JP5737899B2 - 診断システム - Google Patents

Description

本発明は、生体組織中の病変部である可能性が高い領域を示す指標値を生成する診断システムに関する。

近年、特許文献１に記載されているもののような、分光計としての機能を備えた電子内視鏡が提案されている。このような電子内視鏡によれば、胃や直腸等の消化器の粘膜等の生体組織の分光特性（光の吸収率の周波数ごとの分布）を得ることができる。物質の分光特性は、測定対象となる生体組織の表層近傍に含まれる物質の種類や濃度の情報を反映していることが知られており、分析化学の体系に属する学問分野として確立されている。その中で、複合成分よりなる物質の分光特性は、その複合物質を構成する要素物質の分光特性を重畳した情報であることも知られている。

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

特開２００７−１３５９８９号公報

上記のように、生体内の分光情報を入手することにより、その分光特性から、生体組織における病変部の存在を判定することが可能である。しかしながら、生体組織中のどの領域に病変部に起因する分光変化が存在するかを判断し、位置や範囲を特定する方法は提案されていない。

本発明は上記の問題を解決するためになされたものである。すなわち、本発明は、生体組織の病変部の領域を判断する際に有用な指標値を生成する診断システムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明の診断システムは、体腔内の所定の対象波長領域の分光画像を撮影して分光画像データを得る分光画像撮影手段と、分光画像データを取得して該分光画像データから病変部である可能性が高い領域を示す指標値を演算する画像処理手段と、指標値が表示されるモニタとを有し、該画像処理手段は、分光画像の各座標について、該対象波長領域の全ての分光画像の輝度値の累計値と特定の波長帯域の分光画像の輝度値の比率を、指標値として演算する。

上記のように、生体組織の病変部の分光特性は、特定の波長帯域の輝度値が健常部のものと比べて変化することが知られている。しかしながら、生体試料の反射角度を一定にすることは困難であり、分光画像データから得られるスペクトルは、照明光の試料への照射角度により、その全体的な光量レベルが変化することになる。そのため、本発明においては、まず、分光画像の画素の輝度値の累計値を求め、その値をもとに画素の輝度値を基準化する。特定画素の注目する波長帯域の分光強度と、該特定画素の輝度値の累積輝度値との比率を求め、照明光と試料の照射角度による輝度値のバラツキを補正する。この方法により得られた指標値は、特定波長の分光特性が波長領域全体に対して占める割合を示す。たとえば、この比率の大きい領域は、注目する波長領域の輝度成分が、大きい、すなわち、分光特性変化が他の領域より特徴的であることが示される。また、病変部に特徴的な分光変化が既知である場合は、病変部として注目すべき領域であることが示される。２次元領域の分光情報が利用可能な場合は、上記の処理を画素ごとに施し、範囲診断としての疾患情報を得ることが可能となる。

画像処理手段は、指標値をグラフ化した指標グラフをモニタに表示させる構成とすることが好ましい。

このような構成とすると、どの領域が病変部である可能性が高いといえるかを、指標グラフを参照することによって容易に判断できる。

また、画像処理手段は、分光画像データのうち、青色、緑色、赤色の波長帯域のものを合成してカラー画像データを生成し、モニタには、カラー画像データと指標グラフとが並べられて表示される構成とすることも可能である。

このような構成とすると、分光画像撮影手段によって撮影された生体組織のカラー画像と指標グラフとの比較により、どの領域が病変部である可能性が高いといえるかをより容易に判断可能となる。

ここで注目する、特定の波長帯域は、ヘモグロビンの吸収波長帯域である５５０ｎｍ〜５９０ｎｍよりも最大値が小さい波長帯域である構成とすることが好ましい。特定の波長帯域は、例えば、４８０〜５２０ｎｍである。

以上のように、本発明によれば、生体組織中の病変の存在領域を判断する際に有用な指標値を得ることが可能となる。

図１は、本発明の実施の形態の診断システムのブロック図である。 図２（ａ）は、胃粘膜の健常部のスペクトルの例を示したグラフであり、図２（ｂ）は、胃粘膜の病変部のスペクトルの例を示したグラフである。 図３は、図２のスペクトルに対して基準化処理を行った後のスペクトルの例を示したグラフである。 図４は、本発明の実施の形態の診断システムの分光画像処理ユニットによって実行される、指標グラフの表示を行うためのルーチンのフローチャートである。 図５は、実施例における指標グラフの一例である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の診断システム１のブロック図である。本実施形態の診断システム１は、胃や腸等の消化器の疾患を診断する際に医師によって参照される指標画像を生成するものである。診断システム１は、電子内視鏡１００と、電子内視鏡用プロセッサ２００と、画像表示装置３００と、を有する。また、電子内視鏡用プロセッサ２００には、光源部４００と、画像処理部５００が内蔵されている。

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

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

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

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

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

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

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

画像処理部５００は、分光フィルタ４１０によって生成される複数の分光画像を処理して、後述するようにカラー画像又は病変部の位置を示す指標グラフ等の画像を生成する機能を有する。そして、画像処理部５００は、処理された分光画像を画像表示装置３００に表示させる。

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

前述のように、本実施形態の画像処理部５００は、波長の異なる複数枚の分光画像を用いて、病変部である可能性が高い領域の位置を示す指標グラフを生成する機能を有する。この指標グラフ生成機能について、以下に説明する。

まず、本実施形態の画像処理部５００によって生成される指標グラフの元となる指標値について説明する。図２は、胃粘膜の画像中の複数の画素のスペクトルを示すグラフである。なお、図２（ａ）は、胃粘膜の健常部に対応する画素のスペクトルを示したものであり、図２（ｂ）は、胃粘膜の病変部に対応する画素のスペクトルを示したものである。図２に示されるように、胃粘膜画像のスペクトルは、健常部であるか病変部であるかに拘わらず、波長６００〜７００ｎｍに大きなピーク（第１のピーク）を有し、且つ、波長５００ｎｍを中心に小さなピーク（第２のピーク）を有するものとなっている。

図２に示されるように、健常部分及び病変部の各画素のスペクトルは、大凡似たような特性であることが確認されているが、２次元に分布する複数の地点で計測を実施した場合には、照明光と被写体の角度や、電子内視鏡１００の挿入管先端部１１１（図１）からの距離の違いにより、計測に有効な光量は地点ごとに異なる。この光量差の影響を補正するため、図２に示される各スペクトルを輝度値に関わらず、波長ごとの相対強度の情報に置き換え、比較検討するために基準化処理を行っている。なお、この基準化処理は、下記の手順により行われる。なお、以下に説明する基準化処理は、標本となる複数の画素のうち、最大輝度が最も大きくなるような画素を基準として、他の画素を基準化する際の係数を求めるものである。

まず、胃の粘膜の画像中の各画素のスペクトルをＯ_ｎ（λ_ｉ）とする。ここで、ｎは標本番号であり、ここでは、２次元的各地点の分光強度を示す。なお、上記各画素は、健常部の画素と病変部の画素とが混在したものである。また、λ_ｉは、スペクトルにおける中心波長であり、λ_１＝４００ｎｍ、λ_２＝４０５ｎｍ、・・・、λ_８１＝８００ｎｍのいずれかの値をとる。まず、Ｏ_ｎ（λ）の最大値が最も大きくなる標本Ｎを探す。次いで、ｎ≠ＮのＯ_ｎ（λ）に対して、下記の数１を満たす定数Ｋｎを求める。

ここでＫは、各地点の光量差を計算して最適化される係数群を示す。なお、ここでの計算は、物質の化学的濃度を反映するために、対数表示としたが、通常の反射強度での計算も適応可能である。

以上の手順で、図２に示されるスペクトルを基準化して得られるスペクトルを図３に示す。図３の実線は、胃粘膜の健常部に対応する画素のスペクトルを基準化して示したものであり、点線は、胃粘膜の病変部に対応する画素のスペクトルを基準化して示したものである。図３に示されるように、基準化後は、第１のピークについては画素ごとの差が殆ど無くなる一方、第２のピークについては、健常部の画素の方が、病変部の画素よりも、レベルが明らかに高いことが分かる。また、第１のピークと第２のピークとの間の谷間（波長５５０ｎｍ近傍）のレベルもまた、健常部の画素の方が病変部の画素よりも高いことが分かる。すなわち、波長４８０〜５９０ｎｍの帯域において、健常部の画素の方が病変部の画素よりも大きくなっていることが分かる。すなわち、４８０〜５９０ｎｍを中心とする帯域の分光学的レベル差を、２次元的に抽出しうることが分かる。

ここで、波長５５０〜５９０ｎｍの帯域は、ヘモグロビンの吸収波長帯域であることが知られている。換言すれば、波長５５０〜５９０ｎｍの帯域においてレベルが低い場合は、単に血管の密度が大きい部位である可能性が高く、血液由来の情報を追跡している可能性が高い。そこで、本実施形態においては、上記のヘモグロビンの吸収波長帯域よりも波長の最大値が小さい帯域、例えば波長５００ｎｍ近傍（４８０〜５２０ｎｍ等）の帯域を、病変部を示す新たなマーカとして利用している。すなわち、波長４８０〜５２０ｎｍの帯域とヘモグロビンの吸収波長帯域のそれぞれ独立する２つの情報を用い、より詳細で確度の高い診断支援情報を提供しているといえる。

すなわち、本実施形態の診断システム１は、４８０〜５２０ｎｍを中心とする波長帯域のレベルを、病変部を示すマーカとして利用し、病変部である可能性が高い領域の位置を示す指標グラフを生成している。そして、これによって、あらゆる疾患部分の特徴変化が含まれる分光特性情報において、その情報に基づいた診断支援情報の提供ができることとなる。

しかしながら、上記の基準化処理は、演算処理が重く、内視鏡観察を行いながら基準化処理を行って、実時間の動画として指標値を表示することは難しかった。そのため、本実施形態においては、基準化処理を簡略化して、極めて短い時間で指標値を得る構成としている。

図２に示されるように、内視鏡画像の各画素の輝度値の平均値に関する寄与は、第１のピーク周辺の成分が支配的であり、第２のピーク周辺の成分の寄与率は低い。そのため、分光画像から得られる内視鏡画像の各画素の輝度値の累計値に対する第２のピーク周辺の輝度値の比を各画素に対して演算することによって得られるデータは、上記の（各画素の輝度値をＫｎ乗する）基準化処理を行ったスペクトルの波長５００ｎｍ近傍の輝度値と同様、病変部である可能性が高い領域の位置を示す指標として機能する。本実施形態においては、各画素の輝度値の累計値を第２のピーク周辺の輝度値で割ったデータを病変部である可能性が高い領域の位置を示す指標として使用する。すなわち、分光画像に基づいて、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度値Ｏ_Ｉ（ｘ，ｙ，λ）から、数２に基づく演算を行って、座標（ｘ，ｙ）の指標値Ｏ_Ｏ（ｘ，ｙ）を求める。

なお、上記数２において、λ_ｉは、数１と同様、スペクトルにおける中心波長であり、λ_１＝４００ｎｍ、λ_２＝４０５ｎｍ、・・・、λ_８１＝８００ｎｍのいずれかの値をとる。ｍａ及びｍｂは、ｍａ≦ｍｂとなる自然数であり、波長帯域λ_ｍａ〜λ_ｍｂが第２のピーク周辺の波長帯域に含まれるよう、適宜選択される。また、ＭはＯ_Ｏ（ｘ，ｙ）が適切な範囲（例えば０から１の間）に収まるよう（すなわち、Ｏ_Ｏ（ｘ，ｙ）の最大値が適切な大きさとなるよう）適宜定められる係数である。上記のように、数２で得られるＯ_Ｏ（ｘ，ｙ）は内視鏡画像の各画素の輝度の累計値を第２のピーク周辺の輝度値で割った値であるため、数２によって得られたＯ_Ｏ（ｘ，ｙ）が大きい座標（ｘ，ｙ）は、病変部である可能性が高い領域であると推定される。

本実施形態の診断システム１による、指標グラフ生成のための手順について説明する。図４は、本実施形態の画像処理部５００によって実行される、指標グラフの生成及び画像表示装置３００への表示を行うためのルーチンのフローチャートである。本ルーチンは、画像処理部５００の電源投入時に実行される。

本ルーチンが開始すると、ステップＳ１が実行される。ステップＳ１では、画像処理部５００は、指標グラフを作成する際に輝度値の累計値（数２右辺の分子）と比較する波長帯域の下限λ_ｍａと上限λ_ｍｂの入力を促すメッセージを画像表示装置３００に表示させると共に、λ_ｍａ及びλ_ｍｂの入力を受け付ける。画像処理部５００の不図示の入力手段（キーボード等）によって、λ_ｍａ及びλ_ｍｂが入力されると、ステップＳ２に進む。

ステップＳ２では、画像処理部５００は、フィルタ制御部４００に分光画像を取得させるための制御信号を送る。フィルタ制御部４００は、この制御信号を受信すると、分光フィルタ４１０の回転角度を制御し、４００、４０５、４１０、・・・、８００ｎｍの狭帯域（帯域幅約５ｎｍ）の光を順次波長選択し、画像処理部５００は、各波長で得られる分光画像を撮影して一時記憶メモリ５２０に記録する。次いでステップＳ３に進む。

ステップＳ３では、ステップＳ２にて取得した分光画像のうち、中心波長が４３５ｎｍ、５４５ｎｍ、及び７００ｎｍとなる３枚の画像を取り出し、中心波長が４３５ｎｍの画像を青色プレーンに、中心波長が５４５ｎｍの画像を緑色プレーンに、中心波長が７００ｎｍの画像を赤色プレーンに記憶させた一枚のカラー画像データを生成する。このカラー画像データは、上記のように青色の波長である４３５ｎｍの分光画像、緑色の波長である５４５ｎｍの分光画像及び赤色の波長である７００ｎｍの分光画像から得られるものであり、通常観察の内視鏡画像と同等のカラー画像となる。そして、画像処理部５００は、生成されたカラー画像データをビデオメモリ５４０に送り画像表示装置３００のスクリーンの左側に表示させる。次いで、ステップＳ４に進む。

ステップＳ４では、ステップＳ２又はＳ３が実行されている間に、画像処理部５００の入力手段が操作されて、指標グラフの生成を指示するトリガ入力が発生したかどうかの確認が行われる。トリガ入力が発生していないのであれば（Ｓ４：ＮＯ）、ステップＳ２に進み、再度分光画像の取得が行われる。すなわち、トリガ入力が無い限り、分光画像から得られるカラー画像は、逐次更新されて画像表示装置３００に表示され続ける。一方、ステップＳ２からＳ３が実行されている間にトリガ入力が発生していた場合は（Ｓ４：ＹＥＳ）、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５では、ステップＳ１で入力されたλ_ｍａ及びλ_ｍｂ及びステップＳ２で取得した分光画像から、数２を用いて指標値を作成する。次いで、ステップＳ６に進む。

ステップＳ６では、ステップＳ５で作成された指標値をグラフ化した指標グラフを、画像表示装置３００のスクリーンの右側に表示させる。この結果、画像表示装置３００のスクリーンには内視鏡画像のカラー画像と指標グラフとが並べて配置されることになり、診断システム１の使用者は、カラー画像と指標グラフとを比較することにより、カラー画像中のどの領域が病変部であるのかを判断することができる。次いで、ステップＳ７に進む。

ステップＳ７では、画像処理部５００は、再度指標グラフを作成するかどうかを問い合わせるメッセージを画像表示装置３００に表示させると共に、入力手段からの入力を受け付ける。診断システム１の使用者が入力手段を操作して、指標グラフを再度作成することを選択した場合は（Ｓ７：ＹＥＳ）、ステップＳ１に戻る。一方、一定時間（例えば数秒）の間、指標グラフの再度の作成が指示されなかった場合は（Ｓ７：ＮＯ）、ステップＳ８に進む。

ステップＳ８では、画像処理部５００は、指標グラフの表示を終了させるかどうかを問い合わせるメッセージを画像表示装置３００に表示させると共に、入力手段からの入力を受け付ける。診断システム１の使用者が入力手段を操作して、指標グラフの表示を終了することを選択した場合は（Ｓ８：ＹＥＳ）、本ルーチンを終了する。一方、一定時間（例えば数秒）の間、指標グラフの表示が指示されなかった場合は（Ｓ８：ＮＯ）、ステップＳ７に進む。

以上のように、図４のフローチャートで示されるルーチンを画像処理部５００が実行することにより、病変部の位置を推定する際に参照される指標グラフが、画像表示装置３００に表示される。

上記のように、本実施形態においては、病変部のマーカとして機能する波長域（λ_ｍａ、λ_ｍｂ）を、診断システム１の使用者が手動で入力するようになっている。しかしながら、本発明は上記の構成に限定されるものではなく、病変部のマーカとして機能する波長域を固定値（例えば４８０ｎｍ〜５２０ｎｍ、或いは５００ｎｍ）とする構成としてもよい。

また、本実施形態においては、異なる波長の分光画像から各画素の輝度値の累計値と第２のピーク周辺の輝度値とを求め、病変部である可能性が高い領域の位置を示す指標として使用する構成としたが、本発明はこの構成に限定されるものではない。数２の分子（すなわち、各画素の輝度値の累計値）部分は、特定の波長の分光画像のデータを必要とするものではなく、一定のモノクロ画像用の輝度情報があれば演算が可能である。従って、各画素の輝度値の累計値を得る処理に代えて、例えば、分光フィルタ１４０を退避した上で、白色光による各画素の輝度値を求める構成としても良い。また、撮像素子１４１がその前面にカラーフィルタを有する場合には、通常のＲ（レッド）−Ｇ（グリーン）−Ｇ（グリーン）−Ｂ（ブルー）ベイヤー配列のフィルタに代えて、Ｒ（レッド）−ＧＹ（グレイ）−Ｇ（グリーン）−Ｂ（ブルー）のベイヤー配列されたカラーフィルタを配置し、分光フィルタ１４０を退避した上で、ＧＹ（グレイ）のフィルタで得られる輝度情報を用いてもよい。このような構成とすることにより、異なる波長の分光画像から各画素の輝度値の累計値を求める必要が無くなるため、数２の演算処理を容易且つ高速に行うことが可能となる。

本実施形態の診断システム１を用いた胃粘膜の診断の一例を以下に示す。図５は、内視鏡画像の分光画像を本実施形態の診断システム１にて処理することによって得られた指標値Ｏ_Ｏ（ｘ，ｙ）をマッピングした指標グラフである。指標値Ｏ_Ｏ（ｘ，ｙ）を得るに当って、λ_ｍａ及びλ_ｍｂは、５００ｎｍに設定されている。

図５に示されるように、本実施例においては、指標グラフは等高線図として示されており、指標値Ｏ_Ｏ（ｘ，ｙ）の高い（すなわち、病変部である可能性が高い）領域は、濃度が薄く（すなわち、白色に近い）且つ等高線図上高く位置している。このため、指標グラフから病変部の位置を推定可能である。

なお、本実施例では、指標グラフを等高線図として示したが、本発明は上記の構成に限定されるものではない。例えば、単に濃淡のみで病変部の位置を示す（すなわち、座標（ｘ，ｙ）の輝度がＯ_Ｏ（ｘ，ｙ）に比例するような図を指標グラフとする）、或いは、指標グラフを表示せず、画像表示装置３００に表示されるカラー画像において、Ｏ_Ｏ（ｘ，ｙ）の値が所定の閾値を超える領域に、枠等のマークを重畳する構成も又、本発明に含まれる。

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

Claims (5)

1. 所定波長領域を等間隔に分割した複数の波長帯域のそれぞれについて生体組織の分光画像を撮影して分光画像データを得る分光画像撮影手段と、
   前記分光画像データを取得し、該分光画像データから、病変部である可能性が高い領域を示す指標値を演算する画像処理手段と、
   前記指標値が表示されるモニタと、
   を有し、
   前記画像処理手段は、
   前記分光画像の各座標について、前記所定波長領域の全ての分光画像の輝度値の累計値と特定の波長帯域の分光画像の輝度値の比率を、前記指標値として演算し、
   前記分光画像データのうち、青色、緑色、赤色の波長帯域のものを合成してカラー画像データを生成する、
   診断システム。
2. 前記画像処理手段は、前記指標値をグラフ化した指標グラフを前記モニタに表示させることを特徴とする請求項１に記載の診断システム。
3. 前記モニタには、前記カラー画像データと前記指標グラフとが並べられて表示される
   ことを特徴とする請求項２に記載の診断システム。
4. 前記特定の波長帯域は、ヘモグロビンの吸収波長帯域である５５０ｎｍ〜５９０ｎｍよりも最大値が小さい波長帯域であることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の診断システム。
5. 前記特定の波長帯域は、４８０〜５２０ｎｍであることを特徴とする請求項４に記載の診断システム。