JPWO2011161993A1

JPWO2011161993A1 - 画像処理装置及び画像処理装置の制御方法

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Publication number: JPWO2011161993A1
Application number: JP2011533444A
Authority: JP
Inventors: 田中　健一; 健一田中; 悠介登本; 博一西村
Original assignee: Olympus Medical Systems Corp
Current assignee: Olympus Medical Systems Corp
Priority date: 2010-06-24
Filing date: 2011-03-17
Publication date: 2013-08-19
Also published as: US20120076374A1; WO2011161993A1

Abstract

本発明の画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、注目画素と注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出部と、局所領域に所定の形状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出部と、コントラスト特徴量及び形状特徴量の算出結果に基づき、所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を画像の中から抽出する領域抽出部と、を有する。

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理方法に関し、特に、生体組織の診断等に用いられる画像処理装置及び画像処理方法に関するものである。

内視鏡等により体腔内の生体組織を撮像して得られた画像における病変部位（異常部位）の特定を支援する目的において、生体粘膜下の血管の走行パターン、及び（または）、上皮組織の所定の構造等を該画像の中から検出する画像処理に関する研究が近年進められている。

例えば、日本国特開２００８−３０７２２９号公報には、カプセル型内視鏡により得られた画像における注目画素と該注目画素の周辺画素との間の画素値変化量に基づき、凹凸構造を有する病変部候補領域を検出するように構成された画像処理装置が開示されている。

ところで、体腔内を撮像して得られた画像においては、撮像対象となる生体組織の特性、及び、撮像対象となる生体組織を照明する際の照明強度等の要因が複合的に組み合わさることにより、異なる画像間のみならず、同一の画像内であってもコントラストの変動（ばらつき）が大きくなる傾向がある。そして、内視鏡またはカプセル型内視鏡により体腔内を撮像して得られた画像においては、前述の傾向が比較的現れ易い。そのため、体腔内を撮像して得られた画像に対して日本国特開２００８−３０７２２９号公報に開示された画像処理を適用した場合、同一の画像内において画素値変化量が相対的に低い領域に存在する凹凸構造を検出することが困難である、という問題が生じる。

本発明は、前述した事情に鑑みてなされたものであり、生体組織を撮像して得た画像のコントラストが大きく変動するような場合であっても、所定の形状の構造を安定的に検出することが可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的としている。

本発明の画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、前記注目画素と前記注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出部と、前記局所領域に所定の形状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出部と、前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量の算出結果に基づき、前記所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から抽出する領域抽出部と、を有する。

本発明の画像処理方法は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択ステップと、前記注目画素と前記注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出ステップと、前記局所領域に所定の形状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出ステップと、前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量の算出結果に基づき、前記所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から抽出する領域抽出ステップと、を有する。

本発明の実施例に係る画像処理装置を有する内視鏡装置の要部の構成の一例を示す図。図１の光源装置が有する回転フィルタの構成の一例を示す図。図２の第１のフィルタ群が有する各フィルタの透過特性の一例を示す図。図２の第２のフィルタ群が有する各フィルタの透過特性の一例を示す図。本発明の実施例において行われる処理の一例を示すフローチャート。処理対象となる画像データの一例を示す模式図。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しつつ説明を行う。

図１から図６は、本発明の実施例に係るものである。

内視鏡装置１は、図１に示すように、被検者の体腔内に挿入され、該体腔内の生体組織１０１等の被写体を撮像して得た画像を信号出力する内視鏡２と、生体組織１０１を照明するための照明光を発する光源装置３と、内視鏡２からの出力信号に対して種々の処理を施すプロセッサ４と、プロセッサ４からの映像信号に応じた画像を表示する表示装置５と、プロセッサ４における処理結果に応じた出力信号を記憶する外部記憶装置６と、を有して構成されている。

内視鏡２は、被検者の体腔内に挿入可能な形状及び寸法を備えた挿入部２１ａと、挿入部２１ａの先端側に設けられた先端部２１ｂと、挿入部２１ａの基端側に設けられた操作部２１ｃと、を有して構成されている。また、挿入部２１ａの内部には、光源装置３において発せられた照明光を先端部２１ｂへ伝送するためのライトガイド７が挿通されている。

ライトガイド７の一方の端面（光入射端面）は、光源装置３に着脱自在に接続される。また、ライトガイド７の他方の端面（光出射端面）は、内視鏡２の先端部２１ｂに設けられた図示しない照明光学系の近傍に配置されている。このような構成によれば、光源装置３において発せられた照明光は、光源装置３に接続された状態のライトガイド７、及び、先端部２１ｂに設けられた図示しない照明光学系を経た後、生体組織１０１に対して出射される。

内視鏡２の先端部２１ｂには、被写体の光学像を結像する対物光学系２２と、対物光学系２２により結像された光学像を撮像して画像を取得するＣＣＤ２３と、が設けられている。また、内視鏡２の操作部２１ｃには、観察モードを通常光観察モードまたは狭帯域光観察モードのいずれかに切り替えるための指示を行うことが可能な観察モード切替スイッチ２４が設けられている。

光源装置３は、キセノンランプ等からなる白色光源３１と、白色光源３１から発せられた白色光を面順次な照明光とする回転フィルタ３２と、回転フィルタ３２を回転駆動させるモータ３３と、回転フィルタ３２及びモータ３３を白色光源３１の出射光路に垂直な方向に移動させるモータ３４と、プロセッサ４の制御に基づいてモータ３３及び３４を駆動させる回転フィルタ駆動部３５と、回転フィルタ３２を通過した照明光を集光してライトガイド７の入射端面に供給する集光光学系３６と、を有している。

回転フィルタ３２は、図２に示すように、中心を回転軸とした円板状に構成されており、内周側の周方向に沿って設けられた複数のフィルタを具備する第１のフィルタ群３２Ａと、外周側の周方向に沿って設けられた複数のフィルタを具備する第２のフィルタ群３２Ｂと、を有している。そして、モータ３３の駆動力が前記回転軸に伝達されることにより、回転フィルタ３２が回転する。なお、回転フィルタ３２において、第１のフィルタ群３２Ａ及び第２のフィルタ群３２Ｂの各フィルタが配置されている部分以外は、遮光部材により構成されているものとする。

第１のフィルタ群３２Ａは、各々が回転フィルタ３２の内周側の周方向に沿って設けられた、赤色の波長帯域の光を透過させるＲフィルタ３２ｒと、緑色の波長帯域の光を透過させるＧフィルタ３２ｇと、青色の波長帯域の光を透過させるＢフィルタ３２ｂとを有して構成されている。

Ｒフィルタ３２ｒは、例えば図３に示すように、主に６００ｎｍから７００ｎｍまでの光（Ｒ光）を透過させるような構成を有している。また、Ｇフィルタ３２ｇは、例えば図３に示すように、主に５００ｎｍから６００ｎｍまでの光（Ｇ光）を透過させるような構成を有している。さらに、Ｂフィルタ３２ｂは、例えば図３に示すように、主に４００ｎｍから５００ｎｍまでの光（Ｂ光）を透過させるような構成を有している。

すなわち、白色光源３１において発せられた白色光が第１のフィルタ群３２Ａを経ることにより、通常光観察モード用の広帯域光が生成される。

第２のフィルタ群３２Ｂは、各々が回転フィルタ３２の外周側の周方向に沿って設けられた、青色かつ狭帯域な光を透過させるＢｎフィルタ３２１ｂと、緑色かつ狭帯域な光を透過させるＧｎフィルタ３２１ｇと、を有して構成されている。

Ｂｎフィルタ３２１ｂは、例えば図４に示すように、中心波長が４１５ｎｍ付近に設定され、かつ、Ｂ光に比べて狭い帯域の光（Ｂｎ光）を透過させるように構成されている。

また、Ｇｎフィルタ３２１ｇは、例えば図４に示すように、中心波長が５４０ｎｍ付近に設定され、かつ、Ｇ光に比べて狭い帯域の光（Ｇｎ光）を透過させるように構成されている。

すなわち、白色光源３１において発せられた白色光が第２のフィルタ群３２Ｂを経て離散化されることにより、狭帯域光観察モード用の複数の帯域の狭帯域光が生成される。

プロセッサ４は、画像処理装置としての機能を備えて構成されている。具体的には、プロセッサ４は、画像処理部４１と、制御部４２と、を有して構成されている。また、画像処理部４１は、画像データ生成部４１ａと、演算部４１ｂと、映像信号生成部４１ｃと、を有して構成されている。

画像処理部４１の画像データ生成部４１ａは、制御部４２の制御に基づき、内視鏡２からの出力信号に対してノイズ除去及びＡ／Ｄ変換等の処理を施すことにより、ＣＣＤ２３において得られた画像に応じた画像データを生成する。

画像処理部４１の演算部４１ｂは、画像データ生成部４１ａにより生成された画像データを用いた所定の処理を行うことにより、所定の形状の粘膜微細構造（組織学的構造）が存在すると推定される候補領域を前記画像データの中から抽出する。なお、前述の所定の処理の詳細については、後程詳述するものとする。

画像処理部４１の映像信号生成部４１ｃは、画像データ生成部４１ａにより生成された画像データに対してガンマ変換及びＤ／Ａ変換等の処理を施すことにより、映像信号を生成して出力する。

制御部４２は、観察モード切替スイッチ２４の指示に基づき、通常光観察モードに切り替える指示が行われたことが検出された場合、通常光観察モード用の広帯域光を光源装置３から出射させるための制御を回転フィルタ駆動部３５に対して行う。そして、回転フィルタ駆動部３５は、制御部４２の制御に基づき、白色光源３１の出射光路上に第１のフィルタ群３２Ａを介挿させ、かつ、白色光源３１の出射光路上から第２のフィルタ群３２Ｂを退避させるように、モータ３４を動作させる。

また、制御部４２は、観察モード切替スイッチ２４の指示に基づき、狭帯域光観察モードに切り替える指示が行われたことが検出された場合、狭帯域光観察モード用の複数の帯域の狭帯域光を光源装置３から出射させるための制御を回転フィルタ駆動部３５に対して行う。そして、回転フィルタ駆動部３５は、制御部４２の制御に基づき、白色光源３１の出射光路上に第２のフィルタ群３２Ｂを介挿させ、かつ、白色光源３１の出射光路上から第１のフィルタ群３２Ａを退避させるように、モータ３４を動作させる。

すなわち、以上に述べた内視鏡装置１の構成によれば、通常光観察モードが選択された場合には、対象物を肉眼で見た場合と略同様の色合いを有する画像（通常光画像）を表示装置５に表示させ、さらに、外部記憶装置６に記憶させることができる。また、以上に述べた内視鏡装置１の構成によれば、狭帯域光観察モードが選択された場合には、生体組織１０１に含まれる血管が強調された画像（狭帯域光画像）を表示装置５に表示させ、さらに、外部記憶装置６に記憶させることができる。

ここで、内視鏡装置１の作用について説明を行う。

まず、術者は、内視鏡装置１の各部の電源を投入した後、観察モード切替スイッチ２４において通常光観察モードを選択する。そして、術者は、通常光観察モードを選択した際に表示装置５に表示される画像、すなわち、対象物を肉眼で見た場合と略同様の色合いを有する画像を見ながら内視鏡２を体腔内に挿入してゆくことにより、観察対象の生体組織１０１が存在する部位に先端部２１ｂを近接させる。

観察モード切替スイッチ２４において通常光観察モードが選択されると、Ｒ光、Ｇ光及びＢ光の各色の光が光源装置３から生体組織１０１へ順次出射され、内視鏡２において該各色の光に応じた画像がそれぞれ取得される。

画像処理部４１の画像データ生成部４１ａは、Ｒ光に応じた画像、Ｇ光に応じた画像、及び、Ｂ光に応じた画像が入力されると、各画像に対応する色成分の画像データをそれぞれ生成する（図５のステップＳ１）。なお、以降においては、説明の簡単のため、例えば図６のような、線状の粘膜微細構造（組織学的構造）に相当する領域をドット模様とし、背景粘膜に相当する領域を白とし、かつ、これら２つの領域の境界線を細い実線として示した、模式的な画像データに対して処理を行うものとして説明を進める。

画素選択部の機能を備えた演算部４１ｂは、画像データ生成部４１ａにより生成された画像データに基づき、該画像データに含まれる各画素の中から注目画素を１つ選択する（図５のステップＳ２）。

その後、コントラスト特徴量算出部の機能を備えた演算部４１ｂは、図５のステップＳ２の処理により選択された注目画素と、該注目画素の近傍の各画素と、を含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量Ｖｃとして算出する（図５のステップＳ３）。

具体的には、例えば、画像データ生成部４１ａにおいて生成された各色成分（Ｒ、Ｇ及びＢ）の画像データのうちの少なくとも１つに対して公知のバンドパスフィルタを適用して得られた出力値に基づいて、注目画素のコントラスト特徴量Ｖｃを算出することができる。

または、例えば、日本国特開２００８−３０７２２９号公報に開示された、画素値変化量方向平均Ｖｒあるいは画素値変化量Ｖｄｉｒのいずれかを得るための演算を、画像データ生成部４１ａにおいて生成されたＧ成分の画像データの画素値を用いて行うことにより、注目画素のコントラスト特徴量Ｖｃを算出することができる。

なお、本実施例のコントラスト特徴量Ｖｃは、以上に述べた方法以外の他の方法により算出されるものであってもよい。

また、形状特徴量算出部の機能を備えた演算部４１ｂは、図５のステップＳ２の処理により選択された注目画素と、該注目画素の近傍の各画素と、を含む局所領域に線状構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量Ｖｓとして算出する（図５のステップＳ４）。

具体的には、例えば、下記の数式（１）に示すヘッセ行列Ｈを用い、ＡｌｅｊａｎｄｒｏＦ．Ｆｒａｎｇｉ等による論文「ＭｕｌｔｉｓｃａｌｅＶｅｓｓｅｌＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＦｉｌｔｅｒｉｎｇ」（ＬＮＣＳ，ｖｏｌ．１４９６，ＳｐｒｉｎｇｅｒＶｅｒｌａｇ，Ｂｅｒｌｉｎ，Ｇｅｒｍａｎｙ，ｐｐ．１３０−１３７）に開示された演算を行って固有値λ１及びλ２（但し、｜λ１｜≧｜λ２｜とする）を取得し、さらに、これら２つの固有値の絶対値の比である｜λ２｜／｜λ１｜の値を求めることにより、注目画素の形状特徴量Ｖｓを算出することができる。なお、下記の数式（１）の右辺に含まれる符号Ｌは、画像内の局所的な位置における画像強度を示し、すなわち、ＡｌｅｊａｎｄｒｏＦ．Ｆｒａｎｇｉ等による上記の論文におけるＬ（ｘ_０＋δｘ_０，ｓ）に相当する。

または、例えば、吉永等による論文「コントラストに依存しない線状凸領域の抽出法」（電子情報通信学会技術研究報告．ＤＳＰ，ディジタル信号処理９７（１０），ｐｐ．４１−４８）に開示された輝度勾配ベクトルの集中度の値を求めることにより、注目画素の形状特徴量Ｖｓを算出することができる。

なお、本実施例の形状特徴量Ｖｓは、以上に述べた方法以外の他の方法により算出されるものであってもよい。

また、前述した図５のステップＳ３及びステップＳ４の処理は、逆の順序で行ってもよく、または、同時並行してもよい。

一方、評価値算出部の機能を備えた演算部４１ｂは、コントラスト特徴量Ｖｃ及び形状特徴量Ｖｓを下記の数式（２）に適用することにより、図５のステップＳ２の処理において選択された注目画素が線状構造の一部を構成するか否かの指標を示す評価値Ｄを算出する（図５のステップＳ５）。換言すると、演算部４１ｂは、例えば下記の数式（２）として示すようにコントラスト特徴量Ｖｃ及び形状特徴量Ｖｓに対してそれぞれ重み付けを行うことにより、注目画素の評価値Ｄを算出する。

なお、上記数式（２）の右辺に含まれる重み係数Ｗ１及びＷ２は、例えば、注目画素が線状構造の一部を構成する場合と、注目画素が線状構造の一部を構成しない場合と、において、評価値Ｄがそれぞれ異なる範囲の値をとるように適宜（または予め）設定される。具体的には、例えば、前述の重み係数Ｗ１及びＷ２を、Ｗ１＝０．４及びＷ２＝０．６として設定することにより、注目画素及び該注目画素の近傍の各画素を含む局所領域に線状構造が存在する限りにおいては、該局所領域におけるコントラストの変動量が小さい場合であっても、注目画素の評価値Ｄを相対的に大きな値にすることができる。

その後、演算部４１ｂは、画像データに含まれる全画素において評価値Ｄを算出したか否かを判定する（図５のステップＳ６）。そして、演算部４１ｂは、評価値Ｄを算出していない画素が残っていることを検出した場合には、図５のステップＳ２からステップＳ５までの処理、すなわち、画像データの中から新たな注目画素を選択し、該新たな注目画素のコントラスト特徴量Ｖｃ、形状特徴量Ｖｓ、及び、評価値Ｄを算出する処理を再度行う。また、演算部４１ｂは、画像データに含まれる全画素において評価値Ｄを算出したことを検出した場合には、図５のステップＳ７の処理を続けて行う。

領域抽出部の機能を備えた演算部４１ｂは、各画素毎に算出した評価値Ｄを用い、線状の粘膜微細構造が存在すると推定される候補領域を画像データの中から抽出する（図５のステップＳ７）。具体的には、例えば、評価値Ｄが所定の閾値以上となる画素を含む領域を、前述の候補領域として抽出する。

なお、図５のステップＳ７の処理は、前述したものに限らず、例えば、線状の粘膜微細構造の存在が推定される領域をコントラストの変動量に基づいて検出した検出結果に対して評価値Ｄを乗じることにより、この検出結果を補正して前述の候補領域を抽出するような処理であってもよい。

そして、以上に述べた一連の処理を行うことにより、図６に示したような画像内において、ＭＣＥ（ＭａｒｇｉｎａｌＣｒｙｐｔＥｐｉｔｈｅｌｉｕｍ）、ピットパターン、及び、血管等の線状の粘膜微細構造が存在すると推定される領域を抽出することができる。

一方、本実施例の形状特徴量Ｖｓは、線状構造の存在の有無の指標を示す値として得られるものに限らず、例えば、塊状構造の存在の有無の指標を示す値として得られるものであってもよい。

具体的には、例えば、アイリスフィルタを画像データに適用して得られた出力値に基づいて輝度勾配ベクトルの集中度の値を算出することにより、注目画素と該注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域に塊状構造が含まれているか否かの指標を示す値を、注目画素の形状特徴量Ｖｓとして算出することができる。そして、このようにして得られた形状特徴量Ｖｓを用いて評価値Ｄを算出し、さらに、各画素毎に得られた評価値Ｄを用いて図５のステップＳ７の処理を行うことにより、塊状の粘膜微細構造が存在すると推定される候補領域を画像データの中から抽出することができる。

また、本実施例によれば、図５のステップＳ７において、評価値Ｄを用いた処理により候補領域が抽出されるものに限らず、例えば、コントラスト特徴量Ｖｃ及び形状特徴量Ｖｓに対する閾値処理により候補領域が抽出されるものであってもよい。具体的には、例えば、コントラスト特徴量Ｖｃが閾値Ｔｈｒｅ１より大きく、かつ、形状特徴量Ｖｓが閾値Ｔｈｒｅ２より大きくなるような各画素を含む領域を、線状（または塊状）の粘膜微細構造が存在すると推定される候補領域として画像データの中から抽出するものであってもよい。

以上に述べたように、本実施例によれば、コントラスト特徴量Ｖｃ及び形状特徴量Ｖｓの２つの特徴量を用い、線状（または塊状）の粘膜微細構造が存在すると推定される候補領域を抽出するような構成及び作用を有している。そのため、本実施例によれば、生体組織を撮像して得た画像のコントラストが異なる画像間または同一の画像内において大きく変動する（ばらつく）ような場合であっても、所定の形状の構造を安定的に検出することができる。

また、本実施例によれば、上記数式（２）における重み係数Ｗ１及びＷ２をＷ１＜Ｗ２となるように設定して評価値Ｄを算出することにより、検出対象の粘膜微細構造のコントラストが不明瞭な場合であっても、該検出対象の粘膜微細構造が存在すると推定される候補領域を抽出することができる。具体的には、血管を例に挙げると、上記数式（２）における重み係数Ｗ１及びＷ２をＷ１＜Ｗ２となるように設定して評価値Ｄを算出することにより、色調が淡い一方で明確な線状構造を有する領域を、血管が存在すると推定される候補領域として抽出することができる。

さらに、本実施例によれば、上記数式（２）における重み係数Ｗ１及びＷ２をＷ１＞Ｗ２となるように設定して評価値Ｄを算出することにより、検出対象の粘膜微細構造の形状が不明瞭な場合であっても、該検出対象の粘膜微細構造が存在すると推定される候補領域を抽出することができる。具体的には、血管を例に挙げると、上記数式（２）における重み係数Ｗ１及びＷ２をＷ１＞Ｗ２となるように設定することにより、明確な線状構造を有するとは言い難い一方で周囲の色調に比べて赤みの強い領域を、血管が存在すると推定される候補領域として抽出することができる。

なお、本発明は、上述した各実施例に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変更や応用が可能であることは勿論である。

本出願は、２０１０年６月２４日に日本国に出願された特願２０１０−１４４０８４号を優先権主張の基礎として出願するものであり、上記の開示内容は、本願明細書、請求の範囲、図面に引用されたものとする。

本発明の一態様の画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、前記注目画素と前記注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出部と、前記局所領域に線状または塊状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出部と、前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量の各々に対して、前記注目画素が前記線状または塊状の構造の一部を有するか否かによって評価値がそれぞれ異なる範囲の値となるように重み付けを行うことにより前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値の算出結果に基づき、前記線状または塊状の構造が存在すると推定される前記候補領域を前記画像の中から抽出する領域抽出部と、を有する。

本発明の一態様の画像処理方法は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択ステップと、前記注目画素と前記注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出ステップと、前記局所領域に線状または塊状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出ステップと、前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量の各々に対して、前記注目画素が前記線状または塊状の構造の一部を有するか否かによって評価値がそれぞれ異なる範囲の値となるように重み付けを行うことにより前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、前記評価値の算出結果に基づき、前記線状または塊状の構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から抽出する領域抽出ステップと、を有する。

本発明の一態様の画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、前記注目画素と前記注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出部と、前記局所領域に線状または塊状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出部と、前記注目画素及び当該注目画素近傍の各画素を含む局所領域において前記線状または塊状が含まれているか否かの指標を示す値が十分に大きい場合、前記局所領域におけるコントラストの変動量が小さい場合であっても前記注目画素の評価値を相対的に大きな値にするように、前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量の各々に対して重み付けを行って前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値の算出結果に基づき、前記線状または塊状の構造が存在すると推定される前記候補領域を前記画像の中から抽出する領域抽出部と、を有する。
本発明の他の態様の画像処理装置は、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、前記注目画素と前記注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出部と、前記局所領域に線状または塊状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出部と、前記注目画素及び当該注目画素近傍の各画素を含む局所領域において前記コントラストの変動量に関する値が十分に大きい場合、前記局所領域における前記線状または塊状が含まれているか否かの指標を示す値が小さい場合であっても前記注目画素の評価値を相対的に大きな値にするように、前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量の各々に対して重み付けを行って前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値の算出結果に基づき、前記線状または塊状の構造が存在すると推定される前記候補領域を前記画像の中から抽出する領域抽出部と、を有する。

本発明の一態様の画像処理装置の制御方法は、医用画像に対して所定の形状を抽出するための画像処理装置の制御方法であって、画素選択部が、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択ステップと、コントラスト特徴量算出部が、前記注目画素と前記注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出ステップと、形状特徴量算出部が、前記局所領域に線状または塊状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出ステップと、前記注目画素及び当該注目画素近傍の各画素を含む局所領域において前記線状または塊状が含まれているか否かの指標を示す値が十分に大きい場合、前記局所領域におけるコントラストの変動量が小さい場合であっても前記注目画素の評価値を相対的に大きな値にするように、評価値算出部が前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量の各々に対して重み付けを行って前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、前記評価値の算出結果に基づき、領域抽出部が前記線状または塊状構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から抽出する領域抽出ステップと、を有する。
本発明の他の態様の画像処理装置の制御方法は、医用画像に対して所定の形状を抽出するための画像処理装置の制御方法であって、画素選択部が、生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択ステップと、コントラスト特徴量算出部が、前記注目画素と前記注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出ステップと、形状特徴量算出部が、前記局所領域に線状または塊状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出ステップと、前記注目画素及び当該注目画素近傍の各画素を含む局所領域において前記コントラストの変動量に関する値が十分に大きい場合、前記局所領域における前記線状または塊状が含まれているか否かの指標を示す値が小さい場合であっても前記注目画素の評価値を相対的に大きな値にするように、評価値算出部が前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量の各々に対して重み付けを行って前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップと、前記評価値の算出結果に基づき、領域抽出部が前記線状または塊状構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から抽出する領域抽出ステップと、を有する。

Claims

生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択部と、
前記注目画素と前記注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出部と、
前記局所領域に所定の形状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出部と、
前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量の算出結果に基づき、前記所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から抽出する領域抽出部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量に対してそれぞれ重み付けを行うことにより、前記注目画素の評価値を算出する評価値算出部をさらに有し、
前記領域抽出部は、前記評価値の算出結果に基づき、前記候補領域を前記画像の中から抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記所定の形状は、線状または塊状のいずれかであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記コントラスト特徴量算出部は、前記画像に対してバンドパスフィルタを適用して得られた出力値または前記画像の画素値のいずれかを用いて算出した値を、前記注目画素の前記コントラスト特徴量とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
前記形状特徴量算出部は、ヘッセ行列を用いた演算により得られる固有値の絶対値の比または輝度勾配ベクトルの集中度のいずれかを算出して得られた値を、前記注目画素の前記形状特徴量とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
生体組織を撮像して得た画像の中から注目画素を選択する画素選択ステップと、
前記注目画素と前記注目画素の近傍の各画素とを含む局所領域におけるコントラストの変動量に関する値を、前記注目画素のコントラスト特徴量として算出するコントラスト特徴量算出ステップと、
前記局所領域に所定の形状の構造が含まれているか否かの指標を示す値を、前記注目画素の形状特徴量として算出する形状特徴量算出ステップと、
前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量の算出結果に基づき、前記所定の形状の構造が存在すると推定される候補領域を前記画像の中から抽出する領域抽出ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
前記コントラスト特徴量及び前記形状特徴量に対してそれぞれ重み付けを行うことによ
り、前記注目画素の評価値を算出する評価値算出ステップをさらに有し、
前記領域抽出ステップは、前記評価値の算出結果に基づき、前記候補領域を前記画像の中から抽出することを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
前記所定の形状は、線状または塊状のいずれかであることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
前記コントラスト特徴量算出ステップは、前記画像に対してバンドパスフィルタを適用して得られた出力値または前記画像の画素値のいずれかを用いて算出した値を、前記注目画素の前記コントラスト特徴量とすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
前記形状特徴量算出ステップは、ヘッセ行列を用いた演算により得られる固有値の絶対値の比または輝度勾配ベクトルの集中度のいずれかを算出して得られた値を、前記注目画素の前記形状特徴量とすることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。