JP6533147B2 - プロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法 - Google Patents

プロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法 Download PDF

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Description

本発明は、観察対象の光散乱に関する特徴を画像化するプロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法に関する。
医療分野においては、光源装置、内視鏡、及びプロセッサ装置を備える内視鏡システムを用いて診断することが一般的になっている。特に、観察対象を自然に観察するだけでなく、照明光の波長を工夫したり、観察対象を撮影した画像に分光推定処理等の処理を施したりすることによって、血管や腺管構造等の特定の組織や構造を強調した画像を得る内視鏡システムが普及している。
また、特定の組織や構造を強調するのではなく、観察対象の光散乱特性を画像化することで、病変を発見できるようにした内視鏡システムも知られている（特許文献１）。特許文献１の内視鏡システムは、波長が４２０ｎｍ、４５０ｎｍ、及び４７０ｎｍの３つの青色波長帯域の画像を取得し、これらの画像を用いて観察対象の分光スペクトルを画素ごとに推定する。そして、推定した分光スペクトルから、観察対象の粒径の平均や標準偏差等の光散乱に関する特徴量を算出する。分光スペクトルを推定する際には、観察対象中の散乱粒子が波長と同程度のサイズであり、いわゆるミー散乱にしたがうことを仮定している。
特開２００４−２０２２１７号公報
上記のように、特許文献１の内視鏡システムは、３つの青色波長帯域の光を使用し、病変に内在する散乱粒子がミー散乱にしたがうことを前提として、光散乱に関する特徴量を算出している。このため、特許文献１の内視鏡システムが提供する画像で発見できる病変は、基本的に、内在する散乱粒子がミー散乱にしたがう病変に限られる。
また、多くの病変に内在する散乱粒子がミー散乱にしたがう特性を有していることは事実であるが、これは病変がある程度進行した後のことであり、発生の極初期には、内在する散乱粒子がミー散乱にしたがう大きさに発達しているとは限らない。したがって、病変に内在する散乱粒子がミー散乱にしたがうと仮定する限り、このような発生の極初期の病変は発見することができない。
本発明は、特定の散乱モデルにしたがう散乱粒子が内在する病変だけでなく、様々な病変を発見することができるプロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法を提供することを目的とする。
本発明のプロセッサ装置は、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得する画像取得部と、３波長帯域の画像から色情報を取得し、前記色情報を用いて、観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する散乱特徴量算出部と、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する画像生成部と、を備え、散乱特徴量算出部は、赤色波長帯域の画像と緑色波長帯域の画像の比と、緑色波長帯域の画像と青色波長帯域の画像の比と、を上記色情報として算出し、算出した比を用いて散乱特徴量を算出する。
青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数が等しい等吸収波長帯域を含むことが好ましい。
散乱特徴量算出部は、散乱特徴量として、観察対象の散乱係数の波長依存性を表すパラメータを算出することが好ましい。
色情報を軸にして形成され、波長「λ」と、観察対象の散乱係数μｓと、散乱特徴量「ｂ」との関係が式１で定義される色情報空間において、散乱特徴量算出部は色情報に対応する散乱特徴量「ｂ」を算出することが好ましい。
式１： μｓ∝λ−ｂ
画像取得部は、３波長帯域と比較して、ヘモグロビンの吸光係数と、還元ヘモグロビンの吸光係数に差がある第４の波長帯域の画像を取得し、第４の波長帯域の画像を用いて観察対象の酸素飽和度を算出する酸素飽和度算出部を備え、画像生成部は、散乱特徴量の分布に加え、酸素飽和度の分布も表す散乱特徴量画像を生成することが好ましい。
画像生成部は、散乱特徴量と酸素飽和度にそれぞれ範囲を設定し、散乱特徴量が設定した範囲にあり、かつ、酸素飽和度が設定した範囲にある部分を強調した散乱特徴量画像を生成することが好ましい。
画像生成部は、散乱特徴量を第１閾値と比較し、散乱特徴量が第１閾値以下の部分を強調した散乱特徴量画像を生成することが好ましい。
画像生成部は、酸素飽和度を第２閾値と比較し、酸素飽和度が第２閾値以下の部分を強調した散乱特徴量画像を生成することが好ましい。
本発明の内視鏡システムは、照明光を発光する光源と、光源に接続された内視鏡とを備える内視鏡システムにおいて、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得する画像取得部と、３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する散乱特徴量算出部と、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する画像生成部と、を有するプロセッサ装置をさらに備え、散乱特徴量算出部は、赤色波長帯域の画像と緑色波長帯域の画像の比と、緑色波長帯域の画像と青色波長帯域の画像の比と、を算出し、算出した比を用いて散乱特徴量を算出する。
本発明の画像処理方法は、画像取得部が、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得するステップと、散乱特徴量算出部が、３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出するステップと、画像生成部が、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成するステップと、を、内視鏡システムのプロセッサ装置が実行し、散乱特徴量算出部は、赤色波長帯域の画像と緑色波長帯域の画像の比と、緑色波長帯域の画像と青色波長帯域の画像の比と、を算出し、算出した比を用いて散乱特徴量を算出する。
本発明のプロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法は、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得し、これらを用いて観察対象の散乱特性を算出するので、特定の散乱モデルにしたがう散乱粒子が内在する病変だけでなく、様々な病変を発見することができる。
内視鏡システムの外観図である。 内視鏡システムのブロック図である。 ヘモグロビンの吸光係数を示すグラフである。 特殊処理部のブロック図である。 散乱係数の波長依存性を示すグラフである。 散乱特徴量ＬＵＴの内容を示すグラフである。 散乱特徴量観察モードの動作の流れを示すフローチャートである。 画像取得部が取得する画像である。 ベース画像である。 散乱特徴量画像である。 第２実施形態の特殊処理部６３のブロック図である。 酸素飽和度ＬＵＴの内容を示すグラフである。 第２実施形態の散乱特徴量画像である。 酸素飽和度画像である。 カプセル内視鏡の概略図である。
［第１実施形態］
図１に示すように、内視鏡システム１０は、内視鏡１２と、光源装置１４と、プロセッサ装置１６と、モニタ１８（表示部）と、コンソール１９とを有する。内視鏡１２は光源装置１４と光学的に接続されるとともに、プロセッサ装置１６と電気的に接続される。内視鏡１２は、被検体内に挿入される挿入部１２ａと、挿入部１２ａの基端部分に設けられた操作部１２ｂと、挿入部１２ａの先端側に設けられた湾曲部１２ｃ及び先端部１２ｄを有している。操作部１２ｂのアングルノブ１２ｅを操作することにより、湾曲部１２ｃは湾曲動作する。この湾曲動作によって、先端部１２ｄが所望の方向に向けられる。
また、操作部１２ｂには、アングルノブ１２ｅの他、モード切り替えスイッチ１３ａ、ズーム操作部１３ｂが設けられている。モード切り替えスイッチ１３ａは、観察モードの切り替え操作に用いる。内視鏡システム１０は、通常観察モードと散乱特徴量観察モードの２つの観察モードを有している。通常観察モードは、白色光を照射して観察対象を撮影し、自然な色合いの画像（以下、通常画像という）をモニタ１８に表示する観察モードである。散乱特徴量観察モードは、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の光を用いて観察対象を撮影して得られる３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出し、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成及び表示する観察モードである。
プロセッサ装置１６は、モニタ１８及びコンソール１９と電気的に接続される。モニタ１８は、各観察モードの画像や画像に付帯する画像情報等を出力表示する。コンソール１９は、機能設定等の入力操作を受け付けるユーザインタフェースとして機能する。なお、プロセッサ装置１６には、画像や画像情報等を記録する外付けの記録部（図示省略）を接続してもよい。
図２に示すように、光源装置１４は、照明光を発光する光源２０と、光源２０の駆動を制御する光源制御部２２と、を備えている。
光源２０は、例えば複数色のＬＥＤ(Light Emitting Diode)で構成され、通常観察モード時には白色光を発光する。また、散乱特徴量観察モード時には、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の光を順次発光する。より具体的には、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域は、いずれも酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数がほぼ等しい等吸収波長帯域を含む。光源２０が散乱特徴量観察モード時に発光する光の波長帯域を、等吸収波長帯域を含む波長帯域にするのは、散乱特徴量を算出する際に、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光量の違いによる影響（誤差等）を低減するためである。
図３に示すように、酸化ヘモグロビンの吸光係数μａ（グラフ９０）と、還元ヘモグロビンの吸光係数μａ（グラフ９１）の波長依存性には違いがあるが、これらが交差して酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数μａがほぼ等しくなる等吸収波長帯域が複数ある。例えば、４５０±１０ｎｍの波長帯域は、いわゆる青色波長帯域であり、かつ、等吸収波長帯域である。また、５４０±１０ｎｍの波長帯域は、いわゆる緑色波長帯域であり、かつ、等吸収波長帯域である。図３では、いわゆる赤色波長帯域においてグラフ９０及びグラフ９１の差が大きいが、これは縦軸を対数にしているからである。青色波長帯域の光や緑色波長帯域の光に比べて、赤色波長帯域の光は酸化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンの吸光量が非常に小さいので、赤色波長帯域は実質的にほぼ等吸収波長帯域とみなせる。これらのことから、本実施形態では、散乱特徴量観察モードの際に、光源２０は、４５０±１０ｎｍの青色波長帯域の光と、５４０±１０ｎｍの緑色波長帯域の光と、６２０±１０ｎｍの赤色波長帯域の光を発光する。なお、本実施形態では、上記のように、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域を、等吸収波長帯域にほぼ一致する波長帯域にしているが、これら３波長帯域は等吸収波長帯域に厳密に一致する必要はない。例えば、青色波長帯域は、等吸収波長帯域を含み、全体として、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光量にほぼ差がない状態となっていれば良い。等吸収波長帯域を含む波長帯域にすれば、この条件を満たしやすい。緑色波長帯域及び赤色波長帯域も同様である。
なお、光源２０は、ＬＥＤの代わりに、ＬＤ(Laser Diode)と蛍光体や、キセノンランプ等のランプを用いることができる。光源２０は、必要に応じて、出射する光の波長帯域を制限する帯域制限フィルタを含む。また、本実施形態では、散乱特徴量観察モード時に、光源２０は３波長帯域の光を順次発光するが、これらを同時に発光しても良い。
光源制御部２２は、光源２０が発光する光の色（波長帯域）、分光スペクトル、発光タイミング、及び発光量等を制御する。例えば、モード切り替えスイッチ１３ａの操作により、光源制御部２２は光源２０が発光する光を、通常観察モード用の白色光と、散乱特徴量観察モード用の３波長帯域の光とで切り替える。
光源２０が発光した光は、ライトガイド４１に入射する。ライトガイド４１は、内視鏡１２及びユニバーサルコード（内視鏡１２と光源装置１４及びプロセッサ装置１６とを接続するコード）内に内蔵されており、照明光を内視鏡１２の先端部１２ｄまで伝搬する。なお、ライトガイド４１としては、マルチモードファイバを使用することができる。一例として、コア径１０５μｍ、クラッド径１２５μｍ、外皮となる保護層を含めた経がφ０．３〜０．５ｍｍの細径なファイバケーブルを使用することができる。
内視鏡１２の先端部１２ｄには、照明光学系３０ａと撮像光学系３０ｂが設けられている。照明光学系３０ａは照明レンズ４５を有しており、この照明レンズ４５を介して照明光が観察対象に照射される。撮像光学系３０ｂは、対物レンズ４６、ズームレンズ４７、イメージセンサ４８を有している。イメージセンサ４８は、対物レンズ４６及びズームレンズ４７を介して、観察対象から戻る照明光の反射光や散乱光等（観察対象が発する蛍光や観察対象に投与した薬剤による蛍光を含む）によって観察対象を撮影する。なお、ズームレンズ４７は、ズーム操作部１３ｂの操作によって移動し、イメージセンサ４８で撮影する観察対象を拡大または縮小する。
イメージセンサ４８は、原色系のカラーセンサであり、青色カラーフィルタが設けられたＢ画素（青色画素）、緑色カラーフィルタが設けられたＧ画素（緑色画素）、及び、赤色カラーフィルタが設けられたＲ画素（赤色画素）の３種類の画素を有する。このため、イメージセンサ４８で観察対象を撮影すると、Ｂ画像（青色画像）、Ｇ画像（緑色画像）、及び、Ｒ画像（赤色画像）の３種類の画像が得られる。
なお、イメージセンサ４８は、原色系のカラーセンサであるが、補色系のカラーセンサを用いることもできる。補色系のカラーセンサは、例えば、シアンカラーフィルタが設けられたシアン画素、マゼンタカラーフィルタが設けられたマゼンタ画素、イエローカラーフィルタが設けられたイエロー画素、及びグリーンカラーフィルタが設けられたグリーン画素を有する。補色系カラーセンサを用いる場合に得られる各色の画像は上記実施形態と同様のＢ画像、Ｇ画像、及びＲ画像に変換することができる。また、イメージセンサ４８にはカラーフィルタを有しないモノクロのセンサを用いることもできる。イメージセンサ４８にモノクロのセンサを使用する場合には、例えば青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の光を観察対象に順次照射して撮影することで、Ｂ画像、Ｇ画像、及びＲ画像を得ることができる。
プロセッサ装置１６は、制御部５２と、画像取得部５４と、画像処理部６１と、表示制御部６６と、を備える。制御部５２は、モード切り替えスイッチ１３ａからモード切り替え信号の入力を受け、光源制御部２２及びイメージセンサ４８を制御し、観察モードを切り替える。具体的には、制御部５２は、光源制御部２２に対する照明光の種類や光量の指定、イメージセンサ４８の露光時間の長さや画像出力時のゲイン等の制御、撮影フレームと照明光の切り替えタイミングの同期制御等をする。
画像取得部５４は、イメージセンサ４８から各色の画像を取得する。通常観察モードの場合には、観察対象に白色光を照射して撮影したＢ画像、Ｇ画像、及びＲ画像の３色の分光画像をイメージセンサ４８から取得する。同様に、散乱特徴量観察モード時には、光源２０が発光する３波長帯域の光にそれぞれ対応する３色の分光画像をイメージセンサ４８から取得する。但し、散乱特徴量観察モード時に画像取得部５４が取得する画像は、観察対象に青色かつ等吸収波長帯域の光を照射して撮影したＢ画像、観察対象に緑色かつ等吸収波長帯域の光を照射して撮影したＧ画像、及び、観察対象に赤色かつ等吸収波長帯域の光を照射して撮影したＲ画像である。
画像取得部５４は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）５６と、ノイズ低減部５８と、変換部５９と、を有し、これらによって取得した画像に各種処理を施す。
ＤＳＰ５６は、取得した画像に対して、欠陥補正処理、オフセット処理、ゲイン補正処理、リニアマトリクス処理、ガンマ変換処理、デモザイク処理、及びＹＣ変換処理等の各種処理を施す。
欠陥補正処理は、イメージセンサ４８の欠陥画素に対応する画素の画素値を補正する処理である。オフセット処理は、欠陥補正処理を施した画像から暗電流成分を除き、正確な零レベルが設定する処理である。ゲイン補正処理は、オフセット処理をした画像にゲインを乗じることにより各画像の信号レベルを整える処理である。リニアマトリクス処理は、オフセット処理をした画像の色再現性を高める処理であり、ガンマ変換処理は、リニアマトリクス処理後の画像の明るさや彩度を整える処理である。デモザイク処理（等方化処理や同時化処理とも言う）は、欠落した画素の画素値を補間する処理であり、ガンマ変換処理後の画像に対して施す。欠落した画素とは、イメージセンサ４８において他の色の画素が配置されているために画素値がない画素である。例えば、Ｂ画像はＢ画素で観察対象を撮影して得る画像なので、イメージセンサ４８のＧ画素やＲ画素に対応する位置の画素には画素値がない。デモザイク処理は、Ｂ画像を補間して、イメージセンサ４８のＧ画素及びＲ画素の位置にある画素の画素値を生成する。ＹＣ変換処理は、デモザイク処理後の画像を、輝度画像Ｙと色差画像Ｃｂ及び色差画像Ｃｒに変換する処理である。
ノイズ低減部５８は、輝度画像Ｙ、色差画像Ｃｂ及び色差画像Ｃｒに対して、例えば、移動平均法やメディアンフィルタ法等によるノイズ低減処理を施す。変換部５９は、ノイズ低減処理後の輝度画像Ｙ、色差画像Ｃｂ及び色差画像Ｃｒを再びＢＧＲの各色の画像に再変換する。
画像処理部６１は、通常処理部６２と、特殊処理部６３とを有する。通常処理部６２は、通常観察モード時に作動し、ＢＧＲ各色の画像に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を施し、通常画像を生成する。色変換処理は、ＢＧＲ各色の画像に対して３×３のマトリックス処理、階調変換処理、及び３次元ＬＵＴ（ルックアップテーブル）処理などを行う。色彩強調処理は、画像の色彩を強調する処理であり、構造強調処理は、例えば、血管やピットパターン等の観察対象の構造を強調する処理である。表示制御部６６は、通常処理部６２から取得する通常画像を表示に適した形式に変換してモニタ１８に入力する。これにより、モニタ１８は通常画像を表示する。
特殊処理部６３は、散乱特徴量観察モード時に作動し、散乱特徴量観察モード時に得る３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出し、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する。このため、図４に示すように、特殊処理部６３は、散乱特徴量算出部７１と、ＬＵＴ記憶部７２と、画像生成部７４と、を備える。
散乱特徴量算出部７１は、３波長帯域の画像から色情報を取得し、この色情報を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する。色情報とは、観察対象の色のバランスに関する情報であり、例えば、３波長帯域の画像の比または差である。また、散乱特徴量算出部７１は、色情報を画素ごとに取得する。
本実施形態では、散乱特徴量算出部７１は、Ｇ画像とＢ画像の比Ｇ／Ｂと、Ｒ画像とＧ画像の比Ｒ／Ｇを画素ごとに算出する。すなわち、３波長帯域の画像から取得する色情報は、これら２個の比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇである。比Ｇ／Ｂの値は主に血液量と散乱特徴量に依存し、比Ｒ／Ｇの値は主に血液量に依存するので、これら２個の色情報を用いることで血液量に依存しない散乱特徴量を求める。
また、散乱特徴量観察モードで等吸収波長帯域の光を用いることで、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの量的相違（いわゆる酸素飽和度）の影響もほとんどない。したがって、散乱特徴量算出部７１は、比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇの２個の色情報を用いて正確な散乱特徴量を算出することができる。
散乱特徴量算出部７１が算出する散乱特徴量とは、散乱係数μｓの波長依存性を表すパラメータであり、図５に示すように、観察対象が一様な組織である場合、散乱係数μｓと波長λとの間には「μｓ∝λ−ｂ」の関係がある。この関係式の「指数ｂ」が本発明でいう「散乱特徴量」である。以下、指数ｂを散乱特徴量ｂという。
観察対象が含む散乱粒子（光散乱に寄与する組織や構造等）のサイズが小さいほど、散乱特徴量ｂは大きくなる。そして、散乱粒子が波長λと比較して十分に小さい（レイリー散乱）とみなせる極限では、散乱特徴量ｂはｂ＝４に収束する。一方、観察対象が含む散乱粒子が大きいほど指数ｂは小さくなり、散乱粒子が波長λと同程度（ミー散乱）とみなせるサイズから波長λよりも十分に大きい（幾何光学的な散乱）とみなせる極限では、散乱特徴量ｂはｂ＝０に漸近する。但し、消化管の粘膜等の現実的な観察対象では、散乱特徴量ｂは概ねｂ＝０．６程度の値に収束する。
散乱特徴量算出部７１は、ＬＵＴ記憶部７２に予め記憶している散乱特徴量ＬＵＴ７５を参照して、散乱特徴量を算出する。散乱特徴量ＬＵＴ７５は、散乱特徴量算出部７１が取得する色情報を散乱特徴量ｂに対応付ける色情報空間を表すデータ構造である。散乱特徴量ＬＵＴ７５が表す色情報空間は、散乱特徴量算出部７１が取得する色情報を軸にして形成され、かつ、観察対象の散乱係数μｓと散乱特徴量ｂとの関係が「μｓ∝λ−ｂ」で定義される。
本実施形態の場合、散乱特徴量算出部７１は色情報として比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇを取得するので、図６に示すように、散乱特徴量ＬＵＴ７５は、比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇを軸とする空間に、散乱特徴量ｂの等値線を定義した２次元のマップである。また、散乱特徴量ＬＵＴ７５は、この色情報空間をｌｏｇスケールで記憶している。比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇを軸とする空間における散乱特徴量ｂの等値線は、例えば、光散乱の物理的なシミュレーションによって得られる。
例えば、３波長帯域の画像のうち、観察対象の同じ部分を表すある画素の画素値が（Ｂ，Ｇ，Ｒ）＝（Ｂ＊，Ｇ＊，Ｒ＊）である場合、この画素の色情報は、比Ｇ＊／Ｂ＊及び比Ｒ＊／Ｇ＊である。このため、散乱特徴量算出部７１は、散乱特徴量ＬＵＴ７５を参照し、比Ｇ＊／Ｂ＊及び比Ｒ＊／Ｇ＊に対応する散乱特徴量ｂの値（図６ではｂ＝３）を求める。
画像生成部７４は、散乱特徴量算出部７１が算出した散乱特徴量ｂの分布を表す散乱特徴量画像を生成する。具体的には、画像生成部７４は、散乱特徴量画像のベースになる画像（以下、ベース画像という）８１（図９参照）を生成する。ベース画像８１は、３波長帯域の画像に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を施して生成する。すなわち、ベース画像８１は、３波長帯域の画像を用いて生成する通常画像である。ベース画像８１を生成すると、画像生成部７４は、散乱特徴量算出部７１が算出した散乱特徴量ｂを用いてベース画像８１に色付けをし、色によって散乱特徴量ｂの分布を表す散乱特徴量画像８２（図１０参照）を生成する。画像生成部７４は、例えば、散乱特徴量ｂが大きい画素ほど青味が増すようにベース画像８１の色調を変調する。
散乱特徴量観察モードの場合、表示制御部６６は、画像生成部７４から散乱特徴量画像８２を取得し、取得した散乱特徴量画像８２を表示に適した形式に変換してモニタ１８に表示する。
次に、散乱特徴量観察モードの内視鏡システム１０の動作の流れを図７に示すフローチャートに沿って説明する。モード切り替えスイッチ１３ａを用いて観察モードを散乱特徴量観察モードに切り替えると、光源２０は青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の光を順次発光し、イメージセンサ４８は観察対象を撮影する。これにより、画像取得部５４は３波長帯域の画像を取得する（Ｓ１１）。図８に示すように、画像取得部５４が取得するＢ画像（Ｂ）、Ｇ画像（Ｇ）、及びＲ画像（Ｒ）は、観察対象の起伏等を観察することができる。
画像取得部５４が３波長帯域の画像を取得すると、散乱特徴量算出部７１は、これらの画像から色情報を取得する。すなわち、散乱特徴量算出部７１は、比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇを画素ごとに算出する（Ｓ１２）。そして、散乱特徴量算出部７１は、散乱特徴量ＬＵＴ７５を参照し、各画素の比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇの値に対応する散乱特徴量ｂを算出する（Ｓ１３）。
一方、画像取得部５４が３波長帯域の画像を取得すると、図９に示すように、画像生成部７４は、これらの画像を用いてベース画像８１を生成する（Ｓ１４）。ベース画像８１によれば、通常画像とほぼ同様に、観察対象の起伏等を自然な色合いで観察することができる。また、画像生成部７４は散乱特徴量算出部７１から散乱特徴量ｂを取得し、図１０に示すように、生成したベース画像８１に散乱特徴量ｂに値によって色付けをすることで、散乱特徴量画像８２を生成する（Ｓ１５）。表示制御部６６は、散乱特徴量画像８２を散乱特徴量ｂの値と色付けした色との関係を示すカラースケール８３とともにモニタ１８に表示する。
上記のように、内視鏡システム１０は、散乱特徴量ｂの分布を表す散乱特徴量画像８２を生成及び表示する。散乱特徴量画像８２は、観察対象の散乱特徴量ｂの分布を色で表す画像であり、Ｂ画像、Ｇ画像、Ｒ画像、及びベース画像８１や、従来の内視鏡システムで生成及び表示する内視鏡画像では観察できない組織構造を可視化する。また、散乱特徴量画像８２によれば、病変が初期段階等で従来の内視鏡画像では観察し難い組織構造の変性も、正常部分に対して散乱特徴量ｂに変化があれば観察することができる。すなわち、内視鏡システム１０によれば、特定の散乱モデルにしたがう散乱粒子が内在する病変だけでなく、様々な病変を発見することができる。
散乱特徴量ｂの算出方法から分かるように、散乱特徴量ｂを算出することができるのは、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を使用するからである。例えば、青色波長帯域の画像を複数使用しても、本発明の散乱特徴量ｂを算出することはできない。また、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域を等吸収波長帯域にしていることで、診断に堪える散乱特徴量ｂを特に算出しやすくしている。
なお、内視鏡システム１０は、散乱特徴量画像８２によって散乱特徴量ｂの分布を可視化するのであって、光散乱に関して特定の性質を有する部分（例えばｂ＝０の部分）のみを強調するのとは異なる。光散乱に関して特定の性質を有する部分のみを強調するのは、特定の大きさの散乱粒子を含む部分を強調するのと同じである。したがって、例えば、光散乱に関して特定の性質を有する部分だけを強調するシステムでは、病状の進行によって散乱粒子のサイズが変化するタイプの病変の場合、散乱粒子が特定の大きさになるまでは病変を捉えることはできない。一方、内視鏡システム１０では、散乱特徴量ｂを算出し、その分布を画像化するので、病状の進行によって散乱粒子のサイズが変化するタイプの病変でも、散乱粒子のサイズに変化が生じて散乱特徴量ｂに変化があれば病変を捉えることができる。
上記第１実施形態では、散乱特徴量ｂの値によってベース画像８１に色付けをして散乱特徴量画像８２を生成しているが、散乱特徴量ｂに範囲を設定し、散乱特徴量ｂが設定した範囲内の値を有する部分に色付けをして散乱特徴量画像８２を生成しても良い。例えば、１＜ｂ＜３を満たす画素にだけ色付けをしても良い。
また、上記第１実施形態では、散乱特徴量観察モードで使用する光の波長帯域を、青色波長帯域は４５０±１０ｎｍにし、緑色波長帯域は５４０±１０ｎｍにし、赤色波長帯域は６２０±１０ｎｍにしているが、散乱特徴量観察モードで使用する３波長帯域の光の各波長帯域は他の波長帯域にしても良い。
例えば、青色波長帯域では、３９０±１０ｎｍ、４２０±１０ｎｍ、及び５００±１０ｎｍの各近傍にも等吸収波長帯域がある（図３参照）。このため、４５０±１０ｎｍの波長帯域以外にもこれらの各波長帯域を散乱特徴量観察モードの青色波長帯域の光として使用することができる。但し、特に青色波長帯域では、短波長帯域ほど血管やピットパターン等の微細な組織や構造がよく観察できるようになるので、観察対象を一様な組織とみなし難くなる。散乱係数μｓが波長λとの間に「μｓ∝λ−ｂ」の関係は観察対象が一様な組織に近い場合なので、青色波長帯域の光の波長帯域が短いほど、誤差が大きくなる場合がある。また、５００±１０ｎｍ近傍は緑色波長帯域に近く、この等吸収波長帯域を使用すると相対的に比Ｇ／Ｂの値の変化を捉えにくい。このため、散乱特徴量観察モードで使用する青色波長帯域の光は、４５０±１０ｎｍ近傍の等吸収波長帯域が最も好適である。
緑色波長帯域にも５２０±１０ｎｍや５７０±１０ｎｍ等の等吸収波長帯域があるので、これらの等吸収波長帯域の光を、散乱特徴量観察モードの緑色波長帯域の光として使用することができる。また、赤色波長帯域では、酸化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンの吸光係数は小さいので、ほぼ任意の波長帯域を散乱特徴量観察モードの赤色波長帯域の光として使用することができる。但し、観察対象の部位等にもよるが、観察対象からの蛍光等の発光が増大する波長帯域の使用は避けたほうが良い。
なお、上記第１実施形態では、散乱特徴量画像８２をモニタ１８に表示するが、散乱特徴量画像８２とベース画像８１（あるいは通常観察モードで生成した通常画像）を並べてモニタ１８に表示しても良い。また、散乱特徴量画像８２とベース画像８１（通常画像）の表示を任意に切り替えられるようにしても良い。
［第２実施形態］
上記第１実施形態では、散乱特徴量ｂを用いてベース画像８１に色付けをして散乱特徴量画像８２を生成しているが、散乱特徴量画像８２を生成する際には、散乱特徴量ｂ以外の生体情報等を加味してベース画像８１に色付けをしてもよい。
例えば、観察対象の酸素飽和度を算出し、散乱特徴量ｂだけでなく、酸素飽和度の値も考慮して散乱特徴量画像８２を生成することができる。この場合、光源２０は、第１実施形態の青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の光の他に、観察対象の酸素飽和度を測定するための第４の波長帯域の光を発光する。青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域が等吸収波長帯域であるのに対し、第４の波長帯域は、観察対象が含む酸化ヘモグロビンの吸光係数と還元ヘモグロビンの吸光係数に差がある波長帯域である。本実施形態では、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数μａの差が極大になる波長帯域であり、例えば、４３０±１０ｎｍや４７０±１０ｎｍ等の青色波長帯域である（図３参照）。本実施形態では、４７０±１０ｎｍの波長帯域の光を、第４の波長帯域の光として使用する。このため、画像取得部５４は、青色波長帯域の画像（Ｂ画像）、緑色波長帯域の画像（Ｇ画像）、及び赤色波長帯域の画像（Ｒ画像）に加え、第４の波長帯域の画像（Ｂ画像との区別のため、以下、Ｂ４７０画像という）を取得する。
そして、図１１に示すように、特殊処理部６３は、散乱特徴量算出部７１及び画像生成部７４に加え、酸素飽和度算出部２７１を備える。また、ＬＵＴ記憶部７２には、散乱特徴量ＬＵＴ７５の他に、酸素飽和度ＬＵＴ２７５を予め記憶しておく。
酸素飽和度算出部２７１は、画像取得部５４が取得する画像を用いて観察対象の酸素飽和度を算出する。酸素飽和度を算出する際、酸素飽和度算出部２７１は、まず、画像取得部５４が取得する画像から色情報を取得する。具体的には、酸素飽和度算出部２７１は、Ｂ４７０画像とＧ画像の比Ｂ４７０／Ｇと、Ｒ画像とＧ画像の比Ｒ／Ｇを画素ごとに算出する。比Ｂ４７０／Ｇは、主に酸素飽和度と血液量に依存する。また、第１実施形態でも言及したように、比Ｒ／Ｇは血液量に依存する。したがって、比Ｂ４７０／Ｇと比Ｒ／Ｇの２個の色情報を用いることで血液量に依存しない酸素飽和度を算出することができる。
酸素飽和度算出部２７１は、上記のように比Ｂ４７０／Ｇ及び比Ｒ／Ｇを算出すると、酸素飽和度ＬＵＴ２７５を参照して酸素飽和度を算出する。酸素飽和度ＬＵＴ２７５は、酸素飽和度算出部２７１が取得する色情報を酸素飽和度に対応付ける色情報空間を表すデータ構造である。酸素飽和度ＬＵＴ２７５が表す色情報空間は、酸素飽和度算出部２７１が取得する色情報を軸とする空間に、酸素飽和度の等値線を定義したマップである。本実施形態では、酸素飽和度算出部２７１は比Ｂ４７０／Ｇ及び比Ｒ／Ｇの２個の色情報を取得するので、図１２に示すように、酸素飽和度ＬＵＴ２７５は比Ｂ４７０／Ｇ及び比Ｒ／Ｇを軸とする２次元空間内に酸素飽和度の等値線を定義した２次元のマップである。なお、酸素飽和度ＬＵＴ２７５は、この色情報空間をｌｏｇスケールで記憶している。また、色情報（比Ｂ４７０／Ｇ及び比Ｒ／Ｇ）に対する酸素飽和度の等値線は、例えば、光散乱の物理的なシミュレーションによって得られる。
Ｂ画像、Ｇ画像、Ｒ画像、及びＢ４７０画像のうち、観察対象の同じ部分を表すある画素の画素値が（Ｂ，Ｇ，Ｒ，Ｂ４７０）＝（Ｂ＊，Ｇ＊，Ｒ＊，Ｂ４７０ ＊）である場合、この画素の色情報は、比Ｂ４７０ ＊／Ｇ＊及び比Ｒ＊／Ｇ＊である。このため、酸素飽和度算出部２７１は、酸素飽和度ＬＵＴ２７５を参照し、比Ｂ４７０ ＊／Ｇ＊及び比Ｒ＊／Ｇ＊に対応する酸素飽和度の値（図１２では「６０％」）を求める。
酸素飽和度算出部２７１による酸素飽和度の算出と並行して、散乱特徴量算出部７１は、画素ごとに散乱特徴量ｂを算出する。散乱特徴量算出部７１がＢ画像、Ｇ画像、及びＲ画像から色情報（比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇ）を取得し、散乱特徴量ＬＵＴ７５を参照して散乱特徴量ｂを算出するのは第１実施形態と同様である。
画像生成部７４は、散乱特徴量算出部７１から散乱特徴量ｂを取得し、かつ、酸素飽和度算出部２７１から酸素飽和度を取得し、これらを用いて散乱特徴量画像２８２（図１３参照）を生成する。具体的には、画像生成部７４は、まず、第１実施形態と同様に、Ｂ画像、Ｇ画像、及びＲ画像を用いてベース画像８１を生成する（図９参照）。
そして、画像生成部７４は、散乱特徴量ｂと酸素飽和度にそれぞれ範囲を設定し、ベース画像８１に対して、散乱特徴量ｂが設定した範囲にあり、かつ、酸素飽和度が設定した範囲にある部分２８３に色付けをする。これにより、図１３に示すように、散乱特徴量ｂが設定した範囲にあり、かつ、酸素飽和度が設定した範囲にある部分２８３を強調した散乱特徴量画像２８２を生成する。このため、散乱特徴量画像２８２は、散乱特徴量ｂの分布に加え、酸素飽和度の分布も表す。
散乱特徴量ｂ及び酸素飽和度の範囲は、例えば、設定入力等により予め定める閾値によって設定する。本実施形態では、画像生成部７４は、散乱特徴量ｂに対して第１閾値Ｔｈ１（例えばＴｈ１＝３．５）を定め、酸素飽和度に対して第２閾値Ｔｈ２（例えばＴｈ２＝６０％）を設定する。そして、各画素の散乱特徴量ｂを第１閾値Ｔｈ１と比較し、かつ、各画素の酸素飽和度を第２閾値Ｔｈ２と比較し、散乱特徴量ｂが第１閾値Ｔｈ１以下（ｂ＝０以上）であり、かつ、酸素飽和度が第２閾値Ｔｈ２以下（０％以上）である部分２８３を強調する。
散乱特徴量ｂが第１閾値Ｔｈ１以下の部分を強調するのは、病変の種類等にもよるが、正常な部分の散乱特徴量ｂに対して病変部分の散乱特徴量ｂは概ね小さい値になるからである。同様に、酸素飽和度が第２閾値Ｔｈ２以下の部分を強調するのは、病変部分の酸素飽和度は、正常な部分の酸素飽和度（約７０％）に対して概ね小さくなるからである。したがって、散乱特徴量ｂが第１閾値Ｔｈ１以下であり、かつ、酸素飽和度が第２閾値Ｔｈ２以下である部分２８３は、特に病変である可能性が高い部分である。このため、散乱特徴量画像２８２は、第１実施形態の散乱特徴量画像８２よりも、病変の確度が高い部分をピンポイントに明示することができる。
なお、上記第２実施形態では、第１閾値Ｔｈ１によって散乱特徴量ｂに対して上限を設定し、下限は散乱特徴量ｂの自然な下限値（ｂ＝０）としているが、下限についても明示的に設定することができる。この場合、上記第１閾値Ｔｈ１は、散乱特徴量ｂに設定する範囲の上限値と下限値の組になる。例えば、第１閾値Ｔｈ１を、上限値Ｕ１と下限値Ｌ１の組とし、散乱特徴量ｂが上限値Ｕ１以下かつ下限値Ｌ１以上の部分を強調する部分の候補とすることができる。
同様に、上記第２実施形態では、第２閾値Ｔｈ２によって酸素飽和度に対して上限を設定し、下限は酸素飽和度の自然な下限値（０％）としているが、下限についても明示的に設定することができる。例えば、第２閾値Ｔｈ２を、酸素飽和度に対する上限値Ｕ２と下限値Ｌ２の組とし、酸素飽和度が上限値Ｕ２以下かつ下限値Ｌ２以上の部分を強調する部分の候補とすることができる。
上記第２実施形態の散乱特徴量画像２８２は、散乱特徴量ｂが設定した範囲にあり、かつ、酸素飽和度が設定した範囲にある部分２８３に色付けをしているが、少なくとも散乱特徴量ｂの値によって着色の有無の違いが生じているので、散乱特徴量ｂの分布を表す画像である。
なお、着色する部分２８３の色等は、任意に設定することができる。すなわち、着色する部分２８３は上記第２実施形態のとおり選定し、選定した部分２８３をどのように着色するかは任意である。着色する部分２８３は、青色等の単色で部分２８３の全体を着色しても良いが、部分２８３の色等は、散乱特徴量ｂ、酸素飽和度、または、散乱特徴量ｂ及び酸素飽和度の値によって設定することが好ましい。例えば、部分２８３の全体を同一色で着色する場合、その色は、散乱特徴量ｂ、酸素飽和度、または、散乱特徴量ｂ及び酸素飽和度の値によって決定することができる。部分２８３の散乱特徴量ｂの統計量（平均値、最大値、最小値、中央値等）が所定値以下場合には青色に着色し、部分２８３の散乱特徴量ｂの統計量が所定位置より大きい場合にはより明るい青色に着色する等である。
また、散乱特徴量ｂ、酸素飽和度、または、散乱特徴量ｂ及び酸素飽和度の値によって、何色に着色するかを部分２８３の中で画素ごとに変えても良い。例えば、散乱特徴量ｂが１以下の画素は青色に着色し、散乱特徴量ｂが１より大きく２以下の画素は緑色に着色する等である。
上記第２実施形態では、画像生成部７４は、散乱特徴量画像２８２を生成しているが、第２実施形態の画像生成部７４は、第１実施形態と同様の散乱特徴量画像８２や観察対象の酸素飽和度を表す酸素飽和度画像２９０を生成することができる。図１４に示すように、酸素飽和度画像２９０は、酸素飽和度によってベース画像８１に色付けをした画像である。カラースケール２９１は、酸素飽和度画像２９０の色と酸素飽和度の値の対応関係を示す。表示制御部６６は、散乱特徴量画像８２、散乱特徴量画像２８２、及び酸素飽和度画像２９０のうちの２以上をモニタ１８に並べて表示することができる。また表示制御部６６は、散乱特徴量画像８２、散乱特徴量画像２８２、及び酸素飽和度画像２９０を操作に応じて切り替えて表示することができる。
なお、上記第１実施形態及び第２実施形態では、散乱特徴量観察モードの場合、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の光を順次照射して観察対象を撮影しているが、イメージセンサ４８がカラーセンサの場合には、これらを同時に照射してＢ画像、Ｇ画像、及びＲ画像を同時に得ることができる。
なお、上記第１実施形態及び第２実施形態では、イメージセンサ４８が設けられた内視鏡１２を被検体内に挿入して観察を行う内視鏡システムによって本発明を実施しているが、カプセル内視鏡システムでも本発明は好適である。例えば、図１５に示すように、カプセル内視鏡システムでは、カプセル内視鏡７００と、プロセッサ装置（図示しない）とを少なくとも有する。
カプセル内視鏡７００は、光源７０２と制御部７０３と、イメージセンサ７０４と、画像処理部７０６と、送受信アンテナ７０８と、を備えている。光源７０２は、光源２０に対応する。制御部７０３は、光源制御部２２及び制御部５２と同様に機能する。また、制御部７０３は、送受信アンテナ７０８によって、カプセル内視鏡システムのプロセッサ装置と無線で通信可能である。カプセル内視鏡システムのプロセッサ装置は、上記第１実施形態または第２実施形態のプロセッサ装置１６とほぼ同様であるが、画像取得部５４及び画像処理部６１に対応する画像処理部７０６はカプセル内視鏡７００に設けられ、生成した散乱特徴量画像８２等は、送受信アンテナ７０８を介してプロセッサ装置に送信される。イメージセンサ７０４はイメージセンサ４８と同様に構成される。
１０ 内視鏡システム
１６ プロセッサ装置
５４ 画像取得部
６１ 画像処理部
６２ 通常処理部
６３ 特殊処理部
７１ 散乱特徴量算出部
７２ ＬＵＴ記憶部
７４ 画像生成部
７５ 散乱特徴量ＬＵＴ
２７１ 酸素飽和度算出部
２７５ 酸素飽和度ＬＵＴ
７００ カプセル内視鏡

Claims (10)

  1. 青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得する画像取得部と、
    前記３波長帯域の画像から色情報を取得し、前記色情報を用いて、観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する散乱特徴量算出部と、
    前記散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する画像生成部と、
    を備え、
    前記散乱特徴量算出部は、前記赤色波長帯域の画像と前記緑色波長帯域の画像の比と、前記緑色波長帯域の画像と前記青色波長帯域の画像の比と、を前記色情報として算出し、算出した前記比を用いて前記散乱特徴量を算出するプロセッサ装置。
  2. 前記青色波長帯域、前記緑色波長帯域、及び前記赤色波長帯域は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数が等しい等吸収波長帯域を含む請求項１に記載のプロセッサ装置。
  3. 前記散乱特徴量算出部は、前記散乱特徴量として、前記観察対象の散乱係数の波長依存性を表すパラメータを算出する請求項１または２に記載のプロセッサ装置。
  4. 前記色情報を軸にして形成され、波長「λ」と、前記観察対象の散乱係数μsと、前記散乱特徴量「ｂ」との関係が式１で定義される色情報空間において、前記散乱特徴量算出部は前記色情報に対応する前記散乱特徴量「ｂ」を算出する請求項３に記載のプロセッサ装置。
    式１： μs∝λ-b
  5. 前記画像取得部は、前記３波長帯域と比較して、ヘモグロビンの吸光係数と、還元ヘモグロビンの吸光係数に差がある第４の波長帯域の画像を取得し、
    前記第４の波長帯域の画像を用いて前記観察対象の酸素飽和度を算出する酸素飽和度算出部を備え、
    前記画像生成部は、前記散乱特徴量の分布に加え、酸素飽和度の分布も表す前記散乱特徴量画像を生成する請求項１〜４のいずれか１項に記載のプロセッサ装置。
  6. 前記画像生成部は、前記散乱特徴量と前記酸素飽和度にそれぞれ範囲を設定し、前記散乱特徴量が設定した範囲にあり、かつ、前記酸素飽和度が設定した範囲にある部分を強調した前記散乱特徴量画像を生成する請求項５に記載のプロセッサ装置。
  7. 前記画像生成部は、前記散乱特徴量を第１閾値と比較し、前記散乱特徴量が前記第１閾値以下の部分を強調した前記散乱特徴量画像を生成する請求項６に記載のプロセッサ装置。
  8. 前記画像生成部は、前記酸素飽和度を第２閾値と比較し、前記酸素飽和度が前記第２閾値以下の部分を強調した前記散乱特徴量画像を生成する請求項６または７に記載のプロセッサ装置。
  9. 照明光を発光する光源と、前記光源に接続された内視鏡とを備える内視鏡システムにおいて、
    青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得する画像取得部と、
    前記３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する散乱特徴量算出部と、
    前記散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する画像生成部と、
    を有するプロセッサ装置をさらに備え、
    前記散乱特徴量算出部は、前記赤色波長帯域の画像と前記緑色波長帯域の画像の比と、前記緑色波長帯域の画像と前記青色波長帯域の画像の比と、を算出し、算出した前記比を用いて前記散乱特徴量を算出する内視鏡システム。
  10. 画像取得部が、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得するステップと、
    散乱特徴量算出部が、前記３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出するステップと、
    画像生成部が、前記散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成するステップと、
    を、内視鏡システムのプロセッサ装置が実行し、
    前記散乱特徴量算出部は、前記赤色波長帯域の画像と前記緑色波長帯域の画像の比と、前記緑色波長帯域の画像と前記青色波長帯域の画像の比と、を算出し、算出した前記比を用いて前記散乱特徴量を算出する画像処理方法。
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