JP7309556B2

JP7309556B2 - 画像処理システム及びその制御方法

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Description

本発明は、画像から被検体の患部領域のサイズを推定する画像処理の技術に関するものである。

医療現場や介護現場において、褥瘡を発症した患者に対し定期的に褥瘡の評価をすることが求められており、褥瘡のサイズは褥瘡の進行具合を把握するための１つの指標となっている。特許文献１には、褥瘡のポケットの大きさを計測するために、発光部をポケットに挿入し、ポケットの輪郭に沿って皮膚上にマークをつける、もしくは目盛りを読み取ることが開示されている。

国際公開第２００６／０５７１３８号

特許文献１の方法では、作業者はライトをポケットの輪郭となる位置に保持した状態において、皮膚上にマークをつける処理、または、目盛りを読み取る処理が必要である。よって、作業者は、ライトの位置がずれないようにしつつ、褥瘡のサイズを計測するための作業をするので、作業の負担が大きくなる可能性があった。

本発明は上記課題に鑑み、患部（褥瘡のポケットなど）を計測する際の操作性の向上を目的とする。

本発明の画像処理システムは、ライトが、外部に露出している所定の領域と、前記所定の領域から皮下に広がったポケット領域とを含む患部内を径方向、かつ、前記所定の領域から前記ポケット領域の最深部へと移動し、さらに前記所定の領域へと移動することを繰り返す様子を撮影した動画に関する情報であって、前記ライトから発せられて皮膚を透過した光に関する情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記情報より、前記動画においてライトが前記患部内を前記径方向に移動した際の頂点を前記最深部の点として検出する検出手段と、前記検出手段により検出された複数の点から前記患部の外周に関する情報を提供する提供手段とを有することを特徴とする。

本発明によれば、患部（褥瘡のポケットなど）を計測する際の操作性を向上することができる。

褥瘡について説明するための図である。褥瘡のポケットの計測を説明するための図である。本実施形態に係る画像処理システムの構成図である。本実施形態に係る被検体を表す図である。本実施形態に係る撮像装置の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る画像処理システムの動作を示すフローチャートである。本実施形態に係る面積の計算方法を説明するための図である。本実施形態に係る情報の重畳方法を説明するための図である。本実施形態に係る動画を示す図である。本実施形態に係る動画解析処理を説明するための図である。本実施形態に係るポケット測定作業中の表示を示す図である。本実施形態に係るポケット測定作業後の表示を示す図である。本実施形態に係る重畳画像を示す図である。本実施形態に係る被検体情報を示す図である。本実施形態に係る動画解析処理を示すフローチャートである。本実施形態に係る所定のマーカーを含んだ褥瘡撮影画像を示す図である。本実施形態に係るライト領域の合成結果を示す図である。本実施形態に係る外周描画処理を示すフローチャートである。本実施形態に係る動画解析処理の変形例を示すフローチャートである。本実施形態に係る不要ライト領域を削除するためのＵＩを示す図である。

以下、本発明の実施例を、図面を参照して詳細に説明する。ただし、以下の実施例で説明する寸法、材料、形状、及び構成要素の相対的な位置等は任意であり、本発明が適用される装置の構成又は様々な条件に応じて変更できる。また、図面において、同一であるか又は機能的に類似している要素を示すために図面間で同じ参照符号を用いる。

図１（Ａ）～１（Ｃ）に褥瘡のＳｉｚｅの測定法（評価法）を示す。図１（Ａ）は潰瘍面のみの褥瘡のＳｉｚｅの測定法の例である。褥瘡のＳｉｚｅは、患部（潰瘍面領域１０３）にメジャーをあてて手作業で計測された値に基づいて決定されることが多い。具体的には、皮膚の損傷範囲（潰瘍面領域１０３）のうち最も長い直線距離の２点を測定し、当該直線距離を褥瘡の長径ａとする。さらに、皮膚の損傷範囲のうち長径ａと直交する最も長い直線距離の２点を測定し、当該直線距離を褥瘡の短径ｂとする。そして、長径ａと短径ｂを掛け合わせた値を褥瘡のＳｉｚｅとする。以後、他の領域についても、当該領域のうち最も長い直線距離を「長径」と記載し、当該領域のうち長径に直交する最も長い直線距離を「短径」と記載する。

褥瘡の症状・分類の代表的なものに、ポケットのある褥瘡がある。ポケットは皮膚欠損部（潰瘍面；外部に露出している部分）よりも広い創腔で、外部から見えない部分（外部に露出していない部分）で皮下に深く広く広がっている場合がある。図１（Ｂ）と図１（Ｃ）は、ポケットのある褥瘡の例である。図１（Ｂ）は、潰瘍面を包含するポケット、つまり潰瘍面の全方向に広がったポケットの例であり、図１（Ｃ）は、潰瘍面に部分的に重なるポケット、つまり潰瘍面の一部の方向に広がったポケットの例である。ポケットのある褥瘡では、潰瘍面領域１０３とポケット領域１０４を含む全体領域が患部領域１０２となる。このような褥瘡のポケットを評価する場合、創腔（ポケット）がどのくらいの範囲に広がっているかを計測する必要がある。例えば、ＤＥＳＩＧＮ－Ｒ（登録商標）のポケットの採点方法では、潰瘍面とポケットを含む患部領域１０２の長径ａと短径ｂを掛け合わせた値から、潰瘍面の大きさ、つまり潰瘍面領域１０３の長径ｃと短径ｄを掛け合わせた値を減算した値で計測される。

図２は、ライト２０１によるポケット２０３の測定作業の概要を示す。測定作業では、ライト２０１の先端（点灯部分）を潰瘍面２０２からポケット２０３に挿入する。そして、ポケット２０３の端に向かってライト２０１の先端を移動させ、ライト２０１の先端が最深部（ポケット２０３の端）に到達した時点で、ライト２０１から発せられた光が透過した皮膚表面上の位置２０４にマジックペン等を用いてマーキングする。その後、ライト２０１をポケット２０３から引き抜く。矢印２０５は、このときのライト２０１の動きを示す。矢印２０５のように、ライト２０１は、患部内を径方向、かつ、患部の中心付近の所定の領域から患部の端の位置へと移動し、さらに所定の領域へと移動する。このような作業を繰り返す。状態２００Ａ，２００ａは１点のマーキングを行った状態であり、状態２００Ｂ，２００ｂは４点のマーキングを行った状態であり、状態２００Ｃ，２００ｃは
ポケット２０３の全周囲に沿ってマーキングを行った状態である。全周囲に沿った複数のマーキングから、ポケット２０３の外周の形状を判断することができ、ポケット２０３を評価することができる。

［実施例１］
実施例１では、撮影画像から褥瘡の潰瘍面の面積計測を行い、更に、ポケット領域の大きさを計測できるような合成画像を作成する手順について説明する。

以下、図３および図４を参照して、本発明の実施例１に係る画像処理システムについて説明する。図３は、実施例１に係る画像処理システムの機能構成の一例を示したブロック図である。画像処理システム１は、手持ち可能なポータブルデバイスである撮像装置２と、画像処理装置３とから構成される。図４は画像処理システム１により計測される被検体を表す図である。実施例１では、被検体４０１の臀部に生じた患部領域４０２の病態の一例を褥瘡として説明している。

画像処理システム１は、被検体４０１の患部領域４０２を撮影し、被写体距離を取得し、患部領域４０２に対応する画像領域を抽出し、患部領域４０２の外周形状を検知し、患部領域４０２の長径と短径を計測して、褥瘡のＳｉｚｅを計測する。ここで、被写体距離と撮像装置２の画角に基づいて１ピクセルあたりの面積を計測し、患部領域４０２の抽出結果と１ピクセルあたりの面積とから患部領域４０２の面積を計測するようにしてもよい。

被検体４０１には、被検体を識別する情報として１次元バーコード（不図示）が描かれたバーコードタグ４０３が付帯しており、画像データと被検体のＩＤとを紐づけることができる。なお、被検体を識別する情報は１次元バーコードに限ったものではなく、ＱＲコード（登録商標）などの２次元コードや数値であってもよい。また、診察カードなどのＩＤカード上に付帯されるデータやＩＤ番号であってもよい。

撮像装置２の機能構成について説明する。撮像装置２は、ＡＦ部１０、撮像部１１、画像処理部１２、情報生成部１３、表示部１４、出力部１５、第２取得部１６として機能する。

ＡＦ部１０は、被写体に自動的に焦点を合わせる自動焦点調節機能を有する。また、ＡＦ部１０は、フォーカスレンズの移動量から被写体までの距離（被写体距離）を出力する機能を有する。

撮像部１１は、被写体を撮像し、静止画または動画の画像データを生成する。

画像処理部１２は、撮像部１１が取得した画像に対して、現像やリサイズなどの画像処理を施す。

情報生成部１３は、被写体までの距離に関する距離情報を生成する。例えば、情報生成部１３は、ＡＦ部１０が出力する距離に基づいて距離情報を生成する。

表示部１４は、撮像部１１が撮像した画像などを表示する。表示部１４は、画像処理装置３から出力された情報（患部領域４０２の抽出結果を示す情報、患部領域４０２のサイズに関する情報など）を表示することもできる。このような情報は、撮像した画像に重畳表示されてもよい。また表示部１４は、画像処理装置３から出力された、ポケット領域の大きさが判別できる合成画像を表示することもできる。合成画像の作成方法については後述する。

出力部１５は、画像データと距離情報を画像処理装置３などの外部機器に出力する。画像データとしては、被検体４０１の患部を撮像した画像データ、被検体４０１全体の画像データ、バーコードタグ４０３に描かれた１次元バーコードなどの識別情報を撮像した画像データ、ライトによる測定作業中の動画データなどがある。

第２取得部１６は、画像処理装置３などの外部機器から、画像、潰瘍面領域およびポケット領域の評価結果を示す評価情報などを取得する。

次に、画像処理装置３の機能構成について説明する。画像処理装置３は、取得部２１、抽出部２２、重畳部２３、解析部２４、第２出力部２５、保存部２６として機能する。

取得部２１は、撮像装置２が出力した画像データと距離情報（被写体距離）を取得する。

抽出部２２は、患部領域４０２を撮像した画像（撮像装置２が出力した画像データ）から、患部領域４０２に対応する画像領域を抽出する。画像から領域を抽出することを領域抽出や領域分割などという。

解析部２４は、抽出部２２によって抽出された患部領域４０２のサイズに関する情報を、情報生成部１３が生成した距離情報（被写体距離）に基づいて解析する。また、解析部２４は、ポケット領域の大きさが分かる合成画像を作成するために、ライトによる測定作業中の動画を解析する。

重畳部２３は、患部領域４０２の抽出を行う際に用いた画像データに対応する画像に対して、患部領域４０２の抽出結果を示す情報、患部領域４０２のサイズに関する情報などを重畳する。

第２出力部２５は、抽出部２２により抽出された患部領域４０２を示す情報、解析部２４により解析された患部領域４０２のサイズに関する情報、重畳部２３により得られた画像データ（情報が重畳された画像）などを、撮像装置２などの外部機器に出力する。また、第２出力部２５は、ポケット領域の大きさが分かる合成画像を外部機器に出力することもできる。

読み取り部３０は、バーコードタグ４０３を撮像した画像から、バーコードタグ４０３に描かれた１次元バーコード（不図示）を読み取り、被検体４０１を識別する識別情報（例えば被検体ＩＤ）を取得する。なお、読み取り部３０が読み取る対象は、ＱＲコード（登録商標）などの２次元コードや数値、文字であってもよい。

認識処理部３１は、読み取り部３０が読み取った被検体ＩＤ（識別情報）を、あらかじめ登録された被検体ＩＤと照合し、被検体４０１の名前を取得する。

保存部２６は、患部領域４０２を撮像した画像（患部画像）、患部領域４０２のサイズに関する情報と、被検体４０１の被検体ＩＤ（識別情報）、被検体４０１の名前、患部画像の撮影日時などに基づくレコードを生成し、画像処理装置３に記録する。

次に、撮像装置２のハードウェア構成の一例を図５に示す。撮像装置２は、ＡＦ制御部２２５、撮像部２１１、ズーム制御部２１５、測距システム２１６、画像処理部２１７、通信部２１８、システム制御部２１９、記憶部２２０、外部メモリ２２１、表示部２２２、操作部２２３、共通バス２２４を有するカメラである。

ＡＦ制御部２２５は、撮像信号（映像信号）の高周波成分を抽出し、これが最大になるレンズ位置（レンズ２１２に含まれるフォーカスレンズの位置）を探索して、フォーカスレンズを制御し、自動的に焦点を調節する。このフォーカス制御方式は、ＴＶ－ＡＦ又はコントラストＡＦとも称され、高精度な合焦が得られる特徴がある。また、ＡＦ制御部２２５は、焦点の調節量またはフォーカスレンズの移動量に基づいて被写体までの距離を取得して出力する。なお、フォーカス制御方式はコントラストＡＦに限ったものではなく、位相差ＡＦや、その他のＡＦ方式でもよい。図３のＡＦ部１０はＡＦ制御部２２５が動作することで実現される。

撮像部２１１は、レンズ２１２、シャッタ２１３、イメージセンサ２１４を有する。図３の撮像装置２の撮像部１１は撮像部２１１が動作することで実現される。レンズ２１２は、イメージセンサ２１４に被写体の光学像を結像する。イメージセンサ２１４は、光学像を電気信号に変換するＣＣＤやＣＭＯＳ素子等の電荷蓄積型の固体イメージセンサで構成される。撮像部２１１は、レンズ２１２内に、露出量を調節するための絞り値を決定する絞りを備える。シャッタ２１３は、開閉動作によりイメージセンサ２１４への露出や遮光を行い、シャッタ速度を制御する。なお、シャッタは機械シャッタに限ったものではなく電子シャッタを用いてもよい。ＣＭＯＳセンサを用いた撮像素子では、電子シャッタは、画素毎、或いは、複数画素からなる領域毎（例えば、各ライン毎）に、画素の蓄積電荷量をゼロにするリセット走査を行う。その後、リセット走査を行った画素毎或いは領域毎に、所定の時間を経過してから信号を読み出す走査を行う。

ズーム制御部２１５は、レンズ２１２に含まれるズームレンズの駆動を制御する。ズーム制御部２１５は、システム制御部２１９からの指示に従ってズームモータ（不図示）を介してズームレンズを駆動する。これにより変倍が行われる。

測距システム２１６は、被写体までの距離を取得するユニットである。測距システム２１６は、ＡＦ制御部２２５の出力に基づいて距離情報を生成してもよい。各々が表示部２２２の画面（表示面）内の１つ以上の画素からなる複数のブロックが設定されている場合には、測距システム２１６は、ＡＦをブロック毎に繰り返し動作させることでブロック毎の距離を検出する。なお、測距システム２１６として、ＴＯＦ（ＴｉｍｅＯｆＦｌｉｇｈｔ）センサを用いたシステムを用いてもよい。ＴＯＦセンサは、照射波の送信タイミングと、当該照射波が物体で反射された波である反射波の受信タイミングとの時間差（または位相差）に基づいて、当該物体までの距離を測定するセンサである。さらに、測距システム２１６には、受光素子にＰＳＤ（ＰｏｓｉｔｉｏｎＳｅｎｓｉｔｉｖｅＤｅｖｉｃｅ）を用いたＰＳＤ方式などを用いてもよい。図３の撮像装置２の情報生成部１３は測距システム２１６が動作することで実現される。

画像処理部２１７は、イメージセンサ２１４から出力されたＲＡＷ画像データに画像処理を施す。画像処理部２１７は、撮像部２１１から出力された画像（ＲＡＷ画像データ）、あるいは後述する記憶部２２０に記録されている画像に対して、ホワイトバランス調整、ガンマ補正、色補間またはデモザイキング、フィルタリング、など、様々な画像処理を行う。また、画像処理部２１７は、撮像部２１１が撮像した画像に対して、ＪＰＥＧなどの規格で、圧縮処理を行う。図３の撮像装置２の画像処理部１２は画像処理部２１７が動作することで実現される。

通信部２１８は、撮像装置２内の各構成が、無線のネットワーク（不図示）を介して、画像処理装置３などの外部機器と通信を行うための通信インターフェースである。図３の撮像装置２の出力部１５と第２取得部１６は通信部２１８が動作することで実現される。ネットワークの具体的な一例としては、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）規格に基づくネットワー
クが挙げられる。なお、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）を用いた通信はルーターを介して実現されてもよい。また、通信部２１８はＵＳＢやＬＡＮなど有線の通信インターフェースにより実現されてもよい。

システム制御部２１９は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）を有し、記憶部２２０内に記録（格納）されたプログラムに従って撮像装置２の各部を制御する（全体制御）。例えば、システム制御部２１９は、ＡＦ制御部２２５、撮像部２１１、ズーム制御部２１５、測距システム２１６、画像処理部２１７等を制御する。

記憶部２２０は、撮像装置２の動作に必要な各種設定情報（撮像時のピント位置の情報など）や、各種画像（撮像部２１１が撮像した画像や画像処理部２１７の処理を経た画像など）などを一時的に記憶する。記憶部２２０は、通信部２１８が画像処理装置３と通信して受信した画像データや解析データ（被写体のサイズに関する情報など）などを一時的に記憶してもよい。記憶部２２０は、フラッシュメモリ、ＳＤＲＡＭ等の書き換え可能な不揮発性のメモリによって構成される。

外部メモリ２２１は、撮像装置２本体に装填自在、または内部に固定された不揮発性の記憶媒体であり、例えば、ＳＤカードやＣＦカード等である。この外部メモリ２２１は、画像処理部２１７で処理された画像データや、通信部２１８が画像処理装置３と通信して受信した画像データや解析データなどを記憶する。外部メモリ２２１に記録された画像データや解析データなどを読み出して、撮像装置２の外部に出力することも可能である。

表示部２２２は、記憶部２２０に一時保存されている画像、外部メモリ２２１に保存されている画像や情報、撮像装置２の設定画面などを表示する。表示部２２２は、ＴＦＴ（ＴｈｉｎＦｉｌｍＴｒａｎｓｉｓｔｏｒ）液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＥＶＦ（電子ビューファインダ）などである。図３の撮像装置２の表示部１４は表示部２２２が動作することで実現される。

操作部２２３は、ユーザー操作を受け付ける受付部であり、例えば、撮像装置２に備わったボタンやスイッチ、キー、モードダイアルなどを含む。操作部２２３は、表示部２２２に兼用されるタッチパネルなどを含んでもよい。ユーザーによる種々のモード設定や撮影動作などの指令は、操作部２２３を経由して、システム制御部２１９に伝わる。

共通バス２２４には、前述のＡＦ制御部２２５、撮像部２１１、ズーム制御部２１５、測距システム２１６、画像処理部２１７、通信部２１８、システム制御部２１９、記憶部２２０、外部メモリ２２１、表示部２２２、操作部２２３、が接続されている。共通バス２２４は各ブロック間で信号の送受信を行うための信号線である。

次に、画像処理装置３である情報処理装置のハードウェア構成の一例を図６に示す。画像処理装置３は、中央演算処理部（ＣＰＵ）３１０、記憶部３１２、入力部３１３（マウス、キーボード、等）、出力部３１４（ディスプレイ等）、補助演算部３１７を有するコンピュータである。ＣＰＵ３１０は演算部３１１を備える。記憶部３１２は主記憶部３１５（ＲＯＭ、ＲＡＭ等）と補助記憶部３１６（磁気ディスク、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）等）とから構成される。入力部３１３と出力部３１４の一部はＷｉ－ｆｉ通信のための無線通信モジュールとして構成される。

補助演算部３１７は、ＣＰＵ３１０の制御の下で用いられる補助演算用ＩＣである。補助演算部３１７には、一例としてＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）を用いることができる。ＧＰＵは、画像処理用のプロセッサであるが、複数の積和演算器を有し、行列計算を得意としているため、信号学習用の処理を行うプロセッサとし
ても用いられることが多い。そして、深層学習を行う処理においても、ＧＰＵが用いられることが一般的である。なお、補助演算部３１７として、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｇａｔｅａｒｒａｙ）やＡＳＩＣなどを用いてもよい。

ＣＰＵ３１０が備える演算部３１１は、記憶部３１２に記録（格納）されたプログラムを実行することで図３の画像処理装置３の取得部２１、抽出部２２、重畳部２３、解析部２４、第２出力部２５、保存部２６、読み取り部３０、認識処理部３１として機能する。さらに、演算部３１１は処理を実行する順番を制御する。

なお、画像処理装置３が備えるＣＰＵ３１０および記憶部３１２は１つであってもよいし複数であってもよい。すなわち、少なくとも１以上の処理部（ＣＰＵ）と少なくとも１つの記憶部とが接続されており、少なくとも１以上の処理部が少なくとも１以上の記憶部に記録されたプログラムを実行した場合に、画像処理装置３は、上記の各部として機能してもよい。なお、処理部はＣＰＵに限定されるものではなく、ＦＰＧＡやＡＳＩＣ等であってもよい。

次に、図７のフローチャートを用いて、実施例１に係る画像処理システム１の動作について説明する。図７のフローチャートにおいて、撮像装置２の処理は、ＲＯＭ（記憶部２２０の一部）に記録されたプログラムをＲＡＭ（記憶部２２０の一部）に展開してシステム制御部２１９が実行することで実現する。同様に、画像処理装置３の処理は、ＲＯＭ（主記憶部３１５の一部）に記録されたプログラムをＲＡＭ（主記憶部３１５の一部）に展開してＣＰＵ３１０が実行することで実現する。図７のフローチャートでは、潰瘍面の褥瘡評価として、動画撮影した画像データの１つ（１フレーム）を解析して潰瘍面のＳｉｚｅ測定を実施する。また、ポケットの大きさが分かるような合成画像を画像処理装置３で作成して、撮像装置２に送信している。なお、図７の処理は、撮像装置２と画像処理装置３の電源が入り、撮像装置２と画像処理装置３を互いに接続するための操作が行われると開始する。

ステップＳ７０１とステップＳ７２１では、撮像装置２と画像処理装置３は、互いに通信可能に接続するための接続処理を行う。例えば、撮像装置２のシステム制御部２１９は、通信部２１８を用いて、無線ＬＡＮ規格であるＷｉ－ｆｉ規格のネットワーク（不図示）に接続する。画像処理装置３のＣＰＵ３１０も、入力部３１３や出力部３１４を用いて同じネットワークに接続する。そして、ステップＳ７２１にてＣＰＵ３１０は接続する撮像装置の探索処理を行い、ステップＳ７０１にてシステム制御部２１９は探索処理に対する応答処理を行う。探索処理には、ネットワークを介して機器を探索（検索）する種々の機器探索技術等を用いることができる。例えば、ＵＰｎＰ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＰｌｕｇａｎｄＰｌａｙ）が用いた探索処理が行われ、個々の装置はＵＵＩＤ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌｌｙＵｎｉｑｕｅＩＤｅｎｔｉｆｉｅｒ）を用いて識別される。

ステップＳ７０２では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、撮像部２１１を用いて、被検体４０１のバーコードタグ４０３を撮影する。バーコードタグ４０３には被検体４０１（患者）を識別する被検体ＩＤ（患者ＩＤ）が含まれる。バーコードタグの撮影の後に患部の撮影をすることで、撮影日時などで撮影順序を管理し、バーコードタグの画像から次のバーコードタグの画像の手前までの画像を、同一被検体の画像として、被検体ＩＤにより識別できるようになる。

その後、撮像装置２のシステム制御部２１９は、撮像部２１１や表示部２２２を用いて、被検体４０１のライブ映像を表示部２２２に表示するライブビュー処理を行う。ライブビュー処理では、撮像装置２は、ステップＳ７０３～Ｓ７１０の処理を行う。ライブビュー処理に伴い、画像処理装置３は、ステップＳ７２２～Ｓ７２６の処理を行う。

ステップＳ７０３では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、ＡＦ制御部２２５を用いて、被検体４０１に合うように焦点を調節する（ＡＦ処理）。ここでは、ＡＦ処理において、表示部２２２の画面を複数のブロックに分割し、所定のブロックでＡＦを行うとする。具体的には、画面の中央に患部領域４０２が配置されるように撮像装置２を構え、画面の中央に位置するブロックでＡＦを行う。また、ＡＦ制御部２２５は、焦点の調節量またはフォーカスレンズの移動量から被検体４０１のＡＦエリア（ＡＦで焦点が合った部分）までの距離を出力し、システム制御部２１９はその距離を取得する。

ステップＳ７０４では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、撮像部２１１を用いて、被検体４０１の患部領域４０２を撮像する。

ステップＳ７０５では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、画像処理部２１７を用いて、ステップＳ７０４にて取得した画像を現像し、現像後の画像をＪＰＥＧなどの規格で圧縮し、得られたＪＰＥＧ画像のリサイズを実施する。ステップＳ７０５にて生成された画像は後述するステップＳ７０７で画像処理装置３に無線通信により送信される。送信する画像のサイズが大きいほど無線通信に時間がかかるため、許容される通信時間を考慮してリサイズ後の画像サイズが選択される。さらに、ステップＳ７０５にて生成された画像は、後述するステップＳ７２３にて画像から患部領域４０２を抽出する抽出処理の対象とされる。リサイズ後の画像サイズは、抽出処理の処理時間および抽出精度に依存するため、これらの要件も考慮して選択される。また、ステップＳ７０５はライブビュー処理の一部であるため、ステップＳ７０５の処理時間が長いとライブ映像のフレームレートが低くなり、使い勝手に悪影響を及ぼす。このことから、ライブビュー処理中でない本撮影時の画像処理（リサイズ）に比べて、同じか小さい画像サイズでリサイズを行うことが望ましい。ステップＳ７０５では、７２０ピクセル×５４０ピクセル且つ８ビットＲＧＢカラーで、データサイズがおよそ１．１メガバイトとなるようにリサイズを行うとする。なお、リサイズ後の画像サイズ、データサイズ、ビット深度、色空間などは、特に限定されない。

ステップＳ７０６では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、測距システム２１６を用いて、被写体までの距離に関する距離情報を生成する。具体的には、ステップＳ７０３でＡＦ制御部２２５が出力した距離に基づいて距離情報を生成する。

ステップＳ７０７では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、通信部２１８を用いて、ステップＳ７０５で生成した画像（画像データ）と、ステップＳ７０６で生成した距離情報とを画像処理装置３に送信（出力）する。なお、初回送信時に、システム制御部２１９は、ステップＳ７０２で撮影したタグ情報画像を一回だけ画像処理装置３に送信する。

ステップＳ７２２では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、入力部３１３を用いて、ステップＳ７０７で撮像装置２が送信した画像（患部領域４０２の画像）と距離情報（画像に映っている被写体（患部領域４０２）に対応する距離情報）を受信（取得）する。なお、初回受信時に、ＣＰＵ３１０は、ステップＳ７０３で撮影されたタグ情報画像を一回だけ受信する。

ステップＳ７２３では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ７２２で取得した画像から被検体４０１の患部領域４０２を抽出する。ここでは画像解析により抽出可能な潰瘍面のみの領域分割（領域抽出）を行う。領域分割の手法として、深層学習による意味的領域分割を行うとする。すなわち、あらかじめ学習用のコンピュータ（不図示）に複数の実際の褥瘡患部の画像を教師データとしてニューラルネットワークのモデルを学習させて学習済モデルを生成する。そして、ＣＰＵ３１０は生成された学習済モデルに基づい
て入力画像から褥瘡のエリアを推定する。また、ニューラルネットワークのモデルとして、深層学習を用いたセグメンテーション・モデルである完全畳み込みネットワークＦＣＮ（ＦｕｌｌｙＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋ）を適用したとする。深層学習の推論は、積和演算の並列実行を得意とするＧＰＵ（補助演算部３１７に含まれる）を用いて行われる。なお、推論処理はＦＰＧＡやＡＳＩＣなどにより実行されてもよい。なお、他の深層学習のモデルを用いて領域分割を実現してもよい。また、セグメンテーション手法は深層学習に限らず、例えば、グラフカットや領域成長、エッジ検出、統治分割法等を用いてもよい。

ステップＳ７２４では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ７２３で抽出した潰瘍面領域の画像サイズ（画像上でのサイズ）を変換することで、潰瘍面領域の実サイズ（実際のサイズ）に関する情報を解析（取得）する。潰瘍面領域の画像サイズは、ステップＳ７２２で取得した画像の画角もしくは画素サイズに関する情報、および、ステップＳ７２２で取得した距離情報に基づいて、実サイズに変換する。

図８を用いて潰瘍面領域の面積（実サイズ）の計算方法について説明する。一般的なカメラは図８のようなピンホールモデルとして扱うことができる。入射光８００はレンズ２１２のレンズ主点を通り、イメージセンサ２１４の撮像面に入射する。撮像面からレンズ主点までの距離が焦点距離Ｆである。ここで、薄レンズ近似を用いた場合には、前側主点と後側主点の２つの主点は一致するとみなせる。また、ピンホールモデルでは、レンズ２１２が厚みのない単一のレンズで表されるが、実際のレンズは、例えば、フォーカスレンズを含む複数の厚みのあるレンズ、またはズームレンズで構成される。そして、イメージセンサ２１４の撮像面に像が結像するようにレンズ２１２のフォーカスレンズを調整することで、被写体８０１に合うように焦点が調節される。さらに、ズームレンズの場合は、焦点距離Ｆを変更することで画角θが変化する。このとき、撮像装置２の画角θと被写体距離Ｄの関係から幾何学的に合焦面における被写体８０１の幅Ｗが決定し、被写体８０１の幅Ｗは三角関数を用いて計算できる。すなわち、被写体８０１の幅Ｗは、フォーカス位置とズーム量をパラメーターとする画角θと、被写体距離Ｄとの関係によって決定する。そして、被写体８０１の幅Ｗをイメージセンサ２１４の１ラインのピクセル数で除算することにより、画像の１ピクセルに対応する合焦面上の長さが得られる。さらに、１ピクセルに対応する合焦面上の長さから、１ピクセルに対応する合焦面上の面積が得られる。潰瘍面領域の面積は、ステップＳ７２３で抽出した潰瘍面領域のピクセル数に、１ピクセルに対応する合焦面上の面積を乗算することで算出できる。

ステップＳ７２５では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ７２２で取得した画像に対して、潰瘍面領域の面積（実サイズ）に関する情報（ステップＳ７２４の処理結果）を重畳する。なお、潰瘍面領域の抽出結果に関する情報を重畳してもよい。

図９を用いて潰瘍面領域の面積（実サイズ）に関する情報が重畳される様子ついて説明する。図９の画像９１０は重畳処理前の画像で、被検体４０１の潰瘍面領域（患部領域４０２）を含んでいる。そして、画像９１３は重畳処理後の画像で、推定した面積値を示す白色の文字列９１２を黒色の背景に上に記述したラベル９１１が、画像９１３の左上隅に重畳されている。潰瘍面領域の抽出結果に関する情報としては、例えば、潰瘍面領域を示す枠などが重畳される。

ステップＳ７２６では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、出力部３１４を用いて、潰瘍面領域の実サイズに関する情報（ステップＳ７２４の処理結果）を撮像装置２に送信（出力）する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、ステップＳ７２５の重畳処理後の画像（重畳処理済画像）を、撮像装置２に無線通信により出力する。なお、潰瘍面領域の抽出結果に関する情報を送信してもよい。

ステップＳ７０８では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、通信部２１８を用いて、ステップＳ７２６で画像処理装置３が送信した情報（重畳処理済画像）を受信（取得）する。

ステップＳ７０９では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、ステップＳ７０８で受信した情報（重畳処理済画像）を表示部２２２に表示する。これにより、撮像部２１１で撮像されたライブビュー画像が表示されると共に、潰瘍面領域の実サイズに関する情報がライブビュー画像に対して重畳表示される。なお、潰瘍面領域の抽出結果に関する情報と潰瘍面領域の実サイズに関する情報との少なくとも一方がライブビュー画像に重畳表示されればよく、画像処理装置３から撮像装置２に情報が送信され、撮像装置２で重畳処理が行われてもよい。

ステップＳ７１０では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、操作部２２３に対する本撮影操作（本撮影を指示する操作）があったか否かを判定する。本撮影操作があった場合はライブビュー処理を抜けてステップＳ７１１に進み、そうでない場合はステップＳ７０３に戻ってライブビュー処理を繰り返す。

ステップＳ７１１では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、撮影対象の褥瘡にポケットがあるか否か、具体的には図２を用いて説明したようなライトによるポケット評価が必要か否かを判定する。ポケットがあるか否か（ライトによるポケット評価が必要か否か）は、ユーザー（評価者）が操作部２２３を用いて指定してもよいし、システム制御部２１９がライブビュー画像を解析して判定してもよい。ポケットがある場合（ライトによるポケット評価が必要な場合）はステップＳ７１２に進み、そうでない場合はステップＳ７１３に進む。

ステップＳ７１２では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、撮像部２１１を用いて、ライトによる測定作業（図２）の様子を動画で撮影する。さらに、システム制御部２１９は、静止画（例えば、ライトによる測定作業でライトがポケットに挿入される前の静止画）も撮影する。なお、実施例１では、ライトの移動経路を画像解析によりポケット形状を検知するため、マジックペン等を用いたマーキングが省略される。ここで、ステップＳ７１２で取得できる動画の各フレームを模式的に表したものが図１０である。図１０では複数のフレームが時系列的に並んでおり、最初のフレーム１０００には、褥瘡の潰瘍面１００１と、ライトから発せられた光１００２とが映っている。また、フレーム１００３、１００４、１００５と時間が進むにつれて、光１００２の位置が移動している。

ステップＳ７１３では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、撮像部２１１を用いて、ポケット無しの褥瘡を評価するための静止画を撮影する。具体的には、ステップＳ７０３と同様のＡＦ処理、ステップＳ７０４と同様の撮像、ステップＳ７０５と同様の画像処理（現像やリサイズなど）を行う。ステップＳ７１３は、ライブビュー処理の一部ではなく、本撮影の処理である。このため、ステップＳ７１３では、短い処理時間よりも、大きな画像サイズと褥瘡サイズ計測の精度とを優先し、ステップＳ７０５で得られる画像と同等かそれ以上の画像サイズに画像をリサイズする。ここでは１４４０ピクセル×１０８０ピクセル且つ４ビットＲＧＢカラーで、データサイズがおよそ４．４５メガバイトとなるようにリサイズを行うとする。なお、リサイズ後の画像サイズ、データサイズ、ビット深度、色空間などは、特に限定されない。

ステップＳ７１４では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、通信部２１８を用いて、本撮影で得た画像（ステップＳ７１２で撮影した動画と静止画またはステップＳ７１３で撮影した静止画）の画像データを画像処理装置３に送信（出力）する。システム制御部
２１９は、ステップＳ７０６で生成した距離情報（被写体距離）も画像処理装置３に送信する。本撮影時に距離情報を再度生成し、本撮影時の距離情報を画像処理装置３に送信してもよい。

ステップＳ７２７では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、入力部３１３を用いて、ステップＳ７１４で撮像装置２が送信した画像と距離情報を受信（取得）する。

ステップＳ７２８～Ｓ７３０では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、褥瘡の潰瘍面の大きさを測定する。ステップＳ７２８では、ステップＳ７２３と同様に、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ７２７で取得した画像（静止画）から被検体４０１の潰瘍面領域を抽出する。なお、動画を取得した場合には、動画の１フレーム（例えばライトによる測定作業でライトがポケットに挿入される前の１フレーム）を選択して、選択したフレームから潰瘍面領域を抽出してもよい。

ステップＳ７２９では、ステップＳ７２４と同様に、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ７２８で抽出した潰瘍面領域の実サイズに関する情報を、ステップＳ７２７で取得した距離情報に基づいて解析（取得）する。

ステップＳ７３０では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ７２７で取得した画像（静止画）を用いて潰瘍面の評価を実施する。なお、ステップＳ７１２で撮影した動画を取得した場合は、当該動画の複数のフレームの１フレーム（例えばライトによる測定作業でライトがポケットに挿入される前の１フレーム）を選択して用いてもよい。

潰瘍面の評価について具体的に説明する。画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ７２８で抽出した潰瘍面領域の実サイズに関する情報を、ステップＳ７２７で取得した距離情報に基づいて解析し、潰瘍面領域の長径と短径、および矩形面積を算出する。褥瘡の評価指標の“ＤＥＳＩＧＮ－Ｒ（登録商標）”の中で、褥瘡のサイズは長径と短径の積で評価することが定められている。実施例１に係る画像処理システム１では、長径と短径の解析を行うことで、“ＤＥＳＩＧＮ－Ｒ（登録商標）”に従った評価結果との互換性を有する評価結果を得ることができる。“ＤＥＳＩＧＮ－Ｒ（登録商標）”には厳密な定義がないため、数学的には長径と短径の複数の算出方法が考えられる。例えば、潰瘍面領域に外接する矩形のうち、面積が最小となる矩形（Ｍｉｎｉｍｕｍｂｏｕｎｄｉｎｇｒｅｃｔａｎｇｌｅ）を算出し、Ｍｉｎｉｍｕｍｂｏｕｎｄｉｎｇｒｅｃｔａｎｇｌｅの長辺と短辺の長さを算出し、長辺の長さを長径とし、短辺の長さを短径として算出することができる。長径として最大のキャリパー長である最大フェレ径を、短径として、最大フェレ径の軸に直交する方向で計測した長さを選択してもよい。長径と短径の計算方法は、従来の計測結果との互換性に基づいて任意の方法を選択することができる。なお、潰瘍面領域の評価はライブビュー処理中には行われない。ライブビュー処理中には、患部領域４０２（潰瘍面領域）の抽出結果が確認できればよく、潰瘍面領域の評価を省くことで、画像解析の処理時間を低減し、ライブビューのフレームレートを上げ、撮像装置２の利便性を上げることができる。

ステップＳ７３１の処理は、ステップＳ７２７で動画（ステップＳ７１２で撮影した動画）を取得した場合に行われる。ステップＳ７３１では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、褥瘡のポケットの大きさが分かる合成画像を作成するために、取得した動画（画像）を解析して、当該動画（画像）に関する各種情報を取得する。具体的には、ライトが移動した軌跡に関する情報を取得する。なお、動画に関する情報の取得方法は特に限定されず、例えば画像処理装置３は外部から情報を取得してもよい。

図１１を用いて、画像処理装置３が実行するステップＳ７３１の動画解析処理を説明す
る。図１１は、図２と同様に、ポケット１１００、ポケット１１００の入り口部である潰瘍面１１０１、ライト先端の経路１１０２、ポケット１１００の最深部（端）に到達した時点でのライト先端の位置に対応する点１１０３を示す。ポケット１１００として、皮下部分でみえない面を概念的に図示している。経路１１０２上の点は、複数のタイミングにそれぞれ対応する、ライト先端の複数の位置を示す。

ステップＳ７３１の動画解析処理では、ＣＰＵ３１０は、上記取得した情報より、ポケット最深部に到達した時点でのライト先端の位置（点１１０３）を検出する。この点（位置）は、「患部内を移動するライトの軌跡のうち、患部の径方向の端の点」や、「患部の領域と患部とは異なる領域との境界の位置」とも言える。例えば、動画においてライトが患部内を径方向に移動した際の頂点（ポケットに対するライトの挿入から引き抜きに変わる点）を、端の点として検出できる。図１１の上側には、ポケットの測定作業の概要が時間列で４段階に分割して示されており、各段階において、点１１０３が３つ検出されている。図１１の下側には、検出された全ての点１１０３（１２個の点１１０３）が示されている。動画解析処理では、これらの点１１０３から患部の外周に関する情報を取得する。具体的には、これらの点１１０３を合成した（結んだ）線１１０４、例えばスプライン曲線やベジェ曲線で結んだ滑らかな自由曲線を、ポケット外周として判断（推定）する。そして、得られた線１１０４の形状解析により、ポケット形状を判断する。患部の外周に関する情報（患部の外周の形状、患部の面積、患部の長径、患部の短径など）は、表示などによってユーザーに提供したり、データとして他の装置に提供したりできる。

図１２は、ライトによるポケット測定作業中のライブビュー表示の例であり、検出したマーキング位置（ポケットの最深部に到達した時点でのライト先端の位置）や、マーキング位置から生成（形成）したポケット形状を表示する。

画面１２０１は、ライト１２０２の先端１２０３がポケットの最深部に到達した時点でのライブビュー表示の画面である。画面１２０１から、ライト１２０２の先端１２０３がポケット内部で光っていることがわかる。位置１２０４は、ライブビューで撮像された動画におけるライト１２０２の動きを解析して得られたマーキング位置であり、画面１２０１では４点のマーキング位置１２０４が表示されている。線１２０５は、これら４点のマーキング位置１２０４を解析して検出された線（ポケット形状の一部）を示す。

画面１２１１は、画面１２０１の状態の後、ライト１２０２の先端１２０３がポケットの最深部から少し引き抜かれた時点でのライブビュー表示の画面である。この時、画面１２０１におけるライト１２０２の先端１２０３の位置が、動画解析によりマーキング位置１２０４として新たに得られる。このように、動画解析で新たに得られたマーキング位置１２０４をすぐにライブビュー画面上に表示することで、ポケット測定作業者は、ポケット周辺形状や、ポケット測定作業を正しく行えているかを確認しながら作業を進めることができる。動画解析でマーキング位置１２０４が新たに表示された場合に、マーキング位置１２０４を点滅させたり、音を出したりして、新たなマーキング位置１２０４が追加されたことを知らせるようにしてもよい。ライト１２０２によるポケット測定作業中に動画解析で得られるマーキング位置１２０４とポケット形状１２０５をライブビュー表示することで、所望のマーキング位置を追加したり、明らかに正しくないマーキング位置を削除したりすることができる。

図１３は、ライトによるポケット測定作業終了後のライブビュー表示の例であり、検出したマーキング位置や、マーキング位置から生成したポケット形状を表示する。さらに、編集操作によりマーキング位置の追加表示などが可能である。

画面１３０１は、ポケット測定作業終了時（ポケット測定作業終了直後）でのライブビ
ュー表示の画面である。動画解析により得られたマーキング位置１２０４とポケット形状１２０５が表示されている。さらに、画面１３０１と隣接して、マーキング位置を編集するマーキング位置編集メニュー１３０２が表示されている。マーキング位置編集メニュー１３０２は複数の項目１３０３を含み、ユーザーは複数の項目１３０３のいずれかを選択することができる。ここでは、複数の項目１３０３は、「追加」と「移動」と「削除」の３つの項目を含むとする。画面１３０１では、「追加」が選択されている。

「追加」が選択されている状態で、ユーザーは、任意の位置をマーキング位置（動画解析で得られた位置ではない）として追加することができる。画面１３１１は、ユーザーが「追加」を選択して、追加するマーキング位置１３１２を指定した時点でのライブビュー表示の画面である。画面１３１１に示すように、ユーザーがマーキング位置１３１２を指定すると、当該マーキング位置１３１２が追加表示される。さらに、追加後の複数のマーキング位置を解析した形状に、ポケット形状１２０５が更新される。

なお、「移動」が選択されている状態では、ユーザーは、画面上のマーキング位置を任意に選択してドラッグ＆ドロップすることで、選択したマーキング位置を移動させることができる。この場合も、移動後のマーキング位置を解析した形状に、ポケット形状１２０５が更新される。また、「削除」が選択されている状態では、ユーザーは、画面上のマーキング位置を任意に指定（選択）することで、指定したマーキング位置を削除することができる。この場合も、削除後の残りのマーキング位置を解析した形状に、ポケット形状１２０５が更新される。このように、操作に応じた変更後のマーキング位置を結んだ形状に、ポケット形状１２０５が更新される。

図７の説明に戻る。ステップＳ７３２では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ７２７で取得した画像（静止画）に対して、患部領域の抽出結果を示す情報および患部領域のサイズに関する情報を重畳する。ポケット有りの褥瘡の場合には、ステップＳ７２５で重畳される情報だけでなく、ステップＳ７３１における動画解析の結果も重畳する。なお、ステップＳ７２７で動画を取得した場合（ポケット有りの褥瘡の場合）は、当該動画の１フレーム（例えばライトによる測定作業でライトがポケットに挿入される前の１フレーム）を選択し、当該１フレームに情報を重畳してもよい。

図１４（Ａ）～１４（Ｃ）を用いて、ステップＳ７３２の重畳処理について説明する。ここでは、患部領域の抽出結果を示す情報として長径と短径を含む情報が重畳されるとする。また、ポケット周辺のマーキング位置、ポケット形状、および、患部領域のサイズに関する情報が重畳されるとする。図１４（Ａ）～１４（Ｃ）は、ステップＳ７３２の重畳処理により得られる重畳画像（合成画像）の一例を示す。

図１４（Ａ）は、ポケット無しの褥瘡の場合の重畳画像の一例を示す。図１４（Ａ）では、潰瘍面領域のサイズ（面積値）を示す白色の文字列１４０２を黒色の背景に上に記述したラベル１４０１が、重畳画像１４００の左上隅に重畳されている。潰瘍面領域の長径を示す白色の文字列１４０４と、潰瘍面領域の短径を示す白色の文字列１４０５とを黒色の背景に上に記述したラベル１４０３が、重畳画像１４００の右上隅に重畳されている。“ＤＥＳＩＧＮ－Ｒ（登録商標）”のＳｉｚｅ評価の指標を示す白色の文字列を黒色の背景に上に記述したラベル１４０６が、重畳画像１４００の左下隅に重畳されている。そして、重畳画像１４００の右下隅にスケールバー１４０７が重畳されている。

図１４（Ｂ）は、ポケット有りの褥瘡の場合の重畳画像の一例を示す。図１４（Ｂ）の重畳画像１４１０でも、図１４（Ａ）と同様に、潰瘍面領域の長径と短径を示すラベル１４０３、“ＤＥＳＩＧＮ－Ｒ（登録商標）”のＳｉｚｅ評価の指標を示すラベル１４０６、及び、スケールバー１４０７が重畳されている。但し、図１４（Ｂ）の重畳画像１４１
０では、図１４（Ａ）のラベル１４０１の代わりに、ラベル１４１１が重畳されている。ラベル１４１１には、潰瘍面領域の面積値を示す文字列１４０２だけでなく、ポケットの面積値を示す文字列１４１２も記述されている。ポケットの面積値も、潰瘍面領域の面積値と同様に、被写体距離などに基づいて算出される。さらに、図１４（Ｂ）の重畳画像１４１０では、ポケット領域１４１３と潰瘍面領域１４１４とが異なる色で塗りつぶされている。このように色分けすることで、ポケット領域１４１３と潰瘍面領域１４１４を視覚的に正確に判別することが可能となる。

なお、ポケット無しの褥瘡の場合（図１４（Ａ）の場合）に、ポケットの面積値を示す文字列（図１４（Ｂ）の文字列１４１２）の代わりに、ポケットが存在しないことを示す文字列（「Ｐｏｃｋｅｔ０」や「ＮｏＰｏｃｋｅｔ」等）を重畳してもよい。また、領域の輪郭を示す枠（線）の重畳により、ポケット領域と潰瘍面領域を視覚的に正確に判別可能としてもよい。ポケット無しの褥瘡の場合（図１４（Ａ）の場合）にも、潰瘍面領域を塗りつぶしたり、潰瘍面領域の輪郭を示す枠を重畳したりしてよい。また、撮像装置の操作によって、ポケット領域のみの表示、潰瘍面領域のみの表示、及び、ポケット領域と潰瘍面領域の両方の表示を切り替えられるようにしてもよい。そのようにすることで、ポケットと潰瘍面の一方のみの領域に注目して、画像を確認することが可能となる。

図１４（Ｃ）は、ポケット有りの褥瘡の場合の重畳画像の他の例を示す。図１４（Ｃ）の重畳画像１４２０でも、図１４（Ｂ）と同様に、ラベル１４１１、ラベル１４０３、ラベル１４０６、及び、スケールバー１４０７が重畳されている。図１４（Ｃ）では、ポケット領域と潰瘍面領域の塗りつぶしは行われておらず、ポケット周辺の複数のマーキング位置を示す複数の点１４２１と、ポケット形状を示す線１４２２とが重畳されている。ここで、Ｍｉｎｉｍｕｍｂｏｕｎｄｉｎｇｒｅｃｔａｎｇｌｅを用いて長径と短径の算出したとする。図１４（Ｃ）の重畳画像１４２０では、潰瘍面領域１４１４を囲むＭｉｎｉｍｕｍｂｏｕｎｄｉｎｇｒｅｃｔａｎｇｌｅを表す矩形枠１４２３が重畳されている。ポケット無しの褥瘡の場合（図１４（Ａ）の場合）にも、Ｍｉｎｉｍｕｍｂｏｕｎｄｉｎｇｒｅｃｔａｎｇｌｅを表す矩形枠を重畳してよい。

図７の説明に戻る。ステップＳ７３３では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、出力部３１４を用いて、ステップＳ７３２で作成した合成画像（重畳画像）を撮像装置２に送信する。なお、患部領域に関する情報が画像処理装置３から撮像装置２に送信され、撮像装置２で合成画像が作成されてもよい。

ステップＳ７３４では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ７０２で撮影された画像内に含まれる１次元バーコード（不図示）から、被検体を識別する被検体ＩＤを読み取る。なお、ステップＳ７０２で撮影された画像の伝送タイミングは特に限定されない。例えば、ステップＳ７１４で撮像装置２がステップＳ７０２の撮影画像を画像処理装置３に出力し、ステップＳ７２７で画像処理装置３がステップＳ７０２の撮影画像を撮像装置２から取得してもよい。

ステップＳ７３５では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ７３４で読み取った被検体ＩＤを、あらかじめ登録された被写体ＩＤと照合し、現在の被検体の名前を取得（判断）する。現在の被検体の名前や被検体ＩＤが未登録の場合には、ＣＰＵ３１０は、現在の被検体の名前や被検体ＩＤを、ユーザーに登録させて取得する。

ステップＳ７３６では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、患部の評価結果（ステップＳ７３０やステップＳ７３１の解析結果）などを含む被検体情報を、ステップＳ７３５で判断した被検体のデータとして補助記憶部３１６に記録する。現在の被検体（被検体ＩＤ）に紐づくデータが記録されていない場合は、被検体情報を新規作成し、現在の被検体に
紐づくデータ（被検体情報）が記録されている場合は、被験者情報を更新する。

図１５を用いて、画像処理装置３に保存する被検体情報１５００のデータ構成を説明する。被検体情報１５００は、被検体ＩＤ１５０１、被検体の名前１５０２、被検体ＩＤ１５０１と名前１５０２に対応する患部情報１５１０を含む。患部情報１５１０では撮影日時毎に情報が管理されている。具体的には、患部情報１５１０は、日付情報１５０３、患部画像１５０４、患部評価情報１５０５、及び、ポケット評価情報１５０６の組み合わせを１つ以上含む。日付情報１５０３は、患部の撮影日を示す情報であり、患部画像１５０４は、患部の評価に使用した画像（患部を撮影した画像）である。患部評価情報１５０５は、潰瘍面とポケットの両方を含む患部を評価した値を含む。図１５の例では、患部評価情報１５０５は、潰瘍面とポケットの両方を含む患部領域のＳｉｚｅ、患部領域の長径、患部領域の短径、及び、ＤＥＳＩＧＮ－Ｒの評価値を含む。ポケット評価情報１５０６は、ポケットを評価した値を含む。図１５の例では、ポケット評価情報１５０６は、ポケットの状態を示すポケット状態情報、ポケットのＳｉｚｅ、ポケットの長径、及び、ポケットの短径を含む。例えば、潰瘍面を全て包含するポケットありの褥瘡では「ポケット有皆外包」、潰瘍面に部分的に重なるポケットありの褥瘡では「ポケット有部分外包」、ポケット無しの褥瘡では「ポケット無」の文字情報が、ポケット状態情報として登録される。ポケット状態情報は、ユーザーによる情報入力で登録されてもよいし、画像解析により自動で登録されてもよい。このように、患部評価情報１５０５とポケット評価情報１５０６は区別して生成（算出）されて記録される。被検体情報１５００は、表示などによってユーザーに提供したり、データとして他の装置に提供したりできる。

ステップＳ７１５では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、通信部２１８を用いて、ステップＳ７３３で画像処理装置３が送信した合成画像（重畳画像）を受信（取得）する。

ステップＳ７１６では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、ステップＳ７１５で受信した合成画像を表示部２２２に表示する。

次に、図１６（Ａ）のフローチャートを用いて、図７のステップＳ７３１の動画解析処理の一例について説明する。ここでは、動画解析処理により、褥瘡のポケットの大きさが分かる合成画像を生成する例を説明する。この場合は、図７のステップＳ７３２において、図１６（Ａ）のフローチャートで生成された合成画像に情報を重畳してもよい。

ステップＳ１６００では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、動画の複数のフレームの中から基準となるフレーム（基準画像）を選択する。後述するステップＳ１６０５では、この基準画像に対して、ライト領域（ライトの発光領域；ライト先端の位置；光が発せられる位置）を合成する。ライトでの計測（図２）中のフレームには人の手やライトが映ってしまっているため、そのような余計なものが映っていない計測前のフレームを基準画像として選択するのが望ましい。例えば、ライトをポケットに入れる前に動画撮影を開始し、動画の先頭フレームを基準画像として選択することで、余計なものが映っていない基準画像を得ることができる。また、予めライトの形状と色情報を取得しておき、ライトに該当する領域が動画のフレーム内に含まれているかどうかを解析して、ライトに該当する領域が含まれていないフレームを基準画像として選択してもよい。

ステップＳ１６０１では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、基準画像から潰瘍面領域を検出する。ここで潰瘍面領域を検出するのは、潰瘍面領域の検出結果を基準としてライト領域を合成するためである。撮像装置２と被写体がライトでの計測中に全く動かなければ、潰瘍面領域を基準にしてライト領域を合成する必要はないが、現実的には難しいため、潰瘍面領域などの基準領域を設けてライト領域を合成する。潰瘍面領域の検出は、図７
のステップＳ７２８と同様の手法で行う。ここで、ライトでの計測中は潰瘍面領域がライトや作業者の手で隠れてしまうことも考えられる。そのような場合を考慮して、例えば、図１７のように潰瘍面の近くにマーカー１７０１，１７０２を配置し、配置されたマーカーを、ライト領域を合成するため基準として検出してもよい。図１７の例では、計測中にマーカーが隠れてしまう場合を考慮して、２つのマーカー１７０１，１７０２を配置している。なお、マーカーは３つ以上配置してもよい。また、患者（被験者）の体部に特徴となるようなものがあれば、それを基準としてもよい。

次に説明するステップＳ１６０２～Ｓ１６０５の処理は、動画の全フレームに対して行われるように１フレームずつ繰り返される。ステップＳ１６０２では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、対象画像（処理対象のフレーム）からライト領域を検出する。ここでは、ライト領域が、赤く丸いという特徴を有するとする。ステップＳ１６０２では、このような特徴を有する領域を、ライト領域として、対象画像から検出する。なお、所定のサイズ（動画中のサイズの変化が所定以内）のまま動画中で移動している赤い点をライトの位置としてもよい。ステップＳ１６０３では、対象画像から潰瘍面領域を検出する。前述した通り、潰瘍面領域を基準にしてライト領域を合成するために、潰瘍面領域を検出する必要がある。ステップＳ１６０４では、対象画像の射影変換を行う。ライトでの計測中は、被写体に対する撮像装置２の相対的な向きや位置が変わってしまう可能性があるため、射影変換を行うことで、ライト領域を正確に合成できるようにする。射影変換の具体的な方法については後述する。ステップＳ１６０５では、基準画像に対して射影変換後のライト領域を合成する。ステップＳ１６０２～Ｓ１６０５の処理を全てのフレームに対して行うことで、図１８（Ａ）の合成画像１８００を得ることができる。もしくは、所定時間ごとのフレームを用いてライトの軌跡の点を求めてもよい。このとき、患部の端にライトが達したフレームは所定時間ごとのフレームに対応するフレームでなくても合成用の画像に含めるようにすればよい。例えば、Ｔ＝０．０１秒や０．０２秒、０．０３秒ごとのフレームの画像より、ライトの領域を合成することにより合成画像を作成する。このとき、患部に対するライトの位置を各画像から検出し、ライトの位置を示すアイテムを表示するようにしてもよい。つまり、基準画像のライトのみが実際のライトとして表示され、その他の画像のライトはライトがある位置に対応する基準画像の位置に赤い点や黒い点などのアイテムを表示するようにしてもよい。

なお、端の点が分かりやすいように、患部の径方向の端の位置のライトは他のライトとは異なる表示形態で表示するようにしてもよい。例えば、端の位置のライトは輝度を上げて合成画像を生成してもよい。もしくは、ライトの位置をアイテムで示す場合には、アイテムの色を変えて表示をしてもよい。ライトの軌跡を示すような線などを表示してもよい。このように、ユーザーが端の位置やライトの軌跡を分かりやすくすることによって、ユーザーが外周を描きやすくなる。

また、所定時間ごとでなくても、ライトが所定距離移動するごとに合成用の画像として取得するようにしてもよい。

なお、動画とともに撮影された静止画を基準画像として用いてもよいし、ステップＳ１６０１の処理結果の代わりに、ステップＳ７２８の処理結果を用いてもよい。

次に、図１６（Ｂ）のフローチャートを用いて、図１６（Ａ）のステップＳ１６０４の処理（射影変換）について説明する。ステップＳ１６１０では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、基準画像の潰瘍面領域（ステップＳ１６０１で検出された潰瘍面領域）の特徴点を抽出する。ここでは、特徴点として、潰瘍面領域外周上の任意の点を抽出するとする。ステップＳ１６１１では、ステップＳ１６１０と同様に、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、対象画像の潰瘍面領域から特徴点を抽出する。ステップＳ１６１２では、画像処理
装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ１６１０で抽出した特徴点（基準画像の潰瘍面領域の特徴点）とステップＳ１６１１で抽出した特徴点（対象画像の潰瘍面領域の特徴点）とのマッチングを行う。このマッチングにより、基準画像と対象画像の間で互いに対応する特徴点を識別する。ステップＳ１６１３では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ１６１２のマッチング結果を基にして、対象画像の潰瘍面領域が基準画像の潰瘍面領域と同一の領域（平面）になるような射影変換の逆行列を算出する。ステップＳ１６１４では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ１６１３で算出した逆行列を使って、対象画像の射影変換を行う。このような射影変換を行うことで、被写体に対する撮像装置２の向きの変化を抑えた画像を得ることが可能となる。

図１８（Ａ）の合成画像１８００は、図７のステップＳ７３３，Ｓ７１５で送受信し、ステップＳ７１６で撮像装置２に表示することができる（合成画像の提供）。その場合は、図７のステップＳ７１７にて、システム制御部２１９は、ポケットの外周を描画する外周描画処理を行う。図１９のフローチャートを用いて、撮像装置２に合成画像１８００を表示した後の外周描画処理について説明する。合成画像１８００ではライトの移動軌跡が視覚的に分かるため、ポケットの領域をユーザーが簡単に把握することができる。なお、ライトの移動の軌跡に関する情報が提供できれば、提供方法は特に限定されない。

ステップＳ１９００では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、ユーザーにポケット外周の入力を促す。ポケットの外周は、撮像装置２（表示部２２２）の画面上をユーザーが指でなぞることで入力されてもよいし、タッチペンなどの入力デバイスを用いて入力されてもよい。図１８（Ｂ）は、ユーザーがポケット外周を入力した後の表示例を示す。図１８（Ｂ）の画像１８１０では、ライト領域の頂点（外側）に沿って、ポケット外周１８１１が入力されており、図１８（Ａ）の合成画像１８００上にポケット外周１８１１が重畳表示されている。

ステップＳ１９０１では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、通信部２１８を用いて、ポケット外周１８１１が描画された合成画像１８１０と、ポケット外周１８１１に関するポケット外周情報とを画像処理装置３へ送信する。

ステップＳ１９１０では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、入力部３１３を用いて、ステップＳ１９０１で撮像装置２が送信した合成画像１８１０とポケット外周情報を受信する。

ステップＳ１９１１では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、ステップＳ１９１０で受信した合成画像１８１０とポケット外周情報を基にして、ポケット領域の面積（サイズ）を算出する。ここでは、ポケット外周１８１１で囲まれた領域の面積から潰瘍面領域１８１２の面積を減算することで、ポケット領域の面積を算出するとする。すなわち、図１８（Ｃ）の領域１８２１の部分の面積を算出する。なお、ＤＥＳＩＧＮ－Ｒの計算方法に沿って面積を算出してもよい。

ステップＳ１９１２では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、基準画像（合成画像１８００の元となった画像）に対して、ポケット領域や、その面積（ステップＳ１９１１で算出）などの情報を重畳する。そうすることで、図１４（Ｂ），１４（Ｃ）に示すような合成画像が得られる。

ステップＳ１９１３では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、出力部３１４を用いて、ステップＳ１９１２で作成した合成画像を撮像装置２に送信する。

ステップＳ１９０２では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、通信部２１８を用い
て、ステップＳ１９１３で画像処理装置３が送信した合成画像を受信する。

ステップＳ１９０３では、撮像装置２のシステム制御部２１９は、ステップＳ１９０２で受信した合成画像を表示する。このようにすることで、患者（被検体）の皮膚の上に直接マジックでポケット領域をマーキングすることなく、ポケット領域の大きさを測定することができるようになる。

図１６（Ａ），１６（Ｂ）では、射影変換を行った後にライト領域を合成することで、ライト領域の位置が正確に反映されている合成画像を作成するようにしている。別の方法として、撮影時の焦点距離を使用する方法が考えられる。ライトでのポケット領域の計測には時間がかかるため、撮影中（計測中）に患者と撮像装置２の距離が変わってしまうことが考えられる。ここで、撮影時には焦点距離情報も取得できるため、この情報を使って画像を拡大や縮小することが可能である。

撮影時の焦点距離を使用して合成画像を作成する方法について、図２０のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ２０００は図１６（Ａ）のステップＳ１６００と同じであり、ステップＳ２００１はステップＳ１６０１と同じである。ステップＳ２００２では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、基準画像の焦点距離を取得する。ステップＳ２００３～Ｓ２００７の処理は、動画の全フレームに対して行われるように１フレームずつ繰り返される。ステップＳ２００３では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、対象画像の焦点距離を取得する。ステップＳ２００４では、画像処理装置３のＣＰＵ３１０は、基準画像の焦点距離に合うように対象画像を拡大または縮小する。ステップＳ２００５は図１６（Ａ）のステップＳ１６０２と同じであり、ステップＳ２００６は図１ステップＳ１６０３と同じであり、ステップＳ２００７はステップＳ１６０５と同じである。このように焦点距離を使うことで、ライト領域の位置が正確に反映されている合成画像を作成することができる。

図１６（Ａ），１６（Ｂ），２０において、撮影した動画の全フレームを対象画像として用いると、ライトをポケットに入れる前後のフレームのライト領域も合成されてしまう場合がある。そのように得られた合成画像ではライト領域の軌跡がわかりにくいため、指定した期間のフレーム（ライト領域）を削除できると使い勝手が良くなる。そのような操作が可能なＵＩ（画面２１００）を示したものが図２１（Ａ），２１（Ｂ）である。

画面２１００は、合成画像と、不要なフレーム（不要なライト領域）を合成画像から削除するためのコントロールアイテム２１０２～２１０４とを含む。アイテム２１０２は時間軸を示すスライダーバーであり、アイテム２１０３，２１０４は、不要なフレームを削除するためのスライダーである。スライダー２１０３，２１０４を左右に動かすことで、不要なフレームを削除することができる。図２１（Ａ）の状態では、スライダー２１０３，２１０４がスライダーバー２１０２の両端に置かれており、動画の全フレームを合成した合成画像２１０１が表示されている。合成画像２１０１では、ライトをポケットに入れる前後のフレーム（ライト領域）も合成されており、ライト領域の軌跡がわかりにくい。一方で、図２１（Ｂ）の状態では、スライダー２１０３からスライダー２１０４までの範囲が図２１（Ａ）から狭められている。この場合には、スライダー２１０３に対応するフレームより前のフレームと、スライダー２１０４に対応するフレームより後のフレームとが合成されなくなる。その結果、ライトをポケットに入れる前後のフレームが合成されていない、ライト領域の軌跡がわかりやすい合成画像２１１１を表示することができる。このようにスライダー２１０３，２１０４の位置を調整することで、不要な期間のライト領域を合成対象外とすることが可能となる。

このように、実施例１によれば、撮像装置２でライトによるポケット測定作業を動画撮
像して、画像処理装置３で動画解析してポケット形状が分かる合成画像を作成することができる。また、その合成画像を撮像装置２に送信して、ユーザーがポケット領域を簡単に指定することができる。

［実施例２］
実施例１では、撮像装置２と画像処理装置３を別々の装置としたが、画像処理装置３の機能構成は撮像装置２に設けてもよい（撮像装置２と画像処理装置３が一体で構成されてもよい）。そのようにすることで、撮像装置２が画像処理装置３と通信するといった処理が不要となり、処理負荷を低減することができる。また、実施例１では、ポケット領域が分かる合成画像を撮像装置２に送信して、撮像装置２上でユーザーがポケット外周を入力する構成としたが、ポケット外周の入力は必ずしも撮像装置２に対し行う必要は無い。例えば、合成画像は画像処理装置３に保存しておき、画像処理装置３にディスプレイやマウスといった入出力デバイスを接続して、ユーザーが画像処理装置３にポケット外周を入力することも考えられる。また、合成画像は画像処理装置３に保存しておき、画像処理装置３とは異なる他の画像処理装置（ＰＣ、スマートフォン、タブレットなど）にユーザーがポケット外周を入力し、他の画像処理装置から画像処理装置３にポケット外周を通知することも考えられる。

［実施例３］
実施例１では、潰瘍面領域の面積算出と、ポケット領域の大きさが分かる合成画像の作成とを同じタイミング（同じフローチャート）で実施したが、それらを別々のタイミングで実施してもよい。例えば、病院の事情で、潰瘍面領域の測定と、ライトを使ったポケット領域の測定とを別々のタイミングで行うことも考えられる。そのような状況で、図１４（Ｂ）の重畳画像１４１０（合成画像）のように潰瘍面領域とポケット領域（塗りつぶし画像）を重畳しようとしたとする。そのような場合、潰瘍面領域の測定のタイミングと、ポケット領域の測定のタイミングとの間で、測定時の患者の姿勢が大きく変わること等により、撮像装置２と患者の間の距離が変わることがある。このため、潰瘍面領域またはポケット領域を正しい大きさで重畳することができない。そのような場合は、撮影時の焦点距離を使って、片方の画像（領域）を拡大または縮小することで、正しい大きさで潰瘍面領域とポケット領域を重畳した合成画像を得ることが可能となる。

なお、潰瘍面領域の測定と、ライトを使ったポケット領域の測定とが別々のタイミングで行われたとしても、それらのタイミング間で撮影距離が変わらないようにできれば、潰瘍面領域とポケット領域の重畳が楽になる。例えば、潰瘍面領域の測定を先に行い、後日ポケット領域の測定を行う場合、同じ撮影距離で測定を行えば、潰瘍面領域とポケット領域の縮尺が同じになり、画像（潰瘍面領域とポケット領域）の重畳が楽になる。このため、潰瘍面領域の測定時の撮影距離を保持しておき、ポケット領域の撮影時は、撮影距離が潰瘍面領域の測定時（潰瘍面領域を測定するための撮影時）と同じになったタイミングで撮影を開始するように撮影制御を行うとよい。撮影が開始されたら、検査者がライトでポケット領域の測定を開始する必要もあるため、撮像装置２上に撮影が開始されたことを知らせるようにしてもよい。このように撮影開始のタイミングを自動で決定することにより、複数回の測定の間で撮影距離を合わせることが可能となる。

［その他の実施例］
本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１：画像処理システム
２：撮像装置
２１１：撮像部２１７：画像処理部２１９：システム制御部２２２：表示部
２２３：操作部
３：画像処理装置
３１０：中央演算処理部（ＣＰＵ）３１３：入力部３１４：出力部

Claims

ライトが、外部に露出している所定の領域と、前記所定の領域から皮下に広がったポケット領域とを含む患部内を径方向、かつ、前記所定の領域から前記ポケット領域の最深部へと移動し、さらに前記所定の領域へと移動することを繰り返す様子を撮影した動画に関する情報であって、前記ライトから発せられて皮膚を透過した光に関する情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記情報より、前記動画においてライトが前記患部内を前記径方向に移動した際の頂点を前記最深部の点として検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された複数の点から前記患部の外周に関する情報を提供する提供手段と
を有することを特徴とする画像処理システム。
前記取得手段は、前記ライトが移動した軌跡に関する情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
前記最深部の点とは前記患部の領域と前記患部とは異なる領域との境界の位置である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理システム。
前記患部の外周に関する前記情報は、前記複数の点を結ぶことにより形成される前記患部の外周の形を含む
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の画像処理システム。
前記患部の外周に関する前記情報は、前記複数の点を結ぶことにより形成される前記患部の面積を含む
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の画像処理システム。
前記患部の外周に関する前記情報は、前記複数の点を結ぶことにより形成される前記患部の長径または短径の長さを含む
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の画像処理システム。
前記複数の点は、スプライン曲線またはベジェ曲線で結ばれる
ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の画像処理システム。
前記提供手段は、前記複数の点と、前記複数の点を結んだ線とを、前記患部の画像に重畳して表示するように制御する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の画像処理システム。
前記提供手段は、前記動画をライブビューで表示するように制御すると共に、現在までに前記検出手段により検出された前記複数の点を繋いだ線を前記動画に重畳して表示するように制御する
ことを特徴とする請求項１～８のいずれか１項に記載の画像処理システム。
前記外周を形成するための点の削除、前記外周を形成するための点の移動、または、前記外周を形成するための点の追加を指示する操作を受け付け可能な受付手段をさらに有し、
前記提供手段は、前記操作に応じた変更後の複数の点から、前記外周に関する情報を更新する
ことを特徴とする請求項１～９のいずれか１項に記載の画像処理システム。
前記提供手段は、前記複数の点を結ぶことにより形成される前記患部と、前記所定の領域とに基づいて、前記外周に関する前記情報の少なくとも一部として、前記ポケット領域のサイズを算出する
ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか１項に記載の画像処理システム。
前記提供手段は、前記複数の点を結ぶことにより形成される前記患部と、前記所定の領域とから、ＤＥＳＩＧＮ－Ｒ（登録商標）の計算方法で前記ポケット領域のサイズを算出する
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理システム。
前記提供手段は、前記外周に関する前記情報の一部として、前記所定の領域と前記ポケット領域とを含む前記患部のサイズをさらに算出し、
前記画像処理システムは、前記患部のサイズと、前記ポケット領域のサイズとを区別して記録する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の画像処理システム。
前記取得手段、前記検出手段、及び、前記提供手段は、撮像装置または情報処理装置に備わっている
ことを特徴とする請求項１～１３のいずれか１項に記載の画像処理システム。
撮影距離が前記所定の領域を測定するための撮影時と同じになったタイミングで、前記動画の撮影を自動で開始するように制御する制御手段をさらに有する
ことを特徴とする請求項１～１４のいずれか１項に記載の画像処理システム。
取得手段、検出手段、及び、提供手段を有する画像処理システムの制御方法であって、
ライトが、外部に露出している所定の領域と、前記所定の領域から皮下に広がったポケット領域とを含む患部内を径方向、かつ、前記所定の領域から前記ポケット領域の最深部へと移動し、さらに前記所定の領域へと移動することを繰り返す様子を撮影した動画に関する情報であって、前記ライトから発せられて皮膚を透過した光に関する情報を、前記取得手段が取得する取得ステップと、
前記検出手段が、前記取得ステップにおいて取得された前記情報より、前記動画におい
てライトが前記患部内を前記径方向に移動した際の頂点を前記最深部の点として検出する検出ステップと、
前記提供手段が、前記検出ステップにおいて検出された複数の点から前記患部の外周に関する情報を提供する提供ステップと
を有することを特徴とする画像処理システムの制御方法。
コンピュータを、請求項１～１５のいずれか１項に記載の画像処理システムの各手段として機能させるプログラム。
コンピュータを、請求項１～１５のいずれか１項に記載の画像処理システムの各手段として機能させるプログラムを格納したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。