JP6994582B2 - 内視鏡画像処理装置、内視鏡画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
図1及び図2は、本発明の第1の実施形態に係るものである。
図3から図5は、本発明の第2の実施形態に係るものである。
図6から図8は、本発明の第3の実施形態に係るものである。
Claims (14)
- 被検体内の被写体を内視鏡で撮像して得られた撮像信号に対して所定の処理を施すことにより生成された画像が外部装置から入力されるとともに、当該入力された画像に含まれる病変部を認識可能な病変認識機能を有する内視鏡画像処理装置であって、
前記所定の処理を経て生成された複数の過去の観察画像を複数の学習画像として用いた機械学習を行うことにより実装された前記病変認識機能を有する病変認識部と、
前記複数の学習画像各々を生成する際に行われた前記所定の処理において用いられた過去の観察画像用の設定値に相当する学習画像用の設定値に基づき、前記外部装置から入力される画像を前記病変認識部により行われる前記病変認識機能に応じた処理に用いられる病変認識用画像に変換するための変換処理を行う画像変換部と、
を有することを特徴とする内視鏡画像処理装置。 - 前記過去の観察画像用の設定値は、ユーザにより設定されたことを特徴とする請求項1に記載の内視鏡画像処理装置。
- 前記学習画像用の設定値は、前記複数の学習画像各々を生成する際に行われた前記所定の処理において用いられた複数の設定値の中でユーザによる設定回数が最も多い設定値に相当する
ことを特徴とする請求項1に記載の内視鏡画像処理装置。 - 前記画像変換部は、前記外部装置から入力される画像が前記所定の処理におけるデフォルトの設定値を用いて生成された内視鏡画像である場合に、前記変換処理として、前記内視鏡画像を前記学習画像用の設定値に応じた前記病変認識用画像に変換するための処理を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の内視鏡画像処理装置。 - 前記画像変換部は、前記外部装置から入力される画像がユーザにより設定された現在の観察画像用の設定値を用いて前記所定の処理を行うことにより生成された現在の観察画像である場合に、前記変換処理として、前記外部装置から取得した前記現在の観察画像用の設定値に基づいて前記現在の観察画像を前記所定の処理におけるデフォルトの設定値に応じた内視鏡画像に変換する処理と、前記内視鏡画像を前記学習画像用の設定値に応じた前記病変認識用画像に変換するための処理と、を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の内視鏡画像処理装置。 - 前記画像変換部は、前記現在の観察画像を前記内視鏡画像に変換する際に、前記内視鏡の機種及び前記外部装置の機種の組み合わせに応じて異なる処理を行う
ことを特徴とする請求項5に記載の内視鏡画像処理装置。 - 前記画像変換部は、前記現在の観察画像に含まれる文字列を認識するための処理を行うことにより、前記内視鏡の機種及び前記外部装置の機種のうちの少なくとも一方を特定する
ことを特徴とする請求項6に記載の内視鏡画像処理装置。 - 前記外部装置から入力される画像がユーザにより設定された現在の観察画像用の設定値を用いて前記所定の処理を行うことにより生成された現在の観察画像である場合に、前記現在の観察画像から検出可能なパラメータと、前記パラメータに対応する観察画像用の設定値と、の間の関係を示すテーブルデータに基づいて前記現在の観察画像用の設定値を推定するための推定処理を行う推定部をさらに有し、
前記画像変換部は、前記変換処理として、前記推定部の処理結果として得られた前記現在の観察画像用の設定値と、前記テーブルデータと、前記学習画像用の設定値と、に基づいて前記現在の観察画像を前記病変認識用画像に変換するための処理を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の内視鏡画像処理装置。 - 前記推定部は、前記現在の観察画像の平均エッジ強度と、前記平均エッジ強度に対応する観察画像用の強調レベルと、の間の関係を示すデータとして作成された前記テーブルデータに基づき、前記現在の観察画像を生成する際に行われた前記所定の処理に含まれる輪郭強調処理において用いられた現在の観察画像用の強調レベルを推定するための推定処理を行う
ことを特徴とする請求項8に記載の内視鏡画像処理装置。 - 前記推定部は、前記観察画像の平均輝度と、前記平均輝度に対応する観察画像用の明るさレベルと、の間の関係を示すデータとして作成された前記テーブルデータに基づき、前記現在の観察画像を生成する際に行われた前記所定の処理に含まれる明るさ調整処理において用いられた現在の観察画像用の明るさレベルを推定するための推定処理を行う
ことを特徴とする請求項8に記載の内視鏡画像処理装置。 - 前記推定部は、前記観察画像に含まれる各色成分の平均画素値と、前記各色成分の平均画素値に対応する観察画像用の色調レベルと、の間の関係を示すデータとして作成された前記テーブルデータに基づき、前記現在の観察画像を生成する際に行われた前記所定の処理に含まれる色調調整処理において用いられた現在の観察画像用の色調レベルを推定するための推定処理を行う
ことを特徴とする請求項8に記載の内視鏡画像処理装置。 - 前記外部装置から入力される画像と、前記病変認識部が前記病変認識機能に応じた処理を前記病変認識用画像に対して施すことにより得られた病変部に関する情報と、を合成することにより表示画像を生成するように構成された表示制御部をさらに有する
ことを特徴とする請求項1に記載の内視鏡画像処理装置。 - 被検体内の被写体を内視鏡で撮像して得られた撮像信号に対して所定の処理を施すことにより生成された画像が外部装置から入力されるとともに、当該入力された画像に含まれる病変部を認識可能な病変認識機能を有する内視鏡画像処理装置における内視鏡画像処理方法であって、
病変認識部が、前記所定の処理を経て生成された複数の過去の観察画像を複数の学習画像として用いて前記病変認識機能を実装するための機械学習を行い、
画像変換部が、前記複数の学習画像各々を生成する際に行われた前記所定の処理において用いられた過去の観察画像用の設定値に相当する学習画像用の設定値に基づき、前記外部装置から入力される画像を前記病変認識部により行われる前記病変認識機能に応じた処理に用いられる病変認識用画像に変換するための変換処理を行う
ことを特徴とする内視鏡画像処理方法。 - 被検体内の被写体を内視鏡で撮像して得られた撮像信号に対して所定の処理を施すことにより生成された画像が外部装置から入力されるとともに、当該入力された画像に含まれる病変部を認識可能な病変認識機能を有するコンピュータにより実行されるプログラムであって、
前記所定の処理を経て生成された複数の過去の観察画像を複数の学習画像として用いて前記病変認識機能を実装するための機械学習を行う工程と、
前記複数の学習画像各々を生成する際に行われた前記所定の処理において用いられた過去の観察画像用の設定値に相当する学習画像用の設定値に基づき、前記外部装置から入力される画像を前記病変認識機能に応じた処理に用いられる病変認識用画像に変換するための変換処理を行う工程と、
を実行させるためのプログラム。
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