JP6912608B2 - 内視鏡システム - Google Patents

Description

本発明は、体腔内の生体組織の画像を画像処理する内視鏡システムに関する。

病変部、例えば炎症部位は、一般に正常な粘膜組織とは異なる色を呈する。カラー内視鏡装置の性能向上により、正常組織に対して僅かに色の異なる炎症部位等の病変部の識別も可能になってきている。しかし、術者が内視鏡画像内に含まれる僅かな色の相違によって正常部位と病変部とを識別できるようになるためには、熟練者の指導下で長期間のトレーニングを受ける必要がある。また、熟練した術者であっても僅かな色の違いから病変部を識別することは容易ではなく、慎重な作業が要求される。したがって、内視鏡システムにおいて、病変部、例えば炎症部位の炎症の程度を精度よく評価できる、安定した炎症評価値を出力することが好ましい。
これに対して、画像の明るさによる炎症部位の評価値の変動を抑えて安定した評価値の計算を行い、かつ、評価値の計算の処理負荷を抑えることが可能な内視鏡システムが知られている（特許文献１）。

国際公開第１７／０５７６８０号

上述の内視鏡システムでは、被写体に向けて照明光を照射する光源装置と、被写体からの反射光を撮像素子により撮像し、少なくとも３つ以上の色成分を含むカラー画像を取得する画像取得部と、少なくとも３つ以上の色成分のうちの少なくとも２つの色成分によって定義される色平面内において、色平面内に設定された所定の基準点及び画像取得部で取得されるカラー画像を構成する各画素の色平面内における画素対応点を結ぶ線分と、対象疾患に相関を有する基準軸と、がなす角度に基づいて各画素の対象疾患に関する評価を行う評価部と、を備える。基準軸は、所定の基準点を通るように設定される。基準軸は、色平面内において炎症度が所定値以下の対象疾患と相関を有する軸及び炎症度が所定値以上である対象疾患と相関を有する軸の少なくとも一方である。
このような構成によれば、画像の明るさによる炎症評価値の変動を抑えて、安定した炎症評価値の計算を行い、かつ、炎症評価値の計算の処理負荷を抑えることができる。

しかし、上記内視鏡システムは、生体組織の表面に血管が現れた部分を含んだ画像を用いて、炎症部位の評価を行う場合がある。この場合、炎症部位と血管領域を、色成分で区別することが難しいため、血管領域を含めて炎症部位を評価することになる。この場合、炎症評価値は、実際の炎症部位のみによる評価値よりも高くなり、炎症の程度を精度よく評価できない可能性がある。すなわち、上述の内視鏡システムでは、血管領域を除去した形で、炎症部位の炎症の程度を正しく評価できていない、という問題がある。

そこで、本発明は、生体組織の炎症部位の炎症の程度を精度よく評価することができる内視鏡システムを提供することを目的とする。

本発明の一実施形態は、内視鏡システムである。当該内視鏡システムは、
体腔内の生体組織を撮像するように構成された電子内視鏡と、
前記電子内視鏡で得られた前記生体組織の画像から、前記生体組織の炎症の程度を前記画像の色成分の情報に基づいて数値化した炎症評価値を求めるように構成された画像処理ユニットを含むプロセッサと、
前記炎症評価値を表示するように構成されたモニタと、を備え、
前記画像処理ユニットは、
前記画像中の、数値化した前記生体組織の血管領域の確からしさを、血管を特徴付ける形状に基づいて求めるように構成された血管領域判定部と、
前記画像の各画素について各画素の色成分の情報に基づいて前記炎症が示す特徴の程度を数値化する数値化処理を行うことにより画素評価値を求めるように構成された画素評価値生成部と、前記画像の各画素について、前記画素評価値を、前記血管領域の確からしさが高いほど大きく低減させる補正処理を行うように構成された画素評価値調整部と、前記補正処理後の各画素の前記画素評価値を統合することにより前記炎症評価値を算出するように構成された統合部と、を備える評価値算出部と、を備え、
前記補正処理は、前記血管領域の確からしさの値に正の係数を乗算したものを、前記画素評価値から減算する処理である。

前記血管領域判定部は、前記血管領域の確からしさを、前記画素評価値で構成された画像を用いて求めるように構成される、ことが好ましい。

前記血管領域判定部は、前記血管を特徴付ける形状として、直線の延在方向を互いに異ならせた複数の直線形状を備える複数のテンプレートを備え、
前記血管領域判定部は、前記画像の検査対象エリアの形状と前記複数のテンプレートの直線形状それぞれとの相関の程度を表すマッチング度を求めように構成され、前記複数のテンプレートそれぞれに対応する前記マッチング度の中で、最も高い最高マッチング度を前記検査対象エリアにおける前記血管領域の前記確からしさとして用いるように構成される、ことが好ましい。

前記テンプレートのそれぞれは、所定の大きさの矩形形状の画素で構成され、前記テンプレートのそれぞれの各画素は、前記形状に合わせて設定された画素値を有する空間フィルタであり、
前記血管領域判定部は、前記画像の検査対象エリアの画素と前記空間フィルタのそれぞれの画素とを対応付けて、前記画像の検査対象エリアの画素の画素値と前記空間フィルタの対応する画素の画素値同士を乗算して合計した値に基づいて前記マッチング度を求めるように構成される、ことが好ましい。

前記画素評価値生成部は、前記生体組織の前記画像の各画素に対して前記数値化処理を行い、前記数値化処理により得られる前記画素評価値に応じて色を付与したカラーマップ画像を作成するように構成され、
前記血管領域判定部は、前記画素評価値で構成された画像に対して、直線形状に対応した画素値を有する空間フィルタを用いて前記血管領域の前記確からしさを求めることにより、前記血管領域を抽出するように構成され、 前記統合部は、さらに、前記画素評価値で構成された画像から前記血管領域を除去した画像を用いて血管除去カラーマップ画像を作成し、前記血管除去カラーマップ画像を前記炎症評価値とともに前記モニタに表示するために送信するように構成されている、ことが好ましい。

前記画像の色成分は、赤色成分、緑色成分、及び青色成分を含み、
前記評価値算出部は、前記赤色成分と、前記青色成分あるいは前記緑色成分とによって定義される色空間内において、前記色空間内に設定される基準点と前記画像の各画素の色成分に対応する画素対応点とを結ぶ線分の向きが、前記基準点を通る、予め定めた基準軸に対してずれるずれ角度に基づいて前記画素評価値を算出するように構成される、ことが好ましい。

上述の内視鏡システムによれば、生体組織の炎症部位の炎症の程度を精度よく評価することができる。

一実施形態の内視鏡システムの構成を示すブロック図である。 （ａ），（ｂ）は、炎症の数値化処理を行う一実施形態の画像処理ユニットの構成を説明する図である。 一実施形態で用いる色空間内における基準軸の例を説明する図である。 一実施形態で用いる炎症の程度を計算するためのずれ角度を計算する方法の一例を説明する図である。 （ａ），（ｂ）は、生体組織の画像の一例と、従来の方法で得られるカラーマップ画像の一例を模式的に説明する図である。 一実施形態における血管領域を抽出する方法の一例を説明する図である。 図６に示すテンプレートＴＰ１を空間フィルタとして用いる場合のフィルタ係数の一例を示す図である。 一実施形態の電子内視鏡用プロセッサによる炎症評価値の算出の処理のフローの一例を示す図である。 一実施形態で画素評価値に行う補正処理のフローの一例を説明する図である。 一実施形態で画像評価値に対して行う補正処理で、図９に示す補正と異なる補正処理のフローの一例を説明する図である。 図８に示す炎症評価値の算出のフローと異なる一実施形態のフローの例を説明する図である。 血管領域を含んだカラーマップ画像の一例を示す図である。 血管除去カラーマップ画像の一例を示す図である。

以下、実施形態の内視鏡システムについて図面を参照しながら説明する。

生体組織における炎症部位は赤色を示し、赤色が強いほど炎症の程度が高くなることから、従来の内視鏡システムは、この赤色を用いて炎症部位と健常部位とを区別し、さらに、生体組織の炎症の程度を、撮像した画像の各画素の色成分に基づいて数値化して、炎症評価値を算出する。しかし、生体組織には、血管が表面ではないが粘膜近傍にある場合、粘膜を通して透けて見え、この部分が同じ赤色を示す。このような血管が透けて見える部分の画素を色成分で数値化した場合、血管の部分も炎症した部分として誤って評価されるので、算出される炎症評価値は正確ではなく、精度が低い。このような問題を解決するために、一実施形態の内視鏡システムは、生体組織を撮像して得られる画像中の、数値化した生体組織の血管領域の確からしさを、血管を特徴付ける形状に基づいて判定する。さらに、内視鏡システムは、画像の各画素について、各画素の色成分の情報に基づいて、炎症が示す特徴の程度を数値化する数値化処理を行うことにより画素評価値を求め、さらに、画像の領域の各画素について、求めた画素評価値を、血管領域の確からしさが高いほど大きく低減させる補正処理を行う。補正処理後の各画素の画素評価値を調整値という。こうして求めた各画素の調整値を統合することにより炎症評価値を算出する。
あるいは、別の一実施形態の内視鏡システムは、生体組織を撮像して得られる画像中の画像中の生体組織の血管領域の確からしさを、血管を特徴付ける形状に基づいて求めることにより、血管領域を抽出する。さらに、内視鏡システムは、画像の各画素について、各画素の色成分の情報に基づいて上記数値化処理を行うことにより画素評価値を求め、画像のうち、抽出した血管領域における画素評価値を強制的にゼロに変更し、血管領域以外の非血管領域における画素評価値を維持する補正処理を行う。上記補正処理後の各画素の画素評価値を統合することにより炎症評価値を算出する。
あるいは、別の一実施形態の内視鏡システムは、撮像した画像のある色成分の画素値をから、生体組織の血管領域の確からしさを、血管を特徴付ける形状に基づいて求めることにより、血管領域を抽出し、さらに、画像のうち、血管領域以外の非血管領域における各画素について、各画素の色成分の情報に基づいて上記数値化処理を行うことにより画素評価値を計算する。計算した画素評価値を統合することにより炎症評価値を算出する。
このように、いずれの実施形態でも、炎症評価値を求める際に、炎症部位とは区別される血管領域を炎症評価の対象から除外する、あるいは、除外するように補正処理をすることができるので、生体組織の炎症部位の炎症の程度を精度よく評価することができる。

図１は、一実施形態の電子内視鏡システム１の構成を示すブロック図である。
図１に示されるように、電子内視鏡システム１は、電子スコープ１００、電子内視鏡用プロセッサ２００、モニタ３００、及びプリンタ４００を備えている。
電子内視鏡用プロセッサ２００は、システムコントローラ２０２やタイミングコントローラ２０６を備えている。システムコントローラ２０２は、メモリ２０４に記憶された各種プログラムを実行し、電子内視鏡システム１の全体を統括的に制御する。また、システムコントローラ２０２は、操作パネル２０８に入力されるユーザ（術者又は補助者）による指示に応じて電子内視鏡システム１の各種設定を変更する。タイミングコントローラ２０６は、各部の動作のタイミングを調整するクロックパルスを電子内視鏡システム１内の各回路に出力する。

電子内視鏡用プロセッサ２００は、電子スコープ１００に照明光を供給する光源部２３０を備えている。光源部２３０は、図示されないが、例えば、ランプ電源から駆動電力の供給を受けることにより白色の照明光を放射する高輝度ランプ、例えば、キセノンランプ、メタルハライドランプ、水銀ランプ又はハロゲンランプを備える。高輝度ランプから出射した照明光は、図示されない集光レンズにより集光された後、図示されない調光装置を介して電子スコープ１００の光ファイバーの束であるＬＣＢ（Light Carrying Bundle）１０２の入射端に入射されるように光源部２３０は構成される。
あるいは、光源部２３０は、所定の色の波長帯域の光を出射する複数の発光ダイオードを備える。発光ダイオードから出射した光はダイクロイックミラー等の光学素子を用いて合成され、合成した光は照明光として、図示されない集光レンズにより集光された後、電子スコープ１００のＬＣＢ（Light Carrying Bundle）１０２の入射端に入射されるように光源部２３０は構成される。発光ダイオードに代えてレーザダイオードを用いることもできる。発光ダイオード及びレーザダイオードは、他の光源と比較して、低消費電力、発熱量が小さい等の特徴があるため、消費電力や発熱量を抑えつつ明るい画像を取得できるというメリットがある。明るい画像が取得できることにより、後述する炎症に関する評価値の精度を向上させることができる。
なお、図１に示す例では、光源部２３０は、電子内視鏡用プロセッサ２００に内蔵して設けられるが、電子内視鏡用プロセッサ２００とは別体の装置として電子内視鏡システム１に設けられてもよい。また、光源部２３０は、後述する電子スコープ１００の先端部に設けられてもよい。この場合、照明光を導光するＬＣＢ１０２は不要である。

入射端よりＬＣＢ１０２内に入射した照明光は、ＬＣＢ１０２内を伝播して電子スコープ１００の先端部内に配置されたＬＣＢ１０２の射出端より射出され、配光レンズ１０４を介して被写体に照射される。被写体からの反射光は、対物レンズ１０６を介して固体撮像素子１０８の受光面上で光学像を結ぶ。

固体撮像素子１０８は、例えば、ＩＲ（Infra Red）カットフィルタ１０８ａ、ベイヤ配列カラーフィルタ１０８ｂの各種フィルタが受光面に配置された単板式カラーＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサであり、受光面上で結像した光学像に応じたＲ（Red），Ｇ（Green），Ｂ（Blue）の各原色信号を生成する。単板式カラーＣＣＤイメージセンサの代わりに、単板式カラーＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサを用いることもできる。ＣＭＯＳイメージセンサは、一般に、ＣＣＤイメージセンサと比較して画像が全体的に暗くなる傾向にある。従って、以下説明する炎症の程度の評価を行う数値化処理における、画像の明るさによる炎症評価値の変動を抑えることができるという有利な効果は、ＣＭＯＳイメージセンサを用いる場合においてより顕著である。

電子内視鏡用プロセッサ２００と接続する電子スコープ１００のコネクタ部内には、ドライバ信号処理回路１１２が備えられている。ドライバ信号処理回路１１２は、固体撮像素子１０８より入力される原色信号に対して色補間、マトリックス演算等の所定の信号処理を施して画像信号（輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ，Ｃｒ）を生成し、生成された画像信号を電子内視鏡用プロセッサ２００の画像処理ユニット２２０に出力する。また、ドライバ信号処理回路１１２は、メモリ１１４にアクセスして電子スコープ１００の固有情報を読み出す。メモリ１１４に記録される電子スコープ１００の固有情報には、例えば固体撮像素子１０８の画素数や感度、動作可能なフレームレート、型番等が含まれる。ドライバ信号処理回路１１２は、メモリ１１４より読み出された固有情報をシステムコントローラ２０２に出力する。このように、電子スコープ１００は、固体撮像素子１０８を用いて、体腔内の生体組織を撮像する。

システムコントローラ２０２は、電子スコープ１００の固有情報に基づいて各種演算を行い、制御信号を生成する。システムコントローラ２０２は、生成された制御信号を用いて、電子内視鏡用プロセッサ２００に接続中の電子スコープ１００に適した処理がなされるように電子内視鏡用プロセッサ２００内の各回路の動作やタイミングを制御する。

タイミングコントローラ２０６は、システムコントローラ２０２によるタイミング制御に従って、ドライバ信号処理回路１１２、画像処理ユニット２２０、及び光源部２３０にクロックパルスを供給する。ドライバ信号処理回路１１２は、タイミングコントローラ２０６から供給されるクロックパルスに従って、固体撮像素子１０８を電子内視鏡用プロセッサ２００側で処理される映像のフレームレートに同期したタイミングで駆動制御する。

画像処理ユニット２２０は、システムコントローラ２０２による制御の下、ドライバ信号処理回路１１２より入力した画像信号に基づいて内視鏡画像等をモニタ表示するためのビデオ信号を生成し、モニタ３００に出力する。さらに、画像処理ユニット２２０は、電子スコープ１００で得られた生体組織の画像に対して、後述する数値化処理を行い、画像の色成分の情報に基づいて生体組織の炎症の程度を数値化して示す炎症評価値を求め、さらに、数値化処理によって得られた各画素の画素評価値を色に置換したカラーマップ画像を生成する。画像処理ユニット２２０は、具体的には、炎症評価値の情報とカラーマップ画像をモニタ表示するためのビデオ信号を生成し、モニタ３００に出力する。これにより、術者は、モニタ３００の表示画面に表示された画像を通じて例えば注目する生体組織の炎症の程度の評価を精度よく行うことができる。画像処理ユニット２２０は、必要に応じてプリンタ４００に炎症評価値及びカラーマップ画像を出力する。

電子内視鏡用プロセッサ２００は、ＮＩＣ（Network Interface Card）２１０及びネットワーク５００を介してサーバ６００に接続されている。電子内視鏡用プロセッサ２００は、内視鏡検査に関する情報（例えば、患者の電子カルテ情報や術者の情報）をサーバ６００からダウンロードすることができる。ダウンロードされた情報は、例えばモニタ３００の表示画面や操作パネル２０８に表示される。また、電子内視鏡用プロセッサ２００は、内視鏡検査結果（内視鏡画像データ、検査条件、画像解析結果、術者所見等）をサーバ６００にアップロードすることにより、内視鏡検査結果をサーバ６００に保存させることができる。

図２（ａ），（ｂ）は、炎症評価値を計算するために画素毎に、炎症が示す特徴の程度を数値化する数値化処理を行う画像処理ユニット２２０の構成を説明する図である。画像処理ユニット２２０は、電子スコープ１００で得られた生体組織の画像から、生体組織の炎症の程度を画像の色成分の情報に基づいて数値化した炎症評価値を算出する部分である。画像処理ユニット２２０は、前処理部２２０ａ、評価値算出部２２０ｂ、及び血管領域判定部２２０ｃを備える。評価値算出部２２０ｂは、画素評価値生成部２２０ｂ１、画素評価値調整部２２０ｂ２、及び統合部２２０ｂ３を備える。

前処理部２２０ａは、ＲＧＢ変換、色空間変換、基準軸の設定、及び色補正の各処理を行う部分である。
前処理部２２０ａは、ドライバ信号処理回路１１２より入力した画像信号（輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ，Ｃｒ）を所定のマトリックス係数を用いて画像色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）に変換する。
前処理部２２０ａは、さらに、画像色成分に変換された画像データをＲＧ平面に正射影する色空間変換を行う。具体的には、ＲＧＢ３原色で定義されるＲＧＢ色空間の各画素の画像色成分がＲＧの画像色成分に変換される。概念的には、ＲＧＢ色空間の各画素の画像色成分が、Ｒ，Ｇ成分の画素値に応じてＲＧ平面内（例えば、Ｒ成分の画素値＝０〜２５５、Ｇ成分の画素値＝０〜２５５の値を取るＲＧ平面内の区画）にプロットされる。以下、説明の便宜上、ＲＧＢ色空間の各画素の画像色成分の点及びＲＧ色空間内にプロットされた画像色成分の点を「画素対応点」と記す。ＲＧＢ色空間のＲＧＢそれぞれの画像色成分は、順番に、例えば、波長６２０〜７５０ｎｍ、波長４９５〜５７０ｎｍ、及び波長４５０〜４９５ｎｍの色成分である。なお、色成分は、色空間（色平面も含む。）を構成するものである。色相及び彩度は、「色成分」から除かれる。
前処理部２２０ａは、炎症部位における炎症の程度を評価するために必要なＲＧ平面内の基準軸を設定する。

被写体となる患者の体腔内の生体組織では、ヘモグロビン色素等の影響により画像色成分のうちＲ成分が他の成分（Ｇ成分及びＢ成分）に対して支配的であり、典型的には、炎症が強いほど赤色（Ｒ成分）が他の色（Ｇ成分及びＢ成分）に対して強くなる。しかし、体腔内の撮像画像は、明るさに影響する撮影条件（例えば照明光の当たり具合）に応じて色味が変化する。例示的には、照明光の届かない陰影部分は黒（無彩色であり、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂの画像色成分の値がゼロ又はゼロに近い値）となり、照明光が強く当たって正反射する部分は白（無彩色であり、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂの画像色成分の値が８ビット階調の場合、２５５又は２５５に近い値）となる。すなわち、炎症が起こっている同じ炎症部位を撮像した場合であっても、照明光が強く当たるほどその炎症部位の画素値が大きくなる。そのため、照明光の当たり具合によっては、画像の色成分の値が炎症の強さと相関の無い値を取ることがある。

一般に、炎症が起こっていない体腔内の健常部位は十分な粘膜で覆われている。これに対し、炎症が起こっている体腔内の炎症部位は十分な粘膜で覆われていない。具体的には、血管が拡張すると共に血管から血液・体液が漏出するため、相対的に粘膜が薄くなり血液の色が目に映り易くなる。一方、粘膜は、基本的には白基調ではあるが、色味としては若干黄味がかっており、その濃淡（粘膜の厚み）によって画像上に写る色味（黄色の色味）が変化する。従って、粘膜の濃淡も炎症の強さを評価する指標の一つになるものと考えられる。

そこで、図３に示されるように、ＲＧ色空間内において、（５０，０）及び（２５５，７６）を通る直線が基準軸の１つとして設定されると共に、（０，０）及び（２５５，１９２）を通る直線が基準軸の１つとして設定される。説明の便宜上、前者の基準軸を「ヘモグロビン変化軸ＡＸ１」と記し、後者の基準軸を「粘膜変化軸ＡＸ２」と記す。図３は、一実施形態で用いる色空間内における基準軸の例を説明する図である。

図３に示されるプロットは、体腔内の多数の参照画像を解析した結果得たものである。解析に用いられる参照画像には、炎症の程度の最も高い炎症画像例（最も重症なレベルの炎症画像例）や、炎症の程度の最も低い炎症画像例（実質的に健常部位であるとみなされる画像例）など、各段階の炎症画像例が含まれる。なお、図３に示す例では、図面を明瞭化する便宜上、解析の結果得られたプロットを一部だけ示している。解析の結果実際に得られたプロットは、図３に示されるプロットの数よりも遥かに多い。

上述したように、炎症が強い部分ほど画像の色成分のうちＲ成分が他の成分（Ｇ成分及びＢ成分）に対して強くなる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線であって、Ｇ軸よりもＲ軸に近い方の境界線上の軸、図３に示す例では、（５０，０）及び（２５５，７６）を通る境界線上の軸が、炎症の程度が最も強い部分、すなわち炎症の程度の最も高い部位と相関の高い軸として設定される。この軸がヘモグロビン変化軸ＡＸ１である。ヘモグロビン変化軸ＡＸ１には、様々な撮影条件、例えば照明光の当たり具合で撮像された炎症の程度の最も高い炎症部位に対応するプロットが重畳される。したがって、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１は、生体組織の炎症の程度が高くなるほどプロットされる画素対応点が収束する軸である。

一方、健常部位に近いほど画像の色成分のうちＧ成分（又はＢ成分）がＲ成分に対して強くなる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線であって、Ｒ軸よりもＧ軸に近い方の境界線上の軸、図３に示す例では、（０，０）及び（２５５，１９２）を通る境界線上の軸が、炎症の程度の最も低い部分、すなわち、炎症の程度の最も低い部分であって、実質的に健常部位であるとみなされるものと相関の高い軸として設定される。この軸が粘膜変化軸ＡＸ２である。粘膜変化軸ＡＸ２には、様々な撮影条件、例えば照明光の当たり具合で撮像された炎症の程度の最も低い部分、すなわち実質的に正常部とみなされるものに対応するプロットが重畳される。したがって、粘膜変化軸ＡＸ２は、炎症の程度が低くなるほど（健常部位に近いほど）プロットされる画素対応点が収束する軸である。

補足すると、病変部の病変の程度の最も高い部分は、出血を伴う。一方、病変の程度の最も低い部分は、実質正常な健常部位であるから、十分な粘膜で覆われている。そのため、図３に示されるＲＧ色空間内のプロットは、血液（ヘモグロビン色素）の色と最も相関の高い軸と、粘膜の色と最も相関の高い軸に挟まれた領域内に分布すると捉えることができる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線のうち、Ｒ軸に近い（Ｒ成分が強い）方の境界線が、炎症の程度の最も高い炎症部位を示す軸（ヘモグロビン変化軸ＡＸ１）に相当し、Ｇ軸に近い（Ｇ成分が強い）方の境界線が、炎症の程度の最も低い炎症部位を示す軸（粘膜変化軸ＡＸ２）に相当する。
このような基準軸の設定を行った後、正射影された画像の色成分に対して後述する炎症の程度を示す炎症評価値を算出する処理が行われる。この炎症評価値を算出する処理の前に、正射影された画素データに対して色補正が行われる。
図３に示す基準軸は、一例であり、疾患の種類に応じて基準軸は種々異なる。

前処理部２２０ａは、炎症評価値の算出の前に、ＲＧ色空間で表された画像の色成分に対して色補正を行う。図示されないメモリには、補正マトリックス係数が保存されている。同一の炎症部位にも拘らず、異なる電子内視鏡システムで撮像したときに後述する炎症評価値がばらつかないように（言い換えると、電子スコープの個体間誤差を抑えるために）、前処理部２２０ａは、各画素のＲＧ色空間内の画素対応点である画素データ（Ｒ，Ｇ）を、補正マトリックス係数を用いて下記式に示すように補正する。

Ｒ_new ：補正後の画素データ（Ｒ成分）
Ｇ_new ：補正後の画素データ（Ｇ成分）
Ｍ₀₀〜Ｍ₁₁：補正マトリックス係数
Ｒ ：補正前の画素データ（Ｒ成分）
Ｇ ：補正前の画素データ（Ｇ成分）
以上が、前処理部２２０ａが行う前処理である。

評価値算出部２２０ｂの画素評価値生成部２２０ｂ１は、画素の中から一つの注目画素を選択し、選択した注目画素について、注目画素の色成分の情報に基づいて炎症の程度を計算するためのずれ角度を算出する。すなわち、画素評価値生成部２２０ｂ１は、画素の色成分の情報に基づいて炎症が示す特徴の程度を数値化する数値化処理を行う。図４は、一実施形態で用いる炎症の程度を計算するためのずれ角度を計算する方法の一例を説明する図である。具体的には、画素評価値生成部２２０ｂ１は、図４に示すように、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１と粘膜変化軸ＡＸ２との交点を基準点Ｏ’とし、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１を基準軸として、基準点Ｏ’と注目画素の画素対応点Ｐとを結ぶ線分Ｌの向きが、基準軸に対してずれるずれ角度θを算出する。なお、基準点Ｏ’は座標（−１５０，−７５）に位置する。基準点Ｏ’を座標（−１５０，−７５）にする例に挙げたが、これに限定されるものではない。上記基準点Ｏ’は、適宜変更可能であり、例えば、ＲＧ色空間のＲ軸とＧ軸の交点であってもよい。

基準点Ｏ’として好適な座標位置は、例えば、明るさの変動による評価結果の誤差を少なくできる位置である。具体的には、基準点Ｏ’は、暗部（輝度が所定値未満）での評価結果と非暗部（輝度が所定値以上）での評価結果との誤差を最小にする点を予め求めることで設定することが好ましい。

また、例えば、基準点Ｏ’を座標（−１０，−１０）から（１０，１０）の間に設定すると、座標（−１５０，−７５）等を基準点Ｏ’と設定した場合と比較して、画素対応点が変化した場合の角度θの変化量が大きくなるため、分解能が向上する。これにより、精度の高い評価結果を得ることができる。
他方、基準点Ｏ’を座標（−５０，−５０）から（−２００，−２００）の間に設定することで、炎症の程度を示す評価結果はノイズの影響を受け難い。

体腔内の生体組織を撮影した画像の明るさが白色光の当たり具合によって変化すると、画像の色は、個人差、撮影箇所、炎症の状態等の影響があるものの、ＲＧ色空間内において、概ね、重症度の最も高い炎症部位ではヘモグロビン変化軸ＡＸ１上に沿って変化し、炎症の程度が最も低い炎症部位では粘膜変化軸ＡＸ２上に沿って変化する。また、炎症の程度が中間程度である炎症部位の画像の色も同じ傾向で変化するものと推定される。すなわち、炎症部位に対応する画素対応点は、照明光の当たり具合によって変化すると、基準点Ｏ’を起点とした方位角方向にシフトする。言い換えると、炎症部位に対応する画素対応点は、照明光の当たり具合によって変化すると、粘膜変化軸ＡＸ２に対するずれ角度θが一定のまま移動して基準点Ｏ’との距離が変わる。これは、ずれ角度θが画像の明るさの変化に実質的に影響を受けないパラメータであることを意味する。

ずれ角度θが小さいほどＲ成分がＧ成分に対して強くなり、炎症部位の炎症の程度が高いことを示す。また、ずれ角度θが大きいほどＧ成分がＲ成分に対して強くなり、炎症部位の程度が低いことを示す。そこで、評価値算出部２２０ｂは、ずれ角度θがゼロであるときに値２５５となり、ずれ角度θがθ_ＭＡＸであるときに値ゼロとなるように、角度θを正規化する。なお、θ_ＭＡＸは、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１と粘膜変化軸ＡＸ２とがなす角度と等しい。すなわち、評価値算出部２２０ｂは、各注目画素について、各注目画素の色成分の情報に基づいて炎症が示す特徴の程度（赤色の程度）を数値化する数値化処理を行うことにより、０〜２５５の範囲に収まる画素評価値を求める。
なお、画素評価値生成部２２０ｂ１が行う、炎症が示す特徴の程度（赤色の程度）を数値化する数値化処理は、選択した注目画素に対して行うが、この注目画素は、画像の全画素を選択することができる。また、後述するように判定した血管領域を除く非血管領域の各画素のみを選択することもできる。なお、画素評価値生成部２２０ｂ１は、血管領域と非血管領域の区別なく全画素を選択する場合を例にして以降説明する。なお、非血管領域の各画素のみを選択し、血管領域の各画素を選択しない場合については、別途説明する。すなわち、画素評価値生成部２２０ｂ１は、一実施形態によれば、血管領域及び非血管領域の区別なく現フレームの画像の全画素に対して画素評価値を求める。
なお、図４に示す例では、色空間としてＲＧ色空間を用いるが、ＲＧ色空間に代えてＲＢ色空間を用いることもできる。

評価値算出部２２０ｂの画素評価値生成部２２０ｂ１は、さらに、炎症の程度に応じて変化する表示色で生体組織の画像をモザイク化したカラーマップ画像を作成する。カラーマップ画像を表示可能とするため、画素評価値と所定の表示色とを対応付けたテーブルが図示されない記憶領域に記憶されている。本テーブルでは、例えば、値５刻みで異なる表示色が対応付けられている。例示的には、画素評価値が０〜５の範囲では黄色が対応付けられており、該画素評価値が５増える毎に色相環での色の並び順に従って異なる表示色が対応付けられており、該画素評価値が２５０〜２５５の範囲では赤色が対応付けられている。表示色は、例えば、画素評価値が大きいほど寒色から暖色に近づく色とする。画素評価値生成部２２０ｂ１は、選択された注目画素の、カラーマップ画像上での表示色を、上記テーブルに基づき、注目画素の画素評価値に応じて決定する。
こうして、画素評価値生成部２２０ｂ１は、画素評価値に応じて色を付与したカラーマップ画像を作成する。

血管領域判定部２２０ｃは、生体組織を撮像して得られる画像中の生体組織の血管領域の確からしさを、血管を特徴付ける形状に基づいて判定し、必要に応じて、求めた確からしさにより、血管領域を抽出する部分である。
図５（ａ）に示すように、生体組織を撮像した画像には、炎症部位Ｘの像の他に粘膜を通して透けて見える筋状の血管領域Ｙの像も含まれる。このような画像に対して上述の画素評価値に応じて色分けした、図５（ｂ）に示すカラーマップ画像においても、血管領域Ｙは炎症部位と同じ色で表示される場合がある。図５（ａ），（ｂ）は、生体組織の画像の一例と、従来の方法で得られるカラーマップ画像の一例を模式的に説明する図である。
血管領域判定部２２０ｃは、血管領域Ｙの確からしさを求め、必要に応じて血管領域Ｙを抽出する。

図６は、一実施形態における血管領域Ｙを抽出する方法の一例を説明する図である。
血管領域判定部２２０ｃは、生体組織の画像の一部の検査対象エリアＡＲの形状と複数のテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４の直線形状それぞれとの相関の程度を表すマッチング度を求め、複数のテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４それぞれに対応するマッチング度の中で、最も高い最高マッチング度を検査対象エリアＡＲにおける血管領域Ｙの確からしさとする。テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４は、複数の画素で構成され、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４は、直線の延在方向を互いに異ならせた複数の直線形状を備える。テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４は、それぞれの直線形状に合わせて各画素は画素値を有する。図６に示すように、画像の端から矢印に沿って順番に検査対象エリアＡＲをオーバーラップさせながら移動させることにより、検査対象エリアＡＲ内の画像の画素評価値とテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４それぞれの対応する画素の値との相関度を求める。一実施形態によれば、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４は、血管を特徴付ける形状として、直線を４つの異なる延在方向に延ばした複数の直線形状を備える。検査対象エリアＡＲが血管領域Ｙを含む場合、検査対象エリアＡＲ内の画素値は、血管が筋状に延びるといった特徴形状の情報を含んでいるので、ずれ角度θに応じて画素値が設定された上述の画像を用いて、血管領域Ｙを抽出することができる。テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４は、図６に示す白領域及び黒領域に対応して画素毎に値を有する。このため、一実施形態によれば、マッチング度は、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４の画素の値と、検査対象領域ＡＲの対応する画素評価値との相関係数である。
また一実施形態によれば、マッチング度は、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４の画素毎の画素値を空間フィルタのフィルタ係数として、このフィルタ係数のそれぞれと検査対象エリアＡＲの対応する画素の画像評価値を乗算して合計した値であってもよい。

テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４のそれぞれについて算出したマッチング度のうち値が最も高い最高マッチング度が、血管領域の確からしさを示す値として、検査対象エリアＡＲの中心画素に与えられる。

図７は、テンプレートＴＰ１を空間フィルタとして用いる場合のフィルタ係数の一例を示す図である。テンプレートＴＰ１は、図６に示すように、図中の上下方向に直線が延びる形状を有する。図７では、一例として、テンプレートＴＰ１は、５×５画素の空間フィルタを構成している。この場合、直線状に延びる部分の画素には、フィルタ係数として１／５が与えられ、それ以外の画素には、フィルタ係数として−１／２０が与えられている。フィルタ係数のそれぞれと検査対象エリアＡＲの対応する画素の同一の画像評価値を乗算して合計した値をマッチング度として計算するとき、検査対象エリアＡＲのいずれの画素評価値も同一の値である場合、マッチング度はゼロになる。一方、検査対象エリアＡＲに上下方向に筋状に延びる血管の像が含まれる場合、マッチング度は増大する。このマッチング度の値が大きいほど、テンプレートＴＰ１に近似する像を含んでいるといえる。したがって、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４のそれぞれについてマッチング度を計算し、計算したマッチング度の中で値が最も高い最高マッチング度を、血管領域Ｙの確からしさとして、検査対象領域ＡＲの中心画素に与える。血管領域Ｙの確からしさの値は、検査対象エリアＡＲの中心画素に与えられる。

このようなマッチング度は、カラーマップ画像の画素評価値をテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４のそれぞれを用いて空間フィルタリングした結果であるので、空間フィルタリングにより処理された画素評価値を各画素が有する画像の各画素の値は、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４のいずれかにマッチングする血管領域Ｙの形状及び色成分の情報を含んでおり、上記空間フィルタリングによって得られた画像は、血管領域Ｙを反映した画素値となっている。すなわち、筋状の血管領域Ｙであるほど（すなわち、マッチング度が高いほど）、また、血管領域に含まれる赤色が強いほど（すなわち、画素評価値が高いほど）、画素値は高くなる。したがって、このように求めた各画素における血管の確からしさの値を画素値とする画像を、血管領域判定部２２０ｃは、上述の画素評価値に基づいて抽出した血管領域の画像、すなわち血管領域画像として生成する。

画素評価値調整部２２０ｂ２は、画素評価値生成部２２０ｂ１が計算した各画素の画像評価値を調整する。具体的には、画素評価値調整部２２０ｂ２は、血管領域画像の各画素について、画素評価値生成部２２０ｂ１が計算した画素評価値を、血管領域の確からしさが高いほど大きく低減させる補正処理を行い、補正処理後の画素評価値を調整値とする。画素評価値調整部２２０ｂ２は、例えば、各画素の血管領域の確からしさに、予め設定された係数α（α＞０）を乗算して、空間フィルタリングの処理前の画素評価値から減算することにより、調整値を得る。
したがって、このような調整値を画素値とする画像は、血管領域Ｙを除去した画像である。画素評価値調整部２２０ｂ２は、この画像を表示色でモザイク化することにより、血管除去カラーマップ画像を作成する。

このようにして画素評価値調整部２２０ｂ２は画素評価値及び血管領域Ｙの確からしさの値から調整値を得ることができる。テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４の血管を特徴付ける形状と異なる検査対象エリア、例えば炎症部位Ｘでは、血管領域Ｙの確からしさの程度は低いので、空間フィルタリングの処理前の画素評価値と調整値との間の変化は小さいが、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４の形状とマッチングする検査対象エリアＡＲでは、血管領域の確からしさの程度は高いので、空間フィルタリングの処理前の画素評価値に比べて調整値は大きく減少する。

統合部２２０ｂ３は、画素評価値調整部２２０ｂ２が求めた各画素の調整値を統合することにより炎症評価値を算出する。たとえば、電子スコープ１００から所定のタイミングで順次送られてくる画像のうち、現フレームの画像を処理して生成した全画素の調整値を平均化した平均値が画像の炎症評価値として計算される。平均値は、単純平均値であってもよいし、加重平均値であってもよい。炎症評価値は、平均値には限定されず、各画素の調整値を１つの値に統合することができるものであればよい。各画素の調整値を１つの値に統合する処理は、例えば、メディアン値を求める処理であってもよい。各画素の調整値を１つの値に統合する処理は、調整値を、順位のついた少なくとも２つ以上のレベルに分け、この各レベルに属する画素数に所定の重み付け係数を乗算した値の合計値Ｐを所定の式に代入して代表値を算出する処理であってもよい。この場合、所定の式は、例えば１／（１＋ｅ^−Ｐ）である。この場合、重み付け係数は、医師による主観評価結果と相関を有するように、多重ロジスティック回帰分析によって得られる係数であることが好ましい。
統合部２２０ｂ３は、このような炎症評価値を、血管領域Ｙを除去した血管除去カラーマップ画像とともに、画面表示のために、モニタ３００に送る。
炎症評価値は、血管領域Ｙを除去する前のカラーマップ画像とともに画面表示するために、モニタ３００に元のカラーマップ画像とともに送られてもよい。また、炎症評価値は、ドライバ信号処理回路１１２より入力した現フレームの撮像画像とともに画面表示するために、モニタ３００に現フレームの撮像画像とともに送られてもよい。

このような画像処理ユニット２２０を備える電子内視鏡用プロセッサ２００は、図８に示すフローに沿って炎症評価値を計算して炎症評価値をモニタ３００に表示する。図８は、一実施形態の電子内視鏡用プロセッサ２００による炎症評価値の算出の処理のフローの一例を示す図である。

まず、現フレームの画像を、画像処理ユニット２２０は取得する（ステップＳ１０）。
次に、前処理部２２０ａは、上述したＲＧＢ変換、色空間変換、基準軸の設定、及び色補正を含む前処理を行い、さらに、画素評価値生成部２２０ｂ１は、前処理を行った画像に対して、図４に示すずれ角度θに基づく画素評価値を計算する（ステップＳ１２）。
次に、血管領域判定部２２０ｃは、計算した画素評価値で構成される画像に対して、図６に示すようなテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４を用いてテンプレートマッチングを行って画素毎の血管領域Ｙの確からしさを算出する（ステップＳ１４）。
血管領域判定部２２０ｃは、血管領域Ｙの確からしさを全画素について計算したか否かを判定する（ステップＳ１６）。こうして、血管領域Ｙの確からしさが全画素について計算されるまで、ステップＳ１４を繰り返す。

次に、画素評価値調整部２２０ｂ２は、血管領域Ｙの確からしさを用いて画素評価値を補正して調整値を取得する（ステップＳ１８）。図９は、画素評価値に対して行う補正処理のフローの一例を説明する図である。

図９に示すように、画素評価値調整部２２０ｂ２は、各画素を補正するために、画素評価値生成部２２０ｂ１が算出した対象画素の画素評価値と、血管領域判定部２２０ｃが算出した血管領域Ｙの確からしさとを取得する（ステップＳ３０）。さらに、画素評価値調整部２２０ｂ２は、対象画素の画素評価値から、対象画素における血管領域Ｙの確からしさの値に予め定めた係数αを乗算した結果を差し引くことにより、調整値を計算する（ステップＳ３２）。血管領域Ｙの確からしさが高い画素における調整値は、画素評価値から大きく低減した値になり、血管領域Ｙの確からしさが低い画素における調整値は、画素評価値からの低減量は小さい。
さらに、画素評価値調整部２２０ｂ２は、算出した調整値が負の値であるか否かを判定する（ステップＳ３４）。画素評価値調整部２２０ｂ２は、調整値が負の値である場合、調整値をゼロにし（ステップＳ３６）、調整値がゼロあるいは正の値である場合、調整値をそのまま維持する。
画素評価値調整部２２０ｂ２は、全画素を対象画素としてステップＳ３０〜３６を処理したか否かを判定する（ステップＳ３８）。こうして、画素評価値調整部２２０ｂ２は、血管領域Ｙの確からしさを用いて全画素を対象画素として画素評価値を補正する（ステップＳ１８）。

次に、図８に示すフローに戻って、統合部２２０ｂ３は、算出した調整値から炎症評価値を算出する（ステップＳ２２）。例えば、全画素の調整値を平均化した平均値を炎症評価値として算出する。
統合部２２０ｂ３は、さらに、算出した炎症評価値及びカラーマップ画像をモニタ３００に送り、モニタ３００に炎症評価値、及び画像評価値あるいは調整値を計算する際に作成されるカラーマップ画像を表示させる（ステップＳ２２）。カラーマップ画像は、血管領域Ｙを除去しない元のカラーマップ画像でもよく、血管領域Ｙを除去した血管除去カラーマップ画像でもよい。また、カラーマップ画像の代わりに、現フレームの画像を炎症評価値とともにモニタ３００に送り、現フレームの画像を表示させてもよい。
こうして画像処理ユニット２２０は、電子スコープ１００から順次撮像画像が送られてくる間、処理を繰り返す（ステップＳ２４）。

このように、上述の一実施形態では、画像の各画素について各画素の色成分の情報に基づいて炎症が示す特徴の程度を数値化する数値化処理を行うことにより画素評価値を求め、さらに、画像の領域の各画素について、求めた画素評価値を、血管領域Ｙの確からしさが高いほど低減させる補正処理を行って調整値を算出し、算出した各画素の調整値を統合することにより炎症評価値を算出する。上述の実施形態では、炎症評価値を求める際に、炎症部位とは区別される血管領域Ｙを炎症評価の対象から除外するように補正（調整）することができるので、生体組織の炎症部位の炎症の程度を精度よく評価することができる。

図１０は、図８に示すステップＳ１８で画像評価値に施す補正処理であって、図９に示す補正処理と異なる補正処理のフローの一例を説明する図である。
図９に示す実施形態では、画素評価値生成部２２０ｂ１は、画像の各画素について各画素の色成分の情報に基づいて炎症が示す色成分の特徴の程度を数値化する数値化処理を行うことにより画素評価値を求める。
血管領域判定部２２０ｃ（図２（ａ）参照）は、画像中の生体組織の血管領域Ｙの確からしさを、血管を特徴付ける形状に基づいて求めることにより、血管領域Ｙを抽出する。画素評価値調整部２２０ｂ２は、画像のうち、抽出した血管領域Ｙにおける画素評価値を強制的にゼロに変更し、血管領域Ｙ以外の非血管領域における画素評価値を維持する補正を行う。統合部２２０ｂ３は、補正後の各画素の画素評価値を統合することにより炎症評価値を算出する。

図１０に示すように、画素評価値調整部２２０ｂ２は、各画素の値を補正するために、画素評価値生成部２２０ｂ１が算出した対象画素の画素評価値と、血管領域判定部２２０ｃで算出した血管領域Ｙの確からしさとを取得する（ステップＳ４０）。
さらに、画素評価値調整部２２０ｂ２は、血管領域Ｙの確からしさが予め定めた閾値ＴＨより大きいか否かを判定する（ステップＳ４２）。
上記判定において、血管領域Ｙの確からしさが閾値ＴＨよりも大きい場合、この画素は、血管領域Ｙにある画素とし、画素評価値を強制的にゼロに変更し、このゼロを調整値とする（ステップＳ４４）。一方、血管領域Ｙの確からしさが閾値ＴＨ以下の場合、この画素は非血管領域の画素とし、画像評価値をそのまま調整値とする（ステップＳ４６）。
画素評価値調整部２２０ｂ２は、上記調整値を全画素について取得したか否かを判定する（ステップＳ４８）。こうして、全画素について調整値を取得する。
統合部２２０ｂ３は、得られた調整値から炎症評価値を算出する。例えば、全画素の調整値を平均化した平均値を炎症評価値として算出する。

このように、図１０に示すフローを行う一実施形態では、血管領域判定部２２０ｃは、生体組織を撮像して得られる画像中の画像中の生体組織の血管領域Ｙの確からしさを、血管を特徴付ける形状に基づいて求めることにより、血管領域Ｙを抽出する。画素評価値生成部２２０ｂ１は、画像の各画素について各画素の色成分の情報に基づいて炎症が示す特徴の程度を数値化する数値化処理を行うことにより画素評価値を求める。画素評価値調整部２２０ｂ２は、画像のうち、抽出した血管領域Ｙにおける画素評価値を強制的にゼロに変更し、非血管領域における画素評価値を維持する補正を行う。これにより、統合部２２０ｂ３は、補正後の各画素の画素評価値を統合することにより炎症評価値を算出する。これにより、炎症評価値を求める際に、炎症部位とは区別される血管領域Ｙを炎症評価の対象から除外することができるので、生体組織の炎症部位の炎症の程度を精度よく評価することができる。

図８に示すフローでは、血管領域Ｙを判定する画像の画素値として、ずれ角度θから計算した画素評価値を用いたが、血管領域Ｙを判定する画像の画素値は、必ずしも画素評価値でなくてもよく、例えば、電子スコープ１００から送られる撮像画像のＲ、Ｇ，Ｂ等の色成分の画素値あるいは、Ｙ，Ｃｒ，Ｃｂ信号における画素値であってもよい。ある色成分の画像値は、血管特有の筋状の形状を含んでいる。このため、この画像の画素値を利用して、上述したテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４等を用いてテンプレートマッチングにより血管領域Ｙの確からしさを判定することができる。図１１は、図８に示す炎症評価値の算出のフローと異なるフローの例を説明する図である。

画像処理ユニット２２０は、図１１に示すように、現フレームの画像を取得する（ステップＳ１００）。
次に、血管領域判定部２２０ｃは、現フレームの画像のある画像信号の画像の各画素に対して、図６に示すようなテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４を用いたテンプレートマッチングにより、血管領域Ｙの確からしさを計算する（ステップＳ１０２）。血管領域判定部２２０ｃは、血管領域Ｙの確からしさの計算を全画素について行なったか否かを判定する（ステップＳ１０４）。こうして、血管領域判定部２２０ｃは、血管領域Ｙの確からしさの計算を全画素について行なうまで、ステップＳ１０２を繰り返す。
次に、画素評価値生成部２２０ｂ２は、対象画素の血管領域Ｙの確からしさの値が予め定めた閾値ＴＨを越えるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
血管領域の確からしさの値が予め定めた閾値ＴＨを越える場合、画素評価値生成部２２０ｂ１は、画素評価値を強制的にゼロにする（ステップＳ１０８）。一方、血管領域Ｙの確からしさの値が予め定めた閾値ＴＨ以下である場合、画素評価値生成部２２０ｂ１は、血管領域以外の非血管領域における各画素について、各画素の色成分の情報に基づいて炎症が示す特徴の程度を数値化する数値化処理を行う。例えば、図４に示すずれ角度θに基づいて画素評価値を計算する（ステップＳ１１０）。画素評価値生成部２２０ｂ１は、全画素についてステップＳ１０６、及び、ステップＳ１０８あるいはステップ１１０を行ったか否かを判定する（ステップＳ１１２）。こうして、画素評価値生成部２２０ｂ１は、対象画素についてステップＳ１０６、及び、ステップＳ１０８あるいはステップ１１０を行うまで繰り返す。これにより、画素評価値生成部２２０ｂ１は、上述したように、求めた画素評価値からカラーマップ画像を作成する。

次に、統合部２２０ｂ３は、求めた画素評価値から炎症評価値を算出する（ステップＳ１１４）。例えば、全画素の画素評価値を平均化した平均値を炎症評価値として算出する。
統合部２２０ｂ３は、さらに、算出した炎症評価値及び画素評価値を計算する際に作成されるカラーマップ画像をモニタ３００に送り、モニタ３００に炎症評価値及びカラーマップ画像を表示させる（ステップＳ２２）。カラーマップ画像の代わりに、現フレームの画像を炎症評価値とともにモニタ３００に表示させてもよい。
こうして画像処理ユニット２２０は、電子スコープ１００から順次撮像画像が送られてくる間、処理を繰り返す（ステップＳ１１８）。

このように、図１１に示すフローでは、血管領域判定部２２０ｃは、カラーマップ画像を作成するための画素評価値ではなく、撮像した画像のある信号の画素値から、生体組織の血管領域Ｙの確からしさを求めることにより、血管領域Ｙを抽出し、画素評価値生成部２２０ｂ１は、画像のうち、血管領域以外の非血管領域における各画素について各画素の色成分の情報に基づいて、炎症が示す特徴の程度を数値化する数値化処理を行うことにより画素評価値を計算し、統合部２２０ｂ３は、計算した画素評価値を統合することにより炎症評価値を算出する。このため、生体組織の炎症部位の炎症の程度を精度よく評価することができる。

上述したように、血管領域判定部２２０ｃは、図６に示すように、血管を特徴付ける形状として、直線を複数の方向に傾斜させた複数の直線形状を備える複数のテンプレートを備え、血管領域判定部２２０ｃは、画像の検査対象エリアＡＲの形状と複数のテンプレートの直線形状それぞれとの相関の程度を表すマッチング度を求め、さらに、複数のテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４それぞれに対応するマッチング度の中で、最も高い最高マッチング度を検査対象エリアＡＲにおける血管領域Ｙの確からしさとして用いるので、血管が筋状に種々の方向に向いて延びていても、血管領域Ｙを精度よく判定することができる。図６に示す例では、テンプレートの数は４つであるが、さらに、直線形状の延びる方向が種々異なる５つ以上のテンプレートを用いてもよい。
また、血管領域判定部２２０ｃは、図１０に示すステップＳ４２あるいは図１１に示すステップＳ１０６のように、画像の検査対象エリアＡＲの形状と複数のテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４の直線形状それぞれとの相関の程度を表すマッチング度を求め、複数のテンプレートＴＰ１〜ＴＰ４それぞれに対応するマッチング度の中で、最も高い最大マッチング度により、血管領域Ｙか否かの判定をすることで、血管領域Ｙを効率よく抽出することができる。

一実施形態によれば、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４のそれぞれが、所定の大きさの矩形形状の画素で構成され、テンプレートＴＰ１〜ＴＰ４のそれぞれの各画素を直線形状に合わせて設定した画素値で構成した空間フィルタである場合、血管領域判定部２２０ｃは、画像の検査対象エリアＡＲの画素と空間フィルタのそれぞれの画素とを対応付けて、画像の検査対象エリアＡＲの画素の画素値と空間フィルタの対応する画素の画素値同士を乗算して合計した値に基づいてマッチング度を求めることが好ましい。このような処理は、空間フィルタリング処理として計算することができるので、高速にテンプレートマッチングを行うことができる。

また、上述したように、血管領域判定部２２０ｃは、画像評価値で構成された画像に対して、直線形状に対応した画素値を有する空間フィルタを用いて血管領域Ｙの確からしさを求めることにより、血管領域Ｙを抽出する。統合部２２０ｂ３は、画素評価値で構成された画像から血管領域Ｙを除去した画像を用いて血管除去カラーマップ画像を作成し、血管除去マップ画像を炎症評価値とともにモニタ３００に表示するために送信する。これにより、モニタ３００には、血管領域が除去された血管除去カラーマップ画像が表示される。このため、術者は、血管除去カラーマップ画像と炎症評価値を見て、炎症の程度を正しく認識することができる。図１２は、血管領域Ｙを含んだカラーマップ画像の一例を示す図であり、図１３は、血管除去カラーマップ画像の一例を示す図である。図１３では、図１２に示すような筋状の血管領域Ｙは見られず、炎症部位のみが表示されている。

電子スコープ１００から送られる撮像した画像の色成分は、赤色成分、緑色成分、及び青色成分を含み、画素評価値生成部２２０ｂ１は、赤色成分と、青色成分あるいは緑色成分とによって定義される色空間内において、図４に示すように、色空間内に設定される基準点Ｏ’と画像の各画素の色成分に対応する画素対応点Ｐとを結ぶ線分Ｌの向きが、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１のような基準軸に対してずれるずれ角度θに基づいて画素評価値を算出するので、画像の明暗によらず、客観的に炎症の程度を評価することができる。

以上、内視鏡システムについて詳細に説明したが、この内視鏡システムは上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。

１ 電子内視鏡システム
１００ 電子スコープ
２００ 電子内視鏡用プロセッサ
２２０ 画像処理ユニット
２２０ａ 前処理部
２２０ｂ 評価値算出部
２２０ｂ１ 画素評価値生成部
２２０ｂ２ 画素評価値調整部
２２０ｂ３ 統合部
２２０ｃ 血管領域判定部
２２２ メモリ
２２４ 画像メモリ
２３０ 光源部
３００ モニタ
４００ プリンタ
６００ サーバ

Claims (6)

1. 体腔内の生体組織を撮像するように構成された電子内視鏡と、
   前記電子内視鏡で得られた前記生体組織の画像から、前記生体組織の炎症の程度を前記画像の色成分の情報に基づいて数値化した炎症評価値を求めるように構成された画像処理ユニットを含むプロセッサと、
   前記炎症評価値を表示するように構成されたモニタと、を備え、
   前記画像処理ユニットは、
   前記画像中の、数値化した前記生体組織の血管領域の確からしさを、血管を特徴付ける形状に基づいて求めるように構成された血管領域判定部と、
   前記画像の各画素について各画素の色成分の情報に基づいて前記炎症が示す特徴の程度を数値化する数値化処理を行うことにより画素評価値を求めるように構成された画素評価値生成部と、前記画像の各画素について、前記画素評価値を、前記血管領域の確からしさが高いほど大きく低減させる補正処理を行うように構成された画素評価値調整部と、前記補正処理後の各画素の前記画素評価値を統合することにより前記炎症評価値を算出するように構成された統合部と、を備える評価値算出部と、を備え、
   前記補正処理は、前記血管領域の確からしさの値に正の係数を乗算したものを、前記画素評価値から減算する処理である、ことを特徴とする内視鏡システム。
2. 前記血管領域判定部は、前記血管領域の確からしさを、前記画素評価値で構成された画像を用いて求めるように構成された、請求項１に記載の内視鏡システム。
3. 前記血管領域判定部は、前記血管を特徴付ける形状として、直線の延在方向を互いに異ならせた複数の直線形状を備える複数のテンプレートを備え、
   前記血管領域判定部は、前記画像の検査対象エリアの形状と前記複数のテンプレートの直線形状それぞれとの相関の程度を表すマッチング度を求めるように構成され、前記複数のテンプレートそれぞれに対応する前記マッチング度の中で、最も高い最高マッチング度を前記検査対象エリアにおける前記血管領域の前記確からしさとして用いるように構成された、請求項１または２に記載の内視鏡システム。
4. 前記テンプレートのそれぞれは、所定の大きさの矩形形状の画素で構成され、前記テンプレートのそれぞれの各画素は、前記形状に合わせて設定された画素値を有する空間フィルタであり、
   前記血管領域判定部は、前記画像の検査対象エリアの画素と前記空間フィルタのそれぞれの画素とを対応付けて、前記画像の検査対象エリアの画素の画素値と前記空間フィルタの対応する画素の画素値同士を乗算して合計した値に基づいて前記マッチング度を求めるように構成された、請求項３に記載の内視鏡システム。
5. 前記画素評価値生成部は、前記生体組織の前記画像の各画素に対して前記数値化処理を行い、前記数値化処理により得られる前記画素評価値に応じて色を付与したカラーマップ画像を作成するように構成され、
   前記血管領域判定部は、前記画素評価値で構成された画像に対して、直線形状に対応した画素値を有する空間フィルタを用いて前記血管領域の前記確からしさを求めることにより、前記血管領域を抽出するように構成され、
   前記統合部は、さらに、前記画素評価値で構成された画像から前記血管領域を除去した画像を用いて血管除去カラーマップ画像を作成し、前記血管除去カラーマップ画像を前記炎症評価値とともに前記モニタに表示するために送信するように構成された、請求項１または２に記載の内視鏡システム。
6. 前記画像の色成分は、赤色成分、緑色成分、及び青色成分を含み、
   前記評価値算出部は、前記赤色成分と、前記青色成分あるいは前記緑色成分とによって定義される色空間内において、前記色空間内に設定される基準点と前記画像の各画素の色成分に対応する画素対応点とを結ぶ線分の向きが、前記基準点を通る、予め定めた基準軸に対してずれるずれ角度に基づいて前記画素評価値を算出するように構成された、請求項１〜５のいずれか１項に記載の内視鏡システム。

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