特開 2022-163563 血管観察システム、血管観察方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022163563

(43)【公開日】2022-10-26

(54)【発明の名称】血管観察システム、血管観察方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 1/045 20060101AFI20221019BHJP

【ＦＩ】

A61B1/045 616

A61B1/045 622

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021068569

(22)【出願日】2021-04-14

(71)【出願人】

【識別番号】320008672

【氏名又は名称】ｉ－ＰＲＯ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002000

【氏名又は名称】特許業務法人栄光特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】田口 章二

(72)【発明者】

【氏名】矢萩 芳明

(72)【発明者】

【氏名】榎本 博文

(72)【発明者】

【氏名】星野 功一

(72)【発明者】

【氏名】塚原 伸一

【テーマコード（参考）】

4C161

【Ｆターム（参考）】

4C161AA22

4C161WW02

4C161WW10

4C161WW15

(57)【要約】

【課題】患者の観察対象の部位の状況を客観性のある指標の提示によって適正に判断することを支援する。
【解決手段】血管観察システムは、被検体の血管内に挿入される先端部に配置された撮像部を有し、撮像部により被検体の血管のカラー画像を撮像する血管内視鏡と、カラー画像の一部のエリアの色情報を抽出するための第１の処理を行うとともに、カラー画像の少なくとも一部のエリアの色情報を抽出するための第１の処理とは異なる第２の処理を行うプロセッサと、を備える。プロセッサは、第１の処理に基づく色情報抽出結果と第２の処理に基づく色情報抽出結果とを対比的に配置した表示画面をモニタに表示する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検体の血管内に挿入される先端部に配置された撮像部を有し、前記撮像部により前記被検体の血管のカラー画像を撮像する血管内視鏡と、
前記カラー画像の一部のエリアの色情報を抽出するための第１の処理を行うとともに、前記カラー画像の少なくとも一部のエリアの色情報を抽出するための前記第１の処理とは異なる第２の処理を行うプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、
前記第１の処理に基づく色情報抽出結果と前記第２の処理に基づく色情報抽出結果とを対比的に配置した表示画面をモニタに表示する、
血管観察システム。

【請求項2】

前記プロセッサは、
前記血管内視鏡により撮像される前記被検体の血管の部位ごとに設けられた複数の異なる参考画像とそれぞれの前記参考画像と前記カラー画像との色情報の差分値とを取得し、前記複数の異なる参考画像およびそれぞれの前記参考画像の色情報の差分値を前記表示画面に配置して前記モニタに表示する、
請求項１に記載の血管観察システム。

【請求項3】

前記プロセッサは、
前記第１の処理に基づく色情報抽出結果として、前記カラー画像中の病変部位と疑われる一部のエリアのＲＧＢ値と、前記一部のエリアが識別可能に示されたカラー画像とを取得し、
前記第２の処理に基づく色情報抽出結果として、四角形状を有する前記カラー画像全体の四隅以外のエリアのＲＧＢ値と、前記四隅以外のエリアのカラー画像とを取得する、
請求項１に記載の血管観察システム。

【請求項4】

前記プロセッサは、
前記第１の処理に基づく色情報抽出結果として、前記カラー画像がＮ×Ｍ（Ｎ，Ｍ：２以上の整数）個のブロックに分割された中で指定された少なくとも１つの前記ブロックに相当するエリアのＲＧＢ値と、指定された少なくとも１つの前記ブロックが識別可能に示されたカラー画像とを取得し、
前記第２の処理に基づく色情報抽出結果として、指定された少なくとも１つの前記ブロックに相当するエリアのＹＵＶ色座標マップを取得する、
請求項１に記載の血管観察システム。

【請求項5】

前記プロセッサは、
前記第１の処理に基づく色情報抽出結果として、前記カラー画像中の病変部位と疑われる第１のエリアのＲＧＢ値と、前記カラー画像中の正常部位と判断される第２のエリアのＲＧＢ値と、前記第１のエリアおよび前記第２のエリアが識別可能に示されたカラー画像とを取得し、
前記第２の処理に基づく色情報抽出結果として、前記カラー画像全体のＲＧＢ値と、前記カラー画像とを取得する、
請求項１に記載の血管観察システム。

【請求項6】

前記プロセッサは、
前記第１のエリアおよび前記第２のエリアのそれぞれのＲＧＢ値ごとの割合の算出結果を前記第１の処理に基づく色情報抽出結果として取得する、
請求項５に記載の血管観察システム。

【請求項7】

前記プロセッサは、
前記第１の処理に基づく色情報抽出結果として、前記カラー画像中の評価対象部位エリアと評価対象部位でないマスキングエリアとの差分エリアのＲＧＢ値と、前記評価対象部位エリアおよび前記マスキングエリアが識別可能に示されたカラー画像とを取得し、
前記第２の処理に基づく色情報抽出結果として、前記カラー画像全体のＲＧＢ値と、前記カラー画像とを取得する、
請求項１に記載の血管観察システム。

【請求項8】

前記プロセッサは、前記第１の処理に基づく色情報抽出結果と前記第２の処理に基づく色情報抽出結果とが前記表示画面に表示された前記モニタを観察したユーザの操作に応じて、前記カラー画像を前記血管内視鏡により撮像された他のカラー画像に変更して前記第１の処理および前記第２の処理のうち少なくとも１つを行う、
請求項１に記載の血管観察システム。

【請求項9】

前記プロセッサは、前記第１の処理に基づく色情報抽出結果と前記第２の処理に基づく色情報抽出結果とが前記表示画面に表示された前記モニタを観察したユーザの操作に応じて、前記カラー画像の一部のエリアを、前記カラー画像の他の一部のエリアに変更して前記第１の処理および前記第２の処理のうち少なくとも１つを行う、
請求項１に記載の血管観察システム。

【請求項10】

血管観察システムにより実行される血管観察方法であって、
被検体の血管内に挿入される先端部に配置された撮像部を有する血管内視鏡により、前記被検体の血管のカラー画像を撮像し、
前記カラー画像の一部のエリアの色情報を抽出するための第１の処理を行うとともに、前記カラー画像の少なくとも一部のエリアの色情報を抽出するための前記第１の処理とは異なる第２の処理を行い、
前記第１の処理に基づく色情報抽出結果と前記第２の処理に基づく色情報抽出結果とを対比的に配置した表示画面をモニタに表示する、
血管観察方法。

【請求項11】

被検体の血管内に挿入される先端部に配置された撮像部を有する血管内視鏡により撮像された前記被検体の血管のカラー画像を入力するステップと、
前記カラー画像の一部のエリアの色情報を抽出するための第１の処理を行うとともに、前記カラー画像の少なくとも一部のエリアの色情報を抽出するための前記第１の処理とは異なる第２の処理を行うステップと、
前記第１の処理に基づく色情報抽出結果と前記第２の処理に基づく色情報抽出結果とを対比的に配置した表示画面をモニタに表示するステップと、を実現させるための、
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、血管観察システム、血管観察方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、最適なステントの決定を迅速かつ容易にし、決定したステントの妥当性を治癒前に容易に確認可能であり、一方で診断日時の異なる血管画像を高精度で比較する画像解析装置が開示されている。画像解析装置は、血管内画像撮像装置から出力される血管の短軸断面画像を保存し、保存された複数の短軸断面画像から血管の長軸断面画像を生成する。また、画像解析装置は、保存された短軸断面画像から、少なくとも血管の内腔の外周に沿った内腔閉曲線を生成し、この生成された内腔閉曲線から血管に挿入しようとするステントの径を算出する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００９－２４０３５９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、特許文献１では、血管内画像撮像装置から出力された血管の短軸断面画像はいわゆる超音波画像であってモノクロ画像であるため、色成分を評価することは考慮されていない。現在、医療現場では手術もしくは検査に携わる医師等の医療関係者は、患者の体内に挿入された内視鏡により撮影された血管内画像を主に目視で観察し、既定のガイドラインで定められた観察対象の部位ごとのグレード（ランク）別の参考画像と比較することで、血管内画像の良し悪し等の状況を主観的に決定している。ところが、このような主観的判断では、撮像された血管内画像がどのグレード（ランク）に相当するか、観察する医療関係者によってばらつきが生じるという課題があった。特に、医師等の医療関係者の年齢、人種等の各種要因によって見え方が人によって異なる可能性があるので、客観性のあるデータ（言い換えると、指標）でもって観察対象の部位の良し悪しを判断できる方が、適切な医療行為の実現において好ましい。

【0005】

本開示は、上述した従来の状況に鑑みて案出され、患者の観察対象の部位の状況を客観性のある指標の提示によって適正に判断することを支援する血管観察システム、血管観察方法およびプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示は、被検体の血管内に挿入される先端部に配置された撮像部を有し、前記撮像部により前記被検体の血管のカラー画像を撮像する血管内視鏡と、前記カラー画像の一部のエリアの色情報を抽出するための第１の処理を行うとともに、前記カラー画像の少なくとも一部のエリアの色情報を抽出するための前記第１の処理とは異なる第２の処理を行うプロセッサと、を備え、前記プロセッサは、前記第１の処理に基づく色情報抽出結果と前記第２の処理に基づく色情報抽出結果とを対比的に配置した表示画面をモニタに表示する、血管観察システムを提供する。

【0007】

また、本開示は、血管観察システムにより実行される血管観察方法であって、被検体の血管内に挿入される先端部に配置された撮像部を有する血管内視鏡により、前記被検体の血管のカラー画像を撮像し、前記カラー画像の一部のエリアの色情報を抽出するための第１の処理を行うとともに、前記カラー画像の少なくとも一部のエリアの色情報を抽出するための前記第１の処理とは異なる第２の処理を行い、前記第１の処理に基づく色情報抽出結果と前記第２の処理に基づく色情報抽出結果とを対比的に配置した表示画面をモニタに表示する、血管観察方法を提供する。

【0008】

また、本開示は、被検体の血管内に挿入される先端部に配置された撮像部を有する血管内視鏡により撮像された前記被検体の血管のカラー画像を入力するステップと、前記カラー画像の一部のエリアの色情報を抽出するための第１の処理を行うとともに、前記カラー画像の少なくとも一部のエリアの色情報を抽出するための前記第１の処理とは異なる第２の処理を行うステップと、前記第１の処理に基づく色情報抽出結果と前記第２の処理に基づく色情報抽出結果とを対比的に配置した表示画面をモニタに表示するステップと、を実現させるための、プログラムを提供する。

【発明の効果】

【0009】

本開示によれば、患者の観察対象の部位の状況を客観性のある指標の提示によって適正に判断することを支援できる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】実施の形態１，２，３，４に係る血管観察システムの構成例を示す図

【図2】実施の形態１に係る血管内視鏡により撮像される血管画像の一例を示す図

【図3】実施の形態１に係るＰＣの動作手順例を示すフローチャート

【図4】タスクＴ１，Ｔ２の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図5】タスクＴ１，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図6】タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図7】実施の形態２に係るＰＣの動作概要例を示す図

【図8】実施の形態２に係るＰＣの動作手順例を示すフローチャート

【図9】タスクＴ１，Ｔ２の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図10】タスクＴ１，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図11】タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図12】実施の形態３に係る血管内視鏡により撮像される血管画像の一例を示す図

【図13】実施の形態３に係るＰＣの動作手順例を示すフローチャート

【図14】タスクＴ１，Ｔ２の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図15】タスクＴ１，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図16】タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図17】実施の形態４に係る血管内視鏡により撮像される血管画像の一例を示す図

【図18】実施の形態４に係るＰＣの動作手順例を示すフローチャー

【図19】タスクＴ１，Ｔ２の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図20】タスクＴ１，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【図21】タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面の一例を示す図

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る血管観察システム、血管観察方法およびプログラムを具体的に開示した実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明および実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

【0012】

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１，２，３，４に係る血管観察システム１００の構成例を示す図である。血管観察システム１００は、手術あるいは検査（以下「手術等」と称する）の時に、人体等の被検体を対象として被検体内の血管を血管内視鏡１０で撮像するとともに、血管内視鏡１０により撮像された画像を表示する。血管は、例えば冠動脈でもよいし、上肢あるいは下肢でもよく、部位は特に限定されなくてよい。血管観察システム１００は、血管内視鏡１０と、マニュアルプルバック装置ＭＰＢと、画像コンソールＣＳＬとを含む構成である。また、血管観察システム１００は、医師対面モニタ８０をさらに含む構成としてもよい。

【0013】

血管内視鏡１０は、血管観察システム１００を構成する内視鏡の一例であり、手術等の時に被検体内に予め挿入されたカテーテル（図示略）内に沿って挿入されたり引き戻されたりする医療器具である。血管内視鏡１０は、被検体内に挿入されて被検体内を撮像可能な撮像部ＣＡＰ１が配置された先端部ＴＰ１と、マニュアルプルバック装置ＭＰＢ１に固定された基端部ＢＥ１とを有する。基端部ＢＥ１から先端部ＴＰ１までは、可撓性を有するアウターシースＯＳにより血管内視鏡１０の外周が覆われている。血管内視鏡１０の外径は、血管内視鏡１０の撮像部ＣＡＰ１の光軸に垂直な方向の外形状が円形となるアウターシースＯＳの径に相当し、例えば最大外径として１．８ｍｍΦであるが、このサイズに限定されなくてよい。

【0014】

血管内視鏡１０は、手術等の前に予め被検体内の観察部位（例えば血管）に挿通されたガイドワイヤＧＷに沿って、医師等の医療関係者であるユーザ（以下「ユーザ」と称する）の操作によって被検体内の血管内を進退自在に挿通される。ここで、血管内視鏡１０が被検体内の観察部位に向かって挿入される方向を進行方向と定義し、反対に血管内視鏡１０が被検体外に向かって引き戻される方向を退避方向と定義する。したがって、進退自在とは、血管内視鏡１０が被検体内に向かって挿入されることも引き戻されることも可能であることを意味する。血管内視鏡１０は、手術等の観察部位（例えば患部）までに予め挿通されたガイドワイヤＧＷに案内されて観察部位までスムーズに挿入可能である。血管内視鏡１０は、通常のカテーテル（図示略）の先端部に撮像部ＣＡＰ１が交換自在に装着されたものでもよい。カテーテルは、例えば体液の排出あるいは薬液の注入に用いられる医療用の管である。カテーテルには、血管内視鏡１０の他、バルーンもしくはステント等が交換自在に装着されてよい。

【0015】

血管内視鏡１０は、例えば、血管を撮像可能な画像センサ等の撮像部ＣＡＰ１が先端側に実装された４８万画素の高解像度カメラである。なお、４８万画素はあくまで一例であり、画素数は４８万画素に限定されなくてよい。血管内視鏡１０が被検体内の血管に挿入されると、撮像部ＣＡＰ１は、血管の内壁（血管壁）をカラー撮像可能である。撮像部ＣＡＰ１は、光学系であるレンズと、イメージセンサ（例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）あるいはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ－Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の固体撮像素子）とを有する。撮像部ＣＡＰ１は、被写体（例えば血管壁）からの光学像をイメージセンサの撮像面に結像し、結像した光学像を電気信号に変換して画像のデータ信号（具体的には、画像を構成する画素ごとの（Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号）の組み合わせ）を出力する。血管内視鏡１０は、ユーザの操作によってマニュアルプルバック装置ＭＰＢを介してユーザの感覚に基づいて退避方向に引き戻され、血管壁を撮像した画像のデータ信号を出力する。以後、血管内視鏡１０が血管壁を撮像した画像を「血管画像」と称する。なお、血管画像のデータ信号は、静止画像および動画像のいずれの信号でもよく、またマニュアルプルバック装置ＭＰＢ１を介して中継器２０に入力される。また、血管内視鏡１０は、患部を明るく照明するために、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｄｉｏｄｅ）光源を先端部ＴＰ１に配置してもよいし、ＣＣＵ３０からの照射光を導く１本以上の光ファイバを基端部ＢＥ１から先端部ＴＰ１まで延在するように内蔵してもよい。

【0016】

マニュアルプルバック装置ＭＰＢは、血管観察システム１００を構成するプルバック装置であり、血管内視鏡１０の基端部ＢＥ１が固定された状態で、ユーザの操作に基づく血管内視鏡１０のプルバックを制御する動作を行う。マニュアルプルバック装置ＭＰＢは、駆動力の付与によってユーザの操作によって血管内視鏡１０をプルバックすることを支援するためのドライブモードと、ユーザが自身のプルバック時のテンションを感じながら血管内視鏡１０をプルバックすることを支援するためのドライブレスモードとのうちいずれかの動作モードを選択的に実行する。ユーザが血管内視鏡１０を引き戻す長さは、患部付近の位置に挿通された血管内視鏡１０が基端部ＢＥ１に向かって引き戻される長さと略一致すると考えることができる。上述したように、血管内視鏡１０は、マニュアルプルバック装置ＭＰＢ１を介してユーザの操作によって引き戻される際、所定のフレームレートで血管壁を撮像する。

【0017】

また、マニュアルプルバック装置ＭＰＢは、血管内視鏡１０の位置情報およびその位置（つまり撮像位置）での速度情報のデータ（以下「計測データ」と称する）を算出かつ取得して中継器２０に送る。ここで、血管内視鏡１０の位置での速度情報は、血管内視鏡１０が基端部ＢＥ１に向かって引き戻される際に、血管内視鏡１０の撮像位置（つまり、血管内視鏡１０の位置）が移動する時の速度であり、プルバック速度となる。血管内視鏡１０の撮像位置の速度情報は、ユーザの操作による個人差の影響を受けるので一様な値とはならないことが多い。すなわち、速く引き戻すユーザのプルバック速度は推奨速度値よりも高く、望ましい引き戻しを行うユーザのプルバック速度は推奨速度値と同等となり、遅く引き戻すユーザのプルバック速度は推奨速度値よりも低くなる。撮像の開始位置は、例えばユーザが血管内視鏡１０により撮像された観察部位の画像をモニタ７０で確認した上で決定される。

【0018】

画像コンソールＣＳＬ１は、中継器２０と、ＣＣＵ３０（Ｃａｍｅｒａ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）３０と、ＰＣ５０（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）と、モニタ７０とにより構成される。

【0019】

中継器２０は、血管内視鏡１０とＣＣＵ３０との間で行われる各種の信号を中継する。各種の信号は、例えば、血管内視鏡１０で撮像された血管画像のデータ信号以外に、ＣＣＵ３０が血管内視鏡１０を制御するための各種の制御信号を含む。また、中継器２０は、マニュアルプルバック装置ＭＰＢとＣＣＵ３０との間で行われる各種の信号を中継する。中継器２０は、ＦＰＧＡ２１（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）と、ＡＦＥ２２（Ａｎａｌｏｇ Ｆｒｏｎｔ Ｅｎｄ）と、インターフェース２３，２４，２５とを含む構成である。図１ではインターフェースを「Ｉ／Ｆ」と略記している。

【0020】

インターフェース２３は、血管内視鏡１０との間でデータ信号の入力を可能に接続され、血管内視鏡１０で撮像された血管画像のデータ信号（例えば動画あるいは静止画）を入力してＡＦＥ２２に出力する。

【0021】

インターフェース２４は、マニュアルプルバック装置ＭＰＢとの間でデータの入力を可能に接続され、マニュアルプルバック装置ＭＰＢから出力される血管内視鏡１０の位置情報および速度情報のデータ（計測データ）を入力してＦＰＧＡ２１に出力する。

【0022】

ＡＦＥ２２は、増幅器、ＡＤ（Ａｎａｌｏｇ Ｄｉｇｉｔａｌ）コンバータおよびフィルタを少なくとも含む集積回路により構成される。ＡＦＥ２２は、インターフェース２３を介して入力された血管画像のデータ信号に対し、増幅処理、アナログデジタル変換処理、フィルタリング処理等を行ってＦＰＧＡ２１に出力する。

【0023】

ＦＰＧＡ２１は、ＡＦＥ２２により処理された後の血管画像のデータと、血管内視鏡１０の位置情報および速度情報のデータとを結合する。ＦＰＧＡ２１は、結合の処理例として、血管画像のデータの格納領域（例えばオプション領域）に、血管内視鏡１０の位置情報および速度情報のデータ（計測データ）を格納する。または、ＦＰＧＡ２１は、結合の他の処理例として、血管画像上の視認性を遮らない位置に、血管内視鏡１０の位置情報および速度情報のデータ（つまりテキストデータである計測データ）を重畳してもよい。ここで、血管画像のデータと位置情報および速度情報のデータとの結合の処理は、これらのデータを連結することで、例えばこれらのデータを足し合わせて１つのデータにすることで行われる。このように、中継器２０による結合により、マニュアルプルバック装置ＭＰＢから提供される血管内の撮像位置と、血管内視鏡１０から提供される血管画像の取得タイミングとが一致（同期）するように対応付けられる。以下の説明において、血管画像のデータと位置情報および速度情報のデータとの結合データを、単に「結合データ」と称する場合がある。

【0024】

インターフェース２５は、ＦＰＧＡ２１により生成された結合データ（つまり、血管画像のデータと血管内視鏡１０の位置情報および速度情報のデータとが結合されたデータ）をＣＣＵ３０に出力する。なお、ここでは、中継器２０に使用されるプロセッサの一例として、ＦＰＧＡ２１が用いられるが、ＦＰＧＡ２１以外にＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等が用いられてもよい。

【0025】

ＣＣＵ３０は、中継器２０を介して血管内視鏡１０と電気的に接続され、血管内視鏡１０による撮像処理、血管内視鏡１０からの血管画像のデータ信号に基づく血管画像のデータ生成を制御する。ＣＣＵ３０は、血管画像のデータと血管内視鏡の位置情報および速度情報のデータとが結合されたデータ（つまり、上述した結合データ）にメタデータを付加する。メタデータは、血管内視鏡１０から提供される血管画像の撮像日時等のデータを含む。

【0026】

ＣＣＵ３０は、画像入力部（図示略）、画像処理部（図示略）および画像出力部（図示略）を少なくとも含む。画像入力部（図示略）は、血管画像のデータと血管内視鏡１０の位置情報および速度情報のデータとが結合された結合データを入力する。画像入力部（図示略）は、専用の画像入力インターフェースの他、映像データを高速に転送可能なＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）あるいはＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ） Ｔｙｐｅ－Ｃ等を用いたインターフェースでもよい。画像処理部（図示略）は、入力された結合データにメタデータを付加する等の処理を行う。画像処理部（図示略）は、中継器２０から送られた結合データに所定の画像処理を施すことで、モニタ７０において視認可能なＲＧＢ形式あるいはＹＵＶ形式の結合されたデータを生成してもよい。画像出力部（図示略）は、メタデータが付加された結合されたデータをＰＣ５０に送信する。

【0027】

ＰＣ５０は、画像キャプチャーボード５１と、入力インターフェース５２と、メモリ５３と、プロセッサ５４と、操作部５５と、ストレージ５６と、出力インターフェース５７とを含む構成である。ＰＣ５０は、中継器２０により生成された結合データを、ＣＣＵ３０を介して受信する。ＰＣ５０は、結合データに含まれる血管画像のデータ、あるいはこの血管画像のデータに対して所定の画像処理を施した後の血管画像のデータ等をストレージ５６に記録して保存する。

【0028】

また、ＰＣ５０は、入力された血管画像の色情報（色成分）のユーザによる評価に供する複数のタスク（具体的には、３種類のタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）のそれぞれを実行した処理結果（後述参照）と入力された血管画像とを配置した各種の表示画面（後述参照）のデータを生成する。ＰＣ５０は、この生成された表示画面のデータを、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに出力（表示）することで血管内をユーザに対して可視化する処理を行う。

【0029】

画像キャプチャーボード５１は、例えば半導体メモリを用いて構成され、ＣＣＵ３０から送られてくる血管画像のデータを受信して一時的に保存するとともに、入力インターフェース５２を介してプロセッサ５４に送る。

【0030】

入力インターフェース５２は、画像キャプチャーボード５１からの血管画像のデータ（上述参照）を高速に転送可能なＨＤＭＩ（登録商標）あるいはＵＳＢ Ｔｙｐｅ－Ｃ等を用いたインターフェースでもよい。

【0031】

メモリ５３は、プロセッサ５４のワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、プロセッサ５４により実行される各種の処理用のプログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、を含む。

【0032】

プロセッサ５４は、メモリ５３に記憶された各種の処理用のプログラムを実行することで、例えば上述した複数のタスク（具体的には、３種類のタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）の処理、表示画面のデータの生成処理等を実行する。プロセッサ５４は、例えば画像処理に適したＧＰＵでもよいし、ＭＰＵ、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等で設計された専用の電子回路、またはＦＰＧＡ等で再構成可能に設計された電子回路で構成されてもよい。プロセッサ５４の処理例の詳細については後述する。

【0033】

操作部５５は、血管観察システム１００を起動させる起動スイッチを含み、ユーザによる操作を受け付ける。操作部５５は、上述した起動スイッチの他に、例えば、マウス、キーボード、タッチパッド、タッチパネル、マイクロホンまたはその他の入力デバイスを含んでよい。

【0034】

ストレージ５６は、大容量の記憶装置であり、血管内視鏡１０で撮像された血管画像のデータ等を蓄積する。ストレージ５６は、例えば二次記憶装置（例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）もしくはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ ＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ））、あるいは三次記憶装置（例えば光ディスク、ＳＤカード）を含んでよい。ストレージ５６は、例えば既定のガイドラインとして登録されている、部位ごとの病変の有無あるいは病変の進行度合いを示すグレード別の参考画像（複数の異なる参考画像の一例）のデータを記憶している。詳細は後述するが、例えばグレードは４段階で構成され、最も良好な（つまり病変部の無い）グレードがグレード０、グレード０の次に劣るグレードがグレード１、グレード１の次に劣るグレードがグレード２、最も良くない（つまり病変部が最も多い）グレードがグレード３として示される。

【0035】

出力インターフェース５７は、プロセッサ５４により生成された表示画面（つまり、複数のタスク（具体的には、３種類のタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）のそれぞれを実行した処理結果（後述参照）と入力された血管画像とを配置した各種の表示画面）のデータをモニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに出力する。

【0036】

モニタ７０は、ＰＣ５０から出力される表示画面（つまり、複数のタスク（具体的には、３種類のタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）のそれぞれを実行した処理結果（後述参照）と入力された血管画像とを配置した各種の表示画面）のデータを表示する。モニタ７０は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）等の表示デバイスを有する。なお、中継器２０、ＣＣＵ３０、ＰＣ５０およびモニタ７０は、画像コンソールＣＳＬ１として単一の筐体に搭載されて病院等の手術室内に配置される。

【0037】

医師対面モニタ８０は、医師等の医療関係者と対面するように、被検体が寝ている手術台を挟んで医師等と反対側に配置される大型の表示用モニタである。医師対面モニタ８０は、ＰＣ５０により生成された表示画面（つまり、複数のタスク（具体的には、３種類のタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）のそれぞれを実行した処理結果（後述参照）と入力された血管画像とを配置した各種の表示画面）のデータを表示する。

【0038】

図２は、実施の形態１に係る血管内視鏡１０により撮像される血管画像ＰＩＣ１の一例を示す図である。図２に示す血管画像ＰＩＣ１は、被検体の血管に挿入された血管内視鏡１０（図１参照）により撮像されたカラー画像の一例である。各実施の形態では、上述したように、ＰＣ５０は、入力された血管画像ＰＩＣ１の色情報（色成分）のユーザによる評価に役立つように、血管画像ＰＩＣ１の色情報を分析したり参考画像（後述参照）を取得したりするための複数のタスク（具体的には、３種類のタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）のそれぞれを実行する。

【0039】

血管画像ＰＩＣ１において、範囲ａで示されるエリアＡＲ１と範囲ｂで示されるエリアＡＲ２とは、ユーザ（例えば医師）が被検体内の血管の病変部エリアと推定したエリアである。ＰＣ５０のプロセッサ５４は、ユーザの操作部５５を用いた操作によりエリアＡＲ１内のいずれかの位置、エリアＡＲ２内のいずれかの位置のそれぞれの指定を受け付けると、タスクＴ１の処理の一例として、入力された血管画像ＰＩＣ１と指定された位置の座標とを用いた既知の画像処理（例えば輪郭抽出処理）によってエリアＡＲ１，ＡＲ２の輪郭を抽出および決定する。なお、エリアＡＲ１内のいずれかの位置、あるいはエリアＡＲ２内のいずれかの位置のうちいずれか一方のみが指定されてもよい。また、プロセッサ５４は、タスクＴ１の処理の他の一例として、ユーザの操作部５５を用いた操作によりエリアＡＲ１内の輪郭、エリアＡＲ２内の輪郭の指定を受け付けると、その指定された輪郭で囲まれるエリアＡＲ１，ＡＲ２を抽出および決定してもよい。

【0040】

また、血管画像ＰＩＣ１は四角形状を有するが、血管内視鏡１０に設けられた撮像部ＣＡＰ１を構成する光学系（つまりレンズ）の特性上、血管画像ＰＩＣ１の四隅部分が暗くなる傾向があるので、ユーザ（例えば医師）の血管画像ＰＩＣ１の色情報（色成分）の評価に悪影響を与える可能性がある。このため、プロセッサ５４は、タスクＴ２の処理の一例として、入力された血管画像ＰＩＣ１の四隅部分ＥＧ１，ＥＧ２，ＥＧ３，ＥＧ４を排除した全体画像部分を抽出する。これにより、ＰＣ５０は、入力された血管画像ＰＩＣ１の中でユーザ（例えば医師）の血管画像ＰＩＣ１の色情報（色成分）の評価精度の向上に貢献する全体画像部分を生成できる。

【0041】

図３は、実施の形態１に係るＰＣ５０の動作手順例を示すフローチャートである。図３に示す処理は、主にプロセッサ５４により実行される。

【0042】

図３において、ユーザ（例えば医師）の操作部５５を用いた操作により、ユーザ（例えば医師）の評価対象となる血管画像が指定される。プロセッサ５４は、この指定を受けて、その指定された血管画像（例えば血管画像ＰＩＣ１）を評価対象の結果画像として決定する（Ｓｔ１）。プロセッサ５４は、ステップＳｔ１で決定された血管画像ＰＩＣ１を用いて、複数のタスク（具体的には、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）の処理を並行して実行する（Ｓｔ２）。

【0043】

例えばタスクＴ１の処理（第１の処理の一例）として、プロセッサ５４は、ユーザの操作部５５を用いた操作によりエリアＡＲ１内のいずれかの位置、エリアＡＲ２内のいずれかの位置のそれぞれの指定を受け付けると、入力された血管画像ＰＩＣ１と指定された位置の座標とを用いた既知の画像処理（例えば輪郭抽出処理）によってエリアＡＲ１，ＡＲ２の輪郭を抽出および決定する（Ｓｔ３）。なお、上述したように、エリアＡＲ１内のいずれかの位置、あるいはエリアＡＲ２内のいずれかの位置のうちいずれか一方のみが指定されてもよい。プロセッサ５４は、ステップＳｔ３で指定されたエリア（いわゆる病変部エリア）の画像のデータを用いて、その画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する（Ｓｔ４）。

【0044】

例えばタスクＴ２の処理（第２の処理の一例）として、プロセッサ５４は、血管内視鏡１０の撮像部ＣＡＰ１を構成する光学系であるレンズの特性に鑑みて、入力された血管画像ＰＩＣ１の四隅部分ＥＧ１，ＥＧ２，ＥＧ３，ＥＧ４を排除した全体画像部分を抽出する（Ｓｔ５）。プロセッサ５４は、ステップＳｔ５で抽出されたエリア（つまり、血管画像ＰＩＣ１のうち暗くなるよう撮像された四隅部分ＥＧ１，ＥＧ２，ＥＧ３，ＥＧ４を除いた部分）の画像のデータを用いて、その画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する（Ｓｔ６）。

【0045】

例えばタスクＴ３の処理（第２の処理の一例）として、プロセッサ５４は、既定のガイドラインとして登録されている観察対象の部位（例えば血管）の病変の有無あるいは病変の進行度合いを示すグレード別の参考画像のデータをストレージ５６から読み出す。参考画像は、例えばグレード０，１，２，３のそれぞれに対応する画像データである。プロセッサ５４は、例えばこれら４つの参考画像のデータとステップＳｔ１で決定された血管画像ＰＩＣ１のデータとを用いて、それぞれの参考画像と血管画像ＰＩＣ１との対応する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）の差分値を自動的に算出する（Ｓｔ７）。

【0046】

プロセッサ５４は、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３のそれぞれの処理結果を用いて、客観性のあるデータ（指標）と血管画像とを任意に組み合わせて配置した表示画面のデータを生成してモニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに出力（表示）する（Ｓｔ８）。

【0047】

ステップＳｔ８で表示画面のデータが表示された後、ユーザ（例えば医師）が表示画面に示された客観性のあるデータ（指標）で被検体内の観察対象の部位（例えば血管）の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）の判定が可能である旨が操作部５５によって入力された場合（Ｓｔ９、ＹＥＳ）、プロセッサ５４の図３に示す処理は終了する。一方、ユーザ（例えば医師）が表示画面に示された客観性のあるデータ（指標）で被検体内の観察対象の部位（例えば血管）の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）の判定が可能でない旨が操作部５５によって入力された場合（Ｓｔ９、ＮＯ）、プロセッサ５４は、操作部５５による操作内容に応じて、ステップＳｔ１の処理あるいはステップＳｔ２の処理を選択して実行する（Ｓｔ１０）。具体的には、操作部５５によって画像再選択が入力された場合には（Ｓｔ１０、Ｑ１）、プロセッサ５４の処理はステップＳｔ１に戻る。一方、操作部５５によってエリア選択が入力された場合には（Ｓｔ１０、Ｑ２）、プロセッサ５４の処理はステップＳｔ３に戻る。

【0048】

ここで、ステップＳｔ８で表示される表示画面の例について、図４、図５および図６を参照して説明する。図４は、タスクＴ１，Ｔ２の各処理結果を示す表示画面ＷＤ１の一例を示す図である。図５は、タスクＴ１，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面ＷＤ２の一例を示す図である。図６は、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面ＷＤ３の一例を示す図である。なお、図５および図６の説明において、図４中の要素と同一の要素については同一の符号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

【0049】

図４に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ１は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１と、タスクＴ２の処理結果の表示エリアＴＳＫ２と、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ１は、ＰＣ５０に入力された血管画像ＰＩＣ１と、ステップＳｔ３で抽出されたエリアＡＲ１，ＡＲ２のそれぞれの色情報（色成分）をＲＧＢ値の割合で示した結果とを含む。エリアＡＲ１（つまり範囲ａ）の色成分は、例えばＲ（赤）色がｒ１％、Ｇ（緑）色がｇ１％、Ｂ（青）色がｂ１％である。エリアＡＲ２（つまり範囲ｂ）の色成分は、例えばＲ（赤）色がｒ２％、Ｇ（緑）色がｇ２％、Ｂ（青）色がｂ２％である。表示エリアＴＳＫ２は、ＰＣ５０に入力された血管画像ＰＩＣ１のうちステップＳｔ５で四隅部分ＥＧ１，ＥＧ２，ＥＧ３，ＥＧ４（図２参照）が排除された血管画像ＰＩＣ２と、血管画像ＰＩＣ２の色情報（色成分）をＲＧＢ値の割合で示した結果とを含む。血管画像ＰＩＣ２の色成分は、例えばＲ（赤）色がｒ３％、Ｇ（緑）色がｇ３％、Ｂ（青）色がｂ３％である。

【0050】

つまり、タスクＴ１によって、ユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアＡＲ１のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ２によって、血管内視鏡１０のレンズ特性（つまり、四隅が暗くなる）の影響を排除した血管画像ＰＩＣ２全体のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図４の表示画面ＷＤ１で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ２の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0051】

判定結果アイコンＢＴ１は、表示エリアＴＳＫ１，ＴＳＫ２に示された客観性のあるデータ（指標）によってユーザ（例えば医師）がステップＳｔ１で決定された血管画像では被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を判断できない場合に、ユーザ（例えば医師）が操作部５５を用いて押下操作される。判定結果アイコンＢＴ１が押下されると、プロセッサ５４は、ステップＳｔ１で決定された血管画像の再選択をユーザ（例えば医師）に促すためのメッセージをモニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示する。

【0052】

判定結果アイコンＢＴ２は、表示エリアＴＳＫ１，ＴＳＫ２に示された客観性のあるデータ（指標）によってユーザ（例えば医師）が指定したエリアＡＲ１，ＡＲ２では被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を判断できない場合に、ユーザ（例えば医師）が操作部５５を用いて押下操作される。判定結果アイコンＢＴ２が押下されると、プロセッサ５４は、ステップＳｔ１で決定された血管画像中のエリア（例えばエリアＡＲ１，ＡＲ２）の再選択をユーザ（例えば医師）に促すためのメッセージをモニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示する。

【0053】

判定結果アイコンＢＴ３は、表示エリアＴＳＫ１，ＴＳＫ２に示された客観性のあるデータ（指標）によってユーザ（例えば医師）が被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を判断できる場合に、ユーザ（例えば医師）が操作部５５を用いて押下操作される。判定結果アイコンＢＴ３が押下されると、プロセッサ５４は、処理を終了するか、あるいは表示画面ＷＤ１のモニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つへの表示を継続する。

【0054】

図５に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ２は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１と、タスクＴ３の処理結果の表示エリアＴＳＫ３と、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ３は、ストレージ５６から読み出されたグレード０，１，２，３のそれぞれの参考画像ＴＭＰ１と、グレード０，１，２，３のそれぞれの参考画像の色情報（色成分）と血管画像ＰＩＣ１との対応する画素ごとの差分値をＲＧＢ値の割合で示したテーブルＴＢＬ１とを含む。

【0055】

つまり、タスクＴ１によって、ユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアＡＲ１のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ３によって、既定のガイドラインに登録されているグレード別の参考画像と血管内視鏡１０により手術等において実際に撮像された血管画像との間の画素ごとの差分値がＲＧＢ値の割合による色成分で定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図５の表示画面ＷＤ２で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ３の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0056】

図６に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ３は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１と、タスクＴ２の処理結果の表示エリアＴＳＫ２と、タスクＴ３の処理結果の表示エリアＴＳＫ３と、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ１，ＴＳＫ２，ＴＳＫ３で表示される内容は、図４あるいは図５を参照して説明したので、ここでは説明を省略する。

【0057】

つまり、タスクＴ１によって、ユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアＡＲ１のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ２によって、血管内視鏡１０のレンズ特性（つまり、四隅が暗くなる）の影響を排除した血管画像ＰＩＣ２全体のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ３によって、既定のガイドラインに登録されているグレード別の参考画像と血管内視鏡１０により手術等において実際に撮像された血管画像との間の画素ごとの差分値がＲＧＢ値の割合による色成分で定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図６の表示画面ＷＤ３で示された３つの異なるタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0058】

以上により、実施の形態１に係る血管観察システム１００は、被検体の血管内に挿入される先端部ＴＰ１に配置された撮像部ＣＡＰ１を有し、撮像部ＣＡＰ１により被検体の血管のカラー画像（例えば血管画像ＰＩＣ１）を撮像する血管内視鏡１０と、カラー画像（例えば血管画像ＰＩＣ１）の一部のエリアの色情報を抽出するための第１の処理（例えばタスクＴ１）を行うとともに、カラー画像（例えば血管画像ＰＩＣ１）の少なくとも一部のエリアの色情報を抽出するための第１の処理とは異なる第２の処理（例えばタスクＴ２）を行うプロセッサ５４と、を備える。プロセッサ５４は、第１の処理に基づく色情報抽出結果と第２の処理に基づく色情報抽出結果とを対比的に配置した表示画面（例えば表示画面ＷＤ１）をモニタ（例えばモニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１）に表示する。

【0059】

これにより、血管観察システム１００は、被検体（例えば手術等の患者）の観察対象の部位（例えば血管）の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を、上述した第１の処理および第２の処理のそれぞれの結果として得られる色情報抽出結果を表示できるので、客観性のある指標の提示によってユーザ（例えば医師）が適正に判断することを支援できる。

【0060】

また、プロセッサ５４は、血管内視鏡１０により撮像される被検体の血管の部位ごとに設けられた複数の異なる参考画像とそれぞれの参考画像とカラー画像との色情報の差分値とを取得する。プロセッサ５４は、複数の異なる参考画像およびそれぞれの参考画像の色情報の差分値を表示画面に配置してモニタ（例えばモニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１）に表示する。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図６の表示画面ＷＤ３で示された３つの異なるタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0061】

また、プロセッサ５４は、第１の処理（例えばタスクＴ１）に基づく色情報抽出結果として、カラー画像中の病変部位と疑われる一部のエリアのＲＧＢ値と、一部のエリアが識別可能に示されたカラー画像とを取得する。プロセッサ５４は、第２の処理（例えばタスクＴ２）に基づく色情報抽出結果として、四角形状を有するカラー画像全体の四隅以外のエリアのＲＧＢ値と、四隅以外のエリアのカラー画像とを取得する。したがって、タスクＴ１によって、ユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアＡＲ１のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ２によって、血管内視鏡１０のレンズ特性（つまり、四隅が暗くなる）の影響を排除した血管画像ＰＩＣ２全体のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図４の表示画面ＷＤ１で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ２の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0062】

また、プロセッサ５４は、第１の処理（例えばタスクＴ１）に基づく色情報抽出結果と第２の処理（例えばタスクＴ２）に基づく色情報抽出結果とが表示画面に表示されたモニタを観察したユーザの操作（例えば判定結果アイコンＢＴ１の押下操作）に応じて、カラー画像を血管内視鏡１０により撮像された他のカラー画像に変更して第１の処理および第２の処理のうち少なくとも１つを行い、以下の実施の形態においても同様である。これにより、ユーザ（例えば医師）は、入力された血管画像では被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を判断できない場合、新たな血管画像に切り替えて第１の処理（例えばタスクＴ１）および第２の処理（例えばタスクＴ２）のうち少なくとも１つを行うことで、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）の適正な判断を行える機会を得ることができる。

【0063】

また、プロセッサ５４は、第１の処理（例えばタスクＴ１）に基づく色情報抽出結果と第２の処理（例えばタスクＴ１）に基づく色情報抽出結果とが表示画面に表示されたモニタを観察したユーザの操作（例えば判定結果アイコンＢＴ２の押下操作）に応じて、カラー画像の一部のエリアを、カラー画像の他の一部のエリアに変更して第１の処理および第２の処理のうち少なくとも１つを行い、以下の実施の形態においても同様である。これにより、ユーザ（例えば医師）は、入力された血管画像の中で指定されたエリアＡＲ１，ＡＲ２では被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を判断できない場合、新たな指定するべきエリアに切り替えて第１の処理（例えばタスクＴ１）および第２の処理（例えばタスクＴ２）のうち少なくとも１つを行うことで、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）の適正な判断を行える機会を得ることができる。

【0064】

（実施の形態２）
実施の形態２に係る血管観察システムの構成は、実施の形態１に係る血管観察システム１００の構成と同一である。このため、実施の形態１と同一の符号を付与し、実施の形態２に係る血管観察システム１００の構成の説明は簡略化あるいは省略し、実施の形態１の内容と異なる内容について説明する。

【0065】

図７は、実施の形態２に係るＰＣ５０の動作概要例を示す図である。図７に示す血管画像ＰＩＣ３は、被検体の血管に挿入された血管内視鏡１０（図１参照）により撮像されたカラー画像の一例である。実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、ＰＣ５０は、入力された血管画像ＰＩＣ３の色情報（色成分）のユーザによる評価に役立つように、血管画像ＰＩＣ３の色情報を分析したり参考画像（後述参照）を取得したりするための複数のタスク（具体的には、３種類のタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）のそれぞれを実行する。

【0066】

ＰＣ５０は、タスクＴ１の処理として、血管画像ＰＩＣ３をＮ×Ｍ（Ｎ，Ｍ：２以上の整数）個のブロック（つまり小画像）に分割する。図７において、Ｎ，Ｍは例えば５であり、ＰＣ５０は、血管画像ＰＩＣ３を合計２５個のブロックＢＬＫに分割する。なお、Ｎ，Ｍは同一の値でなくてもよいし、５という値に限定されなくてもよい。また、ＰＣ５０は、分割された２５個のブロックＢＬＫのうち少なくとも１つのブロックＢＬＫ（例えば範囲Ｉで示されるブロックＢＬＫ１、範囲Ｘで示されるブロックＢＬＫ２）の画像のデータを用いて、その画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する。ＰＣ５０は、例えばブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ２中の任意の複数個の代表点の集合ＩＰＬＴ，ＸＰＬＴのデジタル値（上述した算出結果）の平均値を算出する。なお、２５個のブロックＢＬＫのうち画素ごとのデジタル値が算出される対象となるブロックは、予め設定された血管画像ＰＩＣ３中の位置を含むブロックでもよいし、ユーザ（例えば医師）によって指定されたブロックでもよい。

【0067】

また、ＰＣ５０は、タスクＴ２の処理として、分割された２５個のブロックＢＬＫのうち少なくとも１つのブロックＢＬＫ（例えば範囲Ｉで示されるブロックＢＬＫ１、範囲Ｘで示されるブロックＢＬＫ２）の画像のデータを用いて、その画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値に基づくＹＵＶ値）を自動的に算出する。ＰＣ５０は、例えばブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ２中の任意の複数個の代表点の集合ＩＰＬＴ，ＸＰＬＴのデジタル値（上述した算出結果）をプロットしたＹＵＶ色座標マップＣＰＬＴ１を生成する。

【0068】

図８は、実施の形態２に係るＰＣ５０の動作手順例を示すフローチャートである。図８に示す処理は、主にプロセッサ５４により実行される。なお、図８の説明において、図３に示す処理と同一の処理については同一のステップ番号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

【0069】

図８において、ユーザ（例えば医師）の操作部５５を用いた操作により、ユーザ（例えば医師）の評価対象となる血管画像が指定される。プロセッサ５４は、この指定を受けて、その指定された血管画像（例えば血管画像ＰＩＣ３）を評価対象の結果画像として決定する（Ｓｔ１）。プロセッサ５４は、ステップＳｔ１で決定された血管画像ＰＩＣ３を用いて、複数のタスク（具体的には、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）の処理を並行して実行する（Ｓｔ２）。

【0070】

例えばタスクＴ１の処理（第１の処理の一例）として、プロセッサ５４は、ステップＳｔ１で決定された血管画像ＰＩＣ３をＮ×Ｍ（例えばＮ＝Ｍ＝５）個のブロック（つまり２５個の小画像）に分割する（Ｓｔ１１）。プロセッサ５４は、ステップＳｔ１１で分割された２５個のブロックＢＬＫのうち少なくとも１つのブロックＢＬＫ（例えば範囲Ｉで示されるブロックＢＬＫ１、範囲Ｘで示されるブロックＢＬＫ２）の画像のデータを用いて、その画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する（Ｓｔ１２）。プロセッサ５４は、ステップＳｔ１２での算出結果を用いて、少なくとも１つのブロックＢＬＫ（例えば範囲Ｉで示されるブロックＢＬＫ１、範囲Ｘで示されるブロックＢＬＫ２）のＲＧＢ値の平均値を算出する（Ｓｔ１３）。

【0071】

例えばタスクＴ２の処理（第２の処理の一例）として、プロセッサ５４は、分割された２５個のブロックＢＬＫのうちタスクＴ１で使用した同一の少なくとも１つのブロックＢＬＫ（例えば範囲Ｉで示されるブロックＢＬＫ１、範囲Ｘで示されるブロックＢＬＫ２）の画像のデータを用いて、その画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値に基づくＹＵＶ値）を自動的に算出する（Ｓｔ１４）。ＰＣ５０は、例えばブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ２中の任意の複数個の代表点の集合ＩＰＬＴ，ＸＰＬＴのデジタル値（上述した算出結果）をプロットしたＹＵＶ色座標マップＣＰＬＴ１を生成する（Ｓｔ１４）。なお、タスクＴ３の処理内容は、実施の形態１（図３のステップＳｔ７参照）と同一であるため、ここでの説明は省略する。

【0072】

プロセッサ５４は、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３のそれぞれの処理結果を用いて、客観性のあるデータ（指標）と血管画像とを任意に組み合わせて配置した表示画面のデータを生成してモニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに出力（表示）する（Ｓｔ８）。ステップＳｔ８以降の処理は図３に示す説明と同一であるため、ここでは説明を省略する。

【0073】

ここで、ステップＳｔ８で表示される表示画面の例について、図９、図１０および図１１を参照して説明する。図９は、タスクＴ１，Ｔ２の各処理結果を示す表示画面ＷＤ４の一例を示す図である。図１０は、タスクＴ１，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面ＷＤ５の一例を示す図である。図１１は、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面ＷＤ６の一例を示す図である。なお、図９、図１０および図１１の説明において、図４中の要素と同一の要素については同一の符号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

【0074】

図９に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ４は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１Ａと、タスクＴ２の処理結果の表示エリアＴＳＫ２Ａと、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ１Ａは、ＰＣ５０に入力された血管画像ＰＩＣ３と、ステップＳｔ１３で抽出されたブロックＢＬＫ（例えば範囲Ｉで示されるブロックＢＬＫ１、範囲Ｘで示されるブロックＢＬＫ２）のそれぞれの色情報（色成分）をＲＧＢ値の割合で示した結果とを含む。ブロックＢＬＫ１が示す範囲Ｉの色成分は、例えばＲ（赤）色がｒ４％、Ｇ（緑）色がｇ４％、Ｂ（青）色がｂ４％である。ブロックＢＬＫ２が示す範囲Ｘの色成分は、例えばＲ（赤）色がｒ５％、Ｇ（緑）色がｇ５％、Ｂ（青）色がｂ５％である。表示エリアＴＳＫ２Ａは、ステップＳｔ１４で生成されたＹＵＶ色座標マップＣＰＬＴ１を含む。このＹＵＶ色座標マップＣＰＬＴ１は、例えばブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ２中の任意の複数個の代表点の集合ＩＰＬＴ，ＸＰＬＴのデジタル値（上述した算出結果）のプロットした位置座標を示す。

【0075】

つまり、タスクＴ１によって、実施の形態１のようにユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアよりも細分したＮ×Ｍ（例えば５×５＝２５）個のブロック（小画像）に区分することで、ユーザ（例えば医師）が気になったブロックのＲＧＢ値の割合による色成分が定量的かつ高分解能に示され、かつ、タスクＴ２によって、同様にユーザ（例えば医師）が気になったブロックのＹＵＶ値の色座標空間を示すＹＵＶ色座標マップが視覚的かつ直感的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図９の表示画面ＷＤ４で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ２の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0076】

図１０に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ５は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１Ａと、タスクＴ３の処理結果の表示エリアＴＳＫ３と、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ３は、ストレージ５６から読み出されたグレード０，１，２，３のそれぞれの参考画像ＴＭＰ１と、グレード０，１，２，３のそれぞれの参考画像の色情報（色成分）と血管画像ＰＩＣ１との対応する画素ごとの差分値をＲＧＢ値の割合で示したテーブルＴＢＬ１とを含む。

【0077】

つまり、タスクＴ１によって、実施の形態１のようにユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアよりも細分したＮ×Ｍ（例えば５×５＝２５）個のブロック（小画像）に区分することで、ユーザ（例えば医師）が気になったブロックのＲＧＢ値の割合による色成分が定量的かつ高分解能に示され、かつ、タスクＴ３によって、既定のガイドラインに登録されているグレード別の参考画像と血管内視鏡１０により手術等において実際に撮像された血管画像との間の画素ごとの差分値がＲＧＢ値の割合による色成分で定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図１０の表示画面ＷＤ５で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ３の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0078】

図１１に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ６は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１Ａと、タスクＴ２の処理結果の表示エリアＴＳＫ２Ａと、タスクＴ３の処理結果の表示エリアＴＳＫ３と、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ１Ａ，ＴＳＫ２Ａ，ＴＳＫ３で表示される内容は、図９あるいは図１０を参照して説明したので、ここでは説明を省略する。

【0079】

つまり、タスクＴ１によって、実施の形態１のようにユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアよりも細分したＮ×Ｍ（例えば５×５＝２５）個のブロック（小画像）に区分することで、ユーザ（例えば医師）が気になったブロックのＲＧＢ値の割合による色成分が定量的かつ高分解能に示され、かつ、タスクＴ２によって、同様にユーザ（例えば医師）が気になったブロックのＹＵＶ値の色座標空間を示すＹＵＶ色座標マップが視覚的かつ直感的に示され、かつ、タスクＴ３によって、既定のガイドラインに登録されているグレード別の参考画像と血管内視鏡１０により手術等において実際に撮像された血管画像との間の画素ごとの差分値がＲＧＢ値の割合による色成分で定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図１１の表示画面ＷＤ６で示された３つの異なるタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0080】

以上により、実施の形態２に係る血管観察システム１００において、プロセッサ５４は、第１の処理（例えばタスクＴ１）に基づく色情報抽出結果として、カラー画像（例えば血管画像ＰＩＣ３）がＮ×Ｍ（例えばＮ＝Ｍ＝５）個のブロックに分割された中で指定された少なくとも１つのブロック（例えばＢＬＫ１，ＢＬＫ２）に相当するエリアのＲＧＢ値と、指定された少なくとも１つのブロックが識別可能に示されたカラー画像とを取得する。プロセッサ５４は、第２の処理に基づく色情報抽出結果として、指定された少なくとも１つのブロックに相当するエリアのＹＵＶ色座標マップＣＰＬＴ１を取得する。

【0081】

したがって、タスクＴ１によって、実施の形態１のようにユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアよりも細分したＮ×Ｍ（例えば５×５＝２５）個のブロック（小画像）に区分することで、ユーザ（例えば医師）が気になったブロックのＲＧＢ値の割合による色成分が定量的かつ高分解能に示され、かつ、タスクＴ２によって、同様にユーザ（例えば医師）が気になったブロックのＹＵＶ値の色座標空間を示すＹＵＶ色座標マップが視覚的かつ直感的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、例えば図９の表示画面ＷＤ４で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ２の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0082】

（実施の形態３）
実施の形態３に係る血管観察システムの構成は、実施の形態１に係る血管観察システム１００の構成と同一である。このため、実施の形態１と同一の符号を付与し、実施の形態３に係る血管観察システム１００の構成の説明は簡略化あるいは省略し、実施の形態１の内容と異なる内容について説明する。

【0083】

図１２は、実施の形態３に係る血管内視鏡１０により撮像される血管画像ＰＩＣ４の一例を示す図である。図１２に示す血管画像ＰＩＣ４は、被検体の血管に挿入された血管内視鏡１０（図１参照）により撮像されたカラー画像の一例である。実施の形態３においても、実施の形態１と同様に、ＰＣ５０は、入力された血管画像ＰＩＣ４の色情報（色成分）のユーザによる評価に役立つように、血管画像ＰＩＣ４の色情報を分析したり参考画像（後述参照）を取得したりするための複数のタスク（具体的には、３種類のタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）のそれぞれを実行する。

【0084】

血管画像ＰＩＣ４において、範囲ａで示されるエリアＡＲ３は、ユーザ（例えば医師）が被検体内の血管の病変部エリアと推定したエリアである。一方、範囲ｂで示されるエリアＡＲ４は、ユーザ（例えば医師）が被検体内の血管の正常エリアと推定したエリアである。ＰＣ５０のプロセッサ５４は、ユーザの操作部５５を用いた操作によりエリアＡＲ３，エリアＡＲ４のそれぞれの指定を受け付けると、タスクＴ１の処理の一例として、入力された血管画像ＰＩＣ４のエリアＡＲ３，ＡＲ４のそれぞれの画像のデータを用いて、それぞれの画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する。また、プロセッサ５４は、エリアＡＲ３，ＡＲ４のそれぞれの画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）の算出結果を用いて、エリアＡＲ３，ＡＲ４のそれぞれの画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）の算出結果の割合を算出する。

【0085】

図１３は、実施の形態３に係るＰＣ５０の動作手順例を示すフローチャートである。図１３に示す処理は、主にプロセッサ５４により実行される。なお、図１３の説明において、図３に示す処理と同一の処理については同一のステップ番号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

【0086】

図１３において、ユーザ（例えば医師）の操作部５５を用いた操作により、ユーザ（例えば医師）の評価対象となる血管画像が指定される。プロセッサ５４は、この指定を受けて、その指定された血管画像（例えば血管画像ＰＩＣ４）を評価対象の結果画像として決定する（Ｓｔ１）。プロセッサ５４は、ステップＳｔ１で決定された血管画像ＰＩＣ４を用いて、複数のタスク（具体的には、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）の処理を並行して実行する（Ｓｔ２）。

【0087】

例えばタスクＴ１の処理（第１の処理の一例）として、プロセッサ５４は、ユーザの操作部５５を用いた操作によりエリアＡＲ３（つまり、病変部エリア）の指定を受け付けると、入力された血管画像ＰＩＣ４のデータと指定された位置の座標とを用いて、エリアＡＲ３の画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する（Ｓｔ２１）。プロセッサ５４は、ユーザの操作部５５を用いた操作によりエリアＡＲ４（つまり、正常部エリア）の指定を受け付けると、入力された血管画像ＰＩＣ４のデータと指定された位置の座標とを用いて、エリアＡＲ４の画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する（Ｓｔ２２）。また、プロセッサ５４は、エリアＡＲ３，ＡＲ４のそれぞれの画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）の算出結果を用いて、エリアＡＲ３，ＡＲ４のそれぞれの画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）の算出結果の割合を算出する（Ｓｔ２３）。

【0088】

例えばタスクＴ２の処理（第２の処理の一例）として、プロセッサ５４は、入力された血管画像ＰＩＣ４の全体画像部分のデータを用いて、その画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する（Ｓｔ２４）。なお、タスクＴ３の処理内容は、実施の形態１（図３のステップＳｔ７参照）と同一であるため、ここでの説明は省略する。

【0089】

プロセッサ５４は、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３のそれぞれの処理結果を用いて、客観性のあるデータ（指標）と血管画像とを任意に組み合わせて配置した表示画面のデータを生成してモニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに出力（表示）する（Ｓｔ８）。ステップＳｔ８以降の処理は図３に示す説明と同一であるため、ここでは説明を省略する。

【0090】

ここで、ステップＳｔ８で表示される表示画面の例について、図１４、図１５および図１６を参照して説明する。図１４は、タスクＴ１，Ｔ２の各処理結果を示す表示画面ＷＤ７の一例を示す図である。図１５は、タスクＴ１，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面ＷＤ８の一例を示す図である。図１６は、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面ＷＤ９の一例を示す図である。なお、図１４、図１５および図１６の説明において、図４中の要素と同一の要素については同一の符号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

【0091】

図１４に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ７は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１Ｂと、タスクＴ２の処理結果の表示エリアＴＳＫ２Ｂと、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ１Ｂは、ＰＣ５０に入力された血管画像ＰＩＣ４と、ステップＳｔ２１，Ｓｔ２２のそれぞれで指定されたエリアＡＲ３，ＡＲ４のそれぞれの色情報（色成分）をＲＧＢ値の割合で示した結果と、エリアＡＲ３（病変部エリア）とエリアＡＲ４（正常エリア）とのＲＧＢ値ごとの割合の算出結果ＲＡＴ１とを含む。エリアＡＲ３（つまり範囲ａ）の色成分は、例えばＲ（赤）色がｒ６％、Ｇ（緑）色がｇ６％、Ｂ（青）色がｂ６％である。エリアＡＲ４（つまり範囲ｂ）の色成分は、例えばＲ（赤）色がｒ７％、Ｇ（緑）色がｇ７％、Ｂ（青）色がｂ７％である。算出結果ＲＡＴ１では、エリアＡＲ３（病変部エリア）とエリアＡＲ４（正常エリア）との割合は、Ｒ色はｐ１％、Ｇ色はｐ２％、Ｂ色はｐ３％である。表示エリアＴＳＫ２は、ＰＣ５０に入力された血管画像ＰＩＣ４と、血管画像ＰＩＣ４の色情報（色成分）をＲＧＢ値の割合で示した結果とを含む。血管画像ＰＩＣ４の色成分は、例えばＲ（赤）色がｒ８％、Ｇ（緑）色がｇ８％、Ｂ（青）色がｂ８％である。

【0092】

つまり、タスクＴ１によって、実施の形態１のようにユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアＡＲ３とユーザ（例えば医師）が自ら正常エリアと推定したエリアＡＲ４のＲＧＢ値の割合による色成分とエリアＡＲ３，ＡＲ４のＲＧＢそれぞれの値ごとの割合による色成分とが定量的に示され、かつ、タスクＴ２によって、血管画像ＰＩＣ４全体のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図１４の表示画面ＷＤ７で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ２の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0093】

図１５に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ８は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１Ｂと、タスクＴ３の処理結果の表示エリアＴＳＫ３Ｂと、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ３Ｂは、ストレージ５６から読み出されたグレード０，１，２，３のそれぞれの参考画像ＴＭＰ１Ｂと、グレード０，１，２，３のそれぞれの参考画像の色情報（色成分）と血管画像ＰＩＣ４との対応する画素ごとの差分値をＲＧＢ値の割合で示したテーブルＴＢＬ１Ｂとを含む。

【0094】

つまり、タスクＴ１によって、実施の形態１のようにユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアＡＲ３とユーザ（例えば医師）が自ら正常エリアと推定したエリアＡＲ４のＲＧＢ値の割合による色成分とエリアＡＲ３，ＡＲ４のＲＧＢそれぞれの値ごとの割合による色成分とが定量的に示され、かつ、タスクＴ３によって、既定のガイドラインに登録されているグレード別の参考画像と血管内視鏡１０により手術等において実際に撮像された血管画像との間の画素ごとの差分値がＲＧＢ値の割合による色成分で定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図１５の表示画面ＷＤ８で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ３の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0095】

図１６に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ９は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１Ｂと、タスクＴ２の処理結果の表示エリアＴＳＫ２Ｂと、タスクＴ３の処理結果の表示エリアＴＳＫ３Ｂと、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ１Ｂ，ＴＳＫ２Ｂ，ＴＳＫ３Ｂで表示される内容は、図１４あるいは図１５を参照して説明したので、ここでは説明を省略する。

【0096】

つまり、タスクＴ１によって、実施の形態１のようにユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアＡＲ３とユーザ（例えば医師）が自ら正常エリアと推定したエリアＡＲ４のＲＧＢ値の割合による色成分とエリアＡＲ３，ＡＲ４のＲＧＢそれぞれの値ごとの割合による色成分とが定量的に示され、かつ、タスクＴ２によって、血管画像ＰＩＣ４全体のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ３によって、既定のガイドラインに登録されているグレード別の参考画像と血管内視鏡１０により手術等において実際に撮像された血管画像との間の画素ごとの差分値がＲＧＢ値の割合による色成分で定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図１６の表示画面ＷＤ９で示された３つの異なるタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0097】

以上により、実施の形態３に係る血管観察システム１００において、プロセッサ５４は、第１の処理（例えばタスクＴ１）に基づく色情報抽出結果として、カラー画像（例えば血管画像ＰＩＣ４）中の病変部位と疑われる第１のエリア（例えばエリアＡＲ３）のＲＧＢ値と、そのカラー画像（例えば血管画像ＰＩＣ４）中の正常部位と判断される第２のエリア（例えばエリアＡＲ４）のＲＧＢ値と、第１のエリアおよび第２のエリアが識別可能に示されたカラー画像とを取得する。プロセッサ５４は、第２の処理（例えばタスクＴ２）に基づく色情報抽出結果として、カラー画像（例えば血管画像ＰＩＣ４）全体のＲＧＢ値と、カラー画像とを取得する。

【0098】

したがって、タスクＴ１によって、実施の形態１のようにユーザ（例えば医師）が自ら病変部エリアと推定したエリアＡＲ３とユーザ（例えば医師）が自ら正常エリアと推定したエリアＡＲ４のＲＧＢ値の割合による色成分とエリアＡＲ３，ＡＲ４のＲＧＢそれぞれの値ごとの割合による色成分とが定量的に示され、かつ、タスクＴ２によって、血管画像ＰＩＣ４全体のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、例えば図１４の表示画面ＷＤ７で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ２の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0099】

また、プロセッサ５４は、第１のエリア（例えばエリアＡＲ３）および第２のエリア（例えばエリアＡＲ４）のそれぞれのＲＧＢ値ごとの割合の算出結果を第１の処理（例えばタスクＴ１）に基づく色情報抽出結果として取得する。これにより、ユーザ（例えば医師）は、病変部エリアと正常エリアとのＲ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれの比率（割合）を客観的なデータ（指標）として把握できるので、被検体内の観察対象の部位（例えば血管）の状況を割合によって的確に判断できる。

【0100】

（実施の形態４）
実施の形態４に係る血管観察システムの構成は、実施の形態１に係る血管観察システム１００の構成と同一である。このため、実施の形態１と同一の符号を付与し、実施の形態４に係る血管観察システム１００の構成の説明は簡略化あるいは省略し、実施の形態１の内容と異なる内容について説明する。

【0101】

図１７は、実施の形態４に係る血管内視鏡１０により撮像される血管画像ＰＩＣ５の一例を示す図である。図１７に示す血管画像ＰＩＣ５は、被検体の血管に挿入された血管内視鏡１０（図１参照）により撮像されたカラー画像の一例である。実施の形態４においても、実施の形態１と同様に、ＰＣ５０は、入力された血管画像ＰＩＣ５の色情報（色成分）のユーザによる評価に役立つように、血管画像ＰＩＣ５の色情報を分析したり参考画像（後述参照）を取得したりするための複数のタスク（具体的には、３種類のタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）のそれぞれを実行する。

【0102】

血管画像ＰＩＣ５において、範囲ｃで示されるエリアＡＲ５は、ユーザ（例えば医師）が血管の中で特に観察対象の部位と想定しているエリアである。一方、範囲ｄで示されるエリアＡＲ６，ＡＲ７のそれぞれは、例えばステントが前回観察時から留置されていてユーザ（例えば医師）が観察対象の部位と想定していないマスキングエリアである。範囲Ｊで示されるエリアＡＲ８は、エリアＡＲ５の面積からエリアＡＲ６，ＡＲ７の面積を差し引いたエリアであり、被検体内の血管の病変部エリアと推定されるエリアである。ＰＣ５０のプロセッサ５４は、ユーザの操作部５５を用いた操作によりエリアＡＲ５，エリアＡＲ６、ＡＲ７のそれぞれの指定を受け付けると、タスクＴ１の処理の一例として、入力された血管画像ＰＩＣ５のエリアＡＲ８の画像のデータを用いて、その画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する。

【0103】

図１８は、実施の形態４に係るＰＣ５０の動作手順例を示すフローチャートである。図１８に示す処理は、主にプロセッサ５４により実行される。なお、図１８の説明において、図３に示す処理と同一の処理については同一のステップ番号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

【0104】

図１８において、ユーザ（例えば医師）の操作部５５を用いた操作により、ユーザ（例えば医師）の評価対象となる血管画像が指定される。プロセッサ５４は、この指定を受けて、その指定された血管画像（例えば血管画像ＰＩＣ５）を評価対象の結果画像として決定する（Ｓｔ１）。プロセッサ５４は、ステップＳｔ１で決定された血管画像ＰＩＣ５を用いて、複数のタスク（具体的には、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３）の処理を並行して実行する（Ｓｔ２）。

【0105】

例えばタスクＴ１の処理（第１の処理の一例）として、プロセッサ５４は、ユーザの操作部５５を用いた操作によりエリアＡＲ５（つまり、特に観察対象の部位と想定されているエリア）の指定を受け付けると、エリアＡＲ５の輪郭を抽出および決定する（Ｓｔ３１）。プロセッサ５４は、ユーザの操作部５５を用いた操作によりエリアＡＲ６、ＡＲ７（つまり、マスキングエリア）の指定を受け付けると、エリアＡＲ６，ＡＲ７の輪郭を抽出し、ステップＳｔ１で決定された血管画像ＰＩＣ５中のマスキングエリアであるエリアＡＲ６，ＡＲ７を血管画像ＰＩＣ５中に存在していない色で着色する（Ｓｔ３２）。プロセッサ５４は、入力された血管画像ＰＩＣ５のデータとステップＳｔ３１，Ｓｔ３２のそれぞれで指定されたエリアＡＲ５，ＡＲ６，ＡＲ７の座標とを用いて、エリアＡＲ８の画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する（Ｓｔ３３）。

【0106】

例えばタスクＴ２の処理（第２の処理の一例）として、プロセッサ５４は、入力された血管画像ＰＩＣ５の全体画像部分のデータを用いて、その画像を構成する画素ごとのデジタル値（具体的には、画素ごとの色成分を示すＲＧＢ値）を自動的に算出する（Ｓｔ３４）。なお、タスクＴ３の処理内容は、実施の形態１（図３のステップＳｔ７参照）と同一であるため、ここでの説明は省略する。

【0107】

プロセッサ５４は、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３のそれぞれの処理結果を用いて、客観性のあるデータ（指標）と血管画像とを任意に組み合わせて配置した表示画面のデータを生成してモニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに出力（表示）する（Ｓｔ８）。ステップＳｔ８以降の処理は図３に示す説明と同一であるため、ここでは説明を省略する。

【0108】

ここで、ステップＳｔ８で表示される表示画面の例について、図１９、図２０および図２１を参照して説明する。図１９は、タスクＴ１，Ｔ２の各処理結果を示す表示画面ＷＤ１０の一例を示す図である。図２０は、タスクＴ１，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面ＷＤ１１の一例を示す図である。図２１は、タスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の各処理結果を示す表示画面ＷＤ１２の一例を示す図である。なお、図１９、図２０および図２１の説明において、図４中の要素と同一の要素については同一の符号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

【0109】

図１９に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ１０は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１Ｃと、タスクＴ２の処理結果の表示エリアＴＳＫ２Ｃと、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ１Ｃは、ステップＳｔ３２で着色が施された血管画像ＰＩＣ５と、ステップＳｔ３３で算出されたエリアＡＲ８の色情報（色成分）をＲＧＢ値の割合で示した結果とを含む。エリアＡＲ８（つまり範囲Ｊ）の色成分は、例えばＲ（赤）色がｒ９％、Ｇ（緑）色がｇ９％、Ｂ（青）色がｂ９％である。表示エリアＴＳＫ２Ｃは、ＰＣ５０に入力された血管画像ＰＩＣ５と、血管画像ＰＩＣ５の色情報（色成分）をＲＧＢ値の割合で示した結果とを含む。血管画像ＰＩＣ５の色成分は、例えばＲ（赤）色がｒ１０％、Ｇ（緑）色がｇ１０％、Ｂ（青）色がｂ１０％である。

【0110】

つまり、タスクＴ１によって、被検体内に前回観察時あるいは前回以前の観察時に留置されたステントが白い膜で覆われて正常部エリアのように白く映ることに鑑みて、この白くなる部分をマスキングエリアとして設定してユーザ（例えば医師）が特に観察対象の部位と想定しているエリアＡＲ５からマスキングエリアに相当するエリアＡＲ６，ＡＲ７を差し引いたエリアＡＲ８に絞った経過観察におけるＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ２によって、血管画像ＰＩＣ５全体のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図１９の表示画面ＷＤ１０で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ２の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0111】

図２０に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ１１は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１Ｃと、タスクＴ３の処理結果の表示エリアＴＳＫ３Ｃと、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ３Ｃは、ストレージ５６から読み出されたグレード０，１，２，３のそれぞれの参考画像ＴＭＰ１Ｂと、グレード０，１，２，３のそれぞれの参考画像の色情報（色成分）と血管画像ＰＩＣ４との対応する画素ごとの差分値をＲＧＢ値の割合で示したテーブルＴＢＬ１Ｂとを含む。

【0112】

つまり、タスクＴ１によって、被検体内に前回観察時あるいは前回以前の観察時に留置されたステントが白い膜で覆われて正常部エリアのように白く映ることに鑑みて、この白くなる部分をマスキングエリアとして設定してユーザ（例えば医師）が特に観察対象の部位と想定しているエリアＡＲ５からマスキングエリアに相当するエリアＡＲ６，ＡＲ７を差し引いたエリアＡＲ８に絞った経過観察におけるＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ３によって、既定のガイドラインに登録されているグレード別の参考画像と血管内視鏡１０により手術等において実際に撮像された血管画像との間の画素ごとの差分値がＲＧＢ値の割合による色成分で定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図２０の表示画面ＷＤ１１で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ３の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0113】

図２１に示すように、モニタ７０および医師対面モニタ８０のうち少なくとも１つに表示される表示画面ＷＤ１２は、タスクＴ１の処理結果の表示エリアＴＳＫ１Ｃと、タスクＴ２の処理結果の表示エリアＴＳＫ２Ｃと、タスクＴ３の処理結果の表示エリアＴＳＫ３Ｃと、ユーザ（例えば医師）により押下操作される各種の判定結果アイコンＢＴ１，ＢＴ２，ＢＴ３とを含んで表示する。表示エリアＴＳＫ１Ｃ，ＴＳＫ２Ｃ，ＴＳＫ３Ｃで表示される内容は、図１９あるいは図２０を参照して説明したので、ここでは説明を省略する。

【0114】

つまり、タスクＴ１によって、被検体内に前回観察時あるいは前回以前の観察時に留置されたステントが白い膜で覆われて正常部エリアのように白く映ることに鑑みて、この白くなる部分をマスキングエリアとして設定してユーザ（例えば医師）が特に観察対象の部位と想定しているエリアＡＲ５からマスキングエリアに相当するエリアＡＲ６，ＡＲ７を差し引いたエリアＡＲ８に絞ったＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ２によって、血管画像ＰＩＣ５全体のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ３によって、既定のガイドラインに登録されているグレード別の参考画像と血管内視鏡１０により手術等において実際に撮像された血管画像との間の画素ごとの差分値がＲＧＢ値の割合による色成分で定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図２１の表示画面ＷＤ１２で示された３つの異なるタスクＴ１，Ｔ２，Ｔ３の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0115】

以上により、実施の形態４に係る血管観察システム１００では、プロセッサ５４は、第１の処理（例えばタスクＴ１）に基づく色情報抽出結果として、カラー画像（例えば血管画像ＰＩＣ５）中の評価対象部位エリア（例えばエリアＡＲ５）と評価対象部位でないマスキングエリア（例えばエリアＡＲ６，ＡＲ７）との差分エリア（例えばエリアＡＲ８）のＲＧＢ値と、評価対象部位エリアおよびマスキングエリアが識別可能に示されたカラー画像（図１９～図２１参照）とを取得する。プロセッサ５４は、第２の処理（例えばタスクＴ２）に基づく色情報抽出結果として、カラー画像（例えば血管画像ＰＩＣ５）全体のＲＧＢ値と、そのカラー画像（例えば血管画像ＰＩＣ５）とを取得する。したがって、タスクＴ１によって、被検体内に前回観察時あるいは前回以前の観察時に留置されたステントが白い膜で覆われて正常部エリアのように白く映ることに鑑みて、この白くなる部分をマスキングエリアとして設定してユーザ（例えば医師）が特に観察対象の部位と想定しているエリアＡＲ５からマスキングエリアに相当するエリアＡＲ６，ＡＲ７を差し引いたエリアＡＲ８に絞った経過観察におけるＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示され、かつ、タスクＴ２によって、血管画像ＰＩＣ５全体のＲＧＢ値の割合による色成分が定量的に示される。これにより、ユーザ（例えば医師）は、図１９の表示画面ＷＤ１０で示された２つの異なるタスクＴ１，Ｔ２の処理結果が示す客観性のあるデータ（指標）によって、ユーザ（例えば医師）の年齢や人種等の差異に拘わらず、被検体の観察対象の部位の状況（例えば病変の有無、病変の進行度合い）を適正に判定できる。

【0116】

以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。

【産業上の利用可能性】

【0117】

本開示は、患者の観察対象の部位の状況を客観性のある指標の提示によって適正に判断することを支援する血管観察システム、血管観察方法およびプログラムとして有用である。

【符号の説明】

【0118】

１０ 血管内視鏡
２０ 中継器
３０ ＣＣＵ
５０ ＰＣ
５１ 画像キャプチャーボード
５２ 入力インターフェース
５３ メモリ
５４ プロセッサ
５５ 操作部
５６ ストレージ
５７ 出力インターフェース
７０ モニタ
８０ 医師対面モニタ
１００ 血管観察システム
ＢＥ１ 基端部
ＣＡＰ１ 撮像部
ＣＳＬ 画像コンソール
ＧＷ ガイドワイヤ
ＭＰＢ マニュアルプルバック装置
ＯＳ アウターシース
ＴＰ１ 先端部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】