JP2019128295A - Imaging device, imaging system, and imaging method - Google Patents

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Abstract

To generate a pseudo color image of a sample.SOLUTION: An imaging device according to one embodiment comprises a light detection unit for acquiring a plurality of detection results corresponding to a wavelength by irradiating a sample with a plurality of infrared light beams different in wavelength from one another, and a control unit for generating a pseudo color image of the sample by allocating color tones of colors to the plurality of detection results, respectively on the basis of a spectrum in an observation object of the sample obtained from the plurality of detection results. The control unit allocates a red color tone to the plurality of detection results on the basis of the spectrum and allocates color tones other than red to the plurality of detection results with the red color tone as a reference.SELECTED DRAWING: Figure 2A

Description

本開示は、撮像装置、撮像システム、及び撮像方法に関する。   The present disclosure relates to an imaging device, an imaging system, and an imaging method.

医療などの分野において、生物の組織を撮像し、その画像を各種診断や検査、観察等に活用する技術が提案されている(例えば、特許文献1参照)。また、現状において、赤外光波長域と可視光波長域の両方に良好な感度を有する撮像素子の開発は難しい。このため、赤外光画像と可視光画像とを同時に表示装置の画面上に重畳表示させる場合には、赤外光カメラと可視光カメラの2つのカメラを用いる必要がある。   In the field of medicine and the like, there has been proposed a technique of imaging a tissue of a living body and utilizing the image for various diagnoses, examinations, observations and the like (see, for example, Patent Document 1). Further, under the present circumstances, it is difficult to develop an imaging device having good sensitivity in both the infrared light wavelength range and the visible light wavelength range. Therefore, in the case of simultaneously displaying the infrared light image and the visible light image on the screen of the display device, it is necessary to use two cameras, an infrared light camera and a visible light camera.

しかしながら、赤外光カメラと可視光カメラとで別々の撮影光学系を用いると赤外光画像と可視光画像とを重畳表示させた場合の画像の位置合わせが困難となってしまう。   However, if separate photographing optical systems are used for the infrared light camera and the visible light camera, it is difficult to align the images when the infrared light image and the visible light image are displayed in a superimposed manner.

特開2006−102360号公報JP, 2006-102360, A

本実施形態によれば、波長が異なる複数の赤外光をサンプルに照射することによって波長に対応した複数の検出結果を取得する光検出部と、複数の検出結果から得られる前記サンプルの観察対象におけるスペクトルに基づいて複数の検出結果のそれぞれに異なる色の色調を割り当てて、サンプルの疑似カラー画像を生成する制御部と、を備え、制御部は、スペクトルに基づいて複数の検出結果に赤の色調を割り当てて、赤の色調を基準にして赤以外の色調を複数の検出結果に割り当てる、撮像装置が提供される。   According to the present embodiment, by irradiating the sample with a plurality of infrared light of different wavelengths, a light detection unit for acquiring a plurality of detection results corresponding to the wavelength, and an observation target of the sample obtained from the plurality of detection results And a controller configured to assign different color tones to each of the plurality of detection results based on the spectrum in the spectrum to generate a pseudo color image of the sample, and the control unit An imaging device is provided, which assigns tones and assigns tones other than red to a plurality of detection results based on red tones.

本実施形態によれば、光検出部が、波長が異なる複数の赤外光をサンプルに照射することによって波長に対応した複数の検出結果を取得することと、制御部が、複数の検出結果から得られるサンプルの観察対象におけるスペクトルに基づいて複数の検出結果の赤の色調を割り当てて、赤の色調を基準にして赤以外の色調を複数の検出結果に割り当てることにより、サンプルの疑似カラー画像を生成することと、を含む、撮像方法が提供される。   According to the present embodiment, the light detection unit irradiates the sample with a plurality of infrared light having different wavelengths to obtain a plurality of detection results corresponding to the wavelength, and the control unit generates a plurality of detection results from the plurality of detection results. The pseudo color image of the sample is assigned by assigning the red tones of the plurality of detection results based on the spectrum of the observation target of the obtained sample and assigning the tones other than red to the plurality of detection results based on the red tone. An imaging method is provided, including generating.

また、本実施態様によれば、上記態様の撮像装置と、サンプルの疑似カラー画像を表示する表示装置と、を備える、撮像システムが提供される。   In addition, according to the present embodiment, there is provided an imaging system including the imaging device of the above aspect and a display device that displays a pseudo color image of a sample.

本実施形態に係る撮像システム1の外観構成例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example of an external appearance structure of the imaging system 1 which concerns on this embodiment. 撮像システム1の機能ブロック構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a functional block configuration of an imaging system 1; 本実施形態によるRGB割当用テーブル1021の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the table 1021 for RGB allocation by this embodiment. モニタ1_51にサンプルの可視光画像が表示されている画面例とモニタ2_52にサンプルの疑似カラー画像にサンプルの強調画像が重畳された合成画像が表示されている画面例(2モニタ構成の例)とを示す図である。Example of a screen on which a visible light image of a sample is displayed on the monitor 1_51 and example of a screen on which a composite image in which a highlighted image of a sample is superimposed on a pseudo color image of a sample on the monitor 2_52 (example of two monitor configuration) FIG. 本実施形態における表示装置(モニタ)50に可視光画像と強調画像が重畳された背景画像とが表示されている画面例(1モニタ2画面構成)とを示す図である。It is a figure which shows the example of a screen (1 monitor 2 screen structure) on which the visible light image and the background image on which the emphasis image was superimposed are displayed on the display apparatus (monitor) 50 in this embodiment. 本実施形態の撮像システム(手術支援システム)1における疑似カラー画像および合成画像の生成・表示処理(サンプルの疑似カラー画像を生成し、当該疑似カラー画像にサンプルの強調画像を重畳して得られる合成画像を表示する処理)の内容を説明するためのフローチャートである。Generation and display processing of a pseudo color image and a composite image in the imaging system (surgery support system) 1 of the present embodiment (a pseudo color image of the sample is generated, and a composite obtained by superimposing the enhanced image of the sample on the pseudo color image It is a flowchart for demonstrating the content of the process which displays an image. 本実施形態による疑似カラー画像生成処理の概要を説明するための図(写真)である。It is a figure (photograph) for demonstrating the outline | summary of the pseudo | simulation color image generation process by this embodiment. 本実施形態による、脂肪組織(実線)と胃外壁(破線)の波長とスペクトル値(輝度値)の関係を示すグラフであって、疑似カラー画像を生成する際に用いる赤外光の波長選択について説明するための図である。It is a graph which shows the relationship of the wavelength of a fat tissue (solid line) and stomach outer wall (broken line), and a spectral value (luminance value) by this embodiment, Comprising: About wavelength selection of the infrared light used when producing | generating a pseudo color image It is a figure for demonstrating. 本実施形態において、不適切な疑似カラー画像の例(例:R値は1600nmを照射して得られる画像データに、G値は1450nmを照射して得られる画像データに、B値は1500nmを照射して得られる画像データに、それぞれ割り当てられている)を示す写真である。In the present embodiment, an example of an inappropriate pseudo color image (eg, R value is image data obtained by irradiating 1600 nm, G value is 1450 nm, and image data obtained by irradiating 1450 nm, B value is irradiated 1500 nm Are respectively assigned to the image data obtained in this manner. 本実施形態による波長選択の例(TYPE1)を説明するための図である。TYPE1では、胃外壁のスペクトルから波長範囲を決定している。It is a figure for demonstrating the example (TYPE1) of wavelength selection by this embodiment. In TYPE1, the wavelength range is determined from the spectrum of the outer stomach wall. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−a)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE1-a) by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−b)を示す図である。It is a figure which shows the example of wavelength range selection (TYPE1-b) by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−c)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE1-c) by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−d)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE1-d) by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−e)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE1-e) by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−f)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE1-f) by this embodiment. 本実施形態による波長選択の例(TYPE2)を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example (TYPE2) of wavelength selection by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−a)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE2-a) by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−b)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE2-b) by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−c)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE2-c) by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−d)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE2-d) by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−e)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE2-e) by this embodiment. 本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−f)を示す図である。It is a figure which shows the wavelength range selection example (TYPE2-f) by this embodiment. 本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例1を示す写真である。It is a photograph which shows Example 1 of the false color picture generated based on the technique by this embodiment. 本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例2を示す写真である。It is a photograph which shows Example 2 of the false color picture generated based on the technique by this embodiment. 本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例3を示す写真である。It is a photograph which shows Example 3 of the false color picture generated based on the technique by this embodiment. 本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例4を示す写真である。It is a photograph which shows Example 4 of the false color image generated based on the technique by this embodiment. 本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例5を示す写真である。It is a photograph which shows Example 5 of the false color image generated based on the technique by this embodiment. 本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例6を示す写真である。It is a photograph which shows Example 6 of the false color image generated based on the technique by this embodiment. 本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例7を示す写真である。It is a photograph which shows Example 7 of the false color image generated based on the technique by this embodiment. 本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例8を示す写真である。It is a photograph which shows Example 8 of the false color image generated based on the method by this embodiment. 本実施形態による臓器表面(一例として、豚の胃内壁)上の凹凸形状を検出し、当該凹凸形状を強調する凹凸強調画像を生成する処理、および生成した凹凸強調画像を疑似カラー画像あるいは単波長画像に重畳する処理の概要を示す写真である。A process of detecting a concavo-convex shape on the organ surface (as an example, the inner wall of a pig stomach) according to the present embodiment and generating a concavo-convex weighted image emphasizing the concavo-convex shape; It is a photograph showing an outline of processing to be superimposed on an image. 本実施形態の撮像システム1で用いられるGUI(Graphical User Interface)の構成例を示す図である。It is a figure showing an example of composition of GUI (Graphical User Interface) used with imaging system 1 of this embodiment. 本実施形態による、サンプル(一例として肝臓)の表面の漏液(一例として胆汁)の強調画像と、サンプルの疑似カラー画像と、それらの重畳画像と、を示す写真である。It is a photograph which shows the emphasis image of the liquid leak (bile as an example) of the surface of a sample (a liver as an example), the pseudo color image of a sample, and those superimposed images by this embodiment. 本実施形態による、サンプル(一例として腸間膜+リンパ節)におけるリンパ節の強調画像と、サンプルの疑似カラー画像と、それらの重畳画像と、を示す写真である。It is a photograph which shows the emphasis picture of a lymph node in a sample (for example, mesentery + lymph node as an example), the false color picture of a sample, and those superposition pictures by this embodiment.

以下、添付図面を参照して本実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本開示の原理に則った実施形態と実装例を示しているが、これらは本開示の理解のためのものであり、決して本開示を限定的に解釈するために用いられるものではない。本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味においても限定するものではない。   Hereinafter, the present embodiment will be described with reference to the attached drawings. In the attached drawings, functionally the same elements may be denoted by the same numbers. Although the attached drawings show embodiments and implementation examples in accordance with the principles of the present disclosure, these are for the understanding of the present disclosure and are not used for a limited interpretation of the present disclosure. is not. The descriptions in this specification are merely exemplary, and are not intended to limit the scope of the claims or the application in any way whatsoever.

本実施形態では、当業者が本開示を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本開示の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。   While this embodiment is described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present disclosure, other implementations are possible, without departing from the scope and spirit of the technical idea of the present disclosure. It is necessary to understand that it is possible to change the configuration / structure and replace various elements. Therefore, the following description should not be interpreted in a limited manner.

更に、本実施形態は、後述されるように、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。   Furthermore, as described later, the present embodiment may be implemented by software running on a general-purpose computer, or may be implemented by dedicated hardware or a combination of software and hardware.

<疑似カラー画像を生成する意義について>
近年、患者の特定部位(手術箇所)の手術を実施する際に、赤外光波長域で高い感度を有する赤外光カメラで取得した、手術箇所の画像データを用いて、例えば患部箇所が強調された強調画像を生成し、それを手術箇所の画像に重ね合せて表示することが行われている。このような手術箇所の画像は、医師等の確認しやすさを考慮すると、カラー画像であることが望ましい。そのため、撮像システム(手術支援システムとも言う)においては、一例として、赤外光カメラの他、カラー画像を生成する可視光カメラが備え付けられ、カラー画像である可視光画像と上記強調画像とを重ね合せて表示するようにする。
しかしながら、撮像システムにおける可視光カメラの配置位置と赤外光カメラの配置位置とは異なり、両カメラの光軸は一致していないため、可視光画像と強調画像とを重ね合せたときには位置ずれが生じてしまう可能性がある。このため、両カメラの光軸がずれないようにするために例えば同一の光学系(同軸光学系)を用いる方法も考えられるが、この場合、可視光波長域から赤外光波長域までの長い波長域に亘って色収差を補正しなければならない。この色収差補正に伴って光学系が複雑な構成(例えば、レンズ枚数が増加するとともに、赤外光カメラと可視光カメラのそれぞれに光を入射させるためのハーフミラー等の光学素子が必要となる)となるため、結果として撮像システム自体が大型化してしまうという課題がある。
<On the significance of generating a pseudo color image>
In recent years, when performing surgery on a specific site (surgery site) of a patient, for example, the affected site is emphasized using image data of the surgery site acquired by an infrared light camera having high sensitivity in the infrared light wavelength range. It is performed to generate an enhanced image and to superimpose it on the image of the surgical site. An image of such a surgical site is preferably a color image in consideration of the ease of confirmation by a doctor or the like. Therefore, in an imaging system (also referred to as a surgery support system), as an example, in addition to an infrared light camera, a visible light camera that generates a color image is provided, and a visible light image that is a color image and the above-described enhanced image are superimposed. Make it display together.
However, unlike the arrangement position of the visible light camera and the arrangement position of the infrared light camera in the imaging system, the optical axes of both cameras do not match, and therefore, when the visible light image and the enhanced image are superimposed, positional deviation occurs. It may happen. Therefore, for example, a method using the same optical system (coaxial optical system) may be considered in order to prevent the optical axes of both cameras from shifting, but in this case, a long distance from the visible light wavelength range to the infrared light wavelength range Chromatic aberration must be corrected over the wavelength range. With the correction of the chromatic aberration, the optical system has a complicated configuration (for example, the number of lenses increases and an optical element such as a half mirror for making light incident on each of the infrared light camera and the visible light camera is required) As a result, there is a problem that the imaging system itself is upsized.

そこで、本実施形態では、撮像システムに可視光カメラを備え付けてもよいが、例えば、赤外光カメラで取得した画像データ(例、特定の赤外波長帯の赤外光を生体組織に粗照射して得られる輝度値(又は光強度)を含む)を用いて生体組織の疑似カラー画像を画像処理によって生成(合成)し(例:輝度値にRGB(RGBA)、CMY(CMYK)、HSV、HLSなどの色空間のデータ(色調)を割り当てて疑似カラー画像を生成する)、表示画面上に当該疑似カラー画像を表示する。撮像システムにおいて、例えば、赤外光カメラで取得した画像データを用いて生成した強調画像とカラー画像とを重ね合せる場合には、当該疑似カラー画像と強調画像とを重ね合せるようにする。これにより、強調画像と疑似カラー画像とは同一の赤外光カメラによって取得した画像データに基づいて生成されるため、光軸を合わせる必要がなく、システム構成を簡素化(小型化)することができ、システムのコストも低減することが可能となる。なお、以下の説明では、色の色調としてRGBカラー空間におけるRGB値を赤外光カメラで取得した画像データに適用して(割り当てて)疑似カラー画像を生成することを例としているが、後述のRGB割当用テーブル1021(色調変換テーブル)を別のカラー空間用のテーブル(色調変換テーブル)に置き換えれば別のカラー空間の色調を用いた疑似カラー画像を生成することが可能である。   Therefore, in the present embodiment, the imaging system may be provided with a visible light camera, for example, image data acquired by an infrared light camera (eg, rough irradiation of biological tissue with infrared light of a specific infrared wavelength band) A pseudo color image of a living tissue is generated (combined) by image processing using the luminance value (or light intensity) obtained in this way (for example, RGB (RGBA), CMY (CMYK), HSV, Data (color tone) of a color space such as HLS is assigned to generate a pseudo color image), and the pseudo color image is displayed on the display screen. In the imaging system, for example, when the enhanced image and the color image generated using the image data acquired by the infrared light camera are superimposed, the pseudo color image and the enhanced image are superimposed. As a result, since the enhanced image and the pseudo color image are generated based on the image data acquired by the same infrared camera, there is no need to align the optical axes, and the system configuration can be simplified (miniaturized). System cost can also be reduced. In the following description, an example in which a pseudo color image is generated by applying (assigning) an RGB value in an RGB color space to image data acquired by an infrared light camera as a color tone is described below. If the RGB assignment table 1021 (tone conversion table) is replaced with another color space table (tone conversion table), it is possible to generate a pseudo color image using the tones of another color space.

<撮像システム1の構成>
図1は、本実施形態に係る撮像システム1の外観構成例を説明するための図である。撮像システム1は、例えば、病理診断支援、臨床診断支援、観察支援、手術支援などの医療支援に利用される。図1に示すように、本実施形態では、撮像システム1の例として手術支援システム(手術用撮像システム、医療支援用撮像システム)について説明する。
<Configuration of Imaging System 1>
FIG. 1 is a diagram for explaining an example of an appearance configuration of an imaging system 1 according to the present embodiment. The imaging system 1 is used, for example, for medical support such as pathological diagnosis support, clinical diagnosis support, observation support, and surgery support. As shown in FIG. 1, in the present embodiment, a surgery support system (a surgery imaging system, a medical support imaging system) will be described as an example of the imaging system 1.

撮像システム1は、例えば、撮像システム1の全体を制御する制御装置(制御部)10と、生体80(以下、生体80における撮像部位を「サンプル」と言うこともある)に照射する赤外光を発する赤外光源21および22を含む赤外光源部20(参照番号20は図1には示されていない)と、生体80からの放射光を撮像する撮像部(光検出部)30と、オペレータ(例えば、医師等)が各種データや制御装置10への指示コマンドなどを入力する際に用いる入力装置40と、モニタ1_51(第1ディスプレイ)およびモニタ2_52(第2ディスプレイ)を含み、例えば撮像部30によって撮像された画像や文字などを表示する表示装置(表示部)50と、制御装置10と通信可能に接続された手術用無影灯60と、を備えている。なお、撮像システム1は、少なくとも撮像部30を備える撮像装置とも言える。また、図1において、表示装置50として2モニタ構成を採っているが、1モニタで2画面構成としてもよい。さらに、赤外光源部20の各赤外光源21から22からの赤外光は、例えば拡散板を介してサンプルに光量が均一に照射されるように構成しても良い。例えば、各光源の光が射出する面に拡散板を取り付けたり、赤外光源部20と生体80との間の光路に拡散板を配置したりすることができる。これにより、サンプルに万遍なく光が照射されるようになり、撮像部30による撮像範囲(例えば、手術野に対応にする範囲)に照明ムラや影などができてしまうことを防止することできる。   The imaging system 1 includes, for example, a control device (control unit) 10 that controls the entire imaging system 1 and infrared light that irradiates the living body 80 (hereinafter, the imaging region in the living body 80 may be referred to as a “sample”) An infrared light source unit 20 (reference numeral 20 is not shown in FIG. 1) including infrared light sources 21 and 22 emitting light, and an imaging unit (light detection unit) 30 for imaging radiation light from a living body 80; It includes an input device 40 used when an operator (for example, a doctor etc.) inputs various data and an instruction command to the control device 10, a monitor 1_51 (first display) and a monitor 2_52 (second display). A display device (display unit) 50 for displaying an image, characters, and the like captured by the unit 30 and a surgical shadow lamp 60 communicably connected to the control device 10 are provided. The imaging system 1 can also be said to be an imaging device including at least the imaging unit 30. Further, in FIG. 1, the two-monitor configuration is adopted as the display device 50, but a two-screen configuration may be adopted by one monitor. Furthermore, the infrared light from each of the infrared light sources 21 to 22 of the infrared light source unit 20 may be configured, for example, to uniformly irradiate the light amount to the sample through the diffusion plate. For example, a diffusion plate can be attached to the surface from which the light of each light source is emitted, or the diffusion plate can be disposed in the light path between the infrared light source unit 20 and the living body 80. Thereby, light is uniformly emitted to the sample, and it is possible to prevent illumination unevenness, shadows, and the like from being generated in the imaging range (for example, the range corresponding to the surgical field) by the imaging unit 30. .

生体80は、例えば、手術台90に横たわる患者である。例えば、生体(患者)80の手術部位の画像が撮像部30によって撮像される。当該手術部位(撮像される部位:撮像部位)を患部、サンプルやターゲットと言うことも可能である。また、患部、サンプルやターゲットは、各々における観察対象(例、部位、脂肪組織、胃外壁などの臓器(例、胃、肝臓、腸間膜、肝臓、または膵臓を含む)など)を含む。   The living body 80 is, for example, a patient lying on the operating table 90. For example, an image of a surgical site of a living body (patient) 80 is captured by the imaging unit 30. The surgical site (site to be imaged: imaging site) can also be referred to as an affected area, a sample or a target. In addition, the affected area, the sample and the target each include an observation target (for example, an organ such as a site, an adipose tissue, an outer wall of a stomach (for example, including a stomach, a liver, an mesentery, a liver, or a pancreas)).

図2Aは、撮像システム1の機能ブロック構成例を示す図である。撮像システム1は、上述と同様、制御装置10と、赤外光源部20と、撮像部30と、入力装置40と、表示装置(表示部)50と、手術用無影灯60と、撮像部30を例えば水平方向にスライド移動させるステージ70(図1には示さず)と、を備える。制御装置10は、例えば、コンピュータで構成され、プロセッサなどで構成される制御部101と、各種プログラム、パラメータ、撮像結果、および撮像部30に含まれる赤外光カメラが取得したサンプルの画像データ(例えば、輝度値)に基づいて各画素に色データを割り当てるRGB割当用テーブル1021などを格納する記憶部102と、を備えている。
制御部101は、記憶部102から各種プログラムやパラメータなどを読み込み、図示しない内部メモリに読み込んだ各種プログラムを展開し、入力装置40から入力される指示や各種プログラムによって特定される情報処理シーケンスに従って各種プログラムの処理を実行する。制御部101は、例えば、赤外光源部20の赤外光の照射を制御する光照射制御部1011と、撮像部30から取得した画像データからサンプルの強調画像を生成する強調画像生成部1012と、撮像部30から取得した画像データに基づいてサンプルの疑似カラー画像を生成し、入力装置40から入力される指示に従ってサンプルの疑似カラー画像にサンプルの強調画像を重畳して合成画像を生成する画像生成部1013と、入力装置40によって入力される指示に従って疑似カラー画像あるいは合成画像に対して所定の補正処理を施す画像補正部1014と、を備える。記憶部102は、例えば、少なくとも、光照射制御部1011、強調画像生成部1012、画像生成部1013、及び画像補正部1014に対応するプログラムと、赤外光カメラ32によって取得された画像データ(例えば、輝度値)にRGBを割り当てて画像をカラー化する際に用いるRGB割当用テーブル1021と、を格納する。なお、例えば、ステージ装置70は、撮像部30をサンプルに対して相対移動させることが可能である。
FIG. 2A is a diagram illustrating a functional block configuration example of the imaging system 1. As described above, the imaging system 1 includes a control device 10, an infrared light source unit 20, an imaging unit 30, an input device 40, a display device (display unit) 50, a surgical operating light 60, and an imaging unit. And 30, a stage 70 (not shown in FIG. 1) that slides 30 in a horizontal direction, for example. The control device 10 includes, for example, a computer, and a control unit 101 including a processor and the like, various programs, parameters, imaging results, and image data of samples acquired by an infrared light camera included in the imaging unit 30 ( For example, a storage unit 102 that stores an RGB assignment table 1021 that assigns color data to each pixel based on luminance values) is provided.
The control unit 101 reads various programs and parameters from the storage unit 102, expands the various programs read into an internal memory (not shown), and performs various types according to instructions input from the input device 40 and information processing sequences specified by the various programs. Execute program processing. The control unit 101 includes, for example, a light irradiation control unit 1011 that controls irradiation of infrared light of the infrared light source unit 20, and a highlight image generation unit 1012 that generates a highlight image of a sample from image data acquired from the imaging unit 30. An image that generates a pseudo color image of the sample based on the image data acquired from the imaging unit 30 and superimposes the enhanced image of the sample on the pseudo color image of the sample according to an instruction input from the input device 40; A generation unit 1013 and an image correction unit 1014 that performs predetermined correction processing on a pseudo color image or a composite image according to an instruction input by the input device 40. The storage unit 102 may, for example, at least a program corresponding to the light irradiation control unit 1011, the enhanced image generation unit 1012, the image generation unit 1013, and the image correction unit 1014, and image data acquired by the infrared light camera 32 (for example, And an RGB allocation table 1021 used for colorizing an image by allocating RGB to the luminance value). Note that, for example, the stage device 70 can move the imaging unit 30 relative to the sample.

図2Bは、本実施形態によるRGB割当用テーブル1021の構成例を示す図である。RGB割当用テーブル1021は、例えば、第1波長の赤外光をサンプルに照射して得られる反射光(散乱光含む)を赤外光カメラで検出した画像データ(スペクトルデータ(輝度値))にR値(以下、赤の色調あるいは赤系統の色情報と言うこともできる)を割り当てるR割当用テーブル10211と、第2波長の赤外光をサンプルに照射して得られる反射光(散乱光含む)を赤外光カメラで検出した画像データ(スペクトルデータ(輝度値))にG値(以下、緑の色調あるいは緑系統の色情報と言うこともできる)を割り当てるG割当用テーブル10212と、第3波長の赤外光をサンプルに照射して得られる反射光(散乱光含む)を赤外光カメラで検出した画像データ(スペクトルデータ(輝度値))にB値(以下、青の色調あるいは青系統の色情報と言うこともできる)を割り当てるB割当用テーブル10213と、を備えている。後に詳細に説明するが、生体であるサンプルの色は全体として赤味を帯びていることが多いので、R値が割り当てられる画像データはG値やB値が割り当てられる画像データよりも輝度値が高いことが望ましい。このため、例えば、第1波長は、第2波長および第3波長よりも、得られる輝度値が大きくなるような波長域を有することが望ましい。   FIG. 2B is a diagram showing a configuration example of the RGB assignment table 1021 according to the present embodiment. The RGB assignment table 1021 is, for example, image data (spectral data (brightness value)) obtained by detecting reflected light (including scattered light) obtained by irradiating a sample with infrared light having a first wavelength with an infrared camera. R assignment table 10211 for assigning R value (which may also be referred to as red tone or red color information) and reflected light (including scattered light) obtained by irradiating the sample with infrared light of the second wavelength G allocation table 10212 for assigning a G value (hereinafter also referred to as green color tone or green color information) to image data (spectrum data (luminance value)) detected by an infrared camera; B value (hereinafter referred to as blue tone) or image data (spectrum data (brightness value)) obtained by detecting reflected light (including scattered light) obtained by irradiating the sample with infrared light of three wavelengths to the infrared light camera And B allocation table 10213 to assign also possible) be referred to as color information of the system, and a. As will be described in detail later, since the color of the sample as a whole is often reddish as a whole, the image data to which the R value is assigned has a luminance value more than the image data to which the G value or B value is assigned. High is desirable. Therefore, for example, it is desirable that the first wavelength has a wavelength range in which the obtained luminance value is larger than the second and third wavelengths.

図2Aに戻って、撮像システム1の構成について説明を続ける。赤外光源部20は、例えば、900nmから2500nm(又は800nmから3000nm、又は900nmから1650nm、又は1000nmから1700nmなど)の波長帯域の少なくとも一部の赤外光を射出(放射)する赤外光源21および22を含む。図1では、赤外光源部20が2つの光源で構成される例が示されているが、3つ以上の光源が含まれていてもよい。赤外光源部20は、例えば赤外光源21および22から射出(放射)された広帯域の波長帯を有する光を光学系で分光し、分光した各光を光路に配置された光学フィルタでフィルタリングして所望の波長の光を生成するように構成することもできる。なお、後述の撮像部30が撮像デバイスとしてハイパースペクトルカメラを含む場合には、当該ハイパースペクトルカメラ内でサンプルからの放射(反射)光を分光(波長分解)してスペクトルデータ(各波長に対応する輝度値)を検出するので、上記光学系で分光しなくてもよい。また、ハイパースペクトルカメラを用いる場合、カメラあるいはサンプル(被写体)のいずれかをステージなどで相対移動させる必要がある。このため、図1の撮像システム1は、例えば、カメラあるいはサンプルを相対移動させるステージなどの移動手段(ステージ装置70)を備えていてもよい。   Returning to FIG. 2A, the description of the configuration of the imaging system 1 will be continued. The infrared light source unit 20 emits (emits) infrared light of at least a part of a wavelength range of, for example, 900 nm to 2500 nm (or 800 nm to 3000 nm, or 900 nm to 1650 nm, or 1000 nm to 1700 nm). And 22. Although FIG. 1 illustrates an example in which the infrared light source unit 20 includes two light sources, three or more light sources may be included. The infrared light source unit 20 divides light having a wide wavelength band emitted (radiated) from, for example, the infrared light sources 21 and 22 with an optical system, and filters each of the separated light with an optical filter disposed in the optical path. It can also be configured to generate light of a desired wavelength. When the imaging unit 30 described later includes a hyperspectral camera as an imaging device, the radiation (reflection) light from the sample is split (wavelength resolved) in the hyperspectral camera to correspond to the spectral data (each wavelength) Since the luminance value is detected, the light does not have to be split by the above optical system. When using a hyperspectral camera, it is necessary to move either the camera or the sample (subject) relative to the stage or the like. For this reason, the imaging system 1 of FIG. 1 may include, for example, moving means (stage device 70) such as a camera or a stage for relatively moving a sample.

例えば、赤外光源部20の赤外光源21と赤外光源22とを、それぞれ異なる波長の赤外光を射出(放射)してサンプル(生体80)に照射するように構成し、各光源を切り替えて使用するようにしてもよい。赤外光源部20に含まれる赤外光源21と赤外光源22とがそれぞれ射出(放射)する光の波長は、オペレータによって設定されるようにしてもよい。なお、第2の実施形態では、波長設定のGUI(Graphical User Interface)例について説明している(図31参照)。   For example, the infrared light source 21 and the infrared light source 22 of the infrared light source unit 20 are configured to emit (emit) infrared light of different wavelengths and irradiate the sample (the living body 80) with each light source It may be switched and used. The wavelength of light emitted (radiated) by each of the infrared light sources 21 and the infrared light sources 22 included in the infrared light source unit 20 may be set by the operator. In the second embodiment, an example of GUI (Graphical User Interface) of wavelength setting is described (see FIG. 31).

撮像部30は、例えば、サンプルの可視光画像を撮像する第1撮像デバイス(可視光領域の光に対して高い検出感度を有する撮像デバイス、可視光カメラ)31と、サンプルの赤外光画像を撮像する第2撮像デバイス(赤外光領域の光に対して高い検出感度を有する撮像デバイス、赤外光カメラ)32と、を含む。ただし、本実施形態の撮像システム1を実現する上で第1撮像デバイス(可視光カメラ)31は必須ではなく、可視光画像を表示装置50に表示したい場合に設ければよい。第2撮像デバイス32は、例えば、赤外光源(赤外光源21や赤外光源22)から射出(放射)された900nmから2500nmの波長帯域の少なくとも一部の帯域の赤外光のサンプルからの放射(反射)光を分光(波長分解)して各波長に対応するスペクトルデータ(輝度値)を検出するハイパースペクトルカメラとすることができる。また、別の形態として、第2撮像デバイス32は、複数波長の赤外光をサンプルに照射してサンプルから放射される光の輝度(輝度値)を検出することにより画像を取得する通常の赤外光カメラ(波長分解せずに撮像する赤外光カメラ)であってもよい。この場合、照射される複数波長の赤外光は、例えば、900nmから2500nmの波長から複数種類の光(赤外光)が選択される。第1撮像デバイス31として、例えば、シリコン(Si)カメラを用いることができる。第2撮像デバイス32として、例えば、センサにInGaAs(インジウムカリウムヒ素)を用いたInGaAsカメラ(ハイパースペクトルカメラ)を用いることができる。第1撮像デバイス31の光軸と第2撮像デバイス32の光軸とは、図2に示されるように、同じでなくてもよい。   For example, the imaging unit 30 includes a first imaging device (an imaging device having high detection sensitivity to light in a visible light region, a visible light camera) 31 for capturing a visible light image of the sample, and an infrared light image of the sample And a second imaging device (imaging device having high detection sensitivity to light in the infrared light region, infrared light camera) 32 to image. However, in order to realize the imaging system 1 of the present embodiment, the first imaging device (visible light camera) 31 is not essential, and may be provided when it is desired to display a visible light image on the display device 50. The second imaging device 32 is, for example, from an infrared light sample in at least a part of a wavelength band of 900 nm to 2500 nm emitted (radiated) from an infrared light source (infrared light source 21 or infrared light source 22). The hyperspectral camera can be configured to split (wavelength-resolve) radiation (reflected) light and detect spectrum data (brightness value) corresponding to each wavelength. Further, as another form, the second imaging device 32 applies normal infrared light of a plurality of wavelengths to the sample and detects an intensity (intensity value) of light emitted from the sample to obtain an image. An external light camera (an infrared light camera that captures an image without wavelength decomposition) may be used. In this case, as the infrared light of a plurality of wavelengths to be irradiated, for example, a plurality of types of light (infrared light) are selected from wavelengths of 900 nm to 2500 nm. For example, a silicon (Si) camera can be used as the first imaging device 31. As the second imaging device 32, for example, an InGaAs camera (hyperspectral camera) using InGaAs (indium potassium arsenic) as a sensor can be used. The optical axis of the first imaging device 31 and the optical axis of the second imaging device 32 may not be the same as shown in FIG.

入力装置40は、例えば、キーボード、マウス、マイク、タッチパネルなどによって構成され、オペレータ(医師など)が制御装置10に所定の処理を実行させる際に指示やパラメータなどを入力する際に使用するデバイスである。また、例えば、単にUSBなどの半導体メモリを制御装置10に設けられた入力ポート(図示せず)に挿入することにより、制御装置10の制御部101が自動的に半導体メモリからデータや指示(予め決められたルールで記述された指示)を読み込み、各種プログラムを実行するようにしても良い。   The input device 40 is a device including, for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a touch panel, etc., and used by the operator (such as a doctor) to input an instruction or parameter when causing the control device 10 to execute a predetermined process. is there. Also, for example, simply inserting a semiconductor memory such as USB into an input port (not shown) provided in the control device 10 allows the control unit 101 of the control device 10 to automatically transmit data or instructions from the semiconductor memory (previously The various programs may be executed by reading an instruction described in a determined rule.

表示装置50は、制御部101が生成した画像(例えば、サンプルの可視光画像、サンプルの疑似カラー画像、サンプルの強調画像)や、制御部101が画像(例えば、疑似カラー画像)を補正して得られた補正画像(補正疑似カラー画像)を制御装置10から受信し、生成画像(サンプルの可視光画像やサンプルの疑似カラー画像)や疑似カラー画像にサンプルの強調画像を重畳した画像あるいは補正疑似カラー画像に強調画像を重畳した画像を表示画面に表示する。表示装置50は、例えば、モニタ1_51およびモニタ2_52を備えている。モニタ1_51は、例えば、可視光画像を表示する。モニタ2_52は、例えば、可視光画像および/または赤外光画像に強調画像を重畳した画像、あるいは可視光画像および/または赤外光画像に補正強調画像を重畳した画像を表示画面に表示する。   In the display device 50, the control unit 101 corrects an image (for example, a visible light image of a sample, a pseudo color image of a sample, an enhanced image of a sample) generated by the control unit 101 or an image (for example, pseudo color image). The obtained corrected image (corrected pseudo color image) is received from the control device 10, an image obtained by superimposing the enhanced image of the sample on the generated image (visible light image of the sample or the pseudo color image of the sample) or the pseudo color image An image in which the emphasis image is superimposed on the color image is displayed on the display screen. The display device 50 includes, for example, a monitor 1_51 and a monitor 2_52. The monitor 1_51 displays, for example, a visible light image. The monitor 2_52 displays, for example, an image obtained by superimposing the enhanced image on the visible light image and / or the infrared light image, or an image obtained by superimposing the corrected and enhanced image on the visible light image and / or the infrared light image on the display screen.

図3Aは、モニタ1_51にサンプルの可視光画像が表示されている画面例とモニタ2_52にサンプルの疑似カラー画像にサンプルの強調画像が重畳された合成画像が表示されている画面例(2モニタ構成の例)とを示す図である。ここでは、強調画像を疑似カラー画像に重畳して生成された合成画像をモニタ2_52に表示するようにしているが、強調画像を重畳していない疑似カラー画像をモニタ2_52に表示するようにしてもよい。また、撮像システム1において、第1撮像デバイス31の光軸と第2撮像デバイスの光軸とは一致していなくてもよいため、モニタ1_51に表示された可視光画像と、モニタ2_52に表示された疑似カラー画像あるいは疑似カラー画像に強調画像が重畳された合成画像とは、多少の位置ずれを含んでいる。なお、強調画像の表示色は、例えばオペレータによって適宜指定・変更することができるようになっている。   FIG. 3A shows an example of a screen in which a visible light image of a sample is displayed on a monitor 1_51 and an example of a screen in which a composite image in which a highlighted image of a sample is superimposed on a pseudo color image of a sample is displayed on a monitor 2_52 (Example of). Here, the composite image generated by superimposing the emphasis image on the pseudo color image is displayed on the monitor 2_52, but even if the pseudo color image on which the emphasis image is not superimposed is displayed on the monitor 2_52. Good. Further, in the imaging system 1, the optical axis of the first imaging device 31 and the optical axis of the second imaging device do not have to match, so the visible light image displayed on the monitor 1_51 and the monitor 2_52 are displayed. The pseudo color image or the composite image in which the emphasis image is superimposed on the pseudo color image includes some positional deviation. In addition, the display color of the emphasized image can be appropriately designated / changed by, for example, the operator.

手術用無影灯60は、複数のLED光源によって構成される可視光源である。手術用無影灯60は、例えば、最大160000ルクスと非常に明るい。手術用無影灯60を点灯している間は、可視光画像を第1撮像デバイス31によって取得することができる。一方、手術用無影灯60は赤外光の波長域の光を放出することがないように構成されるため、手術用無影灯60の点灯期間および消灯期間の何れの期間でも赤外光画像を第2撮像デバイス32によって取得することができる。
なお、図3Aでは2つのモニタの1つに可視光画像を、もう1つのモニタに疑似カラー画像あるいは疑似カラー画像にサンプルの強調画像が重畳された合成画像を表示する形態が示されているが、図3Bに示すように、1つの表示装置(モニタ)50に可視光画像と合成画像とを2画面構成(例えば、両画像を同一の大きさに表示したり、1つの画像の少なくとも一部分をもう1つの画像に重畳させて表示したり、1つの画像をもう1つの画像よりも大きく表示したりしてもよい)で表示するようにしてもよい。この場合、制御部101は、表示装置(モニタ)50における複数の画面領域DA(例、第1の画面領域DA1、第2の画面領域DA2)の表示位置を制御する。また、例えば、手術用無影灯60の点灯及び消灯が制御装置10によって制御されるようにしても良い。
The surgical shadow lamp 60 is a visible light source configured of a plurality of LED light sources. The surgical shadow lamp 60 is very bright, for example, up to 160000 lux. While the surgical shadow lamp 60 is on, a visible light image can be acquired by the first imaging device 31. On the other hand, since the surgical operating lamp 60 is configured not to emit light in the infrared wavelength region, infrared light is emitted during both the lighting and extinguishing periods of the surgical operating lamp 60. An image may be acquired by the second imaging device 32.
3A shows a form in which a visible light image is displayed on one of two monitors and a pseudo color image or a composite image in which a sample emphasized image is superimposed on a pseudo color image is displayed on the other monitor. As shown in FIG. 3B, one display device (monitor) 50 has a two-screen configuration of a visible light image and a composite image (for example, both images are displayed in the same size, or at least a portion of one image It may be displayed superimposed on another image, or one image may be displayed larger than the other image). In this case, the control unit 101 controls the display position of a plurality of screen areas DA (for example, the first screen area DA1, the second screen area DA2) in the display device (monitor) 50. Further, for example, the lighting and extinguishing of the surgical shadow lamp 60 may be controlled by the control device 10.

以上のように、本実施形態の撮像システム(手術支援システム)1によれば、例えば、1つの撮像デバイス(赤外光カメラ)で検出した手術野における生体部位(例えば、患者の手術対象箇所:サンプル)の画像データに基づいて、生体部位の画像(疑似カラー画像)と、当該生体部位の強調画像とを生成し、それらを重畳して表示するので、画像の位置合わせが不要となる。また、可視光カメラの光軸と赤外光カメラの光軸とを一致させるための光学系を設ける必要がなく、サンプルの撮像光学系がシンプルになる。よって、撮像システム1を小型化することができ、そのコストを抑えることができるようになる。以下、本実施形態による撮像システム(手術支援システム)1の動作や構成の更なる詳細について説明する。   As described above, according to the imaging system (surgery support system) 1 of the present embodiment, for example, a living body part (for example, a surgical target part of a patient) in a surgical field detected by one imaging device (infrared light camera): Based on the image data of the sample), an image (a pseudo color image) of the living body site and an enhanced image of the living body site are generated and displayed superimposed on each other, so that alignment of the images becomes unnecessary. In addition, it is not necessary to provide an optical system for aligning the optical axis of the visible light camera with the optical axis of the infrared light camera, and the imaging optical system of the sample is simplified. Therefore, the imaging system 1 can be miniaturized, and the cost can be suppressed. Hereinafter, further details of the operation and configuration of the imaging system (surgery support system) 1 according to the present embodiment will be described.

<疑似カラー画像および合成画像の生成・表示処理の内容>
図4は、本実施形態の撮像システム(手術支援システム)1における疑似カラー画像および合成画像の生成・表示処理(サンプルの疑似カラー画像を生成し、当該疑似カラー画像にサンプルの強調画像を重畳して得られる合成画像を表示する処理)の内容を説明するためのフローチャートである。以下、各ステップについて説明する。なお、各ステップでは、各処理部(光照射制御部1011、強調画像生成部1012、画像生成部1013)が各ステップの処理を実行するように説明するが、各処理部は制御部101に含まれる機能であるため、制御部101を動作主体としてもよい。
<Contents of generation / display processing of pseudo color image and composite image>
FIG. 4 is a process for generating and displaying a pseudo color image and a composite image in the imaging system (surgery support system) 1 of this embodiment (a pseudo color image of a sample is generated, and a sample emphasized image is superimposed on the pseudo color image). It is a flowchart for demonstrating the content of the process which displays the synthesized image obtained by this. Each step will be described below. In each step, each processing unit (light irradiation control unit 1011, enhanced image generation unit 1012, image generation unit 1013) is described to execute the processing of each step, but each processing unit is included in control unit 101. The control unit 101 may be an operation subject because it is a function to be performed.

(i)ステップ401
光照射制御部1011は、入力装置40を用いたオペレータ(医師等)の指示入力(入力信号)に応答し、赤外光源部20を制御して、上述の第1波長(RGBのR値を割り当てる輝度値を検出するための赤外光の波長)、第2波長(RGBのG値を割り当てる輝度値を検出するための赤外光の波長)、および第3波長(RGBのB値を割り当てる輝度値を検出するための赤外光の波長)の赤外光をサンプルに照射する。詳細は後述するが、例えば、第1波長を1070nm、第2波長を1000nm、第3波長を970nmとすることができる。なお、ここでは、赤外光源部20が第1から第3波長の赤外光(つまり、3種類の単波長の赤外光)をそれぞれサンプルに照射する場合を例としているが、特定波長帯域の赤外光(例えば、900nmから2500nmの少なくとも一部の波長帯域の赤外光)をサンプルに照射するようにしてもよい。この場合、第2撮像デバイス32として、上述のハイパースペクトルカメラを採用することができる。また、第2撮像デバイス32として、画像の1画素において複数のスペクトルデータを1回の撮影で取得できる受光センサを用いることもできる。
(I) Step 401
The light irradiation control unit 1011 controls the infrared light source unit 20 in response to an instruction input (input signal) of the operator (doctor or the like) using the input device 40, and the above-mentioned first wavelength (RGB R value) Assign the wavelength of infrared light for detecting the luminance value to be assigned, the second wavelength (the wavelength of infrared light for detecting the luminance value for assigning the RGB G value), and assign the third wavelength (B value of RGB) The sample is irradiated with infrared light of the wavelength of infrared light for detecting the luminance value. Although details will be described later, for example, the first wavelength may be 1070 nm, the second wavelength may be 1000 nm, and the third wavelength may be 970 nm. Here, the case where the infrared light source unit 20 irradiates infrared light of the first to third wavelengths (that is, infrared light of three single wavelengths) to the sample is taken as an example, but the specific wavelength band Infrared light (for example, infrared light in at least a part of the wavelength band from 900 nm to 2500 nm) may be irradiated to the sample. In this case, the above-described hyperspectral camera can be employed as the second imaging device 32. Further, as the second imaging device 32, it is also possible to use a light receiving sensor capable of acquiring a plurality of spectrum data in one shooting of one pixel of an image.

(ii)ステップ402
画像生成部1013は、第2撮像デバイス32を制御し、第1波長から第3波長の赤外光のそれぞれをサンプルに照射して得られる、サンプルからの反射光(散乱光を含む)を検出し、それぞれの波長に対応するスペクトルデータ(画像データ:輝度値)を取得する。画像生成部1013は、例えば、取得した画像データを、各波長と関連付けて記憶部102に格納する。格納された画像データは、後続のステップを実行する際に、記憶部102から読み出され、疑似カラー画像や強調画像を生成するのに用いられる。
なお、第2撮像デバイス32としてハイパースペクトルカメラを用いる場合には、例えば、第2撮像デバイス32は、赤外光をサンプルに照射することにより得られるサンプルからの放射(反射)光を各波長に分光しながら、各波長に対応するスペクトルデータ(輝度値)を検出することになる。なお、カメラで取得する輝度値データは、事前に取得しておいた補正用の参照物体(例、標準反射板、サンプルの形状に合わせた物体など)での輝度値によって補正され、この補正後の輝度値データが解析に利用されることもある。よって、補正後の輝度値データを解析に用いる輝度値(補正された輝度値)データとすることも可能である。また、第2撮像デバイス32として、画像の1画素において複数のスペクトルデータを1回の撮影で取得できる受光センサ(マルチスペクトルセンサ)を用いる場合、例えば、第2撮像デバイス32は、所定の波長帯域(例、900nm以上2500nm以下の波長帯域)から選ばれるN個の波長帯の光をサンプルに対して照射して得られるスペクトルデータを検出する。例えば、第2撮像デバイス32は、サンプルの表面位置(画素に相当)及び波長方向からなる三次元の赤外光反射のスペクトルデータを取得できる。第2撮像デバイス32として、ハイパースペクトルカメラや上記マルチスペクトルセンサを用いる場合、取得されたスペクトルデータの一部を用いて疑似カラー画像を生成するようにしてもよい。例えば、特定の3つの波長(第1波長から第3波長)に対応するスペクトルデータ(各画素の輝度値)にRGBの各値を割り当てることにより、疑似カラー画像を生成することができる。
(Ii) Step 402
The image generation unit 1013 controls the second imaging device 32 to detect reflected light (including scattered light) from the sample obtained by irradiating the sample with each of infrared light having the first to third wavelengths. And obtain spectral data (image data: luminance value) corresponding to each wavelength. The image generation unit 1013 stores, for example, the acquired image data in the storage unit 102 in association with each wavelength. The stored image data is read from the storage unit 102 when performing the subsequent steps, and is used to generate a pseudo color image or an enhanced image.
In the case where a hyperspectral camera is used as the second imaging device 32, for example, the second imaging device 32 sets radiation (reflected) light from the sample obtained by irradiating infrared light to the sample to each wavelength. While spectrally separating, spectral data (brightness value) corresponding to each wavelength is detected. Note that the luminance value data acquired by the camera is corrected by the luminance value of a reference object for correction (for example, a standard reflector, an object matched to the shape of the sample, etc.) acquired in advance, and after this correction The luminance value data of may be used for analysis. Therefore, it is also possible to use the luminance value data after correction as luminance value (corrected luminance value) data used for analysis. Further, in the case of using a light receiving sensor (multispectral sensor) capable of acquiring a plurality of spectrum data in one imaging of one pixel of an image as the second imaging device 32, for example, the second imaging device 32 has a predetermined wavelength band Spectral data obtained by irradiating the sample with light of N wavelength bands selected from (for example, a wavelength band of 900 nm to 2500 nm) is detected. For example, the second imaging device 32 can acquire three-dimensional infrared light reflection spectrum data including a sample surface position (corresponding to a pixel) and a wavelength direction. When a hyperspectral camera or the above multispectral sensor is used as the second imaging device 32, a pseudo color image may be generated using a part of the acquired spectrum data. For example, pseudo color images can be generated by assigning each value of RGB to spectrum data (brightness value of each pixel) corresponding to three specific wavelengths (first to third wavelengths).

(iii)ステップ403
画像生成部1013は、例えば、第1波長から第3波長を照射して得られた、サンプルの各画素の輝度値に基づいて、R値、G値、およびB値の割合を決定し、決定したR値、G値、およびB値を混合して、各画素の色を決定する。本実施形態では、同一画素について、複数種類の輝度値(例えば、3種類:第1波長の赤外光をサンプルに照射することによって得られる輝度値、第2波長の赤外光をサンプルに照射することによって得られる輝度値、第3波長の赤外光をサンプルに照射することによって得られる輝度値)が得られるが、これらの輝度値の比は画素によって異なってくる。本実施形態では、例えば、同一画素における各波長に対応する輝度値の差異をRGBの構成比の差異として捉え、同一画素における輝度値の比に応じて、R値、G値、およびB値を各画素に割り当てるようにしている。
(Iii) Step 403
The image generation unit 1013 determines and determines the ratio of the R value, the G value, and the B value based on, for example, the luminance value of each pixel of the sample obtained by irradiating the first wavelength to the third wavelength. The R, G, and B values are mixed to determine the color of each pixel. In this embodiment, with respect to the same pixel, a plurality of types of luminance values (for example, three types: luminance values obtained by irradiating the sample with infrared light of the first wavelength, irradiation of the sample with infrared light of the second wavelength) To obtain the luminance value obtained by irradiating the sample with infrared light of the third wavelength, but the ratio of these luminance values differs depending on the pixel. In the present embodiment, for example, differences in luminance values corresponding to respective wavelengths in the same pixel are regarded as differences in RGB composition ratios, and R values, G values, and B values are calculated according to the ratio of luminance values in the same pixels. It is assigned to each pixel.

(iv)ステップ404
画像生成部1013は、ステップ403で各画素に割り当てられたR値、G値、およびB値を混合して各画素の色を決定し、サンプルの疑似カラー画像を生成する。
(Iv) Step 404
The image generation unit 1013 mixes the R value, the G value, and the B value assigned to each pixel in step 403 to determine the color of each pixel, and generates a pseudo color image of a sample.

(v)ステップ405
強調画像生成部1012は、各波長に対応する画像データを記憶部102から読み出し、サンプルの強調画像を生成する。強調画像は、例えば、各波長に対応する赤外光画像同士の差分画像を生成することにより生成することができる。生成された赤外光画像がN個(N種類の波長を照射して赤外光画像を取得)であれば、(N×(N−1))個の差分画像が生成されることになる。その他、各赤外光画像にエッジフィルタを掛けたり、予めサンプルに含まれる観察対象である生体部位(臓器)の教師データを記憶部102に保持しておき、各赤外光画像と教師データとの差分を算出したりすることによって強調画像を生成してもよい。
(V) Step 405
The emphasized image generation unit 1012 reads image data corresponding to each wavelength from the storage unit 102, and generates a emphasized image of a sample. The enhanced image can be generated, for example, by generating a difference image of infrared light images corresponding to the respective wavelengths. If the number of generated infrared light images is N (the N types of wavelengths are irradiated to obtain infrared light images), (N × (N−1)) difference images are generated. . In addition, each infrared light image is subjected to an edge filter, and teacher data of a living body part (organ) to be observed included in the sample is stored in the storage unit 102 in advance, and each infrared light image and teacher data are The emphasized image may be generated by calculating the difference of.

(vi)ステップ406
画像生成部1013は、ステップ404で生成したサンプルの疑似カラー画像に、ステップ405で生成したサンプルの強調画像を重畳して合成画像を生成する。疑似カラー画像と強調画像とは、同一の赤外光カメラ(第2撮像デバイス32)によって取得された画像データ(スペクトルデータ)を基に生成されているため、位置ずれを生じさせることなく重畳することが可能である。例えば、ステップ405においてサンプルの複数の強調画像が生成されている場合には、オペレータ(医師など)によって指定された波長に対応する強調画像を疑似カラー画像に重畳する対象としてもよいし、全ての強調画像を疑似カラー画像に重畳する対象としてもよい。生成された合成画像は、例えば、記憶部102に保持される。
(Vi) Step 406
The image generation unit 1013 superimposes the enhanced image of the sample generated in step 405 on the pseudo color image of the sample generated in step 404 to generate a composite image. Since the pseudo color image and the enhanced image are generated based on the image data (spectral data) acquired by the same infrared light camera (second imaging device 32), they are superimposed without causing positional deviation. It is possible. For example, when a plurality of emphasized images of a sample are generated in step 405, an emphasized image corresponding to a wavelength designated by an operator (such as a doctor) may be superposed on a pseudo color image, or all The emphasized image may be a target to be superimposed on the pseudo color image. The generated composite image is held in the storage unit 102, for example.

(vii)ステップ407
制御部101は、表示装置50にステップ406で生成された合成画像を転送し、その表示画面上に合成画像を表示するように指示する。例えば、複数の合成画像がある場合には、制御部101は、切り替え表示を指示するようにしてもよい。表示装置50は、制御部101から合成画像を受信して、例えば、当該合成画像をモニタ2_52に表示する。また、表示装置50は、制御部101から同一サンプルの疑似カラー画像も受信して、例えば、それをモニタ1_51に表示するようにしてもよい。なお、制御部101は、可視光カメラ(第1撮像デバイス31)によって撮像されたサンプルの可視光画像(赤外光カメラとは撮像軸が異なる画像)を表示装置50に転送し、これも疑似カラー画像などと併せて表示画面上に表示するように指示してもよい。
(Vii) Step 407
The control unit 101 transfers the composite image generated in step 406 to the display device 50 and instructs the display device 50 to display the composite image on the display screen. For example, when there are a plurality of composite images, the control unit 101 may instruct switching display. The display device 50 receives the composite image from the control unit 101, and displays, for example, the composite image on the monitor 2_52. Further, the display device 50 may also receive a pseudo color image of the same sample from the control unit 101 and display it on the monitor 1_51, for example. The control unit 101 transfers a visible light image (an image having an imaging axis different from that of the infrared light camera) of the sample captured by the visible light camera (the first imaging device 31) to the display device 50. It may be instructed to display on a display screen together with a color image or the like.

以上のように、撮像システム1は、特定の複数波長の赤外光を照射して得られる複数の赤外光画像に対して、各画素における特定の複数波長に対応する輝度値に応じて、RGB空間の色情報を割り当ててサンプルの疑似カラー画像を生成する。そして、同一の撮像デバイス(第2撮像デバイス32)を用いて取得されるスペクトルデータを用いてサンプルの疑似カラー画像とサンプルの強調画像とを生成するため、位置ずれを生じさせることなく、サンプルの画像(疑似カラー画像)と強調画像を重畳することができるようになる。また、本実施形態の手法によれば、可視光画像と遜色のない、リアリティのある疑似カラー画像を提供することができる。本実施形態では、同一の撮像デバイスを用いて取得される画像データに基づいて疑似カラー画像および強調画像を生成するので、撮像光学系をシンプルに構成することができ、安価に撮像システム1を提供することができるようにもなる。   As described above, the imaging system 1 applies a plurality of infrared light images obtained by irradiating infrared light of a specific plurality of wavelengths according to the luminance value corresponding to the specific plurality of wavelengths in each pixel. Assign color information in RGB space to generate a sample pseudo color image. Then, since the pseudo color image of the sample and the enhanced image of the sample are generated using the spectral data acquired using the same imaging device (second imaging device 32), the sample is not displaced. The image (pseudo color image) and the enhanced image can be superimposed. Further, according to the method of the present embodiment, a realistic pseudo color image that is not inferior to a visible light image can be provided. In the present embodiment, the pseudo color image and the enhanced image are generated based on the image data acquired using the same imaging device, so the imaging optical system can be simply configured, and the imaging system 1 is provided inexpensively. You will also be able to

<疑似カラー画像生成処理の概要(例)>
図5は、本実施形態による疑似カラー画像生成処理の概要を説明するための図(写真)である。図5の例では、第1波長として1070nm、第2波長として1000nm、および第3波長として970nmを用いて疑似カラー画像が生成される。
<Outline of pseudo color image generation processing (example)>
FIG. 5 is a diagram (photograph) for describing an outline of pseudo color image generation processing according to the present embodiment. In the example of FIG. 5, a pseudo color image is generated using 1070 nm as the first wavelength, 1000 nm as the second wavelength, and 970 nm as the third wavelength.

まず、1070nmの赤外光、1000nmの赤外光、および970nmの赤外光を順次サンプルに照射し、各波長に対応するスペクトルデータ(画像データ)が取得される。   First, infrared light of 1070 nm, infrared light of 1000 nm, and infrared light of 970 nm are sequentially irradiated to the sample to obtain spectral data (image data) corresponding to each wavelength.

次に、各画素の3つの波長に対応する各輝度値の比に基づいて、RGBの割り当てる値の割合が決定される。例えば、各色(赤、緑、青)において、暗い色から明るい色まで色が分布している。輝度値が小さい場合には暗い色を割り当て、輝度値が大きくなれば明るい色を割り当てるようにする。また、例えば、ある画素において、1070nmの波長に対応する輝度値が100、1000nmの波長に対応する輝度値が50、970nmの波長に対応する輝度値が30であった場合、100:50:30の割合でRGB値が当該画素に割り当てられる。   Next, based on the ratio of each luminance value corresponding to the three wavelengths of each pixel, the ratio of the value assigned to RGB is determined. For example, in each color (red, green, blue), colors are distributed from dark to light. If the luminance value is small, a dark color is assigned, and if the luminance value is large, a bright color is assigned. Further, for example, in a certain pixel, when the luminance value corresponding to the wavelength of 1070 nm is 100, the luminance value corresponding to the wavelength of 1000 nm is 50, and the luminance value corresponding to the wavelength of 970 nm is 30, 100: 50: 30 RGB values are assigned to the pixels at a rate of

各画素に割り当てられたRGB値を混合して各画素の色を決定し、サンプルの疑似カラー画像が生成される。図5には以上のようにして生成された疑似カラー画像(強調画像は重畳されていない状態)が示されているが、可視光画像の特徴を再現よく表している。従って、本実施形態によれば、術中に当該疑似カラー画像を表示装置50に表示してもオペレータ(医師など)は充分に参考可能な画像を提供できることが分かる。   The RGB values assigned to each pixel are mixed to determine the color of each pixel, and a pseudo color image of the sample is generated. Although FIG. 5 shows the pseudo color image (state in which the enhanced image is not superimposed) generated as described above, the feature of the visible light image is well represented. Therefore, according to the present embodiment, it can be understood that the operator (such as a doctor) can provide a sufficiently referable image even when the pseudo color image is displayed on the display device 50 during the operation.

<疑似カラー画像の生成に用いる赤外光の波長選択について>
図6は、本実施形態による、脂肪組織(実線)と胃外壁(破線)の波長とスペクトル値(輝度値:最大値=65535、最小値=0(16bit))の関係を示すグラフであって、疑似カラー画像を生成する際に用いる赤外光の波長選択について説明するための図である。
<Selecting the wavelength of infrared light used to generate a pseudo color image>
FIG. 6 is a graph showing the relationship between the wavelength and spectral value (brightness value: maximum value = 65535, minimum value = 0 (16 bits)) of fat tissue (solid line) and gastric outer wall (broken line) according to this embodiment, It is a figure for demonstrating wavelength selection of the infrared-light used when producing | generating a pseudo color image.

擬似カラー画像を生成する場合、生成した疑似カラー画像が暗くならないように、ある程度輝度値(反射率)が大きい波長域を利用する必要がある。例えば、図6からは、比較的短い波長域では、脂肪組織および胃外壁が一定値以上の輝度値が得られることが分かる。一方、長い波長域では、図7に示されるように、疑似カラー画像(例:R値は1600nmを照射して得られる画像データに、G値は1450nmを照射して得られる画像データに、B値は1500nmを照射して得られる画像データに、それぞれ割り当てられている)は黒っぽい画像となり、可視光画像(肉眼像)からかけ離れてしまっている。このように、長波長域の波長を用いると、疑似カラー画像が黒潰れしてしまう。このため、どの波長域を用いるのが望ましいか考察しなければならない。この点、例えば、図5に示されるように、1370nmから1400nmよりも短い波長域であれば、脂肪組織および胃外壁が一定値以上の輝度値が得られる。一方、1400nmより長い波長域では、特に胃外壁は水の吸収の影響により輝度値が著しく減少してしまう。図6のグラフを参照すると、例えば、波長が1450nm付近の領域は水の吸収域であるため、その領域を疑似カラー画像生成のための波長とすることは避けるべきである。波長が1370nm付近よりも短い波長域に行くにつれて輝度値が上がっている。また、脂肪組織のスペクトル(実線グラフ)を見ると、波長が1200nm付近で輝度値が極小(極小の輝度値が17500程度)となっており、この極小点から水平線(図6の二点鎖線)(基準線)を長波長方向に引くと再度脂肪組織のスペクトル(実線グラフ)と交差するが、この交差ポイントが波長1370nmとなっている。よって、1370nmよりも短い波長帯域(網掛部)を用いれば、脂肪組織に関しては極小の輝度値17500以上は保証されることとなるが、2から3%程度の誤差を考慮すれば、1400nm以下の波長域を採用することが好ましいことが分かる。   In the case of generating a pseudo color image, it is necessary to use a wavelength range in which the luminance value (reflectance) is large to some extent so that the generated pseudo color image is not darkened. For example, it can be seen from FIG. 6 that in the relatively short wavelength range, the adipose tissue and the gastric outer wall can obtain luminance values of a certain value or more. On the other hand, in a long wavelength range, as shown in FIG. 7, a pseudo color image (eg, R value: image data obtained by irradiating 1600 nm, G value: 1450 nm, image data obtained by irradiating The values are assigned to the image data obtained by irradiating 1500 nm, respectively, and the image becomes a blackish image, which is far from the visible light image (macroscopic image). As described above, when the wavelength in the long wavelength range is used, the pseudo color image is blacked out. For this reason, it is necessary to consider which wavelength range is desirable. In this point, for example, as shown in FIG. 5, in the wavelength range shorter than 1370 nm to 1400 nm, the fat tissue and the gastric outer wall can obtain luminance values of a certain value or more. On the other hand, in the wavelength range longer than 1400 nm, especially the outer wall of the stomach has a significant decrease in luminance value due to the influence of water absorption. Referring to the graph of FIG. 6, for example, since a region near a wavelength of 1450 nm is a water absorption region, it is to be avoided to set that region as a wavelength for pseudo color image formation. As the wavelength goes to a wavelength range shorter than 1370 nm, the luminance value increases. Also, looking at the spectrum of fat tissue (solid line graph), the brightness value is a minimum (a minimum brightness value of about 17500) at a wavelength of around 1200 nm, and a horizontal line (two-dot chain line in FIG. 6) from this minimum point When the (reference line) is drawn in the long wavelength direction, it again intersects the spectrum (solid line graph) of the fat tissue, and this intersection point has a wavelength of 1370 nm. Therefore, if a wavelength band (shaded area) shorter than 1370 nm is used, a minimum luminance value of 17500 or more is ensured for fat tissue, but if an error of about 2 to 3% is taken into consideration, 1400 nm or less It can be seen that it is preferable to employ a wavelength range.

<波長範囲選択例:TYPE1>
図8は、本実施形態による波長選択の例(TYPE1)を説明するための図である。TYPE1では、波長選択にあたって短波長側(1130nmより短い波長域)の波長を利用するという考えに基づいている。特に、胃の外壁の短波長側のスペクトルから波長範囲を決定している。他の臓器への適用は、後述のように、基本形であるTYPE1の考えに基づいて考察される。スペクトルを取得する対象が異なっているため、TYPE1(基本形)と他(TYPE1−aから1−f)の波長範囲例とでは、波長範囲に多少の差が生じている。
<Example of wavelength range selection: TYPE 1>
FIG. 8 is a diagram for explaining an example (TYPE 1) of wavelength selection according to the present embodiment. TYPE 1 is based on the idea of using a wavelength on the short wavelength side (wavelength range shorter than 1130 nm) for wavelength selection. In particular, the wavelength range is determined from the spectrum on the short wavelength side of the outer wall of the stomach. The application to other organs is considered based on the idea of TYPE1, which is the basic form, as described later. Since the targets for acquiring the spectrum are different, a slight difference occurs in the wavelength range between TYPE 1 (basic form) and the other wavelength range examples (TYPE 1-a to 1-f).

例えば、生体(サンプル、観察対象)は通常赤味を帯びた色をしている(図7の可視光画像(肉眼像)を参照)ため、肉眼像での赤味を赤外像で再現するためには、反射率(輝度値)が大きい領域(吸収が小さい領域)を赤の色調(この場合、R)に割り当て、緑の色調(この場合、G)および青の色調(この場合、B)をRよりも反射率(輝度値)が小さい領域に割り当てることが望ましい。これを前提として、胃外壁の短波長側のスペクトル(破線グラフ)における極小点(970nm付近)と極大点(1070nm付近)のほぼ中間に水平線801(基準線)を引くと、脂肪組織および胃外壁の両方において、輝度値が高い領域は、例えば1031±10nmから1120±10nmの領域であることが分かる。よって、この領域をR値に割り当て、その領域よりも輝度値が低い領域である955±10nmから1030±10nmの領域にG値およびB値を割り当てると良いことが分かる。TYPE1では、例えば、R値が割り当てられる波長域は、G値およびB値が割り当てられる波長域よりも長波長側にある。以下、上記TYPE1と同様の考えに基づく様々な波長範囲選択について例挙する。   For example, since the living body (sample, observation target) usually has a reddish color (see the visible light image (macroscopic image) in FIG. 7), the redness in the macroscopic image is reproduced by the infrared image For this purpose, the region with high reflectance (brightness value) (region with low absorption) is assigned to the red tone (in this case R), the green tone (in this case G) and the blue tone (in this case B) ) Is preferably assigned to an area having a reflectance (luminance value) smaller than R. Assuming this, if a horizontal line 801 (reference line) is drawn approximately halfway between the local minimum (near 970 nm) and the local maximum (near 1070 nm) in the spectrum on the short wavelength side of the gastric outer wall (broken line graph), adipose tissue and gastric outer wall In both of the above, the region where the luminance value is high is, for example, a region of 1031 ± 10 nm to 1120 ± 10 nm. Therefore, it is understood that it is better to assign this region to the R value and to assign the G value and the B value to the region of 955 ± 10 nm to 1030 ± 10 nm, which is a region where the luminance value is lower than that region. In TYPE1, for example, the wavelength range to which the R value is assigned is on the longer wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned. Hereinafter, various wavelength range selection based on the same idea as TYPE 1 above will be exemplified.

(i)TYPE1−a
図9は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−a)を示す図である。TYPE1−aは、例えば、豚の胃の各部位(脂肪組織と胃外壁)の平均スペクトルから波長範囲を決定する例に関する。
(I) TYPE 1-a
FIG. 9 is a view showing a wavelength range selection example (TYPE 1-a) according to the present embodiment. TYPE 1-a relates to an example of determining the wavelength range from the average spectrum of each portion (fat tissue and gastric outer wall) of the pig stomach, for example.

TYPE1−aでは、脂肪組織のスペクトル(実線グラフ)と胃外壁のスペクトル(破線グラフ)との平均スペクトルが演算され、当該平均スペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域にRを割り当てることとする。例えば、図9に示されるように、水平線901(基準線)を平均スペクトルにおける極小点(980nm付近)と極大点(1070nm付近)のほぼ中間に引き、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、953±10nmから1035±10nmの波長域および1036±10nmから1123±10nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE 1-a, the average spectrum of the fat tissue spectrum (solid line graph) and the stomach outer wall spectrum (broken line graph) is calculated, and in the average spectrum, a region where the luminance value is always higher than other regions is determined. , And assign R to that wavelength range. For example, as shown in FIG. 9, the horizontal line 901 (reference line) is drawn approximately halfway between the minimum point (about 980 nm) and the maximum point (about 1070 nm) in the average spectrum, and one luminance value is higher than the other luminance value. Determine two wavelength ranges that are always high. Then, for example, a wavelength range of 953 ± 10 nm to 1035 ± 10 nm and a wavelength range of 1036 ± 10 nm to 1123 ± 10 nm can be found as the RGB assigned wavelength range.

よって、TYPE1−aによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を1036±10nmから1123±10nmに、G値およびB値を953±10nmから1035±10nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE 1-a, in consideration of that it is desirable that the luminance value of the wavelength range to which the R value is assigned is higher than the luminance value of the wavelength range to which the G value and the B value are assigned, It is preferred to assign the G and B values from 953 ± 10 nm to 1035 ± 10 nm from 1036 ± 10 nm to 1123 ± 10 nm.

(ii)TYPE1−b
図10は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−b)を示す図である。TYPE1−bは、例えば、豚の膵臓のスペクトルから波長範囲を決定する例に関する。
(Ii) TYPE 1-b
FIG. 10 is a diagram showing a wavelength range selection example (TYPE 1-b) according to the present embodiment. TYPE 1-b relates to an example of determining a wavelength range from, for example, the spectrum of porcine pancreas.

TYPE1−bでは、膵臓のスペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域にRを割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも長波長側にあるという条件は維持される。例えば、図10に示されるように、水平線1001(基準線)を膵臓のスペクトルにおける極小点(980nm付近)と極大点(1070nm付近)のほぼ中間に引き、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、940±10nmから1030±10nmの波長域および1031±10nmから1124±10nmの波長域を色調(この場合、RGB)の割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE 1-b, in the spectrum of the pancreas, a region where the luminance value is always higher than other regions is determined, and R is assigned to the wavelength region. In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the longer wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 10, the horizontal line 1001 (reference line) is drawn approximately halfway between the minimum point (near 980 nm) and the maximum point (near 1070 nm) in the pancreas spectrum, and one luminance value is greater than the other luminance value. Also determine two wavelength ranges that are always high. Then, for example, a wavelength range of 940 ± 10 nm to 1030 ± 10 nm and a wavelength range of 1031 ± 10 nm to 1124 ± 10 nm can be found as assigned wavelength ranges of color tones (in this case, RGB).

よって、TYPE1−bによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を1031nmから1124nmに、R値を基準にしてG値およびB値を波長域の異なる940nmから1030nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE1-b, considering that it is desirable that the luminance value in the wavelength region to which the R value is assigned is higher than the luminance value in the wavelength region to which the G value and the B value are assigned, for example, the R value is It is preferable to assign G value and B value from 1031 nm to 1124 nm to 940 nm to 1030 nm having different wavelength ranges from R value as a reference.

(iii)TYPE1−c
図11は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−c)を示す図である。TYPE1−cは、例えば、豚の肝臓の各部位(肝表面や血管など)のスペクトルから波長範囲を決定する例に関する。ただし、便宜上、図11には平均スペクトルのみ示され、肝臓の各部位のスペクトルとタンパク質のスペクトルは示されていない。
(Iii) TYPE 1-c
FIG. 11 is a diagram showing a wavelength range selection example (TYPE 1-c) according to the present embodiment. TYPE1-c relates to an example in which the wavelength range is determined from the spectrum of each part of the liver (eg, liver surface or blood vessel) of the pig. However, for convenience, only the average spectrum is shown in FIG. 11, and the spectrum of each part of the liver and the spectrum of the protein are not shown.

TYPE1−cでは、肝臓の各部位の平均スペクトル(実線グラフ)が演算され、当該平均スペクトルの短波長側において、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域に赤の色調(この場合、R)を割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも長波長側にあるという条件は維持される。例えば、図11に示されるように、水平線1101(基準線)を平均スペクトルにおける極小点(970nm付近)と極大点(1070nm付近)のほぼ中間に引き、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、939±10nmから1027±10nmの波長域および1028±10nmから1129±10nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE 1-c, the average spectrum (solid line graph) of each part of the liver is calculated, and on the short wavelength side of the average spectrum, a region where the luminance value is always higher than other regions is determined. Assign the color tone (in this case, R). In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the longer wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 11, a horizontal line 1101 (reference line) is drawn approximately halfway between the minimum point (about 970 nm) and the maximum point (about 1070 nm) in the average spectrum, and one luminance value is greater than the other luminance value. Determine two wavelength ranges that are always high. Then, for example, a wavelength range of 939 ± 10 nm to 1027 ± 10 nm and a wavelength range of 1028 ± 10 nm to 1129 ± 10 nm can be found as assigned wavelength ranges of RGB.

よって、TYPE1−cによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を1028±10nmから1129±10nmに、G値およびB値を939±10nmから1027nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE 1-c, in consideration of that it is desirable that the luminance value of the wavelength range to which the R value is allocated is higher than the luminance value of the wavelength range to which the G value and the B value are allocated, It is preferred to assign the G and B values from 938 ± 10 nm to 1027 nm from 1028 ± 10 nm to 1129 ± 10 nm.

(iv)TYPE1−d
図12は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−d)を示す図である。TYPE1−dは、例えば、豚の腸間膜の各部位(脂肪組織とリンパ節など)のスペクトルから波長範囲を決定する例に関する。ただし、便宜上、図12には平均スペクトルのみ示され、脂肪組織のスペクトルとリンパ節のスペクトルは示されていない。
(Iv) TYPE 1-d
FIG. 12 is a diagram showing a wavelength range selection example (TYPE 1-d) according to the present embodiment. TYPE1-d relates to the example which determines a wavelength range from the spectrum of each part (for example, fat tissue and a lymph node) of the mesentery of a pig, for example. However, for convenience, only the average spectrum is shown in FIG. 12, and the spectrum of adipose tissue and the spectrum of lymph nodes are not shown.

TYPE1−dでは、脂肪組織のスペクトルとリンパ節のスペクトルとから平均スペクトル(実線グラフ)が演算され、当該平均スペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域に赤の色調(この場合、R)を割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも長波長側にあるという条件は維持される。例えば、図12に示されるように、水平線1201(基準線)を平均スペクトルにおける極小点(980nm付近)と極大点(1080nm付近)のほぼ中間に引き、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、953±10nmから1048±10nmの波長域および1049±10nmから1123±10nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE 1-d, an average spectrum (solid line graph) is calculated from the spectrum of fat tissue and the spectrum of lymph nodes, and in the average spectrum, a region where the luminance value is always higher than other regions is determined. Assign a red tone (in this case R) to. In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the longer wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 12, a horizontal line 1201 (reference line) is drawn approximately halfway between the minimum point (about 980 nm) and the maximum point (about 1080 nm) in the average spectrum, and one luminance value is higher than the other luminance value. Determine two wavelength ranges that are always high. Then, for example, a wavelength range of 953 ± 10 nm to 1048 ± 10 nm and a wavelength range of 1049 ± 10 nm to 1123 ± 10 nm can be found as an RGB assigned wavelength range.

よって、TYPE1−dによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を1049nmから1123nmに、G値およびB値を953nmから1048nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE 1-d, in consideration of that it is desirable that the luminance value of the wavelength range to which the R value is allocated is higher than the luminance value of the wavelength range to which the G value and the B value are allocated, It is preferable to assign G and B values from 953 nm to 1048 nm from 1049 nm to 1123 nm.

(v)TYPE1−e
図13は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−e)を示す図である。TYPE1−eは、例えば、豚の腎臓の各部位(腎表面、腎皮質、腎髄質、腎杯、腎盂など)の平均スペクトルから波長範囲を決定する例に関する。ただし、便宜上、図12には平均スペクトルのみ示され、腎臓の各部位のスペクトルは示されていない。
(V) TYPE1-e
FIG. 13 is a diagram showing a wavelength range selection example (TYPE 1-e) according to the present embodiment. TYPE1-e relates to an example in which a wavelength range is determined from an average spectrum of each part (eg, kidney surface, kidney cortex, kidney medulla, kidney cup, renal pelvis, etc.) of a pig kidney. However, for convenience, only the average spectrum is shown in FIG. 12, and the spectrum of each part of the kidney is not shown.

TYPE1−eでは、腎臓の各部位の平均スペクトル(実線グラフ)が演算され、当該平均スペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域に赤の色調(この場合、R)を割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも長波長側にあるという条件は維持される。例えば、図13に示されるように、水平線1301(基準線)を平均スペクトルにおける極小点(980nm付近)と極大点(1070nm付近)のほぼ中間に引き、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、934±10nmから1035±10nmの波長域および1036±10nmから1130±10nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE1-e, the average spectrum (solid line graph) of each part of the kidney is calculated, and in the average spectrum, a region where the luminance value is always higher than other regions is determined, and red tone (this In this case, R) is assigned. In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the longer wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 13, a horizontal line 1301 (reference line) is drawn approximately halfway between the minimum point (about 980 nm) and the maximum point (about 1070 nm) in the average spectrum, and one luminance value is greater than the other luminance value. Determine two wavelength ranges that are always high. Then, for example, a wavelength range of 934 ± 10 nm to 1035 ± 10 nm and a wavelength range of 1036 ± 10 nm to 1130 ± 10 nm can be found as assigned wavelength ranges of RGB.

よって、TYPE1−eによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を1036±10nmから1130±10nmに、G値およびB値を934±10nmから1035±10nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, in accordance with TYPE 1-e, in consideration of that it is desirable that the luminance value of the wavelength range to which the R value is assigned is higher than the luminance value of the wavelength range to which the G value and the B value are assigned, It is preferred to assign G and B values from 934 ± 10 nm to 1035 ± 10 nm from 1036 ± 10 nm to 1130 ± 10 nm.

(vi)TYPE1−f
図14は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE1−f)を示す図である。TYPE1−fは、例えば、水のスペクトルと油(植物油)のスペクトルとの平均スペクトル(点線グラフ)から波長範囲を決定する例に関する。
(Vi) TYPE 1-f
FIG. 14 is a view showing a wavelength range selection example (TYPE 1-f) according to the present embodiment. TYPE 1-f relates to an example of determining a wavelength range from an average spectrum (dotted line graph) of a spectrum of water and a spectrum of oil (vegetable oil), for example.

TYPE1−fでは、水のスペクトル(実線グラフ)と油のスペクトル(破線グラフ)とから平均スペクトル(点線グラフ)が演算され、当該平均スペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域に赤の色調(この場合、R)を割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも長波長側にあるという条件は維持される。例えば、図14に示されるように、水平線1401(基準線)を平均スペクトルにおける極小点(970nm付近)と極大点(1070nm付近)のほぼ中間に引き、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、951±10nmから1040±10nmの波長域および1041±10nmから1122±10nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE 1-f, an average spectrum (dotted line graph) is calculated from the spectrum of water (solid line graph) and the spectrum of oil (broken line graph), and in the average spectrum, a region where the luminance value is always higher than other regions It is decided to assign a red tone (in this case, R) to that wavelength range. In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the longer wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 14, the horizontal line 1401 (reference line) is drawn approximately halfway between the minimum point (about 970 nm) and the maximum point (about 1070 nm) in the average spectrum, and one luminance value is higher than the other luminance value. Determine two wavelength ranges that are always high. Then, for example, a wavelength range of 951 ± 10 nm to 1040 ± 10 nm and a wavelength range of 1041 ± 10 nm to 1122 ± 10 nm can be found as an assigned wavelength range of RGB.

よって、TYPE1−fによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を1041±10nmから1122±10nmに、G値およびB値を951±10nmから1040±10nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE 1-f, in consideration of that it is desirable that the luminance value of the wavelength range to which the R value is assigned is higher than the luminance value of the wavelength range to which the G value and the B value are assigned, It is preferred to assign the G and B values from 951 ± 10 nm to 1040 ± 10 nm from 1041 ± 10 nm to 1122 ± 10 nm.

<波長範囲選択例:TYPE2>
図15は、本実施形態による波長選択の例(TYPE2)を説明するための図である。TYPE2では、波長選択にあたって長波長側(1130nmより長い波長域)の波長も利用するという考えに基づいている。特に、胃の脂肪組織のスペクトルから波長範囲を決定している。他の臓器への適用は、後述のように、基本形であるTYPE2の考えに基づいて考察される。ただし、スペクトルを取得する観察対象が異なっているため、TYPE2(基本形)と他(TYPE2−aから2−f)の波長範囲例とでは、波長範囲に多少の差が生じている。
<Example of wavelength range selection: TYPE 2>
FIG. 15 is a diagram for explaining an example (TYPE 2) of wavelength selection according to the present embodiment. TYPE 2 is based on the idea that the wavelength on the long wavelength side (wavelength region longer than 1130 nm) is also used for wavelength selection. In particular, the wavelength range is determined from the spectrum of stomach adipose tissue. The application to other organs is considered based on the idea of TYPE2 which is a basic form, as described later. However, since the observation object from which the spectrum is acquired is different, there is a slight difference in the wavelength range between the TYPE2 (basic form) and the other (TYPE2-a to 2-f) wavelength range examples.

例えば、TYPE1の場合と同様に、可視光画像(肉眼像)での赤味を赤外像で再現するためには、サンプルの観察対象において反射率(輝度値)が大きい領域(吸収が小さい領域)を赤の色調(この場合、R)に割り当て、この赤の色調を基準にして緑の色調(この場合、G)および青の色調(この場合、B)をRよりも反射率(輝度値)が小さい領域に割り当てることが望ましい。また、用いることができる波長は、上述の1370nmから1400nmが上限となる。これを前提として、脂肪組織のスペクトル(実線グラフ)に水平線1501(極大点の接線、基準線)および1502(極小点の接線、基準線)を引くと、脂肪組織および胃外壁の両方において、輝度値が高い領域は900±10nmから1160±10nmの領域であることが分かる。よって、この領域をR値に割り当て、その領域よりも輝度値が低い領域である1161±10nmから1370±10nmの領域にG値およびB値を割り当てると良いことが分かる。TYPE2では、例えば、R値が割り当てられる波長域は、G値およびB値が割り当てられる波長域よりも短波長側にある。以下、上記TYPE2と同様の考えに基づく様々な波長範囲選択について例挙する。   For example, as in the case of TYPE 1, in order to reproduce the redness in a visible light image (eye image) as an infrared image, a region where the reflectance (brightness value) is large (a region where the absorption is small) ) Is assigned to a red color tone (in this case, R), and the green color tone (in this case, G) and the blue color tone (in this case, B) are more reflective than R (brightness value). It is desirable to allocate to a small area). The upper limit of the wavelength that can be used is 1370 nm to 1400 nm described above. Assuming this, if the horizontal lines 1501 (tangent of maximum point, reference line) and 1502 (tangent of minimum point, reference line) are drawn in the spectrum of fat tissue (solid line graph), the brightness in both fat tissue and the gastric outer wall It can be seen that the high value region is the region of 900 ± 10 nm to 1160 ± 10 nm. Therefore, it is understood that it is better to assign this region to the R value and to assign the G value and the B value to the region of 1161 ± 10 nm to 1370 ± 10 nm which is a region where the luminance value is lower than that region. In TYPE 2, for example, the wavelength range to which the R value is assigned is on the shorter wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned. Hereinafter, various wavelength range selection based on the same idea as TYPE 2 above will be exemplified.

(i)TYPE2−a
図16は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−a)を示す図である。TYPE2−aは、例えば、豚の胃の各部位(脂肪組織と胃外壁)の平均スペクトルから波長範囲を決定する例に関する。
(I) TYPE 2-a
FIG. 16 is a diagram showing a wavelength range selection example (TYPE 2-a) according to the present embodiment. TYPE2-a relates to the example which determines a wavelength range from the average spectrum of each part (fat tissue and stomach outer wall) of the stomach of a pig, for example.

TYPE2−aでは、脂肪組織のスペクトル(実線グラフ)と胃外壁のスペクトル(破線グラフ)との平均スペクトルが演算され、当該平均スペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域にRを割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも短波長側にあるという条件は維持される。例えば、図9に示されるように、水平線1601(極大点の接線、基準線)および1602(極小点の接線、基準線)を平均スペクトルに引き、上限の波長を1370±10nmから1400±10nmとして、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、900±10nmから1160±10nmの波長域および1061±10nmから1360±10nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE2-a, the average spectrum of the spectrum of adipose tissue (solid line graph) and the spectrum of the outer stomach wall (broken line graph) is calculated, and in the average spectrum, a region where the luminance value is always higher than other regions is determined. , And assign R to that wavelength range. In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the shorter wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 9, horizontal lines 1601 (tangent of maximum point, reference line) and 1602 (tangent of minimum point, reference line) are drawn to the average spectrum, and the upper limit wavelength is 1370 ± 10 nm to 1400 ± 10 nm. , Determine two wavelength ranges in which one luminance value is always higher than the other luminance value. Then, for example, a wavelength range of 900 ± 10 nm to 1160 ± 10 nm and a wavelength range of 1061 ± 10 nm to 1360 ± 10 nm can be found as the RGB assigned wavelength range.

よって、TYPE2−aによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を900±10nmから1160±10nmに、G値およびB値を1161±10nmから13605±10nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE2-a, considering that it is desirable that the luminance value in the wavelength region to which the R value is assigned is higher than the luminance value in the wavelength region to which the G value and the B value are assigned, for example, the R value is It is preferable to assign G and B values from 1161 ± 10 nm to 13605 ± 10 nm from 900 ± 10 nm to 1160 ± 10 nm.

(ii)TYPE2−b
図17は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−b)を示す図である。TYPE2−bは、例えば、豚の膵臓のスペクトルから波長範囲を決定する例に関する。
(Ii) TYPE2-b
FIG. 17 is a view showing a wavelength range selection example (TYPE 2-b) according to the present embodiment. TYPE2-b relates to the example which determines a wavelength range from the spectrum of a pig's pancreas, for example.

TYPE2−bでは、膵臓のスペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域にRを割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも短波長側にあるという条件は維持される。例えば、図17に示されるように、水平線1701(極大点の接線、基準線)および1702(極小点の接線、基準線)を膵臓のスペクトルに引き、上限の波長を1370nmから1400nmとして、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、900±10nmから1167±10nmの波長域および1168±10nmから1300±10nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE2-b, in the spectrum of the pancreas, a region where the luminance value is always higher than other regions is determined, and R is assigned to that wavelength region. In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the shorter wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 17, horizontal lines 1701 (tangent of maximum point, reference line) and 1702 (tangent of minimum point, reference line) are drawn on the spectrum of the pancreas, and the upper limit wavelength is 1370 nm to 1400 nm. Two wavelength regions are determined such that the luminance value is always higher than the other luminance value. Then, for example, a wavelength range of 900 ± 10 nm to 1167 ± 10 nm and a wavelength range of 1168 ± 10 nm to 1300 ± 10 nm can be found as the RGB assigned wavelength range.

よって、TYPE2−bによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を900±10nmから1167±10nmに、G値およびB値を1168±10nmから1300nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE 2-b, in consideration of that it is desirable that the luminance value of the wavelength range to which the R value is allocated is higher than the luminance value of the wavelength range to which the G value and the B value are allocated, It is preferable to assign G and B values from 1168 ± 10 nm to 1300 nm from 900 ± 10 nm to 1167 ± 10 nm.

(iii)TYPE2−c
図18は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−c)を示す図である。TYPE2−cは、例えば、豚の肝臓の各部位(肝表面や血管など)のスペクトルから波長範囲を決定する例に関する。ただし、便宜上、図18には平均スペクトルのみ示され、肝臓の各部位のスペクトルは示されていない。
(Iii) TYPE2-c
FIG. 18 is a diagram showing a wavelength range selection example (TYPE 2-c) according to the present embodiment. TYPE2-c relates to the example which determines a wavelength range from the spectrum of each part (a liver surface, a blood vessel, etc.) of a pig's liver, for example. However, for convenience, only the average spectrum is shown in FIG. 18, and the spectrum of each part of the liver is not shown.

TYPE2−cでは、平均スペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域にRを割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも短波長側にあるという条件は維持される。例えば、図18に示されるように、水平線1801(極大点の接線、基準線)および1802(極小点の接線、基準線)を平均スペクトルに引き、上限の波長を例えば1370±10nmから1400nm±10として、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、900±10nmから1166±10nmの波長域および1167±10nmから1305±10nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE2-c, a region where the luminance value is always higher than other regions in the average spectrum is determined, and R is assigned to the wavelength region. In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the shorter wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 18, horizontal lines 1801 (tangent of maximum point, reference line) and 1802 (tangent of minimum point, reference line) are drawn to the average spectrum, and the upper limit wavelength is, for example, 1370 ± 10 nm to 1400 nm ± 10. As, the two wavelength ranges in which one luminance value is always higher than the other luminance value are determined. Then, for example, a wavelength range of 900 ± 10 nm to 1166 ± 10 nm and a wavelength range of 1167 ± 10 nm to 1305 ± 10 nm can be found as an RGB assigned wavelength range.

よって、TYPE2−cによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を900±10nmから1166±10nmに、G値およびB値を1167±10nmから1305±10nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE2-c, in consideration of that it is desirable that the luminance value in the wavelength range to which the R value is assigned is higher than the luminance value in the wavelength range to which the G value and the B value are assigned, It is preferred to assign the G and B values from 1167 ± 10 nm to 1305 ± 10 nm from 900 ± 10 nm to 1166 ± 10 nm.

(iv)TYPE2−d
図19は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−d)を示す図である。TYPE2−dは、例えば、豚の腸間膜の各部位(脂肪組織とリンパ節)のスペクトルから波長範囲を決定する例に関する。ただし、便宜上、図19には平均スペクトルのみ示され、脂肪組織のスペクトルとリンパ節のスペクトルは示されていない。
(Iv) TYPE2-d
FIG. 19 is a diagram showing a wavelength range selection example (TYPE 2-d) according to the present embodiment. TYPE2-d relates to the example which determines a wavelength range from the spectrum of each part (fat tissue and a lymph node) of the mesentery of a pig, for example. However, for convenience, only the average spectrum is shown in FIG. 19, and the spectrum of adipose tissue and the spectrum of lymph nodes are not shown.

TYPE2−dでは、平均スペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域にRを割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも短波長側にあるという条件は維持される。例えば、図19に示されるように、水平線1901(極大点の接線、基準線)および1902(極小点の接線、基準線)を平均スペクトルに引き、上限の波長を例えば1370±10nmから1400±10nmとして、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、900±10nmから1155±10nmの波長域および1156±10nmから1375±10nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE2-d, a region where the luminance value is always higher than other regions in the average spectrum is determined, and R is assigned to that wavelength region. In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the shorter wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 19, horizontal lines 1901 (tangent of maximum point, reference line) and 1902 (tangent of minimum point, reference line) are drawn to the average spectrum, and the upper limit wavelength is, for example, 1370 ± 10 nm to 1400 ± 10 nm. As, the two wavelength ranges in which one luminance value is always higher than the other luminance value are determined. Then, for example, a wavelength range of 900 ± 10 nm to 1155 ± 10 nm and a wavelength range of 1156 ± 10 nm to 1375 ± 10 nm can be found as the RGB assigned wavelength range.

よって、TYPE2−dによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を900±10nmから1155±10nmに、G値およびB値を1156±10nmから1375±10nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE 2-d, in consideration of that it is desirable that the luminance value of the wavelength range to which the R value is assigned is higher than the luminance value of the wavelength range to which the G value and the B value are assigned, Preferably, the G and B values are assigned from 1156 ± 10 nm to 1375 ± 10 nm from 900 ± 10 nm to 1155 ± 10 nm.

(v)TYPE2−e
図20は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−e)を示す図である。TYPE2−eは、例えば、豚の腎臓の各部位(腎表面、腎皮質、腎髄質、腎杯、腎盂)の平均スペクトルから波長範囲を決定する例に関する。ただし、便宜上、図12には平均スペクトルのみ示され、腎臓の各部位のスペクトルは示されていない。
(V) TYPE2-e
FIG. 20 is a diagram showing a wavelength range selection example (TYPE 2-e) according to the present embodiment. TYPE2-e relates to the example which determines a wavelength range from the average spectrum of each part (renal surface, renal cortex, renal medulla, renal cup, renal pelvis) of the kidney of a pig, for example. However, for convenience, only the average spectrum is shown in FIG. 12, and the spectrum of each part of the kidney is not shown.

TYPE2−eでは、腎臓の各部位の平均スペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域にRを割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも短波長側にあるという条件は維持される。例えば、図20に示されるように、水平線2001(極大点の接線、基準線)および2002(極小点の接線、基準線)を平均スペクトルに引き、上限の波長を例えば1370±10nmから1400±10nmとして、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、900±10nmから1161±10nmの波長域および1162±10nmから133±108nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE2-e, in the average spectrum of each region of the kidney, a region where the luminance value is always higher than that of the other regions is determined, and R is assigned to that wavelength region. In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the shorter wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 20, horizontal lines 2001 (tangent of maximum point, reference line) and 2002 (tangent of minimum point, reference line) are drawn to the average spectrum, and the upper limit wavelength is, for example, 1370 ± 10 nm to 1400 ± 10 nm. As, the two wavelength ranges in which one luminance value is always higher than the other luminance value are determined. Then, the wavelength range of 900 ± 10 nm to 1161 ± 10 nm and the wavelength range of 1162 ± 10 nm to 133 ± 108 nm can be found as the RGB assigned wavelength range.

よって、TYPE2−dによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を900±10nmから1161±10nmに、G値およびB値を1162±10nmから1338±10nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE2-d, considering that it is desirable that the luminance value in the wavelength region to which the R value is assigned is higher than the luminance value in the wavelength region to which the G value and the B value are assigned, for example, the R value is It is preferred to assign G and B values from 1162 ± 10 nm to 1338 ± 10 nm from 900 ± 10 nm to 1161 ± 10 nm.

(vi)TYPE2−f
図21は、本実施形態による波長範囲選択例(TYPE2−f)を示す図である。TYPE2−fは、例えば、水のスペクトルと油(植物油)のスペクトルとの平均スペクトル(点線グラフ)から波長範囲を決定する例に関する。
(Vi) TYPE2-f
FIG. 21 is a diagram showing a wavelength range selection example (TYPE2-f) according to the present embodiment. TYPE2-f relates to the example which determines a wavelength range from the average spectrum (dotted line graph) of the spectrum of water, and the spectrum of oil (vegetable oil), for example.

TYPE2−fでは、水のスペクトル(実線グラフ)と油のスペクトル(破線グラフ)とから平均スペクトル(点線グラフ)が演算され、当該平均スペクトルにおいて、輝度値が常に他の領域よりも高くなる領域を決定し、その波長域にRを割り当てることとする。この場合、R値が割り当てられる波長域がG値およびB値が割り当てられる波長域よりも短波長側にあるという条件は維持される。例えば、図21に示されるように、水平線2101(極大点の接線、基準線)および2102(極小点の接線、基準線)を平均スペクトルに引き、上限の波長を例えば1370±10nmから1400±10nmとして、一方の輝度値が他方の輝度値よりも常に高くなるような2つの波長域を決定する。すると、例えば、900±10nmから1147±10nmの波長域および1148±10nmから1393±10nmの波長域をRGBの割り当て波長域として見出すことができる。   In TYPE 2-f, the average spectrum (dotted line graph) is calculated from the spectrum of water (solid line graph) and the spectrum of oil (broken line graph), and in the average spectrum, the region where the luminance value is always higher than other regions Decide and assign R to that wavelength range. In this case, the condition that the wavelength range to which the R value is assigned is on the shorter wavelength side than the wavelength range to which the G value and the B value are assigned is maintained. For example, as shown in FIG. 21, horizontal lines 2101 (tangent of maximum point, reference line) and 2102 (tangent of minimum point, reference line) are drawn to the average spectrum, and the upper limit wavelength is, for example, 1370 ± 10 nm to 1400 ± 10 nm. As, the two wavelength ranges in which one luminance value is always higher than the other luminance value are determined. Then, for example, a wavelength range of 900 ± 10 nm to 1147 ± 10 nm and a wavelength range of 1148 ± 10 nm to 1393 ± 10 nm can be found as the RGB assigned wavelength range.

よって、TYPE1−fによれば、R値を割り当てる波長域の輝度値の方がG値およびB値を割り当てる波長域の輝度値よりも高いことが望ましいことを考慮して、例えば、R値を900±10nmから1147±10nmに、G値およびB値を1148±10nmから1393±10nmに割り当てることが好ましい。   Therefore, according to TYPE 1-f, in consideration of that it is desirable that the luminance value of the wavelength range to which the R value is assigned is higher than the luminance value of the wavelength range to which the G value and the B value are assigned, It is preferred to assign G and B values from 1148 ± 10 nm to 1393 ± 10 nm from 900 ± 10 nm to 1147 ± 10 nm.

<疑似カラー画像の実施例>
上述のTYPE1およびTYPE2のそれぞれの波長範囲に入る各波長を用いて生成した疑似カラー画像の実施例をいくつか示す。以下では、実施例1(図22)から実施例8(図29)まで示され、何れも本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例を示している。なお、図22から図29の上段は、比較のための可視光画像(肉眼像)を示している。また、実施例1から実施例8では、例えば、豚の胃&膵臓、腎臓、腸間膜&リンパ節、および肝臓のそれぞれについて、実際に生成した疑似カラー画像が示されている。
<Example of pseudo color image>
Several examples of pseudocolor images generated with each wavelength falling within the wavelength range of TYPE 1 and TYPE 2 described above are shown. Below, Example 1 (FIG. 22) to Example 8 (FIG. 29) are shown, and all show examples of pseudo color images generated based on the method according to the present embodiment. 22 to 29 show visible light images (eye images) for comparison. Moreover, in Example 1 to Example 8, for example, actually generated pseudo color images are shown for each of the stomach & pancreas, kidney, mesentery & lymph node, and liver of the pig.

(i)実施例1:TYPE1の波長範囲に入る波長の組み合わせの例1
図22は、本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例1を示す写真である。
実施例1では、R値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1070nm、G値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1000nm、B値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は970nmとなっている。
実施例1(図22)の各疑似カラー画像を見ても分かる通り、全体として非常に再現性が良い(見た目の印象が肉眼像に近い)ことが分かる。
(I) Example 1: Example 1 of wavelength combination falling within the wavelength range of TYPE 1
FIG. 22 is a photograph showing Example 1 of a pseudo color image generated based on the method according to the present embodiment.
In the first embodiment, the wavelength used to acquire the image data to which the R value is assigned is 1070 nm, the wavelength used to acquire the image data to assign the G value is 1000 nm, and the image data to assign the B value is acquired. The wavelength used is 970 nm.
As can be seen from the pseudo color images of Example 1 (FIG. 22), it can be seen that the reproducibility as a whole is very good (the visual impression is close to the naked eye image).

(ii)実施例2:TYPE1の波長範囲に入る波長の組み合わせの例2
図23は、本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例3を示す写真である。
実施例2では、R値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1030nm、G値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は980nm、B値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1000nmとなっている。
実施例2(図23)の各疑似カラー画像を見ると、胃&膵臓については実施例1よりも暗い画像となっており、腸間膜&リンパ節に関しては実際よりも多少暗い画像となっているが、他の臓器に関しては、非常に再現性が良い(見た目の印象が肉眼像に近い)ことが分かる。
(Ii) Example 2: Example 2 of wavelength combination falling within the wavelength range of TYPE 1
FIG. 23 is a photograph showing Example 3 of a pseudo color image generated based on the method according to the present embodiment.
In the second embodiment, the wavelength used to acquire the image data to which the R value is assigned is 1030 nm, the wavelength used to acquire the image data to assign the G value is 980 nm, and the image data to assign the B value is acquired. The wavelength used is 1000 nm.
Looking at each pseudo-color image of Example 2 (FIG. 23), the stomach and pancreas are darker than Example 1, and the mesentery and lymph nodes are slightly darker than the actual images. However, regarding other organs, it can be seen that the reproducibility is very good (the visual impression is close to the naked eye).

(iii)実施例3:TYPE1の波長範囲に入る波長の組み合わせの例3
図24は、本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例3を示す写真である。
実施例3では、R値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1120nm、G値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は980nm、B値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は980nmとなっている。
実施例3(図24)の各疑似カラー画像を見ると、実施例2と同様に、胃&膵臓については実施例1よりも暗い画像となっているが、他の臓器に関しては非常に再現性が良い(見た目の印象が肉眼像に近い)ことが分かる。
(Iii) Example 3: Example 3 of wavelength combination falling within the wavelength range of TYPE 1
FIG. 24 is a photograph showing Example 3 of a pseudo color image generated based on the method according to the present embodiment.
In the third embodiment, the wavelength used to acquire the image data to which the R value is assigned is 1120 nm, the wavelength used to acquire the image data to assign the G value is 980 nm, and the image data to assign the B value is acquired. The wavelength used is 980 nm.
Looking at each pseudo-color image of Example 3 (FIG. 24), as in Example 2, the stomach & pancreas is darker than Example 1, but the other organs are very reproducible. Good (the impression of the appearance is close to the naked eye image).

(iv)実施例4:TYPE2の波長範囲に入る波長の組み合わせの例1
図25は、本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例4を示す写真である。
実施例4では、R値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は970nm、G値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1160nm、B値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1300nmとなっている。
実施例4(図25)の各疑似カラー画像を見ると、胃&膵臓については実施例1よりも赤味が強い画像となっているが、他の臓器に関しては非常に再現性が良い(見た目の印象が肉眼像に近い)ことが分かる。
(Iv) Example 4: Example 1 of wavelength combination falling within the wavelength range of TYPE 2
FIG. 25 is a photograph showing Example 4 of a pseudo color image generated based on the method according to the present embodiment.
In the fourth embodiment, the wavelength used to acquire the image data to which the R value is assigned is 970 nm, the wavelength used to acquire the image data to assign the G value is 1160 nm, and the image data to assign the B value is acquired. The wavelength used is 1300 nm.
Looking at each pseudo color image of Example 4 (FIG. 25), the reddish image is stronger for the stomach & pancreas than Example 1, but the reproducibility is very good for the other organs (look The impression of is close to the naked eye image).

(v)実施例5:TYPE2の波長範囲に入る波長の組み合わせの例2
図26は、本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例5を示す写真である。
実施例5では、R値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1070nm、G値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1250nm、B値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1300nmとなっている。
実施例5(図26)の各疑似カラー画像を見ると、全体的に赤味が強めの画像となっているが、各臓器の再現性に特に問題はない。特に、肝臓に関しては非常に再現性が良い(見た目の印象が肉眼像に近い)ことが分かる。
(V) Example 5: Example 2 of wavelength combination falling within the wavelength range of TYPE 2
FIG. 26 is a photograph showing Example 5 of a pseudo color image generated based on the method according to the present embodiment.
In the fifth embodiment, the wavelength used to acquire the image data to which the R value is assigned is 1070 nm, the wavelength used to acquire the image data to assign the G value is 1250 nm, and the image data to assign the B value is acquired. The wavelength used is 1300 nm.
Looking at each pseudo color image of Example 5 (FIG. 26), the image is reddish in general, but there is no particular problem in the reproducibility of each organ. In particular, with regard to the liver, it can be seen that the reproducibility is very good (the visual impression is close to the naked eye image).

(vi)実施例6:TYPE2の波長範囲に入る波長の組み合わせの例3
図27は、本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例6を示す写真である。
実施例6では、R値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1070nm、G値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1300nm、B値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1200nmとなっている。
実施例6(図27)の各疑似カラー画像を見ると、全体的に赤味が強く、脂肪組織は黄味が他の実施例よりも強い画像となっている。
(Vi) Example 6: Example 3 of wavelength combination falling within the wavelength range of TYPE 2
FIG. 27 is a photograph showing Example 6 of a pseudo color image generated based on the method according to the present embodiment.
In the sixth embodiment, the wavelength used to acquire the image data to which the R value is assigned is 1070 nm, the wavelength used to acquire the image data to assign the G value is 1300 nm, and the image data to assign the B value is acquired. The wavelength used is 1200 nm.
Looking at each pseudo color image of Example 6 (FIG. 27), the image is generally reddish, and the adipose tissue has a yellowish color stronger than those of the other examples.

(vii)実施例7:TYPE2の波長範囲に入る波長の組み合わせの例4
図28は、本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例7を示す写真である。
実施例7では、R値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1070nm、G値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1160nm、B値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1300nmとなっている。
実施例7(図28)の各疑似カラー画像を見ると、全体的に赤味が強めの画像となっているが、各臓器の再現性は非常に良い(見た目の印象が肉眼像に近い)。特に、肝臓に関しては可視光画像の色味に非常に近い画像が得られている。
(Vii) Example 7: Example 4 of wavelength combination falling within the wavelength range of TYPE 2
FIG. 28 is a photograph showing Example 7 of a pseudo color image generated based on the method according to the present embodiment.
In the seventh embodiment, the wavelength used to acquire the image data to which the R value is assigned is 1070 nm, the wavelength used to acquire the image data to assign the G value is 1160 nm, and the image data to assign the B value is acquired. The wavelength used is 1300 nm.
Looking at each pseudo color image in Example 7 (FIG. 28), the image is generally reddish, but the reproducibility of each organ is very good (the impression of the appearance is close to that of the naked eye) . In particular, regarding the liver, an image very close to the color of the visible light image is obtained.

(viii)実施例8:TYPE2の波長範囲に入る波長の組み合わせの例5
図29は、本実施形態による手法に基づいて生成された疑似カラー画像の実施例8を示す写真である。
実施例8では、R値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1160nm、G値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1330nm、B値を割り当てる画像データを取得するのに用いた波長は1370nmとなっている。
実施例8(図29)の各疑似カラー画像を見ると、全体的に茶味が強めの画像となっている。
(Viii) Example 8: Example 5 of wavelength combination falling within the wavelength range of TYPE 2
FIG. 29 is a photograph showing Example 8 of a pseudo color image generated based on the method according to the present embodiment.
In the eighth embodiment, the wavelength used to acquire the image data to which the R value is assigned is 1160 nm, the wavelength used to acquire the image data to assign the G value is 1330 nm, and the image data to assign the B value is acquired. The wavelength used is 1370 nm.
When looking at each pseudo color image of Example 8 (FIG. 29), it is an image in which the tea taste is strong as a whole.

(ix)実施例のまとめ
以上の実施例を比較検討する。ただし、以下に述べることは、特定の者(例えば、発明者)の主観に基づく評価であり、嗜好性や感性などは人によって異なるため、固定的な評価ではなく、単なる一例としての評価であることに留意すべきである。
(Ix) Summary of Examples The above examples will be compared. However, what is described below is an evaluation based on the subjectivity of a specific person (e.g., the inventor), and since preference and sensibility differ depending on the person, it is not a fixed evaluation but an evaluation as a mere example. It should be noted that.

実施例1(TYPE1の例1)は、肝臓の疑似カラー画像を見たときに他の実施例(実施例5(TYPE2の例2)および実施例7(TYPE2の例4)は除く)よりも明るく、可視光画像(肉眼像)に最も近いと言えるため、全体としては実施例1が最良の結果であると考えられる。肝臓についてのみ疑似カラー画像を各実施例間で比較すると、実施例5(TYPE2の例2)や実施例7(TYPE2の例4)が最も良好な結果である。また、腸間膜&リンパ節に関しては、どの実施例も帯びており、良好な結果が得られている。腸間膜は脂肪組織が多いため、白くなりやすいからである。さらに、TYPE2の中で比較すれば、胃に関しては、一般的には実施例5(TYPE2の例2)や実施例7(TYPE2の例4)が良いと判断できる。ただし、脂肪組織が黄色く強調したいという場合には、実施例6(TYPE2の例3)が良好な結果と言うこともできる。   Example 1 (Example 1 of TYPE 1) is better than the other Examples (except Example 5 (Example 2 of TYPE 2) and Example 7 (Example 4 of TYPE 2)) when viewing a pseudo color image of the liver. Since it can be said that it is bright and closest to the visible light image (macroscopic image), it is considered that Example 1 is the best result as a whole. When the pseudo color images are compared between the examples only for the liver, Example 5 (Type 2 example 2) and Example 7 (TYPE 2 example 4) are the best results. In addition, with regard to the mesentery & lymph nodes, all examples are taken, and good results are obtained. Because the mesentery has many fat tissues, it tends to become white. Furthermore, if it compares among TYPE2, it can be judged that Example 5 (Example 2 of TYPE 2) and Example 7 (Example 4 of TYPE 2) are generally good regarding the stomach. However, when it is desired to emphasize the fat tissue in yellow, Example 6 (Example 3 of TYPE 2) can be said to be a good result.

以上のように、全ての臓器について疑似カラー画像を生成するにも完全に適合した波長の組み合わせはなく、手術野に含まれる臓器の種類、あるいは手術の対象となる臓器の種類に応じて、波長の組み合わせを変えることにより、肉眼像に近く違和感のない疑似カラー画像を生成することができるようになる。また、オペレータ(医師など)の好みに応じて波長の組み合わせを変更することによって、疑似カラー画像の色味を適宜調整することも可能である。   As described above, there is no combination of wavelengths perfectly adapted to generate pseudo color images for all organs, and the wavelength depends on the type of organ included in the surgical field or the type of organ targeted for surgery. By changing the combination of the above, it is possible to generate a pseudo color image close to the naked eye image and without a sense of incongruity. It is also possible to appropriately adjust the color of the pseudo color image by changing the combination of wavelengths according to the preference of the operator (such as a doctor).

<凹凸形状の検出処理:疑似カラー画像の適用例1>
従来、例えば、内視鏡などの検査において、食道や胃の粘膜に生じた病変部(腫瘍)を可視化するために、インジゴカルミンを散布する方法が用いられていた。これは、色素であるインジゴカルミンが内壁の窪みに入り込むことで凹凸が強調され病変部を判別し易くするものである。
<Concavity and convexity detection processing: Application example 1 of pseudo color image>
Heretofore, for example, in an examination such as an endoscope, a method of spraying indigo carmine has been used in order to visualize a lesion (tumor) produced in the mucous membrane of the esophagus or the stomach. This is because indigo carmine, which is a pigment, enters the depressions in the inner wall to emphasize unevenness and to make it easy to identify a lesion.

しかし、インジゴカルミンを用いると嘔吐等の副作用が生じたり、粘膜が着色したりする問題があった。
そこで、本実施形態は、さらに、インジゴカルミン等の着色料を用いることなく、病変部の凹凸を強調する凹凸強調画像を生成し、当該凹凸強調画像を上述の疑似カラー画像や単波長画像に重畳することについて開示する。以下、凹凸形状検出処理および疑似カラー画像等への重畳処理の概要について説明する。
However, when indigo carmine is used, side effects such as vomiting occur and the mucous membrane is colored.
Therefore, the present embodiment further generates an asperity-emphasized image that emphasizes asperities of a lesion, without using a colorant such as indigo carmine, and superimposes the asperity-weighted image on the above-mentioned pseudo color image or single wavelength image. Disclose what to do. The outline of the concavo-convex shape detection processing and the superimposition processing on a pseudo color image or the like will be described below.

図30は、本実施形態による臓器表面(一例)上の凹凸形状を検出し、当該凹凸形状を強調する凹凸強調画像を生成する処理、および生成した凹凸強調画像を疑似カラー画像あるいは単波長画像に重畳する処理の概要を示す写真である。
本実施形態では、凹凸形状を検出する際には、例えば、サンプルから反射されてきた光のうち0次光(正反射光)を検出する。通常、正反射光はなるべく抑制して散乱光のみを用いて画像を生成するようにするが、正反射光は凹凸がある箇所で発生することが多いことから本実施形態ではむしろこの性質を積極的に利用している。言い換えれば、サンプルにおいて正反射を発生させている箇所は凹凸があり、そこに病変部が存在している可能性があると言える。
FIG. 30 shows a process of detecting a concavo-convex shape on an organ surface (an example) according to this embodiment and generating a concavo-convex weighted image for emphasizing the concavo-convex shape, and converting the generated concavo-convex weighted image into a pseudo color image or a single wavelength image. It is a photograph which shows the outline of processing to superimpose.
In the present embodiment, when detecting the uneven shape, for example, zero-order light (regular reflection light) is detected from light reflected from the sample. Usually, specular reflection light is suppressed as much as possible to generate an image using only scattered light. However, specular reflection light is often generated at a portion with unevenness, and this property is rather positive in this embodiment. Are used in In other words, it can be said that there are irregularities in the sample where regular reflection is generated, and there may be a lesion there.

サンプル表面の凹凸形状を検出するとき、まず、例えば撮像システム1を用いて、任意の波長の赤外光をサンプル表面に照射する。なお、正反射光は波長依存性がないため、偏光板に対する入射角度が同じであれば、赤外光の波長に依存せず結果は同じである。そして、偏光角が同一の偏光板対(PあるいはS、どちらでもよいが反射率の大きいS偏光板の方が良い)を用いて、サンプルからの反射光を全て透過させる。このときの画像(全光透過画像データ)が図30(a)に示される画像である。一方、クロスニコル構成の偏光板(偏光角の反転が90度の偏光板対:PあるいはS、どちらでもよいが反射率の大きいS偏光板の方が良い)を用いて、サンプルからの反射光のうち正反射光を除去し、多重散乱光(偏光角は変化している)を透過させる。このときの画像が図30(b)で示される画像(多重反射光透過画像データ)である。そして、全光透過画像データから多重反射光透過データを差し引くことにより、正反射光画像データ(図30(c)参照)が生成される。なお、ここでは差分を用いて正反射光画像データを算出したが、全光透過画像データを多重反射光透過画像データで除算することにより正反射光画像データを取得してもよい。図30では、正反射光画像データ(凹凸形状)は緑で表現されているが、オペレータ(医師など)は、入力装置40を用いて、色を指定することにより、凹凸形状の色を適宜変更することができるようにしてもよい。
次に、例えば、撮像システム1では、上述の手法で生成した、サンプルの疑似カラー画像に正反射光画像データ(凹凸強調画像データ)が重畳され、合成疑似カラー画像が生成される(図30(d)参照)。また、例えば、撮像システム1では、任意の単波長の赤外光をサンプルに照射して得られる、サンプルの単波長画像に正反射光画像データ(凹凸強調画像データ)が重畳され、合成疑似カラー画像が生成される(図30(e)参照)。
When detecting the uneven | corrugated shape of a sample surface, first, the infrared light of arbitrary wavelengths is irradiated to a sample surface using the imaging system 1, for example. In addition, since regular reflection light does not have wavelength dependency, if the incident angle with respect to a polarizing plate is the same, it does not depend on the wavelength of infrared light, but the result is the same. Then, all the reflected light from the sample is transmitted by using a pair of polarizing plates having the same polarization angle (P or S, whichever is preferable but an S polarizing plate having a large reflectance is better). The image at this time (all-light transmission image data) is an image shown in FIG. On the other hand, the reflected light from the sample is obtained using a crossed Nicol polarizing plate (polarizing plate pair having a polarization angle reversal of 90 degrees: P or S, whichever is better but an S polarizing plate with a larger reflectance is better). And specularly reflected light is removed, and multiple scattered light (polarization angle is changed) is transmitted. The image at this time is an image (multiple reflection light transmission image data) shown in FIG. Then, regular reflection light image data (see FIG. 30C) is generated by subtracting the multiple reflection light transmission data from the total light transmission image data. Although the regular reflection light image data is calculated using the difference here, the regular reflection light image data may be acquired by dividing the total light transmission image data by the multiple reflection light transmission image data. In FIG. 30, regular reflection light image data (concave / convex shape) is expressed in green, but the operator (such as a doctor) appropriately changes the color of the concavo-convex shape by specifying the color using the input device 40. It may be possible to
Next, for example, in the imaging system 1, regular reflection light image data (concave / convex enhancement image data) is superimposed on the pseudo color image of the sample generated by the above-described method to generate a synthetic pseudo color image (FIG. 30 (FIG. d) see). Further, for example, in the imaging system 1, specular reflection light image data (concave and convexity enhancement image data) is superimposed on a single wavelength image of the sample obtained by irradiating the sample with infrared light of an arbitrary single wavelength, and synthetic pseudo color An image is generated (see FIG. 30 (e)).

以上のように、サンプルの正反射光画像(凹凸画像)を同一サンプル疑似カラー画像に重畳することにより、サンプル表面上の凹凸を強調して表示することができるようになる。例えば、内視鏡検査中に消化管の内表面の生じた病変部の凹凸を疑似カラー画像上で強調して表示したり、肝臓の手術中に肝臓の線維化(肝硬変)した部分の凹凸を疑似カラー画像上で強調して表示したりすることができるようになる。本実施形態では、赤外光カメラで取得した画像データのみを用いて、サンプルの疑似カラー画像および強調画像(凹凸強調画像)を生成するので、別途可視光カメラを用意する必要が無く、取得画像の位置ずれ補正も必要なくなるため、システムのコストを低減することができる。   As described above, by superimposing the regular reflection light image (concave and convex image) of the sample on the same sample pseudo color image, the unevenness on the sample surface can be emphasized and displayed. For example, the unevenness of the lesion generated on the inner surface of the digestive tract is highlighted on a pseudo color image during endoscopic examination, or the unevenness of the fibrotic portion (hepatic cirrhosis) of the liver during the operation of the liver is displayed. It becomes possible to emphasize and display on the pseudo color image. In the present embodiment, the pseudo color image and the enhanced image (concave / convex enhanced image) of the sample are generated using only the image data acquired by the infrared light camera, so there is no need to separately prepare a visible light camera. Also, the system cost can be reduced because the correction of the misalignment is not required.

<GUIの構成例>
図31は、本実施形態の撮像システム1で用いられるGUI(Graphical User Interface)の構成例を示す図である。
<Configuration example of GUI>
FIG. 31 is a view showing a configuration example of a GUI (Graphical User Interface) used in the imaging system 1 of the present embodiment.

GUI3100は、例えば、各光源について個別に波長設定を行うことを選択する個別波長設定部3101と、照射する赤外光の波長帯域(ただし、この場合、スペクトルデータは、例えば、5nmの波長間隔で取得される)の設定を選択する連続波長設定部3102と、サンプルに照射してスペクトルデータを取得し、RGBの各値を割り当てる、赤外光の波長を設定するRGB割当波長設定部3103と、サンプルの表面上の凹凸形状を検出する処理の実行の有無を設定する凹凸形状検出設定部3104と、k個(k=1からn)の光源から射出させる赤外光の波長を設定する個別波長設定領域3105から3109と、照射する赤外光の波長帯域を設定する波長帯域設定領域3110と、R値を割り当てる波長を設定するR値割当波長設定領域3111と、G値を割り当てる波長を設定するG値割当波長設定領域3112と、B値を割り当てる波長を設定するB値割当波長設定領域3113と、凹凸形状検出処理を実行する場合に凹凸強調画像を重畳する画像の対象を選択する重畳画像選択部3114(本実施形態では、例えば、重畳対象として疑似カラー画像あるいは単波長画像を選択することができる)と、設定結果を保存する保存ボタン3115と、波長設定GUIを閉じるための終了ボタン3116と、を備えている。これらのGUI構成要素に加えて、「明るさ/コントラスト」や「ガンマ値」などを調整可能とするパラメータ調整部をGUIとして表示装置に表示してもよい。   The GUI 3100 is, for example, an individual wavelength setting unit 3101 that selects wavelength setting individually for each light source, and a wavelength band of infrared light to be irradiated (however, in this case, spectral data is A continuous wavelength setting unit 3102 for selecting the setting to be acquired, an RGB assignment wavelength setting unit 3103 for setting the wavelength of infrared light, acquiring spectral data by irradiating a sample and acquiring spectral data; Concave-convex shape detection setting unit 3104 for setting presence / absence of execution of processing to detect concavo-convex shape on the surface of sample, Individual wavelength for setting the wavelength of infrared light emitted from k (k = 1 to n) light sources Setting areas 3105 to 3109, a wavelength band setting area 3110 for setting the wavelength band of the infrared light to be irradiated, and an R value assigned wavelength for setting a wavelength for assigning an R value A constant area 3111, a G value assignment wavelength setting area 3112 for setting a wavelength to which a G value is to be assigned, a B value assignment wavelength setting area 3113 for setting a wavelength to which a B value is to be assigned, A superimposed image selection unit 3114 that selects an image target on which an image is to be superimposed (in this embodiment, for example, a pseudo color image or a single wavelength image can be selected as a target to be superimposed), and a save button 3115 for saving the setting result. And an end button 3116 for closing the wavelength setting GUI. In addition to these GUI components, a parameter adjustment unit capable of adjusting “brightness / contrast” or “gamma value” may be displayed on the display device as a GUI.

個別波長設定部3101と連続波長設定部3102とは択一的に用いられ、例えば、ラジオボタンによってどちらか一方の設定部を選択可能に構成されている。例えば、オペレータ(医師など)は、入力装置40を操作して、個別波長設定部3101が選択した後、赤外光源部20に含まれるk個の赤外光源21から22の各波長を入力することができる。あるいは、例えば、オペレータ(医師など)が入力装置40を操作して、個別波長設定部3101を選択すると、制御部101が自動的に各赤外光源の波長を自動的に入力してもよい。また、例えば、オペレータ(医師など)は、入力装置40を操作して連続波長設定部3102を選択した後、赤外光源部20から射出される光のうち強調画像生成部1012において強調画像生成に使用する赤外光の波長帯域の値を入力することができる。あるいは、例えば、オペレータ(医師など)が入力装置40を操作して、連続波長設定部3102を選択すると、制御部101が自動的に赤外光の波長帯域の値を自動的に入力してもよい。   The individual wavelength setting unit 3101 and the continuous wavelength setting unit 3102 are alternatively used. For example, one of the setting units can be selected by a radio button. For example, after the operator (such as a doctor) operates the input device 40 and selects the individual wavelength setting unit 3101, the respective wavelengths of the k infrared light sources 21 to 22 included in the infrared light source unit 20 are input be able to. Alternatively, for example, when an operator (such as a doctor) operates the input device 40 and selects the individual wavelength setting unit 3101, the control unit 101 may automatically input the wavelength of each infrared light source. Further, for example, an operator (such as a doctor) selects the continuous wavelength setting unit 3102 by operating the input device 40, and then generates an enhanced image in the enhanced image generation unit 1012 out of the light emitted from the infrared light source unit 20. The value of the wavelength band of infrared light to be used can be input. Alternatively, for example, when the operator (such as a doctor) operates the input device 40 and selects the continuous wavelength setting unit 3102, the control unit 101 automatically inputs the value of the wavelength band of infrared light. Good.

例えば、オペレータ(医師など)が入力装置40を用いて、個別波長設定部3101あるいは連続波長設定部3102のどちらを選択した場合、RGB割当波長設定部3103の各領域3111から3113に各波長を入力することができるようになる。例えば、個別波長設定部3101が選択された場合、オペレータ(医師など)は、光源1からnまでの何れかの光源の波長が各割当波長設定領域3111から3113に入力することになる。一方、例えば、連続波長設定部3102が選択された場合、オペレータは、設定された波長帯域3110の値の範囲内で、各波長を各割当波長設定領域3111から3113に入力することになる。また、例えば、RGB割当波長設定部3103のRGBの各値割当波長設定領域3111から3113には、記憶部102に格納された波長の組み合わせ(例えば、TYPE1およびTYPE2の何れかの波長の組み合わせが予め指定されている)が自動的に入力されるようにしてもよい。   For example, when the operator (such as a doctor) selects either the individual wavelength setting unit 3101 or the continuous wavelength setting unit 3102 using the input device 40, each wavelength is input to each of the areas 3111 to 3113 of the RGB allocation wavelength setting unit 3103 You will be able to For example, when the individual wavelength setting unit 3101 is selected, the operator (such as a doctor) inputs the wavelength of any one of the light sources 1 to n into the assigned wavelength setting areas 3111 to 3113. On the other hand, for example, when the continuous wavelength setting unit 3102 is selected, the operator inputs each wavelength to each of the assigned wavelength setting regions 3111 to 3113 within the set value range of the wavelength band 3110. Also, for example, in each of the RGB value assignment wavelength setting areas 3111 to 3113 of the RGB assignment wavelength setting unit 3103, a combination of wavelengths stored in the storage unit 102 (for example, a combination of wavelengths of TYPE 1 and TYPE 2 ) May be input automatically.

凹凸形状検出設定部3104は、オペレータ(医師など)によって任意に選択することができる。例えば、凹凸形状検出処理の実行を希望する場合には、オペレータ(医師など)は、凹凸形状検出設定部3104のラジオボタンに選択済(チェックを入力)にする。すると、重畳画像選択部3114が有効となり、例えば、疑似カラー画像への重畳あるいは単波長画像への重畳のいずれかが選択可能になる。   The uneven shape detection setting unit 3104 can be arbitrarily selected by an operator (such as a doctor). For example, if it is desired to execute the concavo-convex shape detection processing, the operator (such as a doctor) makes the radio button of the concavo-convex shape detection setting unit 3104 selected (input a check). Then, the superimposed image selection unit 3114 becomes effective, and, for example, it is possible to select either superimposed on a pseudo color image or superimposed on a single wavelength image.

制御部101は、例えば、光照射制御部1011(プログラム)に基づいて、GUI3100で設定された各光源の波長の値を読み込み、赤外光源部20の駆動部(図示せず)に印加する電圧と各光源が射出(放射)する光の波長とを駆動部に伝達する。当該駆動部は、制御部101の制御の下、赤外光源21及び22に電圧を印加し、光を射出(放射)させる。また、制御部101は、例えば、赤外光源22が各波長の光を射出(放射)するタイミングと光の射出(放射)時間を赤外光源部20の駆動部(図示せず)に送信し、赤外光源22から複数の波長の光が周期的に射出(放射)されるように赤外光源部20を制御する。   For example, the control unit 101 reads the wavelength value of each light source set by the GUI 3100 based on the light irradiation control unit 1011 (program), and applies a voltage to a drive unit (not shown) of the infrared light source unit 20. And the wavelength of the light emitted (radiated) by each light source is transmitted to the drive unit. The drive unit applies a voltage to the infrared light sources 21 and 22 under the control of the control unit 101 to emit (emit) light. Further, the control unit 101 transmits, for example, the timing at which the infrared light source 22 emits (radiates) light of each wavelength and the light emission (emission) time to a drive unit (not shown) of the infrared light source unit 20. The infrared light source unit 20 is controlled so that light of a plurality of wavelengths is periodically emitted (radiated) from the infrared light source 22.

制御部101は、R値割当波長で設定された波長の赤外光をサンプルに照射して得られる反射光(散乱光を含む)、G値割当波長で設定された波長の赤外光をサンプルに照射して得られる反射光(散乱光を含む)、およびB値割当波長で設定された波長の赤外光をサンプルに照射して得られる反射光(散乱光を含む)を取得するように、第2撮像デバイス32(例えば、赤外光カメラあるいはハイパースペクトルカメラ)を制御する。そして、上述したように、画像生成部1013は、例えば、取得した各波長に対応するスペクトルデータにRGBを割り当てて疑似カラー画像を生成し、記憶部102に格納する。また、画像生成部1013は、例えば、取得した各波長に対応するスペクトルデータのそれぞれを単波長画像として記憶部102に格納する。   The control unit 101 samples reflected light (including scattered light) obtained by irradiating the sample with infrared light having a wavelength set with the R value assigned wavelength, and infrared light with a wavelength set with the G value assigned wavelength. To obtain the reflected light (including the scattered light) obtained by irradiating the sample and the reflected light (including the scattered light) obtained by irradiating the sample with the infrared light of the wavelength set at the B-value assignment wavelength. The second imaging device 32 (for example, an infrared light camera or a hyperspectral camera) is controlled. Then, as described above, the image generation unit 1013 assigns RGB to spectral data corresponding to each acquired wavelength, for example, generates a pseudo color image, and stores the pseudo color image in the storage unit 102. In addition, the image generation unit 1013 stores, for example, each of the acquired spectrum data corresponding to each wavelength as a single wavelength image in the storage unit 102.

なお、本実施形態では、撮像システム1は、複数の単波長の赤外光を照射する光源を複数個設け、切り替えてサンプルに照射するが、例えば、特定の波長帯域の赤外光を射出する光源から当該帯域幅の赤外光を射出させ、フィルタによって所望の波長の赤外光を選択的に抽出してサンプルに照射するようにしてもよい。あるいは、撮影光学系の光路中に特定の波長帯域の赤外光を通過させるフィルター(バンドパスフィルタ―等)を配置してもよい。また、上記のGUI3100は、個別波長設定部3101と連続波長設定部3102とを同時に表示させてもよいし、個別波長設定部3101と連続波長設定部3102とを初期設定に基づき別々に表示させるようにしてもよい。   Note that, in the present embodiment, the imaging system 1 is provided with a plurality of light sources for emitting a plurality of infrared light of a single wavelength, switched to irradiate the sample, but emits, for example, infrared light of a specific wavelength band The infrared light of the bandwidth may be emitted from the light source, and the filter may selectively extract infrared light of a desired wavelength and irradiate the sample. Alternatively, a filter (a band pass filter or the like) for transmitting infrared light of a specific wavelength band may be disposed in the light path of the photographing optical system. The GUI 3100 may display the individual wavelength setting unit 3101 and the continuous wavelength setting unit 3102 at the same time, or may display the individual wavelength setting unit 3101 and the continuous wavelength setting unit 3102 separately based on the initial setting. It may be.

<強調画像と疑似カラー画像との重畳画像の生成:疑似カラー画像の適用例2>
例えば、手術中や処置等の医療行為中などにおいて、生体表面(組織表面や臓器表面あるいは断面)に体液が流出又は付着した場合等に、生体表面における体液の分布や流出原(又は付着源)を判別したいという等の要請がある。ところが、例えば、可視光(肉眼など)では判別し難い体液が流出・付着しているときなどには、その体液の分布や流出源などを判別することが難しい場合がある。そこで、本実施形態は、疑似カラー画像の適用例として、例えば、サンプル表面に存在する体液の強調画像を生成し、それを臓器の疑似カラー画像に重畳することにより、体液の分布や流出源などを容易に判別できるようにする技術についても開示する。以下、疑似カラー画像の適用例としての、強調画像と疑似カラー画像との重畳画像の生成処理の概要について説明する。
<Generation of Superimposed Image of Highlighted Image and Pseudo-Color Image: Application Example 2 of Pseudo-Color Image>
For example, when a body fluid flows out or adheres to the surface of a living body (a tissue surface, an organ surface, or a cross section) during a medical procedure such as surgery or treatment, the distribution or source of the body fluid (or attachment source) on the surface of the living body There is a request that you want to determine the However, for example, when a body fluid that is difficult to distinguish with visible light (such as the naked eye) flows out or adheres, it may be difficult to determine the distribution of the body fluid or the source of the body fluid. Therefore, in the present embodiment, as an application example of the pseudo color image, for example, the enhanced image of the body fluid existing on the sample surface is generated, and the distribution of the body fluid, the outflow source, etc. is generated by superimposing it on the pseudo color image of the organ. Also disclosed is a technology for making it easy to determine the Hereinafter, an outline of a process for generating a superimposed image of an emphasized image and a pseudo color image as an application example of the pseudo color image will be described.

(i)図32は、本実施形態による、サンプル(一例として観察対象の肝臓)の表面の漏液(一例として胆汁)の強調画像と、サンプルの疑似カラー画像と、それらの重畳画像と、を示す写真である。まず、サンプル(肝臓)表面に存在する漏液(胆汁)の強調画像を生成する場合、例えば撮像システム1を用いて、任意の波長の赤外光をサンプル表面に照射する。本実施形態では、撮像システム1は、例えば、胆汁を肝臓表面に滴下する前と胆汁を肝臓表面に滴下した後のそれぞれにおいて、波長が1070nmの赤外光と、波長が1450nmの赤外光とを別々のタイミングでサンプル表面に照射し、それぞれの波長の赤外光に対応する赤外光画像を取得する。そして、撮像システム1は、胆汁を滴下した後の肝臓表面の各波長に対応する赤外光画像の各画素について、1070nmの赤外光画像の画素値を1450nmの赤外光画像の画素値で除算することにより、Post@1070nm/1450nmの値を算出する。また、撮像システム1は、胆汁を滴下する前の肝臓表面の各波長に対応する赤外光画像の各画素について、1070nmの赤外光画像の画素値を1450nmの赤外光画像の画素値で除算することにより、Pre@1070nm/1450nmの値を算出する。そして、撮像システム1は、各画素について、Post@1070nm/1450nm-Pre@1070nm/1450nmを演算し、それぞれの値を強調画像の各画素の値とする。このようにして得られる強調画像が、図32(a)に示されている。一方、上述の手法(図4参照)を用いて生成された生成されたサンプル(肝臓)の疑似カラー画像が図32(b)に示されている。当該疑似カラー画像は、例えば、1070nmの赤外光を照射して得られる赤外光画像には赤の色調(この場合、R)を割り当て、該赤の色調を基準にして1160nmの赤外光を照射して得られる赤外光画像には緑の色調(この場合、G)を割り当て、1300nmの赤外光を照射して得られる赤外光画像には青の色調(この場合、B)を割り当てることによって生成された画像である。そして、撮像システム1は、漏液強調画像(図32(a))を疑似カラー画像(図32(b))に重畳し、重畳画像(図32(c)参照)を生成する。なお、ここでは、Post@1070nm/1450nm-Pre@1070nm/1450nmを演算して漏液の強調画像を生成しているが、後述のように(図33参照)、1070nmの赤外光画像の画素値を1450nmの赤外光画像の画素値で除算することにより強調画像を生成するようにしてもよい。 (I) FIG. 32 shows a highlight image of liquid leakage (as an example bile) of the surface of a sample (as an example, a liver to be observed) according to the present embodiment, a pseudo color image of the sample, and a superimposed image thereof It is a photograph shown. First, in the case of generating an enhanced image of liquid leakage (bile) present on the surface of a sample (liver), infrared light of an arbitrary wavelength is irradiated onto the sample surface using, for example, the imaging system 1. In the present embodiment, the imaging system 1 includes, for example, infrared light with a wavelength of 1070 nm and infrared light with a wavelength of 1450 nm before dropping bile on the surface of the liver and after dropping bile on the surface of the liver, respectively. The sample surface is irradiated at different timings to obtain an infrared light image corresponding to infrared light of each wavelength. Then, for each pixel of the infrared light image corresponding to each wavelength on the surface of the liver after dropping bile, the imaging system 1 sets the pixel value of the infrared light image of 1070 nm to the pixel value of the infrared light image of 1450 nm. By dividing, the value of Post @ 1070nm / 1450nm is calculated. In addition, the imaging system 1 sets the pixel value of the infrared light image of 1070 nm to the pixel value of the infrared light image of 1450 nm for each pixel of the infrared light image corresponding to each wavelength of the liver surface before dropping bile. The value of Pre @ 1070nm / 1450nm is calculated by dividing. Then, the imaging system 1 calculates Post @ 1070 nm / 1450 nm-Pre @ 1070 nm / 1450 nm for each pixel, and takes each value as the value of each pixel of the enhanced image. The emphasized image obtained in this way is shown in FIG. On the other hand, a pseudo color image of the generated sample (liver) generated using the method described above (see FIG. 4) is shown in FIG. In the pseudo color image, for example, a red color tone (R in this case) is assigned to an infrared light image obtained by irradiating an infrared light of 1070 nm, and an infrared light of 1160 nm with reference to the red color tone. Is assigned a green color tone (in this case G) to the infrared light image obtained by irradiating the light, and a blue color tone (in this case B) in the infrared light image obtained by irradiating the infrared light of 1300 nm. Is an image generated by assigning Then, the imaging system 1 superimposes the liquid leakage emphasis image (FIG. 32 (a)) on the pseudo color image (FIG. 32 (b)) to generate a superimposed image (see FIG. 32 (c)). In this case, the highlighted image of the leak is generated by calculating Post @ 1070 nm / 1450 nm-Pre @ 1070 nm / 1450 nm, but as described later (see FIG. 33), the pixel of the 1070 nm infrared light image The enhanced image may be generated by dividing the value by the pixel value of the 1450 nm infrared light image.

(ii)図33は、本実施形態による、サンプル(一例として観察対象の腸間膜+リンパ節)におけるリンパ節の強調画像と、サンプルの疑似カラー画像と、それらの重畳画像と、を示す写真である。まず、サンプル(腸間膜)に含まれるリンパ節(水分を多く含む)の強調画像を生成する場合、例えば撮像システム1を用いて、任意の波長の赤外光をサンプル表面に照射する。本実施形態では、撮像システム1は、例えば、サンプルに対して、波長が1070nmの赤外光と、波長が1450nmの赤外光とを別々のタイミングで照射し、それぞれの波長の赤外光に対応する赤外光画像を取得する。そして、撮像システム1は、各波長に対応する赤外光画像の各画素について、1070nmの赤外光画像の画素値を1450nmの赤外光画像の画素値で除算することにより、強調画像を生成する。このようにして得られる強調画像が、図33(a)に示されている。一方、上述の手法(図4参照)を用いて生成された生成されたサンプル(腸間膜+リンパ節)の疑似カラー画像が図33(b)に示されている。当該疑似カラー画像は、例えば、1070nmの赤外光を照射して得られる赤外光画像にはRを割り当て、1160nmの赤外光を照射して得られる赤外光画像にはGを割り当て、1300nmの赤外光を照射して得られる赤外光画像にはBを割り当てることによって生成された画像である。そして、撮像システム1は、強調画像(図33(a))を疑似カラー画像(図33(b))に重畳し、重畳画像(図33(c)参照)を生成する。 (Ii) FIG. 33 is a photograph showing a highlight image of a lymph node in a sample (for example, the mesentery + lymph node to be observed as an example), a pseudo color image of the sample, and a superimposed image thereof according to this embodiment. It is. First, when generating an enhanced image of a lymph node (containing a large amount of water) contained in a sample (mesenteric membrane), infrared light of an arbitrary wavelength is irradiated to the sample surface using, for example, the imaging system 1. In the present embodiment, for example, the imaging system 1 irradiates the sample with infrared light with a wavelength of 1070 nm and infrared light with a wavelength of 1450 nm at different timings, and applies infrared light to each wavelength to the sample. Acquire the corresponding infrared light image. Then, the imaging system 1 generates an enhanced image by dividing the pixel value of the 1070 nm infrared light image by the pixel value of the 1450 nm infrared light image for each pixel of the infrared light image corresponding to each wavelength. To do. The enhanced image obtained in this way is shown in FIG. On the other hand, a pseudo color image of the generated sample (mesenteric + lymph node) generated using the above-mentioned method (see FIG. 4) is shown in FIG. 33 (b). The pseudo color image is, for example, assigned R to an infrared light image obtained by irradiating 1070 nm infrared light, and assigned G to an infrared light image obtained by irradiating infrared light of 1160 nm, It is an image generated by assigning B to an infrared light image obtained by irradiating infrared light of 1300 nm. Then, the imaging system 1 superimposes the enhanced image (FIG. 33 (a)) on the pseudo color image (FIG. 33 (b)) to generate a superimposed image (see FIG. 33 (c)).

(iii)以上のように、強調画像を重畳する対象のサンプル画像を可視光画像ではなく、疑似カラー画像を用いて重畳画像を生成している。疑似カラー画像と強調画像とは、同一の赤外光カメラを用いて生成しているため、強調画像の重畳対象を可視光画像とする場合とは異なり、画像取得の際の撮像軸(光軸)を同一とすることができるため、取得画像の位置ずれを補正する必要がない。また、赤外光カメラとは別途可視光カメラを用意する必要もなくなる。これにより、システムのコストを低減することができる。 (Iii) As described above, the superimposed image is generated using the pseudo color image instead of the visible light image for the sample image to be superimposed on the emphasized image. Since the pseudo color image and the enhanced image are generated using the same infrared light camera, the imaging axis (optical axis) at the time of image acquisition is different from the case where the enhancement image is superimposed on the visible light image. ) Can be the same, it is not necessary to correct the misalignment of the acquired image. Further, it becomes unnecessary to prepare a visible light camera separately from the infrared light camera. This can reduce the cost of the system.

<その他の実施形態>
(i)赤外光カメラでサンプルを撮像すると、取得した画像データに基づいてサンプルにおける特徴的な画像(例えば、病変部を特定する強調画像など)を生成することができる。しかし、このような特徴的な画像はスペクトルデータ(輝度値)で構成されるため、可視光画像のようなカラー画像ではない。一方、例えば、カラー画像をモニタに表示したい場合、従来は、赤外光カメラとは別に可視光カメラを設け、赤外光カメラで取得したデータから生成した特徴的な画像を可視光カメラで取得した可視光カラー画像に重畳して表示していた。しかし、この場合、可視光カラー画像と特徴的な画像とを重畳するときに位置合わせが必要であったり、位置合わせを不要とするために可視光カメラと赤外光カメラとの撮像軸(光軸)を一致させる光学系を設けなければならなかったりと、撮像システムにさらなる工夫が必要となってくる。このような工夫は撮像システムの製造コストアップにつながってしまう。
<Other Embodiments>
(I) When a sample is imaged by an infrared camera, a characteristic image (for example, an enhanced image for identifying a lesion) can be generated based on the acquired image data. However, such a characteristic image is composed of spectrum data (luminance value), and is not a color image such as a visible light image. On the other hand, for example, when displaying a color image on a monitor, conventionally, a visible light camera is provided separately from the infrared light camera, and a characteristic image generated from data acquired by the infrared light camera is acquired by the visible light camera The image was superimposed on the visible color image. However, in this case, alignment is necessary when superimposing a visible light color image and a characteristic image, or to eliminate the need for alignment, the imaging axes of the visible light camera and the infrared light camera (light If an optical system for aligning the axes) must be provided, further improvements are required for the imaging system. Such a device leads to an increase in the manufacturing cost of the imaging system.

そこで、本実施形態では、赤外光カメラで取得した画像データを用いて、サンプルの特徴的な画像とサンプルの疑似カラー画像とを生成して両者を重畳し、合成画像を生成することにより、赤外光カメラとは別に可視光カメラを設けることの不都合を解消している。   Therefore, in the present embodiment, by using the image data acquired by the infrared light camera, a characteristic image of the sample and a pseudo color image of the sample are generated and superimposed to generate a composite image, The disadvantages of providing a visible light camera separately from the infrared light camera are eliminated.

上述の各実施形態では、1つの撮像システム(手術支援システム)1において、赤外光照射処理から重畳画像表示処理まで全ての処理が実行されているが、例えば、撮像システム1の機能の少なくとも一部を別の装置(撮像装置)で実行するように構成しても良い。例えば、それぞれ異なる波長値を有する複数の赤外光をサンプルに照射し、波長値に対応して複数の測定結果を取得する光検出部と、複数の測定結果のそれぞれに異なる色情報を割り当てて、サンプルの疑似カラー画像を生成する制御部と、を撮像装置として構成することができる。このような構成を採ることにより、サンプル(例えば、生体において手術野として露出されている部位)におけるカラー画像をスペクトルデータから疑似的に生成することができ、それにサンプルの特徴的な画像(例えば、スペクトルデータから生成された強調画像)を重畳して表示装置の画面上に表示することができるようになる。このため、安価に撮像装置を構成することができると共に、オペレータ(例えば、医師など)は、疑似カラー画像により、まるで可視光カラー画像を確認するかのように、手術を実施することができるようになる。   In each of the above-described embodiments, all processing from infrared light irradiation processing to superimposed image display processing is performed in one imaging system (surgery support system) 1. For example, at least one of the functions of the imaging system 1 is performed. The unit may be configured to be executed by another device (imaging device). For example, a plurality of infrared light beams having different wavelength values are irradiated to the sample, and different color information is allocated to each of the plurality of measurement results and a light detection unit that acquires a plurality of measurement results corresponding to the wavelength values. The controller configured to generate a pseudo color image of a sample can be configured as an imaging device. By adopting such a configuration, a color image of a sample (for example, a portion exposed as a surgical field in a living body) can be artificially generated from spectral data, and a characteristic image of the sample (for example, It becomes possible to superimpose and display an enhanced image generated from spectral data on the screen of the display device. Therefore, the imaging apparatus can be configured at low cost, and an operator (for example, a doctor or the like) can perform an operation as if a visible color image is confirmed by a pseudo color image. become.

本実施形態では、光検出部(撮像部)が、複数種類の波長の赤外光(互いに波長が異なる、複数種類の単波長の赤外光あるいは所定の波長帯域を有する赤外光)をサンプルに照射して得られる複数の測定結果(複数の検出結果)を取得し(例えば、前者の場合、光検出部は単波長赤外光カメラで構成され、後者の場合、光検出部はハイパースペクトルカメラで構成される)、制御部が、複数の測定結果(例、画素ごとの輝度値)から、疑似カラー画像を生成するようにしてもよい。例えば、ハイパースペクトルカメラを用いる場合には、複数の測定結果に基づき、上記波長帯域における複数の波長値(例えば、3つの波長値)に対応するスペクトルデータを用いて疑似カラー画像が生成される。そして、複数の特徴的な画像(サンプルの強調画像)を生成する場合、制御部は、疑似カラー画像上に当該複数の強調画像を切り替えながら重畳して表示したり、当該複数の強調画像の平均を取った画像を疑似カラー画像上に重畳して表示したりするようにしてもよい。このようにすることにより、サンプルの疑似カラー画像を生成し、その疑似カラー画像に強調画像が重畳された合成画像を、画像の位置合わせなしに生成することができるので、画像の合成処理が容易であるとともに、撮像装置における光学系の構成も簡素化することが可能となる。よって、撮像装置の製造コストを廉価にすることが可能となる。   In the present embodiment, the light detection unit (imaging unit) samples infrared light of a plurality of types of wavelengths (a plurality of types of single-wavelength infrared light having different wavelengths or an infrared light having a predetermined wavelength band). To obtain a plurality of measurement results (a plurality of detection results) obtained by irradiating the light (for example, in the case of the former, the light detection unit is constituted by a single wavelength infrared light camera; The control unit may be configured to generate a pseudo color image from a plurality of measurement results (eg, luminance values for each pixel). For example, in the case of using a hyperspectral camera, a pseudo color image is generated using spectral data corresponding to a plurality of wavelength values (for example, three wavelength values) in the wavelength band based on a plurality of measurement results. Then, in the case of generating a plurality of characteristic images (emphasized images of samples), the control unit superimposes and displays the plurality of emphasized images on the pseudo color image while switching them, or averages the plurality of emphasized images The captured image may be displayed superimposed on the pseudo color image. By doing this, it is possible to generate a pseudo color image of the sample and to generate a composite image in which the enhanced image is superimposed on the pseudo color image without alignment of the image, so the image composition processing is easy. In addition, the configuration of the optical system in the imaging apparatus can be simplified. Therefore, the manufacturing cost of the imaging device can be reduced.

本実施形態では、疑似カラー画像を生成する場合、制御部は、互いに波長が異なる複数の赤外光(例、3以上の赤外光、第1波長から第3波長の赤外光)をサンプルに照射して得られた複数の測定結果に、異なる色情報(例えば、RGBの色空間における各色情報)をそれぞれ割り当てる。この際、制御部は、サンプルの観察対象(例、サンプルの特定部位(観察対象)、又はその部位に対応する画素)における複数の測定結果(例、3つ以上の輝度値)のうち、相対的に一番高い輝度値(光強度)を有する第1測定結果(例、反射率が大きい領域(例、画素)、第1波長の赤外光による輝度値)に赤系統の色情報(例えば、R値)を割り当て、当該第1測定結果以外の測定結果(例、第2測定結果、第3測定結果)に、赤系統以外の色情報(例えば、G値やB値)を割り当てて、それらの割り当てた結果(例、画像、輝度値データ)を位置(観察対象)毎(例、画素ごと)に合成することにより、サンプルの疑似カラー画像を生成する。R値を一番高い輝度を示す測定結果に割り当てることにより、自然な色味を出すことができ、サンプルの可視光画像(肉眼像)に非常に近い疑似カラー画像を生成することができるようになる。なお、上記のような色調の割り当てにおいて、制御部は、割り当てられるR値(又はG値やB値)を赤の色調の範囲内において調整できる。   In the present embodiment, when generating a pseudo color image, the control unit samples a plurality of infrared light (for example, three or more infrared light and infrared light of first to third wavelengths) having different wavelengths. Different color information (for example, each color information in the RGB color space) is assigned to a plurality of measurement results obtained by irradiating the light source. At this time, the control unit is a relative unit among a plurality of measurement results (for example, three or more luminance values) in an observation target of the sample (for example, a specific portion of the sample (observation target) or a pixel corresponding to the portion). Color information (for example, red color information (for example, an area with a large reflectance (for example, a pixel), a luminance value by infrared light of the first wavelength) having the highest luminance value (light intensity) , R value), and color information (for example, G value or B value) other than red system is allocated to measurement results other than the first measurement result (for example, second measurement result, third measurement result), A pseudo color image of a sample is generated by synthesizing the result (for example, image, luminance value data) assigned to each position (observation target) for each position (for example, each pixel). By assigning the R value to the measurement result showing the highest luminance, natural color can be obtained, and a pseudo color image very close to the visible light image (a macroscopic image) of the sample can be generated. Become. In the color tone assignment as described above, the control unit can adjust the assigned R value (or G value or B value) within the range of the red color tone.

サンプルに照射される赤外光の波長の組み合わせは、例えば、記憶部に予め格納され、該当する組み合わせが適宜記憶部から読み出されて使用される。制御部は、当該波長の組み合わせに基づいて、光源から対応する波長の赤外光(例えば、単波長の赤外光を検出する撮像デバイス(赤外光カメラ)を用いる場合)、あるいは対応する波長を含む波長帯域を有する赤外光(例えば、ハイパースペクトルカメラを用いる場合)が出射されるように光源を制御する。なお、波長の組み合わせは、例えば、サンプルの種類(疑似カラー画像を生成する対象の臓器の種類)によって異なっている。
疑似カラー画像を生成する際に、色情報として、RGB空間の色情報を用いる場合、制御部は、波長値に対応した複数の測定結果のそれぞれにおいて、対応する位置における画素の輝度値に応じて、RGBの混合割合を決定し、各画素の色を決定する。このようにすることにより、疑似カラー画像における各画素の色を肉眼像における各画素の色に近づけることができるようになる。
For example, the combination of the wavelengths of the infrared light irradiated to the sample is stored in advance in the storage unit, and the corresponding combination is appropriately read from the storage unit and used. The control unit is configured to use infrared light of the corresponding wavelength from the light source (for example, when using an imaging device (infrared light camera) for detecting infrared light of a single wavelength) or the corresponding wavelength based on the combination of the wavelengths. The light source is controlled so that infrared light (for example, when using a hyperspectral camera) having a wavelength band including. Note that the combination of wavelengths differs depending on, for example, the type of sample (the type of target organ for which a pseudo color image is to be generated).
When color information in RGB space is used as color information when generating a pseudo color image, the control unit controls the luminance value of the pixel at the corresponding position in each of the plurality of measurement results corresponding to the wavelength value. , RGB mixing ratio is determined, and the color of each pixel is determined. By doing so, the color of each pixel in the pseudo color image can be brought close to the color of each pixel in the naked eye image.

本実施形態において、上述のTYPE1からは、R値を割り当てる測定結果を取得するための波長値が1031nmから1130nmの中から選択され、G値およびB値を割り当てる測定結果を取得するための波長値が940nmから1048nmの中から選択されると好ましいことが分かる。ただし、R値を割り当てる測定結果を取得するための波長は、G値およびB値を割り当てる測定結果を取得するための波長よりも長いことが条件となる。一方、TYPE2からは、R値を割り当てる測定結果を取得するための波長値が900nmから1167nmの中から選択され、G値およびB値を割り当てる測定結果を取得するための波長値が1148nmから1393nmの中から選択されると好ましいことが分かる。ただし、R値を割り当てる測定結果を取得するための波長は、G値およびB値を割り当てる測定結果を取得するための波長よりも短いことが条件となる。   In the present embodiment, from TYPE 1 above, the wavelength value for acquiring the measurement result to which the R value is allocated is selected from 1031 nm to 1130 nm, and the wavelength value for acquiring the measurement result to which the G value and B value are allocated. Is preferably selected from 940 nm to 1048 nm. However, it is a condition that the wavelength for obtaining the measurement result to which the R value is assigned is longer than the wavelength for obtaining the measurement result to which the G value and the B value are assigned. On the other hand, from TYPE 2, the wavelength value for acquiring the measurement result to which R value is assigned is selected from 900 nm to 1167 nm, and the wavelength value for acquiring the measurement result to assign G value and B value is 1148 nm to 1393 nm. It turns out that it is preferable to select from the inside. However, it is a condition that the wavelength for acquiring the measurement result to which the R value is assigned is shorter than the wavelength for acquiring the measurement result to which the G value and the B value are assigned.

本実施形態では、赤外光をサンプルに照射し、サンプルからの放射してきた光(反射光+散乱光)のうち撮像部で検出する赤外光の波長の組み合わせが記憶部から読み出されるようにしているが、この形態に限定されるわけではない。例えば、患者の身体(手術箇所)を切開してみて、その特性に合う波長の組み合わせを選択するようにしてもよい。例えば、ハイパースペクトルカメラなどで脂肪組織や脂肪組織以外の部位を撮像し、それら特性を取得する。そして、制御部が上述のTYPE1あるいはTYPE2で説明した波長決定の演算を実行するようにしてもよい。また、患者の身体を切開してみて、例えば、当該患者の脂肪組織の色をオペレータ(医師など)が目視でチェックし、見た目の印象が肉眼像に近い色を疑似化カラーで表現できる組み合わせを予め用意された組み合わせの中から選択して用いることができるようにしてもよい。   In this embodiment, the sample is irradiated with infrared light, and the combination of the wavelengths of infrared light detected by the imaging unit among the light (reflected light and scattered light) emitted from the sample is read out from the storage unit. However, the present invention is not limited to this form. For example, the patient's body (surgery site) may be incised and a combination of wavelengths matching the characteristics may be selected. For example, a region other than fat tissue or fat tissue is imaged with a hyperspectral camera or the like to acquire those characteristics. Then, the control unit may execute the wavelength determination operation described in TYPE 1 or TYPE 2 described above. In addition, when the patient's body is incised, for example, an operator (such as a doctor) visually checks the color of the patient's fat tissue, and a combination which can express a color close to the macroscopic image with a simulated impression. It may be made to be able to select and use among combinations prepared in advance.

(iii)本実施形態の機能は、ソフトウェアのプログラムコードによっても実現することが可能である。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本実施形態を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、CD−ROM、DVD−ROM、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどが用いられる。 (Iii) The functions of the present embodiment can also be realized by program code of software. In this case, a storage medium storing the program code is provided to the system or apparatus, and a computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus reads the program code stored in the storage medium. In this case, the program code itself read out from the storage medium implements the functions of the above-described embodiments, and the program code itself and the storage medium storing the same constitute the present embodiment. As a storage medium for supplying such program code, for example, a flexible disk, CD-ROM, DVD-ROM, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-R, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM Etc. are used.

また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS(オペレーティングシステム)などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのCPUなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現されるようにしてもよい。   Also, based on instructions of the program code, an operating system (OS) operating on the computer performs a part or all of the actual processing, and the processing of the above-described embodiment is realized by the processing. Also good. Furthermore, after the program code read out from the storage medium is written in the memory on the computer, the CPU of the computer or the like performs part or all of the actual processing based on the instruction of the program code, and the processing The functions of the embodiments described above may be realized by

さらに、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はCD−RW、CD−R等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。   Furthermore, by distributing the program code of the software that realizes the functions of the embodiment via a network, it can be used as a storage means such as a hard disk or a memory of a system or device or a storage medium such as a CD-RW or CD-R. It may be stored, and the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus may read out and execute the program code stored in the storage means or the storage medium at the time of use.

ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できる。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した方法に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益である場合もある。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。   The processes and techniques described herein are not inherently related to any particular device, and can be implemented by any suitable combination of components. Furthermore, various types of general purpose devices may be used in accordance with the methods described herein. It may be beneficial to build a dedicated device to perform the method steps described herein. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, components in different embodiments may be combined as appropriate.

本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び/又はコンポーネントは、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。   Other implementations of the present invention will become apparent to those skilled in the art from consideration of the specification and embodiments of the invention disclosed herein. Various aspects and / or components of the described embodiments can be used alone or in any combination.

1 撮像システム
10 制御装置
20 赤外光源部
21 赤外光源
22 赤外光源
30 撮像部
31 第1撮像デバイス
32 第2撮像デバイス
40 入力装置
50 表示装置
51 モニタ1
52 モニタ2
60 手術用無影灯
80 生体
101 制御部
1011 光照射制御部
1012 強調画像生成部
1013 画像生成部
1014 画像補正部
102 記憶部
1021 RGB割当用テーブル
Reference Signs List 1 imaging system 10 control device 20 infrared light source unit 21 infrared light source 22 infrared light source 30 imaging unit 31 first imaging device 32 second imaging device 40 input device 50 display device 51 monitor 1
52 Monitor 2
60 Operating shadow lamp 80 living body 101 control unit 1011 light irradiation control unit 1012 enhanced image generation unit 1013 image generation unit 1014 image correction unit 102 storage unit 1021 RGB allocation table

Claims (31)

波長が異なる複数の赤外光をサンプルに照射することによって前記波長に対応した複数の検出結果を取得する光検出部と、
前記複数の検出結果から得られる前記サンプルの観察対象におけるスペクトルに基づいて前記複数の検出結果のそれぞれに異なる色の色調を割り当てて、前記サンプルの疑似カラー画像を生成する制御部と、を備え、
前記制御部は、前記スペクトルに基づいて前記複数の検出結果に赤の色調を割り当てて、前記赤の色調を基準にして赤以外の色調を前記複数の検出結果に割り当てる、撮像装置。
A light detection unit that acquires a plurality of detection results corresponding to the wavelength by irradiating the sample with a plurality of infrared light having different wavelengths;
A controller configured to assign different color tones to each of the plurality of detection results based on the spectrum of the observation target of the sample obtained from the plurality of detection results, and generate a pseudo color image of the sample;
The image pickup apparatus, wherein the control unit assigns a red color tone to the plurality of detection results based on the spectrum, and assigns a color tone other than red to the plurality of detection results based on the red color tone.
請求項1において、
前記制御部は、前記スペクトルにおいて前記赤の色調が割り当てられる輝度値に対応する第1波長を基準にして、前記第1波長より短い波長の第2波長に対応する輝度値を用いて前記赤以外の色調のうち青の色調又は緑の色調に割り当てる、撮像装置。
In claim 1,
The control unit is configured to use a luminance value corresponding to a second wavelength shorter than the first wavelength with reference to a first wavelength corresponding to the luminance value to which the red color tone is assigned in the spectrum. An imaging device that assigns to a blue color tone or a green color tone among the color tones.
請求項1または2において、
前記制御部は、前記スペクトルにおいて前記赤の色調が割り当てられる輝度値に対応する第1波長を基準にして、前記第1波長より長い波長の第2波長に対応する輝度値を用いて前記赤以外の色調のうち青の色調又は緑の色調に割り当てる、撮像装置。
In claim 1 or 2,
The control unit uses a luminance value corresponding to a second wavelength of a wavelength longer than the first wavelength on the basis of a first wavelength corresponding to a luminance value to which the red color tone is assigned in the spectrum, except for the red color. An imaging device that assigns to a blue color tone or a green color tone among the color tones.
請求項1から3の何れか1項において、
前記観察対象は、胃、腎臓、腸間膜、肝臓、または膵臓を含む、撮像装置。
In any one of claims 1 to 3,
The imaging device, wherein the observation target includes a stomach, a kidney, a mesentery, a liver, or a pancreas.
請求項1から4の何れか1項において、
前記赤の色調を割り当てる前記検出結果を取得する際に照射される赤外光の波長は、前記観察対象の種類によって異なる波長範囲から選択される、撮像装置。
In any one of claims 1 to 4,
An imaging device, wherein a wavelength of infrared light irradiated when acquiring the detection result to which the red color tone is assigned is selected from a wavelength range which varies depending on a type of the observation object.
請求項5において、
前記赤の色調を割り当てる前記検出結果を取得する際に照射される赤外光の波長は、(i)前記観察対象が胃の場合、1030nmから1130nm、900nmから1160nm、(ii)前記観察対象が膵臓の場合、1030nmから1130nm、あるいは890nmから1170nm、(iii)前記観察対象が肝臓の場合、1020nmから1130nm、あるいは890nmから1170nm、(iv)前記観察対象が腸間膜の場合、1040nmから1130nm、あるいは890nmから1160nm、(v)前記観察対象が腎臓の場合、1030nmから1140nm、あるいは890nmから1170nm、の中から選択される、撮像装置。
In claim 5,
The wavelength of infrared light irradiated when acquiring the detection result to which the red color tone is assigned is (i) when the observation target is the stomach, 1030 nm to 1130 nm, 900 nm to 1160 nm, (ii) the observation target is In the case of pancreas, 1030 nm to 1130 nm, or 890 nm to 1170 nm, (iii) when the observation target is liver, 1020 nm to 1130 nm, or 890 nm to 1170 nm, (iv) when the observation target is mesentery, 1040 nm to 1130 nm, Alternatively, an imaging device selected from 890 nm to 1160 nm, and (v) 1030 nm to 1140 nm, or 890 nm to 1170 nm when the observation target is a kidney.
請求項1から6の何れか1項において、
前記制御部は、前記赤の色調を割り当てる検出結果の輝度値が前記赤以外の色調を割り当てる検出結果の輝度値よりも高くなるように、前記複数の検出結果に色の色調を割り当てることにより、前記疑似カラー画像を生成する、撮像装置。
In any one of claims 1 to 6,
The control unit allocates color tones to the plurality of detection results such that the luminance value of the detection result to which the red color tone is allocated is higher than the luminance value of the detection result to which the red color tone is allocated. An imaging device that generates the pseudo color image.
請求項1から7の何れか1項において、
前記制御部は、前記複数の検出結果に基づいて、前記サンプルの強調画像を生成し、当該強調画像を前記疑似カラー画像に重畳して前記サンプルの合成画像を生成する、撮像装置。
In any one of claims 1 to 7,
The control unit generates an enhanced image of the sample based on the plurality of detection results, and generates a composite image of the sample by superimposing the enhanced image on the pseudo color image.
請求項1から8の何れか1項において、
前記制御部は、前記疑似カラー画像を表示装置に表示させるための制御信号を生成し、出力する、撮像装置。
In any one of claims 1 to 8,
The imaging device, wherein the control unit generates and outputs a control signal for causing the display device to display the pseudo color image.
請求項1から9の何れか1項において、
前記制御部は、前記サンプルに赤外光を照射して前記複数の測定結果を取得する波長の組み合わせであって、前記サンプルの種類によって異なる波長の組み合わせを記憶部から読み出し、光源から当該波長の組み合わせに含まれる複数波長の赤外光をそれぞれ出射させ、入力される前記サンプルの種類に応答して、前記記憶部から、前記サンプルの種類に対応する前記波長の組み合わせを読み出す、撮像装置。
In any one of claims 1 to 9,
The control unit is a combination of wavelengths for irradiating the sample with infrared light to obtain the plurality of measurement results, and reads out a combination of wavelengths different depending on the type of the sample from the storage unit, An imaging apparatus which emits infrared light of a plurality of wavelengths included in a combination and reads out a combination of the wavelengths corresponding to the type of the sample from the storage unit in response to the type of the input sample.
請求項10において、
前記光検出部は、少なくとも、可視光領域の光よりも赤外光領域の光に対して高い検出感度を有する撮像デバイスを含む、撮像装置。
In claim 10,
The light detection unit is an image pickup apparatus including an image pickup device having at least higher detection sensitivity with respect to light in an infrared light region than light in a visible light region.
請求項1から11の何れか1項において、
前記色調は、RGB空間の色で構成され、
前記制御部は、前記波長に対応した前記複数の検出結果のそれぞれにおいて、対応する位置における画素の輝度値に応じて、前記RGB空間の色の混合割合を決定し、各画素の色を決定し、前記疑似カラー画像を生成する、撮像装置。
In any one of claims 1 to 11,
The color tone is composed of colors in RGB space,
The control unit determines the color mixing ratio of the RGB space according to the luminance value of the pixel at the corresponding position in each of the plurality of detection results corresponding to the wavelength, and determines the color of each pixel. An imaging device that generates the pseudo color image;
請求項1から12の何れか1項において、
前記赤外光の波長値のうち、前記赤の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長が1030nmから1140nmの中から選択され、前記赤以外の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長が930nmから1050nmの中から選択され、
前記赤の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長は、前記赤以外の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長よりも長い、撮像装置。
In any one of claims 1 to 12,
Among the wavelength values of the infrared light, a wavelength for acquiring the detection result for assigning the red color tone is selected from 1030 nm to 1140 nm, and a wavelength for acquiring the detection result for assigning the color tone other than red is Selected from 930 nm to 1050 nm,
An imaging device, wherein a wavelength for acquiring a detection result to which the red color tone is allocated is longer than a wavelength for acquiring a detection result to which the color tone other than the red color is allocated.
請求項1から13の何れか1項において、
前記赤外光の波長値のうち、前記赤の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長が890nmから1170nmの中から選択され、前記赤以外の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長が1140nmから1400nmの中から選択され、
前記赤の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長は、前記赤以外の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長よりも短い、撮像装置。
In any one of claims 1 to 13,
Of the wavelength values of the infrared light, a wavelength for acquiring a detection result for assigning the red color tone is selected from 890 nm to 1170 nm, and a wavelength for acquiring the detection result for assigning a color tone other than red is Selected from 1140 nm to 1400 nm,
An imaging device, wherein a wavelength for acquiring a detection result to which the red color tone is allocated is shorter than a wavelength for acquiring a detection result to which the color tone other than the red color is allocated.
請求項1から14の何れか1項において、
前記光検出部は、撮像対象のスペクトル値を取得するハイパースペクトルカメラを含み、所定の波長帯域を有する赤外光を前記サンプルに照射して得られる検出結果を、前記ハイパースペクトルカメラによって取得し、
前記制御部は、前記所定の波長帯域における検出結果の少なくとも一部を用いて前記サンプルの強調画像を生成し、前記所定の波長帯域における前記検出結果のうち、前記色調を割り当てる波長に対応する検出結果を用いて前記疑似カラー画像を生成する、撮像装置。
In any one of claims 1 to 14,
The light detection unit includes a hyperspectral camera that acquires a spectral value of an imaging target, and obtains a detection result obtained by irradiating the sample with infrared light having a predetermined wavelength band by the hyperspectral camera,
The control unit generates an enhanced image of the sample using at least a part of the detection result in the predetermined wavelength band, and detects the wavelength corresponding to the wavelength to which the color tone is assigned among the detection results in the predetermined wavelength band. An imaging apparatus that generates the pseudo color image using a result.
請求項1から15の何れか1項の撮像装置と、
少なくとも前記疑似カラー画像を表示する表示装置と、
を備える、撮像システム。
An imaging device according to any one of claims 1 to 15,
A display device for displaying at least the pseudo color image;
An imaging system comprising:
光検出部が、波長が異なる複数の赤外光をサンプルに照射することによって前記波長に対応した複数の検出結果を取得することと、
制御部が、前記複数の検出結果から得られる前記サンプルの観察対象におけるスペクトルに基づいて前記複数の検出結果の赤の色調を割り当てて、前記赤の色調を基準にして赤以外の色調を前記複数の検出結果に割り当てることにより、前記サンプルの疑似カラー画像を生成することと、
を含む、撮像方法。
Obtaining a plurality of detection results corresponding to the wavelengths by irradiating the sample with a plurality of infrared lights having different wavelengths;
The control unit assigns red tones of the plurality of detection results based on the spectrum of the observation target of the sample obtained from the plurality of detection results, and the plurality of tones other than red with the red tone as a reference Generating a pseudo color image of the sample by assigning to the detection result of
Imaging methods, including:
請求項17において、
前記制御部は、前記スペクトルにおいて前記赤の色調が割り当てられる輝度値に対応する第1波長を基準にして、前記第1波長より短い波長の第2波長に対応する輝度値を用いて前記赤以外の色調のうち青の色調又は緑の色調に割り当てる、撮像方法。
In claim 17,
The control unit uses a luminance value corresponding to a second wavelength shorter than the first wavelength with reference to a first wavelength corresponding to a luminance value to which the red color tone is assigned in the spectrum, and uses a luminance value other than red. An imaging method which is assigned to a blue tone or a green tone among the tones of.
請求項17または18において、
前記制御部は、前記スペクトルにおいて前記赤の色調が割り当てられる輝度値に対応する第1波長を基準にして、前記第1波長より長い波長の第2波長に対応する輝度値を用いて前記赤以外の色調のうち青の色調又は緑の色調に割り当てる、撮像方法。
In claim 17 or 18,
The control unit uses a luminance value corresponding to a second wavelength of a wavelength longer than the first wavelength on the basis of a first wavelength corresponding to a luminance value to which the red color tone is assigned in the spectrum, except for the red color. An imaging method which is assigned to a blue tone or a green tone among the tones of.
請求項17から19の何れか1項において、
前記観察対象は、胃、腎臓、腸間膜、肝臓、または膵臓を含む、撮像方法。
In any one of claims 17-19,
The imaging method, wherein the observation target includes a stomach, a kidney, a mesentery, a liver, or a pancreas.
請求項17から20の何れか1項において、
前記赤の色調を割り当てる前記検出結果を取得する際に照射される赤外光の波長は、前記観察対象の種類によって異なる波長範囲から選択される、撮像方法。
In any one of claims 17 to 20,
An imaging method, wherein a wavelength of infrared light emitted when acquiring the detection result to which the red color tone is assigned is selected from a wavelength range that varies depending on the type of the observation target.
請求項21において、
前記赤の色調を割り当てる前記検出結果を取得する際に照射される赤外光の波長は、(i)前記観察対象が胃の場合、1030nmから1130nm、890nmから1170nm、(ii)前記観察対象が膵臓の場合、1030nmから1130nm、あるいは8900nmから1170nm、(iii)前記観察対象が肝臓の場合、1020nmから1130nm、あるいは890nmから1170nm、(iv)前記観察対象が腸間膜の場合、1040nmから1130nm、あるいは890nmから1160nm、(v)前記観察対象が腎臓の場合、1030nmから1140nm、あるいは890nmから1170nm、の中から選択される、撮像方法。
In claim 21,
The wavelength of infrared light irradiated when acquiring the detection result to which the red color tone is assigned is (i) 1030 nm to 1130 nm, 890 nm to 1170 nm when the observation target is the stomach, and (ii) the observation target is In the case of pancreas, 1030 nm to 1130 nm, or 8900 nm to 1170 nm, (iii) when the observation target is liver, 1020 nm to 1130 nm, or 890 nm to 1170 nm, (iv) when the observation target is mesentery, 1040 nm to 1130 nm, Alternatively, the imaging method is selected from 890 nm to 1160 nm, and (v) 1030 nm to 1140 nm, or 890 nm to 1170 nm, when the observation target is a kidney.
請求項17から22の何れか1項において、
前記制御部は、前記赤の色調を割り当てる検出結果の輝度値が前記赤以外の色調を割り当てる検出結果の輝度値よりも高くなるように、前記複数の検出結果に色の色調を割り当てることにより、前記疑似カラー画像を生成する、撮像方法。
In any one of claims 17 to 22,
The control unit allocates color tones to the plurality of detection results such that the luminance value of the detection result to which the red color tone is allocated is higher than the luminance value of the detection result to which the red color tone is allocated. An imaging method for generating the pseudo color image;
請求項17から23の何れか1項において、
前記制御部は、前記複数の検出結果に基づいて、前記サンプルの強調画像を生成し、当該強調画像を前記疑似カラー画像に重畳して前記サンプルの合成画像を生成する、撮像方法。
In any one of claims 17 to 23,
The imaging method, wherein the control unit generates an enhanced image of the sample based on the plurality of detection results, and superimposes the enhanced image on the pseudo color image to generate a composite image of the sample.
請求項17から24の何れか1項において、
前記制御部は、前記疑似カラー画像を表示装置に表示させるための制御信号を生成し、出力する、撮像方法。
In any one of claims 17 to 24,
The imaging method, wherein the control unit generates and outputs a control signal for displaying the pseudo color image on a display device.
請求項17から25の何れか1項において、
前記制御部は、前記サンプルに赤外光を照射して前記複数の測定結果を取得する波長の組み合わせであって、前記サンプルの種類によって異なる波長の組み合わせを記憶部から読み出し、光源から当該波長の組み合わせに含まれる複数波長の赤外光をそれぞれ出射させ、入力される前記サンプルの種類に応答して、前記記憶部から、前記サンプルの種類に対応する前記波長の組み合わせを読み出す、撮像方法。
In any one of claims 17 to 25,
The control unit is a combination of wavelengths for irradiating the sample with infrared light to obtain the plurality of measurement results, and reads out a combination of wavelengths different depending on the type of the sample from the storage unit, An imaging method of emitting infrared light of a plurality of wavelengths included in the combination and reading out the combination of the wavelengths corresponding to the type of the sample from the storage unit in response to the type of the input sample.
請求項26において、
前記光検出部は、少なくとも、可視光領域の光よりも赤外光領域の光に対して高い検出感度を有する撮像デバイスを含む、撮像方法。
In claim 26,
The imaging method includes an imaging device having at least a detection sensitivity with respect to light in an infrared light region than light in a visible light region.
請求項17から27の何れか1項において、
前記色調は、RGB空間の色で構成され、
前記制御部は、前記波長に対応した前記複数の検出結果のそれぞれにおいて、対応する位置における画素の輝度値に応じて、前記RGB空間の色の混合割合を決定し、各画素の色を決定し、前記疑似カラー画像を生成する、撮像方法。
In any one of claims 17 to 27,
The color tone is composed of colors in RGB space,
The control unit determines the color mixing ratio of the RGB space according to the luminance value of the pixel at the corresponding position in each of the plurality of detection results corresponding to the wavelength, and determines the color of each pixel. An imaging method for generating the pseudo color image.
請求項17から28の何れか1項において、
前記赤外光の波長値のうち、前記赤の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長が1030nmから1140nmの中から選択され、前記赤以外の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長が930nmから1050nmの中から選択され、
前記赤の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長は、前記赤以外の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長よりも長い、撮像方法。
In any one of claims 17 to 28,
Among the wavelength values of the infrared light, a wavelength for acquiring the detection result for assigning the red color tone is selected from 1030 nm to 1140 nm, and a wavelength for acquiring the detection result for assigning the color tone other than red is Selected from 930 nm to 1050 nm,
The imaging method, wherein the wavelength for acquiring the detection result to which the red color tone is allocated is longer than the wavelength for acquiring the detection result to which the color tone other than the red color is allocated.
請求項17から28の何れか1項において、
前記赤外光の波長値のうち、前記赤の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長が890nmから1170nmの中から選択され、前記赤以外の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長が1140nmから1400nmの中から選択され、
前記赤の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長は、前記赤以外の色調を割り当てる検出結果を取得するための波長よりも短い、撮像方法。
In any one of claims 17 to 28,
Of the wavelength values of the infrared light, a wavelength for acquiring a detection result for assigning the red color tone is selected from 890 nm to 1170 nm, and a wavelength for acquiring the detection result for assigning a color tone other than red is Selected from 1140 nm to 1400 nm,
An imaging method, wherein a wavelength for acquiring a detection result to which the red color tone is allocated is shorter than a wavelength for acquiring a detection result to which the color tone other than the red color is allocated.
請求項17から30の何れか1項において、
前記光検出部は、撮像対象のスペクトル値を取得するハイパースペクトルカメラを含み、所定の波長帯域を有する赤外光を前記サンプルに照射して得られる検出結果を、前記ハイパースペクトルカメラによって取得し、
前記制御部は、前記所定の波長帯域における検出結果の少なくとも一部を用いて前記サンプルの強調画像を生成し、前記所定の波長帯域における前記検出結果のうち、前記色調を割り当てる波長に対応する検出結果を用いて前記疑似カラー画像を生成する、撮像方法。
In any one of claims 17 to 30,
The light detection unit includes a hyperspectral camera that acquires a spectral value of an imaging target, and obtains a detection result obtained by irradiating the sample with infrared light having a predetermined wavelength band by the hyperspectral camera,
The control unit generates an enhanced image of the sample using at least a part of the detection result in the predetermined wavelength band, and detects the wavelength corresponding to the wavelength to which the color tone is assigned among the detection results in the predetermined wavelength band. An imaging method for generating the pseudo color image using a result.
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