JP7254742B2 - プログラム、情報処理方法、情報処理装置及び診断支援システム - Google Patents

Description

本技術は、プログラム、情報処理方法、情報処理装置及び診断支援システムに関する。

患者の腫瘍検査は、特に気管および気管支内、上部消化管、膵臓、胆道、又は腸管等の管状臓器部位において、その管状臓器部位へ内視鏡を挿管し、その挿管された内視鏡の映像により大半が行われている。しかし、内視鏡画像の２次元画像情報では各画素までの距離もわからず、画像の幾何歪もあり、画像測定時の誤差が大きいため、内視鏡画像そのままで画像診断サポート情報を提供することが困難であった。これに対し、特許文献１に開示されている仮想内視鏡は、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）画像のデータを用いて仮想内視鏡画像を提供する。この仮想内視鏡画像は、Ｘ線ＣＴの３次元画像から作成される。

特開２００２―２３８８８７号公報

しかしながら、特許文献１に開示された仮想内視鏡は、単に断面のＸ線ＣＴ再構成画像（仮想内視鏡画像）を表示するものであり、内視鏡画像及び仮想内視鏡画像に基づき、内視鏡の操作に関する情報を提供して診断支援を行う点については、考慮されていない。

一つの側面では、内視鏡の操作に関する情報を提供して効率的な診断支援を行うプログラム等を提供することを目的とする。

本開示の一態様におけるプログラムは、コンピュータに、内視鏡から被検者の内視鏡画像を取得し、前記被検者をＸ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ、ＭＲＩ－ＣＴ、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段で体内まで撮像した３次元医用画像を取得し、取得した前記内視鏡画像に基づいて、前記３次元医用画像より再構成した仮想内視鏡画像を生成し、前記仮想内視鏡画像及び前記内視鏡画像に基づいて、前記内視鏡画像における距離画像情報を導出し、前記距離画像情報及び前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する操作支援情報を出力する処理を実行させる。

本開示の一態様における情報処理方法は、内視鏡から被検者の内視鏡画像を取得し、
前記被検者をＸ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ、ＭＲＩ－ＣＴ、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段で体内まで撮像した３次元医用画像を取得し、取得した前記内視鏡画像に基づいて、前記３次元医用画像より再構成した仮想内視鏡画像を生成し、前記仮想内視鏡画像及び前記内視鏡画像に基づいて、前記内視鏡画像における距離画像情報を導出し、前記距離画像情報及び前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する操作支援情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。

本開示の一態様における情報処理装置は、内視鏡から被検者の内視鏡画像を取得する内視鏡画像取得部と、前記被検者をＸ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ、ＭＲＩ－ＣＴ、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段で体内まで撮像した３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、取得した前記内視鏡画像に基づいて、前記３次元医用画像より再構成した仮想内視鏡画像を生成する生成部と、前記仮想内視鏡画像及び前記内視鏡画像に基づいて、前記内視鏡画像における距離画像情報を導出する導出部と、前記距離画像情報及び前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する操作支援情報を出力する出力部とを備える。

本開示の一態様における診断支援システムは、内視鏡と、前記内視鏡の自動操作を行う自動操作機構と、前記内視鏡から被検者の内視鏡画像を取得する内視鏡プロセッサとを備え、前記内視鏡プロセッサは、前記被検者をＸ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ、ＭＲＩ－ＣＴ、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段で体内まで撮像した３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、取得した前記内視鏡画像に基づいて、前記３次元医用画像より再構成した仮想内視鏡画像を生成する生成部と、前記仮想内視鏡画像及び前記内視鏡画像に基づいて、前記内視鏡画像における距離画像情報を導出する導出部と、前記距離画像情報及び前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する操作支援情報を前記自動操作機構に出力する出力部とを含み、前記自動操作機構は、前記出力部から出力された前記操作支援情報に応じて前記内視鏡の自動操作を行う。

本開示によれば、内視鏡の操作に関する情報を提供して効率的な診断支援を行うプログラム等を提供することができる。

実施形態１に係る診断支援システムの概要を示す模式図である。 診断支援システムに含まれる内視鏡装置の構成例を示すブロック図である。 診断支援システムに含まれる情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 内視鏡画像ＤＢのデータレイアウトを例示する説明図である。 操作情報学習モデルを用いて操作支援情報を出力する処理を説明する説明図である。 一致度学習モデルを用いて内視鏡画像との一致度を出力する処理を説明する説明図である。 情報処理装置の制御部に含まれる機能部を例示する機能ブロック図である。 内視鏡が挿入された距離（Ｓ座標の値）を示す説明図である。 内視鏡画像と３次元医用画像との関連に関する説明図である。 情報処理装置の制御部による処理手順の一例を示すフローチャートである。 統合画像表示画面の一態様を示す説明図である。 実施形態２（屈曲履歴）に係る情報処理装置の制御部に含まれる機能部を例示する機能ブロック図である。 情報処理装置の制御部による処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施形態３（自動操作機構）に係る診断支援システムの概要を示す模式図である。 情報処理装置の制御部に含まれる機能部を例示する機能ブロック図である。

（実施形態１）
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。図１は、実施形態１に係る診断支援システムＳの概要を示す模式図である。診断支援システムＳは、内視鏡装置１０及び、内視鏡装置１０と通信可能に接続される情報処理装置６を含む。

内視鏡装置１０は、内視鏡４０の撮像素子によって撮影した画像（撮影画像）を内視鏡用プロセッサ２０に伝送し、内視鏡用プロセッサ２０によってガンマ補正、ホワイトバランス補正、シェーディング補正等の各種画像処理を行うことにより、操作者が目視し易い状態にした内視鏡画像を生成する。内視鏡装置１０は、生成した内視鏡画像を情報処理装置６に出力（送信）する。内視鏡装置１０から送信された内視鏡画像を取得した情報処理装置６は、これら内視鏡画像に基づき、種々の情報処理を行い、診断支援に関する情報を出力する。

内視鏡装置１０は、内視鏡用プロセッサ２０と、内視鏡４０と、表示装置５０とを含む。表示装置５０は、たとえば液晶表示装置、または、有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示装置である。

表示装置５０はキャスター付きの収容棚１６の上段に設置されている。内視鏡用プロセッサ２０は、収容棚１６の中段に収容されている。収容棚１６は、図示を省略する内視鏡検査用ベッドの近傍に配置される。収容棚１６は内視鏡用プロセッサ２０に接続されたキーボード１５を搭載する、引き出し式の棚を有する。

内視鏡用プロセッサ２０は、略直方体形状であり、一面にタッチパネル２５を備える。タッチパネル２５の下部に、読取部２８が配置されている。読取部２８は、たとえばＵＳＢコネクタ、ＳＤ（Secure Digital）カードスロット、またはＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）ドライブ等の、可搬型記録媒体の読み書きを行なう接続用インターフェイスである。

内視鏡４０は、挿入部４４、操作部４３、ユニバーサルコード４９およびスコープコネクタ４８を有する。操作部４３には、制御ボタン４３１が設けられている。挿入部４４は長尺であり、一端が折止部４５を介して操作部４３に接続されている。挿入部４４は、操作部４３側から順に軟性部４４１、湾曲部４４２および先端部４４３を有する。湾曲部４４２は、湾曲ノブ４３３の操作に応じて湾曲する。挿入部４４には、３軸加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、磁気コイルセンサ又は内視鏡挿入形状観測装置（コロナビ）等の物理検出装置が実装され、内視鏡４０が被検者の体内に挿入された際、これら物理検出装置からの検出結果を取得するものであってもよい。

ユニバーサルコード４９は長尺であり、第一端が操作部４３に、第二端がスコープコネクタ４８にそれぞれ接続されている。ユニバーサルコード４９は、軟性である。スコープコネクタ４８は略直方体形状である。スコープコネクタ４８には、送気送水用のチューブを接続する送気送水口金３６（図２参照）が設けられている。

図２は、診断支援システムＳに含まれる内視鏡装置１０の構成例を示すブロック図である。制御部２１は、本実施の形態のプログラムを実行する演算制御装置である。制御部２１には、一または複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）又はマルチコアＣＰＵ等が使用される。制御部２１は、バスを介して内視鏡用プロセッサ２０を構成するハードウェア各部と接続されている。

主記憶装置２２は、例えば、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の記憶装置である。主記憶装置２２には、制御部２１が行なう処理の途中で必要な情報および制御部２１で実行中のプログラムが一時的に保存される。補助記憶装置２３は、例えば、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリまたはハードディスク等の記憶装置であり、主記憶装置２２よりも大容量の記憶装置である。補助記憶装置２３には、例えば、取得した撮影画像、生成した内視鏡画像が、中間データとして保存されるものであってもよい。

通信部２４は、有線又は無線によりネットワークを介して情報処理装置６と通信するための通信モジュール又は通信インターフェイスであり、例えばｗｉｆｉ（登録商標）、 Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の狭域無線通信モジュール、又は４Ｇ、ＬＴＥ等の広域無線通信モジュールである。タッチパネル２５は、液晶表示パネル等の表示部と、表示部に積層された入力部を含む。通信部２４は、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置（図５参照）、超音波診断装置又は、これら装置から出力されたデータを保存するストレージ装置（図示せず）と通信するものであってもよい。

表示装置Ｉ／Ｆ２６は、内視鏡用プロセッサ２０と表示装置５０とを接続するインターフェイスである。入力装置Ｉ／Ｆ２７は、内視鏡用プロセッサ２０とキーボード１５等の入力装置とを接続するインターフェイスである。

光源３３は、たとえば白色ＬＥＤ、キセノンランプ等の高輝度の白色光源である。光源３３は、図示を省略するドライバを介してバスに接続されている。光源３３の点灯、消灯および明るさの変更は、制御部２１により制御される。光源３３から照射した照明光は、光コネクタ３１２に入射する。光コネクタ３１２は、スコープコネクタ４８と係合し、内視鏡４０に照明光を供給する。

ポンプ３４は、内視鏡４０の送気・送水機能用の圧力を発生させる。ポンプ３４は、図示を省略するドライバを介してバスに接続されている。ポンプ３４のオン、オフおよび圧力の変更は、制御部２１により制御される。ポンプ３４は、送水タンク３５を介して、スコープコネクタ４８に設けられた送気送水口金３６に接続される。

内視鏡用プロセッサ２０に接続された内視鏡４０の機能の概略を説明する。スコープコネクタ４８、ユニバーサルコード４９、操作部４３および挿入部４４の内部に、ファイバーバンドル、ケーブル束、送気チューブおよび送水チューブ等が挿通されている。光源３３から出射した照明光は、光コネクタ３１２およびファイバーバンドルを介して、先端部４４３に設けられた照明窓から放射される。照明光により照らされた範囲を、先端部４４３に設けられた撮像素子で撮影する。撮像素子からケーブル束および電気コネクタ３１１を介して内視鏡用プロセッサ２０に撮影画像が伝送される。

内視鏡用プロセッサ２０の制御部２１は、主記憶装置２２に記憶されているプログラムを実行することにより、画像処理部２１１として機能する。画像処理部２１１は、内視鏡４０から出力された画像（撮影画像）をガンマ補正、ホワイトバランス補正、シェーディング補正等の各種画像処理を行い、内視鏡画像として出力する。

図３は、診断支援システムＳに含まれる情報処理装置６の構成例を示すブロック図である。情報処理装置６は、制御部６２、通信部６１、記憶部６３及び入出力Ｉ／Ｆ６４を含む。情報処理装置６は、例えばサーバ装置、パーソナルコンピュータ等である。サーバ装置は、単体のサーバ装置のみならず、複数台のコンピュータによって構成されるクラウドサーバ装置、又は仮想サーバ装置を含む。情報処理装置６は、内視鏡用プロセッサ２０からアクセス可能な外部ネットワーク上に位置するクラウドサーバとして設けられているものであってもよい。

制御部６２は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の計時機能を備えた演算処理装置を有し、記憶部６３に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、情報処理装置６に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。又は、制御部６２は量子コンピュータ用チップで構成されており、情報処理装置６は量子コンピュータであってもよい。

記憶部６３は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の揮発性記憶領域及び、ＥＥＰＲＯＭ又はハードディスク等の不揮発性記憶領域を含む。記憶部６３には、プログラムＰ及び処理時に参照するデータがあらかじめ記憶してある。記憶部６３に記憶されたプログラムＰは、情報処理装置６が読み取り可能な記録媒体６３２から読み出されたプログラムＰを記憶したものであってもよい。また、図示しない通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからプログラムＰをダウンロードし、記憶部６３に記憶させたものであってもよい。記憶部６３には、後述する複数の学習モデル（９１，９２）を構成する実体ファイル（ニューラルネットワーク（ＮＮ）のインスタンスファイル）が保存されている。これら実体ファイルは、プログラムＰの一部位として構成されるものであってもよい。更に記憶部６３には、後述する内視鏡画像ＤＢ６３１(DataBase)が記憶されているものであってもよい。

通信部６１は、有線又は無線により、内視鏡装置１０と通信するための通信モジュール又は通信インターフェイスであり、例えばｗｉｆｉ（登録商標）、 Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の狭域無線通信モジュール、又は４Ｇ、ＬＴＥ等の広域無線通信モジュールである。通信部６１は、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置（図５参照）、超音波診断装置又は、これら装置から出力されたデータを保存するストレージ装置（図示せず）と通信するものであってもよい。

入出力Ｉ／Ｆ６４は、例えば、ＵＳＢ又はＤＳＵＢ等の通信規格に準拠したものであり、入出力Ｉ／Ｆ６４に接続された外部機器とシリアル通信するための通信インターフェイスである。入出力Ｉ／Ｆ６４には、例えばディプレイ等の表示部７、キーボード等の入力部８が接続されており、制御部６２は、入力部８から入力された実行コマンド又はイベントに基づき行った情報処理の結果を表示部７に出力する。

図４は、内視鏡画像ＤＢ６３１のデータレイアウトを例示する説明図である。内視鏡画像ＤＢ６３１は、情報処理装置６の記憶部６３に記憶されており、情報処理装置６に実装されているＲＤＢＭＳ（Relational DataBase Management System）等のデータベース管理ソフトウェアにより構成される。又は、内視鏡画像ＤＢ６３１は、情報処理装置６と通信可能に接続されたストレージ装置等、情報処理装置６からアクセス可能な所定の記憶領域に記憶されているものであってもよい。又は、内視鏡画像ＤＢ６３１は、内視鏡装置１０の主記憶装置２２に記憶されているものであってもよい。すなわち、所定の記憶領域は、情報処理装置６の記憶部６３、内視鏡装置１０の主記憶装置２２及び、情報処理装置６又は内視鏡装置１０からアクセス可能なストレージ装置を含む。情報処理装置６は、内視鏡用プロセッサ２０が出力した内視鏡画像、検査日時及び被検者の属性情報を取得し、内視鏡画像ＤＢ６３１に登録するものであってもよい。又は、内視鏡用プロセッサ２０から直接出力された内視鏡画像、検査日時及び被検者の属性情報が、内視鏡画像ＤＢ６３１に直接的に登録されるものであってもよい。

内視鏡画像ＤＢ６３１は、例えば、被検者マスタテーブル及び画像テーブルを含み、被検者マスタテーブルと画像テーブルとは、両テーブルに共に含まれる項目（メタデータ）である被検者ＩＤにより、関連付けが設定されている。

被検者マスタテーブルは、管理項目（メタデータ）として、例えば、被検者ＩＤ、性別、生年月日、年齢を含む。被検者ＩＤの項目（フィールド）には、内視鏡検査を受けた被検者を一意に特定するためにＩＤ情報が格納される。性別及び生年月日の項目（フィールド）には、当該被検者ＩＤの性別及び生年月日の生体属性が格納され、年齢の項目（フィールド）には、生年月日により算出される現時点における年齢が格納される。これら、性別、年齢は、被検者の生体情報として、被検者マスタテーブルにより管理される。

画像テーブルは、管理項目（メタデータ）として、例えば、被検者ＩＤ、検査日時、内視鏡画像、フレーム番号、Ｓ座標（挿入距離）、３次元医用画像、視点位置、視点方向、仮想内視鏡画像を含む。

被検者ＩＤの項目（フィールド）には、被検者マスタテーブルに管理される被検者の生体属性と関連付けをするためのものであり、当該被検者夫々のＩＤの値が格納される。検査日時の項目（フィールド）には、当該被検者ＩＤの被検者が内視鏡検査を受けた日時が格納される。内視鏡画像の項目（フィールド）には、当該被検者ＩＤの内視鏡画像がオブジェクトデータとして格納される。内視鏡画像は、１フレームによる例えばjpeg形式の静止画又は、数フレームによる例えばavi形式の動画であってもよい。内視鏡画像の項目（フィールド）には、ファイルとして保存されている当該内視鏡画像の保存場所（ファイルパス）を示す情報が格納されるものであってもよい。

フレーム番号の項目（フィールド）には、内視鏡画像が動画の場合、当該動画のフレーム番号が格納される。動画のフレーム番号を格納することにより、内視鏡画像が動画であっても、静止画と同様に取り扱うことができ、後述する３次元医用画像又は仮想内視鏡画像の位置情報（体内座標系における座標）と関連付けることができる。

Ｓ座標（挿入距離）の項目（フィールド）には、同じレコードに格納される内視鏡画像の撮影時点における内視鏡４０の挿入距離が、Ｓ座標の値として格納される。挿入距離（Ｓ座標）の導出等については、後述する。

３次元医用画像の項目（フィールド）には、ＣＴ装置（Ｘ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ）又はＭＲＩ装置（ＭＲＩ－ＣＴ）、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段から出力されたデータに基づき生成される、例えばＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）形式の３次元医用画像が、オブジェクトデータとして格納される。又は、ファイルとして保存されている当該３次元医用画像の保存場所（ファイルパス）を示す情報が格納されるものであってもよい。

視点位置の項目（フィールド）には、内視鏡画像が撮影された時点における内視鏡４０の体内における座標、すなわち３次元医用画像の座標系における座標が格納される。視点位置の導出等については、後述する。

視点方向の項目（フィールド）には、内視鏡画像が撮影された時点における内視鏡４０の向き、すなわち３次元医用画像の座標系（体内座標系における座標）における回転角が格納される。視点方向の導出等については、後述する。

仮想内視鏡画像の項目（フィールド）には、３次元医用画像から生成された仮想内視鏡画像がオブジェクトデータとして格納される。ファイルとして保存されている当該仮想内視鏡画像の保存場所（ファイルパス）を示す情報が格納されるものであってもよい。仮想内視鏡画像は、内視鏡画像とのマッチング処理を行うために３次元医用画像から生成されるものであり、例えば、内視鏡画像に最も一致する仮想内視鏡画像が、当該内視鏡画像と同じレコードに登録される。仮想内視鏡画像の生成等については、後述する。

図５は、操作情報学習モデル９１を用いて操作支援情報を出力する処理を説明する説明図である。情報処理装置６は、後述する距離画像情報及び３次元医用画像に含まれる体腔情報を問題データとし、内視鏡４０の挿入方向、挿入量、挿入速度及び、挿入先を示す目標点座標等の少なくとも１つを含む操作支援情報を回答データとする訓練データに基づき学習することで、距離画像情報及び３次元医用画像を入力とし、内視鏡４０の挿入方向等を含む操作支援情報を出力とするニューラルネットワーク（操作情報学習モデル９１）を構築（生成）する。

訓練データを用いて学習された操作情報学習モデル９１は、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとして利用が想定される。操作情報学習モデル９１は、上述のごとく制御部６２（ＣＰＵ等）及び記憶部６３を備える情報処理装置６にて用いられるものであり、このように演算処理能力を有する情報処理装置６にて実行されることにより、ニューラルネットワークシステムが構成される。すなわち、情報処理装置６の制御部６２が、記憶部６３に記憶された操作情報学習モデル９１からの指令に従って、入力層に入力された距離画像情報及び３次元医用画像の特徴量を抽出する演算を行い、出力層から内視鏡４０の挿入方向等を含む操作支援情報を出力するように動作する。

入力層は、距離画像情報及び３次元医用画像に含まれる体腔情報を受け付ける複数のニューロンを有し、入力された距離画像情報及び３次元医用画像に含まれる体腔情報を中間層に受け渡す。詳細は後述するが、距離画像情報は、取得した内視鏡画像に対応する仮想内視鏡画像に基づき導出される情報であり、当該仮想内視鏡画像における各画素同士の距離に関する情報である。内視鏡画像及び対応する仮想内視鏡画像とは、同一の体内部位の領域を撮像領域としているものであるため、当該距離画像情報は、内視鏡画像における各画素同士の距離に関する情報に相当する。各画素同士の距離とは、３次元医用画像の座標系（体内座標系）における距離を意味するものであり、例えば、仮想内視鏡画像に含まれる２つの体内部位における奥行きを加味した距離である。また、操作情報学習モデル９１に入力される距離画像情報には、内視鏡４０の視点位置及び向きに関する情報が付加されたものであってもよい。３次元医用画像に含まれる体腔情報は、距離画像情報を導出した仮想内視鏡画像の撮像領域を含む３次元領域において、内視鏡４０が挿入されている体内器官等の形状（器官の内壁形状）を示す曲面データであり、当該曲面データは、例えば多項近似式又は点集合によって構成されるものであってもよい。

中間層は、例えば単数又は複数の全結合層からなる単相又は多層構造をなし、全結合層に含まれる複数のニューロン夫々は、入力された距離画像情報及び３次元医用画像に含まれる体腔情報の値に基づき、活性化又は非活性化を示す情報を出力する。情報処理装置６は、例えば、誤差逆伝播法（Backpropagation）等を用いて中間層での演算処理に用いるパラメータを最適化する。

出力層は、内視鏡４０の挿入方向等を含む操作支援情報を出力する一又は複数のニューロンを有し、中間層から出力された各ニューロンの活性化又は非活性化を示す情報に基づき、当該操作支援情報を出力する。内視鏡４０の挿入方向等を含む操作支援情報は、例えば、当該挿入方向において内視鏡４０の先端部が順次に通過する３次元医用画像の座標系（体内座標系）における複数の座標値及び回転角をベクトル形式で示すものであってもよい。また、当該操作支援情報は、内視鏡４０が順次に通過するあたり隣接する座標値間の移動量に対する速度成分を含むものであってもよい。

訓練データとして用いられる距離画像情報及び３次元医用画像問題データ（問題データ）と、これら情報に相関を有する内視鏡４０の挿入方向等を含む操作支援情報は、各医療機関において行われた内視鏡４０検査の結果データとして大量に保存されており、これら結果データを用いることにより、操作情報学習モデル９１を学習するための訓練データを大量に生成することができる。

図６は、一致度学習モデル９２を用いて内視鏡画像との一致度を出力する処理を説明する説明図である。情報処理装置６は、内視鏡画像及び仮想内視鏡画像を問題データとし、これら両画像の一致度に関する情報を回答データとする訓練データに基づき学習することで、内視鏡画像及び仮想内視鏡画像を入力とし、両画像の一致度を示す値等の情報を出力とするニューラルネットワーク（一致度学習モデル９２）を構築（生成）する。訓練データを用いて学習された一致度学習モデル９２は、操作情報学習モデル９１と同様に人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとして利用が想定される。

入力層は、内視鏡画像及び仮想内視鏡画像の画素値の入力を受け付ける複数のニューロンを有し、入力された画素値を中間層に受け渡す。中間層は、内視鏡画像及び仮想内視鏡画像の画像特徴量を抽出する複数のニューロンを有し、抽出した両画像夫々の画像特徴量を出力層に受け渡す。出力層は、入力された内視鏡画像及び仮想内視鏡画像の一致度を示す値等、当該一致度に関する情報を出力する一又は複数のニューロンを有し、中間層から出力された両画像夫々の画像特徴量に基づいて、一致度に関する情報を出力する、

一致度学習モデル９２が、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network）である場合、中間層は、入力層から入力された各画素の画素値を畳み込むコンボリューション層と、コンボリューション層で畳み込んだ画素値をマッピング（圧縮）するプーリング層とが交互に連結された構成を有し、内視鏡画像及び仮想内視鏡画像の画素情報を圧縮しながら最終的に内視鏡画像及び仮想内視鏡画像の特徴量を抽出する。出力層は、例えば全結合層及びソフトマックス層を含み、全結合層にて両画像夫々の画像特徴量による特徴量ベクトルの内積によるコサイン類似度を導出し、ソフトマックス層にてコサイン類似度に基づき一致度を示す値（確立値）を導出して、一致度に関する情報として出力する。

一致度学習モデル９２を構築（生成）するにあたり、例えば、ＶＧＧ１６モデル（caffemodel：VGG_ILSVRC_16_layers）にて実装したＤＣＮＮ等のリポジトリ（学習済みのモデル）を用い、内視鏡画像及び仮想内視鏡画像による訓練データによって転移学習を行い、当該一致度学習モデル９２を構築するものであってもよい。訓練データとして用いられる内視鏡画像及び、当該内視鏡画像に対応する仮想内視鏡画像は、各医療機関において行われた内視鏡４０検査及びＣＴ装置等の結果データとして大量に保存されており、これら結果データを用いることにより、一致度学習モデル９２を学習するための訓練データを大量に生成することができる。

本実施形態では操作情報学習モデル９１及び一致度学習モデル９２は、例えばＣＮＮ等のニューラルネットワーク（ＮＮ）であるとして説明するが、これら学習モデル（９１，９２）は、ＮＮに限定されず、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、回帰木など、他の学習アルゴリズムで構築された学習モデル（９１，９２）であってもよい。

図７は、情報処理装置の制御部に含まれる機能部を例示する機能ブロック図である。
内視鏡用プロセッサ２０（内視鏡装置１０）の制御部２１は、主記憶装置２２に記憶されているプログラムを実行することにより、画像処理部２１１として機能する。情報処理装置６の制御部６２は、記憶部６３に記憶されているプログラムＰを実行することにより、取得部６２１、視点位置導出部６２２、仮想内視鏡画像生成部６２３、一致度判定部６２４、距離画像情報導出部６２５、操作支援情報出力部６２６として機能する。

内視鏡用プロセッサ２０の画像処理部２１１は、内視鏡から出力された画像（撮影画像）をガンマ補正、ホワイトバランス補正、シェーディング補正等の各種画像処理を行い、内視鏡画像として出力する。画像処理部２１１は、生成した内視鏡画像及び内視鏡画像の撮像時点に基づく検査日時を情報処理装置６に出力（送信）する。画像処理部２１１は、更にキーボード１５から入力された被検者ＩＤを情報処理装置６に出力するものであってもよい。画像処理部２１１は、内視鏡４０の周辺環境を測定するため内視鏡４０の挿入部４４（可撓管）に配設されたセンサから出力される内視鏡４０の挿入距離（Ｓ座標）に関する情報を、情報処理装置６に出力するものであってもよい。画像処理部２１１は、センサから取得した内視鏡４０の挿入距離に関する情報を、例えば、内視鏡画像に重畳して表示装置に表示させるものであってもよい。

内視鏡４０が体内に挿入された距離であるＳ座標を取得するためのセンサは、例えば温度センサ、光センサ、圧力センサ、濡れセンサ（電極）、湿度センサを含む。例えば、当該センサが光センサである場合、光センサは挿入部４４（可撓管）の内部に配置されているが、挿入部４４（可撓管）が体内に挿入されているときでも光を受光することができる。そのため、光センサが光をより多く受光している部分が体外、少ない部分を体内として判別することが可能である。そして内視鏡用プロセッサ２０の制御部２１は、光センサで得られた信号に基づき、体腔挿入部位である境界位置にある光センサを特定することにより、体内に挿入されている挿入部４４（可撓管）の距離（長さ）であるＳ座標を導出することができる。

上部内視鏡の場合は、挿入部４４（可撓管）に接する図示しないマウスピース等にローラエンコーダを付け、挿入部４４（可撓管）が体内に挿入されている距離分だけこのローラエンコーダが回転することを用いて、内視鏡４０が体内に挿入された距離であるＳ座標を取得することができる。マウスピース等のローラエンコーダは、挿入部４４（可撓管）の進退に伴って回転し、体内に挿入された内視鏡４０の先端部４４３と、例えば口又は鼻等の管腔に連通する開口部との間の長さ、すなわち挿入部４４（可撓管）の挿入距離を測定できる。ローラエンコーダは、内視鏡用プロセッサ２０と電気的に接続しており、測定した距離を内視鏡用プロセッサ２０に送る。またローラエンコーダの代わりに光学式、磁気式エンコーダを用いても良い。

また下部内視鏡の場合は、肛門部にマウスピース相当の物を付けることで内視鏡挿入距離が測定できる。内視鏡４０の挿入距離を測定する補助装置が被検体の入り口である体腔挿入部位に装着された場合、内視鏡４０の通過距離を測定することにより、内視鏡４０が体内に挿入された距離であるＳ座標を取得することができる。補助装置は、例えば挿入部（可撓管）４４に付けたリニアスケールのような磁場のスケールとマウスピースに付けたリニアヘッドで距離を測定することであっても良く、またはローラーを付けた内視鏡４０のマウスピースであっても良い。なお、鼻または肛門等に内視鏡４０が挿入される場合、マウスピースと類似のローラーを付けた補助装置を利用しても良い。さらにまた、内視鏡４０の挿入部（可撓管）４４に一定間隔で挿入距離を記録したチップを内蔵しても良い。マウスピース等が得た該チップで記録されたＳ座標情報から、内視鏡用プロセッサ２０は、内視鏡４０が体内に挿入された距離であるＳ座標を取得することができる。

取得部６２１は、内視鏡用プロセッサ２０が出力した被検者ＩＤ、検査日時、内視鏡画像及びＳ座標（挿入距離）を取得する。取得部６２１は、取得した被検者ＩＤに基づき、通信可能に接続されたＣＴ装置、コーンビームＣＴ装置又はＭＲＩ装置、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段から出力される当該被検者の３次元用医用画像を取得する。ＣＴ装置、コーンビームＣＴ装置又はＭＲＩ装置、超音波診断装置等のように体内を３次元画像で撮影できる他の検査装置から出力される３次元用医用画像が、例えば外部サーバ（図示せず）に既に保存されている場合、情報処理装置６は、当該外部サーバにアクセスし、内視鏡用プロセッサ２０から出力された被検者ＩＤに基づき、当該被検者の３次元用医用画像を取得するものであってもよい。

３次元医用画像は、例えばＣＴ装置、コーンビームＣＴ装置およびＭＲＩ装置、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段等から出力された断層像データから構成されたボリュームデータにより表される画像、並びにMulti SliceＣＴ装置およびＸ線フラットパネルを用いたＸ線コーンビームＣＴ装置から出力されたボリュームデータにより表される画像である。Ｘ線ＣＴ装置又はコーンビームＣＴ装置を用いた場合、例えばＸ線ＣＴでDual Energy 撮影を行い、実効質量数（effective-Z）により３次元医用画像の各画素の組成（体組成）が分かる画像とするものであってもよい。ＭＲＩ装置を用いた場合、脂肪又は乳酸等の３次元医用画像の各画素の組成（体組成）に関する情報を付与した画像とするものであってもよい。

取得部６２１は、取得したＳ座標を視点位置導出部６２２に出力する。視点位置導出部６２２は、取得したＳ座標に基づき、当該Ｓ座標に対応する３次元用医用画像の座標（体内座標系における座標）、すなわち内視鏡４０が撮像された時点における内視鏡４０の先端部４４３が位置する視点位置を導出する。図８は、内視鏡４０が挿入された距離（Ｓ座標の値）を示す説明図である。図示されるように３次元用医用画像により、内視鏡４０により撮影された消化器官等は、３次元形状により表現される。当該消化器官等の内壁の内側には、空間が形成されており、当該空間は内視鏡４０が挿入される挿入経路となる。内視鏡４０の挿入距離であるＳ座標は、当該挿入経路の内側（消化器官等の内壁の内側）であって、挿入されている経路の経路長が当該挿入距離に略等しくなる場所となるため、Ｓ座標に基づき、消化器官等の内壁の内側に位置する内視鏡４０の先端部４４３の座標を導出することができる。視点位置導出部６２２は、導出した視点位置に関する情報を仮想内視鏡画像生成部６２３に出力する。

取得部６２１は、取得した３次元医用画像を仮想内視鏡画像生成部６２３に出力する。仮想内視鏡画像生成部６２３は、取得した３次元医用画像及び、視点位置導出部６２２から取得した視点位置に基づき、仮想内視鏡画像を生成する。仮想内視鏡画像は、気管および気管支内又は腸管等の管状臓器を撮影したＸ線ＣＴまたはＭＲＩまたはＸ線コーンビームＣＴの３次元医用画像に基づいて生成（再構成）し、３次元用医用画像による器官内（体腔内）を仮想的内視鏡によって表した画像である。例えば、大腸に空気を入れた状態でＣＴ撮影を行い、その撮影によって得た３次元用医用画像を大腸の内側からボリュームレンダリングすることによって、大腸の仮想内視鏡画像を生成（再構成）するものであってもよい。

仮想内視鏡画像生成部６２３は、取得した３次元医用画像から被検者内の臓器のボクセルデータを抽出する。臓器としては、例えば大腸、小腸、腎臓、気管支または血管等があるが、これに限らずその他の臓器でも良い。なお、本実施形態においては大腸のボクセルデータを抽出して取得するものとする。例えば、大腸領域を抽出する方法としては、具体的には、まず、３次元医用画像に基づいて体軸に垂直な断面（軸位断；axial）の軸位断画像を複数再構成し、その各軸位断画像に対して、公知の手法によりＸ線吸収係数に基づくＸ線ＣＴ値を閾値として体表面と体内の境界を求め、体表を基準に体外と体内領域を分離する処理を行う。例えば、再構成された軸位断画像に対してＸ線ＣＴ値による二値化処理を施し、輪郭抽出処理により輪郭を抽出し、その抽出した輪郭内部を体内(人体)領域として抽出する。次に、体内領域の軸位断画像に対して閾値による二値化処理を行い、各軸位断画像における大腸の領域の候補を抽出する。具体的には、大腸の管内には空気が入っているため、空気のＣＴ値に対応する閾値（例えば、－６００ＨＵ(Hounsfield Unit)以下）を設定して二値化処理を行い、各軸位断画像の体内の空気領域を大腸領域候補として抽出する。仮想内視鏡画像生成部６２３は、視点位置と視線方向として設定される回転角に基づく視線ベクトルを中心として、放射線状に伸ばした複数の光線方向上のボクセルデータを、所定の投影面に投影した中心投影による画像を仮想内視鏡画像として再構成する。なお、中心投影の具体的な方法としては、例えば公知のボリュームレンダリング手法等を用いることができる。

仮想内視鏡画像生成部６２３は、例えば、内視鏡４０の先端部４４３の座標に相当する視点位置を起点に、視点方向、すなわち３次元用医用画像の座標系における回転角（Θx、Θy、Θz）を、例えば１°とする所定単位量ずつ変更させて、候補となる複数の仮想内視鏡画像を順次に生成する。すなわち、仮想内視鏡画像生成部６２３は、例えば、３次元医用画像にて特定される消化器官の内部となる視点位置から、視点方向として設定される複数の回転角により、当該消化器官の内壁による３次元形状を射影（投影）して、複数の仮想内視鏡画像を生成するものであってもよい。仮想内視鏡画像生成部６２３は、生成した複数の仮想内視鏡画像と、当該仮想内視鏡画像を生成する際に用いた視点方向（回転角）とを関連付けて、一致度判定部６２４に出力する。

取得部６２１は、取得した内視鏡画像を一致度判定部６２４に出力する。一致度判定部６２４は、取得した内視鏡画像と、仮想内視鏡画像生成部６２３から取得した複数の仮想内視鏡画像及び当該仮想内視鏡画像を生成する際に用いた視点方向（回転角）とに基づき、取得した内視鏡画像と、最も一致する仮想内視鏡画像及び、当該最も一致する仮想内視鏡画像を生成する際に用いた視点方向（回転角）を特定する。一致度判定部６２４は、取得した内視鏡画像と、複数の仮想内視鏡画像夫々とを比較することにより、内視鏡画像と仮想内視鏡画像との一致度を導出する。

一致度判定部６２４は、入力された内視鏡画像及び仮想内視鏡画像に基づき、両画像の一致度を示す値等の情報を出力とする一致度学習モデル９２を含む。一致度判定部６２４は、取得した内視鏡画像及び仮想内視鏡画像を一致度学習モデル９２に入力し、一致度学習モデル９２が出力した一致度を示す値（確率値）においても、最も高い値となる仮想内視鏡画像を、当該内視鏡画像に対応する仮想内視鏡画像として出力するものであってもよい。

又は、一致度判定部６２４は、一致度学習モデル９２を含む場合に限定されず、例えば、内視鏡画像の陰影画像と仮想内視鏡画像の陰影画像の相関を取るような指標で一致度を測定するものであってもよい。仮想内視鏡画像と内視鏡画像の一致度を定量的に見るには、輝度情報から求める陰影画像情報の相関度を見て一致度の高さを判断しても良い。又は、一致度判定部６２４は、構成した複数の仮想内視鏡画像と内視鏡画像との類似度を比較するものであってもよい。両画像の類似度比較は、公知の画像処理により行われ、画素データレベルのマッチング、または、画像から抽出した特徴のレベルにおけるマッチングのいずれを用いても良い。一致度判定部６２４によって、内視鏡画像と最も一致度が高いと特定した仮想内視鏡画及び、当該仮想内視鏡画を生成するために用いた視点方向（回転角）は、内視鏡画像ＤＢに登録されるものであってもよい。一致度判定部６２４は、内視鏡画像と最も一致度が高いと特定した仮想内視鏡画及び、当該仮想内視鏡画を生成するために用いた視点位置及び方向（回転角）を、距離画像情報導出部６２５に出力する。

本実施形態おいて、一致度判定部６２４は、取得した内視鏡画像と、最も一致する仮想内視鏡画像を特定するとしたが、これに限定されない。一致度判定部６２４は、一致度が所定値以上となる仮想内視鏡画像を、取得した内視鏡画像と実質的に同一視できる仮想内視鏡画像として特定するものであってもよい。一致度が所定値以上となる仮想内視鏡画像を特定することにより、候補として生成された全ての仮想内視鏡画像との全件比較を行うことを不要とし、情報処理装置６の計算負荷及び処理時間の低減を図ることができる。または、一致度判定部６２４は、取得した内視鏡画像との差異（差分インデックス）が最も小さい仮想内視鏡画像を、取得した内視鏡画像と実質的に同一視できる仮想内視鏡画像として特定するものであってもよい。内視鏡画像と仮想内視鏡画像との差異（差分インデックス）は、当該内視鏡画像と仮想内視鏡画像との一致度の逆数に相当するものであるため、このような差異（差分インデックス）を導出する画像比較エンジン等を用いることにより、取得した内視鏡画像と実質的に同一視できる仮想内視鏡画像を効率的に取得することができる。

一致度判定部６２４は、一致度が所定値以上とならない場合、視点位置導出部６２２から取得した視点位置を微修正した視点位置により、再度、複数の仮想内視鏡画像を再生成し、再生成した複数の仮想内視鏡画像と、内視鏡画像との一致度を導出し、最も一致度が高い仮想内視鏡画像を特定してもよい。

距離画像情報導出部６２５は、一致度判定部６２４から取得した仮想内視鏡画像に基づき、距離画像情報を導出する。距離画像情報は、仮想内視鏡画像において、仮想内視鏡画像における各画素同士の距離に関する情報である。各画素同士の距離とは、３次元医用画像の座標系（体内座標系）における距離を意味するものであり、例えば、仮想内視鏡画像に含まれる２つの体内部位における奥行きを加味した距離である。仮想内視鏡画像は、３次元医用画像を射影変換して２次元化した画像であり、仮想内視鏡画像における任意の地点は、３次元医用画像における地点に対応するものであり、これら地点は、体内部位における同一の位置を示す。当該仮想内視鏡画像における任意の地点は、画像における最小単位となる画素番号（ピクセル座標）であってもよく、又は、例えば所定の体内部位を特定する局所領域（複数の画素により構成される領域）の中央部とするものであってもよい。このように任意の地点を２つ定めることより、３次元医用画像の座標系における当該２つの地点間の距離を導出することができる。すなわち、距離画像情報における距離とは、仮想内視鏡画像の２点に対応する３次元医用画像の座標系の２点の距離に相当する。

３次元医用画像における２点は、仮想内視鏡画像における２点から特定される。特定された３次元医用画像における２点夫々の座標値に基づき、当該２点の距離及びベクトルを導出することができる。導出した３次元医用画像における２点の距離及びベクトルを、当該２点に対応する仮想内視鏡画像の２点の距離及びベクトルとして、仮想内視鏡画像に付与することにより、距離画像、すなわち仮想内視鏡画像において３次元医用画像の座標系における距離情報が付加された仮想内視鏡画像（距離画像）を生成することができる。距離画像情報導出部６２５は、各画素同士の距離に関する情報が付加された仮想内視鏡画像（距離画像）を、距離画像情報として出力するものであってもよい。また、距離画像情報導出部６２５は、仮想内視鏡画像を生成するにあたり用いた内視鏡４０の視点位置及び方向を付加して、出力するものであってもよい。

内視鏡画像は、当該内視鏡画像を撮像した内視鏡４０の位置（視点位置）及び撮影方向（視点方向）に基づき、３次元医用画像から再構成（生成）される仮想内視鏡画像に対応している。従って、内視鏡画像に対応する仮想内視鏡画像による距離画像情報は、当該内視鏡画像に対しても適用することができる。すなわち、内視鏡画像における２点間の距離は、当該内視鏡画像に対応する仮想内視鏡画像の２点間の距離（距離画像における距離であり、３次元医用画像の座標系の距離）に相当する。従って、距離画像（仮想内視鏡画像）に含まれる距離画像情報を内視鏡画像に適用することにより、当該内視鏡画像に含まれる体内部位間の距離、体内部位の大きさ等の距離情報（内視鏡画像における距離画像情報）を確定することができる。

操作支援情報出力部６２６は、距離画像情報導出部６２５から出力された距離画像情報、及び内視鏡４０の視点位置及び方向（回転角）を取得する。操作支援情報出力部６２６は、取得部６２１からから出力された３次元医用画像を取得し、当該３次元医用画像に含まれる体腔情報を抽出する。上述のとおり、３次元医用画像に含まれる体腔情報とは、距離画像情報を導出した仮想内視鏡画像の撮像領域を含む３次元領域において、例えば、内視鏡４０が挿入されている体内器官等の形状（器官の内壁形状）を示す曲面データである。

操作支援情報出力部６２６は、入力された距離画像情報、内視鏡４０の視点位置と方向及び、曲面データ等によって示される３次元医用画像に含まれる体腔情報に基づき、内視鏡４０の入方向等を含む操作支援情報を出力する操作情報学習モデル９１を含む。操作支援情報出力部６２６は、取得した距離画像情報、内視鏡４０の視点位置と方向及び、曲面データ等によって示される３次元医用画像に含まれる体腔情報を操作情報学習モデル９１に入力し、操作情報学習モデル９１から出力された内視鏡４０の入方向等を含む操作支援情報を取得する。

上述のとおり、操作情報学習モデル９１から出力される操作支援情報は、例えば、現時点、すなわち内視鏡画像の撮像時点における内視鏡４０の視点位置及び方向から、挿入先を示す目標地点までの内視鏡４０の挿入方向、挿入量又は挿入速度に関する情報を含む。当該操作支援情報は、内視鏡４０の視点位置から目標地点までにおいて、内視鏡４０の先端部４４３が順次に通過する３次元医用画像の座標系（体内座標系）における複数の座標値及び回転角をベクトル形式又は行列形式で示すものであってもよい。内視鏡４０が順次に通過する複数の座標値及び回転角を用いることにより、これら複数の座標値を経路点として接続することにより、内視鏡４０を挿入する経路を確定することができる。操作支援情報出力部６２６は、経路点となる座標値夫々を導出するにあたり、挿入部（可撓管）４４の硬度に応じた補正を行い、当該座標値を導出するものであってもよい。

操作支援情報出力部６２６は、取得部６２１から出力された内視鏡画像を取得し、例えば、当該内視鏡画像に操作支援情報を重畳した画像データを生成し、表示部７に出力する。表示部７は、操作支援情報出力部６２６から取得した画像データに基づき、内視鏡画像に操作支援情報が重畳された内視鏡画像を表示する。

取得部６２１によって取得された被検者ＩＤ、検査日時、内視鏡画像、Ｓ座標、３次元用医用画像及び、一致度判定部６２４が導出した仮想内視鏡画像、内視鏡４０の視点位置及び向きに関する情報は、関連付けられて内視鏡画像ＤＢに保存される。すなわち、情報処理装置の制御部は、ＤＢ登録部として機能し、取得部６２１及び一致度判定部６２４が取得又は導出した各種画像、情報又はデータを内視鏡画像ＤＢに登録して保存するものであってもよい。

図９は、内視鏡画像と３次元医用画像との関連に関する説明図である。本図においては、３次元医用画像、仮想内視鏡画像及び内視鏡画像における関連性をオブジェクト指向的に表したものである。

上述のとおり、内視鏡画像ＤＢ６３１に登録されている３次元医用画像、仮想内視鏡画像及び内視鏡画像は、当該内視鏡画像の撮影時点における視点位置、視点方向に基づき関連付けがされている。視点位置は、３次元医用画像の座標系（体内座標系）における座標(x,y,z)に相当する。視点方向は、３次元医用画像の座標系（体内座標系）におけるｘ軸、ｙ軸及びｚ軸における回転角(Θx,Θy,Θz)に相当する。

内視鏡画像の画素夫々は、仮想内視鏡画（当該内視鏡画像に最も一致する仮想内視鏡画）の画素夫々に対応している。仮想内視鏡画は、３次元医用画像を基に視点位置を起点とし、視点方向（回転角）により定義される視点ベクトルを用いたベクトル変換にて、射影（投影）して生成された画像であり、仮想内視鏡画の画素により、３次元医用画像の座標系（体内座標系）における座標が確定される。

上述のとおり、仮想内視鏡画の画素夫々は、内視鏡画像の画素夫々に対応しているため、仮想内視鏡画の画素に基づき、内視鏡画像の画素、すなわち内視鏡画像に含まれる体内部位の３次元医用画像の座標系（体内座標系）における座標を確定することができる。すなわち、仮想内視鏡画を中間媒体として、内視鏡画像の画素（体内部位）と、３次元医用画像の座標系（体内座標系）における座標とを連関させることができる。

３次元医用画像に、内視鏡画像の画素のカラー情報、narrow band画素情報を付加させて、当該３次元医用画像を内視鏡画像ＤＢ６３１に登録するものであってもよい。この差異、カラー情報等の内視鏡画像の画素情報を３次元医用画像に付加させる場合、撮影用光源４４６による輝度補正を行うことが望ましい。上述のとおり、内視鏡画像の画素と視点位置（撮影用光源４４６の地点）との距離は、３次元医用画像の座標系上にて導出される。従って、導出した当該距離を二乗した逆数に基づき、内視鏡画像の画素情報に含まれる明度を補正するものであってもよい。３次元医用画像の座標系において同一の座標に位置する画素を含む内視鏡画像が複数ある場合、最も距離の近い内視鏡画像を優先し、当該距離に応じた重みをかけて荷重平均、又は単純平均するようにて３次元医用画像に付加させるものであってもよい。

３次元医用画像の撮像において、Ｘ線ＣＴ装置又はコーンビームＣＴ装置を用いた場合、例えばDual Energy 撮影を行い、実効質量数（effective-Z）により３次元医用画像の各画素の組成（体組成）が分かる画像とするものであってもよい。又、ＭＲＩ装置を用いた場合、脂肪又は乳酸等の３次元医用画像の各画素の組成（体組成）に関する情報を付与した画像とするものであってもよい。このように３次元医用画像の各画素の組成に、実効質量数（effective-Z）、脂肪又は乳酸等の体組成に関する情報を付加することにより、これら付加された情報と、当該３次元医用画像の各画素により特定される座標に関連付けられた内視鏡画像とを連関させた情報を、医師等に提供することができる。

図１０は、情報処理装置６の制御部６２による処理手順の一例を示すフローチャートである。情報処理装置６は、例えば、自装置に接続されている入力部８からの入力内容に基づき、当該フローチャートの処理を開始する。

情報処理装置６の制御部６２は、内視鏡用プロセッサ２０から出力された検査日時、被検者ＩＤ、内視鏡画像及び、挿入距離に関する情報を取得する（Ｓ１０１）。制御部６２が内視鏡用プロセッサ２０から取得する内視鏡画像は、静止画又は動画であってもよい。制御部６２は、内視鏡画像の取得に併せて、光センサ等から出力される内視鏡４０の挿入距離に関する情報、検査日時（内視鏡画像の撮像日時）及び被検者ＩＤ等の被検者の属性情報を取得する。

情報処理装置６の制御部６２は、ＣＴ装置又はＭＲＩ装置、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる検査装置から出力される３次元用医用画像を取得する（Ｓ１０２）。３次元用医用画像の取得は、情報処理装置６がＣＴ装置又はＭＲＩ装置、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる検査装置と通信可能に接続することにより、取得するものであってもよい。または、ＣＴ装置又はＭＲＩ装置、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる検査装置から出力される３次元用医用画像が、例えば外部サーバ（図示せず）に既に保存されている場合、情報処理装置６は、当該外部サーバにアクセスし、内視鏡用プロセッサ２０から出力された被検者ＩＤに基づき、当該被検者の３次元用医用画像を取得するものであってもよい。または、内視鏡用プロセッサ２０が、ＣＴ装置又はＭＲＩ装置、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる検査装置と通信可能に接続されており、情報処理装置６の制御部６２は、内視鏡用プロセッサ２０を介してＣＴ装置又はＭＲＩ装置、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる３次元用医用画像を取得するものであってもよい。

情報処理装置６の制御部６２は、挿入距離（Ｓ座標）に基づき、視点位置を導出する（Ｓ１０３）。制御部６２は、内視鏡用プロセッサ２０を介して、例えば内視鏡４０の挿入部４４（可撓管）の内部に配置された光センサ等から挿入距離（Ｓ座標）に関する情報を取得し、取得した挿入距離（Ｓ座標）及び３次元用医用画像に基づき、内視鏡４０が挿入された消化器官等の内壁の内側に位置する内視鏡４０の先端部４４３の座標を導出する。当該座標は、所定の地点を原点として設定された３次元用医用画像の座標系（体内座標系）における座標である。

情報処理装置６の制御部６２は、視点位置に基づき候補となる複数の仮想内視鏡画像を生成する（Ｓ１０４）。制御部６２は、内視鏡４０の先端部４４３の座標に相当する視点位置を起点に、視点方向、すなわち３次元用医用画像の座標系における回転角（Θx,Θy,Θz）を、所定単位量ずつ変更させて、候補となる複数の仮想内視鏡画像を順次に生成する。例えば、所定単位量を１０°とした場合、制御部６２は、各軸の回転角に対し３６個の分解能を有し、すなわち３６の３乗（４６６５６）枚の候補となる仮想内視鏡画像を生成するものであってもよい。

情報処理装置６の制御部６２は、生成した複数の仮想内視鏡画像の内、内視鏡画像との一致度が最も高い仮想内視鏡画像を特定する（Ｓ１０５）。制御部６２は、例えば一致度学習モデル９２を用いて、内視鏡画像との一致度が最も高い仮想内視鏡画像を特定する。又は、内視鏡画像の陰影画像と仮想内視鏡画像の陰影画像の相関を取るような指標で一致度を測定するものであってもよい。制御部６２は、最も一致度が高い仮想内視鏡画像と、当該仮想内視鏡画像を生成する際の視点位置及び方向（回転角度）とを特定する。

情報処理装置６の制御部６２は、取得した仮想内視鏡画像等により距離画像情報を導出する（Ｓ１０６）。制御部６２は、仮想内視鏡画像における各画素同士の距離に関する情報である距離画像情報を導出する。

情報処理装置６の制御部６２は、距離画像情報及び３次元用医用画像に含まれる体腔情報に基づき、操作支援情報を出力する（Ｓ１０７）。制御部６２は、取得した３次元用医用画像に含まれる体腔情報を、距離画像情報を導出した仮想内視鏡画像の撮像領域を含む３次元領域において、内視鏡４０が挿入されている体内器官等の形状（器官の内壁形状）を示す曲面データと抽出する。制御部６２は、抽出した曲面データ、距離画像情報及び、内視鏡４０の位置及び向きを示す情報を、操作情報学習モデル９１に入力し、操作情報学習モデル９１が出力した操作支援情報を出力する。

制御部６２は、操作支援情報を出力するにあたり、当該操作支援情報を内視鏡画像、仮想内視鏡画像又は３次元用医用画像に重畳させた画像データを生成し、例えば表示部に当該画像データを出力するものであってもよい。表示部は、情報処理装置６の制御部６２から出力された画像データに基づき、操作支援情報が重畳された内視鏡画像、仮想内視鏡画像又は３次元用医用画像を表示する。

内視鏡画像、仮想内視鏡画像又は３次元用医用画像に重畳される操作支援情報は、内視鏡４０の挿入方向、挿入量、挿入速度及び、挿入先を示す目標点座標等に関する情報が含まれているため、医師等、内視鏡４０の操作者に対し有用な情報を提供することができ、医師等に対する診断支援に寄与することができる。

図１１は、統合画像表示画面７１の一態様を示す説明図である。上述のとおり、情報処理装置６の制御部６２は、内視鏡４０の挿入方向等の操作支援情報が重畳された内視鏡画像、仮想内視鏡画像又は３次元用医用画像を含む画像データを生成し、表示部７に出力する。統合画像表示画面７１は、当該画像データにより構成される表示画面の一例であり、表示部７は、当該画像データに基づき当該統合画像表示画面７１を表示する。

統合画像表示画面７１は、例えば、被検者ＩＤ等の書誌事項を表示する領域、内視鏡画像を表示する領域、３次元用医用画像を表示する領域、２次元用医用画像を表示する領域、仮想内視鏡画像を表示する領域と、現在表示している内視鏡画像に関する情報及び内視鏡画像を撮像した視点位置等を表示する領域とを含む。

被検者ＩＤ等の書誌事項を表示する領域には、内視鏡画像に対応する３次元用医用画像を特定するために用いられる被検者ＩＤ、内視鏡４０検査日時、３次元用医用画像の生成日等、データ管理上の書誌事項が表示される。

内視鏡画像を表示する領域には、現時点にて内視鏡４０が撮像している内視鏡画像が、リアルタイムに表示される。内視鏡画像には、内視鏡４０の挿入方向等の操作支援情報が重畳されて表示されている。後述する表示オプションの設定に応じて、内視鏡画像は半透明表示され、当該内視鏡画像に対応する仮想内視鏡画像から抽出された体内部位であって、内視鏡画像にて表示されている体内壁面の奥側に位置する体内部位が、点線等により表示されるものであってもよい。このように半透明表示にて点線等により表示する体内部位は、例えば３次元用医用画像に特定される体内部位の形状情報に基づき抽出された病変候補の部位であってもよい。

３次元用医用画像を表示する領域には、３次元用医用画像にて表される消化器官等の体内部位が３次元オブジェクトとして表示されており、内視鏡４０の視点位置及び、当該視点位置を起点とした挿入方向等の操作支援情報が重畳されて表示されている。当該３次元オブジェクトのいずれかの部位をドラッグすることにより、３次元オブジェクトを回転させることができる。３次元用医用画像は、当該３次元用医用画像によって特定される体内部位の形状情報に基づき抽出された病変候補の部位の位置が、例えばハイライトした状態で表示されるものであってもよい。

２次元用医用画像を表示する領域には、３次元用医用画像において内視鏡４０の挿入方向等の操作支援情報が重畳されている領域を射影した２次元用医用画像が表示される。２次元用医用画像を生成するにあたり用いられる射影ベクトルは、３次元用医用画像を表示する領域に表示されている３次元オブジェクトの回転状態に連動して決定されるものであってもよい。

仮想内視鏡画像を表示する領域には、内視鏡画像を表示する領域に表示されている内視鏡画像に対し、最も一致度が高い仮想内視鏡画像が、表示される。仮想内視鏡画像においても、内視鏡画像と同様に、内視鏡４０の挿入方向等の操作支援情報が重畳されて表示されるものであってもよい。

内視鏡画像を撮像した視点位置等を表示する領域には、内視鏡画像を表示する領域に表示されている内視鏡画像の撮像時点における、内視鏡４０の体内における位置（視点位置）及び視点方向（回転角）が、表示される。上述のとおり、情報処理装置６の制御部６２（取得部６２１）は、内視鏡４０用プロセッサから内視鏡画像及び内視鏡４０の挿入距離を示すＳ座標を継続的に取得しており、取得したＳ座標に基づき、当該内視鏡４０の先端部の位置（視点位置）を継続的に導出している。また、情報処理装置６の制御部６２（取得部６２１）は、内視鏡画像との一致度に基づき、当該内視鏡画像に対応（相当）する仮想内視鏡画像を特定するにあたり、当該内視鏡４０の先端部の向き（回転角）を継続的に導出している。従って、内視鏡画像を撮像した視点位置等を表示する領域には、医師等による内視鏡４０の操作に追従して、当該内視鏡４０の視点位置及び視点方向がリアルタイムに表示される。

現在表示している内視鏡画像の情報を表示する領域には、例えば、現在表示している内視鏡画像の画像中心における体内部位又は画素に関する情報が、表示される。当該体内部位（画素）に関する情報は、上述のとおり３次元用医用画像には、Ｘ線に基づいた物質弁別情報である実効質量数（effective-Z）又は脂肪又は乳酸等の３次元医用画像の各画素の組成（体組成）に関する情報が含まれている。従って、内視鏡画像の画像中心を示す体内座標系の座標に基づき、３次元用医用画像から抽出した実効質量数（effective-Z）、体組成に関する情報を、当該領域に表示することができる。また、現在表示している内視鏡画像に含まれる体内部位における病変の有無についても、当該内視鏡画像を入力とし、病変の有無に関する情報を出力する学習モデルを用いることにより、当該領域に表示することができる。このように入力された内視鏡画像に基づき、病変の有無に関する情報を出力する学習モデルは、例えばＣＮＮ又は、ＲＣＮＮ（Regions with Convolutional Neural Network）、Ｆａｓｔ ＲＣＮＮ、Ｆａｓｔｅｒ－ＲＣＮＮまたはＳＳＤ（Single Shot Multibox Detector）、ＹＯＬＯ（You Only Look Once）等、セグメンテーションネットワークの機能を有する任意の物体検出アルゴリズムを使用しても良い。

上述のとおり、内視鏡４０の視点位置は、医師等による内視鏡４０の操作に追従して継続的に導出されているので、当該視点位置と、例えば現在表示している内視鏡画像の画像中心との距離に関する情報を算出し、算出した距離（視点位置から画像中心の画素までの距離）を当該領域に表示するものであってもよい。

統合画像表示画面７１は、表示の態様に関する入力を受付ける入力領域を含み、当該入力領域には、例えば、表示オプションを設定する表示オプションフィールド７１１と、複数の表示モードの選択を受け付ける表示モード選択フィールド７１２とが、配置されている。

表示オプションフィールド７１１には、内視鏡画像、仮想内視鏡画像又は両画像を半透明表示するか否かを設定するトルグスイッチが、設けられている。当該トルグスイッチをチェックすることにより、仮想内視鏡画像又は３次元医用画像に含まれる体内部位の形状データ等に基づき、内視鏡画像にて表示されている体内壁面を半透明化した処理を行い、当該体内壁面の奥側に位置する体内部位が、点線等により表示される。上述のとおり、当該体内壁面の奥側に位置する体内部位は、例えば３次元用医用画像に特定される体内部位の形状情報に基づき抽出された病変候補の部位であってもよい。

表示モード選択フィールド７１２には、内視鏡画像と共に表示する仮想内視鏡画像、２次元用医用画像及び３次元用医用画像を選択するためのトルグスイッチ夫々が、設けられている。これら画像に対応したトルグスイッチをチェックすることにより、チェックされたいずれかの画像が、表示される。表示モード選択フィールド７１２におけるトルグスイッチ夫々のチェックに応じて、仮想内視鏡画像、２次元用医用画像及び３次元用医用画像のいずれか一つ又は二つの画像を表示する場合と、これら３つの画像の全てを表示する場合とを選択することができる。表示される画像の個数に応じて、当該画像の表示サイズをリサイズするものであってもよい。

本実施形態によれば、内視鏡画像に基づいて、例えば、被検者をＸ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ、ＭＲＩ－ＣＴ、又は超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる検査装置で体内まで撮像した３次元医用画像を取得し、取得した当該３次元医用画像から仮想内視鏡画像を再構成し、仮想内視鏡画像及び内視鏡画像に基づいて、内視鏡画像における距離画像情報を導出する。従って、内視鏡画像に加え、３次元空間の座標情報を有する３次元医用画像から構成した仮想内視鏡画像を用いることにより、精度よく内視鏡画像における距離画像情報を導出することができる。当該導出した距離画像情報と、３次元医用画像又は仮想内視鏡画像とに基づくことにより、内視鏡の操作に関する操作支援情報を効率的に出力することができる。なお、Ｘ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ、ＭＲＩ－ＣＴ、又は超音波診断装置は、体内を３次元画像で撮影できる検査装置の一例でありこれに限定されない。３次元医用画像は、これら検査装置のうち、いずれかの検査装置から取得する場合に限定されず、複数の検査装置から取得するものであってもよい。

本実施形態によれば、操作支援情報には、内視鏡４０の挿入方向又は挿入速度に関する情報が含まれるため、当該操作支援情報を出力することにより、医師等の内視鏡４０の操作者に対し、内視鏡４０の操作の操作に関する診断支援を効率的に行うことができる。

本実施形態によれば、操作支援情報は、例えば、統合画像表示画面７１にて、現時点にて撮像されている内視鏡画像及び、当該内視鏡画像に対応する３次元医用画像、２次元医用画像又は仮想内視鏡画像に重畳して表示される。従って、医師等の内視鏡４０の操作者に当該操作支援情報の視認性を向上させ、医師等に対する診断支援を効率的に行うことができる。

（実施形態２）
実施形態２の情報処理装置６は、内視鏡用プロセッサ２０から取得した屈曲履歴により、視点位置を補正する点で実施形態１と異なる。図１２は、実施形態２（屈曲履歴）に係る情報処理装置の制御部に含まれる機能部を例示する機能ブロック図である。

内視鏡用プロセッサ２０の制御部２１は、体内に挿入された内視鏡４０の屈曲履歴情報を取得し、取得した屈曲履歴情報に応じて、内視鏡４０の挿入状況を判別する。内視鏡用プロセッサ２０の制御部２１は、例えば、内視鏡用プロセッサ２０に接続される内視鏡挿入形状検出装置（図示せず）を利用することにより、屈曲履歴情報を検出しても良い。当該内視鏡挿入形状検出装置は、例えば、日本国特開２０１９－３７６４３号公報に開示されているように、内視鏡４０の挿入部４４の内部に、該挿入部４４の長手方向に沿って所定の間隔で複数の磁気コイルが配置される装置であってもよい。屈曲履歴情報とは、屈曲角度、屈曲方向等、屈曲に関する物理的パラメータまたは情報を示す。

情報処理装置６の取得部６２１は、実施形態１と同様に内視鏡画像等を内視鏡用プロセッサ２０から取得し、更に屈曲履歴情報を取得する。取得部６２１は、取得した屈曲履歴情報を視点位置導出部６２２に出力する。

視点位置導出部６２２は、取得した屈曲履歴情報により挿入距離（Ｓ座標）を補正し、補正した挿入距離（Ｓ座標）に基づき実施形態１と同様に視点位置を導出する。視点位置導出部６２２は、屈曲角度及び屈曲方向に従い、演算処理で挿入部４４の形状（例えば、右へ３０度曲がり等）を検出する。制御部２１は、検出した挿入部４４の形状に基づき、挿入距離であるＳ座標を再計算（補正）する。以降、仮想内視鏡画像生成部６２３等の各機能部は、実施形態１と同様に処理を行い、操作支援情報出力部６２６は、実施形態１と同様に操作支援情報生成し、出力する。

情報処理装置６の視点位置導出部６２２は、内視鏡用プロセッサ２０から取得した屈曲履歴により視点位置を補正するとしたが、これに限定されない。内視鏡用プロセッサ２０の制御部２１は、取得した屈曲履歴情報に基づき、挿入距離を補正し、補正した挿入距離を情報処理装置６に出力するものであってもよい。情報処理装置６の取得部６２１は、内視鏡用プロセッサ２０の制御部２１によって屈曲履歴情報に基づき補正された視点位置を取得し、以降の処理は実施形態１と同様に行うものであってもよい。

内視鏡画像と３次元医用画像とを関連付けるための位置情報は、屈曲履歴に関する情報、挿入距離に関する情報及び、３次元医用画像にて特定される内視鏡４０の挿入経路の長さとに基づき、導出される。挿入距離に関する情報を、屈曲履歴に関する情報によって補正することにより、挿入距離（Ｓ座標）の精度を向上させることができる。従って、内視鏡画像が撮像された時点における３次元医用画像の座標系における内視鏡４０の視点位置（座標）及び視点方向（回転角）を精度良く特定し、好適な仮想内視鏡画像を効率的に生成でき、内視鏡画像と３次元医用画像との関連付けにおける精度を更に向上させることができる。

図１３は、情報処理装置の制御部による処理手順の一例を示すフローチャートである。情報処理装置６は、例えば、自装置に接続されている入力部８からの入力内容に基づき、当該フローチャートの処理を開始する。

情報処理装置６の制御部６２は、内視鏡用プロセッサ２０から出力された検査日時、被検者ＩＤ、内視鏡画像、挿入距離及び屈曲履歴に関する情報を取得する（Ｓ２０１）。情報処理装置６の制御部６２は、実施形態１と同様に内視鏡画像等を内視鏡用プロセッサ２０から取得し、更に例えば内視鏡挿入形状観測装置によって検出された屈曲履歴に関する情報を内視鏡用プロセッサ２０を介して取得する。又は、情報処理装置６の制御部６２は、内視鏡挿入形状観測装置から直接、屈曲履歴に関する情報を取得してもよい。

情報処理装置６の制御部６２は、ＣＴ装置又はＭＲＩ装置、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる検査装置から出力される３次元用医用画像を取得する（Ｓ２０２）。情報処理装置６の制御部６２は、実施形態１の処理Ｓ１０２と同様に、Ｓ２０２の処理を行う。

情報処理装置６の制御部６２は、内視鏡用プロセッサ２０から出力された屈曲履歴に基づき挿入距離（Ｓ座標）を補正し、視点位置を導出する（Ｓ２０３）。制御部６２は、屈曲履歴に含まれる屈曲角度及び屈曲方向に従い、演算処理で挿入部４４形状（例えば、右へ３０度曲がり等）を導出し、導出した挿入部４４形状に基づき、挿入距離であるＳ座標を再計算（補正）する。制御部６２は、補正した挿入距離（Ｓ座標）に基づき、実施形態１と同様に視点位置を導出する。

情報処理装置６の制御部６２は、視点位置に基づき候補となる複数の仮想内視鏡画像を生成する（Ｓ２０４）。情報処理装置６の制御部６２は、生成した複数の仮想内視鏡画像の内、内視鏡画像との一致度が最も高い仮想内視鏡画像を特定する（Ｓ２０５）。情報処理装置６の制御部６２は、取得した仮想内視鏡画像等により距離画像情報を導出する（Ｓ２０６）。情報処理装置６の制御部６２は、距離画像情報及び３次元用医用画像に含まれる体腔情報に基づき、操作支援情報を出力する（Ｓ２０７）。情報処理装置６の制御部６２は、実施形態１の処理Ｓ１０４、Ｓ１０５、Ｓ１０６及びＳ１０７と同様に、２０４、Ｓ２０５、Ｓ２０６及びＳ２０７の処理を行う。

本実施形態によれば、３次元医用画像の座標系における内視鏡４０の座標情報及び向きに関する情報（視点位置）は、内視鏡４０の形状に関する情報、屈曲履歴に関する情報、挿入距離に関する情報及び３次元医用画像に基づき、導出される。従って、内視鏡４０の形状に応じた内視鏡画像が撮像された時点における３次元医用画像の座標系における内視鏡４０の位置及び回転角（ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の回転角）を特定することができ、当該内視鏡４０の位置及び回転角に基づき、内視鏡画像における距離画像情報を精度よく効率的に導出することができる。

（実施形態３）
図１４は、実施形態３（自動操作機構４３４）に係る診断支援システムＳの概要を示す模式図である。図１５は、情報処理装置６の制御部６２に含まれる機能部を例示する機能ブロック図である。実施形態３の診断支援システムＳは、当該診断支援システムＳに含まれる内視鏡４０が更に自動操作機構４３４を備える点で、実施形態１と異なる。

診断支援システムＳに含まれる内視鏡４０は、情報処理装置６の制御部６２（操作支援情報出力部６２６）から出力された操作支援情報に基づき、制御ボタン４３１及び湾曲ノブ４３３を自動操作する自動操作機構４３４を備える。

自動操作機構４３４は、情報処理装置６と通信可能に接続され、情報処理装置６から出力（送信）された操作支援情報を取得（受信）する。自動操作機構４３４は、例えば、取得した操作支援情報から制御ボタン４３１又は湾曲ノブ４３３のオン・オフ信号、又はパルス信号を生成するマイコン（図示せず）及び、マイコンから出力されたこれら信号に基づき制御ボタン４３１又は湾曲ノブ４３３を、操作又は駆動するモータ及びカム機構（図示せず）を含む。このように情報処理装置６から出力された操作支援情報に基づき、自動操作機構４３４と、制御ボタン４３１及び湾曲ノブ４３３等とが協働し、当該操作支援情報に応じて、被検者の体内に内視鏡４０の自動挿入等、自動操作を行う。

自動操作機構４３４が情報処理装置６の制御部６２（操作支援情報出力部６２６）から取得する操作支援情報は、挿入部４４の挿入及び屈曲等の操作支援情報に限定されない。例えば、内視鏡４０の挿入部４４には、空気注入部（図示せず）又はハンド部（図示せず）が設けられており、操作支援情報には、空気注入部による空気の注入又はハンド部による病変部位の摘出（サンプリング）等の操作に関する情報が含まれるものであってよい。すなわち、操作支援情報出力部６２６は、取得した３次元用医用画像に特定される体内部位の形状情報及び距離画像情報に基づき、空気注入部又はハンド部の操作に関する情報を生成し、操作支援情報に含めて、自動操作機構４３４に出力する。自動操作機構４３４は、取得した当該操作支援情報に基づき、空気注入部又はハンド部を自動操作するものであってもよい。なお、操作支援情報に含まれる空気注入部又はハンド部の操作に関する情報は、統合画像表示画面７１にて、内視鏡画像等に重畳して表示されるものであってもよい。

本実施形態によれば、内視鏡画像における距離画像情報と、３次元医用画像又は仮想内視鏡画像とに基づくことにより、内視鏡４０の操作に関する操作支援情報を効率的に出力することができ、自動操作機構４３４は、内視鏡用プロセッサ２０から出力された操作支援情報に応じて内視鏡４０の自動操作を行う。従って、医師等、内視鏡４０を操作する操作者に対し、当該操作を効率的に支援する診断支援システムＳを提供することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。各実施例にて記載されている技術的特徴は互いに組み合わせることができ、本発明の範囲は、特許請求の範囲内での全ての変更及び特許請求の範囲と均等の範囲が含まれることが意図される。

Ｓ 診断支援システム
１０ 内視鏡装置
１５ キーボード
１６ 収容棚
２０ 内視鏡用プロセッサ
２１ 制御部
２１１ 画像処理部
２２ 主記憶装置
２３ 補助記憶装置
２４ 通信部
２５ タッチパネル
２６ 表示装置Ｉ／Ｆ
２７ 入力装置Ｉ／Ｆ
２８ 読取部
３１ 内視鏡用コネクタ
３１１電気コネクタ
３１２光コネクタ
３３ 光源
３４ ポンプ
３５ 送水タンク
３６ 送気送水口金
４０ 内視鏡
４３ 操作部
４３１制御ボタン
４３３湾曲ノブ
４３４ 自動操作機構
４４ 挿入部（可撓管）
４４１軟性部
４４２湾曲部
４４３先端部
４４４ 撮像部
４４６ 撮影用光源
４５ 折止部
４８ スコープコネクタ
４９ ユニバーサルコード
５０ 表示装置
６ 情報処理装置
６１ 通信部
６２ 制御部
６２１ 取得部
６２２ 視点位置導出部
６２３ 仮想内視鏡画像生成部
６２４ 一致度判定部
６２５ 距離画像情報導出部
６２６ 操作支援情報出力部
６３ 記憶部
６３１ 内視鏡画像ＤＢ
６３２ 記録媒体
Ｐ プログラム
６４ 入出力Ｉ／Ｆ
７ 表示部
７１ 統合画像表示画面
７１１ 表示オプションフィールド
７１２ 表示モード選択フィールド
８ 入力部
９１ 操作情報学習モデル
９２ 一致度学習モデル

Claims (11)

1. コンピュータに、
   内視鏡から被検者の内視鏡画像を取得し、
   前記被検者をＸ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ、ＭＲＩ－ＣＴ、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段で体内まで撮像した３次元医用画像を取得し、
   取得した前記内視鏡画像に基づいて、前記３次元医用画像より再構成した仮想内視鏡画像を生成し、
   前記仮想内視鏡画像及び前記内視鏡画像に基づいて、前記内視鏡画像における距離画像情報を導出し、
   前記距離画像情報及び前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する操作支援情報を出力する
   処理を実行させるプログラム。
2. 前記距離画像情報及び前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の挿入方向又は挿入速度、距離に関する情報を含む前記操作支援情報を出力する
   請求項１に記載のプログラム。
3. 前記仮想内視鏡画像及び前記内視鏡画像に基づいて、前記内視鏡画像に含まれる体内部位の大きさ又は、体内部位間の距離に関する情報を含む前記距離画像情報を導出する
   請求項１又は請求項２に記載のプログラム。
4. 前記被検者の体内に挿入された前記内視鏡の挿入距離に関する情報を取得し、
   前記挿入距離に関する情報及び前記３次元医用画像に基づき、前記３次元医用画像の座標系における前記内視鏡の座標情報を導出し、
   前記内視鏡の座標情報、前記距離画像情報及び、前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する前記操作支援情報を出力する
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のプログラム。
5. 前記被検者の体内に挿入された前記内視鏡の屈曲履歴に関する情報を取得し、
   前記屈曲履歴に関する情報、前記挿入距離に関する情報及び前記３次元医用画像に基づき、前記３次元医用画像の座標系における前記内視鏡の座標情報及び向きに関する情報を導出し、
   前記内視鏡の座標情報、前記距離画像情報及び、前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する前記操作支援情報を出力する
   請求項４に記載のプログラム。
6. 前記内視鏡の形状に関する情報を取得し、
   前記内視鏡の形状に関する情報、前記屈曲履歴に関する情報、前記挿入距離に関する情報及び前記３次元医用画像に基づき、前記３次元医用画像の座標系における前記内視鏡の座標情報及び向きに関する情報を導出し、
   前記内視鏡の座標情報及び向きに関する情報、前記仮想内視鏡画像及び、前記内視鏡画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する前記操作支援情報を出力する
   請求項５に記載のプログラム。
7. 前記仮想内視鏡画像の生成は、
   前記３次元医用画像を射影した２次元医用画像を生成し、
   生成した前記２次元医用画像において、前記内視鏡画像との差分が所定値以下となる２次元医用画像を前記仮想内視鏡画像とする処理を含む
   請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のプログラム。
8. 前記仮想内視鏡画像の生成は、
   前記３次元医用画像を射影した２次元医用画像を生成し、
   前記２次元医用画像及び前記内視鏡画像が入力された場合、前記２次元医用画像及び前記内視鏡画像の一致度を出力するように学習済みの学習モデルに、前記２次元医用画像及び前記内視鏡画像を入力し、
   前記学習モデルから、前記２次元医用画像及び前記内視鏡画像の一致度を取得し、
   前記２次元医用画像及び前記内視鏡画像の一致度が所定値以上となる２次元医用画像を前記仮想内視鏡画像とする処理を含む
   請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のプログラム。
9. 内視鏡から取得した被検者の内視鏡画像を記憶部に記憶し、
   前記被検者をＸ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ、ＭＲＩ－ＣＴ、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段で取得した体内まで撮像した３次元医用画像を前記記憶部に記憶し、
   前記記憶部に記憶した前記内視鏡画像に基づいて、前記３次元医用画像より再構成した仮想内視鏡画像を生成し、
   前記仮想内視鏡画像及び前記内視鏡画像に基づいて、前記内視鏡画像における距離画像情報を導出し、
   前記距離画像情報及び前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する操作支援情報を出力する
   処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
10. 内視鏡から被検者の内視鏡画像を取得する内視鏡画像取得部と、
    前記被検者をＸ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ、ＭＲＩ－ＣＴ、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段で体内まで撮像した３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、
    取得した前記内視鏡画像に基づいて、前記３次元医用画像より再構成した仮想内視鏡画像を生成する生成部と、
    前記仮想内視鏡画像及び前記内視鏡画像に基づいて、前記内視鏡画像における距離画像情報を導出する導出部と、
    前記距離画像情報及び前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する操作支援情報を出力する出力部と
    を備える情報処理装置。
11. 内視鏡と、
    前記内視鏡の自動操作を行う自動操作機構と、
    前記内視鏡から被検者の内視鏡画像を取得する内視鏡プロセッサとを備え、
    前記内視鏡プロセッサは、
    前記被検者をＸ線ＣＴ、Ｘ線コーンビームＣＴ、ＭＲＩ－ＣＴ、超音波診断装置のように体内を３次元画像で撮影できる手段で体内まで撮像した３次元医用画像を取得する３次元医用画像取得部と、
    取得した前記内視鏡画像に基づいて、前記３次元医用画像より再構成した仮想内視鏡画像を生成する生成部と、
    前記仮想内視鏡画像及び前記内視鏡画像に基づいて、前記内視鏡画像における距離画像情報を導出する導出部と、
    前記距離画像情報及び前記３次元医用画像に基づいて、前記内視鏡の操作に関する操作支援情報を前記自動操作機構に出力する出力部とを含み、
    前記自動操作機構は、前記出力部から出力された前記操作支援情報に応じて前記内視鏡の自動操作を行う
    診断支援システム。

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