JP2017000836A - 電子内視鏡装置 - Google Patents

Abstract

【課題】病変部と健常部とを特定しやすい画像を表示することが可能な電子内視鏡装置を提供すること。
【解決手段】電子内視鏡装置が、生体組織の所定波長領域の分光画像を撮影して分光画像データを得る分光画像撮影手段と、分光画像データに基づいて生体組織のカラー画像データを生成する画像処理手段と、分光画像データから散乱光に基づく成分を除去することにより、生体組織の健常部と病変部を識別可能な合成画像を表す合成画像データを生成する合成画像生成手段と、カラー画像データに基づくカラー画像及び合成画像データに基づく合成画像を並べて表示する表示手段と、を備える。
【選択図】図５

Description

本発明は、生体組織に複数の異なる波長の光を照射し、分光画像を取得可能な電子内視鏡装置に関する。

近年、特許文献１に記載されているもののような、分光画像撮影機能を備えた電子内視鏡が提案されている。このような電子内視鏡によれば、胃や直腸等の消化器の粘膜等の生体組織の分光特性（光の吸収率の周波数特性）を含む画像情報を得ることができる。生体組織の分光特性は、測定対象となる生体組織の表層近傍に含まれる物質の種類や濃度の情報を反映していることが知られている。具体的には、生体組織の分光特性は、その生体組織を構成する複数の要素物質の分光特性を重畳したものとなる。

病変部の生体組織においては、健常部の生体組織には殆ど含まれていない物質が多く含まれる場合がある。そのため、病変部を含む生体組織の分光特性は、健常部のみの生体組織の分光特性とは異なったものとなる。このように、健常部と病変部とでは分光特性が異なるため、両者の分光特性を比較して、生体組織に何らかの病変部が含まれるかどうかを判断することができる。

また、ヒトの皮膚や粘膜の組織における散乱係数の波長特性等も研究されており、４００〜２,０００ｎｍの波長領域における生体組織の散乱の波長特性が、レイリー散乱とミー散乱の波長特性を重畳したものに略一致することが報告されている（非特許文献１）。

特開２００７−１３５９８９号公報

A N Bashkatov、他3名，"Optical properties of human skin, subcutaneous and mucous tissues in the wavelength range from 400 to 2000nm"，JOURNAL OF PHYSICS D: APPLIED PHYSICS，2005年，第38巻，p.2543-2555

生体組織の内視鏡観察像は、主に生体組織の表面で反射した観察光が結像したものであるが、観察光には生体組織の表面での反射光のみならず、生体組織内で発生する散乱光も含まれている。しかしながら、撮影画像における散乱光の影響の度合いを正確に特定するのが困難であったため、従来の分光画像の解析においては散乱光の影響は無視されていた。本願の発明者は、分光画像データを用いて散乱光の影響を定量的に評価する手法を見出し、これによって観察光（すなわち、観察画像）を評価することにより、散乱光が想定された以上に観察光に影響し、これが生体組織の分光特性を評価する上でノイズとなっていることを見出した。

本発明は上記のような事情に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明は、散乱光等の影響を排除して、コントラストが高く、病変部と健常部とを特定しやすい画像を表示することが可能な電子内視鏡装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明の電子内視鏡装置は、体腔内において所定波長領域の分光画像を撮影して分光画像データを得る分光画像撮影手段と、分光画像データに含まれる各画素の分光データを回帰分析し、所定の複数の成分スペクトルに分解するスペクトル分解手段と、所定の複数の成分スペクトルを、該複数の成分スペクトルの少なくとも一つを除いて再合成し、合成画像データを生成するスペクトル合成手段と、合成画像データに基づいて画面表示を行う表示手段と、を備えることを特徴とする。

このような構成によれば、ノイズ成分となる成分スペクトルを排除した上で合成画像データが生成されるため、コントラストが高く、病変部と健常部とを特定しやすい画像を表示することが可能となる。

また、複数の成分スペクトルは、酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル、還元ヘモグロビンの吸収スペクトル及び散乱係数のスペクトルを含み、スペクトル分解手段は、分光データを目的変数とし、酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル、還元ヘモグロビンの吸収スペクトル及び散乱係数のスペクトルを説明変数として回帰分析を行い、スペクトル合成手段は、酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトルと前記還元ヘモグロビンの吸収スペクトルとを再合成する構成とすることができる。この場合、散乱係数のスペクトルは、レイリー散乱の散乱係数のスペクトル及びミー散乱の散乱係数のスペクトルを含むことが好ましい。このような構成によれば、散乱光の影響を排除して、より正確な酸素化ヘモグロビン及びの還元ヘモグロビンの回帰係数を求めることができ、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの濃度など、目的に応じた合成画像データが生成される。

また、複数の成分スペクトルは、電子内視鏡装置の装置固有のオフセット示すスペクトルを含むことができる。このような構成によれば、装置固有のオフセットを排除されるため、電子内視鏡装置を較正する必要がなくなる。

また、スペクトル合成手段は、再合成された成分スペクトルの平均値を求め、該平均値を画素値として合成画像データを生成するように構成することができる。このような構成によれば、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの濃度に応じた合成画像データを容易に生成することが可能となる。

また、所定波長領域は、４００〜８００ｎｍであり、分光画像は、１〜１０ｎｍの範囲で定められる所定の波長毎に撮影された複数の画像であることが好ましい。

また、回帰分析は、重回帰分析であることが好ましい。

以上のように、本発明の電子内視鏡装置によれば、散乱光等の影響を排除して、コントラストが高く、病変部と健常部とを特定しやすい画像を表示することが可能となる。

図１は、本発明の実施形態の電子内視鏡装置のブロック図である。 図２は、本発明の実施形態の電子内視鏡装置で取得した胃粘膜の分光画像データを示すグラフである。 図３は、ヘモグロビンの吸収特性を示すグラフである。 図４は、通常のカラー画像（内視鏡画像）と、合成分光画像の例を示す図である。 図５は、本発明の実施形態の電子内視鏡装置の画像処理部によって実行される画像生成処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。

図１は、本発明の実施形態の電子内視鏡装置１のブロック図である。本実施形態の電子内視鏡装置１は、胃や腸等の消化器の疾患を診断する際に医師によって参照されるカラー画像（合成分光画像）を生成するものである。電子内視鏡装置１は、電子内視鏡１００と、電子内視鏡用プロセッサ２００と、画像表示装置３００と、を有する。また、電子内視鏡用プロセッサ２００には、光源部４００と、画像処理部５００が内蔵されている。

電子内視鏡１００は、体腔内に挿入される挿入管１１０を有し、挿入管１１０の先端部（挿入管先端部）１１１に、対物光学系１２１が設けられている。挿入管先端部１１１の周囲の生体組織Ｔの対物光学系１２１による像は、挿入管先端部１１１に内蔵されている撮像素子１４１の受光面に結像するようになっている。

撮像素子１４１は、受光面に結像した像に対応する映像信号を、周期的に（例えば１／３０秒おきに）出力している。撮像素子１４１から出力された映像信号は、ケーブル１４２を介して電子内視鏡用プロセッサ２００の画像処理部５００に送られる。

画像処理部５００は、Ａ／Ｄ変換回路５１０、一時記憶メモリ５２０、コントローラ５３０、ビデオメモリ５４０及び信号処理回路５５０を有する。Ａ／Ｄ変換回路５１０は、電子内視鏡１００の撮像素子１４１からケーブル１４２を介して入力される映像信号をＡ／Ｄ変換してデジタル画像データを出力する。Ａ／Ｄ変換回路５１０から出力されるデジタル画像データは、一時記憶メモリ５２０に送られ記憶される。コントローラ５３０は、一時記憶メモリ５２０に記憶された任意の単数又は複数の画像データを処理して一枚の表示用画像データを生成し、これをビデオメモリ５４０に送る。例えば、コントローラ５３０は、単一の画像データから生成された表示用画像データ、複数の画像データの画像が並べて表示される表示用画像データ、或いは複数の画像データを画像演算して得られた画像や、画像演算の結果得られるグラフが表示されている表示用画像データ等を生成して、これをビデオメモリ５４０に記憶させる。信号処理回路５５０は、ビデオメモリ５４０に記憶されている表示用画像データを所定の形式（例えばＮＴＳＣ形式）のビデオ信号に変換し、出力する。信号処理回路５５０から出力されたビデオ信号は、画像表示装置３００に入力される。この結果、電子内視鏡１００によって撮像された内視鏡画像等が、画像表示装置３００に表示される。

また、電子内視鏡１００にはライトガイド１３１が設けられている。ライトガイド１３１の先端部１３１ａは挿入管先端部１１１の近傍に配置されており、一方ライトガイド１３１の基端部１３１ｂは電子内視鏡用プロセッサ２００に接続されている。電子内視鏡用プロセッサ２００は、キセノンランプ等の光量の大きい白色光を生成する光源４３０等を有する光源部４００（後述）を内蔵しており、この光源部４００によって生成された光は、ライトガイド１３１の基端部１３１ｂに入射するようになっている。ライトガイド１３１の基端部１３１ｂに入射した光は、ライトガイド１３１を通ってその先端部１３１ａに導かれ、先端部１３１ａから放射される。電子内視鏡１００の挿入管先端部１１１の、ライトガイド１３１の先端部１３１ａの近傍には、レンズ１３２が設けられており、ライトガイド１３１の先端部１３１ａから放射される光は、レンズ１３２を透過して、挿入管先端部１１１の近傍の生体組織Ｔを照明する。

このように、電子内視鏡用プロセッサ２００は、電子内視鏡１００の撮像素子１４１から出力される映像信号を処理するビデオプロセッサとしての機能と、電子内視鏡１００の挿入管先端部１１１近傍の生体組織Ｔを照明するための照明光を電子内視鏡１００のライトガイド１３１に供給する光源装置としての機能を兼ね備えるものである。

本実施形態においては、電子内視鏡用プロセッサ２００の光源部４００は、光源４３０と、コリメータレンズ４４０と、分光フィルタ４１０と、フィルタ制御部４２０と、集光レンズ４５０とを有している。光源４３０から出射される白色光は、コリメータレンズ４４０によって平行光となり、分光フィルタ４１０を通過した後、集光レンズ４５０によってライトガイド１３１の基端部１３１ｂに入射する。分光フィルタ４１０は、光源４３０から入射される白色光を所定の波長の光に分光する（すなわち、波長選択する）円盤型のフィルタであり、回転角度に応じて４００、４０５、４１０、・・・、８００ｎｍの狭帯域（帯域幅約５ｎｍ）の光を波長選択して出力する。分光フィルタ４１０の回転角度は、コントローラ５３０に接続されたフィルタ制御部４２０によって制御されており、コントローラ５３０がフィルタ制御部４２０を介して分光フィルタ４１０の回転角度を制御することにより、所定の波長の光がライトガイド１３１の基端部１３１ｂに入射し、挿入管先端部１１１の近傍の生体組織Ｔを照明する。そして、生体組織Ｔによって反射された光や生体組織Ｔ内で散乱された光が、上述のように撮像素子１４１の受光面に結像し、映像信号がケーブル１４２を介して画像処理部５００に送られる。

画像処理部５００は、ケーブル１４２を介して得られた生体組織Ｔの像から、波長５ｎｍ刻みの複数の分光画像を得る装置である。具体的には、分光フィルタ４１０が、中心波長４００、４０５、４１０、・・・、８００ｎｍの狭帯域（帯域幅約５ｎｍ）の光をそれぞれ波長選択して出力している場合に、各波長の分光画像を得る。

画像処理部５００は、分光フィルタ４１０によって生成される複数の分光画像を処理して、後述するようにカラー画像（合成分光画像）を生成する機能を有する。そして、画像処理部５００は、処理された合成分光画像を画像表示装置３００に表示させる。

なお、分光フィルタ４１０には、分光フィルタ（ファブリ＝ペロー型のフィルタ等）や、透過型回折格子を使用して分光した光を得る、既知の分光画像撮影方法を採用したものが利用可能である。

前述のように、本実施形態の画像処理部５００は、波長の異なる複数枚の分光画像を用いて、解像度が高く、健常部と病変部とを容易に識別可能な合成分光画像を生成する機能を有する。この合成分光画像の生成機能について、以下に説明する。

図２は、本実施形態の電子内視鏡装置１で取得した胃粘膜の分光画像データをスペクトル表示（すなわち、波長毎の輝度の分布として表示）したものである。個々の波形は、撮像素子１４１によって得られる分光画像中の特定の画素のスペクトルを示している。図２（ａ）は、胃粘膜の病変部に対応する画素のスペクトルを示したものであり、図２（ｂ）は、胃粘膜の健常部に対応する画素のスペクトルを示したものである。なお、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示される健常部及び病変部の各画素のスペクトルには、所定の規格化処理を施している。具体的には、ライトガイド１３１の先端部１３１ａから放射される照明光と被写体（生体組織Ｔ）とのなす角度や、挿入管先端部１１１（図１）から生体組織Ｔまでの距離の違い等により、撮像素子１４１の各画素は異なる光量の光を受光することになるため（すなわち、撮像素子１４１の受光面全体にわたり一定の光量を受光することができないため）、この光量差の影響を補正して示している。本実施形態においては、健常部に対応する画素のスペクトルと病変部に対応する画素のスペクトルとは、特に高波長側においてほぼ同様の特性を示す（すなわち、あまり差が認められない）ことが実験により判明しているため、各画素のスペクトルについて、所定の波長域（例えば波長６００ｎｍ〜８００ｎｍ）の輝度値を積算し、この積算値が所定の基準値となるようにスペクトル全体の大きさ（すなわち、各波長における輝度値）を補正している。すなわち、本実施形態においては、規格化処理を行うことにより、各画素のスペクトルを基準の大きさに揃えることで、病変部に対応する画素のスペクトルと、健常部に対応する画素のスペクトルとを正確に比較できるように構成している。

図２に示すように、胃粘膜画像のスペクトルは、健常部であるか病変部であるかに拘わらず、波長５００〜５９０ｎｍにかけて谷部（ボトム）を有した略Ｍ字状の特性を示すものとなる点で共通するが、病変部に対応する画素のスペクトルは、健常部に対応する画素のスペクトルに比較して分散（バラツキ）が大きく、特に波長約５４０ｎｍと約５７０ｎｍの分光特性において著しく異なった特性を示す。この違いは、病理学的に広く知られており、病変部と健常部とでは、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの構成比率が異なり、また酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの光吸収特性が異なるためとされている。本発明は、この点に着目してなされたものであり、後述するように、本発明者は、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの光吸収特性の違いから酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとの構成比率を定量的に求める手法を見出し、さらにこれを画像化することで、健常部と病変部とを容易に識別可能な合成分光画像を生成する構成を見出した。

図３は、ヘモグロビンの吸収特性を示すグラフであり、実線が酸素化ヘモグロビンの光の吸収特性を示し、破線が還元ヘモグロビンの光の吸収特性を示している。なお、図３において、縦軸は分光学における吸光度（単位：ｍｇ／ｄｌ）、横軸は波長（単位：ｎｍ）である。図３に示すように、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンは、波長５００〜５９０ｎｍの光を吸収する（すなわち、吸収特性が波長５００〜５９０ｎｍの範囲で上昇する）点で共通するが、還元ヘモグロビンの特性が波長約５５８ｎｍに１つのピークを有するのに対し、酸素化ヘモグロビンの特性は波長約５４２ｎｍと約５７８ｎｍに２つのピークを有し、波長約５６０ｎｍがボトムとなる点で異なる。そして、酸素化ヘモグロビンの吸光度は、波長約５４２ｎｍと約５７８ｎｍにおいて、還元ヘモグロビンの吸光度よりも高くなり、波長約５５８ｎｍにおいて、還元ヘモグロビンの吸光度よりも低くなる。このように、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光特性が異なるため、図２に示される胃粘膜の分光画像データを目的変数、酸素化ヘモグロビンの光の吸収特性、及び還元ヘモグロビンの光の吸収特性を説明変数として重回帰分析を行うことにより、これらの構成比率を求めることが可能である。しかし、撮像素子１４１によって得られる分光画像データは、生体組織Ｔによって反射された光のみならず、生体組織Ｔ内で散乱された光をも含むものであり、さらに装置固有のノイズ（誤差）も考えられるため、正確な酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの構成比率（すなわち、重回帰係数）を得るためには、これらの影響を排除する必要がある。そこで、発明者は、散乱等の影響を排除するために、レイリー散乱とミー散乱の波長特性も説明変数に加え、さらに電子内視鏡装置１に起因する装置固有オフセットも説明変数に加えて重回帰分析を行った。その結果、胃粘膜の分光画像データは、これらの説明変数を用いてほぼ正確に説明する（すなわち、フィティングする）ことができ、これによって得られた酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの重回帰係数に基づいて画像を再構成すると、解像度が高く、健常部と病変部とを特定しやすいカラー画像（合成分光画像）を得ることができることを見出した。

本実施形態における分光画像データの計測モデルは、下記の数１で示される。

ここで、Ｘは胃粘膜の分光画像の１画素分のデータ（対数表現）、λは光の波長、Ａは媒質（生体組織Ｔ）の吸収係数、Ｓ_Rayleighは媒質のレイリー散乱の散乱係数、Ｓ_Mieは媒質のミー散乱の散乱係数、Ｆは装置固有オフセットである。なお、装置固有オフセットＦは、撮像素子１４１の基準の信号強度を示すパラメータである。数１に示すように、本実施形態の分光画像データＸは、吸収計数Ａと、レイリー散乱の散乱係数Ｓ_Rayleigh、ミー散乱の散乱係数Ｓ_Mie、装置固有オフセットＦの和で表現される。吸収係数Ａは、ランベルト・ベールの法則（Beer-Lambert Law）に基づき、下記の数２のように示される。

ここで、Ａは媒質（生体組織Ｔ）の吸収係数、Ｉ_Oは媒質に入射する前の光の放射強度、Ｉは媒質中を距離ｄだけ移動した時の光の強度、εはモル吸光係数、Ｃはモル濃度である。そして、媒質がｎ種類の吸光物質を有する場合には、吸収係数Ａは下記の数３のように示される。

すなわち、ｎ種類の吸光物質を有する場合の吸収係数Ａは、各吸光物質の吸収特性の総和として表わされることとなる。そこで、下記の数４に示すように、図２に示されるような胃粘膜の分光画像データを目的変数、酸素化ヘモグロビンの光の吸収特性、還元ヘモグロビンの光の吸収特性、生体組織Ｔのレイリー散乱の散乱係数、生体組織Ｔのミー散乱の散乱係数及び装置固有オフセットを説明変数として重回帰分析を行った。

ここで、Ｘは分光画像の１画素分のデータであり、中心波長４００から８００ｎｍまでの５ｎｍ刻みの各波長の光を照射して得られる分光画像の輝度値を対数で表現したものである。また、ａは波長４００から８００ｎｍまでの５ｎｍ刻みの酸素化ヘモグロビンの光の吸収特性（図３）であり、ｂは波長４００から８００ｎｍまでの５ｎｍ刻みの還元ヘモグロビンの光の吸収特性（図３）である。ｃ及びｄは、それぞれ波長４００から８００ｎｍまでの５ｎｍ刻みの媒質のレイリー散乱及びミー散乱の散乱係数であり、本実施形態においては、非特許文献１に記載の以下の式から各波長における散乱係数を得ている。

また、数４の最後の項は、装置固有オフセットＦに相当する定数項であり、本実施形態においては、重回帰係数Ｐ５は装置固有オフセットＦと同じ値となる。

なお、通常、撮像素子１４１の信号強度は校正されていないため、撮像素子１４１が生成する映像信号の強度の絶対値には少なからず誤差が含まれている。また、観察条件（例えば観察領域の周囲の明るさ）によっても、映像信号の基準のレベルが変動する。映像信号に含まれるこのような誤差を残したまま重回帰分析を行うと、精度の高い（すなわち残差の小さい）分析結果を得ることができない。そこで、本実施形態では、数４に示すように、装置固有オフセットを説明変数に含めて重回帰分析を行うことにより、撮像素子１４１の信号強度を較正することなく、基準レベルの適切な補正が自動的に行われるようになっている。そのため、精度の高い重回帰分析が実現される。

数４の式について重回帰分析（すなわち、フィティング）を行うと、分光画像の１画素分のデータは、酸素化ヘモグロビンの光の吸収特性のスペクトル、還元ヘモグロビンの光の吸収特性のスペクトル、レイリー散乱の散乱係数のスペクトル、ミー散乱の散乱係数のスペクトル及び装置固有オフセットのスペクトルに分解され、各スペクトル（成分スペクトル）の寄与率が重回帰係数Ｐ１〜Ｐ５として求まる。すなわち、この重回帰係数Ｐ１〜Ｐ５は、分光画像の１画素分のデータを構成する各要素（すなわち、酸素化ヘモグロビン、還元ヘモグロビン、レイリー散乱、ミー散乱、装置固有オフセット）の構成比率を示す係数に他ならないため、重回帰分析によって得られた酸素化ヘモグロビンの重回帰係数Ｐ１と還元ヘモグロビンの重回帰係数Ｐ２から、生体組織Ｔ内の酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの構成比率を求めることが可能となり、これによって健常部と病変部を略特定することが可能となる。しかしながら、これらの重回帰係数を一種の指標として健常部と病変部を特定する場合、実際に観察している内視鏡画像との対応関係をとり、内視鏡画像のどの部分が健常部又は病変部であるのかを術者に示す必要がある。そこで、本実施形態においては、酸素化ヘモグロビンの重回帰係数Ｐ１と還元ヘモグロビンの重回帰係数Ｐ２に基づいて画像を再構築することで、酸素化ヘモグロビンの重回帰係数Ｐ１と還元ヘモグロビンの重回帰係数Ｐ２を術者に示す内視鏡画像にフィードバックしている。具体的には、重回帰分析によって得られたＰ１、Ｐ２の推定値を使用して、数７により合成吸収スペクトルＸ^＊を生成する。すなわち、数７によって、酸素化ヘモグロビンの光の吸収特性のスペクトルと還元ヘモグロビンの光の吸収特性のスペクトルのみが再合成されることとなる。

数７と数４とを比較すると分かるように、合成吸収スペクトルＸ^＊は、レイリー散乱、ミー散乱及び装置固有オフセットをノイズ成分と見なして排除している。そのため、合成吸収スペクトルＸ^＊を使用して画像化すれば、散乱及び装置固有オフセットの影響を排除した画像（合成分光画像）を生成することができる。

図４は、通常のカラー画像（内視鏡画像）と、合成分光画像の例を説明する図である。具体的には、図４（ａ）は口腔内を波長４００から８００ｎｍまでの５ｎｍ刻みで撮像した分光画像スペクトルを画素値とするカラー画像であり、図４（ｂ）は数７の合成吸収スペクトルＸ^＊を画素値とする合成分光画像である。なお、図４（ａ）及び（ｂ）は、各画素に対応するスペクトルデータの平均値を画素値として表示したものである。分光画像スペクトル及び合成吸収スペクトルＸ^＊は、共に４００から８００ｎｍのスペクトルを有しているため、本実施形態においては、これらのスペクトルの平均を求めることでこの波長範囲を積分し、略白色光によって得られた内視鏡画像と同等のカラー画像を得ている。

図４（ａ）のカラー画像と図４（ｂ）の合成分光画像とを比較すると、血液を多く含む舌下組織の微細構造が図４（ｂ）の合成分光画像の方が明るく鮮明に表示されていることが分かる。また、図４（ｂ）の合成分光画像では、散乱光が有効に除去されているため、表面に血液を含まない歯牙は暗く写っている。すなわち、本実施形態の合成分光画像によれば、散乱光等のノイズ成分が除去され、酸素化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンの検出精度が高められる結果、生体組織の輪郭が強調され、健常部と病変部がより明確なものとなることが分かる。

次に、本実施形態の画像処理部５００によって実行される画像生成処理について説明する。図５は、本実施形態の画像処理部５００によって実行される画像生成処理を示すフローチャートである。画像生成処理は、上述のカラー画像及び合成分光画像を生成し、画像表示装置３００に表示を行うためのルーチンである。本ルーチンは、電子内視鏡装置１の電源投入によって実行される。

本ルーチンが開始すると、ステップＳ１が実行される。ステップＳ１では、画像処理部５００は、フィルタ制御部４００に分光画像を取得させるための制御信号を送る。フィルタ制御部４００は、この制御信号を受信すると、分光フィルタ４１０の回転角度を制御し、４００、４０５、４１０、・・・、８００ｎｍの狭帯域（帯域幅約５ｎｍ）の光を順次波長選択し、画像処理部５００は、各波長で得られる分光画像を撮影して一時記憶メモリ５２０に記録する。次いでステップＳ２に進む。

ステップＳ２では、ステップＳ１にて取得した分光画像の各画素について、スペクトルデータの平均値を求め、この平均値を画素値として、一枚のカラー画像データを生成する。このカラー画像データは、４００から８００ｎｍのスペクトルの平均輝度値であるため、通常観察の内視鏡画像（すなわち、白色光によって得られた内視鏡画像）と同等のカラー画像となる。そして、画像処理部５００は、生成されたカラー画像データをビデオメモリ５４０に送り、画像表示装置３００のスクリーンの左側に表示させる。その結果、画像表示装置３００には、図４（ａ）に示す画像が表示されることとなる。次いで、ステップＳ３に進む。

ステップＳ３では、ステップＳ１又はＳ２が実行されている間に、電子内視鏡用プロセッサ２００の操作部（不図示）が操作されて、合成分光画像の生成を指示するトリガ入力が発生したかどうかの確認が行われる。トリガ入力が発生していないのであれば（Ｓ３：ＮＯ）、ステップＳ１に進み、再度分光画像の取得が行われる。すなわち、トリガ入力が無い限り、分光画像から得られるカラー画像は、逐次更新されて画像表示装置３００に表示され続ける。一方、ステップＳ１からＳ２が実行されている間にトリガ入力が発生していた場合は（Ｓ３：ＹＥＳ）、ステップＳ４に進む。

ステップＳ４では、ステップＳ１で取得した分光画像について重回帰分析が行われる。具体的には、ステップＳ１で取得した分光画像の全ての画素について数４を用いて重回帰係数Ｐ１〜Ｐ５を求める。次いで、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５では、ステップＳ４で求めた各画素の重回帰係数Ｐ１及びＰ２について数７を用いて合成吸収スペクトルＸ^＊を生成する。次いで、ステップＳ６に進む。

ステップＳ６では、ステップＳ５で求められた合成吸収スペクトルＸ^＊に基づいて合成分光画像を生成する。具体的には、各画素について、合成吸収スペクトルＸ^＊の平均値を求め、この平均値を画素値として、合成分光画像データ（合成画像データ）を生成する。そして、生成された合成分光画像データをビデオメモリ５４０に送り、画像表示装置３００のスクリーンの右側に表示させる。その結果、画像表示装置３００には、図４（ｂ）に示す画像が表示されることとなる。画像処理部５００は、このように、合成吸収スペクトルＸ^＊によって生成された合成分光画像と、ステップＳ２で生成されたカラー画像とを画像表示装置３００のスクリーン上に並べて配置する。従って、電子内視鏡装置１の使用者（術者）は、カラー画像と合成分光画像とを比較しながら手技を行うことができる。次いで、ステップＳ７に進む。

ステップＳ７では、画像処理部５００は、再度合成分光画像を生成するかどうかを問い合わせるメッセージを画像表示装置３００に表示させると共に、電子内視鏡用プロセッサ２００の操作部（不図示）からの入力を受け付ける。電子内視鏡装置１の使用者が操作部を操作して、合成分光画像の再生成を選択した場合は（Ｓ７：ＹＥＳ）、ステップＳ１に戻る。一方、一定時間（例えば数秒）の間、合成分光画像の再生成が指示されなかった場合は（Ｓ７：ＮＯ）、ステップＳ８に進む。

ステップＳ８では、画像処理部５００は、合成分光画像の表示を終了させるかどうかを問い合わせるメッセージを画像表示装置３００に表示させると共に、電子内視鏡用プロセッサ２００の操作部（不図示）からの入力を受け付ける。電子内視鏡装置１の使用者が操作部を操作して、合成分光画像の表示を終了することを選択した場合は（Ｓ８：ＹＥＳ）、本ルーチンを終了する。一方、一定時間（例えば数秒）の間、合成分光画像の表示が指示されなかった場合は（Ｓ８：ＮＯ）、ステップＳ７に進む。

以上のように、図５のフローチャートで示されるルーチンを画像処理部５００が実行することにより、通常の内視鏡画像と、健常部と病変部を特定するのに有効な合成分光画像とが、画像表示装置３００に同時に表示される。このような合成分光画像が表示されることにより、医師は、病変部の位置や範囲を特定しながら、また周辺組織と比較しながら診断することが可能となる。

なお、本実施形態においては、画像処理部５００は、波長４００〜８００ｎｍの範囲について５ｎｍ刻みで取得した分光画像データを全て用いて重回帰分析する構成としたが、本発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸収波長帯域である５００ｎｍ〜５９０ｎｍの波長帯域と画素ごとの規格化に必要な基準値を含む、より狭い範囲とすることも可能である。また、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸収波長帯域である５００ｎｍ〜５９０ｎｍの波長帯域の分光画像データだけを用いて重回帰分析する構成としてもよい。また、病変部に対応する画素のスペクトルと健常部に対応する画素のスペクトルとを識別できれば、必ずしも５ｎｍ刻みで分光画像データを取得する構成でなくてもよい。分光画像データを取得する波長の間隔は、例えば、１〜１０ｎｍの範囲で選択可能な構成とすることができる。

また、本実施形態においては、重回帰分析によってフィティングする構成としたが、多変量解析によってフィティング（最適化）ができれば良く、非負拘束値の重回帰分析、最小二乗法等、他の線形回帰分析や、ニュートン法、準ニュートン法、共役勾配法、減衰最小自乗法等、線形回帰分析以外の他の最適化法も適用可能である。

１ 診断システム
１００ 電子内視鏡
１１０ 挿入管
１１１ 挿入管先端部
１２１ 対物光学系
１３１ ライトガイド
１３１ａ 先端部
１３１ｂ 基端部
１３２ レンズ
１４１ 撮像素子
１４２ ケーブル
２００ 電子内視鏡用プロセッサ
３００ 画像表示装置
４００ 光源部
４１０ 分光フィルタ
４２０ フィルタ制御部
４３０ 光源
４４０ コリメータレンズ
４５０ 集光レンズ
５００ 画像処理部
５１０ Ａ／Ｄ変換回路
５２０ 一時記憶メモリ
５３０ コントローラ
５４０ ビデオメモリ
５５０ 信号処理回路

Claims (11)

1. 生体組織の所定波長領域の分光画像を撮影して分光画像データを得る分光画像撮影手段と、
   前記分光画像データに基づいて前記生体組織のカラー画像データを生成する画像処理手段と、
   前記分光画像データから散乱光に基づく成分を除去することにより、前記生体組織の健常部と病変部を識別可能な合成画像を表す合成画像データを生成する合成画像生成手段と、
   前記カラー画像データに基づくカラー画像及び前記合成画像データに基づく合成画像を並べて表示する表示手段と、
   を備える、
   電子内視鏡装置。
2. 前記合成画像生成手段は、
   前記分光画像データから、前記生体組織に含まれる所定の生体物質の量を示す成分を分離し、
   前記所定の生体物質の量を示す成分に基づいて、前記合成画像データを生成する、
   請求項１に記載の電子内視鏡装置。
3. 前記所定の生体物質は、酸素化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンである、
   請求項２に記載の電子内視鏡装置。
4. 前記分光画像撮影手段は、
   波長領域がそれぞれ異なる複数の分光画像を撮影し、
   前記画像処理手段は、
   前記複数の分光画像にそれぞれ対応する複数の前記分光画像データを取得し、
   前記複数の分光画像データに含まれる各画素について、該複数の分光画像データの第１平均値を算出し、
   前記第１平均値を各画素の画素値とする前記カラー画像データを生成する、
   請求項１から請求項３の何れか一項に記載の電子内視鏡装置。
5. 前記所定波長領域は、４００〜８００ｎｍであり、
   前記複数の分光画像は、１〜１０ｎｍの範囲で定められる所定の波長毎に撮影された複数の画像である、
   請求項４に記載の電子内視鏡装置。
6. 前記散乱光に基づく成分は、散乱係数のスペクトルであり、
   前記合成画像生成手段は、
   前記複数の分光画像データの夫々を回帰分析し、前記散乱係数のスペクトルを含む所定の複数の成分スペクトルに分解するスペクトル分解手段と、
   前記複数の分光画像データの夫々について、前記所定の複数の成分スペクトルを、少なくとも前記散乱係数のスペクトルを除いて再合成して複数の再合成データを生成し、
   前記複数の再合成データに基づいて、前記合成画像データを生成する、スペクトル合成手段と、
   を有する、
   請求項１から請求項５の何れか一項に記載の電子内視鏡装置。
7. 前記スペクトル合成手段は、
   複数の前記再合成データに含まれる各画素について、該複数の再合成データの第２平均値を算出し、
   前記第２平均値を各画素の画素値とする前記合成画像データを生成する、
   請求項６に記載の電子内視鏡装置。
8. 前記所定の複数の成分スペクトルは、酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル、還元ヘモグロビンの吸収スペクトル及び散乱係数のスペクトルを含み、
   前記スペクトル分解手段は、前記分光画像データを目的変数とし、前記酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトル、前記還元ヘモグロビンの吸収スペクトル及び前記散乱係数のスペクトルを説明変数として前記回帰分析を行い、
   前記スペクトル合成手段は、前記酸素化ヘモグロビンの吸収スペクトルと前記還元ヘモグロビンの吸収スペクトルとを再合成する、
   請求項６又は請求項７に記載の電子内視鏡装置。
9. 前記散乱係数のスペクトルは、レイリー散乱の散乱係数のスペクトル及びミー散乱の散乱係数のスペクトルを含む、
   請求項８に記載の電子内視鏡装置。
10. 前記所定の複数の成分スペクトルは、前記電子内視鏡装置の装置固有のオフセット示すスペクトルを含む、
    請求項６から請求項９の何れか一項に記載の電子内視鏡装置。
11. 前記回帰分析は、重回帰分析である、
    請求項６から請求項１０の何れか一項に記載の電子内視鏡装置。