JP2017097711A - 頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮評価システム及び頭皮評価プログラム - Google Patents

頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮評価システム及び頭皮評価プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2017097711A
JP2017097711A JP2015230783A JP2015230783A JP2017097711A JP 2017097711 A JP2017097711 A JP 2017097711A JP 2015230783 A JP2015230783 A JP 2015230783A JP 2015230783 A JP2015230783 A JP 2015230783A JP 2017097711 A JP2017097711 A JP 2017097711A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
scalp
capillary
image
unit region
capillaries
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
JP2015230783A
Other languages
English (en)
Inventor
永山 勝也
Katsuya Nagayama
勝也 永山
景史 河越
Keishi Kawagoe
景史 河越
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.)
Kyushu Institute of Technology NUC
TOKU KK
Original Assignee
Kyushu Institute of Technology NUC
TOKU KK
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 Kyushu Institute of Technology NUC, TOKU KK filed Critical Kyushu Institute of Technology NUC
Priority to JP2015230783A priority Critical patent/JP2017097711A/ja
Publication of JP2017097711A publication Critical patent/JP2017097711A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

【課題】頭皮を撮像した画像を基にして人による判断を経ることなく頭皮の毛細血管を数値化する頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮の健全度を評価する頭皮評価システム及び頭皮評価プログラムを提供する。
【解決手段】頭皮毛細血管の数値化システム10は、頭皮Sを撮像した画像Tの各単位領域Uの濃淡を基に、頭皮Sの毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを検出する画像分析手段11と、毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを基にして、毛細血管C1、C2の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出する演算手段12とを備える。
【選択図】図1

Description

本発明は、頭皮の毛細血管を数値化するシステム及びプログラム、並びに、頭皮の毛細血管を数値化した値から頭皮の毛細血管の状態を評価するシステム及びプログラムに関する。
血管の状態が健康面に与える影響は大きいことが知られており、血管を基に健康状態を評価するシステムの具体例が特許文献1に記載されている。特許文献1に記載のシステムは、爪上皮の毛細血管の状態を数値化したデータを基にして健康状態を評価するものである。
特許第4743486号公報
しかしながら、特許文献1に記載のシステムは、人が毛細血管を視覚的に観察して得た結果を基に毛細血管の状態が数値化されるため、観察者によって毛細血管の状態を示す数値にばらつきが生じるという課題があった。また、発明者らによる調査においては、頭皮の毛細血管を数値化するシステムが見当たらなかった。
本発明はかかる事情に鑑みてなされたもので、頭皮を撮像した画像を基にして人による判断を経ることなく頭皮の毛細血管を数値化する頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮の健全度を評価する頭皮評価システム及び頭皮評価プログラムを提供することを目的とする。
前記目的に沿う第1の発明に係る頭皮毛細血管の数値化システムは、頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該頭皮の毛細血管に対応する前記単位領域を検出する画像分析手段と、前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出する演算手段とを備える。
第1の発明に係る頭皮毛細血管の数値化システムにおいて、前記画像分析手段は、隣り合う前記単位領域の濃淡差を基に前記毛細血管に対応する前記単位領域を検出するのが好ましい。
第1の発明に係る頭皮毛細血管の数値化システムにおいて、前記画像分析手段は、濃淡レベルが所定範囲内である前記単位領域を前記毛細血管に対応する前記単位領域として判定するのが好ましい。
前記目的に沿う第2の発明に係る頭皮毛細血管の数値化プログラムは、頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該画像内の毛細血管に対応する該単位領域をコンピュータに求めさせる手段Aと、前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として前記コンピュータに導出させる手段Bとを有する。
前記目的に沿う第3の発明に係る頭皮評価システムは、頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該頭皮の毛細血管に対応する前記単位領域を検出する画像分析手段と、前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出し、該数値を基に前記頭皮の健全度を求める演算手段とを備える。
前記目的に沿う第4の発明に係る頭皮評価プログラムは、頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該画像内の毛細血管に対応する該単位領域をコンピュータに求めさせる手段Aと、前記コンピュータに、前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出させ、該数値を基に前記頭皮の健全度を求めさせる手段Cとを有する。
第1の発明に係る頭皮毛細血管の数値化システム、第2の発明に係る頭皮毛細血管の数値化プログラム、第3の発明に係る頭皮評価システム及び第4の発明に係る頭皮評価プログラムは、頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、頭皮の毛細血管に対応する単位領域を検出し、毛細血管に対応する単位領域を基に、毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出するため、人為的な判断を経ることなく、頭皮の毛細血管を数値化可能である。
本発明の第1の実施の形態に係る頭皮毛細血管の数値化システムを示す模式図である。 頭皮の説明図である。 頭皮を撮像した画像である。 毛細血管を検出するアルゴリズムを示す説明図である。 (A)、(B)はそれぞれ、マッサージ直後及びマッサージから5分経過後の頭皮の撮像画像を画像処理した画像である。 頭皮を撮像した画像の各画素を明度で分割したヒストグラムである。 頭皮の撮像画像を画像処理した画像であって、検出された毛細血管C2を示した画像である。 (A)は頭皮の撮像画像であって毛細血管C1の中心線をマーキングした画像であり、(B)は頭皮の撮像画像を画像処理した画像であって毛細血管C1を塗りつぶした画像である。
続いて、添付した図面を参照しながら本発明を具体化した実施の形態について説明する。
図1〜図4に示すように、本発明の第1の実施の形態に係る頭皮毛細血管の数値化システム10は、頭皮Sを撮像した画像(画像データ)Tの各単位領域Uの濃淡を基に、頭皮Sの毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを検出する画像分析手段11と、毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを基にして、毛細血管Tの面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出する演算手段12とを備えている。以下、これらについて詳細に説明する。
頭皮Sには、図2に示すように、表面から内部に向かって順に表皮S1、真皮S2及び皮下組織S3の各層が設けられ、頭皮Sの毛Hは真皮S2から生えている。真皮S2と皮下組織S3の境界近傍には毛Hの根元に接続された血管Wがあり、表皮S1と真皮S2の境界近傍には血管Wに接続された毛細血管C1が存在する。毛細血管C1は、頭皮Sの表面に沿って延びるように設けられ、毛細血管C1には、頭皮Sの表面に対して垂直な毛細血管C2が連結されている。
頭皮毛細血管の数値化システム10は、周知のコンピュータによって構成でき、図1に示すように、モニタ13と、モニタ13に接続され、図示しない記憶デバイスやCPU等を具備した本体部14を有している。本体部14の記憶デバイスには、プログラム(ソフトウェア)がインストールされており、画像分析手段11及び演算手段12は、主として、そのプログラムの一部によってそれぞれ構成されている。
本体部14は、外部から記憶デバイスに電子データを取り込むための図示しないインタフェースを具備している。頭皮Sを頭皮Sの表面から撮像した図3に示す画像Tは電子データの一例であり、本体部14は、外部から画像Tを記憶デバイス内に取り込む。画像Tは、図4に示す複数の単位領域(本実施の形態では画素)Uが縦及び横に配列されている。
画像分析手段11は、記憶デバイス内に取り込まれた画像Tに対し、各単位領域Uの濃淡を基にして、画像T内において、毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを検出する。
本実施の形態において、画像分析手段11は、画像Tにおいて濃淡が所定範囲の単位領域Uを抽出し、抽出された単位領域Uに対し、隣り合う単位領域Uの濃淡差を基に毛細血管C1、C2に対応する(毛細血管C1、C2の表示領域に該当する)単位領域Uを検出する。濃淡が所定範囲であることを条件に単位領域Uを抽出するのは、毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを検出する対象から、毛H等に対応する単位領域Uを予め除外するためである。
画像Tがカラー画像の場合、グレースケール化によって画像Tをモノクロ画像(例えば、256階調のモノクロ画像)に変換した後、各単位領域Uの明度を基に、毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを検出してもよい。
そして、濃淡差を基に毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを検出する際、ノイズ処理及びエッジ検出等の処理を適宜追加してもよい。
ノイズ処理は、ラスタスキャン及びラベリングを行って画像Tからノイズを除去する処理であり、例えば、黒の単位領域Uの塊が所定の面積以下であれば白に変換する等の処理を行う。
エッジ検出は、画像T内において、毛細血管C1、C2の輪郭線を検出して抽出する処理であり、例えば、ケニーのエッジ検出アルゴリズムを採用可能である。
また、画像分析手段11は、毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを検出する基準として、隣り合う単位領域Uの濃淡の関係の代わりに、個々の単位領域Uの濃淡レベルを利用することができる。個々の単位領域Uの濃淡レベルを基準にする場合、画像分析手段11は、濃淡レベルが所定範囲内である単位領域Uを毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uとして判定する。
種々の実験の結果、画像Tを256階調のモノクロ画像に変換し、明度(画素度)が130〜160の範囲にある単位領域Uを毛細血管C1、C2の対応領域と判定することで、画像T内の毛細血管C1、C2を安定的に検出できることを確認している。濃淡レベルが所定範囲内である単位領域Uを毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uとして判定する場合にも、グレースケール化、ノイズ処理、エッジ検出等を適宜利用することができる。
更に、画像T内の毛細血管C1、C2の検出を、図4に示す別の処理によって行うこともできる。図4に示す処理は、特に毛細血管C1の検出に有効であり、画像T内で所定の濃淡レベル以上の単位領域Uを検出して起点とし、その起点に隣接する単位領域Uの中で濃淡レベルが所定範囲である単位領域Uを検出し、その単位領域Uを毛細血管C1と見なし、その単位領域Uに隣接する単位領域Uの中で所定範囲の濃淡レベルの単位領域Uを検出する。
隣接する単位領域Uの中で所定範囲の濃淡レベルの単位領域Uが検出されない場合、毛細血管C1と見なされた単位領域Uを中心に配した所定の中心角の扇形フィルタF内で所定範囲の濃淡レベルの単位領域Uを探索して毛細血管C1に対応する単位領域Uと見なす。
また、学習機能を用いて、各単位領域Uの濃淡を基に画像T内の毛細血管C1、C2を検出するようにしてもよい。
画像分析手段11によって、画像T内の毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを検出した後、演算手段12は、画像T内の毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを基にして、画像T内の毛細血管C1の数、長さ及び面積、画像T内の毛細血管C2の数及び面積を数値としてそれぞれ導出する。導出された各数値は、外部から本体部14に対してなされた入力操作によって、モニタ13に表示される。
なお、演算手段12は、画像T内の毛細血管C1の数、長さ及び面積、画像T内の毛細血管C2の数及び面積の全ての項目について数値を導出する必要はなく、頭皮毛細血管の数値化システム10の利用目的に応じて、数値として導出する対象項目を制限してもよい。
また、頭皮毛細血管の数値化システム10にインストールして用いることが可能な頭皮毛細血管の数値化プログラムは、頭皮毛細血管の数値化システム10とは別のコンピュータにインストールすることによっても利用することができる。即ち、頭皮毛細血管の数値化プログラムは、頭皮Sを撮像した画像Tの各単位領域Uの濃淡を基に、画像T内の毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uをコンピュータに求めさせるサブプログラム(手段A)と、毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを基にして、毛細血管C1、C2の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値としてコンピュータに導出させるサブプログラム(手段B)とを有する。
次に、頭皮Sの健全度を求める本発明の第2の実施の形態に係る頭皮評価システムについて説明する。なお、頭皮毛細血管の数値化システム10と同じ構成については、頭皮毛細血管の数値化システム10と同じ符号を付して、詳細の説明は省略する。
頭皮評価システムは、頭皮毛細血管の数値化システム10に対し、演算手段12の代わりに、演算手段12に機能を追加した拡張演算手段(演算手段の一例)を採用したものであり、画像分析手段11及び拡張演算手段を備えている。頭皮評価システムは、周知のコンピュータによって構成可能である。
拡張演算手段は、毛細血管C1、C2の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出し、この数値を基に頭皮Sの健全度(具体的には、毛細血管C1、C2の血流の良好度、流量)を求め、例えば、頭皮Sの健全度を100点満点の点数として導出する。
頭皮Sの健全度には、毛細血管C1、C2の状態が密接に関連しているため、頭皮評価システムは、毛細血管C1、C2から頭皮Sの健全度を導出するものである。
そして、頭皮評価システムにインストールして用いられる頭皮評価プログラムは、頭皮評価システム以外のコンピュータにインストールすることによっても利用することができる。
頭皮評価プログラムは、頭皮Sを撮像した画像Tの各単位領域Uの濃淡を基に、画像T内の毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uをコンピュータに求めさせるサブプログラム(手段A)と、コンピュータに、毛細血管C1、C2に対応する単位領域Uを基にして、毛細血管C1、C2の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出させ、導出した数値を基に頭皮Sの健全度を求めさせるサブプログラム(手段C)を有する。本実施の形態では、頭皮評価プログラムは、頭皮毛細血管の数値化プログラムの各種機能を全て包含している。
次に、本発明の作用効果を確認するために行った実験について説明する。
実験においては、頭皮をマッサージし、マッサージ直後の頭皮を撮像した画像とマッサージから5分経過した頭皮を撮像した画像について、それぞれ画像処理を行った。図5(A)、(B)はそれぞれ、マッサージ直後の頭皮の画像及びマッサージから5分経過した頭皮の画像について、グレースケール化、二値化及びエッジ検出の処理を行って得られた画像である。図5(A)、(B)の画像において、毛細血管C1は、幅方向両側(血管壁)に該当する画素が黒で、それ以外の画素が白でそれぞれ表示され、毛細血管C2に該当する画素は、全体が黒で表示される。
図5(A)、(B)の画像それぞれにおいて、毛細血管C1、C2が見られることから、これらの処理が、画像中の毛細血管C1、C2を検出するのに有効であることが確認できる。
また、図5(A)の画像では、左上の領域に4つの毛細血管C2を確認できるが、図5(B)の画像では、同領域に確認される毛細血管C2の数が3つに減少し、更に、毛細血管C1については、図5(B)の画像が図5(A)の画像に比べ確認できる毛細血管C1の領域が縮小している。
更に、図5(A)の画像の黒の画素が25917個であったのに対し、図5(B)の画像の黒の画素は14766個であり、マッサージ直後の画像がマッサージから5分経過した画像に比べ黒の画素が多いことが確認された。
毛細血管C1、C2の血流レベルは、マッサージによって上昇し、マッサージ後、時間の経過と共に低下するという傾向がある。この傾向は、図5(A)、(B)の画像によって得られた結果、即ち、マッサージ直後の画像は、マッサージから5分経過後の画像に比べて、確認できる毛細血管C2及び黒の画素が多いという結果と合致する。
次の実験の結果を示す図6は、マッサージ前の頭皮を撮像した画像、マッサージ直後の頭皮を撮像した画像、及び、マッサージから5分経過後の頭皮を撮像した画像それぞれについて、濃淡レベルを算出し、ヒストグラムとして表わしたものである。撮像された各画像は、カラー画像であり、256階調のグレースケール化がなされ、横軸を明度(濃淡レベルの一例)、縦軸を各明度の画素数としたヒストグラムに変換された。
図6に示すヒストグラムより、マッサージ直後の頭皮を撮像した画像は、他の2つの画像に比べ、明度が130〜160の範囲の画素数が多いことが確認できる。毛細血管C1、C2は、マッサージにより視認できる数が増加することから、画像内で毛細血管に対応する画素数を検出する際、明度が130〜160の範囲であることを条件にすることで、毛細血管C1、C2の検出精度が上がることが確認できた。
また、マッサージ直後の頭皮を撮像した画像に対し、グレースケール化、二値化及びエッジ検出を行った画像において、所定範囲内に黒の画素が集合したものを毛細血管C2と判定した結果、図7に示すように、a〜kのアルファベットを付した11個の毛細血管C2が検出された。次に、検出した11個の毛細血管C2それぞれの黒の画素数を演算手段によって算出したところ、aが119個、bが176個、cが205個、dが376個、eが294個、fが252個、gが110個、hが563個、iが197個、jが133個、kが202個で、a〜kの毛細血管C2の黒の画素数の合計は2627個であった。
a〜kの毛細血管C2それぞれの黒の画素数は、個々の毛細血管C2の面積を示すものであり、黒の画素の合計数である2627個は、画像内で検出された毛細血管C2の総面積を示すものである。
そして、マッサージ直後の頭皮を撮像した画像に対し、グレースケール化、二値化及びエッジ検出を行った画像において、黒の画素の連続が所定の長さ以上であることを条件に、毛細血管C1を検出し、毛細血管C1の幅方向中心にマーキングを行った画像を図8(A)に示す。図8(A)の画像においては、マーキングした箇所をドットで示している。本実験においては、ドットをつないだ線の長さを算出することで、画像内において検出された毛細血管C1の長さを求められることが確認された。
更に、画像において、黒の画素の連続が所定の長さ以上であることを条件に毛細血管C1を検出したものに対し、検出された毛細血管C1全体を、図8(B)に示すように塗りつぶし、その塗りつぶした領域を算出することで毛細血管C1の面積を得られることも確認された。
10:頭皮毛細血管の数値化システム、11:画像分析手段、12:演算手段、13:モニタ、14:本体部、S:頭皮、T:画像、U:単位領域、C1、C2:毛細血管、S1:表皮、S2:真皮、S3:皮下組織、H:毛、W:血管、F:扇形フィルタ

Claims (6)

  1. 頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該頭皮の毛細血管に対応する前記単位領域を検出する画像分析手段と、
    前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出する演算手段とを備えることを特徴とする頭皮毛細血管の数値化システム。
  2. 請求項1記載の頭皮毛細血管の数値化システムにおいて、前記画像分析手段は、隣り合う前記単位領域の濃淡差を基に前記毛細血管に対応する前記単位領域を検出することを特徴とする頭皮毛細血管の数値化システム。
  3. 請求項1記載の頭皮毛細血管の数値化システムにおいて、前記画像分析手段は、濃淡レベルが所定範囲内である前記単位領域を前記毛細血管に対応する前記単位領域として判定することを特徴とする頭皮毛細血管の数値化システム。
  4. 頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該画像内の毛細血管に対応する該単位領域をコンピュータに求めさせる手段Aと、
    前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として前記コンピュータに導出させる手段Bとを有する頭皮毛細血管の数値化プログラム。
  5. 頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該頭皮の毛細血管に対応する前記単位領域を検出する画像分析手段と、
    前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出し、該数値を基に前記頭皮の健全度を求める演算手段とを備えることを特徴とする頭皮評価システム。
  6. 頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該画像内の毛細血管に対応する該単位領域をコンピュータに求めさせる手段Aと、
    前記コンピュータに、前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも1つを数値として導出させ、該数値を基に前記頭皮の健全度を求めさせる手段Cとを有する頭皮評価プログラム。
JP2015230783A 2015-11-26 2015-11-26 頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮評価システム及び頭皮評価プログラム Pending JP2017097711A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015230783A JP2017097711A (ja) 2015-11-26 2015-11-26 頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮評価システム及び頭皮評価プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015230783A JP2017097711A (ja) 2015-11-26 2015-11-26 頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮評価システム及び頭皮評価プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2017097711A true JP2017097711A (ja) 2017-06-01

Family

ID=58804923

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015230783A Pending JP2017097711A (ja) 2015-11-26 2015-11-26 頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮評価システム及び頭皮評価プログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2017097711A (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015157071A (ja) * 2014-01-24 2015-09-03 国立大学法人九州工業大学 健康状態評価支援システム及び毛細血管のデータ取得方法
WO2015174163A1 (ja) * 2014-05-14 2015-11-19 ソニー株式会社 撮像装置及び撮像方法
JP2016202442A (ja) * 2015-04-20 2016-12-08 あっと株式会社 毛細血管の画像処理方法および画像処理プログラム、並びに毛細血管分析診断装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015157071A (ja) * 2014-01-24 2015-09-03 国立大学法人九州工業大学 健康状態評価支援システム及び毛細血管のデータ取得方法
WO2015174163A1 (ja) * 2014-05-14 2015-11-19 ソニー株式会社 撮像装置及び撮像方法
JP2016202442A (ja) * 2015-04-20 2016-12-08 あっと株式会社 毛細血管の画像処理方法および画像処理プログラム、並びに毛細血管分析診断装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107480677B (zh) 一种识别三维ct图像中感兴趣区域的方法及装置
JP5722414B1 (ja) 骨粗鬆症診断支援装置
Garnavi et al. Automatic segmentation of dermoscopy images using histogram thresholding on optimal color channels
JP4909686B2 (ja) 表皮組織定量化装置及びプログラム
JP4717585B2 (ja) 医用画像判定装置、医用画像判定方法およびそのプログラム
JPH11510419A (ja) 定量的の歯科カリエス検査システムおよびその方法
KR102206621B1 (ko) 딥러닝 알고리즘을 이용한 근감소증 분석 프로그램 및 애플리케이션
KR101926015B1 (ko) 영상 처리 장치 및 방법
KR101076307B1 (ko) 피부 나이 추론 방법
JP2010082245A (ja) 毛情報測定方法
CN104732520A (zh) 一种胸部数字影像的心胸比测量算法及系统
JP6458166B2 (ja) 医用画像処理方法及び装置及びシステム及びプログラム
JP2017164412A (ja) 骨粗鬆症診断支援装置
JP6608141B2 (ja) 健康状態評価支援システム
JP6551729B2 (ja) 毛細血管の画像処理方法および画像処理プログラム、並びに毛細血管分析診断装置
JPWO2019069629A1 (ja) 画像処理装置及び学習済みモデル
Nurhayati et al. Stroke identification system on the mobile based CT scan image
TWI615130B (zh) 影像處理方法及非暫態電腦可讀取媒體
JP2017097711A (ja) 頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮評価システム及び頭皮評価プログラム
KR102380560B1 (ko) 영상 처리를 기반으로 하는 각막궤양 검출 장치 및 그 방법
RU2580074C1 (ru) Способ автоматической сегментации полутоновых сложноструктурированных растровых изображений
KR101334029B1 (ko) 두경부 근육 추출 방법 및 roi분석 방법
CN113962958A (zh) 一种征象检测方法及装置
JP2010082053A (ja) 内臓脂肪肥満検査装置およびプログラム
JP2015084894A (ja) 心胸郭比算出装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180903

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180831

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190708

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190716

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20191112

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20200225