JP6763025B2 - プロセッサ装置及びプロセッサ装置の作動方法 - Google Patents

Description

本発明は、観察対象に含まれる組織を表示するためのプロセッサ装置及び内視鏡システム並びにプロセッサ装置の作動方法に関する。

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

また、近年では、血管構造、腺管構造など組織の構造に着目して、病変部を診断することも行われつつある。このように組織の構造に着目する観察を行う場合には、例えば、特許文献１に示すように、観察対象の撮像により得られた画像から、血管特徴量などの各種構造の特徴量を抽出するとともに、抽出した特徴量に基づいて、構造別の画像を生成し、表示することが行われている。また、特許文献２では、観察対象の撮像により得られた画像から表層血管や中深層血管を抽出し、表示している。

国際公開ＷＯ２０１２／１４７５０５号 特開２０１５−６２７２８号公報

病変部の診断に有益な構造は、血管構造や腺管構造など複数存在し、それら構造は、それぞれ形状や明るさなどが異なっている。また、構造の形状や明るさ等については、病変部の進行度によって多種多様に変化する。さらには、明るさ等が同じであっても、全く異なる組織も存在する。例えば、胃を拡大した場合に観察することができる上皮下毛細血管ＳＥＣ（Sub Epithelial Capillary）と窩間部ＩＰ（Intervening Part）（図１１、図１３参照）は、それぞれ同じような光吸収特性を有するため、同じような明るさで表示される。そのため、上皮下毛細血管ＳＥＣと窩間部ＩＰについては、明るさだけで弁別することが難しかった。以上から、観察対象に含まれる組織について、それぞれを区別して表示することが求められていた。

本発明は、観察対象に含まれる組織についてそれぞれを区別することができるプロセッサ装置及びプロセッサ装置の作動方法を提供することを目的とする。

本発明のプロセッサ装置は、少なくとも１つの組織を含む観察対象を撮像して得られる複数帯域の画像を取得する画像取得部と、複数帯域の画像に基づいて特定の演算処理を行って演算画像を得る特定演算処理部と、複数帯域の画像のうちの少なくとも１の帯域の画像の輝度値と、演算画像とに基づいて、組織を判別する組織判別部と、輝度値が特定の閾値以上である高輝度領域と輝度値が特定の閾値を下回る低輝度領域とを判別する輝度判別部を備え、特定の演算処理は、複数帯域の画像を組み合わせて、複数帯域の画像間の差分を求める差分処理、又は複数帯域の画像を組み合わせて、複数帯域の画像の比率を求める比率算出処理であり、演算画像は、差分処理済みの画像、又は比率算出処理済みの画像であり、組織判別部は、高輝度領域又は低輝度領域のうち少なくとも一方の領域に含まれる組織の候補の中から、演算画像の内容に従って組織を判別するものであって、組織判別部は、低輝度領域において、差分又は比率に従って組織を判別する。

輝度値が特定の閾値以上である高輝度領域と輝度値が特定の閾値を下回る低輝度領域とを判別する輝度判別部を備え、組織判別部は、高輝度領域又は低輝度領域のうち少なくとも一方の領域に含まれる組織の候補の中から、演算画像の内容に従って組織を判別する。特定の演算処理の一例は、組織の形状を判別する形状判別処理であり、演算画像は、形状判別処理済みの画像である。この場合、組織判別部は、低輝度領域において、形状に従って組織を判別することが好ましい。また、特定の演算処理の他の一例は、複数帯域の画像を組み合わせて、複数帯域の画像間の差分を求める差分処理、又は複数帯域の画像を組み合わせて、複数帯域の画像の比率を求める比率算出処理であり、演算画像は、差分処理済みの画像、又は比率算出処理済みの画像である。この場合、組織判別部は、低輝度領域において、差分又は比率に従って組織を判別することが好ましい。組織は、毛細血管、腺窩開口部、窩間部、腺窩辺縁部、ＩＰＣＬ（Intra-epithelial Papillary Capillary Loops）、又は樹枝状血管であることが好ましい。

本発明の内視鏡システムは、少なくとも１つの組織を含む観察対象を撮像して得られる複数帯域の画像を取得する画像取得部と、複数帯域の画像に基づいて特定の演算処理を行って演算画像を得る特定演算処理部と、複数帯域の画像のうちの少なくとも１の帯域の画像の輝度値と、演算画像とに基づいて、組織を判別する組織判別部と、組織判別部の判別結果に従って、組織ごとに区別して表示する組織別画像を生成する組織別画像生成部と、組織別画像を表示する表示部とを有し、組織別画像は、各種の組織を抽出した複数の組織別画像を含み、複数の組織別画像を、特定の表示タイミングに従って、それぞれ切り替えて表示する。

本発明のプロセッサ装置は、少なくとも１つの組織を含む観察対象を撮像して得られる複数帯域の画像を取得する画像取得部と、複数帯域の画像のうちの少なくとも１の帯域の画像の輝度値が特定の閾値以上である高輝度領域と輝度値が特定の閾値を下回る低輝度領域とを判別する輝度判別部と、複数帯域の画像に基づいて、組織の形状を判別する形状判別処理を行う形状判別部と、高輝度領域又は低輝度領域のうち少なくとも一方の領域に含まれる組織の候補の中から、形状に従って組織を判別する組織判別部とを備える。

本発明のプロセッサ装置の作動方法は、画像取得部が、少なくとも１つの組織を含む観察対象を撮像して得られる複数帯域の画像を取得するステップと、特定演算処理部が、複数帯域の画像に基づいて特定の演算処理を行って演算画像を得るステップと、組織判別部が、複数帯域の画像のうちの少なくとも１の帯域の画像の輝度値と、演算画像とに基づいて、組織を判別するステップとを有し、輝度判別部が、輝度値が特定の閾値以上である高輝度領域と輝度値が特定の閾値を下回る低輝度領域とを判別する輝度判別部を有し、特定の演算処理は、複数帯域の画像を組み合わせて、複数帯域の画像間の差分を求める差分処理、又は複数帯域の画像を組み合わせて、複数帯域の画像の比率を求める比率算出処理であり、演算画像は、差分処理済みの画像、又は比率算出処理済みの画像であり、組織判別部は、高輝度領域又は低輝度領域のうち少なくとも一方の領域に含まれる組織の候補の中から、演算画像の内容に従って組織を判別するものであって、組織判別部は、低輝度領域において、差分又は比率に従って組織を判別する。

本発明によれば、観察対象に含まれる組織について、それぞれを区別して表示することができる。

内視鏡システムの外観図である。 第１Ａ実施形態の内視鏡システムの機能を示すブロック図である。 紫色光Ｖ、青色光Ｂ、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒの分光スペクトルを示すグラフである。 第１Ａ実施形態の通常光の分光スペクトルを示すグラフである。 第１Ａ実施形態の特殊光の分光スペクトルを示すグラフである。 組織別画像処理部の機能を示すブロック図である。 輝度判別処理を示す説明図である。 形状判別処理を示す説明図である。 第１Ａ実施形態の組織判別処理を示す説明図である。 腺窩辺縁部画像、腺窩開口部画像、血管画像、窩間部画像の４種類の画像を切り替えて表示することを示す説明図である。 ズームレンズを使用して拡大した正常な胃の診断図及び病理図を示す説明図である。 正常な胃における腺窩辺縁部を強調した組織別画像を示す画像図である。 ズームレンズを使用して拡大した構造不整な胃の診断図及び病理図を示す説明図である。 構造不整な胃における腺窩辺縁部を強調した組織別画像を示す画像図である。 組織別表示モードを示すフローチャートである。 第１Ｂ実施形態で発光する光のスペクトルを示すグラフである。 組織別画像処理部の機能を示すブロック図である。 差分処理を示す説明図である。 第１Ｂ実施形態の組織判別処理を示す説明図である。 食道表在血管網を示す説明図である。 第１Ｃ実施形態の形状判別処理を示す説明図である。 第１Ｃ実施形態の組織判別処理を示す説明図である。 第１Ｃ実施形態の比率算出処理を示す説明図である。 図２２とは異なる第１Ｃ実施形態の別の組織判別処理を示す説明図である。 第２実施形態の内視鏡システムの機能を示すブロック図である。 第２実施形態の通常光の分光スペクトルを示すグラフである。 第２実施形態の特殊光の分光スペクトルを示すグラフである。 第３実施形態の内視鏡システムの機能を示すブロック図である。 回転フィルタの平面図である。

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

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

内視鏡システム１０は、観察モードとして、通常モードと、特殊モードと、組織別表示モードを有している。観察モードが通常モードである場合、複数色の光を通常モード用の光量比Ｌｃで合波した通常光を発光するとともに、この通常光により照明中の観察対象を撮像して得られた画像信号に基づき、通常画像をモニタ１８に表示する。また、観察モードが特殊モードである場合、複数色の光を特殊モード用の光量比Ｌｓで合波した特殊光を発光するとともに、この特殊光により照明中の観察対象を撮像して得られた画像信号に基づき、特殊画像をモニタ１８に表示する。

また、観察モードが組織別表示モードである場合には、特殊光が発光されるとともに、この特殊光により照明中の観察対象を得られる画像信号に基づいて、上皮下毛細血管、腺窩辺縁部、窩間部、腺窩開口部などの各種の組織（図１１、１３参照）をそれぞれ明確に区別して表示するための組織別画像をモニタ１８に表示する。組織別画像において表示される上皮下毛細血管等については、ズーム操作部１３ｄを操作して観察対象を拡大することによって、観察可能となる。

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

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

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

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

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

光源制御部２２は、各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの点灯や消灯、及び点灯時の発光量等を独立に制御することによって、照明光の発光タイミング、発光期間、光量、及び分光スペクトルの調節を行う。光源制御部２２における点灯及び消灯の制御は、観察モードごとに異なっている。

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

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

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

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

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

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

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

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

ＣＤＳ／ＡＧＣ回路４０は、撮像センサ３８から受信したアナログの画像信号に、相関二重サンプリング（ＣＤＳ：Correlated Double Sampling）や自動利得制御（ＡＧＣ：Automatic Gain Control）を行う。Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換回路４２は、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路４０を経たアナログ画像信号を、デジタルの画像信号に変換する。Ａ／Ｄ変換回路４２は、Ａ／Ｄ変換後のデジタル画像信号を、プロセッサ装置１６に入力する。

プロセッサ装置１６は、画像信号取得部５０と、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）５２と、ノイズ低減部５４と、画像処理部５８と、表示制御部６０とを備えている。プロセッサ装置内にある各部のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサである。各種のプロセッサには、ソフトウエア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit)、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array) などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。なお、内視鏡１２や光源装置１４の内部の各部についても同様である。

画像信号取得部５０（本発明の「画像取得部」に相当する）は、内視鏡１２から、観察モードに対応したデジタル画像信号を取得する。通常モードの場合には、Ｂｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号を取得する。特殊モード又は組織別表示モードの場合には、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号を取得する。これらの画像信号を取得することにより、画像信号取得部５０は複数帯域の画像を取得することになる。

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

リニアマトリクス処理は、ゲイン補正処理した画像信号の色再現性を高める。ガンマ変換処理は、リニアマトリクス処理した画像信号の明るさや彩度を整える。ガンマ変換処理した画像信号には、デモザイク処理（等方化処理、又は同時化処理とも言う）を施すことによって、各画素において不足した色の信号を補間によって生成する。このデモザイク処理によって、全画素がＲＧＢ各色の信号を有するようになる。ノイズ低減部５４は、ＤＳＰ５２でデモザイク処理等を施した画像信号に対して、例えば、移動平均法やメディアンフィルタ法等によるノイズ低減処理を施し、ノイズを低減する。

画像処理部５８は、通常画像生成部と６２と、特殊画像処理部６４と、組織別画像処理部６６とを備えている。通常画像処理部６２は、通常モードに設定されている場合に作動し、受信したＢｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を行う。色変換処理では、ＲＧＢ画像信号に対して３×３のマトリックス処理、階調変換処理、及び３次元ＬＵＴ（Look Up Table）処理などにより色変換処理を行う。

色彩強調処理は、色変換処理済みのＲＧＢ画像信号に対して行われる。構造強調処理は、観察対象の構造を強調する処理であり、色彩強調処理後のＲＧＢ画像信号に対して行われる。上記のような各種画像処理等を行うことによって、通常画像が得られる。通常画像は、紫色光V、青色光Bｘ、緑色光G、赤色光Rがバランス良く発せられた通常光に基づいて得られた画像であるため、自然な色合いの画像となっている。通常画像は、表示制御部６０に入力される。

特殊画像処理部６４は、特殊モードに設定されている場合に作動する。特殊画像処理部６４では、受信したＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を行う。色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理の処理内容は、通常画像処理部６２と同様である。上記のような各種画像処理を行うことによって、特殊画像が得られる。特殊画像は、血管のヘモグロビンの吸収係数が高い紫色光Vが、他の色の青色光Bx、緑色光G、赤色光Rよりも大きい発光量となっている特殊光に基づいて得られた画像であるため、血管構造や腺管構造の解像度が他の構造よりも高くなっている。特殊画像は表示制御部６０に入力される。

組織別画像処理部６６は、組織別表示モードに設定されている場合に作動する。組織別画像処理部６６では、受信したＢｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に対して、各種組織を明確に区別して表示するための処理を行って組織別画像を生成する。また、生成した組織別画像に基づいて、各種組織を指標化した指標値を算出する。これら組織別画像の生成と指標値の算出の詳細については、後述する。組織別画像等については表示制御部６０に入力される。

表示制御部６０は、画像処理部５８から画像をモニタ１８に表示するための表示制御を行う。通常モードに設定されている場合には、表示制御部６０は、通常画像をモニタ１８に表示する制御を行う。特殊モードに設定されている場合には、表示制御部６０は、特殊画像をモニタ１８に表示する制御を行う。組織別表示モードに設定されている場合には、表示制御部６０は、組織別画像をモニタ１８に表示する制御を行う。

図６に示すように、組織別画像処理部６６は、上皮下毛細血管、腺窩辺縁部、窩間部、腺窩開口部などの各種の組織（図１１、１３参照）をそれぞれ明確に区別して表示する処理を行うために、輝度判別部７０と、形状判別部７２と、組織判別部７４と、画像生成部７６とを備えている。また、組織別画像処理部６６は、各種の組織を指標化した指標値を算出するために、指標値算出部７８を備えている。

輝度判別部７０では、受信信号した画像信号のうちＢｓ画像信号において、輝度値が特定の閾値Ｔｈ以上であるか否かを判別する輝度判別処理を行う。輝度判別処理では、図７に示すように、Ｂｓ画像信号のうち、輝度値が特定の閾値Ｔｈ以上の領域を高輝度領域として判別するとともに、輝度値が特定の閾値Ｔｈを下回る領域を低輝度領域として判別する。なお、上皮下毛細血管や腺窩辺縁部など各種組織の解像度が高いＢｓ画像信号に対して輝度判別処理を行うが、各種組織の解像度が高ければ、Ｇｓ画像信号などその他の画像信号に対して輝度判別処理を行ってもよい。

形状判別部７２は、Ｂｓ画像信号において、低輝度領域に含まれる構造の形状を判別する形状判別処理を行う。形状判別処理では、図８に示すように、低輝度領域から、円構造の領域、線構造の領域、円構造及び線構造のいずれにも属しない特定構造の領域の３パターンの領域を検出する。なお、形状判別処理としては、例えば、パターンマッチング処理、モロフォロジー処理、ヘシアン解析などを用いることが好ましい。

組織判別部７４は、輝度判別処理済み及び形状判別処理済みのＢｓ画像信号に基づいて、高輝度領域と低輝度領域に含まれる組織の候補の中から、組織の判別を行うとともに、低輝度領域に含まれる組織の候補に対しては、形状判別結果に従って組織を判別する。具体的には、組織判別部７４は、上皮下毛細血管、腺窩辺縁部、窩間部、腺窩開口部の４種類の組織の領域を判別する組織判別処理を行う。図９に示すように、Ｂｓ画像信号において、高輝度領域は、腺窩辺縁部の領域であると判別される。また、Ｂｓ画像信号において、円構造の領域は腺窩開口部の領域であると判別される。また、Ｂｓ画像信号において、線構造の領域は血管（上皮下毛細血管）の領域であると判別される。また、Ｂｓ画像信号において、特定構造の領域は窩間部の領域であると判別される。なお、組織判別部７４では、低輝度領域に含まれる組織の候補に対して形状判別結果に従って組織の判別を行っているが、これに代えて又は加えて、高輝度領域に含まれる組織の候補に対しても、形状判別結果に従って組織の判別を行うようにしてもよい。

画像生成部７６（本発明の「組織別画像生成部」に対応する）は、組織判別処理済みのＢｓ画像信号とＧｓ画像信号とＲｓ画像信号に基づいて、各種の組織を明確に区別した組織別画像を生成する。組織別画像では、例えば、各種の組織をそれぞれ互いに異なる色で表示してもよい。また、組織別画像では、各種の組織のうち予め設定した組織をその他の組織よりも強調して表示してもよい。また、図１０に示すように、組織判別済みのＢｓ画像信号から腺窩辺縁部の領域を抽出した腺窩辺縁部画像、腺窩開口部の領域を抽出した腺窩開口部画像、血管（上皮下毛細血管）の領域を抽出した血管画像、及び窩間部を抽出した窩間部画像を、組織別画像として、予め設定した特定の表示タイミングに従って、表示するようにしてもよい。

以上の組織の判別方法と組織別画像の画像生成方法について、胃の組織が正常である場合と構造が不整の場合を例に挙げて、以下説明する。例えば、正常な状態の胃の組織については、図１１に示すように、組織におけるピットが深さ方向に沿って延びており、且つ各ピットは一定の間隔で規則正しく並んでいることから、組織表面に表れる構造についても一定の規則性を有した構造となっている。例えば、上皮下毛細血管（ＳＥＣ（Sub Epithelial Capillary））は、多角形で構成される低輝度の線構造となっている。腺窩辺縁部（ＭＣＥ（Marginal Crypt Epithelium））は、上皮下毛細血管の内側に配列され、高輝度の構造となっている。また、腺窩開口部（ＣＯ（Crypt-Opening））は低輝度の円構造となっている。また、窩間部（ＩＰ（Intervening Part））は低輝度の構造となっており、窩間部の間の距離はほぼ一定である。

図１１に示す組織を撮像して得られた画像に対して、輝度判別処理、形状判別処理、組織判別処理を行うことによって、上皮下毛細血管ＳＥＣの領域、腺窩辺縁部ＭＣＥの領域、腺窩開口部ＣＯの領域、窩間部ＩＰの領域の４領域に確実に分類することができる。また、画像生成部７６において、腺窩辺縁部ＭＣＥの領域を強調表示する設定を行った場合には、図１２に示すように、腺窩辺縁部ＭＣＥ（本発明の「特定の組織」に対応する）の領域がその他の領域よりも強調された組織別画像Ｐｘがモニタ１８に表示される。

また、構造が不整な状態の胃の組織については、図１３に示すように、組織におけるピットの延びる方向が、ピットによって異なっており、また、各ピットの配列間隔も異なっている。そのため、組織表面に表れる構造は、正常の場合とことなって、規則性が崩れている。例えば、上皮下毛細血管ＳＥＣは、正常の場合に多角形で構成される線構造の形が崩れて、閉じていない低輝度の線構造となっている。腺窩辺縁部ＭＣＥは、正常の場合と比較して大きく構造が変わって、多角形状の高輝度の構造となっている。また、腺窩開口部ＣＯは、正常の場合と異なり、消失している。また、窩間部（ＩＰ（Intervening Part））については、ピットの不整によって、長さが窩間部ごとに異なっている。

図１３に示す組織を撮像して得られた画像に対して、輝度判別処理、形状判別処理、組織判別処理を行うことによって、上皮下毛細血管ＳＥＣの領域、腺窩辺縁部ＭＣＥの領域、窩間部ＩＰの領域の３領域に確実に分類することができる。また、画像生成部７６において、腺窩辺縁部ＭＣＥの領域を強調表示する設定を行った場合には、図１４に示すように、腺窩辺縁部ＭＣＥ（本発明の「特定の組織」に対応する）の領域がその他の領域よりも強調された組織別画像Ｐｙがモニタ１８に表示される。

指標値算出部７８は、組織判別済みのＢｓ画像信号から腺窩辺縁部の領域を抽出して、腺窩辺縁部を指標値化した腺窩辺縁部指標値を算出する。腺窩辺縁部指標値としては、例えば、一定の範囲における腺窩辺縁部の密度などが挙げられる。同様にして、指標値算出部７８は、組織判別済みのＢｓ画像信号から腺窩開口部の領域を抽出して、腺窩開口部を指標値化した腺窩開口部指標値を算出する。また、指標値算出部７８は、組織判別済みのＢｓ画像信号から血管（上皮下毛細血管）の領域を抽出して、血管を指標値化した血管指標値を算出する。また、指標値算出部７８は、組織判別済みのＢｓ画像信号から窩間部を抽出して、窩間部を指標値化した窩間部指標値を算出する。なお、指標値化の方法としては、例えば、画像全体又は一定の画像領域における密度を求める方法がある。また、指標値算出部７８で算出した指標値に応じて異なる色により表した指標値画像を生成して、モニタ１８に表示するようにしてもよい。

次に、組織別表示モードの一連の流れについて、図１５に示すフローチャートを用いて説明する。モード切替部１３ｃによって組織別表示モードに設定すると、観察対象に対しして特殊光が照射される。撮像センサ３８は、特殊光が照明された観察対象を撮像することにより、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号を出力する。

次に、Ｂｓ画像信号に対して輝度判別処理を行う。輝度判別処理の結果、Ｂｓ画像信号は、高輝度領域と低輝度領域の2つの領域に分けられる。Ｂｓ画像信号のうち低輝度領域に対して形状判別処理を行う。形状判別処理の結果、低輝度領域は、円構造の領域と、線構造の領域と、特定構造の領域の３つの領域に分けられる。輝度判別処理及び形状判別処理済みのＢｓ画像信号に基づいて、各種の組織を判別する組織判別処理を行う。

組織判別処理の結果、Ｂｓ画像信号の高輝度領域は腺窩辺縁部の領域として判別される。また、Ｂｓ画像信号の円構造の領域は腺窩開口部の領域として判別される。また、Ｂｓ画像信号の線構造の領域は血管（上皮下毛細血管）の領域として判別される。また、Ｂｓ画像信号の特定構造の領域は窩間部の領域として判別される。そして、組織判別処理済みのＢｓ画像信号とＧｓ画像信号、Ｒｓ画像信号に基づいて、各種の組織を明確に区別した組織別画像を生成し、モニタ１８に表示する。

［第１Ｂ実施形態］
なお、上記第１Ａ実施形態では、血管（上皮下毛細血管）と窩間部との判別を形状に基づく判別により行っているが、画像中における線構造の解像度が低い場合には、血管の判別が困難であるため、このような場合には、形状以外の方法により判別を行ってもよい。血管と窩間部については、低輝度という点では共通するが、短波長の光に対する光吸収特性に違いがある。血管は、４２０ｎｍ付近の光に対して吸収のピークを有する一方で、窩間部に含まれる間質は、４１０〜４６０ｎｍの範囲において比較的フラットな吸収特性を有する。第１Ｂ実施形態では、このような短波の光に対する吸収に対する違いに基づいて、血管と窩間部の判別を行う。

第１Ｂ実施形態では、血管の光吸収に関する情報を得るために、図１６に示すように、１フレーム目で、紫色光Ｖのみを観察対象に照射し、この観察対象を撮像センサ３８により撮像する。これによって、Ｂ画素からＢ１ｓ画像信号を出力し、Ｇ画素からＧ１ｓ画像信号を出力し、Ｒ画素からＲ１ｓ画像信号を出力する。一方、窩間部に含まれる間質の光吸収に関する情報を得るために、紫色光を照射した後、次の２フレーム目で、紫色光Ｖを消灯する一方で、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒを点灯して観察対象に向けて照明し、この観察対象を撮像センサ３８により撮像する。これによって、Ｂ画素からＢ２ｓ画像信号を出力し、Ｇ画素からＧ２ｓ画像信号を出力し、Ｒ画素からＲ２ｓ画像信号を出力する。第１Ｂ実施形態では、紫色光Ｖの照明と、青色光Ｂｘ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒの照明とを交互に行う。

また、第１Ｂ実施形態の組織別画像処理部６６では、図１７に示すように、形状判別部７２に代えて、差分画像生成部９０が設けられる。輝度判別部７０は、第１Ｂ実施形態では、Ｂ１ｓ画像信号又はＢ２ｓ画像信号に基づいて、高輝度領域と低輝度領域の判別が行われる。差分画像生成部９０は、Ｂ１ｓ画像信号とＢ２ｓ画像信号の差分処理を行って差分画像を生成する。また、差分画像生成部９０は、図１８に示すように、生成した差分画像について、Ｂ１ｓ画像信号とＢ２ｓ画像信号との信号値の差が一定値以上の第１差分領域と、Ｂ１ｓ画像信号とＢ２ｓ画像信号との信号値の差が一定値を下回る第２差分領域の２つの領域に分ける。

組織判別部７４は、図１９に示すように、上記第１Ａ実施形態と同様、高輝度領域は腺窩辺縁部の領域として判別される。一方、組織判別部７４は、低輝度領域のうち差分画像で第１差分領域と判別された領域について、血管の領域と判別する。また、組織判別部７４は、低輝度領域のうち差分画像で第２差分領域と判別された領域について、窩間部の領域として判別する。なお、差分画像に代えて、Ｂ１ｓ画像信号とＢ２ｓ画像信号の比率を求める比率算出処理を行って、比率画像を作成してもよい。この場合、比率画像において、比率が一定範囲外にある領域が血管の領域と判別され、比率が一定範囲内にある領域が窩間部の領域と判別される。

［第１Ｃ実施形態］
上記第１Ａ及びＢ実施形態では、上皮下毛細血管、腺窩辺縁部、窩間部、腺窩開口部など胃における組織の判別について説明を行っているが、胃以外の部位に対しても、本発明の組織の判別は可能である。第１Ｃ実施形態では、食道に表れる組織の判別を行う。食道では、図２０に示すように、食道においては、組織として、胃と異なり腺管構造を有しておらず、主に、ＩＰＣＬ（Intra-epithelial Papillary Capillary Loops）と樹枝状血管の２種類の血管を有している。これら２種類の血管の判別を、第１Ｃ実施形態では行う。なお、食道においては、樹枝状血管よりも更に深い位置に粘膜下層の静脈が分布している。

第１Ｃ実施形態では、特殊光により照明中の食道を撮像することに得られる画像信号のうちＢｓ画像信号に基づく輝度判別処理と形状判別処理を行って、組織判別を行う方法が考えられる。輝度判別処理は第１Ａ実施形態と同様である。ただし、食道では、高輝度領域となる腺管構造は有していないため、輝度判別処理済みのＢｓ画像信号においては、低輝度領域のみとなる。次に、輝度判別処理済みのＢｓ画像信号に対して、形状判別処理を行う。形状判別処理は、第１Ｃ実施形態では、ループ構造を検出するループ構造検出処理を行う。

ループ構造検出処理は、第１Ａ実施形態で示した線構造を検出した後、検出した線構造の曲率を解析して、ループ構造の有無を検出する。以上の形状判別処理済みのＢｓ画像信号の低輝度領域においては、図２１に示すように、ループ構造有りの領域と、ループ構造無しの領域の２つの領域に分けられる。形状判別処理済みのＢｓ画像信号に対して組織判別処理を行う。その結果、図２２に示すように、ループ構造有りの領域はＩＰＣＬの領域として判別され、ループ構造無しの領域は樹枝状血管の領域として判別される。

また、第１Ｃ実施形態では、特殊光により照明中の食道を撮像することに得られる画像信号のうちＢｓ画像信号とＧｓ画像信号に基づく輝度判別処理と比率算出処理を行って、組織判別する方法も考えられる。輝度判別処理は上記と同様であり、輝度判別処理済みのＢｓ画像信号には、低輝度領域のみが含まれる。一方、比率算出処理では、図２３に示すように、Ｂｓ画像信号とＧｓ画像信号の比率Ｂｓ／Ｇｓを算出する。そして、比率算出処理は、算出した比率Ｂｓ／Ｇｓが一定値以下の低比率領域と、比率Ｂｓ／Ｇｓが一定値を超える高比率領域の２つの領域に分ける。組織判別処理では、図２４に示すように、低比率領域をＩＰＣＬの領域として判別するとともに、高比率領域を樹枝状血管の領域として判別する。

以上のように、比率Ｂｓ／Ｇｓにより、ＩＰＣＬと樹枝状血管の判別できるのは、以下の理由による。Ｂｓ画像信号は、紫色光Ｖなど深達度の浅い短波の光に基づいて得られる画像であるため、Ｂｓ画像信号において、組織の浅い位置に分布するＩＰＣＬの視認性が高いものの、組織の深い位置にある樹枝状血管の視認性は低くなっている。これに対して、Ｇｓ画像信号は、緑色光Ｇなど深達度の深い長波の光に基づいて得られる画像であるため、Ｇｓ画像信号において、樹枝状血管は高コントラストで視認性が高くなっている。一方、緑色光Ｇなどの長波の光は血液の吸収特性が低いことから、Ｇｓ画像信号においてはＩＰＣＬのような細い血管は視認性が低い。以上の考察から、次のことが言える。
・Ｂｓ画像信号の信号値が低く、Ｇｓ画像信号での信号値が高い→Ｂｓ／Ｇｓが小さい→ＩＰＣＬ
・Ｂｓ画像信号の信号値が高く、Ｇｓ画像信号での信号値が低い→Ｂｓ／Ｇｓが大きい→樹枝状血管

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

図２５に示すように、第２実施形態の内視鏡システム１００では、光源装置１４の光源２０において、４色のＬＥＤ２０ａ〜２０ｄの代わりに、中心波長４４５±１０ｎｍの青色レーザ光を発する青色レーザ光源（「４４５ＬＤ」と表記。ＬＤは「Laser Diode」を表す）１０４と、中心波長４０５±１０ｎｍの青紫色レーザ光を発する青紫色レーザ光源（「４０５ＬＤ」と表記）１０６とが設けられている。これら各光源１０４、１０６の半導体発光素子からの発光は、光源制御部１０８により個別に制御されており、青色レーザ光源１０４の出射光と、青紫色レーザ光源１０６の出射光の光量比は変更自在になっている。

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

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

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

ここで、通常モードにおいては、主として青色レーザ光が蛍光体１１０に入射するため、図２６に示すような、青色レーザ光、及び青色レーザ光により蛍光体１１０から励起発光する蛍光を合波した通常モード用の広帯域光が、通常光として、観察対象に照明される。この通常光で照明された観察対象を撮像センサ３８で撮像することによって、Ｂｃ画像信号、Ｇｃ画像信号、Ｒｃ画像信号からなる通常画像が得られる。

一方、特殊モード又は組織別表示モードにおいては、青紫色レーザ光と青色レーザ光の両方が蛍光体１１０に入射するため、図２７に示すような、青紫色レーザ光、青色レーザ光、及び青色レーザ光により蛍光体１１０から励起発光する蛍光を合波した特殊モード又は組織別表示モード用の広帯域光が、特殊光として、観察対象に照明される。この特殊光で照明された観察対象を撮像センサ３８により撮像することによって、Ｂｓ画像信号、Ｇｓ画像信号、Ｒｓ画像信号からなる特殊画像が得られる。

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

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

図２８に示す内視鏡システム２００では、光源装置１４において、内視鏡システム１０の各ＬＥＤ２０ａ〜２０ｄに代えて、白色光光源２０２と、回転フィルタ２０４と、フィルタ切替部２０６とが設けられている。また、撮像光学系３０ｂには、カラーの撮像センサ３８の代わりに、カラーフィルタが設けられていないモノクロの撮像センサ２０８が設けられている。

白色光光源２０２はキセノンランプや白色ＬＥＤ等であり、波長域が青色から赤色に及ぶ白色光を発する。回転フィルタ２０４は、回転軸に近い一番近い内側に設けた通常モード用フィルタ２１０と、この通常モード用フィルタ２１０の外側に設けた特殊モード用フィルタ２１２とを備えている（図２９参照）。

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

図２９に示すように、通常モード用フィルタ２１０には、周方向に沿って、Ｂｂフィルタ２１０ａと、Ｇフィルタ２１０ｂと、Ｒフィルタ２１０ｃとが設けられている。Ｂｂフィルタ２１０ａは、白色光のうち４００〜５００nmの波長範囲を持つ広帯域の青色光Ｂｂを透過する。Ｇフィルタ２１０ｂは、白色光のうち緑色光Ｇを透過する。Ｒフィルタ２１０ｃは、白色光のうち赤色光Ｒを透過する。したがって、通常モード時には、回転フィルタ２０４が回転することにより、通常光として、広帯域の青色光Ｂｂ、緑色光Ｇ、赤色光Ｒが、観察対象に向けて、順次照射される。

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

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

特殊モード又は組織別表示モード時には、青色狭帯域光Ｂｎ、緑色狭帯域光Ｇｎで観察対象を照明する毎にモノクロの撮像センサ２０８で観察対象を撮像する。これにより、青色狭帯域光Ｂｎの照明時にＢｎ画像信号が得られ、緑色狭帯域光Ｇｎの照射時にＧｎ画像信号が得られる。これらＢｎ画像信号とＧｎ画像信号によって、特殊画像又は組織別画像が構成される。

１０ 内視鏡システム
１２ 内視鏡
１２ａ 挿入部
１２ｂ 操作部
１２ｃ 湾曲部
１２ｄ 先端部
１３ａ アングルノブ
１３ｂ 静止画像取得部
１３ｃ モード切替部
１３ｄ ズーム操作部
１４ 光源装置
１６ プロセッサ装置
１８ モニタ
１９ コンソール
２０ 光源
２０ａ Ｖ−ＬＥＤ
２０ｂ Ｂ−ＬＥＤ
２０ｃ Ｇ−ＬＥＤ
２０ｄ Ｒ−ＬＥＤ
２２ 光源制御部
２３ 波長カットフィルタ
２４ ライトガイド
３０ａ 照明光学系
３０ｂ 撮像光学系
３２ 照明レンズ
３４ 対物レンズ
３６ 拡大光学系
３６ａ ズームレンズ
３６ｂ レンズ駆動部
３８ 撮像センサ
４０ ＣＤＳ／ＡＧＣ回路
４２ Ａ／Ｄ変換回路
５０ 画像信号取得部
５２ ＤＳＰ
５４ ノイズ低減部
５８ 画像処理部
６０ 表示制御部
６２ 通常画像処理部
６４ 特殊画像処理部
６６ 組織別画像処理部
７０ 輝度判別部
７２ 形状判別部
７４ 組織判別部
７６ 画像生成部
７８ 指標値算出部
９０ 差分画像生成部
１００ 内視鏡システム
１０４ 青色レーザ光源
１０６ 青紫色レーザ光源
１０８ 光源制御部
１１０ 蛍光体
２００ 内視鏡システム
２０２ 白色光光源
２０４ 回転フィルタ
２０６ フィルタ切替部
２０８ 撮像センサ
２１０ 通常モード用フィルタ
２１０ａ Ｂｂフィルタ
２１０ｂ Ｇフィルタ
２１０ｃ Ｒフィルタ
２１２ 特殊モード又は組織別表示モード用フィルタ
２１２ａ Ｂｎフィルタ
２１２ｂ Ｇｎフィルタ

Claims (4)

1. 少なくとも１つの組織を含む観察対象を撮像して得られる複数帯域の画像を取得する画像取得部と、
   前記複数帯域の画像に基づいて特定の演算処理を行って演算画像を得る特定演算処理部と、
   前記複数帯域の画像のうちの少なくとも１の帯域の画像の輝度値と、前記演算画像とに基づいて、前記組織を判別する組織判別部と、
   前記輝度値が特定の閾値以上である高輝度領域と前記輝度値が前記特定の閾値を下回る低輝度領域とを判別する輝度判別部を備え、
   前記特定の演算処理は、前記複数帯域の画像を組み合わせて、前記複数帯域の画像間の差分を求める差分処理、又は前記複数帯域の画像を組み合わせて、前記複数帯域の画像の比率を求める比率算出処理であり、前記演算画像は、前記差分処理済みの画像、又は前記比率算出処理済みの画像であり、
   前記組織判別部は、前記高輝度領域又は前記低輝度領域のうち少なくとも一方の領域に含まれる組織の候補の中から、前記演算画像の内容に従って前記組織を判別するものであって、前記組織判別部は、前記低輝度領域において、前記差分又は比率に従って前記組織を判別するプロセッサ装置。
2. 前記組織は、毛細血管、腺窩開口部、窩間部、腺窩辺縁部、ＩＰＣＬ（Intra-epithelial Papillary Capillary Loops）、又は樹枝状血管である請求項１記載のプロセッサ装置。
3. 少なくとも１つの組織を含む観察対象を撮像して得られる複数帯域の画像を取得する画像取得部と、
   前記複数帯域の画像のうちの少なくとも１の帯域の画像の輝度値が特定の閾値以上である高輝度領域と前記輝度値が前記特定の閾値を下回る低輝度領域とを判別する輝度判別部と、
   前記複数帯域の画像に基づいて、前記組織の形状を判別する形状判別処理を行う形状判別部と、
   前記高輝度領域又は前記低輝度領域のうち少なくとも一方の領域に含まれる組織の候補の中から、前記形状に従って前記組織を判別する組織判別部とを備えるプロセッサ装置。
4. 画像取得部が、少なくとも１つの組織を含む観察対象を撮像して得られる複数帯域の画像を取得するステップと、
   特定演算処理部が、前記複数帯域の画像に基づいて特定の演算処理を行って演算画像を得るステップと、
   組織判別部が、前記複数帯域の画像のうちの少なくとも１の帯域の画像の輝度値と、前記演算画像とに基づいて、前記組織を判別するステップとを有し、
   輝度判別部が、前記輝度値が特定の閾値以上である高輝度領域と前記輝度値が前記特定の閾値を下回る低輝度領域とを判別する輝度判別部を有し、
   前記特定の演算処理は、前記複数帯域の画像を組み合わせて、前記複数帯域の画像間の差分を求める差分処理、又は前記複数帯域の画像を組み合わせて、前記複数帯域の画像の比率を求める比率算出処理であり、前記演算画像は、前記差分処理済みの画像、又は前記比率算出処理済みの画像であり、
   前記組織判別部は、前記高輝度領域又は前記低輝度領域のうち少なくとも一方の領域に含まれる組織の候補の中から、前記演算画像の内容に従って前記組織を判別するものであって、前記組織判別部は、前記低輝度領域において、前記差分又は比率に従って前記組織を判別するプロセッサ装置の作動方法。