JP6265231B2 - 診断装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、診断装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

一般に、皮膚病変の診断として視診が必ず行われ、多くの情報を得ることが出来る。しかしながら、肉眼やルーペだけでは、例えば、ホクロとしみの判別さえ難しく、良性腫瘍と悪性腫瘍の鑑別も難しい。このため、従来、ダーモスコープ付きカメラを用いて病変を撮影するダーモスコピー診断が行われている。

ダーモスコープとは、ハロゲンランプ等で病変部を明るく照射し、エコージェルや偏光フィルタなどにより反射光の無い状態に設定し、１０倍程度に拡大して観察する非侵襲性診察器具である。この器具を用いた観察法をダーモスコピー診断と呼んでいる。ダーモスコピー診断については、インターネットＵＲＬ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｗｍｕ．ａｃ．ｊｐ／ＤＮＨ／ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ／ｄｅｒｍａｔｏｌｏｇｙ／ｄｅｒｍｏｓｃｏｐｙ．ｈｔｍｌ）＜平成２６年９月１日閲覧＞に詳細に記載されている。このダーモスコピー診断によれば、角質による乱反射がなくなることにより、表皮内から真皮浅層までの色素分布が良く見えてくる。

例えば、特許文献１に、上記したダーモスコープで撮影された皮膚画像に対して、色調、テクスチャ、非対称度、円度等の値を用いて診断を行う色素沈着部位の遠隔診断システムの技術が開示されている。特許文献１に開示された技術によれば、ダーモスコープを付したカメラ付き携帯電話を用い、ダーモスコープを通して、メラノーマの心配がある良性色素性母斑などがある皮膚を撮影する。そして、携帯電話のネットワーク接続機能を用いてインターネットに接続し、撮影した皮膚画像を遠隔診断装置に送信して診断を要求するものである。そして、要求に基づき皮膚画像を受信した遠隔診断装置は、メラノーマ診断プログラムを用い、皮膚画像から、それがメラノーマであるか否か、あるいはメラノーマであった場合にどの病期のメラノーマであるかを診断し、その結果を要求者である医師に返信する。

特開２００５−１９２９４４号

ところで、皮膚病については上記したダーモスコープ画像による診断が普及しつつあるが、明瞭な形状変化や模様を得られないことも多く、画像の観察や病変の判断は医師の熟練度に依存しているのが現状である。したがって、ダーモスコープ画像の病変部分を強調する等、画像処理によって、容易、かつ的確に診断可能なツールの出現がのぞまれていた。

本発明は上記した課題を解決するためになされたものであり、医師の診断を容易にし、かつ診断精度の向上をはかる、診断装置並びに当該診断装置における画像処理方法及びそのプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様は、患部の撮影画像を用いて病変を診断する診断装置であって、前記撮影画像を記憶する画像記憶部と、前記画像記憶部に記憶された前記撮影画像を処理する処理部と、を備え、前記処理部が、前記撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離する第１の分離手段と、前記輝度成分を大域変動成分と局所変動成分に分離する第２の分離手段と、前記第１の分離手段で得られた輝度成分を強調する強調手段と、前記強調された輝度成分に、前記撮影画像における診断の対象の部位をその特定色を維持したまま合成する合成手段と、を備えることを特徴とする診断装置である。

本発明によれば、医師の診断を容易にし、かつ診断精度の向上をはかる、診断装置、画像処理方法、及びプログラムを提供することができる。

本発明の実施の形態に係る診断装置の構成を示すブロック図である。 実施例１の基本処理動作を示すフローチャートである。 図２の撮影画像の強調処理動作を示すフローチャートである。 図３の血管らしさ抽出処理理動作を示すフローチャートである。 実施例１の診断装置の表示画面構成の一例を示す図である。 実施例２の診断装置の表示画面構成の一例を示す図である。 実施例２の診断装置の基本処理動作を示すフローチャートである。 図７の撮影画像の強調処理動作を示すフローチャートである。 図８の選択部位抽出処理動作の一例を示すフローチャートである。 実施例３の診断装置の表示画面構成の一例を示す図である。 実施例３の特定色の割合の調整処理動作を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、本実施形態と言う）について詳細に説明する。なお、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号または符号を付している。

（実施形態の構成）
図１は、本実施形態に係る診断装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る診断装置１００には、ダーモスコープ付き撮影装置１１０が接続されている。ダーモスコープ付き撮影装置１１０は、診断装置１００（処理部１０１）からの指示により患部の撮影を行ない、ダーモスコープ等の撮影画像を画像記憶部１０２に格納するとともに表示装置１２０の所定の領域に表示する。また、撮影画像は、処理部１０１により強調処理が施され、画像記憶部１０２に保存されるとともに、表示装置１２０の所定の領域に表示される。なお、入力装置１３０は、ダーモスコープ等撮影画像の撮影開始指示、後述するダーモスコープ画像中の部位選択操作等を行う。

なお、表示装置１２０、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）モニタであり、入力装置１３０は、例えば、マウス等の入力デバイスである。

処理部１０１は、画像記憶部１０２に記憶されたダーモスコピー画像等患部の撮影画像を処理するもので、図１に示すように、第１の分離手段１０１ａと、第２の分離手段１０１ｂと、強調手段１０１ｃと、抽出手段１０１ｄと、指定手段１０１ｅとを含む。

第１の分離手段１０１ａは、撮影画像を輝度成分と色情報成分とに分離する手段として機能する。第２の分離手段１０１ｂは、輝度成分を大域変動成分と局所変動成分に分離する手段として機能する。ここで、大域変動成分とは、統計学上、大域変動性（Ｇｌｏｂａｌ）を持つ輝度成分をいい、局所変動成分とは、局所変動性（Ｌｏｃａｌ）を持つ輝度成分をいう。

強調手段１０１ｃは、上記した大域変動成分、及び局所変動成分に対し互いに異なる強調処理を施す手段として機能する。抽出手段１０１ｄは、診断の対象として選択された部位を特定色の色情報により抽出する手段として機能する。指定手段１０１ｅは、部位の特定色を維持する度合いをコントラストの強弱によって可変的に指定する手段として機能する。なお、強調手段１０１ｃは、特定色の色情報成分として赤系色成分を強調するものであり、この場合、抽出手段１０１ｄは、選択された部位を赤系色成分により血管相当部位として抽出する。また、強調手段１０１ｃは、特定色の色情報成分として青系色成分を強調してもよく、この場合、抽出手段１０１ｄは、選択された部位を青系色成分により基底細胞癌相当部位として抽出してもよい。

上記した第１の分離手段１０１ａ、第２の分離手段１０１ｂ、強調手段１０１ｃ、抽出手段１０１ｄ、指定手段１０１ｅは、いずれも、処理部１０１が、処理部１０１が有する本実施形態に係るプログラムを逐次読み出し実行することにより、それぞれが持つ上記した機能を実現する。

（実施形態の動作）
以下、図１に示す本実施形態に係る診断装置１００の動作について、図２以降を参照しながら、実施例毎、詳細に説明する。

実施例１．
図２に、実施例１の基本処理動作の流れが示されている。図２によれば、処理部１０１は、まず、ダーモスコープ付き撮影装置１１０で撮影された患部（皮膚病変部位）の撮影画像を取得する（ステップＳ１１）。そして、取得した撮影画像を画像記憶部１０２の所定の領域に格納するとともに、表示装置１２０に表示する（ステップＳ１２）。続いて、処理部１０１は、撮影画像に対して強調処理を施し（ステップＳ１３）、その処理画像を先に表示した撮影画像とともに表示装置１２０に並べて表示し、診断を医師に委ねる（ステップＳ１４）。

図５に表示装置１２０に表示される表示画面イメージの一例が示されている。画面に向かって左に撮影画像が表示される撮影画像表示領域１２１が、右に、例えば、血管の強調画像が表示される強調画像表示領域１２２が示されている。例えば、医師が、入力装置１３０を用い、表示装置１２０の画面右下に割り当てられている「撮影開始」ボタン１２３をクリックすることにより、ダーモスコープ付き撮影装置１１０による患部の撮影が開始される。そして処理部１０１により、表示装置１２０に、撮影画像と、撮影画像のうち、例えば、血管部位の強調画像とがそれぞれの領域１２１，１２２に並んで表示される。

図３に、図２のステップＳ１３の「画像強調処理」の詳細な処理手順が示されている。ここでは、処理部１０１が、ダーモスコープ付き撮影装置１１０で撮影された患部（皮膚病変部位）の撮影画像から、大域変動性を持つ成分と局所変動性を持つ成分に分離し、それぞれに対して異なる強調処理を施す例を示している。

このため、処理部１０１は、まず、色空間変換を行う。処理部１０１は、第１の分離手段１０１ａにより、ダーモスコープ付き撮影装置１１０から取得されるＲＧＢ色空間の撮影画像を、Ｌａｂ色空間（ＣＩＥ １９７６ Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間）に変換する（ステップＳ１３１）。Ｌａｂ色空間については、例えば、インターネットＵＲＬ（ｈｔｔｐ：／／Ｊａ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｌａｂ％Ｅ８％８９％Ｂ２％Ｅ７％Ａ９％ＢＡ％Ｅ９％９６％９３）＜平成２６年９月１日閲覧＞にその詳細が記述されている。

続いて、処理部１０１は第２の分離手段１０１ｂが、Ｌａｂ色空間で輝度に相当するＬ画像を用い、大域変動成分と局所変動成分を分離するためにエッジ保存型フィルタ処理を施す（ステップＳ１３２）。ここで、エッジ保存型フィルタとして、例えば、バイラテラルフィルタを用いる。バイラテラルフィルタについては、例えば、インターネットＵＲＬ（ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｂｉｌａｔｅｒａｌ ｆｉｌｔｅｒ）＜平成２６年９月１日閲覧＞にその詳細が記載されている。

次に、処理部１０１は強調手段１０１ｃに制御を移す。強調手段１０１ｃは、Ｌ画像にバイラテルフィルタ処理を施して得られるＢ画像、Ｂ＝ｂｉｌａｔｅｒａｌ ｆｉｌｔｅｒ（Ｌ）を取得する。ここで、Ｂ画像は大域変動成分である。次に、強調手段１０１ｃが、局所変動成分Ｄ画像を取得する。Ｄ画像は、Ｄ＝Ｌ画像−Ｂ画像により取得することができる（ステップＳ１３３）。

続いて、強調手段１０１ｃは、画像Ｂを圧縮処理することにより圧縮された大域成分画像であるＢ’画像を生成する（ステップＳ１３４）。Ｂ’画像は、Ｂ’＝（Ｂ−Ｃ１）＊Ｋ１＋Ｃ１を求めることにより生成することができる。ここで、Ｌａｂ色空間での輝度Ｌの値範囲は０から１００であり、バイラテラルフィルタで処理された画像Ｂの範囲も０から１００に制限されている。こごて、Ｃ１は圧縮行う中心位置で、例えば５０とする。係数Ｋ１は圧縮率で、例えば０．５とする。これらの値は一例であって制限されない。

次に、強調手段１０１ｃは、局所変動成分のＤ画像を強調して強調された局所変動成分のＤ’画像を生成する（ステップＳ１３５）。強調された局所変動成分画像Ｄ’は、Ｄ’＝Ｄ＊Ｋ２を求めることにより生成される。ここで、Ｋ２は強調率であり、例えば３とする。続いて、強調手段１０１ｃは、圧縮及び強調された、それぞれＢ’画像、Ｄ’画像を用いて輝度強調画像Ｌ’を生成する（ステップＳ１３６）。輝度強調画像Ｌ’は、Ｌ’＝Ｂ’＋Ｄ’を求めることにより生成される。ここで、Ｂ’は圧縮された大域変動成分画像、Ｄ’は強調された局所成分画像である。

なお、輝度強調画像Ｌ’は、輝度画像Ｌを勾配空間に変換し、ピクセル毎に勾配変換した後、ポアソン方程式により勾配空間から強調輝度画像を生成してもよい。このとき、勾配Ｇ（ｘ，ｙ）は、Ｇ（ｘ，ｙ）＝（Ｌ（ｘ＋ｌｙ）−Ｌ（ｘ，ｙ），Ｌ（ｘ，ｙ＋１）−（Ｌ（ｘ，ｙ））で表され、Ｍを変換関数とすれば、Ｇ’（ｘ，ｙ）＝Ｍ（Ｇ（ｘ，ｙ），ｘ，ｙ）により勾配を変換する。例えば、大きな勾配を弱める非線形処理が実行される。そして、ポアソン方程式ΔＬ’＝ｄｉｖ（Ｇ’）を解くことにより変換後の輝度画像（輝度強調画像Ｌ’）を得る。ここで、Δはラプラス演算子、ｄｉｖは、ベクトル解析の発散を表している。

また、一様な変換処理による強調でもよく、例えば、輝度強調画像Ｌ＝ｌｏｇ（Ｌ）で求めてもよい。更に、画像全体で一様な変換処理を行わず、領域分割を行い、領域毎に変換処理を設定してもよい。この場合、領域は、明るさや病変部位をもとに手動で設定しても、あるいは自動設定してもよい。

次に、強調手段１０１ｃは、血管らしさを尤度Ａとして抽出する（ステップＳ１３７）。ここで、Ａは、輝度強調画像Ｌ’と同じ要素数をもち、それぞれの要素は０から１の範囲で示され、血管らしさを増すと１に近づくものとする。血管らしさを尤度Ａとして抽出する手順について、図４のフローチャートを参照して説明する。図４によれば、強調手段１０１ｃは、Ｌａｂ色空間の赤系の色相方向であるａ軸の値を取得し（ステップＳ１３７ａ）、血管らしさＡの値を、０〜８０の範囲で制限を与えて正規化処理（Ａ←ｍａｘ（ｍｉｎ（ａ，Ｓ），０）／Ｓ）を行い、０から１の値範囲に設定している（ステップＳ１３７ｂ）。ここでは、血管らしさＡの値を、上記Ｓに８０を与えることにより、０から８０の値で制限を与えたが、この値は一例であり、値に制限はない。

説明を図３のフローチャートに戻す。強調手段１０１ｃは、ステップＳ１３７で血管らしさを尤度Ａとして抽出した後、強調輝度Ｌ”を求める（ステップＳ１３８）。強調輝度Ｌ”は、Ｌ”＝Ｌ’＊（１−Ａ）＋Ｌ＊Ａによって求めることができる。ここで、血管らしい領域は撮影輝度Ｌを、非血管領域は強調画像Ｌ’を、尤度Ａにより合成している。なお、＊は、要素毎の乗算を表している。

次に、強調手段１０１ｃは、得られた強調輝度Ｌ”と、赤系の色相成分であるａ軸ならびに青系の色相成分であるｂ軸の値とにより元のＲＧＢ色空間に変換して強調画像Ｅを生成する（ステップＳ１３９）。

上記した実施例１によれば、処理部１１１は、第１の分離手段１０１ａが、撮影画像を輝度成分と色情報成分とに分離し、第２の分離手段１０１ｂが、輝度成分を大域変動成分と局所変動成分に分離し、強調手段１０１ｃが、大域変動成分及び局所変動成分に対し互いに異なる強調処理を施す処理を実行する。その結果、表示装置１２０に、例えば、図５に示すような、撮影画像と、撮影画像の大域変動成分及び局所変動成分に対して互いに異なる強調処理が施された強調画像とを、撮影画像表示領域１２１と強調画像表示領域１２２に並べて表示することができる。

実施例２．
次に、実施例２について説明する。図６に実施例２の表示画面構成の一例が示されている。実施例２では、実施例１に示す表示画面構成に、更に、「変換」ボタン１２４と、「基底細胞癌」チェックボックス１２５と、「血管」チェックボックス１２６とが割り当てられている。図７に実施例２の基本処理動作がフローチャートで示されている。

図７によれば、医師が「撮影開始」ボタン１２３をクリックすることにより、ダーモスコープ付き撮影装置１１０でダーモスコピー画像が撮影される（ステップＳ２１）。撮影画像は、処理部１０１による制御の下で画像記憶部１０２に保存されると共に、表示装置１２０の撮影画像表示領域１２１に表示される（ステップＳ２２）。

次に、医師は、入力装置１３０を操作することにより、強調処理によって見た目の色を変化させたくない部位（色を維持する部位）を選択する（ステップＳ２３）。続いて、医師は、入力装置１３０を用いて「変換」ボタン１２４をクリックすると（ステップＳ２４）、処理部１００１（強調手段１０１ｃ）は、以下に説明する強調処理を実行する（ステップＳ２５）。強調処理により得られる処理画像は、実施例１同様、表示装置１２０の強調画像表示領域１２２に、既に撮影画像表示領域１２１に表示されている撮影画像と並べて表示される（ステップＳ２６）。

ステップＳ２５に示す「撮影画像の強調処理」について、図８のフローチャートを参照しながら詳細に説明を行う。実施例１同様、処理部１０１は、第１の分離手段１０１ａが、撮影画像をＲＧＢ色空間からＬａｂ色空間に変換する（ステップＳ２５１）。そして、第第２の分離手段１０２ｂが、輝度に相当するＬ画像に対してバイラテラルフィルタ処理を施し、大域変動成分画像Ｂを得る（ステップＳ２５２）。以降、強調輝度画像Ｌ’を得るまでの処理（ステップＳ２５３〜Ｓ２５６）は、図３に示す実施例１と同様（ステップＳ１３３〜Ｓ１３６）であるため、ここでは重複を回避する意味で説明を省略する。

実施例２において、処理部１０１は，強調手段１０１ｃが強調輝度画像Ｌ’を得た後、抽出手段１０１ｄが、選択部位らしさ（ここでは血管らしさ）を尤度Ａ、基底細胞癌らしさを尤度Ｂとしてそれぞれ取得する（ステップＳ２５７）。抽出手段１０１ｄによる尤度Ａ，Ｂの取得方法については、図９を用いて後述する。

続いて抽出手段１０１ｄは、得られた血管らしさ（尤度Ａ）と、基底細胞癌らしさ（尤度Ｂ）とから、夫々の要素で最大値をとって、それぞれを尤度ＡＢとする（ステップＳ２５８：ＡＢ＝ｍａｘ（Ａ，Ｂ））。そして、強調手段１０１ｃが、強調輝度Ｌ”を求める（ステップＳ２５９）。ここでは、Ｌ”＝Ｌ’＊（１−ＡＢ）＋Ｌ＊ＡＢで求めることができる。最後に、実施例１同様、強調輝度Ｌ”、ａ軸成分、ｂ軸成分によりＲＧＢ色空間に変換して強調画像Ｅを生成する（ステップＳ２６０）。

抽出手段１０１ｄによる血管らしさ（尤度Ａ）と基底細胞癌らしさを（尤度Ｂ）の取得方法について、図９のフローチャートを用いて詳述する。抽出手段１０１ｄは、図６に示す表示画面に割り当てられている血管チェックボックス１２７がチェック（選択）されていなければ（ステップＳ２５７ａ“ＮＯ”）、血管らしさを示す尤度Ａを０（Ａ＝０）に設定する（ステップＳ２５７ｂ）。一方、血管チェックボックス１２７がチェック（選択）されていれば（ステップＳ２５７ａ“ＹＥＳ”）、Ｌａｂ色空間のａ軸色成分，ｂ軸色成分を取り出し（ステップＳ２５７ｃ）、血管らしさ（尤度Ａ）を計算する（ステッブＳ２５７ｃ）。ここで、血管らしさ（尤度Ａ）は、Ａ＝ｍａｘ（ｍｉｎ（ａ，８０），０）／８０（但し、ｂが０以上）により求めることができる。ここで、尤度Ａが０未満であれば、Ａ＝０とし、ｂが０以上であれば、ａ軸色成分を０から８０の値範囲で制限することにより正規化を行う（ステップＳ２５７ｄ）。

続いて、抽出手段１０１ｄは、図６に示す表示画面に割り当てられている「基底細胞癌」チェックボックスの状態を判定する（ステップＳ２５７ｅ）。ここで、「基底細胞癌」チェックボックス１２６がチェック（選択）されていなければ（ステップＳ２５７ｅ“ＮＯ”）、抽出手段１０１ｄは、尤度Ｂを０（Ｂ＝０）とする（ステップＳ２５７ｆ）。チェックされていれば（ステップＳ２５７ｅ“ＹＥＳ”）、Ｌａｂ色空間に変換し、ｂの符号を反転したのち（ステップＳ２５７ｇ）、値を０から８０で制限し、正規化することにより０から１の範囲の、基底細胞癌らしさ（尤度Ｂ）を得る（ステップＳ２５７ｈ）。

なお、ここでは、血管らしさ（尤度Ａ）、基底細胞癌らしさ（尤度Ｂ）を得る際に、具体的な値を示したが、あくまでも一例であり、この値に制限されない。

上記した実施例２によれば、処理部１０１は、第１の分離手段１０１ａが、撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離し、第２の分離手段１０１ｂが輝度成分を大域変動成分と局所変動成分に分離し、強調手段１０１ｃが、大域変動成分及び局所変動成分に対し互いに異なる強調処理を施し、抽出手段１０１ｄが、診断の対象として選択された部位を特定色の色情報により抽出する処理を実行する。その結果、表示装置１２０に、例えば、図６の表示画面に示すように、撮影画像と診断の対象として選択された部位を特定色により抽出された強調画像とを並べて表示することができる。

なお、実施例２において、強調手段１０１ｃは、特定色の色情報成分として赤系色成分、あるいは青色成分を強調するものであり、前者の場合、抽出手段１０１ｄは、選択部位を赤系色成分により血管相当部位として抽出し、後者の場合、選択部位を青系色成分により基底細胞癌相当部位として抽出している。

実施例３．
次に、実施例３について説明する。図１０に表示画面構成の一例が示されている。実施例３では、図６（実施例２）に示す表示画面に、更に、特定色を保つ度合いを指定するスライドバー１２７が表示画面に割り当てられ付加されている。ここで、スライドバー１２７を、向かって左方向に設定すると、特定色を保つ度合いが小さくなる。一方、向かって右方向に設定すると特定色を保つ度合いが大きくなる。換言すれば、スライドバー１２７を最左端位置に設定すると、特定色の部位のシャープさが増し、右端にスライド設定するにつれてシャープさが失われる。なお、色を保つことと、鮮明（シャープ）にすることとは相反する。

図１１に、スライドバー１２７を使用して特定色を保つ度合いの調整処理の手順が示されている。図１１に示すフローチャートは、実施例２の図９で示した基底細胞癌らしさを尤度Ｂとして抽出する処理（ステップＳ２５７ｈ）以降に付加される。

図１０に表示画面の一例として示すように、処理部１０１が、表示装置１２０に、撮影画像と、診断の対象として選択された部位を特定色により抽出された強調画像とを、撮影画像表示領域１２１と強調画像表示領域１２２並べて表示すると、医師は、その画面を確認しながら、スライドバー１２７を操作して特定色を保つ度合いを指定する。これをうけて処理部１０１は、図１１にその処理動作が示されているように、指定手段１０１ｅがスライドバー１２７で示す値Ｋを読み込む（ステップＳ２５７ｉ）。ここで、スライドバー１２７は、１から１０までの値Ｋを返すものとし、最左端に位置する場合１を、最右端に位置する場合１０を返すものとする。

したがって、指定手段１０１ｅは、スライドバー１２７が示す値を、抽出手段１０１ｄにより抽出される血管らしさ（尤度Ａ）、あるいは基底細胞癌らしさ（尤度Ｂ）の値に反映させ、スライドバー１２７の値に応じて更新することができる。すなわち、指定手段１０１ｅは、特定色を維持する度合いをコントラストの強弱によって可変的に指定する。なお、血管らしさ（尤度Ａ）は、Ａ＝Ａ＊Ｋ／１０、基底細胞癌らしさ（尤度Ｂ）は、Ｂ＝Ｂ＊Ｋ／１０により求めることができる（ステップＳ２５７ｊ，Ｓ２５７ｋ）。

最後に、強調手段１０１ｃが、この血管らしさ（尤度Ａ），基底細胞癌らしさ（尤度Ｂ）を用いて、強調画像を生成する。強調画像の生成方法については、図３（実施例１）、図８（実施例２）説明した通りである。なお、実施例３では、スライドバー１２７を用いて係数Ｋを得たが、症例に応じて予め設定してある係数Ｋを用いてもよい。なお、症例は、不図示のチェックボックス等で設定することが考えられる。

上記した実施例３によれば、処理部１０１は、第１の分離手段１０１ａが、撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離し、第２の分離手段１０１ｂが、輝度成分を大域変動成分と局所変動成分に分離し、強調手段１０１ｃが、大域変動成分及び局所変動成分に対し互いに異なる強調処理を施し、抽出手段１０１ｄが、診断の対象として選択された部位を特定色の色情報により抽出する処理を実行する。そして、指定手段１０１ｅが、特定色を維持する度合いをコントラストの強弱によって可変的に指定する処理を実行する。その結果、表示装置１２０に、例えば、図１０の表示画面に示すように、撮影画像と診断の対象として選択された部位を特定色により抽出された強調画像とを並べて表示することができる。このとき、スライドバー１２７の操作により、特定色を保つ度合い（割合）をコントラストの強弱によって可変設定可能である。すなわち、度合いが大きいと特定色を維持して表示され、度合いが小さいと、見た目の色を維持せずにコントラストが強調されるといった、診断目的に応じて動的に柔軟性の高い表示が可能になる。

（実施形態の効果）
以上説明のように本実施形態に係る診断装置１００によれば、処理部１０１は、診断の対象の部位をその特定色を維持したまま強調して表示装置１２０に表示するため、医師は、
表示画面を視認するだけで容易、かつ的確に診断を行うことができ、その結果、診断精度が向上する。また、処理部１０１は、画像記憶部１０２に記憶された撮影画像を輝度成分と色情報成分とに分離し、輝度成分を大域変動成分と局所変動成分とに分離し、大域変動成分及び局所変動成分に対して互いに異なる強調処理を施すため、医師は、診断目的に応じて選択された部位の強調画像を視認できる。また、診断の対象として選択された部位を特定色の色情報により抽出し、選択された部位の特定色の割合を可変的に指定することにより、見た目を柔軟に変化させることができ、その結果、医師は、一層容易に、かつ的確に診断を行うことができ、一段と診断精度が向上する。

なお、本実施形態に係る診断装置１００によれば、輝度成分を大域変動成分と局所変動成分とに分離する際にバイラテラルフィルタ処理を用いることとしたが、バイラテラルフィルタに限らず、エプシロンフィルタ等、エッジ保存型平滑化フィルタであれば代替可能である。また、表示例として、撮影画面と強調画面を並べて表示したが、同じ画面上で切り替えて表示しても同様の効果が得られる。

以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。またその様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。

〔付記〕
［請求項１］
患部の撮影画像を用いて病変を診断する診断装置であって、
前記撮影画像を記憶する画像記憶部と、
前記画像記憶部に記憶された前記撮影画像を処理する処理部と、を備え、
前記処理部が、診断の対象の部位をその特定色を維持したまま強調する強調手段を備えることを特徴とする診断装置。
［請求項２］
前記部位が血管相当部位であることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
［請求項３］
前記部位が基底細胞癌相当部位であることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
［請求項４］
前記処理部が、
前記撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離する第１の分離手段と、
前記輝度成分を大域変動成分と局所変動成分に分離する第２の分離手段と、をさらに備え、
前記強調手段が前記大域変動成分及び前記局所変動成分に対し互いに異なる強調を施すことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の診断装置。
［請求項５］
前記処理部が、前記部位の前記特定色を維持する度合いをコントラストの強弱によって可変的に指定する指定手段をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の診断装置。
［請求項６］
前記強調手段が前記特定色の前記色情報成分として赤系色成分を強調するものであり、前記処理部が前記部位を前記赤系色成分により前記血管相当部位として抽出することを特徴とする請求項４又は５に記載の診断装置。
［請求項７］
前記強調手段が前記特定色の前記色情報成分として青系色成分を強調するものであり、
前記処理部が前記部位を前記青系色成分により前記基底細胞癌相当部位として抽出することを特徴とする請求項４又は５に記載の診断装置。
［請求項８］
患部の撮影画像を用いて病変を診断する診断装置における画像処理方法であって、
前記撮影画像を記憶するステップと、
記憶された前記撮影画像を処理するステップと、を備え、
前記処理ステップが診断の対象の部位をその特定色を維持したまま強調する処理を含むことを特徴とする画像処理方法。
［請求項９］
患部の撮影画像を用いて病変を診断する診断装置における画像処理のプログラムであって、
コンピュータに、
前記撮影画像を記憶する機能と、
記憶された前記撮影画像を処理する機能と、を実行させ、
前記処理する機能は、診断の対象の部位をその特定色を維持したまま強調する処理を含む、ことを特徴とするプログラム。

１００…診断装置、１０１…処理部、１０１ａ…第１の分離手段、１０１ｂ…第２の分離手段、１０１ｃ…強調手段、１０１ｄ…抽出手段、１１１ｅ…指定手段、１１０…ダーモスコープ付き撮影装置、１２０…表示装置、１２１…撮影画像表示領域、１２２…強調画像表示領域、１２３…撮影開始ボタン、１２４…変換ボタン、１２５…基底細胞癌チェックボックス、１２６…血管チェックボックス、１２７…スライドバー、１３０…入力装置

Claims (10)

1. 患部の撮影画像を用いて病変を診断するための診断装置であって、
   前記撮影画像を記憶する画像記憶部と、
   前記画像記憶部に記憶された前記撮影画像を処理する処理部と、を備え、
   前記処理部が、
   前記撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離する第１の分離手段と、
   前記輝度成分を大域変動成分と局所変動成分に分離する第２の分離手段と、
   前記第１の分離手段で得られた輝度成分を強調する強調手段と、
   前記強調された輝度成分に、前記撮影画像における診断の対象の部位をその特定色を維持したまま合成する合成手段と、を備えることを特徴とする診断装置。
2. 前記部位が血管相当部位であることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
3. 前記強調手段は、
   前記第２の分離手段で得られた前記局所変動成分を強調することを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
4. 前記強調手段は、
   前記第２の分離手段で得られた前記大域変動成分を圧縮する手段をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
5. 患部の撮影画像を用いて病変を診断するための診断装置であって、
   前記撮影画像を記憶する画像記憶部と、
   前記画像記憶部に記憶された前記撮影画像を処理する処理部と、を備え、
   前記処理部が、
   前記撮影画像をＲＧＢ色空間からＬａｂ色空間に変換する変換手段と、
   前記Ｌａｂ色空間の色情報成分の赤系の色相成分（ａ軸）から血管らしさを示す尤度（Ａ）を求めて血管相当部位を抽出する抽出手段と、を備えることを特徴とする診断装置。
6. 前記強調手段は、前記Ｌａｂ色空間の輝度成分（Ｌ軸）を強調し、
   前記合成手段は、前記強調された輝度成分に、前記抽出された血管相当部位を合成することを特徴とする請求項５に記載の診断装置。
7. 患部の撮影画像を用いて病変を診断するための画像処理方法であって、
   コンピュータが、
   前記撮影画像を記憶する記憶ステップと、
   前記記憶された撮影画像を処理する処理ステップと、を実行し、
   前記処理ステップが、
   前記撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離する第１の分離ステップと、
   前記輝度成分を大域変動成分と局所変動成分に分離する第２の分離ステップと、
   前記第１の分離ステップで得られた輝度成分を強調する強調ステップと、
   前記強調された輝度成分に、前記撮影画像における診断の対象の部位をその特定色を維持したまま合成する合成ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
8. 患部の撮影画像を用いて病変を診断するための画像処理方法であって、
   コンピュータが、
   前記撮影画像を記憶する画像記憶ステップと、
   前記画像記憶部に記憶された前記撮影画像を処理する処理ステップと、を実行し、
   前記処理ステップが、
   前記撮影画像をＲＧＢ色空間からＬａｂ色空間に変換する変換ステップと、
   前記Ｌａｂ色空間の色情報成分の赤系の色相成分（ａ軸）から血管らしさを示す尤度（Ａ）を求めて血管相当部位を抽出する抽出手段と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
9. 患部の撮影画像を用いて病変を診断するための画像処理のプログラムであって、
   コンピュータに、
   前記撮影画像を記憶する機能と、
   前記記憶された撮影画像を処理する機能と、を実行させ、
   前記処理する機能は、
   前記撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離する第１の分離処理と、
   前記輝度成分を大域変動成分と局所変動成分に分離する第２の分離処理と、
   前記第１の分離処理で得られた輝度成分を強調する処理と、
   前記強調された輝度成分に、前記撮影画像における診断の対象の部位をその特定色を維持したまま合成する処理と、を含むことを特徴とするプログラム。
10. 患部の撮影画像を用いて病変を診断するための画像処理のプログラムであって、
    コンピュータに、
    前記撮影画像を記憶する画像記憶機能と、
    前記記憶された前記撮影画像を処理する機能と、を実行させ、
    前記処理する機能は、
    前記撮影画像をＲＧＢ色空間からＬａｂ色空間に変換する変換処理と、
    前記Ｌａｂ色空間の色情報成分の赤系の色相成分（ａ軸）から血管らしさを示す尤度（Ａ）を求めて血管相当部位を抽出する処理と、を含むことを特徴とするプログラム。

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