JP4804742B2 - 画像処理装置、及び画像処理プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1に基づき、本発明の第1の実施の形態に係わる画像処理装置1の関連システムとのネットワーク構成について説明する。図1は、本発明の第1の実施の形態に係わる画像処理装置1と関連システムとのネットワーク構成を概略的に示した図である。図1に示すように、本実施の形態の画像処理装置1は、TCP/IPを通信プロトコルとするLAN2に接続されている。一方、生体内を撮像して画像信号を出力する内視鏡観察装置3も、内視鏡ファイリング装置4を介してLAN2に接続されている。内視鏡ファイリング装置4は、内視鏡観察装置3から画像信号を受信して画像データを生成するとともに、生成された画像データを蓄積する。すなわち、画像処理装置1は、内視鏡バッファリング装置4に蓄積されている画像データを、LAN2経由で取得する。
歪度β1とは、領域特徴量35の分布の非対称性を測る尺度であって、図5(a)に示すように、分布が右側に偏るときにはβ1<0、分布が左右対称のときにはβ1=0、分布が左側に偏るときにはβ1>0の値をとる。すなわち、pitの配列が規則的であるほど0に近い値をとる。図5(a)は、領域特徴量35の分布と歪度との関係を説明する図である。歪度β1は、式(3)にて算出される。
式(3)において、nは領域特徴量35の個数、xiは領域特徴量35、x(エックスバー)はn個の領域特徴量35の平均値、sは標準偏差である。標準偏差sは、変動係数CVと同様に式(2)にて算出される。
式(4)において、nは領域特徴量35の個数、xiは領域特徴量35、x(エックスバー)はn個の領域特徴量35の平均値、sは標準偏差である。標準偏差sは、変動係数CVと同様に式(2)にて算出される。
次に、本発明の第2の実施の形態を説明する。画像処理装置1の全体構成は、画像処理プログラム28の処理内容が異なる点と、画像処理プログラム28を実行することによって取得、生成され、メモリ22に記憶される解析データとして、pit重心画像33に換わってpit芯線画像53が含まれる点を除き、第1の実施の形態と同一であるため、ここでは、特徴となる作用についてのみ説明し、同じ構成要素については同じ符号を付して説明は省略する。
前記医用画像から粘膜微細構造を抽出するステップと、
前記粘膜微細構造の持つ領域特徴量を算出するステップと、
前記領域特徴量から粘膜構造の配列規則性を評価するステップと、
を含むことを特徴とする医用画像処理方法。
前記医用画像上の粘膜微細構造を抽出する粘膜微細構造抽出ステップと、
画像領域を前記抽出した粘膜微細構造に基づき前記医用画像を複数の領域に分割する領域分割ステップと、
前記分割領域から特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記算出した特徴量から粘膜表面状態を識別する識別ステップと、
を含むことを特徴とする医用画像処理方法。
11 パーソナルコンピュータ、
28 画像処理プログラム、
29 解析データ、
31 原画像、
32 二値化画像、
33 pit重心画像、
34 ボロノイ画像、
35 領域特徴量、
36 配列規則性特徴量、
代理人 弁理士 伊 藤 進
Claims (2)
- 被写体を撮像した画像信号に基づき、粘膜微細構造の構成要素を識別する構成要素識別手段と、
前記構成要素毎に一つ以上の構造情報を抽出する構造情報抽出手段と、
前記構造情報抽出手段により抽出された前記構造情報に基づき、前記粘膜微細構造の各要素に領域を割り当てる領域分割手段と、
前記領域毎に一つ以上の領域特徴量を算出する領域特徴量算出手段と、
前記領域特徴量算出手段により算出された領域特徴量に基づき、配列特徴量を算出する配列特徴量算出手段と、
前記配列特徴量に基づき、前記粘膜微細構造の配列規則性を判定する配列規則性判定手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - コンピュータに、
被写体を撮像した画像信号に基づき、粘膜微細構造の構成要素を識別する構成要素識別手順と、
前記構成要素毎に一つ以上の構造情報を抽出する構造情報抽出手順と、
前記構造情報抽出手順により抽出された前記構造情報に基づき、前記粘膜微細構造の各要素に領域を割り当てる領域分割手順と、
前記領域毎に一つ以上の領域特徴量を算出する領域特徴量算出手順と、
前記領域特徴量算出手順により算出された領域特徴量に基づき、配列特徴量を算出する配列特徴量算出手順と、
前記配列特徴量に基づき、前記粘膜微細構造の配列規則性を判定する配列規則性判定手順と、
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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