JP2012040075A - 内視鏡画像処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】撮影された画像が様々な外観の病変部位であるか否かの推定をする。
【解決手段】病変部推定回路３０は、分割回路３１、選択回路３２、輝度勾配算出回路３３、ヒストグラム作成回路３４、特徴量算出回路３６、および判別回路３７を有する。分割回路３１は画像全体を分割して画像ブロックを設定する。選択回路３２は単一の画像ブロックを選択する。輝度勾配算出回路３３は選択された画像ブロックにおける第１〜第８の輝度勾配を算出する。ヒストグラム作成回路３４は第１〜第８の輝度勾配のヒストグラムを作成する。特徴量算出回路３６は第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムにおける各階級の度数を用いて第１、第２の特徴量を算出する。判別回路３７は第１、第２の特徴量に基づいて選択された画像ブロックが正常部位または第１〜第３の病変部位であるか否かを判別する。
【選択図】図２

Description

本発明は、内視鏡により撮像された画像に対して特徴的な病変部位の検出を支援する内視鏡画像処理システムに関する。

光が照射されない体内を観察するために、電子内視鏡を有する内視鏡ユニットが用いられている。内視鏡ユニットでは、挿入管が体内に挿入され、照明された体内の生体組織などが撮像され、撮像された被写体像がモニタで観察可能である。

体内の病変部位の外観は正常部位の外観と異なっていることが多く、内視鏡ユニットのモニタに表示される画像が診断に用いられることがある。病変部位であるか否かの判断は観察者の熟練度に依存していた。

また、内視鏡による体内観察においては、特定の部位を観察する方向を調製することが難しいため、外観上の差異を判断するのは困難な画像しか得られない場合もある。このような場合においては、熟達した観察者によっても病変部位と正常部位との判別は困難であった。

そこで、被写体を上方から観察した画像においてエッジの検出が困難であっても、２次元の濃淡値勾配を検出することにより病変部をより正確に検出する画像解析装置が提案されている（特許文献１参照）。

しかし、特許文献１に記載の画像解析装置では、濃淡値勾配に等方性を有する箇所を検出するので円形の病変部を推定することが容易となるが、円形以外の濃淡勾配の部位を検出することが困難であった。また、特許文献１に記載の画像解析装置では、画素信号に混入し得るノイズの影響による誤検出が多くなることが問題であった。

特開２００７−２４４５１９号公報

したがって、本発明では、様々な種類の病変部と推定される部位を、ノイズの影響を低減化させながら検出する内視鏡画像処理システムの提供を目的とする。

本発明の内視鏡画像処理システムは、受光した画像である受光画像を構成する複数の画素に相当する画素信号によって構成される画像信号を受信する受信部と、受光画像上において複数の画像ブロックを設定する設定部と、画像ブロックにおける第１の位置の画素を基準画素として画像ブロック内に配置され基準画素から第１の方向に位置する複数の画素を第１の画素として画像ブロック内に配置され基準画素から第１の方向と交差する第２の方向に位置する複数の前記画素を第２の画素として画像ブロック毎に選択する選択部と、基準画素と複数の第１の画素の中で間隔が第１の間隔である２つの画素の画素信号の差を第１の方向差として基準画素と複数の第２の画素の中で間隔が第２の間隔である２つの画素の画素信号の差を第２の方向差として画像ブロック毎に算出する第１の算出部と、第１の方向差が第１の方向の第１の階級に属する度数および第２の方向差が第２の方向の第１の階級に属する度数を画像ブロック毎にカウントするカウンタと、第１、第２の方向差それぞれが第１、第２の方向の第１の階級に属する度数を用いて所定の算出方法に基づいて第１の特徴量を画像ブロック毎に算出する第２の算出部と、体内の正常部位および第１の病変部位の画像に基づいて予め算出された第１の特徴量を格納するメモリと、第２の算出部により算出された第１の特徴量とメモリに格納された第１の特徴量とを比較することにより画像ブロックの画像が正常部位および第１の病変部位の画像であるか否かを判別する判別部とを備えることを特徴としている。

なお、カウンタは第１の方向の第１の階級と異なる第１の方向の第２の階級に第１の方向差が属する度数および第２の方向の第２の階級と異なる第２の方向の第２の階級に第２の方向差が属する度数の少なくとも一方をカウントし、第２の算出部はカウンタにカウントされた度数を用いて第１の特徴量を算出することが好ましい。

また、選択部は画像ブロック内に配置され基準画素から第１、第２の方向と異なる第３の方向に位置する複数の画素を第３の画素として画像ブロック毎に選択し、第１の算出部は基準画素と複数の第３の画素の中で間隔が第３の間隔である２つの画素の画素信号の差を第３の方向差として画像ブロック毎に算出し、カウンタは第３の方向差が第３の方向の第１の階級に属する度数を画像ブロック毎に算出し、第２の算出部は第３の方向差が第３の方向の第１の階級に属する度数を画像ブロック毎にカウントし、第２の算出部はカウンタにカウントされた度数を用いて第１の特徴量を画像ブロック毎に算出することが好ましい。

また、第２の算出部はカウンタにカウントされた度数を用いて所定の算出方法に基づいて第２の特徴量を画像ブロック毎に算出し、メモリは正常部位および第１の病変部位の画像に基づいて予め算出された第２の特徴量を格納し、判別部は第２の算出部により算出された第２の特徴量とメモリに格納された第２の特徴量とを比較することにより画像ブロックの画像が正常部位および第１の病変部位の画像であるか否かを判別することが好ましい。

また、メモリに記憶させた第１の特徴量の算出に用いた正常部位および第１の病変部位の画像の画像サイズが基準サイズに定められており、画像ブロックの画像サイズは基準サイズに定められることが好ましい。

また、メモリに記憶させた第１の特徴量の算出に用いた正常部位および第１の病変部位の画像の画像サイズが基準サイズに定められており、メモリに記憶させた第１の特徴量は画像サイズが基準サイズである正常部位および第１の病変部位の画像における第１、第２の方向差それぞれが第１、第２の方向の第１の階級に属する度数を用いて所定の算出方法に基づいて算出され、画像ブロックの画像サイズは基準サイズと異なる第１のサイズに定められ、第２の算出部は第１の方向差が第１の方向の第１の階級に属する度数および第２の方向差が第２の方向の第１の階級に属する度数を基準サイズおよび前記第１のサイズを用いて正規化することが好ましい。

また、設定部、選択部、第１、第２の算出部、カウンタ、および判別部を制御する制御部を備え、メモリに記憶させた第１の特徴量の算出に用いた正常部位および第１の病変部位の画像の画像サイズが基準サイズに定められており、メモリに記憶させた第１の特徴量は画像サイズが基準サイズである正常部位および第１の病変部位の画像における第１、第２の方向差それぞれが第１、第２の方向の第１の階級に属する度数を用いて所定の算出方法に基づいて算出され、設定部は受光画像を複数のサイズのいずれかを画像サイズとする画像ブロックに設定可能であり、第２の算出部は画像ブロックの画像サイズが基準サイズと異なる画像サイズである場合に第１の方向差が第１の方向の第１の階級に属する度数および第２の方向差が第２の方向の第１の階級に属する度数を基準サイズおよび画像ブロックの画像サイズを用いて正規化し、制御部は判別部がいずれの画像ブロックの画像も第１の病変部位の画像でないと判別したときに設定部に画像ブロックの画像サイズを変えさせ選択部に基準画素および第１、第２の画素を再度選択させ第１の算出部に第１、第２の方向差を再度算出させカウンタに第１、第２の方向差が第１の階級に属する度数を再度カウントさせ第２の算出部に第１の特徴量を算出させ判別部に画像ブロックの画像が正常部位および第１の病変部位の画像であるか否かを再度判別させることが好ましい。

また、判別部は受信部が画像信号を受信した後の設定部における最初の設定のときに画像ブロックの画像サイズを複数のサイズの中の最大サイズに設定させることが好ましい。

また、判別部は判別部がいずれの画像ブロックの画像も第１の病変部位の画像でないと判別したときに設定部に画像ブロックの画像サイズを小さくするように変えさせることが好ましい。

また、メモリには正常部位および第１の病変部位の複数の画像に基づいて予め算出された複数の第１の特徴量に基づいて定められた第１の特徴量の範囲が格納され、判別部は第２の算出部により算出された第１の特徴量がメモリに格納された第１の特徴量の範囲に含まれるか否かに基づいて画像ブロックの画像が正常部位および第１の病変部位の画像であるか否かを判別することが好ましい。

また、メモリには正常部位および第１の病変部位の複数の画像に基づいて予め算出された複数の第１の特徴量が格納され、判別部は第２の算出部により算出された第１の特徴量がメモリに格納された複数の第１の特徴量を用いた所定の分類方法により正常部位、第１の病変部位、または正常部位および第１の病変部位以外の部位であるかを分類することにより画像ブロックの画像が正常部位および第１の病変部位の画像であるか否かを判別することが好ましい。

また、所定の算出方法は主成分分析であって、予め受光した複数の正常部位および第１の病変部位の画像に対して算出された第１、第２の方向差の中で第１、第２の方向の第１の階級に属する度数に対して求められる第１主成分が前記第１の特徴量として算出されることが好ましい。

また、メモリは画像ブロックの画像が第１の病変部位と異なる第２の病変部位の画像である場合の前記第１の特徴量を記憶させられ、判別部は第２の算出部により算出された第１の特徴量とメモリに格納された第１の特徴量とを比較することにより画像ブロックの画像が第２の病変部位の画像であるか否かを判別することが好ましい。

また、第１の算出部は画素信号における輝度信号成分または赤色項成分を用いて第１、第２の方向差を算出することが好ましい。

また、選択部は画像ブロックの中心を第１の位置として基準画素を選択することが好ましい。

本発明によれば、内視鏡により撮影された生体組織が正常部位であるか病変部位であるか、ノイズの影響を低減化させながら推定することが可能となる。

本発明の第１の実施形態を適用した内視鏡画像処理システムを有する内視鏡プロセッサを含む内視鏡ユニットの内部構成を概略的に示すブロック図である。 第１の実施形態の病変部推定回路の内部構成を概略的に示すブロック図である。 画像ブロックにおける基準画素および第１〜第８の画素の位置を示す配置図である。 第１、第２の特徴量を２軸とする座標平面上における正常領域および第１〜第３の病変領域を示すグラフである。 病変部位と推定される部位がある場合にモニタに表示される画像である。 第１の輝度勾配ヒストグラムを示すグラフである。 第２の輝度勾配ヒストグラムを示すグラフである。 実際の正常部位および第１〜第３の病変部位の画像に対して算出される第１、第２の特徴量の座標および各座標により定められる正常領域および第１〜第３の病変領域を示すグラフである。 第１、第２の関数、正常領域、および第１〜第３の病変領域の設定制御を示すフローチャートである。 病変部推定回路により実行される病変部推定処理を示す第１のフローチャートである。 病変部推定回路により実行される病変部推定処理を示す第２のフローチャートである。 病変部推定回路により実行される病変部推定処理を示す第３のフローチャートである。 第２の実施形態の病変部推定回路の内部構成を概略的に示すブロック図である。 実際の正常部位および第１〜第３の病変部位の画像に対して算出される第１、第２の特徴量の座標をプロットしたグラフである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態を適用した内視鏡画像処理システムを有する内視鏡プロセッサによって構成される内視鏡ユニットの内部構成を概略的に示すブロック図である。

内視鏡ユニット１０は、内視鏡プロセッサ２０、電子内視鏡４０、およびモニタ１１によって構成される。内視鏡プロセッサ２０は、電子内視鏡４０、およびモニタ１１に接続される。

内視鏡プロセッサ２０から被写体を照明するための照明光が電子内視鏡４０に供給される。照明光を照射された被写体が電子内視鏡４０により撮像される。電子内視鏡４０の撮像により生成する画像信号が内視鏡プロセッサ２０に送られる。

内視鏡プロセッサ２０では、電子内視鏡４０から得られた画像信号に対して所定の信号処理が施される。所定の信号処理を施した画像信号はモニタ１１に送信され、送信された画像信号に相当する画像がモニタ１１に表示される。

次に、内視鏡プロセッサ２０の構成について説明する。内視鏡プロセッサ２０には光源システム２１、第１、第２の映像信号処理回路２２ａ、２２ｂ、病変部推定回路３０、ＳＤＲＡＭ２３、ＥＥＰＲＯＭ２４（メモリ）、およびシステムコントローラ２５などが設けられる。

光源システム２１から出射される照明光は、電子内視鏡４０に設けられるライトガイド４１に入射される。照明光はライトガイド４１により挿入管４２の先端まで伝達される。伝達された照明光は、挿入管４２の先端方向の被写体に照射される。

照明光が照射された被写体の反射光による光学像が、挿入管４２の先端に設けられた対物レンズ（図示せず）により、撮像素子４３の受光面に結像する。撮像素子４３は、一定の周期、例えば、１／６０秒毎に１フレームの画像信号を生成するように制御される。

なお、撮像素子４３の受光面には複数の画素（図示せず）が２次元状に配置される。各画素はＲＧＢいずれかのカラーフィルタ（図示せず）によって覆われる。各画素では、カラーフィルタを透過した光成分の受光量に応じた画素信号が生成される。画像信号は、全画素において生成される画素信号によって構成される。

生成された画像信号は、電子内視鏡４０に設けられるＡ／Ｄコンバータ（図示せず）によりデジタル信号に変換される。デジタル信号に変換された画像信号は、第１の映像信号処理回路２２ａに送信される。第１の映像信号処理回路２２ａは、バス２６を介してＳＤＲＡＭ２３に接続される。画像信号はＳＤＲＡＭ２３に格納される。

なお、バス２６には、第２の映像信号処理回路２２ｂ、病変部推定回路３０、ＥＥＰＲＯＭ２４も接続されており、画像信号や必要なデータがバス２６を介して送信される。

第１の映像信号処理回路２２ａはＳＤＲＡＭ２３に格納された画像信号を読出し、読出した画像信号に対して色補間処理およびマトリックス処理を含む所定の信号処理が施される。色補間処理を施すことにより、全画素はＲＧＢ原色信号成分を有する。また、マトリックス処理によりＲＧＢ原色成分から輝度信号成分および色差信号成分が生成される。所定の信号処理が施された画像信号はＳＤＲＡＭ２３に格納される。

第１の映像信号処理回路２２ａで所定の信号処理の施された画像信号は、ＳＤＲＡＭ２３から第２の映像信号処理回路２２ｂに読出される。第２の映像信号処理回路２２ｂでは、画像信号に対してスーパーインポーズなどの所定の信号処理が施される。所定の信号処理の施された画像信号はアナログ信号に変換され、モニタ１１に出力される。

なお、後述するように、内視鏡プロセッサ２０に設けられた病変部推定機能を実行させるときには、病変部位と推定される部位を指示する信号処理が第２の映像信号処理回路２２ｂで付加的に施される。

モニタ１１には、受信した画像信号に相当する画像が表示される。前述のように、撮像素子４３は１／６０秒毎に画像信号を生成するように駆動され、モニタ１１にも１／６０秒毎に画像信号が送信される。１／６０秒毎に表示する画像を切換えることにより、モニタ１１には動画像が表示される。

前述のように、内視鏡プロセッサ２０には病変部推定機能が設けられる。病変部推定機能を実行すると、後に詳述するように、モニタ１１に表示した画像の中で病変部位と推定される位置が点線で囲われて表示される。

次に、病変部位推定回路３０の構成とともに、病変部推定回路３０によって実行される病変部推定機能について説明する。図２は病変部推定回路３０の内部構成を示すブロック図である。病変部推定回路３０は、分割回路３１（設定部）、選択回路３２（選択部）、輝度勾配算出回路３３（第１の算出部）、ヒストグラム作成回路３４（カウンタ）、正規化回路３５、特徴量算出回路３６（第２の算出部）、判別回路３７（判別部）によって構成される。

病変部推定機能を実行すると、分割回路３１により画像ブロックが設定される。画像ブロックとは、撮影した画像を行列状に分割して得られるそれぞれの小領域である。具体的には、撮像素子４３の有効撮影範囲において行列状に並ぶ複数の画素によって構成される特定の画像サイズとする複数の矩形の領域が、画像ブロックとして定められる。

なお、画像ブロックの行方向および列方向の画素数は等しくなるように定められる。また、画像ブロックの画像サイズは第１、第２、第３のサイズのいずれかに変更可能である。第１のサイズ＞第２のサイズ＞第３のサイズとなるように、各サイズは定められる。

分割回路３１により画像ブロックが設定されると、各画像ブロックを構成する複数の画素のアドレスが画像ブロックデータとして分割回路３１から選択回路３２に送信される。選択回路３２が画像ブロックデータを受信すると、選択回路３２により単一の画像ブロックが選択される。

バス２６を介してＳＤＲＡＭ２３から、選択された単一の画像ブロック内の画素の輝度信号成分が読出される。なお、以下に説明するように、画像ブロックにおける基準画素および複数の第１〜第８の画素の輝度信号成分が読出される。読出された輝度信号成分は輝度勾配算出回路３３に送信される。

図３に示すように、画像ブロックＩＢ内の中心に位置する画素が基準画素ｓｐに定められる。また、基準画素ｓｐから上方向に向かって２画素おきに配置された画素が第１の画素ｐ１に定められる。また、基準画素ｓｐから右方向に向かって２画素おきに配置された画素が第２の画素ｐ２に定められる。また、基準画素ｓｐから下方向に向かって２画素おきに配置された画素が第３の画素ｐ３に定められる。また、基準画素ｓｐから左方向に向かって２画素おきに配置された画素が第４の画素ｐ４に定められる。

また、基準画素ｓｐから右上方向に向かって２画素おきに配置された画素が第５の画素ｐ５に定められる。また、基準画素ｓｐから右下方向に向かって２画素おきに配置された画素が第６の画素ｐ６に定められる。また、基準画素ｓｐから左下方向に向かって２画素おきに配置された画素が第７の画素ｐ７に定められる。また、基準画素ｓｐから左上方向に向かって２画素おきに配置された画素が第８の画素ｐ８に定められる。

上述のように、基準画素ｓｐおよび第１〜第８の画素ｐ１〜ｐ８における輝度信号成分が輝度勾配算出回路３３に送信される。輝度勾配算出回路３３では、以下に説明する第１〜第８の輝度勾配が算出される。

なお、第１の輝度勾配とは、基準画素ｓｐとすべての第１の画素ｐ１との中の２画素であって、互いに２画素分の間隔で離れた２つの画素における輝度信号成分の差である。例えば、基準画素ｓｐから上方向に２画素分離れた位置の第１の画素ｐ１と基準画素ｓｐとにおける輝度信号成分の差や、基準画素ｓｐから上方向に２画素分および４画素分離れた位置の２つの第１の画素ｐ１における輝度信号成分の差である。

同様に、第２の輝度勾配とは、基準画素ｓｐとすべての第２の画素ｐ２との中の２画素であって、互いに２画素分の間隔で離れた２つの画素における輝度信号成分の差である。同様に、第３の輝度勾配とは、基準画素ｓｐとすべての第３の画素ｐ３との中の２画素であって、互いに２画素分の間隔で離れた２つの画素における輝度信号成分の差である。同様に、第４の輝度勾配とは、基準画素ｓｐとすべての第４の画素ｐ４との中の２画素であって、互いに２画素分の間隔で離れた２つの画素における輝度信号成分の差である。

同様に、第５の輝度勾配とは、基準画素ｓｐとすべての第５の画素ｐ５との中の２画素であって、互いに２画素分の間隔で離れた２つの画素における輝度信号成分の差である。同様に、第６の輝度勾配とは、基準画素ｓｐとすべての第６の画素ｐ６との中の２画素であって、互いに２画素分の間隔で離れた２つの画素における輝度信号成分の差である。同様に、第７の輝度勾配とは、基準画素ｓｐとすべての第７の画素ｐ７との中の２画素であって、互いに２画素分の間隔で離れた２つの画素における輝度信号成分の差である。同様に、第８の輝度勾配とは、基準画素ｓｐとすべての第８の画素ｐ８との中の２画素であって、互いに２画素分の間隔で離れた２つの画素における輝度信号成分の差である。

算出された第１〜第８の輝度勾配は、データとしてヒストグラム作成回路３４に送信される。ヒストグラム作成回路３４では、第１〜第８の輝度勾配毎のヒストグラムが作成される。

例として、第１の輝度勾配のヒストグラムの作成について説明する。なお、輝度信号成分の信号レベルは９ビット、すなわち０〜５１１で表すことが可能である。ヒストグラムは、−２５６〜−２２４、−２２４〜−１７５、−１７４〜−１２５、−１２４〜−７５、−７４〜−２５、−２４〜２４、２５〜７４、７５〜１２４、１２５〜１７４、１７５〜２２４、２２５〜２５６を範囲とする第１〜第１１の階級の度数がカウントされる。

カウントされた第１〜第１１の階級の度数は、データとして正規化回路３５に送信される。正規化回路３５では、第１〜第１１の階級の度数が正規化される。正規化のために、画像ブロックＩＢの画像サイズが分割回路３１から読出され、後述する基準サイズがＥＥＰＲＯＭ２４から読出される。基準サイズを画像ブロックＩＢの画像サイズで除した値が正規化係数として算出される。第１〜第１１の階級の度数に正規化係数を乗じることにより正規化が実行される。

正規化された度数が、データとして特徴量算出回路３６に送信される。特徴量算出回路３６では、正規化された第１の輝度勾配ヒストグラムおける第１〜第１１の階級の度数ｆｒ１．１〜ｆｒ１．１１〜第８の輝度勾配ヒストグラムにおける第１〜第１１の階級の度数ｆｒ８．１〜ｆｒ８．１１を用いて第１、第２の特徴量が算出される。

第１、第２の特徴量を算出するために、第１、第２の関数ｆ１（ｆｒ１．１、…、ｆｒ１．１１、…ｆｒ８．１、…ｆｒ８．１１）（以下、ｆ１とする）、ｆ２（ｆｒ１．１、…、ｆｒ１．１１、…ｆｒ８．１、…、ｆｒ８．１１）（以下ｆ２とする）がＥＥＰＲＯＭ２４から読出される。

正規化された第１の輝度勾配ヒストグラムにおける第１〜第１１の階級の度数ｆｒ１．１〜ｆｒ１．１１〜第８の輝度勾配ヒストグラムにおける第１〜第１１の階級の度数ｆｒ８．１〜８．１１を第１、第２の関数ｆ１、ｆ２に代入することにより、第１、第２の特徴量が算出される。

第１、第２の特徴量は、データとして判別回路３７に送信される。判別回路３７では、第１、第２の特徴量に基づいて、画像ブロックＩＢ上に形成される画像が正常部位および第１〜第３の異常部位の画像であるか否かが判別される。

画像ブロックＩＢ上に形成される画像がどのような部位の画像であるか否かは、第１、第２の特徴量を２軸とする座標平面上において、算出された第１、第２の特徴量によって定められる座標に基づいて判別される。

図４に示すように、第１の特徴量を横軸、第２の特徴量を縦軸とする２次元座標平面上において、正常領域ａｈ、第１〜第３の病変領域ａ１〜ａ３が定められる。特徴量算出回路３６で算出された第１、第２の特徴量を座標とする点を含む領域に対応する画像が、画像ブロックＩＢ上に形成される画像と推定される。

例えば、算出された第１、第２の特徴量が正常領域ａｈ内に位置する場合には、選択された画像ブロックＩＢ上には正常部位の画像が形成されていると推定される。また、算出された第１、第２の特徴量が第１、第２の病変領域の２領域内に位置する場合には、選択された画像ブロックＩＢ上には第１、第２の病変部位の画像が形成されていると推定される。

第１、第２の特徴量を含む領域がデータとして、ＳＤＲＡＭ２３に格納される。選択された画像ブロックＩＢに対する判別回路３７における画像判別を終了すると、選択回路３２によって画像判別の行われていない単一の画像ブロックＩＢが選択される。

選択された画像ブロックＩＢに対して上述と同じ処理が施され、画像判別が行われる。すべての画像ブロックＩＢに対して画像判別が行われると、第１〜第３の病変部位の画像が形成された画像ブロックＩＢがあるか否かがシステムコントローラ２５（図１参照）により判別される。なお、システムコントローラ２５によって、内視鏡プロセッサ１０の各部位の動作が制御される。

すべての画像ブロックＩＢにおいて形成される画像が正常部位と推定される画像である場合には、システムコントローラ２５の制御に基づいて、画像ブロックＩＢの画像のサイズが第２のサイズに変更される。画像サイズの変更後、第１のサイズのときと同様に、全画像ブロックＩＢに対する画像判別が行われる。

第２のサイズを画像サイズとする画像ブロックＩＢにおいても、第１〜第３の病変部位と推定される画像が検出されなかった場合には、画像ブロックの画像サイズが第３のサイズに変更される。その後、第１、第２のサイズと同様に、画像判別が行われる。

画像サイズが第１のサイズまたは第２のサイズであっていずれかの画像ブロックＩＢ上に第１〜第３の病変部位と推定される画像が形成されると、画像サイズの変更を行うことなく、対象とするフレームの画像信号に対する病変部の推定が停止される。

病変部の推定の停止、または第３のサイズの画像ブロックＩＢに対する画像判別の終了後、第２の映像信号処理回路２２ｂにおいて推定結果表示の信号処理が実行される。推定結果表示の信号処理により、第１〜第３の病変部位と推定される画像ブロックＩＢに対応する地域が枠線１１ｆによって囲われる画像（図５参照）が作成される。

なお、推定される病変部位の種類に応じて枠線の色が変えられる。例えば、第１、第２、第３の病変部位と推定される場合には、赤色、緑色、青色によって枠線が描かれる。

病変部推定機能をＯＦＦにするまで、全フレームの画像信号に対して上述の病変部推定処理が施される。

次に、ＥＥＰＲＯＭ２４に記憶され、病変部推定に用いられる基準サイズ、第１、第２の関数、正常領域、および第１〜第３の病変領域について説明する。

これらのデータは実際の正常部位および第１〜第３の病変部位の画像に基づいて定められ、内視鏡プロセッサ１０の製造時などにおいてＥＥＰＲＯＭ２４に格納される。

まず、基準サイズが定められる。基準サイズは、正常部位および第１〜第３の病変部位を判別可能な適当な大きさに定められる。次に、実際の正常部位および第１〜第３の病変部位の複数の画像が採取される。

なお、画像の採取は、事前に撮影した内視鏡の全体画像から医療従事者などにより画像の一部が選択され、正常部位および第１〜第３の病変部位のいずれであるかの分類により実行される。なお、選択された画像の画像サイズを基準サイズに変換される。または、画像サイズの変換を行うことなく、病変部推定機能実行時と同様に、第１〜第８のヒストグラムを形成する度数を基準サイズによって正規化してもよい。

採取した画像毎に、第１〜第８の輝度勾配が算出される。算出した第１〜第８の輝度勾配に基づいて、画像毎に第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムが作成される。それぞれのヒストグラムは、画像によって傾向が異なっている。すなわち、個々のヒストグラムは異なっていても、正常部位であれば異なる画像であっても互いに同様のヒストグラムが作成される。第１〜第３の病変部位も同様である。

例えば、図６、図７に示すように、第１、第２の輝度勾配のヒストグラムは正常部位および第１〜第３の病変部位によって異なっている。第３〜第８の輝度勾配のヒストグラムも同様に、正常部位および第１〜第３の病変部位によって異なっている。

次に、第１〜第８の輝度勾配ヒストグラム毎の第１〜第１１の階級の度数に対して主成分分析を施すことにより、正常部位、第１〜第３の病変部位の区別に適した第１、第２主成分の算出方法である第１、第２の関数ｆ１、ｆ２が定められる。

すなわち、第１〜第８の輝度勾配ヒストグラム毎の第１〜第１１の階級の度数を変数とした８８次元（８×１１）の特徴空間が、主成分分析により、正常部位、第１〜第３の病変部位の分布を表現し得る第１、第２主成分を変数として２次元の特徴空間に変換される。

正常部位の複数の画像および第１〜第３の病変部位の複数の画像毎に作成された第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムに基づいて、それぞれの画像に対する第１、第２の主成分が第１、第２の特徴量として算出される。

算出された第１、第２の特徴量が、第１、第２の特徴量を２軸とする座標平面上にプロットされる（図８参照）。正常部位の画像に対応する第１、第２の特徴量を含む領域が、正常領域ａｈに定められる。また、第１〜第３の病変部位の画像に対応する第１、第２の特徴量を含む領域が、第１〜第３の病変領域ａ１〜ａ３に定められる。

上述のようにして定められた基準サイズ、第１、第２の関数ｆ１、ｆ２、正常領域ａｈ、および第１〜第３の病変領域ａ１〜ａ３が、ＥＥＰＲＯＭ２４に記憶され、病変部推定機能に用いられる。

次に、第１、第２の関数、正常領域、および第１〜第３の病変領域の設定用機器（図示せず）によって実行される設定制御について、図９のフローチャートを用いて説明する。設定制御は、設定機器への開始入力により実行される。

ステップＳ１００では、画像を選択する入力および分類する入力があるか否かを判別する。例えば、採取された複数の内視鏡の全体画像に対して操作者による部分的な画像を選択する入力がなされ、さらに選択された画像が正常部位および第１〜第３の病変部位のいずれであるかを分類する入力があるか否かを判別する。

画像の選択入力および分類入力がある場合には、ステップＳ１０１に進む。入力が無い場合にはステップＳ１０１をスキップして、ステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０１では、選択された部分画像に対応する画像データが抽出され、抽出された画像データおよび分類された部位データが設定用機器のワーキングメモリ（図示せず）に格納される。ワーキングメモリへの格納後にステップＳ１０２に進む。

ステップＳ１０２では、画像の選択終了する入力がされたか否かを判別する。選択終了されない場合には、ステップＳ１００に戻る。以後、選択終了が入力されるまでステップＳ１００〜ステップＳ１０２の処理を繰返す。画像の選択終了の入力がなされると、ステップＳ１０３に進む。

ステップＳ１０３では、第１〜第８の輝度勾配を入力された画像毎に算出する。輝度勾配の算出を終えると、ステップＳ１０４に進む。

ステップＳ１０４では、各画像の第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムを作成する。第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムを作成すると、ステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０５では、第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムの正規化を行う。すなわち、第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムにおける各階級の度数に対して、基準サイズを元の画像の画像サイズで除した係数が乗じられる。正規化後、ステップＳ１０６に進む。

ステップＳ１０６では、各画像に対して作成された正規化された第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムに対して主成分分析を施すことにより、第１、第２主成分を第１、第２の特徴量として算出するための第１、第２の関数ｆ１、ｆ２を作成する。第１、第２の関数ｆ１、ｆ２の作成後、ステップＳ１０７に進む。

ステップＳ１０７では、作成した第１、第２の関数ｆ１、ｆ２を記録用のメモリ（図示せず）に格納する。メモリへの格納後、ステップＳ１０８に進む。

ステップＳ１０８では、まず、Ｓ１０１で格納された各画像に対する第１、第２の特徴量を算出する。なお、各画像に対する第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムにおける度数を、ステップS１０７で格納した第１、第２の関数ｆ１、ｆ２に代入することにより、各画像に対する第１、第２の特徴量が算出される。

次に、第１、第２の特徴量を軸とする２次元座標空間において、算出した各画像に対応する第１、第２の特徴量をプロットする。プロットした各画像の対応点に基づいて、正常範囲および第１〜第３の病変範囲を決定する。正常範囲および第１〜第３の病変範囲は、各画像の対応点に基づいて適切な算出方法に基づいて定められる。または、実際のプロットした各点に対して、操作者が範囲を決めてもよい。正常範囲などの決定後、ステップＳ１０９に進む。

ステップＳ１０９では、ステップＳ１０８で決定した正常範囲および第１〜第３の病変範囲を記録用のメモリに格納する。メモリへの格納後、設定制御を終了する。

なお、正常範囲および第１〜第３の病変範囲の算出には、正規化されたヒストグラムが用いられている。また、正規化されたヒストグラムは、画像サイズが基準サイズである正常部位および第１〜第３の病変部位の画像のヒストグラムに等価である。

次に、病変部推定回路３０によって実行される病変部推定処理について図１０〜図１２のフローチャートを用いて説明する。病変部推定処理は、病変部推定機能を実行が入力された状態で、１フレームの画像信号を受信するたびに開始する。

ステップＳ２００では、画像ブロックＩＢの画像サイズを第１のサイズに決定する。画像サイズＩＢの決定後、ステップ２０１に進む。

ステップＳ２０１では、ステップＳ２００または、後に説明するステップＳ２１８で決定した画像サイズの画像ブロックＩＢを設定する。画像ブロックＩＢの設定後、ステップＳ２０２に進む。

ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で設定された複数の画像ブロックＩＢの中で、ステップＳ２０３〜ステップＳ２１３の処理が施されていない単一の画像ブロックＩＢを選択する。単一の画像ブロックＩＢの選択後、ステップＳ２０３に進む。

ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２で選択された画像ブロックＩＢにおける基準画素ｓｐおよび第１〜第８の画素ｐ１〜ｐ８を選択する。基準画素ｓｐおよび第１〜第８の画素ｐ１〜ｐ８の選択後、ステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３において選択した基準画素ｓｐおよび第１〜第８の画素ｐ１〜ｐ８の輝度信号成分をＳＤＲＡＭ２３から読出す。輝度信号成分の読出し後、ステップＳ２０５に進む。

ステップＳ２０５では、ステップＳ２０４で読出した輝度信号成分を用いて、第１〜第８の輝度勾配を算出する。輝度勾配の算出後、ステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６では、ステップＳ２０５で算出した第１〜第８の輝度勾配を用いて、第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムを作成する。第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムの作成後、ステップＳ２０７に進む。

ステップＳ２０７では、ステップＳ２０６で作成した第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムを正規化する。すなわち、第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムにおける各階級の度数に対して、基準サイズを画像ブロックＩＢの画像サイズで除した正規化係数が乗じられる。ヒストグラムの正規化後、ステップＳ２０８に進む。

ステップＳ２０８では、第１、第２の特徴量を算出する。すなわち、ステップＳ２０７で正規化した第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムにおける各階級の度数を、第１、第２の関数ｆ１、ｆ２に代入することにより、第１、第２の特徴量が算出される。第１、第２の特徴量の算出後、ステップＳ２０９に進む。

ステップＳ２０９では、ステップＳ２０８で算出された第１、第２の特徴量が正常範囲内に属するか否かを判別する。正常範囲である場合には、ステップＳ２１０〜ステップＳ２１２をスキップして、ステップＳ２１３に進む。正常範囲で無い場合には、ステップＳ２１０に進む。

ステップＳ２１０では、ステップＳ２０８で算出された第１、第２の特徴量が第１の病変範囲に属するか否かを判別する。第１の病変範囲である場合には、ステップＳ２１１およびステップＳ２１２をスキップして、ステップＳ２１３に進む。第１の病変範囲で無い場合には、ステップＳ２１１に進む。

ステップＳ２１１では、ステップＳ２０８で算出された第１、第２の特徴量が第２の病変範囲に属するか否かを判別する。第２の病変範囲である場合には、ステップＳ２１２をスキップして、ステップＳ２１３に進む。第２の病変範囲で無い場合には、ステップＳ２１２に進む。

ステップＳ２１２では、ステップＳ２０８で算出された第１、第２の特徴量が第３の病変範囲に属するか否かを判別する。第３の病変範囲で無い場合には、ステップＳ２１３をスキップしてステップＳ２１４に進む。第３の病変範囲である場合には、ステップＳ２１３に進む。

ステップＳ２１３では、ステップＳ２０９〜ステップＳ２１２において判別された部位に応じた部位信号を、画像ブロックの画像データに付加する。部位信号の付加後、ステップＳ２１４に進む。

ステップＳ２１４では、ステップＳ２０１で設定したすべての画像ブロックＩＢに対して画像推定の処理を施しているか否かを判別する。すべての画像ブロックに画像推定の処理が施されていない場合には、ステップＳ２０２に戻る。以後、全画像ブロックＩＢに画像推定の処理が施されるまでステップＳ２０２〜ステップＳ２１４の処理を繰返す。すべての画像ブロックに画像推定の処理が施されている場合には、ステップＳ２１５に進む。

ステップＳ２１５では、第１〜第３の病変部位であると推定された画像ブロックＩＢがあるか否かを判別する。第１〜第３の病変部位であると推定された画像ブロックがある場合には、ステップＳ２１８に進む。いずれの画像ブロックでも第１〜第３の病変部位であると推定されなかった場合には、ステップＳ２１６に進む。

ステップＳ２１６では、画像ブロックＩＢの画像サイズが第３のサイズであるか否かを判別する。画像ブロックＩＢの画像サイズが第３のサイズである場合には、ステップＳ２１８に進む。画像ブロックＩＢの画像サイズが第３のサイズで無い場合には、ステップＳ２１７に進む。

ステップＳ２１７では、画像ブロックＩＢの画像サイズを一段階小さなサイズに変更する。すなわち、画像ブロックＩＢの画像サイズが第１のサイズである場合には第２のサイズに変更され、画像ブロックＩＢの画像サイズが第２サイズである場合には第３のサイズに変更される。画像サイズの変更後、ステップ２０１に戻る。

前述のように、ステップＳ２１５において第１〜第３の病変部位であると推定された画像ブロックＩＢがある場合、またはステップＳ２１６において画像ブロックＩＢの画像サイズが第３のサイズである場合にステップＳ２１８に進む。ステップＳ２１８では、第１〜第３の病変部位であると推定された画像ブロックＩＢの箇所に枠線１１ｆを全体画像に重畳する画像処理を、ＳＤＲＡＭ２３に格納された画像信号に対して施す。枠線の重畳処理後、１フレームの画像信号に対して施される病変部推定処理を終了する。

以上のように、第１の実施形態の内視鏡画像処理システムによれば、撮影した生体内における画像に基づいて、様々な外観の病変部位があるか否かを判別可能である。

前述のように、各方向の輝度勾配ヒストグラムは、正常部位や病変部位の外観に応じて異なっている。そこで、本実施形態のように、実際の画像における各方向の輝度勾配ヒストグラムを用いた特徴量の算出方法が決められ、実際の画像に対して算出される特徴量をデータベースとして保持し、画像ブロック毎に算出した特徴量を保持されたデータベースと比較することにより、様々な外観の病変部位であるか否かが判別可能である。

また、第１の実施形態では、病変部位の推定に対する画素信号に混入するノイズの影響を低下させることが可能である。一部の画素信号にはノイズが混入することがあり、ノイズの混入した画素信号を用いた輝度勾配はノイズ分の誤差を有する。しかし、本実施形態では、一部の輝度勾配にノイズ分の誤差が混入しても、多くの輝度勾配を用いて画像の判別をするので、ノイズの影響は低減化される。

また、第１の実施形態では、輝度勾配ヒストグラムの正規化を行うので、様々な大きさの画像ブロックに対して病変部位の推定を行うことが可能である。正規化が行われない場合には、正常範囲および第１〜第３の病変範囲を算出に用いた正常部位および第１〜第３の病変部位の画像の画像サイズと同じ画像サイズ以外の画像サイズの画像に対しては病変部位の推定が出来なかった。一方、本実施形態では、正規化を行うので、大きさによらず病変部位の推定が可能である。

次に、本発明の第２の実施形態の内視鏡画像処理システムについて説明する。第２の実施形態の内視鏡画像処理システムは、第１、第２の特徴量を用いた病変部位であるか否かの判別方法が第１の実施形態と異なる。以下、第１の実施形態と異なる点を中心に説明する。なお、第１の実施形態と同じ機能を有する部位には、同じ符号を付す。

第２の実施形態において、ＥＥＰＲＯＭ２４０および病変部推定回路３００以外の内視鏡プロセッサ２０の部位の構成および機能は第１の実施形態と同じである（図１３参照）。

第１の実施形態と異なり、ＥＥＰＲＯＭ２４０には、正常領域および第１〜第３の病変領域の代わりに、第１、第２の関数ｆ１、ｆ２の決定に用いた実際の正常部位および第１〜第３の病変部位の複数の画像に対して算出される第１、第２の特徴量が格納されている。すなわち、図１４に示すように、正常領域や第１〜第３の病変領域が定められることなく、正常部位や病変部位の画像に対して算出される第１、第２の特徴量が格納されている。

第２の実施形態における病変部推定回路３００の構成は、第１の実施形態と同じである（図１３参照）。一方、第２の実施形態における病変部推定回路３００において、判別回路３７０の機能のみが第１の実施形態と異なる。なお、判別回路３７０以外の病変部推定回路３００の各部位の機能は第１の実施形態と同じである。

したがって、特徴量算出回路３６により選択された画像ブロックＩＢの画像の第１、第２の特徴量がデータとして、判別回路３７０に送信される。判別回路３７０では、第１の実施形態と同様に、画像ブロックＩＢ上に形成される画像が正常部位および第１〜第３の病変部位の画像であるか否かが判別される。

画像の判別のために、ＥＥＰＲＯＭ２４０に格納された実際の正常部位や病変部位の画像に対して算出される第１、第２の特徴量が、判別回路３７０に読出される。判別回路３７０では、実際の正常部位や病変部位の画像に対して算出される第１、第２の特徴量を用いたＮＮ法などのパターン分類方法により、算出された第１、第２の特徴量がいずれの部位に分類されるかが判別される。なお、実際の画像に対して算出される第１、第２の特徴量の集まりからの距離が一定の判別値以上に離れている場合には、分類不能としてもよい。

以上のような構成の第２の実施形態の内視鏡画像処理システムによっても、撮影した生体内における画像に基づいて、様々な外観の病変部位があるか否かを判別可能である。

なお、第１、第２の実施形態において、上下左右、右上、右下、左下、および左上の８方向における輝度勾配が算出される構成であるが、算出されるべき輝度勾配の方向はこれらの方向に限定されない。他の方向の輝度勾配であってもよい。また、算出されるべき輝度勾配の方向は８方向に限定されない。少なくとも、互いに交差する２方向または３方向以上であれば、第１、第２の実施形態と同様の効果を得ることが出来る。

ただし、方向が多いほど検出精度の向上が見込まれるが、算出速度が低減化する。したがって、用いる回路の計算速度に応じて適切な方向数に定めることが好ましい。

また、第１〜第８の輝度勾配として、２画素間隔で離れた画素同士の輝度信号成分の差が算出される構成であるが、間隔は２画素に限定されない。また、輝度勾配の方向によって画素の間隔が変わってもよい。ただし、輝度勾配の方向によって画素の間隔が変わる場合には、ＥＥＰＲＯＭ２４、２４０に格納された第１、第２の関数の算出に用いた実際の正常部位及び第１〜第３の病変部位の画像における輝度勾配の方向による画素間隔と合致させる必要がある。

また、第１、第２の実施形態において、第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムでは、輝度勾配が第１〜第１１の階級に分割される構成であるが、少なくとも２以上の階級に分割されれば第１、第２の実施形態と同様の効果を得ることが可能である。

また、第１、第２の実施形態において、第１、第２の特徴量が算出されるが、第１の特徴量のみが算出される構成であってもよいし、３以上の特徴量が算出される構成であってもよい。正常部位および第１〜第３の病変部位の判別が可能であれば、算出される特徴量は２つに限定されない。

また、第１、第２の実施形態において、画像ブロックの画像に基づいて算出されるヒストグラムは正規化される構成であるが、正規化されなくてもよい。正規化されなくても、基準サイズの画像ブロックの画像に対しては病変部位であるか否かの推定が可能である。ただし、前述のように正規化可能であれば、どのような大きさの病変部位であっても、光学的倍率を変えることなく、病変部位の推定が可能である。

また、第１、第２の実施形態において、推定される病変部位は第１〜第３の病変部位であるが、判別可能な病変部位は３つに限定されない。１以上の病変部位であるか否かの判別が可能であればよい。

また、第１、第２の実施形態において、第１、第２の特徴量は主成分分析によって算出方法が定められる構成であるが、第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムにおける各階級の度数を変数として、これらの変数の画像毎の特徴を表現可能な特徴量を算出するいかなる公知の特徴量算出方法が用いられてもよい。

また、第１、第２の実施形態において、画像ブロックＩＢの画像サイズは第１〜第３のサイズの３段階で変更可能な構成であるが、２段階以上の何段階に変更可能な構成でもよい。

また、第１、第２の実施形態において、病変部推定機能実行直後の画像ブロックＩＢの画像サイズは、調整可能な範囲における最大サイズである第１のサイズであるが、他のサイズを用いてもよい。ただし、第１、第２の実施形態のように、最大サイズから順番にサイズを小さくしていくことにより、最小サイズから順番に大きくしていく構成に比べて、推定にかかる時間を短縮することが可能である。

また、第１、第２の実施形態において、画像ブロックＩＢの画像サイズは第１〜第３のサイズの３段階で変更可能な構成であるが、変更不可能であっても病変部推定機能を実行することは可能である。

また、第１、第２の実施形態において、画像ブロックにおける基準画素の位置は画像ブロックＩＢの中心に定められる構成であるが、中心に限定されない。画像ブロックＩＢのいかなる位置であってもよい。

また、第１、第２の実施形態において、２画素間の輝度信号成分の差を輝度勾配として算出する構成であるが、輝度信号成分の代わりにＲ原色信号成分を用いてＲ原色勾配を算出して、第１〜第８の輝度勾配ヒストグラムの代わりに第１〜第８のＲ原色勾配に基づいて、第１、第２の特徴量を算出してもよい。Ｒ原色信号成分は、体内における凹凸情報を他の原色信号成分より多く含んでおり、輝度信号成分の代わりに使用しても十分に病変部位の推定に用いることが可能である。

１０ 内視鏡ユニット
１１ｆ 枠線
２３ ＳＤＲＡＭ
２４、２４０ ＥＥＰＲＯＭ
２５ システムコントローラ
３０、３００ 病変部推定回路
３１ 分割回路
３２ 選択回路
３３ 輝度勾配算出回路
３４ ヒストグラム作成回路
３５ 正規回路
３６ 特徴量算出回路
３７、３７０ 判別回路
４０ 電子内視鏡
４３ 撮像素子
ａｈ 正常領域
ａ１〜ａ３ 第１〜第３の病変領域
ＩＢ 画像ブロック
ｓｐ 基準画素
ｐ１〜ｐ８ 第１〜第８の画素

Claims (15)

1. 受光した画像である受光画像を構成する複数の画素に相当する画素信号によって構成される画像信号を受信する受信部と、
   前記受光画像上において、複数の画像ブロックを設定する設定部と、
   前記画像ブロックにおける第１の位置の前記画素を基準画素として、前記画像ブロック内に配置され前記基準画素から第１の方向に位置する複数の前記画素を第１の画素として、前記画像ブロック内に配置され前記基準画素から前記第１の方向と交差する第２の方向に位置する複数の前記画素を第２の画素として、前記画像ブロック毎に選択する選択部と、
   前記基準画素と複数の前記第１の画素の中で間隔が第１の間隔である２つの画素の画素信号の差を第１の方向差として、前記基準画素と複数の前記第２の画素の中で間隔が第２の間隔である２つの画素の画素信号の差を第２の方向差として、前記画像ブロック毎に算出する第１の算出部と、
   前記第１の方向差が第１の方向の第１の階級に属する度数、および前記第２の方向差が第２の方向の第１の階級に属する度数を、前記画像ブロック毎にカウントするカウンタと、
   前記第１、第２の方向差それぞれが前記第１、第２の方向の第１の階級に属する度数を用いて所定の算出方法に基づいて、第１の特徴量を、前記画像ブロック毎に算出する第２の算出部と、
   体内の正常部位および第１の病変部位の画像に基づいて予め算出された前記第１の特徴量を格納するメモリと、
   前記第２の算出部により算出された前記第１の特徴量と前記メモリに格納された前記第１の特徴量とを比較することにより、前記画像ブロックの画像が前記正常部位および前記第１の病変部位の画像であるか否かを判別する判別部とを備える
   ことを特徴とする内視鏡画像処理システム。
2. 前記カウンタは、前記第１の方向の第１の階級と異なる第１の方向の第２の階級に前記第１の方向差が属する度数、および前記第２の方向の第２の階級と異なる第２の方向の第２の階級に前記第２の方向差が属する度数の少なくとも一方をカウントし、
   前記第２の算出部は、前記カウンタにカウントされた度数を用いて前記第１の特徴量を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の内視鏡画像処理システム。
3. 前記選択部は、前記画像ブロック内に配置され前記基準画素から前記第１、第２の方向と異なる第３の方向に位置する複数の前記画素を第３の画素として、前記画像ブロック毎に選択し、
   前記第１の算出部は、前記基準画素と複数の前記第３の画素の中で間隔が第３の間隔である２つの画素の画素信号の差を第３の方向差として、前記画像ブロック毎に算出し、
   前記カウンタは、前記第３の方向差が第３の方向の第１の階級に属する度数を、前記画像ブロック毎に算出し、
   前記第２の算出部は、前記第３の方向差が前記第３の方向の第１の階級に属する度数を、前記画像ブロック毎にカウントし、
   前記第２の算出部は、前記カウンタにカウントされた度数を用いて前記第１の特徴量を、前記画像ブロック毎に算出する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の内視鏡画像処理システム。
4. 前記第２の算出部は、前記カウンタにカウントされた度数を用いて前記所定の算出方法に基づいて、第２の特徴量を、前記画像ブロック毎に算出し、
   前記メモリは、前記正常部位および前記第１の病変部位の画像に基づいて予め算出された前記第２の特徴量を格納し、
   前記判別部は、前記第２の算出部により算出された前記第２の特徴量と前記メモリに格納された前記第２の特徴量とを比較することにより、前記画像ブロックの画像が前記正常部位および前記第１の病変部位の画像であるか否かを判別する
   ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の内視鏡画像処理システム。
5. 前記メモリに記憶させた前記第１の特徴量の算出に用いた前記正常部位および前記第１の病変部位の画像の画像サイズが基準サイズに定められており、前記画像ブロックの画像サイズは前記基準サイズに定められることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の内視鏡画像処理システム。
6. 前記メモリに記憶させた前記第１の特徴量の算出に用いた前記正常部位および前記第１の病変部位の画像の画像サイズが基準サイズに定められており、
   前記メモリに記憶させた前記第１の特徴量は、画像サイズが前記基準サイズである前記正常部位および前記第１の病変部位の画像における、前記第１、第２の方向差それぞれが前記第１、第２の方向の第１の階級に属する度数を用いて前記所定の算出方法に基づいて算出され、
   前記画像ブロックの画像サイズは前記基準サイズと異なる第１のサイズに定められ、
   前記第２の算出部は、前記第１の方向差が第１の方向の第１の階級に属する度数および前記第２の方向差が第２の方向の第１の階級に属する度数を、前記基準サイズおよび前記第１のサイズを用いて正規化する
   ことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の内視鏡画像処理システム。
7. 前記設定部、前記選択部、前記第１、第２の算出部、前記カウンタ、および前記判別部を制御する制御部を備え、
   前記メモリに記憶させた前記第１の特徴量の算出に用いた前記正常部位および前記第１の病変部位の画像の画像サイズが基準サイズに定められており、
   前記メモリに記憶させた前記第１の特徴量は、画像サイズが前記基準サイズである前記正常部位および前記第１の病変部位の画像における、前記第１、第２の方向差それぞれが前記第１、第２の方向の第１の階級に属する度数を用いて前記所定の算出方法に基づいて算出され、
   前記設定部は、前記受光画像を複数のサイズのいずれかを画像サイズとする前記画像ブロックに設定可能であり、
   前記第２の算出部は、前記画像ブロックの画像サイズが前記基準サイズと異なる画像サイズである場合に、前記第１の方向差が第１の方向の第１の階級に属する度数および前記第２の方向差が第２の方向の第１の階級に属する度数を、前記基準サイズおよび前記画像ブロックの画像サイズを用いて正規化し、
   前記制御部は、前記判別部がいずれの画像ブロックの画像も前記第１の病変部位の画像でないと判別したときに、前記設定部に前記画像ブロックの画像サイズを変えさせ、前記選択部に前記基準画素および前記第１、第２の画素を再度選択させ、前記第１の算出部に前記第１、第２の方向差を再度算出させ、前記カウンタに前記第１、第２の方向差が第１の階級に属する度数を再度カウントさせ、前記第２の算出部に前記第１の特徴量を算出させ、前記判別部に前記画像ブロックの画像が前記正常部位および前記第１の病変部位の画像であるか否かを再度判別させる
   ことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の内視鏡画像処理システム。
8. 前記判別部は、前記受信部が前記画像信号を受信した後の前記設定部における最初の設定のときに前記画像ブロックの画像サイズを前記複数のサイズの中の最大サイズに設定させることを特徴とする請求項７に記載の内視鏡画像処理システム。
9. 前記判別部は、前記判別部がいずれの画像ブロックの画像も前記第１の病変部位の画像でないと判別したときに、前記設定部に前記画像ブロックの画像サイズを小さくするように変えさせることを特徴とする請求項７または請求項８に記載の内視鏡画像処理システム。
10. 前記メモリには、前記正常部位および前記第１の病変部位の複数の画像に基づいて予め算出された複数の前記第１の特徴量に基づいて定められた前記第１の特徴量の範囲が格納され、
    前記判別部は、前記第２の算出部により算出された前記第１の特徴量が、前記メモリに格納された前記第１の特徴量の範囲に含まれるか否かに基づいて、前記画像ブロックの画像が前記正常部位および前記第１の病変部位の画像であるか否かを判別する
    ことを特徴とする請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の内視鏡画像処理システム。
11. 前記メモリには、前記正常部位および前記第１の病変部位の複数の画像に基づいて予め算出された複数の前記第１の特徴量が格納され、
    前記判別部は、前記第２の算出部により算出された前記第１の特徴量が、前記メモリに格納された複数の第１の特徴量を用いた所定の分類方法により前記正常部位、前記第１の病変部位、または前記正常部位および前記第１の病変部位以外の部位であるかを分類することにより、前記画像ブロックの画像が前記正常部位および前記第１の病変部位の画像であるか否かを判別する
    ことを特徴とする請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の内視鏡画像処理システム。
12. 前記所定の算出方法は主成分分析であって、予め受光した複数の前記正常部位および前記第１の病変部位の画像に対して算出された前記第１、第２の方向差の中で前記第１、第２の方向の第１の階級に属する度数に対して求められる第１主成分が前記第１の特徴量として算出されることを特徴とする請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載の内視鏡画像処理システム。
13. 前記メモリは、前記画像ブロックの画像が第１の病変部位と異なる第２の病変部位の画像である場合の前記第１の特徴量を記憶させられ、
    前記判別部は、前記第２の算出部により算出された前記第１の特徴量と前記メモリに格納された前記第１の特徴量とを比較することにより、前記画像ブロックの画像が前記第２の病変部位の画像であるか否かを判別する
    ことを特徴とする請求項１〜請求項１２のいずれか１項に記載の内視鏡画像処理システム。
14. 前記第１の算出部は、前記画素信号における輝度信号成分または赤色項成分を用いて前記第１、第２の方向差を算出することを特徴とする請求項１〜請求項１３のいずれか１項に記載の内視鏡画像処理システム。
15. 前記選択部は、前記画像ブロックの中心を前記第１の位置として前記基準画素を選択することを特徴とする請求項１〜請求項１４のいずれか１項に記載の内視鏡画像処理システム。

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