WO2023085262A1

WO2023085262A1 - 消化管表層微小血管の血流速度測定内視鏡システム

Info

Publication number: WO2023085262A1
Application number: PCT/JP2022/041538
Authority: WO
Inventors: 章仁永原; 浩也上山; 陽一赤澤
Original assignee: Juntendo Educational Foundation
Current assignee: Juntendo Educational Foundation
Priority date: 2021-11-09
Filing date: 2022-11-08
Publication date: 2023-05-19
Anticipated expiration: 2024-05-09
Also published as: US20250169707A1; JPWO2023085262A1

Abstract

リアルタイムで消化管表層微小血管の血流速度を測定する手段を提供すること。　拡大内視鏡と、拡大内視鏡で得られた血流動画データ処理部とを有する消化管表層部微小管の血流速度測定内視鏡システムであって、（Ａ）拡大内視鏡は、消化管表層微小血管の血流動画を撮影して前記血流動画データ処理部に送り、（Ｂ）前記血流動画を受信した血流動画データ処理部は、次の（Ｂ１）～（Ｂ５）のデータ処理を行うことを特徴とする消化管表層微小血管の血流速度測定内視鏡システム。　（Ｂ１）得られた血流動画を各フレームに分解する処理、　（Ｂ２）フレーム１の画像とその次のフレーム２の画像とを対比して平行移動成分を除去する処理、　（Ｂ３）平行移動成分を除去した画像の赤色成分で差分を計算する処理、　（Ｂ４）赤色成分の差分を計算した部分を領域化する処理、　（Ｂ５）得られた領域データの領域サイズを計算する処理。

Description

消化管表層微小血管の血流速度測定内視鏡システム

　本発明は、消化管表層微小血管の血流速度測定内視鏡システムに関する。

　近年、内視鏡機器・技術の進歩により拡大内視鏡診断体系が確立し、消化管表層の微小血管構築像と表面微細構造から消化管病変の質的診断が行われているが、これは静止画を用いた静的な診断体系である。拡大内視鏡では表層の微小血管の血流（赤血球の動き）が観察されるが、消化管病変で正常粘膜と比べて血流がどう変動するかについてはこれまで検討されていなかった。動的に消化管粘膜の生体機能を内視鏡診断することは、消化管癌をはじめとする様々な消化管病変の診断・病態解明の新たな評価法となり、これまでの静的な診断体系では診断が困難であった病変や、技術的に診断が困難であった病変の診断につながる可能性がある。

　本発明者らは、拡大内視鏡を用いて胃表層微小血管の血流速度を測定し、早期胃癌の拡大内視鏡診断において胃表層微小血管の血流速度が質的診断に有用であることを見出し、報告してきた（非特許文献１～４）。

第９７回日本消化器学会内視鏡学会総会（ＪＧＥＳ　２０１９）Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ，Ｏｃｔｏｂｅｒ　２５，２０１９－Ｏｃｔｏｂｅｒ　３０，２０１９第２８回日本消化器関連学会週間（ＪＤＤＷ　２０２０）Ｊ　Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ　Ｈｅｐａｔｏｌ．２０２１；３６（７）：１９２７－１９３４．ｄｏｉ：１０．１１１１／ｊｇｈ．１５４２５．

　しかしながら、前記の微小血管の血流速度の測定方法は、事後解析かつ非効率的であり、実臨床での実用化にはリアルタイムに消化管表層微小血管の血流速度を測定する新たな手段が望まれていた。
　従って、本発明の課題は、リアルタイムで消化管表層微小血管の血流速度を測定する内視鏡システムを提供することにある。

　そこで本発明者は消化管表層微小血管の血流速度をリアルタイムで測定するべく検討したところ、拡大内視鏡動画から血流速度をソフトウエア的に計測する手法を採用し、画像処理に当たって血流動画中の赤血球の移動を示す赤色成分の変動を測定すれば、リアルタイムで消化管表層微小血管の血流速度が測定できることを見出し、本発明を完成した。

　すなわち、本発明は次の発明［１］～［１６］を提供するものである。
［１］拡大内視鏡と、拡大内視鏡で得られた血流動画データ処理部とを有する消化管表層部微小管の血流速度測定内視鏡システムであって、
（Ａ）拡大内視鏡は、消化管表層微小血管の血流動画を撮影して前記血流動画データ処理部に送り、
（Ｂ）前記血流動画を受信した血流動画データ処理部は、次の（Ｂ１）～（Ｂ５）のデータ処理を行うことを特徴とする消化管表層微小血管の血流速度測定内視鏡システム。
　（Ｂ１）得られた血流動画を各フレームに分解する処理、
　（Ｂ２）フレーム１の画像とその次のフレーム２の画像とを対比して平行移動成分を除去する処理、
　（Ｂ３）平行移動成分を除去した画像の赤色成分で差分を計算する処理、
　（Ｂ４）赤色成分の差分を計算した部分を領域化する処理、
　（Ｂ５）得られた領域データの領域サイズを計算する処理。
［２］前記血流動画データが、拡大内視鏡により得られた消化管表層の異常が疑われる部位の微小血管の血流動画データである［１］記載の内視鏡システム。
［３］さらに、得られた消化管表層微小血管の血流速度と、正常な消化管表層微小血管の血流速度とを対比する処理を行う［２］記載の内視鏡システム。
［４］前記平行移動成分を除去する処理が、血流により生じたフレーム間の相違点を検出する処理である［１］～［３］のいずれかに記載の内視鏡システム。
［５］前記赤色成分で差分を計算する処理が、赤血球の移動を検出するものである［１］～［４］のいずれかに記載の内視鏡システム。
［６］前記領域化により生成される領域が、フレーム１からフレーム２の間で赤血球が通過した領域である［１］～［５］のいずれかに記載の内視鏡システム。
［７］前記領域サイズの計算が、前記領域の短径、長径を算出する計算である［１］～［６］のいずれかに記載の内視鏡システム。
［８］前記領域サイズとフレーム１とフレーム２に至る時間によりフレーム２中の各領域の流速を計算する［１］～［７］のいずれかに記載の内視鏡システム。

［９］消化管表層微小血管の血流速度を測定する方法であって、
　拡大内視鏡を用いて消化管表層微小血管の血流動画を撮影するステップ、
　得られた血流動画を各フレームに分解するステップ、
　フレーム１の画像とその次のフレーム２の画像とを対比して平行移動成分を除去するステップ、
　平行移動成分を除去した画像の赤色成分で差分を計算するステップ、
　赤色成分の差分を計算した部分を領域化するステップ、
　得られた領域データの領域サイズを計算するステップを備えることを特徴とする消化管表層微小血管の血流速度の測定方法。
［１０］前記血流動画が、拡大内視鏡により得られた消化管表層の異常が疑われる部位の微小血管の血流動画である［９］記載の測定方法。
［１１］さらに、得られた消化管表層微小血管の血流速度と、正常な消化管表層微小血管の血流速度とを対比するステップを有する［１０］記載の測定方法。
［１２］前記平行移動成分を除去するステップが、血流により生じたフレーム間の相違点を検出するステップである［９］～［１１］のいずれかに記載の測定方法。
［１３］前記赤色成分で差分を計算するステップが、赤血球の移動を検出するものである［９］～［１２］のいずれかに記載の測定方法。
［１４］前記領域化により生成される領域が、フレーム１からフレーム２の間で赤血球が通過した領域である［９］～［１３］のいずれかに記載の測定方法。
［１５］前記領域サイズの計算が、前記領域の短径、長径を算出する計算である［９］～［１４］のいずれかに記載の測定方法。
［１６］前記領域サイズとフレーム１とフレーム２に至る時間によりフレーム２中の各領域の流速を計算する［９］～［１５］のいずれかに記載の測定方法。

　本発明内視鏡システム及び方法によれば、拡大内視鏡を用いて消化管表層微小血管の血流速度を、リアルタイムで測定することができるので、消化管の腫瘍性病変、非腫瘍性病変、炎症性腸疾患、消化管に関連する炎症性疾患や機能性疾患、アレルギー性消化管疾患、消化管疾患以外の生活習慣病による消化管血流異常などの診断や病態解明が早期に可能となる。

本発明内視鏡システムにより、内視鏡動画のフレーム２とフレーム１からフレーム２の血流速度を求めるフローを示す図である。図中、グレー部は処理手段を示し、白部はデータを示す。フレーム１とフレーム２において平行移動成分を除去した図である。赤色成分の差分を示す図である。早期の胃癌の場合の血流速度と、正常な胃表層部微小血管の血流速度の平均についてのＲＯＣ解析結果を示す。

　本発明の一態様は、拡大内視鏡と、拡大内視鏡で得られた血流動画データ処理部とを有する消化管表層部微小管の血流速度測定内視鏡システムであって、
（Ａ）拡大内視鏡は、消化管表層微小血管の血流動画を撮影して前記血流動画データ処理部に送り、
（Ｂ）前記血流動画を受信した血流動画データ処理部は、次の（Ｂ１）～（Ｂ５）のデータ処理を行うことを特徴とする消化管表層微小血管の血流速度測定内視鏡システムである。
　（Ｂ１）得られた血流動画を各フレームに分解する処理、
　（Ｂ２）フレーム１の画像とその次のフレーム２の画像とを対比して平行移動成分を除去する処理、
　（Ｂ３）平行移動成分を除去した画像の赤色成分で差分を計算する処理、
　（Ｂ４）赤色成分の差分を計算した部分を領域化する処理、
　（Ｂ５）得られた領域データの領域サイズを計算する処理。
　また、本発明の別の一態様は、消化管表層部微小血管の血流速度を、当該消化管表層部の微小血管動画の撮影からリアルタイムで計測する方法であって、次のステップ（ａ）～（ｆ）を備えることを特徴とする。
（ａ）拡大内視鏡を用いて消化管表層微小血管の血流動画を撮影するステップ。
（ｂ）得られた血流動画を各フレームに分解するステップ。
（ｃ）フレーム１の画像とその次のフレーム２の画像とを対比して平行移動成分を除去するステップ。
（ｄ）平行移動成分を除去した画像の赤色成分で差分を計算するステップ。
（ｅ）赤色成分の差分を計算した部分を領域化するステップ。
（ｆ）得られた領域データの領域サイズを計算するステップ。
　さらに、得られた消化管表層微小血管の血流速度と、正常な消化管表層微小血管の血流速度とを対比する処理又はステップを実施すれば、当該消化管に癌などが生じているかを診断することができる。

　本発明のシステムにおける、（Ａ）拡大内視鏡は、消化管表層微小血管の血流動画を撮影して前記血流動画データ処理部に送るという処理と、本発明の方法における、（ａ）拡大内視鏡を用いて消化管表層微小血管の血流動画を撮影するステップは、いずれも拡大内視鏡で行う処理である。
　この拡大内視鏡は、微小血管の血流が測定できる内視鏡であればよい。そして、市販の拡大内視鏡は、動画の撮影機能を有する。

　本発明のシステムにおける（Ｂ１）～（Ｂ５）のデータ処理と、本発明の方法における（ｂ）～（ｆ）のステップは、実質的に同じであるから、本発明における方法の各ステップを説明する。
　図１に具体的な処理フローの例を示す。

　本発明のステップ（ａ）は、拡大内視鏡により得られた消化管表層の異常が疑われる部位の微小血管の血流動画を撮影するステップである。この拡大内視鏡は、微小血管の血流が測定できる内視鏡であればよい。そして、市販の拡大内視鏡は、動画の撮影機能を有する。

　本発明のステップ（ｂ）～（ｆ）は、拡大内視鏡により得られた血流動画を受信したコンピュータで、リアルタイムで行うことができる。
　本発明の画像処理に用いられるフレームワークとしては、公知のソフトウエアを用いることができる。例えば、ＯｐｅｎＣＶ、ｄｌｉｂなどを用いることができる。また、開発言語も、ｃ/ｃ＋＋、Ｐｙｔｈｏｎ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔなどを使用することができる。

　また、画像処理ソフトウエアの実行に当たっては、以下の３引数を指定して実行するのが好ましい。

　ステップ（ｂ）は、得られた拡大内視鏡血流動画を各フレームに分解するステップである。
　このステップは、解析対象となる拡大内視鏡で撮影した動画ファイルを指定し、当該動画を各フレームに分解するステップである。このステップにより、図１に示すように、動画の画像が、フレーム１の画像、フレーム２の画像、フレーム３の画像、・・・などのように分解される。

　ステップ（ｃ）は、（ｃ）フレーム１の画像とその次のフレーム２の画像とを対比して平行移動成分を除去するステップである。
　この操作によって、フレーム１の画像とフレーム２の画像との間の平行移動成分が除去された画像が得られる（図１参照）。このステップにより、フレーム１の画像とフレーム２の画像の間で相違が生じた部分、すなわち、血流により生じたフレーム間の相違点が検出される（図２参照）。

　ステップ（ｄ）は、平行移動成分を除去した画像の赤色成分で差分を計算するステップである。
　このステップは、フレーム１の画像とフレーム２の画像の間の相違点、すなわち血流により生じたフレーム間の相違点を、赤色成分で差分を計算するするステップである。赤色成分の移動は、血液中の赤血球の移動であるから、赤色成分で差分を計算することにより、赤血球の移動を検出することができる。
　このステップにおいては、フレーム間の赤色成分差分を取る際に、赤色成分の差がこれ以上あるピクセルについて差分ありと判定するため、赤色成分閾値を予め設定しておくのが好ましい。

　ステップ（ｅ）は、赤色成分の差分を計算した部分を領域化するステップである。
　このステップは、フレーム１からフレーム２の間で赤血球が通過した領域を測定する。

　ステップ（ｆ）は、得られた領域データの領域サイズを計算するステップである。
　このステップは、領域サイズの短径、長径を測定する。

　上記のステップにより、フレーム２各領域の血流速度が計測できる。また、表２のように、得られた動画の他のフレーム画像における各領域の血流速度も計測することができる。この血流速度を、正常な消化管表層の微小血管の血流速度と対比することにより、消化管表層に早期の癌などの疾患が存在するかを診断することができる。ここで、これらの血流速度の対比も、前記ステップ（ｂ）～（ｆ）を行うコンピュータにより実施することができる。

　消化管としては、食道、胃、十二指腸、小腸、大腸及び直腸が挙げられる。また、消化管疾患としては、食道癌、胃癌、十二指腸癌、大腸癌、直腸癌などの腫瘍性病変、胃ポリープ、大腸ポリープなどの非腫瘍性病変、潰瘍性大腸炎、クローン病などの炎症性腸疾患、食道炎、胃炎、機能性ディスペプシア、過敏性腸症候群、慢性便秘症、下痢症、便通異常などの炎症性疾患や機能性疾患、アレルギー性消化管疾患、消化管疾患以外の生活習慣病による消化管血流異常が挙げられる。
　ここで、例えば早期の胃癌の場合の血流速度は、正常な胃表層部微小血管の血流速度よりも、個人内変動を考慮した場合でも、統計学的に有意に遅く、範囲も狭かった。さらに各平均についてＲＯＣ解析をしたところ、カットオフ値は、図４に示すように１．０９であった（感度９０．３％、特異度８９．７％）。

　次に実施例を挙げて本発明をさらに詳細に説明するが、本発明はこの実施例に限定されるものではない。

実施例１
　開発言語としてＰｙｔｈｏｎを使用し、画像処理のフレームワークとしてＯｐｅｎＣＶを使用し、前記表１の３引数を指定して、図１のフローに従って、胃粘膜の拡大内視鏡動画を処理した。なお、拡大内視鏡動画は、内視鏡システムはＬＡＳＥＲＥＯ　７０００　ｓｅｒｉｅｓ（ＦＵＪＩＦＩＬＭ）、スコープはＥＧ－Ｌ６００ＺＷ７（ＦＵＪＩＦＩＬＭ）を用いて撮影した。
　その結果、図２の平行移動成分除去済み画像が得られ、図３の赤色成分の差分が検出された。そしてステップ（ｂ）～（ｆ）により、拡大内視鏡により得られた消化管表層の微小血管の血流動画から血流速度を測定することができた。
　表２には、各フレームにおける領域サイズ及びその領域における血流速度の測定結果を示す。

　上記血流測定ソフトウエアをインストールしたＰＣを用い、過去に記録した内視鏡動画を使用して血流を測定するのが、リアルタイムで血流速度を測定するうえでより好ましい。

Claims

　拡大内視鏡と、拡大内視鏡で得られた血流動画データ処理部とを有する消化管表層部微小管の血流速度測定内視鏡システムであって、
（Ａ）拡大内視鏡は、消化管表層微小血管の血流動画を撮影して前記血流動画データ処理部に送り、
（Ｂ）前記血流動画を受信した血流動画データ処理部は、次の（Ｂ１）～（Ｂ５）のデータ処理を行うことを特徴とする消化管表層微小血管の血流速度測定内視鏡システム。
　（Ｂ１）得られた血流動画を各フレームに分解する処理、
　（Ｂ２）フレーム１の画像とその次のフレーム２の画像とを対比して平行移動成分を除去する処理、
　（Ｂ３）平行移動成分を除去した画像の赤色成分で差分を計算する処理、
　（Ｂ４）赤色成分の差分を計算した部分を領域化する処理、
　（Ｂ５）得られた領域データの領域サイズを計算する処理。
　前記血流動画データが、拡大内視鏡により得られた消化管表層の異常が疑われる部位の微小血管の血流動画データである請求項１記載の内視鏡システム。
　さらに、得られた消化管表層微小血管の血流速度と、正常な消化管表層微小血管の血流速度とを対比する処理を行う請求項２記載の内視鏡システム。
　前記平行移動成分を除去する処理が、血流により生じたフレーム間の相違点を検出する処理である請求項１～３のいずれか１項に記載の内視鏡システム。
　前記赤色成分で差分を計算する処理が、赤血球の移動を検出するものである請求項１～４のいずれか１項に記載の内視鏡システム。
　前記領域化により生成される領域が、フレーム１からフレーム２の間で赤血球が通過した領域である請求項１～５のいずれか１項に記載の内視鏡システム。
　前記領域サイズの計算が、前記領域の短径、長径を算出する計算である請求項１～６のいずれか１項に記載の内視鏡システム。
　前記領域サイズとフレーム１とフレーム２に至る時間によりフレーム２中の各領域の流速を計算する請求項１～７のいずれか１項に記載の内視鏡システム。
　消化管表層微小血管の血流速度を測定する方法であって、
　拡大内視鏡を用いて消化管表層微小血管の血流動画を撮影するステップ、
　得られた血流動画を各フレームに分解するステップ、
　フレーム１の画像とその次のフレーム２の画像とを対比して平行移動成分を除去するステップ、
　平行移動成分を除去した画像の赤色成分で差分を計算するステップ、
　赤色成分の差分を計算した部分を領域化するステップ、
　得られた領域データの領域サイズを計算するステップを備えることを特徴とする消化管表層微小血管の血流速度の測定方法。
　前記血流動画が、拡大内視鏡により得られた消化管表層の異常が疑われる部位の微小血管の血流動画である請求項９記載の測定方法。
　さらに、得られた消化管表層微小血管の血流速度と、正常な消化管表層微小血管の血流速度とを対比するステップを有する請求項１０記載の測定方法。
　前記平行移動成分を除去するステップが、血流により生じたフレーム間の相違点を検出するステップである請求項９～１１のいずれか１項に記載の測定方法。
　前記赤色成分で差分を計算するステップが、赤血球の移動を検出するものである請求項９～１２のいずれか１項に記載の測定方法。
　前記領域化が、フレーム１からフレーム２の間で赤血球が通過した領域により行われる請求項９～１３のいずれか１項に記載の測定方法。
　前記領域サイズの計算が、領域の短径、長径を算出することにより行われる請求項９～１４のいずれか１項に記載の測定方法。
　前記領域サイズから、領域サイズとフレーム１とフレーム２に至る時間によりフレーム２中の各領域の流速を計算する請求項９～１５のいずれか１項に記載の測定方法。