JPWO2018079116A1 - 内視鏡システム - Google Patents

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Abstract

診断目的に応じて最適な光源波長のバランスを設定することができる内視鏡システムを提供する。内視鏡システムは、診断目的取得部と、発光波長が異なる複数の光源と、光量比記憶部と、光量比選択部と、光源制御部と、を備える。診断目的取得部は、診断目的を取得する。光量比記憶部は、複数の光源の各射出光量のバランスが異なる複数の光量比と、診断目的との対応関係を記憶している。光量比選択部は、光量比記憶部を参照し、取得された診断目的で用いる光量比を選択する。光源制御部は、複数の光源を制御し、選択された光量比の照明光を発光させる。

Description

本発明は、内視鏡システムに関する。
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、近年の内視鏡診断においては、特許文献１、２に示すように、観察部位や観察倍率に応じて、光源波長のバランスを切り替えて、可視化することも行われつつある。これら特許文献１、２では、近接時には表層血管を観察し、遠景時には白色光の色味で全体的な観察を行うために、近接時には短波の光で照明し、遠景時には白色光で照明している。また、特許文献３、４、及び５に示すように、観察部位によって光源波長のバランスを変更することも行われている。
更に、近年の内視鏡診断においては、特許文献６、７に示すように、医師間のスキル差を埋めるために、観察対象を撮影した画像から病変部の特徴を抽出し、指標化して表示する診断支援システムも導入されつつある。
国際公開第２０１０／１１６９０２号 特開２０１１−０３６３６１号 特開２０１３−０１７７６９号 特開２０１５−０６１６１８号 特開２０１５−２３１５７６号 特開２０１２−０８０９３９号 特開２０１６−０８７３７０号
内視鏡診断で取り扱う対象疾患、診断用途、検査する疾患の病期ステージは、多種多様であり、これら対象疾患等に最適な光源波長のバランスに設定することが求められていた。即ち、近景時に短波の光、遠景時に白色光が、対象疾患等によっては、必ずしも最適な光源波長のバランスとはいえない場合がある。また、同じ観察部位でも最適な光源波長のバランスは異なることがある。例えば、同じ大腸でも「スクリーニングでは短波光で血管透見像を観察する」、「潰瘍性大腸炎の観察では長波光で深い血管の集積度を観察する」など、同じ部位でも目的によって最適な光源波長のバランスは異なっている。
また、指標化を用いる診断支援システムの導入にあたっても、病変部に特徴的な構造を描写及び判別するのに適した光源バランスを設定することは重要である。
本発明は、診断目的に応じて最適な光源波長のバランスを設定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。
本発明の内視鏡システムは、診断目的を取得する診断目的取得部と、発光波長が異なる複数の光源と、複数の光源の各射出光量のバランスが異なる複数の光量比と、診断目的との対応関係を記憶した光量比記憶部と、光量比記憶部を参照し、取得された診断目的で用いる光量比を選択する光量比選択部と、複数の光源を制御し、選択された光量比の照明光を発光させる光源制御部と、を備える。
診断目的は、スクリーニングと精査とを含む第１の診断目的と、疾患の種類に関する第２の診断目的と、病期ステージに関する第３の診断目的とを含む。光量比選択部は、第１から第３の診断目的の組み合わせに従って光量比を選択する、または、第１から第３の診断目的のうちのいずれか１つの診断目的に従って光量比を選択することが好ましい。
照明光により照明中の観察対象を内視鏡によって撮像して得た画像信号を用いて画像を生成する画像生成部と、画像を、取得された診断目的と選択された光量比との少なくともいずれかと対応付けして記憶する画像記憶部とを備えることが好ましい。
観察対象の構造に関する複数の指標値と、診断目的との対応関係を記憶した指標値記憶部と、指標値記憶部に記憶された指標値の中から、取得された診断目的で用いる指標値を選択する指標値選択部と、画像を用いて、選択された指標値を算出する指標値算出部とを備えることが好ましい。
画像生成部は、算出された指標値を用いて、構造を強調表示した画像を、画像として生成することが好ましい。
診断目的によって定められた重み付け係数により複数の指標値を重み付けして演算することにより、構造の構造パラメータを算出する構造パラメータ算出部を備えることが好ましい。
画像生成部は、算出された構造パラメータを用いて、構造を強調表示した画像を、画像として生成することが好ましい。
画像記憶部は、画像に、算出された構造パラメータをさらに対応付けして記憶することが好ましい。
診断目的を含む内視鏡情報管理データを記憶したデータ記憶部を有する内視鏡情報管理システムとネットワークを介して相互に通信可能に接続されており、診断目的取得部は、ネットワークを介して内視鏡情報管理データを受信し、診断目的を、受信した内視鏡情報管理データから抽出することにより取得することが好ましい。
診断目的を入力する診断目的入力部を備え、診断目的取得部は、診断目的入力部により入力された診断目的を取得しても良い。
本発明の内視鏡システムは、診断目的を取得する診断目的取得部と、発光波長が異なる複数の光源と、複数の光源の各射出光量のバランスが異なる複数の光量比と、診断目的との対応関係を記憶した光量比記憶部と、光量比記憶部を参照し、取得された診断目的で用いる光量比を選択する光量比選択部と、複数の光源を制御し、選択された光量比の照明光を発光させる光源制御部と、照明光により照明中の観察対象を内視鏡によって撮像して得た画像信号を用いて画像を生成する画像生成部と、画像を表示する表示部と、を備え、診断目的を含む内視鏡情報管理データを記憶したデータ記憶部を有する内視鏡情報管理システムとネットワークを介して相互に通信可能に接続されており、診断目的取得部は、ネットワークを介して内視鏡情報管理データを受信し、診断目的を、受信した内視鏡情報管理データから抽出することにより取得する。
本発明の内視鏡システムによれば、診断目的に応じて最適な光源波長のバランスを設定することができる。
第１実施形態の内視鏡システムの外観図である。 内視鏡システムの機能を示すブロック図である。 通常観察モードの照明光の光強度スペクトルを示す図である。 特殊観察モードの照明光の光強度スペクトルを示す図である。 光量比記憶部を説明する図である。 光量比選択部を説明する図である。 通常観察画像と好適観察画像との比較について説明する図である。（ａ）は通常観察画像である。（ｂ）は好適観察画像である。 内視鏡システムの好適対象観察モードにおける作用を説明するフローチャートである。 （ａ）は紫色光を用いて得た好適観察画像である。（ｂ）は青色光を用いて得た好適観察画像である。 操作入力部からの診断目的の取得について説明する図である。 画像記憶部を説明する図である。 第２実施形態のプロセッサ装置を示すブロック図である。 第２実施形態の画像処理部を説明するブロック図である。 指標値記憶部を説明する図である。 指標値選択部を説明する図である。 指標値を用いて強調表示した好適観察画像を示す図である。 第２実施形態の画像記憶部を説明する図である。 第３実施形態の画像処理部を説明するブロック図である。 第３実施形態の指標値記憶部を説明する図である。 構造パラメータを用いて強調表示した好適観察画像を示す図である。 第４実施形態の画像処理部を説明するブロック図である。 判定結果を用いて強調表示した好適観察画像を示す図である。
［第１実施形態］
図１に示すように、内視鏡システム１０は、内視鏡１２と、光源装置１４と、プロセッサ装置１６と、表示部１８と、操作入力部１９とを有する。内視鏡１２は、被検体として生体内の観察部位を撮像する。光源装置１４は、観察部位を照明する照明光を内視鏡１２に供給する。プロセッサ装置１６は、撮像により得た撮像信号を用いて観察部位の表示画像を生成する。表示部１８は、表示画像と表示画像に付帯する情報等を表示するモニタである。操作入力部１９は、キーボードとマウス等のコンソールであり、関心領域（ROI : Region Of Interest）の指定と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。表示部１８及び操作入力部１９は、プロセッサ装置１６と電気的に接続している。
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と電気的に接続している。内視鏡１２は、挿入部１２ａと、操作部１２ｂとを有する。
挿入部１２ａは、生体の消化管内等に挿入する部分である。挿入部１２ａは、先端部２
１と、湾曲部２２と、可撓管部２３とを有しており、先端側からこの順番に連結している。先端部２１は、先端面に、照明窓と、観察窓と、送気・送水ノズルと、鉗子出口とを有する（いずれも図示せず）。照明窓は、照明光を観察部位に照射するためのものである。観察窓は、観察部位からの光を取り込むためのものである。送気・送水ノズルは、照明窓及び観察窓を洗浄するためのものである。鉗子出口は、鉗子と電気メス等の処置具を用いて各種処置を行うためのものである。湾曲部２２は、複数の湾曲駒を連結して構成したものであり、上下左右方向に湾曲する。可撓管部２３は、可撓性を有しており、食道や腸等の曲がりくねった管道に挿入可能である。
操作部１２ｂは、アングルノブ２５と、画像記憶操作部２６と、モード切替部２７と、ズーム操作部２８とを有する。アングルノブ２５は、湾曲部２２を湾曲させ、先端部２１が所望の方向に向ける操作に用いる。画像記憶操作部２６は、静止画像及び又は動画像をストレージ（図示せず）に記憶させる操作に用いる。モード切替部２７は、観察モードを切り替える操作に用いる。ズーム操作部２８は、ズーム倍率を変更する操作に用いる。
内視鏡システム１０は、観察モードとして、通常観察モードと、特殊観察モードと、好適対象観察モードとを有している。通常観察モードでは、自然な色合いの観察対象が写った画像（以下、通常観察画像という）を取得する。特殊観察モードでは、観察対象の血管を少なくとも強調した画像（以下、特殊観察画像という）を取得する。好適対象観察モードでは、診断目的に好適な観察対象の構造を強調した画像（以下、好適対象観察画像という）を取得する。なお、本実施形態において、構造とは、血管の構造と腺管（ピットパターン）の構造とを含む。以下では、血管の構造と腺管の構造とを区別しない場合は、これらを構造と称する。
図２に示すように、光源装置１４は、照明光を発する光源３０と、光源３０を制御する光源制御部３２とを備えている。光源３０は、例えば、波長域が異なる複数色のＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の半導体光源である。
本実施形態では、光源３０は、例えば、Ｖ−ＬＥＤ（Violet LightEmitting Diode）３０ａ、Ｂ−ＬＥＤ（Blue Light Emitting Diode）３０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ（Green Light Emitting Diode）３０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ（Red Light Emitting Diode）３０ｄの４色のＬＥＤを有する。Ｖ−ＬＥＤ３０ａの発光波長は、３８０ｎｍ〜４２０ｎｍである。Ｂ−ＬＥＤ３０ｂの発光波長は、４２０ｎｍ〜５００ｎｍである。Ｇ−ＬＥＤ３０ｃの発光波長は、４８０ｎｍ〜６００ｎｍである。Ｒ−ＬＥＤ３０ｄの発光波長は、６００ｎｍ〜６５０ｎｍである。なお、各色の光は、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３０には、ＬＥＤが発光した光の波長帯域を調整する光学フィルタ３０ｅが含まれる。本実施形態では、光学フィルタ３０ｅは、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂの光路上に配されており、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂの波長帯域のうちの短波長成分を透過させる。具体的には、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂの波長帯域のうち、４５０ｎｍ以下の光を透過させる。Ｂ−ＬＥＤ３０ｂの波長帯域のうちの長波長成分は粘膜と血管とのコントラストを低下させてしまうので、光学フィルタ３０ｅを用いることにより、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂの波長帯域のうちの短波長成分を後述するライトガイド３４に供給する。なお、光学フィルタ３０ｅの配置は、本実施形態ではＢ−ＬＥＤ３０ｂの光路上としているが、これに限るものではない。例えば光学フィルタ３０ｅをＧ−ＬＥＤ３０ｃの光路上に配する等しても良い。また、光学フィルタ３０ｅにより透過させる波長成分は、適宜設定可能である。例えば光学フィルタ３０ｅをＧ−ＬＥＤ３０ｃの光路上に配した場合は、光学フィルタ３０ｅは、Ｇ−ＬＥＤ３０ｃの波長帯域の一部を透過させる。
光源制御部３２は、各ＬＥＤ３０ａ〜３０ｄの点灯や消灯、及び各ＬＥＤ３０ａ〜３０ｄの各射出光量のバランス（以下、光量比という）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。本実施形態では、光源制御部３２は、各ＬＥＤ３０ａ〜３０ｄを駆動する電流と電圧とを調整することによって、各ＬＥＤ３０ａ〜３０ｄの光量比を観察モードごとに制御する。
図３に示すように、光源制御部３２は、通常観察モードの場合には、各ＬＥＤ３０ａ〜３０ｄの全てを点灯させることにより、Ｖ−ＬＥＤ３０ａが発する紫色光ＬＶと、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂが発する青色光ＬＢと、Ｇ−ＬＥＤ３０ｃが発する緑色光ＬＧと、Ｒ−ＬＥＤ３０ｄが発する赤色光ＬＲとを含むほぼ白色の照明光（以下、白色光という）を発生させる。なお、本実施形態において、青色光ＬＢは、光学フィルタ３０ｅを透過した光、すなわち、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂの波長帯域のうちの４５０ｎｍ以下の光としている。
図４に示すように、光源制御部３２は、特殊観察モードの場合には、Ｖ−ＬＥＤ３０ａの射出光量を通常観察モードよりも大きくし、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂとＧ−ＬＥＤ３０ｃとＲ−ＬＥＤ３０ｄとの各射出光量を通常観察モードよりも小さくした照明光を発生させる。紫色光ＬＶは、粘膜表面から浅い位置にある表層血管の観察用に最適な波長帯域の光である。
好適対象観察モードの場合は、光源制御部３２は、後述する診断目的取得部６４が取得した診断目的によって定められた光量比に従って、各ＬＥＤ３０ａ〜３０ｄの発光を制御する。好適対象観察モードの発光制御については後で詳細に説明をするが、診断目的に好適な構造を観察可能な光量比が後述する光量比選択部７０によって選択され、光源制御部３２は、選択された光量比の照明光を発光させる。例えば、取得された診断目的に沿う血管が表層血管である場合には、光源制御部３２は、各ＬＥＤ３０ａ〜３０ｄのうち、Ｖ−ＬＥＤ３０ａのみを点灯することにより、紫色光ＬＶを発光させる。また、診断目的によっては表層血管よりも深い位置にある中層血管に着目する場合もあり、この場合には、光源制御部３２は、各ＬＥＤ３０ａ〜３０ｄのうち、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂのみを点灯することにより、青色光ＬＢを発光させる。また、紫色光ＬＶのみ、または青色光ＬＢのみを発光させることに限られず、例えば、紫色光ＬＶと青色光ＬＢとを順次に発光させても良い。さらには、紫色光ＬＶと青色光ＬＢとを含む照明光、緑色光ＬＧのみからなる照明光、赤色光ＬＲのみからなる照明光、紫色光ＬＶと赤色光ＬＲとを含む照明光、青色光ＬＢと赤色光ＬＲとを含む照明光等を発光させても良い。
光源３０が発した照明光は、挿入部１２ａ内に挿通したライトガイド３４に入射する。ライトガイド３４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２１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３４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３４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φ０．３〜０．５ｍｍの細径なファイバケーブルを使用することができる。
先端部２１は、照明光学系３６と撮像光学系３８とを有している。照明光学系３６は、照明レンズ４０を有している。ライトガイド３４を伝搬した照明光は、照明レンズ４０を介して観察対象を照明する。撮像光学系３８は、対物レンズ４２と、ズームレンズ４４と、撮像センサ４６とを有している。これら対物レンズ４２及びズームレンズ４４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４６に入射する。これにより、撮像センサ４６に観察対象の像が結像する。ズームレンズ４４は、ズーム操作部２８を操作することでテレ端とワイド端の間で自在に移動し、撮像センサ４６に結像する観察対象を拡大又は縮小する。
撮像センサ４６は、画素毎にＲ（赤）、Ｇ（緑）、又はＢ（青）の原色のカラーフィルタのいずれかを設けたカラー撮像センサであり、観察対象を撮像してＲＧＢ各色の画像信号を出力する。撮像センサ４６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、原色のカラーフィルタを設けた撮像センサ４６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４６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４６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（Correlated Double Sampling）／ＡＧＣ（Automatic Gain Control）回路４４８は、撮像センサ４６が出力したアナログの画像信号に、相関二重サンプリングや自動利得制御を行う。Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換回路５０は、ＣＤＳ／ＡＧＣ回路４８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５０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、コントローラ５２と、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）５４と、ノイズ低減部５６と、メモリ５８と、画像処理部６０と、表示制御部６２とを備えている。
コントローラ５２は、ＣＰＵ（Central processing unit）、制御プログラムや制御に必要な設定データを記憶するＲＯＭ（Read only memory）、制御プログラムをロードする作業メモリとしてのＲＡＭ（Randomaccess memory）等を有する。コントローラ５２は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより、プロセッサ装置１６の各部を制御する。
ＤＳＰ５４は、内視鏡１２からデジタル画像信号を取得し、取得した画像信号に対して、例えば、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４６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、各画素で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５６は、ＤＳＰ５４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。ノイズを低減した画像信号は、メモリ５８に記憶する。
画像処理部６０は、メモリ５８から画像信号を取得し、取得した画像信号に対して所定の画像処理を施し、観察対象が写った表示画像を生成する。画像処理部６０が行う画像処理の内容は、観察モードによって異なる。なお、画像処理部６０は、本発明の「画像生成部」に対応する。
画像処理部６０は、通常観察モードの場合には、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理等の画像処理を行い、通常観察画像を生成する。色変換処理は、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（ルックアップテーブル）処理等により色の変換を行う処理である。色彩強調処理は、色変換処理した画像信号に対して行う。構造強調処理は、例えば、血管や腺管等の観察対象に含まれる特定の組織や構造を強調する処理であり、色彩強調処理後の画像信号に対して行う。
画像処理部６０は、特殊観察モードの場合には、血管を強調する上記各種画像処理を行うことにより、特殊観察画像を生成する。特殊観察モードはＶ−ＬＥＤ３０ａの射出光量が大きいため、特殊観察画像では表層血管が強調されている。
画像処理部６０は、好適対象観察モードの場合には、診断目的に好適な構造を強調する上記各種画像処理を行うことにより、好適対象観察画像を生成する。好適対象観察モードは診断目的によって定められた光量比の照明光を用いるため、好適対象観察画像では診断目的に好適な構造が強調されている。例えば、中層血管に着目する診断目的では、照明光として青色光ＬＢが用いられ、中層血管以外の表層血管等が目立たないように描写されることにより、中層血管がより強調される。
表示制御部６２は、画像処理部６０が生成した表示画像を表示部１８に表示させる。これにより、通常観察モードでは通常観察画像が表示され、特殊観察モードでは特殊観察画像が表示され、好適対象観察モードでは好適対象観察画像が表示される。
次に、好適対象観察モードの発光制御について説明をする。プロセッサ装置１６は、診断目的取得部６４と、データ送受信部６６と、光量比記憶部６８と、光量比選択部７０とをさらに有している。光量比記憶部６８はＨＤＤ（Hard disc drive）やＳＳＤ(Solid state drive)等の記録媒体によって構成されている。
診断目的取得部６４は、データ送受信部６６を介して、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークで相互に通信可能に接続した内視鏡情報管理システム７２から診断目的を取得する。内視鏡情報管理システム７２は、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等の内視鏡画像をファイリングするシステムのファイルサーバである。内視鏡情報管理システム７２は、データ記憶部７４を有しており、内視鏡情報管理データとして、入力端末（図示せず）から入力された診断目的を含む検査情報と患者情報等を記憶する。診断目的取得部６４は、このデータ記憶部７４から内視鏡情報管理データを受信し、診断目的を、内視鏡情報管理データから抽出することにより取得する。
光量比記憶部６８は、Ｖ−ＬＥＤ３０ａ、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ３０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ３０ｄの各射出光量のバランスが異なる複数の光量比と、診断目的との対応関係を記憶している。診断目的には、スクリーニングと精査とを含む第１の診断目的と、疾患の種類に関する第２の診断目的と、疾患の病期ステージに関する第３の診断目的とが含まれる。なお、第１の診断目的については、上記スクリーニングと精査のみに限られず多岐にわたるものであり、例えば、治療、経過観察等も含まれる。第２の診断目的は、例えば、バレット食道、大腸ポリープ、アンギオディスプラジア等であり、これらの他にも、潰瘍性大腸炎、食道扁平上皮癌等、多種多様である。第３の診断目的は、例えば、潰瘍性大腸炎の寛解期、潰瘍性大腸炎の活動期等があり、疾患の種類に応じて定められている。
図５に示すように、光量比記憶部６８は、第１から第３の光量比選択用テーブル６８ａ〜６８ｃを有している。第１の光量比選択用テーブル６８ａは、第１の診断目的と、第１の診断目的で用いる照明光の光量比とを対応付けて記憶している。例えば、第１の光量比選択用テーブル６８ａには、大腸のスクリーニングに対し、光量比Ｒ１１と光量比Ｒ１２とが対応付けされ、胃のスクリーニングに対し、光量比Ｒ１３が対応付けされ、大腸の精査に対し、光量比Ｒ１４が対応付けされている。光量比がＶ−ＬＥＤ３０ａの射出光量：Ｂ−ＬＥＤ３０ｂの射出光量：Ｇ−ＬＥＤ３０ｃの射出光量：Ｒ−ＬＥＤ３０ｄの射出光量（すなわち、Ｖ：Ｂ：Ｇ：Ｒ）とすると、光量比Ｒ１１は、例えば１：０：０：０である。光量比Ｒ１２と光量比Ｒ１３とは、同じ光量比とされており、例えば０：１：０：０である。光量比Ｒ１４は、例えば特殊観察モードの光量比と同じとされている。
第２の光量比選択用テーブル６８ｂは、第２の診断目的と、第２の診断目的で用いる照明光の光量比とを対応付けて記憶している。例えば、第２の光量比選択用テーブル６８ｂには、バレット食道に対し、光量比Ｒ２１と光量比Ｒ２２とが対応付けされ、大腸ポリープに対し、光量比Ｒ２３が対応付けされ、アンギオディスプラジアに対し、光量比Ｒ２４が対応付けされている。光量比Ｒ２１と光量比Ｒ２３とは、例えば１：０：０：０である。光量比Ｒ２２と光量比Ｒ２４とは、例えば０：１：０：０である。
第３の光量比選択用テーブル６８ｃは、第３の診断目的と、第３診断目的で用いる照明光の光量比とを対応付けて記憶している。例えば、第３の光量比選択用テーブル６８ｃには、潰瘍性大腸炎の寛解期に対し、光量比Ｒ３１と光量比Ｒ３２とが対応付けされ、潰瘍性大腸炎の活動期に対し、光量比Ｒ３３が対応付けされている。光量比Ｒ３１と光量比Ｒ３３とは、例えば１：０：０：０である。光量比Ｒ３２は、例えば０：１：０：０である。
第１〜第３の光量比選択用テーブル６８ａ〜６８ｃに記憶されている対応関係は、例えば操作入力部１９の入力操作により適宜更新可能である。また、第１〜第３の光量比選択用テーブル６８ａ〜６８ｃは、新たに対応関係を追加することが可能とされている。
光量比選択部７０は、光量比記憶部６８を参照して、取得された診断目的で用いる光量比を選択する。具体的には、光量比選択部７０は、第１の診断目的を取得した場合は光量比記憶部６８の第１の光量比選択用テーブル６８ａを参照し、第２の診断目的を取得した場合は第２の光量比選択用テーブル６８ｂを参照し、第３の診断目的を取得した場合は第３の光量比選択用テーブル６８ｃを参照する。すなわち、光量比選択部７０は、第１から第３の診断目的のうちのいずれか１つの診断目的に従って光量比を選択する。そして、光量比選択部７０は、選択した光量比を光源制御部３２に入力する。
例えば、図６に示すように、取得された第１の診断目的が胃のスクリーニングであった場合、光量比選択部７０は、第１の光量比選択用テーブル６８ａを参照し、胃のスクリーニングと対応付けされた光量比Ｒ１３を選択し、光源制御部３２に入力する。本実施形態では光量比Ｒ１３が０：１：０：０であるから、光源制御部３２は、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂのみを点灯し、青色光ＬＢを照明光として発光させる。
ここで、通常のスクリーニングでは、観察対象の色合い等を確認するために通常観察モードで通常観察画像を観察することが多いが、胃のスクリーニングに関しては、例えば、ＲＡＣ（Regular Arrangement of Collecting venules）の有無を確認するために中層血管を観察することが要求される。図７（ａ）に示すように、通常観察モードにおいて、白色光を用いて得られる通常観察画像８０は、観察対象が自然な色合いに映し出されているものの、ＲＡＣの観察に最適とは言えない。これに対し、図７（ｂ）に示すように、好適対象観察モードにおいて、光量比選択部７０が選択した光量比の照明光、すなわち、青色光ＬＢを用いて得られた好適対象観察画像８４は、通常観察画像８０に対し中層血管８２がより強調表示されており、ＲＡＣをより確実に観察することができる。
なお、本実施形態では、１つの診断目的につき１つの光量比を選択する例で説明をする。したがって、光量比記憶部６８において１つの診断目的に対し複数の光量比が対応付けされている場合は、光量比選択部７０は、複数の光量比のうち、操作入力部１９の操作によって指定された１つの光量比を選択する。例えば、第１の診断目的が大腸のスクリーニングであり、操作入力部１９によって光量比Ｒ１１と光量比Ｒ１２とのうちの光量比Ｒ１１が指定された場合、光量比選択部７０は、光量比Ｒ１１を選択する。
次に、内視鏡システム１０の好適対象観察モードにおける作用について、図８のフローチャートに沿って説明する。
好適対象観察モードでは、診断目的取得部６４は、ネットワークを介して、内視鏡情報管理システム７２のデータ記憶部７４から診断目的を取得する（Ｓ１１）。診断目的取得部６４は、診断目的した診断目的を光量比選択部７０に入力する。
光量比選択部７０は、光量比記憶部６８を参照し、取得された診断目的で用いる光量比を選択する（Ｓ１２）。光量比記憶部６８には、Ｖ−ＬＥＤ３０ａ、Ｂ−ＬＥＤ３０ｂ、Ｇ−ＬＥＤ３０ｃ、及びＲ−ＬＥＤ３０ｄの各射出光量のバランスが異なる複数の光量比と、診断目的との対応関係が記憶されている。具体的には、光量比記憶部６８は、第１の診断目的で用いる照明光の光量比を記憶した第１の光量比選択用テーブル６８ａと、第２の診断目的で用いる照明光の光量比を記憶した第２の光量比選択用テーブル６８ｂと、第３の診断目的で用いる照明光の光量比を記憶した第３の光量比選択用テーブル６８ｃを有している。
光量比選択部７０は、取得した診断目的が第１の診断目的であった場合には、第１の光量比選択用テーブル６８ａから光量比を選択し、取得した診断目的が第２の診断目的であった場合には、第２の光量比選択用テーブル６８ｂから光量比を選択し、取得した診断目的が第３の診断目的であった場合には、第３の光量比選択用テーブル６８ｃから光量比を選択する。そして、光量比選択部７０は、選択した光量比を光源制御部３２に入力する。光源制御部３２は、各ＬＥＤ３０ａ〜３０ｄを制御し、光量比選択部７０が選択した光量比の照明光を発光させる（Ｓ１３）。
上記照明光で照明中の観察対象を撮像センサ４６が撮像する（Ｓ１４）。画像処理部６０は、撮像により得た画像信号を用いて、診断目的に好適な構造を強調した好適観察画像を生成する（Ｓ１５）。表示部１８は、この好適観察画像を表示する。
以上のように、診断目的取得部６４により診断目的を取得し、この診断目的に好適な構造を観察可能な光量比が光量比選択部７０によって選択されるため、診断目的に応じて最適な光源波長のバランスに設定した照明光を発光することができる。
なお、上記第１実施形態では、光量比選択部７０は、１つの診断目的につき１つの光量比を選択しているが、複数の構造をそれぞれ観察することが要求される診断目的では、各構造を観察可能な複数の光量比を選択することが好ましい。例えば、バレット食道のように表層血管と中層血管とを観察することが要求される診断目的では、光量比選択部７０は、第２の光量比選択用テーブル６８ｂを参照し、バレット食道と対応付けされた光量比Ｒ２１と光量比Ｒ２２とを選択する。
光源制御部３２は、複数の光量比が選択された場合には、照明光の光量比を順次切り替えて発光させる。撮像センサ４６は、光源制御部３２により光量比の切り替えが行われるごとに観察対象を撮像し、画像信号をそれぞれ出力する。画像処理部６０は、撮像センサ４６が画像信号を出力するごとに、好適対象観察画像を生成する。
図９に示すように、画像処理部６０は、例えば、診断目的取得部６４により取得された第２の診断目的がバレット食道であった場合は、２つの好適対象観察画像８６，８７を順次生成する。図９（ａ）は、光量比Ｒ２１の照明光、すなわち紫色光ＬＶを用いて得られた好適対象観察画像８６である。図９（ｂ）は、光量比Ｒ２２の照明光、すなわち青色光ＬＢを用いて得られた好適対象観察画像８７である。好適対象観察画像８６は、画面全体に分布する表層血管８８が強調表示されている一方で、画面上部の中層血管８９が目立たないように描写されている。これに対し、好適対象観察画像８７は、表層血管８８が目立たないように描写されている一方で、中層血管８９が強調表示されている。好適対象観察画像８６と好適対象観察画像８７とは、操作入力部１９の操作によって、表示部１８への表示が切り替えられる。なお、表示部１８への表示の切り替えは、操作入力部１９の操作による切り替えに限られず、例えば、予め定めた時間が経過するごとに順次切り替えて表示させても良い。
なお、上記第１実施形態では、診断目的取得部６４は、ネットワークを介して内視鏡情報管理システム７２から診断目的を取得しているが、図１０に示すように、内視鏡情報管理システム７２から診断目的を取得することに加え、診断目的入力部としての操作入力部１９により入力された診断目的を取得しても良い。この場合は、光量比選択部７０は、例えば、操作入力部１９により入力された診断目的を優先的に用いて光量比の選択を行う。これにより、診断中に、内視鏡情報管理システム７２から取得した診断目的とは異なる診断目的に切り替えて検査を継続することが可能となる。
また、診断目的取得部６４は、内視鏡情報管理システム７２から診断目的を取得することに代えて、操作入力部１９により入力された診断目的を取得しても良い。この場合は、内視鏡情報管理システム７２とネットワークを介して接続されていない場合であっても診断目的の取得が可能である。
なお、上記第１実施形態では、画像記憶操作部２６が操作された場合に静止画像及び又は動画像をＨＤＤやＳＳＤといったストレージ（図示せず）に記憶させているが、プロセッサ装置１６に画像記憶部９２（図１１参照）を設け、好適対象観察モードで生成した好適対象観察画像を、診断目的取得部６４により取得された診断目的と光量比選択部７０により選択された光量比との少なくともいずれかと対応付けして記憶させても良い。以下、画像と診断目的と光量比とを画像記憶部９２に記憶する場合について説明をする。
例えば、診断目的取得部６４により取得された第２の診断目的がバレット食道であった場合、光量比選択部７０により光量比Ｒ２２が選択され、画像処理部６０により好適対象観察画像８７が生成される。画像記憶操作部２６が操作されると、画像記憶部９２は、図１１に示すように、画像処理部６０が生成した好適対象観察画像８７を記憶用の画像「Ｐ１３」として記憶するとともに、この画像Ｐ１３に対し、診断目的取得部６４が取得した診断目的である「バレット食道」と、光量比選択部７０が選択した光量比「Ｒ２２」とを対応付けて記憶する。
この画像記憶部９２に記憶された画像と診断目的と光量比とは、表示部１８に表示することが可能とされている。これにより、画像記憶部９２から、取得された診断目的に類似した症例について、操作入力部１９の操作によって画像と光量比とを検索により表示させることができる。また、選択された光量比をもとに、画像と診断目的とを検索することも可能とされている。
さらに、ネットワークを介して内視鏡情報管理システム７２と相互に通信可能に接続されている場合には、画像記憶部９２に記憶されたデータをデータ記憶部７４に送信し、記憶させることで、内視鏡システム１０とは異なる内視鏡システムとのデータ共有が可能となる。
なお、上記第１実施形態では、診断目的取得部６４は、第１から第３の診断目的のうちのいずれか１つを取得しているが、第１の診断目的と第２の診断目的と第３の診断目的とを取得しても良い。すなわち、診断目的取得部６４が取得する診断目的は、第１の診断目的と、第２の診断目的と、第３の診断目的とを含むものであっても良い。
この場合、光量比選択部７０は、診断目的取得部６４が取得した第１から第３の診断目的の組み合わせに従って光量比を選択する。診断目的の組み合わせの例としては、活動期（第３の診断目的）の潰瘍性大腸炎（第２の診断目的）のスクリーニング（第１の診断目的）等がある。この例では、光量比選択部７０は、第１の光量比選択用テーブル６８ａから大腸のスクリーニングに対応する光量比を選択し、第２の光量比選択用テーブル６８ｂから潰瘍性大腸炎に対応する光量比を選択し、第３の光量比選択用テーブル６８ｃから潰瘍性大腸炎の活動期に対応する光量比を選択する。そして、光量比選択部７０は、選択した各光量比を光源制御部３２に入力する。これにより照明光の光量比が順次切り替えられる。これにより、複数の診断目的に応じて最適な光源波長のバランスに設定した照明光を発光することができるため、より詳細な診断が可能となる。
なお、診断目的取得部６４により第１の診断目的と第２の診断目的と第３の診断目的とを取得することに限られず、第１から第３の診断目的のうちの２以上の診断目的を取得しても良い。すなわち、診断目的取得部６４が取得する診断目的は、第１から第３の診断目的のうちの２以上の診断目的を含むものであっても良い。この場合には、光量比選択部７０は、診断目的取得部６４により取得された２以上の診断目的の組み合わせに従って光量比を選択する。
さらに、診断目的取得部６４は、上記のように各診断目的をそれぞれ取得することに限られず、第１の診断目的と第２の診断目的など複数の診断目的を複合した複合目的を、診断目的として取得しても良い。このような場合は、光量比記憶部６８には、複合目的用の光量比選択テーブルを設けることが好ましい。複合目的用の光量比選択テーブルは、複合目的と、複合目的で用いる照明光の光量比とを対応付けて記憶している。複合目的で用いる照明光の光量比は、複合目的を構成する各診断目的で用いる光量比とされている。
［第２実施形態］
上記第１実施形態では、診断目的に好適な構造を観察可能な光量比を選択することにより、上記構造を強調しているが、第２実施形態では、観察対象の構造に関する指標値を算出し、この指標値を用いて、上記構造をより強調する。
図１２に示すように、プロセッサ装置９４は、画像処理部６０の代わりに、画像処理部９６を備えている。画像処理部９６は、診断目的取得部６４から診断目的を取得する。
図１３に示すように、画像処理部９６は、ベース画像生成部１００と、構造抽出部１０２と、指標値記憶部１０４と、指標値選択部１０６と、指標値算出部１０８と、強調画像生成部１１０とを有する。
ベース画像生成部１００は、メモリ５８から取得した画像信号に対し、観察対象の構造を色の違いで表したベース画像を生成する。ベース画像は、設定された光量比に応じた色味で表され、通常観察画像とは色味が若干異なっている。ベース画像の例としては、設定された光量比で撮影して得た画像にて白色板が白になるようなカラーバランスにした画像、表示部１８のＲチャンネル、Ｇチャンネル、Ｂチャンネルのいずれかに画像信号を割り当てる（例えば、照明光の光量比のうち緑色光ＬＧの光量が大きい場合は、Ｇチャンネルに画像信号を割り当てる等）ことにより得たグレーの画像、画像信号の階調バランスを変えて各チャンネルに割り当てることにより得た疑似カラーの画像等がある。
構造抽出部１０２は、ベース画像を用いて、観察対象の構造を抽出した構造抽出画像を生成する。例えば光源装置１４によって異なる波長帯域の照明光で観察対象を照明した場合には、構造抽出部１０２は、各照明光で照明中の観察対象を撮影して得た各画像の間で差分をとることによって血管を抽出する。具体的には、紫色光ＬＶで照明中の観察対象を撮影して得た画像と青色光ＬＢで照明中の観察対象を撮影して得た画像の間で差分をとることによって、表層血管、または表層血管よりも浅い位置にある血管を抽出できる。上記のように血管を抽出することに加え又は代えて、腺管の構造を抽出しても良い。なお、構造の抽出方法は上記の方法に限るものではない。また、本実施形態では、構造抽出部１０２は、ベース画像の全体から血管と腺管とを抽出するが、操作入力部１９の操作によって関心領域を指定した場合は、指定した関心領域内でだけ血管と腺管とを抽出しても良い。
指標値記憶部１０４は、観察対象の構造に関する複数の指標値と、診断目的との対応関係を記憶している。指標値の種類は、例えば、血管の密度、血管の太さの均一度、血管の複雑度、表面構造の均一度等である。なお、指標値の種類は、上記した例のみに限定されない。
血管の密度とは、単位面積中にある血管の割合である。血管の太さの均一度とは、血管の太さのばらつきに関する指標値である。血管の複雑度とは、血管の形状がどの程度複雑であるかを示す指標値であり、例えば、抽出した血管の分岐点の個数（分岐数）、血管の蛇行度、抽出した血管の曲がり具合（曲率）等を組み合わせて算出する値である。表面構造の均一度とは、腺管の形状のばらつきに関する指標値である。
図１４に示すように、指標値記憶部１０４は、第１から第３の指標値選択用テーブル１０４ａ〜１０４ｃを有している。第１の指標値選択用テーブル１０４ａは、第１の診断目的と、第１の診断目的で用いる指標値とを対応付けて記憶している。例えば、第１の指標値選択用テーブル１０４ａには、大腸のスクリーニングに対し、表層血管の複雑度と中層血管の複雑度とが対応付けされ、胃のスクリーニングに対し、中層血管の複雑度と表面構造の均一度とが対応付けされ、大腸の精査に対し、表層血管の密度が対応付けされている。
第２の指標値選択用テーブル１０４ｂは、第２の診断目的と、第２の診断目的で用いる指標値とを対応付けて記憶している。例えば、第２の指標値選択用テーブル１０４ｂは、バレット食道に対し、表層血管の密度と表層血管の複雑度と中層血管の密度と中層血管の複雑度とが対応付けされ、大腸ポリープに対し、中層血管の太さの均一度と表面構造の均一度とが対応付けされ、アンギオディスプラジアに対し、中層血管の密度が対応付けされている。
第３の指標値選択用テーブル１０４ｃは、第３の診断目的と、第３の診断目的で用いる指標値とを対応付けて記憶している。例えば、第３の指標値選択用テーブル１０４ｃには、潰瘍性大腸炎の寛解期に対し、表層血管の複雑度と中層血管の複雑度とが対応付けされ、潰瘍性大腸炎の活動期に対し、表層血管の複雑度が対応付けされている。
なお、第１〜第３の指標値選択用テーブル１０４ａ〜１０４ｃに記憶されている対応関係は、例えば操作入力部１９の入力操作により適宜更新可能である。また、第１〜第３の指標値選択用テーブル１０４ａ〜１０４ｃは、新たに対応関係を追加することが可能とされている。
指標値選択部１０６は、指標値記憶部１０４を参照して、取得された診断目的で用いる指標値を選択する。具体的には、指標値選択部１０６は、第１の診断目的を取得した場合は指標値記憶部１０４の第１の指標値選択用テーブル１０４ａを参照し、第２の診断目的を取得した場合は第２の指標値選択用テーブル１０４ｂを参照し、第３の診断目的を取得した場合は第３の指標値選択用テーブル１０４ｃを参照する。そして、指標値選択部１０６は、選択した指標値を指標値算出部１０８に入力する。
例えば、図１５に示すように、取得された第２の診断目的がアンギオディスプラジアであった場合、指標値選択部１０６は、第２の指標値選択用テーブル１０４ｂを参照し、アンギオディスプラジアと対応付けされた指標値である中層血管の密度を選択し、指標値算出部１０８に入力する。
指標値算出部１０８は、選択された指標値を構造抽出画像から算出する。指標値算出部１０８は、構造抽出画像の画素毎に指標値を算出する。例えば、指標値を算出する画素を含む予め定めた範囲（例えば指標値を算出する画素を中心とする９９×９９画素の範囲）の画素のデータを用いて１つの画素の指標値を算出する。
指標値算出部１０８は、操作入力部１９の操作によって構造抽出画像の一部に関心領域を設定した場合には、設定した関心領域内で指標値を算出する。関心領域を設定していない場合や、構造抽出画像の全部を関心領域に設定している場合には、指標値算出部１０８は、構造抽出画像の全体に対して指標値を算出する。
強調画像生成部１１０は、生成されたベース画像と、算出された指標値とを用いて、診断目的に好適な構造をより強調した好適対象観察画像を生成する。強調画像生成部１１０は、例えば、ベース画像に対して、指標値に基づく情報をオーバーラップ処理することにより、好適対象観察画像を生成する。オーバーラップ処理としては、指標値に応じた色付け処理等がある。このような色付け処理をした好適対象観察画像では、ベース画像に対し、指標値が一定値以上の領域が疑似カラーで表示されている。
例えば、図１６に示す好適対象観察画像１１２において、中層血管の密度が一定値以上の領域１１４が疑似カラーで表示される。例えば、指標値が大きい領域は赤系の色とし、指標値が小さい領域は青系の色とする。なお、ベース画像に対して、指標値の値そのものを示す情報をオーバーラップさせても良い。これにより、診断目的に好適な構造をより強調することができる。
なお、プロセッサ装置９４に画像記憶部１１６（図１７参照）を設け、好適対象観察モードで生成した好適対象観察画像を、診断目的取得部６４により取得された診断目的と、光量比選択部７０により選択された光量比と、指標値算出部１０８により算出された指標値とを対応付けして記憶させても良い。
例えば、診断目的取得部６４により取得された第２の診断目的がアンギオディスプラジアであった場合、光量比選択部７０により光量比Ｒ２２が選択され、指標値選択部１０６により中層血管の密度が選択される。指標値算出部１０８は、構造抽出部１０２が生成した抽出画像から中層血管の密度を算出する。強調画像生成部１１０は、ベース画像生成部１００が生成したベース画像と、算出された中層血管の密度とを用いて、好適対象観察画像を生成する。そして、画像記憶操作部２６が操作されると、画像記憶部１１６は、図１７に示すように、強調画像生成部１１０が生成した好適対象観察画像を記憶用の画像Ｐ２１として記憶するとともに、この画像Ｐ２１に対し、診断目的取得部６４が取得した診断目的である「アンギオディスプラジア」と、光量比選択部７０が選択した光量比「Ｒ２４」と、指標値選択部１０６が選択した指標値である「中層血管の密度」とを対応付けて記憶する。
［第３実施形態］
上記第２実施形態では、強調画像生成部１１０は、指標値を用いて強調表示を行っているが、第３実施形態では、複数の指標値を用いて構造パラメータを算出し、この構造パラメータを用いて強調表示を行う。第３実施形態では、第２実施形態の画像処理部９６の代わりに、画像処理部１２０を備える（図１８参照）。
画像処理部１２０は、第２実施形態の指標値記憶部１０４の代わりに指標値記憶部１２２を有するとともに、第２実施形態の画像処理部９６の各構成に加え、構造パラメータ算出部１２４とを有する。
指標値記憶部１２２は、指標値と診断目的とに加え、さらに、後述する構造パラメータ算出部で用いる重み付け係数を対応付けて記憶している。
図１９に示すように、指標値記憶部１２２は、第１から第３の指標値選択用テーブル１２２ａ〜１２２ｃを有している。第１から第３の指標値選択用テーブル１２２ａ〜１２２ｃについて、診断目的と指標値との関係は第２実施形態の指標値記憶部１０４と同じなので説明を省略し、以下では、重み付け係数（以下、係数と称する）との関係について説明をする。
第１の指標値選択用テーブル１２２ａは、第１の診断目的と、第１の診断目的で用いる指標値と、係数との対応関係を記憶している。例えば、大腸のスクリーニングについては、表層血管の複雑度に対する係数は０．５とされ、中層血管の複雑度に対する係数は１とされている。胃のスクリーニングについては、中層血管の複雑度に対する係数は１とされ、表面構造の均一度に対する係数は１とされている。大腸の精査については、表層血管の密度に対する係数は１とされている。
第２の指標値選択用テーブル１２２ｂは、第２の診断目的と、第２の診断目的で用いる指標値と、係数との対応関係を記憶している。例えば、バレット食道については、表層血管の密度と表層血管の複雑度と中層血管の密度と中層血管の複雑度とに対する係数は、それぞれ１とされている。大腸ポリープについては、中層血管の太さの均一度に対する係数は１とされ、表面構造の均一度に対する係数は０．５とされている。アンギオディスプラジアについては、中層血管の密度に対する係数は１とされている。
第３の指標値選択用テーブル１２２ｃは、第３の診断目的と、第３の診断目的で用いる指標値と、係数との対応関係を記憶している。例えば、潰瘍性大腸炎の寛解期については、表層血管の複雑度と中層血管の複雑度とに対する係数は、それぞれ１とされている。潰瘍性大腸炎の活動期については、表層血管の複雑度に対する係数は１とされている。
第１〜第３の指標値選択用テーブル１２２ａ〜１２２ｃに記憶されている対応関係は、例えば操作入力部１９の入力操作により適宜更新可能である。また、第１〜第３の指標値選択用テーブル１２２ａ〜１２２ｃは、新たに対応関係を追加することが可能とされている。
第３実施形態では、診断目的取得部６４は、第１〜第３の診断目的のうちのいずれか１つを取得するが、これに限られず、複合目的を取得する場合もある。このような場合に備え、指標値記憶部１２２には、複合目的用の指標値選択テーブルを設けても良い。複合目的用の指標値選択テーブルは、複合目的と、複合目的で用いる指標値と、係数との対応関係を記憶している。複合目的で用いる指標値は、複合目的を構成する各診断目的で用いる指標値である。複合目的用の指標値選択テーブルに記憶されている係数は、例えば、複合目的を構成する各診断目的で用いる指標値のうち、重複する数が多い指標値ほど、大きい値に設定される。
構造パラメータ算出部１２４は、指標値算出部１０８が算出した指標値を用いて構造パラメータを算出する。具体的には、構造パラメータ算出部１２４は、診断目的によって定められた係数（重み付け係数）により複数の指標値を重み付けして演算することにより、構造パラメータを算出する。構造パラメータ算出部１２４は、構造パラメータの算出に際し、指標値記憶部１２２を参照し、指標値算出部１０８が算出した指標値と対応付けされた係数を用いる。
構造パラメータは、指標値を総合的に考慮して診断を行う医師の視点を模して、指標値を用いて算出した数値である。構造パラメータは、例えば互いに次元（単位）が異なる指標値を加算等の演算により算出するので、構造パラメータには物理的な意味は無いが、診断の指標として機能する。すなわち、構造パラメータは、物理的な意味がない値であることが指標値との違いである。
例えば、診断目的取得部６４により取得された第２の診断目的がバレット食道であった場合、構造パラメータ算出部１２４は、表層血管の密度と表層血管の複雑度と中層血管の密度と中層血管の複雑度とのそれぞれに１を乗算して加算をすることにより、構造パラメータを算出する。なお、本実施形態では、構造パラメータ算出部１２４は、複数の指標値を用いて１つの構造パラメータを算出するが、これに限られず、２以上の構造パラメータを算出しても良い。また、構造パラメータの算出方法は任意である。例えば、上記のように複数の指標値の重み付け和を構造パラメータとして算出するだけでなく、加減乗除が混在する演算をして構造パラメータを算出しても良いし、その他の関数を用いて構造パラメータを算出しても良い。
強調画像生成部１１０は、生成されたベース画像と、算出された構造パラメータとを用いて、好適対象観察画像を生成する。強調画像生成部１１０は、例えば、ベース画像に対して、構造パラメータに基づく情報をオーバーラップ処理することにより、好適対象観察画像を生成する。
例えば、図２０に示す好適対象観察画像１２６において、領域１２７〜１２９は、構造パラメータに応じて異なる色で表示される。例えば、領域１２７〜１２９のうち、領域１２７は、構造パラメータが最も小さく、青系の色とする。領域１２８は、領域１２７よりも構造パラメータが大きく、黄系の色とする。領域１２９は、領域１２８よりも構造パラメータが大きく、赤系の色とする。なお、ベース画像に対して、構造パラメータの値そのものを示す情報をオーバーラップさせても良い。これにより、診断目的に好適な構造をより強調することができる。
［第４実施形態］
なお、上記第３実施形態では、強調画像生成部１１０は、構造パラメータを用いて強調表示を行っているが、第４実施形態では、構造パラメータを用いて観察対象の粘膜の状態を判定し、この判定結果を用いて強調表示を行う。この場合の画像処理部１２０は、図２１に示す判定部１３０をさらに有する。
判定部１３０は、構造パラメータ算出部１２４が算出した構造パラメータを用いて観察対象の粘膜の状態を判定する。観察対象の「粘膜の状態」とは、血管と腺管とを含む粘膜全体としての総合的なステータスであり、例えば、「正常」、「腺腫（腺腫の疑いがある）」、または、「がん（がんの疑いがある）」等である。したがって、判定部１３０は、粘膜の状態を、正常、腺腫、がんの３種類の状態に判定する。
例えば、構造パラメータの算出に用いる係数を、粘膜の状態を正常、腺腫、がんの３種類の状態のいずれかに判定可能なバランスに設定しているとする。この場合において、判定部１３０は、構造パラメータの数値と閾値とを比較することによって粘膜の状態を判定する。具体的には、構造パラメータが第１閾値以下の場合、判定部１３０は、観察対象の粘膜の状態を「正常」と判定する。構造パラメータが第１閾値よりも大きく第２閾値以下の場合、判定部１３０は、観察対象の粘膜の状態を「腺腫」と判定する。構造パラメータが第２閾値よりも大きい場合、判定部１３０は、観察対象の粘膜の状態を「がん」と判定する。
強調画像生成部１１０は、生成されたベース画像と、判定部１３０の判定結果とを用いて、好適対象観察画像を生成する。強調画像生成部１１０は、例えば、ベース画像に対して、判定結果に基づく情報をオーバーラップ処理することにより、好適対象観察画像を生成する。
例えば、図２２に示す好適対象観察画像１３２において、領域１３３は、「腺腫」と判定された領域である。領域１３４は、「がん」と判定された領域である。領域１３３と領域１３４とは異なる色で表示され、例えば、領域１３３は黄系とされ、領域１３４は赤系とされる。なお、「正常」と判定された領域は、本実施形態では色付けをしないが、例えば青系等で色付けしても良い。なお、ベース画像に対して、判定結果そのものを示す情報を表示させても良い。このように、構造パラメータを用いて観察対象の粘膜の状態を判定し、この判定結果を表示することによって、より直接的に診断を支援することができる。
１０ 内視鏡システム
１２ 内視鏡
１２ａ 挿入部
１２ｂ 操作部
１４ 光源装置
１６ プロセッサ装置
１８ 表示部
１９ 操作入力部
２１ 先端部
２２ 湾曲部
２３ 可撓管部
２５ アングルノブ
２６ 画像記憶操作部
２７ モード切替部
２８ ズーム操作部
３０ 光源
３０ａ Ｖ−ＬＥＤ
３０ｂ Ｂ−ＬＥＤ
３０ｃ Ｇ−ＬＥＤ
３０ｄ Ｒ−ＬＥＤ
３０ｅ 光学フィルタ
３２ 光源制御部
３４ ライトガイド
３６ 照明光学系
３８ 撮像光学系
４０ 照明レンズ
４２ 対物レンズ
４４ ズームレンズ
４６ 撮像センサ
４８ ＣＤＳ／ＡＧＣ回路
５０ Ａ／Ｄ変換回路
５２ コントローラ
５４ ＤＳＰ
５６ ノイズ低減部
５８ メモリ
６０ 画像処理部
６２ 表示制御部
６４ 診断目的取得部
６６ データ送受信部
６８ 光量比記憶部
６８ａ 第１の光量比選択用テーブル
６８ｂ 第２の光量比選択用テーブル
６８ｃ 第３の光量比選択用テーブル
７０ 光量比選択部
７２ 内視鏡情報管理システム
７４ データ記憶部
８０ 通常観察画像
８２ 中層血管
８４ 好適対象観察画像
８６ 好適対象観察画像
８７ 好適対象観察画像
８８ 表層血管
８９ 中層血管
９２ 画像記憶部
９４ プロセッサ装置
９６ 画像処理部
１００ ベース画像生成部
１０２ 構造抽出部
１０４ 指標値記憶部
１０４ａ 第１の指標値選択用テーブル
１０４ｂ 第２の指標値選択用テーブル
１０４ｃ 第３の指標値選択用テーブル
１０６ 指標値選択部
１０８ 指標値算出部
１１０ 強調画像生成部
１１２ 好適対象観察画像
１１４ 領域
１１６ 画像記憶部
１２０ 画像処理部
１２２ 指標値記憶部
１２２ａ 第１の指標値選択用テーブル
１２２ｂ 第２の指標値選択用テーブル
１２２ｃ 第３の指標値選択用テーブル
１２４ 構造パラメータ算出部
１２６ 好適対象観察画像
１２７ 領域
１２８ 領域
１２９ 領域
１３０ 判定部
１３２ 好適対象観察画像
１３３ 領域
１３４ 領域

Claims (12)

  1. 診断目的を取得する診断目的取得部と、
    発光波長が異なる複数の光源と、
    前記複数の光源の各射出光量のバランスが異なる複数の光量比と、前記診断目的との対応関係を記憶した光量比記憶部と、
    前記光量比記憶部を参照し、取得された前記診断目的で用いる光量比を選択する光量比選択部と、
    前記複数の光源を制御し、選択された前記光量比の照明光を発光させる光源制御部と、
    を備える内視鏡システム。
  2. 前記診断目的は、スクリーニングと精査とを含む第１の診断目的と、疾患の種類に関する第２の診断目的と、病期ステージに関する第３の診断目的とを含み、
    前記光量比選択部は、前記第１から第３の診断目的の組み合わせに従って前記光量比を選択する請求項１に記載の内視鏡システム。
  3. 前記診断目的は、スクリーニングと精査とを含む第１の診断目的と、疾患の種類に関する第２の診断目的と、病期ステージに関する第３の診断目的とを含み、
    前記光量比選択部は、前記第１から第３の診断目的のうちのいずれか１つの診断目的に従って前記光量比を選択する請求項１に記載の内視鏡システム。
  4. 前記照明光により照明中の観察対象を内視鏡によって撮像して得た画像信号を用いて画像を生成する画像生成部と、
    前記画像を、取得された前記診断目的と選択された前記光量比との少なくともいずれかと対応付けして記憶する画像記憶部とを備える請求項１から３のいずれか１項に記載の内視鏡システム。
  5. 前記観察対象の構造に関する複数の指標値と、前記診断目的との対応関係を記憶した指標値記憶部と、
    前記指標値記憶部に記憶された前記指標値の中から、取得された前記診断目的で用いる指標値を選択する指標値選択部と、
    前記画像を用いて、選択された前記指標値を算出する指標値算出部とを備える請求項４に記載の内視鏡システム。
  6. 前記画像生成部は、算出された前記指標値を用いて、前記構造を強調表示した画像を、前記画像として生成する請求項５に記載の内視鏡システム。
  7. 前記診断目的によって定められた重み付け係数により複数の前記指標値を重み付けして演算することにより、前記構造の構造パラメータを算出する構造パラメータ算出部を備える請求項６に記載の内視鏡システム。
  8. 前記画像生成部は、算出された前記構造パラメータを用いて、前記構造を強調表示した画像を、前記画像として生成する請求項７に記載の内視鏡システム。
  9. 前記画像記憶部は、前記画像に、算出された前記構造パラメータをさらに対応付けして記憶する請求項７または８に記載の内視鏡システム。
  10. 前記診断目的を含む内視鏡情報管理データを記憶したデータ記憶部を有する内視鏡情報管理システムとネットワークを介して相互に通信可能に接続されており、
    前記診断目的取得部は、前記ネットワークを介して前記内視鏡情報管理データを受信し、前記診断目的を、受信した前記内視鏡情報管理データから抽出することにより取得する請求項１から９のいずれか１項に記載の内視鏡システム。
  11. 前記診断目的を入力する診断目的入力部を備え、
    前記診断目的取得部は、前記診断目的入力部により入力された前記診断目的を取得する請求項１から９のいずれか１項に記載の内視鏡システム。
  12. 診断目的を取得する診断目的取得部と、
    発光波長が異なる複数の光源と、
    前記複数の光源の各射出光量のバランスが異なる複数の光量比と、前記診断目的との対応関係を記憶した光量比記憶部と、
    前記光量比記憶部を参照し、取得された前記診断目的で用いる光量比を選択する光量比選択部と、
    前記複数の光源を制御し、選択された前記光量比の照明光を発光させる光源制御部と、
    前記照明光により照明中の観察対象を内視鏡によって撮像して得た画像信号を用いて画像を生成する画像生成部と、
    前記画像を表示する表示部と、
    を備え、
    前記診断目的を含む内視鏡情報管理データを記憶したデータ記憶部を有する内視鏡情報管理システムとネットワークを介して相互に通信可能に接続されており、
    前記診断目的取得部は、前記ネットワークを介して前記内視鏡情報管理データを受信し、前記診断目的を、受信した前記内視鏡情報管理データから抽出することにより取得する内視鏡システム。
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