CN103826524B - 诊断系统 - Google Patents

Abstract

诊断系统包括：光谱图像-成像设备，用于在规定的波长区域中在体腔内拍摄光谱图像并且获得光谱图像数据；图像-处理设备，用于从光谱图像数据中确定用于分辨病变区域与健康区域的指数值，并且基于该指数值生成并输出基准图像；以及监视器，用于显示基准图像。诊断系统的特征在于，图像-处理设备使用β作为指数值，对于光谱图像中的每个像素，利用542nm波长附近的第一波长光谱图像数据P₁，558nm波长附近的第二波长光谱图像数据P₂，以及578nm波长附近的第三波长光谱图像数据P₃，从规定的公式中获得β。

Description

诊断系统

技术领域

本发明涉及一种诊断系统，该诊断系统配置成显示与活体组织中的病变部分高度相似的区域的图像。

背景技术

目前，已经提出了具有光谱仪功能的电子内窥镜，例如，如在日本专利临时公开No.JP2007-135989A所描述的。通过使用这样的电子内窥镜，能够获得对于诸如消化器官（例如，胃或直肠）的黏膜的活体组织的光谱特性（每个频率的光吸收特性的分布）。众所周知，物质的光谱特性反映了有关包含在作为观察目标的活体组织的表层附近的成分的类型或密度的信息，其建立在属于分析化学的学术框架的领域中。在该领域中同样众所周知的是，构成复合物的物质的光谱特性是通过叠加组成复合物的基本成分的光谱特性而获得的信息。

在活体组织中的病变部分可以包含具有在健康活体组织中极少含有的化学结构的物质。因此，包含病变部分的活体组织的光谱特性不同于仅包含健康部分的活体组织的光谱特性。如上所述，由于健康部分和病变部分的光谱特性彼此不同，因此可以通过比较健康部分的光谱特性与病变部分的光谱特性来判断活体组织是否包含病变部分。

发明内容

如上所述，已经进行了研究以通过获得来自活体的光谱信息并且通过利用从光谱信息中得到的光谱特性的差异来确定活体组织中病变部分的存在。但是，已知的研究并没有提出任何实际诊断方法来生成用于确定在活体组织中何处存在由病变部分导致的光谱特性的变化的图像，并且在将病变部分与周边组织进行比较时识别病变部分的位置和程度。

本发明致力于解决上述问题。换言之，本发明的目的为提供一种诊断系统，该诊断系统能够显示使操作者能够容易地在健康部分和病变部分之间进行辨别的图像。

为了实现上述目的，根据本发明的诊断系统包括：光谱图像摄像设备、图像处理设备以及监视器，其中，所述光谱图像摄像设备在体腔内在预定波长区域中拍摄光谱图像并且得到光谱图像数据；所述图像处理设备从所述光谱图像数据中得到用于在病变部分和健康部分之间进行辨别的指数值，并且基于所述指数值生成并输出指示物图像；所述监视器上显示所述指示物图像。对于光谱图像的每个像素，所述图像处理设备将通过下面的表达式得到的β定义为指数值，

（表达式1）

β＝2P₂-P₁-P₃

同时利用在为542nm波长附近的第一波长处的光谱图像数据P₁，在为558nm波长附近的第二波长处的光谱图像数据P₂，以及在为578nm波长附近的第三波长处的光谱图像数据P₃。

据记载，存在一种情况，在活体的血流成分中，病变部分和健康部分具有不同的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的成分比例，并且这样的不同可以有利地用于检测病变或者估计病变的发展。同样众所周知的是，氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的光吸收特性彼此不同。通过集中在该要点上来进行本发明。根据上述配置，显示了基于指示氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的成分比例的指数值β的指示物图像。因此，操作者能够容易地在健康部分和病变部分之间进行辨别。

图像处理设备可以从指数值中得到氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例，并且基于该比例生成指示物图像。在这种情况下，优选的是，所述图像处理设备通过将基于氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例的预定颜色分配给光谱图像的每个像素来生成指示物图像。根据这样的配置，能够进一步容易且精确地在健康部分和病变部分之间进行辨别。

优选的是，图像处理设备通过结合在对应于蓝色、绿色和红色的波长带中的光谱图像数据来输出彩色图像，以及在监视器上显示彩色图像和指示物图像，同时并排排列。根据这样的配置，由于其能够通过在彩色图像和正在观察的指示物图像之间进行比较而容易地识别病变部分，因此其还能够容易地检查并明确指出在手术操作中需要切除等等的区域。

所述诊断系统可以包括标准化设备，所述标准化设备将在预定波长范围中的所述光谱图像数据进行积分以得到积分值，并且校正所述光谱图像数据使得所述积分值与参考值一致。在这种情况下，优选的是，预定波长范围选自600nm至800nm的范围。根据这样的配置，因为其能够校正由于构成光谱图像的像素之间的反射角度差而导致的光量的波动，因此能够提供一种使得在健康部分和病变部分之间进行进一步精确辨别的指示物图像。

所述诊断系统可以进一步包括标准化设备，所述标准化设备校正所述光谱图像数据，使得在对应于血红蛋白的等吸光点的波长处的光谱图像数据与参考值一致。

优选的是，预定波长区域为400nm至800nm，以及光谱图像包括以在1nm至10nm范围内定义的预定波长为间隔拍摄的多个图像。

第一波长可以为在530nm至545nm范围内的特定波长，第二波长可以为在550nm至568nm范围内的特定波长，并且第三波长可以为在570nm至584nm范围内的特定波长。

根据另一个方面，根据本发明的诊断系统包括：光谱图像摄像设备、图像处理设备以及监视器，其中，所述光谱图像摄像设备在体腔内在预定波长区域中拍摄光谱图像并且得到光谱图像数据；所述图像处理设备从所述光谱图像数据中得到用于在病变部分和健康部分之间进行辨别的指数值，并且基于所述指数值生成并输出指示物图像；在所述监视器显示所述指示物图像。对于光谱图像的每个像素，所述图像处理设备将通过下面的表达式得到的γ定义为指数值，

（表达式2）

$\mathrm{\γ}=\frac{{2P}_2-P_1-P_3}{a}$

同时利用在为542nm波长附近的波长处的光谱图像数据P₁，在为558nm波长附近的波长处的光谱图像数据P₂，在为578nm波长附近的波长处的光谱图像数据P₃，以及指示入射在每个像素上的光量的标准化系数。

如上所述，根据本发明的诊断系统，可以显示使得在病变部分和健康部分之间能够容易进行辨别的图像。因此，可以缩短用于诊断的时间，并且其能够容易地检查并明确指出在手术操作中需要切除等等的区域。

附图说明

图1为示出根据本发明的实施方案的诊断系统的框图。

图2为显示通过根据实施方案的诊断系统获得的胃黏膜的光谱图像数据的曲线图。图2A为显示对应于胃黏膜的病变部分的像素的光谱，而图2B为显示对应于胃黏膜的健康部分的像素的光谱。

图3为显示血红蛋白的吸收特性的曲线图。

图4为在520nm至600nm的波长范围内将图3中显示的血红蛋白的吸收特性放大的曲线图。

图5为示出血红蛋白的传输特性的曲线图。

图6为示出在浓度指数β和氧合血红蛋白的浓度之间的关系的曲线图。

图7为示出通过根据本发明的实施方案的诊断系统的图像处理单元执行图像生成过程的流程图。

图8为示意性地示出通过图7中显示的图像生成过程在图像显示装置上显示的彩色图像和指示物图像。

具体实施方式

在下文中，参考所附附图描述根据本发明的实施方案。

图1为根据本发明的实施方案的诊断系统1的框图。根据实施方案的诊断系统1配置为生成待由医师进行参考的指示物图像，用于诊断消化器官（诸如，胃或直肠）的病变。诊断系统1包括电子内窥镜100、电子内窥镜的处理器200以及图像显示装置300。在电子内窥镜的处理器200中，容纳有光源单元400和图像处理单元500。

电子内窥镜100包括待插入体腔中的插入管110，并且物镜光学系统121设置在插入管110的尖端部分（插入管尖端部分）111处。在插入管尖端部分111周围的活体组织T的图像通过容纳在插入管尖端部分111中的摄像装置141的光接收表面上的物镜光学系统121而形成。作为摄像装置141，例如使用在前侧上具有三个基色滤光片的CCD（电荷耦合装置）图像传感器。

摄像装置141周期性地（例如，以1/30秒的间隔）输出对应于在光接收表面上形成的图像的图像信号。通过摄像装置141输出的图像信号经由线缆142传输至电子内窥镜的处理器200的图像处理单元500。

图像处理单元500包括AD转换电路510、暂时存储器520、控制器530、视频存储器540以及信号处理电路550。AD转换电路510对于经由线缆142从电子内窥镜100的摄像装置141传输的图像信号执行AD转换，以输出数字图像数据。从AD转换电路510输出的数字图像数据被传输至暂时存储器520并且存储在暂时存储器520中。控制器530处理一段或多段存储在暂时存储器520中的图像数据以生成一段显示图像数据，并且将显示图像数据传输至视频存储器540。例如，控制器530产生从一段图像数据中生成的显示图像数据，并且将它们存储在视频存储器540中，在该显示图像数据中布置且显示多段图像数据，或者在该显示图像数据中显示通过对多段图像数据进行图像操作获得的图像以及由于图像操作而获得的图形。信号处理电路550将存储在视频存储器540中的显示图像数据转换为具有预定格式（例如，NTSC格式）的视频信号，并且输出该视频信号。从信号处理电路550输出的视频信号被输入至图像显示装置300。因此，通过电子内窥镜100拍摄的内窥镜图像显示在图像显示装置300上。

光导131设置在电子内窥镜100中。光导131的尖端部分131a靠近插入管尖端部分111放置，而光导131的近端部分131b连接至电子内窥镜的处理器200。电子内窥镜的处理器200在其中包括具有光源430的光源单元400（稍后描述），光源430生成大量白光，例如，氙灯。由光源单元400生成的光入射在光导131的近端部分131b上。已经进入光导131的近端部分131b中的光通过光导131被导入尖端部分131a，并且从尖端部分131a射出。在电子内窥镜100的插入管尖端部分111中的光导131的尖端部分131a的附近设置有透镜132。从光导131的尖端部分131a射出的光穿过透镜132，并且照亮在插入管尖端部分111附近的活体组织T。

如上所述，电子内窥镜的处理器200具有作为视频处理器的功能和作为光源装置的功能，该视频处理器处理从电子内窥镜100的摄像装置141输出的图像信号，该光源装置将用于照亮电子内窥镜100的插入管尖端部分111附近的活体组织T的照明光提供至电子内窥镜100的光导131。

在这个实施方案中，电子内窥镜的处理器200的光源单元400包括光源430、准直透镜440、光谱滤光片410、滤光片控制单元420以及聚光透镜450。从光源430射出的白光通过准直透镜440转换为准直光束，穿过光谱滤光片410，并且然后通过聚光透镜450入射在光导131的近端部分131b上。光谱滤光片410为圆板类型的滤光片，其将来自光源430的白光分解成预定波长的光线（即，选择波长），并且基于其旋转角度选择并输出400nm、405nm、410nm、…、800nm的窄带（大约5nm的带宽）的光。光谱滤波片410的旋转角度受到连接至控制器530的滤光片控制单元420的控制。由于控制器530经由滤光片控制单元420来控制光谱滤光片410的旋转角度，因此预定波长的光入射在光导131的近端部分131b上，并且在插入管尖端部分111附近的活体组织T被照亮。之后，从活体组织T反射的光会聚在如上所述的摄像装置141的光接收表面上，并且图像信号经由线缆142传输至图像处理单元500。

图像处理单元500配置为以5nm波长为间隔从经由线缆142输入的活体组织T的图像信号获得多个光谱图像的装置。具体而言，当光谱滤光片410选择并输出具有中心波长为400nm、405nm、410nm、…、800nm的窄带（大约5nm的带宽）的光时，图像处理单元500捕获各自波长的光谱图像，并且在暂时存储器520中存储强度值（强度信息）作为光谱图像数据。

图像处理单元500具有处理对于光谱滤光片410的每个波长存储的光谱图像数据并且生成彩色图像或指示物图像的功能，如稍后所述的。然后，图像处理单元500控制图像显示装置300以显示经处理的彩色图像和指示物图像。

应当注意，可以使用例如法布里-珀罗滤光片或者利用传输类型衍射光栅的滤光片作为光谱滤光片410。

如上所述，根据实施方案的图像处理单元500具有如下功能：通过使用多个不同波长的光谱图像来生成使得操作者能够在病变部分和健康部分之间容易进行辨别的指示物图像。在下文中，将说明生成指示物图像的功能。

首先，说明用于在病变部分和健康部分之间进行辨别以及通过图像处理单元500基于指标值生成指示物图像的基本原理。图2显示了通过根据实施方案的诊断系统1获得的胃黏膜的光谱图像数据的光谱表示（即，相对于波长的强度分布的表示）。每个波形表示在通过摄像装置141获得的光谱图像中的特定像素的光谱。图2A表示对应于胃黏膜的病变部分的像素的光谱，而图2B表示对应于胃黏膜的健康部分的像素的光谱。应当注意，预定的标准化处理应用于在图2A和图2B中显示的健康部分和病变部分的每个像素的光谱。具体而言，由于摄像装置141的每个像素基于主体（活体组织T）和从光导131的尖端部分131a射出的照明光线之间的角度差以及插入管尖端部分111（图1）和活体组织T之间的距离差接收不同的光量（即，摄像装置141不能够在其整个光接收表面上接收恒定的光量），因此校正这些光量差异的影响。通过实验已经证实，对应于健康部分的象素的光谱和对应于病变部分的象素的光谱显示出相似特定，特别是在更高的波长侧上（即，它们几乎不具有差异）。因此，在这个实施方案中，对于象素的每个光谱，积分预定波长带宽（例如，600nm至800nm的波长）的强度值，并且校正全部光谱的大小（在每个波长处的强度值），使得积分值变成预定参考值。换言之，在这个实施方案中，通过使得象素的光谱统一以通过标准化处理来匹配参考大小，对应于病变部分的象素的光谱可以与对应于健康部分的象素的光谱进行精确比较。

如图2中所示，胃黏膜图像的光谱的相似之处在于，无论是健康部分或者病变部分，光谱显示出在500nm至590nm的波长区域中具有谷部（底部）的大致上M形的特性，而其不同之处在于，对应于病变部分的象素的光谱的色散大于对应于健康部分的象素的光谱的色散，并且对应于病变部分的象素的光谱具有两个在大约540nm和大约570nm波长处的底部。应当考虑的是，这些差异是通过以下事实导致的，如在病理学领域中众所周知的，病变部分和健康部分具有不同成分比例的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白，并且光吸收特性在氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间是不同的。本发明通过集中于上面描述的要点而产生，并且如稍后描述的，本发明的发明人发明了用于基于氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的光吸收特性中的差异来定量地获得氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的成分比例的技术，并且通过增强该技术，发明了用于定量判断健康部分和病变部分的配置。

图3为表示血红蛋白的光吸收特性的曲线图。实线表示氧合血红蛋白的光吸收特性，而虚线表示脱氧血红蛋白的光吸收特性。在图3中，垂直轴表示光谱学中的吸收（单位：mg/dl），而水平轴表示波长（单位：nm）。如图3所示，氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白共同之处在于它们吸收具有500nm至590nm波长的光（即，吸收特性在500nm至590nm的波长范围内增加），但是不同之处在于脱氧血红蛋白的特性具有在大约558nm波长处的一个峰值，而氧合血红蛋白的特性具有在大约542nm和大约578nm波长处的两个峰值并且具有在大约560nm波长处的一个底部。氧合血红蛋白的吸收在大约542nm和大约578nm的波长处高于脱氧血红蛋白的吸收，并且在大约558nm波长处低于脱氧血红蛋白的吸收。

通常而言，图3中所示的血红蛋白的吸收特性的测量模型基于比尔-朗伯定律表示为下面的表达式（3）。

（表达式3）

$A\left(\mathrm{\λ}\right)=-{\log }_{10}\frac{I\left(\mathrm{\λ}\right)}{I_o\left(\mathrm{\λ}\right)}=\mathrm{\ϵ}\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{Cd}$

在表达式（3）中，A为介质（活体组织T）的吸收，I₀为在进入介质之前光的发射强度（入射光的强度），I为在介质中行进了距离d的光的强度（光的发射强度），ε为摩尔光吸收系数，C为摩尔浓度，并且λ为光的波长。如果介质具有n型的光吸收物质，那么吸收表达为下面的表达式（4）。

（表达式4）

$A\left(\mathrm{\λ}\right)=\underset{i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_i\left(\mathrm{\λ}\right)C_{i}d$

换言之，当介质具有n型的光吸收物质时，吸收表达为光吸收物质的吸收特性的总和。换言之，在这个实施方案中，由于活体组织T被视为具有包括氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的两个光吸收物质，因此活体组织T的吸收可以被看作氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的吸收特性的总和。

在该实施方案中的光谱图像通过在图像摄像装置141上接收当从光导131的尖端部分131a发射的光从活体组织T反射时产生的反射光来获得。换言之，这意味着没有被组成活体组织T的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白吸收的光作为反射光来进行观察。据记载，在这样的测量模型中，关于来自活体组织T的反射光的信息能够作为伪透射光谱来进行处理。换言之，根据实施方案的光谱图像数据可以被视为在上述测量模型中的关于吸收物质的传输光（即，上述表达式3和4的光I的发射强度）。因此，通过表达式3和4，可以从实施方案的光谱图像数据中获得活体组织T的吸收。

图4为在500nm至600nm的波长范围内将图3中显示的血红蛋白的吸收特性放大的曲线图。为了便于说明，垂直轴表示为吸收的相对比例。

如上所述，脱氧血红蛋白在大约558nm波长处具有最高的吸收，并且氧合血红蛋白的吸收特性具有在大约542nm和大约578nm波长处的两个峰值以及具有在大约558nm波长处的底部。氧合血红蛋白的吸收在大约542nm和大约578nm波长处高于脱氧血红蛋白的吸收，并且在大约558nm波长处低于脱氧血红蛋白的吸收。

如上所述，由于活体组织T的吸收可以表示为氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的吸收特性之和，因此活体组织T的吸收可以表示为基于活体组织T中的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的成分比例的两个吸收特性的叠加。换言之，如图4中的点划线所示，活体组织T的吸收表示为穿过由实线表示的氧合血红蛋白的吸收特性和以虚线表示的脱氧血红蛋白的吸收特性之间的中间部分的曲线。相应地，根据吸收能够获得氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的成分比例。在图4中，通过在从10%：90%至90%：10%的范围内以10%的间隔绘制在改变氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例时的吸收比例而形成点划线。

如上所述，通过利用表达式3和4从由图像处理单元500得到的每个象素的光谱图像数据中获得吸收，能够定量地获得氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例。具体而言，通过得到在542nm（在下文中，被称作“特征点P1”）、558nm（在下文中，被称为“特征点P2”）、578nm（在下文中，被称为“特征点P3”）的波长处的强度值（光谱图像数据），通过利用表达式3和4将它们转换为吸收，并且通过将吸收指定给下面的表达式5，来获得氧合血红蛋白的浓度指数α。

（表达式5）

α＝(A₂-A₁)+(A₂-A₃)＝2A₂-A₁-A₃

其中，A₁至A₃分别为在特征点P1至P3处的吸收。根据这个表达式，随着在特征点P1至P3处的光谱图像数据更接近氧合血红蛋白的吸收特性，氧合血红蛋白的浓度指数α变得更小（在负向变得更大）。随着在特征点P1至P3处的光谱图像数据更接近脱氧血红蛋白的吸收特性（即，随着脱氧血红蛋白的比例变得更高），氧合血红蛋白的浓度指数α变得更大。换言之，可以说氧合血红蛋白的浓度指数α为表示包含在光谱图像数据中的氧合血红蛋白的浓度的指数值。因此，当活体组织T的光吸收物质为两种类型的物质时，即，为氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白，则氧合血红蛋白的浓度指数α为表示氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例的指数值。

如上所述，通过利用光谱图像的光谱和氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的吸收特性之间的关系，能够精确地得到包含在活体组织T中的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例。但是，在这种技术中，需要将光谱图像数据转换为吸收，并且需要对于组成光谱图像的每个象素执行对数计算和浓度转换，这造成了作为实时处理的重负。本发明的发明人集中于以下事实，根据实施方案得到的光谱图像的光谱可以被视为在活体组织T中的光吸收物质（即，氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白）的传输光，并且发明了通过将血红蛋白的吸收模型视为传输类型模型而更容易得到氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例的技术。

图5为示出血红蛋白的传输特性的曲线图。在图5中，垂直轴表示反射率，而水平轴表示波长（单位：nm）。在图5中，仅显示出反射率大于或者等于0.9的范围，并且在图4的情况中，实线表示氧合血红蛋白的特性，而虚线表示脱氧血红蛋白的特性。在图5中，通过在从10%：90%至90%：10%的范围内以10%的间隔绘制在改变氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例时的反射率而形成点划线。

如图5中所示，血红蛋白的传输特性具有与图4中显示的血红蛋白的吸收特性在向上和向下方向上相反的特性。换言之，脱氧血红蛋白的反射率在大约558nm波长处变得最低，并且氧合血红蛋白的反射率具有在大约542nm和大约578nm波长处的两个底部，并且具有在大约558nm波长处的峰值。氧合血红蛋白的反射率在大约542nm和大约578nm波长处变得低于脱氧血红蛋白的反射率，并且在大约558nm波长处变得高于脱氧血红蛋白的反射率。

由于根据实施方案得到的光谱图像的光谱可以被视为关于活体组织T中的光吸收物质（即，氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白）的传输光，因此可以说光谱图像本身的光谱是有关透射率（也即，反射率）的信息。因此，在这个实施方案中，氧合血红蛋白的浓度指数β通过在对于由图像处理单元500得到的每个像素的光谱图像数据的特征点P1至P3处得到强度值并且通过将强度值指定给下面的表达式6而获得。

（表达式6）

β＝(P₂-P₁)+(P₂-P₃)＝2P₂-P₁-P₃

其中，P₁至P₃为特征点P1至P3的强度值。根据表达式6，随着在特征点P1至P3处的光谱图像数据更接近氧合血红蛋白的吸收特性（即，随着氧合血红蛋白的比例变得更高），氧合血红蛋白的浓度指数β变大。随着在特征点P1至P3处的光谱图像数据更接近脱氧血红蛋白的吸收特性（即，随着脱氧血红蛋白的比例变得更高），氧合血红蛋白的浓度指数β变小（氧合血红蛋白的浓度指数β在负向变大）。换言之，在吸收类型模型的氧合血红蛋白的浓度指数α的情况下，氧合血红蛋白的浓度指数β为表示氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例的指数值。由于与吸收类型模型的氧合血红蛋白的浓度指数α形成对照，氧合血红蛋白的浓度指数β不需要对数计算（即，浓度指数β可以仅通过加法计算和减法计算而得到），因此计算负荷较低，其适应于实时处理。

如果得到了氧合血红蛋白的浓度指数β（即，指数值），则能够得到氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例。图6为示出在浓度指数β和氧合血红蛋白的浓度之间的关系的曲线图。图6显示了通过在从10%：90%至90%：10%的范围内以10%的间隔改变氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例而得到氧合血红蛋白的浓度指数β。

如图6中所示，浓度指数β和氧合血红蛋白的浓度（比例）在大约0.90至0.94的反射率范围内可以近似为线性关系，并且因此当确定了浓度指数β时可以唯一地得到的氧合血红蛋白的比例。换言之，应当理解，理论上测量模型遵从比尔-朗伯定律，但是在极小范围内，可以通过计算透射率来获得近似。在这个实施方案中，通过利用在浓度指数β和氧合血红蛋白的浓度（比例）之间这样的关系，将浓度指数β指定给图6的线性直线的表达式，并且得到了活体组织T的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的成分比例。

如上所述，在这个实施方案中，对于每个像素的光谱图像数据得到了氧合血红蛋白的浓度指数β，并且从浓度指数β中得到氧合血红蛋白的比例。仅通过四个算术运算实现这些计算的序列。因此，根据实施方案的配置，与上述吸收模型相比处理负荷可以大大降低。根据实施方案的图像处理单元500基于根据浓度指数β（指数值）唯一确定的氧合血红蛋白的比例生成指示物图像。

在下文中，说明了通过根据实施方案的图像处理单元500执行的图像生成过程。图7为示出通过根据实施方案的图像处理单元500执行的图像生成过程的流程图。图8示意性地示出了通过图7中显示的图像生成过程在图像显示装置300上显示的指示物图像和彩色图像。图8A为当从相对较远的位置上观察活体组织T的血管时得到的图像的示意图，而图8B为当从相对较近的位置上观察活体组织T的肿块（毛细血管）时得到的图像的示意图。图像生成过程为用于生成彩色图像和指示物图像并且将这些图像显示在图像显示装置300上的程序。该程序响应于诊断系统1的通电而执行。

当启动程序时，进行步骤S1。在步骤S1中，图像处理单元500将控制信号传输到滤光片控制单元420以得到光谱图像。当接收到控制信号时，滤光片控制单元420控制光谱滤光片410的旋转角度以顺序地选择具有400、405、410、..….、800nm的窄带（大约5nm的带宽）的光的波长。图像处理单元500拍摄在每个波长处得到的光谱图像，并且将其储存在暂时存储器520中作为光谱图像数据。然后，过程进行至步骤S2。

在步骤S2中，对于在步骤S1中得到的光谱图像的每个像素获得光谱，并且对于每个像素的光谱进行标准化。具体而言，对在预定波长区域（例如，600nm至800nm）中的每个像素的强度值进行积分，并且获得增益，使得积分的值变成预定参考值。然后，将整个光谱（即，在每个波长处的强度值）乘以增益，并且校正每个象素的光谱的波动（即，将每个像素的光谱图像数据标准化）。然后，过程进行至步骤S3。

在步骤S3中，从具有435nm、545nm和700nm的中心波长的三个光谱图像中得到的光谱图像数据从步骤S2中标准化的光谱图像数据中提取，并且通过将具有435nm的中心波长的光谱图像数据分配给蓝色平面，将具有545nm的中心波长的光谱图像数据分配给绿色平面，并且将具有700nm的中心波长的光谱图像数据分配给红色平面而生成一段彩色图像数据。如上所述，该彩色图像数据根据对应于蓝色的435nm波长处的光谱图像，对应于绿色的545nm波长处的光谱图像，以及对应于红色的700nm波长处的光谱图像而获得，并且其为等效于常规内窥镜图像的彩色图像。之后，图像处理单元500将生成的彩色图像数据传输至视频存储器540以将它显示在图像显示装置300的屏幕上的左侧（图8A和图8B）。然后，过程进行至步骤S4。

在步骤S4中，判断电子内窥镜的处理器200的操作单元（未示出）是否被操作，并且从而在处理步骤S1至S3时产生指示生成指示物图像的触发输入。当没有产生触发输入时（S4：否），则过程返回至S1以再次得到光谱图像。换言之，除非产生触发输入，则从光谱图像得到的彩色图像继续以顺序更新的方式显示在图像显示装置300上。另一方面，当在步骤S1至S3的执行过程中已经产生触发输入时（S4：是），则过程进行至步骤S5。

在步骤S5中，根据在步骤S2中标准化的光谱图像数据执行氧合血红蛋白的浓度指数α的计算。具体而言，对于光谱图像的全部像素，对应于特征点P1至P3的光谱图像数据，即在对应于特征点P1的540nm波长处的光谱图像数据，在对应于特征点P2的560nm 波长处的光谱图像数据，以及在对应于特征点P3的580nm 波长处的光谱图像数据，被分配给表达式6以得到氧合血红蛋白的浓度指数β。然后，过程进行至步骤S6。

在步骤S6中，基于步骤S5中得到的氧合血红蛋白的浓度指数β，生成指示物图像。具体而言，根据光谱图像的每个像素的氧合血红蛋白的浓度指数β（即，指数值）以及图6中显示的曲线图的线性直线的表达式得到氧合血红蛋白的浓度，并且将对应于得到的浓度的特定颜色分配给每个象素以生成指示物图像。在这个实施方案中，生成所谓的颜色渐变图像作为指示物图像，在颜色渐变图像中颜色基于氧合血红蛋白的浓度以紫色、蓝色、绿色、黄色和红色的顺序变化。之后，图像处理单元500将生成的指示物图像的数据发送至视频存储器540以将指示物图像显示在图像显示装置300的屏幕的右侧（图8A和图8B）。因此，通过在图像显示装置300的屏幕上布置基于氧合血红蛋白的浓度颜色编码的指示物图像以及内窥镜图像的彩色图像，诊断系统1的使用者能够通过比较彩色图像与指示物图像来判断彩色图像中的哪个区域为病变部分。然后，过程进行至步骤S7。

在步骤S7中，图像处理单元500在图像显示装置300上显示查询是否再次生成指示物图像的消息，并且接受来自电子内窥镜的处理器200的操作单元（未示出）的输入。当诊断系统1的使用者操作操作单元并且选择重新生成指示物图像时（S7：是），则过程返回至步骤S1。另一方面，在预定时间段（例如，几秒）没有用于重新生成指示物图像的指令输入时（S7：否），则过程进行至步骤S8。

在步骤S8中，图像处理单元500在图像显示装置300上显示查询有关是否终止显示指示物图像的消息，并且接受来自电子内窥镜的处理器200的操作单元（未示出）的输入。当诊断系统1的使用者操作操作单元并且选择终止指示物图像时（S8：是），则过程终止。另一方面，在预定时间段（例如，几秒）没有用于显示指示物图像的指令输入时（S7：否），则过程进行至步骤S7。

如上所述，通过由图像处理单元500执行如图7中流程图所示的程序，能够有利地用于假定病变部分的位置的指示物图像显示在图像显示装置300上。因此，通过显示极有可能是病变部分的区域作为指示物图像，医师能够做出诊断同时识别出病变部分的位置和范围，并且与周边组织进行比较。

如上所述，在这个实施方案中，对于每个像素的光谱图像数据，通过获得氧合血红蛋白的浓度指数β，同时将对应于特征点P1至P3的光谱图像数据（即，在540nm、560nm以及580nm波长处的强度值）分配给表达式6，从根据氧合血红蛋白的浓度指数β定义的氧合血红蛋白的浓度（即，氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例）中识别极有可能为病变部分的区域（像素）。换言之，通过仅执行简单的四个利用每个象素的三个光谱图像数据的算术运算，可以识别极有可能为病变部分的区域（像素）。由于用于生成和显示指示物图像的过程能够以高速进行，其能够提供指示物图像而不引起时滞，同时实时显示彩色图像。

前面的是关于本发明的实施方案的说明；但是，本发明不限于以上描述的实施方案，并且可以在本发明的技术范围内进行变化。例如，在以上描述的实施方案中，通过将表达式6应用于标准化的光谱图像数据来得到氧合血红蛋白的浓度指数β；但是，本发明并不限于这样的配置。例如，在标准化之前，对于每个象素的光谱图像数据，可以通过下面的表达式7来得到氧合血红蛋白的浓度指数γ。

（表达式7）

$\begin{array}{c}\mathrm{\γ}=\frac{{2P}_2-P_1-P_3}{a}\\ a=\mathrm{\ΣIi}\end{array}$

其中，Ii表示在每个波长处的光谱图像的强度值，并且“a”表示各个像素的光谱波形的积分值。由于各个像素的光谱波形的积分值可以被视为指示入射在每个象素上的光量的参数（标准化系数），因此可以校正由像素之间光量的差异产生的影响，并且通过获得氧合血红蛋白的浓度指数γ可以实现标准化。换言之，通过获得对应于在标准化之前每个像素的光谱图像数据的特征点P1至P3的光谱图像数据P₁、P₂和P₃，通过获得全部光谱图像数据的积分值，并且通过将它们分配给表达式7，可以在数学上实现标准化。因此，其能够包括对应于上述实施方案的步骤S2的过程。在这种变型中，虽然对于全部波长得到的光谱图像数据进行积分以得到标准化系数，但是在预定波长区域（例如，600nm至800nm的波长）中的光谱图像数据可以作为如在上述实施方案的情况中的标准化系数进行积分。

在根据实施方案的标准化过程中，对于光谱图像的每个像素的光谱，积分在预定波长区域（例如，600nm至800nm的波长）中的强度值，并且校正整个光谱的大小（即，在每个波长处的强度值），使得积分值变成预定参考值；但是，本发明并不限于这样的配置。例如，过程可以配置成使得预定波长范围选自600nm至800nm的范围，积分在选择的波长范围中的强度值，并且校正整个光谱的大小，使得积分值变成预定参考值。

众所周知，在血红蛋白的等吸光点处，氧合血红蛋白的吸收特性和脱氧血红蛋的吸收特性必定相互交叉。因此，可以校正光谱的大小，使得在对应于血红蛋白的等吸光点的波长处的光谱图像数据（强度值）变成预定参考值。具体而言，当在对应于血红蛋白的等吸光点的波长（528nm）处的光谱图像数据被定义为Q1，在对应于血红蛋白的等吸光点的波长（585nm）处的光谱图像数据被定义为Q2，并且在对应于血红蛋白的等吸光点的波长（560nm）处的光谱图像数据被定义为Q3时，通过由下面的表达式8得到氧合血红蛋白的浓度指数γ，校正在像素之间光量的差异产生的影响，并且实现标准化。

（表达式8）

$\mathrm{\γ}=\frac{(Q_1-P_1)-(\frac{Q_1-Q_3}{2}-P_2)+(Q_3-P_3)-(\frac{Q_1-Q_3}{2}-P_2)}{a}$

由于氧合血红蛋白的浓度（比例）和浓度指数γ与脱氧血红蛋白的浓度（比例）和浓度指数γ也近似于线性，因此氧合血红蛋白的比例可以通过得到浓度指数γ而唯一限定。当使用等吸光点时，其能够以稳定的精确度测量血红蛋白的总量，这是因为氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白具有相同的吸收。血红蛋白的总量为与通过下面的表达式9和10得到的浓度指数γ成比例的量。

（表达式9）

$\mathrm{\γ}=\frac{Q_3}{a}$

（表达式10）

$\mathrm{\γ}=\frac{Q_1}{a}$

只要对应于病变部分的像素的光谱可以与对应于健康部分的像素的光谱进行辨别，则不需要以5nm的间隔获得光谱图像数据。获得光谱图像数据的波长间隔可以是选择性的，例如，在1nm至10nm的范围内。因此，通过以更小的波长间隔获得光谱图像，其能够获得对应于特征点P1至P3的更为精确的光谱图像数据。

在这个实施方案中，图像处理单元500配置为通过将对应于氧合血红蛋白的各自浓度的预定颜色分配给光谱图像的像素而生成指示物图像；但是，本发明并不限于这样的配置。例如，指示物图像可以以基于氧合血红蛋白的浓度的灰度表示来显示。

在根据实施方案的图像生成过程中，得到光谱图像的每个像素的氧合血红蛋白的浓度指数β，并且从图6中显示的曲线图的线性直线的表达式中得到氧合血红蛋白的浓度，并且通过将对应于浓度的预定颜色分配给每个像素来生成指示物图像（步骤S6）；但是，本发明并不限于这样的配置。如上所述，氧合血红蛋白的浓度（比例）以及氧合血红蛋白的浓度指数β为线性关系。因此，能够通过将对应于光谱图像的每个像素的氧合血红蛋白的浓度指数β的预定颜色分配给每个像素来生成指示物图像，无需从图6中显示的曲线图的线性直线的表达式中得到氧合血红蛋白的浓度。

在根据实施方案的图像生成过程中，在540nm（542nm附近）、560nm（558nm附近）以及580nm（578nm附近）的波长处的强度值用作对应于特征点P1至P3的光谱图像数据，并且通过将强度值分配给表达式6而得到氧合血红蛋白的浓度指数β（步骤S5）；但是，本发明并不限于这样的配置。如上所述，本发明使用氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的透射率（反射率）的高/低关系（高度的差异），此处氧合血红蛋白的反射率在大约542nm和大约578nm的波长处低于脱氧血红蛋白的反射率，并且在大约558nm的波长处高于脱氧血红蛋白的反射率。因此，氧合血红蛋白的浓度指数β和γ中的每一个用作在氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间透射率（反射率）的垂直关系得以保持的范围内指示氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例的指数值。因此，如图5中所示，在530nm至545nm范围内的特定波长处的强度值能够用作对于特征点P1的光谱图像数据，在550nm至568nm范围内的特定波长处的强度值能够用作对于特征点P2的光谱图像数据，并且在570nm至584nm范围内的特定波长处的强度值能够用作对于特征点P3的光谱图像数据。

Claims (16)

1.一种诊断系统，包括：

光谱图像摄像设备，所述光谱图像摄像设备在体腔内在预定波长区域中拍摄光谱图像，并且得到光谱图像数据；

图像处理设备，所述图像处理设备从所述光谱图像数据中得到用于在病变部分和健康部分之间进行辨别的指数值，并且基于所述指数值生成并输出指示物图像；以及

监视器，在所述监视器上显示所述指示物图像，

其中，对于所述光谱图像的每个像素，所述图像处理设备将通过下面的表达式得到的β定义为指数值，

β＝2P₂-P₁-P₃

同时利用在为542nm波长附近的第一波长处的光谱图像数据P₁，在为558nm波长附近的第二波长处的光谱图像数据P₂，以及在为578nm波长附近的第三波长处的光谱图像数据P₃。

2.根据权利要求1所述的诊断系统，其中所述图像处理设备根据所述指数值得到氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例，并且基于所述比例生成指示物图像。

3.根据权利要求2所述的诊断系统，其中所述图像处理设备通过将基于氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例的预定颜色分配给所述光谱图像的每个像素来生成指示物图像。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的诊断系统，

其中：

所述图像处理设备通过结合在对应于蓝色、绿色和红色的波长带中的光谱图像数据而输出彩色图像；以及

在所述监视器上显示所述彩色图像和指示物图像，同时并排排列。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的诊断系统，进一步包括标准化设备，所述标准化设备将在预定波长范围中的所述光谱图像数据进行积分以得到积分值，并且校正所述光谱图像数据，使得所述积分值与参考值一致。

6.根据权利要求5所述的诊断系统，其中所述预定波长范围选自600nm至800nm的范围。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的诊断系统，进一步包括标准化设备，所述标准化设备校正所述光谱图像数据，使得在对应于血红蛋白的等吸光点的波长处的光谱图像数据与参考值一致。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的诊断系统，

其中：

所述预定波长区域为400nm至800nm；以及

所述光谱图像包括以在1nm至10nm范围中定义的预定波长为间隔拍摄的多个图像。

9.根据权利要求1至3中任一项所述的诊断系统，

其中：

所述第一波长为在530nm至545nm范围中的特定波长；

所述第二波长为在550nm至568nm范围中的特定波长；以及

所述第三波长为在570nm至584nm范围中的特定波长。

10.一种诊断系统，包括：

光谱图像摄像设备，所述光谱图像摄像设备在体腔内在预定波长区域中拍摄光谱图像，并且得到光谱图像数据；

图像处理设备，所述图像处理设备从所述光谱图像数据中得到用于在病变部分和健康部分之间进行辨别的指数值，并且基于所述指数值生成并输出指示物图像；以及

监视器，在所述监视器上显示所述指示物图像，

其中，对于所述光谱图像的每个像素，所述图像处理设备将通过下面的表达式得到的γ定义为指数值，

$\mathrm{\γ}=\frac{2P_2-P_1-P_3}{a}$

同时利用在为542nm波长附近的第一波长处的光谱图像数据P₁，在为558nm波长附近的第二波长处的光谱图像数据P₂，在为578nm波长附近的第三波长处的光谱图像数据P₃，以及指示入射在每个像素上的光量的标准化系数a。

11.根据权利要求10所述的诊断系统，其中所述标准化系数为在预定波长区域中的各个波长处的光谱图像数据的积分值。

12.根据权利要求10所述的诊断系统，其中所述图像处理设备根据所述指数值得到氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例，并且基于所述比例生成指示物图像。

13.根据权利要求12所述的诊断系统，其中所述图像处理设备通过将基于氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白之间的比例的预定颜色分配给所述光谱图像的每个像素来生成指示物图像。

14.根据权利要求10至13中任一项所述的诊断系统，

其中：

所述图像处理设备通过结合在对应于蓝色、绿色和红色的波长带中的光谱图像数据而输出彩色图像；以及

在所述监视器上显示所述彩色图像和指示物图像，同时并排排列。

15.根据权利要求10至13中任一项所述的诊断系统，

其中：

所述预定波长区域为400nm至800nm；以及

所述光谱图像包括以在1nm至10nm范围中定义的预定波长为间隔拍摄的多个图像。

16.根据权利要求10至13中任一项所述的诊断系统，

其中：

所述第一波长为在530nm至545nm范围中的特定波长；

所述第二波长为在550nm至568nm范围中的特定波长；以及

所述第三波长为在570nm至584nm范围中的特定波长。