食道粘膜用画像処理装置
【課題】 バレット食道の診断等を効率良く行うのに適した食道粘膜用画像処理装置を提供する。
【解決手段】 食道内の粘膜を撮像した内視鏡画像から食道の管腔方向となるＺ方向と周方向となるθ方向の座標系に変換した展開図を生成し、さらに食道の本来の粘膜となる扁平上皮とこの扁平上皮が胃側粘膜に変性した円柱上皮との境界の上皮境界を検出し、さらにバレット食道の症例に多く見受けられる上皮境界が複雑な形状になっている場合の特徴を備えているかを上皮境界のＺ方向の分散値σＡを算出して基準値σｔｈと比較することによりバレット食道か否かを判定する。
【解決手段】 食道内の粘膜を撮像した内視鏡画像から食道の管腔方向となるＺ方向と周方向となるθ方向の座標系に変換した展開図を生成し、さらに食道の本来の粘膜となる扁平上皮とこの扁平上皮が胃側粘膜に変性した円柱上皮との境界の上皮境界を検出し、さらにバレット食道の症例に多く見受けられる上皮境界が複雑な形状になっている場合の特徴を備えているかを上皮境界のＺ方向の分散値σＡを算出して基準値σｔｈと比較することによりバレット食道か否かを判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、胃食道逆流によって生じるバレット食道等の判定を、食道内の粘膜境界、より具体的には上皮境界の特徴量に対する解析により行う食道粘膜用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、内視鏡を用いて内視鏡検査等を行う内視鏡装置は、医療用分野及び工業用分野において広く採用されている。医療用分野においては、例えば内視鏡の挿入部を体腔内に挿入して、検査対象部位を観察することにより、検査対象部位が正常な状態か性状が変化した性状変化状態かを診断するのに利用される。
このような場合、内視鏡画像から画像処理により、正常な状態か性状変化状態であるかの判定を行うことができると、術者は、その判定結果の部位を重点的に診断することにより、効率的な診断を行うことができる。
例えば、従来例としての特開２０００−１５５８４０号公報は、撮像条件の影響を少なくして、性状変化部と正常部の境界の形状に関する情報に基づき特徴量を算出することが記載されている。
【０００３】
また、ＰＣＴ国際公開 ＷＯ０２／０７３５０７ Ａ２公報には、カプセル型内視鏡により得た画像情報における比色等を用いて異常検出を行う方法及び装置が開示されている。
【０００４】
また、内視鏡装置による管状器官としての食道検査のスクリーニングにおいては、バレット粘膜或いはバレット食道の有無などが調べられる。バレット粘膜は、食道と胃の接続部としての胃食道接合部において、逆流性食道炎等の影響により食道の粘膜を形成する扁平上皮が胃の粘膜に置換されたもので、円柱上皮とも呼ばれる。このバレット粘膜が正常な粘膜境界から３ｃｍ以上、食道管腔断面に対して全周性に生じた場合にバレット食道という疾患と診断される。
バレット食道は、特に欧米人において増加しており、高い確率で腺癌が発生することから大きな問題となっているため、バレット食道或いはバレット粘膜の早期発見が非常に重要なものとなっている。
なお、バレット食道或いはバレット粘膜は、食道に対して全周的に発生する場合のみでなく、しばしば局所的に進行するような場合がある。
【特許文献１】特開２０００−１５５８４０号公報
【特許文献２】ＰＣＴ国際公開 ＷＯ０２／０７３５０７ Ａ２公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記２つの公報による従来例では上皮境界を検出してバレット食道やバレット粘膜を判定をすることに関して何ら示唆を行なっていない。
また、食道内部のような管状部位を直視型の内視鏡により撮像した画像の場合には、管状の粘膜組織（上皮）を管腔の軸方向から撮像した画像となるため、特に撮像手段からの距離が異なる部分での形状等が大きく変化する。
【０００６】
このため、上記従来例のような直視型等の内視鏡により撮像した内視鏡画像のみでは、形状や大きさ等を把握するのに時間がかかる場合がある。このため、判定結果を提供すると共に、その判定結果をより把握し易い画像と共に提供できると、非常に便利なものとなる。
（発明の目的）
本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、直視型の内視鏡によって撮像された食道の内視鏡画像のような場合に対してもバレット食道の診断等を効率良く行うのに適した食道粘膜用画像処理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】
【０００７】
本発明の食道粘膜用画像処理装置は、食道内を撮像した画像に対して、展開図を生成する展開図生成手段と、
前記展開図より食道側粘膜としての扁平上皮と、前記扁平上皮が胃側粘膜に変性した円柱上皮との境界としての上皮境界を検出する上皮境界検出手段と、
検出された前記上皮境界に対して、所定の特徴量に対応する解析結果を算出する解析手段と、
を有することを特徴とする。
上記構成により、展開図を生成し、さらに検出した上皮境界からバレット食道の場合の特徴量等、所定の特徴量に対応する解析結果を算出することにより、バレット食道等に対する解析結果を得られるようにする。また、解析結果を参照して、生成された展開図から診断等を効率良く進めることができるようにしている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、バレット食道等に対する解析結果を得られると共に、解析結果と生成された展開図から診断等を効率良く進めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１０】
図１から図１２は、本発明の実施例１に係り、図１は本発明の実施例１を備えた内視鏡システムの構成を示し、図２は食道のような管状器官（管状部位）に挿入された内視鏡により撮像する様子を示し、図３は図２の内視鏡の撮像装置により撮像された内視鏡画像を示し、図４はＣＰＵによる画像処理機能を示し、図５は展開図を生成する処理を経てバレット食道か否かの判定を行う処理手順のフローを示し、図６は内視鏡画像と生成された展開図の関係を示す。
図７は、内視鏡画像から展開図生成の処理手順のフローを示し、図８は図５における上皮境界を検出する処理手順のフローを示し、図９は算出した上皮境界のＺ方向の平均値を表示した展開図を示し、図１０は予め診断が確定した上皮境界の場合とバレット食道の場合のサンプルの分散値のヒストグラムにより判定基準となる基準値を算出したヒストグラム例を示し、図１１は内視鏡画像、展開図及び判定結果を表示したモニタでの表示例を示し、図１２は内視鏡画像、この内視鏡画像から推定された食道と胃の接合部周辺部の内壁の立体形状、及びその立体形状から生成した展開図を示す。
【００１１】
図１に示す内視鏡システム１は、内視鏡観察装置２と、この内視鏡観察装置２により得られた内視鏡画像に対して画像処理を行うパーソナルコンピュータ等により構成される本発明の食道粘膜用画像処理装置の実施例１としての内視鏡画像処理装置（以下、単に画像処理装置と略記）３と、この画像処理装置３により画像処理された画像を表示するモニタ４とから構成される。
内視鏡観察装置２は、体腔内に挿入される内視鏡６と、この内視鏡６に照明光を供給する光源装置７と、内視鏡６の撮像手段に対する信号処理を行うカメラコントロールユニット（ＣＣＵと略記）８と、このＣＣＵ８から出力される映像信号が入力されることにより、撮像素子で撮影した内視鏡画像を表示するモニタ９とを有する。
【００１２】
内視鏡６は、体腔内に挿入される挿入部１１と、この挿入部１１の後端に設けられた操作部１２とを有する。また、挿入部１１内には照明光を伝送するライトガイド１３が挿通されている。
このライトガイド１３の後端は、光源装置７に接続される。そして、この光源装置７から供給される照明光をライトガイド１３により転送し、挿入部１１の先端部１４に設けた照明窓に取り付けられた先端面から（伝送した照明光を）出射し、患部等の被写体を照明する。
照明窓に隣接する観察窓に取り付けた対物レンズ１５と、この対物レンズ１５の結像位置に配置された固体撮像素子としての例えば電荷結合素子（ＣＣＤと略記）１６とによる撮像装置１７が設けてある。そして、このＣＣＤ１６の撮像面に結蔵された光学像は、このＣＣＤ１６により光電変換される。
【００１３】
このＣＣＤ１６は、信号線を介してＣＣＵ８と接続され、このＣＣＵ８からＣＣＤ駆動信号が印加されることにより、ＣＣＤ１６は光電変換した画像信号を出力する。この画像信号は、ＣＣＵ８内の映像処理回路により信号処理され、映像信号に変換される。この映像信号はモニタ９に出力され、モニタ９の表示面には、内視鏡画像が表示される。この映像信号は、画像処理装置３にも入力される。
この画像処理装置３は、内視鏡観察装置２から入力される内視鏡画像に対応する映像信号が入力され、Ａ／Ｄ変換する画像入力部２１と、この画像入力部２１から出力される画像データに対する画像処理を行う中央演算処理装置としてのＣＰＵ２２と、このＣＰＵ２２により画像処理を実行させる処理プログラム（制御プログラム）を記憶する処理プログラム記憶部２３とを有する。
【００１４】
また、この画像処理装置３は画像入力部２１を経て入力される画像データ等を記憶する画像記憶部２４と、ＣＰＵ２２により処理された情報等を記憶する情報記憶部２５と、ＣＰＵ２２により処理された画像データ及び情報等を記憶装置インターフェース２６を介して記憶する記憶装置としてのハードディスク２７と、ＣＰＵ２２により処理された画像データ等を表示するための表示処理を行う表示処理部２８と、ユーザが画像処理する際のパラメータ等のデータ入力や指示入力を行うキーボードなどからなる入力操作部２９とを有する。
そして、この表示処理部２８により生成された映像信号は、モニタ４に表示され、このモニタ４の表示面には画像処理された処理画像が表示される。なお、画像入力部２１、ＣＰＵ２２、処理プログラム記憶部２３、画像記憶部２４、情報記憶部２５、記憶装置インターフェース２６、表示処理部２８、入力操作部２９は、データバス３０を介して互いに接続されている。
【００１５】
本実施例においては、図２に示すように、例えば食道３１のような管状器官或いは管状部位内に直視型の内視鏡６の挿入部１１が挿入され、先端部１４に設けた撮像装置１７により、食道３１の内壁粘膜等が撮像される。
図３は、この直視型の内視鏡６によって撮像されたバレット食道の内視鏡画像Ｉａの１例を示している。バレット食道は、胃と食道の接合部としての胃食道接合部Ｂから口腔に向かって連続的に食道粘膜としての扁平上皮３２が胃粘膜或いはバレット粘膜としての円柱上皮３３に変性したものであり、このバレット粘膜が正常な粘膜境界から３ｃｍ以上、食道管腔断面に対して全周性に生じた場合に、バレット食道という疾患と診断される。
【００１６】
このように定義された場合を含めて、変性した円柱上皮３３の広がり方や円柱上皮３３と扁平上皮３２との境界としての上皮境界Ａの特徴的な形状を内視鏡６によって観察することにより、術者はバレット食道の診断を行う。
図３の内視鏡画像Ｉａでは、食道３１から胃内部に至る管状部位部分が、図示しない最暗部の周囲の胃食道接合部Ｂ、胃食道接合部Ｂの周囲の外側の円柱上皮３３、その外側の上皮境界Ａ、そしてこの上皮境界Ａの外側の扁平上皮３２が表示されている。
【００１７】
本実施例では、食道３１のような管状器官の対象物を直視型の内視鏡６によって撮像し、撮像された内視鏡画像Ｉａを幾何学的に変換して、展開図を生成する処理を行い、生成された対象物の展開図をモニタ４で表示すると共に、生成された展開図から上皮境界Ａを検出する。
そして、検出された上皮境界Ａの特徴的な形状に基づいて、形状の解析を行い、解析結果を出力する処理を行う。
具体的には、上皮境界ＡのＺ方向の平均値を算出し、さらに上皮境界ＡのＺ方向の分散値を算出することによって、上皮境界かバレット食道かを判定する処理を行い、上皮境界かバレット食道かの判定結果（解析結果）を出力する。
【００１８】
画像処理装置３を構成するＣＰＵ２２は、図４に示すように、幾何学的な変換を行う幾何学的画像変換手段（機能）２２ａと、幾何学的な変換により展開図の画像を出力する展開図出力手段（機能）２２ｂと、展開図から上皮境界を検出する上皮境界検出手段（機能）２２ｃと、上皮境界の形状を解析して解析結果を出力する上皮境界解析手段（機能）２２ｄとを有する。
上記上皮境界解析手段２２ｄは、具体的には、上皮境界のＺ軸方向の平均値を算出する上皮境界の平均値算出手段（機能）と、上皮境界のＺ方向の分散値を算出する上皮境界の分散値算出手段（機能）と、この分散値が上皮境界かバレット食道かを判定する判定手段（機能）とからなる。
【００１９】
本実施例においては、図４に示した幾何学的画像変換手段２２ａ、展開図出力手段２２ｂ、上皮境界検出手段２２ｃ、及び上皮解析手段２２ｄをソフトウェア的に実現しており、このために処理プログラム記憶部２３に記憶（格納）された処理プログラムをＣＰＵ２２は読み出し、ＣＰＵ２２は、この処理プログラムに従って図５に示す処理手順を実行する。 以下に説明するように本実施例は、食道の胃食道接合部周辺部を直視型の内視鏡６で撮像した内視鏡画像Ｉａから展開図Ｉｂを生成し、その展開図Ｉｂから上皮境界を検出し、さらにその上皮境界Ａの形状に対して典型的なバレット食道の形状、つまり上皮境界Ａの各点が管腔方向にぎざぎざになっている等、複雑な形状となっている場合における特徴量を有しているかを上皮境界各点での分散値を算出して、判定するようにしている。
【００２０】
そして、撮像された内視鏡画像Ｉａにおける上皮境界Ａの各点が管腔方向にぎざぎざになっている等、複雑な形状となっている場合の典型的なバレット食道を客観的に判定するようにしている。
次に図５を参照して、本実施例の動作を説明する。
画像処理装置３の動作が開始すると、ＣＰＵ２２は処理プログラム記憶部２３の処理プログラムを読み出し、その処理プログラムに従った処理を開始する。ＣＰＵ２２は最初のステップＳ１において、内視鏡観察装置２のＣＣＵ８から画像入力部２１を経て入力される内視鏡画像Ｉａの画像データを取得する。
【００２１】
そして、次のステップＳ２においてＣＰＵ２２は、取得された画像データに対して歪曲収差補正（例えば特開平８−２５６２９５号公報参照）や、ノイズ除去等の前処理を行い、ステップＳ３において図６（Ａ）に示す内視鏡画像Ｉａから図６（Ｂ）に示すその展開図Ｉｂを生成する処理を行う。
この展開図Ｉｂを生成する処理を図７に示す。
図７に示すように最初のステップＳ１１において、内視鏡画像Ｉａ内の最暗部の位置を検出し、検出された最暗部の重心位置を内視鏡画像Ｉａの座標の中心位置とする。
本実施例においては、内視鏡画像Ｉａ内の最暗部の位置を中心に展開図を生成する。最暗部の検出方法として内視鏡画像Ｉａを複数の領域に分割し、分割された領域の平均輝度を算出し、最小の平均輝度を有する領域を最暗部の位置として求める。
【００２２】
図６に示すように内視鏡画像Ｉａの２次元の直交座標系をＸ−Ｙとし、この内視鏡画像Ｉａから極座標系に幾何学的に変換してθ−Ｚとする展開図Ｉｂを生成する。なお座標系Ｘ−Ｙにおける座標位置はｘ、ｙで示す。また、極座標系θ−Ｚにおける座標位置は、周方向の位置を表すθ、中心からの距離位置をｚで示す。
なお、図６では内視鏡画像Ｉａから展開図Ｉｂが生成された場合の関係を分かりやすくするために、内視鏡画像Ｉａにおける扁平上皮３２と円柱上皮３３の上皮境界Ａ、胃食道接合部Ｂを展開図Ｉｂにした場合にはどのような形状で表示されるかを矢印で対応付けて示している。ここで、θが０度、４５度、９０度、…の場合の目盛を付して示している。また、画像の表示枠の位置をＱ０，Ｑ４５，Ｑ９０により示している。
次のステップＳ１２とステップＳ１３において展開図Ｉｂの座標Ｓ（θ、ｚ）の初期値を設定する。つまり、ステップＳ１２において、ＣＰＵ２２は、θ＝０とし、ステップＳ１３においてｚ＝０とする。
【００２３】
次のステップＳ１４において設定され展開図Ｉｂの座標Ｓ（θ、ｚ）に対応する内視鏡画像Ｉａの座標位置を以下の式（１）によって求める。
ｘ＝ｚ sin θ 、ｙ＝ｚ cos θ （１）
ステップＳ１５において算出された座標Ｐ（ｘ、ｙ）が内視鏡画像Ｉａ内に存在するかを判断する。
そして、内視鏡画像Ｉａ内に存在する場合は、ステップＳ１６に進む。式（１）より得られた内視鏡画像の座標Ｐ（ｘ、ｙ）の位置は、画素間の中に存在する可能性がある為、ステップＳ１６で線形補間等の処理を用いて座標Ｐ（ｘ、ｙ）の輝度値を算出する。
なお、輝度値としては、カラー撮像を行っている場合には、各色信号の輝度値を算出する。
【００２４】
ステップＳ１７においてステップＳ１６で求めた輝度値を展開図の座標Ｓ（θ、ｚ）の輝度値とする。次にステップＳ１８に進み、展開図Ｉｂのｚの値を変更（例えばｚの増分Δｚ＝１）し、ステップＳ１４に戻る。
一方、ステップＳ１５において算出された座標Ｐ（ｘ、ｙ）が内視鏡画像Ｉａ内に存在しない場合、ステップＳ１９へ進み、展開図Ｉｂのθの値を変更する（例えばθの増分Δθ＝π／１８０、つまり１°）。
次のステップＳ２０において、θが２π（３６０°）より小さければステップＳ１３に戻り、展開図生成の処理を継続する。一方、θが２π以上になった場合、展開図Ｉｂが生成されたと判断しステップＳ１１に進み、内視鏡画像Ｉａと展開図Ｉｂとをモニタ４に出力して、展開図生成の処理を終了し、生成された展開図Ｉｂを用いて図５のステップＳ４の上皮境界を検出する処理に移る。
【００２５】
図５のステップＳ４に示す扁平上皮と円柱上皮との境界としての上皮境界を検出（座標点列を取得）するために、例えば図８に示すようにエッジ検出を利用して行う。扁平上皮は白い色調であり、これに対して円柱上皮は赤い色調であるので、Ｒ，Ｇ，Ｂにおける特定の色調等によりその上皮境界を検出することもできる。
図８に示すようにＣＰＵ２２は、ステップＳ３１において、画像記憶部２４等に格納された展開図Ｉｂの画像データを取得する。
そして、次のステップＳ３２においてＣＰＵ２２は、その画像データに対して、輪郭抽出フィルタリング処理として上述した公知のエッジ検出の処理を行い、エッジ検出画像を生成する。
【００２６】
次のステップＳ３３においてＣＰＵ２２は、このエッジ検出画像に対して、２値化処理を行い、さらに細線化処理を行って境界の取得を行う。
次のステップＳ３４においてＣＰＵ２２は、取得した境界に対してトレース処理を行って境界に沿った座標点列、つまり上皮境界の点列を取得する。
このようにして上皮境界の点列を取得したら、ＣＰＵ２２は、図５のステップＳ５に示すように上皮境界の（食道の管腔方向となる）Ｚ方向の平均値＜ＺＡ＞を算出する。
つまり、検出された上皮境界のＺ方向の平均値＜ＺＡ＞を以下の式で求める。
【数１】
【００２７】
ただし、ＺＡθｉは、式（１）で得られた展開図における上皮境界のθｉにおけるＺ値であり、式（２）は周方向の１回転分のサンプル値Ｎで平均を取る。（この場合、図６の展開図の分解能は、θｉとＺ（中心Ｏからの距離）のサンプリングの細かさによって決定される。
【００２８】
図９は、展開図Ｉｂ上に、上皮境界のＺ方向の平均値＜ＺＡ＞を表示した図を示す。 式（２）の平均値＜ＺＡ＞を算出した後、次のステップＳ６により上皮境界のＺ方向の座標位置のばらつき（境界の凹凸の）の程度を表す分散値σＡを以下の式で求める。
【数２】
【００２９】
次のステップＳ７において、式（３）で算出された分散値σＡと基準値σｔｈを比較し、この分散値σＡが基準値σｔｈより小さいか否かの判定を行う。
そして、分散値σＡが基準値σｔｈより小さい場合にはステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に分散値σＡが基準値σｔｈより大きい場合はステップＳ９に示すように上皮境界が複雑な形状をしていると判断し、撮像された画像をバレット食道と判断する。
この場合、展開図Ｉｂにより得られた分散値σＡに対して判定に用いる基準値σｔｈは、図１０に示すように予め診断が確定した上皮境界のサンプルとバレット食道の場合のサンプルを用いて求められた分散値σのヒストグラムを用いる。
【００３０】
図１０は、上皮境界の場合に得られる分散値σｎｏｒの分布のヒストグラムＤｎｏｒと、バレット食道の場合に得られる分散値σｂａｒの分布のヒストグラムＤｂａｒとを示している。なお、バレット食道の場合のサンプルは、上皮境界がぎざぎざになったように境界形状が複雑な形状のサンプルを用いている。
図１０に示すように２つのヒストグラムＤｎｏｒ及びＤｂａｒから、例えば２つのヒストグラムが交差する位置σｔｈをバレット食道と評価する基準値とする。
そして、上述したように式（３）で求めた分散値σＡをこの基準値σｔｈと比較することにより上皮境界であるかバレット食道かを判定する。
ステップＳ８或いはステップＳ９による判定結果（解析結果）の情報を、ステップＳ１０に示すようにモニタ４等の表示装置に出力してこの処理を終了する。
【００３１】
図１１は、内視鏡画像Ｉａ、展開図Ｉｂ、及び判定結果の情報をモニタ４に表示した表示例を示す。図１１の例では、分散値σＡが基準値σｔｈ以上となった場合の例として、判定表示部４１に”バレット食道”と判定した判定結果を表示している。
なお、ここでは、バレット食道と表示しているが、”バレット食道の可能性が高い”と表示する等しても良い。また、分散値σＡを求める代わりに標準偏差値を算出して、基準値と比較して比較結果を解析結果としても良い。
また、本実施例及び以下の実施例では、算出した分散値σＡ等、判定対象となるバレット食道の特徴量に対する評価値を単一の基準値（σｔｈ等））と比較した比較結果を解析結果としているが、算出した評価値を複数の基準値と比較して、バレット食道の可能性が高い状態と正常に近い状態との中間的な状態（１つ或いは複数の中間的な状態）の解析結果等を出すようにしても良い。
【００３２】
例えば、上皮境界の場合よりも、食道粘膜としての扁平上皮が少し変性した状態と判定した場合には、少し円柱上皮（バレット粘膜）が生成されている初期状態の可能性があるとか、扁平上皮がより変性した状態と判定した場合にはかなり円柱上皮（バレット粘膜）が生成されている症状が進行状態にある等の判定結果を表示する等して告知するようにしても良い。
術者は、判定結果の情報を参考にすることにより、効率的な診断を行うことができる。また、術者は、モニタ４に表示される内視鏡画像Ｉａと共に表示される展開図Ｉｂを参照することにより、上皮境界Ａの周方向の形状等を（内視鏡画像Ｉａのみの場合よりも）より把握し易くなり、従って診断等も効率良く進めることができる。
【００３３】
上述の説明では、図７に示すような処理により２次元の内視鏡画像Ｉａから幾何学的な変換により、展開図Ｉｂを生成した場合で説明したが、図１２（Ａ）に示す内視鏡画像Ｉａから図１２（Ｂ）に示すように診断対象となる食道の胃食道接合部周辺部の内壁面の立体形状を推定する等して、図１２（Ｃ）に示す展開図Ｉｂを生成するようにしても良い。 なお、図１２（Ｂ）のように立体形状を推定した場合、さらにこの立体形状の中心線を推定してその中心線方向に座標軸ＺＬとした３次元座標系（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）に内視鏡画像Ｉａの各点を変換する。
さらにこの３次元座標系（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）における立体形状の各点を、この立体形状に近い同じＺＬを中心とした円柱体の表面に投影する。この円柱体の表面の座標系をθＬ―ＺＬとする。そして、３次元座標系（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）の各点或いは円柱体の表面に投影された各点をθＬ―ＺＬの座標系に変換する。
【００３４】
図１２（Ｂ）では、上皮境界Ａ上での点Ｐ′を示し、この上皮境界Ａ上での点Ｐ′はＹＬ軸となす角がθＬで示されている。
図１２（Ｂ）に示すように円柱体の表面に投影された各点をθＬ―ＺＬの座標系に変換後、θＬを０とした値で切り開き、図１２（Ｃ）に示す展開図Ｉｂにより、内視鏡画像Ｉａの各位置を表示する。この処理は、その詳細が特願２００５−１８４２号の明細書に記載されている。
また、この明細書に記載されている他の展開図生成手段を採用して展開図を生成しても良い（また、２次元的な変換により展開図を生成する場合にも、特願２００４−３７８０１１号の明細書に記載されている展開図生成手段を採用して展開図を生成し、その展開図を利用して上述した処理を行うようにしても良い）。
【００３５】
図１２（Ｃ）に示すようにこの場合においては、ＺＬが大きい値側が撮像手段から遠方の位置となるため、遠方位置に対応する胃食道接合部Ｂの下側（内側）に上皮境界Ａの形状が表示される。
このように図１２（Ｃ）に示した展開図Ｉｂの場合にも、図５のステップＳ４以降の処理を行うことによって、上皮境界ＡのＺ方向（図１２（Ｃ）ではＺＬ方向）の平均値＜ＺＡ＞、分散値σＡを算出して、この分散値σＡを基準値σｔｈと比較することにより上皮境界であるか或いは性状が変化したバレット食道であるかを判定することができる。なお、図１２（Ｃ）の展開図の分解能は、診断対象の立体形状を推定する場合の画像の分解能によって決定される。
【００３６】
このように本実施例では、直視型の内視鏡６によって撮像された食道の内視鏡画像の展開図Ｉｂを生成し、展開図Ｉｂの上皮境界Ａの形状をばらつき等を定量的に判定することによりバレット食道か否かを容易かつ客観的に判定することができる。
従って、術者は、この判定結果を利用することにより、バレット食道か否かの診断を効率良く行うことができる。
また、本実施例では、展開図Ｉｂを生成するようにしているので、内視鏡画像Ｉａのみの場合よりも管腔方向或いは管腔と直交する周方向における上皮境界の形状分布等の把握がし易くなり、従ってより診断も行い易くなる。
【実施例２】
【００３７】
次に図１３及び図１４を参照して本発明の実施例２を説明する。バレット食道は、実施例１で説明したように上皮境界が複雑な形状をしたものに適用した場合であるが、円柱上皮（バレット粘膜）が舌状に広がり、このため上皮境界の形状も舌状に形成される場合がある。
この場合には、実施例１では、この形状に対して適切な解析結果を出力することが困難になる可能性がある。このため、本実施例では、円柱上皮が舌状に広がったような場合にも、それに対して適切な解析結果（判定結果）を出力することができるようにすることを目的とする。
このため、本実施例では、以下に説明するように実施例１における上皮境界ＡのＺ方向の平均値＜ＺＡ＞を算出して、上皮境界ＡのＺ方向のばらつき（複雑さ）に対応する分散値σＡを算出する代わりに、上皮境界ＡのＺ方向の最大値と最小値を求め、これらの差分値の絶対値を基準値と比較することにより、上皮境界Ａが上皮境界かバレット食道かの判定を行う。
【００３８】
図１３は、胃食道接合部付近を撮像した内視鏡画像Ｉａと、この内視鏡画像Ｉａから２次元的或いは３次元的に生成した展開図Ｉｂを示す。
本実施例では、図１４に示すような処理を行う。図１４の処理は、ステップＳ１からステップＳ４までは図５の処理と同様である。ステップＳ４により上皮境界Ａを検出した後、本実施例ではステップＳ４１に示すように上皮境界ＡのＺ方向の最大値Ｚｍａｘと最小値Ｚｍｉｎを算出する。
そして、次のステップＳ４２において、これら最大値Ｚｍａｘと最小値Ｚｍｉｎの差分値の絶対値ＤＡを求める。
次のステップＳ４３において、この差分値の絶対値ＤＡを基準値Ｄｔｈと比較して、差分値の絶対値ＤＡが基準値Ｄｔｈより小さいか否かを判定する。
【００３９】
この基準値Ｄｔｈは、予め診断が確定している正常なサンプル及び上皮境界Ａが舌状に広がっているバレット食道のサンプルにおけるそれぞれ差分値の絶対値のヒストグラムを求めたものから、両者の判定を行うのに適した閾値として算出されたものである。
差分値の絶対値ＤＡが基準値Ｄｔｈより小さい場合にはステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に差分値の絶対値ＤＡが基準値Ｄｔｈ以上の場合にはステップＳ９に示すようにバレット食道と判定する。そして、ステップＳ８或いはステップＳ９による判定した結果をステップＳ１０においてモニタ４等の表示装置で表示する等して、判定結果を出力してこの処理を終了する。
本実施例によれば、上皮境界Ａが舌状に広がったような場合のバレット食道の場合にもその特徴を適切に解析して、的確な判定を行うことができる。
【実施例３】
【００４０】
次に図１５及び図１６を参照して本発明の実施例３を説明する。本実施例は、食道の管腔の形状が例えば円管形状から変形したような場合にも、上皮境界の特徴的な形状からバレット食道か否か適切に判定することを目的とする。
実施例１の判定方法では、食道を円管形状に近いことを想定して、上皮境界ＡのＺ方向の平均値＜ＺＡ＞を算出し、上皮境界ＡのＺ方向の各位置をこの平均値＜ＺＡ＞からのばらつき（分散値）を算出して、バレット食道か否かの判定を行っていた。この方法では、食道の管腔の形状が、例えば心臓の拍動等の影響その他の影響で円管形状から変形したような場合には、判定結果がその影響を受けやすくなる。
本実施例においては、その影響を軽減するべく、図１５に示す内視鏡画像Ｉａから展開図Ｉｂを生成し、この展開図Ｉｂ上において例えば胃食道接合部Ｂを検出し、この胃食道接合部Ｂから上皮境界Ａまでの距離の分散値からバレット食道か否かを判定する。
【００４１】
つまり、食道の管腔形状が変形した場合、胃食道接合部Ｂもほぼ同様に変形することが考えられるため、胃食道接合部Ｂから上皮境界までの距離情報を利用することにより、食道の管腔形状に殆ど影響されないで判定を行うようにするものである。この場合、胃食道接合部Ｂの代わりに胃に通じる暗部或いは噴門部を検出し、それを利用しても良い。
胃食道接合部Ｂの検出方法としては、例えば食道粘膜の管腔方向（つまりＺ方向）に走行する柵状血管の端点を検出し、その端点を連結することにより胃食道接合部Ｂを検出することができる。
本実施例の処理方法は、図１６のようになる。図１６において、ステップＳ１からＳ４までは、図５或いは図１４と同じである。ステップＳ４の次にステップＳ５１の胃食道接合部Ｂを検出する処理を行い、胃食道接合部Ｂを検出する。
【００４２】
次のステップＳ５２において、上皮境界Ａと胃食道接合部ＺとのＺ方向の距離ＺＡθｉ−ＺＢθｉの平均値＜ＺＡＢ＞と分散値σＡＢを算出する。
ここで、平均値＜ＺＡＢ＞及び分散値σＡＢは、以下の式で求めることができる。
【数３】
【００４３】
そして、次のステップＳ５３において、この分散値σＡＢが予め求めた判定に用いる基準の分散値σＡＢｔｈと比較することにより上皮境界であるか或いは性状が変化したバレット食道であるかを判定する。
つまり、ステップＳ５３により分散値σＡＢの値が基準の分散値σＡＢｔｈより小さい場合には、ステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に分散値σＡＢの値が基準の分散値σＡＢｔｈ以上の場合には、ステップＳ９に示すようにバレット食道であると判定する。
【００４４】
そして、ステップＳ１０に示すように、ステップＳ８或いはステップＳ９の判定結果をモニタ４に表示する等して判定結果を出力してこの処理を終了する。
本実施例によれば、胃食道接合部Ｂを基準に上皮境界Ａまでの距離ＺＡθｉ−ＺＢθｉの平均値＜ＺＡＢ＞を算出して、その距離ＺＡθｉ−ＺＢθｉのばらつきを評価することにより、上皮境界Ａが上皮境界かバレット食道かを判定するようにしているので、食道の管腔が変形した場合でも適切に判定することができる。
なお、上述したように胃食道接合部Ｂを基準にする代わりに胃に通じる暗部や噴門部を基準に用いて判定するようにしても良い。例えば暗部（最暗部）を検出するには、暗部を検出するために設定した閾値で２値化し、エッジ抽出によりその境界を検出し、さらに細線化する等して暗部の境界を検出することができる。
この場合には胃食道接合部Ｂを検出する場合よりも簡単な処理で算出することができる。
【実施例４】
【００４５】
次に図１７及び図１８を参照して本発明の実施例４を説明する。本実施例は、バレット食道の場合には、上皮境界Ａが複雑な形状を伴う特徴に着目して、その特徴を上皮境界Ａの線長を算出して、上皮境界かバレット食道かの判定を行う。
図１７は上述した各実施例のように内視鏡画像から生成した展開図Ｉｂを示す。この展開図Ｉｂは、離散的な画像であるため、実際には上皮境界Ａの曲線は、折れ線で表される。従って、隣接する２点Ａｉ−１（θｉ−１、Ｚｉ−１）、Ａｉ（θｉ、Ｚｉ）間の距離Ｌｉ−１，ｉを算出し、その距離Ｌｉ−１，ｉの総和値を求めることにより、上皮境界Ａの長さＬＡを求める。 つまり、
【数４】
【００４６】
ここで、ｉは、３６０度（２π）をＮ等分した場合の１からＮまでの値とする。
【００４７】
このように算出した上皮境界Ａの長さＬＡを用いて図１８に示す手順により上皮境界かバレット食道かの判定を行う。図１８におけるステップＳ１からＳ３は、図５と同じであるため省略している。
図１８に示すようにステップＳ４により上皮境界Ａの検出を行った後、ステップＳ６１に示すように上皮境界Ａの長さＬＡを算出する。
次のステップＳ６２において、算出した上皮境界Ａの長さＬＡを、予め診断が確定している多数のサンプルを用いて判定に使用する基準とする上皮境界の長さＬｔｈと比較する。そして、上皮境界Ａの長さＬＡが基準の上皮境界の長さＬｔｈより小さい場合には、ステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に上皮境界Ａの長さＬＡが基準の上皮境界の長さＬｔｈ以上の場合には、ステップＳ９に示すようにバレット食道であると判定する。
【００４８】
そして、ステップＳ１０に示すように、ステップＳ８或いはステップＳ９の判定結果をモニタ４に表示する等して判定結果を出力してこの処理を終了する。
本実施例によれば、バレット食道の場合には、上皮境界Ａが複雑な形状となる症例が多く見受けられ、そのような症例の場合に対して的確な判定を行うことができる。
なお、上皮境界Ａの長さＬＡを算出する場合、上皮境界Ａの曲線を近似式で表すようにし、その近似式により線長を求めるようにしても良い。このようにすると、より精度の良い線長を算出でき、線長による判定をより精度良く行うこともできる。
なお、隣接する２点Ａｉ−１（θｉ−１、Ｚｉ−１）、Ａｉ（θｉ、Ｚｉ）間の距離Ｌｉ−１，ｉを周方向に全周（３６０度）分の総和値から上皮境界Ａの長さＬＡを算出しているが、必ずしも全周に限定されるものでない。これは他の実施例においても同様である。
【実施例５】
【００４９】
次に図１９及び図２０を参照して本発明の実施例５を説明する。本実施例では上皮境界の曲線における隣接するベクトルのなす角の絶対値の周方向における総和値を求め、この総和値により上皮境界かバレット食道かの判定を行う。
本実施例においても、図１９（Ａ）に示すように内視鏡画像Ｉａから展開図Ｉｂを生成する。そして、展開図Ｉｂから上皮境界Ａを検出する。展開図Ｉｂは離散的な画像であるため、上皮境界Ａは折れ線で表される。
この上皮境界Ａ上における隣接する３点を抽出し、隣接する２点をそれぞれ結んだ２つの線分がなす角、或いは２つのベクトルのなす角を求める。
例えば図１９における円Ｃの部分の拡大図を図１９（Ｂ）に示し、この図中の３点Ａｉ−１、Ａｉ、Ａｉ＋１におけるベクトルＶｉ、Ｖｉ＋１を拡大して図１９（Ｃ）に示す。
【００５０】
そして、両ベクトルＶｉ、Ｖｉ＋１のなす角φθｉを算出する。
そして、ｉを０から１つづつ大きくするようにして、３点Ａｉ−１、Ａｉ、Ａｉ＋１を左側に移動しつつ、その場合の角φθｉの絶対値の総和φＡを算出する。
この場合、
【数５】
【００５１】
となる。
本実施例における上皮境界かバレット食道かの判定方法は図２０のようになる。図２０においても最初のステップＳ１からステップＳ３までは図５の場合と同様であるので、そのステップを省略している。
【００５２】
ステップＳ４に示すように上皮境界Ａを検出した後、次のステップＳ７１において、図１９で説明したように展開図Ｉｂ上における隣接する３点から順次２つのベクトルＶｉ、Ｖｉ＋１を設定して、それらのなす角φθｉを算出する。そして、次のステップＳ７２において、これらの角φθｉの絶対値の総和φＡを算出する。
次のステップＳ７３において、算出した総和φＡを、予め診断が確定した多数のサンプルを用いて求めた基準とする上皮境界の場合の総和値φｔｈと比較する。そして、算出した総和φＡが基準の総和値φｔｈより小さい場合には、ステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に総和φＡが基準の総和値φｔｈ以上の場合には、ステップＳ９に示すようにバレット食道であると判定する。
【００５３】
そして、ステップＳ１０に示すように、ステップＳ８或いはステップＳ９の判定結果をモニタ４に表示する等して判定結果を出力してこの処理を終了する。
本実施例によれば、バレット食道の場合には、上皮境界Ａが複雑な形状となる症例が多く見受けられ、そのような症例の場合に対して的確な判定を行うことができる。
【実施例６】
【００５４】
次に図２１を参照して本発明の実施例６を説明する。本実施例では上皮境界の屈曲点の数を算出し、その数の大小により上皮境界かバレット食道かの判定を行う。上述したようにバレット食道の症例の場合には、ぎざぎざ形状等、複雑な形状を伴う場合が多い。 例えば図１９（Ａ）に示すように上皮境界Ａは、バレット食道の症例においては、凹凸形状になる場合が多い。
本実施例では、屈曲点の数を算出（評価）する具体例として、例えば展開図における上皮境界Ａの極大値と極小値に相当する変曲点の数を算出する。或いは展開図における上皮境界Ａ上の隣接する２点を結ぶ線分或いはベクトルが水平方向となす角が０度を超える状態から０度以下（正から負）になる状態或いは０度未満から０度以上（負から正）になる点の数を計測する。この様子を図２１に示す。
【００５５】
図２１に示すように上皮境界Ａ上における２点Ａｉ−１、ＡｉのベクトルＶｉの傾きΔＺｉ／Δθｉ＝Ψｉが正から負になる点と、負から正になる変曲点の数を算出する。図２１ではベクトルＶｉ＋２の傾きが負になるため、点Ａｉ＋２が変曲点と判定される。
そして、このように変曲点の検出をθｉをｉ＝１からＮまで行い、変曲点の総和を算出する。そして、変曲点の総和の値の大小から上皮境界かバレット食道かの判定を行う。
本実施例における上皮境界かバレット食道かの判定方法は図２２のようになる。図２２においても最初のステップＳ１からステップＳ３までは図５の場合と同様であるので、そのステップを省略している。
【００５６】
ステップＳ４に示すように上皮境界Ａを検出した後、次のステップＳ８１において、θの変数パラメータｉ、屈曲点の数ＦＡを初期化する。つまり、ｉ＝１及びＦＡ＝０とする。 次のステップＳ８２において、図２１に示すようにベクトルＶｉの傾きΨｉを算出する。そして、次のステップＳ８３において、この傾きΨｉが変曲点に該当するかの判定を行う。この判定により、変曲点に該当する場合には、ステップＳ８４に示すように数ＦＡの値を１つ増大した後、次のステップＳ８５に進む。
また、逆に変曲点に該当しない場合には、ステップＳ８５に移る。ステップＳ８５においては、変数パラメータｉがθの分割数Ｎかの判定を行い、Ｎに等しくない場合にはステップＳ８６に示すように変数パラメータｉの数を１つ増大してステップＳ８２に戻る。
【００５７】
このようにして、ステップＳ８２からステップＳ８６までの処理をｉ＝Ｎになるまで繰り返す。
そして、ｉ＝Ｎになった場合にはステップＳ８７に示すように数ＦＡが基準となる数Ｆｔｈより小さいかの判定を行う。この基準となる数Ｆｔｈは、診断が確定した多数のサンプルから算出される。
そして、数ＦＡが基準となる数Ｆｔｈより小さい場合には、ステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に数ＦＡが基準の数Ｆｔｈ以上の場合には、ステップＳ９に示すようにバレット食道であると判定する。
そして、ステップＳ１０に示すように、ステップＳ８或いはステップＳ９の判定結果をモニタ４に表示する等して判定結果を出力してこの処理を終了する。
【００５８】
本実施例によれば、バレット食道の場合には、上皮境界Ａが複雑な形状となる症例が多く見受けられ、そのような症例の場合に対して的確な判定を行うことができる。
なお、本実施例においては、変曲点の数ＦＡを算出して、算出した数を比較することにより上皮境界かバレット食道であるかの判定を行う例を説明したが、例えば特願２００４−３６０３１９号に記載されているように屈曲点の数を算出してその数を比較することにより、上皮境界かバレット食道であるかの判定を行うようにしても良い。
この判定方法は、この特願２００４−３６０３１９号の図４におけるステップＳ４からＳ１４の処理に沿った処理を行えば良い。なお、この場合には、内視鏡画像により得られる画像データに対して行っている。
【００５９】
また、上述の説明では変曲点の数ＦＡ或いは屈曲点の数を算出してその数を基準値と比較して上皮境界かバレット食道であるかの判定を行う例を説明したが、隣接する２つの傾きΨｉ、Ψｉ＋１の値を比較してその値が変化する点（例えば減算値が変化する点）の数を計数して、その総和の値を基準値と比較して判定を行うようにしても良い。
なお、例えば図５の処理手順では、ステップＳ３において展開図を生成した後、次のステップＳ４において上皮境界を検出するようにしているが、先に上皮境界を検出した後、展開図を生成するようにしても良い。
また、上述した各実施例においては、上部消化管としての食道内における胃食道接合部周辺部の疾患としてのバレット食道か否かを定量的に判定する場合を説明したが、下部消化管の場合に対しても適用することができる。
【００６０】
例えば大腸内に内視鏡６を挿入して撮像した画像から展開図を生成し、その展開図から色調などが正常部位と異なる病変部粘膜の境界を検出し、その検出した境界に対して、例えば境界の形状等に対する解析を行い、解析結果を得るようにしても良い。要するに体内の管状部位を撮像した内視鏡画像から展開図を生成して、その展開図から病変部などに対する解析を行う場合の装置及び方法として広く適用できる。この場合、解析結果を展開図と併用することにより、病変部等の把握がし易く、診断等を効率良く行うことができる。 なお、上述した各実施例を部分的に組み合わせる等して構成される実施例等も本発明に属する。
【００６１】
［付記］
１．請求項１において、前記解析手段は、前記上皮境界における前記食道の管腔方向に対する最大値と最小値との差分値を算出して所定の値との比較結果を解析結果とする。
２．請求項１において、前記解析手段は、胃と食道の接合部等の基準部位から前記上皮境界までの距離のばらつき量を算出し、算出したばらつき量を基準値と比較して解析結果とする。
３．請求項１において、前記解析手段は、前記上皮境界上の隣接する２点間の距離の総和値を算出し、算出した総和値を基準値と比較した比較結果を解析結果とする。
【００６２】
４．請求項１において、前記解析手段は、前記上皮境界上の隣接する３点における隣接する２点を結ぶ２つのベクトル（線分）のなす角の絶対値の総和値を算出し、算出した総和値を基準値と比較した比較結果を解析結果とする。
５．請求項１において、前記解析手段は、前記上皮境界上における各点の形状が前記食道の管腔方向に関して凹凸となる場合の屈曲点の数を算出し、算出した屈曲点の数を基準値と比較した比較結果を解析結果とする。
６．請求項１において、前記解析手段は、前記上皮境界の形状が前記食道の管腔方向に関して極大と極小となる極値の数を算出し、算出した極値の数を基準値と比較した比較結果を解析結果とする。
【００６３】
７．食道内を撮像した画像に対して、展開図を生成する展開図生成ステップと、
前記展開図より食道側粘膜としての扁平上皮と、前記扁平上皮が胃側粘膜に変性した円柱上皮との境界としての上皮境界を検出する上皮境界検出ステップと、
検出された前記上皮境界に対して、所定の特徴量に対応する解析結果を算出する解析ステップと、
を有することを特徴とする食道粘膜用画像処理方法。
８．付記７において、前記解析ステップは、前記所定の特徴量としてバレット食道の場合における上皮境界の特徴量の評価値を算出し、前記評価値を基準となる基準値と比較して解析結果を算出することを特徴とする。
【００６４】
９．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界の平均値を算出する平均値算出ステップと、前記上皮境界の平均値からのばらつき量を算出するばらつき量算出ステップとを有する。
【００６５】
１０．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界における前記食道の管腔方向に対する最大値と最小値との差分値を算出するステップを有する。
１１．付記７において、前記解析ステップは、胃と食道の接合部等の基準部位から前記上皮境界までの距離のばらつき量を算出するステップを有する。
１２．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界上の隣接する２点間の距離の総和値を算出するステップを有する。
【００６６】
１３．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界上の隣接する３点における隣接する２点を結ぶ２つのベクトル（線分））のなす角の絶対値の総和値を算出するステップを有する。
１４．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界上における各点の形状が前記食道の管腔方向に関して凹凸となる場合の屈曲点の数を算出するステップを有する。
【００６７】
１５．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界の形状が前記食道の管腔方向に関して極大と極小となる極値の数を算出するステップを有する。
１６．体腔内の管状器官の画像を撮像する撮像手段を備えた内視鏡と、
前記撮像された少なくとも１枚の画像を用いて管状器官の展開図を生成する展開図生成手段と、
前記展開図より上皮境界を検出する上皮境界検出手段と、
前記上皮境界検出手段によって検出された境界の形状を解析し、解析結果を出力する解析手段と、
を有することを特徴とする内視鏡装置。
【００６８】
１７．食道内を撮像した画像に対して、展開図を生成する展開図生成手段と、
前記画像又は展開図より食道側粘膜としての扁平上皮と、前記扁平上皮が胃側粘膜に変性した円柱上皮との境界としての上皮境界を検出する上皮境界検出手段と、
検出された前記上皮境界に対して、所定の特徴量に対応する解析結果を算出する解析手段と、
を有することを特徴とする食道粘膜用画像処理装置。
１８．生体内の管状部位を撮像した内視鏡画像から展開図を生成する展開図生成手段と、
前記展開図より判定対象となる粘膜組織が持つ特徴量を評価（解析）してその結果を出力する解析手段と、
を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
食道内を内視鏡により撮像した内視鏡画像から展開図を生成して食道側粘膜としての扁平上皮とそれが変性した円柱上皮との境界の上皮境界を検出し、その上皮境界におけるバレット食道の疾患が示す特徴量を解析して特徴量に対する解析評価値を算出し、その解析評価値を基準値と比較することにより客観的な解析結果を得ることができ、この解析結果をさらに上皮境界の形状の把握がし易い展開図と併用することにより、診断等を効率的に進められる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】図１は本発明の実施例１を備えた内視鏡システムの構成を示すブロック図。
【図２】図２は食道のような管状器官（管状部位）に挿入された内視鏡により撮像する様子を示す図。
【図３】図３は図２の内視鏡の撮像装置により撮像された内視鏡画像を示す図。
【図４】図４はＣＰＵによる画像処理機能を示す図。
【図５】図５は展開図を生成する処理を経てバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【図６】図６は内視鏡画像と生成された展開図の関係を示す図。
【図７】図７は内視鏡画像から展開図生成の処理手順のフローチャート図。
【図８】図８は図５における上皮境界を検出する処理手順のフローチャート図。
【図９】図９は算出した上皮境界のＺ方向の平均値を表示した展開図を示す図。
【図１０】図１０は予め診断が確定した上皮境界の場合とバレット食道の場合のサンプルの分散値のヒストグラムにより判定基準となる基準値を算出したヒストグラム例を示す図。
【図１１】図１１は内視鏡画像、展開図及び判定結果を表示したモニタでの表示例を示す図。
【図１２】図１２は内視鏡画像、この内視鏡画像から推定された食道と胃の胃食道接合部周辺部の内壁の立体形状、及びその立体形状から生成した展開図を示す図。
【図１３】図１３は本発明の実施例２における内視鏡画像と展開図を示す図。
【図１４】図１４は展開図を生成する処理を経てバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【図１５】図１５は本発明の実施例３における内視鏡画像と展開図を示す図。
【図１６】図１６は展開図を生成する処理を経てバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【図１７】図１７は展開図における上皮境界上の隣接する２点間の距離を算出する場合の説明図。
【図１８】図１８は上皮境界の隣接する２点間の距離の総和を算出してバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【図１９】図１９は内視鏡画像から生成された展開図の上皮境界上の隣接する３点から生成される隣接する２つのベクトルのなす角を求める様子を示す説明図。
【図２０】図２０は隣接する２つのベクトルのなす角の総和を求めてバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【図２１】図２１は展開図の上皮境界上の隣接する２点を結ぶベクトルの傾きを算出する様子を示す説明図。
【図２２】図２２はベクトルの傾きが正から負、負から正に変化する変曲点の総数を算出してその総数からバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【符号の説明】
【００７１】
１…内視鏡システム
２…内視鏡観察装置
３…画像処理装置
４…モニタ
６…内視鏡
７…光源装置
８…ＣＣＵ
１１…挿入部
１４…先端部
１６…ＣＣＤ
１７…撮像装置
２１…画像入力部
２２…ＣＰＵ
２２ａ…幾何学的画像変換手段
２２ｂ…展開図出力手段
２２ｃ…上皮境界検出手段
２２ｄ…上皮境界解析手段
２３…処理プログラム記憶部
２４…画像記憶部
２５…解析情報記憶部
２７…ハードディスク
２８…表示処理部
２９…入力操作部
３１…食道
Ａ…上皮境界
Ｂ…胃食道接合部
代理人 弁理士 伊藤 進
【技術分野】
【０００１】
本発明は、胃食道逆流によって生じるバレット食道等の判定を、食道内の粘膜境界、より具体的には上皮境界の特徴量に対する解析により行う食道粘膜用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、内視鏡を用いて内視鏡検査等を行う内視鏡装置は、医療用分野及び工業用分野において広く採用されている。医療用分野においては、例えば内視鏡の挿入部を体腔内に挿入して、検査対象部位を観察することにより、検査対象部位が正常な状態か性状が変化した性状変化状態かを診断するのに利用される。
このような場合、内視鏡画像から画像処理により、正常な状態か性状変化状態であるかの判定を行うことができると、術者は、その判定結果の部位を重点的に診断することにより、効率的な診断を行うことができる。
例えば、従来例としての特開２０００−１５５８４０号公報は、撮像条件の影響を少なくして、性状変化部と正常部の境界の形状に関する情報に基づき特徴量を算出することが記載されている。
【０００３】
また、ＰＣＴ国際公開 ＷＯ０２／０７３５０７ Ａ２公報には、カプセル型内視鏡により得た画像情報における比色等を用いて異常検出を行う方法及び装置が開示されている。
【０００４】
また、内視鏡装置による管状器官としての食道検査のスクリーニングにおいては、バレット粘膜或いはバレット食道の有無などが調べられる。バレット粘膜は、食道と胃の接続部としての胃食道接合部において、逆流性食道炎等の影響により食道の粘膜を形成する扁平上皮が胃の粘膜に置換されたもので、円柱上皮とも呼ばれる。このバレット粘膜が正常な粘膜境界から３ｃｍ以上、食道管腔断面に対して全周性に生じた場合にバレット食道という疾患と診断される。
バレット食道は、特に欧米人において増加しており、高い確率で腺癌が発生することから大きな問題となっているため、バレット食道或いはバレット粘膜の早期発見が非常に重要なものとなっている。
なお、バレット食道或いはバレット粘膜は、食道に対して全周的に発生する場合のみでなく、しばしば局所的に進行するような場合がある。
【特許文献１】特開２０００−１５５８４０号公報
【特許文献２】ＰＣＴ国際公開 ＷＯ０２／０７３５０７ Ａ２公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記２つの公報による従来例では上皮境界を検出してバレット食道やバレット粘膜を判定をすることに関して何ら示唆を行なっていない。
また、食道内部のような管状部位を直視型の内視鏡により撮像した画像の場合には、管状の粘膜組織（上皮）を管腔の軸方向から撮像した画像となるため、特に撮像手段からの距離が異なる部分での形状等が大きく変化する。
【０００６】
このため、上記従来例のような直視型等の内視鏡により撮像した内視鏡画像のみでは、形状や大きさ等を把握するのに時間がかかる場合がある。このため、判定結果を提供すると共に、その判定結果をより把握し易い画像と共に提供できると、非常に便利なものとなる。
（発明の目的）
本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、直視型の内視鏡によって撮像された食道の内視鏡画像のような場合に対してもバレット食道の診断等を効率良く行うのに適した食道粘膜用画像処理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】
【０００７】
本発明の食道粘膜用画像処理装置は、食道内を撮像した画像に対して、展開図を生成する展開図生成手段と、
前記展開図より食道側粘膜としての扁平上皮と、前記扁平上皮が胃側粘膜に変性した円柱上皮との境界としての上皮境界を検出する上皮境界検出手段と、
検出された前記上皮境界に対して、所定の特徴量に対応する解析結果を算出する解析手段と、
を有することを特徴とする。
上記構成により、展開図を生成し、さらに検出した上皮境界からバレット食道の場合の特徴量等、所定の特徴量に対応する解析結果を算出することにより、バレット食道等に対する解析結果を得られるようにする。また、解析結果を参照して、生成された展開図から診断等を効率良く進めることができるようにしている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、バレット食道等に対する解析結果を得られると共に、解析結果と生成された展開図から診断等を効率良く進めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１０】
図１から図１２は、本発明の実施例１に係り、図１は本発明の実施例１を備えた内視鏡システムの構成を示し、図２は食道のような管状器官（管状部位）に挿入された内視鏡により撮像する様子を示し、図３は図２の内視鏡の撮像装置により撮像された内視鏡画像を示し、図４はＣＰＵによる画像処理機能を示し、図５は展開図を生成する処理を経てバレット食道か否かの判定を行う処理手順のフローを示し、図６は内視鏡画像と生成された展開図の関係を示す。
図７は、内視鏡画像から展開図生成の処理手順のフローを示し、図８は図５における上皮境界を検出する処理手順のフローを示し、図９は算出した上皮境界のＺ方向の平均値を表示した展開図を示し、図１０は予め診断が確定した上皮境界の場合とバレット食道の場合のサンプルの分散値のヒストグラムにより判定基準となる基準値を算出したヒストグラム例を示し、図１１は内視鏡画像、展開図及び判定結果を表示したモニタでの表示例を示し、図１２は内視鏡画像、この内視鏡画像から推定された食道と胃の接合部周辺部の内壁の立体形状、及びその立体形状から生成した展開図を示す。
【００１１】
図１に示す内視鏡システム１は、内視鏡観察装置２と、この内視鏡観察装置２により得られた内視鏡画像に対して画像処理を行うパーソナルコンピュータ等により構成される本発明の食道粘膜用画像処理装置の実施例１としての内視鏡画像処理装置（以下、単に画像処理装置と略記）３と、この画像処理装置３により画像処理された画像を表示するモニタ４とから構成される。
内視鏡観察装置２は、体腔内に挿入される内視鏡６と、この内視鏡６に照明光を供給する光源装置７と、内視鏡６の撮像手段に対する信号処理を行うカメラコントロールユニット（ＣＣＵと略記）８と、このＣＣＵ８から出力される映像信号が入力されることにより、撮像素子で撮影した内視鏡画像を表示するモニタ９とを有する。
【００１２】
内視鏡６は、体腔内に挿入される挿入部１１と、この挿入部１１の後端に設けられた操作部１２とを有する。また、挿入部１１内には照明光を伝送するライトガイド１３が挿通されている。
このライトガイド１３の後端は、光源装置７に接続される。そして、この光源装置７から供給される照明光をライトガイド１３により転送し、挿入部１１の先端部１４に設けた照明窓に取り付けられた先端面から（伝送した照明光を）出射し、患部等の被写体を照明する。
照明窓に隣接する観察窓に取り付けた対物レンズ１５と、この対物レンズ１５の結像位置に配置された固体撮像素子としての例えば電荷結合素子（ＣＣＤと略記）１６とによる撮像装置１７が設けてある。そして、このＣＣＤ１６の撮像面に結蔵された光学像は、このＣＣＤ１６により光電変換される。
【００１３】
このＣＣＤ１６は、信号線を介してＣＣＵ８と接続され、このＣＣＵ８からＣＣＤ駆動信号が印加されることにより、ＣＣＤ１６は光電変換した画像信号を出力する。この画像信号は、ＣＣＵ８内の映像処理回路により信号処理され、映像信号に変換される。この映像信号はモニタ９に出力され、モニタ９の表示面には、内視鏡画像が表示される。この映像信号は、画像処理装置３にも入力される。
この画像処理装置３は、内視鏡観察装置２から入力される内視鏡画像に対応する映像信号が入力され、Ａ／Ｄ変換する画像入力部２１と、この画像入力部２１から出力される画像データに対する画像処理を行う中央演算処理装置としてのＣＰＵ２２と、このＣＰＵ２２により画像処理を実行させる処理プログラム（制御プログラム）を記憶する処理プログラム記憶部２３とを有する。
【００１４】
また、この画像処理装置３は画像入力部２１を経て入力される画像データ等を記憶する画像記憶部２４と、ＣＰＵ２２により処理された情報等を記憶する情報記憶部２５と、ＣＰＵ２２により処理された画像データ及び情報等を記憶装置インターフェース２６を介して記憶する記憶装置としてのハードディスク２７と、ＣＰＵ２２により処理された画像データ等を表示するための表示処理を行う表示処理部２８と、ユーザが画像処理する際のパラメータ等のデータ入力や指示入力を行うキーボードなどからなる入力操作部２９とを有する。
そして、この表示処理部２８により生成された映像信号は、モニタ４に表示され、このモニタ４の表示面には画像処理された処理画像が表示される。なお、画像入力部２１、ＣＰＵ２２、処理プログラム記憶部２３、画像記憶部２４、情報記憶部２５、記憶装置インターフェース２６、表示処理部２８、入力操作部２９は、データバス３０を介して互いに接続されている。
【００１５】
本実施例においては、図２に示すように、例えば食道３１のような管状器官或いは管状部位内に直視型の内視鏡６の挿入部１１が挿入され、先端部１４に設けた撮像装置１７により、食道３１の内壁粘膜等が撮像される。
図３は、この直視型の内視鏡６によって撮像されたバレット食道の内視鏡画像Ｉａの１例を示している。バレット食道は、胃と食道の接合部としての胃食道接合部Ｂから口腔に向かって連続的に食道粘膜としての扁平上皮３２が胃粘膜或いはバレット粘膜としての円柱上皮３３に変性したものであり、このバレット粘膜が正常な粘膜境界から３ｃｍ以上、食道管腔断面に対して全周性に生じた場合に、バレット食道という疾患と診断される。
【００１６】
このように定義された場合を含めて、変性した円柱上皮３３の広がり方や円柱上皮３３と扁平上皮３２との境界としての上皮境界Ａの特徴的な形状を内視鏡６によって観察することにより、術者はバレット食道の診断を行う。
図３の内視鏡画像Ｉａでは、食道３１から胃内部に至る管状部位部分が、図示しない最暗部の周囲の胃食道接合部Ｂ、胃食道接合部Ｂの周囲の外側の円柱上皮３３、その外側の上皮境界Ａ、そしてこの上皮境界Ａの外側の扁平上皮３２が表示されている。
【００１７】
本実施例では、食道３１のような管状器官の対象物を直視型の内視鏡６によって撮像し、撮像された内視鏡画像Ｉａを幾何学的に変換して、展開図を生成する処理を行い、生成された対象物の展開図をモニタ４で表示すると共に、生成された展開図から上皮境界Ａを検出する。
そして、検出された上皮境界Ａの特徴的な形状に基づいて、形状の解析を行い、解析結果を出力する処理を行う。
具体的には、上皮境界ＡのＺ方向の平均値を算出し、さらに上皮境界ＡのＺ方向の分散値を算出することによって、上皮境界かバレット食道かを判定する処理を行い、上皮境界かバレット食道かの判定結果（解析結果）を出力する。
【００１８】
画像処理装置３を構成するＣＰＵ２２は、図４に示すように、幾何学的な変換を行う幾何学的画像変換手段（機能）２２ａと、幾何学的な変換により展開図の画像を出力する展開図出力手段（機能）２２ｂと、展開図から上皮境界を検出する上皮境界検出手段（機能）２２ｃと、上皮境界の形状を解析して解析結果を出力する上皮境界解析手段（機能）２２ｄとを有する。
上記上皮境界解析手段２２ｄは、具体的には、上皮境界のＺ軸方向の平均値を算出する上皮境界の平均値算出手段（機能）と、上皮境界のＺ方向の分散値を算出する上皮境界の分散値算出手段（機能）と、この分散値が上皮境界かバレット食道かを判定する判定手段（機能）とからなる。
【００１９】
本実施例においては、図４に示した幾何学的画像変換手段２２ａ、展開図出力手段２２ｂ、上皮境界検出手段２２ｃ、及び上皮解析手段２２ｄをソフトウェア的に実現しており、このために処理プログラム記憶部２３に記憶（格納）された処理プログラムをＣＰＵ２２は読み出し、ＣＰＵ２２は、この処理プログラムに従って図５に示す処理手順を実行する。 以下に説明するように本実施例は、食道の胃食道接合部周辺部を直視型の内視鏡６で撮像した内視鏡画像Ｉａから展開図Ｉｂを生成し、その展開図Ｉｂから上皮境界を検出し、さらにその上皮境界Ａの形状に対して典型的なバレット食道の形状、つまり上皮境界Ａの各点が管腔方向にぎざぎざになっている等、複雑な形状となっている場合における特徴量を有しているかを上皮境界各点での分散値を算出して、判定するようにしている。
【００２０】
そして、撮像された内視鏡画像Ｉａにおける上皮境界Ａの各点が管腔方向にぎざぎざになっている等、複雑な形状となっている場合の典型的なバレット食道を客観的に判定するようにしている。
次に図５を参照して、本実施例の動作を説明する。
画像処理装置３の動作が開始すると、ＣＰＵ２２は処理プログラム記憶部２３の処理プログラムを読み出し、その処理プログラムに従った処理を開始する。ＣＰＵ２２は最初のステップＳ１において、内視鏡観察装置２のＣＣＵ８から画像入力部２１を経て入力される内視鏡画像Ｉａの画像データを取得する。
【００２１】
そして、次のステップＳ２においてＣＰＵ２２は、取得された画像データに対して歪曲収差補正（例えば特開平８−２５６２９５号公報参照）や、ノイズ除去等の前処理を行い、ステップＳ３において図６（Ａ）に示す内視鏡画像Ｉａから図６（Ｂ）に示すその展開図Ｉｂを生成する処理を行う。
この展開図Ｉｂを生成する処理を図７に示す。
図７に示すように最初のステップＳ１１において、内視鏡画像Ｉａ内の最暗部の位置を検出し、検出された最暗部の重心位置を内視鏡画像Ｉａの座標の中心位置とする。
本実施例においては、内視鏡画像Ｉａ内の最暗部の位置を中心に展開図を生成する。最暗部の検出方法として内視鏡画像Ｉａを複数の領域に分割し、分割された領域の平均輝度を算出し、最小の平均輝度を有する領域を最暗部の位置として求める。
【００２２】
図６に示すように内視鏡画像Ｉａの２次元の直交座標系をＸ−Ｙとし、この内視鏡画像Ｉａから極座標系に幾何学的に変換してθ−Ｚとする展開図Ｉｂを生成する。なお座標系Ｘ−Ｙにおける座標位置はｘ、ｙで示す。また、極座標系θ−Ｚにおける座標位置は、周方向の位置を表すθ、中心からの距離位置をｚで示す。
なお、図６では内視鏡画像Ｉａから展開図Ｉｂが生成された場合の関係を分かりやすくするために、内視鏡画像Ｉａにおける扁平上皮３２と円柱上皮３３の上皮境界Ａ、胃食道接合部Ｂを展開図Ｉｂにした場合にはどのような形状で表示されるかを矢印で対応付けて示している。ここで、θが０度、４５度、９０度、…の場合の目盛を付して示している。また、画像の表示枠の位置をＱ０，Ｑ４５，Ｑ９０により示している。
次のステップＳ１２とステップＳ１３において展開図Ｉｂの座標Ｓ（θ、ｚ）の初期値を設定する。つまり、ステップＳ１２において、ＣＰＵ２２は、θ＝０とし、ステップＳ１３においてｚ＝０とする。
【００２３】
次のステップＳ１４において設定され展開図Ｉｂの座標Ｓ（θ、ｚ）に対応する内視鏡画像Ｉａの座標位置を以下の式（１）によって求める。
ｘ＝ｚ sin θ 、ｙ＝ｚ cos θ （１）
ステップＳ１５において算出された座標Ｐ（ｘ、ｙ）が内視鏡画像Ｉａ内に存在するかを判断する。
そして、内視鏡画像Ｉａ内に存在する場合は、ステップＳ１６に進む。式（１）より得られた内視鏡画像の座標Ｐ（ｘ、ｙ）の位置は、画素間の中に存在する可能性がある為、ステップＳ１６で線形補間等の処理を用いて座標Ｐ（ｘ、ｙ）の輝度値を算出する。
なお、輝度値としては、カラー撮像を行っている場合には、各色信号の輝度値を算出する。
【００２４】
ステップＳ１７においてステップＳ１６で求めた輝度値を展開図の座標Ｓ（θ、ｚ）の輝度値とする。次にステップＳ１８に進み、展開図Ｉｂのｚの値を変更（例えばｚの増分Δｚ＝１）し、ステップＳ１４に戻る。
一方、ステップＳ１５において算出された座標Ｐ（ｘ、ｙ）が内視鏡画像Ｉａ内に存在しない場合、ステップＳ１９へ進み、展開図Ｉｂのθの値を変更する（例えばθの増分Δθ＝π／１８０、つまり１°）。
次のステップＳ２０において、θが２π（３６０°）より小さければステップＳ１３に戻り、展開図生成の処理を継続する。一方、θが２π以上になった場合、展開図Ｉｂが生成されたと判断しステップＳ１１に進み、内視鏡画像Ｉａと展開図Ｉｂとをモニタ４に出力して、展開図生成の処理を終了し、生成された展開図Ｉｂを用いて図５のステップＳ４の上皮境界を検出する処理に移る。
【００２５】
図５のステップＳ４に示す扁平上皮と円柱上皮との境界としての上皮境界を検出（座標点列を取得）するために、例えば図８に示すようにエッジ検出を利用して行う。扁平上皮は白い色調であり、これに対して円柱上皮は赤い色調であるので、Ｒ，Ｇ，Ｂにおける特定の色調等によりその上皮境界を検出することもできる。
図８に示すようにＣＰＵ２２は、ステップＳ３１において、画像記憶部２４等に格納された展開図Ｉｂの画像データを取得する。
そして、次のステップＳ３２においてＣＰＵ２２は、その画像データに対して、輪郭抽出フィルタリング処理として上述した公知のエッジ検出の処理を行い、エッジ検出画像を生成する。
【００２６】
次のステップＳ３３においてＣＰＵ２２は、このエッジ検出画像に対して、２値化処理を行い、さらに細線化処理を行って境界の取得を行う。
次のステップＳ３４においてＣＰＵ２２は、取得した境界に対してトレース処理を行って境界に沿った座標点列、つまり上皮境界の点列を取得する。
このようにして上皮境界の点列を取得したら、ＣＰＵ２２は、図５のステップＳ５に示すように上皮境界の（食道の管腔方向となる）Ｚ方向の平均値＜ＺＡ＞を算出する。
つまり、検出された上皮境界のＺ方向の平均値＜ＺＡ＞を以下の式で求める。
【数１】
【００２７】
ただし、ＺＡθｉは、式（１）で得られた展開図における上皮境界のθｉにおけるＺ値であり、式（２）は周方向の１回転分のサンプル値Ｎで平均を取る。（この場合、図６の展開図の分解能は、θｉとＺ（中心Ｏからの距離）のサンプリングの細かさによって決定される。
【００２８】
図９は、展開図Ｉｂ上に、上皮境界のＺ方向の平均値＜ＺＡ＞を表示した図を示す。 式（２）の平均値＜ＺＡ＞を算出した後、次のステップＳ６により上皮境界のＺ方向の座標位置のばらつき（境界の凹凸の）の程度を表す分散値σＡを以下の式で求める。
【数２】
【００２９】
次のステップＳ７において、式（３）で算出された分散値σＡと基準値σｔｈを比較し、この分散値σＡが基準値σｔｈより小さいか否かの判定を行う。
そして、分散値σＡが基準値σｔｈより小さい場合にはステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に分散値σＡが基準値σｔｈより大きい場合はステップＳ９に示すように上皮境界が複雑な形状をしていると判断し、撮像された画像をバレット食道と判断する。
この場合、展開図Ｉｂにより得られた分散値σＡに対して判定に用いる基準値σｔｈは、図１０に示すように予め診断が確定した上皮境界のサンプルとバレット食道の場合のサンプルを用いて求められた分散値σのヒストグラムを用いる。
【００３０】
図１０は、上皮境界の場合に得られる分散値σｎｏｒの分布のヒストグラムＤｎｏｒと、バレット食道の場合に得られる分散値σｂａｒの分布のヒストグラムＤｂａｒとを示している。なお、バレット食道の場合のサンプルは、上皮境界がぎざぎざになったように境界形状が複雑な形状のサンプルを用いている。
図１０に示すように２つのヒストグラムＤｎｏｒ及びＤｂａｒから、例えば２つのヒストグラムが交差する位置σｔｈをバレット食道と評価する基準値とする。
そして、上述したように式（３）で求めた分散値σＡをこの基準値σｔｈと比較することにより上皮境界であるかバレット食道かを判定する。
ステップＳ８或いはステップＳ９による判定結果（解析結果）の情報を、ステップＳ１０に示すようにモニタ４等の表示装置に出力してこの処理を終了する。
【００３１】
図１１は、内視鏡画像Ｉａ、展開図Ｉｂ、及び判定結果の情報をモニタ４に表示した表示例を示す。図１１の例では、分散値σＡが基準値σｔｈ以上となった場合の例として、判定表示部４１に”バレット食道”と判定した判定結果を表示している。
なお、ここでは、バレット食道と表示しているが、”バレット食道の可能性が高い”と表示する等しても良い。また、分散値σＡを求める代わりに標準偏差値を算出して、基準値と比較して比較結果を解析結果としても良い。
また、本実施例及び以下の実施例では、算出した分散値σＡ等、判定対象となるバレット食道の特徴量に対する評価値を単一の基準値（σｔｈ等））と比較した比較結果を解析結果としているが、算出した評価値を複数の基準値と比較して、バレット食道の可能性が高い状態と正常に近い状態との中間的な状態（１つ或いは複数の中間的な状態）の解析結果等を出すようにしても良い。
【００３２】
例えば、上皮境界の場合よりも、食道粘膜としての扁平上皮が少し変性した状態と判定した場合には、少し円柱上皮（バレット粘膜）が生成されている初期状態の可能性があるとか、扁平上皮がより変性した状態と判定した場合にはかなり円柱上皮（バレット粘膜）が生成されている症状が進行状態にある等の判定結果を表示する等して告知するようにしても良い。
術者は、判定結果の情報を参考にすることにより、効率的な診断を行うことができる。また、術者は、モニタ４に表示される内視鏡画像Ｉａと共に表示される展開図Ｉｂを参照することにより、上皮境界Ａの周方向の形状等を（内視鏡画像Ｉａのみの場合よりも）より把握し易くなり、従って診断等も効率良く進めることができる。
【００３３】
上述の説明では、図７に示すような処理により２次元の内視鏡画像Ｉａから幾何学的な変換により、展開図Ｉｂを生成した場合で説明したが、図１２（Ａ）に示す内視鏡画像Ｉａから図１２（Ｂ）に示すように診断対象となる食道の胃食道接合部周辺部の内壁面の立体形状を推定する等して、図１２（Ｃ）に示す展開図Ｉｂを生成するようにしても良い。 なお、図１２（Ｂ）のように立体形状を推定した場合、さらにこの立体形状の中心線を推定してその中心線方向に座標軸ＺＬとした３次元座標系（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）に内視鏡画像Ｉａの各点を変換する。
さらにこの３次元座標系（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）における立体形状の各点を、この立体形状に近い同じＺＬを中心とした円柱体の表面に投影する。この円柱体の表面の座標系をθＬ―ＺＬとする。そして、３次元座標系（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）の各点或いは円柱体の表面に投影された各点をθＬ―ＺＬの座標系に変換する。
【００３４】
図１２（Ｂ）では、上皮境界Ａ上での点Ｐ′を示し、この上皮境界Ａ上での点Ｐ′はＹＬ軸となす角がθＬで示されている。
図１２（Ｂ）に示すように円柱体の表面に投影された各点をθＬ―ＺＬの座標系に変換後、θＬを０とした値で切り開き、図１２（Ｃ）に示す展開図Ｉｂにより、内視鏡画像Ｉａの各位置を表示する。この処理は、その詳細が特願２００５−１８４２号の明細書に記載されている。
また、この明細書に記載されている他の展開図生成手段を採用して展開図を生成しても良い（また、２次元的な変換により展開図を生成する場合にも、特願２００４−３７８０１１号の明細書に記載されている展開図生成手段を採用して展開図を生成し、その展開図を利用して上述した処理を行うようにしても良い）。
【００３５】
図１２（Ｃ）に示すようにこの場合においては、ＺＬが大きい値側が撮像手段から遠方の位置となるため、遠方位置に対応する胃食道接合部Ｂの下側（内側）に上皮境界Ａの形状が表示される。
このように図１２（Ｃ）に示した展開図Ｉｂの場合にも、図５のステップＳ４以降の処理を行うことによって、上皮境界ＡのＺ方向（図１２（Ｃ）ではＺＬ方向）の平均値＜ＺＡ＞、分散値σＡを算出して、この分散値σＡを基準値σｔｈと比較することにより上皮境界であるか或いは性状が変化したバレット食道であるかを判定することができる。なお、図１２（Ｃ）の展開図の分解能は、診断対象の立体形状を推定する場合の画像の分解能によって決定される。
【００３６】
このように本実施例では、直視型の内視鏡６によって撮像された食道の内視鏡画像の展開図Ｉｂを生成し、展開図Ｉｂの上皮境界Ａの形状をばらつき等を定量的に判定することによりバレット食道か否かを容易かつ客観的に判定することができる。
従って、術者は、この判定結果を利用することにより、バレット食道か否かの診断を効率良く行うことができる。
また、本実施例では、展開図Ｉｂを生成するようにしているので、内視鏡画像Ｉａのみの場合よりも管腔方向或いは管腔と直交する周方向における上皮境界の形状分布等の把握がし易くなり、従ってより診断も行い易くなる。
【実施例２】
【００３７】
次に図１３及び図１４を参照して本発明の実施例２を説明する。バレット食道は、実施例１で説明したように上皮境界が複雑な形状をしたものに適用した場合であるが、円柱上皮（バレット粘膜）が舌状に広がり、このため上皮境界の形状も舌状に形成される場合がある。
この場合には、実施例１では、この形状に対して適切な解析結果を出力することが困難になる可能性がある。このため、本実施例では、円柱上皮が舌状に広がったような場合にも、それに対して適切な解析結果（判定結果）を出力することができるようにすることを目的とする。
このため、本実施例では、以下に説明するように実施例１における上皮境界ＡのＺ方向の平均値＜ＺＡ＞を算出して、上皮境界ＡのＺ方向のばらつき（複雑さ）に対応する分散値σＡを算出する代わりに、上皮境界ＡのＺ方向の最大値と最小値を求め、これらの差分値の絶対値を基準値と比較することにより、上皮境界Ａが上皮境界かバレット食道かの判定を行う。
【００３８】
図１３は、胃食道接合部付近を撮像した内視鏡画像Ｉａと、この内視鏡画像Ｉａから２次元的或いは３次元的に生成した展開図Ｉｂを示す。
本実施例では、図１４に示すような処理を行う。図１４の処理は、ステップＳ１からステップＳ４までは図５の処理と同様である。ステップＳ４により上皮境界Ａを検出した後、本実施例ではステップＳ４１に示すように上皮境界ＡのＺ方向の最大値Ｚｍａｘと最小値Ｚｍｉｎを算出する。
そして、次のステップＳ４２において、これら最大値Ｚｍａｘと最小値Ｚｍｉｎの差分値の絶対値ＤＡを求める。
次のステップＳ４３において、この差分値の絶対値ＤＡを基準値Ｄｔｈと比較して、差分値の絶対値ＤＡが基準値Ｄｔｈより小さいか否かを判定する。
【００３９】
この基準値Ｄｔｈは、予め診断が確定している正常なサンプル及び上皮境界Ａが舌状に広がっているバレット食道のサンプルにおけるそれぞれ差分値の絶対値のヒストグラムを求めたものから、両者の判定を行うのに適した閾値として算出されたものである。
差分値の絶対値ＤＡが基準値Ｄｔｈより小さい場合にはステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に差分値の絶対値ＤＡが基準値Ｄｔｈ以上の場合にはステップＳ９に示すようにバレット食道と判定する。そして、ステップＳ８或いはステップＳ９による判定した結果をステップＳ１０においてモニタ４等の表示装置で表示する等して、判定結果を出力してこの処理を終了する。
本実施例によれば、上皮境界Ａが舌状に広がったような場合のバレット食道の場合にもその特徴を適切に解析して、的確な判定を行うことができる。
【実施例３】
【００４０】
次に図１５及び図１６を参照して本発明の実施例３を説明する。本実施例は、食道の管腔の形状が例えば円管形状から変形したような場合にも、上皮境界の特徴的な形状からバレット食道か否か適切に判定することを目的とする。
実施例１の判定方法では、食道を円管形状に近いことを想定して、上皮境界ＡのＺ方向の平均値＜ＺＡ＞を算出し、上皮境界ＡのＺ方向の各位置をこの平均値＜ＺＡ＞からのばらつき（分散値）を算出して、バレット食道か否かの判定を行っていた。この方法では、食道の管腔の形状が、例えば心臓の拍動等の影響その他の影響で円管形状から変形したような場合には、判定結果がその影響を受けやすくなる。
本実施例においては、その影響を軽減するべく、図１５に示す内視鏡画像Ｉａから展開図Ｉｂを生成し、この展開図Ｉｂ上において例えば胃食道接合部Ｂを検出し、この胃食道接合部Ｂから上皮境界Ａまでの距離の分散値からバレット食道か否かを判定する。
【００４１】
つまり、食道の管腔形状が変形した場合、胃食道接合部Ｂもほぼ同様に変形することが考えられるため、胃食道接合部Ｂから上皮境界までの距離情報を利用することにより、食道の管腔形状に殆ど影響されないで判定を行うようにするものである。この場合、胃食道接合部Ｂの代わりに胃に通じる暗部或いは噴門部を検出し、それを利用しても良い。
胃食道接合部Ｂの検出方法としては、例えば食道粘膜の管腔方向（つまりＺ方向）に走行する柵状血管の端点を検出し、その端点を連結することにより胃食道接合部Ｂを検出することができる。
本実施例の処理方法は、図１６のようになる。図１６において、ステップＳ１からＳ４までは、図５或いは図１４と同じである。ステップＳ４の次にステップＳ５１の胃食道接合部Ｂを検出する処理を行い、胃食道接合部Ｂを検出する。
【００４２】
次のステップＳ５２において、上皮境界Ａと胃食道接合部ＺとのＺ方向の距離ＺＡθｉ−ＺＢθｉの平均値＜ＺＡＢ＞と分散値σＡＢを算出する。
ここで、平均値＜ＺＡＢ＞及び分散値σＡＢは、以下の式で求めることができる。
【数３】
【００４３】
そして、次のステップＳ５３において、この分散値σＡＢが予め求めた判定に用いる基準の分散値σＡＢｔｈと比較することにより上皮境界であるか或いは性状が変化したバレット食道であるかを判定する。
つまり、ステップＳ５３により分散値σＡＢの値が基準の分散値σＡＢｔｈより小さい場合には、ステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に分散値σＡＢの値が基準の分散値σＡＢｔｈ以上の場合には、ステップＳ９に示すようにバレット食道であると判定する。
【００４４】
そして、ステップＳ１０に示すように、ステップＳ８或いはステップＳ９の判定結果をモニタ４に表示する等して判定結果を出力してこの処理を終了する。
本実施例によれば、胃食道接合部Ｂを基準に上皮境界Ａまでの距離ＺＡθｉ−ＺＢθｉの平均値＜ＺＡＢ＞を算出して、その距離ＺＡθｉ−ＺＢθｉのばらつきを評価することにより、上皮境界Ａが上皮境界かバレット食道かを判定するようにしているので、食道の管腔が変形した場合でも適切に判定することができる。
なお、上述したように胃食道接合部Ｂを基準にする代わりに胃に通じる暗部や噴門部を基準に用いて判定するようにしても良い。例えば暗部（最暗部）を検出するには、暗部を検出するために設定した閾値で２値化し、エッジ抽出によりその境界を検出し、さらに細線化する等して暗部の境界を検出することができる。
この場合には胃食道接合部Ｂを検出する場合よりも簡単な処理で算出することができる。
【実施例４】
【００４５】
次に図１７及び図１８を参照して本発明の実施例４を説明する。本実施例は、バレット食道の場合には、上皮境界Ａが複雑な形状を伴う特徴に着目して、その特徴を上皮境界Ａの線長を算出して、上皮境界かバレット食道かの判定を行う。
図１７は上述した各実施例のように内視鏡画像から生成した展開図Ｉｂを示す。この展開図Ｉｂは、離散的な画像であるため、実際には上皮境界Ａの曲線は、折れ線で表される。従って、隣接する２点Ａｉ−１（θｉ−１、Ｚｉ−１）、Ａｉ（θｉ、Ｚｉ）間の距離Ｌｉ−１，ｉを算出し、その距離Ｌｉ−１，ｉの総和値を求めることにより、上皮境界Ａの長さＬＡを求める。 つまり、
【数４】
【００４６】
ここで、ｉは、３６０度（２π）をＮ等分した場合の１からＮまでの値とする。
【００４７】
このように算出した上皮境界Ａの長さＬＡを用いて図１８に示す手順により上皮境界かバレット食道かの判定を行う。図１８におけるステップＳ１からＳ３は、図５と同じであるため省略している。
図１８に示すようにステップＳ４により上皮境界Ａの検出を行った後、ステップＳ６１に示すように上皮境界Ａの長さＬＡを算出する。
次のステップＳ６２において、算出した上皮境界Ａの長さＬＡを、予め診断が確定している多数のサンプルを用いて判定に使用する基準とする上皮境界の長さＬｔｈと比較する。そして、上皮境界Ａの長さＬＡが基準の上皮境界の長さＬｔｈより小さい場合には、ステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に上皮境界Ａの長さＬＡが基準の上皮境界の長さＬｔｈ以上の場合には、ステップＳ９に示すようにバレット食道であると判定する。
【００４８】
そして、ステップＳ１０に示すように、ステップＳ８或いはステップＳ９の判定結果をモニタ４に表示する等して判定結果を出力してこの処理を終了する。
本実施例によれば、バレット食道の場合には、上皮境界Ａが複雑な形状となる症例が多く見受けられ、そのような症例の場合に対して的確な判定を行うことができる。
なお、上皮境界Ａの長さＬＡを算出する場合、上皮境界Ａの曲線を近似式で表すようにし、その近似式により線長を求めるようにしても良い。このようにすると、より精度の良い線長を算出でき、線長による判定をより精度良く行うこともできる。
なお、隣接する２点Ａｉ−１（θｉ−１、Ｚｉ−１）、Ａｉ（θｉ、Ｚｉ）間の距離Ｌｉ−１，ｉを周方向に全周（３６０度）分の総和値から上皮境界Ａの長さＬＡを算出しているが、必ずしも全周に限定されるものでない。これは他の実施例においても同様である。
【実施例５】
【００４９】
次に図１９及び図２０を参照して本発明の実施例５を説明する。本実施例では上皮境界の曲線における隣接するベクトルのなす角の絶対値の周方向における総和値を求め、この総和値により上皮境界かバレット食道かの判定を行う。
本実施例においても、図１９（Ａ）に示すように内視鏡画像Ｉａから展開図Ｉｂを生成する。そして、展開図Ｉｂから上皮境界Ａを検出する。展開図Ｉｂは離散的な画像であるため、上皮境界Ａは折れ線で表される。
この上皮境界Ａ上における隣接する３点を抽出し、隣接する２点をそれぞれ結んだ２つの線分がなす角、或いは２つのベクトルのなす角を求める。
例えば図１９における円Ｃの部分の拡大図を図１９（Ｂ）に示し、この図中の３点Ａｉ−１、Ａｉ、Ａｉ＋１におけるベクトルＶｉ、Ｖｉ＋１を拡大して図１９（Ｃ）に示す。
【００５０】
そして、両ベクトルＶｉ、Ｖｉ＋１のなす角φθｉを算出する。
そして、ｉを０から１つづつ大きくするようにして、３点Ａｉ−１、Ａｉ、Ａｉ＋１を左側に移動しつつ、その場合の角φθｉの絶対値の総和φＡを算出する。
この場合、
【数５】
【００５１】
となる。
本実施例における上皮境界かバレット食道かの判定方法は図２０のようになる。図２０においても最初のステップＳ１からステップＳ３までは図５の場合と同様であるので、そのステップを省略している。
【００５２】
ステップＳ４に示すように上皮境界Ａを検出した後、次のステップＳ７１において、図１９で説明したように展開図Ｉｂ上における隣接する３点から順次２つのベクトルＶｉ、Ｖｉ＋１を設定して、それらのなす角φθｉを算出する。そして、次のステップＳ７２において、これらの角φθｉの絶対値の総和φＡを算出する。
次のステップＳ７３において、算出した総和φＡを、予め診断が確定した多数のサンプルを用いて求めた基準とする上皮境界の場合の総和値φｔｈと比較する。そして、算出した総和φＡが基準の総和値φｔｈより小さい場合には、ステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に総和φＡが基準の総和値φｔｈ以上の場合には、ステップＳ９に示すようにバレット食道であると判定する。
【００５３】
そして、ステップＳ１０に示すように、ステップＳ８或いはステップＳ９の判定結果をモニタ４に表示する等して判定結果を出力してこの処理を終了する。
本実施例によれば、バレット食道の場合には、上皮境界Ａが複雑な形状となる症例が多く見受けられ、そのような症例の場合に対して的確な判定を行うことができる。
【実施例６】
【００５４】
次に図２１を参照して本発明の実施例６を説明する。本実施例では上皮境界の屈曲点の数を算出し、その数の大小により上皮境界かバレット食道かの判定を行う。上述したようにバレット食道の症例の場合には、ぎざぎざ形状等、複雑な形状を伴う場合が多い。 例えば図１９（Ａ）に示すように上皮境界Ａは、バレット食道の症例においては、凹凸形状になる場合が多い。
本実施例では、屈曲点の数を算出（評価）する具体例として、例えば展開図における上皮境界Ａの極大値と極小値に相当する変曲点の数を算出する。或いは展開図における上皮境界Ａ上の隣接する２点を結ぶ線分或いはベクトルが水平方向となす角が０度を超える状態から０度以下（正から負）になる状態或いは０度未満から０度以上（負から正）になる点の数を計測する。この様子を図２１に示す。
【００５５】
図２１に示すように上皮境界Ａ上における２点Ａｉ−１、ＡｉのベクトルＶｉの傾きΔＺｉ／Δθｉ＝Ψｉが正から負になる点と、負から正になる変曲点の数を算出する。図２１ではベクトルＶｉ＋２の傾きが負になるため、点Ａｉ＋２が変曲点と判定される。
そして、このように変曲点の検出をθｉをｉ＝１からＮまで行い、変曲点の総和を算出する。そして、変曲点の総和の値の大小から上皮境界かバレット食道かの判定を行う。
本実施例における上皮境界かバレット食道かの判定方法は図２２のようになる。図２２においても最初のステップＳ１からステップＳ３までは図５の場合と同様であるので、そのステップを省略している。
【００５６】
ステップＳ４に示すように上皮境界Ａを検出した後、次のステップＳ８１において、θの変数パラメータｉ、屈曲点の数ＦＡを初期化する。つまり、ｉ＝１及びＦＡ＝０とする。 次のステップＳ８２において、図２１に示すようにベクトルＶｉの傾きΨｉを算出する。そして、次のステップＳ８３において、この傾きΨｉが変曲点に該当するかの判定を行う。この判定により、変曲点に該当する場合には、ステップＳ８４に示すように数ＦＡの値を１つ増大した後、次のステップＳ８５に進む。
また、逆に変曲点に該当しない場合には、ステップＳ８５に移る。ステップＳ８５においては、変数パラメータｉがθの分割数Ｎかの判定を行い、Ｎに等しくない場合にはステップＳ８６に示すように変数パラメータｉの数を１つ増大してステップＳ８２に戻る。
【００５７】
このようにして、ステップＳ８２からステップＳ８６までの処理をｉ＝Ｎになるまで繰り返す。
そして、ｉ＝Ｎになった場合にはステップＳ８７に示すように数ＦＡが基準となる数Ｆｔｈより小さいかの判定を行う。この基準となる数Ｆｔｈは、診断が確定した多数のサンプルから算出される。
そして、数ＦＡが基準となる数Ｆｔｈより小さい場合には、ステップＳ８に示すように上皮境界と判定し、逆に数ＦＡが基準の数Ｆｔｈ以上の場合には、ステップＳ９に示すようにバレット食道であると判定する。
そして、ステップＳ１０に示すように、ステップＳ８或いはステップＳ９の判定結果をモニタ４に表示する等して判定結果を出力してこの処理を終了する。
【００５８】
本実施例によれば、バレット食道の場合には、上皮境界Ａが複雑な形状となる症例が多く見受けられ、そのような症例の場合に対して的確な判定を行うことができる。
なお、本実施例においては、変曲点の数ＦＡを算出して、算出した数を比較することにより上皮境界かバレット食道であるかの判定を行う例を説明したが、例えば特願２００４−３６０３１９号に記載されているように屈曲点の数を算出してその数を比較することにより、上皮境界かバレット食道であるかの判定を行うようにしても良い。
この判定方法は、この特願２００４−３６０３１９号の図４におけるステップＳ４からＳ１４の処理に沿った処理を行えば良い。なお、この場合には、内視鏡画像により得られる画像データに対して行っている。
【００５９】
また、上述の説明では変曲点の数ＦＡ或いは屈曲点の数を算出してその数を基準値と比較して上皮境界かバレット食道であるかの判定を行う例を説明したが、隣接する２つの傾きΨｉ、Ψｉ＋１の値を比較してその値が変化する点（例えば減算値が変化する点）の数を計数して、その総和の値を基準値と比較して判定を行うようにしても良い。
なお、例えば図５の処理手順では、ステップＳ３において展開図を生成した後、次のステップＳ４において上皮境界を検出するようにしているが、先に上皮境界を検出した後、展開図を生成するようにしても良い。
また、上述した各実施例においては、上部消化管としての食道内における胃食道接合部周辺部の疾患としてのバレット食道か否かを定量的に判定する場合を説明したが、下部消化管の場合に対しても適用することができる。
【００６０】
例えば大腸内に内視鏡６を挿入して撮像した画像から展開図を生成し、その展開図から色調などが正常部位と異なる病変部粘膜の境界を検出し、その検出した境界に対して、例えば境界の形状等に対する解析を行い、解析結果を得るようにしても良い。要するに体内の管状部位を撮像した内視鏡画像から展開図を生成して、その展開図から病変部などに対する解析を行う場合の装置及び方法として広く適用できる。この場合、解析結果を展開図と併用することにより、病変部等の把握がし易く、診断等を効率良く行うことができる。 なお、上述した各実施例を部分的に組み合わせる等して構成される実施例等も本発明に属する。
【００６１】
［付記］
１．請求項１において、前記解析手段は、前記上皮境界における前記食道の管腔方向に対する最大値と最小値との差分値を算出して所定の値との比較結果を解析結果とする。
２．請求項１において、前記解析手段は、胃と食道の接合部等の基準部位から前記上皮境界までの距離のばらつき量を算出し、算出したばらつき量を基準値と比較して解析結果とする。
３．請求項１において、前記解析手段は、前記上皮境界上の隣接する２点間の距離の総和値を算出し、算出した総和値を基準値と比較した比較結果を解析結果とする。
【００６２】
４．請求項１において、前記解析手段は、前記上皮境界上の隣接する３点における隣接する２点を結ぶ２つのベクトル（線分）のなす角の絶対値の総和値を算出し、算出した総和値を基準値と比較した比較結果を解析結果とする。
５．請求項１において、前記解析手段は、前記上皮境界上における各点の形状が前記食道の管腔方向に関して凹凸となる場合の屈曲点の数を算出し、算出した屈曲点の数を基準値と比較した比較結果を解析結果とする。
６．請求項１において、前記解析手段は、前記上皮境界の形状が前記食道の管腔方向に関して極大と極小となる極値の数を算出し、算出した極値の数を基準値と比較した比較結果を解析結果とする。
【００６３】
７．食道内を撮像した画像に対して、展開図を生成する展開図生成ステップと、
前記展開図より食道側粘膜としての扁平上皮と、前記扁平上皮が胃側粘膜に変性した円柱上皮との境界としての上皮境界を検出する上皮境界検出ステップと、
検出された前記上皮境界に対して、所定の特徴量に対応する解析結果を算出する解析ステップと、
を有することを特徴とする食道粘膜用画像処理方法。
８．付記７において、前記解析ステップは、前記所定の特徴量としてバレット食道の場合における上皮境界の特徴量の評価値を算出し、前記評価値を基準となる基準値と比較して解析結果を算出することを特徴とする。
【００６４】
９．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界の平均値を算出する平均値算出ステップと、前記上皮境界の平均値からのばらつき量を算出するばらつき量算出ステップとを有する。
【００６５】
１０．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界における前記食道の管腔方向に対する最大値と最小値との差分値を算出するステップを有する。
１１．付記７において、前記解析ステップは、胃と食道の接合部等の基準部位から前記上皮境界までの距離のばらつき量を算出するステップを有する。
１２．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界上の隣接する２点間の距離の総和値を算出するステップを有する。
【００６６】
１３．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界上の隣接する３点における隣接する２点を結ぶ２つのベクトル（線分））のなす角の絶対値の総和値を算出するステップを有する。
１４．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界上における各点の形状が前記食道の管腔方向に関して凹凸となる場合の屈曲点の数を算出するステップを有する。
【００６７】
１５．付記７において、前記解析ステップは、前記上皮境界の形状が前記食道の管腔方向に関して極大と極小となる極値の数を算出するステップを有する。
１６．体腔内の管状器官の画像を撮像する撮像手段を備えた内視鏡と、
前記撮像された少なくとも１枚の画像を用いて管状器官の展開図を生成する展開図生成手段と、
前記展開図より上皮境界を検出する上皮境界検出手段と、
前記上皮境界検出手段によって検出された境界の形状を解析し、解析結果を出力する解析手段と、
を有することを特徴とする内視鏡装置。
【００６８】
１７．食道内を撮像した画像に対して、展開図を生成する展開図生成手段と、
前記画像又は展開図より食道側粘膜としての扁平上皮と、前記扁平上皮が胃側粘膜に変性した円柱上皮との境界としての上皮境界を検出する上皮境界検出手段と、
検出された前記上皮境界に対して、所定の特徴量に対応する解析結果を算出する解析手段と、
を有することを特徴とする食道粘膜用画像処理装置。
１８．生体内の管状部位を撮像した内視鏡画像から展開図を生成する展開図生成手段と、
前記展開図より判定対象となる粘膜組織が持つ特徴量を評価（解析）してその結果を出力する解析手段と、
を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
食道内を内視鏡により撮像した内視鏡画像から展開図を生成して食道側粘膜としての扁平上皮とそれが変性した円柱上皮との境界の上皮境界を検出し、その上皮境界におけるバレット食道の疾患が示す特徴量を解析して特徴量に対する解析評価値を算出し、その解析評価値を基準値と比較することにより客観的な解析結果を得ることができ、この解析結果をさらに上皮境界の形状の把握がし易い展開図と併用することにより、診断等を効率的に進められる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】図１は本発明の実施例１を備えた内視鏡システムの構成を示すブロック図。
【図２】図２は食道のような管状器官（管状部位）に挿入された内視鏡により撮像する様子を示す図。
【図３】図３は図２の内視鏡の撮像装置により撮像された内視鏡画像を示す図。
【図４】図４はＣＰＵによる画像処理機能を示す図。
【図５】図５は展開図を生成する処理を経てバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【図６】図６は内視鏡画像と生成された展開図の関係を示す図。
【図７】図７は内視鏡画像から展開図生成の処理手順のフローチャート図。
【図８】図８は図５における上皮境界を検出する処理手順のフローチャート図。
【図９】図９は算出した上皮境界のＺ方向の平均値を表示した展開図を示す図。
【図１０】図１０は予め診断が確定した上皮境界の場合とバレット食道の場合のサンプルの分散値のヒストグラムにより判定基準となる基準値を算出したヒストグラム例を示す図。
【図１１】図１１は内視鏡画像、展開図及び判定結果を表示したモニタでの表示例を示す図。
【図１２】図１２は内視鏡画像、この内視鏡画像から推定された食道と胃の胃食道接合部周辺部の内壁の立体形状、及びその立体形状から生成した展開図を示す図。
【図１３】図１３は本発明の実施例２における内視鏡画像と展開図を示す図。
【図１４】図１４は展開図を生成する処理を経てバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【図１５】図１５は本発明の実施例３における内視鏡画像と展開図を示す図。
【図１６】図１６は展開図を生成する処理を経てバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【図１７】図１７は展開図における上皮境界上の隣接する２点間の距離を算出する場合の説明図。
【図１８】図１８は上皮境界の隣接する２点間の距離の総和を算出してバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【図１９】図１９は内視鏡画像から生成された展開図の上皮境界上の隣接する３点から生成される隣接する２つのベクトルのなす角を求める様子を示す説明図。
【図２０】図２０は隣接する２つのベクトルのなす角の総和を求めてバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【図２１】図２１は展開図の上皮境界上の隣接する２点を結ぶベクトルの傾きを算出する様子を示す説明図。
【図２２】図２２はベクトルの傾きが正から負、負から正に変化する変曲点の総数を算出してその総数からバレット食道か否かの判定を行う処理手順を示すフローチャート図。
【符号の説明】
【００７１】
１…内視鏡システム
２…内視鏡観察装置
３…画像処理装置
４…モニタ
６…内視鏡
７…光源装置
８…ＣＣＵ
１１…挿入部
１４…先端部
１６…ＣＣＤ
１７…撮像装置
２１…画像入力部
２２…ＣＰＵ
２２ａ…幾何学的画像変換手段
２２ｂ…展開図出力手段
２２ｃ…上皮境界検出手段
２２ｄ…上皮境界解析手段
２３…処理プログラム記憶部
２４…画像記憶部
２５…解析情報記憶部
２７…ハードディスク
２８…表示処理部
２９…入力操作部
３１…食道
Ａ…上皮境界
Ｂ…胃食道接合部
代理人 弁理士 伊藤 進
【特許請求の範囲】
【請求項１】
食道内を撮像した画像に対して、展開図を生成する展開図生成手段と、
前記展開図より食道側粘膜としての扁平上皮と、前記扁平上皮が胃側粘膜に変性した円柱上皮との境界としての上皮境界を検出する上皮境界検出手段と、
検出された前記上皮境界に対して、所定の特徴量に対応する解析結果を算出する解析手段と、
を有することを特徴とする食道粘膜用画像処理装置。
【請求項２】
前記解析手段は、前記所定の特徴量としてバレット食道の場合における上皮境界の形状的な特徴量に対応する解析結果を算出することを特徴とする請求項１に記載の食道粘膜用画像処理装置。
【請求項３】
前記解析手段は、前記上皮境界の平均値を算出する平均値算出手段と、前記上皮境界の平均値からのばらつき量を算出するばらつき量算出手段とを有し、前記ばらつき量の算出により前記所定の特徴量に対応する解析結果を算出することを特徴とする請求項１に記載の食道粘膜用画像処理装置。
【請求項１】
食道内を撮像した画像に対して、展開図を生成する展開図生成手段と、
前記展開図より食道側粘膜としての扁平上皮と、前記扁平上皮が胃側粘膜に変性した円柱上皮との境界としての上皮境界を検出する上皮境界検出手段と、
検出された前記上皮境界に対して、所定の特徴量に対応する解析結果を算出する解析手段と、
を有することを特徴とする食道粘膜用画像処理装置。
【請求項２】
前記解析手段は、前記所定の特徴量としてバレット食道の場合における上皮境界の形状的な特徴量に対応する解析結果を算出することを特徴とする請求項１に記載の食道粘膜用画像処理装置。
【請求項３】
前記解析手段は、前記上皮境界の平均値を算出する平均値算出手段と、前記上皮境界の平均値からのばらつき量を算出するばらつき量算出手段とを有し、前記ばらつき量の算出により前記所定の特徴量に対応する解析結果を算出することを特徴とする請求項１に記載の食道粘膜用画像処理装置。
【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】
【図２２】
【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】
【図２２】
【公開番号】特開２００６−１８７５５１（Ｐ２００６−１８７５５１Ａ）
【公開日】平成１８年７月２０日（２００６．７．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−３２００（Ｐ２００５−３２００）
【出願日】平成１７年１月７日（２００５．１．７）
【出願人】（００００００３７６）オリンパス株式会社 (11,466)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年７月２０日（２００６．７．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年１月７日（２００５．１．７）
【出願人】（００００００３７６）オリンパス株式会社 (11,466)
【Ｆターム（参考）】
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