WO2020218029A1

WO2020218029A1 - 電子内視鏡システム及びデータ処理装置

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Publication number: WO2020218029A1
Application number: PCT/JP2020/016068
Authority: WO
Inventors: 遼平小泉; 洋祐池本
Original assignee: Hoya株式会社
Priority date: 2019-04-26
Filing date: 2020-04-10
Publication date: 2020-10-29
Also published as: US20210338043A1; JP6877672B2; DE112020002107T5; US11950762B2; JPWO2020218029A1; CN112888356A

Abstract

電子内視鏡システムは、評価値算出部と、判定部と、代表値決定部と、を備える。評価値算出部は、器官内の領域の奥行き方向に沿った所定の区間内で撮像された複数の画像それぞれの生体組織の病変の程度を示す評価値を求めるよう構成されている。判定部は、前記評価値のばらつきの程度に基づいて、前記区間内で病変の程度が変化しているか否かを判定するよう構成されている。代表値決定部は、前記評価値を代表する前記区間の代表値を、病変の程度が変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで異なる方法で定めるよう構成されている。

Description

電子内視鏡システム及びデータ処理装置

　本発明は、器官内の生体組織の画像を処理する電子内視鏡システム及びデータ処理装置に関する。

　生体組織における病変部は、生体組織の粘膜層が薄くなって荒れて赤色を示す炎症から、粘膜層及びその下層まで部分的に欠落する潰瘍まで、種々のレベルの重症度が存在する。例えば、潰瘍性大腸炎（ＵＣ：Ulcerative Colitis）の病変の潰瘍部では、白苔や膿様粘液を含み白色になり、また、炎症部では、浮腫や易出血性を含む赤色を帯びる。このような病変部を、内視鏡システムで撮像して観察することができる。

　しかし、術者が内視鏡の画像内に含まれる色の相違によって正常部と病変部とを識別できるようになるためには、熟練者の指導下で長期間のトレーニングを受ける必要がある。また、熟練した術者であっても僅かな色の違いから病変部を識別することは容易ではなく、慎重な作業が要求される。したがって、内視鏡システムは、病変部における病変の程度を客観的に数値化した評価結果を提供することが好ましい。
　これに対して、画像の明るさによる炎症部の評価値の変動を抑えて安定した評価値の計算を行い、かつ、評価値の計算の処理負荷を抑えることが可能な内視鏡システムが知られている（特許文献１）。

国際公開第２０１７／０５７６８０号

　上述の内視鏡システムでは、被写体に向けて照明光を照射する光源装置と、被写体からの反射光を撮像素子により撮像し、少なくとも３つ以上の色成分を含むカラー画像を取得する画像取得部と、少なくとも３つ以上の色成分のうちの少なくとも２つの色成分によって定義される色平面内において、色平面内に設定された所定の基準点及び画像取得部で取得されるカラー画像を構成する各画素の色平面内における画素対応点を結ぶ線分と、対象疾患に相関を有する基準軸と、がなす角度に基づいて各画素の対象疾患に関する評価結果を求める評価部と、を備える。基準軸は、所定の基準点を通るように設定される。基準軸は、色平面内において炎症度が所定値以下の対象疾患と相関を有する軸及び炎症度が所定値以上である対象疾患と相関を有する軸の少なくとも一方である。
　このような構成によれば、画像の明るさによる炎症評価値の変動を抑えて、安定した炎症評価値の計算を行い、かつ、炎症評価値の計算の処理負荷を抑えることができる。

　しかし、画像の明るさは、例えば、被写体と内視鏡との距離等、撮影条件によって変化し、炎症の強さが同じ生体組織の部位を撮像しても、炎症評価値にばらつきが生じる。一方で、炎症評価値は、器官内の奥行き方向に沿って病変の程度が変化している場合にも、変動し、ばらつきが生じる。上記内視鏡システムにおいて、炎症評価値のばらつきが、画像の明るさに起因したものであるか、病変の程度が変化していることに起因したものであるかを理解することは難しく、病変の程度が奥行き方向に変化しているか否かを判断することは困難である。病変の程度が変化しているか否かによって、病変部を治療する方法も異なる場合がある。

　そこで、本発明は、器官内部の生体組織の画像を処理する電子内視鏡システム及びデータ処理装置において、器官内の所定の領域内における病変の程度を適切に示す指標を得ることを目的とする。

　本発明の一態様は、奥行き方向に広がる器官内の生体組織を撮像するよう構成された内視鏡と、撮像された生体組織の画像を処理するよう構成されたプロセッサと、を備える電子内視鏡システムである。当該電子内視鏡システムは、
　前記器官内の領域の奥行き方向に沿った所定の区間内で撮像された複数の画像それぞれの生体組織の病変の程度を示す評価値を求めるよう構成された評価値算出部と、
　前記評価値のばらつきの程度に基づいて、前記区間内で病変の程度が変化しているか否かを判定するよう構成された判定部と、
　前記評価値を代表する前記区間の代表値を、病変の程度が変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで異なる方法で定めるよう構成された代表値決定部と、を備えることを特徴とする。

　前記判定部は、前記評価値から得られる前記ばらつきの程度を示す指標を用いて前記判定を行い、前記指標が示す前記ばらつきの程度が所定値以上である場合に、前記区間内で前記病変の程度が変化していると判定するよう構成されていることが好ましい。

　前記指標は、前記評価値のうちの最大値と最小値の差であることが好ましい。

　前記指標は、前記評価値の標準偏差又は分散であることが好ましい。

　前記指標は、前記評価値を、前記撮像を行った前記画像の順序に回帰させた回帰直線の当てはまりの程度を示す指標であることが好ましい。

　前記電子内視鏡システムは、前記画像それぞれを撮像した前記器官内における撮像位置の情報を前記画像それぞれと対応付けるよう構成された位置情報処理部をさらに備え、
　前記判定部は、さらに、前記撮像位置の情報を利用して、前記病変の程度が変化している前記区間内の領域を特定することが好ましい。

　前記評価値算出部が求める評価値は、前記区間を含む、前記器官内の領域を奥行き方向に区分けした複数の区間それぞれにおいて撮像された複数の画像それぞれの生体組織の病変の程度を示す評価値であり、
　前記電子内視鏡システムは、前記撮像位置の情報を利用して、前記画像が前記複数の区間のうちのどの区間で撮像されたかを特定するよう構成された区間特定部をさらに備えることが好ましい。

　前記判定部は、前記区間のそれぞれについて前記判定を行うよう構成され、
　前記代表値決定部は、前記区間のそれぞれについて前記代表値を定めるよう構成されていることが好ましい。

　前記画像それぞれを撮像した前記器官内における撮像位置の情報を前記画像それぞれと対応付けるよう構成された位置情報処理部をさらに備え、
　前記判定部は、前記評価値を前記撮像位置に回帰させた回帰直線の傾きを用いて前記判定を行い、前記傾きが所定値以上の大きさである場合に、前記区間内で前記病変の程度が変化していると判定するよう構成されていることが好ましい。

　前記判定部は、前記回帰直線の当てはまりの程度を示す指標をさらに用いて前記判定を行い、前記指標が示す前記当てはまりの程度が所定値を超える場合に、前記回帰直線の前記傾きを用いた前記判定を行うよう構成されていることが好ましい。

　前記判定部は、前記回帰直線の前記傾きの大きさに応じて、前記区間内での前記病変の変化の程度を特定するよう構成されていることが好ましい。

　前記判定部は、前記評価値のうちの一部の評価値のばらつきに基づいて、前記判定を行うよう構成されていることが好ましい。

　前記代表値決定部は、前記区間内で前記病変の程度が変化していると判定された場合に、前記評価値のうち、当該区間で撮像された前記画像の少なくとも一部の評価値の最大値を当該区間の前記代表値とするよう構成されていることが好ましい。

　前記代表値決定部は、前記区間内で前記病変の程度が変化していないと判定された場合に、前記評価値のうち、当該区間で撮像された前記画像の少なくとも一部の評価値の平均値、最頻値、及び中央値のいずれか１つを当該区間の前記代表値とするよう構成されていることが好ましい。

　前記電子内視鏡システムは、前記病変の程度が変化しているか否かの判定結果の情報を、病変の程度が変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで異なる表示態様で画面表示するよう構成されたモニタをさらに備えることが好ましい。

　本発明の別の一態様は、奥行き方向に広がる器官内の生体組織の画像を処理するデータ処理装置である。当該データ処理装置は、
　前記器官内の領域の奥行き方向に沿った所定の区間内で撮像された複数の画像それぞれの生体組織の病変の程度を示す評価値を求めるよう構成された評価値算出部と、
　前記評価値のばらつきの程度に基づいて、前記区間内で病変の程度が変化しているか否かを判定するよう構成された判定部と、
　前記評価値を代表する前記区間の代表値を、病変の程度が変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで異なる方法で定めるよう構成された代表値決定部と、を備えることを特徴とする。

　上述の電子内視鏡システム及びデータ処理装置によれば、器官内の所定の領域内における病変の程度を適切に示す指標を得ることができる。

一実施形態の内視鏡システムの構成を示すブロック図である。図１に示す画像処理ユニットの、器官の奥行き方向の病変の広がりの評価を行う部分の構成を説明する図である。一実施形態で用いる色空間内における基準軸の例を説明する図である。一実施形態で用いる生体組織赤色度を計算するためのずれ角度を計算する方法を説明する図である。（ａ），（ｂ）は、撮像回数と撮像された画像の画像評価値との関係を示すグラフである。（ａ），（ｂ）は、撮像回数と撮像された画像の画像評価値との関係を示すグラフである。（ａ），（ｂ）は、撮像回数と撮像された画像の画像評価値との関係を示すグラフである。（ａ），（ｂ）は、撮像回数と撮像された画像の画像評価値との関係を示すグラフである。一実施形態の評価ユニットが行う、画像取得から区間毎の代表評価値を求めるまでの流れの一例を示す図である。一実施形態の評価ユニットが行う、画像取得から区間毎の代表評価値を求めるまでの流れの別の一例を示す図である。一実施形態の内視鏡システムで測定対象とする器官の一例である大腸を説明する図である。一実施形態の病変評価部による評価結果の一例を示す図である。一実施形態の病変評価部による評価結果の別の一例を示す図である。一実施形態の病変評価部による評価結果の別の一例を示す図である。一実施形態のモニタに表示される動画の一コマを含む画面の一例を示す図である。

　以下、本発明の実施形態の電子内視鏡システム及びデータ処理装置について図面を参照しながら説明する前に、まず、器官内部の病変の程度の評価を概念的に説明する。

（器官内部の病変の程度の評価の概要）
　以下説明する実施形態の電子内視鏡システムのプロセッサは、電子内視鏡で撮像した器官内部の生体組織の画像を処理して病変の程度を評価する。病変の程度とは、少なくとも病変の強さを含み、一実施形態によれば、さらに病変の広がりを含む。器官内部の生体組織を撮像する場合、例えば、管状の器官の開口端から器官内部の奥行き方向の撮像対象とする最深部の位置まで電子内視鏡を挿入し、そこから、器官の開口端に向かって略連続的に移動しながら、器官内部の生体組織を撮像する。奥行き方向は、開口端から最深部の側に進む方向、及び最深部の側から開口端の側に進む方向の双方を含む。
　生体組織の撮像される画像は、一定の時間間隔で連続して撮像した動画でもよく、また、器官内で電子内視鏡を移動しながら断続的に撮像した複数の静止画であってもよい。電子内視鏡を移動させる場合、電子内視鏡の速度を必ずしも一定にする必要はなく、また、電子内視鏡が通過した場所に戻って撮像する、すなわち移動方向を部分的に逆方向にすることもできる。なお、一実施形態では、動画の場合、電子内視鏡を略同じ速度で略同じ方向に移動しながら撮像する。
　病変の程度の評価では、プロセッサは、白色光の照明光で照明した生体組織の複数の画像それぞれに対して、画像それぞれにおける病変の強さを示す画像評価値（評価値）を算出する。この画像評価値は、特に限定されないが、例えば、病変が炎症である場合、病変部（炎症部）の炎症の程度を、病変部の色成分の情報（例えば、赤色）に基づいて評価する炎症評価値を挙げることができる。
　評価対象の器官は、特に限定されないが、例えば、咽頭～食道、胃、十二指腸、小腸、大腸等の消化管等を挙げることができる。

　また、例えば、波長４０５ｎｍのレーザ光、波長４４５ｎｍのレーザ光、及び波長４４５ｎｍのレーザ光で蛍光体を発光させた４４５～７００ｎｍの蛍光、を含んだ特殊光を用いて生体組織を照明して撮像し、撮像によって得られるＲＧＢの３つの画像信号から２つの画像信号の比を作成し、この２つの画像信号を所定の強調処理を行った処理結果を利用して作られる画像毎の評価値、例えば萎縮性胃炎における粘膜等を評価する評価値を、上記画像評価値とすることもできる。

　また、例えば、波長６００ｎｍの光、波長６３０ｎｍの光、波長５４０ｎｍの光をそれぞれ照明光として生体組織を照明して撮像し、撮像によって得られる画像に対して所定の強調処理を行った処理結果を利用して作られる画像毎の評価値、例えば粘膜深部の血管の状態を評価するための評価値を上記画像評価値とすることもできる。

　また、光で照明された、染色等により前処理が施された消化管の粘膜の細胞を、拡大撮像して、細胞核の特徴量（長さ、直径、周長、真円度等の形状の情報）の平均値等を、非腫瘍、腺腫、癌等の病変の程度を評価するための評価値を画像評価値とすることもできる。

　また、画像評価値は、画像毎に得られるＭａｙｏスコア等の評価値であってもよい。この場合、撮像した画像によって機械学習をした評価装置を用いて算出した評価値を上記画像評価値としてもよい。また、画像評価値は、病理組織学的な評価を画像毎に数値化したものであってもよい。

　プロセッサは、撮像した器官内の領域の奥行き方向に沿った所定の区間で生体組織を撮像した複数の画像の画像評価値から画像評価値の代表評価値（代表値）を算出し、この代表評価値を用いて、所定の区間内の病変の程度を評価する。評価対象となる区間は、器官内の１つの区間であってもよいが、一実施形態によれば、器官内の領域を奥行き方向に区分けした複数の区間であることが好ましい。この場合、画像それぞれを撮像した際、撮像した器官内部における撮像位置の情報が画像それぞれと対応付けられる。また、一実施形態によれば、代表評価値を用いて、病変の程度を評価するように構成された病変評価部を備えることが好ましい。具体的に、プロセッサは、取得した撮像位置の情報を利用して、撮像した器官内の領域を奥行き方向に区分けした複数の区間ごとに、複数の区間それぞれについて算出した代表評価値を用いて、器官の奥行き方向に連続して広がっている病変の広がりと強さを評価する。以降の説明では、撮像位置の情報を利用して、複数の区間それぞれについて代表評価値を算出し、病変の程度として病変の強さと広がりを評価する場合を例に説明する。
　ここで、区間とは、撮像位置のサンプリング間隔以上の距離で区切られた区間である。一実施形態によれば、この区間は、予め定められた間隔で区切られた区間である。予め定めた間隔は、一定の間隔であってもよいし、一定でなくてもよい。また、予め定めた間隔は、代表評価値の算出の途中で随時変更してもよい。例えば、予め細かい間隔で区切った区間を、より大きな区間に、例えば器官内で他の部分と識別可能に区別することができる部分であるセグメントに変更してもよい。

　病変の程度の評価は、一実施形態によれば、複数の区間毎に、この区間に対応した画像評価値の代表評価値を求め、代表評価値の奥行き方向の分布を表示すること、あるいは、画像評価値を用いて判定される病変部を含む区間、に対応した代表評価値の合計値を提供すること、を含む。これにより、病変の広がりと強さを同時に評価した病変の程度を、レベルに分けて評価することができる。

　このように、画像それぞれを撮像した器官内部における撮像位置の情報を利用して、撮像した器官内部の領域を区分けした複数の区間毎に、画像評価値から画像評価値の代表評価値を算出して、病変の広がりを精度よく評価することができる。代表評価値は、区間における病変の強さの指標である。したがって、撮像した複数の画像毎の局所的な生体組織の病変の強さの評価だけではなく、器官の奥行き方向における病変の広がりと病変の強さを含む総合的な評価を精度よく行うことができる。ここで、病変の広がりは、病変が連続して奥行き方向に広がっていることを示す。このため、器官内で離散的に数箇所の位置で画像を離散的に撮像して画像評価値を算出しても、病変の広がりを評価することは難しい。

（電子内視鏡システムの説明）
　図１は、本発明の一実施形態の電子内視鏡システム１の構成を示すブロック図である。図１に示されるように、電子内視鏡システム１は、電子スコープ１００、電子内視鏡用プロセッサ２００、モニタ３００及びプリンタ４００を備えている。

　電子内視鏡用プロセッサ２００は、システムコントローラ２０２やタイミングコントローラ２０６を備えている。システムコントローラ２０２は、メモリ２０４に記憶された各種プログラムを実行し、電子内視鏡システム１の全体を統括的に制御する。また、システムコントローラ２０２は、操作パネル２０８に入力されるユーザ（術者又は補助者）による指示に応じて電子内視鏡システム１の各種設定を変更する。操作パネル２０８では、例えば、代表値として用いる統計量の設定のための入力を行うことができ、その際、後述する判定結果に応じて異なる統計量を設定することができる。タイミングコントローラ２０６は、各部の動作のタイミングを調整するクロックパルスを電子内視鏡システム１内の各回路に出力する。

　電子内視鏡用プロセッサ２００は、電子スコープ１００に照明光を供給する光源部２３０を備えている。光源部２３０は、図示されないが、例えば、ランプ電源から駆動電力の供給を受けることにより白色の照明光を放射する高輝度ランプ、例えば、キセノンランプ、メタルハライドランプ、水銀ランプ又はハロゲンランプを備える。高輝度ランプから出射した照明光は、図示されない集光レンズにより集光された後、図示されない調光装置を介して電子スコープ１００のＬＣＢ（Light Carrying Bundle）１０２の入射端に入射されるように光源部２３０は構成される。
　あるいは、光源部２３０は、所定の色の波長帯域の光を出射する複数の発光ダイオードを備える。発光ダイオードから出射した光はダイクロイックミラー等の光学素子を用いて合成され、合成した光は照明光として、図示されない集光レンズにより集光された後、電子スコープ１００のＬＣＢ（Light Carrying Bundle）１０２の入射端に入射されるように光源部２３０は構成される。発光ダイオードに代えてレーザーダイオードを用いることもできる。発光ダイオード及びレーザーダイオードは、他の光源と比較して、低消費電力、発熱量が小さい等の特徴があるため、消費電力や発熱量を抑えつつ明るい画像を取得できるというメリットがある。明るい画像が取得できることにより、後述する炎症に関する評価値の精度を向上させることができる。
　なお、図１に示す例では、光源部２３０は、電子内視鏡用プロセッサ２００に内蔵して設けられるが、電子内視鏡用プロセッサ２００とは別体の装置として電子内視鏡システム１に設けられてもよい。また、光源部２３０は、後述する電子スコープ１００の先端部に設けられてもよい。この場合、照明光を導光するＬＣＢ１０２は不要である。

　入射端よりＬＣＢ１０２内に入射した照明光は、ＬＣＢ１０２内を伝播して電子スコープ１００の先端部内に配置されたＬＣＢ１０２の端より射出され、配光レンズ１０４を介して被写体である器官内部の生体組織に照射される。生体組織からの反射光は、対物レンズ１０６を介して固体撮像素子１０８の受光面上で光学像を結ぶ。

　固体撮像素子１０８は、例えば、ＩＲ（Infrared）カットフィルタ１０８ａ、ベイヤ配列カラーフィルタ１０８ｂの各種フィルタが受光面に配置された単板式カラーＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサであり、受光面上で結像した光学像に応じたＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の各原色信号を生成する。単板式カラーＣＣＤイメージセンサの代わりに、単板式カラーＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサを用いることもできる。ＣＭＯＳイメージセンサは、一般に、ＣＣＤイメージセンサと比較して画像が全体的に暗くなる傾向にある。従って、以下説明する病変の程度の評価を行う数値化処理における、画像の明るさによる病変部の病変の重症度の変動を抑えることができるという有利な効果は、ＣＭＯＳイメージセンサを用いる場合においてより顕著である。このように、電子スコープ１００は、固体撮像素子１０８を用いて、器官内部の生体組織を撮像し、動画を生成する。

　電子スコープ１００の、プロセッサ２００との接続部の内部には、ドライバ信号処理回路１１２が備えられている。ドライバ信号処理回路１１２は、固体撮像素子１０８より入力される原色信号に対して色補間、マトリックス演算等の所定の信号処理を施して画像信号（輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ、Ｃｒ）を生成し、生成された画像信号を電子内視鏡用プロセッサ２００の画像処理ユニット２２０に出力する。また、ドライバ信号処理回路１１２は、メモリ１１４にアクセスして電子スコープ１００の固有情報を読み出す。メモリ１１４に記録される電子スコープ１００の固有情報には、例えば固体撮像素子１０８の画素数や感度、動作可能なフレームレート、型番等が含まれる。ドライバ信号処理回路１１２は、メモリ１１４より読み出された固有情報をシステムコントローラ２０２に出力する。

　システムコントローラ２０２は、電子スコープ１００の固有情報に基づいて各種演算を行い、制御信号を生成する。システムコントローラ２０２は、生成された制御信号を用いて、電子内視鏡用プロセッサ２００に接続中の電子スコープ１００に適した処理がなされるように電子内視鏡用プロセッサ２００内の各回路の動作やタイミングを制御する。

　タイミングコントローラ２０６は、システムコントローラ２０２によるタイミング制御に従って、ドライバ信号処理回路１１２、画像処理ユニット２２０、及び光源部２３０にクロックパルスを供給する。ドライバ信号処理回路１１２は、タイミングコントローラ２０６から供給されるクロックパルスに従って、固体撮像素子１０８を電子内視鏡用プロセッサ２００側で処理される映像のフレームレートに同期したタイミングで駆動制御する。

　画像処理ユニット２２０は、術者の指示に従って、あるいは予め設定された処理内容に従って画像処理することができる部分である。画像処理ユニット２２０は、システムコントローラ２０２による制御の下、ドライバ信号処理回路１１２より入力した撮像した画像の画像信号に基づいて内視鏡画像等をモニタ表示するためのビデオ信号を生成し、モニタ３００に出力する。さらに、画像処理ユニット２２０は、画像処理の一部として、撮像された生体組織の複数の画像を処理して器官の病変の程度を評価し、その評価結果をモニタ表示するためのビデオ信号を生成し、モニタ３００に出力する。画像処理ユニット２２０は、具体的には、電子スコープ１００で得られた生体組織の複数の画像から、画像それぞれにおける生体組織の病変の程度を示す、後述する画像評価値を算出する。なお、電子スコープ１００は、器官内部の奥行き方向に沿って略連続的に移動しながら（一部、奥行き方向の撮像位置が逆方向に位置ずれする場合も含む）器官内部の生体組織を設定されたフレームレートで撮像する。このため、画像処理ユニット２２０は、略奥行き方向に沿って略連続的に撮像された画像の画像評価値、及び複数の画像それぞれを撮像した器官内部における撮像位置の情報を利用して、撮像した器官内部の領域を所定の間隔で区分けした複数の区間毎に、画像評価値の代表評価値を算出し、この代表評価値を用いて、器官内部の奥行き方向に連続して広がっている病変の程度を評価する。代表評価値は、区間内で撮像した複数の画像の画像評価値を代表する評価値である。
　さらに、画像処理ユニット２２０は、画像内の各画素の、後述する画素評価値に応じて各画素の色を置換したカラーマップ画像を生成する。画像処理ユニット２２０は、器官における病変の程度の評価結果の情報及び上記カラーマップ画像をモニタ表示するためのビデオ信号を生成し、モニタ３００に出力する。これにより、術者は、モニタ３００の表示画面に表示された画像を通じて注目する器官の奥行き方向に広がる病変の程度の評価を受けることができる。画像処理ユニット２２０は、必要に応じてプリンタ４００にカラーマップ画像及び器官における病変の程度の評価結果の情報を出力する。

　電子内視鏡用プロセッサ２００は、ＮＩＣ（Network Interface Card）２１０及びネットワーク５００を介してサーバ６００に接続されている。電子内視鏡用プロセッサ２００は、内視鏡検査に関する情報（例えば、患者の電子カルテ情報、術者の情報、過去の同じ器官における病変の程度の評価結果）をサーバ６００からダウンロードすることができる。ダウンロードされた情報は、例えばモニタ３００の表示画面や操作パネル２０８に表示される。また、電子内視鏡用プロセッサ２００は、内視鏡検査結果（内視鏡画像データ、検査条件、器官の病変の程度の評価結果、術者所見等）をサーバ６００にアップロードすることにより、サーバ６００に保存することができる。

　図２は、画像処理ユニット２２０の、区間内の病変の程度の評価を行う部分の構成を説明する図である。画像処理ユニット２２０は、電子スコープ１００で撮像された生体組織の複数の画像を処理して病変の程度を評価するように構成された部分である。画像処理ユニット２２０は、前処理部２２０ａ、画像評価値算出部２２０ｂ、撮像位置情報処理部２２０ｃ、判定部２２０ｄ、病変評価部２２０ｅ、及び病変部位算出部２２０ｆ、及び評価結果統合部２２０ｇを備える。前処理部２２０ａ、画像評価値算出部２２０ｂ、撮像位置情報処理部２２０ｃ、病変評価部２０ｄ、及び病変部位算出部２２０ｆ、及び評価結果統合部２２０ｇは、メモリ２０４に記憶されているソフトウェアを起動することにより形成されるソフトウェアモジュールであってもよいし、ハードウェアで構成されたものであってもよい。
　なお、図２に示す実施形態では、電子内視鏡システム１は、後述する位置測定システム２５０を備え、画像処理ユニット２２０は、撮像位置情報処理部２２０ｃを備えるが、別の一実施形態では、電子内視鏡システム１は、位置測定システム２５０及び撮像位置情報処理部２２０ｃを備えない。また、画像処理ユニット２２０は、病変部位算出部２２０ｆを備えるが、別の一実施形態では、病変部位算出部２２０ｆを備えない。

　画像評価値算出部２２０ｂは、一実施形態によれば、病変の一例である炎症の程度を画像毎に評価する。以下、病変の一例として、潰瘍性大腸炎等で発生する炎症を挙げて説明する。
　画像評価値算出部２２０ｂは、生体組織の赤色の程度を画素毎に数値化した生体組織赤色度を画素評価値とし、画像全体における画素評価値を積算処理することにより１つの数値に纏めた値を、画像評価値として算出する。すなわち、生体組織の炎症の強さを、生体組織の赤色の程度を利用して評価する。以下、炎症の程度を示す生体組織赤色度を計算する形態を一例として説明する。

（前処理部２２０ａ）
　前処理部２２０ａは、生体組織が示す赤色の程度を評価するための画像に前処理を施す部分である。前処理部２２０ａは、一例として図示されるように、ＲＧＢ変換、色空間変換、基準軸の設定、及び色補正の各処理を行う。
　前処理部２２０ａは、ドライバ信号処理回路１１２より入力した画像信号（輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ、Ｃｒ）を所定のマトリックス係数を用いて画像色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に変換する。
　前処理部２２０ａは、さらに、画像色成分に変換された画像データをＲＧ平面に正射影する色変換を行う。具体的には、ＲＧＢ３原色で定義されるＲＧＢ色空間の各画素の画像色成分がＲＧの画像色成分に変換される。概念的には、ＲＧＢ色空間の各画素の画像色成分が、Ｒ、Ｇ成分の画素値に応じてＲＧ平面内（例えば、Ｒ成分の画素値＝０～２５５、Ｇ成分の画素値＝０～２５５の値を取るＲＧ平面内の区画）にプロットされる。以下、説明の便宜上、ＲＧＢ色空間の各画素の画像色成分の点及びＲＧ色空間内にプロットされた画像色成分の点を「画素対応点」と記す。ＲＧＢ色空間のＲＧＢそれぞれの画像色成分は、順番に、例えば、波長６２０～７５０ｎｍ、波長４９５～５７０ｎｍ、及び波長４５０～４９５ｎｍの色成分である。なお、色成分は、色空間（色平面も含む。）を構成するものである。色相及び彩度は、「色成分」から除かれる。
　前処理部２２０ａは、生体組織赤色度を評価するために必要なＲＧ平面内の基準軸を設定する。

　被写体となる患者の器官内部の生体組織では、ヘモグロビン色素等の影響により画像色成分のうちＲ成分が他の成分（Ｇ成分及びＢ成分）に対して支配的である。病変部の病変の程度が低く、病変部が炎症部である場合、炎症が強いほど赤色（Ｒ成分）が他の色（Ｇ成分及びＢ成分）に対して強くなる。しかし、器官内の撮像画像は、明るさに影響する撮影条件（例えば、照明光の当たり具合、被写体と内視鏡との距離）に応じて色が変化する。例示的には、照明光の届かない陰影部分は黒（無彩色であり、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの画像色成分の値がゼロ又はゼロに近い値）となり、照明光が強く当たって正反射する部分は白（無彩色であり、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの画像色成分の値が８ビット階調の場合、２５５又は２５５に近い値）となる。すなわち、炎症が起こっている同じ炎症部を撮像した場合であっても、照明光が強く当たるほどその炎症部の画素値が大きくなる。そのため、照明光の当たり具合によっては、画像の色成分の値が炎症の強さと相関の無い値を取ることがある。同様に、被写体と内視鏡との距離によっても、画像の色成分の値が炎症の強さと相関の無い値を取ることがある。

　一般に、炎症が起こっていない器官内部の健常部は十分な粘膜で覆われている。これに対し、炎症が起こっている器官内部の炎症部は十分な粘膜で覆われていない。具体的には、血管が拡張すると共に血管から血液・体液が漏出するため、相対的に粘膜が薄くなり血液の色が目に映り易くなる。粘膜は、基本的には白基調ではあるが、色としては若干黄味がかっており、その濃淡（粘膜の厚み）によって画像上に写る色（黄色）が変化する。従って、粘膜の濃淡も炎症の程度を評価する指標の一つになるものと考えられる。

　そこで、図３に示されるように、ＲＧ色空間内において、（５０，０）及び（２５５，７６）を通る直線が基準軸の１つとして設定されると共に、（０，０）及び（２５５，１９２）を通る直線が基準軸の１つとして設定される。説明の便宜上、前者の基準軸を「ヘモグロビン変化軸ＡＸ１」と記し、後者の基準軸を「粘膜変化軸ＡＸ２」と記す。図３は、一実施形態で用いる色空間内における基準軸の例を説明する図である。

　図３に示されるプロットは、器官内部の多数の参照画像を解析した結果得たものである。解析に用いられる参照画像には、炎症の程度の最も高い炎症画像例（最も重症なレベルの炎症画像例）や、炎症の程度の最も低い炎症画像例（実質的に健常部であるとみなされる画像例）など、各段階の炎症画像例が含まれる。なお、図３に示す例では、図面を明瞭化する便宜上、解析の結果得られたプロットを一部だけ示している。解析の結果実際に得られたプロットは、図３に示されるプロットの数よりも遥かに多い。

　上述したように、炎症が強い部分ほど画像の色成分のうちＲ成分が他の成分（Ｇ成分及びＢ成分）に対して強くなる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線であって、Ｇ軸よりもＲ軸に近い方の境界線上の軸、図３に示す例では、（５０，０）及び（２５５，７６）を通る境界線上の軸が、炎症の程度が最も強い部分、すなわち炎症の程度の最も高い部位と相関の高い軸として設定される。この軸がヘモグロビン変化軸ＡＸ１である。ヘモグロビン変化軸ＡＸ１には、様々な撮影条件、例えば様々な照明光の当たり具合で撮像された炎症の程度の最も高い炎症部に対応するプロットが重畳される。したがって、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１は、生体組織の炎症の程度が高くなるほどプロットされる画素対応点が収束する軸である。

　一方、健常部に近いほど画像の色成分のうちＧ成分（又はＢ成分）がＲ成分に対して強くなる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線であって、Ｒ軸よりもＧ軸に近い方の境界線上の軸、図３に示す例では、（０，０）及び（２５５，１９２）を通る境界線上の軸が、炎症の程度の最も低い部分、すなわち、炎症の程度の最も低い部分であって、実質的に健常部であるとみなされるものと相関の高い軸として設定される。この軸が粘膜変化軸ＡＸ２である。粘膜変化軸ＡＸ２には、様々な撮影条件、例えば様々な照明光の当たり具合で撮像された炎症の程度の最も低い部分、すなわち実質的に正常部とみなされるものに対応するプロットが重畳される。したがって、粘膜変化軸ＡＸ２は、炎症の程度が低くなるほど（健常部に近いほど）プロットされる画素対応点が収束する軸である。

　補足すると、病変部の病変の程度の最も高い部分は、出血を伴う。一方、病変の程度の最も低い部分は、実質正常な健常部であるから、十分な粘膜で覆われている。そのため、図３に示されるＲＧ色空間内のプロットは、血液（ヘモグロビン色素）と最も相関の高い軸と、粘膜の色と最も相関の高い軸に挟まれた領域内に分布すると捉えることができる。そのため、プロットが分布する領域と分布しない領域との境界線のうち、Ｒ軸に近い（Ｒ成分が強い）方の境界線が、炎症の程度の最も高い炎症部を示す軸（ヘモグロビン変化軸ＡＸ１）に相当し、Ｇ軸に近い（Ｇ成分が強い）方の境界線が、炎症の程度の最も低い炎症部を示す軸（粘膜変化軸ＡＸ２）に相当する。
　このような基準軸の設定を行った後、正射影された画像の色成分に対して後述する赤色の程度を示す生体組織赤色度を算出する処理が行われる。この生体組織赤色度を算出する処理の前に、正射影された画素データに対して色補正が行われる。
　図３に示す基準軸は、一例であり、疾患の種類に応じて基準軸は種々異なる。

　前処理部２２０ａは、炎症評価値の算出の前に、ＲＧ色空間で表された画像の色成分に対して色補正を行う。メモリ２０４には、補正マトリックス係数が保存されている。同一の炎症部にも拘らず、異なる電子内視鏡システムで撮像したときに後述する炎症評価値がばらつかないように（言い換えると、電子スコープの個体間誤差を抑えるために）、前処理部２２０ａは、各画素のＲＧ色空間内の画素対応点である画素データ（Ｒ，Ｇ）を、補正マトリックス係数を用いて下記式に示すように補正する。

Ｒnew　　：補正後の画素データ（Ｒ成分）
Ｇnew　　：補正後の画素データ（Ｇ成分）
Ｍ₀₀～Ｍ₁₁：補正マトリックス係数
Ｒ　　　：補正前の画素データ（Ｒ成分）
Ｇ　　　：補正前の画素データ（Ｇ成分）

（画像評価値算出部２２０ｂ）
　画像評価値算出部２２０ｂは、画素の中から一つの注目画素を選択し、選択した注目画素について、注目画素の色成分の情報に基づいて炎症の程度を計算するためのずれ角度を算出する。すなわち、画素の色成分の情報に基づいて生体組織の赤色の程度を数値化する数値化処理を行う。図４は、一実施形態で用いる生体組織赤色度を計算するためのずれ角度を計算する方法を説明する図である。具体的には、画像評価値算出部２２０ｂは、図４に示すように、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１と粘膜変化軸ＡＸ２との交点を基準点Ｏ’とし、基準点Ｏ’と注目画素の画素対応点Ｐとを結ぶ線分Ｌの向きが、基準軸ＡＸ１に対してずれるずれ角度θを算出する。なお、基準点Ｏ’は座標（－１５０，－７５）に位置する。基準点Ｏ’を座標（－１５０，－７５）にする例に挙げたが、これに限定されるものではない。上記基準点Ｏ’は、適宜変更可能であり、例えば、ＲＧ色空間のＲ軸とＧ軸の交点であってもよい。

　基準点Ｏ’として好適な座標位置は、例えば、明るさの変動による評価結果の誤差を少なくできる位置である。具体的には、基準点Ｏ’は、暗部（輝度が所定値未満）での評価結果と非暗部（輝度が所定値以上）での評価結果との誤差を最小にする点を予め求めることで設定することが好ましい。

　また、例えば、基準点Ｏ’を座標（－１０，－１０）から（１０，１０）の間に設定すると、座標（－１５０，－７５）等を基準点Ｏ’と設定した場合と比較して、画素対応点が変化した場合の角度θの変化量が大きくなるため、分解能が向上する。これにより、精度の高い評価結果を得ることができる。
　他方、基準点Ｏ’を座標（－５０，－５０）から（－２００，－２００）の間に設定することで、炎症の程度を示す評価結果はノイズの影響を受け難い。

　器官内部の生体組織を撮影した画像の明るさが白色光の当たり具合によって変化すると、画像の色は、個人差、撮影箇所、炎症の状態等の影響があるものの、ＲＧ色空間内において、概ね、重症度の最も高い炎症部ではヘモグロビン変化軸ＡＸ１上に沿って変化し、炎症の程度が最も低い炎症部では粘膜変化軸ＡＸ２上に沿って変化する。また、炎症の程度が中間程度である炎症部の画像の色も同じ傾向で変化するものと推定される。すなわち、炎症部に対応する画素対応点は、照明光の当たり具合によって変化すると、基準点Ｏ’を起点とした方位角方向にシフトする。言い換えると、炎症部に対応する画素対応点は、照明光の当たり具合によって変化すると、粘膜変化軸ＡＸ２に対するずれ角度θが一定のまま移動して基準点Ｏ’との距離が変わる。これは、ずれ角度θが画像の明るさの変化に実質的に影響を受けないパラメータであることを意味する。

　ずれ角度θが小さいほどＲ成分がＧ成分に対して強くなり、病変部における赤色の程度が相対的に大きいことを示す。また、ずれ角度θが大きいほどＧ成分がＲ成分に対して強くなり、赤色の程度が相対的に小さいことを示す。そこで、画像評価値算出部２２０ｂは、ずれ角度θがゼロであるときに値２５５となり、ずれ角度θがθ_ＭＡＸであるときに値ゼロとなるように、角度θを正規化する。なお、θ_ＭＡＸは、ヘモグロビン変化軸ＡＸ１と粘膜変化軸ＡＸ２とがなす角度と等しい。すなわち、画像評価値算出部２２０ｂは、各注目画素について、各注目画素の色成分の情報に基づいて算出したずれ角度θを正規化した０～２５５の範囲の値を、生体組織赤色度（画素評価値）として算出する。
　なお、注目画素は、画像の全画素について１つずつ選択される。
　なお、図４に示す例では、色空間としてＲＧ色空間を用いるが、ＲＧ色空間に代えてＲＢ色空間を用いることもできる。

　画像評価値算出部２２０ｂは、ずれ角度θを正規化した値である生体組織赤色度を画素評価値として算出するが、場合によっては、生体組織の潰瘍の特徴の程度を示す生体組織白色度を画素評価値として算出することもできる。例えば、生体組織の画像の各画素の各色成分の画素値に対して、線形なゲイン（利得）を与えるゲイン調整を行い、病変に特有の色域付近におけるダイナミックレンジを実質的に広げて、色表現の実効的な分解能を高める、トーン強調処理を行うことにより、例えば、潰瘍性大腸炎の白苔や膿様粘液を含む潰瘍部は白色を示し、浮腫や易出血性を含む赤色を示す炎症部や黄色あるいは緑色を示す正常部と色成分によって区別することができる。生体組織白色度は、図４に示すような２つの色成分（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のうち２つ）あるいは３つの色成分（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分）の座標軸とする色空間上に表した、基準軸ＡＸとは異なる基準軸に対するずれ角度を用いて計算することができる。なお、トーン強調処理は、前処理部２２０ａが行う。

　画像評価値算出部２２０ｂは、各画素の画素評価値を用いて、１つの画像評価値を算出する。例えば、撮像画像の中で、評価対象とする生体組織の像を表す画素を、取捨選択し、選択した画素の画素評価値の積算値あるいは平均値を、１つの画像評価値として算出する。あるいは、例えば、画素毎のＲＧＢの色成分あるいは画素の輝度成分のうち、所定の範囲にある色成分あるいは輝度成分に基づいて評価対象の画素を抽出し、抽出した画素の画素評価値の平均値を求めることにより、あるいは所定の重み付け係数を用いた重み付け平均値を求めることにより、あるいは積算処理をすることにより、画像評価値算出部２２０ｂは、１つの画像評価値を算出する。画像中の評価対象とする画素の部分は、器官の炎症の程度を精度高く評価するために、生体組織における想定される所定の範囲内の色成分の値を有する部分であって、照明光で照明された所定値以上の輝度成分を有する画素の部分であることが好ましい。
　画像評価値算出部２２０ｂが算出した画像評価値は、判定部２２０ｄ及び病変評価部２２０ｅに送られる。

　画像評価値算出部２２０ｂは、さらに、生体組織赤色度に応じて変化する表示色で生体組織の画像をモザイク化したカラーマップ画像を作成する。カラーマップ画像の作成のために、画素評価値と所定の表示色とを対応付けたテーブルがメモリ２０４の記憶領域に記憶されている。上記テーブルは、例えば、値５刻みで異なる表示色が対応付けられている。例示的には、画素評価値が０～５の範囲では青色が対応付けられており、該画素評価値が５増える毎に色相環での色の並び順に従って異なる表示色が対応付けられており、該画素評価値が２５０～２５５の範囲では赤色が対応付けられている。表示色は、例えば、生体組織赤色度が大きいほど青色から黄色さらには赤色といったように、寒色から暖色に近づく色とする。画像評価値算出部２２０ｂは、選択された注目画素の、カラーマップ画像上での表示色を、上記テーブルに基づき、注目画素の生体組織赤色度に応じて決定する。
　こうして、画像評価値算出部２２０ｂは、生体組織赤色度に応じて色を付与したカラーマップ画像を作成する。

（撮像位置情報処理部２２０ｃ）
　撮像位置情報処理部２２０ｃは、電子内視鏡システム１に設けられた位置測定システム２５０から送られる撮像位置に関する位置情報を取得し、この取得した位置情報を撮像した画像と対応付ける。位置測定システム２５０は、例えば、器官内に挿入された電子スコープ１００の先端部に位置する固体撮像素子１０８の位置、さらには、後続する可撓管の各位置を、センサを利用して取得するシステム、器官の開口端から挿入された電子スコープ１００の挿入長さを取得するシステム、あるいは、撮像された画像が、モニタ３００に表示され、この画像を見た術者が、挿入された器官内の特徴となる部分を電子スコープ１００の先端部が通過したことを示す特定部分通過信号を取得するシステムである。
　撮像位置の取得情報は、逐次、判定部２２０ｄ及び病変評価部２２０ｅに送られる。

　固体撮像素子１０８の位置を、センサを利用して取得するシステムでは、例えば、電子スコープ１００の先端部の固体撮像素子１０８の近傍の位置及び先端部からプロセッサ２００の側に後続する可撓管に所定の間隔をあけて、磁気センサを複数設け、電子スコープ１００が器官内に挿入された人体の外部から、位置によって強さが異なる磁界を付与し、上記磁気センサが磁界の強さを計測することにより、先端部に設けられた磁気センサの位置を知ることができ、さらに、複数の磁気センサの位置から可撓管の器官内における湾曲形状を知ることができる。これにより、固体撮像素子１０８の先端部の位置を知ることができ、電子スコープ１００の器官内における形状、さらには、電子スコープ１００の器官の開口端からの挿入長さを知ることができる。

　器官の開口端から挿入された電子スコープ１００の挿入長さを取得するシステムの場合、例えば、撮像した動画における撮像時間が隣り合う画像間で、生体組織がどの程度移動したかを、オプティカルフローの処理を利用して取得し、この取得結果を積算して移動距離を算出することにより、現在の電子スコープ１００の挿入長さの情報を取得することができる。また、例えば、挿入される電子スコープ１００の先端部から後続する可撓管が器官内に向かって繰り出されている長さを計測することにより、現在の電子スコープ１００の挿入長さの情報を取得することができる。

　器官の特定部分通過信号を取得するシステムでは、モニタ３００に表示された画像を術者が見ながら、器官内部の識別可能な特定部分が画像に現れ通過した時点で、術者が手元にあるボタンを押すことにより、特定部分通過信号を生成し、撮像位置情報処理部２２０ｃはこの特定部分通過信号を取得することができる。器官内部の特定部分の位置とは、例えば、器官が大腸の場合、上行結腸が始まる位置、上行結腸が終了し大腸が曲がって横行結腸が始まる位置、横行結腸が終了し大腸が曲がって下行結腸が始まる位置、下行結腸が終了し大腸が曲がってＳ字結腸が始まる位置、Ｓ字結腸が終了し直腸が始まる位置、及び、直腸が終了し肛門に到達する位置、を含む。

（判定部２２０ｄ）
　判定部２２０ｄは、区間内で撮像された複数の画像の画像評価値のばらつきの程度に基づいて、区間内で病変の程度が変化しているか否かを判定するよう構成されている。このような判定を行うことで、区間内での病変の程度をより適切に示す指標（代表評価値）を得ることができ、病変の程度の評価を精度よく行うことができる。評価値のばらつきは、区間内で撮像された全ての画像の画像評価値のばらつきであってもよく、後述するように、一部の画像の画像評価値のばらつきであってもよい。また、病変の程度が変化している区間の例として、複数の病変の程度が存在する区間のほか、病変部と正常部の両方が存在する区間が含まれる。複数の病変の程度として、例えば、互いに異なる後述する複数のランクあるいは複数のレベルが挙げられる。

　一実施形態によれば、判定部２２０ｄは、画像評価値から得られるばらつきの程度を示す指標を用いて判定を行い、この指標が示すばらつきの程度が、予め定めた閾値（所定値）以上である場合に、区間内で病変の程度が変化していると判定するよう構成されていることが好ましい。そのような指標の例として、下記の指標１～４が挙げられる。
　指標１：画像評価値のうちの最大値と最小値の差（画像評価値の範囲の大きさ）
　指標２：画像評価値の標準偏差（又は分散）
　指標３：画像評価値を、撮像を行った画像の順序に回帰させた回帰直線の当てはまりの程度を示す指標
　指標４：画像評価値を撮像位置に回帰させた回帰直線の傾き

　図５～図８を参照して、指標１～４を用いて行う判定について説明する。
　図５～図８は、ある２つの区間について、各区間での測定回数（撮像回数）と撮像された画像の画像評価値との関係を示すグラフを示し、（ａ）は、画像評価値のばらつきの小さい区間におけるグラフを示し、（ｂ）は、画像評価値のばらつきの大きい区間におけるグラフを示す。
　なお、図５～図７において、横軸の測定回数（撮像回数）は、右側に位置するプロットであるほど、後で撮像されたものであることを示し、撮像を行った順に左方から右方に並んでいる。図８において、横軸は、器官内の奥行き方向に沿った撮像位置を示し、右側に位置するプロットであるほど、器官の開口端の側で撮像されたものであることを示す。

　指標１を用いて判定を行う場合、画像評価値の最大値と最小値の差に関して、図５（ａ）と図５（ｂ）との間で画像評価値のばらつきの程度を区別する閾値を予め定めておくことで、図５（ｂ）に示すような、最大値と最小値の差が閾値以上である場合に、区間内で病変の強さが変化していると判定することができる。また、図５（ａ）に示すような、最大値と最小の差が閾値未満である場合に、区間内で病変の強さは変化していないと判定することができる。

　指標２を用いて判定を行う場合、標準偏差（又は分散）に関して、図６（ａ）と図６（ｂ）との間で画像評価値のばらつきの程度を区別する閾値を予め定めておくことで、図６（ｂ）に示すような、標準偏差（又は分散）が閾値以上である場合に、区間内で病変の強さが変化していると判定することができる。また、図６（ａ）に示すような、標準偏差（又は分散）が閾値未満である場合に、区間内で病変の強さは変化していないと判定することができる。なお、図６（ａ），（ｂ）には、標準偏差（又は分散）の計算に用いられる画像評価値の平均値を示す。
　指標１及び２に関する閾値は、具体的に、画像の明るさの変化に起因して生じる画像評価値のばらつきの程度は閾値未満となり、区間内での病変の程度の変化に起因して生じる画像評価値のばらつきの程度は閾値以上となるよう設定される。

　指標３を用いて判定を行う場合、回帰直線の当てはまりの程度に関して、図７（ａ）と図７（ｂ）との間で画像評価値の回帰直線に対するばらつきの程度を区別する閾値を予め定めておくことで、図７（ｂ）に示すような、当てはまりの程度を示す指標が閾値を超え、当てはまりの良さを示す場合に、区間内で病変の強さが変化していると判定することができる。また、図７（ａ）に示すような、当てはまりの程度を示す指標が、閾値以下であり、当てはまりの悪さを示す場合に、区間内で病変の強さは変化していないと判定することができる。
　図７に示す回帰直線は、最小二乗法を用いて求めた直線である。また、指標３、すなわち、回帰直線の当てはまりの程度を示す指標には、例えば、下記式で表す決定係数Ｒ²が用いられる。

ｙ_i　：撮像した画像の画像評価値
ｙ'_i：回帰直線上の画像評価値
Ｙ　：撮像した画像の画像評価値の平均値
ｎ　：撮像した画像の数

　決定係数は、０から１までの値で示され、１に近いほど回帰直線の当てはまりが良いことを示す。上記閾値は、０から１の間の値に設定される。その結果、決定係数が、所定の閾値を超える場合、区間内で病変の強さが変化していると判定される。また、決定係数が、閾値以下である場合、区間内で病変の強さは変化していないと判定される。一実施形態によれば、指標３として、決定係数の代わりに、撮像した画像の画像評価値と、回帰直線上の画像評価値との相関性を示す相関係数Ｒを用いることも好ましい。

　上述したように、電子内視鏡システム１は、位置測定システム２５０及び撮像位置情報処理部２２０ｃを有していなくてもよい。この場合、図５～図７に示すグラフにおいて、画像評価値と撮像位置との間に相関はないが、上記指標１～３を用いて、区間内で病変の程度が変化しているか否かを判定することができる。一方で、例えば回帰直線の当てはまりが良いことを示す場合であっても、図８（ｂ）に示すように、画像評価値のばらつきが大きい場合がある。この場合、区間内で病変の程度が変化していると判定すべきであるため、上記指標４を用いて判定を行うことが好ましい。すなわち、一実施形態によれば、判定部２２０ｄは、画像評価値を奥行き方向に沿った撮像位置の順に回帰させた回帰直線の傾きを用いて判定を行い、傾きが所定値以上の大きさである場合に、区間内で病変の程度が変化していると判定するよう構成されていることが好ましい。この場合、判定部２２０ｄは、当てはまりの程度を示す指標が閾値を超える場合に、このような回帰直線の傾きを用いた判定を行うよう構成されていることが好ましい。これにより、回帰直線の当てはまりの程度を示す指標が閾値を超える場合のみでなく、回帰直線の当てはまりの程度を示す指標が閾値以下の場合（当てはまりが良い場合）であっても、回帰直線の傾きが大きければ、病変の程度が変化していると判定することができる。一方、回帰直線の当てはまりの程度を示す指標が閾値以下の場合に関しては、回帰直線の傾きが小さい場合に、病変の程度が変化していないと判定することができる。このような指標４を用いた判定は、電子内視鏡システム１が、撮像位置情報処理部２２０ｃ及び位置測定システム２５０を備える場合に行うことができる。

　指標４を用いて判定を行う場合、回帰直線の傾きに関して、図８（ａ）と図８（ｂ）との間で画像評価値のばらつきの程度を区別する閾値を予め定めておくことで、図８（ｂ）に示すように、回帰直線の傾きが閾値以上である場合に、区間内で病変の強さが変化していると判定することができる。また、図８（ａ）に示すように、回帰直線の傾きが閾値未満である場合に、区間内で病変の強さは変化していないと判定することができる。また、指標４を用いて判定を行うと、病変の強さがどのように変化しているか、その変化の程度もわかる。例えば、病変の強さが急変しているか、緩やかに変化しているかがわかる。

　電子内視鏡システム１が、位置測定システム２５０及び撮像位置情報処理部２２０ｃを備える場合に、一実施形態によれば、判定部２２０ｄは、さらに、撮像位置の情報を利用して、病変の程度が変化している区間内の領域を特定することが好ましい。病変の強さが変化した領域が特定されることで、病変の程度が変化した領域が、例えば、スポット状に存在しているのか、隣の区間の病変部とつながるように連続的に存在しているのか、等がわかる。スポット状に存在する領域は、区間の長さに応じて、種々の奥行き方向の長さで存在しうる。例えば、スポット状に存在する領域は、１つの区間内に１つ又は複数存在する場合があるほか、２つ又は３つ以上の区間に跨って連続的に存在する場合がある。また、隣の区間の病変部とつながるように連続的に存在する病変部は、１つの区間内に複数存在する場合がある。すなわち、１つの区間内に、その両隣の区間の病変部とそれぞれつながる２つの病変部が存在する場合がある。また、病変の程度が変化した領域の例として、奥行き方向に連続的に広がる１つの病変部内の領域や、病変部と正常部との境界（後述する開始位置又は終了位置）を含む区間内の領域がある。

　また、一実施形態によれば、判定部２２０ｄは、病変の程度が変化している区間内の領域に関して、さらに、撮像位置の情報を利用して、病変の強さの変化の程度を特定することも好ましい。例えば、病変の強さの変化の程度（傾き）が、所定の閾値以上であるか、閾値未満であるかによって、病変の強さの変化が急であるか、緩やかであるかがわかる。また、奥行き方向の一方の方向に沿った病変の強さの変化の向きによって、病変の強さが、当該一方の方向に、強くなっているか、弱くなっているかがわかる。すなわち、一実施形態によれば、判定部２２０ｄは、回帰直線の傾きの大きさに応じて、区間内での病変の変化の程度を特定するよう構成されていることが好ましい。

　判定部２２０ｄが行うこれらの特定は、一実施形態では、病変部位算出部２２０ｆが行うよう構成されていてもよい。

　一実施形態によれば、判定部２２０ｄは、画像評価値のうちの一部の画像評価値のばらつきに基づいて、判定を行うよう構成されていることが好ましい。例えば、撮像される生体組織の部位や内視鏡の先端部に、洗浄用の水、血液、便等が付着した場合に、撮像した全ての画像の画像評価値の平均値から大きく外れた画像評価値が算出される場合がある。このような外れ値を含んだ画像評価値のばらつきに基づいて、区間内で病変の程度が変化しているか否かの判定を行うと、判定の精度が低下する。この実施形態では、画像評価値のうちの一部の画像評価値として、外れ値を除外した残りの画像評価値のばらつきに基づいて判定を行うことで、区間内で病変の強さが変化しているか否かの判定の精度を高め、当該区間における病変の程度をより適切に示す指標（代表評価値）を得ることができる。これにより、病変の程度の評価を高い精度で行うことができる。
　外れ値を除外する方法として、例えば、区間内で撮像した全ての画像の画像評価値のうちの最大値、最小値、あるいはその両方から、画像評価値のばらつきの範囲（最大値と最小値との差）の所定割合（例えば数％）の範囲内にある画像評価値を除外すること、が挙げられる。また、例えば、区間内で撮像した全ての画像の炎症評価値のうち、予め定めた炎症評価値の範囲外の炎症評価値を除外すること、が挙げられる。また、外れ値を除外する別の方法として、例えば、区間内で撮像した全ての画像の画像評価値の中から検定により検出した外れ値を除外し、再度検定を行って別の外れ値を検出し、除外することを繰り返すこと、が挙げられる。外れ値は、一実施形態によれば、撮像対象とする器官内の領域、あるいは所定のセグメント内で全ての画像を撮像した時点で得られる画像評価値を対象として除外することが好ましいが、別の一実施形態によれば、画像を再生しながら除外することもできる。

（病変評価部２２０ｅ）
　病変評価部２２０ｅは、撮像位置情報処理部２２０ｃから送られる撮像位置に関する情報を利用して、撮像した器官内部の領域を予め定めた間隔で区分けした複数の区間毎に、複数の区間それぞれの生体組織を撮像した複数の画像の画像評価値から画像評価値の代表評価値を算出する。さらに、病変評価部２２０ｅは、代表評価値を用いて、器官内部の奥行き方向に連続して広がっている病変の広がりを評価する。例えば、大腸における潰瘍性大腸炎の場合、病変が、直腸から下行結腸まで広がっている等と評価することができる。このような評価では、代表評価値が予め設定された閾値を超えている領域が病変部であるとして病変の広がりを評価することができる。

　ここで、区間は、術者が予め定めたものでもよく、特定部分通過信号によって区間が区切られてもよい。特定部分通過信号によって区間を定める場合、区間をセグメントという。
このセグメントは、１つの器官内で他の部分と識別可能に区別することができる部分であり、例えば、器官が大腸の場合、上行結腸のセグメント、横行結腸のセグメント、下行結腸のセグメント、Ｓ字結腸のセグメント、直腸のセグメント等を含む。このようなセグメントは、特定部分通過信号により区間が区切られる。

　病変評価部２２０ｅは、代表値決定部２２０ｈを有している。代表値決定部２２０ｈは、は、判定部２２０ｄによって、区間内で病変の強さが変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで、代表評価値を異なる方法で定めるよう構成されている。上述したように、画像の明るさは、被写体と内視鏡との距離等の撮影条件によって変化する。このため、炎症の強さが同じ生体組織の部位を撮像しても、画像評価値が変動し、ばらつきが生じる。一方、画像評価値は、器官内の奥行き方向に沿って病変の程度が変化している場合にも変動し、ばらつきが生じる。このため、代表評価値として、例えば画像評価値の平均値を用いると、画像の明るさに起因して画像評価値のばらつきが生じている場合だけでなく、炎症の強さの変化によって画像評価値のばらつきが生じている場合も、平均的な炎症の強さを示す代表評価値になってしまう。その結果、区間内に代表評価値が示すよりも強い炎症の強さを示す病変部が存在することがわかり難くなり、炎症の強さを適切に判断することができない。病変の強さを知ることは、病変部の治療方法を検討する上で重要である。このため、代表値決定部２２０ｈは、上述したように、病変の強さが変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで、代表評価値を異なる方法で定める。これにより、当該区間における病変の程度を適切に示す指標が得られ、病変の程度の評価を精度よく行うことができる。

　一実施形態によれば、上記方法は、統計的手法であることが好ましい。
　具体的に、代表値決定部２２０ｈは、一実施形態によれば、区間内で病変の強さが変化していると判定された場合に、その区間内で撮像された画像のうち少なくとも一部の画像の評価値のうちの最大値を当該区間の代表値とするよう構成されていることが好ましい。これにより、病変の程度が変化している区間に関して、病変の程度を最適に示すことができる。
　また、代表値決定部２２０ｈは、一実施形態によれば、区間内で病変の程度が変化していないと判定された場合に、その区間内で撮像された画像のうち少なくとも一部の画像の評価値の平均値、最頻値、及び中央値のいずれか１つを当該区間の代表値とするよう構成されていることが好ましい。病変の程度が変化していない区間での評価値のばらつきは、撮影条件に起因したものと考えられるため、これらの統計量を代表値とすることで、当該区間の病変の強さを適切に示すことができる。
　これらの実施形態において、最大値、あるいは、平均値、最頻値、及び中央値のいずれか１つは、区間内で撮像された画像すべての評価値に基づいて求めることが好ましいが、上述したように画像評価値のうちの外れ値を除外する場合は、残りの画像評価値に基づいて求めたものであることが好ましい。

　電子内視鏡システム１が、上述したように、位置測定システム２５０及び撮像位置情報処理部２２０ｃを備える場合に、病変評価部２２０ｅは、一実施形態によれば、区間特定部２２０ｉを備えることが好ましい。区間特定部２２０ｉは、撮像位置の情報を利用して、複数の区間のうち、取得した情報と対応付けられた画像が、どの区間で撮像された画像か、区間を特定するよう構成されている。

　一実施形態によれば、病変評価部２２０ｅは、病変の程度の評価を病変の強さに関する複数のランクに分けて評価するように構成されており、病変評価部２２０ｅは、代表評価値に基づいて複数のランクの１つを定めて、区間毎に病変の程度を評価する、ことが好ましい。これにより、器官内部の奥行き方向に連続して広がっている病変の広がりと病変の強さを術者により正確に知らせることができる。
　また、一実施形態によれば、病変評価部２２０ｅは、病変が器官の奥行き方向に連続して広がっている病変部の有無を、代表評価値に基づいて区間毎に判定することが好ましい。病変部の領域は、代表評価値が予め設定された閾値に対して大きい領域である。
　一実施形態によれば、病変評価部２２０ｅは、病変が器官の奥行き方向に連続して広がっている病変部の有無を、画像評価値に基づいて判定することもできる。病変部の領域は、画像評価値が予め設定された閾値に対して大きい領域である。画像評価値は、画像毎の評価値であるため、ノイズ成分を含む場合がある。この場合、画像評価値ではなく、区間毎の代表評価値を用いることが好ましい。

（病変部位算出部２２０ｆ）
　このとき、病変部位算出部２２０ｆは、上述の区間のうち、病変部が位置する区間を、撮像した画像の位置情報に基づいて求めることで、病変部の領域の開始位置と終了位置を求め、病変部の位置を特定する。病変部の開始位置及び終了位置を正確に求めるためには、画像評価値とその画像を撮像した位置情報を用いて、画像評価値が、予め定められている閾値を横切る位置を求めることも好ましい。この場合、病変評価部２２０ｅは、画像評価値毎に閾値と比較して、画像評価値が閾値を横切るか否かを判定する。この判定結果は、病変部位算出部２２０ｆに送られる。このとき、病変評価部２２０ｅは、病変部位算出部２２０ｆが求めた病変部の開始位置と終了位置の情報から、病変部の長さを算出することが好ましい。
　したがって、一実施形態によれば、モニタ３００は、病変部の開始位置、終了位置、及び病変部の長さの少なくとも１つを画面表示する、ことが好ましい。これにより、術者は、病変の器官の奥行き方向の広がりを認識し易くなる。
　また、病変評価部２２０ｅは、複数の区間のうち病変部の開始位置と終了位置との間に含まれる区間に対応する代表評価値の合計値を求め、この合計値により、病変の程度を評価する、ことが好ましい。これにより、病変の器官の奥行き方向の広がりと病変の程度（強さ）を同時に評価することができる。この場合、例えば、合計値を複数のレベルに分けて病変の程度をレベルにより評価することができる。

　病変評価部２２０ｅは、予め定める区間の長さを短くして多くの区間を設定した場合、各区間の奥行き方向に沿った位置情報（例えば電子スコープの挿入最深部から開口端に向かう距離）を横軸に示し、代表評価値を縦軸に示すグラフにおいて、区間毎の代表評価値によって作られる曲線が隣り合う区間で凸凹になる場合がある。この場合、一実施形態によれば、区間の位置情報及び代表評価値を利用して、移動平均処理あるいは所定の曲線を示す関数を用いてカーブフィッティング処理をすることにより、上記グラフに示す代表評価値の曲線を平滑に処理することが好ましい。

　図９は、評価ユニット２２１が行う、画像取得から区間毎の代表評価値を求めるまでの流れの一例を示す図である。図９に示す例では、病変の程度が変化していると判定された区間に関しては、代表評価値には、区間に対応する画像評価値のうちの最大値が用いられる。また、病変の程度が変化していないと判定された区間に関しては、代表評価値には、区間に対応する画像評価値の平均値が用いられるが、中央値又は最頻値が用いられてもよい。

　まず、前処理部２２０ａは、画像を取得（ステップＳ１０）して、上述した処理を行う。このとき、位置測定システム２５０から撮像位置情報処理部２２０ｃが、取得した画像の撮像位置の情報を、撮像した画像と対応付けて取得する。これにより、病変評価部２２０ｅは、この撮像位置の情報を用いて、取得した画像が、予め定めた区間のうち、器官内部のどの区間で撮像した画像か、区間を特定する（ステップＳ１２）。一方、画像評価値算出部２２０ｂは、前処理部２２０ａで処理された画像を用いて画像評価値を算出する（ステップＳ１４）。
　なお、ステップＳ１４は、ステップＳ１２の後に行うことに限定されず、ステップＳ１２の前に、あるいは同時に行うことができる。

　病変評価部２２０ｅは、区間内で撮像した画像について算出した画像評価値に基づいて、区間内で病変の程度が変化しているか否かを判定する。具体的には、病変評価部２２０ｅは、算出した区間内の画像評価値の最大値と最小値の差（「ＭＡＸ－ｍｉｎ」）と、予め定めた閾値αとを比較し（ステップＳ１６）、その差が閾値未満である場合は（ステップＳ１６のＹＥＳ）、区間内で病変の程度は変化していないと判定し、さらに、区間内の画像評価値の平均値を算出し（ステップＳ１８）、これを代表評価値とする（ステップＳ２２）。一方、上記差が閾値以上である場合は（ステップＳ１６のＮＯ）、病変評価部２２０ｅは、区間内で病変の程度が変化していると判定し、さらに、区間内の画像評価値のうちの最大値を算出し（ステップＳ２０）、これを代表評価値とする（ステップＳ２２）。

　図９に示すフローにおいて、ステップＳ１６で行う判定には、画像評価値の最大値と最小値の差と閾値との比較をする代わりに、画像評価値の標準偏差あるいは分散と閾値とを比較してもよい。

　こうして、前処理部２２０ａが画像の取得を終了する（ステップＳ２４）まで、ステップＳ１０～Ｓ２４が繰り返される。こうして、評価ユニット２２１は、区間毎の代表評価値を求める。

　図１０は、評価ユニット２２１が行う、画像取得から区間毎の代表評価値を求めるまでの流れの一例を示す図である。図１０に示すフローのうち、ステップＳ３０、Ｓ３２、Ｓ３４、Ｓ４０、Ｓ４２、Ｓ４４、Ｓ４６は、図９に示すフローのステップＳ１０、Ｓ１２、Ｓ１４、Ｓ１８、Ｓ２０、Ｓ２２、Ｓ２４と同様のことを行う。
　図１０に示すフローでは、区間内で病変の変化の程度が変化しているか否かの判定を行うために、ステップＳ３６、Ｓ３８の判断を行う。

　病変評価部２２０ｅは、ステップＳ３４で算出した区間内の画像評価値を、撮像位置情報処理部２２０ｃから取得した撮像位置に回帰させた回帰直線を求め、決定係数を算出する。算出した決定係数を、予め定めた閾値αと比較し（ステップＳ３６）、決定係数が閾値を超える場合（ステップＳ３６のＹＥＳ）、さらに、回帰直線の傾き（回帰係数）と、予め定めた閾値βとを比較し（ステップＳ３８）、回帰直線の傾きが閾値未満である場合（ステップＳ３８のＹＥＳ）、区間内の画像評価値の平均値を算出し（ステップＳ４０）、これを代表評価値とする（ステップＳ４４）。
　一方、ステップＳ３６において決定係数が閾値以下である場合（ステップＳ３６のＮＯ）、及び、ステップＳ３８において回帰直線の傾きが閾値以上である場合（ステップＳ３８のＮＯ）、区間内の画像評価値の最大値を算出し（ステップＳ４２）、これを代表評価値とする（ステップＳ４４）。

　以上説明した図９及び図１０に示すフローでは、ステップＳ１６、Ｓ３６の判定を行う前に、上述した外れ値の除外を行ってもよい。

（評価結果統合部２２０ｇ）
　評価結果統合部２２０ｇは、評価結果である、区間毎の代表評価値の数値や、各区間における代表評価値の区間に対する分布を示したグラフ、病変部の奥行き方向の広がりを示した情報、病変部の開始位置、終了位置あるいは病変部の長さの情報、さらには、区間毎に、病変部のランク付けした強さの情報、を統合して、１つあるいは複数の評価結果画面としてモニタ３００に表示させる。

　図１１は、器官の一例である大腸を説明する図である。大腸は、開口端（肛門）から順番に、直腸、Ｓ字結腸、下行結腸、横行結腸、及び上行結腸を備える。以降、直腸はセグメントＳＧ５、Ｓ字結腸はセグメントＳＧ４、下行結腸はセグメントＳＧ３、横行結腸はセグメントＳＧ２、及び上行結腸直腸はセグメントＳＧ１という。
　一般的に、電子スコープ１００は、上行結腸であるセグメントＳＧ１の最深部まで挿入され、そこから、開口端側に向かって略一定の移動速度で引き出すように移動する。このため、電子スコープ１００は、セグメントＳＧ１、セグメントＳＧ２、セグメントＳＧ３、・・・と順番に画像を撮像する。

　図１２は、病変評価部２２０ｅによる評価結果の一例を示す図である。図１２に示す評価結果は、横軸にセグメントＳＧ５からセグメントＳＧ１までの位置を表し、縦軸に積算評価値を表したグラフである。各セグメントにおいて撮像された画像の数は等しいことが好ましい。図１２では、複数の区間をセグメントＳＧ１～ＳＧ５として、予め定めた閾値を境に、閾値以上の代表評価値を有するセグメントを、炎症のある病変部として示している。図１２に示す例では、セグメントＳＧ５、セグメントＳＧ４、及びセグメントＳＧ３の一部が炎症を起こしていることを示している。一実施形態によれば、このような評価結果はモニタ３００に表示される。

　図１３は、病変評価部２２０ｅによる評価結果の別の一例を示す図である。図１３に示す評価結果は、図１２と同様に、横軸にセグメントＳＧ５からセグメントＳＧ１までの位置を表し、縦軸に代表評価値を表したグラフである。図１３に示す例では、病変の程度の評価を病変の強さに関する複数のランク、すなわち、“炎症度強”、“炎症度中”、“炎症度小”、“炎症なし”、の４段階に分けて評価するように構成されている。病変評価部２２０ｅは、代表評価値に基づいて複数のランクの１つを定めて、セグメント毎に病変の程度を評価する。したがって、図１３に示す例では、炎症（病変）は、セグメントＳＧ３の一部からセグメントＳＧ５まで存在し、セグメントＳＧ５及びセグメントＳＧ４の炎症度（病変の強さ）は強であると評価され、セグメントＳＧ３の炎症度は中程度と評価される。一実施形態によれば、このような評価結果が、モニタ３００に表示される。

　図１４は、病変評価部２２０ｅによる評価結果の別の一例を示す図である。図１４に示す評価結果は、横軸に大腸内の奥行き方向の位置を表し、縦軸に代表評価値を示す、区間毎の代表評価値を表したグラフである。図１４では、区間はセグメントＳＧ１～ＳＧ５に比べて狭い範囲を示しており、さらにいうとセグメントそれぞれを２つに分けた区間を設定している。図１４に示す例でも、予め定めた閾値を境に、閾値以上の代表評価値を有する区間を、炎症のある病変部として定めることができる。一実施形態によれば、このような評価結果はモニタ３００に表示される。

　電子内視鏡システム１は、上述したように、モニタ３００を備えることが好ましい。一実施形態によれば、評価結果統合部２２０ｇは、評価結果画面に、さらに、病変の程度が変化した区間の有無、区間内の病変の程度が変化した領域、変化の程度、を統合してモニタ３００に表示させることが好ましい。これらの情報は、例えば、図１２～図１４の例の評価結果において、そのことを表す文字情報が付加される、あるいは、グラフ中の代表評価値を示すプロット及び／又はプロット間の領域が、他の部分と異なる表示色等、強調した表示態様で示される。このように、モニタ３００は、病変の程度が変化しているか否かの判定結果の情報を、病変の程度が変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで異なる表示態様で画面表示するよう構成されていることが好ましい。

　図１５は、モニタ３００に表示される動画の一コマを含む画面の一例を示す図である。図１５に示す一例では、画面の左側には、撮像した画像ＩＭが示されている。画面の右上には、大腸を模式的に示した大腸模式図ＦＩＧが示され、画面の右下には、画面の左側に示す画像を炎症の程度を示す画素評価値に応じて各画素の色を置換したカラーマップ画像ＣＭが示され、その下方には、炎症の程度を示す画像評価値であるスコアＳＣが示されている。図１５に示す例では、スコアＳＣは４０である。また、図１５の画面例において、病変の程度が変化した区間等の上述した情報は、例えば、大腸模式図ＦＩＧ中の該当するセグメントあるいはセグメント間の領域が、他の部分と異なる表示色等、強調した表示態様で示される。

　このようなモニタ３００に表示する種々の表示画面は、術者の入力指示に応じて評価結果統合部２２０ｇで統合されて、図１５に示す例のような画面が作成される。

　以上説明した電子内視鏡システム１は、現在電子スコープ１００を器官内部に挿入して計測を行っているときにオンラインで、病変の程度を評価してもよいし、予め画像をメモリ２０４に記録しておき、後日、電子スコープ１００で取り込んだ画像を再生しながら画像評価値及び代表評価値等を算出しながら、器官の奥行き方向の病変の広がりを評価してもよい。
　後日、電子スコープ１００で取り込んだ画像を再生しながら評価を行う場合、電子内視鏡システム１で再生することに限定されない。
　例えば、メモリ２０４に記録した画像を別のデータ処理装置に読み出して、画像を再生しながら画像評価値及び代表評価値等を算出しながら、器官の奥行き方向の病変の広がりを評価することもできる。

　すなわち、以下説明する実施形態のデータ処理装置は、奥行き方向に広がる器官内の生体組織の画像を処理するデータ処理装置であって、
　器官内の領域の奥行き方向に沿った所定の区間内で撮像された複数の画像それぞれの生体組織の病変の程度を示す評価値を求めるよう構成された評価値算出部と、
　評価値のばらつきの程度に基づいて、区間内で病変の程度が変化しているか否かを判定するよう構成された判定部と、
　評価値を代表する区間の代表値を、病変の程度が変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで異なる方法で定めるよう構成された代表値決定部と、を備える。
　一実施形態によれば、データ処理装置は、さらに、病変の程度が変化しているか否かの判定結果の情報を画面表示するように構成されたモニタを備えることが好ましい。

　以上説明したように、電子内視鏡システム及びデータ処理装置によれば、区間内で撮像された複数の画像の画像評価値のばらつきの程度に基づいて、区間内で病変の程度が変化しているか否かを判定を行うことで、区間内での病変の程度をより適切に示す指標（代表評価値）を得ることができ、病変の程度の評価を精度よく行うことができる。

　以上、本発明の電子内視鏡システム及びデータ処理装置について詳細に説明したが、本発明の電子内視鏡システム及びデータ処理装置は上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。

１　電子内視鏡システム
１００　電子スコープ
２００　プロセッサ
２２０　画像処理ユニット
２２０ａ　前処理部
２２０ｂ　画像評価値算出部
２２０ｃ　撮像位置情報処理部
２２０ｄ　判定部
２２０ｅ　病変評価部
２２０ｆ　病変部位算出部
２２０ｇ　評価結果統合部
２２０ｈ　代表値決定部
２２０ｉ　区間特定部
２３０　光源部
３００　モニタ
４００　プリンタ
６００　サーバ

Claims

　奥行き方向に広がる器官内の生体組織を撮像するよう構成された内視鏡と、撮像された生体組織の画像を処理するよう構成されたプロセッサと、を備える電子内視鏡システムであって、
　前記器官内の領域の奥行き方向に沿った所定の区間内で撮像された複数の画像それぞれの生体組織の病変の程度を示す評価値を求めるよう構成された評価値算出部と、
　前記評価値のばらつきの程度に基づいて、前記区間内で病変の程度が変化しているか否かを判定するよう構成された判定部と、
　前記評価値を代表する前記区間の代表値を、病変の程度が変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで異なる方法で定めるよう構成された代表値決定部と、を備えることを特徴とする電子内視鏡システム。
　前記判定部は、前記評価値から得られる前記ばらつきの程度を示す指標を用いて前記判定を行い、前記指標が示す前記ばらつきの程度が所定値以上である場合に、前記区間内で前記病変の程度が変化していると判定するよう構成されている、請求項１に記載の電子内視鏡システム。
　前記指標は、前記評価値のうちの最大値と最小値の差である、請求項２に記載の電子内視鏡システム。
　前記指標は、前記評価値の標準偏差又は分散である、請求項２に記載の電子内視鏡システム。
　前記指標は、前記評価値を、前記撮像を行った前記画像の順序に回帰させた回帰直線の当てはまりの程度を示す指標である、請求項２に記載の電子内視鏡システム。
　前記画像それぞれを撮像した前記器官内における撮像位置の情報を前記画像それぞれと対応付けるよう構成された位置情報処理部をさらに備え、
　前記判定部は、さらに、前記撮像位置の情報を利用して、前記病変の程度が変化している前記区間内の領域を特定する、請求項１から５のいずれか１項に記載の電子内視鏡システム。
　前記評価値算出部が求める評価値は、前記区間を含む、前記器官内の領域を奥行き方向に区分けした複数の区間それぞれにおいて撮像された複数の画像それぞれの生体組織の病変の程度を示す評価値であり、
　前記電子内視鏡システムは、前記撮像位置の情報を利用して、前記画像が前記複数の区間のうちのどの区間で撮像されたかを特定するよう構成された区間特定部をさらに備える、請求項６に記載の電子内視鏡システム。
　前記判定部は、前記区間のそれぞれについて前記判定を行うよう構成され、
　前記代表値決定部は、前記区間のそれぞれについて前記代表値を定めるよう構成されている、請求項７に記載の電子内視鏡システム。
　前記画像それぞれを撮像した前記器官内における撮像位置の情報を前記画像それぞれと対応付けるよう構成された位置情報処理部をさらに備え、
　前記判定部は、前記評価値を前記撮像位置に回帰させた回帰直線の傾きを用いて前記判定を行い、前記傾きが所定値以上の大きさである場合に、前記区間内で前記病変の程度が変化していると判定するよう構成されている、請求項１に記載の電子内視鏡システム。
　前記判定部は、前記回帰直線の当てはまりの程度を示す指標をさらに用いて前記判定を行い、前記指標が示す前記当てはまりの程度が所定値を超える場合に、前記回帰直線の前記傾きを用いた前記判定を行うよう構成されている、請求項９に記載の電子内視鏡システム。
　前記判定部は、前記回帰直線の前記傾きの大きさに応じて、前記区間内での前記病変の変化の程度を特定するよう構成されている、請求項９又は１０に記載の電子内視鏡システム。
　前記判定部は、前記評価値のうちの一部の評価値のばらつきに基づいて、前記判定を行うよう構成されている、請求項１から１１のいずれか１項に記載の電子内視鏡システム。
　前記代表値決定部は、前記区間内で前記病変の程度が変化していると判定された場合に、前記評価値のうち、当該区間で撮像された前記画像のうち少なくとも一部の画像の評価値のうちの最大値を当該区間の前記代表値とするよう構成されている、請求項１から１２のいずれか１項に記載の電子内視鏡システム。
　前記代表値決定部は、前記区間内で前記病変の程度が変化していないと判定された場合に、前記評価値のうち、当該区間で撮像された前記画像のうち少なくとも一部の画像の評価値の平均値、最頻値、及び中央値のいずれか１つを当該区間の前記代表値とするよう構成されている、請求項１から１３のいずれか１項に記載の電子内視鏡システム。
　前記病変の程度が変化しているか否かの判定結果の情報を、病変の程度が変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで異なる表示態様で画面表示するよう構成されたモニタをさらに備える、請求項１から１４のいずれか１項に記載の電子内視鏡システム。
　奥行き方向に広がる器官内の生体組織の画像を処理するデータ処理装置であって、
　前記器官内の領域の奥行き方向に沿った所定の区間内で撮像された複数の画像それぞれの生体組織の病変の程度を示す評価値を求めるよう構成された評価値算出部と、
　前記評価値のばらつきの程度に基づいて、前記区間内で病変の程度が変化しているか否かを判定するよう構成された判定部と、
　前記評価値を代表する前記区間の代表値を、病変の程度が変化していると判定された場合と、変化していないと判定された場合とで異なる方法で定めるよう構成された代表値決定部と、を備えることを特徴とするデータ処理装置。