特開 2022-60540 医療画像処理装置、及び、内視鏡装置

(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】P2022060540

(43)【公開日】2022-04-14

(54)【発明の名称】医療画像処理装置、及び、内視鏡装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 1/045 20060101AFI20220407BHJP

   A61B 1/06 20060101ALI20220407BHJP

【ＦＩ】

A61B1/045 615

A61B1/06 610

【審査請求】有

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022027972

(22)【出願日】2022-02-25

(62)【分割の表示】P 2019549293の分割

【原出願日】2018-10-16

(31)【優先権主張番号】P 2017201333

(32)【優先日】2017-10-17

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】306037311

【氏名又は名称】富士フイルム株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001988

【氏名又は名称】特許業務法人小林国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】青山 達也

(57)【要約】

【課題】病変等について従来よりも詳細な情報を提示できる医療画像処理装置、及び、内視鏡装置を提供する。
【解決手段】医療画像処理装置１０は、被写体像を含む医療画像を取得する医療画像取得部１１と、医療画像のうち、特定のスペクトルを有する第１照明光を使用して撮影した第１医療画像を用いて、病変を検出し、かつ、検出した病変の進行度を鑑別する第１鑑別処理を行う第１鑑別処理部５１と、医療画像のうち、第１照明光とはスペクトルが異なる第２照明光を使用して撮影した第２医療画像を用いて、病変の進行度を鑑別する第２鑑別処理を行う第２鑑別処理部５２とを備え、第２鑑別処理部５２は、病変の種類が特定の種類の場合に、または、病変が特定の進行度の場合に、第２鑑別処理を行う。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

被写体像を含む医療画像を取得する医療画像取得部と、
前記医療画像のうち、特定のスペクトルを有する第１照明光を使用して撮影した第１医療画像を用いて、病変を検出し、かつ、検出した前記病変の進行度を鑑別する第１鑑別処理を行う第１鑑別処理部と、
前記医療画像のうち、前記第１照明光とはスペクトルが異なる第２照明光を使用して撮影した第２医療画像を用いて、前記病変の進行度を鑑別する第２鑑別処理を行う第２鑑別処理部と、
を備え、
前記第２鑑別処理部は、前記第１鑑別処理において検出した前記病変の種類が特定の種類の場合に、または、前記第１鑑別処理において検出した前記病変が特定の進行度の場合に、前記第２鑑別処理を行う医療画像処理装置。

【請求項2】

前記第２鑑別処理部は、前記第１鑑別処理が検出する前記進行度として内視鏡所見分類のグレードを鑑別する場合、内視鏡所見分類のグレードをさらに細分化した鑑別結果を出力する請求項１に記載の医療画像処理装置。

【請求項3】

前記第１照明光と、前記第２照明光と、の組み合わせを予め記憶する記憶部を備える請求項１又は２に記載の医療画像処理装置。

【請求項4】

前記第１鑑別処理において検出する前記病変の種類、または、前記第１鑑別処理において検出する前記病変の進行度によって、前記第１照明光と前記第２照明光の組み合わせを定める請求項３に記載の医療画像処理装置。

【請求項5】

前記第２医療画像は、前記第１照明光よりも波長帯域が狭い前記第２照明光を使用して撮影した前記医療画像である請求項１～４のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。

【請求項6】

前記第２医療画像は、前記第１照明光よりも特定の青色または特定の紫色を多く含む前記第２照明光を使用して撮影した前記医療画像である請求項１～５のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。

【請求項7】

前記第１医療画像は、白色光を使用して撮影した前記医療画像である請求項１～６のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。

【請求項8】

前記第１鑑別処理部は、前記病変として炎症性腸疾患または癌を検出する請求項１～７のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。

【請求項9】

前記第２鑑別処理部が前記第２鑑別処理を行う場合、前記第２鑑別処理の結果を最終鑑別結果として出力し、かつ、前記第２鑑別処理部が前記第２鑑別処理を行わない場合、前記第１鑑別処理の結果を最終鑑別結果として出力する請求項８に記載の医療画像処理装置。

【請求項10】

前記第１鑑別処理部が、前記病変として潰瘍性大腸炎を検出し、
前記第２鑑別処理部は、潰瘍性大腸炎のグレードが特定のグレードの場合に前記第２鑑別処理を行う請求項１ないし７に記載の医療画像処理装置。

【請求項11】

前記第１鑑別処理部が潰瘍性大腸炎の進行度としてＭａｙｏ分類のグレードを鑑別する場合、
前記第２鑑別処理部は、潰瘍性大腸炎の進行度がグレード２またはグレード３の場合には前記第２鑑別処理を行わず、かつ、潰瘍性大腸炎の進行度がグレード０またはグレード１の場合に前記第２鑑別処理を行う請求項１０に記載の医療画像処理装置。

【請求項12】

前記第１鑑別処理部が潰瘍性大腸炎の進行度としてＭａｔｔｓ分類のグレードを鑑別する場合、
前記第２鑑別処理部は、潰瘍性大腸炎の進行度がグレード３以上の場合には前記第２鑑別処理を行わず、かつ、潰瘍性大腸炎の進行度がグレード１またはグレード２の場合に前記第２鑑別処理を行う請求項１０に記載の医療画像処理装置。

【請求項13】

前記第１鑑別処理部が、前記病変として癌を検出する場合、
前記第２鑑別処理部は、前記第１鑑別処理において検出した前記病変が癌でない場合には前記第２鑑別処理を行わず、かつ、前記第１鑑別処理において癌を検出した場合に前記第２鑑別処理を行う請求項８に記載の医療画像処理装置。

【請求項14】

スペクトルが異なる複数種類の照明光を発光する光源部と、
前記照明光を使用して被写体を撮影することにより、被写体像を含む内視鏡画像を取得する内視鏡画像取得部と、
前記内視鏡画像のうち、特定のスペクトルを有する第１照明光を使用して撮影した第１内視鏡画像を用いて、病変を検出し、かつ、検出した前記病変の進行度を鑑別する第１鑑別処理を行う第１鑑別処理部と、
前記病変の種類または進行度に合わせて、前記照明光を前記第１照明光に対してスペクトルが異なる第２照明光に切り替える光源制御部と、
前記第２照明光を使用して撮影した第２内視鏡画像を用いて、前記病変の進行度を鑑別する第２鑑別処理を行う第２鑑別処理部と、
を備え、
前記第２鑑別処理部は、前記第１鑑別処理において検出した前記病変の種類が特定の種類の場合に、または、前記第１鑑別処理において検出した前記病変が特定の進行度の場合に、前記第２鑑別処理を行う内視鏡装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、医療画像の解析結果を用いる医療画像処理装置、及び、内視鏡装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、医療に係る装置（以下、医療装置という）のうち、被写体像を含む画像（以下、医療画像という）を取得するものは、取得した医療画像を医師に提示する。そして、医師は、医療装置から得る医療画像を判断材料の１つとして使用して診断等をする。当然ながら、診断の際に医療画像を用いてする被写体の状態等の鑑別は、医師の技量及び経験等に基づく。

【0003】

近年においては、画像解析技術が進歩したので、医療画像を解析することで、医療画像から客観的な情報または定量的な情報を得ることができる。このため、医療画像の解析結果を医師等に提示することにより、鑑別及び診断等を支援する医療装置が増えてきている。例えば、特許文献１に記載の内視鏡装置は、蛍光を用いて撮影した蛍光画像または特定の狭い波長帯域を有する光（いわゆる狭帯域光）を用いて撮影した狭帯域光画像を用いて異常がある領域の位置を特定する。そして、異常がある領域の位置を、表示用の内視鏡画像において表示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００６－１９８１０６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

従来の医療装置においては、医療画像を解析することにより病変等の異常が認められる部分（病変部分または病変の可能性がある部分）を１または複数含む注目すべき領域（いわゆる注目領域、関心領域、または、異常領域等と称する領域である。以下、単に病変等という。）を検出し、その位置等を提示して診断等を支援する。

【0006】

医師等は、医療装置が提示した病変等について、その種類及び進行度等を鑑別するが、病変等の種類及び進行度の鑑別は依然として負担が大きい。このため、近年では、さらに医師等の負担を低減すべく、病変等の種類及び進行度等について、鑑別の材料となる詳細な情報を提供することが求められている。

【0007】

本発明は、病変等について従来よりも詳細な情報を提示できる医療画像処理装置、及び、内視鏡装置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】

【0008】

本発明の医療画像処理装置は、被写体像を含む医療画像を取得する医療画像取得部と、医療画像のうち、特定のスペクトルを有する第１照明光を使用して撮影した第１医療画像を用いて、病変を検出し、かつ、検出した病変の進行度を鑑別する第１鑑別処理を行う第１鑑別処理部と、医療画像のうち、第１照明光とはスペクトルが異なる第２照明光を使用して撮影した第２医療画像を用いて、病変の進行度を鑑別する第２鑑別処理を行う第２鑑別処理部と、を備え、第２鑑別処理部は、第１鑑別処理において検出した病変の種類が特定の種類の場合に、または、第１鑑別処理において検出した病変が特定の進行度の場合に、第２鑑別処理を行う。

【0009】

第２鑑別処理部は、第１鑑別処理が検出する進行度として内視鏡所見分類のグレードを鑑別する場合、内視鏡所見分類のグレードをさらに細分化した鑑別結果を出力することが好ましい。第１照明光と、第２照明光と、の組み合わせを予め記憶する記憶部を備えることが好ましい。

【0010】

第１鑑別処理において検出する病変の種類、または、第１鑑別処理において検出する病変の進行度によって、第１照明光と第２照明光の組み合わせを定めることが好ましい。

【0011】

第２医療画像は、第１照明光よりも波長帯域が狭い第２照明光を使用して撮影した医療画像であることが好ましい。

【0012】

第２医療画像は、第１照明光よりも特定の青色または特定の紫色を多く含む第２照明光を使用して撮影した医療画像であることが好ましい。

【0013】

第１医療画像は、白色光を使用して撮影した医療画像であることが好ましい。

【0014】

第１鑑別処理部は、病変として炎症性腸疾患または癌を検出することが好ましい。

【0015】

第２鑑別処理部は、第１鑑別処理において検出した病変の種類が特定の種類の場合に、または、第１鑑別処理において検出した病変が特定の進行度の場合に、第２鑑別処理を行うことが好ましい。

【0016】

第２鑑別処理部が第２鑑別処理を行う場合、第２鑑別処理の結果を最終鑑別結果として出力し、かつ、第２鑑別処理部が第２鑑別処理を行わない場合、第１鑑別処理の結果を最終鑑別結果として出力することが好ましい。

【0017】

第１鑑別処理部が、病変として潰瘍性大腸炎を検出し、第２鑑別処理部は、潰瘍性大腸炎のグレードが特定のグレードの場合に第２鑑別処理を行うことが好ましい。

【0018】

第１鑑別処理部が潰瘍性大腸炎の進行度としてＭａｙｏ分類のグレードを鑑別する場合、第２鑑別処理部は、潰瘍性大腸炎の進行度がグレード２またはグレード３の場合には第２鑑別処理を行わず、かつ、潰瘍性大腸炎の進行度がグレード０またはグレード１の場合に第２鑑別処理を行うことが好ましい。

【0019】

第１鑑別処理部が潰瘍性大腸炎の進行度としてＭａｔｔｓ分類のグレードを鑑別する場合、第２鑑別処理部は、潰瘍性大腸炎の進行度がグレード３以上の場合には第２鑑別処理を行わず、かつ、潰瘍性大腸炎の進行度がグレード１またはグレード２の場合に第２鑑別処理を行うことが好ましい。

【0020】

第１鑑別処理部が、病変として癌を検出する場合、第２鑑別処理部は、第１鑑別処理において検出した病変が癌でない場合には第２鑑別処理を行わず、かつ、第１鑑別処理において癌を検出した場合に第２鑑別処理を行うことが好ましい。

【0021】

本発明の内視鏡装置は、スペクトルが異なる複数種類の照明光を発光する光源部と、照明光を使用して被写体を撮影することにより、被写体像を含む内視鏡画像を取得する内視鏡画像取得部と、内視鏡画像のうち、特定のスペクトルを有する第１照明光を使用して撮影した第１内視鏡画像を用いて、病変を検出し、かつ、検出した病変の進行度を鑑別する第１鑑別処理を行う第１鑑別処理部と、病変の種類または進行度に合わせて、照明光を第１照明光に対してスペクトルが異なる第２照明光に切り替える光源制御部と、第２照明光を使用して撮影した第２内視鏡画像を用いて、病変の進行度を鑑別する第２鑑別処理を行う第２鑑別処理部と、を備え、第２鑑別処理部は、第１鑑別処理において検出した病変の種類が特定の種類の場合に、または、第１鑑別処理において検出した病変が特定の進行度の場合に、第２鑑別処理を行う。

【発明の効果】

【0022】

本発明の医療画像処理装置及び内視鏡装置は、病変等について従来よりも詳細な情報を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】医療画像処理装置のブロック図である。

【図2】内視鏡装置のブロック図である。

【図3】医療画像解析処理部のブロック図である。

【図4】第１鑑別処理の分類と第２鑑別処理の分類の関係を示す表である。

【図5】医療画像処理装置の作用を示すフローチャートである。

【図6】表示用の医療画像である。

【図7】第１鑑別処理用の内視鏡画像である。

【図8】第２鑑別処理用の内視鏡画像である。

【図9】鑑別結果の表示例である。

【図10】医療画像処理装置を含む内視鏡装置のブロック図である。

【図11】内視鏡装置においてリアルタイムに病変等の検出及び進行度の鑑別を行う場合のフローチャートである。

【図12】医療画像処理装置を含む診断支援装置である。

【図13】医療画像処理装置を含む医療業務支援装置である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

［第１実施形態］
図１に示すように、医療画像処理装置１０は、医療画像取得部１１、医療画像解析処理部１２、表示部１３、表示制御部１５、入力受信部１６、統括制御部１７、及び、保存部１８を備える。

【0025】

医療画像取得部１１は、医療装置である内視鏡装置２１等から直接に、または、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）２２等の管理システムもしくはその他情報システムを介して、被写体像を含む医療画像を取得する。医療画像は、静止画像または動画（いわゆる検査動画）である。医療画像が動画である場合、医療画像取得部１１は、検査後に、動画を構成するフレーム画像を静止画像として取得することができる。また、医療画像が動画である場合、医療画像の表示には、動画を構成する１つの代表フレームの静止画像を表示することのほか、動画を１または複数回、再生することを含む。また、医療画像取得部１１が取得する医療画像には、内視鏡装置２１等の医療装置を用いて医師が撮影した画像の他、内視鏡装置２１等の医療装置が医師の撮影指示に依らず自動的に撮影した画像を含む。

【0026】

医療画像取得部１１は、複数の医療画像を取得し得る場合、これらの医療画像のうち１または複数の医療画像を選択的に取得できる。また、医療画像取得部１１は、複数の互いに異なる検査において取得した複数の医療画像を取得できる。例えば、過去に行った検査で取得した医療画像と、最新の検査で取得した医療画像と、の一方または両方を取得できる。すなわち、医療画像取得部１１は、任意に医療画像を取得できる。

【0027】

本実施形態においては、医療画像処理装置１０は、内視鏡装置２１と接続し、内視鏡装置２１から医療画像を取得する。すなわち、本実施形態において医療画像は、内視鏡画像である。

【0028】

また、病変等の検出及び病変等の進行度の鑑別を行う場合には、医療画像取得部１１は、少なくとも１または複数の撮影条件が異なる内視鏡画像（医療画像）を取得する。具体的には、本実施形態においては、医療画像取得部１１は、病変等を検出し、かつ、検出した病変等の進行度を粗く鑑別するための１または複数の第１内視鏡画像１１１（図７参照）を取得する。さらに、医療画像取得部１１は、必要に応じて、病変等の進行度を詳細に鑑別するための１または複数の第２内視鏡画像１２１（図８参照）を取得する。

【0029】

撮影条件とは、医療画像の撮影に係る条件であって、例えば、照明光のスペクトル、または、医療画像を生成する際の画像処理の有無もしくは強度、等である。照明光のスペクトルとは、波長ごとの強度分布であり、波長帯域及び中心波長の概念を含む。医療画像を生成する際の画像処理とは、例えば、特定の組織または病変等を強調する色彩等の調節に係る処理等である。上記の他、本実施形態においては、医療画像取得部１１は、表示部１３に表示する表示用の内視鏡画像１０１を取得する（図６参照）。表示用の内視鏡画像１０１は、多くの場合、病変等の検出及び病変等の進行度の粗鑑別に用いる第１内視鏡画像１１１、並びに、病変等の詳細鑑別に用いる第２内視鏡画像１２１とは撮影条件が異なる。但し、検出した病変等の種類または進行度によっては、表示用の内視鏡画像１０１を、病変等の検出、病変等の進行度の粗鑑別、または、病変等の詳細鑑別に用いることができる。本実施形態においては、一例として、病変等として潰瘍性大腸炎を検出する例を示すので、医療画像取得部１１は、表示用の内視鏡画像１０１とは別に粗鑑別用の第１内視鏡画像１１１を取得するが、これらはいずれも白色光を用いて被写体を撮影した内視鏡画像であって実質的に同じ種類である。

【0030】

なお、本実施形態において医療画像取得部１１が取得する医療画像は、１回の特定の検査において撮影した医療画像である。また、病変等の検出及び進行度の鑑別をする部分について取得する医療画像は、原則として、画角または被写体の形状等が大きく変化しない時間的範囲内（画像処理において相互に部分の対応付けができる程度の時間的範囲内）において撮影した一連の医療画像である。

【0031】

図２に示すように、本実施形態において医療画像処理装置１０が接続する内視鏡装置２１は、白色の波長帯域の光もしくは特定の波長帯域の光の少なくともいずれかを照射して被写体を撮影する内視鏡３１、内視鏡３１を介して被写体内に照明光を照射する光源装置３２、プロセッサ装置３３、及び、内視鏡３１を用いて撮影した内視鏡画像等を表示するモニタ３４を有する。

【0032】

内視鏡３１は、被写体が反射または散乱した照明光、または、被写体もしくは被写体に投与した薬剤等が発光する蛍光、等を用いて被写体を撮影するイメージセンサ４１を備える。イメージセンサ４１は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）のカラーセンサ（カラーフィルタを有するセンサ）である。

【0033】

光源装置３２は、光源部４２と、光源制御部４７と、を含む。光源部４２は、スペクトルが異なる複数種類の照明光を発光する。光源部４２は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）、ＬＤ（Laser Diode）、またはキセノンランプ等の発光デバイスを備える。また、光源部４２は、プリズム、ミラー、光ファイバ、または、波長帯域もしくは光量等を調節する光学フィルタ等、を必要に応じて備える。本実施形態においては、光源部４２は、中心波長が約４０５ｎｍの紫色光を発光するＶ－ＬＥＤ４３と、中心波長が約４５０ｎｍの青色光を発光するＢ－ＬＥＤ４４と、中心波長が約５４０ｎｍの緑色光を発光するＧ－ＬＥＤ４５と、中心波長が約６３０ｎｍのＲ－ＬＥＤ４６と、を備える。

【0034】

光源制御部４７は、光源部４２が含む発光源を制御し、内視鏡３１が被写体の撮影に使用する照明光を発生する。また、光源制御部４７は、光源部４２が複数の発光デバイスを含む場合、各発光デバイスの発光のタイミング及び発光量をそれぞれに制御することができる。したがって、光源装置３２は、スペクトルが異なる複数種類の照明光を、任意のタイミング及び任意の強度で内視鏡３１に供給できる。例えば、本実施形態においては、光源装置３２は、光源制御部４７が行う制御により、白色光の他、紫色光、青色光、緑色光、赤色光、または、これら各色の光のうち２以上を任意の強度比で混合した光等を、任意のタイミング及び任意の強度で照明光として発光できる。この他、光源装置３２は、発光デバイスの特性により、または、光学フィルタの使用により、特定の狭い波長帯域を有する光（いわゆる狭帯域光）を照明光として発光できる。例えば、緑色波長帯域よりも短波長帯域の光、特に可視域の青色帯域または紫色帯域の光を発光できる。

【0035】

プロセッサ装置３３は、イメージセンサ４１から内視鏡画像を取得し、または、イメージセンサ４１から取得した内視鏡画像に画像処理を施した内視鏡画像を生成する内視鏡画像生成部４８を備える。イメージセンサ４１及び内視鏡画像生成部４８は、内視鏡装置２１において「内視鏡画像取得部」を構成する。内視鏡画像取得部は、照明光を使用して被写体を撮影することにより、被写体像を含む内視鏡画像を取得する。医療画像処理装置１０は上記プロセッサ装置３３と接続する。そして、医療画像取得部１１は、内視鏡装置２１の内視鏡画像生成部４８から直接に内視鏡画像を取得する。

【0036】

医療画像解析処理部１２は、医療画像取得部１１が取得した医療画像である内視鏡画像（以下、単に内視鏡画像という）を用いて解析処理をする。具体的には、図３に示すように、第１鑑別処理部５１と、第２鑑別処理部５２と、記憶部５３と、を含む。

【0037】

第１鑑別処理部５１は、医療画像取得部１１が取得した１または複数の医療画像のうち、特定のスペクトルを有する第１照明光を使用して撮影した第１医療画像を用いて、病変を検出し、かつ、検出した病変の進行度を鑑別する第１鑑別処理を行う。第１医療画像は、例えば、白色光を使用して撮影した医療画像であり、本実施形態において、第１医療画像は第１内視鏡画像１１１である。第１鑑別処理部５１は、例えば、第１医療画像を用いて１または複数の所定の特徴量を算出し、算出した特徴量を用いて病変等を検出し、その進行度を鑑別する。所定の特徴量とは、病変等の検出または進行度の鑑別に必要となる特徴量であって、検出対象とする病変等の種類、または、進行度の鑑別方法によって異なる。所定の特徴量は、例えば、血管等の特定の組織または構造の形状、長さ、太さ、粘膜表面からの深さ、密度、大きさ、分布等の範囲、分岐数、複雑度、規則性の乱れ、または、その他の特徴に係る数量である。

【0038】

医療画像取得部１１が内視鏡画像を取得する場合、第１鑑別処理部５１が病変等として検出する対象は、１または複数の病変、周辺の組織等と相違する色もしくは形状の特徴を有する領域、薬剤を散布等した領域、または、処置（生検、内視鏡的粘膜切除術（ＥＭＲ（Endoscopic Mucosal Resection））、または、内視鏡的粘膜下層剥離術（ＥＳＤ（Endoscopic Submucosal Dissection））等）を実施した領域、等の対象を含む領域である。医療画像が内視鏡画像である場合、病変等とは、例えば、炎症性疾患に係る炎症、または、ポリープ（隆起性病変）等である。ポリープとは、より具体的には、過形成ポリープ（ＨＰ：hyperplastic polyp）、ＳＳＡ／Ｐ（sessile serrated adenoma/polyp）、腺腫、癌、等である。また、周辺の組織等と相違する色もしくは形状の特徴を有する領域とは、被写体の発赤、萎縮、憩室、または、治療痕、等である。

【0039】

本実施形態においては、第１鑑別処理部５１は、病変等として炎症性腸疾患である潰瘍性大腸炎を検出する。そして、進行度はいわゆる内視鏡所見分類にしたがって鑑別する。潰瘍性大腸炎の内視鏡所見分類とは、例えば、Ｍａｙｏ分類、Ｍａｔｔｓ分類、ＵＣＥＩＳ（Ulcerative Colitis Endoscopic. Index of Severity）分類等である。これら内視鏡所見分類のうち、本実施形態においては、第１鑑別処理において潰瘍性大腸炎の進行度をＭａｙｏ分類にしたがって分類する。Ｍａｙｏ分類にはＭａｙｏ０（グレード０）、Ｍａｙｏ１（グレード１）、Ｍａｙｏ２（グレード２）、及び、Ｍａｙｏ３（グレード３）の４段階のグレードがある。Ｍａｙｏ０は、正常または非活動性（寛解期を含む）を表すグレードである。Ｍａｙｏ１は、軽症を表すグレードであり、一般に、発赤、血管像不明瞭、または、軽度の易出血性が認められる状態である。Ｍａｙｏ２は、中等症を表すグレードであり、一般に、顕著な発赤、血管像の消失、易出血性、膿性分泌物の付着、粘膜粗造、糜爛、または、部分的な潰瘍等が認められる状態である。Ｍａｙｏ３は重症（活動期）を表すグレードであり、一般に、明らかな自然出血、浮腫、潰瘍（広範な潰瘍を含む）等が認められる状態である。なお、癌を対象病変とする場合の内視鏡所見分類は、NICE（The Narrow-band imaging International Colorectal Endoscopic）分類、またはJNET(The Japan NBI(Narrow Band Imaging)Expert Team)分類等がある。

【0040】

第１鑑別処理部５１は、医療画像の一部または全部について、病変等を検出し、かつ、病変を検出した場合にはその進行度を鑑別する。すなわち、第１鑑別処理部５１は、病変等の検出及び進行度の鑑別を、画素ごとに、内視鏡画像を小領域に分ける場合にはその小領域ごとに、または、内視鏡画像の全体に対して、行うことができる。本実施形態においては、第１鑑別処理部５１は、所定数の画素からなる小領域ごとに、病変等の検出及び進行度の鑑別をする。したがって、第１鑑別処理部５１は、医療画像の１箇所または複数箇所において病変等を検出することができる。この他、第１鑑別処理部５１は、少なくとも病変等の有無及び進行度と、病変等の検出及び進行度の鑑別の結果の確からしさを表す「確度」と、を判別結果に含めることができる。

【0041】

第２鑑別処理部５２は、医療画像のうち、第１照明光とはスペクトルが異なる第２照明光を使用して撮影した第２医療画像を用いて、検出した病変等の進行度を鑑別する第２鑑別処理を行う。第２医療画像は、第１照明光よりも波長帯域が狭い第２照明光を使用して撮影した医療画像であり、本実施形態において第２医療画像は、第２内視鏡画像１２１である。第１鑑別処理が、病変等を検出し、かつ、検出した病変等の進行度の粗く鑑別するためのある程度汎用な処理であるのに対し、第２鑑別処理は、病変等がある前提でその病変等の特性に合わせることで、第１鑑別処理よりも詳細に進行度を鑑別する処理である。第２鑑別処理部５２は、例えば、第２医療画像を用いて１または複数の所定の特徴量を算出し、算出した特徴量を用いて病変等の進行度を鑑別する。第２鑑別処理部５２が算出する所定の特徴量は、病変等の進行度を詳細に鑑別するために必要な特徴量であって、検出対象とする病変等の種類、または、進行度の鑑別方法によって異なる。第２鑑別処理部５２は、第１鑑別処理部５１が算出する所定の特徴量と同様に必要な任意の特徴量を算出できる。

【0042】

なお、第２鑑別処理部５２は、第２鑑別処理を必ず実施しても良く、または、第２鑑別処理を必要に応じて実施しても良い。例えば、第２鑑別処理部５２は、第１鑑別処理において検出した病変等の種類が特定の種類の場合に、または、第１鑑別処理において検出した病変等の種類が特定の進行度の場合に、第２鑑別処理を行うようにしても良い。第２鑑別処理部５２が第２鑑別処理を行う場合、第２鑑別処理の結果を最終鑑別結果として出力し、かつ、第２鑑別処理部が第２鑑別処理を行わない場合、第１鑑別処理の結果を最終鑑別結果として出力する。具体的には、第１鑑別処理部５１が、病変等として潰瘍性大腸炎を検出し、かつ、潰瘍性大腸炎の進行度として内視鏡所見分類のグレードを鑑別する場合、第２鑑別処理部５２は、潰瘍性大腸炎のグレードが特定のグレードの場合に第２鑑別処理を行う。そして、第２鑑別処理部５２は、内視鏡所見分類のグレードをさらに細分化した鑑別結果を出力する。

【0043】

本実施形態においては、第２鑑別処理部５２は、第１鑑別処理において内視鏡所見分類に基づいて分類した進行度をさらに細分化する鑑別をする。具体的には、図４に示すように、第２鑑別処理部５２は、潰瘍性大腸炎の進行度がＭａｙｏ０またはＭａｙｏ１の場合に第２鑑別処理を行い、かつ、Ｍａｙｏ２またはＭａｙｏ３の場合には第２鑑別処理を行わない。そして、潰瘍性大腸炎がＭａｙｏ分類における４段階のグレードのうちＭａｙｏ０である場合、第２鑑別処理部５２は、Ｍａｙｏ０をさらにＭａｙｏ０－Ｉ、Ｍａｙｏ０－ＩＩ、及び、Ｍａｙｏ０－ＩＩＩの３段階のグレードに細分化して進行度を鑑別する。Ｍａｙｏ０－Ｉは、Ｍａｙｏ０の中でもＭａｙｏ１から最も遠い、ほぼ確実に正常または非活動性であることを表す。Ｍａｙｏ０－ＩＩＩは、Ｍａｙｏ０の中でもＭａｙｏ１に近い進行度を表す。Ｍａｙｏ０－ＩＩは、Ｍａｙｏ０－ＩとＭａｙｏ０－ＩＩＩの中間の進行度であることを表す。また、潰瘍性大腸炎の進行度がＭａｙｏ１である場合、第２鑑別処理部５２は、Ｍａｙｏ１をさらにＭａｙｏ１－Ｉ、Ｍａｙｏ１－ＩＩ、及び、Ｍａｙｏ１－ＩＩＩの３段階に分けて進行度を鑑別する。Ｍａｙｏ１－Ｉは、Ｍａｙｏ１の中でもＭａｙｏ０に近い進行度であることを表し、Ｍａｙｏ１－ＩＩＩはＭａｙｏ１の中でもＭａｙｏ２に近い進行度であることを表す。Ｍａｙｏ１－ＩＩは、Ｍａｙｏ１－ＩとＭａｙｏ１－ＩＩＩの中間の進行度であることを表す。

【0044】

記憶部５３は、検出対象とする病変等の種類または進行度ごとに、第１鑑別処理に用いる第１医療画像を取得するための第１照明光と、第２鑑別処理に用いる第２医療画像を取得するための第２照明光と、の組み合わせを予め記憶する。このため、第１鑑別処理部５１は、設定により、検出及び鑑別の対象とする病変等の種類が定まると、記憶部５３に記憶した上記組み合わせにしたがって、第１照明光を用いて撮影した第１医療画像を第１鑑別処理に使用する。同様に、第２鑑別処理部５２は、設定により、検出及び鑑別の対象とする病変等の種類が定まると、記憶部５３に記憶した上記組み合わせにしたがって、第２照明光を用いて撮影した第２医療画像を第２鑑別処理に使用する。記憶部５３が記憶する第１照明光と第２照明光の組み合わせは、第１鑑別処理において検出する病変等の種類、または、第１鑑別処理において検出する病変等の進行度によって予め定める。

【0045】

なお、医療画像取得部１１は、第１鑑別処理部５１及び第２鑑別処理部５２が要求する可能性がある医療画像を予め取得することができる。また、医療画像取得部１１は、第１鑑別処理部５１または第２鑑別処理部５２が要求した医療画像を未取得である場合、第１鑑別処理部５１または第２鑑別処理部５２の要求にしたがって、第２鑑別処理に使用する医療画像を取得する。

【0046】

また、第１鑑別処理部５１及び第２鑑別処理部５２は、表示制御部１５が表示用の医療画像である表示用の内視鏡画像１０１を表示部１３に表示している間に、各々の鑑別処理を行う。但し、表示制御部１５は、第１鑑別処理または第２鑑別処理を行っている途中で、表示部１３に表示する表示用の内視鏡画像１０１を更新する場合がある。すなわち、「表示制御部１５が表示用の医療画像である表示用の内視鏡画像１０１を表示部１３に表示している間に、各々の鑑別処理を行う」とは、表示用の内視鏡画像１０１を表示部１３に表示する表示制御のバックグラウンドで、第１鑑別処理及び第２鑑別処理を実行することを意味する。

【0047】

表示部１３は、医療画像取得部１１が取得した医療画像、病変等の検出結果、及び、病変等の鑑別結果等を表示するディスプレイである。医療画像処理装置１０が接続するデバイス等が含むモニタまたはディスプレイを共用し、医療画像処理装置１０の表示部１３として使用できる。

【0048】

表示制御部１５は、表示部１３における医療画像、病変等の検出結果、及び、病変等の鑑別結果等の表示態様を制御する。本実施形態においては、表示制御部１５は、少なくとも第２鑑別処理部５２の鑑別結果を、表示部１３等を用いて表示する。具体的には、第１鑑別処理部５１が検出した病変等の位置を表示用の内視鏡画像１０１に重畳して表示し、かつ、第２鑑別処理部５２の判別結果である病変等の進行度を表すメッセージ等を表示部１３に表示する。なお、設定によっては、表示制御部１５は、音（音声を含む）、光（表示用の内視鏡画像１０１の部分的な点滅等）、座標の表示等、その他の任意の方法で、検出した病変等の位置及び第２鑑別処理部５２の鑑別結果を示すことができる。

【0049】

入力受信部１６は、医療画像処理装置１０に接続するマウス、キーボード、その他操作デバイスからの入力を受け付ける。医療画像処理装置１０の各部の動作はこれらの操作デバイスを用いて制御できる。

【0050】

統括制御部１７は、医療画像処理装置１０の各部の動作を統括的に制御する。入力受信部１６が操作デバイスを用いた操作入力を受信した場合には、統括制御部１７は、その操作入力にしたがって医療画像処理装置１０の各部を制御する。

【0051】

保存部１８は、医療画像処理装置１０が含むメモリ等の記憶デバイス（図示しない）、または、内視鏡装置２１等の医療装置もしくはＰＡＣＳ２２が含む記憶デバイス（図示しない）に、必要に応じて、病変等の検出結果、進行度の鑑別結果、または、これらの両方、等を保存する。

【0052】

以下、医療画像処理装置１０の動作の流れを説明する。図５に示すように、医療画像取得部１１は、自動的に、または、手動選択により、複数の表示用の内視鏡画像１０１を取得し（ステップＳ１１０）、表示制御部１５は、医療画像取得部１１が取得した表示用の内視鏡画像１０１を表示部１３に順次表示する（ステップＳ１１１）。本実施形態においては、例えば、図６に示す表示用の内視鏡画像１０１を取得及び表示する。

【0053】

一方、バックグランドでは、医療画像取得部１１は、第１鑑別処理用の医療画像である第１医療画像を取得する（ステップＳ１１２）。本実施形態においては、潰瘍性大腸炎を検出対象とするので、図７に示すように、医療画像取得部１１は、第１医療画像として、白色光（第１照明光）を用いて撮影した第１内視鏡画像１１１を取得する。

【0054】

医療画像取得部１１が第１内視鏡画像１１１を取得すると（取得した後に）、第１鑑別処理部５１は第１内視鏡画像１１１を用いて第１鑑別処理をする（ステップＳ１１３）。例えば、第１鑑別処理部５１は、第１内視鏡画像１１１から潰瘍性大腸炎に起因した炎症がある領域（以下、炎症領域という）１１２を検出する。そして、炎症領域１１２の特徴量を用いて、潰瘍性大腸炎の進行度を鑑別する。本実施形態においては、潰瘍性大腸炎の進行度は、Ｍａｙｏ分類においてＭａｙｏ１のグレードであるとする。

【0055】

第１鑑別処理部５１が病変等の検出及び病変等の進行度の鑑別を完了すると（完了した後に）、第２鑑別処理部５２は、第２鑑別処理の必要性を判断する（ステップＳ１１４）。そして、第２鑑別処理が必要な場合には（ステップＳ１１４：ＹＥＳ）、医療画像取得部１１は第２鑑別処理用の医療画像である第２医療画像を取得する（ステップＳ１１５）。本実施形態においては、潰瘍性大腸炎を検出対象とするので、図８に示すように、医療画像取得部１１は、第２医療画像として、白色光よりも特定の青色または特定の紫色を多く含む照明光（第２照明光）を使用して撮影した第２内視鏡画像１２１を取得する。第２内視鏡画像１２１は、白色光よりも特定の青色または特定の紫色を多く含む照明光を使用して撮影しているので、第１内視鏡画像１１１よりも、炎症領域１１２の組織または構造等がより詳細に観察できる。

【0056】

医療画像取得部１１が第２鑑別処理用の第２内視鏡画像１２１を取得すると（取得した後に）、第２鑑別処理部５２は、第２内視鏡画像１２１を用いて第２鑑別処理をする（ステップＳ１１６）。具体的には、第２鑑別処理部５２は、炎症領域１１２の組織または構造等が明瞭な炎症領域１１２について所定の特徴量（規則性の乱れ等）を算出し、算出した所定の特徴量を用いて、Ｍａｙｏ分類をさらに細分化した進行度を鑑別する。本実施形態においては、第２鑑別処理における潰瘍性大腸炎の鑑別結果は、Ｍａｙｏ１－Ｉであるとする。

【0057】

上記のように、第２鑑別処理が完了すると（完了した後に）、表示制御部１５は、例えば図９に示すように、表示用の内視鏡画像１０１において輪郭を示す等して炎症領域１１２の所在を示し、かつ、第２鑑別処理の鑑別結果である細分化したＭａｙｏ分類のグレードを示す（ステップＳ１１７）。

【0058】

上記のように、医療画像処理装置１０は、第１段階として、病変等を検出し、かつ、分類にしたがって病変等の進行度を鑑別する。医療装置が診断等を支援するために提示する情報としてはこれで足りるが、医療画像処理装置１０は、さらに、第２段階として、一般的な分類等をさらに細分化して、検出した病変等の進行度を鑑別し、その結果を医師等に提示する。医療画像処理装置１０が提示する従来よりも細分化した鑑別結果を見れば、医師等は容易に鑑別診断できる。すなわち、医療画像処理装置１０は、病変等について従来よりも詳細な情報を提供して、診断等をより効果的に支援することができる。

【0059】

特に、潰瘍性大腸炎については、Ｍａｙｏ０からＭａｙｏ１程度の進行度である場合、炎症等の特徴が比較的小さいため、鑑別診断が容易でなく、かつ、Ｍａｙｏ０からＭａｙｏ１程度の進行度を正確に鑑別することが、潰瘍性大腸炎の治療等において特に重要である。例えば、Ｍａｙｏ１の進行度であっても、Ｍａｙｏ２に近い状態とＭａｙｏ０に近い状態とでは対処が異なる場合があるからである。したがって、上記のようにＭａｙｏ０またはＭａｙｏ１の進行度をさらに細分化して鑑別し、その結果を提示するので、医療画像処理装置１０は潰瘍性大腸炎の診断等を特に効果的に支援することができる。

【0060】

上記第１実施形態においては、潰瘍性大腸炎を検出対象とし、かつ、その進行度をＭａｙｏ分類にしたがって鑑別しているが、Ｍａｙｏ分類以外の内視鏡所見分類を用いて潰瘍性大腸炎の進行度を鑑別する場合も、上記第１実施形態と同様である。例えば、Ｍａｔｔｓ分類のグレード１，グレード２，グレード３，及びグレード４は、それぞれＭａｙｏ分類のグレード０，グレード２，グレード３，及びグレード４に概ね対応する。このため、潰瘍性大腸炎を検出対象とし、かつ、Ｍａｔｔｓ分類にしたがって進行度を鑑別する場合、第２鑑別処理部５２は、潰瘍性大腸炎の進行度がグレード３以上の場合には第２鑑別処理を行わず、かつ、潰瘍性大腸炎の進行度がグレード１またはグレード２の場合に第２鑑別処理を行う。

【0061】

上記第１実施形態においては、第２鑑別処理部５２は、第２鑑別処理において、Ｍａｙｏ１及びＭａｙｏ０をさらに３段階のグレードに細分化して潰瘍性大腸炎の進行度を鑑別しているが、第２鑑別処理においてどのグレードをさらに細分化するかは任意である。また、何段階に細分化するかも任意である。潰瘍性大腸炎以外の病変等を検出する場合、または、Ｍａｙｏ分類以外の分類にしたがって第１鑑別処理をする場合においても同様である。

【0062】

上記第１実施形態においては、第１鑑別処理部５１は、病変等として炎症性腸疾患である潰瘍性大腸炎を検出しているが、第１鑑別処理部５１は癌または癌に発展する可能性がある病態（腺腫等の他、癌に発展する可能性が低いが鑑別が必要な良性のポリープを含む。以下、癌等という）を検出できる。第１鑑別処理部５１が、病変等として癌等を検出する場合、第２鑑別処理部５２は、第１鑑別処理において検出した病変等が癌でない場合には第２鑑別処理を行わず、かつ、第１鑑別処理において癌を検出した場合に第２鑑別処理を行う。また、癌等を検出対象とする場合、第２鑑別処理部５２は、進行度を従来よりも細分化して鑑別する代わりに、治療効果の予測に係る情報を鑑別結果として出力することができる。治療効果の予測に係る情報とは、例えば、特定の治療薬または治療方法が検出した癌等に有効であるか否か、または、特定の治療薬または治療方法が検出した癌等にどの程度有効であるか、等の内容を含む情報である。

【0063】

上記第１実施形態においては、所定の特徴量を算出して第１鑑別処理及び第２鑑別処理を行っているが、第１鑑別処理部５１または第２鑑別処理部５２は、特徴量を使用する代わりに、例えば、テクスチャ解析または規則形状を用いたパターンマッチングにより、病変等を検出し、または、病変等の進行度を鑑別できる。

【0064】

第１実施形態における第１鑑別処理部５１、第２鑑別処理部５２、及び記憶部５３は、機械学習またはディープラーニング等により学習した、いわゆるＡＩ（Artificial Intelligence）プログラムを用いて構成することができる。

【0065】

［第２実施形態］
上記第１実施形態においては、医療画像処理装置１０と内視鏡装置２１は別個の装置であるが、内視鏡装置２１は、医療画像処理装置１０を含むことができる。この場合、図１０に示す内視鏡装置５１０のように、医療画像処理装置１０を構成する各部５２０は、プロセッサ装置３３に設ける。但し、表示部１３は、内視鏡装置２１のモニタ３４を共用できる。また、医療画像取得部１１は、イメージセンサ４１及び内視鏡画像生成部４８が形成する「内視鏡画像取得部」に相当する。このため、プロセッサ装置３３には医療画像取得部１１及び表示部１３以外の各部を設ければ足りる。その他の各部の構成は、第１実施形態と同様である。また、上記各実施形態及びその他変形例の医療画像処理装置１０と、図２の内視鏡装置２１と、の全体で新たな内視鏡装置を構成できる。

【0066】

医療画像処理装置１０を含む内視鏡装置５１０は、基本的にリアルタイムに被写体を観察する装置である。このため、内視鏡装置５１０は、医療画像である内視鏡画像の取得、第１鑑別処理、第２鑑別処理、及び、鑑別結果の表示処理等は、内視鏡画像を撮影しながらリアルタイムで、または、各種操作部等の操作に起因した任意のタイミングで実行できる。

【0067】

以下、医療画像処理装置１０を含む内視鏡装置２１がリアルタイムに病変等の検出及び進行度の鑑別をする場合の動作の流れを説明する。図１１に示すように、内視鏡装置５１０は、例えば、白色光を用いて被写体を逐次撮影し、表示用の内視鏡画像１０１を取得し（ステップＳ２１０）、取得した表示用の内視鏡画像１０１をモニタ３４に表示する（ステップＳ２１１）。内視鏡装置５１０は、これらのステップを、例えば、所定のフレームレートで常時繰り返し実行する。このため、医師等は、被写体をリアルタイムに観察できる。

【0068】

また、統括制御部１７は、一連の表示用の内視鏡画像１０１の撮影の間に、表示用の内視鏡画像１０１の連続した表示に支障がない所定のタイミングで、間欠的に、第１鑑別処理用の撮影を割り込ませる。これにより、内視鏡画像取得部は、第１鑑別処理用の医療画像である第１内視鏡画像１１１を取得する（ステップＳ２１２）。但し、潰瘍性大腸炎が検出対象である場合、第１鑑別処理用の第１内視鏡画像１１１は、表示用の内視鏡画像１０１と同様に白色光を用いて撮影するので、このステップＳ２１２を省略し、表示用の内視鏡画像１０１を第１鑑別処理に利用できる。

【0069】

第１鑑別処理部５１は、上記のようにリアルタイムに取得した第１内視鏡画像１１１を用いて第１鑑別処理をする（ステップＳ２１３）。これにより、第１鑑別処理部５１は、潰瘍性大腸炎に起因した炎症領域１１２を検出し、かつ、潰瘍性大腸炎の進行度を例えばＭａｙｏ分類にしたがって鑑別する。これらは、第１実施形態と同様である。

【0070】

その後、第２鑑別処理部５２は、第２鑑別処理の必要性を判断する（ステップＳ２１４）。第２鑑別処理が必要な場合（ステップＳ２１４：ＹＥＳ）、統括制御部１７は、一連の表示用の内視鏡画像１０１の撮影の間に、表示用の内視鏡画像１０１の連続した表示に支障がない所定のタイミングで、間欠的に、第２鑑別処理用の撮影を割り込ませる。すなわち、光源制御部４７は、病変の種類または進行度に合わせて、照明光を第１照明光に対してスペクトルが異なる第２照明光に切り替え、イメージセンサ４１は、第２照明光を用いて被写体を撮影する。これにより、内視鏡画像取得部は、第２鑑別処理用の医療画像である第２内視鏡画像１２１を取得する（ステップＳ２１６）。

【0071】

なお、リアルタイムに病変等の検出及び進行度の鑑別をする場合、記憶部５３は、検出対象とする病変等の種類または進行度ごとに、第１医療画像の撮影に利用する第１照明光と、第２医療画像の撮影に利用する第２照明光の組み合わせ（第１照明光と第２照明光の各スペクトル、または、特定のスペクトルを有する第１照明光と第２照明光を実現するための発光源の光量比等）を、予め記憶する。光源制御部４７は、記憶部５３に記憶した組み合わせを参照して光源部４２を制御する。このため、光源部４２は、第１鑑別処理用の撮影をする際には適切な第１照明光を発光し、かつ、第２鑑別処理用の撮影をする際には適切な第２照明光を発光する。

【0072】

医療画像取得部１１が第２鑑別処理用の第２内視鏡画像１２１を取得すると（取得した後に）、第２鑑別処理部５２は、表示制御のバックグラウンドで、第２内視鏡画像１２１を用いてリアルタイムに第２鑑別処理を実行する（ステップＳ１１７）。第２鑑別処理が完了すると（完了した後に）、表示制御部１５は、表示用の内視鏡画像１０１において輪郭を示す等して炎症領域１１２の所在を示し、かつ、第２鑑別処理の鑑別結果である細分化したＭａｙｏ分類のグレードを示す（ステップＳ１１８）。

【0073】

上記のように、医療画像処理装置１０を含む内視鏡装置５１０は、リアルタイムに第１鑑別処理及び第２鑑別処理等を行って、リアルタイムに診断等を支援することができる。

【0074】

なお、上記第２実施形態においては、内視鏡装置５１０が医療画像処理装置１０を含んでいるが、図１２に示すように、内視鏡装置２１その他モダリティと組み合わせて使用する診断支援装置６１０は、上記実施形態及びその他変形例の医療画像処理装置１０を含むことができる。また、図１３に示すように、例えば内視鏡装置２１を含む、第１検査装置６２１、第２検査装置６２２、…、第Ｎ検査装置６２３等の各種検査装置と任意のネットワーク６２６を介して接続する医療業務支援装置６３０は、上記実施形態及びその他変形例の医療画像処理装置１０を含むことができる。

【0075】

この他、医療画像処理装置１０、及び、医療画像処理装置１０を含む各種装置、及び、医療画像処理装置１０の機能を内包する各種装置またはシステムは、以下の種々の変更等をして使用できる。

【0076】

医療画像としては、白色帯域の光、または白色帯域の光として複数の波長帯域の光を照射して得る通常光画像を用いることができる。

【0077】

医療画像としては、特定の波長帯域の光を照射して得た画像を使用する場合、特定の波長帯域は、白色の波長帯域よりも狭い帯域を用いることができる。

【0078】

特定の波長帯域は、例えば、可視域の青色帯域または緑色帯域である。

【0079】

特定の波長帯域が可視域の青色帯域または緑色帯域である場合、特定の波長帯域は、３９０ｎｍ以上４５０ｎｍ以下または５３０ｎｍ以上５５０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、３９０ｎｍ以上４５０ｎｍ以下または５３０ｎｍ以上５５０ｎｍ以下の波長帯域内にピーク波長を有することが好ましい。

【0080】

特定の波長帯域は、例えば、可視域の赤色帯域である。

【0081】

特定の波長帯域が可視域の赤色帯域である場合、特定の波長帯域は、５８５ｎｍ以上６１５ｎｍまたは６１０ｎｍ以上７３０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、５８５ｎｍ以上６１５ｎｍ以下または６１０ｎｍ以上７３０ｎｍ以下の波長帯域内にピーク波長を有することが好ましい。

【0082】

特定の波長帯域は、例えば、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域にピーク波長を有することができる。

【0083】

特定の波長帯域が、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光係数が異なる波長帯域にピーク波長を有する場合、特定の波長帯域は、４００±１０ｎｍ、４４０±１０ｎｍ、４７０±１０ｎｍ、または、６００ｎｍ以上７５０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、４００±１０ｎｍ、４４０±１０ｎｍ、４７０±１０ｎｍ、または、６００ｎｍ以上７５０ｎｍ以下の波長帯域にピーク波長を有することが好ましい。

【0084】

医療画像が生体内を写した生体内画像である場合、この生体内画像は、生体内の蛍光物質が発する蛍光の情報を有することができる。

【0085】

また、蛍光は、ピーク波長が３９０ｎｍ以上４７０ｎｍ以下である励起光を生体内に照射して得る蛍光を利用できる。

【0086】

医療画像が生体内を写した生体内画像である場合、前述の特定の波長帯域は、赤外光の波長帯域を利用することができる。

【0087】

医療画像が生体内を写した生体内画像であり、前述の特定の波長帯域として、赤外光の波長帯域を利用する場合、特定の波長帯域は、７９０ｎｍ以上８２０ｎｍまたは９０５ｎｍ以上９７０ｎｍ以下の波長帯域を含み、かつ、特定の波長帯域の光は、７９０ｎｍ以上８２０ｎｍ以下または９０５ｎｍ以上９７０ｎｍ以下の波長帯域にピーク波長を有することが好ましい。

【0088】

医療画像取得部１１は、白色帯域の光、または白色帯域の光として複数の波長帯域の光を照射して得る通常光画像に基づいて、特定の波長帯域の信号を有する特殊光画像を取得する特殊光画像取得部を有することができる。この場合、医療画像として特殊光画像を利用できる。

【0089】

特定の波長帯域の信号は、通常光画像に含むＲＧＢまたはＣＭＹの色情報に基づく演算により得ることができる。

【0090】

白色帯域の光、または白色帯域の光として複数の波長帯域の光を照射して得る通常光画像と、特定の波長帯域の光を照射して得る特殊光画像との少なくとも一方に基づく演算によって、特徴量画像を生成する特徴量画像生成部を備えることができる。この場合、医療画像として特徴量画像を利用できる。

【0091】

内視鏡装置２１については、内視鏡３１としてカプセル内視鏡を使用できる。この場合、光源装置３２と、プロセッサ装置３３の一部と、はカプセル内視鏡に搭載できる。

【0092】

上記各実施形態及び変形例において、医療画像取得部１１、医療画像解析処理部１２（医療画像解析処理部１２を構成する各部）、表示制御部１５、入力受信部１６、統括制御部１７、並びに、内視鏡装置２１の内視鏡画像生成部４８等といった各種の処理を実行する処理部（processing unit)のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウエア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit)、ＦＰＧＡ (Field Programmable Gate Array)などの製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device:ＰＬＤ）、各種の処理を実行するために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路などが含まれる。

【0093】

１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合せ（例えば、複数のＦＰＧＡや、ＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントやサーバなどのコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウエアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:ＳｏＣ）などに代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。

【0094】

さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた形態の電気回路（circuitry）である。

【符号の説明】

【0095】

１０ 医療画像処理装置
１１ 医療画像取得部
１２ 医療画像解析処理部
１３ 表示部
１５ 表示制御部
１６ 入力受信部
１７ 統括制御部
１８ 保存部
２１，５１０ 内視鏡装置
２２ ＰＡＣＳ
３１ 内視鏡
３２ 光源装置
３３ プロセッサ装置
３４ モニタ
４１ イメージセンサ
４２ 光源部
４３ Ｖ－ＬＥＤ
４４ Ｂ－ＬＥＤ
４５ Ｇ－ＬＥＤ
４６ Ｒ－ＬＥＤ
４７ 光源制御部
４８ 内視鏡画像生成部
５１ 第１鑑別処理部
５２ 第２鑑別処理部
５３ 記憶部
１０１ 表示用の内視鏡画像
１１１ 第１内視鏡画像
１１２ 炎症領域
１２１ 第２内視鏡画像
５２０ 医療画像処理装置を構成する各部
６１０ 診断支援装置
６２１ 第１検査装置
６２２ 第２検査装置
６２３ 第Ｎ検査装置
６２６ ネットワーク
６３０ 医療業務支援装置
Ｓ１１０～Ｓ２１８ 動作のステップ

【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】