JP2009297450A5 - - Google Patents

Claims (23)

1. 被検体の体内の対象物を撮像した画像内の画素値をもとに、前記画像内の画素値の勾配変化をモデル化するモデル推定部と、
   前記画像を構成する各画素の画素値と、前記モデル化された画素値の勾配変化によって定まる前記各画素の推定画素値との差分をもとに、前記画像に映る前記対象物上の異常部の候補領域を検出する異常部候補検出部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記モデル推定部は、前記対象物の***形状を映した前記画像内の***領域における画素値の勾配変化をモデル化し、前記***領域に***勾配モデルを設定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記モデル推定部は、
   前記***勾配モデルの初期***勾配モデルを設定する初期***勾配モデル設定部と、
   前記初期***勾配モデルが設定された前記画像内の領域を構成する画素の画素値をもとに、前記初期***勾配モデルを初期状態とした前記***勾配モデルの修正を行う***勾配モデル修正部と、
   を有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記***形状の頂上領域を検出し、前記***形状を映した前記画像内の***領域の概略位置として推定する***頂上推定部を備えることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記初期***勾配モデル設定部は、前記***形状の前記頂上領域をもとに前記初期***勾配モデルを設定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記***頂上推定部は、前記画像内を画素値をもとに複数の領域に分割する領域分割部を有し、前記領域毎に画素値を比較して、周囲の領域よりも画素値が大きい領域を前記頂上領域として検出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
7. 前記領域分割部は、前記画像内の画素値をクラスタリングして領域分割を行うことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記領域分割部は、ｋ−ｍｅａｎｓ法を適用して前記画素値のクラスタリングを行うことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記領域分割部は、前記画像内の画素値の分布を混合分布によって推定し、前記画素値のクラスタリングを行うことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
10. 前記***勾配モデル修正部は、動的輪郭モデルを用いて前記***勾配モデルを変形させることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
11. 前記頂上領域の特徴量を算出し、該算出した特徴量が所定の異常部候補条件を満たす頂上領域を前記異常部の候補領域として検出する***頂上異常判定部を備えることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
12. 前記異常部候補検出部は、前記***領域を構成する各画素の画素値と、該***領域に設定された***勾配モデルによって定まる前記***領域を構成する各画素の推定画素値との差分をもとに、該差分が所定の異常基準値範囲内である画素を前記異常部の候補領域の構成画素として検出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
13. 前記モデル推定部は、前記対象物の沈降形状を映した前記画像内の沈降領域における画素値の勾配変化をモデル化し、前記沈降領域に沈降勾配モデルを設定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
14. 前記モデル推定部は、
    前記沈降勾配モデルの初期沈降勾配モデルを設定する初期沈降勾配モデル設定部と、
    前記初期沈降勾配モデルが設定された前記画像内の領域を構成する画素の画素値をもとに、前記初期沈降勾配モデルの修正を行う沈降勾配モデル修正部と、
    を有することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
15. 前記画像内の前記沈降領域を抽出する沈降領域抽出部を備えることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
16. 前記沈降領域抽出部は、前記***勾配モデルが設定された***領域を除外した前記画像内の領域を前記沈降領域として抽出することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
17. 前記沈降領域を構成する各画素についてそれぞれ最も近傍する***領域を選出し、選出した***領域が異なる境界位置を分割位置として前記沈降領域を分割する沈降領域分割部を備えることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
18. 前記***領域の輪郭位置に所定数または所定間隔で設定点を配置する設定点配置部を備え、
    前記沈降領域分割部は、前記隆起領域について前記設定点配置部が設定した前記設定点を用い、前記分割された沈降領域をさらに分割することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
19. 前記沈降勾配モデル修正部は、動的輪郭モデルを用いて前記沈降勾配モデルを変形させることを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
20. 前記沈降領域の特徴量を算出し、該算出した特徴量が所定の異常部候補条件を満たす分割沈降領域を前記異常部の候補領域として検出する沈降領域異常判定部を備えることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
21. 前記異常部の候補領域の特徴量を算出し、該算出した特徴量が所定の異常部条件を満たす前記異常部の候補領域を前記対象物上の異常部と判定する異常判定部を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
22. コンピュータに、
    被検体の体内の対象物を撮像した画像内の画素値をもとに、前記画像内の画素値の勾配変化をモデル化するモデル推定手順と、
    前記画像を構成する各画素の画素値と、前記モデル化された画素値の勾配変化によって定まる前記各画素の推定画素値との差分をもとに、前記画像に映る前記対象物上の異常部の候補領域を検出する異常部候補検出手順と、
    を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
23. 被検体の体内の対象物を撮像した画像内の画素値をもとに、前記画像内の画素値の勾配変化をモデル化するモデル推定ステップと、
    前記画像を構成する各画素の画素値と、前記モデル化された画素値の勾配変化によって定まる前記各画素の推定画素値との差分をもとに、前記画像に映る前記対象物上の異常部の候補領域を検出する異常部候補検出ステップと、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。