WO2020188682A1 - 診断支援装置、診断支援方法及びプログラム - Google Patents

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WO2020188682A1
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lesion extraction
abnormal symptom
unit
organ
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山田　達喜
明広 窪田
大和 神田
光隆 木村
北村　誠
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オリンパス株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a diagnostic support device, a diagnostic support method and a program.
  • diagnostic support information which is information used for diagnosing a lesion existing in an image obtained by imaging a subject such as a living tissue, to a user such as a doctor.
  • diagnostic support information which is information used for diagnosing a lesion existing in an image obtained by imaging a subject such as a living tissue
  • CAD computer-aided diagnosis
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-212094 proposes a system configured by using a technique related to CAD.
  • one lesion extraction part is selected from a plurality of lesion extraction parts while considering factors affecting the extraction accuracy of lesions in the organ to be diagnosed.
  • the method for doing so there is no particular disclosure about the method for doing so. Therefore, according to the configuration disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-212094, for example, the organ to be diagnosed is affected histologically according to the medical history of the subject, so that the organ to be diagnosed is affected.
  • the accuracy of extracting the lesion in the organ to be diagnosed is lowered.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a diagnostic support device, a diagnostic support method, and a program capable of ensuring the extraction accuracy of lesions in an organ to be diagnosed.
  • the diagnostic support device of one aspect of the present invention includes physical information including one or more information capable of estimating the state of a lesion to be diagnosed by a subject, and images obtained by imaging the organ to be diagnosed. Based on at least one of the endoscopic images, an abnormal symptom identification part configured to perform a process for identifying one abnormal symptom appearing in the organ to be diagnosed, and a lesion from the endoscopic image.
  • a lesion extraction process for extracting a candidate region a lesion extraction function unit configured to have a plurality of lesion extraction units that perform different processes specialized for each abnormal symptom that may appear in the organ to be diagnosed, and a lesion extraction function unit.
  • a process for selecting one lesion extraction unit corresponding to the one abnormal symptom specified by the abnormal symptom identification unit from the plurality of lesion extraction units is performed, and the lesion is present in the one lesion extraction unit. It has a lesion extraction function control unit configured to control the lesion extraction function unit to perform an extraction process.
  • the abnormal symptom identification unit captures physical information including one or more information capable of estimating the state of the organ to be diagnosed by the subject and the organ to be diagnosed. Based on at least one of the endoscopic images obtained in the above procedure, a process for identifying one abnormal symptom appearing in the organ to be diagnosed is performed, and a plurality of lesion extraction units in the lesion extraction function unit are subjected to processing. As a lesion extraction process for extracting a lesion candidate region from the endoscopic image, different processes specialized for each abnormal symptom that may appear in the organ to be diagnosed are performed, and the lesion extraction function control unit has the plurality of lesion extraction function control units.
  • a process for selecting one lesion extraction unit corresponding to the one abnormal symptom specified by the abnormal symptom identification unit from the lesion extraction unit of the above is performed, and the lesion extraction process is performed in the one lesion extraction unit.
  • the lesion extraction function unit is controlled to perform the above.
  • the program of one aspect of the present invention was obtained by imaging physical information including one or more information capable of estimating the state of an organ to be diagnosed by a subject and the organ to be diagnosed on a computer.
  • As a process for selecting one lesion extraction unit according to the one abnormal symptom from a plurality of lesion extraction units that perform different treatments specialized for each abnormal symptom that may appear in the organ to be diagnosed. The process for causing the lesion extraction process to be performed in the one lesion extraction unit.
  • the block diagram for demonstrating the specific example of the structure of the diagnosis support apparatus which concerns on 2nd Embodiment The figure which shows an example of the display image which is displayed according to the processing of the diagnosis support apparatus which concerns on 2nd Embodiment.
  • the block diagram for demonstrating the specific example of the structure of the diagnosis support apparatus which concerns on 3rd Embodiment The figure which shows an example of the table data used in the processing of the diagnosis support apparatus which concerns on 3rd Embodiment.
  • the endoscope system 1 includes an endoscope 11, a main body device 12, a diagnostic support device 13, and a display device 14.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a main part of an endoscope system including a diagnostic support device according to an embodiment.
  • the endoscope 11 includes, for example, an elongated insertion portion (not shown) that can be inserted into a subject, and an operation portion (not shown) provided at the base end portion of the insertion portion. Has been done. Further, the endoscope 11 is configured to be detachably connected to the main body device 12 via, for example, a universal cable (not shown) extending from the operation unit. Further, inside the endoscope 11, for example, a light guide member (not shown) such as an optical fiber for guiding the illumination light supplied from the main body device 12 and emitting it from the tip of the insertion portion is provided. Has been done. Further, an imaging unit 111 is provided at the tip of the insertion unit of the endoscope 11.
  • the lesion extraction function unit 13C is configured to include a plurality of lesion extraction units LES and a lesion extraction unit LESY.
  • the endoscopy is performed. It is identified that the abnormal symptoms appearing in the stomach of the subject to be treated have been eradicated.
  • a subject undergoing endoscopy when the physical information output from the main device 12 contains a test result indicating that the CDH1 gene has a mutation. It is identified that the abnormal symptom appearing in the stomach of the stomach is diffuse gastric cancer.
  • the physical information output from the main body device 12 includes information indicating that the excision treatment has been completed, and the test result indicating that the HER2 gene has a mutation. If is included, it is identified that the abnormal symptoms appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy have been resected and treated.
  • the physical information output from the main body device 12 includes a test result indicating that the EB virus test is positive, an endoscopy is performed. It is identified that the abnormal symptom appearing in a person's stomach is atrophic gastritis.
  • the table data TDA of FIG. 3 for example, when the physical information output from the main body device 12 includes information indicating that NSAIDs are being taken, the subject undergoing endoscopy. An abnormal symptom appearing in the stomach is identified as an ulcer.
  • the subject when the physical information output from the main body device 12 includes information indicating that the subject has subjective symptoms, the subject undergoes endoscopy.
  • An abnormal symptom appearing in the examiner's stomach is identified as an ulcer.
  • the subjective symptoms in such a case include, for example, pain near the epigastrium, excess gastric acid, black stool, and anemia.
  • the abnormal symptom identification unit 13A of the present embodiment is a subject who undergoes endoscopy because, for example, the abnormal symptom corresponding to the physical information output from the main body device 12 is not included in the table data TDA.
  • the lesion extraction function control unit 13B provides information indicating that the presence or absence of the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject is unknown. Output to.
  • the abnormal symptom identification unit 13A of the present embodiment has the highest priority among the plurality of abnormal symptoms. Is output to the lesion extraction function control unit 13B.
  • the priority of each abnormal symptom included in the table data TDA of FIG. 3 may be set in a predetermined order according to, for example, the magnitude of the risk value described later.
  • the lesion extraction function control unit 13B responds to one abnormal symptom included in the information from among a plurality of lesion extraction units included in the lesion extraction function unit 13C based on the information output from the abnormal symptom identification unit 13A. In addition to performing the process for selecting the lesion extraction portion of the above, control is performed for performing the lesion extraction process in the one lesion extraction portion.
  • the lesion extraction function control unit 13B for example, when the information output from the abnormal symptom identification unit 13A includes information indicating that the abnormal symptom is a bacterial infection, the lesion extraction function unit 13C A process for selecting a lesion extraction unit LESA specialized for lesion extraction at the time of infection with Pyrroli bacteria is performed from a plurality of lesion extraction unit LESA included in the above, and a lesion extraction process is performed in the lesion extraction unit LESA. Control for.
  • the lesion extraction function control unit 13B causes the lesion extraction function unit 13C.
  • a process for selecting a lesion extraction unit LESD specialized for lesion extraction after eradication of Pyrroli bacteria is performed from a plurality of included lesion extraction unit LESDs, and a lesion extraction process is performed in the lesion extraction unit LESD. Control for.
  • the lesion extraction function control unit 13B is included in the lesion extraction function unit 13C, for example, when the information output from the abnormal symptom identification unit 13A includes information indicating that the abnormal symptom is diffuse gastric cancer.
  • the lesion extraction unit LESE specialized for lesion extraction at the time of onset of diffuse gastric cancer from a plurality of lesion extraction unit LES, and to have the lesion extraction unit LESE perform a lesion extraction process. To control.
  • the lesion extraction function unit 13C obtains the lesion candidate region LA from the endoscopic image EG output from the main device 12 in either the lesion extraction unit LESX or the lesion extraction unit LESY according to the control of the lesion extraction function control unit 13B.
  • information that can identify the position of the lesion candidate region LA extracted by the lesion extraction process is output to the display control unit 13D.
  • the display control unit 13D identifies the position of the lesion candidate region LA in the endoscopic image EG output from the main unit 12 based on the information output from the lesion extraction function unit 13C, and also identifies the identified lesion candidate region LA. A process for generating a marker MG corresponding to a rectangular frame surrounding the periphery of is performed. Further, the display control unit 13D generates a display image by adding the above-mentioned marker MG to the endoscope image EG, and performs a process for outputting the generated display image to the display device 14.
  • the lesion extraction function control unit 13B for example, when the sensitivity of the lesion extraction process performed in the lesion extraction unit LESX or the lesion extraction unit LESY is set to a relatively low sensitivity.
  • the probability of a lesion candidate region extracted from the endoscopic image EG (the possibility that the lesion candidate region actually contains a lesion) can be relatively increased.
  • the magnitude of the sensitivity of the lesion extraction process is, for example, a parameter such as a pixel value acquired from the endoscopic image EG when detecting a lesion candidate region included in the endoscopic image EG. It shall be set as a value that is inversely proportional to the magnitude of the threshold value applied to.
  • the lesion extraction process in the lesion extraction unit LESX or the lesion extraction unit LESY is performed on the endoscopic image (output from the main body device 12) obtained during the endoscopy.
  • the endoscopic image obtained from an endoscopy image recorded in advance in a recording device (not shown) or the like.
  • the configuration according to the present embodiment for example, it may be made to correspond to the case where the organ to be diagnosed by the subject undergoing endoscopy is an organ different from the stomach.
  • as physical information of the subject undergoing endoscopy for example, the eating habits of the subject, the smoking history of the subject, the age of the subject, and the subject. It may further include information indicating the sex of the examiner, the race of the subject, and at least one of the family history of cancer in the subject's family.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of table data used in the processing of the diagnostic support device according to the modified example of the first embodiment.
  • the physical information output from the main body device 12 includes a test result indicating that the Pyrroli bacterium test is positive, and the physical information includes a pepsinogen test test. If the results are not included, the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy is bacterial infection, the risk value corresponding to the abnormal symptom is 10, and the relevant It is specified that switching to special light observation is not recommended for abnormal symptoms.
  • the physical information output from the main body device 12 includes a test result indicating that the Pyrroli bacteria test is negative, and the physical information is positive for the pepsinogen test.
  • the test result indicating that is included the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy is atrophic gastritis, and the risk value corresponding to the abnormal symptom is 30. It is specified that this is the case and that switching to special light observation is not recommended for the abnormal symptom.
  • the physical information output from the main body device 12 includes a test result indicating that the EB virus test is positive, an endoscopy is performed.
  • the abnormal symptom appearing in the stomach of a person is atrophic gastritis, the risk value corresponding to the abnormal symptom is 10, and switching to special light observation is not recommended for the abnormal symptom.
  • Each is identified.
  • the abnormal symptom identification unit 13A of this modified example is the main body device 12 when one abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy cannot be identified from the table data TDB.
  • the risk value set according to the information included in the physical information output from is and the information indicating the pros and cons of recommending special light observation are output to the lesion extraction function control unit 13B.
  • the abnormal symptom identification unit 13A of this modification is, for example, when the physical information output from the main body device 12 includes information indicating that there is a finding in the X-ray image of the stomach. Information indicating that the risk value is 80 and that switching to special light observation is not recommended is output to the lesion extraction function control unit 13B.
  • the abnormal symptom identification unit 13A of this modified example includes, for example, information indicating whether or not the subject desires positive lesion detection in the physical information output from the main body device 12. If so, the risk value acquired from the table data TDB may be increased or decreased according to the information.
  • the abnormal symptom identification unit 13A of this modified example has one abnormal symptom having the highest priority among the plurality of abnormal symptoms. And, the information associated with the risk value corresponding to the one abnormal symptom and the recommendation of special light observation for the one abnormal symptom is output to the lesion extraction function control unit 13B.
  • the priority of each abnormal symptom included in the table data TDB of FIG. 5 may be set in a predetermined order according to, for example, the magnitude of the risk value included in the “lesion risk” column.
  • the lesion extraction function control unit 13B of this modified example has one abnormal symptom included in the information from among a plurality of lesion extraction units included in the lesion extraction function unit 13C. Processing for selecting one lesion extraction unit according to the above, processing for setting the sensitivity according to the risk value (magnitude of lesion risk) included in the information, and extraction of the one lesion. The part controls the lesion extraction process according to the sensitivity.
  • the lesion extraction function control unit 13B of this modified example includes the processing result of the lesion extraction process in one lesion extraction unit selected as described above and the special light observation included in the information output from the abnormal symptom identification unit 13A.
  • the lesion extraction function unit 13C is controlled to output the information indicating the pros and cons of the recommendation in association with the information.
  • the lesion extraction function control unit 13B for example, in the information output from the abnormal symptom identification unit 13A, information indicating that the abnormal symptom is a bacterial infection and information indicating that the risk value is 10. And, when is included, a process for selecting the lesion extraction unit LESA from a plurality of lesion extraction unit LES included in the lesion extraction function unit 13C is performed, and the sensitivity according to the risk value is set to SP. In addition to performing the process for setting, the lesion extraction unit LESA is controlled to perform the lesion extraction process by the sensitivity SP.
  • the lesion extraction function control unit 13B includes, for example, the information output from the abnormal symptom identification unit 13A includes information indicating that the abnormal symptom is an ulcer and information indicating that the risk value is 5.
  • the lesion extraction unit LESB is controlled to perform the lesion extraction processing by the sensitivity SP.
  • the lesion extraction function control unit 13B includes, for example, in the information output from the abnormal symptom identification unit 13A, information indicating that the abnormal symptom is atrophic gastric inflammation, information indicating that the risk value is 10, and information indicating that the risk value is 10. Is included, a process for selecting the lesion extraction unit LESC from a plurality of lesion extraction unit LES included in the lesion extraction function unit 13C is performed, and the sensitivity according to the risk value is set in SP. In addition to performing the process for performing the lesion extraction process, the lesion extraction unit LESC is controlled to perform the lesion extraction process by the sensitivity SP.
  • the lesion extraction function control unit 13B includes, for example, in the information output from the abnormal symptom identification unit 13A, information indicating that the abnormal symptom has been eradicated and treated, and information indicating that the risk value is 50. , Is included, a process is performed to select the lesion extraction unit LESD from the plurality of lesion extraction unit LES included in the lesion extraction function unit 13C, and the sensitivity according to the risk value is SR (>). In addition to performing the process for setting to SQ), the lesion extraction unit LESD is controlled to perform the lesion extraction process by the sensitivity SR.
  • the lesion extraction function control unit 13B includes, for example, information output from the abnormal symptom identification unit 13A, information indicating that the abnormal symptom is diffuse gastric cancer, information indicating that the risk value is 50, and information indicating that the risk value is 50.
  • a process for selecting the lesion extraction unit LESE from a plurality of lesion extraction unit LES included in the lesion extraction function unit 13C is performed, and the sensitivity according to the risk value is set in SR.
  • the lesion extraction unit LESE is controlled to perform the lesion extraction process by the sensitivity SR.
  • the lesion extraction function control unit 13B includes, for example, in the information output from the abnormal symptom identification unit 13A, information indicating that the abnormal symptom has been resected and treated, and information indicating that the risk value is 50. Is included, a process for selecting the lesion extraction unit LESF from a plurality of lesion extraction unit LES included in the lesion extraction function unit 13C is performed, and the sensitivity according to the risk value is set in SR. In addition to performing the process for performing the lesion extraction process, the lesion extraction unit LESF controls the lesion extraction process by the sensitivity SR.
  • the lesion extraction function control unit 13B includes, for example, in the information output from the abnormal symptom identification unit 13A, information indicating that the presence or absence of the abnormal symptom is unknown, information indicating that the risk value is 80, and information indicating that the risk value is 80. Is included, a process is performed to select the lesion extraction unit LESY included in the lesion extraction function unit 13C, a process is performed to set the sensitivity according to the risk value to SR, and the lesion is included. The extraction unit LESY is controlled to perform the lesion extraction process by the sensitivity SR.
  • the lesion extraction function control unit 13B includes, for example, in the information output from the abnormal symptom identification unit 13A, information indicating that the presence or absence of the abnormal symptom is unknown, information indicating that the risk value is 10, and information indicating that the risk value is 10. Is included, a process is performed to select the lesion extraction unit LESY included in the lesion extraction function unit 13C, a process is performed to set the sensitivity according to the risk value to SP, and the lesion is included. The extraction unit LESY is controlled to perform the lesion extraction process by the sensitivity SP.
  • the lesion extraction function unit 13C determines the lesion candidate region LA from the endoscopic image EG output from the main body device 12 in either the lesion extraction unit LESX or the lesion extraction unit LESY in accordance with the control of the lesion extraction function control unit 13B.
  • Information that can identify the position of the lesion candidate region LA extracted by the lesion extraction process and information indicating the pros and cons of recommending special light observation identified by the abnormal symptom identification unit 13A while performing the lesion extraction process to be extracted. are also output to the display control unit 13D.
  • the display control unit 13D identifies the position of the lesion candidate region LA in the endoscopic image EG output from the main unit 12 based on the information output from the lesion extraction function unit 13C, and also identifies the identified lesion candidate region LA.
  • a process for generating a marker MG corresponding to a rectangular frame surrounding the periphery of is performed.
  • the display control unit 13D displays the same display as the display image DGA illustrated in FIG. A process for generating an image and outputting it to the display device 14 is performed.
  • the display control unit 13D switches from the white light observation mode to the special light observation mode when the information output from the lesion extraction function unit 13C includes information indicating that switching to the special light observation is recommended. Performs processing for generating character information MJ having a character string or the like that prompts. Further, when the information output from the lesion extraction function unit 13C includes information indicating that switching to special light observation is recommended, the display control unit 13D displays the above-mentioned marker MG as an endoscopic image EG. A display image is generated by adding the above-mentioned character information MJ to the display area outside the endoscope image EG, and a process for outputting the generated display image to the display device 14 is performed. ..
  • the voice corresponding to the character information MJ may be output from a speaker (not shown).
  • each lesion extraction unit included in the lesion extraction function unit 13C further includes a process for calculating the likelihood LK of the lesion candidate region LA extracted from the endoscopic image EG.
  • information indicating the position of the lesion candidate region LA, information indicating the calculation result of the likelihood LK, and the recommendation of special light observation identified by the abnormal symptom identification unit 13A are recommended. It may be configured to output the indicated information together with the display control unit 13D.
  • the information output from the lesion extraction function unit 13C includes information indicating that switching to special light observation is recommended, and is output from the lesion extraction function unit 13C.
  • the display control unit 13D may perform an operation for generating the character information MJ and displaying it on the display device 14.
  • the endoscope system 1 of the present embodiment is configured to include, for example, a diagnostic support device 23 as shown in FIG. 7 instead of the diagnostic support device 13.
  • FIG. 7 is a block diagram for explaining a specific example of the configuration of the diagnosis support device according to the second embodiment.
  • the abnormal symptom identification unit 23A detects the abnormal finding detection instruction output from the main body device 12, it undergoes endoscopy based on the endoscopic image input at the timing when the abnormal finding detection instruction is detected. It is configured to perform processing to identify one abnormal symptom appearing in the organ to be diagnosed by the subject. Further, the abnormal symptom identification unit 23A is configured to output information indicating one abnormal symptom identified as described above to the lesion extraction function control unit 23B. That is, the abnormal symptom identification unit 23A has one abnormal symptom appearing in the organ to be diagnosed based on the endoscopic image obtained by imaging the organ to be diagnosed by the subject undergoing endoscopy. It is configured to perform processing to identify.
  • the abnormal symptom identification unit 23A includes, for example, a feature amount (at least one of hue, saturation, and lightness) representing the color tone of the endoscopic image output from the main body device 12, and the endoscopy.
  • a feature amount at least one of hue, saturation, and lightness
  • One anomaly using a statistic at least one of the pixel value dispersion and the brightness gradient distribution
  • the abnormal symptom identification unit 23A recognizes a plurality of abnormal symptoms that may appear in the predetermined organ by machine learning using an image obtained by imaging the inside of the predetermined organ, and classifies each abnormal symptom. Based on the output result obtained by inputting the pixel value of the endoscopic image output from the main unit 12 into the classifier when the classifier is configured to be capable of Perform processing to identify one abnormal symptom.
  • the lesion extraction function control unit 23B responds to one abnormal symptom included in the information from among a plurality of lesion extraction units included in the lesion extraction function unit 13C based on the information output from the abnormal symptom identification unit 23A. It is configured to perform a process for selecting a lesion extraction portion of the above and to perform a control for performing a lesion extraction process in the one lesion extraction portion.
  • the control unit 124 controls the light source unit 121 to sequentially or simultaneously generate B light, G light, and R light as illumination light when the power of the main body device 12 is turned on. Then, in response to the control of the control unit 124, the illumination light is supplied from the light source unit 121 to the endoscope 11, and the return light from the subject illuminated by the illumination light is imaged by the imaging unit 111, and the imaging unit 111 takes an image.
  • the endoscopic image EG corresponding to the imaging signal output from the 111 to the main unit 12 is generated in the image generation unit 122, and the generated endoscopic image EG is sequentially output frame by frame to the diagnosis support device 23. ..
  • control unit 124 When the control unit 124 detects that an abnormal finding detection instruction has been given at the input I / F 123, the control unit 124 performs an operation for outputting the abnormal finding detection instruction to the diagnosis support device 23.
  • the abnormal symptom identification unit 23A When the abnormal finding detection instruction output from the main unit 12 is detected at the time TP, the abnormal symptom identification unit 23A performs endoscopy based on the endoscopic image EG input from the main unit 12 at the time TP. A process is performed to identify one abnormal symptom appearing in the organ to be diagnosed of the subject to be diagnosed. In addition, the abnormal symptom identification unit 23A outputs information indicating one abnormal symptom identified by the above-mentioned processing to the lesion extraction function control unit 23B.
  • the abnormal symptom identification unit 23A detects, for example, that the color tone of the endoscopic image EG output from the main body device 12 is a highly saturated red tone (color tone corresponding to the reddish mucous membrane). , Identify that the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy is a bacterial infection.
  • the abnormal symptom identification unit 23A detects that the color tone of the endoscopic image EG output from the main body device 12 is white (color tone caused by cloudy mucus), the endoscopy is performed. Identify that the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject is a bacterial infection.
  • the abnormal symptom identification unit 23A performs the processing using, for example, the method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-181594 on the endoscopic image EG output from the main body device 12.
  • the presence of black moss or white moss is detected in the endoscopic image EG, it is identified that the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy is an ulcer.
  • One abnormal symptom appearing in the organ is specified, and information indicating the specified one abnormal symptom is output to the lesion extraction function control unit 23B.
  • Abnormal symptom identification unit 23A has, for example, the presence or absence of abnormal symptom appearing in the stomach of the subject when one abnormal symptom cannot be identified from the endoscopic image EG output from the main body device 12. Information indicating that is unknown is output to the lesion extraction function control unit 23B.
  • the lesion extraction function control unit 23B includes, for example, a plurality of lesion extraction function control units 13C included in the lesion extraction function unit 13C when the information output from the abnormal symptom identification unit 23A includes information indicating that the abnormal symptom is an ulcer.
  • the process for selecting the lesion extraction section LESB from the lesion extraction section LESB of the above is performed, and the control for performing the lesion extraction process in the lesion extraction section LESB is performed.
  • the lesion extraction function control unit 23B is included in the lesion extraction function unit 13C, for example, when the information output from the abnormal symptom identification unit 23A includes information indicating that the abnormal symptom is atrophic gastric inflammation.
  • a process for selecting a lesion extraction unit LESC from a plurality of lesion extraction unit LESCs is performed, and a control is performed for the lesion extraction unit LESC to perform a lesion extraction process.
  • any one of the three lesion extraction units LESA, LESB and LESC corresponds to the lesion extraction unit LESX.
  • the lesion extraction function unit 13C obtains the lesion candidate region LAP from the endoscopic image EGP output from the main device 12 in either the lesion extraction unit LESX or the lesion extraction unit LESY according to the control of the lesion extraction function control unit 23B.
  • the lesion extraction process to be extracted is performed, and information that can identify the position of the lesion candidate region LAP extracted by the lesion extraction process is output to the display control unit 13D.
  • the display control unit 13D identifies the position of the lesion candidate region LAP in the endoscopic image EGP input at the time of time TP based on the information output from the lesion extraction function unit 13C, and the identified lesion candidate region LAP. A process for generating a marker MGP corresponding to a rectangular frame surrounding the periphery of is performed. Further, the display control unit 13D generates a display image by adding the above-mentioned marker MGP to the endoscopic image EGP, and performs a process for outputting the generated display image to the display device 14.
  • the display control unit 13D of the present embodiment uses the endoscopic image EGP obtained by imaging the organ to be diagnosed by the subject undergoing endoscopy, and the lesion extraction unit LESX or the lesion extraction unit LESY. A process for displaying the extracted information indicating the position of the lesion candidate region LAP on the display device 14 is performed. Then, according to the processing of the display control unit 13D, for example, the display image DGC as shown in FIG. 8 is displayed on the display device 14.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a display image displayed according to the processing of the diagnosis support device according to the second embodiment.
  • the endoscopic image obtained by imaging the inside of the stomach (organ to be diagnosed) of the subject undergoing endoscopy is the abnormal symptom identification portion 23A.
  • One abnormal symptom according to the processing result of the processing for the endoscopic image is identified by the abnormal symptom identification unit 23A, and one of the multiple lesion extraction units most suitable for the one abnormal symptom.
  • the lesion extraction unit is selected by the lesion extraction function control unit 23B, and the lesion extraction function unit 13C performs a process of extracting a lesion candidate region from the endoscopic image in the one lesion extraction unit. Therefore, according to the present embodiment, the accuracy of extracting lesions in the organ to be diagnosed can be ensured.
  • the organ to be diagnosed by the subject undergoing endoscopy is the stomach, in order to identify one abnormal symptom other than bacterial infection, ulcer and atrophic gastric inflammation.
  • Processing is performed in the abnormal symptom identification unit 23A, processing for selecting one lesion extraction unit according to the one abnormal symptom, and control for causing the lesion extraction processing in the one lesion extraction unit. And may be performed in the lesion extraction function control unit 23B.
  • the diagnosis target is based on the endoscopic image EG output from the main body device 12. It is identified by the abnormal symptom identification unit 23A that one abnormal symptom appearing in the organ is the bullet esophagus, and a process for selecting one lesion extraction unit according to the one abnormal symptom and the relevant The control for causing the lesion extraction process to be performed in one lesion extraction unit may be performed in the lesion extraction function control unit 23B.
  • the diagnosis support device 33 is abbreviated as replacing the abnormal symptom identification unit 13A of the diagnosis support device 13 with the abnormal symptom identification unit 33A and replacing the lesion extraction function control unit 13B of the diagnosis support device 13 with the lesion extraction function control unit 33B. It has a similar configuration.
  • the abnormal symptom identification unit 33A is to perform a process for identifying one abnormal symptom appearing in the organ to be diagnosed of the subject undergoing endoscopy based on the physical information output from the main body device 12. It is configured in.
  • the abnormal symptom identification unit 33A is configured to perform processing for identifying an observation target site corresponding to an anatomical site of the organ to be diagnosed included in the endoscopic image output from the main body device 12. ..
  • the above-mentioned observation target site is specified as one of a plurality of sites when the organ to be diagnosed is anatomically classified.
  • the abnormal symptom identification unit 33A recognizes the plurality of parts by machine learning using images obtained by imaging a plurality of parts inside a predetermined organ, and classifies each part.
  • the classifier is configured so that it can be used, the pixel values of the endoscopic image output from the main unit 12 are input to the classifier and observed based on the output result obtained. Perform processing to identify the target site.
  • an angle knob (not shown) capable of performing an operation for changing the angle of the tip portion of the insertion portion of the endoscope 11 is provided in the operation portion of the endoscope 11.
  • the abnormal symptom identification unit 33A may perform a process for identifying the observation target portion using the detection result obtained by detecting the operating state of the angle knob.
  • the abnormal symptom identification unit 33A is based on the one abnormal symptom identified by the above-mentioned treatment and the observation target site, and the magnitude of the lesion risk according to the one abnormal symptom appearing in the observation target site and the observation target site. It is configured to perform processing for identifying the pros and cons of special light observation for the one abnormal symptom appearing in. In addition, the abnormal symptom identification unit 33A associates one abnormal symptom identified by the above-mentioned treatment with the magnitude of the lesion risk identified by the above-mentioned treatment and the pros and cons of recommending special light observation specified by the above-mentioned treatment. It is configured to output the information to the lesion extraction function control unit 33B.
  • the lesion extraction function control unit 33B responds to one abnormal symptom included in the information from among a plurality of lesion extraction units included in the lesion extraction function unit 13C based on the information output from the abnormal symptom identification unit 33A.
  • the lesion extraction function control unit 33B recommends the special light observation included in the processing result of the lesion extraction process in one lesion extraction unit selected as described above and the information output from the abnormal symptom identification unit 33A. It is configured to control the lesion extraction function unit 13C to output the information indicating the above.
  • the control unit 124 controls the light source unit 121 to sequentially or simultaneously generate B light, G light, and R light as illumination light when the power of the main body device 12 is turned on. Then, in response to the control of the control unit 124, the illumination light is supplied from the light source unit 121 to the endoscope 11, and the return light from the subject illuminated by the illumination light is imaged by the imaging unit 111, and the imaging unit 111 takes an image.
  • the endoscopic image EG corresponding to the imaging signal output from the 111 to the main unit 12 is generated in the image generation unit 122, and the generated endoscopic image EG is sequentially output frame by frame to the diagnosis support device 33. ..
  • the abnormal symptom identification unit 33A performs a process for identifying one abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy based on the physical information output from the main body device 12.
  • the abnormal symptom identification unit 33A reads, for example, the table data TDA as shown in FIG. 3 from the storage medium 132, the read table data TDA, and the physical information output from the main body device 12. By collating , one abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy is identified.
  • the abnormal symptom identification unit 33A is based on the one abnormal symptom identified by the above-mentioned treatment and the observation target site, and the magnitude of the lesion risk according to the one abnormal symptom appearing in the observation target site and the observation target site. Processes are performed to identify the pros and cons of recommending special light observation for the one abnormal symptom appearing in. In addition, the abnormal symptom identification unit 33A associates one abnormal symptom identified by the above-mentioned treatment with the magnitude of the lesion risk identified by the above-mentioned treatment and the pros and cons of recommending special light observation specified by the above-mentioned treatment. Output the information to the lesion extraction function control unit 33B
  • the abnormal symptom identification unit 33A reads, for example, the table data TDC as shown in FIG. 10 from the storage medium 132, and the read table data TDC and one abnormal symptom identified by the above-described processing and By collating with the observation target site, the magnitude of the lesion risk according to the one abnormal symptom appearing in the observation target site and the special light observation for the one abnormal symptom appearing in the observation target site. Identify the pros and cons of each recommendation.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of table data used in the processing of the diagnostic support device according to the third embodiment.
  • the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy is atrophic gastritis
  • the observation target site in the stomach is the stomach.
  • the risk value corresponding to the abnormal symptom appearing in the observation target part is 25, and it appears in the observation target part. It is specified that switching to special light observation is not recommended for the abnormal symptoms.
  • the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy is atrophic gastritis
  • the observation target site in the stomach is a ⁇ ⁇ .
  • the risk value corresponding to the abnormal symptom appearing in the observation target site is 8, and it is special for the abnormal symptom appearing in the observation target site. It is specified that switching to optical observation is not recommended.
  • the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy is atrophic gastritis
  • the observation target site in the stomach is the stomach.
  • the risk value corresponding to the abnormal symptom appearing in the observation target part is 20 and , It is specified that switching to special light observation is not recommended for the abnormal symptom appearing at the observation target site.
  • the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy is identified as an ulcer, and the observation target site in the stomach is the angular incisure.
  • the risk value corresponding to the abnormal symptom appearing in the observation target site is 10, and the risk value appearing in the observation target site. It is specified that switching to special light observation is not recommended for abnormal symptoms.
  • the abnormal symptom appearing in the stomach of the subject undergoing endoscopy is diffuse gastric cancer
  • the observation target site in the stomach is the stomach.
  • the risk value corresponding to the abnormal symptom appearing in the observation target site is 50, and for the abnormal symptom appearing in the observation target site. It is specified that switching to special light observation is recommended.
  • the lesion extraction function control unit 33B responds to one abnormal symptom included in the information from among a plurality of lesion extraction units included in the lesion extraction function unit 13C based on the information output from the abnormal symptom identification unit 33A. Processing for selecting the lesion extraction part of the above, processing for setting the sensitivity according to the risk value (magnitude of lesion risk) included in the information, and the sensitivity in the one lesion extraction part. Control is performed to perform the lesion extraction process by.
  • the lesion extraction function control unit 33B of this modified example includes the processing result of the lesion extraction process in one lesion extraction unit selected as described above and the special light observation included in the information output from the abnormal symptom identification unit 33A.
  • the lesion extraction function unit 13C is controlled to output the information indicating the pros and cons of the recommendation in association with the information.
  • the lesion extraction function control unit 33B includes, for example, the information output from the abnormal symptom identification unit 33A includes information indicating that the abnormal symptom is an ulcer and information indicating that the risk value is 5.
  • the lesion extraction unit LESB is controlled to perform the lesion extraction processing by the sensitivity SK.
  • a lesion candidate region in the case where a site where a predetermined lesion occurs relatively frequently is observed. Can be reliably extracted, and the extraction of a lesion candidate region can be suppressed when a site where the occurrence frequency of the predetermined lesion is relatively low is observed.

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Abstract

診断支援装置は、被検者の診断対象の臓器の状態を推定可能な１つ以上の情報を含む身体情報、及び、診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像のうちの少なくとも一方に基づき、診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理を行う異常症状特定部と、内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための病変抽出処理として、診断対象の臓器において現れ得る異常症状毎に特化された異なる処理を行う複数の病変抽出部を有して構成された病変抽出機能部と、複数の病変抽出部の中から異常症状特定部により特定された一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行うとともに、一の病変抽出部において病変抽出処理を行わせるための制御を病変抽出機能部に対して行う病変抽出機能制御部と、を有する。

Description

診断支援装置、診断支援方法及びプログラム
　本発明は、診断支援装置、診断支援方法及びプログラムに関するものである。
　医療分野の内視鏡検査においては、生体組織等の被写体を撮像して得られた画像内に存在する病変部の診断に用いられる情報である診断支援情報を医師等のユーザに提示するための技術として、例えば、コンピュータ診断支援（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ａｉｄｅｄ　Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：ＣＡＤ）に係る技術が従来知られている。そして、例えば、日本国特開２０１１－２１２０９４号公報には、ＣＡＤに係る技術を用いて構成されたシステム等が提案されている。
　具体的には、日本国特開２０１１－２１２０９４号公報には、種類の異なる複数の病変をそれぞれ抽出可能な複数の病変抽出部を備えたシステムにおいて、患者情報に基づいて診断情報を取得し、当該診断情報における確定診断の有無の判別結果に応じた一の病変抽出部を当該複数の病変抽出部の中から選択し、当該一の病変抽出部により抽出された病変を表示する構成が開示されている。
　しかし、日本国特開２０１１－２１２０９４号公報には、診断対象の臓器における病変の抽出精度に対して影響を及ぼす要因を考慮しつつ、複数の病変抽出部の中から一の病変抽出部を選択するための手法について特に開示等されていない。そのため、日本国特開２０１１－２１２０９４号公報に開示された構成によれば、例えば、診断対象の臓器が被検者の病歴等に応じた組織学的な影響を受けることにより当該診断対象の臓器において病変の検出を妨げる要因が発生した場合に、当該診断対象の臓器における病変の抽出精度が低下してしまう、という課題が存在している。
　本発明は、前述した事情に鑑みてなされたものであり、診断対象の臓器における病変の抽出精度を確保することが可能な診断支援装置、診断支援方法及びプログラムを提供することを目的としている。
　本発明の一態様の診断支援装置は、被検者の診断対象の臓器の状態を推定可能な１つ以上の情報を含む身体情報、及び、前記診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像のうちの少なくとも一方に基づき、前記診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理を行うように構成された異常症状特定部と、前記内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための病変抽出処理として、前記診断対象の臓器において現れ得る異常症状毎に特化された異なる処理を行う複数の病変抽出部を有して構成された病変抽出機能部と、前記複数の病変抽出部の中から前記異常症状特定部により特定された前記一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行うとともに、前記一の病変抽出部において前記病変抽出処理を行わせるための制御を前記病変抽出機能部に対して行うように構成された病変抽出機能制御部と、を有する。
　本発明の一態様の診断支援方法は、異常症状特定部が、被検者の診断対象の臓器の状態を推定可能な１つ以上の情報を含む身体情報、及び、前記診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像のうちの少なくとも一方に基づき、前記診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理を行い、病変抽出機能部における複数の病変抽出部が、前記内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための病変抽出処理として、前記診断対象の臓器において現れ得る異常症状毎に特化された異なる処理を行い、病変抽出機能制御部が、前記複数の病変抽出部の中から前記異常症状特定部により特定された前記一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行うとともに、当該一の病変抽出部において前記病変抽出処理を行わせるための制御を前記病変抽出機能部に対して行う。
　本発明の一態様のプログラムは、コンピュータに、被検者の診断対象の臓器の状態を推定可能な１つ以上の情報を含む身体情報、及び、前記診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像のうちの少なくとも一方に基づき、前記診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理と、前記内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための病変抽出処理として前記診断対象の臓器において現れ得る異常症状毎に特化された異なる処理を行う複数の病変抽出部の中から、前記一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理と、前記一の病変抽出部において前記病変抽出処理を行わせるための処理と、を実行させる。
実施形態に係る診断支援装置を含む内視鏡システムの要部の構成を示す図。 第１の実施形態に係る診断支援装置の構成の具体例を説明するためのブロック図。 第１の実施形態に係る診断支援装置の処理において用いられるテーブルデータの一例を示す図。 第１の実施形態に係る診断支援装置の処理に応じて表示される表示画像の一例を示す図。 第１の実施形態の変形例に係る診断支援装置の処理において用いられるテーブルデータの一例を示す図。 第１の実施形態の変形例に係る診断支援装置の処理に応じて表示される表示画像の一例を示す図。 第２の実施形態に係る診断支援装置の構成の具体例を説明するためのブロック図。 第２の実施形態に係る診断支援装置の処理に応じて表示される表示画像の一例を示す図。 第３の実施形態に係る診断支援装置の構成の具体例を説明するためのブロック図。 第３の実施形態に係る診断支援装置の処理において用いられるテーブルデータの一例を示す図。
　以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明を行う。
（第１の実施形態）
　図１から図６は、第１の実施形態に係るものである。
　内視鏡システム１は、図１に示すように、内視鏡１１と、本体装置１２と、診断支援装置１３と、表示装置１４と、を有して構成されている。図１は、実施形態に係る診断支援装置を含む内視鏡システムの要部の構成を示す図である。
　内視鏡１１は、例えば、被検体内に挿入可能な細長形状の挿入部（不図示）と、当該挿入部の基端部に設けられた操作部（不図示）と、を具備して構成されている。また、内視鏡１１は、例えば、操作部から延びるユニバーサルケーブル（不図示）を介し、本体装置１２に対して着脱自在に接続されるように構成されている。また、内視鏡１１の内部には、例えば、本体装置１２から供給される照明光を導光して挿入部の先端部から出射するための光ファイバ等の導光部材（不図示）が設けられている。また、内視鏡１１の挿入部の先端部には、撮像部１１１が設けられている。
　撮像部１１１は、例えば、ＣＣＤイメージセンサまたはＣＭＯＳイメージセンサのような撮像素子を具備して構成されている。また、撮像部１１１は、内視鏡１１の挿入部の先端部を経て出射された照明光により照明された被写体からの戻り光を撮像し、当該撮像した戻り光に応じた撮像信号を生成して本体装置１２へ出力するように構成されている。
　本体装置１２は、内視鏡１１及び診断支援装置１３のそれぞれに対して着脱自在に接続されるように構成されている。また、本体装置１２は、例えば、図１に示すように、光源部１２１と、画像生成部１２２と、入力Ｉ／Ｆ（インタフェース）１２３と、制御部１２４と、記憶媒体１２５と、を有して構成されている。
　光源部１２１は、例えば、ＬＥＤ等のような１つ以上の発光素子を具備して構成されている。具体的には、光源部１２１は、例えば、青色光（以降、Ｂ光とも称する）を発生する青色ＬＥＤと、緑色光（以降、Ｇ光とも称する）を発生する緑色ＬＥＤと、赤色光（以降、Ｒ光とも称する）を発生する赤色ＬＥＤと、を有して構成されている。また、光源部１２１は、例えば、Ｂ光及びＧ光の波長帯域を光学フィルタ等で制限することにより、４１５ｎｍ付近にピーク波長を有する狭帯域光に相当するＢＮ光と、５４０ｎｍ付近にピーク波長を有する狭帯域光に相当するＧＮ光と、を発生することができるように構成されている。また、光源部１２１は、制御部１２４の制御に応じた照明光を発生して内視鏡１１に供給することができるように構成されている。
　画像生成部１２２は、内視鏡１１から出力される撮像信号に基づいて内視鏡画像を生成し、当該生成した内視鏡画像を診断支援装置１３へ１フレームずつ順次出力することができるように構成されている。
　入力Ｉ／Ｆ１２３は、ユーザの操作に応じた指示及び情報等を入力することが可能な１つ以上のスイッチ及び／またはボタンを具備して構成されている。具体的には、入力Ｉ／Ｆ１２３は、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器の状態を推定可能な１つ以上の情報を含む身体情報を入力することができるように構成されている。また、入力Ｉ／Ｆ１２３には、内視鏡１１による観察を行う際の観察モードを、Ｂ光、Ｇ光及びＲ光が照明光として照射された被写体を観察する白色光観察モードと、ＢＮ光及びＧＮ光が照明光として照射された被写体を観察する特殊光観察（狭帯域光観察）モードと、のうちのいずれかに設定するための指示を行うことが可能な観察モード切替スイッチが設けられている。また、入力Ｉ／Ｆ１２３には、現在観察中の内視鏡画像から異常所見の検出を行う旨の指示（以降、異常所見検出指示と略記する）を行うことが可能な異常所見検出指示スイッチが設けられている。なお、前述の観察モード切替スイッチ及び／または異常所見検出指示スイッチは、本体装置１２の入力Ｉ／Ｆ１２３に設けられているものに限らず、例えば、内視鏡１１の操作部に設けられていてもよい。
　制御部１２４は、入力Ｉ／Ｆ１２３において入力された指示に基づき、内視鏡１１及び本体装置１２の各部の動作に係る制御を行うように構成されている。また、制御部１２４は、入力Ｉ／Ｆ１２３において入力された指示を診断支援装置１３へ出力するための動作を行うことができるように構成されている。また、制御部１２４は、入力Ｉ／Ｆ１２３において入力された身体情報等の情報を診断支援装置１３へ出力するための動作を行うことができるように構成されている。
　本実施形態においては、本体装置１２の画像生成部１２２及び制御部１２４が、個々の電子回路として構成されていてもよく、または、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）等の集積回路における回路ブロックとして構成されていてもよい。また、本実施形態においては、例えば、本体装置１２が１つ以上のプロセッサ（ＣＰＵ等）を具備して構成されていてもよい。また、本実施形態に係る構成を適宜変形することにより、例えば、コンピュータが、画像生成部１２２及び制御部１２４の機能を実行させるためのプログラムをメモリ等の記憶媒体１２５から読み込むとともに、当該読み込んだプログラムに応じた動作を行うようにしてもよい。
　診断支援装置１３は、例えば、１つ以上のプロセッサ１３１と、記憶媒体１３２と、を有するコンピュータとして構成されている。また、診断支援装置１３は、本体装置１２及び表示装置１４のそれぞれに対して着脱自在に接続されるように構成されている。また、診断支援装置１３は、本体装置１２から出力される指示及び／または情報に基づき、本体装置１２から出力される内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための病変抽出処理を行うように構成されている。なお、前述の病変候補領域は、例えば、良性腫瘍または悪性腫瘍のような異常所見を含む領域として抽出されるものとする。また、診断支援装置１３は、前述の病変抽出処理により抽出した病変候補領域の位置を示す視覚情報を内視鏡画像に対して付加することにより表示画像を生成し、当該生成した表示画像を表示装置１４へ出力するように構成されている。また、診断支援装置１３は、例えば、図２に示すように、異常症状特定部１３Ａと、病変抽出機能制御部１３Ｂと、病変抽出機能部１３Ｃと、表示制御部１３Ｄと、を有して構成されている。図２は、第１の実施形態に係る診断支援装置の構成の具体例を説明するためのブロック図である。
　異常症状特定部１３Ａは、本体装置１２から出力される身体情報に基づき、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理を行うように構成されている。また、異常症状特定部１３Ａは、前述の処理により特定した一の異常症状を示す情報を病変抽出機能制御部１３Ｂへ出力するように構成されている。
　病変抽出機能制御部１３Ｂは、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に基づき、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部の中から当該情報に含まれる一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行うように構成されている。また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、前述の処理により選択した一の病変抽出部において病変抽出処理を行わせるための制御を行うように構成されている。
　病変抽出機能部１３Ｃは、複数の病変抽出部ＬＥＳと、病変抽出部ＬＥＳＹと、を有して構成されている。
　複数の病変抽出部ＬＥＳは、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための病変抽出処理として、当該診断対象の臓器において現れ得る異常症状毎に特化された異なる処理を行うように構成されている。
　病変抽出部ＬＥＳＹは、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための病変抽出処理として、当該診断対象の臓器において現れ得る特定の異常症状に特化されていない処理を行うように構成されている。
　病変抽出機能部１３Ｃは、病変抽出機能制御部１３Ｂの制御に応じ、複数の病変抽出部ＬＥＳの中から選択された病変抽出部ＬＥＳＸ、または、当該病変抽出部ＬＥＳＸの代わりに選択された病変抽出部ＬＥＳＹのいずれかにおいて、本体装置１２から出力される内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための処理に相当する病変抽出処理を行うように構成されている。また、病変抽出機能部１３Ｃは、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹの病変抽出処理により抽出された病変候補領域の位置を特定可能な情報を表示制御部１３Ｄへ出力するように構成されている。
　表示制御部１３Ｄは、病変抽出機能部１３Ｃから出力される情報に基づき、本体装置１２から出力される内視鏡画像における病変候補領域の位置を特定するとともに、当該特定した病変候補領域の位置を示す視覚情報を生成するための処理を行うように構成されている。また、表示制御部１３Ｄは、前述の視覚情報を内視鏡画像に付加することにより表示画像を生成するとともに、当該生成した表示画像を表示装置１４へ出力するための処理を行うように構成されている。
　本実施形態においては、診断支援装置１３の少なくとも一部の機能が、プロセッサ１３１により実現されるようにすればよい。また、本実施形態においては、診断支援装置１３の少なくとも一部が、個々の電子回路として構成されていてもよく、または、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）等の集積回路における回路ブロックとして構成されていてもよい。また、本実施形態に係る構成を適宜変形することにより、例えば、コンピュータが、診断支援装置１３の少なくとも一部の機能を実行させるためのプログラムをメモリ等の記憶媒体１３２から読み込むとともに、当該読み込んだプログラムに応じた動作を行うようにしてもよい。
　表示装置１４は、診断支援装置１３に対して着脱自在に接続されるように構成されている。また、表示装置１４は、モニタ等を具備し、診断支援装置１３から出力される表示画像を表示することができるように構成されている。
　続いて、本実施形態の作用について説明する。なお、以降においては、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器が胃である場合を例に挙げて説明する。また、以降においては、内視鏡１１による観察を行う際の観察モードが白色光観察モードに予め設定されているものとして説明する。
　術者等のユーザは、内視鏡システム１の各部を接続して電源を投入した後、入力Ｉ／Ｆ１２３を操作することにより、内視鏡検査を受ける被検者の身体情報として、当該被検者の胃の状態を推定可能な１つ以上の情報を入力する。
　具体的には、ユーザは、内視鏡検査を受ける被検者の身体情報として、例えば、ピロリ菌（ヘリコバクター・ピロリ）検査の検査結果、ペプシノゲン検査の検査結果、ピロリ菌の除菌治療歴の有無、ＣＤＨ１遺伝子の検査結果、切除治療歴の有無、ＨＥＲ２遺伝子の検査結果、ＥＢウイルス検査の検査結果、ＮＳＡＩＤｓ（非ステロイド性抗炎症薬）の服用の有無、及び、被検者の自覚症状の有無等の情報を入力する。
　すなわち、本実施形態によれば、内視鏡検査を受ける被検者の身体情報として、診断対象の臓器に係る検査を行って得られた検査結果を示す情報、当該診断対象の臓器における治療歴を示す情報、当該診断対象の臓器に係る薬剤の服用歴を示す情報、及び、当該被検者の自覚症状の有無を示す情報のうちの少なくとも１つが入力される。
　ユーザは、内視鏡検査を受ける被検者の身体情報を入力した後、当該被検者の内部へ内視鏡１１の挿入部を挿入するとともに、当該被検者の胃の内部における所望の被写体を撮像可能な位置に当該挿入部の先端部を配置する。
　制御部１２４は、内視鏡検査を受ける被検者の身体情報の入力を完了するための指示が入力Ｉ／Ｆ１２３において行われたことを検出した際に、当該身体情報を診断支援装置１３へ出力するための動作を行う。
　制御部１２４は、本体装置１２の電源が投入された際に、Ｂ光、Ｇ光及びＲ光を照明光として順次または同時に発生させるための制御を光源部１２１に対して行う。そして、このような制御部１２４の制御に応じ、光源部１２１から内視鏡１１へ照明光が供給され、当該照明光により照明された被写体からの戻り光が撮像部１１１において撮像され、撮像部１１１から本体装置１２へ出力される撮像信号に応じた内視鏡画像ＥＧが画像生成部１２２において生成され、当該生成された内視鏡画像ＥＧが診断支援装置１３へ１フレームずつ順次出力される。
　異常症状特定部１３Ａは、本体装置１２から出力される身体情報に基づき、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている一の異常症状を特定するための処理を行う。また、異常症状特定部１３Ａは、前述の処理により特定した一の異常症状を示す情報を病変抽出機能制御部１３Ｂへ出力する。
　具体的には、異常症状特定部１３Ａは、例えば、図３に示すようなテーブルデータＴＤＡを記憶媒体１３２から読み込むとともに、当該読み込んだテーブルデータＴＤＡと、本体装置１２から出力される身体情報と、を照合することにより、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている一の異常症状を特定する。図３は、第１の実施形態に係る診断支援装置の処理において用いられるテーブルデータの一例を示す図である。
　図３のテーブルデータＴＤＡの「身体情報」欄には、本体装置１２から出力される身体情報（入力Ｉ／Ｆ１２３において入力された情報）に対応する複数の項目が含まれている。また、図３のテーブルデータＴＤＡの「異常症状」欄には、「身体情報」欄の項目各々に対応する胃の症状を示す複数の項目が含まれている。
　図３のテーブルデータＴＤＡによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にピロリ菌検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれており、かつ、当該身体情報にペプシノゲン検査の検査結果が含まれていない場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が細菌感染であることが特定される。
　図３のテーブルデータＴＤＡによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にピロリ菌検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれており、かつ、当該身体情報にペプシノゲン検査が陰性である旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が潰瘍であることが特定される。
　図３のテーブルデータＴＤＡによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にピロリ菌検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれており、かつ、当該身体情報にペプシノゲン検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が萎縮性胃炎であることが特定される。
　図３のテーブルデータＴＤＡによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にピロリ菌検査が陰性である旨を示す検査結果が含まれており、かつ、当該身体情報にペプシノゲン検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が萎縮性胃炎であることが特定される。
　図３のテーブルデータＴＤＡによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にピロリ菌の除菌治療が完了している旨を示す情報が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が除菌治療済であることが特定される。
　図３のテーブルデータＴＤＡによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にＣＤＨ１遺伝子に変異がある旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状がびまん性胃がんであることが特定される。
　図３のテーブルデータＴＤＡによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に切除治療済である旨を示す情報が含まれており、かつ、ＨＥＲ２遺伝子に変異がある旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が切除治療済であることが特定される。
　図３のテーブルデータＴＤＡによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にＥＢウイルス検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が萎縮性胃炎であることが特定される。
　図３のテーブルデータＴＤＡによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にＮＳＡＩＤｓを服用中である旨を示す情報が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が潰瘍であることが特定される。
　図３のテーブルデータＴＤＡによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に被検者の自覚症状がある旨を示す情報が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける当該被検者の胃において現れている異常症状が潰瘍であることが特定される。なお、このような場合における自覚症状としては、例えば、みぞおち付近の痛み、胃酸過多、黒い便、及び、貧血等が挙げられる。
　本実施形態の異常症状特定部１３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に対応する異常症状がテーブルデータＴＤＡに含まれていない等の理由により、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている一の異常症状を特定することができなかった場合に、当該被検者の胃において現れている異常症状の有無が不明である旨を示す情報を病変抽出機能制御部１３Ｂへ出力する。
　本実施形態の異常症状特定部１３Ａは、例えば、図３のテーブルデータＴＤＡに応じた複数の異常症状を同時に特定した場合に、当該複数の異常症状の中で最も優先度の高い一の異常症状を示す情報を病変抽出機能制御部１３Ｂへ出力する。なお、図３のテーブルデータＴＤＡに含まれる各異常症状の優先度は、例えば、後述のリスク値の大きさ等に応じた所定の順番に設定されていればよい。
　病変抽出機能制御部１３Ｂは、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に基づき、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部の中から当該情報に含まれる一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行うとともに、当該一の病変抽出部において病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　具体的には、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に異常症状が細菌感染である旨を示す情報が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中からピロリ菌感染時における病変抽出に特化された病変抽出部ＬＥＳＡを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＡにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に異常症状が潰瘍である旨を示す情報が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から潰瘍発現時における病変抽出に特化された病変抽出部ＬＥＳＢを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＢにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に異常症状が萎縮性胃炎である旨を示す情報が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から萎縮性胃炎発現時における病変抽出に特化された病変抽出部ＬＥＳＣを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＣにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に異常症状が除菌治療済である旨を示す情報が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中からピロリ菌除菌後における病変抽出に特化された病変抽出部ＬＥＳＤを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＤにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に異常症状がびまん性胃がんである旨を示す情報が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中からびまん性胃がん発現時における病変抽出に特化された病変抽出部ＬＥＳＥを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＥにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に異常症状が切除治療済である旨を示す情報が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から胃切除後における病変抽出に特化された病変抽出部ＬＥＳＦを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＦにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に異常症状の有無が不明である旨を示す情報が含まれている場合（異常症状特定部３３Ａにより異常症状が特定されなかった場合）に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から一の病変抽出部ＬＥＳＸを選択する代わりに、胃において現れ得る特定の異常症状に特化されていない病変抽出処理を行う病変抽出部ＬＥＳＹを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＹにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　すなわち、以上に述べた具体例においては、６つの病変抽出部ＬＥＳＡ、ＬＥＳＢ、ＬＥＳＣ、ＬＥＳＤ、ＬＥＳＥ及びＬＥＳＦのうちのいずれか１つが病変抽出部ＬＥＳＸに相当する。
　病変抽出機能部１３Ｃは、病変抽出機能制御部１３Ｂの制御に応じ、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹのいずれかにおいて、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧから病変候補領域ＬＡを抽出する病変抽出処理を行うとともに、当該病変抽出処理により抽出された病変候補領域ＬＡの位置を特定可能な情報を表示制御部１３Ｄへ出力する。
　表示制御部１３Ｄは、病変抽出機能部１３Ｃから出力される情報に基づき、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧにおける病変候補領域ＬＡの位置を特定するとともに、当該特定した病変候補領域ＬＡの周囲を囲む矩形の枠に相当するマーカＭＧを生成するための処理を行う。また、表示制御部１３Ｄは、前述のマーカＭＧを内視鏡画像ＥＧに付加することにより表示画像を生成し、当該生成した表示画像を表示装置１４へ出力するための処理を行う。すなわち、本実施形態の表示制御部１３Ｄは、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像ＥＧと、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹにより抽出された病変候補領域ＬＡの位置を示す情報と、を併せて表示装置１４に表示させるための処理を行う。そして、このような表示制御部１３Ｄの処理によれば、例えば、図４に示すような表示画像ＤＧＡが表示装置１４に表示される。図４は、第１の実施形態に係る診断支援装置の処理に応じて表示される表示画像の一例を示す図である。
　ところで、例えば、胃の内部を撮像して得られた内視鏡画像から病変候補領域を抽出する処理においては、当該病変候補領域の抽出精度が、内視鏡検査を受ける被検者の胃粘膜の状態に応じて変化する傾向がある。具体的には、例えば、ピロリ菌の除菌治療が行われた後の胃粘膜においては、当該除菌治療が行われる前の胃粘膜に比べて病変のサイズが小さくなる及び病変の色調が目立たなくなる等の要因により、内視鏡画像から病変候補領域を抽出する処理における抽出精度が、当該除菌治療が行われる前よりも低下する傾向がある。
　これに対し、本実施形態によれば、内視鏡検査を受ける被検者の胃（診断対象の臓器）の状態を推定可能な１つ以上の情報を含む身体情報が異常症状特定部１３Ａに入力され、当該身体情報に応じた一の異常症状が異常症状特定部１３Ａにより特定され、複数の病変抽出部の中から当該一の異常症状に最も適した一の病変抽出部が病変抽出機能制御部１３Ｂにより選択されるとともに、当該一の病変抽出部において内視鏡画像から病変候補領域を抽出する処理が病変抽出機能部１３Ｃにより行われるようにしている。そのため、本実施形態によれば、診断対象の臓器における病変の抽出精度を確保することができる。
　なお、本実施形態によれば、例えば、病変抽出機能制御部１３Ｂが、入力Ｉ／Ｆ１２３において行われた指示（ユーザの指示）に応じて感度を設定するための処理を行うとともに、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹにおいて当該感度による病変抽出処理を行わせるための制御を行うように構成されていてもよい。そして、このような病変抽出機能制御部１３Ｂの構成によれば、例えば、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹにおいて行われる病変抽出処理の感度が相対的に高い感度に設定された場合に、内視鏡画像ＥＧから抽出される病変候補領域の抽出頻度を相対的に高めることができる。また、前述のような病変抽出機能制御部１３Ｂの構成によれば、例えば、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹにおいて行われる病変抽出処理の感度が相対的に低い感度に設定された場合に、内視鏡画像ＥＧから抽出される病変候補領域の蓋然性（当該病変候補領域に実際に病変が含まれている可能性）を相対的に高めることができる。なお、本実施形態においては、病変抽出処理の感度の大きさが、例えば、内視鏡画像ＥＧに含まれる病変候補領域を検出する際に当該内視鏡画像ＥＧから取得した画素値等のパラメータに対して適用される閾値の大きさに反比例するような値として設定されるものとする。
　また、本実施形態によれば、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹにおける病変抽出処理が、内視鏡検査中に得られた（本体装置１２から出力される）内視鏡画像に対して行われるものに限らず、例えば、図示しない録画装置等に予め記録されている内視鏡検査の映像から得られた内視鏡画像に対して行われるものであってもよい。
　また、本実施形態に係る構成を適宜変形することにより、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器が胃とは異なる臓器である場合に対応させるようにしてもよい。
　また、本実施形態によれば、内視鏡検査を受ける被検者の身体情報として、例えば、当該被検者の食習慣、当該被検者の喫煙歴、当該被検者の年齢、当該被検者の性別、当該被検者の人種、及び、当該被検者の家族におけるがんの家族歴のうちの少なくともいずれか１つを示す情報がさらに含まれていてもよい。
　また、本実施形態によれば、図３に示したテーブルデータＴＤＡの代わりに、例えば、図５に示すようなテーブルデータＴＤＢが記憶媒体１３２に格納されている場合に、当該テーブルデータＴＤＢに応じた動作が診断支援装置１３の各部で行われるようにしてもよい。このような本実施形態の変形例に係る動作等について、以下に説明する。なお、以降においては、簡単のため、既述の動作等を適用可能な部分に関する具体的な説明を適宜省略するものとする。図５は、第１の実施形態の変形例に係る診断支援装置の処理において用いられるテーブルデータの一例を示す図である。
　異常症状特定部１３Ａは、本体装置１２から出力される身体情報に基づき、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている一の異常症状と、当該一の異常症状における病変リスクの大きさと、当該一の異常症状に対する特殊光観察の推奨の是非と、をそれぞれ特定するための処理を行う。また、異常症状特定部１３Ａは、前述の処理により特定した一の異常症状と、前述の処理により特定した病変リスクの大きさと、前述の処理により特定した当該一の異常症状に対する特殊光観察の推奨の是非と、を関連付けた情報を病変抽出機能制御部１３Ｂへ出力する。
　具体的には、異常症状特定部１３Ａは、例えば、図５のテーブルデータＴＤＢを記憶媒体１３２から読み込むとともに、当該読み込んだテーブルデータＴＤＢと、本体装置１２から出力される身体情報と、を照合することにより、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている一の異常症状と、当該一の異常症状に応じて予め設定されているリスク値と、当該一の異常症状に対する特殊光観察の推奨の是非と、をそれぞれ特定する。
　図５のテーブルデータＴＤＢの「身体情報」欄には、本体装置１２から出力される身体情報（入力Ｉ／Ｆ１２３において入力された情報）に対応する複数の項目が含まれている。また、図５のテーブルデータＴＤＢの「異常症状」欄には、「身体情報」欄の各々の項目に対応する胃の症状を示す複数の項目が含まれている。また、図５のテーブルデータＴＤＢの「病変リスク」欄には、「異常症状」欄における胃の症状毎の病変の発生頻度の高さに応じて設定された値に相当するリスク値を示す複数の項目が含まれている。また、図５のテーブルデータＴＤＢの「特殊光観察」欄には、「異常症状」欄における胃の症状各々に対する特殊光観察（狭帯域光観察）の推奨の是非を示す複数の項目が含まれている。なお、図５のテーブルデータＴＤＢの「病変リスク」欄における各項目の値は、０より大きくかつ１００より小さい相対値として設定されているものとする。
　図５のテーブルデータＴＤＢによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にピロリ菌検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれており、かつ、当該身体情報にペプシノゲン検査の検査結果が含まれていない場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が細菌感染であること、当該異常症状に対応するリスク値が１０であること、及び、当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図５のテーブルデータＴＤＢによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にピロリ菌検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれており、かつ、当該身体情報にペプシノゲン検査が陰性である旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が潰瘍であること、当該異常症状に対応するリスク値が５であること、及び、当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図５のテーブルデータＴＤＢによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にピロリ菌検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれており、かつ、当該身体情報にペプシノゲン検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が萎縮性胃炎であること、当該異常症状に対応するリスク値が２０であること、及び、当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図５のテーブルデータＴＤＢによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にピロリ菌検査が陰性である旨を示す検査結果が含まれており、かつ、当該身体情報にペプシノゲン検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が萎縮性胃炎であること、当該異常症状に対応するリスク値が３０であること、及び、当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図５のテーブルデータＴＤＢによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にピロリ菌の除菌治療が完了している旨を示す情報が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が除菌治療済であること、当該異常症状に対応するリスク値が５０であること、及び、当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨することがそれぞれ特定される。
　図５のテーブルデータＴＤＢによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にＣＤＨ１遺伝子に変異がある旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状がびまん性胃がんであること、当該異常症状に対応するリスク値が５０であること、及び、当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨することがそれぞれ特定される。
　図５のテーブルデータＴＤＢによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に切除治療済である旨を示す情報が含まれており、かつ、ＨＥＲ２遺伝子に変異がある旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が切除治療済であること、当該異常症状に対応するリスク値が５０であること、及び、当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図３のテーブルデータＴＤＢによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にＥＢウイルス検査が陽性である旨を示す検査結果が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が萎縮性胃炎であること、当該異常症状に対応するリスク値が１０であること、及び、当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図５のテーブルデータＴＤＢによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報にＮＳＡＩＤｓを服用中である旨を示す情報が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が潰瘍であること、当該異常症状に対応するリスク値が５であること、及び、当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図５のテーブルデータＴＤＢによれば、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に被検者の自覚症状がある旨を示す情報が含まれている場合に、内視鏡検査を受ける当該被検者の胃において現れている異常症状が潰瘍であること、当該異常症状に対応するリスク値が５であること、及び、当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　本変形例の異常症状特定部１３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に対応する異常症状がテーブルデータＴＤＢに含まれていない等の理由により、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている一の異常症状を特定することができなかった場合に、当該被検者の胃において現れている異常症状の有無が不明である旨を示す情報を病変抽出機能制御部１３Ｂへ出力する。
　また、本変形例の異常症状特定部１３Ａは、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている一の異常症状をテーブルデータＴＤＢから特定することができなかった場合に、本体装置１２から出力される身体情報に含まれる情報に応じて設定したリスク値及び特殊光観察の推奨の是非を示す情報を病変抽出機能制御部１３Ｂへ出力する。具体的には、本変形例の異常症状特定部１３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に胃のＸ線画像に所見がある旨を示す情報が含まれている場合には、リスク値が８０であること、及び、特殊光観察への切替を推奨しないことを示す情報を病変抽出機能制御部１３Ｂへ出力する。
　なお、本変形例の異常症状特定部１３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に被検者が積極的な病変の検出を希望するか否か等の要望を示す情報が含まれている場合に、テーブルデータＴＤＢから取得したリスク値を当該情報に応じて増減させるようにしてもよい。
　具体的には、本変形例の異常症状特定部１３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に被検者が積極的な病変の検出を希望する旨を示す情報が含まれている場合に、テーブルデータＴＤＢから取得したリスク値を当該情報に応じて増加させるようにしてもよい。また、本変形例の異常症状特定部１３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に被検者が積極的な病変の検出を希望しない旨を示す情報が含まれている場合に、テーブルデータＴＤＢから取得したリスク値を当該情報に応じて減少させるようにしてもよい。
　本変形例の異常症状特定部１３Ａは、例えば、図５のテーブルデータＴＤＢに応じた複数の異常症状を同時に特定した場合に、当該複数の異常症状の中で最も優先度の高い一の異常症状と、当該一の異常症状に対応するリスク値と、当該一の異常症状に対する特殊光観察の推奨の是非と、を関連付けた情報を病変抽出機能制御部１３Ｂへ出力する。なお、図５のテーブルデータＴＤＢに含まれる各異常症状の優先度は、例えば、「病変リスク」欄に含まれるリスク値の大きさ等に応じた所定の順番に設定されていればよい。
　本変形例の病変抽出機能制御部１３Ｂは、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に基づき、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部の中から当該情報に含まれる一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行い、当該情報に含まれるリスク値（病変リスクの大きさ）に応じた感度を設定するための処理を行うとともに、当該一の病変抽出部において当該感度による病変抽出処理を行わせるための制御を行う。また、本変形例の病変抽出機能制御部１３Ｂは、前述のように選択した一の病変抽出部における病変抽出処理の処理結果と、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に含まれる特殊光観察の推奨の是非を示す情報と、を関連付けて出力させるための制御を病変抽出機能部１３Ｃに対して行う。
　具体的には、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に、異常症状が細菌感染である旨を示す情報と、リスク値が１０である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＡを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＰに設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＡにおいて当該感度ＳＰによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に、異常症状が潰瘍である旨を示す情報と、リスク値が５である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＢを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＰに設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＢにおいて当該感度ＳＰによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に、異常症状が萎縮性胃炎である旨を示す情報と、リスク値が２０または３０のいずれかの値である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＣを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＱ（＞ＳＰ）に設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＣにおいて当該感度ＳＱによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に、異常症状が萎縮性胃炎である旨を示す情報と、リスク値が１０である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＣを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＰに設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＣにおいて当該感度ＳＰによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に、異常症状が除菌治療済である旨を示す情報と、リスク値が５０である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＤを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＲ（＞ＳＱ）に設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＤにおいて当該感度ＳＲによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に、異常症状がびまん性胃がんである旨を示す情報と、リスク値が５０である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＥを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＲに設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＥにおいて当該感度ＳＲによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に、異常症状が切除治療済である旨を示す情報と、リスク値が５０である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＦを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＲに設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＦにおいて当該感度ＳＲによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に、異常症状の有無が不明である旨を示す情報と、リスク値が８０である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる病変抽出部ＬＥＳＹを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＲに設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＹにおいて当該感度ＳＲによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部１３Ｂは、例えば、異常症状特定部１３Ａから出力される情報に、異常症状の有無が不明である旨を示す情報と、リスク値が１０である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる病変抽出部ＬＥＳＹを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＰに設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＹにおいて当該感度ＳＰによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　病変抽出機能部１３Ｃは、病変抽出機能制御部１３Ｂの制御に応じ、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹのいずれかにおいて、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧから病変候補領域ＬＡを抽出する病変抽出処理を行うとともに、当該病変抽出処理により抽出された病変候補領域ＬＡの位置を特定可能な情報と、異常症状特定部１３Ａにより特定された特殊光観察の推奨の是非を示す情報と、を併せて表示制御部１３Ｄへ出力する。
　表示制御部１３Ｄは、病変抽出機能部１３Ｃから出力される情報に基づき、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧにおける病変候補領域ＬＡの位置を特定するとともに、当該特定した病変候補領域ＬＡの周囲を囲む矩形の枠に相当するマーカＭＧを生成するための処理を行う。
　表示制御部１３Ｄは、病変抽出機能部１３Ｃから出力される情報に特殊光観察への切替を推奨しない旨を示す情報が含まれている場合に、図４に例示した表示画像ＤＧＡと同様の表示画像を生成して表示装置１４へ出力するための処理を行う。
　表示制御部１３Ｄは、病変抽出機能部１３Ｃから出力される情報に特殊光観察への切替を推奨する旨を示す情報が含まれている場合に、白色光観察モードから特殊光観察モードへの切り替えを促す文字列等を有する文字情報ＭＪを生成するための処理を行う。また、表示制御部１３Ｄは、病変抽出機能部１３Ｃから出力される情報に特殊光観察への切替を推奨する旨を示す情報が含まれている場合に、前述のマーカＭＧを内視鏡画像ＥＧに付加するとともに、前述の文字情報ＭＪを当該内視鏡画像ＥＧの外部の表示領域に付加することにより表示画像を生成し、当該生成した表示画像を表示装置１４へ出力するための処理を行う。すなわち、本変形例の表示制御部１３Ｄは、異常症状特定部１３Ａにより特定された一の異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨することを検出した場合に、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像ＥＧと、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹにより抽出された病変候補領域ＬＡの位置を示す情報と、特殊光観察の実施を促す情報と、を併せて表示装置１４に表示させるための処理を行う。そして、このような表示制御部１３Ｄの処理によれば、例えば、図６に示すような表示画像ＤＧＢが表示装置１４に表示される。図６は、第１の実施形態の変形例に係る診断支援装置の処理に応じて表示される表示画像の一例を示す図である。
　なお、本変形例によれば、文字情報ＭＪを表示装置１４に表示させる代わりに、例えば、当該文字情報ＭＪに対応する音声を図示しないスピーカから出力させるようにしてもよい。
　また、本変形例によれば、例えば、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる各病変抽出部が、内視鏡画像ＥＧから抽出した病変候補領域ＬＡの尤度ＬＫを算出するための処理をさらに含むような病変抽出処理を行うとともに、当該病変候補領域ＬＡの位置を示す情報と、当該尤度ＬＫの算出結果を示す情報と、異常症状特定部１３Ａにより特定された特殊光観察の推奨の是非を示す情報と、を併せて表示制御部１３Ｄへ出力するように構成されていてもよい。さらに、このような構成において、例えば、病変抽出機能部１３Ｃから出力される情報に特殊光観察への切替を推奨する旨を示す情報が含まれており、かつ、病変抽出機能部１３Ｃから出力される情報により示される尤度ＬＫが所定の範囲内に属している場合に、文字情報ＭＪを生成して表示装置１４に表示させるための動作が表示制御部１３Ｄにより行われるようにしてもよい。
　また、本変形例によれば、例えば、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部のうちの少なくとも１つの病変抽出部が、病変抽出処理における感度に応じて細分化されていてもよい。具体的には、例えば、病変抽出部ＬＥＳＡの代わりに、ピロリ菌感染時における病変抽出に特化された病変抽出処理を感度ＳＰで行う病変抽出部ＬＥＳＡＰと、当該病変抽出処理を感度ＳＱで行う病変抽出部ＬＥＳＡＱと、当該病変抽出処理を感度ＳＲで行う病変抽出部ＬＥＳＡＲと、が病変抽出機能部１３Ｃに設けられていてもよい。
　以上に述べたように、本変形例によれば、前述の実施形態の方法（テーブルデータＴＤＡを用いた方法）と略同様の方法を用い、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部の中から一の病変抽出部を選択することができる。さらに、本変形例によれば、前述のように選択された一の病変抽出部における病変抽出処理を、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器における病変の発生頻度に応じて設定された感度で行うことができる。そのため、本変形例によれば、診断対象の臓器における病変の抽出精度を確保することができる。
　なお、本変形例によれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器が食道であり、かつ、当該被検者の人種が欧米人であることを示す情報が本体装置１２から出力される身体情報に含まれている場合に、当該診断対象の臓器においてバレット食道が現れているか否かを特定するための処理が異常症状特定部１３Ａにより行われるようにしてもよい。さらに、本変形例によれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の食道において現れている一の異常症状がバレット食道であることが特定された場合に、当該一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理と、当該一の異常症状に応じた感度を設定するための処理と、当該一の病変抽出部において当該感度による病変抽出処理を行わせるための制御と、が病変抽出機能制御部１３Ｂにおいて行われるようにしてもよい。
（第２の実施形態）
　図７及び図８は、第２の実施形態に係るものである。
　なお、本実施形態においては、第１の実施形態と同様の構成等を有する部分に関する詳細な説明を適宜省略するとともに、第１の実施形態と異なる構成等を有する部分に関して主に説明を行う。
　本実施形態の内視鏡システム１は、診断支援装置１３の代わりに、例えば、図７に示すような診断支援装置２３を有して構成されている。図７は、第２の実施形態に係る診断支援装置の構成の具体例を説明するためのブロック図である。
　診断支援装置２３は、診断支援装置１３の異常症状特定部１３Ａを異常症状特定部２３Ａに置き換えるとともに、診断支援装置１３の病変抽出機能制御部１３Ｂを病変抽出機能制御部２３Ｂに置き換えたものと略同様の構成を有して構成されている。
　異常症状特定部２３Ａは、本体装置１２から出力される異常所見検出指示を検出した場合に、当該異常所見検出指示を検出したタイミングで入力された内視鏡画像に基づき、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理を行うように構成されている。また、異常症状特定部２３Ａは、前述のように特定した一の異常症状を示す情報を病変抽出機能制御部２３Ｂへ出力するように構成されている。すなわち、異常症状特定部２３Ａは、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像に基づき、当該診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理を行うように構成されている。
　具体的には、異常症状特定部２３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される内視鏡画像の色調を表す特徴量（色相、彩度及び明度のうちの少なくとも１つ）と、当該内視鏡画像内に設定した関心領域に含まれる複数の画素の画素値に基づいて算出される統計量（画素値の分散及び輝度勾配の分布のうちの少なくとも１つ）と、を用いて一の異常症状を特定するための処理を行う。
　あるいは、異常症状特定部２３Ａは、例えば、所定の臓器の内部を撮像して得られた画像を用いた機械学習により当該所定の臓器において現れ得る複数の異常症状を認識して異常症状毎に分類することができるように構成された分類器を有している場合に、本体装置１２から出力される内視鏡画像の画素値等を当該分類器に入力して得られた出力結果に基づいて一の異常症状を特定するための処理を行う。
　異常症状特定部２３Ａは、本体装置１２から出力される一の異常所見検出指示を検出したタイミングから、本体装置１２から出力される次の異常所見検出指示を検出するタイミングまでの期間において、当該一の異常所見検出指示に応じて特定した一の異常症状を示す情報を病変抽出機能制御部２３Ｂへ出力し続けるように構成されている。
　病変抽出機能制御部２３Ｂは、異常症状特定部２３Ａから出力される情報に基づき、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部の中から当該情報に含まれる一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行うとともに、当該一の病変抽出部において病変抽出処理を行わせるための制御を行うように構成されている。
　続いて、本実施形態の作用について説明する。
　ユーザは、内視鏡システム１の各部を接続して電源を投入した後、被検者の内部へ内視鏡１１の挿入部を挿入するとともに、当該被検者の胃の内部における所望の被写体を撮像可能な位置に当該挿入部の先端部を配置する。また、ユーザは、例えば、被検者の胃の内部における所望の被写体を観察している期間に属する時刻ＴＰにおいて、入力Ｉ／Ｆ１２３の異常所見検出指示スイッチを操作することにより異常所見検出指示を行う。
　制御部１２４は、本体装置１２の電源が投入された際に、Ｂ光、Ｇ光及びＲ光を照明光として順次または同時に発生させるための制御を光源部１２１に対して行う。そして、このような制御部１２４の制御に応じ、光源部１２１から内視鏡１１へ照明光が供給され、当該照明光により照明された被写体からの戻り光が撮像部１１１において撮像され、撮像部１１１から本体装置１２へ出力される撮像信号に応じた内視鏡画像ＥＧが画像生成部１２２において生成され、当該生成された内視鏡画像ＥＧが診断支援装置２３へ１フレームずつ順次出力される。
　制御部１２４は、入力Ｉ／Ｆ１２３において異常所見検出指示が行われたことを検出した際に、当該異常所見検出指示を診断支援装置２３へ出力するための動作を行う。
　異常症状特定部２３Ａは、本体装置１２から出力される異常所見検出指示を時刻ＴＰにおいて検出した場合に、当該時刻ＴＰにおいて本体装置１２から入力された内視鏡画像ＥＧに基づき、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理を行う。また、異常症状特定部２３Ａは、前述の処理により特定した一の異常症状を示す情報を病変抽出機能制御部２３Ｂへ出力する。
　具体的には、異常症状特定部２３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧの色調が高彩度の赤色調（発赤した粘膜に相当する色調）であることを検出した場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が細菌感染であることを特定する。
　また、異常症状特定部２３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧの色調が低彩度の赤色調（退色した粘膜に相当する色調）であることを検出した場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が細菌感染であることを特定する。
　また、異常症状特定部２３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧの色調が白色調（白濁した粘液により生じる色調）であることを検出した場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が細菌感染であることを特定する。
　また、異常症状特定部２３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧに対して日本国特開２０１５－１８１５９４号に開示された手法等を用いた処理を施すことにより、当該内視鏡画像ＥＧに黒苔または白苔が存在していることを検出した場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が潰瘍であることを特定する。
　また、異常症状特定部２３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧに対して所定の処理を施すことにより、当該内視鏡画像ＥＧに樹枝状血管が存在していることを検出した場合に、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が萎縮性胃炎であることを特定する。
　すなわち、以上に述べた異常症状特定部２３Ａの動作等によれば、時刻ＴＰの時点で本体装置１２から出力された内視鏡画像ＥＧＰに基づいて内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器において現れている一の異常症状が特定されるとともに、当該特定した一の異常症状を示す情報が病変抽出機能制御部２３Ｂへ出力される。
　異常症状特定部２３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧから一の異常症状を特定することができなかった場合に、被検者の胃において現れている異常症状の有無が不明である旨を示す情報を病変抽出機能制御部２３Ｂへ出力する。
　異常症状特定部２３Ａは、本体装置１２から出力される一の異常所見検出指示を検出した時刻ＴＰから、本体装置１２から出力される次の異常所見検出指示を検出する時刻ＴＱまでの期間において、当該一の異常所見検出指示に応じて特定した一の異常症状を示す情報を病変抽出機能制御部２３Ｂへ出力し続ける。
　病変抽出機能制御部２３Ｂは、異常症状特定部２３Ａから出力される情報に基づき、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部の中から当該情報に含まれる一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行うとともに、当該一の病変抽出部において病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　具体的には、病変抽出機能制御部２３Ｂは、例えば、異常症状特定部２３Ａから出力される情報に異常症状が細菌感染である旨を示す情報が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＡを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＡにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部２３Ｂは、例えば、異常症状特定部２３Ａから出力される情報に異常症状が潰瘍である旨を示す情報が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＢを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＢにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部２３Ｂは、例えば、異常症状特定部２３Ａから出力される情報に異常症状が萎縮性胃炎である旨を示す情報が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＣを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＣにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部２３Ｂは、例えば、異常症状特定部２３Ａから出力される情報に異常症状の有無が不明である旨を示す情報が含まれている場合（異常症状特定部２３Ａにより異常症状が特定されなかった場合）に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる病変抽出部ＬＥＳＹを選択するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＹにおいて病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　すなわち、以上に述べた具体例においては、３つの病変抽出部ＬＥＳＡ、ＬＥＳＢ及びＬＥＳＣのうちのいずれか１つが病変抽出部ＬＥＳＸに相当する。
　病変抽出機能部１３Ｃは、病変抽出機能制御部２３Ｂの制御に応じ、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹのいずれかにおいて、本体装置１２から出力された内視鏡画像ＥＧＰから病変候補領域ＬＡＰを抽出する病変抽出処理を行うとともに、当該病変抽出処理により抽出された病変候補領域ＬＡＰの位置を特定可能な情報を表示制御部１３Ｄへ出力する。
　表示制御部１３Ｄは、病変抽出機能部１３Ｃから出力される情報に基づき、時刻ＴＰの時点で入力された内視鏡画像ＥＧＰにおける病変候補領域ＬＡＰの位置を特定し、当該特定した病変候補領域ＬＡＰの周囲を囲む矩形の枠に相当するマーカＭＧＰを生成するための処理を行う。また、表示制御部１３Ｄは、前述のマーカＭＧＰを内視鏡画像ＥＧＰに付加することにより表示画像を生成し、当該生成した表示画像を表示装置１４へ出力するための処理を行う。すなわち、本実施形態の表示制御部１３Ｄは、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像ＥＧＰと、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹにより抽出された病変候補領域ＬＡＰの位置を示す情報と、を併せて表示装置１４に表示させるための処理を行う。そして、このような表示制御部１３Ｄの処理によれば、例えば、図８に示すような表示画像ＤＧＣが表示装置１４に表示される。図８は、第２の実施形態に係る診断支援装置の処理に応じて表示される表示画像の一例を示す図である。
　以上に述べたように、本実施形態によれば、内視鏡検査を受ける被検者の胃の内部（診断対象の臓器）を撮像して得られた内視鏡画像が異常症状特定部２３Ａに入力され、当該内視鏡画像に対する処理の処理結果に応じた一の異常症状が異常症状特定部２３Ａにより特定され、複数の病変抽出部の中から当該一の異常症状に最も適した一の病変抽出部が病変抽出機能制御部２３Ｂにより選択されるとともに、当該一の病変抽出部において当該内視鏡画像から病変候補領域を抽出する処理が病変抽出機能部１３Ｃにより行われるようにしている。そのため、本実施形態によれば、診断対象の臓器における病変の抽出精度を確保することができる。
　また、以上に述べたように、本実施形態によれば、入力Ｉ／Ｆ１２３において異常所見検出指示が行われたタイミング毎に、被検者の胃において現れている一の異常症状を内視鏡画像に基づいて特定するための処理が異常症状特定部２３Ａにより行われるようにしている。そのため、本実施形態によれば、例えば、ユーザが、噴門部、胃底部、胃体部及び幽門部等のような胃の内部における所望の観察対象部位を観察している状況において、適宜のタイミングで入力Ｉ／Ｆ１２３の異常所見検出指示スイッチを操作することにより、当該所望の観察対象部位において現れている異常症状に応じた病変を精度良く抽出することができる。
　なお、本実施形態によれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器が胃である場合に、細菌感染、潰瘍及び萎縮性胃炎以外の一の異常症状を特定するための処理が異常症状特定部２３Ａにおいて行われるとともに、当該一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理と、当該一の病変抽出部において病変抽出処理を行わせるための制御と、が病変抽出機能制御部２３Ｂにおいて行われるようにしてもよい。
　また、本実施形態によれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器が食道である場合に、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧに基づいて当該診断対象の臓器において現れている一の異常症状がバレット食道であることが異常症状特定部２３Ａにより特定されるとともに、当該一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理と、当該一の病変抽出部において病変抽出処理を行わせるための制御と、が病変抽出機能制御部２３Ｂにおいて行われるようにしてもよい。
（第３の実施形態）
　図９及び図１０は、第３の実施形態に係るものである。
　なお、本実施形態においては、第１及び第２の実施形態のうちの少なくともいずれか一方と同様の構成等を有する部分に関する詳細な説明を適宜省略するとともに、第１及び第２の実施形態のいずれともと異なる構成等を有する部分に関して主に説明を行う。
　本実施形態の内視鏡システム１は、診断支援装置１３の代わりに、例えば、図９に示すような診断支援装置３３を有して構成されている。図９は、第３の実施形態に係る診断支援装置の構成の具体例を説明するためのブロック図である。
　診断支援装置３３は、診断支援装置１３の異常症状特定部１３Ａを異常症状特定部３３Ａに置き換えるとともに、診断支援装置１３の病変抽出機能制御部１３Ｂを病変抽出機能制御部３３Ｂに置き換えたものと略同様の構成を有して構成されている。
　異常症状特定部３３Ａは、本体装置１２から出力される身体情報に基づき、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理を行うように構成されている。
　異常症状特定部３３Ａは、本体装置１２から出力される内視鏡画像に含まれる診断対象の臓器の解剖学的部位に相当する観察対象部位を特定するための処理を行うように構成されている。換言すると、前述の観察対象部位は、診断対象の臓器を解剖学的に分類した場合における複数の部位のうちの一の部位として特定される。
　具体的には、異常症状特定部３３Ａは、例えば、所定の臓器の内部における複数の部位を撮像して得られた画像を用いた機械学習により当該複数の部位を認識して部位毎に分類することができるように構成された分類器を有している場合に、本体装置１２から出力される内視鏡画像の画素値等を当該分類器に入力して得られた出力結果に基づいて観察対象部位を特定するための処理を行う。
　なお、本実施形態によれば、例えば、内視鏡１１の挿入部の先端部のアングルを変化させるための操作を行うことが可能なアングルノブ（不図示）が内視鏡１１の操作部に設けられている場合に、当該アングルノブの操作状態を検出して得られた検出結果を用いて観察対象部位を特定するための処理が異常症状特定部３３Ａにより行われるようにしてもよい。
　異常症状特定部３３Ａは、前述の処理により特定した一の異常症状及び観察対象部位に基づき、当該観察対象部位に現れている当該一の異常症状に応じた病変リスクの大きさと、当該観察対象部位に現れている当該一の異常症状に対する特殊光観察の推奨の是非と、をそれぞれ特定するための処理を行うように構成されている。また、異常症状特定部３３Ａは、前述の処理により特定した一の異常症状と、前述の処理により特定した病変リスクの大きさと、前述の処理により特定した特殊光観察の推奨の是非と、を関連付けた情報を病変抽出機能制御部３３Ｂへ出力するように構成されている。
　病変抽出機能制御部３３Ｂは、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に基づき、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部の中から当該情報に含まれる一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行い、当該情報に含まれる病変リスクの大きさに応じた感度を設定するための処理を行うとともに、当該一の病変抽出部において当該感度による病変抽出処理を行わせるための制御を行うように構成されている。また、病変抽出機能制御部３３Ｂは、前述のように選択した一の病変抽出部における病変抽出処理の処理結果と、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に含まれる特殊光観察の推奨の是非を示す情報と、を関連付けて出力させるための制御を病変抽出機能部１３Ｃに対して行うように構成されている。
　続いて、本実施形態の作用について説明する。
　ユーザは、内視鏡システム１の各部を接続して電源を投入した後、被検者の内部へ内視鏡１１の挿入部を挿入するとともに、当該被検者の胃の内部における所望の被写体を撮像可能な位置に当該挿入部の先端部を配置する。
　制御部１２４は、本体装置１２の電源が投入された際に、Ｂ光、Ｇ光及びＲ光を照明光として順次または同時に発生させるための制御を光源部１２１に対して行う。そして、このような制御部１２４の制御に応じ、光源部１２１から内視鏡１１へ照明光が供給され、当該照明光により照明された被写体からの戻り光が撮像部１１１において撮像され、撮像部１１１から本体装置１２へ出力される撮像信号に応じた内視鏡画像ＥＧが画像生成部１２２において生成され、当該生成された内視鏡画像ＥＧが診断支援装置３３へ１フレームずつ順次出力される。
　異常症状特定部３３Ａは、本体装置１２から出力される身体情報に基づき、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている一の異常症状を特定するための処理を行う。
　具体的には、異常症状特定部３３Ａは、例えば、図３に示したようなテーブルデータＴＤＡを記憶媒体１３２から読み込むとともに、当該読み込んだテーブルデータＴＤＡと、本体装置１２から出力される身体情報と、を照合することにより、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている一の異常症状を特定する。
　異常症状特定部３３Ａは、本体装置１２から出力される内視鏡画像に基づき、内視鏡検査を受ける被検者の胃における観察対象部位を特定するための処理を行う。
　具体的には、異常症状特定部３３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される内視鏡画像に基づき、胃における観察対象部位が胃体部、前庭部、穹窿部、胃角部、及び、その他の部位のうちのいずれに属するかを特定する。
　異常症状特定部３３Ａは、前述の処理により特定した一の異常症状及び観察対象部位に基づき、当該観察対象部位に現れている当該一の異常症状に応じた病変リスクの大きさと、当該観察対象部位に現れている当該一の異常症状に対する特殊光観察の推奨の是非と、をそれぞれ特定するための処理を行う。また、異常症状特定部３３Ａは、前述の処理により特定した一の異常症状と、前述の処理により特定した病変リスクの大きさと、前述の処理により特定した特殊光観察の推奨の是非と、を関連付けた情報を病変抽出機能制御部３３Ｂへ出力する
　具体的には、異常症状特定部３３Ａは、例えば、図１０に示すようなテーブルデータＴＤＣを記憶媒体１３２から読み込むとともに、当該読み込んだテーブルデータＴＤＣと、前述の処理により特定した一の異常症状及び観察対象部位と、を照合することにより、当該観察対象部位に現れている当該一の異常症状に応じた病変リスクの大きさと、当該観察対象部位に現れている当該一の異常症状に対する特殊光観察の推奨の是非と、をそれぞれ特定する。図１０は、第３の実施形態に係る診断支援装置の処理において用いられるテーブルデータの一例を示す図である。
　図１０のテーブルデータＴＤＣの「異常症状」欄には、図３のテーブルデータＴＤＡの「異常症状」欄に含まれる胃の症状のうちの少なくとも１つの症状を胃の部位に応じて細分化した複数の項目が含まれている。また、図１０のテーブルデータＴＤＣの「詳細部位」欄には、「異常症状」欄の各々の項目に対応する胃の部位を示す複数の項目が含まれている。また、図１０のテーブルデータＴＤＣの「病変リスク」欄には、「異常症状」欄における胃の症状と「詳細部位」欄における胃の部位との組み合わせ毎の病変の発生頻度の高さに応じて設定された値に相当するリスク値を示す複数の項目が含まれている。また、図１０のテーブルデータＴＤＣの「特殊光観察」欄には、「詳細部位」欄の胃の部位における「異常症状」欄の胃の症状に対する特殊光観察（狭帯域光観察）の要否を示す複数の項目が含まれている。なお、図１０のテーブルデータＴＤＣの「病変リスク」欄における各項目の値は、０より大きくかつ１００より小さい相対値として設定されているものとする。
　図１０のテーブルデータＴＤＣによれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が萎縮性胃炎であることが特定され、かつ、当該胃における観察対象部位が胃体部または前庭部のいずれかであることが特定された場合に、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対応するリスク値が２５であること、及び、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図１０のテーブルデータＴＤＣによれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が萎縮性胃炎であることが特定され、かつ、当該胃における観察対象部位が穹窿部であることが特定された場合に、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対応するリスク値が８であること、及び、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図１０のテーブルデータＴＤＣによれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が萎縮性胃炎であることが特定され、かつ、当該胃における観察対象部位が胃体部、前庭部及び穹窿部のいずれにも該当しないその他の部位であることが特定された場合に、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対応するリスク値が２０であること、及び、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図１０のテーブルデータＴＤＣによれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が潰瘍であることが特定され、かつ、当該胃における観察対象部位が胃角部または胃体部のいずれかであることが特定された場合に、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対応するリスク値が１０であること、及び、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図１０のテーブルデータＴＤＣによれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が潰瘍であることが特定され、かつ、当該胃における観察対象部位が胃角部及び胃体部のいずれにも該当しないその他の部位であることが特定された場合に、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対応するリスク値が５であること、及び、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図１０のテーブルデータＴＤＣによれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状がびまん性胃がんであることが特定され、かつ、当該胃における観察対象部位が胃角部であることが特定された場合に、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対応するリスク値が５０であること、及び、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨することがそれぞれ特定される。
　図１０のテーブルデータＴＤＣによれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状がびまん性胃がんであることが特定され、かつ、当該胃における観察対象部位が胃体部であることが特定された場合に、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対応するリスク値が４０であること、及び、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨することがそれぞれ特定される。
　図１０のテーブルデータＴＤＣによれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状がびまん性胃がんであることが特定され、かつ、当該胃における観察対象部位が穹窿部であることが特定された場合に、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対応するリスク値が２０であること、及び、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨しないことがそれぞれ特定される。
　図１０のテーブルデータＴＤＣによれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状がびまん性胃がんであることが特定され、かつ、当該胃における観察対象部位が胃角部、胃体部及び穹窿部のいずれにも該当しないその他の部位であることが特定された場合に、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対応するリスク値が３５であること、及び、当該観察対象部位に現れている当該異常症状に対して特殊光観察への切替を推奨することがそれぞれ特定される。
　すなわち、以上に述べた異常症状特定部３３Ａの動作等によれば、本体装置１２から出力された身体情報と、本体装置１２から出力された内視鏡画像ＥＧＱと、に基づき、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器において現れている一の異常症状と、当該診断対象の臓器における観察対象部位に現れている当該一の異常症状に応じた病変リスクの大きさと、当該観察対象部位に現れている当該一の異常症状に対する特殊光観察の推奨の是非と、がそれぞれ特定される。
　異常症状特定部３３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される身体情報に対応する異常症状がテーブルデータＴＤＡに含まれていない等の理由により、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている一の異常症状を特定することができなかった場合に、当該被検者の胃において現れている異常症状の有無が不明である旨を示す情報を病変抽出機能制御部３３Ｂへ出力する。
　病変抽出機能制御部３３Ｂは、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に基づき、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部の中から当該情報に含まれる一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行い、当該情報に含まれるリスク値（病変リスクの大きさ）に応じた感度を設定するための処理を行うとともに、当該一の病変抽出部において当該感度による病変抽出処理を行わせるための制御を行う。また、本変形例の病変抽出機能制御部３３Ｂは、前述のように選択した一の病変抽出部における病変抽出処理の処理結果と、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に含まれる特殊光観察の推奨の是非を示す情報と、を関連付けて出力させるための制御を病変抽出機能部１３Ｃに対して行う。
　具体的には、病変抽出機能制御部３３Ｂは、例えば、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に、異常症状が萎縮性胃炎である旨を示す情報と、リスク値が２０または２５である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＣを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＭに設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＣにおいて当該感度ＳＭによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部３３Ｂは、例えば、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に、異常症状が萎縮性胃炎である旨を示す情報と、リスク値が８である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＣを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＫ（＜ＳＭ）に設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＣにおいて当該感度ＳＫによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部３３Ｂは、例えば、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に、異常症状が潰瘍である旨を示す情報と、リスク値が１０である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＢを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＬ（但し、ＳＫ＜ＳＬ＜ＳＭを満たすものとする）に設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＢにおいて当該感度ＳＬによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部３３Ｂは、例えば、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に、異常症状が潰瘍である旨を示す情報と、リスク値が５である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＢを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＫに設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＢにおいて当該感度ＳＫによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部３３Ｂは、例えば、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に、異常症状がびまん性胃がんである旨を示す情報と、リスク値が３５、４０または５０のいずれかの値である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＥを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＮ（＞ＳＭ）に設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＥにおいて当該感度ＳＮによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部３３Ｂは、例えば、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に、異常症状がびまん性胃がんである旨を示す情報と、リスク値が２０である旨を示す情報と、が含まれている場合に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部ＬＥＳの中から病変抽出部ＬＥＳＥを選択するための処理を行い、当該リスク値に応じた感度をＳＭに設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＥにおいて当該感度ＳＭによる病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　また、病変抽出機能制御部３３Ｂは、例えば、異常症状特定部３３Ａから出力される情報に異常症状の有無が不明である旨を示す情報が含まれている場合（異常症状特定部３３Ａにより異常症状が特定されなかった場合）に、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる病変抽出部ＬＥＳＹを選択するための処理を行い、感度ＳＫ、ＳＬ、ＳＭ及びＳＮのうちのデフォルト値に相当する一の感度に設定するための処理を行うとともに、当該病変抽出部ＬＥＳＥにおいて当該一の感度による病変抽出処理を行わせるための制御を行う。
　すなわち、以上に述べた具体例においては、３つの病変抽出部ＬＥＳＢ、ＬＥＳＣ及びＬＥＳＥのうちのいずれか１つが病変抽出部ＬＥＳＸに相当する。
　病変抽出機能部１３Ｃは、病変抽出機能制御部３３Ｂの制御に応じ、病変抽出部ＬＥＳＸまたは病変抽出部ＬＥＳＹのいずれかにおいて、本体装置１２から出力された内視鏡画像ＥＧから病変候補領域ＬＡを抽出する病変抽出処理を行うとともに、当該病変抽出処理により抽出された病変候補領域ＬＡの位置を特定可能な情報を表示制御部１３Ｄへ出力する。
　表示制御部１３Ｄは、病変抽出機能部１３Ｃから出力される情報に基づき、本体装置１２から出力された内視鏡画像ＥＧにおける病変候補領域ＬＡの位置を特定し、当該特定した病変候補領域ＬＡの周囲を囲む矩形の枠に相当するマーカＭＧを生成するための処理を行う。また、表示制御部１３Ｄは、前述のマーカＭＧを内視鏡画像ＥＧに付加することにより表示画像を生成し、当該生成した表示画像を表示装置１４へ出力するための処理を行う。そして、このような表示制御部１３Ｄの処理によれば、図４に例示した表示画像ＤＧＡと同様の表示画像が表示装置１４に表示される。
　以上に述べたように、本実施形態によれば、第１の実施形態において述べた方法（テーブルデータＴＤＡを用いた方法）と略同様の方法を用い、病変抽出機能部１３Ｃに含まれる複数の病変抽出部の中から一の病変抽出部を選択することができる。さらに、本実施形態によれば、前述のように選択された一の病変抽出部における病変抽出処理を、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器のうちの観察対象部位における病変の発生頻度に応じて設定された感度で行うことができる。そのため、本実施形態によれば、診断対象の臓器における病変の抽出精度を確保することができる。また、本実施形態によれば、例えば、内視鏡検査を受ける被検者の診断対象の臓器のうち、所定の病変の発生頻度が相対的に高い部位が観察されている場合における病変候補領域の抽出を確実に行うことができるとともに、当該所定の病変の発生頻度が相対的に低い部位が観察されている場合における病変候補領域の抽出を抑制することができる。
　なお、本実施形態の異常症状特定部３３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧに対して第２の実施形態において述べた処理と同様の処理を適用することにより、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状が潰瘍または萎縮性胃炎のいずれかであることを特定するようにしてもよい。また、本実施形態の異常症状特定部３３Ａは、例えば、本体装置１２から出力される内視鏡画像ＥＧに対して日本国特許第５２４２３８１号公報に開示された処理等を適用することにより、内視鏡検査を受ける被検者の胃において現れている異常症状がびまん性胃がんであることを特定するようにしてもよい。
　本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変更や応用が可能であることは勿論である。

Claims (13)

  1. 　被検者の診断対象の臓器の状態を推定可能な１つ以上の情報を含む身体情報、及び、前記診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像のうちの少なくとも一方に基づき、前記診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理を行うように構成された異常症状特定部と、
    　前記内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための病変抽出処理として、前記診断対象の臓器において現れ得る異常症状毎に特化された異なる処理を行う複数の病変抽出部を有して構成された病変抽出機能部と、
    　前記複数の病変抽出部の中から前記異常症状特定部により特定された前記一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行うとともに、前記一の病変抽出部において前記病変抽出処理を行わせるための制御を前記病変抽出機能部に対して行うように構成された病変抽出機能制御部と、
    　を有することを特徴とする診断支援装置。
  2. 　前記身体情報には、前記診断対象の臓器に係る検査を行って得られた検査結果を示す情報、前記診断対象の臓器における治療歴を示す情報、前記診断対象の臓器に係る薬剤の服用歴を示す情報、及び、前記被検者の自覚症状の有無を示す情報のうちの少なくとも１つが含まれている
    　ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
  3. 　前記異常症状特定部は、さらに、前記一の異常症状における病変リスクの大きさを特定するための処理を行うように構成されている
    　ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
  4. 　前記病変抽出機能制御部は、前記異常症状特定部により特定された前記病変リスクの大きさに応じた感度を設定するための処理を行うとともに、前記一の病変抽出部において前記感度による前記病変抽出処理を行わせるための制御を行うように構成されている
    　ことを特徴とする請求項３に記載の診断支援装置。
  5. 　前記異常症状特定部は、さらに、前記一の異常症状に対する特殊光観察の推奨の是非を特定するための処理を行うように構成されている
    　ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
  6. 　前記病変抽出機能部は、前記病変抽出処理として、前記診断対象の臓器において現れ得る特定の異常症状に特化されていない処理を行う他の病変抽出部をさらに有して構成されており、
    　前記病変抽出機能制御部は、前記異常症状特定部により前記一の異常症状が特定されなかった場合に、前記他の病変抽出部を選択するための処理を行うとともに、前記他の病変抽出部において前記病変抽出処理を行わせるための制御を前記病変抽出機能部に対して行うように構成されている
    　ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
  7. 　前記異常症状特定部は、さらに、前記内視鏡画像に含まれる前記診断対象の臓器の解剖学的部位に相当する観察対象部位を特定するための処理と、前記観察対象部位に現れている前記一の異常症状に応じた病変リスクの大きさを特定するための処理と、を行うように構成されている
    　ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
  8. 　前記病変抽出機能制御部は、前記異常症状特定部により特定された前記病変リスクの大きさに応じた感度を設定するための処理を行うとともに、前記一の病変抽出部において前記感度による前記病変抽出処理を行わせるための制御を行うように構成されている
    　ことを特徴とする請求項７に記載の診断支援装置。
  9. 　前記内視鏡画像と、前記一の病変抽出部により抽出された前記病変候補領域の位置を示す情報と、を併せて表示装置に表示させるための処理を行うように構成された表示制御部をさらに有する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
  10. 　前記一の異常症状に対して前記特殊光観察への切替を推奨することを検出した場合に、前記内視鏡画像と、前記一の病変抽出部により抽出された前記病変候補領域の位置を示す情報と、前記特殊光観察の実施を促す情報と、を併せて表示装置に表示させるための処理を行うように構成された表示制御部をさらに有する
    　ことを特徴とする請求項５に記載の診断支援装置。
  11. 　前記病変抽出機能制御部は、ユーザの指示に応じて感度を設定するための処理を行うとともに、前記一の病変抽出部において前記感度による前記病変抽出処理を行わせるための制御を行うように構成されている
    　ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
  12. 　異常症状特定部が、被検者の診断対象の臓器の状態を推定可能な１つ以上の情報を含む身体情報、及び、前記診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像のうちの少なくとも一方に基づき、前記診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理を行い、
    　病変抽出機能部における複数の病変抽出部が、前記内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための病変抽出処理として、前記診断対象の臓器において現れ得る異常症状毎に特化された異なる処理を行い、
    　病変抽出機能制御部が、前記複数の病変抽出部の中から前記異常症状特定部により特定された前記一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理を行うとともに、当該一の病変抽出部において前記病変抽出処理を行わせるための制御を前記病変抽出機能部に対して行う
    　ことを特徴とする診断支援方法。
  13. 　コンピュータに、
    　被検者の診断対象の臓器の状態を推定可能な１つ以上の情報を含む身体情報、及び、前記診断対象の臓器を撮像して得られた内視鏡画像のうちの少なくとも一方に基づき、前記診断対象の臓器において現れている一の異常症状を特定するための処理と、
    　前記内視鏡画像から病変候補領域を抽出するための病変抽出処理として前記診断対象の臓器において現れ得る異常症状毎に特化された異なる処理を行う複数の病変抽出部の中から、前記一の異常症状に応じた一の病変抽出部を選択するための処理と、
    　前記一の病変抽出部において前記病変抽出処理を行わせるための処理と、
    　を実行させるためのプログラム。
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