特開 2024-112325 医療画像処理装置、内視鏡システム、及び医療画像処理装置の作動方法

(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】P2024112325

(43)【公開日】2024-08-21

(54)【発明の名称】医療画像処理装置、内視鏡システム、及び医療画像処理装置の作動方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 1/045 20060101AFI20240814BHJP

   A61B 1/00 20060101ALI20240814BHJP

   A61B 1/06 20060101ALI20240814BHJP

【ＦＩ】

A61B1/045 618

A61B1/00 551

A61B1/045 614

A61B1/045 621

A61B1/06 610

A61B1/00 553

【審査請求】未請求

【請求項の数】19

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021074339

(22)【出願日】2021-04-26

(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】弁理士法人小林国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】吉岡 将人

(72)【発明者】

【氏名】福田 剛志

【テーマコード（参考）】

4C161

【Ｆターム（参考）】

4C161CC06

4C161DD03

4C161HH52

4C161LL02

4C161MM05

4C161NN01

4C161QQ07

4C161QQ09

4C161RR04

4C161WW02

4C161WW10

4C161WW13

4C161WW18

4C161YY07

4C161YY16

(57)【要約】

【課題】効率的な内視鏡検査を可能にする医療画像処理装置、内視鏡システム、及び医療画像処理装置の作動方法を提供する。
【解決手段】医療画像処理装置は、第１プロセッサを備え、取得した医療画像に基づき注目領域を検出し、注目領域を検出した場合、医療画像に基づき注目領域のサイズを測定し、注目領域の種類を判別し、注目領域のサイズの測定と注目領域の種類の判別とを予め設定した手順により行なうよう制御し、注目領域と注目領域のサイズ及び／又は注目領域の種類とをユーザに通知する制御を行なう。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１プロセッサを備え、
前記第１プロセッサは、
被写体を撮影した医療画像を取得し、
前記医療画像に基づき、前記被写体が有する注目領域を検出し、
前記注目領域を検出した場合、前記医療画像に基づき前記注目領域のサイズを測定し、
前記注目領域を検出した場合、前記医療画像に基づき前記注目領域の種類を判別し、
前記注目領域のサイズの測定と前記注目領域の種類の判別とを予め設定した手順により行なうよう制御し、
前記注目領域を検出した場合、前記注目領域、前記注目領域のサイズ及び／又は前記注目領域の種類をユーザに通知する制御を行なう医療画像処理装置。

【請求項2】

前記第１プロセッサは、前記注目領域を検出した場合、前記注目領域のサイズの測定と前記注目領域の種類の判別とを、医師が前記注目領域の診断を行なう一連の動作に従う手順により行なうよう制御する請求項１に記載の医療画像処理装置。

【請求項3】

前記第１プロセッサは、前記注目領域を検出した場合、前記注目領域のサイズの測定の後、前記注目領域の種類の判別を行なうよう制御する請求項１に記載の医療画像処理装置。

【請求項4】

前記第１プロセッサは、前記注目領域を検出した場合、前記注目領域のサイズの測定と前記注目領域の種類の判別とを、並行して行なうよう制御する請求項１に記載の医療画像処理装置。

【請求項5】

前記第１プロセッサは、前記注目領域を検出した場合、前記注目領域のサイズの測定及び前記注目領域の種類の判別を、前記被写体の診断のために設定されているガイドラインに準拠した手順により行なうよう制御する請求項１に記載の医療画像処理装置。

【請求項6】

前記第１プロセッサは、前記注目領域を検出した場合、前記医療画像に基づき、前記注目領域の形状を判別し、
前記注目領域のサイズの測定、前記注目領域の種類の判別、及び前記注目領域の形状の判別を予め設定した手順により行なうよう制御する請求項１ないし５のいずれか１項に医療画像処理装置。

【請求項7】

前記第１プロセッサは、前記注目領域の検出の有無、前記注目領域のサイズの測定により測定された前記サイズ、及び／又は前記注目領域の種類の判別により判別された前記注目領域の種類とにより、前記被写体の検査間隔を決定する請求項１ないし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プロセッサは、前記医療画像の入力により前記注目領域を検出し出力する検出モデルを備え、
前記検出モデルは、前記注目領域を出力する出力層と少なくとも１つの中間層とを有する層状構造を有し、かつ、前記注目領域の正解が関連付けられた前記医療画像に基づいて学習することにより生成したパラメータを有する請求項１ないし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１プロセッサは、前記医療画像の入力により前記注目領域のサイズを測定し出力する測定モデルを備え、
前記測定モデルは、前記注目領域のサイズを出力する出力層と少なくとも１つの中間層とを有する層状構造を有し、かつ、前記注目領域のサイズの正解が関連付けられた前記医療画像に基づいて学習することにより生成したパラメータを有する請求項１ないし８のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。

【請求項10】

前記第１プロセッサは、前記医療画像を入力することにより前記注目領域の種類の判別結果を出力する判別モデルを備え、
前記判別モデルは、前記注目領域の種類の判別結果を出力する出力層と少なくとも１つの中間層とを有する層状構造を有し、かつ、前記注目領域の前記状態の正解が関連付けられた前記医療画像に基づいて学習することにより生成したパラメータを有する請求項１ないし９のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。

【請求項11】

前記検出モデル、前記測定モデル、及び／又は前記分類モデルは、畳込みニューラルネットワークモデルである請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。

【請求項12】

前記第１プロセッサは、互いに異なる撮影条件により撮影した複数種類の前記医療画像を取得し、
それぞれ予め設定された種類の前記医療画像に基づき、前記被写体が有する注目領域を検出し、前記注目領域のサイズを測定し、及び前記注目領域の種類の判別を行なう請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。

【請求項13】

前記撮影条件は、照明光のスペクトルである請求項１２に記載の医療画像処理装置。

【請求項14】

電子カルテサーバと接続し、
前記第１プロセッサは、前記注目領域の検出の有無、並びに、前記注目領域を検出した場合の前記注目領域、前記注目領域サイズ、及び／又は前記注目領域の状態を電子カルテに入力する制御を行なう請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の医療画像処理装置。

【請求項15】

互いに異なる波長帯域の光を発する複数の光源と、
複数の前記光源の光強度比の組み合わせが互いに異なる複数種類の照明光のそれぞれを発する制御を行う第２プロセッサを備えるプロセッサ装置と、
前記照明光により照明された前記被写体を撮影する内視鏡と、
請求項１ないし１４のいずれか１項に記載の医療画像処理装置とを備え、
前記医療画像処理装置は、それぞれ予め設定した種類の前記照明光により前記被写体を撮影して得た前記医療画像に基づき、前記被写体が有する注目領域の検出、前記注目領域のサイズの測定、及び前記注目領域の種類の判別を行なう内視鏡システム。

【請求項16】

前記第２プロセッサは、前記第１プロセッサが、前記注目領域のサイズの測定、及び前記注目領域の種類の判別を予め設定した手順により行なうよう制御するのに同期して、複数種類の前記照明光のそれぞれの種類を発する制御を行なう請求項１５に記載の内視鏡システム。

【請求項17】

前記第１プロセッサは、前記第２プロセッサが、互いに異なる複数種類の照明光のそれぞれを交互に繰り返して発するよう制御するのに同期して、前記被写体が有する注目領域を検出し、前記注目領域のサイズを測定し、及び前記注目領域の種類の判別をする制御を行なう請求項１５に記載の内視鏡システム。

【請求項18】

前記被写体との距離を測定する距離測定部を備える請求項１５ないし１７のいずれか１項に記載の内視鏡システム。

【請求項19】

第１プロセッサを備える医療画像処理装置の作動方法であって、
被写体を撮影した医療画像を取得する医療画像取得ステップと、
前記医療画像に基づき、前記被写体が有する注目領域を検出する検出ステップと、
予め設定した手順により、前記医療画像に基づく前記注目領域のサイズの測定と、前記医療画像に基づく前記注目領域の種類の判別とを行なうよう制御する第１制御ステップと、
前記注目領域を検出した場合、前記注目領域と、前記注目領域のサイズ及び／又は前記注目領域の種類とをユーザに通知する制御する第２制御ステップとを備える医療画像処理装置の作動方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、医療画像処理装置、内視鏡システム、及び医療画像処理装置の作動方法に関する。

【背景技術】

【0002】

医療画像を用いて特定の疾患の診断等を行なうためのガイドラインが策定されている。医師は、ガイドラインに基づいて、特定の疾患の診断及び処置方法を決定することが求められる場合がある。

【0003】

被写体である観察対象を内視鏡で撮影して得た画像（以下、内視鏡画像という）に基づく診断及び処置方法のガイドラインとしては、例えば、大腸ポリープ切除術と内視鏡的粘膜切除術に関する欧州のＥＳＧＥ（European Society of Gastrointestinal Endoscopy）によるガイドラインが挙げられる（非特許文献１）。このガイドラインには、大腸ポリープの形状と大きさに応じた推奨切除法が記載され、表層型大腸新生物について、無茎であり突起状又は平板状のポリープでは、５ｍｍ以下、６－９ｍｍ、及び１０ｍｍ以上の３段階でそれぞれに推奨される切除法等の処置方法が記載されている。また、ポリープの種類、大きさ、及び個数等により、推奨される検査間隔も記載されている。

【0004】

このように、医療画像の分野では、医療画像により発見した病変部等の注目領域のサイズは、診断や処置方法決定のための判断基準の一つとして重要な情報となる。しかし、内視鏡画像では、内視鏡画像特有の歪みや、既知サイズのランドマークがない等の問題により、目視によるサイズ推定が難しい場合があった。そのため、内視鏡下での注目領域等のサイズ推定手法の提案がなされており、近年、人工知能（AI、artificial intelligence）を用いたサイズ推定も提案されている。

【0005】

例えば、病変とサイズが既知である参照オブジェクトとの両方が写る画像から、病変のサイズを決定するＡＩプラットフォームが知られている（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】米国特許出願公開第２０２０／２７９３７３号明細書

【非特許文献】

【0007】

【非特許文献1】European Society of Gastrointestinal Endoscopy, ”Colorectal polypectomy and endoscopic mucosal resection (EMR): European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Clinical Guideline”, Endoscopy 2017; 49(03): 270-297

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

従来の内視鏡検査では、内視鏡画像を目視することにより、まず病変部を探し、発見した病変部の形状、表面模様、及び色等から病変部の鑑別を行い、サイズ情報を考慮して処置方法を決定するという一連の流れに沿って検査が行われている。処置方法を決定する際等には、各種ガイドラインに従う場合がある。

【0009】

機械学習による学習モデル等のＡＩを用いてこのような内視鏡検査を支援する場合、病変部の検出又は鑑別等は、それぞれ別々の学習モデルによる処理作業となる。したがって、ユーザは、一回の内視鏡検査の中で処理方法を手動で何度か切り替える必要があり、手間がかかるおそれがあった。また、処理方法の切替忘れにより記録漏れが起き、検査をやり直すという問題が生じる場合があった。

【0010】

本発明は、効率的な内視鏡検査を可能にする医療画像処理装置、内視鏡システム、及び医療画像処理装置の作動方法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】

【0011】

本発明は、医療画像処理装置であって、第１プロセッサを備え、第１プロセッサは、被写体を撮影した医療画像を取得し、医療画像に基づき、被写体が有する注目領域を検出し、注目領域を検出した場合、医療画像に基づき注目領域のサイズを測定し、注目領域を検出した場合、医療画像に基づき注目領域の種類を判別し、注目領域のサイズの測定と注目領域の種類の判別とを予め設定した手順により行なうよう制御し、注目領域を検出した場合、注目領域、注目領域のサイズ及び／又は注目領域の種類をユーザに通知する制御を行なう。

【0012】

第１プロセッサは、注目領域を検出した場合、注目領域のサイズの測定と注目領域の種類の判別とを、医師が注目領域の診断を行なう一連の動作に従う手順により行なうよう制御することが好ましい。

【0013】

第１プロセッサは、注目領域を検出した場合、注目領域のサイズの測定の後、注目領域の種類の判別を行なうよう制御することが好ましい。

【0014】

第１プロセッサは、注目領域を検出した場合、注目領域のサイズの測定と注目領域の種類の判別とを、並行して行なうよう制御することが好ましい。

【0015】

第１プロセッサは、注目領域を検出した場合、注目領域のサイズの測定及び注目領域の種類の判別を、被写体の診断のために設定されているガイドラインに準拠した手順により行なうよう制御することが好ましい。

【0016】

第１プロセッサは、注目領域を検出した場合、医療画像に基づき、注目領域の形状を判別し、注目領域のサイズの測定、注目領域の種類の判別、及び注目領域の形状の判別を予め設定した手順により行なうよう制御することが好ましい。

【0017】

第１プロセッサは、注目領域の検出の有無、注目領域のサイズの測定により測定されたサイズ、及び／又は注目領域の種類の判別により判別された注目領域の種類とにより、被写体の検査間隔を決定することが好ましい。

【0018】

第１プロセッサは、医療画像の入力により注目領域を検出し出力する検出モデルを備え、検出モデルは、注目領域を出力する出力層と少なくとも１つの中間層とを有する層状構造を有し、かつ、注目領域の正解が関連付けられた医療画像に基づいて学習することにより生成したパラメータを有することが好ましい。

【0019】

第１プロセッサは、医療画像の入力により注目領域のサイズを測定し出力する測定モデルを備え、測定モデルは、注目領域のサイズを出力する出力層と少なくとも１つの中間層とを有する層状構造を有し、かつ、注目領域のサイズの正解が関連付けられた医療画像に基づいて学習することにより生成したパラメータを有することが好ましい。

【0020】

第１プロセッサは、医療画像を入力することにより注目領域の種類の判別結果を出力する判別モデルを備え、判別モデルは、注目領域の種類の判別結果を出力する出力層と少なくとも１つの中間層とを有する層状構造を有し、かつ、注目領域の状態の正解が関連付けられた医療画像に基づいて学習することにより生成したパラメータを有することが好ましい。

【0021】

検出モデル、測定モデル、及び／又は判別モデルは、畳込みニューラルネットワークモデルであることが好ましい。

【0022】

第１プロセッサは、互いに異なる撮影条件により撮影した複数種類の医療画像を取得し、それぞれ予め設定された種類の医療画像に基づき、被写体が有する注目領域を検出し、注目領域のサイズを測定し、及び注目領域の種類の判別を行なうことが好ましい。

【0023】

撮影条件は、照明光のスペクトルであることが好ましい。

【0024】

電子カルテサーバと接続し、第１プロセッサは、注目領域の検出の有無、並びに、注目領域を検出した場合の注目領域、注目領域サイズ、及び／又は注目領域の状態を電子カルテに入力する制御を行なうことが好ましい。

【0025】

また、本発明は、内視鏡システムであって、互いに異なる波長帯域の光を発する複数の光源と、複数の光源の光強度比の組み合わせが互いに異なる複数種類の照明光のそれぞれを発する制御を行う第２プロセッサを備えるプロセッサ装置と、照明光により照明された被写体を撮影する内視鏡と、医療画像処理装置とを備え、医療画像処理装置は、それぞれ予め設定した種類の照明光により被写体を撮影して得た医療画像に基づき、被写体が有する注目領域の検出、注目領域のサイズの測定、及び注目領域の種類の判別を行なう。

【0026】

第２プロセッサは、第１プロセッサが、注目領域のサイズの測定、及び注目領域の種類の判別を予め設定した手順により行なうよう制御するのに同期して、複数種類の照明光のそれぞれの種類を発する制御を行なうことが好ましい。

【0027】

第１プロセッサは、第２プロセッサが、互いに異なる複数種類の照明光のそれぞれを交互に繰り返して発するよう制御するのに同期して、被写体が有する注目領域を検出し、注目領域のサイズを測定し、及び注目領域の種類の判別をする制御を行なうことが好ましい。

【0028】

被写体との距離を測定する距離測定部を備えることが好ましい。

【0029】

また、本発明の医療画像処理装置の作動方法は、第１プロセッサを備える医療画像処理装置の作動方法であって、被写体を撮影した医療画像を取得する医療画像取得ステップと、医療画像に基づき、被写体が有する注目領域を検出する検出ステップと、予め設定した手順により、医療画像に基づく注目領域のサイズの測定と、医療画像に基づく注目領域の種類の判別とを行なうよう制御する第１制御ステップと、注目領域を検出した場合、注目領域と、注目領域のサイズ及び／又は注目領域の種類とをユーザに通知する制御する第２制御ステップとを備える。

【発明の効果】

【0030】

本発明によれば、効率的な内視鏡検査を可能にすることができる。

【図面の簡単な説明】

【0031】

【図1】内視鏡システムの外観図である。

【図2】内視鏡システムの機能を示すブロック図である。

【図3】光源部が含む４色のＬＥＤを説明する説明図である。

【図4】紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒのスペクトルを示すグラフである。

【図5】第１照明光のスペクトルを示すグラフである。

【図6】医療画像処理装置の機能を示すブロック図である。

【図7】ガイドライン情報部を備える医療画像処理装置の機能を示すブロック図である。

【図8】測定モデルの機能を説明する説明図である。

【図9】判別モデルの機能を説明する説明図である。

【図10】サイズ及び判別表示をディスプレイに表示した画像図である。

【図11】医療画像処理装置における処理の一連の流れを示すフローチャートである。

【図12】照明光の切り替えと得られる内視鏡画像とを説明する説明図である。

【図13】接続部を備える医療画像処理装置の機能を示すブロック図である。

【図14】観察距離をディスプレイに表示した画像図である。

【図15】医療画像処理装置が診断支援装置に含まれる場合を説明する説明図である。

【図16】医療画像処理装置が医療業務支援装置に含まれる場合を説明する説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0032】

図１に示すように、内視鏡システム１０は、内視鏡１２と、光源装置１３と、プロセッサ装置１４と、ディスプレイ１５と、キーボード１６と、医療画像処理装置１７とを有する。内視鏡１２は、光源装置１３と光学的に接続され、且つ、プロセッサ装置１４と電気的に接続される。プロセッサ装置１４は、医療画像処理装置１７と接続する。医療画像処理装置１７は、プロセッサ装置１４から内視鏡画像を受け取って各種処理を行う。

【0033】

なお、本実施形態では、医療画像は内視鏡画像である。また、プロセッサ装置１４内に医療画像処理装置１７の機能を行なう手段を配置し、プロセッサ装置１４が医療画像処理装置１７の機能を行っても良い。また、各種接続は、有線に限らず無線であってもよく、また、ネットワークを介したものでもよい。したがって、医療画像処理装置１７の機能を、ネットワークを介して接続した装置が行なうようにしてもよい。

【0034】

内視鏡１２は、観察対象を有する被検者の体内に挿入される挿入部１２ａと、挿入部１２ａの基端部分に設けられた操作部１２ｂと、挿入部１２ａの先端側に設けられた湾曲部１２ｃ及び先端部１２ｄとを有している。湾曲部１２ｃは、操作部１２ｂのアングルノブ１２ｅ（図２参照）を操作することにより湾曲動作する。先端部１２ｄは、湾曲部１２ｃの湾曲動作によって所望の方向に向けられる。

【0035】

操作部１２ｂは、アングルノブ１２ｅの他、撮像倍率を変更するためのズーム操作部１２ｆと、観察モードの切替操作に用いるモード切替スイッチ１２ｇとを有する。なお、観察モードの切替操作、又はズーム操作は、モード切替スイッチ１２ｇ、又はズーム操作部１２ｆの他、キーボード１６、又はフットスイッチ（図示しない）等を用いた操作又は指示としてもよい。

【0036】

内視鏡システム１０は、各種の観察モードを備える。本実施形態の診断支援観察モードは、内視鏡検査においてユーザが行なう一連の動作にわたり、ユーザを支援するための処理を自動で行なう。ユーザを支援するための処理として、観察対象が有する注目領域の検出、注目領域が検出された場合の注目領域のサイズ測定、及び注目領域の種類の判別を自動で行なう。診断支援観察モードでは、内視鏡画像に加え、これらの情報をディスプレイ１５に表示することによりユーザに通知する。なお、本明細書において、注目領域とは、被写体が有する領域であって、病変等、なんらかの異常がある可能性が高い領域をいう。

【0037】

プロセッサ装置１４は、ディスプレイ１５及びキーボード１６と電気的に接続される。ディスプレイ１５は、内視鏡画像、注目領域に関する情報、及び／又はこれらに付帯した情報等を表示する。キーボード１６は、機能設定などの入力操作を受け付けるユーザインタフェースとして機能する。なお、プロセッサ装置１４には、画像や画像情報などを記録する外付けの記録部（図示せず）を接続してもよい。

【0038】

図２に示すように、光源装置１３は、観察対象に照射する照明光を発し、光源部２０と、光源部２０を制御する光源用プロセッサ２１（第２プロセッサ）とを備える。光源部２０は、例えば、複数色のＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の半導体光源、レーザダイオードと蛍光体との組み合わせ、又はキセノンランプやハロゲン光源で構成する。また、光源部２０には、ＬＥＤ等が発光した光の波長帯域を調整するための光学フィルタ等が含まれる。光源用プロセッサ２１は、各ＬＥＤ等のオン／オフや、各ＬＥＤ等の駆動電流や駆動電圧の調整によって、照明光の光量を制御する。また、光源用プロセッサ２１は、光学フィルタの変更等によって、照明光の波長帯域を制御する。

【0039】

図３に示すように、本実施形態では、光源部２０は、Ｖ－ＬＥＤ（Violet Light Emitting Diode）２０ａ、Ｂ－ＬＥＤ（Blue Light Emitting Diode）２０ｂ、Ｇ－ＬＥＤ（Green Light Emitting Diode）２０ｃ、及びＲ－ＬＥＤ（Red Light Emitting Diode）２０ｄの４色のＬＥＤを有する。

【0040】

図４に示すように、Ｖ－ＬＥＤ２０ａは、中心波長４１０±１０ｎｍ、波長範囲３８０～４２０ｎｍの紫色光Ｖを発生する。Ｂ－ＬＥＤ２０ｂは、中心波長４５０±１０ｎｍ、波長範囲４２０～５００ｎｍの青色光Ｂを発生する。Ｇ－ＬＥＤ２０ｃは、波長範囲が４８０～６００ｎｍに及ぶ緑色光Ｇを発生する。Ｒ－ＬＥＤ２０ｄは、中心波長６２０～６３０ｎｍで、波長範囲が６００～６５０ｎｍに及ぶ赤色光Ｒを発生する。

【0041】

光源用プロセッサ２１は、Ｖ－ＬＥＤ２０ａ、Ｂ－ＬＥＤ２０ｂ、Ｇ－ＬＥＤ２０ｃ、及びＲ－ＬＥＤ２０ｄを制御する。光源用プロセッサ２１は、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒ間の光強度比の組み合わせが特定の比率となる照明光を発するように、各ＬＥＤ２０ａ～２０ｄを制御する。

【0042】

光源用プロセッサ２１は、本実施形態では、照明光として通常光又は第１照明光を発する。通常光を発するように設定した場合は、光源用プロセッサ２１は、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒ間の光強度比の組み合わせがＶｃ：Ｂｃ：Ｇｃ：Ｒｃとなる通常光を発光するように、各ＬＥＤ２０ａ～２０ｄを制御する。

【0043】

第１照明光を発するように設定した場合は、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒ間の光強度比の組み合わせがＶｓ１：Ｂｓ１：Ｇｓ１：Ｒｓ１となる第１照明光を発光するように、各ＬＥＤ２０ａ～２０ｄを制御する。第１照明光は、表層血管を強調することが好ましい。そのため、第１照明光は、紫色光Ｖの光強度を青色光Ｂの光強度よりも大きくすることが好ましい。例えば、図５に示すように、紫色光Ｖの光強度Ｖｓ１と青色光Ｂの光強度Ｂｓ１との比率を「４：１」とする。

【0044】

なお、本明細書において、光強度比の組み合わせは、少なくとも１つの半導体光源の比率が０（ゼロ）の場合を含む。したがって、各半導体光源のいずれか１つ又は２つ以上が点灯しない場合を含む。例えば、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒ間の光強度比の組み合わせが１：０：０：０の場合のように、半導体光源の１つのみを点灯し、他の３つは点灯しない場合も、光強度比を有し、光強度比の組み合わせの１つである。

【0045】

以上のように、通常光と第１照明光とにおいて発せられる、紫色光Ｖ、青色光Ｂ、緑色光Ｇ、及び赤色光Ｒの光強度比の組み合わせ、すなわち照明光の種類は、互いに異なる。本実施形態では、通常光もしくは第１照明光のいずれかの照明光を連続して発するか、又は、通常光と第１照明光といった種類が互いに異なる照明光を自動で切り替えて発する。

【0046】

通常光と第１照明光とを自動で切り替えて発する場合は、通常光を続けて発光する通常光期間と、第１照明光を続けて発光する第１照明光期間とを交互に繰り返す。例えば、通常光を発光する通常光期間を所定のフレーム数で行った後に、第１照明光を発光する第１照明光期間を所定のフレーム数で行う。その後再び通常光期間となり、通常光期間と第１照明光期間とのセットを繰り返す。

【0047】

なお、「フレーム」とは、観察対象を撮像する撮像センサ４５（図２参照）を制御するための単位をいい、例えば、「１フレーム」とは、観察対象からの光で撮像センサ４５を露光する露光期間と画像信号を読み出す読出期間とを少なくとも含む期間をいう。本実施形態においては、撮影の単位である「フレーム」に対応して通常光期間、又は第１期間等の各種期間がそれぞれ定められる。

【0048】

各ＬＥＤ２０ａ～２０ｅが発する光は、ミラーやレンズなどで構成される光路結合部（図示せず）を介して、ライトガイド４１に入射される。ライトガイド４１は、内視鏡１２及びユニバーサルコード（内視鏡１２と、光源装置１３及びプロセッサ装置１４を接続するコード）に内蔵されている。ライトガイド４１は、光路結合部からの光を、内視鏡１２の先端部１２ｄまで伝搬する。

【0049】

内視鏡１２の先端部１２ｄには、照明光学系３０ａと撮像光学系３０ｂが設けられている。照明光学系３０ａは照明レンズ４２を有しており、ライトガイド４１によって伝搬した照明光は照明レンズ４２を介して観察対象に照射される。撮像光学系３０ｂは、対物レンズ４３、ズームレンズ４４、及び撮像センサ４５を有している。観察対象からの反射光、散乱光、及び蛍光等の各種の光は、対物レンズ４３及びズームレンズ４４を介して撮像センサ４５に入射する。これにより、撮像センサ４５に観察対象の像が結像する。ズームレンズ４４は、ズーム操作部１２ｆを操作することでテレ端とワイド端との間で自在に移動し、撮像センサ４５に結像する観察対象を拡大又は縮小する。

【0050】

撮像センサ４５は、画素毎にＲ（赤色）、Ｇ（緑色）、又はＢ（青色）のカラーフィルタのいずれかが設けられたカラー撮像センサであり、観察対象を撮像してＲＧＢ各色の画像信号を出力する。撮像センサ４５としては、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）撮像センサやＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）撮像センサを利用可能である。また、原色のカラーフィルタが設けられた撮像センサ４５の代わりに、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）及びＧ（緑）の補色フィルタを備えた補色撮像センサを用いても良い。また、撮像センサ４５の代わりに、カラーフィルタを設けていないモノクロセンサを用いても良い。

【0051】

撮像センサ４５は、撮像制御部（図示せず）によって駆動制御される。中央制御部５８（図３参照）は、撮像制御部に同期して光源用プロセッサ２１を通して光源部２０の発光を制御する。例えば、通常光で照明された観察対象を撮影するように撮像センサ４５を制御することにより、撮像センサ４５のＢ画素からＢｃ画像信号が出力され、Ｇ画素からＧｃ画像信号が出力され、Ｒ画素からＲｃ画像信号が出力される。または、第１照明光で照明された観察対象を撮影するように撮像センサ４５を制御することにより、撮像センサ４５のＢ画素からＢｓ１画像信号が出力され、Ｇ画素からＧｓ１画像信号が出力され、Ｒ画素からＲｓ１画像信号が出力される。中央制御部５８は、通常光と第１照明光とを切り替える場合は、撮像制御部の制御をそれぞれの照明光期間に合わせて切り替える。

【0052】

ＣＤＳ／ＡＧＣ（Correlated Double Sampling／Automatic Gain Control）回路４６は、撮像センサ４５から得られるアナログの画像信号に相関二重サンプリング（ＣＤＳ）や自動利得制御（ＡＧＣ）を行う。ＣＤＳ／ＡＧＣ回路４６を経た画像信号は、Ａ／Ｄ（Analog／Digital）コンバータ４７により、デジタルの画像信号に変換される。Ａ／Ｄ変換後のデジタル画像信号は、プロセッサ装置１４に入力される。

【0053】

プロセッサ装置１４には、画像処理などの処理に関するプログラムがプログラム用メモリ（図示しない）に格納されている。プロセッサ装置１４においては、プロセッサ等によって構成される中央制御部５８により、プログラム用メモリ内のプログラムが動作することによって、画像取得部５１と、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）５２と、ノイズ低減部５３と、メモリ５４と、画像処理部５５と、表示制御部５６と、映像信号生成部５７と、中央制御部５８の機能が実現される。また、中央制御部５８は、内視鏡１２および光源装置１３からの情報を受信し、受信した情報に基いて、プロセッサ装置１４の各部の制御の他、内視鏡１２又は光源装置１３の制御を行う。また、キーボード１６からの指示などの情報も受信する。

【0054】

画像取得部５１は、内視鏡１２から入力される内視鏡画像のデジタル画像信号を取得する。画像取得部５１は、各照明光により照明された観察対象を撮影した画像信号をフレーム毎に取得する。

【0055】

取得した画像信号はＤＳＰ５２に送信される。ＤＳＰ５２は、受信した画像信号に対して色補正処理等のデジタル信号処理を行う。ノイズ低減部５３は、ＤＳＰ５２で色補正処理等が施された画像信号に対して、例えば移動平均法やメディアンフィルタ法等によるノイズ低減処理を施す。ノイズを低減した画像信号は、メモリ５４に記憶する。

【0056】

画像処理部５５は、メモリ５４からノイズ低減後の画像信号を取得する。そして、取得した画像信号に対して、必要に応じて、色変換処理、色彩強調処理、及び構造強調処理等の信号処理を施し、観察対象が写ったカラーの内視鏡画像を生成する。画像処理部５５は、通常画像処理部６１と特殊画像処理部６２とを備える。

【0057】

画像処理部５５において、通常画像処理部６１は、通常光により撮影した通常画像において、入力した１フレーム分のノイズ低減後の通常画像用の画像信号に対して、色変換処理と、色彩強調処理、構造強調処理などの通常画像用の画像処理を施す。通常画像用の画像処理が施された画像信号は、医療画像処理装置１７及び／又は表示制御部５６に入力する。

【0058】

画像処理部５５において、特殊画像処理部６２は、第１照明光により撮影された第１画像において、入力した１フレーム分のノイズ低減後の第１画像の画像信号に対して、色変換処理と、色彩強調処理、構造強調処理などの第１画像用の画像処理を施す。第１画像用の画像処理が施された画像信号は、第１画像として、医療画像処理装置１７及び／又は表示制御部５６に入力する。なお、画像処理部５５は、通常画像と第１画像とを含む内視鏡画像を医療画像処理装置１７及び／又は表示制御部５６に入力する際に、フレームレートの調整をしてもよい。

【0059】

画像処理部５５は、通常光による通常画像に対して、観察対象が自然な色合いになる上記各種信号処理を施して通常画像を生成する。また、第１照明光による第１画像に対して、観察対象の血管を強調する各種信号処理を施して第１画像を生成する。

【0060】

半導体光源は、波長帯域が中心波長４１０±１０ｎｍかつ波長範囲４２０～５００ｎｍである紫色光Ｖ（第１狭帯域光）を発光するＶ－ＬＥＤ２０ａと、波長帯域が中心波長４５０±１０ｎｍかつ波長範囲３８０～４２０ｎｍである青色光Ｂ（第２狭帯域光）を発光するＢ－ＬＥＤ２０ｂとを含む。したがって、画像処理部５５が生成する第１画像では、粘膜の表面を基準として観察対象内の比較的浅い位置にある血管（いわゆる表層血管）又は血液は、マゼンタ系の色（例えばブラウン色）になる。このため、第１画像では、ピンク系の色で表される粘膜に対して、観察対象の血管又は出血（血液）は、色の違いで強調される。

【0061】

表示制御部５６は、画像処理部５５が生成した内視鏡画像を受信し、ディスプレイ１５に表示するための制御を行なう。表示制御部５６において、表示するための制御が行われた内視鏡画像は、映像信号生成部５７において、ディスプレイ１５に表示するための映像信号に生成されて、ディスプレイ１５に送られる。ディスプレイ１５は、映像信号生成部５７から送られた内視鏡画像を、表示制御部５６の制御に従って表示する。

【0062】

図６に示すように、医療画像処理装置１７は、医療画像取得部８１、注目領域検出部８２、動作制御部８３、サイズ測定部８４、種類判別部８５、及び通知制御部８６を備える。医療画像取得部８１は、プロセッサ装置１４の画像処理部５５において調整された通常画像又は第１画像を取得する。注目領域検出部８２は、通常画像又は第１画像に基づき、被写体が有する注目領域を検出する。サイズ測定部８４は、注目領域のサイズを測定するし、種類判別部８５は、注目領域の種類の判別を行なう。動作制御部８３は、注目領域が検出された場合に、サイズ測定部８４と種類判別部８５との動作を、予め設定した手順により行なうよう制御する。通知制御部８６は、注目領域、注目領域のサイズ、及び注目領域の種類について、ユーザに通知する制御を行なう。

【0063】

医療画像処理装置１７には、画像処理などの処理に関するプログラムがプログラム用メモリ（図示しない）に格納されている。医療画像処理装置１７は、第１プロセッサを備える。医療画像処理装置１７においては、プロセッサ等によって構成される中央制御部（図示せず）により、プログラム用メモリ内のプログラムが動作することによって、医療画像取得部８１と、注目領域検出部８２と、動作制御部８３と、サイズ測定部８４と、種類判別部８５と、通知制御部８６と、ガイドライン情報部８７と、接続部９９の機能が実現される。また、中央制御部は、プロセッサ装置１４からの情報を受信し、受信した情報に基いて、医療画像処理装置１７の各部の制御の他、ディスプレイ１５等の各出力のの制御を行う。また、キーボード１６等のユーザインタフェースからの指示などの情報も受信する。

【0064】

医療画像取得部８１が、通常画像又は第１画像を取得した場合、注目領域検出部８２がそれぞれの画像に基づいて、それぞれの画像に写る観察対象が有する注目領域を検出する。検出には、注目領域の個数、又はポリープ等の特定の疾患の個数も含む。注目領域の検出は、内視鏡画像に基づいて行なう。なお、通常画像又は第１画像を区別しない場合に、これらをまとめて内視鏡画像という。

【0065】

注目領域検出部８２は、検出結果が優れる可能性があることから、機械学習技術による検出モデルを用いて注目領域を検出することが好ましい。検出モデルは、ニューラルネットワークモデルであることが好ましい。また、内視鏡画像に基づいて注目領域を検出する学習モデルであることから、畳み込みニューラルネットワークであることが好ましい。したがって、検出モデルは、注目領域を出力する出力層と少なくとも１つの中間層とを有する層状構造を有することが好ましい。また、検出結果がより優れる可能性があることから、ディープラーニングモデルであることが好ましい。

【0066】

なお、検出モデルは、注目領域の正解が関連付けられた内視鏡画像に基づいて学習することにより生成したパラメータを有することが好ましい。注目領域の正解とは、内視鏡画像に写る観察対象においてなんらかの異常があることが明らかな領域である。注目領域の正解は、熟練の医師等、内視鏡画像における注目領域の検出に優れる者が、内視鏡画像に基づいて判定し、内視鏡画像に関連付ける。内視鏡画像における注目領域が複数ある場合は、全ての注目領域をそれぞれ検出して、注目領域の正解とする。内視鏡画像について注目領域の正解を決定した後、内視鏡画像に座標、又は画像処理等により注目領域を示すデータを付与して、注目領域の正解が関連付けられた内視鏡画像とする。

【0067】

注目領域検出部８２により、内視鏡画像について注目領域が検出された場合は、サイズ測定部８４及び／又は種類判別部８５に自動的に送る。サイズ測定部８４及び／又は種類判別部８５の動作は、動作制御部８３により制御する。

【0068】

動作制御部８３は、サイズ測定部８４及び／又は種類判別部８５の動作を、予め設定した手順により行なうよう制御する。予め設定する手順は、医師が注目領域の診断を行なう一連の動作に従う手順であることが好ましい。これにより、注目領域の検出から、ユーザが手動で切り替えることなく、医師が行なう一連の動作に従った診断支援が可能となるため、手技をしながらスイッチを操作する手間がかからず、また、切り替え忘れによりサイズの記録漏れが発生する等のトラブルを防止可能となり、好ましい。なお、手順の設定は、キーボード１６等のユーザインターフェースから行なうことができる。

【0069】

一連の動作とは、例えば、注目領域を認定した後、注目領域のサイズを推定し、その後注目領域の種類の判別を行ない、推定したサイズ及び種類等により処置方法を決定して処置を行なうことが挙げられる。したがって、医療画像処理装置１７は、注目領域を検出した後、サイズ測定部８４によりサイズを推定し、その後種類判別部８５により注目領域の種類の判別を行なうとの手順により、サイズ測定部８４及び／又は種類判別部８５の動作を制御することができる。

【0070】

また、予め設定する手順は、サイズ測定部８４の動作と、種類判別部８５の動作とを、並行して行なう手順としてもよい。このような手順は、サイズ測定部８４による注目領域のサイズの測定と種類判別部８５による注目領域の種類の判別とを必ず行なう場合、又は、サイズ測定と注目領域の種類の判別に要するコンピュータの負荷の点で問題がない場合等に設定することができる。注目領域のサイズの測定と種類の判別とを並行して行なうことにより、測定結果又は判別結果がすみやかに得られる可能性があるため好ましい。

【0071】

また、医師は、注目領域の診断において、特定の疾患の診断に関するガイドラインの手順に従って診断をすすめる場合がある。したがって、予め設定する手順は、観察対象の診断のために設定されているガイドラインに準拠した手順であることが好ましい。診断のために設定されているガイドラインとしては、部位別又は疾患別等で各種のものが規定されている。ガイドラインに準拠した動作を予め設定することにより、医師がガイドラインに従った診断を行なう際に、医師がガイドラインに従った診断を確認でき、また、診断の際に必要な支援情報がタイミング良く得られる可能性がるため好ましい。

【0072】

図７に示すように、ガイドラインに従う場合、ガイドライン情報部８７を備えてもよい。ガイドライン情報部８７は、各種のガイドラインの情報を記憶する。動作制御部８３は、ガイドライン情報部８７の情報を用いて、サイズ測定部８４又は種類判別部８５の動作の制御をすることができる。

【0073】

例えば、ＥＳＧＥによる大腸ポリープ切除術と内視鏡的粘膜切除術に関するガイドライン（非特許文献１）には、大腸の表層型大腸新生物について、無茎であり突起状又は平板状のポリープでは、６ｍｍ以上９ｍｍ以下の場合は、コールドスネアポリペクトミー（ＣＳＰ、Ｃｏｌｄ ｓｎａｒｅ ｐｏｌｙｐｅｃｔｏｍｙ）による一括切除が推奨され、全層切除ができない場合は、オリゴ・ピースミール切除（ｏｌｉｇｏ－ｐｉｅｃｅｍｅａｌ ｅｘｃｉｓｉｏｎ）でもよいが、組織検査のための完全な検体採取が必要であるとの注釈がなされている。また、同様のポリープにおいて１０ｍｍ以上の場合は、粘膜下層への浸潤の有無を確認するための高度なイメージングの内視鏡検査をすることとされている。

【0074】

したがって、このガイドラインに準拠した手順により動作制御部８３の動作を設定する場合は、サイズ測定部８４によりサイズを測定した後、サイズが６ｍｍ以上９ｍｍの無茎であり突起状又は平板状のポリープに対しては、組織検査の支援として、種類判別部８５による注目領域の種類の判定を行なうとの手順を予め設定することができる。また、サイズが１０ｍｍ以上の場合は、画像強調内視鏡（ＩＥＥ、ｉｍａｇｅ ｅｎｈａｎｃｅｄ ｅｎｄｏｓｃｏｐｙ）を用いた画像強調観察による内視鏡画像を自動的に取得するように動作制御部８３又は内視鏡システム１０の動作を設定してもよい。ＩＥＥには、観察対象を撮像して得た内視鏡画像をデジタル画像処理する方法、又は、観察対象を特定の照明光により照明して撮影する方法等、各種の方法が知られており、いずれを用いることもできる。ＩＥＥを用いる場合については後述する。

【0075】

なお、注目領域を検出した場合、医療画像に基づき、注目領域の形状を判別する形状判別部（図示せず）を備えてもよい。この場合、動作制御部８３は、サイズ測定部８４、種類判別部８５、及び形状判別部の動作を予め設定した手順により行なうよう制御する。例えば、上記ガイドラインでは、無茎であり突起状又は平板状のポリープであるか、又は有茎性のポリープであるかにより処置が異なる。したがって、上記ガイドラインに準拠して診断を行なう等、必要な場合は、注目領域検出部８２により注目領域を検出した後、形状判別部により注目領域の形状を判定し、例えば、有茎性であるか無茎であるかを判定した上で、サイズ測定部８４及び／又は種類判別部８５の動作を制御してもよい。

【0076】

サイズ測定部８４は、測定結果が優れる可能性から、機械学習技術による測定モデルを用いて注目領域のサイズを測定することが好ましい。図８に示すように、注目領域を有する内視鏡画像７０を、測定モデル８８に入力することにより、注目領域のサイズが出力される。サイズは、注目領域の大きさに関する情報であり、略円形の場合は直径等であり、略四角形の場合は４辺の長さ等であってもよい。測定モデル８８は、ニューラルネットワークモデルであることが好ましい。また、内視鏡画像に基づいて注目領域のサイズを測定する学習モデルであることから、畳み込みニューラルネットワークであることが好ましい。したがって、測定モデル８８は、注目領域のサイズを出力する出力層と少なくとも１つの中間層とを有する層状構造を有することが好ましい。また、検出結果がより優れる可能性があることから、ディープラーニングモデルであることが好ましい。

【0077】

なお、測定モデル８８は、注目領域のサイズの正解が関連付けられた内視鏡画像に基づいて学習することにより生成したパラメータを有することが好ましい。注目領域のサイズの正解は、注目領域のサイズの実測値が既知である内視鏡画像とすることができる。例えば、注目領域がポリープである場合、ポリープが写る内視鏡画像と、ポリープを切除した後に実測した得たサイズとを関連付けて、注目領域のサイズの正解が関連付けられた内視鏡画像とすることができる。

【0078】

種類判別部８５は、測定結果が優れる可能性から、機械学習技術による判別モデルを用いて注目領域の種類を判別することが好ましい。図９に示すように、注目領域を有する内視鏡画像７０を、判別モデル８９に入力することにより、注目領域の種類が出力される。判別モデル８９は、ニューラルネットワークモデルであることが好ましい。また、内視鏡画像に基づいて注目領域の種類を判別する学習モデルであることから、畳み込みニューラルネットワークであることが好ましい。したがって、判別モデル８９は、注目領域の種類の判別結果を出力する出力層と少なくとも１つの中間層とを有する層状構造を有することが好ましい。また、検出結果がより優れる可能性があることから、ディープラーニングモデルであることが好ましい。

【0079】

なお、判別モデル８９は、注目領域の種類の判別結果の正解が関連付けられた内視鏡画像に基づいて学習することにより生成したパラメータを有することが好ましい。注目領域の種類の判別結果の正解は、注目領域の種類の判別結果が既知である内視鏡画像とすることができる。例えば、注目領域がポリープである場合、ポリープが写る内視鏡画像と、ポリープの種類の判別結果が病理診断等で診断されて明らかである場合のポリープの種類とを関連付けて、注目領域の種類の判別結果の正解が関連付けられた内視鏡画像とすることができる。なお、注目領域の種類とは、例えば、注目領域が大腸の異常領域である場合、ポリープ、腫瘍、もしくは発赤等、腫瘍性であるか非腫瘍性であるかの種類、又は、大腸がん、潰瘍性大腸炎もしくはクローン病等の特定の疾患の重症度、進行度もしくはステージ等が挙げられる。

【0080】

なお、形状判定部も、サイズ測定部８４と種類判別部８５と同様に、機械学習技術による学習モデルとすることができる。また、動作制御部８３は、サイズ測定部８４と種類判別部８５に加えて、形状判定部の動作を制御してもよい。

【0081】

また、注目領域の有無、サイズ測定部８４により測定されたサイズ、及び／又は種類判別部８５により判別された注目領域の種類とにより、被写体の検査間隔を決定する検査間隔決定部（図示せず）を備えてもよい。検査間隔はサーベイランス間隔ともいい、注目領域の診断結果に従い推奨される検査の間隔である。検査間隔は、診断結果に従い医師が決定し、各種疾患のガイドラインに従う場合もある。したがって、検査間隔決定部は、被写体の診断のために設定されているガイドラインに準拠するものであってもよい。検査間隔決定部は、医師が検査間隔を決定する支援として、検査間隔の具体的な期間をユーザに通知する。通知方法は、注目領域のサイズ又は注目領域の種類の判定結果と同様であり、ディスプレイ１５に表示する方法を採用できる。

【0082】

検査間隔決定部も、サイズ測定部８４と種類判別部８５と同様に、機械学習技術による学習モデルとすることができる。また、動作制御部８３は、サイズ測定部８４と種類判別部８５に加えて、検査間隔決定部の動作を制御してもよい。

【0083】

通知制御部８６は、注目領域を検出した場合、注目領域、注目領域のサイズ、及び／又は注目領域の種類をユーザに通知する制御を行なう。これらの情報をユーザに通知する方法としては、ユーザが認識できる方法であればよく、例えば、ディスプレイ１５に内視鏡画像とともに注目領域に関する上記情報を表示する方法が挙げられる。

【0084】

図１０に示すように、ディスプレイ１５に内視鏡画像７０を表示する際に、注目領域が検出された場合は、注目領域指示マーク９１により、注目領域を表示することができる。注目領域指示マーク９１の形状としては、ユーザが内視鏡画像を視認する障害とならない態様のマークであることが好ましく、例えば、注目領域の周囲を囲う透明な図形からなるマークとすることができる。ディスプレイ１５に内視鏡画像を表示する際には、注目領域インジケータ９８によって注目領域を表示してもよい。

【0085】

動作制御部８３の制御により、注目領域の検出後に連続して行われたサイズ測定部８４及び種類判別部８５による測定結果及び判別結果を、サイズ及び判別表示９２により、注目領域指示マーク９１とともにディスプレイ１５に表示することができる。サイズ及び判別表示９２は、ユーザが測定結果及び判別結果を認知できる形態で表示すればよく、具体的には、注目領域のサイズの表示として「サイズ：直径１０ｍｍ」と表示され、注目領域の種類の判別結果として「種別：ｎｅｏｐｌａｓｔｉｃ， ｓｕｂｍｕｃｏｓａｌ ｉｎｖａｔｉｏｎ」と表示され、腫瘍性であり、粘膜浸潤の疑いがあると表示されている。

【0086】

なお、サイズ及び判別表示９２には、サイズ及び判別表示９２に示された注目領域のサイズ及び修理とガイドライン情報部８７に記憶されたガイドラインの情報とにより、推奨される処置の方法を示してもよい。例えば、大腸のポリープのガイドラインを参照して、サイズが約直径１０ｍｍ領域の種類の判別結果として腫瘍性であり、粘膜浸潤の疑いがあると判定されている場合に、「処置：ＥＳＤ（Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅ１）」と表示される。これは、ガイドライン情報部８７に記憶されたガイドライン１（Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅ１）に準拠した場合、ＥＳＤ（ｅｎｄｏｓｃｏｐｉｃ ｓｕｂｍｕｃｏｓａｌ ｄｉｓｓｅｃｔｉｏｎ、内視鏡的粘膜下層剥離術）による処置が推奨されることを示す。これらの表示により、ユーザはディスプレイ１５をひと目見ることにより、注目領域、注目領域のサイズ、及び注目領域の種類、さらには特定のガイドラインに基づいて推奨される処置方法等の通知を受けることができる。

【0087】

なお、ディスプレイ１５には、医師の診断に資するその他の情報を表示してもよい。例えば、動作制御部８３が準拠するガイドライン名の他、内視鏡先端部から観察対象までの距離等が挙げられる。内視鏡先端部から観察対象までの距離の測定については後述する。

【0088】

医療画像処理装置１７による本実施形態の内視鏡検査の一連の流れについて、図１１に示すフローチャートに沿って説明を行う。まず、動作制御部８３において、サイズ測定部８４と種類判別部８５との動作の手順を設定する（ステップＳＴ１１０）。動作の手順の設定はキーボード１６から行い、設定した動作の手順は、注目領域を検出した後に、サイズ測定部８４を作動し、その後、種類判別部８５を作動するとの手順である。設定が終了したら、内視鏡を被検体に挿入して、内視鏡検査を開始する（ステップＳＴ１２０）。盲腸付近まで挿入した後、抜去しながら内視鏡画像を取得する（ステップＳＴ１３０）。

【0089】

取得した内視鏡画像に基づいて、注目領域検出部８２が注目領域の検出を実行する（ステップＳＴ１４０）。注目領域検出部８２が注目領域を検出した場合（ステップＳＴ１５０でＹ）、動作制御部８３がサイズ測定部８４を作動させる（ステップＳＴ１６０）。そして、サイズ測定部８４が注目領域のサイズ測定を行う（ステップＳＴ１７０）。その後、動作制御部８３が種類判別部８５を作動させる（ステップＳＴ１８０）。そして、種類判別部８５が注目領域の種類を判別する（ステップＳＴ１９０）。得られた注目領域のサイズと種類との情報については、通知制御部８６がユーザへの通知を制御し（ステップＳＴ２００）、ディスプレイ１５が注目領域のサイズと種類とを表示する（ステップＳＴ２１０）。

【0090】

検査を終了する場合（ステップＳＴ２２０でＹ）、内視鏡検査は終了となる。なお、注目領域検出部８２が注目領域を検出しない場合（ステップＳＴ１５０でＮ）、及び、検査を終了しない場合（ステップＳＴ２２０でＮ）、再び内視鏡画像取得（ステップＳＴ１３０）に戻り、内視鏡画像を取得して内視鏡検査を続ける。

【0091】

医療画像処理装置１７は、以上のように構成したことにより、注目領域の検出、サイズの測定、又は鑑別等の処理を行なうプログラムの作動を切り替えて行なう必要がなく、医師が診断を行なう場合に必要な一連の動作の支援を自動で行なうことができる。したがって、内視鏡検査を行なっている間の医師等による操作の手間を省くことができ、また、測定し忘れ等を防ぐことができ、効率的な内視鏡検査が可能となる。

【0092】

また、動作制御部８３は、医師が診断を行なう場合に必要な一連の動作について支援を行なうことができるため、診断を行なう場合に必要な一連の動作のそれぞれに関して、診断を支援する情報を通知することができる。また、医師が注目領域の診断をガイドラインに準拠して行なう場合、ガイドラインに基づく診断に関して必要な情報を医師に通知することができるため、医師はガイドラインに合った的確な診断を手間をかけることなく行なうことができる。

【0093】

なお、医療画像取得部８１は、互いに異なる撮影条件により撮影した複数種類の医療画像を取得し、注目領域検出部８２、サイズ測定部８４、及び種類判別部８５は、それぞれ予め設定された種類の医療画像に基づいて処理を行ってもよい。撮影条件が異なる内視鏡画像は、画像強調観察（ＩＥＥ）による内視鏡画像とすることができる。注目領域検出部８２、サイズ測定部８４、及び種類判別部８５は、それぞれ、撮影条件が異なる内視鏡画像に基づいて処理を行なうことにより、より精密な結果が得られる場合がある。したがって、注目領域検出部８２、サイズ測定部８４、及び種類判別部８５に対して、それぞれ好ましい種類の内視鏡画像を送信することが好ましい。

【0094】

照明光の種類、すなわち照明光のスペクトルは、撮影条件の一つである。医療画像取得部８１は、照明光のスペクトル等の撮影条件が互いに異なる複数種類の内視鏡画像を取得して、撮影条件としては、照明光のスペクトル、すなわち、各ＬＥＤ２０ａ～２０ｄの光量比の他に、撮影時刻、観察対象との間の観察距離、又は内視鏡１２のズーム倍率等が挙げられる。光量比は、中央制御部５８から取得する。撮影時刻は、内視鏡画像が有するヘッダー情報から取得してもよいし、中央制御部５８から取得してもよい。観察距離は、例えば、観察距離が遠距離の非拡大観察距離と、観察距離が近距離の拡大観察距離等があり、内視鏡画像から得られる露光量によって取得する。なお、観察距離は画像の周波数解析によって取得しても良い。内視鏡１２のズーム倍率は、例えば、非拡大観察とする非拡大と、拡大観察を可能とする低倍率から高倍率等があり、ズーム操作部１２ｆの変更操作に基づき取得することができる。本実施形態では、撮影条件として、照明光のスペクトルを用いる。

【0095】

この場合、光源用プロセッサ２１は、特定の種類の照明光を切り替えて発する。具体的には、通常光を続けて発光する通常光期間と、第１照明光を続けて発光する第１照明光期間とを交互に繰り返す。通常光を発光する通常光期間を所定のフレーム数で行った後に、第１照明光を発光する第１照明光期間を所定のフレーム数で行う。その後再び通常光期間となり、通常光期間と第１照明光期間とのセットを繰り返す。

【0096】

なお、「フレーム」とは、観察対象を撮像する撮像センサ４５（図２参照）を制御するための単位をいい、例えば、「１フレーム」とは、観察対象からの光で撮像センサ４５を露光する露光期間と画像信号を読み出す読出期間とを少なくとも含む期間をいう。本実施形態においては、撮影の単位である「フレーム」に対応して通常光期間、又は第１期間等の各種期間がそれぞれ定められる。

【0097】

図１２に示すように、通常光を発光する通常光期間を３フレーム分の期間で行った後に、第１照明光を発光する第１照明光期間を１フレーム分の期間で行う。その後再び通常光期間となり、通常光期間と第１照明光期間とのセットの４フレーム分を繰り返す。したがって、通常光期間３フレームの間に、通常画像７１を３つ続けて撮影した後、第１照明光期間に、第１画像７２を１つ撮影する。なお、第１画像７２は、通常画像７１と色合いが異なることから、網掛けで示す。ディスプレイ１５には、通常画像７１のみを表示し、第１画像７２は表示しない。その後は、通常光期間に戻り、引き続きこのパターンを繰り返す。

【0098】

第１画像７２は、表層血管を強調した画像であるため、通常画像７１に基づいて処理する場合よりも、より高い精度の結果が得られる場合がある。なお、精度が高いとは、注目領域検出部８２、サイズ測定部８４、又は種類判別部８５の処理により得られる結果が実態と合致する割合が高い、又は、得られる領域又はサイズ等がより精細に得られること等を意味する。

【0099】

注目領域検出部８２、サイズ測定部８４、又は種類判別部８５は、第１画像７２に基づいて処理を行なう。そのために、光源用プロセッサ２１は、動作制御部８３がサイズ測定部８４及び種類判別部８５の動作を予め設定した手順により行なうように制御するのに同期して、複数種類の照明光のそれぞれの種類を発する制御を行なってもよい。また、逆に、動作制御部８３は、光源用プロセッサ２１が複数種類の照明光を予め設定したパターンで発するのに同期して、注目領域検出部８２、サイズ測定部８４、又は種類判別部８５の動作を制御してもよい。

【0100】

この際、ディスプレイ１５には、通常画像７１を表示する。第１画像７２が取得されるフレームの期間は、第１画像７２を撮影する直前の通常画像７１を２フレームの期間で表示する等の方法により、ディスプレイ１５を見るユーザは、問題なく通常画像７１を見ながら、精度が高い診断の支援となる情報が自動的に得られる。したがって、ユーザは見慣れている通常画像７１を表示させながら、より高い精度の各種処理結果の情報を得ることができるため好ましい。

【0101】

なお、図１３に示すように、医療画像処理装置１７は、電子カルテサーバと接続する接続する接続部９９を備えても良い。接続部９９は、注目領域の検出の有無、並びに、注目領域を検出した場合の注目領域、注目領域サイズ、及び／又は注目領域の状態を電子カルテに入力する制御を行なう。接続部９９により、医師による内視鏡検査の一連の動作である電子カルテへの各種情報の入力も、医療画像処理装置１７により自動的に行なうことができるため、内視鏡検査の効率化に資する。

【0102】

なお、内視鏡システム１０は、観察対象と内視鏡先端部との距離を測定する距離測定部を備えることが好ましい。距離測定部は、具体的には、レーザによる計測補助光を用いる方法、パターンを投影する方法、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｒｉｇｈｔ）、又は超音波を用いる方法等を採用できる。レーザによる計測補助光を用いる方法とは、レーザによる計測補助光を、内視鏡の光軸と交差する状態で、かつ、撮像光学系の撮影画角に入る状態で出射し、計測補助光によって被写体上に形成されるスポットの位置により、観察対象と内視鏡先端部との距離を把握する方法である。

【0103】

図１４に示すように、これらの方法により測定した観察対象と内視鏡先端部との距離を、注目領域のサイズ表示又は種類の判別の表示と合わせてサイズ及び判別表示９３に示すことにより、診断の支援となる様々な情報を医師に同時に示すことができる。

【0104】

なお、上記実施形態では、内視鏡画像の処理を行う場合に対して本発明の適用を行っているが、内視鏡画像以外の医療画像を処理するプロセッサ装置、医療画像処理装置、又は医療画像処理システム等に対しても本発明の適用は可能である。

【0105】

この他、図１５に示すように、内視鏡システム１０のうち、医療画像処理装置１７の一部又は全部は、例えばプロセッサ装置１４と通信して内視鏡システム１０と連携する診断支援装置６１０に設けることができる。同様に、内視鏡システム１０のうち、医療画像処理装置１７の一部又は全部は、例えば医療画像処理装置１７と通信して内視鏡システム１０と連携する診断支援装置６１０に設けることができる。

【0106】

また、図１６に示すように、内視鏡システム１０のうち画像処理部５５及び／又は中央制御部５８の一部又は全部は、例えば内視鏡システム１０から直接的に、または、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication Systems）２２から間接的に、内視鏡１２で撮像した画像を取得する診断支援装置６１０に設けることができる。同様に、内視鏡システム１０のうち医療画像処理装置１７の一部又は全部は、例えば内視鏡システム１０から直接的に、または、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication Systems）２２から間接的に、内視鏡１２で撮像した画像を取得する診断支援装置６１０に設けることができる。

【0107】

また、図２３に示すように、内視鏡システム１０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、ネットワーク６２６を介して接続する医療業務支援装置６３０に、内視鏡システム１０のうち医療画像処理装置１７の一部又は全部を設けることができる。

【0108】

上記実施形態において、光源用プロセッサ２１、医療画像処理装置１７が含む第１プロセッサ、プロセッサ装置１４に含まれる中央制御部５８、画像取得部５１、ＤＳＰ５２、ノイズ低減部５３、メモリ５４、画像処理部５５、表示制御部５６及び映像信号生成部５７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。

【0109】

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。

【0110】

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。

【0111】

本発明は、上記実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない限り種々の構成を採用し得ることはもちろんである。さらに、本発明は、プログラムに加えて、プログラムを記憶する記憶媒体にもおよぶ。

【符号の説明】

【0112】

１０ 内視鏡システム
１２ 内視鏡
１２ａ 挿入部
１２ｂ 操作部
１２ｃ 湾曲部
１２ｄ 先端部
１２ｅ アングルノブ
１２ｆ ズーム操作部
１２ｇ モード切替スイッチ
１３ 光源装置
１４ プロセッサ装置
１５ ディスプレイ
１６ キーボード
１７ 医療画像処理装置
２０ 光源部
２０ａ Ｖ－ＬＥＤ
２０ｂ Ｂ－ＬＥＤ
２０ｃ Ｇ－ＬＥＤ
２０ｄ Ｒ－ＬＥＤ
２１ 光源用プロセッサ
２２ ＰＡＣＳ
３０ａ 照明光学系
３０ｂ 撮像光学系
４１ ライトガイド
４２ 照明レンズ
４３ 対物レンズ
４４ ズームレンズ
４５ 撮像センサ
４６ ＣＤＳ／ＡＧＣ回路
４７ Ａ／Ｄコンバータ
５１ 画像取得部
５２ ＤＳＰ
５３ ノイズ低減部
５４ メモリ
５５ 画像処理部
５６ 表示制御部
５７ 映像信号生成部
５８ 中央制御部
６１ 通常画像処理部
６２ 特殊画像処理部
７０ 内視鏡画像
７１ 通常画像
７２ 第１画像
８１ 医療画像取得部
８２ 注目領域検出部
８３ 動作制御部
８４ サイズ測定部
８５ 種類判別部
８６ 通知制御部
８７ ガイドライン情報部
８８ 測定モデル
８９ 判別モデル
９１ 注目領域指示マーク
９２ サイズ及び判別表示
９８ 注目領域インジケータ
９９ 接続部
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
ＳＴ１１０～ＳＴ２２０ 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】

【図14】

【図15】

【図16】