JP2006297118A - 生体内での比色分析の異常を検出するための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】体内腔内での比色分析の異常を検出するためのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】体内腔内での比色分析の異常を検出するシステムは、体内腔内から画像を受信するための画像受信機を含む。また、受信機に画像を送信するための送信機と、画像の色の内容と少なくとも１つの基準値との比較により、比色分析の異常が存在する確率指標を生成するための処理機とが含まれる。
【選択図】図３

Description

発明の分野
この発明は、生体内、特定的には胃腸（ＧＩ）管内での比色分析の異常を検出するための方法およびシステムに関する。

発明の背景
胃腸（ＧＩ）管の病理は、さまざまな理由で存在することが考えられる。病理のいくつかの例には、出血、病変、血管異形成症、クローン（Crohn）病、ポリープ、腹腔の疾患
等が含まれる。病理の大多数は、ＧＩ管の内側表面における色および／または組織構造の変化を生じる。

一例として、色の変化は、出血によることが考えられる。血液は、潰瘍、癌、または他の病状などのさまざまな病理学的理由により、消化管内に存在することが考えられる。ＧＩ管内において血液の存在を検出することは、難しいことが多い。なぜなら、出血が、手の届きにくい部位で生じるおそれがあるためである。加えて、小腸等の特に手の届きにくい部分において、管内を「見る」ことは難しい。

ＧＩ管内の血液の存在を検出しようとして、いくつかの手法が用いられてきた。１つの手法は、視覚的および／または化学的な手段による、便内の血液の検出であった。この手法の主な欠点は、便内の血液の濃度が、出血部位の血液の濃度よりも低いことであった。なぜなら、ＧＩ管に沿って、物質がさらに堆積されるためである。したがって、この手法の感度は低い。加えて、ＧＩ管沿いの特定の出血部位を突き止めることができない。

第２の、より観血的な技術が、内視鏡または小腸内視鏡の使用であった。この手法により、ＧＩ管の一部を直接見ることができるようになった。しかしながら、小腸の大部分には、この方法によっても接近することができない。

スペクトルの赤色部分に基づいて検出することのできる病理の他の例には、進行中の出血、血餅、ポリープ、病変、潰瘍、血管異形成症および毛細血管拡張症が含まれる。青／紫色によって特徴付けることのできる病理には、動静脈奇形（ＡＶＭ）および粘膜下出血が含まれる。ＡＶＭは、赤色においても出現することがあり得る。加えて、潰瘍の種類の中には、白色によって特徴付けられるものもある。

発明の概要
この発明の一実施形態に従い、体内腔での比色分析の異常を検出するための方法が提供される。この方法は、少なくとも１つの基準値とスペクトル特性との比較に基づいて、体内腔内において異常な色が存在する確率指標を計算するステップを含む。

この発明の別の実施形態に従い、組織に対する基準値を計算するための方法が提供される。この方法は、体内腔内から少なくとも第１の画像および第２の画像を受信するステップと、比色分析パラメータに基づいて、画像内の画素のブロックを選択するステップと、第１および第２の画像の画素からなる選択されたブロックの比色分析パラメータを平均化するステップと、比色分析パラメータをフィルタ処理して、それによって組織に対する基準値を得るステップとを含む。

この発明の別の実施形態に従い、胃腸管内での比色分析の異常を検出するための嚥下可能なカプセルが提供される。このカプセルは、胃腸管から画像を受信するための画像受信機と、画像の色の内容を少なくとも１つの基準値と比較することによって、比色分析の異常が存在することに対する確率指標を生成するための処理機とを含む。

この発明の別の実施形態に従い、体内腔内の比色分析の異常を検出するための装置が提供される。この装置は、体内腔から画像を受信するための画像受信機と、画像の色の内容を判定するためのスペクトル分析器と、色の内容を少なくとも１つの基準値と比較することによって、異状が存在することに対する確率指標を生成するための処理機とを含む。

この発明の別の実施形態に従った、体内腔内での血液を検出するためのシステムが提供される。このシステムは、体内腔内から画像を得るための生体内イメージャを有する嚥下可能なカプセルと、受信機に画像を送信するための送信機と、受信画像の色の内容と少なくとも１つの基準値との比較に基づいて、血液が存在する確率指標を生成するための処理機とを含む。

この発明は、以下の詳細な説明を図面とともに読まれると、より完全に理解され、認識されるであろう。

発明の詳細な説明
この発明は、可動式の生体内ビデオカメラシステムによって取り込まれた画像のスペクトル分析によって病理を検出する方法およびシステムに関する。この分析は、比色分析の異常の検出、すなわち期待されるスペクトルからの偏差に基づく。生体内ビデオカメラシステムは、内視鏡、嚥下可能なカプセル、または内部を観察するために体内に挿入される他の任意の機器に含まれ得る。

本出願と共通の譲受人に譲渡され、本明細書において引用により援用される米国特許第５，６０４，５３１号は、嚥下可能なカプセルによって運ばれる生体内カメラシステムを教示する。生体内ビデオカメラシステムは、カプセルがＧＩ内腔を通過する間に、ＧＩ管の画像を取り込んで送信する。カプセルは、カメラシステムに加え、カメラシステム上に対象領域を画像化するための光学システムと、カメラのビデオ出力を送信するための送信機とを含む。カプセルは、全消化管を通過することができ、自律型のビデオ内視鏡として作動する。それは、小腸の、手の届きにくい領域も画像化する。

図１を参照されたい。図１は、米国特許第５，６０４，５３１号に記載されたシステムの概略図を示す。このシステムは、イメージャ４６と、照明源４２と、送信機４１とを有するカプセル４０を含む。患者の体外には、画像受信機１２（通常はアンテナアレイ）、記憶装置１９、データ処理機１４、画像モニタ１８および位置モニタ１６が存在する。図１は別個のモニタを示しているが、画像およびその位置を両方共１つのモニタ上に示すこともできる。

カプセル４０内のイメージャ４６は、同様にカプセル４０内に位置付けられた送信機４１に接続される。送信機４１は、画像受信機１２に画像を送信し、画像受信機１２は、データ処理機１４および記憶装置１９にデータを送る。データ処理機１４は、データを分析して記憶装置１９と通信し、記憶装置１９との間でフレームデータを送信し合う。データ処理機１４はまた、画像モニタ１８および位置モニタ１６に対して分析されたデータを与え、そこで、医師はそのデータを観察する。画像モニタはＧＩ内腔の画像を示し、位置モニタはその画像が撮影されたＧＩ管内の位置を示す。データ処理機１４は、リアルタイム
処理用に、または、後日観察される後処理用に、構成することができる。このシステムは、ＧＩ管の病理学的状態を明らかにすることに加え、これらの病理の位置に関する情報も提供することができる。

この発明の好ましい実施形態において、受信画像は色の内容に関して分析される。以下に述べるように、この分析に基づき、比色分析の異常の有無に関する判定を行なうことができる。比色分析の異常は、出血等の病理学的状態を示すことができる。スペクトルの赤色部分に基づいて検出され得る病理の他の例には、進行中の出血、血餅、ポリープ、病変、潰瘍、血管異形成症および毛細血管拡張症が含まれる。青／紫色によって特徴付けることのできる病理には、動静脈奇形（ＡＶＭ）および粘膜下出血が含まれる。ＡＶＭは、赤色においても出現することがあり得る。加えて、潰瘍の種類の中には、白色によって特徴付けられるものもある。以下に説明する方法およびシステムが、病理学的状態が存在するか否かに関係なく体内腔の正常な色の内容からのあらゆる比色分析上の偏差を検出する際に、有用となり得ることは、明らかであろう。

次に、サンプルのスペクトル成分に応じたサンプル分類の概略図である図２を参照されたい。各テストサンプルＴが、以下の変数、すなわち、色相Ｈ、彩度Ｓ、および明度Ｖによって表わされる座標系内に位置付けられる。色相Ｈは、色刺激の主波長に関連する数を表わし、色が赤から黄、緑、シアン、青、マゼンタ、そして再び赤へと変化するにつれて、０から１に変化する。彩度Ｓは色の純度に相当し、純色の場合、１００％に等しい。明度Ｖは、色の相対強度の測定値であり、赤、青および緑（ＲＢＧ）の輝度を表わす。テストサンプルＴと理想の病理サンプルＢとの間の距離ベクトルｒ（Ｂ，Ｔ）が計算される。テストサンプルＴと健康な組織Ｒの基準サンプルとの間の別の距離ベクトルｒ（Ｒ，Ｔ）が計算される。距離ベクトルｒ（Ｂ，Ｔ）と距離ベクトルｒ（Ｒ，Ｔ）との関係が計算される。各テストサンプルＴは、距離ベクトルｒ（Ｂ，Ｔ）と距離ベクトルｒ（Ｒ，Ｔ）との間の関係に基づいて分類される。簡潔には、距離ベクトルｒ（Ｂ，Ｔ）が距離ベクトルｒ（Ｒ，Ｔ）に比べて小さい場合に、病理学的な色の陽性指標が存在する。好ましい実施形態において、この分析は、擬陰性よりも擬陽性の、より高い確率を含むように調整され、陽性の診断をし損なう可能性を最小にする。しかしながら、分析の他の実施形態もまた可能である。

次に、図３および図４を参照されたい。図３および図４は、システム１５と、消化管内における血液の内容または色による識別可能な任意の他の病理を確認するために、システム１５を用いるステップを示すフロー図とを示す。システム１５は、照明源４２’、画像受信機１２’、データ処理機１４’および画像モニタ１８’を含む。データ処理機１４’は、スペクトル分析器２２、適応基準構築器２４、距離計算機２６および判定計算機２８を含む。この発明の一実施形態によると、データ処理機１４’は、標準コンピュータアクセラレータボード、高性能コンピュータ、マルチプロセッサ、または他の任意の直列もしくは並列の高性能処理機器である。画像モニタ１８’は、ビデオ表示装置、グラフ、表、または任意の他の表示器であってよい。

図４のステップは、図３のシステム１５を用いて達成することができる。一実施形態において、画像はカプセル内で取り込まれて処理される。別の実施形態において、画像は生体内システムによって取り込まれて遠隔地に送信され、そこで処理される。画像受信機１２’は、図１の生体内カメラシステムまた任意の他の生体内イメージャによって取り込まれた画像を受信する（ステップ１０１）。データ処理機１４’は、色の画像を画素の格子に分割する（ステップ１０２）。他の画像化の適用例におけるように、画素の数が画像の解像度を決定する。このことを論じるために、画像は８×８の画素からなるブロック（ｉ，ｊ）に分割される。一実施形態において、本来の画像が２５６×２５６画素の画像であるために、８画素に分割して色の成分を判定した結果、３２×３２×３の行列の色の成分
値のブロックとなる。スペクトル分析器２２は、各ブロックの色の成分、すなわち、各画像に対する色相Ｈ_i,j、彩度Ｓ_i,j、および輝度値Ｖ_i,jを計算する（ステップ１０４）。

スペクトル分析器は、また、病理サンプルＢおよび健康な基準組織Ｒのブロックの色の成分も計算する（ステップ１０５およびステップ１０６〜１１０）。スペクトル分析器２２は、血液を含む既知の画像から、病理サンプルＢのブロックの色の成分を計算する（ステップ１０５）。

次に、図５を参照されたい。図５は、図４の適応的に基準を構築するステップ１０６〜１１０の概略図である。適応基準構築器２４は、健康な組織の基準サンプルを構築するために、組織の基準となる色の成分を計算する（ステップ１０６〜１１０）。適応的手法は、後の画像に現れる健康な組織を平均化することに基づく。平均値が用いられるのは、ＧＩ管に沿った健康な組織のパラメータが変化し得るためである。適応基準構築器２４は、明度Ｖ（輝度）および色相Ｈに基づいてブロックを選択する（ステップ１０７）。一実施形態において、それらの条件は、０．１＜Ｖ_i,j＜０．９および０＜Ｈ_i,j＜０．０９である。これらの条件は、健康な組織が存在することを示す。図５に示されるように、健康な組織の領域Ｒ_i、Ｒ_i-1、およびＲ_i-2を伴った画像Ｐ_i、Ｐ_i-1、およびＰ_i-2が得られる。適応基準構築器２４は、ＧＩ管に沿って得られた画像Ｐ_i、Ｐ_i-1、およびＰ_i-2の健康な
領域Ｒ_i、Ｒ_i-1、およびＲ_i-2（すなわち、選択されたブロック）の色の成分を平均化す
る（ステップ１０８）。データを平滑化して、特定の画像への感度を除去するために、適応基準構築器２４は、現在の画像Ｐ_iおよび以前の画像Ｐ_i-1の組織の色の平均をフィルタ処理する（ステップ１１０）。

一実施形態において、以下の反復計算を伴った無限インパルス応答（Infinite ImpulseResponse）（ＩＩＲ）フィルタが用いられる。

式中、ｔ_iは現在のフレームｉの時間指数を表わし、ｔ_i-1は以前のフレームｉ−１の時間指数を表わす。

再び図４を参照すると、次に、距離計算機２６が、行列内の各ブロックと血液の基準値Ｂとの間のユークリッド（Euclidian）距離を計算する（ステップ１１２）。血液の基準
値Ｂは、血液を含む既知の画像から得られ、上で述べたように、スペクトル分析器２２によって分析される。別の実施形態において、他の異常な色を示すために、比色分析の異なった基準値を用いることもできる。例示的な実施形態において、この計算の結果は、３２×３２の要素β_i,jの行列である。この計算は、以下の式に従って行なわれる。

式中、Ｈ_b、Ｓ_b、およびＶ_bは、それぞれ血液の色相、彩度および輝度に対する基準値である。

同様の距離の計算が、適応基準となる組織（健康な組織）の色の成分に対して計算され、その結果、以下のように３２×３２の行列Ｉ_i,jが生じる。

式中、Ｈ_t、Ｓ_t、およびＶ_tは、それぞれ健康な組織の色相、彩度および輝度に対する基
準値である。

距離の行列が得られると、判定計算機２８が、以下の式に従って確率指標関数Λを計算する（ステップ１１６）。

しきい値は、任意の値に設定することができる。好ましい実施形態において、しきい値は以下のとおりである。すなわち、BloodThreshold＝０．１５およびTissueRatioThreshold＝４である。血液は、Λ＞０であれば存在する。

最後に、画像モニタ１８’が、血液の存在を示すカラービデオとして、または、レベルおよび／またはしきい値を示すグラフまたは表として、のいずれかにおいて結果を表示する（ステップ１１８）。

結果の表示は、位置表示器を組込むことを含んでよく、エンドユーザは色の変化がＧＩ管内に存在するか、または他の体腔内に存在するかを判定することができる。したがって、医師はこの問題となる領域に処置を行なうことができる。

当業者は、この発明が、上で特に示され説明された内容に限定されないことを認識されるであろう。むしろ、この発明の範囲は、前掲の請求項によってのみ規定される。

先行技術の生体内カメラシステムの概略図である。 サンプルのスペクトル成分に応じたサンプルの分類の概略図である。 この発明の一実施形態に従ったシステムのブロック図である。 図３に示されるシステムによって用いられる方法のフロー図である。 基準の組織サンプルの適応的な構築の概略図である。

Claims (8)

1. 画像から異常を検出するための方法であって、
   嚥下可能な画像化装置から画像を得るステップと、
   少なくとも１つのスペクトル特性に関して画像を分析するステップと、
   分析に基づいて異常の判定を行なうステップとを含む、方法。
2. 生体内の異常を検出するためのシステムであって、
   画像を受信するための画像受信手段と、
   少なくとも１つのスペクトル特性に関して画像を分析して、分析に基づいて異常の判定を行なうための分析手段とを含む、システム。
3. 画像を分析することは、少なくとも１つの基準値に対し、少なくとも１つのスペクトル特性に関して画像を少なくとも分析することを含む、請求項２に記載のシステム。
4. 前記少なくとも１つの基準値は、健康な組織の基準値を少なくとも含む、請求項３に記載のシステム。
5. 前記少なくとも１つの基準値は、病理サンプルからの基準を少なくとも含む、請求項３に記載のシステム。
6. 画像受信手段に画像を送信するための生体内カメライメージャを含む、請求項２に記載のシステム。
7. 画像が、自律型の生体内画像化装置から受信される、請求項２に記載のシステム。
8. 組織に対する基準値を計算するための方法であって、
   体内腔内から少なくとも第１の画像および第２の画像を受信するステップと、
   比色分析パラメータに基づいて、前記画像内の画素のブロックを選択するステップと、
   前記少なくとも第１および第２の画像の画素からなる前記選択されたブロックの前記比色分析パラメータを平均化するステップと、
   前記比色分析パラメータをフィルタ処理して、それによって組織に対する少なくとも１つの基準値を得るステップとを含む、方法。