JP6519703B2 - 画像処理方法、診断装置、並びにプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理方法、診断装置、並びにプログラムに関する。

皮膚病変の診断として視診は必ず行われ、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、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。そこで、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らし、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し、１０倍程度に拡大して観察する非侵襲性の診察器具である。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。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。それは、ダーモスコープを付け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依頼するものである。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、その結果を医師に返信する。

特開２００５−１９２９４４号

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するとともに診断精度の向上をはかる、画像処理方法、診断装置、並びに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、
皮膚疾患の患部の画像から血管部位を抽出するための画像処理方法であって、
コンピュータが、
前記患部の画像を、ＲＧＢ色空間からＣＩＥＬａｂ色空間に変換するステップと、
前記ＣＩＥＬａｂ色空間のＬ画像を用い、モルフォロジー処理によりコントラスト強調画像を得るステップと、
前記ＣＩＥＬａｂ色空間のａｂ画像を用い、血管らしさを示す尤度を求めるステップと、
前記コントラスト強調画像と前記血管らしさを示す尤度とから、血管部位を抽出するステップと、
を実行する画像処理方法である。

本発明によれば、医師の診断を容易にするとともに診断精度の向上をはかる、画像処理方法、診断装置、並びに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。 本発明の実施の形態に係る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２の撮影画像の血管抽出処理動作を示すフローチャートである。 図３のＬ画像からボトムハット処理で輝度強調画像を得る処理動作を示すフローチャートである。 図４の膨張処理画像の一例を示す図である。 図３の血管らしさを尤度Ａとして抽出する処理動作の一例を示すフローチャートである。 図３の血管らしさを尤度Ａとして抽出する処理動作の他の例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る診断装置の表示画面構成の一例を示す図である。

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、「実施形態」と称する）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）からの指示により撮影を行ない、撮影画像（ダーモスコピー画像）を画像記憶部１０２に格納するとともに表示装置１２０上に表示する。また、撮影画像は、処理部１０１により強調処理が施されて画像記憶部１０２に保存されると共に表示装置１２０上に表示される。入力装置１３０は、ダーモスコープ画像の撮影開始指示、後述するダーモスコピー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）モニタにより構成され、入力装置１３０は、マウス等により構成されている。

処理部１０１は、画像記憶部１０２に記憶された撮影画像を処理するもので、図１に示すように、分離手段１０１ａと、抽出手段１０１ｂと、生成手段１０１ｃと、を含む。

分離手段１０１ａは、前記撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離する手段として機能する。

抽出手段１０１ｂは、診断の対象として選択された部位を抽出する手段として機能し、少なくとも、部位の候補を前記輝度成分により抽出する第１の抽出手段１０１ｂ−１、及び部位のそれらしさを輝度成分と色情報成分とから構成される色空間により抽出される第２の抽出手段１０１ｂ−２の一方を含む。

第１の抽出手段１０１ｂ−１は、後述するように、モルフォロジー処理（ここではボトムハット処理）を用い、部位の候補を輝度成分により抽出する。また、第２の抽出手段１０１ｂ−２は、後述するように、例えば、ＣＩＥＬａｂ色空間の赤系の色相方向に応じた色情報成分を用いて抽出し、赤系の色相方向と、青系の色相方向とにより構成される平面座標を、赤系の色相方向の特定の点を中心に反時計まわりに所定角回転させ、特定の値域で輝度成分に制限をかけて部位のそれらしさを示す尤度を算出する。そして、算出された尤度を、輝度成分の画像にボトムハット処理を施して得られる輝度画像に乗算することにより、選択された部位を強調して抽出する。

生成手段１０１ｃは、部位の抽出された結果を単独、又は背景画像と合成して生成する手段として機能し、このとき、背景画像は、撮影画像及び撮影画像のグレー変換画像の少なくとも一方である。

上記した分離手段１０１ａ、抽出手段１０１ｂ（第１の抽出手段１０１ｂ−１，第２の抽出手段１０１ｂ−２）、生成手段１０１ｃは、いずれも、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詳細に説明する。

図２に、本実施形態に係る診断装置１００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、例えば、皮膚病変部位等、患部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、撮影画像から血管抽出Ｅ処理を行い（ステップＳ１３）、抽出された血管を強調処理し、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８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表示領域１２１が、右に、強調画像表示領域１２２が割り当てられており、それぞれの領域に、撮影画像、血管の強調画像が表示されている。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による血管抽出処理により、表示装置１２０の撮影画像表示領域１２１に撮影画像が、強調画像表示領域１２２に、撮影画像のうち抽出された血管が強調された強調画像が並んで表示される。

図３に、図２のステップＳ１３の「血管抽出Ｅ処理」の詳細な手順が示されている。図３によれば、処理部１０１は、まず、分離手段１０１ａが、ＲＧＢ色空間の撮影画像を、Ｌａｂ色空間（正確には、ＣＩＥ １９７６ Ｌ＊ａ＊ｂ色空間）に変換する（ステップＳ１３１）。Ｌａｂ色空間の詳細は、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＞に記載されている。

次に、処理部１０１は、抽出手段１０１ｂが、診断の対象として選択された部位を抽出する。具体的に、第１の抽出手段１０１ｂ−１が、選択された部位の候補（血管候補）を輝度成分から抽出する。このため、第１の抽出手段１０１ｂ−１は、分離手段１０１ａによって色空間変換されたＬａｂ色空間で輝度に相当するＬ画像を用い、モルフォロジー処理（ここでは、Ｂｏｔｔｍｈａｔ：ボトムハット処理）によりコントラスト強調画像ＢＨを得る（ステップＳ１３２）。モルフオロジー処理とは、構造化要素を入力画像に適用し、同じサイズの出力画像としてのＢＨを生成するもので、出力画像の各値は、入力画像内の対応する画素と近傍画素との比較に基づいている。

最も基本的なモロフォロジー処理は、膨張と収縮である。膨張は入力画像内のオブジェクトの境界に画素を付加し、収縮は、境界の画素を除去する。オブジェクトに付加し、あるいは削除する画素の数は、画像処理に使用される構造化要素のサイズと形状によって異なる。

ここでは、ボトムハットを用いたモルフォロジー処理を実行し、診断の対象として選択された部位（血管候補）を輝度成分から抽出する方法について説明する。ボトムハット処理については、図４にその詳細手順が示されている。

図４によれば、第１の抽出手段１０１ｂ−１は、Ｌ画像に膨張処理を行い、処理後の輝度画像Ｌ１を得る（ステップＳ１３２ａ）。膨張処理の詳細は、インターネットＵＲＬ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍａｔｈｗｏｒｋｓ．ｃｏ．ｊｐ／ｊｐ／ｈｅｌｐ／ｉｍａｇｅｓ／ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ−ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ−ｄｉｌａｔｉｏｎ−ａｎｄ−ｅｒｏｓｉｏｎ．ｈｔｍｌ）＜平成２６年９月１日閲覧＞に記載されている。

次に、第１の抽出手段１０１ｂ−１は、膨張処理後の輝度画像Ｌ１に対して収縮処理を行い、輝度画像Ｌ２を得る（ステップＳ１３２ｂ）。続いて、第１の抽出手段１０１ｂ−１は、収縮処理後の輝度画像Ｌ２からＬ画像を減算して（ＢＨ＝Ｌ２−Ｌ）ボトムハット処理後の画像ＢＨを得る（ステッフＳ１３３）。この様子が図５に示されている。図５（ａ）がＬ画像、（ｂ）が膨張処理後の画像Ｌ１、（ｃ）がボトムハット処理後の画像ＢＨである。

ここで、膨張処理について補足する。例えば、５×５画素の構造化要素を考える。膨張処理とは、注目画素の構造化要素の範囲内での最大値をその注目画像の値とする処理を全画素について行うことをいう。すなわち、出力される注目画素値は、入力画素近傍の中で全ての画素の最大値である。一方、縮小処理は、注目画素の構造化要素の範囲内での最小値をその注目画素の値とする。すなわち、注目画素値は、入力画素近傍の中で全ての画素の最小値である。以上により、Ｌ画像からボトムハット処理でコントラスト強調された画像ＢＨを得ることができる。

説明を図３に戻す。次に、処理部１０１は、第２の抽出手段１０１ｂ−２が、選択された部位のそれらしさ（血管らしさ）を輝度成分と色情報成分とから構成される色空間により抽出する。このため、第２の抽出手段１０１ｂ−２は、血管らしさを尤度Ａとして計算する（ステップＳ１３３）。尤度Ａの求め方は図６にその一例が示されている。

図６によれば、処理部１０１は、第２の抽出手段１０１ｂ−２が、色空間の赤系の色相方向に応じた色情報成分であるａ軸の値、及び青系の色相方向に応じた色情報成分であるｂ軸の値を用いて抽出する。すなわち、第２の抽出手段１０１ｂ−２は、Ｌａｂ色空間のａ軸，ｂ軸の値から以下の計算を行うことによってＬＨ１を生成する（ステップＳ１３３ｂ）。

ａｄ＝（ａ−ｃａ）＊ｃｏｓ（ｒ）＋ｂ＊ｓｉｎ（ｒ）＋ｃａ
ｂｄ＝−（ａ−ｃａ）＊ｓｉｎ（ｒ）＋ｂ＊ｃｏｓ（ｒ）
ＬＨ１＝ｅｘｐ（−（（ａｄ＊ａｄ）／ｓａ／ｓａ＋（ｂｄ＊ｂｄ）
／ｓｂ／ｓｂ））

ここで、ａｄ，ｂｄは、（ｃａ，０）を中心に、反時計回りにａｂ平面をrラジアンだけ回転させたものとなる。また、ｒの値として、０．３〜０．８ラジアン程度を設定する。ｃａは、０〜５０の間で設定する。ｓａ，ｓｂは、それぞれa軸方向の感度の逆数、b軸方向の感度の逆数となる。ここでは、ｓａ＞ｓｂとして設定する。

次に、第２の抽出手段１０１ｂ−２は、得られたＬＨ１に輝度Ｌで制限をかける。輝度Ｌが閾値ＴＨ１以上であれば０にしたＬＨ１をＬＨ２とし（ステップＳ１３３ｃ）、輝度Ｌが閾値ＴＨ２以下であれば０にしたＬＨ２をＬＨ３とする（ステップＳ１３３ｄ）。ここでは、閾値ＴＨ１は６０から１００の間で、閾値ＴＨ２は０から４０の間で設定するものとする。ここで求めたＬＨ３を血管らしさを示す尤度Ａとする（ステップＳ１３３ｅ）。

説明を図３に戻す。第２の抽出手段１０１ｂ−２は、上記した手順にしたがい血管らしさを尤度Ａとして抽出した後（ステップＳ１３３）、ボトムハット処理後の画像ＢＨと、血管らしさを示す尤度Ａの各要素を乗算し、係数Ｎで除算する（ステップＳ１３４）。さらに、1でクリッピング処理を行なうことで強調された血管抽出Ｅの画像を生成する（ステップＳ１３５）。

上記した例によれば、血管抽出Ｅの画像は、０〜１までの値を持つ多値画像であるものの、ボトムハット処理を経ているため、抽出された血管の境界は急峻になっている。さらに急峻な境界を得たい場合は、所望の閾値で２値化をしてもよい。

上述したように、第２の抽出手段１０１ｂ−２は、色空間の赤系の色相方向と、青系の色相方向で構成される平面座標を、赤系の色相方向軸の特定の点を中心に反時計まわりに所定角回転させ、特定の値域で輝度成分に制限をかけることにより、選択された部位の血管らしさを示す尤度Ａを算出する。そして、算出された尤度Ａを、輝度成分の画像にボトムハット処理を施して得られる輝度画像に乗算して選択された部位を強調する。

血管らしさを尤度Ａとして抽出する変形例について、図７のフローチャートを参照して説明する。抽出手段は、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Ｓ１３３ｘ）、Ｓを例えば８０とし（ステップＳ１３３ｙ）、血管らしさＡの値を、０〜８０の範囲で制限を与えて正規化（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Ｓ１３３ｚ）。ここでは、０から８０の値で制限を与えたが、この値は一例であり、この値に制限されない。

最後に、処理部１０１は、生成手段１０１ｃが、部位の抽出された結果を背景画像と再合成して表示装置１２０に表示する。このとき、医師に、背景画像として、撮影画像、あるいは撮影画像のグレー変換画像のいずれかである。

（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、第１の抽出手段１０１ｂ−１が、選択された部位の候補を輝度成分により抽出し、第２の抽出手段１０１ｂ−２が、選択された部位のそれらしさを輝度成分と色情報成分とから構成される色空間により抽出し、抽出された結果を表示装置１２０に表示する。このため、医師は、診断の対象の部位について強調表示された画面を視認することで、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、本実施形態に係る診断装置１００によれば、処理部１０１は、第１の抽出手段１０１ｂ−１が、モルフォロジー処理（ボトムハット処理）を用いて血管候補を抽出し、第２の抽出手段１０１ｂ−２が、血管らしさを尤度として算出し、尤度Ａと血管候補とから血管領域を抽出するため、血管の明瞭な形状変化や模様等を再現することができる。なお、処理部１０１は、生成手段１０１ｃが、部位の抽出された結果を背景画像と再合成して表示装置１２０に表示する。このとき、背景画像として、医師に、撮影画像、あるいは撮影画像のグレー変換画像を提供することで、診断目的に応じた表示形態を動的に変更でき、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、診断精度が一段と向上する。

以上、各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。上記実施形態及び実施例に、多様な変更又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、その様な変更又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分離手段と、
診断の対象の部位を抽出する抽出手段と、を備え、
前記抽出手段が、
前記部位の候補を前記輝度成分により抽出する第１の抽出手段、及び前記部位のそれらしさを前記輝度成分と前記色情報成分とから構成される色空間により抽出される第２の抽出手段の少なくとも１つを含むことを特徴とする診断装置。
［請求項２］
前記第１の抽出手段がモルフォロジー処理を用い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］
前記モルフォロジー処理がボトムハット処理であることを特徴とする請求項２に記載の診断装置。
［請求項４］
前記部位の抽出された結果を単独、又は背景画像と合成して生成する生成手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
［請求項５］
前記背景画像が、前記撮影画像及び前記撮影画像のグレー変換画像の少なくとも１つであることを特徴とする請求項４に記載の診断装置。
［請求項６］
前記第２の抽出手段が色空間の赤系の色相方向に応じた色情報成分を用いて抽出することを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
［請求項７］
前記第２の抽出手段が、色空間の赤系の色相方向と、青系の色相方向で構成される平面座標を、前記赤系の色相方向軸の特定の点を中心に反時計まわりに所定角回転させ、前記特定の点の大きさに前記輝度成分で制限をかけて前記部位のそれらしさを示す尤度を算出し、前記算出された尤度を、前記輝度成分の画像にボトムハット処理を施して得られる輝度画像に乗算して前記選択された部位を強調して抽出することを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
［請求項８］
前記色空間がＣＩＥＬａｂ色空間であることを特徴とする請求項６又は７に記載の診断装置。
［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方法であって、
記憶された前記撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離するステップと、
診断の対象の部位を前記輝度成分又は前記色情報成分により抽出するステップと、
前記部位の抽出された結果を単独、前記撮影画像との再合成、及び前記撮影画像のグレー変換画像との再合成からなる群から選択される少なくとも１つにより生成するステップと、を備え、
前記抽出ステップが、前記部位の候補を前記輝度成分により抽出すること、及び前記部位のそれらしさを前記輝度成分と前記色情報成分とから構成される色空間により抽出することの少なくとも１つを含むことを特徴とする画像処理方法。
［請求項１０］
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、
記憶された前記撮影画像を輝度成分と色情報成分に分離する分離機能と、
診断の対象の部位を前記輝度成分又は前記色情報成分により抽出する抽出機能と、
前記部位の抽出された結果を単独、前記撮影画像との再合成、及び前記撮影画像のグレー変換画像との再合成からなる群から選択される少なくとも１つにより生成する生成機能と、を実行させ、
前記抽出機能が、前記部位の候補を前記輝度成分により抽出する機能、及び前記部位のそれらしさを前記輝度成分と前記色情報成分とから構成される色空間により抽出する機能の少なくとも１つ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…分離手段、１０１ｂ…抽出手段、１０１ｂ−１…第１の抽出手段、１０１ｂ−２…第２の抽出手段、１０１ｃ…生成手段、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、１３０…入力装置

Claims (10)

1. 皮膚疾患の患部の画像から血管部位を抽出するための画像処理方法であって、
   コンピュータが、
   前記患部の画像を、ＲＧＢ色空間からＣＩＥＬａｂ色空間に変換するステップと、
   前記ＣＩＥＬａｂ色空間のＬ画像を用い、モルフォロジー処理によりコントラスト強調画像を得るステップと、
   前記ＣＩＥＬａｂ色空間のａｂ画像を用い、血管らしさを示す尤度を求めるステップと、
   前記コントラスト強調画像と前記血管らしさを示す尤度とから、血管部位を抽出するステップと、
   を実行する画像処理方法。
2. 前記血管部位を抽出するステップは、前記コントラスト強調画像と前記血管らしさを示す尤度とから、血管部位を抽出して血管が強調された強調画像を得る、
   請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記患部の画像はダーモスコープ付き撮影装置により撮影したダーモスコープ画像である、請求項１または２に記載の画像処理方法。
4. 前記患部の画像を撮影し画像記憶部に記憶させるステップをさらに含み、前記変換するステップは、前記画像記憶部に記憶されたＲＧＢ色空間の画像をＣＩＥＬａｂ色空間に変換する、請求項１または２に記載の画像処理方法。
5. 前記モルフォロジー処理がボトムハット処理である、請求項１ないし４いずれか１項に記載の画像処理方法。
6. 前記血管部位を抽出するステップにより得られた血管が強調された強調画像を、前記撮影画像と並べて表示させるステップをさらに含む、請求項２に記載の画像処理方法。
7. 皮膚疾患の患部の画像から血管部位を抽出するための診断装置であって、
   前記患部の画像を、ＲＧＢ色空間からＣＩＥＬａｂ色空間に変換する手段と、
   前記ＣＩＥＬａｂ色空間のＬ画像を用い、モルフォロジー処理によりコントラスト強調画像を得る手段と、
   前記ＣＩＥＬａｂ色空間のａｂ画像を用い、血管らしさを示す尤度を求める手段と、
   前記コントラスト強調画像と前記血管らしさを示す尤度とから、血管部位を抽出する手段と、
   を具備することを特徴とする診断装置。
8. 前記患部の画像はダーモスコープ付き撮影装置により撮影したダーモスコープ画像である、請求項７に記載の診断装置。
9. 前記診断装置は、医師による病変の診断を容易にするとともに診断精度の向上をはかるための診断装置である、請求項７に記載の診断装置。
10. コンピュータを、
    撮影された皮膚疾患の患部の画像を、ＲＧＢ色空間からＣＩＥＬａｂ色空間に変換する手段、
    前記ＣＩＥＬａｂ色空間のＬ画像を用い、モルフォロジー処理によりコントラスト強調画像を得る手段、
    前記ＣＩＥＬａｂ色空間のａｂ画像を用い、血管らしさを示す尤度を求める手段、
    前記コントラスト強調画像と前記血管らしさを示す尤度とから、血管部位を抽出する手段、
    として機能させるプログラム。

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