WO2020045619A1

WO2020045619A1 - 内視鏡システム、および内視鏡システムを動作させる方法

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Publication number: WO2020045619A1
Application number: PCT/JP2019/034087
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Inventors: 千葉　亨
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Abstract

より高画質で、より多くの種類の特殊光画像を生成し、提示することを可能にする技術を提供する。本開示による内視鏡システムは、Ｇ１画像データ（５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍの光を照射することにより得られた画像データ）と、当該Ｇ１画像データ以外のＲ１画像データ（６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍの光を照射することにより得られた画像データ）、Ｂ１画像データ（４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍ）、Ｒ２画像データ（５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍの光を照射することにより得られた画像データ）、Ｇ２画像データ（５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍの光を照射することにより得られた画像データ）、およびＢ２画像データ（４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍの光を照射することにより得られた画像データ）のうち少なくとも１つの画像データと、を用いて画像処理を行うことにより特殊光画像を生成する（図７）。

Description

内視鏡システム、および内視鏡システムを動作させる方法

　本開示は、内視鏡システム、および内視鏡システムを動作させる方法に関する。

　分光画像撮影機能を備えた内視鏡装置（分光内視鏡装置）を用いると、消化器の粘膜等の生体組織の分光特性に関する情報（例えば反射スペクトル）を得ることができる。この生体組織の反射スペクトルは、測定対象となる生体組織の表層近傍に含まれる物質の種類や濃度の情報を反映していることが知られている。具体的には、生体組織の反射スペクトルより算出される吸収は、その生体組織を構成する複数の物質の吸収を線形的に重畳したものとなることが知られている。

　また、病変部の生体組織は、その組成、成分量において健常部の生体組織とは異なることが知られている。特に、癌などに代表される病変部の異常は、血液の状態、とりわけ全血液量や酸素飽和度の状態と深く関わることが多くの先行研究で報告されている。ここで、注目する２つの生体組織を、それらが有する可視域の分光学的特徴量を利用して、定性、定量することは、分光分析化学の分野では良く利用されている手法である。よって、病変部を含む生体組織の血液の分光特性と、健常部のみの生体組織のそれとを比較して、生体組織に何らかの病変部が含まれるかどうかを推定することができる。

　以上のような分光内視鏡装置に関し、例えば、特許文献１には、「簡易な構成で複数種の特殊光観察を実施することを目的とし、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれの領域の光を含む照明光を生体組織に照射する照明部（３，７）と、照明光の生体組織（Ｘ）における反射光から画像信号を取得する撮像部（８）と、照明部（３，７）または撮像部（８）に配置され、照明光の波長帯域において、照明光を構成するＲ、Ｇ、Ｂの少なくとも１つの波長帯域のうち、該波長帯域の中心波長を挟んだ両側の２つの狭帯域の光を生成する狭帯域光生成部（Ｆ１，Ｆ２）と、２以上の狭帯域の反射光が撮像部（８）により取得された２以上の画像信号に基づいて画像を生成する画像生成部（１８）と、を備える生体観察装置（１）」（要約）が開示されている。

ＷＯ２０１６／１５１６７２号公報

　近年、分光内視鏡装置においては、様々な使用態様に対応するため、より多種類の特殊光画像を生成して観察可能になることが望まれている。

　しかしながら、特許文献１の分光内視鏡装置によれば、通常画像の他、特殊光画像は３種類生成しているだけであり、より多種類の特殊光画像を観察したいという最近のニーズに応えることができていない。また、さらに高画質の特殊光画像の生成も望まれている。

　本開示はこのような状況に鑑みてなされたものであり、より高画質で、より多くの種類の特殊光画像を生成し、提示することを可能にする技術を提供する。

　上記課題を解決するために、本実施形態は、白色光を生体組織に照射して画像を取得する通常観察モード、および特定波長帯の光を生体組織に照射して画像を取得する特殊観察モードでの動作が可能な内視鏡システムであって、
　第１波長帯域のＲ、第２波長帯域のＧ、第３波長帯域のＢ、第４波長帯域のＲ、第５波長帯域のＧ、および第６波長帯域のＢの光を少なくとも含む照明光を生体組織に照射する照明部と、
　前記照明光を前記生体組織に照射することによって生じる前記生体組織からの反射光に基づいて画像データを生成する撮像部と、
　前記撮像部から前記画像データを取得し、所定の画像処理を行う画像処理部と、
　前記画像処理部による前記所定の画像処理によって生成された画像を画面上に表示する表示部と、を備え、
　少なくとも前記第２波長帯域、前記第３波長帯域、前記第５波長帯域、および前記第６波長帯域は、酸素飽和度によらずに透過率が一定となる等吸収点の波長によって帯域の境界が規定されており、
　前記第２波長帯域は、帯域の境界となる等吸収点以外の等吸収点をその帯域内に含み、　前記第６波長帯域は前記第３波長帯域よりも短波長帯域であり、前記第５波長帯域は前記第２波長帯域よりも短波長帯域であり、前記第４波長帯域は前記第１波長帯域よりも短波長帯域であり、
　前記画像データは、前記第１波長帯域のＲの光に対応するＲ１画像データと、前記第２波長帯域のＧの光に対応するＧ１画像データと、前記第３波長帯域のＢの光に対応するＢ１画像データと、前記第４波長帯域のＲの光に対応するＲ２画像データと、前記第５波長帯域のＧの光に対応するＧ２画像データと、前記第６波長帯域のＢの光に対応するＢ２画像データと、を含み、
　前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データと、当該Ｇ１画像データ以外の前記Ｒ１画像データ、前記Ｂ１画像データ、前記Ｒ２画像データ、前記Ｇ２画像データ、および前記Ｂ２画像データのうち少なくとも１つの画像データと、を用いて画像処理を行うことにより特殊光画像を生成する、内視鏡システムを提供する。

　本開示に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本開示は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される請求の範囲の様態により達成され実現される。
　本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、請求の範囲又は適用例を如何なる意味に於いても限定するものではないことを理解する必要がある。

　本開示によれば、より高画質で、より多くの種類の特殊光画像を生成し、提示することが可能となる。

本実施形態による内視鏡システム１の概略構成例を示す図である。上記分光特性と広帯域画像（Ｇ１画像）を取得する際に用いる第１光学フィルタの波長帯域とを示す図である。上記分光特性とＢ２画像、Ｇ２画像、およびＲ２画像を取得する際に用いる第２光学フィルタの波長帯域とを示す図である。上記分光特性と狭帯域画像（Ｇ３画像）を取得する際に用いる第３光学フィルタの波長帯域とを示す図である。波長域Ｗ２における血液の透過光量（縦軸）と酸素飽和度（横軸）との関係をプロットしたグラフである。波長域Ｗ４からＷ６における血液の透過光量（縦軸）と酸素飽和度（横軸）との関係をプロットしたグラフである。本実施形態による分析処理部２３０の内部構成例を示す図である。深度別の血管走行画像（血管構造主体：Depth Profile）を生成する処理を説明するためのフローチャートである。 On chipフィルタのＲＧＢ値（図９上段：（Ｒｓ，Ｇｓ，Ｂｓ））に行列変換演算を実行し、補正ＲＧＢ値（ＲＧＢ_related_values）を生成する処理の過程を示す図である。血管走行画像生成処理（図８）によって生成された、観察部位の血管走行画像の例を示す図である。図１０Ａは、観察部位の可視光画像例を示す。図１０Ｂは、Ｂ２画像（波長帯域４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍの光を照射して得られた画像）であり、観察部位から浅い箇所にある血管の様子の画像例を示す。図１０Ｃは、Ｇ１画像（波長帯域５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍの光を照射して得られた画像）であり、観察部位から中程度の深さの箇所にある血管の様子の画像例を示す。図１０Ｄは、Ｒ１画像（波長帯域６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍの光を照射して得られた画像）であり、観察部位からさらに深い箇所にある血管の様子の画像例を示す。本実施形態による特徴領域特定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。散乱光の影響を取り除いたヘモグロビン濃度（血液濃度）を求める原理を説明するための図である。従来の酸素飽和度算出テーブル例（図１３Ａ）と本実施形態による酸素飽和度算出テーブル例（図１３Ｂ）を示す図である。特徴領域特定処理（図１１）によって生成された、観察部位の各特徴領域画像の例を示す図である。図１４Ａは、観察部位の可視光画像例を示す。図１４Ｂは、観察部位において、血液濃度（Ｈｂ濃度）が所定Ｈｂ値以上の箇所（血流が多い箇所）の画像例を示す。図１４Ｃは、観察部位において、酸素飽和度が所定％以下の箇所（酸素消費量が多い箇所）の画像例を示す。図１４Ｄは、観察部位において、血液濃度（Ｈｂ濃度）が所定Ｈｂ値以上、かつ酸素飽和度が所定％以下の箇所（血流が多いが、酸素量が少ない箇所）の画像例を示す。本実施形態による血液透明化処理の詳細を説明するためのフローチャートである。血液透明化処理のよって得られた血液透明化画像の例を示す図である。図１６Ａは、観察部位の通常のＲＧＢ出力画像例を示す。図１６Ｂは、Ｇ１画像の減算パラメータを設定した場合の血液透明化画像の例（例えば、減算パラメータを－０．２に設定することができる）を示す。図１６Ｃは、Ｇ１画像の減算パラメータを０に設定した場合の血液透明化画像の例を示す。図１６Ｄは、Ｇ１画像の減算パラメータをさらに大きく設定した場合の血液透明化画像の例（例えば、減算パラメータを－０．５に設定することができる）を示す。第１および第２フィルタを第１および第２撮像素子（第１および第２固体撮像素子：例えば、ＣＭＯＳセンサなど）を配置する例を示す図である。第３フィルタとそれを通過した光を撮像する第３撮像素子（第３固体撮像素子：例えば、ＣＭＯＳセンサ）を配置する例を示す図である。ビームスプリッタの代わりに３板式プリズムを用いた例を示す図である。狭帯域（ｎａｒｒｏｗ）画像（波長５４６±３から５７０±３ｎｍの光によって形成される画像）を取得するための第３光学フィルタ（図２０Ａ：図４に示される光学フィルタに相当）と、広帯域（ｗｉｄｅ）画像（波長５２４±３から５８２±３ｎｍの光によって形成される画像）を取得するための第１光学フィルタ（図２０Ｂ：図２に示される光学フィルタに相当）を示す図である。光源から出射される光がビームスプリッタによって分光された場合、各撮像素子に入射される段階で光量が２５％程度に減少することを説明するための図である。変形例５の原理を説明するための図である。変形例５による光学素子の構成例を示す図である。

　＜内視鏡システムの構成＞
　図１は、本実施形態による内視鏡システム１の概略構成例を示す図である。図１に示されるように、内視鏡システム１は、電子スコープ（内視鏡装置）１００と、プロセッサ２００と、モニタ３００と、を備えている。

　プロセッサ２００は、システムコントローラ２０２、タイミングコントローラ２０４、画像処理部２２０、ランプ２０８及び光学フィルタ装置２６０を備えている。システムコントローラ２０２は、メモリ２１２に記憶された各種プログラムを実行し、内視鏡システム１全体を統合的に制御する。また、システムコントローラ２０２は、操作パネル２１４に接続されている。システムコントローラ２０２は、操作パネル２１４より入力されるユーザからの指示に応じて、内視鏡システム１の各動作及び各動作のためのパラメータを変更する。タイミングコントローラ２０４は、各部の動作のタイミングを調整するクロックパルスを内視鏡システム１内の各処理部に出力する。

　ランプ２０８は、ランプ電源イグナイタ２０６による始動後、照射光Ｌを射出する。ランプ２０８は、例えば、キセノンランプ、ハロゲンランプ、水銀ランプ、メタルハライドランプ等の高輝度ランプやＬＥＤ（Light Emitting Diode）である。照射光Ｌは、主に可視光領域から不可視である赤外光領域に広がるスペクトルを持つ光（又は少なくとも可視光領域を含む白色光）である。

　ランプ２０８と集光レンズ２１０との間には、光学フィルタ装置２６０が配置されている。光学フィルタ装置２６０は、フィルタ駆動部２６４と、フィルタ駆動部２６４に装着された光学フィルタ２６２を備えている。フィルタ駆動部２６４は、光学フィルタ２６２を、照射光Ｌの光路上の位置（実線）と光路から退避した位置（破線）との間で、光路と直交する方向にスライド可能に構成されている。なお、フィルタ駆動部２６４の構成は、上述のものに限定されず、例えば回転フィルタ装置のように、光学フィルタ２６２の重心から外れた回動軸の周りに光学フィルタ２６２を回動させることにより、照射光Ｌの光路上に光学フィルタ２６２を挿抜する構成としてもよい。光学フィルタ２６２の詳細については後述する。

　本実施形態の内視鏡システム１は、ランプ２０８から放射された白色光をそのまま（或いは、赤外成分及び／又は紫外成分を除去して）照明光（通常光Ｌｎ）として使用して内視鏡観察を行う通常観察モードと、白色光を光学フィルタ２６２に通して（或いは、更に赤外成分及び／又は紫外成分を除去して）得たフィルタ光Ｌｆを照明光として使用して内視鏡観察を行う特殊観察モードと、特殊観察モードで使用される補正値を取得するためのベースライン測定モードの３つの動作モードで動作可能に構成されている。光学フィルタ２６２は、通常観察モードでは光路から退避した位置に配置され、特殊観察モードでは光路上に配置される。

　光学フィルタ装置２６０を通過した照射光Ｌ（フィルタ光Ｌｆ又は通常光Ｌｎ）は、集光レンズ２１０によってＬＣＢ（Light Carrying Bundle）１０２の入射端面に集光されて、ＬＣＢ１０２内に導入される。

　ＬＣＢ１０２内に導入された照射光Ｌは、ＬＣＢ１０２内を伝播して電子スコープ１００の先端に配置されたＬＣＢ１０２の射出端面より射出され、配光レンズ１０４を介して被写体に照射される。照射光Ｌにより照射された被写体からの戻り光は、対物レンズ１０６を介して固体撮像素子１０８の受光面上で光学像を結ぶ。

　固体撮像素子１０８は、例えば、ベイヤ型画素配置を有する単板式カラーＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサである。固体撮像素子１０８は、受光面上の各画素で結像した光学像を光量に応じた電荷として蓄積して画像信号（画像データ）を生成して出力する。固体撮像素子１０８は、赤色の光を透過させるＲフィルタと、緑色の光を透過させるＧフィルタと、青色の光を透過させるＢフィルタとが固体撮像素子１０８の各受光素子上に直接形成された、いわゆるオンチップカラーフィルタを備えている。固体撮像素子１０８が生成する画像信号には、Ｒフィルタが装着された受光素子によって撮像された画像信号Ｒ、Ｇフィルタが装着された受光素子によって撮像された画像信号Ｇ及びＢフィルタが装着された受光素子によって撮像された画像信号Ｂが含まれている。

　なお、固体撮像素子１０８は、ＣＣＤイメージセンサに限らず、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサやその他の種類の撮像装置に置き換えてもよい。

　図１に示されるように、電子スコープ１００は、プロセッサ２００との接続部内に、ドライバ信号処理部１１０を備えている。ドライバ信号処理部１１０には、画像信号がフィールド周期で固体撮像素子１０８より入力される。ドライバ信号処理部１１０は、固体撮像素子１０８より入力される画像信号に対して所定の処理を施した後、プロセッサ２００の画像処理部２２０へ出力する。

　ドライバ信号処理部１１０はまた、メモリ１１２にアクセスして電子スコープ１００の固有情報を読み出す。メモリ１１２に記録される電子スコープ１００の固有情報には、例えば、固体撮像素子１０８の画素数や感度、動作可能なフィールドレート、型番等が含まれる。ドライバ信号処理部１１０は、メモリ１１２より読み出された固有情報をシステムコントローラ２０２に出力する。

　システムコントローラ２０２は、電子スコープ１００の固有情報に基づいて各種演算を行い、制御信号を生成する。システムコントローラ２０２は、生成された制御信号を用いて、プロセッサ２００に接続されている電子スコープに適した処理がなされるようにプロセッサ２００内の各種処理部の動作やタイミングを制御する。

　タイミングコントローラ２０４は、システムコントローラ２０２によるタイミング制御に従って、ドライバ信号処理部１１０にクロックパルスを供給する。ドライバ信号処理部１１０は、タイミングコントローラ２０４から供給されるクロックパルスに従って、固体撮像素子１０８をプロセッサ２００側で処理される映像のフィールドレートに同期したタイミングで駆動制御する。

　画像処理部２２０は、ドライバ信号処理部１１０より１フィールド周期で入力される画像信号に対して色補完、マトリクス演算、Ｙ／Ｃ分離等の所定の信号処理を施した後、モニタ表示用の画面データを生成し、生成されたモニタ表示用の画面データを所定のビデオフォーマット信号に変換する。変換されたビデオフォーマット信号は、モニタ３００に出力される。これにより、被写体の画像がモニタ３００の表示画面に表示される。

　また、画像処理部２２０は、分析処理部２３０を備えている。分析処理部２３０は、例えば、特殊観察モードにおいて、取得した画像信号Ｒ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）に基づいて分光学的な分析処理を行い、被写体である生体組織における酸素飽和度との相関を有する指標の値を計算し、計算結果を視覚的に表示するための画像データを生成する。なお、分析処理部２３０の内部構成例については後述する（図７参照）。

　上述のように、本実施形態の内視鏡システム１は、光学フィルタ２６２を使用せず、ランプ２０８から放射された白色光（通常光Ｌｎ）を照明光として使用してする通常観察モードと、白色光を光学フィルタ２６２に通して得られるフィルタ光Ｌｆを照明光として使用して分光学的な分析を行う特殊観察モードと、特殊観察用の補正値を取得するためのベースライン測定モードの３つのモードで動作するように構成されている。各モードの切り替えは、電子スコープ１００の操作部又はプロセッサ２００の操作パネル２１４に対するユーザ操作によって行われる。

　通常観察モードでは、システムコントローラ２０２は、光学フィルタ装置２６０を制御して光学フィルタ２６２を光路上から退避させ、被写体に通常光Ｌｎを照射して撮像を行う。そして、撮像素子１０８によって撮像された画像データを、必要に応じて画像処理を施した後に、ビデオ信号に変換して、モニタ３００に表示させる。

　特殊観察モード及びベースライン測定モードでは、システムコントローラ２０２は、光学フィルタ装置２６０を制御して光学フィルタ２６２を光路上に配置し、被写体にフィルタ光Ｌｆを照射して撮像を行う。そして、特殊観察モードでは、撮像素子１０８によって撮像された画像データに基づいて、後述する分析処理（深さ別血管走行画像生成処理、特徴領域特定処理、血液透明化処理など）を行う。

　ベースライン測定モードは、実際の内視鏡観察を行う前に、無彩色の拡散板や標準反射板等の色基準板を被写体として、フィルタ光Ｌｆによる照明下で撮像を行い、特殊観察モードの規格化処理に使用するデータを取得するモードである。

　ベースライン測定モードにおいてフィルタ光Ｌｆを用いて撮像した３原色の画像データＲ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）は、それぞれベースライン画像データＢＬＲ（ｘ，ｙ）、ＢＬＧ（ｘ，ｙ）、ＢＬＢ（ｘ，ｙ）として、分析処理部２３０の内部メモリに記憶される。なお、Ｒ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）及びＢＬＲ（ｘ，ｙ）、ＢＬＧ（ｘ，ｙ）、ＢＬＢ（ｘ，ｙ）は、それぞれ画素（ｘ，ｙ）の画像データ及びベースライン画像データの値である。また、画素（ｘ，ｙ）は、水平方向の座標ｘ及び垂直方向の座標ｙにより特定される。

　＜光学フィルタの構成（帯域）＞
　図２から４は、生体組織の分光特性と、本実施形態による特殊観察モードで使用する光学フィルタの帯域との関係を示す図である。図２は、上記分光特性と広帯域画像（Ｇ１画像）を取得する際に用いる第１光学フィルタの波長帯域とを示す図である。図３は、上記分光特性とＢ２画像、Ｇ２画像、およびＲ２画像を取得する際に用いる第２光学フィルタの波長帯域とを示す図である。図４は、上記分光特性と狭帯域画像（Ｇ３画像）を取得する際に用いる第３光学フィルタの波長帯域とを示す図である。なお、以下に示す各波長域の値を“中心波長±３”と幅を持たせて表現しているのは、光学フィルタの製造時に生じる誤差を考慮したものである。従って、この製造時誤差（±３）の値は一例であり、当該誤差が大きくなれば当該「幅」の値はより大きくなることに留意すべきである。また、以下において、各等吸収点における波長値が±３（一例）の幅を持つ理由は、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの各スペクトルの交差が緩やかになっているためである。

（i）第１光学フィルタ（図２）
　第１光学フィルタは、波長が４５２±３から５０２±３ｎｍの光（青色光）を透過させる第１領域と、波長が５２４±３から５８２±３ｎｍの光（緑色光）を透過させる第２領域と、波長が６３０±３から７００±３ｎｍの光（赤色光）を透過させる第３領域と、を備える光学フィルタである。

　第１領域は、ヘモグロビンの透過スペクトル等吸収点（ヘモグロビンの透過スペクトルは、酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの濃度の和が一定となる２成分系の分光スペクトルであるため、各成分の濃度比（酸素飽和度）によらず吸収（透過率）が一定となるポイントをいう）Ｅ２（４５２±３ｎｍ）と等吸収点Ｅ３（５０２±３ｎｍ）の間の波長帯域に相当し、酸素飽和度情報を生成するための青色光データを提供する。

　第２領域は、等吸収点Ｅ４（５２４±３ｎｍ）と等吸収点Ｅ７（５８２±３ｎｍ）の間の波長帯域に相当する。第２領域は、等吸収点Ｅ４と等吸収点Ｅ７との間に、さらに等吸収点Ｅ５（５４６±３ｎｍ）と等吸収点Ｅ６（５７０±３ｎｍ）を含んでおり、等吸収点Ｅ５とＥ６の間の画像データからは酸素飽和度の情報を多く得ることができる。等吸収点Ｅ５とＥ６の間の画像データを取得するには第３光学フィルタ（図５）を用いることとなる。
　第３領域は、等吸収点を含んでおらず、ほとんど光の吸収がなく（光透過率が高く）、酸素飽和度情報を生成するための赤色光データを提供する。

（ii）第２光学フィルタ（図３）
　第２光学フィルタは、波長が４２０±３から４５２±３ｎｍの光（青色光）を透過させる第４領域と、波長が５０２±３から５２４±３ｎｍの光（緑色光）を透過させる第５領域と、波長が５８２±３から６１５±３ｎｍの光（赤色光）を透過させる第６領域と、を備える光学フィルタである。

　第４領域は、等吸収点Ｅ１（４２０±３ｎｍ）と等吸収点Ｅ２（４５２±３ｎｍ）の間の波長帯域に相当し、酸素飽和度情報を生成するための青色光データを提供する。第５領域は、等吸収点Ｅ３（５０２±３ｎｍ）と等吸収点Ｅ４（５２４±３ｎｍ）の間の波長帯域に相当する。第６領域は、等吸収点Ｅ７（５８２±３ｎｍ）から波長６３０±３ｎｍの間の波長帯域に相当する。

（iii）第３光学フィルタ（図４）
　第３光学フィルタは、波長が３８０±３から４２０±３ｎｍの光（青色光）を透過させる第７領域と、波長が５４６±３から５７０±３ｎｍの光（緑色光）を透過させる第８領域と、波長が７２０±３から８００±３ｎｍの光（赤色光）を透過させる第９領域と、を備える光学フィルタである。

　第７領域は、波長３８０±３ｎｍと等吸収点Ｅ１（４２０±３ｎｍ）の間の波長領域に相当し、酸素飽和度情報を生成するための青色光データを提供する。第８領域は、等吸収点Ｅ５（５４６±３ｎｍ）と等吸収点Ｅ６（５７０±３ｎｍ）の間の波長帯域に相当する。第９領域は、等吸収点を含んでおらず、ほとんど光の吸収がなく（光透過率が高く）、深層部情報を取得するための赤色光データを提供する。

　第３光学フィルタを用いると、等吸収点Ｅ５およびＥ６間の画像データを取得することが可能となる。この波長帯域は光源の光のレベルが強い帯域であるため、酸素飽和度（ＳｔＯ_２）に関する情報を多く得ることができる。しかし、この波長帯域の画像データを用いると、後述の酸素飽和度指標値のダイナミックレンジが狭いため、分解能が低く、正確に酸素飽和度を求めることが困難な場合がある。本実施形態では、酸素飽和度指標値のダイナミックレンジを広げて分解能を向上させ、精度良く酸素飽和度を求めることを提案している（後述）。

（iv）等吸収点における特徴について
　隣接する等吸収点間では、酸素飽和度の増加に応じて吸収が単調に増加又は減少する。また、隣接する等吸収点間では、ヘモグロビンの吸収Ａは、酸素飽和度に対してほぼ線形的に変化する。図５は、波長域Ｗ２における血液の透過光量（縦軸）と酸素飽和度（横軸）との関係をプロットしたグラフである。なお、縦軸の透過光量は、波長域Ｗ２の全域で積分した値である。図５のグラフより、波長域Ｗ２において、ヘモグロビンの吸収が酸素飽和度に対してほぼ線形的に減少することがわかる。なお、隣接する波長域Ｗ１においては、ヘモグロビンの吸収が酸素飽和度に対して線形的に増加する。具体的には、光透過率に関しては、正確にはランバート・ベールの法則（Beer-Lambert Law）に従う変化量であるが、２０ｎｍ～８０ｎｍ程度のある程度の狭い波長領域においてはほぼ線形の変化と見なすことができる。

　また、等吸収点Ｅ４からＥ７までの波長領域（すなわち、波長域Ｗ４～Ｗ６の連続した波長領域）に着目すると、波長域Ｗ４及びＷ６においては、酸素飽和度の増加に応じて血液の吸収が単調に増加するが、波長域Ｗ５においては、逆に酸素飽和度の増加に応じて血液の吸収が単調に減少する。しかしながら、本発明者は、波長域Ｗ５における血液の吸収の減少量が、波長域Ｗ４及びＷ６における血液の吸収の増加量の和と略等しく、波長域Ｗ７全体としては血液の吸収が酸素飽和度に依らず略一定となることを見出した。

　図６は、波長域Ｗ４からＷ６における血液の透過光量（縦軸）と酸素飽和度（横軸）との関係をプロットしたグラフである。なお、縦軸の透過光量は、波長域Ｗ４からＷ６の全域で積分した値である。透過光量の平均値は０．２６７（任意単位）、標準偏差は１．８６×１０^－５であった。図６のグラフより、波長域Ｗ４からＷ６全体では、血液の透過光量が酸素飽和度に依らず略一定となることがわかる。

　また、図２から４に示されるように、概ね６３０±３ｎｍ以上（特に、６５０ｎｍ以上）の波長領域においては、ヘモグロビンの吸収が少なく、酸素飽和度が変化しても光透過率は殆ど変化しない。また、白色光源にキセノンランプを使用する場合、波長７５０±３ｎｍ以下（特に、７２０ｎｍ以下）の波長領域においては、白色光源の十分に大きな光量が得られる。従って、例えば６５０±３～７２０±３ｎｍの波長領域を、ヘモグロビンの吸収が無い透明領域として、透過光量の基準の波長領域として使用することができる。本明細書では、波長６５０±３ｎｍから波長７２０±３ｎｍまでの波長領域を波長域ＷＲと定義することができる。

　上述したように、波長域Ｗ２におけるヘモグロビンの吸収Ａ_Ｗ２は酸素飽和度の増加に対して線形的に減少することが知られている。波長域Ｗ４からＷ６におけるヘモグロビンの吸収Ａ_Ｗ４-６は酸素飽和度に依らず一定値とみなせることから、吸収Ａ_Ｗ４-６を基準とした吸収Ａ_Ｗ２の値は酸素飽和度を反映した指標を与えることになる。具体的には次の式（１）によって定義される指標Ｘにより酸素飽和度を表すことができる。
　　　Ｘ＝Ａ_Ｗ２－Ａ_Ｗ４-６　・・・　（１）

　従って、予め実験的に又は計算により酸素飽和度と指標Ｘとの定量的な関係を取得すれば、指標Ｘの値から酸素飽和度（ＳｔＯ_２）を推定することができる。なお、上述したように、本実施形態では、酸素飽和度指標値のダイナミックレンジを広げて分解能を向上させ、精度良く酸素飽和度を求めるための工夫がなされている。

　＜分析処理部の内部構成例＞
　図７は、本実施形態による分析処理部２３０の内部構成例を示す図である。分析処理部２３０は、電子スコープ１００が撮像した画像を取得する画像取得部２３０１と、画像取得部２３０１が取得した画像のＲＧＢ値を補正する補正演算部２３０２と、補正演算部２３０２によって補正された各波長帯域の画像を用いて血管走行画像を生成する血管走行画像生成部２３０３と、相対的ヘモグロビン濃度と酸素飽和度を算出し、血液濃度が高く酸素飽和度が低い特徴領域を特定する特徴領域特定処理部２３０４と、血液を透明化した画像（血液透明化画像）を生成する透明化処理部２３０５と、生成した各画像や関連情報をモニタ３００の画面上に表示するための表示データを生成する表示処理部２３０６と、パラメータや各種データを格納したり、電子スコープ１００から受信したデータなどを一時的に格納したりする内部メモリ２３０７と、を備えている。画像取得部２３０１から表示処理部２３０６までの各処理部は、例えば、プログラムによって構成することができる。この場合、プロセッサとしての画像処理部２２０あるいは分析処理部２３０がメモリ２１２や他のストレージデバイス（図１において図示せず）から各処理部を実現するためのプログラムを読み込み、内部メモリ２３０７に展開することにより、各処理部を実現することができる。各処理部は、モジュールとして構成するようにしてもよい。

　本実施形態による電子スコープ１００は、例えば、２つ以上の固体撮像素子（ＣＭＯＳイメージセンサ）１０８を備えている。第１光学フィルタを用いてそれに対応する波長領域の画像を撮像する場合には、１の固体撮像素子が用いられ、第２光学フィルタを用いてそれに対応する波長領域の画像を撮像する場合には、もう１つの固体撮像素子が用いられる。画像取得部２３０１は、それぞれの固体撮像素子で撮像され、ドライバ信号処理部１１０を介して送信されてきた画像を取得する。つまり、画像取得部２３０１は、第１光学フィルタによって、波長帯域が４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍのＢ１画像と、波長帯域が５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍのＧ１画像と、波長帯域が６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍのＲ１画像と、を取得する。また、画像取得部２３０１は、第２光学フィルタによって、波長領域が４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍのＢ２画像と、波長帯域が５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍのＧ２画像と、波長帯域が５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍのＲ２画像と、を取得する。さらに、画像取得部２３０１は、ＲＧＢ値を補正する際に基準として用いる補正用画像（白画像）を取得する。

　補正演算部２３０２は、例えば、ＣＭＯＳイメージセンサにおけるOn Chipフィルタによって取得されたＲＧＢ値を、画像取得部２３０１が取得した補正用画像を用いて、フィルタ出力と相関が高い数値に丸めるマトリクス演算処理（例えば、色補正のためのカラーマトリクスであって、酸素飽和度の波長と相関が高い係数を有するカラーマトリクスを用いる）を行う。

　血管走行画像生成部２３０３は、補正演算部２３０２によって得られる補正された各波長帯域の画像から、Ｂ２画像（波長帯域が４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍの画像）を表面から浅い部分の血管を表す画像とし、Ｇ１画像（波長帯域が５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍの画像：広帯域画像）を表面から中間の深さ部分の血管を表す画像とし、Ｒ１画像（波長帯域が６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍの画像）を表面から深い部分の血管を表す画像とすることにより、各深度における血管走行画像を生成する。

　特徴領域特定処理部２３０４は、Ｂ１画像とＧ１画像の比率と、血液濃度を示すＨｂ（ヘモグロビン）濃度を算出し、それらを予め用意されている酸素飽和度指標テーブル（図１３Ｂ参照）に適用することにより、酸素飽和度を算出する。

　透明化処理部２３０５は、検査（診断）および手術部位が血液によって確認できなくなるという状況を改善するために、血液の吸収のない波長範囲の情報を用いて画像を生成する。これにより、出血が伴う箇所の組織の視認性を確保する。具体的に、透明化処理部２３０５は、各画素について、Ｇ１画像（波長帯域が５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍの画像）と、Ｇ２画像（波長帯域が５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍの画像）と、Ｒ１画像（波長帯域が５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍの画像）とを線形結合（ａ１×Ｇ１画像の画素値＋ａ２×Ｇ２画像の画素値＋ａ３×Ｒ１画像の画素値）することにより、血液透明化画像を生成する。

　表示処理部２３０６は、各血管走行画像、特徴領域を特定した画像、および血液透明化画像をモニタ３００のフォーマットに合った形式に変換して表示用データを生成し、モニタ３００に送信する。

　＜血管走行画像生成処理＞
　図８は、深度別の血管走行画像（血管構造主体：Depth Profile）を生成する処理を説明するためのフローチャートである。ここでは、各ステップの動作主体を、画像取得部２３０１、補正演算部２３０２、血管走行画像生成部２３０３、および表示処理部２３０６としているが、これらがプログラムによって実現される場合には、動作主体を分析処理部２３０や画像処理部２２０（以下、プロセッサと言うこともできる）と読み替えてもよい。また、ここでは、固体撮像素子１０８として、On Chipフィルタを備えたＣＭＯＳイメージセンサを２つ用いるものとする。

（i）ステップ１０１
　画像取得部２３０１は、電子スコープ１００で撮像された画像である、第１ＲＧＢ画像および第２ＲＧＢ画像、さらには補正用画像を取得する。第１ＲＧＢ画像は、波長帯域が４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍのＢ１画像と、波長帯域が５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍのＧ１画像と、波長帯域が６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍのＲ１画像と、を含む。また、第２ＲＧＢ画像は、波長領域が４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍのＢ２画像と、波長帯域が５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍのＧ２画像と、波長帯域が５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍのＲ２画像と、を含む。さらに、補正用画像は、第１ＲＧＢ画像および第２ＲＧＢ画像のＲＧＢ値それぞれを補正する際に基準として用いる補正用画像（白画像）である。

（ii）ステップ１０２
　補正演算部２３０２は、例えば、ＣＭＯＳイメージセンサにおけるOn Chipフィルタによって取得された、第１および第２ＲＧＢ画像のそれぞれのＲＧＢ値を、画像取得部２３０１が取得した補正用画像を用いて、フィルタ出力と相関が高い数値に丸めるマトリクス演算処理（例えば、色補正のためのカラーマトリクスであって、酸素飽和度の波長と相関が高い係数を有するカラーマトリクスを用いる）を行う。On Chipフィルタは、波長帯域が重複している箇所があるため、適切なＲＧＢ値を出力することができない可能性がある。そこで、On Chipフィルタで取得したＲＧＢ値を酸素飽和度の波長と相関の高い係数で補正し（例えば、３×３の行列演算）、適切な帯域分離を実現する。

　具体的には、図９に示されるように、On chipフィルタのＲＧＢ値（図９上段：（Ｒｓ，Ｇｓ，Ｂｓ））に行列変換演算を実行し、補正ＲＧＢ値（ＲＧＢ_related_values）を生成する。以後の処理では、ＲＧＢ値として、補正ＲＧＢ値が用いられる。

（iii）ステップ８０１
　血管走行画像生成部２３０３は、内視鏡による観察部位の浅い箇所の血管と、深い箇所の血管と、それらの中間の箇所の血管の画像（血管走行画像：Depth Profileとも言う）を生成する。これは、観察波長によって深さ方向の可視情報が異なることを利用して画像を生成する処理である。短波長画像は、観察部位の表面近傍の血管や組織の情報を得るのに用いられ、長波長になればなるほど観察部位の表面から深い箇所にある血管や組織の情報を得るのに用いられる。ステップ８０１では、これらの情報を可視化し、血管の相対的深さの情報が生成される。

　短波長の光で組織を観察すると、観察部位表面から浅い箇所で光が飽和してしまう。このため、深い箇所の情報（例えば、血管のデータ）は欠落し、浅い箇所の情報（血管情報）が選択的に観察されることになる。従って、波長帯域４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍの光を照射することによって得られるＢ２画像を表示することにより、観察部位の浅い箇所の血管の様子（走行状態）を確認することができる。なお、Ｂ１画像を用いても観察部位表面から浅い箇所の血管画像を生成することはできる。

　中波長の光で組織を観察すると、観察部位表面から中程度の深さの箇所で光が飽和してしまう。このため、深い箇所の情報（例えば、血管のデータ）は欠落し、中程度の深さの箇所の情報（血管情報）が選択的に観察されることになる。従って、波長帯域５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍの光を照射することによって得られるＧ１画像を表示することにより、観察部位の中程度の深さの箇所の血管の様子（走行状態）を確認することができる。

　長波長の光で組織を観察すると、観察部位表面からさらに深い箇所まで光が到達する。このため、観察部位表面から深い箇所の情報（血管情報）を選択的に観察することが可能となる。従って、波長帯域６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍの光を照射することによって得られるＲ１画像を表示することにより、観察部位からさらに深い箇所の血管の様子（走行状態）を確認することができる。

（iv）ステップ８０２
　表示処理部２３０６は、Ｂ２画像、Ｇ１画像、およびＲ１画像のそれぞれを、モニタ３００に画像を表示する際に用いられるフォーマットに変換し、変換したデータをモニタ３００に送信する。モニタ３００は、分析処理部２３０の表示処理部２３０６からＢ２画像、Ｇ１画像、およびＲ１画像に対応するデータを受信し、それぞれの画像を画面上に表示する。

　＜血管走行画像の例＞
　図１０は、血管走行画像生成処理（図８）によって生成された、観察部位の血管走行画像の例を示す図である。図１０Ａは、観察部位の可視光画像例を示す。図１０Ｂは、Ｂ２画像（波長帯域４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍの光を照射して得られた画像）であり、観察部位表面から浅い箇所にある血管の様子の画像例を示す。図１０Ｃは、Ｇ１画像（波長帯域５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍの光を照射して得られた画像）であり、観察部位表面から中程度の深さの箇所にある血管の様子の画像例を示す。図１０Ｄは、Ｒ１画像（波長帯域６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍの光を照射して得られた画像）であり、観察部位表面からさらに深い箇所にある血管の様子の画像例を示す。

　以上のように、Ｂ２画像、Ｇ１画像、およびＲ１画像を生成することにより、観察部位における各深さのプロファイルを取得することができ、被検者を有効に、かつ効率的に検査・診断することが可能となる。

　＜特徴領域特定処理＞
　図１１は、本実施形態による特徴領域特定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。ここでは、各ステップの動作主体は、画像取得部２３０１、補正演算部２３０２、特徴領域特定処理部２３０４、および表示処理部２３０６としているが、これらがプログラムによって実現される場合には、動作主体を分析処理部２３０や画像処理部２２０（以下、プロセッサと言うこともできる）と読み替えてもよい。また、ここでは、固体撮像素子１０８として、On Chipフィルタを備えたＣＭＯＳイメージセンサを２つ用いるものとする。なお、ステップ１０１および１０２は、図８と同様であるため、説明は省略する。

（i）ステップ１１０１
　特徴領域特定処理部２３０４は、観察部位における相対的ヘモグロビン濃度を算出する。ヘモグロビン濃度（血液濃度）は、粘膜の分光情報が含む要素を酸素化ヘモグロビン、還元ヘモグロビン、散乱光として各要素の比率を計算することによって得られる。散乱光が無い場合、図１２Ａに示されるように、ベースラインはほぼ水平になるため、相対的ヘモグロビン濃度（血液濃度）は、ベースラインからＧ１（ｗｉｄｅ）までの変位Ｈｂ＝Ｇ１／Ｒ１によって表すことができる（Ｒ１がベースラインを表す）。しかし、実際には散乱光の要素が入ってきてしまうので、図１２Ｂに示すように、ベースラインが水平とならず傾きを持ってしまう（ベースラインが鈍る）。散乱の分光特性は、図１２Ｃに示すように、通常のＲＧＢの各分光特性の組み合わせで表すことができる。このため、分光特性をＲＧＢの線形結合で再現してベースラインとすることにより、散乱光を考慮した相対的ヘモグロビン濃度を算出することができる。式（２）は、散乱光を考慮した相対的ヘモグロビン濃度を算出する際に用いる式であり、式（２）において、最適な（分光特性を再現できる）係数α、β、およびγを決定すればよいことが分かる。図１２Ｂの分光特性における傾きを持ったベースラインはＧ１とＲ１のみから再現できるため、図１２Ｂ（図１２Ｃ）の例では、α＝０、β＝γ＝１とすることができる。

　以上のような演算を行うことにより、特徴領域特定処理部２３０４は、観察部位の各箇所における相対的ヘモグロビン濃度を算出することができる。

（ii）ステップ１１０２
　特徴領域特定処理部２３０４は、酸素飽和度を算出する。酸素飽和度を求める際、特徴領域特定処理部２３０４は、Ｂ１／Ｇ１を算出し、ステップ９０１で算出した相対的Ｈｂ濃度の値とＢ１／Ｇ１の値を、予め用意されている酸素飽和度算出テーブル（図１３Ｂ）に当てはめ、Ｈｂ濃度とＢ１／Ｇ１のペアで表されるポイントが何％の酸素飽和度に該当するかをチェックする。これにより、酸素飽和度を求めることができる。

　従来は、Ｈｂ濃度とＧ１／Ｇ３のペアで表されるポイントによって酸素飽和度を求めていたが、図１３Ａに示されるように、Ｈｂ濃度が低いときには酸素飽和度０％から１００％までの特性の分解能が良くない。このため、従来のようなＧ１／Ｇ３を用いた場合、酸素飽和度を精度良く算出することができなかった。一方、本実施形態では、Ｂ１／Ｇ１を用いているため、図１３Ｂに示すように、酸素飽和度０％から１００％までの特性の分解能が改善されている。従って、Ｂ１／Ｇ１を用いれば、精度良く酸素飽和度を求めることが可能となる。

（iii）ステップ１１０３
　特徴領域特定処理部２３０４は、観察部位において、相対的ヘモグロビン濃度（血液濃度）が所定Ｈｂ値以上で、かつ酸素飽和度が所定％以下の箇所を、ステップ１１０１および１１０２で求めた相対的ヘモグロビン濃度値および酸素飽和度に基づいて、特定する。

　相対的ヘモグロビン濃度（血液濃度）が所定Ｈｂ値以上で、かつ酸素飽和度が所定％以下の箇所を特定することは、例えば、癌に罹患している箇所を特定することを意味する。癌の箇所では、新生血管が多く作り出されており、その血管が癌細胞に栄養と酸素を運んでいくため、癌細胞がどんどん成長することになる。従って、癌の箇所では、血流が多く（血液濃度が高く）、酸素消費量が多いため酸素飽和度が低い。そこで、高血流でありながら低酸素の箇所を特定することにより、癌に罹患している可能性がある箇所を特定し、癌診断（癌発見）の効率性を向上させることができる。

　そして、特徴領域特定処理部２３０４は、高血液濃度（高Ｈｂ濃度）の箇所を赤色および黄色（赤色の箇所の方がより高濃度）で示す観察部位画像を生成し、低酸素飽和度の箇所を水色で示す観察部位画像を生成し、高血液濃度（高Ｈｂ濃度）かつ低酸素飽和度の箇所を黄緑色で示す観察部位画像を生成する。

（iv）ステップ１１０４
　表示処理部２３０６は、ステップ１１０３で生成した観察部位の特徴領域画像のそれぞれを、モニタ３００に画像を表示する際に用いられるフォーマットに変換し、変換したデータをモニタ３００に送信する。モニタ３００は、分析処理部２３０の表示処理部２３０６から各特徴領域画像に対応するデータを受信し、それぞれの特徴領域画像を画面上に表示する。

　＜特徴領域画像の例＞
　図１４は、特徴領域特定処理（図１１）によって生成された、観察部位の各特徴領域画像の例を示す図である。図１４Ａは、観察部位の可視光画像例を示す。図１４Ｂは、観察部位において、血液濃度（Ｈｂ濃度）が所定Ｈｂ値以上の箇所（血流が多い箇所）の画像例を示す。図１４Ｃは、観察部位において、酸素飽和度が所定％以下の箇所（酸素消費量が多い箇所）の画像例を示す。図１４Ｄは、観察部位において、血液濃度（Ｈｂ濃度）が所定Ｈｂ値以上、かつ酸素飽和度が所定％以下の箇所（血流が多いが、酸素量が少ない箇所）の画像例を示す。

　以上のように、本実施形態による特徴領域特定処理によって、観察部位における各特徴領域（例えば３種類：血流が多い箇所、酸素消費量が多い箇所、および血流が多いが、酸素量が少ない箇所）を、精度良く特定し、当該各領域を表示画面上に表示することができるため、医師などの内視鏡オペレータは効率的に診断・診察をすることが可能となる。Ｂ２画像、Ｇ１画像、およびＲ１画像を生成することにより、観察部位における各深さのプロファイルを取得することができ、被検者を有効に、かつ効率的に検査・診断することが可能となる。

　＜透明化処理＞
　図１５は、本実施形態による血液透明化処理の詳細を説明するためのフローチャートである。ここでは、各ステップの動作主体は、画像取得部２３０１、補正演算部２３０２、透明化処理部２３０５、および表示処理部２３０６としているが、これらがプログラムによって実現される場合には、動作主体を分析処理部２３０や画像処理部２２０（以下、プロセッサと言うこともできる）と読み替えてもよい。また、ここでは、固体撮像素子１０８として、On Chipフィルタを備えたＣＭＯＳイメージセンサを２つ用いるものとする。なお、ステップ１０１および１０２は、図８と同様であるため、説明は省略する。

　血液透明化処理は、血液の吸収が無い波長範囲の情報で観察部位の表示用画像を生成することにより、組織の視認性を確保しつつ、出血が伴う手技を進めることができるようにするものである。

（i）ステップ１５０１
　透明化処理部２３０５は、Ｂ_Ｃｈａｎｎｅｌ、Ｇ_Ｃｈｅｎｎｅｌ、およびＲ_Ｃｈａｎｎｅｌのそれぞれに画像データ（撮像データをステップ１０２で補正した値）を割り当てることにより、血液を透明化した画像（血液透明化画像）を生成する。通常、ＲＧＢの各領域の入力信号を同じ領域の色で出力する。つまり、波長帯域が４２５±３ｎｍから４５２±３ｎｍのＢ画像にはＢ_Ｃｈａｎｎｅｌ（青色）が、波長帯域５００±３ｎｍから５２５±３ｎｍのＧ画像にはＧ_Ｃｈｅｎｎｅｌ（緑色）が、波長帯域６００±３ｎｍから６３０±３ｎｍのＲ画像にはＲ_Ｃｈａｎｎｅｌ（赤色）がそれぞれ割り当てられる。この場合、血液は赤色で表現されるため、観察部位の視認性が悪化するという課題が指摘されていた。

　一方、本実施形態では、透明化処理部２３０５は、各波長領域の入力信号を異なる波長領域の色で出力する。具体的には、透明化処理部２３０５は、波長帯域５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍのＧ２画像をＢ_Ｃｈａｎｎｅｌ（青色）に、波長帯域５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍのＲ２画像をＧ_Ｃｈｅｎｎｅｌに、波長帯域６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍのＲ１画像をそのままＲ_Ｃｈａｎｎｅｌに割り当てると共に、波長帯域５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍのＧ１画像のＧ_Ｃｈｅｎｎｅｌにおける出力値を調整（Ｇ１画像に減算パラメータ（０．０５から０．５）を乗算して他の画像を線形結合する）して血液透明化画像を生成する。

（ii）ステップ１５０２
　表示処理部２３０６は、ステップ１５０１で生成した観察部位の血液透明化画像を、モニタ３００に画像を表示する際に用いられるフォーマットに変換し、変換したデータをモニタ３００に送信する。モニタ３００は、分析処理部２３０の表示処理部２３０６から血液透明化画像に対応するデータを受信し、血液透明化画像を画面上に表示する。

　＜血液透明化画像の例＞
　図１６は、血液透明化処理のよって得られた血液透明化画像の例を示す図である。図１６Ａは、観察部位の通常のＲＧＢ出力画像例を示す。図１６Ｂは、Ｇ１画像の減算パラメータを設定した場合の血液透明化画像の例（例えば、－０．２に設定することができる）を示す。図１６Ｃは、Ｇ１画像の減算パラメータを０に設定した場合の血液透明化画像の例を示す。図１６Ｄは、Ｇ１画像の別の減算パラメータを設定した場合の血液透明化画像の例（減算パラメータをさらに大きくした場合の例：一般的に、－０．５に設定することが可能である）を示す。
　図１６Ｂに示されるように、血液由来の画像信号が非常に弱くなり、血液が透明化され、他の箇所の色も自然に再現される。
　図１６Ｃは、Ｇ１画像の減算を０倍にしている。この場合、血液の画像情報は小さくなるが、多少残存することになる。
　図１６Ｄは、Ｇ１画像の減算を過度に行った場合の血液透明化画像を示すが、さらに大きく減算する（例えば、０．５倍の減算に設定することが可能）ことにより本来白色で表示される領域赤みがかってしまう。

　以上のように、本実施形態による血液透明化処理では、６波長帯域のデータ（Ｂ１画像、Ｇ１画像、Ｒ１画像、Ｂ２画像、Ｇ２画像、およびＲ２画像）が用いられる（ＤＲＩでは３波長帯域のデータが用いられる）。また、パラメータ係数をＧ１画像に乗算して減算するため、血液の画像情報を減らすことができ、出力画像を細かに調整することができるようになる。したがって、複数の固体撮像素子（ＣＭＯＳイメージセンサ）のOn Chipフィルタの色の違いを吸収することができる。

　さらに、本実施形態では、６波長帯域のデータに基づいて、血液透明化画像以外の情報（上述の血管走行画像や特徴領域画像など）を同時に取得できる。従って、取得すべき画像の種類に応じて時系列切り替え処理を実行する必要がない。

　＜変形例＞
（１）変形例１
　上述の実施形態では、光源側に第１から第３光学フィルタを配置する例を示したが、これに限定されず、撮像部側に第１から第３フィルタを配置するようにしてもよい。

　図１７は、第１および第２フィルタと、第１および第２撮像素子（第１および第２固体撮像素子：例えば、ＣＭＯＳセンサなど）とを配置する例を示している。カメラレンズを入射した光は結像光学系によって結像された後２分割され、第１光学フィルタおよび第２光学フィルタをそれぞれ通過し、第１撮像素子および第２撮像素子によって、上述の第１ＲＧＢ画像（Ｂ１画像、Ｇ１画像、およびＲ１画像）と第２ＲＧＢ画像（Ｂ２画像、Ｇ２画像、およびＲ２画像）をそれぞれ取得する。このようにすることにより、実時間で第１および第２ＲＧＢ画像を同時に取得することができるようになるので、６波長帯域を用いても画像取得および演算の時間遅れが発生せず、画像のずれも生じないという利点がある。なお、結像光学系は、光路上であればビームスプリッタの後方に配置してもよい（以下の変形例でも同様）。

（２）変形例２
　図１８は、さらに第３フィルタとそれを通過した光を撮像する第３撮像素子（第３固体撮像素子：例えば、ＣＭＯＳセンサ）を配置する例を示す図である。この場合も同様に、実時間で３種類のＲＧＢ画像を同時に取得することができるので、９波長帯域を用いて画像取得および演算の時間遅れや画像ずれが生じないという利点がある。

（３）変形例３
　図１９は、ビームスプリッタの代わりに３板式プリズムを用いた例を示す図である。３板式プリズムでは、プリズムの界面をダイクロイックミラーで構成し、単純な半透過で画像の光量を３分割している。撮像素子の機能および構成は、図１７および１８に示されたものと同様である。３板式プリズムを用いる利点は、撮像素子３板式のカメラとして既存の構成をマイナーチェンジして利用することができるため、実現し易いということである。

（４）変形例４
　図２０は、狭帯域（ｎａｒｒｏｗ）画像（波長５４６±３から５７０±３ｎｍの光によって形成される画像）を取得するための第３光学フィルタ（図２０Ａ：図４に示される光学フィルタに相当）と、広帯域（ｗｉｄｅ）画像（波長５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍの光によって形成される画像）を取得するための第１光学フィルタ（図２０Ｂ：図２に示される光学フィルタに相当）を示す図である。狭帯域画像と広帯域画像は、図２０Ｂに示されるＣの箇所における生体組織の分光特性の変化度合（特性の曲がり：分光特性の特徴）を算出するために用いられる。当該生体組織の分光特性の変化度合は、広帯域画像を狭帯域画像で除算する（広帯域画像／狭帯域画像）ことにより求めることができる。この値は血液濃度、酸素飽和度に影響を受ける変化量であるので、この変化度合いより酸素飽和指標値を求める際は、血液濃度による換算を行う必要がある。なお、変化度合が大きいと酸素飽和度が高く、変化度合が小さいと酸素飽和度は低いという特徴がある。

　広帯域画像と狭帯域画像は、上述の変形例１に示すフィルタと撮像素子の配置例（図１７）において、第３光学フィルタ（図２０Ａ）と第１光学フィルタ（図２０Ｂ）を用いることにより取得することができる。しかしながら、図１７の構成例では、ビームスプリッタ（例えば、５０％に分光するビームスプリッタ）によって光量がそれぞれ５０％となり、さらに各光学フィルタによって５０％になる。つまり、照射される光（１００％光量）と、ビームスプリッタおよび各光学フィルタによって光量が減ぜられる光との関係を示す図２１からも分かるように、光源から出射される光の量は、各撮像素子に入射される段階では２５％程度になってしまう。この場合、狭帯域画像を取得するための波長帯域（５４６±３ｎｍから５７０±３ｎｍなので２４±６ｎｍ分の帯域）は広帯域画像を取得するための波長帯域（５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍなので５８±６ｎｍ分の帯域）に比べて半分以下である。このため、狭帯域画像は広帯域画像に比べて暗い画像となってしまう。このまま上記演算（広帯域画像／狭帯域画像）を実行すると演算精度に影響してしまう。この点、変形例１による構成では２つの撮像素子を用いているので、同じ露光時間で画像を取得する必要はない。そこで、狭帯域画像を撮像する撮像素子の露光時間を、広帯域画像を撮像する撮像素子の露光時間よりも長くすることにより、波長帯域の差による光量差を解消することができる。例えば、狭帯域画像を撮像する撮像素子の露光時間を、広帯域画像を撮像する撮像素子の露光時間の２から２．５倍に設定することができる。なお、狭帯域画像を撮像する撮像素子の露光時間は、例えば初期設定で広帯域画像を撮像する撮像素子の露光時間の２倍にしておき、実際に狭帯域画像と広帯域画像を取得した後に、最適な状態になるように調整してもよい。

（５）変形例５
　変形例５は、波長帯域が互いに補完（相補）関係（入れ子の関係ともいう）にある第１光学フィルタ（図２参照）と第２光学フィルタ（図３参照）を用いるときの光学フィルタと２つの撮像素子の配置例を提案する。図２２は、変形例５の原理を説明するための図であり、図２３は、変形例５による光学素子の構成例を示す図である。

　光学フィルタ（例えば、第１光学フィルタ（図２参照））は、例えば、薄膜を何十層にも蒸着して（例えば、６０層蒸着）所望のフィルタ特性を実現しているが、本発明者は、第１光学フィルタを透過しなかった光はどうなるのか検証した。すると、第１光学フィルタの蒸着膜に吸収されてしまうのかと当初は考えたが、図２２に示すように、透過しなかった光は当該第１光学フィルタによって全部反射することが分かった。そこで、本発明者は、ビームスプリッタの分割膜の代わりに所望の光学フィルタ（例えば、第１光学フィルタ（図２））の層を形成することを考案した。

　つまり、図２３に示すように、光学要素の配置構成は、第１光学フィルタ（図２や図２０Ｂ）を分割膜として有するビームスプリッタと、ビームスプリッタを透過した光（第１光学フィルタを透過した光）を撮像する第１撮像素子（例えば、ＣＭＯＳセンサ）と、ビームスプリッタを反射した光（第１光学フィルタを透過した光以外の波長域の光）をフィルタリングする第２光学フィルタ（図３参照：４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍの光、５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍの光、および５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍの光を透過する特性を有する）と、第２光学フィルタを透過した光を撮像する第２撮像素子（例えば、ＣＭＯＳセンサ）と、を備える。このような構成を採用することにより、ビームスプリッタによって分光して光を５０％に減少させることなく、波長域が相互に補完関係にある光を効率的に利用して各演算（例えば、酸素飽和度演算、血管走行画像生成処理、血液透明化処理など）を実行することができるようになる。

（６）なお、変形例１から５では、生体組織からの反射光をビームスプリッタやプリズムなどの光学素子で分けて各撮像素子に入射させているが、これらの光学素子の配置構成は、電子スコープ１００の先端部（図１では、撮像素子１０８が電子スコープ１００の先端部に配置されている）ではなく操作部に近い箇所、或いはプロセッサ２００の内部に設けることができる。この場合、内視鏡スコープ１００の先端からの上記反射光は光ファイバなどでビームスプリッタやプリズムなどの光学素子まで導かれることによる。

　＜実施形態のまとめ＞
（１）以上のように、本実施形態では、光の波長帯域が入れ子をなすようなＲＧＢの光（第１波長帯域（６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍ）のＲ、第２波長帯域（５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍ）のＧ、第３波長帯域（４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍ）のＢ、第４波長帯域（５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍ）のＲ、第５波長帯域（５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍ）のＧ、および第６波長帯域（４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍ）のＢの光を生体組織に照射して画像を取得し、それを用いて所定の画像処理をすることにより生成された画像を表示するようにしている。ただし第２波長帯域、第３波長帯域、前記第５波長帯域、および前記第６波長帯域は、酸素飽和度によらずに透過率が一定となる等吸収点の波長によって帯域の境界が規定されている。そして、第２波長帯域に対応するＧ１画像データと、当該Ｇ１画像データ以外の第１波長帯域に対応するＲ１画像データ、第３波長帯域に対応するＢ１画像データ、第４波長帯域に対応するＲ２画像データ、第５波長帯域に対応するＧ２画像データ、および第６波長帯域に対応するＢ２画像データのうち少なくとも１つの画像データと、を用いて画像処理を行うことにより特殊光画像が生成される。このようにすることにより、特殊光画像の画質を向上させることが可能となる。

　具体的には、Ｂ２画像データを用いて、生体組織の表面から第１深さの位置（浅い位置）の第１血管画像が生成され、Ｇ１画像データを用いて、第１深さよりも深い第２深さの位置（中間深さ位置）の第２血管画像が生成され、Ｒ１画像データを用いて、第２深さよりも深い第３深さの位置（最深位置）の第３血管画像が生成される。このように、各取得画像の特徴を活かして画像を生成することにより、様々な用途に対応する画像を生成することが可能となる。

　酸素飽和度を求める際、従来はＧ１画像を波長帯域５４６±３ｎｍから５７０±３ｎｍの光を照射して得られる画像を除算した値を用いていたが、本実施形態では、Ｂ１画像データ／Ｇ１画像データの値を用いている。このようにすることにより、酸素飽和度指標値（テーブル）の解像度を向上させることができるので、精度良く生体組織の酸素飽和度を求めることができるようになる（図１３参照）。なお、Ｇ１画像データを、Ｂ１画像データとＧ１画像データとＲ１画像データとの線形結合によって除算することにより、散乱光の影響を除去した相対的ヘモグロビン濃度を算出することができるようになる。

　また、生体組織において、ヘモグロビン濃度が第１閾値以上で、かつ酸素飽和度が第２閾値未満である特徴条件を満たす箇所を特定し、当該特徴条件を満たす箇所をそれ以外の箇所と区別した表示形態を採る特徴画像を生成し、当該特徴画像を画面上に表示するようにしてもよい。このようにすることにより、癌細胞が活動している可能性が高い箇所（癌に罹患している可能性が高い箇所）を特定し、その箇所をさらに精査することが可能となるため、より正確に被検者を診断することができるようになる。

　さらに、本実施形態による内視鏡システムは、Ｇ２画像データをＢｌｕｅ波長領域に割り当て、Ｒ２画像データをＧｒｅｅｎ波長領域に割り当てることにより、生体組織の表面に付着する血液に由来する画像データのレベルを低くして血液を透明化した血液透明化画像を生成することができる。この血液透明化画像を画面上に表示することにより、術者が被検者の生体組織に出血した箇所があった場合でも、視界良好な状態で施術を継続することが可能となる。

　なお、本実施形態による内視鏡システムは、Ｒ１画像データ、Ｇ１画像データ、およびＢ１画像データを生成する第１撮像素子と、Ｒ２画像データ、Ｇ２画像データ、およびＢ２画像データを生成する第２撮像素子と、を少なくとも含むようにしてもよい。

　また、本実施形態では、フィルタを用いて各波長帯域の光を生成したが、これに限定されず、フィルタを用いずに、上記各波長帯域の光を出射するレーザ光源装置（ＬＥＤ光源装置）を用いて各波長帯域の画像データ（Ｒ１～Ｂ２画像データ）を取得するようにしてもよい。
　さらに、第３光学フィルタ（図４）によって得られる各波長帯域の光を照射して得られる各ＲＧＢ画像データをさらに用いて特殊画像を生成するようにしてもよい。このようにすることにより、さらに多種類の観察形態を提供することができるようになる。

（２）本実施形態（変形例４）によれば、広帯域光に基づく画像と狭帯域光に基づく画像により、生体組織の分光特性の狭帯域における変化度合（特性の曲り具合）を演算して出力する。この際、狭帯域光と広帯域光との間には光量差があるので（狭帯域光の方が暗い）、２つ設けた撮像素子（ＣＭＯＳセンサ）の露光時間に差を設けている。つまり、狭帯域光を撮像する撮像素子の露光時間を、広帯域光を撮像する撮像素子の露光時間よりも長く（約２倍から２．５倍程度）設定する。このようにすることにより、狭帯域光と広帯域光との間に存在する光量差による演算誤差を低減することが可能となる。なお、広帯域光は、波長域が５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍまでの光であり、狭帯域光は、波長域が５４６±３ｎｍから５７０±３ｎｍまでの光である。

（３）本実施形態（変形例５）によれば、光学素子（ビームスプリッタ）において、光分割膜の光分割膜の代わりに光学フィルタ（上記第１光学フィルタ（図２参照））の層を設けている。この場合、照明光を生体組織に照射することによって生じる生体組織からの反射光は、所定波長域組の光である第１波長域光（４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍの光、５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍの光、および６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍの光）が光学フィルタの層で透過する。一方、所定波長域組以外の波長組の光である第２波長域光（４００±３ｎｍから４５２±３ｎｍまでの光、５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍの光、および５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍの光）を光学フィルタの層で反射する。そして、第１撮像部（ＣＭＯＳセンサ）が第１波長域光に基づいて、第１画像データを生成し、第２撮像部（別のＣＭＯＳセンサ）が第２波長域光に基づいて、第２画像データを生成する。さらに、画像処理部は、第１画像データおよび前記第２画像データに基づいて、所定の画像処理（例えば、酸素飽和度演算、血管走行画像生成処理、血液透明化処理など）を実行する。画像処理結果はモニタ３００の表示画面に表示される。

＜本開示の特定事項＞
（１）特定事項１
　白色光を生体組織に照射して画像を取得する通常観察モード、および特定波長帯の光を生体組織に照射して画像を取得する特殊観察モードでの動作が可能な内視鏡システムであって、
　第１波長帯域のＲ、第２波長帯域のＧ、第３波長帯域のＢ、第４波長帯域のＲ、第５波長帯域のＧ、および第６波長帯域のＢの光を少なくとも含む照明光を生体組織に照射する照明部と、
　前記照明光を前記生体組織に照射することによって生じる前記生体組織からの反射光に基づいて画像データを生成する撮像部と、
　前記撮像部から前記画像データを取得し、所定の画像処理を行う画像処理部と、
　前記画像処理部による前記所定の画像処理によって生成された画像を画面上に表示する表示部と、を備え、
　少なくとも前記第２波長帯域、前記第３波長帯域、前記第５波長帯域、および前記第６波長帯域は、酸素飽和度によらずに透過率が一定となる等吸収点の波長によって帯域の境界が規定されており、
　前記第２波長帯域は、帯域の境界となる等吸収点以外の等吸収点をその帯域内に含み、　前記第６波長帯域は前記第３波長帯域よりも短波長帯域であり、前記第５波長帯域は前記第２波長帯域よりも短波長帯域であり、前記第４波長帯域は前記第１波長帯域よりも短波長帯域であり、
　前記画像データは、前記第１波長帯域のＲの光に対応するＲ１画像データと、前記第２波長帯域のＧの光に対応するＧ１画像データと、前記第３波長帯域のＢの光に対応するＢ１画像データと、前記第４波長帯域のＲの光に対応するＲ２画像データと、前記第５波長帯域のＧの光に対応するＧ２画像データと、前記第６波長帯域のＢの光に対応するＢ２画像データと、を含み、
　前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データと、当該Ｇ１画像データ以外の前記Ｒ１画像データ、前記Ｂ１画像データ、前記Ｒ２画像データ、前記Ｇ２画像データ、および前記Ｂ２画像データのうち少なくとも１つの画像データと、を用いて画像処理を行うことにより特殊光画像を生成する、内視鏡システム。

（２）特定事項２
　特定事項１において、
　前記第１波長帯域は、６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍであり、
　前記第２波長帯域は、５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍであり、
　前記第３波長帯域は、４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍであり、
　前記第４波長帯域は、５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍであり、
　前記第５波長帯域は、５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍであり、
　前記第６波長帯域は、４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍであり、
　４５２±３ｎｍ、５０２±３ｎｍ、５２４±３ｎｍ、および５８２±３ｎｍは、前記等吸収点の波長である、内視鏡システム。

（３）特定事項３
　特定事項１または２において、
　前記画像処理部は、
　　前記Ｂ２画像データを用いて、前記生体組織の表面から第１深さの位置の第１血管画像を生成する処理と、
　　前記Ｇ１画像データを用いて、前記第１深さよりも深い第２深さの位置の第２血管画像を生成する処理と、
　　前記Ｒ１画像データを用いて、前記第２深さよりも深い第３深さの位置の第３血管画像を生成する処理と、
を実行する、内視鏡システム。

（４）特定事項４
　特定事項１から３の何れか１項において、
　前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データを少なくとも前記Ｒ１画像データで除算することにより血液濃度を示すヘモグロビン濃度を算出し、当該ヘモグロビン濃度の値と前記Ｂ１画像データ／前記Ｇ１画像データの値とに基づいて、前記生体組織の酸素飽和度を求める、内視鏡システム。

（５）特定事項５
　特定事項４において、
　前記画像処理部は、前記生体組織において、前記ヘモグロビン濃度が第１閾値以上で、かつ前記酸素飽和度が第２閾値未満である特徴条件を満たす箇所を特定し、当該特徴条件を満たす箇所をそれ以外の箇所と区別した表示形態を採る特徴画像を生成し、
　前記表示部は、前記特徴画像を画面上に表示する、内視鏡システム。

（６）特定事項６
　特定事項４または５において、
　前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データを、前記Ｂ１画像データと前記Ｇ１画像データと前記Ｒ１画像データとの線形結合によって除算することにより、散乱光の影響を除去した相対的ヘモグロビン濃度を算出し、当該相対的ヘモグロビン濃度を用いて前記酸素飽和度を求める、内視鏡システム。

（７）特定事項７
　特定事項１から６の何れか１項において、
　前記画像処理部は、前記Ｇ２画像データをＢｌｕｅ波長領域に割り当て、前記Ｒ２画像データをＧｒｅｅｎ波長領域に割り当てることにより、前記生体組織の表面に付着する血液に由来する画像データのレベルを低くして前記血液を透明化した血液透明化画像を生成し、
　前記表示部は、前記血液透明化画像を画面上に表示する、内視鏡システム。

（８）特定事項８
　特定事項７において、
　前記画像処理部は、さらに、前記Ｇ１画像データに所定の減算パラメータを乗算し、前記Ｂｌｕｅ波長領域に割り当てられる前記Ｇ２画像データと、前記Ｇｒｅｅｎ波長領域に割り当てられる前記Ｒ２画像データと、前記減算パラメータを乗算した前記Ｇ１画像データと、を線形結合して前記血液透明化画像を生成する、内視鏡システム。

（９）特定事項９
　特定事項１から８の何れか１項において、
　前記撮像部は、前記Ｒ１画像データ、前記Ｇ１画像データ、および前記Ｂ１画像データを生成する第１撮像素子と、前記Ｒ２画像データ、前記Ｇ２画像データ、および前記Ｂ２画像データを生成する第２撮像素子と、を含む、内視鏡システム。

（１０）特定事項１０
　白色光を生体組織に照射して画像を取得する通常観察モード、および特定波長帯の光を生体組織に照射して画像を取得する特殊観察モードでの動作が可能な内視鏡システムであって、
　照明光を生体組織に照射する照明部と、
　前記照明光を前記生体組織に照射することによって生じる前記生体組織からの反射光を分割し、少なくとも第１反射光および第２反射光を出力する光学素子と、
　前記第１反射光のうち第１組の波長域の光を透過させる第１光学フィルタと、
　前記第２反射光のうち、前記第１組の一部の波長域を含む第２組の波長域の光を透過させる第２光学フィルタと、
　前記第１組の波長域の光に基づいて、所定波長域の光に対応する第１画像データを生成する第１撮像部と、
　前記第２組の波長域の光に基づいて、前記所定波長域に含まれ、前記所定域よりも狭い波長域の光に対応する第２画像データを生成する第２撮像部と、
　前記第１画像データを前記第２画像データにより除算することにより、前記所定波長域よりも狭い波長域における前記生体組織の分光特性の特徴を演算する画像処理部と、
　前記画像処理部による演算結果を出力する出力部と、を備え、
　前記第２撮像部の露光時間は、前記第１撮像部の露光時間よりも長く設定されている、内視鏡システム。

（１１）特定事項１１
　特定事項１０において、
　前記第１画像データは、波長域が５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍまでの光に対応する広帯域画像データであり、
　前記第２画像データは、波長域が５４６±３ｎｍから５７０±３ｎｍまでの光に対応する狭帯域画像データである、内視鏡システム。

（１２）特定事項１２
　特定事項１０または１１において、
　前記画像処理部は、５４６±３ｎｍから５７０±３ｎｍまでにおける前記生体組織の分光特性の変化度合を演算する、内視鏡システム。

（１３）特定事項１３
　特定事項１０から１２の何れか１項において、
　前記第２撮像部の露光時間は、前記第１撮像部の露光時間よりも２倍以上長く設定されている、内視鏡システム。

（１４）特定事項１４
　白色光を生体組織に照射して画像を取得する通常観察モード、および特定波長帯の光を生体組織に照射して画像を取得する特殊観察モードでの動作が可能な内視鏡システムであって、
　照明光を生体組織に照射する照明部と、
　光分割膜の代わりに光学フィルタの層を有し、前記照明光を前記生体組織に照射することによって生じる前記生体組織からの反射光における所定波長域組の光である第１波長域光を前記光学フィルタの層で透過し、前記所定波長域組以外の波長組の光である第２波長域光を前記光学フィルタの層で反射し、前記第１波長域光および前記第２波長域光を出力する光学素子と、
　前記第１波長域光に基づいて、前記所定波長域組の光に対応する第１画像データを生成する第１撮像部と、
　前記第２波長域光に基づいて、前記所定波長域組以外の波長組の光に対応する第２画像データを生成する第２撮像部と、
　前記第１画像データおよび前記第２画像データに基づいて、所定の画像処理を実行する画像処理部と、
　前記画像処理部による演算結果を出力する出力部と、
を備える、内視鏡システム。

（１５）特定事項１５
　請求項１４において、
　前記第１波長域光と前記第２波長域光とは、波長組に関して相補関係にある光である、内視鏡システム。

（１６）特定事項１６
　特定事項１４または１５において、
　前記光学フィルタは、４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍの光、５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍの光、および６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍの光を透過する特性を有する、内視鏡システム。

（１７）特定事項１７
　特定事項１４において、
　さらに、前記第２波長域光の一部の光を透過する補正光学フィルタを備え、
　前記第２撮像部は、前記補正光学フィルタを透過した光に基づいて、前記第２画像データを生成する、内視鏡システム。

（１８）特定事項１８
　特定事項１７において、
　前記補正光学フィルタは、４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍの光、５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍの光、および５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍの光を透過する特性を有する、内視鏡システム。

（１９）特定事項１９
　特定波長帯の光を生体組織に照射して画像を取得する特殊観察モードで内視鏡システムを動作させる方法であって、
　照明部が、第１波長帯域のＲ、第２波長帯域のＧ、第３波長帯域のＢ、第４波長帯域のＲ、第５波長帯域のＧ、および第６波長帯域のＢの光を少なくとも含む照明光を生体組織に照射することと、
　撮像部が、前記照明光を前記生体組織に照射することによって生じる前記生体組織からの反射光に基づいて画像データを生成することと、
　画像処理部が、前記撮像部から前記画像データを取得し、所定の画像処理を行うことと、
　表示部が、前記画像処理部による前記所定の画像処理によって生成された画像を画面上に表示することと、を含み、
　少なくとも前記第２波長帯域、前記第３波長帯域、前記第５波長帯域、および前記第６波長帯域は、酸素飽和度によらずに透過率が一定となる等吸収点の波長によって帯域の境界が規定されており、
　前記第２波長帯域は、帯域の境界となる等吸収点以外の等吸収点をその帯域内に含み、　前記第６波長帯域は前記第３波長帯域よりも短波長帯域であり、前記第５波長帯域は前記第２波長帯域よりも短波長帯域であり、前記第４波長帯域は前記第１波長帯域よりも短波長帯域であり、
　前記画像データは、前記第１波長帯域のＲの光に対応するＲ１画像データと、前記第２波長帯域のＧの光に対応するＧ１画像データと、前記第３波長帯域のＢの光に対応するＢ１画像データと、前記第４波長帯域のＲの光に対応するＲ２画像データと、前記第５波長帯域のＧの光に対応するＧ２画像データと、前記第６波長帯域のＢの光に対応するＢ２画像データと、を含み、
　前記画像データを生成する際に、前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データと、当該Ｇ１画像データ以外の前記Ｒ１画像データ、前記Ｂ１画像データ、前記Ｒ２画像データ、前記Ｇ２画像データ、および前記Ｂ２画像データのうち少なくとも１つの画像データと、を用いて画像処理を行うことにより特殊光画像を生成する、方法。

（２０）特定事項２０
　特定事項１９において、
　前記第１波長帯域は、６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍであり、
　前記第２波長帯域は、５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍであり、
　前記第３波長帯域は、４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍであり、
　前記第４波長帯域は、５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍであり、
　前記第５波長帯域は、５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍであり、
　前記第６波長帯域は、４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍであり、
　４５２±３ｎｍ、５０２±３ｎｍ、５２４±３ｎｍ、および５８２±３ｎｍは、前記等吸収点の波長である、方法。

（２１）特定事項２１
　特定事項１９または２０において、
　前記画像処理部が前記所定の画像処理をすることは、
　　前記画像処理部が、前記Ｂ２画像データを用いて、前記生体組織の表面から第１深さの位置の第１血管画像を生成することと、
　　前記画像処理部が、前記Ｇ１画像データを用いて、前記第１深さよりも深い第２深さの位置の第２血管画像を生成することと、
　　前記画像処理部が、前記Ｒ１画像データを用いて、前記第２深さよりも深い第３深さの位置の第３血管画像を生成することと、
を含む、方法。

（２２）特定事項２２
　特定事項１９から２１の何れか１項において、
　前記画像処理部が前記所定の画像処理をすることは、
　　前記画像処理部が、前記Ｇ１画像データを少なくとも前記Ｒ１画像データで除算することにより血液濃度を示すヘモグロビン濃度を算出することと、
　　前記画像処理部が、前記ヘモグロビン濃度の値と前記Ｂ１画像データ／前記Ｇ１画像データの値とに基づいて、前記生体組織の酸素飽和度を求めることと、
を含む、方法。

（２３）特定事項２３
　特定事項２２において、
　前記画像処理部が前記所定の画像処理をすることは、
　　前記画像処理部が、前記生体組織において、前記ヘモグロビン濃度が第１閾値以上で、かつ前記酸素飽和度が第２閾値未満である特徴条件を満たす箇所を特定することと、
　　前記画像処理部が、前記特徴条件を満たす箇所をそれ以外の箇所と区別した表示形態を採る特徴画像を生成することと、を含み、
　前記表示部は、前記特徴画像を画面上に表示する、方法。

（２４）特定事項２４
　特定事項２２または２３において、
　前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データを、前記Ｂ１画像データと前記Ｇ１画像データと前記Ｒ１画像データとの線形結合によって除算することにより、散乱光の影響を除去した相対的ヘモグロビン濃度を算出し、当該相対的ヘモグロビン濃度を用いて前記酸素飽和度を求める、方法。

（２５）特定事項２５
　特定事項１９から２４の何れか１項において、
　前記画像処理部が前記所定の画像処理をすることは、
　前記画像処理部が、前記Ｇ２画像データをＢｌｕｅ波長領域に割り当て、前記Ｒ２画像データをＧｒｅｅｎ波長領域に割り当てることにより、前記生体組織の表面に付着する血液に由来する画像データのレベルを低くして前記血液を透明化した血液透明化画像を生成することを含み、
　前記表示部は、前記血液透明化画像を画面上に表示する、方法。

（２６）特定事項２６
　特定事項２５において、
　前記画像処理部が前記所定の画像処理をすることは、
　前記画像処理部が、前記Ｇ１画像データに所定の減算パラメータを乗算し、前記Ｂｌｕｅ波長領域に割り当てられる前記Ｇ２画像データと、前記Ｇｒｅｅｎ波長領域に割り当てられる前記Ｒ２画像データと、前記減算パラメータを乗算した前記Ｇ１画像データと、を線形結合して前記血液透明化画像を生成する、方法。

（２７）特定事項２７
　特定事項１９から２６の何れか１項において、
　前記撮像部は、第１撮像素子と、第２撮像素子とを含み、
　前記第１撮像素子が、前記Ｒ１画像データ、前記Ｇ１画像データ、および前記Ｂ１画像データを生成し、前記第２撮像素子が、前記Ｒ２画像データ、前記Ｇ２画像データ、および前記Ｂ２画像データを生成する、方法。

１　内視鏡システム
１００　電子スコープ
１０８　固体撮像素子
１１０　ドライバ信号処理部
２００　プロセッサ
２０２　システムコントローラ
２０４　タイミングコントローラ
２０８　ランプ
２２０　画像処理部
２３０　分析処理部
２６０　光学フィルタ装置
２６２　光学フィルタ
２６４　フィルタ駆動部
３００　モニタ
２３０１　画像取得部
２３０２　補正演算部
２３０３　血管走行画像生成部
２３０４　特徴領域特定処理部
２３０６　表示処理部
２３０７　内部メモリ

Claims

　白色光を生体組織に照射して画像を取得する通常観察モード、および特定波長帯の光を生体組織に照射して画像を取得する特殊観察モードでの動作が可能な内視鏡システムであって、
　第１波長帯域のＲ、第２波長帯域のＧ、第３波長帯域のＢ、第４波長帯域のＲ、第５波長帯域のＧ、および第６波長帯域のＢの光を少なくとも含む照明光を生体組織に照射する照明部と、
　前記照明光を前記生体組織に照射することによって生じる前記生体組織からの反射光に基づいて画像データを生成する撮像部と、
　前記撮像部から前記画像データを取得し、所定の画像処理を行う画像処理部と、
　前記画像処理部による前記所定の画像処理によって生成された画像を画面上に表示する表示部と、を備え、
　少なくとも前記第２波長帯域、前記第３波長帯域、前記第５波長帯域、および前記第６波長帯域は、酸素飽和度によらずに透過率が一定となる等吸収点の波長によって帯域の境界が規定されており、
　前記第２波長帯域は、帯域の境界となる等吸収点以外の等吸収点をその帯域内に含み、　前記第６波長帯域は前記第３波長帯域よりも短波長帯域であり、前記第５波長帯域は前記第２波長帯域よりも短波長帯域であり、前記第４波長帯域は前記第１波長帯域よりも短波長帯域であり、
　前記画像データは、前記第１波長帯域のＲの光に対応するＲ１画像データと、前記第２波長帯域のＧの光に対応するＧ１画像データと、前記第３波長帯域のＢの光に対応するＢ１画像データと、前記第４波長帯域のＲの光に対応するＲ２画像データと、前記第５波長帯域のＧの光に対応するＧ２画像データと、前記第６波長帯域のＢの光に対応するＢ２画像データと、を含み、
　前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データと、当該Ｇ１画像データ以外の前記Ｒ１画像データ、前記Ｂ１画像データ、前記Ｒ２画像データ、前記Ｇ２画像データ、および前記Ｂ２画像データのうち少なくとも１つの画像データと、を用いて画像処理を行うことにより特殊光画像を生成する、内視鏡システム。
　請求項１において、
　前記第１波長帯域は、６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍであり、
　前記第２波長帯域は、５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍであり、
　前記第３波長帯域は、４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍであり、
　前記第４波長帯域は、５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍであり、
　前記第５波長帯域は、５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍであり、
　前記第６波長帯域は、４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍであり、
　４５２±３ｎｍ、５０２±３ｎｍ、５２４±３ｎｍ、および５８２±３ｎｍは、前記等吸収点の波長である、内視鏡システム。
　請求項１または２において、
　前記画像処理部は、
　　前記Ｂ２画像データを用いて、前記生体組織の表面から第１深さの位置の第１血管画像を生成する処理と、
　　前記Ｇ１画像データを用いて、前記第１深さよりも深い第２深さの位置の第２血管画像を生成する処理と、
　　前記Ｒ１画像データを用いて、前記第２深さよりも深い第３深さの位置の第３血管画像を生成する処理と、
を実行する、内視鏡システム。
　請求項１から３の何れか１項において、
　前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データを少なくとも前記Ｒ１画像データで除算することにより血液濃度を示すヘモグロビン濃度を算出し、当該ヘモグロビン濃度の値と前記Ｂ１画像データ／前記Ｇ１画像データの値とに基づいて、前記生体組織の酸素飽和度を求める、内視鏡システム。
　請求項４において、
　前記画像処理部は、前記生体組織において、前記ヘモグロビン濃度が第１閾値以上で、かつ前記酸素飽和度が第２閾値未満である特徴条件を満たす箇所を特定し、当該特徴条件を満たす箇所をそれ以外の箇所と区別した表示形態を採る特徴画像を生成し、
　前記表示部は、前記特徴画像を画面上に表示する、内視鏡システム。
　請求項４または５において、
　前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データを、前記Ｂ１画像データと前記Ｇ１画像データと前記Ｒ１画像データとの線形結合によって除算することにより、散乱光の影響を除去した相対的ヘモグロビン濃度を算出し、当該相対的ヘモグロビン濃度を用いて前記酸素飽和度を求める、内視鏡システム。
　請求項１から６の何れか１項において、
　前記画像処理部は、前記Ｇ２画像データをＢｌｕｅ波長領域に割り当て、前記Ｒ２画像データをＧｒｅｅｎ波長領域に割り当てることにより、前記生体組織の表面に付着する血液に由来する画像データのレベルを低くして前記血液を透明化した血液透明化画像を生成し、
　前記表示部は、前記血液透明化画像を画面上に表示する、内視鏡システム。
　請求項７において、
　前記画像処理部は、さらに、前記Ｇ１画像データに所定の減算パラメータを乗算し、前記Ｂｌｕｅ波長領域に割り当てられる前記Ｇ２画像データと、前記Ｇｒｅｅｎ波長領域に割り当てられる前記Ｒ２画像データと、前記減算パラメータを乗算した前記Ｇ１画像データと、を線形結合して前記血液透明化画像を生成する、内視鏡システム。
　請求項１から８の何れか１項において、
　前記撮像部は、前記Ｒ１画像データ、前記Ｇ１画像データ、および前記Ｂ１画像データを生成する第１撮像素子と、前記Ｒ２画像データ、前記Ｇ２画像データ、および前記Ｂ２画像データを生成する第２撮像素子と、を含む、内視鏡システム。
　白色光を生体組織に照射して画像を取得する通常観察モード、および特定波長帯の光を生体組織に照射して画像を取得する特殊観察モードでの動作が可能な内視鏡システムであって、
　照明光を生体組織に照射する照明部と、
　前記照明光を前記生体組織に照射することによって生じる前記生体組織からの反射光を分割し、少なくとも第１反射光および第２反射光を出力する光学素子と、
　前記第１反射光のうち第１組の波長域の光を透過させる第１光学フィルタと、
　前記第２反射光のうち、前記第１組の一部の波長域を含む第２組の波長域の光を透過させる第２光学フィルタと、
　前記第１組の波長域の光に基づいて、所定波長域の光に対応する第１画像データを生成する第１撮像部と、
　前記第２組の波長域の光に基づいて、前記所定波長域に含まれ、前記所定域よりも狭い波長域の光に対応する第２画像データを生成する第２撮像部と、
　前記第１画像データを前記第２画像データにより除算することにより、前記所定波長域よりも狭い波長域における前記生体組織の分光特性の特徴を演算する画像処理部と、
　前記画像処理部による演算結果を出力する出力部と、を備え、
　前記第２撮像部の露光時間は、前記第１撮像部の露光時間よりも長く設定されている、内視鏡システム。
　請求項１０において、
　前記第１画像データは、波長域が５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍまでの光に対応する広帯域画像データであり、
　前記第２画像データは、波長域が５４６±３ｎｍから５７０±３ｎｍまでの光に対応する狭帯域画像データである、内視鏡システム。
　請求項１０または１１において、
　前記画像処理部は、５４６±３ｎｍから５７０±３ｎｍまでにおける前記生体組織の分光特性の変化度合を演算する、内視鏡システム。
　請求項１０から１２の何れか１項において、
　前記第２撮像部の露光時間は、前記第１撮像部の露光時間よりも２倍以上長く設定されている、内視鏡システム。
　白色光を生体組織に照射して画像を取得する通常観察モード、および特定波長帯の光を生体組織に照射して画像を取得する特殊観察モードでの動作が可能な内視鏡システムであって、
　照明光を生体組織に照射する照明部と、
　光分割膜の代わりに光学フィルタの層を有し、前記照明光を前記生体組織に照射することによって生じる前記生体組織からの反射光における所定波長域組の光である第１波長域光を前記光学フィルタの層で透過し、前記所定波長域組以外の波長組の光である第２波長域光を前記光学フィルタの層で反射し、前記第１波長域光および前記第２波長域光を出力する光学素子と、
　前記第１波長域光に基づいて、前記所定波長域組の光に対応する第１画像データを生成する第１撮像部と、
　前記第２波長域光に基づいて、前記所定波長域組以外の波長組の光に対応する第２画像データを生成する第２撮像部と、
　前記第１画像データおよび前記第２画像データに基づいて、所定の画像処理を実行する画像処理部と、
　前記画像処理部による演算結果を出力する出力部と、
を備える、内視鏡システム。
　請求項１４において、
　前記第１波長域光と前記第２波長域光とは、波長組に関して相補関係にある光である、内視鏡システム。
　請求項１４または１５において、
　前記光学フィルタは、４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍの光、５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍの光、および６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍの光を透過する特性を有する、内視鏡システム。
　請求項１４において、
　さらに、前記第２波長域光の一部の光を透過する補正光学フィルタを備え、
　前記第２撮像部は、前記補正光学フィルタを透過した光に基づいて、前記第２画像データを生成する、内視鏡システム。
　請求項１７において、
　前記補正光学フィルタは、４２０±３ｎｍから４５２±３ｎｍの光、５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍの光、および５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍの光を透過する特性を有する、内視鏡システム。
　特定波長帯の光を生体組織に照射して画像を取得する特殊観察モードで内視鏡システムを動作させる方法であって、
　照明部が、第１波長帯域のＲ、第２波長帯域のＧ、第３波長帯域のＢ、第４波長帯域のＲ、第５波長帯域のＧ、および第６波長帯域のＢの光を少なくとも含む照明光を生体組織に照射することと、
　撮像部が、前記照明光を前記生体組織に照射することによって生じる前記生体組織からの反射光に基づいて画像データを生成することと、
　画像処理部が、前記撮像部から前記画像データを取得し、所定の画像処理を行うことと、
　表示部が、前記画像処理部による前記所定の画像処理によって生成された画像を画面上に表示することと、を含み、
　少なくとも前記第２波長帯域、前記第３波長帯域、前記第５波長帯域、および前記第６波長帯域は、酸素飽和度によらずに透過率が一定となる等吸収点の波長によって帯域の境界が規定されており、
　前記第２波長帯域は、帯域の境界となる等吸収点以外の等吸収点をその帯域内に含み、　前記第６波長帯域は前記第３波長帯域よりも短波長帯域であり、前記第５波長帯域は前記第２波長帯域よりも短波長帯域であり、前記第４波長帯域は前記第１波長帯域よりも短波長帯域であり、
　前記画像データは、前記第１波長帯域のＲの光に対応するＲ１画像データと、前記第２波長帯域のＧの光に対応するＧ１画像データと、前記第３波長帯域のＢの光に対応するＢ１画像データと、前記第４波長帯域のＲの光に対応するＲ２画像データと、前記第５波長帯域のＧの光に対応するＧ２画像データと、前記第６波長帯域のＢの光に対応するＢ２画像データと、を含み、
　前記画像データを生成する際に、前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データと、当該Ｇ１画像データ以外の前記Ｒ１画像データ、前記Ｂ１画像データ、前記Ｒ２画像データ、前記Ｇ２画像データ、および前記Ｂ２画像データのうち少なくとも１つの画像データと、を用いて画像処理を行うことにより特殊光画像を生成する、方法。
　請求項１９において、
　前記第１波長帯域は、６３０±３ｎｍから７００±３ｎｍであり、
　前記第２波長帯域は、５２４±３ｎｍから５８２±３ｎｍであり、
　前記第３波長帯域は、４５２±３ｎｍから５０２±３ｎｍであり、
　前記第４波長帯域は、５８２±３ｎｍから６３０±３ｎｍであり、
　前記第５波長帯域は、５０２±３ｎｍから５２４±３ｎｍであり、
　前記第６波長帯域は、４２０ｎｍから４５０ｎｍであり、
　４５２±３ｎｍ、５０２±３ｎｍ、５２４±３ｎｍ、および５８２±３ｎｍは、前記等吸収点の波長である、方法。
　請求項１９または２０において、
　前記画像処理部が前記所定の画像処理をすることは、
　　前記画像処理部が、前記Ｂ２画像データを用いて、前記生体組織の表面から第１深さの位置の第１血管画像を生成することと、
　　前記画像処理部が、前記Ｇ１画像データを用いて、前記第１深さよりも深い第２深さの位置の第２血管画像を生成することと、
　　前記画像処理部が、前記Ｒ１画像データを用いて、前記第２深さよりも深い第３深さの位置の第３血管画像を生成することと、
を含む、方法。
　請求項１９から２１の何れか１項において、
　前記画像処理部が前記所定の画像処理をすることは、
　　前記画像処理部が、前記Ｇ１画像データを少なくとも前記Ｒ１画像データで除算することにより血液濃度を示すヘモグロビン濃度を算出することと、
　　前記画像処理部が、前記ヘモグロビン濃度の値と前記Ｂ１画像データ／前記Ｇ１画像データの値とに基づいて、前記生体組織の酸素飽和度を求めることと、
を含む、方法。
　請求項２２において、
　前記画像処理部が前記所定の画像処理をすることは、
　　前記画像処理部が、前記生体組織において、前記ヘモグロビン濃度が第１閾値以上で、かつ前記酸素飽和度が第２閾値未満である特徴条件を満たす箇所を特定することと、
　　前記画像処理部が、前記特徴条件を満たす箇所をそれ以外の箇所と区別した表示形態を採る特徴画像を生成することと、を含み、
　前記表示部は、前記特徴画像を画面上に表示する、方法。
　請求項２２または２３において、
　前記画像処理部は、前記Ｇ１画像データを、前記Ｂ１画像データと前記Ｇ１画像データと前記Ｒ１画像データとの線形結合によって除算することにより、散乱光の影響を除去した相対的ヘモグロビン濃度を算出し、当該相対的ヘモグロビン濃度を用いて前記酸素飽和度を求める、方法。
　請求項１９から２４の何れか１項において、
　前記画像処理部が前記所定の画像処理をすることは、
　前記画像処理部が、前記Ｇ２画像データをＢｌｕｅ波長領域に割り当て、前記Ｒ２画像データをＧｒｅｅｎ波長領域に割り当てることにより、前記生体組織の表面に付着する血液に由来する画像データのレベルを低くして前記血液を透明化した血液透明化画像を生成することを含み、
　前記表示部は、前記血液透明化画像を画面上に表示する、方法。
　請求項２５において、
　前記画像処理部が前記所定の画像処理をすることは、
　前記画像処理部が、前記Ｇ１画像データに所定の減算パラメータを乗算し、前記Ｂｌｕｅ波長領域に割り当てられる前記Ｇ２画像データと、前記Ｇｒｅｅｎ波長領域に割り当てられる前記Ｒ２画像データと、前記減算パラメータを乗算した前記Ｇ１画像データと、を線形結合して前記血液透明化画像を生成する、方法。
　請求項１９から２６の何れか１項において、
　前記撮像部は、第１撮像素子と、第２撮像素子とを含み、
　前記第１撮像素子が、前記Ｒ１画像データ、前記Ｇ１画像データ、および前記Ｂ１画像データを生成し、前記第２撮像素子が、前記Ｒ２画像データ、前記Ｇ２画像データ、および前記Ｂ２画像データを生成する、方法。