JP7127644B2 - 手術用撮像システム及び手術用画像の信号処理装置 - Google Patents

手術用撮像システム及び手術用画像の信号処理装置 Download PDF

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Description

本開示は、手術用撮像システム及び手術用画像の信号処理装置に関する。
従来、例えば下記の特許文献1には、第1の撮像手段としてSi系のCCD、CMOSカメラ等を用い、第2の撮像手段としてInGaAsカメラ、ゲルマニウムカメラ、ビジコンカメラ等を用い、第2の撮像手段は可視光の波長には感度を有さない構成が記載されている。
特開2013-162978号公報
しかしながら、インジウムガリウム砒素(InGaAs)を用いたイメージセンサは、一般的にシリコン系のイメージセンサよりも解像度が低い。このため、上記特許文献に記載された技術では、例えば手術の術部を観察しようとした場合、InGaAsカメラの解像度が低いため、可視光画像のような解像度の高い画像を得ることは困難である。
そこで、長波長域に受光感度を有するイメージセンサで撮像した場合に、画像の解像度を高めることが望まれていた。
本開示によれば、可視光の波長域に受光感度を有し、術部を撮像する第1のイメージセンサと、可視光及び近赤外光の波長域に受光感度を有し、前記術部を撮像する第2のイメージセンサと、前記第1のイメージセンサで撮像された第1の画像と前記第2のイメージセンサで撮像された第2の画像を表示するための処理を行う信号処理装置と、を備える、手術用撮像システムが提供される。
また、本開示によれば、可視光の波長域に受光感度を有し、術部を撮像する第1のイメージセンサで撮像された第1の画像と、可視光及び近赤外光の波長域に受光感度を有し、前記術部を撮像する第2のイメージセンサで撮像された第2の画像と、を合成して表示するための処理を行う、手術用画像の信号処理装置が提供される。
本開示によれば、長波長域に受光感度を有するイメージセンサで撮像した場合に、画像の解像度を高めることが可能となる。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の一実施形態に係るシステムの構成を示すブロック図である。 SiイメージセンサとInGaAsイメージセンサの分光感度特性を示す特性図である。 SiイメージセンサとInGaAsイメージセンサのセンサ画素数の例を示す模式図である。 画素毎にRGB(赤色(Red)、緑色(Green)、青色(Blue))の3色のカラーフィルタのいずれかと組み合わせるベイヤ(Bayer)方式を示す模式図である。 InGaAsイメージセンサにおいて、画素毎に特定波長域を透過する複数のカラーフィルタを適用した例を示す模式図である。 InGaAsイメージセンサにおいて、画素毎に特定波長域を透過する複数のカラーフィルタを適用した例を示す模式図である。 InGaAsイメージセンサに赤色のフィルタを適用した例を示している。 ダイクロイックミラーと組み合わせて、R、G、Bのそれぞれ専用のSiイメージセンサを用いる3板システムを採用した例を示す模式図である。 生体組織の透過率を示す特性図である。 InGaAsイメージセンサに1400~1500nmの波長域を透過するフィルタを組み合わせて撮像して得られた画像と、Siイメージセンサによる撮像で得られる可視光画像を示す模式図である。 血管を含む臓器の上を脂肪部が覆っている被写体を撮像した場合に、脂肪部を透過させて血管を認識可能とする例を示す模式図である。 本実施形態に係るシステムで行われる処理を示すフローチャートである。 合成処理部とその周辺の構成を示す模式図である。 撮像装置の光学システムを示す模式図である。 撮像装置の光学システムを示す模式図である。 撮像装置の光学システムを示す模式図である。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
1.本開示の概要
2.システムの構成例
3.2つのイメージセンサから得られる画像の位置合わせと合成
4.有用情報画像の抽出
5.本実施形態に係る手術用撮像システムで行われる処理
6.光学システムの構成例
1.本開示の概要
人体内部を撮像するために、撮像装置が広く用いられている。しかし、通常の可視光画像のみでは人体内部の臓器などの状態を正確には判断し難いのが実情である。このため、人体内部、例えば深い位置にある血管や脂肪域を視認し易くすることを目的として、近赤外波長域に感度のあるInGaAsイメージセンサを手術用撮像システムに搭載することを想定する。しかしながら、現状、InGaAsイメージセンサは、従来の可視光画像の撮像で用いられるSiイメージセンサと比較して、画素サイズが大きくなり、解像度も低いという課題がある。
そこで、本開示では、InGaAsイメージセンサの低い解像度を補うために、InGaAsイメージセンサとSiイメージセンサの2つの撮像素子を利用した手術用撮像システムを発案した。本開示に係るInGaAsイメージセンサは、可視光域から近赤外波長域まで連続的な波長域に感度を持つイメージセンサであり、可視域の信号も取得することが可能である。つまり、本開示では、Siイメージセンサの波長域の最大値λ1maxと、InGaAsイメージセンサの波長域の最小値はλ2minが「λ1max>λ2min」という関係を満たす。
特に手術用の撮像システムでは、撮像により得られる画像に高い解像度が要求される。本開示によれば、可視光域から近赤外波長域に感度のあるInGaAsイメージセンサを用いた場合に、Siイメージセンサを組み合わせることで、InGaAsイメージセンサによる比較的低い解像度を高解像度のSiイメージセンサで補うことができる。従って、近赤外波長域の受光感度により上述のような深い位置にある血管や脂肪域を視認し易くするとともに、Siイメージセンサによる高解像度の画像を得ることができる。また、Siイメージセンサが撮像する可視光画像の画像情報と、InGaAsイメージセンサが撮像する可視光画像の画像情報の相関を利用し、SiイメージセンサとInGaAsイメージセンサの双方の画像間の位置合わせが可能となる。更に、Siイメージセンサが撮像する可視光画像の画像情報と、InGaAsイメージセンサが撮像する可視光画像及び赤外光画像とを合成することで、双方のセンサから得られる情報を効率良く視認することも可能となる。
2.システムの構成例
図1は、本開示の一実施形態に係る手術用撮像システム1000の構成を示すブロック図である。この手術用撮像システム1000は、例えば、人体における血管、脂肪域、蛍光反応(蛍光物質、自家蛍光)などを観察対象としており、例えば内視鏡システム、ビデオ顕微鏡システム等に適用が可能である。図1に示すように、手術用撮像システム1000は、撮像装置100、信号処理装置200、伝送装置300、表示装置400を有して構成されている。
撮像装置100は、Siイメージセンサ110とInGaAsイメージセンサ120の2つの撮像素子を有している。Siイメージセンサ110とInGaAsイメージセンサ120は、同じ被写体を撮像する。このため、同期信号生成部130が生成した同期信号によりSiイメージセンサ110とInGaAsイメージセンサ120の同期がとられる。同期信号生成部130は撮像装置100に設けられていて良い。撮像の際には、Siイメージセンサ110及びInGaAsイメージセンサ120による同時撮像、あるいは時分割によるフレームシーケンシャル撮像を行う。なお、通常はリアルタイムに撮像しながら信号処理と表示を行うが、録画しておいた画像データを再生する際に信号処理と表示を行っても良い。
図2は、Siイメージセンサ110とInGaAsイメージセンサ120の分光感度特性を示す特性図である。図2に示すように、InGaAsイメージセンサ120は、可視光域から長波長域を含む広帯域な受光感度を有する。より具体的には、InGaAsイメージセンサ120は、350nm~1500nm程度の連続的な波長域に対して感度を有する。一方、Siイメージセンサ110は、可視光域に受光感度を有する。これにより、Siイメージセンサ110により高解像度の可視光画像が取得され、InGaAsイメージセンサ120により可視光画像と赤外光画像が取得される。なお、以下では、可視光画像と赤外光画像を可視光/赤外光画像と称する。また、赤外光画像をIR画像とも称する。
撮像の際に用いる光源として、可視域から近赤外波長域まで広帯域に照射可能な光源を採用することができる。また、近赤外波長域を蛍光観察として用いる場合には、蛍光を励起するための狭波長光源と、可視域の光源の組み合せても良い。
図3は、Siイメージセンサ110とInGaAsイメージセンサ120のセンサ画素数の例を示す模式図である。一例としてSiイメージセンサ110は、3840×2160ピクセル(pix)の画素を有し、各画素はベイヤ(bayer)配列により配列されている。一方、InGaAsイメージセンサ120は、512×256ピクセル(pix)の画素を有する。InGaAsイメージセンサ120の画素のうち、20×10ピクセル(pix)は、Siイメージセンサ110が取得した可視光画素と位置合わせするため、位置合わせ用の可視光画素として構成されている。位置合わせ用の可視光画素については、後述する。なお、Siイメージセンサ110は、4096×2160ピクセル(pix)の画素を有するものや、4096×2160ピクセル(pix)以上の高解像度のもの(例えば7680×4320ピクセル(pix))であっても良い。
図1に示すように、信号処理装置200は、白色光画像処理部202、分離処理部204、変形パラメータ生成処理部206、IR画像処理部210、合成処理部220を有して構成されている。白色光画像処理部202は、現像処理部202aと高画質化処理部202bを有している。また、IR画像処理部210は、穴埋め処理部212、高画質化処理部214、有用情報画像抽出部(画像抽出部)216、有用情報画像処理部217、画像変形・拡大処理部(画像適合部)218を有している。
3.2つのイメージセンサから得られる画像の位置合わせと合成
1つのSiイメージセンサ110でカラー画像を撮像する場合には、図4Aに示すように、画素毎にRGB(赤色(Red)、緑色(Green)、青色(Blue))の3色のカラーフィルタのいずれかと組み合わせるベイヤ(Bayer)方式が一般的である。図4B及び図4Cは、InGaAsイメージセンサ120においても、画素毎に特定波長域を透過する複数のカラーフィルタを適用した例を示しており、Siイメージセンサ110で使われる緑(Green)用のカラーフィルタをInGaAsイメージセンサ120にも適用した例を示している。
InGaAsイメージセンサ120に緑色用のカラーフィルタを適用する際には、Siイメージセンサ110で使われる緑色用のカラーフィルタを、Siイメージセンサ110の緑色用のカラーフィルタと同じ画素位置に適用する。これにより、InGaAsイメージセンサ120により、緑色用のカラーフィルタを透過した光を撮像できる。そして、Siイメージセンサ110の緑色用カラーフィルタを透過した画像と、InGaAsイメージセンサ120の緑色用カラーフィルタを透過した画像を観察すると、同一物体を同じ波長域で観察していることとなる。従って、Siイメージセンサ110とInGaAsイメージセンサ120の2つのイメージセンサで撮影された画像間の相関を利用することができ、相関に基づいて2つの画像の位置合わせを行うことができる。これは、上述のようにInGaAsイメージセンサ120が可視光の波長域にも感度があることで実現可能となる。なお、緑色用のカラーフィルタを配置した画素の画素値に基づいて位置合わせをすることで、他の色のカラーフィルタを用いた場合よりも解像度が高くなるため、位置合わせを精度良く行うことができる。
図4Bは、InGaAsイメージセンサ120に対して、緑色用のカラーフィルタを比較的多くの画素に配置した例を示している。この場合、Siイメージセンサ110とInGaAsイメージセンサ120の位置合わせを重視することになり、位置合わせの精度を高めることができる。また、図4Cは、InGaAsイメージセンサ120に対して緑色用のカラーフィルタを少なくし、InGaAsイメージセンサ120の本来の画素を多くした例を示している。この場合、InGaAsイメージセンサ120による特殊光の画質を重視した撮像を行うことができる。
なお、InGaAsイメージセンサ120に適用するカラーフィルタは、赤色、または青色であってもよい。この場合も、Siイメージセンサ110における同色のカラーフィルタと同じ画素位置に赤色、または青色のカラーフィルタを適用する。図4Dでは、InGaAsイメージセンサ120に赤色のフィルタを適用した例を示している。
また、Siイメージセンサ110は近赤外領域でも感度があるため、近赤外用の透過フィルタをSiイメージセンサ110とInGaAsイメージセンサ120の双方の同じ画素位置に適用しても良い。これにより、近赤外用の透過フィルタを透過した画素から得られる画素値に基づいて、Siイメージセンサ110とInGaAsイメージセンサ120の双方の画像の位置合わせが可能である。
なお、本実施形態において、Siイメージセンサ110については、1つのイメージセンサでRGBの各色を撮像する1板のBayerシステムを想定しているが、この構成に限定されるものではない。例えば、図5に示すように、ダイクロイックミラー112と組み合わせて、R、G、Bのそれぞれ専用のSiイメージセンサ114,116,118を用いる3板システムを採用してもよい。
4.有用情報画像の抽出
次に、InGaAsイメージセンサ120で撮像した画像から、生体に関する有用情報画像を抽出する手法について説明する。図6は、生体組織の透過率を示す特性図である。なお、図6に示すような特性は、例えば特開2007-75366号公報に記載されている。
図6では、上段に波長に応じた水の透過率の特性を示し、下段に波長に応じた人間の生体組織の透過率の特性を示している。上段と下段の特性において、横軸の波長は対応している。図6に示すように、1400nm~1500nmの波長域では、脂肪の透過率が他の生体組織や水の透過率と比較して特異的に高いことが判る。つまり、InGaAsイメージセンサ120の画素において、この波長域を選択的に透過するフィルタと組み合わせることで、脂肪とそれ以外の組織を見分けることが可能となる。なお、図2に示したように、Siイメージセンサ110で1400~1500nmの波長域を撮像することはできない。
InGaAsイメージセンサ120に1400nm~1500nmの波長域を透過するフィルタを組み合わせ、近赤外域をカバーする広帯域光を照射して撮像すると、フィルタを通過して取得される信号値は1400nm~1500nm付近の波長域の信号となる。
この時、図6に示すように、脂肪以外の組織は、透過率が低くなる。換言すれば、脂肪以外の組織は吸光率が高い。このため、脂肪以外の組織は、光を多く吸収して暗い信号値となり、脂肪の組織は吸光率が低いので明るい信号値となる。
図7は、InGaAsイメージセンサ120に1400~1500nmの波長域を透過するフィルタを組み合わせて撮像して得られた画像510と、Siイメージセンサ110による撮像で得られる可視光画像500を示す模式図である。図7に示す例では、可視光画像500に示すように、特定の臓器530を撮像した様子を示している。臓器530には、脂肪の組織が含まれるが、Siイメージセンサ110による撮像で得られる可視光画像500からは、脂肪の組織を判別することはできない。特に、臓器530の内部に脂肪の組織が存在する場合、脂肪の組織を判別したり認識したりすることは困難である。
一方、上述した手法により、InGaAsイメージセンサ120の画像510からは有用情報を抽出することができ、脂肪の組織は吸光率が低いため明るい信号値となる。従って、InGaAsセンサ120から得られる近赤外画像中の脂肪部540は、図7の画像510中の白く明るい領域となる。従って、画像510から画素値が所定値以上の明るい画素を抽出することで、脂肪部540を抽出することができる。従って、脂肪部540の領域を有用情報画像として抽出する生体領域抽出機能が実現できる。逆に画像510中で画素値の低い領域、すなわち暗い領域を、水分量の多い領域とみなしてもよい。
図7では、Siイメージセンサ110の可視光画像500と、InGaAsイメージセンサ120の画像510から抽出した有用情報画像を合成して得られる重畳画像520を示している。重畳画像520からは、Siイメージセンサ110の可視光画像500から臓器530の輪郭や外観などを認識することができ、InGaAsイメージセンサ120の画像510から抽出した有用情報画像からは、画像500からは判別できない脂肪部540の領域及び状態を判別できる。従って、脂肪部540が臓器530のどの範囲にどのような状態で生じているかを確実に判別することが可能となる。従って、臓器530の手術を行う場合には、脂肪部540の位置や状態を考慮して手術を行うことも可能となる。
また、InGaAsイメージセンサ120において、1400nm~1500nmの波長域を透過するフィルタを用いた場合、この波長域では脂肪の透過率は高く、脂肪部540の光は透過するが、それ以外の組織の光は透過しない。このため、脂肪部540と他の組織が重なっている場合に、脂肪部540を透過させた様子を観察可能である。
図8は、血管542を含む臓器530の上を脂肪部540が覆っている被写体550を撮像した場合に、脂肪部540を透過させて血管542を認識可能とする例を示す模式図である。被写体550をSiイメージセンサ110で撮像して得られる画像500では、臓器530、脂肪部540、血管542が写っているが、脂肪部540が血管542の上に形成されているため、脂肪部540の下の血管542の様子を判別することはできない。
一方、InGaAsイメージセンサ120に1400~1500nmの波長域を透過するフィルタを組み合わせて撮像して得られた画像510では、脂肪部540における光の透過率が高く、血管542の光の透過率は低いため、脂肪部540を光が透過することにより、血管542が透けて見えることになる。
従って、Siイメージセンサ110の可視光画像500と、InGaAsイメージセンサ120の画像510を合成して得られる重畳画像520では、脂肪部540を透過した血管542の様子を詳細に観察可能となる。また、重畳画像520では、可視光画像500が含まれていることから、色再現も自然となり、視認性、認識性を高めることが可能である。なお、図8の重畳画像520においても、InGaAsイメージセンサ120の画像510から脂肪部540及び血管542を抽出して得られる有用情報画像を可視光画像500に重畳することが望ましい。
図8では、比較のため、脂肪部540が無い被写体560を示している。被写体560は、脂肪部540が無い点を除くと、被写体550と同一である。重畳画像520では、脂肪部540を透けて血管542を視認できるため、脂肪部540を透過させつつ通常の色再現を保持する画像を取得することが可能である。従って、被写体550と重畳画像520を対比すると明らかなように、脂肪部540が存在していない被写体560を可視光画像として撮像した場合と同様の重畳画像520を得ることが可能である。
例えば、手術の現場において、脂肪部540によって視認できない血管542が存在すると、血管542を誤って切除してしまうことも想定される。このような場合、本実施形態に係る重畳画像520を用いることにより、脂肪部540を透過して血管542を観察することができるため、手術中に血管542が誤って切除されてしまう事態を確実に抑止できる。
重畳画像520を生成する際には、IR画像をモノクロ化し、任意の色に単色化し、可視光画像とアルファブレンディングして重畳画像520を生成しても良い。単色化においては、人間の体内ではほとんど存在しない緑色、または青色を選択することが好適である。
また、上述の例では、Siイメージセンサ110の可視光画像500と、InGaAsイメージセンサ120の画像510を合成する例を挙げたが、1つのディスプレイ内に2つの画像を、サイドバイサイド(SideBySide)やピクチャインピクチャ(PictureInPicture)などの方式で同時に表示しても良い。また、2つのディスプレイにそれぞれの画像を表示するなどしても良い。また、2D表示だけでなく、ステレオ3D表示を行ってもよい。更に、ヘッドマウントディスプレイのような人体装着式の表示デバイスを表示装置400として表示してもよい。
5.本実施形態に係る手術用撮像システムで行われる処理
次に、図9のフローチャートに基づいて、図1のブロック図を参照しながら、本実施形態に係る手術用撮像システム1000で行われる処理について説明する。図9の処理は、主として信号処理装置200で行われるものである。先ず、ステップS10では、Siイメージセンサ110が撮像した可視光画像が取得される。可視光画像は、白色光画像処理部202において、現像処理部202aにより現像処理が行われ、高画質化処理部202bにより高画質化処理が行われる。
次のステップS12では、InGaAsイメージセンサ120が撮像した可視光/赤外光画像が取得される。次のステップS14では、分離処理部204により、可視光/赤外光画像がIR画像と位置合わせ用の可視光画像に分離される。ここで、IR画像は、図4Bに示した緑色用のカラーフィルタが配置された画素以外の画素からなる画像である。また、位置合わせ用の可視光画像は、図4Bに示した緑色用のカラーフィルタが配置された画素からなる画像である。なお、IR画像は、Siイメージセンサ110が撮像した可視光画像よりも低解像度であり、位置合わせ用の可視光画像はIR画像よりも更に低解像度である。
次のステップS16では、変形パラメータ生成処理部206が、Siイメージセンサ120が撮像した可視光画像と、分離処理部204により分離された位置合わせ用の可視光画像を対比する。そして、変形パラメータ生成処理部206は、Siイメージセンサ120が撮像した可視光画像に合わせてInGaAsイメージセンサ120が取得した可視光/赤外光画像を変形または拡大するための変形パラメータを生成する。
Siイメージセンサ110及びInGaAsイメージセンサ120は解像度が異なることや、それぞれのレンズ特性によって画角などが異なることが想定されるため、可視光画像と可視光/赤外画像の重畳表示を行う前に、信号処理として画サイズの変更を適切に行う。例えば、Siイメージセンサ110が4K解像度(3840×1080)で、InGaAsイメージセンサ120がそれよりも解像度の低いHD解像度(1920×1080)である場合、InGaAsイメージセンサ120で撮像された可視光/赤外画像を、アスペクト比は変えずに4K解像度相当に解像度変換(Up Conversion)する。変形パラメータ生成処理部206は、このような画サイズの変更を行うための変形パラメータを生成する。
また、可視光画像と可視光/赤外光画像の重畳表示を行う前に、信号処理として画像の位置合わせや歪み補正を行ってもよい。例えば、時分割によるフレームシーケンシャルの撮像を行う場合、被写体やカメラが動くと、2つの画像間で位置ズレが発生する可能性がある。また、Siイメージセンサ110及びInGaAsイメージセンサ120で同時に撮像を行う場合、双方のセンサ及び光学系の位置に応じた位置ズレが生じる。あるいは波長毎の軸上色収差やレンズ特性の違いによって、Siイメージセンサ110及びInGaAsイメージセンサ120における像の大きさの違いや歪みが発生する可能性がある。変形パラメータ生成処理部206は、このような画像の位置合わせ、歪み補正を行うために変形パラメータを生成する。時分割によるフレームシーケンシャルの撮像で被写体やカメラが動いた場合は、Siイメージセンサ110の可視光画像とInGaAsイメージセンサ120の位置合わせ用の可視光画像を対比し、ブロックマッチングを行うことで、位置合わせを行うことができる。また、双方のセンサ及び光学系の位置に応じた位置ズレ、波長毎の軸上色収差やレンズ特性の相違は、撮像装置100、及び双方のセンサの仕様から予め求めることができる。
なお、位置合わせを行った後、可視光画像と可視光/赤外光画像の同位置にある画像データを用いた視差推定によりデプスマップ(Depth map)を作成することも可能である。
次のステップS18では、穴埋め処理部212が、分離処理部204により分離されたIR画像について、位置合わせ用の可視光画像の画素値を穴埋めする処理を行う。具体的には、図4Bに示した緑色用のカラーフィルタが配置された画素の画素値を、周囲の画素の画素値で補間する処理を行う。
次のステップS20では、高画質化処理部214が、穴埋め処理部212によって穴埋め処理が行われたIR画像を高画質化する処理を行う。高画質化処理部214は、Siイメージセンサ110で撮像された可視光画像の画像情報を元に、InGaAsイメージセンサ120で撮像されたIR画像を信号処理で高画質化する。例えば、高画質化処理部214は、Siイメージセンサ110で撮像された可視画像をガイドにして、可視光画像とIR画像のPSFボケ量(PSF)を推定する。そして、可視光画像のボケ量に合うようにIR画像のボケを除去することでIR画像のコントラストを向上させ、高画質化を行う。
次のステップS22では、有用情報画像抽出部216が、高画質化処理のなされたIR画像から、生体に関する有用情報画像を抽出する。有用情報画像は、例えば、図7及び図8に示したようなIR画像中の脂肪部540の領域を示す画像情報である。可視光画像とIR画像を単に合成した場合、脂肪部540が強調して表示されない場合があるため、脂肪部540の領域を有用情報画像として抽出し、他の領域を取り除く処理を行う。これにより、可視光画像との合成後に脂肪部540の領域を強調して表示することができる。
次のステップS24では、有用情報画像処理部217が、有用情報画像について画像化処理を行う。ここでは、例えば、有用情報画像に相当する脂肪部540の領域を、人体内部に存在しない色(緑色、青色など)に着色する。これにより、可視光画像との合成後に脂肪部540の領域を強調して表示することができる。
次のステップS26では、画像変形・拡大処理部218が、有用情報画像に変形パラメータを適用して、有用情報画像の変形、拡大処理を行う。これにより、Siイメージセンサ110で撮像された可視光画像と有用情報画像の位置、サイズが適合される。また、変形パラメータを適用することで、Siイメージセンサ110で撮像された可視光画像と有用情報画像において、波長毎の軸上色収差やレンズ特性の歪みが同じレベルに補正される。次のステップS28では、合成処理部220が、白色光画像処理部202で処理がされた可視光画像と、IR画像処理部210で処理がされた有用情報画像とを合成する。合成により生成された合成画像(重畳画像)の情報は、信号処理装置200から伝送装置300へと送られ、更に表示装置400へ送られる。
図10は、合成処理部220とその周辺の構成を示す模式図である。図10に示すように、合成処理部220の後段にセレクタ222が設けられていても良い。セレクタ222には、合成処理部220によって合成された合成画像に加え、合成前の画像、すなわち、白色光画像処理部202から出力された可視光画像と、IR画像処理部210から出力された有用情報画像が入力される。
セレクタ222からは、合成処理部220によって合成された合成画像、白色光画像処理部202で処理がされた可視光画像、及びIR画像処理部210で処理がされた有用情報画像、のいずれかが選択されて伝送装置300に出力される。従って、伝送装置300から表示装置400へ合成画像、可視光画像、及び有用情報画像のいずれかが送られることで、これらの画像を表示装置400に表示することができる。なお、セレクタ222による画像の切り換えは、ユーザによる操作情報がセレクタに入力されることで行われる。合成画像を表示した場合は、Siイメージセンサ110から得られる情報とInGaAsイメージセンサ120から得られる情報を一度に視認することができるため、最も効率良く情報を取得可能である。
次のステップS30では、表示装置400が伝送装置300から送られた画像情報を表示する。次のステップS32では、処理を終了するか否かを判定する。処理を終了しない場合は、ステップS10へ戻り、以降の処理を行う。
6.光学システムの構成例
図11A~図11Cは、撮像装置100の光学システムを示す模式図である。光学システムとしては、図11Aに示すように、1つの開口からレンズ122を通して光を導入し、撮像装置100の内部にスプリッタ124を配置してSiイメージセンサ110及びInGaAsイメージセンサ120に導光する「1眼2板システム」を採用することができる。この場合、波長によって光学軸上の色収差が異なるため、その影響を軽減するために、レンズ122とSiイメージセンサ110及びInGaAsイメージセンサ120の位置を適切に設計することが望ましい。
また、図11Bに示すように、2つの開口からレンズ126,128を通して光を導入し、Siイメージセンサ110及びInGaAsイメージセンサ120のそれぞれに導光する「2眼2板システム」を採用しても良い。この場合には、重畳画像の生成時に2つの開口部の位置の違いによる視差を適切に補正する。
また、図11Cは、図5と同様にダイクロイックミラー112を備え、R、G、Bのそれぞれ専用のSiイメージセンサ114,116,118を用いる3板システムを採用した例を示している。この場合、1つの開口からレンズ130を通して光を導入し、レンズ130を透過した光がスプリッタ132へ入射し、スプリッタ132で分光された光がダイクロイックミラー112とInGaAsイメージセンサ120のそれぞれに照射される。
以上説明したように本実施形態によれば、通常の可視光画像だけでは判断し難い血管や脂肪域の視認性を向上させることができる。また、InGaAsイメージセンサ120で撮像された画像の解像度感を向上させることが可能となる。更に、InGaAsイメージセンサ120とSiイメージセンサ110で撮像された画像を重畳表示させることで、同時観察が可能となる。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
(1) 可視光の波長域に受光感度を有し、術部を撮像する第1のイメージセンサと、
可視光及び近赤外光の波長域に受光感度を有し、前記術部を撮像する第2のイメージセンサと、
前記第1のイメージセンサで撮像された第1の画像と前記第2のイメージセンサで撮像された第2の画像を表示するための処理を行う信号処理装置と、
を備える、手術用撮像システム。
(2) 前記第1のイメージセンサの解像度は、前記第2のイメージセンサの解像度よりも高い、前記(1)に記載の手術用撮像システム。
(3) 前記第1のイメージセンサは、画素毎に配置された所定の色のカラーフィルタを有し、
前記第2のイメージセンサは、前記第1のイメージセンサの前記カラーフィルタの画素位置に対応する画素位置に、前記カラーフィルタと同色のカラーフィルタを有する、前記(1)又は(2)に記載の手術用撮像システム。
(4) 前記所定の色は緑色である、前記(3)に記載の手術用撮像システム。
(5) 前記第1のイメージセンサはSiからなるイメージセンサであり、3840×2160ピクセル以上の解像度を有する、前記(1)~(4)のいずれかに記載の手術用撮像システム。
(6) 前記第2のイメージセンサはInGaAsからなるイメージセンサである、前記(1)~(5)のいずれかに記載の手術用撮像システム。
(7) 前記信号処理装置は、前記第1のイメージセンサの前記カラーフィルタを透過して得られる画素値と、前記第2のイメージセンサの前記カラーフィルタを透過して得られる画素値とに基づいて、前記第1の画像と前記第2の画像を適合する画像適合部を有する、前記(3)に記載の手術用撮像システム。
(8) 前記信号処理装置は、前記第2のイメージセンサの前記カラーフィルタが設けられた画素位置において、当該カラーフィルタが配置されていない状態での画素値を算出する穴埋め処理部を有する、前記(3)に記載の手術用撮像システム。
(9) 前記信号処理装置は、前記第1の画像と前記第2の画像を合成する合成処理部を有する、前記(1)~(8)のいずれかに記載の手術用撮像システム。
(10) 前記信号処理装置は、前記第1の画像に基づいて前記第2の画像を高画質化する高画質化処理部を有する、前記(1)~(9)のいずれかに記載の手術用撮像システム。
(11) 前記信号処理装置は、前記第2の画像から特定の領域を抽出する画像抽出部を有する、前記(1)~(10)のいずれかに記載の手術用撮像システム。
(12) 前記第2のイメージセンサは、所定の波長域の光を透過するフィルタを有し、
前記画像抽出部は、前記フィルタを透過して得られる画素値に基づいて前記特定の領域を抽出する、前記(11)に記載の手術用撮像システム。
(13) 前記所定の波長域は、1300nm以上1400nm以下の波長域である、前記(12)に記載の手術用撮像システム。
(14) 前記信号処理装置は、前記特定の領域に所定の色を付与する画像処理部を有する、前記(11)に記載の手術用撮像システム。
(15) 前記所定の色は緑色又は青色である、前記(14)に記載の手術用撮像システム。
(16) 前記第1のイメージセンサ及び前記第2のイメージセンサは、人体内部の脂肪又は血管を撮像する、前記(1)~(15)のいずれかに記載の手術用撮像システム。
(17) 可視光の波長域に受光感度を有し、術部を撮像する第1のイメージセンサで撮像された第1の画像と、可視光及び近赤外光の波長域に受光感度を有し、前記術部を撮像する第2のイメージセンサで撮像された第2の画像と、を合成して表示するための処理を行う、手術用画像の信号処理装置。
100 撮像装置
110 Siイメージセンサ
120 InGaAsイメージセンサ
200 信号処理装置
212 穴埋め処理部
214 高画質化処理部
216 有用情報画像抽出部
217 有用情報画像処理部
218 画像変形・拡大処理部
220 合成処理部
1000 手術用撮像システム

Claims (16)

  1. 可視光の波長域に受光感度を有し、術部を撮像する第1のイメージセンサと、
    可視光及び近赤外光の波長域に受光感度を有し、前記術部を撮像する第2のイメージセンサと、
    前記第1のイメージセンサで撮像された第1の画像と前記第2のイメージセンサで撮像された第2の画像を表示するための処理を行う信号処理装置と、
    を備え、
    前記第1のイメージセンサは、画素毎に配置された所定の色のカラーフィルタを有し、
    前記第2のイメージセンサは、前記第1のイメージセンサの前記カラーフィルタの画素位置に対応する画素位置に、前記カラーフィルタと同色のカラーフィルタを有する、
    手術用撮像システム。
  2. 前記第1のイメージセンサの解像度は、前記第2のイメージセンサの解像度よりも高い、請求項1に記載の手術用撮像システム。
  3. 前記所定の色は緑色である、請求項に記載の手術用撮像システム。
  4. 前記第1のイメージセンサはSiからなるイメージセンサであり、3840×2160ピクセル以上の解像度を有する、請求項1に記載の手術用撮像システム。
  5. 前記第2のイメージセンサはInGaAsからなるイメージセンサである、請求項1に記載の手術用撮像システム。
  6. 前記信号処理装置は、前記第1のイメージセンサの前記カラーフィルタを透過して得られる画素値と、前記第2のイメージセンサの前記カラーフィルタを透過して得られる画素値とに基づいて、前記第1の画像と前記第2の画像を適合する画像適合部を有する、請求項に記載の手術用撮像システム。
  7. 前記信号処理装置は、前記第2のイメージセンサの前記カラーフィルタが設けられた画素位置において、当該カラーフィルタが配置されていない状態での画素値を算出する穴埋め処理部を有する、請求項に記載の手術用撮像システム。
  8. 前記信号処理装置は、前記第1の画像と前記第2の画像を合成する合成処理部を有する、請求項1に記載の手術用撮像システム。
  9. 前記信号処理装置は、前記第1の画像に基づいて前記第2の画像を高画質化する高画質化処理部を有する、請求項1に記載の手術用撮像システム。
  10. 前記信号処理装置は、前記第2の画像から特定の領域を抽出する画像抽出部を有する、請求項1に記載の手術用撮像システム。
  11. 前記第2のイメージセンサは、所定の波長域の光を透過するフィルタを有し、
    前記画像抽出部は、前記フィルタを透過して得られる画素値に基づいて前記特定の領域を抽出する、請求項10に記載の手術用撮像システム。
  12. 前記所定の波長域は、1300nm以上1400nm以下の波長域である、請求項11に記載の手術用撮像システム。
  13. 前記信号処理装置は、前記特定の領域に所定の色を付与する画像処理部を有する、請求項10に記載の手術用撮像システム。
  14. 前記所定の色は緑色又は青色である、請求項13に記載の手術用撮像システム。
  15. 前記第1のイメージセンサ及び前記第2のイメージセンサは、人体内部の脂肪又は血管を撮像する、請求項1に記載の手術用撮像システム。
  16. 可視光の波長域に受光感度を有し、術部を撮像する第1のイメージセンサで撮像された第1の画像と、可視光及び近赤外光の波長域に受光感度を有し、前記術部を撮像する第2のイメージセンサで撮像された第2の画像と、を合成して表示するための処理を行う、手術用画像の信号処理装置であって、
    前記第1のイメージセンサは、画素毎に配置された所定の色のカラーフィルタを有し、
    前記第2のイメージセンサは、前記第1のイメージセンサの前記カラーフィルタの画素位置に対応する画素位置に、前記カラーフィルタと同色のカラーフィルタを有する、
    信号処理装置。
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