JP2016093210A5 - - Google Patents

Description

以下に、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は、以下の順序で行う。
１．画像処理装置の構成
２．画像処理装置の動作
３．出血位置の検出への適用
４．透明膜厚の検出への適用
５．ミストの検出への適用
６．動脈、静脈の検出への適用
７．血管の重なり具合の検出への適用
８．腫瘍の検出への適用
９．記録媒体について

また撮像部１０２は、暗い部分を撮像することを想定し、図示はしていないが、光源部を有する。光源として、通常光を用い、その通常光の照射を受けた部分を、通常光画像撮像部１４１は撮影する。光源として、特殊光を用い、その特殊光の照射を受けた部分を、特殊光画像撮像部１４２は撮影する。または、特殊光画像撮像部１４２は、通常光を照射し、その通常光の照射を受けた部分からの光のうち、特定色の色フィルタを透過してきた画像を撮像する。

なお図１に示した特殊光画像撮像部１４２を設けずに、図２に示し、後述するように、通常光画像撮像部１４１で撮像された画像から特殊光画像を生成することも可能である。また、特殊光として用いられるのは、赤外光（ＩＲ）や、狭帯域波長光である。

画像処理装置１０１の通常光画像取得部１２１は、通常光画像撮像部１４１で撮像された画像の画像データを取得する。なお、通常光画像取得部１２１には、図示していないＡＤ変換部（アナログデジタル変換部）が備えられ、アナログの画像信号をデジタルの画像信号に変換することで、画像データを取得する構成とすることも可能であるし、通常光画像撮像部１４１からデジタルの画像データを取得する構成とすることも可能である。

一方で、白色光（white light）を撮影時の光として用いた場合、白色光は、血液表面５０２を通過せず、血液表面５０２で反射されて戻ってくる。このような特性を利用し、白色線を用いてステレオ撮影することで、血液表面５０２の３次元画像が取得される。

このような演算で求められる深さWL_depthが所定の閾値以上のとき血液の厚みが大きいことになるため、出血位置であるとして検出することができる。このように、閾値以上のときに出血位置であるとして判断することで、複数の出血位置があったようなときにも対応することができる。

このような演算で求められる膜厚f_depthが透明膜の厚みとされる。このような処理を行う画像処理装置３０１（図３）の動作について、図８のフローチャートを参照して説明する。

このようにして透明膜の膜厚が検出される。式（２）を演算した結果、差分値が０である場合、または所定の閾値より小さい場合、透明膜はないと判断できる。すなわち、差分値が所定の閾値以上であるか否かの判断を行うようにすれば、透明膜６０３の有無を検出することもできる。

肉表面７０１は、赤外光撮影により撮影することができる。図９に示すように、赤外光ＩＲは、ミスト表面７０２を通過し、肉表面７０１で反射されるため、その反射光を撮像することで、肉表面７０１を撮像することができる。ミスト表面７０２は、白色光（ＷＬ）を用いて撮像することで、撮像することができる。

図９を参照するに、点Ｐ１において、白色光（ＷＬ）を用いて撮像されたミスト表面７０２までの深さを深さWL_depthとし、赤外光（ＩＲ）を用いて撮像された肉表面７０１までの深さを深さIR_depthとする。このとき、点Ｐ１におけるミスト７０３の厚さm_depthは、以下の式（３）で表すことができる。
厚さm_depth＝深さIR_depth−深さWL_depth ・・・（３）

このような演算で求められる厚さｍ_depthが、所定の閾値ｔｈ以上の場合、ミストがあると判断される。このような処理を行う画像処理装置３０１（図３）の動作について、図１０のフローチャートを参照して説明する。

図１１Ａおよび図１１Ｂに示した状況を通常光で２次元画像として表面８０１側から撮影した場合、図１１Ｃに示すような画像８１１が撮像される。画像８１１には、静脈８２２と動脈８２３が撮像されている。画像８１１は、２次元画像であるため、また、静脈８２２と動脈８２３との位置関係を表す情報などの表示はされていないため、静脈８２２と動脈８２３のどちらが深い位置にあるのかを読み取るのは困難である。

動脈、静脈は、同じ深さにあって同じ程度の太さならば、反射率の違いで動脈は静脈より６４０[nm]付近以降の反射率が高くなり、より鮮明な赤になり、見分けがつく。しかしながら、図１１Ｂに示したように、静脈が表面近くにいて、動脈が若干深い位置にあり、２つの血管の太さが同じ程度である場合、表面から通常光で観察すると、動脈に届く前に肉組織によって反射される光が多くなるため、静脈と同程度の明るさになってしまいがちで、深さが異なる２つの血管の静脈、動脈判別は困難である。

静脈８２２であるか動脈８２３であるかは、深さ方向の位置関係からわかることもあるため、血管の深さ方向での位置関係は重要な情報となる。そこで、図１３に示すように、異なる波長で撮影を行うことで、異なる深さの血管をそれぞれ撮影する。

インドシアニングリーン（ICG）注射後の励起光観察により、粘膜深部や混濁した羊水中の胎盤血管等が観察できる。しかしながら、図１５の左図のように、血管が複数重なっている部分では、血管の重なり方が判別しづらく、癌組織９１１につながり転移可能性がある血管の出口を誤って別の血管の出口と判断してしまう可能性がある。

光力学診断（PDD）では、患者が、アミノレブリン酸（5-ALA）を内服後、青色光観察により腫瘍が赤色発光して見える。この光力学診断では、平面的な画像しか観ることができないため、ユーザは腫瘍の真の大きさを認識しづらい。

コンピュータ（ＣＰＵ２００１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア２０１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

Claims (18)

1. 特定の波長帯域における情報を有する特殊光画像を取得する特殊光画像取得部と、
   前記特殊光画像を用いて、生体における所定の位置の奥行き情報を生成する生成部と、
   前記奥行き情報を用いて、所定の部位を検出する検出部と
   を備える画像処理装置。
2. 内視鏡システムまたは顕微鏡システムの一部を構成する
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 白色光の波長帯域における情報を有する通常光画像を取得する通常光画像取得部をさらに備え、
   前記特定の波長帯域は、赤外光であり、
   前記生成部は、前記特殊光画像と前記通常光画像との深さ方向の差分を算出することで、前記所定の位置における奥行き情報を生成し、
   前記検出部は、前記奥行き情報が所定の閾値以上である位置を、出血点として検出する
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記特殊光画像または前記通常光画像に、前記出血点を表す所定のマーク、またはテキストを重畳した画像を生成する画像生成部をさらに備える
   請求項３に記載の画像処理装置。
5. 白色光の波長帯域における情報を有する通常光画像を取得する通常光画像取得部をさらに備え、
   前記特定の波長帯域は、偏光であり、
   前記生成部は、前記特殊光画像と前記通常光画像との深さ方向の差分を算出することで、前記所定の位置における奥行き情報を生成し、
   前記検出部は、前記奥行き情報を透明膜の膜厚として検出する
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
6. 前記特殊光画像または前記通常光画像に、前記透明膜の膜厚を表す数値、または膜厚に応じたグラデーション画像を重畳した画像を生成する画像生成部をさらに備える
   請求項５に記載の画像処理装置。
7. 白色光の波長帯域における情報を有する通常光画像を取得する通常光画像取得部をさらに備え、
   前記特定の波長帯域は、赤外光であり、
   前記生成部は、前記特殊光画像と前記通常光画像との深さ方向の差分を算出することで、前記所定の位置における奥行き情報を生成し、
   前記検出部は、前記奥行き情報が所定の閾値以上である位置を、ミストとして検出する
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
8. 前記特殊光画像または前記通常光画像に、前記ミストがあることを知らせる警告表示、または前記ミストを表す色を重畳した画像を生成する画像生成部をさらに備える
   請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記画像生成部は、
   画像全体に占める前記ミストが検出された領域の割合が大きい場合、前記特殊光画像を表示する、または、前記ミストを除去する画像処理が施された画像を生成する
   請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記特定の波長帯域は、第１の波長と、前記第１の波長とは異なる第２の波長であり、
    前記生成部は、前記第１の波長における情報を有する特殊光画像と、前記第２の波長における情報を有する特殊光画像との深さ方向の差分を算出することで、前記所定の位置における奥行き情報を生成し、
    前記検出部は、前記奥行き情報を、血管の深さ方向における位置情報として検出する
    請求項１または２に記載の画像処理装置。
11. 前記血管の深さ方向における位置情報を用いて、深い位置にある動脈の反射率を補正した画像を生成する画像生成部をさらに備える
    請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記特定の波長帯域は、インドシアニングリーン（ICG）注射後の励起光観察に用いられる励起光であり、
    前記生成部は、前記励起光による３次元画像から、前記所定の位置の奥行き情報を生成し、
    前記検出部は、前記奥行き情報から、重なりがある血管同士の位置関係、癌組織とつながりのある血管、または癌の移転可能性のある領域を検出する
    請求項１または２に記載の画像処理装置。
13. 重なり合う血管ごとに輝度または色を変えた画像、または癌の転移可能性のある領域を強調した画像を生成する画像生成部をさらに備える
    請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記特定の波長帯域は、青色光であり、
    前記生成部は、前記青色光による３次元画像から、前記所定の位置の奥行き情報を生成し、
    前記検出部は、前記青色光による２次元画像から、腫瘍の平面方向の大きさを推定し、その推定値と、前記奥行き情報を乗算することで得られる前記腫瘍の体積を検出する
    請求項１または２に記載の画像処理装置。
15. 前記体積が大きい前記腫瘍を強調表示した画像を生成する画像生成部をさらに備える
    請求項１４に記載の画像処理装置。
16. 白色光の波長帯域における情報を有する通常光画像を取得する通常光画像取得部をさらに備え、
    前記特殊光画像取得部は、前記通常光画像から、前記特定の波長帯域における情報を有する特殊光画像を生成する
    請求項１または２に記載の画像処理装置。
17. 特定の波長帯域における情報を有する特殊光画像を取得し、
    前記特殊光画像を用いて、生体における所定の位置の奥行き情報を生成し、
    前記奥行き情報を用いて、所定の部位を検出する
    ステップを含む画像処理方法。
18. 特定の波長帯域における情報を有する特殊光画像を取得し、
    前記特殊光画像を用いて、生体における所定の位置の奥行き情報を生成し、
    前記奥行き情報を用いて、所定の部位を検出する
    処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。