DE112019007057T5

DE112019007057T5 - Endoskopsystem

Info

Publication number: DE112019007057T5
Application number: DE112019007057.6T
Authority: DE
Inventors: Takao Makino
Original assignee: Hoya Corp
Current assignee: Hoya Corp
Priority date: 2019-03-20
Filing date: 2019-03-20
Publication date: 2021-12-30
Also published as: US20210279498A1; JP7041318B2; CN112469323A; WO2020188825A1; US11612310B2; CN112469323B; JPWO2020188825A1

Abstract

Ein elektronisches Endoskopsystem enthält eine Bildverarbeitungseinheit, die einen numerischen Wert verwendet, um einen Grad eines Erscheinungsmerkmals, das das in einem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes erscheint, unter Verwendung von Bildern zu evaluieren, die mit dem elektronischen Endoskop aufgenommen werden. Die Bildverarbeitungseinheit berechnet für jedes Pixel aus dem Bild einen ersten Pixelevaluierungswert, der einen Grad eines ersten Merkmals anzeigt, das durch eine erste Farbkomponente oder eine erste Form, die in einem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes auftritt, charakterisiert ist und das sich auf die erste Farbkomponente oder die zweite Farbkomponente bezieht, und berechnet einen ersten Repräsentativevaluierungswert, der sich auf das erste Merkmal bezieht, durch Integrieren des ersten Pixelevaluierungswertes. Ferner bewertet die Bildverarbeitungseinheit einen Grad eines zweiten Merkmals, das die erste Farbkomponente oder die erste Form mit dem ersten Merkmal teilt.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Endoskopsystem, das eine Bildverarbeitung an einem Bild von biologischem Gewebe durchführt.
Stand der Technik
In einem Läsionsbereich biologischen Gewebes sind verschiedene Schweregrade vorhanden, die von einer Entzündung, die eine rote Farbe in Folge einer ausgedünnten und aufgerauten Schleimhautschicht des biologischen Gewebes aufweist, bis zu einem Ulcus reicht, bei dem die Schleimhautschicht und eine darunter liegende Schicht zerstört worden sind. Beispielsweise ist der Ulcusbereich einer Läsion bei Colitis Ulcerosa (UC) weiß mit weißem Schleim und eitrigem Mukopus, und ein entzündeter Bereich hat eine rote Farbe mit Ödemen und Blutungen. Der Läsionsbereich kann mit einem Endoskopsystem abgebildet und beobachtet werden.
Damit ein Chirurg jedoch in der Lage ist, auf Grundlage von Farbunterschieden in einem mit einem Endoskop erhaltenen Bild einen normalen Bereich und den Läsionsbereich zu identifizieren, benötigt er ein langfristiges Training unter Führung eines Experten. Außerdem ist es selbst für einen erfahrenen Chirurgen nicht einfach, den Läsionsbereich anhand eines geringen Farbunterschieds zu identifizieren, und es ist eine sorgfältige Arbeit erforderlich. Vorzugsweise stellt deshalb das Endoskopsystem ein Bewertungsergebnis bereit, das dadurch erhalten wird, dass ein Läsionsgrad in dem Läsionsbereich objektiv in einen numerischen Wert umgesetzt wird.
Demgegenüber ist ein Endoskopsystem bekannt, das einen Evaluierungswert stabil berechnen kann, indem es Schwankungen in dem Evaluierungswert des entzündeten Bereichs unterdrückt, die durch die Helligkeit des Bildes verursacht werden, und das die Verarbeitungslast bei der Berechnung des Evaluierungswertes verringert (Patentliteratur 1).
Zitatliste
Patentliteratur
Patentliteratur 1: Internationale Veröffentlichung Nr. 2017/057680
Kurzdarstellung der Erfindung
Technisches Problem
Das oben beschriebene Endoskopsystem enthält eine Lichtquellenvorrichtung, die ein Objekt mit Beleuchtungslicht bestrahlt, eine Bilderfassungseinheit, die ein Bild aufnimmt, indem sie einen Bildsensor veranlasst, von dem Objekt reflektiertes Licht zu empfangen, und ein Farbbild erfasst, das mindestens drei oder mehr Farbkomponenten enthält, sowie eine Bewertungseinheit, die ein auf eine Zielkrankheit bezogenes Bewertungsergebnis auf Grundlage eines Winkels erhält, der zwischen einem Liniensegment, welches einen vorbestimmten, in einer Farbebene festgelegten Referenzpunkt und einen Pixelkorrespondenzpunkt innerhalb der Farbebene jedes Pixels verbindet, das das von der Bilderfassungseinheit erfasste Farbbild formt, und einer Referenzachse, die eine Korrelation mit einer Zielkrankheit aufweist, innerhalb der Farbebene gebildet ist, die durch zwei Farbbildkomponenten aus mindestens drei oder mehr Farbkomponenten definiert ist. Die Referenzachse ist so festgelegt, dass sie durch einen vorbestimmten Referenzpunkt geht. Die Referenzachse ist eine Achse, die eine Korrelation mit einer Zielkrankheit aufweist, bei der ein Entzündungsgrad einen vorbestimmten Wert oder kleiner innerhalb der Farbebene hat, und/oder eine Achse, die eine Korrelation mit einer Zielkrankheit aufweist, bei der ein Entzündungsgrad einen vorbestimmten Wert oder größer innerhalb der Farbebene hat. Bei dieser Konfiguration kann ein Entzündungsevaluierungswert stabil berechnet werden, indem Schwankungen in dem Entzündungsevaluierungswert unterdrückt werden, die durch die Helligkeit des Bildes verursacht sind, und es kann eine Verarbeitungslast beim Berechnen des Entzündungsevaluierungswertes reduziert werden.
Bei dem oben beschriebenen Endoskopsystem kann der Grad der Zielerkrankung in Bezug auf die Farbkomponente ausgewertet werden. Handelt es sich beispielsweise bei der Zielkrankheit um eine Entzündung, gibt es in der Nähe des Entzündungsbereichs, der wegen einer ausgedünnten Schleimhautschicht eine rote Farbe aufweist, einen Blutgefäßbereich, der die rote Farbe zeigt, sowie eine Region, welche die rote Farbe zeigt, deren Oberfläche nach einer Blutung mit Blut bedeckt ist, da die Schleimhaut infolge der Entzündung verschwindet. Deshalb liegt ein Nachteil darin, dass der als Entzündungsbereich bewertete Entzündungsevaluierungswert eine Bewertung des Blutgefäßbereichs oder des mit Blut bedeckten Gebietes beinhaltet. In einigen Fällen kann es daher schwierig sein, den Grad der Entzündung unter Verwendung des oben beschriebenen Entzündungsevaluierungswertes zu bewerten.
Zudem variiert ein Grad der Rot-Chromatizität des Blutgefäßes, das in der Nähe des die rote Farbe aufweisenden Entzündungsbereichs und des eine weiße Farbe aufweisenden Ulcusbereichs erscheint, in Abhängigkeit vom Grad der Entzündung und vom Grad des Ulcus. Vorzugsweise wird deshalb der Grad der die Entzündung und das Ulcus enthaltenden Läsion zusammen mit dem Ergebnis der Bewertung der Größe einer Rot-Farbkomponente des Blutgefäßes bewertet. In diesem Fall hat der Blutgefäßbereich eine lineare Form. Es ist deshalb möglich, den Blutgefäßbereich zu erfassen, indem ein linearer Musterabgleich durchgeführt wird. Jedoch sind in vielen Fällen in dem Läsionsbereich in der Nähe des Blutgefäßes mehrere Entzündungen und Ulcera vorhanden. Beispielsweise kann in einigen Fällen der zwischen zwei Ulcera liegende Entzündungsbereich ein Band bilden. In einem solchen Fall kann es von Nachteil sein, wenn ein länglicher und streifenförmiger Abschnitt, der zwischen den beiden Geschwüren liegt, zusätzlich zu dem Blutgefäßbereich durch den linearen Musterabgleich irrtümlicherweise erfasst wird. In einigen Fällen ist es deshalb schwierig, das Ausmaß der Läsion präzise zu bewerten.
Die vorliegende Erfindung zielt deshalb darauf ab, ein Endoskopsystem bereitzustellen, das einen numerischen Wert verwenden kann, um ein Erscheinungsmerkmal, das in einem interessierenden Bereich einer biologischen Probe wie etwa einem Läsionsbereich erscheint, beispielsweise die Bestimmtheit eines Blutgefäßes und die Größe einer durch eine Entzündung verursachten Rot-Farbkomponente zu bewerten.
Lösung des Problems
Ein Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein Endoskopsystem. Das Endoskopsystem umfasst
ein elektronisches Endoskop, das ausgebildet ist, biologisches Gewebes abzubilden,
einen Prozessor mit einer Bildverarbeitungseinheit, die ausgebildet ist, einen numerischen Wert zu verwenden, um einen Grad eines Erscheinungsmerkmals, das in einem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes erscheint, unter Verwendung eines Bildes des interessierenden Bereichs des mit dem elektronischen Endoskop abgebildeten biologischen Gewebes zu bewerten, und
einen Monitor, der ausgebildet ist, Information über den numerischen Wert anzuzeigen.
Die Bildverarbeitungseinheit enthält
eine Merkmalsgrößen-Recheneinheit, die ausgebildet ist, für jedes Pixel aus dem Bild einen ersten Pixelevaluierungswert zu berechnen, der durch eine Farbkomponente oder eine erste Form, die in dem interessierenden Bereich als erstes Merkmal erscheint, charakterisiert ist, wobei der erste Pixelevaluierungswert einen Grad des ersten Merkmals angibt, der sich auf die erste Farbkomponente oder die erste Form bezieht, die durch den interessierenden Bereich angezeigt wird,
eine Repräsentativwert-Recheneinheit, die ausgebildet ist, einen ersten Repräsentativevaluierungswert, der sich auf das erste Merkmal des abgebildeten biologischen Gewebes bezieht, durch Integrieren des ersten Pixelevaluierungswertes jedes Pixels in dem Bild zu berechnen, und
eine Repräsentativwert-Einstelleinheit, die ausgebildet ist, einen Grad eines zweiten Merkmals, das die erste Farbkomponente oder die erste Form mit dem ersten Merkmal teilt und in dem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes erscheint und die Größe des ersten Pixelevaluierungswertes beeinflusst, unter Verwendung einer zweiten Farbkomponente und/oder einer zweiten Form des interessierenden Bereichs zu bewerten und den ersten Repräsentativevaluierungswert auf Grundlage des Ergebnisses der Bewertung des Grads des zweiten Merkmals zu erhöhen oder zu verringern.
Vorzugsweise ist die Repräsentativ-Einstelleinheit ausgebildet, einen Grad eines dritten Merkmals, das die erste Farbkomponente oder die erste Form mit dem ersten Merkmal teilt und in dem interessierenden Bereich erscheint und die Größe des ersten Pixelevaluierungswertes beeinflusst, unter Verwendung einer dritten Farbkomponente und/oder einer dritten Form des interessierenden Bereichs zu bewerten und den ersten Repräsentativevaluierungswert auf Grundlage des Ergebnisses der Bewertung des Grads des zweiten Merkmals und des Ergebnisses der Bewertung des Grads des dritten Merkmals zu erhöhen oder zu verringern.
Vorzugsweise ist der erste Pixelevaluierungswert ein Wert, der dadurch erhalten wird, dass ein Grad einer Bestimmtheit, die sich auf die erste Form bezieht, in einen numerischen Wert als Grad des ersten Merkmals umgesetzt wird, und
vorzugsweise ist das Ergebnis der Bewertung des Grads des zweiten Merkmals ein Bewertungsergebnis, das sich auf die zweite Farbkomponente in dem Bild bezieht.
Vorzugsweise ist der Grad des ersten Merkmals die Bestimmtheit eines sich linear erstreckenden Blutgefäßes, das auf einer Oberfläche des biologischen Gewebes erscheint,
vorzugsweise ist der Grad des zweiten Merkmals ein Grad eines Ulcus des biologischen Gewebes, und
vorzugsweise ist die Repräsentativwert-Einstelleinheit ausgebildet, den Grad des zweiten Merkmals zu bewerten unter Verwendung einer Verteilungsstreuung in einer Histogrammverteilung, die sich auf Werte bezieht, die durch Umsetzen einer Rot-Farbkomponente für jedes Pixel des Bildes in einen numerischen Wert erhalten werden, und/oder eines Maximalwerts aus den Werten, die durch Umsetzen der Rot-Farbkomponente in den numerischen Wert erhalten werden, als Parameter.
Vorzugsweise ist der erste Pixelevaluierungswert ein Wert, der dadurch erhalten wird, dass ein Grad der ersten Farbkomponente in einen numerischen Wert als Grad des ersten Merkmals umgesetzt wird,
vorzugsweise ist das Bewertungsergebnis für den Grad des zweiten Merkmals ein Bewertungsergebnis für einen Grad, der die zweite Farbkomponente in einer Region beinhaltet, in der ein Erscheinungsbereich des zweiten Merkmals als zweite Form extrahiert wird, und vorzugsweise sind die zweite Farbkomponente und die erste Farbkomponente die gleichen Pixelfarbkomponenten, die den Pixelwert in dem Bild bestimmen.
Vorzugsweise ist der Grad des ersten Merkmals ein Grad einer Entzündung eines Entzündungsbereichs in dem interessierenden Bereich, und der Grad der Entzündung wird vorzugsweise anhand eines Grads einer Rot-Farbkomponente des Bildes bewertet, und
vorzugsweise ist der Grad des zweiten Merkmals ein Grad einer Blutung in einer Region, in der eine Oberfläche des biologischen Gewebes infolge der Blutung des biologischen Gewebes mit Blut bedeckt ist, und
vorzugsweise ist der Grad der Blutung ein Wert, der dadurch erhalten wird, dass ein Grad, der die Rot-Farbkomponente in der Region beinhaltet, in einen numerischen Wert umgesetzt wird.
Vorzugsweise ist die Bildverarbeitungseinheit ausgebildet, aus dem mit dem elektronischen Endoskop erhaltenen Bild des biologischen Gewebes den Schweregrad einer Läsion zu erhalten, bei dem ein Grad der Läsion des biologischen Gewebes als ein Wert unter Verwendung zumindest einer Information über eine Farbkomponente des Bildes ausgedrückt ist,
vorzugsweise ist die Merkmalsgrößen-Recheneinheit ausgebildet, für jedes Pixel aus dem Bild eine Vielzahl von Pixelevaluierungswerten zu berechnen, die einer Vielzahl von Erscheinungsmerkmalen entsprechen, wobei jedes der Vielzahl von Erscheinungsmerkmalen, die in dem Läsionsbereich erscheinen, durch eine in dem Läsionsbereich angezeigte Farbkomponente oder eine Form des Läsionsbereichs charakterisiert ist, wobei die Vielzahl von Pixelevaluierungswerten jeden Grad der Vielzahl von Merkmalen angeben, die sich auf die in dem Läsionsbereich angezeigte Farbkomponente oder die Form des Läsionsbereichs beziehen,
vorzugsweise enthalten die Vielzahl von Pixelevaluierungswerten den ersten Pixelevaluierungswert,
vorzugsweise ist die Repräsentativwert-Recheneinheit ausgebildet, die Vielzahl von Repräsentativevaluierungswerten einschließlich des ersten Repräsentativevaluierungswertes des abgebildeten biologischen Gewebes zu berechnen, indem jeder der Vielzahl von Pixelevaluierungswerten einschließlich des ersten Pixelevaluierungswertes jedes Pixels in dem Bild für jedes der Vielzahl von Erscheinungsmerkmalen integriert wird, und
vorzugsweise enthält die Bildverarbeitungseinheit eine Integrationseinheit, die ausgebildet ist, als Schweregrad der Läsion einen einzigen numerischen Wert zu berechnen, der dadurch erhalten wird, dass aus der Vielzahl von Repräsentativevaluierungswerten mindestens zwei Repräsentativevaluierungswerte einschließlich des ersten Repräsentativevaluierungswertes, der durch die erste Repräsentativwert-Einstelleinheit eingestellt wird, berechnet und integriert werden.
Vorteilhafte Wirkungen der Erfindung
Bei dem oben beschriebenen Endoskopsystem ist es möglich, einen numerischen Wert zu verwenden, um das Erscheinungsmerkmal, das in dem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes in Erscheinung tritt, zu bewerten, z.B. die Bestimmtheit des Blutgefäßes und die Größe der durch die Entzündung verursachten Rot-Farbkomponente.
Figurenliste

1 ist ein Blockdiagramm, das ein Beispiel für eine Konfiguration eines Endoskopsystems gemäß einem Ausführungsbeispiel zeigt.
2 ist eine Ansicht, die ein Beispiel für eine Konfiguration einer Bildverarbeitungseinheit des Endoskopsystems gemäß dem Ausführungsbeispiel zeigt.
3 ist eine Ansicht, die ein Verfahren zeigt, bei dem eine Merkmalsgrößen-Recheneinheit, die in der in 2 gezeigten Bildverarbeitungseinheit enthalten ist, die Bestimmtheit eines Blutgefäßes bewertet.
4 ist eine Ansicht, die ein Beispiel für einen Filterkoeffizienten zeigt, wenn die in 2 gezeigte Merkmalgrößen-Recheneinheit ein Raumfilter verwendet.
5(a) ist eine Ansicht, die schematisch ein Beispiel für einen Bereich zeigt, in dem ein Ulcus und eine Entzündung auftreten, und 5(b) ist eine Ansicht, die schematisch ein Beispiel für ein Bewertungsergebnis eines Übereinstimmungsgrads zeigt, das durch eine bei dem Ausführungsbeispiel verwendete Vorlage erzielt wird.
6 ist eine Ansicht zur Erläuterung einer Rot-Chromatizität, die in dem Ausführungsbeispiel berechnet wird.
7 ist eine Ansicht zur Erläuterung der Rot-Chromatizität, die in dem Ausführungsbeispiel berechnet wird.
8(a) bis 8(d) sind Ansichten zur Erläuterung des Zusammenhangs zwischen der Rot-Chromatizität und dem Ulcus.
9 ist eine Ansicht, die ein Beispiel für den Zusammenhang zwischen einer Standardabweichung und einen Maximal-Bin der Rot-Chromatizität zeigt.
10(a) und 10(b) sind Ansichten zur Erläuterung eines Beispiels für die Einstellung eines in dem Ausführungsbeispiel verwendeten Repräsentativertes (erster Repräsentativevaluierungswert) für die Bestimmtheit des Blutgefäßes.
11 ist eine Ansicht, die den Prozessablauf zum Berechnen eines Blutgefäß-Scores gemäß dem Ausführungsbeispiel zeigt.
12 ist eine Ansicht, die ein Beispiel für eine Konfiguration einer Bildverarbeitungseinheit zum Berechnen des Schweregrads in dem Ausführungsbeispiel zeigt.
13 ist eine Ansicht zur Erläuterung eines Beispiels, in dem ein Bewertungsergebnis bezüglich des Grades eines ersten Merkmals und eines zweiten Merkmals, das in dem Ausführungsbeispiel erhalten wird, mit fortschreitendem Läsionsgrad variiert.
14(a) bis 14(c) sind Ansichten zur Erläuterung eines Beispiels für ein Bewertungsergebnis, das in dem Ausführungsbeispiel erhalten wird.

Beschreibung von Ausführungsbeispielen
(Kurzbeschreibung des Ausführungsbeispiels)
Im Folgenden wird ein Ausführungsbeispiel eines Endoskopsystems im Detail beschrieben.
Wird ein Grad eines Erscheinungsmerkmals, das in einem interessierenden Bereich wie einem Läsionsbereich von biologischem Gewebe ersscheint, unter Verwendung eines numerischen Wertes bewertet, so kann das Endoskopsystem den numerischen Wert verwenden, um den Grad eines Merkmals bezüglich einer Farbkomponente oder einer Form, die in dem interessierenden Bereich in Erscheinung treten, auszudrücken. Allerdings kann es in einigen Fällen vorkommen, dass die Farbkomponente oder die Form mit einem anderen Erscheinungsmerkmal überlappt, das in dem biologischen Gewebe in Erscheinung tritt. Dies bedeutet, dass in einigen Fällen ein Bewertungsergebnis, das unter Verwendung des numerischen Wertes erhalten wird, um einen Grad des Merkmals bezüglich der Farbkomponente oder der Form, die in dem interessierenden Bereich in Erscheinung treten, einem Bewertungsergebnis überlagert ist, das mit einem anderen Merkmal erhalten wird.
Eine Bildverarbeitungseinheit gemäß dem Ausführungsbeispiel, die ausgebildet ist, einen numerischen Wert zur Bewertung eines Erscheinungsmerkmals, das in dem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes in Erscheinung tritt, unter Verwendung eines mit einem elektronischen Endoskop aufgenommenen Bildes zu nutzen, enthält deshalb eine Merkmalsgrößen-Recheneinheit, eine Repräsentativwert-Recheneinheit und eine Repräsentativwert-Einstelleinheit. Auf diese Weise wird ein Bewertungsergebnis, bei dem der Grad des Merkmals bezüglich der in dem interessierenden Bereich in Erscheinung tretenden Farbkomponente oder Form auf Grundlage eines Bewertungsergebnisses eines anderen, überlagerten Merkmals, das sich auf die Farbkomponente oder die Form bezieht, eingestellt.
Der interessierende Bereich ist nicht auf den Läsionsbereich beschränkt und kann auch ein normaler Bereich sein. Beispielsweise kann der interessierende Bereich ein normaler Bereich sein, der nicht zu einer Läsion führt, wie z.B. ein Bereich, der als Vorbote einer Läsion ein Merkmal zeigt, bei dem viele Blutgefäße an der Oberfläche des biologischen Gewebes erscheinen.
Dies bedeutet, dass die Merkmalsgrößen-Recheneinheit der Bildverarbeitungseinheit gemäß dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ausgebildet ist, für jedes Pixel aus dem Bild einen ersten Pixelevaluierungswert zu berechnen, der durch eine erste Farbkomponente oder eine erste Form, die als erstes Merkmal in dem interessierenden Bereich erscheint, charakterisiert ist. Der erste Pixelevaluierungswert ist ein Evaluierungswert, der den Grad des ersten Merkmals angibt, welches sich auf die erste Farbkomponente oder die erste Form bezieht, die durch den interessierenden Bereich angezeigt wird.
Die Repräsentativwert-Recheneinheit ist ausgebildet, einen auf das erste Merkmal des abgebildeten biologischen Gewebes bezogenen ersten Repräsentativevaluierungswert zu berechnen, indem sie den von der Merkmalgrößen-Recheneinheit berechneten ersten Pixelevaluierungswert integriert.
Die Repräsentativwert-Einstelleinheit ist ausgebildet, den Grad eines zweiten Merkmals, der sich von dem ersten Merkmal unterscheidet, unter Verwendung einer zweiten Farbkomponente des interessierenden Bereichs und/oder einer zweiten Form des interessierenden Bereichs zu bewerten, und den ersten Repräsentativevaluierungswert auf Grundlage eines Bewertungsergebnisses für den Grad des zweiten Merkmals zu erhöhen oder zu verringern. Das zweite Merkmal ist ein Erscheinungsmerkmal, das in dem biologischen Gewebe in Erscheinung tritt und die erste Farbkomponente oder die erste Form mit dem ersten Merkmal teilt und die Größe des ersten Pixelevaluierungswertes beeinflusst. Die Einstellung des ersten Repräsentativevaluierungswertes beinhaltet nicht nur eine zur Verringerung des ersten Repräsentativevaluierungswertes bestimmte Einstellung, sondern auch eine Einstellung zum Erhöhen des ersten Repräsentativevaluierungswertes, da der erste Repräsentativevaluierungswert möglicherweise umso mehr verringert wird, je stärker der Grad des zweiten Merkmals ist.
Auf diese Weise berechnet die Bildverarbeitungseinheit den ersten Repräsentativevaluierungswert, der erhalten wird, indem ein Grad des ersten Merkmals mit dem Pixelevaluierungswert für jedes Bild integriert wird, der sich auf die erste Farbkomponente oder die erste Form bezieht. Anschließend beseitigt die Bildverarbeitungseinheit den Einfluss des zweiten Merkmals, dass in dem ersten Repräsentativevaluierungswert enthalten ist, auf Grundlage des Bewertungsergebnisses, in dem der Grad des zweiten Merkmals, das die erste Farbkomponente oder die erste Form mit dem ersten Merkmal teilt, unter Verwendung der zweiten Farbkomponente oder der zweiten Form bewertet ist. Auf diese Weise erhält die Bildverarbeitungseinheit den eingestellten ersten Repräsentativevaluierungswert, bei dem der erste Repräsentativevaluierungswert erhöht oder verringert ist. Beispielsweise unterscheidet sich die zweite Farbkomponente oder die zweite Form von der ersten Farbkomponente oder der ersten Form.
Die Bildverarbeitungseinheit beseitigt den Einfluss des zweiten Merkmals, das in dem ersten Repräsentativevaluierungswert enthalten ist. Somit kann der numerische Wert genutzt werden, um das Erscheinungsmerkmal, das in dem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes erscheint, genau zu bewerten, beispielsweise die Bestimmtheit des Blutgefäßes und den Grad der durch die Entzündung verursachten Rot-Farbkomponente.
Ist das erste Merkmal beispielsweise die Bestimmtheit des Blutgefäßes, so wird der numerische Wert genutzt, um den Grad der Bestimmtheit des Blutgefäßes unter Verwendung eines linearen Musters, welches die Form des Blutgefäßes approximiert, zu bewerten. In diesem Fall enthält das zweite Merkmal ein Ulcus. Das Ausmaß, in dem das Blutgefäß als Bild auf einer Oberfläche des biologischen Gewebes erscheint, variiert in Abhängigkeit vom Grad der Entzündung. Wird die Bestimmtheit des Blutgefäßes als Grad des ersten Merkmals bewertet, so setzt die Merkmalsgrößen-Recheneinheit die Bestimmtheit des Blutgefäßes (Blutgefäßform) anhand des Grades der Übereinstimmung mit dem linearen Muster in den numerischen Wert um und erhält den Pixelevaluierungswert der Bestimmtheit des Blutgefäßes für jedes Pixel. Die Repräsentativwert-Recheneinheit erhält das erste Merkmal, d.h. den Repräsentativevaluierungswert der Bestimmtheit des Blutgefäßes durch Integration des erhaltenen Pixelevaluierungswertes. In dem Bewertungsergebnis wirkt sich ein streifenförmiger und länglicher Entzündungsbereich, der zwischen zwei Ulcusbereichen liegt, auf das Bewertungsergebnis der Bestimmtheit des Blutgefäßes aus. In diesem Fall gibt es jedoch eine weiße Region der beiden Ulcusbereiche und eine rote Region des Entzündungsbereichs, die zwischen den beiden Ulcusbereichen liegt. Je stärker der Grad des Ulcus wird, desto stärker wird der Grad der Rot-Farbkomponente des zwischen den beiden Ulcusbereichen liegenden Entzündungsbereichs. Deshalb bewertet die Repräsentativwert-Einstelleinheit eine Verteilung der Rot-Farbkomponente in dem Bild und stellt den numerischen Wert ein, um eine Abnahme des numerischen Wertes des Bewertungsergebnisses der Bestimmtheit des Blutgefäßes mit Zunahme des Grads der Rot-Farbkomponente zu erhöhen. Auf diese Weise erhöht oder verringert die Repräsentativwert-Einstelleinheit den anhand der Bestimmtheit des Blutgefäßes bewerteten Repräsentativevaluierungswert auf Grundlage des Bewertungsergebnisses (Bewertungsergebnis des zweiten Merkmals), das durch Bewerten des Grads der Rot-Farbkomponente erhalten wird.
Ist das erste Merkmal die Entzündung des Entzündungsbereichs und wird der Grad der Rot-Farbkomponente, die in dem Entzündungsbereich erscheint, unter Verwendung des numerischen Wertes bewertet, so enthält zudem das zweite Merkmal den Grad der Blutung. Die Merkmalsgrößen-Recheneinheit erhält einen Evaluierungswert, indem sie den Grad der in dem Entzündungsbereich auftretenden Rot-Farbkomponente für jedes Pixel in den numerischen Wert umsetzt, und die Repräsentativwert-Recheneinheit integriert die erhaltenen Evaluierungswerte, um den Repräsentativevaluierungswert für das erste Merkmal zu erhalten. Das Bewertungsergebnis enthält auch das Bewertungsergebnis eines Blutungsbereichs. Der Blutungsbereich ist ein Bereich, der geblutet hat, und bedeckt die Oberfläche des biologischen Gewebes, und eine Grenze zu einem Bereich, der nicht mit Blut bedeckt ist, erscheint als Kante. Deshalb extrahiert die Repräsentativwert-Einstelleinheit den Blutungsbereich unter Verwendung einer bekannten Kantenerfassungstechnik. Ferner erhält die Repräsentativwert-Einstelleinheit das Bewertungsergebnis, in dem der Grad der Rot-Farbkomponente des extrahierten Blutungsbereich in den numerischen Wert umgesetzt ist. Auf diese Weise erhöht oder verringert die Repräsentativwert-Einstelleinheit den Repräsentativevaluierungwert, der dadurch erhalten wird, dass der Grad der Rot-Farbkomponente als erstes Merkmal bewertet wird, auf Grundlage des Bewertungsergebnisses, in dem der Grad der Rot-Farbkomponente des Blutungsbereichs in den numerischen Wert umgesetzt ist. In diesem Fall ist das Bewertungsergebnis des Grades des zweiten Merkmals das Bewertungsergebnis des Grades, das die Rot-Farbkomponente (zweite Farbkomponente) in einer Region einbezieht, in der ein Erscheinungsbereich der Blutung (zweites Merkmal) als zweite Form extrahiert wird, und die Rot-Farbkomponente (zweite Farbkomponente) und die Rot-Farbkomponente (erste Farbkomponente), die als Entzündungsbereich verwendet werden, sind die gleichen Pixelfarbkomponenten, die den Pixelwert des Bildes bestimmen.
Ist ein auf dem biologischen Gewebe in Erscheinung tretendes Oberflächenmodell das erste Merkmal, so bewertet die Merkmalsgrößen-Recheneinheit einen Grad des Oberflächenmodells. Als Grad des Oberflächenmodells kann beispielsweise ein Pixel mit einem größeren Wert des Oberflächenmodells unter Verwendung einer Simultanauftritts-Matrix erfasst werden, die eine bekannte Texturanalysetechnik darstellt. Die Repräsentativwert-Recheneinheit integriert die Pixelwerte der erhaltenen Pixel, um den Repräsentativevaluierungswert des ersten Merkmals zu erhalten. Dabei beinhaltet der Repräsentativevaluierungswert auch das Bewertungsergebnis der Form des Blutgefäßes. Deshalb erhält die Repräsentativwert-Einstelleinheit als Bewertungsergebnis des zweiten Merkmals die Bestimmtheit des Blutgefäßes, bei der die Bestimmtheit des Blutgefäßes in den numerischen Wert umgesetzt und für jedes Pixel unter Verwendung des Übereinstimmungsgrades mit dem linearen Muster integriert ist. Auf diese Weise erhöht oder verringert die Repräsentativwert-Einstelleinheit den Repräsentativevaluierungswert, der durch Bewerten des Grads des Oberflächenmodells als erstes Merkmal erhalten wird, auf Grundlage des Bewertungsergebnisses des zweiten Merkmals.
Auf diese Weise beinhalten das erste Merkmal und das zweite Merkmal die Entzündung, das Ulcus, die Bestimmtheit des Blutgefäßes und das Oberflächenmodell. Jedoch kann als erstes Merkmal oder zweites Merkmal ein auf einer Oberfläche einer biologischen Substanz verbleibender Rückstand als Ziel verwendet werden. Beispielsweise ist der Rückstand ein Lebensmittelrest, der im Darm verbleibt, ohne aus dem Darm ausgeschieden zu werden. Der Rückstand hat verglichen mit dem biologischen Gewebe eine vergleichsweise starke Grün-Farbkomponente oder Blau-Farbkomponente, und das Verhältnis dieser Farbkomponenten zur Rot-Farbkomponente ist hoch. Deshalb kann dieses Verhältnis genutzt werden, um ein Bild des Rückstands zu erfassen, das in dem Bild erscheint. Eine Region des Rückstands in dem Bild kann unter Anwendung einer bekannten Kantenerfassungstechnik in einem Verhältnisbild extrahiert werden, in dem das Verhältnis der Grün-Farbkomponente oder der Blau-Farbkomponente als Pixelwert festgelegt ist.
Das hier offenbarte Endoskop erhöht oder verringert das Bewertungsergebnis des ersten Merkmals auf Grundlage des Bewertungsergebnisses, in dem das zweite Merkmal, das die erste Farbkomponente oder die erste Form, die als Index des ersten Merkmals dient, mit dem ersten Merkmal teilt, unter Verwendung der zweiten Farbkomponente oder der zweiten Form als Index bewertet ist. Zusätzlich zu dem zweiten Merkmal kann jedoch das Bewertungsergebnis des ersten Merkmals eingestellt werden basierend auf dem Bewertungsergebnis, in dem ein drittes Merkmal, das die erste Farbkomponente oder die erste Form, die als Index des ersten Merkmals dient, mit dem ersten Merkmal teilt, unter Verwendung einer dritten Farbkomponente oder einer dritten Form als Index weiter bewertet wird. Beispielsweise unterscheidet sich die dritte Farbkomponente oder die dritte Form von der ersten Farbkomponente oder der ersten Form.
Ist das erste Merkmal, wie oben beschrieben, die Bestimmtheit des Blutgefäßes, so trägt der streifenförmige und längliche Entzündungsbereich, der zwischen den beiden Ulcusbereichen liegt, auch zu dem Bewertungsergebnis der Bestimmtheit des Blutgefäßes bei. Jedoch können in einigen Fällen auch Oberflächenunregelmäßigkeiten des biologischen Gewebes zum Bewertungsergebnis der Bestimmtheit des Blutgefäßes beitragen. Dies bedeutet, dass die Oberflächenunregelmäßigkeiten das dritte Merkmal sein können. Was die Oberflächenunregelmäßigkeiten betrifft, werden die Oberflächenunregelmäßigkeiten in den numerischen Wert als Bewertungsergebnis des dritten Merkmals auf Grundlage einer Standardabweichung umgesetzt, die durch eine statistische Verarbeitung der Evaluierungswerte erhalten werden, die durch Bewerten eines Grads einer vorbestimmten Farbkomponente, z.B. der Rot-Farbkomponente für jedes Pixel erhalten werden. Je stärker der Grad der Oberflächenunregelmäßigkeiten wird, desto größer wird die oben beschriebene Standardabweichung. Deshalb wird der auf Grundlage dieser Standardabweichung in den numerischen Wert umgesetzte Wert als Bewertungsergebnis des dritten Merkmals verwendet, und die Bestimmtheit des Blutgefäßes wird auf Grundlage dieses Bewertungsergebnisses erhöht oder verringert. Auf diese Weise ist es möglich, den Einfluss der Oberflächenunregelmäßigkeiten zu verringern, die zur Bestimmtheit des Blutgefäßes beitragen.
Dies bedeutet, dass der Repräsentativevaluierungswert, der den Grad der Bestimmtheit des Blutgefäßes, welcher das erste Merkmal ist, auf Grundlage des Bewertungsergebnisses (Bewertungsergebnis des zweiten Merkmals) erhöht und verringert werden kann, das durch Bewerten des Grads der Rot-Farbkomponente und des Bewertungsergebnisses (Bewertungsergebnis des dritten Merkmals) der Oberflächenunregelmäßigkeiten erhalten wird.
(Spezifische Beschreibung des Ausführungsbeispiels)
1 ist ein Blockdiagramm, das eine Konfiguration eines elektronischen Endoskopsystems 1 gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung zeigt. Wie in 1 gezeigt, enthält das elektronische Endoskopsystem 1 eine elektronische Beobachtungseinheit (elektronisches Endoskop) 100, einen Prozessor 200 für das elektronische Endoskop, einen Monitor 300 und einen Drucker 400.
Der Endoskopprozessor 200 enthält eine Systemsteuerung 202 und eine Zeitsteuerung 206. Die Systemsteuerung 202 führt verschiedene in dem Speicher 204 gespeicherte Programme aus und steuert das elektronische Endoskopsystem 1 in seiner Gesamtheit. Zudem ändert die Systemsteuerung 202 verschiedene Einstellungen des elektronischen Endoskopsystems 1 gemäß einem Befehl eines Benutzers (Chirurg oder Assistent), der in ein Bedienfeld 208 eingegeben wird. Die Zeitsteuerung 206 gibt einen Taktpuls zur Einstellung einer zeitlichen Steuerung an jeden Schaltkreis in dem elektronischen Endoskopsystem 1 aus.
Der Endoskopprozessor 200 enthält eine Lichtquelleneinheit 230, die das elektronische Endoskop 100 mit Beleuchtungslicht versorgt. Obgleich nicht gezeigt, enthält die Lichtquelleneinheit 230 beispielsweise eine Hochintensitätslampe, die weißes Beleuchtungslicht aussendet, indem sie von einer Lampenstromquelle mit Antriebsstrom versorgt wird, wie beispielsweise eine Xenonlampe, eine Metallhalogenidlampe, eine Quecksilberlampe oder eine Halogenlampe. Die Lichtquelleneinheit 230 ist so ausgebildet, dass das von der Hochintensitätslampe ausgesendete Beleuchtungslicht von einer Kondensorlinse (nicht gezeigt) gesammelt wird und anschließend über einen Helligkeitsregler (nicht gezeigt) auf ein Eintrittsende eines Lichtleiterbündels (LCB) 102 trifft, das ein Bündel von Lichtleitfasern des elektronischen Endoskops 100 ist.
Alternativ enthält die Lichtquelleneinheit 230 mehrere lichtemittierende Dioden, die Licht in einem Wellenlängenband einer vorbestimmten Farbe aussenden. Die Lichtquelleneinheit 230 ist so ausgebildet, dass das von der lichtemittierenden Diode ausgesendete Licht unter Verwendung eines optischen Elementes wie eines dichroitischen Spiegels synthetisiert wird und dass synthetisierte Licht von einer Kondensorlinse (nicht gezeigt) als Beleuchtungslicht gesammelt wird, worauf es auf das Eintrittsende des Lichtleiterbündels (LCB) 102 des elektronischen Endoskops 100 fällt. Anstelle einer lichtemittierenden Diode kann eine Laserdiode verwendet werden. Die lichtemittierende Diode und die Laserdiode zeichnen sich dadurch aus, dass sie verglichen mit anderen Lichtquellen einen geringen Stromverbrauch und eine geringe Wärmeerzeugung aufweisen. Dadurch kann in vorteilhafter Weise ein helles Bild aufgenommen werden, während der Stromverbrauch und die Wärmeerzeugung gering gehalten sind. Durch die Möglichkeit, ein helles Bild aufzunehmen, kann die Genauigkeit der Bewertung der Läsion verbessert werden.
In einem in 1 gezeigten Beispiel ist die Lichtquelleneinheit 230 in den Endoskopprozessor 200 eingebaut, sie kann jedoch in dem elektronischen Endoskopsystem 1 als eine von dem Endoskopprozessor 200 getrennte Vorrichtung vorgesehen sein. Zudem kann die Lichtquelleneinheit 230 in einer distalen Spitze des elektronischen Endoskops 100 vorgesehen sein (das später zu beschreiben ist). In diesem Fall ist das LCB 102, welches das Beleuchtungslicht leitet, nicht erforderlich.
Das Beleuchtungslicht, das über das Eintrittsende in das LCB 102 eintritt, propagiert in dem LCB 102 und wird aus dem innerhalb der distalen Spitze des elektronischen Endoskops 100 angeordneten Eintrittsende des LCB 102 ausgesendet und beleuchtet über eine Lichtzerstreuungslinse 104 das als Objekt dienende biologische Gewebe. Das an dem Objekt reflektierte Licht formt über eine Objektivlinse 106 ein optisches Bild auf einer Lichtempfangsfläche eines Bildsensors 108.
Der Bildsensor 108 ist beispielsweise ein ladungsgekoppelter (CCD) Ein-Chip-Farbbildsensor, bei dem verschiedene Filter wie ein Infrarot (IR)-Sperrfilter 108 und ein Bayer-Array-Farbfilter 108b auf einer Lichtempfangsfläche angeordnet sind, und erzeugt entsprechend einem auf der Lichtempfangsfläche geformten optischen Bild jedes Primärfarbsignal für R (rot), G (grün) und B (blau). Anstelle eines Ein-Chip-CCD-Farbbildsensors kann auch ein Ein-Chip-Bildsensor auf Basis eines komplementären Metall-Oxid-Halbleiters (CMOS) verwendet werden. Auf diese Weise nutzt das elektronische Endoskop 100 den Bildsensor 108, um das biologische Gewebe in einer Körperkavität abzubilden.
Eine Treibersignal-Verarbeitungsschaltung 112 und ein Speicher 114 sind innerhalb einer Anschlusseinheit vorgesehen, die in dem elektronischen Endoskop an den Endoskopprozessor 200 angeschlossen ist. Die Treibersignal-Verarbeitungsschaltung 112 erzeugt ein Bildsignal (Helligkeitssignal Y, Farbdifferenzsignal Cb und Cr), indem sie eine vorbestimmte Signalverarbeitung wie eine Farbinterpolation und eine Matrixberechnung an dem von dem Bildsensor 108 zugeführten Primärfarbsignal durchführt, und gibt das erzeugte Bildsignal an eine Bildverarbeitungseinheit 220 des Endoskopprozessors 200 aus. Zudem greift die Treibersignal-Verarbeitungsschaltung 112 auf den Speicher 114 zu und liest Information aus, die das elektronische Endoskop 100 spezifiziert. Beispielsweise beinhaltet die in dem Speicher 114 aufgezeichnete Spezifikationsinformation des elektronischen Endoskops 100 die Zahl an Pixeln oder die Sensitivität des Bildsensors, eine Framerate, mit der das elektronische Endoskop 100 betrieben werden kann, und eine Modellnummer. Die Treibersignal-Verarbeitungsschaltung 112 gibt die aus dem Speicher 114 ausgelesene kennzeichnende Information an die Systemsteuerung 202 aus.
Die Systemsteuerung 202 führt auf Grundlage der Spezifikationsionformation des elektronischen Endoskops 100 verschiedene Berechnungen aus und erzeugt ein Bildsignal. Die Systemsteuerung 202 steuert den Betrieb und die Zeitsteuerung jedes Schaltkreises innerhalb des Endoskopprozessors 200 unter Verwendung des erzeugten Steuersignals, so dass eine für das an den Endoskopprozessor 200 angeschlossene elektronische Endoskop 100 geeignete Verarbeitung durchgeführt wird.
Die Zeitsteuerung 206 versorgt die Treibersignal-Verarbeitungsschaltung 112, die Bildverarbeitungseinheit 220 und die Lichtquelleneinheit 230 entsprechend der zeitlichen Steuerung der Systemsteuerung 202 mit einem Taktpuls. Die Treibersignalverarbeitungsschaltung 112 führt eine Ansteuerung an dem Bildsensor 108 entsprechend dem von der Zeitsteuerung 206 gelieferten Taktpuls mit einer zeitlichen Steuerung aus, die mit einer Bildrate eines Videosignals synchronisiert ist, das seitens des Endoskopprozessors 200 verarbeitet wird.
Unter der Kontrolle der Systemsteuerung 202 erzeugt die Bildverarbeitungseinheit 220 auf Grundlage des von der Treibersignal-Verarbeitungsschaltung 112 zugeführten Bildsignals ein Videosignal, um ein Endoskopbild auf einem Monitor anzuzeigen, und gibt das Videosignal an den Monitor 300 aus. Ferner verwendet die Bildverarbeitungseinheit 220 einen numerischen Wert, um einen Grad eines Erscheinungsmerkmals, das in einem interessierenden Bereich auftritt, aus einem Bild des interessierenden Bereichs des biologischen Gewebes zu bewerten, das durch das elektronische Endoskop 100 erhalten wird. Zudem erzeugt die Bildverarbeitungseinheit 220 auf Grundlage eines Bewertungsergebnisses, das unter Verwendung des numerischen Wertes zur Bewertung des Grads des Erscheinungsmerkmals erhalten wird, ein Farbkartenbild, in dem Farben ersetzt sind. Die Bildverarbeitungseinheit 220 erzeugt ein Videosignal zum Anzeigen von Information über das Bewertungsergebnis und des Farbkartenbildes auf dem Monitor und gibt das Videosignal an den Monitor 300 aus. Auf diese Weise kann eine Bedienperson anhand des Bildes, das auf einem Anzeigebildschirm des Monitors 300 angezeigt wird, das Bewertungsergebnis erhalten, das auf das Merkmal des interessierenden Bereichs des biologischen Gewebes bezogen ist. Falls erforderlich, gibt die Bildverarbeitungseinheit 220 das Farbkartenbild und die Information über das Bewertungsergebnis an den Drucker 400 aus.
Der Endoskopprozessor 200 ist über eine Netzwerkkarte (NIC) 210 und ein Netzwerk 500 an einen Server 600 angeschlossen. Der Endoskopprozessor 200 kann von dem Server 600 Information herunterladen, die eine endoskopische Untersuchung betrifft (z.B. eine elektronische Patientenakteninformation oder eine auf eine Bedienperson bezogene Information). Die heruntergeladene Information wird beispielsweise auf dem Anzeigebildschirm des Monitors 300 oder dem Bedienfeld 208 angezeigt. Zudem lädt der Endoskopprozessor 200 das Ergebnis einer endoskopischen Untersuchung (Endoskopbilddaten, Untersuchungsbedingung, Bildanalyseergebnis oder Befund einer Bedienperson) an den Server 600 hoch. Auf diese Weise ist es möglich, das Ergebnis der endoskopischen Untersuchung in dem Server 600 zu speichern.
2 ist eine Ansicht, die ein Beispiel für eine Konfiguration der Bildverarbeitungseinheit 220 zeigt. Die Bildverarbeitungseinheit 220 ist ausgebildet, einen numerischen Wert zu verwenden, um einen Grad des Erscheinungsmerkmals, das in dem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes auftritt, unter Verwendung eines Bildes des interessierenden Bereichs des biologischen Gewebes zu bewerten. Die Bildverarbeitungseinheit 220 enthält eine Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222, eine Repräsentativwert-Recheneinheit 224 und eine Repräsentativwert-Einstelleinheit 226.
Im Folgenden wird ein Beispiel für den Betrieb der Bildverarbeitungseinheit 220 für einen Fall beschrieben, in dem das erste Merkmal die Bestimmtheit des Blutgefäßes und das zweite Merkmal das Ulcus ist.
Die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 bewertet den Grad der Bestimmtheit des Blutgefäßes, der das erste Merkmal ist. Insbesondere ist die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 ausgebildet, einen Pixelevaluierungswert (erster Pixelevaluierungswert) zu berechnen, der durch eine Linienform (erste Form), die in dem interessierenden Bereich auftritt, charakterisiert ist. Der Pixelevaluierungswert ist ein Wert, der die Bestimmtheit des Blutgefäßes angibt, die in Bezug zu der durch den interessierenden Bereich angezeigten Linienform steht, und dieser Pixelevaluierungswert ist so konfiguriert, dass er für jedes Pixel aus dem Bild berechnet wird.
3 ist eine Ansicht, die ein Verfahren zeigt, in dem die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 die Bestimmtheit des Blutgefäßes bewertet.
Wie in 3 gezeigt, erhält die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 einen Übereinstimmungsgrad, der einen Grad der Korrelation zwischen einer Form eines Untersuchungszielbereichs AR eines Teils des Bildes des biologischen Gewebes und einer Linienform jeder einer Vielzahl von Vorlagen TP1 bis TP4 angibt. Unter den Übereinstimmungsgraden, die der Vielzahl der jeweiligen Vorlagen TP1 bis TP4 entsprechen, ist ein höchster Übereinstimmungsgrad als ein Wert der Bestimmtheit des Blutgefäßes in dem Untersuchungszielbereich AR festgelegt. Der Wert der Bestimmtheit des Blutgefäßes ist als Pixelevaluierungswert einem Pixel zugeordnet, das in der Mitte des Untersuchungszielbereichs AR angeordnet ist. Die Vorlagen TP1 bis TP4 sind so konfiguriert, dass sie Pixel enthalten, und die Vorlagen TP1 bis TP4 weisen eine Vielzahl von Linienformen auf, deren Erstreckungsrichtungen sich voneinander unterscheiden. In den Vorlagen TP1 bis TP4 hat jedes Pixel einen Pixelwert entsprechend der jeweiligen Linienform. Wie in 3 gezeigt, werden die Untersuchungszielbereiche AR sequentiell von einem Ende des Bildes längs eines Pfeils bewegt und sind dabei einander überlagert. Auf diese Weise wird der Grad der Korrelation zwischen dem Pixelwert des Bildes innerhalb des Untersuchungszielbereichs AR und dem Wert des Pixels erhalten, der der jeweiligen Vorlage TP1 bis TP4 entspricht. In dem Ausführungsbeispiel haben die Vorlagen TP1 bis TP4 vier Linienformen, die sich in vier verschiedene Erstreckungsrichtungen als Formen erstrecken, die das Blutgefäß charakterisieren. Enthält der Untersuchungszielbereich AR eine Blutgefäßregion, so beinhaltet der Pixelwert innerhalb des Untersuchungszielbereichs AR eine Information über eine Merkmalsform, wie z.B. das Blutgefäß, das sich in einer Streifenform erstreckt. Somit kann die Bestimmtheit des Blutgefäßes berechnet werden. Die Vorlagen TP1 bis TP4 haben für jedes Pixel einen Wert entsprechend einer weißen Region und einer schwarzen Region, wie in 3 gezeigt ist. Deshalb ist in dem Ausführungsbeispiel der Übereinstimmungsgrad ein Korrelationskoeffizient zwischen dem Pixelwert der Vorlagen TP1 bis TP4 und dem entsprechenden Pixelevaluierungswert des Untersuchungszielbereichs AR. In dem Ausführungsbeispiel kann zudem der Übereinstimmungsgrad ein Gesamtwert sein, der dadurch erhalten wird, dass Filterkoeffizienten jeweils mit einem Bildwert des korrespondierenden Pixels des Untersuchungszielbereichs AR unter Verwendung des Wertes für jedes Pixel der Vorlagen TP1 bis TP4 als Filterkoeffizienten eines Raumfilters multipliziert werden.
Der höchste Übereinstimmungsgrad, der unter den für die jeweiligen Vorlagen TP1 bis TP4 berechneten Übereinstimmungsgraden den größten Wert hat, wird einem zentralen Pixel des Untersuchungszielbereichs AR als der Wert zugeordnet, der die Bestimmtheit der Blutgefäßregion angibt.
4 ist eine Ansicht, die ein Beispiel für den Filterkoeffizienten zeigt, wenn die Vorlage TP1 als Raumfilter verwendet wird. Wie in 4 gezeigt, hat die Vorlage TP1 eine Form, bei der sich eine gerade Linie in einer vertikalen Richtung der Figur erstreckt. In 4 bildet die Vorlage TP1 beispielhaft ein Raumfilter mit 5 x 5 Pixeln. In diesem Fall ist den Pixeln des sich in linearer Form erstreckenden Teils 1/5 als Filterkoeffizient zugeordnet, und den anderen Pixeln ist -1/20 als Filterkoeffizient zugeordnet. Wird ein Gesamtwert, den man durch Multiplizieren jedes der Filterkoeffizienten mit dem Bildwert des entsprechenden Pixels des Untersuchungszielbereichs AR erhält, als Übereinstimmungsgrad berechnet, so ist in einem Fall, in dem alle Pixelwerte des Untersuchungszielbereichs AR gleich sind, der Übereinstimmungsgrad Null. Enthält dagegen der Untersuchungszielbereich AR ein Bild des Blutgefäßes, das sich in einem Streifenmuster in vertikaler Richtung erstreckt, so nimmt der Übereinstimmungsgrad zu. Je größer der Wert des Übereinstimmungsgrads ist, desto mehr kann der Untersuchungszielbereich AR dahingehend beschrieben werden, dass er ein sich der Vorlage TP1 annäherndes Bild enthält. Deshalb wird der Übereinstimmungsgrad für jede der Vorlagen TP1 bis TP4 berechnet, und der höchste Übereinstimmungsgrad, der unter den berechneten Übereinstimmungsgraden den größten Wert aufweist, wird dem zentralen Pixel des Untersuchungszielbereichs AR als die Bestimmtheit des Blutgefäßes zugeordnet.
Die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 bestimmt, ob der Wert der Bestimmtheit des Blutgefäßes in jedem Pixel größer als ein vorbestimmter Wert ist oder nicht. Ist der Wert der Bestimmtheit des Blutgefäßes in dem Pixel größer als der vorbestimmte Wert, so wird festgestellt, dass das Pixel in der Blutgefäßregion angeordnet ist. Auf diese Weise wird die Blutgefäßregion extrahiert.
Das Bild, welches die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 zur Ermittlung der Bestimmtheit des Blutgefäßes verwendet, unterliegt keinen besonderen Beschränkungen, sofern das Blutgefäßbild in Erscheinung tritt. Beispielsweise kann in einem Fall, in dem das Farbbild die Farbkomponenten für rot (R), grün (G) und blau (B) enthält, ein Helligkeitsbild oder ein Bild der Rot-Farbkomponente verwendet werden. Alternativ kann ein Bild eines Rot-Chromatizitätsbildes mit Rot-Chromatizität verwendet werden, in dem der Grad der Rot-Farbkomponente jedes Pixels als jeweiliger Pixelwert unter Verwendung des numerischen Wertes durch einen Abweichungswinkel θ angegeben ist, wie in der (später beschriebenen) 7 gezeigt ist.
Die Repräsentativwert-Recheneinheit 224 berechnet einen Repräsentativwert (erster Repräsentativevaluierungswert) der Bestimmtheit des Blutgefäßes des abgebildeten biologischen Gewebes durch Integrieren des durch die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 berechneten Pixelevaluierungswertes (erster Pixelevaluierungswert), der auf die Bestimmtheit des Blutgefäßes jedes Pixels Bezug nimmt.
Der Prozess zum Integrieren des Pixelevaluierungswertes (erster Pixelevaluierungswert) in jedem Pixel kann ein Mittelungsprozess zur Berechnung eines gemittelten Wertes des Pixelevaluierungswertes (erster Pixelevaluierungswert) jedes Pixels sein, oder es können andere bekannte Prozesse wie beispielsweise ein Prozess zur Ermittlung eines Medianwertes eingesetzt werden. Ein solcher Mittelungsprozess beinhaltet einen Prozess, bei dem ein einfacher Mittelwert erfasst wird, und einen Prozess, bei dem ein gewichteter Mittelwert erfasst wird. Als ein bekannter Prozess kann zudem auch der folgende Prozess angewandt werden, bei dem jeder Pixelevaluierungswert (erster Pixelevaluierungswert) der Bestimmtheit des Blutgefäßes in mindestens zwei oder mehr Rangstufen unterteilt wird und ein Gesamtwert P der Werte, die durch Multiplizieren der Zahl an Pixeln, die zu einer jeweiligen Stufe gehören, mit einem vorbestimmten Gewichtungskoeffizienten erhalten werden, in eine vorbestimmte Gleichung eingesetzt wird, um den Repräsentativwert zu berechnen. In diesem Fall ist die vorbestimmte Gleichung beispielsweise 1/(1 + e^-P). Der Gewichtungskoeffizient ist in diesem Fall vorzugsweise ein Koeffizient, der durch eine multiple logistische Regressionsanalyse gewonnen wird, um eine Korrelation mit einem subjektiven Bewertungsergebnis zu haben, das von einem Arzt vorgelegt wird.
Der Repräsentativwert (erster Repräsentativevaluierungswert) der Bestimmtheit des Blutgefäßes ist das Bewertungsergebnis des Übereinstimmungsgrades, der mit den Vorlagen TP1 bis TP4 erhalten wird. Der Repräsentativwert (erster Repräsentativevaluierungswert) der Bestimmtheit des Blutgefäßes beinhaltet einen linearen Teil, der nicht das Blutgefäß ist, als eine Region mit einem hohen Übereinstimmungsgrad, der mit den Vorlagen TP1 bis TP4 erhalten wird. Beispielsweise zeigt ein streifenförmiger und länglicher Entzündungsbereich, der zwischen den beiden Ulcusbereichen liegt, ein hohes Bewertungsergebnis der Bestimmtheit des Blutgefäßes (der streifenförmige und längliche Entzündungsbereich wird als ein Teil bewertet, der eine hohe Bestimmtheit des Blutgefäßes aufweist). 5(a) ist eine Ansicht, die schematisch ein Beispiel für einen Bereich zeigt, in dem das Ulcus und die Entzündung auftreten, und 5(b) ist eine Ansicht, die schematisch ein Beispiel für ein Ergebnis zeigt, in dem der Bereich aus dem Bewertungsergebnis des mit den Vorlagen TP1 bis TP4 erhaltenen Übereinstimmungsgrads als eine Blutgefäßregion extrahiert ist. Gibt es ein Blutgefäßbild A und einen Entzündungsbereich I, der sich in einer Streifenform zwischen zwei Ulcusbereichen U erstreckt, wie in 5(a) gezeigt ist, so werden das Blutgefäßbild A und der Entzündungsbereich I als Blutgefäßregion bewertet, wie in 5(b) gezeigt ist.
Zusätzlich zu dem Pixelevaluierungswert der Bestimmtheit des Blutgefäßes erhält deshalb die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 für jedes Pixel den Wert, bei dem der Grad des zweiten Merkmals, das die lineare Form mit der Bestimmtheit des Blutgefäßes (erstes Merkmal) teilt und das verschieden ist von dem ersten Merkmal, das in dem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes auftritt, und die Größe der Bestimmtheit des Blutgefäßes beeinflusst, in den numerischen Wert umgesetzt wird. Die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 bewertet den Grad des zweiten Merkmals unter Verwendung des für jedes Pixel erhaltenen Wertes, der den Grad des zweiten Merkmals angibt, und erhöht oder verringert den Repräsentativwert (erster Repräsentativevaluierungswert) der Bestimmtheit des Blutgefäßes auf Grundlage des Bewertungsergebnisses des Grads des zweiten Merkmals.
Unter Berücksichtigung der Tatsache, dass die Größe der Rot-Farbkomponente in dem zwischen den beiden Ulcusbereichen U liegenden Entzündungsbereich I mit Zunahme des Grads des Ulcus stärker wird, berechnet die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 insbesondere als Grad des zweiten Merkmals für jedes Pixel die Rot-Chromatizität, die einen hohen Grad an Rot-Farbkomponente anzeigt. Die Rot-Chromatizität ist ein Beispiel für die Rot-Farbkomponente, und es liegt keine Beschränkung auf die unten beschriebene Rot-Chromatizität vor, solange der die Rot-Farbkomponente beinhaltende Grad unter Verwendung des numerischen Wertes angezeigt werden kann.
Die 6 und 7 sind Ansichten zur Erläuterung der Rot-Chromatizität, die in dem Ausführungsbeispiel berechnet wird. 6 zeigt ein Beispiel für folgendes Ergebnis. In dem Farbbild des biologischen Gewebes werden der Pixelwert der Rot-Farbkomponente und der Pixelwert der Grün-Farbkomponente einer Vorverarbeitung unterzogen (Farbkorrektur oder Farbtoneinstellung). Anschließend wird jeder Pixelwert in einem Koordinatensystem eines RG-Farbraums aufgetragen, in dem eine horizontale Achse Werte der Rot-Farbkomponente und eine vertikale Achse Werte der Grün-Farbkomponente darstellt. Der Pixelwert wird durch einen 8-Bit-Wert ausgedrückt, der einen Wert von 0 bis 255 aufweist. Wie in 6 gezeigt, ist in dem RG-Farbraum eine gerade Linie, die durch (50,0) und (255,76) geht, als eine Referenzachse festgelegt, und eine gerade Linie, die durch (0,0) und (255,192) geht, ist als eine weitere Referenzachse festgelegt. Zur Vereinfachung der Beschreibung wird die erstgenannte Referenzachse als „Hämoglobin-Änderungsachse AX1“ bezeichnet, und die letztere Referenzachse wird als „Schleimhaut-Änderungsachse AX2“ bezeichnet.
Der in 6 dargestellte Plot zeigt ein Beispiel eines Ergebnisses, das man erhält, wenn man eine große Zahl an Referenzbildern innerhalb einer Körperkavität analysiert. Die in der Analyse verwendeten Referenzbilder beinhalten Beispiele für Entzündungsbilder in jedem Stadium, z.B. Entzündungsbilder, welche den höchsten Grad an Entzündung zeigen (Beispiele für Entzündungsbilder, die den schwersten Grad zeigen), und Beispiele für Entzündungsbilder, die den geringsten Grad an Entzündung zeigen (Beispiele für Bilder, die im Wesentlichen als ein gesunder Bereich angesehen werden).
Zeigt ein Bereich eine starke Entzündung, so ist die Rot-Farbkomponente unter den Farbkomponenten des Bildes stärker als andere Komponenten (Grün-Farbkomponente und Blau-Farbkomponente). Deshalb wird eine Achse auf der Grenzlinie zwischen einer Region, in der der Plot verteilt, und einer Region, in der der Plot nicht verteilt, d.h. eine Achse auf der Grenzlinie, die der horizontalen Achse näher als der vertikalen Achse ist, also in dem in 6 gezeigten Beispiel eine Achse auf der Grenzlinie, die durch (50, 0) und (255, 76) geht, als ein Bereich festgelegt, der den stärksten Grad der Entzündung zeigt, was bedeutet, dass die Achse eine hohe Korrelation mit dem Bereich hat, die den höchsten Grad der Entzündung zeigt. Diese Achse ist die Hämoglobin-Änderungsachse AX1. Die Hämoglobin-Änderungsachse AX1 ist dem Plot überlagert, der dem Entzündungsbereich entspricht, der unter verschiedenen Abbildungsbedingungen, z.B. Lichtverhältnissen des Beleuchtungslichtes den höchsten Grad der Entzündung zeigt. Deshalb ist die Hämoglobin-Änderungsachse AX1 eine Achse, zu der die aufgetragenen Punkte mit zunehmendem Grad der Entzündung des biologischen Gewebes hin konvergieren.
Andererseits ist die Grün-Farbkomponente (oder die Blau-Farbkomponente) unter den Farbkomponenten des Bildes stärker als die Rot-Farbkomponente, je näher ein Bereich dem gesunden Bereich ist. Deshalb wird die Achse auf der Grenzlinie zwischen der Region, in der der Plot verteilt ist, und der Region, in der der Plot nicht verteilt ist, d.h. die Achse auf der Grenzlinie, die der vertikalen Achse näher als der horizontalen Achse ist, welche in dem in 6 gezeigten Beispiel die Achse auf der Grenzlinie ist, die durch (0,0) und (255,192) geht, als ein Bereich festgelegt, der den geringsten Grad an Entzündung zeigt, was bedeutet, dass die Achse eine hohe Korrelation mit einem Bereich hat, der als ein gesunder Bereich angesehen wird, d.h. der Bereich, der den geringsten Grad an Entzündung zeigt. Diese Achse ist die Schleimhaut-Änderungsachse AX2. Die Schleimhaut-Änderungsachse AX2 ist dem Plot überlagert, der dem Bereich entspricht, der unter verschiedenen Abbildungsbedingungen, z.B. Lichtverhältnissen des Beleuchtungslichtes, den geringsten Gad an Entzündung zeigt, d.h. ein Bereich, der als ein im Wesentlichen normaler Bereich angesehen wird. Deshalb ist die Schleimhaut-Änderungsachse AX2 die Achse, zu der aufgetragene Pixelkorrespondenzpunkte mit Abnahme des Grads der Entzündung hin konvergieren (näher zum gesunden Bereich).
Je näher der Bereich der Hämoglobin-Änderungsachse AX1 ist, desto stärker wird demnach die Rot-Farbkomponente, und je näher der Bereich der Schleimhaut-Änderungsachse AX2 ist, desto schwächer wird die Rot-Farbkomponente. Wie in 7 gezeigt, legt deshalb die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 einen Schnittpunkt zwischen der Hämoglobin-Änderungsachse AX1 und der Schleimhaut-Änderungsachse AX2 als Referenzpunkt O' fest und berechnet den Abweichungswinkel θ, unter dem die Ausrichtung eines Liniensegments L, das den Referenzpunkt O' und einen Punkt P, der durch Auftragen des Pixelwertes jedes Pixels erhalten wird, von der Hämoglobin-Änderungsachse AX1 abweicht. Auf diese Weise normiert die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 den Abweichungswinkel θ so, dass der Wert 255 ist, wenn der Abweichungswinkel θ Null ist, und der Wert Null ist, wenn der Abweichungswinkel θ gleich θ_MAX ist. Die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 berechnet den normierten Abweichungswinkel θ als Rot-Chromatizität für jedes Pixel. Dies bedeutet, dass die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 für jedes Pixel eine Rot-Chromatizität erhält, die in den Bereich von 0 bis 255 fällt, indem sie auf Grundlage der Information über die Farbkomponente jedes Pixels eine numerische Verarbeitung durchführt, um den Grad der Rot-Farbkomponente in den numerischen Wert umzusetzen.
Der Referenzpunkt O' ist in einer Koordinate (-150, -75) angeordnet. Demzufolge wurde ein Beispiel beschrieben, in dem der Referenzpunkt O' in der Koordinate (-150, - 75) angeordnet ist. Jedoch ist die Konfiguration hierauf nicht beschränkt. Der Referenzpunkt O' kann in geeigneter Weise geändert werden und kann beispielsweise durch den Schnittpunkt zwischen der horizontalen Achse und der vertikalen Achse des RG-Farbraums gegeben sein. In dem oben beschriebenen Ausführungsbeispiel wird die Rot-Chromatizität anhand des Abweichungswinkels θ in dem RG-Farbraum bestimmt. Der Abweichungswinkel kann jedoch auch in dem RB-Farbraum berechnet und anhand dieses Abweichungswinkels festgelegt werden.
Auf diese Weise berechnet die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 die Rot-Chromatizität für jedes Pixel aus dem Bild des biologischen Gewebes.
Die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 stellt ein Histogramm der Rot-Chromatizität anhand der von der Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 berechneten Rot-Chromatizität bereit und bewertet den Grad des Ulcus unter Verwendung der Streuung der Rot-Chromatizität und/oder des Maximalwertes (Maximal-Bin) der Rot-Chromatizität als Parameter.
Die 8(a) bis 8(d) sind Ansichten zur Erläuterung des Zusammenhangs zwischen der Rot-Chromatizität und dem Ulcus. 8(a) ist eine Ansicht, die schematisch ein Bild ohne Ulcus und ohne Entzündung zeigt, wohingegen das Blutgefäßbild A auf der Oberfläche eines biologischen Gewebes erscheint. 8(b) ist eine Ansicht, die ein Beispiel für das resultierende Histogramm zeigt, das dadurch erhalten wird, dass die Rot-Chromatizität für jedes Pixel aus dem in 8(a) dargestellten Bild bewertet wird. Demgegenüber ist 8(c) eine Ansicht, die schematisch ein Bild zeigt, in dem der Entzündungsbereich I und der Ulcusbereich U auftreten. 8(d) ist eine Ansicht, die das resultierende Histogramm zeigt, das dadurch erhalten wird, dass die Rot-Chromatizität für jedes Bild aus dem in 8(c) dargestellten Bild erhalten wird.
Tritt der Entzündungsbereich I auf, tritt zudem der Ulcusbereich U auf und schreitet der Grad der Läsion fort, so streut die Verteilung der Rot-Chromatizität stärker, und der maximale Wert (maximale Klasse) wird größer, wie in den 8(b) und 8(d) dargestellt ist. Da mit anderen Worten der Ulcusbereich U auftritt, wird der Grad des zwischen den beiden Ulcusbereichen U liegenden streifenförmigen Entzündungsbereichs I stärker.
9 ist eine Ansicht, die ein Beispiel für den Zusammenhang zwischen einer Standardabweichung und dem Maximalen-Bin der Rot-Chromatizität zeigt. Es ist zu erkennen, dass das Maximal-Bin mit Zunahme der Standardabweichung der Rot-Chromatizität zunimmt. Das Maximale-Bin ist ein Zentralwert eines Intervalls, dessen Intervallwert der Größte unter einer Vielzahl von gleich beabstandeten Intervallen ist, die zum Sortieren von Probendaten in dem Histogramm verwendet werden. Das Maximal-Bin entspricht jedoch dem Maximalwert der Probendaten, und dieser Maximalwert kann anstelle des Maximal-Bins verwendet werden. Jede der mehreren, in 9 gezeigten Punkte zeigt ein Bewertungsergebnis für ein Bild. Die Standardabweichung der Rot-Chromatizität ist ein Beispiel für einen Parameter der Verteilungsstreuung in dem Histogramm in Bezug auf den Wert, der durch Umsetzen der Rot-Farbkomponente in den numerischen Wert erhalten wird. Ohne auf die Standardabweichung beschränkt zu sein, kann beispielsweise auch eine Differenz zwischen dem maximalen Wert und dem minimalen Wert in der oben beschriebenen Verteilung genutzt werden.
Deshalb stellt die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 das Histogramm der Rot-Chromatizität bereit und erhöht oder verringert den Repräsentativwert (erster Repräsentativevaluierungswert) der Bestimmtheit des Blutgefäßes auf Grundlage des Grads des Ulcus, der unter Verwendung der Streuung der Rot-Chromatizität und/oder des maximalen Wertes (Maximal-Bin) der Rot-Chromatizität als Parameter bewertet wird. Übersteigt beispielsweise, wie in 9 gezeigt, das Maximal-Bin oder die Standardabweichung der Rot-Chromatizität einen Schwellwert, so stellt die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 fest, dass der Beitrag des Grads des Ulcus in dem Bewertungsergebnis der Bestimmtheit des Blutgefäßes nicht ignoriert werden kann und erhöht oder verringert den Repräsentativwert (erster Repräsentativevaluierungswert) der Bestimmtheit des Blutgefäßes. Die 10(a) und 10(b) sind Ansichten zur Erläuterung eines Beispiels für die Einstellung des Repräsentativwertes (erster Repräsentativevaluierungswert) der Bestimmtheit des Blutgefäßes, der in dem Ausführungsbeispiel verwendet wird. Jede der mehreren, in den 10(a) und 10(b) gezeigten Punkte zeigt ein Bewertungsergebnis für ein Bild. Übersteigt das Maximal-Bin den Schwellwert, wie in 9(a) gezeigt, so verringert die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 den Repräsentativevaluierungswert der Bestimmtheit des Blutgefäßes, wie in 10(a) dargestellt ist, und stellt den Repräsentativevaluierungswert der Bestimmtheit des Blutgefäßes wie in 10(b) gezeigt ein. Übersteigt das Maximal-Bin oder die Standardabweichung der Rot-Chromatizität den Schwellwert, so kann der Repräsentativwert der Bestimmtheit des Blutgefäßes dadurch eingestellt werden, dass der Repräsentativwert der Bestimmtheit des Blutgefäßes ungeachtet des Betrags, um den der vorbestimmte Schwellwert überschritten wird, mit einem konstanten Abnahmebetrag verringert wird. Alternativ kann der Abnahmebetrag des Repräsentativwertes die Bestimmtheit des Blutgefäßes mit Zunahme des Betrags des Maximal-Bins oder der Standardabweichung der Rot-Chromatizität, um den der Schwellwert überschritten wird, erhöht werden.
Wie oben beschrieben, kann die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 die Bestimmtheit des Blutgefäßes in Anbetracht des Bewertungsergebnisses des falsch evaluierten streifenförmigen Entzündungsbereichs einstellen, das in dem Bewertungsergebnis der Bestimmtheit des Blutgefäßes enthalten ist. Dies bedeutet, dass die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 den numerischen Wert verwenden kann, um den Grad des Erscheinungsmerkmals, das in dem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes auftritt, präzise zu bewerten.
11 ist eine Ansicht, die einen Prozessablauf zum Berechnen eines Blutgefäß-Scores zeigt, der das Bewertungsergebnis der Bestimmtheit eines Blutgefäßes unter Verwendung eines Beispiels der Bestimmtheit eines Blutgefäßes als erstes Merkmal und eines Beispiels des Ulcus als zweites Merkmal ist. Der Blutgefäß-Score ist ein Repräsentativwert der oben beschriebenen Bestimmtheit des Blutgefäßes.
Zunächst erfasst die Bildverarbeitungseinheit 220 ein Bild eines aktuellen Frames (Schritt S10).
Anschließend führt die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 einen Vorlagenabgleich unter Verwendung der Vielzahl der in 3 gezeigten Vorlagen TP1 bis TP4 durch und berechnet den numerischen Wert der Bestimmtheit des Blutgefäßes in jedem Pixel (Schritt S12).
Zudem berechnet die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 die Rot-Chromatizität für jedes Pixel unter Verwendung des Abweichungswinkels θ in dem in 7 gezeigten RG-Farbraum (Schritt S14).
Die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 ermittelt, ob die Vorlagenanpassung und die Rot-Chromatizitätsberechnung an allen Pixeln vorgenommen worden ist (Schritt S16). Der Vorlagenabgleich und die Rot-Chromatizitätsberechnung werden so lange wiederholt durchgeführt, bis der Vorlagenabgleich und die Rot-Chromatizitätsberechnung an allen Pixeln vorgenommen worden ist.
Wird die Ermittlung in Schritt S 16 bejaht, so berechnet die Repräsentativwert-Recheneinheit 224 den Repräsentativwert (erster Repräsentativevaluierungswert) der Bestimmtheit des Blutgefäßes, indem die Bestimmtheit des Blutgefäßes, die für jedes Pixel berechnet wird, integriert wird und legt den Repräsentativwert als Blutgefäßes-Score fest (Schritt S18).
Die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 berechnet die Standardabweichung der Rot-Chromatizität oder das Maximal-BIN (Maximalwert) der Rot-Chromatizität aus dem Histogramm der Rot-Chromatizität, die von der Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 für jedes Pixel berechnet wird (Schritt S20).
Ferner ermittelt Repräsentativwert-Einstelleinheit 226, ob die Standardabweichung oder das Maximal-Bin der Rot-Chromatizität einen vorbestimmten Schwellwert übersteigt oder nicht (Schritt S22). Übersteigt die Standardabweichung oder das Maximal-Bin der Rot-Chromatizität den vorbestimmten Schwellwert, so wird der in Schritt S 18 ermittelte Blutgefäß-Score auf Grundlage der Standardabweichung oder des Maximal-Bins der Rot-Chromatizität eingestellt (Schritt S24). Übersteigt die Standardabweichung oder das Maximal-Bin der Rot-Chromatizität den vorbestimmten Schwellwert nicht, so wird der Blutgefäß-Score nicht eingestellt.
Auf diese Weise kann der Blutgefäß-Score, der die Bestimmtheit des Blutgefäßes anzeigt, präzise berechnet werden.
Die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 kann die Bestimmtheit des Blutgefäßes in Anbetracht des Bewertungsergebnisses des falsch bewerteten streifenförmigen Entzündungsbereichs, der in dem Bewertungsergebnis der Bestimmtheit des Blutgefäßes enthalten ist, einstellen. Dies bedeutet, dass die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 den numerischen Wert verwenden kann, um den Grad des Erscheinungsmerkmals, das in dem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes auftritt, präzise zu bewerten.
Der Blutgefäß-Score kann zur Bewertung des Schweregrads einer Läsion in einem Läsionsbereich verwendet werden, und das Ergebnis der Bewertung des Schweregrads kann auf dem Monitor 300 angezeigt werden.
12 ist eine Ansicht, die ein Beispiel für eine Konfiguration der Bildverarbeitungseinheit zur Berechnung des Schweregrads zeigt.
Die Bildverarbeitungseinheit 220 enthält eine Integrationseinheit 228 zusätzlich zur Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222, die Repräsentativwert-Recheneinheit 224 und die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226, die in 2 gezeigt sind. Da die Funktionen der Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222, der Repräsentativwert-Recheneinheit 224 und der Repräsentativwert-Einstelleinheit 226, die in 12 gezeigt sind, gleich den Funktionen der Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222, der Repräsentativwert-Recheneinheit 224 und Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 sind, die in 2 gezeigt sind, werden diese Funktionen im Folgenden nicht nochmals beschrieben.
Der Schweregrad wird von der Integrationseinheit 228 bewertet. Insbesondere berechnet die Repräsentativwert-Recheneinheit 224 den Repräsentativwert der Rot-Chromatizität, der dadurch erhalten wird, dass die Rot-Chromatizität jedes Pixels in dem gesamten Bild unter Verwendung der in Schritt S14 von 11 berechneten Rot-Chromatizität jedes Pixels. Die integrierte Rot-Chromatizität wird als Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes bezeichnet.
Ferner berechnet die Integrationseinheit 228 einen Wert für den Schweregrad unter Verwendung des in Schritt S18 erhaltenen Blutgefäß-Scores und des Repräsentativwertes der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes. Beispielsweise wird der Schweregrad dadurch berechnet, dass der Blutgefäß-Score von dem Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes subtrahiert wird. Gibt der Schweregrad den Grad der Entzündung an, so wird der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes mit stärker werdendem Entzündungsgrad größer. Demgegenüber wird das Bild des Blutgefäßes auf der Oberfläche des biologischen Gewebes weniger deutlich, und der Blutgefäß-Score nimmt ab. Um den Schweregrad der Entzündung unter Verwendung des numerischen Wertes präzise anzugeben, wird deshalb der Schweregrad berechnet, indem der Blutgefäß-Score von dem Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes subtrahiert wird.
Wird der Schweregrad der Läsion nicht nur im Hinblick auf die Entzündung, sondern auch im Hinblick auf das Ulcus stärker, so wird der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes größer. Überdies wird das Bild des Blutgefäßes auf der Oberfläche des biologischen Gewebes deutlich, und der Blutgefäß-Score nimmt zu. Wird der Schweregrad stärker, so wird deshalb der Schweregrad dadurch berechnet, dass der Blutgefäß-Score auf den Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes addiert wird, um den Schweregrad des Ulcus unter Verwendung des numerischen Wertes präzise anzugeben.
Besteht die Läsion in der Entzündung, und beinhaltet die Läsion die Entzündung und das Ulcus, so wird abhängig davon, ob der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes den Schwellwert übersteigt oder nicht, oder abhängig davon, ob der Blutgefäß-Score den Schwellwert übersteigt oder nicht, vorzugsweise gewählt, ob ein Prozess zur Subtraktion des Blutgefäß-Scores von dem Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes durchgeführt wird oder ein Prozess zur Addition des Blutgefäß-Scores auf den Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes durchgeführt wird. Übersteigt der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes den Schwellwert, oder ist der Blutgefäß-Score kleiner als der Schwellwert, so wird vorzugsweise der Prozess zur Addition des Blutgefäß-Scores auf den Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes gewählt. Ist der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes gleich oder kleiner als der Schwellwert, oder ist der Blutgefäß-Score gleich oder größer als der Schwellwert, so wird vorzugsweise der Prozess zur Subtraktion des Blutgefäß-Scores von dem Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes gewählt. Als Additionsprozess und Subtraktionsprozess können solche Prozesse angewandt werden, in denen der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes mit einem vorbestimmten Koeffizienten multipliziert wird und/oder solche, in denen der Blutgefäß-Score mit einem vorbestimmten Koeffizienten multipliziert wird.
13 ist eine Ansicht zur Erläuterung eines Beispiels, bei dem sich das Bewertungsergebnis für die Grade des ersten Merkmals und des zweiten Merkmals gemäß dem Ausführungsbeispiel mit Fortschreiten des Schweregrads der Läsion ändert. In dem Koordinatensystem nach 13, in dem die horizontale Achse den Blutgefäß-Score darstellt und die vertikale Achse des Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes darstellt, zeigt das Bewertungsergebnis, dass anhand eines beispielhaften Bildes eines Läsionsbereichs von Colitis Ulcerosa erhalten wird, eine Änderung in einer Richtung entsprechend dem Fortschreiten des Schweregrads der Läsion. In 13 gibt MAYO einen Wert eines endoskopischen Subscores an, der das Ergebnis einer subjektiven Bewertung eines Arztes ist, und zeigt, dass der Schweregrad der Läsion mit Fortschreiten von MAYO0, MAYO1, und MAYO2 zunimmt. Mit Zunahme des Schweregrads in einem Abschnitt von MAYOO bis MAYO1 (Region A, in der die Entzündung hauptsächlich auftritt) wird der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes größer und der Repräsentativwert des Blutgefäß-Scores kleiner, wie in 13 gezeigt ist. Wird der Schweregrad der Läsion in einem Abschnitt von MAYO1 bis MAYO2 (Region B, in der das Ulcus hauptsächlich auftritt) stärker, so wird der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes größer, und auch der Repräsentativwert des Blutgefäß-Scores wird größer. Selbst wenn die Repräsentativwerte der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes zufällig gleich sind, kann deshalb der Schweregrad anhand einer Differenz in den Blutgefäß-Scores bewertet werden. Auch wenn die Blutgefäß-Scores zufälligerweise gleich sind, kann in ähnlicher Weise der Schweregrad anhand einer Differenz in den Repräsentativwerten der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes bewertet werden.
Unter dem Gesichtspunkt, dass der Schweregrad der Läsion präzise bewertet werden können soll, ist es deshalb wünschenswert, dass der in die Bewertung des Schweregrads der Läsion eingehende Blutgefäß-Score genau bewertet werden kann.
In dem oben beschriebenen Ausführungsbeispiel ist der erste Pixelbewertungswert der Wert, der dadurch erhalten wird, dass der Grad der Bestimmtheit, der mit der Form in Beziehung steht, in den numerischen Wert als Grad des ersten Merkmals umgesetzt wird, und das Bewertungsergebnis für den Grad des zweiten Merkmals ist das Bewertungsergebnis, das mit der Farbkomponente des Bildes in Beziehung steht. Demnach kann das erste Merkmal separat von dem zweiten Merkmal präzise bewertet werden.
Der Grad des zweiten Merkmals ist der Grad des Ulcus in dem biologischen Gewebe. Die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 bewertet den Grad des zweiten Merkmals anhand der Standardabweichung (Streuungsinformation) in der Histogrammverteilung, die mit der Rot-Chromatizität in Beziehung steht, die durch Umsetzen der Rot-Farbkomponente für jedes Pixel des Bildes in den numerischen Wert erhalten wird, und/oder anhand des Maximalwertes der Rot-Chromatizität des Pixels in dem Bild. Somit ist es möglich, ein präzises Bewertungsergebnis für die Bestimmtheit des Blutgefäßes zu erhalten.
Die Integrationseinheit 228 ist ferner ausgebildet, als Schweregrad der Läsion einen einzigen numerischen Wert zu berechnen, der erhalten wird durch Berechnen und Integrieren des Blutgefäß-Scores (erster Repräsentativevaluierungswert), der durch die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 eingestellt wird, und des Repräsentativwertes der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes, der durch die Repräsentativwert-Recheneinheit 224 berechnet wird. Somit kann der Schweregrad präzise anhand des Blutgefäß-Scores berechnet werden, der ein präzises Bewertungsergebnis ist, das durch die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 eingestellt wird.
In dem oben beschriebenen Ausführungsbeispiel ist im Hinblick auf den Betrieb der Bildverarbeitungseinheit 220 der Grad des ersten Merkmals der Grad der Bestimmtheit des Blutgefäßes und der Grad des zweiten Merkmals der Grad des Ulcus. Demgegenüber nimmt ein im Weiteren beschriebenes Ausführungsbeispiel folgende Form an. Der Grad des ersten Merkmals ist der Grad der Entzündung. Der Grad der Entzündung ist ein Wert, der erhalten wird, indem der Grad der Farbkomponente in den numerischen Wert umgesetzt wird. Der Grad des zweiten Merkmals ist ein Grad der Blutung. Der Grad der Blutung ist ein Wert, bei dem der Grad der Farbkomponente in den numerischen Wert umgesetzt wird. Die 14(a) bis 14(c) sind Ansichten zur Erläuterung eines Beispiels für das Bewertungsergebnis, bei dem der Grad des ersten Merkmals und der Grad des zweiten Merkmals unter Verwendung des Grads der Farbkomponente in den numerischen Wert umgesetzt werden.
Zusätzlich zu dem Entzündungsbereich, der infolge der Entzündung rot wird, weist das biologische Gewebe auch einen Blutungsbereich auf, in dem die Oberfläche des biologischen Gewebes nach Ausdünnen der Schleimhaut rot wird und infolge der Entzündung blutet. Demnach wird in einigen Fällen der Grad des ersten Merkmals als Grad der Entzündung in dem Entzündungsbereich festgelegt, so dass die den numerischen Wert verwendende Bewertung anhand des Grads der Rot-Farbkomponente durchgeführt wird. In diesem Fall enthält das Bewertungsergebnis, das durch Umsetzen des Grads der Rot-Farbkomponente in den numerischen Wert erhalten wird, auch das Bewertungsergebnis für die Rot-Farbkomponente des Blutungsbereichs, der eine starke rote Farbe zeigt.
Dies bedeutet, dass die Merkmalsgrößen-Recheneinheit 222 die Rot-Chromatizität jedes Pixels, die den Grad der in dem Entzündungsbereich erscheinenden Rot-Farbkomponente zeigt, für jedes Pixel auf Grundlage des oben beschriebenen Abweichungswinkels θ erhält. Die Repräsentativwert-Recheneinheit 224 erhält den Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes, welcher der Repräsentativevaluierungswert des ersten Merkmals ist, durch Integrieren der für jedes Pixel erhaltenen Rot-Chromatizität.
Das Bewertungsergebnis enthält jedoch auch das Bewertungsergebnis für den Blutungsbereich. Der Blutungsbereich ist ein Bereich, in dem das Blut ausstritt und die Oberfläche des biologischen Gewebes bedeckt, wobei eine Grenze zu dem Bereich, der nicht mit Blut bedeckt ist, als Kante erscheint. Die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 bestimmt deshalb den Blutungsbereich unter Anwendung einer bekannten Kantenerfassungstechnik.
Weist ein Bild IM₁ des biologischen Gewebes, wie in 14(a) gezeigt, einen Entzündungsbereich I auf, so kann eine Region des Entzündungsbereichs I anhand der Rot-Chromatizität separat von einem nicht entzündeten Bereich bewertet werden. Da jedoch das Bild IM₁ keinen Blutungsbereich aufweist, wird eine Kante, die eine Grenze zwischen dem Blutungsbereich und dem nicht blutenden Bereich ist, unter Anwendung der Kantenerfassungstechnik nicht erfasst, und es wird festgestellt, dass kein Blutungsbereich vorhanden ist.
Hat dem gegenüber ein Bild IM₂ des biologischen Gewebes, wie in 14(b) gezeigt, den Entzündungsbereich I und einen Blutungsbereich B, so können Regionen des Entzündungsbereichs I und des Blutungsbereichs B anhand der Rot-Chromatizität bewertet werden. In diesem Fall beinhaltet jedoch das Bewertungsergebnis für die Rot-Chromatizität den Blutungsbereich B. Um den Grad der Entzündung in diesem Bereich präzise zu bewerten, ist es deshalb erforderlich, den Beitrag des Blutungsbereichs B zu dem Bewertungsergebnis zu verringern.
Aus diesem Grund ist die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 imstande, unter Anwendung der bekannten Kantenerfassungstechnik eine Kante zu extrahieren, die den Bereich der blutenden Stelle B begrenzt. Ferner wird der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität in dem von der extrahierten Kante begrenzten Bereich der Blutungsstelle B erhalten. Auf diese Weise wird die Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes durch Erhöhen oder Verringern des Repräsentativwertes der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes, der durch die Repräsentativwert-Recheneinheit 224 erhalten wird, auf Grundlage des Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des Blutungsbereichs erhalten. Der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des Blutungsbereichs kann ein Mittelwert der Rot-Chromatizität sein. Im Hinblick auf die Streuung des Blutungsbereichs kann jedoch der Repräsentativwert auch ein integrierter Wert der Rot-Chromatizität des Blutungsbereichs oder ein Wert sein, der dadurch erhalten wird, dass der Mittelwert der Rot-Chromatizität mit einem entsprechend der Streuung des Blutungsbereichs festgelegten Koeffizienten multipliziert wird.
14(c) zeigt ein Beispiel für ein Streudiagramm für eine Vielzahl von Bewertungsergebnissen, in dem die horizontale Achse den Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes und die vertikale Achse den Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des Blutungsbereichs darstellt. Übersteigt in 14(c) der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des Blutungsbereich einen vorbestimmten Schwellwert (graue Linie in 14(c), so ist es nicht möglich, einen Grad zu ignorieren, in dem die Rot-Chromatizität des Blutungsbereich in dem Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes enthalten ist. Vorzugsweise wird deshalb der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes dadurch eingestellt, dass der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes auf Grundlage des Repräsentativwertes der Rot-Chromatizität des Blutungsbereichs erhöht oder verringert wird. Im Hinblick auf den einzustellenden Betrag ist deshalb in diesem Fall vorzugsweise vorgesehen, einen Abnahmebetrag zur Verringerung des Repräsentativwertes der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes zu erhöhen, wenn ein größerer Betrag des Repräsentativwertes der Rot-Chromatizität des Blutungsbereichs den Schwellwert übersteigt.
Auf diese Weise wird der Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes auf Basis des Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des Blutungsbereichs erhöht oder verringert. Somit kann der Grad der Entzündung in dem Entzündungsbereich präzise bewertet werden.
Der von der Bildverarbeitungseinheit 220 berechnete Pixelevaluierungswert ist ein Wert, der erhalten wird, indem der Grad der Rot-Chromatizität in den numerischen Wert als Grad der Entzündung umgesetzt wird. Ferner ist das Bewertungsergebnis für den Grad der Blutung, das durch die Bildverarbeitungseinheit 220 erhalten wird, das Bewertungsergebnis für den Grad der Rot-Chromatizität des Blutungsbereichs. Die Rot-Chromatizität dient deshalb als Index für den Grad der Entzündung, und die als Index für den Grad der Blutung dienende Rot-Chromatizität bezieht sich auf die gleiche Rot-Farbkomponente, die den Pixelwert des Bildes bestimmt. Das Bewertungsergebnis für den Grad der Blutung ist jedoch die Rot-Chromatizität in einer Region, die von der Kante umgeben ist, die unter Berücksichtigung des Umstandes, dass die Grenze zwischen dem Blutungsbereich und einem nicht blutenden Bereich als Kante erscheint, unter Verwendung der bekannten Kantenerfassungstechnik extrahiert wird. Deshalb kann der Entzündungsbereich anhand der eingestellten Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes präzise bewertet werden.
In dem in den 14(a) bis 14(c) gezeigten Ausführungsbeispiel ist der Grad des ersten Merkmals der Grad des Entzündungsbereichs, wobei der Grad der Entzündung in dem Entzündungsbereich anhand des Grads der Rot-Farbkomponente in dem biologischen Gewebe bewertet wird; der Grad des zweiten Merkmals ist der Grad der Blutung in einer Region, in der die Oberfläche des biologischen Gewebes infolge der Blutung des biologischen Gewebes mit Blut bedeckt ist, und der Grad der Blutung ist ein Wert, der dadurch erhalten wird, dass der die Rot-Farbkomponente beinhaltende Grad in der Region, die infolge der Blutung mit Blut bedeckt ist, in den numerischen Wert umgesetzt wird.
Auf diese Weise ist die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 imstande, den Grad der Entzündung in dem Entzündungsbereich in Anbetracht des Bewertungsergebnisses der Rot-Chromatizität des falsch bewerteten Blutungsbereichs einstellen, das in dem Repräsentativwert der Rot-Chromatizität des biologischen Gewebes enthalten ist, der zum Bewerten des Grads der Entzündung des Entzündungsbereichs berechnet wird. Dies bedeutet, dass die Repräsentativwert-Einstelleinheit 226 imstande ist, den numerischen Wert zur präzisen Bewertung des Grads der Erscheinungsmerkmals zu nutzen, das in dem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes auftritt.
Vorstehend wurde des Endoskopsystem gemäß vorliegender Erfindung im Detail beschrieben. Die vorliegende Erfindung ist jedoch nicht auf die oben beschriebenen Ausführungsformen und Beispiele beschränkt. Selbstverständlich können verschiedene Verbesserungen und Abwandlungen innerhalb des Schutzumfangs vorgenommen werden, ohne vom Konzept der vorliegenden Erfindung abzuweichen.
Bezugszeichenliste

1: Endoskopsystem
100: Elektronisches Endoskop
200: Prozessor für elektronisches Endoskop
202: Systemsteuerung
204: Speicher
206: Zeitsteuerung
208: Bedienfeld
220: Bildverarbeitungseinheit
222: Merkmalsgrößen-Recheneinheit
224: Repräsentativwert-Recheneinheit
226: Repräsentativwert-Einstelleinheit
228: Integrationseinheit
230: Lichtquelleneinheit
300: Monitor
400: Drucker
600: Server

Claims

Endoskopsystem, umfassend: ein elektronisches Endoskop, das ausgebildet ist, biologisches Gewebe abzubilden; einen Prozessor mit einer Bildverarbeitungseinheit, die ausgebildet ist, einen numerischen Wert zu verwenden, um einen Grad eines Erscheinungsmerkmals, das in einem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes erscheint, unter Verwendung eines Bildes des interessierenden Bereichs des mit dem elektronischen Endoskop abgebildeten biologischen Gewebes zu bewerten; und einen Monitor, der ausgebildet ist, Information über den numerischen Wert anzuzeigen, wobei die Bildverarbeitungseinheit enthält eine Merkmalsgrößen-Recheneinheit, die ausgebildet ist, für jedes Pixel aus dem Bild einen ersten Pixelevaluierungswert zu berechnen, der durch eine erste Farbkomponente oder eine erste Form, die in dem interessierenden Bereich als erstes Merkmal erscheint, charakterisiert ist, wobei der erste Pixelevaluierungswert einen Grad des ersten Merkmals angibt, der sich auf die erste Farbkomponente oder die erste Form bezieht, die durch den interessierenden Bereich angezeigt wird, eine Repräsentativwert-Recheneinheit, die ausgebildet ist, einen ersten Repräsentativevaluierungswert, der sich auf das erste Merkmal des abgebildeten biologischen Gewebes bezieht, durch Integrieren des ersten Pixelevaluierungswertes jedes Pixels in dem Bild zu berechnen, und eine Repräsentativwert-Einstelleinheit, die ausgebildet ist, einen Grad eines zweiten Merkmals, das die erste Farbkomponente oder die erste Form mit dem ersten Merkmal teilt und in dem interessierenden Bereich des biologischen Gewebes erscheint und die Größe des ersten Pixelevaluierungswertes beeinflusst, unter Verwendung einer zweiten Farbkomponente und/oder einer zweiten Form des interessierenden Bereichs zu bewerten und den ersten Repräsentativevaluierungswert auf Grundlage des Ergebnisses der Bewertung des Grads des zweiten Merkmals zu erhöhen oder zu verringern.
Endoskopsystem nach Anspruch 1, wobei die Repräsentativ-Einstelleinheit ausgebildet ist, einen Grad eines dritten Merkmals, das die erste Farbkomponente oder die erste Form mit dem ersten Merkmal teilt und in dem interessierenden Bereich erscheint und die Größe des ersten Pixelevaluierungswertes beeinflusst, unter Verwendung einer dritten Farbkomponente und/oder einer dritten Form des interessierenden Bereichs zu bewerten und den ersten Repräsentativevaluierungswert auf Grundlage des Ergebnisses der Bewertung des Grads des zweiten Merkmals und des Ergebnisses der Bewertung des Grads des dritten Merkmals zu erhöhen oder zu verringern.
Endoskopsystem nach Anspruch 1 oder 2, wobei der erste Pixelevaluierungswert ein Wert ist, der dadurch erhalten wird, dass ein Grad einer Bestimmtheit, die sich auf die erste Form bezieht, in einen numerischen Wert als Grad des ersten Merkmals umgesetzt wird, und das Ergebnis der Bewertung des Grads des zweiten Merkmals ein Bewertungsergebnis ist, das sich auf die zweite Farbkomponente in dem Bild bezieht.
Endoskopsystem nach Anspruch 3, wobei der Grad des ersten Merkmals die Bestimmtheit eines sich linear erstreckenden Blutgefäßes ist, das auf einer Oberfläche des biologischen Gewebes erscheint, der Grad des zweiten Merkmals ein Grad eines Ulcus des biologischen Gewebes ist, und die Repräsentativwert-Einstelleinheit ausgebildet ist, den Grad des zweiten Merkmals zu bewerten unter Verwendung einer Verteilungsstreuung in einer Histogrammverteilung, die sich auf Werte bezieht, die durch Umsetzen einer Rot-Farbkomponente für jedes Pixel des Bildes in einen numerischen Wert erhalten werden, und/oder eines Maximalwerts aus den Werten, die durch Umsetzen der Rot-Farbkomponente in den numerischen Wert erhalten werden, als Parameter.
Endoskopsystem nach Anspruch 1 oder 2, wobei der erste Pixelevaluierungswert ein Wert ist, der dadurch erhalten wird, dass ein Grad der ersten Farbkomponente in einen numerischen Wert als Grad des ersten Merkmals umgesetzt wird, das Bewertungsergebnis für den Grad des zweiten Merkmals ein Bewertungsergebnis für einen Grad ist, der die zweite Farbkomponente in einer Region beinhaltet, in der ein Erscheinungsbereich des zweiten Merkmals als zweite Form extrahiert wird, und die zweite Farbkomponente und die erste Farbkomponente die gleichen Pixelfarbkomponenten sind, die den Pixelwert in dem Bild bestimmen.
Endoskopsystem nach Anspruch 5, wobei der Grad des ersten Merkmals ein Grad einer Entzündung eines Entzündungsbereichs in dem interessierenden Bereich ist, und der Grad der Entzündung anhand eines Grads einer Rot-Farbkomponente des Bildes bewertet wird, und der Grad des zweiten Merkmals ein Grad einer Blutung in einer Region ist, in der eine Oberfläche des biologischen Gewebes infolge der Blutung des biologischen Gewebes mit Blut bedeckt ist, und der Grad der Blutung ein Wert ist, der dadurch erhalten wird, dass ein Grad, der die Rot-Farbkomponente in der Region beinhaltet, in den numerischen Wert umgesetzt wird.
Endoskopsystem nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Bildverarbeitungseinheit ausgebildet ist, aus dem mit dem elektronischen Endoskop erhaltenen Bild des biologischen Gewebes den Schweregrad einer Läsion zu erhalten, bei dem ein Grad der Läsion des biologischen Gewebes als ein Wert unter Verwendung zumindest einer Information über eine Farbkomponente des Bildes ausgedrückt ist, die Merkmalsgrößen-Recheneinheit ausgebildet ist, für jedes Pixel aus dem Bild eine Vielzahl von Pixelevaluierungswerten zu berechnen, die einer Vielzahl von Erscheinungsmerkmalen entsprechen, wobei jedes der Vielzahl von Erscheinungsmerkmalen, die in dem Läsionsbereich erscheinen, durch eine in dem Läsionsbereich angezeigte Farbkomponente oder eine Form des Läsionsbereichs charakterisiert ist, wobei die Vielzahl von Pixelevaluierungswerten jeden Grad der Vielzahl von Merkmalen angeben, die sich auf die in dem Läsionsbereich angezeigte Farbkomponente oder die Form des Läsionsbereichs beziehen, die Vielzahl von Pixelevaluierungswerten den ersten Pixelevaluierungswert enthalten, die Repräsentativwert-Recheneinheit ausgebildet ist, die Vielzahl von Repräsentativevaluierungswerten einschließlich des ersten Repräsentativevaluierungswertes des abgebildeten biologischen Gewebes zu berechnen, indem jeder der Vielzahl von Pixelevaluierungswerten einschließlich des ersten Pixelevaluierungswertes jedes Pixels in dem Bild für jedes der Vielzahl von Erscheinungsmerkmalen integriert wird, und die Bildverarbeitungseinheit eine Integrationseinheit enthält, die ausgebildet ist, als Schweregrad der Läsion einen einzigen numerischen Wert zu berechnen, der dadurch erhalten wird, dass aus der Vielzahl von Repräsentativevaluierungswerten mindestens zwei Repräsentativevaluierungswerte einschließlich des ersten Repräsentativevaluierungswertes, der durch die erste Repräsentativwert-Einstelleinheit eingestellt wird, berechnet und integriert werden.