JP6422198B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents
画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6422198B2 JP6422198B2 JP2012261671A JP2012261671A JP6422198B2 JP 6422198 B2 JP6422198 B2 JP 6422198B2 JP 2012261671 A JP2012261671 A JP 2012261671A JP 2012261671 A JP2012261671 A JP 2012261671A JP 6422198 B2 JP6422198 B2 JP 6422198B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- region
- inspection
- contour edge
- area
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 132
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 8
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 269
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 87
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 76
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 42
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 36
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 35
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 25
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 18
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 claims description 16
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 12
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 claims description 6
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 43
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 28
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 28
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 27
- 210000004400 mucous membrane Anatomy 0.000 description 21
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 8
- AFCARXCZXQIEQB-UHFFFAOYSA-N N-[3-oxo-3-(2,4,6,7-tetrahydrotriazolo[4,5-c]pyridin-5-yl)propyl]-2-[[3-(trifluoromethoxy)phenyl]methylamino]pyrimidine-5-carboxamide Chemical class O=C(CCNC(=O)C=1C=NC(=NC=1)NCC1=CC(=CC=C1)OC(F)(F)F)N1CC2=C(CC1)NN=N2 AFCARXCZXQIEQB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 210000004877 mucosa Anatomy 0.000 description 6
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- VZSRBBMJRBPUNF-UHFFFAOYSA-N 2-(2,3-dihydro-1H-inden-2-ylamino)-N-[3-oxo-3-(2,4,6,7-tetrahydrotriazolo[4,5-c]pyridin-5-yl)propyl]pyrimidine-5-carboxamide Chemical compound C1C(CC2=CC=CC=C12)NC1=NC=C(C=N1)C(=O)NCCC(N1CC2=C(CC1)NN=N2)=O VZSRBBMJRBPUNF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 3
- 101100083446 Danio rerio plekhh1 gene Proteins 0.000 description 2
- MKYBYDHXWVHEJW-UHFFFAOYSA-N N-[1-oxo-1-(2,4,6,7-tetrahydrotriazolo[4,5-c]pyridin-5-yl)propan-2-yl]-2-[[3-(trifluoromethoxy)phenyl]methylamino]pyrimidine-5-carboxamide Chemical class O=C(C(C)NC(=O)C=1C=NC(=NC=1)NCC1=CC(=CC=C1)OC(F)(F)F)N1CC2=C(CC1)NN=N2 MKYBYDHXWVHEJW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000002775 capsule Substances 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 2
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 description 2
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 206010016717 Fistula Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 230000003890 fistula Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000001454 recorded image Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2415—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on parametric or probabilistic models, e.g. based on likelihood ratio or false acceptance rate versus a false rejection rate
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
- G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
- G06V10/431—Frequency domain transformation; Autocorrelation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10068—Endoscopic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20036—Morphological image processing
- G06T2207/20041—Distance transform
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30028—Colon; Small intestine
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30092—Stomach; Gastric
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/03—Recognition of patterns in medical or anatomical images
- G06V2201/032—Recognition of patterns in medical or anatomical images of protuberances, polyps nodules, etc.
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Endoscopes (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Instruments For Viewing The Inside Of Hollow Bodies (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
図1は、本発明の実施の形態1に係る画像処理装置を示すブロック図である。図1に示すように、画像処理装置1は、該画像処理装置1全体の動作を制御する制御部10と、内視鏡によって撮像された画像に対応する画像データを取得する画像取得部20と、外部から入力される入力信号を受け付ける入力部30と、各種表示を行う表示部40と、画像取得部20によって取得された画像データや種々のプログラムを格納する記録部50と、画像データに対して所定の画像処理を実行する演算部100とを備える。
表示部40は、LCDやELディスプレイ等の表示装置によって実現され、制御部10の制御の下で、管腔内画像を含む各種画面を表示する。
まず、ステップS11において、演算部100は、記録部50に記録された画像データを読み込むことにより、処理対象の管腔内画像を取得する。ここで、図3は、内視鏡によって管腔内を撮像する様子を示す模式図である。また、図4は、内視鏡によって撮像された管腔内画像を示す模式図である。図3に示すように、内視鏡6は、概ね、視野Vの中心軸を管腔7の長手方向に合わせて撮像を行う。このため、検査対象である粘膜の表面(粘膜表面8)が映った画像Mには、粘膜の襞の重なりが輪郭エッジ領域m1として表れることがある。
その後、処理はメインルーチンに戻る。
その後、処理はメインルーチンに戻る。
その後、処理はメインルーチンに戻る。
次に、本発明の実施の形態1の変形例1−1について説明する。
上記実施の形態1においては、粘膜表面のテクスチャ情報として空間周波数成分を利用する例を示したが、空間周波数成分の代わりに、同時生起行列を用いた統計的特徴量、Local Binary Pattern、高次局所自己相関、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、HOG(Histograms of Oriented Gradients)等の公知のテクスチャ情報を用いても良い。
次に、本発明の実施の形態1の変形例1−2について説明する。
図9は、変形例1−2に係る画像処理装置が備える演算部の構成を示すブロック図である。図9に示す演算部100Aは、輪郭エッジ領域抽出部110Aと、検査領域設定部120Aと、異常構造識別部130Aとを備える。なお、演算部100A以外の画像処理装置の構成及び動作については、実施の形態1と同様である(図1参照)。
まず、ステップa121において、低吸収波長選択部114は、低吸収波長成分としてR成分を選択する。これは、粘膜表面の血管等によるエッジを輪郭エッジと誤判別しないように、血管等による吸収又は散乱の影響を抑制し、粘膜表面までの撮像距離を最も良く反映する画素値を得るためである。R成分、G成分、及びB成分からなる画像においては、R成分が血液の吸収帯域から最も離れており、且つ、最も長波長の成分であるため、生体内における吸収又は散乱の影響を受け難い。従って、本実施の形態1においては、R成分を選択する。
その後のステップS122〜S124における処理は、実施の形態1と同様である(図5参照)。
その後のステップS132及びS133における処理は、実施の形態1と同様である(図6参照)。
ここで、実施の形態1においては、全ての波長成分(R成分、G成分、B成分)を用いて、粘膜表面の微細構造の異常を識別したが、粘膜表面の微細構造の異常は、毛細血管の形成状態に起因する場合が多い。このため、異常領域と正常領域との間では、血液の吸収帯域に近い波長成分ほど、顕著な変化が見られる。
その後、処理はメインルーチンに戻る。
次に、本発明の実施の形態1の変形例1−3について説明する。
図15は、変形例1−3に係る画像処理装置が備える演算部の構成を示すブロック図である。図15に示す演算部100Bは、輪郭エッジ領域抽出部110と、検査領域設定部120Bと、異常構造識別部130Bとを備える。なお、演算部100B以外の画像処理装置の構成及び動作については、実施の形態1と同様である(図1参照)。また、輪郭エッジ領域抽出部110の構成及び動作も、実施の形態1と同様である。
まず、ステップb131において、候補領域設定部124は、画像内の複数箇所に、検査候補領域の中心とする位置(xi,yi)をランダムに決定する。
その後のステップS132及びS133における処理は、実施の形態1と同様である(図6参照)。
ここで、上記変形例1−2においては、生体内における吸収又は散乱の度合いが高い特定波長における特定空間周波数成分を用いて微細構造の異常を識別した。しかしながら、そのような特定波長の画素値変化は撮像距離の影響を受け易いため、遠景部では変化が小さく、近景部では変化が大きくなる。このため、高吸収波長成分について算出した特定空間周波数成分の平均強度には、撮像距離に応じた変化が含まれてしまい、遠景部と近景部とで同一の識別関数を用いて異常構造識別処理を実行すると、識別精度が低下してしまうおそれがある。そこで、本変形例1−3においては、撮像距離に伴う画素値変化の影響を抑制するため、生体内における吸収又は散乱の度合いが互いに異なる特定波長成分間の比率を算出し、該比率における特定空間周波数成分を基に、検査領域における異常構造識別処理を実行する。
その後、処理はメインルーチンに戻る。
次に、本発明の実施の形態1の変形例1−4について説明する。
図18は、変形例1−4に係る画像処理装置が備える演算部の一部の構成を示すブロック図である。変形例1−4に係る画像処理装置は、図1に示す検査領域設定部120の代わりに、図18に示す検査領域設定部120Cを備える。
その後、処理はメインルーチンに戻る。
次に、本発明の実施の形態1の変形例1−5について説明する。
図21は、変形例1−5に係る画像処理装置が備える演算部の一部の構成を示すブロック図である。変形例1−5に係る画像処理装置は、図1に示す検査領域設定部120の代わりに、図21に示す検査領域設定部120Dを備える。
その後、処理はメインルーチンに戻る。
次に、本発明の実施の形態2について説明する。
図24は、実施の形態2に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図24に示すように、実施の形態2に係る画像処理装置2は、図1に示す演算部100の代わりに、演算部200を備える。なお、演算部200以外の画像処理装置2の各部の構成及び動作は、実施の形態1と同様である。
まず、ステップS21において、演算部200は、記録部50に記録された画像データを読み込むことにより、処理対象の管腔内画像を取得する。
次に、本発明の実施の形態3について説明する。
図26は、本発明の実施の形態3に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図26に示すように、実施の形態3に係る画像処理装置3は、図1に示す演算部100の代わりに演算部300を備える。演算部300以外の画像処理装置3の各部の構成及び動作は、実施の形態1と同様である。
まず、ステップS31において、演算部300は、記録部50に記録された画像データを読み込むことにより、処理対象の管腔内画像を取得する。
続くステップS32において、輪郭エッジ領域抽出部110は、粘膜の輪郭エッジ領域を抽出する。なお、この抽出処理は、実施の形態1(図5参照)と同様である。
ステップS331において、距離変換画像算出部311は、輪郭エッジ領域、画像端、又は検査領域が既設定の領域から各画素までの距離を当該画素の画素値に変換した距離変換画像を算出する。図29は、輪郭エッジm1が映った画像M(図4参照)から作成された距離変換画像を示す模式図である。図29においては、距離変換画像M’内の領域を、画像Mの端部又は輪郭エッジ領域m1からの距離に応じて異なるパターンで示している。
その後、処理はメインルーチンに戻る。
続くステップS142及びS143については、実施の形態1と同様である。その後、処理はメインルーチンに戻る。
6 内視鏡
7 管腔
8 粘膜表面
10 制御部
20 画像取得部
30 入力部
40 表示部
50 記録部
51 画像処理プログラム
100、100A、100B、200、300 演算部
110、110A 輪郭エッジ領域抽出部
111 エッジ強度算出部
112 輪郭エッジ候補領域抽出部
113 輪郭エッジ領域特定部
114 低吸収波長選択部
120、120A、120B、120C、120D、310 検査領域設定部
121、124 候補領域設定部
122、125 領域確定部
122a 輪郭エッジ内包領域除外部
123 候補領域設定部
123a 代表撮像距離算出部
124a 代表撮像距離勾配算出部
125a 輪郭エッジ領域除外部
126a 輪郭エッジ領域除外部
126b 面積算出部
130、130A、130B、330 異常構造識別部
131 特定周波数成分算出部
132、135、138、333 統計分類部
133 特定波長成分選択部
134 特定周波数成分算出部
136 特定波長間比率算出部
137 特定周波数成分算出部
210 非検査対象領域除外部
220、320 繰返し制御部
311 距離変換画像算出部
331 代表撮像距離取得部
332 特定周波数成分算出部
Claims (15)
- 生体の管腔内を撮像した画像を処理する画像処理装置であって、
前記画像から検査対象の輪郭エッジ領域を抽出する輪郭エッジ領域抽出部と、
前記画像内に、前記輪郭エッジ領域を内包しないように検査領域を設定する検査領域設定部と、
前記検査領域のテクスチャ情報を基に、前記検査対象の表面の微細構造が異常であるか否かを識別する異常構造識別部と、
を備え、
前記検査領域設定部は、
前記画像内に検査候補領域を設定する候補領域設定部と、
前記輪郭エッジ領域に関する情報を基に、前記検査候補領域から前記検査領域を確定する領域確定部と、
を備え、
前記領域確定部は、前記検査候補領域内に存在する前記輪郭エッジ領域を除外する輪郭エッジ領域除外部を備え、
前記輪郭エッジ領域抽出部は、
前記画像内の各画素におけるエッジ強度を算出するエッジ強度算出部と、
前記エッジ強度が所定の閾値以上となる画素を輪郭エッジ候補領域として抽出する輪郭エッジ候補領域抽出部と、
前記輪郭エッジ候補領域の特徴量である前記エッジ強度の代表値が所定の閾値以下である前記輪郭エッジ候補領域、面積または長さが所定の閾値以下である前記輪郭エッジ候補領域、或いは、幅が所定の閾値以上である前記輪郭エッジ候補領域をノイズとして除外し、残った前記輪郭エッジ候補を前記輪郭エッジ領域として特定する輪郭エッジ領域特定部と、
を備え、
前記輪郭エッジ領域除外部により前記輪郭エッジ領域が除外された後に残る前記検査候補領域を、前記検査領域として確定することを特徴とする画像処理装置。 - 前記候補領域設定部は、前記検査候補領域を設定する位置に映る前記検査対象までの代表的な撮像距離を算出する代表撮像距離算出部を備え、前記代表的な撮像距離に応じたサイズの前記検査候補領域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。
- 前記候補領域設定部は、前記検査候補領域を設定する位置に映る前記検査対象の代表的な撮像距離勾配を算出する代表撮像距離勾配算出部を備え、前記代表的な撮像距離勾配に応じたサイズの前記検査候補領域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。
- 前記検査領域設定部は、前記画像内の各画素と前記輪郭エッジ領域又は前記画像の端部との距離を画素値に変換した距離変換画像を算出する距離変換画像算出部を備え、前記距離変換画像を基に前記検査領域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。
- 前記検査領域設定部は、前記距離変換画像において画素値が最大値となる画素を前記検査領域の中心とし、該中心から前記検査領域の境界までの距離が前記最大値に対応する距離よりも小さくなるように前記検査領域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。
- 前記検査領域が未設定の領域に対して、前記検査領域設定部が実行する処理を繰返すよう制御する繰返し制御部をさらに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。
- 前記繰返し制御部は、前記処理の繰返しに応じて、前記検査領域設定部が設定する前記領域を変更することを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記異常構造識別部は、
前記検査領域における特定の空間周波数成分を算出する特定周波数成分算出部と、
前記特定の空間周波数成分を基に統計的な分類を行う統計分類部と、
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。 - 前記画像は、複数の色に対応する複数の波長成分からなり、
前記異常構造識別部は、前記生体内における吸収又は散乱の度合いに応じて特定される特定波長成分を前記複数の波長成分から選択する特定波長成分選択部をさらに備えることを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。 - 前記画像は、複数の色に対応する複数の波長成分からなり、
前記異常構造識別部は、前記生体内における吸収又は散乱の度合いが互いに異なる波長成分間の比率を算出する特定波長間比率算出部をさらに備えることを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。 - 前記異常構造識別部は、前記検査領域に映る前記検査対象までの代表的な撮像距離を取得する代表撮像距離取得部をさらに備え、
前記特定周波数成分算出部は、前記代表的な撮像距離に応じて特定される特定空間周波数成分を算出することを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。 - 前記画像内に含まれる非検査対象領域を前記検査領域の設定対象から除外する非検査対象領域除外部をさらに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。
- 前記非検査対象領域は、暗部、明部、残渣、及び泡のいずれかが映る領域であることを特徴とする請求項12に記載の画像処理装置。
- 生体の管腔内を撮像した画像を処理する画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
前記画像から検査対象の輪郭エッジ領域を抽出する輪郭エッジ領域抽出ステップと、
前記画像内に、前記輪郭エッジ領域を内包しないように検査領域を設定する検査領域設定ステップと、
前記検査領域のテクスチャ情報を基に、前記検査対象の表面の微細構造が異常であるか否かを識別する異常構造識別ステップと、
を含み、
前記検査領域設定ステップは、
前記画像内に検査候補領域を設定する候補領域設定ステップと、
前記輪郭エッジ領域に関する情報を基に、前記検査候補領域から前記検査領域を確定する領域確定ステップと、
を含み、
前記領域確定ステップは、前記検査候補領域内に存在する前記輪郭エッジ領域を除外する輪郭エッジ領域除外ステップを含み、
前記輪郭エッジ領域抽出ステップは、
前記画像内の各画素におけるエッジ強度を算出するエッジ強度算出ステップと、
前記エッジ強度が所定の閾値以上となる画素を輪郭エッジ候補領域として抽出する輪郭エッジ候補領域抽出ステップと、
前記輪郭エッジ候補領域の特徴量である前記エッジ強度の代表値が所定の閾値以下である前記輪郭エッジ候補領域、面積または長さが所定の閾値以下である前記輪郭エッジ候補領域、或いは、幅が所定の閾値以上である前記輪郭エッジ候補領域をノイズとして除外し、残った前記輪郭エッジ候補を前記輪郭エッジ領域として特定する輪郭エッジ領域特定ステップと、
を含み、
前記輪郭エッジ領域除外ステップにより前記輪郭エッジ領域が除外された後に残る検査候補領域を、前記検査領域として確定することを特徴とする画像処理方法。 - 生体の管腔内を撮像した画像を処理する画像処理装置に実行させる画像処理プログラムであって、
前記画像から検査対象の輪郭エッジ領域を抽出する輪郭エッジ領域抽出ステップと、
前記画像内に、前記輪郭エッジ領域を内包しないように検査領域を設定する検査領域設定ステップと、
前記検査領域のテクスチャ情報を基に、前記検査対象の表面の微細構造が異常であるか否かを識別する異常構造識別ステップと、
を含み、
前記検査領域設定ステップは、
前記画像内に検査候補領域を設定する候補領域設定ステップと、
前記輪郭エッジ領域に関する情報を基に、前記検査候補領域から前記検査領域を確定する領域確定ステップと、
を含み、
前記領域確定ステップは、前記検査候補領域内に存在する前記輪郭エッジ領域を除外する輪郭エッジ領域除外ステップを含み、
前記輪郭エッジ領域抽出ステップは、
前記画像内の各画素におけるエッジ強度を算出するエッジ強度算出ステップと、
前記エッジ強度が所定の閾値以上となる画素を輪郭エッジ候補領域として抽出する輪郭エッジ候補領域抽出ステップと、
前記輪郭エッジ候補領域の特徴量である前記エッジ強度の代表値が所定の閾値以下である前記輪郭エッジ候補領域、面積または長さが所定の閾値以下である前記輪郭エッジ候補領域、或いは、幅が所定の閾値以上である前記輪郭エッジ候補領域をノイズとして除外し、残った前記輪郭エッジ候補を前記輪郭エッジ領域として特定する輪郭エッジ領域特定ステップと、
を含み、
前記輪郭エッジ領域除外ステップにより前記輪郭エッジ領域が除外された後に残る検査候補領域を、前記検査領域として確定することを特徴とする画像処理プログラム。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012261671A JP6422198B2 (ja) | 2012-11-29 | 2012-11-29 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
CN201380060869.9A CN104812288B (zh) | 2012-11-29 | 2013-11-18 | 图像处理装置和图像处理方法 |
PCT/JP2013/081083 WO2014084083A1 (ja) | 2012-11-29 | 2013-11-18 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
EP13858045.1A EP2926716A4 (en) | 2012-11-29 | 2013-11-18 | PICTURE PROCESSING DEVICE, PICTURE PROCESSING METHOD AND PICTURE PROCESSING PROGRAM |
US14/721,570 US9672610B2 (en) | 2012-11-29 | 2015-05-26 | Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012261671A JP6422198B2 (ja) | 2012-11-29 | 2012-11-29 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014104293A JP2014104293A (ja) | 2014-06-09 |
JP6422198B2 true JP6422198B2 (ja) | 2018-11-14 |
Family
ID=50827726
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012261671A Active JP6422198B2 (ja) | 2012-11-29 | 2012-11-29 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9672610B2 (ja) |
EP (1) | EP2926716A4 (ja) |
JP (1) | JP6422198B2 (ja) |
CN (1) | CN104812288B (ja) |
WO (1) | WO2014084083A1 (ja) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10043052B2 (en) * | 2011-10-27 | 2018-08-07 | Synaptics Incorporated | Electronic device packages and methods |
JP6265588B2 (ja) * | 2012-06-12 | 2018-01-24 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理プログラム |
JP6603709B2 (ja) | 2015-04-23 | 2019-11-06 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
CN107529963B (zh) | 2015-04-23 | 2020-06-12 | 奥林巴斯株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法和存储介质 |
CN108601509B (zh) * | 2015-11-26 | 2020-07-07 | 奥林巴斯株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法以及记录有程序的介质 |
US10255675B2 (en) | 2016-01-25 | 2019-04-09 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus and analysis region setting method of texture analysis |
JP6961333B2 (ja) * | 2016-01-25 | 2021-11-05 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置 |
WO2017203701A1 (ja) * | 2016-05-27 | 2017-11-30 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法及び画像処理装置の作動プログラム |
JP6390671B2 (ja) * | 2016-07-29 | 2018-09-19 | オムロン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP6827557B2 (ja) * | 2017-10-26 | 2021-02-10 | 富士フイルム株式会社 | 医療画像処理装置 |
CN109344839B (zh) * | 2018-08-07 | 2020-11-27 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、存储介质、程序产品 |
JP7127785B2 (ja) * | 2018-11-30 | 2022-08-30 | オリンパス株式会社 | 情報処理システム、内視鏡システム、学習済みモデル、情報記憶媒体及び情報処理方法 |
JP6697537B1 (ja) * | 2018-12-20 | 2020-05-20 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 医用画像装置及びその制御プログラム |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2918162B2 (ja) | 1988-11-02 | 1999-07-12 | オリンパス光学工業株式会社 | 内視鏡画像処理装置 |
JPH03105483A (ja) * | 1989-09-19 | 1991-05-02 | Olympus Optical Co Ltd | 内視鏡装置 |
FR2809849B1 (fr) * | 2000-06-05 | 2002-11-01 | Ge Medical Systems Global Tech Cy Llc | Procede et dispositif d'acquisition d'images |
JP4450973B2 (ja) * | 2000-11-30 | 2010-04-14 | オリンパス株式会社 | 診断支援装置 |
JP4652694B2 (ja) * | 2004-01-08 | 2011-03-16 | オリンパス株式会社 | 画像処理方法 |
JP5086563B2 (ja) | 2006-05-26 | 2012-11-28 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
US7949162B2 (en) * | 2006-08-14 | 2011-05-24 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for solid component evaluation in mixed ground glass nodules |
US7856130B2 (en) * | 2007-03-28 | 2010-12-21 | Eigen, Inc. | Object recognition system for medical imaging |
EP2149330B1 (en) * | 2007-05-08 | 2016-05-18 | Olympus Corporation | Image processing apparatus and image processing program |
JP5028138B2 (ja) * | 2007-05-08 | 2012-09-19 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置および画像処理プログラム |
JP5117353B2 (ja) * | 2008-11-07 | 2013-01-16 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法 |
US8687859B2 (en) * | 2009-10-14 | 2014-04-01 | Carestream Health, Inc. | Method for identifying a tooth region |
JP5610761B2 (ja) * | 2009-12-16 | 2014-10-22 | キヤノン株式会社 | X線画像処理装置、x線画像処理システム、x線画像処理方法、及びコンピュータプログラム |
US8483432B2 (en) * | 2009-12-23 | 2013-07-09 | General Electric Company | Methods for automatic segmentation and temporal tracking |
JP5570866B2 (ja) * | 2010-04-30 | 2014-08-13 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、および画像処理プログラム |
JP5800468B2 (ja) | 2010-05-11 | 2015-10-28 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム |
JP5658931B2 (ja) | 2010-07-05 | 2015-01-28 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム |
JP5620194B2 (ja) * | 2010-08-24 | 2014-11-05 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム |
JP5658945B2 (ja) * | 2010-08-24 | 2015-01-28 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、および画像処理プログラム |
-
2012
- 2012-11-29 JP JP2012261671A patent/JP6422198B2/ja active Active
-
2013
- 2013-11-18 WO PCT/JP2013/081083 patent/WO2014084083A1/ja active Application Filing
- 2013-11-18 CN CN201380060869.9A patent/CN104812288B/zh active Active
- 2013-11-18 EP EP13858045.1A patent/EP2926716A4/en not_active Withdrawn
-
2015
- 2015-05-26 US US14/721,570 patent/US9672610B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20150254826A1 (en) | 2015-09-10 |
JP2014104293A (ja) | 2014-06-09 |
EP2926716A4 (en) | 2016-09-07 |
WO2014084083A1 (ja) | 2014-06-05 |
US9672610B2 (en) | 2017-06-06 |
CN104812288A (zh) | 2015-07-29 |
EP2926716A1 (en) | 2015-10-07 |
CN104812288B (zh) | 2018-02-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6422198B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム | |
JP6265588B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理プログラム | |
JP5281826B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法 | |
Loizou et al. | Snakes based segmentation of the common carotid artery intima media | |
JP5980555B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理プログラム | |
JP6517788B2 (ja) | 適応的病理組織画像分解のためのシステム及び方法 | |
JP5926937B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム | |
CN108186051B (zh) | 一种从超声图像中自动测量胎儿双顶径长度的图像处理方法及处理*** | |
JP5851160B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理プログラム | |
US10540765B2 (en) | Image processing device, image processing method, and computer program product thereon | |
KR101926015B1 (ko) | 영상 처리 장치 및 방법 | |
CN108378869B (zh) | 一种从超声图像中自动测量胎儿头围长度的图像处理方法及处理*** | |
US8831311B2 (en) | Methods and systems for automated soft tissue segmentation, circumference estimation and plane guidance in fetal abdominal ultrasound images | |
KR102025756B1 (ko) | 영상에서 스펙클을 제거하는 방법, 장치 및 시스템. | |
JP5576775B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム | |
US20160012585A1 (en) | Image processing apparatus and method | |
CN108601509B (zh) | 图像处理装置、图像处理方法以及记录有程序的介质 | |
Kanwal et al. | Quantifying the effect of color processing on blood and damaged tissue detection in whole slide images | |
CN107529962B (zh) | 图像处理装置、图像处理方法和记录介质 | |
JP2019164450A (ja) | 画像処理方法、コンピュータプログラムおよび記録媒体 | |
Grandin et al. | Implementation of automated 3D defect detection for low signal-to noise features in NDE data | |
CN113940704A (zh) | 一种基于甲状腺的肌肉和筋膜检测装置 | |
CN116152253B (zh) | 心脏磁共振mapping量化方法、***和存储介质 | |
JP2020064465A (ja) | 画像評価方法、画像評価装置、およびプログラム | |
JP2019045235A (ja) | 画像検査システム、画像検査方法及び画像検査用プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20151112 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20161018 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20161212 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170213 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170711 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20170901 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20171107 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20180424 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180723 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20180801 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20181002 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20181016 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6422198 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |