JP5242381B2 - 医療用画像処理装置及び医療用画像処理方法 - Google Patents
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Description
この場合、術者は、内視鏡の挿入部を患者の大腸等の体腔内に挿入して、挿入部の先端部に設けた撮像手段により体腔内を撮像し、モニタに表示される内視鏡画像を観察してポリープ等の病変部の検診や診断等の内視鏡検査を行う。このような場合、術者は患者に与える苦痛を少なく、かつ円滑に内視鏡検査を行うことが望まれるため、術者の負担が大きくなる。
内視鏡画像の場合のよう光学的に体腔内を観察した画像においては、色情報も得られるため、色情報も病変検出等に利用できることが望ましい。
一方、第2の従来例は、色情報及び輪郭情報を利用して、出血・発赤及び隆起・陥凹等を検出するようにしている。しかし、この第2の従来例は、ポリープに生じる発赤・褪色調の色調変化の性状を付随的に呈する領域やポリープの周辺粘膜に生じる異常所見領域等の性状を付随的に呈する領域の情報を有効に利用していない。このため、これらの領域の情報を有効に利用して、病変をより精度良く若しくは高い信頼性で検出できることが望まれる。
また、2次元画像から3次元の形状画像を生成して、より信頼度を向上した病変検出ができることが望まれる。
また、本発明は、3次元の形状画像を利用して、より信頼度を向上した病変検出ができる医療用画像処理装置及び医療用画像処理方法を提供することを目的とする。
(実施例1)
図1〜図8は本発明の実施例1に係り、図1は内視鏡システムの構成を示すブロック図、図2は大腸のような管状部位内に挿入された内視鏡により撮像する様子を示す図、図3Aは図2の内視鏡に設けられた撮像装置により撮像された内視鏡画像例を示す図、図3Bは図2の内視鏡に設けられた撮像装置により撮像された内視鏡画像例を示す図、図4はCPUによる画像処理機能を示すブロック図、図5は画像処理により隆起性病変としてのポリープを検出する処理を示すフローチャート、図6は図5のステップS4の3次元形状情報算出の処理を示すフローチャート、図7は図6のステップS12により算出されるShape Index SIの値による曲面形状を示す図、図8は図5のステップS6の処理内容を示すフローチャートである。
また、図3Bは、図3Aの場合よりも広い領域で白色調の褪色部33が伴ったポリープを有する内視鏡画像を示す。
本実施例においては、図4に示した各機能をソフトウェアにより実現している。つまり、CPU22は、処理プログラム記憶部23に記憶(格納)された処理プログラムを読み出し、CPU22はこの処理プログラムに従って処理を行うことにより、図5に示すポリープ検出の画像処理を実行する。
ステップS2の後、ステップS3においてCPU22は、内視鏡画像IiにおけるR信号成分(R画像と略記)Riを抽出し、次のステップS4においてCPU22は、R画像Riの3次元形状情報を明暗変化(輝度情報の変化)に基づき算出(生成)する。本実施例では、CPU22は、R画像Riを用いて3次元形状情報を算出するようにしているが、この他に例えば輝度信号成分の画像を用いて算出しても良い。
2次元の画像から3次元形状情報を算出するために、図6のステップS21に示すようにCPU22は3次元形状を推定(生成)する。
一方、曲面の主曲率k1,k2(k1≧k2)は、ガウス曲率Kと、平均曲率Hを用いて、
k1=H+(H2−K)1/2 k2=H−(H2ーK)1/2 (1)
と表される。
SI=1/2−(1/π)arc tan[(k1+k2)/(k1−k2)] (2)
CV=((k12+k22)/2)1/2 (3)
となる。
そして、次のステップS33においてCPU22は、分割された小領域の番号を表すパラメータmと、小領域内の画素の番号を表すパラメータjとを初期値1に設定する。なお、小領域の番号付けを行う場合、ステップS31の処理により、除外された画素が、その小領域内である割合、例えば50%を超えた場合には、その小領域は処理対象から除外する(mの番号に割り付けない)。つまり、小領域に対しても、不適当な小領域は、処理対象から除外する。
ステップS41の判定条件を満たす場合には、ステップS42に示すようにCPU22は、その小領域は発赤及び褪色調の色調変化の小領域でないと検出(判定)する。
隆起性病変としてのポリープを示す凸型(或いはカップ)形状を検出するためのShape IndexSIの閾値として検出基準1を(SI=)0.9に、検出基準2は(SI=)0.8に設定する(なお、上述のように1に近いほど凸型形状となる)。そして、ステップS10或いはS11においてCPU22は、検出基準の0.9或いは0.8のShape IndexSIと比較し、その値よりも大きい場合に小領域がポリープと検出(判定)する。
つまり、検出基準1としてShape IndexSIの閾値を0.9及びCurvednessCVの閾値を0.20とし、検出基準2としてShape IndexSIの閾値を0.9及びCurvednessCVの閾値を0.15にするようにしても良い。
また、ステップS10及びステップS11における検出基準も、陥凹性病変の特徴量に近い値に変更する。このようにすれば、陥凹性病変に対しても適用可能である。
次に、図9〜図13を参照して本発明の実施例2を説明する。
本実施例においても,明暗変化に基づき算出される3次元情報(形状情報)から隆起性変化領域の検出を適用し,隆起性病変としてのポリープ検出を行う。
次のステップS66において、CPU22は、ステップS65で検出された小塊数Nが白斑検出の検出基準の閾値Nth(例えばHth=20)より大きいか否かの判定を行う。そして、この条件N>Nthを満たす場合には、ステップS67に示すようにCPU22は、このラベリング画像(G画像Gi及びR画像Ri)で、白斑検出と判定し、逆にこの条件を満たさない場合には、ステップS68において白斑検出無しと判定する。
(付記1)
複数の色信号からなる医療用画像における少なくとも1つの色信号に基づき病変候補領域を検出する病変候補領域検出手段と、前記医療用画像から病変に伴い付随した性状で発生する付随領域を検出する付随領域検出手段と、前記付随領域の検出結果に応じて前記病変候補領域から病変を検出する際の検出基準を変更する検出基準変更手段とを具備したことを特徴とする医療用画像処理装置。
前記病変候補領域検出手段は、前記医療用画像から前記少なくとも1つの色信号に基づき、3次元形状の情報を生成する3次元形状の情報生成手段を有し、生成された3次元形状の情報を利用して病変候補領域を検出することを特徴とする付記1に記載の医療用画像処理装置。
前記付随領域検出手段は、前記付随領域として、発赤若しくは褪色等の色調変化の性状を呈する色調変化領域を検出することを特徴とする付記1に記載の医療用画像処理装置。
前記付随領域検出手段は、前記付随領域として、白斑若しくは異常血管の異常所見の性状を呈する異常所見領域を検出することを特徴とする付記1に記載の医療用画像処理装置。
前記検出基準変更手段は、前記検出基準として、生成された前記3次元形状の情報における曲面形状を表す特徴量のShape Index及びCurvednessの少なくとも一方の閾値を変更することを特徴とする付記3に記載の医療用画像処理装置。
複数の色信号からなる医療用画像における少なくとも1つの色信号から病変候補領域を検出する病変候補領域検出手段と、前記医療用画像から病変に伴い付随した性状で発生する付随領域を検出する付随領域検出手段と、前記病変候補領域検出手段により検出された病変候補領域と、前記付随領域検出手段により検出された付随領域とが相関する領域の有無により病変検出を行うことを特徴とする医療用画像処理装置。
複数の色信号からなる医療用画像における少なくとも1つの色信号に基づき病変候補領域を検出する病変候補領域検出ステップと、前記医療用画像から病変に伴い付随した性状で発生する付随領域の有無を検出する付随領域検出ステップと、前記付随領域の有無の検出結果に応じて前記病変候補領域から病変を検出する際の検出基準を変更する検出基準変更ステップとを具備したことを特徴とする医療用画像処理方法。
前記病変候補領域検出ステップは、前記医療用画像から前記少なくとも1つの色信号に基づき、3次元形状の情報を生成する3次元形状の情報生成ステップを有し、生成された3次元形状の情報を利用して病変候補領域を検出することを特徴とする付記7に記載の医療用画像処理方法。
前記付随領域検出ステップは、前記付随領域として、発赤若しくは褪色の色調変化の性状を呈する色調変化領域を検出することを特徴とする付記7に記載の医療用画像処理方法。
前記付随領域検出ステップは、前記付随領域として、白斑若しくは異常血管の性状を呈する異常所見領域を検出することを特徴とする付記7に記載の医療用画像処理方法。
前記検出基準変更ステップは、前記検出基準として、生成された前記3次元形状の情報における曲面形状を表す特徴量のShape Index及びCurvednessの少なくとも一方の閾値を変更することを特徴とする付記8に記載の医療用画像処理方法。
前記検出基準として、生成された前記3次元形状の情報における曲面形状を表す特徴量のShape Index及びCurvednessの少なくとも一方若しくは基準面からの高さの閾値を変更することを特徴とする付記3に記載の医療用画像処理装置。
Claims (2)
- 複数の色信号からなる医療用画像における少なくとも1つの色信号に基づき病変候補領域を検出する病変候補領域検出手段と、
前記医療用画像から病変に伴い付随した性状で発生する付随領域を検出する付随領域検出手段と、
前記付随領域の検出結果に応じて前記病変候補領域から病変を検出する際の検出基準を変更する検出基準変更手段と、
を具備し、
前記付随領域検出手段は、前記付随領域として、白斑若しくは異常血管の異常所見の性状を呈する異常所見領域を検出することを特徴とする医療用画像処理装置。 - 複数の色信号からなる医療用画像における少なくとも1つの色信号に基づき病変候補領域を検出する病変候補領域検出ステップと、
前記医療用画像から病変に伴い付随した性状で発生する付随領域の有無を検出する付随領域検出ステップと、
前記付随領域の有無の検出結果に応じて前記病変候補領域から病変を検出する際の検出基準を変更する検出基準変更ステップと、
を具備し、
前記付随領域検出ステップは、前記付随領域として、白斑若しくは異常血管の性状を呈する異常所見領域を検出することを特徴とする医療用画像処理方法。
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