JP2010185782A - Optical structure observing device and structure data processing method of the same - Google Patents

Optical structure observing device and structure data processing method of the same Download PDF

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金城  直人
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To properly extract a plurality of the specific structure elements of a measuring target having a layered structure while detecting a region at every specific structure element. <P>SOLUTION: The structure data processing part 22 of this optical structure observing device is equipped with an optical stereoscopic structure image forming part 220, a shape memory part 221, a threshold value memory part 222, a cross-sectional image extracting part 223, a specific element extracting part 224, a specific element distribution calculating part 225, a distribution boundary line extracting part 226, a depleted region extracting part 227, a depleted region specifying element extracting part 228, a depleted region specifying element distribution calculating part 229, a depleted region distribution boundary line extracting part 230, a synthetic image forming part 231, a display control part 236, and an I/F part 237. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は光構造観察装置及びその構造情報処理方法に係り、特に層構造を有する計測対象の特定要素の抽出に特徴のある光構造観察装置及びその構造情報処理方法に関する。   The present invention relates to an optical structure observation apparatus and a structure information processing method thereof, and more particularly to an optical structure observation apparatus and a structure information processing method thereof characterized by extraction of a specific element to be measured having a layer structure.

従来、生体組織の光断層画像を取得する際に、OCT(Optical Coherence Tomography)計測を利用した光断層画像取得装置が用いられることがある。この光断層画像取得装置は、光源から射出された低コヒーレント光を測定光と参照光とに分割した後、該測定光が測定対象に照射されたときの測定対象からの反射光、もしくは後方散乱光と参照光とを合波し、該反射光と参照光との干渉光の強度に基づいて光断層画像を取得するものである。   Conventionally, when acquiring an optical tomographic image of a living tissue, an optical tomographic image acquisition apparatus using OCT (Optical Coherence Tomography) may be used. This optical tomographic image acquisition apparatus divides low-coherent light emitted from a light source into measurement light and reference light, and then reflects or backscatters light from the measurement object when the measurement light is applied to the measurement object. The light and the reference light are combined, and an optical tomographic image is acquired based on the intensity of the interference light between the reflected light and the reference light.

上記のOCT計測には、大きくわけてTD−OCT(Time domain OCT)計測とFD−OCT(Fourier Domain OCT)計測の2種類がある。   The OCT measurement is roughly divided into two types: TD-OCT (Time domain OCT) measurement and FD-OCT (Fourier Domain OCT) measurement.

TD−OCT計測は、参照光の光路長を変更しながら干渉光強度を測定することにより、測定対象の深さ方向の位置(以下、深さ位置という)に対応した反射光強度分布を取得する方法である。   In the TD-OCT measurement, the reflected light intensity distribution corresponding to the position in the depth direction of the measurement target (hereinafter referred to as the depth position) is acquired by measuring the interference light intensity while changing the optical path length of the reference light. Is the method.

一方、FD−OCT計測は、参照光と信号光の光路長は変えることなく、光のスペクトル成分毎に干渉光強度を測定し、ここで得られたスペクトル干渉強度信号を計算機にてフーリエ変換に代表される周波数解析を行うことで、深さ位置に対応した反射光強度分布を取得する方法である。TD−OCTに存在する機械的な走査が不要となることで、高速な測定が可能となる手法として、近年注目されている。   On the other hand, in the FD-OCT measurement, the interference light intensity is measured for each spectral component of the light without changing the optical path lengths of the reference light and the signal light, and the spectral interference intensity signal obtained here is Fourier transformed by a computer. This is a method of obtaining a reflected light intensity distribution corresponding to a depth position by performing a representative frequency analysis. In recent years, it has attracted attention as a technique that enables high-speed measurement by eliminating the need for mechanical scanning existing in TD-OCT.

FD−OCT計測を行う装置構成で代表的な物としては、SD−OCT(Spectral Domain OCT)装置とSS−OCT(Swept Source OCT)の2種類が挙げられる。   Typical examples of the apparatus configuration for performing FD-OCT measurement include an SD-OCT (Spectral Domain OCT) apparatus and an SS-OCT (Swept Source OCT).

ところで、OCT計測は上述したように特定の領域の光断層像を取得する方法であるが、内視鏡下では、例えば癌病変部を通常照明光内視鏡や特殊光内視鏡の観察により発見し、その領域をOCT測定することで、癌病変部がどこまで浸潤しているかを見わけることが可能となる。また、測定光の光軸を2次元的に走査することで、OCT計測による深さ情報と合わせて3次元的な情報を取得することができる。   By the way, OCT measurement is a method for acquiring an optical tomographic image of a specific region as described above. Under an endoscope, for example, a cancer lesion is observed by observation with a normal illumination endoscope or a special optical endoscope. By finding and performing OCT measurement of the region, it is possible to determine how far the cancerous lesion has infiltrated. Further, by scanning the optical axis of the measurement light two-dimensionally, three-dimensional information can be acquired together with depth information obtained by OCT measurement.

OCT計測と3次元コンピュータグラフィック技術の融合により、マイクロメートルオーダの分解能を持つ3次元構造モデルを表示することが可能となる事から、以下ではこのOCT計測による3次元構造モデルを光立体構造像(あるいは光立体構造情報)と呼ぶ。   The fusion of OCT measurement and 3D computer graphic technology makes it possible to display a 3D structural model with a resolution on the order of micrometers. Alternatively, it is called optical three-dimensional structure information.

OCT計測は超音波計測に比べ、分解能が10μm程度と一桁高く、生体内部の詳細な断層像が得られるという利点がある。また、断層像に垂直な方向に位置をずらしながら複数画像を取得して3次元断層像を得ることができる。   OCT measurement has an advantage that the resolution is about 10 μm higher than that of ultrasonic measurement, and a detailed tomographic image inside the living body can be obtained. A three-dimensional tomographic image can be obtained by acquiring a plurality of images while shifting the position in a direction perpendicular to the tomographic image.

例えば層構造を有する計測対象に対しては、OCT計測では構造情報に対して微分フィルタを適用し所望の境界層を検出することが行われる。この場合、ノイズ等の影響による境界層の欠落部分が生じることがあり、この欠落部分については、例えばユーザ入力により推定エッジの点を設定し、補間曲線で境界層を補間する技術が開示されている(特許文献1)。   For example, for a measurement object having a layer structure, in OCT measurement, a differential filter is applied to structure information to detect a desired boundary layer. In this case, a boundary layer missing portion due to the influence of noise or the like may occur. For this missing portion, for example, a technique for setting an estimated edge point by user input and interpolating the boundary layer with an interpolation curve is disclosed. (Patent Document 1).

特開2008−206684号公報JP 2008-206684 A

しかしながら、上記特許文献1の技術等では、境界層の欠落部分を単にユーザ入力により推定エッジの点を設定して曲線補間しているため、欠落部分におけるノイズ等の影響を排除しないままの補間となり、欠落部分の境界層を最適に補間ができないといった問題がある。   However, in the technique of Patent Document 1 and the like, since the missing portion of the boundary layer is simply subjected to curve interpolation by setting the estimated edge point by user input, the interpolation is performed without eliminating the influence of noise or the like in the missing portion. There is a problem that the boundary layer of the missing part cannot be optimally interpolated.

また、層構造を有する計測対象、特に生体組織等においては、癌等の病変部の進行度により組織構造の形状が変態することが知られているが、例えば上記のように境界層を最適に補間ができない等の理由から、組織構造の形状を抽出し、組織構造の形状に基づく進行度に応じた病変部の領域を検出することができないといった問題もある。   Moreover, it is known that the shape of the tissue structure is transformed depending on the degree of progression of a lesion such as cancer in a measurement object having a layer structure, particularly a biological tissue. For example, the boundary layer is optimized as described above. Another reason is that the shape of the tissue structure cannot be extracted and the lesion area corresponding to the degree of progression based on the shape of the tissue structure cannot be detected because interpolation cannot be performed.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、層構造を有する計測対象の複数の特定構造要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することのできる光構造観察装置及びその構造情報処理方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and an optical structure capable of appropriately extracting a plurality of specific structural elements to be measured having a layer structure and detecting a region for each specific structural element An object is to provide an observation apparatus and a structure information processing method thereof.

前記目的を達成するために、請求項1に記載の光構造観察装置は、低干渉光を用いて層構造を有する計測対象の深さ方向である第1の方向と該第1の方向に直交する第2の方向から成るスキャン面を走査して得られる前記計測対象の光構造情報を、前記スキャン面に略直交する方向である第3の方向に沿って位置をずらしながら複数取得して、取得した複数の前記光構造情報に基づいて光立体構造画像を構築する光構造観察装置において、複数の所定の閾値を記憶している閾値記憶手段と、前記光立体構造像の前記第1の方向を有する断面画像上にて前記閾値記憶手段からの第1の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する要素抽出手段と、前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出する分布算出手段と、前記閾値記憶手段からの第1のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する境界ライン抽出手段と、を備えて構成される。   In order to achieve the object, the optical structure observation apparatus according to claim 1 is orthogonal to the first direction which is a depth direction of a measurement target having a layer structure using low interference light and the first direction. To obtain a plurality of optical structure information of the measurement object obtained by scanning a scan plane consisting of a second direction while shifting the position along a third direction which is a direction substantially orthogonal to the scan plane, In an optical structure observation apparatus that constructs an optical three-dimensional structure image based on a plurality of the obtained optical structure information, threshold storage means storing a plurality of predetermined threshold values, and the first direction of the optical three-dimensional structure image An element extraction unit that extracts a specific element having a specific shape by a first element extraction threshold value from the threshold value storage unit on a cross-sectional image having a distribution, and a distribution calculation that calculates a distribution of the specific element on the cross-sectional image Means and the threshold memory Boundary line extracting means by the first line extraction threshold to extract a boundary line of the distribution of the specific elements from, configured with a.

請求項1に記載の光構造観察装置では、前記要素抽出手段が前記光立体構造像の前記第1の方向を有する断面画像上にて前記閾値記憶手段からの第1の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出し、前記分布算出手段が前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出し、前記境界ライン抽出手段が前記閾値記憶手段からの第1のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出することで、層構造を有する計測対象の複数の特定構造要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することを可能とする。   The optical structure observation apparatus according to claim 1, wherein the element extraction unit has a specific shape based on a first element extraction threshold from the threshold storage unit on a cross-sectional image having the first direction of the optical three-dimensional structure image. The distribution calculation means calculates the distribution of the specific elements on the cross-sectional image, and the boundary line extraction means uses the first line extraction threshold value from the threshold value storage means as the specific element. By extracting the boundary line of the distribution, it is possible to appropriately extract a plurality of specific structural elements to be measured having a layer structure and to detect a region for each specific structural element.

請求項2に記載の光構造観察装置のように、請求項1に記載の光構造観察装置であって、前記境界ラインが欠落している欠落領域を抽出する欠落領域抽出手段と、前記欠落領域において第1の要素抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第2の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する欠落領域内要素抽出手段と、前記欠落領域での前記特定要素の分布を算出する欠落領域内分布算出手段と、前記第1のライン抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第2のライン抽出閾値により前記欠落領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する欠落領域内境界ライン抽出手段と、をさらに備えることが好ましい。   The optical structure observation apparatus according to claim 1, as in the optical structure observation apparatus according to claim 2, wherein a missing area extraction unit that extracts a missing area where the boundary line is missing, and the missing area In the missing area element extracting means for extracting a specific element having a specific shape by the second element extraction threshold value from the threshold value storage means having a value smaller than the first element extraction threshold value, and the specific element in the missing area A boundary line of the distribution of the specific element in the missing area is calculated by a distribution calculating means in the missing area for calculating the distribution and a second line extraction threshold value from the threshold value storage means having a value smaller than the first line extraction threshold value. It is preferable to further include a missing area boundary line extracting means for extracting.

請求項3に記載の光構造観察装置のように、請求項1に記載の光構造観察装置であって、前記境界ラインが欠落している欠落領域を抽出する欠落領域抽出手段と、前記欠落領域に所定の探索領域を設定する探索領域設定手段と、前記探索領域において第1の要素抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第2の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する探索領域内要素抽出手段と、前記探索領域での前記特定要素の分布を算出する探索領域内分布算出手段と、前記第1のライン抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第2のライン抽出閾値により前記探索領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する探索領域内境界ライン抽出手段と、をさらに備えることが好ましい。   The optical structure observation apparatus according to claim 1, as in the optical structure observation apparatus according to claim 3, wherein a missing area extraction unit that extracts a missing area where the boundary line is missing, and the missing area A specific element having a specific shape is extracted by a search area setting means for setting a predetermined search area in the search area and a second element extraction threshold value from the threshold value storage means having a value smaller than the first element extraction threshold value in the search area. Search area element extraction means; search area distribution calculation means for calculating the distribution of the specific element in the search area; and second line from the threshold storage means having a value smaller than the first line extraction threshold value. It is preferable to further include a search area boundary line extraction unit that extracts a boundary line of the distribution of the specific element in the search area based on an extraction threshold.

請求項4に記載の光構造観察装置のように、請求項3に記載の光構造観察装置であって、前記探索領域内境界ライン抽出手段は、前記探索領域内分布算出手段にて算出した前記特定要素に基づき、前記第2のライン抽出閾値により前記探索領域での前記特定要素の分布の複数の境界候補ラインを抽出する境界候補ライン抽出手段と、前記探索領域内分布算出手段にて算出した前記特定要素の確度及び前記境界候補ライン抽出手段にて抽出した前記複数の境界候補ラインの確度の少なくとも一方の確度を所定パラメータにより判定する確度判定手段と、をさらに備え、前記確度判定手段にて判定した確度が最大である前記特定要素及び境界候補ラインの少なくとも一方に基づき、前記探索領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出することが好ましい。   The optical structure observation apparatus according to claim 3, wherein the search area boundary line extraction unit is calculated by the search area distribution calculation unit, as in the optical structure observation apparatus according to claim 4. Based on a specific element, a boundary candidate line extraction unit that extracts a plurality of boundary candidate lines of the distribution of the specific element in the search region based on the second line extraction threshold, and a calculation within the search region distribution calculation unit A accuracy determination means for determining at least one of the accuracy of the specific element and the accuracy of the plurality of boundary candidate lines extracted by the boundary candidate line extraction means by a predetermined parameter, the accuracy determination means; Based on at least one of the specific element and boundary candidate line having the determined accuracy, the boundary line of the distribution of the specific element in the search region is extracted. It is preferred.

請求項5に記載の光構造観察装置のように、請求項4に記載の光構造観察装置であって、前記確度判定手段にて判定した確度が最大である前記境界ラインを有する前記断面画像を基準断面画像として抽出する基準断面画像抽出手段と、前記基準断面画像に隣接する隣接断面画像において、前記欠落領域があると判定された場合、前記隣接断面画像上に前記基準断面画像の前記境界ラインに基づくあらたな探索領域を設定し、前記特定要素及び前記境界ラインの少なくとも一方を補正する境界ライン補正手段と、をさらに備えることが好ましい。   The optical structure observation apparatus according to claim 4, wherein the cross-sectional image having the boundary line having the maximum accuracy determined by the accuracy determination unit is provided as the optical structure observation apparatus according to claim 5. In the reference cross-sectional image extracting means for extracting as a reference cross-sectional image, and in the adjacent cross-sectional image adjacent to the reference cross-sectional image, when it is determined that the missing region exists, the boundary line of the reference cross-sectional image on the adjacent cross-sectional image It is preferable to further comprise boundary line correction means for setting a new search area based on the above and correcting at least one of the specific element and the boundary line.

請求項6に記載の光構造観察装置のように、請求項1ないし5のいずれか1つに記載の光構造観察装置であって、前記特定要素の画像及び前記境界ラインの画像を生成し、前記断面画像と合成する画像合成手段をさらに備えることが好ましい。   The optical structure observation device according to any one of claims 1 to 5, wherein the optical structure observation device according to claim 6 generates an image of the specific element and an image of the boundary line, It is preferable that the image processing apparatus further includes image combining means for combining with the cross-sectional image.

請求項7に記載の光構造観察装置のように、請求項1ないし6のいずれか1つに記載の光構造観察装置であって、前記特定形状の複数種類の形状情報を予め記憶し、前記形状情報を前記要素抽出手段に出力する形状情報記憶手段をさらに備え、前記要素抽出手段は、前記形状情報に基づき前記特定要素を抽出することが好ましい。   The optical structure observation device according to any one of claims 1 to 6, wherein the optical structure observation device according to claim 7 stores in advance a plurality of types of shape information of the specific shape, It is preferable that the apparatus further includes shape information storage means for outputting shape information to the element extraction means, and the element extraction means extracts the specific element based on the shape information.

請求項8に記載の光構造観察装置のように、請求項7に記載の光構造観察装置であって、前記計測対象は生体組織であって、前記特定要素は前記生体組織の組織構造要素であって、前記形状情報記憶手段は、前記生体組織の複数の病変進行度に対応する複数の特定形状を前記要素抽出手段に出力することが好ましい。   The optical structure observation apparatus according to claim 7, wherein the measurement target is a biological tissue, and the specific element is a tissue structure element of the biological tissue. Preferably, the shape information storage means outputs a plurality of specific shapes corresponding to a plurality of lesion progress degrees of the living tissue to the element extraction means.

請求項9に記載の光構造観察装置のように、請求項8に記載の光構造観察装置であって、前記形状情報記憶手段は、前記複数の特定形状から、低い前記病変進行度に対応する前記特定形状から高い前記病変進行度に対応する前記特定形状を、順次、前記要素抽出手段に出力することが好ましい。   The optical structure observation apparatus according to claim 8, wherein the shape information storage unit corresponds to a low degree of lesion progression from the plurality of specific shapes. It is preferable that the specific shape corresponding to the high degree of lesion progression from the specific shape is sequentially output to the element extraction unit.

請求項10に記載の光構造観察装置のように、請求項7に記載の光構造観察装置であって、前記光立体構造像の前記断面画像の断面角度を設定する断面角度設定手段を備え、前記形状情報記憶手段は、前記断面角度に関連する前記特定形状を前記要素抽出手段に出力し、前記要素抽出手段は、前記光立体構造像の前記断面角度の断面画像上にて前記第1の要素抽出閾値により前記特定形状を有する前記特定要素を抽出することが好ましい。   The optical structure observation apparatus according to claim 7, wherein the optical structure observation apparatus according to claim 7 includes a cross-sectional angle setting unit that sets a cross-sectional angle of the cross-sectional image of the optical three-dimensional structure image. The shape information storage means outputs the specific shape related to the cross-sectional angle to the element extraction means, and the element extraction means outputs the first shape on the cross-sectional image of the cross-sectional angle of the optical three-dimensional structure image. It is preferable to extract the specific element having the specific shape by an element extraction threshold.

請求項11に記載の光構造観察装置のように、請求項1ないし10のいずれか1つに記載の光構造観察装置であって、前記特定要素及び前記境界ラインは、前記閾値記憶手段からの閾値に基づく所定のエッジ検出処理により抽出されることが好ましい。   The optical structure observation device according to any one of claims 1 to 10, as in the optical structure observation device according to claim 11, wherein the specific element and the boundary line are from the threshold storage unit. It is preferably extracted by a predetermined edge detection process based on a threshold value.

請求項12に記載の光構造観察装置のように、請求項4ないし10のいずれか1つに記載の光構造観察装置であって、前記境界候補ラインは、前記閾値記憶手段からの閾値に基づく所定のエッジ検出処理により抽出されることが好ましい。   The optical structure observation device according to any one of claims 4 to 10, wherein the boundary candidate line is based on a threshold value from the threshold value storage unit. It is preferable to extract by a predetermined edge detection process.

請求項13に記載の光構造観察装置の構造情報処理方法は、低干渉光を用いて層構造を有する計測対象の深さ方向である第1の方向と該第1の方向に直交する第2の方向から成るスキャン面を走査して得られる前記計測対象の光構造情報を、前記スキャン面に略直交する方向である第3の方向に沿って位置をずらしながら複数取得して、取得した複数の前記光構造情報に基づいて光立体構造画像を構築する光構造観察装置の構造情報処理方法において、前記光立体構造像の前記第1の方向を有する断面画像上にて、複数の所定の閾値を記憶している閾値記憶手段からの第1の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する要素抽出ステップと、前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出する分布算出ステップと、前記閾値記憶手段からの第1のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する境界ライン抽出ステップと、を備えて構成される。   The structure information processing method of the optical structure observation apparatus according to claim 13 is a second direction orthogonal to the first direction that is a depth direction of a measurement target having a layer structure using low interference light and the first direction. A plurality of acquired optical structure information of the measurement target obtained by scanning a scan plane consisting of a plurality of directions while shifting a position along a third direction that is a direction substantially orthogonal to the scan plane. In the structure information processing method of an optical structure observation apparatus that constructs an optical three-dimensional structure image based on the optical structure information, a plurality of predetermined threshold values on a cross-sectional image having the first direction of the optical three-dimensional structure image An element extraction step of extracting a specific element having a specific shape by a first element extraction threshold from the threshold storage means storing the distribution, a distribution calculation step of calculating a distribution of the specific element on the cross-sectional image, The threshold memory Constructed and a boundary line extracting a boundary line of the distribution of the specific element by the first line extraction threshold value from stage.

請求項13に記載の光構造観察装置の構造情報処理方法では、前記要素抽出ステップが記光立体構造像の前記第1の方向を有する断面画像上にて前記閾値記憶ステップからの第1の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出し、前記分布算出ステップが前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出し、前記境界ライン抽出ステップが前記閾値記憶ステップからの第1のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出することで、層構造を有する計測対象の複数の特定構造要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することを可能とする。   The structure information processing method of the optical structure observation apparatus according to claim 13, wherein the element extraction step includes a first element from the threshold storage step on a cross-sectional image having the first direction of the light three-dimensional structure image. A specific element having a specific shape is extracted by an extraction threshold, the distribution calculating step calculates a distribution of the specific element on the cross-sectional image, and the boundary line extracting step is a first line extraction from the threshold storing step. By extracting a boundary line of the distribution of the specific element by using a threshold value, it is possible to appropriately extract a plurality of specific structural elements to be measured having a layer structure and to detect a region for each specific structural element. .

以上説明したように、本発明によれば、層構造を有する計測対象の複数の特定構造要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することができるという効果がある。   As described above, according to the present invention, it is possible to appropriately extract a plurality of specific structural elements to be measured having a layer structure and to detect a region for each specific structural element.

本発明の第1の実施形態に係る画像診断装置を示す外観図1 is an external view showing an image diagnostic apparatus according to a first embodiment of the present invention. 図1のOCTプロセッサの内部構成を示すブロック図The block diagram which shows the internal structure of the OCT processor of FIG. 図2のOCTプローブの断面図Sectional view of the OCT probe of FIG. 図1の内視鏡の鉗子口から導出されたOCTプローブを用いて光構造情報を得る様子を示す図The figure which shows a mode that optical structure information is obtained using the OCT probe derived | led-out from the forceps opening | mouth of the endoscope of FIG. 図2の処理部の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the process part of FIG. 図5の形状格納部に格納されている形状モデルの一例を示す図The figure which shows an example of the shape model stored in the shape storage part of FIG. 図1のOCTプロセッサの処理部の作用の流れを示すフローチャートThe flowchart which shows the flow of an effect | action of the process part of the OCT processor of FIG. 図5の断面画像抽出部による深さ方向の断面画像の抽出を説明する図The figure explaining extraction of the cross-sectional image of the depth direction by the cross-sectional image extraction part of FIG. 図7のステップS4において用いる方向別微分フィルタを示す図The figure which shows the differential filter classified by direction used in step S4 of FIG. 図9の方向別微分フィルタにより抽出される特定要素のエッジ方向を示す図The figure which shows the edge direction of the specific element extracted by the differentiation filter classified by direction of FIG. 図9の方向別微分フィルタにより抽出される特定要素の一例を示す図The figure which shows an example of the specific element extracted by the differential filter according to direction of FIG. 図7のステップS5の処理における特定要素の分布の算出を説明するための第1の図FIG. 7 is a first diagram for explaining the calculation of the distribution of specific elements in the process of step S5 in FIG. 図7のステップS5の処理における特定要素の分布の算出を説明するための第2の図2nd figure for demonstrating calculation of distribution of the specific element in the process of step S5 of FIG. 図7のステップS6により抽出された特定要素の分布の境界ラインの一例を示す図The figure which shows an example of the boundary line of distribution of the specific element extracted by step S6 of FIG. 図7のステップS9により抽出された特定要素の一例を示す図The figure which shows an example of the specific element extracted by step S9 of FIG. 図7のステップS10により抽出された特定要素の分布の欠落領域での境界ラインの一例を示す図The figure which shows an example of the boundary line in the missing area | region of distribution of the specific element extracted by step S10 of FIG. 図7のステップS11により生成された合成画像の表示制御部によるモニタ装置上での表示例を示す図The figure which shows the example of a display on the monitor apparatus by the display control part of the synthesized image produced | generated by step S11 of FIG. 図7の処理を光立体構造像のすべての断面に適用した際の生体組織表面に平行な断面画像の一例を示す図The figure which shows an example of the cross-sectional image parallel to the biological tissue surface at the time of applying the process of FIG. 7 to all the cross sections of an optical three-dimensional structure image. 図5の断面画像抽出部の光立体構造像の断面画像の抽出の変形例を示す図The figure which shows the modification of extraction of the cross-sectional image of the optical three-dimensional structure image of the cross-sectional image extraction part of FIG. 第1の実施形態の変形例を説明する第1の図The 1st figure explaining the modification of 1st Embodiment 第1の実施形態の変形例を説明する第2の図The 2nd figure explaining the modification of 1st Embodiment 本発明の第2の実施形態に係る処理部の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the process part which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 図22の処理部の作用の流れを示すフローチャートThe flowchart which shows the flow of an effect | action of the process part of FIG. は図22の探索領域特定要素抽出部によって設定される探索領域を示す図Is a diagram showing a search area set by the search area specifying element extraction unit of FIG. 図22の探索領域特定要素抽出部によって抽出された探索領域の特定要素を示す図The figure which shows the specific element of the search area | region extracted by the search area | region specific element extraction part of FIG. 図22の分布境界候補ライン抽出部によって抽出される複数の境界候補ラインを示す図The figure which shows the some boundary candidate line extracted by the distribution boundary candidate line extraction part of FIG. 図22の分布境界ライン決定部によって決定される境界ラインを示す図The figure which shows the boundary line determined by the distribution boundary line determination part of FIG. 図22の基準断面画像抽出部が基準断面画像を抽出するための複数の断面画像を示す図FIG. 22 is a diagram illustrating a plurality of cross-sectional images for the reference cross-sectional image extraction unit of FIG. 22 to extract a reference cross-sectional image. 図28にて抽出された基準断面画像を示す図The figure which shows the reference | standard cross-sectional image extracted in FIG. 図29の基準断面画像に隣接する欠落領域を有する断面画像を示す図The figure which shows the cross-sectional image which has a missing area adjacent to the reference | standard cross-section image of FIG.

以下、添付図面を参照して、本発明に係る光構造観察装置について詳細に説明する。   Hereinafter, an optical structure observation apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

第1の実施形態:
<画像診断装置の外観>
図1は本発明の第1の実施形態に係る画像診断装置を示す外観図である。
First embodiment:
<Appearance of diagnostic imaging equipment>
FIG. 1 is an external view showing an image diagnostic apparatus according to a first embodiment of the present invention.

図1に示すように、本実施形態において、画像診断装置10は、主として内視鏡100、内視鏡プロセッサ200、光源装置300、光構造観察装置としてのOCTプロセッサ400、及びモニタ装置500とから構成されている。尚、内視鏡プロセッサ200は、光源装置300を内蔵するように構成されていてもよく、内視鏡100と共に内視鏡装置を構成している。   As shown in FIG. 1, in this embodiment, the diagnostic imaging apparatus 10 mainly includes an endoscope 100, an endoscope processor 200, a light source device 300, an OCT processor 400 as an optical structure observation device, and a monitor device 500. It is configured. Note that the endoscope processor 200 may be configured to incorporate the light source device 300, and constitutes an endoscope device together with the endoscope 100.

内視鏡100は、手元操作部112と、この手元操作部112に連設される挿入部114とを備える。術者は手元操作部112を把持して操作し、挿入部114を被検者の体内に挿入することによって観察を行う。   The endoscope 100 includes a hand operation unit 112 and an insertion unit 114 that is connected to the hand operation unit 112. The surgeon grasps and operates the hand operation unit 112 and performs observation by inserting the insertion unit 114 into the body of the subject.

手元操作部112には、鉗子挿入部138が設けられており、この鉗子挿入部138が先端部144の鉗子口156に連通されている。本発明に係る画像診断装置10では、OCTプローブ600を鉗子挿入部138から挿入することによって、OCTプローブ600を鉗子口156から導出する。OCTプローブ600は、鉗子挿入部138から挿入され、鉗子口156から導出される挿入部602と、術者がOCTプローブ600を操作するための操作部604、及びコネクタ410を介してOCTプロセッサ400と接続されるケーブル606から構成されている。   The hand operation part 112 is provided with a forceps insertion part 138, and the forceps insertion part 138 communicates with the forceps port 156 of the distal end part 144. In the diagnostic imaging apparatus 10 according to the present invention, the OCT probe 600 is led out from the forceps port 156 by inserting the OCT probe 600 from the forceps insertion portion 138. The OCT probe 600 is inserted from the forceps insertion part 138 and inserted from the forceps port 156, an operation part 604 for the operator to operate the OCT probe 600, and the OCT processor 400 via the connector 410. It consists of a cable 606 to be connected.

<内視鏡、内視鏡プロセッサ、光源装置の構成>
[内視鏡]
内視鏡100の先端部144には、観察光学系150、照明光学系152、及びCCD(不図示)が配設されている。
<Configuration of endoscope, endoscope processor, and light source device>
[Endoscope]
At the distal end portion 144 of the endoscope 100, an observation optical system 150, an illumination optical system 152, and a CCD (not shown) are disposed.

観察光学系150は、被検体を図示しないCCDの受光面に結像させ、CCDは受光面上に結像された被検体像を各受光素子によって電気信号に変換する。この実施の形態のCCDは、3原色の赤(R)、緑(G)、青(B)のカラーフィルタが所定の配列(ベイヤー配列、ハニカム配列)で各画素ごとに配設されたカラーCCDである。   The observation optical system 150 forms an image of a subject on a light receiving surface (not shown) of the CCD, and the CCD converts the subject image formed on the light receiving surface into an electric signal by each light receiving element. The CCD of this embodiment is a color CCD in which three primary color red (R), green (G), and blue (B) color filters are arranged for each pixel in a predetermined arrangement (Bayer arrangement, honeycomb arrangement). It is.

[光源装置]
光源装置300は、可視光を図示しないライトガイドに入射させる。ライトガイドの一端はLGコネクタ120を介して光源装置300に接続され、ライトガイドの他端は照明光学系152に対面している。光源装置300から発せられた光は、ライトガイドを経由して照明光学系152から出射され、観察光学系150の視野範囲を照明する。
[Light source device]
The light source device 300 causes visible light to enter a light guide (not shown). One end of the light guide is connected to the light source device 300 via the LG connector 120, and the other end of the light guide faces the illumination optical system 152. The light emitted from the light source device 300 is emitted from the illumination optical system 152 via the light guide, and illuminates the visual field range of the observation optical system 150.

[内視鏡プロセッサ]
内視鏡プロセッサ200には、CCDから出力される画像信号が電気コネクタ110を介して入力される。このアナログの画像信号は、内視鏡プロセッサ200内においてデジタルの画像信号に変換され、モニタ装置500の画面に表示するための必要な処理が施される。
[Endoscope processor]
An image signal output from the CCD is input to the endoscope processor 200 via the electrical connector 110. The analog image signal is converted into a digital image signal in the endoscope processor 200, and necessary processing for displaying on the screen of the monitor device 500 is performed.

このように、内視鏡100で得られた観察画像のデータが内視鏡プロセッサ200に出力され、内視鏡プロセッサ200に接続されたモニタ装置500に画像が表示される。   In this manner, observation image data obtained by the endoscope 100 is output to the endoscope processor 200, and an image is displayed on the monitor device 500 connected to the endoscope processor 200.

<OCTプロセッサ、OCTプローブの内部構成>
図2は図1のOCTプロセッサの内部構成を示すブロック図である。
<Internal configuration of OCT processor and OCT probe>
FIG. 2 is a block diagram showing an internal configuration of the OCT processor of FIG.

[OCTプロセッサ]
図2に示すOCTプロセッサ400及びOCTプローブ600は、光干渉断層(OCT:Optical Coherence Tomography)計測法による測定対象Sの光断層画像を取得するためのもので、測定のための光Laを射出する第1の光源(第1の光源ユニット)12と、第1の光源12から射出された光Laを測定光(第1の光束)L1と参照光L2に分岐するとともに、被検体である測定対象Sからの戻り光L3と参照光L2を合波して干渉光L4を生成する光ファイバカプラ(分岐合波部)14と、光ファイバカプラ14で分岐された測定光L1を測定対象まで導波するとともに測定対象Sからの戻り光L3を導波する回転側光ファイバFB1を備えるOCTプローブ600と、測定光L1を回転側光ファイバFB1まで導波するとともに回転側光ファイバFB1によって導波された戻り光L3を導波する固定側光ファイバFB2と、回転側光ファイバFB1を固定側光ファイバFB2に対して回転可能に接続し、測定光L1および戻り光L3を伝送する光コネクタ18と、光ファイバカプラ14で生成された干渉光L4を干渉信号として検出する干渉光検出部20と、この干渉光検出部20によって検出された干渉信号を処理して光構造情報を取得する処理部22を有する。また、処理部22で取得された光構造情報に基づいて生成された画像はモニタ装置500に表示される。
[OCT processor]
An OCT processor 400 and an OCT probe 600 shown in FIG. 2 are for acquiring an optical tomographic image of the measuring object S by an optical coherence tomography (OCT) measurement method, and emit light La for measurement. The first light source (first light source unit) 12 and the light La emitted from the first light source 12 are branched into measurement light (first light flux) L1 and reference light L2, and a measurement target which is a subject. An optical fiber coupler (branching / combining unit) 14 that combines the return light L3 from S and the reference light L2 to generate interference light L4, and the measurement light L1 branched by the optical fiber coupler 14 is guided to the measurement target In addition, the OCT probe 600 including the rotation-side optical fiber FB1 that guides the return light L3 from the measurement object S, and the measurement light L1 to the rotation-side optical fiber FB To the fixed side optical fiber FB2 that guides the return light L3 guided by the rotation side optical fiber FB1, and the rotation side optical fiber FB1 so as to be rotatable with respect to the fixed side optical fiber FB2. The optical connector 18 that transmits the light L1 and the return light L3, the interference light detection unit 20 that detects the interference light L4 generated by the optical fiber coupler 14 as an interference signal, and the interference signal detected by the interference light detection unit 20 And processing unit 22 for acquiring optical structure information. In addition, an image generated based on the light structure information acquired by the processing unit 22 is displayed on the monitor device 500.

なお、本実施形態では、例えば大腸の粘膜組織を測定対象Sとしており、内視鏡100及び内視鏡プロセッサ200等の内視鏡装置は、大腸の粘膜表面のピットパターンの内視鏡画像を得、また、OCTプロセッサ400及びOCTプローブ600は、大腸の粘膜内の所定の深さのピットパターン画像を得る。   In the present embodiment, for example, the large intestine mucosal tissue is the measurement target S, and the endoscope apparatus such as the endoscope 100 and the endoscope processor 200 uses the endoscopic image of the pit pattern on the mucosal surface of the large intestine. Further, the OCT processor 400 and the OCT probe 600 obtain a pit pattern image having a predetermined depth in the mucosa of the large intestine.

また、OCTプロセッサ400は、測定の目印を示すためのエイミング光(第2の光束)Leを射出する第2の光源(第2の光源ユニット)13と、参照光L2の光路長を調整する光路長調整部26と、第1の光源12から射出された光Laを分光する光ファイバカプラ28と、光ファイバカプラ14で合波された戻り光L4およびL5を検出する検出器30aおよび30bと、処理部22への各種条件の入力、設定の変更等を行う操作制御部32とを有する。   The OCT processor 400 also includes a second light source (second light source unit) 13 that emits aiming light (second light flux) Le for indicating a mark of measurement, and an optical path that adjusts the optical path length of the reference light L2. A length adjusting unit 26, an optical fiber coupler 28 that splits the light La emitted from the first light source 12, and detectors 30a and 30b that detect return lights L4 and L5 combined by the optical fiber coupler 14, And an operation control unit 32 for inputting various conditions to the processing unit 22 and changing settings.

なお、図2に示すOCTプロセッサ400においては、上述した射出光La、エイミング光Le、測定光L1、参照光L2および戻り光L3などを含む種々の光を各光デバイスなどの構成要素間で導波し、伝送するための光の経路として、回転側光ファイバFB1および固定側光ファイバFB2を含め種々の光ファイバFB(FB3、FB4、FB5、FB6、FB7、FB8など)が用いられている。   In the OCT processor 400 shown in FIG. 2, various lights including the above-described emission light La, aiming light Le, measurement light L1, reference light L2, return light L3, and the like are guided between components such as optical devices. Various optical fibers FB (FB3, FB4, FB5, FB6, FB7, FB8, etc.) including the rotation-side optical fiber FB1 and the fixed-side optical fiber FB2 are used as light paths for wave transmission.

第1の光源12は、OCTの測定のための光(例えば、波長1.3μmのレーザ光あるいは低コヒーレンス光)を射出するものであり、この第1の光源12は周波数を一定の周期で掃引させながら赤外領域である、例えば波長1.3μmを中心とするレーザ光Laを射出する光源である。この第1の光源12は、レーザ光あるいは低コヒーレンス光Laを射出する光源12aと、光源12aから射出された光Laを集光するレンズ12bとを備えている。また、詳しくは後述するが、第1の光源12から射出された光Laは、光ファイバFB4、FB3を介して光ファイバカプラ14で測定光L1と参照光L2に分割され、測定光L1は光コネクタ18に入力される。   The first light source 12 emits light for OCT measurement (for example, laser light having a wavelength of 1.3 μm or low coherence light), and the first light source 12 sweeps the frequency at a constant period. It is a light source that emits a laser beam La centered at a wavelength of 1.3 μm, for example, in the infrared region. The first light source 12 includes a light source 12a that emits laser light or low-coherence light La, and a lens 12b that condenses the light La emitted from the light source 12a. As will be described in detail later, the light La emitted from the first light source 12 is divided into the measurement light L1 and the reference light L2 by the optical fiber coupler 14 through the optical fibers FB4 and FB3, and the measurement light L1 is the light. Input to the connector 18.

また、第2の光源13は、エイミング光Leとして測定部位を確認しやすくするために可視光を射出するものである。例えば、波長0.66μmの赤半導体レーザ光、波長0.63μmのHe−Neレーザ光、波長0.405μmの青半導体レーザ光などを用いることができる。そこで、第2の光源13としては、例えば赤色あるいは青色あるいは緑色のレーザ光を射出する半導体レーザ13aと、半導体レーザ13aから射出されたエイミング光Leを集光するレンズ13bを備えている。第2の光源13から射出されたエイミング光Leは、光ファイバFB8を介して光コネクタ18に入力される。   Further, the second light source 13 emits visible light so as to make it easy to confirm the measurement site as the aiming light Le. For example, red semiconductor laser light with a wavelength of 0.66 μm, He—Ne laser light with a wavelength of 0.63 μm, blue semiconductor laser light with a wavelength of 0.405 μm, or the like can be used. Therefore, the second light source 13 includes, for example, a semiconductor laser 13a that emits red, blue, or green laser light and a lens 13b that collects the aiming light Le emitted from the semiconductor laser 13a. The aiming light Le emitted from the second light source 13 is input to the optical connector 18 through the optical fiber FB8.

光コネクタ18では、測定光L1とエイミング光Leとが合波され、OCTプローブ600内の回転側光ファイバFB1に導波される。   In the optical connector 18, the measurement light L 1 and the aiming light Le are combined and guided to the rotation side optical fiber FB 1 in the OCT probe 600.

光ファイバカプラ(分岐合波部)14は、例えば2×2の光ファイバカプラで構成されており、固定側光ファイバFB2、光ファイバFB3、光ファイバFB5、光ファイバFB7とそれぞれ光学的に接続されている。   The optical fiber coupler (branching / combining unit) 14 is composed of, for example, a 2 × 2 optical fiber coupler, and is optically connected to the fixed-side optical fiber FB2, the optical fiber FB3, the optical fiber FB5, and the optical fiber FB7, respectively. ing.

光ファイバカプラ14は、第1の光源12から光ファイバFB4およびFB3を介して入射した光Laを測定光(第1の光束)L1と参照光L2とに分割し、測定光L1を固定側光ファイバFB2に入射させ、参照光L2を光ファイバFB5に入射させる。   The optical fiber coupler 14 splits the light La incident from the first light source 12 through the optical fibers FB4 and FB3 into measurement light (first light flux) L1 and reference light L2, and the measurement light L1 is fixed side light. The light is incident on the fiber FB2, and the reference light L2 is incident on the optical fiber FB5.

さらに、光ファイバカプラ14は、光ファイバFB5に入射され後述する光路長調整部26によって周波数シフトおよび光路長の変更が施されて光ファイバFB5を戻った光L2と、後述するOCTプローブ600で取得され固定側光ファイバFB2から導波された光L3とを合波し、光ファイバFB3(FB6)および光ファイバFB7に射出する。   Furthermore, the optical fiber coupler 14 is incident on the optical fiber FB5, is subjected to frequency shift and optical path length change by the optical path length adjusting unit 26 described later, and is returned by the optical fiber FB5 and acquired by the OCT probe 600 described later. Then, the light L3 guided from the fixed side optical fiber FB2 is multiplexed and emitted to the optical fiber FB3 (FB6) and the optical fiber FB7.

OCTプローブ600は、光コネクタ18を介して、固定側光ファイバFB2と接続されており、固定側光ファイバFB2から、光コネクタ18を介して、エイミング光Leと合波された測定光L1が回転側光ファイバFB1に入射される。入射されたこのエイミング光Leと合波された測定光L1を回転側光ファイバFB1によって伝送して測定対象Sに照射する。そして測定対象Sからの戻り光L3を取得し、取得した戻り光L3を回転側光ファイバFB1によって伝送して、光コネクタ18を介して、固定側光ファイバFB2に射出するようになっている。   The OCT probe 600 is connected to the fixed optical fiber FB2 via the optical connector 18, and the measurement light L1 combined with the aiming light Le is rotated from the fixed optical fiber FB2 via the optical connector 18. The light enters the side optical fiber FB1. The measurement light L1 combined with the incident aiming light Le is transmitted by the rotation side optical fiber FB1, and is irradiated to the measurement object S. Then, the return light L3 from the measuring object S is acquired, the acquired return light L3 is transmitted by the rotation side optical fiber FB1, and is emitted to the fixed side optical fiber FB2 via the optical connector 18.

光コネクタ18は、測定光(第1の光束)L1とエイミング光(第2の光束)Leとを合波するものである。   The optical connector 18 combines the measurement light (first light beam) L1 and the aiming light (second light beam) Le.

干渉光検出部20は、光ファイバFB6および光ファイバFB7と接続されており、光ファイバカプラ14で参照光L2と戻り光L3とを合波して生成された干渉光L4およびL5を干渉信号として検出するものである。   The interference light detection unit 20 is connected to the optical fibers FB6 and FB7, and uses the interference lights L4 and L5 generated by combining the reference light L2 and the return light L3 by the optical fiber coupler 14 as interference signals. It is to detect.

ここで、OCTプロセッサ400は、光ファイバカプラ28から分岐させた光ファイバFB6上に設けられ、干渉光L4の光強度を検出する検出器30aと、光ファイバFB7の光路上に干渉光L5の光強度を検出する検出器30bとを有している。   Here, the OCT processor 400 is provided on the optical fiber FB6 branched from the optical fiber coupler 28. The detector 30a detects the light intensity of the interference light L4, and the light of the interference light L5 on the optical path of the optical fiber FB7. And a detector 30b for detecting the intensity.

干渉光検出部20は、検出器30aおよび検出器30bの検出結果に基づいて、光ファイバFB6から検出する干渉光L4と光ファイバFB7から検出する干渉光L5をフーリエ変換することにより、測定対象Sの各深さ位置における反射光(あるいは後方散乱光)の強度を検出する。   The interference light detection unit 20 performs Fourier transform on the interference light L4 detected from the optical fiber FB6 and the interference light L5 detected from the optical fiber FB7 based on the detection results of the detectors 30a and 30b, thereby measuring the measurement target S. The intensity of the reflected light (or backscattered light) at each depth position is detected.

処理部22は、干渉光検出部20で抽出した干渉信号から、測定位置におけるOCTプローブ600と測定対象Sとの接触している領域、より正確にはOCTプローブ600のプローブ外筒(後述)の表面と測定対象Sの表面とが接触しているとみなせる領域を検出し、さらに、干渉光検出部20で検出した干渉信号から光構造情報を取得し、取得した光構造情報に基づいて光立体構造像を生成すると共に、この光立体構造像に対して各種処理を施した画像をモニタ装置500へ出力する。処理部22の詳細な構成は後述する。   From the interference signal extracted by the interference light detection unit 20, the processing unit 22 is a region where the OCT probe 600 and the measurement target S are in contact at the measurement position, more precisely, a probe outer cylinder (described later) of the OCT probe 600. A region where the surface and the surface of the measuring object S can be considered to be in contact with each other is detected, optical structure information is acquired from the interference signal detected by the interference light detection unit 20, and optical solids are obtained based on the acquired optical structure information. A structure image is generated, and an image obtained by performing various processes on the optical three-dimensional structure image is output to the monitor device 500. The detailed configuration of the processing unit 22 will be described later.

光路長調整部26は、光ファイバFB5の参照光L2の射出側(すなわち、光ファイバFB5の光ファイバカプラ14とは反対側の端部)に配置されている。   The optical path length adjustment unit 26 is disposed on the emission side of the reference light L2 of the optical fiber FB5 (that is, the end of the optical fiber FB5 opposite to the optical fiber coupler 14).

光路長調整部26は、光ファイバFB5から射出された光を平行光にする第1光学レンズ80と、第1光学レンズ80で平行光にされた光を集光する第2光学レンズ82と、第2光学レンズ82で集光された光を反射する反射ミラー84と、第2光学レンズ82および反射ミラー84を支持する基台86と、基台86を光軸方向に平行な方向に移動させるミラー移動機構88とを有し、第1光学レンズ80と第2光学レンズ82との距離を変化させることで参照光L2の光路長を調整する。   The optical path length adjustment unit 26 includes a first optical lens 80 that converts the light emitted from the optical fiber FB5 into parallel light, a second optical lens 82 that condenses the light converted into parallel light by the first optical lens 80, and The reflection mirror 84 that reflects the light collected by the second optical lens 82, the base 86 that supports the second optical lens 82 and the reflection mirror 84, and the base 86 are moved in a direction parallel to the optical axis direction. The optical path length of the reference light L2 is adjusted by changing the distance between the first optical lens 80 and the second optical lens 82.

第1光学レンズ80は、光ファイバFB5のコアから射出された参照光L2を平行光にするとともに、反射ミラー84で反射された参照光L2を光ファイバFB5のコアに集光する。   The first optical lens 80 converts the reference light L2 emitted from the core of the optical fiber FB5 into parallel light, and condenses the reference light L2 reflected by the reflection mirror 84 on the core of the optical fiber FB5.

また、第2光学レンズ82は、第1光学レンズ80により平行光にされた参照光L2を反射ミラー84上に集光するとともに、反射ミラー84により反射された参照光L2を平行光にする。このように、第1光学レンズ80と第2光学レンズ82とにより共焦点光学系が形成されている。   The second optical lens 82 condenses the reference light L2 converted into parallel light by the first optical lens 80 on the reflection mirror 84 and makes the reference light L2 reflected by the reflection mirror 84 parallel light. Thus, the first optical lens 80 and the second optical lens 82 form a confocal optical system.

さらに、反射ミラー84は、第2光学レンズ82で集光される光の焦点に配置されており、第2光学レンズ82で集光された参照光L2を反射する。   Further, the reflection mirror 84 is disposed at the focal point of the light collected by the second optical lens 82 and reflects the reference light L2 collected by the second optical lens 82.

これにより、光ファイバFB5から射出した参照光L2は、第1光学レンズ80により平行光になり、第2光学レンズ82により反射ミラー84上に集光される。その後、反射ミラー84により反射された参照光L2は、第2光学レンズ82により平行光になり、第1光学レンズ80により光ファイバFB5のコアに集光される。   As a result, the reference light L2 emitted from the optical fiber FB5 becomes parallel light by the first optical lens 80 and is condensed on the reflection mirror 84 by the second optical lens 82. Thereafter, the reference light L2 reflected by the reflection mirror 84 becomes parallel light by the second optical lens 82 and is condensed by the first optical lens 80 on the core of the optical fiber FB5.

また、基台86は、第2光学レンズ82と反射ミラー84とを固定し、ミラー移動機構88は、基台86を第1光学レンズ80の光軸方向(図2矢印A方向)に移動させる。   The base 86 fixes the second optical lens 82 and the reflecting mirror 84, and the mirror moving mechanism 88 moves the base 86 in the optical axis direction of the first optical lens 80 (the direction of arrow A in FIG. 2). .

ミラー移動機構88で、基台86を矢印A方向に移動させることで、第1光学レンズ80と第2光学レンズ82との距離を変更することができ、参照光L2の光路長を調整することができる。   By moving the base 86 in the direction of arrow A with the mirror moving mechanism 88, the distance between the first optical lens 80 and the second optical lens 82 can be changed, and the optical path length of the reference light L2 can be adjusted. Can do.

抽出領域設定手段及び2次元領域指定手段としての操作制御部32は、キーボード、マウス等の入力手段と、入力された情報に基づいて各種条件を管理する制御手段とを有し、処理部22に接続されている。操作制御部32は、入力手段から入力されたオペレータの指示に基づいて、処理部22における各種処理条件等の入力、設定、変更等を行う。   The operation control unit 32 as an extraction region setting unit and a two-dimensional region designation unit includes an input unit such as a keyboard and a mouse, and a control unit that manages various conditions based on the input information. It is connected. The operation control unit 32 inputs, sets, and changes various processing conditions and the like in the processing unit 22 based on an operator instruction input from the input unit.

なお、操作制御部32は、操作画面をモニタ装置500に表示させてもよいし、別途表示部を設けて操作画面を表示させてもよい。また、操作制御部32で、第1の光源12、第2の光源13、光コネクタ18、干渉光検出部20、光路長ならびに検出器30aおよび30bの動作制御や各種条件の設定を行うようにしてもよい。   Note that the operation control unit 32 may display the operation screen on the monitor device 500, or may provide a separate display unit to display the operation screen. Further, the operation control unit 32 controls the operation of the first light source 12, the second light source 13, the optical connector 18, the interference light detection unit 20, the optical path length, the detectors 30a and 30b, and sets various conditions. May be.

[OCTプローブ]
図3は図2のOCTプローブの断面図である。
[OCT probe]
FIG. 3 is a cross-sectional view of the OCT probe of FIG.

図3に示すように、挿入部602の先端部は、プローブ外筒620と、キャップ622と、回転側光ファイバFB1と、バネ624と、固定部材626と、光学レンズ628とを有している。   As shown in FIG. 3, the distal end portion of the insertion portion 602 has a probe outer cylinder 620, a cap 622, a rotation side optical fiber FB 1, a spring 624, a fixing member 626, and an optical lens 628. .

プローブ外筒(シース)620は、可撓性を有する筒状の部材であり、光コネクタ18においてエイミング光Leが合波された測定光L1および戻り光L3が透過する材料からなっている。なお、プローブ外筒620は、測定光L1(エイミング光Le)および戻り光L3が通過する先端(光コネクタ18と反対側の回転側光ファイバFB1の先端、以下プローブ外筒620の先端と言う)側の一部が全周に渡って光を透過する材料(透明な材料)で形成されていればよく、先端以外の部分については光を透過しない材料で形成されていてもよい。   The probe outer cylinder (sheath) 620 is a flexible cylindrical member and is made of a material through which the measurement light L1 combined with the aiming light Le and the return light L3 are transmitted in the optical connector 18. The probe outer cylinder 620 is a tip through which the measurement light L1 (aiming light Le) and the return light L3 pass (the tip of the rotation side optical fiber FB1 opposite to the optical connector 18, hereinafter referred to as the tip of the probe outer cylinder 620). It is only necessary that a part of the side is made of a material that transmits light over the entire circumference (transparent material), and parts other than the tip may be made of a material that does not transmit light.

キャップ622は、プローブ外筒620の先端に設けられ、プローブ外筒620の先端を閉塞している。   The cap 622 is provided at the distal end of the probe outer cylinder 620 and closes the distal end of the probe outer cylinder 620.

回転側光ファイバFB1は、線状部材であり、プローブ外筒620内にプローブ外筒620に沿って収容されており、固定側光ファイバFB2から射出され、光コネクタ18で光ファイバFB8から射出されたエイミング光Leと合波された測定光L1を光学レンズ628まで導波するとともに、測定光L1(エイミング光Le)を測定対象Sに照射して光学レンズ628で取得した測定対象Sからの戻り光L3を光コネクタ18まで導波し、固定側光ファイバFB2に入射する。   The rotation side optical fiber FB1 is a linear member, is accommodated in the probe outer cylinder 620 along the probe outer cylinder 620, is emitted from the fixed side optical fiber FB2, and is emitted from the optical fiber FB8 by the optical connector 18. The measurement light L1 combined with the aiming light Le is guided to the optical lens 628, and the measurement object L is irradiated with the measurement light L1 (aiming light Le) to return from the measurement object S acquired by the optical lens 628. The light L3 is guided to the optical connector 18 and enters the fixed optical fiber FB2.

ここで、回転側光ファイバFB1と固定側光ファイバFB2とは、光コネクタ18によって接続されており、回転側光ファイバFB1の回転が固定側光ファイバFB2に伝達しない状態で、光学的に接続されている。また、回転側光ファイバFB1は、プローブ外筒620に対して回転自在、及びプローブ外筒620の軸方向に移動自在な状態で配置されている。   Here, the rotation-side optical fiber FB1 and the fixed-side optical fiber FB2 are connected by the optical connector 18, and are optically connected in a state where the rotation of the rotation-side optical fiber FB1 is not transmitted to the fixed-side optical fiber FB2. ing. The rotation-side optical fiber FB1 is disposed so as to be rotatable with respect to the probe outer cylinder 620 and movable in the axial direction of the probe outer cylinder 620.

バネ624は、回転側光ファイバFB1の外周に固定されている。また、回転側光ファイバFB1およびバネ624は、光コネクタ18に接続されている。   The spring 624 is fixed to the outer periphery of the rotation side optical fiber FB1. The rotation side optical fiber FB1 and the spring 624 are connected to the optical connector 18.

光学レンズ628は、回転側光ファイバFB1の測定側先端(光コネクタ18と反対側の回転側光ファイバFB1の先端)に配置されており、先端部が、回転側光ファイバFB1から射出された測定光L1(エイミング光Le)を測定対象Sに対し集光するために略球状の形状で形成されている。   The optical lens 628 is disposed at the measurement-side tip of the rotation-side optical fiber FB1 (tip of the rotation-side optical fiber FB1 opposite to the optical connector 18), and the tip is measured from the rotation-side optical fiber FB1. In order to collect the light L1 (aiming light Le) with respect to the measuring object S, it is formed in a substantially spherical shape.

光学レンズ628は、回転側光ファイバFB1から射出した測定光L1(エイミング光Le)を測定対象Sに対し照射し、測定対象Sからの戻り光L3を集光し回転側光ファイバFB1に入射する。   The optical lens 628 irradiates the measurement target S with the measurement light L1 (aiming light Le) emitted from the rotation side optical fiber FB1, collects the return light L3 from the measurement target S, and enters the rotation side optical fiber FB1. .

固定部材626は、回転側光ファイバFB1と光学レンズ628との接続部の外周に配置されており、光学レンズ628を回転側光ファイバFB1の端部に固定する。ここで、固定部材626による回転側光ファイバFB1と光学レンズ628の固定方法は、特に限定されず、接着剤により、固定部材626と回転側光ファイバFB1および光学レンズ628を接着させて固定されても、ボルト等を用い機械的構造で固定してもよい。なお、固定部材626は、ジルコニアフェルールやメタルフェルールなど光ファイバの固定や保持あるいは保護のために用いられるものであれば、如何なるものを用いても良い。   The fixing member 626 is disposed on the outer periphery of the connection portion between the rotation side optical fiber FB1 and the optical lens 628, and fixes the optical lens 628 to the end portion of the rotation side optical fiber FB1. Here, the fixing method of the rotation side optical fiber FB1 and the optical lens 628 by the fixing member 626 is not particularly limited, and the fixing member 626, the rotation side optical fiber FB1 and the optical lens 628 are bonded and fixed by an adhesive. Alternatively, it may be fixed with a mechanical structure using a bolt or the like. The fixing member 626 may be any member as long as it is used for fixing, holding or protecting the optical fiber such as a zirconia ferrule or a metal ferrule.

また、回転側光ファイバFB1およびバネ624は、後述する回転筒656に接続されており、回転筒656によって回転側光ファイバFB1およびバネ624を回転させることで、光学レンズ628をプローブ外筒620に対し、矢印R2方向に回転させる。また、光コネクタ18は、回転エンコーダを備え、回転エンコーダからの信号に基づいて光学レンズ628の位置情報(角度情報)から測定光L1の照射位置を検出する。つまり、回転している光学レンズ628の回転方向における基準位置に対する角度を検出して、測定位置を検出する。   The rotation side optical fiber FB1 and the spring 624 are connected to a rotation cylinder 656, which will be described later. By rotating the rotation side optical fiber FB1 and the spring 624 by the rotation cylinder 656, the optical lens 628 is moved to the probe outer cylinder 620. On the other hand, it is rotated in the direction of arrow R2. The optical connector 18 includes a rotary encoder, and detects the irradiation position of the measurement light L1 from the position information (angle information) of the optical lens 628 based on a signal from the rotary encoder. That is, the measurement position is detected by detecting the angle of the rotating optical lens 628 with respect to the reference position in the rotation direction.

さらに、回転側光ファイバFB1、バネ624、固定部材626、及び光学レンズ628は、後述する駆動部により、プローブ外筒620内部を矢印S1方向(鉗子口方向)、及びS2方向(プローブ外筒620の先端方向)に移動可能に構成されている。   Further, the rotation side optical fiber FB1, the spring 624, the fixing member 626, and the optical lens 628 are moved through the probe outer cylinder 620 in the arrow S1 direction (forceps opening direction) and the S2 direction (probe outer cylinder 620) by a driving unit described later. It is configured to be movable in the direction of the tip.

また、図3左側は、OCTプローブ600の操作部604における回転側光ファイバFB1等の駆動部の概略を示す図である。   Further, the left side of FIG. 3 is a diagram showing an outline of a drive unit such as the rotation side optical fiber FB1 in the operation unit 604 of the OCT probe 600.

プローブ外筒620は、固定部材670に固定されている。これに対し、回転側光ファイバFB1およびバネ624は、回転筒656に接続されており、回転筒656は、モータ652の回転に応じてギア654を介して回転するように構成されている。回転筒656は、光コネクタ18に接続されており、測定光L1及び戻り光L3は、光コネクタ18を介して回転側光ファイバFB1と固定側光ファイバFB2間を伝送される。   The probe outer cylinder 620 is fixed to a fixing member 670. On the other hand, the rotation side optical fiber FB1 and the spring 624 are connected to a rotating cylinder 656, and the rotating cylinder 656 is configured to rotate via a gear 654 in accordance with the rotation of the motor 652. The rotary cylinder 656 is connected to the optical connector 18, and the measurement light L1 and the return light L3 are transmitted between the rotation side optical fiber FB1 and the fixed side optical fiber FB2 via the optical connector 18.

また、これらを内蔵するフレーム650は支持部材662を備えており、支持部材662は、図示しないネジ孔を有している。ネジ孔には進退移動用ボールネジ664が咬合しており、進退移動用ボールネジ664には、モータ660が接続されている。したがって、モータ660を回転駆動することによりフレーム650を進退移動させ、これにより回転側光ファイバFB1、バネ624、固定部材626、及び光学レンズ628を図3のS1及びS2方向に移動させることが可能となっている。   Further, the frame 650 containing these includes a support member 662, and the support member 662 has a screw hole (not shown). A forward and backward movement ball screw 664 is engaged with the screw hole, and a motor 660 is connected to the forward and backward movement ball screw 664. Therefore, the frame 650 can be moved forward and backward by rotationally driving the motor 660, whereby the rotation side optical fiber FB1, the spring 624, the fixing member 626, and the optical lens 628 can be moved in the S1 and S2 directions in FIG. It has become.

OCTプローブ600は、以上のような構成であり、光コネクタ18により回転側光ファイバFB1およびバネ624が、図3中矢印R2方向に回転されることで、光学レンズ628から射出される測定光L1(エイミング光Le)を測定対象Sに対し、矢印R2方向(プローブ外筒620の円周方向)に対し走査しながら照射し、戻り光L3を取得する。エイミング光Leは、測定対象Sに、例えば青色、赤色あるいは緑色のスポット光として照射され、このエイミング光Leの反射光は、モニタ装置500に表示された観察画像に輝点としても表示される。   The OCT probe 600 is configured as described above, and the measurement side light L1 emitted from the optical lens 628 is obtained by rotating the rotation-side optical fiber FB1 and the spring 624 in the direction of the arrow R2 in FIG. (Aiming light Le) is irradiated to the measuring object S while scanning in the arrow R2 direction (circumferential direction of the probe outer cylinder 620), and the return light L3 is acquired. The aiming light Le is irradiated to the measuring object S as, for example, blue, red, or green spot light, and the reflected light of the aiming light Le is also displayed as a bright spot on the observation image displayed on the monitor device 500.

これにより、プローブ外筒620の円周方向の全周において、測定対象Sの所望の部位を正確にとらえることができ、測定対象Sを反射した戻り光L3を取得することができる。   Thereby, the desired site | part of the measuring object S can be caught correctly in the perimeter of the circumference direction of the probe outer cylinder 620, and the return light L3 which reflected the measuring object S can be acquired.

さらに、光立体構造像を生成するための複数の光構造情報を取得する場合は、駆動部により光学レンズ628が矢印S1方向の移動可能範囲の終端まで移動され、断層像からなる光構造情報を取得しながら所定量ずつS2方向に移動し、又は光構造情報取得とS2方向への所定量移動を交互に繰り返しながら、移動可能範囲の終端まで移動する。   Further, when acquiring a plurality of optical structure information for generating an optical three-dimensional structure image, the optical lens 628 is moved to the end of the movable range in the arrow S1 direction by the driving unit, and the optical structure information including the tomographic image is obtained. While acquiring, it moves in the S2 direction by a predetermined amount, or moves to the end of the movable range while alternately repeating the acquisition of optical structure information and the predetermined amount of movement in the S2 direction.

このように測定対象Sに対して所望の範囲の複数の光構造情報を得て、取得した複数の光構造情報に基づいて光立体構造像を得ることができる。   In this manner, a plurality of pieces of optical structure information in a desired range can be obtained for the measurement object S, and an optical three-dimensional structure image can be obtained based on the obtained plurality of pieces of optical structure information.

つまり、干渉信号により測定対象Sの深さ方向(第1の方向)の光構造情報を取得し、測定対象Sに対し図3矢印R2方向(プローブ外筒620の円周方向)に走査することで、第1の方向と、該第1の方向と直交する第2の方向とからなるスキャン面での光構造情報を取得することができ、さらには、このスキャン面に直交する第3の方向に沿ってスキャン面を移動させることで、光立体構造像を生成するための複数の光構造情報が取得できる。   That is, the optical structure information in the depth direction (first direction) of the measurement target S is acquired from the interference signal, and the measurement target S is scanned in the direction of arrow R2 in FIG. 3 (circumferential direction of the probe outer cylinder 620). Thus, it is possible to acquire the optical structure information on the scan plane composed of the first direction and the second direction orthogonal to the first direction, and further, the third direction orthogonal to the scan plane. A plurality of pieces of optical structure information for generating an optical three-dimensional structure image can be acquired by moving the scan plane along the line.

図4は図1の内視鏡の鉗子口から導出されたOCTプローブを用いて光構造情報を得る様子を示す図である。図4に示すように、OCTプローブの挿入部602の先端部を、測定対象Sの所望の部位に近づけて、光構造情報を得る。所望の範囲の複数の光構造情報を取得する場合は、OCTプローブ600本体を移動させる必要はなく、前述の駆動部によりプローブ外筒620内で光学レンズ628を移動させればよい。   FIG. 4 is a diagram showing how optical structure information is obtained using an OCT probe derived from the forceps opening of the endoscope of FIG. As shown in FIG. 4, the optical structure information is obtained by bringing the distal end portion of the insertion portion 602 of the OCT probe close to a desired portion of the measurement target S. When acquiring a plurality of pieces of optical structure information in a desired range, it is not necessary to move the OCT probe 600 main body, and the optical lens 628 may be moved within the probe outer cylinder 620 by the driving unit described above.

[処理部]
図5は図2の処理部の構成を示すブロック図である。図5に示すように、処理部22は、光立体構造像生成部220、形状情報記憶手段としての形状格納部221、閾値記憶手段としての閾値格納部222、断面画像抽出部223、要素抽出手段としての特定要素抽出部224、分布算出手段としての特定要素分布算出部225、境界ライン抽出手段としての分布境界ライン抽出部226、欠落領域抽出手段としての欠落領域抽出部227、欠落領域内要素抽出手段としての欠落領域特定要素抽出部228、欠落領域内分布算出手段としての欠落領域特定要素分布算出部229、欠落領域内境界ライン抽出手段としての欠落領域分布境界ライン抽出部230、画像合成手段としての合成画像生成部231、表示制御部236、断面角度設定手段としてのI/F部237とを備えて構成される。
[Processing part]
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of the processing unit of FIG. As shown in FIG. 5, the processing unit 22 includes an optical three-dimensional structure image generation unit 220, a shape storage unit 221 as a shape information storage unit, a threshold storage unit 222 as a threshold storage unit, a cross-sectional image extraction unit 223, and an element extraction unit. A specific element extraction unit 224 as a distribution element, a specific element distribution calculation unit 225 as a distribution calculation unit, a distribution boundary line extraction unit 226 as a boundary line extraction unit, a missing region extraction unit 227 as a missing region extraction unit, and an element extraction in a missing region Missing region specifying element extraction unit 228 as means, missing region specifying element distribution calculation unit 229 as missing region distribution calculating unit, missing region distribution boundary line extraction unit 230 as missing region boundary line extracting unit, and image composition unit , A composite image generation unit 231, a display control unit 236, and an I / F unit 237 serving as a cross-sectional angle setting unit.

光立体構造像生成部220は、干渉光検出部20で検出した干渉信号から光構造情報を算出し測定対象Sの光立体構造像を生成するものである。 形状格納部221は、予め測定対象Sの組織構造の複数の形状モデルを記憶している記憶部である。図6は図5の形状格納部に格納されている形状モデルの一例を示す図である。本実施形態においては、形状格納部221は、図6に示すように、例えばU字形状、J字形状、円形状、楕円形状、螺旋形状、V字形状等を形状モデルとして予め格納している。   The optical three-dimensional structure image generation unit 220 calculates optical structure information from the interference signal detected by the interference light detection unit 20 and generates an optical three-dimensional structure image of the measurement target S. The shape storage unit 221 is a storage unit that stores a plurality of shape models of the tissue structure of the measurement target S in advance. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a shape model stored in the shape storage unit of FIG. In the present embodiment, as shown in FIG. 6, the shape storage unit 221 stores in advance, for example, a U shape, a J shape, a circular shape, an elliptical shape, a spiral shape, a V shape, etc. as a shape model. .

閾値格納部222は、処理部22にて使用される複数種類の閾値を予め記憶している記憶部である。   The threshold storage unit 222 is a storage unit that stores a plurality of types of thresholds used in the processing unit 22 in advance.

断面画像抽出部223は、例えば光立体構造像の深さ方向の断面の断面画像を抽出するものである。   The cross-sectional image extraction unit 223 extracts, for example, a cross-sectional image of a cross section in the depth direction of the optical three-dimensional structure image.

特定要素抽出部224は、断面画像抽出部223により抽出された断面画像上にて閾値格納部222からの第1の要素抽出閾値により、形状格納部221からの形状モデルに対応する形状である測定対象Sの特定形状を有する特定構造要素(以下、特定要素と記す)を抽出するものである。なお、本実施形態では、特定要素は、大腸とした場合、粘膜層の腺管構造要素である。   The specific element extraction unit 224 measures the shape corresponding to the shape model from the shape storage unit 221 based on the first element extraction threshold value from the threshold value storage unit 222 on the cross-sectional image extracted by the cross-sectional image extraction unit 223. A specific structural element (hereinafter referred to as a specific element) having a specific shape of the target S is extracted. In the present embodiment, when the specific element is the large intestine, it is a gland duct structure element of the mucosal layer.

特定要素分布算出部225は、特定要素抽出部224にて抽出した特定要素の断面画像上での占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出するものである。なお、特定要素の分布の算出方法の詳細は後述する。   The specific element distribution calculation unit 225 quantifies the degree of occupancy on the cross-sectional image of the specific element extracted by the specific element extraction unit 224 and calculates it as a point distribution of the specific element. Details of the calculation method of the distribution of the specific element will be described later.

分布境界ライン抽出部226は、閾値格納部222からの第1のライン抽出閾値により特定要素分布算出部225にて算出された特定要素のポイント分布の境界ラインを抽出するものである。   The distribution boundary line extraction unit 226 extracts the boundary line of the point distribution of the specific element calculated by the specific element distribution calculation unit 225 based on the first line extraction threshold value from the threshold value storage unit 222.

欠落領域抽出部227は、分布境界ライン抽出部226にて抽出された境界ラインに欠落があるか判断し、欠落がある場合にはその欠落領域を抽出するものである。   The missing area extraction unit 227 determines whether or not the boundary line extracted by the distribution boundary line extraction unit 226 is missing, and if there is a missing area, extracts the missing area.

欠落領域特定要素抽出部228は、断面画像上にて欠落領域抽出部227にて抽出された欠落領域において、第1の要素抽出閾値より小さい値の閾値格納部222からの第2の要素抽出閾値により、形状格納部221からの形状モデルに対応する形状である測定対象Sの特定形状を有する特定要素を抽出するものである。   The missing region specifying element extraction unit 228 uses the second element extraction threshold value from the threshold storage unit 222 having a value smaller than the first element extraction threshold value in the missing region extracted by the missing region extraction unit 227 on the cross-sectional image. Thus, a specific element having a specific shape of the measuring object S that is a shape corresponding to the shape model from the shape storage unit 221 is extracted.

欠落領域特定要素分布算出部229は、欠落領域特定要素抽出部228にて抽出した特定要素の欠落領域での占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出するものである。   The missing area specific element distribution calculation unit 229 quantifies the degree of occupation of the specific element extracted by the missing area specific element extraction unit 228 in the missing area and calculates it as a point distribution of the specific element.

欠落領域分布境界ライン抽出部230は、第1のライン抽出閾値より小さい値の閾値格納部222からの第2のライン抽出閾値により、欠落領域特定要素分布算出部229にて算出された特定要素のポイント分布の境界ラインを抽出するものである。   The missing region distribution boundary line extraction unit 230 uses the second line extraction threshold value from the threshold value storage unit 222 having a value smaller than the first line extraction threshold value, to determine the specific element calculated by the missing region specific element distribution calculation unit 229. The boundary line of the point distribution is extracted.

合成画像生成部231は、欠落領域特定要素分布算出部229が算出した特定要素、分布境界ライン抽出部226が抽出した境界ライン、特定要素分布算出部225が算出した特定要素及び欠落領域分布境界ライン抽出部230が抽出した境界ラインをそれぞれ画像化して合成した合成画像を生成するものである。   The composite image generation unit 231 includes the specific element calculated by the missing region specific element distribution calculation unit 229, the boundary line extracted by the distribution boundary line extraction unit 226, the specific element calculated by the specific element distribution calculation unit 225, and the missing region distribution boundary line. Each of the boundary lines extracted by the extraction unit 230 is imaged to generate a combined image.

表示制御部236は、断面画像抽出部223が抽出した断面画像及び合成画像生成部231が生成した合成画像を選択的にモニタ装置に出力するものである。   The display control unit 236 selectively outputs the cross-sectional image extracted by the cross-sectional image extraction unit 223 and the composite image generated by the composite image generation unit 231 to the monitor device.

I/F部237は、操作制御部32からの設定信号、指定信号を各部に送信する通信インターフェイス部である。   The I / F unit 237 is a communication interface unit that transmits a setting signal and a designation signal from the operation control unit 32 to each unit.

このように構成された本実施形態の作用を図7のフローチャートを用いて説明する。図7は図1のOCTプロセッサの処理部の作用の流れを示すフローチャートである。 術者は、内視鏡100、内視鏡プロセッサ200、光源装置300、OCTプロセッサ400、及びモニタ装置500の各部に電源を投入し、内視鏡100の鉗子口から導出されたOCTプローブ600の挿入部602の先端部を、例えば大腸の粘膜(測定対象S)に近づけて、OCTプローブ600により光走査を開始する。   The operation of this embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. FIG. 7 is a flowchart showing the flow of operation of the processing unit of the OCT processor of FIG. The surgeon turns on the power to each part of the endoscope 100, the endoscope processor 200, the light source device 300, the OCT processor 400, and the monitor device 500, and the OCT probe 600 led out from the forceps opening of the endoscope 100. For example, the distal end portion of the insertion portion 602 is brought close to the mucous membrane (measurement target S) of the large intestine, and optical scanning is started by the OCT probe 600.

そして、OCTプロセッサ400は、図7に示すように、OCTプローブ600により低干渉光を用いて層構造を有する計測対象の深さ方向である第1の方向と該第1の方向に直交する第2の方向から成るスキャン面を走査して得られる前記計測対象Sの光構造情報を、前記スキャン面に略直交する方向である第3の方向に沿って位置をずらしながら干渉光検出部20にて複数の干渉信号を取得する(ステップS1)。   Then, as shown in FIG. 7, the OCT processor 400 uses a low interference light by the OCT probe 600 and a first direction that is a depth direction of the measurement target having a layer structure and a first direction orthogonal to the first direction. The optical structure information of the measurement object S obtained by scanning the scan plane composed of two directions is transferred to the interference light detection unit 20 while shifting the position along the third direction which is a direction substantially orthogonal to the scan plane. A plurality of interference signals are acquired (step S1).

続いて、OCTプロセッサ400の処理部22は、光立体構造像生成部220にて干渉光検出部20で検出した干渉信号から、計測対象Sの光立体構造像を生成する(ステップS2)。   Subsequently, the processing unit 22 of the OCT processor 400 generates an optical stereoscopic structure image of the measurement target S from the interference signal detected by the interference light detection unit 20 in the optical stereoscopic structure image generation unit 220 (step S2).

図8は図5の断面画像抽出部による深さ方向の断面画像の抽出を説明する図である。処理部22は、断面画像抽出部223にて、図8に示すように、例えば光立体構造像900の深さ方向の断面の断面画像を抽出する(ステップS3)。   FIG. 8 is a diagram for explaining extraction of a cross-sectional image in the depth direction by the cross-sectional image extracting unit of FIG. As illustrated in FIG. 8, the processing unit 22 extracts, for example, a cross-sectional image of a cross section in the depth direction of the optical three-dimensional structure image 900 using the cross-sectional image extraction unit 223 (step S3).

そして、処理部22は、特定要素抽出部224において、断面画像抽出部223により抽出された断面画像上にて閾値格納部222からの第1の要素抽出閾値により、形状格納部221からの形状モデルに対応する形状である測定対象Sの特定形状を有する特定要素を抽出する(ステップS4)。   Then, the processing unit 22 uses the first element extraction threshold value from the threshold value storage unit 222 on the cross-sectional image extracted by the cross-sectional image extraction unit 223 in the specific element extraction unit 224, and the shape model from the shape storage unit 221. The specific element which has the specific shape of the measuring object S which is a shape corresponding to is extracted (step S4).

この特定要素の抽出は、例えば特開2008−004123号公報等の公知の手法によるエッジ検出、すなわち、画像信号エッジ強度の大きさに対する閾値処理(第1の要素抽出閾値)を用いて、方向別微分フィルタでカーブ角度制限付きエッジ追跡手法によりエッジ検出する。   The extraction of the specific element is performed by edge detection by a known method such as Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-004123, that is, by using threshold processing (first element extraction threshold) for the magnitude of the image signal edge intensity. The edge is detected by the edge tracking method with the curve angle restriction by the differential filter.

図9は図7のステップS4において用いる方向別微分フィルタを示す図であり、図10は図9の方向別微分フィルタにより抽出される特定要素のエッジ方向を示す図であり、図11は図9の方向別微分フィルタにより抽出される特定要素の一例を示す図である。処理部22は、特定要素抽出部224にて、図9に示すように、中心の特定要素(0、0)に対してF1〜F4フィルタで示される方向別微分フィルタを適用し、閾値格納部222からの第1の要素抽出閾値により、図10に示すように、中心座標(0、0)の特定要素であるエッジ強度及びエッジ方向を抽出する。第1の要素抽出閾値を適用した方向別微分フィルタによるステップS4の処理によって、図11に示すように、特定要素抽出部224は、断面画像910上にて、例えばU字形状の特定要素920を抽出する。   9 is a diagram showing the direction-specific differential filter used in step S4 of FIG. 7, FIG. 10 is a diagram showing the edge direction of the specific element extracted by the direction-specific differential filter of FIG. 9, and FIG. It is a figure which shows an example of the specific element extracted by the differential filter classified by direction. As illustrated in FIG. 9, the processing unit 22 applies a direction-specific differential filter indicated by F1 to F4 filters to the central specific element (0, 0) as illustrated in FIG. Based on the first element extraction threshold value from 222, as shown in FIG. 10, the edge strength and the edge direction, which are specific elements of the center coordinates (0, 0), are extracted. As shown in FIG. 11, the specific element extraction unit 224 performs, for example, a U-shaped specific element 920 on the cross-sectional image 910 by the process of step S <b> 4 by the direction-specific differential filter to which the first element extraction threshold is applied. Extract.

次に、処理部22は、特定要素分布算出部225において、断面画像上での特定要素抽出部224にて抽出した特定要素の占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出する(ステップS5)。   Next, in the specific element distribution calculation unit 225, the processing unit 22 quantifies the degree of occupancy of the specific element extracted by the specific element extraction unit 224 on the cross-sectional image, and calculates the point distribution of the specific element (step) S5).

図12及び図13は図7のステップS5の処理における特定要素のポイント分布の算出を説明するための図である。特定要素分布算出部225は、ステップS5において、図12に示すように、断面画像910上にて所定の大きさのブロック領域930を設定し、断面画像910の全域にわたり、断面画像910の画素単位にてブロック領域930を移動させる。そして、図13に示すように、特定要素分布算出部225は、ブロック領域930内においての、例えば特定要素920の占有比率を数値化してブロック領域930の中心画素931のポイントとする。   12 and 13 are diagrams for explaining the calculation of the point distribution of the specific element in the process of step S5 of FIG. In step S5, the specific element distribution calculation unit 225 sets a block area 930 having a predetermined size on the cross-sectional image 910 as illustrated in FIG. 12, and covers the entire cross-sectional image 910 in pixel units. The block area 930 is moved at. Then, as illustrated in FIG. 13, the specific element distribution calculation unit 225 quantifies, for example, the occupation ratio of the specific element 920 in the block area 930 and sets it as a point of the central pixel 931 in the block area 930.

具体的には、特定要素分布算出部225は、例えば図12においてのブロック領域930B−a、930B−dでは特定要素920が存在しないので、ブロック領域930B−a、930B−dの中心画素931のポイント=0となり、ブロック領域930B−b、930B−c、930B−eには特定要素920が存在するので、その占有比率に応じて、ブロック領域930B−bの中心画素931のポイント=5、ブロック領域930B−cの中心画素931のポイント=3、ブロック領域930B−eの中心画素931のポイント=4というように数値化して、ポイントの分布を特定要素の分布として算出する。   Specifically, the specific element distribution calculation unit 225 does not include the specific element 920 in the block areas 930B-a and 930B-d in FIG. Since the point = 0, and the specific element 920 exists in the block areas 930B-b, 930B-c, and 930B-e, the point = 5, the block of the central pixel 931 in the block area 930B-b, according to the occupation ratio The point distribution of the center pixel 931 in the area 930 </ b> B-c = 3 and the point = 4 in the center pixel 931 of the block area 930 </ b> B-e are digitized to calculate the distribution of the points as the distribution of the specific element.

なお、この特定要素のポイント分布の算出は、上記に限らず、例えばブロック領域930に存在する特定要素の個数に基づいて数値化して、ポイントの分布を特定要素の分布として算出するようにしてもよい。   The calculation of the point distribution of the specific element is not limited to the above, and for example, the point distribution may be calculated as the distribution of the specific element by quantifying based on the number of specific elements existing in the block region 930. Good.

続いて、処理部22は、分布境界ライン抽出部226において、閾値格納部222からの第1のライン抽出閾値により特定要素分布算出部225にて算出された特定要素のポイント分布の境界ラインを抽出する(ステップS6)。   Subsequently, in the distribution boundary line extraction unit 226, the processing unit 22 extracts the boundary line of the point distribution of the specific element calculated by the specific element distribution calculation unit 225 using the first line extraction threshold value from the threshold value storage unit 222. (Step S6).

具体的には、分布境界ライン抽出部226は、特定要素分布算出部225にて算出された特定要素の分布であるポイント分布に対して、第1のライン抽出閾値を適用してステップS4にて説明した方向別微分フィルタ(図9参照)を用いてポイント分布、すなわち特定要素の分布のエッジ強度及びエッジ方向を抽出する。   Specifically, the distribution boundary line extraction unit 226 applies the first line extraction threshold to the point distribution that is the distribution of the specific element calculated by the specific element distribution calculation unit 225, and in step S4. The point distribution, that is, the edge strength and the edge direction of the distribution of the specific element are extracted using the direction-specific differential filter (see FIG. 9).

図14は図7のステップS6により抽出された特定要素のポイント分布の境界ラインの一例を示す図である。図14に示すように、分布境界ライン抽出部226は、図7のステップS6の処理により、断面画像910上にて特定要素920のポイント分布の境界である境界ライン950を抽出することになる。   FIG. 14 is a diagram showing an example of the boundary line of the point distribution of the specific element extracted in step S6 of FIG. As illustrated in FIG. 14, the distribution boundary line extraction unit 226 extracts the boundary line 950 that is the boundary of the point distribution of the specific element 920 on the cross-sectional image 910 by the process of step S <b> 6 in FIG. 7.

図14に示すように、境界ライン950は連続した曲線とならず、欠落領域が存在する場合がある。この欠落領域は、断面画像910上のノイズの影響を避けるために用いた特定要素920を抽出する際の第1の要素抽出閾値及び第1のライン抽出閾値(ステップS4及びS6参照)が大きすぎたために発生する。   As shown in FIG. 14, the boundary line 950 is not a continuous curve, and a missing region may exist. In this missing region, the first element extraction threshold and the first line extraction threshold (see steps S4 and S6) when extracting the specific element 920 used to avoid the influence of noise on the cross-sectional image 910 are too large. It occurs because of

そこで、処理部22は、欠落領域抽出部227において、分布境界ライン抽出部226にて抽出された境界ライン950に欠落があるか判断し、欠落がある場合にはその欠落領域を抽出する(ステップS7)。境界ライン950に欠落がない場合は、処理部22は、処理をステップS11に移行する。   Therefore, the processing unit 22 determines whether or not the boundary line 950 extracted by the distribution boundary line extraction unit 226 is missing in the missing region extraction unit 227, and extracts the missing region if there is a lack (step) S7). If the boundary line 950 is not missing, the processing unit 22 moves the process to step S11.

そして、処理部22は、欠落領域抽出部227にて欠落領域を抽出すると、欠落領域特定要素抽出部228において、断面画像上にて欠落領域抽出部227にて抽出された欠落領域において、第1の要素抽出閾値より小さい値の閾値格納部222からの第2の要素抽出閾値により、形状格納部221からの形状モデルに対応する形状である測定対象Sの特定形状を有する特定要素を抽出する(ステップS8)。   Then, when the missing area is extracted by the missing area extracting unit 227, the processing unit 22 first extracts the missing area extracted by the missing area extracting unit 227 on the cross-sectional image by the missing area specifying element extracting unit 228. The specific element having the specific shape of the measuring object S that is the shape corresponding to the shape model from the shape storage unit 221 is extracted by the second element extraction threshold value from the threshold value storage unit 222 having a value smaller than the element extraction threshold value ( Step S8).

図15は図7のステップS8により抽出された特定要素の一例を示す図である。第2の要素抽出閾値を適用した方向別微分フィルタ(図9参照)によるステップS9の処理によって、図15に示すように、特定要素抽出部224は、断面画像910上の境界ライン950の欠落領域にて、例えばJ字形状の特定要素921を抽出する。   FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the specific element extracted in step S8 of FIG. As illustrated in FIG. 15, the specific element extraction unit 224 causes the missing region of the boundary line 950 on the cross-sectional image 910 by the process of step S <b> 9 by the direction-specific differential filter (see FIG. 9) to which the second element extraction threshold is applied. Then, for example, a J-shaped specific element 921 is extracted.

次に、処理部22は、欠落領域特定要素分布算出部229において、欠落領域特定要素抽出部228にて抽出した特定要素の占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出する(ステップS9)。   Next, in the missing region specific element distribution calculation unit 229, the processing unit 22 quantifies the degree of occupation of the specific element extracted by the missing region specific element extraction unit 228 and calculates it as a point distribution of the specific element (step S9). ).

このステップS9の処理は、上述したステップS5と同じ処理なので説明は省略する(図12及び図13参照)。   Since the process in step S9 is the same as that in step S5 described above, description thereof is omitted (see FIGS. 12 and 13).

そして、処理部22は、欠落領域分布境界ライン抽出部230において、第1のライン抽出閾値より小さい値の閾値格納部222からの第2のライン抽出閾値により、欠落領域特定要素分布算出部229にて算出された特定要素のポイント分布の境界ラインを抽出する(ステップS10)。   Then, in the missing region distribution boundary line extraction unit 230, the processing unit 22 causes the missing region specifying element distribution calculation unit 229 to use the second line extraction threshold value from the threshold storage unit 222 having a value smaller than the first line extraction threshold value. The boundary line of the point distribution of the specific element calculated in this way is extracted (step S10).

具体的には、欠落領域分布境界ライン抽出部230は、欠落領域特定要素分布算出部229にて算出された特定要素の分布であるポイント分布に対して、第2のライン抽出閾値を適用してステップS4にて説明した方向別微分フィルタ(図9参照)を用いてポイント分布、すなわち特定要素の分布のエッジ強度及びエッジ方向を抽出する。   Specifically, the missing region distribution boundary line extraction unit 230 applies the second line extraction threshold to the point distribution that is the distribution of the specific element calculated by the missing region specific element distribution calculation unit 229. The point distribution, that is, the edge strength and the edge direction of the distribution of the specific element are extracted using the direction-specific differential filter (see FIG. 9) described in step S4.

図16は図7のステップS10により抽出された特定要素の分布の欠落領域での境界ラインの一例を示す図である。図16に示すように、欠落領域分布境界ライン抽出部230は、図7のステップS10の処理により、断面画像910上の欠落領域にて特定要素921の境界である境界ライン951を抽出することになる。   FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a boundary line in the missing region of the distribution of the specific element extracted in step S10 of FIG. As shown in FIG. 16, the missing region distribution boundary line extraction unit 230 extracts a boundary line 951 that is a boundary of the specific element 921 in the missing region on the cross-sectional image 910 by the process of step S <b> 10 in FIG. 7. Become.

次に、処理部22は、合成画像生成部231において、特定要素分布算出部225が算出した特定要素、分布境界ライン抽出部226が抽出した境界ライン、欠落領域特定要素分布算出部229が算出した特定要素及び欠落領域分布境界ライン抽出部230が抽出した境界ラインをそれぞれ画像化して合成した合成画像を生成し、表示制御部236に出力する(ステップS11)。   Next, in the composite image generation unit 231, the processing unit 22 calculates the specific element calculated by the specific element distribution calculation unit 225, the boundary line extracted by the distribution boundary line extraction unit 226, and the missing region specific element distribution calculation unit 229. A specific image and the boundary line extracted by the missing region distribution boundary line extraction unit 230 are imaged and combined to generate a combined image, which is output to the display control unit 236 (step S11).

図17は図7のステップS11により生成された合成画像の表示制御部によるモニタ装置上での表示例を示す図である。表示制御部236は、図17に示すように、断面画像910上に、合成画像生成部231が生成した、特定要素分布算出部225が算出した特定要素920、分布境界ライン抽出部226が抽出した境界ライン950、欠落領域特定要素分布算出部229が算出した特定要素921及び欠落領域分布境界ライン抽出部230が抽出した境界ライン951を選択的に重畳してモニタ装置500に表示させる。   FIG. 17 is a diagram showing a display example on the monitor device by the display controller of the composite image generated in step S11 of FIG. As shown in FIG. 17, the display control unit 236 extracts the specific element 920 generated by the specific element distribution calculation unit 225 and the distribution boundary line extraction unit 226 generated by the composite image generation unit 231 on the cross-sectional image 910. The boundary line 950, the specific element 921 calculated by the missing region specific element distribution calculating unit 229, and the boundary line 951 extracted by the missing region distribution boundary line extracting unit 230 are selectively superimposed and displayed on the monitor device 500.

このように本実施形態では、第1の要素抽出閾値を用いて特定要素を抽出し、該特定要素を数値化してそのポイント分布を求め、第1のライン抽出閾値を用いて特定要素の境界ラインを抽出し、さらに検出した特定要素、及び境界ラインをモニタ装置500等に表示することも可能であるため、層構造を有する計測対象Sの特定要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することが可能となり、計測対象Sの構造情報を適切に判断、診断することができる。   As described above, in this embodiment, a specific element is extracted using the first element extraction threshold, the specific element is quantified to obtain the point distribution, and the boundary line of the specific element is calculated using the first line extraction threshold. And the detected specific element and the boundary line can be displayed on the monitor device 500 or the like, so that the specific element of the measurement target S having a layer structure is appropriately extracted and each specific structural element is Can be detected, and the structural information of the measurement object S can be appropriately determined and diagnosed.

さらに、本実施形態では、第1のライン抽出閾値を用いて特定要素の境界ラインに欠落領域が生じた場合には、第1の要素抽出閾値より小さい値の第2の要素抽出閾値を用いて欠落領域での特定要素を抽出し、該欠落領域での特定要素を数値化してそのポイント分布を求め、第1のライン抽出閾値より小さい値の第2のライン抽出閾値を用いて欠落領域での特定要素の境界ラインを抽出することが可能であるため、より詳細に、層構造を有する計測対象Sの特定要素を適切に抽出すると共に、該特定構造要素毎の領域を検出することができる。   Furthermore, in this embodiment, when a missing region occurs in the boundary line of a specific element using the first line extraction threshold, the second element extraction threshold having a value smaller than the first element extraction threshold is used. The specific element in the missing area is extracted, the specific element in the missing area is quantified to obtain the point distribution, and the second line extraction threshold having a value smaller than the first line extraction threshold is used. Since it is possible to extract the boundary line of the specific element, it is possible to appropriately extract the specific element of the measurement target S having the layer structure and to detect the area for each specific structural element.

なお、本実施形態においては、処理部22は、断面画像抽出部223において上記図7にて説明した処理を光立体構造像のすべての断面に対して実行することにより、光立体構造像において特定要素及び境界ラインが抽出できるので、図18に示すように、生体組織の表面に平行な断面画像において特定要素及び境界ラインを合成しモニタ装置500に表示することもできる。   In the present embodiment, the processing unit 22 performs the processing described with reference to FIG. 7 on the cross-sectional image extraction unit 223 for all cross-sections of the optical three-dimensional structure image, thereby specifying the optical three-dimensional structure image. Since elements and boundary lines can be extracted, as shown in FIG. 18, specific elements and boundary lines can be synthesized and displayed on the monitor device 500 in a cross-sectional image parallel to the surface of the living tissue.

また、本実施形態においては、図19に示すように、処理部22は、I/F部237による操作制御部32からの設定信号(図5の破線参照)に基づいて、光立体構造像900のスライス面の角度θを設定することもできる。すなわち、断面画像抽出部223は、この設定信号(図5の破線参照)によってスライス面の角度θに応じた複数の断面を抽出し、断面毎に特定要素を抽出する。なお、この場合、形状格納部221は、I/F部237による操作制御部32からの指定信号(図5の破線参照)に基づいて、該断面の生体表面に対するスライス面の角度に応じて、抽出対象とする特定要素の形状を切替える。   In the present embodiment, as illustrated in FIG. 19, the processing unit 22 is based on a setting signal (see a broken line in FIG. 5) from the operation control unit 32 by the I / F unit 237, and the optical stereoscopic structure image 900. The angle θ of the slice plane can also be set. That is, the cross-sectional image extraction unit 223 extracts a plurality of cross sections corresponding to the angle θ of the slice plane by using this setting signal (see the broken line in FIG. 5), and extracts specific elements for each cross section. In this case, the shape storage unit 221 is based on the designation signal (see the broken line in FIG. 5) from the operation control unit 32 by the I / F unit 237 according to the angle of the slice plane with respect to the biological surface of the cross section. Switch the shape of a specific element to be extracted.

(変形例)
なお、本実施形態では、形状格納部221は、計測対象Sが生体組織の場合、予め想定する病変部の進行度に応じて、特定要素の位置や形状をデータベースとして登録するようにしてもよい。
(Modification)
In the present embodiment, when the measurement target S is a living tissue, the shape storage unit 221 may register the position and shape of the specific element as a database according to the advancement degree of the lesioned portion assumed in advance. .

この場合、処理部22は、まず、断層画像全域に対して正常部を想定した特定要素V0(例えば形状がU字形状の特定要素920)の検出を行い、特定要素V0の欠落部分において、進行度が小の病変部を想定した特定要素Vi(例えば形状がJ字形状の特定要素921)の検出を行い、さらに、特定要素Vi(特定要素921)の欠落部分(図20参照)において、進行度が大の病変部を想定した特定要素Vj(例えば形状がV字形状の特定要素922)探索に進む(図21参照)。このとき、重大な病変部の探索に演算量が大となる抽出処理を適用する。このような処理を実行することにより、特定要素を段階的に絞込み、演算時間の効率化と抽出精度を向上させることが可能となる。   In this case, the processing unit 22 first detects a specific element V0 (for example, a specific element 920 whose shape is U-shaped) assuming a normal part over the entire tomographic image, and proceeds in a missing portion of the specific element V0. A specific element Vi (for example, a specific element 921 having a J-shape) is detected assuming a lesion having a small degree, and further, progress is made in a missing part (see FIG. 20) of the specific element Vi (specific element 921). The process proceeds to search for a specific element Vj (for example, a specific element 922 having a V-shape) assuming a lesion having a high degree (see FIG. 21). At this time, an extraction process with a large calculation amount is applied to search for a serious lesion. By executing such processing, it is possible to narrow down specific elements step by step and improve the efficiency of calculation time and the extraction accuracy.

なお、処理部22は、特定要素の存在する比率をポイント化する際に、進行度I用の特定要素Vi(特定要素921)のポイント分布密度を正とし、隣接する進行度J用の特定要素Vj(特定要素922)のポイント分布密度を負とし、その合計値を求めて、合計値のポイントを微分して境界ラインを求めるようにしてもよい。   When the processing unit 22 points the ratio of the specific element, the processing unit 22 sets the point distribution density of the specific element Vi (specific element 921) for the progress degree I as positive, and the specific element for the adjacent progress degree J The point distribution density of Vj (specific element 922) may be negative, the total value thereof may be obtained, and the boundary line may be obtained by differentiating the points of the total value.

第2の実施形態:
第2の実施形態は、第1の実施の形態とほとんど同じであるので、異なる点のみ説明し同一の構成には同じ符号を付し、説明は省略する。
Second embodiment:
Since the second embodiment is almost the same as the first embodiment, only different points will be described, and the same components will be denoted by the same reference numerals, and description thereof will be omitted.

図22は第2の実施形態の処理部の構成を示すブロック図である。図22に示すように、本実施形態の処理部22は、光立体構造像生成部220、形状格納部221、閾値格納部222、断面画像抽出部223、特定要素抽出部224、特定要素分布算出部225、分布境界ライン抽出部226、欠落領域抽出部227、探索領域設定手段及び探索領域内要素抽出手段としての探索領域特定要素抽出部240、探索領域内分布算出手段としての探索領域特定要素分布算出部241、確度判定手段としての確度算出部242、探索領域内境界ライン抽出手段及び境界候補ライン抽出手段としての分布境界候補ライン抽出部243、境界ライン決定部244、基準断面画像抽出手段としての基準断面画像抽出部245、境界ライン補正手段としてのライン補正部246、合成画像生成部231、表示制御部236、I/F部237とを備えて構成される。なお、境界候補ライン抽出手段は、境界ライン決定部244を含んで構成される。その他の構成は第1の実施形態と同じである。   FIG. 22 is a block diagram illustrating a configuration of a processing unit according to the second embodiment. As illustrated in FIG. 22, the processing unit 22 of the present embodiment includes an optical three-dimensional structure image generation unit 220, a shape storage unit 221, a threshold storage unit 222, a cross-sectional image extraction unit 223, a specific element extraction unit 224, and a specific element distribution calculation. Unit 225, distribution boundary line extraction unit 226, missing region extraction unit 227, search region specification element extraction unit 240 as search region setting means and search region element extraction means, and search region specification element distribution as search region distribution calculation means Calculation unit 241, accuracy calculation unit 242 as accuracy determination unit, distribution boundary candidate line extraction unit 243 as search area boundary line extraction unit and boundary candidate line extraction unit, boundary line determination unit 244, reference cross-section image extraction unit Reference cross-sectional image extraction unit 245, line correction unit 246 as boundary line correction means, composite image generation unit 231, display control unit 236 It constructed an I / F section 237. The boundary candidate line extraction unit includes a boundary line determination unit 244. Other configurations are the same as those of the first embodiment.

探索領域特定要素抽出部240は、欠落領域抽出部227が抽出した欠落領域に所定の探索領域を設定し、該探索領域において第1の要素抽出閾値より小さい値の閾値格納部222からの第2の要素抽出閾値により、形状格納部221からの形状モデルに対応する形状である測定対象Sの特定形状を有する特定要素を抽出するものである。   The search area specifying element extraction unit 240 sets a predetermined search area in the missing area extracted by the missing area extraction unit 227, and the second value from the threshold storage unit 222 having a value smaller than the first element extraction threshold in the search area. With this element extraction threshold, a specific element having a specific shape of the measuring object S that is a shape corresponding to the shape model from the shape storage unit 221 is extracted.

探索領域特定要素分布算出部241は、探索領域特定要素抽出部240にて抽出した特定要素の探索領域での占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出するものである。   The search area specific element distribution calculation unit 241 quantifies the degree of occupancy in the search area of the specific element extracted by the search area specific element extraction unit 240 and calculates it as a point distribution of the specific element.

分布境界候補ライン抽出部243は、第1のライン抽出閾値より小さい値の閾値格納部222からの第2のライン抽出閾値により、探索領域特定要素分布算出部241にて算出された特定要素のポイント分布の複数の境界候補ラインを抽出するものである。   The distribution boundary candidate line extraction unit 243 uses the second line extraction threshold value from the threshold value storage unit 222 having a value smaller than the first line extraction threshold value to determine the specific element point calculated by the search region specific element distribution calculation unit 241. A plurality of boundary candidate lines of the distribution are extracted.

確度算出部242は、前記探索領域特定要素抽出部240及び前記分布境界候補ライン抽出部243にて抽出した特定要素及び複数の境界候補ラインの確度を所定パラメータにより算出するものである。   The accuracy calculation unit 242 calculates the accuracy of the specific element and the plurality of boundary candidate lines extracted by the search region specific element extraction unit 240 and the distribution boundary candidate line extraction unit 243 using predetermined parameters.

境界ライン決定部244は、確度算出部242にて算出した特定要素及び境界候補ラインの確度に基づいて、複数の境界候補ラインから境界ラインを決定するものである。   The boundary line determination unit 244 determines a boundary line from a plurality of boundary candidate lines based on the specific element calculated by the accuracy calculation unit 242 and the accuracy of the boundary candidate line.

基準断面画像抽出部245は、確度算出部242にて算出した特定要素及び境界ラインの確度及び該確度に関連付けられている断面画像を読み出し、確度が最大である特定要素からなる境界ラインを有する前記断面画像を基準断面画像として抽出するものである。   The reference cross-sectional image extraction unit 245 reads the accuracy of the specific element and the boundary line calculated by the accuracy calculation unit 242 and the cross-sectional image associated with the accuracy, and has the boundary line including the specific element having the maximum accuracy. A cross-sectional image is extracted as a reference cross-sectional image.

ライン補正部246は、前記基準断面画像に隣接する隣接断面画像において欠落領域があると判定された場合、基準断面画像の境界ラインより隣接断面画像の境界ラインを補正し、補正した隣接断面画像の境界ラインを画像合成部232に出力するものである。   When it is determined that there is a missing region in the adjacent cross-sectional image adjacent to the reference cross-sectional image, the line correction unit 246 corrects the boundary line of the adjacent cross-sectional image from the boundary line of the reference cross-sectional image, and the corrected adjacent cross-sectional image The boundary line is output to the image composition unit 232.

このように構成された本実施形態の作用を図23のフローチャートを用いて説明する。図23は図22の処理部の作用の流れを示すフローチャートである。 図23に示すように、本実施形態の処理部22は、第1の実施形態で説明したステップS1〜S6の処理を実行した(ステップS31)後、欠落領域抽出部227において、分布境界ライン抽出部226にて抽出された境界ライン950に欠落があるか判断し、欠落がある場合にはその欠落領域を抽出する(ステップS7)。境界ライン950に欠落がない場合は、処理部22は、処理をステップS38に移行する。   The operation of the present embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. FIG. 23 is a flowchart showing a flow of operation of the processing unit of FIG. As illustrated in FIG. 23, the processing unit 22 of the present embodiment performs the processing of steps S1 to S6 described in the first embodiment (step S31), and then the distribution boundary line extraction is performed in the missing region extraction unit 227. It is determined whether the boundary line 950 extracted by the unit 226 is missing, and if there is a missing, the missing area is extracted (step S7). When there is no omission in the boundary line 950, the processing unit 22 proceeds to step S38.

そして、境界ライン950に欠落があると判断すると、処理部22は、探索領域特定要素抽出部240にて欠落領域抽出部227が抽出した欠落領域に所定の探索領域を設定し(ステップS32)、さらに探索領域特定要素抽出部240にて該探索領域において第1の要素抽出閾値より小さい値の閾値格納部222からの第2の要素抽出閾値により、形状格納部221からの形状モデルに対応する形状である測定対象Sの特定形状を有する特定要素を抽出する(ステップS33)。   When determining that the boundary line 950 is missing, the processing unit 22 sets a predetermined search area in the missing area extracted by the missing area extraction unit 227 in the search area specifying element extraction unit 240 (step S32). Further, the shape corresponding to the shape model from the shape storage unit 221 is determined by the search region specifying element extraction unit 240 based on the second element extraction threshold value from the threshold value storage unit 222 having a value smaller than the first element extraction threshold value in the search region. A specific element having a specific shape of the measuring object S is extracted (step S33).

図24は図22の探索領域特定要素抽出部によって設定される探索領域を示す図であり、図25は図22の探索領域特定要素抽出部によって抽出された探索領域の特定要素を示す図である。具体的には、ステップS32において、探索領域特定要素抽出部240は、図24に示すように、断面画像910上において例えばU字形状の特定要素920の境界ライン950の欠落領域に所定の大きさの探索領域970を設定する。さらに、ステップS33において、探索領域特定要素抽出部240は、探索領域970において、第1の要素抽出閾値より小さい値の閾値格納部222からの第2の要素抽出閾値により、例えばJ字形状の特定要素921を抽出する。   24 is a diagram showing search areas set by the search area specifying element extraction unit in FIG. 22, and FIG. 25 is a diagram showing specific elements in the search area extracted by the search area specifying element extraction unit in FIG. . Specifically, in step S32, as shown in FIG. 24, the search area specifying element extraction unit 240 has a predetermined size in the missing area of the boundary line 950 of the U-shaped specific element 920 on the cross-sectional image 910, for example. The search area 970 is set. Further, in step S33, the search area specifying element extraction unit 240 specifies, for example, a J-shape in the search area 970 by using the second element extraction threshold value from the threshold storage unit 222 having a value smaller than the first element extraction threshold value. Element 921 is extracted.

次に、処理部22は、探索領域特定要素分布算出部241によって探索領域特定要素分布算出部241は、探索領域特定要素抽出部240にて抽出した特定要素の探索領域での占有度を数値化して、特定要素のポイント分布として算出する(ステップS34)。   Next, the processing unit 22 causes the search region specific element distribution calculation unit 241 to digitize the degree of occupation of the specific element extracted by the search region specific element extraction unit 240 in the search region. Then, the point distribution of the specific element is calculated (step S34).

なお、第1の実施形態では、特定要素の分布を算出する際に、所定の大きさのブロック領域930を設定し、断面画像910の全域にわたり、断面画像910の画素単位にてブロック領域930を移動させたが(図12参照)、本実施形態では、所定の大きさのブロック領域930を探索領域内のみ移動させて特定要素の分布を算出するので、第1の実施形態に比べて算出効率を飛躍的に向上させることが可能となっている。   In the first embodiment, when calculating the distribution of the specific element, a block area 930 having a predetermined size is set, and the block area 930 is set in units of pixels of the cross-sectional image 910 over the entire cross-sectional image 910. Although it has been moved (see FIG. 12), in this embodiment, the distribution of specific elements is calculated by moving the block area 930 of a predetermined size only within the search area, so that the calculation efficiency is higher than that of the first embodiment. Can be dramatically improved.

図26は図22の分布境界候補ライン抽出部によって抽出される複数の境界候補ラインを示す図である。   FIG. 26 is a diagram showing a plurality of boundary candidate lines extracted by the distribution boundary candidate line extraction unit of FIG.

処理部22は、分布境界候補ライン抽出部243にて、第1のライン抽出閾値より小さい値の閾値格納部222からの第2のライン抽出閾値により、図26に示すように、探索領域特定要素分布算出部241にて算出された特定要素の分布の複数の境界候補ライン980a、980bを抽出する(ステップS35)。   The processing unit 22 uses the second line extraction threshold value from the threshold value storage unit 222 having a value smaller than the first line extraction threshold value in the distribution boundary candidate line extraction unit 243, as shown in FIG. A plurality of boundary candidate lines 980a and 980b of the distribution of the specific element calculated by the distribution calculation unit 241 are extracted (step S35).

続いて、処理部22は、確度算出部242において、前記探索領域特定要素抽出部240及び前記分布境界候補ライン抽出部243にて抽出した特定要素及び複数の境界候補ラインの確度を所定パラメータにより算出する(ステップS36)。パラメータの一例としては、
(1)特定要素の確度に対するパラメータ:特定要素の輪郭のエッジ強度/個数/密度
(2)境界ラインの確度に対するパラメータ:ポイント分布の点数の微分フィルタ出力の強度累算
がある。
Subsequently, in the accuracy calculation unit 242, the processing unit 22 calculates the accuracy of the specific element and the plurality of boundary candidate lines extracted by the search region specific element extraction unit 240 and the distribution boundary candidate line extraction unit 243 using predetermined parameters. (Step S36). An example of a parameter is
(1) Parameter for accuracy of specific element: edge strength / number / density of contour of specific element (2) Parameter for accuracy of boundary line: strength accumulation of differential filter output of point distribution score.

なお、境界ラインに対し、別の評価基準パラメータで、確度を修正する。例えば、曲率の分布/フラクタル次元/周波数分布等の特徴を用いて、正常部の特性(対象サンプル中の強い信号部分のライン/データベースにあるサンプル)とのずれに応じた評価基準パラメータにより境界ラインの確度を修正する。   The accuracy is corrected with another evaluation standard parameter for the boundary line. For example, using features such as curvature distribution / fractal dimension / frequency distribution, boundary lines based on evaluation standard parameters corresponding to deviations from characteristics of normal parts (lines of strong signal parts in the target sample / samples in the database) Correct the accuracy.

図27は図22の境界ライン決定部によって決定される境界ラインを示す図である。     FIG. 27 is a diagram showing boundary lines determined by the boundary line determination unit in FIG.

そして、処理部22は、境界ライン決定部244において、確度算出部242にて算出した特定要素及び境界候補ラインの確度に基づいて、図27に示すように、複数の境界候補ライン980a、980bから、例えば境界候補ライン980aを境界ライン980に決定する(ステップS37)。   Then, the processing unit 22 uses a plurality of boundary candidate lines 980a and 980b based on the specific elements calculated by the accuracy calculation unit 242 and the accuracy of the boundary candidate lines in the boundary line determination unit 244, as shown in FIG. For example, the boundary candidate line 980a is determined as the boundary line 980 (step S37).

次に、処理部22は、I/F部237を介した操作制御部32からの指示信号に基づき、基準断層画像抽出するかどうか判断する(ステップS38)。処理部22は、基準断層画像抽出する場合は処理をステップS39に移行し、基準断層画像抽出する場合は処理をステップS11に移行する。   Next, the processing unit 22 determines whether to extract a reference tomographic image based on an instruction signal from the operation control unit 32 via the I / F unit 237 (step S38). The processing unit 22 moves the process to step S39 when extracting the reference tomographic image, and moves the process to step S11 when extracting the reference tomographic image.

図28は図22の基準断面画像抽出部が基準断面画像を抽出するための複数の断面画像を示す図である。また、図29は図28にて抽出された基準断面画像を示す図、図30は図29の基準断面画像に隣接する欠落領域を有する断面画像を示す図である。   FIG. 28 is a diagram showing a plurality of cross-sectional images for the reference cross-sectional image extraction unit of FIG. 22 to extract the reference cross-sectional images. 29 is a diagram showing the reference cross-sectional image extracted in FIG. 28, and FIG. 30 is a diagram showing a cross-sectional image having a missing region adjacent to the reference cross-sectional image of FIG.

処理部22は、ステップS39において、基準断面画像抽出部234に確度算出部242にて算出した確度及び該確度に関連付けられている、図28に示す複数の断面画像より、確度が最大である特定要素及び境界候補ラインを有する、図29に示す断面画像920(I)を基準断面画像として抽出する。   In step S39, the processing unit 22 identifies the accuracy calculated by the accuracy calculation unit 242 in the reference cross-sectional image extraction unit 234 and the accuracy that is the maximum from the plurality of cross-sectional images illustrated in FIG. A cross-sectional image 920 (I) shown in FIG. 29 having elements and boundary candidate lines is extracted as a reference cross-sectional image.

さらに、処理部22は、ステップS39において、断面画像920(I)に隣接する断面画像920(I+1)において、図30に示すように、特定境界層の欠落領域があった場合は、ライン補正部246にて基準断面920(I)における抽出済み境界ラインに基づいて断面画像920(I+1)に探索範囲を設定し断面画像920(I+1)の境界ラインの補正処理を行う。その次に隣接する断面画像920(I+2)についても同様に、基準断面画像を断面画像950(I+1)に置き換えて、基準断面画像における抽出済み境界ラインに探索範囲を設定して断面画像920(I+2)の境界ラインの補正処理を行う。なお、ステップS39において設定される探索領域970は、ステップS32にて設定される探索領域970(図24参照)よりも小さい領域となっている。   Further, in step S39, when the cross-sectional image 920 (I + 1) adjacent to the cross-sectional image 920 (I) has a missing area of the specific boundary layer as shown in FIG. At 246, a search range is set in the cross-sectional image 920 (I + 1) based on the extracted boundary line in the reference cross-section 920 (I), and the boundary line of the cross-sectional image 920 (I + 1) is corrected. Similarly, for the next adjacent cross-sectional image 920 (I + 2), the reference cross-sectional image is replaced with the cross-sectional image 950 (I + 1), the search range is set in the extracted boundary line in the reference cross-sectional image, and the cross-sectional image 920 (I + 2) is set. ) Boundary line correction processing is performed. Note that the search area 970 set in step S39 is smaller than the search area 970 (see FIG. 24) set in step S32.

その後、処理部22は、第1の実施形態で説明したステップS11の処理を実行する。   Thereafter, the processing unit 22 executes the process of step S11 described in the first embodiment.

このように本実施の形態では、第1の実施の形態の効果に加え、欠落領域がある場合には所定の大きさの探索領域970を設定し、この探索領域のみにて特定要素及び境界ラインを抽出するので、演算速度を向上させることができる。   As described above, in this embodiment, in addition to the effects of the first embodiment, when there is a missing area, a search area 970 having a predetermined size is set, and the specific element and the boundary line are set only in this search area. Therefore, the calculation speed can be improved.

以上、本発明の光構造観察装置について詳細に説明したが、本発明は、以上の例には限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変形を行ってもよいのはもちろんである。   Although the optical structure observation apparatus of the present invention has been described in detail above, the present invention is not limited to the above examples, and various improvements and modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Of course.

10…画像診断装置、22…処理部、100…内視鏡、200…内視鏡プロセッサ、220…光立体構造像生成部、221…形状格納部、222…閾値格納部、223…断面画像抽出部、224…特定要素抽出部、225…特定要素分布算出部、226…分布境界ライン抽出部、227…欠落領域抽出部、228…欠落領域特定要素抽出部、229…欠落領域特定要素分布算出部、230…欠落領域分布境界ライン抽出部、231…合成画像生成部、236…表示制御部、237…I/F部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image diagnostic apparatus, 22 ... Processing part, 100 ... Endoscope, 200 ... Endoscope processor, 220 ... Optical three-dimensional structure image generation part, 221 ... Shape storage part, 222 ... Threshold storage part, 223 ... Cross-sectional image extraction , 224 ... specific element extraction unit, 225 ... specific element distribution calculation unit, 226 ... distribution boundary line extraction unit, 227 ... missing region extraction unit, 228 ... missing region specific element extraction unit, 229 ... missing region specific element distribution calculation unit , 230 ... Missing region distribution boundary line extraction unit, 231 ... Composite image generation unit, 236 ... Display control unit, 237 ... I / F unit

Claims (13)

低干渉光を用いて層構造を有する計測対象の深さ方向である第1の方向と該第1の方向に直交する第2の方向から成るスキャン面を走査して得られる前記計測対象の光構造情報を、前記スキャン面に略直交する方向である第3の方向に沿って位置をずらしながら複数取得して、取得した複数の前記光構造情報に基づいて光立体構造画像を構築する光構造観察装置において、
複数の所定の閾値を記憶している閾値記憶手段と、
前記光立体構造像の前記第1の方向を有する断面画像上にて前記閾値記憶手段からの第1の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する要素抽出手段と、
前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出する分布算出手段と、
前記閾値記憶手段からの第1のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する境界ライン抽出手段と、
を備えたことを特徴とする光構造観察装置。
The light of the measurement object obtained by scanning a scan plane composed of a first direction which is a depth direction of the measurement object having a layer structure and a second direction orthogonal to the first direction using low interference light. An optical structure that obtains a plurality of structure information while shifting the position along a third direction that is a direction substantially orthogonal to the scan plane, and constructs an optical three-dimensional structure image based on the obtained plurality of the optical structure information In the observation device,
Threshold storage means for storing a plurality of predetermined thresholds;
Element extraction means for extracting a specific element having a specific shape by a first element extraction threshold value from the threshold value storage means on a cross-sectional image having the first direction of the optical three-dimensional structure image;
A distribution calculating means for calculating a distribution of the specific element on the cross-sectional image;
Boundary line extraction means for extracting a boundary line of the distribution of the specific element according to a first line extraction threshold from the threshold storage means;
An optical structure observation apparatus comprising:
前記境界ラインが欠落している欠落領域を抽出する欠落領域抽出手段と、
前記欠落領域において第1の要素抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第2の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する欠落領域内要素抽出手段と、
前記欠落領域での前記特定要素の分布を算出する欠落領域内分布算出手段と、
前記第1のライン抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第2のライン抽出閾値により前記欠落領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する欠落領域内境界ライン抽出手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の光構造観察装置。
A missing area extracting means for extracting a missing area where the boundary line is missing;
A missing area element extracting means for extracting a specific element having a specific shape by a second element extraction threshold value from the threshold value storage means having a value smaller than a first element extraction threshold value in the missing area;
A distribution calculation means for calculating the distribution of the specific element in the missing area;
A missing area boundary line extracting means for extracting a boundary line of the distribution of the specific element in the missing area by a second line extraction threshold from the threshold storage means having a value smaller than the first line extraction threshold;
The optical structure observation apparatus according to claim 1, further comprising:
前記境界ラインが欠落している欠落領域を抽出する欠落領域抽出手段と、
前記欠落領域に所定の探索領域を設定する探索領域設定手段と、
前記探索領域において第1の要素抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第2の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する探索領域内要素抽出手段と、
前記探索領域での前記特定要素の分布を算出する探索領域内分布算出手段と、
前記第1のライン抽出閾値より小さい値の前記閾値記憶手段からの第2のライン抽出閾値により前記探索領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する探索領域内境界ライン抽出手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の光構造観察装置。
A missing area extracting means for extracting a missing area where the boundary line is missing;
Search area setting means for setting a predetermined search area in the missing area;
A search area element extraction means for extracting a specific element having a specific shape by a second element extraction threshold value from the threshold value storage means having a value smaller than a first element extraction threshold value in the search area;
A search area distribution calculating means for calculating a distribution of the specific element in the search area;
Search area boundary line extraction means for extracting a boundary line of the distribution of the specific element in the search area by a second line extraction threshold value from the threshold value storage means having a value smaller than the first line extraction threshold value;
The optical structure observation apparatus according to claim 1, further comprising:
前記探索領域内境界ライン抽出手段は、
前記探索領域内分布算出手段にて算出した前記特定要素に基づき、前記第2のライン抽出閾値により前記探索領域での前記特定要素の分布の複数の境界候補ラインを抽出する境界候補ライン抽出手段と、
前記探索領域内分布算出手段にて算出した前記特定要素の確度及び前記境界候補ライン抽出手段にて抽出した前記複数の境界候補ラインの確度の少なくとも一方の確度を所定パラメータにより判定する確度判定手段と、をさらに備え、
前記確度判定手段にて判定した確度が最大である前記特定要素及び境界候補ラインの少なくとも一方に基づき、前記探索領域での前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する
ことを特徴とする請求項3に記載の光構造観察装置。
The search area boundary line extraction means comprises:
Boundary candidate line extraction means for extracting a plurality of boundary candidate lines of the distribution of the specific element in the search area by the second line extraction threshold based on the specific element calculated by the search area distribution calculation means; ,
Accuracy determination means for determining the accuracy of at least one of the accuracy of the specific element calculated by the intra-search area distribution calculation means and the accuracy of the plurality of boundary candidate lines extracted by the boundary candidate line extraction means by a predetermined parameter; Further comprising
The boundary line of the distribution of the specific element in the search region is extracted based on at least one of the specific element and the boundary candidate line having the maximum accuracy determined by the accuracy determination means. The optical structure observation apparatus according to 1.
前記確度判定手段にて判定した確度が最大である前記境界ラインを有する前記断面画像を基準断面画像として抽出する基準断面画像抽出手段と、
前記基準断面画像に隣接する隣接断面画像において、前記欠落領域があると判定された場合、前記隣接断面画像上に前記基準断面画像の前記境界ラインに基づくあらたな探索領域を設定し、前記特定要素及び前記境界ラインの少なくとも一方を補正する境界ライン補正手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項4に記載の光構造観察装置。
Reference cross-sectional image extraction means for extracting the cross-sectional image having the boundary line with the maximum accuracy determined by the accuracy determination means as a reference cross-sectional image;
In the adjacent cross-sectional image adjacent to the reference cross-sectional image, when it is determined that there is the missing region, a new search region based on the boundary line of the reference cross-sectional image is set on the adjacent cross-sectional image, and the specific element And boundary line correction means for correcting at least one of the boundary lines;
The optical structure observation apparatus according to claim 4, further comprising:
前記特定要素の画像及び前記境界ラインの画像を生成し、前記断面画像と合成する画像合成手段
をさらに備えたことを特徴とする請求項1ないし5のいずれか1つに記載の光構造観察装置。
The optical structure observation apparatus according to claim 1, further comprising: an image synthesis unit that generates an image of the specific element and an image of the boundary line and synthesizes the image with the cross-sectional image. .
前記特定形状の複数種類の形状情報を予め記憶し、前記形状情報を前記要素抽出手段に出力する形状情報記憶手段をさらに備え、
前記要素抽出手段は、前記形状情報に基づき前記特定要素を抽出する
ことを特徴とする請求項1ないし6のいずれか1つに記載の光構造観察装置。
Preliminarily storing a plurality of types of shape information of the specific shape, further comprising a shape information storage means for outputting the shape information to the element extraction means,
The optical structure observation apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein the element extraction unit extracts the specific element based on the shape information.
前記計測対象は生体組織であって、前記特定要素は前記生体組織の組織構造要素であって、
前記形状情報記憶手段は、前記生体組織の複数の病変進行度に対応する複数の特定形状を前記要素抽出手段に出力する
ことを特徴とする請求項7に記載の光構造観察装置。
The measurement object is a living tissue, and the specific element is a tissue structure element of the living tissue,
The optical structure observation apparatus according to claim 7, wherein the shape information storage unit outputs a plurality of specific shapes corresponding to a plurality of lesion progress degrees of the biological tissue to the element extraction unit.
前記形状情報記憶手段は、前記複数の特定形状から、低い前記病変進行度に対応する前記特定形状から高い前記病変進行度に対応する前記特定形状を、順次、前記要素抽出手段に出力する
ことを特徴とする請求項8に記載の光構造観察装置。
The shape information storage means sequentially outputs the specific shape corresponding to the high lesion progression degree from the specific shape corresponding to the low lesion progression degree to the element extraction means sequentially from the plurality of specific shapes. 9. The optical structure observation apparatus according to claim 8, wherein
前記光立体構造像の前記断面画像の断面角度を設定する断面角度設定手段を備え、
前記形状情報記憶手段は、前記断面角度に関連する前記特定形状を前記要素抽出手段に出力し、
前記要素抽出手段は、前記光立体構造像の前記断面角度の断面画像上にて前記第1の要素抽出閾値により前記特定形状を有する前記特定要素を抽出する
ことを特徴とする請求項7に記載の光構造観察装置。
A cross-sectional angle setting means for setting a cross-sectional angle of the cross-sectional image of the optical three-dimensional structure image;
The shape information storage means outputs the specific shape related to the cross-sectional angle to the element extraction means,
The said element extraction means extracts the said specific element which has the said specific shape by the said 1st element extraction threshold value on the cross-sectional image of the said cross-sectional angle of the said optical three-dimensional structure image. Optical structure observation device.
前記特定要素及び前記境界ラインは、前記閾値記憶手段からの閾値に基づく所定のエッジ検出処理により抽出される
ことを特徴とする請求項1ないし10のいずれか1つに記載の光構造観察装置。
The optical structure observation apparatus according to claim 1, wherein the specific element and the boundary line are extracted by a predetermined edge detection process based on a threshold value from the threshold value storage unit.
前記境界候補ラインは、前記閾値記憶手段からの閾値に基づく所定のエッジ検出処理により抽出される
ことを特徴とする請求項4ないし10のいずれか1つに記載の光構造観察装置。
The optical structure observation apparatus according to claim 4, wherein the boundary candidate line is extracted by a predetermined edge detection process based on a threshold value from the threshold value storage unit.
低干渉光を用いて層構造を有する計測対象の深さ方向である第1の方向と該第1の方向に直交する第2の方向から成るスキャン面を走査して得られる前記計測対象の光構造情報を、前記スキャン面に略直交する方向である第3の方向に沿って位置をずらしながら複数取得して、取得した複数の前記光構造情報に基づいて光立体構造画像を構築する光構造観察装置の構造情報処理方法において、
前記光立体構造像の前記第1の方向を有する断面画像上にて、複数の所定の閾値を記憶している閾値記憶手段からの第1の要素抽出閾値により特定形状を有する特定要素を抽出する要素抽出ステップと、
前記断面画像上での前記特定要素の分布を算出する分布算出ステップと、
前記閾値記憶手段からの第1のライン抽出閾値により前記特定要素の分布の境界ラインを抽出する境界ライン抽出ステップと、
を備えたことを特徴とする光構造観察装置の構造情報処理方法。
The light of the measurement object obtained by scanning a scan plane composed of a first direction which is a depth direction of the measurement object having a layer structure and a second direction orthogonal to the first direction using low interference light. An optical structure that obtains a plurality of structure information while shifting the position along a third direction that is a direction substantially orthogonal to the scan plane, and constructs an optical three-dimensional structure image based on the obtained plurality of the optical structure information In the structure information processing method of the observation device,
A specific element having a specific shape is extracted by a first element extraction threshold value from a threshold value storage unit that stores a plurality of predetermined threshold values on a cross-sectional image having the first direction of the optical three-dimensional structure image. An element extraction step;
A distribution calculating step of calculating a distribution of the specific element on the cross-sectional image;
A boundary line extraction step of extracting a boundary line of the distribution of the specific element by a first line extraction threshold from the threshold storage means;
A structure information processing method for an optical structure observation apparatus.
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