JP4434705B2 - 画像解析方法 - Google Patents
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Description
図1に示すように、本実施例の内視鏡画像解析装置1は、生体内を撮像してアナログ画像信号を出力する内視鏡観察装置2と、内視鏡観察装置2の出力するアナログ画像信号から画像データを生成すると共に生成された画像データを蓄積する内視鏡ファイリング装置3と、画像解析処理を行う画像処理装置4とを備えて構成される。
CPU10は、画像解析プログラム20を実行して生成された解析データ21を使用して、図3に示すような血管画像解析結果ウィンドウ30を作成する。またCPU10は、グラフィックボード15を介して、表示装置8への血管画像解析結果ウィンドウ30の表示処理を行う。
本実施例によれば、対象となる血管形状のみに関する血管特徴量を算出でき、血管の形状に応じて解析対象を選択し、選択した対象に関する特徴量を求めるため、特徴量を利用した所見の客観化結果に基づく病変判定精度を向上させることができる。
本実施例では、血管特徴量27としての屈折点数算出にあたり、メモリ11に切断血管座標列29を記憶することが、実施例1との変更点である。切断血管座標列29については、後述する。
本実施例における画像解析プログラム20の画像解析処理ステップS2における処理フローを図12に示す。
本実施例では、実施例1の効果に加え、交差する血管を分離するとともに、血管の誤抽出を補正するため、血管特徴量の精度が向上する。すなわち、本実施例によれば、画像中の交差する血管を別個の血管として認識するとともに、血管上のノイズを除去するため、特徴量の精度を向上させるとともに、特徴量を利用した所見の客観化結果に基づく病変判定精度を向上させることができる。
本実施例では、実施例2の効果に加え、屈折点頂点評価値A(i)をk点前後の屈折点頂点評価値A(i−k),A(i+k)と比較することにより、血管の屈折部付近に屈折点候補点が数点検出され、その中から最も適切な屈折点を選択的に決定することにより屈折点数・位置の検出精度が向上する。すなわち、本実施例によれば、血管の屈折点数、位置の検出精度を向上させるとともに、血管屈折点数、位置を利用した所見の客観化結果に基づく病変判定精度を向上させることができる。
2…内視鏡観察装置
3…内視鏡ファイリング装置
4…画像処理装置
5…情報処理装置
6…操作装置
7…記憶装置
8…表示装置
9…LAN
10…CPU
11…メモリ
12…外部記憶I/F
13…ネットワークカード
14…操作I/F
15…グラフィックボード
16…バス
20…画像解析プログラム
21…解析データ
22…原画像
23…2値化画像
24…ラベリング画像
25…細線化画像
26…血管形状特徴量
27…血管特徴量
28…解析結果画像
代理人 弁理士 伊藤 進
Claims (16)
- 医用画像に対して画像解析を行う画像解析方法において、
前記医用画像に対して2値化処理及び細線化処理を行って1以上の血管の芯線を表す画像を抽出する線状パターン抽出ステップと、
前記線状パターン抽出ステップにおいて抽出された各線状パターンに関して、全長と分岐点数を第1の特徴量として算出する第1の特徴量算出ステップと、
前記各線状パターンの前記全長が所定の第1の閾値未満であるときはその血管を点状血管とし、前記各線状パターンの前記全長が前記所定の第1の閾値以上であって前記分岐点数が所定の第2の閾値未満であるときはその血管を樹枝状血管とし、前記各線状パターンの前記全長が前記所定の第1の閾値以上であって前記分岐点数が前記所定の第2の閾値以上であるときはその血管を網状血管と判定して、その判定結果の中から、解析の対象となる前記線状パターンを選択するパターン選択ステップと、
前記パターン選択ステップにより選択された前記線状パターンについて、前記医用画像中の血管数と1血管当たりの分岐点数を第2の特徴量として算出する第2の特徴量算出ステップと、
前記算出された前記第2の特徴量を表示装置上に表示する表示ステップと、
を備えたことを特徴とする画像解析方法。 - 前記パターン選択ステップにおいて選択された線状パターン中の分岐点を含むパターンを、分岐点を含まない血管の線分パターンに分離する血管分離ステップを有し、
前記第2の特徴量算出ステップは、分離された血管の線分パターンを含む前記選択された前記線状パターンから、前記血管数、前記1血管当たりの分岐数、及び屈折点を、前記第2の特徴量として算出することを特徴とする請求項1に記載の画像解析方法。 - 前記血管分離ステップは、前記分離された血管の前記線分パターンの全長が所定の閾値以上である場合に、前記分離された血管を別個の血管と認識することによって、前記血管の線分の分離を行うことを特徴とする請求項2に記載の画像解析方法。
- 前記血管分離ステップは、前記分岐点が交差点又は三叉点である場合に、前記血管数を1だけ加算することを特徴とする請求項2又は3に記載の画像解析方法。
- 前記第の特徴量算出ステップは、前記各線状パターンの屈折点数も算出することを特徴とする請求項1から4のいずれか1つに記載の画像解析方法。
- 前記表示ステップは、前記表示装置上に、前記内視鏡画像に前記解析の対象である前記線状パターンを重畳した画像と共に、前記第2の特徴量を表示することを特徴とする請求項1から5のいずれか1つに記載の画像解析方法。
- 前記内視鏡画像は、RGB値を有する画像であり、
前記第1の特徴量算出ステップ及び前記第2の特徴量算出ステップの算出する特徴量は、前記線状パターンを構成する画素の前記RGB値に基づく前記線状パターンの色調を表す色調特徴量であることを特徴とする請求項1から6のいずれか1つに記載の画像解析方法。 - 前記第2の特徴量算出ステップは、
前記線状パターンから屈折点候補点を検出する屈折点候補点検出ステップと、
前記屈折点候補点検出ステップの検出する前記屈折点候補点の中から、前記線状パターンの屈折点を決定する屈折点決定ステップとを備えたことを特徴とする請求項5に記載の画像解析方法。 - 前記屈折点候補点検出ステップは、
前記線状パターンを構成する各座標点に対して屈折点頂点評価値を算出し、前記屈折点頂点評価値に基づいた評価により、前記屈折点候補点を検出することを特徴とする請求項8に記載の画像解析方法。 - 前記屈折点頂点評価値は、対象点の座標位置から前記線状パターンに沿って、既定の距離だけ離れた座標位置を結んだときの弦長であることを特徴とする請求項9に記載の画像解析方法。
- 前記屈折点候補点検出ステップにより行われるところの屈折点候補点の検出は、対象点の前記屈折点頂点評価値が、対象点の座標位置から前記線状パターンに沿って、既定の距離範囲内にある座標点における前記屈折点頂点評価値の最小値である場合に、対象点を前記屈折点候補点として検出することを特徴とする請求項9または10に記載の画像解析方法。
- 前記屈折点決定ステップは、前記屈折点候補点検出ステップにより検出された前記屈折点候補点が近接して複数存在する場合、座標位置に基づいた評価を行って、前記屈折点候補点のうちの1つを屈折点として決定することを特徴とする請求項8から11のいずれか1つに記載の画像解析方法。
- 前記屈折点決定ステップにて行われるところの座標位置に基づいた評価は、前記複数存在する屈折点候補点の中で、中央に位置する屈折点候補点を、屈折点として決定することを特徴とする請求項12に記載の画像解析方法。
- 前記屈折点決定ステップは、前記屈折点候補点検出ステップにより検出された前記屈折点候補点が近接して複数存在する場合,前記屈折点頂点評価値に基づいた評価を行って、前記屈折点候補点のうちの1つを屈折点として決定することを特徴とする請求項8から11のいずれか1つに記載の画像解析方法。
- 前記屈折点決定ステップにて行われるところの前記屈折点頂点評価値に基づいた評価は、前記複数存在する前記屈折点候補点の中で、前記屈折点頂点評価値が最小である前記屈折点候補点を、屈折点として決定することを特徴とする請求項14に記載の画像解析方法。
- 被検体組織を撮像して得られた画像データに2値化処理及び細線化処理を施して前記画像データに含まれる1以上の血管の走行形状パターンを抽出する走行形状パターン抽出手段と、
前記走行形状パターン抽出手段により抽出された各走行形状パターンに関して、全長と分岐点数を第1の特徴量として算出する第1の特徴量算出手段と、
前記各走行パターンの前記全長が所定の第1の閾値未満であるときはその血管を点状血管とし、前記各走行パターンの前記全長が前記所定の第1の閾値以上であって前記分岐点数が所定の第2の閾値未満であるときはその血管を樹枝状血管とし、前記各走行パターンの前記全長が前記所定の第1の閾値以上であって前記分岐点数が前記所定の第2の閾値以上であるときはその血管を網状血管と判定して、その判定結果の中から、解析の対象となる前記走行形状パターンを選択するパターン選択手段と、
前記パターン選択手段により選択された前記走行形状パターンについて、前記画像データ中の血管数と1血管当たりの分岐点数を第2の特徴量として算出する第2の特徴量算出手段と、
前記算出された前記第2の特徴量を表示装置上に表示させる表示ステップと、
を備えたことを特徴とする画像解析装置。
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