JP2005157902A - 画像解析方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】原画像取得処理ステップS1において、操作装置の操作により指定された画像データを、内視鏡ファイリング装置から取得し、メモリ上に原画像として記憶させる処理を行う。画像解析処理ステップS2において、原画像取得処理ステップS1により取得した原画像を処理し、2値化画像と、ラベリング画像と、細線化画像と、血管形状特徴量と、血管特徴量と、解析処理画像とを生成してメモリ上に記憶させる処理を行う。解析結果表示処理ステップS3において、血管画像解析結果ウィンドウを表示装置上に表示する処理を行う。
【選択図】 図4
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 (24)
- 1ないし複数の線状パターンを含む画像に対して画像解析を行う画像解析方法において、
前記線状パターンを前記画像から抽出する線状パターン抽出ステップと、
前記抽出された線状パターンに関する第1の特徴量を算出する第1の特徴量算出ステップと、
前記第1の特徴量に基づいて、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第2の特徴量を算出する第2の特徴量算出ステップと
を備えたことを特徴とする画像解析方法。 - 前記線状パターン抽出ステップは、前記画像に対して2値化処理を行うことにより得られる2値化画像から、前記線状パターンを抽出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像解析方法。 - 前記線状パターン抽出ステップは、前記2値化画像に対して細線化処理を行うことにより得られる細線化画像から、前記線状パターンを抽出する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像解析方法。 - 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、前記線状パターンの形状を表す形状特徴量である
ことを特徴とする請求項1,2または3のいずれか1つに記載の画像解析方法。 - 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1,2,3または4のいずれか1つに記載の画像解析方法。 - 前記形状特徴量は、前記線状パターンの全長乃至分岐点数乃至屈折点数である
ことを特徴とする請求項4に記載の画像解析方法。 - 前記パターン選択ステップは、前記第1の特徴量算出ステップの算出する特徴量に基づき、画像に含まれる前記解析の対象となる前記線状パターンを分類し、分類した結果に基づき前記線状パターンを選択する
ことを特徴とする請求項1,2,3,4,5または6のいずれか1つに記載の画像解析方法。 - 前記画像は、血管を描出する医用画像である
ことを特徴とする請求項1,2,3,4,5,6または7のいずれか1つに記載の画像解析方法。 - 前記医用画像は、内視鏡画像である
ことを特徴とする請求項9に記載の画像解析方法。 - 前記パターン選択ステップは、前記第1の特徴量算出ステップの算出する特徴量に基づき、前記線状パターンにより抽出された線状パターンを、点状血管乃至網状血管乃至樹枝状血管のいずれかに分類する
ことを特徴とする請求項8または9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、分岐点を含む前記線状パターンに対して、当該分岐点の位置において前記線状パターンを修正するところのパターン修正ステップを備え、
前記第2の特徴量算出ステップは、前記パターン修正ステップにより修正された前記線状パターンについて前記第2の特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項6に記載の画像解析方法。 - 前記パターン修正ステップは、分岐点に接続する前記線状パターンの各線要素について、線要素の全長が所定の閾値より短い場合には、該当する前記線要素を消去する
ことを特徴とする請求項11に記載の画像解析方法。 - 前記パターン修正ステップは、分岐点に接続する前記線状パターンの前記線要素の接続数に応じて、当該線要素のうちの1乃至複数の線要素から構成される前記線状パターンを生成する
ことを特徴とする請求項11または12に記載の画像解析方法。 - 前記パターン修正ステップは、分岐点に接続する前記線状パターンの前記線要素の接続数が4である場合には、対向する前記線要素を分離し、分離した前記線要素を結合した前記線状パターンを生成する
ことを特徴とする請求項13に記載の画像解析方法。 - 前記パターン修正ステップは、分岐点に接続する前記線状パターンの前記線要素の接続数が3である場合には、分岐点において接続する各線要素を、前記線状パターンとして分離して生成する
ことを特徴とする請求項13または14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11,12,13,14または15のいずれか1つ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16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17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17または18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16,17,18または19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20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16,17,18または19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22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所定の処理を施してこの画像データに含まれる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、
血管の走行形状の性状に基づき予め想定された走行形状パターンの特徴量と、前記走行形状パターン抽出手段により抽出された前記走行形状パターンとを比較し、前記抽出された前記走行形状パターンの特徴量を算出して決定する特徴量算出手段と
を備えたことを特徴とする画像解析装置。
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