JP2018051128A - プロセッサ装置及び内視鏡システム並びにプロセッサ装置の作動方法 - Google Patents

Abstract

【課題】特定の状況の下で取得した画像から算出可能な指標値のみを算出することができるプロセッサ装置及び内視鏡システム並びにプロセッサ装置の作動方法を提供する。
【解決手段】構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する。明瞭度算出部８０が、画像に基づいて、構造の明瞭度を算出する。指標値選択部８２が、複数の指標値のうち、明瞭度算出部８０で算出した構造の明瞭度に基づいて算出する指標値を選択する。指標値算出部８４が、画像に基づいて、指標値選択部８２で選択した指標値を算出する。
【選択図】図６

Description

本発明は、観察対象の生体的特徴を指標化した指標値を算出するプロセッサ装置及び内視鏡システム並びにプロセッサ装置の作動方法に関する。

医療分野においては、光源装置、内視鏡、及びプロセッサ装置を備える内視鏡システムを用いた診断が広く行われている。内視鏡システムは、光源装置が発する照明光を、内視鏡を介して観察対象に照射し、その照明光で照明中の観察対象を撮像して得た画像信号に基づいて、プロセッサ装置が観察対象の画像を生成する。この画像をモニタに表示することにより、医師は、モニタ上の画像を見ながら診断を行うことができる。

また、近年では、病変部の診断に際して、血管構造や腺管構造など観察対象の生体的特徴を指標化した指標値も用いられつつある。例えば、特許文献１では、指標値として、血管太さや血管長さ、血管密度などの血管指標値を算出し、モニタ等に表示している。また、特許文献１では、血管指標値の中でも観察距離によって変化する血管太さや血管長さについては、観察距離に応じた補正を行うことで、正確に血管指標値を算出するようにしている。

特開２０１６−１１６７４１号公報

内視鏡画像を用いた観察においては、画像のノイズ量が少なく、また観察距離が近いなどの状況下では、明るい高画質の画像が得られるため、複数種類の指標値を算出することが可能である。これに対して、ノイズ量が多く、また観察距離が遠いなどの状況下では、暗い低画質の画像しか得られないことがあり、このような低画質の画像からは、限られた指標値しか算出できないことがあった。これに関して、特許文献１においては、観察対象の撮像によって得られた画像から、全ての指標値を算出できることを前提として記載されており、画像の画質によって、算出できない指標値が存在することについては、記載及び示唆されていない。

本発明は、特定の状況の下で取得した画像から算出可能な指標値のみを算出することができるプロセッサ装置及び内視鏡システム並びにプロセッサ装置の作動方法を提供することを目的とする。

本発明のプロセッサ装置は、構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する画像取得部と、画像に基づいて、構造の明瞭度を算出する明瞭度算出部と、複数の指標値のうち、明瞭度算出部で算出した構造の明瞭度を有する画像に基づいて算出する指標値を選択する指標値選択部と、画像に基づいて、指標値選択部で選択した指標値を算出する指標値算出部とを備える。

構造の明瞭度は画像のノイズ量で表され、明瞭度算出部は、ノイズ量を求めるノイズ量算出部を有し、指標値選択部は、複数の指標値のうち、ノイズ量を有する画像から算出する指標値を選択することが好ましい。画像に対してゲイン処理を施すゲイン処理部を有し、ノイズ量算出部は、ゲイン処理で使用するゲイン量から、ノイズ量を求めることが好ましい。ノイズ量算出部で算出したノイズ量は、観察対象を照明する光を発する光源の発光量が特定発光量を超えた場合に、光源の制御に用いる調光信号に従って、変更されることが好ましい。ノイズ量算出部は、画像の画素値の空間的変化量から、ノイズ量を求めることが好ましい。ノイズ量算出部は、画像の画素値の時間的変化量から、ノイズ量を求めることが好ましい。

指標値選択部は、ノイズ量が特定のノイズ量用閾値を超える場合に、低周波の構造の指標値を含む高ノイズ用の指標値を選択し、ノイズ量が特定のノイズ量用閾値以下である場合に、高周波の構造の指標値を含む低ノイズ用の指標値を選択することが好ましい。高ノイズ用の指標値には、構造の面積又は構造の密度が含まれ、低ノイズ用の指標値には、構造の太さ又は構造の長さが含まれることが好ましい。

構造の明瞭度は、観察対象との距離を示す観察距離で表され、明瞭度算出部は、画像に基づいて、観察距離を求める観察対象算出部を有し、指標値選択部は、複数の指標値のうち、観察距離の場合に得られた画像から算出する指標値を選択することが好ましい。指標値選択部は、観察距離が特定の観察距離用閾値を超える第１観察距離である場合に、低周波の構造の指標値を含む第１観察距離用の指標値を選択し、観察距離が特定の観察距離用閾値以下の第２観察距離である場合に、高周波の構造の指標値を含む第２観察距離用の指標値を選択することが好ましい。第１観察距離用の指標値には、構造の面積又は構造の密度が含まれ、第２観察距離用の指標値には、構造の太さ又は構造の長さが含まれることが好ましい。構造は血管構造又は腺管構造であることが好ましい。

本発明のプロセッサ装置は、構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する画像取得部と、画像に基づいて、画像のノイズ量を求めるノイズ量算出部と、複数の指標値のうち、ノイズ量を有する画像から算出する指標値を選択する指標値選択部であって、ノイズ量が特定のノイズ量用閾値を超える場合に、低周波の構造の指標値を含む高ノイズ用の指標値を選択し、ノイズ量が特定のノイズ量用閾値以下である場合に、高周波の構造の指標値を含む低ノイズ用の指標値を選択する指標値選択部と、画像に基づいて、指標値選択部で選択した指標値を算出する指標値算出部とを備える。

本発明の内視鏡システムは、構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する画像取得部と、画像に基づいて、構造の明瞭度を算出する明瞭度算出部と、複数の指標値のうち、明瞭度算出部で算出した構造の明瞭度に基づいて算出する指標値を選択する指標値選択部と、画像に基づいて、指標値選択部で選択した指標値を算出する指標値算出部と、指標値を画像化した指標値画像を生成する指標値画像生成部と、指標値画像を表示する表示部とを備える。

本発明の内視鏡システムの作動方法は、画像取得部が、構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得するステップと、明瞭度算出部が、画像に基づいて、構造の明瞭度を算出するステップと、指標値選択部が、複数の指標値のうち、明瞭度算出部で算出した構造の明瞭度に基づいて算出する指標値を選択するステップと、指標値算出部が、画像に基づいて、指標値選択部で選択した指標値を算出するステップとを有する。

本発明によれば、特定の状況の下で取得した画像から算出可能な指標値のみを算出することができる。

内視鏡システムの外観図である。 第１実施形態の内視鏡システムの機能を示すブロック図である。 紫色光Ｖ、青色光Ｂ、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒの分光スペクトルを示すグラフである。 第１実施形態の通常光の分光スペクトルを示すグラフである。 第１実施形態の特殊光の分光スペクトルを示すグラフである。 ノイズ量算出部を備える指標値画像処理部の機能を示すブロック図である。 ノイズ量変換テーブルを示す説明図である。 細い表層血管Ｖ１と太い中深層血管Ｖ２を示す画像図である。 指標値分類テーブルを示す説明図である。 数値の指標値が側方に表示された血管密度画像、血管面積画像、血管複雑度画像を示す画像図である。 並列表示された血管密度画像、血管面積画像、血管複雑度画像を示す画像図である。 血管密度画像、血管面積画像、血管複雑度画像の３種類の画像を切り替えて表示することを示す説明図である。 指標値表示モードを示すフローチャートである。 観察距離算出部を備える指標値画像処理部の機能を示すブロック図である。 第２実施形態の内視鏡システムの機能を示すブロック図である。 第２実施形態の通常光の分光スペクトルを示すグラフである。 第２実施形態の特殊光の分光スペクトルを示すグラフである。 第３実施形態の内視鏡システムの機能を示すブロック図である。 回転フィルタの平面図である。

［第１実施形態］
図１に示すように、内視鏡システム１０は、内視鏡１２と、光源装置１４と、プロセッサ装置１６と、モニタ１８（表示部）と、コンソール１９とを有する。内視鏡１２は、光源装置１４と光学的に接続し、かつ、プロセッサ装置１６と電気的に接続する。内視鏡１２は、被検体内に挿入する挿入部１２ａと、挿入部１２ａの基端部分に設けた操作部１２ｂと、挿入部１２ａの先端側に設けた湾曲部１２ｃ及び先端部１２ｄを有している。操作部１２ｂのアングルノブ１３ａを操作することにより、湾曲部１２ｃが湾曲動作する。この湾曲動作によって、先端部１２ｄを所望の方向に向ける。

また、操作部１２ｂには、アングルノブ１３ａの他、静止画像の取得操作に用いる静止画像取得部１３ｂ、観察モードの切り替え操作に用いるモード切替部１３ｃ、ズーム倍率の変更操作に用いるズーム操作部１３ｄを設けている。静止画像取得部１３ｂは、モニタ１８に観察対象の静止画像を表示するフリーズ操作と、ストレージに静止画像を保存するレリーズ操作が可能である。

内視鏡システム１０は、観察モードとして、通常モードと、特殊モードと、指標値表示モードとを有している。観察モードが通常モードである場合、複数色の光を通常モード用の光量比Ｌｃで合波した通常光を発光するとともに、この通常光で照明中の観察対象を撮像して得られた画像信号に基づき、通常画像をモニタ１８に表示する。また、観察モードが特殊モードである場合、複数色の光を特殊モード用の光量比Ｌｓで合波した特殊光を発光するとともに、この特殊光で照明中の観察対象を撮像して得られた画像信号に基づき、特殊画像をモニタ１８に表示する。また、観察モードが指標値表示モードである場合、特殊光を発光するとともに、この特殊光で照明中の観察対象を撮像して得られた画像信号に基づき、観察対象の生体的特徴を指標値化した指標値に関する指標値画像をモニタ１８に表示する。

プロセッサ装置１６は、モニタ１８及びコンソール１９と電気的に接続する。モニタ１８は、観察対象の画像や、画像に付帯する情報等を出力表示する。コンソール１９は、関心領域（ROI : Region Of Interest）の指定等や機能設定等の入力操作を受け付けるユーザインタフェースとして機能する。

図２に示すように、光源装置１４は、観察対象の照明に用いる照明光を発する光源２０と、光源２０を制御する光源制御部２２とを備えている。光源２０は、複数色のＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の半導体光源である。光源制御部２２は、ＬＥＤ等のオン／オフや、ＬＥＤ等の駆動電流や駆動電圧の調整によって、照明光の発光量を制御する。また、光源制御部２２は、光学フィルタの変更等によって、照明光の波長帯域を制御する。

第１実施形態では、光源２０は、Ｖ−ＬＥＤ（Violet Light Emitting Diode）２０ａ、Ｂ−ＬＥＤ（Blue Light Emitting Diode）２０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ（Green Light Emitting Diode）２０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ（Red Light Emitting Diode）２０ｄの４色のＬＥＤと、波長カットフィルタ２３とを有している。図３に示すように、Ｖ−ＬＥＤ２０ａは、波長帯域３８０ｎｍ〜４２０ｎｍの紫色光Ｖを発する。

Ｂ−ＬＥＤ２０ｂは、波長帯域４２０ｎｍ〜５００ｎｍの青色光Ｂを発する。Ｂ−ＬＥＤ２３ｂから出射した青色光Ｂのうち少なくともピーク波長の４５０ｎｍよりも長波長側は、波長カットフィルタ２３によりカットされる。これにより、波長カットフィルタ２３を透過した後の青色光Bxは、４２０〜４６０nmの波長範囲になる。このように、４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光をカットしているのは、この４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光は、観察対象である血管の血管コントラストを低下させる要因であるためである。なお、波長カットフィルタ２３は、４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光をカットする代わりに、４６０ｎｍよりも長波長側の波長域の光を減光させてもよい。

Ｇ−ＬＥＤ２０ｃは、波長帯域が４８０ｎｍ〜６００ｎｍに及ぶ緑色光Ｇを発する。Ｒ−ＬＥＤ２０ｄは、波長帯域が６００ｎｍ〜６５０ｎｍに及び赤色光Ｒを発する。なお、各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄから発せられる光は、それぞれの中心波長とピーク波長とが同じであっても良いし、異なっていても良い。

光源制御部２２は、各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの点灯や消灯、及び点灯時の発光量等を独立に制御することによって、照明光の発光タイミング、発光期間、光量、及び分光スペクトルの調節を行う。光源制御部２２は、照明光の発光量を制御する際には、プロセッサ装置１６の調光信号設定部５６で設定された調光信号に基づいて、観察対象が基準の明るさになるように、各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの制御を行う。光源制御部２２における点灯及び消灯の制御は、観察モードごとに異なっている。なお、基準の明るさは光源装置１４の明るさ設定部又はコンソール１９等によって設定可能である。

通常モードの場合、光源制御部２２は、Ｖ−ＬＥＤ２０ａ、Ｂ−ＬＥＤ２０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ２０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ２０ｄを全て点灯させる。その際、図４に示すように、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒ間の光量比Lｃは、青色光Bxの発光量が、紫色光Ｖ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒのいずれの発光量よりも大きくなるように、設定されている。これにより、通常モードでは、光源装置１４から、紫色光Ｖ、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒを含む通常モード用の多色光が、通常光として、発せられる。通常光は、青色帯域から赤色帯域まで一定以上の強度を有しているため、ほぼ白色となっている。

特殊モード又は指標値表示モードの場合についても、光源制御部２２は、Ｖ−ＬＥＤ２０ａ、Ｂ−ＬＥＤ２０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ２０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ２０ｄを全て点灯させる。その際、図５に示すように、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒ間の光量比Lｓは、紫色光Vの発光量が、青色光Bx、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒのいずれの発光量よりも大きくなるように、また、緑色光G及び赤色光Rは紫色光V及び青色光Bｘよりも小さくなるように、設定されている。これにより、特殊モード又は指標値表示モードでは、光源装置１４から、紫色光Ｖ、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒを含む特殊モード又は指標値表示モード用の多色光が、特殊光として発せられる。特殊光は、紫色光Ｖの発光量が大きいことから、青みを帯びた光となっている。

図２に示すように、光源２０が発した照明光は、ミラーやレンズ等で形成される光路結合部（図示しない）を介して、挿入部１２ａ内に挿通したライトガイド２４に入射する。ライトガイド２４は、内視鏡１２及びユニバーサルコードに内蔵しており、照明光を内視鏡１２の先端部１２ｄまで伝搬する。ユニバーサルコードは、内視鏡１２と光源装置１４及びプロセッサ装置１６とを接続するコードである。なお、ライトガイド２４としては、マルチモードファイバを使用することができる。一例として、ライトガイド２４には、コア径１０５μｍ、クラッド径１２５μｍ、外皮となる保護層を含めた径がφ０．３ｍｍ〜φ０．５ｍｍの細径なファイバケーブルを使用することができる。

内視鏡１２の先端部１２ｄには、照明光学系３０ａと撮像光学系３０ｂとを設けている。照明光学系３０ａは、照明レンズ３２を有している。この照明レンズ３２を介して、ライトガイド２４を伝搬した照明光によって観察対象を照明する。撮像光学系３０ｂは、対物レンズ３４と、拡大光学系３６と、撮像センサ３８とを有している。これら対物レンズ３４及び拡大光学系３６を介して、観察対象からの反射光、散乱光、及び蛍光等の各種の光が撮像センサ３８に入射する。これにより、撮像センサ３８に観察対象の像が結像する。

拡大光学系３６は、観察対象を拡大するズームレンズ３６ａと、ズームレンズ３６ａを光軸方向ＣＬに移動させるレンズ駆動部３６ｂとを備えている。ズームレンズ３６ａは、レンズ駆動部３６ｂによるズーム制御に従って、テレ端とワイド端の間で自在に移動させることで、撮像センサ３８に結像する観察対象を拡大又は縮小させる。

撮像センサ３８は、照明光が照射された観察対象を撮像するカラー撮像センサである。撮像センサ３８の各画素には、Ｒ（赤色）カラーフィルタ、Ｇ（緑色）カラーフィルタ、Ｂ（青色）カラーフィルタのいずれかを設けている。撮像センサ３８は、Ｂカラーフィルタが設けられているＢ画素で紫色から青色の光を受光し、Ｇカラーフィルタが設けられているＧ画素で緑色の光を受光し、Ｒカラーフィルタが設けられているＲ画素で赤色の光を受光する。そして、各色の画素から、ＲＧＢ各色の画像信号を出力する。撮像センサ３８は、出力した画像信号を、ＣＤＳ回路４０に送信する。

通常モードにおいては、撮像センサ３８は、通常光が照明された観察対象を撮像することにより、B画素からBｃ画像信号を出力し、G画素からGc画像信号を出力し、R画素からRｃ画像信号を出力する。また、特殊モード又は指標値表示モードにおいては、撮像センサ３８は、特殊光が照明された観察対象を撮像することにより、B画素からBｓ画像信号を出力し、G画素からGｓ画像信号を出力し、R画素からRｓ画像信号を出力する。

撮像センサ３８としては、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）撮像センサやＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）撮像センサ等を利用可能である。また、ＲＧＢの原色のカラーフィルタを設けた撮像センサ３８の代わりに、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）及びＧ（緑）の補色フィルタを備えた補色撮像センサを用いても良い。補色撮像センサを用いる場合には、ＣＭＹＧの４色の画像信号を出力する。このため、補色−原色色変換によって、ＣＭＹＧの４色の画像信号をＲＧＢの３色の画像信号に変換することにより、撮像センサ３８と同様のＲＧＢ各色の画像信号を得ることができる。また、撮像センサ３８の代わりに、カラーフィルタを設けていないモノクロセンサを用いても良い。

ＣＤＳ回路４０は、撮像センサ３８から受信したアナログの画像信号に、相関二重サンプリング（ＣＤＳ：Correlated Double Sampling）を行う。ＣＤＳ回路４０を経た画像信号はＡＧＣ回路４２に入力される。ＡＧＣ回路４０は、入力された画像信号に対して、自動利得制御（ＡＧＣ：Automatic Gain Control）を行う。ＡＧＣ回路４０（本発明の「ゲイン処理部」に対応する）において、自動利得制御を行う際には、プロセッサ装置１６内のゲイン量設定部５８で設定されたゲイン量に基づいて、画像信号に対してゲイン処理を施す。Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換回路４４は、ＡＧＣ回路４２を経たアナログ画像信号を、デジタルの画像信号に変換する。Ａ／Ｄ変換回路４４は、Ａ／Ｄ変換後のデジタル画像信号を、プロセッサ装置１６に入力する。

プロセッサ装置１６は、画像信号取得部５０と、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）５２と、明るさ検出部５４と、調光信号設定部５６と、ゲイン量設定部５８と、ノイズ低減部６０と、画像処理部６２と、表示制御部６４とを備えている。

画像信号取得部５０（本発明の「画像取得部」に相当する）は、内視鏡１２から、観察モードに対応したデジタル画像信号を取得する。通常モードの場合には、Ｂｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号を取得する。特殊モード又は指標値表示モードの場合には、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号を取得する。

ＤＳＰ５２は、画像信号取得部５０が取得した画像信号に対して、欠陥補正処理、オフセット処理、ＤＳＰ用ゲイン補正処理、リニアマトリクス処理、ガンマ変換処理、及びデモザイク処理等の各種信号処理を施す。欠陥補正処理は、撮像センサ３８の欠陥画素の信号を補正する。オフセット処理は、欠陥補正処理した画像信号から暗電流成分を除き、正確なゼロレベルを設定する。ＤＳＰ用ゲイン補正処理は、オフセット処理した画像信号に特定のＤＳＰ用ゲインを乗じることにより信号レベルを整える。

リニアマトリクス処理は、ＤＳＰ用ゲイン補正処理した画像信号の色再現性を高める。ガンマ変換処理は、リニアマトリクス処理した画像信号の明るさや彩度を整える。ガンマ変換処理した画像信号には、デモザイク処理（等方化処理、又は同時化処理とも言う）を施すことによって、各画素で不足した色の信号を補間によって生成する。このデモザイク処理によって、全画素がＲＧＢ各色の信号を有するようになる。

明るさ検出部５４は、ＤＳＰ５２から出力された画像信号に基づいて、観察対象の明るさを検出する。例えば、明るさ検出部５４では、観察対象の明るさとして、画像信号の信号値の平均値を算出する。調光信号設定部５６は、各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄを構成する光源の制御に用いられ、明るさ検出部５４により検出された観察対象の明るさと基準の明るさとに基づいて、調光信号を設定する。調光信号は観察対象の明るさと基準の明るさとの差分に基づいて設定され、基準の明るさから離れるほど、調光信号は大きくなる。設定された調光信号は光源制御部２２に入力される。光源制御部２２は、基準の明るさが得られるように、各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの発光強度を制御して発光量を調整する。

ゲイン量設定部５８は、明るさ検出部５４により検出された観察対象の明るさと基準の明るさとに基づいて、ゲイン量を設定する。ゲイン量は、観察対象の明るさと基準の明るさとの差分に基づいて設定され、基準の明るさから離れるほど、ゲイン量は大きくなる。設定されたゲイン量はＡＧＣ回路４２に入力される。ＡＧＣ回路４２は、ゲイン量に基づくゲイン処理を画像信号に対して行うことによって、基準の明るさを持つ信号値となるように、画像信号の信号値を調整する。ノイズ低減部６０は、ＤＳＰ５２でデモザイク処理等を施した画像信号に対して、例えば、移動平均法やメディアンフィルタ法等によるノイズ低減処理を施し、ノイズを低減する。ノイズ低減後の画像信号は画像処理部６２に入力される。

画像処理部６２は、通常画像処理部６６と、特殊画像処理部６８と、指標値画像処理部７０を備えている。通常画像処理部６６は、通常モードに設定されている場合に作動し、受信したＢｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を行う。色変換処理では、ＲＧＢ画像信号に対して３×３のマトリックス処理、階調変換処理、及び３次元ＬＵＴ（Look Up Table）処理などにより色変換処理を行う。

色彩強調処理は、色変換処理済みのＲＧＢ画像信号に対して行われる。構造強調処理は、観察対象の構造を強調する処理であり、色彩強調処理後のＲＧＢ画像信号に対して行われる。上記のような各種画像処理等を行うことによって、通常画像が得られる。通常画像は、紫色光V、青色光Bｘ、緑色光G、赤色光Rがバランス良く発せられた通常光に基づいて得られた画像であるため、自然な色合いの画像となっている。通常画像は、表示制御部６４に入力される。

特殊画像処理部６８は、特殊モードに設定されている場合に作動する。特殊画像処理部６８では、受信したＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を行う。色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理の処理内容は、通常画像処理部６６と同様である。上記のような各種画像処理を行うことによって、特殊画像が得られる。特殊画像は、血管のヘモグロビンの吸収係数が高い紫色光Vが、他の色の青色光Bx、緑色光G、赤色光Rよりも大きい発光量となっている特殊光に基づいて得られた画像であるため、血管構造や腺管構造の解像度が他の構造よりも高くなっている。特殊画像は表示制御部６４に入力される。

指標値画像処理部７０は、指標値表示モードに設定されている場合に作動する。指標値画像処理部７０では、受信したＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に基づいて、血管構造や腺管構造を含む観察対象上の各種構造を指標値化した指標値を算出する。指標値画像処理部７０では、複数の指標値が算出可能であるとともに、これら複数の指標値のうち、各種構造の明瞭度で算出する指標値を選択して算出する。また、指標値画像処理部７０は、算出した指標値に基づいて指標値画像を生成する。指標値画像処理部７０の詳細については、後述する。指標値画像については表示制御部６４に入力される。

表示制御部６４は、画像処理部６２から画像をモニタ１８に表示するための表示制御を行う。通常モードに設定されている場合には、表示制御部６４は、通常画像をモニタ１８に表示する制御を行う。特殊モードに設定されている場合には、表示制御部６４は、特殊画像をモニタ１８に表示する制御を行う。指標値表示モードに設定されている場合には、表示制御部６４は、指標値画像をモニタ１８に表示する制御を行う。

図６に示すように、指標値画像処理部７０は、明瞭度算出部８０と、指標値選択部８２と、指標値算出部８４と、指標値画像生成部８６とを備えている。明瞭度算出部８０は、血管構造や腺管構造などの構造の明瞭度を算出する。構造の明瞭度とは、モニタ１８上で画像として表示される構造の明瞭度のことをいう。この構造の明瞭度は、画像のノイズ量によって変化することから、構造の明瞭度を画像のノイズ量で表す。このため、明瞭度算出部８０は、画像のノイズ量を算出するノイズ量算出部９０を備えている。

ノイズ量算出部９０は、３種類の第１〜第３ノイズ算出処理を算出することが可能であり、これら第１〜第３ノイズ算出処理のいずれかの処理によって、ノイズ量を算出する。なお、第１〜第３ノイズ算出処理の全部又は一部を行って複数のノイズ量を算出し、それら複数のノイズ量を重み付け加算してもよい。

第１ノイズ算出処理では、ゲイン量設定部５８で設定したゲイン量に基づいて、ノイズ量を算出する。この第１ノイズ量算出処理を行う場合には、ノイズ量算出部９０は、ゲイン量設定部５８を参照して、ゲイン量を取得する。ゲイン量に基づくノイズ量の算出には、ゲイン量とノイズ量とを関連付けて記憶するノイズ量変換テーブル９０ａが用いられる。

ノイズ量変換テーブル９０ａにおいては、図７に示すように、小さいゲイン量Ｇａ１には小さいノイズ量Ｎｓ１が対応づけられ、大きいゲイン量Ｇａｎには大きいノイズ量Ｎｓｎが対応づけられている。したがって、ノイズ量変換テーブル９０ａにおいては、ゲイン量が大きくなる程、ノイズ量も大きくなるように、ゲイン量とノイズ量との対応付けが行われている。これは、ゲイン量が大きい場合には、観察対象のうち、診断に資する部分の明るさを明るくすることができる一方で、診断に不要等ノイズ成分の明るさも大きくなるからである。

なお、第１ノイズ算出処理においては、光源の発光量が特定発光量を超えた場合に、調光信号設定部５６で設定した調光信号に従って、算出したノイズ量を変更してもよい。例えば、ノイズ量算出部９０は、光源を構成するＬＥＤ２０ａ〜２０ｄのうち少なくともいずれかのＬＥＤの発光量が、特定発光量を超えた最大発光量となっている場合には、調光信号を参照して、ノイズの算出方法を変更してもよい。ノイズ量変換テーブル９０ａを参照して、ノイズ量を取得した場合には、取得したノイズ量に対して特定の補正係数を掛け合わせることが好ましい。なお、ノイズ量算出部９０は、調光信号とノイズ量との関係を予め定めておいた上で、調光信号からノイズ量を算出するようにしてもよい。

第２ノイズ量算出処理では、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号のうちいずれかの画像信号の画素値の空間的変化量から、ノイズ量を算出する。この第２ノイズ量算出処理によりノイズ量を算出する場合には、観察対象での反射率が高い光から得られる画像信号を用いることが好ましい。このような画像信号（以下、「特定明るさの画像信号」という）は、観察対象の明るさと連動して画素値が変化するからである。

第２ノイズ量算出処理においては、ノイズ量算出部９０は、特定明るさの画像信号のうち、画素値が一定値以上の高画素値領域を特定し、この高画素値領域の分散を測定する。そして、ノイズ量算出部９０は、測定した分散から、ノイズ量を算出する。算出されるノイズ量は、高画素値領域の分散が大きいほど、大きくなっている。ノイズ量の算出には、高画素値領域の分散とノイズ量とを対応付けた変換テーブルを用いることが好ましい。なお、分散を測定する際には、特定明るさの画像信号の全体を測定する他、画素値が特定範囲にある特定領域（例えば、画素値が低画素値範囲に含まれる領域）の分散を測定するようにしてもよい。その他、コンソール１９等によりユーザーが設定した領域の分散を測定してもよい。

第３ノイズ量算出処理では、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号のうちいずれかの画像信号の画素値の時間的変化量から、ノイズ量を算出する。この第３ノイズ量算出処理によりノイズ量を算出する場合においても、第２ノイズ量算出処理と同様の理由で、特定明るさの画像信号を用いることが好ましい。第３ノイズ量算出処理においては、ノイズ量算出部９０は、画素値の時間的変化量を算出するために、リアルタイムに取得した特定明るさの画像信号の他、数フレーム分前の過去に取得した特定明るさの画像信号を記憶しておく。

第３ノイズ量算出処理においては、ノイズ量算出部９０は、リアルタイム及び過去に取得した数フレーム分の特定明るさの画像信号から、画素値の時間的変化量を算出する。この画素値の時間的変化量から、ノイズ量を算出する。算出されるノイズ量は、画素値の時間的変化量が大きいほど、大きくなっている。なお、ノイズ量の算出には、画素値の時間的変化量とノイズ量とを対応付けた変換テーブルを用いることが好ましい。また、時間的変化量を算出する際には、第２ノイズ量算出処理と同様に、設定した領域内で算出を行ってもよい。

指標値選択部８２は、複数の指標値のうち、明瞭度算出部８０で算出した構造の明瞭度で算出する指標値を選択する。構造の明瞭度をノイズ量で表した場合には、指標値選択部８２は、複数の指標値のうち、ノイズ量算出部９０で得られたノイズ量で算出する指標値を選択する。指標値選択部８２では、ノイズ量が特定のノイズ量用閾値を超える高ノイズ量である場合には、高ノイズ量を有するBｓ画像信号、Gｓ画像信号、Rｓ画像信号でも算出する高ノイズ用の指標値を選択する。

高ノイズ用の指標値は、ノイズの多さによって影響を受けない指標値であることが好ましい。例えば、血管面積や血管密度など構造の面積や密度が挙げられる。また、観察対象の明るさの不足等によりノイズが多い場合は、図８の画像に示すように、構造の中でも、細い表層血管など高周波の構造がノイズに埋もれて不明瞭になっている場合がある。このように、観察対象の明るさが不足している状況下でも観察可能な構造として、太い中深層血管V２などの低周波の構造がある。また、低周波の構造としては、腺管構造なども挙げられる。このような低周波の構造に関する指標値（例えば、中深層血管や腺管構造の指標値）についても、高ノイズ用の指標値に含まれることになる。

これに対して、ノイズ量が特定のノイズ量用閾値以下である低ノイズ量である場合には、指標値選択部８２は、低ノイズ量を有するBｓ画像信号、Gｓ画像信号、Rｓ画像信号で算出する低ノイズ用の指標値を選択する。低ノイズ用の指標値は、高ノイズ用指標値には含まれない指標値、例えば、ノイズが多い場合に影響を受ける指標値であることが好ましい。低ノイズ用の指標値としては、構造の太さや長さの他、細い表層血管など高周波の構造の指標値が挙げられる。なお、指標値選択部８２では、図９に示すように、複数の指標値が高ノイズ用指標値又は低ノイズ用指標値のいずれに該当するかを記録した指標値分類テーブルを参照して、指標値を選択することが好ましい。

指標値算出部８４は、Bｓ画像信号、Gｓ画像信号、Rｓ画像信号に基づき、指標値選択部８２で選択された指標値を算出する。例えば、指標値選択部８２で血管密度、血管面積、血管の複雑度（血管太さの変化の複雑度）が選択された場合には、指標値算出部８４は、Bｓ画像信号、Gｓ画像信号、Rｓ画像信号に基づいて、血管を抽出する。血管の抽出方法としては、Bｓ画像信号とGｓ画像信号の差分により、異なる深さの血管を抽出する方法がある。血管抽出後は、単位面積中における血管の割合を血管密度として算出する。また、血管として抽出した画素をカウントすることによって、血管面積を算出する。また、抽出した血管の径の変化率を算出することによって、血管の複雑度を算出する。

なお、指標値算出部８４では、指標値選択部８２で選択された指標値の全てについて算出を行ってもよいが、選択された指標値のうち、予めコンソール１９等により設定された診断目的によって絞り込んだ指標値についてのみ算出を行うようにしてもよい。例えば、診断目的が血管の観察である場合には、選択された指標値のうち血管の指標値だけを算出し、腺管構造など血管以外の指標値の算出は行わないようにする。

また、指標値算出部８４では、指標値選択部８２で選択された複数の指標値に対して重み付けを行って、１つの血管パラメータとして算出するようにしてもよい。重み付けの係数は、診断目的によって定めることが好ましい。例えば、診断目的がバレット食道の診断で、血管密度と血管複雑度が選択された場合には、血管密度と血管の複雑度とを１：１で重み付け加算して、バレット食道用の血管パラメータを算出することが好ましい。

指標値画像生成部８６は、指標値算出部８４で算出した指標値に基づいて、指標値を画像化した指標値画像を生成する。指標値画像の生成方法としては、様々な画像生成方法が考えられるが、例えば、指標値をそのまま数値として表示した指標値画像の生成がある。この場合、例えば、指標値算出部８４で血管密度、血管面積、血管の複雑度を算出した場合には、図１０に示すように、観察対象の側方に、血管密度、血管面積、血管の複雑度が表示された指標値画像が生成される。

また、指標値画像の生成方法として、指標値に応じて異なる色で表示した指標値画像を生成する方法がある。この場合には、例えば、指標値算出部８４で血管密度、血管面積、血管の複雑度を算出した場合には、指標値画像生成部は、血管密度に応じて色付けした血管密度画像、血管面積に応じて色付けした血管面積画像、血管の複雑度に応じて色付けした血管複雑度画像を生成する。これら３つの血管密度画像、血管面積画像、血管複雑度画像は、図１１に示すように、モニタ１８上に一度に表示してもよい。また、血管密度画像、血管面積画像、血管複雑度画像は、図１２に示すように、一定の時間間隔で交互に表示するようにしてもよい。

また、指標値算出部８４で算出した指標値の中で、構造の明瞭度によって正確性に差がある場合には、構造の明瞭度に応じて、生成した指標値画像の表示パターンを変えてもよい。例えば、複数の指標値画像を切り替えてモニタ１８に表示する場合には、複数の指標値画像のうち、構造の明瞭度によって最も影響を受けにくい画像の表示時間を一番長くする一方、その他の画像の表示時間を短くすることが好ましい。

また、指標値画像の生成方法として、広帯域の画像の色調を指標値に応じて変化させた指標値画像を生成する方法がある。例えば、広帯域の画像として通常画像を用いる場合には、指標値表示モードにおいて、特殊光を発光するフレームとは別のフレームで通常光を発光し、Bc画像信号、Gｃ画像信号、Rｃ画像信号を取得する。そして、これらBc画像信号、Gｃ画像信号、Rｃ画像信号に基づいて通常画像を生成し、指標値画像生成部８６において、指標値に応じて通常画像の色調を変化させた指標値画像を生成する。

次に、指標値表示モードについて、図１３に示すフローチャートに沿って説明する。まず、モード切替部１３ｃによって指標値表示モードに設定すると、観察対象に対して特殊光が照射される。撮像センサ３８は、特殊光が照明された観察対象を撮像することにより、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号を出力する。また、これらＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に基づいて、明るさ検出部５４で観察対象の明るさを検出するとともに、検出した観察対象の明るさに基づいて、調光信号の生成及びゲイン量の設定を行う。

次に、明瞭度算出部８０において、構造の明瞭度を算出する。構造の明瞭度として、ノイズ量算出部９０でノイズ量を算出する。ノイズ量の算出は、Bｓ画像信号、調光信号、ゲイン量などを用いて、第１〜第３ノイズ量算出処理のいずれかによって行う。ノイズ量が算出されたら、指標値選択部８２は、複数の指標値のうち、明瞭度算出部８０で算出した構造の明瞭度で算出する指標値を選択する。構造の明瞭度としてノイズ量を用いる場合いは、ノイズ量が高ノイズ量である場合には、指標値選択部８２は、高ノイズ量用指標値を選択する。一方、ノイズ量が低ノイズ量である場合は、指標値選択部８２は、低ノイズ量用指標値を選択する。

次に、指標値算出部８４は、Bｓ画像信号、Gｓ画像信号、Rｓ画像信号に基づき、指標値選択部８２で選択された指標値を算出する。指標値算出部８４で算出した指標値に基づいて、指標値画像生成部８６によって、指標値を画像化した指標値画像を生成する。生成された指標値画像は、モニタ１８に表示される。

なお、上記実施形態では、構造の明瞭度として画像のノイズ量を用いているが、その他を構造の明瞭度して用いてもよい。例えば、内視鏡の先端部１２ｄと観察対象との距離を示す観察距離は、構造の明瞭度に大きく影響を与える。観察距離が遠い場合は、光が観察対象にまで十分届かず、暗い画像となるため、構造の明瞭度が低くなる。一方、観察距離が近い場合には、得られる画像も明るく鮮明であるため、構造の明瞭度が高くなる。このように、構造の明瞭度は観察距離によって変化することから、構造の明瞭度を観察距離で表わす。この場合には、図１４に示すように、明瞭度算出部８０は、観察距離を算出する観察距離算出部９４を備えている。

観察距離算出部９４は、明るさ検出部５４で検出した観察対象の明るさに基づいて、観察距離を算出する。算出される観察距離は、観察対象の明るさに略反比例し、観察対象の明るさが大きくなる程、観察距離は小さくなる。また、指標値選択部８２は、複数の指標値のうち、算出された観察距離で得られたBｓ画像信号、Gｓ画像信号、Rｓ画像信号で算出する指標値を選択する。

指標値選択部８２は、観察距離が特定の観察距離用閾値を超える第１観察距離である場合には、第１観察距離で得られたBｓ画像信号、Gｓ画像信号、Rｓ画像信号でも算出する第１観察距離用の指標値を選択する。第１観察距離用の指標値としては、遠い第１観察距離であっても影響を受けにくい指標値、例えば、血管密度、血管面積などが含まれる。一方、観察距離が特定の観察距離用閾値以下である第２観察距離である場合には、第２観察距離で得られたBｓ画像信号、Gｓ画像信号、Rｓ画像信号で算出する第２観察距離用の指標値を選択する。第２観察距離用指標値は、第１観察距離用指標値には含まれない指標値、例えば、観察距離の大きさによって影響を受ける指標値（血管太さや長さなど）であることが好ましい。なお、指標値選択後に行う指標値の算出方法及び指標値画像の生成方法については、ノイズ量を用いた上記実施形態と同様であるため、説明を省略する。

なお、上記実施形態においては、観察距離が近くなって画像領域の一部に、画素値が極めて高くなるハレーションが発生している状況下においても、指標値を正確に算出できるようにすることが好ましい。この場合、プロセッサ装置１６内にハレーション検出部（図示しない）を設け、ハレーション検出部によって、Bｓ画像信号、Gｓ画像信号、Rｓ画像信号におけるハレーション領域を検出する。ハレーション領域が検出された場合には、モニタ１８に警告表示を出すことが好ましい。警告表示としては、例えば、ユーザーに対して、観察距離を遠ざけるように指示するガイダンス表示がある。また、ハレーション領域が検出された場合には、指標値算出部８４は、ハレーション領域以外の領域の画素値に基づいて、指標値を算出するようにすることが好ましい。

なお、上記実施形態では、指標値の具体例として、血管密度、血管面積、血管複雑度、血管太さ、血管長さを示したが、その他の指標値を用いてもよい。例えば、血管の指標値としては、血管の本数、分岐数、分岐角度、分岐点間距離、交差数、太さの変化、間隔、粘膜を基準とした深さ、高低差、傾き、コントラスト、色、色の変化、蛇行度、血液濃度、酸素飽和度、動脈の割合、静脈の割合、投与した色素の濃度、走行パターン、及び血流量などがある。

血管の本数とは、内視鏡画像全体または関心領域内で抽出した血管の数である。血管の本数は、例えば、抽出した血管の分岐点の個数（分岐数）や他の血管との交差点の個数（交差数）等を用いて算出する。血管の分岐角度は、２本の血管が分岐点においてなす角度である。分岐点間距離は、任意の分岐点とその隣の分岐点の直線距離、または、任意の分岐点とその隣の分岐点までの血管に沿った長さである。

血管の交差数とは、粘膜下の深さが異なる血管が内視鏡画像上で交差する交差点の個数である。より具体的には、血管の交差数とは、相対的に粘膜下の浅い位置にある血管が、深い位置にある血管を横切る数である。

血管の太さの変化とは、血管の太さのばらつきに関する血管情報であり、口径不同度ともいう。血管の太さの変化は、例えば、血管径の変化率（拡張度ともいう）である。血管径の変化率は、血管の最も細い部分の太さ（最小径）と血管の最も太い部分の太さ（最大径）を用いて、「血管経の変化率（％）＝最小径／最大径×１００」で求める。

なお、過去の検査で観察対象を撮影して得た内視鏡画像と、その後の新たな検査で同じ観察対象を撮影して得た内視鏡画像と、を用いる場合、過去の検査で得た内視鏡画像から抽出した血管の太さに対して、その後の新たな検査で得た内視鏡画像から抽出した同じ血管の太さの時間的な変化を血管の太さの変化としてもよい。

また、血管の太さの変化として、細径部の割合、または太径部の割合を算出しても良い。細径部とは太さが閾値以下の部分であり、太径部とは太さが閾値よりも太い部分である。細径部の割合は、「細径部の割合（％）＝細径部の長さ／血管の長さ×１００」で求める。同様に、太径部の割合は、「太径部の割合（％）＝太径部の長さ／血管の長さ×１００」で求める。

血管の間隔とは、抽出した血管のエッジ間にある粘膜を表す画素の画素数である。抽出した血管が１本の場合、血管の間隔は値を持たない。

血管の深さは、粘膜（より具体的には粘膜の表面）を基準として測る。この粘膜を基準とした血管の深さは、例えば、血管の色に基づいて算出することができる。特殊観察画像の場合、粘膜の表面に近い位置にある血管はマゼンタ系の色で表され、粘膜の表面から遠く、粘膜下の深い位置にある血管はシアン系の色で表されるので、血管情報算出部８３は、血管として抽出した画素のＲ，Ｇ，Ｂ各色の信号のバランスに基づいて、粘膜を基準とした血管の深さを画素毎に算出する。

血管の高低差とは、血管の深さの差の大きさである。例えば、注目する１本の血管の高低差は、この血管の最も深い箇所の深さ（最大深さ）と、最も浅い箇所の深さ（最小深さ）の差で求める。深さが一定の場合、高低差は零である。

血管の傾きとは、血管の深さの変化率であり、血管の長さと血管の深さを用いて算出する。すなわち、血管の傾きは、「血管の傾き＝血管の深さ／血管の長さ」で求める。なお、血管を複数の区間に区切り、各区間で血管の傾きを算出してもよい。

血管のコントラストとは、観察対象の粘膜に対する相対的なコントラストである。血管のコントラストは、血管の輝度Ｙ_Vと、粘膜の輝度Ｙ_Mと、を用いて、例えば「Ｙ_V／Ｙ_M」または「（Ｙ_V−Ｙ_M）／（Ｙ_V＋Ｙ_M）」で算出する。

血管の色とは、血管を表す画素のＲＧＢの各値である。そして、血管の色の変化とは、血管を表す画素のＲＧＢ各値の各々の最大値と最小値の差または比である。例えば、血管を表すＢ画素の画素値の最大値と最小値の比、Ｇ画素の画素値の最大値と最小値の比、またはＲ画素の画素値の最大値と最小値の比は、血管の色の変化を表す。もちろん、補色に変換して、シアン、マゼンタ、イエロー、グリーン等の各値について血管の色及び血管の色の変化を算出しても良い。

血管の蛇行度とは、血管が蛇行して走行する範囲の広さを表す血管情報である。血管の蛇行度は、例えば、蛇行度を算出する血管を含む最小の長方形の面積（画素数）である。また、血管の始点と終点の直線距離に対する血管の長さの比を血管の蛇行度としても良い。

血管の血液濃度とは、血管が含むヘモグロビンの量に比例する血管情報である。血管を表すＲ画素の画素値に対するＧ画素の画素値の比（Ｇ／Ｒ）はヘモグロビンの量に比例するので、Ｇ／Ｒの値を算出することで、画素ごとに血液濃度を算出することができる。

血管の酸素飽和度とは、ヘモグロビンの総量（酸化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンの総量）に対する酸化ヘモグロビンの量である。酸素飽和度は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数に違いが大きい特定の波長帯域の光（例えば、波長４７０±１０ｎｍ程度の青色光）で観察対象を撮影した内視鏡画像を用いて算出することができる。波長４７０±１０ｎｍ程度の青色光を用いる場合、血管を表すＢ画素の画素値は酸素飽和度と相関があるので、Ｂ画素の画素値を酸素飽和度に対応付けるテーブル等を用いることで、血管を表す各画素の酸素飽和度を算出することができる。

動脈の割合とは、全血管の画素数に対する動脈の画素数の割合である。同様に、静脈の割合とは、全血管の画素数に対する静脈の画素数の割合である。動脈と静脈は、酸素飽和度によって区別することができる。例えば、酸素飽和度が７０％以上の血管を動脈とし、酸素飽和度が７０％未満の血管を静脈とすれば、抽出した血管を動脈と静脈に分けられるので、上記動脈の割合及び静脈の割合を算出するするこができる。

投与した色素の濃度とは、観察対象に対して散布した色素、または静脈注射により血管に注入した色素の濃度である。投与した色素の濃度は、例えば、色素色以外の画素の画素値に対する色素色の画素値の割合で算出する。例えば、青色に着色する色素を投与した場合は、Ｂｓ画像信号とＧｓ画像信号の比率Ｂ／Ｇや、Ｂｓ画像信号とＲｓ画像信号の比率Ｂ／Ｒ等が、観察対象に定着（あるいは一時的に付着）した色素の濃度を表す。

血管の走行パターンとは、血管の走行方向に関する血管情報である。血管の走行パターンは、例えば、任意に設定する基準線に対する血管の平均角度（走行方向）や、任意に設定する基準線に対して血管がなす角度の分散（走行方向のばらつき）等である。

血管の血流量（血流速度ともいう）は、単位時間あたりに赤血球が通り抜ける数である。超音波プローブを内視鏡１２の鉗子チャネル等を介して併用する場合等に、内視鏡画像の血管を表す各画素のドップラーシフト周波数を、超音波プローブで得る信号を用いて算出する、血管の血流量を求めるができる。

［第２実施形態］
第２実施形態では、上記第１実施形態で示した４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの代わりに、レーザ光源と蛍光体を用いて観察対象の照明を行う。以下においては、第１実施形態と異なる部分のみ説明を行い、第１実施形態と略同様の部分については、説明を省略する。

図１５に示すように、第２実施形態の内視鏡システム１００では、光源装置１４の光源２０において、４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの代わりに、中心波長４４５±１０ｎｍの青色レーザ光を発する青色レーザ光源（「４４５ＬＤ」と表記。ＬＤは「Laser Diode」を表す）１０４と、中心波長４０５±１０ｎｍの青紫色レーザ光を発する青紫色レーザ光源（「４０５ＬＤ」と表記）１０６とが設けられている。これら各光源１０４、１０６の半導体発光素子からの発光は、光源制御部１０８により個別に制御されており、青色レーザ光源１０４の出射光と、青紫色レーザ光源１０６の出射光の光量比は変更自在になっている。

光源制御部１０８は、通常モードの場合には、青色レーザ光源１０４を点灯させる。これに対して、特殊モード又は指標値表示モードの場合には、青色レーザ光源１０４と青紫色レーザ光源１０６の両方を点灯させるとともに、青色レーザ光の発光比率を青紫色レーザ光の発光比率よりも大きくなるように制御している。

なお、青色レーザ光又は青紫色レーザ光の半値幅は±１０nm程度にすることが好ましい。また、青色レーザ光源１０４及び青紫色レーザ光源１０６は、ブロードエリア型のＩｎＧａＮ系レーザダイオードが利用でき、また、ＩｎＧａＮＡｓ系レーザダイオードやＧａＮＡｓ系レーザダイオードを用いることもできる。また、上記光源として、発光ダイオードなどの発光体を用いた構成としてもよい。

照明光学系３０aには、照明レンズ３２の他に、ライトガイド２４からの青色レーザ光又は青紫色レーザ光が入射する蛍光体１１０が設けられている。蛍光体１１０は、青色レーザ光によって励起され、蛍光を発する。また、青色レーザ光の一部は、蛍光体１１０を励起させることなく透過する。青紫色レーザ光は、蛍光体１１０を励起させることなく透過する。蛍光体１１０を出射した光は、照明レンズ３２を介して、観察対象の体内を照明する。

ここで、通常モードにおいては、主として青色レーザ光が蛍光体１１０に入射するため、図１６に示すような、青色レーザ光、及び青色レーザ光により蛍光体１１０から励起発光する蛍光を合波した通常モード用の広帯域光が、通常光として、観察対象に照明される。この通常光で照明された観察対象を撮像センサ３８で撮像することによって、Ｂｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号からなる通常画像が得られる。

一方、特殊モードにおいては、青紫色レーザ光と青色レーザ光の両方が蛍光体１１０に入射するため、図１７に示すような、青紫色レーザ光、青色レーザ光、及び青色レーザ光により蛍光体１１０から励起発光する蛍光を合波した特殊モード用の広帯域光が、特殊光として、観察対象に照明される。この特殊光で照明された観察対象を撮像センサ３８で撮像することによって、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号からなる特殊画像が得られる。また、指標値表示モードにおいては、特殊光で照明された観察対象を撮像センサ３８で撮像してＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号を取得するとともに、これら３つの画像信号に基づいて、指標値の算出と指標値画像が生成される。

なお、蛍光体１１０は、青色レーザ光の一部を吸収して、緑色〜黄色に励起発光する複数種の蛍光体（例えばＹＡＧ系蛍光体、或いはＢＡＭ（ＢａＭｇＡｌ₁₀Ｏ₁₇）などの蛍光体）を含んで構成されるものを使用することが好ましい。本構成例のように、半導体発光素子を蛍光体１１０の励起光源として用いれば、高い発光効率で高強度の白色光が得られ、白色光の強度を容易に調整できる上に、白色光の色温度、色度の変化を小さく抑えることができる。

［第３実施形態］
第３実施形態では、４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの代わりに、キセノンランプ等の白色光光源と回転フィルタを用いて観察対象の照明を行う。また、カラーの撮像センサ３８に代えて、モノクロの撮像センサで観察対象の撮像を行っても良い。以下においては、第１実施形態と異なる部分のみ説明を行い、第１実施形態と略同様の部分については、説明を省略する。

図１８に示す内視鏡システム２００では、光源装置１４において、内視鏡システム１０の各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄに代えて、白色光光源２０２と、回転フィルタ２０４と、フィルタ切替部２０６とが設けられている。また、撮像光学系３０ｂには、カラーの撮像センサ３８の代わりに、カラーフィルタが設けられていないモノクロの撮像センサ２０８が設けられている。また、白色光光源２０２と回転フィルタ２０４との間には絞り２０３が設けられており、この絞り２０３は絞り制御部２０５によって開口部の面積が調整される。絞り制御部２０５は、プロセッサ装置１６からの調光信号に基づいて絞り２０３の制御を行う。

白色光光源２０２はキセノンランプや白色ＬＥＤ等であり、波長域が青色から赤色に及ぶ白色光を発する。回転フィルタ２０４は、回転軸に一番近い内側に設けた通常モード用フィルタ２１０と、この通常モード用フィルタ２１０の外側に設けた特殊モード又は指標値表示モード用フィルタ２１２とを備えている（図１９参照）。

フィルタ切替部２０６は、回転フィルタ２０４を径方向に移動する。具体的には、フィルタ切替部２０６は、モード切替部１３ｃにより通常モードにセットした場合に、通常モード用フィルタ２１０を白色光の光路に挿入する。フィルタ切替部２０６は、特殊モード又は指標値表示モードにセットした場合に、特殊モード又は指標値表示モード用フィルタ２１２を白色光の光路に挿入する。

図１９に示すように、通常モード用フィルタ２１０には、周方向に沿って、Ｂｂフィルタ２１０ａと、Ｇフィルタ２１０ｂと、Ｒフィルタ２１０ｃとが設けられている。Ｂｂフィルタ２１０ａは、白色光のうち４００〜５００nmの波長範囲を持つ広帯域の青色光Ｂｂを透過する。Ｇフィルタ２１０ｂは、白色光のうち緑色光Ｇを透過する。Ｒフィルタ２１０ｃは、白色光のうち赤色光Ｒを透過する。したがって、通常モード時には、回転フィルタ２０４が回転することで、通常光として、広帯域の青色光Ｂｂ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒが、観察対象に向けて、順次照射される。

特殊モード又は指標値表示モード用フィルタ２１２には、周方向に沿って、Ｂｎフィルタ２１２ａと、Ｇｎフィルタ２１２ｂとが設けられている。Ｂｎフィルタ２１２ａは、白色光のうち４００〜４５０nmの青色狭帯域光Ｂｎを透過する。Ｇｎフィルタ２１２ｂは、白色光のうち５３０〜５７０nmの緑色狭帯域光Ｇｎを透過する。したがって、特殊モード時には、回転フィルタ２０４が回転することで、特殊光として、青色狭帯域光、緑色狭帯域光が、観察対象に向けて、順次照射される。

内視鏡システム２００では、通常モード時には、広帯域の青色光Ｂｂ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒで観察対象を照明する毎にモノクロの撮像センサ２０８で観察対象を撮像する。これにより、広帯域の青色光Ｂｂの照明時にＢｃ画像信号が得られ、緑色光Ｇの照明時にＧｃ画像信号が得られ、赤色光Ｒの照明時にＲｃ画像信号が得られる。これらＢｎ画像信号、Ｇｃ画像信号とＲｃ画像信号によって、通常画像が構成される。

特殊モード時には、青色狭帯域光Ｂｎ、緑色狭帯域光Ｇｎで観察対象を照明する毎にモノクロの撮像センサ２０８で観察対象を撮像する。これにより、青色狭帯域光Ｂｎの照明時にＢｎ画像信号が得られ、緑色狭帯域光Ｇｎの照射時にＧｎ画像信号が得られる。これらＢｎ画像信号とＧｎ画像信号によって、特殊画像が構成される。また、指標値表示モードの場合には、青色狭帯域光Ｂｎの照明時に得られるＢｎ画像信号と、緑色狭帯域光Ｇｎの照射時に得られるＧｎ画像信号とに基づいて、指標値の算出と指標値画像の生成が行われる。なお、指標値表示モードにおいては、明るさ検出部５４は、Gn画像信号に基づいて、観察対象の明るさを検出することが好ましい。

１０ 内視鏡システム
１２ 内視鏡
１２ａ 挿入部
１２ｂ 操作部
１２ｃ 湾曲部
１２ｄ 先端部
１３ａ アングルノブ
１３ｂ 静止画像取得部
１３ｃ モード切替部
１３ｄ ズーム操作部
１４ 光源装置
１６ プロセッサ装置
１８ モニタ
１９ コンソール
２０ 光源
２０ａ Ｖ−ＬＥＤ
２０ｂ Ｂ−ＬＥＤ
２０ｃ Ｇ−ＬＥＤ
２０ｄ Ｒ−ＬＥＤ
２２ 光源制御部
２３ 波長カットフィルタ
２４ ライトガイド
３０ａ 照明光学系
３０ｂ 撮像光学系
３２ 照明レンズ
３４ 対物レンズ
３６ 拡大光学系
３６ａ ズームレンズ
３６ｂ レンズ駆動部
３８ 撮像センサ
４０ ＣＤＳ回路
４２ ＡＧＣ回路
４４ Ａ／Ｄ変換回路
５０ 画像信号取得部
５２ ＤＳＰ
５４ 明るさ検出部
５６ 調光信号設定部
５８ ゲイン量設定部
６０ ノイズ低減部
６２ 画像処理部
６４ 表示制御部
６６ 通常画像処理部
６８ 特殊画像処理部
７０ 指標値画像処理部
８０ 明瞭度算出部
８２ 指標値選択部
８３ 血管情報算出部
８４ 指標値算出部
８６ 指標値画像生成部
９０ ノイズ量算出部
９０ａ ノイズ量変換テーブル
９４ 観察距離算出部
１００ 内視鏡システム
１０４ 青色レーザ光源
１０６ 青紫色レーザ光源１０８ 光源制御部
１１０ 蛍光体
２００ 内視鏡システム
２０２ 白色光光源
２０３ 絞り
２０４ 回転フィルタ
２０５ 絞り制御部
２０６ フィルタ切替部
２０８ 撮像センサ
２１０ 通常モード用フィルタ
２１０ａ Ｂｂフィルタ
２１０ｂ Ｇフィルタ
２１０ｃ Ｒフィルタ
２１２ 特殊モード又は指標値表示モード用フィルタ
２１２ａ Ｂｎフィルタ
２１２ｂ Ｇｎフィルタ

Claims (15)

1. 構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する画像取得部と、
   前記画像に基づいて、前記構造の明瞭度を算出する明瞭度算出部と、
   複数の指標値のうち、前記明瞭度算出部で算出した前記構造の明瞭度に基づいて算出する指標値を選択する指標値選択部と、
   前記画像に基づいて、前記指標値選択部で選択した指標値を算出する指標値算出部とを備えるプロセッサ装置。
2. 前記構造の明瞭度は前記画像のノイズ量で表され、
   前記明瞭度算出部は、前記ノイズ量を求めるノイズ量算出部を有し、
   前記指標値選択部は、前記複数の指標値のうち、前記ノイズ量を有する前記画像から算出する指標値を選択する請求項１記載のプロセッサ装置。
3. 前記画像に対してゲイン処理を施すゲイン処理部を有し、
   前記ノイズ量算出部は、前記ゲイン処理で使用するゲイン量から、前記ノイズ量を求める請求項２記載のプロセッサ装置。
4. 前記ノイズ量算出部で算出したノイズ量は、前記観察対象を照明する光を発する光源の発光量が特定発光量を超えた場合に、前記光源の制御に用いる調光信号に従って、変更される請求項２記載のプロセッサ装置。
5. 前記ノイズ量算出部は、前記画像の画素値の空間的変化量から、前記ノイズ量を求める請求項２ないし４いずれか１項記載のプロセッサ装置。
6. 前記ノイズ量算出部は、前記画像の画素値の時間的変化量から、前記ノイズ量を求める請求項２ないし４いずれか１項記載のプロセッサ装置。
7. 前記指標値選択部は、前記ノイズ量が特定のノイズ量用閾値を超える場合に、低周波の構造の指標値を含む高ノイズ用の指標値を選択し、前記ノイズ量が前記特定のノイズ量用閾値以下である場合に、高周波の構造の指標値を含む低ノイズ用の指標値を選択する請求項２ないし６いずれか１項記載のプロセッサ装置。
8. 前記高ノイズ用の指標値には、前記構造の面積又は前記構造の密度が含まれ、前記低ノイズ用の指標値には、前記構造の太さ又は前記構造の長さが含まれる請求項７記載のプロセッサ装置。
9. 前記構造の明瞭度は、前記観察対象との距離を示す観察距離で表され、
   前記明瞭度算出部は、前記画像に基づいて、前記観察距離を求める観察対象算出部を有し、
   前記指標値選択部は、前記複数の指標値のうち、前記観察距離の場合に得られた前記画像から算出する指標値を選択する請求項１記載のプロセッサ装置。
10. 前記指標値選択部は、前記観察距離が特定の観察距離用閾値を超える第１観察距離である場合に、低周波の構造の指標値を含む第１観察距離用の指標値を選択し、前記観察距離が前記特定の観察距離用閾値以下の第２観察距離である場合に、高周波の構造の指標値を含む第２観察距離用の指標値を選択する請求項９記載のプロセッサ装置。
11. 前記第１観察距離用の指標値には、前記構造の面積又は前記構造の密度が含まれ、前記第２観察距離用の指標値には、前記構造の太さ又は前記構造の長さが含まれる請求項１０記載のプロセッサ装置。
12. 前記構造は血管構造又は腺管構造である請求項１ないし１１いずれか１項記載のプロセッサ装置。
13. 構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する画像取得部と、
    前記画像に基づいて、前記画像のノイズ量を求めるノイズ量算出部と、
    複数の指標値のうち、前記ノイズ量を有する前記画像から算出する指標値を選択する指標値選択部であって、前記ノイズ量が特定のノイズ量用閾値を超える場合に、低周波の構造の指標値を含む高ノイズ用の指標値を選択し、前記ノイズ量が前記特定のノイズ量用閾値以下である場合に、高周波の構造の指標値を含む低ノイズ用の指標値を選択する指標値選択部と、
    前記画像に基づいて、前記指標値選択部で選択した指標値を算出する指標値算出部とを備えるプロセッサ装置。
14. 構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得する画像取得部と、
    前記画像に基づいて、前記構造の明瞭度を算出する明瞭度算出部と、
    複数の指標値のうち、前記明瞭度算出部で算出した前記構造の明瞭度に基づいて算出する指標値を選択する指標値選択部と、
    前記画像に基づいて、前記指標値選択部で選択した指標値を算出する指標値算出部と、
    前記指標値を画像化した指標値画像を生成する指標値画像生成部と、
    前記指標値画像を表示する表示部とを備える内視鏡システム。
15. 画像取得部が、構造を含む観察対象を撮像して得られる画像を取得するステップと、
    明瞭度算出部が、前記画像に基づいて、前記構造の明瞭度を算出するステップと、
    指標値選択部が、複数の指標値のうち、前記明瞭度算出部で算出した前記構造の明瞭度に基づいて算出する指標値を選択するステップと、
    指標値算出部が、前記画像に基づいて、前記指標値選択部で選択した指標値を算出するステップとを有するプロセッサ装置の作動方法。

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