近年の大腸ガン患者の増加に伴い,大腸ガンの診断において効果的に医師の診断を支援するCAD(Computer-Aided Diagnosis)システムが求められている.本研究では大腸NBI(Narrow Band Imaging)内視鏡画像における局所特徴量から病理タイプを識別し,医師にその情報を提示する大腸NBI拡大内視鏡画像診断支援システムの開発を行っている.特に,Full HD(1920×1080)の内視鏡画像を医師に対してストレスなく処理を行うためには,レイテンシ1sec以内で処理の完了が必要である.そこで,Bag-of-Features(BoF)のアルゴリズムに基づき特徴量をVisual-Word(VW)ヒストグラムに高速に変換するシステムのハードウェア実装を行っている.本稿では,限られたFPGAハードウェアリソースで実装を行うための,ソースの削減と高速化を目指したハードウェア向けのアルゴリズムの改良について述べる.そして複雑な領域を識別するために複数のScan Window(SW)サイズのリアルタイム処理を実現する高速なVWヒストグラム作成方法を提案する.