍光画像データＷＳ′を強度反転してもよい。
【０１４８】
次いで、本発明の第１１の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第１１の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、ゲイン乗算手段４０５において、反射画像データＲＳにもゲインｒｇを乗算し、ゲインｒｇを乗算後の反射画像データＲＳ′とゲインｒｇを乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′との差分データを算出し、差分データに対して定数αを乗算してＲの色階調を割り当てるようにしたものである。このため、第１１の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図２０に示すように、ゲインｒｇを乗算後の反射画像データＲＳ′とゲインｒｇを乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′との差分データＳｓｕｂを算出する差分手段８１０と、第３の実施形態と同様の定数乗算手段４１２とを備える。
【０１４９】
差分手段８１０においては、ゲインｒｇを乗算後の反射画像データＲＳ′により表される反射画像と、ゲインｒｇを乗算後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′により表される狭帯域蛍光画像との相対応する画素同士で差分演算を行って差分データＳｓｕｂを算出する。
【０１５０】
以下、第１１の実施形態の作用を説明する。第１１の実施形態においては、反射画像データＲＳに基づいてゲインｒｇが算出され、ゲインｒｇ乗算後の反射画像データＲＳ′および狭帯域蛍光画像データＮＳ′が差分手段８１０に入力され、ここで差分データＳｓｕｂが算出される。さらに、差分データＳｓｕｂに対して、定数乗算手段４１２において定数αが乗算され、定数乗算後の差分データαＳｓｕｂに対してＲの色階調が割り当てられて、Ｇの色階調が割り当てられた広帯域蛍光画像データＷＳ′と合成されて合成画像データＣＳが得られる。
【０１５１】
このように、ゲインｒｇを乗算した後の反射画像データＲＳ′とゲインｒｇを乗算した後の狭帯域蛍光画像データＮＳ′との差分データＳｓｕｂを算出することにより、病変組織を正常組織との差異をより明瞭とすることができる。すなわち、蛍光強度の大小に起因する合成画像における明度の高低を所望の明度範囲に調整することにより、合成画像における組織性状の識別性を向上させることができる。
【０１５２】
次いで、本発明の第１２の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第１２の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第８の実施形態において、ゲインｒｇを乗算した後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′に対して、統計量算出手段４０３において算出された統計量に基づいて、ダイナミックレンジ拡張処理を施すようにしたものである。このため、第１２の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図２１に示すように、ゲインｒｇ乗算後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′に対してダイナミックレンジ拡張処理を施す、第４の実施形態と同様のダイナミックレンジ拡張手段８１４を備える。
【０１５３】
ダイナミックレンジ拡張手段８１４は統計量算出手段８０３において算出された反射画像の各画素値の平均値ｒｍおよび標準偏差ｒσに基づいて、下記の式（８）に示すように、拡張後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＤＷＳ′，ＤＮＳ′により表される各蛍光画像の画素値の分布範囲を算出する。
分布範囲＝ｒｍ−ｂ×ｒσ〜ｒｍ＋ｂ×ｒσ      （８）
【０１５４】
そして、最小値＝ｒｍ−ｂ×ｒσ、最大値ｒｍ＋ｂ×ｒσとすると、ダイナミックレンジ拡張後の各蛍光画像の各画素値は下記の式（９）に示す関数ｒｇ（ｘ）（ｘはゲインｒｇが乗算された広帯域および狭帯域蛍光画像の画素値）により算出することができる。
ｒｇ（ｘ）＝（ｘ−最小値）／（最大値−最小値）    （９）
【０１５５】
以下、第１２の実施形態の作用を説明する。なお、ゲインｇの乗算までの処理は第１の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。第１２の実施形態においては、反射画像データＲＳに基づいてゲインｒｇが算出され、ゲインｒｇ乗算後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′がダイナミックレンジ拡張手段８２４に入力され、ここでダイナミックレンジが拡張される。そして、ダイナミックレンジが拡張された広帯域および狭帯域蛍光画像データＤＷＳ′，ＤＮＳ′に対してそれぞれＧ，Ｒの色階調が割り当てられ、さらに合成されて合成画像データＣＳが得られる。
【０１５６】
このように、ダイナミックレンジを拡張することにより、合成画像のコントラストを大きくすることができるため、生体組織５０の組織性状の変化をより正確に表すことができ、これにより、合成画像における組織性状の識別性をより向上させることができる。
【０１５７】
なお、統計量算出手段８０３において、反射画像の各画素の最大値ｒＭａｘおよび最小値ｒＭｉｎを算出した場合、ダイナミックレンジ拡張手段８１４においては、下記の式（１０）に示すように、拡張後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＤＷＳ′，ＤＮＳ′により表される各蛍光画像の画素値の分布範囲を算出してもよい。なお、式（１０）においてｃ，ｄは任意の定数である。
分布範囲＝(rMax+rMin)/2-c×(rMax-rMin)/2
〜(rMax+rMin)/2+d×(rMax-rMin)/2        （１０）
【０１５８】
また、第１２の実施形態においては、ダイナミックレンジ拡張処理を常に行ってもよいが、第４の実施形態と同様に、フットスイッチ２１０あるいは手元スイッチ２１２を用いて、蛍光内視鏡の操作者が所望とするときにのみ、ダイナミックレンジ拡張処理が行われるようにしてもよい。
【０１５９】
さらに、上記第１２の実施形態においては、第８の実施形態にダイナミックレンジ拡張手段８１４を設けてダイナミックレンジ拡張処理を行っているが、上記第９から第１１の実施形態においても同様にダイナミックレンジ拡張処理を行うことが可能である。この場合、第９の実施形態においては、反転手段４１０において強度が反転された狭帯域蛍光画像データＮＳ′に対してダイナミックレンジ拡張処理を施せばよく、第１０の実施形態においては、定数αを乗算した狭帯域蛍光画像データαＮＳ′に対してダイナミックレンジ拡張処理を施せばよい。さらに、第１１の実施形態においては、定数αを乗算した差分データαＳｓｕｂに対してダイナミックレンジ拡張処理を施せばよい。
【０１６０】
なお、上記第８から第１２の実施形態においては、広帯域蛍光画像データＷＳ′（ダイナミックレンジ拡張後のものを含む）にＧの色階調を、狭帯域蛍光画像データＮＳ′（ダイナミックレンジ拡張後のもの、反転後のもの、または反転後定数αを乗算したものを含む）または差分データαＳｓｕｂにＲの色階調をそれぞれ割り当てているが、広帯域蛍光画像データＷＳ′にＲの色階調を、狭帯域蛍光画像データＮＳ′または差分データαＳｓｕｂにＧの色階調を割り当ててもよい。また、Ｇ，Ｒの色階調に加えてＢの色階調を割り当てるようにしてもよい。この場合、広帯域蛍光画像データＷＳ′にＧおよびＢの色階調を、狭帯域蛍光画像データＮＳ′または差分データαＳｓｕｂにＲの色階調を割り当てるようにしてもよく、狭帯域蛍光画像データＮＳ′または差分データαＳｓｕｂにＧおよびＢの色階調を、広帯域蛍光画像データＷＳ′にＲの色階調を割り当てるようにしてもよい。なお、色階調の割り当ての変更は、強度反転後、定数αを乗算後あるいはダイナミックレンジ拡張後の蛍光画像データに対して行えばよい。
【０１６１】
次いで、本発明の第１３の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第１３の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第８の実施形態において、ゲインｒｇを乗算後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′から色相画像データＨを、広帯域蛍光画像データＷＳ′から明度画像データＶをそれぞれ算出し、色相画像データＨおよび明度画像データＶを合成して合成画像データを得るようにしたものである。このため、第１３の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図２２に示すように、第５の実施形態と同様に、色階調割り当て手段４０６，４０７および画像合成手段４０８に代えて、ゲインｒｇ乗算後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′から色相を表す色相画像データＨを生成する色相画像データ生成手段４２０と、ゲインｒｇ乗算後の広帯域蛍光画像データＷＳ′に基づいて明るさを表す明度画像データＶを生成する明度画像データ生成手段４２２と、色相画像データＨと明度画像データＶとを合成して合成画像データＣＳ′を得る画像合成手段４２４とを備えるものである。
【０１６２】
以下、第１３の実施形態の作用を説明する。なお、ゲインｒｇの乗算までの処理は第８の実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。反射画像データＲＳから算出されたゲインｒｇ乗算後の広帯域および狭帯域蛍光画像データＷＳ′，ＮＳ′は、色相画像データ生成手段４２０に入力され、それぞれ異なるカラープレーン（例えばＧ，Ｒ）に出力されて加色混合法による加色混合画像を表す加色混合画像データが生成され、加色混合画像データに基づいて、マンセル表色系における加色混合画像の色相が算出されて色相画像データＨが生成される。
【０１６３】
一方、ゲインｒｇ乗算後の広帯域蛍光画像データＷＳ′は、明度画像データ生成手段４２２に入力され、広帯域蛍光画像の画素値およびルックアップテーブルに基づいて、マンセル表色系における明度が定められ、明度画像データＶが生成される。
【０１６４】
色相画像データＨおよび明度画像データＶは、画像合成手段４２４に入力され、合成画像を表す合成画像データＣＳ′が生成される。この場合、色相および明度に加えて彩度が必要であるため、画像合成の際には、マンセル表色系における彩度Ｓ（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）として、各色相、明度毎の最大値を設定し、ＲＧＢ変換を行うことにより合成画像データＣＳ′が生成される。
【０１６５】
これにより、第５の実施形態と同様に、１枚の画像に生体組織５０の組織性状に関する情報とともに、生体組織５０の形状に関する情報を同時に表示することができる。
【０１６６】
次いで、本発明の第１４の実施形態による蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡について説明する。第１４の実施形態における蛍光画像表示装置を適用した蛍光内視鏡は、第１３の実施形態において、ゲインｒｇを乗算した後の広帯域蛍光画像データＷＳ′に対して、統計量算出手段８０３において算出された統計量に基づいて、ダイナミックレンジ拡張処理を施すようにしたものである。このため、第１４の実施形態における蛍光内視鏡の画像演算ユニット４００は、図２３に示すように、ゲインｒｇ乗算後の広帯域蛍光画像データＷＳ′に対してダイナミックレンジ拡張処理を施すダイナミックレンジ拡張手段８２６を備える。なお、ダイナミックレンジ拡張手段８２６は、第４の実施形態におけるダイナミックレンジ拡張手段４１４と同様の処理を行うものであるため、ここでは詳細な説明は省略する。
【０１６７】
このように、ダイナミックレンジ拡張手段８２６を設けることにより、明度画像データＶの分布を、合成画像用モニタ６０２の表示階調曲線の略全域に存在させることができるため、合成画像のコントラストを大きくすることができる。したがって、生体組織５０の組織性状の変化をより正確に表すことができ、これにより、組織性状の識別性をより向上させることができる。
【０１６８】
なお、第１４の実施形態においては、ダイナミックレンジ拡張処理を常に行ってもよいが、第４の実施形態と同様に、フットスイッチ２１０あるいは手元スイッチ２１２を用いて、蛍光内視鏡の操作者が所望とするときにのみ、ダイナミックレンジ拡張処理が行われるようにしてもよい。
【０１６９】
また、上記第１３および第１４の実施形態においては、第８の実施形態において色相画像データＨおよび明度画像データＶを生成しているが、上記第９から第１２の実施形態においても同様に色相画像データＨおよび明度画像データＶを生成して合成画像データＣＳ′を求めることが可能である。この場合、第９の実施形態においては、反転手段４１０において強度が反転された狭帯域蛍光画像データＮＳ′を用いて色相画像データＨを生成すればよく、第１０の実施形態においては、定数αを乗算した狭帯域蛍光画像データαＮＳ′を用いて色相画像データＨを生成すればよい。また、第１１の実施形態においては、定数αを乗算した差分データαＳｓｕｂを用いて色相画像データＨを生成すればよく、第１２の実施形態においては、ダイナミックレンジが拡張された広帯域および狭帯域蛍光画像データＤＷＳ′，ＤＮＳ′を用いて色相画像データＨを生成すればよい。
【０１７０】
また、上記第１３および第１４の実施形態においては、明度画像データ生成手段４２２において、ゲインｒｇが乗算された広帯域蛍光画像データＷＳ′に基づいて明度画像データＶを生成しているが、ゲインｒｇが乗算された狭帯域蛍光画像データＮＳ′に基づいて明度画像データＶを生成してもよい。
【０１７１】
さらに、上記第１３および第１４の実施形態においては、明度画像データ生成手段４２２において、ゲインｒｇが乗算された広帯域蛍光画像データＷＳ′に基づいて明度画像データＶを生成しているが、図２４に示す第１５の実施形態のように、ゲイン乗算手段４０５において反射画像データＲＳに対してもゲインｒｇを乗算して反射画像データＲＳ′を得、反射画像データＲＳ′に基づいて明度画像データＶを生成してもよい。
【０１７２】
さらに、上記第１３および第１４の実施形態においては、明度画像データ生成手段４２２において、ゲインｒｇが乗算された広帯域蛍光画像データＷＳ′に基づいて明度画像データＶを生成しているが、図２５に示す第１６の実施形態のように、ゲインｒｇを乗算する前の広帯域蛍光画像データＷＳに基づいて明度画像データＶを生成てもよい。なお、ゲインｒｇを乗算する前の狭帯域蛍光画像データＮＳあるいは反射画像データＲＳに基づいて明度画像データＶを生成してもよいことはもちろんである。この場合、明度画像データＶを生成する画像データを、ゲインｒｇを乗算する前のものとするか後のものとするかを切替可能とすることが好ましい。
【０１７３】
ここで、ゲインｒｇを乗算した後の広帯域蛍光画像データＷＳ′から明度画像データＶを生成した場合、生体組織５０と内視鏡挿入部１００の先端との距離が大きく変動すると、ゲインｒｇも大きく変動するため、表示される合成画像の明るさが大きく変動してしまう。このため、ゲインｒｇを乗算する前の広帯域蛍光画像データＷＳに基づいて明度画像データＶを生成することにより、合成画像の明るさが大きく変動することを防止することができる。
【０１７４】
なお、上記第１３から第１６の実施形態においては、色相画像Ｈ（彩度一定）を算出しているが、これに限らず、ＸＹＺ色空間におけるＸＹ、色空間におけるLab、Luvのab、uv、均等色空間におけるLa＊b＊、Lu＊v＊のa＊b＊、u＊v＊等のいずれかに対応する画像であっても良い。
【０１７５】
また、上記第１から第１６の実施形態においては、統計量算出手段４０３，８０３において算出される統計量は、同一フレームにおいてリアルタイムに撮像されている蛍光画像または反射画像に基づくものでなくてもよく、前のフレームにおいて撮像された蛍光画像または反射画像に基づくものとしてもよい。
【０１７６】
さらに、上記第１から第１６の実施形態においては、通常画像用撮像素子１０７を内視鏡挿入部１００の先端に設置する形態としたが、イメージファイバを用いることにより、画像データ処理部内に設置してもよい。さらに、通常画像用および蛍光画像用のイメージファイバと撮像素子を共通化してもよい。この場合、光学透過フィルタに通常像を得るためのフィルタを設置しておけばよい。また、この通常像を得るためのフィルタを設置した光学透過フィルタと同等の機能を有するモザイクフィルタを撮像素子にオンチップ化することにより、通常画像用および蛍光画像用の撮像素子を内視鏡挿入部先端に設置することもできる。
【０１７７】
また、合成画像を表示する方法については、通常画像用モニタ６０１と合成画像用モニタ６０２とで別々に表示する形態となっているが、１つのモニタで兼用して表示するようにしてもよい。その際、通常画像と合成画像との切り替えは、制御用コンピュータにより時系列で自動的に行ってもよいし、測定者が適当な切替手段で、任意に切り替える形態としてもよい。さらに、通常画像と合成画像を重ね合わせて表示してもよい。
【０１７８】
また、イメージファイバ１０３は、石英ファイバではなく、多成分ガラスファイバにすることができる。このとき、多成分ガラスファイバに励起光が入射すると蛍光を発するので、励起光カットフィルタ３０２を、集光レンズ１０６とイメージファイバ１０３の蛍光像入射端との間に設置する必要がある。石英ファイバから多成分ガラスファイバにすることにより、コストを低減することができる。
【０１７９】
また、上記第１から第１６の実施形態において、画像演算ユニット４００での演算処理は、各画素単位で行うことに限定されず、蛍光画像用高感度撮像素子のビニング処理に対応する画素単位で演算処理を行ったり、測定者の所望する任意の縦横ｎ×ｍ画素単位で行ってもよい。
【０１８０】
また、励起光源は、波長として４００ｎｍから４２０ｎｍ程度のいずれのものを選んでもよい。
【０１８１】
また、励起光源と白色光源を別個のものとしたが、適当な光学透過フィルタを利用することにより光源を共通化してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による蛍光画像表示装置を適用した第１の実施形態である蛍光内視鏡の概略構成図
【図２】本実施形態による蛍光内視鏡に使用される光学透過フィルタの概略構成図（その１）
【図３】本発明の第１の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図４】ゲインの乗算を説明するための図
【図５】ＧおよびＲの表示階調曲線を示す図
【図６】本発明の第２の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図７】強度反転を説明するための図
【図８】本発明の第３の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図９】本発明の第４の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図１０】ダイナミックレンジ拡張処理を説明するための図
【図１１】第４の実施形態においてフットスイッチあるいは手元操作スイッチを備えた状態を示す図
【図１２】本発明の第５の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図１３】本発明の第６の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図１４】本発明の第７の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図１５】本発明の第８の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図１６】本実施形態による蛍光内視鏡に使用される光学透過フィルタの概略構成図（その２）
【図１７】ゲインの算出を説明するための図
【図１８】本発明の第９の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図１９】本発明の第１０の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図２０】本発明の第１１の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図２１】本発明の第１２の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図２２】本発明の第１３の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図２３】本発明の第１４の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図２４】本発明の第１５の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図２５】本発明の第１６の実施形態による蛍光内視鏡における画像演算ユニットの構成を示す概略ブロック図
【図２６】正常組織と病変組織の蛍光スペクトルの強度分布を示す説明図
【符号の説明】
１    画像データ処理部
５０    生体組織
１００    内視鏡挿入部
１０１    ライトガイド
１０１ａ    励起光ライトガイド
１０１ｂ    白色光ライトガイド
１０２    ＣＣＤケーブル
１０３    イメージファイバ
１０４    照明レンズ
１０５    対物レンズ
１０６    集光レンズ
１０７    通常画像用撮像素子
１０８    反射用プリズム
１１０    照明ユニット
１１１    ＧａＮ系半導体レーザ
１１２    半導体レーザ用電源
１１３    励起光用集光レンズ
１１４    白色光源
１１５    白色光源用電源
１１６    白色光用集光レンズ
２００    制御用コンピュータ
２１０    フットスイッチ
２１２    手元スイッチ
３００    画像検出ユニット
３０１    コリメートレンズ
３０２    励起光カットフィルタ
３０３、７０１    光学透過フィルタ
３０３ａ，３０３ｂ    バンドパスフィルタ
７０１ａ，７０１ｂ，７０１ｃ    バンドパスフィルタ
３０４    フィルタ回転装置
３０５    蛍光用集光レンズ
３０６    蛍光画像用高感度撮像素子
３０７、５０１    ＡＤ変換器
４００、８００    画像演算ユニット
４０１    蛍光画像用メモリ
４０２，８０２    ビットシフト手段
４０３，８０３    統計量算出手段
４０４，８０４    ゲイン算出手段
４０５    ゲイン乗算手段
４０６，４０７    階調割り当て手段
４０８，４２４    画像合成手段
４１０    反転手段
４１２    定数乗算手段
４１４，４２６，８１４，８２６    ダイナミックレンジ拡張手段
４２０    色相画像データ生成手段
４２２    明度画像データ生成手段
８０１    蛍光／反射画像用メモリ
【図１】
0003731814.tif 000002
【図２】
0003731814.tif 000003
【図３】
0003731814.tif 000004
【図４】
0003731814.tif 000005
【図５】
0003731814.tif 000006
【図６】
0003731814.tif 000007
【図７】
0003731814.tif 000008
【図８】
0003731814.tif 000009
【図９】
0003731814.tif 000010
【図１０】
0003731814.tif 000011
【図１１】
0003731814.tif 000012
【図１２】
0003731814.tif 000013
【図１３】
0003731814.tif 000014
【図１４】
0003731814.tif 000015
【図１５】
0003731814.tif 000016
【図１６】
0003731814.tif 000017
【図１７】
0003731814.tif 000018
【図１８】
0003731814.tif 000019
【図１９】
0003731814.tif 000020
【図２０】
0003731814.tif 000021
【図２１】
0003731814.tif 000022
【図２２】
0003731814.tif 000023
【図２３】
0003731814.tif 000024
【図２４】
0003731814.tif 000025
【図２５】
0003731814.tif 000026
【図２６】
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