JP2010035756A - Diagnosis support apparatus and diagnosis support method - Google Patents

Diagnosis support apparatus and diagnosis support method Download PDF

Info

Publication number
JP2010035756A
JP2010035756A JP2008201066A JP2008201066A JP2010035756A JP 2010035756 A JP2010035756 A JP 2010035756A JP 2008201066 A JP2008201066 A JP 2008201066A JP 2008201066 A JP2008201066 A JP 2008201066A JP 2010035756 A JP2010035756 A JP 2010035756A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
area
diagnostic
feature amount
support apparatus
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.)
Pending
Application number
JP2008201066A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Naoto Kaneshiro
金城  直人
Kazumasa Suzuki
一誠 鈴木
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Priority to JP2008201066A priority Critical patent/JP2010035756A/en
Publication of JP2010035756A publication Critical patent/JP2010035756A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Endoscopes (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To prevent the oversight of an area requiring special attention and to reduce the mental load of a doctor who is a diagnosing person even in the diagnosis over a long period of time of a medical diagnostic image imaged by a capsule endoscope or the like. <P>SOLUTION: A diagnostic image is divided into the prescribed number of areas and an image feature amount for each area is calculated. Also, when the diagnosing person observes the diagnostic image, the observation time in each area of the diagnostic image is detected using line-of-sight detection. From the relation of the observation time and image feature amount of each area, the threshold Th_p of the image feature amount is calculated. From all the divided areas of the entire diagnostic image, the area wherein the image feature amount is equal to or more than the threshold Th_p and observation time is shorter than a threshold Th_k is extracted, and an image number including the area and an area number are notified to an HMD 10. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は診断支援装置及び診断支援方法に係り、特に、カプセル内視鏡等で撮影された医療診断画像の要注意エリアの見落とし防止を図る診断支援装置及び診断支援方法に関する。   The present invention relates to a diagnosis support apparatus and a diagnosis support method, and more particularly, to a diagnosis support apparatus and a diagnosis support method for preventing oversight of a caution area of a medical diagnosis image taken with a capsule endoscope or the like.

錠剤カプセル形状の筐体の内部に、バッテリー、撮影レンズ、撮像素子、照明光源等を収納したカプセル内視鏡が知られている。カプセル内視鏡は、これを被検者が嚥下する等によって体腔内へ挿入され、例えば1秒間に2回のフレームレートで患部等を撮像する。撮像された画像データは、カプセル内視鏡内の送信手段により体外に送信され、体外の受信装置により受信される。   A capsule endoscope is known in which a battery, a photographing lens, an image sensor, an illumination light source, and the like are housed inside a tablet capsule-shaped housing. The capsule endoscope is inserted into a body cavity when the subject swallows the capsule endoscope, and images the affected part and the like at a frame rate of, for example, twice per second. The captured image data is transmitted outside the body by the transmission means in the capsule endoscope, and is received by the reception device outside the body.

特許文献1には、加速度センサや圧力センサ等を用いて、人体内におけるカプセルの動きを検出し、撮影フレームレート又は表示フレームレートを変更する技術が記載されている。この技術によれば、カプセル内視鏡がゆっくりと移動しており、過度の数のフレームが同一となるような場合は、1つまたは複数の同一フレームを無くすことにより、表示レートを加速することができる。   Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561 describes a technique for detecting the movement of a capsule in a human body using an acceleration sensor, a pressure sensor, or the like and changing a photographing frame rate or a display frame rate. According to this technology, when the capsule endoscope is moving slowly and an excessive number of frames are the same, the display rate is accelerated by eliminating one or more identical frames. Can do.

また、特許文献2には、視聴者がテレビを見ているか否かの判定をする視聴判定部により、視聴者がテレビを見ていないと判定された場合に、画像記録部でテレビが受信している映像を記録させる技術が記載されている。この技術によれば、視聴者がテレビの表示画面に映し出された映像を見逃した場合であっても、見逃した映像を後で見ることができる。
特表2004−521662号公報 特開2007−318431号公報
Further, in Patent Document 2, when a viewer determining unit that determines whether or not a viewer is watching TV determines that the viewer is not watching TV, the image recording unit receives the TV. The technology to record the video is recorded. According to this technology, even if the viewer misses the video displayed on the display screen of the television, the missed video can be viewed later.
JP-T-2004-521626 JP 2007-318431 A

しかしながら、特許文献1の技術では、観察時間の短縮は図れるものの、全ての画像について見落としがあってはならないため、診断する医師にとっては特に心理的負担が大きくなるという問題点があった。また、特許文献2の技術では、画面全体を見ているか否かの判定しかできず、画面中の各部の観察状況までは判別できないという欠点があった。   However, although the technique of Patent Document 1 can reduce the observation time, there is a problem that a psychological burden is particularly great for a doctor who makes a diagnosis because all images must not be overlooked. Further, the technique of Patent Document 2 has a drawback that it can only determine whether or not the entire screen is viewed, and cannot determine the observation status of each part in the screen.

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、カプセル内視鏡等で撮影された医療診断画像の要注意エリアの見落とし防止を図る診断支援装置及び診断支援方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and it is an object of the present invention to provide a diagnosis support apparatus and a diagnosis support method for preventing oversight of a caution area of a medical diagnosis image taken with a capsule endoscope or the like. To do.

前記目的を達成するために請求項1に記載の診断支援装置は、表示手段に連続して再生表示される複数の診断画像を診断者が観察して診断するための診断支援装置において、前記診断画像から診断上注視すべき要注意領域を抽出する抽出手段と、前記表示手段に再生表示された診断画像を前記診断者が観察する際の該診断者の視線を検出し、検出した視線に基づいて前記診断画像の複数に分割した領域毎の観察時間を算出する手段と、前記抽出した要注意領域と前記算出した各領域毎の観察時間に基づいて、前記要注意領域の見落としがあるか否かを判別する判別手段とを備えたことを特徴とする。   In order to achieve the object, the diagnosis support apparatus according to claim 1 is a diagnosis support apparatus for a diagnosis person to observe and diagnose a plurality of diagnosis images continuously reproduced and displayed on a display unit. Extraction means for extracting a region requiring attention from an image for diagnosis, and detecting the gaze of the diagnostician when the diagnostician observes the diagnostic image reproduced and displayed on the display means, and based on the detected gaze Means for calculating an observation time for each of the divided areas of the diagnostic image, and whether or not there is an oversight of the attention area based on the extracted attention area and the calculated observation time for each area. And a discriminating means for discriminating whether or not.

本発明によれば、診断画像から要注意領域を抽出し、また診断者が診断画像を観察する際の視線に基づいて診断画像の分割した領域毎の観察時間を算出し、抽出した要注意領域と算出した各領域の観察時間に基づいて、要注意領域の見落としがあるか否かを判別するようにしたので、カプセル内視鏡等で撮影された医療診断画像の長時間に渡る診断においても、要注意エリアの見落としを防止することができ、診断者である医師の心理的な負荷を軽減することができる。   According to the present invention, the attention area is extracted from the diagnostic image, and the observation time for each divided area of the diagnostic image is calculated based on the line of sight when the diagnostician observes the diagnostic image, and the extracted attention area Based on the calculated observation time of each area, it is determined whether or not there is an oversight of the area requiring attention, so even in the diagnosis over a long time of medical diagnostic images taken with a capsule endoscope etc. The oversight of the area requiring attention can be prevented, and the psychological burden on the doctor who is the diagnostician can be reduced.

請求項2に示すように請求項1に記載の診断支援装置において、前記抽出手段は、前記診断画像の画像特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、前記算出した画像特徴量に基づいて前記要注意領域を抽出することを特徴とする。   According to a second aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to the first aspect, the extraction unit includes a feature amount calculation unit that calculates an image feature amount of the diagnostic image, and the extraction unit includes the feature amount calculation unit based on the calculated image feature amount It is characterized by extracting a region requiring attention.

これにより、適切に要注意領域を抽出することができる。   Thereby, it is possible to appropriately extract a region requiring attention.

請求項3に示すように請求項2に記載の診断支援装置において、前記特徴量算出手段は、前記複数に分割した領域毎の画像特徴量を算出することを特徴とする。   According to a third aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to the second aspect, the feature amount calculating unit calculates an image feature amount for each of the divided regions.

これにより、適切に要注意領域を抽出することができる。   Thereby, it is possible to appropriately extract a region requiring attention.

請求項4に示すように請求項3に記載の診断支援装置において、前記抽出手段は、前記複数に分割した領域のうち前記画像特徴量が第1の閾値以上の領域を要注意領域として抽出することを特徴とする。   According to a fourth aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to the third aspect, the extraction unit extracts, as the attention area, an area in which the image feature amount is equal to or more than a first threshold among the plurality of divided areas. It is characterized by that.

これにより、適切に要注意領域を抽出することができる。   Thereby, it is possible to appropriately extract a region requiring attention.

請求項5に示すように請求項4に記載の診断支援装置において、前記判別手段は、前記要注意領域のうち、前記観察時間が第2の閾値未満の領域を前記要注意領域の見落としがあると判別することを特徴とする。   As described in claim 5, in the diagnosis support apparatus according to claim 4, the determination means includes an oversight of the area requiring attention in an area where the observation time is less than a second threshold among the areas requiring attention. It is characterized by distinguishing.

これにより、適切に要注意領域の見落としがあることを判別することができる。   Thereby, it can be determined that there is an oversight of the area requiring attention.

請求項6に示すように請求項4又は5に記載の診断支援装置において、前記複数に分割した領域毎の画像特徴量と観察時間との関係を示す特性に基づいて、前記第1の閾値を決定する決定手段を備えたことを特徴とすることを特徴とする。   As described in claim 6, in the diagnosis support apparatus according to claim 4 or 5, the first threshold value is set based on a characteristic indicating a relationship between an image feature amount and an observation time for each of the divided areas. It is characterized by having a determination means for determining.

これにより、適切に要注意領域の見落としがあることを判別することができる。   Thereby, it can be determined that there is an oversight of the area requiring attention.

請求項7に示すように請求項6に記載の診断支援装置において、前記決定手段は、前記複数に分割した領域毎の画像特徴量と観察時間との組み合わせからなるデータ群から近似曲線又は近似直線を生成し、予め設定された前記第2の閾値と前記生成した近似曲線又は近似直線との関係から前記第1の閾値を決定することを特徴とする。   The diagnosis support apparatus according to claim 6, wherein the determination unit includes an approximate curve or an approximate line from a data group including a combination of an image feature amount and an observation time for each of the divided areas. And the first threshold value is determined from the relationship between the preset second threshold value and the generated approximate curve or approximate line.

これにより、適切に第1の閾値を決定することができる。   Thereby, a 1st threshold value can be determined appropriately.

請求項8に示すように請求項6又は7に記載の診断支援装置において、前記決定手段は、前記診断画像が撮影した身体の部位別に、前記第1の閾値を決定することを特徴とする。   According to an eighth aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to the sixth or seventh aspect, the determining unit determines the first threshold value for each body part taken by the diagnostic image.

これにより、診断画像が撮影した身体の部位別の適切な第1の閾値を決定することができる。   Thereby, the suitable 1st threshold value according to the body region which the diagnostic image image | photographed can be determined.

請求項9に示すように請求項6から8のいずれかに記載の診断支援装置において、前記特徴量算出手段は、複数の画像特徴量を算出し、前記決定手段は、前記複数の画像特徴量毎に前記第1の閾値を決定し、前記抽出手段は、前記複数に分割した領域のうち、前記複数の画像特徴量のうち少なくとも1つが前記第1の閾値以上である領域を要注意領域として抽出することを特徴とする。   The diagnosis support apparatus according to any one of claims 6 to 8, wherein the feature amount calculation unit calculates a plurality of image feature amounts, and the determination unit includes the plurality of image feature amounts. The first threshold value is determined every time, and the extracting unit sets a region in which at least one of the plurality of image feature amounts is equal to or more than the first threshold value among the plurality of divided regions as a region requiring attention. It is characterized by extracting.

これにより、適切に要注意領域を抽出することができる。   Thereby, it is possible to appropriately extract a region requiring attention.

請求項10に示すように請求項1から9のいずれかに記載の診断支援装置において、前記判別手段の判別結果を通知する通知手段を備えたことを特徴とする。   According to a tenth aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to any one of the first to ninth aspects, a notification means for notifying a determination result of the determination means is provided.

これにより、診断者が要注意領域の見落としを知ることができる。   Thereby, the diagnostician can know the oversight of the area requiring attention.

請求項11に示すように請求項10に記載の診断支援装置において、前記通知手段は、前記要注意領域を示す情報と前記要注意領域が抽出された診断画像を示す情報を前記表示手段に表示して通知することを特徴とする。   11. The diagnosis support apparatus according to claim 10, wherein the notifying unit displays information indicating the attention area and information indicating a diagnostic image from which the attention area is extracted on the display section. And is notified.

これにより、診断者は見逃した要注意領域と要注意領域が抽出された診断画像を知ることができる。   Thus, the diagnostician can know the missed attention area and the diagnostic image from which the attention area has been extracted.

請求項12に示すように請求項1から11のいずれかに記載の診断支援装置において、前記診断画像に前記抽出された要注意領域を示す補助情報を合成する手段を備えたことを特徴とする。   The diagnosis support apparatus according to any one of claims 1 to 11, further comprising means for synthesizing auxiliary information indicating the extracted attention area in the diagnosis image. .

これにより、診断者は、診断時に要注意領域を知ることができる。   Thereby, the diagnostician can know the area requiring attention at the time of diagnosis.

請求項13に示すように請求項1から12のいずれかに記載の診断支援装置において、前記要注意領域が抽出された診断画像を再生表示する時間を変更する変更手段を備えたことを特徴とする。   The diagnosis support apparatus according to any one of claims 1 to 12, further comprising changing means for changing a time for reproducing and displaying the diagnostic image from which the attention area is extracted. To do.

これにより、診断者は、要注意領域が抽出された診断画像について、詳細に観察することができる。   Thereby, the diagnostician can observe in detail the diagnostic image from which the attention area is extracted.

請求項14に示すように請求項13に記載の診断支援装置において、前記変更手段は、前記要注意領域の面積が大きいほど前記診断画像を再生表示する時間を長くすることを特徴とする。   According to a fourteenth aspect of the present invention, in the diagnosis support apparatus according to the thirteenth aspect of the invention, the changing unit increases the time for reproducing and displaying the diagnostic image as the area of the attention area increases.

これにより、診断者は、要注意領域の面積が大きい診断画像ほど、詳細に観察することができる。   Thereby, the diagnostician can observe in detail the diagnostic image with the larger area of the area requiring attention.

請求項15に示すように請求項1から14のいずれかに記載の診断支援装置において、前記画像特徴量は、濃度/色味別の平均、ヒストグラム、周波数分布、エッジ方向別のエッジ強度分布、フラクタル次元のうちいずれかであることを特徴とする。   The diagnosis support apparatus according to any one of claims 1 to 14, wherein the image feature amount includes an average by density / color, a histogram, a frequency distribution, an edge intensity distribution by edge direction, It is one of the fractal dimensions.

これにより、適切に要注意領域を抽出することができる。   Thereby, it is possible to appropriately extract a region requiring attention.

請求項16に示すように請求項1から15のいずれかに記載の診断支援装置において、前記表示手段は、前記診断者の視線を検出するためのカメラが設けられたヘッドマウントディスプレイ、又は前記診断者の視線を検出するためのカメラが近接して設けられたディスプレイであることを特徴とする。   The diagnosis support apparatus according to any one of claims 1 to 15, wherein the display means is a head mounted display provided with a camera for detecting a line of sight of the diagnostician, or the diagnosis. It is a display in which a camera for detecting a person's line of sight is provided in close proximity.

これにより、適切に診断画像を表示し、さらに診断者の視線を検出することができる。   As a result, it is possible to appropriately display a diagnostic image and further detect the line of sight of the diagnostician.

請求項17に示すように請求項1から16のいずれかに記載の診断支援装置において、前記診断画像は、カプセル内視鏡で撮影された画像であることを特徴とする。   As shown in Claim 17, in the diagnosis support apparatus according to any one of Claims 1 to 16, the diagnosis image is an image photographed by a capsule endoscope.

これにより、カプセル内視鏡で撮影された多数の画像に適用することができる。   Thereby, it can apply to many images image | photographed with the capsule endoscope.

前記目的を達成するために請求項18に記載の診断支援方法は、表示手段に連続して再生表示される複数の診断画像を診断者が観察して診断するための診断支援方法において、前記診断画像から診断上注視すべき要注意領域を抽出する工程と、前記表示手段に再生表示された診断画像を前記診断者が観察する際の該診断者の視線を検出し、検出した視線に基づいて前記診断画像の複数に分割した領域毎の観察時間を算出する工程と、前記抽出した要注意領域と前記算出した各領域毎の観察時間に基づいて、前記要注意領域の見落としがあるか否かを判別する工程とを備えたことを特徴とする。   In order to achieve the above object, the diagnosis support method according to claim 18, wherein the diagnosis person observes and diagnoses a plurality of diagnosis images continuously reproduced and displayed on the display means. Extracting a region requiring attention from an image for diagnosis, and detecting the gaze of the diagnostician when the diagnostician observes the diagnostic image reproduced and displayed on the display means, and based on the detected gaze Whether or not there is an oversight of the attention area based on the step of calculating the observation time for each of the divided regions of the diagnostic image, and the extracted attention area and the calculated observation time for each area And a step of discriminating between.

これにより、要注意エリアの見落としを防止することができ、診断者である医師の心理的な負荷を軽減することができる。   Thereby, an oversight of the area requiring attention can be prevented, and the psychological load of the doctor who is the diagnostician can be reduced.

本発明によれば、診断画像から要注意領域を抽出し、また診断者が診断画像を観察する際の視線に基づいて診断画像の分割した領域毎の観察時間を算出し、抽出した要注意領域と算出した各領域の観察時間に基づいて、要注意領域の見落としがあるか否かを判別するようにしたので、カプセル内視鏡等で撮影された医療診断画像の長時間に渡る診断においても、要注意エリアの見落としを防止することができ、診断者である医師の心理的な負荷を軽減することができる。   According to the present invention, the attention area is extracted from the diagnostic image, and the observation time for each divided area of the diagnostic image is calculated based on the line of sight when the diagnostician observes the diagnostic image, and the extracted attention area Based on the calculated observation time of each area, it is determined whether or not there is an oversight of the area requiring attention, so even in the diagnosis over a long time of medical diagnostic images taken with a capsule endoscope etc. The oversight of the area requiring attention can be prevented, and the psychological burden on the doctor who is the diagnostician can be reduced.

以下に、本発明を実施するための最良の形態について説明する。   The best mode for carrying out the present invention will be described below.

<第1の実施の形態>
図1は本発明に係る診断支援システムの実施の形態を示す概略図であり、カプセル内視鏡検査で撮影された画像を再生表示して診断を行う場合に適用される診断支援システムに関して示している。図1に示すように、この診断支援システムは、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)10、及びサーバ20から構成されている。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a schematic diagram showing an embodiment of a diagnosis support system according to the present invention, and shows a diagnosis support system applied when a diagnosis is performed by reproducing and displaying an image taken by capsule endoscopy. Yes. As shown in FIG. 1, the diagnosis support system includes a head mounted display (HMD) 10 and a server 20.

サーバ20は、カプセル内視鏡検査で撮影された多数の画像が記録されている。カプセル内視鏡検査では1検査あたり50000枚程度の内視鏡画像が撮影される。サーバ20は、これらの診断画像を時系列的に読み出してHMD10に送信する。   The server 20 stores a large number of images taken by capsule endoscopy. In the capsule endoscopy, about 50000 endoscopic images are taken per examination. The server 20 reads out these diagnostic images in time series and transmits them to the HMD 10.

サーバ20から送信された診断画像を受信したHMD10は、受信した診断画像を表示部11(後述)に表示する。図1に示すように、HMD10は診断者の頭部に装着されるものであり、HMD10を装着した診断者は、表示部11に表示される診断画像を観察することにより、診断を行う。   The HMD 10 that has received the diagnostic image transmitted from the server 20 displays the received diagnostic image on the display unit 11 (described later). As shown in FIG. 1, the HMD 10 is attached to the head of the diagnostician, and the diagnostician wearing the HMD 10 makes a diagnosis by observing a diagnostic image displayed on the display unit 11.

図2は診断支援システムの実施の形態を示すブロック図である。図2に示すように、HMD10は、表示部11、CPU12、視線検出部13、通信部14、及びアンテナ15から構成されている。   FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of the diagnosis support system. As shown in FIG. 2, the HMD 10 includes a display unit 11, a CPU 12, a line-of-sight detection unit 13, a communication unit 14, and an antenna 15.

CPU12は、HMD10の各部を統括制御するとともに、送受信用のデータについて所定のフォーマットへの変換等を行う。   The CPU 12 performs overall control of each unit of the HMD 10 and converts data for transmission / reception into a predetermined format.

表示部11は、例えばハーフミラーを介して実際に目の前にあるものを透過して見ることができるとともに、液晶モニタ等の表示画面を見ることができる公知のものである。サーバ20から送信され、アンテナ15を介して通信部14で受信した画像信号は、CPU12において所定の処理が施され、表示部11に表示される。   The display unit 11 is a publicly known device that can see what is actually in front of the user through a half mirror, for example, and can view a display screen such as a liquid crystal monitor. The image signal transmitted from the server 20 and received by the communication unit 14 via the antenna 15 is subjected to predetermined processing in the CPU 12 and displayed on the display unit 11.

視線検出部13は、例えば、ハーフミラーを介して眼球を正面から撮影する頭部装着型の小型カメラ等を含み、HMD10を装着した診断者の眼球の瞳孔の位置を追跡することにより、診断者の視線方向を逐次検出する。したがって、表示部11に表示された画像について、診断者がどの部分に視線を向けたのかを判別することが可能である。この視線検出部13によって検出された診断者の視線方向の情報は、リアルタイムに通信部14を介してサーバ20に伝送される。   The line-of-sight detection unit 13 includes, for example, a head-mounted small camera that shoots an eyeball from the front via a half mirror, and tracks the position of the pupil of the eyeball of the diagnostician wearing the HMD 10, thereby enabling the diagnostician Are sequentially detected. Therefore, with respect to the image displayed on the display unit 11, it is possible to determine to which part the diagnostician has directed the line of sight. Information on the line-of-sight direction of the diagnostician detected by the line-of-sight detection unit 13 is transmitted to the server 20 via the communication unit 14 in real time.

また、サーバ20は、各構成要素の動作を制御するCPU21、プログラム実行時の作業領域となるメモリ22、後述する診断画像のエリア分割等を行う画像処理部23、本発明に係る処理プログラム等が格納され、また診断画像が保存されるハードディスク24、通信部25、及びアンテナ26から構成されている。   In addition, the server 20 includes a CPU 21 that controls the operation of each component, a memory 22 that is a work area during program execution, an image processing unit 23 that performs area division of a diagnostic image, which will be described later, a processing program according to the present invention, and the like. It comprises a hard disk 24 for storing diagnostic images and storing it, a communication unit 25, and an antenna 26.

ハードディスク24には、カプセル内視鏡検査で撮影された多数の診断画像が、患者ID毎に記録されている。ハードディスク24に記録されている診断画像は、CPU21の制御に基づいて撮影順に読み出され、アンテナ26を介して通信部25からHMD10に送信される。また、通信部25は、HMD10から送信された診断者の視線情報をアンテナ26を介して受信する。   In the hard disk 24, a large number of diagnostic images photographed by capsule endoscopy are recorded for each patient ID. The diagnostic images recorded on the hard disk 24 are read in the order of photographing based on the control of the CPU 21 and transmitted from the communication unit 25 to the HMD 10 via the antenna 26. Further, the communication unit 25 receives the line-of-sight information of the diagnostician transmitted from the HMD 10 via the antenna 26.

画像処理部23は、診断画像を複数のエリアに分割し、分割したエリア毎の画像特徴量の算出を行う。画像特徴量の詳細については後述する。   The image processing unit 23 divides the diagnostic image into a plurality of areas, and calculates an image feature amount for each divided area. Details of the image feature amount will be described later.

なお、HMD10とサーバ20は無線で通信する例で説明しているが、有線で通信してもよい。   Note that although the example in which the HMD 10 and the server 20 communicate wirelessly has been described, they may communicate by wire.

次に、診断支援システムの動作について、図3を用いて説明する。   Next, the operation of the diagnosis support system will be described with reference to FIG.

診断者は、HMD10を装着し、図示しない操作部により患者IDを指定し、診断しようとする内視鏡画像を選択する。サーバ20の操作部を操作して選択してもよい。サーバ20は、ハードディスク24から、選択された診断画像を時系列的に順に読み出し、通信部25によりHMD10に送信する(ステップS1)。   A diagnostician wears the HMD 10, designates a patient ID using an operation unit (not shown), and selects an endoscopic image to be diagnosed. The operation unit of the server 20 may be operated for selection. The server 20 sequentially reads the selected diagnostic images from the hard disk 24 in time series, and transmits them to the HMD 10 by the communication unit 25 (step S1).

HMD10は、サーバ20から送信されてくる診断画像を通信部14により順に受信し、表示部11に再生表示する(ステップS11)。   The HMD 10 receives the diagnostic images transmitted from the server 20 in order by the communication unit 14, and reproduces and displays them on the display unit 11 (step S11).

診断者は、表示部11に表示された診断画像を観察する。このとき、視線検出部13は診断者の視線を検出する(ステップS12)。CPU12は、視線検出部13が検出した視線と、表示部11と視線検出部13との位置関係とに基づいて、表示部11における視点の座標、即ち表示部11に表示された画像の観察位置を算出することが可能である。   The diagnostician observes the diagnostic image displayed on the display unit 11. At this time, the line-of-sight detection unit 13 detects the line of sight of the diagnostician (step S12). Based on the line of sight detected by the line-of-sight detection unit 13 and the positional relationship between the display unit 11 and the line-of-sight detection unit 13, the CPU 12 coordinates the viewpoint of the display unit 11, that is, the observation position of the image displayed on the display unit 11. Can be calculated.

CPU12が算出した視点情報は、通信部14を介してサーバ20に送信される(ステップS13)。HDM10は、サーバ20から診断画像が送信されるたびに、ステップS11からステップS13の処理を繰り返す。   The viewpoint information calculated by the CPU 12 is transmitted to the server 20 via the communication unit 14 (step S13). The HDM 10 repeats the processing from step S11 to step S13 each time a diagnostic image is transmitted from the server 20.

視点情報を受信したサーバ20は、画像処理部23によりHMD10に表示中の画像を複数のエリアに分割し、受信した視点情報に基づいて、画像中のエリア毎の観察時間(視線の存在時間)を算出する(ステップS2)。   The server 20 that has received the viewpoint information divides the image being displayed on the HMD 10 by the image processing unit 23 into a plurality of areas, and based on the received viewpoint information, the observation time for each area in the image (the presence time of the line of sight) Is calculated (step S2).

さらに、画像処理部23は、分割したエリア毎に画像特徴量を算出する(ステップS3)。画像特徴量としては、濃度/色味別の平均、ヒストグラム、周波数分布、エッジ方向別のエッジ強度分布、フラクタル次元が挙げられる。ここでは、フラクタル次元を用いる。なお、フラクタル次元とは、図形の複雑さのレベルを定量化したものであり、フラクタル次元が小さいほどその図形の複雑さのレベルは低く、フラクタル次元が大きいほどその図形の複雑さのレベルは高い。したがって、例えば血管の複雑さ等を表すことができる。画像処理部23は、公知の計算手法により、分割したエリア毎のフラクタル次元を算出する。   Further, the image processing unit 23 calculates an image feature amount for each divided area (step S3). Examples of the image feature amount include an average by density / color, a histogram, a frequency distribution, an edge intensity distribution by edge direction, and a fractal dimension. Here, the fractal dimension is used. The fractal dimension is a quantification of the level of complexity of a figure. The smaller the fractal dimension, the lower the level of complexity of the figure, and the larger the fractal dimension, the higher the level of complexity of the figure. . Therefore, for example, the complexity of blood vessels can be expressed. The image processing unit 23 calculates a fractal dimension for each divided area by a known calculation method.

このように算出された、HMD10において再生表示された全ての診断画像の、全ての分割したエリア毎の観察時間及び画像特徴量は、診断画像に関連付けられてハードディスク24に記録される。   The thus calculated observation time and image feature amount for every divided area of all diagnostic images reproduced and displayed on the HMD 10 are recorded in the hard disk 24 in association with the diagnostic images.

診断者が、診断しようとする全ての診断画像の観察を終了すると、CPU21は、画像処理部23が算出したエリア毎の観察時間と画像特徴量の関係を算出する。図4は、エリア毎の画像特徴量を横軸に、観察時間を縦軸にプロットし、これらの座標点となるデータ群から生成した近似曲線を示す図である。   When the diagnostician finishes observing all the diagnostic images to be diagnosed, the CPU 21 calculates the relationship between the observation time for each area and the image feature amount calculated by the image processing unit 23. FIG. 4 is a diagram showing an approximate curve generated from a data group serving as coordinate points by plotting the image feature amount for each area on the horizontal axis and the observation time on the vertical axis.

さらに、この近似曲線から、所定の観察時間Th_k以上観察対象となったエリアの画像特徴量の閾値Th_pを算出する(ステップS4)。図4の例では、特性の近似曲線と所定の観察時間Th_kを示す破線(特徴量軸に並行)との交点を求め、その交点の特徴量値を、画像特徴量の閾値Th_pとする。所定の観察時間Th_kは、予め決められている値であり、ハードディスク24に記録されている。観察時間Th_kは、診断者が自由に設定できるようにしてもよい。なお、画像特徴量の閾値Th_pは、全ての診断画像の観察終了後ではなく、所定枚数の画像又は所定時間分の画像の観察が終了した時点で算出してもよい。   Furthermore, a threshold value Th_p of the image feature amount of an area that has been an observation target for a predetermined observation time Th_k or more is calculated from this approximate curve (step S4). In the example of FIG. 4, an intersection point between the characteristic approximate curve and a broken line (parallel to the feature amount axis) indicating a predetermined observation time Th_k is obtained, and the feature amount value at the intersection point is set as a threshold value Th_p of the image feature amount. The predetermined observation time Th_k is a predetermined value and is recorded on the hard disk 24. The observation time Th_k may be set freely by the diagnostician. Note that the threshold value Th_p of the image feature amount may be calculated at the time when the observation of a predetermined number of images or a predetermined amount of images is completed, not after the observation of all the diagnostic images.

次に、全ての診断画像の全ての分割したエリアから、画像特徴量が閾値Th_p以上であり、かつ観察時間Th_k未満のエリアを抽出する(ステップS5)。図5は、特徴量が閾値Th_p以上となるエリアを示す図であり、横軸は診断画像が表示部11に表示されていた時間を、縦軸は該当エリアの観察時間を示している。   Next, an area having an image feature amount equal to or greater than the threshold Th_p and less than the observation time Th_k is extracted from all divided areas of all diagnostic images (step S5). FIG. 5 is a diagram illustrating an area where the feature amount is equal to or greater than the threshold Th_p. The horizontal axis indicates the time during which the diagnostic image is displayed on the display unit 11, and the vertical axis indicates the observation time of the area.

図5に示すように、画像特徴量が閾値Th_p以上であり、かつ観察時間がTh_k未満のエリアが存在する場合は、このエリアに写されている重要な被写体を見逃している可能性があるので、サーバ20は、そのエリアを含む画像番号とエリア番号をHMD10に通知する(ステップS6)。ここで、図6に示すように、1回のカプセル内視鏡検査で撮影された全ての内視鏡画像について、撮影順に付与した番号を画像番号、画像処理部23により分割された複数のエリアについて、順に付与した番号をエリア番号と呼ぶ。図6の場合は、1つの画像を16のエリアに分割している。   As shown in FIG. 5, when there is an area where the image feature amount is equal to or greater than the threshold Th_p and the observation time is less than Th_k, there is a possibility that an important subject imaged in this area is missed. The server 20 notifies the HMD 10 of the image number including the area and the area number (step S6). Here, as shown in FIG. 6, for all the endoscopic images photographed in one capsule endoscopy, the numbers given in the photographing order are image numbers, and a plurality of areas divided by the image processing unit 23. The numbers assigned in order are called area numbers. In the case of FIG. 6, one image is divided into 16 areas.

これを受信したHMD10は、表示部11に受信した画像番号とエリア番号を表示する(ステップS14)。診断者は、この表示により、見落としの可能性を知ることができ、表示された画像について、再確認することができる。HMD10は、表示部11に受信した画像番号とエリア番号を表示するのではなく、図示しない音声出力部により音声で出力して警告してもよい。また、画像番号とエリア番号を通知するのではなく、サーバ20から該当する画像をHMD10に再送信してもよい。この場合は、HMD10に、再送信された画像だけを再生表示するモードを設けてもよい。   Receiving this, the HMD 10 displays the received image number and area number on the display unit 11 (step S14). By this display, the diagnostician can know the possibility of oversight and can reconfirm the displayed image. Instead of displaying the received image number and area number on the display unit 11, the HMD 10 may output a warning by a voice output unit (not shown) and give a warning. Further, instead of notifying the image number and the area number, the corresponding image may be retransmitted from the server 20 to the HMD 10. In this case, the HMD 10 may be provided with a mode for reproducing and displaying only the retransmitted image.

本実施の形態では、画像特徴量としてフラクタル次元を用いたが、上記のような他の画像特徴量を用いてもよい。また、内視鏡画像が撮影された食道部、胃部、小腸、大腸等の体内部位に応じて、異なる閾値Th_pを用いてもよいし、異なる画像特徴量を用いてもよい。体内部位の判別は、使用したカプセル内視鏡が加速度センサ付きの場合は加速度の累積値、カプセル内視鏡から内視鏡画像を受信する複数個所の受信アンテナの電波受信強度、嚥下してからの経過時間、撮影画像の経過等に基づいて診断者が推定する。これらの情報は、撮影画像とともにサーバ20に記録しておけばよい。   In this embodiment, the fractal dimension is used as the image feature quantity, but other image feature quantities as described above may be used. In addition, different threshold values Th_p may be used or different image feature amounts may be used depending on the body part such as the esophagus, stomach, small intestine, and large intestine where the endoscopic image is taken. If the capsule endoscope used is equipped with an accelerometer, the internal part of the body is identified by the cumulative value of acceleration, the radio wave reception strength of the receiving antennas at multiple locations that receive endoscopic images from the capsule endoscope, and after swallowing Is estimated by the diagnostician based on the elapsed time of the image, the progress of the captured image, and the like. These pieces of information may be recorded in the server 20 together with the captured image.

さらに、複数の画像特徴量を用いて判定してもよい。複数の画像特徴量を用いた場合は、画像特徴量毎に閾値Th_pを設定し、画像特徴量別に該当するエリアを含む画像番号とエリア番号をHMD10に通知することが好ましい。   Further, the determination may be made using a plurality of image feature amounts. When a plurality of image feature amounts are used, it is preferable to set a threshold value Th_p for each image feature amount and notify the HMD 10 of the image number including the corresponding area for each image feature amount and the area number.

画像特徴量の閾値Th_pは、事前に他の診断事例から作成し、サーバ20のハードディスク24等に記録しておき、これを使用してもよい。例えば、ベテラン医師のサンプル診断を登録しておいたり、体内の部位別に各閾値を用意しておいたり、同一患者の再診時に前回の診断時の閾値を用いてもよい。   The threshold value Th_p of the image feature amount may be created in advance from another diagnosis example, recorded in the hard disk 24 of the server 20, and the like may be used. For example, a sample diagnosis of a veteran doctor may be registered, threshold values may be prepared for each part of the body, or the threshold value of the previous diagnosis may be used when revisiting the same patient.

また、本実施の形態では、HMD10を用いて診断者の画像の観察エリアを特定したが、液晶等のディスプレイに診断画像を表示し、ディスプレイに近接して設けられたカメラで診断者の眼部を撮影して視線を検出することにより、ディスプレイにおける視点の座標、即ちディスプレイに表示された画像の観察エリアを検出してもよい。   Further, in this embodiment, the observation area of the image of the diagnostician is specified using the HMD 10, but the diagnostic image is displayed on a display such as a liquid crystal, and the eye of the diagnostician is provided with a camera provided close to the display. The coordinates of the viewpoint on the display, that is, the observation area of the image displayed on the display may be detected by detecting the line of sight.

なお、公知の装着型の視線検出ユニット(視線検出キャリブレーション処理を含む)と、通常の液晶等のディスプレイの組み合わせを用いて診断者の画像の観察エリアを特定することも可能である。この場合は、検出した視線の先(注視位置)がディスプレイに表示された画像のどの位置であるのかを検出する手段を備えればよい。   Note that it is also possible to specify the observation area of the image of the diagnostician using a combination of a known wearable line-of-sight detection unit (including line-of-sight detection calibration processing) and a display such as a normal liquid crystal. In this case, it is only necessary to include means for detecting which position of the image displayed on the display is the point of the detected line of sight (gaze position).

<第2の実施の形態>
第2の実施の形態の診断支援システムは、診断時に要注意エリアを含む画像を表示する場合に、要注意エリアに対して補助情報を表示し、診断者に対して注意を喚起する。
<Second Embodiment>
In the diagnosis support system according to the second embodiment, when an image including a caution area is displayed at the time of diagnosis, auxiliary information is displayed for the caution area and alerts the diagnostician.

図7は、第2の実施の形態の診断支援装置の動作について示したフローチャートである。なお、図3に示すフローチャートと共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。   FIG. 7 is a flowchart illustrating the operation of the diagnosis support apparatus according to the second embodiment. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the part which is common in the flowchart shown in FIG. 3, and the detailed description is abbreviate | omitted.

まず最初に、図8に示すように、所定の枚数の診断画像を用いて、画像特徴量の閾値Th_pの算出を行う(ステップS21)。画像特徴量の閾値Th_pの算出は、第1の実施の形態と同様に、サーバ20から送信された各画像が表示部11に表示され、診断者の視線を検出することにより各画像のエリア毎の観察時間を算出し、エリア毎の画像特徴量との関係の近似曲線から算出する。なお、本実施の形態では、フラクタル次元だけでなく、濃度/色味別の平均、ヒストグラム、周波数分布、エッジ方向別のエッジ強度分布等のそれぞれの画像特徴量において、閾値Th_pを算出する。体内部位に応じて、異なる閾値Th_pを用いてもよい。   First, as shown in FIG. 8, the threshold value Th_p of the image feature amount is calculated using a predetermined number of diagnostic images (step S21). The image feature amount threshold Th_p is calculated for each area of each image by displaying each image transmitted from the server 20 on the display unit 11 and detecting the line of sight of the diagnostician, as in the first embodiment. Is calculated from the approximate curve of the relationship with the image feature amount for each area. In the present embodiment, the threshold Th_p is calculated not only for the fractal dimension but also for each image feature amount such as an average by density / color, a histogram, a frequency distribution, and an edge intensity distribution by edge direction. Different threshold values Th_p may be used depending on the body part.

閾値Th_pを算出した後も、サーバ20は、引き続き診断画像を順に読み出す(ステップS22)。画像処理部23は、診断画像を複数のエリアに分割し(ステップS23)、分割したエリア毎の画像特徴量の算出を行う(ステップS24)。ここでの画像特徴量も、閾値Th_pを算出した全ての画像特徴量について算出を行う。   Even after calculating the threshold value Th_p, the server 20 continues to sequentially read the diagnostic images (step S22). The image processing unit 23 divides the diagnostic image into a plurality of areas (step S23), and calculates an image feature amount for each divided area (step S24). The image feature amount here is also calculated for all image feature amounts for which the threshold value Th_p has been calculated.

ここで、算出した画像特徴量が、事前に算出した閾値Th_pより大きいか否かを判定する(ステップS25)。この判定も、閾値Th_pを算出した全ての画像特徴量について行い、1つでも該当する画像特徴量がある場合はステップS25においてYesの判定となる。閾値Th_pより大きい場合(ステップS25においてYes)は、該当エリアを要注意エリアとして、該当する診断画像の該当エリアに補助情報を合成する(ステップS26)。補助情報は、要注意エリアの色を変更する情報でもよいし、要注意エリアを囲う太枠でもよい。   Here, it is determined whether or not the calculated image feature amount is larger than a previously calculated threshold value Th_p (step S25). This determination is also performed for all the image feature amounts for which the threshold value Th_p has been calculated. If there is even one corresponding image feature amount, the determination in step S25 is Yes. If it is larger than the threshold Th_p (Yes in step S25), the auxiliary information is combined with the corresponding area of the corresponding diagnostic image with the corresponding area as the area requiring attention (step S26). The auxiliary information may be information for changing the color of the area requiring attention or a thick frame surrounding the area requiring attention.

全てのエリアについての判定が終了後、この合成された診断画像(画像特徴量が閾値Th_pより大きいエリアが無い場合は読み出した診断画像そのまま)を通信部25によりHMD10に送信する(ステップS27)。サーバ20は、全ての診断画像について、ステップS22からステップS27の処理を繰り返す。   After the determination for all areas is completed, the synthesized diagnostic image (if there is no area where the image feature amount is larger than the threshold Th_p, the read diagnostic image as it is) is transmitted to the HMD 10 by the communication unit 25 (step S27). The server 20 repeats the processing from step S22 to step S27 for all diagnostic images.

HMD10は、これまでと同様に、サーバ20から送信されてくる診断画像を通信部14により順に受信し、表示部11に再生表示する(ステップS11)。図9は、このときの表示部11の表示を示す図である。診断画像16の要注意エリア17には、補助情報が合成されており、診断者は、特に注意をして確認すべきエリアであることを認識することができる。   As in the past, the HMD 10 receives the diagnostic images transmitted from the server 20 in order by the communication unit 14 and reproduces and displays them on the display unit 11 (step S11). FIG. 9 is a diagram showing a display on the display unit 11 at this time. Auxiliary information is synthesized in the caution area 17 of the diagnostic image 16 so that the diagnostician can recognize that the area should be checked with particular care.

また、表示部11には、どの画像特徴量が閾値Th_pより大きいかを示す特徴量情報18が、診断画像16と同時に表示される。複数の画像特徴量が閾値Th_pより大きい場合は、その全ての画像特徴量が表示される。   In addition, feature amount information 18 indicating which image feature amount is larger than the threshold Th_p is displayed on the display unit 11 at the same time as the diagnostic image 16. When a plurality of image feature amounts are larger than the threshold value Th_p, all the image feature amounts are displayed.

さらに、HMD10は、視線検出部13において診断者の視線を検出し(ステップS12)、この検出した視線に基づく視点情報を、通信部14を介してサーバ20に送信する(ステップS13)。HDM10は、サーバ20から診断画像が送信されるたびに、ステップS11からステップS13の処理を繰り返す。   Further, the HMD 10 detects the line of sight of the diagnostician at the line-of-sight detection unit 13 (step S12), and transmits viewpoint information based on the detected line of sight to the server 20 via the communication unit 14 (step S13). The HDM 10 repeats the processing from step S11 to step S13 each time a diagnostic image is transmitted from the server 20.

視点情報を受信したサーバ20は、画像中のエリア毎の観察時間を算出する(ステップS2)。   The server 20 that has received the viewpoint information calculates the observation time for each area in the image (step S2).

診断者が、全ての診断画像の観察を終了すると、算出した観察時間と予め算出されている画像特徴量とから、これらの関係の近似曲線を算出し、さらにこの近似曲線から、所定の観察時間Th_k以上観察対象となったエリアの画像特徴量の閾値Th_pを算出する(ステップS4)。この場合も、ステップS21で用いた全ての画像特徴量について算出する。なお、全ての診断画像の観察が終了してからではなく、所定枚数の診断画像、又は所定の撮影時間分の観察が終了する毎に閾値Th_pを算出し、ステップS25に用いる閾値Th_pを更新してもよい。例えば、30分の診断画像毎に閾値Th_pを算出し、更新する。   When the diagnostician finishes observing all the diagnostic images, an approximate curve of these relationships is calculated from the calculated observation time and the image feature amount calculated in advance, and further, a predetermined observation time is calculated from the approximate curve. The threshold value Th_p of the image feature amount of the area that is the observation target for Th_k or more is calculated (step S4). Also in this case, the calculation is performed for all image feature amounts used in step S21. Note that the threshold Th_p is calculated every time observation of a predetermined number of diagnostic images or a predetermined imaging time is completed, not after all the diagnostic images are observed, and the threshold Th_p used in step S25 is updated. May be. For example, the threshold Th_p is calculated and updated for each 30 minute diagnostic image.

次に、全ての診断画像の全ての分割したエリアから、画像特徴量が閾値Th_p以上であり、かつ観察時間がTh_k未満のエリアを抽出する(ステップS5)。観察時間がTh_k未満のエリアにおいて、複数の画像特徴量のうち1つでも閾値Th_p以上の画像特徴量がある場合は、そのエリアを抽出する。サーバ20は、抽出されたエリアを含む画像番号とエリア番号をHMD10に通知する(ステップS6)。   Next, an area having an image feature amount equal to or greater than the threshold Th_p and an observation time less than Th_k is extracted from all divided areas of all diagnostic images (step S5). In the area where the observation time is less than Th_k, if at least one of the plurality of image feature amounts has an image feature amount equal to or greater than the threshold Th_p, the area is extracted. The server 20 notifies the HMD 10 of the image number including the extracted area and the area number (step S6).

これを受信したHMD10は、表示部11に受信した画像番号とエリア番号を表示する(ステップS14)。診断者は、この表示により、見落としの可能性を知ることができる。   Receiving this, the HMD 10 displays the received image number and area number on the display unit 11 (step S14). The display allows the diagnostician to know the possibility of oversight.

本実施の形態では、要注意エリアについて補助情報の表示を行ったが、要注意エリアを含む診断画像の再生レート(表示時間)を長くしてもよい。さらに、要注意エリアが多いほど再生レートを長くしてもよい。また逆に、要注意エリアの無い診断画像の再生レートを短くしてもよい。要注意エリアの観察時間が閾値Th_pを超えるまで次の画像の表示へ移行しないように構成してもよい。   In the present embodiment, auxiliary information is displayed for the area requiring attention, but the reproduction rate (display time) of the diagnostic image including the area requiring attention may be increased. Furthermore, the playback rate may be increased as the number of areas requiring attention increases. Conversely, the playback rate of diagnostic images that do not require attention areas may be shortened. You may comprise so that it may not transfer to the display of the following image until the observation time of the area requiring attention exceeds threshold value Th_p.

また、画像特徴量の算出にあたり、画像データの色味としてRGB各3色を用いてもよいし、グレー濃度又は輝度として3色の加重平均を用いてもよい。他にも、画像データを明度/彩度/色相に変換し、変換後の画像データに対して画像特徴量を算出してもよい。   In calculating the image feature amount, three colors of RGB may be used as the color of the image data, or a weighted average of the three colors may be used as the gray density or luminance. In addition, image data may be converted into lightness / saturation / hue, and an image feature amount may be calculated for the converted image data.

図1は本発明に係る診断支援システムの実施の形態を示す概略図である。FIG. 1 is a schematic diagram showing an embodiment of a diagnosis support system according to the present invention. 図2は診断支援システムの実施の形態を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of the diagnosis support system. 図3は、診断支援システムの動作について示したフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the diagnosis support system. 図4は、エリア毎の画像特徴量と観察時間との関係から生成された近似曲線を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an approximate curve generated from the relationship between the image feature amount and the observation time for each area. 図5は、特徴量が閾値Th_p以上となるエリアを示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an area where the feature amount is equal to or greater than the threshold Th_p. 図6は、診断画像の画像番号及びエリア番号について示した図である。FIG. 6 is a diagram showing the image number and area number of the diagnostic image. 図7は、第2の実施の形態の診断支援装置の動作について示したフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating the operation of the diagnosis support apparatus according to the second embodiment. 図8は、画像特徴量の閾値Th_pの算出を行うタイミングを示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating timing for calculating the threshold value Th_p of the image feature amount. 図9は、サーバ20から送信された画像が表示部11に表示された様子を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating a state in which an image transmitted from the server 20 is displayed on the display unit 11.

符号の説明Explanation of symbols

10…ヘッドマウントディスプレイ(HMD)、11…表示部、13…視線検出部、16…診断画像、17…要注意エリア、18…特徴量情報、20…サーバ、23…画像処理部、24…ハードディスク、25…通信部   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Head mounted display (HMD), 11 ... Display part, 13 ... Eye-gaze detection part, 16 ... Diagnostic image, 17 ... Area of caution, 18 ... Feature-value information, 20 ... Server, 23 ... Image processing part, 24 ... Hard disk , 25 ... Communication part

Claims (18)

表示手段に連続して再生表示される複数の診断画像を診断者が観察して診断するための診断支援装置において、
前記診断画像から診断上注視すべき要注意領域を抽出する抽出手段と、
前記表示手段に再生表示された診断画像を前記診断者が観察する際の該診断者の視線を検出し、検出した視線に基づいて前記診断画像の複数に分割した領域毎の観察時間を算出する手段と、
前記抽出した要注意領域と前記算出した各領域毎の観察時間に基づいて、前記要注意領域の見落としがあるか否かを判別する判別手段と、
を備えたことを特徴とする診断支援装置。
In a diagnosis support apparatus for a diagnostician to observe and diagnose a plurality of diagnostic images that are continuously reproduced and displayed on a display means,
Extraction means for extracting a region requiring attention from the diagnostic image for diagnosis;
The line of sight of the diagnostician when the diagnostician observes the diagnostic image reproduced and displayed on the display means is detected, and the observation time for each of the divided areas of the diagnostic image is calculated based on the detected line of sight Means,
Discriminating means for determining whether or not there is an oversight of the attention area based on the extracted attention area and the calculated observation time for each area;
A diagnostic support apparatus comprising:
前記抽出手段は、前記診断画像の画像特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、
前記算出した画像特徴量に基づいて前記要注意領域を抽出することを特徴とする請求項1に記載の診断支援装置。
The extraction unit includes a feature amount calculation unit that calculates an image feature amount of the diagnostic image,
The diagnosis support apparatus according to claim 1, wherein the region requiring attention is extracted based on the calculated image feature amount.
前記特徴量算出手段は、前記複数に分割した領域毎の画像特徴量を算出することを特徴とする請求項2に記載の診断支援装置。   The diagnosis support apparatus according to claim 2, wherein the feature amount calculation unit calculates an image feature amount for each of the plurality of divided regions. 前記抽出手段は、前記複数に分割した領域のうち前記画像特徴量が第1の閾値以上の領域を要注意領域として抽出することを特徴とする請求項3に記載の診断支援装置。   The diagnosis support apparatus according to claim 3, wherein the extraction unit extracts a region having the image feature amount equal to or greater than a first threshold among the plurality of divided regions as a region requiring attention. 前記判別手段は、前記要注意領域のうち、前記観察時間が第2の閾値未満の領域を前記要注意領域の見落としがあると判別することを特徴とする請求項4に記載の診断支援装置。   The diagnosis support apparatus according to claim 4, wherein the determination unit determines that an area having the observation time less than a second threshold among the attention areas is overlooked. 前記複数に分割した領域毎の画像特徴量と観察時間との関係を示す特性に基づいて、前記第1の閾値を決定する決定手段を備えたことを特徴とすることを特徴とする請求項4又は5に記載の診断支援装置。   5. The apparatus according to claim 4, further comprising a determining unit that determines the first threshold based on a characteristic indicating a relationship between an image feature amount and an observation time for each of the plurality of divided areas. Or the diagnostic assistance apparatus of 5. 前記決定手段は、前記複数に分割した領域毎の画像特徴量と観察時間との組み合わせからなるデータ群から近似曲線又は近似直線を生成し、予め設定された前記第2の閾値と前記生成した近似曲線又は近似直線との関係から前記第1の閾値を決定することを特徴とする請求項6に記載の診断支援装置。   The determination unit generates an approximate curve or an approximate line from a data group including a combination of an image feature amount and an observation time for each of the plurality of divided areas, and sets the second threshold set in advance and the generated approximation. The diagnosis support apparatus according to claim 6, wherein the first threshold is determined from a relationship with a curve or an approximate straight line. 前記決定手段は、前記診断画像が撮影した身体の部位別に、前記第1の閾値を決定することを特徴とする請求項6又は7に記載の診断支援装置。   The diagnosis support apparatus according to claim 6 or 7, wherein the determination unit determines the first threshold value for each body part taken by the diagnostic image. 前記特徴量算出手段は、複数の画像特徴量を算出し、
前記決定手段は、前記複数の画像特徴量毎に前記第1の閾値を決定し、
前記抽出手段は、前記複数に分割した領域のうち、前記複数の画像特徴量のうち少なくとも1つが前記第1の閾値以上である領域を要注意領域として抽出することを特徴とする請求項6から8のいずれかに記載の診断支援装置。
The feature amount calculating means calculates a plurality of image feature amounts,
The determining means determines the first threshold value for each of the plurality of image feature amounts,
The extraction unit extracts, as the area requiring attention, an area in which at least one of the plurality of image feature amounts is equal to or more than the first threshold among the plurality of divided areas. The diagnosis support apparatus according to any one of 8.
前記判別手段の判別結果を通知する通知手段を備えたことを特徴とする請求項1から9のいずれかに記載の診断支援装置。   The diagnosis support apparatus according to claim 1, further comprising a notification unit that notifies a determination result of the determination unit. 前記通知手段は、前記要注意領域を示す情報と前記要注意領域が抽出された診断画像を示す情報を前記表示手段に表示して通知することを特徴とする請求項10に記載の診断支援装置。   The diagnosis support apparatus according to claim 10, wherein the notification unit displays information indicating the attention area and information indicating a diagnostic image from which the attention area is extracted on the display unit. . 前記診断画像に前記抽出された要注意領域を示す補助情報を合成する手段を備えたことを特徴とする請求項1から11のいずれかに記載の診断支援装置。   12. The diagnosis support apparatus according to claim 1, further comprising means for synthesizing auxiliary information indicating the extracted attention area in the diagnosis image. 前記要注意領域が抽出された診断画像を再生表示する時間を変更する変更手段を備えたことを特徴とする請求項1から12のいずれかに記載の診断支援装置。   13. The diagnosis support apparatus according to claim 1, further comprising changing means for changing a time for reproducing and displaying the diagnostic image from which the attention area is extracted. 前記変更手段は、前記要注意領域の面積が大きいほど前記診断画像を再生表示する時間を長くすることを特徴とする請求項13に記載の診断支援装置。   The diagnosis support apparatus according to claim 13, wherein the changing unit increases the time for reproducing and displaying the diagnostic image as the area of the attention area increases. 前記画像特徴量は、濃度/色味別の平均、ヒストグラム、周波数分布、エッジ方向別のエッジ強度分布、フラクタル次元のうちいずれかであることを特徴とする請求項1から14のいずれかに記載の診断支援装置。   The image feature amount is any one of an average by density / color, a histogram, a frequency distribution, an edge intensity distribution by edge direction, and a fractal dimension. Diagnostic support device. 前記表示手段は、前記診断者の視線を検出するためのカメラが設けられたヘッドマウントディスプレイ、又は前記診断者の視線を検出するためのカメラが近接して設けられたディスプレイであることを特徴とする請求項1から15のいずれかに記載の診断支援装置。   The display means is a head mounted display provided with a camera for detecting the line of sight of the diagnostician or a display provided with a camera close to the line for detecting the line of sight of the diagnostician. The diagnosis support apparatus according to any one of claims 1 to 15. 前記診断画像は、カプセル内視鏡で撮影された画像であることを特徴とする請求項1から16のいずれかに記載の診断支援装置。   The diagnosis support apparatus according to any one of claims 1 to 16, wherein the diagnosis image is an image photographed by a capsule endoscope. 表示手段に連続して再生表示される複数の診断画像を診断者が観察して診断するための診断支援方法において、
前記診断画像から診断上注視すべき要注意領域を抽出する工程と、
前記表示手段に再生表示された診断画像を前記診断者が観察する際の該診断者の視線を検出し、検出した視線に基づいて前記診断画像の複数に分割した領域毎の観察時間を算出する工程と、
前記抽出した要注意領域と前記算出した各領域毎の観察時間に基づいて、前記要注意領域の見落としがあるか否かを判別する工程と、
を備えたことを特徴とする診断支援方法。
In a diagnostic support method for a diagnostician to observe and diagnose a plurality of diagnostic images continuously reproduced and displayed on a display means,
Extracting a region requiring attention from the diagnostic image for diagnosis; and
The line of sight of the diagnostician when the diagnostician observes the diagnostic image reproduced and displayed on the display means is detected, and the observation time for each of the divided areas of the diagnostic image is calculated based on the detected line of sight Process,
Determining whether or not there is an oversight of the attention area based on the extracted attention area and the calculated observation time for each area;
A diagnostic support method characterized by comprising:
JP2008201066A 2008-08-04 2008-08-04 Diagnosis support apparatus and diagnosis support method Pending JP2010035756A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008201066A JP2010035756A (en) 2008-08-04 2008-08-04 Diagnosis support apparatus and diagnosis support method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008201066A JP2010035756A (en) 2008-08-04 2008-08-04 Diagnosis support apparatus and diagnosis support method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2010035756A true JP2010035756A (en) 2010-02-18

Family

ID=42008906

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008201066A Pending JP2010035756A (en) 2008-08-04 2008-08-04 Diagnosis support apparatus and diagnosis support method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2010035756A (en)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014123179A (en) * 2012-12-20 2014-07-03 Fujitsu Ltd Information processing apparatus, information processing method, and oversight prevention program
US9383347B2 (en) 2012-05-24 2016-07-05 Nec Corporation Pathological diagnosis results assessment system, pathological diagnosis results assessment method, and pathological diagnosis results assessment device
WO2017033516A1 (en) * 2015-08-24 2017-03-02 富士フイルム株式会社 Radiograph interpretation assistance device and method
WO2019078237A1 (en) * 2017-10-18 2019-04-25 富士フイルム株式会社 Medical image processing device, endoscope system, diagnosis supporting device, and medical business supporting system
EP3493213A1 (en) * 2018-02-13 2019-06-05 Siemens Healthcare GmbH Method, system, computer program product and computer-readable medium for supporting a visual analysis of a medical image data set
WO2019198808A1 (en) * 2018-04-13 2019-10-17 学校法人昭和大学 Endoscope observation assistance device, endoscope observation assistance method, and program
JP2019533847A (en) * 2016-08-12 2019-11-21 ヴェリリー ライフ サイエンシズ エルエルシー Advanced pathological diagnosis
CN111989025A (en) * 2018-03-30 2020-11-24 奥林巴斯株式会社 Diagnosis support device, diagnosis support method, and diagnosis support program
CN112584740A (en) * 2018-08-20 2021-03-30 富士胶片株式会社 Medical image processing apparatus
CN112770662A (en) * 2018-09-28 2021-05-07 富士胶片株式会社 Medical image processing device, medical image processing method, program, diagnosis support device, and endoscope system
WO2021117745A1 (en) * 2019-12-09 2021-06-17 Dmg森精機株式会社 Information processing device, machine tool, and information processing system
CN113164023A (en) * 2018-11-28 2021-07-23 奥林巴斯株式会社 Endoscope system, image processing method for endoscope, and image processing program for endoscope
JP6922051B1 (en) * 2020-08-06 2021-08-18 Dmg森精機株式会社 Information processing equipment, machine tools and programs
US11341643B1 (en) * 2018-10-10 2022-05-24 Red Pacs, Llc Method and apparatus of utilizing artificial intelligence in the scrolling process
CN115103737A (en) * 2020-02-12 2022-09-23 Dmg森精机株式会社 Information processing apparatus and information processing system

Cited By (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9383347B2 (en) 2012-05-24 2016-07-05 Nec Corporation Pathological diagnosis results assessment system, pathological diagnosis results assessment method, and pathological diagnosis results assessment device
JP2014123179A (en) * 2012-12-20 2014-07-03 Fujitsu Ltd Information processing apparatus, information processing method, and oversight prevention program
US10456072B2 (en) 2015-08-24 2019-10-29 Fujifilm Corporation Image interpretation support apparatus and method
WO2017033516A1 (en) * 2015-08-24 2017-03-02 富士フイルム株式会社 Radiograph interpretation assistance device and method
JPWO2017033516A1 (en) * 2015-08-24 2018-06-07 富士フイルム株式会社 Interpretation support apparatus and method
US11501871B2 (en) 2016-08-12 2022-11-15 Verily Life Sciences Llc Enhanced pathology diagnosis
JP2019533847A (en) * 2016-08-12 2019-11-21 ヴェリリー ライフ サイエンシズ エルエルシー Advanced pathological diagnosis
US11426054B2 (en) 2017-10-18 2022-08-30 Fujifilm Corporation Medical image processing system, endoscope system, diagnosis support apparatus, and medical service support apparatus
JPWO2019078237A1 (en) * 2017-10-18 2020-10-22 富士フイルム株式会社 Medical image processing equipment, endoscopy system, diagnostic support equipment, and medical business support equipment
WO2019078237A1 (en) * 2017-10-18 2019-04-25 富士フイルム株式会社 Medical image processing device, endoscope system, diagnosis supporting device, and medical business supporting system
EP3493213A1 (en) * 2018-02-13 2019-06-05 Siemens Healthcare GmbH Method, system, computer program product and computer-readable medium for supporting a visual analysis of a medical image data set
CN111989025A (en) * 2018-03-30 2020-11-24 奥林巴斯株式会社 Diagnosis support device, diagnosis support method, and diagnosis support program
WO2019198808A1 (en) * 2018-04-13 2019-10-17 学校法人昭和大学 Endoscope observation assistance device, endoscope observation assistance method, and program
CN111970955A (en) * 2018-04-13 2020-11-20 学校法人昭和大学 Endoscopic observation support device, endoscopic observation support method, and program
JP2019180966A (en) * 2018-04-13 2019-10-24 学校法人昭和大学 Endoscope observation support apparatus, endoscope observation support method, and program
US11690494B2 (en) 2018-04-13 2023-07-04 Showa University Endoscope observation assistance apparatus and endoscope observation assistance method
CN112584740A (en) * 2018-08-20 2021-03-30 富士胶片株式会社 Medical image processing apparatus
US11950757B2 (en) 2018-08-20 2024-04-09 Fujifilm Corporation Medical image processing apparatus
CN112584740B (en) * 2018-08-20 2024-04-05 富士胶片株式会社 Medical image processing apparatus
CN112770662A (en) * 2018-09-28 2021-05-07 富士胶片株式会社 Medical image processing device, medical image processing method, program, diagnosis support device, and endoscope system
US11910994B2 (en) 2018-09-28 2024-02-27 Fujifilm Corporation Medical image processing apparatus, medical image processing method, program, diagnosis supporting apparatus, and endoscope system
US11341643B1 (en) * 2018-10-10 2022-05-24 Red Pacs, Llc Method and apparatus of utilizing artificial intelligence in the scrolling process
CN113164023A (en) * 2018-11-28 2021-07-23 奥林巴斯株式会社 Endoscope system, image processing method for endoscope, and image processing program for endoscope
CN113164023B (en) * 2018-11-28 2024-02-23 奥林巴斯株式会社 Endoscope system, image processing method for endoscope, and computer-readable storage medium
CN114786870A (en) * 2019-12-09 2022-07-22 Dmg森精机株式会社 Information processing device, machine tool, and information processing system
JP7065262B2 (en) 2019-12-09 2022-05-11 Dmg森精機株式会社 Information processing equipment, machine tools and information processing systems
JPWO2021117745A1 (en) * 2019-12-09 2021-06-17
WO2021117745A1 (en) * 2019-12-09 2021-06-17 Dmg森精機株式会社 Information processing device, machine tool, and information processing system
CN115103737A (en) * 2020-02-12 2022-09-23 Dmg森精机株式会社 Information processing apparatus and information processing system
CN115103737B (en) * 2020-02-12 2024-04-26 Dmg森精机株式会社 Information processing apparatus and information processing system
JP6922051B1 (en) * 2020-08-06 2021-08-18 Dmg森精機株式会社 Information processing equipment, machine tools and programs
WO2022030585A1 (en) * 2020-08-06 2022-02-10 Dmg森精機株式会社 Information processing device, machine tool, and program
JP2022029908A (en) * 2020-08-06 2022-02-18 Dmg森精機株式会社 Information processing device, machine tool and program

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2010035756A (en) Diagnosis support apparatus and diagnosis support method
JP5335201B2 (en) Diagnostic imaging equipment
US8994801B2 (en) Image processing apparatus
JP6217632B2 (en) Imaging control apparatus, storage system, and storage medium
EP2149331B1 (en) Endoscope system using an image display apparatus
US8732546B2 (en) Radio receiver with an error correction code detector and with a correction unit
JP5388657B2 (en) Image processing apparatus, method of operating image processing apparatus, and system
JP4823659B2 (en) In vivo image display device
EP2556788B1 (en) Image display apparatus and capsule endoscopy system
JPWO2018168261A1 (en) CONTROL DEVICE, CONTROL METHOD, AND PROGRAM
JP2010035746A (en) Capsule endoscope system, capsule endoscope and operation control method of capsule endoscope
CN105283114B (en) Capsule-type endoscope system
EP1967124B1 (en) In vivo image display apparatus and receiving system
US10932648B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable recording medium
CN101252874B (en) Portable simplified image display device and receiving system
JP5096115B2 (en) In-subject information acquisition system and in-subject introduction device
JP6313913B2 (en) Endoscopic image observation support system
JP5340566B2 (en) Receiver
JP4804739B2 (en) Image display device, image display method, and image display program
JP2009089910A (en) Photographing direction discriminating apparatus, photographing direction discriminating method, photographing direction discriminating program, and computer-readable recording medium on which photographing direction discriminating program is recorded
WO2012042966A1 (en) Image display device, image display method, and image display program
US20210228061A1 (en) Medical observation system, medical observation apparatus, and drive method of medical observation apparatus
WO2016006284A1 (en) Image playback control device and image playback control method
JP4594834B2 (en) Image display device
KR101640930B1 (en) Image processing apparatus for capsule endoscope