JP2007175434A - 画像処理装置および当該画像処理装置における画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明の画像処理装置は、撮像機能を有する医療機器により撮像された画像に基づく画像信号を入力する画像信号入力手段と、前記画像信号入力手段において入力した画像信号に基づき、前記画像を各々複数の領域に分割する画像分割手段と、前記画像分割手段により分割された前記複数の領域各々における特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量及び前記特徴量の発生頻度に基づき、特徴空間において複数のクラスタを生成するとともに、該複数のクラスタを複数のクラスのいずれかに各々分類するクラスタ分類手段と、前記クラスタ分類手段の分類結果に基づき、前記複数の領域を前記複数のクラスのいずれかに各々分類する画像領域分類手段とを具備する。
【選択図】図11
Description
図1から図16は、本発明の第1の実施形態に係るものである。図1は、本発明の第1の実施形態である画像処理動作が行われる画像処理装置および周辺機器の外観を示した外観正面図である。図2は、本実施形態の画像処理装置において処理する所定の画像情報を生成するカプセル型内視鏡の一部を切り取って示した要部拡大断面図である。図3は、本実施形態の画像処理装置に所定の画像情報を供給するカプセル型内視鏡装置の概略内部構成を示すブロック図である。図4は、本実施形態の画像処理装置に所定の画像情報を供給するカプセル型内視鏡装置の一使用例を示した図である。図5は、図2に示すカプセル型内視鏡から出力される信号の一例を示したタイミングチャートである。図6は、図2に示すカプセル型内視鏡の位置検出を説明する説明図である。図7は、図3に示すカプセル型内視鏡装置を使用した際におけるアンテナユニットを示した要部拡大断面図である。図8は、図3に示すカプセル型内視鏡装置を使用した際におけるシールドジャケットを説明する説明図である。図9は、図3に示すカプセル型内視鏡装置の外部装置の被検体への装着状態を説明する説明図である。図10は、図2に示すカプセル型内視鏡の電気的な構成を示すブロック図である。図11は、第1の実施形態に係る画像処理動作を示すフローチャートである。図12は、第1の実施形態において制御部が行う処理により作成される、特徴空間におけるヒストグラムの一例を示す図である。図13は、第1の実施形態において制御部が行う処理により作成される、特徴空間におけるクラスタの一例を示す図である。図14は、図13に示すクラスタのうち、特徴空間における面積または体積が所定の閾値未満であるクラスタが削除される様子を示す図である。図15は、制御部が行う処理である、境界が接している2つ以上のクラスタの統合または分離判定の処理の一例を示すフローチャートである。図16は、図11に示す画像処理動作の変形例を示すフローチャートである。
・・・(3)
なお、上記数式(2)及び数式(3)において、dはxの特徴量の個数と同数である次元数を示し、μa及びΣaはクラスωaにおける特徴ベクトルxの平均ベクトル及び一のクラスωaにおける分散共分散行列を示すものとする。また、(x−μa)tは(x−μa)の転置行列を示し、|Σa|はΣaの行列式を示し、Σa−1はΣaの逆行列を示すものとする。さらに、説明の簡単のため、事前確率P(ωa)は、全クラスにおいて等しい値をとると仮定し、また、確率密度関数p(x)は、上記数式(3)により全クラス共通の関数として表されるものとする。
xb1=(μ(μgo)+α×σ(μgo),μbo) ・・・(4)
上記数式(4)により閾値ベクトルxb1が決定されると、制御部9aは、閾値ベクトルxb1を上記数式(1)、数式(2)及び数式(3)のxとして代入し、一のクラスタが分類されたクラスωaの閾値としての、確率密度関数p(xb1|ωa)の値を算出する。
図17から図22は、本発明の第2の実施形態に係るものである。なお、第1の実施形態と同様の構成を持つ部分については、詳細説明は省略する。また、第1の実施形態と同様の構成要素については、同一の符号を用いて説明は省略する。さらに、本実施形態に用いるカプセル型内視鏡装置1の構成は、第1の実施形態と同様である。また、本実施形態における画像処理動作は、端末本体9が有する制御部9aにおける処理として行われるものとする。
Claims (8)
- 撮像機能を有する医療機器により撮像された画像に基づく画像信号を入力する画像信号入力手段と、
前記画像信号入力手段において入力した画像信号に基づき、前記画像を各々複数の領域に分割する画像分割手段と、
前記画像分割手段により分割された前記複数の領域各々における特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量及び前記特徴量の発生頻度に基づき、特徴空間において複数のクラスタを生成するとともに、該複数のクラスタを複数のクラスのいずれかに各々分類するクラスタ分類手段と、
前記クラスタ分類手段の分類結果に基づき、前記複数の領域を前記複数のクラスのいずれかに各々分類する画像領域分類手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 撮像機能を有する医療機器により撮像された画像に基づく画像信号を入力する画像信号入力手段と、
前記画像信号入力手段において入力した画像信号に基づき、前記画像を各々複数の領域に分割する画像分割手段と、
前記画像分割手段により分割された前記複数の領域各々における特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量及び前記特徴量の発生頻度に基づき、特徴空間において複数のクラスタを生成するとともに、該複数のクラスタを複数のクラスのいずれかに各々分類するクラスタ分類手段と、
前記特徴空間における前記特徴量の分布状態に関する情報である、特徴量分布情報を得る特徴量分布情報取得手段と、
前記特徴量分布情報取得手段が取得した前記特徴量分布情報に基づき、前記複数の領域を前記複数のクラスのいずれかに各々分類する画像領域分類手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 前記画像は、時系列的に連続して撮像された複数の画像であることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の画像処理装置。
- 撮像機能を有する医療機器により撮像された画像に基づく画像信号を入力する画像信号入力手段と、
前記画像信号入力手段において入力した画像信号に基づき、前記画像を各々複数の領域に分割する画像分割手段と、
前記画像分割手段により分割された前記複数の領域各々における複数の種類の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記複数の種類の特徴量のうち、一の種類の特徴量及び該一の種類の特徴量の発生頻度に基づき、一の特徴空間において複数のクラスタを生成するとともに、該複数のクラスタを複数のクラスのいずれかに各々分類する第1のクラスタ分類手段と、
前記複数の種類の特徴量のうち、他の種類の特徴量及び該他の種類の特徴量の発生頻度に基づき、他の特徴空間において複数のクラスタを生成するとともに、該複数のクラスタを複数のクラスのいずれかに各々分類する第2のクラスタ分類手段と、
前記一の特徴空間及び前記他の特徴空間における特徴量の分布状態に基づき、前記一の特徴空間において生成された複数のクラスタに対する分割処理を行うクラスタ分割手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 撮像機能を有する医療機器により撮像された画像に基づいて入力される画像信号に基づき、前記画像を各々複数の領域に分割する画像分割ステップと、
前記画像分割ステップにより分割された前記複数の領域各々における特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量及び前記特徴量の発生頻度に基づき、特徴空間において複数のクラスタを生成するとともに、該複数のクラスタを複数のクラスのいずれかに各々分類するクラスタ分類ステップと、
前記クラスタ分類ステップの分類結果に基づき、前記複数の領域を前記複数のクラスのいずれかに各々分類する画像領域分類ステップと、
を具備することを特徴とする画像処理装置における画像処理方法。 - 撮像機能を有する医療機器により撮像された画像に基づいて入力される画像信号に基づき、前記画像を各々複数の領域に分割する画像分割ステップと、
前記画像分割ステップにより分割された前記複数の領域各々における特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量及び前記特徴量の発生頻度に基づき、特徴空間において複数のクラスタを生成するとともに、該複数のクラスタを複数のクラスのいずれかに各々分類するクラスタ分類ステップと、
前記特徴空間における前記特徴量の分布状態に関する情報である、特徴量分布情報を得る特徴量分布情報取得ステップと、
前記特徴量分布情報取得ステップが取得した前記特徴量分布情報に基づき、前記複数の領域を前記複数のクラスのいずれかに各々分類する画像領域分類ステップと、
を具備することを特徴とする画像処理装置における画像処理方法。 - 前記画像は、時系列的に連続して撮像された複数の画像であることを特徴とする請求項5または請求項6に記載の画像処理装置における画像処理方法。
- 撮像機能を有する医療機器により撮像された画像に基づいて入力される画像信号に基づき、前記画像を各々複数の領域に分割する画像分割ステップと、
前記画像分割ステップにより分割された前記複数の領域各々における複数の種類の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記複数の種類の特徴量のうち、一の種類の特徴量及び該一の種類の特徴量の発生頻度に基づき、一の特徴空間において複数のクラスタを生成するとともに、該複数のクラスタを複数のクラスのいずれかに各々分類する第1のクラスタ分類ステップと、
前記複数の種類の特徴量のうち、他の種類の特徴量及び該他の種類の特徴量の発生頻度に基づき、他の特徴空間において複数のクラスタを生成するとともに、該複数のクラスタを複数のクラスのいずれかに各々分類する第2のクラスタ分類ステップと、
前記一の特徴空間及び前記他の特徴空間における特徴量の分布状態に基づき、前記一の特徴空間において生成された複数のクラスタに対する分割処理を行うクラスタ分割ステップと、
を具備することを特徴とする画像処理装置における画像処理方法。
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