PROBLEM TO BE SOLVED To objectively judge presence or absence of H. pylori infection based on an LCI image.According to the present invention, after noise is removed from an LCI image, an LCI image is classified into a high hue image and a low hue image, and for each pair of a combination of a high hue image and a low hue image, LCI Then, based on the feature amount, the LCI image is classified into an image showing H. pylori infection by SVM which is one of the prn recognition algorithms using the supervised learning method for each set And H. pylori infection-free images, and the presence or absence of Helicobacter pylori infection is judged on the basis of the sorting result.BACKGROUND OF THE INVENTION【課題】LCI画像に基づくピロリ菌感染の有無の判定が客観的に行えるようにする。【解決手段】本発明によれば、LCI画像からノイズを除去した後、LCI画像を高色相画像と低色相画像に分類し、高色相画像の組と低色相画像の組の組毎に、LCI画像の色情報に関する特徴量を抽出し、その後、当該組毎に、教師つき学習法を用いたパターン認識アルゴリズムの1つであるSVMによって、特徴量に基づき、LCI画像をピロリ菌感染を示す画像とピロリ菌非感染を示す画像に分別し、その分別結果に基づいてピロリ菌感染の有無を判定する。【選択図】図1
