JP6242072B2 - 画像処理装置、プログラム及び画像処理装置の作動方法 - Google Patents
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Description
まず本実施形態の手法について説明する。時間的或いは空間的に連続する大量の画像から構成される画像列が取得された場合、当該画像列を用いてユーザが何らかの処理(例えば内視鏡画像列であれば診断等の医療行為)を行う際に、画像要約処理を行うことが望ましい。なぜなら、画像列に含まれる画像の枚数は非常に多く、ユーザがその全てを見た上で判断を行うことは多大な労力を要するためである。また、画像列に含まれる画像の中には、互いに似通った画像が存在する可能性が高く、そのような似通った画像を全てチェックしたとしても取得できる情報量は限られ、労力に見合わない。
病変領域を観察対象領域とし、病変被覆率(広義には観察対象被覆率)に基づいて判定対象画像の削除可否判定処理を行う手法について説明する。具体的には、画像処理装置のシステム構成例を説明し、フローチャートを用いて処理の流れを説明する。
図4に本実施形態における画像処理装置のシステム構成例を示す。画像処理装置は、処理部100と、画像列取得部200と、記憶部300を含む。
次に、図6のフローチャートを用いて本実施形態の画像要約処理の流れを説明する。この処理が開始されると、まず画像列取得部200で取得した画像列の各画像から病変領域を検出する(S101)。以降の処理は、S101で病変領域が検出された画像を対象として行われる。
なお、基準画像と判定対象画像の選択手法には種々の変形例が考えられる。例えば、基準画像を複数選択してもよい。その場合、基準画像として選択される画像の枚数に相当する数の病変領域が存在するが、そのいずれかによりカバーされている判定対象画像の病変領域は、当該判定対象画像を削除したとしても失われることはない。よって、図9に示したように各基準画像の病変領域を変形して求められた領域の和集合に相当する領域を病変被覆領域として処理を行えばよい。病変被覆領域算出後の、病変共通領域の算出、病変被覆率の算出、閾値判定の各処理は上述した例と同様である。
次に、病変領域を観察対象領域とし、病変喪失領域占有率(広義には観察対象喪失領域占有率)を指標値として用いた削除可否判定処理の手法について説明する。本実施形態の画像処理装置の構成例は、削除可否判定部1006での処理内容が異なるものの、図4と同様であるため、削除可否判定部1006以外については詳細な説明を省略する。また、処理の流れについても、S106の処理内容以外は図6のフローチャートと同様であるため、詳細な説明は省略する。
まず、病変喪失領域占有率を用いた削除可否判定処理を行う理由について、図11(A)〜図11(D)を用いて説明する。図11(A)及び図11(B)は、基準画像と判定対象画像の病変領域が図に示したような領域である場合に、図3と同様に病変被覆領域、病変共通領域を求めた例である。図11(A)の場合には、判定対象画像の病変領域に占める病変共通領域の割合が大きい(ここでは80%)ため、病変被覆領域に基づく判定では、判定対象画像は削除可能と判定される。一方、図11(B)の場合には、判定対象画像の病変領域に占める病変共通領域の割合が小さい(ここでは50%)ため、病変被覆領域に基づく判定では、判定対象画像は削除不可と判定される。
上述したように、画像処理装置の構成例は図4と同様である。図12に本実施形態の削除可否判定部1006の構成例を示す。削除可否判定部1006は、図12に示したように病変被覆領域算出部1009と、病変喪失領域算出部1013と、病変喪失領域占有率算出部1014と、閾値判定部1015と、を含んでもよい。ただし、削除可否判定部1006は、図12の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
本実施形態の削除可否判定処理の流れを図14のフローチャートを用いて説明する。この処理が開始されると、まず、基準画像の病変領域を変形情報(変形パラメータ)を用いて変形することで病変被覆領域を求める(S301)。そして、判定対象画像の病変領域のうち、求めた病変被覆領域に含まれない領域を病変喪失領域として求め(S302)、判定対象画像に占める病変喪失領域の割合を病変喪失領域占有率として算出する(S303)。算出した病変喪失領域占有率と所与の閾値との比較処理を行って(S304)、判定対象画像の削除可否を判定する。
次に、病変領域を観察対象領域とし、病変被覆率と病変喪失領域占有率(広義には観察対象被覆率と観察対象喪失領域占有率)の両方を指標値として用いた削除可否判定処理の手法について説明する。本実施形態の画像処理装置の構成例は、削除可否判定部1006での処理内容が異なるものの、図4と同様であるため、削除可否判定部1006以外については詳細な説明を省略する。また、処理の流れについても、S106の処理内容以外は図6のフローチャートと同様であるため、詳細な説明は省略する。
上述したように、画像処理装置の構成例は図4と同様である。図15に本実施形態の削除可否判定部1006の構成例を示す。削除可否判定部1006は、図15に示したように病変被覆領域算出部1009と、病変共通領域算出部1010と、病変被覆率算出部1011と、病変喪失領域占有率算出部1014と、閾値判定部1016と、を含んでもよい。ただし、削除可否判定部1006は、図15の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
また、病変喪失領域占有率の代わりに簡易的な指標値を用いてもよい。上述したように、第2の実施形態は、図11(B)に示したような、病変喪失領域のサイズを考慮すれば削除してしかるべき判定対象画像が、病変被覆率を用いた処理では削除できないという問題に対応することを想定している。そのためには、厳密な判定をするのであれば病変喪失領域を用いることが望ましい。
次に、遮蔽物領域を除いた領域、又は観察に適さない領域を除いた領域を観察対象領域とする例について説明する。具体的には、遮蔽物領域とは泡領域や残渣領域であり、観察に適さない領域とは暗部領域やハレーション領域である。なお、観察対象領域検出後の処理は、第1〜第3の実施形態のいずれかを適用してもよく、その場合の処理は上述した通りであるため詳細な説明は省略する。また、第2の実施形態と同様に観察対象喪失領域を求め、その後当該観察対象喪失領域に対して構造要素を用いた収縮処理を行うことで、判定対象画像の削除可否判定を行ってもよい。構造要素を用いた処理の詳細は後述する。
本実施形態の画像処理装置の構成例を図22に示す。画像処理装置の処理部100は、観察対象領域検出部1017と、変形推定対象領域選択部1002と、変形情報取得部1003と、基準画像選択部1004と、判定対象画像選択部1005と、削除可否判定部1006と、を含む。また、不図示ではあるが、削除可否判定部1006等の詳細な構成については、図5等の病変領域に関するブロックを観察対象領域に拡張して考えればよい。
本実施形態では、画像を削除することで、所定サイズの注目領域を見逃す可能性があるか否かという観点から、判定対象画像の削除可否判定を行ってもよい。これは、判定対象画像を削除することで観察できなくなる領域に、所定サイズの注目領域が完全に収まってしまうか否かを判定すればよい。観察できなくなる領域内に注目領域が完全に収まってしまう場合とは、判定対象画像の当該部分に注目領域が存在した場合には当該判定対象画像を削除すると注目領域の情報が失われることに対応し、注目領域の見逃し可能性があると言える。一方、観察できなくなる領域内に注目領域が完全に収まらなければ、はみ出した部分については基準画像によりカバーできるため、基準画像を残しておけば注目領域の少なくとも一部は観察可能である。
1002 変形推定対象領域選択部、1003 変形情報取得部、
1004 基準画像選択部、1005 判定対象画像選択部、
1006 削除可否判定部、1009 病変被覆領域算出部、
1010 病変共通領域算出部、1011 病変被覆率算出部、
1012,1015,1016 閾値判定部、1013 病変喪失領域算出部、
1014 病変喪失領域占有率算出部、1017 観察対象領域検出部、
1018 構造要素生成部、1019 観察対象喪失領域算出部、
1020 注目領域見逃し可能性判定部
Claims (15)
- 複数の構成画像を有する画像列を取得する画像列取得部と、
前記画像列取得部が取得した前記画像列の前記複数の構成画像の一部を削除して要約画像列を生成する画像要約処理を行う処理部と、
を含み、
前記処理部は、
前記複数の構成画像の各構成画像から観察対象領域を検出する処理を行い、
前記複数の構成画像から基準画像と判定対象画像を選択し、
前記基準画像の変形推定対象領域と、前記判定対象画像の変形推定対象領域との間の変形情報を算出し、
前記基準画像の前記観察対象領域に対して、前記変形情報を用いた変形処理を行うことで、前記判定対象画像のうち前記基準画像の前記観察対象領域により覆われる領域である観察対象被覆領域を求め、
求めた前記観察対象被覆領域と、前記判定対象画像の前記観察対象領域に基づいて、前記判定対象画像を削除することにより観察できなくなる前記観察対象領域の発生度合いが低い場合に前記判定対象画像を削除可能と判定し、前記発生度合いが高い場合に前記判定対象画像を削除不可と判定するように、前記判定対象画像の削除可否の判定を行うことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1において、
前記処理部は、
前記観察対象被覆領域と、前記判定対象画像の前記観察対象領域との共通領域である観察対象共通領域を求め、
求めた前記観察対象共通領域が前記判定対象画像の前記観察対象領域に占める割合である観察対象被覆率を算出し、
前記観察対象被覆率が所定の閾値以上である場合は、前記判定対象画像を削除可能と判定し、
前記観察対象被覆率が前記所定の閾値未満である場合は、前記判定対象画像を削除不可と判定することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1において、
前記処理部は、
前記判定対象画像の前記観察対象領域のうち、前記観察対象被覆領域ではない領域である観察対象喪失領域が、前記判定対象画像に占める割合である観察対象喪失領域占有率を算出し、
前記観察対象喪失領域占有率が所定の閾値未満である場合は、前記判定対象画像を削除可能と判定し、
前記観察対象喪失領域占有率が前記所定の閾値以上である場合は、前記判定対象画像を削除不可と判定することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1において、
前記処理部は、
前記判定対象画像の前記観察対象領域のうち、前記観察対象被覆領域ではない領域である観察対象喪失領域を用いて、前記判定対象画像において注目領域を見逃す可能性の有無を判定し、前記可能性がある場合には前記判定対象画像を削除不可と判定することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項4において、
前記処理部は、
前記観察対象喪失領域に、前記注目領域に対応するサイズの領域が含まれるか否かの判定を行うことで、前記判定対象画像において前記注目領域を見逃す可能性の有無を判定することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項4又は5において、
前記処理部は、
前記観察対象喪失領域に対して、前記注目領域に対応する構造要素を用いた収縮処理を行い、
前記収縮処理の結果、残留領域がある場合に、前記注目領域を見逃す可能性があるとして、前記判定対象画像は削除不可であると判定し、
前記収縮処理の結果、前記残留領域が無い場合に、前記注目領域を見逃す可能性がないとして、前記判定対象画像は削除可能であると判定することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1において、
前記処理部は、
前記観察対象被覆領域と、前記判定対象画像の前記観察対象領域との共通領域である観察対象共通領域を求め、求めた前記観察対象共通領域が前記判定対象画像の前記観察対象領域に占める割合である観察対象被覆率を算出し、
前記観察対象被覆率が所定の閾値以上である場合は、前記判定対象画像を削除可能と判定し、前記観察対象被覆率が前記所定の閾値未満である場合は、前記判定対象画像を削除不可と判定し、
前記判定対象画像の前記観察対象領域から前記観察対象共通領域を除いた領域である観察対象喪失領域が、前記判定対象画像に占める割合である観察対象喪失領域占有率を算出し、
前記観察対象喪失領域占有率が所定の閾値未満である場合は、前記判定対象画像を削除可能と判定し、前記観察対象喪失領域占有率が前記所定の閾値以上である場合は、前記判定対象画像を削除不可と判定することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項7において、
前記処理部は、
前記観察対象被覆率に基づく判定、及び前記観察対象喪失領域占有率に基づく判定の少なくとも一方の判定において、削除可能とされた前記判定対象画像を削除可能と判定することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1乃至8のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記画像の遮蔽物領域を除いた領域を前記観察対象領域として検出することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項9において、
前記画像列は生体内を撮像した生体内画像列であり、
前記遮蔽物領域は、
前記画像の泡領域又は残渣領域であることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1乃至10のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記画像の画像信号が観察に適さない領域を除いた領域を前記観察対象領域として検出することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項11において、
前記画像信号が観察に適さない領域は、
前記画像の暗部領域又はハレーション領域であることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1乃至12のいずれかにおいて、
前記画像列は生体内を撮像した生体内画像列であり、
前記処理部は、
前記画像の病変領域又は絨毛領域を前記観察対象領域として検出することを特徴とする画像処理装置。 - 複数の構成画像を有する画像列を取得する画像列取得部と、
前記画像列取得部が取得した前記画像列の前記複数の構成画像の一部を削除して要約画像列を生成する画像要約処理を行う処理部として、
コンピュータを機能させ、
前記処理部は、
前記複数の構成画像の各構成画像から観察対象領域を検出する処理を行い、
前記複数の構成画像から基準画像と判定対象画像を選択し、
前記基準画像の変形推定対象領域と、前記判定対象画像の変形推定対象領域との間の変形情報を算出し、
前記基準画像の前記観察対象領域に対して、前記変形情報を用いた変形処理を行うことで、前記判定対象画像のうち前記基準画像の前記観察対象領域により覆われる領域である観察対象被覆領域を求め、
求めた前記観察対象被覆領域と、前記判定対象画像の前記観察対象領域に基づいて、前記判定対象画像を削除することにより観察できなくなる前記観察対象領域の発生度合いが低い場合に前記判定対象画像を削除可能と判定し、前記発生度合いが高い場合に前記判定対象画像を削除不可と判定するように、前記判定対象画像の削除可否の判定を行うことを特徴とするプログラム。 - 画像列取得部と、処理部と、を含む画像処理装置の作動方法であって、
前記画像列取得部が、複数の構成画像を有する画像列を取得し、
前記処理部が、前記複数の構成画像の各構成画像から観察対象領域を検出する処理を行い、
前記処理部が、前記複数の構成画像から基準画像と判定対象画像を選択し、
前記処理部が、前記基準画像の変形推定対象領域と、前記判定対象画像の変形推定対象領域との間の変形情報を算出し、
前記処理部が、前記基準画像の前記観察対象領域に対して、前記変形情報を用いた変形処理を行うことで、前記判定対象画像のうち前記基準画像の前記観察対象領域により覆われる領域である観察対象被覆領域を求め、求めた前記観察対象被覆領域と、前記判定対象画像の前記観察対象領域に基づいて、前記判定対象画像を削除することにより観察できなくなる前記観察対象領域の発生度合いが低い場合に前記判定対象画像を削除可能と判定し、前記発生度合いが高い場合に前記判定対象画像を削除不可と判定するように、前記判定対象画像の削除可否の判定を行い、
前記処理部が、前記削除可否の判定結果に基づいて、前記画像列の前記複数の画像の一部を削除して要約画像列を取得する画像要約処理を行うことを特徴とする画像処理装置の作動方法。
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