WO2017077772A1 - プロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法 - Google Patents

プロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法 Download PDF

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WO2017077772A1
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孝明 齋藤
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富士フイルム株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a processor device, an endoscope system, and an image processing method for imaging a feature related to light scattering of an observation target.
  • diagnosis is generally performed using an endoscope system including a light source device, an endoscope, and a processor device.
  • an endoscope system including a light source device, an endoscope, and a processor device.
  • processing such as spectral estimation processing on the image of the observation target Endoscope systems that obtain images with an emphasis on the structure and structure of these are widely used.
  • Patent Document 1 an endoscope system in which a lesion can be found by imaging light scattering characteristics of an observation object instead of emphasizing a specific tissue or structure.
  • the endoscope system of Patent Document 1 acquires images of three blue wavelength bands having wavelengths of 420 nm, 450 nm, and 470 nm, and estimates the spectral spectrum of an observation target for each pixel using these images. And the feature-value regarding light scattering, such as the average of the particle diameter of observation object, and a standard deviation, is calculated from the estimated spectrum.
  • the scattering particles in the observation target have the same size as the wavelength and follow so-called Mie scattering.
  • the endoscope system of Patent Document 1 uses light of three blue wavelength bands, and calculates the feature amount related to light scattering on the assumption that the scattering particles present in the lesion follow Mie scattering. ing. For this reason, the lesions that can be found by the image provided by the endoscope system of Patent Document 1 are basically limited to lesions in which the scattered particles exist according to Mie scattering.
  • the scattering particles inherent in many lesions have a characteristic according to Mie scattering, but this is after the lesion has progressed to some extent, and is inherent in the very early stage of development.
  • the scattering particles do not always develop to a size that follows Mie scattering. Therefore, as long as the scattering particles inherent in the lesion are assumed to follow Mie scattering, the very early lesion of such occurrence cannot be found.
  • the processor device includes an image acquisition unit that acquires an image of three wavelength bands of a blue wavelength band, a green wavelength band, and a red wavelength band, and a scattering feature that represents the scattering characteristics of an observation target using the three wavelength band images.
  • a scattering feature amount calculation unit that calculates the amount; and an image generation unit that generates a scattering feature amount image representing the distribution of the scattering feature amount.
  • the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band preferably include isosbestic wavelength bands in which the absorption coefficients of oxyhemoglobin and reduced hemoglobin are equal.
  • the scattering feature amount calculation unit obtains color information from an image in the three wavelength bands and calculates the scattering feature amount using the color information.
  • the scattering feature amount calculation unit calculates the ratio or difference between the images in the three wavelength bands as the color information, and calculates the scattering feature amount using the calculated ratio or difference.
  • the scattering feature amount calculation unit calculates a scattering feature amount using a ratio or difference between an image in a red wavelength band and an image in a green wavelength band and a ratio or difference between an image in a green wavelength band and an image in a blue wavelength band. It is preferable.
  • the scattering feature amount calculation unit preferably calculates a parameter representing the wavelength dependency of the scattering coefficient of the observation target as the scattering feature amount.
  • the scattering feature amount calculation unit Preferably calculates a scattering feature amount “b” corresponding to the color information.
  • Formula 1 ⁇ s ⁇ -b
  • the image acquisition unit acquires an image of a fourth wavelength band in which there is a difference between the extinction coefficient of hemoglobin and the extinction coefficient of reduced hemoglobin as compared to the three wavelength bands, and uses the image of the fourth wavelength band. It is preferable that an oxygen saturation calculation unit that calculates the oxygen saturation of the observation target is provided, and the image generation unit generates a scattering feature amount image that represents the oxygen saturation distribution in addition to the scattering feature amount distribution.
  • the image generation unit sets a range for the scattering feature amount and the oxygen saturation, and generates a scattering feature amount image that emphasizes the portion within the range where the scattering feature amount is set and the oxygen saturation is set. It is preferable to do.
  • the image generation unit compares the scattering feature amount with a first threshold value and generates a scattering feature amount image in which a portion where the scattering feature amount is equal to or less than the first threshold value is emphasized.
  • the image generation unit preferably compares the oxygen saturation with the second threshold value and generates a scattering feature amount image in which a portion where the oxygen saturation is equal to or lower than the second threshold value is emphasized.
  • the endoscope system of the present invention represents the scattering characteristics of an observation target using an image acquisition unit that acquires images of three wavelength bands of a blue wavelength band, a green wavelength band, and a red wavelength band, and an image of the three wavelength bands.
  • a scattering feature amount calculation unit that calculates a scattering feature amount and an image generation unit that generates a scattering feature amount image representing the distribution of the scattering feature amount.
  • the image acquisition unit acquires an image of the three wavelength bands of the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band
  • the scattering feature amount calculation unit calculates the image of the three wavelength band.
  • the processor device, the endoscope system, and the image processing method of the present invention acquire images of three wavelength bands of a blue wavelength band, a green wavelength band, and a red wavelength band, and use these to calculate the scattering characteristics of an observation target.
  • various lesions can be found in addition to the lesions in which the scattering particles follow a specific scattering model.
  • the endoscope system 10 includes an endoscope 12, a light source device 14, a processor device 16, a monitor 18 (display unit), and a console 19.
  • the endoscope 12 is optically connected to the light source device 14 and electrically connected to the processor device 16.
  • the endoscope 12 includes an insertion portion 12a to be inserted into a subject, an operation portion 12b provided at a proximal end portion of the insertion portion 12a, a bending portion 12c and a distal end portion provided at the distal end side of the insertion portion 12a. 12d.
  • the angle knob 12e of the operation unit 12b By operating the angle knob 12e of the operation unit 12b, the bending unit 12c performs a bending operation. By this bending operation, the distal end portion 12d is directed in a desired direction.
  • the operation unit 12b is provided with a mode switch 13a and a zoom operation unit 13b.
  • the mode change switch 13a is used for an observation mode change operation.
  • the endoscope system 10 has two observation modes, a normal observation mode and a scattering feature amount observation mode.
  • the normal observation mode is an observation mode in which an observation target is photographed by irradiating white light, and an image having a natural color (hereinafter referred to as a normal image) is displayed on the monitor 18.
  • the scattering feature amount observation mode the scattering characteristics of the observation target are measured using an image of the three wavelength band obtained by photographing the observation target using light in the three wavelength bands of the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band.
  • This is an observation mode in which a scattering feature amount is calculated, and a scattering feature amount image representing the distribution of the scattering feature amount is generated and displayed.
  • the processor device 16 is electrically connected to the monitor 18 and the console 19.
  • the monitor 18 outputs and displays images in each observation mode and image information attached to the images.
  • the console 19 functions as a user interface that receives input operations such as function settings.
  • the processor device 16 may be connected to an external recording unit (not shown) for recording images, image information, and the like.
  • the light source device 14 includes a light source 20 that emits illumination light, and a light source control unit 22 that controls driving of the light source 20.
  • the light source 20 is composed of, for example, a plurality of color LEDs (Light Emitting Diode) and emits white light in the normal observation mode.
  • LEDs Light Emitting Diode
  • the scattering feature amount observation mode light in three wavelength bands of a blue wavelength band, a green wavelength band, and a red wavelength band is sequentially emitted. More specifically, each of the three wavelength bands of the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band includes an isosbestic wavelength band in which the extinction coefficients of oxyhemoglobin and reduced hemoglobin are substantially equal.
  • the reason why the wavelength band of the light emitted by the light source 20 in the scattering feature amount observation mode is set to a wavelength band including the equiabsorption wavelength band is that when the scattering feature amount is calculated, the difference between the light absorption amounts of oxyhemoglobin and reduced hemoglobin. This is to reduce the influence (error etc.).
  • isosbestic wavelength band absorption coefficient mu a deoxyhemoglobin are approximately equal there is a plurality.
  • the wavelength band of 450 ⁇ 10 nm is a so-called blue wavelength band and is an isosbestic wavelength band.
  • the wavelength band of 540 ⁇ 10 nm is a so-called green wavelength band and is an isosbestic wavelength band.
  • the difference between the graph 90 and the graph 91 is large in the so-called red wavelength band because the vertical axis is logarithmic.
  • the light source 20 is configured to emit light in a blue wavelength band of 450 ⁇ 10 nm, light in a green wavelength band of 540 ⁇ 10 nm, and red in 620 ⁇ 10 nm. Emits light in the wavelength band.
  • the three wavelength bands of the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band are set to wavelength bands that substantially coincide with the isosbestic wavelength band. It is not necessary to exactly match the equal absorption wavelength band.
  • the blue wavelength band includes the isosbestic wavelength band as a whole as long as there is almost no difference in the amount of light absorption between oxyhemoglobin and reduced hemoglobin. If the wavelength band includes the equal absorption wavelength band, this condition is easily satisfied. The same applies to the green wavelength band and the red wavelength band.
  • the light source 20 may be an LD (Laser Diode), a phosphor, or a lamp such as a xenon lamp, instead of the LED.
  • the light source 20 includes a band limiting filter that limits the wavelength band of emitted light as necessary. In the present embodiment, the light source 20 sequentially emits light in the three wavelength bands in the scattering feature amount observation mode.
  • the light source control unit 22 controls the color (wavelength band) of light emitted from the light source 20, the spectral spectrum, the light emission timing, the light emission amount, and the like. For example, the light source control unit 22 switches the light emitted from the light source 20 between the white light for the normal observation mode and the light in the three wavelength bands for the scattering feature amount observation mode by operating the mode switch 13a.
  • the light emitted from the light source 20 enters the light guide 41.
  • the light guide 41 is built in the endoscope 12 and the universal cord (the cord connecting the endoscope 12, the light source device 14, and the processor device 16), and the illumination light is transmitted to the distal end portion 12d of the endoscope 12.
  • a multimode fiber can be used as the light guide 41.
  • a thin fiber cable having a core diameter of 105 ⁇ m, a cladding diameter of 125 ⁇ m, and a diameter including a protective layer of ⁇ 0.3 to 0.5 mm can be used.
  • the distal end portion 12d of the endoscope 12 is provided with an illumination optical system 30a and an imaging optical system 30b.
  • the illumination optical system 30 a has an illumination lens 45, and illumination light is irradiated to the observation target through the illumination lens 45.
  • the imaging optical system 30b includes an objective lens 46, a zoom lens 47, and an image sensor 48.
  • the image sensor 48 is an object to be observed by reflected light or scattered light of illumination light returning from the object to be observed through the objective lens 46 and the zoom lens 47 (including fluorescence emitted from the object to be observed and fluorescence from the medicine administered to the object to be observed).
  • the zoom lens 47 is moved by the operation of the zoom operation unit 13b, and enlarges or reduces the observation target to be photographed by the image sensor 48.
  • the image sensor 48 is a primary color sensor, and is provided with a B pixel (blue pixel) provided with a blue color filter, a G pixel (green pixel) provided with a green color filter, and a red color filter. It has three types of R pixels (red pixels). For this reason, when the image sensor 48 captures an observation target, three types of images are obtained: a B image (blue image), a G image (green image), and an R image (red image).
  • the image sensor 48 is a primary color sensor, but a complementary color sensor can also be used.
  • Complementary color sensors include, for example, a cyan pixel with a cyan color filter, a magenta pixel with a magenta color filter, a yellow pixel with a yellow color filter, and a green pixel with a green color filter. Have.
  • Each color image obtained when the complementary color sensor is used can be converted into a B image, a G image, and an R image similar to those in the above embodiment.
  • the image sensor 48 may be a monochrome sensor that does not have a color filter.
  • a monochrome sensor for example, by sequentially irradiating light of a blue wavelength band, a green wavelength band, and a red wavelength band to an observation object and taking a picture, B image, G image, and R An image can be obtained.
  • the processor device 16 includes a control unit 52, an image acquisition unit 54, an image processing unit 61, and a display control unit 66.
  • the control unit 52 receives a mode switching signal from the mode switching switch 13a, controls the light source control unit 22 and the image sensor 48, and switches the observation mode. Specifically, the control unit 52 specifies the type and amount of illumination light for the light source control unit 22, controls the length of exposure time of the image sensor 48, the gain at the time of image output, and the like, and switching timing between the photographing frame and the illumination light. Synchronous control is performed.
  • the image acquisition unit 54 acquires an image of each color from the image sensor 48.
  • spectral images of three colors of B image, G image, and R image captured by irradiating the observation target with white light are acquired from the image sensor 48.
  • the scattering feature amount observation mode three color spectral images respectively corresponding to light in the three wavelength bands emitted from the light source 20 are acquired from the image sensor 48.
  • the image acquired by the image acquisition unit 54 in the scattering feature amount observation mode is a B image obtained by irradiating the observation target with light in the blue and equal absorption wavelength band, and green light in the equal absorption wavelength band on the observation target. They are a G image photographed by irradiation and an R image photographed by irradiating the observation object with light in the red and equiabsorption wavelength band.
  • the image acquisition unit 54 includes a DSP (Digital Signal Processor) 56, a noise reduction unit 58, and a conversion unit 59, and performs various processes on the acquired image.
  • DSP Digital Signal Processor
  • the DSP 56 performs various processing such as defect correction processing, offset processing, gain correction processing, linear matrix processing, gamma conversion processing, demosaic processing, and YC conversion processing on the acquired image.
  • the defect correction process is a process for correcting the pixel value of the pixel corresponding to the defective pixel of the image sensor 48.
  • the offset processing is processing in which an accurate zero level is set by removing dark current components from an image subjected to defect correction processing.
  • the gain correction process is a process for adjusting the signal level of each image by multiplying the image subjected to the offset process by a gain.
  • the linear matrix process is a process for improving the color reproducibility of the image subjected to the offset process, and the gamma conversion process is a process for adjusting the brightness and saturation of the image after the linear matrix process.
  • the demosaic process (also referred to as an isotropic process or a synchronization process) is a process of interpolating the pixel values of the missing pixels, and is applied to the image after the gamma conversion process.
  • the missing pixel is a pixel having no pixel value because pixels of other colors are arranged in the image sensor 48.
  • the B image is an image obtained by photographing the observation target with the B pixel, the pixel at the position corresponding to the G pixel or the R pixel of the image sensor 48 has no pixel value.
  • the B image is interpolated to generate pixel values of the pixels at the positions of the G pixel and the R pixel of the image sensor 48.
  • the YC conversion process is a process of converting the demosaiced image into a luminance image Y, a color difference image Cb, and a color difference image Cr.
  • the noise reduction unit 58 performs noise reduction processing on the luminance image Y, the color difference image Cb, and the color difference image Cr by, for example, a moving average method or a median filter method.
  • the conversion unit 59 reconverts the luminance image Y, the color difference image Cb, and the color difference image Cr after the noise reduction processing into an image of each color of BGR again.
  • the image processing unit 61 includes a normal processing unit 62 and a special processing unit 63.
  • the normal processing unit 62 operates in the normal observation mode, and performs a color conversion process, a color enhancement process, and a structure enhancement process on an image of each BGR color to generate a normal image.
  • a 3 ⁇ 3 matrix process, a gradation conversion process, a three-dimensional LUT (look-up table) process, and the like are performed on an image of each BGR color.
  • the color enhancement process is a process for enhancing the color of the image
  • the structure enhancement process is a process for enhancing the structure of the observation target such as a blood vessel or a pit pattern.
  • the display control unit 66 converts the normal image acquired from the normal processing unit 62 into a format suitable for display and inputs the converted image to the monitor 18. Thereby, the monitor 18 displays a normal image.
  • the special processing unit 63 operates in the scattering feature amount observation mode, calculates a scattering feature amount representing the scattering characteristics of the observation target using an image in the three wavelength bands obtained in the scattering feature amount observation mode, and calculates the distribution of the scattering feature amount. A scattering feature amount image is generated. For this reason, as illustrated in FIG. 4, the special processing unit 63 includes a scattering feature amount calculation unit 71, an LUT storage unit 72, and an image generation unit 74.
  • the scattering feature amount calculation unit 71 acquires color information from an image in the three wavelength bands, and uses this color information to calculate a scattering feature amount that represents the scattering characteristics of the observation target.
  • the color information is information related to the balance of the color of the observation target, and is, for example, the ratio or difference of images in the three wavelength bands.
  • the scattering feature amount calculation unit 71 acquires color information for each pixel.
  • the scattering feature amount calculation unit 71 calculates the ratio G / B between the G image and the B image and the ratio R / G between the R image and the G image for each pixel. That is, the color information acquired from the image in the three wavelength bands is these two ratios G / B and R / G. Since the value of the ratio G / B mainly depends on the blood volume and the scattering characteristic amount, and the value of the ratio R / G mainly depends on the blood volume, it does not depend on the blood volume by using these two color information. Determine the scattering feature.
  • the scattering feature amount calculation unit 71 can calculate an accurate scattering feature amount using two pieces of color information of the ratio G / B and the ratio R / G.
  • the scattering feature amount calculated by the scattering feature amount calculation unit 71 is a parameter representing the wavelength dependence of the scattering coefficient ⁇ s .
  • the scattering coefficient ⁇ There is a relationship of “ ⁇ s ⁇ ⁇ b ” between s and the wavelength ⁇ .
  • the “index b” in this relational expression is the “scattering feature amount” in the present invention.
  • the index b is referred to as a scattering feature amount b.
  • the scattering feature amount calculation unit 71 refers to the scattering feature amount LUT 75 stored in advance in the LUT storage unit 72 and calculates the scattering feature amount.
  • the scattering feature amount LUT 75 has a data structure representing a color information space that associates the color information acquired by the scattering feature amount calculation unit 71 with the scattering feature amount b.
  • the color information space represented by the scattering feature amount LUT 75 is formed with the color information acquired by the scattering feature amount calculation unit 71 as an axis, and the relationship between the scattering coefficient ⁇ s of the observation target and the scattering feature amount b is “ ⁇ s. ⁇ ⁇ b ”.
  • the scattering feature amount LUT 75 since the scattering feature amount calculation unit 71 acquires the ratio G / B and the ratio R / G as color information, the scattering feature amount LUT 75 has a ratio G / B and a ratio R as shown in FIG. This is a two-dimensional map in which isolines of the scattering feature amount b are defined in a space having / G as an axis.
  • the scattering feature amount LUT 75 stores this color information space on a log scale.
  • the contour lines of the scattering feature amount b in the space with the ratio G / B and the ratio R / G as axes are obtained by, for example, physical simulation of light scattering.
  • the image generation unit 74 generates a scattering feature amount image representing the distribution of the scattering feature amount b calculated by the scattering feature amount calculation unit 71. Specifically, the image generation unit 74 generates an image (hereinafter referred to as a base image) 81 (see FIG. 9) that serves as a base of the scattering feature amount image.
  • the base image 81 is generated by performing color conversion processing, color enhancement processing, and structure enhancement processing on an image in the three wavelength bands. That is, the base image 81 is a normal image generated using an image in the three wavelength bands.
  • the image generation unit 74 colors the base image 81 using the scattering feature amount b calculated by the scattering feature amount calculation unit 71, and expresses the distribution of the scattering feature amount b by color.
  • An image 82 (see FIG. 10) is generated.
  • the image generation unit 74 modulates the color tone of the base image 81 so that the blueness increases as the scattering feature amount b increases.
  • the display control unit 66 acquires the scattering feature amount image 82 from the image generation unit 74, converts the acquired scattering feature amount image 82 into a format suitable for display, and displays the image on the monitor 18. .
  • the observation mode is switched to the scattering feature amount observation mode using the mode switch 13a
  • the light source 20 sequentially emits light in the three wavelength bands of the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band
  • the image sensor 48 observes.
  • the image acquisition part 54 acquires the image of 3 wavelength bands (S11).
  • the B image (B), the G image (G), and the R image (R) acquired by the image acquisition unit 54 can observe the undulations of the observation target.
  • the scattering feature amount calculation unit 71 acquires color information from these images. That is, the scattering feature amount calculation unit 71 calculates the ratio G / B and the ratio R / G for each pixel (S12). Then, the scattering feature amount calculation unit 71 refers to the scattering feature amount LUT 75 and calculates the scattering feature amount b corresponding to the ratio G / B and the ratio R / G of each pixel (S13).
  • the image generation unit 74 when the image acquisition unit 54 acquires images in the three wavelength bands, the image generation unit 74 generates a base image 81 using these images as shown in FIG. 9 (S14). According to the base image 81, the undulations and the like of the observation target can be observed with natural colors, almost like the normal image. In addition, the image generation unit 74 acquires the scattering feature amount b from the scattering feature amount calculation unit 71, and colors the scattering feature amount b with a value in the generated base image 81 as shown in FIG. A quantity image 82 is generated (S15). The display control unit 66 displays the scattering feature amount image 82 on the monitor 18 together with a color scale 83 indicating the relationship between the value of the scattering feature amount b and the colored color.
  • the endoscope system 10 generates and displays the scattering feature amount image 82 representing the distribution of the scattering feature amount b.
  • the scattering feature amount image 82 is an image representing the distribution of the scattering feature amount b to be observed in color, and is generated and displayed by the B image, the G image, the R image, the base image 81, and a conventional endoscope system. Visualize tissue structures that cannot be observed with endoscopic images.
  • the scattering feature amount image 82 the tissue structure degeneration that is difficult to observe with a conventional endoscopic image at an early stage or the like is observed if there is a change in the scattering feature amount b with respect to the normal portion. Can do. That is, according to the endoscope system 10, various lesions can be found in addition to the lesion in which the scattering particles according to the specific scattering model are inherent.
  • the scattering feature amount b can be calculated because an image in the three wavelength bands of the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band is used. For example, even if a plurality of images in the blue wavelength band are used, the scattering feature amount b of the present invention cannot be calculated. Further, by making the three wavelength bands of the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band the equal absorption wavelength band, it is particularly easy to calculate the scattering feature amount b that can withstand diagnosis.
  • the endoscope system 10 calculates the scattering feature amount b and images the distribution, the size of the scattering particle is changed even in the type of lesion in which the size of the scattering particle changes with the progress of the disease state. If there is a change in the scattering feature amount b, a lesion can be captured.
  • the base image 81 is colored by the value of the scattering feature amount b to generate the scattering feature amount image 82.
  • a range is set for the scattering feature amount b, and the scattering feature amount b is set.
  • the scattered feature image 82 may be generated by coloring a portion having a value within the range. For example, coloring may be applied only to pixels that satisfy 1 ⁇ b ⁇ 3.
  • the wavelength band of light used in the scattering feature amount observation mode is set to 450 ⁇ 10 nm for the blue wavelength band, 540 ⁇ 10 nm for the green wavelength band, and 620 ⁇ 10 nm for the red wavelength band.
  • each wavelength band of the light of the three wavelength bands used in the scattering feature amount observation mode may be other wavelength bands.
  • each of these wavelength bands can be used as light in the blue wavelength band of the scattering feature amount observation mode.
  • the shorter the wavelength band the better the observation of fine structures and structures such as blood vessels and pit patterns, making it difficult to regard the observation target as a uniform tissue.
  • the green wavelength band also has isosbestic wavelength bands such as 520 ⁇ 10 nm and 570 ⁇ 10 nm, light in these isoscible wavelength bands can be used as light in the green wavelength band of the scattering feature amount observation mode.
  • the red wavelength band since the extinction coefficients of oxyhemoglobin and reduced hemoglobin are small, almost any wavelength band can be used as light in the red wavelength band of the scattering feature amount observation mode. However, it is better to avoid the use of a wavelength band in which light emission such as fluorescence from the observation target increases, although it depends on the region to be observed.
  • the scattered feature image 82 is displayed on the monitor 18, but the scattered feature image 82 and the base image 81 (or a normal image generated in the normal observation mode) are displayed side by side on the monitor 18. Also good. Further, the display of the scattering feature amount image 82 and the base image 81 (normal image) may be arbitrarily switched.
  • the scattering feature amount b is used to color the base image 81 to generate the scattering feature amount image 82.
  • the scattering feature amount image 82 is generated, the scattering feature amount b is used.
  • the base image 81 may be colored in consideration of other biological information.
  • the oxygen saturation of the observation target is calculated, and the scattering feature image 82 can be generated considering not only the scattering feature b but also the value of the oxygen saturation.
  • the light source 20 includes the fourth wavelength band for measuring the oxygen saturation of the observation target in addition to the light of the three wavelength bands of the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band of the first embodiment. The light is emitted. While the three wavelength bands of the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band are equal absorption wavelength bands, the fourth wavelength band includes an extinction coefficient of oxidized hemoglobin and an extinction coefficient of reduced hemoglobin included in the observation target. It is a wavelength band with a difference in.
  • a wavelength band difference is a maximum of the absorption coefficient mu a of oxyhemoglobin and reduced hemoglobin, for example, a blue wavelength band such as a 430 ⁇ 10 nm or 470 ⁇ 10 nm (see FIG. 3).
  • a blue wavelength band such as a 430 ⁇ 10 nm or 470 ⁇ 10 nm (see FIG. 3).
  • light in the wavelength band of 470 ⁇ 10 nm is used as light in the fourth wavelength band.
  • the image acquisition unit 54 adds the image in the fourth wavelength band (B image), the image in the green wavelength band (G image), and the image in the red wavelength band (R image) (R image). In order to distinguish it from the B image, it is hereinafter referred to as a B 470 image).
  • the special processing unit 63 includes an oxygen saturation calculation unit 271 in addition to the scattering feature amount calculation unit 71 and the image generation unit 74.
  • the LUT storage unit 72 stores an oxygen saturation LUT275 in advance.
  • the oxygen saturation calculation unit 271 calculates the oxygen saturation of the observation target using the image acquired by the image acquisition unit 54.
  • the oxygen saturation calculation unit 271 first acquires color information from the image acquired by the image acquisition unit 54.
  • the oxygen saturation calculating unit 271 calculates the ratio B 470 / G of the B 470 image and the G image, the ratio R / G of the R image and the G image for each pixel.
  • the ratio B 470 / G mainly depends on oxygen saturation and blood volume. Further, as mentioned in the first embodiment, the ratio R / G depends on the blood volume. Therefore, by using two pieces of color information of the ratio B 470 / G and the ratio R / G, the oxygen saturation that does not depend on the blood volume can be calculated.
  • the oxygen saturation calculation unit 271 calculates the oxygen saturation with reference to the oxygen saturation LUT 275.
  • the oxygen saturation LUT 275 is a data structure that represents a color information space that associates the color information acquired by the oxygen saturation calculation unit 271 with the oxygen saturation.
  • the color information space represented by the oxygen saturation LUT 275 is a map in which isolines of oxygen saturation are defined in a space having the color information acquired by the oxygen saturation calculation unit 271 as an axis.
  • the oxygen saturation calculation unit 271 acquires two pieces of color information of the ratio B 470 / G and the ratio R / G. Therefore, as shown in FIG.
  • the oxygen saturation LUT 275 has the ratio B 470 / G. And a two-dimensional map in which an isoline of oxygen saturation is defined in a two-dimensional space with the ratio R / G as an axis.
  • the oxygen saturation LUT 275 stores this color information space on a log scale. Further, the isoline of the oxygen saturation with respect to the color information (ratio B 470 / G and ratio R / G) is obtained, for example, by a physical simulation of light scattering.
  • the scattering feature calculator 71 calculates the scattering feature b for each pixel.
  • the scattering feature amount calculation unit 71 acquires color information (ratio G / B and ratio R / G) from the B image, the G image, and the R image, and calculates the scattering feature amount b with reference to the scattering feature amount LUT75. Is the same as in the first embodiment.
  • the image generation unit 74 acquires the scattering feature amount b from the scattering feature amount calculation unit 71, acquires the oxygen saturation from the oxygen saturation calculation unit 271, and uses these to calculate the scattering feature amount image 282 (see FIG. 13). ) Is generated. Specifically, the image generation unit 74 first generates the base image 81 using the B image, the G image, and the R image as in the first embodiment (see FIG. 9).
  • the image generation unit 74 sets ranges for the scattering feature amount b and the oxygen saturation, respectively, is within the range where the scattering feature amount b is set with respect to the base image 81, and the range where the oxygen saturation is set. Color the portion 283 at As a result, as shown in FIG. 13, a scattering feature amount image 282 is generated in which the portion 283 in which the scattering feature amount b is in the set range and the oxygen saturation is set is emphasized. For this reason, the scattering feature amount image 282 represents the distribution of oxygen saturation in addition to the distribution of the scattering feature amount b.
  • the range of the scattering feature amount b and the oxygen saturation is set, for example, by a predetermined threshold value by setting input or the like.
  • the scattering feature value b of each pixel is compared with the first threshold value Th1
  • the oxygen saturation of each pixel is compared with the second threshold value Th2.
  • the portion 283 whose oxygen saturation is the second threshold Th2 or less (0% or more) is emphasized.
  • the part where the scattering feature amount b is less than or equal to the first threshold Th1 is emphasized depending on the type of lesion, but the scattering feature amount b of the lesion portion is generally smaller than the scattering feature amount b of the normal portion. Because it becomes.
  • the part where the oxygen saturation is equal to or less than the second threshold Th2 is emphasized because the oxygen saturation of the lesioned part is substantially smaller than the oxygen saturation of the normal part (about 70%). Therefore, the portion 283 in which the scattering feature amount b is not more than the first threshold Th1 and the oxygen saturation is not more than the second threshold Th2 is a portion that is particularly likely to be a lesion. For this reason, the scattered feature amount image 282 can clearly pinpoint a portion having a higher lesion accuracy than the scattered feature amount image 82 of the first embodiment.
  • the upper limit is set for the scattering feature amount b by the first threshold Th1
  • the first threshold Th1 is a set of an upper limit value and a lower limit value of a range set for the scattering feature amount b.
  • the first threshold Th1 may be a set of the upper limit value U1 and the lower limit value L1
  • the scattering feature amount b may be a candidate for a portion that emphasizes the upper limit value U1 or lower and the lower limit value L1 or higher.
  • the upper limit is set for the oxygen saturation by the second threshold Th2
  • the lower limit is the natural lower limit (0%) of the oxygen saturation
  • the lower limit is also explicitly set.
  • the second threshold Th2 can be a set of the upper limit value U2 and the lower limit value L2 for the oxygen saturation, and can be a candidate for a portion that emphasizes a portion where the oxygen saturation is the upper limit U2 or less and the lower limit L2 or more.
  • the portion 283 in the range where the scattering feature amount b is set and the oxygen saturation is set is colored, but at least the scattering feature amount b. Since the difference in the presence or absence of coloring occurs depending on the value of, the image represents the distribution of the scattering feature amount b.
  • the color and the like of the portion 283 to be colored can be arbitrarily set. That is, the portion 283 to be colored is selected as in the second embodiment, and how the selected portion 283 is colored is arbitrary.
  • the part 283 to be colored may be colored in a single color such as blue, but the color of the part 283 may be the scattering feature b, oxygen saturation, or the scattering feature b and oxygen saturation. It is preferable to set the value. For example, when the entire portion 283 is colored with the same color, the color can be determined by the scattering feature value b, the oxygen saturation, or the values of the scattering feature value b and the oxygen saturation.
  • the portion 283 When the statistic (average value, maximum value, minimum value, median value, etc.) of the scattering feature amount b of the portion 283 is less than or equal to a predetermined value, the portion 283 is colored blue, and the statistical amount of the scattering feature amount b of the portion 283 is from the predetermined position. If it is larger, it may be colored brighter blue.
  • the color to be colored may be changed for each pixel in the portion 283 depending on the scattering feature value b, oxygen saturation, or the values of the scattering feature value b and oxygen saturation. For example, pixels whose scattering feature amount b is 1 or less are colored blue, and pixels whose scattering feature amount b is greater than 1 and 2 or less are colored green.
  • the image generation unit 74 generates the scattering feature amount image 282.
  • the image generation unit 74 of the second embodiment has the same scattering feature amount image 82 and observation as in the first embodiment.
  • An oxygen saturation image 290 representing the oxygen saturation of interest can be generated.
  • the oxygen saturation image 290 is an image obtained by coloring the base image 81 with the oxygen saturation.
  • the color scale 291 indicates the correspondence between the color of the oxygen saturation image 290 and the value of the oxygen saturation.
  • the display control unit 66 can display two or more of the scattered feature amount image 82, the scattered feature amount image 282, and the oxygen saturation image 290 side by side on the monitor 18. Further, the display control unit 66 can switch and display the scattering feature amount image 82, the scattering feature amount image 282, and the oxygen saturation image 290 according to the operation.
  • the observation object in the scattering feature amount observation mode, is photographed by sequentially irradiating light in the three wavelength bands of the blue wavelength band, the green wavelength band, and the red wavelength band.
  • the image sensor 48 is a color sensor, the B image, the G image, and the R image can be obtained simultaneously by irradiating them.
  • the present invention is implemented by an endoscope system that performs observation by inserting the endoscope 12 provided with the image sensor 48 into a subject.
  • the present invention is also suitable for a capsule endoscope system.
  • the capsule endoscope system includes at least a capsule endoscope 700 and a processor device (not shown).
  • the capsule endoscope 700 includes a light source 702, a control unit 703, an image sensor 704, an image processing unit 706, and a transmission / reception antenna 708.
  • the light source 702 corresponds to the light source 20.
  • the control unit 703 functions in the same manner as the light source control unit 22 and the control unit 52.
  • the control unit 703 can communicate with the processor device of the capsule endoscope system wirelessly by the transmission / reception antenna 708.
  • the processor device of the capsule endoscope system is substantially the same as the processor device 16 of the first embodiment or the second embodiment, but the image processing unit 706 corresponding to the image acquisition unit 54 and the image processing unit 61 is in the capsule.
  • the generated scattering feature amount image 82 or the like provided in the endoscope 700 is transmitted to the processor device via the transmission / reception antenna 708.
  • the image sensor 704 is configured similarly to the image sensor 48.

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Abstract

特定の散乱モデルにしたがう散乱粒子が内在する病変だけでなく、様々な病変を発見することができるプロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法を提供する。プロセッサ装置１６は、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得する画像取得部５４と、３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する散乱特徴量算出部７１と、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する画像生成部７４と、を備える。

Description

プロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法
　本発明は、観察対象の光散乱に関する特徴を画像化するプロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法に関する。
　医療分野においては、光源装置、内視鏡、及びプロセッサ装置を備える内視鏡システムを用いて診断することが一般的になっている。特に、観察対象を自然に観察するだけでなく、照明光の波長を工夫したり、観察対象を撮影した画像に分光推定処理等の処理を施したりすることによって、血管や腺管構造等の特定の組織や構造を強調した画像を得る内視鏡システムが普及している。
　また、特定の組織や構造を強調するのではなく、観察対象の光散乱特性を画像化することによって、病変を発見できるようにした内視鏡システムも知られている（特許文献１）。特許文献１の内視鏡システムは、波長が４２０ｎｍ、４５０ｎｍ、及び４７０ｎｍの３つの青色波長帯域の画像を取得し、これらの画像を用いて観察対象の分光スペクトルを画素ごとに推定する。そして、推定した分光スペクトルから、観察対象の粒径の平均や標準偏差等の光散乱に関する特徴量を算出する。分光スペクトルを推定する際には、観察対象中の散乱粒子が波長と同程度のサイズであり、いわゆるミー散乱にしたがうことを仮定している。
特開２００４－２０２２１７号公報
　上記のように、特許文献１の内視鏡システムは、３つの青色波長帯域の光を使用し、病変に内在する散乱粒子がミー散乱にしたがうことを前提として、光散乱に関する特徴量を算出している。このため、特許文献１の内視鏡システムが提供する画像により発見できる病変は、基本的に、内在する散乱粒子がミー散乱にしたがう病変に限られる。
　また、多くの病変に内在する散乱粒子がミー散乱にしたがう特性を有していることは事実であるが、これは病変がある程度進行した後のことであり、発生の極初期には、内在する散乱粒子がミー散乱にしたがう大きさに発達しているとは限らない。したがって、病変に内在する散乱粒子がミー散乱にしたがうと仮定する限り、このような発生の極初期の病変は発見することができない。
　本発明は、特定の散乱モデルにしたがう散乱粒子が内在する病変だけでなく、様々な病変を発見することができるプロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法を提供することを目的とする。
　本発明のプロセッサ装置は、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得する画像取得部と、３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する散乱特徴量算出部と、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する画像生成部と、を備える。
　青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数が等しい等吸収波長帯域を含むことが好ましい。
　散乱特徴量算出部は、３波長帯域の画像から色情報を取得し、色情報を用いて散乱特徴量を算出することが好ましい。
　散乱特徴量算出部は、色情報として３波長帯域の画像の比または差を算出し、算出した比または差を用いて散乱特徴量を算出することが好ましい。
　散乱特徴量算出部は、赤色波長帯域の画像と緑色波長帯域の画像の比または差と、緑色波長帯域の画像と青色波長帯域の画像の比または差と、を用いて散乱特徴量を算出することが好ましい。
　散乱特徴量算出部は、散乱特徴量として、観察対象の散乱係数の波長依存性を表すパラメータを算出することが好ましい。
　色情報を軸にして形成され、波長「λ」と、観察対象の散乱係数μｓと、散乱特徴量「ｂ」との関係が式１により定義される色情報空間において、散乱特徴量算出部は色情報に対応する散乱特徴量「ｂ」を算出することが好ましい。
　　式１：　μｓ∝λ－ｂ
　画像取得部は、３波長帯域と比較して、ヘモグロビンの吸光係数と、還元ヘモグロビンの吸光係数とに差がある第４の波長帯域の画像を取得し、第４の波長帯域の画像を用いて観察対象の酸素飽和度を算出する酸素飽和度算出部を備え、画像生成部は、散乱特徴量の分布に加え、酸素飽和度の分布も表す散乱特徴量画像を生成することが好ましい。
　画像生成部は、散乱特徴量と酸素飽和度にそれぞれ範囲を設定し、散乱特徴量が設定した範囲にあり、かつ、酸素飽和度が設定した範囲にある部分を強調した散乱特徴量画像を生成することが好ましい。
　画像生成部は、散乱特徴量を第１閾値と比較し、散乱特徴量が第１閾値以下の部分を強調した散乱特徴量画像を生成することが好ましい。
　画像生成部は、酸素飽和度を第２閾値と比較し、酸素飽和度が第２閾値以下の部分を強調した散乱特徴量画像を生成することが好ましい。
　本発明の内視鏡システムは、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得する画像取得部と、３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する散乱特徴量算出部と、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する画像生成部と、を備える。
　本発明の画像処理方法は、画像取得部が、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得するステップと、散乱特徴量算出部が、３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出するステップと、画像生成部が、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成するステップと、を備える。
　本発明のプロセッサ装置、内視鏡システム、及び画像処理方法は、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得し、これらを用いて観察対象の散乱特性を算出するので、特定の散乱モデルにしたがう散乱粒子が内在する病変だけでなく、様々な病変を発見することができる。
内視鏡システムの外観図である。 内視鏡システムのブロック図である。 ヘモグロビンの吸光係数を示すグラフである。 特殊処理部のブロック図である。 散乱係数の波長依存性を示すグラフである。 散乱特徴量ＬＵＴの内容を示すグラフである。 散乱特徴量観察モードの動作の流れを示すフローチャートである。 画像取得部が取得する画像である。 ベース画像である。 散乱特徴量画像である。 第２実施形態の特殊処理部６３のブロック図である。 酸素飽和度ＬＵＴの内容を示すグラフである。 第２実施形態の散乱特徴量画像である。 酸素飽和度画像である。 カプセル内視鏡の概略図である。
　［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、モニタ１８（表示部）と、コンソール１９とを有する。内視鏡１２は光源装置１４と光学的に接続され、かつ、プロセッサ装置１６と電気的に接続される。内視鏡１２は、被検体内に挿入される挿入部１２ａと、挿入部１２ａの基端部分に設けられた操作部１２ｂと、挿入部１２ａの先端側に設けられた湾曲部１２ｃ及び先端部１２ｄを有している。操作部１２ｂのアングルノブ１２ｅを操作することにより、湾曲部１２ｃは湾曲動作する。この湾曲動作によって、先端部１２ｄが所望の方向に向けられる。
　また、操作部１２ｂには、アングルノブ１２ｅの他、モード切り替えスイッチ１３ａ、ズーム操作部１３ｂが設けられている。モード切り替えスイッチ１３ａは、観察モードの切り替え操作に用いる。内視鏡システム１０は、通常観察モードと散乱特徴量観察モードの２つの観察モードを有している。通常観察モードは、白色光を照射して観察対象を撮影し、自然な色合いの画像（以下、通常画像という）をモニタ１８に表示する観察モードである。散乱特徴量観察モードは、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の光を用いて観察対象を撮影して得られる３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出し、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成及び表示する観察モードである。
　プロセッサ装置１６は、モニタ１８及びコンソール１９と電気的に接続される。モニタ１８は、各観察モードの画像や画像に付帯する画像情報等を出力表示する。コンソール１９は、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。なお、プロセッサ装置１６には、画像や画像情報等を記録する外付けの記録部（図示省略）を接続してもよい。
　図２に示すように、光源装置１４は、照明光を発光する光源２０と、光源２０の駆動を制御する光源制御部２２と、を備えている。
　光源２０は、例えば複数色のＬＥＤ(Light Emitting Diode)により構成され、通常観察モード時には白色光を発光する。また、散乱特徴量観察モード時には、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の光を順次発光する。より具体的には、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域は、いずれも酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数がほぼ等しい等吸収波長帯域を含む。光源２０が散乱特徴量観察モード時に発光する光の波長帯域を、等吸収波長帯域を含む波長帯域にするのは、散乱特徴量を算出する際に、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光量の違いによる影響（誤差等）を低減するためである。
　図３に示すように、酸化ヘモグロビンの吸光係数μａ（グラフ９０）と、還元ヘモグロビンの吸光係数μａ（グラフ９１）の波長依存性には違いがあるが、これらが交差して酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数μａがほぼ等しくなる等吸収波長帯域が複数ある。例えば、４５０±１０ｎｍの波長帯域は、いわゆる青色波長帯域であり、かつ、等吸収波長帯域である。また、５４０±１０ｎｍの波長帯域は、いわゆる緑色波長帯域であり、かつ、等吸収波長帯域である。図３では、いわゆる赤色波長帯域においてグラフ９０及びグラフ９１の差が大きいが、これは縦軸を対数にしているからである。青色波長帯域の光や緑色波長帯域の光に比べて、赤色波長帯域の光は酸化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンの吸光量が非常に小さいので、赤色波長帯域は実質的にほぼ等吸収波長帯域とみなせる。これらのことから、本実施形態では、散乱特徴量観察モードの際に、光源２０は、４５０±１０ｎｍの青色波長帯域の光と、５４０±１０ｎｍの緑色波長帯域の光と、６２０±１０ｎｍの赤色波長帯域の光を発光する。なお、本実施形態では、上記のように、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域を、等吸収波長帯域にほぼ一致する波長帯域にしているが、これら３波長帯域は等吸収波長帯域に厳密に一致する必要はない。例えば、青色波長帯域は、等吸収波長帯域を含み、全体として、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光量にほぼ差がない状態となっていれば良い。等吸収波長帯域を含む波長帯域にすれば、この条件を満たしやすい。緑色波長帯域及び赤色波長帯域も同様である。
　なお、光源２０は、ＬＥＤの代わりに、ＬＤ(Laser Diode)と蛍光体や、キセノンランプ等のランプを用いることができる。光源２０は、必要に応じて、出射する光の波長帯域を制限する帯域制限フィルタを含む。また、本実施形態では、散乱特徴量観察モード時に、光源２０は３波長帯域の光を順次発光するが、これらを同時に発光しても良い。
　光源制御部２２は、光源２０が発光する光の色（波長帯域）、分光スペクトル、発光タイミング、及び発光量等を制御する。例えば、モード切り替えスイッチ１３ａの操作により、光源制御部２２は光源２０が発光する光を、通常観察モード用の白色光と、散乱特徴量観察モード用の３波長帯域の光とで切り替える。
　光源２０が発光した光は、ライトガイド４１に入射する。ライトガイド４１は、内視鏡１２及びユニバーサルコード（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）内に内蔵されており、照明光を内視鏡１２の先端部１２ｄまで伝搬する。なお、ライトガイド４１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、コア径１０５μｍ、クラッド径１２５μｍ、外皮となる保護層を含めた経が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。
　内視鏡１２の先端部１２ｄには、照明光学系３０ａと撮像光学系３０ｂが設けられている。照明光学系３０ａは照明レンズ４５を有しており、この照明レンズ４５を介して照明光が観察対象に照射される。撮像光学系３０ｂは、対物レンズ４６、ズームレンズ４７、イメージセンサ４８を有している。イメージセンサ４８は、対物レンズ４６及びズームレンズ４７を介して、観察対象から戻る照明光の反射光や散乱光等（観察対象が発する蛍光や観察対象に投与した薬剤による蛍光を含む）によって観察対象を撮影する。なお、ズームレンズ４７は、ズーム操作部１３ｂの操作によって移動し、イメージセンサ４８により撮影する観察対象を拡大または縮小する。
　イメージセンサ４８は、原色系のカラーセンサであり、青色カラーフィルタが設けられたＢ画素（青色画素）、緑色カラーフィルタが設けられたＧ画素（緑色画素）、及び、赤色カラーフィルタが設けられたＲ画素（赤色画素）の３種類の画素を有する。このため、イメージセンサ４８により観察対象を撮影すると、Ｂ画像（青色画像）、Ｇ画像（緑色画像）、及び、Ｒ画像（赤色画像）の３種類の画像が得られる。
　なお、イメージセンサ４８は、原色系のカラーセンサであるが、補色系のカラーセンサを用いることもできる。補色系のカラーセンサは、例えば、シアンカラーフィルタが設けられたシアン画素、マゼンタカラーフィルタが設けられたマゼンタ画素、イエローカラーフィルタが設けられたイエロー画素、及びグリーンカラーフィルタが設けられたグリーン画素を有する。補色系カラーセンサを用いる場合に得られる各色の画像は上記実施形態と同様のＢ画像、Ｇ画像、及びＲ画像に変換することができる。また、イメージセンサ４８にはカラーフィルタを有しないモノクロのセンサを用いることもできる。イメージセンサ４８にモノクロのセンサを使用する場合には、例えば青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の光を観察対象に順次照射して撮影することによって、Ｂ画像、Ｇ画像、及びＲ画像を得ることができる。
　プロセッサ装置１６は、制御部５２と、画像取得部５４と、画像処理部６１と、表示制御部６６と、を備える。制御部５２は、モード切り替えスイッチ１３ａからモード切り替え信号の入力を受け、光源制御部２２及びイメージセンサ４８を制御し、観察モードを切り替える。具体的には、制御部５２は、光源制御部２２に対する照明光の種類や光量の指定、イメージセンサ４８の露光時間の長さや画像出力時のゲイン等の制御、撮影フレームと照明光の切り替えタイミングの同期制御等をする。
　画像取得部５４は、イメージセンサ４８から各色の画像を取得する。通常観察モードの場合には、観察対象に白色光を照射して撮影したＢ画像、Ｇ画像、及びＲ画像の３色の分光画像をイメージセンサ４８から取得する。同様に、散乱特徴量観察モード時には、光源２０が発光する３波長帯域の光にそれぞれ対応する３色の分光画像をイメージセンサ４８から取得する。但し、散乱特徴量観察モード時に画像取得部５４が取得する画像は、観察対象に青色かつ等吸収波長帯域の光を照射して撮影したＢ画像、観察対象に緑色かつ等吸収波長帯域の光を照射して撮影したＧ画像、及び、観察対象に赤色かつ等吸収波長帯域の光を照射して撮影したＲ画像である。
　画像取得部５４は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）５６と、ノイズ低減部５８と、変換部５９と、を有し、これらによって取得した画像に各種処理を施す。
　ＤＳＰ５６は、取得した画像に対して、欠陥補正処理、オフセット処理、ゲイン補正処理、リニアマトリクス処理、ガンマ変換処理、デモザイク処理、及びＹＣ変換処理等の各種処理を施す。
　欠陥補正処理は、イメージセンサ４８の欠陥画素に対応する画素の画素値を補正する処理である。オフセット処理は、欠陥補正処理を施した画像から暗電流成分を除き、正確な零レベルが設定する処理である。ゲイン補正処理は、オフセット処理をした画像にゲインを乗じることにより各画像の信号レベルを整える処理である。リニアマトリクス処理は、オフセット処理をした画像の色再現性を高める処理であり、ガンマ変換処理は、リニアマトリクス処理後の画像の明るさや彩度を整える処理である。デモザイク処理（等方化処理や同時化処理とも言う）は、欠落した画素の画素値を補間する処理であり、ガンマ変換処理後の画像に対して施す。欠落した画素とは、イメージセンサ４８において他の色の画素が配置されているために画素値がない画素である。例えば、Ｂ画像はＢ画素で観察対象を撮影して得る画像なので、イメージセンサ４８のＧ画素やＲ画素に対応する位置の画素には画素値がない。デモザイク処理は、Ｂ画像を補間して、イメージセンサ４８のＧ画素及びＲ画素の位置にある画素の画素値を生成する。ＹＣ変換処理は、デモザイク処理後の画像を、輝度画像Ｙと色差画像Ｃｂ及び色差画像Ｃｒに変換する処理である。
　ノイズ低減部５８は、輝度画像Ｙ、色差画像Ｃｂ及び色差画像Ｃｒ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す。変換部５９は、ノイズ低減処理後の輝度画像Ｙ、色差画像Ｃｂ及び色差画像Ｃｒを再びＢＧＲの各色の画像に再変換する。
　画像処理部６１は、通常処理部６２と、特殊処理部６３とを有する。通常処理部６２は、通常観察モード時に作動し、ＢＧＲ各色の画像に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を施し、通常画像を生成する。色変換処理は、ＢＧＲ各色の画像に対して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）処理などを行う。色彩強調処理は、画像の色彩を強調する処理であり、構造強調処理は、例えば、血管やピットパターン等の観察対象の構造を強調する処理である。表示制御部６６は、通常処理部６２から取得する通常画像を表示に適した形式に変換してモニタ１８に入力する。これにより、モニタ１８は通常画像を表示する。
　特殊処理部６３は、散乱特徴量観察モード時に作動し、散乱特徴量観察モード時に得る３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出し、散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する。このため、図４に示すように、特殊処理部６３は、散乱特徴量算出部７１と、ＬＵＴ記憶部７２と、画像生成部７４と、を備える。
　散乱特徴量算出部７１は、３波長帯域の画像から色情報を取得し、この色情報を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する。色情報とは、観察対象の色のバランスに関する情報であり、例えば、３波長帯域の画像の比または差である。また、散乱特徴量算出部７１は、色情報を画素ごとに取得する。
　本実施形態では、散乱特徴量算出部７１は、Ｇ画像とＢ画像の比Ｇ／Ｂと、Ｒ画像とＧ画像の比Ｒ／Ｇを画素ごとに算出する。すなわち、３波長帯域の画像から取得する色情報は、これら２個の比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇである。比Ｇ／Ｂの値は主に血液量と散乱特徴量に依存し、比Ｒ／Ｇの値は主に血液量に依存するので、これら２個の色情報を用いることによって血液量に依存しない散乱特徴量を求める。
　また、散乱特徴量観察モードで等吸収波長帯域の光を用いることによって、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの量的相違（いわゆる酸素飽和度）の影響もほとんどない。したがって、散乱特徴量算出部７１は、比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇの２個の色情報を用いて正確な散乱特徴量を算出することができる。
　散乱特徴量算出部７１が算出する散乱特徴量とは、散乱係数μｓの波長依存性を表すパラメータであり、図５に示すように、観察対象が一様な組織である場合、散乱係数μｓと波長λとの間には「μｓ∝λ－ｂ」の関係がある。この関係式の「指数ｂ」が本発明でいう「散乱特徴量」である。以下、指数ｂを散乱特徴量ｂという。
　観察対象が含む散乱粒子（光散乱に寄与する組織や構造等）のサイズが小さいほど、散乱特徴量ｂは大きくなる。そして、散乱粒子が波長λと比較して十分に小さい（レイリー散乱）とみなせる極限では、散乱特徴量ｂはｂ＝４に収束する。一方、観察対象が含む散乱粒子が大きいほど指数ｂは小さくなり、散乱粒子が波長λと同程度（ミー散乱）とみなせるサイズから波長λよりも十分に大きい（幾何光学的な散乱）とみなせる極限では、散乱特徴量ｂはｂ＝０に漸近する。但し、消化管の粘膜等の現実的な観察対象では、散乱特徴量ｂは概ねｂ＝０．６程度の値に収束する。
　散乱特徴量算出部７１は、ＬＵＴ記憶部７２に予め記憶している散乱特徴量ＬＵＴ７５を参照して、散乱特徴量を算出する。散乱特徴量ＬＵＴ７５は、散乱特徴量算出部７１が取得する色情報を散乱特徴量ｂに対応付ける色情報空間を表すデータ構造である。散乱特徴量ＬＵＴ７５が表す色情報空間は、散乱特徴量算出部７１が取得する色情報を軸にして形成され、かつ、観察対象の散乱係数μｓと散乱特徴量ｂとの関係が「μｓ∝λ－ｂ」で定義される。
　本実施形態の場合、散乱特徴量算出部７１は色情報として比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇを取得するので、図６に示すように、散乱特徴量ＬＵＴ７５は、比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇを軸とする空間に、散乱特徴量ｂの等値線を定義した２次元のマップである。また、散乱特徴量ＬＵＴ７５は、この色情報空間をｌｏｇスケールで記憶している。比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇを軸とする空間における散乱特徴量ｂの等値線は、例えば、光散乱の物理的なシミュレーションによって得られる。
　例えば、３波長帯域の画像のうち、観察対象の同じ部分を表すある画素の画素値が（Ｂ，Ｇ，Ｒ）＝（Ｂ＊，Ｇ＊，Ｒ＊）である場合、この画素の色情報は、比Ｇ＊／Ｂ＊及び比Ｒ＊／Ｇ＊である。このため、散乱特徴量算出部７１は、散乱特徴量ＬＵＴ７５を参照し、比Ｇ＊／Ｂ＊及び比Ｒ＊／Ｇ＊に対応する散乱特徴量ｂの値（図６ではｂ＝３）を求める。
　画像生成部７４は、散乱特徴量算出部７１が算出した散乱特徴量ｂの分布を表す散乱特徴量画像を生成する。具体的には、画像生成部７４は、散乱特徴量画像のベースになる画像（以下、ベース画像という）８１（図９参照）を生成する。ベース画像８１は、３波長帯域の画像に対して、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理を施して生成する。すなわち、ベース画像８１は、３波長帯域の画像を用いて生成する通常画像である。ベース画像８１を生成すると、画像生成部７４は、散乱特徴量算出部７１が算出した散乱特徴量ｂを用いてベース画像８１に色付けをし、色によって散乱特徴量ｂの分布を表す散乱特徴量画像８２（図１０参照）を生成する。画像生成部７４は、例えば、散乱特徴量ｂが大きい画素ほど青味が増すようにベース画像８１の色調を変調する。
　散乱特徴量観察モードの場合、表示制御部６６は、画像生成部７４から散乱特徴量画像８２を取得し、取得した散乱特徴量画像８２を表示に適した形式に変換してモニタ１８に表示する。
　次に、散乱特徴量観察モードの内視鏡システム１０の動作の流れを図７に示すフローチャートに沿って説明する。モード切り替えスイッチ１３ａを用いて観察モードを散乱特徴量観察モードに切り替えると、光源２０は青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の光を順次発光し、イメージセンサ４８は観察対象を撮影する。これにより、画像取得部５４は３波長帯域の画像を取得する（Ｓ１１）。図８に示すように、画像取得部５４が取得するＢ画像（Ｂ）、Ｇ画像（Ｇ）、及びＲ画像（Ｒ）は、観察対象の起伏等を観察することができる。
　画像取得部５４が３波長帯域の画像を取得すると、散乱特徴量算出部７１は、これらの画像から色情報を取得する。すなわち、散乱特徴量算出部７１は、比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇを画素ごとに算出する（Ｓ１２）。そして、散乱特徴量算出部７１は、散乱特徴量ＬＵＴ７５を参照し、各画素の比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇの値に対応する散乱特徴量ｂを算出する（Ｓ１３）。
　一方、画像取得部５４が３波長帯域の画像を取得すると、図９に示すように、画像生成部７４は、これらの画像を用いてベース画像８１を生成する（Ｓ１４）。ベース画像８１によれば、通常画像とほぼ同様に、観察対象の起伏等を自然な色合いで観察することができる。また、画像生成部７４は散乱特徴量算出部７１から散乱特徴量ｂを取得し、図１０に示すように、生成したベース画像８１に散乱特徴量ｂに値によって色付けをすることにより、散乱特徴量画像８２を生成する（Ｓ１５）。表示制御部６６は、散乱特徴量画像８２を散乱特徴量ｂの値と色付けした色との関係を示すカラースケール８３とともにモニタ１８に表示する。
　上記のように、内視鏡システム１０は、散乱特徴量ｂの分布を表す散乱特徴量画像８２を生成及び表示する。散乱特徴量画像８２は、観察対象の散乱特徴量ｂの分布を色で表す画像であり、Ｂ画像、Ｇ画像、Ｒ画像、及びベース画像８１や、従来の内視鏡システムで生成及び表示する内視鏡画像では観察できない組織構造を可視化する。また、散乱特徴量画像８２によれば、病変が初期段階等で従来の内視鏡画像では観察し難い組織構造の変性も、正常部分に対して散乱特徴量ｂに変化があれば観察することができる。すなわち、内視鏡システム１０によれば、特定の散乱モデルにしたがう散乱粒子が内在する病変だけでなく、様々な病変を発見することができる。
　散乱特徴量ｂの算出方法から分かるように、散乱特徴量ｂを算出することができるのは、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を使用するからである。例えば、青色波長帯域の画像を複数使用しても、本発明の散乱特徴量ｂを算出することはできない。また、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域を等吸収波長帯域にしていることによって、診断に堪える散乱特徴量ｂを特に算出しやすくしている。
　なお、内視鏡システム１０は、散乱特徴量画像８２によって散乱特徴量ｂの分布を可視化するのであって、光散乱に関して特定の性質を有する部分（例えばｂ＝０の部分）のみを強調するのとは異なる。光散乱に関して特定の性質を有する部分のみを強調するのは、特定の大きさの散乱粒子を含む部分を強調するのと同じである。したがって、例えば、光散乱に関して特定の性質を有する部分だけを強調するシステムでは、病状の進行によって散乱粒子のサイズが変化するタイプの病変の場合、散乱粒子が特定の大きさになるまでは病変を捉えることはできない。一方、内視鏡システム１０では、散乱特徴量ｂを算出し、その分布を画像化するので、病状の進行によって散乱粒子のサイズが変化するタイプの病変でも、散乱粒子のサイズに変化が生じて散乱特徴量ｂに変化があれば病変を捉えることができる。
　上記第１実施形態では、散乱特徴量ｂの値によってベース画像８１に色付けをして散乱特徴量画像８２を生成しているが、散乱特徴量ｂに範囲を設定し、散乱特徴量ｂが設定した範囲内の値を有する部分に色付けをして散乱特徴量画像８２を生成しても良い。例えば、１＜ｂ＜３を満たす画素にだけ色付けをしても良い。
　また、上記第１実施形態では、散乱特徴量観察モードで使用する光の波長帯域を、青色波長帯域は４５０±１０ｎｍにし、緑色波長帯域は５４０±１０ｎｍにし、赤色波長帯域は６２０±１０ｎｍにしているが、散乱特徴量観察モードで使用する３波長帯域の光の各波長帯域は他の波長帯域にしても良い。
　例えば、青色波長帯域では、３９０±１０ｎｍ、４２０±１０ｎｍ、及び５００±１０ｎｍの各近傍にも等吸収波長帯域がある（図３参照）。このため、４５０±１０ｎｍの波長帯域以外にもこれらの各波長帯域を散乱特徴量観察モードの青色波長帯域の光として使用することができる。但し、特に青色波長帯域では、短波長帯域ほど血管やピットパターン等の微細な組織や構造がよく観察できるようになるので、観察対象を一様な組織とみなし難くなる。散乱係数μｓが波長λとの間に「μｓ∝λ－ｂ」の関係は観察対象が一様な組織に近い場合なので、青色波長帯域の光の波長帯域が短いほど、誤差が大きくなる場合がある。また、５００±１０ｎｍ近傍は緑色波長帯域に近く、この等吸収波長帯域を使用すると相対的に比Ｇ／Ｂの値の変化を捉えにくい。このため、散乱特徴量観察モードで使用する青色波長帯域の光は、４５０±１０ｎｍ近傍の等吸収波長帯域が最も好適である。
　緑色波長帯域にも５２０±１０ｎｍや５７０±１０ｎｍ等の等吸収波長帯域があるので、これらの等吸収波長帯域の光を、散乱特徴量観察モードの緑色波長帯域の光として使用することができる。また、赤色波長帯域では、酸化ヘモグロビン及び還元ヘモグロビンの吸光係数は小さいので、ほぼ任意の波長帯域を散乱特徴量観察モードの赤色波長帯域の光として使用することができる。但し、観察対象の部位等にもよるが、観察対象からの蛍光等の発光が増大する波長帯域の使用は避けたほうが良い。
　なお、上記第１実施形態では、散乱特徴量画像８２をモニタ１８に表示するが、散乱特徴量画像８２とベース画像８１（あるいは通常観察モードで生成した通常画像）を並べてモニタ１８に表示しても良い。また、散乱特徴量画像８２とベース画像８１（通常画像）の表示を任意に切り替えられるようにしても良い。
　［第２実施形態］
　上記第１実施形態では、散乱特徴量ｂを用いてベース画像８１に色付けをして散乱特徴量画像８２を生成しているが、散乱特徴量画像８２を生成する際には、散乱特徴量ｂ以外の生体情報等を加味してベース画像８１に色付けをしてもよい。
　例えば、観察対象の酸素飽和度を算出し、散乱特徴量ｂだけでなく、酸素飽和度の値も考慮して散乱特徴量画像８２を生成することができる。この場合、光源２０は、第１実施形態の青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の光の他に、観察対象の酸素飽和度を測定するための第４の波長帯域の光を発光する。青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域が等吸収波長帯域であるのに対し、第４の波長帯域は、観察対象が含む酸化ヘモグロビンの吸光係数と還元ヘモグロビンの吸光係数とに差がある波長帯域である。本実施形態では、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数μａとの差が極大になる波長帯域であり、例えば、４３０±１０ｎｍや４７０±１０ｎｍ等の青色波長帯域である（図３参照）。本実施形態では、４７０±１０ｎｍの波長帯域の光を、第４の波長帯域の光として使用する。このため、画像取得部５４は、青色波長帯域の画像（Ｂ画像）、緑色波長帯域の画像（Ｇ画像）、及び赤色波長帯域の画像（Ｒ画像）に加え、第４の波長帯域の画像（Ｂ画像との区別のため、以下、Ｂ４７０画像という）を取得する。
　そして、図１１に示すように、特殊処理部６３は、散乱特徴量算出部７１及び画像生成部７４に加え、酸素飽和度算出部２７１を備える。また、ＬＵＴ記憶部７２には、散乱特徴量ＬＵＴ７５の他に、酸素飽和度ＬＵＴ２７５を予め記憶しておく。
　酸素飽和度算出部２７１は、画像取得部５４が取得する画像を用いて観察対象の酸素飽和度を算出する。酸素飽和度を算出する際、酸素飽和度算出部２７１は、まず、画像取得部５４が取得する画像から色情報を取得する。具体的には、酸素飽和度算出部２７１は、Ｂ４７０画像とＧ画像の比Ｂ４７０／Ｇと、Ｒ画像とＧ画像の比Ｒ／Ｇを画素ごとに算出する。比Ｂ４７０／Ｇは、主に酸素飽和度と血液量に依存する。また、第１実施形態でも言及したように、比Ｒ／Ｇは血液量に依存する。したがって、比Ｂ４７０／Ｇと比Ｒ／Ｇの２個の色情報を用いることによって血液量に依存しない酸素飽和度を算出することができる。
　酸素飽和度算出部２７１は、上記のように比Ｂ４７０／Ｇ及び比Ｒ／Ｇを算出すると、酸素飽和度ＬＵＴ２７５を参照して酸素飽和度を算出する。酸素飽和度ＬＵＴ２７５は、酸素飽和度算出部２７１が取得する色情報を酸素飽和度に対応付ける色情報空間を表すデータ構造である。酸素飽和度ＬＵＴ２７５が表す色情報空間は、酸素飽和度算出部２７１が取得する色情報を軸とする空間に、酸素飽和度の等値線を定義したマップである。本実施形態では、酸素飽和度算出部２７１は比Ｂ４７０／Ｇ及び比Ｒ／Ｇの２個の色情報を取得するので、図１２に示すように、酸素飽和度ＬＵＴ２７５は比Ｂ４７０／Ｇ及び比Ｒ／Ｇを軸とする２次元空間内に酸素飽和度の等値線を定義した２次元のマップである。なお、酸素飽和度ＬＵＴ２７５は、この色情報空間をｌｏｇスケールで記憶している。また、色情報（比Ｂ４７０／Ｇ及び比Ｒ／Ｇ）に対する酸素飽和度の等値線は、例えば、光散乱の物理的なシミュレーションによって得られる。
　Ｂ画像、Ｇ画像、Ｒ画像、及びＢ４７０画像のうち、観察対象の同じ部分を表すある画素の画素値が（Ｂ，Ｇ，Ｒ，Ｂ４７０）＝（Ｂ＊，Ｇ＊，Ｒ＊，Ｂ４７０ ＊）である場合、この画素の色情報は、比Ｂ４７０ ＊／Ｇ＊及び比Ｒ＊／Ｇ＊である。このため、酸素飽和度算出部２７１は、酸素飽和度ＬＵＴ２７５を参照し、比Ｂ４７０ ＊／Ｇ＊及び比Ｒ＊／Ｇ＊に対応する酸素飽和度の値（図１２では「６０％」）を求める。
　酸素飽和度算出部２７１による酸素飽和度の算出と並行して、散乱特徴量算出部７１は、画素ごとに散乱特徴量ｂを算出する。散乱特徴量算出部７１がＢ画像、Ｇ画像、及びＲ画像から色情報（比Ｇ／Ｂ及び比Ｒ／Ｇ）を取得し、散乱特徴量ＬＵＴ７５を参照して散乱特徴量ｂを算出するのは第１実施形態と同様である。
　画像生成部７４は、散乱特徴量算出部７１から散乱特徴量ｂを取得し、かつ、酸素飽和度算出部２７１から酸素飽和度を取得し、これらを用いて散乱特徴量画像２８２（図１３参照）を生成する。具体的には、画像生成部７４は、まず、第１実施形態と同様に、Ｂ画像、Ｇ画像、及びＲ画像を用いてベース画像８１を生成する（図９参照）。
　そして、画像生成部７４は、散乱特徴量ｂと酸素飽和度にそれぞれ範囲を設定し、ベース画像８１に対して、散乱特徴量ｂが設定した範囲にあり、かつ、酸素飽和度が設定した範囲にある部分２８３に色付けをする。これにより、図１３に示すように、散乱特徴量ｂが設定した範囲にあり、かつ、酸素飽和度が設定した範囲にある部分２８３を強調した散乱特徴量画像２８２を生成する。このため、散乱特徴量画像２８２は、散乱特徴量ｂの分布に加え、酸素飽和度の分布も表す。
　散乱特徴量ｂ及び酸素飽和度の範囲は、例えば、設定入力等により予め定める閾値によって設定する。本実施形態では、画像生成部７４は、散乱特徴量ｂに対して第１閾値Ｔｈ１（例えばＴｈ１＝３．５）を定め、酸素飽和度に対して第２閾値Ｔｈ２（例えばＴｈ２＝６０％）を設定する。そして、各画素の散乱特徴量ｂを第１閾値Ｔｈ１と比較し、かつ、各画素の酸素飽和度を第２閾値Ｔｈ２と比較し、散乱特徴量ｂが第１閾値Ｔｈ１以下（ｂ＝０以上）であり、かつ、酸素飽和度が第２閾値Ｔｈ２以下（０％以上）である部分２８３を強調する。
　散乱特徴量ｂが第１閾値Ｔｈ１以下の部分を強調するのは、病変の種類等にもよるが、正常な部分の散乱特徴量ｂに対して病変部分の散乱特徴量ｂは概ね小さい値になるからである。同様に、酸素飽和度が第２閾値Ｔｈ２以下の部分を強調するのは、病変部分の酸素飽和度は、正常な部分の酸素飽和度（約７０％）に対して概ね小さくなるからである。したがって、散乱特徴量ｂが第１閾値Ｔｈ１以下であり、かつ、酸素飽和度が第２閾値Ｔｈ２以下である部分２８３は、特に病変である可能性が高い部分である。このため、散乱特徴量画像２８２は、第１実施形態の散乱特徴量画像８２よりも、病変の確度が高い部分をピンポイントに明示することができる。
　なお、上記第２実施形態では、第１閾値Ｔｈ１によって散乱特徴量ｂに対して上限を設定し、下限は散乱特徴量ｂの自然な下限値（ｂ＝０）としているが、下限についても明示的に設定することができる。この場合、上記第１閾値Ｔｈ１は、散乱特徴量ｂに設定する範囲の上限値と下限値の組になる。例えば、第１閾値Ｔｈ１を、上限値Ｕ１と下限値Ｌ１の組とし、散乱特徴量ｂが上限値Ｕ１以下かつ下限値Ｌ１以上の部分を強調する部分の候補とすることができる。
　同様に、上記第２実施形態では、第２閾値Ｔｈ２によって酸素飽和度に対して上限を設定し、下限は酸素飽和度の自然な下限値（０％）としているが、下限についても明示的に設定することができる。例えば、第２閾値Ｔｈ２を、酸素飽和度に対する上限値Ｕ２と下限値Ｌ２の組とし、酸素飽和度が上限値Ｕ２以下かつ下限値Ｌ２以上の部分を強調する部分の候補とすることができる。
　上記第２実施形態の散乱特徴量画像２８２は、散乱特徴量ｂが設定した範囲にあり、かつ、酸素飽和度が設定した範囲にある部分２８３に色付けをしているが、少なくとも散乱特徴量ｂの値によって着色の有無の違いが生じているので、散乱特徴量ｂの分布を表す画像である。
　なお、着色する部分２８３の色等は、任意に設定することができる。すなわち、着色する部分２８３は上記第２実施形態のとおり選定し、選定した部分２８３をどのように着色するかは任意である。着色する部分２８３は、青色等の単色で部分２８３の全体を着色しても良いが、部分２８３の色等は、散乱特徴量ｂ、酸素飽和度、または、散乱特徴量ｂ及び酸素飽和度の値によって設定することが好ましい。例えば、部分２８３の全体を同一色で着色する場合、その色は、散乱特徴量ｂ、酸素飽和度、または、散乱特徴量ｂ及び酸素飽和度の値によって決定することができる。部分２８３の散乱特徴量ｂの統計量（平均値、最大値、最小値、中央値等）が所定値以下場合には青色に着色し、部分２８３の散乱特徴量ｂの統計量が所定位置より大きい場合にはより明るい青色に着色する等である。
　また、散乱特徴量ｂ、酸素飽和度、または、散乱特徴量ｂ及び酸素飽和度の値によって、何色に着色するかを部分２８３の中で画素ごとに変えても良い。例えば、散乱特徴量ｂが１以下の画素は青色に着色し、散乱特徴量ｂが１より大きく２以下の画素は緑色に着色する等である。
　上記第２実施形態では、画像生成部７４は、散乱特徴量画像２８２を生成しているが、第２実施形態の画像生成部７４は、第１実施形態と同様の散乱特徴量画像８２や観察対象の酸素飽和度を表す酸素飽和度画像２９０を生成することができる。図１４に示すように、酸素飽和度画像２９０は、酸素飽和度によってベース画像８１に色付けをした画像である。カラースケール２９１は、酸素飽和度画像２９０の色と酸素飽和度の値の対応関係を示す。表示制御部６６は、散乱特徴量画像８２、散乱特徴量画像２８２、及び酸素飽和度画像２９０のうちの２以上をモニタ１８に並べて表示することができる。また表示制御部６６は、散乱特徴量画像８２、散乱特徴量画像２８２、及び酸素飽和度画像２９０を操作に応じて切り替えて表示することができる。
　なお、上記第１実施形態及び第２実施形態では、散乱特徴量観察モードの場合、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の光を順次照射して観察対象を撮影しているが、イメージセンサ４８がカラーセンサの場合には、これらを同時に照射してＢ画像、Ｇ画像、及びＲ画像を同時に得ることができる。
　なお、上記第１実施形態及び第２実施形態では、イメージセンサ４８が設けられた内視鏡１２を被検体内に挿入して観察を行う内視鏡システムによって本発明を実施しているが、カプセル内視鏡システムでも本発明は好適である。例えば、図１５に示すように、カプセル内視鏡システムでは、カプセル内視鏡７００と、プロセッサ装置（図示しない）とを少なくとも有する。
　カプセル内視鏡７００は、光源７０２と制御部７０３と、イメージセンサ７０４と、画像処理部７０６と、送受信アンテナ７０８と、を備えている。光源７０２は、光源２０に対応する。制御部７０３は、光源制御部２２及び制御部５２と同様に機能する。また、制御部７０３は、送受信アンテナ７０８によって、カプセル内視鏡システムのプロセッサ装置と無線で通信可能である。カプセル内視鏡システムのプロセッサ装置は、上記第１実施形態または第２実施形態のプロセッサ装置１６とほぼ同様であるが、画像取得部５４及び画像処理部６１に対応する画像処理部７０６はカプセル内視鏡７００に設けられ、生成した散乱特徴量画像８２等は、送受信アンテナ７０８を介してプロセッサ装置に送信される。イメージセンサ７０４はイメージセンサ４８と同様に構成される。
　１０　内視鏡システム
　１６　プロセッサ装置
　５４　画像取得部
　６１　画像処理部
　６２　通常処理部
　６３　特殊処理部
　７１　散乱特徴量算出部
　７２　ＬＵＴ記憶部
　７４　画像生成部
　７５　散乱特徴量ＬＵＴ
　２７１　酸素飽和度算出部
　２７５　酸素飽和度ＬＵＴ
　７００　カプセル内視鏡

Claims (13)

  1. 　青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得する画像取得部と、
    　前記３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する散乱特徴量算出部と、
    　前記散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する画像生成部と、
    　を備えるプロセッサ装置。
  2. 　前記青色波長帯域、前記緑色波長帯域、及び前記赤色波長帯域は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの吸光係数が等しい等吸収波長帯域を含む請求項１に記載のプロセッサ装置。
  3. 　前記散乱特徴量算出部は、前記３波長帯域の画像から色情報を取得し、前記色情報を用いて前記散乱特徴量を算出する請求項１または２に記載のプロセッサ装置。
  4. 　前記散乱特徴量算出部は、前記色情報として前記３波長帯域の画像の比または差を算出し、算出した前記比または差を用いて前記散乱特徴量を算出する請求項３に記載のプロセッサ装置。
  5. 　前記散乱特徴量算出部は、前記赤色波長帯域の画像と前記緑色波長帯域の画像の比または差と、前記緑色波長帯域の画像と前記青色波長帯域の画像の比または差と、を用いて前記散乱特徴量を算出する請求項４に記載のプロセッサ装置。
  6. 　前記散乱特徴量算出部は、前記散乱特徴量として、前記観察対象の散乱係数の波長依存性を表すパラメータを算出する請求項３～５のいずれか１項に記載のプロセッサ装置。
  7. 　前記色情報を軸にして形成され、波長「λ」と、前記観察対象の散乱係数μｓと、前記散乱特徴量「ｂ」との関係が式１により定義される色情報空間において、前記散乱特徴量算出部は前記色情報に対応する前記散乱特徴量「ｂ」を算出する請求項６に記載のプロセッサ装置。
    　　式１：　μｓ∝λ－ｂ
  8. 　前記画像取得部は、前記３波長帯域と比較して、ヘモグロビンの吸光係数と、還元ヘモグロビンの吸光係数とに差がある第４の波長帯域の画像を取得し、
    　前記第４の波長帯域の画像を用いて前記観察対象の酸素飽和度を算出する酸素飽和度算出部を備え、
    　前記画像生成部は、前記散乱特徴量の分布に加え、酸素飽和度の分布も表す前記散乱特徴量画像を生成する請求項１～７のいずれか１項に記載のプロセッサ装置。
  9. 　前記画像生成部は、前記散乱特徴量と前記酸素飽和度とにそれぞれ範囲を設定し、前記散乱特徴量が設定した範囲にあり、かつ、前記酸素飽和度が設定した範囲にある部分を強調した前記散乱特徴量画像を生成する請求項８に記載のプロセッサ装置。
  10. 　前記画像生成部は、前記散乱特徴量を第１閾値と比較し、前記散乱特徴量が前記第１閾値以下の部分を強調した前記散乱特徴量画像を生成する請求項９に記載のプロセッサ装置。
  11. 　前記画像生成部は、前記酸素飽和度を第２閾値と比較し、前記酸素飽和度が前記第２閾値以下の部分を強調した前記散乱特徴量画像を生成する請求項９または１０に記載のプロセッサ装置。
  12. 　青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得する画像取得部と、
    　前記３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出する散乱特徴量算出部と、
    　前記散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成する画像生成部と、
    　を備える内視鏡システム。
  13. 　画像取得部が、青色波長帯域、緑色波長帯域、及び赤色波長帯域の３波長帯域の画像を取得するステップと、
    　散乱特徴量算出部が、前記３波長帯域の画像を用いて観察対象の散乱特性を表す散乱特徴量を算出するステップと、
    　画像生成部が、前記散乱特徴量の分布を表す散乱特徴量画像を生成するステップと、
    　を備える画像処理方法。
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