JPH1014864A - 診断支援装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 撮像条件の違いによる影響の少ない特徴量等
を算出し、この特徴量を用いることにより、安定した自
動診断結果を得る。 【解決手段】 診断支援装置における診断支援処理実行
プログラム７０の特徴量算出ブロック７４は、１枚の内
視鏡画像中に設定したＲＯＩにおける２個以上の組み合
わせによりＲＯＩ間相互特徴量を算出することで、異な
る病変間の正常粘膜に対する相対的な差異を評価する。
すなわち、同一画像中における複数のＲＯＩから算出さ
れる特徴量の相対的な値を求めることにより、撮像条件
のばらつきに影響されない判別分類を可能とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は診断支援装置、更に
詳しくは内視鏡装置による画像データを基に病変の種類
を自動的に判別分類する部分に特徴のある診断支援装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、細長の挿入部を体腔内に挿入し、
固体撮像素子等を撮像手段に用いて体腔内臓器等をモニ
タ画面により観察し、検査あるいは診断することのでき
る内視鏡装置が広く用いられている。

【０００３】また、前記体腔内臓器へ超音波を照射し、
この超音波の反射あるいは透過度等により該体腔内臓器
の状況をモニタ画面により観察し、検査あるいは診断す
ることのできる超音波内視鏡装置も広く用いられてい
る。

【０００４】一方、このような内視鏡装置、超音波診断
装置等により得られた多数の画像データを管理する医療
用画像データベースを用いた画像表示装置が提案されて
いる。

【０００５】これら内視鏡装置及び超音波内視鏡装置等
で撮像した内視鏡画像を光磁気ディスク等の記録媒体に
記録し、後の診断に有効利用できるように画像ファイル
装置を接続してシステムとして使用される状況にある。

【０００６】また、医療画像分野においては、例えば特
開平７−３７０５６号公報に示されるように、画像ファ
イル装置に記録された画像に対しコンピュータを用い、
自動診断を行うことができる診断支援装置が提案されて
いる。

【０００７】診断支援装置は、画像内における関心領域
（ＲＯＩ）から算出された何らかの特徴量を用い、閾値
処理あるいは統計的・非統計的判別器を用いて診断対象
とする画像がどのような病変に分類されるかを医師に提
示することにより、診断の支援を行うものである。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
診断支援装置においては、内視鏡画像を対象として単純
に多数の画像において設定したＲＯＩから個別に算出し
た特徴量を用いて診断支援を行う場合、必ずしも病変の
特徴に即した特徴量の算出が行われているとはいえなか
った。その理由は以下の通りである。

【０００９】内視鏡画像においては、医師は粘膜表面に
おける色調、模様の構造パターン（テクスチャ）の規則
性・粗密度等、多くの特徴に基づき病変の発見及び診断
を行っている。

【００１０】ところが、内視鏡画像においては、画像の
撮像条件のばらつきが大きい。例えば同一の病変を撮像
した場合においても、観察角度、距離等により観察光の
照射条件が画像ごとに変化するため、撮像画像における
色調が変化する場合がある。また、粘膜色の個人差等の
影響も考えられる。さらに、テクスチャにおいても観察
距離に応じて特徴が大きく変化するものである。したが
って、異なる内視鏡画像からそれぞれ算出された正常部
位及び病変部位における特徴量の値が接近し、診断支援
の妨げとなる。

【００１１】一方、病変の発見及び診断は、主として正
常粘膜と病変粘膜との前記特徴の違いに基づいている場
合が多いと考えられる。例えば１枚の内視鏡画像におけ
る正常部位と病変部位との間の何らかの特徴の相対的な
相違（例えば周辺粘膜と色調が異なる等）から病変の発
見が、該相違の種類（例えば周辺粘膜より色調が赤い
等）から診断が行われる。

【００１２】従来の診断支援装置においてはこの点が考
慮されておらず、複数のＲＯＩにおける相対的な特徴量
を算出することができなかった。

【００１３】また、内視鏡画像においては、各画素の画
像上の位置に依存する局所的な情報を有効に利用する特
徴量に対する考慮もなされていなかった。

【００１４】さらに、内視鏡画像から特徴量を算出する
ためには、特徴量算出手法適用の前段にあたってノイズ
除去等の前処理が行われている。しかしながら、これら
の前処理手法は公知の基本的な手法を適用しているのみ
であり、内視鏡画像からの特徴量抽出のために特化した
複数の手法、さらには、必要に応じてそれらの各手法を
適切な順序及び組み合わせて使用するといった配慮がな
されていなかった。

【００１５】本発明は、上記事情に鑑みてなされたもの
であり、撮像条件の違いによる影響の少ない特徴量の算
出、画素の画像上における位置に依存する情報を保存し
た特徴量の算出、さらには、内視鏡画像から診断に有用
な特徴量を算出するための前処理手法を提供することに
より、安定した自動診断結果を得ることのできる診断支
援装置を提供することを目的としている。

【００１６】

【課題を解決するための手段】本発明の診断支援装置
は、少なくとも１つの信号からなる画像データを入力す
る画像入力手段と、入力された前記画像データを記憶す
る記憶手段と、前記記憶手段により記録された前記画像
データに対して少なくとも１つの関心領域を設定する関
心領域設定手段と、前記関心領域設定手段により設定さ
れた前記関心領域から特徴量を算出する特徴量算出手段
と、前記特徴量算出手段により算出された特徴量を用い
た病変の判別分類を行う判別分類手段とを備えて構成さ
れる。

【００１７】本発明の診断支援装置では、前記特徴量算
出手段が前記関心領域設定手段により設定された前記関
心領域から特徴量を算出し、前記判別分類手段が前記特
徴量算出手段により算出された特徴量を用いた病変の判
別分類を行うことで、撮像条件の違いによる影響の少な
い特徴量等を算出し、この特徴量を用いることにより、
安定した自動診断結果を得ることを可能とする。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施の形態について述べる。

【００１９】図１ないし図４０は本発明の第１の実施の
形態に係わり、図１は診断支援装置の構成を示す構成
図、図２は図１の診断支援装置における診断支援処理実
行プログラムの構成を示す機能ブロック図、図３は図１
の診断支援装置におけるマルチウインドウの画面の概念
構成を示す構成図、図４は図３の画面でのアイコン操作
によって展開されるマルチウインドウ画面の構成を示す
構成図、図５は図４のマルチウインドウ画面上のウイン
ドウの構成を説明する第１の説明図、図６は図４のマル
チウインドウ画面上のウインドウの構成を説明する第２
の説明図、図７は図１の診断支援装置におけるマルチウ
インドウの画面の具体的な構成を示す構成図、図８は図
１のハードディスクに記録された内視鏡画像ファイルを
管理するファイル管理データを説明する説明図、図９は
図１のハードディスクに記録された内視鏡画像ファイル
の各内視鏡画像の内視鏡検査ごとに付与される管理デー
タを説明する説明図、図１０は図７の画像表示アイコン
のクリック操作により展開される画像管理データウイン
ドウの構成を示す構成図、図１１は図１０の呼び出しボ
タンのクリック操作により展開される検索ウインドウの
構成を示す構成図、図１２は図１１の条件検索開始ボタ
ンのクリック操作により展開される検索結果表示ウイン
ドウの構成を示す構成図、図１３は図１２の画像一覧ボ
タンのクリック操作により展開される画像一覧表示ウィ
ンドウの構成を示す構成図、図１４は図１３の表示ボタ
ンのクリック操作により展開される画像表示ウインドウ
の構成を示す構成図、図１５は図７の画像処理アイコン
のクリック操作により展開される画像処理ウインドウの
構成を示す構成図、図１６は図１５の実行ボタンのクリ
ック操作により展開される処理結果画像表示ウィンドウ
の構成を示す構成図、図１７は図２のデータベース管理
ブロックが管理するデータベースの構成を示す構成図、
図１８は図７のＲＯＩ設定アイコンのクリック操作によ
り展開されるＲＯＩ設定ウインドウの構成を示す構成
図、図１９は図１８の特徴量選択ボタンのクリック操作
により展開される算出特徴量メニューウインドウの構成
を示す構成図、図２０は図１９の一括選択ボタンのクリ
ック操作により展開される一括選択メニューウインドウ
の構成を示す構成図、図２１は図１８の部位設定ボタン
のクリック操作により展開される部位指定メニューウイ
ンドウの構成を示す構成図、図２２は図１８の特徴量算
出実行ボタンのクリック操作により展開される特徴量算
出結果表示ウインドウの構成を示す構成図、図２３は図
７のＲＯＩ設定アイコンによる原画像及び処理結果画像
に対するＲＯＩの設定方法を説明する説明図、図２４は
図１９の相互特徴量算出ボタンによる特徴量算出処理の
流れを示すフローチャート、図２５は図２４の特徴量算
出処理におけるＧ画像データから取り出すサンプリング
画素を説明する説明図、図２６は図１９の相互特徴量算
出ボタンのクリック操作により展開されるＲＯＩ間相互
特徴量メニューウィンドウの構成を示す構成図、図２７
は図２６のＲＯＩ間相互特徴量メニューウィンドウで算
出されるＲＯＩ間相互特徴量を説明する説明図、図２８
は図２６のＲＯＩ間相互特徴量メニューウィンドウでの
ＲＯＩ間相互特徴量算出における自動組み合わせの動作
を説明するためのフローチャート、図２９は図７の特徴
量算出アイコンのクリック操作により展開される特徴量
算出ウインドウの構成を示す構成図、図３０は図２９の
ＲＯＩ指定ボタンのクリック操作により展開されるＲＯ
Ｉ指定ウインドウの構成を示す構成図、図３１は図７の
判別分類アイコンのクリック操作により展開される判別
分類ウインドウの構成を示す構成図、図３２は図３１の
データセット作成ボタンのクリック操作により展開され
るデータセット作成ウインドウの構成を示す構成図、図
３３は図３１のクラス別ＲＯＩ選択ボタンのクリック操
作により展開されるクラス別ＲＯＩ一覧ウインドウの構
成を示す構成図、図３４は図３２の既存データセット呼
び出しボタンのクリック操作により展開されるデータセ
ット一覧ウインドウの構成を示す構成図、図３５は図３
１の判別分類実行ボタンのクリック操作により展開され
る判別分類実行ウインドウの構成を示す構成図、図３６
は図３５の実行ボタンのクリック操作により展開される
判別分類結果表示ウインドウの構成を示す構成図、図３
７は図７のレポート作成アイコンのクリック操作により
展開されるレポート作成ウインドウの構成を示す構成
図、図３８は図３７の選択ボタンのクリック操作により
展開される特徴量レポート作成ウインドウの構成を示す
構成図、図３９は図３８の表示ボタンのクリック操作に
より展開される特徴量レポート表示ウインドウの構成を
示す構成図、図４０は図３８のグラフ作成ボタンのクリ
ック操作により展開されるグラフ表示ウインドウの構成
を示す構成図である。

【００２０】図１に示すように、本実施の形態の診断支
援装置１は、例えば図示しない電子内視鏡から撮像信号
を得て映像信号に変換するビデオプロセッサ２と、この
ビデオプロセッサ２からの映像信号を映し出す観察モニ
タ３と、ビデオプロセッサ２からの映像信号を画像デー
タに変換して信号処理する入力ユニット４と、入力ユニ
ット４により信号処理した画像データ及びこの画像デー
タを可逆あるいは非可逆圧縮た圧縮画像データを記憶す
るサーバユニット５と、サーバユニット５に記憶された
画像データあるいは圧縮画像データを検索して表示する
と共に、関心領域（ＲＯＩ）設定処理、特徴量算出処
理、判別分類処理等の一連の診断支援処理を行うカンフ
ァレンスユニット６とを備えて構成されている。

【００２１】入力ユニット４は、ビデオプロセッサ２か
らの映像信号であるアナログＲＧＢビデオ信号をデジタ
ル信号である画像データへ変換するＡ／Ｄコンバータ１
１と、画像データを記憶するメモリを備えビデオプロセ
ッサ２からの管理情報を付加した画像ファイルを生成す
る画像処理部１２と、画像処理部１２により生成された
画像ファイルをＬＡＮ(Local Area Network)ケーブル４
ａを介してサーバユニット５に送出するＬＡＮコントロ
ーラ１３と、ビデオプロセッサ２と画像データの管理情
報等を通信すると共に画像処理部１２及びＬＡＮコント
ローラ１３を制御するコントローラ１４とを備えて構成
される。

【００２２】ビデオプロセッサ２は、映像信号出力端、
アナログＲＧＢビデオ信号出力端及び通信信号出力端を
備えており、映像信号出力端は観察モニタ３に接続さ
れ、アナログＲＧＢビデオ信号出力端はＡ／Ｄコンバー
タ１１の入力端に接続され、通信信号出力端はコントロ
ーラ１４に接続されている。

【００２３】また、Ａ／Ｄコンバータ１１の出力端は、
画像処理部１２のデータ信号端に接続されている。

【００２４】コントローラ１４の制御信号端及びデータ
信号端は、バスライン１４ａにより画像処理部１２及び
ＬＡＮコントローラ１３との制御信号端に接続されてい
る。そしてコントローラ１４による画像処理部１２及び
ＬＡＮコントローラ１３の制御は、バスライン１４ａを
介した信号により行われるようになっている。

【００２５】ビデオプロセッサ２により映像信号に変換
された、例えば図示しない電子内視鏡による観察像は、
観察モニタ３に観察画像として映し出されるようになっ
ている。また、ビデオプロセッサ２の操作者が、前述し
た観察画像を記録する必要があると判断した場合、前述
した映像信号は、アナログＲＧＢビデオ信号としてＡ／
Ｄコンバータ１１へ出力され、このＡ／Ｄコンバータ１
１は、アナログＲＧＢビデオ信号を所定の量子化処理を
行い、デジタルＲＧＢビデオ信号に変換し、画像処理部
１２へ観察画像データとして出力するようになってい
る。

【００２６】画像処理部１２は、コントローラ１４の制
御により、Ａ／Ｄコンバータ１１から入力された観察画
像データを記憶するようになっている。

【００２７】コントローラ１４は、画像処理部１２に記
憶された観察画像データに対して縮小処理等の各種デー
タ処理を施し、さらには管理情報を付加して画像ファイ
ルとし、画像処理部１２へ一旦記憶させ或いはＬＡＮコ
ントローラ１３へ出力するようになっている。また、コ
ントローラ１４は、前述したように各種データ処理を施
された画像ファイルを画像処理部１２へ一旦記憶した場
合、該画像ファイルを所定のタイミングにより画像処理
部１２からＬＡＮコントローラ１３へ出力するようにな
っている。

【００２８】サーバユニット５は、入力ユニット４のＬ
ＡＮコントローラ１３より送出される画像ファイルを受
け取るＬＡＮコントローラ２１と、ＬＡＮコントローラ
２１が受け取った画像ファイルを一時的に記憶するメモ
リ２２と、ＬＡＮコントローラ２１が受け取った画像フ
ァイルを大容量記憶媒体である例えばハードディスク２
３に記録するハードディスクドライバ２４と、ＬＡＮコ
ントローラ２１が受け取った画像ファイルを可逆あるい
は非可逆で圧縮して圧縮画像データをハードディスクド
ライバ２４に送出する圧縮装置２５と、ＬＡＮコントロ
ーラ２１、メモリ２２、ハードディスクドライバ２４及
び圧縮装置２５を制御するコントローラ２６とを備えて
構成され、ハードディスクドライバ２４は、画像ファイ
ル及び圧縮画像データをハードディスク２３に記録する
と共に、ＬＡＮコントローラ２１は、ＬＡＮケーブル５
ａを介してハードディスク２３に記録された画像ファイ
ルまたは圧縮画像データをカンファレンスユニット６に
送信できるようになっている。

【００２９】入力ユニット４のＬＡＮコントローラ１３
のＬＡＮケーブル４ａ端はサーバーユニット５のＬＡＮ
コントローラー２１に接続されている。このＬＡＮケー
ブル４ａは、いわゆる１０ｂａｓｅＴといわれるケーブ
ルであり、ツイストペア線を用い１０Ｍbit/sec の双方
向のデータ通信を長さ１００ｍ以内の範囲で可能であ
り、複数の装置間の制御及びデータの送受をすることが
できるものである。

【００３０】サーバーユニット４のコントローラ２６の
制御信号端及びデータ信号端は、バスライン２６ａによ
りメモリ２２と、ＬＡＮコントローラ２１と、ハードデ
ィスクドライブ２４との制御信号端に接続されている。

【００３１】サーバユニット５では、入力ユニット４の
ＬＡＮコントローラ１３からの画像ファイルをＬＡＮケ
ーブル４ａを介してＬＡＮコントローラ２１で入力し、
コントローラ２６が、ＬＡＮコントローラ２１を介して
入力された画像ファイルを一旦メモリ２２に記憶する。
ハードディスクドライブ２４は、この画像ファイルを例
えばハードディスク２３へ記憶するようになっている。

【００３２】カンファレンスユニット６は、サーバーユ
ニット５のＬＡＮコントローラ２１からの画像ファイル
または圧縮画像データをＬＡＮケーブル５ａを介して受
け取るＬＡＮコントローラ３１と、ＬＡＮコントローラ
３１が受け取った画像ファイルまたは圧縮画像データを
記憶する画像処理部３２と、画像処理部３２が記憶した
圧縮画像データを伸張する伸張装置３３と、画像処理部
３２が記憶した画像ファイル中のデジタル信号である画
像データ及び伸張装置３３で伸張された画像データを逆
量子化処理し、アナログＲＧＢビデオ信号へ変換するＤ
／Ａコンバータ３４と、Ｄ／Ａコンバータ３４により変
換されたアナログＲＧＢビデオ信号を映し出す観察モニ
タ３５と、画像処理部３２を制御するコントローラ３６
とを備えている。

【００３３】画像処理部３２のデータ信号端は、Ｄ／Ａ
コンバータ３４の入力端に接続され、このＤ／Ａコンバ
ータ３４の出力端は、観察モニタ３５に接続されてい
る。コントローラ３６の制御信号端及びデータ信号端
は、バスライン３６ａにより前記画像処理部３２とＬＡ
Ｎコントローラ３１との制御信号端に接続されている。
コントローラー３６の制御信号端及びデータ信号端は、
バスライン３６ｂにより後述のＣＰＵ４１との制御信号
端に接続されている。

【００３４】また、カンファレンスユニット６は、コン
トローラ３６を制御するＣＰＵ４１と、例えばサーバー
ユニット５への画像ファイルの検索等の要求を入力する
と共に、この画像ファイルに併せて各種の情報を入力す
るキーボード４２と、このキーボード４２の信号とＣＰ
Ｕ４１の信号との整合をとるキーボードインターフェー
ス（以下、キーボードＩ／Ｆと称する）４３と、キーボ
ード４２により入力された情報を表示する検索モニタ４
４と、検索モニタ４４の画面上のカーソル座標を任意の
位置に移動させる指示を与えるマウス４５と、このマウ
ス４５の信号とＣＰＵ４１の信号との整合をとるマウス
インターフェース（以下、マウスＩ／Ｆと称する）４６
と、ＣＰＵ４１の実行プログラム及び検索モニタ４４の
メニュー画面の画像データ等の各種データを記録したハ
ードディスク４７と、このハードディスク４７の信号と
ＣＰＵ４１との信号の整合をとるハードディスクインタ
ーフェース（以下、ハードディスクＩ／Ｆと称する）４
８と、ＣＰＵ４１の各種処理作業領域として用いられる
作業メモリ４９と、検索モニタ４４に表示するデジタル
ＲＧＢビデオ信号を記憶するメモリを含む画像処理部５
０と、ＣＰＵ４１からの情報を印刷するプリンタ５１
と、プリンタ５１とＣＰＵ４１との整合をとるプリンタ
インターフェース（以下、プリンタＩ／Ｆと称する）５
２とを備えている。

【００３５】さらに、カンファレンスユニット６は、Ｃ
ＰＵ４１によりキーボード４２から入力された情報のう
ちパスワードを記憶するパスワード記憶部６１と、パス
ワード記憶部６１が記憶したパスワードのレベルを判定
するパスワード監視部６２と、パスワード監視部６２の
判定結果に基づいてＣＰＵ４１の制御を制限する制御制
限部６３とを備えている。

【００３６】ＣＰＵ４１の制御信号端及びデータ信号端
は、バスライン４１ａによりハードディスクＩ／Ｆ４
８、マウスＩ／Ｆ４６、キーボードＩ／Ｆ４３、作業メ
モリ４９，画像処理部５０及びパスワード監視部６１の
制御信号端及びデータ信号端に接続されている。そし
て、ＣＰＵ４１は、バスライン４１ａにより、ハードデ
ィスクＩ／Ｆ４８、マウスＩ／Ｆ４６、キーボードＩ／
Ｆ４３、プリンタＩ／Ｆ５２及び作業メモリ４９を制御
するようになっている。

【００３７】マウスＩ／Ｆ４６は、マウス４５の物理的
相対移動量に応じた信号を検出し、作業メモリ４９へ出
力し、作業メモリ４９は、前述した移動量を記憶するよ
うになっている。

【００３８】キーボードＩ／Ｆ４３は、キーボード４２
から入力された文字情報の信号を作業メモリ４９へ出力
し、作業メモリ４９は、前述した文字情報等を記憶する
ようになっている。

【００３９】ハードディスクＩ／Ｆ４８は、ハードディ
スク４７からＣＰＵ４１が実行するプログラム及びメニ
ュー画面等の検索モニタ４４用の画像データを読み出
し、作業メモリ４９へ出力し、作業メモリ４９は前述し
たプログラム及び検索モニタ４４用の画像データ等を記
憶するようになっている。

【００４０】プリンタＩ／Ｆ５２は、プリンタ５１に対
してＣＰＵ４１から送信される情報を伝送し印刷を行
う。

【００４１】ＣＰＵ４１は、前述したようにハードディ
スク４７に記憶されたプログラムを電源投入時に、作業
メモリ４４にロードし該プログラムによって動作する。

【００４２】前述したようにサーバーユニット５のハー
ドディスク２３に記憶された画像ファイルは、コントロ
ーラー２６の制御により、ハードディスクドライバ１４
に出力されメモリ２２に一旦記憶されるか或いは直接Ｌ
ＡＮコントローラ２１へ出力される。ＬＡＮコントロー
ラ２１からＬＡＮケーブル５ａを介し、カンファレンス
ユニット６のＬＡＮコントローラ３１へ画像ファイルが
入力される。

【００４３】そして、カンファレンスユニット６では、
コントローラ３６の制御によりＬＡＮコントローラ３１
は、画像処理部３２に画像ファイルを出力する。画像処
理部３２に記憶された、サーバーユニット５のハードデ
ィスク２３からの画像ファイルは、コントローラ３６の
制御によりデジタルの観察画像データと管理情報に分離
され、デジタル観察画像データは画像処理部３２に記憶
され、管理情報はバスライン３６ｂによりＣＰＵ４１に
送られる。

【００４４】画像処理部３２は、前述した観察画像デー
タを記憶するようになっている。前述したように画像処
理部３２へ記憶されたデジタル信号である観察画像デー
タは、Ｄ／Ａコンバータ３４の逆量子化により、アナロ
グＲＧＢビデオ信号へ変換され、観察モニタ３５へ出力
されるようになっている。観察モニタ３５は、前述した
ように入力されたアナログＲＧＢビデオ信号を映し出す
ようになっている。尚、観察画像データが圧縮画像デー
タの場合は、伸張装置３３で伸張された後にＤ／Ａコン
バータ３４に出力される。

【００４５】ＣＰＵ４１は、マウス４５によるカーソ
ル、キーボード４２による文字情報、ハードディスク４
７からのメニュー画面等の検索モニタ４４用の画像デー
タと管理情報を合成或いは単独で表示するように演算処
理し、画像データとして画像処理部５０へ記憶させるよ
うになっている。

【００４６】ハードディスク２３に記録されている画像
ファイルの観察画像データは、例えばカラーである観察
画像を横６４０ドット、縦４８０ドットで分割し、この
各ドットに対応じてＲＧＢ各色信号レベルを、例えば８
ビットとなるように量子化した所定のバイト数で構成さ
れるようになっている。

【００４７】次に、本実施の形態における診断支援処理
の詳細について説明する。診断支援処理は、ハードディ
スク４７に記録された診断支援処理実行プログラムを用
い、ＣＰＵ４１により実行される。また、診断支援処理
は、検索モニタ４４に表示されるマルチウインドウ環境
上において、キーボード４２及びマウス４５を用いての
入力により操作される。

【００４８】図２に示すように、診断支援処理実行プロ
グラム７０は、画像管理ブロック７１、データベース管
理ブロック７２、ＲＯＩ設定ブロック７３、特徴量算出
ブロック７４、判別分類ブロック７５、レポート作成ブ
ロック７６及び画像処理ブロック７７からなっている。

【００４９】続いて、診断支援処理実行プログラム７０
を構成する各ブロックの概要を説明する。

【００５０】画像管理ブロック７１は、診断支援処理に
おいて使用する内視鏡画像の管理及び検索等を行う。

【００５１】データベース管理ブロック７２は、診断支
援処理において使用する画像、設定されるＲＯＩ、算出
される特徴量等を記憶及び管理するためのデータベース
を管理する。

【００５２】ＲＯＩ設定ブロック７３は、内視鏡画像上
において、特徴量の算出及び判別分類の対象とするため
のＲＯＩを設定する。

【００５３】特徴量算出ブロック７４は、ＲＯＩ設定ブ
ロック７３により設定されたＲＯＩに対して、特徴量算
出手法を適用することにより特徴量を算出する。

【００５４】判別分類ブロック７５は、特徴量算出ブロ
ック７４において算出された特徴量を用いた判別分類処
理を行う。

【００５５】レポート作成ブロック７６は、特徴量算出
ブロック７４及び／または判別分類ブロック７５により
得られた各処理結果の一覧表示及びグラフ上へのプロッ
ト等によるレポートを作成する。

【００５６】また、画像処理ブロック７７は、診断支援
処理に使用する原画像である内視鏡画像に対し、たとえ
ばノイズ除去処理、構造成分強調処理等の画像処理を適
用する。

【００５７】そして、画像処理ブロック７７による処理
結果画像は、原画像と同様にサーバユニット５における
ハードディスク２３に記録されるとともに、診断支援類
処理の対象データとすることができる。

【００５８】ここで、カンファレンスユニット６におい
ては、各ブロックはマルチウインドウ上でのマルチプロ
セッシングにより、並行して動作することが可能となっ
ている。

【００５９】図３はマルチウインドウの例を説明するた
めの説明図である。当初、検索モニタ４４のモニタ画面
８０上には各種機能を実行するためのウインドウを開く
ためのアイコン８１、８２及び８３が表示されている．
操作者は目的とする機能のウインドウを開くために，マ
ウス４５に連動して移動するマウスポインタ８４による
クリックを行う。クリックとは、マウスポインタ８４を
アイコン等に重ね、マウス４５のボタンを押下する動作
を示す。

【００６０】マウスポインタ８４によりクリックされた
アイコンは、各々に対応する機能を実行するための１つ
以上のウインドウを開く。図４は開かれたウインドウの
例を説明するための説明図であって、図３におけるアイ
コン８１、８２及び８３は、クリックにより、図４に示
すようなウインドウ８５、８６及び８７を検索モニタ４
４のモニタ画面８０上にそれぞれ開く。

【００６１】以後、モニタ画面８０においては，マウス
ポインタ８４が重ねられたウインドウ上（以下，このよ
うなウインドウをアクティブウインドウと称し、図４に
おいてはウインドウ８６がアクティブウインドウであ
る）で入力等の作業が行われる。また、マウスポインタ
８４の移動により任意のウインドウをアクティブウイン
ドウとして選択することが可能である。

【００６２】また、図５及び図６は上記のウインドウの
構成例を説明するための説明図であって、図５において
は、ウインドウ９０は、機能の動作指定等を行うための
ボタン９１、ウインドウ９０に関する機能におけるシス
テム側からの出力を表示する出力表示領域９２、機能に
基づく事項を選択するためのメニューバー９３、メニュ
ーバー９３をスクロールさせるためのスクロールバー９
４、キーボード４２からの入力を表示するための入力表
示領域９５及び作業を終了によりウインドウ９０を閉じ
るための終了ボタン９６からなっている。

【００６３】ボタン９１上にマウスポインタ８４を重ね
てクリックすることにより、対応する機能を動作させる
ことができる。なお、例えばボタン９１を選択した場合
に新たな別のウインドウ（図示せず）が開くように制御
することも可能である。

【００６４】出力表示領域９２においては、例えばテキ
スト、数値データ等のメッセージをシステム側から表示
する。

【００６５】キーボード４２から何らかの入力が行われ
る場合には、入力情報を入力表示領域９５に表示するこ
とができる。

【００６６】すべての作業が終了した場合には、終了ボ
タン９６にマウスポインタ８４を重ねてクリックするこ
とにより、ウインドウ９０を閉じることができる。

【００６７】メニューバー９３においては、各事項を指
すバー（図５において１、２、３、…の番号付けされた
部分）にマウスポインタ８４を重ねてクリックすること
により、希望するものを選択することができる。その
際，クリックされたバーは反転表示等の動作が適用さ
れ、いずれが指定されたものかを操作者に知らせること
ができるようになっている。

【００６８】また、メニューバー９３の表示範囲に対し
て、選択できる事項の数が大である場合（図５の例にお
いては，例えば事項が１０ある場合等）においては、ス
クロールバー９４を使用することができる。すなわち、
マウスポインタ８４をスクロールバー９４の上方スクロ
ールボタン９４ａに重ねマウス４５のボタンを押下する
とメニューバー９３が上方へ、スクロールバー９４の下
方スクロールボタン９４ｂに重ねて押下した場合には下
方へとスクロールする。図５の例においては、下方スク
ロールボタン９４ｂを使用することにより、事項６以降
を表示・選択することが可能となる。

【００６９】スクロールポインタ９４ｃは、全事項中に
おいてスクロールバー９４のおよそどの部分をメニュー
バー９３に表示しているかを知るための目安を示してい
る。

【００７０】また、図６に示すように、メニューバーの
項目を２次元的に配置し、水平方向へのスクロールを行
うスクロールバーを備えることも可能である。すなわ
ち、図６において、ウインドウ１００は項目が２次元に
配置されたメニューバー１０１と、垂直方向へのスクロ
ールを行うスクロールバー１０２及び水平方向へのスク
ロールを行うスクロールバー１０３からなっている。

【００７１】操作者は、図５のスクロールバー９４に対
する操作と同様にして、水平及び垂直方向にメニューウ
インドウ１００をスクロールさせることにより、任意の
項目を選択することが可能となる。

【００７２】本実施の形態におけるウインドウは、以上
に説明したように動作するボタン、メニューバー、スク
ロールバー、出力表示領域及び入力表示領域を任意の大
きさ及び個数で構成している。なお、以下の説明におい
て、特に断りのない場合は、終了ボタンをクリックする
と、該当するウインドウを閉じるよう動作するものとす
る。

【００７３】図７は本実施の形態における診断支援処理
の各機能の呼び出し動作を説明するための説明図であ
る。

【００７４】初めに、検索モニタ４４上において、診断
支援処理のメインメニューとなるアイコンが配置された
メイン画面１１０が表示される。このメイン画面１１０
は、画像表示機能を呼び出す画像表示アイコン１１１、
データベースカスタマイズ機能を呼び出すデータベース
アイコン１１２、ＲＯＩ設定機能を呼び出すＲＯＩ設定
アイコン１１３、特徴量算出機能を呼び出す特徴量算出
アイコン１１４、判別分類機能を呼び出す判別分類アイ
コン１１５、レポート作成機能を呼び出すレポート作成
アイコン１１６及び画像処理機能を呼び出す画像処理ア
イコン１１７からなっている．上記のアイコン１１１〜
１１７により実行される各機能は、診断支援処理実行プ
ログラムにおいては、図２に示したように、画像表示機
能は画像管理ブロック７１が、データベースカスタマイ
ズ機能はデータベース管理ブロック７２が、ＲＯＩ設定
機能はＲＯＩ設定ブロック７３が、特徴量算出機能は特
徴量算出ブロック７４が、判別分類機能は判別分類ブロ
ック７５が、レポート作成機能はレポート作成ブロック
７６が、画像処理機能は画像処理ブロック７７がそれぞ
れ動作する。

【００７５】なお、各機能はマルチプロセッシングによ
り並行して動作可能である。また、各機能においては動
作内容ごとのサブルーチン化がなされており、必要に応
じて異なる機能から任意のサブルーチンを呼び出すこと
が可能となっている。

【００７６】次に、診断支援処理実行プログラムにおけ
る各ブロックの動作の詳細について説明する。

【００７７】（画像管理ブロック）画像管理ブロック７
１は、前述の通り、主として診断支援処理において使用
する内視鏡画像の管理及び検索を行うものである。サー
バユニット５のハードディスク２３に記録された内視鏡
画像ファイルは、対象となる患者の内視鏡検査ごとに管
理される。

【００７８】図８に示すように、ハードディスク２３に
記録された内視鏡画像ファイルは、ファイル管理データ
により患者ＩＤ及び検査年月日（及び患者名）ごとに管
理されることとなり、各内視鏡検査単位に番号付けがな
されている。検査Ｎｏ．は検査ごとに、また患者ＩＤは
各患者ごとに設定されるため、重複が生ずることはな
い。

【００７９】また、図９は内視鏡画像ファイルの各内視
鏡画像の内視鏡検査ごとに付与される管理データを説明
するための説明図であって、この例においては、検査Ｎ
ｏ．１として管理される内視鏡画像データは７枚である
ものとする。管理データとしては、前述の患者ＩＤ、患
者名及び検査年月日の他に、例えば検査部位、診断名、
メモ及び担当医等のデータを含むことができる。これら
のデータは、ハードディスク２３に記録され、後述する
画像検索処理におけるキーとして使用される。

【００８０】画像表示アイコン１１１をマウスポインタ
８４で選択する（図７参照）ことで、画像管理ブロック
７１は、図１０に示すような画像管理データウインドウ
１２０を開く。画像管理ウィンドウ１２０は各種データ
を入力するための入力表示領域１２１と、すでに与えら
れている管理データを再編集する場合に使用する呼び出
しボタン１２２及び終了ボタン１２３からなっている。

【００８１】操作者はマウスポインタ８４を希望する管
理データの入力欄に重ね、キーボード４２より必要な情
報を入力する。また、検査Ｎｏ．のみを入力し、呼び出
しボタン１２２をクリックした場合には、対応する内視
鏡検査の管理データを入力表示領域１２１に各々表示す
る。管理データ呼び出し後は、操作者が所望の管理デー
タを編集することができる。

【００８２】図１０において、呼び出しボタン１２２を
マウス４５でクリックすると、検索処理が実行される。
この検索処理においては、図１１に示すように、まず検
索ウインドウ１３０を開く。検索ウインドウ１３０は検
索キーを入力するための入力表示領域１３１と、入力し
た検索キーを用いた条件検索の開始を指定する条件検索
開始ボタン１３２と、全内視鏡検査データを表示する全
検索の開始を指定する全検索開始ボタン１３３及び終了
ボタン１３４から構成されている．なお、この例におい
ては、検索キーとして患者ＩＤ、患者名、検査部位及び
診断名が使用可能であるものとする。

【００８３】検索処理において全検索を行う場合、操作
者は全検索ボタン１３３をマウス４５でクリックする。
また、条件検索を行う場合、操作者は入力表示領域１３
１に所望のキーをキーボード４２を用いて入力し、条件
検索開始ボタン１３２をマウス４５でクリックする。

【００８４】これらの操作により検索が実行されるが、
検索結果として得られた内視鏡検査データが存在する場
合には、図１２に示すような新たに検索結果表示ウイン
ドウ１４０を開き、検索結果を表示する。

【００８５】検索結果表示ウインドウ１４０は、検索結
果である内視鏡検査データの管理データ（この例では検
査Ｎｏ．、患者ＩＤ、患者名及び検査年月日）を表示す
るメニューバー１４１と、スクロールバー１４２と、所
望の内視鏡検査において記録した内視鏡画像の一覧表示
を指定するための画像一覧ボタン１４３と、後述する各
処理において内視鏡検査を選択する際に使用する確定ボ
タン１４４及び終了ボタン１４５からなっている．操作
者がメニューバー１４１のクリックにより所望の内視鏡
検査を指定後、さらに画像一覧ボタン１４３をクリック
すると、該当する内視鏡検査において記録された内視鏡
画像が一覧表示される図１３に示すような画像一覧表示
ウィンドウ１５０が開かれる。

【００８６】なお、検索結果ウィンドウ１４０において
表示された内視鏡検査に基づいて記録されている内視鏡
画像に対しては、後述する内視鏡画像の表示、画像処
理、ＲＯＩの設定及び特徴量算出、判別分類等の各処理
が適用されることとなる。

【００８７】画像一覧表示ウィンドウ１５０は、図１３
に示すように、内視鏡検査データにおける管理データ及
び記録された内視鏡画像の枚数等を表示するためのデー
タ表示領域１５１と、記録された内視鏡画像ごとに付与
された画像Ｎｏ．等を表示することにより所望の内視鏡
画像を指定することができるメニューバー１５２と、ス
クロールバー１５３と、メニューバー１５２上でクリッ
クにより選択した内視鏡画像の表示を開始するための表
示開始ボタン１５４及び終了ボタン１５５からなってい
る。

【００８８】操作者がメニューバー１５２の任意の項目
（ここでは内視鏡画像）をクリックにより選択した後、
表示ボタン１５４をクリックすることにより、選択され
た内視鏡画像を表示する図１４に示すような画像表示ウ
インドウ１６０が開かれる。

【００８９】画像表示ウィンドウ１６０は、図１４に示
すように、画像表示領域１６１と、管理データ等を表示
するためのデータ表示領域１６２と、後述するＲＯＩ設
定処理等において画像選択等に使用される確定ボタン１
６３及び終了ボタン１６４からなっている。

【００９０】操作者は、画像表示ウィンドウ１６０上に
表示された内視鏡画像を見ることにより、最終的な検索
結果が所望する内視鏡画像であるか否かを確認すること
ができる。

【００９１】そして、図１０の画像管理データウインド
ウ１２０上でのすべての作業が終了した場合には、終了
ボタン１２３をマウス４５でクリックすることにより画
像管理データウインドウ１２０が閉じられる。

【００９２】なお、図１３において表示ボタン１５４が
クリックされた場合には、画像表示ウインドウ１６０が
開かれるとともに，選択された内視鏡画像が観察モニタ
３５上に表示されるように制御してもよい。

【００９３】また、上記の検索処理は、図２において示
した各ブロックより、内視鏡画像の検索が必要とされる
任意の時点で実行可能となっている。すなわち、各ブロ
ックにおける機能を実行するウィンドウ（図示せず）上
に、図１１の検索ウィンドウ１３０を開くことを指示す
るための検索指示ボタンを設定しておくことができる。

【００９４】（画像処理ブロック）次に、画像処理ブロ
ック７７の動作について説明する。画像処理アイコン１
１７をマウスポインタ８４で選択する（図７参照）こと
で、画像処理ブロック７７は、図１５に示すような画像
処理ウインドウ１７０を開く。画像処理ブロック７７は
前述のように、ハードディスク２３に記録された内視鏡
画像に対し、所望の画像処理を適用する。

【００９５】画像処理ブロック７７の動作は、画像処理
ウインドウ１７０上において指定される。画像処理ウィ
ンドウ１７０は、実行する画像処理の一覧表示からなる
メニューバー１７１と、スクロールバー１７２と、前述
した検索処理の実行を指定するための検索ボタン１７３
と、メニューバー１７１において指定した１つ以上の画
像処理の実行開始を指定する実行ボタン１７４及び終了
ボタン１７５からなっている。

【００９６】操作者は、メニューバー１７１上におい
て、所望する画像処理名をクリックにより指定する。画
像処理として、例えばノイズ除去処理、構造成分強調処
理、２値化処理がある。

【００９７】また、検索ボタン１７３をクリックするこ
とにより，前述の検索ウインドウ１３０が開かれる（図
１１参照）。前述した一連の検索処理を経て、操作者は
検索結果表示ウィンドウ１４０において、メニューバー
１４１及び確定ボタン１４４のクリックにより、選択し
た画像処理を適用する内視鏡画像を選択し終了ボタン１
３４をクリックすることで、画像処理ウインドウ１７０
に戻る（図１２参照）。

【００９８】適用する画像処理名及び内視鏡画像の選択
を終了後、図１５において、実行ボタン１７４をクリッ
クすることにより処理が実行される。メニューバー１７
１上に表示される各画像処理は、サブルーチンプログラ
ムとしてハードディスク４７に記憶されている。実行結
果である処理結果画像は、新たに開かれる処理結果画像
表示ウインドウ上に表示される．処理結果画像を表示す
る処理結果画像表示ウィンドウ１８０は、図１６に示す
ように、処理結果画像表示領域１８１と、画像管理デー
タ表示領域１８２と、処理結果画像のハードディスク２
３への記録開始を指示するための記録開始ボタン１８３
及び終了ボタン１８４からなっている。

【００９９】画像管理データ表示領域１８２には、前述
の管理データ及び適用した画像処理の処理名等を表示す
る。また、記録開始ボタン１８３をクリックすることに
より、処理結果画像がハードディスク２３に管理データ
とともに記録される。

【０１００】なお、ハードディスク２３への記録を行わ
ない場合には、終了ボタン１８４をクリックすることに
より処理結果画像表示ウィンドウ１８０を閉じればよ
い。この場合、処理結果画像は棄却される。

【０１０１】（データベース管理ブロック）次に、デー
タベース管理ブロック７２について説明する。データベ
ース管理ブロック７２は、診断支援装置１における内視
鏡検査、内視鏡画像、設定したＲＯＩ及び各機能におけ
る処理結果等をデータベース化し管理するものである。

【０１０２】データベース管理ブロック７２が管理する
データベースは、図１７に示すように、検査データ１９
０、患者管理データ１９１、処理結果画像管理データ１
９２、画像処理手法データ１９３、画像管理データ１９
４、ＲＯＩ管理データ１９５、部位データ１９６、所見
データ１９７、分類データ１９８、特徴量算出手法デー
タ１９９、ＲＯＩ間相互特徴量データ２００、ＲＯＩ特
徴量データ２０１及び判別分類手法データ２０２、デー
タセット名データ２０３、使用特徴量データ２０４、分
類クラスデータ２０５、クラス別サンプルデータ２０
６、判別分類係数データ２０７、判別分類結果データ２
０８、判別境界値データ２０９により構成されており、
各データはそれぞれファイルとしてハードディスク２３
に記憶されている。

【０１０３】検査データ１９０は、内視鏡画像の管理単
位である前述の内視鏡検査ごとに付与されるデータを管
理するデータベースである。

【０１０４】患者管理データ１９１は、患者名、生年月
日及び患者ＩＤ等の患者ごとに付与されるデータを与え
る参照用データベースである。

【０１０５】画像管理データ１９４は、各内視鏡検査の
下に管理される内視鏡画像ごとに付与されるデータを管
理するデータベースである。

【０１０６】処理結果画像管理データ１９２は、前述の
画像処理が適用された処理結果画像に付与されるデータ
を管理するデータベースである。

【０１０７】画像処理手法データ１９３は、画像処理の
手法の種類を与える参照用データベースである。

【０１０８】ＲＯＩ管理データ１９５は、内視鏡画像あ
るいは処理結果画像に対し、後述する一連の処理により
設定されたＲＯＩの個々に対して付与されるデータを管
理するデータベースである。

【０１０９】部位データ１９６は、ＲＯＩ管理データに
対し、診断部位を与えるための参照用データベースであ
る。

【０１１０】所見データ１９７は、ＲＯＩ管理データに
対し、所見属性を与えるための参照用データベースであ
る。

【０１１１】分類データ１９８は、ＲＯＩ管理データに
対し、診断分類を与えるための参照用データベースであ
る。

【０１１２】特徴量算出手法データ１９９は、設定され
たＲＯＩに対して適用する特徴量算出処理の名称を与え
る参照用データベースである。

【０１１３】ＲＯＩ間相互特徴量データ２００は、後述
する一連の処理により算出されるＲＯＩ間相互特徴量を
管理するためのデータベースである。

【０１１４】ＲＯＩ特徴量データ２０１は、後述する一
連の処理により算出されるＲＯＩ特徴量を管理するため
のデータベースである。

【０１１５】判別分類手法データは２０２は、算出され
た特徴量を用いた判別分類処理手法の名称を与える参照
用データベースである。

【０１１６】データセット名データ２０３は、判別分類
手法に基づく後述する判別分類系を管理するためのデー
タベースである。

【０１１７】使用特徴量データ２０４は、判別分類系の
生成において使用した特徴量の名称を管理するためのデ
ータベースである。

【０１１８】分類クラスデータ２０５は、生成した判別
分類系のデータセットが分類の対象とするクラス（本実
施の形態においては診断分類）を管理するためのデータ
ベースである。

【０１１９】クラス別サンプルデータ２０６は、判別分
類系の生成においてデータセットが教師データとして使
用したＲＯＩを管理するデータベースである。

【０１２０】判別分類係数データ２０７は、生成された
判別分類系における各係数値を管理するためのデータベ
ースである。

【０１２１】判別分類結果データ２０８は、設定された
ＲＯＩに対して生成された判別分類系を適用して得られ
た結果を管理するためのデータベースである。

【０１２２】判別境界値データ２０９は、生成された判
別分類系の判別分類基準となる値を管理するためのデー
タベースである。

【０１２３】ここで、参照用データベースとは、診断部
位（食道、胃、大腸等）、所見（発赤、褪色、隆起
等）、診断分類（正常、潰瘍、早期癌等）の名称を項目
として含むデータベースである。参照用データベース
は，操作者により、任意の時点で項目の追加、変更及び
削除等のカスタマイズが可能なデータベースである。

【０１２４】一方、参照用データベース以外のデータベ
ースは、各々が管理対象とするデータが発生した時点で
項目が生成される。例えば、新たな内視鏡検査により内
視鏡画像が記録された場合には検査データ１９０及び画
像管理データ１９４に新たな項目が追加生成される。ま
た、データが更新、削除された場合に連動し、対応する
項目が更新、削除される。

【０１２５】各データは、その関連する内容に基づき、
各々のキーとなるプライマリナンバを参照することによ
り結合がなされている。プライマリナンバは各データベ
ースにおける項目ごとに１対１に付与された番号であ
る。これにより、検査、患者、画像、ＲＯＩ等の種々の
データが関連づけられる。

【０１２６】データベース管理ブロック７２は、データ
ベース化すべきデータの出現、データの内容変更等が生
じた場合に、各データのオープン、読みだし、書換、格
納、クローズ等の一連の作業を制御する。

【０１２７】また、図７のデータベースアイコン１１２
をクリックすることにより、患者管理データ１９１、部
位データ１９６、所見データ１９７及び分類データ１９
８における項目の追加、変更及び削除等のカスタマイズ
が可能となる。その場合、データベースカスタマイズウ
インドウ（図示せず）が開き、操作者は該ウインドウ上
においてカスタマイズするデータ、追加、変更及び削除
等の操作を行い、確定ボタン及び終了ボタンのクリック
により作業を終了する。データベース管理ブロック７２
は、確定ボタンのクリックにより該当するデータの書き
換えを行う。

【０１２８】（ＲＯＩ設定ブロック）次に、ＲＯＩ設定
ブロック７３の動作について説明する。図７のＲＯＩ設
定アイコン１１３のクリックによりＲＯＩ設定処理の実
行を選択すると、図１０に示した画像管理データウイン
ドウ１２０が開く。以下、前述の手順にしたがいＲＯＩ
の設定を行う内視鏡画像を、図１２に示したように、検
索結果表示ウィンドウ１４０上のメニューバー１４１に
おいて選択する。続いて、確定ボタン１４４をクリック
することにより、新たなＲＯＩ設定ウインドウが開かれ
る。

【０１２９】図１８に示すように、ＲＯＩ設定ウインド
ウ２２０は、画像表示及びＲＯＩ描画作業を行うための
ＲＯＩ表示領域２２１、設定するＲＯＩの番号を指定す
るＲＯＩ番号選択ボタン２２２、算出する特徴量を指定
するための特徴量選択ボタン２２３、設定したＲＯＩに
対し、部位、所見及び分類をそれぞれ設定するための部
位設定ボタン２２４、所見設定ボタン２２５及び分類設
定ボタン２２６、特徴量の算出を実行するための特徴量
算出実行ボタン２２７、ＲＯＩの設定をやり直す場合等
に使用するＲＯＩ削除ボタン２２８、設定したＲＯＩの
データベースへの登録を指示する確定ボタン２２９、終
了ボタン２３０，画像表示領域においてＲＯＩの描画線
の表示または非表示を指定するためのＲＯＩ表示指定ボ
タン２３１及びＲＯＩ非表示指定ボタン２３２から構成
される。

【０１３０】操作者はマウス４５を用いてＲＯＩ設定ウ
インドウ２２０上の各機能ボタンをクリックすることに
より作業を進める。なお、本実施の形態においては１枚
の内視鏡画像上に最大５個のＲＯＩが設定可能であるも
のとする。

【０１３１】始めに、ＲＯＩ設定対象とする内視鏡画像
を、ＲＯＩ設定ウインドウ２２０における画像表示領域
２２１に表示する。操作者は、表示された内視鏡画像を
確認後、マウスポインタによりＲＯＩ番号選択ボタン２
２２をクリックする。ＲＯＩ番号選択ボタン２２２は数
字１ないし５を示しており、それぞれが設定されるＲＯ
Ｉの番号（１）ないし（５）に対応している。

【０１３２】続いて、画像表示領域２２１上において、
マウス４５の操作によりＲＯＩの描画を行う。ＲＯＩの
描画は、例えばマウス４５のボタンを押下したままでマ
ウスポインタ８４を移動させ、その軌跡を表示するよう
に制御すればよい。描画されたＲＯＩに対して、対応す
るＲＯＩの番号（１）ないし（５）のいずれかを画像表
示領域２２１上に重畳表示する。

【０１３３】また、ＲＯＩの設定においては、任意形状
の描画に限らず、正方形あるいは長方形のような矩形に
より設定してもよい。矩形の水平及び垂直方向の大きさ
（サイズ）は、操作者による指定または、例えば５画素
ずつ大きくした初斯設定値群から選択する等の可変にし
ておく。その場合は、図１８に示したＲＯＩ設定ウィン
ドウ上において、「矩形／任意描画選択ボタン」及び
「矩形サイズ指定ボタン」（ともに図示せず）を備える
ものとする。操作者は，マウスポインタ８４を移動し、
画像表示領域２２１に表示された画像上の所望の位置に
矩形のＲＯＩを設定することが可能となる。画像表示領
域２２１上において、マウスポインタ８４と同時に矩形
を表示し、マウスポインタ８４の移動にともない矩形も
移動するように制御する。

【０１３４】また、ＲＯＩの形状は，矩形に限らず、
円、その他の多角形等の任意の定形ＲＯＩを任意の大き
さで設定できるようにしてもよい。

【０１３５】次に、設定したＲＯＩにおいて算出する特
徴量を指定する。この操作は特徴量選択ボタン２２３を
クリックすることにより行う。特徴量選択ボタン２２３
をクリックすると、図１９に示す算出特徴量メニューウ
インドウ２４０が開く。

【０１３６】算出特徴量メニューウインドウ２４０は、
各種処理手法名及び各々から算出される特徴量の名称を
表示するメニューバー２４１と、スクロールバー２４２
と、後述するＲＯＩ間相互特徴量を指定するための相互
特徴量算出ボタン２４３と、やはり後述する特徴量の一
括選択を指定する一括選択ボタン２４４と、算出する特
徴量の指定を確定し算出特徴量メニューウインドウ２４
０を閉じるための確定ボタン２４５から構成される。

【０１３７】メニューバー２４１には、診断支援装置１
において実行可能である処理手法群と、各処理手法の適
用により得られる特徴量の名称からなる項目が表示され
ている。処理手法としては、例えば設定したＲＯＩに内
包された各画素におけるＲ、Ｇ及びＢ画像データに基づ
き色調を評価する手法、濃度共起行列等を用いたテクス
チャを解折する手法等、種々のものが考えられる。算出
の指定はマウス４５を用いてメニューバー２４１上の該
当する項目をクリックすることにより行われる。

【０１３８】このように、算出可能である特徴量の中か
ら、任意の特徴量を指定可能とすることにより、不要な
特徴量の算出にともなう計算時間及び算出結果の記憶領
域の節減を図ることが可能となる。

【０１３９】また，本実施の形態の診断支援処理におい
ては，算出する特徴量の指定をメニューバー２４１の各
項目を逐一クリックすることによるのみでなく、一括選
択ボタン２４４を使用することによりさらに簡便に行う
ことができる。

【０１４０】一括選択ボタン２４４をクリックした場
合、新たな一括選択メニューウインドウが開かれる。

【０１４１】図２０に示すように、一括選択メニューウ
インドウ２５０は、算出する特徴量の組み合わせを選択
するための組み合わせ番号ボタン２５１と、組み合わせ
番号ボタン２５１により指定される算出される特徴量の
項目を表示する特徴量表示領域２５２と、すべての特徴
量の算出を指定するための全選択ボタン２５３と、確定
ボタン２５４と、一括選択メニューウインドウ２５０上
での操作を終了するための終了ボタン２５５から構成さ
れている。

【０１４２】一括選択メニューウインドウ２５０では、
後の判別分類処理において使用する特徴量の数通り（本
実施の形態においては３組とする）の組み合わせを、あ
らかじめ設定しておく。すなわち、組み合わせ番号ボタ
ン２５１の１ないし３に番号付けされたボタン及び確定
ボタン２５４をクリックすることにより、常に必要最小
限の特徴量を算出することが可能となる。したがって、
使用しない特徴量算出に要する計算時間及び算出された
値を記憶するための記憶領域の大幅な節約が実現でき
る。

【０１４３】また，全選択ボタン２５３をクリックした
場合においては、メニューバー２５１における特徴量す
べてが選択される。これにより、すべての特徴量が必要
な場合において、算出する特徴量示す項目を逐一クリッ
クする労力が省かれることとなる。

【０１４４】なお、上述した算出する特徴量の指定は、
後述する特徴量算出処理及び判別分類処理の実行時にお
いて行うことも可能であるため、ＲＯＩの設定時におい
ては省略（指定なし）してもかまわない。

【０１４５】続いて、設定するＲＯＩの部位の指定を行
う。ＲＯＩの設定における部位の指定は、例えば内視鏡
検査における部位が胃であれば、噴門、胃角、胃体部、
幽門等の詳細部位が与えられる。図１８のＲＯＩ設定ウ
インドウ２２０において、部位設定ボタン２２４をクリ
ックすることにより、新たな部位指定メニューウインド
ウが開かれる。

【０１４６】図２１に示すように、部位指定メニューウ
インドウ２６０は、図１７の部位データ１９６における
項目を表示するメニューバー２６１と、スクロールバー
２６２と、部位の設定を確定する確定ボタン２６３から
なっている。また、確定ボタン２６３は終了ボタンの機
能も兼ねており、クリックされた時点で部位指定メニュ
ーウインドウ２６０を閉じる。操作者は、所望する部位
の名称をメニューバー２６１をクリックすることにより
選択し、確定ボタン２６３をクリックすることにより確
定する。

【０１４７】また、図１８のＲＯＩ設定ウインドウ２２
０の所見設定ボタン２２５及び分類設定ボタン２２６を
クリックすることにより、部位の指定と同様にして設定
するＲＯＩの所見及び分類を指定する。所見及び分類の
指定においては、所見指定メニューウインドウ及び分類
指定メニューウインドウ（ともに図示せず）を開く。そ
の際，各々のメニューウインドウが部位指定メニューウ
インドウ２６０の内容と異なる点は，メニューバー２６
１上がそれぞれ所見データ１９７及び分類データ１９８
における項目となることである（図１７参照）。

【０１４８】なお、部位、所見及び分類の指定において
は、それぞれ初期値として「未設定」を与えておく。こ
れにより、各項目の指定を省略してＲＯＩの描画のみを
行う等の作業が可能となる。

【０１４９】以上の一連の作業により１個のＲＯＩの設
定が終了すると、確定ボタン２２９をクリックを機にＲ
ＯＩ管理データ１９５（図１７参照）に新たなデータが
追加される。

【０１５０】なお、以上においては簡単のため各ボタン
等の操作を順序立てて説明したが、ＲＯＩの設定におい
てはＲＯＩ番号選択ボタン２２２及び確定ボタン２２９
がそれぞれＲＯＩ設定開始時及び設定終了時にクリック
されればよく、その間の作業はどのような順序で行って
もよい。

【０１５１】ＲＯＩの設定が完了すると、特徴量の算出
が可能となる。特徴量の算出は、後述する特徴量算出ブ
ロック７４が動作することにより行われ、特徴量算出実
行ボタン２２７のクリックのみでなく、特徴量算出アイ
コン１１４のクリック及び判別分類ブロック７５からの
呼び出し（ともに後述する）からも実行可能である。

【０１５２】図１８のＲＯＩ設定ウインドウ２２０にお
いて、特徴量算出実行ボタン２２７がクリックされる
と、算出する特徴量の選択がなされている場合には、図
２２に示す特徴量算出結果表示ウインドウ２７０が開
く。算出する特徴量が未選択であれば、「算出する特徴
量を選択して下さい」等のメッセージを表示する。

【０１５３】図２２に示すように、特徴量算出結果表示
ウインドウ２７０は、各ＲＯＩごとに算出された特徴量
の値等を表示するための表示領域２７１と、スクロール
バー２７２及び終了ボタン２７３とからなっている。表
示領域２７１においては，検査ＮＯ．、患者ＩＤ、患者
名、画像Ｎｏ．、ＲＯＩの番号等、ＲＯＩに関する情報
が表示されるとともに、算出が終了したＲＯＩから逐次
算出結果である値が表示される。また、ＲＯＩ設定ウイ
ンドウ２２０を複数開き、異なる複数の内視鏡画像に対
し、並行してＲＯＩの設定を行う場合等、多数のＲＯＩ
から特徴量を算出する場合には、スクロールバー２７２
を使用することができる。操作者は、算出結果を確認
後、終了ボタン２７３をクリックすることにより、特徴
量算出結果ウインドウ２７０を閉じる。特徴量の算出結
果は、ＲＯＩ特徴量データ２０１に追加される（図１７
参照）。

【０１５４】なお、図２２の例においては算出される特
徴量を１つの特徴量算出結果表示ウインドウ２７０上に
表示したが、各特徴量ごとに異なる特徴量算出結果表示
ウインドウを開くように制御してもよい。

【０１５５】また、図１８のＲＯＩ設定ウインドウ２２
０においては、ＲＯＩ表示指定ボタン２３１及びＲＯＩ
非表示指定ボタン２３２のそれぞれがクリックされるこ
とにより、画像表示領域２２１におけるＲＯＩの描画線
を表示及び消去するように制御する。これにより、操作
者は任意の時点でＲＯＩの描画線のない内視鏡画像を確
認することができる。

【０１５６】なお、特徴量の算出を画像処理ブロック７
７による処理結果画像とすることも可能である。この場
合、設定されるＲＯＩの描画位置、部位、所見及び分類
等は、画像処理の適用されていない原画像と同一であ
る。したがって、原画像である内視鏡画像においてＲＯ
Ｉの設定あるいは変更がなされた場合には、同一のデー
タを処理結果画像に対しても付与するように制御する。
また、処理結果画像においてＲＯＩの設定あるいは変更
がなされた場合には、やはり原画像に対して同一のデー
タを付与するように制御すればよい。

【０１５７】従来、原画像及び処理結果画像においてＲ
ＯＩを設定する場合、あるいは比較のため同一部位を切
り出してひとつの画面上に表示する場合等では、座標位
置、ＲＯＩサイズ等の情報を各々の画像に対し操作者が
別個に指定する必要があった。

【０１５８】図２３は、本実施の形態における原画像及
び処理結果画像に対するＲＯＩの設定方法を説明するた
めの説明図である。図２３において、（ａ）は原画像、
（ｂ）は処理結果画像をそれぞれ示している。

【０１５９】図２３（ａ）の原画像において、ＲＯＩ１
ａが定められたとき、図２３（ｂ）の処理結果画像に対
しても、自動的にＲＯＩ１ｂが設定されたこととする。
ＲＯＩ１ａ及びＲＯＩ１ｂは、それぞれ画像上における
ＲＯＩの位置、大きさ及び形状が同一であるものとす
る。

【０１６０】また、逆に図２３（ｂ）の処理結果画像に
おけるＲＯＩ１ｂが先に設定されれば、対応する図２３
（ａ）の原画像に対しても同様にＲＯ１ａを設定する。

【０１６１】すなわち、原画像及びそれに対する１つ以
上のの処理結果画像のいずれか１つにおいてＲＯＩが設
定された場合には、関連する各画像上においても同一の
ＲＯＩが設定されたものとみなし、必要なＲＯＩ管理デ
ータ等を付加するように制御する。

【０１６２】（特徴量算出ブロック）次に、特徴量算出
ブロック７４における特徴量算出手法について説明す
る。本実施の形態としては、特徴量算出手法として、Ｇ
ａｂｏｒ（ガボール）特徴に基づくテクスチャ解折手法
を適用する。

【０１６３】はじめに、Ｇａｂｏｒ特徴について説明す
る。Ｇａｂｏｒ特徴は、人間の視覚系のモデル化に基づ
く特徴量であり、画像における位置（座標）に依存する
局所的な情報を保存した周波数成分の解折手法である。
なお、より詳しい説明は文献「Ｇａｂｏｒ特徴による指
紋認識；浜本他：１９９５年第２６回画像工学コンファ
レンス発表予報集 Ｐ．９１〜Ｐ．９４」に記述されて
いるため、ここでは概要を示すものとする。

【０１６４】Ｇａｂｏｒ特徴は、Ｇａｂｏｒフィルタと
原画像とのたたみ込み演算により得られた値から算出さ
れる特徴量である。Ｇａｂｏｒフィルタは、２次元ガウ
ス曲面と２次元平面上を一方向に伝わる平面波とをかけ
合わせたものであり、ガウス曲面における標準偏差σx
とσy、平面波の進行方向θk及び平面波の波長λmによ
り決定される。標準偏差σxとσyは波長λmと密接に関
係しており、波長λmの関数とすることができ、それぞ
れσx（λm）及びσy（λm）と表される。Ｇａｂｏｒフ
ィルタは、実部Ｒｅ（ｆ）及び虚部Ｉｍ（ｆ）からなる
２次元フィルタであり、それぞれ、

【数１】

【数２】 で定義される。なお、Ｇａｂｏｒフィルタは、式（１）
及び（２）におけるσx（λm）、σy（λm）、λm及び
θkを変更することにより、種々の特性を実現すること
が可能である。

【０１６５】ここで、波長λmはＧａｂｏｒフィルタが
画像から抽出する周波数成分の帯域を、方向θkはその
方向を規定する。

【０１６６】Ｇａｂｏｒ特徴は、Ｇａｂｏｒフィルタと
画像とのたたみ込みから得られる。画像を大きさＮ×Ｎ
の多値画像Ｉ（ｉ，ｊ）（０≦ｉ≦Ｎ-１，０≦ｊ≦Ｎ-
１）とし、画像上のサンプリング画素を（Ｘ，Ｙ）とす
る。ある特定のθk、λmに対するＧａｂｏｒフィルタと
画像とのたたみ込みは、

【数３】 で与えられる。そして、式（３）のｇを用いて、Ｇａｂ
ｏｒ特徴の値ｈ（Ｘ，Ｙ，θk，λm）は、

【数４】 ｈ（Ｘ，Ｙ，θk，λm）＝｜ｇ（Ｘ，Ｙ，θk，λm）｜ （４） ただし、｜ｚ｜は複素数α＋ｉβの絶対値（α²＋β²）
^1/2を表す。

【０１６７】以上において説明したＧａｂｏｒ特徴量ｈ
（Ｘ，Ｙ，θk，λm）を、複数のθk及びλmの各々の組
み合わせ数（Ｌとする）分作成し、Ｍ個のサンプリング
画素に対して算出する。得られた特徴の値を用いて特徴
次元数Ｍ×Ｌの特徴量（特徴ベクトル）とする。

【０１６８】方向θｋは、フイルタの設計をｎ方向につ
いて行うのであれば、

【数５】 θk＝π（ｋ−１）／ｎ （ｋ＝１，…，ｎ）（radian） （５） とする。例えば４方向とすれば０，π／４，π／２，３
π／４（radian）とすればよい。また、波長λｍは、２
^1/2，２×２^1/2，４×２^1/2，８×２^1/2のように適宜定
める。さらにσx（λ）及びσy（λ）については、例え
ばσx（λm）＝σy（λm）＝０．５×λmのように定め
ればよい。σx（λm）≠σy（λm）とすることも可能で
ある。

【０１６９】図２４は本実施の形態におけるＧａｂｏｒ
特徴に基づく特徴量算出手法を説明するためのフローチ
ャートである。ステップＳ１０１において、内視鏡画像
上に設定されたＲＯＩにおけるＧ画像データＩgを取得
する。ここでは、簡単のためＲＯＩの形状は大きさＮ×
Ｎの矩形であるものとする。ステップＳ１０２におい
て、取得したＧ画像データＩgに対し、ノイズ除去、逆
γ補正、シェーディング補正等の各前処理を適用するか
否かを判断し、適用する場合はステップＳ１０３へ、適
用しない場合はステップＳ１０４に進む。

【０１７０】ステップＳ１０３においてはメディアンフ
ィルタリング等によるノイズ除去、逆γ補正、シェーデ
ィング補正等の前処理をＧ画像データＩgに対し適用す
る。なお、前処理の各々を選択的に適用してもよい。

【０１７１】ステップＳ１０４においては、Ｇ画像デー
タＩgに対し、前述したＧａｂｏｒフィルタによるＧａ
ｂｏｒ特徴を算出する。本実施の形態においては、上述
したＧａｂｏｒ特徴を、 θk＝（０，π／４，π／２，３π／４） （ａ） λm＝（３×２^1/2，６×２^1/2） （ｂ） σx（λm）=σy（λm）=０．５×λm （ｃ） について設計したＬ＝８個のＧａｂｏｒフィルタによ
り、Ｇ画像データＩgからＭ個のサンプリング画素につ
いて算出するものとする。

【０１７２】図２５は、本実施の形態におけるＭ個のサ
ンプリング画素の取り方を説明するための説明図であ
る。ここでは、図２５に示すように、大きさＮ×ＮのＧ
画像Ｉgに対し、間隔Ｄで５×５の計２５画素のサンプ
リング画素を設定し、Ｌ個のＧａｂｏｒフィルタによる
Ｇａｂｏｒ特徴を算出する。

【０１７３】図２４に戻り、続くステップＳ１０５にお
いては、ステップＳ１０４において算出したＭ×Ｌ（＝
１２０）個のＧａｂｏｒ特徴ｈij（ｉ＝１，２，…，
Ｍ；ｊ＝１，２，…，Ｌ）を特徴量とし、各値を特徴量
算出結果ウィンドウ（図２２参照）に表示し、ＲＯＩ特
徴量データ２０１に記億する。

【０１７４】以上に説明したように、内視鏡画像に対す
るＧａｂｏｒフィルタの適用によるＧａｂｏｒ特徴の利
用により、画像上の位置に依存する局所的な情報を保存
した特徴量の算出が可能となる。得られた特徴量を用い
て内視鏡画像における粘膜表面の構造パターンを示すテ
クスチャの解折及び判別分類が良好に行える。

【０１７５】なおＧａｂｏｒフィルタを設計するための
方向θk、波長λm及び標準偏差σxとσyの各々の与え方
は、本実施の形態の例に限定されるものではなく、適用
対象とする画像に合わせる等適宜決定してよい。また、
方向θkを非等間隔に設定してもよい。

【０１７６】また、使用するＧａｂｏｒフィルタの特性
を正規化して使用することももちろん可能である。その
場合は、例えば周波数領域における直流成分に対する周
波数応答を０に、通過帯域における周波数応答の絶対値
の最大値をα（αは任意の定数）となるように各Ｇａｂ
ｏｒフィルタを変更すればよい。さらに、このような正
規化を、算出されたＧａｂｏｒ特徴に対して適用しても
よい。

【０１７７】また，本実施の形態においては、特徴量算
出の対象として、ＲＯＩにおけるＧ画像を用いたが、Ｒ
及びＢ画像から同様の特徴量を算出してもよい。また、
例えば輝度画像等のＲ、Ｇ及びＢ画像データに対する演
算の適用により得られた画像に対して適用することも可
能である。

【０１７８】さらに、Ｇａｂｏｒ特徴の算出は、Ｍ個の
サンプリング画素に関し適用するのみでなく、ＲＯＩに
内包される全画素から得るようにしてもよい。

【０１７９】また、ＲＯＩの形状は矩形に限定されるも
のではなく、任意の描画形伏でのＲＯＩから同様の特徴
量を求めることも可能である。

【０１８０】次に、特徴量算出ブロック７４におけるＲ
ＯＩ間相互特徴量について説明する。ＲＯＩ間相互特徴
量とは、１枚の内視鏡画像中に設定したＲＯＩにおける
２個以上の組み合わせにより算出された特徴量を指し示
す。

【０１８１】例えば，ＲＯＩ（１）と（２）、相互特徴
量としてｌｏｇ（Ｇ／Ｒ）の平均値間の差分演算を想定
した場合、ＲＯＩ間相互特徴量は各々のＲＯＩより算出
したｌｏｇ（Ｇ／Ｒ）の平均値ｖ１及びｖ２との差分で
ある ｖ＝ｖ１−ｖ２ となる。また、差分演算以外にも除算による比ｖ１／ｖ
２の算出等、種々のものが考えられ（例えば、（ｖ１−
１）×ｖ２のような数式でもよい）、３個以上のＲＯＩ
における特徴量の任意の演算を用いてもよい。

【０１８２】ＲＯＩ間相互特徴量を導入することによ
り、異なる病変間の正常粘膜に対する相対的な差異を評
価することが可能となる。例えば、ある病変１と病変２
との判別において、それぞれの色調を正常粘膜と比較し
た際に前者は白色調，後者は赤色調として観察者により
判断される場合がある。これは、１枚の内視鏡画像中に
おける病変部位とその周辺における正常粘膜との相対的
な評価に基づいている。

【０１８３】一方、内視鏡画像の撮像条件である光源に
よる観察光の照射条件は、内視鏡画像１枚ごとに異な
る。したがって、同じ白色調あるいは赤色調の病変を撮
像した場合においてもそれらを構成するＲ，Ｇ及びＢ画
像データの組成は異なることとなる。そこで、１枚の内
視鏡画像の視野内においては比較的撮像条件が均一と考
えられることから、同一画像中における複数のＲＯＩか
ら算出される特徴量の相対的な値を求めることにより、
撮像条件のばらつきに影響されない判別分類が可能とな
る。

【０１８４】本実施の形態では、図１９の算出特徴量メ
ニューウインドウ２４０で、相互特徴量算出ボタン２４
３がクリックされた場合、図２６に示すＲＯＩ間相互特
徴量メニューウインドウ２８０が開く。

【０１８５】ＲＯＩ間相互特徴量メニューウィンドウ２
８０は、算出する特徴量の種類を指定するためのメニュ
ーバー２８１と、スクロールバー２８２と、ＲＯＩ間の
演算の種類を指定するためのニューバー２８３と、スク
ロールバー２８４と、後述する基準分類を指定するため
のメニューバー２８５と、スクロールバー２８６と、相
互特徴量の一括選択を行うための一括選択ボタン２８７
と、算出するＲＯＩ間相互特徴量を確定しＲＯＩ間相互
特徴量メニューウィンドウ２８０を閉じるための確定ボ
タン２８８から構成される。

【０１８６】メニューバー２８１は、図１９のメニュー
バー２４１と同様に、算出可能である特徴量が一覧表示
され、操作者のクリックにより算出する特徴量の種類が
設定される。その際、図１９のメニューバー２４１にお
いて設定された特徴量があれば、メニューバー２８１に
おいても同じ特徴量が自動的に選択されるように制御し
てもよい。

【０１８７】スクロールバー２８２は、必要に応じてメ
ニューバー２８１をスクロールさせることができる。

【０１８８】メニューバー２８３は、前述のＲＯＩ間相
互演算の種類を設定するためのもので、複数の演算を選
択可能である。

【０１８９】スクロールバー２８４は、必要に応じてメ
ニューバー２８３をスクロールさせることができる。

【０１９０】メニューバー２８５は、ＲＯＩ間相互特徴
量の算出において、基準とするＲＯＩの分類である基準
分類を設定する。前述した例において、病変１と病変２
のそれぞれの正常粘膜に対するＲＯＩ間相互特徴量を算
出する場合には、基準分類を正常とする。複数の基準分
類を選択可能としてもよい。

【０１９１】スクロールバー２８６は、必要に応じてメ
ニューバー２８５をスクロールさせることができる。

【０１９２】一括選択ボタン２８７は、前述した図１９
の一括選択ボタン２４４の動作と同様に、算出するＲＯ
Ｉ間相互特徴量の一括選択を指定する。

【０１９３】操作者は、ＲＯＩ間相互特徴量メニューウ
インドウ２８０における一連の作業を終了後、確定ボタ
ン２８８のクリックにより算出するＲＯＩ間相互特徴量
を確定の上、ＲＯＩ間相互特徴量メニューウインドウ２
８０を閉じ、図１８のＲＯＩ設定ウインドウ２２０に戻
る。

【０１９４】ＲＯＩ間相互特徴量の算出が設定された場
合には、図１８において特徴量算出実行ボタン２２７の
クリックによりＲＯＩ間相互特徴量が算出される。

【０１９５】図２７はＲＯＩ間相互特徴量の算出を説明
するための説明図であって、内視鏡画像２９０におい
て、ＲＯＩが５個設定されそれぞれに分類ボタン２２６
（図１８参照）を用いての分類がなされているものとす
る。また、図２７に示す例においては、基準分類は正
常、相互演算は差分演算が設定されているものとする。
また，各ＲＯＩ（１）ないし（５）における特徴量をｖ
１ないしｖ５とする。

【０１９６】ＲＯＩ間相互特徴量は、前述の通り、基準
分類と同一の分類がなされたＲＯＩから算出される特徴
量と、その他の分類がなされたＲＯＩから算出される特
徴量との演算を行うものである。したがって、この場
合、ＲＯＩ間相互特徴量は、以下の通り求められる。た
だし、ともに基準分類が与えられたＲＯＩ間においては
ＲＯＩ間相互特徴量の算出は行わないものとする。

【０１９７】ｖ１−ｖ２ ｖ１−ｖ４ ｖ１−ｖ５ ｖ３−ｖ２ ｖ３−ｖ４ ｖ３−ｖ５ これらの組み合わせは、各ＲＯＩに付された分類をキー
として自動的に決定することが可能である。図２８は、
ＲＯＩ間相互特徴量算出における自動組み合わせの動作
を説明するためのフローチャートである。

【０１９８】ステップＳ１において、基準分類と同一の
分類（この例では正常）がなされたＲＯＩの番号をカウ
ントするための変数ｉを１に初期化し、ステップＳ２へ
進む。

【０１９９】続くステップＳ２において、ｉ番目のＲＯ
Ｉの分類が正常であるかどうかを判定する。判定結果が
真であればステップＳ３へ、偽であればステップＳ９へ
進む。

【０２００】ステップＳ３においては、ステップＳ２で
の判定により基準分類であるとされたｉ番目のＲＯＩと
の特徴量間の差分算出対象とするＲＯＩの番号をカウン
トする変数ｊを１に初期化し、ステップＳ４へ進む。

【０２０１】ステップＳ４においては、ｉ＝ｊであるか
どうかを判定し、判定結果が真であればステップＳ７
へ、偽であればステップＳ５へ進む。

【０２０２】ステップＳ５においては、ｊ番目のＲＯＩ
の分類が正常であるかどうかを判定する。判定結果が真
であればステップＳ７へ、偽であればステップＳ６へ進
む。

【０２０３】ステップＳ６においては、ｉ番目及びｊ番
目のＲＯＩにおけるＲＯＩ間相互特徴量の算出を行い、
ステップＳ７へ進む。

【０２０４】ステップＳ７においては、ｊをｊ＋１と
し、ステップＳ８へ進む。

【０２０５】ステップＳ８においては、ｊ＞５であるか
否か、すなわち、すべてのＲＯＩ（この例では５個）に
対する処理が終了したかどうかを判定する。判定結果が
真であればステップＳ９へ、偽であればステップＳ４進
む。

【０２０６】ステップＳ９においては、ｉをｉ＋１と
し、ステップＳ１０へ進む。

【０２０７】ステップＳ１０においては、ｉ＞５である
か否か、すなわち、すべてのＲＯＩ（この例では５個）
に対する処理が終了したかどうかを判定する。判定結果
が真であれば処理を終了し、偽であればステップＳ２へ
進む。

【０２０８】また，特徴量算出実行ボタン２２７がクリ
ックされると、算出するＲＯＩ間相互特徴量の選択がな
されている場合にはＲＯＩ間特徴量算出結果表示ウイン
ドウ（図示せず）が開く。ＲＯＩ間特徴量算出結果ウイ
ンドウの構成は、前述の特徴量算出結果表示ウィンドウ
（図２２）とほぼ同一であり、例えば（１）−（２）
等、どのＲＯＩが組み合わされたかがわかるように表示
される点のみが異なる。

【０２０９】ＲＯＩ間相互特徴量の算出結果は、ＲＯＩ
間相互特徴量データ２００に追加される（図１７参
照）。

【０２１０】一方、特徴量算出アイコン１１４（図７）
をクリックすると、新たな特徴量算出ウインドウが開
く。

【０２１１】図２９に示すように、特徴量算出ウインド
ウ３００は、特徴量を算出するＲＯＩを選択するための
ＲＯＩ指定ボタン３０１と、特徴量の算出を実行するた
めの特徴量算出実行ボタン３０２及び終了ボタン３０３
からなっている。

【０２１２】操作者が、ＲＯＩ指定ボタン３０１をクリ
ックすることにより、図３０に示すＲＯＩ指定ウインド
ウ３１０が開く。

【０２１３】図３０に示すように、ＲＯＩ指定ウィンド
ウ３１０は、すでに設定済みであるＲＯＩの一覧を表示
及び選択することが可能であるメニューバー３１１と、
スクロールバー３１２と、すべての設定済みのＲＯＩを
特徴量算出の対象として指定する為の全ＲＯＩ指定ボタ
ン３１３と、設定されているＲＯＩを確認するためのＲ
ＯＩ画像表示ボタン３１４と、算出する特徴量の種類を
選択する特徴量選択ボタン３１５と、部位，所見あるい
は分類によりメニューバー３１１上に表示するＲＯＩを
限定するためのＲＯＩ限定ボタン３１６及びＲＯＩ指定
を確定しＲＯＩ指定ウィンドウ３１０を閉じるための確
定ボタン３１７からなっている。

【０２１４】メニューバー３１１上には、検査Ｎｏ．、
患者ＩＤ、患者名、画像Ｎｏ．あるいはＲＯＩの番号
等、ＲＯＩを特定するためのデータが表示され、任意の
事項をクリックすることによりＲＯＩを指定する。

【０２１５】ＲＯＩ画像表示ボタン３１４がクリックさ
れた場合には、メニューバー３１１上で指定されている
ＲＯＩを含む内視鏡画像を表示する、ＲＯＩ設定ウィン
ドウ２２０における画像表示領域２２１（図１８参照）
に準じた新たなウインドウ（図示せず）が開かれる。そ
の際、内視鏡画像と同時に、部位、所見及び分類等のデ
ータを併せて表示してもよい。

【０２１６】特徴量選択ボタン３１５がクリックされた
場合には、前述のＲＯＩ設定ウィンドウ２２０における
特徴量選択ボタン２２３がクリックされた場合と同様の
処理が行われる。

【０２１７】ＲＯＩ限定ボタン３１６がクリックされた
場合には、操作者によるメニューバー３１１への表示項
目の限定が行われる。すなわち、部位、所見あるいは分
類をキーとし、指定されたデータが付されたＲＯＩのみ
を表示するようにする。

【０２１８】一連の作業が終了すると，操作者が確定ボ
タン３１７クリックすることにより、特徴量を算出する
ＲＯＩの指定が確定し、ＲＯＩ指定ウィンドウ２９０を
閉じる。

【０２１９】図２９の特徴量算出実行ボタン３０３がク
リックされた場合においては、指定されたＲＯＩに対す
る特徴量の算出が行われる。この後の動作は、前述した
ＲＯＩ設定ウインドウ２２０における特徴量算出実行ボ
タン２２７がクリックされた場合と同様である。

【０２２０】また，終了ボタン３０３をクリックするこ
とにより特徴量算出ウインドウ３００を閉じる。

【０２２１】（判別分類ブロック）次に、判別分類ブロ
ック７５の動作について説明する。

【０２２２】判別分類手法としては、統計的手法あるい
は非統計的な手法として、種々のものが知られている。
前者は線形判別関数、ECM 規則等が挙げられ、後者はニ
ューラルネットワークによる判別器等が挙げられる。本
実施の形態においては公知技術として広く用いられてい
るFisherの線形判別関数（２クラス分類）を扱うことと
する。

【０２２３】判別分類処理は、異なる複数のクラス（本
実施の形態においては、設定したＲＯＩに対して付され
た分類をクラスとする）における１つ以上の特徴量か
ら、判別分類器（本実施の形態においては線形判別関
数）を作成し、判別分類対象とするデータがいずれのク
ラスに該当するかを判定するものである。判別分類器の
作成にあたっては、あらかじめ正しいクラスが与えられ
たサンプルデータ（教師データと呼ばれる）における１
つ以上の特徴量の値の組み合わせ（特徴ベクトルと呼ば
れる）を複数使用する。

【０２２４】本実施の形態においては、例えば胃におけ
るＩ型早期癌及び腺腫をクラスとする。また、特徴ベク
トルを構成する特徴量を、ＲＯＩ間相互特徴量とし、各
ＲＯＩにおける正常粘膜とのｌｏｇ（Ｇ／Ｒ）及びｌｏ
ｇ（Ｂ／Ｒ）の平均値の差分を使用するものとする。

【０２２５】また、本実施の形態においては、判別分類
対象とするクラス、特徴ベクトルとして使用する特徴量
の種類、教師データとして使用したＲＯＩの組み合わせ
及び判別分類器における各係数をデータセットと呼称す
る。

【０２２６】操作者は、判別分類アイコン７５（図７）
をクリックすることにより、新たな判別分類ウィンドウ
を開く。

【０２２７】図３１に示すように、判別分類ウインドウ
３２０は、適用する判別分類手法の種類を表示及び選択
するためのメニューバー３２１と、スクロールバー３２
２と、後述するデータセット作成処理を動作させるため
のデータセット作成ボタン３２３と、判別分類を実行す
るための判別分類実行ボタン３２４及び終了ボタン３２
５からなっている。

【０２２８】メニューバー３２１においては、実行可能
である判別分類手法が一覧表示され、操作者はクリック
により実行する判別分類手法を選択する。

【０２２９】データセット作成ボタン３２３をクリック
すると、新たなデータセット作成ウインドウが開く。

【０２３０】図３２に示すように、データセット作成ウ
ィンドウ３３０は、判別分類対象とするクラスを設定す
るためにクラス（ここでは分類）を表示及び選択するた
めのメニューバー３３１と、スクロールバー３３２と、
特徴ベクトルとして使用する特徴量を選択するためのメ
ニューバー３３３と、メニューバー３３３を垂直及び水
平方向にそれぞれスクロールさせることができるスクロ
ールバー３３４ａ及び３３４ｂと、教師データを指定す
るためのクラス別ＲＯＩ選択ボタン３３５と、作成する
データセットに対して名称を付すためのデータセット名
入力領域３３６と、データセットの作成を実行する作成
実行ボタン３３７と、すでに作成済みのデータセットを
呼び出すことができる既存データセット呼び出しボタン
３３８及び終了ボタン３３９からなっている。

【０２３１】操作者は、メニューバー３３１上において
判別分類対象とするクラスを、メニューバー３３３上に
おいて、特徴ベクトルとして使用する特徴量を選択す
る。

【０２３２】クラス別ＲＯＩ選択ボタン３３５をクリッ
クすることにより、新たなクラス別ＲＯＩ一覧ウインド
ウが開く。このクラス別ＲＯＩ一覧ウインドウは、判別
分類対象とするクラス数と同じ数だけ開くものとする。

【０２３３】図３３に示すように、クラス別ＲＯＩ一覧
ウインドウ３４０は、設定されたＲＯＩの一覧を表示及
び選択するためのメニューバー３４１と、スクロールバ
ー３４２と、対応するクラスの名称を表示するための出
力表示領域３４３と、メニューバー３４１上に表示され
たすべてのＲＯＩを一括選択するための全選択ボタン３
４４及び確定ボタン３４５からなっている。

【０２３４】メニューバー３４１上には、設定されたＲ
ＯＩにおいて対応するクラスの分類が付されたものが一
覧表示され、クリックにより教師データとして使用する
ことが指定される。また、全選択ボタン３４４をクリッ
クすることにより、メニューバー３４１上に表示された
すべてのＲＯＩを教師データとして一括指定することも
可能である。

【０２３５】教師データとして使用するＲＯＩの指定終
了後、確定ボタン３４５をクリックすることによりクラ
ス別ＲＯＩ一覧ウィンドウを閉じる。

【０２３６】以上の一連の処理を、判別対象とするクラ
ス数回行うことにより、教師データの指定を完了する。

【０２３７】また、キーボード４２からの入力により作
成するデータセットに対する名称を付与することができ
る。データセット名は図３２の出力表示領域３３６上に
表示される。

【０２３８】以上において説明したデータセット作成ウ
インドウ３３０上での作業は、任意の順序で行うことが
可能である。

【０２３９】続いて、作成実行ボタン３３７をクリック
することにより、データセットの作成が行われる。Fish
er の線形判別関数においては、特徴ベクトルを構成す
る特徴量の個数と同数の係数と、判別分類の境界値が算
出される。

【０２４０】また，既存データセット呼び出しボタン３
３８をクリックすると、新たなデータセット一覧ウイン
ドウが開かれる。

【０２４１】図３４に示すように、データセット一覧ウ
インドウ３５０は、作成済みであるデータセット名の一
覧表示し、選択するためのメニューバー３５１と、スク
ロールバー３５２と、確定ボタン３５３及び終了ボタン
３５４からなっている。

【０２４２】操作者はメニューバー３５１上のデータセ
ット名を１個選択し、確定ボタン３５３をクリックする
ことにより、データセット作成ウインドウ３３０におけ
るメニューバー３３１、メニューバー３３３、出力表示
領域３３６の設定内容を選択したデータセットと同じも
のとすることができる。また、クラス別ＲＯＩ一覧ウイ
ンドウ３４０における各表示項目も同様である。

【０２４３】以後、再現された各設定条件を適宜変更す
ることにより、新たなデータセットを作成することが可
能となる。これにより、判別分類への寄与度が低い特徴
量の使用をやめる、教師データとするＲＯＩの組み合わ
せを若干変更するといった調整が可能となる。

【０２４４】一連の処理を終了後、終了ボタン３３９を
クリックすることによりデータセット作成ウィンドウ３
３０を閉じる。

【０２４５】また、図３１の判別分類実行ボタン３２４
をクリックすることにより、作成したデータセットを用
いた判別分類が実行される。判別分類実行ボタン３２４
をクリックすると、新たな判別分類実行ウインドウが開
く。

【０２４６】図３５に示すように、判別分類実行ウイン
ドウ３６０は、既に作成済みのデータセット名の一覧を
表示及び選択することができるメニューバー３６１と、
スクロールバー３６１と、設定されたすべてのＲＯＩを
表示及び選択することができるメニューバー３６３と、
スクロールバー３６４と、スクロールバー３６３上に表
示するＲＯＩを、教師データと同じクラスとなる分類が
与えられたＲＯＩに限定するための対応クラス選択ボタ
ン３６５と、判別分類の実行を開始するための実行ボタ
ン３６６及び終了ボタン３６７からなっている。

【０２４７】操作者は、メニューバー３６１上に表示さ
れた任意のデータセットを判別分類器として選択する。
また、メニューバー３６３上に表示された任意のＲＯＩ
を判別分類対象として選択する。

【０２４８】また、対応クラス選択ボタン３６５がクリ
ックされた場合には、教師データと同じクラスとなる分
類が付与されたＲＯＩのみを表示する。これにより、作
成したデータセットによる判別分類の正答率等を確認す
ることが容易になる。

【０２４９】実行ボタン３６６がクリックされた場合に
は、選択されたデータセット及びＲＯＩを用いた判別分
類処理が実行され、新たな判別分類結果表示ウインドウ
が開く。

【０２５０】図３６に示すように、判別分類結果表示ウ
インドウ３７０は、使用したデータセット名を表示する
出力表示領域３７１と、判別分類の境界値を表示するた
めの出力表示領域３７２と、判別分類の対象としたクラ
スの名称を表示するための出力表示領域３７３と、判別
分類対象としたＲＯＩの情報及び判別結果を表示するた
めの出力表示領域３７４と、スクロールバー３７５及び
終了ボタン３７６からなっている。

【０２５１】判別分類の境界値は Fisher の線形判別関
数において２クラスを分離する境界を与える係数であ
る。判別分類対象としたＲＯＩの特徴ベクトルから算出
された結果の値がこの境界値に対して大または小である
ことにより、２クラスに分類する。算出結果と境界値と
が等しい場合にはいずれのクラスに分類するかをあらか
じめ決定しておけばよい。

【０２５２】出力表示領域３７４においては、判別分類
結果が得られたＲＯＩに関する検査Ｎｏ．、患者ＩＤ、
画像Ｎｏ．、ＲＯＩの番号等のデータ及び判別分類結果
を逐次表示する。

【０２５３】操作者は判別分類結果を確認後，終了ボタ
ン３７６をクリックすることにより判別分類結果表示ウ
インドウ３７０を閉じる。

【０２５４】なお、判別分類結果表示ウインドウは，選
択されたデータセットの個数分開かれ、各データセット
ごとの判別分類結果が表示される．以上説明した一連の
作業における所望の処理を実施後、図３１の判別分類ウ
インドウ３２０における終了ボタン３２５をクリックす
ることにより判別分類ウインドウを閉じる。

【０２５５】なお、本実施の形態における診断支援処理
おいては、教師データあるいは判別分類対象データとし
て指定されたＲＯＩにおいて、特徴ベクトルとして使用
する特徴量が未算出である場合には自動的に特徴量算出
ブロック７４を呼び出すよう制御する。これにより、あ
らかじめ多数のＲＯＩを設定しておき、判別分類におい
て必要とする最小限の特徴量をまとめて算出することが
可能となる。

【０２５６】（レポート作成ブロック）続いて、レポー
ト作成ブロック７６の動作について説明する。レポート
作成アイコン１１６（図７）をクリックすることによ
り、レポート作成ウインドウが開く。本実施の形態にお
けるレポートは、特徴量算出及び判別分類における各処
理結果を基に作成されたデータ群からなるものとする。
その内容は、設定したＲＯＩから算出した特徴量の値、
データセットによる判別分類結果等に基づく。

【０２５７】図３７に示すように、レポート作成ウイン
ドウ３８０は、作成するレポートの内容を選択するため
の選択ボタン３８１と、終了ボタン３８２からなってい
る。選択ボタン３８１は特徴量算出または判別分類にお
ける各処理結果において所望するものをクリックする。
双方のレポートを同時に並行して作成することも可能で
ある。

【０２５８】選択ボタン３８１において、特徴量算出結
果に対するレポート作成がなされた場合には、新たな特
徴量レポート作成ウインドウが開かれる。

【０２５９】図３８に示すように、特徴量レポート作成
ウインドウ３９０は、レポート作成の対象とするクラス
すなわち分類の一覧を表示及び選択するためのメニュー
バー３９１と、スクロールバー３９２と、使用する特徴
量の一覧を表示及び選択するためのメニューバー３９３
と、スクロールバー３９４ａ及び３９４ｂと、レポート
の表示開始を指示するための表示ボタン３９５と、後述
するグラフの表示開始を指示するためのグラフ作成ボタ
ン３９６及び終了ボタン３９７からなっている。

【０２６０】操作者はメニューバー３９１及び３９３上
において、レポート作成に使用するクラス及び使用特徴
量を選択する。

【０２６１】続いて、表示ボタン３９５をクリックする
ことにより、新たな特徴量レポート表示ウインドウを開
く。図３９に示すように、特徴量レポート表示ウインド
ウ４００は、メニューバー３９１において選択したクラ
ス数と同数開かれ、クラス名を表示する出力表示領域４
０１と、検査Ｎｏ．、患者ＩＤ、画像Ｎｏ．、ＲＯＩの
番号等のデータ及び各ＲＯＩにおけるメニューバー３９
３上で選択した特徴量の算出結果が一覧表示されるとと
もに選択可能であるメニューバー４０２と、スクロール
バー４０３ａ及び４０３ｂと、レポートの印刷開始を指
示するための印刷開始ボタン４０４と、終了ボタン４０
５からなっている。

【０２６２】操作者がメニューバー４０２上で所望の項
目を選択し、印刷開始ボタン４０４をクリックすること
でその内容をプリンタ５１に出力することができる。

【０２６３】また、メニューバー４０２におけるすべて
の項目を選択するための一括選択ボタンを設けてもよ
い。

【０２６４】終了ボタン４０５をクリックすることによ
り特徴量レポート表示ウインドウ４００を閉じる。

【０２６５】また、図３８においてグラフ作成ボタン３
９６をクリックすることにより、新たなグラフ表示ウイ
ンドウが開く。この場合、メニューバー３９３において
特徴量の個数は２個となる。

【０２６６】図４０に示すように、グラフ表示ウインド
ウ４１０は、グラフ上にプロットされる各データのクラ
スの凡例を示すための出力表示領域４１１と、縦軸及び
横軸にそれぞれ選択された特徴量を与えたグラフを表示
するためのグラフ表示領域４１２と、出力表示領域４１
１及びグラフ表示領域４１２における表示内容の印刷を
指示するための印刷開始ボタン４１３及び終了ボタン４
１４からなっている。

【０２６７】グラフ表示領域４１２においては、各クラ
スの選択された特徴量を２次元座標上にプロットする。
表示におけるスケールは、各特徴量の算出結果の最小値
及び最大値を基に自動的に設定される。また、プロット
されたデータ属するクラスの認識を容易にするために、
プロット色はクラスごとに異なるものとする。この例に
おいてはクラス数を３としており、それぞれ赤、青及び
緑の点によりプロットし，その対応を凡例として出力表
示領域４０１に表示する。

【０２６８】また、各クラスにおける各特徴量の算出結
果の平均値あるいは分散等を併せて表示してもよい。

【０２６９】印刷開始ボタン４１３がクリックされた場
合においては、出力表示領域４１１及びグラフ表示領域
４１２における内容を、プリンタ５１に出力する。

【０２７０】終了ボタン４１４をクリックすることによ
りグラフ表示ウインドウ４１０を閉じる。

【０２７１】なお、特徴量レポート表示ウインドウ４０
０及びグラフ表示ウインドウ４１０を同時に開いている
場合には、メニューバー４０２における項目と、グラフ
表示領域４１２におけるプロットとの対応がわかるよう
に制御する。例えば、メニューバー４０２における項目
をクリックした場合に、対応するプロットを強調表示す
ればよい。

【０２７２】また、図３７の選択ボタン３８１におい
て、判別分類結果に対するレポート作成がなされた場合
には、判別分類結果レポート作成ウインドウ（図示せ
ず）が開かれ、選択したデータセット、判別分類結果等
を適宜選択の上、プリンタ５１に出力すればよい。

【０２７３】このように本実施の形態の診断支援装置１
では、診断支援処理実行プログラム７０の特徴量算出ブ
ロック７４により、１枚の内視鏡画像中に設定したＲＯ
Ｉにおける２個以上の組み合わせによりＲＯＩ間相互特
徴量を算出することで、異なる病変間の正常粘膜に対す
る相対的な差異を評価し、同一画像中における複数のＲ
ＯＩから算出される特徴量の相対的な値を求めることに
より、撮像条件のばらつきに影響されない判別分類がで
きる。

【０２７４】なお、上記第１の実施の形態において説明
したＧａｂｏｒ特徴に基づく特徴量算出手法は、ＲＯＩ
に内包される例えばＧ画像データＩgにおけるＭ個のサ
ンプリング画素に対し、Ｌ個のＧａｂｏｒフィルタを適
用することにより得られたＭ×Ｌ個の特徴量をテクスチ
ャ解折及び判別分類に使用するものとしたが、これに限
らず、Ｇａｂｏｒ特徴のさらなる利用方法として、得ら
れたＧａｂｏｒ特徴からより診断に有効なあらたな特徴
量を算出するようにしてもよい。

【０２７５】すなわち、上記第１の実施の形態の第１の
変形例としては、図２３におけるステップＳ１０１ない
しＳ１０４に示した一連の処理により、Ｍ×Ｌ個のＧａ
ｂｏｒ特徴ｈij（ｉ＝１，２，…，Ｍ；ｊ＝１，２，
…，Ｌ）を算出する点は、上記第１の実施に形態と同様
である。

【０２７６】この第１の変形例においては、得られたＧ
ａｂｏｒ特徴を、Ｍ個のサンプリング画素毎に、 ｈ（１）＝（ｈ11，ｈ12，…，ｈ1L） ｈ（２）＝（ｈ21，ｈ22，…，ｈ2L） ： ： ： ： ｈ（Ｍ）＝（ｈM1，ｈM2，…，ｈML） と置き直す。ｈ（ｉ）（ｉ＝１，２，…，Ｍ）はそれぞ
れＬ個の要素を持つベクトルと考えることができる。そ
こで、各ベクトルの要素の生起する確率分布を仮定し、
それを規定するパラメータを算出し、得られた値をあら
たな特徴量とすることを考える。

【０２７７】上記第１の実施の形態の第１の変形例にお
いては、ベクトルｈ（ｉ）の各要素の生起する確率分布
をＬ次元の正規分布と仮定し、多次元正規分布を規定す
るパラメータである平均ベクトルμ及び共分散行列Σを
求める。

【０２７８】平均ベクトルμ＝（μ1，μ2，…，μ L）
の各要素は、

【数６】 により求められる。これは、Ｍ個のサンプリング画素に
おける、ｉ番目のＧａｂｏｒフィルタにより算出される
Ｇａｂｏｒ特徴の平均値（期待値）を示す。また、共分
散行列Σは、

【数７】 により定義される。式（７）において、σpqは、

【数８】 により定義される分散・共分散である。なお、共分散行
列Σにおいては，σpq＝σqpの性質から、Ｌ個の分散
（対角成分）と（（Ｌ×（Ｌ−１））／２）個の共分散
を特徴量として使用すればよい。

【０２７９】以上により得られた平均ベクトルμ及び分
散・共分散σpqにより、次元数（Ｌ＋Ｌ＋（Ｌ×（Ｌ−
１））／２）個の値を特徴量とし、特徴量算出結果ウィ
ンドウ（図２２参照）に表示し、ＲＯＩ特徴量データ２
０１に記億する。

【０２８０】したがって、上記第１の実施の形態の第１
の変形例では、以上説明したように、ＲＯＩにおける各
画素から算出された特徴量の値の生起する確率分布を仮
定し、その分布を規定するパラメータを算出し、あらた
な特徴量とすることにより、より診断に有効な特徴量が
算出可能となる。さらに、特徴次元数の削減という効果
をも得ることができる。

【０２８１】また、上記第１の実施の形態の第１の変形
例においては、Ｇａｂｏｒ特徴に基づく特徴量の生起す
る確率分布について説明した、確率分布を仮定する特徴
は、これに限られるものではない。すなわち、例えば各
サンプリング画素から得られたｌｏｇ（Ｇ／Ｒ）、ｌｏ
ｇ（Ｂ／Ｒ）の値についてもその生起する確率分布の型
を仮定し、それを規定するパラメータを算出し、あらた
な特徴量とすればよい。また、特徴量が生起する確率分
布の形態は正規分布に限るものではなく、二項分布，χ
²分布等、種々のものが考えられる。

【０２８２】上記第１の実施の形態の第２の変形例とし
ては、特徴量算出手法として、設定されたＲＯＩにおけ
るＲ、Ｇ及びＢ画像データに基づく統計量を算出する手
法を使用する。

【０２８３】複数の色信号からなる内視鏡画像において
は、各色信号により構成される各画素の色調や分布が診
断における有用な情報となっている。上記第１の実施の
形態の第２の変形例においては、この点に着目し、判別
分類等への使用に良好な特徴量の算出手法について説明
する。

【０２８４】上記第１の実施の形態の第２の変形例にお
いては、内視鏡画像における各画素は各々０ないし２５
５の値をとるＲ、Ｇ及びＢ画像データからなるものとす
る。このような内視鏡画像上に設定されたＲＯＩにおけ
る統計量としては、例えば以下（１）〜（１０）のもの
が考えられる。なお、各統計量を算出するための画素数
を、ここではＮ個とする。また、ｒi、ｇi及びｂiは、
それぞれｉ番目（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の画素のＲ、Ｇ
及びＢデータの値を示すものとする。

【０２８５】（１）ＲＧＢ各データの平均値：μr，μ
g，μb その算出式は、それぞれ、

【数９】 となる。

【０２８６】（２）ＲＧＢ各データの分散：σ² _r，
σ² _g，σ² _b その算出式は、それぞれ、

【数１０】 となる。

【０２８７】（３）ＲＧＢ各データの標準偏差：σ_r，
σ_g，σ_b σ_r，σ_g，σ_bは、それぞれの分散σ² _r，σ² _g，σ² _bの
正の平方根で与えられる。

【０２８８】（４）ＲＧＢ各データの共分散：σ² _rg，
σ² _rb，σ² _gb その算出式は、それぞれ、

【数１１】 となる。

【０２８９】（５）ＲＧＢ各データの相関係数 σ² _rg／（σ_rσ_g），σ² _rb／（σ_rσ_b），σ² _gb／（σ_g
σ_b）で与えられる。

【０２９０】（６）ＲＧＢ各データ各々の平均値／標準
偏差 μr／σ_r，μg／σ_g，μb／σ_bで与えられる。

【０２９１】（７）ｌｏｇ（Ｇ／Ｒ）及びｌｏｇ（Ｂ／
Ｒ）の平均値：μ(log(G/R))，μ(log(B/R) その算出式は、それぞれ、

【数１２】 となる。

【０２９２】（８）ｌｏｇ（Ｇ／Ｒ）及びｌｏｇ（Ｂ／
Ｒ）の分散：σ² _log(G/R)，σ² _{log(B/ R)} その算出式は、それぞれ、

【数１３】 となる。

【０２９３】（９）ｌｏｇ（Ｇ／Ｒ）及びｌｏｇ（Ｂ／
Ｒ）の標準偏差：σ_log(G/R)，σ_{log( B/R)} σ_log(G/R)，σ_log(B/R)は、それぞれの分散σ²
_log(G/R)，σ² _log(B/R)の正の平方根で与えられる。

【０２９４】（１０）ｌｏｇ（Ｇ／Ｒ）及びｌｏｇ（Ｂ
／Ｒ）の共分散：σ² _{log(G/R)log(B/R )} その算出式は、

【数１４】 となる。

【０２９５】また、Ａ＝ｒi＋ｇi＋ｂi（ｒi、ｇi及び
ｂiはそれぞれｉ番目の画素のＲ、Ｇ及びＢデータの
値）として、Ｒ／Ａ，Ｇ／Ａ及びＢ／Ａを算出すること
により、各画素の色調をＲＧＢ色空問におけるベクトル
で表現することができ。それらの統計量を特徴量とする
ことも可能である。すなわち、以下の（１１）〜（１
６）の統計量を特徴量とすることができる。

【０２９６】（１１）Ｒ／Ａ，Ｇ／Ａ，Ｂ／Ａの平均
値：μ_r/a，μ_g/a，μ_b/a その算出式は、それぞれ、

【数１５】 となる。

【０２９７】（１２）Ｒ／Ａ，Ｇ／Ａ，Ｂ／Ａの分散：
σ² _r/a，σ² _g/a，σ² _b/a その算出式は、それぞれ、

【数１６】 となる。

【０２９８】（１３）Ｒ／Ａ，Ｇ／Ａ，Ｂ／Ａの標準偏
差：σ_r/a，σ_g/a，σ_b/a σ_r/a，σ_g/a，σ_b/aは、それぞれの分散σ² _r/a，σ²
_g/a，σ² _b/aの正の平方根で与えられる。

【０２９９】（１４）Ｒ／Ａ，Ｇ／Ａ，Ｂ／Ａの共分
散：σ² _r/a,g/a，σ² _r/a,b/a，σ² _{g/a,b /a} その算出式は、それぞれ、

【数１７】 となる。

【０３００】（１５）Ｒ／Ａ，Ｇ／Ａ，Ｂ／Ａの相関係
数 σ² _r/a,g/a／（σ_r/aσ_g/a）、σ² _r/a,b/a／（σ_r/aσ
_b/a）、σ² _g/a,b/a／（σ_g/aσ_b/a）で与えられる。

【０３０１】（１６）Ｒ／Ａ，Ｇ／Ａ，Ｂ／Ａの平均値
／標準偏差 μ_r/a／σ_r/a，μ_g/a／σ_g/a，μ_b/a／σ_b/aで与えられ
る。

【０３０２】このように上記第１の実施の形態の第２の
変形例では、以上に示した統計量をＲＯＩより算出する
ことにより、診断に有効な特徴量を得ることが可能とな
る。

【０３０３】図４１ないし図４３は本発明の第２の実施
の形態に係わり、図４１は画像のテクスチャの構造パタ
ーンを示すパターン図、図４２は図４１のテクスチャの
構造パターンの補正を説明する説明図、図４３は図４１
のテクスチャの構造パターンの変形例を示すパターン図
である。

【０３０４】第２の実施の形態は、第１の実施の形態と
ほとんど同じであるので、異なる点のみ説明し、同一の
構成には同じ符号をつけ説明は省略する。

【０３０５】本発明の第２の実施の形態は、第１の実施
の形態の構成と同じであり、Ｇａｂｏｒ特徴のように画
像中の位置に依存する局所的な情報を抽出する特徴量の
補正方法に関する。

【０３０６】Ｇａｂｏｒ特徴は，前述したように方向θ
k、波長λm及びσx（λm）とσy（λm）により設定され
るＧａｂｏｒフィルタにより算出される値である。一
方、内視鏡での撮像のように、撮像条件を定めることが
難しい条件の下で得られた画像は、回転移動が生じるた
め、上下左右等の方向を規定することが困難である場合
が多い。したがって、算出された、方向θkの変化に依
存する特徴量の値が意味をなさなくなる場合も考えられ
る。

【０３０７】本実施の形態においては、回転移動が生じ
ている画像及び方向を規定することが困難である画像に
おいても、診断に良好に寄与する特徴量を得ることがで
きる補正について説明する。

【０３０８】本実施の形態においては、特徴量算出手法
として第１の実施に形態において説明したＧａｂｏｒ特
徴に基づく特徴量を算出するものとする。

【０３０９】本実施の形態においては、Ｇａｂｏｒ特徴
を算出するためのＧａｂｏｒフィルタを第１の実施の形
態において説明した数値群（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）か
ら得られるものとする。すなわち、方向θkは４通り、
波長λmは２通りとなり、Ｇａｂｏｒフィルタは８種と
なっている。

【０３１０】図４１及び図４２は、本実施例における補
正を説明するための説明図である。ここで、ある画素に
おいて、波長λmに対し方向θkを変化させたＧａｂｏｒ
フィルタにより算出されたＧａｂｏｒ特徴の値をそれぞ
れ（ｈm1，ｈm2，ｈm3，ｈm4）とする。

【０３１１】判別分類において同一のクラスに分類され
るべきパターンにおいては、同一の波長λmにおける異
なる方向の各Ｇａｂｏｒ特徴の値の分布は類似したもの
となることが予測される。例えば、図４１に示すような
テクスチャから、Ｇａｂｏｒ特徴を求める場合について
考える。図４２（ａ）は、図４１において示したテクス
チャの構造パターンの要素を示したものである。

【０３１２】図４２（ａ）に示すテクスチャ構造パター
ンにおける画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対し、同一のλmにおけ
る４方向のθkによるＧａｂｏｒ特徴は、図４２（ｂ）
に示すθ1の場合、すなわちｈm1が最大となる。一方、
図４２（ｃ）に示すような回転移動が生じた場合、回転
移動後の画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対応する画素Ｐ’（ｘ，
ｙ）におけるＧａｂｏｒ特徴は図４２（ｂ）におけるθ
2の場合が最大となる。

【０３１３】この例は、テクスチャ解折対象とする構造
パターンにより、同一の波長λmにおけるＧａｂｏｒフ
ィルタにおいて、Ｇａｂｏｒ特徴が最大となる方向θk
を定めることにより、算出された特徴量の値への回転移
動の影響に対する補正が可能であることを示している。

【０３１４】すなわち、図４２（ａ）及び（ｃ）のよう
に、テクスチャ構造パターンの回転移動による変化が発
生した場合においても、得られたＧａｂｏｒ特徴の値が
最大となる方向θkをあらたにθ1とし、図４２（ｄ）に
示すような並べ替えを行えばよい。この例においては、
画素Ｐ（ｘ，ｙ）において得られたＧａｂｏｒ特徴（ｈ
m1，ｈm2，ｈm3，ｈm4）を、（ｈm2，ｈm3，ｈm4，ｈm
1）の順序に並び替えればよい。また、単純に最大値を
与える方向を基準とするのみでなく、ｈm1ないしｈm4の
値の大小に見られる傾向から回転量を決定してもよい。

【０３１５】以上に説明した方向θkに関するＧａｂｏ
ｒ特徴の並べ替えを、ＲＯＩにおけるサンプリング画素
すべてにおいて適用する。これは、ある特定の波長λ
m、異なる方向θk（この例では４方向）により規定され
るＧａｂｏｒフィルタにより算出されたＧａｂｏｒ特徴
の平均値を求め、その最大値を与えるθkについての並
び替えを行うようにする。また、回転移動の補正に対す
るより高い精度を望むのであれば方向θkをより多く
（例えば６方向）について定めればよい。

【０３１６】また，波長λmは複数（この例では２通
り）定められるが、その中の特定の波長（基準波長）に
おいて並び替えの順序を決定し、他の波長によるＧａｂ
ｏｒ特徴に対しても同様の順序での並び替えを適用す
る。基準波長は任意のλmを選択可能であるが、例えば
対象とするテクスチャ構造パターンをよく反映する波長
に定めてもよい。

【０３１７】以上に説明した補正を適用することによ
り、回転移動のあるパターン（テクスチャ）に対して
も、位置に依存した局所的な情報を保存した特徴量算出
手法の適用が可能となる。

【０３１８】また、内視鏡画像においては、テクスチャ
構造の不規則性等の理由により、方向性の保存が重要な
意味をなさない場合がある。例えば、図４３に示すテク
スチャの例のように、テクスチャ全体における方向性に
おいてはあまり規則性がなく、むしろテクスチャを構成
する構造パターン自体に見られる特徴が重要である場合
がある。このようなテクスチャに対しては、前述したＲ
ＯＩ全体の回転移動に対する補正を適用するのではな
く、むしろサンプリング画素毎に独立に、算出されたＧ
ａｂｏｒ特徴の並び替えを適用した方が望ましい特徴量
を得られることとなる。この場合は、図４２を用いて説
明したＧａｂｏｒ特徴の並べ替えを、算出した２５画素
の各々における最大値に基づき実施すればよい。この補
正の適用により、Ｇａｂｏｒ特徴から、周波数成分の伝
搬方向によらないあらたな特徴量を算出することが可能
となる。なお、基準波長の設定の有無は適宜選択すれば
よい。

【０３１９】また、テクスチャ構造における不規則性に
より、方向性の保存がまったく重要でないような場合も
ありうる。このような場合には、各サンプリング点にお
いて方向θkに規定された順序で得られるＧａｂｏｒ特
徴ｈm1ないしｈmn（ｎは方向θkの個数）を値の大小に
したがい再整列して使用してもよい。

【０３２０】図４４ないし図４６は本発明の第３の実施
の形態に係わり、図４４は前処理ブロックの処理構成を
示すブロック図、図４５は図４４の前処理ブロックの作
用を説明する第１の説明図、図４６は図４４の前処理ブ
ロックの作用を説明する第２の説明図である。

【０３２１】第３の実施の形態は、第１の実施の形態と
ほとんど同じであるので、異なる点のみ説明し、同一の
構成には同じ符号をつけ説明は省略する。

【０３２２】本発明の第３の実施の形態は、第１の実施
の形態の構成は同じであり、特徴量算出手法による特徴
量の値を良好に得るための前処理手法に特徴がある。

【０３２３】図４４において，前処理手法ブロック５０
０は、内視鏡画像におけるノイズを除去するためのノイ
ズ除去ブロック５０１と、逆γ補正を適用するための逆
γ補正ブロック５０２と、面順次方式の内視鏡により撮
像された画像に対する色ずれ補正ブロック５０３と、シ
ェーディングによる大域的な明るさの変化を補正するた
めのシェーディング補正ブロック５０４とからなってい
る。各ブロックは、それぞれ独立かつ選択的に適用で
き、任意の組み合わせ及び順序で使用することが可能と
なている。

【０３２４】次に、各ブロックの動作について説明す
る。ノイズ除去ブロック５０１は、Ｒ、Ｇ及びＢ画像デ
ータの各々におけるノイズを除去するものである。具体
的には、例えばＲ，Ｇ及びＢ画像データのすべてまたは
いずれかに対し、マスクサイズ３×３のメディアンフィ
ルタあるいは一様重みづけフィルタによるフィルタリン
グを適用すればよい。処理対象としては、Ｒ、Ｇ及びＢ
画像データのみではなく、輝度画像データ等、後段につ
づく特徴量算出手法が使用する画像データのすべてに適
用可能である（他のブロックにおける前処理においても
同様である）。

【０３２５】逆γ補正ブロック５０２は、Ｒ、Ｇ及びＢ
画像データ各々に対して適用されているγ補正を除去す
るための前処理を適用する。

【０３２６】色ずれ捕正ブロック５０３は、面順次方式
の内視鏡で撮像された画像において発生した色ずれを補
正するものである。具体的には、以下に示す一連の処理
により実現可能である。

【０３２７】色ずれ補正は、処理対象であるＲＯＩにお
いて、Ｇ画像を基準とした場合のＲ画像及びＢ画像が、
水平及び垂直の各方向に何画素分ずれているかを推定
し、各々のずれを補正するようにする。Ｇ画像に対する
Ｒ画像のずれの補正は以下のように行う。

【０３２８】図４５及び図４６は、それぞれ各画像のず
れが何画素分であるかを推定するための処理及び推定し
たずれに対する補正に関する説明図である。

【０３２９】図４５において、Ｇ画像の大きさはｘ1×
ｙ1、Ｒ画像の大きさはｘ2×ｙ2であり、ｘ2＝ｘ1＋２
×ｄｘ，ｙ2＝ｙ1＋２×ｄｙであるものとする。ここ
で、ｄｘ及びｄｙは、それぞれ水平及び垂直方向におけ
るずれの発生した範囲を考慮して定めた値である。

【０３３０】これにより、Ｒ画像データ及びＧ画像デー
タは同一部位から得ているが、その大きさはＲ画像デー
タの方が若干大きく切り出されていることになる。

【０３３１】まず、図４５におけるＲ画像データの始点
Ｓrを座標（０，０）とする。これに対して、Ｇ画像デ
ータの始点Ｓgを（ｘ，ｙ）とし、座標（０，０）から
水平方向に２ｄｘ、垂直方向に２ｄｙの範囲で１画素ず
つ移動させる。すなわち、Ｓg（ｘ，ｙ）（０≦ｘ≦２
ｄｘ，０≦ｙ≦２ｄｙ）となる。水平または垂直方向の
いずれか１画素分移動させるごとに、Ｒ画像データ及び
Ｇ画像データとの間の相互相関を算出し、その値の最大
値を与えるＳg（ｘmax，ｙmax）を求める。

【０３３２】例えば、ｄｘ＝ｄｙ＝５，ｘmax＝２，ｙm
ax＝７であった場合には，ｘmax−ｄｘ＝−３、ｙmax−
ｄｙ＝２となることから、Ｇ画像データに対するＲ画像
データのずれは、水平方向に−３画素（画像に向かって
左方向に３画素）、垂直方向に２画素（画像下方向に２
画素）であることがわかる。

【０３３３】したがって、図４６に示すように、Ｒ画像
データを水平方向に３画素、垂直方向に２画素移動させ
れば、色ずれに対する補正が完了したこととなる。

【０３３４】Ｂ画像データについても同様の処理を適用
することにより、Ｒ、Ｇ及びＢ画像データのすべてが色
ずれのない状態に補正される。

【０３３５】次に、シェーディング補正ブロック５０４
の内容について説明する。シェーディングとは、照明光
の照射角度、撮像対象の形状等の理由により撮像画像上
に表れる、大域的な明暗の変化を示す。本実施の形態に
おいては、ＲＯＩにおけるＲ、Ｇ及びＢ画像データの各
々における大域的な明暗の変化を二次曲面近似（以下、
この曲面をシェーディング面とする）し、これを用いた
シェーディング補正を適用する。

【０３３６】まず、シェーディング面の算出方法につい
て説明する。二次曲面Ｓ（ｘ，ｙ）は、

【数１８】 Ｓ（ｘ，ｙ）＝ａｘ²＋ｂｘｙ＋ｃｙ²＋ｄｘ＋ｅｙ＋ｆ （１８） と表される。ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ及びｆは、二
次曲面を規定するための定数、ｘ及びｙは三次元空間上
でのｘ及びｙ座標を、Ｓ（ｘ，ｙ）は点（ｘ，ｙ）にお
ける二次曲面の値をそれぞれ示す。また、画像において
は、ｘ及びｙは画素の画像上における位置を、Ｓ（ｘ，
ｙ）はその画素の値がそれぞれ対応する。

【０３３７】例として、大きさＮ×ＮのＲ画像データに
対する二次曲面近似について説明する。Ｒ画像データ
（Ｉrとする）における各画素は、それぞれ値ｒ（ｘ，
ｙ）を持つものとする。ここで、０≦ｘ＜Ｎ及び０≦ｙ
＜Ｎである。シェーディング面上での値Ｓ（ｘ，ｙ）
と、Ｒ画像データＩr上の各画素の値ｒ（ｘ，ｙ）との
２乗誤差Ｄは、

【数１９】 Ｄ（ｘ，ｙ）＝（Ｓ（ｘ，ｙ）−ｒ（ｘ，ｙ））² （１９） で表される。この差に着目し、０≦ｘ＜Ｎ及び０≦ｙ＜
Ｎにおいて式（１９）における２乗誤差Ｄ（ｘ，ｙ）の
総和Ｄsumを

【数２０】 とし、その最小値を与える定数ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ及び
ｆを求めることを考える。式（２０）に式（１８）を代
入すると、

【数２１】 となる。Ｄsum最小値を与える定数ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ
及びｆの値の組み合わせは、式（２１）を各々について
偏微分した上で、”＝０”とおいた（すなわち、極値を
求める）６個の連立方程式から算出することができる。
これにより得られた連立方程式を行列形式で表すと、

【数２２】 となる。ここで、式（２２）におけるΣは、

【数２３】 を示すものとする。

【０３３８】Ｄsumの最小値を与える定数ａ，ｂ，ｃ，
ｄ，ｅ及びｆは、式（２２）における左辺のｘ及びｙに
関する６×６行列の逆行列を求め、右辺に左から乗ずる
ことにより得ることができ、これを式（１８）に代入す
ることによりシェーディング面とする。

【０３３９】次に、算出したシェーディング面を用いた
シェーディング補正の方法について説明する。

【０３４０】まず、直流成分の値を保存するため、Ｒ画
像データＩrにおける画素ｒ（ｘ，ｙ）の平均値ｒmean
を求めておく。また、画素ｒ（ｘ，ｙ）の各々に対し、

【数２４】 ｒs（ｘ，ｙ）＝ｒ（ｘ，ｙ）／（ａｘ²＋ｂｘｙ＋ｃｙ²＋ｄｘ＋ｅｙ＋ｆ） （２４） を算出し、得られたｒs（ｘ，ｙ）の平均値ｒｓ_meanを
求め、さらに、

【数２５】 ｒsn（ｘ，ｙ）＝ｒs（ｘ，ｙ）／ｒｓ_mean （２５） を得る。最終的に、

【数２６】 ｒr（ｘ，ｙ）＝ｒsn（ｘ，ｙ）×ｒｓ_mean （２６） を算出し、これをシェーディング補正後のＲ画像データ
とする。なお、式（２５）は、ｒsn（ｘ，ｙ）の値の総
和を１に正規化するものであり、一連の処理において省
略してもよい。その場合は、ｒs（Ｘ，ｙ）に対してｒ
ｓ_meanを乗ずることによりｒr（ｘ，ｙ）を得ることが
できる。

【０３４１】また、以上に説明した一連の処理を、Ｇ画
像データ及びＢ画像データについても同様に適用するこ
とにより、各々に対するシェーディング補正後の画像デ
ータを得ることができる。また、Ｒ、Ｇ及びＢ画像デー
タのいずれか１つからシェーディング面を求め、得られ
た定数ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ及びｆを用いて他の画像のシ
ェーディング面として使用してもよい。

【０３４２】また、シェーディング補正ブロック５０４
において適用されるシェーディング補正の処理内容は以
上の説明によるものに限らず、例えば低域通過フィルタ
リングにより得られた画像データをシェーディング曲面
に代用してもよい。

【０３４３】以上に説明したように、各々の前処理を任
意の組み合わせ及び順序で適用した画像データに対し特
徴量算出手法を適用することにより、より診断に有効な
特徴量の算出が可能となる。各前処理の適用の組み合わ
せ及び順序は、特徴量算出手法に合わせて適宜決定すれ
ばよい。また、ユーザによる指定が可能であってもよ
い。さらに、各前処理を繰り返して適用してもよい。例
えば、色ずれ補正ブロック５０３においては，シェーデ
ィング補正適用後のＲ、Ｇ及びＢ画像に対し色ずれ補正
適用後，再度シェーディング補正を適用することも可能
である。この場合は、より精度の高い色ずれ補正を行う
ことができる。

【０３４４】さらに、前処理手法ブロック５００におい
ては、他の前処理手法を適宜追加してもよい。例えば画
像データに対する閾値処理、エッジ強調処理、二値化処
理、ラベリング処理等が挙げられる。

【０３４５】［付記］ （付記項１）少なくとも１つの信号からなる画像データ
を入力する画像入力手段と、入力された前記画像データ
を記憶する記憶手段と、前記記憶手段により記録された
前記画像データに対して少なくとも１つの関心領域を設
定する関心領域設定手段と、前記関心領域設定手段によ
り設定された前記関心領域から特徴量を算出する特徴量
算出手段と、前記特徴量算出手段により算出された特徴
量を用いた病変の判別分類を行う判別分類手段とを備え
たことを特徴とする診断支援装置。

【０３４６】（付記項２）前記特徴量算出手段が１つの
関心領域から算出された第１の特徴量に基づく新たな第
２の特徴量を算出することを特徴とする付記項１に記載
の診断支援装置。

【０３４７】（付記項３）前記特徴量算出手段が複数の
関心領域から算出された第１の特徴量に基づく新たな第
２の特徴量を算出することを特徴とする付記項１または
２に記載の診断支援装置。

【０３４８】（付記項４）第１の特徴量が色調に基づく
特徴量であることを特徴とする付記項１、２または３の
いずれか１つに記載の診断支援装置。

【０３４９】（付記項５）第１の特徴量がテクスチャに
基づく特徴量であることを特徴とする付記項１、２また
は３のいずれか１つに記載の診断支援装置。

【０３５０】（付記項６）第２の特徴量が複数の関心領
域から算出された第１の特徴量における差分演算により
得られた値であることを特徴とする付記項３、４または
５のいずれか１つに記載の診断支援装置。

【０３５１】（付記項７）第２の特徴量が複数の関心領
域から算出された第１の特徴量における比に基づく値で
あることを特徴とする付記項３、４または５のいずれか
１つに記載の診断支援装置。

【０３５２】（付記項８）前記特徴量算出手段が前記関
心領域における前記画像データの信号に基づく統計量を
算出することを特徴とする付記項１、２、３、４、５、
６、７または８のいずれか１つに記載の診断支援装置。

【０３５３】（付記項９）前記特徴量算出手段が局所的
な周波数成分の分布に基づく特徴量を算出することを特
徴とする付記項５に記載の診断支援装置。

【０３５４】（付記項１０）前記第２の特徴量が、前記
第１の特徴量の値が生起する確率分布に基づくことを特
徴とする付記項２、３、４、５、６、７、８または９の
いずれか１つに記載の診断支援装置。

【０３５５】（付記項１１）前記第２の特徴量が、前記
関心領域における前記第１の特徴量の平均値及び／また
は分散及び／または共分散及び／または標準偏差及び／
または相関係数であることを特徴とする付記項１０に記
載の診断支援装置。

【０３５６】（付記項１２）前記特徴量算出手段が算出
する前記特徴量が正規化された値であることを特徴とす
る付記項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０ま
たは１１のいずれか１つに記載の診断支援装置。

【０３５７】（付記項１３）前記特徴量算出手段が算出
する前記特徴量が補正された値であることを特徴とする
付記項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１
１または１２のいずれか１つに記載の診断支援装置。

【０３５８】（付記項１４）前記特徴量に対する補正が
方向に関する補正であることを特徴とする付記項１３に
記載の診断支援装置。

【０３５９】（付記項１５）前記特徴量に対する補正が
画像の回転移動に関する補正であることを特徴とする付
記項１３に記載の診断支援装置。

【０３６０】（付記項１６）前記特徴量算出手段がＧａ
ｂｏｒ特徴に基づく特徴量を算出することを特徴とする
付記項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１
１、１２、１３、１４または１５のいずれか１つに記載
の診断支援装置。

【０３６１】（付記項１７）前記特徴量算出手段により
算出される特徴量が、前記画像データを構成する信号に
基づく平均値及び／または標準偏差及び／または分散及
び／または共分散及び／または相関係数及び／または標
準偏差を平均値で除した値であることを特徴とする付記
項８に記載の診断支援装置。

【０３６２】（付記項１８）前記特徴量算出手段よりも
前段に前記画像データに対する画像処理を適用するため
の画像処理手段を設けたことを特徴とする付記項１、
２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、
１３、１４、１５、１６または１７のいずれか１つに記
載の診断支援装置。

【０３６３】（付記項１９）前記画像処理手段が、ノイ
ズ除去処理及び／またはγ捕正除去処理及び／または色
ずれ補正処理及び／またはシェーディング補正処理の少
なくともいずれか１つの画像処理を適用することを特徴
とする付記項１８に記載の診断支援装置。

【０３６４】（付記項２０）前記画像処理手段に対し前
記画像処理の適用の有無及び／または適用の順序を前記
特徴量算出手段が算出する前記特徴量の種別に応じて異
ならしめることを特徴とする付記項１９に記載の診断支
援装置。

【０３６５】（付記項２１）前記関心領域設定手段が設
定する前記関心領域の形状が任意の描画線であることを
特徴とする付記項１、２、３、４、５、６、７、８、
９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１
７、１８、１９または２０のいずれか１つに記載の診断
支援装置。

【０３６６】（付記項２２）前記関心領域設定手段が設
定する前記関心領域があらかじめ定められた形状である
とともに、その大きさが可変であることを特徴とする付
記項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１
１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９
または２０のいずれか１つに記載の診断支援装置。

【０３６７】（付記項２３）前記関心領域設定手段が設
定する前記関心領域の形状が多角形または円であること
を特徴とする付記項２２に記載の診断支援装置。

【０３６８】（付記項２４）前記関心領域設定手段が設
定する前記関心領域の形状が任意の描画線によるもの、
またはあらかじめ定められた形状であることを選択可能
とする関心領域形状選択手段を備えたことを特徴とする
付記項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１
１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１
９、２０、２１、２２または２３のいずれか１つに記載
の診断支援装置。

【０３６９】（付記項２５）前記画像データが複数の色
信号からなる内視鏡画像及び／または超音波画像である
ことを特徴とする付記項１、２、３、４、５、６、７、
８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、
１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３または２４
のいずれか１つに記載の診断支援装置。

【０３７０】（付記項２６）前記内視鏡画像がＲＧＢデ
ータからなることを特徴とする付記項２５に記載の診断
支援装置。

【０３７１】（付記項２７）画像データに対し、パター
ンの方向性に関する特徴量を抽出することを特徴とする
画像処理方法。

【０３７２】（付記項２８）画像データに対し、パター
ンの方向性に関する特徴量を抽出する第１のステップ
と、前記抽出された特徴量を要素とする第１の特徴ベク
トルを生成する第２のステップと、前記第１の特徴ベク
トルから第２の特徴ベクトルを生成する第３のステップ
とを備えたことを特徴とする付記項２７に記載の画像処
理方法。

【０３７３】（付記項２９）前記第２の特徴ベクトル
が、前記第１の特徴ベクトルにおける各要素の生起する
確率分布を規定するパラメータであることを特徴とする
付記項２８に記載の画像処理方法。

【０３７４】（付記項３０）前記抽出された特徴量に対
し、値の正規化及び／または方向に関する補正の少なく
ともいずれか１つを適用することを特徴とする付記項２
７、２８または２９のいずれか１つに記載の画像処理方
法。

【０３７５】（付記項３１）前記方向に関する補正が、
画像の回転移動に関するものであることを特徴とする付
記項３０に記載の画像処理方法。

【０３７６】（付記項３２）前記抽出された特徴量がＧ
ａｂｏｒ特徴に基づくものであることを特徴とする付記
項２７、２８、２９、３０または３１のいずれか１つに
記載の画像処理方法。

【０３７７】（付記項３３）画像データに対し、大域的
な明暗変化を近似する多次元曲面を生成する第１のステ
ップと、前記多次元曲面を用いて前記画像データを補正
する第２のステップとからなることを特徴とする画像処
理方法。

【０３７８】（付記項３４）前記補正がシェーディング
補正であることを特徴とする付記項３３に記載の画像処
理方法。

【０３７９】（付記項３５）前記画像データが内視鏡画
像であることを特徴とする付記項２７、２８、２９、３
０、３１、３２、３３または３４のいずれか１つに記載
の画像処理方法。

【０３８０】（付記項３６）少なくとも１つの信号から
なる原画像データを入力する画像入力手段と、前記画像
入力手段により入力された前記原画像データに対して画
像処理を適用する画像処理手段と、前記画像入力手段に
より入力された前記原画像データ及び前記画像処理手段
による処理結果画像データを記億する記憶手段と、前記
記億手段により記録された前記原画像データ及び／また
は処理結果画像データに対して、少なくとも１つの関心
領域を設定する関心領域設定手段と、前記原画像データ
及び処理結果画像データに対して設定される関心領域の
情報を管理するための管理手段とを設けたことを特徴と
する診断支援装置。

【０３８１】（付記項３７）前記管理手段が前記原画像
及び前記原画像に対する処理結果画像を１つの画像群と
して管理し、前記関心領域設定手段により前記画像群の
少なくとも１つの原画像及び／または処理結果画像に対
して設定された関心領域と同じ形状、位置及び大きさの
関心領域を前記画像群における他の画像に付与すること
を特徴とする付記項３６に記載の画像処理方法。

【０３８２】

【発明の効果】以上説明したように本発明の診断支援装
置によれば、特徴量算出手段が関心領域設定手段により
設定された関心領域から特徴量を算出し、判別分類手段
が特徴量算出手段により算出された特徴量を用いた病変
の判別分類を行うので、撮像条件の違いによる影響の少
ない特徴量等を算出し、この特徴量を用いることで、安
定した自動診断結果を得ることができるという効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態に係る診断支援装置
の構成を示す構成図

【図２】図１の診断支援装置における診断支援処理実行
プログラムの構成を示す機能ブロック図

【図３】図１の診断支援装置におけるマルチウインドウ
の画面の概念構成を示す構成図

【図４】図３の画面でのアイコン操作によって展開され
るマルチウインドウ画面の構成を示す構成図

【図５】図４のマルチウインドウ画面上のウインドウの
構成を説明する第１の説明図

【図６】図４のマルチウインドウ画面上のウインドウの
構成を説明する第２の説明図

【図７】図１の診断支援装置におけるマルチウインドウ
の画面の具体的な構成を示す構成図

【図８】図１のハードディスクに記録された内視鏡画像
ファイルを管理するファイル管理データを説明する説明
図

【図９】図１のハードディスクに記録された内視鏡画像
ファイルの各内視鏡画像の内視鏡検査ごとに付与される
管理データを説明する説明図

【図１０】図７の画像表示アイコンのクリック操作によ
り展開される画像管理データウインドウの構成を示す構
成図

【図１１】図１０の呼び出しボタンのクリック操作によ
り展開される検索ウインドウの構成を示す構成図

【図１２】図１１の条件検索開始ボタンのクリック操作
により展開される検索結果表示ウインドウの構成を示す
構成図

【図１３】図１２の画像一覧ボタンのクリック操作によ
り展開される画像一覧表示ウィンドウの構成を示す構成
図

【図１４】図１３の表示ボタンのクリック操作により展
開される画像表示ウインドウの構成を示す構成図

【図１５】図７の画像処理アイコンのクリック操作によ
り展開される画像処理ウインドウの構成を示す構成図

【図１６】図１５の実行ボタンのクリック操作により展
開される処理結果画像表示ウィンドウの構成を示す構成
図

【図１７】図２のデータベース管理ブロックが管理する
データベースの構成を示す構成図

【図１８】図７のＲＯＩ設定アイコンのクリック操作に
より展開されるＲＯＩ設定ウインドウの構成を示す構成
図

【図１９】図１８の特徴量選択ボタンのクリック操作に
より展開される算出特徴量メニューウインドウの構成を
示す構成図

【図２０】図１９の一括選択ボタンのクリック操作によ
り展開される一括選択メニューウインドウの構成を示す
構成図

【図２１】図１８の部位設定ボタンのクリック操作によ
り展開される部位指定メニューウインドウの構成を示す
構成図

【図２２】図１８の特徴量算出実行ボタンのクリック操
作により展開される特徴量算出結果表示ウインドウの構
成を示す構成図

【図２３】図７のＲＯＩ設定アイコンによる原画像及び
処理結果画像に対するＲＯＩの設定方法を説明する説明
図

【図２４】図１９の相互特徴量算出ボタンによる特徴量
算出処理の流れを示すフローチャート

【図２５】図２４の特徴量算出処理におけるＧ画像デー
タから取り出すサンプリング画素を説明する説明図

【図２６】図１９の相互特徴量算出ボタンのクリック操
作により展開されるＲＯＩ間相互特徴量メニューウィン
ドウの構成を示す構成図

【図２７】図２６のＲＯＩ間相互特徴量メニューウィン
ドウで算出されるＲＯＩ間相互特徴量を説明する説明図

【図２８】図２６のＲＯＩ間相互特徴量メニューウィン
ドウでのＲＯＩ間相互特徴量算出における自動組み合わ
せの動作を説明するためのフローチャート

【図２９】図７の特徴量算出アイコンのクリック操作に
より展開される特徴量算出ウインドウの構成を示す構成
図

【図３０】図２９のＲＯＩ指定ボタンのクリック操作に
より展開されるＲＯＩ指定ウインドウの構成を示す構成
図

【図３１】図７の判別分類アイコンのクリック操作によ
り展開される判別分類ウインドウの構成を示す構成図

【図３２】図３１のデータセット作成ボタンのクリック
操作により展開されるデータセット作成ウインドウの構
成を示す構成図

【図３３】図３１のクラス別ＲＯＩ選択ボタンのクリッ
ク操作により展開されるクラス別ＲＯＩ一覧ウインドウ
の構成を示す構成図

【図３４】図３２の既存データセット呼び出しボタンの
クリック操作により展開されるデータセット一覧ウイン
ドウの構成を示す構成図

【図３５】図３１の判別分類実行ボタンのクリック操作
により展開される判別分類実行ウインドウの構成を示す
構成図

【図３６】図３５の実行ボタンのクリック操作により展
開される判別分類結果表示ウインドウの構成を示す構成
図

【図３７】図７のレポート作成アイコンのクリック操作
により展開されるレポート作成ウインドウの構成を示す
構成図

【図３８】図３７の選択ボタンのクリック操作により展
開される特徴量レポート作成ウインドウの構成を示す構
成図

【図３９】図３８の表示ボタンのクリック操作により展
開される特徴量レポート表示ウインドウの構成を示す構
成図

【図４０】図３８のグラフ作成ボタンのクリック操作に
より展開されるグラフ表示ウインドウの構成を示す構成
図

【図４１】本発明の第２の実施の形態に係る画像のテク
スチャの構造パターンを示すパターン図

【図４２】図４１のテクスチャの構造パターンの補正を
説明する説明図

【図４３】図４１のテクスチャの構造パターンの変形例
を示すパターン図

【図４４】本発明の第３の実施の形態に係る前処理ブロ
ックの処理構成を示すブロック図

【図４５】図４４の前処理ブロックの作用を説明する第
１の説明図

【図４６】図４４の前処理ブロックの作用を説明する第
２の説明図

【符号の説明】 １…診断支援装置 ２…ビデオプロセッサ ３、３５…観察モニタ ４…入力ユニット ５…サーバユニット ６…カンファレンスユニット １１…Ａ／Ｄコンバータ １２、３２、５０…画像処理部 １３、２１、３１Ｌ…ＬＡＮコントローラ １４、２６、３６…コントローラ ２２…メモリ ２３、４７…ハードディスク ２４…ハードディスクドライバ ２５…圧縮装置 ３３…伸張装置 ３４…Ｄ／Ａコンバータ ４１…ＣＰＵ ４２…キーボード ４３…キーボードＩ／Ｆ ４４…検索モニタ ４５…マウス ４６…マウスＩ／Ｆ ４８…ハードディスクＩ／Ｆ ４９…作業メモリ ５０…画像処理部 ５１…プリンタ ５２…プリンタＩ／Ｆ ６１…パスワード記憶部 ６２…パスワード監視部 ６３…制御制限部 ７０…診断支援処理実行プログラム ７１…画像管理ブロック ７２…データベース管理ブロック ７３…ＲＯＩ設定ブロック ７４…特徴量算出ブロック ７５…判別分類ブロック ７６…レポート作成ブロック ７７…画像処理ブロック

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 少なくとも１つの信号からなる画像デー
   タを入力する画像入力手段と、 入力された前記画像データを記憶する記憶手段と、 前記記憶手段により記録された前記画像データに対して
   少なくとも１つの関心領域を設定する関心領域設定手段
   と、 前記関心領域設定手段により設定された前記関心領域か
   ら特徴量を算出する特徴量算出手段と、 前記特徴量算出手段により算出された特徴量を用いた病
   変の判別分類を行う判別分類手段とを備えたことを特徴
   とする診断支援装置。